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甲骨文：AI撑起了面子，但谁来兜底里子？

海豚研究 — Fri, 11 Sep 2026 09:59:11 GMT

9月11日早美股盘后，新云中的龙头Oracle（甲骨文）公布了截止8月底的27财年第一季业绩。整体来看，表现好的地方很好，差的地方则依然差。其中最受关注OCI业务增长强劲，营收继续大跨步加速，对应的Capex也大幅拉升；而传统业务则依然增长疲软，毛利率显著承压，等问题也并没得到改善。具体来看：

1、核心业务—OCI超预期加速：最关键的OCI业务本季营收近74亿，同比增速再创新高，达到121% vs. 上季的93%，明显跑赢市场一致预期的约115%。从环比净增额的角度，本季达14亿，远超此前几季的约7~8亿。因而在市场最关注的AI云租赁上，本季表现相当不俗。

背后主要是本季上线算力规模明显加速，达到0.85GW，而上财年全年不过1.2GW左右。但海豚君注意到，公司原本的指引更激进--达1GW。

结合起来看，上线算力规模稍低于指引，但营收释放确强于预期，隐含市场此前预估单GW贡献的营收偏低。这样来看，近期云租赁价格普遍涨价应当对公司也有利好。

相比之下，云板块下的SaaS类业务增长依然疲软，本季同增9.9%，比上季增速略微放缓。虽然其中有汇率利好减轻的影响，但表明AI云业务的强势增长对公司传统偏SaaS业务的带动依然几乎没有。结合市场调研反馈，反可能有挤出效应。

2、Capex暴力拉升，现金流依然净流出：对应这算力上线和OCI营收的大幅加速，可想而知本季的Capex支出势必同样会大幅拉高，达到了惊人的约285亿，在不低的上季基础上再增多了近3/4，比公司总营收还要多出近50%。

另外据披露，本季Capex中有约40%是由顾客的预付款覆盖，实际需公司自身承担的金额大约在180亿，已明显帮助减轻了公司的现金流压力。但即便如此，自由现金流依然深度水下，接近负的54亿。

3、完成200亿股权增发，目前融资问题不大：对应高额的Capex，下一个问题就是资金从何而来？根据公司此前的表述，27财年将进行合计400亿的融资，其中债权和股权融资各占一半。而在本季度内，公司已完成了200亿的股权融资，多于公司本季自身承担的Capex金额。

由于本季融资是由股权承担，相对的债权压力变小，净负债和利息支出额都环比有所下降。具体来看，净负债额环比减少近10%，到约882亿。而利息支出则环比持平在约14亿。

因而在客户预付款的帮助下，公司自身融资的压力确实有所减轻。但在目前的算力建设和投入节奏下，公司账面上的约360亿现金+后续200亿债权融资恐怕仍比较吃紧，不排除实际债权融资会多于计划。

4、在手订单平稳增长：截至本季，公司在手未履约合同余额RPO达6640亿，环比增长260亿。此外，公司也特意表示本季获得的新订单，不会影响此前已制定的融资计划。

5、毛利率继续大步下滑：环环相扣，因为OCI超预期的强劲增长，营收占比继续走高，本季公司的整体毛利率和云业务毛利率都继续大幅下降，跑输预期。

其中更受关注的云&软件板块毛利率不到63%，环比显著走低了超过6pct，跌幅也创历史新高。公司并没有展现近期传统云巨头和CoreWeave等新云的毛利润率已触底企稳、乃至向上走高的趋势。

但由于该毛利率口径内包括传统软件板块、OCA板块、AI云租赁业务、传统OCI业务等多个板块，表观毛利率走低可能更多是因AI云租赁营收占比大幅走高导致的结构性变化，未必是AI云租赁自身的毛利率仍在变差，需要进一步的观察。

但可以确定的是，随着Capex的拉升，公司的折旧支出在快速攀升，本季同增134%，占总收入的比重已超16%，相比上季的12%大幅走高。无论如何，AI云租赁也让公司的商业模式变得更重，综合利润率变的更低是无疑的。

6、非云业务也依然疲软：如前文提到的，除了OCI业务增长强劲，同属云板块的SaaS业务增长并不好，占总营收比重仍近3成的传统软件业务的增长同样不行。本季营收同比萎缩约3%，比上季的-2%进一步变差。

结合市场调研，可能部分原因是客户正逐步用SaaS类服务，替代传统软件的授权。

此外虽然硬件销售有不小加速，但其绝对体量和占比太低（不足5%），几乎可以忽略。

7、力大砖飞，各项指标增长全面加速

整体来看，虽然传统业务依然疲软，但在以3位数增长的OCI业务的强势拉动下，公司整体营收的增速也在持续走高，本季已近30%，环比提升整整9pct。

但由于毛利率大幅走低，整体毛利额同比增长不到16%，跑输市场预期。但趋势上相比此前已持续多年的个位数毛利增长，也有不小的加速。

因此，虽然可以说OCI业务的盈利质量不高，但在极高的营收增长拉动下“力大砖飞”，还是帮助公司的整体业绩增长(无论是收入还是利润角度)有明显的提速势头。

此外，由于目前OCI新增业务主要只服务于少数大客户，包括获客费用在内的Opex支出需求较少。本季经营性Opex同比减少了约7%，加上去年同期有较高的一次性重组支出，因而本季整体Opex同比角度更少下滑了超15%。

营收增长加速，而Opex却减少的明显经营杠杆下，本季经营利润率反而环比提升了近3pct，经营利润额同比增长高达57%。扣除非经营性因素后的经营利润增速也达近31%。

8、以下是业绩核心信息一览

海豚研究观点：

1、当季业务表现不错：近阶段，市场对Oracle中短期内的核心关注点实际只在于两点：a. 公司的执行—即建设并上线算力的速度和节奏是否顺利，即OCI营收的加速是否顺利，能否尽早尽快把在手的超6000亿订单转化为实际营收。

而对能否再签下更多订单相对没那么在意。毕竟更多的订单也意味着在目前基础上更多的Capex、更多的负债、更大执行风险和不确定性。

b. 对应算力的建设节奏，公司能否及时（并最好以较低的成本）获得相应的资金，来支撑公司的Capex和算力建设。

相对的，由于目前市场对AI Capex的潜在ROI和算力租赁的潜在利润率已不再那么担忧，相信只要能把数据中心建起来，不用太担心回本问题（至少目前如此）。

对应上述问题，本次业绩交出的答案是相对偏好的：

a. 算力建设和营收转化的节奏不错。首先，OCI营收大幅加速且明显超预期，同属上线算力的规模虽略低于此前的指引，但趋势上还是明显在加速（去年全年1.2GW，本次单季0.85GW）。

b. 在客户预付款承担了整体Capex约40%的情况下，公司自身的融资压力确实相对明显减轻。同时，股权融资顺利完成，对股价的压制得以解除，在手现金环比走高。目前来看融资方面也问题不大。

但海豚君还是要提醒，目前公司账上现金360亿+后续200亿债权融资，对应今年剩下三个季度计划中需公司自身承担的520亿Capex，也算不上很宽裕（当然公司自身的经营性现金流也能提供一部分资金）。

c. 而像传统业务依然增长疲软，毛利率继续下滑，这些公司的问题当然也并未消失。但如前文所述，只要市场核心关注的OCI业务增长强劲，这些缺陷就能够被忽略。

2、指引上继续加速：对下季指引上，预期总营收增速中值为32%，相比本季继续提速2pct，但只大体符合预期。更大亮点是，预期下季云业务增速中值高达68%，环比在大幅加速8pct，明显高于市场预期。

结合来看，仍应该是OCI表现强劲但被其他传统业务有所拖累。相比之下，高投入下利润指引较差，预期下季摊薄后EPS同比下滑约15%，稍低于预期。

至于全年指引则变化不大，营收目标仍为900亿，但信心更足。利润指引则把摊薄后EPS从$8.05小幅上调到$8.1。

3、投资逻辑上，由于市场对AI Capex ROI的担忧减轻，且多方消息都指向云租赁供不应求，租赁价格普遍走高，而此前发布业绩的传统云巨头和其他新云增长不俗且普遍好于预期，可以说整个云计算板块、当然也包括公司正处在一个相对利好的市场环境内。

而结合本季表现和下季指引来看，公司在27财年会是算力建设和营收确认的加速释放期，OCI营收增速会持续不断拉升，进而推动公司整体的营收和利润额都持续向上。也就是说，从营收和利润等业绩指标的角度，对股价的支撑应当是会越发明显的。

但是从估值和叙事角度，则可能有更多的风险和波折。一方面，虽然公司近期的融资已顺利完成，但如前文提到，实际Capex和融资需求可能会高于计划。且近期美债利率持续走高，而无论是政府还是众多科技企业看起来融资需求都不低的情况下，后续公司的融资能否顺利，以及融资成本是否会走高并不能太过乐观。

同时，目前大模型的竞争越发激烈，头部闭源模型和众多开源模型的差距有所缩窄，包括头部在内的各模型商的前景变得越发模糊，且一定程度上也陷入了价格战，盈利能力会受损。这对高度绑定OpenAI一家模型商的Oracle而言，降低了其长期业绩的可见性。

此外从近期调研看，部分由于Token降价，大模型们ARR增速似乎有“盛极而衰”的迹象，市场内对于算力建设是否过剩的讨论也再度多了起来。

整体来看，公司的业绩基本面之后中短期内大概率是向好的，但中长期的逻辑和可见性却未必会向好或保持平稳，估值能否拉升是需要商榷的。

4、由于公司的业绩更多取决于28~30财年的长久表现，短期业绩变化对估值的影响不太大。同时公司对27全年指引的调整也有限，因此我们本次对估值也无明显调整。

若相信公司能够交付其长期业绩指引，在近期市场对云板块情绪不错，且公司此次业绩也不差的情况下，短期内可能会有一定上攻的空间。

不过，这种乐观情绪似乎也已走到了尾声阶段。且长期逻辑上，AWS，Google等传统云巨头，拥有全栈技术和自研芯片的优势，在能效比上能做出优势。

同时更大、更分散的客户群里和云业务体量，也给与它们作为模型分发渠道商，无论后续大模型的市场终局如何，都能占据一部分利益的资格（只要不是被少数闭源垄断）。这都给了云巨头们更强的长期确定性。

而Oracle等新云虽不否认业绩增长的势头和空间更大，但却几乎没有独特的差异化竞争优势，在产业链中的必要性和占位也不算强，长期确定性还是偏低。因而更多还是只能作为中短线内的博弈标的，而不像传统云巨头那样，值得长拿、能穿越叙事和技术演变带来的波动。

附录：甲骨文业务 & 营收分类介绍

目前甲骨文的财报披露中，把业务和营收分为云业务（Cloud），软件（Software），硬件（Hardware）和服务（Service）四大板块，具体来看：

a. 云业务：可细分为IaaS类的OCI（Oracle Cloud Infra）和SaaS类的OCA（Oracle Cloud Application）两条业务线。其中OCA主要包括SaaS化的ERP/CRM/ERP等通用管理工具，和一些垂类行业工具。而OCI则主要包括公司特色的数据库服务和算力租赁业务。

b. 软件：即由客户自行部署和管理的传统软件业务，公司原本收入占比最大的板块，但已被云板块反超。

可分为两个主要部分--一次性的许可权销售收入（Software License）和伴生的持续性服务支持收入（Software Support），如提供使用支持和日常更新维护等。

c. 硬件：和软件业务类似，也包括一次性的服务器等硬件和销售收入，以及伴生的硬件维护&支持收入，收入占比最少。

d. 服务：上述软硬件业务之外的其他服务业务，包括咨询服务、或其他定制性服务，近几年收入占比在高个位数%。

本文来源：海豚研究

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顶尖风投谈“AI改变投资逻辑”：“中游陷阱”与飞轮效应

Fri, 11 Sep 2026 08:48:16 GMT

AI正在将科技投资的“幂律（Power Law）分布”推向极致：资本首次能够直接转化为算力并强化企业的绝对护城河，而那些无法实现AI原生的传统SaaS资产，正面临被时代抛弃的严峻风险。

硅谷顶级风险投资机构Andreessen Horowitz（a16z）9月10日发布了一期深度访谈播客。a16z合伙人Jen Kha、成长基金合伙人David George与长期LP、Accolade Partners合伙人Aram Verdiya围绕AI时代的投资逻辑展开了一次罕见的深度对话。三人的核心判断高度一致：AI正在让"幂律效应"从风险投资的行业特征，演变为整个资本市场的系统性规律；资本配置框架、基金构建方式乃至资产类别的边界，都正在被重写。

幂律是指两个变量之间的某种特定函数关系：一个变量的变化量是另一个变量的某种幂次（次方）的倍数。它的核心特征是：“极少数的个体占据了绝大多数的资源或份额”，也就是人们常说的“长尾效应”或“二八定律”。

对话中有几个核心数据令人警醒：美国3000家VC中，只有20家在过去二十年实现了持续3倍净回报，占比不到1%；AI收入规模达到1000亿美元只用了四年，而SaaS走完同样路程花了15年；当前美国企业平均每名员工每月在AI上的支出仅为12美元，而头部1%的企业这一数字高达7000美元——这意味着AI扩散仍处于极早期。

“资本等于算力”：“极致飞轮”改变行业护城河

David George在访谈中抛出了这轮AI浪潮中最具颠覆性的判断之一：

“现在，你可以把资本砸向一家公司，它会直接复利放大这家公司的优势。这在我职业生涯中是第一次。”

他解释，传统软件时代，往一家初创公司砸太多钱反而是灾难——雇一千个人、制造协调混乱、形成重叠优先级，公司反而会“搞砸”。但AI时代不同了：“你可以把钱扔进算力，算力可以直接改善产品和业务。”

这意味着规模经济在AI市场是真实的、且会持续强化。三家前沿模型公司——SpaceX、OpenAI、Anthropic——潜在企业价值合计已达3.5万亿至5万亿美元。Jen Kha指出，令人震惊的是，在SpaceX上市前，大多数机构投资者对其几乎毫无敞口。

Aram Verdiyan则从更宏观的视角给出了自己的判断：

“AI正在攻击GDP的每一个角落——交通、劳动力、服务、资本、协调。历史上从来没有一个技术范式，同时击中30万亿美元的GDP。”

他还对AI的TAM（潜在市场规模）提出了颠覆性观点：医疗IT行业每年支出约600亿至1000亿美元，但AI实际攻击的是医疗劳动力本身——账单管理、行政流程——那是一个万亿美元级别的产业。“AI的TAM可能是传统SaaS或医疗IT的10倍以上。”

David George援引劳动力数据进一步佐证：美国经济中劳动力支出与软件支出之比大约是40比1。“这不是说劳动力会消失，而是劳动力会被重新发明。把AI等同于'下一代软件'，太低估它了。”

“死亡中间地带”：VC格局的结构性重塑

访谈中反复出现一个词："death of the middle"（中游陷阱）。

Aram Verdiyan分享了一个核心数据：在美国3000家风险投资机构中，只有20家在过去二十年实现了持续3倍净回报，占比不足1%。 他特别强调，"持续"是关键词——不需要七八支基金，但在20年周期内，你是否有3到4支实现3倍净TVPI的基金？满足这个条件的，全美只找到20家。

相比之下，剑桥数据显示，过去十年风险投资的平均回报只有1到2倍净回报——不仅不如私募股权，甚至不如公开市场，而且还要锁定资金十年。

在这个背景下，VC行业正在向两极分化：一端是真正的"小而精"——专注于细分垂直领域、或在比大基金更早阶段介入，与大机构形成互补；另一端是全生命周期的大型机构——从种子到上市全覆盖，拥有700名员工、强大运营资源。

Jen Kha明确表达了a16z的飞轮逻辑：

“我们的业务是一个飞轮。从我们是不是领域专家、能不能打动创始人出发；如果我们赢得项目、帮助公司取得更好的结果，就会形成品牌效应，新创始人想要和赢家在一起，赢家的创始人又会给其他创始人做背书——这就是飞轮的运转方式。”

David George补充道：成长期基金的成功根本上依赖早期业务——“我一直说，我们的业务从早期开始，也从早期结束。”

对于那些想通过“只做晚期”或“跳过早期”来参与AI的机构，Aram Verdiyan态度直接：“最强的晚期特许经营权，背后都有一个巨大的早期特许经营权。如果你是一家全新的晚期基金，想写一张5亿美元的支票，真的很难。“David George附和：“我经历过那个世界，确实非常难。”

如何识别真实AI牵引力？"ARR这个词正在被重新定义"

随着AI泡沫与真实需求并存，如何区分真实牵引力成为最棘手的问题之一。

Aram Verdiyan描述了一个典型场景：“一家公司从某个加速器出来，声称一个月内ARR从零做到500万。但这中间根本没有续约周期，他们是在互相销售，还把月度数字乘以12来折算ARR。”他语气犀利：“每九家这样的公司里，可能才有一家是真正有几百万真实ARR的，才是下一个Cursor。”

对此Jen Kha笑称：“我很喜欢有时候有人在帮大家'重新定义ARR的含义'，像是一个非常有帮助的公告。”

David George给出了自己的判断框架：

"市场是否在主动要求你的产品，永远是那个核心问题。 财务分析没法告诉你答案，你必须深入理解客户，和客户对话。"

他以Harvey（AI法律工具）为例：早期Harvey在头部律所拿下了一些签单，但实际使用率平平，与其他AI软件公司相比留存数据并不出彩。但推理模型落地后，完全翻转——律师从产品中获得的价值大幅提升，使用率和参与度直线上升；更关键的是，客户从担心幻觉风险转变为主动要求律师事务所使用这个产品。"这才是我们寻找的市场信号。"

传统SaaS的困境与私募股权的"AI陷阱"

与传统的软件服务（SaaS）相比，AI的渗透速度和潜在可用目标市场（TAM）呈现出指数级的爆发。

“今天，AI领域的收入已经达到了1000亿美元。SaaS花了15年才达到同样的水平，而AI只用了4年。”Aram Verdiyan给出了一个极具冲击力的数据。他指出，AI正在攻击GDP的每一个层面——交通、劳动力、服务和资本协调，“以前从来没有一种技术范式能同时触及30万亿美元的GDP。”

然而，AI的高歌猛进，却让旧时代的软件资产和重仓它们的私募股权（PE）基金如坐针毡。在2021年至2022年期间，大量传统软件公司被PE以25至32倍EBITDA的高估值杠杆收购（LBO），但这些缺乏“AI原生”能力的资产如今正面临估值缩水和流动性枯竭的危机。

Aram Verdiyan直接点破："你在2021年前以25到32倍EBITDA收购的软件资产，今天可能只值一半。" 他援引数据：2021至2022年间，杠杆收购软件交易约为2000亿至3000亿美元，带走超过2000亿美元债务；今天那些公司的估值大幅收缩，杠杆比率急剧攀升。私募信贷市场的赎回潮，正是这一逻辑的直接映射。

更严峻的是增长逻辑的倒转：Aram Verdiyan指出，"在公开市场，增长率每提升1个百分点，相当于EBITDA提升3个百分点。" 这意味着不能证明AI加速增长的公司，估值折价会非常惨烈——"很多私募股权持有的标的，既没有足够快的增长，也没有管理团队能重塑业务"。

Aram直言不讳地指出：

“你看看今天的公开市场，那个资产（传统SaaS）现在的交易价格是市销率的2倍。这不仅是估值的问题，更严重的是，这些公司可能根本找不到买家。 因为如果你今天看一家软件公司，首先想到的是：它的终极价值是什么？它能抵御AI的冲击吗？”

Jen Kha则对"AI版私募股权"的幻觉发出警告：

"仅仅把Sears放上网站，不会让它变成亚马逊。 我们看到有些公司第一件事就是上马AI客服，结果如果你不从工作流底层重建，客户流失反而加速。每一分NPS下滑都直接对应营收下滑，再叠上债务，就会螺旋式下行。"

对于试图通过简单引入AI来拯救老业务的尝试，Aram也泼了冷水：“你不能只往公司里派一个运营合伙人，然后说‘让我们在上面加点AI吧’，这根本行不通。”DG补充道，哪怕只是简单的AI客服替代，如果没有深入工作流重构，客户流失将导致净推荐值（NPS）下降，并引发收入的螺旋式下滑。

AI的真正瓶颈：不是需求，是供给

访谈最后，话题转向了一个被市场低估的角度——AI的真实瓶颈在哪里？

Aram Verdiyan断言：“AI今天的瓶颈不在需求侧，在供给侧。”供给链从左到右是：能源→电网→数据中心→芯片→前沿模型→应用。美国在芯片及以右的链条上极具优势，VC生态系统也在有力支撑。但在能源和电网基础设施层面，问题不是发电量不够，而是"速度到功率"——许可、传输、监管。其他国家每年新增可再生能源容量是美国的10倍。

“这意味着数据中心需要被彻底重新设想。旧数据中心的密度已经无法支撑新AI设施，这里存在的不是50亿、100亿的机会，而是千亿美元级别的机会。”

David George列举了他认为未来10年最可能创造巨大价值的领域：机器人、自动驾驶（全美Waymo上路数量不足一万辆）、医疗（占GDP18%，AI几乎尚未触及）、能源、制造业与国防。

"现在感觉我们在AI上已经做了很多。但十年后回头看，那些其他重大领域才刚刚开始创造价值。下一个SpaceX或OpenAI，大概率会诞生在这些领域。"

访谈全文如下（由AI辅助翻译）

第1章：Intro

Aram Verdiyan：我们研究了美国3000家风险投资公司的数据。在过去二十年里，只有20家实现了持续3倍的净回报。

David George：目前，显然幂律效应比过去10到20年的科技投资中更为极端。有史以来第一次，你可以拿着资本投入一家公司，它会不断复利放大他们的优势。

Aram Verdiyan：AI正在攻击GDP的每一个层面——交通、劳动力、服务、资本、协调。从来没有哪一种技术范式能同时冲击30万亿美元的GDP。

David George：Elon已经公开谈到了Sam那边的Grockbot。他还谈到了Astra以及一些即将推出的长期能力。

Jen Kha：你认为下一个市值达到百万亿美元的公司会是哪家？

David George：有可能是……

第2章：为什么幂定律或幂律（Power Law）不再只是风险投资领域的事

Jen Kha：欢迎回到A16Z播客。

价值创造的方式已经发生了根本性的变化。幂律曾经只是风险投资这个小众行业的一个特征，而现在它已经系统性地贯穿整个市场。 尤其是三家前沿模型公司——SpaceX、OpenAI、Anthropic——代表着大约3.5万亿到5万亿美元的潜在企业价值。令人震惊的是，在SpaceX上市之前，我们很多LP以及更广泛的机构配置者群体对它的敞口并不大。

所以我们今天将讨论：为什么投资组合构建和资产配置可能已经发生了改变，为什么幂律不再只存在于风险投资行业，以及当今价值究竟在哪里、如何实现复利增长。David George、Aram Verdiyan，感谢你们加入。

David George：很高兴来到这里。感谢邀请。

Aram Verdiyan：感谢你邀请我们。

第3章：每一个风险投资支持的IPO合并：未来走向何方？

Jen Kha：太棒了。太棒了。太棒了。好的。那么DG，如果你把过去六年所有风险投资支持的IPO加在一起，全部加在一起，未来会走向何方？

David George：目前，幂律效应明显比过去10到20年的科技投资更为极端，可能要追溯到网络效应驱动的消费类公司兴起的时候。这种情况有很多原因。规模收益递增一直是我们这个行业的一个动态规律。

显然，大家都很清楚网络效应业务如何能够实现规模收益递增，但软件业务同样可以做到，而且可以以不同的形式呈现，但是，你知道，市场上的品牌声誉、资源的积累，都提供了竞争优势，这些依然成立。但现在，尤其是对于那些实验室来说，在我的职业生涯中第一次，你可以拿资本投入到一家公司，它会不断复利放大他们的优势。这件事就像——你怎么会把一家初创公司搞砸呢？嗯，你知道，往里面砸太多钱，让他们招一千个人，然后，你知道，你就制造了各种协调问题、管理开销问题、以及相互竞争的优先级问题，然后事情就会变得一团糟，因为你无法招到足够多的人，以足够快的速度做足够多的事情。但现在情况不同了。你可以把钱砸向算力，算力可以让产品和业务变得更好。 所以对我来说，幂律效应更加极端并不令人特别惊讶。目前，规模经济在AI市场中是非常真实存在的， 我认为这种情况将会持续下去。

Jen Kha：那么，Aram，首先，你不仅仅是我们Accolade的长期LP之一，顺便提一下，距离你上次作为A16Z的员工，恰好已经整整10年了。 所以，为了庆祝你的10周年纪念，因为你去年也在，我把这个珍贵的东西带回来了。

Aram Verdiyan：哦，我的天。

David George：哦，天哪。这太棒了。

Aram Verdiyan：你为什么还留着这个？这太棒了。

Jen Kha：我们在地下室翻出来的，我们特意做了这个超大版本，就是为了留作纪念。

Aram Verdiyan：我简直不敢相信——

Jen Kha：我是从地下室找到这个的。但顺便说一句，在过去的10年里，世界发生了很多变化。你还记得吗，在那个时候，人们就已经在抱怨基金规模太大了。

Aram Verdiyan：而你们当时有一只10亿规模的基金。

Jen Kha：第一只突破10亿的基金。

David George：第一只风险投资基金？

Aram Verdiyan：正是。

Jen Kha：正是。所以，你知道，从那以后发生了很多事情。

第4章：从空白页面重新思考投资组合构建

Jen Kha： 你如何看待你的风险投资组合与私募股权投资组合之间的关系？然后还有总体上的资产配置问题。我们在来的路上聊过这个。如果你现在重新从一张白纸开始，凭借你现在所掌握的知识，你会如何做出不同的构建？

Aram Verdiyan： 是的，我们来谈谈风险投资。今天，AI领域的收入已经达到了1000亿美元。SAS花了15年才达到同样的水平。AI只用了四年就做到了，而我们在需求渗透方面甚至还远远没有接近饱和。 DG说你可以向其中大量投入资本，这种乐观情绪，是推理需求无限的体现。我们正处于一个AI正在攻击GDP每个层面的时刻——交通、劳动力服务、资本协调。 历史上从未有过一种技术范式能同时冲击30万亿美元的GDP。所以你有了增长最快的技术，它正在冲击GDP的所有部分。

因此，作为一个资产配置者，很难不主张你应该大力布局。它不是一个卫星仓位，你应该将其作为核心甚至超级核心仓位，以某种形式存在。

David George： 我非常有偏见。但如果你只是想想市场的形态以及自我入行以来它们发生了多大变化，在私募股权和成长股权领域，那大概是18年前的事了，那时这还是一个小众行业。而现在已经不是了。我一直在谈论这个，但我们的资产类别拥有5到6万亿美元的价值，围绕公司保持私有状态更长时间的动态趋势不会逆转。

Aram Verdiyan： 是的，我的意思是，你在2019年离开GA时就有了这个洞察。这是在后期阶段获得风险投资级别的回报，而这现在正在发生。它不再只是早期阶段然后你在收入达到1亿美元时IPO了。

David George： 是的，我认为顶级的退出回报过去是100亿美元，而现在大概是400亿美元。

Jen Kha： 是的，或者等到Anthropic和OpenAI上市的时候，可能很快就会达到1000亿美元。

David George： 而且，你看，这是有道理的，对吧？就像上一个周期创造了25万亿美元的新市值，其中很大一部分流向了现有巨头。

Jen Kha： 是的。

David George： 很多流向了初创公司和新兴公司。而且，你知道，每一个后续的浪潮都比前一个更大。 所以，我们的预期是，把那25万亿拿来，这个数字还会更大。

Aram Verdiyan： 我对AI的TAM（总可寻址市场）一直感到困惑，很想听听你的想法。比如医疗保健每年在医疗IT上花费600亿到1000亿美元，但AI正在冲击的是实际的劳动力以及医疗保健中正在执行的任务的价值。 那包括理赔、账单管理，那是一个万亿美元级别的产业。所以AI的TAM可能比传统SAS或医疗IT大10倍以上。那个价值是什么？那就是某项任务被执行的经济价值，那就是你在看的TAM，然后AI公司会获取一定的份额，但我们根本不知道这个TAM能有多大。就像你说的，你看每一次浪潮，现有巨头随着时间推移都会缩小10倍。所以很难估计。但我可以告诉自己，我对这些结果能有多大一直估计严重不足。

David George： 是的，我也一样。是的，劳动力。我的意思是，你看看美国经济中花在劳动力上的钱与花在软件上的钱相比，大概是40倍之多。现在重要的是，这并不意味着劳动力会消失。我认为劳动力只是会被重新发明。 所以我们最终会看到人类所做任务的某种重新想象。

但我认为这实际上正是AI的全部意义所在——你正在追逐这个不同的东西。所以把它等同于软件，说它是软件的下一个演进，是太过局限的。

Jen Kha： 我们的法律顾问经常对我们说，他说，我喜欢Harvey。我所有的客户现在都认为自己是律师了，他们实际上可以在某些话题上和我辩论，而以前他们可能会说，我不太理解这个，我就听你的吧。所以我的计费小时数反而只增加了。

是的，随着AI使用的兴起。所以所有那些使用场景可能都被大大低估了，我们甚至还不知道。

David George： 是的，它们是扩张性的。是的，这就是全部的重点。

Aram： 然后还有这整个论点，说前沿实验室会蚕食应用层，哪一层会胜出？结果发现，好像大家都在增长。

David George： 我的一个朋友做了一个播客，他描述的是类似"一切都会成功"这种观点。我描述的方式略有不同，但就是说，我们经常收到LP的问题，他们问我们，技术栈中的哪一层会成功？我有点像是，我不知道，市场会非常大。我认为现在一切都可能奏效。 当然会有很多公司失败。也可能有一些特定的类别不会成功。但我认为总体而言，认为"哦，如果开源做得好，对实验室就不利"这种零和思维太过局限了。所以我们尽量让自己摆脱这种零和思维。

第5章：为什么这个AI时代在本质上是赢家通吃

Jen Kha：把它提炼出来。因为为什么人们认为这会是赢家通吃？你知道，如果我们可以做出假设的话，上一个科技时代，在很多领域可能确实是赢家通吃。但这次感觉在本质上是不同的，因为我们正在重新奠定很多基础性的东西，所以也许可以把它提炼出来。

David George：是的，你看，赢家通吃是一种有趣的描述方式，因为如果你只是看所有领先科技公司的市值增长，有很多公司都是成功的。并不是赢家通吃。对吧？ 现在，有一个重要的区别。我们非常相信在特定类别中的幂律效应。所以赢家会占据绝大多数的市场份额和市值。而第二名就像是在争抢残羹剩饭。 但我认为我们拥有的类别数量将会大规模扩张，对吧？你知道，如果你回到20年前，CRM其实不是一个真正的类别。我的意思是，它很小，就像Siebel Systems这类东西。但你知道，现在它是一个庞大的类别。所以我认为同样的事情会发生。我们在每一个我们投资的科技市场中都见过这种情况。再说一遍，我们的方式是，在我们的业务中，我们可以承受亏损，对吧？如果我们在某个基金中的某些投资上没有亏损，那说明我们承担的风险还不够多，对吧？ 所以，如果你看我们历史上表现最好的风险投资基金，我认为亏损率大约是60%左右。

Jen Kha：是的，在早期阶段。

David George：是的，在早期阶段。而在成长阶段，亏损率会更低，但可能会在10%到20%的范围内，这是合适的。因为这样的话，我们所做的投资中，会有回报达到10倍甚至更多的。所以，如果我们做得好，我们就在每一个可信的类别中支持该类别的领先公司。如果这个类别发展得好，那我们就做得很好。如果这个类别发展得不好，那也没关系。这就是我们所承担的风险。

第6章：为什么在风险投资中保持一致性比以往任何时候都更重要

Jen Kha：其中也隐含着时机的问题。因为我知道，Aram，你和我都为此感到惋惜，我认为很多人往往会觉得在某个时间点上市场已经过热。但回过头来看，结果发现一切其实都相当便宜。但市场上也会出现一些异常情况，在那种时候可能确实如此。所以我知道你给很多你的LP建议，关于在风险投资中保持一致性的重要性，可能比任何其他资产类别都更重要，因为你根本不知道这些技术什么时候会出现。也许可以详细讲讲这个问题，因为现在有很多机构配置者实际上无法接触到很多前沿模型。现在他们正在努力追赶，在某些情况下，可能引入了一些不太好的行为，这些行为有点过于反映市场泡沫的迹象。也许可以为我们解析一下。

Aram Verdiyan：是的，我的意思是，Digi谈到的幂律的极端性，如果你作为一个配置者，在过去五到十年里没有接触到排名前五到十的公司，你在回报方面就已经大幅落后了。 让我们退一步来看。我们研究了美国3000家风险投资公司的数据，只有20家在过去二十年里实现了持续的3倍净回报。

Jen Kha：抱歉，再说一遍，20%？

David George：20家。

Aram Verdiyan：不到1%。 哇，持续的3倍净回报。这太惊人了。实际上，你不需要在那20年里有七、八支基金，关键在于你是否拥有三到四支3倍净TVPI的基金？在20年的时间里，我们发现只有20家公司做到了这一点。

在风险投资中保持一致性真的非常难。 但有趣的是，那些保持一致性的公司，在每个年份都能持续获得进入行业定义性公司的机会。当然也有例外。顺便说一句，仅仅拥有那个品牌标志是不够的，如果你是早期阶段并且拥有一支大基金，你需要持有足够多的份额。如果你是晚期阶段的DG（David George），我很好奇你是否同意，规模配置真的非常关键。所以在晚期阶段，类似风险投资的回报是可能实现的，但你最好的公司应该占你基金的5%、10%甚至更多。 这样，你实际上可以靠单一公司来回报整个基金。晚期阶段的基金回报数学以前是不存在的，但现在存在了。所以我们找到了正确的投资组合规模，那些持续获得投资机会的公司位于3000家中的前20名。所以如果你没有它们，回报的差距将会非常大。如果你没有那些公司，你得到的只是平均的风险投资回报。

如果你查看剑桥的数据，过去十年的平均风险投资回报是1到2倍的净回报。你在私募股权中会做得更好。你在公开市场中肯定也会做得更好。你根本不需要把你的钱锁定十年。

Jen Kha：是的，当然。我刚刚看到我们的朋友Endowment Eddie发的一条推文，他今天早上发的。他说，对大型风险投资基金的兴趣是由创始人驱动的，而不是LP。创始人往往更想要那种能够扩展规模、成为全生命周期投资者并帮助获取客户或招聘人才的品牌。LP们慢慢地跟上了，但大多数仍然在拖延。因为这实际上与传统观念相悖。

Aram Verdiyan：而且回报规模更大。所以基金可以更大。在那20家中有一些例外。有一些小型公司专注于利基垂直市场，或者他们在比大型公司更早的阶段进行投资，在那个阶段与大型公司的竞争并不激烈。现在这种策略的问题是，你必须在基金规模和策略上保持一致。如果你随着时间的推移开始变大，你就会与大型公司产生竞争。我认为保持一致性会变得非常困难。

Jen Kha：中间层的消亡。我们说过，每次说到"中间层的消亡"就要喝一杯。

David George：我非常欣赏风险投资生态系统中的许多同行。但这个"中间层的消亡"……

Aram Verdiyan：你怎么定义它？比如，什么是中间层？

David George：所以我认为，就像你描述的那样，那些高度专业化的基金，你知道，一些很早就进入AI领域并拥有深厚领域专家的基金，表现得相当不错，对吧？就像他们做得很好，而且，你知道，有时他们能够快速行动。进入一些项目，或者抢占我们想做的交易份额，你知道这是现实。然后我认为还有，你知道，不管我们是什么，你知道，大型的，大规模的风险投资，对吧？从某种意义上说，我们有很多产品线，可以从种子轮一直扩展到你上市为止。我认为我们有一些同行也采用类似的策略，对吧？你知道，我想说我们是最好的，但也有其他一些人在做这件事。而介于两者之间的其他所有东西，我认为都很难竞争，原因就像 Eddie 说的那样，对吧？创始人关心什么？创始人关心的是，从他们认为能够降低自身风险的合伙人那里获取资本。如果你只是简化来说，这是描述创始人真正关心的事情最简单的方式。当然，他们也关心合伙人这个人，对吧？就像他们在乎一个具体的人。所以你必须是一个好的参与者，诸如此类。但这就是为什么我们建立了大量资源的原因，对吧？这就是为什么我们有700名员工。这就是为什么我们把从基金中赚取的管理费投入到运营资源中，因为我们认为这将，第一，改变结果的曲线，第二，帮助我们赢得交易。所以，你知道，当创始人选择合伙人时，通常，如果这是一个热门交易，他们会有很多选择。就像这是显示出来的偏好。正如 Eddie 所说，我们在这方面做得还不错。我同意他的观点，我们的LP来投资我们是这一切的副产品，对吧？所以，你知道，我们的业务是一个飞轮。飞轮从以下几点开始：我们是否是深度领域专家？我们是否会有正确的观点？我们能否向创始人证明我们是他或她的正确合伙人？如果是这样，我们就赢得了交易。如果我们能帮助改善结果，那很好。如果我们确实改善了结果，就会发生两件事。第一，我们的业务具有持续回报，部分原因是新的创始人希望与赢家在一起。 是的，对吧。就像他们想要这个，他们在乎这个，因为这有重要的品牌信号作用，对他们有连锁效应。其次，你知道，通过成为赢家的一部分并以小方式帮助他们，我们创造了一种强有力的口碑效应。创始人会告诉其他创始人，嘿，你应该和这些人合作。 所以这就是飞轮在我们业务中的运作方式。

Aram Verdiyan：有一个理论，很好奇听听你们两位的看法，就是关于Pre-seed阶段。那些估值低于2000万、3000万、4000万美元的，基金规模低于1亿美元的，他们可以与大型机构共存，因为在起步阶段，比如有七家AI公司在做类似的事情。我认为像 Andreessen 这样的大型机构会想等一两轮，直到有更多的相对确定性，因为你最不想做的事情就是投到第二名或第三名。就像你说的，你必须投到品类赢家。所以你宁愿等那一轮，然后真正加倍押注并领投A轮或B轮。所以小型基金可以为自己开辟一个利基市场，比大型机构早一两个阶段，实际上有赢的权利。他们可以做得很好，并且与大型机构形成互补。你同意这个观点吗？

David George：是的，是的，是的，是的。而且你看，我们与整个生态系统中的种子基金有着非常健康的关系。我们自己也做种子轮，对吧？但Pre-seed肯定是，你知道，比我们通常会做的更早。我认为它更像是一个更大的、更大的大种子轮，对吧？是的，就像连续创业者，他们以前是A轮。

Jen Kha：是的，是的，是的，那确实是我们的节奏。话虽如此，你知道，我们有我们的 speed run 项目，我们今天早上刚从那里过来。我不知道，我觉得。我认为市场正在演变，因为创始人对品牌有如此强烈的偏好依附，正如 DG 所说，我们能看到所有的项目。有时对我们来说做Pre-seed和种子轮确实有意义。所以，你知道，你有点需要那种灵活的能力。对于创始人来说，就你的观点而言，他们其实并不太在乎你的重点在哪里。他们只是想在那个轨道上。就像你会找到基金来匹配它一样。所以我认为我们可以在这个世界中共存，但我认为这也非常重要，就像我们的业务本质上是一个早期阶段的业务。我们必须第一个到达终点。我们实际上可能不会进行投资，但我们至少必须了解市场格局，才能在以后做出明智的决策。

Aram Verdiyan：所以我今天在 speedrun 与一些创始人交谈，他们非常希望留在这个轨道上。

Jen Kha：是的，对，对。这是一个新现象，10年前，这开始真正成形，更多的早期阶段的人开始做后期阶段，然后跨越整个投资链延伸，但不完全是今天这种方式。 DJ，我不知道你是否同意，就像如果没有早期阶段，然后也没有后期阶段跟进，实际上几乎不可能有效地拥有这种中期阶段的业务。

David George：是的。我是说，你看，我非常有偏见。但我认为我们作为成长基金成功的原因是因为我们的早期阶段业务。我一直都这么说，就像我们的业务始于早期阶段，也终于早期阶段。 所以，你知道，这在成长阶段为我们提供了大量优势，包括在准入、信息、知识、关系等方面。我认为，你知道，我们的早期阶段合伙人可能也会说成长业务为他们提供了好处，因为它允许我们随着时间的推移扩大规模并深化与创始人的合作关系。这有助于在早期阶段赢得交易。

Jen Kha：是的，完全正确。而且你不能，两方面都有。你不能只做早期，也不能只等到后期。 所以你之前的观点，看起来越来越多的机构正在向少数几个名字聚拢，这可能是真的。因为，你知道，再次提到这种幂律动态，但同时，几乎大多数那些所谓的标志性投资，我们必须在早期阶段获得，因为这是我们保持球权控制权并参与按比例权利乃至更多的唯一方式。所以这显然是业务...

Aram Verdiyan：我们坚定地相信，最强的后期阶段投资机构背后都有一个强大的早期阶段投资机构，就像赢得交易的能力在你拥有早期阶段投资机构时会成倍增加。是的，就是这样。我们谈到后期阶段的规模，不管你的后期阶段基金规模有多大，如果你能在规模上将基金的5%到10%投入到一家定义品类的公司中，你能做到这一点的方式，是因为你有一个早期阶段的投资机构，在早期就与企业家和管理团队建立了关系，作为一家全新的后期阶段机构进来写一张5亿美元的支票真的很难。

David George：不，这非常难。我已经经历过那个世界了。

第7章：风险投资自2000年代以来的结构性变化

Jen Kha：从有限合伙人的角度来看，你认为风险投资从根本上来说，或许在结构上与你刚开始职业生涯时相比有哪些不同？你是怎么看待这个问题的？另外，你如何看待风险投资内部的资产配置问题，因为在考虑投资组合构建时，风险投资内部实际上也存在细分类别。

Aram Verdiyan：是的，我的意思是，用一种非常简单的方式来说，在我们看来，做风险投资有四种方式：Pre-seed阶段。可以想象一下规模低于1.5亿的基金，仅在美国就有一千家、接近两千家。然后是我们谈到的"混乱中间地带"，那里也有很多公司，不是几千家，也有几百家公司。再然后是大型机构。最后是专注于后期阶段的机构。所以一共有四种方式来参与其中。

几十年来，我们一直在投资较大的机构。我们也投资过种子阶段的公司，在"混乱中间地带"我们有选择性地投了几家，但我们没有涉足专注于后期阶段的投资。是的，原因就是我们之前谈到的那些。

那么它是如何变化的呢？人工智能实际上正在让我们的工作比以往任何时候都更难。 它让工作变得更难，是因为融资轮次普遍规模更大，速度也更快。行业内正在发生的增长势头令人困惑，而困惑的原因在于：

你可能会遇到这样一家公司——我其实很好奇听你说说这个，因为我们经常听到这种情况——一家公司从某个加速器出来，一个月内ARR从0做到了500万。 一个月。是的，那家公司还没有经历过一个完整的续约周期。但他们就凭着这个增长势头，以极高的估值倍数在融资。

而且很多时候，他们可能是在一个同期群体内部互相销售，这甚至算不上真正的ARR，但他们把月收入乘以12来计算。然而，每九家这样的公司里，就有一家真正特别的公司，有着几百万的真实ARR。 以巨大的估值，最终会成为下一个Cursor。

所以，今天要真正分辨出什么是真实的增长势头、什么不是，确实非常困难。 估值非常高。这就是为什么大型机构表现出色的原因。我实际上认为它们可以等待，或者它们对下一轮融资有足够的相对确定性，然后主导那一轮。但即便如此，也没有太多确定性。当你们投资Cursor的时候，我认为也没有太多确定性。有多少个月，人们一直在说Cursor已经死了？

Jen Kha：哦，就连收购公告发布的那天早上，人们还在说Cursor已经死了。我心想，他们刚刚宣布将以6000万美元被SpaceX收购。

Aram Verdiyan：如果我说错了请纠正我，ARR 300万，融资4亿美元，或者大概在那附近。是的，是的，大概是那样。是的，就是这样。很多人会说，这太疯狂了。他们为什么要这么做？

David George：好吧，你看，创始人的判断力是非常重要的事情，对吧？ 所以，随着时间的推移去了解创始人，花大量时间与他们相处，观察他们的思维方式——我倾向于认为，尤其是我的早期阶段合伙人在这方面相当擅长。其次，要分辨真实的与那种具有误导性的增长势头确实很难——所谓误导性，是指你无法从中获取市场信号，并不是说任何人在刻意误导。

Jen Kha：可能也有一些这种情况。

David George：是的，可能也有一些。但我要回到——

Jen Kha：我就喜欢时不时地有人出来帮忙重新定义ARR到底是什么意思。我心想，这真是一个非常有帮助的公益提示。

David George：这确实总是很有帮助。是的。但我要回到的问题是，市场是否在要求你的产品更多？ 这始终是那个关键问题，贴在我电脑屏幕上的便利贴上。

Aram Verdiyan：但是，当一家公司只运营或销售了几个月的时候，你怎么知道这一点呢？

David George：你没办法靠财务分析来做到这一点。你必须真正深入了解客户，与客户交谈。然后，你知道，就像我之前提到的关于Harvey的例子。随着时间的推移作为一个例子。对。他们在早期商业上做得非常好，因为他们很聪明，他们做了充分的研究。就像是研究加律师的组合，你知道，他们在早期就获得了一些势头，并且让一些知名律师事务所早期签约加入。但是，你知道，实际使用情况并不是很好。对。所以，如果你看看它的实际部署情况，与AI领域的一些其他软件公司相比，从留存角度来看，它看起来很平庸。不是留存，不，就是实际使用，实际使用情况。现在快进到推理模型出现之后，情况完全逆转了，你可以看到，知道，采用率绝对起飞了，对吧？所以同时发生了很多不同的事情。律师从产品中获得了更多的价值。你可以从使用情况和参与度中看到这一点。然后它变成了，因为它是高效用的使用和参与，它几乎从之前的那种状态完全翻转了，之前是"哦，我们害怕幻觉之类的问题"，变成了不，每个客户实际上都在要求律师事务所使用这个产品。所以，你知道，我认为我们寻找这样的市场。我们试图尽早抓住它们，比我们在Harvey那时更早地抓住它们。但是，你知道，这就是我们寻找的那种信号。你必须深入挖掘，对，每个人都可以做队列分析，每个人都可以查看续约数据，但是真正理解市场的纹理，以及客户在他们的替代选择中真正想要和需要什么，我认为，你知道，这就是你做决策的方式。这就是为什么拥有早期阶段的业务如此重要，因为他们在技术和产品方面钻研得最深。而且他们，你知道，他们显然在cursor中看到了这一点，他们在许多其他事情中也看到了这一点。

Aram Verdiyan：Jen，最大的阻力是什么？我的意思是，你是我认识的最多产的融资人。那么阻力是什么？

Jen Kha：你让我觉得在这家公司非常有价值地受雇。

David George：我同意你是一位多产的融资人。

第8章：我们是在接住一把下落的刀吗？当今LP的情绪

Aram Verdiyan：你从LP那里得到的关于AI现状、风险投资现状最大的阻力是什么？

Jen Kha：很多都是担忧，你知道。我们是不是在接住一把下落的刀，就像市场时机的问题，我们现在所处的位置，比如说事情是否过热，等等。 所以我们在一开始就谈了很多关于估值和潜在市场的问题。但我确实从LP那里得到很多这样的感受，他们的工作也即将发生根本性的变化。你之前提到了其中一个方面，关于AI让评估机会和基金变得更具挑战性。但另一个方面是，LP在历史上在某些方面其实并没有被激励去真正拥抱变化，对吧？你知道，这份工作的最终目标实际上与GP的风险承受能力在某种程度上是截然相反的。这只是行业的运作机制。但是，我经常说，你知道，GP可能因为错过了下一个Facebook、下一个Uber而被解雇，对吧？那是遗漏性错误，那是可以被解雇的。但LP恰恰相反，只有当你投资出问题的时候才会被解雇。所以在某种程度上，激励结果实际上是完全相反的……

Aram Verdiyan：如果你是LP，投资IBM是不会被解雇的。

Jen Kha：正是如此。事实上，你甚至可能因为根本不投资而不被解雇。所以……

Aram Verdiyan：如果你错过了前沿模型，回到你作为LP的第一个问题，但你的表现大致跟上了基准，对吧？也许略低于基准，你还是能保住工作，对吧？

Jen Kha：是的，而且对于大多数人来说，我把基金中的基金排除在外，因为那是另一回事，但对于很多人来说，上行空间实际上对他们来说并不那么有吸引力。所以那种"嘿，你会错过下一代潜力"的推销，这是激励错位。这实际上是相当直接的。那么，从LP的角色来看，我们接下来该怎么做？我认为我们也有重要的角色和功能。我们在谈到作为风险投资行业领导者的工作时，我们必须帮助人们了解未来的走向。其中一部分是了解如何渗透，不仅仅是在他们的风险投资配置中，而是在他们的整个投资组合中。我认为，这比仅仅说"嘿，你可能会错过下一代回报"，或者优化下一个前沿模型，或者一两家幂律公司等，要有趣得多。

Aram Verdiyan：LP所做的是渠道获取、筛选和规模配置。你可以说，你有数据来找出在3000家公司中哪20家历史上表现良好。你不会看到一致性，对吧？也许其中一半是一致的，但LP的工作也是找到下一代公司，同时继续获取最优质的资源。所以一是获取渠道，二是筛选，三是投资组合构建和规模配置。从LP的角度来看，这是至关重要的。因为如果在3000家公司中只有20家表现良好，你应该相当集中地投资于那15到20家公司。 所以当我看到一个拥有50、60、70家风险投资公司的投资组合时，我很难想象整体投资组合能产生高于平均水平的回报。再说一次，我回到风险投资的平均水平，那实际上相对于其他资产类别——公开市场、私募股权——来说，流动性的吸引力并不够。私募股权可能在没有锁定期、没有风险投资所承担风险的情况下，给你带来1.5到2倍的净回报。你谈到了60%的亏损比率，私募股权没有这个问题。 私募股权在AI软件方面有其他问题，我们今天可以谈到。所以对于LP来说，投资组合构建和规模配置是至关重要的。我见过太多次LP或配置者找到一个有趣的基金，实际上判断正确，却只把他们基金的1%投入其中。很好，你获得了10倍回报，那只是你基金的10%回报，根本不会产生任何影响。

David George：你们认为，Jen所谈到的这种演变，在今天处于什么阶段？我知道你们有偏见，但风险投资和成长型投资在整体资本配置中的适当比例，与私募股权、公开市场、实物资产、信贷等相比，应该是多少？

Aram Verdiyan：是的，这对我来说很难回答，因为我做的全是风险投资和成长型投资。所以我会有偏见地说，应该大幅增加配置。

Jen Kha：不过我们喜欢这个答案。

Aram Verdiyan： 看看今天的公开市场。我们用"vibe coding"的方式创建了一个很好的工具，帮助我们评估AI韧性。针对上市公司，现在我们也在私募市场做同样的事，这对我们的成长型股权投资组合帮助巨大。但在SaaS公开市场中，最多只有15到20家公司的市销率超过10倍，这个数字本身就很疯狂，因为几年前还有几十家。而那些公司中，几乎每一家都在展示AI带来的增长加速。比如你在做安全监控、智能体部署等等。所以这又回到了同一个原则：如果你以某种形式与AI挂钩——而AI是GDP各组成要素中增长最快的部分——那么你就应该在投资组合中超配它。

这将对公开市场产生影响，甚至今天的私募股权在做新投资时，他们也在寻找AI原生的标的。他们不想再去买一家增长10%、依赖种子客户群的工作流软件公司。对，那种情况基本上不会再发生了。他们在寻找的是能够展示加速增长、拥有AI原生管理团队的核心系统。所以，AI这条纽带实际上贯穿了今天的每一个资产类别。而最强的参与方式之一——

我的意思是，可能是通过风险投资。但这正是选择能力、资源获取和投资组合构建至关重要的地方。

Jen Kha： 就连我们谈到的退出案例，比如Silver Lake可能收购Workday，这类事情在私募股权领域变得更加大胆——当你有能力注入AI能力并将这些公司带入未来时，这是一种选择。另一个现实是，风险投资的退出规模现在已经远远超过私募股权。我昨晚专门查了一下数据。

今年私募股权最大的退出案例是对EA的收购，大约500亿美元，还有Medline，也大约500亿美元。再看Cursor——先不算IPO——Cursor被SpaceX收购的交易规模远远超过了这些数字。所以……

Aram Verdiyan： 问题在于，看看ChatGPT之前那批私募股权的投资，你当时可能为一家增长10%到20%的软件资产支付了15到20倍的EBITDA。而今天看公开市场，那类资产的交易价格只有2倍市销率。问题不仅仅是估值，这类公司甚至可能找不到买家——因为今天你看一家软件公司，第一个想到的问题就是：它的终局价值是什么？它能抵御AI的冲击吗？证明这一点最好的方式就是有机增长加速。 我们的数据显示，在公开市场上，增长率每提升1个百分点，相当于EBITDA提升3个百分点。 对。顺便说一句，这很有意思，因为在疫情期间，大家都说"我们要盈利"，那时候是反过来的。而现在又颠倒回来了。

David George： 不不不，是2021年反过来的。对，就是那时候。之后基本上就和风险完全挂钩了，对吧？确实，和公开市场的风险高度相关。

Aram Verdiyan： 确实如此。所以很遗憾，很多私募股权的被投企业增长不够快，没有展示出加速迹象，也可能没有合适的管理团队来彻底改造业务。就像Intercom做的那样——这是个很好的例子——把创始人请回来，全面重塑业务，打造AI原生产品，做大规模，然后出售。这几乎像是在"自杀式"地颠覆自己原有的业务，而这在私募股权中是非常难做到的。

David George： 确实非常难。我不久前和那位创始人待了一段时间，在一个活动上我走过去，给了他一个大大的击掌，然后说："你做到了，兄弟。"他确实做到了。这件事真的极难做到。 现在这还是个例，但你知道，有一批真正优秀的创始人，他们在这些企业里——无论是上市公司还是私募市场——我认为他们会去尝试。我们拭目以待。

第9章：遗留SaaS问题：如何处理旧有资产

Jen Kha： 是的，不过在这个话题上，DG，因为我们有时也会遇到类似的反对意见，就像那些一直在风险投资领域并且已经配置了风险投资的人，他们也可能面临类似的问题——他们确实持有一些遗留的SaaS业务。是的，同样地，你是如何看待这些历史遗留资产的平衡问题的？

Aram Verdiyan： 让我来问你这个问题。我要借着John的问题继续问你。假设你有一家——

选一家2016年到2021年、ChatGPT出现之前那个年代的软件公司，这家公司当时还不错，但现在已经没有AI原生功能了。它没有在加速增长。它在风险投资账簿上的增速大概是30%。估值大概在10到20倍收入。它已经无法上市了。没有人愿意把它推向公开市场。Silver Lake对这类公司也不感兴趣了，一年前他们还感兴趣，但现在不了。这类公司最终会怎样？ 你知道，我们对这类公司有很多敞口。

David George： 好的，你看，我觉得这真的非常因公司而异。我这个周末和我们的一位创始人CEO在一起，他说，给我说实话，你到底觉得现在发生了什么？他还特别对我说，别给我一个"播客式的答案"——这还挺讽刺的，因为我们现在就在录播客。

我认为两件事可以同时成立：AI是我们有史以来见过的最大的一代性变革，它将颠覆各个行业；但与此同时，那些能够适应的软件公司也仍然会有一些持久的价值。

我们一直在密切关注的一件事，也是让我们对AI极度看好的原因，就是AI真正向实体经济的扩散。就拿编程来说，如果你要为普通软件公司和较慢的变革节奏描绘一个乐观的场景，你可能会说：编程领域确实被冲击了，但那其实是一种假象。编程是有完美文档记录的，它有完美的数据，是可验证的，也是可模拟的。但商业中的大多数任务并不具备这三个特点。所以，也许AI向编程以外其他知识工作的扩散会花费更长的时间。这就是为软件公司辩护的理由。其中一些公司会进化，拥有AI解决方案，改变它们的商业模式——我认为这是必须的。但这也是为什么也许事情被有些夸大了的理由。

如果你看看过去六个月许多上市SaaS公司的反应，我认为业界正在逐渐形成这样的认识。

不过，这一切都让我对AI极度看好。如果你看我们的投资组合，我们确实有一些那样的公司，但我们大约95%的净资产价值并不在那些公司里，而是在那些增长非常快、持续加速的公司里。

我认为数据显示，美国每家公司平均每名员工每月在AI上的花费是12美元。而在我们看到的数据集中，前1%的公司每名员工每月在AI上的花费高达7000美元。哇。

所以，不仅AI在编程以外的扩散十分有限，就连从消费token、真正从AI中获取实际价值的用户结构来看，我们现在也还处于非常早期的阶段。

目前，最前沿的银行大概也只是将1%的员工成本用在AI工具上。这让我非常看好的原因在于：这些是我们有史以来见过的增长最快的公司，它们每个月新增的营收超过了那些超大市值科技公司。然而，这一切可能仅仅建立在大约1000万、也许2000万、最多3000万用户的采用基础上。而美国有15亿知识工作者。我认为AI将彻底改变我们大量工作的方式。

Jen Kha：是的，Kalpers 因为没有投资于此而损失了数十亿的收益，这是众所周知的，他们现在正在弥补失去的时间。他们已经将投资组合从91%转变为58%用于风险投资，成长型投资从9%增加到43%。这两者之间可能需要一些平衡，但你知道，他们正在大力押注，但在一些历史性公司中仍然会有很多价值被积累。而且，你知道，我之前开了一些关于"弯道"的玩笑，但对于 Air Table 来说，那可能是一个很好的结果，你知道，除了他们实际上将要剥离业务中的超级代理部分，而且我认为会在其中做一些真正有趣的事情。但从整体来看，我认为很多事情都会找到归宿，而这种零和思维，我认为可能是一个陷阱，我们会建议避免这种思维。

David George：所以我们谈到了风险投资、成长型投资，我们谈到了私募股权，我们也谈到了公开市场。顺便说一句，这些所有类别的构成在过去10年里都发生了根本性的变化。我们也看到了全新类别的出现，这些类别在私募市场中可以获得，比如私人信贷，你对这些类别的相对前景有什么看法？

Aram Verdiyan：特别是在软件领域？

David George：是的，我说的是在科技领域。

Aram Verdiyan：我们所拥有的有利视角是观察私人信贷，它存在于大量私募股权软件投资组合中，规模达数千亿美元。我给你一个统计数据。看看2021年和2022年，大约发生了2到3千亿美元的软件LBO（杠杆收购）交易，其中超过2000亿美元的债务被提取出来。这些软件交易的平均估值为EBITDA的25到32倍。这些公司今天的价值可能只有当时的一半。你在信贷市场和私人信贷中看到赎回的原因正是如此。他们在关注公开市场，经历了所谓的"SaaS末日"，软件领域经历了大规模的价值修正，你可以看到估值的收缩，这意味着杠杆比率急剧上升。所以，如果你是一家对人工智能不够具有抵御能力的软件公司，我认为你在股权层面和信贷层面都面临挑战。

第10章：为什么"AI私募股权"不是万能药

Jen Kha：顺便说一句，即使是私募股权的AI版本也不是完全免疫的。我们经常谈到，你知道，就像你把西尔斯百货搬到网站上并不能让它变成亚马逊，对吧？你必须从头开始打造亚马逊才能获得那种优势。从基础架构上来说，要把它做成亚马逊，不仅仅是建个网站那么简单。在很多情况下，那些现在只是简单地注入AI的私募股权支持的公司，我们在我们自己的一些公司里也看到了这种情况——同行竞争对手会说，哦，我要做的第一件事当然是雇用AI客服人员，因为那就像是唾手可得的果实。结果发现，如果你没有真正地把工作流程整合进去，如果客户习惯了和真人交谈，你就会很快流失客户。而且每一分钱，NPS（净推荐值）的每一次下降都与营收的下降直接相关。然后你就开始陷入螺旋式下降，尤其是如果你还背负着债务的话。所以很多时候，我们有时会听到有人说，好吧，我只要做那种AI版本的私募股权就行了。这并不是创造回报的万能药，尤其是当从技术角度来看，真正地将AI全面融入公司这件事本身就是完全不同的另一回事。

Aram Verdiyan：是的，你不能只是派一个运营合伙人去公司，然后说，我们给它加上AI就行了。这根本行不通。是的，你需要彻底地重新来过。 而且顺便说一句，如果管理团队确实具备创始人思维，这是有可能实现的，但董事会必须保持一致。是的，所有投资人都必须保持一致，而且你确实需要像我们公司那样做出一些非常艰难的决定。

David George：所以显然这是一个非常支持风险投资和成长型投资作为一个类别的群体。让我们来谈谈对它的合理反对意见，以及为什么你所承担的风险，或者说风险投资和成长型投资中存在的任何风险，可能不值得去承担的理由。

Aram Verdiyan：我的意思是，我们经常收到的反对意见是关于流动性的时间线。平均来说，一只独角兽通常要在私有状态下存续10年以上。然后你会看到所有这些后续融资轮次一个接一个地快速发生。你可能会在5、6家不同的机构里看到同一个名字。问题是，你怎么退出？所以……

Jen Kha：而且IPO实际上并不等于分配（变现）。

Aram Verdiyan：在IPO之后，你可能需要12个月、24个月甚至更长时间才能真正获得流动性，尤其是如果你在IPO时持有10%、15%的股份，如果你投资的是一家跨代际的伟大公司，那将需要很长时间。所以我们在流动性时间线方面经常收到这样的反对意见。

David George：那么对于这种反对意见，有什么反驳呢？

Aram Verdiyan：好吧，反驳意见要回到那3000家机构，其中只有20家能持续表现良好这一点上。如果你身处那些机构中的前1%，并且你投资了一个品类赢家，你要确保它真正实现复利增长。 你会想在3、4年前卖掉Stripe、Databricks或者其他那些公司吗？答案是一致的：不会。现在，这些公司中有没有可能比现在更早上市的？当然有。Anthropic最早是在2021年获得融资的，大约五年后即将上市。是的，Cursor从首次被收购，从首次获得基金融资到被收购，时间很短。是的，所以最好的风险投资机构实际上能实现基金级别的流动性回报，速度相当快，甚至可能比私募股权还要快。但这样的机构只是极少数。

Jen Kha：实际上，大约一年半前，有一件非常著名的事情，我们去找了我们基金1的LP们。那个时候，基金1已经成立了16年，我们持有一个在种子阶段就投资的Stripe的头寸。我们问所有的LP们，嘿，你们想要在这上面套现流动性吗？我们意识到，你知道，我们当初要做的工作现在已经完成了，16年了，你们想要拿回流动性吗？而那些LP们每一个人都说，不，我们宁愿让它继续复利增长。然后最终，一年后，你知道，我们决定退出，因为已经17年了。我们必须把这个流动性释放出来，我们必须结束这个基金，等等。但是，你知道，很多LP们——我认为这非常具体，取决于特定的类别，对吧？捐赠基金更愿意让它继续运行。家族办公室，坦率地说，不想要把钱拿回来，因为他们不想为此缴税。他们宁愿让它继续复利增长。 所以每个LP群体都有其特定的细微差别，很难用一把大刷子笼统地说所有人都想要同样的事情。但我也认为，就你的观点而言，最优秀的LP们——不好意思，最优秀的GP们，一路上都在制造流动性，尤其是在2021年，当很多人没有及时套现的时候，你知道，我认为那是第一个指标的一个好兆头。而在下一个周期中，关键在于你是否真的能够通过并购提前获得一些流动性，然后随着时间的推移，让潜在的赢家通过IPO上市，同时也享受充分的复利效应。

David George：是的，完全正确。

Jen Kha：我要以这个话题结束，因为我觉得这是一个很有意思的问题，你和Gavin之前来回讨论过，他不想回答下一个10万亿美元公司会是谁，但他对下一个20万亿美元市值公司会是谁非常确定。所以我要问你们两位，你们认为下一个100万亿美元市值的公司会是什么？

David George：哦，我的天哪。来了。我甚至无法想象那些事情。是的，那可能不只是一个科技周期，而是两个科技周期之后的事情。完全有可能会有全新的公司被创造出来。我认为你所说的那些能够推动10万亿美元或更多结果的市值创造，将会来自那些尚未被触及的新产品领域，对吧？所以，就像我说的，技术向企业的扩散，我们还差得远呢，对吧？你知道，一年前，大家一直在谈论消费者端，现在没人再谈消费者AI了。但消费者的最终使用场景不会是一个聊天机器人界面，那只是拟物化的版本。我们将会有一个原生版本，它将是主动式的，将代表我们完成工作，将为消费者创造大量价值，而我们在这方面几乎还没有起步。我是说，是的，有，你知道，十亿聊天用户，但那只是冰山一角。我们在机器人技术上几乎还没有起步，但我认为机器人技术将会比语言类的东西更大，而且我认为这将在未来10年内发生。我们在自动驾驶上几乎还没有起步，对吧？美国在运营的Waymo不到一万辆，自动驾驶出租车更少。而且，在这个领域还有很大的空间供其他人建设。医疗保健占GDP的18%，无论是在医疗服务交付还是在药物研发方面，我们几乎还没有触及表面。我是说，有一些公司正在努力，显示出一些早期的进展迹象，但我认为我们在未来10年取得的进展将是巨大的。然后，你知道，我们正处于一个有趣的时代，重新想象所有物理世界的事物，从国防到制造业再到数据中心。所以我看着所有这些趋势的汇聚，我想，是的，也许感觉我们已经在AI上做了很多了，但10年后，我们回头看会说，哦天哪，那些其他主要领域创造了大量的价值。所以我很兴奋，我认为下一个SpaceX、AI或OpenAI可能将会被创造出来，而且它们可能会在这些类型的领域中诞生。

Aram Verdiyan：是的，是的，我会补充一个类别。对我来说，这既是一个担忧，也是一个巨大的机遇。这也是为你的新基金做个宣传。关于你做的机会基金，我非常简单地思考，今天AI的瓶颈不在于需求端，而在于供给端。所以你有能源、电网、数据中心，然后是芯片，然后是前沿模型和应用。美国在这条链的右侧非常出色，比如芯片及其之后的部分，是的，风险投资生态系统对此支持得很好。我认为你的新基金也将真正帮助到左侧，因为美国的问题不在于能源生产，而在于通电速度。是的，那涉及到许可、输电、监管问题。其他国家每年的可再生能源容量是美国的10倍。

第11章：真正的瓶颈：数据中心、芯片与机器时代

Aram Verdiyan：所以这是一个真实存在的瓶颈。这意味着需要重新构想数据中心。你谈到密度要提升10倍以上。你不能只是把旧的数据中心改造成新的AI设施。所以这正是你们新基金可以发挥作用的地方——不是创造105亿，而是千亿级别以上的机会，真正解决这个瓶颈。

我认为这是一个真实存在的问题，因为需求不是问题所在。我听到很多有限合伙人说这像是互联网泡沫，或者像是新冠疫情时期。但事实并非如此，因为这种增长势头是真实的，不像新冠时期那样是昙花一现的收入。瓶颈可能在于供给。但如果你拥有正确的投入，比如你们现在的基金——支持那些下一代芯片公司、内存公司等等，这将是一个巨大的机会。

Jen Kha：机器时代到来了。让我们迎接机器吧。

David George：我喜欢这个说法。

Jen Kha：好的，就以这个结尾吧。非常感谢你们两位。这次真的非常有趣。

Aram Verdiyan：谢谢你。

David George：谢谢你。

Jen Kha：太棒了。再见。

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胡塞武装攻占曼德海峡更多战略要地

Fri, 11 Sep 2026 08:37:07 GMT

据路透社今天（9月11日）援引两名也门政府消息人士报道，也门胡塞武装已进入也门祖巴卜镇，该镇紧邻曼德海峡，与海峡内的丕林岛隔海相望——控制祖巴卜镇和丕林岛是掌控曼德海峡的关键。消息人士称，也门政府军已从丕林岛撤出。（CCTV国际时讯）

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苹果折叠屏为什么迟到？新CEO：不抢第一，折痕、铰链都要重新做

龚仪方 — Fri, 11 Sep 2026 08:36:22 GMT

：苹果新CEO John Ternus表示，苹果从来不急着抢折叠屏第一。

相比赶时间上市，他们更在意把产品做到自己的标准。从屏幕、折痕到复杂铰链，苹果这次几乎重新设计了一遍。

它等的不是风口，而是一个真正成熟的折叠屏。

10年，1百万美元到70亿美元ARR！“当红炸子鸡”Databrick讲述“企业级AI的核心护城河”

Fri, 11 Sep 2026 08:25:47 GMT

从不足100万美元到超过70亿美元年度经常性收入，Databricks用十年完成了一次罕见的企业软件扩张。在公司首席营收官Ron Gabrisko看来，真正支撑这段增长的并非某一款模型，而是数据上下文、企业治理、用量定价以及一套随收入阶段不断重建的销售体系。

Databricks是一个基于云计算的统一数据、分析和人工智能（AI）平台。它由Apache Spark的创始团队于2013年创立，其核心目的是帮助企业打破数据孤岛，将海量数据的存储、处理、商业智能（BI）分析以及机器学习/AI工作流整合在同一个平台上。

科技创业访谈节目The Peel主持人Turner Novak近期与Databricks首席营收官Ron Gabrisko进行了一次长篇交流。Ron Gabrisko在公司收入不足100万美元时加入，随后主导全球销售和市场拓展体系建设，陪伴Databricks将年度经常性收入推高至70亿美元以上。这段经历使他既熟悉公司早期寻找产品市场匹配的过程，也直接参与了全球化、定价和组织扩张。

Ron Gabrisko对Databricks的定位并不复杂：企业把分散在不同系统中的数据汇集起来，再用这些数据完成分析、预测和人工智能应用。流媒体平台的内容推荐、银行的欺诈识别和贷款审批、制药企业的新药研发，背后都涉及同一项基础工作，即把更多数据转化为更准确的判断。Databricks试图把数据工程、分析、机器学习和人工智能放进一个统一平台，并同时处理权限、治理和运行效率。

三项反共识押注奠定增长基础

Databricks的七位联合创始人均为加州大学伯克利分校博士，Ron Gabrisko把Databricks过去十年的增长归因于七位联合创始人早期做出的三项选择：全面投入云计算，坚持开源，并把数据与人工智能放在同一平台上。

今天看来，这些方向已经成为行业共识，但在公司创立初期，大型企业的核心系统大多仍部署在本地。银行和金融机构担心云服务的安全、监管和扩展能力，许多首席信息官甚至认为关键数据永远不会迁移到云端。

Ron回忆，公司成立初期曾拜访华尔街各大金融机构，试图开拓大客户。彼时，众多银行CIO明确表示"永远不会上云"。然而十年后，这些银行已成为Databricks最大的客户群体之一。Ron将这一历史情境与今天企业拒绝使用AI相类比，认为对新技术的抵触往往源于安全、监管与遗留系统的惯性阻力，而非技术本身的问题——"一旦你解决了安全、治理、合规这些挑战，市场就会爆发。"

Databricks选择只提供云服务，相当于押注企业基础设施最终会整体迁移。这样做使公司不必维护传统本地软件，也能随着云基础设施一起扩张。开源则帮助Spark、Delta和MLflow等项目迅速进入开发者群体，但Ron Gabrisko强调，开源用户并不会自动变成付费客户。销售团队仍需了解用户在实际部署中遇到的困难，以及他们愿意为什么付费。

客户给出的答案集中在托管服务、安全、可靠性、治理和可扩展性上。Databricks由此在开源技术之上提供企业级平台，把客户原本需要自行拼装和维护的复杂系统变成可直接使用的服务。开源负责扩大技术覆盖面，商业产品则解决生产环境中的管理和运行问题。

企业级人工智能的护城河在数据上下文

面对快速迭代的模型市场，Ron Gabrisko并不认为单一模型能够构成持久壁垒。

企业可以选择的模型越来越多，模型能力也会不断趋同。真正决定人工智能输出质量的，是模型能否连接企业自己的专有数据，并准确理解客户、收入、流程和行业规则。缺少这些上下文，模型只能提供泛化答案；具备上下文后，它才可能生成与业务直接相关的预测和行动建议。

这也是Databricks希望长期占据的位置。公司从数据科学和机器学习市场起步，随后用Unity Catalog等能力统一管理数据、模型、笔记本和其他资产。模型供应商可能变化，企业的数据、权限结构和业务语义却会长期存在。谁能安全地组织这些资产，并让不同模型在同一治理框架下调用，谁就更接近企业人工智能的核心基础设施。

访谈披露，Databricks仅人工智能相关收入已达到约17亿美元。这个数字说明，企业客户已经愿意为生产级人工智能付费，但购买对象并不是脱离自身数据的通用聊天工具，而是能够在受控环境中完成查询、计算、预测和智能体任务的系统。

上下文控制选择和成本决定能否进入生产

Ron Gabrisko把企业部署人工智能时最关心的问题归纳为四个方面。

首先是上下文，人工智能必须接入企业数据，才能理解业务并提高预测可靠性。

其次是控制，企业需要清楚谁能访问哪些数据、模型和智能体如何使用数据，以及怎样防止敏感信息泄露。对银行、医疗和政府等受监管行业而言，权限、审计和合规是产品能否进入生产环境的前提。

第三个问题是选择。复杂任务可能适合前沿闭源模型，其他任务则可能更适合开源模型。企业还希望保留云平台选择，避免被单一供应商锁定。

第四个问题是成本。人工智能项目可以在短时间内消耗大量计算资源，管理层必须设置预算、用量规则和护栏，并持续衡量每项应用创造的业务价值。

这些约束并没有减少应用场景。Ron Gabrisko提到，客户已经用人工智能加速新药发现，自动处理贷款和欺诈识别，也帮助零售商优化促销、货架、配送和库存。真正困难的部分，是以高效、可控的方式把模型与企业数据连接起来，并持续检查输出质量。

把Databricks变成零号客户

Databricks把自己的业务系统作为人工智能产品的第一个使用场景。

Ron Gabrisko使用Genie预测收入，称预测误差可以控制在约1%至2%；他也会让系统识别最可能流失的客户，分析原因并给出补救建议，或判断哪些产品黏性更强、哪些账户仍有增长空间。在客户会议前，Genie还可以整理账户信息、产品使用情况和潜在机会。

与只能展示预设指标的传统仪表盘不同，Genie允许员工直接用自然语言提问，系统在后台完成查询、计算、图表、预测和模型调用。所有销售人员都能在手机上使用这一工具，以减少预测、录入和账户管理等行政工作，并在客户面前直接演示产品。

这种零号客户机制还有另一层作用。公司先用自己的产品重新设计销售流程，再把经过验证的做法带给客户。人工智能因此不只是原流程的自动化工具，而是促使团队重新思考哪些工作应由人完成，哪些判断可以交给系统，以及如何在提升效率的同时保留必要的审核。

从百万美元到70亿美元需要四套销售体系

Ron Gabrisko认为，企业软件销售最常见的错误，是在理解客户之前就开始推销。大型企业的购买决策通常涉及预算负责人、业务部门、技术团队、管理层和审批流程，销售周期可能持续6至12个月甚至更久。有效的销售必须先研究客户的组织结构和业务问题，再说明产品如何降低成本、缩短时间或减少风险。

销售组织也不能用同一套方法跨越所有收入阶段。

收入从零增长到1000万或2000万美元时，首要任务是找到产品与市场的匹配；从2000万美元走向1亿美元时，公司需要建立可重复的销售打法；从1亿美元迈向10亿美元时，国际市场、合作伙伴和渠道开始成为增长重点；进入数十亿美元规模后，领导团队、文化、系统、流程和持续创新决定组织能否继续扩张。

Databricks早期曾在一个季度招聘约40名销售人员。

这并非在没有需求的情况下盲目铺量，因为Spark当时已经拥有大量用户。这批销售人员的任务是访问开源用户，了解客户愿意为什么付费，并识别最可能购买的行业和公司类型。他们既在争取收入，也在承担客户发现工作。

公司收入随后从不足100万美元增长到约1300万至1500万美元，再跨过5000万美元、1亿美元和2.5亿美元。

这段经历也说明，产品驱动增长无法替代企业销售。开源用户愿意使用技术，却未必会主动购买商业服务。销售团队必须主动把免费使用与托管、安全、治理等可收费功能连接起来，帮助客户从个人或小团队试用走向企业采购。

复杂产品必须由懂技术的人销售

Databricks要求销售人员能够亲自演示产品。其主要买家是数据工程师、数据科学家和其他技术人员，如果销售人员不能理解客户的问题，就很难建立可信度。Ron Gabrisko因此把技术能力、数据和人工智能行业经验、按用量销售经验、创业公司经历以及在压力下的韧性，视为招聘中的重要条件。

候选人需要提交商业计划，向首席执行官推介人工智能愿景，并针对所在行业完成Genie演示。Ron Gabrisko对频繁在两年内换工作的履历保持谨慎，因为这类候选人可能尚未经历公司的困难阶段。他在背景调查中也避免笼统询问候选人是否优秀，而会要求推荐人给出相对排名、再次共事意愿和压力下的具体表现。

这套招聘标准服务于Databricks的企业销售模式。销售人员需要带着知识进入客户现场，既能讨论业务结果，也能解释产品如何部署。对复杂技术公司而言，销售并非产品之外的包装，而是帮助客户理解和采用产品的一部分。

免费概念验证为扩张服务

Databricks早期的大多数概念验证和试点都是免费的。

Ron Gabrisko认为，试点的目标是证明团队和产品的价值，而不是从短期项目中赚钱。不过，免费并不意味着无限期投入。项目开始前必须约定需要证明的能力、明确成功标准和完成期限，并获得足够高级别的负责人支持，确保试点成功后能够进入正式采购。

这种方法形成了典型的落地扩张路径。Databricks先在一个部门或使用场景中证明价值，培养内部支持者，再扩展到同一部门的其他任务，随后覆盖更多部门，最终进入整个企业。试点是否收费并非关键，关键是它能否转化为更大的长期合同。

用量定价让收入与客户价值一起增长

Databricks早期年度合同金额约为1.5万至1.8万美元。为了提高客单价，公司一度增加平台费和用户费，但按席位收费促使客户限制使用人数，反而压低了产品用量。取消用户费后，更多员工可以直接使用平台，整体用量随之快速增长。

Ron Gabrisko据此形成了一项定价原则：价格应尽可能贴近客户获得的价值。

价格高于价值，客户不会购买；价格明显低于价值，公司则无法获得合理回报。对云服务和人工智能软件而言，计算量、查询量、令牌或其他真实用量通常比席位数更合适。当数据规模、查询需求和智能体活动增加时，客户得到的价值和供应商收入可以同步增长。

企业级要求必须在产品早期完成

许多软件公司先服务愿意尝鲜的创业公司和技术公司，但要建立数十亿美元规模的业务，最终必须进入银行、医疗、零售、消费品和政府市场。这些客户会系统审查安全、合规、权限、审计和数据隔离。如果产品早期没有考虑这些要求，后期补建往往会拖慢销售和产品开发。

数据治理同样是人工智能落地的基础障碍。

企业数据常常散落在旧系统、旧格式和专有格式中。新工具可以帮助建立数据管道、发现数据集和添加标签，但把数据整理到可供人工智能安全调用的位置，仍是一项复杂工程。技术平台、业务领域知识和治理能力需要同时进入生产环境。

国际扩张进一步放大了这些要求。Ron Gabrisko建议公司先远程获得少量海外客户，等本土市场的销售打法基本稳定后再大规模投入。欧洲、中东和非洲不能被视为单一市场，日本和印度也有不同的语言、文化和采购习惯。当地负责人熟悉客户与人才，总部派出的成熟员工掌握产品和内部经验，两类人需要共同搭建区域团队。

前线部署工程师连接技术和业务

企业人工智能项目需要一类同时理解业务目标和技术实现的人。

Databricks的前线部署工程师能够编程、搭建产品、完成试点和环境建设，也会与市场团队紧密协作。他们需要判断客户真正想完成什么，选择合适的技术路径，并提前考虑升级、成本和维护。

Ron Gabrisko认为，好的方案不能长期依赖一支庞大的外部团队反复重写。它必须能够扩展，成本可控，并最终由客户自己的团队维护。前线部署工程师的价值正在于把一次性的定制项目转化为可持续运行的产品能力。

上市只是增长过程中的一个节点

对于外界长期关注的上市时间，Ron Gabrisko给出的态度是，Databricks上市只是时间问题。公司已经按照上市公司的方式运营，定期披露财务情况、召开董事会，并通过审计委员会审视业务，但管理层并不急于完成这一动作。

Ron Gabrisko把公司的长期目标设定为万亿美元级别，上市因此只是旅程的一部分。与这一目标相比，70亿美元年度经常性收入并不意味着增长已经接近终点。他将公司所处阶段形容为比赛的第二局上半场，意味着企业人工智能仍处于早期，Databricks也需要继续更新产品、组织和市场打法。

Ron Gabrisko早年希望成为职业棒球运动员。虽然这项计划没有实现，但训练、竞争和坚持的习惯被他带进了管理工作。在他看来，真正重要的是团队在压力下是否仍愿意承担责任。Databricks十年的扩张证明，技术选择可以决定起点，而把技术转化为持续收入，还需要长期建设销售、定价、治理和组织能力。

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特朗普民调下滑、债市失控——沃什的独立空间正在打开？

Fri, 11 Sep 2026 07:53:43 GMT

美联储主席沃什与白宫之间的张力，正在以一种出人意料的方式演进。随着特朗普支持率承压、国债收益率攀升，沃什手中的政策筹码悄然增多，其在周三议息会议上抗拒降息压力的可能性不容低估。

在上周10年期美债收益率逼近5%之际，财政部长贝森特推出60亿美元国债回购计划试图压低收益率，但以失败告终。与此同时，沃什在杰克逊霍尔发表讲话，承诺坚定对抗通胀，赢得部分昔日批评者的谨慎认可，也令市场对其政策立场的判断发生转变。

预测平台Polymarket的数据显示，市场对本次会议加息的概率预期已超过50%。尽管如此，据英国《金融时报》专栏作家Gillian Tett分析，美联储或将选择在中期选举结束后再行动。但更值得关注的信号在于：围绕美联储的政治算计已经改变，沃什展现出了早于市场预期的战略能力与施政空间。

鲍威尔留任董事会，意外为沃什提供掩护

今年5月，鲍威尔卸任美联储主席，但以罕见方式选择留在联储董事会，并告知友人，将在特朗普明确放弃追诉威胁之前坚守其位。

这一安排令许多观察人士以为沃什会深感不适，但结果恰恰相反。Tett分析认为，鲍威尔在任时长期充当特朗普发泄经济不满的靶子，其留任意味着亲特朗普派系在董事会内仍属少数。这客观上给了沃什一个政治缓冲——将任何令总统不快的政策取向归因于董事会的集体决定。沃什本人也曾以"家庭内部争论"来描述当前联储的运作方式。

收益率上行：对沃什是压力，也是工具

国债收益率攀升对贝森特而言是棘手难题——他在未来一年内需发行逾10万亿美元的美债，压力巨大。上周60亿美元的回购行动无功而返，进一步凸显其处境之艰。

然而，Gavekal Research本周在客户报告中指出，"与贝森特不同，沃什对收益率上行似乎并不感到困扰。"原因在于：收益率走高本身即有助于压制通胀，无需加息即可实现金融条件收紧，这与沃什在杰克逊霍尔所传递的"长期停滞时代已终结"的判断相互印证。

与此同时，美联储目前每月以约190亿美元的规模压缩长期国债持仓，金额超过贝森特回购计划的规模。Gavekal对此专门提示，沃什已委托外部委员会就资产负债表政策提出建议，报告将于年内出炉，这为其提供了又一条收紧金融条件的工具路径。

德鲁肯米勒的纽带：沃什与贝森特不会正面决裂

沃什与贝森特的政策立场分歧，已引发市场对两人公开"碰撞"的担忧。近期，Stanley Druckenmiller在《华尔街日报》发表专栏，敦促贝森特"让债券市场说话"、停止干预，进一步强化了这一叙事。

但有一条关键纽带常被忽视：沃什与贝森特均出自Druckenmiller门下。两人曾互相支持对方争取现任职位，在金融危机应对上有共同的意识形态底色。分析认为，无论两人在政策节奏上存在多大分歧，都会共同致力于防范系统性金融风险。随着贝森特在债市管理上接连受挫，沃什的相对强势反而因此得到烘托。

特朗普民调承压，政治干预空间收窄

特朗普的政治处境也在悄然变化。民调显示，美国选民对特朗普的不满情绪持续上升，部分原因与其伊朗战争政策相关。为提振共和党在11月中期选举的支持率，特朗普提出若共和党胜选将向每位成年公民发放5000美元分红，此举被批评人士形容为"特朗普顶峰"的信号，尽管目前这一判断仍属过早。

与此同时，投资者对特朗普政策声明的敏感度明显下降——贝森特宣布国债回购后，收益率不降反升即是佐证。这种"脱敏"效应，客观上为沃什争取到了更大的独立表态空间。

民主党参议员Elizabeth Warren今年春天曾将沃什斥为特朗普的"应声虫"，断言其公信力已荡然无存。但从当前走势来看，这位"应声虫"正在反咬一口。接下来的真正考验，在于一旦收益率持续上行触发量化宽松压力，沃什能否守住这份来之不易的独立性。

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德银复盘AI 70年：这轮真不一样，一切都在加速

龚仪方 — Fri, 11 Sep 2026 07:34:06 GMT

AI今年70岁了。

过去70年，AI几次大热，又几次遇冷。每一次，大家都觉得：这次真要改变世界了。

但很多时候，牛吹得太早，技术没跟上，钱也烧不下去了，最后又归于沉寂。

直到今天，AI又迎来了可能是迄今为止最猛的一轮爆发。

而且这一次，不只是钱多，是所有东西都在加速：钱砸得更快、模型迭代得更快，AI普及得也更快。德银最新回顾了AI这70年的起起落落，总结出14个教训。

其中最值得关注的有三个问题：

第一，这轮AI到底烧钱烧到了什么程度？

第二，这么多芯片、数据中心和电厂建下去，未来真的用得完吗？

还有最关键的，

如果最后真有泡沫，到底是大家看错了AI，还是AI没错，只是大家把未来十年的东西，三五年就全建出来了？

钼的未来展望：2.64万吨硬性缺口，为什么它的弹性如此惊人？

Fri, 11 Sep 2026 07:32:54 GMT

钼的价格弹性之所以"惊人"，不是因为它稀缺——全球储采比 65 年、中国 80 年，它一点都不稀缺——而是因为它的供给曲线几乎是垂直的：全球 70% 的钼来自铜钼伴生矿的副产品，产量由铜的采选计划决定，与钼价本身无关。当需求端出现哪怕 2%–3% 的超预期增量，市场没有"加价就有货"的边际供给来吸收，价格只能以数十个百分点的幅度去完成出清。这是一种典型的"小缺口、大价格"结构。

全球钼供需缺口将在 2026 年转正缺口并持续扩大，2027 年达到 2.64 万吨的峰值，占当年供给的 9%，随后随沙坪沟（+2.2 万吨）、曹四夭（+1.5 万吨）等中国项目在 2028 年集中投放而收敛。这意味着 2026–2027 年是这轮周期最紧的两年。需求端的结构性变化同样关键：造船用钼将从 2025 年的 0.57 万吨增至 2030 年 1.32 万吨（CAGR 18.3%），风电从 1.80 万吨增至 2.43 万吨，军工从 1.63 万吨增至 2.42 万吨——三者合计贡献了未来五年需求增量的约 33%。

报道：沙特首相两次致电敦促美方打击胡塞武装，均遭特朗普拒绝

Fri, 11 Sep 2026 07:30:41 GMT

胡塞武装逼近红海咽喉要道，沙特紧急求援却碰壁。

据央视CCTV国际时讯消息，美国“阿克西奥斯新闻网（Axios）”援引两名美国官员的话报道，沙特王储兼首相穆罕默德·本·萨勒曼当地时间9月10日两次致电美国总统特朗普，敦促其对也门胡塞武装发动打击。报道称，特朗普拒绝了这一请求。美国官员表示，美国政府目前“无意对胡塞武装采取直接军事行动”。

与此同时，胡塞武装当天向也门沿海城市莫哈推进，沙特支持的也门武装力量节节后退，局势急剧恶化。消息传出后，国际油价9月10日当天明显上涨。

胡塞武装逼近曼德海峡

胡塞武装此番推进的目标，直指曼德海峡——这条连接红海与亚丁湾的水道，是全球贸易和沙特石油出口的关键通道。

Axios报道指出，若胡塞武装再控制曼德海峡，两条战略水道将对伊朗有利，对美国及其海湾盟友则形成更大的战略压制。

当天，穆罕默德·本·萨勒曼先致电特朗普通报也门局势恶化情况，数小时后再度来电，直接要求特朗普下令对胡塞武装实施打击。特朗普两次均未答应。

从“自己能搞定”到两度求援

这一幕与7月的情形形成鲜明对比。

据Axios报道，沙特-胡塞冲突在7月重新点燃，起因是利雅得阻止一架搭载胡塞高级官员的伊朗飞机在萨那机场降落——这些官员当时正从前伊朗最高领袖阿里·哈梅内伊的葬礼返程。

彼时，穆罕默德·本·萨勒曼向特朗普寻求政治背书，明确表示沙特不需要美国军事介入，特朗普给予了支持。

此后，胡塞武装以袭击沙特油轮和能源设施作为报复，沙特及其盟友随即展开空袭和地面反攻。然而随着战事升级，沙特开始寻求越来越多的美国支持，直至此次直接请求美军出手。

熟悉相关讨论的消息人士告诉Axios，美国军方和文职官员近几周已向沙特方面明确传达：特朗普的指令是将美军力量集中于伊朗和霍尔木兹海峡，不开辟新战线。

美国：不直接出手，但支持不断加码

特朗普拒绝动用武力，但美国的介入并未缺席。

一名美国官员表示，美方将向沙特提供有关胡塞武装的情报及目标数据。目前已有约200名美国军事人员驻扎沙特，提供非作战支持。

美国中央司令部司令Brad Cooper也于9月10日紧急飞赴沙特，与沙方举行协调会议。两名知情人士向Axios证实了这一行程。

一名特朗普政府高级官员就美国立场表态称：“美国专注于保护我们的核心国家安全利益——例如确保红海航行自由——同时授权我们的地区伙伴在管理和解决地区安全挑战方面发挥主导作用。”

该官员还表示：“我们正与沙特阿拉伯及也门共和国政府就地区稳定保持持续对话。”

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撤退信号？“大空头”平仓英伟达和Palantir看跌期权

Fri, 11 Sep 2026 07:08:13 GMT

“大空头”Michael Burry宣布收缩风险，平仓了英伟达和Palantir的近端看跌期权，但他的整体看空布局并未瓦解。

据StockTwits最新报道，Burry于周三在Substack发文称，他在9月“收紧了风险敞口”，对组合内每一个仓位都进行了削减，目前手持一定现金，“乐于持有，静观市场秋季走势”。他写道：“今年秋天将是一个有趣的市场。”

此次操作最受关注的部分是：Burry平仓了英伟达和Palantir的2026年12月到期看跌期权，且未将这些头寸展期至更远日期的合约。

平仓近端期权，但看空框架未变

Burry在文中明确解释了平仓原因：规避临近到期合约的时间价值快速损耗（time decay）。他表示，此举是“收缩整体组合敞口”的一部分，而非对看空立场的根本性转变。

据报道，Burry目前仍持有Palantir和Invesco QQQ Trust（QQQ）的2027年看跌期权，并继续做空多只科技、半导体及AI相关个股。

在空头持仓排名上，Oracle（ORCL）、Palantir（PLTR）和Nebius Group（NBIS）仍是他最大的三个空头，其次是英伟达（NVDA）和iShares半导体ETF（SOXX）。英伟达在其空头组合中排名第四。

多头持仓：消费与医疗为主，科技占比有限

在多头端，Burry同样进行了削减，但持仓排序未变。

他最大的多头持仓依次为：Lululemon Athletica（LULU）——他上周将其称为“肥球”（fat pitch，即极具吸引力的机会）——其次是Molina Healthcare（MOH）和MercadoLibre（MELI）。

完整多头持仓前十七位涵盖Temple & Webster、Zoetis、Sprouts Farmers Market、JD.com、Birkenstock、Adobe、HCA Healthcare、Fiserv、Flutter Entertainment、Build-A-Bear Workshop、Veeva Systems、Fannie Mae、Freddie Mac和PayPal。Burry未披露各持仓占组合的具体比例。

黄仁勋用数据反击Burry的折旧逻辑

Burry做空英伟达的核心论点，在于他认为科技公司对英伟达GPU使用寿命的估算过于乐观。

许多科技公司将英伟达GPU的使用寿命设定为六年，并据此进行折旧摊销——这意味着每年仅计提六分之一的成本，从而拉高账面利润。Burry认为，这些芯片的实际使用寿命应为两到三年，六年的折旧假设人为虚增了企业盈利。

然而，现实数据正在挑战这一判断。英伟达于2020年中推出的Ampere A100 GPU，至今仍在被广泛使用。据报道，云计算公司CoreWeave上月刚刚签署合同，将租用这批芯片用于AI处理，合同期延伸至2029年——距A100首次发布届时将长达九年。

更值得关注的是价格走势。金融市场平台Ornn Exchange本周在X平台发文指出，较新一代的Hopper H100芯片租金环比上涨22%。

黄仁勋随即转发了这条帖子，并附上自己的评论。The Motley Fool援引其表态称，这一数据“清晰反驳了Burry关于英伟达GPU使用寿命被高估的论断”。黄仁勋的言下之意是：这些芯片不仅没有提前过时，需求反而在持续增长。

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下周美联储加息与否，今晚CPI一锤定音？

Fri, 11 Sep 2026 07:06:39 GMT

今晚公布的8月CPI报告，将是近年来最牵动市场神经的一份通胀数据。一个小数点之差，足以决定美联储下周是否启动本轮周期的又一次加息——而这场赌局，眼下已让华尔街顶级机构的经济学家不得不精确到小数点后第三位。

货币市场目前将9月16日FOMC会议加息25个基点的概率定价在约70%。上周强劲的非农就业数据和中东地缘局势升温共同推高了鹰派预期。美联储理事Waller此前给出了迄今最明确的政策反应函数：若8月通胀数据显示去通胀进程持续，他倾向于维持利率不变；若数据偏热，他会支持加息。美联储主席沃什（Warsh）则在杰克逊霍尔会议上表态，除非通胀以足够快的速度向2%目标靠拢，否则政策工作尚未完成。

华尔街主流预测集中在核心CPI环比0.2%附近，但这恰恰是最令市场难以定价的结果。据摩根大通市场情报团队分析，0.2%（四舍五入）意味着按兵不动，0.3%则意味着加息。彭博首席美国经济学家Anna Wong表示，她的团队正在以千分之一的精度测算PCE通胀预测，以判断这一"史上最受关注的CPI报告之一"的政策含义。今晚的数据将直接重塑市场对9月、10月乃至12月利率路径的定价。

各机构预测：核心CPI落点集中在0.2%附近

华尔街主要机构对8月核心CPI的预测高度集中，但细微差异至关重要。

据摩根大通预测，8月核心CPI环比涨幅为0.21%，折合年化约2.37%，在四舍五入后仅勉强维持在2.4%。核心PCE方面，摩根大通预计环比上涨0.20%，同比3.2%。该行同时指出，过去17次CPI数据中有13次低于预期，当前通胀惊喜指数处于近十年最弱的10%区间，因此维持低于市场共识的预测，并继续持有空头头寸。

美银证券预测核心CPI环比涨0.22%，核心PCE涨0.24%，折合年化约2.9%，同比料升至3.4%。美银经济学家Stephen Juneau认为，这一结果不足以让美联储对通胀趋势有所释怀，足以支持FOMC在9月会议上再次加息。

高盛则将核心CPI环比涨幅预测为0.22%，并预计这将转化为核心PCE环比0.22%的涨幅。高盛特别点出三大关键分项：二手车价格预计上涨0.5%；住房租金（OER）及租金分项分别温和上涨0.22%和0.23%；机票价格预计大涨4.0%，反映航油成本的持续传导。

花旗预测更为偏鸽，预计核心CPI环比涨0.18%，核心PCE涨0.19%，并认为这一结果将支持美联储在9月按兵不动。

Polymarket预测市场显示，经济学家中位数预测为同比2.4%，且市场对低于预期（2.3%及以下）的概率定价明显高于超出预期（2.5%及以上）。

沃什与Waller：两种信号，一场博弈

美联储内部的分歧使此次CPI数据的解读更加复杂。

主席沃什在杰克逊霍尔的讲话偏鹰，明确表示除非核心通胀以充分速度明显向2%目标收敛，否则美联储尚有更多工作要做。这一措辞被市场解读为对通胀容忍度极低。

Waller的表态则相对温和，构成明显对冲。他表示正看到通胀降温迹象，三个月核心通胀改善显著，若8月数据延续降温，支持9月按兵不动。

他给出的具体参照是：若三个月核心通胀年化率降至2.8%，"这是可以接受的"。但他同时保留了若数据偏热便支持加息的立场。Waller还淡化了能源价格和关税的通胀拉动作用，认为薪资增长与回归目标路径一致，并提出核心PCE未必是衡量通胀趋势的最佳指标，认为潜在通胀实际上"表现优于"核心数据所呈现的。

高盛FICC联席主管Anshul Sehgal将沃什与Waller的表态描述为"截然不同的两种解读"，认为这一轮周期是否需要加息尚无定论，很大程度上取决于能源价格走势与地缘政治演变。其观点是：本轮周期加息次数不太可能超过三次，1年1年远期利率在435个基点的定价意味着约两次半加息，"听起来大致合理"。

债券与利率市场：0.25%是加息与按兵的临界线

利率交易员已将视线聚焦于核心CPI的精确小数点。

美银利率策略师Meghan Swiber的情景分析显示：若核心CPI环比0.1%，2年期美债收益率料下行10至5个基点；若环比0.2%，波动约在±5个基点；若环比0.3%，收益率将上行5至8个基点。她特别指出，若数据偏软引发的涨幅将大于偏热引发的跌幅——原因在于加息预期已较充分定价，且市场整体持有较多空头仓位。

高盛宏观交易台Brian Bingham指出，美联储已陷入"最矛盾的处境"，可能因政府数据的四舍五入而决定政策走向。他同时担忧，若数据温和而美联储选择按兵不动，债券市场对"政策失误"的担忧将远大于在通胀超标情况下加息所带来的损害。

美银证券历史数据显示，90%的美联储鹰派意外行动均发生在会议前两天市场已定价3个基点以内的情境，这意味着若届时定价过高，美联储实际不加息反而可能成为更大的意外。

外汇市场：美元低位，数据或加剧双向震荡

美元带着近四个月低点附近的疲态进入这份关键报告。

高盛外汇策略主管Mike Cahill认为，若数据偏热（环比约0.25%）且分布足够广泛，美联储将难以回避加息，因为这将突破Williams与Waller划定的区间。若数据偏软（0.18%至0.20%），美联储完全可以按兵不动而不引发不良市场反应。他将美元近期疲软归因于三重因素：美联储偏鸽倾向、财政部对汇率承担调整功能的政策偏好，以及人民币、日元、韩元等货币的独立性走强。

美银外汇策略师Alex Cohen指出，在市场共识情景下（核心CPI环比0.2%），美元走势将呈双向震荡，因为届时9月加息与否仍是悬念。若数据偏软，美元跌幅将大于偏热时的涨幅，DXY跌幅最低估计在0.5%至0.75%，10月和12月加息预期也将大幅退潮。若数据偏热，加息概率将向90%靠拢，美元初步反弹，但若美联储随后未能跟进，则美元信用损耗将进一步加深，美元反而可能与长端美债同步走弱。

日元方面，近期USDJPY跌破155区间后，高盛G10现货交易台Luke Molyneux认为，若数据符合预期支持按兵不动，USDJPY有望延续跌势，目标指向152.10低位附近；若数据偏热，可能短暂反弹至157.50至158.00区间，但仍将被市场视为做空机会。

股票与风险资产：上行空间偏大，但波动仍将延续

在股票市场，摩根大通市场策略团队认为风险收益比总体偏向上方。

若数据支持按兵不动或"鹰派按兵不动"，科技、动量和周期性板块有望成为反弹主要驱动力。摩根大通仓位追踪数据显示，对冲基金在过去一周已连续四个交易日增加总体敞口，周净增幅达到六月底以来最高水平（+1.3个标准差），再杠杆空间依然充裕，构成潜在上行催化剂。

但摩根大通同时指出，在数据公布前市场走势仍将偏向震荡，这也是该行近期将短期评级调整为"战术中性"的直接原因。期权市场目前对9月11日到期合约隐含约1.0%的单日波幅。

最大的尾部风险，在于核心通胀大幅高于预期。一旦如此，10月及12月的加息预期将被迅速重定价，当前分别约为27%和54%，届时将对股市构成实质性压力。

一个数字的悖论：精确至小数点后三位

这份报告的另一层深意，是对"数据依赖"货币政策本身的一次极端压力测试。

彭博首席美国经济学家Anna Wong写道，其团队已在小数点后三位的精度上推演核心PCE预测，以判断这一加息决定究竟偏向哪一方。这被FX交易员Brent Donnelly援引，并对照沃什本人此前的一段表态形成耐人寻味的反差——沃什在其2025年讲话中曾批评"数据依赖"政策价值有限，认为过度关注政府数据小数点后两位是"虚假精确与分析惰性"的体现。

然而正如Donnelly所指出的，"我们现在就处于这种境地"。今晚的数字，或将成为美联储政策信誉与市场预期之间最为精微的一次博弈。

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宇树科技总市值跌破2000亿元，股价跌破490元

澎湃新闻 — Fri, 11 Sep 2026 06:20:11 GMT

9月11日，“人形机器人第一股”宇树科技股份有限公司（宇树科技，688836）股价跌至490元/股下方，总市值跌破2000亿元。

宇树科技开盘报490.25元/股，跌1.66%。进入连续竞价交易之后，股价很快跌破490元/股。

此前8月19日，宇树科技登陆A股市场，开盘报1100元/股，总市值4449亿元，1100元也成为宇树科技的历史最高价格。按此计算，已跌破了55.45%。

实际上，宇树科技的上市，被市场认为是行业从“烧钱讲故事”迈入“盈利验证”新阶段。

对于资本市场而言，宇树同时承载着三段历史：一段是已经被验证的四足机器人商业化，一段是正切入规模化交付的人形机器人，还有一段是不再拘泥于单一本体形态、向具身智能通用平台延伸的未来。

宇树科技在首次公开发行股票科创板上市公告书中更新了2026年上半年主要业绩。2026年1-6月，宇树科技实现营业收入11.52亿元，同比增长48.54%；归母净利润2.74亿元，去年同期为-3202.45万元；扣非后净利润2.44亿元，同比下降19.34%。

宇树科技是一家高性能通用机器人公司，专注于高性能通用人形机器人、四足机器人、机器人组件及具身智能模型的研发、生产和销售业务。其前身宇树有限成立于2016年8月26日，于2025年5月28日以整体变更方式设立杭州宇树科技股份有限公司。2026年正值宇树科技成立十周年。

本文来源：澎湃新闻

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小鹏联席总裁：中国车企有多快？3-5年的开发周期压到2年

无情的发图机 — Fri, 11 Sep 2026 06:09:15 GMT

油价异动！伊朗将与海湾六国会晤、红海西海岸停火，中东局势现缓和信号

Fri, 11 Sep 2026 06:00:58 GMT

全球能源市场最敏感的两条航运动脉同时出现重大进展。伊朗与海湾国家外长计划于下周举行会晤，寻求霍尔木兹海峡临时协议；与此同时，也门胡塞武装宣布红海西海岸交火停止。两则消息叠加，直接推动国际油价走高。

据央视国际时讯援引英国《金融时报》报道，海湾合作委员会六国外长计划于9月14日（下周一）在阿曼沿海城市塞拉莱与伊朗外长阿拉格齐举行会晤。此次会议由阿曼主导，旨在争取各方支持一项临时协议，以规范霍尔木兹海峡的商船通行秩序。与此同时，据央视新闻，也门胡塞武装最高政治委员会发表声明称，红海西海岸各省份的交火已经停止，并呼吁各方向沙特施压，避免该地区局势进一步升级。

消息刺激下国际油价应声走低，布伦特原油日内跌幅近2.0%，报105.57美元/桶。与此同时，比特币跌破7.7万美元，美股期货全线拉升。现货黄金上涨1%至每盎司4,357.59美元。

塞拉莱会晤：霍尔木兹协议寻求多边背书

据英国《金融时报》援引两名知情人士的话，此次会晤定于9月14日在阿曼塞拉莱举行。其中一名知情人士表示，会议细节尚未最终敲定，但多个国家已确认出席，预计会议将如期举行。

这将是自今年2月美国和以色列对伊朗发动战争以来，海湾合作委员会六国高级外交官与伊朗高级官员的首次会面。海合会成员国包括沙特阿拉伯、阿联酋、卡塔尔、科威特、巴林和阿曼。尽管伊朗此前对阿拉伯邻国发动了导弹和无人机袭击，沙特与阿联酋仍与伊朗保持外交沟通渠道。

据知情人士表示，伊朗和阿曼希望借助海合会的背书，进而推动美国解除对伊朗港口的封锁。对于海合会国家而言，其诉求在于确保任何协议均属临时性质，且能够保障商船正常进出该海峡。

约两周前，德黑兰与马斯喀特曾公开表示，双方正在敲定一项临时安排——商船将经由伊朗水域驶入霍尔木兹海峡，并主要经由阿曼领海驶出。阿曼领海横跨霍尔木兹海峡，使其在此次斡旋中具有独特的地缘优势。

美伊分歧仍深，全面重开海峡障碍重重

尽管斡旋势头趋于积极，外交人士警告，霍尔木兹海峡的全面重开仍有赖于美伊两国达成协议。

据英国《金融时报》援引知情人士，美国已向调停方明确表态，不会重返今年6月美伊签署的谅解备忘录，而是坚持要求达成一项更全面的协议，且须涵盖核问题相关内容。

伊朗方面则坚持，即便与阿曼就海峡问题达成协议，也仅会在美国满足其条件后才允许海峡全面重开。伊朗提出的条件包括：解除对其港口的封锁、恢复允许其出售石油的豁免权，以及获准动用部分被冻结的海外资产。

此前，美伊于6月签署谅解备忘录，原定延长60天停火、逐步重开霍尔木兹海峡，并推动就结束战争及伊朗核计划展开最终谈判。但双方随后互相指责对方违反协议——部分争议源于商船过境方式的分歧——导致局势再度陷入循环升级。目前，美伊之间不存在直接谈判，但调停方仍维持着双方的外交后台渠道。据报道，卡塔尔代表团上周两度访问德黑兰，推动新一轮外交提案。

胡塞停火声明：红海局势出现缓和信号

据央视新闻，也门胡塞武装最高政治委员会发表声明称，红海西海岸各省份的交火已经停止，并声称"此前沙特方面调集、用于威胁也门有关地区的武装力量已被驱逐"。

胡塞武装在声明中呼吁各方向沙特方面施压，停止向红海西海岸等敏感地区增派武装力量及武装人员，以维护当地航行安全，避免局势升级。截至发稿，沙特方面尚未对此作出回应。

这一表态的背景是，胡塞武装近期发动攻势，意图加强对曼德海峡的控制——曼德海峡是另一条关键的全球海上贸易通道。两条战略水道同步出现紧张态势，是布伦特原油价格升至每桶105美元的重要推手。

市场关注焦点：临时协议能否落地

对于能源市场而言，当前最关键的问题在于：下周一的塞拉莱会晤能否推动霍尔木兹临时协议取得实质进展。

特朗普此前曾声称霍尔木兹海峡已经开放，但据英国《金融时报》报道，海湾国家的能源出口实际上仍受到严重压制，通过该水道的进口货物同样无法正常通行。

当前的外交窗口能否转化为可操作的协议，仍取决于多个变量：海合会能否在塞拉莱会晤上形成共识、美国对伊朗条件的态度是否松动，以及胡塞武装的停火声明能否获得各方认可并持续落实。投资者目前密切关注上述进展对油价走势的后续影响。

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CPI再临关键窗口：美联储加息之后，警惕滞胀定价接管市场

Fri, 11 Sep 2026 05:31:49 GMT

北京时间9月11日晚间，美国劳工统计局将公布8月份CPI数据。这是9月FOMC会议前最后一个关键数据。随着8月非农就业远超预期（16.2万，预期5.5万），市场对于9月加息的定价已显著升温，目前升至63%。本次CPI数据将决定市场是进一步强化加息预期，还是重新交易通胀降温。

目前市场预期8月整体CPI环比明显反弹至0.4%，同比3.4%持平前值；核心CPI环比预计维持0.2%，同比微降至2.4%。

能源分项仍是整体CPI反弹的主要推手。8月布油均价由83美元升至88美元，美国汽油零售价由4.06美元/加仑升至4.19美元/加仑。预计能源分项环比上涨约2.3%。

核心通胀则相对温和。住房价格继续降温，OER和主要居所租金预计分别环比上涨约0.22%和0.23%，体现此前租赁市场降温的滞后影响；汽车价格表现分化，二手车和新车价格温和上涨，但汽车保险价格继续回落。同时，受喷气燃料价格上涨影响，机票价格可能明显反弹。因此，8月CPI并非全面再通胀，而是能源推动总量、核心通胀维持粘性的组合。

8月CPI或超预期，叠加油价再度飙升，美联储加息压力上升

若8月核心CPI环比达到0.3%或以上，美联储9月加息将基本确定；若核心CPI环比落在0.2%左右，虽不构成显著的通胀上行冲击，但也难以令美联储确信通胀正以足够快的速度回归2%目标。

但进入9月以来，能源供给冲击再度加剧。中东冲突升级推动布油升至100美元/桶上方；美国零售汽油价格突破4.22美元/加仑的阶段性高位，零售柴油价格升至5.98美元/加仑的历史新高，库存接近多年同期最低水平。

顶尖风投谈“AI潜在市场”：AI四年走完SaaS十五年的路，这才刚开始

鲍奕龙 — Fri, 11 Sep 2026 04:58:06 GMT

9月10日，硅谷顶级风投Aram Verdiyan指出AI 营收仅用四年就达到 1000 亿美元，SaaS 走完同样的路用了 15 年，而渗透率和需求都远未见顶。a16z合伙人David George则认为AI 切入的是 GDP 各环节乃至劳动力本身，把 AI 当作软件的下一代演进，是严重低估。

OpenAI CFO：当AI让一切“经验”贬值，什么才是企业的稀缺品？

Fri, 11 Sep 2026 04:04:56 GMT

随着AI从单纯的“推理”迈向“自主行动”，当“智力”逐渐成为一种商品，OpenAI CFO认为“判断力”将成为人类和企业在未来最稀缺的核心资产。

9月10，OpenAI首席财务官萨拉·弗莱尔（Sarah Friar）做客Consello首席执行官Declan Kelly主持的《灰色地带》（Grey Matter）播客。在这场深度访谈中，弗莱尔针对市场当前最关心的AI商业化落地、天价资本开支（Capex）的投资回报率、以及未来的技术指引进行了详尽的回应。

弗莱尔曾任高盛卖方分析师、Square（现Block）CFO以及Nextdoor CEO。作为目前掌管全球最具影响力AI公司资本与基础设施的“关键人物”，她坦言，在智能时代，当曾经高度依赖数据录入和重复性分析的“经验”被AI迅速取代，智力正在变成一种廉价的商品。

“当智力商品化时，人类利用时间做真正有价值的事情的能力就成了一个非常有趣的问题。”弗莱尔指出，随着变革速度的加快，企业的前后台结构正在重塑，“许多公司把后台人员缩减了一半，调到了前台，因为现在需要更多人面向客户。判断力变得尤为重要。”

当被问及什么是她绝对不会交给ChatGPT去完成的任务时，弗莱尔的回答直指核心：“归根结底，是判断，是我如何与人相处。ChatGPT永远无法取代这一点。”

2025年迈入“智能体”时代，AI正实质性推升企业盈利

市场对AI的关注点正从底层的模型能力，转向应用层的收入增速和商业闭环。弗莱尔给出了明确的技术演进时间表与商业化落地指引。

她表示，人工智能正以极快的速度迭代：2022年ChatGPT诞生时还仅限于“一问一答”；2024年底，OpenAI在推理能力上取得突破，迈向了“系统2”的深度思考模式，大幅消除了幻觉；而到了2025年，AI正式进入“自主行为（Agentic）”阶段。

“超过十亿人将体验到这种行为模式——它实际上是从提出请求到直接执行。”弗莱尔解释道。

针对市场普遍担忧的“AI将取代程序员”，弗莱尔予以了反驳：“编程就像是人类长时间以来试图像机器一样工作，但现在你有了可以为你做这些事的计算机，而你实际上可以专注于掌控逻辑。如今的开发人员比两年前多得多，所以‘开发人员的消亡’被严重夸大了。”

在商业价值的转化上，弗莱尔透露了令人瞩目的企业端数据。思科（Cisco）的开发人员使用AI后工作效率提高了3到10倍；而全球顶级银行之一的BBB正在其12万名员工中推广该技术，每位员工每周都能节省数小时。

她特别提示投资者关注上市公司的财报：“如果你查看那些发展最快、已经上市的客户去年的盈利增长，并比较分析师年初的预测和他们的实际业绩，就会发现他们远远超出了预期。这其中可能有某种联系。所有这些股票实际上还有巨大的上涨空间，因为我不认为它们的盈利增长已经结束。”

算力投资犹如“修铁路”，目前的开支是在“买断2035”

近期，OpenAI完成了破纪录的巨额融资，公司估值达到1570亿美元。但同时，其在算力和基础设施上的庞大开支也令市场对AI赛道的“烧钱”速度感到疑虑。

弗莱尔对此毫不避讳，并将目前的巨额资本支出比作互联网诞生前的基础设施建设：“我们现在做的，就像修建铁路一样，和互联网时代截然不同，因为这是实实在在的资本支出。难点在于，你创造的产能必须在一年、两年甚至三年后才能显现出来。我和我的团队现在都在投入大量精力研究2030年到2035年的发展。你必须真正地着眼未来，但今天就必须为此买单。”

尽管前期投入巨大，但弗莱尔用一个极其具象的数据展示了AI算力资产的保值增值能力：“一年前，当OpenAI谈到世界需要多少计算能力时，这被认为是难上加难。但现在事后看来，我们被认为更有先见之明。我一年前买的那台电脑（算力设备），现在在市场上能卖到原价的3到5倍。不管怎么说，这都是一笔很棒的投资。”

同时，客户的付费意愿也迎来了根本性逆转。一年前市场还在质疑AI工具的变现能力，而现在企业的算账逻辑已经非常清晰：“人们会说，每年付给一个工程师25万美元，如果一个AI工具每年只要1.2万美元，而它能让我得到相当于三个工程师的产出，那我为什么不愿意付这个钱呢？”

重塑软件行业规则，网络安全成“每天早上的头等大事”

除了业绩和算力，弗莱尔还指出了AI正在深刻改变的两个关键赛道：SaaS软件和网络安全。

“我认为人工智能已经彻底改变了软件行业，别无他法。现在人人都能编程，赋能已经发生。”弗莱尔提出了“SaaS末日（SaaS-pocalypse）”的观点。她指出，传统的确定性软件包正在被解构，未来的软件公司将走向“无头API”模式——即保留底层的数据控制和授权机制，而在应用层允许公司和个人进行大规模的AI定制。

此外，网络安全将是AI时代最大的增量风险与机遇。曾在安全领域开启职业生涯的弗莱尔警告称：“如果你现在早上醒来没有和团队讨论网络安全问题，那你就是在辜负你的企业。”她认为，AI与现有网络漏洞结合可能产生灾难性后果，国家级关键基础设施的安全保障已迫在眉睫，这也要求AI企业必须成为各国政府“真正优秀的合作伙伴”。

以下是对谈原文

Sarah Fryer 00:00

我经常跟团队引用本杰明·格雷厄姆的那句名言：短期来看，市场是一台投票机；长期来看，市场是一台称重机。我认为这句话很贴切地描述了我们生活的节奏。我们必须思考什么才是永恒的——我们的使命必须是永恒的，它是为了造福全人类。

Declan Kelly 00:21

欢迎来到"灰色地带"。我是德克兰·凯利，Consello 的创始人、董事长兼首席执行官。过去三十多年来，我一直为世界顶级公司的首席执行官们提供咨询服务。如果说我在这段时间里学到了什么，那就是最优秀的领导者的思维方式与众不同。这种思维模式——这种独特的灰色地带——将真正杰出的领导者与其他人区分开来。而理解这一点，正是 Consello 能够帮助世界顶尖领导者变得更加卓越的原因。

这个播客的诞生，源于几位成就卓著的领导者同意坐下来，畅谈他们鲜少公开谈论的话题：他们的思维方式。人工智能正在改变我们所知的世界，而只有少数几家前沿公司内部的人才真正了解未来的发展趋势。

Declan Kelly 01:06

这些内部人士中最重要的人物之一，是 OpenAI 的首席财务官 Sarah Fryer。她掌管着这家全球最具影响力的公司之一背后的资本与基础设施。她的职业生涯始终秉持着不墨守成规、勇于挑战现状的理念。正是这种本能，引领她从金融界走向高速增长的科技公司，担任运营职务，如今又让她置身于 OpenAI 人工智能革命的核心。Sarah 的故事诠释了当你不断探索未知领域、突破既有边界时，会发生什么。这就是灰色地带。Sarah Fryer，欢迎来到灰色地带。

Sarah Fryer 01:44

谢谢，德克兰·凯利，很高兴能和您一起交流。两位爱尔兰人畅谈宇宙的未来。

Declan Kelly

我们总是请嘉宾选择采访地点，而您选择了 OpenAI 的图书馆。

Sarah Fryer 01:56

这就是我为什么如此痴迷于书籍的原因。我努力每年读 52 本书。尽管生活在智能时代，一切都应该电子化，但我仍然热爱书籍，所以当书在我身边时，我总是感到无比自在。

Declan Kelly

你的目标是每周读一本书？

Sarah Fryer 02:12

那是我的目标。我不总是能做到，但差不多能做到。大多数年份我都能读到 40 多本。

Declan Kelly

你是怎么挤出时间来读的？

Sarah Fryer

我必须在睡前读书，不然就睡不着。读书是我的减压方式，让我放松身心。读完之后我喜欢跑步，我经常跑越野。我读书还有个习惯，我把它叫做"先吃蔬菜，再吃甜点"——"蔬菜"指的是我应该读的书，"甜点"指的是我想读什么就读什么。

有意思，这栋楼以前是你们的总部，我想那是很久以前的事了，至少几个月前吧。

Declan Kelly 02:49

有人在我进门的时候告诉我，这里一半的员工六个月前还没来上班。

Sarah Fryer

确实如此。

Declan Kelly

从传统企业环境转过来是什么感觉？这里的一切和大多数商界人士习惯的环境截然不同，而且这种变化速度对很多人来说都难以理解。

Sarah Fryer 03:10

但你必须适应。在快节奏的环境中，所有事情同时涌来，你实际上需要冷静下来，真正找到自己的北极星。对我们来说，我们的使命是为人类福祉开发通用人工智能（AGI）。

当硅谷公司滔滔不绝地讲述他们的使命时，我有时会忍不住微笑。但在这个时代，这些使命至关重要。就像我经常跟团队提到本杰明·格雷厄姆的那句名言：短期来看，市场是一台投票机；长期来看，市场是一台称重机。这句话很贴切地描述了我们生活的节奏。

我们必须思考什么才是永恒的。我们的使命必须是永恒的，它是为了造福全人类。它能帮助我们应对那些无法付费、或无法在 Azure 等平台上部署的用户群体——它必须实现广泛的普及。

第二件永恒不变的事情是我们的客户。对我们而言，这是一个涵盖范围极广的群体，从我的母亲一直到世界上最大的企业和政府机构。因此，我们与客户的关系必须长久维系。

最后，我们在世间行事的方式——比如我们如何建立信任——将决定 OpenAI 的成败。因此，尽管面临混乱、喧嚣、发展和种种挑战，我始终坚守这一点。

Declan Kelly 04:40

你几乎每天都要重新调整自己，提醒自己：我究竟在打造什么，才能真正经得起时间的考验？但你拥有的这些多元背景，对你个人来说难道不是一个巨大的优势吗？你当过冶金学家，在加纳的矿场工作过，在麦肯锡做过咨询，在银行业工作过，在 Nextdoor 工作过，也在 Block 工作过……这简直太不可思议了。

Sarah Fryer 05:01

回顾职业生涯总是很有帮助的，因为那样看起来脉络更清晰。但实际上，职业生涯充满了曲折。我觉得，你应该在职业生涯中勇于承担风险。我脑子里一直有一句话：如果你每天没有肾上腺素飙升的感觉，你可能就需要好好想想自己在做什么。大多数人会觉得这话听起来很糟糕，但我却非常喜欢。我哥哥是医生，他是那种在情况非常危急时能救人的人。他总是讲起试图让病人起死回生的那一刻——你给他们注射肾上腺素。对我来说，这就像是在赋予生命。

所以，第一点就是：经历了很多曲折，但你会进入这样一个阶段，开始想，这一切最终是不是都指向某个目标？在某种程度上，感觉确实如此，那就是人工智能在当下这个历史时刻的意义，以及 OpenAI 所代表的价值。比如，今天早些时候我们还在讨论开源。我参与撰写了一份名为《恐惧企鹅》（Fear the Penguin）的报告，内容是关于 Linux 的诞生。

我试图运用过去 20 年积累的模式识别能力，来思考如何在 ChatGPT 中投放广告。我也深切感受到 Nextdoor 带来的启发——我花了 7 年时间打造了一个非常成熟的广告模式。就在几周前，我们与佐治亚电力公司在佐治亚州签署了一项协议。我们真的需要与社区基层合作。在 Nextdoor 学到的一点是，不要告诉人们他们需要什么，因为他们对你认为他们需要什么并不感兴趣——他们会告诉你他们真正需要什么，而那才是对他们最合适的。

举个例子，他们告诉我们，最大的需求之一是食品安全，尤其是孩子们能否吃上学校午餐。我回想起自己也曾享用过免费的学校午餐，那对我来说是多么重要。这感觉就像一个美好的轮回。所以，回顾我的职业生涯，每一件事都是我今天所做工作的基石。我感到非常荣幸能够从事现在的工作。

Declan Kelly 07:14

你的成长经历显然对你走到今天至关重要，我稍后会谈到这一点——我们有很多共同之处，我们都来自北爱尔兰。但当我在这里漫步，看到人们正在塑造我们未来的思维方式，看到生活将如何在分子层面发生改变，而不是像大多数人在电视、演讲、TED 演讲、文章、白皮书或财报电话会议上谈论的那样只是对未来的理论探讨——而我们却生活在当下，承受着这一切带来的后果。那么，当你看到这一切时，你看到了什么？

Sarah Fryer 08:01

我经常跟团队说的一句话是：我认为我们现在就生活在未来。这真的太不可思议了。首先，未来是美好的。我们有机会试验和使用摆在我们面前的工具，而且往往比世界上的其他人领先很多。

例如，ChatGPT 最初只是你提出一个问题。就像本周早些时候有人问的那样：人工智能最让你惊艳的时刻是什么？那真的是我第一次使用 ChatGPT 的时刻。我当时就想，我的天哪，这太不可思议了。然后，我把它展示给我爸爸看，他问："这是什么？"我说，那你有没有什么东西需要写？他说，哦，我得写个演讲稿。我爸爸都 89 岁了，还在做演讲。我说，好吧，你跟我说说内容吧。我们当场就写好了一篇演讲稿。他简直惊呆了。然后我又把它改成了泰勒·斯威夫特的风格。他更加惊艳了，或者至少我女儿当时对此产生了兴趣。

那是过去。而现在，我们正处于智能体（Agentic）实践阶段。超过十亿人将体验到这种行为模式——它实际上是从提出请求到直接执行。可以很简单，比如：帮我预订两周后送儿子去大学时的晚餐，需要 12 个人，这里有几家我们喜欢的餐厅，或者帮我推荐一家。想象一下，如果全世界每个人都有一个私人助理来帮他们做这些事——而这仅仅是冰山一角。

Declan Kelly

没错。

Sarah Fryer 09:30

这就好比我们刚通上电，发现它能用来点灯，但对其他功能却一无所知。或者就像我们刚拿到手机时，根本不知道可以叫车、点外卖、管理个人财务等等。我们现在还处于起步阶段，跟全世界谈论这些，但我觉得在某种程度上，反而失去了人性。

所以更有意思的，是来谈谈客户——这才是真正能为他们带来改变的地方。比如，BBB（全球最优秀的银行之一），他们正在 12 万名员工中使用这项技术，每位员工每周都能节省好几个小时。再比如思科，一家科技公司，他们的开发人员工作效率提高了 3 到 10 倍，这意味着更多的产品、更多的收入和更多的成果。

然后，真正触动我内心深处的，就像你刚才提到的教学——看到老师在课堂上使用它，教孩子代数之类的知识。这时会出现"正态分布曲线"的现象：每个老师都知道，大部分学生的学习进度跟上了，但有一小群学生远远领先，他们要么认真听讲，要么觉得无聊开始互相扔纸片；而另一小群学生则远远落后，根本听不懂。我以前就是这样。

如果你能突然间增加教学机会，让 ChatGPT 即时帮你重新设计教学——比如，给进度更快的孩子布置不同的作业，给落后的孩子设计一套完全不同的方式来帮助他们参与进来——对老师来说，这以前根本不可能实现。

Declan Kelly

我把你比作人工智能教室里的成年人，这是什么意思？

Sarah Fryer

因为总得有人在一天结束时走进教室说："伙计们，这太棒了！"

Declan Kelly 11:37

但我们实际上必须赚钱，同时还要帮助人类。这里面的数字很快就会变得非常庞大，而且世界目前还没有能力理解这些数字，即使是商界也还在对这个概念感到惊叹。那么，你认为这需要多久时间？

Sarah Fryer 11:58

对于整个商业界来说，整合并学习如何利用所有这些技术创造价值至关重要。我认为在很多情况下，我们已经做到了。我的工作是确保我们在合适的时间拥有合适的产能来满足需求。我们不会盲目地采购，然后寄希望于需求自然到来——希望不是策略。我们今天确实看到了真实存在的需求。

人工智能的时代发展得非常迅速。2022 年，ChatGPT 横空出世，当时只有 23 个人在研究这种一问一答的对话模式，他们担心会出现幻觉之类的问题。到了 2024 年底，我们在推理方面取得了突破，从那时起才真正迈向了系统 2 的思维模式。事实上，由于强化学习的出现，幻觉之类的问题基本已经消失。

2025 年，进入自主行为（Agentic）阶段。编程是起点——就像我们董事会成员 Brett Taylor 在公司全体员工大会上说的那样，编程就像是人类长时间以来试图像机器一样工作，比如大量的数据录入。但现在你有了可以为你做这些事的计算机，而你实际上可以专注于掌控逻辑。我认为计算机科学仍然是大学里一个重要的专业，因为它教会你逻辑。如今的开发人员比两年前多得多，所以"开发人员的消亡"被严重夸大了。

更重要的是，我们如何将其转化为真正的商业价值？我们正在这样做。我查看了那些发展最快、已经上市的客户，看看他们去年的盈利增长——如果你比较分析师年初的预测和他们的实际业绩，就会发现他们远远超出了预期。这其中可能有某种联系。

真正让我感兴趣的是，分析师们似乎已经对这些公司的盈利增长预期回归均值了。如果真是这样，那么所有这些股票实际上还有巨大的上涨空间，因为我不认为它们的盈利增长已经结束。这就是为什么我会反复提到 BBB、思科这些例子。你可以给我举一个垂直行业，我可以给你举一个客户的例子，比如沃尔玛——他们正在大规模地推进业务转型。

Sarah Fryer 14:12

编码技术已经变得容易了，网络安全现在才是关键。我认为接下来应该花时间谈谈网络安全，因为如果你现在早上醒来没有和团队讨论网络安全问题，那你就是在辜负你的企业。

Declan Kelly 14:32

每次有人发布新闻稿说遭遇了网络安全漏洞，然后表示一切都会好起来，但市场对此毫不在意。过去几周我处理了五起这样的事件。正如我以前的导师常说的，这些事件的后果影响深远。

Sarah Fryer 14:43

如果处理不当，人工智能与这些因素结合起来可能会造成某种程度的灾难性后果。我认为这确实是一个全新的领域，各公司都在努力跟上。就我的职业生涯而言，我最初是在高盛担任卖方分析师，但我的职业生涯实际上是在安全领域起步的。因为我亲历了 Nimda 病毒和 Code Red 病毒的出现——这两种病毒爆发的时候，我们刚搭建好互联网，一切看起来都很顺利，然后突然间，我们意识到：坏东西也可以通过这些管道传播。这催生了整个杀毒软件行业。之后又出现了像 Stuxnet 和 SolarWinds 这样的事件。我认为我们现在正处于类似的时刻，但我并不认为这会造成世界末日。

首先，我们必须确保关键基础设施得到真正意义上的安全保障。确实有一些国家行为者在做坏事。如果你身处民主国家，政府必须迅速采取行动。

Declan Kelly 15:50

政府永远追不上，因为监管是一回事，控制和管理又是另一回事。这不是批评，只是现实——政府既没有接受过这方面的训练，也没有天然具备这种能力。那么，如何应对这种拉锯战？

Sarah Fryer 16:16

首先，我们需要努力成为世界各国政府真正优秀的合作伙伴——这也是这份工作与以往最大的不同之处。你们谈论的不仅仅是公司，而是国家，所以我们必须展现出强大的合作伙伴关系。除此之外，政府本身也需要安全保障，因为这是至关重要的基础设施。

我认为，信任的建立和丧失往往发生在州政府、地方政府、市长这样的层级，为了选民，你们需要团结民众。

想象一下，如果你说："好吧，我们不要电了，电太危险了，碰了那根电线就会死。"这是真的。我们可以采取这种做法，或者我们可以说：我们可以把电线接地，给它加绝缘材料，这样我们就能用上灯、电视，还能给家里供暖或制冷。我觉得你应该为你的选民做点什么，但我们必须用正确的方式去做。

Declan Kelly 17:12

你对这场"讽刺末日"有什么看法？有些公司因为担心人工智能会削弱中间环节、抢走他们的生意，市场也似乎相信了他们的说法。

Sarah Fryer 17:32

我认为人工智能已经彻底改变了软件行业，别无他法。现在人人都能编程，赋能已经发生。我的职业生涯很大程度上围绕着如何为有抱负的人提供资源，就我目前的情况而言，我的团队里现在有财务人员在编写代码。

传统的软件包世界本质上非常确定性，它仍然有其存在的意义，通常用于数据采集或控制管理。但现在，用户真正交互、执行操作的顶层已经发生了翻天覆地的变化——就像寒武纪生命大爆发一样（借用山姆·奥特曼的说法），因为任何人都可以在此基础上进行编码。

举个普通的例子：我们的采购系统。我们有一个 SaaS 供应商，我们现在与大约 8 万家供应商合作，采购流程非常繁琐。但在这个案例中，我们能够将其分解。我们保留了数据存储的位置以及控制权——因为采购系统的精髓不在于"我能不能买东西"，而在于授权机制：如果你想购买超过一定金额的东西，必须逐级审批，最终才能拿到我、Greg 或 Sam 的批准。这种授权机制非常重要，我不想失去它。另外，既然我可以找代理来做信用调查，为什么还要让人们手动去做呢？

所以，软件行业那些优秀的公司正在快速发展，开始讨论"无头 API"——这是一个技术术语，它的意思是：公开展示软件带来的诸多好处，同时允许公司和个人在此基础上进行大规模定制。

Declan Kelly 19:21

但他们允许公司和个人在此基础上进行大规模定制。说到支出规模，你们成功完成了史上最大规模的融资，金额高达一千二百二十亿美元。

Sarah Fryer

就算把这笔钱扔到船尾，也没人会注意到——也许不会。

Declan Kelly 19:42

说真的，如果你看看那些数字，这些项目都在进行债务融资，融资速度之快，让人们甚至客户都相信未来会有一笔巨款到手，但实际上还要五年时间，而今天就要花费你 200 亿美元。这在人类历史上是前所未有的。

那么，当你面无表情地在会议上提出这些数字时，人们的反应是在不断变化，还是仍然让你感到难以置信？

Sarah Fryer 20:26

这绝对是一个不断变化的反应，即使从去年秋天到现在也是如此。当 OpenAI 谈到为了拥有一个能满足所有用户需求的智能层，世界需要多少计算能力时，这简直是难上加难。

但我觉得现在，至少事后看来，我们被认为更有先见之明。而且，你知道最棒的是什么吗？我一年前买的那台电脑，现在在市场上能卖到原价的 3 到 5 倍。不管怎么说，这都是一笔很棒的投资。

坏消息是，我们仍然缺少计算资源，所以我应该多买一些。我或许生活在未来，但我的未来仍然需要更清晰、更逼真的屏幕。

我们现在做的，就像修建铁路一样，和互联网时代截然不同，因为这是实实在在的资本支出。难点在于，你创造的产能必须在一年后、两年后、三年后才能显现出来。我和我的团队现在都在投入大量精力研究 2030 年到 2035 年的发展。你必须真正地着眼未来，但今天就必须为此买单，并且要展现出能够支撑这些投入的营收和传统的营业利润曲线——就是那个 EBITDA，首席财务官最爱用的词。

一年前，这非常困难。举个例子，一年前谈到智能体行为时，我们试图解释未来会出现一种叫做智能体的东西，我们认为它最先能做好的事情之一就是编程。我们定义了潜在市场规模（TAM），统计了全世界有多少软件开发人员，以及人们每月愿意为一款工具支付多少钱。

投资者们当时有点不以为然。最后的结论是：我们全额承销 ChatGPT 的消费者业务，因为它是史上增长最快的消费者应用——人们显然在使用它，而且我们认为你们能够建立订阅和广告模式。至于智能体方面，大家不太确定。

而现在，人们的消费意愿已经发生了翻天覆地的变化。我们当初设想的可能是每月 1000 美元。现在人们会说：每年付给一个工程师 25 万美元，如果一个工具每年只要 1.2 万美元，而它能让我得到相当于三个工程师的产出，那我为什么不愿意再多付 25 万美元呢？

我确实会把它比作金融从业者的经历。想象一下，如果我们刚入行时，手头只有计算器，甚至连 Excel 都没有，那时的财务工作能力非常有限，因为大部分工作都是繁琐的数据录入。程序员刚刚经历的事情，现在也发生在了知识工作者身上。

就拿我自己每天的工作来说，我的助手每天早上会查看我的收件箱、Slack，以及所有的文档和 Excel 表格，列出它认为我需要优先处理的五件事，在我起床去健身房之前就准备好了。它不仅会告诉我"需要委派任务"，还会给出下一步的最佳方案，并立即带我找到那封邮件或那条 Slack 消息——这一切都发生在我睡觉的时候。这仅仅是个开始。我也用同样的方法处理所有收到的华尔街邮件。感谢那些凌晨四点还给我发信息的分析师们。

Sarah Fryer 24:32

我把这些内容做成了一个专门给自己听的小播客，这样就不会显得太枯燥乏味了。我每天早上都会听一个五分钟的播客，一边刷牙、穿衣服准备出门，一边听。然后我就听我自己的播客。这又回到了我之前说的软件公司——真正让我惊叹的是它们提供的海量个性化服务。

Declan Kelly 24:57

我们现在面临的情况是，智力正在变成一种商品，而不是像多年前那样是一种稀缺资源。当智力商品化时，人类利用时间做真正有价值的事情的能力就成了一个非常有趣的问题。你对此怎么看？

Sarah Fryer 25:19

一天有 24 小时，在某个时刻，人们难道不会坐下来想，我到底要如何度过剩下的时间吗？

关于这个问题，我经常思考两件事。第一，工业革命带来的最佳礼物之一就是周末。我真希望这份礼物能在这个时代再次得到珍视。但如果你跟我祖父母——他们是北爱尔兰的农民——聊聊，告诉他们每周有两天时间可以放松，他们肯定会说："你疯了吧？谁来喂羊喂鸡？谁来捡鸡蛋？"所以，世界一直在不断发展变化。

第二点，就业问题是一个非常微妙的话题。我确实认为会有相当一部分工作被自动化取代。但在很多情况下，我认为世界应该庆幸——因为还有相当大一部分工作，也许超过 50%，更像是你现在的工作，得到了人工智能的辅助，会变得更有趣。比如，我不用每天早上阅读 15 到 20 封邮件来了解世界动态，我对此非常感激。

同时，我认为会出现新的工作，我们只是还不知道而已。我们今天坐在这里，试图了解未来五到十年的工作会是什么样子，本身就很不可思议。直到一年前，谁听说过"提示工程师（Prompt Engineer）"？除非你是 Palantir 公司的 Alex Karp，否则谁听说过"前线部署工程师"？

这些工作机会在全球范围内已经开始蓬勃发展。当我跟一家大型咨询公司的 CEO 朋友聊天时，他提到，如果把公司分成前台和后台两部分，他把后台人员缩减了一半，但把原来负责后台的人员调到了前台——因为现在变革速度如此之快，需要更多人面向客户。实际上公司规模并没有缩小，而且现在的入门级工作岗位可能比一两年前更多，判断力也变得尤为重要。

Declan Kelly 27:30

思维的形成显然是越快越好，但归根结底，最终会形成一种叫做"判断"的模式，这其中也伴随着许多成长的阵痛。

在硅谷，你就像一个独一无二的存在，因为你是我认识的唯一一个来自北爱尔兰的人。我曾担任北爱尔兰特使，去过北爱尔兰的每个城镇，我深深热爱那片土地。但我同时也意识到，对你个人而言，这一定是一种文化冲击。

回想你的过去和现在，当你独自一人，花五分钟时间凝视窗外，思考这段旅程，一定非常奇妙。

Sarah Fryer 28:30

与其说是令人困惑的经历，不如说是一种优势。这跟我之前说的 OpenAI 也有关系——必须始终有指引方向的北极星。我的北极星，来自我成长的那个动荡年代。我成长于边境地区，来自斯特拉班（Strabane）的标志磨坊（Sign Mills），那里环境艰苦，无论从哪个方面来说都不是什么好地方。

但我在那里学到的东西，尤其是来自我父母，我总是反复提起他们，因为他们值得被铭记。我妈妈是当地的护士和助产士，接生过很多孩子。我爸爸是当地一家工厂的人事经理。对他们来说，门上的敲声，意味着你要去开门帮忙，还是继续吃饭？他们总是会去开门。对我来说，这就是我一直铭记于心的——永远要去开门。

有时候，那扇门打开，实际上就是一个机会。我一生中遇到了很多好人，有些人也许五年、十年、十五年后都不会再有交集，但正是通过一位曾在董事会任职的人，我才得以加入 OpenAI。而我又该如何回报这份恩情呢？我从中学到的一件事是，回报不仅仅是希望对方受益，你自己最终也会收获颇丰——就像我从邻居那里学到的关于善良的道理一样，当你为别人做一件好事时，它会对你产生非常明显的生理影响：促进皮质醇反应，减轻炎症，对心脏有益。而这甚至在对方受益之前就已经发生了。我认为北爱尔兰教会了我这种"敞开大门"的理念。

Declan Kelly 30:16

你妈妈差点在救护车上生下你，当时正在动乱时期的篝火旁。你穿着校服去牛津面试。你知道吗，我七岁之前一直住在没有自来水的房子里。

我不是在比较悲惨的故事，我想说的是，你思考和谈论工作的方式中流露出一种谦逊，这让你与众不同。在镜头之外，作为你的朋友，我知道这确实是你生命中非常重要的一部分。你丈夫曾经送过你一件 T 恤，上面写着："别小看我，那可就好玩了。"所有这些都融合在你身上，让你与一个截然不同、错综复杂的世界有着千丝万缕的联系。

你觉得你的过往经历真的对你的工作方式产生了影响吗？你会迎难而上，还是会选择逃避？

Sarah Fryer 31:48

我希望我总是迎难而上。我认为应该总是迎难而上，尤其作为首席财务官，更应该如此。我总是说我的工作就是找出问题并解决它，好像没人会因此祝贺我一样。所以有时候，你也得保护好自己的心理健康，别忘了庆祝。我最不擅长的就是庆祝——我喜欢收工回家，不太会去酒吧喝一杯，也许我应该多去喝喝。

坐在这里做我们在 OpenAI 做的事情，责任重大，没有人会掉以轻心。这确实给我们所有人带来了压力，大家都在埋头苦干。开始真的非常辛苦，身心俱疲，根本没有休息时间。你问我有没有回北爱尔兰？我觉得这个夏天我还没休过假呢。休息的时间非常紧迫，因为我感觉我们离通用人工智能（AGI）越来越近了，时间飞逝，根本没有时间去回避。更难熬的是，全世界的目光都聚焦在你身上——你知道，在某种程度上，你做什么都可能是错的，而且常常感觉好心办坏事。

但最终，我们还是要回到使命上来，就像我们有了北极星一样。我们来到这里是因为我们真心相信它拥有影响人类的不可思议的能力。药物研发、材料科学等领域即将发生的那些令人惊叹的事情，我对所有这些都深信不疑。

但我觉得今天也有很多真实而有趣的事情，既让人捧腹，也让人感受到人性与科技的融合。我用我们的图像生成模型为我爸爸制作了一张生日贺卡，把他从孩提时代到 89 岁的所有照片都用上了——希望他还没看到，因为贺卡还没送到他手里呢。真是个惊喜。我觉得，今天有很多让人开心的美好时刻，同时也承载着非常严肃的责任——帮助企业发展、完成各种任务，以及它所肩负的深远使命。

Declan Kelly 34:00

北爱尔兰的那段经历，对你有帮助吗？我觉得确实有帮助，因为你可能会经历这样的一天：去上学，做了件再平常不过的事，回家吃晚饭的时候突然一枚炸弹爆炸了，你侥幸逃生，然后在餐桌上聊了五分钟，就继续做其他事了。你必须具备这种能力，能够应对各种不同的情况——大事发生之后，那些荒唐又平凡的小事也会接踵而至。我好像听说过，你和朋友有一天走在回家的路上，看到有人在安放炸弹，然后不得不去报警。

Sarah Fryer 34:37

是的，这确实是真的。

那天早上我们正要去学校。我妈开车送我和我哥去学校，然后她要去上班。我们总是被很早送到学校。刚开出去，有一辆车差点撞到我们，不过我们当时也没太在意，你知道，赶着上学呢。

我妈把我们送到学校，我们当时在上小学，我大概九、十岁。然后我最好的朋友丽莎从离学校五分钟路程的警察局跑过来，说："有炸弹！有炸弹！"我问："你怎么知道的？"她说："有人告诉我的。"

于是我们就拼命敲学校的门，想告诉校长——警察局里有人放了炸弹，他需要打电话报警。然后，炸弹爆炸了。虽然是过了几个小时才爆炸，但当时我们都在学校里。真是典型的北爱尔兰人——我们都去了教室，他们不让我们回家。炸弹爆炸了，飞溅的玻璃碎片砸在我们身上，那感觉太真实了。那天晚上我们回了家，然后……

Declan Kelly 35:53

吃了晚饭，做了我们该做的事。没错。但这会留下印记——不是坏印记，它只会让你拥有一种韧性。这种韧性非常真实，非常强大。在危机中你会非常冷静，因为失去理智毫无意义。

我看到你在几次演讲中把自己描述成……几乎像一个正在康复的完美主义者。我认为你之所以用这些词，是因为如果你回顾自己的职业生涯轨迹，以及你做过的所有不同工作，会发现你在每个岗位上都达到了顶峰。即使没有，你也会去做更重要的事情，让他们很快意识到自己犯了错误。

Declan Kelly 36:33

现在回头看看，笑一笑也无妨，因为你已经证明了自己。你是如何完成自我蜕变的？尤其是在科技领域——你之前从事过采矿、银行、咨询和学术研究。我知道人是可塑的，但到了某个阶段，你必须换个角色。你刚才说自己是个正在努力克服完美主义的人，对此我深有同感。

Sarah Fryer 36:56

我一直告诫自己不要让完美主义成为追求卓越的绊脚石，所以有时候得重新审视事情的优先级，时间真的非常重要。但这并不意味着重大决策可以省略深思熟虑、分析和数据支撑。人们对我的评价可能正是如此，因为我经常会打断别人说："好吧，我们目前还没有足够的依据来做出这个重大决定。"

但我认为，你需要知道自己正站在一扇单行道和一扇双行道之间——借用杰夫·贝佐斯的说法——人生中的大多数决定都是双行道。所以，你必须避免让完美主义成为追求卓越的绊脚石；但在单行道上，我仍然坚持追求完美。

Sarah Fryer 37:31

我之所以觉得 OpenAI 像家一样亲切，是因为它的核心在于：它是一家集研发与应用于一体的公司。但研发究竟意味着什么？首先，它意味着拥有强烈的好奇心。好奇心贯穿了我整个职业生涯——我可以深入钻研各种细节。比如，你之前提到过我去加纳时研究冶金，那是因为我当时正在研究如何从硫化物矿石中提取黄金。所以，好奇心是第一要素。

OpenAI 的第二个重要特点是第一性原理思维。当然，对某些人来说，这可能会非常令人恼火，因为通常的答案是"我们应该做 X"，然后大家就直接照做，没有人质疑。但 OpenAI 不是那种文化，我们崇尚追问"为什么"的文化，而且通常至少有五个追问。所以，即使是对首席财务官来说显而易见的事情，比如"我们应该做 4.1k"，我们也要追问理由。我当时心里想，我不想回答这个问题——你问的"为什么"是什么意思？但正是这种基于第一性原理的思考方式一直让我受益匪浅。我作为研究分析师，尤其注重磨练这种能力，因为你必须具备第一性原理思维，否则你的研究就无法产生任何争议性——因为你只是在重复别人的观点。

Sarah Fryer 38:50

第三点是人，以及对人的同理心。我的管理理念是：先把人招好，其他一切都会迎刃而解。我招聘时，首先看重聪明，其次是忠诚，忠诚可以和毅力结合起来，经验则排在最后。因为确实有些岗位需要真正的经验，但在很多情况下，如果你能找到一个既聪明、又有毅力和忠诚度、还能坚持到底的人，他就能走得很远。

所以，当我思考是什么让我走到今天，这些特质在很大程度上也是我认为 OpenAI 的标志：首先是好奇心，其次是原则性思考。然后，尽管我们一直在谈论智能体、人工智能以及世界的发展方向，但某种深层次的人性仍然至关重要——因为我们不得不时刻面对人性，思考何时该由人来主导，何时才交给人工智能。

说话人 2 39:43

人性至上，对吧？你用了"判断"这个词——比如，什么时候让人类参与决策才合适，什么时候又能真正把工作交还给智能体？Gray Matter 的第一位创始人是 Larry Cope，现在感觉好像是一百年前的事了，但他经常谈到自己是精益求精（Kaizen）的信徒。这一点大家可能都知道。但可能不太为人所知的是，你——我不会用"信徒"这个词——是"讨厌鬼"理论的倡导者。

Sarah Fryer 40:09

没错，"讨厌鬼"理论。说说这个吧。

"讨厌鬼"理论是一种原则，大家都应该去了解一下。它基于一项真实的研究，探讨为什么像日本这样许多"蓝色地带"的人寿命更长。它运用了四个非常深刻的问题，你可以把它们想象成相互重叠的圆圈，而这套理论是针对职业生涯的：

第一，你擅长什么？第二，你对什么充满热情？第三，你能靠什么赚钱？（之所以强调赚钱，是因为如果不能从中获得报酬，那它就只是个爱好。）第四，世界需要什么？

这最后一个问题非常重要。在我的人生中，我经常发现这四个圆圈中只有三个能够吻合。比如，回到我在高盛工作的时候：我擅长研究，有时候觉得世界需要研究，而且我确实能从中获得报酬，但我对研究本身并没有太大的热情。金融危机爆发时，我甚至开始怀疑世界是否真的需要我——感觉自己个人能做出的贡献非常有限。

后来，当我融入更多以目标为导向的文化时，比如 Square 就是一个很好的例子，我找到了四个圆圈重叠相当长一段时间的状态。当你处于这种状态时，你就进入了心流状态。这与"蓝区"研究密切相关——即使你工作非常努力，皮质醇水平也很低，所以你能够长时间保持下去。

对我来说，当它奏效时，我感觉非常"心流"——那是一种奇特的状态，时间既过得非常慢，又过得非常快。当然，它的缺点是会激发我的工作狂倾向，有时候周日早上我突然想上楼做点什么，结果一眨眼就到了下午三点。所以我真的需要自我约束。

这个"讨厌鬼"框架，我经常用在那些向我寻求指导或辅导的人身上——他们往往有点被困住了。通常我发现这些人从事着一份非常擅长、收入也很高的工作，所以感觉自己很成功，但同时也像被束缚住了一样。我会引导他们谈另外两个问题：你真正热爱什么？还有，你现在做的这件事，从长远来看，是否真的有意义？

我们的生命是如此短暂。上周有人告诉我，根据精算表，我还有 22.8 年的寿命，这真的让我很清醒。我想到一个博客经常在纸上印满密密麻麻的点，告诉你你读到哪里了——他们提到的一点是，如果你一年读 52 本书，但你算算自己还有三十多年的时间，你就会开始认真思考接下来要读什么书，因为实际上可读的书并不多。

所以，我想对那些被困住的人说：别害怕，打开那扇门。世界需要你去做一些真正重要的事情。也许下一步并不完美，但如果你只是坐着，做一些与自己格格不入的事情，生命会在不知不觉中消逝。

接下来我只有两个问题，因为今天的分享真是精彩绝伦，再次感谢。第一个问题：为什么你总是在早上做人事方面的决定？

我是个超级早起的人，今天早上 5 点 15 分就起床了。大学时我参加过赛艇队，后来在西海岸做研究分析师，大多数时候都得 5 点半到办公室。我的大脑在早晨运转得特别好，而"以人为本"是我的座右铭——所以你应该在大脑状态最好的时候去做那些对你最重要的事。

我发现，职业生涯中很多人，尤其是管理者，都会把人事方面的事情留到一天结束：忙完所有工作，才去想我需要招聘谁、我需要写绩效评估吗、我应该给员工反馈吗。除非你是夜猫子——就像我弟弟那样，他应该在晚上 11 点到凌晨 2 点之间处理所有事情——否则这种做法是在用最差的状态处理最重要的事。核心原则是：优先处理最重要的事情，而不是根据收件箱邮件数量，或者先把待办清单上所有容易的事情做完。

Declan Kelly 44:22

十年后，世界将发生翻天覆地的变化，速度将如闪电般迅猛，而你将成为塑造这一切的缔造者之一。但当你静下心来思考自己的个人目标时，你是如何看待这些事情的？你会为此制定计划，还是顺其自然？

Sarah Fryer 44:43

顺其自然，看看会发生什么。我以前有个导师，让我规划人生中各个十年的发展轨迹。我大概三十多岁的时候做了这件事——二十岁之前已经过去了，那么三十岁、四十岁、五十岁、六十岁，根据精算表，我大概能活到八十多岁，也许还能更久一些——所以我是个乐观主义者。他想让我制作一张甘特图。

比如，如果我要孩子，我会什么时候要？我的两个孩子分别什么时候上大学？还有一些令人感慨的问题，比如我父母还能陪伴我多久？如果我加入一个董事会，任期是有限的，这些时间窗口是否会重叠得太紧张？他想让我看到所有这些，因为我当时正在考虑是否参与一些课外活动，而他是想提醒我，那段时间可能会非常难熬。

Sarah Fryer 45:35

因为所有这些事情都是相互交织的。就我目前的情况而言，我觉得自己终于摆脱了"夹心一代"的困境，因为我的两个孩子都上了大学——他们仍然需要我，但不是时时刻刻。我的父母都还陪伴着我，这真是太好了，但我现在也更多地在照顾他们。

我加入斯坦福大学理事会，是因为这项十年期的承诺促使我进入一个不同的领域——在这里，你可以超越商业思维那种偏重短期利益的视角，真正成为一名长期的管理者。大学有望延续数百年，这真的是一个很好的思维拓展平台，让我们的目光不至于局限在过于狭隘的范围内。

就近期而言，我真心希望在可预见的未来都能留在 OpenAI。还有很多事情要做，而我们才刚刚起步。

Sarah Fryer 46:30

这项技术的发展速度简直超乎想象。但我希望你能从我的语气中感受到，我对它将带给我们的改变感到无比兴奋。就像你刚才说的——写这本书，通常是在最黑暗的时刻，当我转向当时陪伴在身边的人时，我会说：好吧，即便没有别的，这也将成为我人生中精彩的一章。我们都会活下去，没有人死去，让我们继续前进。

所以，我有一个大致的计划框架，但同时，世界待我不薄，我也允许一些偶然的机遇悄然发生。

Sarah Fryer 47:11

好的，莎拉，这期节目叫做"你的未知之路"。你有什么不为人知的爱好吗？

我喜欢爬山，是那种真正的山，不是比喻意义上的。我最近刚爬了罗斯山，它位于太浩湖和特拉基附近，不算很高，但我也爬过乞力马扎罗山之类的高峰。我喜欢那种需要全力以赴、然后到达山顶看到壮丽景色的瞬间。有时候独自一人，远离尘嚣，这对我来说是很好的放松方式。

你身上最像北爱尔兰人的特质是什么？

绝对是我惊人的饮茶能力——喝到昏天暗地，但既不会让人犯困，也不会让我犯困。还有我的黑色幽默，你我可能在这方面有些共同之处。在北爱尔兰长大，难免会有点黑色幽默。就像你说的，炸弹爆炸了，然后我们去吃了顿饭。

Declan Kelly 48:11

大多数人都觉得你疯了，但事实就是如此，这就是你的现实。

你听过的一条建议，不管是谁给你的，一直伴随着你，像一句箴言始终铭记于心，是什么？

我觉得，每天都应该去做一些让你感觉自己快要飞起来的事情，肾上腺素飙升的那种。顺便说一句，这种感觉不一定非得体现在职业生涯中。

Sarah Fryer 48:39

可以是做一些你从未做过的事情。我和丈夫这周末正好在讨论：我们想尝试哪些以前没做过的第一次？比如，我内心深处偶尔会说想去跳伞，但我不确定我们能不能成行——OpenAI 的保险部门肯定会很高兴阻止我。但就近期而言，旅行是首选，总是在问：我们要去哪里？

你曾经听过一条建议，但你决定忽略它，现在回想起来，非常庆幸当时没听，是哪条建议？

这很简单："做好你自己的事。"一路走来，很多人都跟我说过——做好你自己的事，做你擅长的事之类的。这永远是糟糕的建议。我每天都在努力打破这条规则，即使在现在的工作中也是如此。我永远不会被头衔所定义——哪里有工作，你就去哪里，如果没人做，你就自己去做。

说话人 1 49:39

你唯一不会用 ChatGPT 来完成的任务是什么？

归根结底，是判断，是我如何与人相处。ChatGPT 永远无法取代这一点。我喜欢用 ChatGPT 做前期准备工作——如果我要面试某人或者进行绩效评估，它可以帮我完成准备工作——但真正的人际互动和判断，我永远不会放弃。

你每天花多少时间与人打交道，花多少时间处理技术问题？

Sarah Fryer 50:12

就我的工作而言，大约有 70% 的时间都花在和人相处上——参加会议、引导讨论、会见客户，也会见政府官员，甚至是政府首脑，这真是太棒了。当我全身心投入工作时，技术方面的内容通常被放在次要位置，因为那更多是需要独自专注去跟上进度的部分。当然，我的助理会协助我。

Sarah Fryer 50:42

对了，我有个超级可爱的 AI 助理，可能大家还不知道。我给自己建了个小虚拟形象，她叫"账簿发髻"（Ledger Bun）。她就像一片小小的海洋，头发盘成一个发髻，里面插着一支铅笔——每次她完成任务后，就会把铅笔拿出来，抖一抖头发。我太喜欢她了。

太棒了，这算是所有答案中最完美的一个。莎拉，你真是太棒了，非常感谢！

谢谢，真是太荣幸了。

风险提示及免责条款

开个会就能印4万亿美元，央行的钱是怎么"凭空"造出来的？【胡捷大师课1.2】

Fri, 11 Sep 2026 04:00:50 GMT

精彩内容预览

2020年3月，美联储开了一次会，决定额外增发4万亿美元——相当于把当时的基础货币直接翻倍。这个决定怎么落地？答案朴素得令人不安：让印刷厂印1000亿纸币，剩下的3.9万亿，在自己的资产负债表左边写一笔、右边写一笔，钱就造出来了。"美联储就是这么凭空制造货币的。顺便说一句，全世界央行都一样。"

当然，故事只讲了一半。央行在自己账本上写个数字，和班长在本子上写"发行班币4万"有什么区别？如果只是写给自己看，那就是自嗨。关键的一步，是把这笔凭空造出来的钱，用"文明人的方式"注入经济体——不能开着飞机撒钱，那就得"装模作样地买东西"。

买什么其实不重要，买海鲜理论上也行，但海鲜会臭，将来收不回货币。所以美联储买国债，中国人民银行买美元，日本央行甚至买股票——每个选择背后都有讲究。除了买，还有第二条路：借。为什么美国几乎不用"再贷款"，而中国40万亿的资产负债表里有一半是它？

本节大师课，上海交通大学高级金融学院教授、前美联储高级经济学家胡捷拆解央行造钱、放水的全流程。

点击此处或下方课程表，解锁完整内容，看懂QE、QT、扩表、缩表这些词的本来面目。

新债王Gundlach警示：若美联储按兵不动，长端利率将大幅攀升

Fri, 11 Sep 2026 03:56:56 GMT

"新债王"Jeffrey Gundlach在美联储议息会议前夕发出三重警告：美联储若不加息，长端利率将大幅飙升；通胀走势与1970年代惊人相似；AI债券利差已接近翻倍，而美股估值高得"如同酒店迷你吧——没有便宜货"。

在美联储下周三（FOMC会议日）议息决议公布前夕，DoubleLine资本首席执行官兼首席投资官Jeffrey Gundlach在最新一期"Gundlach Unlocked"网络直播节目中，系统梳理了当前宏观经济格局，并就利率、通胀、信用市场、美股集中度及美元走势发出一系列警告。

Gundlach在节目中直言，他对美联储下周加息持怀疑态度，即便市场已将加息概率定价至约60%。他明确表示："我不会对美联储下周不加息感到惊讶。如果真是这样，我预计此后长端利率将相当显著地走高。"反之，若美联储果真加息，债市可能维持现状。

这一判断背后是他对当前通胀形势的深度忧虑，以及对美国财政轨迹的持续警惕。他用大量详实的数据指出，在通胀居高不下、美国财政赤字严重失控的背景下，无论是美债市场、美股估值，还是火热的AI信用债市场，都正处在一个极为脆弱的历史节点。

美联储若“按兵不动”，长端利率恐迎巨震

针对下周的FOMC会议，Gundlach认为美联储的步调与债券市场的定价再次出现了脱节。他指出，目前根据收益率曲线短端定价，市场认为美联储加息的概率约为60%，但他对此持保留意见。

“如果美联储下周不加息，我不会感到惊讶。但如果是这样，我预计在美联储会议之后，长期利率将出现相当显著的上升（rise fairly significantly）。 如果他们真的加息了，那么债券市场或许会维持在目前的水平。”Gundlach表示。

他展示了自己构建的美国10年期国债收益率基准模型（基于德国10年期国债收益率和美国名义GDP的7年平均值）。数据显示，目前模型显示10年期美债收益率应在4.71%左右，而实际情况为4.78%，这表明收益率在合理区间内，但他强调，在经历了500个基点的巨大加息后市场并未出现实质性反弹，“阻力最小的路径很可能是继续走高。”

通胀并未远去，CPI轨迹与上世纪70年代“惊人相似”

市场对通胀降温的乐观情绪遭到了Gundlach的无情抨击。他明确指出，无论是核心PCE还是整体PCE，其6个月年化增速都高于12个月年化增速，“通胀并没有真正好转，距离2%的目标还差得远。”

更令人担忧的是历史的重演。Gundlach将2014年以来的通胀轨迹与上世纪60年代至80年代初的通胀大飙升时期进行了图表叠加比较。他警告称：

“目前的轨迹与沃尔克（前美联储主席）上任前直至其任期内的通胀灾难形状惊人地相似（eerily similar）。 看看我们是否会继续重演那场通胀灾难的轨迹，这将非常有趣。”

在数据挖掘方面，Gundlach强调了他最看重的无调整、非季节性的指标——进出口价格指数。目前美国出口价格同比上涨8.25%，进口价格同比上涨5.95%。

“如果将它们平均，基于这个最纯粹的通胀指标，实际通胀率大约在7%左右。”叠加接近100美元/桶的布伦特原油和处于历史低位的全球原油库存，他认为油价的底部支撑将使通胀比美联储希望的更加顽固。

此外，他还列举了多重通胀压力信号：

彭博大宗商品指数已从战争开始以来累计上涨34%，近期从200日均线反弹，逼近10年以上高位；
居民用电价格从约八年前的12.5美分/度攀升至18美分，涨幅超50%，且上升轨迹未见放缓；
布伦特原油已接近每桶100美元；
战略石油储备从峰值7.5亿桶降至2.87亿桶，降幅超50%，创该储备建立以来的最低水平；全球石油库存同样处于2018年以来最低点——"这会持续为油价提供底部支撑，令通胀比美联储希望的更具黏性。"

警惕次生风险：AI企业债利差出现“断崖式”走阔

在信用债市场，Gundlach敏锐地捕捉到了一个被市场忽视的严重分化现象：与AI相关的企业债正面临巨大的抛压。

数据显示，尽管更广泛的投资级债券市场利差没有实质性变化，但AI领域的投资级债券利差已经从50个基点飙升至约125个基点，走阔了75个基点；而在高收益（垃圾债）板块中更为戏剧性，AI相关板块的利差从约180个基点大幅飙升至325个基点左右。

“这是一个我们应该真正关注的巨大分化，”Gundlach直言，“由于AI和AI相邻业务的惊人需求，这无疑将对AI板块施加进一步的利差压力......市场显然很难消化如此庞大的供应量，而AI板块的债券供应将继续像雪崩一样涌来（continue to be an avalanche）。”

美股估值逼近极值，“极度集中的市场意味着极度危险”

在股市方面，Gundlach发出了最严厉的看空警告。他指出，当前标普500指数的席勒市盈率（Shiller PE）已经高达42倍，这一数字甚至远高于1929年大萧条前夕的泡沫时期。

“在这样的市盈率水平下，未来10年的实际回报率从未出现过正值。事实上，往往是显著的负实际回报率，每年负5%到负9%。因此，在这个席勒市盈率水平广泛买入市值加权的标普指数，意味着将面临巨大的实际损失。”

他特别指出了科技股的“畸形”繁荣。目前信息技术板块在标普500中的权重已达到创纪录的38%，远超1999年互联网泡沫时期和2008年金融危机前夕的集中度。

“这是一个极度集中的市场，这意味着这是一个极度危险的市场（an extremely dangerous market）。因此，我不会推荐任何市值加权的股票。”

美元与新兴市场：看跌美元，看好新兴市场股票与本币债

Gundlach对美元持明确看空立场。美元指数（DXY）自2024年末110的高位已跌破100，"过去一年多来，美元几乎没有发生任何有意义的变动，它看起来几乎像是被操控了一样"，但他预期美元将继续走弱。

他援引历史数据证明：美元走弱与新兴市场（EM）资产跑赢美国资产之间存在高度相关性。在他展示的对比图中，美元贸易加权指数与标普500相对EM指数的走势形态高度吻合——"如果美元下跌，标普500很可能跑输新兴市场。"

自2024年末以来，标普500相对新兴市场已累计跑输约20%。

他同时看好新兴市场本币债相对于美国企业债的表现，逻辑同样建立在美元走弱预期之上。

美债与财政：40万亿债务压顶，长期TIPS"没有保护作用"

Gundlach指出，美国公共债务总量已达40万亿美元（含美联储及社保系统持有部分），以当前轨迹推算，2032年可能突破50万亿。

与此同时，CBO预测显示财政赤字占GDP比例将持续扩张，而当前预测还建立在"利率低于现水平、赤字比例低于当前水平、持续正向实际GDP增长"等相对乐观假设之上——"一旦你对这些假设施压，很明显我们正走向不到十年内赤字占GDP达7%至8%的路径。"

他还专门澄清了一个市场误区：有观点认为，不喜欢名义国债者应转向长期TIPS作为对冲。Gundlach明确反对：

"长期TIPS（30年期）与30年名义国债的利率走势自2021年末以来完全一致，二者差距5年来几乎毫无变化。如果你不喜欢名义长期国债，没有任何理由相信30年TIPS会保护你。不要买长期TIPS以为它能对冲你的名义国债风险。"

他还对财政部新近宣布的债券回购计划持怀疑态度，认为该计划不太可能对长端美债收益率产生有意义的影响。

双线资本（DoubleLine）CEO-CIO Jeffrey Gundlach’s 最新一期Gundlach Unlocked网络直播全文如下（由AI辅助翻译）

感谢大家的参与。这是我们第三期"Gundlach Unlocked"网络直播，我将在这里分享一些宏观主题，偶尔也会涉及一些微观内容。有趣的是，过去三个月，标普500指数（S&P）的表现实际上超过了纳斯达克指数（NASDAQ）。如果你用纳斯达克替代标普500来构建60/40组合，回报率只有大约8%。

我们开始吧。屏幕上显示的是彭博综合债券指数（Bloomberg Aggregate Bond Index）的最差收益率（Yield to Worst），数据追溯到90年代末。我们可以看到，大约四年前开始，该指数的收益率一直处于一个横盘震荡区间：低端大约在4%出头，高端在5%左右，除了2024年出现过一次短暂的突破性飙升。

图上有几条水平虚线，代表平均收益率： - 蓝线：过去30年平均值为 4.03% - 过去20年平均值为 3.25% - 有趣的是，过去10年的平均值略高于再往前10年的平均值。

所以现在的收益率已经不能再被称为"被压制的"了，彭博综合指数中存在真实的实际利率，这当然是好事。我们旗下很多基金的收益率还在此基础上有所溢价，许多基金目前的收益率已达到6%。如果你选择高风险固定收益品种，比如本币计价的新兴市场债券或银行贷款指数，收益率大约在7%左右。

这对于股市来说是相当有竞争力的——我们稍后会看到，股市的席勒周期调整市盈率（Shiller CAPE）基本上处于历史最高水平。

目前我们正处于一个长期利率上升的环境中，这种趋势已经持续了六年，即将进入第七年。我们可以看到，除瑞士以外，各国利率几乎同步上行。最值得关注的是日本，多年来其利率被压制在接近零的水平，而现在已升至 3.97%，与美国30年期国债收益率5.24% 的差距已不足150个基点。

所有这些发达国家的利率都在同步上升，其中英国的收益率涨幅最为显著。

我们可以看到，30年期美国国债收益率在2020年触底，那也是这个上升通道的底部。图中红线代表距中心线两个标准差的位置。从2020年令人难以置信的历史低点 27个基点，一路上涨至今天的 5.24%，30年期国债的价格至今已累计下跌超过50%，而且我们目前仍然处于接近高点的位置，大约在5.25%附近。

当市场长期横盘、迟迟无法反弹时，往往意味着一件事——我们经历了债券收益率的大幅飙升，但价格几乎没有任何回调。通常情况下，如果市场无法反弹来修正近500个基点的巨大利率涨幅，这很可能意味着下一步的走向将是继续沿上升趋势前行。

我很早以前就建立了这个模型，用来为10年期美国国债收益率提供一个基准起点。图中棕黄色线代表10年期国债实际收益率，深色线是模型拟合值，黄色线是模型的前瞻预测值。

模型的构建方式是：取德国10年期国债收益率，再结合美国名义GDP的7年平均值，两者结合后，能够惊人地为10年期美国国债收益率提供一个可靠的参考起点。注意图表底部的方框——这两条线的R²（拟合优度）高达惊人的0.93。如果从1990年开始计算而非追溯到1986年，R²只会更高。

目前模型显示，10年期美国国债收益率的预期合理水平为4.71%，而实际收益率恰好在4.78%，非常符合模型的预测范围。但话说回来，阻力最小的方向似乎仍然是向上，我们稍后会进一步解释原因。

我经常谈到两年期国债收益率和美联储之间的关系，它们现在再次出现了某种程度的"不同步"。在2022年，我们曾经历过非常严重的不同步——当时两年期国债收益率已经远远高于美联储的近零利率，两年期国债收益率比联邦基金利率高出200个基点。这是我42年职业生涯中所见过的最大差距。

随后我们又看到，2025年美联储又明显地走向了另一个极端（偏离方向）。而现在，根据两年期国债收益率所处的位置来判断，联邦基金利率看起来应该比目前水平再高出约50个基点。美联储议息会议将在下周三召开，我们拭目以待。

用来衡量美联储调整利率概率的"扭曲函数"（Warp Function）——它通过收益率曲线的形态来判断——显示，根据国债短端的定价，美联储加息的概率约为60%。

不过，关于凯文·沃什（Kevin Warsh），有些地方我并不完全信任，所以我倾向于不认同这60%的概率，尽管我对此并没有非常强烈的把握。

如果美联储下周没有加息，我不会感到惊讶。

如果真是那样，我预计长期利率在美联储会议之后将会相当显著地上升；而如果美联储确实加息，那么债券市场或许将维持在目前的水平附近。

接下来这张图，我在上次网络直播中也用过，来自摩根大通资产管理公司（JP Morgan Asset Management）：

纵轴（Y轴） 是ISM制造业价格支付指数（ISM Manufacturing Prices Paid）。当"价格支付"上升时，人们自然会预期美联储更倾向于加息而非降息。

横轴（X轴） 是ISM制造业就业指数（ISM Manufacturing Employment Index）。当该指数高于50时，人们会预期美联储更可能加息；当其低于50时，则更可能降息。

图上散布着许多小圆点：蓝色圆点代表美联储降息（宽松），橙红色圆点代表美联储加息（紧缩）。

我在摩根大通资产管理的原图基础上，自己画了几个矩形框，补充了一些信息：

左下角的矩形框中，几乎所有圆点都是蓝色，只有三四个例外。我用箭头指向了那三四个点——那些是保罗·沃尔克（Paul Volcker）在1982年初的操作，他当时完全没有跟随债券市场，而是主动出击，有时甚至是冲动行事，不等会议召开，就突然宣布调整利率。其中最著名的一次，是某个周六晚上，他一口气将利率上调了数百个基点，这就是著名的"周六夜屠杀"（Saturday Night Massacre）。

右上角的矩形框则是另一种情形——在这个区间，人们本应预期看到更多紧缩操作，因为价格支付指数高（意味着通胀），同时就业指数也高。美联储双重使命的两个方面都指向应该收紧货币政策，而图中确实几乎全是紧缩的橙红色点，只有约四个蓝色例外。那几个例外发生在阿瑟·伯恩斯（Arthur Burns）任期内，他在任时被当时的总统施压，被迫将利率维持在人为压低的水平。当然，这也在很大程度上推动了美国进入一个高通胀时代。我们稍后会看到相关图表。

图中有一个较大的橙色圆点，位于纵轴70线上方、横轴50线右侧的位置。这在某种程度上暗示，如果要采取行动，美联储应该是在收紧，而不是在宽松利率。

不过，如果你观察那个大橙点周围的所有小点，会发现有些是红色，有些是蓝色，并没有明确的结论。对于当前这个具体阶段，虽然没有定论，但我认为紧缩的圆点略多于宽松的蓝色圆点。

现在我们开始看到债券市场出现了一些利差变化。在图表左侧，浅蓝色线代表美国企业投资级债券市场中排除AI板块的利差，深色线代表仅AI板块的利差。有一点相当明显：更广泛的投资级债券市场并没有出现任何明显的利差扩大，但AI市场相对于投资级领域出现了巨大的利差扩张。我们看到AI板块的利差从50个基点扩大到了约125个基点，在此期间扩大了75个基点，而投资级利差没有任何变化。

在图表右侧，我们对高收益债券做了同样的分析，情况更为戏剧性——AI板块的利差从约180个基点扩大到了约325个基点，大幅走阔。而非AI板块的高收益债券，浅蓝色线实际上接近今年的历史低点。所以我们看到了巨大的分化，这是我们真正需要关注的事情。

大家都知道，美国财政部正在以占GDP 6%至7%的财政赤字大量借债。而现在AI及AI相关业务又产生了大量融资需求，这无疑会进一步给AI板块的利差带来压力。我真的不确定是谁在买这些AI相关债券。也许是那些被私募信贷公司持有、而私募信贷公司又被私募股权公司持有的保险公司，这些私募股权公司在主导着旗下保险公司的投资行为。但市场显然很难消化如此大量的供给，而且AI板块的供给将持续如雪崩般涌来。

所以我们面临的是：财政部借债过多，加上企业似乎有着永无止境的发债需求，市场——从图中深色线可以清楚看出——正开始要求更高的回报补偿。

我经常听到有人谈论通胀保值债券（TIPS）与名义债券的比较，我们也喜欢TIPS，在一些低风险基金中持有TIPS。我们偏好短期TIPS，因为我们认为名义债券与TIPS比较所隐含的通胀率预期过低。它们基本上隐含着美联储将立即达到2%的目标并维持在那里，我认为这极不可能发生，所以我认为短端TIPS被低估了。

但我现在屏幕上展示的是长期TIPS，即30年期TIPS与30年期名义国债的对比。很多人说他们喜欢TIPS，我甚至看到一些在财经媒体上频繁亮相的嘉宾谈到他们现在喜欢长期TIPS，因为他们不看好名义长期利率，原因是财政部借债规模太大。但显而易见，这两条线非常相似。只需看图表底部，也就是两者之差，可以发现过去五年这个差值完全稳定。

所以TIPS并不能对冲你的风险。如果你不看好名义国债，没有任何理由认为30年期TIPS会保护你，因为自2021年底以来，它的利率上升幅度与名义债券完全相同。请不要购买长期TIPS，以为它能以某种方式对冲风险——如果你不看好30年期名义国债的话。

现在我们来看通胀情况。凯文·沃什在上次新闻发布会上明确表示，2%是他们的目标，并且他们将会实现。他承诺使用PCE平减指数来衡量通胀。他引用了12个月的PCE平减指数，正确指出该数值为3.7%。他还进一步指出，PCE平减指数的6个月年化变动率实际上更高，也就是说过去六个月的涨幅实际上比之前六个月还要快。所以PCE平减指数并没有真正改善多少。核心PCE的6个月年化率高于12个月年化率，而两者都远未接近2%。

我们再来看同比数据，包括核心和整体指标。核心通胀率为3.3%，整体通胀率为3.7%，两者自2024年中以来似乎都处于上升趋势，尽管在最近几份报告中上升已经停止。下一次通胀数据会带来什么，将非常值得关注，因为我认为这将在很大程度上左右美联储未来政策的走向。

接下来这张图更多是为了趣味性。我们将上世纪60年代至80年代初的通胀经历（以整体CPI衡量）叠加在一起。在70至80年代，CPI一度升至12.5%，随后在80年代初进一步突破，接近15%。然后我们有最近这轮从2014年1月到2026年的利率上升经历。令人惊讶的是，蓝线（最近的经历）与红线（沃尔克时代前后的经历）在形态上惊人地相似。至少蓝线目前已经出现拐头，但我们是否会继续重演那场通胀灾难的走势，将会非常值得观察。

大家都知道，我最喜欢的通胀指标是进出口价格指数，因为它没有任何调整，不经季节性调整，就是纯粹的价格数据。目前出口价格同比上涨8.25%，进口价格同比上涨5.95%，两者都处于相当高的水平。将两者平均，得到约7%。所以基于这个最纯粹的通胀衡量指标，通胀实际上正在以约7%的速度运行。难怪消费者信心处于如此低迷的水平。

这里是彭博大宗商品指数，该指数在年中经历了一次回调，然后一路反弹，正好从200日移动平均线（红线）处反弹。目前看起来正在突破过去10年甚至更长时间的高点。关于通胀，再来看看电力零售价格对居民用户的情况。我并不是特别关注同比数据，我只是看这条深色线，也就是每度电的美分价格，大约八年前还在12.5美分，现在已经涨到了18美分，上涨了50%。而且这条线的走势似乎并没有放缓的迹象，这也是消费者信心受挫的另一个原因，也是为什么现任官员的民调数据不尽如人意。

另一个通胀问题当然是石油。布伦特原油作为真正的全球基准价格，目前接近每桶100美元。我们可以看到，自战争爆发以来，战略石油储备已大幅下降，目前处于自上世纪80年代该储备建立以来的最低水平。目前储备量已降至2.87亿桶，而此前最高曾达到7.5亿桶，下降了超过50%。

当战略石油储备开始补充时——这在某个时间点必然会发生——这将为油价提供一个底部支撑，并使通胀比美联储希望看到的更具粘性。但问题不仅仅是美国的石油储备。来看看全球石油库存，追溯到2018年，大约10年的数据，我们可以看到，用点划线画出的水平线代表最新水平，基本上是有史以来的最低点，与2025年的水平相当。这进一步加大了油价底部支撑的压力。

这是一张非常有意思的图表。这是自今年2月底战争爆发以来各类资产的表现。我们看到的结果相当引人注目。大宗商品，尤其是能源板块，取得了出色的回报。彭博大宗商品指数自战争爆发以来上涨了34%。股票市场表现也相当不错，尤其是新兴市场股票，日本市场也表现良好。几乎所有资产都表现不错，全部实现了两位数的涨幅。表现最差的似乎是MSCI欧洲和英国，但基本上所有资产都实现了两位数甚至20%以上的涨幅。所有大宗商品都在上涨，彭博大宗商品指数如前所述上涨了34%。

然而，债券市场就惨了。表现最好的债券类别是杠杆贷款，仅上涨了3.1%。新兴市场主权债券也略有上涨，而投资级类别——国债、抵押贷款支持证券和企业债券——全部录得负回报，其中抵押贷款支持证券的跌幅最小。这非常奇特。我们看到一个巨大的"甜甜圈洞"——外圈资产回报丰厚，而固定收益板块的回报微乎其微。

债务增长显然是一个问题。美国名义GDP是蓝线，美国财政部的全部公共债务是红线。我们可以看到，红线的增速远快于蓝线，尤其是自全球金融危机以来开始明显加速，而且看不到任何尽头，这条轨迹只是越来越陡峭。目前包括美联储和社会保障系统持有部分在内的总债务已达40万亿美元，按照目前的趋势，到2032年可能达到50万亿美元，这几乎是可以确定的。

更值得注意的是，就连社会保障管理局自己也表示，在当前的资金和福利体系下，社会保障将在2032年耗尽资金。当然，他们的假设历来过于乐观，这意味着我们实际上可能在2029年或2030年就面临这一问题——届时社会保障必须进行改革，否则就要削减约22%的支付金额。这对于那些缴费多年、如今仍在世的婴儿潮一代来说，恐怕是难以接受的。

但我们拭目以待吧。我们面临一个非常严重的问题。而且情况显然没有任何好转。这是按财年统计的联邦年度赤字，数据追溯到2021年。我们在这里创下了新纪录——今年中间有一段时间，按年初至今的口径来看，财政2025年的赤字略低一些。但最终还是创了新高。目前的"领跑者"是2026财年，而这个财年很快就要结束了。 我们很快就会进入2027财年，而且看起来本财年将再度创下新纪录。

这里展示的是联邦预算赤字占GDP的百分比，数据来自国会预算办公室的预测，预测期延伸至2035年。黄线代表利息支出，灰色竖线右侧是未来的预测数据，而这些数据并不乐观。这些预测还建立在相当乐观的假设之上——假设利率低于当前水平，赤字占GDP的比例小于当前水平，并且在整个预测期内实际GDP持续正增长。一旦你对这些假设稍加质疑、施加一点压力，就会非常清楚地看到：按照当前轨迹，不出10年，赤字占GDP的比例很可能将达到7%甚至8%，但仍低于10%。 这绝非好事。

黄金的走势与大宗商品颇为相似。黄金在2026年第一季度经历了一波强劲上涨，随后出现了幅度相当大的回调，一路跌破4000美元。现在它又重新开始上行。我认为黄金应该是每个投资组合的一部分。 而且非常明显的是，随着美元走弱，各国央行和机构投资者普遍开始倾向于持有黄金，而非法定货币。

再来看这张图——席勒市盈率（Shiller PE）目前为42倍。 1999年曾经更高，但高出的幅度并不大。可以看到，我们将这一数据追溯到了1870年代，而当前水平远高于1929年泡沫时期的水平。所以说，股票绝对谈不上便宜。这是一项很有意思的研究。

这是一张散点图，涵盖1965年至2015年的数据，展示了基于CAPE比率（周期调整市盈率）所对应的未来10年实际回报率。图中有一条向下倾斜的回归趋势线。可以清楚地看到，当CAPE比率处于当前这种水平（目前为42倍）时，未来10年从未出现过正的实际回报率。 事实上，实际回报率是显著为负的，每年约为负5%到负9%。也就是说，按照市值加权的标普指数在这种CAPE比率水平下买入股票，将面临巨大的实际亏损。有意思的是，在历史上较低市盈率水平下，也出现过不少大幅负实际回报的情况，这看起来有些反常。不过，在过去15到20年里，我们已经习惯了比过去更高的市盈率水平。但无论如何，这绝对不是对重仓市值加权型股票组合的背书，恰恰相反。

事实上，我对上述这些都不推荐。有意思的是，股票市场的集中度非常高，这一点随着科技和AI板块的增长，大家都有所了解。这里我们可以看到一条浅蓝色的线，代表的是信息技术板块在标普500指数中的权重占比，而后这条浅蓝色的线突然消失了。深蓝色的线代表的是权重最大的板块。这意味着，自2008年以来，科技板块一直是标普500中权重最大的板块，目前已达到38%的集中度，这一水平不仅高于1999年最高板块的集中度，也远高于全球金融危机之前的水平。因此，在标普500市值加权指数中，真正的便宜货并不多，就像酒店迷你吧里找不到什么实惠的东西一样。

这里我们看到的是股市集中度的历史走势，我们将时间追溯到了铁路时代。1840年前后的数据准确性我不敢保证，但如果我们看1920年代、1970年代初的"漂亮50"，可以看到1987年的股市泡沫，1999年互联网泡沫破裂前的情形，以及现在AI大型十强所带来的市场状况。这是一个极度集中的市场，也意味着这是一个极度危险的市场。 因此，我不会推荐任何市值加权的股票。

股票市场的内部运作机制也发生了一些变化。这里我们看到的是AI板块与标普500剔除AI板块后的滚动120日收益相关性。从2021年到2025年，甚至2026年上半年，两者的相关性都相当高。但在过去几个月里，这一情况发生了明显变化。如果按每月20个交易日计算，这大约相当于六个月的平均水平。现在两者已经呈现负相关。

这很有意思——当AI市场表现良好时，市场其余部分的走势却恰恰相反。目前两者呈现出轻微的负相关，从今年早些时候约0.5的相关性一路下滑至目前的负0.14，而且这一趋势势头强劲。因此，我不认为这种情况会很快逆转。

值得关注的是，标普500等权重指数已经开始跑赢市值加权指数。这张图从2017年开始，但等权重指数大约在一年到一年零三个月前开始跑赢。一旦某种趋势开始出现可能的反转，可以回顾2020年的情形作为参考——我们可以看到，市值加权与等权重的相对表现开始横盘整理，随后出现了大幅修正，等权重大幅跑赢。如今等权重已经开始跑赢，虽然还不足以让人十分确信这是一轮大趋势的开始，但至少它已经不再落后了。

此外，美股相对于全球其他市场也不再跑赢。当这条线向上时，代表美股相对于非美股票表现更强；当这条线向下时，则代表非美股票在跑赢。过去一年半，这条线基本横盘，但美股明显已经停止跑赢。将时间轴缩短来看，同一张图显示，这实际上从两年前就已经开始了——美股的相对强势在将近两年前就已见顶，并在2025年中期至2026年一季度出现了相当大幅度的相对跑输。我认为，从趋势角度来看，这条线未来将继续走低。所以我认为，从长远角度而不仅仅是短期角度来思考是有意义的。关于外国股票，我之前一直在投资外国股票。但现在，我要把目光收回到近处，因为我不喜欢当前市场的风险格局。

美元自2024年底以来一直在下跌，当时美元在美元指数（Dixie Index）上处于110的位置，之后一路下跌，跌破了100，目前就在100以下徘徊。它的走势异常平稳，几乎看起来像是被人为操控。我是说，超过一年的时间里，它几乎没有发生任何有意义的变动。

但有趣的是，随着美元下跌，我们看到非美国股票开始跑赢大盘，全球市净率（price-to-book ratio）严重失衡。这是一个反对美国股票估值的论据。MSCI美国指数的市净率为5.72，而全球其他地区（不含美国）的市净率仅为2.49。

你也许认为美国是世界历史上最好的投资标的，但你会注意到，在某些时间段内，尤其是在市场回调期间，图中那条棕色线和浅蓝色线会趋于靠拢，这将导致摩根士丹利美国指数相对于摩根士丹利全球指数出现大幅跑输。

再来看标普500与摩根士丹利新兴市场指数的对比，跑输的情况相当明显。美国股市的超额表现在2024年底停止，目前已经跑输了约20%，这个幅度不可小觑。

我进一步相信，这种差距未来还会继续扩大。这里是标普500相对于MSCI新兴市场指数的相对表现，即红线。红线上升，意味着标普500跑赢新兴市场指数；红线下降，意味着新兴市场跑赢标普500。蓝线是美联储贸易加权名义广义美元指数。你可以看到，红线和蓝线的走势形态非常相似。因此，如果蓝线（即美元贸易加权名义广义指数）下跌，标普500很可能跑输新兴市场。

我现在对季节性因素也很敏感。现在是9月初，9月和10月通常是风险资产表现较为艰难的月份，这也是影响我接下来建议的原因之一。

再来看美国本地债券市场，这是债券市场的情况，对比的是美国企业债券总回报与摩根大通新兴市场本币指数，棕色线是本币指数相对于彭博总回报的表现。

我这里有一条深色线，代表美元指数（倒置显示），所以当蓝线上升时，意味着美元在下跌。同样，棕色线和蓝线的走势形态非常相似。因此，如果美元下跌（这正是我预期会发生的），我们预计新兴市场本币债券将跑赢美国企业债券。

好了，说到这里，我们就这样冲进假日季节吧。感谢大家参与本次电话会议，感谢大家对Double Line的支持，再见！

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马斯克的“隧道公司”初体验：声光效果拉满

无情的发图机 — Fri, 11 Sep 2026 03:42:17 GMT

马斯克的“隧道公司”初体验：声光效果拉满

无情的发图机 — Fri, 11 Sep 2026 03:42:17 GMT

苹果“新掌门”的产品哲学：技术审美重于概念营销，不追求首发追求“终局定义”

Fri, 11 Sep 2026 03:08:42 GMT

苹果新任CEO John Ternus首次公开阐述其产品理念，为外界勾勒出"特纳斯时代"的苹果轮廓。

2026年9月11日，在备受瞩目的年度iPhone发布会后，上任仅一周的苹果新任CEO约翰·特纳斯（John Ternus）在Apple Park接受了科技媒体Tom's Guide的深度专访。

（右二苹果新任CEO John Ternus）

作为在苹果效力25年的工程老将，特纳斯就市场高度关注的AI穿戴设备热潮、数据隐私底线、未来业绩增长的想象空间，以及首款折叠屏设备（iPhone Duo）等核心关切做出了集中回应。

对于接下全球最大科技公司之一的帅印，特纳斯难掩激动，他直言这是一种“非凡的特权”，并坦言：

这已经融入了我的血液。现在可能还会起鸡皮疙瘩……我对未来感到无比兴奋。

工程师出任CEO，路线图令其"无比兴奋"

特纳斯在上周正式接任苹果CEO一职，成为苹果历史上首位工程师背景的最高领导人。他在专访中坦言，对于掌舵"全球最重要的公司之一"，内心感受是"汗毛竖立的兴奋"。

特纳斯说：

这是一种非凡的荣幸，我在这里待了半辈子，热爱这里的人，热爱我们共同打造的产品。

对于外界期待工程师背景能为苹果"重燃创新"的说法，特纳斯并未正面接受这一预设，转而强调苹果的创新从未中断，而AI带来的新机遇正是当下最大的驱动力。

他说：

AI打开了新品类的大门，我们对路线图感到无比兴奋。

特纳斯以iPhone新增的"Smart Take"自动拍摄功能为例，说明AI正在为现有产品带来此前无法实现的全新体验。

苹果此次在iPhone发布周期内同步推出首款折叠屏设备iPhone Duo，被视为特纳斯任内的首个重大产品决策。

分析人士指出，苹果选择在折叠屏赛道成熟后才入场，折射出特纳斯所秉持的工程哲学——宁可承受"迟到"的质疑，也要等到铰链耐久度、轻薄化与系统级交互打磨至工业级成熟，才正式推向市场。

在被问及如何看待整体竞争格局时，Ternus将苹果的优势归结为硬件、软件与服务三者的融合：

我喜欢的是当这些东西汇聚在一起，产生远大于各部分总和的体验。

这句话既是对外部竞争者的间接回应，也勾勒出其产品决策的底层逻辑——不以功能点比拼首发，而以整体体验定义终局。

iPhone地位不动摇，苹果重申"个人枢纽"战略

在AI可穿戴设备竞争日趋激烈的背景下，特纳斯明确拒绝了"苹果正将战略重心从手机转向穿戴设备"的市场解读。

特纳斯说：

手机是近乎完美的设备，它算力强劲、续航出色、有显示屏。人类处理视觉信息的效率远高于音频，而它还能装进口袋。

他进一步指出，随着AI能力的持续增强，用户对个人数据的掌控权将变得更加关键。特纳斯强调：

你所有的个人信息都存储在你持有、你掌控的设备上。苹果访问不到，我们也不想访问。这是你的信息。

特纳斯同时表示，Apple Watch和AirPods是出色的AI设备，但其定位是围绕iPhone构建的辅助生态，而非替代关系。

隐私设计内化于芯片，剑指可穿戴市场争议

在被问及Meta AI眼镜引发的隐私争议时，Ternus以Apple Watch最新发布的音频智能功能为例，阐明苹果的隐私保护从硬件架构层面落实。

据苹果方面介绍，该功能不生成任何录音，也不保留文字转录，连用户本人都无法调取。为实现这一目标，苹果专为新款Apple Watch设计了全新芯片，内置独立安全飞地（exclave），音频数据仅在处理的瞬间存在，随后即被销毁。

苹果硬件工程高级副总裁Jazz补充道：

如果我们没有录音，那任何人都不会有录音，它无法被黑客攻击，无法被强制调取。

这一设计逻辑，直接回应了外界对AI驱动的语音记录类功能可能侵犯用户隐私的疑虑。

特纳斯表示，每当苹果进入新市场，隐私与安全始终是设计的首要出发点，并暗示这一原则同样适用于苹果未来可能涉足的AI可穿戴领域。

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网络安全崛起：AI隐患叙事下，网安何以成为软件板块最强反转？

Fri, 11 Sep 2026 03:00:04 GMT

过去三周，AI 行业发生了两件看似矛盾的事：一面是模型能力继续狂奔，另一面是 OpenAI 在8月底宣布自研模型在7月成功入侵了全球最大的开源模型托管平台 Hugging Face，并因此暂停了最新模型的强化学习训练。当攻击方与防御方同时被 AI 加速，网络安全的定价逻辑正在被重写。

我们结合 Gartner、IDC 及美股龙头财报交叉验证，回答一个核心问题：为什么在软件股整体承压的背景下，网络安全成为最确定的反转主线——AI 隐患对网安市场的影响，不是一次性的题材脉冲，而是一条独立于 AI 资本开支之外的、长期刚性的增量支出曲线。

美债收益率5%、油价120 美元、VIX 指数25？市场的噩梦场景正在成为现实

Fri, 11 Sep 2026 02:52:58 GMT

美国债券市场正在发出越来越难以忽视的警报。10年期美债收益率逼近5%关键关口，油价爆发式上涨推升通胀预期，农产品价格同步走高，波动率指标随之觉醒——多重压力叠加，市场最担忧的"噩梦场景"正逐步从假设走向现实。

10年期美债收益率已明显突破4.8%阻力位，市场将目光锁定在5%这一关键心理关口。一旦收盘价站稳5%上方，收益率将脱离多年运行区间，上方几乎缺乏有效阻力。

与此同时，VIX指数本周明显跳升，期权市场对下行尾部风险的定价正在被激进地重新评估，低Delta保护需求急剧攀升，偏斜度（skew）大幅走高。

然而，这一局面并非单边看空那么简单。科技股泡沫历史上曾多次压制利率上行的负面影响，纳斯达克空头头寸自6月中旬以来已累积约35%，机构投资者整体仍保持谨慎观望——这意味着一旦情绪逆转，轧空行情同样不可小觑。

收益率逼近5%，债市警报难以忽视

美国10年期国债收益率已有效突破4.8%阻力位，正向5%这一具有里程碑意义的水平稳步迈进。市场普遍认为，5%是一道关键分水岭——一旦收盘价突破并站稳该水平，收益率将正式脱离多年来的震荡区间，上方缺乏明显技术支撑，进一步上行空间难以预判。

推动收益率上行的力量不止来自债券市场本身。油价的爆发式上涨正在直接向利率端传导，市场已开始讨论油价冲击120美元的可能性。与此同时，彭博大宗商品农业指数（BCOM Agriculture Index）与长端收益率呈现同步上行态势。历史数据显示，农产品价格与利率的重大波动往往相互伴随。若食品价格再度上台阶，将进一步加大整体通胀压力，令各国央行转向宽松的空间愈发逼仄。

高盛（GS）的数据提示，随着利率持续攀升，股市所承受的压力将逐步显现。当前的利率水平已进入历史上对股票估值构成实质性冲击的区域。

VIX觉醒，尾部风险定价急剧重估

波动率市场的变化尤为值得关注。VIX指数本周明显上行，与标普500指数之间出现"超调"迹象——股指本身尚未出现恐慌性抛售，但期权市场对尾部风险的定价已率先做出反应，低Delta保护需求激增，偏斜度（skew）急剧走高，显示机构投资者正在积极为极端下行情景购买保险。

高盛分析师Garrett的模型进一步量化了这一风险。该模型将VIX（倒置）与CTA策略技术阈值突破情况相对照，结果显示：当前技术面的恶化程度，历史上与VIX接近25的水平相吻合，而目前VIX仍在18附近。这意味着，若技术面压力持续，波动率存在进一步显著抬升的空间。

此前，市场曾处于明显的自满状态。跨资产定价充满矛盾——股市几乎纹丝不动，波动率一度跌至低位，而利率与通胀风险却持续积聚。随着秋季季节性波动窗口开启，这一矛盾正在被迅速修正。

科技股韧性与空头积累，多空博弈加剧

在上述风险因素之外，市场也存在不可忽视的对冲力量。历史经验表明，科技股泡沫行情有能力压制利率上行的负面效应。以1990年代末互联网泡沫为例，纳斯达克在30年期国债收益率上行约200个基点期间累计涨幅超过200%，在美联储加息100个基点期间涨幅亦超过100%。自ChatGPT发布以来，纳斯达克100指数（NDX）与30年期国债收益率同样呈现同步上行的走势，这一历史规律在当前AI叙事驱动下或仍具参考价值。

与此同时，空头头寸的积累本身也构成潜在的上行催化剂。据高盛数据，NDX空头头寸自6月中旬以来已增加约35%。

机构情绪方面，高盛的John Flood近期从亚洲路演返回后表示，市场对AI及整体行情的谨慎程度令其感到意外。7月份的动量崩溃留下了明显的心理创伤，部分亚洲对冲基金因此回吐了逾20%的年内收益。地缘政治、利率与通胀主导着客户对话，仓位与情绪均处于低迷状态。

Flood认为，即将到来的IPO潮或将成为吸引机构与散户重返风险资产的催化剂。轻仓、深度怀疑与潜在催化剂并存——在这一组合下，"痛苦交易"（pain trade）的方向依然指向上行。

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OpenAI CFO：一年前买的算力涨了3—5倍，可惜还是买少了

施建柳 — Fri, 11 Sep 2026 02:47:23 GMT

OpenAI CFO Sarah Friar 表示：

AI 发展不是轻资产软件，而是真金白银“砸钱修铁路”的重型基建。

现在二手硬件都能炒到 3 到 5 倍高价，全行业依然极度缺算力。

她们必须用今天的现金流去为 2030–2035 年的未来埋单，

同时还要拿出眼前的利润来支撑这场豪赌。

付鹏：能源市场成品油的紧张终于传导到了上游，警惕上下游左脚踩右脚【付鹏说4】

付鹏 — Fri, 11 Sep 2026 02:34:40 GMT

《付鹏说·第七季》全新升级上线！立即订阅

能源市场成品油的紧张终于传导到了上游，警惕上下游左脚踩右脚

交易桌前看天下，付鹏说来评财经。本期视频录制2026年9月11日。

在2026年二季度的节目中，我曾和大家交流过，整个能源市场需要密切关注。但密切关注到底关注什么？当时我讲过，上游原油具有很大的可替代性：无论是美国的原油、各国的战略石油储备（SPR），还是大西洋盆地的原油资源，都可以补充供给；沙特可以通过东西输油管道把原油从东部输送到西部的红海沿岸，阿联酋也有通往富查伊拉港的哈卜尚—富查伊拉输油管道，这些都可以绕开霍尔木兹海峡。此外，海上浮仓储存的原油、陆路管道的转运以及各国战略石油储备的抛售等，都可以用来弥补海峡受阻带来的供给缺口。

这些手段共同对油价形成了抑制作用，这一点在2026年二季度到三季度表现得非常明显。大家可以看到，西得克萨斯中质原油（WTI）和布伦特原油的价格大幅波动——只要地缘政治因素没有真正消退，原油市场面临的就是极度的不确定性。但原油市场是有“缓冲垫”的，冲击可以被层层吸收。

从原油到通胀，关键环节在炼厂

所以，海峡问题拖得越久，越需要关注它在细节上的连锁反应，而这种连锁反应真正起作用的地方并不在原油本身。原油并不能直接转化为通胀，不能直接决定消费品和工业品的出厂价格，也不能直接决定汽油、柴油的价格，中间还隔着一个关键环节——炼厂。亚洲的炼厂、欧洲的炼厂、美国的炼厂，炼厂的产能才是关键。

《付鹏说》第七季已经正式上线，大家点击订阅加入。第七季我们也做出了全新的更新，权益的升级。付鹏说第七季一共包括五大主要的模块，分别是视频专栏、专属社群、深度文章、图表解答以及专属的问答。已经购买参加付鹏说第七季的小伙伴，大家不要忘记扫码图中的二维码，找到我们的客服小助手领取专栏资料。

付鹏说第七季，期待大家的加入。

工业AI最怕“差不多对”，可能会出人命，未来垂直AI更值钱

董静 — Fri, 11 Sep 2026 02:32:42 GMT

知名工程软件公司Autodesk CEO Andrew Anagnost认为，在建筑与制造等工业领域，通用大模型的“差不多对”是致命的，行业需要的是绝对的精确度；因此，能够结合专业上下文、算力消耗更低且直接解决特定问题的“定制化垂直AI”，将凭借其高精度、高效率和更低的总拥有成本，定义未来工业软件的核心价值。

油价飙升叠加通胀压力，亚洲股债双杀、日股重挫3%、日债收益率持续走高

Fri, 11 Sep 2026 02:20:27 GMT

油价突破百元关口、美国生产者价格指数超预期上涨，两股力量叠加，将亚洲市场推入股债双杀局面。

周五，亚太股市早盘全线下跌，MSCI亚太指数下跌1.3%，日本和韩国领跌。日经225指数跌幅一度扩大至3%，韩国综合股价指数（Kospi）跌幅达2.7%，三星电子和SK海力士分别下跌3.8%和4%。

债市同样承压，日本、澳大利亚国债收益率跟随美债大幅走高，澳大利亚三年期国债收益率单日最多跳升20个基点至5.05%，创下多年新高。

此轮抛售的直接导火索来自美国市场。美国10年期国债收益率触及4.97%，为2023年10月以来最高水平；隔夜美股道琼斯工业平均指数下跌逾300点，标普500指数和纳斯达克综合指数均跌约0.6%至0.7%，三大指数连续第四个交易日收跌。市场目前将目光集中于周五公布的美国8月CPI，该数据将直接影响美联储9月16日的利率决议。

油价破百，供应忧虑引爆市场

本轮市场动荡的核心驱动力来自能源市场。布伦特原油在美国交易时段一度攀升至近110美元/桶，WTI原油周五进一步上涨0.6%至103.05美元/桶，两者均创下今年5月19日以来最高结算价。

油价飙升的背后，是霍尔木兹海峡局势持续紧张。美伊冲突已延续七个月，针对该关键水道过往船只的袭击事件不断增加，推高了石油、天然气和柴油价格，市场担忧能源成本将进一步向通胀传导。伊朗方面表示，不会在美国海军封锁面前退让，并威胁若美国继续攻击其领土将升级反击。

荷兰国际集团大宗商品策略主管Warren Patterson表示，"油价上涨将是中期选举前的一大隐忧。若要看到油价大幅进一步走高，需要近期局势升级切实导致霍尔木兹海峡石油流量中断。"

PPI超预期，美联储加息押注升温

能源冲击与通胀数据形成共振，进一步强化了市场对美联储加息的预期。美国8月生产者价格指数（PPI）环比上涨0.4%，为今年5月以来最大单月涨幅，同比涨幅达5.4%。

数据公布后，利率掉期市场将美联储下周加息的概率定价提升至约70%，并完全消化了10月加息的预期。欧洲央行行长Christine Lagarde亦发出鹰派信号，表示欧元区通胀风险延续至2027年，令全球货币政策收紧的担忧进一步升温。

RSM US LLP首席经济学家Joe Brusuelas表示，"美国PPI数据偏热，加上Christine Lagarde的鹰派表态，共同指向一个现实——全球央行新一轮加息周期或已在路上，这对当前及短期内的风险资产均不构成支撑。"

债市承压，美债回购操作低于预期

债市抛售压力不仅来自通胀预期，美国财政部的回购操作亦令市场失望。周四，美国财政部长Scott Bessent主导的首次扩大版国债回购操作中，10至20年期国债的实际回购规模低于投资者预期，导致美债收益率曲线全线上行。

亚洲债市随即跟跌。日本10年期国债收益率上涨5.8个基点至2.981%，20年期收益率上涨5.5个基点至3.805%；澳大利亚10年期国债收益率上涨12个基点至5.37%；新西兰两年期国债收益率亦攀升21个基点。

Wolfe Research首席经济学家Stephanie Roth指出，"收益率和油价可能都需要回落，股市才能企稳。"她表示，若周五CPI数据"明显低于预期"，或可为市场提供喘息空间。

CPI成关键变量，市场等待方向指引

当前市场的核心悬念集中于周五公布的8月CPI数据。据道琼斯调查，经济学家预期该数据环比上涨0.4%，同比涨幅为3.4%。

Natixis CIB Americas美国首席经济学家Christopher Hodge表示，"若数据符合预期，将是连续第四个月出现令人鼓舞的通胀读数，可缓解美联储9月加息的压力。若通胀高于预期，我们预计美联储将在下周会议上宣布加息。"

在CPI数据落地之前，市场情绪料将维持谨慎。股债双杀格局能否逆转，取决于通胀数据能否打破油价上涨向更广泛价格压力传导的担忧。

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花旗：拉美处于“腾飞前夜”，弱美元、商品牛市、供应链重构三重利好共振！

Fri, 11 Sep 2026 02:05:41 GMT

花旗认为，拉丁美洲正站在数十年来最有利的宏观起点上，多重顺风因素罕见共振，为该地区实现增长加速提供了历史性窗口。

花旗拉美首席经济学家Ernesto Revilla在最新报告中指出，弱美元环境、坚挺的大宗商品价格、全球供应链重构以及地区政治向右转，正共同构成拉美增长提速的外部与内部双重支撑。他同时强调，持久的收益最终取决于各国能否推进改革、落实政策。

报告发布后，MSCI新兴市场拉美指数正测试突破约3000点的关键阻力位——该阻力线自2014年前后已多次压制该指数的反弹行情。能否将这一水平转化为新的支撑，将是衡量本轮行情持续性的重要信号。

弱美元是核心驱动，历史规律再度验证

花旗报告梳理了拉美近百年的增长史，得出一个关键结论：弱美元是该地区实现高增长与收入收敛的共同分母。

Revilla指出，弱美元意味着新兴市场整体金融条件趋于宽松——资本流入增加、债务偿还成本下降、大宗商品价格随之走高。当前全球正处于美元走弱周期，且这一趋势在中期内有望延续，为拉美提供了与2003年至2008年超级周期相似的外部环境。

然而，历史也揭示了拉美长期发展的深层困境。1990年，拉美人均GDP约为美国的28%；到2024年，这一比例反而下滑至26.4%。相比之下，新兴亚洲在同期实现了显著的收入收敛。花旗认为，当前的有利条件是打破这一"非收敛陷阱"的难得机遇，但机遇本身并不等同于成功。

商品价格与贸易格局双重加持

大宗商品价格是拉美经济的另一根重要支柱。花旗报告指出，当前拉美的贸易条件已升至2000年代超级周期以来的最高水平，为资源出口型经济体提供了可观的外部收入支撑。

与此同时，全球贸易格局的重构正在为拉美带来结构性红利。自2016年贸易摩擦升温以来，拉美是全球少数同时在美国和中国市场扩大进口份额的地区之一。花旗将这一优势归因于拉美独特的地缘禀赋——远离地缘政治冲突核心区，同时坐拥全球转型所需的大量矿产与大宗商品储备。

在近岸外包制造业转移的浪潮中，拉美的地理位置使其具备天然优势。花旗认为，这一趋势有望为该地区带来持续的外商直接投资流入。

政治右转提升政策可信度

报告将拉美近期的政治周期列为重要顺风之一。多国政府向更具商业友好性和改革导向的右翼政党转变，不仅改善了国内投资环境，也使该地区与当前更积极介入拉美事务的美国政策立场更趋一致。

Revilla指出，更务实的政策框架和宏观管理能力的提升，已在抗击疫后通胀的过程中得到验证——拉美多国的通胀治理表现甚至优于部分发达市场和其他新兴市场。

不过，花旗也明确点出了主要风险：财政压力在多个国家仍需采取有力行动，但面临政治约束与制度刚性的双重阻碍。此外，困扰选民的复杂安全形势同样是不可忽视的结构性挑战。

机遇窗口存在，但并非板上钉钉

尽管顺风因素罕见汇聚，花旗对拉美的判断仍保持审慎。报告指出，当前拉美整体增长率仍徘徊在约2%的趋势水平附近，低于潜在增速，尚未出现实质性加速。

Revilla表示，看多拉美的逻辑并不建立在当前增长数据之上，而是基于估值水平、汇率位置、利差空间、贸易条件、政策可信度，以及十余年来罕见的有利因素组合。他强调，部分顺风属于周期性而非结构性，且依赖外部条件，并非完全在拉美自身掌控之中。

"机遇已然存在，但需要通过行动与改革来加以把握，"Revilla写道。花旗认为，这一机遇事关拉美6.6亿人口的福祉、杠杆于该地区未来的投资者利益，以及西半球整体政治稳定的基础。

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A股三大股指齐跌超1%，有色金属全线下挫，光模块逆势拉升，恒指、恒科指跌超1%，科网股集体走低

Fri, 11 Sep 2026 02:02:03 GMT

AH股齐跌，隔夜美国市场遭遇股债双杀，存储芯片股普跌，美油飙涨7%破百，美国最新的通胀数据显示，PPI同比增幅超预期，通胀忧虑重燃，美联储9月加息概率升至近七成。亚太股市集体下跌，日本和韩国股市均下挫。

9月11日，A股低开低走，三大股指盘初均跌超1%，有色金属、化肥农、券商、零售等板块集体调整，小金属、锂矿、镍矿、铜产业等概念股遭遇重挫。石油天然气、银行、电力等板块逆势活跃，芯片半导体同样承压，存储芯片跌幅居前，德明利、长鑫科技、兆易创新等纷纷走低。算力硬件局部活跃，CPO、光通信、高速铜连接等拉升。

港股低开低走，恒指、恒科指双双扩大跌幅，权重科网股延续下跌势头，芯片半导体同样下挫。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，金属期货跌幅居前。核心市场走势：

A股：截至发稿，沪指跌1.59%，深成指跌1.50%，创业板指跌1.03%。

港股：截至发稿，恒指跌1.40%，恒科指跌1.56%。

债市：国债期货全线下跌，截至发稿，30年期主力合约跌0.09%，10年期主力合约跌0.03%，5年期主力合约跌0.02%，2年期主力合约跌0.01%。

商品：国内商品期货普遍下跌，截至发稿，燃油、原油逆势涨超5%，集运指数涨超3%，玻璃、沥青、豆粕等少数品种走高。纸浆、鸡蛋、多晶硅、锰硅、热轧卷板下跌，烧碱、螺纹钢、橡胶、沪铝、沪镍、不锈钢、沪金、铁矿石、工业硅等跌幅超1%，焦炭、焦煤、氧化铝、沪锡、沪铜跌逾2%，碳酸锂、钯金、铂金、沪银均大跌超4%。

09:51

科创50指数持续走弱，盘中跌超2%，创2026年5月以来新低。

早盘农业板块延续调整，新赛股份触及跌停，中基健康、中粮科技、海南橡胶、亚盛集团、敦煌种业、天山生物均跌超5%。

09:49

有色金属板块卖盘沉重，紫金矿业、洛阳钼业、宏桥控股、中国铝业、江西铜业、云铝股份领跌。隔夜COMEX黄金期货跌2.29%；伦敦基本金属全线下跌，LME期铜跌3.96%。

09:37

中际旭创、新易盛、长飞光纤、烽火通信、中天科技走强，光通信板块逆市活跃。

消息面，9月9日至11日举行的中国国际光电博览会上，多家厂商集中展示1.6T高速光模块及CPO/NPO方案，其中1.6T产品已逐步进入规模上量阶段，3.2T及更高速率产品开始推进送样和客户验证。

09:32

沪指、深成指均跌超1%。

09:26

上证指数低开0.6%，创业板指跌0.85%。有色金属、农业、半导体板块调整，油气、海运板块走强。

09:25

燧原科技上市首日高开188.37%。

09:21

恒生指数低开0.95%、恒生科技指数跌1.36%。洛阳钼业、紫金矿业、江西铜业、阿里巴巴调整，油气板块走强。

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Kalshi获准推出黄金白银永续期货，与传统交易所抢生意

Fri, 11 Sep 2026 02:00:16 GMT

预测市场平台Kalshi正将触角从加密货币延伸至贵金属，传统期货交易所的压力进一步加大。

据CNBC 9月10日报道，Kalshi已获得美国商品期货交易委员会（CFTC）批准，于周四正式上线黄金和白银永续期货合约。这是该平台继加密货币之后，首个获批的非加密货币类永续期货产品。

相关申请最初于7月提交，CFTC本周完成审批。

Kalshi清算所Kalshi Klear的首席风险官Udesh Jha表示，选择贵金属作为下一个永续期货标的，源于市场对该类资产的强烈需求。"金属，尤其是黄金和白银，因为通胀而有故事可讲，"他说。

永续期货（"perps"）是一种没有到期日的期货式合约，投资者无需持有标的资产本身，合约通过资金费率机制与市场价格保持锚定。这一产品形态此前长期活跃于海外非监管加密货币交易所，Kalshi将其引入受监管的美国市场，是该产品在美国合规落地的首次尝试。

加密货币打样，贵金属跟进

Kalshi于今年5月底首次获批推出加密货币永续期货，将这一此前年交易量高达90万亿美元的资产类别首次引入美国受监管市场。

截至目前，加密货币永续期货合约的名义交易量已累计达到440亿美元。

贵金属方向的需求同样有数据支撑。Kalshi旗下涵盖金属和石油的大宗商品事件合约，7个月内交易量已突破4亿美元——而此前加密货币事件合约达到同一里程碑花了14个月，整整是贵金属的两倍时间。

传统交易所承压，CME起诉CFTC

永续期货的推进，直接冲击了传统期货交易所的既有格局。

自Kalshi永续期货上线以来，CBOE和CME Group的股价均出现下跌，市场担忧这一新型合约将侵蚀传统交易所的业务模式。

CME更进一步，已对CFTC提起诉讼，主张监管机构在批准永续期货时程序不当，试图通过法律手段阻止该类产品在美国扩张。

对此，Udesh Jha将Kalshi的竞争优势归结于合规属性。"归根结底还是在于受监管的平台，"他说，"用正确的方式做事，有完善的风险控制……不受监管的平台，始终会碰到天花板。"

黄金白银之外，Kalshi已于8月申请推出与美国股票、工业金属铜以及外汇挂钩的永续期货合约，目前尚待CFTC审批。

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粮食明明没那么缺，但各国不愿意卖：农产品还要大涨？

龚仪方 — Fri, 11 Sep 2026 01:43:18 GMT

下一轮粮价暴涨，可能根本不需要全球大减产。

只需要这几件事同时发生：

霍尔木兹的化肥运不出来，黑海的粮食运不出去，超级厄尔尼诺再让几个主产区同时减产。

然后，大家一看情况不对，纷纷选择把粮食留给自己。

结果就是，囤粮、限制出口、提高贸易壁垒，全球市场被越切越碎，全球粮价越来越容易失控。

高盛警告，农产品真正危险的时刻，刚刚开始。

小鹏联席总裁：飞行汽车一次飞30分钟，落地能装回车里，已收到7000意向订单

施建柳 — Fri, 11 Sep 2026 01:36:55 GMT

小鹏汽车联席总裁顾宏地表示，小鹏孵化的飞行汽车，

能把eVTOL收进车里，自动分离起飞，飞完还能装回去。

目前全球意向订单已经超过7000份，但受民航审批和市场教育影响，

它的普及速度可能比汽车和自动驾驶慢3到5倍。

不过即使普及没那么快，低空经济也正在打开一个全球尚未充分开发的新市场。

外媒：巴基斯坦已向伊朗“转达”沙特警告，要求伊朗约束也门胡塞武装

环球时报 — Fri, 11 Sep 2026 01:19:45 GMT

在也门胡塞武装8日对沙特多地发动猛烈袭击后，路透社9日援引沙特、巴基斯坦和伊朗消息人士的话称，巴方已向伊朗转达沙特的警告，要求伊朗约束也门胡塞武装。根据巴方消息人士的说法，沙特官员在利雅得会见了巴基斯坦和土耳其的高级军事代表，以协调应对措施。巴外交部发言人10日表示，巴方目前尚未决定就此事作出军事回应。

报道称，巴基斯坦多年来一直在沙特和伊朗之间寻求平衡，此次介入显示出胡塞武装本轮袭击的严重性。据报道，胡塞武装8日对沙特发动的袭击，是今年美伊冲突爆发以来沙特遭到的最大规模袭击之一。胡塞武装发言人萨雷亚9日表示，沙特战机在过去12小时内对也门多地进行54次空袭，这些袭击“不会没有回应或免于惩罚”。

多名消息人士对路透社表示，巴基斯坦向德黑兰传达的消息很明确：遏制胡塞武装，否则这场冲突可能会演变为一场更广泛的地区安全危机。有伊朗高级官员证实，巴基斯坦8日已向伊朗方面传达这一消息，但后者的回应是“伊朗无法控制胡塞武装”。

鉴于巴沙土三方签有《麦加共同防务协议》，最新警告被认为意义重大。据巴基斯坦《论坛快报》报道，巴防长阿西夫8日表示，也门任何无端袭击或也门当前事态外溢到沙特，都将触发这一协议。以色列《耶路撒冷邮报》称，这是“麦加防务联盟”面临的首次考验。

此外，沙特和巴基斯坦去年还签署了共同战略防御协议。一名地区国家外交官对路透社表示，巴基斯坦希望在局势升级到沙特要求其更积极地履行共同防御责任前限制胡塞武装的行动。

本文来源：环球时报

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研究员要失业了？OpenAI推出金融版ChatGPT，研究、建模、PPT一站式完成

Thu, 10 Sep 2026 23:06:35 GMT

OpenAI正在发布“ChatGPT金融服务版”，这是一款专为投资银行家和股票研究员量身定制的新工具，也是该公司为与竞争对手Anthropic PBC争夺企业市场、扩大AI在企业端应用所作出的最新尝试。

周四OpenAI表示，该产品将内置来自Daloopa、PitchBook和LSEG News等数据源的数据，并结合其最新的GPT-6 Astra模型。随着公司未来发布更新的AI模型，该服务也将同步接入这些新模型。

OpenAI产品副总裁Nick Turley表示：“我们实际上是在教ChatGPT像分析师一样进行研究，并像分析师一样为自己的结论提供依据。”

当被问及该产品是否会减少初级银行家的招聘时，Turley将其定位为一种提升生产力的工具，而非导致裁员的原因。他说：

“我认为，就像微软的Excel彻底改变了行业，让他们能够更快、更出色地完成分析一样，你也会看到这类技术发挥同样的作用。”

锁定大型金融机构，企业端扩张提速

OpenAI主要将这款工具的目标客户锁定为大型金融机构。该产品符合该公司持续提高企业客户占比的战略，因为企业客户的利润率远高于长期以来占据其客户大多数的消费者用户。

OpenAI首席财务官Sarah Friar本周在旧金山举行的高盛会议上表示，公司的企业业务和消费者业务在今年早些时候已经达到了基本持平的状态。

“ChatGPT金融服务版”的数据集将包含财报电话会议记录、财务报表和公司基本面等信息。该工具具备精细的引用功能，允许团队将数据和结论追溯至原始来源并进行核实。

根据OpenAI介绍，该功能旨在帮助团队更便捷、高效地开展研究、构建财务模型，并以符合各机构独特格式要求的方式制作客户材料。

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