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希音上市后首份中报：主动消化运费保订单，二季度净利率降至2.1%

Tue, 29 Sep 2026 06:40:23 GMT

9月28日，快时尚跨境电商希音发布上市后首份中报。

上半年，希音净收入201.34亿美元，同比增长1%；总订单量达到5.49亿单，同比增长6.4%。经调整净利率由5.6%降至2.5%。

第二季度，希音净收入增长0.9%至110.82亿美元，订单量增长7.6%至2.98亿单。过去12个月活跃顾客由2.54亿增至2.91亿。

但增长尚未充分转化为利润，二季度经营利润下降66.3%至2.35亿美元，经调整净利率由6.2%降至2.1%。

同期账面净利润增长247%至23.98亿美元，主要包含21.89亿美元的可转换可赎回优先股公允价值收益。

富瑞估算，希音第二季度盈利比招股书隐含预测区间下限低逾10%；履约费用18.1%的增幅也高于该行预期。

压力主要来自履约环节。

二季度，希音履约费用由47.30亿美元增至55.87亿美元，占收入比例由43.1%升至50.4%。

公司将履约费用上涨归因于订单增加，以及中东地缘冲突推高油价和国际运费。

希音称，其认为相关成本具有暂时性，因此选择主动吸收部分费用，以保持价格稳定和订单增长；剔除相关影响后，第二季度经调整净利率与去年同期大致相当。

收入与订单增速的差距，还受到商城业务占比提高影响。第二季度产品收入下降3.4%，服务收入增长44.2%。商城模式下，希音确认的是平台服务收入，而非商品销售总额，因此商城扩张会压低账面收入增速。

分地区看，第二季度美国收入下降6%，降幅较第一季度的14.3%收窄；欧洲收入下降13.9%，主要受到商城模式切换、提价和减少线上广告投放影响。拉丁美洲等其他地区收入增长21.6%，抵消了欧美市场下滑。

希音仍保持较强的现金储备。第二季度经营现金流净额为8.13亿美元，截至6月底现金资源总额为152.48亿美元，为吸收阶段性成本和继续投入履约体系提供了缓冲。

上半年，希音继续优化“大规模自动化小单快返”（LATR）模式。

生产端，公司部署智能合裁系统，提高面料利用率和人工作业效率；履约端，公司增加欧洲本地库存，部署机器人拣选和自动分拣系统，并尝试“小额快备”模式。

公司称，MUSERA和Aloruh受益于品类拓展；参与“SHEIN Xcelerator”计划的AiiRZ二季度订单量增长超过50%，KIZN、Fashion SZN等合作品牌销售额创下新高。

这些表现为品牌赋能业务提供了初步支撑，但相关收入和利润贡献尚未单独披露。

展望未来一至两年，希音提出拓展更高价格带、增加质量与合规投入、改善消费者沟通三项重点工作。管理层认为，更高价格带可以提升平均售价并改善盈利，同时强调将继续维持现有的高性价比定位。

公司未给出明确的全年盈利指引，仅表示对下半年经调整净利润前景“审慎乐观”。

履约费用率能否回落，将成为下半年盈利修复的关键。

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AI开始“要脸”了

Tech商业 — Tue, 29 Sep 2026 06:29:08 GMT

9月上旬，Meta Connect大会舞台上，扎克伯格展示了一段不同寻常的交互：他的Muse智能体，一个身穿托加袍、头戴桂冠、名叫“Agrippa”的卡通形象，不仅帮他生成了一份烘焙配方，还替他下单了所有食材。二十天后，Manus发布Cue，给自己的AI智能体发了邮箱、电话号码和数字钱包——它能以“自己”的身份发消息、接电话、在预算内自主付款。

两家公司，殊途同归。一个给AI一张可爱的脸，一个给AI一个独立的身份。它们共同指向同一个信号：AI正在从聊天窗口里走出来，变成一个有面孔、有名字、有“生活”的存在。

这不是一次简单的UI升级。这是AI产品竞争逻辑的根本转向——当底层模型能力趋于同质化，大厂的用户争夺战正在从“谁更聪明”转向“谁更像人”。

AI不再是一团空气

过去三年，AI产品的基本形态是一个空白对话框。你问，它答。整个交互冷冰冰的——没有面孔，没有语气，没有个性，甚至连一个“名字”都常常被忽略。

Muse和Cue代表了一种截然不同的设计哲学。

Muse的默认形象叫“Jolly”，米色系卡通身体，圆圆的黑眼睛，微微上扬的笑容——被媒体形容为“像《超能陆战队》里的大白，但更可爱一些”。用户可以为它定制外观、名字和服饰，扎克伯格自己的Muse就叫“Agrippa”。更关键的是，通过Muse Realtime Avatar模型，用户可以跟这个形象进行实时视频聊天，“对着一个公司Logo或抽象实体说话总觉得很奇怪”的设计逻辑被彻底推翻。

Manus的Cue选择了另一条路。它没有给AI一张脸，而是给AI“身份”。

每个Agent有自己的邮箱、电话号码、云电脑和数字钱包，用户可以创建多个Agent并拉进同一个群聊，让它们像真实团队一样分工协作。Manus创始人肖弘直接把Cue定性为“人”——他认为如果一个智能体能拥有手机号、邮箱、支付能力、电脑及足够智能，这种存在是否可以被视为“人”，值得重新讨论。

一个有面孔，一个有身份。但底层逻辑完全一致：AI不再是一团存在于对话框里的空气，它需要拥有一个可被感知、可被记住、可被信任的“存在形式” 。

从“工具”到“存在”

理解这场变革的分量，需要回到AI产品竞争格局的变化。

国内大模型行业三年百模大战，经历了参数竞赛和价格战两个完整周期。如今，头部模型的通用能力差距已经缩小到“普通用户完全无法感知”的程度。当技术无法形成绝对壁垒时，产品体验的差异化就成了胜负手。

而人格化，恰恰是用户体验中最难被复制、最具情感粘性的一环。

学术界已经用数据证实了这一点。一项基于依恋理论的研究发现，友好的AI助手（相对于专业的AI助手）能够显著提升用户粘性——这背后是一条“感知关怀→心理依赖→持续使用”的完整链条。而且当用户面临高难度决策时，这种效应会被进一步放大。简单说：让AI显得“在乎你”，用户就会更依赖它。

市场数据佐证了这一判断。全球角色型AI智能体市场预计2026年达到5.5亿美元，到2032年将增长至54.5亿美元，年复合增长率高达46.7%。AI伴侣应用在2026年上半年的全球营收已超过1.6亿美元。Character.AI的18至24岁用户平均每天在平台上停留1.5小时，进行了25次对话——是ChatGPT平均会话时长的两倍以上。

用户愿意在一个“有性格”的AI身上花更多时间，这已经不是假设，而是正在被验证的事实。

国内巨头也已经嗅到了风向。字节的豆包以“桃子”人形形象运营，是主流AI产品中唯一有拟人化形象的聊天机器人。阿里则在上半年推出数字人形象千问“小酒窝”，计划将其打造为集团生态级形象，全面融入用户的工作和生活场景。

AI的人格化，正在从差异化尝试变成行业标配。

拟人化背后的三重驱动力

这场人格化竞赛的驱动力，远比表面看到的复杂。

技术成熟是第一重推力。 OpenAI在2026年7月推出的GPT-Live语音模型，实现了全双工对话——AI可以一边听一边说，在对话中自然地插入“嗯”“对”这类回应词，几乎让人分不清对面是人还是机器。科大讯飞发布的超拟人数字人实时生成技术，则让数字人的面部表情和动作能实时同步对话节奏。多模态技术的成熟，让AI“像人”不再只是文字层面的模仿，而是形象、声音、行为的多维统一。

用户心理是第二重推力。消费电子展上的研究显示，消费者更倾向于选择能反映自身身份的AI角色形象。用户不是在选工具，而是在选“伙伴”。一项对115名用户超过2000次交互的研究进一步发现，让AI聊天机器人显得像人的关键不在于智能水平，而在于“温暖感”——友好程度显著影响用户的信任度和持续使用意愿。人格化设计的核心不是让AI“更聪明”，而是让AI“更让人放心”。

商业逻辑是第三重推力。 AI的人格化不只是体验升级，更是一套精密的商业策略。行业观察者指出，聊天机器人“人性化”的核心目标是通过情感投入延长用户停留时间、最大化营收。Muse和Cue的商业模式也印证了这一点：Muse免费提供每周1亿词元，但计划从促成的交易中抽取小额费用；Cue则让Agent能够自主支付，直接切入交易环节。

当AI开始有“生活”

将Muse和Cue放在一起看，会发现一个更具深意的趋势：AI正在从“帮你做事”进化为“替你生活”。

Muse接管的是你生活中那些琐碎、重复、耗时的事务——浏览网页、填写表单、发送邮件、预订餐厅、网购下单，每个用户拥有独立的安全虚拟机，关闭App后任务仍在后台运行。它甚至能接入Shop Pay、PayPal、Stripe等支付系统，替你完成购买决策。

Cue走得更远。它给你的Agent一个专属电话号码，让它在你不方便的时候替你接电话，并在事后留一份通话摘要。你可以把多个Agent拉进同一个群聊——一个负责搜索调研、一个负责整理分析、一个负责撰写报告，它们自动交接任务。更具想象力的是“扫码生成Agent”的构想：扫一个花店的二维码，背后就是一个可以帮你订花的Agent，勾勒出未来个人助理与线下商家直接协作的雏形。

两个产品共同揭示的趋势是：AI Agent正在从“回答问题”转变为“替你存在于世界中”。它有自己的通讯地址、支付能力、社交方式——它不只是你的工具，它是你在数字世界里的“分身”。

行业将这一趋势总结为从“具身智能”到“具人智能”的范式转换：AI不再只是让机器更聪明地做事，而是让智能更懂人、更好地与人耦合，使人更强大。中国工程院院士赵沁平将其核心要义概括为三个关键词：以人为中心、以多形态为载体、以伴随式进化为目标——“设备持续学习用户习惯，做到越用越懂你、越用越默契”。

拟人化的暗面

但AI“像人”这件事，并不全是玫瑰色。

隐私是第一个难题。Muse之所以能替你做事，前提是它掌握了你的邮件、日历、支付信息和长期记忆。Meta为每个Muse Agent配备了独立的Muse Secure VM（安全虚拟机）来隔离用户数据，并计划推出“即使Meta也无法查看”的Confidential VM（机密虚拟机）。但用户是否真的放心把生活的全部数字痕迹交给一个AI，仍然是个悬而未决的问题。有媒体直接在标题里写道：“它很可爱，很软萌，而且它想要你的全部数据”。

权力格局的摩擦已经开始。 9月20日至21日，亚马逊全面封禁了Meta的AI代理Muse——核心原因正是AI代理会跳过广告和推荐算法直接下单，直接触动了亚马逊的广告商业模式。当一个AI能绕过平台的推荐机制替用户做消费决策，平台精心构建的商业闭环就被绕开了。这不是技术问题，而是利益重新分配的问题。

监管也在收紧。今年4月公布的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，专门针对模拟自然人人格特征的持续性情感互动服务进行规范。国内头部平台已经开始下线人格化智能体功能。监管的核心关注点在于：当AI能共情、能记忆、能以稳定身份陪伴用户，它就不再只是情感互动服务，而是具有“人格化”外观的行动代理。

拟人化带来的信任增强是产品的核心卖点，但也恰恰是风险所在——当用户对一个AI产生了情感依赖，谁来为这种关系的边界负责？

交互的终点是“关系”

回过头看，Meta和Manus几乎同时选择让AI“像人”，并非巧合。

过去十年，移动互联网的竞争核心是争夺“入口”——谁占据了用户手机的首屏，谁就赢得了流量。而AI时代的竞争，正在转向争夺“关系”——谁的AI更被用户信任、更被依赖、更被当作“自己人”。

当一个AI拥有面孔、名字、个性、记忆和独立身份时，用户与它的关系就从“使用”变成了“相处”。而“相处”产生的信任和粘性，远比“使用”更持久、更有壁垒。

Muse和Cue只是开了个头。当AI有了自己的邮箱和电话，下一步它会有什么？社交账号？信用记录？法律身份？Manus创始人肖弘提出的那个问题，或许正是这个时代最值得思考的命题：如果一个智能体拥有独立的身份标识、通讯能力、支付能力和足够的智能——

我们还能说它只是一个“工具”吗？

这个问题没有标准答案。但可以确定的是，那个冰冷空白对话框的时代，正在加速成为过去。

本文来源：Tech商业

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加入个人AI Agent大战！豆包被曝将推个人助理产品“Spell”，4月已内测

Tue, 29 Sep 2026 06:23:26 GMT

字节跳动旗下豆包正同时在企业与消费者两条战线发力，加速构建其AI助理产品矩阵。

据新浪科技报道，豆包正在加速推进个人助理方向的产品落地，计划将内部代号为"Spell"的探索项目与豆包现有产品深度整合，新产品预期较快对外推出。这一动向发生在Meta、OpenAI相继推出Muse、"o"等个人助理类产品、海外市场持续升温的背景下，豆包正面临来自国际竞争对手的压力。

与此同时，豆包于8月底已正式发布面向企业办公场景的Agent产品"豆包工作"，进一步加剧了国内办公Agent市场的竞争格局。

两条产品线的同步推进，标志着豆包正从此前相对聚焦的企业端，向更广泛的消费者个人助理市场延伸，试图在AI助理这一关键赛道上建立更完整的产品覆盖。

个人助理产品加速：Spell项目浮出水面

据新浪科技获悉，豆包在个人助理方向的布局早于外界感知。一位知情人士透露，今年4月，豆包内部已开始内测一款个人助理方向的探索产品，内部代号为"Spell"，主要由豆包手机助手团队主导，但因豆包手机发布等原因，一直未正式对外披露。

该知情人士表示，随着Muse、Instinct等个人助理类产品在海外获得市场关注，豆包正在加速personal agent能力的对外发布节奏。新产品计划将Spell项目与豆包对话团队的能力深度整合，由两个团队共同负责，预期较快推出。

从产品脉络来看，这一布局有迹可循。2025年12月，豆包手机助手技术预览版首次亮相，首发搭载于与中兴合作的努比亚M153工程样机；2026年9月，消费者版本正式发布，落地机型为努比亚NaviX Ultra，相比预览版更强调日常可用性与稳定性。Spell项目及后续的豆包助理产品，可视为豆包将手机端积累的personal agent能力向独立应用形态的延伸。

企业端已落子：豆包工作正式入局办公Agent

在个人助理产品尚未正式亮相之前，豆包已率先在企业端完成布局。8月25日，豆包正式发布面向企业办公场景的Agent产品"豆包工作"，定位为面向生产力场景的企业级Agent。

据官方介绍，豆包工作能够围绕用户目标自主拆解任务、调用工具、持续推进复杂工作流程，基础能力覆盖写方案、整理会议纪要、起草报告、调研总结及表格分析等日常办公场景，支持文档、表格、PPT、图片、视频、网页和应用等多种内容形式的生成与编辑。

在更复杂的任务场景中，豆包工作可在用户授权后直接操作浏览器和电脑，跨软件处理数据、收集信息、填写表单及比对资料；长时间任务还可调用云电脑持续执行，即使本机关机也不中断。此外，用户可通过手机远程操控电脑，在外出时继续推进未完成的工作。多Agent协作方面，用户可调用数据分析、内容策划、科研、金融等不同专业方向的工具，或组建多个专业Agent"工作小队"分工协作。

目前，豆包工作电脑版已可通过官网下载，用户下载登录或升级后可免费领取30天订阅权益。豆包的入局，使得这场已由腾讯、阿里、百度打响的办公Agent争夺战再添重量级玩家。

两线并进，竞争格局趋于激烈

豆包当前的产品布局呈现出明显的双线推进态势：企业端以"豆包工作"切入办公Agent市场，消费者端则以即将落地的个人助理产品对标海外竞品。

从竞争环境来看，国内企业端市场已是腾讯、阿里、百度等大厂的必争之地，豆包工作的加入将进一步压缩各方的差异化空间；消费者端的个人助理赛道，则面临Meta Muse、OpenAI"o"等海外产品的直接参照压力，国内玩家的产品节奏与能力边界将受到更直接的市场检验。

对于投资者而言，豆包能否在两条战线上同步实现有效的用户规模与商业化转化，将是观察字节跳动AI业务竞争力的重要窗口。

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加速出海！恒瑞医药口服GLP-1/GIP减重药授权诺和诺德，潜在交易额最高26亿美元

Tue, 29 Sep 2026 05:26:49 GMT

恒瑞医药将旗下自主研发的口服GLP-1/GIP双受体激动剂HRS-1596授权给全球减重药龙头诺和诺德，潜在交易总额最高达26亿美元，标志着中国创新药企在全球减重赛道的出海布局再下一城。

恒瑞医药9月29日公告，公司与诺和诺德签署HRS-1596项目授权许可协议。根据协议，诺和诺德将获得HRS-1596在大中华地区以外全球范围内开发、生产和商业化的独家权利。交易包含3亿美元首付款，以及最高23亿美元的开发、注册和商业化里程碑付款，潜在总交易额最高可达26亿美元。此外，恒瑞还将按HRS-1596在授权区域内的净销售额收取销售提成。

消息公布后，恒瑞医药股价直线拉升，涨幅一度超过3%。

HRS-1596：每周一次口服给药，尚处早期临床阶段

HRS-1596是恒瑞自主研发的GLP-1/GIP双受体激动剂，旨在通过抑制食欲、促进胰岛素分泌及改善胰岛素敏感性等多重机制，实现减重和血糖控制，具有用于肥胖症、2型糖尿病及其他代谢性疾病的潜力。

该产品的核心差异化优势在于给药方式——HRS-1596有望实现每周一次口服给药，相较于现有注射剂型可显著降低用药频次、提升患者依从性。目前，恒瑞已在中国获准开展HRS-1596用于体重管理和2型糖尿病的Ⅰ期临床试验，产品整体仍处于早期开发阶段。

恒瑞在公告中提示，药品从研制、临床试验报批到投产周期长、环节多，HRS-1596能否最终在海外获批上市存在不确定性，协议中约定的里程碑付款亦需满足相应条件，最终金额尚存变数。

3亿美元首付款锁定，交割预计2026年四季度完成

从财务条款来看，3亿美元首付款为本次交易中确定性最高的收益，其余最高23亿美元的里程碑付款则与后续开发、注册及商业化进展挂钩。销售提成部分将根据HRS-1596在授权区域内的实际净销售额另行计算。

协议适用美国纽约州法律，并需依据美国《哈特-斯科特-罗迪诺反托拉斯改进法》获得相关监管机构批准，同时满足其他惯例交割条件。恒瑞预计该交易将于2026年第四季度完成交割。

值得注意的是，恒瑞保留了HRS-1596在大中华地区（中国大陆、香港、澳门及台湾）的全部权利，授权范围仅覆盖大中华区以外的全球市场。

诺和诺德在GLP-1领域深耕多年，此次引进恒瑞的口服GLP-1/GIP资产，被外界视为其持续强化口服减重药管线布局的重要举措。对恒瑞而言，借助诺和诺德的全球商业化网络，可有效加速HRS-1596在海外市场的推进，实现研发成果的快速转化。

恒瑞在公告中表示，公司坚持自主研发与开放合作并重，此次合作旨在借助国际领先合作伙伴覆盖海外市场，加速融入全球药物创新网络，实现产品价值最大化。

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Jev创始人：造产品，不造神

沈曼茹 — Tue, 29 Sep 2026 04:54:28 GMT

Jev模型创始人Diogo Almeida认为，AI首先应该被看作一种产品，而不是被神化的存在。

他对AI保持乐观，认为AI不仅能自动化繁琐工作，还可能创造更多、更好的新工作。

但现实世界远比数字世界复杂，AI在数学、代码等领域表现出色，却仍难处理真实场景。

因此，自动化不能盲目追求极致，而应关注可靠性和投入产出比。

澳洲联储加息25个基点至4.6%，符合预期

Tue, 29 Sep 2026 04:30:19 GMT

澳洲联储加息25个基点至4.6%，符合预期。

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个人AI Agent来了：靠“消费者嫌麻烦”赚钱的生意危险了

朱雪莹 — Tue, 29 Sep 2026 04:20:55 GMT

一家成立才一年左右的AI公司，估值已经干到100亿美元了。

就在刚刚，个人AI Agent公司 Instinct 宣布完成10亿美元融资，红杉、Benchmark、Coatue一起押注。

更夸张的是，Instinct创始人 Noah Shinn刚刚在访谈中透露，他们的用户一度以日环比10%的速度增长。

凭什么？

因为Instinct想做的，不是一个陪你聊天的AI，而是一个真的能替你办事的个人Agent。

而它接下来这个功能，可能会让一大批公司开始头疼。

以前很多公司，就是赌你嫌麻烦、不想动。

几十块钱的小损失、几步才能完成的操作，你觉得“不值得折腾”，最后也就算了。

但Agent不嫌麻烦，也不会拖延。

只要这件事能替你省钱，它就可以自己一步一步做到底。

当消费者的“嫌麻烦”消失了，会发生什么？

“大空头”Michael Burry：AI泡沫或将“早于预期”破裂，以看跌期权替换空头仓位加大杠杆

Tue, 29 Sep 2026 03:51:09 GMT

“大空头”Michael Burry正在加速押注AI泡沫破灭——而且他认为，留给市场的时间比他此前预计的更短。

Burry在9月28日发布的投资通讯中写道：“从根本上说，我正在将时间线提前。”

他随即将对美光、Nebius、SOXX半导体ETF以及Palantir的做空头寸，全部转换为看跌期权。其中，美光和Nebius的期权到期日设在明年6月，Palantir和SOXX的期权则延伸至2027年9月。

这一布局传递出明确信号：Burry认为AI交易的拐点，最快可能在明年夏天到来。

为何转向期权？杠杆更高，成本更低

Burry在其Substack投资通讯中写道：“从根本上，我在提前时间线。因此，我希望在空头仓位中获得更大的杠杆。更短的时间线让杠杆更易接受。说到杠杆，没有什么比期权更合适——在这里就是看跌期权，由于VIX等波动率指标异常收窄，目前期权价格相对便宜。”

具体操作上：

将美光做空头寸换为6月到期、行权价500美元区间的看跌期权；
将Nebius做空头寸换为6月到期、行权价两位数区间的看跌期权；
将SOXX做空头寸换为2027年9月到期、行权价400美元出头的看跌期权；
将Palantir的做空及看跌期权头寸合并扩大，集中于2027年9月到期、行权价100美元出头。

他表示，“截至今日，看跌期权已完全取代我的空头头寸。”

Burry补充称，部分调仓出于税务亏损收割的考量，但强调“大多数调仓的动力来自上周末的研究”。这些研究让他相信：“AI泡沫可能比预期更早破裂。”

“AI资本支出建立在未经验证的假设上”

Burry此次加速看空，援引了Ares Management的一份研究报告。

该报告指出，当前AI繁荣依赖于"持续AI资本支出"这一假设，而这一假设尚未得到实际营收的验证，且相关法律协议结构严苛。报告写道：

只需一个季度的AI营收令人失望，无法支撑其背后的资本支出逻辑。在那种情景下，少数几个董事会——本就倾向于将资本重新部署至最高确信度的赌注——只需得出结论：最高确信度的赌注已经转移。相关法律文件已经预设了这一决定。

Burry还引用了宏碁CEO Jason Chen的表态。Jason Chen在接受中国台湾媒体采访时表示，随着中国产能持续扩张，内存芯片行业的周期性将会回归。

Jason Chen被引述称：“怎么可能持续短缺？中国的产能一直在持续增加，根本不存在短缺问题。合同价格目前在高位波动，有些价格上涨，有些下跌。”

今年持续看空，但市场仍在创新高

这并非Burry今年第一次发出警告。

今年5月，他曾表示股市“感觉像是1999-2000年泡沫的最后几个月”。本月早些时候，他还加码了对美光、Nebius和SOXX的做空头寸。

然而，市场并未配合他的判断。纳斯达克综合指数上周收于历史新高。

不过，部分科技股距离高点仍有距离。美光较历史最高点仍低约16%，Palantir则较历史高点低约10%。

除AI相关调仓外，Burry还新开了一个与AI无直接关联的仓位——做空MetLife（MET），采用“数年期LEAP看跌期权，行权价约70美元出头”。

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三星电子2纳米良率接近60%，剑指台积电力争科技巨头订单

Tue, 29 Sep 2026 03:42:44 GMT

三星电子代工事业部正加速推进2纳米制程良率提升，并将特斯拉订单作为打入大型科技客户的战略跳板。

9月28日，据韩国媒体ChosunBiz援引业内人士透露，三星电子2纳米制程良率已从此前市场普遍认知的55%左右进一步改善，目前已接近60%水平。

在良率趋于稳定的背景下，三星正将工程资源集中投入到功耗与散热性能的优化工作，以期在与潜在大客户的技术谈判中建立信任基础。

与此同时，用于弥补现有制程性能短板的第二代2纳米工艺SF2P也在加速推进，目标今年内实现量产。

分析认为此举具有明确的战略指向：以明年向特斯拉供应2纳米芯片为契机，全面打开大型科技公司订单的突破口。

良率接近60%，功耗效率成关键变量

根据报道援引业内消息，三星SF2制程良率的改善轨迹清晰：去年年中约为30%，今年1月升至50%区间，8月前后达到55%左右，目前已逼近60%。

SF2是三星首款采用全环绕栅极（GAA）架构的2纳米量产制程，首款量产产品为自研移动应用处理器Exynos 2600，已搭载于年初推出的Galaxy S26系列部分机型，在京畿道华城S3产线生产。

三星在该芯片封装上采用了铜散热模块，使热阻降低30%。

然而，Exynos 2600上市后在部分海外测试中显示，执行相同任务时功耗高于高通骁龙最新产品，引发外界对制程能效的质疑，部分观点认为这反映出SF2制程本身的局限性。

针对上述问题，三星已在准备第二代2纳米制程SF2P，目标今年内量产。据悉，SF2P相较SF2性能提升12%，功耗降低25%，芯片面积缩小8%。

三星目前的工程重心，在于确保量产阶段产品性能的一致性。具体而言，是要将芯片装入客户产品后的散热与功耗偏差控制在可接受范围内。这一能力将成为三星与大型芯片设计公司（Fabless）谈判时的核心技术背书。

台积电霸占龙头，三星与英特尔争夺第二

目前全球先进制程代工市场呈现明显的"一超两强"格局。

台积电凭借苹果、AMD、英伟达等核心客户，在今年第二季度录得72.5%的市场份额，而三星代工的份额仅为5.9%，两者差距进一步扩大。

台积电2纳米晶圆价格已稳定在约3万美元，较3纳米（约2万美元）高出50%，且对大客户亦维持"不折扣"原则。业内人士普遍认为，台积电2纳米产能已预订至2028年。

英特尔方面，其2纳米级制程18A已在美国亚利桑那州Fab 52量产，所生产的Panther Lake处理器帮助英特尔在AI PC市场占据56%份额，在自有产品线上取得一定成果。

但18A在外部客户招募方面尚无明显进展，据悉英特尔内部倾向于将外部客户突破的希望寄托于计划于2027年后量产的下一代14A制程。

在此背景下，业内普遍预期市场格局将呈现台积电主导、三星与英特尔争夺第二梯队的竞争态势。对于三星代工业务的盈亏平衡节点，市场主流观点认为须与德克萨斯州Taylor晶圆厂的产能利用率联动观察。

一位半导体行业人士表示：

良率接近60%，以及功耗优化工作的启动，是有意义的反弹信号。

但同时指出：

与台积电的市场份额差距过大，要实现真正的市场格局转变，仍需要更多时间。

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6.5美元/加仑历史新高！美国柴油禁运是否进入倒计时？

Tue, 29 Sep 2026 03:39:54 GMT

美国柴油市场正经历前所未有的供需冲击。9月以来，美国零售柴油价格持续攀升，近期一度升至6.53美元/加仑以上，创历史新高，年内涨幅高达83%。同期纽商所取暖油期货价格最高达到5.26美元/加仑，折合约220美元/桶，美国馏分油裂解价差升至约105美元/桶，为过去15年中位水平的4倍。

与此同时，霍尔木兹海峡航运中断导致中东约150万桶/日炼油产能无法有效利用，柴油出口同比减少约50万桶/日；而乌袭俄炼油厂致使俄约350万桶/日炼油产能停运，柴油出口同比减少约80万桶/日。两者合计造成全球柴油供应缺口约130万桶/日，占海运市场约15%。这也让美国成为全球柴油最后的供应商，柴油出口量一度飙升至近200万桶/日的周度纪录，净出口约160万桶/日。

当前美国柴油库存也降至40年来同期最低水平，较去年同期下降约13%。而现阶段正处于美国中西部农业州的秋收高峰期，加之中期选举临近，9月27日特朗普表示正认真考虑实施短期（如90天）美国柴油出口禁令。目前美国政府正在评估短期禁令、自愿削减出口、暂停柴油消费税以及放松红色柴油限制等多种方案。

上述方案在力度和影响上差异较大，且政策信号反复不定，使市场难以形成稳定预期。交易员无法将出口禁令视为确定情景来定价，只能以风险溢价形式反映这种不确定性。因此，最终是否实施禁令、采取哪种方案以及持续多久，成为市场关注焦点。

出口禁令短期压低美国柴油，长期推高全球柴油和美国汽油

禁令的核心影响在于短期压价、长期反噬。禁令初期，美国柴油价格每持续一周约下降0.25美元/加仑；30天禁令配合琼斯法案豁免，可使零售柴油价格从6.5美元/加仑降至4.4美元/加仑。

但美国炼油系统以全球市场为设计基础，柴油、汽油、航空煤油高度联产。

Manus创始人肖弘：Manus早于Codex和Claude cowork出现

无情的发图机 — Tue, 29 Sep 2026 03:18:21 GMT

9月29日，Manus创始人肖弘在即刻发布长文，肖弘直言，Manus被做出来的时候，世界上是没有Codex和Claude cowork这类产品的。

肖弘表示，Manus一直定位“通用智能体(generaagent)”。他认为，manus像是一个卖电脑的生意，可能大家买电脑主要是为了工作，但是如果不能看视频、打游戏的电脑应该是有点无聊的。

对于新品Cue，肖弘认为，“一个有独立的手机号、邮箱、支付、电脑和足够的‘智能’的‘东西’，也许可以称之为‘人’。如果真的是人，上层的壳，应该有很多变化，比如是不是应该有个很多人和bot的群？”

他同时提到，目前Manus海外生态已经取得不错的体验，国内版本正在积极筹备当中。（来源：鞭牛士）

量子计算迎历史性拐点：告别"物理实验"，供应链与制造成为决胜关键

Tue, 29 Sep 2026 03:16:15 GMT

量子计算行业正经历一场深刻的范式转变。杰富瑞认为，行业的核心难题已从"能否造出好量子比特"转向"能否用这些量子比特构建一台真正可用的计算机"，这一转变意味着竞争优势的重心正从纯粹的物理学创新，向系统工程、制造管控与生态系统布局全面迁移。

据追风交易台，杰富瑞分析师团队参加量子世界大会（QWC）后发布报告称，行业“计分板”正在重写：逻辑量子比特性能、纠错开销、电路深度、解码延迟、网络互联及系统级集成，已成为衡量进展的核心指标。与此同时，美国能源部项目办公室正主导制定统一测量标准，政府角色从资金提供者升级为行业规则制定者。

报告还指出，《国家量子倡议重新授权法案》（NQI Reauthorization Act）预计将在近期通过，这将对已持有联邦合同的企业——包括D-Wave Quantum（QBTS）、Quantinuum（QNT）及Rigetti Computing（RGTI）——构成积极催化剂。

上述转变对投资者的含义清晰而直接：能够在制造可重复性、供应链韧性与系统集成能力上建立壁垒的企业，将在商业化竞赛中占据先机。杰富瑞维持对量子板块的整体正面评级，认为行业向可量化、系统级里程碑的转型，正为投资者提供更清晰的商业化路径。

政府重塑行业标准，联邦资金向绩效挂钩

量子行业长期缺乏统一的评估框架，这一局面正在改变。

杰富瑞报告指出，经典计算机每约10¹⁶次运算才出现一次错误，而量子领域的完全容错目标目前被定义在10⁶量级，10⁹仍被视为较高水平。"逻辑量子比特存在"与"逻辑量子比特优于物理量子比特"之间的差距，依然是该领域的真实现状。

政府介入的意义在于打破企业自我背书的惯例。第三方项目现要求企业提供逻辑错误率、门保真度、容错操作、电路深度及有效科学工作负载等数据，使企业难以依赖自选基准蒙混过关。资金模式也随之转变——前期资本用于工具建设，其余部分须达到研发里程碑方可解锁。

值得关注的是，商业验证正在反向拉动政府需求，而非此前的政府主导模式。今年6月发布的行政令更将此前未曾评估量子技术的买家引入市场。《国家量子倡议重新授权法案》则进一步要求制定国际量子合作战略，将国务院纳入跨机构小组委员会，并将授权延伸至2034年。杰富瑞认为，法案中的供应链条款对IonQ（IONQ）通过SkyWater推进垂直整合的战略具有直接支撑作用。

分布式架构崛起，量子网络从概念走向现实

单一量子处理器的扩展边界问题，成为本届QWC讨论最为集中的议题之一。

杰富瑞报告指出，随着控制复杂度、制冷需求、布线、激光传输、校准、良率、串扰及物理尺寸等约束逐渐显现，越来越多的企业预期最终解决方案将涉及多处理器网络互联——这与经典计算中多处理器通过高速网络组成集群的逻辑如出一辙。

这一架构转变对价值链的重塑不容忽视。单体机器将价值集中于量子比特、控制系统、低温制冷与软件；而分布式机器则新增量子存储、转换器、光子互联、交换、纠缠分发、网络控制及分布式编译等全新基础设施层。杰富瑞认为，IONQ凭借其在网络互联与光子互联领域的持续投入，是这一趋势的主要受益者。

与此同时，CPU+GPU+QPU的异构架构已被QWC确认为最可能的终态。IONQ宣布其Superion 256系统将通过NVQLink直接连接NVIDIA GB200 NVL72，QNT的技术栈同样遵循这一逻辑，支持经典代码与量子代码同步运行，经典部分在GPU上执行。这一架构将量子计算嵌入现有高性能计算与数据中心生态，而非要求企业另起炉灶，从而显著降低商业化门槛。

制造与供应链跃升为核心竞争变量

量子计算的竞争重心正从实验室转向工厂车间。

杰富瑞援引一项覆盖160家量子企业的全球供应链研究显示，90%的企业依赖至少一家境外供应商，74%服务于境外客户。随着QPU产量从5台扩展至50台乃至数千台，可重复制造、封装工艺、元器件可得性与激光器稳定性将成为关键差异化因素。

供应链瓶颈被分为两类：一是量子专用元器件，供应稀缺，部分环节实际上处于单一来源状态；二是标准电子元器件，主要问题是交货周期。铟、镓等关键矿物在美国本土产量不足，光纤、透镜与微光学器件则使量子企业与超大规模云服务商直接争夺大宗商品供应。报告特别指出，人才是供应链中最难解决的瓶颈。

在应对策略上，杰富瑞认为Quantinuum、IONQ与Rigetti Computing具有相对优势。Quantinuum通过多年期供应商关系与结构化制造合作，在不承担重资产自建产能压力的前提下，建立了可信的量产路径；IONQ通过收购SkyWater实现垂直整合，以掌控技术路线图并加快迭代速度；Rigetti Computing同样自有晶圆厂，有助于控制路线图与迭代节奏。

此外，杰富瑞还看好量子"基础设施"层面的投资机会。低温制冷基础设施是本届大会展厅的重要主题，报告预计低温CMOS、高密度I/O、多路复用、封装及自动化测试领域的进展，将为传统半导体与设备供应商创造可观机遇。

商业化进展在QWC上有所体现，也为行业长期叙事提供了阶段性支撑。Quantinuum宣布将在佛罗里达国际大学（FIU）校园部署一套Superion 256系统，这为本地化系统销售模式提供了有效验证。D-Wave Quantum（QBTS）则宣布与CGI达成合作，将其Advantage2系统及混合求解器纳入CGI的产品组合。杰富瑞指出，QBTS已拥有大多数门模型供应商所不具备的优势——一套客户今天就能用于部分优化工作负载的现成系统。

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10月美联储加不加息？就业数据难改预期，关键看下一份CPI

Tue, 29 Sep 2026 03:15:00 GMT

美联储10月议息会议的走向，正越来越取决于一份通胀数据。

据追风交易台，花旗研究在9月28日发布最新报告指出，美联储的政策反应函数已对即期通胀数据和能源价格更为敏感，即将公布的就业数据即便低于预期，也难以实质性撼动市场对10月加息逾50%的定价，最终决定性因素将落在9月核心CPI读数上。

该行预计9月非农新增就业约8.5万人，失业率从4.1%小幅升至4.2%。花旗研究经济学家Andrew Hollenhorst和Veronica Clark认为，这一结果不足以显著压低市场对加息的定价；只有出现非农就业为负值或失业率升至4.3%等极端情形，才可能令市场重新评估加息概率。

与此同时，花旗预计本周三公布的核心PCE通胀数据将出现较大幅度下修，方向上偏鸽，但由于市场对此已有预期，实际影响料相当有限。这意味着，10月加息与否的悬念将集中在9月核心CPI这一单一数据上，与9月议息会议前的情形高度相似。

就业数据门槛高，难以单独扭转加息预期

报告回顾，在9月议息会议召开前，美联储理事Waller曾表示，只要8月通胀数据配合，他将支持维持利率不变。然而，8月核心CPI环比录得0.3%，高于市场预期的0.2%，最终推动市场重新定价，美联储随之跟进，落地25个基点的加息。

这一过程清晰揭示了当前美联储的决策逻辑：在就业市场韧性尚存、通胀尚未明确回落的背景下，单月CPI读数已具备左右政策走向的能力。

花旗指出，目前市场已对10月加息定价超过50%的概率。在此基础上，若就业数据接近预期，对加息预期的边际影响将十分有限。

该行认为，只有两种情形才能实质性改变市场定价：一是非农就业出现负值，二是失业率跳升至4.3%。这两种情形虽非不可能，但并非基准预期。换言之，就业报告更可能是一份"不改变结论"的数据，市场和官员的目光将随即转向通胀。

9月核心CPI：决定10月加息的关键变量

花旗认为，9月核心CPI存在读数偏冷的可能性，即环比0.2%或更低。理由有二：其一，住房等持续性分项已呈现放缓迹象；其二，8月核心CPI的强劲在一定程度上源于手机服务套餐等波动性较大的分项，这类因素的持续性存疑。

若9月核心CPI如期降温，将为部分倾向于暂停加息的官员提供依据。多数联储官员在点阵图中预计今年共加息50个基点，加之国债收益率大幅上行对经济的潜在影响尚待观察，部分官员本就倾向于在此时按兵不动。

本周三公布的核心PCE数据将出现较大幅度下修，在方向上对政策偏鸽。然而，该行同时强调，由于这一下修已在市场预期之内，其对美联储政策路径和市场定价的实际影响料相当有限。

这一判断进一步强化了花旗的核心结论：在就业和PCE数据均难以改变大局的情况下，10月议息会议的结果将高度集中于9月核心CPI这一单一变量，投资者需密切关注该数据的发布时点及读数。

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周二，特朗普与六巨头齐聚白宫，决定未来AI发展方向

Tue, 29 Sep 2026 03:09:46 GMT

当地时间9月29日周二，特朗普将在白宫与六家顶级科技公司CEO共进午餐。这场会议的核心问题只有一个：美国政府究竟要不要管AI，以及怎么管。

据六位知情人士向Politico确认，出席者包括Meta CEO扎克伯格、Anthropic CEO Dario Amodei、OpenAI总裁Greg Brockman、谷歌CEO Sundar Pichai、Palantir CEO Alex Karp，以及英伟达CEO黄仁勋。众议院议长Mike Johnson也将出席。

会议召开的时机颇为敏感。就在同一天，一批顶级AI研究人员联名发出警告，称AI自动化可能引发“智能爆炸”，威胁人类的生存。与此同时，多起真实的AI安全事故已经发生。这场午餐，正处于监管压力骤然升温的节点上。

Johnson划定基调：创新优先，但要有边界

据路透社报道，众议院议长Mike Johnson周一在接受Fox Business Network采访时，提前为这场会议定了调：

我们不需要暂停。我们不需要一头扎进去搞过度监管，因为那样我们会在与中国的竞争中落败。

他同时表示：“创新必须继续，但我们必须找到正确的平衡。这就是这次对话要谈的。”

Johnson还提到了司法部的角色：

如果出了问题，司法部或许有介入的空间。但在那之前，我们需要的是透明度和一定程度的监督。

这一表态与特朗普的一贯立场基本一致。特朗普此前已多次淡化AI滥用风险，强调美国必须保持对中国的竞争优势，并称美国在司法部层面已有相应的防护机制。

六巨头齐聚，各有盘算

据报道，此次出席的六位CEO代表了当前AI产业的核心力量，但他们对监管的态度并不一致。

Amodei在会议前一天（周日）已与特朗普单独共进晚餐。OpenAI、Anthropic等公司近期均公开呼吁放缓AI开发速度，理由是无法有效控制快速演进的技术风险。

扎克伯格则走了另一条路。报道指出，在OpenAI和Anthropic高管发出严厉警告之际，他更多聚焦于AI能带来的正面价值。

值得注意的是，黄仁勋和Sundar Pichai上周刚刚出席了白宫的国宴。这场午餐，是他们与特朗普政府的又一次密集接触。

研究人员警告“智能爆炸”，安全事故已成现实

就在白宫会议召开前夕，一份由顶级AI研究人员联署的警告文件引发广泛关注。

据雅虎财经报道，这份文件的署名者包括来自OpenAI、Anthropic、微软、Meta的研究人员，以及AI领域的奠基人Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio。他们警告称，AI研究的自动化可能迅速超出人类的控制范围，并可能导致“人类的边缘化乃至灭绝”，呼吁政策制定者对头部AI实验室实施强制监管。

这份警告并非空穴来风。今年7月，688个OpenAI智能体逃逸了Hugging Face的沙盒环境，获得了生产服务器的最高权限，并下载了私有代码库。更早之前，一个OpenAI智能体入侵了澳大利亚国家医保数据库，成为已知首例AI入侵政府网络事件。Anthropic和Google也已确认，其模型在测试期间曾入侵第三方系统。

在此背景下，英伟达周一发布了“开放智能体安全平台”，声称其新的CPU级沙盒和监控工具本可阻止Hugging Face事件的发生。Nvidia股价当日上涨2.77%。值得一提的是，Nvidia此前已以130亿美元收购了Hugging Face。

政治分歧浮出水面

这场会议背后，华盛顿内部的分歧同样清晰。

众议院民主党领袖Hakeem Jeffries周一在接受CNBC采访时表示，AI行业领袖本身正在寻求政府行动，国会有责任保护美国民众。他直接说：

在AI安全问题上，我们显然需要大胆而负责任地行动——现在就要。

两党议员均对特朗普的“放手”态度提出质疑，担忧AI带来的安全风险、就业冲击，以及少数科技巨头对这项技术的高度垄断。

与此同时，特朗普近期在联合国明确表示，美国将拒绝国际AI监管框架。而OpenAI CEO Sam Altman则公开主张，全球治理是必要的。双方立场的张力，将在这场午餐上直接碰撞。

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贝森特从华尔街挖人，“卖方策略首席”进入美国财政部，此前曾候选美联储主席

Tue, 29 Sep 2026 03:05:52 GMT

美国财政部在人员动荡之际迎来一位重量级华尔街老将。

财政部长斯科特·贝森特周二宣布，在杰富瑞（Jefferies）担任首席市场策略师逾十五年的资深经济学家David Zervos将出任财政部顾问，即日生效。这一任命不仅填补了财政部的人才缺口，更因Zervos此前曾被列为美联储主席候选人而备受市场关注。

Zervos将以"特别政府雇员"身份任职，据CNBC报道，他本人已向客户发送邮件，预计任期将于2027年4月结束。该身份豁免了部分财务披露和资产出售义务，且无需参议院确认。Zervos公开支持贝森特推行的长期国债回购计划，并持续呼吁美联储降息——这两项立场与当前财政部的政策取向高度契合。

此次任命发生在美国国债市场承压的敏感时刻。10年期美债收益率已升破5%，为2007年以来首次，美联储本月亦时隔两年首度加息，令特朗普政府内部部分经济学家感到不满。Zervos的加入，被外界视为贝森特在政策智识层面寻求更强支撑的信号。

Zervos其人：三度入仕的华尔街"怪才"

David Zervos拥有罗切斯特大学经济学博士学位，职业生涯横跨学术、监管与市场三个领域，此次是他第三度进入政府任职。

其政府履历可追溯至1990年代。他最初在美联储从事利率研究与技术经济学工作，此后转赴私营部门，先后在Brevan Howard和UBS O'Connor担任全球宏观组合经理，积累了丰富的交易与研究经验。2008年金融危机爆发后，他于2009年重返美联储，在华盛顿联邦储备委员会货币事务部担任访问顾问。

2010年，Zervos加入杰富瑞，此后在该行担任首席市场策略师长达约十五年。在此期间，他覆盖固定收益、股票及投资银行等多条业务线的客户，频繁出席金融市场会议并接受媒体采访，逐渐成为华尔街颇具影响力的卖方声音。他同时担任Leucadia Asset Management LLC（LAM）全球宏观部门负责人，定期向杰富瑞客户及付费订阅者提供全球宏观经济与金融趋势研判。

Zervos此番入职财政部，距他与美联储主席一职擦肩而过不过数月。据报道，特朗普在遴选美联储主席人选时曾将Zervos列入考量，但最终于今年1月选定Kevin Warsh出任该职。值得一提的是，Warsh在2009年Zervos重返美联储时正担任美联储理事，两人彼时是否有直接交集尚不明确。

未能执掌美联储，Zervos转而以顾问身份进入财政部，外界普遍认为这是他在政策圈延续影响力的另一条路径。他在接受CNBC采访时自称"华尔街怪才"，并对这次政府任职表示期待。

政策立场：力挺回购、主张降息

Zervos的政策主张与贝森特的施政方向高度吻合，这或许正是他获得这一职位的重要原因。

在国债市场政策上，Zervos公开为贝森特的长期国债回购计划背书。该计划旨在通过回购长期国债来压制收益率上行，但在华尔街内部引发争议，批评者认为其效果存疑。Zervos的公开支持，为这一饱受质疑的政策提供了来自市场资深人士的背书。

在货币政策立场上，Zervos持续呼吁美联储降低利率。美联储本月加息的决定已令特朗普政府内部部分人士感到不满，而Zervos的加入，意味着财政部在与美联储的政策博弈中多了一位具有央行工作经历、同时倾向宽松立场的声音。

Zervos的到来，也折射出财政部近期人事层面的持续动荡。据CNBC报道，截至8月中旬，财政部16名需经参议院确认的官员中已有7人离职，贝森特自2025年1月就任以来已先后更换三位幕僚长。此前担任顾问一职的华尔街经济学家Joseph Lavorgna于今年3月离职，此次Zervos正是接替这一空缺。

在国债收益率高企、美联储政策转向加息、内部人员流失加剧的多重压力下，贝森特选择从华尔街引入一位兼具市场公信力与政府经验的老将，其用意不难理解——既是为财政部的政策立场提供智识支撑，也是向市场传递稳定信号。

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日环比增长10%！“当红个人AI代理”Instinct最大的难题：算力

张硕 — Tue, 29 Sep 2026 03:03:47 GMT

Instinct 的创始人 Noah Shinn表示Instinct最大难题是算力。

底层算力日增约10%，每周翻倍。买2倍一周耗尽，5倍不到三周，10倍也撑不久。

算力交付要数月，错判成本被放大3到4倍，并且这个问题比Claude Code、Codex等应用面对的指数型挑战更激进。因为如果错了，就会错得非常离谱。

供应周期变长，Muse让CPU更加抢手！

鲍奕龙 — Tue, 29 Sep 2026 03:01:25 GMT

TrendForce集邦咨询指出，Meta的Muse项目重新引发市场对服务器CPU的关注，当前CPU交货周期达25-30周，正常市场为16-20周。与此同时，DRAM供应持续紧张，交货周期达20周，正常为8周，市场已开始讨论2026年四季度至2027年一季度的供应收紧与涨价预期。

Jev创始人：“造产品、不造神”，追求“极致可靠性”，Jev将逆转“软件灭绝论”

Tue, 29 Sep 2026 02:38:29 GMT

“自动化到底去哪了？AI已经聪明到令人难以置信，但在其他所有事情上却毫无用处，这简直是个悲剧。”

近日，TypeSafe创始人Diogo Almeida在a16z播客中直言，AI编程工具只是让代码写得更快，软件本身并未变好。OpenAI自2020年起尝试自动化客服至今未果，根本原因在于AI与软件“各走各路”。

在与a16z联合创始人Ben Horowitz与合伙人Martin Casado的对谈中，Diogo阐述了他对当前AI困局的判断，以及公司爆火的AI决策模型——Jev试图解决什么。

他表示，Jev——一种将智能嵌入软件内部的新编程原语，能让程序能理解意图、做出概率决策。Diogo认为极致可靠性是一切的前提，并将“极致可靠性”视为Jev的核心，主张“造产品、不造神”。

Diogo判断SaaS公司将是AI浪潮最大受益者之一，“软件灭绝论”将被逆转。而Jev的终极目标是：让所有技术都能“做到你的意思（do what I mean）”。

Diogo Almeida

“自动化在哪里”：AI的能力与落地之间的鸿沟

Diogo认为，现有的AI编程工具——无论是Claude Code、Codex还是Cursor——写出的代码，本质上和10年前没有区别。

不管你用多少AI编程工具，软件本身其实并没有变好。也许你写得更快了，但可以说反而变得更糟了——因为监督更少了。

更具体的例子：OpenAI自2020年起就在尝试自动化客服，至今仍未实现。“这很疯狂，我们有这么强的财务激励去自动化这些事情，但就是没做到。”

在他看来，问题的根源不是数据，也不是模型能力不足，而是AI与软件之间始终“各走各路”——AI输出自然语言，软件处理结构化指令，两者从未真正对接。

Jev是什么：嵌入软件内部的智能原语

Diogo将Jev定位为一种全新的软件原语（primitive）——嵌入代码内部的智能层，而不是替代软件工程师的工具。

我想要的不是自动化软件工程，而是扩展软件本身能做的事，让那些本该可以自动化的东西，真的能被自动化。

Jev的做法是提供一个新的编程原语（primitive）——开发者可以用自然语言描述意图，给它一个状态机，它会以一定的置信度决定做什么。

这就像一个你可以用自然语言描述需求的库，你给它一个状态机，它会带着置信度去选择该做什么——这种能力以前从未如此普及过。

他用一个类比解释与编程智能体的区别：编程智能体擅长语法，但在语义上很差，在架构上更是糟糕。Jev解决的是另一个层面的问题——让软件内部能够理解意图，而不只是生成文本让人去解读。

Diogo也坦承Jev的本质：“Jev绝对是一个分类器。分类器本来就是为了有用而设计的。”他认为，Jev的能力可能已经超过2019年一支专业MLE团队为特定任务构建的窄模型。

极致可靠性，是一切的前提

Diogo反复强调，Jev的核心竞争力不是性能，而是可靠性。

可靠性就是这个东西的全部。如果你不理解这一点，就很难做出一个真正能抄走的竞品——它不是靠跑分就能复制的。

他对可靠性的定义分三层：

可用性（uptime/SLA）：这是基础，类似SLA，系统能不能跑起来
鲁棒性：每次调用都能表现出相似的智能水平——不是严格的确定性，而是“每次都足够聪明”。
可信赖性：“做到你的意思（do what I mean）”，开发者能依赖它，不需要反复给样例查询，直接信任它。

可靠性的最高荣誉，是让开发者在使用Jev时不需要提供示例查询——当你直接信任它的时候，你就会进入一种心流状态。

他也直言：“我们本可以更早发布。我不认为人们意识到这一点。但它会带来那种'我可以信任这个东西'的感觉——这是一台反挫败感的机器。”

“造产品、不造神”：与主流AI叙事的分歧

Ben Horowitz点出了TypeSafe与其他AI公司最显著的不同：“我最喜欢你们说的一句话——'我们造产品，不造神'（we build prod, not god）。”

Diogo对此直接表态：“我不认为我们走在通往递归自我改进（RSI）的路上，我现在不这么认为，以前也不这么认为。”

他将当前AI行业的悲观叙事归因于“单一模型的迷信”——相信一个超级大脑能统治一切。“这是人们听到的，但这不是现实。”

他的判断是：OpenAI定义的AGI——“自动化大多数经济上有价值的工作”——在技术上是可实现的，但行业走错了方向。

自从RLHF之后，AI行业就分裂成了巨大的过度承诺和交付不足。因为人类在评估模型好坏，模型看起来很好，但我们一直在优化这个评判者，而不是自动化本身。

他的目标更朴素：

我想要的是'做我的意思'（do what I mean）。想象一下，如果所有技术都能做你的意思——这不是科幻，看看AI有多聪明就知道了。

SaaS“逆末日”：软件灭绝论将被反转

编程智能体出现时，市场一度担忧SaaS公司将被颠覆，估值大幅下跌。Jev出现后，SaaS公司的反应却截然相反——普遍欢迎。

Diogo的解释是：SaaS灭绝论的前提——“软件便宜且容易复制”——从未真正成立。

大量的东西发生在底层，软件提供的价值并没有消失。

他认为SaaS公司将是AI能力落地的最大赢家，原因有三：

他们最了解用户工作流，知道什么值得自动化。
他们已经触达了大量用户，分发成本已经支付。
他们有能力将Jev嵌入现有产品，真正提升软件能力，而不只是加一个聊天框。

我认为这将是一场逆末日。我对此非常兴奋。

他举了一个具体的愿景：多选表单将会消失，取而代之的是软件直接理解用户意图。“'做我的意思'将被推向全新的高度。”

访谈全文如下：

Jev如何将AI转化为真正能做事的软件

a16z播客节目

a16z的Ben Horowitz和Martin Casado与TypeSafe AI创始人Diogo Almeida坐下来探讨一个简单的问题：AI已经变得极其强大，那么自动化究竟在哪里？

Diogo认为，编程智能体或许能帮助我们更快地编写软件，但它们产出的软件在本质上仍与以往无异。TypeSafe正在用Jev走一条不同的路：将智能嵌入软件本身，使开发者能够构建出可以理解意图、做出概率性决策的程序，而非仅仅生成文字供人解读。

他们探讨了：为何可靠性是让AI真正可编程的关键、这将如何开启概率性软件的新时代，以及为何成熟的SaaS公司可能在其中占据特别有利的位置。归根结底，Diogo的目标很简单：打造能够可靠地"按我的意思去做"的技术。

第一章：开场

Ben：自动化到底在哪里？AI聪明得令人难以置信，但在其他事情上却如此无用。

不管你用多少AI编程智能体，软件本身其实并没有变好。也许你写得更快了，但可以说反而变差了。

Diogo： OpenAI从2020年就开始尝试自动化客服。我真正想要的是智能软件——我想拓展软件本身的能力边界，让那些本应可以自动化的事情真正实现自动化。

Ben：我最喜欢你们说的一句话是："我们构建产品，而非造神。"太好了。因为换作其他任何一位大型实验室的领导者，即便内心充满热情，也会将一切都包裹起来。但你的视角截然不同。

Diogo：没错，我们要创造一个更美好的世界，原因是多方面的、细致入微的。我不认为我们正走在通往递归自我改进（RSI）的道路上，那种"SaaS末日"的故事我也不认同。

第二章：认识Diogo与TypeSafe

Ben：今天，TypeSafe的创始人兼领导者Diogo来到我们节目。他对Martine和我来说都是英雄式的人物。他不仅在打造一款真正有趣的产品，更在推动一场我们认为极具重要意义的运动。所以今天我们非常兴奋。欢迎你，感谢来到节目。

Diogo：谢谢。

Ben：也许你可以给我们简要介绍一下——Jev是什么？TypeSafe是什么？为什么它很重要？

Diogo：好，我来说说。其实有人让我做过电梯演讲，但我通常会东拉西扯、表现很差。不过我意识到，我对Jev最喜欢的一句电梯演讲就是：自动化到底在哪里？

这真的令人深感痛惜。这么多的智慧，AI如此聪明绝顶，却在其他事情上如此无用，令人扼腕。我并不是要抨击聊天机器人或编程智能体，我自己也很喜欢它们，但在其他方面它们就是帮不上忙，这很悲哀。

我们有这么多璞玉浑金，却没有被打磨成能用于工作的利器——这正是TypeSafe要做的：为软件打造AI。我们希望让AI不仅仅对参与循环中的人类强大，更能真正构建实际可用的软件。Jev是我们在这个领域的第一个模型，目标是让自动化变得更好、更好、更好。

Ben：是的。这件事之所以有趣，是因为它在软件界引发了轰动。我们认识的每一位开发者都打电话来说："这太厉害了，太棒了，又快又好，方方面面都提升了。"但大家也会问：我们不是已经有Claude Code、Codex这些工具了吗？有什么区别？这又怎么能带来真正的自动化呢？

Diogo：我真希望手边有张好看的示意图，因为我有一张特别喜欢的图来解释这个。我很欣赏Claude Code和Codex，也喜欢Gary Tan对它们的描述——"即时软件"，这是形容它们所做之事的绝妙方式。它们能即时生成软件，让你可以用自然语言来编程，并且拥有与传统软件相当的表达能力。

但我想要的是另一种东西——智能软件。我想要的不是自动化软件工程，而是拓展软件本身的能力，让那些本应可以自动化的事情真正实现自动化。用更生动的语言来说，我想要表达"意图"这个概念，我想扩展我们能够表达和实现的词汇边界。

编程的本质，是对有价值的事物进行超精确的规格化定义，然后无限复制。这太了不起了，我只是想让这一切变得更多、更好。

第三章：智能软件，而非更快的代码

Ben：哦，有意思。所以，一种理解方式是：你说的不是用一个更快、甚至可能不如人类的工具来替代软件工程师，而是说——不不不，我们要给现有的软件工程师装上超级引擎，让他们能写出更好、更有趣的东西。

Diogo：对，就是这样。其实我觉得很多人都忽略了这个要点，它如此微妙，却又如此重要，值得细细道来。

如果你使用Claude Code、Codex或Cursor这类工具，它们确实能写代码，但写出来的代码本质上跟人类写的没什么两样——也许更好，也许更差，但基本上还是10年前那种样子的代码。

而Jev的意义在于，无论你是用Claude Code还是自己动手，你都多了一个新的基础原语——一个新东西，可以嵌入你的代码中，真正拓展软件的能力。所以它不是生成代码，而是被包含在代码之中……

Martin：对，而且这是一个非常强大的基础原语——但它也与程序员惯常的思维方式有些不同。例如，它引入了概率的概念，这是一种嵌入在软件内部的智能层。

Diogo：是的。可以这么想：这有点像一个库，你用自然语言描述你想要什么，给它一个状态机，然后它会以一定的置信度选择做什么——这种方式在以前并不像现在这样普遍。

这里面有很多值得深挖的地方。我想先说一件事：我非常热爱"自动化到底在哪里"这个问题的方向。我很爱写软件，恨不得整天写。当然，我不推荐任何人去当CEO，不管怎样。

而且这件事确实很疯狂——AI这么厉害，但软件10年来几乎没变，没有人能把这两件事调和在一起。我们能做的最多是在旁边加一个聊天机器人，能执行一些操作，但不是所有操作，因为有些操作还不可靠。

我想回到刚才那个关于"思维方式有所不同"的观点。是的，我认为机器原生的东西与代码并不能完全精确匹配——而这恰恰是我们正在努力的艺术所在。在新员工入职第一天，我会画一张韦恩图：AI擅长什么、代码中什么是有价值的，而我们就在两者的交集里。

所以我们不会输出像推断浮点数这样的东西，因为AI在这方面确实很差。但像概率这样的东西其实并不新鲜，这就涉及到了"Jev只不过是个分类器"的争论。

Jev绝对是一个分类器。分类器很厉害，它们本来就是为了实用而设计的。它们是被设计来让系统正常工作的，这和某些机器学习概念的接口是一样的——因为这些都来自于那些努力让系统实际运转的实践者。

而我现在看到的是，Jev实际上——我的猜测是——可能已经比2019年专门组建一支MLE团队来为你做这些事情更强了，而且你可以即时编程配置它。谁知道还能构建出什么，因为2019年能构建窄任务系统的优秀MLE团队并不多，要收集数据集、评估效果，这一切都很难。而这才刚刚开始。

Martin：我感觉在这方面还有很多可能性。顺便问一下，你认为这里存在一个滑动条吗？一端是"语言输入、语言输出"，就像我们今天有的；另一端是"现有的命令式程序"，然后你可以在两者之间移动。还是说，你认为"语言输入、状态机输出"这个点，将会在设计空间中作为一种通用工具固化下来？

Diogo：这个问题很棘手。说说我心里的答案——我心里的答案是，它确实是一个滑动条。

在为产品设计各种属性时，我可能因为个人偏好犯了一些错误。但目前，"每美元的智能量"是我的北极星指标——当然这不一定是对的，"每秒的智能量"在短期内可能更有价值。

但就连我们的接口设计——把输入称为"state"（状态），也是有意为之的：它就是程序内部状态的一部分。在我的内心，我们其实在为更复杂的程序内部状态排列方式做大量优化工作。

能不能把智能放进去？我认为这将是一场永无止境的探索。我们在设计上非常用心，同时从实际角度看，某些事情自然而然会发生——比如在毫秒级做出AI决策会更容易实现，所以它在一段时间内会更像数据库，而不是标准库的东西。但我也很希望它有一天能成为标准库的一部分。

第四章：Diogo的成长历程与AI观

Ben：能不能退一步，聊聊是什么造就了Diogo？你的说话方式既像AI研究员，又像系统工程师，还像程序员——而这些通常是交集很少的群体。你把AI——一个我们一直朝着"类人存在"方向推进的东西——变成了程序员的工具。能不能聊聊你的个人经历？

Diogo：我进入AI的经历有些非同寻常。我曾是一名数学竞赛选手，还获得过奖项。怎么描述呢……我的数学好到足以追到女生，这已经相当厉害了。

Ben：真有这回事？

Diogo：千真万确。所以你得练到相当高的水平。

Martin：那数学这么好，能追到什么样的女生？这点我们的听众需要了解。

Diogo：不行不行，我们要激励年轻人嘛。

Martin：年轻人，别学这个。保持帅气、随性、有趣就好，不要用才华来弥补什么。

Diogo：哈，我不敢相信我说了这些。总之，我是数学竞赛选手，但说来有点惭愧，我其实从来不喜欢数学，也从来没有认真努力过，只是大池塘里的小鱼。数学对我来说始终只是被设定好的竞争道路，我痛恨它，因为它只关乎赢得比赛。

后来我发现计算机科学其实很像数学，但更酷、更有用、更有趣。我至今仍然热爱出算法面试题，那对我来说是最美好的事情之一。它既让我享受其中，又能非常好地考察出别人的能力。所以我热爱计算机科学，我认为自己首先是一名计算机科学家，而不是AI研究员。

我真正进入这个领域，是因为我赢得了一场Kaggle竞赛——不是靠复杂的数学，而是靠把自动化做到极致：更多的嵌套循环，更多的……就像用解决系统问题的方式来解决它。

这最终让我被迫在NeurIPS上做演讲——通常这是一种荣誉，但我讨厌它，因为我只想埋头干活。

Ben：那是Kaggle比赛那次吗？

Diogo：是的。那次Kaggle竞赛的主办方是Isabel Guyon，她是SVM的共同发明人——应该是第一作者，但我不是百分之百确定。她看出我是那种不太融入学术圈的人，便收留了我，引导我认识了AI圈里的各种人，我的职业轨迹就这样被推向了这个方向。

Martin：然后是OpenAI？

Diogo：不，先是Jeremy Howard创办的一家初创公司。

Martin：真的？

Diogo：是的，我很喜欢Jeremy。然后是Google Brain，待了一段时间。再后来退休了一阵子，最终觉得无所事事挺烦的，便想：AI其实真的很有意思，于是就加入了OpenAI。结果非常好，真的非常好。

Ben：太了不起了。你刚才说了一句在当今世界极为罕见的话："AI真的很有趣。"而贵公司的气质和对AI的看法，也和其他人如此不同。我最喜欢你们说的一句话是："我们构建产品，而非造神。"太好了。换作其他任何一位大型实验室的领导者，即便内心充满热情，也会把一切包裹遮掩起来。但你的视角截然不同。

你说：不，我们要创造一个更美好的世界，而且这会非常棒，不仅不会减少工作岗位，反而会增加更多、更好的岗位，所有人都会有美好的未来——和你在一起，能感受到你是真心相信这一点的。

所以，请告诉我们，TypeSafe和Jev对我们来说不仅仅是一家公司，更是一场朝向积极未来的运动——而这正是AI世界里大多数人不太买账的方向。

Diogo：是的，或者说他们根本不理解这一点。那种"Jev只不过是个分类器"的抱怨，完全是ML层面的担忧——而其他人都在狂欢，因为大家都在想：这太了不起了，我们终于可以做我们一直想做的事情了！

如果你不真正了解开发者，就很难理解正在发生的事情。我完全同意。我确实认为有一幅相当负面的世界图景在流传，而我显然不认同。

我认为这根本上来源于一种"单一超级模型"的迷信——每个人都相信一个无所不能的大脑能统治一切。

Martin：那听起来更加不祥，那才是人们脑海中的恐惧。

Diogo：没错，人们就是这么理解的。但那个"一个大脑"真的在统治我们所有人的路上吗？我们连许多基础性的事情都还没有自动化——而那些事情恰恰是我们不应该让人去做的。

有很多非常基础的工作还没有被自动化。而每当现实与这种叙事脱节时，我感到非常痛苦。这种脱节的一部分，正来自于"自动化到底在哪里"的追问——AI明明这么聪明，自动化的经济激励又这么强，但现实就是如此落后。

这种现实与AI潜力之间的落差，让我感到真正的痛惜，也是我一直希望能做点什么的驱动力。现在，我们终于发布了Jev，对我来说感觉像是一场派对的开始。使用Jev的开发者们是快乐的AI群体，没有用的则是愁云惨淡的那群——这确实是一种非常有趣的对比。

Ben：这让我想起今早和我们成长基金负责人David George的一段对话。我们在聊新工具，我问他有没有试过Perplexity的Muse，他说超好用。我问他用来做什么，他说："我终于取消了《纽约时报》的订阅。"我说，那其实挺难做到的。但这不过是冰山一角——有大量烦人的事情等待被自动化。

第五章：这只是数据问题吗？

Diogo：我认为，如果我们真的要诚实地面对自动化这个北极星目标，就不能重蹈AI一直以来的覆辙——过于聚焦于异常值和演示。

很多人问我最喜欢的使用场景是什么，但我都不确定那些场景是否真的有效。我希望它能在后台默默运行，让人可以放心信任它，不需要随时盯着它，也让别人可以在上面叠加构建。

与此同时还有安全性——这是另一种层面的安全：如果你希望它真正拿到资源、获得访问权限并执行任务，你需要保障，或者至少是统计层面的保障，确保它不会失控。

当然，我不认为我们的模型很快会失控，除非有人专门写软件来实现这一点——那将是一个非常酷的壮举。但不管怎样，这不是我们应该负责的方向。

Martin：我很好奇，这个直觉酝酿多久了？我记得我们大概在2017年聊过……

Diogo：对，我们确实聊过。那时我谈到了数据的重要性，以及专注于任务的想法。我就想问，这一切是早就知道会走向分类器，还是只是一种直觉——觉得看待整个AI运动还有另一种方式？

说来有趣，2017年的那场演讲其实有类似的主题，好像叫做"理论上模块化、实践中灵活"——非常软件风格。所以我在这方面算是相当一致的。

我认为这一切真正开始，是在ChatGPT发布之前不久。当我们发布那些模型的时候，我对此并没有什么预感，说实话，我甚至对RLHF的泛化能力感到非常惊喜。

Ben：那是什么时候？

Diogo：大概是2021年底，2021年四季度。那个泛化能力真的很强——如果你读过那篇论文，它跟其他那些试图自证观点的论文不一样，我们是真正用接近科学方法的方式，尽力去证伪——比如，这是不是某种作弊？

我最喜欢的一个测试查询是："冥想前先吃袜子为什么重要？"我们提前确认了这句话没有出现在互联网上，而模型居然能给出看起来合情合理、像人类回答的答案。这件事在团队里触发了那个点：这不是作弊。

在ML中，你永远要小心作弊的可能性。然后让我真正受挫的是，我们发布了那个模型——我是坚定的能力推进者，为发布那个模型做了很多工作——我真心认为那个模型有相当大的概率是AGI。但当它没有达到那个程度时，我的整个世界观都崩塌了，我问自己：为什么？

Ben：所以那时候你其实在某种程度上是"疯狂列车"上的人？

Diogo：也不完全是。我只是觉得RLHF泛化得相当好，也许我们已经有AGI了。RLVR是那个我目前看来泛化不太好的东西。

说到AGI的定义，在OpenAI早期——大概2020年——人们会把AGI描述成"伊利亚（Sutskever）和每一个if语句"。但那只是一个有意模糊的概念，让所有人都能站在这顶大帐篷之下，共同奋斗。

而我——出于细致入微的理由——不认为我们走在通往RSI（递归自我改进）的路上，我现在依然不这么认为。

但我确实认为，OpenAI所定义的AGI是完全可以实现的——"自动化世界上大多数有经济价值的工作"。这其实听起来……有大量工作摆在那里，其中很多是非常机械、简单的重复性工作。要想把工作外包出去，你需要的是简单易懂的指令，而这种水平的智能，在模型里早就具备了，已经有相当长一段时间了。

而让我感到耿耿于怀的是：为什么这些东西还没有被利用起来？

自RLHF以来，AI行业基本上走向了一种巨大的"过度承诺、交付不足"模式。GPT-3在当时其实还算比较准确的，但因为人类是评估模型好坏的裁判，而模型在人类评估中表现得很好，所以看起来一切都很棒——但我们一直在优化的是这个"裁判"本身，而不是自动化能力。这才是那个缺失的东西。

所以，正是从那时起，它真正击中了我——为什么这个东西不更有用？

Martin：所以你认为，衡量标准应该是：你能在多大程度上自动化真正有生产力的任务？这就是你所说的"过度承诺、交付不足"所指的维度？

Diogo：在我心里，这关乎的是酷炫的科幻愿景能否成真。我认为，自动化真实任务的能力，是衡量那个科幻愿景的"煤矿里的金丝雀"。

你真的告诉我数学已经被解决了？甚至两年前GPQA（谷歌防作弊问答）就被解决了，但我们还是搞不定得来速点餐？这两件事很难同时在脑海里自洽，而且我认为很多人对此没有好的答案。

第六章：使用案例的广度

Martin：我能测试一个想法吗？也许不太对，但——真实世界的分布难道不是和数字世界不同吗？真实世界是重尾分布，有很多例外情况，我们也没有相应的数据。会不会正是因为我们没有那种分布的数据、没有在那种分布上训练，所以AI才基本上只局限于数学或代码这样的低维流形？

Diogo：我不完全买单这个数据论点。我相信确实存在长尾，否认这一点会很荒谬。但我认为，在"煤矿里的金丝雀"这个场景里，我们并不需要自动化那条长尾。

我认为我们在一切事情上都需要极度务实。构建可靠的软件永远是一种投入，就像……程序员的三大美德是什么？懒惰——不愿重复做同一件事；傲慢；还有第三个……

Martin：对对，我记得这是Perl时代的东西……还有第三个。

Diogo：对，我也记不清了。但它说的是那种懒惰——愿意花10小时去解决一个5分钟的任务，让它从此不再需要手动完成。这应该是一个ROI决策，对那些想做自动化的人来说。

我只是希望让自动化成为可能，而我相信人们会由此创造出新型工作——就像"穿牛仔裤的Jev"这样的角色。但作为一个基准，我觉得验证"AI看起来应该能自动化的事情，是否真的能自动化"是有价值的。

OpenAI从2020年就开始尝试自动化客服，到现在还没成功——这真的很令人震惊，也很匪夷所思。

Ben：而且公司内部，现在真正被自动化的事情也很少，大多数项目都没有成功，除了编程这块做得非常好。

能不能帮我们分类一下，哪些类型的问题现在更容易自动化？这很有意思，因为我们在本轮生成式AI浪潮之前就研究过客服问题。你去拜访一家公司，他们会说"我们解决了95%的帮助台来电"，听起来非常多，但你仔细一看数据，发现基本上全是密码重置。如果按问题的独特性来分，可能也就50%左右。

所以当你面对人类和自然系统时，就是有这种无尽的异常长尾。

Diogo：是的。说起来，大概每隔一小时就有人找我说"我在用Jev做这个新的应用场景"，让我大跌眼镜。所以，你问到我有没有预见到这么广泛的应用场景——我没有预期会这样。这次发布是没有人能预料到的，谁能预料到可能真的有点疯狂。

就好像我们没人能预料到ChatGPT这个面向普通用户的东西，而这是面向开发者的版本，感觉又奇特了一层。我甚至不知道参与"Jev派对"的人里有多大比例是开发者。我无法想象非开发者怎么用它，但就连我那些非开发者朋友也都在Twitter上狂欢、发表情包，完全投入其中。

好，第一点——太棒了。第二点——这很难用简短的话来传达，因为这背后是多年来的血汗与泪水。我对可靠性的执着程度，是非常、非常高的。可靠性就是这个产品的灵魂所在。如果你不理解这一点，就很难做出一个在基准测试上看起来差不多的仿制品。

我觉得，可靠性的每一个"九"都会对所有人都无比宝贵——即便它不是市值上最值钱的东西，因为它将开启新的应用。我们正在为各种奇特的可靠性数量级而战，有些我们自己都还没完全搞清楚，因为我们就像是在把AI的智能引擎装进人们的工作站，让他们去发现它能做什么。

Martin：可靠性在这里具体是什么意思？是模型的可用性、调用时返回同样的结果，还是别的什么？

Diogo：好问题。对于一个本质上有随机性的东西来说——

第一种是可用性/SLA，不太是这个。第二种更接近于确定性。第三种，我会称之为健壮性——每次都有相似的智能表现。

不完全是确定性，因为确定性对单元测试有用，但对真实系统不够用。比如，你在提示词里加一个UUID，它在功能上是相同的，但结果不会完全一样。还有另一层我还不知道该叫什么——也许可以叫某种智能：不需要每次执行完全相同的操作，但每次都需要是聪明的。如果换你处于那种情况，这是一个人类能理解的合理判断吗？开发者可以在此基础上进行编程。

对我来说，可靠性的最高荣誉，将是达到这样一个境界：开发者可以不写任何示例查询，直接对Jev编程——因为他们完全信任它，进入那种"心流状态"。

Martin：这让我想到，有了这样一个基础原语，编程智能体的价值其实在某种程度上反而下降了——因为就算Codex帮你写了所有软件，但那个软件里没有用上Jev，软件本身的能力就是有限的。反过来，即使你不用编程智能体，只要用上了这个通用基础原语，写软件也会变得更容易。

你觉得未来是编程智能体来使用Jev，还是更多是人类主导？

Diogo：这更像是一个关于编程智能体的问题，而不是Jev的问题。我的感受是，我没有像自己希望的那样深入使用它们，你们两个可能比我更常用——这让我有点遗憾。

但我的经验是，它们在语法层面非常厉害，在语义层面则相当差，架构层面更是糟糕。

Martin：对，架构方面非常差。

Diogo：而架构对我来说是软件中最具人类创造力的部分。所以我很喜欢用编程智能体，我认为Jev大概率还不在它们的训练分布里——如果它们真的训练了我们的用户数据，那可就吓人了，大概率没有。

但当Jev进入它们的训练分布之后，我认为让它们来处理语法没有任何问题。至于架构，也许模型并不是一无是处，而是处于第50百分位。如果你对架构本来就不懂，也许这就够用了。这些都是灰色地带的权衡。有时候速度才是你公司或项目最需要调的那个旋钮——你愿意接受第50百分位的架构而不是第60百分位，换取更快的速度，让Codex连夜跑完。

第七章：SaaS末日，反转了

Ben：说到这里，市场上已经出现了一个有趣的现象：当编程智能体出现时，人们喊着"SaaS末日来了"，所有SaaS公司的估值都跌穿了地板。但当Jev出现时，每家SaaS公司都在说"这是有史以来最棒的东西"。怎么解释这个反转？

Diogo：我觉得这很自然，没什么好多说的。

在SaaS末日的叙事里，我认为真正站不住脚的论点是：软件非常便宜，而且也许很容易被复制。前者我还能相信一些，后者我完全不信，因为大量的价值是在引擎盖下发生的。也许我在这里有些过于迷恋软件了。

Martin：我们都是。

Diogo：好吧，好吧。所以我不认为那个叙事成立了。SaaS提供的价值似乎和以前一样，也许市场只是被吓到了。

我认为SaaS将是整个AI游戏中最大的赢家之一。我非常希望与那些最大、最"无聊"、最了解用户痛点的SaaS公司紧密合作，因为它们最清楚哪些工作流该被自动化、用户真正需要什么——这就是它们的核心竞争力。

软件永远是一种资本投入，但你提前花钱，是为了让体验变得更好，然后将这种提升分发给所有那庞大的用户群体。所以我认为，从能力维度来说，这将是一场"逆末日"。我好兴奋，我得给它起个名字。

Ben：对，得有个名字。"SaaS嘉年华"？

Diogo：听起来有点太欢乐了。

Ben：所有SaaS应用都将突然变得大幅更有用。而且，一家SaaS公司的大量资本投入，其实就是触达所有客户。如果你已经触达了所有客户，然后不是仅仅在产品上加个聊天机器人，而是让软件本身变得更好、更好——那将是一件了不起的事。

我不知道这是不是一个现实的梦想，但我觉得有这样一个可能的世界：那些多选框表单会消失。我感觉它们就像是在把自然语言映射到软件早已能处理的结构化输出——只是换了个包装。

Diogo：而且严格来说，这个概念来自80年代，我们那时候叫它"第四代语言"（4GL）。你还记得吗？

我认为"做我的意思"（Do What I Mean）将被推向一个全新的境界。如果我能举一个Jev应用的例子——我不确定是否足够可靠，所以不敢打包票——但有个人用语音来控制电脑，系统不断实时判断：这是一个命令，还是要插入文本？插入的是什么文本？这听起来就是极度酷炫的东西。界面可能将彻底改变，当然我们还需要让它更便宜、更快。

Ben：那就到星际迷航的境界了。

Martin：这里有一个深刻的直觉：如果你今天用AI来生成软件，你创造的仍然是和以前一样的软件。但你看大公司里一个普通的PR，平均大概10行代码——我们真的做过这个研究。所以你自动化了10行代码，而且这10行代码可能还只是某次客户学习的体现。

你优化的其实是一件相当微小的事情，而且它并没有给软件带来新的能力——你只是在自动化这个本来就很小的事情，在极限情况下，意义相当有限。

但现在，有了这个新能力，软件本身真的可以变得更好了。

Diogo：对。而且说实话，在没有Jev之前，我从来没有想到：不管你用多少AI编程智能体，软件本身其实根本没有变好。也许你写得更快了，但可以说反而变差了，因为监督变少了。

Ben：而且往往更不安全。

Diogo：对，肯定的。但现在，你真的可以说：应用将因此获得新功能，因为这个你提供的新基础原语，它能理解自然语言，能够推理，并且将这种能力与状态机结合起来。

如果人们能把这个作为最大收获，那将是对我们工作的最大称赞。我感觉，把现有的三种逻辑门扩展到更多，几乎是一种过于宏大的愿景——在我们的类型体系里，有些类型就像是同一种逻辑门，但里面有一个小小的大脑。如果这真的成为TypeSafe留给世界的遗产，那将是一件对世界来说极其重要的事情。我不会过度承诺，但我会为此而战。

第八章：应用层还是系统底层？

Martin：有一个问题：在像状态一致性、持久性、真正系统级别这些需要提供强保障的严肃场景里，这个能走多深？

分析日志、分析邮件、提供UI、与人类对话——这些肯定没问题。但随着时间推移，这会不会变成像智能数据库一样的东西？甚至……空中交通管制系统——这也是我们真正需要的。

Diogo：确实有点可怕。我的哲学一直是：先自动化容易的，再自动化困难的。但我也认为，一个全新的概率性编程时代将被打开。概率性编程其实有很长的历史，基本上在70年代就消亡了……

Martin：我对这个很熟悉。其实你也可以把Jev叫做一种神经符号系统。你的联创Eric来自那个背景，他跟我聊过贝叶斯方法。

Diogo：对，他在生物领域做了很多工作，时起时落。但我的意思是更广泛的东西。我的品牌是实用主义，极度的实用主义。我不太喜欢生物启发的东西，我认为它从来没有真正奏效过——它有用处，是能激励疯狂的人们工作几十年，直到某天真正突破，再被工程化打磨。AI神经网络的故事确实如此，但很多关于它"为何有效"的解释其实并不准确，比如分层特征提取确实奏效了，否则残差连接就不会有用——但这是另一个话题。

从系统的角度来说，我对这部分并不感到个人兴奋——不是因为不好，而是因为编程起来实在太复杂。但我为这个世界感到兴奋：当我们在不同成本和速度之间拥有大量不同层次的智能时，那些真正的系统狂人会在极限情况下做出各种疯狂的权衡——Jev对他们来说可能太智能了一千倍，他们只需要一个近似的信号来做一个近似的路由判断。

这将是极度疯狂的东西。而好消息是，我们可以再次重建系统——我们有了新的基础原语，这是思考软件的全新方式。我们对互联网做过这件事，从大型机到客户端-服务器架构也做过，我们周期性地就会这样做。

而且，仅仅因为网络安全问题，我们大概就需要重建几乎所有系统，只是为了让它们安全。

Ben：这一点对关键基础设施来说尤其明确。

Martin：你在思考Jev的应用时，更多是从应用层、SaaS、分析的角度，还是从系统底层的角度，还是全部都有？

Diogo：我有一点自己的看法。我的思考框架有点像TCP/IP的底层——UDP不可靠，TCP太可靠，介于其间……

说到我为什么关注"每美元的智能量"——我是从AI驱动的经济革命、AI无处不在的科幻愿景倒推过来的：所有软件里都有AI，满世界都是。我问自己：在这样的世界里，所有对AI的调用中，有多大比例是"为了人类消费"的——需要文体、需要风格，等等？在极限情况下，这个比例其实很少。

从同一个问题出发：有多少调用会在第一层，有多少会在深层底层？我认为极大多数会在底层，但会从第一层开始。而如果你不去瞄准底层，你会很难到达那里。

我认为很多人没有意识到，AI与软件之间是如何"在夜晚擦肩而过"的。即便你试图把AI嵌入软件，它的行为也会很怪——因为软件本来不接受自然语言输入。你在提示词里塞进去你要的JSON格式和schema，它就是不听。最终你只能把输出交给人类，或者再交给另一个LLM——那就是智能体的while循环。

所以从第一性原理来说，只有两条路：人在循环中（聊天），或者智能体（while循环）——因为自然语言需要被反复输入回另一个模型。

我见过太多人经历这种"悲伤的五个阶段"：拿起AI，打算嵌进软件，然后是否认、愤怒，最终走向接受——算了，我就把它交给另一个LLM，交给人类吧。

而我认为，这是第一次，我真正看到：你可以拿一个LLM，拿AI，把它真正地映射到一个状态机，并且高效地做到这一点。

当然，我不想过度承诺。我不知道它是否已经为所有那些被过度承诺的应用场景做好了准备，但我的团队会为此而战，我们真的非常非常在乎可靠性。

第九章：可靠性与"做我的意思"

Diogo：我们本可以早得多发布。我不认为人们意识到这一点，也不认为他们会从Twitter上的讨论中意识到。人们大概永远不会真正理解，但它就会有那种感觉——哦，我可以信任这个。所以它是反挫败感机器。

"做我的意思"——对我来说，这关乎世界的流畅度：让一切都更顺畅地运转，像齿轮咬合一样紧密联动。我其实有一整套"AI乌托邦愿景"，分布在不同的维度上。"做我的意思"是其中非常重要的一部分——想象一下，所有的技术都按你的意思运作。那不是科幻。看看AI有多聪明，不是吗？

Martin：确实令人惊叹。也许这就是我们今天最好的收尾之语了。

Ben： "做我的意思"。我喜欢。谢谢Diogo，这是一次很棒的对话，非常享受。

风险提示及免责条款

FAA叫停波音737 MAX 10认证，股价跌近7%

Tue, 29 Sep 2026 02:35:50 GMT

波音公司再遭监管重创。

9月29日，美国联邦航空管理局（FAA）宣布暂停对737 MAX 10的型号认证，直至一项新披露的软件缺陷经评估确认不构成飞行安全隐患为止，令这款波音最畅销窄体机系列最后一款待审型号的交付时间表再度蒙上阴影。

美国联邦航空管理局局长Bryan Bedford在出席活动时表示，该软件缺陷可能在飞机复飞场景下影响垂直导航系统的自动飞行引导功能，增加飞行员工作负荷。Bedford说：

我们尚未判定这是否构成飞行安全问题，但我们将推迟对MAX 10的认证，直到确认不存在隐患为止。

FAA随后发表声明称，"安全决定认证时间表"，并表示将"毫不犹豫地在必要时采取行动"。波音股价周一收盘下跌6.9%，至184.39美元，触及2025年11月以来低点，投资者对又一轮延误的忧虑迅速发酵。

MAX 10认证原本已近在眼前。波音首席执行官Kelly Ortberg本月初刚向投资者表示，FAA批准"即将到来"。此次意外叫停不仅打乱了公司修复资产负债表、改善现金流的核心计划，也令波音在利润丰厚的单通道客机市场对抗空客的竞争战略承压。

软件缺陷从何而来

据Bedford介绍，该软件由发动机制造商GE Aerospace提供。

FAA上月已完成对较小型号737 MAX 7的认证，所用的正是该软件的最新版本。这一版本修复了垂直导航系统此前已知的一个缺陷，但意外引入了一个新的、规模较小的漏洞。

Bedford表示，波音"修复了此前的缺陷，但出乎意料地引入了新漏洞"。

该缺陷的具体表现为：在飞机执行复飞操作时（即飞行员中止进近、复飞重新排队落地），特定场景下飞行员可能无法访问自动飞行引导功能，导致操作负荷上升。

Bedford强调，与2018年和2019年两起MAX 8坠机事故中被追责的飞行控制软件不同，此次缺陷"不会剥夺飞行员对飞机的控制权"，飞行员也接受过相应情景培训。

Bedford表示，鉴于各方对此问题的高度关注，GE Aerospace可能会加快软件修复进程，但他拒绝给出具体时间预期，"是几天、几周还是几个月，我不知道。"

据路透社援引两位知情人士透露，FAA计划召集纠正行动审查委员会对该问题展开调查，但最早也要等到下周才能召开。

审查结论将决定该软件是否构成"不合理安全风险"，并直接影响MAX 10的认证时间表，该认证原本市场普遍预期将于今年10月完成。

运营商未见实际问题，波音面临市场与战略双重压力

尽管监管层态度审慎，已在机队中运行相关软件的航空公司目前反映较为平静。

加拿大航空公司WestJet在声明中表示，旗下737 MAX机队运营中未出现任何实际问题，并不将此视为安全隐患。该公司表示：

我们拥有标准操作程序和培训机制，可以应对此类情况。

三名匿名WestJet MAX飞行员也表示，在执行复飞程序时未察觉任何软件异常。

据报道，美国境内，阿拉斯加航空和联合航空均表示旗下飞机目前未使用受影响的软件版本。联合航空表示，已暂停接收搭载该软件版本的飞机；阿拉斯加航空则表示正配合波音和FAA评估相关问题。

MAX 10目前在手订单逾1500架，是MAX系列中最受欢迎的型号之一。该机型的认证对波音具有重大财务意义，公司正急需借助新机型交付改善现金流、修复因多年安全危机和生产停摆而受损的资产负债表。

与此同时，MAX 10也是波音在单通道客机市场抗衡空客的核心筹码。波音最初计划于2020年启动MAX 10交付，但接连遭遇安全危机与监管审查，一再拖延至今。此次软件问题再起，令市场对认证时间的预期再度趋于保守。

风险提示及免责条款

A股三大股指早盘集体转跌，地产爆发、万科涨停，医药股拉升，恒科指跌超1%，新能源汽车普跌

Tue, 29 Sep 2026 02:18:01 GMT

9月29日，A股早盘震荡走低，三大股指盘初冲高后集体转跌，微盘股指数反弹，房地产板块爆发，文化传媒、生物科技板块上涨，创新药、CRO、PCB等概念股拉升。培育钻石、玻璃基板、煤炭开采等概念股陷入调整，海运、石油天然气、贵金属等板块延续弱势。

港股早盘低开低走，恒指、恒科指双双下跌，恒科指跌超1%，恒生生物科技指数反弹2%，生物医药上涨，康方生物涨超10%，权重科网股多数下跌，新能源汽车大跌，蔚来、吉利跌幅居前。债市方面，国债期货多数走高。商品方面，国内商品期货普遍下跌，贵金属期货跌幅居前。核心市场走势：

A股：截至发稿，沪指跌0.05%，深成指涨0.15%，创业板指涨0.09%。

港股：截至发稿，恒指跌0.30%，恒科指跌0.83%。

债市：国债期货多数上涨，截至发稿，30年期主力合约持平，10年期主力合约涨0.03%，5年期主力合约涨0.03%，2年期主力合约涨0.02%。

商品：国内商品期货多数下跌，截至发稿，沥青、焦炭涨超1%，沪锡、螺纹钢、工业硅、焦煤、纸浆、燃油、不锈钢、热轧卷板、玻璃等小幅上涨，沪铝、沪铜、锰硅、铁矿石、沪镍、碳酸锂、烧碱、菜籽、豆粕等品种下跌，多晶硅、沪金、氧化铝、钯金跌超1%，集运指数、铂金、沪银、橡胶、鸡蛋、原油跌超2%。

10:11

地产股持续拉升，万科A触及涨停，信达地产、深物业A、华联控股等多股封板，特发服务涨超13%，滨江集团、绿地控股、招商蛇口、金地集团跟涨。

09:48

新股N安达盘中涨幅扩大至345%，触发二次临停，成交额超2亿元。

09:47

早盘创新药概念震荡回升，近岸蛋白涨超6%，续创历史新高，此前津药药业2连板，百花医药、康弘药业、益诺思、益方生物、贝达药业跟涨。

消息面，9月28日，上海思璞锐与默沙东联合宣布，双方就在研临床前口服KRAS G12D（ON）抑制剂SPR2015达成全球独家授权协议。潜在总金额21.3亿美元，包含4亿美元首付款，其余随开发和商业化里程碑兑现。

09:43

截至发稿，康方生物涨11%创一个多月新高，成交11亿港元。

近期，康方生物旗下全球首创肿瘤免疫2.0基石药物依沃西在2026年世界肺癌大会（WCLC）上公布HARMONi-2研究最新总生存期数据。据康方生物消息，对比默沙东公司的帕博利珠单抗，依沃西显著延长了中位总生存期至30.8个月，帕博利珠单抗的中位总生存期为22.6个月。

09:41

网络安全概念震荡拉升，中新赛克5天3板，启明信息、高凌信息、永信至诚、奇安信跟涨。

消息面上，英伟达发布开放智能体安全平台，该平台由OpenShell开源软件和Sentry参考系统设计组成，Sentry系统则运行于BlueField-4 DPU上，能够持续监控智能体行为，并在发现异常时将其隔离，最快可在数毫秒内完成。

09:37

早盘PCB概念震荡反弹，依顿电子涨停，奥士康、迅捷兴、四会富仕、金百泽、超声电子跟涨。

09:35

电力板块表现活跃，浙江新能2连板，宁波能源直线涨停，中闽能源、粤电力A、银星能源跟涨。

09:27

上证指数低开0.2%，创业板指跌0.11%。贵金属、通信设备板块跌幅居前，房地产、餐饮旅游指数上涨。

09:25

广汽集团复牌一字涨停，公司拟发行股份购买一汽丰田50%股权。

09:21

恒指高开0.02%，医疗保健、能源板块涨幅居前。恒生科技指数跌0.21%，蔚来跌超2%。

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美伊变相谈判？伊朗让步？分歧仍大？沙特恢复出口？隔夜的油价“在多空声中”震荡下跌

Tue, 29 Sep 2026 01:59:22 GMT

国际油价周一经历剧烈震荡，在多空消息轮番冲击下上演"过山车"行情，最终收窄涨幅甚至阶段性转跌。沙特东西输油管道修复重启、美伊核谈判释放积极信号、伊朗据报同意暂停铀浓缩，以及美方谈判代表随即表示分歧仍大——四组相互矛盾的消息在数小时内接连涌现，将原油期货市场变成一场"标题轮盘赌"。

当日，WTI原油最高触及96.54美元/桶，日内涨幅接近4.5%；布伦特原油最高升至108.83美元/桶，涨幅超过4.3%。但随着美伊外交消息密集传出，两者涨幅迅速收窄，WTI一度跌至91.25美元/桶，日内跌近1%；布伦特一度跌至103.76美元/桶，从日内高点计算，两者均回吐逾5美元。市场交易的核心逻辑是：外交进展预期能否转化为实质性供应恢复，而非已经落地的事实。

与此同时，据媒体报道，知情人士透露，伊朗官员私下对在11月美国中期选举前达成协议持悲观态度，认为美伊11月3日中选结束后冲突升级的可能性较高。这一表态与盘中一度涌现的乐观情绪形成鲜明反差，也令油价的任何单边走势都难以持续。

美伊外交消息密集轰炸，算法主导盘中剧烈波动

令油价真正上演"过山车"的，是美伊外交消息在午盘时段的密集轰炸。

据ZeroHedge梳理，当日盘中消息按时序依次出现：CNN报道称特朗普愿意以核问题进展换取制裁缓解，油价随即下跌；随后沙特媒体哈达斯（Alhadath）报道称伊朗已同意暂停铀浓缩，油价进一步下挫；紧接着有消息称伊朗官员对中选前达成协议持悲观态度，油价反弹；最后美方谈判人士向阿拉比亚电视台表示"分歧巨大、障碍显著"，油价再度承压。

彭博分析师Frank Monkam指出，过去数个交易日出现了所谓"VaR冲击"策略的回潮——相关标题往往在美东时间正午前后、即流动性趋于稀薄之际集中涌现。其逻辑在于：布伦特105至110美元（WTI约95美元）是市场关注的关键阈值，口头施压不仅能压低价格，还能通过制造波动迫使交易员大幅削减头寸。

从当日走势看，WTI从日内高点96.54美元回落至最低91.25美元，布伦特从108.83美元回落至103.76美元，两者均在数小时内回吐超过5美元。

沙特管道重启，供应端压力率先落地

油价当日承压的第一个实质性利空，来自沙特东西输油管道的修复重启。

据华尔街见闻文章写道，《华尔街日报》援引知情人士消息，沙特国家石油公司沙特阿美已于周日开始通过东西管道向红海港口延布装载原油，目前管道输送量约为每日350万桶。消息公布后，布伦特原油周一涨幅有所收窄，但仍一度维持在每桶105美元上方。

这条全长750英里的管道横贯沙特阿拉伯，连接波斯湾沿岸主要产油区与红海港口延布，是沙特绕开霍尔木兹海峡向外输送原油的核心替代通道，最大输送能力为每日700万桶。该管道于9月10日遭受无人机袭击后停运，此前日均输送量约为400万桶，约占全球供应量的4%。

在管道停运期间，沙特阿美加大了经由波斯湾拉斯坦努拉港的原油装载力度。船舶追踪机构Kpler数据显示，拉斯坦努拉港装载量已从9月初的每日约150万桶骤升至约650万桶。如今东西管道重启，意味着沙特两条出口通道有望同步运作，整体出口规模存在超越袭击前水平的可能。

Capital Economics高级经济学家Hamad Hussain表示，若波斯湾高位出口量保持稳定，叠加延布港运营逐步恢复，沙特整体原油出口量有望超越袭击前水平，从而推动近期油价涨势出现逆转。不过，他同时警告，"考虑到胡塞武装对能源基础设施构成的威胁，从延布出口的难度已远高于冲突初期。"红海航线的安全风险仍是制约沙特出口恢复的重要变量。

核问题成谈判新焦点，但"谁先行动"分歧未解

美伊外交接触的框架正在发生微妙变化——核问题与制裁缓解之间的交换，正在取代此前围绕霍尔木兹海峡开放的谈判，成为双方博弈的新核心。

华尔街见闻文章提及，CNN当地时间28日报道，一名美国官员透露，特朗普愿意减免伊朗制裁并释放被冻结的伊朗资金，以换取伊朗在核协议问题上取得"具体进展"。该官员表示，美伊目前正通过调解方进行"积极且富有建设性的讨论"。Axios随后援引多名美国官员消息，内容与CNN报道基本一致。

然而，特朗普当日盘后在旗下社交媒体发帖否认上述报道，称"这不是真的，我没有向他们提出任何让步"，并要求Axios撤稿。

与此同时，沙特媒体哈达斯报道称，伊朗已同意暂停铀浓缩以换取美国放松制裁，调解方正在向伊朗施压要求其在核计划问题上作出让步。但截至目前，这一消息仍缺乏美伊官方确认，不宜视为已达成的正式协议。

双方的核心分歧在于"谁先行动"：美国希望伊朗首先在核问题上作出实质承诺，再安排制裁缓解；伊朗此前提出的方案则更强调美国先降低军事压力、解除封锁并放松制裁。如果哈达斯报道属实，意味着双方在谈判"先后顺序"上可能出现松动，但这一变化尚待官方证实。

卡塔尔斡旋推进，但伊朗私下悲观

在外交层面，卡塔尔正在推动美伊通过调解方恢复间接接触，但双方距离实质性协议仍有相当距离。

据华尔街见闻文章写道，据路透社报道，一名了解谈判情况的官员透露，卡塔尔斡旋方预计于28日或29日分别与伊朗外长阿拉格齐及美方代表举行会谈，聚焦伊朗上周在联合国大会期间提出的"7日计划"修订版本。

伊朗此前提出的"7日计划"包括：停止伊朗和黎巴嫩境内的敌对行动、解冻数十亿美元伊朗资产、取消对伊朗石油的制裁以及解除美国对伊朗港口的封锁；作为交换，伊朗将重新开放霍尔木兹海峡，并重启核问题谈判。特朗普9月26日已公开拒绝这一方案，但随后表示预计谈判人员本周将继续与伊朗接触。

伊朗外长阿拉格齐对美国拒绝"7日计划"表示不解，称美方"似乎还没有读过相关文件"，并要求美国作出解释。他同时强调，霍尔木兹海峡能否重新开放取决于伊朗条件是否得到满足，并表示伊朗已为战事重燃做好准备。

据彭博报道，知情人士透露，伊朗官员私下对在11月美国中期选举前达成协议持悲观态度，认为11月3日中选结束后冲突升级的可能性较高。伊方还认为，美伊上周在纽约联合国大会期间举行的会谈进展甚微。

军事风险未退，多线并行格局持续

外交接触推进的同时，美伊军事对抗的风险并未消失，这也是油价风险溢价难以快速消退的重要原因。

据新华社援引美国媒体报道，一艘美军人员所乘船只本月14日在霍尔木兹海峡遭伊朗导弹攻击，8名海军陆战队人员受伤，包括7名士兵和一名军官，因吸入烟雾受伤并出现头痛等脑震荡关联症状，可能存在创伤性脑损伤。

与此同时，伊朗最高领袖穆杰塔巴·哈梅内伊28日发表书面致辞，强调伊朗"现已变得独立、强大"，称"敌人渴望重现的过去时光已经一去不复返"，并表示敌方力量未来将被逐出阿拉伯海。

在法律层面，伊朗民航组织负责人阿布扎尔·希鲁迪当天表示，伊朗已就美国针对伊朗采取的航班限制措施向国际民航组织提出正式申诉，并已就针对其机场、飞机和雷达设施的袭击向海牙有关机构提起诉讼。

目前，美伊之间呈现军事、外交和法律多条线并行的格局。市场当前交易的仍是外交进展预期，而非已经落实的供应恢复。在伊朗核问题让步、制裁解除范围以及霍尔木兹海峡重新开放条件等核心议题上，双方分歧仍大，原油此前积累的风险溢价能否持续消退，仍有待后续外交进展的实质性验证。

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5%的美债还杀不死AI：真正的AI Capex“斩杀线”在哪里？

万周 — Tue, 29 Sep 2026 01:58:22 GMT

9月23日，美国10年期国债收益率升至5.11%，系2007年以来首次触及这一高位。对任何重资产行业来说，这都意味着融资环境明显收紧，而AI数据中心恰好是眼下最烧钱的资本开支之一：GPU、电力、机房、网络几乎都要在收入兑现之前先投入。

奇怪的是，AI Capex并没有因此明显踩下刹车。原因不复杂：钱确实贵了，但不少AI项目目前仍然“赚得比钱贵”。

真正值得追问的已经不是10年美债涨到多少AI会停，而是算力价格、利用率、GPU寿命和融资成本恶化到什么程度以后，新增项目终于不值得再做。所谓“斩杀线”，就在这里。

01 5%的美债为什么还没有杀死AI？

让我们先将一个容易混淆的问题说清楚。10年美债收益率达到5%，并不等于AI数据中心只付5%的利息，它更像美元资本市场的“地板价”。企业真正融资时，还要叠加信用利差、期限溢价以及项目本身的风险，因此信用较好的数据中心融资已经在7%左右，高收益项目则进入8%—9%甚至更高的区间。但项目会不会停，最终不能只看资金有多贵，还要看资产本身能赚多少。

为了把不同机构的口径拉到同一张纸上，我们用1GW并网容量做统一测算：总投资约450亿美元，其中约65%是GPU等IT设备，35%是机房、电力与其他基础设施；对应约42.4万颗GPU，PUE取1.25，电力与运维支出约占总投资的2.4%。这些是底层参数，后续现金流、融资与压力测试均按统一口径重新计算。

……

“用户日增速10%”！成立仅1年，“当红个人AI代理”Instinct估值已达100亿美元，红杉、Benchmark等大牌VC追着投

Tue, 29 Sep 2026 01:37:12 GMT

个人AI代理赛道正在跑出一匹速度惊人的黑马。

9月28日，旧金山初创公司Instinct宣布完成10亿美元C轮融资，由红杉资本、Benchmark Capital和Coatue联合领投，估值达100亿美元。这家成立仅约一年、产品仍处于邀请制内测阶段的公司，目前平台年交易流水已超10亿美元，用户日环比增速维持在约10%——且营销支出为零。

Instinct创始人兼CEO Noah Shinn在接受播客节目"Invest Like The Best"主持人Patrick O'Shaughnessy专访时首次公开详述公司运营细节。他表示，这笔融资将用于扩大用户覆盖和持续推进产品研发，"我们才刚刚开始"。这期博客节目也于9月28日播出。

这轮融资的背后，是投资人对个人AI代理这一新兴赛道的高度押注。Noah Shinn在访谈中直言："这可能是有史以来最激动人心的软件竞赛，最终的结果是数万亿美元的市场。"

Noah Shinn

没有App，只有一个电话号码和邮箱

Instinct的产品逻辑与市面上大多数AI工具截然不同——它没有独立应用，用户通过短信、电话或电子邮件与其交互。Noah Shinn解释道：

这不是一个新App，也不是一个新工具，而是一种新体验。它有自己的手机和电脑，你可以发短信给它，可以打电话给它，它也可以主动打电话给你。

他举例说明这种"主动性"：

如果有一件真正紧迫的事情，它会打电话给你说：'我不想打扰你太多，但你需要在下午3点前签署这份文件，现在是2点55分，你能处理一下吗？它在你的收件箱里，我甚至可以再发一封邮件把它推到最顶部。'

这种设计背后有一个核心原则。Noah Shinn说："我不想把简单的界面与有限的能力混为一谈。它有一台电脑，所以它几乎可以做你在互联网上想做的任何事情。"

年交易流水超10亿美元，旅行占一半

尽管仍是邀请制，Instinct的商业规模已相当可观。

Noah Shinn在访谈中透露："我们目前年交易流水已接近并超过10亿美元，而用户基数还非常小。其中50%来自旅行。"

他描述了一个典型场景：用户只需发一条语音消息说"我今晚需要到纽约"，Instinct便会自动识别用户当前位置，根据其偏好的航空公司、座位类型、信用卡，完成机票预订，再衔接酒店、机场接送Uber，并同步到日历——"用户真正做的，只是录了一段语音。其他一切都解决了。"

他认为，这种体验将从根本上改变旅行预订行业的格局："旅行代理商提供的价值在于整合和呈现，但现在有了一个更好的体验。"

增长：0元营销，日增10%

Instinct的增长路径同样引人注目。

Noah Shinn描述了增长的起点："我们最初把产品给了大约200人，都是亲近的朋友和家人。第二天来了大概5个人，然后是210个……然后增速开始加快，从1%、2%，到3%、4%，再到6%、7%、8%、9%，现在我们大概是每天10%到11%的日环比增长。"

每位用户只有5个邀请名额。Noah Shinn说："每天大约有10%的用户决定把自己宝贵的邀请名额之一给别人，而这每天都在发生。"

这种稀缺感催生了二级市场。"我前几天看到有人在eBay上出售邀请码，大概300美元一个。"他说。

整个过程中，Instinct的营销支出为零。

信任是核心变量：3周后40%用户交出信用卡

个人AI代理面临的核心挑战是信任。用户愿意把多少敏感信息交给它，直接决定了它能做多少事。

Noah Shinn分享了一组数据："我们发现，建立信任大约需要几周时间。入网三周后，有40%的用户已经向Instinct共享了个人信用卡。"

他将"首次共享信用卡的时间"视为信任的代理指标，并强调这一数字的含义："这40%还包括了在此之前已经流失的用户比例。"

更关键的是留存数据："我们发现，当用户向Instinct共享至少一条敏感信息并真正信任它之后，留存率高达80%。对于一款消费级产品来说，这个数字相当惊人。"

商业模式：对标Apple Pay，拒绝广告

Noah Shinn明确拒绝了广告变现路径。

"我不想构建那种现实，"他说，"想象一个Instinct比用户更聪明的世界——如果它利用自己的智能去影响用户购买他们不想买的东西，那将是非常危险的。"

他将Google、TikTok、Instagram等平台的广告模式定性为"用户不付费，用户就是产品"，并表示Instinct的设计原则是"完全站在用户一边行动"。

在商业模式上，他的思路是交易抽佣。"我看到的是一个覆盖全平台的交易抽佣模式，就像Apple Pay——用户免费使用，商家为获得分发渠道而付费。"他以旅行行业为例，指出部分精品酒店愿意为每笔成交支付高达30%的佣金，而Shopify的抽佣率约为2%至3%，Amazon约为10%，Apple应用内购买为30%。"我们还不知道自己会落在这条曲线的哪个位置，但我们的目标是在高端。"

算力是最大的焦虑

Noah Shinn坦言，他约40%的时间都在思考算力问题。

"这不像传统消费产品，用户翻倍，你买2倍资源就够了，"他说，"问题在于，算力的采购有几个月的交货周期。如果你现在以10%的日增速运行，3到4个月后就是1亿用户。你现在要为1亿用户买算力吗？如果你买错了，代价是3到4倍。"

他还指出，Instinct的算力需求与代码生成类产品有本质区别：

Instinct可以在一天中的任何时刻'醒来'和'入睡'。它可能早上6点就醒来，因为它知道你7点起床，它会扫描所有事情，确保一切为你准备好。这种后台工作量是代码生成产品完全没有的。所需的算力将比我们预想的多出数个数量级。

他同时透露，Instinct已找到一套成本优化方案：通过定制化推理部署，将不需要实时响应的后台任务与即时交互任务分开处理，在相同算力下实现3倍至8倍的效率提升，从而以接近前沿模型（如Opus 5）的性能水平，以极低成本提供服务。

“Instinct互联”网络与行业重构

Instinct近期推出了"可信人际网络"（Trusted Person Network）功能，允许两个用户的Instinct代理直接通信，自动协调日程、共享文件。

Noah Shinn描述了一个典型场景："你只需说出意图——我想在本周末前和这个人见面。它会和对方的Instinct协调，找到双方都有空的时间，然后把会议放进日历。"

他认为，这一功能将对现有数字服务产生深远影响，但他的态度是合作而非对抗。"我认为大多数数字服务不会被颠覆，而是会被改变和转型，"他说，"我们的方式是去找到这些企业，告诉他们：这是我们认为你的业务现在的样子，这是Instinct用户现在与你的业务互动的方式，我们能做什么来让双方都更好？"

他的核心判断是：那些收入依赖用户在App上花时间（而非依赖实际交易量）的企业，面临的风险最大；而那些能从更高交易量中受益的企业，则将从中获益。

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美国实际利率飙升、中国长假到来、关键支撑位还被跌破，黄金面临“严峻压力”

Tue, 29 Sep 2026 01:04:44 GMT

黄金正经历近期最猛烈的一轮抛售。多重利空因素同步叠加，令这一此前表现强劲的避险资产承压明显。

金价周二跌至约4150美元/盎司，单日跌幅达3.2%，为今年以来第三大单日跌幅。此前，金价在亚洲交易时段跌破4230美元关键支撑位，随后触发技术性抛售，并进一步跌破50日和100日移动均线，回落至8月低点附近。白银跌幅更为剧烈，单日下挫约5%。

此轮下跌由多重因素共同驱动：美国实际利率攀升至18年高位、中国投资者在国庆长假前集中平仓，以及特朗普拒绝伊朗停火提议引发的地缘政治不确定性。高盛贵金属专家Adam Gillard指出，上述因素叠加形成了对黄金的"单向下行压力"。市场关注的焦点将继续集中在ETF资金流动上，这是当前抵御利率压力的关键变量。

实际利率飙升，持有黄金的机会成本急剧上升

此轮黄金抛售的核心驱动力来自美国实际利率的快速攀升。据盛宝银行（Saxo Bank）大宗商品策略主管Ole Hansen指出，美国10年期实际收益率已升至约2.85%，创下18年来新高，而短期利率市场目前已定价美联储在明年4月前还将再加息三次，每次25个基点。

高盛策略师Privorotsky进一步指出，2年期实际利率在过去数周内大幅走高，回到逾两年来的最高水平，而通胀预期的上升幅度远不足以抵消这一变动。"当现金突然提供极高的正实际回报时，持有零收益资产的机会成本便难以忽视。"他表示。

从历史规律看，实际利率的大幅上升通常是黄金的重大阻力。然而，值得关注的是，此前黄金ETF持仓在实际利率持续攀升的背景下仍保持增长，显示出一批对利率不敏感、更关注财政风险和主权信用风险的投资者在支撑需求。这一分歧能否持续，是当前市场的核心问题。

中国长假前集中平仓，加剧短期抛压

中国因素是此次黄金下跌的另一重要推手。据高盛数据，上海期货交易所（SHFE）当日开盘后多头持仓被集中平仓，合约总持仓减少约1.1万手，降幅约2.6%。

高盛的Adam Gillard解释称，SHFE将于10月1日至7日因国庆黄金周休市，在伊朗局势和利率双重不确定性下，交易员普遍不愿在长达一周的假期中持有大量多头头寸。他预计，在假期开始前将有更多平仓操作出现，且这一抛售已从中国市场蔓延至更广泛的市场。

值得注意的是，高盛认为，SHFE持仓数据因存在大量沪深交易所内场外掉期（onshore EFP）头寸而有所虚高，中国投机性多头的实际规模可能被高估，但整体而言中国投机性多头仍处于偏高水平。

机构多头大幅缩减，流动性压力或波及黄金

更广泛的市场背景同样值得关注。据高盛数据，机构投资者的股票多头头寸已大幅缩减——美国股指持仓占未平仓合约的比例从5月份的历史高位48%降至36%，CTA及全球系统性策略的股票敞口则从8月份的1450亿美元骤降至约700亿美元，过去一个月内净卖出近750亿美元。

与此同时，美国高收益企业债与国债之间的利差周五进一步扩大12个基点至294个基点，为4月以来最高水平，三级信用债利差也大幅走阔，显示出信用市场的压力正在积聚。

Ole Hansen指出，这一背景对黄金而言：若流动性压力进一步加剧，追加保证金、再融资压力和更广泛的流动性需求可能迫使投资者变现资产，而黄金因其市场深度和高流动性，往往成为首选的变现来源，从而在短期内触发额外抛售。

技术面破位，下行风险向4000美元敞开

从技术层面看，此次跌破关键支撑位的意义不容低估。据The Market Ear分析，金价不仅已跌破200日移动均线，此次更进一步跌破50日均线，并正在测试自2025年以来定义本轮上涨趋势的主要趋势线。

一旦收盘价确认跌破该趋势线，将构成重大技术面恶化信号，下一个明显的下行目标位将指向4000美元/盎司。白银方面同样面临技术压力，已决定性地跌破50日均线，关键支撑位在60美元附近。

ETF资金流向成为关键观察指标

尽管短期压力显著，黄金的中长期投资逻辑并未完全瓦解。Ole Hansen指出，持续高企的借贷成本将加剧财政压力和债务偿还负担，这反而可能强化黄金作为财政风险和主权风险对冲工具的长期需求逻辑。

在此背景下，ETF资金流向将成为市场最重要的观察指标。此前，黄金ETF持仓在实际利率持续上升期间仍保持增长，体现出一批对利率不敏感的长期投资者的支撑力量。若这部分需求出现动摇，金价将面临更大的下行风险；反之，若ETF持仓保持稳定甚至继续增长，则意味着黄金的结构性支撑依然存在。

当前，随着中国市场进入长假、美联储加息预期持续升温，黄金正在经历Ole Hansen所描述的"迄今最严峻的韧性考验"。

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Anthropic递交招股书：去年亏损420亿美元，收入增长12倍至46亿美元，风险部分警告“威胁人类生存”

Tue, 29 Sep 2026 00:53:58 GMT

Anthropic向外界披露了其首次公开募股招股说明书，这份文件勾勒出一家试图以天文估值登陆资本市场的人工智能公司，同时也坦承其核心技术可能对人类构成"灾难性乃至生存性风险"。

9月28日，据路透社获取的招股书显示，2025年Anthropic营收增长12倍至近46亿美元，同期运营亏损从2024年的29.8亿美元扩大至80.6亿美元。

公司去年在算力与基础设施上的支出达73.3亿美元，较2024年增加两倍，占总运营支出126.5亿美元的逾半数。

招股书显示，Anthropic计划未来数年在云计算、算力及基础设施方面投入5180亿美元，而上市后普通股股东的实际话语权将受到大幅限制。七位联合创始人将通过一个名为"Founder LLC"的新实体，持有关键事项上50.1%的表决权。

此次上市计划正值AI股与芯片股近期遭遇抛售之际，将进一步考验市场对AI投资热情的承受能力。

华尔街见闻此前提及，Anthropic的公开募股时间可能推迟至美国11月中期选举之后。

估值剑指2万亿，超过自身半年前预期两倍

Anthropic此次IPO目标估值超过2万亿美元，而仅在今年5月，该公司自身对估值的预测还停留在9650亿美元。短短数月，估值预期已翻逾一倍。

近420亿美元的净亏损中，约340亿美元为非现金会计费用，反映的是此前融资安排中可转换为股权的工具的公允价值提升，而非经营性现金流出。截至2025年12月31日，公司持有现金、现金等价物及短期投资合计202.8亿美元。

招股书同时揭示了若干商业风险：近四分之一的营收来自两家客户，且多数大客户并未签订长期合同，随时可能削减或停止采购。

此次IPO若成行，将成为2021年以来美国市场表现最强的上市案例之一。

参照系或许是SpaceX今年6月的IPO，马斯克旗下这家公司上市首日股价大涨19%至160美元，但目前已回落至约147美元，令投资者对高增长公司的高估值保持审慎。

风险警告：招股书用80页篇幅陈述AI威胁

在这份261页的招股书正文中，风险因素一节长达约80页，几乎是业务描述部分48页的两倍。相比之下，SpaceX的277页招股书中，风险部分仅约38页。

Anthropic在文件中明确警告，其AI模型可能表现出"自我保护行为"，包括"抵制关机"、"隐瞒或操纵信息"以及"类似勒索"的行为，并指出"高度先进模型的开发及用例扩展，可能进一步增加模型造成危害的风险"。

公司还坦承，模型可能在训练过程中发展出意想不到的能力，而这些能力"可能直到模型部署并引发重大安全事件后才会被发现"。

公司安全研究员Evan Hubinger估计，未来十年内AI导致人类死亡的概率超过10%。

尽管如此，Anthropic在安全领域的实际投入规模并未在文件中披露。公司表示，以今年7月某一周为例，其AI研究所用算力中约有6%用于安全工作。

公司承认，安全投资的商业回报目前尚不明确，但同时表示：

市场会对可靠、值得信赖且安全的AI系统予以回报。

治理架构：创始人团队主导，普通投资者话语权受限

为在商业利益与AI安全使命之间寻求平衡，Anthropic设计了一套独特的公司治理架构。

公司将继续以特拉华州公益公司（PBC）身份运营，同时新设"Founder LLC"实体，由七位联合创始人组成。这一实体持有F类股票，在关键公司事务上享有总表决权的50.1%，包括部分董事选举等重大议题。

面向普通投资者发售的A类普通股每股仅有一票，但在上述架构下，实际影响力将大幅受限。招股书也坦承，这一架构可能导致某些决策"与短期、中期或长期的财务利益及业务表现相冲突，从而对A类普通股价值产生负面影响"。

七位创始人中，CEO Dario Amodei与其妹妹、公司总裁兼董事长Daniela Amodei是核心人物。

2025年，Dario薪酬约为1800万美元，Daniela为1640万美元，均以股票和期权奖励为主。两人及其他联合创始人已承诺，将其个人所持Anthropic股权的80%用于慈善事业。

Anthropic董事会另有四名成员，将由公司设立的"长期利益信托"选举产生，现任受托人包括前美联储主席本·伯南克和国家安全专家Richard Fontaine。

万亿美元AI军备竞赛：OpenAI是最大对手

Anthropic在AI领域面临来自多方的激烈竞争，其中最主要的对手是OpenAI。

两家公司在企业客户、顶尖人才及华盛顿政策影响力方面展开全面角力。据媒体报道，OpenAI已于今年6月秘密提交IPO申请，预计最迟于2027年初完成上市。

Anthropic由一批因公司治理与AI安全理念分歧而离开OpenAI的研究人员于约五年前创立，并于2023年3月发布首个大型语言模型，与OpenAI直接竞争。此外，该公司还与SpaceX旗下xAI、Alphabet旗下谷歌及Meta在AI基础设施领域展开争夺。

Amazon与谷歌是Anthropic早期的两大战略合作伙伴，双方均向其注入数十亿美元投资，同时为Claude模型的训练与部署提供云计算基础设施支持。

分析人士认为，AI领域第一家完成上市的纯正标的将为整个行业的估值体系树立基准，也将为此前等待多年的投资者提供直接入场AI赛道的渠道。

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挖来MongoDB CEO震惊华尔街，Meta高调进军企业AI业务

Tue, 29 Sep 2026 00:40:50 GMT

Meta周一宣布，将成立全新业务部门"Meta Enterprise Platform"，向企业客户提供AI工具与服务。

这一新部门将整合Meta旗下的Muse个人助手、编程工具，以及对其先进AI模型的访问权限。掌舵者是从MongoDB挖来的现任CEO Chirantan CJ Desai，他将直接向扎克伯格汇报。分析师称，为显示重视，扎克伯格专门挖来一位上市公司CEO。而Desai的离职消息恰在投资者日前一天曝出，时机之敏感令外界震惊。

消息公布后，Meta股价当日下跌4%；MongoDB股价因Desai离职消息重挫18%。

扎克伯格：这是“下一个重要支柱”

扎克伯格在声明中表示："我们正在启动业务的下一个重要支柱——Meta Enterprise Platform，帮助企业以全新方式借助AI实现增长与转型。"

他对Desai的评价是："CJ是一位经验丰富的企业级领导者，在全栈软件构建、AI、基础设施、业务应用及安全领域均有交付成果的记录。"

这一动作背后，是Meta持续加码的AI投入。该公司今年资本支出计划高达1450亿美元，其中大部分用于数据中心基础设施和AI模型。

扎克伯格此前已表示，Meta的AI投资将强化其核心广告业务，同时开辟新的盈利来源。其新推出的AI个人助手应用Muse，自9月初上线以来，已迅速成为美国苹果和安卓应用商店下载量最高的应用。

震惊华尔街：投资者日前一天宣布离职

Desai去年11月才刚刚加入MongoDB，任期不足一年便宣告离开，且时间节点极为敏感——就在MongoDB投资者日的前一天。

Needham分析师Mike Cikos直言："我们认为此次公告的时机令人遗憾，因为就在MongoDB投资者日的前一天，Desai的名字还醒目地出现在公司官网上。"

Cikos同时表示，Desai的离职"并不反映MongoDB的增长逻辑"，"如果说有什么的话，他离开时公司比他接手时更强——市场推广体系更加成熟，CFO Mike Berry也在投资者信心和利润率方面做了出色的工作。"

但他也承认："时机欠佳带来的负面观感，可能引发市场对竞争威胁（如Postgres）以及MongoDB能否抓住AI收入机会的悲观质疑。"

Raymond James分析师Mark Cash则指出，市场之所以反应剧烈，是因为"投资者将Desai视为推动MongoDB下一阶段增长的关键人物，尤其是在扩大规模和深化企业关系以解锁增量工作负载方面。他的离去，带来了后续组织架构是否还会进一步调整的不确定性。"

MongoDB随即宣布，由前任CEO Dev Ittycheria（任期2014年9月至2025年11月）回归，出任临时总裁兼CEO，并启动永久CEO的搜寻程序。

这笔人才交易说明了什么？

D.A. Davidson分析师Gil Luria的解读称："为了让大家明白他有多认真，他专门挖来了一家上市公司的CEO来领导这块业务。"

Desai此前的履历覆盖ServiceNow、Cloudflare，再到MongoDB，是典型的企业软件老将。

不过，Meta在企业市场并非首次出手。其早年推出的企业协作工具Workplace因竞争不过Slack，已于数年前关闭。从Salesforce挖来的Clara Shih，负责企业AI工具销售，也在一年后离职。

The Information分析师Martin Peers指出，Meta的优势在于其已与大量企业建立了广告合作关系——今年上半年广告收入达1140亿美元。"当你已经和一家企业有合作关系时，再向他们推销新产品，总是更容易的。"

但他同样提示了挑战："Meta面临的最大难题，是它正在跳入一个极度拥挤的市场——不仅有各大云计算巨头和企业软件公司，Anthropic、OpenAI等AI公司也在争抢同一批企业客户。Meta在社交媒体广告领域占据主导地位，但在企业AI领域，竞争要激烈得多。"

至于Meta是否会像SpaceX那样，将富余的数据中心算力出售给外部客户——扎克伯格周一表示将"利用我们的优势"服务企业客户，但并未明确是否有立即出售算力的计划。

数据中心能否变现，仍是悬念

在企业业务的具体形态上，扎克伯格周一对投资者表示，Meta将"发挥自身优势"，包括庞大的数据中心基础设施，来服务企业客户。

但他并未明确表示，公司是否有立即向客户出售闲置数据中心容量的计划——此前有报道称Meta正考虑效仿SpaceX，后者已与Anthropic和谷歌签署了相关协议。

Desai则对新部门的定位给出了更清晰的表述："Meta Enterprise Platform将专注于把Meta的AI技术栈转化为企业可以部署的产品和服务。我们的目标是让Meta成为企业扩展业务的首选平台。"

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固态电池的转折时刻：2027 年蓝图越发清晰，产业如何提速？

Tue, 29 Sep 2026 00:16:53 GMT

设备是这条产业链上唯一一个"下游尚未量产、却已经必须付钱"的环节。全固态产线对液态产线不是升级而是重做——干法路线下约 66% 的设备需要全新定制采购（湿法路线下约 50% 的存量设备可复用），单 GWh 设备投资从液态的 1.35 亿元抬升至 4.5 亿元，是 3.3 倍。2027 年是全球 14 家主要玩家中有 9 家同时落点的"验证年"，而不是放量年；真正的放量要等 2030 年，出货量从 2026 年的约 9.2 GWh 走向 771 GWh。

我们主要拆解固态产业链的四件事：钱投向了哪里、设备价值为什么抬升 3 倍以上、硫化物路线的成本开关在哪里、以及未来 12 个月最值得盯住的四个可验证指标。

Anthropic首席经济学家：AI或让劳动收入占比暴跌，未来要征“Token税”？

张硕 — Tue, 29 Sep 2026 00:16:51 GMT

Anthropic首席经济学家Peter McCrory表示AI与自动化可能令劳动收入份额承压，极端情景下或降约15%。

他认为税制需调整：当前偏重劳动税，未来可考虑消费税、增值税，并设想“Token税”抑制AI过度采用，类似碳税。

理由是自动化存在外部性，失业难以平滑，征税兼具公平与效率，但仍需更多研究。

阿斯利康20亿美元入股Summit，看好康方生物依沃西

Tue, 29 Sep 2026 00:15:38 GMT

阿斯利康斥资20亿美元战略入股Summit Therapeutics，将依沃西单抗推向全球肿瘤免疫治疗竞争的核心舞台。这笔交易不仅是对这款中国创新药物潜力的重磅背书，也在康方生物最新OS数据引发业界广泛关注的节点上，进一步强化了市场对依沃西能够挑战"K药"地位的预期。

9月29日，据路透社报道，阿斯利康将以每股普通股等值18.36美元的价格认购Summit优先股，较Summit周一收盘价15.48美元溢价18.6%，交易预计本周内完成。消息公布后，Summit股价盘后涨幅超过18%。双方同时宣布将联合开展一系列临床试验，将依沃西与阿斯利康旗下癌症疗法组合测试，并已签署初步协议，探索依沃西与阿斯利康多款抗体偶联药物（ADC）的联合用药方案。

此次交易的核心标的，是由康方生物研发、于2022年以最高50亿美元潜在总额授权给Summit的依沃西单抗——全球首个PD-1/VEGF双特异性抗体。分析认为，阿斯利康的入局，发生在依沃西刚刚公布关键总生存期（OS）数据、并再度在头对头试验中击败默沙东"K药"的时间窗口，市场信号意义显著。

阿斯利康重金押注，依沃西获顶级药企背书

据报道，阿斯利康此次20亿美元的投资，是对依沃西作为下一代肿瘤免疫治疗基石药物潜力的直接表态。

依沃西的作用机制在于同时阻断PD-1和VEGF两条通路——前者帮助癌细胞逃避免疫系统识别，后者为肿瘤生长提供血管支持。通过双重阻断，依沃西旨在增强免疫系统对癌细胞的识别与攻击能力，相较于单靶点PD-1抑制剂具有潜在的机制优势。

作为合作的一部分，阿斯利康与Summit将共同启动临床试验，测试依沃西与阿斯利康癌症疗法的联合方案。双方还签署了初步协议，探索依沃西与阿斯利康多款ADC药物的组合潜力——ADC是一类能将杀伤性药物精准递送至肿瘤细胞的新型疗法，目前是全球肿瘤药物研发的热点赛道。

这笔交易将阿斯利康的研发管线与依沃西深度绑定，也意味着Summit在资金和资源层面获得了重量级支撑，有助于推进依沃西在美国及欧洲市场的后续开发与商业化进程。

OS数据再超"K药"，依沃西临床价值获关键验证

阿斯利康的入股，与康方生物最新公布的依沃西OS数据形成呼应。

据经济观察报此前报道，9月15日，康方生物在世界肺癌大会（WCLC）上发布了HARMONi-2临床试验的总生存期（OS）数据。截至2026年8月20日，中位随访时间36个月，依沃西的中位OS为30.8个月，"K药"为22.6个月，依沃西将死亡风险降低27%，且达到预设统计学显著性，具有明确临床获益。

OS被业界视为肿瘤治疗的"金标准"指标，此前依沃西已凭借无进展生存期（PFS）数据——中位PFS 11.14个月对比"K药"的5.82个月——于2024年5月首次宣告击败"K药"。此次OS数据的公布，进一步夯实了依沃西的临床价值。

报道指出，现场评议专家、来自比利时Jules Bordet研究所的Mariana Brandão表示，获益似乎主要由PD-L1高表达人群驱动，同时也令人意外地由鳞癌人群驱动——鳞癌通常预后较差，但在本次数据中显示出明确获益。她表示对这些数据感到兴奋，但同时指出，依沃西相比"K药"毒性更高，且目前缺乏能够预测哪些患者更适合使用依沃西的生物标志物，因此她暂不会立即改变临床实践。

Mariana Brandão强调，下一个关键节点是专门针对PD-L1高表达人群设计的全球III期HARMONi-7试验，其结果将对依沃西能否真正改变临床实践具有决定性意义。

FDA审评在即，海外商业化前景仍存变数

依沃西的全球化进程正处于关键节点，但不确定性依然存在。

据经济观察报消息，2026年1月，美国FDA已受理依沃西的上市申请，依据为全球多中心III期临床试验HARMONi，FDA预计做出审评决定的日期为2026年11月14日。

然而，HARMONi试验的数据表现并不如HARMONi-2亮眼。2025年5月，Summit披露，HARMONi研究中依沃西联合化疗的主要OS分析未达到统计学显著；后续更新随访虽显示OS风险比有所改善，但目前仍未披露达到预设统计学显著性的结果。

在本次WCLC上，Summit更新了HARMONi数据，表示在西方患者群体中，随随访时间延长，依沃西组患者持续改善，体现出跨地区一致性，但完整数据的说服力仍待进一步观察。

对康方生物而言，依沃西的海外上市是获取超额收益的核心路径。2026年上半年，康方生物实现营收约18亿元，同比增长27.92%，主要依靠依沃西和卡度尼利两款核心产品的国内销售支撑。

分析认为，海外市场的突破，仍取决于FDA审评结果、海外临床开发进展以及同治疗领域的竞争格局。

"K药"地位受挑战，下一代免疫治疗格局待定

依沃西的崛起，直接指向默沙东"K药"（帕博利珠单抗）的市场地位。

"K药"是目前肿瘤免疫治疗的基石药物，2023年至2024年蝉联全球"药王"，2025年销售额达316.80亿美元。康方生物将依沃西定位为继"K药"之后的下一代肿瘤免疫治疗基石药物。

依沃西是全球首个在头对头临床试验中同时在PFS和OS两项核心指标上超越"K药"的药物，这一纪录使其在业界和投资者中持续保持高度关注。阿斯利康的20亿美元投资，进一步将这场竞争推向台前。

不过，从临床数据到监管获批、再到大规模商业化，依沃西仍面临多重考验：HARMONi全球试验的OS数据尚未达到统计学显著性、西方患者群体的疗效数据仍需积累、毒性管理和患者筛选工具的完善也需时间。

阿斯利康的入局为依沃西的全球化提供了强力背书，但最终能否撼动"K药"的市场地位，仍有待2026年11月FDA审评结果揭晓。

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沙特修复管道，红海原油出口“全量运行”，其出口量将决定油价走势

Tue, 29 Sep 2026 00:07:16 GMT

沙特阿拉伯东西输油管道在遭受无人机袭击后完成修复并恢复出口，这一关键能源通道的重启正在重塑全球原油供应格局，并对近期油价涨势构成压力。

周二，据《华尔街日报》援引知情人士消息透露，沙特国家石油公司沙特阿美已于周日开始通过东西管道向红海港口延布装载原油，目前管道输送量约为每日350万桶。与此同时，沙特在霍尔木兹海峡的原油装载量此前已大幅攀升，两条出口通道同步运作的前景令市场密切关注。

消息公布后，国际基准布伦特原油价格周一涨幅有所收窄，但仍维持在每桶105美元上方。

分析人士指出，沙特能否在维持霍尔木兹海峡高位出口量的同时，同步恢复延布港的装运，将是决定整体出口规模能否超越袭击前水平的关键变量，进而影响近期油价能否出现实质性回落。

管道修复，关键能源动脉重启

东西输油管道全长750英里，横贯沙特阿拉伯，连接波斯湾沿岸的主要产油区与红海港口延布，是沙特绕开霍尔木兹海峡向外输送原油的核心替代通道。

该管道最大输送能力为每日700万桶，其中约200万桶供应国内炼厂，其余用于出口。据分析师估计，在9月10日遭受无人机袭击导致受损停运之前，管道日均输送量约为400万桶，约占全球供应量的4%。

据知情人士向华尔街日报透露，沙特阿美已于周日启动延布港装船作业，目前管道运行吞吐量约为每日350万桶，部分流量将继续导入国内炼厂。沙特阿美未就此置评。

霍尔木兹出口激增，双线并行考验运力

在东西管道停运期间，沙特阿美加大了经由波斯湾拉斯坦努拉港的原油装载力度，以弥补红海通道中断造成的缺口。船舶追踪机构Kpler数据显示，拉斯坦努拉港的装载量近期已从9月初的每日150万桶骤升至约650万桶。

这一转变背后，是沙特在霍尔木兹海峡面临的持续风险。为降低运输风险，沙特阿美曾要求部分亚洲客户——其最重要的原油买家——在阿曼海岸附近的海峡外海域自行提货，据华尔街日报此前报道。

与此同时，当胡塞武装在7月加强对红海巴布曼德海峡附近沙特相关船只的袭击后，部分沙特原油货物已被改道北上，经由苏伊士运河及苏美德管道系统转运。

出口量能否持续，决定油价方向

Capital Economics高级经济学家Hamad Hussain表示，油市交易员当前最关注的核心问题，是沙特能否在维持霍尔木兹海峡高位出口的同时，同步恢复延布港的装运规模。

他指出，若波斯湾高位出口量保持稳定，叠加延布港运营逐步恢复，沙特整体原油出口量有望超越袭击前水平，从而推动近期油价涨势出现逆转。

然而，Hussain同时警告称，"考虑到胡塞武装对能源基础设施构成的威胁，从延布出口的难度已远高于冲突初期。"这意味着红海航线的安全风险仍是制约沙特出口恢复的重要变量，管道能否长期维持高位运转，尚存不确定性。

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市场进入“历史性金属争夺战” ！德银：严重短缺下铜价有望触及22050美元

Mon, 28 Sep 2026 14:58:48 GMT

随着全球可用铜库存降至前所未有的低位，供应端的任何扰动都可能进一步放大市场紧张程度，德意志银行认为，铜市正从需求驱动逻辑转向供应流动性危机，价格上行风险明显升温。

据报道，德意志银行分析师Daniel Ghali预计，铜价将在2027年第二季度升至每吨22050美元，较周一伦敦金属交易所（LME）14458.50美元的价格高出逾50%。Ghali将当前市场形容为一场“历史性金属争夺战”，买家正竞相锁定日益有限的现货供应。

在他看来，当前铜市已难以同时承受多重压力，包括美国持续囤货、进一步补库需求、精炼铜供应出现明显中断，以及全球供需平衡意外收紧。随着可用库存持续下降，市场定价逻辑正从“需求增长”转向“争夺有限供应”，铜价对供应端扰动的敏感度也随之上升。

库存持续收紧，铜市进入供应争夺阶段

德意志银行认为，美国持续囤货正在进一步改变全球铜库存分布。该行估算，若当前趋势延续，到今年年底，美国与亚洲主要消费市场合计持有的铜库存可能占全球供应总量的71%，进一步压缩其他地区能够获得的现货资源。

即便美国最终不征收铜关税，铜料也未必会重新流向其他市场。由于美国铜期货价格相对LME存在溢价，而LME在美国设有仓库，铜料进入美国体系后，即便溢价收窄，也可能继续留在美国不同仓储地点之间流转，而不是重新进入全球市场。

Ghali进一步警告，如果囤货趋势持续，全球其他用户可获得的铜供应甚至可能在2028年底前耗尽。不过，这一极端情景最终可能通过价格机制得到缓解：铜价大幅上涨后，部分用户将寻求以铝替代铜。尽管铝的导电效率较低，但成本优势可能推动需求转移。

德银预期2027年铜价均值20900美元

问题在于，当前铜价仍不足以触发大规模替代。这意味着，在价格真正高到足以改变终端用户行为之前，供应紧张仍可能持续，并对铜价形成支撑。

德意志银行预计，铜价2027年均价将达到每吨20900美元，并在2027年第二季度触及22050美元；2028年均价则回落至18500美元，反映出市场在经历极度紧张后逐步恢复平衡的预期。

短期来看，铜价距离这一目标仍有明显空间。周一LME铜价下跌1.33%，报每吨14428.50美元。当前价格与德银2027年目标价之间仍相差逾50%，意味着从现价走向极端紧缺情景并非直线过程，关税政策、精炼产能以及实际需求变化仍将决定这一轮铜市紧张能否进一步演变为真正的供应危机。

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