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机器人还没学会干活，为什么数据采集设备先卖爆了？

万周 — Mon, 26 Oct 2026 00:33:38 GMT

人形机器人尚未大规模走进工厂和家庭，一门围绕“教机器人干活”的生意已经出现规模化采购线索。产业调研显示，部分第一视角数据采集设备单月出货达到万套级；与此同时，数据工厂、动作捕捉、遥操作及仿真平台加速发展。

这场建设的起点是机器人在陌生环境里仍难以稳定完成任务。硬件采购打开了第一层市场，数据质量、生产成本与复用效率决定第二层价值，而机器人能否减少失败、延长有效工作时间，将决定整个产业能走多远。

一、发生了什么？——机器人还没开始大规模工作，数据设备先迎来订单

1．万套设备出货，“教机器人”的生意开始出现：

近期人形机器人产业中一项颇具反差的消息引起市场关注：龙旗科技参与配套的第一视角数据采集设备，8月和9月单月出货量均被估计在一万套左右，单套价格约一万元。按照这一口径静态计算，单月设备金额可能接近一亿元。上述数据采集设备的出货信息提示了一个清晰的产业现象——训练机器人的基础设备，可能先于机器人本身形成批量需求。

觅蜂科技的MEgo系列提供了另一个观察窗口。企业公开展示的MEgo View结合头戴视觉和腕部摄像头，MEgo Gripper则通过手持夹爪采集操作动作；围绕硬件，企业还建设了数据资产与仿真平台。奥比中光等视觉厂商也陆续推出Ego、UMI、腕部相机以及同步采集设备。这个细分市场的早期收入主要来自装备采购，与机器人最终销售数量之间存在时间差。

2．让真人戴上摄像头，机器人究竟能学到什么？

想象一名工作人员整理餐桌：先观察杯子的位置，再伸手接近杯身，控制抓握力度，将杯子放入柜中。人类几乎不需要思考的动作，对机器人却包含视觉识别、空间定位、抓握、轨迹规划和失败修正等多个环节。数据设备试图将这一过程拆成可记录、可处理的训练材料。

……

韩国散户开始抄底！目标依旧是“三星和海力士杠杆ETF”

Mon, 26 Oct 2026 00:31:54 GMT

韩国股市急跌之际，个人投资者再度涌入三星电子与SK海力士相关杠杆产品，押注半导体股反弹。与此同时，同类资金也在大规模买入美国市场的三倍杠杆半导体ETF。

据韩国交易所与Koscom ETF Check数据，10月1日至23日，个人投资者净买入三星电子及SK海力士单一标的杠杆产品共14只，合计金额达3154亿韩元。其中SK海力士相关7只产品净买入2263亿韩元，三星电子相关7只产品净买入891亿韩元。这是自7月底监管收紧、个人投资者转为净卖出以来，本月首次重新转为净买入。

在海外市场，韩国投资者同样动作积极。据韩国预托结算院数据，10月1日至22日，国内投资者净买入美股金额达48亿9000万美元（约6.36万亿韩元），其中追踪美国半导体指数单日收益率三倍的Direxion Daily Semiconductors Bull 3X Shares ETF（SOXL）净买入额高达35亿4764万美元（约4.70万亿韩元），占同期美股净买入总额的73.9%。

监管收紧后的首次回归

今年7月，个人投资者曾大举买入上述14只单一标的杠杆产品，单月净买入额达2.7728万亿韩元。然而，7月31日监管部门上调保证金要求等措施落地后，个人投资者随即转向，8月净卖出6484亿韩元，9月净卖出4979亿韩元。

进入10月，KOSPI指数累计下跌18.83%，市场人士认为，正是这一大幅回调令部分散户判断股价已接近底部，从而重新入场押注反弹。

KODEX系列产品成资金聚集地

在具体产品层面，"KODEX SK海力士单一标的杠杆"ETF净买入额达1529亿韩元，在韩国全部上市ETF中排名第11位。

除单一标的杠杆产品外，个人投资者还大量买入追踪大盘及半导体板块涨幅两倍的宽基杠杆产品——"KODEX杠杆"净买入额达1.0448万亿韩元，"KODEX半导体杠杆"净买入额为2564亿韩元，显示出散户对半导体板块整体反弹的强烈预期。

值得注意的是，杠杆ETF按日追踪基础资产收益率的倍数，一旦走势与预期相反，亏损同样成倍放大。此外，在市场剧烈震荡、涨跌反复的环境下，即便基础资产价格最终回到原有水平，投资者也可能因"负复利效应"而遭受实际亏损，风险不可低估。

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周末，物理AI“刷屏”

北风牧向 — Mon, 26 Oct 2026 00:28:05 GMT

这个周末，物理 AI 的材料突然密集起来...

进门财经满屏都是物理AI...

不止国内卖方,外资也很热...

JPM下午把宇树的评级从低配直接上调到增持，野村在讨论机器人运动控制训练的计算量能否下降三个数量级，TF的小雅昨天组织的数据采集专家会今天都在讨论（这个可以和前几天特斯拉专家放一起看），国内的专家交流，一路从具身大脑聊到数采、触觉和工厂部署...

整体读下来，除了卖方给的方向外，最大的变化是：

市场开始把物理 AI 的突破时间往前看，产业则在重新寻找更便宜的实现方式。

两件事如果能够持续实现，机器人的放量逻辑才会更扎实。

先聊为什么预期又往前走了。

JPM这次改变判断的过程，很有代表性。

按报告描述，他们此前参观工博会时，态度仍然谨慎。机器人硬件已经做出来，但需求主要来自研发、开发者和小批量试点，距离持续的企业采购还有距离。

参加宇树的物理 AI 活动之后，判断发生了变化。

王兴兴将物理 AI 突破的预期窗口，从此前最长可能十年，缩短至二至三年，甚至一至二年。

虽然管理层对技术进展的判断提前了，但不等于商业化已经兑现。对于市场而言，时间变化本身就会影响定价。

如果能力突破还很遥远，今天卖出去的机器人，主要体现为硬件收入。如果突破窗口靠近，已经进入实验室、开发者手中和应用场景的机器人，就可能成为模型测试、数据采集和持续迭代的基础（这个和前几天Optimus 的专家说的一样，而且明年Optimus 将投放1.5万台用于数据采集）。

这也是摩根大通重新看待宇树平台价值的原因。

报告中的销量调整很明确：2026年人形机器人销量预测基本没变，仍约1.42万台；2028年的预测，则从约4.16万台上调到11.16万台。

这次上修主要押注后续放量加速，当下订单并没有在预测中同步跳升。

所以，“S 型曲线提前”目前仍然是需要后续数据验证的判断。

周末大家开始重新估计，让机器人真正干活，还需要多久、还要花多少钱。

野村今天的一篇报告，大概意思是现在随着技术的进步，训练机器人的GPU模型，相对之前减少了1000倍...

这个数字很吸引人，因为它改变的是参与门槛。

它介绍的 SuperMimic，研究的是机器人怎样学习身体动作。

过去常见的做法，是在物理仿真器里大量试错。SuperMimic 则先学习一个描述机器人自身运动规律的模型，再在这个模型里训练控制器。

按野村转述，单张 H100 训练三小时后，其表现超过了此前 SONIC 已发布的模型检查点；后者的训练消耗约2.1万 GPU 小时。

图：SuperMimic 的真实 Unitree G1 演示画面，原视频标注为 1 倍速。来源：Qiayuan Liao，X，2026年10月21日；采用原视频封面。

但野村也说了算力降低1000倍不能直接扩大成整台机器人的算力需求下降1000倍。这里比较的是特定运动控制任务的训练计算量，数据量和 GPU 类型也并非完全一致。研究主要涉及平地上的身体运动，没有解决物体操作，也不能直接推到复杂工业任务。

可以把它理解为：机器人学习怎样控制身体，出现了大幅降低成本的路径。至于怎样把活干好，还有另外的问题。

所以，算法进步可能同时带来两种结果：更多公司能够进入，也让能够提供稳定硬件的平台更有用。

如果模型和训练基础设施越来越容易调用，谁能提供有效数据、理解客户现场，谁就更可能推进实际应用。

图：Ultra 机器人执行仓库打包任务，原画面标注为 2 倍速。来源：PI × Ultra 演示，载于 Leo Su，Substack，2026年10月17日。

于是，周末讨论最多的数采，就接上来了。

数据在机器人领域可能更重要，但各种数据的价值差别会很大。

机器人需要知道的不只是画面里有什么。

抓一个东西，要用多大力；碰到了以后，它会滑、会变形，还是会卡住；一次操作失败后，下一步该怎么恢复。这些信息，很难靠普通视频完整表达。

第一视角视频、手部轨迹、触觉，以及真机运行中的反馈，各有作用，也各有成本。

图：Weave 双臂机器人处理衣物，原画面标注为 2 倍速。来源：PI × Weave 演示，载于 Leo Su，Substack，2026年10月17日。

天风的数采访谈里，专家提到一个细节，一天佩戴设备采集八小时，筛选后真正可用的数据，可能只有一两个小时。这是受访者的经验口径，却提醒了一个很实际的问题，录了多久，与最终能改善多少模型能力，是两回事，所以机器人的数据又出现了类似大模型的路径，谁保有的数据越多，之后训练的机器人模型越智能。

前几天Optimus 的一场调研很能说明问题：

对于未来的规划，数据采集领域的机器人数量将持续增加以驱动数据飞轮。

增加数据采集机器人的数量主要是为了应对未来更多元化的应用场景、提升数据采集的精细度，并为持续迭代的大模型提供算力与数据支持。

另一位专家对行业数据量的判断，是低于提问者的预期。他强调，训练方法和数据有效性还没有完全形成共识，大规模投入仍需要等待验证。专家的判断是偏当下的，而另一位专家和Optimus专家是偏未来。

把这些材料放在一起，物理 AI 的关注点其实更清楚了。

大模型的规划能力进步，可能让真实机器人和应用场景更有价值；运动控制训练更便宜，又可能让单一动作能力更容易被复制。随后，差距会更多地体现在硬件一致性、操作能力、数据质量和部署效率上。

这些问题，会决定能力突破能多快变成采购。

这个周末市场对物理 AI 更积极了一点，因为实现路径上确实出现了值得跟踪的变化。但一至二年的突破预期、1000倍的训练效率提升，以及未来的数据需求，分别对应不同范围，需要我们持续跟踪...

本文来源：北风牧向

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跌破4000，金价回调是否接近尾声？

川阅全球宏观 — Mon, 26 Oct 2026 00:14:06 GMT

从空间的角度看，黄金短期回调已经进入“深水区”，市场或许正在等待尾部的风险出清。我们在《黄金是否充分定价短期利空？》中强调，若原油上涨的肥尾事件发生，黄金或上演“流动性挤压下的集中抛售”，而3个月黄金平值期权IV维持在20%-30%恰好对应9%-15%的最大回撤，伦敦金现跌破4000美元/盎司意味着2026年8月25日以来，金价最大回撤已经超过15%，短期市场或许正在等待尾部风险的出清。

那么，从时间的角度看，随着黄金逐步进入熊市的“下半场”，短期哪些因素或催化其超跌反弹？

其一，市场对“金价提前抢跑未来持续加息预期”的纠偏。2026年9月以来，伦敦金现最大回撤高达11.87%，市场对沙特供给收紧的担忧持续升温，这不仅倒逼美联储在9月开启加息周期，而且一度引发了市场对“连续加息”的担忧。若原油的肥尾风险得到充分释放（油价顶部或形成“A型结构”），金价短期有望迎来V型超跌反弹。

目前来看，10月28日美联储加息的概率已经不足10%，若FOMC会议释放鸽派指引有望促使金价短期“超跌反弹”。

其二，若中期选举后美国变成“跛脚政府”，黄金短期反弹的催化剂或增加。

一方面，紧财政在短期或利多黄金。若民主党控制参众两院或众议院，民主党或对特朗普减税政策形成掣肘，将美国比作“一家公司”，美元信用好比其偿债能力，虽然美国紧财政长期或通过削减赤字的方式强化美元信用，但是短期紧财政好比“公司的资金周转效率下降”，紧财政有望在短期成为黄金反弹的催化剂，这体现了金价影响因素在长期和短期的“对立统一性”。

另一方面，美国政府停滞的概率或上升，其有望催化金价短期超跌反弹。美国政府停滞好比“公司突然暂停运营”，其资金周转效率或下降，意味着美元信用短期走弱，金价短期迎来上涨。以2017年和2018年特朗普1.0时期美国政府两次停摆为例，美国政府停滞期间黄金分别上涨6%和3%。

中长期来看，我们认为黄金短期反弹后重回上涨趋势的基础或许并不牢固：

其一，今年高基数或导致2027年美国通胀同比“换挡下移”，并不意味着美联储加息节奏“立即放缓”。目前来看，美联储对2027年美国核心PCE同比预测值为2.5%，虽然较2026年平均水平显著下移，但是仍然略高于2%的美联储目标水平，因此并不排除2027H1通胀下降后美联储以“预防式加息”的方式倒逼美国通胀加速返回2%以内。

其二，若美国政府成为“跛脚政府”，财政支出增长节奏放缓或导致美元信用弱化的速度减慢。若民主党拿下参众两院或单独拿下众议院，特朗普实施的减税政策或在议会层面受到掣肘，政府在国防支出、传统能源补贴、AI基建补贴或有所放缓和限制，以上领域的支持有望向社会福利等方面转移，未来2年美元信用弱化的节奏或放缓。

其三，根据历史复盘，金价向上拐点的确认，一般发生在美联储加息的下半场，当前讨论上涨趋势确认或为时尚早。以2016-2020年和2022-2024年为例，前者“熊转牛”发生在2019年1月美联储暂停加息附近，后者黄金“熊转牛”同样发生在2023年9月美联储暂停加息附近，反映金价上涨趋势的确认并非“一蹴而就”，往往需要经历“一波三折”。

我们认为伦敦金现超跌反弹的上限为4300-4500美元左右。

一方面，波动率下降是一把“双刃剑”。黄金下跌斜率放缓的同时也制约了其反弹幅度，当前3个月沪金期权IV已经降至21%-22%左右，预计金价超跌反弹空间大概率低于8月前高4700美元。

另一方面，根据2026年8月25日-10月23日黄金下跌进行归因分析，因担忧美联储连续加息导致金价的回撤幅度大约为9%-12%，伦敦金现反弹至4300-4500美元意味着美联储连续加息的风险逐步出清，意味着2026年12月美联储或许不会加息，此时黄金超跌反弹可能已经被过度定价。

本文来源：川阅全球宏观

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巴西总统卢拉赢得连任。（新华社）

Mon, 26 Oct 2026 00:10:44 GMT

巴西总统卢拉赢得连任。（新华社）

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美以别无选择

Mon, 26 Oct 2026 00:03:16 GMT

过去短短一周时间里，所有信号都在指向一个方向：美国和以色列正在为再次打击伊朗做最后的准备。

10月18日，特朗普在Truth Social上给内塔尼亚胡“完全彻底的背书”，管他叫“伟大的战士总理”，然后说了一句分量极重的话：如果以色列由“比比以外的任何人”领导，“美国就得自己干这活，而我不想自己干”。

10月19日，美国战争部长赫格塞斯秘密飞抵以色列南部的奥夫达空军基地（那里驻着美军战机和加油机）与内塔尼亚胡会面。以色列总参谋长扎米尔没有受邀。这是典型的非常规外交——有大事要发生。

10月21日，内塔尼亚胡在国防军军官学校毕业典礼上宣布：伊朗再次在造核弹。他的原话是“推翻伊朗政权，这是我对国防军、摩萨德和安全部门的指令”。

同一周，美国国务院下令削减驻沙特、约旦、黎巴嫩、卡塔尔和阿联酋的使馆人员。官方理由是伊朗针对美国人的“致命图谋”进入了“高级阶段”。海湾盟友已被告知：美国正在准备11月3日中期选举之后对伊朗发动新一轮打击，计划为期数天，聚焦经济目标。

但这些信号只是表面，背后是美以两国国内政治与经济的结构性困局，把内塔尼亚胡和特朗普推到了同一条路上……

高盛下调韩股目标价25%，但认为“存储估值过于悲观”，韩股估值已成“全球最低”

Sun, 25 Oct 2026 23:57:21 GMT

高盛大幅下调韩国股市目标价，但同时警告市场对半导体行业的悲观定价已严重偏离基本面现实。

据彭博10月25日报道，高盛策略师团队上周五（10月23日）将韩国综合股价指数（KOSPI）12个月目标价由12000点下调至9000点，降幅达25%。这一调整发生在KOSPI自6月高点已累计下跌逾35%的背景下。尽管如此，高盛仍维持对韩国股市的积极立场，指出修订后的目标价较当前水平仍隐含逾60%的上行空间，并明确表示“市场正在定价一个过度悲观的基本面前景”。

AI交易退潮引发的科技股抛售，已将韩国从年内全球最热门主要市场之一，拖入估值最低的深渊。据彭博汇编数据，KOSPI 12个月远期市盈率已跌至约4倍，为2006年以来18个万亿美元级市场中从未出现过的极端低位，估值约为印度尼西亚雅加达综合指数（8倍市盈率）的一半。与此同时，部分投资者认为，这场抛售已制造出难得的买入机会。

AI交易退潮重创韩股，高盛被迫大幅下修目标

报告称，高盛策略师团队下调韩国KOSPI指数目标位的理由是在基准指数自6月高点暴跌逾35%后，需要采用“更为保守的估值假设”。

值得注意的是，高盛今年曾多次上调该目标价，最近一次上调发生在6月，并在此后的全球AI股抛售浪潮中坚持维持12000点目标不变。此次下调标志着高盛对韩国市场判断的重大转向。

三星电子和SK海力士等芯片巨头使KOSPI成为AI交易的晴雨表。投资者对AI基础设施大规模支出可持续性的疑虑持续升温，叠加融资成本上升、回报信号不足，抛售压力已从科技板块蔓延至整个韩国市场。

存储芯片估值隐含“65%盈利暴跌”，高盛认为定价过于极端

尽管大幅下调目标价，高盛策略师明确指出，当前市场对半导体板块的定价已严重脱离合理区间。

高盛估算，当前半导体板块的估值水平隐含着该行业2027年盈利将下滑65%的预期——这一情景被高盛认为“过于悲观”。报告指出，市场正在定价一个“过度负面的基本面前景”，而修订后的目标价仅是为了纳入更保守的市场定价假设，并非反映高盛对基本面的实质性看空。

在存储芯片板块之外，占指数权重约一半的其他股票目前以7.6倍远期市盈率交易，估值同样处于历史低位。高盛表示，在当前水平上，韩国市场仍提供"具有吸引力的风险回报"。

高盛继续看好电力、工业、公司治理改善相关股票，以及受益于国内再通胀和韩流文化的企业。

估值跌至“全球最低”，韩股已比印尼便宜一半

据彭博汇编数据，KOSPI 12个月远期市盈率已跌至约4倍，这是自2006年以来，在所有年初市值超过1万亿美元的18个主要市场中从未出现过的极端低位。

相比之下，同样面临MSCI可能两级下调评级、市场可投资性存疑的印度尼西亚雅加达综合指数，其远期市盈率仍维持在8倍左右。韩国股市估值已不足印尼的一半。

这一估值崩塌发生在韩国宏观基本面并不悲观的背景下。韩国今年出口有望突破1万亿美元，芯片需求旺盛；韩国央行亦表示，今明两年经济增速应"显著高于"此前预测。然而，市场对存储芯片周期、AI资本支出前景及借贷成本上升的疑虑，令投资者情绪持续低迷。

ACG Management董事总经理Hui Ling Loh表示，

“对迄今为止激进AI投资的担忧已进一步扩大，足以抵消稳健的盈利和业绩指引。投资者还在权衡借贷成本上升对AI相关股票的冲击，以及对避险资产需求的影响。”

部分投资者视抛售为买入机会，但分歧犹存

尽管市场情绪低迷，已有部分投资者开始将此轮抛售视为逢低布局的窗口。

KOSPI自6月高点已累计下跌约40%，但同期12个月远期盈利预测却上升了22%，股价与盈利预期的背离进一步凸显估值的极端低廉。指数年内仍累计上涨31%。

Julius Baer亚洲研究主管Mark Matthews表示，AI需求“仍大幅超过供给”，“因此当我们看到近期这样的大幅回调，尤其是半导体股票的隔夜暴跌，这是一个很好的买入机会。”

不过，市场对于情绪何时真正触底、估值能否成为可靠的反转信号，各方看法不一。此轮抛售也引发了更深层的讨论：在技术变革带来深度不确定性的时代，传统估值指标是否仍能提供可靠的投资指引。

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报道：SK海力士计划利用铠侠投资收益发放16万亿韩元特别股息

Sun, 25 Oct 2026 23:32:27 GMT

这相当于其出售铠侠股权收益的70%。SK海力士计划在周三的财报发布会上公布该特别股息计划。（东亚日报）

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华尔街见闻早餐FM-Radio | 2026年10月26日

Sun, 25 Oct 2026 23:00:59 GMT

华见早安之声

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市场概述

原油走高加剧通胀担忧、打压美股美债，三大股指一周内首度齐收跌，标普纳指两连阴，道指回落超1%；但芯片指数小幅反弹，SK海力士美股收涨超4%，而西部数据绩优仍跌3%；融资担忧压垮AI交易，全周CoreWeave跌超10%、Meta跌逾9%；苹果转跌前曾创盘中新高、市值短暂超越英伟达升至第一；SpaceX竞争前景冲击，电信运营商AT&T跌8%。

10年期美债收益率脱离近一个月低位、但未能收复5.0%，连降三周。美元指数反弹、仍连跌两周；离岸人民币盘中涨破6.67、七日连创四年新高。

中东风险持续叠加空头回补，美油盘中涨超4%，布油冲向117美元、又创五个多月新高，一周涨超6%、创六周最佳周表现。黄金盘中跌破4000美元，全周重挫超4%，创四个多月最大周跌。

要闻

周五A股探底回升大逆转，宽基ETF成交历史天量。

中国商务部回应美新版对外投资限制拟议规则：中方严重关切、坚决反对，将密切关注后续发展，保留采取相应措施的权利。

俄乌同意在27日起在奥列什基暂时停火。泽连斯基确认乌美俄三方会谈11月上半月举行，俄罗斯称将在阿布扎比举行、愿11月4日后恢复三方谈判。

特朗普称可能对伊朗发动一次小规模“史诗怒火”行动、美国随时可能再打。美官员称美已准备好与伊朗长期对峙。伊媒：伊朗并未通过巴基斯坦向美国提交新方案，不接受以重开霍尔木兹换取解除海上封锁。

穆迪维持法国信用评级不变，负面展望持续。法国周六爆发新一轮抗议活动，内政部称41万人参与、1314人被捕，政府安排包括反恐部队在内7万安保人员上阵，卢浮宫等热门景点闭馆。

美国10月综合PMI初值小幅回落至57.6，企业售价涨幅创四年高位，通胀压力升温。法国PMI全线跌破荣枯线，欧元区10月综合PMI初值降至51.9逊于预期。

Kimi最强3万亿级模型Kimi K3.1 Pro发布即冲上测评全球第四，编程智能体性能超过GPT-6 Astra、成本仅五分之一，3D建模与金融能力升级，11月4日前开放权重。

苹果首款折叠屏iPhone出师不利，全球多个市场报告裂屏问题，有用户称折不到20次就裂。

算力需求旺盛：亚马逊AWS今明年产能被抢空、2028年预订大部分，CEO称AI业务年化收入超250亿美元，增速是AWS初期的数百倍，砸2200亿美元仍无法满足需求。

台媒称英特尔、英伟达、AMD预付逾千亿台币锁定台湾高阶IC载板产能。

SpaceX洽商接入8万基站，剑指全美“第四大运营商”，美国电信巨头股价齐跌。

市场收报

欧美股市：标普500指数收跌0.52%，报7623.68点，全周累跌0.47%；道指收跌1.23%，报52215.16点，全周累涨0.41%；纳指收跌0.21%，报25955.34点，全周累跌0.71% 。欧洲STOXX 600指数收跌0.31%，报635.77点，全周累跌1.39%。

A股：上证指数收涨0.89%，报3690.48点，深证成指收涨2.79%，报11673.83点，创业板指收涨4.16%，报2684.10点。

债市：到债市尾盘，美国10年期基准国债收益率约为4.99%，日内升约4个基点，全周累计降约8个基点；2年期美债收益率约为4.68%，日内升约4个基点，全周累计降约3个基点。

商品：WTI 12月原油期货收涨3.82%，报103.27美元/桶，全周累涨4.29%。布伦特12月原油期货收涨3.14%，报116.72美元/桶，全周累涨6.24%。COMEX 10月黄金期货收跌1.28%，报3991.1美元/盎司，全周累跌4.05%。COMEX 10月白银期货收跌1.92%，报53.711美元/盎司，全周累跌5.76%。COMEX 10月期铜收涨1.78%，报6.476美元/磅，全周累计跌0.84%。

要闻详情

全球重磅

中国

重磅信号出现：宽基ETF历史天量。周五A股探底回升上演奇迹大逆转，多只宽基ETF成交爆量，创业板ETF易方达成交197亿元，创上市以来历史第三高；沪深300ETF华泰柏瑞、科创50ETF华夏成交额均超150亿元，沪深300ETF华夏、沪深300ETF易方达也大幅放量。

商务部：敦促美方尊重事实，立即停止对中国科研机构采取歧视性、限制性措施的错误做法。美国防部公布科研安全审查结果，要求相关高校终止与1286清单内中国科研机构的合作。商务部称，美方相关做法实质上是在胁迫美国科研机构“选边站队”，蓄意破坏中美正常科研合作，这只会削弱美自身的科技进步与创新发展，搬起石头砸自己的脚。

商务部回应美发布新版对外投资限制拟议规则。商务部新闻发言人称，该拟议规则歧视性扩大对华投资限制范围，加大限制力度，是典型的泛化国家安全做法，违背两国元首达成的重要共识，干扰中美两国企业正常经贸合作，破坏国际经贸秩序。中方对此表示严重关切、坚决反对，将密切关注事态后续发展，保留采取相应措施的权利。

国常会：加快建设生育友好型社会，持续积累和释放人口综合红利。会议指出，人口是经济社会发展的基础条件，要更好统筹人口与经济社会、资源环境的关系，进一步完善相关政策，持续积累和释放人口综合红利，以人口高质量发展更好支撑经济社会高质量发展。要进一步发挥服务业对经济发展的支撑作用，加力推进服务业扩能提质，把服务业潜力空间转化为发展动能。

国务院办公厅：加快开发新职业，减缓AI岗位替代影响。积极增强人工智能创造就业机会、赋能传统岗位、提升就业质量、激发创业活力的正面效应，有效减缓人工智能应用就业替代影响，努力实现技术进步、产业升级与就业促进、民生改善相协调的包容性发展。

证监会：明确私募投资母基金豁免计入一层投资层级，细化分散投资要求与投资负面清单。中国证监会起草《私募投资母基金管理规定》，明确私募投资母基金概念、分类及认定标准，提出分散投资要求，对长期资金设置差异化投资比例要求，并明确私募投资母基金豁免计入一层投资层级。同时，规定还将压实管理人主动管理职责，健全投后跟踪、穿透管理和风险监测机制，细化投资负面清单。

信息化“十五五”规划：研制高性能AI芯片，适时启动6G商用，加快构建全国一体化算力网。《规划》提出，到2030年新一代通信网全面建成，适时启动6G商用，国家区块链网络基本建成。规划还提出加快构建全国一体化算力网，推动算力、电力、网络协同发展，研制高性能人工智能芯片和高可用基础软件栈，并推动电信、互联网等领域有序扩大开放。

Kimi最强3万亿级模型来了！编程智能体测评超过GPT-6，3D建模与金融能力升级，11月4日前开放权重。Kimi K3.1 Pro是K3系列的首个模型，支持百万Token上下文窗口，代码、Agent和知识类基准方面达到或接近最强闭源模型水平，编程智能体测试Terminal-Bench 4.0中，得分高于GPT-6 Astra，仅略低于Claude Opus 5.5。高速版Kimi K3.1 Pro Highspeed智能与标准版相当，输出速度约为2到3倍。标准版API输出价68元/百万Token，高速版价格为两倍。月之暗面在模型开放权重前先做安全评估，模型漏洞研究得分从90.5%降至81%。

知名AI评测机构Artificial Analysis公布，Kimi K3.1 Pro得分杀进全球智能指数前四，并预计，权重一旦开放，将登顶开源榜首，与顶级闭源模型差距从12分骤缩至3分。各项硬核测试中，Kimi K3.1 Pro性能比肩GPT-6 Astra，成本仅五分之一。可直接驱动Blender建模+Three.js网页一条龙；金融分析拿下OfficeQA Pro最优。

谁推动了宇树科技首个涨停板？10月23日，宇树科技收获上市以来首个20%涨停，股价本周累计上涨46.14%，龙虎榜显示机构净买入2.41亿元。人形机器人板块持续走强，国内整机产量增长、特斯拉Optimus量产提速及英伟达扩展机器人开发平台等消息密集催化，机构看好行业从批量验证迈向规模化部署。

AI芯片需求持续释放，寒武纪Q3营收同比增长104.47%，净利润增147.74%。寒武纪Q3营收35.31亿元，同比增长104.47%；归母净利润14.04亿元，同比增长147.74%。前三季度营收、净利润分别增长106.76%和131.49%，公司称增长主要得益于持续拓展市场、推动人工智能应用落地。与此同时，存货增至116.65亿元，预付款项和应付票据也大幅增加。

金属价格上涨驱动，紫金矿业Q3归母净利润同比增长25.97%。受主营金属价格大涨、产能释放及成本控管见效驱动，紫金矿业2026年前三季度归母净利润575.26亿元，同比增长51.93%，营收2834.53亿元，增11.51%。金锭均价涨约33%、铜精矿涨约39%、银价涨逾一倍，矿山毛利率升至68.38%。

CPO概念午后拉升，“易中天”再密集回应：在手订单充足、经营正常。午间，光模块产业链多家核心企业集中发声，中际旭创称，海外订单已排至2027年，部分客户给出2028年需求指引。源杰科技、联讯仪器同步加速扩产，从芯片到测试环节印证需求持续旺盛。

花旗拿下券商牌照，外资独资金融机构加速布局中国市场！证监会核准设立花旗证券（中国），外商独资券商增至七家，花旗将以独资模式重返中国证券市场。此前，Visa在华全资子公司获准筹备银行卡清算机构，未来若通过开业审批，有望独立开展人民币银行卡清算业务。外资机构正进一步拓展在华业务版图，覆盖证券经纪、承销保荐及支付清算等领域。

但斌出手，买入SpaceX！最新回应：仍坚守A股AI产业链，要“真正优秀的企业一起”。今年三季度，东方港湾海外基金新买入SpaceX、苹果。其中，苹果是二季度清仓后三季度重新买回，苹果股价在10月22日再创历史新高；SpaceX是首次买入。但斌表示：“周期往复，喧嚣终会散去。我们要做的，依然是穿透价格的迷雾，锚定基本面，和真正优秀的企业一起，耐心等待时间兑现。”

美国版“我不是药神”：一个美国儿子的上海买药之旅。《我不是药神》里，程勇从印度代购仿制药，是因为正版药太贵；如今，一名美国男子却专程飞往上海，为罹患肺癌的母亲带回26盒中国创新药舒沃替尼，而这款药尚未在美国上市。从“为省钱去印度”到“为求药来中国”，背后是中国创新药研发实力的提升。

AI军备竞赛烧向上游：台媒称英特尔、英伟达、AMD预付逾千亿台币锁定台湾高阶IC载板产能。受“砸钱锁单”驱动，台系载板三强狂掷1612亿新台币扩产创纪录。

海外

美油盘中涨超4%，布油冲向117美元、又创五个月新高，中东风险持续、空头回补加把火。中东能源供应风险持续升温，胡塞武装近期加码袭击沙特，美以伊冲突危险增添供应担忧。周末前空头回补，期权对冲买盘放大原油涨势。美常驻联合国代表称，美国已做好与伊朗长期对峙的准备。柴油供应紧张加剧能源压力，美能源部周五授权紧急交换最多40万桶战略油储，应对部分炼厂供油中断。

俄罗斯柴油重返美国！首批4万吨货物驶向纽约，俄方计划年底恢复常规出口规模。一艘装载4万吨俄罗斯超低硫柴油的油轮正驶往纽约，预计11月7日抵达。这是俄罗斯重启柴油出口后，少数明确运往美国的货物之一。特朗普政府希望借此增加燃料供应、缓解美国油价压力，并在11月3日中期选举前争取选民支持。

报道：德国10月达成协议以来首次启动招标，出售战略储备中的柴油、取暖油和原油。德国同日推出两项能源举措：石油方面，储备机构EBV启动招标，出售柴油、取暖油及原油，落实G7协调放储协议，德国承诺释放最多1500万桶；天然气方面，运营商THE斥资约2.45亿欧元签订额外供气合同，以应对当前储气率仅61.1%、较去年同期低逾14个百分点的库存危机。

白宫称俄乌同意在奥列什基暂时停火。美国白宫23日发表声明说，美国成功促成俄罗斯和乌克兰达成在奥列什基的停火协议。俄乌两国同意暂时停止在奥列什基的一切军事行动，以便人道主义物资进入，并安排平民通过指定的安全通道撤离。停火从10月29日开始。

泽连斯基确认乌美俄三方会谈11月上半月举行，俄方称将在阿布扎比举行。泽连斯基称，乌方期待尽快举行三方会谈。俄总统新闻秘书称，目前讨论三方谈判形式，未来不排除欧洲参与。乌克兰官员称奥列什基市即将开展解除封锁行动。俄军宣布27日起在赫尔松方向停火并实行“静默状态”。白宫称特朗普夫人促成俄乌局部停火，停火范围仅限奥列什基。
俄乌就局部停火时间达成一致。当地时间24日周六，俄罗斯人权事务专员兰特拉托娃表示，俄方将自莫斯科时间10月27日4时起在阿列什基执行停火。乌克兰最高拉达（议会）人权事务专员卢比涅茨表示，乌方将于基辅时间10月27日3时开始停火，与俄方停火时间一致。
俄罗斯总统助理周日称，俄方愿在11月4日后恢复俄美乌三方谈判。

特朗普威胁对伊朗发动小规模“史诗怒火”行动，伊拟打击海底电缆，霍尔木兹传油轮触雷。特朗普还称，美国可以很快结束对伊战事，问题是要彻底结束还是让冲突慢慢消退。伊朗称，两艘试图非法穿越霍尔木兹海峡南部的超级油轮周五触雷，两船共载超450万桶原油。据报道，伊朗已制定计划，若遭美以攻击，就将反制范围扩大至海湾地区的海底通信电缆，还可能打击隐蔽的军事基地。

特朗普称随时可能再打伊朗。周六被记者问及是否可能再对伊朗发动袭击时，特朗普回应称，他不会向媒体透露这种信息，但他同时表示，美国随时可能再对伊朗动手，也可能达成协议。
美官员称美国已准备好与伊朗长期对峙。美国常驻联合国代表表示，一年后美国和伊朗可能仍陷于僵局，届时双方或许仍未就伊朗核计划达成协议，霍尔木兹海峡航运也可能无法恢复至冲突前水平。
伊朗向中东国家发出最后通牒：一旦美伊重燃战火，必须停止对美方的一切支持，否则将被列为“敌对国家”。
伊媒：伊朗并未通过巴基斯坦向美国提交新方案。报道援引知情者消息称，有关伊朗提议以重新开放霍尔木兹海峡换取美国解除海上封锁的报道“虚假且纯属幻想”。“从根本上说，伊朗不接受任何‘以霍尔木兹海峡换取解除封锁’的方案”。

法国周末爆发新一轮抗议浪潮，动荡烈火有蔓延欧洲之势，包括反恐部队在内7万安保人员紧急上阵、多城宵禁。卢浮宫，奥赛博物馆和毕加索博物馆三大热门景点周六闭馆，原定在巴黎举行的巴黎圣日耳曼队与里昂队的足球比赛也被推迟。巴黎市长表示，市政府正为持续数周的长期情况做准备，预计市政厅的损失可能达到数千万欧元。

法国内政部：1314人在新一轮抗议示威中被捕。内政部公报称，全法有41万人参与周六的新一轮抗议示威活动，其中巴黎地区约11万人；当天全法共有289场抗议示威活动。与此前一周的抗议示威活动相比，本轮抗议示威活动的规模和暴力程度有所减弱。法国工会组织称，约80万人参与了24日的抗议示威活动。
穆迪维持法国信用评级不变，负面展望持续。穆迪宣布维持法国Aa3评级不变，声明中指出，法国多元化的经济结构与强健的公共机构支撑了现有评级，但同时将展望维持于负面，理由是政治不稳定性将持续制约财政整顿努力。穆迪表示，Aa3评级的维持建立在法国最终通过削减赤字预算方案的基础假设之上，并预计"融资成本与社会紧张态势将在未来数月内有所缓解"。

报道：特朗普政府拟取消部分加拿大商品关税，助力中期选举。据媒体报道，特朗普政府计划豁免部分加拿大农林产品的50%关税，最早本周五公布。为保持总体关税规模不变，此次减税可能以对其他加拿大商品加征关税的方式加以对冲。此举主要旨在帮助缅因州联邦参议员Susan Collins在中期选举中守住席位，同时可能惠及其他贸易依赖型州的共和党候选人。

美国10月综合PMI初值小幅回落至57.6，企业售价涨幅创四年高位，通胀压力升温。美国10月综合PMI初值降至57.6，虽较9月回落，但仍处于近五年来高位；服务业PMI降至57.9，制造业PMI升至56.0，创53个月新高。新订单增速创逾四年半新高，就业扩张加快，但企业销售价格涨幅升至2022年8月以来最高，油价、原材料及运输成本上涨加剧通胀压力。

法国PMI全线跌破荣枯线，欧元区10月综合PMI初值降至51.9逊于预期。受法国财政与政局担忧拖累，其10月综合PMI降至48.4跌入萎缩；德国虽维持扩张但增速放缓，拉低欧元区综合PMI至51.9。法债抛售与高企通胀加剧市场对金融条件收紧的担忧，市场普遍预期欧洲央行或于近期暂停加息。

日本核心CPI年内首破2%，超过80%经济学家预计12月加息。更受日本央行关注的剔除生鲜食品和能源的深层通胀指标同比上涨2.4%，服务业价格创七个月新高，显示需求驱动型价格压力持续积聚。企业提价潮持续蔓延，10月逾3000种商品涨价。市场预计日本央行12月将再度加息，终端利率或触及2%上方。

韩国股市便宜到全球罕见，成为首个跌破5倍市盈率的万亿美元级市场。韩国KOSPI指数未来12个月预期市盈率降至仅4.2倍，成为彭博2006年有数据以来首个跌破5倍关口的万亿美元级市场，估值仅略高于正遭MSCI降级风险的雅加达综合指数。AI热潮降温令韩股遭抛售，尽管出口迈向1万亿美元、SK海力士与三星芯片需求旺盛，投资者仍不愿为盈利支付更高价格。

全球投资级企业债利差创一年半新高，AI融资潮冲击信用市场。美国科技巨头为支撑AI基建大幅举债，叠加油价上涨和法国动荡，推动全球企业债利差急剧走阔。周四全球投资级企业债利差飙升至129个基点，创2025年5月以来最宽水平。分析指出，“如果科技股财报传来好消息，唯一的意涵可能是它们会进一步扩大支出计划。”

美国三大电信股盘前齐跌！SpaceX洽商接入8万基站，剑指全美"第四大运营商"。SpaceX洽谈接入美国约8万座基站，计划结合卫星网络切入移动通信市场，引发电信股重新定价。AT&T、Verizon和T-Mobile盘前均跌超4%，Crown Castle和American Tower则分别上涨8.6%和6.1%。市场担忧新竞争者冲击传统运营商定价权与利润率，但基站运营商或因新增租赁需求受益。相关合作仍处早期阶段，监管、频谱及商业条款尚存不确定性。

苹果首款折叠屏iPhone Duo出师不利：有人折不到20次就裂屏了。从中国到美国，再到澳大利亚和加拿大，多个市场都有用户报告类似问题，而且坏的地方几乎都一样：手机中间的折叠区域。现在苹果需要回答，一部售价2000美元、主打折叠体验的手机，究竟能不能经得起用户每天反复打开和合上？

AI算力远期需求旺盛！亚马逊AWS今明年产能都已被抢空，连2028年的算力都快没了。亚马逊 CEO Andy Jassy称，AWS的大部分产能已预订至2028年，面对满载的远期订单，其极具弹性的短周期“按需采购”策略成功规避了产能过剩风险。

亚马逊CEO：AI业务年化收入超250亿美元，增速是AWS初期的数百倍，砸2200亿美元仍无法满足需求。亚马逊CEO Jassy直言，解锁企业级AI大市场必须将推理成本再降十倍，这正是死磕自研芯片的核心逻辑。

高管揭示Meta AI订阅变现新路：Muse免广告但企业服务收费，智能体购物抽成。Meta AI负责人Alexandr Wang称，Muse对普通用户免费开放，Meta没有投放广告的计划；Meta计划向企业提供付费服务，未披露具体的收费标准和推出时间。他还称，Meta自有的基础设施、安全体系和数据中心使Muse具备对手难以复制的竞争优势。

全网恐慌48小时，拯救互联网的却是一个“无名之辈”。“有这么一个人，世界上大部分PHP发行版都靠他一个人维护。如果这个人出了什么事，那就完了。所有人都要遭殃。”

AI加速“挖漏洞”！网络安全专家警告：未来数月网络安全事件恐频发。AI正大幅加速软件漏洞发现与攻击工具开发，网络安全防御窗口急剧压缩。本周PHP严重漏洞已导致多个政府网站中断，业内警告，未来数月类似事件可能频繁发生，AI推动今年数字漏洞发现数量同比翻倍。不过，漏洞激增并不必然意味着攻击成功率上升。短期内，企业修复与应急响应压力将加大，长期则可能推动网络安全需求持续扩张。

研报精选

博弈选举，美以伊“下大棋”。以色列将于10月27日举行议会选举，美国将于11月3日举行中期选举。内塔尼亚胡强硬表态、推动对伊动武，意在争取选举支持；特朗普则顾虑油价上涨冲击共和党选情，对开战释放矛盾信号。伊朗一边加强霍尔木兹海峡管控、警告报复，一边表示愿重启外交谈判，试图提高美以动武的代价。选举结束后，美以是否重启军事行动成为焦点。

两周前“精准喊顶”的德银：科技股距离“长期趋势底部”还要“跌5%”。德银两周前下调美股科技及大盘成长股评级后，科技股相对标普500其余成分股跑输12个百分点。如今该行指出，调整可能仍未结束。机构仓位快速降温，300亿美元抄底资金开始出现流出迹象。接下来，财报表现、资金流向及外部风险，将决定调整能否止步于结构性轮动。

高盛警告：美联储12月加不加息，市场可能都没准备好。高盛仍将12月加息视为基准情景，但市场对加息的定价约为90%，重新计入完整25个基点的难度正在上升。与此同时，2027年AI资本开支预计达1.6万亿美元，债务融资需求与能源通胀风险仍未消退，AI相关信用利差也已扩大至年内最宽水平，美债收益率后续走向仍面临多空力量的反复拉扯。

AI交易何时止跌？市场盯着Meta“天量发债”背后的“囚徒困境”。巴克莱认为，AI巨头争相提前融资形成“囚徒困境”，集体发债将推高融资成本，限制信用利差收窄。随着低评级债券风险上升、AI发行人信用分化加剧，融资供给能否被市场消化，将成为判断AI交易能否企稳的关键。

野村：AI军备竞赛有75%的概率继续，2027年存储芯片短缺已基本锁定。野村认为，AI军备竞赛陷入难以退出的困局，科技巨头即使自由现金流承压，仍可能继续加码投资。报告预计，竞赛延续的概率约为75%，2027年存储器供应量和价格已通过长期协议基本锁定。融资市场关闭是打破竞赛的主要风险，电力短缺则可能推迟芯片部署，但未必改变长期需求。

SemiAnalysis创始人深度解析：AI投资还能撑多久？英伟达护城河还能守住吗？内存荒何时结束？Dylan Patel指出，AI基建扩张面临融资成本和芯片供应瓶颈，相关限制可能延续至2028年。英伟达的性能优势仍在，但自研芯片竞争可能逐步影响其市场份额和定价能力；内存行业的高利润能否维持，则取决于2028年后新增产能投放及供需变化。

行业/概念

1、教育 | 据上证报报道，国务院办公厅日前印发《关于适应人工智能技术发展助力构建就业友好型发展方式的意见》。意见要求，积极增强人工智能创造就业机会、赋能传统岗位、提升就业质量、激发创业活力的正面效应，有效减缓人工智能应用就业替代影响。意见提出，鼓励普通高校、职业学校(含技工院校)加快动态优化学科专业设置，超常规布局人工智能领域急需学科专业。实施人工智能专项培训计划。深入实施“技能照亮前程”培训行动。

2、快递物流 | 据上证报报道，10月22日至23日，国家邮政局在河南洛阳召开邮政快递业安全治理规范化座谈会。会议强调，持续深入推进“反内卷”工作。要确保末端派费稳定，深化成本核算指导，严肃整治跨区揽件行为，企业总部要优化对所属服务网络的考核管理规则，不得层层加码、转嫁经营成本。

3、词元概念/Token | 据上证报报道，上证资讯10月23日从北京市经济和信息化局获悉，截至目前，北京人工智能核心产业规模超过4500亿元，核心企业数量超过2500家，独角兽企业数量占全国半数以上，豆包、GLM、Kimi等基座模型能力全球领先。北京市将提升词元供给能力，制定北京市词元工厂分级评价标准，建设世界级词元工厂集群，提升高质量词元供给能力；还将出台词元分发平台评估标准，打造国际一流的词元分发交易平台。

4、氦气 | 据中证报报道，当地时间10月23日，美国能源部宣布，已根据《2020年能源法》将氦气认定为关键材料，以加强美国制造业和供应链安全。美国能源部作出的这一决定，使氦气成为了该机构指定的第20种关键材料，并将这种工业气体纳入《2020年能源法》的关键材料框架，包括接受更严格的政府监管。

5、云计算数据中心 | 据中证报报道，亚马逊首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）周五表示，受人工智能（AI）基础设施需求不断增长的影响，亚马逊网络服务（AWS）的云计算容量在2027年底前已基本售罄，且大量订单已排至2028年。贾西表示，亚马逊AWS正在努力快速扩展基础设施，以满足人工智能实验室和企业源源不断的需求。

6、工业互联网 | 据中证报报道，CEIC2026消费电子创新大会22日至24日在深圳举行。其间，工业互联网操作系统产业联盟在2026消费电子创新大会·具身智能产业论坛上成立。业内人士表示，具身智能落地工厂，需要打通设计域-制造域、管理域-控制域两条业务链路，实现人、机、料、工艺、环境全要素集成。工业互联网操作系统需要满足跨域跨平台设计、任务可信运行、模型迁移一致性、多硬件设备适配四大核心需求。

7、网络安全 | 据证券时报报道，前不久，全球网络安全界经历了最暗黑的48小时，大量AI智能体入侵美国银行，PHP漏洞导致大量国家政府网站关闭；10月23日，OpenAI和Anthropic，竟在同一天主动自曝：他们的前沿AI模型，在内部测试中双双“越狱”了。随着大模型与智能体等AI应用在政务、金融、工业、医疗及企业内部管理等场景加速落地，AI带来安全风险随之向业务核心环节渗透，也衍生出了提示词注入、模型投毒、多智能体协同欺骗等全新系统性风险。

8、电力体制改革 | 据证券时报报道，全球最大“电力超市”正式开业，标志全国统一电力市场体系建设取得重大突破。统一电力市场建成后，跨区域电力交易规模有望持续扩容，现货交易、辅助服务交易常态化推进，对电力调度、交易仿真、计量采集、负荷管理等软硬件配套需求持续释放。

今日关注

中国

第二十届中央委员会第五次全体会议召开。

上交所与中证指数修订后的上证系列指数正式实施。

药明康德、国瓷材料、中兴通讯、中信证券、协创数据财报。

海外

巴西总统选举第二轮投票25日开始，投票结果预计26日出炉。

<全文完>

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10月26日会员早报：韩国商船大发霍尔木兹战争财亚马逊AI大部分产能已预订至2028年

Sun, 25 Oct 2026 22:29:17 GMT

1、【韩国商船大发霍尔木兹战争财】据彭博社10月23日报道，对Vortexa、Equasis和Signal Group船舶追踪等数据的分析显示，韩国长锦商船集团旗下油轮9月经霍尔木兹海峡运出约1.056亿桶原油，接近当月过峡原油总量的四成。排在其后的沙特国家航运公司（Bahri）、科威特油轮公司（KOTC）和阿布扎比国家石油公司（ADNOC）航运部门，同期合计运量为9730万桶；该统计按船舶所有权而非运营方计算。英国《劳氏日报》按超大型油轮（VLCC）过峡航次统计，长锦9月占比达47%，10月前10天已超过一半。

2、【亚马逊AI大部分产能已预订至2028年】亚马逊首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）表示，AWS 2026年的产能显然已经卖完，2027年也基本卖完，2028年的相当一部分同样已被客户订走。他补充说，AWS会始终保留一块容量给按需用户以及EC2、Bedrock等服务，但整块出售的大额产能基本已经没有了。贾西称，即便今年投入约2200亿美元资本开支，亚马逊仍在放走相当可观的需求。贾西把眼下的AI需求比作一只“哑铃”：一头是少数前沿模型实验室和超级应用，耗用算力和电力的规模前所未见；另一头是企业里客服、反欺诈这类局部降本的轻量应用；中间分量最重的一段——企业放在云上的大批核心业务系统——绝大多数还没真正接入模型推理，他预计未来五到七年会有相当多企业应用深度接入。

3、【马斯克在本轮选举周期政治捐款突破4.45亿美元】据美国联邦选举委员会（FEC）最新文件，亿万富豪埃隆·马斯克10月上半月再向其创办的超级政治行动委员会“美国政治行动委员会”（America PAC）注资约7700万美元，其2025—2026年选举周期的已知政治捐款总额随之达到约4.46亿美元。这些钱几乎全部流向致力于帮助共和党保住国会控制权的超级政治行动委员会。

4、【标普警告：地方禁令潮或致美国数据中心信用降级】标普指出，全美已有40个州的地方政府实施暂停令或放慢审批，居民的担忧集中在电费上涨、水资源短缺、空气污染和噪音。标普评估认为，迄今对评级的影响仍然有限，但如果暂停令、审批放缓或政策反转导致项目显著延误，就可能形成信用风险：开发商可能被迫向租户提供租金抵扣，严重时租户可解除合同；风险敞口还会延伸到重金投入AI基础设施的超大规模云厂商，以及长期售电计划可能被打乱的公用事业公司。

5、【市场预期本周美联储按兵不动】美联储将于10月27日至28日召开议息会议。联邦基金利率期货显示，10月加息的概率不足10%。

价格打折，哪些股票超跌了？

东吴证券陈李、葛晓媛 — Sun, 25 Oct 2026 10:49:33 GMT

双十一，股市也开启了“打折促销”。近期市场快速调整，创业板指从4372点回落到2700点以下，科创综指来到1300附近。不少前期热门股票大幅回撤，以历史高点为参照，中际旭创、新易盛、东山精密等热门股价格已跌至约四折。

尽管10月23日市场明显反弹，但科技成长板块此前的调整幅度已经不小，也引发了市场对科技股是否会重演周期股大幅波动的担忧。

股票毕竟不是普通商品，价格打折不等于估值便宜。从交易层面看，下跌太快，股价反而可能出现反弹。但这类交易性反弹，并不是我们要讨论的“超跌”。

我们所说“超跌”是基于完整盈利周期基础上的估值便宜。投资者在这个价格上购买股票，可能会输掉一些时间，但不会丧失本金。

为此，我们拿出光伏，锂电的龙头，跟光通信龙头进行比较。光伏和锂电都有完整的周期可以参考。通过选取隆基绿能、宁德时代和中际旭创作为典型案例，比较不同景气阶段下的盈利和估值变化，观察经历大幅调整后，当前股价是否已经出现估值超跌。

看PE、PB的历史分位，不能判断估值

股价大幅调整后，市场通常把PE、PB放到历史的维度里去比较：当前低于历史多少分位，就说股票有多便宜。

例如，仅看原始PE的分布，宁德时代截至今年9月30日，15.85倍的pe低于此前五年20个季度的全部观测值；中际旭创当前32倍估值处于历史40%分位水平。单看历史估值，宁德时代似乎已经比较便宜，中际旭创也不算贵。

但问题是，这一估值背后所对应的盈利并不相同。对于景气波动较大的公司，历史估值分位未必能反映真实的估值水平。仅是用历史分位，很难判断在周期中，是否真的“超跌”。

行业景气高低点，企业盈利水平差异明显

周期股在景气高点和低谷的盈利差异往往很大。即期估值容易受到利润波动的影响。

把三家公司利润放在一起来进行对比，通过年末EPS和ROE的观察，对周期差异就有更直观的感觉。

隆基2022年末ROE还有23.8%，2026年二季度却降至-15.5%，EPS也转为负数；中际旭创2021年末ROE只有7.6%，2026年二季度已超过51%，EPS从约1元增至13.4元；宁德时代的EPS则从2021年末约4.3元增加到2026年二季度约17.1元。

景气高点，利润增长会压低PE；景气低谷，利润收缩甚至亏损，又会使PE大幅抬升或失去参考意义。这就是单看即期PE容易踩的“坑”。

因此，仅凭PE、PB的历史分位，难以准确判断股价是否超跌。我们尝试以历史稳态ROE为基准，还原企业在正常盈利水平下的估值，进一步观察当前股价是否具备安全边际。

估值是否合理，需要考虑完整的景气周期

经历大幅调整后，优质公司的股价是否已经跌至具有吸引力的位置，需要从完整的行业景气周期出发，以正常盈利水平为参照。

我们采用历史ROE中位数作为稳态盈利水平，据此测算修正后的EPS和PE，观察企业在正常盈利能力下的历史估值区间，进而判断当前股价是否具备估值安全边际。

三家公司，三个答案

我们以三家公司各自的盈利周期起始日为起点，选取此后26个季度的ROE（TTM）中位数作为稳态盈利参考，并据此修正历史EPS和PE。

这样剔除不同景气阶段盈利波动对PE的影响，在相对统一的盈利水平下，观察市场过去给予企业的估值是否合理。

隆基绿能：便宜的前提，是先把利润赚回来

隆基的历史样本为2016Q1—2022Q2。26个季度的ROE中位数为19.53%，对应的标准化PE中位数为26.43倍。

问题是，隆基目前仍在亏损，负PE已经没法正常比较。按2026Q3的11.21元股价倒推：如果未来ROE恢复到约7.22%，对应PE为26.43倍；如果恢复到历史中位数19.53%，对应PE约9.76倍。

对隆基来说，能不能恢复盈利、能恢复到什么水平，比股价跌了多少更重要。

宁德时代：把盈利调回常态后，估值仍偏低

宁德的历史样本为2018Q2—2024Q3。ROE中位数为13.48%，标准化PE中位数为49.12倍，历史25%—75%区间为36.79—81.43倍。

2026Q3，宁德时代PE为15.85倍。把当期ROE折回13.48%后，修正PE约26.64倍，仍低于历史区间下沿，处在历史约3.8%分位。

换句话说，宁德的低PE并不只是当下盈利较高造成的。即使用历史中位数ROE来算，估值相对过去仍然偏低，具备一定的历史估值吸引力。

中际旭创：PE不高，不代表安全垫已经很厚

中际的历史样本为2020Q1—2026Q2。ROE中位数为10.73%，标准化PE中位数为61.95倍。

只看当前32倍PE，它处在原始PE历史约34.6%分位，处于较低分位水平。但如果用历史ROE中位数来折算，当前示意标准化PE约153倍，处于历史约84.6%分位，超过历史中间50%区间。

两种口径之所以差这么多，关键在于对高ROE能持续多久的判断。如果未来ROE逐渐回到历史水平，当前价格在这套模型下没有明显的绝对吸引力；但如果AI光模块需求带来的高盈利能维持较长时间，用10.73%的历史ROE做假设又可能过于保守。

跌下来以后，究竟怎样才算便宜？

三家公司给出了不同的答案：宁德时代在盈利还原至历史中枢后，估值仍处于历史较低分位；隆基绿能的估值吸引力取决于盈利修复；中际旭创则需要关注当前高ROE的持续性。

从跨周期估值角度看，判断股价是否超跌，不能仅依据股价回撤幅度或短期交易性反弹，更需要考察企业在稳态盈利水平下的估值位置。

若盈利回归常态后，估值仍明显偏高，说明当前价格对盈利回落的风险反映可能不足；若在相对保守的盈利假设下，估值仍处于历史低位，则可能具备一定的安全边际，但仍需结合基本面判断折价是否合理。

不过需要注意的是，历史中位数不能代替未来盈利预测，行业景气和公司竞争力也可能发生变化。但把价格与可持续的赚钱能力放在一起看，至少能避免把“跌得多”直接当成“够便宜”。

股价打了几折不重要。重要的是，利润回到正常水平以后，价格是否依然合理。

本文来源：东吴证券陈李、葛晓媛

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AI信贷危机意味着什么？

李佳 — Sun, 25 Oct 2026 09:48:54 GMT

每个人都相信存储会暴跌，如果没有呢？

李佳 — Sun, 25 Oct 2026 08:52:05 GMT

SemiAnalysis CEO：基板是“最大瓶颈”

李佳 — Sun, 25 Oct 2026 08:09:30 GMT

AI势头回落并非牛熊分界

中信证券研究裘翔、高玉森等 — Sun, 25 Oct 2026 08:03:35 GMT

AI趋势回落并非熊市开端，非AI可能反而会面临更为有利的环境

1）产业趋势回落≠牛转熊。A股在过往存在比较广泛的“产业趋势回落=牛转熊”的思维，核心是过往的产业趋势（2006~2007年的工业与金融、2009年的地产与基建、2013~2015年的移动互联、2019~2021年的能源转型等）对其他经济部门带来广泛的拉动作用。而本轮AI产业的进展，至少在短期内对其他经济部门产生了不少挤出效应，包括导致了物料和资源价格暴涨、推动了债券市场供需紧张和长债利率大幅飙升、一定程度上挤出就业，财富效应的增长极为失衡，市场分化的程度历史罕见，甚至出现了所谓“硅基世界”和“碳基世界”的对立。这也意味着，过往“产业趋势行情结束=牛转熊”的经验可能并不适用于这轮AI硬件主导的行情，非AI的不少板块早已步入下行趋势，而AI只不过最后“补跌”。

2）AI短期内对其他部门产生了负外部性，若AI势头回落，一些非AI板块反而可能有转机。目前已经显性化的负外部性至少包含三类：第一，电子元器件、电力等基础生活物资的大幅涨价，抬高生产和生活成本，压抑其他领域需求，典型的如消费电子；第二，算力基础设施投建推动私人部门巨额债务融资，推升全球无风险利率，对所有高利率敏感性的需求产生冲击；第三，挤出就业，尤其是对于年轻人就业的影响，比如根据斯坦福与ADP就业数据库今年9月最新数据，自动化型AI使用占比最高职业组的22~25岁就业较2022年11月下降10.9%，最低组同期上升7.8%。这些因素引发了实体经济和市场的剧烈分化，但反过来看，如果AI投资的速度在未来有所放缓，非AI板块可能也不会面临如此负面的宏观环境，比如无风险利率出现大幅回落。事实上，从当前的美债定价来看，10年期美债利率的走向与北美AI硬件股的股价走势高度相关，如果未来出现持续性的回落，至少对海外的非AI部门需求可能产生促进。

估值收缩的进程今年已基本完成，行情宽度有望逐步拓展

1）AI的二阶导修正、非AI的估值收缩，都有望在今年基本完成。AI完成了第一波“二阶导”修正。与2021年底至2022年4月底的新能源行情调整类似，本轮AI同样是在产业景气仍在、增速预期转弱时提前下修估值。从估值收缩的视角出发，本轮AI硬件的估值压缩幅度已与2022年新能源第一轮调整相当。根据Wind数据，7月1日以来，电子与通信板块整体法PE（TTM）从74.0倍压缩至42.4倍，降幅42.8%；2022年新能源第一轮调整（2021年12月17日-2022年4月26日），电力设备及新能源板块市值下PE从51.2倍压缩至27.8倍，降幅45.7%。站在全球对比的视角下，A股非AI板块处于全球估值洼地。我们用中、美、日、韩四个市场的AI与非AI龙头篮子，以整体法测算PE（TTM）并进行跨市场对比。截至10月22日，A股是唯一一个AI相对非AI估值溢价仍高于历史中枢的市场：AI/非AI的PE倍数为4.4倍，处于2016年以来82%的分位，美、日、韩的这一倍数则分别回落至1%、17%、24%的分位。美、日非AI非金融龙头的PE分别为33.5倍和23.0倍，处于98%和95%的分位；A股非AI非金融龙头只有15.6倍，处于历史21%分位，消费、制造、医药龙头分别只处于12%、1%、3%的分位。当然，低估值源于疲弱的内需以及市场对非AI领域外需的潜在担忧（贸易摩擦、海外高利率、高油价等），有其合理性。但换个角度看，这种导致低估值的悲观，很大程度上源于今年的现实与年初市场期待的巨大割裂，投资者难以预料在“十五五”的第一年广义财政赤字会意外转为大幅负增长、市场从美联储降息预期转为加息预期、10年期美债利率创了2007年以来新高、中欧贸易摩擦突然升温、美伊战争爆发且持续快一年。这种落差，是导致不少非AI板块在今年业绩增长亮眼的情况下估值发生剧烈收缩的原因。当下，至少市场已经充分认知到了这些宏观负面因素，无论是海外利率还是国内政策，任何边际上超预期的变化可能都有助于改变当下A股相对于全球市场更为悲观的估值体系。

2）K型分化逐步收敛，行情宽度有望逐步拓展。对于AI侧，商业化空间增长焦虑还将继续约束AI投资单年度的绝对规模体量，同时加深市场对于未来“一阶导”拐点的警惕，AI对于非AI板块的虹吸很难再出现，同时考虑到主流机构资金仍然超配TMT板块，市场反弹过程中的持仓均衡化过程也将制约AI板块的弹性。我们看到，在本周市场止跌企稳的过程中，率先反弹的AI新技术是筹码出清相当彻底且机构持仓比例低的机器人板块，而非算力基建相关的板块。对非AI板块，当下几乎所有的负面因素都已经被市场所认知（即便可能并未完全定价），在经历一轮系统性调整后，低预期本身就是有利的条件。以出海板块为例，中欧贸易摩擦已经摆在台面上，未来每年的规则修订谈判和博弈可能是常态化的，企业最终还是会凭借强大的竞争优势适应；人民币在明年只要升值速度有所放缓，汇兑损失就会同比减少，就会带来净利润率的回升；美国中期选举后民主党如果控制国会，中东战争格局可能会有积极变化，所带来的油价影响可能边际上转弱；AI投资增速放缓，带来海外长端无风险利率回落，对非AI行业的需求抑制作用减弱。由于这些负面因素在今年已经被投资者系统性认知，只要后续有边际上的好转，对非AI板块本身也产生促进。

资金面的出清需要时间，PB-ROE 代表的稳健回报型策略可能更加占优

资金面快速恶化的过程大概率已接近尾声，在本周ETF明显放量的信号下，主动买盘开始谨慎流入市场，融资盘去杠杆的负向循环被阻断。截至10月21日，两市融资余额已回落至2.45万亿元，相对年内高点累计减少5600亿元，降幅18.6%，已回到去年11月下旬的水平，交易层面的降温更为明显，融资买入额占两市成交额的比例（MA5，下同）6月平均为9.86%，7月降至8.99%，9月为8.66%，10月以来进一步降至8.01%，10月16日读数7.84%，为2024年9月以来的最低值，低于“9.24”行情前约9%的水平。活跃私募的仓位同样回到低位，对中信证券渠道调研显示，样本活跃私募仓位8月7日当周以来持续回落，10月16日已降至67.5%，为2024年3月以来最低，较76.3%的历史中位数低8.8个百分点。虽然资金面指标已经回落到较低的位置，但彻底出清并开始持续改善仍然需要时间，这个阶段动量和景气策略会持续弱势，市场轮动速度加快，而以PB-ROE外代表的低估值质量型策略会更占优。目前有两类行业在明年满足这样的框架，一类是具备高股息率和稳健盈利增速的品种，如白电、纺织服装、食品调味、火电等，另一类是带有供给出清潜力逻辑的品种，如油运、快递物流、头部地产开发商、部分锂电材料、石化偏中游的环节等。

本文来源：中信证券研究

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SemiAnalysis创始人深度解析：AI投资还能撑多久？英伟达护城河还能守住吗？内存荒何时结束？

Sun, 25 Oct 2026 07:11:35 GMT

AI基础设施投资仍有增长空间，但融资成本上升、半导体供应链受限与自研芯片竞争加剧，正在共同考验这轮AI热潮的持续性。

在10月23日于美国举行的CASPA第35届年度大会上，SemiAnalysis创始人兼CEO Dylan Patel、Bernstein董事总经理兼高级分析师 Stacy Rasgon，以及Austin Lyons围绕半导体行业前景展开讨论，重点涉及AI基础设施投资、供应链瓶颈与芯片竞争格局。

Patel指出，当前AI算力需求依然旺盛，但基板、内存等关键环节的产能约束，正在限制基础设施扩张。与此同时，融资成本大幅攀升，缺乏长期客户订单的新兴云服务商越来越难以获得资金，AI投资能否持续推进，不仅取决于需求，也取决于项目的融资能力与回报。

对于英伟达，Rasgon认为，其产品性能提升仍能支撑较高售价，但云厂商自研芯片正在改变竞争格局。随着Google TPU、亚马逊Trainium以及OpenAI等企业的自研芯片计划推进，英伟达即使继续增长，也可能面临市场份额和定价能力的双重压力。

内存市场则面临另一重考验：HBM需求旺盛、行业利润率处于高位，但厂商扩产可能在2028年后逐步改变供需关系。未来两年，融资能力、关键零部件供给与自研芯片的竞争，将成为影响AI基础设施扩张速度和产业链利润分配的关键变量。

华尔街见闻总结要点如下：

AI投资仍有增长空间，但融资成本正成为重要约束。 美国10年期国债收益率突破5%，部分新兴云服务商无担保债券收益率接近15%。缺乏长期客户订单的企业融资难度更大，项目建设节奏将越来越取决于融资能力与投资回报。

半导体供应链瓶颈短期难解，基板与内存是关键制约。 基板、HBM、光学互联组件及洁净室产能均面临供应限制。相比之下，电力短缺可通过现场发电等方式部分缓解，半导体供应链扩产则需要更长时间。

内存短缺可能延续至新增产能释放，2028年后供需格局面临转折。 HBM需求旺盛，内存行业毛利率据称已达88%—90%；但如果新增产能在2028年后集中投产，而需求增速放缓，内存价格与利润率可能承压。

英伟达仍有性能优势，但自研芯片正在挑战其定价权。 英伟达持续通过性能提升支撑高售价，但Google TPU、亚马逊Trainium以及OpenAI等企业的自研芯片布局，为大型客户提供了替代选择。即使英伟达收入继续增长，其市场份额和利润率也未必同步提升。

AI基础设施成本持续上升，投资回报将成为下一阶段焦点。 建设1吉瓦算力数据中心的成本已从2024年的约400亿美元升至600亿美元以上。云厂商加速自研芯片以降低单位算力成本，而企业通过云服务购买Token的模式能否持续扩大，将影响基础设施投资的长期回报。

AI投资还能撑多久？融资成本与供应链成为关键约束

AI基础设施建设的融资门槛正在显著提高。美国10年期国债收益率已突破5%，CoreWeave等新兴云服务商的无担保债券收益率接近15%。Volulta为Anthropic建设集群时发行的债券票面利率为12%，但以面值95%的价格出售，实际收益率约为15%。

Rasgon指出，过去现金流充沛的超大规模云厂商，如Meta和Google，也在AI基础设施建设中大量消耗自由现金流，部分企业未来甚至可能需要通过股权融资支持投资。

Patel进一步指出，非超大规模云厂商承接的建设需求接近全市场的一半，但这类企业通常缺乏足够的资产负债表支撑。若没有超大规模云厂商提供长期采购承诺（offtake agreement），项目就很难获得融资。为此，英伟达已开始通过收入分成等安排支持部分算力集群建设，博通则采用类似分期付款的方式向Anthropic提供芯片。

这意味着，融资能力正成为AI基础设施扩张的重要分水岭。需求旺盛并不保证所有项目都能如期落地；对于资金成本高、依赖外部融资的新兴云服务商而言，长期订单与现金流将直接影响建设速度。

基板、内存比电力更难迅速扩产

在供应链瓶颈方面，Patel将基板列为当前最关键的约束之一。日本相关供应商扩产相对谨慎，限制了加速芯片、CPU等产品的产能提升。

内存则是另一大瓶颈。Rasgon指出，生产同等容量的HBM所需晶圆数量约为DDR5的3—4倍，AI芯片需求增长因此加剧了内存产能竞争。与此同时，光学互联所需的激光器、光纤连接等组件也面临短缺，即使CPO计划在2028年前后加速量产，相关供给仍可能难以满足需求。

晶圆制造设备市场同样受到洁净室产能限制。Rasgon认为，2026年全球晶圆制造设备（WFE）市场规模超过2000亿美元的预测过于乐观。通过提高现有工厂利用率，市场规模或可从年初预期的约1200亿美元提升至约1550亿美元，但新建洁净室要到2027年才陆续投用，更多产能预计在2028—2029年释放。

相比之下，电力短缺有更多应对手段。Patel预计，2027年全球在建数据中心规模接近50吉瓦，其中美国约35吉瓦。现场燃气轮机、往复式发动机和燃料电池等方案，可以在一定程度上缓解电力约束。

因此，AI建设面临的瓶颈并非单纯缺电或缺地，而是多种关键材料和制造环节难以同步扩产。短期内，供应链约束与融资成本可能共同影响项目交付速度。

内存荒何时结束？2028年后的供给释放是关键

当前内存行业的高利润，反映了AI需求与有限产能之间的失衡。Rasgon称，内存行业毛利率已达到88%—90%，但市场并未因此给予相关股票极高估值，原因之一正是投资者担心2028年以后新增供给集中释放，导致价格回落。

HBM的特殊之处在于，其制造需要消耗更多晶圆资源。随着AI加速器需求增长，HBM扩产不仅要增加自身产能，也会影响其他DRAM产品的供给。短期内，产能分配与扩产速度难以迅速跟上需求；但随着新产能陆续投产，供需关系也可能发生逆转。

内存短缺何时结束，关键不在于某个固定日期，而在于新增产能何时开始超过需求增量。 如果扩产集中在2028年以后，而AI需求增速同时放缓，当前的高价格和高利润率就可能难以维持。

投资者需要关注HBM与DRAM扩产进度、先进封装和晶圆制造能力，以及云厂商资本开支的变化。在供给明显增加之前，内存仍可能制约AI算力交付；但在更长周期内，扩产也可能成为压低价格、侵蚀利润的因素。

英伟达护城河还能守住吗？性能优势面临自研芯片挑战

英伟达的核心优势，在于持续提升芯片性能，并通过软件生态和开发工具增强客户黏性。但随着云厂商越来越重视算力成本，其高售价也为自研芯片提供了发展空间。

Rasgon指出，英伟达相对于费城半导体指数的估值已处于历史低位，反映出市场对AI投资持续性及自研芯片竞争的担忧。

从产品迭代看，英伟达仍在通过性能提升支撑定价。从Ampere到Hopper，产品平均售价约翻倍，性能提升约10倍；从Hopper到Blackwell，售价上涨约50%，性能提升幅度据称达到3—30倍。只要性能提升持续超过价格涨幅，客户就有动力为新一代产品支付更高价格。

但竞争对手正在加快追赶。Patel的研究显示，英伟达在相关协处理器晶圆及HBM需求中的份额占比已开始下滑。与此同时，Google TPU已向外部客户销售，亚马逊Trainium持续完善对PyTorch生态的支持，OpenAI和Anthropic也在推进自研芯片计划。

这些布局未必会立即取代英伟达，却能为大型客户提供替代方案，增强其议价能力。对于拥有庞大算力需求的云厂商而言，自研芯片的吸引力不仅在于降低采购成本，也在于减少对单一供应商的依赖。

因此，英伟达面临的关键考验不是能否继续增长，而是能否持续以性能优势证明其价格溢价合理。即使AI市场整体扩大，英伟达的收入、市场份额与利润率也未必同步增长。

企业AI落地：购买Token比自建算力更现实

在企业应用端，三位分析师认为，大多数企业不会自行采购大量硬件运行私有模型，而是通过云服务购买Token，即调用云端AI推理能力，再与自有数据和业务流程结合。这与过去企业IT从自建基础设施转向云计算的趋势相似。

目前，AI辅助编程是较成熟的企业级应用之一。Rasgon分享称，借助Claude，原本需要一周完成的财务模型，仅用约1小时20分钟便完成搭建，涉及10年历史数据、多次业务重组及管理层电话会议内容的逻辑推断。

这类应用的价值首先体现为节省时间、减少重复劳动，而不一定立即反映在营收中。其投资回报仍需通过实际业务验证，但企业通过云端调用模型，也意味着AI基础设施的需求将越来越取决于推理服务的使用量。

如果企业应用持续扩张，云厂商就有动力继续投资算力；但如果建设成本和融资成本上涨得比收入更快，基础设施投资的回报仍会承压。

以下是全文内容：

主持人 Austin Lyons：

先从更宏观的角度来看，先谈需求，再谈供给。需求方面，AI收入增长非常快，但增速已经开始放缓。目前整个AI行业的收入加起来，仍然只是行业总支出的一小部分，因此市场正在极其仔细地审视每一项收入数据。

供给方面，未来数年的算力产能已经被预订一空，价格也依然坚挺。从半导体分析师的角度，我们应该如何理解这两个信号？产业链上的价值最终又会流向谁？

今天，我们请来了两位半导体行业的重要人士：Dylan Patel是SemiAnalysis的创始人兼CEO，该机构是AI基础设施领域最有影响力的研究机构之一；Stacy Rasgon是Bernstein董事总经理兼高级分析师，在华尔街从事半导体分析超过十年。我是今天的主持人Austin Lyons，现任Chief Strat首席分析师，曾任英特尔首席工程师。

今天，我们将讨论半导体行业的未来，展望2027年和2028年，涵盖融资、GPU、CPU以及晶圆代工等领域。

一、AI基础设施投资：融资成本会不会拖慢扩张？

主持人 Austin Lyons：

最近，资本成本成为市场讨论的焦点。超大规模云厂商正在投入巨额资金，自由现金流已经趋于负值。与此同时，美国10年期国债收益率突破5%，CoreWeave等公司的债券市场收益率也接近15%。

我们是否应该对此感到担忧？随着企业持续加大投资、融资成本不断上升，这会对AI基础设施建设产生多大影响？先请Stacy谈谈。

Stacy Rasgon：

目前确实存在很多限制因素，正在放缓AI基础设施建设的速度，包括电力、供应链、半导体制造设备，现在可能还要加上融资。

从股票表现来看，相关公司的股价虽然仍较此前上涨了不少，但已经明显低于高点。市场正在传递一个信号：投资者担心基础设施建设的速度和可持续性存在很大不确定性，也担心行业增长可能正在接近高峰。融资显然是其中一个重要问题，甚至可能是最重要的问题之一。

你刚才提到，超大规模云厂商曾经是人类历史上现金创造能力最强的企业之一，但如今它们正在大量消耗现金，未来可能需要发行股票融资。Meta最近调整了股权结构，其中一个目的就是为这类融资安排提供空间。Google等公司也进行过融资。

以CoreWeave为例，其债券收益率接近15%，需要注意的是，这并不代表公司目前所有债务的实际融资成本，而是其无担保债券在市场上的交易收益率。但如果公司今天重新进入市场发行无担保债券，融资成本很可能就在这个水平附近。这是一笔相当高的成本。

不过，我认为至少未来一两年，行业大体上仍能维持运转。更重要的是，相关收入必须持续增长，才能逐渐缓解市场对融资的担忧。

以算力租赁市场为例，目前的供给极其紧张，我们听到的普遍说法是，没有人能获得足够的算力。部分企业通过短期合同出租算力，按某些估算，每吉瓦算力对应的收入甚至可能达到500亿美元左右。

因此，并不难想象一种情形：即使建设成本很高，相关收入仍足以覆盖成本，甚至超过成本。但问题在于，这种收入水平能持续多久？最终还是要看需求相对于供给究竟有多强，以及供需缺口能够维持多长时间。

这些问题可能需要Dylan从产业供需的角度作出更深入的判断。不过，融资无疑是当前众多限制因素之一。

还有一点值得注意：限制因素放缓了增长，未必完全是坏事。它可能防止行业扩张过度，避免投资失控。

互联网泡沫时期就曾出现过类似情况。当时铺设了大量暗光纤，即已经铺设但尚未投入使用的光纤，许多基础设施最终被过度建设，至今仍有部分没有得到充分利用。

如今的建设约束，反而可能让供需匹配得更加合理，使行业增长持续更长时间。如果今天完全不受限制地疯狂扩张，未来反而可能面临更严重的崩盘风险。

所以，我不认为所有限制因素都是坏事。当然，市场如何看待这些约束是另一回事，而它们显然已经影响了相关股票的短期走势。

Dylan Patel：

我赞同Stacy的观点。回顾过去几十年的基础设施建设，每次行业扩张时，企业往往都会重复下单，甚至下两倍、三倍的订单，最终建成过多的产能。供应链对于需求的预测能力一直不够好。

现在，融资正在发挥一定的自我调节作用。一两年前，只要一家云服务商愿意支付足够高的利率，通常就能拿到资金；但现在，如果没有信用质量足够高的长期采购承诺（offtake agreement），一些新兴云服务商就无法建设算力集群。

超大规模云厂商当然可以将自由现金流压到接近零，也可以继续举债，而且它们的利润仍在增长，因此建设能力还会提高。但它们不可能无限投入。明年，它们不可能把资本开支提高到超过2万亿美元，甚至2.5万亿美元的水平。资金能力终究会限制支出规模。

再看新兴云服务商（Neocloud）。非超大规模云厂商承接的建设需求接近整个市场的一半。如果它们没有超大规模云厂商的采购承诺，又该如何获得融资？

如今，即使获得Anthropic或OpenAI等客户的采购承诺，市场也可能要求相关债务提供13%—15%的收益率。Volulta就是一个例子：该公司正在为Anthropic建设算力集群，债券票面利率约为12%，但发行价格只有面值的95%，因此实际融资收益率接近15%。

如果一家企业没有超大规模云厂商或大型AI实验室的采购承诺，它又如何建设算力，为中小企业和初创公司提供服务？坦率地说，在缺少这些大型客户支持的情况下，融资会非常困难。

这也是埃隆·马斯克采取的策略之一：先建设大量算力，再通过短期租赁合同，以较高价格将算力出租给初创企业和AI实验室。但总体而言，融资约束确实会抑制行业扩张。

英伟达已经意识到这是一个重大问题。市场上有少数几家大型客户，可以在自身资金允许的范围内尽可能多地购买算力；但市场还有另一半需求，如何满足这些客户？

英伟达因此开始采用一些创新的融资结构。例如，在Sharon AI、Fermis等项目中，英伟达通过分享算力集群收入，为项目融资提供支持。其安排大致是：英伟达以一个保证云服务商基本不赚钱的价格租用集群，如果云服务商以更高价格将算力出租给其他客户，英伟达再分享一部分收入。

类似安排正在增多。Lambda为Anthropic建设算力集群时，也需要与英伟达签订收入分成协议，分成比例约为10%。

这说明，新兴云服务商能否获得足够资本、完成建设，最终甚至扩张到供给过剩的程度，都受到融资条件的制约。

我们还看到，行业融资方式正在从长期贷款、长期债务，转向更灵活的安排。博通向Anthropic提供芯片时，就采用了类似租赁转购买的方式，将付款期限延长至数年。

对于无法像超大规模云厂商那样依靠自身资产负债表融资的企业而言，想获得算力，就需要英伟达、博通或AMD等企业为集群提供一定的融资支持或信用保障。

因此，融资是限制AI基础设施扩张的一项重要因素。超大规模云厂商自身也存在规模庞大的表内和表外承诺。例如，Meta在计算和数据中心方面的承诺据称已达到1.4万亿美元。

这些项目可以通过多种方式获得资金：企业可以借款购买数据中心，也可以向其他企业租赁数据中心或相关设备，而提供基础设施的一方再据此融资。但要让整个行业在此基础上继续大幅扩张，难度正在增加。

资本市场甚至开始对Meta的财务安排感到不安。Meta本身的财务状况并不意味着它无法承担这些投资，但如此庞大的承诺规模，已经足以令市场提高警惕。

归根结底，AI基础设施建设有三个相互关联的核心条件：土地、电力和外壳设施（land, power, shell），芯片，以及融资。任何一环受到约束，都可能拖慢整体扩张。

二、2027—2028年，半导体供应链的瓶颈在哪里？

主持人 Austin Lyons：

融资方面的情况已经比较清楚：超大规模云厂商相对有能力承担投资，但新兴云服务商面临更大压力，行业也在尝试新的融资结构。

如果暂时把融资放在一边，回到传统的供应链瓶颈，未来两年究竟哪些环节会限制行业增长？

ASML表示，2028年的产能已经售罄；台积电的需求也始终超过供给，尽管其正在扩大2纳米制程产能。市场还普遍认为电力是一个重要瓶颈。

Dylan，你们最近提到，明年可能有接近50吉瓦的数据中心投入使用。能否按照约束程度，对半导体供应链的各个环节进行排序？

Dylan Patel：

在半导体供应链内部，除内存之外，我认为最大的瓶颈是基板，包括封装基板、PCB材料及其他相关材料。

这些环节过去长期投资不足。日本不少相关材料供应商的经营风格比较保守，不愿大规模扩产，因此未来两年，无论是AI加速器、CPU还是供应链中的其他组件，都会受到明显限制。

在我看来，基板是当前最严重的瓶颈之一，其约束程度甚至超过土地、电力、数据中心外壳设施以及部分半导体制造设备。

第二大瓶颈是内存。

第三类瓶颈是光学互联，包括共封装光学（CPO）和近封装光学（NPO）。相关产业要大幅提高产量并不容易。即使所有企业都希望在2028年采用CPO，或者某一家大型企业希望在那时全面部署，也无法获得足够的激光器、光纤连接组件及其他配套部件。

至于土地、电力和数据中心外壳设施，电力确实是一个重要约束。但我们的研究发现，市场对明年数据中心建设所面临的限制可能估计得过高。

预计明年全球有接近50吉瓦的数据中心处于建设之中，其中美国约有35吉瓦，其余分布在澳大利亚、印度、马来西亚等地区。事实上，全球各地的数据中心都在快速建设。

虽然电力仍然紧张，但企业可以采取多种方式缓解限制，例如在数据中心现场部署燃气轮机、往复式发动机或燃料电池。

因此，尽管电力和数据中心建设条件确实存在约束，但其影响可能低于基板、内存、激光器以及其他光学供应链组件。

电力供应可以通过一些相对直接的办法在较短时间内增加，而半导体供应链涉及的制造工艺和材料体系复杂得多，扩产所需时间也更长。

Stacy Rasgon：

这个判断很有意思。英伟达和博通都给出了相当高的增长指引。黄仁勋曾表示，英伟达收入至少有望增长70%；博通方面给出的增长预期甚至达到100%。但这些指引本身已经受到限制，企业主要考虑的约束似乎是土地、电力和数据中心建设条件。

或许这是因为它们本身就是半导体公司，对芯片能够生产多少比较清楚，因此把注意力更多放在数据中心建设上。

我同意电力和土地方面存在一些解决办法。不过，即使是现场发电，也未必能迅速实现。如今订购一台燃气轮机究竟需要等待多久？马斯克甚至表示，他准备自己制造涡轮机叶片，以绕开供应限制。

内存市场尤其值得关注。内存股目前的估值很低，许多股票的远期市盈率只有两三倍、三四倍，而内存价格却已经大幅上涨。

我并不直接负责内存股研究，但以SanDisk为例，其给出的季度每股收益指引，甚至高于该公司股票约两年前的股价。这说明当前价格上涨的力度非常大。

然而，内存股普遍只有个位数市盈率，因为市场通常会在行业周期接近高峰时这样给股票定价。投资者担心，尤其是进入2028年后，新增供给开始释放，内存价格就会大幅下跌。

我一直在想：如果这种情况没有发生呢？

看看AI机架内部，约70%—80%的硅面积其实是内存，主要是DRAM。高带宽内存（HBM）还有一个特殊问题：生产同等容量的HBM，所需晶圆数量大约是普通DDR5 DRAM的三到四倍。

这意味着，HBM生产会占用大量晶圆资源，挤压原本可用于生产PC、智能手机等产品所需普通内存的产能。

三、内存与制造设备：短缺可能持续到2028年

Stacy Rasgon：

HBM的需求量很大，这也引出了另一个瓶颈：半导体制造设备，也就是用于生产这些芯片的设备。

本周有一家企业发布了对明年晶圆制造设备（WFE）市场的初步展望，预计市场规模将超过2000亿美元。我发现这一预测相当令人惊讶，因为我认为市场规模很难达到更高水平，甚至连这个数字能否实现都值得怀疑。原因很简单：我们没有足够的晶圆厂。

洁净室几乎已经全部被占满。企业一直在尽可能提高现有厂房的利用率，这也是为什么年初市场对WFE规模的估计约为1200亿美元，而今年最终可能达到1550亿美元。增长主要来自更充分地利用现有设施，而不是大规模新增厂房。

但现有设施的利用率终究有上限。企业必须建设新的洁净室，而这需要数年时间。新洁净室将在2027年开始少量投用，并在2028年和2029年进一步增加。到那时，我们才能更清楚地判断供需是否会出现失衡。

如果需求继续保持目前市场预期的增长速度，内存仍可能长期处于供应紧张状态。

基板、PCB及其他材料也存在类似问题。设备供应商纷纷表示，短期供应限制已经影响到它们提升产量的能力。受限的并不只是PCB和半导体芯片，还包括阀门、质量流量控制器等看似普通的组件。这些基础零部件的短缺，也会影响产业链其他环节。

疫情期间，半导体设备企业和供应链上的多数公司已经吸取了一些教训，如今对供应问题的管理比过去更成熟。但当前仍有许多环节受到约束，而且必须先解决这些问题，其他环节的产能限制才有可能得到缓解。

因此，供应链实际上存在一层又一层的限制。我认为，短缺局面短期内不会消失。今年问题不大，但明年可能仍然紧张，2028年大概率也不会宽松。至于2029年，就要看届时的需求情况了。总体而言，我预计供应紧张还会持续一段时间。

四、半导体行业的定价权正在发生变化

主持人 Austin Lyons：

如果未来几年供给持续紧张，而内存行业的利润率已经达到80%以上，甚至88%—90%，那么整个产业链上的企业是否都会继续提高价格、获取更高利润？

Stacy Rasgon：

半导体行业有一个很有意思的特点：过去，人们几乎把价格持续下降视为理所当然。事实上，半导体行业历史上曾是一个严重损毁经济价值的行业，长期无法覆盖资本成本，创造的价值大多流向消费者。

很多年前，我在麦肯锡工作时曾参与一项关于半导体行业价值创造的研究。我们采用经典的经济利润定义，将企业的投入资本回报率与加权平均资本成本进行比较，并对整个行业进行汇总。研究覆盖了大约150家公司、12个细分领域以及一个完整的行业周期。

研究的初始时间范围大约是1996年至2004年。结果显示，整个行业累计损毁了约50亿美元的经济利润。如果剔除英特尔，损毁规模则达到约500亿美元。在当时，这是一个相当惊人的数字。

换句话说，行业创造的价值并不足以覆盖资本成本，经济价值实际上流向了消费者。那是购买半导体产品非常划算的时代。

2008年之后，行业经历了整合与集中，企业开始逐步改善盈利能力，至少慢慢能够覆盖资本成本。

疫情则改变了行业对自身定价能力的认识。企业发现，自己其实拥有很强的定价权。此前，行业并没有真正意识到这一点。

疫情期间，原材料等投入成本不断上升，但我跟踪的许多公司没有一家因为成本上涨而出现毛利率下降。它们都提高了价格，而且提价幅度足以抵消成本上涨。

例如，一家企业原本的毛利率为60%，如果成本上涨100个单位，它可以将价格提高160个单位，从而维持原有毛利率。客户也接受了这些涨价。

我认为，疫情期间的通胀反而帮助半导体行业改善了盈利能力。2023年和2024年，行业出货量与2019年相比大体持平，但整体平均售价（ASP）却高出约50%，即使剔除内存也是如此。

如今，这种定价能力表现得更加明显。预计今年半导体行业总收入将达到约1.5万亿美元，甚至可能更高，同比增幅接近100%。其中，约70%—80%的收入增量来自内存平均售价上涨，其余相当一部分也来自非内存产品的价格提升。

相比之下，出货量的增长幅度要小得多。行业正在更充分地发挥定价权，而客户总体上接受了这些价格，因为在供给紧张的情况下，他们往往没有太多选择。

因此，只要供给继续紧张，我认为这种情况就可能延续。

Dylan Patel：

半导体行业里，不同企业运用定价权的方式并不相同。有些企业在景气时大幅提价，但在行业低迷时又遭受严重打击；另一些企业则能够在整个周期中相对稳定地维持利润率。

以台积电为例，过去十年，其毛利率从约45%稳步提高到约60%。景气时它确实能够提高价格，但在行业低迷时，也没有大幅让出此前获得的利润。

内存行业则不同。就在大约两年前，行业还处于互联网泡沫以来最糟糕的下行周期之一，毛利率甚至为负。如今，内存厂商的盈利却大幅改善。

因此，产业链不同环节的定价权，取决于各自的市场结构。台积电拥有接近垄断的地位，而且与客户维持长期合作关系，即使有能力提价，也没有像部分其他企业那样大幅提高价格。

内存厂商的情况则有所不同。假如苹果等客户在行业下行时对供应商施加很大压力，那么当周期反转、供不应求时，供应商也会提高价格。当前我们看到的，正是这种周期性议价能力的变化。

五、算力建设成本飙升，谁来承担高昂的成本？

Dylan Patel：

2024年，建设1吉瓦算力的总成本约为400亿美元，涵盖芯片、土地、电力和数据中心设施等各个环节。如今，这一成本已经超过600亿美元。

当然，2024年真正建设1吉瓦算力的企业并不多，而到2026年，越来越多企业开始建设如此大规模的算力设施。与此同时，每吉瓦算力能够提供的计算能力也在提高。

但问题是，这样一个吉瓦规模的算力集群，盈利能力可能非常可观。

此前我提到，云服务商往往必须获得超大规模云厂商的长期采购承诺，才能为集群融资。这意味着它们需要提前锁定价格，而这也限制了它们获取超额利润的空间。

马斯克采取了另一种策略：如果芯片、土地、电力和数据中心设施都受到限制，那么他可以先把基础设施建好，等到真正投入使用后再签订租赁合同。这样一来，当算力供给非常紧张时，他就有机会以更高的价格出租，而不必提前锁定较低的价格。

与此同时，AI实验室本身也能从推理服务中获得巨额收入。根据相关披露，Anthropic每吉瓦推理算力对应的收入规模可能达到700亿—800亿美元。

但这些收入并不意味着利润率可以一直维持在高位。如果一家企业以每吉瓦150亿美元的成本获得算力，利润率可能达到75%—80%；如果成本上升到500亿美元，利润率就会大幅下降。

因此，究竟由谁承担这些成本，仍然是一个问题。

英伟达也必须面对这种压力。尽管其利润率总体保持稳定，甚至略有下降，但它不得不吸收内存涨价以及基板、光学组件等其他供应链环节的部分成本。

结果就是，英伟达向客户收取的价格大幅上涨，但自身利润率并没有同比例上升。

这使得产业链上的利润分配变得格外重要：谁能保住利润率，谁能进一步扩大利润，谁又不得不承担成本上涨带来的压力？这些问题正在实时改变行业的定价格局。

未来，客户可能以不同价格签订类似的合同。销售能力强、能够抓住供需紧张机会的企业，可能获得非常高的价格。

主持人 Austin Lyons：

这与Stacy刚才谈到的疫情期间的变化很相似：半导体行业逐渐意识到，自己可以为所创造的价值收费。

Dylan，你也提到，像英伟达这样的系统供应商必须决定，当各种组件的价格都在上涨时，是将成本转嫁给客户，还是自己承担成本、维持利润率。

问题在于，未来几年基础设施建设显然还会继续，供给有限、需求旺盛，但融资却越来越困难。那么，Meta等大型云厂商和模型公司会不会有一天认为，算力已经贵到难以承受，进而开始抵制继续涨价？

Stacy Rasgon：

评估这些投资时，不能只看成本和利润率，还要看企业花钱之后获得了什么。

以英伟达为例，每一代产品的售价都在上涨，但客户获得的性能提升幅度往往更大。这一点非常重要。

从安培到霍珀，GPU平均售价大约翻倍，但性能提升了约10倍。从霍珀到黑韦尔，情况更难直接比较，因为两代架构存在较大差异，不过可以粗略估计，单颗GPU的平均售价上涨约50%，性能则提升了3—30倍，考虑后续的软件优化，实际提升可能更大。

再从黑韦尔到鲁宾，机架成本可能再次大幅上涨。按照英伟达给出的参考数据，黑韦尔机架成本约为250亿美元，鲁宾约为400亿美元，但性能提升约10倍。

因此，关键不在于每吉瓦算力的建设成本从250亿美元升到400亿美元，或者从400亿美元升到600亿美元，而在于客户每花一美元，究竟能获得多少Token和计算能力。

只要每单位成本所能获得的性能持续提升，这种投资就仍然具有吸引力。

但如果英伟达未来推出的新一代产品，性能提升幅度只有20%，我就会开始非常担心其定价能力和利润率。

英伟达的毛利率超过70%，而且建立在庞大的收入规模之上。市场一直在问：面对竞争对手和其他GPU供应商，它如何继续维持如此高的利润率？

我的看法是，只要英伟达能够持续让性能提升幅度显著超过平均售价涨幅，就不必过度担心利润率。因为随着产品复杂度上升、成本增加，售价也必须提高；关键是性能与成本之间的关系，必须始终对客户有利。

如果创新速度放缓，我就会非常担心。

我记得2023年前后参加过Hot Chips会议。当时英伟达首席科学家Bill Dally发表了主题演讲，其中一个观点让我印象很深：过去十年，GPU性能提高了约1000倍。英伟达通过多种不同的技术手段实现了这一进步，而Dally表示，未来十年的目标是再将性能提高100万倍。

如果英伟达能够沿着这一轨迹继续前进，我就不会那么担心其利润率。但如果它无法保持创新速度，或者其他竞争者迅速追上，情况就会完全不同。

最终，这些成本总得有人承担。理想情况下，客户愿意为自己获得的价值付费。但如果成本以不可持续的速度上涨，供应商就必须开始承担其中一部分，产业链各环节之间的利润争夺也会变得更加激烈。

六、自研芯片崛起：英伟达的竞争优势还能维持多久？

主持人 Austin Lyons：

Dylan，越来越多企业开始设计自己的芯片。OpenAI的案例尤其值得关注。未来两年，我们应该如何看待GPU的发展，以及各类XPU和AI加速器的快速增长？不少初创企业正在尝试不同的芯片架构，这会怎样改变竞争格局？

Dylan Patel：

越来越多企业尝试自研芯片，这已经是明确的趋势。OpenAI展示了一个重要事实：一家企业即使是第一次设计芯片，也有可能做出性能非常出色的产品。

OpenAI曾邀请我们进入实验室。我们使用SemiAnalysis的开源推理基准测试InferenceX，对多种开源模型进行了测试，结果显示，其第一代芯片的性能超过了英伟达的Blackwell。

这款芯片在设计和编程过程中大量使用了AI工具。Anthropic也开始推进自己的芯片项目，而且希望以OpenAI一半的时间完成开发。这些目标相当激进，但如果模型能够显著加快设计过程，就并非完全没有可能。

与此同时，Google已经开始对外销售TPU，亚马逊的Trainium也变得相当成熟，并且能够很好地支持PyTorch。Meta和微软同样有非常积极的芯片路线图。

这背后有很强的经济动机。我们前面提到，建设1吉瓦算力的成本已经从400亿美元升至600亿美元以上。如果能够剔除英伟达、博通、迈威尔等芯片设计企业的利润，同等规模算力的成本可能只有200亿美元左右。

换句话说，如果能够显著降低芯片设计环节的利润成本，理论上，一吉瓦算力所节省的资金就可能支持建设更多算力。对那些需要大量运行推理任务的企业而言，这种经济效益非常明显。

因此，英伟达必须保持极快的创新速度。它不能只做到每年每美元性能提升两倍，否则其他竞争者就可能迅速追上。

如果英伟达能够持续保持这种性能提升速度，它当然有理由继续获得高利润。但如果大型客户能够自行设计芯片、部署芯片，并扩大生产规模，同时以接近供应链成本的价格获取内存、台积电晶圆、基板和光学组件，那么它们就有很大的降价空间。

如果产业链进一步拆分，英伟达或博通不再掌握过去那样的主导地位，情况可能会发生很大变化。这也是市场担心两家公司估值倍数处于历史低位的原因之一。

例如，Meta是否会减少对博通的依赖？Google是否也会这样做？这些大型客户是否最终会停止采购英伟达芯片，完全转向内部设计？

目前，组件供应商本身也可能获得很强的定价权。真正的问题是，英伟达和博通能否继续维持目前惊人的利润率。至少未来两年，我认为它们仍有机会做到这一点，但两年之后就很难说了。

芯片设计本身依然非常复杂，不过，AI模型正在显著降低软件开发和加速器编程的难度。

以我们的InferenceX基准测试为例，让英伟达推理系统正常运行花了大约六个月；AMD花了六至九个月；Google和亚马逊都只用了几个月；而OpenAI的芯片只花了约一个半月。

从芯片能够正常工作，到软件能够在芯片上运行，这一过程正在迅速缩短。现在，各家企业开始把注意力转向芯片设计本身。

芯片设计会不会像软件开发一样，逐渐成为更普及、更标准化的能力？如果答案是肯定的，能够设计芯片的企业数量就可能大幅增加。

当然，芯片设计仍然需要支付掩模、电子设计自动化（EDA）工具等固定成本，单是这些投入就可能达到5000万美元。但如果AI持续降低设计和编程门槛，参与芯片设计的企业仍可能越来越多。

一旦芯片设计变得更加普及，行业利润率就可能下降。我们已经看到，部分软件即服务（SaaS）公司遭遇了市场重估；与此同时，英伟达和博通的盈利仍在以每年两倍以上的速度增长，但股价表现却相对停滞。

这正是半导体行业未来最值得关注的问题之一。

七、XPU初创公司能否挑战GPU？英伟达的市场份额正在变化

主持人 Austin Lyons：

那么，未来两年GPU和XPU市场会怎样发展？越来越多AI加速器初创企业正在尝试不同的架构，竞争格局是否会出现明显变化？

Dylan Patel：

对于XPU企业，我认为有两条不同的路径。

如果你是一家超大规模云厂商，就可以采取相对稳健的设计路线，做出类似Google或英伟达的产品，并依靠自身规模推动应用。

但如果你是一家初创公司，就必须尝试非常激进、与现有方案明显不同的技术路线。回顾第一代AI硬件初创企业，Cerebras和Groq之所以相对成功，一个重要原因就是它们采取了更大胆的技术路径。

对于现在涌现的这些初创企业，我认为只有那些技术方案足够独特、无法被英伟达、Google或AMD轻易复制的公司，才真正有机会脱颖而出。

好的一面是，目前有大量资金流入这一领域，各种激进的架构和设计思路都在接受检验。

与此同时，英伟达在产业链中的份额已经开始变化。2023年至2024年，英伟达占据了相当高比例的HBM和先进封装产能；到了2025年，这种增长开始放缓，2026年其份额进一步下降。按照我们的判断，明年这一趋势还可能延续。

但这并不意味着英伟达的利润会立即下降。整个市场增长得太快，即使份额下降，英伟达明年的盈利仍可能翻倍。

Google、亚马逊和AMD都在获取份额。这里不能只看芯片数量，因为不同芯片的尺寸和价值差别很大。更有意义的指标包括先进封装晶圆、HBM的使用量，以及晶圆代工和内存方面的支出。

这些指标都表明，竞争者正在逐步扩大自己的市场份额。

展望2028年和2029年，英伟达的增长速度可能会放缓，未必还能维持每年收入增长100%的水平。届时，市场需要判断：增长放缓是否会进一步导致其份额下降，还是英伟达能够通过鲁宾之后的新一代架构继续保持领先？

英伟达必须持续加快创新步伐。它采用一年一代芯片的更新节奏，不仅是为了自身发展，也是为了让竞争对手难以追赶。

英伟达的护城河也不只是硬件。CUDA软件、庞大的开发者生态、已经部署的基础设施，以及自身的资产负债表和融资能力，都构成了竞争优势。

英伟达还在利用AI加速自身的芯片设计。它并不是没有意识到竞争压力，也并非没有采用新技术。归根结底，这是一场竞赛。

黄仁勋显然对竞争保持高度警惕。他吸取了英特尔历史上的一些教训，始终关注竞争者的动向。

Stacy Rasgon：

这也解释了为什么英伟达的估值会处于如此低的水平。

大约九至十个月前，我曾写过一份研究报告，比较英伟达与整个半导体行业的相对估值。当时，过去十年里，英伟达的相对估值只有13个交易日比那时更低。

而现在，它的相对估值甚至比当时还要低。

投资者担忧的不只是AI需求能否持续。假如整个AI需求都不复存在，那么无论是英伟达还是其他公司，都会受到严重影响。

但在半导体行业内部，英伟达最大的威胁显然来自竞争。它目前领先同行很远，但所有竞争者都想抢占它的市场。

这也是半导体行业一贯的特点：只要一家公司取得成功，就会不断有人试图挑战它。英伟达必须确保自己始终领先，而随着行业发展，这件事只会越来越难。

八、企业AI应用：未来更多企业会自己买芯片，还是直接购买Token？

主持人 Austin Lyons：

前面谈到GPU、XPU，以及竞争者不断扩大市场份额。我们的讨论主要集中在数据中心和超大规模云厂商。

那么，对于英伟达这样的公司，企业本地部署算力是否也是一个重要的增长机会？

Stacy Rasgon：

英伟达现在会区分来自超大规模云厂商和非超大规模云厂商的收入，但这种划分并不完全准确。部分AI实验室可能被归入非超大规模云厂商，而超大规模云厂商的支出也可能间接支持这些实验室，因此两者之间存在交叉。

粗略来看，两类客户目前大约各占一半。AI实验室直接或间接贡献的收入，可能约占英伟达总收入的20%。这仍然是一个相当大的比例。

因此，英伟达的收入来源可能比我们此前想象的更加多元化。

但归根结底，企业采用AI是这个行业能否持续发展的关键。如果企业没有真正使用AI，整个产业的长期增长就缺乏支撑。

目前仍处于早期阶段，不过，我认为企业端至少已经出现了一项具有明确价值的核心应用：编程。

AI编程智能体的收入正在快速增长。如今，几乎所有软件开发者都在使用AI辅助编程，很少有人还完全依靠手工编写代码。

企业应用的价值也不一定直接体现为收入增长，还可能体现为生产力提升，而后者更难衡量。

我自己就是一名金融分析师，需要建立财务模型。几个月前，我们团队尝试用Claude来完成这类工作。最初的结果并不理想，但后来一位同事认为工具已经有了明显进步。

于是，我们安排了一次团队会议，让它从零开始为一家我们已经覆盖的公司建立财务模型。

结果令人惊讶：它只花了一个小时二十分钟，就完成了一份模型。模型覆盖了十年的历史数据，处理了公司多次业务重组和分部调整，还根据CEO在财报电话会议上的发言，尝试运用逻辑推断进行预测，而不是简单地随机生成数字。

这项工作，如果交给团队中的一名分析师，可能需要一周；如果由我亲自完成，可能需要三个月。但Claude只花了一个小时二十分钟。

这意味着，同样的团队可以完成更多工作，甚至用更少的人力完成更多任务。

当然，这也带来其他问题。如果AI在企业中广泛普及，是否可能导致失业率大幅上升？我并不知道答案，但这确实是值得考虑的问题。

就目前的实际体验而言，我越来越相信，AI应用能够带来真实回报。不过，这仍然是一个早期市场。很多企业还处于试验阶段，尚不清楚应该如何使用AI，也缺乏足够的专业知识来判断具体需求，因此普及需要时间。

总体而言，我对目前看到的情况持积极态度。

Dylan Patel：

我想补充一点：对于企业AI应用，我不认为大多数企业会大量采购硬件、在内部运行自己的模型。

模型推理存在明显的规模经济效应。对大多数企业来说，更合理的方式是直接购买Token，也就是调用云端模型的推理服务，再将这些能力与自己的数据结合起来。

我认为，这才是未来大多数企业消费AI的主要方式。

这与过去二十年的企业IT发展非常相似。二十年前，企业通常自行购买基础设施并部署系统；如今，大部分IT支出已经转向云计算。未来，企业在AI上的大部分支出，也可能用于购买Token，而不是自己购买算力、运行开源模型。

即使是制药公司和对冲基金，也可能主要为直接使用模型付费，而不是自行购买硬件运行开源模型。当然，市场上仍然会存在一些专门采购算力、部署模型并向客户提供服务的供应商。

这场讨论还有很多值得深入探讨的内容，不过我们已经超时了。今天的交流非常有意思，也感谢大家的参与。

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两周前“精准喊顶”的德银：科技股距离“长期趋势底部”还要“跌5%”

Sun, 25 Oct 2026 06:25:19 GMT

德意志银行两周前下调美股科技及大盘成长股评级后，科技股与其他成分股的表现迅速拉开差距。如今，该行指出，调整可能仍未结束：科技股相对标普500其余成分股的表现，距离长期趋势通道底部仍有约5个百分点的空间。

据华尔街见闻此前文章，10月9日，德银多资产策略团队将美股科技及大盘成长股（MCG & Tech）评级从“超配”下调至“中性”，认为板块风险回报已严重失衡。此后两周，科技股下跌约7%，标普500其余成分股上涨约5%，两者表现相差12个百分点。

尽管科技股已明显回调，德银追踪的机构仓位指标仍显示，板块配置尚未降至极端低位。与此同时，过去两周约300亿美元资金流入科技基金，部分投资者仍在逢低买入，但最新交易日已出现资金净流出。

德银认为，若没有关税冲击或地缘冲突等重大外部事件，本轮调整更可能体现为板块轮动，而非美股系统性下跌。科技股距离趋势通道底部还有多远、财报能否支撑盈利预期，以及资金是否继续撤离，将决定这轮调整的下一步走向。

科技股距离长期趋势通道底部仍有约5个百分点

根据德银追踪，科技股相对标普500其余成分股的表现已进入长期趋势通道下半段，但距离通道底部仍有约5个百分点的空间。历史上，这一位置曾多次成为科技股相对表现反转的起点。

过去五轮板块轮动中，有两轮科技股曾短暂跌破通道下轨，分别发生在关税冲击和美伊冲突爆发期间。德银认为，若本轮没有类似量级的外部冲击，科技股相对表现更可能在通道底部附近企稳，而非演变为系统性下跌。

不过，历史走势并不能保证本轮调整止步于这一位置。若外部风险升级，科技股仍可能跌破通道下轨。

科技股仓位快速降温，300亿美元抄底资金开始承压

德银数据显示，科技股机构仓位已从10月初接近历史高位的第85百分位，降至当前的第33百分位，接近美伊冲突期间的低点。

整体股票仓位回落至第41百分位，主动型投资者仓位降至第18百分位，为一个多月来最低水平；系统性策略仓位仍处于第79百分位。小盘股配置则更为谨慎，仓位跌至第12百分位，为2023年4月以来最大的低配幅度。

与此同时，过去两周科技基金净流入约300亿美元，其中约120亿美元流入杠杆ETF。但本周四科技股再度下跌时，当日资金已转为净流出约15亿美元。

这意味着，逢低买入仍是近期资金流向的重要特征，但投资者信心并不稳固。若流出持续，可能延长调整周期；若市场情绪回暖，资金回流也可能加速反弹。

财报季将检验预期落差，盈利表现或成反转关键

德银认为，财报表现将成为判断科技股能否企稳的重要依据。历史上，科技股曾两次在触及长期趋势通道底部附近后反弹，分别发生在去年7月底和今年4月，均伴随财报季期间的强劲业绩。

当前市场的主要担忧集中在中长期盈利增长，而非近期业绩。德银估算，当前科技股仓位所隐含的盈利增速预期约为10%，明显低于市场对第三季度约65%同比盈利增长的预测。

若企业业绩兑现预期，科技股可能获得修复空间；但若财报未能打消市场对长期增长的疑虑，短期业绩强劲也未必足以扭转走势。下周的美联储议息会议及随后到来的美国中期选举，也可能影响市场风险偏好与资金配置。

欧洲及非科技板块或受益，德银维持美股目标价

科技股配置降温，为其他板块腾出了空间。德银数据显示，金融股仓位处于第20百分位，材料股为第25百分位，消费必需品为第15百分位，工业周期股为第27百分位，均处于相对低位；能源板块则是例外，仓位达到第81百分位。

地区配置方面，欧洲市场科技股占比约9%，远低于美国市场的约40%，因此在科技股相对走弱时，欧洲市场可能具备相对优势。

德银仍维持标普500指数2026年目标价8000点，对应2026年每股盈利358美元、2027年每股盈利420美元的预期。该行强调，此次评级下调针对短期风险回报，并未改变对科技股长期增长逻辑的判断。过去十年，科技股相对标普500其余成分股的年化超额收益约为14个百分点，更强劲的盈利增长仍是其长期跑赢的主要支撑。

总体而言，德银的判断并非科技股长期趋势已经逆转，而是短期相对表现仍有调整空间。财报兑现程度、资金流向及外部冲击，将决定这轮板块轮动能否在趋势通道底部附近企稳。

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售电公司持续亏损：批零倒挂的售电困局，20亿的净亏损，27年长协电价还要上涨？

Sun, 25 Oct 2026 06:24:01 GMT

广西9家央企售电公司联名上书：1—8月累计亏损超 20 亿元，全年或破50亿元，头部单家亏损达其注册资本的5倍。

广东的情况同样尖锐：2026年上半年298家售电公司亏损、亏损面59.6%，全行业度电获利仅0.39分，较上年同期的1.70分下降约 77%。售电亏损或将倒逼报价理性化，进而推动2027年度长协电价上行。2027年是电价的"分水岭年"：发电侧电量电价温和上行，售电侧价差被制度化收窄，火电的核心变量从"卖电量"切换到"卖容量与调节"。

马斯克：未来手机没有App、没有操作系统，你想要什么AI就生成什么

朱雪莹 — Sun, 25 Oct 2026 06:23:42 GMT

马斯克预测，未来5至6年，智能手机可能迎来彻底变革：传统操作系统和App将逐渐消失，手机将变成一个专门运行AI的终端。

届时，用户不再需要下载应用、打开软件，而是直接告诉AI自己想要什么，由手机端AI与云端AI协作，实时生成视频、画面和各种交互内容。

高盛警告：美联储12月加不加息，市场可能都没准备好

Sun, 25 Oct 2026 05:37:40 GMT

美债收益率从高位快速回落，AI投资热潮与能源价格冲击这两股曾共同推高利率的力量，正在出现分化。高盛警告，市场对美联储政策路径的判断面临更大不确定性，12月加息与否都可能引发新的风险重估。

周四，10年期美债收益率单日下跌17个基点，创2023年3月以来最大单日跌幅，并重新跌破5%。高盛固定收益、货币与大宗商品部门策略师Cosimo Codacci-Pisanelli在最新报告中指出，推动收益率回落的，恰恰是此前助推利率上行的AI交易。

随着AI股票遭遇抛售，资金重新流向长久期美债，股债相关性随之逆转，债券再次成为股票投资者对冲风险的工具。但这并不意味着利率上行风险已经解除：AI资本开支与债务融资带来的美债供给压力仍然存在，能源价格与通胀走势也让美联储的下一步行动更难预测。

高盛仍将12月加息视为基准情景，但认为市场难以轻易重新计入完整的25个基点加息。与此同时，AI增长前景、能源冲击和债券供需之间的相互作用正在变化，市场既要防范增长预期恶化，也不能忽视通胀持续高企带来的紧缩风险。

AI交易逆转，美债重新获得避险买盘

Codacci-Pisanelli将近期美债收益率下行归结为三方面因素：高利率开始压制AI相关资产；AI驱动增长大幅放缓的尾部风险有所上升；股债相关性发生变化，长久期美债重新发挥对冲股票风险的作用。

这一变化与本月早些时候美国通胀数据偏热、股债同步下跌的局面形成对比。野村证券策略师Charlie McElligott此前也指出，随着市场重新评估AI驱动的增长前景，债券再次成为投资组合的对冲工具。

与此同时，AI相关信用利差已扩大至年内最宽水平，融资风险受到更多关注。此前，高盛曾警告，信贷市场可能维持平静，直到AI资本开支推动的债务融资浪潮重新启动。如今，AI股票回调与信用利差走阔，正在考验这套依赖持续融资和资本开支扩张的增长模式。

不过，高盛提醒，短期资金流向变化不足以扭转美债市场的结构性供需压力。预计2027年AI资本开支将达到约1.6万亿美元，债务融资占比也在上升。只要AI投资前景没有实质性崩塌，相关融资需求就仍可能转化为债券供给压力。AI股票资金流出可以暂时支撑美债，但持续买盘仍需要更广泛的股市下跌或增长预期进一步恶化。

12月加息仍是高盛基准情景，市场定价却不容易跟上

美联储10月会议召开前，尽管通胀数据偏热，市场对本月加息的预期已大幅降温。高盛策略师Codacci-Pisanelli指出，通胀表现为加息提供了依据，但美联储主席沃什此前拒绝对后续利率决策作出明确指引，市场则逐渐倾向于美联储将在10月暂缓加息，将政策调整留到12月。

高盛仍将12月加息视为基准情景，但认为市场很难重新完全计入一次25个基点的加息。随着股市波动加剧，投资者需要权衡加息对风险资产的进一步冲击，以及经济和金融条件可能随之恶化的风险。

截至10月23日，高盛数据显示，市场对12月加息的定价约为90%，对截至2027年9月累计加息的定价约为2.7次。尽管加息已在相当程度上反映在价格中，未来政策路径仍存在较大不确定性。高盛的判断是，美联储接下来怎么走，依然极难预测。

这也意味着，美债收益率回落不等于利率已经见顶。如果AI投资放缓拖累增长预期，美债可能继续受益于避险需求；但若能源价格居高不下、通胀迟迟不降，政策利率与债券供给仍可能推高收益率。

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美银Hartnett：“战术避险”至11月中旬，短期判断取决于“三大条件”

Sun, 25 Oct 2026 05:11:00 GMT

全球资金正加速涌入股票和科技板块，但美银策略师Michael Hartnett建议，11月中旬前，投资者仍应保持战术性谨慎。他认为，市场需要消化美国中期选举、法国债市动荡以及AI融资风险三重不确定性，短期内美股、美元可能承压，30年期美债收益率则有望向5%回落。

美银最新一期《Flow Show》报告显示，本周全球股票基金吸金556亿美元，科技基金流入188亿美元，创7月以来新高。不过，美银牛熊指标从7.4降至7.2，消费品和公用事业基金分别遭遇21亿美元和16亿美元资金流出，均创历史第二大单周流出规模。资金仍在追逐科技股，但市场内部的分化正在加大。

美银策略团队将继续维持“债券收益率向下、股票向下、美元向下”的战术判断，预计美元指数跌破100，30年期美债收益率向5%靠拢。这一判断能否兑现，关键在于三项风险能否得到市场消化。

三大条件决定短期市场走向

第一，美国中期选举的政策风险需要充分定价。 美银关注民主党横扫国会的可能性。若这一情景实现，市场可能重新评估低税率、低监管政策环境能否延续，以及特朗普政府在AI战略竞争中的主导力。随着选举临近，相关预期可能成为影响美股和美元走势的重要变量。

第二，欧洲需要遏制法国国债抛售压力。 美银报告指出，法德10年期国债利差已升至180个基点，接近2011年11月189个基点的高位。欧洲央行与法国政府能否稳定债市，将影响欧洲主权债务风险的演变，并可能进一步冲击全球债券市场。

第三，AI资本支出与融资风险需要出现拐点。 美银警告，若大型云计算企业削减AI资本支出，或宣布大规模股票增发，相关企业的信用利差可能见顶。报告将超大规模云计算企业债券利差突破200个基点列为重要下行风险，目前这一利差约为130个基点。若融资成本继续上升，可能引发投资者去杠杆，并将压力传导至影子银行及更广泛的信用市场。

短期风险并非单向。若美国宣布俄乌及伊朗和平协议，油价可能下跌10至20美元/桶，缓解通胀和利率压力；反之，若云计算企业信用利差快速扩大，AI投资热潮就可能从估值问题演变为融资问题。

2027年三种情景：AI泡沫、普涨行情与通缩衰退

展望2027年，美银列出三种可能的市场情景：AI泡沫继续膨胀、经济温和增长推动市场普涨，以及信用收紧引发通缩式下行。

在乐观情景下，AI产业可能延续类似19世纪铁路革命的扩张轨迹，政府政策支持和投资者逢低买入的习惯也将为行情提供支撑。另一种情景是经济实现“金发女孩式”增长，即经济保持扩张、通胀压力缓和。市场普遍预期美债收益率下降40个基点、标普500指数每股收益增长15%；若这一情景兑现，市盈率约为15倍的小盘股和中盘股，以及市盈率低于20倍的标普500非AI成分股，可能迎来估值修复。

但美银认为，市场对前两种情景的信心可能过高。其10月基金经理调查显示，50%的受访者预计经济“不着陆”，40%预计“软着陆”，只有6%预计“硬着陆”，反映投资者对衰退风险的防范相对不足。

在悲观情景下，AI投资回报不及预期、融资条件收紧可能迫使企业削减资本支出。美银指出，超大规模云计算企业2027年资本支出预测高达1.2万亿美元，一旦融资环境恶化，相关企业的投资计划和科技股盈利预期都可能受到冲击。目前市场对2027年美国名义GDP增长4.7%、全球科技板块每股收益增长43%的预测，也面临下修风险。

资金仍在流入，市场内部却出现分化

本周全球股票基金净流入556亿美元，其中ETF流入673亿美元，共同基金流出117亿美元；债券基金连续第78周获得净流入，规模为121亿美元；贵金属基金连续第16周净流入，规模为26亿美元。加密货币基金仅流入2亿美元。

板块方面，科技基金流入188亿美元，为7月以来最大单周流入；能源基金流入11亿美元，为4月以来最高。与之形成对比的是，美国小盘股基金流出75亿美元，消费品与公用事业基金也出现大额赎回，显示资金并未普遍看好所有股票板块。

美银牛熊指标从7.4回落至7.2，反映市场情绪已从夏季的极度乐观水平降温。全球股票市场广度走弱、对冲基金增加油价和标普500期货空头仓位，以及垃圾债利差扩大，均对指标构成拖累。

与此同时，全球股票指数中净30%处于低于50日和200日移动均线的状态，距离触发美银逆向买入信号所需的净88%仍有明显差距。这意味着，尽管部分资产的风险收益比可能改善，市场尚未达到典型的极端超卖水平。

总体而言，Hartnett的短期判断并非认为资金已经全面撤离股票，而是认为市场尚未充分消化政策、主权债务与AI融资风险。在三项条件出现更明确的进展前，美银倾向于维持战术性避险；2027年市场究竟走向AI泡沫延续、普涨行情还是通缩衰退，则取决于AI资本支出能否转化为盈利，以及融资环境能否保持稳定。

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中国算力开始赚全球的钱了：Token出海，会是下一个“中国制造”吗？

万周 — Sun, 25 Oct 2026 04:01:21 GMT

一笔2亿美元的跨境Token采购合同，让中国算力出口的新模式走到台前。随着国产模型走进海外开发者生态，AI推理服务正在成为可跨境交付、按量结算的数字商品。

中国庞大的电力供给、完整的基础设施产业链和模型工程能力，有望共同形成低成本智能生产的竞争力。如果跨境调用能够持续扩大，一条将本土算力转化为全球服务收入的新出口路径正在形成。

一、发生了什么？——中国AI出海，开始有了一种新的商品

1. 一笔2亿美元订单，把Token出海带进大众视野：

10月19日，润建股份披露，全资子公司五象云谷与一家境外企业签订AI Token跨境销售服务合同，合同期为一年，约定年度采购金额不低于2亿美元。双方采用按量计费、按月结算的方式，价格由具体订单确定，结算货币为人民币。更有意思的是交付方式：算力资源全部部署在中国境内，海外客户通过互联网访问API接口，直接调用中国智算中心提供的大模型推理服务。

这意味着，一家海外企业可以在当地开发AI应用、运营用户和处理业务需求，却将其中一部分智能计算交给中国的服务器完成。交易双方不需要转移实体设备，也无须把GPU装上货轮。模型生成文字、代码或分析结果的能力被计量为Token，成为可持续采购的服务。合同约定的最低采购额为这门新生意带来了醒目的规模标尺，随后能确认多少实际收入，还取决于调用、交付和收款。

2. 国产模型出海，正在延伸到算力服务出海：

近年来，中国AI出海主要沿着模型和应用两条路径展开。DeepSeek、Qwen、GLM等模型吸引海外开发者使用；编程、内容生成、智能客服等AI应用走向国际市场。如今出现的第三条路径，是让海外应用直接购买中国境内的推理服务。对数字产业而言，这相当于把计算能力本身纳入了出口产品目录。

OpenRouter截至10月19日的近七日Token排行榜中，DeepSeek V4.1 Flash以约32.8万亿Token居首，GLM 5.3 Flash、阶跃星辰Step 5 Preview、小米MiMo-V2.6-Flash和腾讯Hy4 preview紧随其后。国产模型在这一国际API平台上表现突出，说明其性能与价格组合正在获得开发者认可。

……

野村：AI军备竞赛有75%的概率继续，2027年存储芯片短缺已基本锁定

Sun, 25 Oct 2026 03:45:59 GMT

AI军备竞赛难以刹车，2027年存储芯片供需紧张的格局也已基本锁定。野村全球存储器研究团队在最新报告中指出，科技巨头持续加码AI投资，即使自由现金流承压，也不愿率先退出竞争；与此同时，存储器长期供应协议已提前锁定2027年的供应量与价格，为行业景气度提供支撑。

野村将这场竞争称为“懦夫游戏”（Game of Chicken）：任何一家企业率先削减投资，都可能在下一轮AI竞争中落后。只要竞争对手仍在加码，维持投入就成为更现实的选择，即使代价是持续消耗现金流。

这种竞争格局正在转化为半导体行业的机会。台积电及多家科技巨头均表示，AI需求仍超过现有供给能力；长期协议中的订单锁定与违约条款，也为存储器供应商提供了一定保障。

野村预计，AI投资竞赛持续、半导体超级周期延续的概率约为75%。真正可能打破这一格局的，是融资渠道关闭；电力短缺则可能推迟芯片部署，成为另一项关键风险。

AI军备竞赛难以刹车：没人愿意率先退出

即使AI投资能够带来可观的资本回报率（ROIC），只要投资增速持续超过回报兑现速度，企业就可能长期面临负自由现金流。

科技巨头的表态印证了这一取舍。谷歌CEO桑达尔·皮查伊表示，前沿模型训练的算力优先级高于云业务收入；微软CEO萨提亚·纳德拉称，若将所有新增GPU用于Azure，云业务增速将超过40%；Meta CEO马克·扎克伯格则表示，即使超级智能发展晚于预期，新增算力也可转用于广告和推荐系统。

企业投资的不只是当期收入，更是未来的竞争地位。广告、云服务等成熟业务仍能提供现金流，而竞争对手持续投入，也使任何一家企业都难以率先放缓。只要融资能力尚存，短期现金流压力就未必能迫使科技巨头退出竞赛。

2027年存储器短缺基本锁定：供需双方判断趋同

AI需求持续超过供给能力。台积电CEO魏哲家10月15日表示，AI需求仍超出当前供给；亚马逊CEO安迪·贾西称，即使2026年资本开支升至2200亿美元，公司仍无法满足2026至2027年的全部需求，2028年的部分需求也已提前预订。微软和Alphabet管理层同样表示，云业务正受到产能约束。

野村指出，2027年存储器供应量和价格已于2026年10月通过长期协议（LTA）完成锁定，价格出现反弹。即使客户削减资本开支，合同中的违约条款也会提高取消订单的成本，违约方可能需要支付相当于年度需求价值50%至100%的保证金。

订单提前锁定与违约成本，为存储器供应商提供了较强的需求可见度和一定的利润保护。不过，这一判断主要针对2027年，2028年及以后的供需仍取决于AI投资节奏和后续合同安排。

现金流恶化难阻投资：科技巨头转向外部融资

资本开支已开始超过部分科技巨头的经营现金流。野村报告数据显示，Alphabet 2026年第二季度自由现金流为负59亿美元，Meta第三季度为负21亿美元；亚马逊截至2026年6月的过去12个月自由现金流为负76亿美元。微软同期仍有196亿美元正自由现金流，但野村预计其后续也将承压。

各家企业仍计划维持高额投入：Alphabet预计2026年资本开支为1950亿至2050亿美元，Meta为1350亿至1450亿美元，亚马逊约2200亿美元，微软2027财年约1750亿美元。

融资已成为填补资金缺口的重要手段。报告显示，Alphabet于2026年6月通过普通股和强制可转换优先股融资496亿美元；Meta于第二季度发行249亿美元债券，并暂停股票回购。Meta董事会还批准发行无投票权的C类股，为AI投资提供资金支持。

野村将未来走势划分为三种情景：竞赛持续的概率约75%，资本开支放缓约20%，融资失败约5%。其中，融资渠道关闭才是最可能迫使企业被动收缩、进而打破当前投资格局的风险。

电力瓶颈可能推迟需求，但未必终结超级周期

除融资风险外，电力供给不足也可能限制AI基础设施扩张。Sightline Climate调查显示，2026年计划新增的数据中心容量中，约30%至50%面临延期风险，超过11GW的容量尚无动工迹象。

如果数据中心无法按期接入电力，已生产的芯片可能无法及时部署，造成交付推迟和阶段性订单波动。不过，野村认为，电力短缺更可能推迟和重塑需求，而非直接消除需求：在供电受限的情况下，新一代芯片和高容量高带宽存储器（HBM）的单瓦性能价值可能进一步提升，旧款GPU也可能面临替换需求。

对投资者而言，核心在于区分需求延迟与需求消失。只要科技巨头仍能持续融资，AI投资竞赛就可能延续，2027年存储器供应端也有望受益于订单提前锁定；真正需要警惕的，是融资条件恶化与电力瓶颈共同导致投资和芯片需求实质性收缩。

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AI交易何时止跌？市场盯着Meta“天量发债”背后的“囚徒困境”

Sun, 25 Oct 2026 03:18:01 GMT

过去一周，AI交易遭遇新一轮抛售压力，美国股票、债券市场同步承压。纳斯达克出现数月来最差单日表现，美国高收益债风险溢价升至17个月高位，CCC级垃圾债收益率则攀升至2020年以来最高水平。股指表面波动有限，底层资产的风险重估却在加速。

引发市场担忧的焦点之一，是Meta在公布三季度业绩后释放的巨额融资计划。据巴克莱10月23日发布的研究报告，Meta选择提前融资，部分原因是AI生态内其他企业已陆续启动或计划启动融资，资本市场的吸纳能力正变得越来越有限。

这揭示了AI巨头面临的“囚徒困境”：每家公司都有抢先融资的动机，但如果巨头集体加快发债，新增供给就可能推高融资成本，反过来挤压所有参与者的融资空间。与此同时，对冲基金持续削减杠杆，AI相关信用资产的利差分化也在扩大。

AI交易何时止跌，因而不只取决于科技巨头的盈利表现，还取决于市场能否消化密集的债券供给，以及不断上升的融资成本是否会进一步冲击AI产业链。

股指表面平静，AI仓位遭集中清理

过去一周，指数表现掩盖了个股之间的剧烈分化。高盛数据显示，其AI受益股与风险股多空组合较6月高点下跌约55%，年内涨幅悉数回吐；动量策略也出现大幅回撤，跌至2008年金融危机以来的极端水平。

周四，标普500指数下跌1.2%，仍有335只成份股上涨；等权重标普500指数上涨0.7%，市值加权的SPY却收跌。高盛数据显示，对冲基金在此前八个交易日中有七天进行去杠杆操作，周四的抛售完全由多头平仓驱动。

这表明，近期调整不仅是对AI估值的重新审视，也涉及拥挤仓位的集中出清。但仓位调整能否带来持续反弹，仍取决于信用市场压力是否缓解。

信用风险向低评级借款人集中

据彭博，美国高收益债平均风险溢价升至17个月高位，一级市场出现年内最大规模的撤单潮；CCC级垃圾债收益率升至15.85%，创2020年以来新高，与BB级债券之间的利差也逼近2016年和2020年的峰值。

杠杆贷款市场同样承压。价格低于面值60美分的深度困境贷款规模升至2020年3月以来最高水平。摩根大通数据显示，过去12个月，价格在面值80美分及以下的贷款规模激增近90%。

值得注意的是，CCC级债券利差大幅走阔之际，整体信用市场并未同步恶化，说明风险正集中于偿债能力较弱的发行人。DoubleLine Capital企业信用总监Robert Cohen指出，部分CCC级借款人可能走向债务重组，但这并不意味着整个信用周期已经逆转。

高盛数据显示，从投资级、高收益信用衍生品到低评级现金债券，多个评级区间的利差均触及本轮周期高位。CreditSights新加坡亚太公司信用主管R. Lakshmanan认为，多重全球风险接连冲击市场后，信用风险重新定价正逐渐形成持续趋势。

Meta发债揭示AI融资“囚徒困境”

Meta的融资计划将AI资本开支与信用市场供给之间的矛盾推到了台前。公司将2026年资本开支预期收窄至1350亿至1450亿美元，预计第四季度支出达490亿至590亿美元；分红后的自由现金流转负，管理层还预计从今年秋季开始融资数千亿美元。

巴克莱在报告中指出，超大规模科技公司的营收增长正在兑现，但资本开支仍持续攀升，融资问题已从“能否融到资”转向“何时融、融多少、如何融”。

Meta在申报文件中表示，鉴于AI生态内其他企业已启动或计划启动融资，资本市场的吸纳能力正变得越来越有限，因此提前融资具有现实必要性。

但当所有公司都选择抢先融资，个体的理性决策就可能转化为整体市场的压力：新增债券供给集中涌入市场，推高发行成本，并限制信用利差收窄。为避免过度举债损害信用评级，企业也开始考虑股权融资、可转债、资产支持证券（ABS）及表外融资等渠道。

巴克莱认为，AI相关融资供给将在短期内继续限制信用利差收窄空间。

AI信用分化加剧，市场转向个券定价

巴克莱估算，AI相关信用资产规模约为6800亿美元，涵盖超大规模科技公司、半导体、数据中心及硬件企业，占投资级债券指数市值约7.5%，却贡献约13%的指数久期风险敞口（DTS）。

整体而言，AI信用资产相较投资级指数的利差溢价约为35个基点，期限超过10年的债券溢价更达到约55个基点。与此同时，AI发行人之间的利差离散度过去一年从24个基点升至65个基点；即使剔除甲骨文和数据中心板块，该指标仍上升约60%，达到37个基点。

自9月中旬以来，甲骨文、Meta、SpaceX及多家数据中心运营商的信用利差扩张幅度明显超过指数；微软、谷歌和亚马逊的短期限债券则相对抗压。市场开始根据发行人的融资需求、资产负债表和长期风险进行区分，而非将AI视为统一的信用主题。

收益率曲线也反映出长端压力。巴克莱数据显示，过去一年，超大规模科技公司的平均2年期至5年期、5年至10年期及10年至30年期收益率曲线分别陡峭化137%、140%和68%。其中，Meta的10年至30年期曲线利差达到68个基点，在同类发行人中最为陡峭。

长端曲线走陡，反映投资者对长期债务要求的风险补偿上升。随着AI企业持续扩大资本开支，市场不仅要判断投资能否转化为收入，还要评估融资规模、现金流改善时间及新增债券对融资成本的影响。

因此，AI交易能否止跌，关键在于巨额融资能否被市场消化、信用利差能否企稳，以及AI企业之间的风险分化是否继续扩大。在这些压力缓解之前，阶段性反弹仍可能受到融资成本上升的制约。

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苹果首款折叠屏iPhone Duo出师不利：有人折不到20次就裂屏了

Sun, 25 Oct 2026 02:23:53 GMT

花2000美元买一部新手机，结果用了不到6个小时，折叠不到20次，屏幕就裂了。

更尴尬的是，这还是苹果刚刚推出的首款折叠屏手机。

苹果原本希望凭借iPhone Duo正式进军折叠屏市场，没想到新机刚上市，就接连传出屏幕损坏的消息。从中国到美国，再到澳大利亚和加拿大，多个市场都有用户报告类似问题，而且坏的地方几乎都一样：手机中间的折叠区域。

对于一款主打折叠体验、起售价高达1999美元的旗舰产品来说，这显然不是一个好消息。

折不到20次，屏幕就裂了

据Tom’s Guide、PhoneArena报道，iPhone Duo上市后，Reddit上陆续出现损坏照片：内屏沿中央铰链开裂，部分还伴随白色或绿色亮线。

一名澳大利亚用户表示，拿到iPhone Duo约6小时，展开不到20次，就在一次正常展开时听到断裂声，屏幕随即沿折痕裂开。用户称手机此前没有明显撞击。

这名用户最终在苹果零售店换到新机。但其他案例也接连出现：有人使用不到一天就发现裂纹，还有手机在初始设置尚未完成时就出现显示故障。

更尴尬的是，耐用性测试也没过关

耐用性测试进一步引发担忧：尽管iPhone Duo标注IP68防尘防水等级，灰尘仍能通过多个入口进入铰链，而铰链正是折叠屏反复开合的关键。

随后的破坏性弯折测试让内屏出现永久性绿色亮线，最终失去触控响应，受损位置也集中在中央折叠区域。

但暴力弯折不等于日常使用，也无法确认灰尘与屏幕损坏的因果关系，测试只能说明新机在极端条件下存在薄弱点。

2000美元的手机，内屏却格外娇贵

测试显示，采用Ceramic Shield 2的外屏抗刮表现较好，但柔性内屏在莫氏硬度2级就出现划痕，指甲也可能留下痕迹。这是柔性屏材料的普遍限制，并非苹果独有。

消费者花近2000美元买苹果折叠屏，期待的不只是更大的屏幕，还有可靠的使用体验。三星、华为、小米等厂商已有多代产品经验，后来入场的苹果反而承受更高期待。

苹果的麻烦可能才刚开始

随着裂屏案例传播，一些预订用户考虑取消订单或推迟购买。售后也成焦点：澳大利亚用户虽在门店换到新机，但电话申请快速换机时，仍遇到整机金额预授权、到货时间不明等问题。

PhoneArena认为相似案例可能指向铰链设计缺陷；Gadget Review则强调，目前没有确认的整体故障率，也无证据证明其损坏率高于其他折叠屏。因此，断言存在系统性缺陷仍为时过早。

但可以确定的是，苹果这次折叠屏首秀，已经遭遇一场意料之外的质量争议。真正需要回答的不是折叠屏有多薄、展开后有多大，而是一个更基础的问题：一部售价2000美元、主打折叠体验的手机，究竟能不能经得起用户每天反复打开和合上？

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对冲基金创纪录抛售后，高盛建议抄底：“有选择”地配置AI，但信心不足

Sun, 25 Oct 2026 02:08:44 GMT

对冲基金集中减仓、AI交易拥挤度下降，为部分美国科技股创造了买入机会，但高盛对反弹仍持谨慎态度。其策略师建议有选择地配置AI资产，核心依据是龙头企业盈利预期尚未下修；然而，资本开支持续膨胀、投资回报尚不明朗，令这轮调整能否成为布局良机仍存变数。

本周，AI相关资产遭遇剧烈抛售。高盛对冲基金VIP篮子周四录得2011年以来最差单日表现，高盛大宗经纪部门也出现2024年9月以来最大规模的科技股抛售。与此同时，标普500非AI成分股指数年内涨幅首次超过标普500整体，延续近三年的AI超额收益优势明显减弱。

抛售的背后，是市场开始重新审视AI投资的成本与回报。Meta将2026年资本开支指引下限上调至1350亿美元，自由现金流转负，股价周四下跌7%。这表明，营收超预期已不足以抵消投资者对资本开支持续攀升的担忧。

高盛内部对此也存在分歧：仓位出清可能带来反弹机会，但AI需求增长能否最终转化为足够的现金流，仍是绕不开的问题。

对冲基金加速去杠杆，科技股遭遇集中减持

高盛Prime部门数据显示，基本面多空基金经贝塔调整后的净杠杆本周下降3.5个百分点，10月以来累计下降10.3个百分点，降至一年低点，在过去三年的分布中处于第14百分位。过去8个交易日中，对冲基金有7天进行了去杠杆，调整速度超过2025年全年的任何时期。

周四的去杠杆规模位列年内第五，且完全由多头抛售驱动。基本面多空基金净杠杆率降至47%，处于三年回溯区间的第1百分位，显示基金正在集中削减风险敞口。

高盛Tony Pasquariello在周五报告中表示，根据客户沟通情况判断，本轮抛售已触及市场的核心持仓，周四科技股敞口的减持规模创下过去两年来单日最高纪录。

资金流向也呈现明显分化。周四，费城半导体指数下跌6.7%，标普500指数却有337只成分股上涨，指数整体仅跌1.2%。与此同时，标普500非AI成分股指数10月上涨6.5%，有望创下近三年来最佳单月表现。AI股相对大盘的优势正在收窄，市场不再愿意无差别地为AI相关资产支付溢价。

AI交易大幅降温，但高盛仍看好部分龙头

AI交易退潮在高盛相关组合的表现中尤为明显。高盛AI与AI风险对冲组合（GSPUARTI）6月22日升至583.45点后见顶，最新报价为261.71点，较高点回撤约55%。高盛高贝塔动量组合（GSPRHIMO）年内涨幅也已悉数回吐，较6月高点下跌约43%，重新测试7月低点。

高盛AI受益者篮子（GSTMTAIP）相对标普500非AI成分股指数（SPXXAI）的单日表现，跌至DeepSeek冲击以来最差水平，广义AI股相对大盘也已回落至夏季低点。

不过，高盛策略师Louis Miller认为，仓位调整和股价回落并不意味着AI投资逻辑已经失效。他提出逢低布局的三项依据：一是投资者的动量敞口已降至2025年6月以来最低水平；二是本轮调整幅度较大，部分资产的风险收益比有所改善；三是AI龙头企业盈利预期仍然稳定。

其中，盈利预期是最关键的支撑。高盛指出，超大规模云计算商（Hyperscalers）的盈利预期自7月以来没有下修，数据中心设备板块也未出现盈利增长放缓的迹象。如果盈利保持稳定，而股价已经大幅回落，部分AI资产就可能具备反弹空间。

但仓位出清并不意味着风险已经释放完毕。Miller也承认，动量敞口虽已下降，仍处于历史分布的第73百分位，表明相关交易并未完全摆脱拥挤状态。

“有选择”地抄底，重点是AI回报而非算力需求

高盛的建议并非全面看多AI，而是选择性布局、同时保留对冲。该行一方面看好部分AI受益股的反弹机会，另一方面警惕非AI股票短期涨势过快，并将投资重点转向表后发电、园区自建发电等领域，同时规避周期性和低质量股票。

这套策略反映出高盛对AI产业链机会分化的判断：仓位出清和股价回调带来了布局机会，但并不意味着整个板块都已触底。Pasquariello坦言自己对市场方向“信念有限”，并指出，算力需求（POWER）有解决路径，但资本成本（CAPITAL）问题仍没有答案。

随着AI资本开支持续扩大，市场关注的重点已不只是云计算商是否继续增加投入，而是这些支出能否转化为足够的收入、利润和自由现金流。Meta股价的反应表明，即使业务增长强劲，如果投资回报跟不上支出扩张，估值仍可能承压。

历史表现也提醒投资者保持谨慎。高盛数据显示，动量组合回撤10%后，未来三个月的中位回报为16.4%；但2026年3月低点后的反弹最终悉数回吐，7月触底后，组合又在随后一个月内进一步下跌15.4%。

下周，微软和Alphabet将在美联储公布利率决议后数小时内相继发布财报，亚马逊则将在周四跟进。相关业绩将进一步检验AI投资的回报能力。在资本开支与现金流之间的矛盾尚未缓解之际，高盛的策略是把握部分AI资产的回调机会，而非押注整个板块全面反弹。

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一份尚在征求意见的公募基金新规，可能已经开始改变市场的资金流向

万周 — Sun, 25 Oct 2026 01:58:00 GMT

公募基金《运作办法》征求意见稿强化投资风格、业绩基准及行业分散约束，市场开始关注存量持仓的再平衡。2026年中主动权益基金电子、通信合计配置达60.40%，与金融、消费等板块明显低配形成鲜明反差。

政策落地可能促使部分资金回归产品原定投资范围，但超配并不等于违规，低配也不意味着必须回补。决定冲击幅度的，将是规则执行口径、基金实际持仓，以及市场风格何时转向。

一、发生了什么？——公募基金的投资自由度正在重新划定

1. 十二年来首次系统修订，投资行为成为监管重点：

2026年10月9日，证监会就《公开募集证券投资基金运作管理办法（征求意见稿）》及配套规定公开征求意见，反馈截止日为11月8日。

作为2014年以来首次系统性修订，新规覆盖基金设立、投资、存续及退出，也将此前公募费率、考核、业绩基准改革的要求延伸至日常投资运作。对股票市场而言，直接影响持仓的核心内容，是基金产品的投资方向、风格稳定性与组合管理约束。

2. 三重约束，压缩风格漂移空间：

征求意见稿提出，基金名称显示投资方向的，应以可识别或可量化的方式明确投资范围，且80%以上基金总资产应投向相应方向，并建立风格库；名称未显示特定行业或主题的基金，应加强分散投资管理，不得集中于单一行业或主题；业绩比较基准则需有效反映投资风格、衡量投资业绩并约束投资行为。

以上三项要求共同指向“宽基窄投”和“窄基漂移”等长期问题。但征求意见稿没有为普通主动基金设定统一的单行业数值上限，也没有要求所有基金持仓贴近沪深300。某只基金超配科技股是否合法，仍取决于其投资合同、名称和基准。基金或可通过渐进调仓或依法修改合同等方式处理偏离，因此行业超配并不会直接与“暴力”强制卖盘划等号。

3. 存量持仓再平衡的传导路径：

新规对资本市场的潜在影响，首先体现在基金投资行为的调整。过去，一些基金为了追逐阶段性热点，实际持仓逐渐偏离产品名称、投资方向和业绩比较基准。随着风格稳定性要求强化，基金管理人需要重新评估现有组合与投资契约的匹配程度，对行业集中度过高、跨主题配置较多的产品进行必要调整，由此可能引发存量资金在不同行业之间重新分配。

……

下周重磅事件：最重要的美联储决议和科技巨头财报都来了，这次AI交易能否自救？

Sun, 25 Oct 2026 01:10:49 GMT

10月26日 - 11月01日当周重磅财经事件一览，以下均为北京时间：

首要主线是“超级央行周”。美联储10月29日凌晨公布决议，94%经济学家预计维持3.75%-4%不变，但沃什发布会的措辞将成关键——彭博提示市场紧盯12月加息线索，鹰派信号或直接推升美债收益率、压制风险资产。日本央行同周出牌，预计维持1.25%不变，但植田和男若释放鹰派信号，将触发日元反弹、冲击全球套息交易；欧央行亦料按兵不动，拉加德指引12月路径。

近日，美债近期剧烈波动、10年期收益率一度逼近5.3%后回落，法国政治僵局与能源高价交织，令利率路径与科技股估值成为全球资产定价的核心变量。

其次是“超级财报周”。在本周美股AI交易大跌之后，巨头财报成关键试金石：谷歌、微软、英特尔、亚马逊领衔放榜，叠加韩国存储双雄三星电子、SK海力士与日本铠侠，AI硬件链的业绩验证进入高潮；A股方面，宇树科技、贵州茅台及光模块“易中天”（中际旭创、天孚通信、新易盛）等龙头在季报截止前集中登场，白酒与半导体的景气验证同样关键。市场将检验业绩能否扭转AI交易颓势、并验证顺周期景气。

第三是以色列大选与中东局势。以色列大选构成中东关键变量，美以被曝正筹划选后打击伊朗、霍尔木兹航运骤降、布油一度破110美元，选情将直接影响地区冲突走向与油价中枢。巴西总统选举第二轮同步上演，作为拉美最大经济体，其政策路径不仅牵动新兴市场风险偏好，也将影响大宗商品与汇率走势。

最后是数据与AI产业主线。Anthropic或公开提交招股书有望成为年内最大IPO；甲骨文AI World大会召开、鸿海科技日等科技大会接连登场，AI算力成焦点。苹果新品发布会与国行Apple Intelligence上线、腾讯数字生态大会亦在列。数据方面，中国公布官方制造业PMI与9月规上工业企业利润，美国同步出炉三季度GDP初值与美联储最爱通胀指标PCE，两组数据将检验"软着陆"成色。

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经济指标

美联储决议、沃什讲话与美国经济数据

美联储10月29日凌晨公布决议，据报道94%经济学家预计维持3.75%-4.00%不变、CME按兵不动概率约84%；沃什发布会将聚焦声明措辞与12月路径，彭博提示市场紧盯12月加息线索，鹰派信号或推升美债收益率。

10月29日，美国三季度实际GDP初值、美联储首选通胀指标PCE指数也将出炉。GDP增速若超预期或削弱降息押注，但市场更关注内核——消费韧性与企业投资走势。若PCE超预期或强化“更高更久”收紧预期，直接压制风险资产估值。

日本央行、欧央行、加拿大央行、新西兰央行等公布利率决议

日本央行10月30日公布利率决议，彭博预期维持1.25%不变但释放政策正常化信号；彭博预期12月再加息25bp至2%终点。在日元疲弱与套息交易庞大背景下，其表态牵动全球资金流向。

欧洲央行10月29日公布利率决议，据路透调查，市场预计主要再融资利率维持2.65%不变；拉加德发布会指引12月路径。加拿大央行10月28日议息，彭博调查预期加息25bp至3.00%；行长Macklem强调抗通胀未尽。作为全球央行超级周一员，其紧缩外溢值得关注。新西兰央行等也将公布利率决议。此外，日本总务省10月30日公布10月东京CPI，作为日本央行决议前最后关键通胀读数，若超预期将强化日银政策正常化叙事、搅动套息交易。

中国制造业PMI与规模以上工业企业利润同比

国家统计局10月31日公布10月官方制造业PMI，前值50.1。作为月度经济景气首读数，市场关注能否稳于荣枯线之上；此前9月规上工业企业利润同比增4.2%，国庆后开工与订单修复情况为短期看点。

财报

美股财报：谷歌、微软、亚马逊、闪迪等；日韩：三星、SK 海力士、铠侠

美股与东亚科技财报密集：谷歌、微软于10月29日盘后，英特尔、亚马逊10月30日盘后披露；韩国三星、SK海力士、日本铠侠同期发布。市场聚焦云与AI资本开支指引、HBM与存储供需，以及AI硬件链定价——微软、谷歌的资本开支表态被视为全球AI算力景气的风向标。

A股财报：中际旭创、天孚通信、新易盛、宇树科技，贵州茅台

A股三季报披露进入尾声，中际旭创、天孚通信、新易盛、宇树科技，贵州茅台等密集亮相。作为光模块（CPO）龙头，中际旭创、新易盛、天孚通信的业绩与1.6T放量节奏是AI算力链核心验证；宇树科技作为机器人新锐，首份公开财报亦受关注；茅台则关乎消费韧性。

三季报可能是10月最后一两周最大的不确定性来源，并且美国微软等科技巨头也要披露最新财报。

港股财报：比亚迪、中行、建行、农行等

港股财报季同步推进，比亚迪与中国石油/中国石化/中国海洋石油及内银龙头（中行/建行/农行/邮储）陆续放榜；在南向资金持续流入与利率见顶预期下，其指引影响港股高股息与能源主线。

财经事件

以色列大选

据新华社，以色列计划于2026年10月27日前举行立法选举，以选举第二十六届议会的120名议员。在以色列仍面临多线作战压力、美以关系因伊朗问题上的分歧跌入低谷、其本人司法问题缠身的情况下，现任以色列总理内塔尼亚胡能否继续执政，成为这次大选中的主要悬念。当地时间14日，央视新闻记者获悉，以色列总理内塔尼亚胡当天表示，在即将到来的以色列议会选举举行前，他反对美国或以色列在未来几天内对伊朗发动军事袭击，并称在现阶段采取此类行动“并不方便”。

巴西将举行总统选举第二轮决选投票结果或出炉

10月25日，巴西将举行总统选举第二轮决选。据新华社，在10月4日举行的首轮投票中，由于所有候选人均未获得超过50%的有效选票，得票前两名的候选人进入第二轮对决。初步计票结果预计将在第二轮投票结束后的数小时内（当地时间当晚/北京时间次日凌晨）陆续揭晓。专家认为，此次巴西总统选举将决定巴西未来4年走向，并可能牵动拉美政治格局。

第二十届中央委员会第五次全体会议召开

据新华社，中共中央政治局召开会议，讨论拟提请二十届五中全会审议的文件。会议决定，中国共产党第二十届中央委员会第五次全体会议于10月26日至29日在北京召开。

全会本身对A股直接冲击有限，党建议题不直接涉及经济政策增量，但需关注会议公报中是否释放关于“十五五”开局、扩内需或产业政策的边际信号。

Anthropic计划最快于10月底公开招股说明书

据路透援引知情人士消息，Anthropic计划最快于10月底公开招股说明书，并于11月中旬完成IPO，预计将于11月9日当周启动面向机构投资者的路演。知情人士同时提示，上述计划及时间节点仍可能发生变化。

苹果10月第二场发布会：首款触控MacBook与新iPad mini同步亮相

苹果计划于10月29日举行当月第二场发布会，推出旗下首款触控屏MacBook Pro（配备OLED屏幕及"灵动岛"界面）、新款iPad mini（同样升级OLED并调整摄像头位置），以及搭载M6芯片的14英寸MacBook Pro和iMac。这是新任CEO John Ternus上任后主导的首批重磅产品，发布会定位创意专业人群。

10月底，苹果国行Apple Intelligence上线测试版（接入阿里千问）

据报道，苹果国行Apple Intelligence上线测试版，接入阿里千问、不含Siri AI。苹果AI在华落地路径成型，对国内AI应用分发格局与阿里模型商业化有实质意义。

腾讯全球数字生态大会（深圳）

2026 腾讯全球数字生态大会 10 月 29 日在深圳国际会展中心举行，主题"群智协同数动飞轮：激发全场景生产力"。将发布面向 Agent 场景的 100+ 新产品与新能力，展示 500 余个 Agent 实践案例，设 1 场主峰会、1 场出海峰会与 40+ 主题专场。

德国总统施泰因迈尔访华（27日至31日）

中国外交部发言人宣布：德国总统施泰因迈尔将于10月27日至31日对中国进行国事访问。

美国国务卿主持为期两天的G20外长会议

美国国务卿马可·卢比奥在亚特兰大主持为期两天的G20外长会议。10月30日持续至31日。

欧盟-加拿大峰会

欧盟-加拿大峰会将于10月29日举行。据欧盟理事会日程，双方将聚焦贸易与投资、安全防务及关键供应链合作；在美加关税摩擦与跨大西洋关系重塑背景下，峰会成果或影响相关产业与汇率预期。

《上海市卫星互联网产业创新发展行动方案（2027—2030年）》即将发布

10月27日—29日，2026卫星互联网产业生态大会将在上海举行。大会主论坛将发布《上海市卫星互联网产业创新发展行动方案（2027—2030年）》，明确“十五五”时期在星座组网、网络承载能力、核心产业规模以及标杆应用场景打造等方面的发展目标。另外，还将发布“6G+AI+卫星互联网+天基计算”空天地一体化产业集群建设方案，并举办长三角卫星互联网供需平台试运行启动等活动。

东山精密香港IPO，股票预计开始交易

东山精密申请通过香港IPO发行1.138亿股股票。发行价指导区间顶端为每股93.80港元。预计股票将从10月28日开始交易。

AI产业活动追踪

Oracle AI World(10/25-28)与GitHub Universe(10/28-29)聚焦Agent与AI编程；深圳ROBOTECH大会、ITWA光模块量产展(10/27-29，1.6T/3.2T)是AI算力风向标；鸿海科技日(10/30-31)披露AI服务器。

AI公司动态追踪

苹果29日举行"Pro and Tell"发布会再发新Mac；31日国行Apple Intelligence接入阿里千问；Anthropic拟26日提交IPO S-1，年内最大AI IPO。

下下周（11/2-11/8）重磅事件提前提醒

11月2日-5日：2026年世界互联网大会乌镇峰会（浙江乌镇）——主题"开源开放共建共享"，聚焦人工智能开源开放发展（央视）。
11月3日（周二）：美国中期选举——决定国会两院控制权，选前美以拟对伊朗军事打击的计划已推升地缘风险溢价。
11月5日-10日：第九届中国国际进口博览会（上海）——国家级对外开放平台，观察扩大进口与外资准入政策导向。
11月5日（周四）：法国工会呼吁全国性罢工——叠加法国政治僵局（540亿欧元紧缩案受阻、公共债务达GDP的113%），或扩大法德国债利差、利空欧元。
11月5日上海进博会+虹桥论坛开幕；11月2日世界互联网大会乌镇峰会开幕。

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华尔街见闻 — Sat, 24 Oct 2026 00:52:51 GMT

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