华尔街见闻 - 资讯 - 最新

OpenAI又要融资了：1.2万亿美元估值，谁还敢接下一棒？

Sun, 20 Sep 2026 06:44:58 GMT

OpenAI正在就新一轮私募融资与投资者展开初步接触，潜在估值或达1.2万亿美元以上。在已累计募资逾1800亿美元、现有大股东普遍面临资本支出压力的背景下，谁能为这轮融资压阵，成为最大悬念。

本周据The Information报道，OpenAI目前正与投资者就新一轮私募融资进行早期谈判，该公司在此轮融资中的估值可能达到1.2万亿美元或更高。

就在此轮融资消息传出前，OpenAI首席执行官Sam Altman公开表示，公司今年不会进行IPO。

通过维持私有化状态，OpenAI能够争取更多时间来提升销售额，同时免于向公开市场披露其高昂的增长成本，例如为从竞争对手Anthropic手中争夺业务而提供的严重挤压利润率的折扣。

然而，此轮融资面临的核心难题在于：谁能为这笔巨额交易充当压舱石？OpenAI已累计获得或承诺融资高达1820亿美元，远超Anthropic的1300亿美元，创下私营企业融资历史纪录。但其主要现有投资者正各自面临资本压力，能够再度大笔出手的空间有限。

为何选择继续留在私募市场

Sam Altman近期明确表态，IPO今年不会发生。对于OpenAI而言，维持私有化状态提供了一个关键缓冲：无需向公众股东披露增长背后的代价。

据The Information分析，OpenAI目前正以降价换增长。这一策略有助于用户规模扩张，但对实际现金回收并无太大帮助。其7月份的年化营收增速已超过400亿美元，但仍落后于Anthropic的650亿美元。

与此同时，OpenAI此前预测，仅AI模型训练所需的服务器租赁成本，就将在2028年前累计消耗约1700亿美元。

若此轮融资估值定为1.2万亿美元，而IPO时估值达到1.5万亿美元。这一数字与外界对Anthropic IPO估值的预测相近，则早期进入者将获得约25%的账面回报。

现有大股东各有各的烦恼

过去几轮融资中，OpenAI已将市场上几乎所有大型机构投资者纳入股东名册。

今年3月宣布的1220亿美元融资中，参与方多达近30家，涵盖T. Rowe Price、Fidelity、BlackRock等资产管理巨头，Coatue Management、D1 Capital Partners、Dragoneer Investment Group等跨界基金，以及Andreessen Horowitz、Sequoia Capital等硅谷顶级风投。

但上述机构中，真正具备数百亿美元出手能力的寥寥无几。而目前规模最大的几位股东，恰恰都面临自身的资本压力：

软银为交付其对OpenAI承诺的最后100亿美元投资，已申请了近120亿美元的贷款。

亚马逊今年7月预计资本支出将达2000亿美元，大概率远超其运营现金流。

英伟达则正为OpenAI位于俄亥俄州的大型数据中心提供高达1050亿美元的信贷支持，这已是一笔沉重的表外负担。

上述公司若再大举增持OpenAI股权，势必引发各自债权人和股东的警惕。

供应商能否成为新的接盘方

在现有大股东普遍受限的情况下，OpenAI的芯片与算力供应商群体成为外界关注的潜在融资来源。其逻辑在于：若OpenAI业务持续增长，这些供应商本身就是直接受益者，以投资换深度绑定具有战略价值。

其中，博通与OpenAI正在合作开发定制芯片，截至今年8月持有约240亿美元的现金及等价物，是少数几家仍有腾挪空间的潜在买方。

不过，OpenAI的营收能否真正加速依然是最大的未知数。该公司近期虽推出了Codex编程产品，并发布了5.6和Astra等新模型，但同步下调价格的举措令营收前景蒙上了阴影。

更令市场关注的是，OpenAI内部已有研究人员公开呼吁放缓模型开发节奏，以等待安全实践跟上。这一内部分歧，无疑为这家公司的下一步走向增添了更多变量。

风险提示及免责条款

市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。

英伟达副总裁Ian Buck：从 Vera Rubin 平台看 Agentic AI 时代的算力演进

Andy730 — Sun, 20 Sep 2026 06:07:58 GMT

AI 时代的硬件降本逻辑重构

“降低词元成本最有效的方式，绝非降低 GPU 售价或使用低成本网络，而是每一代都交付大幅提升的算力性能。如果将节点或机架的性能提升 10 倍到 30 倍，这种性能提升会直接作用于计算公式的分子，从而降低整个数据中心每个词元的成本。”

解析

传统 IT 采购习惯通过压低硬件单价来控制成本。然而在 AI 工厂时代，算力性能的提升呈指数级（10 倍至 30 倍），对 TCO 的拉动作用远超芯片单价的微调。因此，通过提升性能来摊薄单位算力成本，远比单纯采购低价硬件更为高效。

Agentic AI 排除人工干预，引发算力消耗剧增

“智能体让人类退出了这个交互循环，计算资源的消耗速度完全取决于智能体自我转折与思考的速度。以前服务设计者可以依赖‘人类阅读和打字需要时间’这一间隙来调度算力，而现在智能体自我提问和转折极快，在 AgentX 基准测试中，算力需求在纯数值层面直接提升了 100 倍。”

解析

从 Chat 模式跨越到 Agentic AI，算力需求迎来了范式转变。过去云服务调度的底层假设建立在人类反应与输入速度受限的基础上，而 Agent 移除了 Human-in-the-Loop 的缓冲，使算力进入无缝且高频的满载状态。

评价 AI 芯片的核心指标发生转移

“对于每一代算力产品，我们考虑的不只是绝对词元性能，唯一关键的指标是每兆瓦（MW）的总词元吞吐量。提高这一指标，就能提升 AI 工厂产生营收的能力。”

解析

AI 硬件评价体系正在发生重塑。行业评估标准已从追求单芯片 FLOPs 或单卡跑分，转向评估数据中心的电能转换效率（Tokens per Megawatt）。算力的核心价值不再局限于峰值性能，而是体现为将电能转化为实际营收的效率。

通过软件挖掘数据中心 40% 的隐性产能

“通过软件在机架与固件层面动态管控功耗，确保其永不超出阈值，可以在完全相同的预留电力包络下部署多达 40% 的机架，直接将吞吐量提升至每秒 12 亿词元。”

解析

数据中心按照硬件最大峰值功耗预留电力的静态部署模式已被打破。在电力供应受限的客观条件下，利用 MaxLPS 等软件定义电力技术，无需新建数据中心或增加电力配额，即可在原有电力包络内提升 40% 的 GPU 部署密度。

Ian Buck：从 Vera Rubin 平台看 Agentic AI 时代的算力演进

引言：二十五载计算演进与数据变换的力量
范式转变：从2023年的Chat基准测试到智能体AI工作负载
认识Vera Rubin：面向智能体计算的全栈架构
极致延迟与吞吐量：Groq LPU集成与Olympus核心
生态系统与扩展：NVLink Fusion、智能存储与MaxLPS功率管理
展望未来：按年度节奏交付AI基础设施路线图

引言：二十五载计算演进与数据变换的力量

Ian Buck：今天我将分享如何面向智能体AI时代推进基础设施建设，这本质上代表了推理含义的新时代。我会从我的工作视角分享一些看法，并介绍我们正在研发的创新技术，让这里的社区了解我们正在构建的产品。同时，我也会详细介绍Vera Rubin，说明过去几年甚至仅在过去一年中发生的巨大变化，以及我们在高层面采取的应对措施。

我认为计算的领域极其广阔。Ian和Patterson博士解释过计算如何改变了他的视角，从早期的磁芯存储一直延伸到今天与未来。这切实展示了计算基础设施与计算能力的重要性：将数据进行变换，获取信息后施加计算并输出结果，再反馈回来重新变换。这就是价值创造的本质。存储信息很重要，传输信息也很重要，但价值是在计算以及将实际数据变换为计算的过程中产生的。

从我们的角度来看，这个平台规模巨大。我在NVIDIA工作了近26年，这一切显然始于将一种全新的计算平台上线，即CUDA。从那时起，它的应用范围得到了极大扩展。这张图展示了使用我们GPU的人群多样性，涵盖超大规模云服务商、AI原生企业、初创公司、各大AI实验室、企业客户以及边缘端。这融合了AI模型与传统模拟计算，或者说是两者的结合，因为它们如今在相互支持。

现在Hugging Face上已有超过300万个模型，其中约3000个模型占据了约90%的下载量。模型的多元化在持续扩展，工作负载正从计算机视觉扩展到物理科学、生命科学、语音、自然语言以及机器人技术。我们拥有用于量子计算和模拟的AI模型，也有正在探索全新架构的多模态与前沿模型。在此之上，还有一整套用于计算的模拟库和应用，覆盖计算光刻、决策制定、医学成像、天气分析到基因组学等各个领域。

计算已成为科学研究、工业生产、消费者互动和企业计算不可或缺的能力，横跨AI与模拟计算。我们目前有超过8000个主要的CUDA应用运行在这些平台上，而我们构建这个平台已经有大约25年了。

范式转变：从2023年的Chat基准测试到智能体AI工作负载

现在的状况如何？这就是Vera Rubin。它的设计初衷是成为下一代推理与智能体平台。显然，我们继续支持大规模训练，这也是我们能够提供的能力。但让这一切落地生根的是AI工厂，而Vera Rubin就是为此而设计的。

它建立在丰厚的生态系统之上。我们在全球可追踪到有超过1000万名开发者在NVIDIA GPU上进行开发。它涵盖云服务商、网络服务商、OEM和ODM。有超过300家主要公司构建了供应链来协助交付这个平台，看着这一切发生令人惊叹。

它具有极高的通用可替代性。我认为这也是它能够为全球带来巨大价值和帮助的原因之一：你提供了一个可以运行所有工作负载和每个模型的计算平台，无论是开源模型、闭源模型还是前沿模型。它可以支持预训练、后训练、推理、智能体AI以及加速计算，所有这些都在智能体工作负载中同时调用。

此外，它具有很强的耐用性。David提到GCP中的GPU仍在提供最初的Voltas，那可以追溯到很久以前，几乎有十年了。你仍然能看到我们十年前发布的GPU在创造价值。事实上，如果你追踪我们在COVID初期发布的A100的每小时实例租用价格，就会发现它随时间推移不降反升，且需求依然强劲。

那么软件层面发生了什么变化？变化最显著的是工作负载。最初的大量基准测试是基于Chat进行的，那是2023年突破性的工作负载，后来成为MLPerf Inference等基准测试的基础。它当时大约有1K的输入词元数量，用于系统提示词和其他用户数据的KV Cache大小可能在4K左右，人们以多轮对话的方式与它交互。你提出问题，它给出回复，然后你可能再追问，平均大约三轮对话。这是一种人机回环（Human-in-the-Loop）模式，当时还没有智能体，但这成为了基准测试和理解我们价值的基础，即运行此类工作负载的效果如何，无论是DeepSeek模型还是类似于ChatGPT的闭源接口。

如今，智能体AI已截然不同，它带来的挑战超乎想象。它的需求极其严苛，在纯数值层面提升了100倍。这是来自AgentX基准测试的数据，虽然不能说代表所有人，但对比我们今天的基准测试与以前的推理，平均输入规模达到了142000个词元。而且它是动态的，你需要支持从1K、10K、100K一直到142K、200K甚至更长的短输入。每一种输入长度都需要一整套全新的算子内核优化、调优和数学计算调整，这极大增加了软件优化的复杂度。

KV Cache的规模变得异常庞大。模型开始支持多达100万个词元。你开始时规模可能很小，但随着智能体进行多轮交互（现在不再是人在回路中，而是智能体在不断自我提问），上下文会持续累加。现在所有这些KV Cache都需要在整个数据中心范围内进行管理。

最后，交互轮数呈爆发式增长。以前服务设计者可以依赖这样一个事实：人类需要花时间阅读答案然后再给出下一个提示词，这使得任务调度相对容易。现在智能体让人类退出了这个循环，计算资源的消耗速度完全取决于智能体自我转折的速度，这种速度非常快。

在AgentX基准测试中，他们只设置了大约四个子智能体，而我们在商业服务中拥有成千上万个智能体，但它们都需要进行智能路由。模型现在必须做出决策，并在整个平台中调用所有这些不同的子智能体，且KV Cache需要在所有环节中得以保留。

如果审视工作负载的结构，会发现它复杂得多。过去只是词元输入、运行模型、词元输出，现在则涉及调度CPU通过Helm Charts管理动态Kubernetes容器。我们有LLM负责处理上下文和观察数据，另一层负责推理，还有一层负责决定在下一轮中调用哪些子智能体或工具。

最后，我们还要运行所有这些工具：有些基于CPU，有些需要GPU，有些是模拟计算，有些则是加速计算。在此之上，我们有CPU集群在管理和监控安全与治理。我们不希望智能体发生幻觉、产生错误想法或浪费时间和词元营收资金，因为那会导致系统崩溃。所有这些都需要在内存上下文窗口中进行管理，而作为模型工作知识库的上下文窗口也因此发生了爆炸式增长。

认识Vera Rubin：面向智能体计算的全栈架构

这就是Vera Rubin的设计初衷。当我们发布它时，我们谈论的不是推出单芯片，也不是降低单个LLM模型的成本，而是要能够运行整个工作负载。

在基础平台方面，Vera Rubin NVL72建立在我们为Grace Blackwell所做的基础之上，并扩展了其能力。当我们希望从用户词元角度实现更快速度时，我们还加入了基于Groq LPU技术的加速包。对于这些高价值工作负载，我们可以进一步提升平台性能。

在此之上，智能体CPU至关重要。我们必须能够快速、高效、满载地完成所有工具调用和计算，从而将结果快速返回给用户。我们绝不希望CPU拖慢整个技术栈的运行速度。

最后，所有KV Cache都需要在智能存储中进行管理。随着系统内部流动着各种上下文，所有数据都需要被管理、治理并集成到软件定义网络中，同时在后台进行优化时对KV Cache执行索引和向量检索。这就是为什么我们针对存储推出了BlueField，与所有构建这些系统的存储合作伙伴合作，由我们向他们提供SmartNIC和计算平台。

再来看规模化网络。这些模型非常庞大，单个GPU根本装不下。事实上，目前所有人都在做解耦推理。我们去年讨论过Dynamo软件，如今它已经广泛应用。每个人都在将Prefill阶段与Decode阶段分离运行，并在其上管理所有KV Cache，从而获得最佳的词元速率和吞吐量。要连接所有这些组件，需要网络基础设施的支持。当然，所有这些设施也可以用于RL和后训练阶段的训练过程。

这些是刚刚发布的SemiAnalysis智能体基准测试在Vera Rubin上的运行结果。通过与整个生态系统在开源和闭源模型上的全栈协同设计，它在智能体工作负载上实现了30倍的AI工厂吞吐量提升。事实上，根据你在帕累托曲线上观察的位置不同，部分场景下的性能提升甚至高达60倍。

左侧是每兆瓦（MW）的总词元吞吐量。所有这些数据中心都受到兆瓦（MW）功耗的限制。对于每一代产品，我们考虑的不只是绝对词元性能，关键指标是每兆瓦（MW）的总词元吞吐量。提高这一指标就能提升AI工厂产生营收的能力。

如果你在运行像DeepSeek v4这样的模型，你会希望思考速率达到每秒100个词元以上，以便计算出答案并快速返回。事实上，你可能希望进一步提升到每秒200至250个词元，这样智能体就可以进行更深度的思考，并在65轮交互中更快给出答案，无需让用户等待太久。

此外，我们还必须降低每百万词元的成本。这张图展示了对比Grace Blackwell与Vera Rubin生成词元的成本。可以看到，由于性能提升，成本大幅下降。我们降低成本最有效的方式就是每一代都交付更强的性能。如果我只是降低GPU芯片的售价，或者采用成本更低的网络，我只是改善了这个庞大数据中心里的一个细小环节。如果我将那个节点或机架的性能提升10倍或30倍，这种性能提升会直接作用于公式分子，从而降低整个数据中心每个词元的成本。

极致延迟与吞吐量：Groq LPU集成与Olympus核心

如果我们希望思考得更快、更积极，并能够执行快速交互，该怎么做？在许多应用场景中智能体举足轻重，我们希望将它们置于关键路径上，用于实时业务分析或前沿计算。我们可以进一步提升Vera Rubin的性能。从Blackwell到Vera Rubin，我们提升了整体用户交互体验。但如果我们想追求极致，从每秒数百个词元提升到单用户每秒数千个词元，我们可以借助Groq技术进一步释放性能。

这些是最新出来的测试数据。对于像Gemma 4或Qwen 3.8这样拥有100K长上下文的模型，我们在Gemma 4上可以实现每用户每秒3400个词元，在Qwen 3.8上可以实现每用户每秒2529个词元。在大上下文场景下这个速度非常惊人。上下文越长，模型为了生成每个新词元就越需要检索整个对话历史，这增加了计算量，但这也是智能体应用场景所必需的。

工具调用极为关键。全球不仅缺乏数据中心和GPU，也同样缺乏CPU。虽然此前人们使用连接到Blackwell的Grace CPU来进行工具调用，但我们现在看到了对用于智能体计算的高效快速专用CPU的需求。我们提取了原本连接到Rubin GPU上的CPU，构建了专用的Vera CPU机架。

什么是Vera？它采用了NVIDIA自主设计的Olympus核心。它的设计目标是实现高速度，在每个核心满载运行的同时，以最快的速度输出答案。我们通过定制的Olympus核心实现了这一点。

为了让所有核心高速运转且不产生瓶颈，核心与核心之间拥有极高的带宽。这是一个大型单片计算裸片，每个核心无需跨越Chiplet进行多跳传输即可访问内存，从而获得了极低的内存访问延迟。配合LPDDR内存子系统，它不仅功耗低，而且延迟比市面上其他方案低40%。在CPU计算中，内存延迟往往起主导作用。

这与云时代之前的CPU表现形态有所不同。过去的CPU具有高单线程性能但核心数较少，导致整体吞吐量较低。而在AI出现前的云计算时代，衡量指标变成了每个核心的成本，这拉高了核心数量，而单线程性能则退居其次。这就是核心数量激增的原因，因为当时云服务客户主要询问的是每个核心的价格，用于运行网页托管和数据库。

Vera的设计旨在让188个核心（开启SMT时为176个核心）保持高吞吐量，同时维持高单线程性能，确保词元延迟不受影响。

这些结果经由Signal65使用斯坦福大学的Terminal Bench基准测试进行了验证。我们在80多项测试中运行了Terminal Bench的CPU端任务，Vera展现出了1.6倍的性能提升。智能体完成工具调用的速度提高了60%，在编译代码、运行Git和代码验证等核心智能体任务上的处理速度最高提升了2倍。

客户已经开始寻求部署这款产品。Perplexity Space发现，任务执行往往受限于创建沙盒的速度。通过引入Vera，他们观察到沙盒启动、执行快速计算并关闭的整体速度提升了1.5倍。

ClickHouse是一个被各大前沿实验室用于安全与治理的实时分析型数据库，他们在Vera上运行了其公开基准测试套件，结果位列榜首。

Vera目前已正式发布，早期采用者涵盖Oracle Cloud Infrastructure（OCI）以及多家系统厂商。

生态系统与扩展：NVLink Fusion、智能存储与MaxLPS功率管理

NVLink是实现AI与推理高速运行的关键要素。从无NVLink到8路互连，再到完整的NVLink 72，它显著改善了帕累托性能曲线。NVIDIA是一家网络技术公司，我们正在通过NVLink Fusion计划向所有人开放NVLink。芯片设计者只需设计自己的XPU加速芯片，通过与NVIDIA合作，即可对接我们的NVLink Chiplet IP和NVHBM技术，从而直接融入完整的NVLink生态系统。

早期合作伙伴包括初创公司The Matrix，他们正在为其下一代Raptor XPU采用NVLink Fusion，以连接Vera和NVLink Switch机架，构建包含The Matrix芯片的完整NVLink 72架构。亚马逊AWS及Annapurna Labs也在与我们合作，将定制IP集成到NVHBM的基底裸片中，在其定制芯片上释放出30%至40%的计算资源，同时利用NVIDIA SerDes实现更高的带宽和更低的延迟。

在数据中心层面，随着我们专注于提升每兆瓦（MW）或每吉瓦（GW）的推理效率，一个核心问题是数据中心内部可以容纳多少GPU。工作负载的功耗特征是动态变化的。即便在DeepSeek-R1上，GPU功耗也会根据不同阶段在600W（瓦）到1900W（瓦）之间波动，导致预留的电力资源未能充分利用。

为了解决这个问题，我们与生态系统合作开发了名为MaxLPS（Max Land Power Shell）的软件。MaxLPS能够在Vera、Rubin和NVSwitch层级动态管理并限制机架和固件层面的功耗。通过与数据中心管理软件协同，运营商可以在完全相同的电力包络内部署多达40%的机架（例如在吉瓦级数据中心内从4000个机架扩展到5600个机架），将词元吞吐量提升至每秒12亿个词元。

Lambda验证了这一软件栈，Dave Ward指出，在相同的兆瓦（MW）容量下，可部署的GPU密度得到了显著提升，B200提升了约25%，Vera Rubin上则可提升高达40%的计算资源。

展望未来：按年度节奏交付AI基础设施路线图

NVIDIA始终坚持严格按一年为周期推进路线图。在Vera Rubin之后，我们接下来的演讲将介绍Vera Rubin Ultra，随后是Feynman架构以及Feynman Ultra。您可以确信NVIDIA将保持年度发布节奏，持续推进AI词元工厂、推理以及数据中心规模的智能体基础设施建设。

非常感谢大家的时间。

本文来源：Andy730

风险提示及免责条款

创新药出海：为什么两周后的这个窗口如此重要？

Sun, 20 Sep 2026 05:38:54 GMT

2026 年 9 月 29 日零时，美国依据《1962 年贸易扩展法》第 232 条对进口专利药征收的 100% 关税，将从 17 家大药企扩展到市场上所有公司。这道关税的设计意图不是收税，而是逼企业提交三件投名状：降价、建厂、搬产能。

与此同时，中国创新药正处在自己的历史高点——2026 年至今对外授权交易总额突破 1,200 亿美元，同比增长 36%，首付款超百亿美元，全球医药 BD 交易前十名中中国企业连续两年占八席。两周后的这个窗口，改变的不是中国创新药的出口量，而是它的定价权结构——出海的计价方式，正在从“资产价格”切换到“体系价格”。

长鑫科技第五代技术平台正式量产，大容量LPDDR5X来了

上海证券报 — Sun, 20 Sep 2026 05:18:19 GMT

9月20日，长鑫存储在2026世界制造业大会上正式宣布第五代DRAM技术平台（以下简称“G5平台”）实现量产，同步展出基于该平台打造的大容量LPDDR5X新品。

上证报记者在现场了解到，该平台工艺水平比肩行业顶尖量产工艺节点，是长鑫存储在高端存储技术路线上的里程碑式突破，将为全球存储产业提供更具创新性、更具供应链韧性的解决方案选择。

据介绍，G5平台在关键工艺维度实现了多项行业领先的技术突破：依托创新的四重曝光技术把内存阵列的有源区半间距微缩至11.95纳米，接近全球最顶尖的内存量产平台制程；通过变革工艺流程、采用新材料，存储电容深宽比达45:1；开发适配DRAM工艺的高介电常数金属栅（HKMG）工艺，成功将G5平台核心功能区高度缩小到6762纳米。

研发过程中，长鑫存储在现有工艺模块的基础上，创造了独特的数字孪生系统，贯穿包括设计、开发、制造、维护等全生命周期的产品研发过程，在这一虚拟研发线中，搭建先进DRAM工艺模型，加速研发进程。同时，在界面工程、鞍形鳍式结构、低k间隔层位线等核心工艺上实现突破。

据介绍，G5微缩工艺的突破推动存储密度实现跨越式提升：每片晶圆产出裸片数量较第四代平台提升至少50%，在产品能效、成本控制上均具备显著优势。

本次大会同步展出两款基于G5平台打造的LPDDR5X量产产品，单颗容量均为24Gb，较上一代同类型产品提升50%，分别采用496Ball、245Ball封装规格，可适配中高端智能手机、便携式消费电子等不同场景需求，目前均已进入规模量产阶段。

长鑫存储表示，未来将持续面向全球市场需求推进技术迭代，推出更高性能、更高可靠性的存储产品，为全球数字产业发展提供坚实的底层存储支撑。

来源：上海证券报

风险提示及免责条款

AI云三年后拼什么？谁能从GPU里榨出更多Token

施建柳 — Sun, 20 Sep 2026 04:48:07 GMT

SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 表示：

算力云厂商光靠“出租显卡”很快就会走投无路！

因为底层软件技术都在变得标准化，客户根本没必要养大团队去搭基础设施。

未来单纯卖 GPU 算力的市场会死掉，取而代之的是按 Token（模型产出）卖服务。

只有死磕推理效率、把每块显卡产出的 Token 价值榨到极致的云厂商，未来几年才能活下来！

京东再押餐饮：七鲜大厨进家庭，机器人继续争夺三餐场景

Sun, 20 Sep 2026 04:46:32 GMT

京东把炒菜机器人从外卖后厨搬进了家庭厨房。

9月16日，京东发布面向家庭健康膳食场景的新业务“七鲜大厨”，并在北京、上海、广州、深圳等城市开启首批预售，面向家庭用户的创始会员价格为19888元。

售价接近2万元的炒菜机器人进入家庭固然吸睛，但对七鲜大厨而言，机器只是整套服务中的一环。

用户上传体检报告，填写饮食偏好和家庭成员信息后，系统生成阶段性膳食方案和每日菜单。京东再按照计划配送已经洗切、配好的净菜，由机器人根据预设程序完成烹饪。

套餐除包含“市价近2万元”的家庭烹饪机器人外，还有15000大厨币对应的RTC即烹净菜消费权益，以及为期一年的AI膳食分析和营养师指导服务。

从七鲜小厨将自动炒菜引入外卖后厨，到七鲜咖啡尝试机器化出餐，再到七鲜大厨进入家庭厨房，京东正在把机器人放进更多真实餐饮场景。

这并不是一项顺理成章的选择。

早在2018年，京东就开出“X未来餐厅”，但相关项目此后没有形成大规模复制；餐饮所需要的门店运营、菜单设计和用户获客，也不是京东原有的核心能力。

机器人技术逐渐成熟，给这门生意带来了新的变量。

对餐饮而言，自动化设备可以降低对人工经验的依赖，提高出餐稳定性；对机器人企业而言，餐饮又能提供连续任务、真实订单和运行数据。

这给了京东继续投入餐饮的理由：它既想借助机器人提高厨房的标准化程度，也希望通过餐饮业务验证机器人的商业价值。

昂贵的大厨

从接近2万元的定价来看，七鲜大厨至少在首发阶段不是面向大众家庭的厨房电器。

实测七鲜大厨小程序发现，以“均衡营养计划”为例，一套21天方案需要消耗4251大厨币。按照首发套餐包含的15000大厨币计算，大约可以购买3.5个周期，对应74天左右。

在套餐内的大厨币消耗完毕后，用户可以继续充值，购买与膳食计划相匹配的RTC即烹净菜。

一位接近七鲜大厨的人士告诉华尔街见闻·全天候科技，后续充值将按照1元对应1大厨币计算。

从小程序的菜品价格看，一份“公瑾爆蛋”需要30大厨币，炒土豆丝22大厨币，紫菜芙蓉蛋花汤25大厨币，多数荤菜集中在35至60大厨币。

按1元对应1大厨币计算，不少菜品的单份价格接近一线城市普通餐厅的现炒菜定价。

把炒菜机器人从餐饮门店迁移到家庭并不是新主意。

全天候科技此前从一位接近锅圈的人士处了解到，锅圈也曾研究将“锅圈小炒”中的炒菜机器人与净菜一起送入普通家庭。

两者的差别在于，锅圈原有业务更偏向社区零售和高性价比食材；七鲜大厨则把健康管理放在产品设计的前端，并以此提高整套服务的附加值。

这也决定了京东首批瞄准的主要是支付能力较强、健康管理需求较明确的家庭。

在小程序中，不同菜品被标注“补铁”“轻卡”等标签，系统结合用户录入的体检资料、身体状况和饮食偏好推荐菜单。

用户支付的费用，既包含设备和食材，也包含健康分析、营养指导以及个性化推荐带来的服务溢价。

除19888元的专业版外，七鲜大厨“传世版”增加国宴大师菜、家庭菜谱数字化和名厨上门定制等内容，进入高端家庭服务渠道；面向专业机构的方案则把Health Brain、净菜和智能烹饪设备以模块化形式对外输出。

这套模式目前还处于预售验证期。

一位接近七鲜大厨的人士向全天候科技表示，七鲜大厨首批预售覆盖北京、上海、广州、深圳等城市，首批用户将按照预订顺序陆续交付。该业务仍处于预售阶段，具体交付时间未定。

套餐默认对应几人份，增加家庭成员后净菜数量和大厨币消耗如何调整，不同健康需求的家庭成员能否共用一套菜单，相关规则也仍待明确。

把净菜与炒菜机器人捆绑销售，本意是通过标准化食材降低机器的操作门槛，并让用户不必重新学习备菜和配料。但进入家庭后，高度标准化的设备仍要面对高度随机的饮食需求。

连锁餐饮每天需要大量重复出餐，SKU相对有限，口味必须稳定，同时面临厨师成本和门店快速复制的压力。

机器人可以连续处理固定菜谱，节省多少人工、多久能够收回设备成本，也相对容易计算。

家庭每天的开火次数有限。家庭饮食又有很强的随机性——今天几个人吃、是否临时加菜、会不会外出就餐、冰箱里还有多少剩余食材，都可能改变原定计划。

更现实的门槛来自厨房本身。

商用厨房可以根据设备重新设计空间和工作动线，家庭厨房却面积不同、装修各异。机器人若不能适配现有厨房，消费者面对的就不是购买一件小家电，而是一次小型厨房改造。

在这些问题得到明确答案之前，七鲜大厨能否从一项面向少数高支付能力家庭的服务，走向更广泛的家庭市场，仍难判断。

京东需要餐饮，餐饮也需要机器人

京东对餐饮机器人的投入形成连续动作，始于对橡鹿机器人的两轮投资。橡鹿官网披露，京东分别于2023年12月投资数千万元、2024年7月追加近2亿元。

2025年，橡鹿旗下“美膳狮”炒菜机器人进入采用“外卖+自提”模式的自营餐饮项目“七鲜小厨”。

2026年，橡鹿“鲜咖方舟”又进入七鲜咖啡无人店，负责饮品生产，再由UniX AI的Panther轮式双臂机器人将饮品送入取餐柜。

从目前的动作看，京东并未表现出成为餐饮机器人整机制造商的明确意图。它更希望扮演渠道商、场景提供方和综合服务商，让机器人能够完成展示、销售、测试和交付。

京东已经提出，到2028年投入百亿机器人产业资源，帮助100个品牌分别实现超过10亿元销售额。要完成这一目标，仅在电商页面上摆放机器人显然不够。

机器人不像手机，消费者和企业客户很难只看参数作出购买决定。

机器人的价值需要在真实环境中接受验证：任务成功率是多少，发生故障后多久恢复，是否需要改造场地，又能否真正节省人工成本。

七鲜小厨和七鲜咖啡不仅是餐饮业务，也是京东为机器人企业搭建的测试场、展示厅和销售样板间。

京东的优势，在于能把机器人、食材供应链和即时履约能力整合成一套餐饮解决方案。

对京东而言，餐饮还是一日多次发生的高频消费。外卖、生鲜和净菜可以共同使用采购、仓储、冷链及即时配送网络，为京东已有的供应链和履约体系增加订单。

京东零售具身智能业务负责人郑小丹在2026年世界机器人大会期间表示，京东希望成为连接技术与产品的桥梁，以及为产业加速的“生态合作伙伴”。

具体来看，京东可以在线上平台和线下门店展示、销售机器人，并把消费者和企业客户的需求反馈给厂商；物流、零售、健康和餐饮业务则能够提供真实运行环境。

设备售出后，京东还试图承接租赁、安装和维修，并通过JoyInside、京东云等能力支持机器人的模型接入、人机交互和产品迭代。

但京东要扮演这一角色，还存在一个先天不足：与成熟餐饮品牌相比，它缺少大规模、可直接用于测试和复制的门店网络。

七鲜咖啡2025年11月推出时即定下三年万店目标。截至目前，七鲜咖啡在营门店不足五十家，而七鲜小厨只在百家上下。

规模化是七鲜必须回答的问题，但机器人与标准化生产，也正在降低门店复制的门槛。

炒菜、咖啡制作具有重复、连续的流程，可以为机器人积累运行和故障数据；机器人则可以降低餐饮对厨师经验的依赖，提高出餐稳定性和门店复制效率。

这笔经济账仍缺少关键数据。

但京东仍需证明，机器人能够真正降低餐饮成本，七鲜小厨、七鲜咖啡等业务也能获得足够的订单，覆盖门店和设备投入。

否则，所谓测试场、展示厅和销售样板，也很难脱离持续投入的试验性质。

风险提示及免责条款

高盛：市场“定价4次加息”过于悲观，年底有“全资产上涨”交易窗口

Sun, 20 Sep 2026 04:46:19 GMT

高盛策略师认为，当前市场对加息路径的定价已过于悲观，随着通胀压力潜在缓解，年底前存在"全资产上涨"的交易窗口。

（左：高盛研究部高级顾问Dominic Wilson；中：高盛对冲基金业务全球主管Tony Pasquariello；右：全球风险主管Josh Schiffrin）

9月17日，高盛研究部高级顾问Dominic Wilson与全球风险主管Josh Schiffrin在高盛播客节目中表示，市场目前定价的约四次累计加息"明显偏多"，两人均认为本轮加息周期实际落地次数更可能为两次。

Dominic Wilson明确表示，若要在"两次"与"六次"之间判断概率分布，答案"非常清楚地倒向两次一侧"。

两人均指出，油价走势是决定最终加息路径的关键变量，一旦油价出现实质性回落，将为全球多类资产提供同步走强的条件。

当前债券市场已对大量利空因素充分定价，长端实际收益率处于数十年罕见高位；股市则在油价飙升、收益率大幅上行以及AI相关不确定性等多重压力下展现出超预期韧性。

Dominic Wilson认为，随着美联储本次会议结束后短期不确定性边际降低，当前时间点是近期最清晰的多头做多窗口之一。

美联储加息预期见顶：“如果非要选一个数字，那就是2次”

在能源价格大幅反弹的背景下，通胀预期的急剧升温正在重塑货币政策前景。目前市场已经计入了美联储将加息四次的预期，但高盛策略师认为这一预测可能过于激进。

Josh Schiffrin表示，油价大涨是今年最大的市场意外，持续推升通胀预期，也导致市场对加息路径的定价愈发激进。他说

市场大幅定价了一个完整的紧缩周期，约四次加息，但我个人认为最终不会达到这个数字。

若需给出一个具体预测，他倾向于两次。

Dominic也赞同这一观点，他认为基准情形是“10月份再加息一次，然后长期暂停”。

他指出，虽然目前全球市场（包括美联储、欧洲央行、日本和加拿大）都计入了近四次的加息预期，Dominic表示：

但实际风险在于各大央行的加息力度可能不及预期（under-deliver）。如果问我是两次还是六次，我会说两次的可能性要大得多。

债券市场已充分消化利空，长端实际收益率具吸引力

尽管近期市场对财政赤字、通胀持续性以及资本竞争等问题忧虑升温，Josh Schiffrin认为，当前债券市场的定价结构已与过去十年截然不同。

10年期美债收益率站上5%，30年期实际收益率超过3%，他表示：

这种水平的票息和实际收益率，是相当长时间内未曾见到的。

Josh Schiffrin认为债券市场已经消化了大量负面因素，吸引力正在上升，但反转仍需催化剂，而最可能的催化剂是油价回落。

Dominic Wilson则从结构性角度分析了实际利率上行的根本驱动：AI投资热潮带来的企业融资需求与财政赤字同步扩张，共同推升了资本竞争压力，而经济增长保持韧性也使通胀回落速度慢于预期，进一步支撑了较高的政策利率预期。

他说：

在这些融资动态和增长故事出现实质变化之前，收益率大幅下行的空间是有限的。

他同时指出，若AI资本开支周期出现转折，或经济出现超出预期的下行冲击，则长端收益率存在实质性下移空间，但这两个情景均不在高盛的基准预测之中。

美股展现韧性，"全资产上涨"窗口需油价配合

在风险资产方面，Josh Schiffrin表示，美股在油价大涨、收益率大幅上行以及AI监管不确定性的多重压力下，走势明显好于预期。Josh Schiffrin称：

从结果来看，市场相当具有韧性，这在一定程度上反映了当前所处的大规模资本支出周期以及实体经济的强劲增长。

Dominic Wilson则给出了更具前瞻性的框架。他认为，市场当前已累积了相当程度的悲观定价，四次加息预期、实际收益率上行、油价超过100美元均已反映在价格中。

这使得"从这里看到缓解路径变得容易得多"。他将当前时点描述为"近期多头侧最清晰的做多窗口，虽然不如7月底那么好，但有相似的感觉"。

对于年底前最具确信度的交易，Josh Schiffrin提出三个方向：

一是美元走强，受美联储相对鹰派立场及美国经济领先优势支撑；

二是若中期选举后油价出现下行，则存在"全资产上涨"交易机会，"但需要油价下跌作为催化剂"；

三是从中长期角度继续关注超长端高实际收益率的配置价值。

Dominic Wilson则表示，鉴于当前加息定价水平以及多条通胀缓解路径的存在，他对年底前利率定价修正的方向越来越有信心，并倾向于通过低成本期权结构参与这一潜在走势。

以下为访谈全文：

Tony Pasquariello：好的，欢迎参加今天的讨论，Dominic，Josh，很高兴你们能来。我们先从美联储说起。年初市场预期会有几次降息，但现在看来，今年将以几次加息收尾。Josh，在充分理解预测未来之艰难的前提下，你认为本轮加息周期最终会走向何处？

Josh Schiffrin：我认为不只是昨天美联储单独加息这一次，综合新闻发布会的整体基调来看，应该还会有更多次。目前市场定价反映的是四次加息。我认为油价将是一个非常关键的决定因素。

回顾今年，最大的意外恐怕就是能源价格的大幅上涨。此前随着冲突有所缓和，油价曾短暂回落，但随后再度攀升，重新站上100美元上方。我认为这对通胀前景产生了重大影响——原本在经历一系列通胀冲击之后，市场或许已开始看到通胀回归2%的可能性，但这次能源价格冲击导致整体通胀再度跳升，影响很大。

目前市场强烈押注完整的加息周期、即加息四次。就我个人而言，我并不认为最终真的会达到那个次数，但市场显然……

Tony Pasquariello：非常谨慎。所以在你看来，总计会是两到三次？

Josh Schiffrin：是的，两到三次。如果今天让我给出一个具体数字，我会说两次。

Tony Pasquariello：那就是说本轮加息周期今年就会结束？Dominic，你怎么看？

Dominic Wilson：我们的基准预测是：10月再加息一次，然后进入较长时间的暂停。当然，正如Josh所说，可能影响走势的不确定因素还很多，分布区间相当宽。

我认为两次是一个很好的锚点，但上行偏斜的概率略高一些。如果你问我更可能是两次还是六次，我会明确告诉你更可能是两次。我认为市场已经为一个完整的加息周期计入了相当高的风险溢价，而我们的基准预测认为，实际落地的次数大概率会少于市场定价。

Tony Pasquariello：好的。Josh，我想回到你这边来。我们来谈谈债券市场。今年收益率曲线趋于平坦，但最近市场大部分的讨论和担忧都集中在长端。你对未来收益率曲线的形态有没有比较明确的判断？

Josh Schiffrin：对曲线形态，我没有特别强烈的看法。但有几点值得关注：尽管关于财政赤字等问题的讨论很多，驱动市场的力量总体上还是来自短端——市场重新定价了货币政策预期，即期市场做了大量消化工作。当然，市场上悲观情绪很浓，各种叙事纷至沓来，无论是经济强劲、财政赤字，还是对通胀的忧虑。

但目前10年期国债收益率已达5%，30年期实际收益率超过3%。近期走势或许难以预判，但我想指出的是：就所提供的票息水平而言，当前债券市场的结构与过去十年相比已截然不同。尤其是在长端，所提供的实际收益率已经相当可观。因此我认为，债券市场在这个点位已经消化了相当多的利空。

Tony Pasquariello：听起来你们两位都认为，尽管局势复杂，但价格中已经包含了相当多的风险溢价，固定收益方面也是如此。这个理解对吗？

Josh Schiffrin：是的。我认为要真正扭转局面，需要某种催化剂。最有可能的催化剂是油价下跌，这将给市场带来一定程度的安慰。

一旦出现这样的催化剂，即某种更偏多头的因素，我认为买家会回归——因为从更长期的视角来看，当前的估值比过去相当长一段时间内都更具吸引力。

Tony Pasquariello：我想在固定收益这个话题上多停留一会儿。事后来看，我们可以从多个角度解释收益率为何走到今天这个位置：债务与赤字、当然还有通胀（已连续66个月高于目标），以及资本竞争。还有一个较为温和的因素，就是名义增长一直非常强劲。但你对这些因素的持续性有多担忧？

Dominic Wilson：这正是你之前问Josh的问题，我觉得有必要把这些因素分开来看。就我个人的优先排序而言，人工智能与企业融资需求的上升，叠加财政赤字的持续存在，我认为这是实际收益率上升的重要驱动力——即资本竞争的叙事。

与此对应的周期性因素是：经济增长相当具有韧性，而通胀回归目标的进程缓慢甚至停滞，因此维持甚至推高政策利率的压力再度浮现。

此外还有通胀层面的问题：能源价格冲击，以及围绕油价传导通胀的普遍担忧，加上各方对政策干预或将抑制收益率的顾虑，也在逐渐渗入市场定价。

从更深层的结构性角度来看，我认为实际利率的上升在很大程度上源于资本竞争和增长韧性这两大因素。因此，变化的空间在于：如Josh所言，通胀出现一定程度的缓解，有助于削弱本轮美联储紧缩周期的力度；油价下行也会通过这一渠道，给长端带来一定的缓解空间。

但我确实认为，我们目前所见的高实际利率结构，在很大程度上根植于上述融资动态和增长叙事。因此，在这些根本因素未发生实质性改变之前，仅凭通胀风险的消退就期待收益率大幅下行，我认为较难实现。

要真正实现收益率的有意义下行，可能需要人工智能投资热潮开始降温，或者出现超出我们当前预测之外的实质性增长下行意外。否则，我们将长期处于收益率偏高的环境中，而在未来6到12个月内，实际端的风险仍倾向于融资压力持续压制乃至推高收益率。

Tony Pasquariello：我想问问你们两位对风险资产的看法。Dominic，先从你开始。7月市场经历了剧烈波动，出来之后感觉格局稍微干净了一些，8月也还有一些余震。但围绕人工智能的各种头条新闻和相关波动似乎持续不断。你目前对风险资产的看法是什么？

Dominic Wilson：正如你所说，近期确实比较棘手。我感觉我们已经在同一组风险中兜兜转转了一段时间——人工智能、利率与收益率，以及伊朗冲突带来的油价和能源风险。这三类风险中，至少有两类存在真正的高度不确定性，而有时三者同时叠加。

7月底曾出现过你说的那种短暂窗口，局势看似有所厘清，市场也确实向上重置了，此后至少保住了部分涨幅。但这些风险因素的起伏反复，使得局势持续复杂。

我认为当前的格局是：这些风险并未消失，若干方面的不确定性区间依然较宽，尤其是地缘冲突和能源价格风险。人工智能的不确定性在我看来也属于这一类。

不过，回到我们此前谈到的利率问题，我认为我们已经将定价和担忧移至了与之前不同的位置：围绕人工智能的担忧已被更充分地消化，市场关键板块经历了一定程度的去泡沫化，而盈利目前仍保持稳健——这一点令人信心持续。我们已经将美联储的四次加息计入定价，实际收益率已上升，油价已定价在100美元以上。因此，定价的分布确实已经发生了明显变化，从这里出现缓解行情的路径，现在要更容易看到。

所以我认为，走过了美联储会议这一关，在联储以偏鹰姿态出来、对收益率曲线后端加以锚定之后，也许格局又稍微干净了一点。但难度系数仍然偏高。

我倾向于利用目前较低的指数波动率来保护自己，无论是下行保护还是上行敞口。总体来说，这是我们近期在多头方向上看到的最清晰的格局——也许不如7月底那么好，但有几分那时的感觉。走出本次联邦公开市场委员会会议之后，即便是在鹰派意外的背景下，局势似乎也稍显明朗。

Tony Pasquariello：听起来你想买一些看涨期权。

Dominic Wilson：是的，我认为短期格局不错，相关期权的定价看起来也颇具吸引力。

Tony Pasquariello：好的。Josh，你怎么看？

Josh Schiffrin：我认为股票市场承受了不少冲击，表现得相当不错——油价大幅上涨、债券收益率大幅攀升，围绕人工智能的各种头条层出不穷。穿越这些纷扰，市场总体上维持了一个区间震荡格局。我觉得股市的韧性其实挺令人印象深刻的。

当然，盈利是其中一部分原因，但也很可能类似于你曾描述过的那种情形——在各类逆风中经历一段颠簸期，待部分逆风消散后便可重启升势。这或许也反映出经济基本面的强劲：我们正处于一个大规模资本支出周期之中，实体经济实际增长非常强劲，这意味着股市能够承受一些波折，因为我们整体上仍处于一个更宏观的上行周期之中。

Tony Pasquariello：Dominic，我想回到宏观层面。归根结底，很多判断都回归到美国经济的韧性上来。你认为增长前景从这里会如何演进？

Dominic Wilson：我们的预测大致是延续现状，增速维持在2%左右。总体而言，增长图景相当稳健，面对各类冲击展现出的韧性令人印象深刻。增长在持续，劳动力市场也在持续。从边际角度来看，考虑到年初的油价冲击，增长反而略微改善，这着实出乎意料。劳动力市场表现也与年初时人们的预期大相径庭，失业率随时间推移反而有所下降。

再看综合ISM指数——这些调查当然都有其局限性——近几个月来缓慢回升。总体而言，情况略有改善。当然，近期经济面临了更高的能源价格压力，不仅是油价，天然气和柴油价格也在攀升；利率也在上升，金融条件有所收紧。但目前收紧幅度尚未达到令人真正担忧会改变增长前景的程度。当然，新的压力已经出现，如果持续积累，未来一两个季度可能会更为棘手。但如果这就是我们所看到的压力的全部，或者能够获得一定程度的缓解，那么增长前景看起来还是相当不错的。

我认为，在某种意义上，挑战在于：作为市场整体，我们对增长的担忧其实并不大——大部分悲观定价已经被修正，我们在周期性板块上有一些跑输，但幅度不大，大多数周期性增长定价指标仍然相当稳健。

昨天在美联储经济预测摘要（SEP）中，我注意到关于增长风险平衡的一项：没有任何一位委员认为风险偏向下行，这在历史上是相对罕见的。这让我有一种"劳尔德·布兰克费恩式"的感觉——"我从2007年以来就没这么好过。"

Josh Schiffrin：你真的看得那么细？

Dominic Wilson：这确实相当不寻常，所以我心里还是有一丝隐约的不安——我们大家对增长前景都相当自在。市场偶尔有些担忧，但整体上没有真正动摇其基本判断。所以更多的分歧是关于定价层面，而底层图景看起来是好的。

Tony Pasquariello：好的。最后一个市场问题，两位各答一个。今年还剩不到四个月，从现在到年底，你最有信心的一个主题或仓位是什么？

Josh Schiffrin：市场这么震荡，很难说有一个清晰的主题。我说几个我在关注的方向。

其一是美元——走势一直比较震荡，但美联储加息、新闻发布会又明显偏鹰，叠加美国经济的领先优势和人工智能叙事，可能会为美元创造不错的条件，加之美国经济强劲、美联储似乎在积极应对。

其二，如果能够度过中期选举，油价出现下行缓解，我认为可能会打开一个年底"全面风险资产上涨"的交易机会——但我认为需要油价下行来催化这一行情。

此外，正如我之前提到的，从中长期视角来看，我持续关注长端实际收益率——我认为超过3%的30年期实际收益率处于相当具有吸引力的水平，这里值得重点关注。

Tony Pasquariello：好的。Dominic？

Dominic Wilson：如我们所提，面对这些重大风险，我仍将市场视为一个逐月推进的过程。但现在我着眼于开始时谈到的加息定价：美联储本轮累计已接近四次，欧央行在新一轮周期中累计已超过四次，日本接近四次，加拿大已超过四次。

因此，从分布的中心来看，这些加息都应该会落地——当然这一定价并非不合理，也不算离谱。但我确实认为，很容易看到这样一个情景：到年底时，市场对持续紧缩必要性的担忧减少，无论是通过油价还是通胀缓解来实现——可能有很多不同的路径。

当然市场此前也一度认为加息次数会更少，但随后又持续向紧缩方向漂移。但我看着这些数字，开始觉得定价正在逼近一个方向上的极值。正如我之前说的，两次加息还是六次加息，风险在哪一侧？

对我来说，答案相当清晰。因此，我开始对这个方向越来越感兴趣。

Tony Pasquariello：好的。最后一个轻松问题——我觉得这个问题挺有意思的：如果你们可以复活一款已经消失的旧科技产品，你们会选什么？我先说。

Dominic Wilson：好，你先说。

Tony Pasquariello：我想要我的黑莓手机回来。我真的很喜欢黑莓，它曾经和智能手机并存于我手中，用黑莓打邮件的感觉始终是我的最爱。后来它被从我们手中夺走，彻底走向消亡。当然，也许给你一个星期你就会发现其实也没那么好，但我还是想要我的黑莓回来。

Dominic Wilson：我完全同意。我其实没想到这个答案，但你一说，我心里就涌起一股强烈的怀念。真的很遗憾它就这么消失了。对我来说，脑海中浮现出来的更多是和音乐相关的东西。我小女儿现在很迷黑胶唱片，所以黑胶算是回来了。但我想到的是那些大音响、混音磁带、磁带随身听，还有用双卡录音机从一盘磁带录到另一盘的那种感觉。

虽然我对这些也有一丝留恋，但我想如果真的回到转盘电话那个年代，我大概会很痛苦——拨号实在太慢了。但我又觉得那是一种仪式感很强的体验，就是那种非常老派、深入日常生活的感觉。更重要的是，它在某种程度上提高了联系他人的门槛，也许反而让人与人之间的互动更有质量。

Josh Schiffrin：是啊，我有时会想，我家里曾经有一部老式家用电话，那也是当年的新科技。那是我成长的方式——大家都等着轮流接电话，你要找个安静的地方说话。现在有了手机，一切都不一样了，有时我还真的会怀念那个时候。

Tony Pasquariello：好的，就到这里。Josh、Dominic，谢谢你们今天的参与。

Dominic Wilson：谢谢。

风险提示及免责条款

Token越来越便宜，为什么GPU反而更值钱了？

施建柳 — Sun, 20 Sep 2026 04:40:57 GMT

SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 表示：

别以为 AI 用起来便宜了，显卡就会贬值！

实际情况是：模型越来越厉害，小模型就能输出极高的智能，

导致单块 H100 跑出来的 Token 数量直接爆发。

虽然单价变便宜了，但总量暴增得更猛，单块显卡每天赚的钱反而变多了。

所以 API 越来越便宜，H100 显卡却越用越值钱！

超级油轮短缺！全球油运成本“从未如此之高”，“海事史上最大豪赌”赚翻了

Sun, 20 Sep 2026 03:25:40 GMT

全球超级油轮市场正经历前所未有的供需紧张，运费飙升正令部分远洋原油贸易失去经济可行性，并深刻改变全球能源流向格局。

俄乌与中东两场战争同步冲击全球炼油体系，使得8月份全球柴油利润率达到历史新高，本周美国柴油平均价格涨至6.45美元，创历史新高。

如今从休斯顿运往亚洲的一船原油，每桶运费约达26美元，合每船5200万美元，约占WTI原油期货价格的四分之一。

全球最大宗商品交易商之一Trafigura集团首席经济学家Saad Rahim在彭博大宗商品投资者论坛上直言：

将原油运往世界各地的成本从未如此之高。

交易商的担忧在于，高企的运费正令部分炼油商将长途进口原油加工成燃料的利润空间趋近于零，即便市场对柴油和汽油的需求依然强劲。

高运费正迫使全球炼油商放弃远途货源、转而抢购近端供应。运力紧张已从超大型油轮蔓延至中小型船舶，全面推高各级别运费。

与此同时，油轮船东坐享暴利，全球最大油轮类股估值本周飙升至创纪录的近700亿美元。在此背景下，一位韩国航运大亨提前布局的逾70亿美元押注，正成为这场运费狂飙中最大的获益方。

运费创纪录，油轮船东坐收暴利

此轮运费飙升正为少数主导油轮市场的船东创造巨额财富。

在行业核心基准航线上，承运波斯湾至中国200万桶原油的超大型原油运输船（VLCC）日收益已突破120万美元。

大宗商品交易巨头托克集团（Trafigura Group）首席经济学家Saad Rahim指出，随着运费在货物总价值中占比大幅上升，"一旦从物流角度加以审视，这将演变为一个更为严峻的问题。"

多名拥有数十年经验的船舶经纪人表示，他们从未见过超级油轮可用数量如此稀缺，多位行业高管亦表示此前从未经历类似市场。他们指出，在特定时间窗口内，某些地区几乎已无超大型油轮可供租用。

运力紧张已向下传导至中小型船型，苏伊士型油轮的日均收益已超30万美元，这一水平通常只在战区附近航线才会出现。

亚洲精炼商已开始用载重70万桶的阿芙拉型油轮替代超级油轮承运美国原油，大西洋沿岸（包括巴西）的货物也改由两艘苏伊士型船分装，而非原本的单艘VLCC。

析构机构Vortexa高级市场分析师Xavier Tang指出：

运费从未占到原油到岸成本如此大的比例，但现在它在石油市场中扮演的角色已大幅提升，这正在对终端买家产生连锁影响。

远洋航线失去吸引力，买家抢购近程货源

运费高企使原本战略意义重大的长途航线正在失去经济价值。

据Vortexa船舶追踪数据，美国至亚洲货运量在近几周随着运费约三倍的涨幅而显著回落。

据报道援引知情人士透露，一家日本精炼商近期从埃克森美孚购入通常不太适合其加工设备的阿拉斯加原油，主要原因正是航程较短。

欧洲市场的供应争夺同样激烈。在布伦特期货本周一度接近每桶110美元之际，欧洲实物Dated Brent现货价格已攀升至131美元以上，折射出买家对短途货物的迫切需求。

沙特阿拉伯对欧洲买家下月合同货停止供应，更加剧了当地精炼商的寻源压力。

在更远的市场，通常经万里远洋运抵中国的安哥拉原油销售也陷入迟滞。分析公司Kpler建模高级经理Sumit Ritolia表示：

当前运费水平从长期来看可能具有自我修正性，它最终会关闭套利窗口，压低对最贵远洋原油的需求。

两大驱动力：战争冲击与韩国大亨的世纪豪赌

运费暴涨背后有两股核心力量。

其一是美伊冲突的连锁反应。在霍尔木兹海峡附近转运货物的油轮占用了更多船只和更长时间，另有大批油轮绕行非洲前往地中海接货，亚洲买家也以美洲替代供应填补中东缺口，这些因素共同拉长了全球油轮的有效运距，推高了整体运费。

其二则是一位低调韩国商人的惊天布局。华尔街见闻提及，在美国和以色列对伊朗发动攻击之前，韩国航运大亨Ga-Hyun Chung已悄然斥资约70亿美元打造全球最大自有油轮船队，这笔押注堪称海事史上规模最大的单一市场赌注之一。

Chung的家族企业Sinokor由其父于1989年创立，最初从事中韩集装箱航运。据希腊经纪公司Xclusiv Shipbrokers的Eirini Diamantara估计，Sinokor目前拥有逾160艘油轮，其中近一半为VLCC。

据Kpler数据，冲突爆发前Chung已将VLCC预先部署在霍尔木兹海峡附近，战争初期将其作为浮动储油设施出租，部分船只随后从事短途转运，将原油接驳至湾外港口再由其他船只运往亚洲。

此外，Sinokor的衍生品交易团队同步操作与运费市场挂钩的纸面合约，在运费上行中进一步获利。

豪赌逻辑与历史风险

业内人士认为，Chung布局背后的核心逻辑在于：单一玩家若掌握足够规模的船队，可通过控制运力供给来影响运费水平。

支撑这一逻辑的现实条件包括：希腊、北欧和亚洲大型船东均未形成市场主导地位；大批油轮流入运输受制裁原油的"影子船队"，令主流可用运力持续收缩；而不透明的二手船市场令监管机构难以追踪和干预。

起初，行业老将们对这笔押注感到震惊，却并不忧虑，甚至乐于向这位"行业新贵"出售船只，认为油轮市场的周期性波动迟早会令其付出代价。

历史确实提供了警示。2000年代，中国台湾大亨Nobu Su凭借掌控大量散货船获利丰厚，随后试图在油轮市场复制同样的策略，却在2008年全球经济危机中折戟。

目前来看，Chung的赌局正在奏效，但油轮运费能否维持在如此高位，仍取决于战争走向、全球能源贸易格局调整的速度，以及市场供需的最终重新平衡。

风险提示及免责条款

高盛：年底可能迎来“全资产上涨”

朱雪莹 — Sun, 20 Sep 2026 02:40:19 GMT

高盛认为，年底存在一波“全资产上涨”的潜在交易机会：如果接下来顺利度过中期选举，同时油价明显回落，当前压制市场的通胀和加息压力就可能随之缓解，从而给股票、债券等资产创造共同上涨的环境。其中，油价回落是最关键的催化剂。

光刻机受限又如何？中国先进制程开始向芯片背面找答案

万周 — Sun, 20 Sep 2026 02:29:06 GMT

一条关于N7/N5开发BSPDN（背面供电网络）的产业消息，让“背面供电”重新进入市场视野。表面看，它只是全球2nm时代的一项新工艺；但对EUV受限的中国先进制程而言，意义更特殊。

BSPDN不能替代EUV，却可以通过把供电网络移到芯片背面，释放正面布线空间，降低继续压缩金属线路的压力。它更像是在原有DUV、多重曝光之外，为中国先进制程增加一种新的“解题方式”。

一、发生了什么？——一项“2nm时代”的技术，“意外”出现在中国N7/N5的讨论里

1. Jukan爆料背后的产业迹象：

9月18日，知名韩国半导体博主Jukan转述称，某中国先进制程企业据称正在为N7和N5节点开发BSPDN，也就是背面供电网络。单看这句话，信息并不算充分，因为该企业目前并未公开确认相关量产计划，相关说法此前也主要来自韩国ETNews等产业媒体，因此仍需要更多验证。

但它之所以引起关注，是因为BSPDN原本更多出现在全球最先进制程的讨论中。Intel把PowerVia导入18A，台积电则计划在A16中采用Super Power Rail，背面供电已经成为2nm及以下制程的重要技术方向。

……

特朗普要组建“人工智能部队”，此前称“AI安全风险”是“骗局”

Sun, 20 Sep 2026 02:26:04 GMT

特朗普在业界警告声与选民疑虑升温的双重压力下宣布组建联邦AI专属机构，但政策走向仍不明朗，市场观察人士对其实际效力持怀疑态度。

据新华社，美国总统特朗普19日在社交媒体发文称，他将组建一支“人工智能部队”。

特朗普说，为组建“人工智能部队”，他将在不久后任命一名人工智能事务“总管”。他称，人工智能代表着下一场工业革命或互联网浪潮，其规模和影响力将更大，甚至可能占到美国国内生产总值的25%。

特朗普还在帖文中抨击激进的民主党人“企图摧毁人工智能”，称“我们绝不会以任何方式阻碍或扼杀这个令人瞩目的产业发展。相反，我们要珍视它、扶持它，并守护它的成长”。他同时表示，美国将借现有的刑事与民事司法体系，严惩人工智能相关不法行为。

华尔街见闻提及，本周一在美国洛杉矶举行的“All-In Summit”峰会上，黄仁勋在台上接到了特朗普的电话。特朗普电话中将AI危险论斥为"骗局"，并将放缓AI发展的呼声定性为政治操弄，“我们绝不会让他们得逞”。

机构定位模糊，政策走向不清

特朗普周六在社媒Truth Social上宣布，将仿照其第一任期内创立太空部队的模式，成立“人工智能部队”。

特朗普此番宣布成立人工智能部队，是其首次提出专门针对人工智能设立联邦机构，但目前该机构的职能边界、资金规模以及潜在负责人均尚未明确。

目前，白宫科技政策办公室、商务部与国防部均已各自承担部分科技政策职责。美国国防部旗下的首席数字与人工智能办公室更是已专注于AI事务。多名科技业高管表示，新机构与既有体系之间的关系尚不清晰。

人工智能事务“总管”人选方面同样存在空白。此前，特朗普任命投资人David Sacks出任AI与加密货币“总管”，但Sacks已卸任该职，转任总统科学与技术顾问委员会联席主席，仍以顾问身份参与AI政策制定。

内部路线分歧，政策摇摆难测

据了解情况的科技业高管表示，特朗普内部顾问团队在AI监管问题上存在明显分歧。

一派担忧AI模型能力快速提升带来的网络安全风险，另一派以Sacks为代表，力主将监管降至最低。这一内部张力导致白宫AI政策立场频繁变动，市场难以预判。

科技行业团体Chamber of Progress负责人Adam Kovacevich直言：

没人知道这意味着什么。他需要一名总管，是因为过去六个月白宫在没有人工智能事务总管的情况下推进AI政策，简直是一团混乱。

Kovacevich补充称，这一仓促发帖表明特朗普感到必须在AI问题上有所行动，但尚不清楚该怎么做，Kovacevich说：

他和所有人一样在读民调数据。

业界警告声密集，安全诉求升温

在特朗普宣布上述计划之前，多位AI行业领袖已密集发声，呼吁放缓开发节奏。

华尔街见闻提及，Anthropic首席执行官Dario Amodei近期在个人博客发文，建议AI行业放缓尖端工具的开发速度，并提出多项具体措施，包括民主国家之间加强全球协调、引入第三方安全评估机构。他写道：

我相信，如果放缓能为我们多争取一两年时间，并将这段时间用于推进对齐研究，我们就能大幅降低出现严重问题的风险。

Anthropic旗下研究员Jacob Coxon近日宣布辞职，理由是担忧该公司及其竞争对手正在竞相构建他们即将无法控制的系统。

OpenAI的Sam Altman也警告称，AI进步的惊人速度可能"非常糟糕"，人类可能失去对未来的掌控。他表示欢迎建立"对前沿AI设定一致安全要求的联邦框架"，并强调"任何美国竞争压力都不应成为鲁莽行事的理由"。

此外，微软发布了一份临时行为准则，旨在规范新AI模型训练过程；前总统奥巴马则在科尔盖特大学的演讲中公开支持对AI发展实施检查，并背书政府加强监管的呼声。

风险提示及免责条款

抖音公布创作者运营进展：过去一年优质作者涨粉量是平台均值4.2倍

Sun, 20 Sep 2026 02:17:09 GMT

9月19日，2026抖音创作者大会在浙江嘉兴海宁举行。

从大会披露的信息看，抖音过去一年的运营重点，已经从单次流量激励延伸至作者发现、成长陪伴、行业资源对接和圈层共创。

数据显示，过去一年抖音优质创作者涨粉量为平台均值的4.2倍，用户主动推荐优质作品的次数为平台均值27倍，优质作品发布7天后的流量占比比普通作品高45%。

“新面孔”计划首先指向新作者的发现和成长。过去一年，抖音引入科研人员、设计师、乐评人以及小众职业从业者，并通过流量、运营服务和变现支持建立新作者成长体系。

该体系已帮助1.8万名优质新作者成长，相关作者作品播放量增长超过40%；年轻新作者的涨粉速度是同类创作者的6倍，创作一年内粉丝超过100万的新作者数量较上年增加40%。

这一批新作者对应的是去年大会提出的“青年创作者成长计划”。该计划提出，到2026年底覆盖50万名青年创作者、帮助3万名新作者达到10万粉丝。

面向成熟作者的“新标杆”运营，主要通过创作阶梯计划提供拍摄场景、行业资源和跨领域共创机会。该计划于去年9月发布，合作资源方由启动时的50余个增加至360余个。

过去一年，平台通过“大国重器”等项目，组织95位创作者进入海底隧道、卫星发射基地和科研机构等40余处现场，并将单次探访延伸为系列内容；计划覆盖40余个内容类别，为318名作者提供资源，抖音称其中66%的参与作者取得了“创作生涯里程碑”。

“新赛道”运营的重点落在AI内容。

抖音称，首届AI创作大赛产生500余条播放量破千万的作品，其中13部作品进入电影节或相关展映。平台计划继续通过赛事、日常运营和线下展映承接AI创作者。

除三项整体计划外，抖音还公布了美食、知识和时尚美妆等垂类的运营进展。

在美食垂类，抖音过去一年组织329名作者发起挑战赛，带动1300万用户投稿。其中，24万名用户首次在抖音发布作品，超过100万名用户在作者号召下恢复创作。

平台还尝试将内容趋势与食品饮料新品开发相连接，抖音称过去一年与用户共同形成134个美食趋势，并与32个品牌共创新品。

知识垂类的运营重点，是将创作者带到产业和科研现场。抖音称，过去一年与108个产业合作方、449名创作者展开合作，产出1037篇内容，完成280次知识现场探访。

高校公开课也是知识运营的一部分，截至大会举行时，已有38所高校在抖音发布346门国家级一流课程，累计观看6.8亿次，课程总时长20万分钟。

时尚美妆垂类则围绕趋势识别、作者共创和品牌合作展开。

平台称，过去一年与品牌开展80余次合作；“英式漫游”等趋势内容累计获得34亿次播放，并使30余名作者首次获得奢侈品牌合作机会。

这些垂类项目采用了相似的运营路径：平台识别内容趋势或专业作者，引入行业资源和用户参与，再通过挑战赛、线下拍摄或品牌合作，将单条内容扩展为系列项目。

变现端的变化集中在巨量星图。抖音推出新的优质内容营销产品体系，将商单内容划分为种草、测评和创意三类，并分别匹配价格体系、效果指标和运营服务。

创作者服务方面，升级后的AI创作和服务助手可承接13类主要问题和700余类细分问题，抖音称该功能的问题解决率由45%提高至61%。

从近两届大会释放的信息看，抖音创作者运营的重点正在从流量激励转向长期资源供给，场景探访、赛事运营和品牌对接成为新的投入方向。

风险提示及免责条款

摩根大通给出“时间表”：“厄尔尼诺”对全球农业最大影响在“明年一季度”

Sun, 20 Sep 2026 02:02:48 GMT

全球食品供应链风险正在加速累积。摩根大通分析师发出警告，日益增强的厄尔尼诺现象正与全球柴油及化肥短缺形成叠加效应，预计对农业生产的最大冲击将于2027年第一季度显现。

9月18日，摩根大通农业大宗商品主管Tracey Allen在研报中指出，厄尔尼诺效应对农业生产的影响目前尚处初期，但预计将在明年年初明显加剧。

他援引美国国家海洋和大气管理局的预测称，厄尔尼诺将在11月前后达到峰值，且有90%的概率演变成贯穿北半球秋冬季的“极强厄尔尼诺”。

目前，彭博农业现货指数已升至2023年高位，市场对明年食品供应链收紧的预期持续升温。

尽管上一季度结转库存较为充裕，在一定程度上缓冲了近期实物粮食市场所受冲击，但多重风险正在同步发酵。

从历史高位的柴油价格、地缘政治引发的贸易流扰动、化肥短缺，到欧洲旱情与美国春季农业生产季不及预期，农业市场面临的挑战已是全方位的。Tracey Allen在研报导言中直言：

农业市场有99个问题，厄尔尼诺不过是其中之一。

产区风险蔓延，多种作物受威胁

报告详细梳理了全球主要农业产区所面临的气候压力。

在东南亚，印度尼西亚棕榈种植区持续干旱并伴有山火蔓延，产量受到威胁；东南亚整体干旱还引发了市场对罗布斯塔咖啡、可可及泰国甘蔗收成的担忧。

在印度，西南季风降雨量较长期均值低约15%。虽然甘蔗乙醇产量的下降在一定程度上缓解了甘蔗减产对食糖供应的压力，但大米、棉花和油籽生产正面临新的上升风险。

南美洲同样不乐观。巴西面临旱涝并存的局面：北部干旱威胁可可产区，中部干旱条件正对大豆及第二季玉米种植带构成压力，而中南部的过量降雨则推迟甘蔗收割进程，并可能压缩最终食糖产量。阿根廷北部则受偏湿气候影响，大豆播种工作受阻。

农产品市场技术面承压

摩根大通技术策略主管Jason Hunter指出，摩根大通商品综合指数农业子指数今年8月已升至多年高位。

他同时提示，若出现较大幅度回调，前期突破位将转化为新的支撑位，意味着市场多头格局的技术结构尚未改变。

自今年夏季以来，华尔街已密集发布多份关于厄尔尼诺与能源危机叠加引发明年食品供应链风险的警示报告，相关警告的措辞正逐月趋于严峻。

摩根大通此番给出明确的时间节点，使得这场已在酝酿中的供应侧冲击有了更清晰的量化坐标。

风险提示及免责条款

胡塞武装称对沙特首都及关键原油设施发动袭击

Sun, 20 Sep 2026 01:31:12 GMT

胡塞武装袭击利雅得机场，沙特油气出口通道承压。

据央视新闻，也门胡塞武装19日发表声明说，当天对沙特首都利雅得的“敏感目标”以及沙特阿美公司位于延布的设施发动了两次军事行动，使用了大量弹道导弹、巡航导弹和无人机。

声明说，此次行动是对沙特方面持续发动空袭以及“指责也门袭击麦加”等行为的回应。

随后央视报道，当地时间9月19日，沙特主导的多国联军发言人图尔基·马利基发表声明称，沙特防空系统已拦截并摧毁胡塞武装发射的一枚弹道导弹，并击退了针对巴伊什、塔伊夫、法拉桑及延布的多起袭击。

然而，胡塞武装宣称，第一次行动以沙特首都利雅得的“敏感目标”为目标，第二次行动以沙特阿美公司位于延布的设施为目标。声明称，两次行动均“取得成功”，目标区域发生大规模火灾。

华尔街见闻提及，延布是红海沿岸的重要港口城市，坐落有炼油厂及与沙特东西向输油管道相连的石油出口码头。在此之前，一架来自伊拉克的无人机已击中该条关键输油管道。

攻势背后，胡塞武装的战略逻辑

胡塞武装将此次行动定性为对沙特持续空袭的报复。

声明称，沙特方面动用F-15及"台风"战斗机，从海米斯穆谢特和塔伊夫两处基地累计发动732次空袭，造成平民伤亡及民用基础设施受损。

胡塞武装于今年9月初重启攻势，攻势节奏明显加速。利雅得此前曾在2017年、2018年及2020年多次遭到胡塞武装的导弹袭击，但据报道，此次是利雅得首次启动防空警报，显示威胁烈度出现新的台阶式提升。

本周三，胡塞武装还宣称击落一架沙特F-15战斗机，并公布了疑似残骸的画面。

机场与延布，核心能源节点遭受压力

此次袭击的选点具有明显战略意图。

利雅得哈立德国王国际机场航空燃油设施是沙特民用航空保障的关键节点，而延布既是红海重要港口，亦是连接沙特东西部的原油管道终端及沙特阿美的重要出口门户。

胡塞武装此前已夺取红海港口城市莫哈及曼德海峡南端的佩里姆岛，据此对沙特红海原油出口通道形成钳制。

与此同时，一架由伊拉克发射的无人机已于此前袭击了沙特至关重要的东西向输油管道。两条出口路线相继承压，令沙特能源出口面临双线威胁。

据彭博报道，伊朗及其盟友的一系列行动被认为意在压缩沙特出口能力，以放大对美国及全球经济的冲击。伊朗本身正面临美国海军封锁，其波斯湾原油出口受阻，相关代理武装的协同行动由此引发更广泛的市场关注。

冲突背景，也门战争持续逾十年

也门内战自2014年胡塞武装占领萨那后延续至今，沙特主导的阿拉伯联军于2015年介入，支持也门国际承认政府。这场冲突已造成逾15万人死亡，数百万人流离失所，也门被推至大规模饥荒边缘。

近年来，双方曾维持一段脆弱的停火局面。期间，沙特向也门政府官员（包括萨那官员）支付薪资，胡塞武装则在加沙冲突期间将打击目标扩展至以色列及红海过往船只。然而，9月初的新一轮攻势宣告这一相对稳定的局面已告终结。

美国中央司令部司令、海军上将Brad Cooper周六发表视频声明称，尽管面临伊朗袭击，超过10亿桶来自美国盟友的原油已成功通过霍尔木兹海峡运出。

但他未披露该数字的具体计算依据，商业船运追踪机构通常给出的估算较此偏低，部分原因在于多艘船只关闭应答器或采取规避动作，增加了追踪难度。

沙特目前已寻求国际支持以应对胡塞武装威胁，但迄今尚未形成大规模反击。

风险提示及免责条款

下周重磅日程：全球聚焦中美

龙玥 — Sun, 20 Sep 2026 01:28:10 GMT

下周，国务院副总理何立峰将于9月19日至23日率团赴美国与美方举行经贸磋商。外交部表示中美双方就年内元首互动安排保持着沟通。同期，联合国大会在纽约举行，伊朗总统将出席，泽连斯基计划与特朗普会晤讨论能源停火。其次，阿里云栖大会、GMIF全球存储器峰会、高通骁龙峰会与Meta Connect密集召开。数据端关注中国LPR、韩国出口等；A股因中秋节25日至27日休市。

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

环球时报 — Sun, 20 Sep 2026 01:06:40 GMT

欧盟近期考虑采取一系列针对中国的贸易限制措施，范围从纯电动汽车扩大至混合动力汽车、钢铁及其下游产品，引发外界对中欧经贸关系及供应链合作的担忧。

据路透社报道，欧盟18日表示，将对电工钢及其下游产品实施进口配额和最低价格措施，以保护欧盟免受主要来自亚洲的低价进口产品冲击。英国《金融时报》17日报道称，欧盟还要求中国“自愿限制”混合动力汽车出口，寻求中方承诺将中国制造的混动汽车在欧盟市场的销售份额限制在约15%，而目前这一比例已超过1/3。

针对欧盟有关举措，中国商务部新闻发言人18日表示，所谓自愿出口限制严重违反世贸组织规则，违背市场经济规律和公平竞争原则。中方对此坚决反对。发言人强调，中欧之间的任何解决方案必须确保利益平衡，必须符合世贸组织规则和各自国内法律，并充分照顾双方业界利益。

与欧盟不断加码限制形成对比的是，英国目前并未效仿欧盟对中国制造的纯电动汽车额外征收反补贴关税。

英国《每日电讯报》17日报道称，英国商业和贸易大臣乔纳森·雷诺兹日前表示，英国不能简单通过对中国电动汽车加征关税来保护本土汽车产业，因为此举可能引发中国反制，并伤及英国企业对华出口。雷诺兹表示，在考虑是否设置新的贸易壁垒时，英国首先需要考虑自身利益。

值得注意的是，在欧盟酝酿采取上述举措之际，中国商务部部长王文涛17日应约与欧委会贸易和经济安全委员谢夫乔维奇就中欧经贸问题举行视频会谈。欧盟“一边谈、一边限”的做法令外界对其解决中欧经贸分歧的诚意产生质疑。

复旦大学中欧关系研究中心主任简军波19日对《环球时报》记者表示，欧盟工业面临能源成本高企、产业转型缓慢和创新能力不足等结构性问题，贸易保护主义或许能暂时缓解部分产业压力，却无法解决深层问题。

中国是欧盟许多产业链的重要组成部分，如果欧洲企业无法继续获得具有成本优势的中国原材料、中间产品和零部件，可能被迫寻找价格更高的替代品，从而推高生产成本，最终损害双边贸易、消费者利益以及欧洲企业竞争力。

本文来源：环球时报

风险提示及免责条款

韬定律的反击：核心技术未来靠什么突破？

Sun, 20 Sep 2026 01:01:18 GMT

2026年9月4日，华为董事、半导体业务部总裁何庭波在中国科学院科技论文预发布平台 ChinaXiv 提交第三篇署名论文《Huawei's τ Chip Was Supposed to Melt?》，首次以量产芯片的分模块实测数据正面回应"三维堆叠必然发烫"的行业质疑。核心数据为：麒麟2026 晶体管密度从每平方毫米 1.55 亿颗提升至 2.38 亿颗（+55%），等性能下 NPU 功耗下降 66%、GPU 下降 58%、CPU 性能核下降 41%，NPU 功率密度下降 73%。其机理并非"算得更少"，而是"搬得更少"——逻辑折叠把水平长走线换成垂直短互连，典型核心走线缩短约 20%、关键路径最高缩短 70%，时钟缓冲器数量从 4.36 万个降至 1.9 万个。

韬定律真正的产业含义，不在于"又一条技术路线"，而在于它把性能进步与光刻制程部分解耦，从而重写了半导体价值池的分布函数。混合键合间距的代际路线（1500nm → 1000nm → 720nm → 480nm）创造了一条与 EUV 进度完全脱钩、跨越多代产品的确定性设备需求曲线。在 Ratio（键合间距/顶层金属间距）向 1 收敛的过程中，ALD 超薄绝缘膜、TSV 深孔刻蚀、晶圆减薄 CMP、混合键合设备与量检测构成刚性的"五道关口"。

“炼油”成为全球能源瓶颈，美国距离“出口禁令”不远了？

Sun, 20 Sep 2026 00:59:40 GMT

俄乌与中东两场战争同步冲击全球炼油体系，引发柴油供应紧缺与价格飙升，美国正面临成为"最后补给方"的压力，同时全美政界呼声渐起，要求禁止出口以平抑国内油价。

华尔街见闻提及，美国柴油零售价上周首次突破每加仑6美元，并于本周五进一步攀升至6.45美元，创历史新高。

巴西农村、利比亚及部分非洲国家已出现加油站短缺现象，全球工业、运输与农业赖以运转的这一关键燃料正面临严峻考验。

在此背景下，美国国会内部正出现限制出口的立法动向。众议员Tim Burchett本周提出柴油出口禁令法案，参议院多数党领袖John Thune表示对该提议持开放态度。

分析人士警告，一旦美国实施出口禁令，将推动全球其他地区价格进一步暴涨，并可能引发亚洲主要出口国的连锁跟进。

中东与俄罗斯，十年扩张后遭遇战争重创

过去十年，波斯湾产油国与俄罗斯斥巨资扩张炼油能力，大幅抢占全球柴油出口市场份额，而两场战争的爆发令这一供应格局骤然逆转。

科威特国家石油公司在Al-Zour建成全球最大炼油厂之一，阿联酋扩建了Ruwais炼厂，伊拉克在卡尔巴拉新开一座炼厂，沙特阿美则在红海沿岸兴建两座炼厂。

这一系列投资使中东柴油出口量在2017年至2025年间翻逾一番，该地区以19%的全球出口份额跃升为全球最大柴油出口地区，超越北美。俄罗斯同期通过升级现有炼厂，将出口量提升三分之一。

然而，今年2月美以联合对伊朗发动打击后，霍尔木兹海峡通行受阻，科威特、阿联酋和伊拉克被迫大幅削减出口。

胡塞武装袭击升级，还压缩了沙特阿美旗下红海炼厂的出口，这恰是绕开霍尔木兹海峡的主要替代通道。

与此同时，乌克兰对俄炼厂的无人机打击持续奏效，几乎使俄罗斯的出口陷于停滞。IEA高级油市分析师David Martin表示：

我们正在见证可能是有史以来最为紧张的柴油市场格局。

西方炼能不足，难以弥补供应缺口

中东和俄罗斯的大规模炼油投资，长期压低了西方炼油商的利润空间，导致其资本投入持续萎缩，如今在危机时刻难堪重任。

咨询公司Wood Mackenzie炼油、化工及油市业务高级副总裁Alan Gelder指出，国家石油公司兴建炼厂时，投资回报率往往并非首要考量，政府更关注的是提供就业与保障能源安全。

而西方大型石油公司已近三十年未新建炼厂，2015年以来美国和欧洲已有逾十家炼厂相继关闭。Gelder说：

我们看到各大石油公司实际上在压缩对该行业的敞口，因为实际资本回报率一直欠佳。

Gelder进一步引用行业流传的说法：

怎样把一大笔财富变成一小笔？去建一座炼厂。

目前，西方炼厂虽已接近满负荷运转，并将产能向柴油生产倾斜，减少汽油和航空煤油的比重，但仍无法有效填补中东和俄罗斯留下的供应缺口。

出口禁令之争，解国内之急或祸及全球

面对高涨的国内油价，美国政界的出口禁令呼声正在加剧这场全球供应博弈的不确定性。

特朗普本周将柴油价格上涨的主要原因归咎于俄乌战争，称"全球柴油价格上涨主要由俄乌战争引发，而非伊朗"。然而IEA数据显示，波斯湾受阻柴油量约为俄罗斯缺口的三倍，两者判断存在明显出入。

分析人士警告，如果美国对柴油出口实施禁令，全球其他地区价格将进一步大幅上涨，并可能推动主要出口国效仿跟进，令本已趋紧的全球柴油市场雪上加霜。

美国石油协会早在2022年致时任能源部长Jennifer Granholm的信中就明确指出，出口限制将推高国内油价。战略与国际研究中心今年早些时候发布的报告，以及达拉斯联储和哥伦比亚大学全球能源政策中心针对原油出口限制的研究，均得出相同结论。

结构性问题是核心障碍。美国炼油产能高度集中于墨西哥湾沿岸，其基础设施本就面向出口市场设计。将产品从该地区输送至全国其他地区的管道，目前已处于满负荷或接近满负荷运行状态，全球油轮运力的紧张也限制了美国国内调配的灵活性。

战略与国际研究中心在报告中指出：

面对无利可图（甚至亏损）的经营环境，墨西哥湾沿岸炼油商必然会大幅削减炼油活动，加工更少的原油，输出更少的成品油。

这将导致“国内汽油供应量反而低于没有禁令时的水平，部分乃至完全抵消初期的库存积累，并对禁令本欲压制的价格形成上行压力。”

风险提示及免责条款

下周重磅日程：全球聚焦中美

Sun, 20 Sep 2026 00:55:17 GMT

09月21日 - 09月27日当周重磅财经事件一览，以下均为北京时间：

见闻财经日历提醒下周重点关注：

首先关注外交大事和地缘政治。据央视新闻，国务院副总理何立峰将于9月19日至23日率团赴美国与美方举行经贸磋商。外交部表示中美双方就年内元首互动安排保持着沟通。这一节点发生在联合国大会的背景下：第81届联大高级别周9月22日在纽约拉开帷幕，美国政府已同意伊朗领导人出席，伊朗总统佩泽希齐扬预计23日发言；泽连斯基计划21日至23日在纽约与特朗普会晤讨论能源领域停火。中东战事、俄乌局势与大国互动集中在一周之内，油价、黄金与避险资产将随表态剧烈波动。

其次是AI与半导体的“产业周”。下周，阿里2026云栖大会在杭州召开，围绕模型、Agent与Agentic Cloud拆解“五层全栈”技术；GMIF 2026全球存储器行业创新峰会在深圳举行，主题“AI存储，驱动未来”；高通骁龙峰会或发布首款2nm骁龙8 Elite Gen6；Meta Connect 2026或推出XR与智能眼镜新品。叠加AICC人工智能计算大会、全球AI芯片峰会GACS与第五届全球数字贸易博览会，下周是模型、Agent、算力与存储四条线同时发声的窗口。

最后是数据与交易节奏的“休市周”。中国9月LPR21日出炉，此前已连续15个月维持不变；韩国9月出口20天同比将验证半导体出口的高增是否延续；欧元区9月制造业PMI初值与美国初请失业金陆续发布。A股25日至27日中秋休市、28日开市，全周仅三个交易日；郑商所已自21日结算时起上调PTA、甲醇、对二甲苯合约保证金与涨跌停板，节前杠杆与流动性需留意。

经济指标

9月21日，中国9月LPR出炉。此前，LPR已经连续第15个月维持不变，5年期以上3.5%，1年期3%。

此外，韩国关税厅9月21日公布9月前20天出口同比，前值增56%。据韩国关税厅，9月前10天出口同比增82.6%至349.7亿美元，其中半导体出口同比增270.1%、占出口总值47.1%，为历年同期最高。欧元区9月制造业PMI初值与美国初请失业金下周也将陆续发布。

财经事件

外交部发言人：中美双方就年内元首互动安排保持着沟通

下周或将迎来年内最重磅的外交事件。据央视，外交部发言人郭嘉昆表示，中美双方就年内元首互动安排保持着沟通。

商务部：何立峰将于9月19日—23日率团赴美国与美方举行经贸磋商

据央视新闻，商务部新闻发言人表示，经中美双方商定，中共中央政治局委员、国务院副总理何立峰将于9月19日—23日率团赴美国与美方举行经贸磋商。双方将以两国元首重要共识为引领，就彼此关心的经贸问题开展磋商。

联合国大会（美国纽约），伊朗领导人将出席，高市早苗预计会晤特朗普

据新华社援引美国多家媒体17日报道，尽管美国和伊朗仍处于交战状态，但美国政府已同意伊朗领导人参加下周在纽约举行的联合国大会高级别会议。第81届联合国大会一般性辩论将于22日拉开帷幕。伊朗总统佩泽希齐扬预计23日在联合国大会上发表讲话。

鉴于近期中东战事紧张（特朗普甚至公开提及面临对伊战事的重大抉择），油价、黄金以及海外“紧缩/防弹”资产将在下周因联大期间的表态而面临剧烈波动。

此外据NHK，日本首相高市早苗正在安排下周联合国大会期间与美国总统特朗普会晤；共同社报道称，正在安排于9月22日举行会晤。

乌克兰总统泽连斯基计划与特朗普会晤，讨论俄乌停火

据央视新闻，当地时间9月14日，乌克兰总统泽连斯基表示，对能源领域停火持开放态度，并计划于9月21日至23日在纽约与美国总统特朗普会晤时就此进行讨论。特朗普13日要求泽连斯基停止袭击俄罗斯柴油燃料设施，称相关袭击正在导致俄罗斯柴油燃料短缺。

GMIF 2026 全球存储器行业创新峰会于深圳举行

第五届 GMIF 2026 全球存储器行业创新峰会将于 2026 年 9 月 22 日至 23 日在中国深圳（深圳湾万丽酒店）举行。本届峰会以“AI存储，驱动未来”为主题，重点探讨 AI 时代下存储技术在云、边、端全场景中的演进与产业协同。

高通骁龙峰会

高通骁龙峰会是高通公司每年举办的旗舰处理器发布会，2026年峰会定于9月22-24日（北京时间9月23-25日）在夏威夷举行。此次峰会将发布首款采用台积电2nm工艺的骁龙8 Elite Gen6芯片，分为标准版（SM8950）和Pro版（SM8975），性能提升18%、功耗降低36%。小米18系列将首发该芯片，后续三星、OPPO等品牌跟进。

Meta Connect 2026

Meta Connect 2026正式定档9月23-24日，多款XR硬件、VR头显与新品智能眼镜蓄势待发。

阿里2026年云栖大会9月22日至24日在杭州举行

9月22日至24日，2026年云栖大会将在杭州举行，主题为“智以致用”。大会的看点在于“五层全栈”的技术发布，将围绕模型、Agent、Agentic Cloud拆解五层全栈技术，发布阿里云核心技术及年度产品。

纳指季度再平衡生效，SpaceX权重将升至2.82%

纳斯达克100指数季度再平衡将于9月21日美股开盘前生效，届时SpaceX在该指数中的权重将升至2.82%，较目前约1.28%的权重大幅提高。权重提高之所以重要，是因为追踪该基准的被动型基金必须相应调整持仓。其中包括规模达4,820亿美元的Invesco QQQ Trust Series 1，也就是QQQ，这是全球规模最大的ETF之一。

同日，标普道琼斯指数公司季度再平衡生效，标普100纳入Palo Alto Networks、Arista Networks、闪迪、戴尔，标普500纳入Bloom Energy、Illumina。调整属例行换仓，生效日被动资金调仓或带动相关科技股量价波动，Arista、Palo Alto等获被动增配。

多位美联储政策制定者将于下周发表讲话

多位美联储政策制定者将于下周发表讲话，鉴于美联储主席沃什本人已表示希望避免就利率路径提供前瞻性指引，任何有关央行本轮加息周期计划的线索都将变得更加重要。美联储副主席杰斐逊在2026年美债市场会议发表讲话。FOMC票委、克利夫兰联储主席哈玛克、FOMC永久票委、纽约联储主席威廉姆斯等发表讲话。

AICC 2026人工智能计算大会

AICC 2026人工智能计算大会将于2026年9月21日在北京中关村国际创新中心正式举行。本届大会聚焦智能体（Agent）时代的AI计算底座与体系变革。

第二届上海AI应用生态大会

第二届上海AI应用生态大会将于 2026年9月21日至22日举办。主要聚焦企业智能体（Agent）技术实践、应用场景生态共建以及产业成果规模化复制，致力于打通人工智能技术与企业业务的深度融合。

星河动力航天将于近期择机实施谷神星一号海射型（遥八）运载火箭发射任务（待定）

9月17日，星河动力航天宣布，将于近期择机实施“谷神星一号海射型（遥八）”商业运载火箭发射任务，任务名：海对羊城阔。该公司主要为航天领域客户提供航天发射服务，核心产品包括“智神星”系列中大型重复使用液体运载火箭、“谷神星”系列轻小型固体运载火箭等。

特朗普为共和党筹款活动发表主题演讲

据Politico，特朗普将于9月21日在纽约市为共和党筹款活动发表主题演讲。

苹果新款Mac mini、Mac Studio9月22日正式发售

8月25日，苹果推出时隔两年更新的便携型台式主机Mac mini，推出搭载M6或M5 Pro芯片的新款Mac mini，以及搭载M5 Ultra或M5 Max芯片的升级版Mac Studio。两款产品均于8月27日上午9点开启预购，并将于9月22日正式发售。

中秋节：沪深北三大交易所9月25日至27日休市

沪深北三大交易所均发布2026年中秋节、国庆节休市安排：9月25日(星期五)至9月27日(星期日)休市，9月28日(星期一)起照常开市，10月1日(星期四)至10月7日(星期三)休市，10月8日(星期四)起照常开市。

提前预警

下下周（9/28-10/4）事件提前提醒：

9月29日（周二）：OpenAI DevDay 2026（旧金山）——据OpenAI官网，本届聚焦技术深度与开发者生态，作为AI资本化关键节点，关注新API与模型发布。

10月1日（周四）凌晨4:30：美光2026财年第四季度财报——美东9月30日16:30召开电话会，为存储链景气与HBM需求的关键验证节点。

风险提示及免责条款

中东突传大消息！伊方：获调解方告知，美国已准备好与伊朗进行谈判并达成协议，且“态度认真”

央视新闻 — Sun, 20 Sep 2026 00:42:49 GMT

当地时间19日，总台记者从伊朗一位不愿透露姓名的高级别消息人士处获悉，卡塔尔和巴基斯坦作为调解方已告知伊朗，美国已准备好进行谈判并达成协议，且在推进这一进程方面态度认真。

消息人士指出，就伊朗而言，只要美国重返伊斯兰堡谅解备忘录并履行其中条款，伊朗也准备在数日内恢复执行该备忘录。不过，伊朗要求获得切实且可信的保证，确保其不会再次遭受攻击。美国此前曾表示对该谅解备忘录不再感兴趣，然而，对于未来的任何协议而言，该备忘录的实质内容对伊朗来说依然至关重要。伊朗无意寻求战争，因为这场冲突既不符合伊朗及本地区国家的利益，也不符合美国及更广泛国际社会的利益。

该消息人士表示，一旦美国落实该备忘录的实质内容，包括停止敌对行动、解除封锁以及允许伊朗出口石油，则伊朗将立即启动关于核问题和解除制裁问题的谈判。伊朗就霍尔木兹海峡问题与阿曼达成了共识，然而，只要封锁仍在持续且尚未与美国达成协议，“伊朗就不会重新开放该海峡”。

来源：央视新闻

风险提示及免责条款

甲骨文180亿AI贷款折价滞销，AI融资链压力浮现

Sat, 19 Sep 2026 13:25:31 GMT

甲骨文（Oracle）新墨西哥州Project Jupiter数据中心约180亿美元银团贷款的分销陷入停滞，银行报价已降至面值的89至91美分，对应贷款市值约160亿至164亿美元。甲骨文股价隔夜逆势下跌2%，近期走势显著弱于AI板块整体。

这笔贷款去年底由银行联贷团提供，用于启动Project Jupiter的建设。该项目隶属"星际之门"（Stargate）计划——由OpenAI、软银和甲骨文共同主导的5000亿美元AI基础设施项目，目标是在美国各地大规模建设AI算力基础设施。

市场对甲骨文持续举债和信用状况转弱的担忧正在加剧。今年7月标普下调甲骨文企业信用评级，目前距垃圾级仅一个级别。银行试图将这笔贷款出售给更广泛投资者群体的努力已陷入停滞，据《金融时报》报道，银行被迫在自身资产负债表上保留超出原计划的甲骨文相关债务敞口。

AI巨头现金流压力浮现

不只是甲骨文。据《金融时报》报道，OpenAI在今年7月一份内部演示文稿中披露，预计2026至2030年间累计负自由现金流将达2780亿美元。尽管其收入预计从2026年的360亿美元增长至2030年的3500亿美元，但对算力的大规模投入将远远超出收入规模。

据《华尔街日报》18日报道，Anthropic计划将IPO推迟至今年11月，此前市场预期为10月进行创纪录规模的首次公开发行。知情人士称，推迟原因之一是AI行业最大几家公司的负责人呼吁放缓技术发展步伐。

万亿级融资需求考验信用市场

AI投资仍在扩张，但资金并非没有瓶颈。美国五大云计算公司2026年资本开支指引合计超过7500亿美元，预计2027年突破1.1万亿美元；到2030年，AI资本开支累计规模可能达到5.5万亿美元。

摩根大通预计，未来五年投资级企业信用市场将为数据中心提供超过2.1万亿美元融资，高收益债和杠杆贷款还将贡献约3500亿美元。甲骨文180亿美元贷款的折价和分销停滞，发生在这轮融资浪潮的起步阶段。

风险提示及免责条款

一亿美元披萨局！张忠谋亲述如何挽回黄仁勋

高智谋 — Sat, 19 Sep 2026 13:10:57 GMT

2009年，台积电（TSMC）遭遇40纳米制程良率危机，时任CEO拒绝向当时的最大客户英伟达（Nvidia）提供任何赔偿，双方关系降至冰点。

为了挽救这场信任危机，78岁的台积电创始人张忠谋决定重新出山，接管CEO一职。复出后的张忠谋做的第一件事，就是飞往硅谷，来到黄仁勋的家中。

在一顿看似轻松的“披萨与沙拉”家宴后，张忠谋在书房向黄仁勋抛出了一份高达上亿美元的赔偿方案，并给出了极其强势的最后通牒：“48小时内接受，不讨价还价，否则我们就去仲裁。”

这段珍贵的访谈不仅揭秘了台积电与英伟达早年的恩怨纠葛，更展现了张忠谋作为顶级企业家的决断力、格局以及化解危机的顶级手腕。

沙特又找到一条“运油路线”，但代价高昂

Sat, 19 Sep 2026 12:10:22 GMT

东西输油管道遭无人机袭击被迫关闭，沙特阿拉伯不得不重新依赖霍尔木兹海峡"接力运油"方案，但高昂成本与日趋紧张的设备供应令这条退路充满挑战。

管道被炸、红海受阻——沙特能源出口通道正在逐一收窄。据《华尔街日报》报道，近日一架由伊朗盟友武装从伊拉克发射的无人机击中沙特东西输油管道，迫使其关闭。这条管道此前一直是全球油市的关键缓冲器，其受损令市场压力骤然上升。布伦特原油现货价格本周飙升至每桶132美元，较8月底的90美元大幅跳涨。

在此背景下，通过霍尔木兹海峡实施"接力转运"，目前看来已成为沙特最现实的应急选项。这一方式是指油轮在美军护航下夜间驶过海峡，随后在阿曼湾通过船对船转驳方式换载出口。然而，每桶16至20美元的风险溢价、最高可达船货价值10%的保险成本，以及日趋紧张的转驳设备供应，使这条退路代价不菲。

与此同时，沙特阿美快速修复受损基础设施的能力，以及其深厚的本土供应链，为市场提供了另一层潜在支撑。但全球油市核心产油国基础设施的脆弱性已被充分暴露，分析人士警告，任何发生在沙特的风险事件都牵动整个全球供应体系。

管道关闭，油市最重要的缓冲器失效

东西输油管道的战略价值，远超外界此前的普遍认知。

据国际能源署（IEA）分析，自霍尔木兹海峡因战争封锁以来，绕开海峡的替代运输措施在7月和8月抵消了因海峡关闭而损失供应量的近五分之一，其中大部分石油正是经由这条东西管道输往沙特西海岸的延布港出口。IEA数据显示，该管道对抑制油价上涨所发挥的作用，甚至超过了IEA本身的紧急储备释放措施，也超过了中国石油需求下滑所带来的价格压力。

然而在遭受袭击之前，这条管道的输送能力已经因胡塞武装在红海频繁袭击沙特船只而受到压缩。IEA数据显示，今年8月经延布港出口的石油和成品油已降至每日290万桶，较3月至7月均值的每日500万桶大幅下滑。管道受损意味着这一缓冲空间进一步收窄。

接力转运：可行但成本高昂

目前，阿联酋国有石油公司ADNOC已率先采用这一方式。据《华尔街日报》报道，ADNOC动用自有船只并租用外部船舶，在美军护卫下以船队形式于夜间穿越霍尔木兹海峡，随后在阿曼湾实施船对船转驳。沙特采取类似方式运油，目前被视为最可行的替代路线。

不过，这一方案的经济成本相当沉重。石油生产商需为每桶原油支付16至20美元，以补偿船员和船东承担的风险，保险费用更可高达船货价值的10%。与此同时，用于船对船转驳的专用设备供应正日趋紧张。

目前每日究竟有多少石油经由这一方式流出海峡，市场各方估算差异悬殊。由于参与转运的船只关闭了应答器以规避追踪，相关数据难以核实。大宗商品交易商估计，每日约有900万桶石油和成品油通过这一渠道流出——但这一数字存在较大不确定性。

修复能力：沙特阿美的隐形优势

在众多不确定因素中，沙特阿美快速修复基础设施的能力或许是市场最重要的潜在安慰剂。

IEA高级石油分析师Rebecca Schulz表示，沙特阿美拥有该地区最完备的供应链和最强的资产修复能力，尤其是在管道维修方面表现突出。其运营所需投入约70%在本土采购，涵盖化学品、井口装置及管材。相比之下，伊拉克和科威特对进口设备及国际油田服务商的依赖程度更高，修复周期通常更长。

沙特政府的财政结构也构成推动快速修复的强烈动因——石油收入占其总收入的55%。今年第二季度，沙特阿美向利雅得缴纳的特许权使用费、股息及所得税合计约合500亿美元。这意味着，尽快恢复原油出口对于沙特政府而言具有极高的优先级。

基础设施脆弱性凸显

此次管道遭袭事件，将沙特能源基础设施的系统性脆弱暴露在全球投资者面前。

S&P Global Energy副总裁Jim Burkhard指出，沙特是"全球石油体系的基石，任何发生在那里的事情都至关重要"。布伦特原油现货价格已在本周触及每桶132美元，较8月底劲升逾40%。

对于油市而言，东西管道被炸意味着沙特的"B计划"已经失效。当前局面下，重返霍尔木兹海峡接力转运，是维持原油流通最现实的选择——但这条路线的成本与风险，将持续向油价传导。

风险提示及免责条款

日本央行加息之际，对冲基金近一年多来首次看涨日元

Sat, 19 Sep 2026 11:57:21 GMT

对冲基金对日元的立场出现重大转向，自2025年7月以来首次转为净多头，折射出美日两国当局市场干预后市场情绪的深层变化。

据彭博报道，根据美国商品期货交易委员会（CFTC）周五公布的数据，截至9月15日当周，杠杆交易商已清空此前的日元空头头寸，并开始建立看涨仓位。彭博汇总数据显示，相关基金目前持有约2510亿日元（约合16亿美元）的日元多头头寸。

这一立场转变发生在美联储与日本央行本周相继上调利率之前。然而，日本央行的表态令部分押注其持续加息的市场参与者感到失望，令此前转向看多的交易商面临被动局面。日元周五一度下跌1.3%，随后收窄跌幅，纽约尾盘报约156.80兑1美元。据日经新闻报道，日本央行已就汇率水平向市场参与者进行询价，此举通常被视为官方干预的前兆。

对冲基金完成立场逆转

CFTC数据显示，杠杆交易商在截至9月15日的一周内彻底平掉日元空头，并转而建立多头仓位，持仓规模约达2510亿日元。这是自2025年7月以来对冲基金首次对日元持净看涨立场，标志着市场情绪的显著转变。

这一转向发生在美日当局入市干预数周之后。据彭博此前报道，美国财政部长Bessent曾表示，美方参与日元干预属于"象征性"举措，并表态支持美国出口竞争力。

央行政策分歧令多头承压

对冲基金完成立场转换的时机颇为微妙。美联储与日本央行本周均上调了利率，但日本央行的前瞻指引未能满足部分市场参与者对进一步加息路径的预期，导致日元承压。

日元周五盘中跌幅一度扩大至1.3%。据日经新闻报道，日本央行已向市场参与者询问汇率水平，该举动通常被解读为官方干预前的预警信号，消息公布后日元跌幅有所收窄。

美元多头情绪同步降温

与此同时，包括资产管理机构和非商业交易商在内的投机性交易商，截至9月15日已将美元净多头头寸削减至3月以来最低水平。然而，美元本周随后强势反弹，单周涨幅创三个月之最，令此前减持美元的交易商同样面临压力。

CFTC数据为投资者提供了观察日均成交规模达9.5万亿美元的外汇市场情绪的窗口，反映出对冲基金与资产管理机构通过衍生品工具所建立的整体仓位方向。

风险提示及免责条款

智谱ZCode偷传代码风波追踪：Agent的数据行为谁来审计？

林克、郑好 — Sat, 19 Sep 2026 09:54:31 GMT

作者 | 林克、郑好

过去两年，涉及Agent安全讨论的重心主要放在模型失控、提示词投毒和外部攻击者身上，相比之下，Agent厂商自身的数据行为很少被当作一级风险讨论。

近日曝出的智谱ZCode事件，正在把问题转向了一个此前很少被认真对待的方向，那就是Agent的制造商本身是否也可能成为数据外传的来源。

9月18日，技术博主ferstar发布了对智谱ZCode的逆向分析。他发现只要用户登录了账号，ZCode就会在后台把整个工作项目连同完整的修改历史打包加密，上传至云端服务器。

软件界面缺少真正可用的关闭开关，加密文件的解密钥匙只保存在智谱一侧。智谱很快致歉，称问题源于一项功能默认开启，数据用完即销毁，并承诺近期开源代码库、引入第三方审查。

Zcode这次所暴露的问题，早已不是行业孤例。

不久前独立安全研究者cereblab通过抓包分析证明，xAI的编程Agent工具Grok Build会把用户的整个项目打包上传到谷歌云存储，包括用户明确告诉AI不要读取的文件和未经脱敏的密码。

更早些时候，Claude Code被发现在用户不知情的情况下回传位置和身份信息，Anthropic工程师甚至事后确认那是一次有意实验。

更关键的是，这些问题被发现并非因为监管或安全审计，而往往来自社区里的个人，而目前行业为Agent搭建的安全框架，至今没一条规则是用来约束厂商自身行为的。

一. 起点是硬盘异常

9月18日，技术博主ferstar在排查ZCode的本地目录时，注意到硬盘占用空间异常。他找到了一个约313MB的加密文件，体积远超日常大小。文件打不开，但附带的文件清单显示这个包涵盖约4.2万个文件，其中超过8成属于项目历史修改记录。

这份记录不光有项目文件，还涵盖了曾经下载过的大文件缓存和本地操作日志，被打包的不只是项目本身，还包括项目”从出生以来的经历”。

后续的代码分析发现，这份历史记录在打包流程中被豁免于所有安全过滤规则。

ZCode的文件筛选逻辑是按顺序判定的，历史记录目录的放行排在密钥过滤和体积限制之前，这意味着针对pem、key等密码文件的过滤和1MB的体积上限，对历史记录目录下的任何内容都不生效。

这意味着，一个百兆体量打包文件可以整个带走，而任何曾经提交进历史记录又被删掉的密码和密钥，也会原样上传。

更麻烦的操作在后面，解密钥匙不在用户的电脑里。

ferstar拆解还原文件的上传路径，首先客户端向智谱服务器索取上传凭证和一把加密用的公钥，在然后本地完成压缩加密，然后绕过智谱自己的业务服务器，直接上传到阿里云的云存储服务，再由云存储回调智谱后台。

这里稍微解释一下加密方法。

公钥相当于一把锁，任何人都能用它把东西锁进箱子；私钥相当于钥匙，只有持有钥匙的人能打开。ZCode的做法是，锁由服务器临时发放，钥匙只在服务器那头保存，Agent在用户电脑上生成一个加密包，用户自己都无法查看里面到底装了什么。

ferstar发现这套机制会在两个时间触发，一是用户向AI发送请求之前，二在任务结束之后。一个活跃的使用过程中，他观察到多达62次快照记录。

界面上看起来与此相关的两个选项，经他逐一对照代码逻辑后确认，一个叫“优化体验”，实际只控制数据是否用于模型训练；另一个叫“仓库快照索引”，实际只控制服务器端收到数据后是否建立检索目录。

两个都关掉时，本地的打包和上传照常运行。负责快照和上传的组件在软件启动时就会无条件加载，唯一的前提是用户处于登录状态。

除了项目文件，快照每次还会把ZCode自身的全局配置一并打包，跨项目带走。

ferstar尝试手动删除那个313MB的待发送文件。半小时后ZCode自动重新生成了一份新的打包文件，Agent偷偷上传不成就反复重试。

删了还会再建，这或许不是一个可有可无的辅助功能应有的执着程度。

二. 没回应清楚的事

这篇文章当晚社区迅速发酵，智谱火速回应并致歉。

此次问题源于ZCode的“代码库索引”功能。该功能旨在帮助用户在本地生成仓库索引，以支持包括历史版本在内的会话检查点恢复、历史版本回退及Repo Wiki等功能。

Repo Wiki功能在生成Wiki页面时可能会触发仓库数据上传。Wiki页面在云端生成后，相关上传数据会立即销毁，不会保存。由于该功能在上线初期默认开启，部分用户因此受到影响，对此我们深感抱歉，目前相关问题已经修复。

智谱还承诺近期开源ZCode代码库，邀请第三方评估人员审查系统运行情况，并为全体用户额外补偿一次周额度重置，当天发放。

这里的“代码库索引”是为项目文件建立目录和检索系统；“Repo Wiki”则是自动为项目生成一份说明文档的功能；“会话检查点恢复”和“历史版本回退”是让用户在与AI对话过程中可以回到之前某一步的功能。

这些功能本身是合理的，回应也是及时的，但关键在于：

它解释的和社区追问的不是同一件事。

智谱说这套索引“旨在帮助用户在本地生成”。既然是本地生成，那为什么需要把项目整个送到云端？本地做索引、本地做快照、本地做回退，技术上完全可行，市面上也有工具就是这么做的。

说明把“本地索引”和“上传到云端”并成一句话，仿佛后者是前者的自然延伸，但这中间缺了一个关键环节的解释。

回应将问题归于Repo Wiki“在生成Wiki页面时可能会触发仓库数据上传”。但ferstar的逆向记录显示，触发上传的时机之一在用户每次发送提问之前，与生成说明文档无关。

ZCode目前的官方文档明说，生成说明文档时不读取项目的历史修改记录，只按需读取经过筛选的代码上下文，这说明这项功能在技术上并不需要历史记录。

那么此前上传的包里，为什么86.6%都是历史记录？说明没有回答当初上传范围为什么这么大，是设计如此还是程序出错，也没有交代从哪个版本开始修正。

说明用的措辞是该功能“在上线初期默认开启”，这更像把一次机制层面的数据外传表述成了一项功能的开关设置。

ferstar的代码分析显示，界面上的两个相关选项一个管训练一个管索引，都管不住打包和上传行为本身。

社区质疑的核心是用户看到的控制项控制不了真正在发生的事，这和“某个功能默认打开了”不是一个量级的问题。

很快另一份更敏感证据也被社区翻出，那就是ZCode v3.12.2版本的更新日志，日期为2026年9月16日，就是在ferstar发文的前两天。

有一条记录写着“优化仓库快照上传的内存占用”。工程团队很难给一个意外行为优化内存，这说明“仓库快照上传”在内部是一项被持续迭代的正常功能。

这条更新日志在事件发酵后已被删除，删除公开记录本身，是一个独立于原始行为的新问题。

“相关上传数据会立即销毁，不会保存”，这句话回答的是数据保留多久，但用户真正需要知道的还有很多问题，比如数据是否已经离开了电脑，服务器在处理过程中谁有权限访问，加密包的解密能力在谁手上，此前已经上传的数据执行了什么样的删除策略。

从加密方式来看，钥匙在服务器一侧，所以“加密上传”证明的是传输途中不会被第三方截获，并不能推出智谱自身无法解读内容。

ZCode隐私政策英文版对收集范围的措辞是用户“through conversation”（通过对话）提交的文本、文件和代码。但后台快照不是用户通过对话提交的，这个行为不在隐私政策描述的范围内。“在对话中向我们提交”和“后台自动打包整个项目”是两码事。

这份隐私政策还写明，当新功能涉及与原始目的没有直接或合理关联的信息收集时，应通过页面提示、交互流程等方式另行告知并取得用户同意。

另一名开发者冯若航的代码分析发现，客户端每次发送提问时都会无条件向服务端申请上传凭证，服务端发放凭证就采集，不发放就不采集。

ferstar发现的那个313MB的件当时处于待发送状态，已失败564次，冯若航在自己的Mac上独立复现了ferstar的取证流程，在4个工作区的快照记录中，确认至少有一份快照的状态文件已写入服务端接受确认的标记。

按代码逻辑，这个标记只有在上传被服务端确认接收后才会生成。这意味至少有一台机器上的数据确实离开了本地。智谱的道歉、承诺和补偿在争议发酵数小时内全部给出，反应速度不像准备长期隐瞒。

但无论“立即销毁”还是“不会保存”，这类承诺从外部无法验证，也无法证伪。用户能看到的只是数据离开了自己的电脑，之后发生了什么完全取决于厂商的自我约束。

智谱承诺的开源和第三方审查能否改变这一点，取决于开源的是哪个版本、审查覆盖的是客户端还是服务端，这些问题目前没有答案。

三. 比代码数据更敏感的是

如果真有一些厂商真的有意收集用户数据，想要的或许不会是用户代码本身。

因为各大代码托管平台的公开项目为模型训练提供了充足的语料。私有代码当然包含商业秘密，但从模型改进的角度看，仅仅多拿到一批代码文本的边际价值并不高。

真正稀缺的是三样东西。

一是改动的因果链。

项目的历史修改记录里存的不是一张张快照，而是“改之前长这样、因为什么、改成了那样”的完整过程。这种带有前因后果的序列，是训练编程模型最理想的学习材料：给定一个项目现状和一条修改意图，模型应该做出什么改动。

二是带结果标注的使用轨迹。

ZCode的触发机制在每次用户发送提问之前拍一次“全景照片”，同时它又具备回退功能，用户可以撤销AI做出的修改。这两个动作组合在一起，天然地记录了“提问＋操作前状态＋操作后状态＋用户是否满意（有没有撤销）”的完整循环。这种数据在AI训练中极其昂贵，通常需要专门雇人标注，而ZCode的快照机制相当于让用户在正常使用中免费生成了这些标注。

三是没有被任何模型见过的真实项目。

目前公开的编程评测题目几乎都已经被各家模型在训练时“做过一遍”，成绩虚高。真实的、从未进入过训练集的私有项目，是做内部能力评估最有价值的原料。

这三样东西确实和ZCode上传包的构成高度吻合，这就是社区对“只是为了生成说明文档”这个解释始终不买账的原因。

但反过来讲，如果目标真是系统性地采集训练数据，更精确的做法是只抽取提问内容和代码改动，确实也犯不着连几百兆的大文件缓存和完整操作日志一起打包。

这种过度采集的形态，更像是工程团队在开发快照功能时复用了一套通用的打包逻辑，把与索引和回退相关的全部文件一股脑装了进去，加上云端存储本身有成本，大量个人用户的小型项目和练手代码对模型训练的实际价值有限，而对付费客户尤其是企业客户的数据出手，风险收益比其实极不划算。

必须承认，利用这些数据改进模型和工具的动机是成立的，路径是现成的；但从上传包的粗放程度来看，激进的产品决策叠加工程层面的偷懒比“智谱故意想搞点什么”更贴合已有证据。

当然，不能因为智谱没有主观故意而忽视这种问题的严重程度，这确实会给用户带来安全隐患。

四. Agent厂商们的批量越界

与ZCode事件相似的风波，今年已经发生了不止一次。

今年7月，独立安全研究者cereblab对xAI的Grok Build进行了完整的网络抓包分析，并公开了全部证据和复现步骤。

他发现的现象比ZCode更夸张，Grok Build会把用户的整个项目打包成代码包上传到谷歌的云存储服务，上传范围覆盖所有文件，包括用户在对话中明确告诉AI“不要读取”的文件。在一个12GB的测试项目中，截至抓包中断时已确认的文件体积达超过了5G。

测试还发现，项目中的密码和密钥文件甚至也被原样上传，没有经过任何脱敏处理。用户在设置中关闭“改进模型”选项后，上传依然照常进行，关掉的只是训练授权，不影响代码是否离开电脑。

马斯克在事件曝光后公开承诺删除所有已上传数据，xAI在服务器端关闭了上传功能。

更早前的3月31日，其Claude Code在一次版本发布中，一个配置文件的疏忽导致约60MB的源码映射文件被误打包进了公开发布的安装包中，外部开发者得以看到了这款工具的架构。

社区发现，Claude Code每小时向Anthropic服务器轮询一次远程配置，配置项中包含多个可以强制退出程序、绕过用户权限提示的控制开关，全部在后台生效，不需要用户主动更新。

Claude Code曾被发现读取用户的代理、网关地址和中国时区等环境信号，并通过系统提示中的隐蔽字符将分类结果带回服务端。Anthropic工程师随后甚至确认，这是一次用于反账户滥用和反蒸馏的主动实验。

按主观故意程度，Claude Code是厂商自己承认的有意实验，Grok Build至今没有否认上传机制的存在，ZCode的意图尚无定论。

按数据采集范围，Grok Build连用户明确说“不要读”的文件都传走了，ZCode打包了86.6%的项目历史。Claude Code传的是行为元数据，量级不同但性质同样涉及知情权。

三起事故值得警惕的是它们被发现都是源于偶然，一次靠配置失误导致源码泄露，一次靠安全研究者的主动抓包，一次靠博主对硬盘空间不对劲的警觉，没有哪次来自厂商自发的debug或者行业审计、监管巡查。

ZCode今年7月上线时，智谱的宣传直接对标Claude Code，正值Claude Code遥测争议刚过数周，ZCode把自己定位成“可以摆脱被厂商远程控制”的替代选项。而Grok Build的上传事件也发生在7月，几乎与ZCode上线同月。

三个月后，同样性质的问题在ZCode自己身上被翻了出来，数据范围还更大。打信任牌的人先翻了车，这大概是今年AI工具竞争中最具警示意味的一幕。

五. 安全规则只朝外

Agent过去一年拿到的权限，超过了此前任何一类装在个人电脑上的软件。

它能读取当前项目目录中的全部文件，能自主执行命令行操作，同时始终保持和厂商服务器的连接，还能在后台接收远程配置更新。

在此之前，几乎没有哪种消费级软件同时满足这四个条件，围绕这些新权限的安全规则确实在过去一年得到了迅速更新。

2025年底，国际应用安全组织OWASP发布了首份面向自主AI Agent的十大风险清单；2026年1月，新加坡出台了首个针对自主AI Agent的治理框架，要求每个Agent携带可验证的数字身份；2月，美国国家标准与技术研究院启动了AI Agent标准倡议；8月2日，欧盟人工智能法案的高风险义务正式生效。行业层面也已出现专门面向编程Agent的认证标准。

规则数量在增长，但它们防的是工具被外部攻击者利用，比如被恶意指令劫持，被诱导超越权限调用其他系统。

整套防线的设计假设是厂商站在用户一边，威胁从外面来。

ZCode和Grok Build的外传通道恰好站在这个假设的盲区里，它们不在AI工具的能力清单上，不受权限审批流程管辖，运行在整套工具循环之外，AI助手本身都感知不到它们的存在，只拿现有的任何一份安全框架来逐条审查，这些行为都不会触发警报。

有观点提出，应该像审计上市公司财报那样审计Agent的数据行为。

这个类比部分成立，定期的、标准化的、由独立第三方出具的、买方能读懂的审查报告，这个形式是对的。

但财务审计审的是法律强制要求企业保留的账本，“什么数据离开了用户的电脑”这种记录没有任何法规要求厂商保留，证据本身是不足的；

Agent客户端可能每周更新，有的甚至每小时轮询一次远程配置来改变自身行为，年度审计报告在出具的那一刻就已经过期。

上市公司审计背后有证券法和审计机构的连带赔偿责任，Agent审计背后目前什么都没有。

开源是另一条被广泛讨论的路径，智谱在这次事件后承诺开源ZCode代码库，OpenAI的Codex CLI和此前的Gemini CLI都采用了开源协议。

开源能让社区检查客户端里有没有类似的外传机制，这种透明度本身就构成约束力。但开源有几条天然边界。它只照得到客户端，照不到服务端，数据送到厂商服务器之后发生了什么没人能看到。

如果只开源修复后的版本而不公布事发时的代码，它对过去的行为零证明力，而且用户从应用商店或安装器拿到的是编译好的成品，与公开的源代码是不是同一个东西，除非做了专门的可复现验证，否则无从核实。

目前更务实的几条路径更具有可行性。

一是要求厂商公开声明Agent会连接哪些服务器地址、传输哪些类别的数据，让异常流量可以被独立工具比对。cereblab对Grok Build的分析就是用标准的网络抓包工具完成的，如果厂商主动提供了出口声明，验证成本会大幅降低。

二是在用户自己的电脑上留一份可读、可导出的外传日志，写明每次发送的体积、目的地和数据类别，直接解掉“加密包在你机器上生成而你看不到里面有什么”这个最刺眼的设计。

三是责任保险机制，让承保方而非认证机构来评估厂商的数据行为，前者需要为判断失误赔钱，是目前唯一能把“认真审查”变成经济利益的机制。

这些方案在技术上都不难，难在动力。

目前推动它们落地的力量只有两种，企业客户的采购审查，以及偶发的社区曝光。前者只覆盖企业版，后者全凭运气。

所以最终这场事故的隐性矛盾，可能比安全技术方案都更难处理。

在ZCode和Grok Build的场景里，点下“同意”按钮的是开发者个人，承担数据泄露后果的是他的雇主和客户，后者从头到尾没有出现在任何一个同意流程里，也没有任何渠道知道自己的代码曾经被打包上传。

风险的承担者和授权者不是同一个人，个人层面的知情同意在结构上就解不了这个问题，无论弹窗写得多清楚、开关放得多显眼。

现实的走向大概率是分层。

大型企业会在采购合同中加入数据行为条款和审计权，为此付出的成本最终会体现在价格里；个人开发者使用的消费版则继续处于一个没人来审、也没有人为之负责的状态，但这恰好是绝大多数人在工作之余继续写代码的地方，也正是他们最容易用个人账号打开公司项目的地方。

风险提示及免责条款

芒格终极警告：现在的疯狂，比大萧条更可怕！

高智谋 — Sat, 19 Sep 2026 08:55:16 GMT

瑞银上调AI资本支出预测：2026年逼近万亿美元，九成增量来自内存涨价

Sat, 19 Sep 2026 08:50:46 GMT

瑞银大幅上调人工智能资本支出预测，内存成本的急剧上涨是推动这一轮支出扩张的核心因素，其影响正深刻改变AI投资周期的结构与经济逻辑。

据瑞银最新估算，2026年全球AI资本支出总额将达9980亿美元，较2025年的5060亿美元几乎翻倍。2027年这一数字将进一步升至1.447万亿美元。这一预测的大幅上修，主要源于内存价格的快速攀升，而非基础设施投资规模的整体扩张。

内存支出的爆发式增长意味着AI投资的受益格局正在发生结构性转变。瑞银指出，若支出增长主要由价格上涨驱动，则对美国实际GDP的拉动效应相对有限，更多体现为收入和利润向亚洲内存生产商的转移，从而对相关经济体的GDP形成正向贡献。

内存支出：从配角到主角

内存正迅速成为AI资本支出增长的最主要来源。瑞银估计，全球内存支出将从2025年的710亿美元跃升至2026年的3670亿美元，并于2027年进一步扩大至9230亿美元。

与此同时，其他AI相关支出的走势则截然不同。瑞银预计，非内存类AI资本支出2026年约为6310亿美元，但到2027年将回落至5250亿美元。

从结构占比来看，内存在AI资本支出中的份额正经历根本性重塑。2025年，内存支出约占AI资本支出总额的14%；瑞银预计这一比例将在2026年升至37%，并于2027年进一步跃升至64%。

增量支出的来源拆解

瑞银的测算揭示了这轮AI投资扩张的内在逻辑。在2026年AI资本支出的同比增量中，内存成本上涨贡献约60%；而在2027年，内存支出的增量甚至超过了AI资本支出的整体净增量，因为其他组件的支出同期出现下滑。

综合来看，瑞银估算，2025年至2027年间AI资本支出近1万亿美元的增量中，约90%将来自内存支出的上升。

这一数据表明，AI投资周期的经济驱动力正在发生深层转变——从单纯的基础设施规模扩张，逐步转向支撑日益强大的计算系统所需关键组件的成本上升。

宏观经济影响：利好亚洲内存生产商

瑞银特别指出，内存支出的性质——究竟是价格驱动还是量的扩张——对宏观经济的影响存在本质差异。

若增量支出主要反映内存价格上涨，则对美国实际GDP的贡献将相当有限。在这一情景下，资金流向将更多体现为从AI基础设施投资方向内存生产商的利润转移，而全球主要内存生产商集中于亚洲，相关经济体将因此获得更为直接的GDP正向贡献。

这一判断对投资者的资产配置具有重要参考意义：随着AI投资周期深化，亚洲内存产业链的受益程度或将超出此前市场预期。

风险提示及免责条款

中信证券评8月经济：出口强劲、投资改善、消费偏弱，房价已具备止跌基础

中信证券研究 — Sat, 19 Sep 2026 08:11:09 GMT

8月产需两端表现分化，工业生产景气强于需求端景气，三驾马车呈现“出口强劲、投资改善、消费偏弱”格局。生产侧，工业增加值增速超预期回升，主要是出口、投资单月同比读数提升促进工业品需求，但消费增速放缓拖累服务业生产景气小幅下滑。需求侧，受补贴同比退坡及补贴透支效应、金价高位震荡上行等因素影响，社零增速低于前值和预期；8月专项债的发行进度有所提速，固定资产投资单月降幅边际收窄。

向后看，我们判断下半年出口有望保持较强韧性，固定资产投资有望在财政资金加快投放带动下企稳回升，但居民消费的后续修复或仍偏慢。宏观政策方面，考虑到8月经济运行情况总体好于7月，经济下行斜率有放缓迹象，增量政策择机推出的窗口期可能延后。

中观层面，当前部分消费板块持仓低、估值低、股息高且存在潜在政策预期，存在阶段性配置机会，建议沿供给侧反转的农业（养殖）、估值洼地的必选消费、长期扩容的服务消费以及长期结构性机会的新消费四条主线配置。展望三季度和全年，预计银行板块经营格局稳定，盈利趋势积极，中期视角看，板块仍将演绎估值上行方向，全年绝对收益仍将延续。房地产方面，我们认为总体来看房价已经具备止跌基础，而京沪二手房价在年内已经实现止跌。

8月经济数据概况

8月经济数据一览

相关图表

投资策略

消费：板块存在阶段性配置机会，建议聚焦四条核心主线

8月社零增速较7月有所回落并低于市场预期，但结构性亮点仍在。分项来看，商品零售与餐饮收入增速均有所放缓，汽车零售额降幅扩大，家具、建筑装潢类降幅虽有所收窄但仍承压；家电零售额转为正增长，剔除汽车、石油后的限额以上商品零售额同比增长3.9%，增速较7月有所回升。粮油食品、日用品等必选消费保持正增长，通讯器材增速进一步提升，化妆品、文化办公用品保持增长但增速放缓，金银珠宝降幅扩大。

整体而言，当前消费呈现总量放缓与局部改善并存的特征，非汽车、非石油品类及部分升级类消费仍提供结构性支撑，修复的持续性与广度有待进一步观察。在政策预期再强化，“弱现实”背景下建议聚焦四条核心主线：供给侧反转的农业（养殖）、估值洼地的必选消费、长期扩容的服务消费以及长期结构性机会的新消费。

银行：基本面预期稳定，全年绝对收益仍将延续

《金融强国建设“十五五”规划》正式出台，金融业中长期发展框架明确，在服务好实体的背景下，为金融强国建设奠定基础。

基本面视角，展望今年三季度及全年，预计息差和资产质量等核心变量保持稳定，经营格局稳定，盈利趋势积极。

中期视角看，银行板块步入风险周期尾部区间，ROE一阶导已经改善，预计今明年行业ROE绝对数企稳，区间8-9%，助力板块估值提升，有望从“高股息防御资产”向“高确定性权益资产”重估，银行板块仍将演绎估值上行方向，全年绝对收益仍将延续。

房地产：房价已具备止跌基础

房地产市场新房销售面积下降，二手网签面积增长，合计基本持平，这说明房地产需求真实存在，但新增供给规模不断下降。现房销售政策推出后，我们认为新房供给还会边际放缓。当前不少城市的房价收入比接近合理水平，租金回报率超过无风险利率，不少住房已经能够实现月供低于租金，且租金水平稳定。总体来看，房价已经具备了止跌的基础，而京沪二手房价在年内已经实现止跌。

债市：基本面逻辑未变，关注央行货币政策操作及表态

经济总体呈现出“工业生产回升 + GDP目标实现压力减轻 + 内需侧指标进一步承压” 的组合，后续增量政策出台的必要性进一步下降，预计政策出台的主要发力点将锚定2027年“开门红”，债市基本面逻辑并未改变，关注央行流动性投放情况及货币政策表态。

本文来源：中信证券

风险提示及免责条款

美联储加息之际，美元创6月以来最强的一周

Sat, 19 Sep 2026 07:53:52 GMT

美元本周大幅走强，录得6月以来最佳单周涨幅，美联储释放的持续加息信号成为核心驱动力。

据彭博报道，彭博美元即期指数本周累计上涨1.1%，强劲的美国经济增长数据与美联储抗通胀立场形成共振。美联储本周宣布逾三年来首次加息，并明确暗示后续仍有更多加息举措。这一表态直接扫清了美元进一步走强的最大障碍。

摩根大通、渣打银行及Brown Brothers Harriman均认为，此次加息决定消除了压制美元的关键不确定性，为汇率上行打开空间。

加息落地，美元阻力消除

美联储本轮加息是三年多来的首次，标志着货币政策方向的重大转折。在此之前，市场对加息时机的不确定性一直是制约美元走势的主要因素之一。随着加息正式落地，这一悬而未决的变量得以厘清。

摩根大通、渣打银行及Brown Brothers Harriman均指出，加息决定落地本身即构成利好，令此前持观望态度的多头得以入场，推动美元在本周实现集中升值。

经济基本面提供支撑

除货币政策信号外，美国经济增长的韧性同样为美元提供了基本面支撑。彭博美元即期指数本周1.1%的涨幅，正是政策预期与经济数据双重利好叠加的结果。

坚实的经济数据强化了市场对美联储有能力持续推进加息周期的预判，进一步巩固了美元的强势格局。

市场展望：加息路径仍是关键变量

美联储明确表示后续仍有更多加息，这意味着利率路径将持续主导美元走势。对投资者而言，美联储政策表态的每一次变化，都将直接影响美元资产的配置逻辑。

当前市场焦点已从"是否加息"转向"加息节奏与终点利率"，美元能否延续强势，将在很大程度上取决于后续经济数据能否持续支撑美联储的鹰派立场。

风险提示及免责条款

沃什加息市场信了吗！？

Sat, 19 Sep 2026 01:29:56 GMT

昨天美联储加息25个基点，把基准利率抬到3.75%–4%，三年多来首次，12比0全票通过。更要紧的是美联储官员对未来利率的预测——所谓“点阵图”——也一起更新了：2026年底中值升到4.1%，暗示年内还有一次加息；而2027年底中值也卡在4.1%，几乎没有降息。换句话说，市场不仅收到了一次加息，还收到了一张“利率将在更高的地方待更久”的路线图。半年前那张同一张表画的还是降息——政策预期在这半年里完成了一百八十度掉头。沃什的意思很明确：利率会在更高的地方待更久，直到通胀“回家”。

那么市场信了吗？

加息后的第二天，答案已经从一场国债标售里传了出来。