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币安惊魂夜：40分钟内，63亿美元是如何被转走的？

Fri, 30 Oct 2026 04:28:25 GMT

10月30日凌晨，币安疑似遭遇“黑客攻击”，旗下多个钱包出现大额资金转出，消息迅速刷屏币圈。币安称正在调查安全事件，创始人赵长鹏（CZ）说：“看起来像是针对币安的黑客攻击。”

币安最新回应称，估计总影响金额约63亿美元（官方用的是“估计”和“总影响金额”而不是实际损失），已与合作方冻结约30亿美元，损失由SAFU基金及公司自有资金承担。充值和提现暂停，恢复时间未公布。

据链上数据分析，北京时间10月30日凌晨4点20分59秒，一笔以太坊交易完成上链。它没有转账金额，也没有调用数据，唯一的内容，是向币安标记为"Binance 14"的热钱包提交了50条EIP-7702授权。

3分24秒后，这个钱包里的167464枚ETH、16.15亿枚USDT，以及UNI、LINK、AAVE、PEPE等63种代币，在一笔交易里被全部转走。

同一时段，其他链上的币安钱包也有资金转出。按DRK整理的链上时间线，换算成北京时间，Base链在4点16分、比特币在4点20分、Tron在4点22分，已有资金转出。808bits则记录，XRP账本上约4点05分至4点09分，五个币安钱包已向同一账户转出2.335亿枚XRP。

DRK统计，约63亿美元资产在约40分钟内，从八条链上的币安钱包流出，以太坊是最大的一段。比特币方面，18,270枚BTC在同一个区块内转出，约合14亿美元。

至于怎么发生的，币安的初步调查指向一名DevOps工程师的笔记本电脑被入侵：攻击者借此访问服务容器，提交了未经授权的提现交易。币安称，尚未发现私钥泄露的证据。攻击者是谁，目前没有机构公开认定。币安承诺调查完成后公布完整的事后调查报告。

消息传出后，比特币一度跌至6周低点77,646美元，BNB 24小时内下跌超过8%。

黑客提前布置，演练两次，与一份提前48小时准备的“委托书”

Cobo联合创始人、链上分析人士神鱼在事件发生数小时后发布了链上复盘视频，顺着链上痕迹倒推，攻击准备至少在事发前两天就已启动。

10月28日，攻击者分三次从混币协议Tornado Cash中提取小额资金，用于支付后续部署合约与演练的手续费。

10月29日下午，攻击者部署了最终版恶意合约（地址0x63e842B054Bd624a465454D533C33F573e9c6fAe），该合约编译于Solidity 0.8.28，且只认一个主人：攻击者自己的钱包地址。

10月29日晚间至30日凌晨，攻击者用两个测试钱包把整套攻击流程完整演练了两遍。最后一次测试收工时，距离凌晨4点20分正式动手只剩约3.5小时。

链上分析平台808bits的拆解显示，演练中攻击者分别对测试钱包发起了EIP-7702授权测试，验证了扫空代币的完整流程后，才向真实目标发起攻击。

EIP-7702：一扇被“合法”打开的门

真正完成"致命一击"的武器，是以太坊在Pectra升级中引入的新特性：EIP-7702。

要理解它为什么危险，先要理解它本来是做什么的。

在传统以太坊架构里，用私钥控制的普通外部账户（EOA）和智能合约账户是两套完全独立的体系。EIP-7702打破了这道界限——它允许普通钱包通过签发一张特殊授权，把自己账户的代码执行权临时委托给一段智能合约代码。

以太坊官方EIP-7702文件明确警告："授权代码可能拥有对账户的广泛访问权限，钱包必须严格审查授权。"

EIP-7702的设计初衷是为了优化用户体验——比如让一个普通钱包能批量处理多笔操作、支持代付Gas等。但它的另一面是：只要那张授权签下去，被委托的程序就能代表钱包主人执行任意操作，包括把所有资产转走。

神鱼在复盘中拆解了这段攻击合约的逻辑："攻击者的程序只认一个主人，只做一件事：转钱。"

凌晨4点20分59秒那笔交易，就是让"Binance 14"热钱包签下了这张授权——50条连续序号的EIP-7702委托，覆盖了18914775至18914824共50个Nonce值。攻击者知道币安热钱包每分钟处理大量交易，无法提前锁定哪个Nonce有效，所以一次性签了50个作为窗口，等一个命中即可生效。

一旦生效，黑客甚至不需要每次都用币安的私钥，直接调用合约就能把64种代币扫空。

凌晨4点41分，更惊悚的一幕

扫空"Binance 14"本身还不是终点。

根据808bits和DRK的链上分析，凌晨4点41分，攻击者借助"Binance 14"热钱包的合法运营商身份，直接调度了一个以"Binance 14"为授权运营方的USDC合约钱包（Hot Wallet 34），一次转出约7.8亿枚USDC，随后又追加了约4300万枚。

808bits的分析写道："Binance 14独自需要7702路线，而且它是最后一步——XRP在20:05，Solana在20:10，比特币在20:20，委托授权在20:20:59。"

链上记录还显示，攻击者的委托授权一直未被撤销，导致在事件发生后数小时内，陆续充入"Binance 14"地址的资产——包括一笔约2亿枚USDT——仍然在扫空逻辑下被再次转走。

神鱼在事发约两小时后发文预警："钥匙明明还在币安自己手里，但那张致命的EIP-7702委托授权却迟迟没有撤销。"

直到北京时间30日上午8点10分左右，币安才用"Binance 14"的私钥向零地址签下新授权，将委托代码清除。

真正的问题在哪里：不是合约，是签名

为什么全球安防等级最高的交易所热钱包，会用自己的私钥签下50张连续序号的恶意EIP-7702授权？

神鱼的链上技术诊断是："从链上看，问题出在签名一环，没看到合约漏洞。"

币安的初步调查公告措辞谨慎，但指向了一个具体的切入点："安全事件可能涉及一名DevOps工程师的笔记本电脑遭到入侵，攻击者借此获得了某个服务容器的访问权限，并提交了未经授权的提现交易。"

公告同时表示"目前没有任何钱包私钥泄露的证据"。

808bits分析认为，50个Nonce窗口本身就说明问题所在：如果攻击者直接持有私钥，完全可以自己发起转账，不需要这个窗口机制。这50个连续签名，更像是攻击者将50个摘要（digest）提交给了某个签名服务，服务按正常流程签名返回，而没有识别出这是一批危险的EIP-7702授权请求。

分析写道："一个在拿到32字节摘要后进行签名的系统，无法区分这个摘要来自一笔正常交易还是一条EIP-7702授权——因为签名对象只有32个字节，上面没有收款方、没有金额、没有调用数据，有的只是'链ID、目标合约地址、Nonce'三个字段。"

这意味着，黑客大概率并非直接窃取了明文私钥文件，而是在币安内部的自动签名系统、权限校验或运维指令管道中撕开了一个口子，诱导签名机签下了那批不该签的Type-4交易。

目前，此次攻击的完整技术路径仍有待币安官方的详细事后调查报告（post-mortem）确认。

Binance 16的谜题

整个事件中，还有一个细节颇为蹊跷。

链上记录显示，在"Binance 14"被清空约24秒后，币安另一个热钱包"Binance 16"自行签名，向攻击者的集结地址转出了28,005.6枚ETH及约1.08亿美元的其他代币。

"Binance 16"没有EIP-7702委托，它的转账是用自己的私钥直接签名发出的。

分析指出："无论是同一套签名访问权限覆盖了这个钱包，还是一笔内部提现被推送到了攻击者的地址，两种情形都意味着此次入侵的根源在于币安的签名或提现基础设施，而不是某一把被孤立泄露的私钥。"

63亿美元从哪里来：各方口径不一

事发初期，估算相差很大。美媒Axios称，分析师和交易员估计被盗金额在17亿至57亿美元之间。区块链安全机构SEAL 911的Taylor Monahan对《华尔街日报》说，攻击者获利“远超20亿美元”，最高可能达55亿美元。“信息变化很快，确认确切数字还需要时间。”

此后又有几个数字出现：

神鱼估算，多链转移总额约58亿美元，并强调这“不是确认的最终被盗损失”。
据彭博，Arkham称，疑似黑客关联钱包持有约59亿美元，但不一定等于从币安被盗的金额。
币安给出的口径是：预计总影响金额约63亿美元。

币安没有公布最终净损失。

被冻结的30亿：稳定币的另一面

这次事件有一个值得深思的反差：数十亿美元在几分钟内被转走，但其中相当大一部分，又在数小时内被冻结。

事件发生后，多家稳定币发行商迅速行动：

Tether：冻结超15.67亿枚USDT，CEO Paolo Ardoino在X平台表示"保护行业和合作伙伴是我们的首要任务"
Circle：冻结逾8亿美元USDC，CEO Jeremy Allaire称"已与执法机构协调，冻结与事件相关的超过8亿美元USDC，并将继续支持调查"
Ripple：冻结约2亿美元RLUSD
World Liberty Financial：冻结约2700万美元USD1
Paxos：冻结约1906枚PAXG
Arbitrum安全委员会：执行紧急交易，将黑客钱包中约3050万美元的ARB和ETH转入冻结钱包

CZ对Tether的冻结行动评价道："救命稻草。"

据路透社报道，Tether和Circle合计冻结超过23.8亿美元。

然而，被冻结只是第一步。TRM Labs全球政策主管、前美国联邦检察官Ari Redbord解释说："冻结阻止了资金转移，但追回需要通过法律程序。执法机构通常需要获得法院命令或扣押令，才能与稳定币发行商合作，将冻结资产释放并归还受害者。冻结只需要几分钟，但归还资金需要更长时间，不过这条路是存在的。"

Chainalysis研究主管Eric Jardine也表示："没有固定的追回时间表。技术冻结可以很快发生，但归还资金可能需要数月甚至数年。"

比特币、以太坊等没有中心化发行方的资产则是另一回事。 Redbord指出，这类资产无法被直接冻结，调查人员只能追踪资金在交易所、跨链桥和其他服务中的流向，等待其出现在能够配合执法的平台上。

据DRK链上分析，被转走的约18,270枚BTC（约14.3亿美元）目前仍完好无损，黑客尚未移动。而约37.7万枚ETH分散停放在多个钱包地址。

从Bybit到币安：攻击者在进化

这不是加密行业第一次遭遇此类攻击，但规模的变化令人警惕。

2025年2月，Bybit冷钱包遭遇黑客攻击，损失约15亿美元。网络安全研究公司TRM Labs和Pangolin Intelligence事后将该攻击归因于朝鲜关联黑客组织TraderTraitor（也被称为Lazarus Group）。彼次攻击的核心手法，是通过入侵Safe钱包的开发环境，诱骗多签审批者批准一笔经过伪装的恶意交易。

这一次，Blockaid联合创始人兼CEO Ido Ben-Natan公开表示，此次攻击与Bybit事件"非常相似"，攻击手法与朝鲜黑客的已知行动特征"高度吻合"。TRM Labs高级调查员Nick Carlsen对华尔街日报表示，TRM与Pangolin Intelligence协作比对了黑客的链上行为与其他朝鲜关联攻击的信息，认为"这绝对是朝鲜所为"。

不过，目前Elliptic、Chainalysis等多家机构尚未发出正式归因声明，调查仍在进行中。

两次攻击有一个共同特征，Bybit的多位签名者看到的是一笔正常转账，实际上签掉的是一个代理合约升级；这一次，币安的签名系统看到的可能是一批普通的32字节摘要，实际上签掉的是50张EIP-7702授权委托书。808bits对此总结道："攻击者没有正面攻破保险柜，而是让签名系统自己打开了门。"

据华尔街日报，TRM Labs全球政策主管Ari Redbord将本次事件称为"人类历史上最大的银行劫案"。

攻防之间，没有永久的平衡

这次事件发生后，行业层面的讨论随即展开。

Immunefi CEO Mitchell Amador此前多次公开警告，AI工具正在降低高水平攻击的门槛，防御方需要时间追平差距。加密行业安全公司Cyvers CEO Deddy Lavid称，加密行业是"第一个真正感受到AI冲击的市场"。

TRM Labs的Redbord则提供了另一面的视角："攻击者以空前的速度和规模运作，但追踪和溯源的工具也在同等速度下运行。稳定币发行商在数小时内完成冻结，调查人员实时追踪跨链资金。"

这场追与逃，在本次事件中得到了具体呈现：攻击者在9分钟内将约3.35亿枚USDT通过Uniswap换成了ETH，赶在Tether冻结指令生效之前完成了变现；而剩余的大量USDT和USDC，则在被转入集结钱包后不久即遭冻结，无法移动。

目前，约30亿美元已被冻结；约33亿美元的BTC、ETH及其他无法被中心化冻结的资产，仍处于链上追踪状态。

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值得买科技前三季度AI收入破亿，向品牌营销和企业模型服务拓展

Fri, 30 Oct 2026 04:12:18 GMT

AI相关收入同比增长逾两倍，已成为值得买科技前三季度营收增长的重要支撑。

10月29日，值得买科技发布2026年三季报，前三季度实现营业收入8.28亿元，同比增长2.79%。其中，AI相关业务收入达到1.08亿元，较去年同期的3229.05万元增长约233%，占总营收的比例由4%提升至13%。

按照公司统计口径，AI相关收入包括AI产品、产品中的AI功能及AI生成内容贡献的收入，也包括使用AI工具为客户提供服务产生的收入。这部分收入同时来自原有业务的AI应用和新产品的商业化。

整体盈利仍处于调整阶段。第三季度，公司营收2.09亿元，同比下降6.66%；前三季度归母净亏损5250.58万元，上年同期为盈利1344.86万元。公司表示，毛利率较高的信息推广和互联网效果营销平台收入占比下降，拉低了整体毛利率，同时业务及AI技术投入影响了当期利润。

前三季度，公司研发费用为1.18亿元，占营收的14.2%；其中，第三季度研发投入超过4200万元，同比增长约11%。现有产品升级、新产品开发及对外服务拓展，是技术投入的主要方向。

产品更新首先体现在购物业务中。“什么值得买”App持续将AI用于搜索、推荐和内容生产；AI购物管家“张大妈”则在上半年上线“今日好价”“AI搜索”等功能，结合商品、内容和消费数据，为用户提供选品、比价及优惠查询服务，覆盖数码、户外、居家等品类。

公司也在将购物服务接入第三方产品。今年6月上线的“什么值得买购物管家”Skill，已在腾讯WorkBuddy、鸿蒙小艺Claw等产品中落地，为这些智能体提供消费决策支持。值得买由此增加了自有App之外的服务渠道。

另一项对外服务是“海纳”MCP Server。它将消费内容和商品信息整理为标准化数据，供大模型、智能体及智能终端调用。前三季度，“海纳”输出量达到33.9亿次，其中第三季度为11.5亿次。对值得买而言，长期积累的消费信息由此进入更多外部AI产品。

品牌营销业务也有新的产品推出。今年6月，“值数”升级为“值数Matrix”，将传统媒体、社交平台和AI平台上的品牌表现纳入统一分析。它既跟踪品牌被提及的情况，也分析AI如何描述品牌和产品，帮助企业识别信息偏差、比较竞品表现，并调整内容和传播方式。

7月正式推出的OpenHubs，则把服务对象进一步扩展到有大模型使用需求的企业和开发者。企业同时使用多个模型时，需要处理不同的接口、账号、权限和计费规则。OpenHubs将这些操作集中到一个平台，提供模型统一接入、调用监控、用量统计及成本管理服务。

这项产品源于值得买自身在多模型接入和协同应用中的经验。随着内部工具转化为对外服务，公司开始承接消费导购、品牌营销之外的企业AI应用需求。

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-335亿美元！亚马逊的这个数字，“吓蒙”了市场

Fri, 30 Oct 2026 04:08:47 GMT

亚马逊三季度财报用一个极其惨烈的数字回答了华尔街全年的疑问：单季自由现金流消耗高达335亿美元。尽管AWS云业务创下近五年最快增速，但失控的资本支出（Capex）、疲软的四季度指引以及暴增的债务，彻底击碎了买方的乐观预期。

亚马逊最新财报显示，三季度自由现金流录得-335亿美元，而彭博市场一致预期仅为-77亿美元，实际结果超出预期四倍以上。 单季资本开支飙升至773亿美元，环比增长43%；为填补资金缺口，公司在该季度新增481亿美元长期债务。滚动12个月自由现金流从上季度的-76亿美元急剧恶化至-424亿美元。

与此同时，四季度业绩指引令市场失望。营收指引中值为2435亿美元，略低于市场一致预期的2442亿美元；运营利润指引中值310亿美元，不仅低于华尔街预期的330亿美元，更全面低于买方层面350亿美元的"心理关口"。 高盛在盘后快评中指出，多项核心指标相对于市场预期呈现"中性偏弱"结果，预计股价将出现初步负面反应。

财报公布后，亚马逊盘后股价一度暴跌12.5%至223美元附近（最低触及约214美元），远超7.5%的隐含波动率，抹平了二季度以来的全部涨幅，回落至今年4月初水平。

对于投资者而言，核心逻辑已经发生根本性转变：亚马逊的股票之所以“涨不动”，是因为AWS业务每带来1美元的潜在收益，背后都捆绑着远超1美元（甚至接近4美元）的新增支出。华尔街的预期游戏已经失效，现在市场必须直面高昂的账单。

那个关键数字：单季-335亿美元

如果说有一个数字概括了亚马逊当前的处境，那就是-335亿美元——这是公司三季度单季自由现金流。

这一数字的背后逻辑极为直白：单季经营性现金流约424亿美元，但净资本开支高达759亿美元，两者之差即为现金黑洞。而就在一年前，亚马逊的自由现金流还处于529亿美元的历史峰值。

资本开支的膨胀速度同样触目惊心。三季度毛资本开支达773亿美元，环比二季度的542亿美元增长43%。亚马逊同时确认，预计2026年全年资本开支约2200亿美元的计划不变。按前三季度已累计净支出约1720亿美元计算，四季度资本开支将约为480亿美元，较刚刚完成的三季度骤降约37%。

这一测算令投资者生疑：要么亚马逊将在四季度大幅收紧支出，与CEO Andy Jassy所描述的"需求持续超过供给"形成矛盾；要么三季度存在大量支出的提前确认，使得原有指引本身已失效。无论哪种情形，市场均难以认同2027年资本开支将低于2026年——此前买方预期明年资本开支在3200亿至3750亿美元之间，而亚马逊在本次财报中对2027年的数字只字未提。

谁来买单？债务飙升，资产负债表急剧恶化

当运营现金无法覆盖支出时，钱只能从别处来。亚马逊的资产负债表给出了答案：疯狂发债。

为了支撑庞大的开支，亚马逊在三季度筹集了481亿美元的新增长期债务。今年前九个月，公司新增长期借款高达1151亿美元，导致长期债务几乎翻了三倍，从2025年底的656亿美元飙升至9月底的1731亿美元。

与此同时，公司的财务健康度正在全面下滑：

现金储备从868亿美元骤降至558亿美元。
利息支出同比翻了三倍多，从去年同期的5亿美元飙升至17亿美元。
“其他长期负债”也几乎翻了三倍，从360亿美元增至999亿美元。

值得注意的是，上述数据还不包括亚马逊首次发行的英镑计价债券，以及用于购买英伟达芯片的80亿美元特殊目的载体安排。

正如市场所观察到的逻辑链条：“债务变为资本开支，资本开支变为营收，营收变为每股收益。”亚马逊本季度在规模上完整展示了这条链条的第一个环节。

AWS与核心业务：五年最佳增速仍难填买方胃口

尽管AWS云业务表现强劲，营收增长39.3%至460亿美元，创下近五年最快增速，且CEO Jassy给出了2027和2028年AWS增长“超过40%”的乐观预期。但这对挑剔的买方来说还不够：39.3%的增速虽然击败了华尔街约37%的预期，但低于买方真正期待的42%。

更糟糕的是利润率走向了错误的方向。AWS营业利润率从二季度的39.4%下滑至38.7%，未能达到买方预期的“40%出头”。

其他业务方面，零售表现平稳（北美销售额增长6%，国际增长8%，剔除汇率影响）。但广告业务增速放缓至12%（剔除汇率影响），公司将其归咎于Prime Day的“时间异常”，并承诺四季度将反弹至高十位数增长。

此外，每股收益（EPS）录得1.89美元，不及预期的1.97美元。这主要是因为去年三季度包含了Anthropic股份带来的95亿美元税前收益，而今年非运营项目反而造成了12亿美元的拖累（包含翻倍的利息账单）。唯一符合预期的是营业利润，达到创纪录的281亿美元（利润率13.9%），精准命中买方传言的280亿美元。

疲软的四季度指引：全面不及预期

四季度业绩指引是此次财报的另一个失望来源。

营收指引区间为2400亿至2470亿美元，中值2435亿美元，略低于市场一致预期的2442亿美元。运营利润指引为285亿至335亿美元，中值310亿美元，不仅低于华尔街预期的330亿美元，也低于买方心理关口的300亿至350亿美元区间的两端，缺口超过15亿美元。

据摩根大通分析师Mark Schilsky此前预测，一旦亚马逊内部AI助手Leo正式上线、相关成本开始资本化，运营利润将获得约10亿美元的额外提振——即便如此，实际指引仍未能达到预期。

广告业务是指引中唯一的亮点：三季度广告增速放缓至12%（剔除汇率影响），公司将此归因于Prime Day的“时间性异常”，并预计四季度将反弹至”高十字头”增速区间。不过，随着亚马逊屏蔽Meta Muse等AI购物代理、市场担忧AI代理购物将侵蚀赞助商品广告收入，广告业务的长期前景仍存争议。

为什么这只股票“永远涨不动”？

摩根大通分析师Mark Schilsky在财报前已对亚马逊的困境作出精准诊断：

“AMZN是今年最让主流投资者沮丧的股票之一……华尔街对2027年AWS的预测低得可笑……正因如此，投资者都把它视为容易超预期的故事，但所有人都知道这一点，这恰恰是它涨不动的核心原因。”

据高盛和瑞银的评估，亚马逊财报前是科技股中拥挤度最高的多头头寸之一，高盛TMT桌拥挤度评分8/10，瑞银情绪量表9/10。高度拥挤的多头持仓意味着，一旦现实未能匹配预期，止损卖压将成倍放大。

三季度财报的结构性矛盾清晰可见：AWS加速兑现，但每一美元的云业务收入，背后跟随着远超一美元的新增支出。本季度，这一比例接近四比一。只要这一模式未能扭转，股价上涨的逻辑便始终面临来自资产负债表的压制。

这张账单是：单季773亿美元的资本支出、335亿美元的现金消耗，以及481亿美元的新增债务。亚马逊的股票之所以表现挣扎，是因为AWS带来的每一美元上行空间，都捆绑着超过一美元的新增支出——而最新财报显示，这个比例接近一比四。

市场终于意识到，高昂的基础设施投入正在无情地吞噬股东的现金流。

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科技股抛售引发避险潮，美债收益率10月料创今年最大单月降幅

Fri, 30 Oct 2026 04:03:04 GMT

美国科技股遭遇猛烈抛售，避险资金加速涌入美债市场，美国国债收益率持续走低，10月份有望录得今年以来最大单月降幅。

周五亚市早盘，美债涨势进一步扩大，收益率曲线整体下行4—7个基点，延续美国交易时段的跌势。彭博追踪美债回报的指数10月累计上涨约2%，基准10年期美债收益率当月已累计下行近40个基点，有望创下2025年2月以来最大单月涨幅。澳大利亚、日本和新西兰国债同步跟涨，各自基准10年期国债收益率均下跌约5个基点。

Alphabet等科技巨头令人失望的财报强化了市场对人工智能交易前景的疑虑，叠加全球最大加密货币交易所币安疑遭黑客攻击的消息，市场风险规避情绪明显升温。

科技股财报失利，避险情绪主导债市

对人工智能相关股票的悲观情绪，是过去一个月美国国债持续上涨的核心驱动力。Alphabet财报不及预期，进一步动摇了市场对超大规模科技公司高额AI资本支出能否转化为盈利增长的信心，从而引发资金向债市转移。

"本周科技股财报公布后，债市今早再度出现避险买盘，债券价格持续上涨，"澳大利亚国民银行悉尼利率策略主管Kenneth Crompton表示。

野村证券悉尼高级利率策略师Andrew Ticehurst亦指出，"市场对超大规模科技公司估值的持续担忧，加之Alphabet令人失望的业绩，正在触发资金流入债市避险。"他补充称，鉴于美联储主席沃什在新闻发布会上的表态并不显著偏鹰，且AI相关忧虑料将持续，此轮债市涨势有望延续。

美联储按兵不动，政策前景牵动市场神经

短期美债同样获得支撑，部分原因在于美联储主席沃什的最新表态——他暗示未来利率决策将取决于即将公布的经济数据，市场将此解读为政策路径保持灵活的信号。

本周，美联储与新西兰储备银行均选择暂不加息，尽管能源成本高企持续加大通胀压力。日本央行周五同样维持基准利率不变。交易员正密切关注各央行政策走向，以研判债市后续走势。

尽管当前市场焦点集中于科技股抛售，但债市的潜在风险因素不容忽视。随着美国中期选举临近，投资者对国会陷入僵局能否如过去数十年那样缓解财政轨道担忧，态度日趋审慎。选举结果公布次日，美国财政部将宣布季度再融资计划，外界普遍认为这将为债务管理政策的重大调整奠定基调，届时或对债市形成新的扰动。

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阿迪达斯三季度营收创纪录，大中华区增长13%释放渠道扩张信号

Fri, 30 Oct 2026 03:56:39 GMT

阿迪达斯在中国市场延续了增长势头，渠道合作伙伴开始表现出更强的扩店意愿。

10月29日，阿迪达斯发布2026年第三季度财报。报告期内，公司全球营收同比增长9%至72.52亿欧元，创季度历史新高；营业利润同比增长37%至10.08亿欧元，同样刷新纪录。

其中，大中华区营收达到11.38亿欧元，按固定汇率计算同比增长13%，连续14个季度保持增长。前三季度，大中华区累计营收32.27亿欧元，同比增长15%。

在全球主要市场中，大中华区的增长表现较为突出。

第三季度，阿迪达斯北美市场收入增长12%，日本及韩国市场增长19%，欧洲市场则下降4%。这一分化反映出不同地区运动消费需求与渠道环境的差异。

与阿迪达斯形成对照的是，耐克大中华区近期仍面临收入下降、批发渠道调整等经营压力。国际运动品牌在中国市场的竞争格局继续分化。

在当天举行的业绩电话会上，阿迪达斯CEO古尔登进一步透露，中国市场已有不少经销合作伙伴提出增开门店的需求。他表示，阿迪达斯当前在中国具备较强的品牌势头，公司更关注如何利用这一机会推动长期增长。

与渠道变化同步的是产品结构调整。

第三季度，阿迪达斯全球运动表现业务按固定汇率计算增长14%，足球、跑步和训练三大品类均实现双位数增长。

服装业务表现更为突出，同比增长19%，而鞋类整体收入基本持平。

这一差异背后，经典休闲鞋市场正在经历调整。

过去几年，Samba、Gazelle等复古鞋款是阿迪达斯品牌复苏的重要推动力。但随着同类产品增多，欧美市场休闲鞋库存偏高、折扣竞争加剧。

古尔登在业绩会上表示，公司希望避免过去过度依靠单一潮流产品带来的周期性波动。当休闲鞋增长放缓时，通过专业运动鞋及服装业务形成新的增长支撑。

尤其中国市场是阿迪达斯推进产品创新与本土化经营的重要阵地。

根据公司披露，目前阿迪达斯在中国销售的产品中，超过95%由中国制造，超过65%由上海创意中心设计。该中心设计的产品线中，已有25%进入海外市场。

第三季度，阿迪达斯全球直营业务按固定汇率计算增长17%，其中电商增长18%、自营零售增长16%，批发业务则仅增长2%。

公司解释，批发业务增速较低，部分源于欧洲市场库存压力较大，阿迪达斯主动控制出货，以维持产品价格体系。

相较于依靠增加经销商库存扩大短期收入，公司当前更强调终端实际销售和正价经营。

盈利方面，第三季度阿迪达斯毛利率同比提升2.5个百分点至54.3%。不过，当季约2亿欧元美国关税退款贡献了部分利润改善，因此不能将营业利润的37%增长全部归因于主营业务表现。

基于第三季度业绩，公司已将2026年全年营业利润预期由23亿欧元上调至25亿欧元，预计全年按固定汇率计算的收入增长9%至10%。

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黄仁勋与马斯克隔空喊话？一个忙着救新云，一个预言倒闭潮

万周 — Fri, 30 Oct 2026 03:49:13 GMT

黄仁勋认为新云算力需求旺盛，融资难题终将解决；马斯克却预言，新云行业将经历大规模倒闭与整合。

短短三天内的不同判断，揭开万亿美元算力竞赛的新矛盾：GPU租金高企、项目越建越大，债券市场却开始审视谁有能力偿还贷款。

当英伟达试图盘活融资链条，整个AI行业仍需回答一个更难的问题：下一笔钱从哪里来，已经投入的钱又靠什么赚回来？

一、发生了什么？——黄仁勋说有救，马斯克却预言倒闭潮

1．三天之内，两位AI巨头给出了不同的未来：

10月22日，在英伟达柏林GTC会议期间，黄仁勋向CNBC描绘了一个令人兴奋又不安的市场：专业AI云服务商（Neocloud）的需求“超出图表”，支撑扩张的营运资本却远远不够。他相信这道融资难题最终会解决。

仅仅三天后，马斯克却在X平台给出近乎相反的前景：过去几周，债务市场对缺乏AI数据中心之外稳定收入的企业显著收紧，200多家新云服务商可能面临大规模倒闭与整合。马斯克同时表示，SpaceX已完成约400亿美元的GPU债务融资，得以依靠Starlink卫星互联网与航天发射业务收入获得较强的信用支持。

简而言之，黄仁勋关注尚未满足的算力需求，马斯克提醒市场注意承担建设债务的企业能否活到收入兑现之日。

2．GPU越抢手，为什么还会有“搁浅算力”？

引发马斯克讨论的另一段X帖子同样值得重视。Databricks工程师Yuchen Jin转述一名新兴模型实验室人士的说法：团队提前锁定GPU供应，即使没有训练出领先模型，也可能依靠算力转租赚钱；帖子提到H100、B200、B300租金曾上涨两三倍。此为匿名人士的个别经历，并非全市场价格指数。马斯克随即表示，他预期大量计算能力会卡在尚未建成的数据中心里。

……

前美联储顾问：沃什可能让美国经济直接撞进衰退，市场很快会讨论紧急降息

鲍奕龙 — Fri, 30 Oct 2026 03:41:15 GMT

前美联储顾问警告，若沃什收紧政策，经济或骤然下坠。AI数据中心依赖云巨头持续举债，融资停则产出收缩。届时企业或因失去定价权被迫裁员压缩成本，消费端承压。市场讨论焦点将从”通胀”迅速转向”美联储何时大幅降息”，政策转向可能来得猝不及防。

对冲基金这个动作，正在放大科技股风险！

Fri, 30 Oct 2026 03:41:06 GMT

对冲基金正悄然改变其对冲策略，这一转变正在为科技股市场埋下更大的不稳定隐患。

周五，据彭博宏观策略师Simon White分析，对冲基金已从主要通过做空个股来对冲人工智能多头敞口，转向越来越多地做空指数。这一策略切换正在推高股票相关性，令VIX出现无序跳升的风险上升，市场面临价格急剧下跌的潜在威胁。

10月份，科技板块遭遇约8%的回撤，AI相关仓位被大规模平仓，众多基金损失惨重。尽管如此，在资本开支热潮持续、盈利预期依然高企的背景下，基金经理们普遍不愿过早退出AI交易。为在保留多头仓位的同时满足主经纪商的降杠杆要求，基金选择增加做空来压低净敞口——而做空的标的，正越来越多地指向科技股指数本身。

从做空个股到做空指数，策略悄然切换

来自高盛的数据显示，近期对冲基金总仓位（gross position）急剧攀升，而净仓位（net position）则大幅下滑，这一背离清晰勾勒出基金在保留多头的同时大举增加空头的操作路径。

据彭博报道，利用美国证券交易委员会（SEC）Form PF披露的对冲基金资产负债表数据（最新数据截至今年第二季度），可以印证上述趋势：自2024年以来，多空股票基金空头账簿的增速已明显超过多头账簿。股票多空基金的总敞口自2024年以来增加逾5万亿美元，升至逾8万亿美元，而净敞口仅增加约1万亿美元至2万亿美元。

在具体工具选择上，对冲基金倾向于使用高流动性股票ETF进行指数层面的对冲。追踪纳斯达克100指数的QQQ ETF空头兴趣今年以来显著攀升，尤其在过去两周出现额外跳升；而追踪标普500指数的SPY ETF空头兴趣则相对平稳。

这一分化表明，基金针对的正是科技与AI仓位——SPY对这类敞口的代理效果不够精准，QQQ才是更贴近的对冲工具。高盛数据亦显示，截至今年5月，对冲基金对美国股票宏观产品（包括指数和ETF）的空头敞口已达10年高位。

VIX偏向上行，价格下行风险加剧

上述机制的叠加，意味着市场结构正在发生对投资者不利的转变。

当股票相关性处于低位时，指数层面的风险可以被个股之间的分散效应所抵消，VIX得以保持低迷。但随着相关性回升至更正常的水平，科技公司资产负债表上因AI资本开支而积累的债务风险将更充分地暴露在VIX之中，令后者面临向上冲击的压力。

对于股票选股者而言，相关性上升意味着个股分散化的价值下降，市场出现系统性波动时，损失将更为普遍。对于整体市场而言，股价对于深度下跌的脆弱性正在上升。

Simon White总结指出，对冲基金正在坚守其核心AI多头仓位，但压缩净敞口的方式已从做空个股转向做空指数。曾经压低相关性的顺风，如今正在转变为推高相关性的顺风。VIX存在上行偏向，股价则更易遭受更大幅度的下跌。

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GPT-6 Astra来了，稚晖君为什么说本体越来越重要?

Fri, 30 Oct 2026 03:27:53 GMT

10月29日，智元在上海世博中心办了第四届创新日。主论坛和会后群访里，GPT-6 Astra被反复提起。

这款通用大模型最近被证明可以直接控制机器人完成一些操作任务。市场的疑问很直接，如果基础模型足够强，具身公司自研的大脑还有没有价值，本体会不会沦为代工硬件。

智元联合创始人、总裁兼CTO彭志辉（稚晖君）的回答是，恰恰相反。

他的理由是，不管大模型最后能不能通吃具身，智能都要落到一具可靠的身体上才能干活。能低成本、高一致性、大规模造出这具身体的公司，并不多。

智元是目前跑得最快的一家。2025年智元出货5000多台，按Omdia数据占全球40%；2026年上半年出货9700台，Counterpoint统计份额超过43%。9月，第20000台机器人下线，上半年收入接近20亿元。

但彭志辉在群访里自己给这组数字降了温，「万台下线只是制造业的胜利，万台能够上岗才是物理AI的胜利。」

01 大模型越强，本体越重要

本体为什么更重要，彭志辉的推演分两种情况。

一种是通用基模真的覆盖了具身能力。大家拿到同样的智能，比拼的就是谁能以更低成本、更高可靠性把它装进真实世界，规模化本体厂商占优。

另一种是基模做不到真正泛化，各个垂域还要训练自己的模型。训练数据从部署中来，部署靠本体，本体厂商依然占优。

两条路通向同一个结论，可规模化的优质本体会越来越重要。

智元合伙人姚卯青在主论坛引用英伟达的报告，Astra在120项仿真任务里平均成功率66.3%，能力集中在语义理解和动作规划。但它单次推理要18秒以上，涉及力触反馈的高动态精细动作，智元测下来成功率基本为零。

彭志辉补充了另一个信息，近万亿参数的Astra跑在云端，完成一个简单任务可能要十几分钟甚至半小时，机器人的操作却是实时的。

姚卯青的判断是，大模型会更多承担System2的长程规划，VLA训练出的技能是被它调用的工具，再往下是100到1000Hz的实时电机控制，这几层都和本体深度耦合。

本体的作用还体现在后训练上。智元在实验室里把100台真机组网，和背后的训练集群实时同步，机器人边干活边回传数据，模型权重再下发到每一台。同样的训练时长，4台机器人和100台机器人对比，任务成功率从50%左右提到98%。姚卯青的说法是，后训练也有Scaling，规模指的就是真机台数。

这条路，纯模型公司很难复制。

智元两个方向都在做。GO-3 Preview是目前行业发布的参数量最大的具身模型，在RoboDojo等三个评测榜单登顶；同时智元也拿Astra当底座，做出了运动智能的自进化智能体。

在彭志辉看来，模型是必选题。不做模型，最后就会像传统自动驾驶方案公司一样，被自研模型的主机厂取代。

这套逻辑有一个前提。Astra的慢，来自参数规模和云端推理，彭志辉自己也列了解法，分层设计、模型蒸馏、缓存系统。这些问题如果先被大模型公司解决，本体厂商的窗口期会比预想的短。

02 从参数表到工时表

客户的问题已经变了。

过去看机器人，看参数，看跑跳打拳的视频。现在客户问的是，它能稳定干多少活，干一次要花多少钱。

智元给的答案是Worken，Work和Token的组合，中文名就叫智元，度量机器人的有效智能工时。计算拆成三个乘数，在岗活跃台数、自主工作时间、产出能效比。一台机器人每工作10分钟就要人接管一次，自主工时就很有限。

收费方式上，彭志辉没有给单一答案。卖本体、卖服务、和客户共创运营都可以，看客户要的是设备还是结果。

真正卡规模的是运维。

彭志辉的原话是，「每卖一台机器还要给机器人配一个保姆，这是永远不会到那一天的。」客户愿意大规模买单，要等他的问题从「能不能造得出来」变成「能不能养得起」。

龙旗是目前最完整的样本。这条3C产线2026年3月规模化投产，已稳定运行7个多月，6天直播期间作业成功率99.99%，平均节拍22秒一件，和人工持平。姚卯青透露，智元研发团队早已撤出现场，基础运维移交给龙旗自己的团队，3C领域另有3家以上企业在合作。

服务场景走得更快。横琴长隆乐园部署了近500台机器人，日均接待游客超过1万人，开园后每周一个小版本、每月一个大版本地迭代。

人机比是另一条线。最早一台机器人配一个工程师，后来3比1，现在10比1，目标是20到30比1。人机比降不下来，每个场景都要堆专家，生意就只能按项目做。

姚卯青给了行业层面的两个刻度。一是部署一个新场景要投入多少人天，他拿自动驾驶类比，做得好的团队10个人3个月搞定一个车型，做得差的要100个人干一年。二是中国工厂里什么时候有1万台以上机器人长期稳定作业。

Worken目前还是智元自己定义的口径，能不能变成行业度量衡，取决于客户和同行是否愿意按它结算。

03 壁垒在哪里

彭志辉对价格战的判断很明确，本体自研和垂直整合能力不够，最后只能卷价格、卷成本。

智元的硬件路线走了三步。新一代AHA3架构第一次把运动、作业、交互三种智能放进一颗SoC，控制系统体积降50%，通信延迟降90%。核心零部件自研率超过90%，但最关键的芯片还不是自研，下一代AHA4会提高这部分比例。

钱和人在往智能倾斜。研发团队30%做本体，70%做智能。今年训练算力接近万卡集群，彭志辉说，这个规模已经在和通用大模型公司抢算力。

部署端的Token成本，他并不担心。工厂干活几乎不耗Token，长隆这类交互场景耗得多，端侧小模型能闭环掉大部分对话，大模型再靠蒸馏压缩。在他看来，Token真成了瓶颈反而是好事，说明客户愿意用。

场景顺序上，他判断家庭是终点。安全、跨任务泛化、长程任务和C端定价，要求都高得多，工业和商业场景先走。

按智元提出的物理AI五阶段，可用的身体已经有了，垂域智能正在部署，下一步是形成足够泛化的基座模型。彭志辉认为ChatGPT时刻就出现在第三阶段，「应该也很快了」。

那一刻到来之前，大模型公司和本体公司会在同一个问题上相遇，谁能让机器人真正上岗。

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谷歌暴跌背后的逻辑：AI烧穿了现金流，烧没了回购，还烧着了搜索

Fri, 30 Oct 2026 03:24:55 GMT

谷歌周四遭遇有史以来最惨烈的单日重挫，股价暴跌超11%，市值蒸发约5000亿美元，盘中出现"死亡交叉"——即50日移动均线跌破200日移动均线，同时波及更广泛的科技股板块，纳指随之承压下行。

Alphabet最新财报击中了市场最敏感的神经：AI投入继续吞噬现金流，股票回购归零，核心搜索业务的定价能力也开始承压。根据彭博一致预期，谷歌搜索、YouTube、订阅以及Google Services均低于预期，集团经营利润为406亿美元，低于市场预期的432亿美元，也低于买方约450亿美元的门槛。

这不仅是一次财报层面的失利，更像是AI交易逻辑的一次重新定价。摩根大通、高盛以及Morgan Stanley的评论共同指向同一结论：这份财报令近期刚刚回暖的AI板块风险偏好再度承压，放大了市场对大型科技公司AI资本开支回报的焦虑，摩根大通直言这是“AI/科技交易重新点火的一次挫折”。高盛交易员Thales Arruda则提到，市场正在从“奖励资本开支增长”，转向“要求拿出回报证据”。

Alphabet交出的答卷恰好相反。公司自由现金流消耗远超预期，回购在2026年前九个月降至零，同时通过出售股票和发行债券筹资。与此同时，Sundar Pichai强调搜索查询同比增速达到五年来最高，但搜索收入增速却放缓，AI Mode的较低货币化率成为市场最担心的信号。

查询量五年新高，搜索收入却创年内最低增速

此次财报最令多头不安的矛盾，藏在一组数字的对比之中。

Alphabet首席执行官Sundar Pichai在财报中宣称，谷歌搜索的同比查询量增速"是过去五年来最高的"。然而，搜索及其他业务收入仅增长12%至633.5亿美元，较第二季度的16.8%和第一季度的19.1%大幅回落，也明显低于买方约14%的预期门槛。

用摩根大通交易台Mark Schilsky的话说，这意味着"谷歌回答的问题比以往任何时候都多，但每个问题获得的报酬却越来越少"。

管理层给出了多重解释。首席商务官Philipp Schindler将汇率列为"相对于第二季度搜索业务最大的单一拖累因素"，高盛TMT团队则补充了两项垂直行业因素：欧盟取消最低限额豁免政策冲击亚太地区零售商广告投放，以及FIFA世界杯结束后媒体娱乐广告支出的正常化回落。

但市场真正担忧的，是AI模式（AI Mode）对搜索货币化的侵蚀。Schindler承认AI模式存在"较低的货币化水平"，同时坚称"AI模式查询中的大多数是增量性的，随着时间推移将创造更多货币化机会"。巴克莱分析师Ross Sandler指出，管理层"优先考虑用户体验而非货币化"，蓝色链接查询的增速慢于总查询增速，而明年更激进的代理式搜索流程可能令这一差距进一步扩大。他将此定性为投资者"黄色预警"。

摩根士丹利则指出，Alphabet搜索增速与Meta广告增速之间的差距已扩大至约13个百分点的近期峰值，这强化了市场对广告份额迁移和AI分流的担忧。

YouTube同样未能提供缓冲，该业务收入增长9.2%，跌破摩根大通Mark Schilsky此前提到的10%观察线。

展望第四季度，CFO Anat Ashkenazi警告汇率逆风将进一步扩大，同时搜索业务还将面临2025年第三季度加速增长带来的高基数压力。

云业务亮眼，但利润被AI研发黑洞吞噬

财报中唯一超出预期的亮点来自谷歌云。

云业务收入同比翻倍至307亿美元，部门利润率从23.7%跃升至36.2%，远超市场约33%的预期，近百家客户已在使用TPU。云业务积压订单达到5610亿美元，同比增长256%，公司称约55%将在未来24个月转化为收入。近100家客户正在使用TPU。

但问题在于，云业务的强劲增长未能充分传导至集团利润。

Alphabet层面的共享AI研发亏损从一年前的45亿美元扩大至77亿美元，Other Bets再亏损20亿美元。粗略估算，云业务利润增量的约一半，在到达合并利润表之前便已被消耗殆尽。

高盛分析师Eric Sheridan在其季报点评中将这一现象概括为"搜索业务放缓，算力持续需要投入"。他指出，管理层继续强调前沿模型领导地位，包括Genie 4和Gemini C4 Carbon的发布，同时也承认可用算力仍是云业务进一步加速的限制因素。

这也是市场的核心担忧：云业务需求强劲，AI资本开支需求更强。增长看起来存在，现金回报仍需等待。

自由现金流告急，回购归零，转而发债卖股

此次财报最具冲击性的信息，或许并非来自利润表，而是来自融资活动披露。

市场原本预期Alphabet本季度将消耗约35亿美元自由现金流。实际数字接近这一预期的三倍。资本开支为514亿美元，低于市场预期的558亿美元，但经营性现金流同比下降13%至423亿美元，远低于市场预期的539亿美元。资本开支在一年内翻倍，经营性现金流在倒退。

更引人注目的是融资结构的根本性转变。在2026年前三季度，Alphabet股票回购金额为零——而2025年同期为398亿美元。与此同时，公司通过按市价发行（ATM）计划出售了1200万股A类股（套现43亿美元）和2400万股C类股（套现81亿美元），合计发行新股124亿美元，ATM计划尚余276亿美元额度。此外，公司还发行了287亿美元优先无担保债券，季度利息支出从一年前的1.43亿美元飙升至9.67亿美元。

对比来看，2025年前三季度，Alphabet通过融资活动向投资者返还了444亿美元；而2026年前三季度，公司净融资1158亿美元，包括429亿美元普通股（其中100亿美元来自伯克希尔哈撒韦）、191亿美元强制可转换优先股以及763亿美元净新增债务。

管理层表示，预期投资回报率将"显著高于资本成本"。但资本成本本身已在上升：Alphabet出售股票的均价约为A类股358美元、C类股338美元，而盘前股价约为290美元，意味着公司以高出当前市价15%至20%的价格完成了融资——这或许是本季度它做出的最划算的一笔交易。

市场叙事转向，AI板块面临"证明回报"的新考验

此次财报的市场影响已超出Alphabet本身，直指整个AI投资逻辑的核心。

高盛交易员Thales Arruda在其晨报中指出，市场正在经历从"奖励资本开支增长"到"要求拿出回报证据"的转变，并将当前的"痛苦交易"描述为超大规模云厂商跑输大盘，而去风险化的"铲子与镐头"类标的开始发力。他同时指出，信用市场稳定性的改善以及Oracle的财报，对于高杠杆基础设施复合体而言，可能比任何一家超大规模云厂商的财报更具决定性意义。

摩根大通市场情报团队则将此次财报定性为"AI/科技交易重新点火的一次挫折"，并指出盘前价格走势显示宽基化轮动趋势将延续。该行援引年初先例：今年1月至2月20日期间，能源板块上涨22%，材料板块上涨16%，工业板块上涨14%，而科技板块下跌3.5%，标普500整体涨幅不足1%。摩根大通维持"战术性看多"立场，认为主要风险来自中东地缘冲突升级而非财报本身，并表示将逢低买入。

在分析师目标价方面，多家机构在维持评级的同时下调目标价：Bernstein从385美元下调至325美元，美银从430美元下调至380美元，摩根大通从425美元下调至375美元，摩根士丹利从400美元下调至375美元，巴克莱从425美元下调至405美元，Susquehanna从460美元下调至400美元。Citizens是唯一一家下调评级至"市场表现"的机构。即便经过下调，分析师目标价中位数仍较盘前价格高出约30%。

美银指出，以约291美元计算，Alphabet股票对应2027年约19倍市盈率、2028年约16倍市盈率，核心搜索业务估值仅约10倍。这或许是一个买入信号，前提是市场相信2028年的盈利预测是可信的，且没有其他竞争者率先蚕食这块蛋糕。而就在Alphabet挣扎于货币化困境之际，微软Azure超预期增长，并指引下季度固定汇率增速达49%至50%。这一对比，令AI基础设施投资的赢家分化逻辑愈发清晰。

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AI审判周期II：如何理解亚马逊和英特尔的重创？

Fri, 30 Oct 2026 03:03:59 GMT

同一个夜晚，三份财报，三种完全不同的"预期差"。市场用同一张处方回应了三家处在 AI 价值链不同位置的公司。

AI的审判周期降临。

亚马逊烧穿现金流，重挫；

英特尔产能跟不上，暴跌；

闪迪业绩大涨指引超预期，盘后小跌。

日本央行维持基准利率在1.25%不变，符合预期

Fri, 30 Oct 2026 03:02:38 GMT

日本央行维持基准利率在1.25%不变，符合预期。

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Ackman：AI算力太赚钱，利率涨到6%也挡不住巨头投资

董静 — Fri, 30 Oct 2026 02:41:54 GMT

知名对冲基金经理Bill Ackman认为，由于AI算力的投资回报率远超资本成本，即使利率高达6%也无法阻挡科技巨头大规模举债投资AI基础设施的步伐，而这种主权级别的庞大资金需求，反过来会导致市场利率长期居高不下。

闪迪电话会：“客户低估了NAND需求”！长单已排到2030年，PC市场正在筑底

Fri, 30 Oct 2026 01:26:46 GMT

受AI推理需求爆发驱动，闪迪2027财年第一财季营收同比激增378%，凭借深绑超大规模云厂商的NBM长单与新型HBF技术，NAND闪存正全面挺进AI基础设施的核心层。

10月30日，美股盘后闪迪（SanDisk）交出了一份极具爆发力的2027财年第一季度财报，公司当季实现营收110亿美元，环比增长23%，同比暴增378%；非GAAP毛利率达到85.1%，产生57亿美元调整后自由现金流。

在随后的电话会上，管理层透露，本季度营收增长中“约60%归功于销量增长，40%归功于价格上涨。”基于强劲的订单可见度，闪迪预计第二财季营收将在122亿至126亿美元之间，同时，公司承诺将100%的盈余现金返还给股东，本财季已豪掷50亿美元用于股票回购。

数据中心业务狂飙：“客户低估了运行基础设施所需的闪存容量”

数据中心无疑是本季度财报中最亮眼的主线。一季度闪迪数据中心业务营收达48亿美元，环比大增61%。

随着AI大模型的演进，推理工作负载正在发生结构性变化。董事长兼首席执行官David Goeckeler在会上指出：“更长的提示、更复杂的推理、多模态输入和持久的用户上下文都会显著增加存储需求。HBM和DRAM支持最高性能层级，而闪存则提供高效保留更广泛上下文所需的容量，并避免代价高昂的重新计算。”

这种战略地位的提升直接反映在客户的订单焦虑中。闪迪推出的长期合作模式——新业务模块（NBM）正受到超大规模云厂商的追捧。Goeckeler直言：“我们从客户那里了解到，他们低估了运行基础设施所需的NAND闪存容量。因此，我们有很多客户再次订购，同时也在努力拓展新客户。”

市场版图正在发生不可逆的转移。管理层估计，“数据中心业务已从十年前约占行业总量的20%增长到如今的近一半。” 面向未来，公司预计2027年数据中心将占据超过55%的市场份额，投标需求将同比增长约40%。Goeckeler甚至大胆预测：“到本十年末，键值缓存（KV Cache）将占据人工智能数据中心闪存市场约三分之一的份额，而人工智能数据中心的市场规模将接近如今的NAND闪存市场。”

NBM长单锁死未来供需

在业绩爆发的背后，闪迪力推的新业务模块（NBM）成为锁定长期利润的关键护城河。这种基于长期承诺的合同模式，平滑了传统存储行业的强周期波动。

首席财务官Luis Felipe Visoso透露，目前的NBM合作公司中“95%都是投资级公司，它们创造了约1300亿美元的运营现金流。”目前，闪迪2027年约50%的供应、2028年约三分之二的供应均已被NBM项目预订。

谈及下游客户的真实需求，Goeckeler在问答环节抛出了一句引人深思的原话：“总的来说，我们从客户那里了解到，他们低估了运行基础设施所需的NAND闪存容量。” 他表示，目前不仅有很多老客户在追加订单，新客户也在不断涌入，“我们现在拥有一个强劲的供应渠道，一直到2030年，甚至更远。”

目前，闪迪2027财年约50%的产能已被NBM项目锁定，2028年这一比例将升至约三分之二。管理层预计，NBM项目的储备将在本十年末超过公司的供应量。

首款HBF芯片流片，SLC引发架构新思潮

如果说TLC和QLC构成了当下的基本盘，那么针对AI定制的下一代存储技术则打开了市场的想象空间。

闪迪在此次电话会上宣布了一个重磅里程碑：首款高带宽闪存（HBF）存储芯片已完成流片。Goeckeler解释称：“HBF是一种用于推理的新型存储架构，其读取带宽与HBM相当，但容量更大……旨在通过将NAND级容量更靠近处理器来补充HBM。” 预计明年将向客户交付首批样品。

此外，市场高度关注极高耐久性的SLC（单层单元）闪存在AI架构中的潜力。分析师提问这是否会蚕食TLC的份额，Goeckeler坚决予以否认：“这并不构成对其他NAND产品的蚕食，而是TAM（潜在可用市场）的扩张。问题在于：以SLC模式运行NAND，能否在耐久性和性能上达到足够水平，从而替代部分DRAM的使用场景？毕竟二者之间的成本差距相当悬殊，约为20倍至40倍。”

边缘与PC市场：短期筑底，明年单机容量看涨

相较于高歌猛进的云端，包含智能手机和PC的边缘计算业务表现相对平稳，一季度营收58亿美元，环比增长7%。而消费者业务受制于高涨的价格，环比下降29%至3.97亿美元。

面对PC市场的短期疲软，Goeckeler展现了客观的预判。他坦言当前两个季度是销量的低谷期，预计明年PC销量可能仍有个位数下降。但是，他强调了设备内容量增加的逻辑：“我们预计明年PC的存储容量（以EB为单位）将会增长。根据我们内部的模型，NAND闪存市场的各个细分领域……明年都将呈现正增长。” 同时，汽车电子正迅速崛起，被闪迪视为未来边缘计算领域最大的细分市场之一。

以下是电话会议全文：

操作员：下午好，欢迎参加闪迪 2027 财年第一季度财报电话会议。所有参会者将处于仅收听模式。（操作说明）另请注意，本次会议正在录音。现在，我将发言权交给投资者关系副总裁伊万·唐纳森先生。

投资者关系副总裁 Ivan Donaldson：

在开始之前，请注意，今天的讨论将包含基于管理层当前假设和预期的前瞻性陈述，这些陈述受各种风险和不确定性因素的影响。这些前瞻性陈述包括我们对公司技术、能源和产品组合、业务计划和业绩、资本配置重点、市场趋势和机遇以及财务业绩的预期。我们不承担更新这些陈述的义务。有关可能导致实际结果与预期存在重大差异的风险和不确定性因素的更多信息，请参阅我们的 10-K 表格年度报告以及我们向美国证券交易委员会提交的其他文件。

我们今天还会提及非公认会计准则（non-GAAP）财务指标。非公认会计准则财务指标与可比公认会计准则财务指标的调节表已包含在我们网站"投资者关系"栏目发布的书面材料中。

接下来，我将把电话交给David 。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

谢谢Ivan。下午好，感谢各位参加闪迪 2027 财年第一季度财报电话会议。2027 财年伊始，我们又迎来了一个强劲的季度，为客户和股东创造了价值，并实现了超出预期的业绩。我们的战略行之有效，执行力也带来了丰硕的成果。

本季度营收为 110 亿美元，非 GAAP 毛利率为 85.1%，非 GAAP 每股收益为 49.51 美元。我们产生了 57 亿美元的调整后自由现金流，并通过股票回购向股东返还了 50 亿美元。

我们对公司长期发展前景的信心源于三大核心优势：技术领先、深厚的客户合作关系以及严谨的财务管理。人工智能的兴起以及客户通过我们全新的商业模式——NBM 合作伙伴关系——发出的、将业务拓展至 2030 财年以后的信号，都进一步强化了 NAND 闪存需求的结构性增长。这些优势共同使我们能够充满信心地投资于技术路线图，加强并拓展客户关系，实现持续增长的自由现金流，同时为股东创造资本回报。

技术领先地位

一切始于我们的技术领先地位。BiCS 8 是我们当前产品组合的核心，在 TLC 和 QLC 闪存的性能和密度方面均树立了行业标杆。BiCS 8 引入了直接键合到阵列的 CMOS 技术，即我们的 CBA 架构，从而满足了 AI 数据中心客户所需的性能，并为未来几代产品奠定了基础。BiCS 9 将成熟的 BiCS 8 阵列与新一代 CMOS 技术相结合，在保持成熟存储器架构的同时，显著提升了接口性能。BiCS 10 在 TLC 和 QLC 闪存方面全面升级了节点架构，推出了一款专为高性能工作负载设计的 1Tb TLC 芯片和一款 2Tb QLC 芯片，后者拥有业界领先的密度，读写带宽是 BiCS 8 的两倍。这些技术的融合将扩展 BiCS 8 的基础架构，以满足下一代基础设施不断增长的性能和容量需求。

高带宽闪存（HBF）进展

除了核心路线图之外，高带宽闪存（HBF）在第一财季取得了重要里程碑式的进展——我们首款 HBF 存储芯片已完成流片，目前制造工作正在进行中。正如我们在投资者日上概述的那样，HBF 是一种用于推理的新型存储架构，其读取带宽与 HBM 相当，但容量更大，能够支持更大的模型、更长的上下文长度和不断增长的键值缓存。HBF 旨在通过将 NAND 级容量更靠近处理器来补充 HBM，我们仍按计划在明年交付首批基于 HBF 的产品样品。

HBF 仍是一项面向未来的创新，并未纳入我们在投资者日上提出的长期财务模型中。随着客户采用情况、产品需求和制造准备情况的日益明确，我们预计将提供更多关于市场机遇的见解。

客户认可我们创新的实力，并日益将闪迪视为实现其增长目标的重要合作伙伴。通过我们的 NBM（新业务模块），我们将继续把客户关系发展为基于创新、协作和共同承诺的长期合作伙伴关系。我们近期与全球领先的人工智能公司开展的客户互动表明，市场对我们技术的需求仍有进一步增长的空间。我们市场领先的技术、产品组合和客户合作伙伴关系是我们稳健财务状况的基石，使我们能够进行再投资，以保持技术领先地位，并通过专注于研发的资本支出扩大供应。

人工智能驱动的需求增长

人工智能的蓬勃发展进一步强化了我们的各项优势。随着推理工作负载的增长，对可扩展内存和存储的需求也在不断扩大，这使得 NAND 闪存在人工智能基础设施中扮演着越来越重要的角色。在推理过程中，每个生成的词元都必须引用其前面的上下文，从而创建一个不断增长的键值缓存，作为模型的工作内存。更长的提示、更复杂的推理、多模态输入和持久的用户上下文都会显著增加这些存储需求。HBM 和 DRAM 支持最高性能层级，而闪存则提供高效保留更广泛上下文所需的容量，并避免代价高昂的重新计算。我们认为，这是一种长期趋势，正在扩大 NAND 在整个 AI 技术栈中的作用。

内存层次结构定义了每种 NAND 架构的作用。TLC 提供更低的延迟、更高的速率性能和更强的耐用性，满足活跃数据集、检查点和对延迟敏感的键值缓存工作负载的需求。在我们于投资者日展示的 AI 实验室对比中，采用 SSD 的系统在词元吞吐量方面比仅依赖易失性内存的同类系统高出约三倍，同时能耗降低了约 75%。QLC 进一步提高了存储密度，适用于数据湖、驱动 AI 搜索和检索库的向量数据库等容量密集型应用。在这些层之间，不断增强的持久上下文确保数据能够被保留和调用，而不是重新生成。

随着推理成本的降低，我们预计其采用率和使用率将不断提高，这印证了我们的观点：到本十年末，键值缓存将占据人工智能数据中心闪存市场约三分之一的份额，而人工智能数据中心的市场规模将接近如今的 NAND 闪存市场。

终端市场概览

接下来，我们来看看终端市场。在数据中心领域，我们的产品组合能够满足从高性能企业级固态硬盘到高容量平台等各种人工智能基础设施需求。市场需求依然强劲并持续增长，我们估计数据中心业务已从十年前约占行业总量的 20% 增长到如今的近一半。客户结构的这种转变正在重塑行业经济格局，也是闪迪正在进行的转型的核心。本季度，数据中心业务再次实现强劲增长，并继续超越整体市场，这得益于我们增加了供应以满足这一终端市场日益增长的需求。

边缘计算是闪迪一个规模庞大且具有重要战略意义的市场，涵盖智能手机、个人电脑、车载平板电脑以及不断扩展的物理人工智能应用。汽车行业正日益成为我们边缘计算业务的重要增长点，也是一个意义重大的长期增长机遇。我们与领先客户的合作不断深化，这增强了我们对汽车行业未来成为边缘计算领域最大市场之一的信心。

我们的消费者业务仍然是一项差异化的战略资产，它结合了与数亿终端用户的直接品牌互动以及在全球领先渠道合作伙伴的广泛货架覆盖。消费终端市场为我们的业务提供了稳固的基础，其与市场的直接联系也为产品开发提供了信息，并让我们能够及早洞察终端用户需求的变化。

总而言之，这些成果进一步巩固了我们在投资者日上提出的商业模式的稳健性。我们已实现了强劲的盈利能力和现金流，接下来的重点是确保旗下所有业务持续稳定地执行。

接下来，我将把电话转给Luis ，让他详细介绍公司的最新业务情况和前景。

执行副总裁兼首席财务官 Luis Felipe Visoso：

谢谢大卫。我们正在执行在投资者日上制定的战略和计划，并取得了令人满意的财务业绩。

第一季度，我们完成了两项 NBM 合作，由于这两笔交易都在第四季度财报电话会议之前完成，我们已在电话会议上宣布了这些合作关系。我们正在积极与现有 NBM 客户洽谈，他们正在评估延长现有协议的可能性；我们也在积极与新客户洽谈，他们正在评估新的 NBM 合作。这些长期合作关系能够让我们更清晰地了解市场需求和财务业绩，从而构建更稳健的财务模式。我们将保持耐心和严谨的态度，选择合适的长期合作伙伴，并确定分配给 NBM 的最佳投标比例，该比例可能会高于我们目前的水平。

第一季度财务业绩

第一季度营收达 110 亿美元，环比增长 23%，同比增长 378%。这一业绩远超我们此前 103 亿美元至 108 亿美元的预期。销量增长和价格上涨均推动了营收增长，其中约 60% 的增长归功于销量增长，40% 归功于价格上涨。

数据中心业务营收达 48 亿美元，环比增长 61%，超过了当季市场预期增速。我们领先的产品和强大的客户合作伙伴关系（包括与三家美国超大规模数据中心运营商的合作）支撑着我们在这一快速增长的终端市场的持续扩张。

边缘计算业务营收达 58 亿美元，环比增长 7%，反映了高端和主流市场的韧性，但部分被低端市场的萎缩所抵消。在边缘计算领域，我们受益于汽车和物联网客户的强劲增长。消费者业务收入为 3.97 亿美元，环比下降 29%，主要原因是市场正在适应更高的价格。我们将继续致力于服务所有三大终端市场，并通过多元化的产品组合不断优化业绩。

第一季度非 GAAP 毛利率为 85.1%，高于上一季度的 84.6%，主要得益于销量和价格的上涨。这一业绩优于我们此前 83% 至 85% 的预期。非 GAAP 运营费用为 5.13 亿美元，占收入的 4.7%。非 GAAP 营业利润率为 80.4%，高于上一季度的 79.2%。非 GAAP 每股收益为 49.51 美元，高于上一季度的 39.25 美元和上年同期的 1.22 美元。这一业绩优于我们此前 44 美元至 46 美元的预期范围。本季度末，公司稀释后流通股为 1.54 亿股。

关键的 GAAP 与非 GAAP 财务指标调整包括：9100 万美元的股权激励支出，占营收的 0.8%；以及 5.13 亿美元的股权证券收益，主要归因于我们对南亚的投资。

本季度，我们回购了约 320 万股普通股，总额达 50 亿美元。过去两个季度，我们共回购了 600 万股，约占已发行股份总数的 4%。我们的回购体现了我们对公司长期价值的信心以及严谨的资本配置策略。我们将继续对公司进行适当的投资，并将 100% 的盈余现金返还给股东。

自由现金流

经营活动产生的现金流量为 64 亿美元。总资本支出为 3.78 亿美元，占营收的 3.4%。我们预计本年度剩余时间内总资本支出将有所增长，并占 2027 财年收入的个位数百分比。本季度，我们实现了 57 亿美元的调整后自由现金流，利润率约为 52%。本季度末，我们持有 51 亿美元的现金及现金等价物，且无任何债务。

业绩展望

我们对市场长期健康的信心源于人工智能基础设施的结构性增长以及 NAND 闪存在推理工作负载中日益重要的作用。

在展望第二季度业绩之前，我宣布闪迪董事会已批准公司普通股的 41 拆 1 股票拆分。新增股份预计将于 11 月 19 日派发，拆分调整后的股票预计将于 11 月 20 日开始交易。

我们预计 2027 财年第二季度的收入将在 122 亿美元至 126 亿美元之间。我们预计非 GAAP 毛利率在 84.5% 至 85.5% 之间，其中包括适度的同店价格上涨。在拆股前，我们预计非 GAAP 每股收益在 55 美元至 57 美元之间，假设完全稀释后股份总数为 1.51 亿股。经 41 拆 1 拆股调整后，非 GAAP 每股收益在 6.88 美元至 7.13 美元之间，假设完全稀释后股份总数约为 12.08 亿股。

作为参考，我们预计 2027 年市场将保持强劲增长。数据中心预计将再次成为增长引擎，占据超过 55% 的市场份额，在人工智能驱动的资本支出增加的推动下，投标需求将同比增长约 40%。此前，2026 年数据中心的投标需求已增长超过一倍。我们的 NBM 项目储备将在本十年末超过供应量。

接下来，我将把电话会议交还给David。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

谢谢路易斯。我们将继续执行在投资者日上提出的战略，这增强了我们对闪迪长期发展前景的信心。凭借技术领先优势、深厚的客户合作关系和严谨的财务管理，以及人工智能驱动的 NAND 闪存需求结构性增长，我们能够更好地服务客户，创造持续增长的自由现金流，并为股东带来回报。

过去一年，我们显著提升了公司的盈利能力和现金流，并为未来的持续增长奠定了坚实的基础。我们将继续专注于严谨的执行、持续的价值创造以及实现长期财务目标。

伊万，接下来请大家提问。

问答环节

投资者关系副总裁 Ivan Donaldson：

现在，我们将开始问答环节。（操作说明）今天的第一个问题来自 Melius 公司的 Ben Reitzes。

分析师 Ben Reitzes：

大家好，非常感谢。戴夫，我想问两个问题。第一个是关于 NBM（新业务模块）的。您在上次招标前签了两份合同。我想问一下，以后还会签很多吗？因为看起来你们的产能已经有限，无法全部签完。另外，如果合同有任何变动，能否提醒我们一下未来几年合同的具体内容？另外我还有一个后续问题。谢谢。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

谢谢，Ben。我来就 NBM 发表一些意见，然后Luis会补充。

我们拥有非常强劲的 NBM 项目储备。随着投资组合的认购和承诺不断增加，我们本财年已经完成了一半，明年也完成了三分之二。现在正是推进下一批项目的好时机，而且我们的储备非常充足。我们上个季度说过，我们会保持耐心，认真考虑下一批客户，而我们也正是这样做的。我们预计在接下来的几个月甚至几个季度里，随着我们继续分配剩余的投资组合，会有更多客户加入。我们的储备非常充足，而且还在不断增长，这已经成为我们服务客户的主要方式。我预计未来几个季度，已承诺的投资组合比例将继续上升。

Luis，请你补充。

执行副总裁兼首席财务官 Luis Felipe Visoso：

David 已经涵盖了大部分内容，我只想补充几点。我们对目前在 NBM 方面的进展非常满意。我们在选择合作对象方面一直非常谨慎，极具战略眼光。我们审视了现有的合作公司，其中 95% 的 NBM 合作公司都是投资级公司，它们创造了约 1300 亿美元的运营现金流。我们认为做出了正确的选择。我们将继续保持耐心，精挑细选，而且我们的项目储备非常充足。

正如我在事先准备好的发言稿中提到的，我们预计这些项目将继续增长。我们之前已经和大家分享过，2027 年我们约 50% 的项目是 NBM 项目，2028 年约三分之二的项目是 NBM 项目，我们预计这个数字会从三分之二略微上升。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

Ben，我再补充一点。我们目前确实在努力平衡那些再次订购的客户的需求。总的来说，我们从客户那里了解到，他们低估了运行基础设施所需的 NAND 闪存容量。因此，我们有很多客户再次订购，同时也在努力拓展新客户。有很多事情需要处理，这些都是非常复杂的大型协议，但我们对目前的研发管线和产品组合都非常有信心，产品反响良好。在接下来的几个季度里，我们会持续更新 NBM 产品组合的最新进展。

分析师 Ben Reitzes：

好的，太好了。还有一个后续问题。您可能已经看到，英特尔下调了下一季度的业绩预期，原因是个人电脑业务下滑，而且内存业务的影响比预想的都要大。

我只是好奇，您是否注意到 PC 市场对 NBM 的兴趣有所增加？如果确实如此，您认为对于某些设备制造商而言，这个市场是否会发展成为 NBM，或者实际上由于他们愿意支付更高的价格而变得更具吸引力？鉴于他们似乎在这个领域产品匮乏且销量不佳，我们应该如何看待这种情况？

执行副总裁兼首席财务官 Luis Felipe Visoso：

我们不能谈论具体的客户。我们过去说过，我们在数据中心业务中确实有 NBM，它以数据中心为中心，但我们也有边缘计算方面的客户。我们向任何有需要的客户提供这种模式，并在合适的情况下启动相关流程。我们并没有试图限制任何客户，我们欢迎合作。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

关于这一点，我们自己的分析也证实了这一点。我们知道今年的销量有所下降，明年预计还会略有下降，降幅在个位数左右。目前这两个季度是同比数据跌幅最大的低谷期，从销量来看，我们感受到的市场同比变化最大。尽管如此，我们预计明年 PC 的存储容量（以 EB 为单位）将会增长。根据我们内部的模型，NAND 闪存市场的各个细分领域，包括 PC、智能手机和数据中心，明年都将呈现正增长，因为每个设备的内容量持续增加，其中一部分原因是高端产品正在普及。市场已经进行了调整，从销量来看，我们正处于同比下降的低谷期，但我们预计情况会有所改善。

分析师 Ben Reitzes：

谢谢各位。

操作员：下一个问题来自摩根士丹利的乔·摩尔。

分析师乔·摩尔：

太好了，谢谢。除了市场行情好之外，似乎更深层次的原因在于贵公司在数据中心领域的布局。贵公司的市场份额同比增长近 20 倍，环比增长 61%。显然，市场行情很好，但贵公司的市场份额似乎也大幅提升。这是因为 BiCS 8 认证吗？还是仅仅因为市场环境发生了变化？究竟是什么因素让贵公司达到了如此高的市场渗透率？如果未来数据中心的数据传输量占到总数据传输量的一半，贵公司能否在自身产品组合中也实现这一目标？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

乔，我们对目前在数据中心领域的发展状况非常满意。我们每年公布的业绩数据之所以能取得这样的增长，是多种因素共同作用的结果。首先，这要归功于 NAND 闪存的基础节点。BiCS 8 是一个非常优秀的节点，CBA 工艺能够提供非常纯净的 CMOS，从而实现极高的接口速度。我们打造了合适的产品——我们的 TLC 产品已经上市好几年了；就在几个季度前，我们才开始销售 QLC 产品并实现盈利，我们预期它的销量会迅速增长，而现在也确实如此。所以，我们基于正确的技术，在正确的时间推出了正确的产品。

在过去一个季度左右的时间里，人工智能推理架构得到了更多的改进。当我们观察市场并在内部进行细分时，客户对如何使用 NAND 闪存、TLC 闪存和 QLC 闪存等技术有了更精细的了解，涵盖了从键值缓存到暂存区再到快速数据湖的各个阶段，以及这些市场的所有子领域，例如代理编排中的推理、模型预训练和模型后训练。总的来说，我们看到 NAND 闪存的应用方式更加精细化。

过去，QLC 闪存的应用场景非常合适，甚至可以看到一些 QLC 子客户在技术允许的情况下，将其应用于键值缓存等场景。另一方面，我们看到 SLC 闪存也正在被纳入架构设计中——目前它还没有真正投入销售，更多的是在架构讨论阶段，而且这种讨论并非着眼于性能，而是更侧重于在代理工作负载下的耐久性，以及能否用 NAND 闪存替代 DRAM。

我们认为这类架构会随着时间的推移而非常流行。一旦完成转型，考虑到价格差异，用户就会坚持使用。这些 NBM 让我们能够与客户进行深入的战略对话，了解他们如何使用我们的产品，也能与我们的工程师进行深入探讨，了解如何针对不同的用例解决具体问题。所有这些都极大地促进了我们产品组合的发展。正如我所说，我们已经与我们最大的客户签署了第二批 NBM，并且正在与其他客户洽谈。整体架构非常强大，我们对此感到满意。

分析师乔·摩尔：

您认为从长远来看，这种产品组合的混合风格会如何发展？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

我们正在努力追赶，使我们的投资组合构成与市场整体水平保持一致。我们将在 2027 年全年持续推进这项工作。我们会看看能否在本季度末真正实现目标，但如果回顾 2026 财年，我们的投资组合构成将会比现在高得多。我们将继续在这方面取得进展。

操作员：下一个问题来自伯恩斯坦公司的马克·纽曼。

分析师马克·纽曼：

非常感谢。首先，我想谈谈您关于价格和销量的指引。在您刚刚公布的第一财季业绩中，您提到 60% 的收入增长来自销量，40% 来自价格。我想问的是，您预计这个比例在您的指引中会如何变化？关于定价方面有什么要补充的吗？我知道这些新型 NBM 的销量占比很高，但我仍然想了解一下定价方面的情况——我记得您提到第二财季的价格会有小幅改善。您能否就此做进一步说明？

然后我还有一个关于 HBF 和一些新的 NAND 技术的后续问题。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

我先回答第一个问题。您说得对，我们报告称第一季度营收增长约 60% 来自销量，40% 来自价格。我们预计下一季度两者仍将有所贡献。我们通常不会将这个数字拆分，但正如我们在准备好的发言稿中所述，我们预计价格会有小幅上涨。因此，我们预计销量和价格都会在本季度有所贡献，并且预计全年价格将继续小幅上涨。

分析师马克·纽曼：

这很有帮助，解释得很清楚。接下来的问题是关于数据中心的 HBF 和其他新型 NAND 技术。之前有人提到 HBF 取得了一些进展，这很好，但我想知道关于进展以及与合作伙伴和客户的讨论是否还有其他信息？

戴夫，你刚才提到了数据中心里其他一些新的 NAND 技术，比如 Storage Next 和 CMX 上下文存储器。你对这些数据中心里新出现的 NAND 技术有什么看法？你觉得它们最终都会成功吗？如果你能就这些技术之间的相互作用、各自的作用、闪迪在其中扮演的角色以及时机等方面发表一些看法，那就太好了。谢谢。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

当然。马克，我们与潜在客户就 HBF 进行的沟通非常深入，而且会持续进行——我们会继续与他们沟通，直到我们把产品样品送到他们手中，让他们开始使用并了解产品如何融入他们的系统。我们会持续更新相关信息，但这几乎是一个永无止境的沟通过程。

关于你的第二个问题，我认为这对人工智能推理的发展非常有利，因为随着其规模的扩大，架构必须不断优化以提升经济效益。这使得 NAND 闪存被更多地应用于架构的各个部分，因为 NAND 是最具可扩展性的半导体技术。几年前，一切都围绕着提高密度展开，从 TLC 到 QLC，我们现在仍然在这样做，这仍然是战略的重要组成部分。但现在有些方向甚至发生了转变：如何利用 NAND 闪存来提高架构特定部分的耐久性？NAND 闪存的耐久性和性能是否足以满足架构中特定应用场景的需求？在特定场景下，它是否比那些价格更高、获取难度更大的竞争技术更具优势？

我认为这是一个非常活跃的讨论领域，目前有很多想法，而且我认为应该有很多想法。我相信所有这些想法都会被采纳。最重要的是与那些投入资金扩展基础设施的人保持密切联系，因为最终他们会根据自身需要解决的大规模应用场景以及资金投入的方向，做出最适合自己的决策。

我们正积极参与这些对话，我预计这些对话将继续深入进行，并会涌现出许多不同的想法，探讨如何将我们的技术拓展到不同的方向，以适应越来越多的应用场景。在产品开发过程中，始终不变的原则是：在合适的时间、以合适的强度、以合适的成本提供合适的技术，不多不少，恰到好处。这才是产品开发的核心，因为只有以合适的价格交付产品，才能获得合适的回报。在人工智能推理架构领域，我们与客户紧密合作，全面推进这一过程。

分析师马克·纽曼：

太棒了，谢谢你提供的信息。

操作员：下一个问题来自 MST Financial 的 David Gibson。

分析师 David Gibson：

谢谢各位，这季度真的很棒！我有个简短的问题。我想问一下，您是否正在考虑加快 BiCS 从 8 到 9、10 等版本的过渡，以此来加速短期内的比特增长，并满足一些非常强劲的客户需求？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

不，我们仍然致力于实现之前讨论过的产能增长目标，也就是十几到二十几个百分点。这些关键节点的转变需要大量的规划、设备采购以及生产线的搭建。我们已经制定了工厂计划，以应对我们长期以来一直在讨论的产能增长。目前没有改变计划。

分析师 David Gibson：

好的，谢谢。还有一个后续问题。您之前提到过第一季度会向数据中心分配更多资源。那么，向数据中心分配更多资源是否有任何限制？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

在某些方面，确实如此。从晶圆厂出来后，你会得到一定比例的 TLC、QLC、特定芯片组合等，所以我们需要不断地调整，才能把合适的产品送到合适的客户手中。此外，路易斯的组织架构中也蕴含着很多运筹工作，他与销售团队密切合作，了解现有库存、晶圆厂的出货情况、产品组合以及最终的销售方向。

路易斯，你还想补充几句吗？

执行副总裁兼首席财务官路易斯·维索索：

我觉得唯一需要补充的是，这显然会根据我们所考虑的时间范围而变化。短期内，几乎不可能做任何事情——生产一片晶圆大约需要 120 天。但如果着眼于更长远的未来，那么可操作的空间就更大了。

分析师 David Gibson：

好的，非常感谢。

操作员：下一个问题来自 Cantor Fitzgerald 公司的 CJ Muse。

分析师 CJ Muse：

下午好，感谢您回答这个问题。我想问一下您在幻灯片中提到的 NBM 管道供应将超过本十年末供应量的评论。您能否详细解释一下？这会如何改变您对未来几年行业比特供应情况的看法？您是否正在调整资本支出计划，以及调整幅度如何？我知道您提到增幅在个位数中段，这意味着总资本支出大约在 25 亿至 30 亿美元之间，这个数字相当低。很想听听您对这种可见性如何影响您对比特增长和供应的看法？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

关于这一点，我想说的第一点是，CJ，这个流程行之有效。就在两三个季度前，我们还在讨论是否要建立这种商业模式，我们有一些志同道合的客户，取得了非常好的进展。现在，几个季度过去了，我们在投资者日之后讨论过这个问题，客户主动来找我们寻求 NBM 服务，而这现在已不是我们唯一的业务模式了。我们有很多客户，他们的业务量和产品各不相同，我们希望能够根据客户的需求提供服务，这一点毋庸置疑。

令人欣慰的是，我们现在拥有一个强劲的供应渠道，一直到 2030 年，甚至更远——我们有很多客户愿意向我们提供他们的需求信号和财务承诺。至于之前提到的问题，如果我们最终选择改变供需关系等等，这些因素是否能让我们有所作为，但我们目前还没有到那一步。我们还需要就所有这些问题进行谈判，获得承诺，让所有环节都协调一致。

目前流程进展顺利，我们对现状非常满意，这让我们对未来的规划有了更清晰的了解。流程仍在进行中，在接下来的几个季度里，我们会随着工作的进展不断向大家汇报最新情况。

分析师 CJ Muse：

路易斯，我还有一个后续问题。关于这些合同，考虑到有些合同有定金，这些定金可以用于回购吗？还是说这部分资金有使用限制？

执行副总裁兼首席财务官路易斯·维索索：

理论上我们可以，CJ。但正如我们在分析师日上解释的那样，绝大部分是财务担保，由第三方金融机构持有，所以它们不在我的资产负债表上。资产负债表上唯一包含的是预付款，而且这笔金额是最小的。但这方面没有任何法律限制。

分析师 CJ Muse：

太好了，非常感谢。

操作员：下一个问题来自法国巴黎银行的卡尔·阿克曼。

分析师卡尔·阿克曼：

谢谢。看到每台 XPU 和 AI 服务器的 NAND 闪存容量不断增加，以满足键值缓存的需求，这令人鼓舞。我认为这与内存容量减少以及部分服务器 SKU 的缩减形成了鲜明对比。David，您能否谈谈在 AI 普及的背景下，您如何看待 2027 年每台服务器的企业级 SSD 容量发展趋势？因为 AI 无疑在您的产品组合中占据越来越重要的地位。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

卡尔，这确实是个大问题。目前我们所做的，毫无疑问，在代理编排的推理中，我们的产品与这类应用的 CPU 需求密切相关。我们非常清楚每个 CPU 的预期需求量，这类应用的预期需求量大约是每个 CPU 60 到 90 GB。我还没有计算过服务器潜在市场规模（TAM）与这两者之间的弹性关系，但我们可以跟进。

正如我之前所说，我们看到越来越多的 NAND 闪存以各种不同的方式被应用到推理架构的各个部分。TLC、QLC，还有我之前提到的，现在那些寻求高耐久性解决方案的用户，希望这些解决方案能够满足工作负载中某些部分的需求——在这些部分，他们不需要使用 DRAM，而可以使用这类 NAND 闪存。所以这一切都非常令人鼓舞，我们将继续密切关注，同时也会着手分析这两种 NAND 闪存的市场规模以及它们之间的权衡取舍。

分析师卡尔·阿克曼：

如果可以的话，我想再问一个后续问题。您对企业级固态硬盘市场份额的目标有最新的进展或展望吗？鉴于您目前取得的相当不错的成绩，您能否在 2027 年实现 10% 到 15% 的市场份额目标？谢谢。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

过去很多年前，我们设定过一些份额目标，但我一直努力避免设定份额目标，因为这有时会导致投资组合做出一些不合理的选择。我们希望在所有时间范围内，包括短期、中期和长期，实现投资组合价值最大化，所以我们希望保持投资组合的平衡。

显然，我们会增加数据中心的配置比例，你们也看到了。我们之前也讨论过，我认为我们实现了 17 倍的同比增长——在如此规模的业务中，你很少能看到 17 倍的增长。我预计到 2027 年，这个数字还会继续攀升。在某种程度上，平衡点将取决于我们每个季度的观察结果以及我们签署的 NBM 协议，这些将让我们对未来几年的市场格局走向有更清晰的了解。所以，这个数字肯定会继续攀升，但我不会设定一个具体的目标。

分析师卡尔·阿克曼：

谢谢。

操作员：下一个问题来自瑞穗银行的 Vijay Rakesh。

分析师 Vijay Rakesh：

你好，David，这真是一份很棒的季度报告和指引。关于数据中心，你提到 2027 年的需求量将增长 40%，这非常惊人。你认为 BiCS 9 和 BiCS 10 的过渡是否有助于推动部分需求增长？我想问一下这方面的供应情况如何？我还有一个后续问题。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

BiCS 8 和 BiCS 9 是数据中心战略的重要组成部分，它们能够让我们在相同的存储单元内获得更快的接口速度，而 CBA 正是赋予我们这种灵活性的，我们在投资者日上也讨论过这个问题。从这个意义上讲，是的，它们是战略的重要组成部分，这一点毋庸置疑。关键在于为合适的客户提供合适的产品。我们的 TLC 产品一直以来都表现出色，现在 QLC 正在逐步普及，BiCS 9 也将逐步普及，但距离真正应用还有一段时间。我们发布了 BiCS 10，但我们仍在逐步推广，在真正应用到未来的 BiCS 节点之前，我们还有很长的路要走。

分析师 Vijay Rakesh：

明白了。关于耐用性方面，正如您所提到的，一些同行正在讨论 SLC NAND 闪存。您认为明年市场会如何发展？除了您观察到的整体需求增长之外，SLC NAND 闪存的出现是否也可能会加剧 NAND 市场的竞争？谢谢。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

现在就下非常明确的看法还为时过早。我们正在与一些客户沟通，他们透露了一些对 SLC 的需求信号。很明显，一旦开始混用 SLC，就会出现一个明显的换算比例，无论是 TLC 还是 QLC，大概是三比一或四比一。因此，SLC 的使用量和实际部署量将影响市场整体供应。但现在就做出具体预测还为时过早。

我认为这是一次架构方面的讨论，客户希望更好地了解这项技术及其如何应用于他们构建推理架构的各个用例中。接下来的几个季度我们会持续更新进展，看看情况如何，但绝对值得关注。

分析师 Vijay Rakesh：

好的，谢谢。

操作员：下一个问题来自高盛的吉姆·施耐德。

分析师吉姆·施耐德：

下午好，感谢您回答我的问题。我想从更具体的策略角度来了解一下，贵公司的消费业务在第一季度显然存在季节性波动，个人电脑业务也是如此，但数据中心业务目前处于长期增长阶段。路易斯，根据您目前掌握的信息，我想请您大致预测一下，您认为第三财季的业绩会环比增长、下降还是持平？

执行副总裁兼首席财务官路易斯·维索索：

你指的是第三财季？从历史数据来看，第三季度通常是我们业绩最弱的季度。例如，上个季度我们的出价环比下降了 19%。虽然我们不对第三季度业绩做预测，但为了建模的目的，我会对第三季度到第二季度的环比增长持保守态度。

分析师吉姆·施耐德：

谢谢。另外，就股票回购而言，很高兴看到这项计划持续执行。我有点好奇，随着授权期限的临近，您是否预期董事会会按季度续签授权？或者，鉴于目前的股价远低于预期，您能否进一步说明您是如何计划执行实际回购的？谢谢。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

我们有一个非常清晰的策略，100% 的盈余现金将返还给股东。我们将积极有效地执行这一策略，而且我们知道如何与董事会沟通。我们每个季度都会召开会议，我不认为在执行过程中会遇到任何阻力。我预计我们将继续忠于这一策略，即 100% 的盈余现金将返还给股东。在过去的几个季度里，我们开局良好——我们已经回购了相当于初始市值或流通股 4% 的股票，我们将继续妥善执行这项计划。

分析师吉姆·施耐德：

谢谢。

操作员：下一个问题来自 TD Cowen 公司的 Krish Shankar。

分析师 Steven（代表 Krish）：

大家好，非常感谢你们回答我的问题。我是 Steven，代表 Krish 打电话。我的第一个问题是问 David 的。我想了解一下你们的 CSP 客户群，目前 TLC 和 QLC 闪存芯片的需求情况如何？随着 NBM 的普及，TLC 和 QLC 闪存芯片的比例在本十年后期会发生显著变化吗？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

目前 TLC 和 QLC 的比例仍然维持在 70:30 左右。TLC 一直是产品组合的主要驱动力。我们也越来越多地听到客户反馈，他们希望重新加速 QLC 的发展，并探索不同的应用场景。我们会观察这种情况在本十年末的发展。目前 70:30 的比例相当不错，每个季度都会有一些波动，但目前的比例基本保持在这个水平，我们预计至少在本财年剩余时间内也会如此。我们设定了这个时间跨度，然后会继续与客户讨论，观察他们对 QLC 的看法。

另外我还要提一下，Stargate 产品——也就是我们的 QLC 产品——的推广情况非常好。就在几个季度前，我们还在讨论产品认证的问题，现在认证工作已经全部完成，客户正在逐步增加订单。这款产品一直备受好评，是我们产品组合中非常关键的一部分。

分析师 Steven：

明白了。还有一个关于移动边缘计算市场的问题，鉴于今年该市场也出现了两位数的销量下滑，尽管下滑主要集中在入门级和中端市场。我有点好奇，根据你们一些客户在该市场提供的需求信号，你们的移动业务明年还能保持整体增长吗？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

我们先来谈谈市场。低端市场确实面临压力，这会导致销量下降，但单位内容量会增加。总的来说，我们预计明年该市场的数据量将以艾字节为单位增长——尽管销量会略有下降。至于我们的产品组合，这有点像数据中心，我不想对单个市场做出预测。我们会灵活敏捷地管理产品组合。我们已经非常明确地表示，我们希望产品组合保持平衡，但我们会优化短期、中期和长期的财务结果，并将这些因素整合起来以获得最佳结果。我们会随时向您汇报移动业务的构成情况。

分析师 Steven：

太好了，非常感谢！

操作员：下一个问题来自美国银行的 Wamsi Mohan。

分析师 Wamsi Mohan：

非常感谢。您在幻灯片中提到，领先的人工智能公司可能预示着未来需求的增长。我想知道这些公司是指 AI 实验室吗？另外，目前 Neo Clouds 的信用问题是否对您有任何影响？我还有一个后续问题。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

我们没有看到任何此类情况。恰恰相反，我们看到客户需求非常强劲。如果我们看一下我们最大的客户，他们基本上都是投资级公司，现金流非常充裕。因此，我们没有看到任何信贷问题的影响，即使这些问题确实存在于市场上，而且我们客户的需求与上个季度相比还在增强。

分析师 Wamsi Mohan：

路易斯，您在幻灯片中说"领先的人工智能公司"，您指的是 AI 实验室吗？

执行副总裁兼首席财务官路易斯·维索索：

我们面向所有业务领域销售产品——我们向超大规模数据中心销售产品，我们向模型制造商销售产品，我们向所有人销售产品。

分析师 Wamsi Mohan：

好的，谢谢路易斯。就本季度的情况而言，应收账款似乎略有回升。这是因为随着更多投标采用 NBM 付款方式，付款条件有所改善，我们应该预期会出现这种情况吗？还是本季度还有其他因素？

执行副总裁兼首席财务官路易斯·维索索：

我们基本上看到客户组合发生了一些变化，这对我们的应收账款产生了一些影响，只是一点点，但主要是客户组合的变化。

分析师 Wamsi Mohan：

好的，非常感谢。

操作员：下一个问题来自 Evercore 公司的 Amit Daryanani。

分析师 Amit Daryanani：

非常感谢。David，我想先从资本配置方面谈起。随着你们向更可预测的 NBM 驱动型商业模式转型，这是否会改变你们对资本结构的看法？从历史数据来看，人们普遍认为存储芯片的周期性更强，因此资产负债表的灵活性至关重要。但随着你们的业务结构周期性降低，这是否会促使你们愿意增加杠杆，从而加速资本回报？还是你们仍然对每季度 50 亿美元的股票回购计划感到满意？我只是想知道，你们认为我们什么时候可以增加杠杆，从而利用业务周期性降低的优势？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

我们已经公布了一个财务模型，就在我们分析师日上，我们花了三个半小时讨论这个问题，并承诺将财务模型执行到 2030 年底。我们计划执行这个模型，并且对我们保持零负债、拥有非常稳健的资产负债表，然后将收益投资于自身业务的战略非常有信心。我们的业务正在增长，并且有很多内部创新的机会，我们将继续投资于 HBF 和 3D 矩阵存储器等项目，此外还有 BiCS 路线图以及我们开发的所有优秀产品。完成这些之后，我们将把 100% 的现金流返还给股东，这就是我们的计划，我们将在可预见的未来继续执行，直到另行宣布改变计划为止。我预计在短期内不会发生变化。

分析师 Amit Daryanani：

好吧。那么，关于 HBF，与其问您潜在市场规模（TAM）到底有多大，不如请您谈谈随着推理模型和上下文窗口的扩展，这里的扩展变量究竟是什么？我们应该认为 HBF 的容量会与 GPU 的计算能力同步增长，还是会更快？另外，您说过会在 2027 年开始初步样品测试，那么从那时到实现可观的收入增长，关键的里程碑是什么？谢谢。

董事长兼首席执行官David Goeckeler：

关于您的第一个问题，现在评估还为时尚早。关于第二个问题：我们在拿到芯片、完成基础芯片流片之后，会将控制器与基础芯片进行整合，然后交到客户手中，让他们开始评估产品在其基础设施中的实际表现。

我们此前已做了大量建模工作，但真正将实体产品交付客户、开展集成工作之后，客户的反馈将帮助我们逐步回答大家关心的问题，例如：市场机会有多大、规模化进程有多快、TAM是多少、架构将在哪些场景落地。我们将跟随客户的需求方向推进。

关键的下一步是真正将产品交到客户手中。这将开启一系列新的对话——我们不再依赖仿真模拟，而是直接观察产品在其基础设施中的真实性能表现，以及是否达到客户的预期效果。这也有助于持续拓展产品的应用场景。

在研发过程的当前阶段，需要保持一定的克制，避免因客户提出大量应用构想而使工程团队应接不暇。当我们真正拥有可交付的实体产品时，就可以打开对话的窗口，这将带来更多的应用场景。不过这些仍有待确定。

总体而言，当达到"拥有真实产品"这一关键里程碑时，很多事情将随之推进——客户可以开始实际使用，并评估产品对其目标的贡献价值。他们的目标是以最优成本构建世界级的推理架构，我们认为HBF是实现这一目标的卓越技术。但具体情况有待届时验证。

Amit Daryanani（分析师）：非常感谢。

David Goeckeler（董事长兼首席执行官）：谢谢。

提问人：下一个问题来自SIG的Mehdi Hosseini，请提问。

Mehdi Hosseini（分析师）：

David，我想回到您之前提到的一点——您说AI推理正在持续优化，并对SLC需求产生了影响，需要更多SLC。我的问题是，这是否对TLC的采用或增长产生了不利影响？还是说SLC需求是对TLC和QLC市场需求的额外补充？

David Goeckeler（董事长兼首席执行官）：

我认为这并不构成对其他NAND产品的蚕食，而是TAM的扩张——市场开始需要具备不同特性的存储技术，包括更高的耐久性和更强的性能。我们的产品具备足够的灵活性，可以将晶圆以SLC模式运行。客户正在逐渐发现并理解，如何根据所需解决问题的特性来灵活运用这项技术。这只是对架构的更精细化认知，而非对NAND各层级产品的蚕食。

更进一步来说——当然目前仍处于早期阶段，需谨慎判断——问题在于：以SLC模式运行NAND，能否在耐久性和性能上达到足够水平，从而替代部分DRAM的使用场景？毕竟二者之间的成本差距相当悬殊，约为20倍至40倍。

Wamsi Mohan（分析师）：

Mehdi，我认为这在很多方面都是非常积极的信号。从架构扩展的实际情况来看，当你扩展架构的规模时——

David Goeckeler（董事长兼首席执行官）：你必须以最具成本效益的方式来实现。NAND是可扩展性最强的半导体技术，因此人们不断找到更多使用场景，这并不令人意外。从某种意义上说，可扩展的技术往往能够吸引并扩大TAM，这正是目前正在发生的事情——随着这些架构变得越来越精细、越来越成熟。

Mehdi Hosseini（分析师）：好的。换个角度来问：鉴于市场对更高耐久性SLC的需求，以及客户等待HBF商业化落地的这段时间，合资公司（JV）在增加SLC产能以满足短期需求方面有多大的灵活性？

David Goeckeler（董事长兼首席执行官）：

我不会从"SLC产能"的角度来思考这个问题。我们的存储单元具有足够的灵活性，可以按需以SLC、MLC或TLC任意模式运行。因此，我们可以用现有晶圆供应市场所需，这是我们的基本思路。

我理解您想直接切入供应层面的问题，但目前实在还太早。现阶段主要还停留在客户探索技术应用方式、初步形成需求预判的对话阶段。这是一个值得持续关注的方向，毫无疑问会对市场产生影响——毕竟少量SLC对应的是大量QLC。但更多细节，Mehdi，后续再和大家分享。

Mehdi Hosseini（分析师）：好的，明白了。感谢您提供的详细信息。

提问人：各位，今天的问答环节到此结束。下面请管理层做总结发言。

David Goeckeler（董事长兼首席执行官）：感谢各位参与本次电话会议，非常感激。今天的交流非常充分，期待在本季度与大家再次见面。谢谢。

Luis Visoso（执行副总裁兼首席财务官）：谢谢。

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百年律所Weil Gotshal轰然倒塌，AI初创公司Crosby递交收购意向书

Fri, 30 Oct 2026 01:26:35 GMT

曾代理雷曼兄弟破产案的华尔街顶级律所Weil, Gotshal & Manges宣告解散，一家成立仅两年的法律AI初创公司随即出手，试图从这场行业震荡中捕获战略资产。

据科技媒体The Information 10月29日报道，知情人士透露，法律AI初创公司Crosby已于周四向Weil, Gotshal & Manges提交收购意向书，拟收购该律所的部分资产，包括内部数据、商标及品牌。Crosby同时希望从Weil约1200名律师中招募部分人才。目前尚不清楚是否有其他竞购方出现。Weil已聘请Davis Polk就重组事宜提供顾问服务，据《华尔街日报》报道。

此次收购意向的背后，是AI公司争夺企业数据资产这一新兴趋势的延伸。对于Crosby而言，Weil的内部数据——尤其是并购协议模板及谈判各阶段合同范本等非客户专属数据——具有重要的模型训练与定制价值。收购条款目前尚未披露。

百年律所骤然崩塌

Weil, Gotshal & Manges的解散震动了法律界。这家华尔街顶级律所以代理高风险并购、破产及诉讼案件著称，曾处理2008年雷曼兄弟破产案，代理微软2023年以反垄断为由收购动视暴雪一案的抗辩，并代表苹果公司就涉嫌商业秘密盗窃一事起诉OpenAI。

尽管该律所此前保持盈利，但一系列合伙人出走最终令其难以为继。今年9月，明星并购律师Michael Aiello率团队跳槽至Cravath, Swaine & Moore，成为压垮这家近百年老店的最后一根稻草。此后，Weil宣布启动解散程序。

AI公司竞逐"数据遗产"

报道称，Crosby对Weil资产的竞购，折射出AI公司近期争夺破产或解散企业数据资产的普遍趋势。据报道，谷歌及AI训练初创公司Mercor、Micro1近期均曾竞购破产廉价航空Spirit Airlines的内部业务数据及软件代码，标的甚至涵盖看似平淡无奇的电子邮件和IT工单。

对于法律行业而言，律所积累的非客户专属数据具有独特价值。Weil多年来沉淀的并购协议模板、谈判各阶段合同范本等结构化法律文件，可被用于对AI模型进行定制化微调（fine-tune）。Crosby目前尚未披露将如何具体利用Weil的数据服务其业务，但其AI智能体已接入OpenAI、Anthropic及谷歌的底层模型。

Crosby：资本加持的法律AI新贵

据报道，Crosby由一名律师与前Ramp工程经理联合创立，成立至今不足两年。该公司已从Lux Capital、Index Ventures、Sequoia Capital及Bain Capital Ventures等顶级机构融资逾8000万美元，最新估值达4亿美元。公司目前拥有逾50名执业律师，负责审核AI辅助工作成果、监督谈判流程并维护客户关系。

Crosby曾入选The Information年度"50家最具潜力初创公司"榜单。其核心业务是借助AI加速合同审查及其他法律事务处理流程。若此次收购意向最终落地，Crosby不仅将获得品牌与数据资产，还有望借助Weil的律师人才储备快速扩充专业团队，在法律AI赛道上进一步巩固竞争壁垒。

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惊天大并购！Marvell想收Lumentum，光学领域为什么还要激进整合？

Fri, 30 Oct 2026 01:26:22 GMT

彭博社报道，Marvell正就收购Lumentum深入谈判，最快下周宣布。消息宣布时，Lumentum市值826 亿美元、Marvell 市值2207亿美元；若按25%标准溢价成交，股权对价约1035亿美元，相当于 Marvell自身市值的47%，也把 AMD 收购 Xilinx 保持的 490 亿美元半导体并购纪录放大到 2.1 倍。而 Marvell 账上现金只有 39.2 亿美元——现金覆盖率 3.8%。

市场的即时反应是分裂的：Lumentum 盘后大涨，Marvell大跌。主流解读把它归为"买方被惩罚、卖方被重估"的常规剧本。但真正应该被定价的不是"贵不贵"，而是"用什么货币付"和"客户会不会跑"。这笔交易的每股增厚完全依赖股权这一高倍数货币，现金比例一旦超过约 25%，增厚立即转为摊薄。

为什么市场会这样反应？

A股三大指数集体低开

Fri, 30 Oct 2026 01:26:14 GMT

上证指数跌1.25％，深证成指跌2.40％，创业板指跌3.29％。

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腾讯系办公开始围着workbuddy转

Fri, 30 Oct 2026 01:08:29 GMT

10月14日，WorkBuddy进入了企业微信的通讯录。

在新发布的联合版本中，员工可以像给同事发消息一样，向这个AI智能体交办任务。经过企业授权后，它能够调用相关消息、文档、会议等工作资料，完成任务后再将结果发回企业微信。

15天后，腾讯又将WorkBuddy与旗下更多办公产品连接起来。

10月29日，在2026腾讯全球数字生态大会上，腾讯正式推出跨应用AI协同体系Buddy One，打通腾讯会议、腾讯文档、ima、腾讯网盘等办公产品的账号与协作能力。其中，腾讯文档、ima及腾讯网盘将接入WorkBuddy的Agent技术底座，共享其任务执行能力。

过去分别承担会议沟通、文档编辑、知识管理的办公产品，开始共享同一套Agent执行能力。

这种变化甚至可能影响部分办公软件未来是否还需要独立存在。

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生向全天候科技等媒体表示，如果未来用户逐渐不再使用腾讯会议的独立版本，而是习惯在WorkBuddy中完成会议相关工作，腾讯届时可能重新考虑是否还有必要维护独立客户端。

当然，这还只是一个假设。汤道生同时强调，短期内用户已经形成的使用习惯很难改变，腾讯不会刻意要求用户转向另一款产品。

但腾讯已经开始调整旗下办公产品之间的分工。

这轮调整发生在WorkBuddy使用量快速增长之后。自今年3月上线以来，WorkBuddy累计完成90亿次用户任务请求，Token消耗较上线初期增长50倍。企业版已落地50多个行业，覆盖中国企业500强中的50%、企业100强中的60%。

随着WorkBuddy逐渐成为腾讯AI办公体系的核心，腾讯需要处理的也不再只是旗下产品如何协同。

一方面，即便是腾讯内部的办公产品仍存在数据和权限边界，外部企业对于开放核心数据库则更加谨慎；

另一方面，快速增长的Token消耗、逐渐激烈的市场竞争，也让WorkBuddy面临商业化考验。

当腾讯进一步向第三方Agent和开发者开放能力，原有办公产品如何参与商业化、生态伙伴如何分享收益，也将成为这轮整合需要解决的新问题。

先把自己的产品接起来

腾讯并不缺少办公软件。

会议、文档、知识管理、企业沟通、云存储，腾讯在这些领域都有独立产品，部分产品已经积累了庞大的用户基础。

但即便同属腾讯，用户在不同应用之间切换时，仍可能需要反复上传资料、整理文件，向AI重新交代工作背景。

此次发布的Buddy One，首先打通了这些产品之间的账号和资料检索能力。

用户免费绑定Buddy One ID后，可以通过WorkBuddy检索已授权的腾讯文档、会议记录及ima知识库内容，并生成附带信息来源的回答。

腾讯还统一了部分办公产品的AI积分体系。原有WorkBuddy积分升级为Buddy One积分，可以在WorkBuddy、腾讯文档、ima、腾讯网盘之间通用。

更深一层的调整发生在技术底座。按照腾讯公布的方案，腾讯文档、腾讯网盘、ima等产品将打通WorkBuddy Agent底座，在各自应用中调用WorkBuddy的Harness能力。

同步发布的腾讯网盘，则负责为不同应用及Agent提供统一存储，让此前积累的工作资料和任务成果能够在后续工作中继续使用。

汤道生解释称，过去几十年，办公协作主要围绕文件展开。用户使用不同编辑器制作文档、PPT及报表，再交给其他人修改，反复传递不同版本。

随着AI逐渐承担内容生成工作，这套协作方式也将发生变化。

在他看来，过去围绕文件反复修改和传递的模式，在AI时代会“完全重新再设计”。

按照腾讯的设想，未来用户可以直接向WorkBuddy提出需求，由Agent调用相应工具完成任务，腾讯文档、会议、网盘及设计产品继续提供各自的专业能力。

但要让WorkBuddy真正承担这些工作，仅仅打通账号和技术底座还不够。

一方面，腾讯内部不同产品之间仍存在数据访问边界。

企业微信就是一个例子。10月14日推出的联合版本，已经允许WorkBuddy在授权范围内调用企业微信的部分工作信息。但这并不意味着，它能够直接读取所有聊天记录。

目前企业微信拥有独立的聊天记录Agent，用于保护用户隐私，避免WorkBuddy直接访问其他员工的聊天内容。

只有在获得充分授权的情况下，企业微信Agent才能与WorkBuddy交换信息。

换言之，即使是在腾讯内部，将不同产品接入同一套Agent体系，也不等于WorkBuddy能够自由获取全部工作上下文。

另一方面，企业客户对于开放核心业务系统则更加谨慎。

此前，全天候科技走访生活用纸企业中顺洁柔发现，尽管WorkBuddy已经在这家企业内部广泛使用，截至10月10日开通账号接近1300个，但企业仍未向其开放核心数据库。

中顺洁柔专门建立了独立的数据环境，只允许WorkBuddy访问经过筛选的数据，并根据员工身份设置不同的权限。

WorkBuddy虽然逐渐成为腾讯AI办公生态的重要工作台，却仍面临两道墙：腾讯内部不同产品之间的信息边界，以及外部企业对核心业务数据的访问限制。

目前，Buddy One已经实现的跨产品能力仍主要集中在账号互通、授权资料检索、积分共享及统一存储等方面，更进一步的跨应用记忆共享仍在推进中。

腾讯丰富的办公产品和企业客户基础，为WorkBuddy提供了大量潜在的上下文来源。但这些分散的信息究竟能在多大范围内被Agent有效调用，仍是此次整合尚未完成的工作。

重新安排收费方式

办公产品逐渐围绕WorkBuddy整合，腾讯也开始重新安排收费方式。

此次腾讯推出Buddy One VIP个人会员套餐，连续包月价格为700元。

这一套餐同时提供WorkBuddy个人旗舰版、腾讯会议专业版、腾讯文档超级会员Plus等权益，并包含每月5万通用AI积分和1TB共享存储空间。

值得注意的是，WorkBuddy个人旗舰版此前的连续包月价格同样为700元。此次Buddy One的变化，主要在于将原本分属不同办公产品的会员权益整合进同一套订阅体系。

但对于企业市场，腾讯仍面临商业化压力。

汤道生向全天候科技等媒体表示，腾讯目前尚未对WorkBuddy团队提出明确的收入目标，更多从支撑产品和服务发展的角度考虑商业化。

随着WorkBuddy任务请求量不断增长，模型调用和算力消耗也随之增加。

按照腾讯云的计费规则，WorkBuddy积分消耗由模型类型、Token用量及任务复杂度共同决定。用户执行的任务越多、使用的模型越复杂，相关资源消耗通常也越高。

对于腾讯而言，快速增长的使用量意味着更大的市场机会，同时也需要持续投入算力资源。

目前，腾讯已开始通过企业版的安全、可观测、管理等能力获取收入。

按照腾讯云官网价格，WorkBuddy企业旗舰版定价为198元/人/月，包含每人每月2000积分；企业专享版则为316元/人/月。

这一价格也面临来自竞争对手的约束。飞书旗下豆包工作伙伴的团队订阅月付价格同样为198元/席。钉钉则在今年9月推出四个AI商业版本，将千问办公纳入不同版本的权益，并按照企业购买人数赠送相应积分。

不同产品的功能和积分消耗规则并不完全一致，但办公Agent正在逐渐成为企业协作软件套餐的一部分。

这意味着，腾讯需要证明WorkBuddy提供的任务执行能力和企业级服务，能够支撑其独立收费。

对企业客户而言是否愿意持续付费，还取决于实际的投入产出。

例如苏宁易购通过WorkBuddy可观测中心分析任务执行轨迹，调整提示词、模型和工具配置，将Token消耗降低10%；新华三员工每天与WorkBuddy的对话达到130万次，管理团队已经开始根据使用情况调整Token分配和激励策略。

这些案例可以看出，随着Agent在企业内部普及，企业已经开始精细化管理AI资源的使用。

但控制Token消耗与Agent最终能为企业创造多少经营收益，仍是两回事。

对于WorkBuddy而言，未来的收入来源可能不止于软件订阅，还包括企业级管理能力、系统部署以及生态伙伴提供的专业服务。

但腾讯仍需要证明，这些收入能够支撑持续增长的算力消耗和服务成本。

能走多远

腾讯的办公整合并没有局限于自身产品。

此次大会上，汤道生还宣布，WorkBuddy将全面开放产品架构，支持企业自研Agent、第三方Agent以及第三方即时通信系统接入。

他表示企业可以自主选择模型、Agent和即时通信工具。

目前，WorkBuddy已经接入Slack、Telegram等海外协作工具。即便企业没有全面使用腾讯旗下的办公软件，也可以在原有系统中调用WorkBuddy。

这些动作也让WorkBuddy未来的产品形态逐渐清晰。

对于个人用户，它正在成为统一的AI工作台。腾讯文档、会议、网盘等产品仍然保留独立形态，但也开始为WorkBuddy提供可调用的专业能力。

对于企业，WorkBuddy则可能进一步成为汤道生所说的“企业智能中枢”。

企业可以在WorkBuddy中接入自研Agent、第三方Agent及内部业务系统，将原本分散的智能体组织起来，形成可以跨系统执行任务的Agent网络。

而在开发者一侧，腾讯已经开始搭建技能分发和交易体系。

目前，WorkBuddy开放平台已汇聚超过5万家伙伴及开发者，上架Skills超过20万个。

其中，SkillHub承担技能上架、分发等功能。今年7月上线的SkillPay，则进一步打通技能调用与支付环节，让开发者和企业能够将专业能力封装成按次收费的Pay Skill。

在这套体系中，WorkBuddy既是用户调用技能的入口，也有机会成为连接开发者、企业客户和第三方服务的交易渠道。

但当越来越多产品通过Agent提供服务，原有的用户关系和商业利益也可能发生变化。

类似的问题已经开始出现在腾讯地图身上。

腾讯地图的地图能力正在通过MCP、Skill等方式向其他Agent开放。

至于未来的商业模式，腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平向全天候科技等媒体坦言，除了原有的接口调用收费，还可能出现流量分佣、按效果付费等形式，但具体模式目前尚未确定。

这一问题同样可能出现在WorkBuddy与其他办公产品及第三方服务的合作中。当用户越来越多地通过WorkBuddy完成工作，原有产品提供什么能力、保留多少独立入口，又如何参与商业化，都可能需要重新安排。

与此同时，国内办公Agent竞争仍在升温。飞书已经在原有协作平台内发展多Agent能力，字节跳动、阿里巴巴及百度等厂商也在继续扩展相关产品。

对于WorkBuddy目前的市场地位，汤道生并没有急于下结论。

他坦言，WorkBuddy当前确实处于“相对领先的位置”，但这一赛道才刚刚开始，未来几年产品仍需要持续迭代，其他厂商也在不断追赶。

从统一个人办公入口，到连接企业内部的Agent网络，再到通过SkillHub、SkillPay吸引开发者提供专业能力，WorkBuddy正在向一个更完整的Agent生态延伸。

不过，这三个层次的发展并不同步。

对于个人用户，腾讯已经开始整合旗下办公产品；对于企业，核心业务系统的接入仍受到数据和权限边界的限制；对于开发者，技能的分发与收费机制虽然已经建立，但能否形成持续的交易规模仍有待观察。

腾讯已经为WorkBuddy搭建起连接产品、企业和开发者的框架。

接下来，决定这套生态能走多远的，不仅是WorkBuddy能够调用多少工具，还包括企业愿意向它开放多少业务，以及那些提供能力的产品和开发者能否从中获得持续回报。

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华尔街见闻 — Fri, 30 Oct 2026 01:06:13 GMT

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57亿美元！币安疑遭“史上最大”黑客洗劫，暂停全部存储和提取功能，承诺将承担所有损失

Fri, 30 Oct 2026 01:00:09 GMT

全球最大加密货币交易所币安周四遭遇疑似史上规模最大的加密货币黑客攻击，失窃金额估计从17亿美元到57亿美元不等，事件震动整个加密市场。

据彭博最先报道，此次大规模资金异动引发市场高度警觉。币安创始人赵长鹏10月29日在社交平台X上发文确认，“看起来确实是针对币安的黑客攻击”，但同时强调用户资金安全。稳定币发行商Tether和Circle随即采取紧急行动，合计冻结逾15亿美元与此次事件相关的资产，以限制潜在损失蔓延。币安最新宣布，经核实，冻结资金总额约30亿美元。

币安随后在X平台发文宣布，将承担所有损失，并已暂停全部存储和提取功能，同时与执法机关展开合作，承诺调查完成后将公布完整的事后调查报告。若最终确认，此次事件将打破2025年朝鲜黑客从Bybit盗取15亿美元所创下的加密货币史上最大劫案纪录。

失窃规模存争议：17亿至57亿美元，数字仍在核实中

目前，各方对此次事件的失窃规模估算出入较大，最终数字尚待确认。

据华尔街日报报道，区块链安全机构SEAL 911的Taylor Monahan表示，攻击者实际获利“远超20亿美元”，最高可能达55亿美元。“信息变化很快，确认确切数字还需要时间，”Monahan说。华尔街日报联系的其他多位网络安全专家则将数字定在55亿美元以上。

据Axios报道，密切追踪加密市场的分析师和交易员估计，此次疑似网络攻击中被盗金额介于17亿至57亿美元之间。

Tether首席执行官Paolo Ardoino在X上发文称，该公司已冻结逾15.67亿美元的数字货币，原因是“与币安交易所潜在黑客攻击相关”。Circle首席执行官Jeremy Allaire则表示，Circle已配合执法部门冻结逾8亿美元USDC，并将持续支持调查。

币安回应：用户资金安全，将承担全部损失

面对外界关切，币安方面给出了明确表态。

币安发言人在声明中表示：“我们的团队已知悉有关潜在安全问题的报告，正在积极调查。请放心，用户资金完全安全。“该发言人还表示，安全团队正在“紧急审查所有相关信息”，并提醒用户“对诈骗保持警惕“。

币安随后在X平台进一步宣布，公司将承担所有损失，目前正不间断处理此事，力求解决问题，并在安全检查期间暂停了所有存储和提取功能，同时与执法机关保持合作。调查完成后，币安承诺将公布完整的事后调查报告。

赵长鹏虽已于2023年卸任币安首席执行官，目前仍为公司最大股东。他在X上写道：“作为股东，我预期所有用户资金将得到全额覆盖。”、

目前，币安尚未确认攻击者身份，失窃资产的最终规模也有待进一步核实。

规模虽大，币安抗压能力相对较强

尽管事件规模空前，市场分析人士认为币安凭借自身体量，具备相对较强的抗冲击能力。

加密货币交易公司JPEG Trading联合创始人Kevin March表示，“以绝对美元金额而言，这是一次巨大的打击”，但考虑到币安拥有12亿美元的保险基金，加之Tether和Circle迅速冻结被盗资产，预计损失在可控范围之内。

“如果这件事发生在加密行业任何其他公司身上，将是灾难性的，”March说。他指出，币安的规模使其具备更强的隔离能力，可通过保险和资产负债表覆盖潜在损失，但加密市场价格的广泛波动仍有可能发生。

值得关注的是，与传统股票交易所不同，加密货币交易所通常直接为用户托管数字资产，这使其天然成为黑客的高价值攻击目标。此外，存放在币安等平台的资金并不受政府存款保险保障，任何赔付均取决于交易所自身的意愿和能力。

此次事件并非孤立发生，而是近期一系列高级别网络攻击浪潮的组成部分。

据Axios报道，此次疑似黑客攻击发生于所谓“黑色十月”期间——一系列黑客攻击和AI发现的漏洞接连触发，引发外界对全球性网络安全危机的担忧。此次币安事件发生的数小时前，去中心化预测市场平台Polymarket刚刚确认遭遇网络攻击，被迫暂停交易约一小时，攻击者至少卷走270万美元用户资金。

安全研究机构Hudson Rock将Polymarket事件与第三方网站监控工具DebugBear的数据泄露相关联，后者当天早些时候已宣布正在应对自身的安全事故。

NBC新闻指出，此次币安大规模资金异动发生之际，全球网络安全防线正处于高度戒备状态，原因正是近期人工智能技术的快速进步催生了新型攻击手段的出现。

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纳指期货跌2%，韩国股市跌4%，亚洲芯片股下跌

Fri, 30 Oct 2026 00:53:59 GMT

纳斯达克100指数期货跌幅扩大至2%，亚马逊和英特尔的股价美股盘后承压。亚洲芯片制造商指数下跌1.8%。其中，韩国SK海力士和日本爱德万测试跌幅最大，均超过6%。韩国Kospi指数一度下跌4.3%。

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亚马逊电话会：现金流“烧穿了”，但AI是“此生仅有的机遇”，AWS冲击万亿营收，零售业务被低估

Fri, 30 Oct 2026 00:53:47 GMT

在AI算力强劲需求推动下，亚马逊三季度AWS云业务创下近五年来最快增速，管理层更是罕见给出了“未来两年AWS增速超40%、迈向万亿美元营收”的指引。

华尔街见闻提及，10月29日美股盘后，亚马逊披露Q3营收同比增12%、略低于分析师预期，EPS同比不增反降3%，经营利润率逼近14%创历史新高。

财报最大亮点仍是AWS云业务。三季度AWS净销售额同比增长39.3%至459.8亿美元，较分析师预期高1.3%，创将近五年来最高单季增速，季末年化收入运转率达1840亿美元，环比二季度末时增长8.9%。

随后电话会议上，亚马逊CEO Andy Jassy将当前AWS的增长逻辑描述为一个自我强化的"飞轮"：领先的功能与安全性吸引客户迁移上云，云端集中的数据与应用反过来驱动AI推理需求，AI推理又带动核心计算、存储与网络消耗，进而推动AWS在基础功能上持续再投资。

Jassy预计AWS在2027年和2028年的增速均可超过40%，并有望在未来五至十年内实现年收入突破1万亿美元。与此同时，公司积压订单达5780亿美元，同比增速达三位数。

管理层同时强调，AI需求将继续推高资本开支。Jassy将AI称为“一生中仅有的机遇”，并表示公司有能力为这一计划提供资金。Amazon预计2026年现金资本开支约为2200亿美元，其中多数用于AWS，并预计2027年支出将“显著增加”。

“每14秒安装一个AI加速器”：AWS云业务全面爆发

作为亚马逊的利润引擎，AWS在本季度的表现打破了市场对其“体量过大难以维持高增长”的担忧。

AWS Q3营收达到460亿美元，同比增长39.3%，实现了连续第六个季度的加速增长，创下近五年来的最快增速。目前的年化营收运转率已高达1840亿美元。

CEO Andy Jassy 在会上用极具画面感的原话向投资者描述了当前的狂热需求：

我们大约每14秒就安装一个AI加速器，而几乎在我们安装产能的同时，客户就把它们抢光了。

不仅是眼前的火爆，未来的订单池同样深不可测。据披露，AWS目前的未积压订单高达5780亿美元，同比呈现三位数增长。

对于未来，Jassy给出了极具想象空间的业绩指引：

在如此庞大的基数下，我们预计AWS在2027年和2028年的年增速都将超过40%。我们相信，AWS在未来5到10年内将成为一个营收超万亿美元的业务。这绝对是一个极其罕见的非凡机遇。

Amazon将Bedrock列为AWS AI增长的关键服务。

公司称，财富500强企业在Bedrock上的支出同比接近7倍，Bedrock的token总量同比增长近17倍，是AWS历史上增长最快的数十亿美元级服务。

Jassy将Bedrock定位为多模型聚合平台，认为未来两到三年内将有六至八个旗鼓相当的前沿模型并存，大多数企业将同时使用多个模型，甚至在同一个生成式AI应用中混合调用。

他将Bedrock的长期潜力与EC2相比拟，认为其规模"可能与EC2一样大"。

回应巨额资本开支：“这是一生一次的机会”

市场始终高度关注科技巨头在AI领域的巨额资本开支能否转化为实际利润。

亚马逊第三季度资本支出为759亿美元，主要用于AWS和AI基础设施建设，以支撑客户的强劲需求。公司管理层坚信AI是一个巨大的机遇，有望在长期驱动营收和自由现金流的增长，以及优异的已投资资本回报率。

截至9月30日的过去12个月，亚马逊经营现金流达到1683亿美元，同比增长29%。自由现金流则为负424亿美元，而去年同期为正148亿美元。

亚马逊维持全年约2200亿美元现金资本开支的预期，没有在本次财报中进一步上调，不过预计2027年这一支出还将“显著增加”。

面对这种“烧钱”速度，Jassy的立场异常坚定。他坦言，这是构建长期平台的战略，而非短期出租数据中心：

AI是我们一生一次的机会，它是我们有生之年最大的技术变革。如果我们能将一个1840亿美元年营收的业务连续两年保持40%以上的增速，并最终走向万亿美元，为了继续保持领导地位，我们必须投资。

Jassy用一句话总结了这场豪赌的意义：

我们有能力为这一计划提供资金，我认为它将永远改变亚马逊的规模，永远改变我们的营收和自由现金流。

除了买算力，亚马逊自研芯片的效益正在显现。

Q3单季度，使用亚马逊定制芯片（Graviton和Trainium）的客户节省了超过20亿美元。Trainium和Graviton的收入承诺同比增加了20倍以上。Jassy透露：

由于Trainium的需求如此强劲，客户不断鼓励我们将其在AWS之外提供，我们打算在2027年底这样做。

“人们有些低估了零售业务”：生鲜成为新引擎，超百万台机器人上岗

电商业务方面，三季度销售仅同比增长2%，创2023年初以来最低单季增速。亚马逊对假日季、第四季度销售的指引中值逊于分析师预期也显示，其线上业务短期内恐难迅速回暖。

但管理层强调剔除Prime Day时间错配的影响，北美和国际业务依然保持了6%和8%的增长。

今年亚马逊Prime会员日销售活动的时间安排有所调整：包括美国在内的大多数主要市场均将活动移至第二季度，而2025年的Prime Day全部安排在第三季度。

剔除Prime Day时间调整的影响，2026年第三季度同比增速将提高约4个百分点。管理层认为第三季度客户参与度强劲，延续了上半年的增长趋势。Jassy 特别提醒市场不要低估其实体店和零售业务的进展：

我认为有些人有点忽视了这项业务取得了多少进展。我不知道还有哪家零售企业的营收能接近亚马逊的数千亿美元规模，并且在保持两位数营业利润率（包含广告）的同时还能以这种速度增长。

其中，生鲜杂货和日常必需品成为了巨大的流量入口，其增速是其他零售类别的3倍。

数据显示，购买生鲜并使用当日达服务的客户，其购买日常必需品的数量是不使用该服务客户的7倍；同时，这些生鲜客户在非杂货类别（如家居、服装）上的花费也是其他客户的2倍以上。

在降本增效方面，机器人技术功不可没。CFO Brian Olsavsky 指出，目前亚马逊履约网络中已有超过100万台机器人投入使用。

在2026年，亚马逊将其机械臂（如Cardinal和Sparrow）的车队规模增加了一倍，这使得公司在面临燃料和运输成本上涨的逆风下，依然连续第四年降低了单件履约成本。

关于广告业务，Q3广告业务营收达196亿美元，增速放缓主要是因为Prime Day促销时间调整等短期因素拖累了约8.5个百分点。管理层预计，Q4广告增速将大幅回升至接近20%的高位水平。

针对即将到来的四季度，亚马逊给出了强劲的指引：预计Q4净销售额将在2400亿至2470亿美元之间；营业利润预计在285亿至335亿美元之间。

亚马逊Q3季度财报电话会全文（AI辅助翻译）：

欢迎各位参加亚马逊2026年第三季度财务业绩电话会议。本次会议所有与会者均处于仅收听模式，演讲结束后将进行问答环节。本次电话会议全程录音。

投资者关系副总裁 Dave Fildes 致辞

欢迎参加我们的2026年第三季度财务业绩电话会议。今天与大家共同回答问题的，是我们的首席执行官 Andy Jassy 和首席财务官 Brian Olsavsky。

在收听本次电话会议的同时，建议各位参考我们的新闻稿，其中包含本季度的财务业绩、各项指标及相关说明。除非另有说明，本次通话中的所有比较均以2025年同期业绩为基准。我们今天的评论和回答仅代表管理层截至2026年10月29日的观点，并包含前瞻性陈述，实际结果可能存在重大差异。

影响我们财务业绩的潜在因素详见今日新闻稿及我们向美国证券交易委员会（SEC）提交的文件，包括最新的10-K年度报告及后续文件。本次通话中，我们可能会讨论若干非GAAP财务指标，相关补充披露及与可比GAAP指标的调节说明，均可在我们的投资者关系网站上查阅。

我们的业绩指引综合考虑了迄今观察到的订单趋势及我们认为合理的假设，但实际结果本质上具有不可预测性，可能受到多种因素的重大影响，包括：外汇汇率和能源价格波动、全球经济及地缘政治形势变化、关税和贸易政策、资源和供应波动（包括内存芯片）、客户需求及消费支出变化（包括衰退担忧、通货膨胀、利率及地区劳动力市场制约的影响）、全球事件、互联网及在线商务增速、云服务与新兴技术发展，以及我们向SEC提交文件中详述的其他各类因素。

我们的业绩指引假设，我们不会完成任何额外的业务收购、重组或法律和解。由于无法准确预测市场对我们商品和服务的需求，实际结果可能与指引存在重大差异。

下面，我将把电话转交给 Andy Jassy。

首席执行官 Andy Jassy 致辞

营收与利润概览

本季度营收为2019亿美元，同比增长12%；运营利润为281亿美元，同比增长61%。第三季度是亚马逊又一个强劲季度。

AWS业务

AWS 的战略正在有效推进。尽管面临去年同期大规模扩容带来的高基数效应，AWS 的同比增速仍达到 39.3%，连续第六个季度加速，创近五年来最快增速。合同积压金额达 5780亿美元，同比实现三位数增长，且结构多元化。我们大约每14秒就安装一台AI加速器，容量几乎刚一上线就被客户抢占一空。核心计算与存储业务收入均实现近年来最快增速。我们的核心业务运营利润率长期处于高位，AI业务的利润率也在快速改善，进度远超核心业务在类似发展阶段的水平——即便面临内存等关键组件成本上升以及资本支出带来的大量折旧压力，情况依然如此。我们持续加快资本支出的回收周期，并比以往更加坚信：我们对AWS的投资将创造出一个远比两年前预想更大的业务规模，带来更高的营收、自由现金流和已投资资本回报率。

AWS 正在形成一个强大的飞轮效应——借用 Jim Collins 在《从优秀到卓越》中对飞轮的描述：领先的功能、安全性和运营表现，推动客户将应用和数据迁移至AWS；客户迁移至AWS，又带动AI需求的增长，因为客户希望将生产推理部署在与其数据和应用相邻的位置；AI需求的增长，进而带动核心AWS需求，因为AI需要利用核心服务完成强化学习、后训练、工具调用等工作；而这一切又反过来推动我们不断加大对AWS整体功能的再投资。这与单纯提供GPU托管或短期数据中心容量租赁的模式截然不同，而是一种长期平台战略——广泛帮助客户创新和迭代其用户体验，稳定运营，并建立可持续多年的可靠伙伴关系。这一战略也为我们带来极具吸引力的长期经济收益，不依赖于供应稀缺性。

AWS进展举例

在核心业务方面，需要强调的是，全球IT支出的绝大部分——约85%——仍在本地部署。未来10到20年，这一格局将逐步向云端转移。以往业界普遍认为，主机或存储区域网络等关键工作负载永远不会迁移至云端，但随着AWS推出独特的云端替代方案和AI驱动的迁移能力，这类工作负载已开始加速向云迁移。企业客户由此受益：资本支出减少、运营成本降低、创新速度加快、开发者生产力提升，以及数据可访问性增强，从而更便捷地利用AI。我们的核心业务拥有极具吸引力的利润率，这得益于我们在过去20年间精益运营所积累的深厚经验。随着核心业务的持续增长，我们不断将资源再投入到核心AI功能的建设中。

举例而言，随着客户生成的数据量日益增大，并寻求通过数据分析和AI从中获取价值，在不同数据存储和分析引擎之间移动数据变得繁琐且昂贵。通过收购 DuckLabs，DuckDB 将成为AWS存储分析的通用SQL方言，以现代化的分析引擎简化数据处理——该引擎速度快、易用性强、覆盖面广。客户只需编写一次SQL查询，便可通过任意AWS分析服务执行。这将是分析领域的首次突破，客户无需在不同查询引擎之间承担任何迁移或移植成本，意义重大，对未来代理（Agent）高效查询同样大有裨益。

在AI业务方面，我们持续扩展推理服务 Amazon Bedrock 的功能，带动了显著的业务增长：财富500强企业在Bedrock上的支出同比增长近7倍，Bedrock总token用量同比增长近17倍。Bedrock 是AWS历史上增长最快的数十亿美元量级服务。我们近期已将 OpenAI 模型接入Bedrock，使用量增长迅速；同时新增了 Kimi、GLM 及 SpaceX 模型的 Bedrock 托管版本。

如今，任何关于AI的讨论都绕不开安全性，这也是客户持续选择Bedrock的重要原因之一。我们在设计上确保客户数据的安全性与私密性：输入和输出内容绝不会与模型提供商共享，也不会用于训练基础模型；当客户对基础模型进行微调时，我们会为其专属使用创建独立的私有副本，数据在传输和存储过程中均进行全程加密。

随着前沿模型能力不断增强，它们正以前所未有的速度发现此前未被察觉的软件漏洞。为此，我们构建了 AWS Continuum，以机器速度发现、优先排序、验证并修复代码漏洞，目前已有 Capital One、IBM、Infor、Luminate 和 Robinhood 等企业客户采用。第三季度，我们宣布将其集成到代码编写工具中，包括 Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 Codex 以及 AWS 的 Cura。来自客户的关注度超过了我们有史以来推出任何安全服务时所见到的水平。

代理（Agent）的部署速度持续加快，其中许多基于 Bedrock Agent Core 构建。目前已有数万名客户使用 Agent Core，第三季度部署的代理数量是此前三个季度之和的2倍。除自行构建专用代理外，大多数企业还会使用开箱即用的代理服务，我们提供了多款深受客户喜爱的服务：面向代码编写的 Kiro、面向联络中心代理的 Amazon Connect、面向迁移的 Amazon Transform，以及作为智能AI工作助手的 Amazon Q——均在快速迭代并赢得客户的广泛认可。尤其是 Amazon Q，随着 Mondelez、EchoStar、3M、西南航空、DXC 等大型企业纷纷选择它作为专为工作场景打造、对客户数据零妥协的AI伴侣，其增长极为迅速。

芯片业务同比继续实现三位数增长，Graviton 和 Trainium 的营收承诺均同比增长超过20倍。AI 为 Graviton 带来额外增长动力，原因在于后训练强化学习和代理工具调用主要运行在CPU而非AI加速器上，而 Graviton 是最强劲的CPU芯片，比其他替代方案具有高出30%至40%的性价比优势。客户在第三季度仅通过使用我们的定制芯片就节省了超过20亿美元。我们还刚刚将 TorchNeuron 开源，使开发者无需改写任何代码，便可直接将现有的 PyTorch 代码运行在 Trainium 上（绝大多数开发者目前已在使用 PyTorch）。

随着新一代芯片的推出，上一代芯片的需求依然强劲：Graviton 5 发布后，上一代 Graviton 实例的积压订单仍环比翻倍；上一代 Trainium 实例的短期容量售价也较上半年呈现溢价。鉴于 Trainium 需求如此旺盛，客户持续鼓励我们将其面向 AWS 以外的市场开放。我们计划于2027年底启动外部销售。

整体而言，AWS容量需求依然极为强劲。客户在大规模推理应用方面仍处于非常早期的阶段，但推理业务已占AWS AI营收的一半以上且比例持续上升；与此同时，我们的训练业务营收同样可观。我们维持2026年资本支出约2200亿美元的预期，其中大部分用于AWS；并预计2027年资本支出将进一步大幅增加，且清晰可见有吸引力的财务回报路径，正如我在上次电话会议中所阐述的那样。

AWS 目前的年化营收运行率已达1840亿美元，但发展机遇依然巨大。凭借我们持续的创新步伐、不断完善的核心与AI功能、企业客户将核心及AI工作负载迁移至AWS的强烈意愿，以及我们每年持续扩充的容量规模，我们相信AWS在2027年和2028年均能实现40%以上的增速，并在未来5至10年内成为年营收超万亿美元的业务。我们正处于这一拐点的极早期阶段，战略正在奏效，我相信这一势头在可预见的未来将持续下去。

零售业务

我认为，部分人士对这项业务近年来所取得的进展及其已达到的规模尚未给予充分重视。我不知道还有哪家零售企业能在达到亚马逊体量（数千亿美元）的同时，在包含广告收入的情况下实现两位数的运营利润率，并以如此之快的速度增长。

今年迄今，销售单位同比增长近15%，且是在一个极为庞大的基数上实现的——去年全年销售商品超过300亿件。以绝对金额计算，过去12个月我们新增了逾900亿美元的商品销售额（GMV），增速明显快于其他零售竞争对手，每季度新增的GMV约为美国第二大竞争对手的两倍，并持续在各零售细分市场抢占份额。

过去几年，我们的北美和国际业务板块均将运营利润率提升了近10个百分点，这使我们能够持续将资源再投入到改善客户体验中。当然，这一切仍处于早期阶段——目前零售销售的绝大部分（近80%）仍发生在实体店，未来这一格局将逐步向电子商务转移。我们正通过快速构建高效、快速的履约网络，在为客户提供卓越购物体验的同时，创造可观的自由现金流和已投资资本回报率，从而积极推动这一转变。

我们各项战略重点——更快配送、降低单位服务成本、生鲜杂货与药品业务，以及AI购物——相互强化，目前各项工作均在全力推进。随着我们持续投入当日达网络建设，以及 Amazon Now 和 Amazon Prime Air 超快配送服务的推进，配送速度不断刷新纪录。本季度是我们全球有史以来最快的第三季度，仅第三季度就有超过15亿件商品实现了当日或隔日送达Prime会员手中。

Amazon Now 在全球范围内的快速推广令我们备受鼓舞，目前已覆盖超过450个城镇和城市，通过 Amazon Now 下单的商品数量同比增长10倍。我们有望连续第四年降低单位服务成本，这使我们能够持续以具有竞争力的价格提供品种丰富的新鲜杂货和日常生活必需品。

配送速度的提升推动了我们杂货业务的快速增长（包括生鲜和日常必需品），过去12个月的商品销售额增长至近2500亿美元。第三季度，新鲜杂货和日常必需品的增速约为我们其他品类的3倍，占全部销售单位的约一半。当日送达生鲜杂货的客户购买日常必需品的数量，是不购买生鲜杂货客户的近7倍；购买生鲜杂货的客户在家居、服装等非杂货品类的购买频次约为非杂货客户的4倍，在这些品类上的消费额也高出2倍以上。

Amazon Pharmacy 同样增势迅猛：使用客户数量同比增长超过60%，增速在2026年各季度持续加快；复购客户同比增长超过50%。JD Power 连续第三年将 Amazon Pharmacy 评为邮购药房第一名，我们也在持续提升服务能力，目前已在超过350个城市提供三小时处方送达服务。

在AI购物方面，过去12个月，超过4亿名客户使用了购物代理助手 Alexa，与Alexa的客户互动量同比增长570%，使用 Alexa 购物的美国客户每单消费额比不使用 Alexa 的客户高出50%。Alexa 为用户研究商品、比较选项、查看全年价格历史、获取个性化礼品推荐，并代用户追踪优惠和降价信息。我们预计，尽管未来会有水平向代理与我们协同，Alexa for Shopping 仍将是客户在亚马逊购物时使用的主要购物代理——始终陪伴在您身旁，帮您浏览、获取灵感、解答商品页面上的细节问题，并能在了解您历史购买记录、收货地址和支付信息的前提下，只需您一声吩咐便完成下单，这对客户而言极为便捷和贴心。

广告业务

广告业务第三季度营收为196亿美元，同比增长12%。本季度增速受若干时间性因素影响：

第一，我们将大多数国家的Prime会员日活动移至第二季度，这意味着2025年第三季度原有的大量销售和广告收入转移到了2026年第二季度，对Q2同比增速构成顺风、对Q3构成逆风，对广告业务Q3同比增速产生了约850个基点的环比影响。

第二，2026年第二季度包含NBA on Prime的首个赛季，而去年Q2没有，第三季度也没有NBA（NBA将于第四季度开播）。

第三，2025年第三季度，我们调整了搜索引擎营销项目以引导更多流量至亚马逊搜索页面，这为客户提供了更好的体验，同时我们也能以更高费率变现该流量。此举从一年前开始推动广告收入增速加快，而第三季度我们开始面临该效应的高基数比较压力。

我们预计，第四季度广告业务同比增速将恢复至高十几个百分点的水平。

关于外部水平向代理购物是否对亚马逊广告业务产生实质性冲击，答案是否定的。目前，通过这种方式购物的用户数量极少，体验尚不成熟，也远不如直接访问零售商进行研究或一键下单便捷。

第三季度，广告团队推出了大量创新产品，其中最重要的是亚马逊广告代理（Amazon Ads Agent），将我们完整的广告产品体系整合在一个以AI为核心的平台上，依托万亿级购物、浏览和流媒体信号，在洞察输出、问题解答、优化建议等每个环节为广告主提供支持，并代表广告主执行相应操作。我们还推出了全漏斗广告活动功能，将赞助广告、展示广告、视频广告和流媒体TV广告整合到同一广告活动中。广告主只需提供初始预算和投放时长，亚马逊AI将负责规划、执行和持续优化其余所有事项。

其他业务亮点

Prime Video 已成为一项重要业务，年营收运行率达数百亿美元，自身已实现盈利。我们推出了《嘉莉》、《我变美的那个夏天》、《黑袍纠察队》、《校外》、《神秘博士》和《辐射》等热播剧集，以及《拯救计划》等突破性院线电影，同时还拥有极具竞争力的直播体育内容，包括周四橄榄球之夜（2026赛季开局创历史最佳）、NBA on Prime、NASCAR、名人赛及欧冠足球赛事。

我们刚刚推出了迄今最强大的硬件产品阵容，横跨 Echo、Kindle、Alexa 平板、Fire TV、Ring 及 Blink 共34款新品。目前虽处于发布初期，但势头非常强劲，期待更多客户在节日季获得这些产品体验。

最后，Amazon Leo 商业服务仍按计划于今年启动初始服务。随着re:Invent大会和节日季的临近，我们正进入全年最令人期待的阶段之一。感谢亚马逊全体同仁的辛勤付出与不懈创新，让客户的生活每天都变得更美好、更便捷。

亚马逊正在构建前所未有的商业版图。历史上从未有过年营收达万亿美元的企业，而亚马逊正处于同时拥有两个万亿美元级业务——AWS和零售——的路径之上。这是极为罕见的，我们对未来充满期待。

下面请 Brian 发言。

高级副总裁兼首席财务官 Brian Olsavsky 致辞

营收概览

全球营收为2019亿美元，同比增长12%，剔除外汇影响后同比增长13%。全球运营利润为281亿美元，运营利润率为13.9%，创历史最高水平。

北美和国际业务板块

首先提醒各位，今年Prime会员日销售活动的时间安排有所调整：包括美国在内的大多数主要市场均将活动移至第二季度，而2025年的Prime Day全部安排在第三季度。剔除Prime Day时间调整的影响，2026年第三季度同比增速将提高约400个基点。第三季度，客户参与度强劲，延续了上半年的增长趋势。

北美：第三季度营收为1129亿美元，同比增长6%。
国际：第三季度营收为431亿美元，剔除外汇影响后同比增长8%。
全球付费商品销售单位：同比增长12%。
Prime 会员体系依然是我们业务的重要支柱，数亿Prime会员对我们丰富的商品选择、低价策略和创纪录的配送速度给予了积极响应。过去一年，Prime会员每月通过同日达下单的新鲜杂货订单量增长了逾三倍。

盈利能力

北美：运营利润87亿美元，运营利润率7.7%。
国际：运营利润16亿美元，运营利润率3.7%。
在履约网络方面，团队克服了燃油通胀和干线运费上涨带来的运输成本压力。尽管面临上述逆风，我们在第三季度仍通过优化库存布局、缩短配送距离和包裹合并等措施整体降低了单位服务成本。配送成本同比增长11%，而单位增速为12%；剔除燃油和干线运费通胀影响，配送成本增速为8%，约比单位增速低400个基点。

机器人和AI技术在生产效率和员工安全方面带来了可量化的收益，预计将在未来持续复利增长。2026年，我们将以Cardinal和Sparrow为代表的机器臂数量翻倍，同时正在研发机器人基础模型，以加速机器人编程并逐步教会机器人执行日益复杂的物理任务，目标是大规模部署实用型机器人。展望未来，我们看到了在全球履约网络中大幅提升生产效率、持续降低单位服务成本的重要机遇，同时不断加快商品送达速度。虽然我们的运营利润率可能逐季波动，但我们致力于推动单位服务成本的长期持续改善。

AWS业务板块

AWS 第三季度营收为460亿美元，同比增长39.3%，核心服务与AI服务均有贡献。季度环比新增营收38亿美元，年化营收运行率已达1840亿美元。客户持续迁移至云端并扩大AWS核心服务的使用规模；同时，寻求全面受益于AI能力的客户正在加快向云端迁移的步伐。我们观察到AI支出与核心服务营收增长之间存在显著的正向关联——随着客户AI投入的增加，核心服务消费量也随之上升。随着更多AI工作负载进入生产阶段，这种关联效应预计将进一步增强，带动计算、存储和网络需求持续扩大。

AWS 运营利润为178亿美元，运营利润率为38.7%，反映了强劲的增长势头和我们持续提升运营效率的成果。对定制芯片和定制网络的投资，以及软件和流程改进，正在帮助我们优化容量配置，构建更具成本效益的基础设施。正如我们长期以来所言，AWS运营利润率将随不同时期的投资力度而波动。AI产品正在获得越来越多客户的认可，AI营收同比实现三位数增长。

资本支出

第三季度资本支出为759亿美元，主要用于AWS和AI基础设施建设，以支撑客户的强劲需求。我们坚信AI是一个巨大的机遇，有望在长期驱动营收和自由现金流的增长，以及优异的已投资资本回报率。

第四季度财务指引

净销售额：预计在2400亿至2470亿美元之间。
外汇影响：基于当前汇率估算，预计将对营收增速产生约60个基点的逆风效应。
运营利润：预计在285亿至335亿美元之间。
关于第四季度指引需特别说明的一点：Amazon Leo 商业服务按计划于今年启动初始服务，我们预计从明年第一季度起开始将部分相关成本资本化，包括生产和发射成本。这一时间点晚于此前电话会议中的预测，因此第四季度大部分 Leo 相关成本将继续计入费用。

我们已做好充分准备，迎接本次节日购物季，并为数百万在AWS上构建业务的客户提供支持。感谢亚马逊全体团队的辛勤工作和对客户的高度专注。我们坚信，持续提升客户体验是为股东创造持久价值的唯一可靠途径。

下面进入问答环节。

问答环节

问题一：Justin Post（美国银行）
提问：云业务加速令人欣喜，但环比增速有所放缓，请问背后有哪些因素？另外，Brian，燃料成本对第四季度指引有何影响？

Andy Jassy 回答（AWS增速）：

我们对39.3%的增速非常满意——这是一个年化营收运行率高达1840亿美元的业务，实现这一增速实属不凡，是近五年来最快的，也是连续第六个季度加速。推动增长的因素是多方面的。

在AI方面，我们拥有从底层到顶层的完整技术栈：如果要构建自己的模型，SageMaker AI是最简便的方式；如果要调用领先的前沿模型，Bedrock提供了高安全性和极具竞争力的性价比；如果要构建自己的代理，我们有 Strands 和 Agent Core；如果要使用开箱即用的代理服务，Kiro（代码编写）、Connect（呼叫中心）、Transform（迁移）和 Q（AI工作助手）等产品均在快速获得客户采用。此外，芯片方面我们也处于有利地位。对于大规模使用AI的企业客户而言，尤其是在将更多推理部署到生产环境之后，他们迫切希望优化性价比，而 Trainium 在性价比上相比其他替代方案具有显著优势。同时，随着AI应用的全面铺开，强化学习、后训练、工具调用等工作对核心算力的需求日益旺盛，而 Graviton 作为领先的CPU芯片，在性价比上比其他x86方案高出约30%至40%。这些因素共同推动了显著的业务增长。

每季度新增的容量有所不同，但在1840亿美元年化运行率的基础上，展望2027年和2028年实现40%以上的同比增速，是相当可观的。我们相信AWS有望在5至10年内成为超万亿美元的业务，这是一个极为难得的机遇。

Brian Olsavsky 回答（燃料成本）：

关于燃料和干线运费通胀的影响，我没有精确的数字，但第四季度该成本将略高于第三季度。年初我们对FBA卖家的运费增加了燃油附加费，可覆盖部分成本，剩余部分则体现在零售入库和出库运输中。这一成本在第四季度会略高于第三季度。

问题二：Brian Nowak（摩根士丹利）
提问： AWS万亿美元营收的判断依据是什么？另外，2027年机器人技术的关键里程碑是什么？

Andy Jassy 回答（AWS万亿美元路径）：

看看增速和营收运行率，再结合我们对2027年和2028年的预测——我们对大客户（数百兆瓦乃至数百万瓦级别的大容量预定）有着很好的可见度，这类客户必须提前锁定容量，我们对未来八至十个季度的需求情况把握较为清晰。将这些增速叠加在当前的营收规模上，数字会迅速攀升。

我也不认为当前的使用量会很快消退——企业客户在生产应用中大规模普及推理的进程才刚刚开始。影响因素之一是推理成本，要使企业客户能够以我们所设想的方式使用推理，就必须持续降低成本，这也是我们构建Trainium定制芯片的核心原因之一。过去两年，推理成本已大幅下降，我预计未来还将持续下降。

安全领域将是一个巨大的应用场景——当前前沿模型发现的漏洞是人类此前未能发现的，有观点认为未来一两年的token消耗中，相当大的比例可能仅用于安全领域。这是在代码编写等已成熟应用场景之上新兴的重大使用场景。进一步叠加AI助手的持续增长（无论是消费者场景还是企业工作场景，如Amazon Q），以及我认为几乎每一个现代企业生产应用最终都将被重写为具备代理能力的版本——因为这是快速行动并有效防范安全风险的必然路径。面向未来，可以想象的AI应用场景实在太多。因此，虽然无法精确预测5至10年后的情况，但我们认为AWS成为超万亿美元的业务并非没有可能，而是我们切实看到的发展方向。

Andy Jassy 回答（机器人技术里程碑）：

亚马逊目前在履约网络中部署了超过100万台机器人，它们对成本结构、生产效率和员工安全产生了显著影响——我们履约网络的安全指标已处于历史最低水平，过去四五年取得了巨大进步，机器人技术功不可没。尽管如此，无论是在已部署的系统还是在研发中的技术方面，我们都仍处于非常早期的阶段。

我认为，未来我们履约中心的许多重复性工作将由机器人承担，同时我们也在投入各种不同形态的机器人，包括有望协助完成"最后100码"到客户住所配送的机器人。我们评估机器人投资的标准是：能否带来相当或更优的生产效率、安全水平、成本结构和配送时效——当经济账算得过来，我们就会在履约网络中大规模部署。在我们新一代的履约中心设计中，包括当日达中心的扩建，机器人的比重非常高。我们认为，机器人技术迄今已发挥了重要作用，但这与未来五年的影响相比，不过是冰山一角。

问题三：Mark Mahaney（Evercore ISI）
提问： AWS未来两年的利润率结构是否相对稳定？生鲜杂货覆盖情况及对Prime会员消费提升的拉动效应如何？

Brian Olsavsky 回答（AWS利润率展望）：

我们不对AWS的利润率进行单独指引，但可以提供一些背景信息。本季度38.7%的高利润率，是多年来在运营纪律、效率提升、容量优化、严格管控固定成本以及定制芯片占比持续提升等方面努力的综合结果，并非偶然。然而，也存在多重波动因素：AI超高速增长对整体利润率形成压力，因为AI业务目前的利润率低于整体；同时还有来自组件定价的成本逆风。AI业务的利润率虽在改善（正如Andy所说，已领先于核心业务在类似发展阶段的水平），但目前仍低于核心业务。总体而言，利润率将始终由多重因素共同决定，我们将持续致力于在成本和效率端发力，并应对新产品投入阶段的利润摊薄。

Andy Jassy 回答（生鲜杂货业务）：

我们在生鲜杂货方面的激动之情不亚于您。我们长期运营大型杂货业务，但此前主要聚焦于食品货架中间区域的商品——消耗品、罐头食品、药品、美妆产品。我们拥有全食超市这一领先的有机杂货零售商，其增速在杂货品类中居于前列，无论是营收端还是利润端均表现出色，正在推进新业态和城市"日常购"模式的布局，反响良好。

我们一直深知，若要以我们所设想的方式服务客户，就必须拥有大众品类的主流供给，而这一切的起点就是生鲜杂货。从整体家庭消费视角来看，我们所能供应的商品类目与客户实际在我们这里消费的金额之间，差距最大的恰恰在于杂货品类，而大量杂货消费又以生鲜为起点。

正是因此，我们对在当日达仓库体系中配送生鲜杂货所取得的进展感到振奋。日常必需品业务的增速是我们其他品类的约三倍，目前占全部销售单位的约一半。购买生鲜的同日达客户所购买的日常必需品单位，是不购买生鲜的客户的约7倍。这对缩小"客户总消费潜力"与"在亚马逊的实际消费"之间的差距具有重大意义。与此同时，杂货客户在家居、服装等非杂货品类的购买频次约为非杂货客户的4倍，在这些品类的消费额也高出约2倍。这些差异显著，我们相信，生鲜杂货方面的持续进展将最终使我们在更多购物场景中赢得客户的首选地位。

问题四：Eric Sheridan（高盛）
提问： Bedrock 的市场机遇如何？对外销售 Trainium 的决策，如何平衡内部使用与外部销售？

Andy Jassy 回答（Bedrock市场机遇）：

过去20余年服务技术客户的经验告诉我们：不存在"统治一切的单一工具"。无论是数据库还是分析领域，早期的领导者从来都不是唯一选项。AI领域亦然——最初大家认为TensorFlow是唯一的框架，结果 PyTorch 如今更为主流。模型领域也不会例外。

我认为，未来两三年内将有六到八个旗鼓相当的主流模型并存，它们各自在推理、代码、视觉、延迟、成本等维度各有侧重，且都能满足95%以上的工作负载需求。大多数客户将同时使用多个模型，很多人甚至会在同一个生成式AI应用中混用多个模型。

这正是客户真正需要的：一项支持宽泛模型选择、具备卓越性价比、安全性和访问控制强有力的服务，让他们可以在各模型能力此消彼长的过程中灵活切换。这正是Bedrock所提供的。我们同时拥有Anthropic和OpenAI等闭源模型，以及Kimi、GLM等开源模型，我认为西方世界对更多西方开源模型也有强烈需求，这一空间未来将继续扩展。Bedrock的市场机遇极为巨大，它有可能成为与EC2体量相当的AWS支柱业务。

Andy Jassy 回答（Trainium内外部平衡）：

这是一个我们仍在持续评估的问题。目前，同时拥有重要云业务和足够强大的外部销售级芯片的公司，实际上只有两家，处理这一平衡问题的规模和复杂度，是绝大多数企业都不会遇到的。

当前所有先进芯片均由同一家代工厂生产，产能有限，每家公司都有分配额度，需要决定分配给外部销售和内部云部署的比例。

这一取舍的逻辑在于：对外销售，能够在短期内更快确认营收（芯片出库即确认收入）；对内部署（以EC2实例或Bedrock的形式），虽然营收确认周期长，但可以在五六年内持续产生营收，最终带来更多的绝对营收和自由现金流。因此，这需要认真权衡。

我们目前的做法与另一家面临同样选择的公司有所不同。如前所述，我们计划于2027年底启动Trainium的外部销售，未来可能每年都会重新审视这一平衡。两种渠道都将是重要的业务组成部分。我们构建高性价比、可扩展定制芯片的能力，将成为极具战略意义的竞争优势——既能优化自身成本结构，也能构建独立的外部芯片销售业务；而外部芯片销售与云基础设施，本质上是两种截然不同的商业模式。

问题五：Doug Anmuth（摩根大通）
提问：支撑未来两年及以后40%以上增速所需的资本支出规模如何？AWS服务器、网络和数据中心的投资回收期有何变化？

Andy Jassy 回答：

先谈投资回收期——我们确实在持续缩短。不同类别的资产（AI与传统计算、不同融资方式等）有所差异，但整体上我们在延长有效使用寿命、缩短投资回收期方面一贯有良好的进展，目前也在持续推进。

关于支撑上述增速所需的资本支出规模，答案是：相当可观。但我们认为，这是一次千载难逢的历史性机遇。在年化营收运行率已达1840亿美元的基础上，以39%的增速增长，并在此后两年每年继续以40%的速度增长，最终成为超万亿美元的业务——为了保持并巩固我们的领导地位，我们将坚定投入。如果这样的加速机遇能够分散在25年内发生，资本支出的压力会更小，但现实不是这样，机遇就在眼前。我们有能力支撑这一计划，这将永久改变亚马逊的体量——不仅是营收规模，还有自由现金流，我们将以此继续保持领先。

问题六：Ross Sandler（巴克莱银行）
提问：随着Bedrock上的token市场（推理即服务）规模扩大，且大部分工作负载运行在Trainium上，这一业务转型将如何影响AWS的营收增长，尤其是利润率？

Andy Jassy 回答：

您说得对，Bedrock上的大部分工作负载确实运行在Trainium上，这在很大程度上是因为我们对Trainium的性价比非常满意——它使我们既能为客户保持尽可能低的价格，又能维持我们期望的利润水平。

从更宏观的视角来看云计算行业的成本结构，有几个关键要素值得关注。

第一是数据中心的持有方式：长期购买或长期租赁，比使用托管机柜（colocation）或新兴云服务商（neocloud）在运营利润率上好约3500个基点。

第二是硬件层面：如果使用与所有人相同的硬件，成本结构就与市场均值相当；如果能使用差异化的硬件，就会拥有成本优势。

我们的大部分容量是自有或长期租赁的，这比以托管机柜或新兴云服务商模式运营的竞争对手享有更好的运营利润率。加之我们运行在自研芯片上，无论是对客户的性价比还是对我们自身的经济效益而言，都带来了结构性的成本优势。我认为，这些优势将持续惠及客户，并有助于提升AWS整体的经济效益。

感谢各位参与今天的电话会议。本次会议的回放将在我们的投资者关系网站上至少保留三个月。感谢您对亚马逊的关注，期待下个季度与您再次交流。

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轮番“历史性暴跌”！谷歌的病，亚马逊也得了

Fri, 30 Oct 2026 00:48:38 GMT

云计算业务连续加速，却难以掩盖电商核心的疲态——亚马逊正在经历一场与谷歌类似的市场考验。

第三季度财报显示，亚马逊总营收同比增长12%至2019亿美元，低于分析师预期。AWS营收增速连续六个季度提升，但在线零售销售增速跌至三年低点，广告业务增速亦创下有记录以来最低水平。与此同时，第三季度设备与物业支出逾770亿美元，远超市场预期，过去12个月自由现金流录得负424亿美元。

财报公布后，亚马逊股价在盘后交易中下跌约7%，此前该股今年累计涨幅约5.6%。这一跌势与同期Alphabet的遭遇高度相似——后者因搜索与广告营收低于预期，周四收盘大跌13%，创该股有史以来单日最大跌幅。

AWS加速，但“超预期”门槛已被微软抬高

AWS第三季度营收同比增长39%至460亿美元，高于上季度37%的增速，为连续第六个季度加速。首席执行官Andy Jassy在财报电话会上表示，AWS核心算力与存储租赁业务正以"数年来最快的速度"增长，并预计AWS未来两年每年均可实现逾40%的同比增长。

AWS的增长部分受益于OpenAI、Anthropic等AI公司的需求——这两家公司均依赖亚马逊服务器运行其模型。Jassy还透露，公司自研AI芯片Trainium将于2027年底开始向外部客户销售。

然而，AWS的亮眼表现并未能完全安抚市场。Emarketer分析师Sky Canaves表示："AWS加速增长未能达到过度膨胀的预期，也未能超越微软和谷歌设定的更高竞争标杆。云业务运营利润率的改善是一个积极信号，但这可能不足以消除市场对资本支出急剧攀升、以及自由现金流随之大幅下滑的担忧。"

相比之下，微软同日公布云业务营收增长48%，且资本支出保持克制，股价周四跌幅不足1%。

电商增速三年最低，Prime Day时间调整难辞其咎

在线销售额第三季度仅增长2%至685亿美元，为2023年初以来最低增速。亚马逊将部分原因归结于Prime Day购物节促销活动的时间调整——今年大多数主要市场的Prime Day从第三季度提前至第二季度举行，导致相关销售收入未能计入本季度。

研究机构M Science分析师John Tomlinson认为，零售端的相对疲软"在一定程度上"与Prime Day时间调整有关，但他同时指出："这里出现了一点裂缝。市场对各公司AI支出规模的关注度非常高。"

Sky Canaves则进一步指出，Prime Day时间调整"并不能完全解释在线商店和广告增速的疲软，这表明消费者压力可能正在变得更加明显——消费者在能省的地方开始收手，这对广告主的投放意愿产生了连锁影响"。

广告业务方面，第三季度营收增长11%，为亚马逊2020年单独披露该数据以来最慢增速。相比之下，从2025年第二季度至2026年第二季度，亚马逊广告业务每季度增速均超过20%。

资本支出飙升，自由现金流深度转负

亚马逊第三季度在设备与物业上的支出逾770亿美元，远超分析师预期。过去12个月自由现金流录得负424亿美元，而上年同期为正148亿美元——这一逆转主要源于同期物业与设备采购同比增加948亿美元。

公司维持了此前在7月给出的2026年资本支出约2200亿美元的预测，但Jassy在电话会上表示，2027年的资本支出将"大幅"进一步增加。

这一支出节奏令投资者感到不安。彭博报道指出，即便是亚马逊这样高度多元化的企业，云业务的稳健增长也未能抵消市场对AI投入速度的担忧。

四季度指引低于预期，消费端隐忧浮现

亚马逊预计四季度（假日购物季）营收在2400亿至2470亿美元之间，分析师此前平均预期为2445亿美元，指引中值略低于预期。四季度运营利润指引为285亿至335亿美元，分析师平均预期约330亿美元，指引区间下沿明显低于市场预期。

第三季度运营利润为178亿美元，高于上年同期的114亿美元。

Jassy在电话会上着力强调公司核心业务的健康状况。他指出，食品杂货与日用品销售额在截至9月的12个月内接近2500亿美元，增速是整体电商的三倍，占第三季度所有商品销售单元的约一半。购物聊天机器人Alexa for Shopping在过去12个月内的用户数超过4亿，高于上季度披露的3.5亿。

但上述积极信号均未能扭转盘后股价的跌势。

与Alphabet同病相怜，市场情绪高度共振

亚马逊此次遭遇的市场反应，与同期Alphabet的处境形成了明显呼应。Alphabet三季报显示，搜索广告营收同比增长12%至633亿美元，低于市场预期的649亿美元，自由现金流录得负91亿美元，股价周四收盘重挫13%。

Alphabet管理层在电话会上将AI搜索变现滞后定性为主动选择，CEO Sundar Pichai将当前阶段类比为十年前的移动端转型："就像十年前我们转向移动端一样，我们专注于先打造最佳搜索用户体验，然后再实现变现。"但市场并未买账。

两家公司的共同困境折射出同一个市场命题：AI投入正在以可见的方式压制核心业务的现金流与增速，而变现的兑现时间表仍不明朗。相比之下，微软凭借云业务高增速与相对克制的资本支出，成为本轮财报季中少数令投资者满意的科技巨头。

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估值半年翻倍！Kalshi完成10亿美元融资，最新估值400亿美元

Fri, 30 Oct 2026 00:23:49 GMT

预测市场赛道正在吸引顶级资本的密集押注。

据科技媒体The Information 10月29日报道，Kalshi宣布完成10亿美元新一轮融资，投后估值达400亿美元，由Wellington Management和Sequoia Capital联合领投。这一估值较今年5月的220亿美元几乎翻倍，折射出预测市场在监管松动与用户规模扩张双重驱动下的快速升温。

在业绩层面，Kalshi披露其非体育类市场的年化收入已突破10亿美元。据The Information此前报道，受世界杯合约拉动，该公司7月份总年化收入已超过40亿美元。与此同时，公司已就IPO事宜展开初步讨论，上市时间最早可能在2027年。

顶级机构扎堆入场，投资阵容星光熠熠

据报道，本轮融资的投资方阵容覆盖了一级与二级市场的头部机构。除领投方Wellington和Sequoia外，参与方还包括Baillie Gifford、Andreessen Horowitz、Coatue、Morgan Stanley Investment Management、CapitalG、Hudson River Trading以及Balyasny Asset Management。

这一投资者名单横跨传统资管、风险投资与量化交易机构，显示出市场对预测赛道商业模式的广泛认可。值得注意的是，Kalshi当前400亿美元的估值已与Coinbase约430亿美元的市值基本持平，但仍低于Robinhood约820亿美元的市值水平。

预测市场并非Kalshi一家独大。其主要竞争对手Polymarket目前正在进行新一轮融资，估值约为210亿美元，约为Kalshi最新估值的一半。

两家公司的估值差距在一定程度上反映了各自在合规路径与市场准入上的不同进展。Kalshi作为受美国商品期货交易委员会（CFTC）监管的合规平台，在机构资金的吸引力上具备差异化优势。

Kalshi的收入增长呈现出明显的多元化特征。公司强调，非体育类市场的年化收入已超过10亿美元，表明其商业模式并不依赖单一赛事驱动。而据The Information此前报道，7月份总年化收入突破40亿美元，则在相当程度上受益于世界杯相关合约的集中爆发。

在资本化路径上，Kalshi已就IPO展开早期讨论，上市窗口最早可能开启于2027年。若市场环境配合，此次高估值融资将为其公开市场亮相奠定定价基础。

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主动权益类基金Q3放榜：科技股的筹码压力，究竟释放了多少？

万周 — Fri, 30 Oct 2026 00:22:49 GMT

公募基金三季报显示，科技抱团已松动，但主动去拥挤的进度慢于表面权重变化：TMT配置从61.61%降至53.45%，剔除价格影响后的主动调整约为-1.51个百分点。电子主动减配、通信仍获增配，说明资金并未一致撤离科技。

医药出现较明确的主动回补，银行与煤炭也有增配，但红利板块的价格方向仍主要由基本面与长期资金决定，公募增量更可能发挥边际放大作用。

下一阶段，科技主题基金是否加入主动减仓，以及低配行业能否同时获得资金和盈利支撑，将决定再平衡的节奏。

一、发生了什么？——科技持仓下降，主动去拥挤仍不充分

1. 从六成到五成，科技抱团开始松动：

2026年二季度，主动权益基金的持仓集中度达到罕见水平。东方证券统计，电子与通信合计占主动权益基金重仓股票的60.40%，前三大行业集中度升至67.80%。三季报公布后，科技持仓明显回落。按东吴证券连续口径，TMT持仓从二季度61.61%降至三季度53.45%，结论指向此前高度集中的科技筹码已开始松动。

值得重视的是调整之后的绝对位置。三季度末TMT配置仍处2012年以来98.2%的历史分位；按国信证券相对中证800的口径，科技板块超配20.4个百分点，处于2013年以来98%的分位。快速下跌改变了基金账面上的权重分布，却尚未让科技持仓回到常态区间。

2. 权重回落8个百分点，主动调整幅度小得多：

持仓权重下降，并不等于基金以相同幅度主动卖出。东吴证券将三季度股票持有数量按二季度末价格重新估值，得到TMT剔除股价因素后的配置变化约为-1.51个百分点，明显小于账面持仓权重下降的8.16个百分点。价格下跌及组合结构变化解释了其中的大部分差异；申赎、基金总规模和样本调整同样会影响测算，不能把差额完全当作股价因素。

……

英特尔CEO：我们的首款Intel 18A服务器产品Clearwater Forest已开始出货并产生收入

Thu, 29 Oct 2026 21:07:06 GMT

英特尔CEO：我们的首款Intel 18A服务器产品Clearwater Forest已开始出货并产生收入。

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35 岁不会写代码？这波 AI 红利，可能就轮到你了

Thu, 29 Oct 2026 09:38:01 GMT

今年以来，全球科技公司已宣布裁员近 20 万人。与此同时，有一个 AI 岗位的招聘需求却在爆发：美国的招聘广告三年涨了 30 多倍，薪资中位数约 19.5 万美元；国内相关职位的发布量一年涨了 21 倍。

OpenAI、Anthropic、微软、亚马逊、谷歌，几家巨头前后砸下近百亿美元，有的开新公司，有的建新部门，抢的都是这类人才。最反常识的是：这个岗位最稀缺的本事，恰恰不是写代码。

Anthropic：培养 1 万个“把 AI 送进企业的人”

10 月 2 日，Claude 的开发商 Anthropic 宣布投入 1 亿美元成立“Claude 前沿学院”（Claude Frontier Academy），目标是在 2027 年底前培养 1 万名“前沿部署工程师”。

首批学员是从合作伙伴中选出的在职工程师，来自埃森哲、摩根士丹利、诺和诺德和几家顶级咨询公司。培训分两段：先是 4 天线下集训，从一次“模拟企业部署”开始；考核通过后，学员回到自己公司，带一个真实项目做 12 周实战。首批认证预计在 2027 年初完成。

在 Anthropic 看来，企业落地 AI 的瓶颈不在模型，而在于缺少能推动变革的人。负责这个项目的高管 Steve Corfield 说，客户现在缺的，是既懂业务怎么运转、又能亲手把 AI 从一个想法做成上线系统的人。

这只是今年 AI 巨头抢人大战中的最新一例。

砸下百亿美元，巨头们都在抢同一种人才

今年 5 月，OpenAI 成立了专门帮企业落地 AI 的“OpenAI 部署公司”，由 TPG 领投，首轮融资超过 40 亿美元。同月，Anthropic 与黑石、Hellman & Friedman、高盛合资成立了一家 AI 服务公司，各方初始投资约 15 亿美元。

6 月底到 7 月初，亚马逊 AWS 和微软先后出手：AWS 投入 10 亿美元，组建自己的部署工程团队；微软投入 25 亿美元成立新部门，把约 6000 名工程专家派驻到客户企业。9 月，谷歌云和埃森哲成立联合业务部门，计划培训最多 1000 名埃森哲工程师，专门派驻客户现场。

过去这些公司比的是谁的模型更强、参数更大、跑分更高，如今却不约而同地把钱砸向同一个方向：派人进客户公司，把 AI 真正用起来。

这类人才在业内有个统一的叫法：FDE（Forward Deployed Engineer），中文常译作“前沿部署工程师”。

招聘量三年猛涨30倍，大厂开出百万年包

熟悉美股的读者，对这个词的源头不会陌生。十多年前，Palantir（帕兰泰尔）就系统化地推行了这种做法：工程师不坐在总部写通用产品，而是常驻客户现场，和客户用同一套数据、扛同一个业务指标，把模糊的需求、分散的数据一点点变成能用的系统。Palantir CEO Alex Karp 有一个被业内反复引用的判断：大模型当然重要，但至少在未来几年，价值在于落地实施。

如今，这套做法正在变成一个热门职业。据劳动力市场分析机构 Lightcast 统计，2023 年全美 FDE 招聘广告不到 200 条，2026 年前九个月已超过 7300 条，三年涨了 30 多倍。广告标出的薪资中位数约 19.5 万美元，是全美招聘广告薪资中位数的三倍多。发布 FDE 广告最多的雇主中，德勤、埃森哲等咨询公司排在谷歌等科技巨头之前。可见 FDE 早已不只是 AI 公司的技术岗，凡是要把 AI 用进业务的地方，都需要这样的人。

FDE 这股风已经刮到国内。脉脉平台数据显示，2026 年上半年，平台上 FDE 相关职位的发布量同比飙升 21 倍。字节跳动的“豆包 AI 大模型 FDE”年包最高约 105 万元，蚂蚁数科、智谱等也开出了 90 万元以上的年包。但即便开出高薪，合适的人依然难招：猎聘大数据研究院统计，2025 年 9 月至 2026 年 8 月，国内 FDE 人才的供需比只有 0.28，相当于将近 4 个岗位抢 1 个人。

这个缺口还在被政策放大。工信部 8 月底印发通知，鼓励 AI 应用服务商搭建 FDE 团队、扎根用户现场；武汉光谷提出 3 年培育 1000 名 FDE，上海提出要建立超千人规模的 FDE 工程师储备库。企业、服务商、地方政府都在要人，合格的 FDE 远远不够用。

AI 落地难在业务，最缺的恰恰是懂业务的人

看到这里，很多人会想：这是年轻程序员的机会，我不写代码，也过了转行的年纪。但不妨看看 Anthropic 怎么描述一个好的 FDE：熟悉 Agent 系统、擅长解决问题、善于沟通、有工程经验。这四条里，有一半在技术之外。

AI 落地最难的部分，本来就不在代码。过去两年，几乎每家企业都买过 AI 产品、做过试点，真正跑进日常业务的却少得多。标普全球的调查显示，放弃大部分 AI 项目的企业，一年内从 17% 涨到了 42%；IDC 和联想 2025 年的报告更直接：88% 的 AI 概念验证项目，最后都没能投入生产。

演示时一切顺利，一进真实业务，就撞上脏数据、老系统、权限审批、员工习惯，还有那个绕不开的问题：出了错谁负责。这也是 FDE 和驻场外包的区别：外包是甲方说什么就做什么；FDE 要先判断这件事该不该用 AI、用哪个模型、花多少钱、怎么证明有效，再动手上线。

所以 FDE 真正值钱的那一半能力，是懂业务。一份合同哪几条要紧，一张报表哪个数字会出事，一个审批流程卡在哪一步，哪件事交给机器会让老板睡不着觉，这些 AI 替代不了，在行业里干了十几、二十年的人反而最清楚。

腾讯云副总裁张渝前不久的一句话，戳中了很多企业的痛处：过去花大价钱请外部团队做项目，"项目做完，团队撤场，能力也跟着带走了"。越来越多企业意识到，与其等外部团队来了又走，不如让自己懂业务的人长出这项能力。

如果你已经在行业里深耕多年，那么你缺的从来不是经验，而是把经验交给 AI 去执行的那一步：知道今天的 AI 能做什么、做不了什么，该怎么搭、要花多少钱、出了错怎么兜底。我们这次的训练营，就是为这一步准备的。

两天走完 AI 落地最后一公里

华尔街见闻首期「FDE 实战训练营」将于 11 月 14 日至 15 日在上海开班。这是一个线下实战营，限量 50 席，在两天时间里，带你亲手搭出自己的第一个 AI Agent，走完一遍从选模型、算成本到评测上线的全流程。

先说说 Agent（智能体）是什么。很多人对 AI 的印象还停留在“问一句答一句”的聊天上，但 Agent 不一样：你交给它一件事，它会自己查资料、打开软件、读写文件、交出结果，做错了还能自己返工。巨头们派 FDE 进企业，部署的正是这种技术。

两天训练营共 12 个模块，从模型怎么选、价格怎么算，一直讲到评测、成本优化和安全上线，都是大厂把 AI 做上线时真正在用的方法。主讲讲师 Right 曾任腾讯高级算法工程师，主导过微信核心 AI Agent 项目的算法设计和规模化落地，在 Agent 系统设计、模型训练、Harness 架构方向有深厚积累。他还在 NeurIPS、ACL 等顶级会议发表过多篇 Agent 方向论文，相关工作被 Google DeepMind 引用。

课程适合谁

企业主和管理者：想弄清 AI 到底能替公司做哪些事、每件事花多少钱、风险在哪里
金融、法务、财务、运营、咨询等专业人士：手上有大量重复工作，想亲手做一个工具交给 AI
想在 AI 时代给自己多留一项硬技能的人

三十年前，先学会用 Excel 的那批人，在后来的二十年里少熬了无数个夜。

今天巨头们花百亿美元在抢懂业务、又会用 AI 的人，而你已经有了一半。剩下那一半，就在这两天里补齐。

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