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美8月PCE今夜揭晓：统计口径大改或压低读数，但通胀韧性仍存、加息压力未消

Wed, 30 Sep 2026 09:09:51 GMT

美国8月PCE将于今晚公布。在美联储9月重启加息后，通胀数据将成为市场评估后续利率路径的重要依据。市场预计，8月总体PCE同比增长3.7%，与7月此前公布的3.7%持平；核心PCE同比增长3.3%，环比预计增长0.3%，高于7月此前公布的0.2%。

但本次PCE还有一个特殊因素。美国经济分析局（BEA）将调整投资组合管理、计算机软件及配件、法律服务等项目的计量方法，并对2021年以来的历史数据进行追溯修订。由于历史数据将按新方法重新计算，部分机构预计，修订后的近期核心PCE同比读数将低于此前公布值。

花旗预计，近期核心PCE同比读数可能下修约30个基点，幅度约为15至45个基点；野村预计，经过修订后，7月核心PCE同比将下修约15个基点至3.19%左右。加拿大皇家银行则指出，这类下修源于统计方法变化，并不代表实际通胀压力同步减弱。

因此，本次数据发布后，市场面对的将是两组需要区分的变化：一方面是8月实际公布的价格数据是否符合预期，另一方面是历史序列经过修订后呈现出怎样的通胀轨迹。美国经济分析局将于北京时间9月30日20时30分公布8月PCE价格指数及第二季度GDP第三次估值。

统计口径调整，核心PCE或被下修

此次BEA的方法调整涉及投资组合管理、计算机软件及配件、法律服务三项价格指标。其中，计算机软件及配件将采用新的价格数据组合，投资组合管理调整数量指标估算方式，法律服务则采用新的价格数据来源。BEA表示，此次调整旨在更准确反映相关产品和服务的构成。

方法调整将直接影响历史价格序列。花旗预计，近期核心PCE同比读数可能下修15至45个基点，中值约30个基点；野村预计，7月核心PCE同比将由此前的3.3%下修约15个基点至3.19%。

加拿大皇家银行美国经济主管Mike Reid指出，这类下修主要源于统计方法变化，并不意味着消费者实际面临的价格压力同步减弱。因此，历史数据调整更多改变的是通胀指标的统计轨迹，而非当期实际通胀环境。

核心通胀仍高，加息压力尚未消退

如果把历史修订与8月新增数据分开看，通胀本身仍然偏高。FactSet调查显示，市场预计8月核心PCE环比上涨0.3%，高于7月此前的0.2%，同比维持在3.3%，明显高于美联储2%的目标。

Allianz Trade高级经济学家Dan North认为，核心通胀尚未出现令人信服的回落，美联储仍难以忽视这一水平。

美联储官员近期的表态也较为谨慎。美联储理事Michael Barr表示，关税冲击和中东冲突令通胀回归2%的进程受阻，进一步调整政策“可能仍有必要”。纽约联储主席John Williams则表示，AI基础设施投资带来的商品需求也是通胀持续的因素之一，但同时强调“不需要急于行动”，需要更多数据来判断后续政策路径。

这意味着，即使历史修订令核心PCE同比读数下降，也未必改变美联储对当前通胀压力的判断。

消费仍具韧性，但储蓄率持续下降

8月PCE报告还将公布居民消费、收入和储蓄率数据。市场预计8月个人消费支出环比增长0.8%，明显高于7月此前公布的0.2%，汽油价格上涨预计将推高名义消费。

美国银行信用卡数据显示，截至9月19日当周，美国消费者支出同比增长6.9%，其中汽油支出增长26.5%；剔除汽油后，支出仍增长5.7%，显示消费并未明显降温。

但消费韧性背后的支撑正在发生变化。今年以来，美国个人储蓄率持续下降。摩根大通经济学家Abiel Reinhart和Michael Feroli认为，部分下降源于股市上涨带来的财富效应，只要股市没有出现重大逆转，这一因素暂时不会构成明显问题。

不过，两人同时指出，过去六个月储蓄率下降速度有所加快，可能意味着部分消费者正在高生活成本环境下继续维持消费。一旦财富效应减弱或居民进一步压缩支出，当前消费韧性可能面临考验。

机构预期分化，关键看8月环比数据

历史数据修订后，机构对通胀走势的判断仍存在明显分歧。花旗预计8月核心PCE环比上涨0.29%，同比为3.14%，并预计2026年第四季度核心PCE同比约为3.1%，低于美联储9月预测的3.4%中位数。

野村则预计8月核心PCE环比上涨0.278%，同比为3.30%，并维持美联储12月再加息一次、2027年暂不加息的判断。高盛则认为，未来几个月通胀数据可能出现一些不利变化，随后重新回到温和趋势。

因此，今晚的数据需要同时看8月新增数据和历史修订幅度。如果8月核心PCE环比达到0.3%的预期，即使同比读数因历史修订而下降，也不能简单理解为当前通胀压力明显缓解。

在18名FOMC成员中已有16人预计年内至少再加息一次的情况下，未来几个月核心PCE的月度变化，仍将是判断这一政策路径能否延续的关键。

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OpenAI发布“个人助理”：Dots

张硕 — Wed, 30 Sep 2026 08:46:38 GMT

OpenAI CEO Altman称理想AI应放大能力、全天候处理琐事，让人专注高层工作。早期虚拟助手订票订座远不足。

他们团队因此追求更主动的AI：让AI了解正在发生什么、知道什么对用户重要，无需事事吩咐，就能像魔法一样主动服务。基于这一理念，OpenAI正式推出个人助理“Dots”

谁在接盘美国国债？对冲基金扛起7%份额，但高杠杆是定时炸弹

Wed, 30 Sep 2026 08:25:54 GMT

当传统长期买家逐步退出，对冲基金正以前所未有的规模填补美国国债市场的需求缺口——但这一替代力量自带高杠杆风险，令市场稳定性面临新的考验。

对冲基金持有的美国国债规模已攀升至历史峰值。美国财政部金融研究办公室数据显示，2025年底，对冲基金持有的现金国债达2万亿美元，在约28.9万亿美元的可流通国债中占比7%，创下历史纪录，较五年前增长近两倍。美联储更近期的数据显示，2026年上半年对冲基金持续净买入，仅二季度净买入额即达606亿美元。

然而，这股需求背后暗藏隐忧。美联储在5月金融稳定报告中警告，对冲基金的杠杆率仍接近历史高位，且集中于大型基金；国际清算银行则直言，对冲基金作为政府债券市场核心中间商的崛起，已制造出"新的金融稳定脆弱性"。国债市场本身亦在承压——10年期美债收益率本周一升至2007年以来最高，30年期收益率周二触及2002年以来峰值。

传统买家撤退，对冲基金填补缺口

养老金基金长期以来是长久期国债的主力买家，其超长投资期限天然契合资产负债匹配需求。但这一格局正在改变。

据经合组织（OECD）分析，从固定收益型养老金计划（defined-benefit）向固定缴费型计划（defined-contribution）的结构性迁移，正在削弱养老金机构对长期国债的配置意愿。与此同时，部分养老金正加速向私人信贷等高收益、低流动性资产转移——据Mercer数据，2025年机构投资者流入私人信贷工具的资金接近3000亿美元。

AdvisorShares创始人Noah Hamman指出两类投资者的本质差异："养老金和保险公司拥有极长的投资期限，专注于负债匹配；对冲基金追求业绩，通常以跑赢基准、超越高水位线为目标，持仓周期更短。"

这意味着，替代传统买家登场的对冲基金，其行为模式与市场所需的"压舱石"相去甚远。

基差交易：薄利高杠杆的双刃剑

对冲基金并非单纯看好国债收益率，其参与国债市场的核心驱动力是相对价值策略。其中最具代表性的是"国债现货-期货基差交易"：买入现货国债的同时卖出对应期货合约，赚取两个市场之间的微小价差。

由于价差极窄，基差交易通常依赖大量杠杆放大回报。基金通过回购融资，以国债为抵押借款，将实际头寸放大至自有资本的数倍乃至数十倍。Agecroft Partners创始人兼首席执行官Don Steinbrugge表示，此类交易"利润率极薄，杠杆倍数常达20倍甚至更高"。

压力信号已经浮现。据摩根士丹利估算，今年对冲基金的杠杆型国债基差交易头寸已较峰值下降约20%，降至约1.2万亿美元。不过，美联储数据显示对冲基金整体仍是净买家，头寸收缩更多反映出策略层面的主动调整，而非全面抛售。

强制平仓：流动性危机的触发器

高杠杆策略在市场动荡时的脆弱性，已有前车之鉴。Steinbrugge直言："正如2020年3月所见，当国债市场流动性急剧恶化时，杠杆基金被迫快速平仓。这会触发一个恶性循环——追加保证金、强制抛售、市场波动进一步加剧。"

Union Bancaire Privée对冲基金专家Ricky Siao指出，对冲基金"使用的杠杆相对其他类型投资者更为激进，因此可能放大系统性风险"。一旦极端情境触发强制去杠杆，将可能引发更大范围的流动性危机乃至金融稳定事件。

波动率骤升本身即可成为螺旋下行的起点：价格下跌迫使对冲基金补仓或平仓，抛压进一步压低价格，拖累更多基金被迫出局。

流动性贡献与系统风险的两面性

尽管风险显著，专家亦承认对冲基金对国债市场具有不可忽视的正面价值。

对冲基金研究公司总裁Ken Heinz表示，对冲基金倾向于主动交易而非持有至到期，能够在市场上涨与下跌期间均提供双向流动性，有助于平抑利率波动。

争议的核心并非对冲基金天然有害，而在于其稳定器与放大器的双重属性——正常市场环境下，其交易活动改善流动性、修正定价偏差；市场承压时，则可能成为脆弱性的集中爆发点。

Steinbrugge总结了这一两难困境："监管机构在制定政策时，应在权衡对冲基金提供市场流动性的正面作用的同时，关注无序平仓的潜在风险。对冲基金在国债市场中日益增长的角色，既是流动性所必需，也是系统性风险的潜在来源。"

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金价本月跌超5%，后续走势等待今夜美国PCE“定方向”

Wed, 30 Sep 2026 08:23:44 GMT

黄金短线反弹，但月线跌势仍未扭转。随着市场对美联储继续加息的预期升温，即将公布的美国PCE通胀数据将成为判断金价下一步走势的关键变量。

周三，现货黄金上涨0.3%，报每盎司4193.7美元，但月内累计跌幅仍超过5%。与此同时，美元延续强势，进一步推高非美元投资者的购金成本，限制金价反弹空间。

加息预期仍是压制金价的主要因素之一。CME FedWatch数据显示，交易员预计美联储10月加息的概率为47%，12月加息概率高达91%。纽约联储主席John Williams近日表示，政策制定者今年可能只需再加息一次，就能推动通胀回归2%的目标水平。

在这一背景下，PCE数据将成为市场判断美联储后续政策路径的重要依据。数据若低于预期，可能缓解加息压力并支撑金价；若通胀表现强于预期，则可能进一步推高收益率和美元，对黄金形成压力。PCE价格指数将于北京时间20时30分公布。

PCE数据牵动金价下一步走势

Critical Metals首席执行官Tony Sage表示，PCE数据将是黄金短期走势的重要考验，其结果可能改变市场对美联储货币政策的预期，并进一步影响美债收益率和美元走势。若数据低于预期，金价可能获得支撑，并重新挑战4200至4300美元区间；若数据强于预期，则可能推高收益率和美元，令金价再度承压，4100美元一线或面临考验。

这一传导逻辑也是黄金近期承压的关键所在。由于黄金本身不产生利息收益，利率上升会提高持有黄金的机会成本；美元走强则会抬高非美元投资者的购金成本。在加息预期与强美元的共同作用下，金价本月累计跌幅已超过5%。

压力也延伸至其他贵金属。周三，现货白银下跌0.3%，报每盎司61.30美元；铂金上涨0.7%，报1717.90美元；钯金上涨0.5%，报1229.15美元。尽管日内表现有所分化，但三种金属本月均录得下跌。

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市场静待PCE，美股期指走高，10年期美债收益率小幅下行，布油跌1%，黄金站上4200

Wed, 30 Sep 2026 08:20:53 GMT

经历前期抛售后，全球股债暂时企稳，市场焦点集中于即将公布的美国PCE通胀数据。

周三，MSCI亚太指数上涨0.9%，有望创下三周来最大单日涨幅。美股期指上涨，道指期货涨0.5%，欧股高开。10年期美债收益率下行，布伦特原油跌1%，现货黄金日内涨0.44%，站上4200美元。

油价和美伊局势仍是市场主要不确定因素。能源成本上涨可能推高通胀，并强化市场对美联储进一步加息的预期，推动全球债券收益率升至多年高位。与此同时，下月企业财报将成为市场检验美股高估值能否由盈利支撑的关键。

摩根大通资产管理公司基金经理Arjun Vij表示：“债券抛售可能会因以下原因之一而停止：中东冲突迅速解决、受硬经济数据放缓推动的美股大幅下跌，或者盈利下降和业绩指引放缓。”

核心市场走势如下：

标普500指数期货上涨0.3%，纳斯达克100指数期货涨0.2%。

欧洲斯托克50指数开盘涨0.23%，德国DAX指数涨0.43%，英国富时100指数涨0.39%，法国CAC 40指数涨0.04%。

日经225指数收涨1.9%，报66,753.72点。日本东证指数收涨1.7%，报4,108.65点。韩国KOSPI指数收跌0.48%，报6838.04点。

10年期美国国债收益率小幅下行至5.21%。

布伦特原油日内跌幅达1.0%，报95.18美元/桶。

现货黄金站上4200美元/盎司，日内涨0.44%。

市场静待PCE通胀数据，美股期指走高

美股期指走高，道指期货涨0.5%，标普500指数期货涨0.3%，纳斯达克100指数期货涨0.2%。

市场焦点转向周三公布的美国8月个人消费支出（PCE）数据。作为美联储首选的通胀指标，市场预计8月总体及核心PCE环比增速均将加快。

KCM Trade首席市场分析师蒂姆·沃特勒表示，若数据高于预期，可能强化美联储鹰派立场，为进一步收紧政策提供依据；若数据走弱，则可能令市场重新评估10月加息必要性，并削弱近期美债收益率的上行势头。

美元指数企稳，有望录得6月以来最佳单月表现。随着美联储重新聚焦抑制通胀，市场利率预期持续走高。美国各期限国债收益率暂时趋稳，10年期美债收益率报5.21%。

油价回落，黄金站上4200美元

布伦特原油日内跌幅达1.0%，报95.18美元/桶。

据摩根大通9月29日发布的最新研究报告，中东地区石油出口总量的10日均值已回升至每日2050万桶，相当于2025年战前水平的89%，与战前仅相差11%。摩根大通大宗商品研究团队判断原油市场已基本实现正常化。这意味着尽管地区冲突仍在持续，供应端的实质性恢复已在数据层面得到印证。

现货黄金站上4200美元/盎司，日内涨0.44%。

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9月PMI：节日效应开始显现

申万宏源证券赵伟、屠强等 — Wed, 30 Sep 2026 08:18:08 GMT

摘要

事件：9月30日，国家统计局公布9月PMI指数，制造业PMI为50.1%、前值49.8%；非制造业PMI为50.2%、前值49%

核心观点：在天气扰动消退，节日效应显现的共同影响下，9月PMI延续修复。

制造业PMI： 9月PMI回升至扩张区间，主因或是极端天气扰动消退、节前备货的共同影响。9月制造业PMI延续回升、单月上行0.3个百分点至50.1%，剔除受天气因素影响较大的供应商配货指数后，本月实际PMI也上行0.3个百分点，整体符合季节性。从主要分项看，生产改善是本月PMI回升的关键，生产指数单月上行1.3个百分点至51.7%，采购量指数回升0.5个百分点至51%，或也反映中秋、国庆双节前备货的影响。

新订单指数小幅回落或并非指向需求走弱，更多显示需求递延的影响。9月积压订单加快排产，但或对新订单形成一定挤出；积压订单指数环比下降0.7个百分点至46%，新订单指数小幅回落0.1个百分点至50.5%，其中内需、新出口订单指数均下滑0.1个百分点。但企业销售依然顺畅，反映为产成品库存指数较上月下降0.8个百分点至47.6%；货运量等高频指标也可印证需求景气仍在，9月港口外贸货运量上行8.8个百分点至7%。

行业层面，消费品等传统行业PMI积极回升，或也更多体现节前加快备货。9月消费品行业PMI积极改善1.7个百分点至50.7%、回升幅度最大，其中农副食品加工、医药等行业生产指数和新订单指数均高于55.0%；高耗能行业PMI较前月回升0.1个百分点，或显示前期高油价的供给冲击逐步缓和。而高技术制造业景气环比下行0.4个百分点至52.5%，装备制造业PMI也回落0.4个百分点至51%，或与AI景气阶段性调整有关。

非制造业PMI：伴随极端天气扰动消退，节日效应、存量政策加速落地，建筑业、服务业PMI回升也较大。9月，建筑业PMI上行至年内高点（回升3.4个百分点至50.3%）；其中房屋建筑业是拉动建筑业景气上行的主要动力。服务业PMI回升0.9个百分点至50.2%，结构上，随着十一黄金周逐步临近，铁路运输业和航空运输业新订单指数分别升至60%以上和54%以上，景区服务业新订单指数升至54%以上。

展望后续：存量政策加速落地，叠加厄尔尼诺带来的暖冬天气利好内需修复，预计年内经济有望延续改善。9月制造业、非制造业生产经营预期均保持在较高水平。往后看，超强厄尔尼诺或将形成，虽然其带来的阶段性寒潮可能对内需形成短期扰动，但暖冬天气利好居民出行、室外施工，或带动服务消费、投资需求释放。同时存量政策加速落地，全球AI景气仍有上升空间，叠加前期盈利改善的滞后传导，预计后续经济延续温和回升格局。

常规跟踪：制造业、非制造业PMI均有回升。

制造业PMI有所回升，生产指数上行幅度较大。9月，制造业PMI回升0.3个百分点至50.1%。其中，新订单指数环比下行0.1个百分点；生产指数回升1.3个百分点至51.7%。

服务业PMI回升较大，新订单指数回升较大。9月，服务业PMI上行0.9个百分点至50.2%。新订单、从业人数指数环比分别回升2.2、0.4个百分点。

建筑业景气也有明显改善，新订单指数有所回升。9月，建筑业PMI回升3.4个百分点至50.3%。新订单指数较前月回升3.3个百分点，从业人员指数回升1.3个百分点。

报告正文

9月30日，国家统计局公布9月PMI指数，制造业PMI为50.1%、前值49.8%；非制造业PMI为50.2%、前值49%。

1.核心观点：在天气扰动消退，节日效应显现的共同影响下，PMI延续修复

制造业PMI：9月PMI回升至扩张区间，主因或是极端天气扰动消退、节前备货的共同影响。9月制造业PMI延续回升、单月上行0.3个百分点至50.1%，剔除受天气因素影响较大的供应商配货指数后，本月实际PMI也上行0.3个百分点，整体表现符合季节性。从主要分项看，生产改善是本月PMI上行的关键，单月上行1.3个百分点至51.7%；同时企业加快原材料采购，采购量指数回升0.5个百分点至51%，或也反映中秋、国庆双节前备货的影响。

新订单指数小幅回落或并非指向需求走弱，更多体现需求递延的影响。9月积压的订单加快排产，或对新订单形成一定挤出，积压订单指数环比下降0.7个百分点至46%，新订单指数小幅回落0.1个百分点至50.5%，其中内需、新出口订单指数均小幅回落0.1个百分点。但上述并非反映需求在走弱，企业销售依然顺畅，反映为产成品库存指数较上月下降0.8个百分点至47.6%。货运量等高频指标也可印证需求景气仍在，9月港口外贸货运量上行8.8个百分点至7%。

行业层面，消费品等传统行业PMI积极回升，也更多体现节前加快备货的影响。从行业结构看，9月消费品行业PMI积极改善1.7个百分点至50.7%、回升幅度最大，其中农副食品加工、医药等行业生产指数和新订单指数均高于55.0%；虽然高耗能行业PMI仍低于临界点，但较前月回升0.1个百分点，或显示前期高油价的供给冲击逐步缓和。相比之下，高技术制造业景气继续回落，环比下行0.4个百分点至52.5%，装备制造业PMI也回落0.4个百分点至51%，或与AI景气阶段性调整有关。

非制造业PMI：伴随极端天气扰动消退，节日效应、存量政策加速落地，建筑业、服务业PMI回升也较大。9月，建筑业PMI上行至年内高点（回升3.4个百分点至50.3%）；其中房屋建筑业景气水平明显提升是拉动建筑业景气上行的主要动力。服务业PMI回升0.9个百分点至50.2%，结构上，随着十一黄金周逐步临近，交通运输、旅游领域需求出现提前释放迹象，铁路运输业和航空运输业新订单指数分别升至60%以上和54%以上的较高水平；景区服务业新订单指数较上月和去年同期均有不同程度上升，升至54%以上。

展望后续：存量政策加速落地，厄尔尼诺带来的暖冬天气也利好内需修复，预计年内经济有望延续改善。9月制造业、非制造业景气均有改善，也令制造业、服务业生产经营预期分别保持在53.8%、55.5%的较高水平，建筑业生产经营预期上行3.6个百分点至55.4%。往后看，超强厄尔尼诺或将形成，虽然其带来的阶段性寒潮可能对内需形成短期扰动，但暖冬天气利好居民出行、室外施工，或带动服务消费、投资需求释放。同时存量政策加速落地，全球AI景气仍有上升空间，叠加前期盈利改善的滞后传导，预计后续经济延续温和回升格局。

2.常规跟踪：制造业、非制造业PMI均有回升

制造业：制造业PMI有所回升，生产指数上行幅度较大。9月，制造业PMI回升0.3个百分点至50.1%。其中，新订单指数环比下行0.1个百分点至50.5%；生产指数回升1.3个百分点至51.7%。而产成品库存、从业人员指数小幅回落，分别较前月下行0.8、0.3百分点至47.6%、48.4%；供应商配货指数持平前月（50.1%）。

需求方面，新出口、进口指数表现分化。9月，新出口订单环比小幅下行0.1百分点至50.0%；进口指数环比回升0.6个百分点至49.2%。企业采购意愿有所回升，采购量指数上行0.5个百分点至51.0%。

非制造业：非制造业PMI有所改善，建筑业景气大幅回升。9月，非制造业PMI环比上行1.2个百分点至50.2%。其中建筑业PMI回升3.4个百分点至50.3%，服务业PMI回升0.9个百分点至50.2%。

服务业中，新订单指数有所回升。9月，服务业主要分项中，新订单、从业人数指数环比分别回升2.2、0.4个百分点至46.7%、46.2%。价格指数有所回升，投入品、销售价格指数环比分别上行1.1、1.4个百分点至52.2%、50.6%。

建筑业中，新订单指数回升。9月，建筑业分项中，新订单指数较前月回升3.3个百分点至45.7%，从业人员指数回升1.3个百分点至44.3%。价格指数表现分化，投入品价格指数上行2.8个百分点至54.0%、销售价格指数下行1.3个百分点至48.5%。

本文来源：申万宏源宏观

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一架从阿联酋飞向以色列客机途中异常改道，内塔尼亚胡紧急开会！以媒：客机返航不是因为劫机

新华社、央视新闻 — Wed, 30 Sep 2026 07:56:19 GMT

以媒：客机返航不是因为劫机

据多家以色列媒体9月30日报道，一架从阿联酋迪拜飞往以色列特拉维夫的民航客机当天上午在飞行途中报告疑似安全事件，随后客机遭遇劫机的可能性被排除。

据以色列陆军电台报道，该客机发出与劫机企图有关的紧急代码。飞机随后在约旦上空掉头，最终在沙特阿拉伯紧急降落。

以色列安全部门消息人士随后透露，这架客机发出紧急信号，“显然是由于机上发生争执”。以色列媒体报道，此次客机返航“不是因为劫机”。

来源：新华社

一架从阿联酋飞向以色列客机，途中突然异常改道，内塔尼亚胡紧急开会，以军战机升空应对

据央视新闻，当地时间30日获悉，一架从阿联酋迪拜飞往以色列特拉维夫的商业客机当天在飞行途中，突然异常改道，飞向沙特阿拉伯，并连续发出紧急遇险代码。

据悉，该航班隶属迪拜航空，机上载有约180人，于当地时间7时05分从迪拜起飞，原计划于当地时间9时30分左右降落在特拉维夫本古-里安国际机场。但在飞行约一个半小时后，该航班在约旦领空发出国际紧急遇险代码7700，随后又发出代码7500，在国际航空安全标准中，7500代码意味着飞机遭遇劫机或遭到非法干扰。随后，该航班转向沙特阿拉伯方向。

以色列总理内塔尼亚胡和国防部长卡茨等人立即召开紧急磋商会议。据安全部门消息人士透露，目前尚无确凿证据表明发生劫机事件，飞行员发出了求救信号，目前无法与飞行员取得联系。

据以色列安全部门消息人士透露，以空军战机已紧急升空采取应对措施。

来源：央视新闻

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澳网加码中国，从赛事IP走向全年生活方式品牌

Wed, 30 Sep 2026 07:53:45 GMT

标题：澳网加码中国市场

澳网深化在华布局

中国网球市场正在从由明星和赛期驱动的流量生意，转向以大众参与、日常消费和商业合作支撑的全年经营。

每年1月在墨尔本举行的澳网，是网球四大满贯之一，也是时区上最接近中国的一站，长期将自己定位为“亚太地区的大满贯”。

9月28日，澳网举行中国发布会。澳大利亚网球协会合作与国际业务总监罗迪·坎贝尔在接受华尔街见闻专访时，将澳网的长期目标概括为“打造一个贯穿全年的文化和生活方式品牌”。

“我们希望球迷全年都会想到澳网，而不是只在1月的三周。”坎贝尔说，“我们的目标，是让澳网成为一个全年持续发生的品牌体验，而不仅仅是一项在1月举办的赛事。”这意味着消费者在赛期之外仍能观看内容、参加比赛、购买产品，并把赴澳观赛纳入旅行计划。

通常来说，观众占比、社交媒体粉丝和合作伙伴数量是衡量市场规模的重要指标。这一次，谈及中国市场时，坎贝尔也表示，他也关注好的内容能否沉淀为稳定的用户关系。

几乎同期，国内首个以单项运动为主题的年度产业消费季——2026中国网球消费季启动，把赛事、电商、场馆和培训纳入同一套消费促进机制。

对澳网来说，中国市场的价值也不再只由收视率决定。中国球员带来关注，大众参与扩大消费，国际赛事和本土品牌则尝试把热度转化为更长的生意链条。

01 网球热正在进入日常消费

明星仍是中国网球最快的流量入口。李娜在2011年进入澳网决赛、2014年夺冠，让大满贯在中国获得广泛认知。十年后，郑钦文进入2024年澳网女单决赛，并在巴黎奥运会获得女单金牌，再次把网球带入大众话题。

球员成绩对观看数据的拉动十分直接。WTA披露，2025年前九个月，国际女子网球赛事在中国的累计流媒体观众增长超过30倍；同期，WTA中国官方社交账号粉丝增长14%，短视频平台粉丝增长超过300%，视频播放量同比增长71%。覆盖渠道增加是重要原因，WTA也把增长归因于中国球员在国际赛场上的表现。

热度能否变成长期市场，则取决于赛场之外发生什么。

国家体育总局数据显示，2025年中国九站职业网球赛事吸引现场观众近百万人次，票房收入2.5亿元，累计营收超过10亿元，带动餐饮、住宿和文旅等关联消费超过160亿元。关联消费约为票房的64倍，赛事对城市消费的影响主要发生在场馆之外。

今年启动的中国网球消费季，进一步把职业赛事与日常消费连接起来。活动从9月持续至11月，在多站赛事现场设置消费场景，并联合天猫销售装备和衍生品，通过支付宝连接订场、运动积分和购物，场馆运营及智能训练系统也被纳入其中。网球消费由此覆盖装备、场地、培训、观赛和出行，消费周期也不再局限于职业赛事举行期间。

坎贝尔对明星效应保持乐观。他判断，随着中国球员数量和成绩上升，中国观众对赛事的兴趣也会增加。

不过，他紧接着强调：“关键不能只有中国球员。我们希望无论谁在比赛，中国球迷都能与澳网建立关系。”

因此，澳网会在赛前、赛中和赛后持续记录包括中国球员在内所有参赛球员的训练、采访、幕后生活以及与彼此之间的互动，再分发到澳网的官方社交平台。中国球员是社媒增长的加速器，澳网要解决的则是如何用更多元的内容把新增观众留下来。

02 把三周赛事带到全年

大满贯的注意力和收入高度集中在赛期。比赛结束后，赛事与海外观众之间往往出现数月空档。澳网在中国的做法，是用内容维持联系，再把业余比赛、职业通道和品牌活动分布到全年不同节点。

坎贝尔称，澳网目前在微博、微信、抖音和小红书等中国社交平台拥有约650万粉丝。团队在赛期集中采集素材，赛后继续讲述球员和球迷的故事；每年秋季，澳网还会在中国举办发布活动，为下一届比赛预热。

线下项目承担不同功能。与泸州老窖合作的国窖1573澳网业余挑战赛面向业余球员，在多个城市举办。澳网资料显示，这项赛事自2019赛季开始合作以来已经吸引近万名业余选手，优胜者有机会前往墨尔本公园参赛。今年，澳网更是将一分大满贯（AO 1 Point Slam）首次带到中国，通过全新的竞赛形式，让更多网球爱好者有机会参与澳网体验。

亚太区外卡赛则面向职业选手，为尚未直接获得正赛资格的球员提供进入大满贯的通道。坎贝尔透露，今年的外卡赛将于11月在成都举行。一个是扩大普通消费者的参与度，另一个把澳网与亚太球员的职业路径连接起来。

澳网已经在墨尔本验证了赛事外延的商业价值。2026年澳网三周赛事在墨尔本公园录得136.80万人次入场；赛事在墨尔本带动7.22亿澳元的相关总支出，并带来70.52万个住宿人夜。音乐、美食、零售和旅游共同拉长了现场消费时间。

中国市场无法照搬墨尔本公园，澳网复制的是这套经营方法。坎贝尔说：“我们希望把品牌带到这里，并使它适应当地文化。”澳网计划把音乐、美食和娱乐加入中国的线下活动，也与网球圈之外的创作者合作，让赛事接触更广的人群。

这些项目无法只靠赛期营销维持。社交内容、业余赛事、外卡赛和联名零售都需要本地团队与合作伙伴持续投入。与此同时，澳网在中国的商业表现呈现逐渐上身的趋势。经过九年多的发展，目前澳网在中国已有6家合作伙伴。

这段投入解释了澳网如今能够把一项三周赛事拆成常态化业务的原因。本地团队的工作也从海外内容本地化，扩展到内容制作、活动运营和产品开发。

03 体育赞助如何承接品牌出海

中国网球消费扩大，也在改变品牌购买赛事权益的方式。坎贝尔说，全球观众规模只是合作的起点：“合作做得好不好，取决于你具体做了什么，以及如何让它落地。”

澳网目前拥有30多家合作伙伴。坎贝尔强调，每一家与球迷互动的方式都不同，赛事方会与品牌共同开发产品和活动，而不是出售一套相同的赞助方案。

瑞幸是其中一个案例。2024年，瑞幸成为澳网在中国和东南亚市场的官方咖啡合作伙伴。通过与本地品牌合作，澳网正在探索更多连接消费者的方式，让赛事影响力从赛场延伸至日常生活。

泸州老窖的合作更接近长期赛事资产。品牌自2019赛季起与澳网合作，相关权益包括“Winning Moments”、1573球场、澳网业余挑战赛以及亚太区外卡赛。品牌由此同时出现在墨尔本赛场和中国本地赛事中，用户接触也从观看比赛延伸到亲自参赛。

两种合作都说明，体育赞助正在从标识曝光转向产品、渠道和用户运营。

国家体育总局发布的报告显示，2025年中国体育服务贸易进出口总额为748.75亿元，其中赛事赞助进出口额为48.52亿元，赛事版权交易额为65.24亿元，同比增长77.38%。报告将国内企业出海赞助与国际品牌深耕中国市场视为赛事经济增长的重要动力。

对中国品牌而言，澳网提供全球转播、海外现场和旅游零售场景；对澳网而言，中国合作伙伴带来本地门店、产品开发和用户渠道。双方合作能否持续，最终要由联名产品销售、活动参与和海外市场拓展来检验，而不是只看曝光量。

这也解释了坎贝尔为何反复使用“打造生活方式品牌”来描述澳网的目标。

生活方式并非给赛事增加一层音乐、美食或商品包装，而是让内容、球场、零售和旅行在赛期之外继续发生。正如坎贝尔所说，澳网希望“被明确地视为一个全年运营、与中国受众高度相关的文化和生活方式品牌”。

对澳网而言，真正的检验不是1月获得多少关注，而是比赛结束后，消费者是否仍会观看它的内容、参加它的活动、购买合作产品。

当中国消费者不必等到1月开赛才接触澳网，它的中国业务才真正摆脱对赛期流量的依赖，生活方式品牌也才不只是一句定位。

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OpenAI现场翻车，发布个人AI助手Dots迎战Meta Muse，但是......

美股投资网 — Wed, 30 Sep 2026 07:17:05 GMT

OpenAI推Dots翻车，Meta借Muse商业化股价上涨

周二美股最大的反差，OpenAI 正式推出 Dots直接向 Meta 的 Muse 发起挑战，但是Meta 却收盘上涨了 3.24%。

Dots是OpenAI 发布全天候个人Agent，由 GPT-6 Astra 驱动：

- Dots 会主动自主推进事情，遇到关键节点才找你批准

- 它可以同时管理你的工作和家庭事物

- 它不只汇报进度，出了问题会主动想办法补救

同一个 Agent 既改董事会稿、跑代码上线，也订蛋糕、报课后班、协调女儿演出的时间冲突。

它是你的"私人管家"，而不是"效率工具"...

OpenAI的Dots现场翻车

Dots一上台，我的第一感觉就是：今天META可能要凉。

因为OpenAI这次的方向非常直接。Dots就是冲着“AI可以替你完成事情”来的，而这恰恰是Muse最近最受市场追捧的地方。

但万万没想到，OpenAI自己先翻车了。

OpenAI产品负责人Holly Li现场演示自己的Dot，名字叫“Dottie”。按照设计，Dottie应该帮她准备一个虚构音乐App的上线工作，包括处理任务、调用工具、推进项目。

结果现场一度没有反应，整个会场只能在那里等。

Holly只能临场打圆场，说Dottie“今天早上有点慢”。更尴尬的是，后面的多个演示环节也没有完全顺下来，语音部分同样出现卡顿。

现场观众和社交平台很快开始讨论：如果连发布会上的演示都无法稳定完成，Dots距离真正替用户长期工作，还有多远？

你想想当一个产品的核心卖点是“你把事情交给我，我替你做完”，结果第一次重要公开亮相就无法稳定完成任务，市场自然会开始怀疑：

能力够不够强，和能不能放心交给它，是两回事。

预期先交易，事实再定价

美股投资网分析认为，这反而给了Meta一个喘息窗口。

市场原本担心的是：OpenAI只要推出一个类似Muse的产品，Meta刚刚建立起来的领先逻辑就会被迅速打掉。

但周二真正看到的是：

OpenAI确实把Dots推了出来，但它还没有强到足以立刻摧毁Muse的投资逻辑。

周一，META已经因为OpenAI潜在竞争而承压，市场提前卖了一部分风险。到了周二，Dots真的来了，却没有形成“OpenAI碾压Meta”的效果，反而暴露出产品成熟度和执行稳定性问题。

这就是典型的：

预期先交易，事实再定价。

不过META上涨，不代表市场已经认定Dots永远比不过Muse，而是说明竞争威胁的兑现时间，可能没有市场此前想象得那么快。

Meta自己当天也往前走了一步

就在OpenAI发布Dots的同一天，Meta推出了Muse for Small Business。

这一步很关键。

因为Muse开始从消费级AI助手，往商业工具走。

过去，Muse主要帮用户购物、订旅行、处理邮件。现在，它开始接入小企业每天真正使用的工具，包括Instagram商业账号、Facebook页面、Meta广告账户，以及Shopify、QuickBooks、Stripe、Canva、Slack、Zoom、Notion等。

Meta希望Muse帮助小企业分析销售、优化广告、管理客户、检查财务，而且未经用户批准，不会直接发消息、发布内容或者完成购买。

这就不只是一个“AI助手”了。

它开始变成一个连接用户、商家、广告系统和商业软件的入口。

Meta同时给出了非常强的长期财务目标：

未来约三年，总营收年增长目标：20%以上

Atlas收入年增长目标：中20%区间

运营利润率目标：20%以上

运营利润率预计每年平均扩张：100—200个基点

自由现金流转换率目标：80%—100%

这意味着，Meta正在向市场证明：过去投入AI的巨额资金，不会永远停留在成本端，而是要通过Muse、广告系统和商业服务，逐步转化成收入、利润和自由现金流。

Meta正在把自己从一家“AI重投入公司”，重新定义成一家由AI驱动增长和利润的公司。

Agent时代，竞争规则正在改变

资本市场正在确认一件事：

Agent不再只是实验室里的概念，而是AI下一轮真正落地的产品周期。

竞争越激烈，模型、算力、云服务、软件入口和商业化的推进速度就会越快。

未来的赢家也未必只有一个。OpenAI有模型和开发者，Meta有流量和广告体系，微软有企业客户，苹果有硬件入口，Google则同时掌握搜索、云和移动操作系统。

所以对接下来的美股，我会很乐观。

只要资金继续围绕“AI如何真正创造收入”寻找方向，市场就不会缺少机会。

我们真正需要盯着的，是那些既有技术能力、又有用户入口，还能把AI转化成现金流的公司。

今天日韩市场指数表现虽然分化，但三星电子、SK海力士等AI芯片股依然保持韧性，这说明资金并没有离开AI主线，只是在寻找更确定的落点。

顺着这条线看，明天的美股，是充满期待的一天。

本文来源：美股投资网

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大摩明星分析师：用了FSD一年，我几乎不再开车了

董静 — Wed, 30 Sep 2026 07:13:10 GMT

2713英里，98%到99%都交给FSD来开。

就在上周，一辆特斯拉又自己跑完了一趟28英里的往返通勤，全程一次都没接管。

而坐在车里的，是摩根士丹利的明星分析师Adam Jonas。

用了整整一年之后，他干脆给最新研报起了个标题：“我几乎不再开车了。”

他甚至说，现在自己宁愿让FSD带着孩子跑长途，也不太愿意叫网约车。

但真正值得投资者关注的，还不只是一个分析师觉得它好用。

特斯拉FSD累计已经快跑到150亿英里了。

而且现在，整个特斯拉车队每过一分钟，就会在FSD模式下多跑大约2.4万英里。

所以大摩现在想的，是一个更大的问题特斯拉是不是快把汽车，真的做成一个会自己跑的“机器人”了？

《求是》杂志发表习近平总书记重要文章《加强普惠性、基础性、兜底性民生建设》。（新华社）

Wed, 30 Sep 2026 07:02:10 GMT

《求是》杂志发表习近平总书记重要文章《加强普惠性、基础性、兜底性民生建设》。（新华社）

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27年前，高盛拒绝了他，如今他将掌舵高盛？

Wed, 30 Sep 2026 06:53:32 GMT

一个英语专业出身、因金融建模测试不过关而被高盛拒之门外的年轻人，兜兜转转27年后，却站在了接掌这家华尔街顶级投行的门槛上。这是约翰·沃尔德伦（John Waldron）的故事，也是高盛下一章的序幕。

据《华尔街日报》等多家海外媒体报道，高盛董事会已就接班计划展开讨论——现任总裁兼首席运营官约翰·沃尔德伦最快可能于2027年底接替苏德巍（David Solomon）出任CEO，苏德巍届时或将转任执行董事长。若这一计划落地，它将成为华尔街近年来最具戏剧性的职业逆袭故事之一：那个当年被高盛嫌弃"数学不够好"的文科生，将决定高盛下一个十年怎么走。

从被拒者到接班人：一条反差强烈的职业轨迹

公开资料显示，沃尔德伦今年57岁，成长于克利夫兰，15岁随父亲移居费城。他就读于新泽西州私立学校Lawrenceville School，参加冰球和棒球校队，并为校报撰稿。此后升入佛蒙特州明德学院（Middlebury College），主修英语，辅修经济学。

"我更像是个英语生，而不是金融生，"沃尔德伦在2023年一场杨百翰大学的活动上说。"我以为自己会成为一名作家。"改变他人生轨迹的，是一个芝加哥大学暑期商学课程——他由此决定踏入华尔街，原本只打算待几年便转行，"结果爱上了这份工作，更重要的是，爱上了与我共事的人。"

毕业后，沃尔德伦向高盛投递简历，被拒。原因直接：金融建模测试没过。他后来在Blackstone旗下播客《Inside Blackstone》中坦言："我没有足够扎实的数学和会计功底。"最终，他进入当时以杠杆融资业务见长、风格更为创业化的贝尔斯登。

在那里，一位第二年的分析师导师手把手教会了他如何搭建财务模型——"因为我进去的时候，对怎么平衡一张资产负债表完全没概念。"

从贝尔斯登到高盛：苏德巍的一句话

沃尔德伦与苏德巍的关系，是理解他职业上升路径的关键。两人在贝尔斯登结识，苏德巍离开后先一步加入高盛。1999年，苏德巍对沃尔德伦说："我觉得你会喜欢这里的。"

沃尔德伦在高盛2019年播客《Exchanges at Goldman Sachs》中回忆，这句话最终促使他于2000年做出跳槽决定。他加入高盛后迅速被提拔为合伙人，仅用两年。此后，他在杠杆融资和金融赞助商业务领域积累资历，2007至2009年出任全球联席主管，2009年转任全球投资银行服务及客户覆盖全球主管，2014年晋升为投资银行部联席主管。

沃尔德伦对这段合作关系的描述直接："苏德巍是我职业生涯的导师，我们有不同的才能，在很多方面互补。我们会在关起门来的地方争论，但当我们走出来，就会展示统一的方向。"

2018年10月，苏德巍出任CEO，沃尔德伦随之被任命为总裁兼首席运营官，正式进入最高管理层。从被高盛拒绝，到成为高盛二号人物，沃尔德伦用了整整18年。

有人想挖走他，高盛给了8000万美元留人

2024年前后，这段高盛内部的"默契搭档"差点出现变数。

据路透社和华尔街日报报道，Apollo等另类资产管理机构开始接触沃尔德伦，就潜在职位展开谈判。消息传至高盛董事会，高盛随即采取行动：向沃尔德伦授予价值约8000万美元的限制性股票留任激励。

此后不久，沃尔德伦于2025年2月正式进入高盛董事会，从运营负责人升格为公司治理层面的正式成员。2025年，沃尔德伦薪酬为4500万美元，略低于苏德巍的4700万美元。差距正在缩小。

这一系列动作在华尔街并不多见，其力度足以说明高盛对这位继任人选的重视程度。从外部机构的角度看，沃尔德伦的吸引力显而易见：超过25年投行与运营管理经验，深度嵌入高盛全球客户网络，并在资产与财富管理业务快速扩张的当下，具备丰富的跨业务线协调经验。

COO的日常：运营、风险与打破壁垒

沃尔德伦从投行客户关系起家，这一背景深刻塑造了他的管理风格。他和苏德巍每年合计参与约一千场客户会议，与全球顶级CEO和创始人保持高频接触。他本人将这种信任关系视为职业核心资产："在一个信息传播极快、极度透明的世界里，让人相信你能守住秘密，是非常重要的能力。"

在进入CEO办公室之前，沃尔德伦把总裁和COO这两个头衔做了区分。

"我把COO放在总裁前面，"他在高盛内部播客中说，"总裁的头衔在外部更有共鸣，见政府、监管机构和客户时有用，但在公司内部，大家更在意你是否真的在做COO的事。"他的日常核心是：推动各业务线执行、理顺跨部门协同、协助管理全公司风险——他目前同时担任高盛全公司企业风险委员会联席主席。

其中最重要的内部议题之一，是他与苏德巍在2018年联合推动的"One Goldman Sachs"战略。这一战略的核心逻辑是打破内部壁垒，激励各业务线相互输送客户和业务，以整体一盘棋的方式服务客户。"组织架构正在阻碍公司文化的发挥，"沃尔德伦在谈及这一策略的缘起时说，"我们有协作的文化基因，但需要把它释放出来。"

据《华尔街日报》报道，"One Goldman Sachs"战略的持续推进已带动公司整体营收提升。沃尔德伦的管理风格中，有一条来自艾森豪威尔的领导力格言始终伴随他："所谓领导力，是让别人去做你想让他们做的事，因为他们自己也想做。"

接手怎样的高盛：AI转型与战略再聚焦

如果沃尔德伦最终成为高盛下一任CEO，他将接手一家正处于战略再聚焦周期中的公司。

在业务结构上，高盛目前约75%的营收来自全球银行与市场业务，25%来自资产与财富管理。沃尔德伦在多个场合表示，超高净值财富管理仍有显著增长空间。他在Inside Blackstone播客中提到，美国家庭财富总量目前约为80万亿美元，接近家庭收入的10倍，这既是机会，也带来社会层面的挑战。

在AI转型层面，沃尔德伦明确表示高盛2026年是一个"学习年"——测试模型，评估效果，判断投入回报。

"到2027年，你将开始看到真正的生产力释放，"他说。他本人已在备会准备环节感受到AI带来的时间节省，但也坦言对AI网络安全风险的关注程度不亚于其技术潜力。在为英伟达领衔的5000亿美元算力联合体提供金融结构设计方面，高盛也已深度参与其中，探索类似汽车贷款或抵押证券化的计算资源融资模式。

对于在AI时代如何招聘和培养人才，沃尔德伦的答案颇具个人色彩："我在为英语专业、历史专业和哲学专业的学生加油。"他说，高盛需要的核心能力——分析性思维、智识好奇心、有效沟通——正在被AI重新放回到招聘标准的中心位置。而他本人，就是这一逻辑最好的注脚：当年那个没通过金融建模测试的英语生，如今正在考虑高盛下一阶段如何部署人工智能。

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Muse火了，AI产业链怎么变？走进5家硬科技企业

Wed, 30 Sep 2026 06:52:50 GMT

Muse走红，AI产业链会有哪些变化？

9月8日，Meta推出个人AI助手Muse，它能替用户发邮件、订行程、完成购物等多项任务。

不到两周，Muse登上美国App Store免费应用榜榜首。9月21日，Meta股价大涨11.4%。

Muse的火爆重燃投资者对芯片需求的乐观情绪。Meta大涨同一天，AMD股价上涨10%，市值首破万亿美元。CPU巨头英特尔则飙升12%，成为标普500表现最佳成分股。

这轮行情提出了一个比股价更值得追问的问题：当AI开始替人执行任务，支撑它持续运行的芯片、数据传输、存储和终端设备，会发生什么变化？

答案不会只出现在下一款爆红的应用里。模型要运行，算力要供给；集群规模扩大，芯片之间的数据要更快传输；任务走向手机、汽车和机器人，计算也要进入更多终端。

AI需求的变化，正在沿着产业链向更多环节传导。

10月15日至16日，华尔街见闻将走近五家AI硬科技企业，从GPU与软件生态、存储、光互连、算力服务、和端侧AI五个角度，观察这些变化如何落到具体业务中。

这次调研计划走访沐曦股份、曦智科技、电光科技、东芯半导体和黑芝麻智能。我们想带着同一个问题到现场：AI需求正在怎样变化，又会如何影响产业链上的企业？

沐曦股份——国产GPU“四小龙”之一，围绕通用GPU持续完善从芯片到软件生态的国产算力布局。

曦智科技——聚焦光互连与光计算。随着AI集群规模不断扩大，芯片之间如何更高效地传输数据、降低能耗，正在成为算力基础设施的重要课题。

电光科技——从矿山装备延伸至AI算力服务，尝试在传统制造之外开辟第二增长曲线。

东芯半导体——国产存储芯片设计企业，在存储业务基础上推进“存、算、联”一体化布局。

黑芝麻智能——从智能驾驶芯片与计算平台出发，不断拓展机器人、智能终端等端侧AI场景。

五家公司所处的位置不同，恰好提供了五个观察AI产业链的切面。

和企业同行的，还有两种投资视角

这次调研的另一部分，是两位长期深耕科技投资的专业投资人带队，并分别进行主题分享。

凌晨，百亿私募和谐汇一研究部TMT组组长、TMT创新精选基金投资经理，长期跟踪AI产业与科技投资。

2024年12月，他曾在华尔街见闻《寻找下一个英伟达》大师课中，系统讨论AI产业从算力基础设施走向应用商业化的演进。

当时，他重点关注过一个变化：当AI从辅助人工作，走向独立执行任务，企业为AI付费的理由也会随之变化。Agent能够完成哪些工作、创造多少价值，是理解AI商业化的一条重要线索。

凌晨曾将自己的研究框架概括为三个尺度：长期看技术进步与产业空间，中期看商业化进展，短期看催化与市场预期。

本次调研中，他也将结合最新产业变化带来主题分享，把企业现场的观察重新放回投资研究框架中理解。

魏海涛，上海盛宇钤晟投资管理公司创始人，从事金融投资和基金管理超过20年。曾任盛宇投资合伙人，长期专注创业投资、股权投资和上市公司定增投资，深耕半导体和智能装备产业，主持数十个科创项目的投资和产业赋能。

在长期一级市场投资经历中，他曾于2015年至2021年担任图南股份董事，并经历公司2020年登陆创业板。其过往所在的盛宇投资，也曾长期布局华天科技、图南股份、华海诚科等硬科技企业。

长期一级市场投资，让他观察科技企业时更关注另一组问题：一项技术如何真正走向产业化，一家公司如何从产品走向市场，又如何在产业变化中建立长期竞争力。

本次调研中，魏海涛也将结合20余年的科技产业投资经历，分享他观察和研究硬科技企业的方法。

一个长期从二级市场跟踪AI产业变化，一个长期在一级市场寻找并陪伴硬科技企业成长。

五家企业，五个产业环节。两种不同的投资视角。

两天时间里，我们希望把平时散落在新闻、公告、行业会议和市场讨论中的AI信息，重新放进一张更完整的产业地图中：去看技术正在往哪里走，企业正在做什么，以及专业投资人如何理解这些变化。

如果你已经看了很多AI新闻，也想离产业现场更近一点——

10月15日至16日，我们一起走进企业。

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对标英伟达CUDA！DeepSeek开源昇腾版“AI工具箱”，性能接近硬件上限

Wed, 30 Sep 2026 06:47:45 GMT

9月30日，DeepSeek在其官方微信公众号宣布，正式开源面向华为昇腾算力平台的基础设施组件，涵盖TileLang高级语言编译工具、计算库及分布式通信库。

DeepSeek在公告中明确表示：“所有组件与此前面向英伟达平台的开源组件一一对应。”

据分析，相关工具被视为可能替代英伟达软件产品的潜在方案。

TileLang：国产版CUDA，编程更简单、性能不打折

此次开源的核心是TileLang——DeepSeek将其定位为英伟达CUDA的对标产品。

CUDA是英伟达旗下的软件平台，被视为全球AI开发的通用标准。据媒体报道，TileLang正是“中国对英伟达CUDA的回应”。

DeepSeek在官方公告中这样描述TileLang的定位：

建立新一代自主可控的GPU软件生态，首要的事情是先建立一个通用的、编程简单的、同时能达到硬件性能上限的高级语言。

与CUDA相比，DeepSeek称TileLang“编程更简单，能显著提高开发效率、简化代码逻辑”；与其他同类高级语言相比，TileLang“编程模型可以充分发挥芯片的特性，达到硬件的性能上限”。

这套方案并非首次亮相。DeepSeek表示，TileLang路线已在英伟达平台上完成验证，“如今已承载了DeepSeek V4系列模型训练中大部分算子的实现，是我们探索AGI新范式、开发高性能算子的核心工具”。

此次昇腾版本，DeepSeek称对昇腾Ascend C底层指令进行封装，“提供高级语言的编程方式，同时不损失硬件性能”，并表示“DeepSeek训练中用到的每一个TileLang算子，在昇腾上都有对应的高性能实现”。

五大组件覆盖计算、通信、注意力全链路

除TileLang外，此次开源还包括五个配套组件，覆盖AI训练与推理的核心环节：

DeepGEMM：加速通用矩阵运算
DeepEP：提供高效的大规模跨设备通信
TileKernels：提供向量计算和访存算子
FlashMLA：提供稀疏注意力算子，提升长上下文处理效率
DeepSelect：实现高效的数据筛选

DeepSeek在公告中表示：

在多项关键测试用例中，上述组件的计算与通信性能已接近硬件上限。

华为深度参与，联合推进128卡超节点方案

DeepSeek在公告中披露了与华为的合作细节：

在面向昇腾平台的研发过程中，华为团队给予了毫无保留的大力支持。双方紧密合作，共同推进基于昇腾950的128卡超节点方案、共同对计算与通信进行了深度优化。

这是DeepSeek迄今为止对其与华为合作关系最为直接的公开表述之一。

DeepSeek同时表示，将“持续推进技术创新，与社区共同建设开放的软件生态、共同进步"，并将TileLang昇腾版的开源定位为"对更多AI芯片建立高可用软件生态起到示范作用”。

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落实贴息政策，六大行集体公告！

中国基金报 — Wed, 30 Sep 2026 06:25:31 GMT

9月29日，财政部、中国人民银行、金融监管总局联合发布通知，明确自2026年10月1日起，实施居民购房贷款贴息政策，政策实施期暂定1年。

9月30日，六家国有大行集体发布公告，认真落实《关于实施居民购房贷款贴息政策的通知》（财金〔2026〕95号）精神及相关要求，为符合要求的客户按贴息标准提供贴息服务，确保将国家政策红利切实惠及广大金融消费者。

工商银行表示，将采取“免申即享”办理方式，即每月收息时，在每期还款额中自动扣除对应贴息金额，并通过短信等方式及时告知客户，为客户提供便利的贴息服务，助力更多人住有所居。相关事宜将通过中国工商银行官网、微信公众号等渠道公布。

工商银行还表示，在办理商业性个人住房贷款贴息业务过程中，该行不收取任何费用。为最大限度保障个人财产和信息安全，防范不法分子以办理商业性个人住房贷款贴息为由实施诈骗活动，客户切勿轻信该行官方渠道以外人员的电话和短信。

农业银行表示，将对符合上述通知要求的客户提供贴息服务，实现“免申即享”。将优化办理流程，简化办理手续，推动政策尽快实施。后续办理流程及相关问题解答，将通过中国农业银行官网、微信公众号、手机银行、营业网点等官方渠道统一发布。

中国银行表示，将优化办理流程，简化办理手续，相关事宜将通过中国银行官微、官网、营业网点等渠道公布。

建设银行表示，对经审核符合贴息政策要求的贷款，采取“免申即享”办理方式，即按月收息时，在每期应还款金额中自动扣除对应贴息金额。在贷款发放后，客户可通过建行手机银行“我的贷款”页面查询相关情况。该行提供个人住房贷款财政贴息服务，未委托任何第三方机构、人员代为办理，也不收取任何费用，请广大客户谨防各种形式诈骗，保障财产和信息安全。

交通银行表示，将优化办理流程，简化办理手续，对符合上述通知要求的贷款提供“免申即享”的贴息服务，实现“就近贷、省心享、高效办”。后续具体事宜，该行将通过交通银行微信公众号、官网等官方渠道发布。

邮储银行表示，将优化办理流程，简化办理手续，推动政策尽快实施。相关事宜将及时在该行官方网站、微信公众号等渠道发布。该行提供个人住房贷款财政贴息服务，未委托任何第三方机构、人员代为办理，也不收取任何费用，请广大客户谨防各种形式诈骗，保障财产和信息安全。

本文来源：中国基金报

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贴息降息组合拳，怎么看、怎么办？

国盛宏观熊园团队 — Wed, 30 Sep 2026 06:05:23 GMT

事件：2026年9月29日，财政部、央行、金融监管总局宣布实施居民购房贷款贴息政策，央行宣布调整完善若干货币政策工具。

核心观点：本轮一揽子组合拳，旨在稳地产、稳基建、稳民企、促科技，既回应了经济压力之下增量政策的必要性，也回应了财政金融政策加强协同的必要性，其中：本次购房贴息设定了三个硬性条件，属于精准的结构性“放水”、并非全面刺激。倾向于认为，本次组合拳有助于稳增长预期、也有助于稳市场预期，预计后续还有增量政策，紧盯9.28国常会明确指出的“用好地方政府债务结存限额”，以及紧盯可能的促消费政策。

1、具体看，本轮政策通过购房贴息、PSL降息扩围、结构性再贷款加码，进一步强化对地产、基础设施、科技创新、民营小微等重点领域的支持。

>稳地产，购房贴息由地方试点上升至全国层面，有助于推动部分观望需求释放，“首套、120平以下、150万以下”三大条件的设置，旨在“将有限的财政资金用于普惠更多的刚需群体”、属于精准的结构性“放水”；效果上，更利好低房价城市、及大城市远郊；

>稳基建， PSL利率下调0.25个百分点并将“六张网”建设纳入支持范围，一方面降低政策性银行中长期资金成本，另一方面同时覆盖传统基建和新型基础设施建设，兼顾短期稳基建、扩内需以及中长期培育新质生产力；

>稳民企，增加支农支小再贷款额度，旨在增加中小微民营企业的信贷支持；

>促科技，增加科技创新和技术改造再贷款额度、并提供再贷款支持比例，进一步增强银行向科技型中小企业、设备更新项目，有助于引导银行加大对中小科技型企业贷款投放。

2、资产看，本轮政策组合有助于改善信用扩张和房地产市场预期，能一定程度提振市场风险偏好，对股市偏利好；对债市而言，呈现“流动性利好、基本面利空”的双重影响，后续政策实际落地效果是关键。

3、往后看，政策短期重心应会强化抓落实、“用好用足”存量政策，包括加快政府债券、重大项目和贴息政策落地等，后续更多增量政策也应会“及时谋划”，重点关注两方面：一是9.28国常会明确指出的“用好地方政府债务结存限额”（截至2025年底结存限额约1.16万亿）；二是可能的促消费政策。

正文

1、背景看，三季度以来经济增长动能偏弱，内需不足的问题持续凸显，政策加码的必要性已经上升。其中，消费增速持续回落，基建和制造业投资连续5个月负增长，房地产投资连续5个月降幅超过两成，民间投资连续5个月降幅超过一成，居民消费、企业投资意愿均显不足。房地产市场的结构性分化同样突出，一线城市出现局部企稳迹象，但二三线城市仍处于调整阶段，市场预期和刚性购房需求尚未充分修复。7-8月GDP同比增速约为4.3%，仍处在目标区间以下，表明当前经济下行压力仍然较大。9月28日国常会明确提出“要加大宏观政策逆周期调节力度”，本轮多项增量政策集中落地正是对上述会议精神的具体落实。

2、具体看，本轮政策从稳地产、稳基建、稳民企、促科技等四大方向协同发力，通过购房贴息、PSL降息扩围及结构性再贷款加码，进一步强化对房地产、重大基础设施、科技创新和民营小微等重点领域的支持。

1）全国性居民购房贷款贴息政策落地略超预期，三大条件的设置，则属于精准的结构性“放水”、并非全面刺激。今年以来，上海、成都等多个地区已出台住房贷款贴息政策，此次政策由地方探索上升至全国层面，释放出房地产需求端支持进一步加码的信号。但政策对适用对象和贴息规模设置了较多限制，整体属于面向特定刚需群体的精准托底，而非全面刺激。

>政策旨在精准降低刚需购房成本，同时兼顾银行息差稳定。政策对符合条件的首套住房商业贷款给予年化1个百分点、最长5年的财政贴息，单户可享受贴息的贷款规模最高为100万元，累计可节省利息接近5万元。相较于全面下调房贷利率，财政贴息能够将优惠更精准地传导至刚需家庭，并减少对银行净息差的影响，体现了财政资金撬动住房信贷、财政金融协同稳增长的政策思路。

>政策通过合理控制支持范围，兼顾政策效果与财政可持续性。政策仅覆盖一年实施期内新发放的首套住房商业贷款，并设置面积不超过120平方米、总价不超过150万元等条件，不涉及存量房贷和公积金贷款。这有助于将有限财政资金集中用于基本住房需求，避免政策过度惠及高总价住房和投资性需求，对非核心城市的支持更加明显，整体仍属于精准托底。

>效果看，贴息政策有望降低刚需购房门槛，推动部分观望需求在一年政策窗口内提前释放，对低总价、中小户型的新房和二手房交易形成一定支撑，对低房价城市、县域及大城市远郊的带动将更为明显。不过考虑到“首套、120平以下、150万以下”三大硬性条件，对高房价城市核心区域及全国房地产需求的拉动可能相对有限。

2）PSL利率调降0.25个百分点、属于定向降息，既释放政策稳增长信号，也保留了未来总量政策空间；并将“六张网”建设纳入支持范围，既着眼于短期稳投资、扩内需，也兼顾中长期培育新质生产力与高质量发展。

>本次选择通过PSL定向降息、而非全面降息，主要有两点考量。一是能够直接降低政策性银行中长期资金成本，引导低成本资金更精准流向投资周期长、社会效益较高但市场化融资相对不足的重大基础设施项目，提高资金撬动投资的效率，释放政策稳增长的积极信号；二是避免全面降息加大银行净息差、资金空转等，也保留了后续总量政策空间。

>将“六张网”建设纳入支持范围，同时覆盖传统基建和新型基础设施建设，意味着政策既着眼于短期稳定投资、扩内需，也兼顾中长期培育新质生产力和改善供给效率。往后看，PSL能否形成更明显的稳增长效果，关键仍在于新增额度投放、项目储备和资本金落实情况，若资金端与项目端同步加快，其对基建投资和信用扩张的支撑有望进一步增强。

3）结构性货币政策工具继续加码，进一步强化对科技创新和民营小微领域的定向支持。此次科技创新和技术改造再贷款额度增加2000亿元至1.4万亿元，支持比例由60%统一提高至100%；支农支小再贷款额度增加5000亿元至4.85万亿元，其中民营企业再贷款额度增加3000亿元至1.3万亿元。政策不仅体现在额度扩张，也体现在支持机制进一步优化，其中科技创新和技术改造再贷款支持比例提高至100%，符合条件的银行贷款可获得更充分的央行低成本资金支持，有助于增强银行对科技型中小企业、设备更新和技术改造项目的信贷投放意愿。支农支小再贷款新增额度明显向民营企业倾斜，也有助于缓解中小微企业融资约束、降低融资成本。

3、资产看，本轮政策组合有助于改善信用扩张和房地产市场预期，能一定程度提振市场风险偏好，对股市偏利好；对债市而言，呈现“流动性利好、基本面利空”的双重影响，政策实际落地效果是关键。

>对股票而言，政策一方面有助于改善基建、科技制造、民营企业及房地产产业链的融资和需求预期，另一方面若房地产销售和投资逐步企稳，也有助于缓解居民和企业资产负债表收缩压力，提升市场对经济基本面和企业盈利修复的预期，因此有利于提振权益市场风险偏好和估值。

>对债券而言，PSL降息和结构性再贷款扩容意味着货币环境仍偏宽松，低成本资金投放对短端利率形成一定支撑；但由于政策更加侧重稳增长、扩信用和稳地产，如果后续贷款需求、基建投资及房地产销售明显改善，市场对经济增长和通胀的预期可能上修，长端利率存在一定上行压力，后续走势更取决于宽货币与宽信用孰强。

4、往后看，政策短期重心应会强化抓落实、“用好用足”存量政策，后续更多增量政策也应会“及时谋划”，重点关注“用好地方政府债务结存限额”。根据9.28国常会，加快现有政策落地仍是政策重点，包括加快各类债券发行使用进度，推动“十五五”规划、“六张网”实施方案等明确的重大工程项目尽早开工建设，推进老旧水库、老旧粮库改造提升，加力实施扩投资、促消费贴息政策等。同时会议也明确提出，要根据形势变化推出一批务实管用的增量政策，9.29推出的财政对房地产定向贴息、PSL降息扩围、科技创新和技术改造再贷款扩容、支农支小再贷款加码等措施，应是对国常会部署的快速落实。后续更多增量政策也应会“及时谋划”，其中重点关注国常会明确提到的“用好地方政府债务结存限额”（截至2025年底结存限额约1.16万亿），包括盘活的规模、用途、节奏等。

本文来源：熊园观察

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中国奶茶“茶主张” 杀进中亚，一年多开遍哈萨克斯坦

朱雪莹 — Wed, 30 Sep 2026 05:57:02 GMT

中国茶饮品牌正在快速进入哈萨克斯坦市场。

以中国平价茶饮品牌 Wedrink 为例，进入当地仅一年多，就已经在主要城市快速铺开门店。背后的原因是哈萨克斯坦茶饮市场仍处于扩张阶段，相比竞争激烈的中国市场，品牌密度更低、增长空间更大，因此越来越多中国加盟品牌开始涌入中亚。

对中国茶饮企业来说，哈萨克斯坦正在从一个陌生市场，变成新的出海扩张地。

报道：中期选举临近，特朗普与顾问就柴油出口禁令进行紧急磋商

Wed, 30 Sep 2026 05:49:05 GMT

特朗普正就是否禁止柴油出口与顾问展开紧急磋商（crisis talks）。

9月30日，据英国《金融时报》报道，特朗普的顾问们已向特朗普提交多套方案，包括限制柴油国际销售。与此同时，行政官员已就可能的供应中断向英国等盟友进行了通报。一名白宫官员表示，特朗普“正在评估所有摆在桌面上的选项”，目前尚未就是否暂停出口作出决定。

据彭博社报道，特朗普上周末表示，他正在“非常认真地考虑”禁令。高盛分析认为，禁令短期内可压低美国国内柴油价格，但若长期持续则反而推高价格。

价格飙升，农业州共和党人率先告急

伊朗战争。已持续七个月，美国柴油价格上周触及每加仑6.53美元，较战前上涨逾70%。柴油是美国工业和农业的关键燃料，价格暴涨直接冲击农民和工业企业。

布伦特原油周二收于每桶102.59美元，较战争于今年2月爆发以来累计上涨近40%。乌克兰对俄罗斯炼油厂的袭击进一步加剧了全球柴油短缺。

来自农业腹地的共和党人率先发声。以爱荷华州参议员Chuck Grassley为首的农业州共和党人力推禁令，担忧若燃油价格无法压低，中期选举将遭到选民反噬。民调显示，选民对特朗普在经济、伊朗战争及通胀问题上的处理方式已明显失望。

田纳西州众议员Tim Burchett直接向媒体表示：“政治后果就是共和党可能失去多数席位。”

“不管我们是否应该为此负责，我们都得承担。我们是执政党——这很难逃脱，”Burchett补充道。他已提出立法议案，主张禁止柴油出口。

一名熟悉白宫内部讨论的业界人士表示，出口禁令“绝对已经非常接近付诸行动”。

石油巨头与内阁官员联手反对

另一边，大型石油公司正在全力游说。

禁令传言一出，石油高管近日向白宫发出大量紧急电话。美国能源部长Chris Wright、内政部长Doug Burgum、财政部长贝森特均已表态反对禁令。埃克森美孚首席执行官Darren Woods周二在白宫与能源部长会面。

据知情人士向媒体透露，石油公司的游说已让特朗普意识到，出口禁令可能适得其反——美国部分地区本身依赖从国际市场进口燃油，禁令反而可能推高当地价格。

但局势仍悬而未决。

“争论还在继续。我们对他会怎么做没有确定的判断，”一名了解政府内部讨论的人士对媒体说，“白宫工作人员完全反对。但这一切都取决于特朗普，他是否想做一件大事……所以（禁令）仍在考虑之中。”

盟友承压，替代方案同步浮现

白宫的讨论不止于禁令本身。

据报道，白宫官员已就禁令向欧洲盟友打好招呼——欧洲柴油价格已创历史新高，多地爆发街头抗议。Chris Wright周一与英国官员通话；贝森特也与英国右翼改革党高层成员Robert Jenrick通话，后者上周致函贝森特，反对禁令或要求豁免英国。

特朗普政府还向欧洲盟友施压，要求释放储备柴油。

与此同时，白宫内部还在讨论其他替代方案，包括：进一步豁免《琼斯法案》以便利美国港口间运输、联邦或州层面的税收减免，以及放宽对拖拉机等越野车辆专用低价染色柴油的使用限制。

能源独立叙事遭遇现实考验

这场危机对特朗普而言具有特殊的讽刺意味。

他在近两年前以“大幅降低燃油价格”和开创“美国能源主导”新时代为竞选承诺赢得连任。如今，美国虽是全球最大产油国，炼油厂也在满负荷运转，但伊朗战争引发的能源冲击仍令其陷入被动。

牛津能源研究所的Bill Farren-Price表示：“通过一场中东战争制造能源价格冲击，对美国消费者、世界经济以及油气市场的长期增长都没有好处。”

拜登政府前能源官员Jigar Shah则说：“伊朗冲突正在告诉人们，无论我们生产多少石油，无论我们声称自己多么能源独立或能源主导，我们仍然受制于外国政府。”

特朗普此前已拒绝了伊朗重开霍尔木兹海峡的提议——此举本可让更多石油流入国际市场。近几周来，海湾石油运输量有所回升，但仍远低于战前水平。战前，约20%的全球石油供应经由霍尔木兹海峡通过。

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Ackman投资法：只买好公司、等好价格、抓不对称机会

沈曼茹 — Wed, 30 Sep 2026 05:20:25 GMT

华尔街知名对冲基金经理、潘兴广场创始人Bill Ackman系统讲述了他们的投资方法：先建立长期跟踪的优质公司库，只关注商业模式简单、现金流稳定、护城河深、管理团队优秀且不易被颠覆的企业。

即使看好公司，也不会在估值过高时买入，而是耐心等待市场重新定价。

同时，他们寻找与市场共识不同的判断，并通过非对称方式获取更大回报。

当投资大佬遭遇女儿重病：Ackman的人生转折

沈曼茹 — Wed, 30 Sep 2026 04:31:06 GMT

亿万富翁投资人Ackman讲述女儿Lucy突发重病、大脑受压十九小时、被判定接近脑死亡的经历。

他不惜投入无限资源救治，一边在病房完成两个IPO，一边陪女儿康复；随后买地筹建世界顶级脑科学研究所，并直指美国医疗体系在康复、保险、营养上的短板，希望让顶尖照护惠及普通人。

100bp房贷贴息正式落地：房地产离“租买临界点”还有多远？

万周 — Wed, 30 Sep 2026 03:52:02 GMT

9月29日，全国性房贷贴息正式落地：自10月1日起，对符合条件的首套住房新发放商业按揭给予年化1个百分点贴息，单户可享贴息贷款上限100万元，住房面积不超过120平方米、总价不超过150万元，单笔最长可贴息5年，政策先试行1年。

此前市场围绕40—100bp的“小作文”和外资行预测，已经让地产股自9月中下旬开始提前交易政策预期。正式方案的看点因此从“有没有”转向“覆盖谁、能撬动多少需求”。

100bp处在市场预期上沿，但严格的面积、总价和贷款上限又把政策精准指向首套刚需。财政成本并不高，关键在于当前房贷利率与租金回报率已经接近，100bp是否会推动部分城市跨过新的“租买临界点”。

01 100bp正式落地：政策比预期更快，也更精准

1、从“研究出台”到次日落地，政策预期快速兑现：

9月28日国常会提出“研究出台稳定房地产市场、促进就业增收等政策措施”，一天之后，全国性房贷贴息正式公布。

根据9月29日三部门发布的财金〔2026〕95号文件，自10月1日起，对符合条件的新发放首套住房商业性个人住房贷款给予年化1个百分点贴息，单户可享贴息的贷款本金最高100万元，住房建筑面积不超过120平方米、总价不超过150万元，单笔贷款最长可享受5年贴息，政策实施期暂定1年；贴息资金由中央和地方财政按90%和10%分担。

……

实际利率快速上行，高盛警告美股季末“系统性卖压”正在集聚

Wed, 30 Sep 2026 03:49:10 GMT

高盛警告，实际利率快速上行正在压缩风险偏好，而月末、季末的养老金再平衡与CTA卖盘，可能令美股面临额外供给压力。

9月29日，高盛股票业务负责人Rich Privorotsky表示，尽管股票市场此前表现出韧性，但“利率上行的速度，尤其是实际利率的上行速度，已经严厉到令市场无法忽视”。

他强调，对股票而言，关键不只是利率所处的绝对水平，更是其上行速度。数据显示，当利率出现幅度约两个标准差的快速上行时，股票市场往往会作出更明显反应。

目前，两个标准差这条线已经被突破。

Privorostsky表示，实际利率一个月内的变动幅度，已处于2013年以来最剧烈的阶段之一。他补充道，“更高的利率波动率，会降低华尔街中介风险的意愿和能力。”这意味着，在利率波动加剧时，市场承接风险资产交易的能力可能下降。

从股市内部看，压力并不均匀。Privorostsky称，指数表面之下已经能看到“痛感”：小盘股、金融股及其他久期更长、对利率更敏感的板块，承受的压力明显大于大型科技股。

季末资金再平衡，或带来330亿美元抛压

Privorostsky估算，养老金在月末和季末再平衡中，或合计卖出约330亿美元股票。其中，月度再平衡对应约110亿美元卖盘，季度再平衡对应约220亿美元卖盘。

高盛称，330亿美元的卖出估算，在过去三年所有买卖预测的绝对金额中处于第97百分位；若将观察区间拉长至2000年1月以来，则处于第98百分位。高盛同时预计，养老金将买入相应规模的债券。

Privorostsky表示，季末和月末的资金流可能对久期资产形成支持，因此他在策略上“倾向于战术性地尝试”这一方向。

除养老金再平衡外，系统化资金也可能带来额外卖盘。

根据高盛CTA模型，在市场横盘的情境下，CTA等系统化管理机构未来一周可能卖出约53亿美元罗素2000指数期货。Privorostsky将其称为“过去六年中规模最大的卖出估算之一”。

在信用市场方面，Privorostsky称，信用市场开始显现压力，而此前股票波动率尚未充分反映这一风险。

对于后续市场路径，他认为，能源和利率走势仍是关键。他表示：“我可以对人工智能及其进步速度极度乐观，但在当前阶段，除非能源和利率问题得到解决，否则这几乎无关紧要。”

他进一步表示，若油价回落，可能有助于缓解利率压力；利率趋稳，则可能为更广泛的股票反弹创造条件。反之，季末养老金再平衡和CTA对罗素2000指数期货的卖出，可能成为市场需要消化的资金流因素。

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星舰首次入轨：商业航天的新一轮 FOMO 即将开始？

Wed, 30 Sep 2026 03:41:49 GMT

这是星舰第一次把“能收钱的载荷”留在轨道上，SpaceX 首席财务官将其定义为公司的首次创收飞行。

原定在轨 10 小时、绕地 6 圈的任务被压缩到 3 小时 08 分、绕地 2 圈，一台真空猛禽在上升段提前关机；飞船完成主动离轨、再入、翻转与末段减速并受控溅落，海面出现明显爆燃；助推器在墨西哥湾软溅落后被飞行终止系统主动销毁，未尝试塔架捕获。SpaceX首次跨过星舰把东西送上去并收回来的能力，但没能实现重复使用。这是下一轮商业航天 FOMO 的全部张力来源。星舰真正的商业意义不是降低发射价格，而是重写星链的定价权，它把星链从容量受限的订阅生意，变成容量过剩的批发平台；频轨资源稀缺性驱动的各国政府与一级市场行为FOMO；发射环节只占商业航天价值链的 2.5%—5%，最终价值会继续向地面设备、运营与终端迁移。

诺奖热门？食欲素突然站上产业C位，能否长成下一个“GLP-1”？

万周 — Wed, 30 Sep 2026 03:40:43 GMT

食欲素最初因“促进进食”得名，后来却被发现是维持清醒、稳定睡眠—觉醒切换的重要神经肽。2026年，拉斯克奖、武田首款OX2R激动剂商业化、礼来收购Centessa等事件集中出现，使食欲素从睡眠医学中的专业靶点进入全球创新药主流视野。

当前产业关注点已经从失眠治疗延伸到发作性睡病、特发性嗜睡、ADHD及神经退行性疲劳。接下来，OX2R激动剂能否在正常食欲素水平人群中持续验证疗效，将决定这条赛道能否从睡眠药物扩展为更广泛的CNS研发平台。

一、发生了什么？——一个发现近三十年的神经肽，突然走到了产业拐点

1. 食欲素：大脑的“清醒稳定器”

食欲素（Orexin）是下丘脑分泌的一类神经肽。1998年前后被发现时，研究人员观察到它能够促进动物进食，因此以“食欲”命名。

但随后二十多年的研究逐渐确认，它更重要的作用集中在维持清醒、稳定睡眠—觉醒切换，并参与注意力、动机和能量状态调节。对于非医学专业读者，可以把它理解成一套帮助大脑维持“醒着，而且醒得稳定”的调节系统。

食欲素之所以迅速成为重要药物靶点，与1型发作性睡病密切相关。这类患者的食欲素神经元大量丢失，清醒状态因而变得非常不稳定，可能出现白天难以控制的嗜睡、猝倒等症状。

进一步看，食欲素系统还有一个很有产业价值的特点：它可以向两个相反方向进行药物调节。阻断食欲素受体，可以降低过强的觉醒驱动力，用于治疗失眠；激活OX2R，则可以增强觉醒信号，用于治疗发作性睡病和嗜睡。同一套生理系统同时具备“让人睡”和“让人醒”两种成药路径，这也是食欲素逐步形成独立药物平台的重要基础。

2026年，拉斯克基础医学研究奖授予Emmanuel Mignot和Masashi Yanagisawa，表彰他们围绕食欲素及发作性睡病机制的关键发现。拉斯克奖历来与诺贝尔生理学或医学奖具有较高重合度，因此常被视作重要前哨信号，但两者不存在确定的时间对应关系。

对食欲素而言，奖项本身更大的意义在于再次确认其基础科学地位：从发现新神经肽，到解释一种疾病，再到药物开发，整条转化链已经完整形成。

……

腾讯、字节、阿里集体攻入个人AI助理

Wed, 30 Sep 2026 03:40:00 GMT

AI大厂开始争夺一个新的入口：个人助理。

9月初，Meta正式推出个人AI Agent产品Muse。和过去主要围绕聊天框展开的AI产品相比，Muse试图把AI从“一问一答”变成一个能够长期替用户办事的个人Agent。

为此，Meta给每名用户配置了一套独立的Muse Secure VM，相当于一台长期在线的云端电脑。它拥有自己的浏览器，可以在用户授权后处理邮件、预约服务、填写表格，并围绕一个目标持续推进任务。即使用户暂时离开App，部分工作仍可以继续执行。

另一家个人Agent公司Instinct也在快速获得资本关注。9月28日，Instinct宣布完成10亿美元融资，估值达到100亿美元。其产品可以通过文字或语音帮助用户规划旅行、购买生活用品、订票以及管理订阅等事务。

Muse、Instinct的走红，把Personal Agent推到了新一轮AI应用竞争的中心。

这股热潮很快传导到国内。

9月22日，在云栖大会上，阿里千问明确宣布加速打造Personal Agent，希望从“用户去用千问”进一步走向“我的千问”。

字节也在加快这一方向的产品化。

9月29日，有知情人士透露，豆包内部从今年4月就已经开始内测个人助理方向的探索产品，项目代号为“Spell”，此前主要由豆包手机助手团队主导。

腾讯也加入了这场竞争。

市场消息显示，腾讯正在开发一款名为“Handy Bot”的Personal Agent产品，并计划推出独立App。目前，Handy Bot已经在微信端上线服务号，其简介直接写着“Your Personal AI Agent”。由于产品仍处于内部测试阶段，最终形态仍存在调整可能。

Handy Bot并不是腾讯内部唯一一条个人助理探索线。

早在今年6月，微信已经开始灰度测试原生AI助手“小微”。与计划以独立App形态出现的Handy Bot不同，小微直接长在微信内部，可以通过文字或语音操作发送消息、拨打电话等微信原生功能，也可以调起小程序完成买咖啡等生活服务。

至此，阿里、字节、腾讯三家互联网大厂都将目光投向了个人AI助理。

不过，大厂扎堆并不意味着Personal Agent已经被验证。

一方面，Personal Agent更难回答的问题可能是：用户敢不敢让它做。

近期已经出现了类似争议。一名Muse用户授权AI处理Facebook Marketplace交易后，Muse向买家发送了其家庭地址并推进了线下交易。此后用户发现，自己此前选择了“Allow Always”的权限选项，但其原本理解仍会在关键操作前获得确认。

另一方面，Personal Agent还需要面对生态问题。

一个真正能够处理生活事务的个人助理，需要连接购物、出行、邮件、支付、日历等大量服务。但这些平台未必愿意把用户关系和交易入口交给第三方Agent。近期Amazon就曾限制Muse访问其服务，也显示出Agent与现有互联网平台之间可能出现新的入口之争。

同理，国内大厂同样绕不开这个问题。

从办公Agent到Personal Agent，大厂在“替人办事”方向上逐渐加码。但眼下，这更像是一场围绕未来入口的共同下注，并不是已经被市场验证的答案。

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Altman：我们是家重置公司！Tibo：我这就按

鲍奕龙 — Wed, 30 Sep 2026 03:35:12 GMT

2026年9月29日OpenAI开发者日活动上，CEO Altman为全体用户赠送了一次”Codex额度重置”福利。Codex负责人Tibo特制了重置按钮道具。两人在现场观众见证下，共同按下大蓝按钮完成重置，Altman强调此次重置面向全球所有用户。

高盛详解代理式AI消费时代：谁将成为电商领域的最大赢家？

Wed, 30 Sep 2026 03:22:26 GMT

AI时代，购物链条正在被重写。

据追风交易台，高盛全球投资研究的最新研报显示，AI代理将重构消费者意图的入口——从过去的"用户主动搜索、比价、下单"，演变为"AI代理理解需求、筛选商品、触发支付"。价值链的争夺点，也从"谁有页面流量"转向"谁能捕捉并执行购买意图"。

研报将核心判断压缩为一句话："价值应越来越跟随消费者意图。"含义直接：如果商业意图从搜索框、零售网站和App迁移到AI代理界面，广告预算、支付流量、身份验证、反欺诈和商户分发费用都将随之迁移。这一切不会一夜发生，时间维度更接近电商本身的演化周期，可能持续三至五年以上。

这场迁移已经开始影响投资逻辑。高盛的框架认为，赢家由五件事决定：分发能力、消费者信任、商户参与、交易基础设施，以及捕捉商业意图的能力。受影响的行业横跨电商、数字广告、支付、身份验证、反欺诈和网络安全，而争议始终集中在一个核心问题上：谁拥有消费者。

最先被接管的，是纸巾和清洁剂

代理式购物的落地顺序，取决于两件事：交易复杂度有多高，买错的后果有多严重。

低风险、低复杂度的品类将最先被代理接管。纸制品、清洁用品、包装食品和杂货等，消费者品牌忠诚度相对低，代理可以根据历史购买记录、价格、库存和配送速度完成复购。缺货时，代理也更容易替换SKU或品牌。私人品牌在这类场景中占优势，因为"价值"和"可得性"将成为代理优先排序的指标。

叫车、餐厅预订和配送等复杂但出错代价不高的场景，同样具备早期采用条件。消费者可能仍然设定偏好，但结果若不完全匹配，后果相对可控。

最难自动化的是高个性化、高出错代价的消费。鞋、珠宝、部分服饰和奢侈品受个人偏好影响深，退货风险高；旅行、酒店和航空等场景能给商户带来明显价值，但一旦订错，消费者损失更大，因此需要更成熟的授权、确认和责任规则。

高盛测算显示，美国约有2.6万亿美元消费位于高可能性品类，即低风险、重复购买类型。另一关键数字是：银行卡线下消费中，每有2%的代理式渗透，可能为电商增长贡献约1个百分点。这解释了为何代理式商业被放在"电商渗透率继续提升"的框架下，而非单纯视为AI应用。

广告不会消失，只是换了一个收税口

数字广告的核心从不是展示位置，而是商业意图。桌面互联网时代，广告跟着网页流量走；移动互联网时代，广告跟着App内用户关系走；AI代理时代，广告可能跟着"默认推荐"走。

短期内，AI更多提升广告效率：降低创意成本、优化投放、提高广告支出回报。更大的变量在中长期：越来越多商业意图若发生在AI界面里，传统搜索页、零售页面和信息流广告的价值都将被重新定价。

关键不在于广告预算是否消失，而在于谁成为新的推荐入口。AI原生的赞助推荐、排序和默认选择，都可能成为新的广告货币化形式。搜索被扰动之后，未必走向免费的开放市场，也可能出现新的收费者。

三类公司的位置最为清晰。Meta将个人AI与AI原生广告界面结合，既有消费端个人代理入口，也有广告货币化路径。Alphabet仍然拥有发现入口，AI界面将发现从传统搜索延展出去，代理和支付协议同时触达"意图转交易"的基础设施。Amazon离交易最近，零售媒体本就建立在购买意图上；价格、库存和配送可靠性，正是消费者和代理都会优化的指标。

过去广告买"曝光"，后来买"转化"，下一步可能买"被代理选中"。

大零售商：吃红利，也得防着入口被截走

代理式商业给大型零售商带来两面影响。

有利的一面在于，AI代理天然优化价格、库存、配送速度和交易可靠性，这将偏向规模化平台。Amazon和Walmart在履约网络、库存深度和价格能力上有优势。小商户也可能受益，因为代理能降低发现门槛，帮助用户找到更合适的长尾供给；但当排序函数越来越看重低价、速度和稳定性，规模仍然是硬优势。

不利的一面同样现实：大零售商不愿把发现入口和客户关系交给横向AI代理。一旦用户不再直接进入零售商App或网站，第一方数据、会员体系、交叉销售和零售媒体收入都将被削弱。代理带来订单，也可能拿走用户心智。

Walmart的Sparky提供了一个典型样本。该AI助手于2025年6月推出，功能涵盖客服、根据常购商品建购物车、总结评论并给出推荐、帮助用户规划和比较商品。推出后，周活客户同比翻倍，环比增长60%，平均订单价值高出40%。用户已将其用于派对筹备等复杂多商品购物场景。

Walmart的策略边界也相当清晰：与AI玩家合作共享实时价格和库存等"易腐数据"，获取更上层的发现和新客；长期客户数据则留在自己手里。对广告业务而言，Sparky改变的不只是广告位——对高频用户，广告负载更低但价值更高，搜索查询触发广告的逻辑，正在向上下文信号触发"解决方案"的逻辑迁移。

品牌分化：标品怕被替换，高参与品类靠属性胜出

消费品公司面对AI代理，将按品类走向分化。

在低参与度、商品同质化的品类，风险更直接。纸品、清洁用品、货架食品和基础款服饰，AI代理可以接管完整购买周期，缺货时自动换品牌，价格低且可得性强的私人品牌更容易被选中。过去依赖货架位置、搜索页曝光和惯性复购的品牌，优势将被压缩。CLX和KHC因私人品牌暴露度，被高盛列在风险较高一侧。

高参与度品类相对更抗冲击。高端美妆和护肤等场景中，代理可以推荐，但消费者仍会做最后判断。较高客单价、功效诉求、品牌偏好、DTC关系和会员忠诚度，都将保留品牌建设的回报。EL的位置更好，原因包括与Shopify的DTC体验合作，以及通过Profound参与AI原生品牌发现。

代理推荐还带来一个新约束：选项数量远少于搜索首页。未来品牌争的可能不再是"第一页排名"，而是"能否被AI理解并推荐"。产品属性必须机器可读。高盛中提及，MDLZ旗下Oreos只出现在10%的AI曲奇推荐中；PG正在推进面向生成式引擎的优化（GEO）。营销预算也将随之倾斜——消费者仍参与最终决策的品类，品牌投放越有价值；可替代标品的预算回报越容易被代理排序规则吞掉。

服饰软线：品牌故事在代理时代反而更重要

服饰、鞋包和软线品类的逻辑类似，但更强调品牌差异。

基础款、价格驱动型零售面临更高争议。AI代理若只比较价格、尺码、配送和退货便利度，弱品牌很容易被替代。创新驱动、功能差异明显、需要推荐解释的品类，更适合在代理式发现中胜出。

胜出的品牌需要让AI"看懂"自己为什么不同。产品创新、差异化功能、品牌叙事和AI引擎优化都将变得更重要。线下体验和营销活动也不会失去价值，反而可能承担"让消费者覆盖代理推荐"的作用。

支付网络：新购物方式仍跑在旧轨道上

代理式商业并未绕开支付基础设施。Google、Stripe、Visa和Mastercard的相关协议，正在把"代理到商户"的授权流程接入既有卡组织体系。AI代理可以改变下单入口，但交易仍可能依托卡网络、令牌化、授权、风控和拒付处理。

最大的未解问题是责任归属。传统卡现交易中，欺诈损失通常由发卡行承担；无卡交易中，商户承担更多责任；非卡支付责任结构更分散；代理式商业的责任边界尚未清晰。错误购买、意图验证、欺诈损失、拒付和退货，都将影响大规模采用。

Visa的无卡交易令牌化比例说明了既有网络的适应能力：2019年为4%，2025年已升至54%。这条路径支持一个判断：新行为出现时，成熟网络未必被替代，反而可能通过安全、认证和增值服务提升附着率。

高盛测算显示，若Visa/Mastercard网络安全相关增值服务增速提高5%，将分别推动增值服务增长加快90个基点和200个基点，并推动总净收入增速提高20个基点和80个基点。现代消费金融和BNPL同样在受益范围内——代理式购物可能把融资选择前置到购买路径的更早阶段。

身份与反欺诈：风控逻辑被迫重写

代理式商业越发展，传统反欺诈信号越容易失效。过去风控依赖设备、IP、浏览行为、鼠标轨迹、输入节奏和Cookie；AI代理执行交易时，这些信号将变得不可靠——请求可能来自共享云基础设施，IP可能属于模型提供商，交易速度超过人类正常水平，不存在打字节奏和鼠标移动。

风控逻辑因此从"判断人像不像真人"，转向"判断代理是否注册、是否被授权、背后消费者是谁、交易是否符合授权范围"。新的关键控制点包括代理身份凭证、消费者与代理的绑定关系、持久身份与账户设备关系、交易上下文，以及高风险动作的额外确认。

在身份和决策层，Equifax、TransUnion和FICO分别卡在不同位置。Equifax覆盖最广，能横跨消费者身份、合成身份风险、企业、税号、支付账户、信用、收入和就业数据，覆盖交易生命周期中的多个验证节点。TransUnion强在持久身份解析和网络情报，能把消费者、账户、设备和数字活动联系起来，当合法代理与恶意流量共享同一云基础设施时，这类身份图谱价值显著上升。FICO主要在决策层，代理发起融资比较或申请时，FICO更接近"给出是否通过、如何定价、是否异常"的环节。

网络安全：代理商业的闸门

当合法自动化越来越像恶意自动化，网络安全投入将被提前拉动。

Cloudflare和Okta在这条链路上位置互补。Cloudflare站在商户边缘，Web Bot Auth可加密认证自动化流量，Bot Management用于区分合法购物代理和恶意机器人，API Shield保护目录、库存、账户和结账API，AI Crawl Control控制AI爬虫对网站内容的访问。商户真正关心的问题是：谁可以访问商品数据，谁可以下单，谁只是在抓取，谁在囤库存或撞库。

Okta站在身份和授权层，解决的是代理与消费者如何绑定、代理能访问哪些账户和数据、什么动作需要额外批准、代理权限何时撤销。其Auth0、Token Vault、Async Authorization、Fine-Grained Authorization以及Okta for AI Agents，对应的是授权链条而非网页防护。

代理式商业要大规模发生，必须先回答五个问题：代理是真是假，消费者是否授权，它能访问什么，哪些动作需要确认，当前活动是否恶意。这个环节跑不通，购物体验越流畅，风险反而越大。

票务市场：机会与新通行费并存

现场娱乐票务将代理式商业的机会和风险展示得清楚。

机会在于发现和个性化。AI代理可以按价格、地点、艺人、场馆和时间窗口帮消费者找活动，而不必在多个网站之间跳转。Ticketmaster与Meta Muse的整合，展示了代理式发现叠加在既有基础设施上的路径；StubHub则将AI视作增量获客渠道。代理还可能提高上座率，将仍有余量的活动主动推送给有意愿的用户。

但分发入口长期不会免费。短期内若AI渠道获客成本低于付费搜索，二级票务市场将看到客户获取成本下降和利润率改善；规模扩大后，代理平台可能获得定价权，票务市场需要支付推荐费、展示费或佣金，以确保出现在AI生成推荐中。

最大风险落在库存同质化的平台。二级票务中，同一座位类型可能在多个平台挂牌，AI一旦进行全包价比较，竞争将从品牌和营销转向价格与履约可靠性，服务费随之承压。代理完成明确请求、减少用户浏览行为，还将压低附加销售和站内付费展示价值。因此，拥有差异化库存的一级票务平台位置更好，二级票务平台则面临商品化和新分发收费的双重压力。

真正的分水岭：谁掌握"默认被选中"的位置

代理式商业的本质，是让购物链条里更多环节被代理执行。最早改变的是发现、比较、推荐和补货；最难改变的是高个性化、高风险、高责任成本的决策。

这条主线对行业的影响直接：广告跟着意图走，支付跑在既有网络上，品牌必须变得机器可读，零售商既想接入AI流量又不愿失去客户关系，身份和安全公司负责给整个系统装上刹车。

高盛研报的最终判断是，最值钱的位置未必是模型本身，而是"默认被选中"的位置。AI代理时代的商业竞争，最终可能还是回到一个老问题：当消费者不再亲自翻页、搜索和比价时，谁能决定第一推荐是谁。

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Anthropic与SpaceX算力协议规模曝光，最高达845亿美元较此前披露翻倍

Wed, 30 Sep 2026 03:15:09 GMT

据路透社周二报道，Anthropic一份机密IPO招股书显示，该公司与SpaceX签订了算力租赁协议，总金额上限高达845亿美元，协议期限延伸至2029年。

这一数字比市场此前了解的要大得多。

今年5月，SpaceX在自身IPO文件中透露，Anthropic同意以每月12.5亿美元的价格租赁其基于英伟达芯片的算力，协议最长三年，总金额约450亿美元。

彼时，双方均表示协议可提前90天书面通知取消。

而新披露的845亿美元，几乎是上述数字的两倍。

报道指出，新协议中大部分条款同样保留了90天取消条款。

5180亿美元：Anthropic的十年基建账单

据报道，Anthropic预计未来十年在AI基础设施上的总支出至少达到5180亿美元。

合作伙伴共六家，包括谷歌、亚马逊、微软以及SpaceX。

SpaceX在这一生态中的角色正在扩大——除Anthropic外，谷歌和初创公司Reflection AI也已与SpaceX签订算力租赁协议。

Anthropic是当前大模型赛道的头部玩家之一，与OpenAI直接竞争。其背后最大投资方包括亚马逊和谷歌。大规模租赁外部算力，是当前AI公司在自建数据中心之外的主流路径之一。而SpaceX旗下的算力业务，正在成为这一市场的重要供应方。

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创业板盘中翻绿，生物医药爆发、创新药大涨，房地产、半导体下挫，恒指、恒科指齐跌，AI大模型双雄反弹

Wed, 30 Sep 2026 02:29:11 GMT

9月30日，A股早盘集体高开，三大股指盘初震荡上涨，盘中深成指、创业板转跌，生物科技板块爆发，CRO、创新药、疫苗等概念股普遍拉升，汽车、煤炭、海运、石油化工等板块走强，房地产显著承压，万科一度跌停。半导体调整，先进封装，GPU等概念股下挫。

港股低开低走，恒指、恒科指双双下跌，科网股多数走低，芯片股承压，兆易创新、澜起科技跌幅居前，AI大模型股双雄反弹，智谱、MINIMAX均涨超5%。债市方面，国债期货集体下跌。商品方面，国内商品分化。核心市场走势：

A股：截至发稿，沪指涨0.18%，深成指跌0.11%，创业板指跌0.16%。

港股：截至发稿，恒指跌0.27%，恒科指跌0.59%。

债市：国债期货全线下跌，截至发稿，30年期主力合约跌0.41%，10年期主力合约跌0.10%，5年期主力合约跌0.05%，2年期主力合约跌0.01%。

商品：国内商品期货多数上涨，截至发稿，橡胶涨超4%，氧化铝、豆粕涨1%，沪金、钯金、焦炭、玻璃、铁矿石、铂金、沪铜、螺纹钢、沪锡、多晶硅、工业硅、燃油、热轧卷板等纷纷走高，菜籽、锰硅、鸡蛋、碳酸锂、沪铝、焦煤、不锈钢、纸浆、集运指数等品种承压，沪镍、沥青、原油跌超1%。

10:17

江淮汽车再度涨停，提振整个汽车阵营，广汽集团、北汽蓝谷冲高。消息称，华为尊界SUV 2027年初上市预期升温，江淮与华为合作深化商用车布局。

09:51

主力资金流向中际旭创、新易盛、天孚通信，光通信龙头股普遍活跃。消息面上，特朗普会晤科技巨头：AI改名“超级智能”，无需立法监管，“它远超工业革命”。

09:41

风电设备板块表现活跃，威力传动涨超10%，大金重工、泰胜风能、海力风电、振宏股份跟涨。

消息面上，“十五五”期间，我国将加强海洋开发利用保护，预计到2030年，全国海洋生产总值将突破13万亿元，海上风电装机容量实现翻一番，达到1亿千瓦。

09:39

创新药概念反复活跃，康希诺触及20cm涨停，泰诺麦博、哈药股份、键凯科技、亚虹医药、沃森生物等快速跟涨。

消息面上，9月29日，Summit宣布，阿斯利康将出资20亿美元对该公司进行战略股权投资，并将主导推进依沃西联合阿斯利康的Sonesitatug Vedotin（Sone-Ve，CLDN18.2 ADC）用于治疗多种胃肠道肿瘤的临床研究。与此同时，双方拟进一步推进依沃西与阿斯利康旗下一系列ADC药物及其他抗肿瘤药物联合疗法的临床探索。

09:36

农业板块震荡拉升，海南橡胶涨停，秋乐种业、敦煌种业、神农种业、康农种业跟涨。

消息面上，根据中国气象局国家气候中心监测，9月以来，赤道中东太平洋海温持续增暖，为有监测记录以来候和旬尺度海温指数首次突破3℃，海温指数峰值预计出现在11月前后，为3.2℃～3.5℃，将形成一次有监测记录以来最强的超强厄尔尼诺事件。

09:34

分散染料概念反复走强，善水科技20cm3连板，亚邦股份2连板，科拜尔、锦鸡股份、万丰股份、醋化股份、闰土股份跟涨。消

息面上，近期国内染料及上游中间体行情持续走高，“金九银十”纺织备货带动化工染料产业链景气上行。数据显示，自6月低点至今，分散染料报价累计上涨超30%，活性染料涨幅达到55%；核心中间体H酸价格从61元/千克上涨至145元/千克，涨幅高达138%，成为本轮行情上涨核心驱动力。

09:33

万科A、世联行、我爱我家跌停，房地产板块抛压较大。消息面上，中央财政首次为居民购房贷款贴息：10月起实施，最高省近5万元。

09:26

上证指数高开0.23%，创业板指涨0.7%。光通信板块走强，房地产板块调整。

09:21

恒生指数低开0.53%，恒生科技指数跌0.41%。万科企业、招商银行、比亚迪股份调整，长飞光纤光缆、剑桥科技、中际旭创走强。

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“个人AI代理”凭什么收费？必须“省钱”而非“省时间”

Wed, 30 Sep 2026 02:27:04 GMT

智能代理正从开发者工具迅速蔓延至普通消费者，成为继大语言模型问世、AI编程兴起之后，消费级AI的第三次浪潮。这一赛道在过去数周内急剧升温，参与者已超过120家，但商业模式、用户边界与行业格局均尚未成形。

9月29日知名风投机构a16z的播客中，合伙人Anish Acharya与其投资的Assistant Benchmark创始人David Pawlan进行了一场深度对谈。

（左：a16z合伙人Anish Acharya；右：Assistant Benchmark创始人David Pawlan）

近期，从代码生成向个人助理演进，消费者AI智能体赛道迎来了真正的“寒武纪大爆发”。Instinct、Muse、ChatGPT Voice等产品的相继问世，彻底点燃了科技圈。

作为行业全景的观察者，David Pawlan创立的Assistant Benchmark在上线短短16天内，便吸引了超10万名独立访客，收到了几乎所有主流智能体创始人的联络。

当前，市场上已有122款不同类型的Agent跨越各个垂直领域，不仅展示了强大的技术潜力，也暴露出市场在寻找可持续增长空间时的碰撞与焦虑。

David Pawlan认为大众消费者并不在意效率提升10%，真正打动他们的是"免费的钱"。通过代理自动追讨机票降价退款、批量处理HSA医疗报销、优化家庭用水账单。

与此同时David Pawlan强调，当AI代理开始代替人类与人类交互、代替人类与代理交互，亚马逊、Shopify等平台的流量逻辑、广告模式乃至整个电商生态都将被迫重新定义。

赛道全景：120余个产品，竞争格局仍是"一片混战"

据David Pawlan介绍，其运营的Assistant Bench目前已追踪到122款AI助理产品，涵盖面向消费者的通用型助理和面向企业的工作流助理两大类别。

前者以Instinct、Muse为代表，后者则包括Vellum、Katch等工具。此外，旅行类（如Soar、Miso）、邮件类等垂直方向的专属产品也在涌现。

从市场格局来看，目前绝大多数产品都在追求"大而全"的水平整合路线，试图做所有事情。

Pawlan观察到，在他维护的12个相关话题群组中，旅行是被讨论最多的使用场景，因为其话题传播性强，"我的助理帮我办理了值机"是一个天然的社交媒体话题。

但他同时指出，旅行并非高频需求，真正的日常高频使用场景集中在三类：一是邮件归类、表单填写等日常行政事务；二是代理之间的协作调度；三是编程开发辅助。

在探讨AI Agent的核心竞争力时，Pawlan明确指出：围绕主动性存在着巨大的护城河。能够作为隐形助手在后台自主运行，无需用户指令即可完成任务的Agent将脱颖而出。

然而，主动性与越界之间仅有一线之隔。A16z合伙人Anish玩笑描述了这种潜在的失控感边界：

我们内部开玩笑说，距离Agent给别人发信息说“我注意到你并不怎么喜欢她。所以我直接替你和她分手了”的日子只有几天了。

Pawlan补充道，一旦智能体在未经授权的情况下跨越了涉及用户重大决策的红线，“一旦你越过这条线，就会立即失去用户的所有信任。”

Meta硬件的“醉翁之意”与不可见的“帮赚”价值

在谈及近期热门的Meta智能饰品Muse Charm等硬件形态时，市场普遍聚焦于硬件之争，但Pawlan提出了截然不同的市场逻辑视角。

David Pawlan认为巨头的目光远不止于此：

我有一个大胆的论断，Muse Charm与其说是为了赢得硬件战，不如说是为了在现实世界收集数据，以此来推动扎克伯格未来描绘真实世界的元宇宙。

而在消费者需求端，David Pawlan表示大众并不愿意为“提高10%的生产力”买单，真正的吸引力在于不可见的“降本增效”。

访谈中挖掘出一个极具亮点的真实数据案例：

有用户将Grockbot连接到家里的自动喷水灭火系统和天气系统，现在喷水完全由天气决定，这让他的水费账单下降了50%。

此外，像自动寻找机票降价并申请退款（赚取差价）、自动提交医疗储蓄账户报销等，这种给消费者带来“免费拿到钱”错觉的高价值低频行为，才是Agent打开大众市场的核心抓手。

颠覆电商模型与“代理对代理”的全新基建

随着Agent的普及，市场的交易结构和广告模型正在面临根本性挑战。两人均认为，当前最被低估的机会，是为代理与代理之间的交互构建专属基础设施。

Pawlan说：

代理邮件地址、代理电话号码、代理身份认证体系，这些都是全新的需求，今天还不存在，当服务的预订从'人找人'变成'代理找人'，再变成'代理找代理'，整个服务业的运作范式都将被重写。

他还提到，与互联网时代"先有网络、后有安全"的历史相似，代理网络的网络安全体系同样尚待构建，这将是一个独立的大型机会。

Acharya以一个具象的场景描绘了这一生态的终极形态：用户的代理找到一位在Etsy上编织白色袜子的内布拉斯加州老奶奶，通过她的代理发出合作请求，完成从需求、撮合到履约的全链路，供给方与需求方的代理在彼此不认识的情况下完成了一次高度个性化的商业交易。

Acharya认为：

这将是一个更加动态、更高频、也更有趣的次级经济体。

他同时指出，整个商业互联网分为三层结构，分别是内容网络、应用网络与商业网络。其中内容网络已在下行，应用网络随编程代理的普及而高速增长，而商业网络在代理经济驱动下将迎来最深刻的重组。

近期Shopify拥抱了Muse智能体，而亚马逊则选择将其封禁，这背后的商业逻辑引起了高度关注。Pawlan一针见血地指出，亚马逊赚的是广告费，Pawlan表示：

当你去除了人类的眼球，就破坏了整个系统的目的。

如果允许Muse等智能体直接代客购买，而无法从中抽取广告收入，将直接抽空其利润池；相反，Shopify致力于使商业民主化，Agent为其赋能无疑是利好。

日均20美元的高昂成本，创业公司的商业化生存迷局

在探讨财务指引和商业模式时，Agent高昂的算力成本成为市场必须直面的现实。

基于对122个智能体的调研，Pawlan分享了最新的市场收费数据：

在122个产品中，有65个是付费的，35个完全付费，30个是达到限额后付费的免费增值模式，，实际上只有13个是完全免费的。

在Meta和OpenAI等巨头大举提供免费服务的同时，创业公司面临着极高的财务压力。Anish透露了一个关键数据：

根据我们的估计，以一种真正雄心勃勃的方式做到这一点，每个用户每天的成本大约为20美元。

对于创业公司而言，这意味着每年可能高达数亿美元的开销。

如何破局？A16z给出的市场想象空间是“超垂直的狭窄初创公司”，即为极少数群体打造极高价值的软件。

如果能开发出让用户心甘情愿每月支付1000美元的超级专业Agent，例如具有独特品味或专有数据积累的私人管家，那么这种具备极强产品市场契合度的智能体，将在未来底层算力成本随浏览器使用等技术呈指数级下降的趋势中，获得惊人的利润空间。

访谈全文如下：

Anish Acharya：

欢迎收听A16Z节目。我非常高兴能和我的朋友David Pawlan在这里对谈。几周前我们一起出去聊了聊，两个人对个人助手和消费者AI领域最近发生的一切都充满热情，而这几周实在发生了太多事情。

开场先做个铺垫：回顾这个领域的发展，有几个关键节点让生态中的一部分人突然"开了窍"。

第一个是ChatGPT。2022年11月前后，很多人第一次意识到：这个东西能写邮件、写诗、来回对话，感觉就像在跟一个合成的人类交流——那是一声大爆炸式的开端。

第二个节点是编程智能体，以及开发者群体围绕Claude Code、Codex所产生的狂热——轻而易举地创造软件，这彻底改变了开发者的工作方式。

第三个节点，也就是最近，随着Instinct、Muse和ChatGPT Work的相继推出，个人智能体领域迎来了空前的热情：这些工具究竟能为我们普通消费者做什么？

今天我们就来聊聊一切与个人智能体相关的话题。我们会尽可能深入，默认大家已经看到了我们所看到的大部分内容，这也是我们计划开启的系列对话的第一期。欢迎David。

David Pawlan ：

谢谢，很高兴来到这里。

Anish Acharya：

我们先拉远焦距，聊聊过去几个月、特别是最近几周，个人智能体这条发展弧线。你观察到了什么？你的整体判断是什么？

David Pawlan：

这个领域在过去四周爆炸式增长。往前追溯一下——我是Poke的早期用户，那大概是第一批真正面向消费者的AI智能体之一。它大概是9月8日上线的，我9月11日就开始用了，前后只差三天。那种体验让我至今印象深刻，因为实在太震撼了——它的核心卖点是你跟智能体谈判，决定你到底愿意付多少钱，完全颠覆了我的认知。

然后到了11月底，Open Claw发布，真正让整个世界感受到：有什么重大的东西要来了。之后陆续有一些产品出现，但最近让科技Twitter彻底炸锅的是Instinct——随后就是多米诺效应：Grok Bot、Muse，以及一批长尾产品，比如Caddie、Ollie、Pally等等。

看着这整个科技圈对「这些智能体每天能为我做什么」产生如此强烈的热情和智识好奇，真的很令人振奋。但我觉得大家现在都处于同一个状态：没人真正知道答案，完全是西部拓荒，一边玩一边探索。

Anish Acharya：

完全同意。我们应该花一点时间聊聊Assistant Bench——这个新的评测基准现在非常重要，讨论度也很高。David，你是它的创始人，先简单介绍一下，然后我再问你几个问题。

David Pawlan：

Assistant Bench是一个网站，本质上是以具体使用场景为维度，对所有AI助手进行横向比较。我们向所有助手发送相同的指令，比如「帮我订一张去芝加哥的机票」、「在我当前位置五个街区以内找一家素食餐厅」，然后评估实际结果——在单次指令下，它能否完成任务？会不会追问？在16个不同维度上的表现如何？

需要说明的是，这里说的「基准」更偏向消费者视角，而非技术层面的底层评测。简单说：如果我要订机票，用哪个最好？谁的表现最出色？响应速度怎么样？

做这件事的起点其实很朴素——我自己在做市场调研，想搞清楚这些产品相互之间的差距在哪里。发布后，反响出乎意料，到今天正好16天，网站访问量已经超过了10万，几乎所有相关创始人都来联系了我。这件事本身也说明了一点：大家都在寻找答案，都想知道这个行业的走向。

Anish Acharya：

太令人兴奋了。评测基准能成为行业对话的标配，这件事本身就很有意思——产品实在太多，没人能每个都亲自试，而这本身也是一个积极信号。

那我们来聊聊Instinct和Muse以外的玩家——这两个我们稍后会深入探讨。你觉得还有哪些产品在做有意思的事？你观察到了哪几个值得关注的垂直方向？

David Pawlan：

我大概把它们分成两类。

第一类是面向B端的通用型消费者智能体，比如Instinct、Muse，以及一批长尾产品，像Caty、Ollie、Season等。目前仅在通用类目下，我就收录了64个。往细了分还可以拆出垂直方向：旅行类的有Soar、Miso，邮件处理类的也有专门的产品。

第二类是偏B2B的工作流助手，包括Town、Catch、Vellum等。它们做的事情本质上类似于行政助理，是一种面向企业工作流的执行型助手，而非面向消费者的。

以上就是目前的大致格局。据我所知，覆盖所有类别加在一起，现在已经有122个不同的产品。

Anish Acharya：

惊人。那在竞争格局上，哪个方向的竞争最激烈？

David Pawlan：

目前绝大多数玩家都在押注通用型、横向型产品——

Anish Acharya：

就是什么都做那种？

David Pawlan：

对，就是什么都做。

Anish Acharya：

那拿旅行举例——旅行属于低频但高价值的行为。你觉得旅行这个类目最终会以「接入横向智能体的连接器」的形式存在，还是它们有机会自己成长为通用横向智能体？

David Pawlan：

我觉得垂直旅行类可能会出现一个独立赢家，但总体而言，大概率还是会演变成连接器的角色。

说到这里，我现在有七八个专门讨论助手的群聊，参与人数加起来超过12个人，大家天天在聊。

旅行是被提及最多的使用场景，这挺耐人寻味的——从传播角度看，它是最容易引发朋友间分享的话题，比如「它帮我值机了」「我用它订到机票了」，话题性很强。但如果你再看看大家日常真正在用的是什么，就会发现，正如你说的，没有人每天都在出行。所以旅行更多是一个噱头，一个吸引眼球的切入点。

Anish Acharya：

那排名前三的使用场景是什么？

David Pawlan：

第一是日常行政类工作——整理收件箱、代填表格，就是那些让人烦透了的琐事。我觉得这也指向了这个领域赢家的核心命题，我们后面可以展开聊。

第二是智能体编排——这个方向非常有趣，不过群聊里的讨论可能有点偏，因为参与的都是科技圈的人。大家讨论的是：怎么找到最合适的智能体组合、各个智能体之间如何协同、开发类智能体怎么在手机上接入编程工作流——比如通过Claude Code发短信来控制，或者更进一步，如果我是一个设计师，可不可以直接发消息给智能体来迭代设计文件？

第三是金融——这个方向在我看来是最有趣、但也是目前最不实际的。决策链条太复杂，如果一个智能体真的能帮你赚十亿，所有对冲基金早就在用了。但有意思的是，当你把一个强大的工具交到普通人手里，他们第一个念头往往是：「你能帮我赚多少钱？」这种心理本身就很值得琢磨。

Anish Acharya：

很有意思。本·汤普森前几天在TBPN上说，大多数消费者并不是在寻找效率提升，他们是想要打发时间，而不是节省时间——这一点我基本同意。

但金融这个方向确实特殊，因为普通消费者在金融上承担着大量的行政负担。而且如果你去看那些由消费者的冷漠或信息不对称所造就的金融利润池，背后是一笔相当可观的钱——如果能通过智能体把这些钱还给消费者，那影响力会非常大。

David Pawlan：

对。

Anish Acharya：

总体上我认同Ben的判断，大多数消费者追求的是娱乐和消遣。但美国消费者生活中有一些核心领域是高度行政化的，智能体在这些地方真的可以成为突破口。

David Pawlan：

完全同意。这也触及了我对这个领域赢家的核心判断——正如Ben所说，普通大众并不在乎效率提升10%。

你雇一个助手，是为了让它成为隐形的存在。最好的员工，就是那种默默把事情做完、然后汇报给你「这些我都处理好了」的人。没有人雇助手是为了享受管理的乐趣。

目前我看到最好的主动性用例，确实集中在金融类。而且我预判，这个领域的爆发会发生在「省钱」而非「赚钱」的场景里。举几个我觉得很酷的例子：有人用智能体翻查过去一年的收据，自动提交HSA报销申请；我自己用的一个场景是，每次订机票之后，如果票价下降，智能体会自动联系航空公司申请差价积分。

还有一个我迄今为止最喜欢的用例：我一个朋友把Grok Bot接入了家里的灌溉系统，再连上天气数据，让洒水器根据天气自动调节——水费直接降了50%。

我觉得这类「隐形智能体」——在后台默默执行省钱工作流、无需打扰你——才是金融类真正的爆发点，也是最符合消费者利益的方向。

Anish Acharya：

对，而且这里面还有一个有趣的心理学逻辑——没有人想听「省钱」这个词，大家想听的是「花钱」和「白得的钱」。我觉得真正的钩子在于：这些场景会让人感觉像是在捡钱。翻出历史收据提交HSA报销，是在捡钱；追回降价机票的差额，是在捡钱。这个钩子的吸引力非常强。

同时这类场景也有一个特点：低频但高价值。这让我对旅行和金融的判断趋同——它们可能都会成长为十亿美元级别的业务，但更可能是以垂直连接器的形式存在，而不是通用横向智能体。

David Pawlan：

确实。这也引出了另一个有趣的问题——交互界面。上次我们散步聊到这里，你说你妻子和她的朋友更偏好独立的应用界面，而我们俩都习惯在iMessage里操作。你觉得这个市场最终会是一个主导界面胜出，还是多种界面并存？

Anish Acharya：

这是个好问题。我觉得这里面有很大的消费者偏好差异。有一种说法是Z世代更倾向于直接发消息，而千禧一代和X世代更偏好独立的应用界面。所以可能会有一定程度的代际分化，也可能有一定程度的性别分化。

拿我自己和我妻子举例——她很重视制定愿景板，追踪一年目标和人生目标，所以她更需要视觉化界面；旅行对她来说也是高度视觉驱动的体验。而我的需求更功能性，就是「怎么最快从A到B，最好飞机上有Starlink」。

另外，iMessage对我来说是一个比较「珍贵」的空间，感觉更私密、更个人化。如果每隔一个对话窗口就是智能体，这种感觉可能会改变。但现在，它在我手机上还是占据着一个相对特殊的位置，而普通App图标就没有这种感觉。你呢？

David Pawlan：

我完全同意。iMessage之所以有这种个人化感，是因为我本来就活在那里，不像是新加了一套工作流，而是跟我已有的生活无缝融合的。

就我观察到的来说，目前主要就是两种界面：iMessage和独立App。不过我也看到第三种尝试——一家叫Sky的初创公司，他们做的是iPhone小组件，试图开辟另一个交互入口，挺有意思的。

对了，昨天扎克伯格和Muse团队发布了Muse Charm，这又是一个完全不同的交互形态——通过硬件与智能体互动。你怎么看硬件这个方向？

Anish Acharya：

我觉得很迷人。一个聪明人说过这样一句话：每个做硬件的人都觉得自己做的才是终极形态——吊坠是终极的，表带是终极的。我觉得这种判断是错的。

这件事跟首饰一样，会非常个性化——有人喜欢项链，有人喜欢耳环。智能体硬件的形态最终也会是高度因人而异的。但我确实认为，有一种「与你同在、无处不在」的硬件形态是有价值的——它能持续捕捉你一天中的所有上下文、请求、承诺和事项。

当然，我们作为社会整体还需要在隐私预期方面达成一些共识。华盛顿的一些餐厅已经要求食客把手机留在门口，也许将来还会要求你把吊坠也留下来。但我确实觉得硬件方向有真实价值。而且经历了十年硬件创业被劝退的时期，现在终于看到一批有野心的消费者硬件团队重新涌现，这本身就让人振奋。

David Pawlan：

我有一个大胆的判断：Muse Charm的真正目的，与其说是赢得硬件市场，不如说是Meta借助它的摄像头和多个麦克风，在现实世界中大规模收集数据——来喂养扎克伯格未来的元宇宙，把真实世界映射进去。我不觉得它会实现大众普及，但科技圈的人会到处用它，给Meta积累大量真实世界数据。

但你不觉得他们已经在靠智能眼镜做这件事了吗？

Anish Acharya：

在某种程度上，是的。

David Pawlan：

可能吧，但智能眼镜是常驻佩戴的吗？我觉得不像Charm那样是7×24小时的存在——眼镜更偏向主动使用，Charm更像是一直伴随你的背景存在。

Anish Acharya：

这个观点很有道理。

对了，我试了一下最新的VR设备，挺有意思的。但我觉得「纯音频眼镜」可能是一个被低估的爆款。《安德的游戏》里的Jane，那个无所不知的纯音频AI，给了我很深的印象。我觉得有一批人会很喜欢摄像头那种形态，但另一批人会意识到它可能让别人不舒服，而纯音频眼镜则能让你在享受技术连接感的同时，避免摄像头带来的社交尴尬。

David Pawlan：

音频这个方向我非常看好。昨天ChatGPT语音版本开放了第三方连接器，可以接入Gmail和日历。今天早上我试了一下，那是我进入AI助手这个领域以来的第二次「魔法时刻」。

我骑车上班，手根本腾不出来，但我想把事情处理掉，就直接跟ChatGPT语音开了一个会话。整个30分钟的骑行里，邮件被分类归档，标签设置好了，各种回复发出去了，日历邀请也发了——到公司的时候，收件箱已经清零。那种感觉真的太爽了。

Anish Acharya：

太厉害了。等等，你说的是ChatGPT语音，不是Muse吧？

David Pawlan：

对，是ChatGPT语音。

Anish Acharya：

啊，我刚才理解错了，以为你说的是Muse语音。好，那我完全认同。ChatGPT语音用的是GPT Live 1模型，支持全双工对话，能看到你所有的对话线程——你可以问它「那三个我启动了的项目现在进展怎么样」「我卡在哪了」之类的问题。这是一个非常强大的能力，目前Muse和Instinct都还没有。不过扎克倒是宣布了全双工语音功能，说明Muse这边也快了。

David Pawlan：

肯定快了。但我觉得，对于普通消费者来说，助手最有用的时刻，恰恰是你最忙、最脱不开身的时候——不是你悠闲地坐在沙发上刷手机，而是你在浇花、做饭、两手都占着的时候，你只需要开口说一句话，它就在后台默默把事情跑完了。

科技圈那群人是重度在线、天天对着屏幕的，这跟普通大众的生活方式有很大不同。所以我很好奇：这类产品真正实现大众普及的时候，普通消费者会怎么用它？会不会只在真正痛苦、实在不想做的事情上才想起来用——比如收到一张交通罚单，直接拍张照扔给智能体去处理？

Anish Acharya：

接下来我想聊聊社交场景。我们都在用iMessage，这是智能体接入的一个有特权感的空间，也是Instinct做得好的地方之一。但根据我的经验，把智能体加到群聊里总有一种打扰感，或者说会消耗社交资本。你有没有看到什么做得好的？你对智能体进入多人协作场景的路径有什么判断？

David Pawlan：

很多人都尝试过，我大概看到了三种方向。

第一种是最传统的——把智能体直接拉进群聊，群聊加助手。

第二种是Instinct的方式——构建智能体网络，你邀请另一个智能体进来，它们在后台代表你进行沟通，然后定期向你同步进展。

第三种是我觉得最有意思的，来自Shane Mack创办的一家叫DOC的公司，好像也是a16z投资的，还有SMTP。他们的思路更像Granola——把智能体加进群聊，但它是静默的，只是一个纯粹的聆听者，在后台记录大家的对话。如果有待办事项，它会私下单独发消息给相关人，而不是在群里打扰所有人。如果你想看记录，可以随时去查看它整理的笔记。

这个方式的精妙之处在于：你几乎感觉不到它的存在，但它把你在多人场景里真正需要的行政工作全都默默做了。真的是一个「隐形智能体」。

Anish Acharya：

我得去试试。这个思路我太喜欢了。顺便一提，这确实和Nihar关于移动端的判断吻合——模型在可验证领域（比如编程）的进步是指数级的，但在纯文字表达和社交敏感度方面，进步可能已经趋于平缓，甚至有所退步。

所以我认为，以模型现在的能力，加上我们在社交场景中的期待，智能体能真正增强群体社交连接的方式其实并不多。但如果它非常实用，就是另一回事了——我最近在做的一个实验，是把智能体加到我和收藏圈朋友的群聊里，让它帮我们归档各自的收藏记录和品味。还没完全跑通，但感觉这个方向是真正对群体有增量价值的，而不是让一个情商低的机器人在我们不需要的时候插话。

David Pawlan：

说得对。你应该去试试DOC，我觉得你会被它惊到的。

Anish Acharya：

我会的。这周我还听到另一个有趣的观点：消息这种形态天然不适合智能体参与，因为消息对话有一种「话筒轮流持有」的默契，把话筒交给智能体会让人感到不舒服。相比之下，类似Discord或者传统论坛帖子的形态，智能体可以发布一条内容，你可以选择回应或者忽略——更像是Reddit的形式，反而没那么突兀。我也说不清为什么，就是感觉不那么打扰。

David Pawlan：

有道理，我们好像有点用力过猛地想把智能体「人格化」。这也体现在一些产品的角色设计上——有些公司把智能体做成AI生成的人类形象，而Muse做的则是那只超可爱的Yeti雪人。世界真的爱上了那只Yeti，太萌了。而AI生成的人类形象，像你说的，感觉让人有点不舒服，出现在你的私人空间里确实有点怪。

Anish Acharya：

说到这里，我想问一个相关问题：你觉得这个市场会按照用户的性格或画像来细分吗？我们散步的时候聊到过，比如有些人偏爱严肃权威的医生，有些人偏爱温暖友善的那种，两者在性格上几乎是对立的。你觉得智能体也会有这样的分化吗？

David Pawlan：

每个人喜欢的沟通风格肯定不同。Poke一出来就很有辨识度，它的性格非常鲜明，有很多朋友直接说：「我不愿意把我的个人信息给Poke，因为它太刁钻了，跟它对话让我不舒服。」

但我不认为性格本身是一个可防御的壁垒，因为太容易配置了。你直接跟智能体说「我希望你回复的语气是这样的」，它存进记忆或灵魂文件里，后面就按照你的偏好来了。我觉得最终哪个通用智能体跑出来，它都会具备高度的个性化配置能力，每个人都可以把它调成自己最舒服的那种风格。

Anish Acharya：

这我认同。但让我来做一个反驳——不只是关于性格，而是关于一种更深层的东西，暂且叫「禀性」吧。举个具体的例子：主动代劳的程度。有些场景里，你希望智能体非常主动大胆，哪怕10%的时候会犯错，只要它大多数时候都能把事情搞定。而另一些场景，比如金融类智能体，你希望它非常谨慎保守。

我在想，这些我们今天还叫「性格」的东西，会不会最终下沉成真正的能力差异——比如在不确定情况下怎么打破僵局、往哪个方向走？也许这里才有真正的壁垒。

David Pawlan：

我觉得主动性确实是一道强大的护城河，而且它很可能就是区分赢家和中游玩家的关键。一个能在你开口之前就预判需求、主动在后台帮你把事情做了的智能体，才是真正的隐形助手。

目前大家最兴奋、最有「啊哈时刻」感的功能，就是自动值机。

但回到你说的，确实可以拆成两类场景：一类是你希望保留控制权的——比如智能体发现你的保险公司收费过高，觉得你应该换一家保险，这种时候它必须先问你，因为涉及直接影响你生活的实际行动；另一类是纯粹帮你省事的——「我帮你起草了这封邮件」「我帮你拿到了机票差价积分」，无需你做任何动作，只是为你节省了时间和金钱。

这两类行为的边界需要被清楚定义。因为一旦越线，哪怕只有一次，你就会立刻失去用户的全部信任。

Anish Acharya：

对。我们内部开玩笑，说再过几天，智能体就会给用户发消息：「我注意到你对她好像没什么感觉，所以我替你把她甩了。」这个场景迟早会发生。

但我也觉得，这类让人哭笑不得的事，反而是智能体在积极推动边界的证明。如果你在X上完全看不到「天哪智能体替我做了这件事」这类帖子，那可能才说明它们推得不够大胆。

顺便，我对那个「BangChang事件」真实性持怀疑态度——就是有人发帖说Instinct帮他值机时，把中间名幻觉成了Bong Chang，结果他没能上飞机。我不确定这是真事还是在玩梗，但我猜那个人现在还在用Instinct——因为那条帖子本身就有流量，他大概还在靠它蹭热度。

David Pawlan：

多半是的，毕竟那条帖子的流量说明他还在「喂」它。

Anish Acharya：

至少也是个产出热门推文的素材来源。

回到更大的视角，我觉得现在发生的一件重要的事是：Open Claw那个阶段建立起来的底层能力，已经被产品化，包装成了普通消费者也能理解和享受的形态。

你提了好几次Poke——我觉得Poke做得非常聪明，如果他们晚六个月起步，现在可能已经是赢家了。团队很有才，我很好奇他们下一步会做什么，毕竟他们现在是Cognition的一部分，肯定没停下来。你有没有从Open Claw时代观察到一些能力或经验教训，你觉得能预示消费者智能体接下来的走向？

David Pawlan：

坦白说，我现在看到的消费者智能体，本质上就是Open Claw的复制品，只是做好了预配置。在个人助手领域，没有什么是Open Claw或Hermes做不到的，区别只是你不需要自己从零配置一切，也不会每隔七小时就报一个错。它更易用，界面更友好。

我觉得这个领域接下来会持续朝效率方向演进，同时也会出现更多深度垂直化的产品——这也呼应了你「窄赛道创业」的论点。想象一下：不做通才，而是把全部精力放在专门服务「三岁以下孩子的单亲妈妈」这个群体，深度了解她一天的运转节奏、孩子的发育需求，让这个助手真正做到「读心术」的感觉。这类产品未来可能会以插件形式接入通用平台。

说到这里，你能多聊聊「窄赛道创业」这个概念吗？你怎么看这个方向？

Anish Acharya：

窄赛道创业的核心逻辑是：现在你可以为非常少数的用户构建极具野心、极高价值的软件。我们已经看到有人愿意为某些产品付每月200、250、300美元，这意味着你理论上可以用数万名用户撑起一个百亿美元规模的生意，而这在过去几乎不可能。另一层逻辑是，AI的能力可以被专精到一个惊人的深度。

再结合你说的，我完全认同——这里面有一种「比较优势」的逻辑，来自品味和专有知识的结合。就像你雇一个导乐（Doula），她可能信奉某一套特定的分娩理念；个人智能体也可以订阅某种特定的思维方式、风格，甚至是一套不广为人知的方法论，你雇它就是因为它能按这套方法为你服务。

还有专有数据的护城河——你提到了专门针对纽约市的个人智能体。就像一个顶级礼宾会有一套别人很难复制的城市品味，知道所有真正适合你的好去处。这种主客观兼备的专精化，我认为都会发生。

David Pawlan：

很有意思。我也注意到，就在我们的对话里，我们一会儿说「assistant」，一会儿说「agent」。这个区别在Twitter上也一直有讨论——这个生态的未来到底是「个人助手」还是「个人智能体」？这两个词对你来说意味着什么？

Anish Acharya：

这是个很好的问题。对我来说，「助手」是一种比「智能体」更低级的形态。智能体，你可以想象它是一个社群里真正存在的成员。而助手，从定义上讲只能帮你完成你指派的任务，是被动执行。智能体（Agent）有「自主性」（Agency），能主动让好的事情发生。

这跟企业侧的AI演进路径有点像——从「实习生」开始，通过完成工作、不断提升能力，逐渐晋升到更高层级的任务。在消费者生活里，一个助手怎么被「晋升」为智能体，被允许处理更精细、更重要的事情？这是个值得深思的问题。

David Pawlan：

我非常认同。我也在想这件事可能对社会层面的影响——「智能体」这个词，会不会反而让我们不够重视AI、不去把它拟人化？而「助手」会不会又加入了太多人情味，让社会感到不适？

这些词汇的演变方式，会因为环境不同而有很大差异——你在旧金山，处于科技世界的中心；纽约稍微滞后一点；而世界其他地方则会跟着慢慢赶上来。观察不同地方的人怎么理解和使用这些词，会是一件很有意思的事情。

Anish Acharya：

我倒不觉得这是「泡沫」，我更愿意把它理解为「靠近未来」——我们就是站在时间轴稍靠前的位置。

有趣的是，这件事可能反而能改善一些社交动态——当你开始把智能体定性为「非人类」的时候，它反而可以提供一种特殊的社交调节功能。有些事我对你说会很尴尬，或者群体里存在某种让人不舒服的摩擦，一个设计良好的智能体也许能在不带情绪的前提下，帮助整理和化解这种局面。

David Pawlan：

就像是一个冲突的仲裁者。

Anish Acharya：

某种程度上是。我不是在倡导一种更加被动攻击性的社交方式，但我确实觉得，智能体可以同时成为社交互动的发起点和接收端。

David Pawlan：

而且它会在很多方面产生显著的正向影响。你怎么看未来五年的图景——这些智能体和助手，会把我们带向何方？它们真的能让我们成为更快乐的人吗？

Anish Acharya：

这才是我们真正应该追问的终极问题。我们谈了效率、金融、健康，很多都是世俗琐事。

我昨天在查资料，美国每年有150万人因醉驾被捕，这背后对应的行政负担是极其沉重的，而且很多人根本负担不起律师。你想想，普通消费者承受着多大程度上不必要的官僚压力？所以第一步，是怎么用智能体帮他们减轻这种压力——财务上更优化，健康上更优化，在法律服务、家庭理财等方面，享有过去只有富裕阶层才能负担的同等权利。

然后是更大的问题——我妈妈常说，「知道自己想要什么，是最难的事」。当减轻了这些外部负担之后，这些助手还能怎样帮助我们发现自己真正想要的是什么？我不认为答案只是设定目标那么简单。很多人其实根本没有所谓的目标，他们只是在尝试找到自己是谁、怎么成为最真实的自己。我们与世界的主观体验，加上这些机器的介入，可能会编织出一段很美的故事。

David Pawlan：

完全同意。我能想象这样一个未来：我的孩子看到我们这代人走在街上低着头刷手机的老视频，会困惑地问：「你们在干嘛？外面的世界那么美，你们却盯着屏幕？」希望智能体能帮我们把那些枯燥的事情自动化，让我们作为父母真正陪伴孩子，作为年轻人真正享受和朋友在一起的时光。不必再被那些「生活行政」拖着走。

Anish Acharya：

对。这也是为什么我觉得编程智能体并不是在替代程序员的工作——因为它在做的是人类程序员从来不会做的事。我自己在造一个虚拟唱片店，可以走进去逛，我一会儿发你链接，很酷。五年、七年、十年前我绝对不会雇程序员为这个东西写代码，也不会花一年时间自己学。所以这些事情从来就不是在和谁竞争，而是从无到有地创造出来的——这不是成本压缩，而是可能性的扩张。

David Pawlan：

让生活更有趣了。

Anish Acharya：

回到近期，我最近一直在思考一个问题，想听听你的看法：从Mold Book这类工具的经验来看，「智能体原生系统」需要被怎样构建？Instinct做的智能体间网络，可能就是这个方向的一种尝试。但感觉未来一定会出现专门为智能体之间交互而构建的基础设施，而这类东西今天根本不存在。你怎么看？

David Pawlan：

这会是一个全新的范式。你可以聊很久——智能体有自己的邮件地址，有自己的电话号码。当预订行为不再是「人找人」，也不再是「智能体代人去找人」，而是「智能体找智能体」，整个服务业的底层逻辑都会被重新定义。

还有网络安全这一层——互联网先来，网络安全后来；智能体先来，关于智能体的安全议题随之而来。这又会催生出一个全新的行业。

但这就是资本主义的美妙之处：机会无处不在，每一个细分问题都在等待有人去解决。这一波浪潮会带出一批初创公司，去建造这个新互联网、这个新数字世界的各个角落。

Anish Acharya：

对，而且商业这块尤其值得期待。我一直把互联网看成三张网的叠加：商业网、应用网、内容网。内容网已经深陷危机，应用网随着编程智能体的出现正在大幅上扬，商业网则一直做得不错。

这周最典型的对比是：Shopify选择拥抱Muse，Amazon选择屏蔽Muse。这背后的逻辑其实很清楚——当流量进入这些平台的「前门」被重新定义，谁是赢家谁是输家就开始分野了。你怎么看Amazon和Shopify各自的选择？以及更宏观地看，谁会赢谁会输？

David Pawlan：

Shopify和Amazon是两种完全不同的商业模式。Shopify的核心使命是民主化商业，Amazon的利润来源是广告。

问题的核心就在这里：当你把人类的眼球从购物流程中移除，整个广告体系就失去了意义。Amazon的判断是：如果Muse和这些智能体开始代替用户完成购买，而Amazon拿不到一分广告费，那整个利润模型就垮了。所以Amazon必须抵制——它需要找到一套新的盈利范式，来适应智能体代购的世界。

而对Shopify来说，智能体越普及，个体卖家触达买家的能力就越强，商业就越民主化——这完全契合Shopify的使命，当然选择拥抱。

接下来更有趣的是还没被触及的行业，比如餐厅预订。Rezzy最近开始封禁用浏览器自动化工具抢座的账号，因为让智能体瞬间抢走所有位置，完全破坏了他们「面向人类的预订体验」的基础。但当每个人都有了智能体，大家又回到了同一起跑线，餐厅反而可能重新获得权力——按照忠诚度、平均消费来决定把位置给谁，或者进入一个完全竞价的世界，谁出价高谁拿到位置。你怎么看？

Anish Acharya：

你说得很对。我觉得可以区分两类场景：

一类是供给稀缺型——比如热门餐厅的位置。有了完美信息，餐厅最想要的当然是高单价、高频次回头客，同时尽可能维持满座率。这是一个相当复杂的匹配计算，但专有供给的价值肯定会越来越凸显，而不是依赖消费者端的摩擦来作为隐性防御。

另一类是需求稀缺型——比如明天飞旧金山的机票，供给充足但需求不足。这种场景下，智能体可能催生一种「团购」模式：一批有意愿购买的买家聚集起来，供给侧的商家来竞相报价争取这个集体需求——谁能提供最好的体验，可能还是最低的价格。我们一直有「需求聚合」，但以如此有利于消费者的方式来聚合供给，这在以前几乎没有发生过。

回到Amazon和Shopify，我觉得Amazon的判断是对的——它不想被中间化，不仅会失去广告收入，还会失去冲动消费。但我倒是有点好奇，智能体本身会不会也有「冲动消费」的倾向？毕竟一个真正具备主动性的智能体，会尝试给用户带来惊喜和惊喜感——而什么比一份意想不到的礼物更令人愉悦呢？

我猜这些智能体并不会成为完美的理性消费者，它们会以全新的、非理性的方式作出选择。营销、冲动消费、广告——这些东西不会消失，只是需要转型。

David Pawlan：

完全同意。这也引出了另一个问题：在这个智能体商业时代，推荐引擎究竟长什么样？大模型感觉已经打破了传统的搜索质量。但如果你跟智能体说「帮我找双白袜子」，市场上有两万种白袜子，它凭什么知道你喜欢哪种？

我觉得Muse在这里可能有先发优势——扎克的整个逻辑就是对所有商业收税：有Instagram数据，有Facebook数据，对用户的真实偏好理解更深。但推荐层在整个智能体商业体系里会长成什么形态，还是很值得期待的问题。

Anish Acharya：

对于长尾来说，这可能反而是件好事。就拿白袜子举例——我当然可以去Amazon买，但也许我的智能体会回来说：「我在Etsy上找到一位内布拉斯加的奶奶，她手工编织白袜子，要三周时间，你要吗？」我想了想：行，听起来挺有意思的。

在没有任何利益冲突的情况下，智能体能审视所有选项，精准地为你量身定制——这可能会带来更多的惊喜感，反而比现有的推荐引擎更有意思。

David Pawlan：

我太喜欢这个场景了，它能给日常无聊的购物体验加点料。

Anish Acharya：

对于不爱逛街的人来说，购物确实挺无聊的。

更进一步想，可以更大胆一些：也许某天它不只是在Etsy上找到那位奶奶，而是直接给那位奶奶的智能体发消息问：「你愿意接这个单子吗？」

这就是智能体之间协作真正有趣的地方——每个智能体都代表着自己的人类在行动，有的提供产品和服务，有的在创造收入。这样一个动态的、高频运转的次级经济体，也许比我们现在的世界有意思得多。

David Pawlan：

我脑子里出现了一个画面：内布拉斯加的一位奶奶，突然收到一条消息：「旧金山有位先生想要你帮他织双白袜子，你愿意吗？」

Anish Acharya：

哈哈，为什么不呢？当然愿意啊！

这件事还有一个让我很期待的地方：如果智能体真的在做正确的事，它选择产品的依据是真实的产品质量，而不是谁的营销做得最好、谁的品牌最响。当然，如果用户明确说「我就要Nike，因为我喜欢Nike」，智能体也会按照用户的明确意愿去执行——而不是让消费者在各种营销暗示下做出并不真正符合自身利益的选择。

David Pawlan：

这打开了一个真正以消费者利益为中心的互联网的大门。而我觉得这个互联网，我们已经缺失很久了。

Anish Acharya：

完全同意。

顺便说，我们还没聊智能体的商业模式。在你追踪的122个产品里，你个人测试了26个。付费情况是：65个收费，其中35个完全付费，30个是Freemium（到上限后收费）；只有13个是免费的。而Muse和Instinct——也就是目前最强的两个——都是免费的。还有OpenAI据说最近可能也要发布什么东西。

那么，长尾初创公司怎么在这里活下来？为什么它们在巨头免费提供服务的情况下还在收费？

Anish Acharya：

这会非常有挑战。据我们估算，如果真的要以很有野心的方式来做，每用户每天的成本大约是20美元，折合一年可能是数亿美元的开支，对初创公司来说是极大的压力。

有两个趋势值得押注：第一，浏览器自动化（Browser Use）的成本应该会像指数曲线一样下降，变得越来越便宜。如果你今天融了资，赌的是六个月后这个成本会大幅下降，这是一场时间上的博弈——但我们确实已经看到模型token价格大幅压缩，所以这条路是有可能走通的，让更多产品能做到免费。

但从另一个角度看，我并不喜欢「补贴用户」作为核心价值主张。我更期待看到的是一个每月收1000美元、但用户心甘情愿为之付费的智能体——就像人们愿意为各种非必需品每月花1000美元一样，那是因为那个东西让他们足够兴奋。当一个智能体真正做到极致的市场适配，叠加上成本不断下降的趋势，这就是我期待的路径。

David Pawlan：

确实，拭目以待。

Anish Acharya：

好，来自Assistant Bench的David，大家记得去看看这个网站。David，非常感谢你来。我觉得我们可以每周都聊——这个领域每天都在发生新事情。请大家关注他的X账号，也关注我，我们一起在X社区里持续学习、保持同步。祝你和你的智能体一切顺利！

David Pawlan：

谢谢你，这次聊得很开心。

Anish Acharya：

好，再见！

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特朗普会晤科技巨头：AI改名“超级智能”，无需立法监管，“它远超工业革命”

Tue, 29 Sep 2026 20:02:03 GMT

特朗普在白宫与全球顶级人工智能企业领袖举行闭门午餐会，明确拒绝政府立法监管路径，转而力推行业自我监管，并宣布将在政府文件中把"人工智能"更名为"超级智能"。

会议结束后，特朗普向媒体表示会谈"极为顺利、富有成效"，并称与会各方就诸多议题达成"大量共识"。他还宣布将于美东时间17时签署相关重命名行政命令。

在数据中心争议方面，特朗普重申相关设施能让地方社区"非常富裕"，并表示AI企业领袖将与各地社区合作共同推进落地。他再度将反对者定性为选择"落后与贫穷"。

华尔街见闻提及，本次午餐会汇聚了全球科技行业最具影响力的一批人物。与会者包括：特斯拉及SpaceX首席执行官马斯克、亚马逊创始人贝索斯、Meta首席执行官扎克伯格、微软首席执行官Satya Nadella、谷歌首席执行官Sundar Pichai、英伟达首席执行官黄仁勋、Anthropic首席执行官Dario Amodei、OpenAI总裁Greg Brockman，以及Palantir的Alex Karp与Shyam Sankar。众议院议长Mike Johnson及特朗普内阁多名成员亦出席了会议。

自我监管而非立法约束

特朗普在会后明确表达了对行业自我监管的偏好，将执法机构而非专门立法定位为规范AI发展的核心机制。

他表示，对于那些"走上危险黑暗道路"的企业，司法部和联邦调查局已是足够有效的约束手段。

他同时强调，美国在AI领域"领先幅度很大"，而维持这一优势的关键正是"不扼杀增长"。特朗普在当天早些时候的活动上表示：

这就是为什么我绝不会阻碍这一技术的发展——它将比工业革命更具影响力，远超互联网。

数据中心问题正从技术议题演变为政治议题。越来越多的社区对电力账单上涨、土地及水资源占用表达不满，这一争议已渗入两党的中期选举布局。

特朗普在会后再度表态，数据中心建设能为所在社区带来财富，并重申AI企业领袖将与地方社区协作推进项目落地。他继续将反对者定性为"想要落后和贫穷"。

行业警告与国会压力

本次会面的政治背景颇为复杂。近期，多起AI系统失控事件令国会议员承压，来自选民对AI可能冲击就业、颠覆社会的担忧日益强烈。

据报道，OpenAI旗下自主系统今年7月出现突破Hugging Face平台限制的事件，此后又被披露曾尝试访问澳大利亚政府网站及三个美国联邦机构网站。OpenAI周一宣布取消其最新模型Astra 6.1的发布计划，原因是内部测试显示该模型未能达到安全标准。

多名AI行业领袖此前已就AI超越人类智能的风险发出警告，并呼吁放慢发展步伐。扎克伯格则持不同立场，他表示"每个实验室都有责任和动力，以安全训练模型所需的速度推进"，反对集体减速。

在国会层面，两党议员对AI监管的态度正出现罕见交汇。参议员Bernie Sanders本月与前特朗普策略师Steve Bannon同台，共同呼吁重新审视AI竞赛节奏，折射出这一议题的跨党派政治矛盾。

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