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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。

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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。

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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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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 — Tue, 29 Sep 2026 00:45:06 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。

……

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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Manus 独立后首次大更新，发布 2.0 版本，推出 Personal Agent 应用 Cue

Founder Park — Mon, 28 Sep 2026 23:59:11 GMT

从 Meta 独立后，Manus 的最新产品升级终于出来了。

来自 Manus 官网的最新消息，Manus 于今日面向海外用户发布了 2.0 版本，一起推出的还有一款面向个人生活场景的智能助理 Cue，Manus 由此加入了当下竞争激烈的 Personal Agent 赛道。

2.0 的底层换上了新一代自研 Agent 框架 Cascade，按 Manus 给出的测试数据，Token 消耗减少 23.2%，任务完成时间缩短 28.2%，运行成本降低 32%。产品层面，桌面应用升级为 Manus Studio，新增了视频编辑器、游戏开发、云电脑、事件触发的自动化，以及基于 Computer Use 的远程控制。

另外，他们正在组建团队开发面向国内市场的产品，与国产模型厂商及生态伙伴的合作也在稳步进行，如有合作意向，可联系：partnership@manus.ai

以下是 Founder Park 根据 Manus 官方信息整理的更新内容。

01 Cue：拥有自己电话的 Personal Agent

Cue 最核心的设计，是给每个 Agent 配一套独立的身份。它是一款全新的独立应用，支持手机和桌面，和 Manus 基于同一套基础设施构建。Manus 对它的介绍是，「给它一个 cue，它就立刻开工」。

每个 Agent 都有自己的邮箱、电话、钱包和电脑

在 Cue 里，每个 Agent 都有自己的邮箱、电话号码、钱包和电脑。有了这些，Agent 可以直接对外发消息，在用户设定的预算内付款，并在自己的机器上把任务从头到尾做完。它也能替用户接电话，通话结束后在 Cue 里留一份摘要。

几个 Agent 可以组成一个团队

用户可以把几个 Agent 拉进同一个群聊，给它们一个共同目标，它们会互相接力。Manus 举的例子是筹备一场纽约发布会：一个 Agent 调研场地，一个整理候选名单，第三个起草演示文稿。方向由用户来定，最后也由用户拍板。

日常服务也能交给 Agent

Cue 还能对接用户身边的各种服务。在餐厅扫一下二维码，Agent 就能帮用户点餐，或者排队取号。

目前 Cue 已和 Manus 2.0 同步上线，处于抢先体验阶段，凭邀请码可以免费使用，iOS 版本要等 App Store 审核通过后推出。

02 Manus 2.0：换上 Cascade 框架，桌面端升级为 Studio

Manus 把 2.0 定位为一次整体重构，架构、产品和能力都是新的，官方的说法是，这一切都围绕「下一代 Manus 应该是什么样子」展开。版本升级集中在两处，底层 Agent 框架换成了 Cascade，桌面应用升级为 Manus Studio。两处改动的思路一致：只在工作需要时才引入专业能力，把上下文和成本压下来。

Cascade：新一代自研 Agent 框架

Cascade 是 Manus 自研 Agent 框架的最新迭代。它让项目从一开始保持轻量，只在工作真正需要时才引入专业能力，简报、页面、视频和自动化流程则始终放在同一个彼此关联的项目里。

Manus 公布了一组测试数据：在一项测试配置中，与之前的系统相比，Cascade 的 Token 消耗减少 23.2%，任务完成时间缩短 28.2%，运行成本降低 32%。

Manus Studio：人和 AI 共享的工作空间

2.0 里，Manus 的桌面应用升级为 Manus Studio，官方把它定义为一个由人与 AI 共享的工作空间。

Studio 的设计出发点是，每类工作都需要各自的专业工具，但如果把所有能力都塞进每一个任务，同样的工作只会更慢、更贵。所以 Studio 只引入项目真正需要的能力，让 Manus 的上下文始终聚焦在手头的工作上。

这次 Studio 在日常办公和专业创作两方面都做了升级，覆盖文档、表格、PDF、幻灯片，以及网站、代码、游戏和视频。在门槛格外高的视频和游戏领域，Manus 推出了两个全新的专业环境：视频编辑器（Video Editor）和游戏开发（Game Dev）。

03 新功能：视频剪辑、游戏开发、云电脑、自动化与远程控制

2.0 新增的功能大致分两块。视频编辑器和 Game Dev 延续了「把初版交还给用户」的思路，Manus 做完第一版后，把时间线、素材和代码摆到用户面前，用户可以直接动手改；云电脑、自动化和远程控制，则让 Manus 在用户不在电脑前时也能继续干活。

视频编辑器：几分钟出初剪，终剪由用户把关

Manus 给的场景是：新品广告明天就要上线，Manus 已经剪好了初版，效果已经很接近，但用户想换一首更温暖的歌，再用自己拍的产品图替换掉生成的那张。

以前，这样的修改意味着重写提示词，把整个视频重新生成一遍。在 Studio 里，Manus 直接把时间线交给用户，它用到的片段、图片、文字、动态图形和音频都以独立素材的形式摆在时间线上，用户可以换配乐、放进自己的素材、挪一挪动画，满意了再导出。

用户也可以把视频交还给 Manus 再改一轮，它会在用户修改的基础上接着做。

视频编辑器主要面向 30 到 60 秒的短篇产品广告、AI UGC、数据动态图表、教程、Vlog 以及以动效为主的视频，不需要剪辑经验。

Alchemy 模式：让 AI 当创意总监

视频编辑器还提供一个 Alchemy 模式。用户只要带着一个想法开始，Manus 就会接手创意指导，同时调用视频生成和代码生成能力。按 Manus 的描述，这个模式下质量的提升「大得出人意料」，创意更新颖，画面细节把控更精准，动效更精致，剪辑节奏也明显更好。Manus 的建议是，质量优先时选 Alchemy 模式，成片之后仍然可以回到时间线上精修。

Game Dev：做出来，发出去，一起玩

Manus 对 Game Dev 的判断是，大多数玩家心里都藏着一款想做了很多年的游戏，AI 已经能帮他们做出一个还不错的版本，Game Dev 要做的，是帮用户做出心里真正想要的那一版。

Game Dev 同时调用视频、图像和编程模型。Manus 称，在 Max Ultra 模式下，游戏画面好看、玩法流畅、手感到位。用户从可玩的模板起步，第一次上手就能玩到自己的创意。

在编辑面板里，用户可以一边看着游戏运行，一边管理素材、修改代码，亲手调整角色移动、美术和场景。官方举的例子是，如果某个村民的头发应该是银色而不是棕色，选中那个村民改掉就行，其他部分原封不动。

游戏做好之后，可以发布成网站，任何人点开链接就能玩，也可以直接把朋友拉进来。

多人联机往往是这类项目最容易卡住的地方。它需要一台始终在线、所有玩家都能连上的服务器，背后是托管、网络和运维，大多数人从没打算去学。Game Dev 把这部分包了下来，设置只需要点几下：配置 → 多人联机 → 选择云电脑 → 购买一台，剩下的交给 Manus。竞速、对战、竞技和 3D 游戏都支持，朋友们在游戏里的发现，也会反过来塑造下一个版本。

云电脑：给长期在线的项目一台专属机器

Game Dev 多人联机用到的云电脑（Cloud Computer），是 2.0 单独推出的一项能力。Manus 的出发点是，有些项目一台机器已经装不下，多人游戏需要一台在用户合上笔记本后依然在线的服务器，自动化流程需要一个能全天候运转的地方。

现在用户可以购买云电脑，为有需要的项目提供专属运行环境，可以用作游戏背后的服务器，也可以作为自动化流程的长期驻地。

自动化：从定时任务到事件触发

此前 Manus 的定时任务，只能让它在设定好的时间开始工作。2.0 推出的自动化（Automations）改成了事件触发，只要已连接的服务里发生了某件事，工作就能随之启动。

一封新邮件、一次广告数据波动、一个日历事件、一条 Slack 消息、一次 Notion 更新，都可以作为触发条件。用户只需要用一句提示告诉 Manus 要盯着什么、接下来做什么，它就会自动搭建并运行整套工作流。

远程控制与 Computer Use：在手机上一句话调动电脑

远程桌面应用能让用户在手机上访问电脑，但每一次点击还是得自己在小屏幕上完成。Manus 的远程控制把这些点击换成了一句话，用户只需要告诉 Manus 要什么。

官方举的场景是：用户正坐在出租车上，急需家里电脑上的一份演示文稿，可以让 Manus 在发布会文件夹里找到最新版本发过来，同时在手机上实时看着它操作桌面。想要 PDF 版，再说一声就行。

这项能力基于 Computer Use 实现。在已连接并授权的会话中，Manus 会在用户电脑上一个独立、可见的工作区里操作，只使用用户批准过的文件、浏览器和应用。它可以在用户忙别的事时帮忙测试应用，也可以在用户离开后继续干活，做什么始终由用户掌控。

本文来源：Founder Park

风险提示及免责条款

全球债券2007年来首度逼近4%，美债整体利率水平已触及二十年来最高点

Mon, 28 Sep 2026 23:58:33 GMT

全球债券收益率正以2007年以来首次的姿态逼近4%这一关键关口，美国30年期国债收益率同期升至2004年以来的最高水平，全球债市正经历一轮跨市场的同步抛售。

周一，伴随原油价格走高，美债收益率曲线各期限整体攀升了7至8个基点，彭博全球综合债券指数逼近4%为2007年以来首次。

目前，美国整体利率水平已触及20年来的最高点，其中10年期实际利率更是向上突破，创下自雷曼兄弟破产以来的最高纪录。

居高不下的能源价格正迫使美联储面临更大的加息压力。自2021年以来，美国通胀率一直停留在目标水平之上，当前能源成本的输入性压力使得抗通胀形势更为严峻。

互换市场的数据显示，投资者目前已完全定价美联储在未来12个月内至少还会有三次幅度为25个基点的加息，甚至存在进行第四次加息的可能性。

地缘政治主导宏观叙事，大宗商品价格走强或破坏需求

据彭博报道，全球债券正以2007年以来首次的姿态逼近4%的收益率水平。这一关口之所以关键，在于市场对它的关注本身会放大价格波动，推动收益率继续上行。

美国30年期国债收益率升至2004年以来最高水平，显示超长期限端在本轮抛售中承受的压力最为突出。超长期债券对利率预期的敏感度更高，其收益率率先突破多年高点，反映市场正在重新定价长期利率路径。

尽管货币政策和经济数据曾一度掩盖原油市场的波动，但当前地缘政治冲突已重新成为主导市场的核心因素。

BMO Capital Markets美国利率策略主管Ian Lyngen表示，伊朗战争对全球经济的潜在外溢效应，显然依然是当前宏观叙事的一个关键驱动力。这种对外部冲击的担忧情绪直接传导至债券市场，引发了美债收益率的广泛上行。

原油价格的持续上涨直接加剧了通胀居高不下的风险。面对自2021年以来迟迟未能回落至目标区间的通胀数据，高企的能源价格进一步压缩了美联储在货币政策上的转圜空间。

如互换市场定价所示，未来一年的利率路径预期正在变得更加激进，市场正为美联储采取更长时间、更大力度的紧缩政策做准备。

在投资者紧盯冲突头条新闻进行交易的同时，部分机构警告市场可能忽视了更为深远的经济隐患。Wellington Management投资组合经理Brij Khurana指出，人们目前主要根据伊朗战争的新闻头条来交易收益率的涨跌。他警告称：

他们可能忽略了更大的宏观图景，即大宗商品价格在如此长的时间内保持在如此高的水平，将开始导致实际收入呈负增长，并最终引发需求破坏。

风险提示及免责条款

四季度如何配置？科技等趋势、周期等加息、内需等政策，如果都不行只能红利

中金点睛 — Mon, 28 Sep 2026 23:57:02 GMT

摘要

6月下旬以来的动荡说明单看胜率行不通，拥挤交易的回撤足以吞噬趋势的收益；消费与地产链便宜了两三年仍在阴跌，说明单看赔率同样行不通。配置必须同时回答胜率与赔率两个问题。

三季度以来，分化格局仍在延续，外围美联储加息扰尚未完全平息。站在9月底，本文回答三个问题：如何构建兼顾胜率与赔率的行业比较框架？中报提供了哪些胜率与赔率线索？四季度又该如何配置？

1️⃣ 胜率刻画基本面确定性，由微观流动性与盈利预期构成，赔率刻画估值的均值回归空间。单看任何一个维度都不理想；兼顾两者、按80%胜率与20%赔率加权打分的策略，回报显著优于同期MSCI中国指数。

2️⃣ 财报里的胜率线索：谁在兑现，谁在掉队？兑现的是泛外需与AI硬件，掉队的是泛消费与互联网。二季度盈利增速前六的申万一级行业、ROE改善居前的申万二级行业大多被胜率赔率框架捕捉；框架最新打分前五为能源、保险、交通运输、制药、原材料，半导体位居第六。

3️⃣ 四季度如何配置？科技在等产业催化，短期确定性仍在硬件瓶颈环节；周期看美联储加息兑现；内需还得等政策，恒科是“大号版消费”；如果都不行，那就只能红利。

正文

今年以来，市场的核心矛盾是有无AI之间的极致分化。买AI买的是胜率，但要承受高拥挤与高波动；买消费买的是赔率，但基本面迟迟不兑现。

6月下旬以来的动荡说明单看胜率行不通，拥挤交易的回撤足以吞噬趋势的收益；消费与地产链便宜了两三年仍在阴跌，说明单看赔率同样行不通。配置必须同时回答胜率与赔率两个问题。

中报为检验上述问题提供了最新样本。二季度全A盈利同比增长29.4%，为2021年三季度以来最高的单季增速，但仍有约四成行业盈利同比下滑，高增长集中在少数行业。类似的，港股中报呈现同样的分化，上半年港股盈利同比增长18.2%，半导体、原材料、保险盈利增速居前，消费类行业普遍下滑（图表1）。

图表1：港股中报呈现类似A股的分化，上半年港股盈利同比增长18.2%，半导体、原材料、保险盈利增速居前，消费类行业普遍下滑

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

三季度以来，科技强、消费弱的格局继续延续；美联储9月加息落地后，市场对10月继续加息的预期仍在发酵，外围扰动反复。

站在9月底，本文回答三个问题：如何构建兼顾胜率与赔率的行业比较框架？中报提供了哪些胜率与赔率线索？四季度又该如何配置？

一、如何兼顾胜率与赔率？构建跨行业的比较框架

面对波动与拥挤都十分极致的市场，单纯抱团主线或押注高切低各有瑕疵。针对这一痛点，我们综合赔率胜率对行业进行打分排序，以找到更优的配置策略。我们以MSCI中国行业指数构建胜率赔率框架：1）胜率刻画基本面确定性，即未来一段时间行业上行的概率；2）赔率刻画向上与向下空间的非对称程度，即估值的均值回归空间。

► 胜率由微观流动性与盈利预期两部分构成。首先，微观流动性刻画行业自身交易强弱，包括动量、波动率与量价弹性。其次，盈利预期因子横向比较各行业动态EPS和ROE同比变化，但考虑到卖方一致预期往往滞后，我们在原框架基础上（详见《AI之外还有什么值得买？》），进一步补充合同负债+预收账款对盈利预期进行调整。合同负债与预收账款同比增速的变化（二阶导）一定程度上可以反映需求变动的方向。该数据主要取自A股财报，虽然与部分以港股为主的行业存在误差，但对于大部分行业数据都更可以反映全貌。

► 赔率则是基于各行业动态PE、PB、PS滚动5年的分位数综合得到，估值越便宜、赔率得分越高，其依据是估值的均值回归特征，便宜本身就是空间的重要来源。

之所以要结合胜率与赔率两个维度，是因为任何一个维度单独使用都有明显的局限性：

► 只看胜率，容易在拥挤交易中遭遇重大回撤。如果仅以胜率筛选行业，我们回测显示，正向权重（得分越高赋予仓位越高）的策略下，2021年2月至2026年8月年化收益8.1%、最大回撤-40.4%，表现明显不如胜率与赔率结合后的结果（图表2）。胜率本质上是对既有趋势的确认，趋势延续则持仓或持续收获超额收益；然而，一旦叙事或宏观范式转变，前期涨幅最极致的品种，恰恰在扰动出现时跌得最多，即“赢家诅咒”。今年的半导体即是如此，一致预期与资金抱团推动板块上半年快速上行，然而多重因素扰动下6月下旬以来又自高点大幅回撤。

图表2：只看胜率，容易在拥挤交易中遭遇重大回撤，不利于长期业绩表现

注：回测数据自2021年2月至2026年8月，后同

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

► 只看赔率，机会成本太大，且可能陷入“低估值陷阱”。若仅以赔率做筛选，2021年以来年化收益-4.3%，且2021年至2023年连续三年亏损（图表4）。市场定价便宜的资产大多有便宜的道理，低估值往往对应基本面缺位，消费与地产链过去两年的持续低迷即是例证。博弈赔率的本质是博弈反转，但如果促成反转的“催化剂”始终不出现，则赔率资产往往持续贡献负收益。尤其对于相对投资者，只看赔率的问题在于长期低迷下的“机会成本”。

图表3：基准策略下，按综合得分递减配置（正权重）的净值表现优于等权配置

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

图表4：只看赔率，则可能陷入“低估值陷阱”

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

对比之下，以胜率为主兼顾赔率的筛选策略可以起到更好的效果。在实操中，我们按80%胜率和20%赔率得分得到每个行业的综合打分，选取前五的行业构建组合，并以得分高低赋予权重，月度调仓。回测显示，这一策略长期有效战胜基准指数，2021年2月至2026年8月，该策略组合年化13.2%、最大回撤-33.8%，显著优于MSCI中国（年化-7.5%、回撤-59.0%）；此外，按打分高低赋权的策略，回报高于等权策略（年化约8.8%），也印证了我们打分的有效性。

二、财报里的胜率线索：谁在兑现，谁在掉队？

整体看，二季度A股盈利增速亮眼，但高增长集中在少数行业，结构分化依然极致。二季度全A、非金融盈利同比分别增长29.4%、25.2%，为2021年三季度以来最高的增速（图表5），但仍有约四成行业盈利同比下滑。以上半年累计口径看，全A、非金融盈利分别增长19.4%、20.6%，非金融盈利增量基本由电子、有色金属、石油石化、基础化工四个行业贡献，其余非金融行业合计净减少（图表6）。此外，人民币升值放大了汇兑损失，占非金融整体归母净利润的5.8%，为2015年以来最高，家电、机械、电力设备、汽车等出海链条首当其冲。港股中报情况与A股类似，上半年港股整体盈利增长18.2%，增速居前的同样是半导体（335%）、原材料（87%）、保险（73%），汽车、食品饮料等消费类行业普遍下滑两到五成不等（图表1）。

图表5：2Q26归母净利润单季同比为3Q21以来最高

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

图表6：累计口径下，非金融的盈利增量基本由电子、有色、石油石化、化工四个行业贡献

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

从胜率角度看，谁在兑现、谁在掉队？兑现的是泛外需与AI硬件，掉队的是泛消费与互联网。这与我们框架当前给出的胜率排序一致，截至9月26日综合得分前五的行业为能源、保险、交通运输、制药、原材料，上述方向中多为泛外需品种，半导体排在第六（图表30）。

► 首先，业绩增速居前的行业，大多正是框架筛出的高胜率方向。二季度单季盈利增速前六的申万一级行业（电子、非银、有色、煤炭、基础化工、石油石化），正好对应框架得分第六的半导体与前五中的保险、原材料、能源。此外，框架中选出的交运（权重是海运，航运港口盈利同比增长32.6%）与创新药链条（生物制品增长141%、化学制药增长14.8%）盈利正在兑现。反方向同样成立，业绩靠后的汽车、食品饮料、社会服务、家电等消费板块，均为框架筛出的低胜率、高赔率方向。

► 其次，ROE改善居前的行业同样大多被框架捕捉。申万二级行业中二季度ROE（TTM口径，下同）同比改善前十分别为能源金属、半导体、工业金属、游戏、保险、其他电子、通信设备、电池、小金属和元件。其中，除电池和游戏外，其余八个均属框架捕捉的原材料、保险与AI硬件方向；ROE下行居前的，除养殖与饲料是猪周期回落外，集中在零售、厨卫电器、白酒、白色家电等消费行业，同样落在框架筛出的低胜率方向。

除了后验的盈利与ROE外，有一些前瞻效果的订单与库存也表明分化仍在延续，这与高频数据的情况可以互相验证：

► 订单显示科技强、消费弱的分化仍在延续。以预收+合同负债作为订单的代理指标，电子订单同比增速逐季加速至21.4%，其中通信设备、半导体分别增长31.5%、12.4%；消费板块订单仅增长0.1%、基本持平，食品饮料、商贸零售分别下降4.6%、4.0%。进一步看，景气仍在加速的行业集中在少数方向。124个申万二级行业中，同时满足订单增速超过10%、较过去四个季度均值改善、营收单季同比超过10%、归母净利润单季同比为正四个条件的只有15个（图表8）。除AI硬件（其他电子、元件、通信设备、半导体）外，资源品（小金属、非金属材料、金属新材料、煤炭开采、橡胶），制造与出口链（自动化设备、商用车、航运港口、造纸）也在列，与框架筛出的能源、原材料、交运等高胜率方向基本一致。

图表7：杜邦拆解来看，全A非金融ROE（TTM）回升主要由利润率驱动

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

图表8：领先指标显示15个行业景气或仍大概率延续

注：行业分类选用申万二级行业

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

► 订单结合库存，更能显示所处的状态。科技方面，半导体、通信设备存货同比分别增长40.4%、40.6%，订单与收入同步高增，是需求强劲下的主动补库；消费板块中，食品饮料订单下降4.6%、存货却增长9.5%，是需求不足下的被动累库；商贸零售订单与存货分别下降4.0%、3.3%，是主动去库。

► 9月以来高频数据显示景气结构分化仍在延续。算力链景气延续，韩国9月前20日出口总额同比增长78.3%至714亿美元，创有记录以来同期最高；其中半导体出口同比增长259%，较8月的199%进一步抬升（图表9）。存储价格同步上行，DXI指数9月同比涨幅931%，虽较8月的1025%小幅回落，仍处历史高位，存储涨价周期延续。传统内需未现拐点，最新公布的8月社零同比仅增长0.4%，其中汽车类零售同比下降18.5%[1]；中国汽车流通协会口径9月前20日全国乘用车零售87.8万辆、同比下降22%[2]，终端需求依然偏弱。

图表9：高频数据显示，算力链景气仍持续

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

三、财报里的赔率线索：消费便宜，但仅便宜就够吗？

当前赔率最高的方向几乎全是消费。在胜率赔率框架的最新结果中，食品饮料、耐用消费品、汽车、消费服务、电商零售等行业的估值分位均处于5年低位，赔率得分居前。

消费便宜的原因在于需求弱，且仍在走弱。中报层面，A股消费行业盈利多数下滑，板块ROE（ROE与利润率都是TTM口径，下同）从2Q25的9.4%连续四个季度降至7.1%。消费是利润率驱动型行业，ROE下行几乎完全来自利润率挤压，板块毛利率同期从26.4%降至25.6%。港股消费的大类板块同样全线走弱，上半年可选消费、必需消费盈利分别下降28.2%、22.6%。分品类看：

► 必选消费明显走弱。食品饮料盈利同比下降18.9%，其中白酒下降21.4%；食品饮料毛利率从50.9%降至48.9%，ROE从19.0%降至15.8%，白酒ROE从24.6%降至19.3%。存货与营收的背离也说明约束在需求端：食品饮料存货增长9.5%而营收下降4.8%，白酒存货增长12.4%、营收下降17.0%，是被动累库而非主动扩张。

► 大件消费同样走弱。以旧换新政策退坡后，汽车二季度盈利同比下降19.3%，其中乘用车营收同比已经转负（-2.7%），盈利同比下降64.4%，ROE从7.5%降至3.9%；家电盈利下降4.8%，白色家电ROE从19.8%降至15.7%；家居用品盈利下降50.0%，ROE从8.2%降至4.3%。

► 港股消费行业也是如此，上半年食品饮料、汽车、消费者服务、可选消费分销与零售（以电商零售为主）盈利分别下降29.5%、42.0%、31.5%、49.3%。

经济数据也显示消费与地产链的走弱仍在延续。8月社零当月同比增长0.4%、较7月进一步回落0.2个百分点，限额以上消费品零售额8月当月同比下降3.7%。需求弱的根源在居民部门，就业、地产是制约居民部门信贷扩张的核心：1）就业与收入预期偏弱。8月城镇调查失业率回升至5.3%，8月制造业PMI从业人员分项回落0.3个百分点至48.7%，用工景气仍在收缩；2）地产也尚未企稳，1-8月新建商品房销售面积同比下降12.1%，降幅较上半年再度扩大0.5个百分点。这也导致居民信贷脉冲仍在低位区间，缺乏自发性修复的动力（图表10）。

图表10：居民信贷脉冲仍在低位

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

政策信号目前尚不足以扭转消费与内需的弱势。在居民信贷难以内生修复的情况下，消费与内需方向要走出持续的趋势性行情，关键在财政能否大举发力且向消费倾斜；7月政治局会议的政策加力信号强度低于2024年9月与2025年4月的两次会议，即便此后财政力度开始“追进度”，其强度仍不足以带动消费与内需走出趋势性修复（图表11）。

图表11：六次中央政治局会议对比

资料来源：中国政府网，中金公司研究部

地方政府专项债的发行进度可以佐证前述观点。会后发行确在提速，8-9月新增专项债分别发行约5200亿元和6200亿元，且9月创年内单月新高；但进度偏慢，截至9月累计发行进度80.6%，仍低于去年同期3pcts，为2023年以来同期最低（图表12）。换言之，现阶段配置消费赚的主要是估值修复和波动对冲的钱；即便催化落地，消费内部也需要甄别。

图表12：今年地方政府专项债整体发行进度相对偏慢

注：以累计总发行额和年初计划数对比，2023[3]、2024[4]、2025[5]、2026[6]年计划数据来自历年政府工作报告

资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部

四、四季度配置思路：科技等产业催化，周期待加息落地，内需还得等政策，都不行就只能红利

中报确认了K型分化的基本面基础，三季度以来的高频数据显示分化仍在延续，科技强、消费弱。经过6月下旬以来的波动，科技暂时处在纠结的位置，美联储加息等外围扰动也仍有反复。展望四季度的配置思路，按驱动力的不同，板块可以分成四大类：科技在等产业趋势，周期看美联储加息兑现，内需还得等政策；如果都不行，那就只能回归红利策略，也即是回到2024年“9·24”之前的格局。

首先是科技，下行风险缓解、上行空间待催化，这是科技当前的“困境”。三个因素意味着科技的下行风险在缓解：一是基本面仍在改善，我们跟踪的AI泡沫压力指数截至9月25日当周继续回落，现金流（-2.99）与外部融资（-1.45）两个分项是主要改善来源，分别受益于自由现金流与云业务收入预期改善、科技债信用利差改善；需求端则因日均Token使用量增速放缓小幅走弱；此前未明显反弹的费半相对表现也有所修复（图表13-14）；二是交易层面的泡沫压力持续缓解（图表15）；三是美联储9月加息落地，除非出现激进加息，利率冲击最难的阶段正在过去。

图表13：近期AI压力指数小幅回落

资料来源：Wind，FactSet，Bloomberg，中金公司研究部

图表14：分项来看，现金流和外部融资是近期主要改善来源

资料来源：Wind，FactSet，Bloomberg，中金公司研究部

图表15：近期科技股拥挤度有所改善

资料来源：Wind，FactSet，Bloomberg，中金公司研究部

但上行空间的打开需要产业催化，没有新的模型突破或业绩兑现，估值难以突破前期高点。科技内部，各环节的确定性并不相同：

► 模型是最根本的环节，但难以确定公司层面的“胜者”。没有前沿模型的持续迭代，应用落地、新场景、资本开支与硬件拉动都无从谈起，这也是市场担心前沿模型迭代放缓会拖慢产业整体进展的原因；但模型投资可以判断产业趋势，难以精选个股，去年市场一致看好的Gemini今年已明显掉队，当前领先的模型公司明年未必依旧领先，模型环节更适合以“一篮子”的方式参与（图表16）。

图表16：模型是最根本的环节，但难以确定公司层面的“胜者”

资料来源：RampAI[7]，中金公司研究部

► 应用很重要，想象空间主要在to C，但谁能做成、怎么交易并不确定。Meta的Muse等进展让市场开始期待面向个人用户的AI agent，个人付费的收入效应比企业付费更广；但谁能做出来、何时能做成，目前并不确定。港股互联网目前更多仍是估值修复逻辑，进一步的交易空间同样需要应用层面出现类似“DeepSeek时刻”的突破（图表17）。

图表17：港股互联网目前更多仍是估值修复逻辑，进一步的交易空间同样需要产业催化

资料来源：Wind，FactSet，Bloomberg，中金公司研究部

► 短期确定性在硬件，尤其是瓶颈环节。在模型和应用的前景打开之前，投资确定性更高的是美国算力、中国芯片、光模块、玻璃基板这类供给受限的资产。节奏上，我们认为，本轮硬件的盈利周期或已走到中后段，2Q27前后是基本面验证的关键窗口。

以光模块为例（财报口径大致对应申万三级通信网络设备及器件），需求仍在走强但未到历史极值。二季度订单增速升至45.9%，而光伏、电池两轮行情顶部的订单增速均接近或超过100%（图表18-20）、且破各自历史新高；固定资产周转率（TTM）自1Q25见底后连续五个季度回升，参照风电、光伏、电池三轮行情7到10个季度的上行周期，本轮顶部窗口大致在4Q26至3Q27。

图表18：2020-2022年光伏行情中，固定资产周转率上行9Q，预收+合同负债增速创历史高点

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

图表19：2020-2022年电车行情中，固定资产周转率上行9Q，预收+合同负债增速创历史高点

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

图表20：目前通信网络设备及器件固定资产周转率上行5Q、且预收+合同负债增速未至新高

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

现金流仍未跌至关键阈值。光模块自由现金流与营收之比（TTM）二季度为2.0%，我们在《港股市场2026下半年展望：热闹是他们的？》中复盘四轮新兴科技制造行情发现，超额收益主升浪均终结于该比值转负且快速恶化、约-10%的时点（图表21-24）；以近半年平均每季回落约2.5pcts的速度线性外推，大致在2Q27至3Q27触及阈值（图表25）。

图表21：电子超额收益终于自由现金流与营收比约至-10%时

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

图表22：电池超额收益终于自由现金流与营收比约至-10%时

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

图表23：风电设备超额收益终于自由现金流与营收比约至-10%时

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

图表24：光伏设备超额收益主升浪终结于自由现金流转负且迅速恶化时

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

图表25：线性外推下，光模块自由现金流与营收之比或约在2Q27-3Q27触及-10%阈值

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

位置之外，行情能否再走远取决于催化。今年6月AI硬件的高点更接近2021年至2022年新能源车、光伏行情M顶的第一个顶，彼时第一个顶出现后板块回撤约三到四成，本轮大体相当。若基本面继续兑现，行情仍存在修复机会，但明显突破前高需要足够强的产业催化，例如AI需求持续超预期、龙头经营性现金流足以覆盖高增的资本开支，类似今年一季度Anthropic在编程上的进展。

其次是周期，逻辑相对简单，看外需和美联储。外需层面，9月Markit PMI数据明显超预期，验证了美国的经济景气，也意味着外需或仍有持续性（图表28-29）。联储货币政策方面，当前市场的加息预期仍有反复。参考CME FedWatch，市场预期美联储10月会议再加息25bp的概率约64%，12月累计再加息一到两次的预期大体相当（图表26）。但我们认为本轮不是一轮长的加息，大方向仍是逐步筑顶。

图表26：市场预期美联储10月会议再加息25bp的概率约64%

资料来源：CME FedWatch，中金公司研究部

图表28：9月美国Markit 制造业PMI整体超预期

资料来源：Haver，中金公司研究部

图表29：9月美国Markit 服务业PMI整体超预期

资料来源：Haver，中金公司研究部

再次是内需，关键还得看政策。居民信贷难以内生修复，没有政策发力，消费与内需就难以走出趋势性行情。若政策落地、居民端信用周期重启，配置效率更高的选择是恒生科技。恒科本身可以被视作“大号版消费”，在居民端信用周期改善的阶段，恒科的表现或好于消费板块、弹性更大，“9·24”之后即是例证（图表27）。

图表27：恒科本身可被视作“大号消费”

资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

最后，如果科技没有等来催化、周期依然面临扰动、国内财政政策又持续缺位，那市场就只剩红利这一个方向，也大致是“9·24”之前经济和市场的状态。

我们胜率赔率框架的结果也与上述分析相匹配。截至9月26日，综合得分前五的行业为能源、保险、交通运输、制药、原材料（图表30）。能源与原材料对应上游涨价的持续兑现，制药对应创新药出海的盈利改善，交通运输的胜率改善主要来自航运、对应航运港口的订单与盈利同步兑现，保险对应中报盈利高增，同时兼具红利属性与不低的赔率。半导体综合得分位居第六，胜率仍处前列、但赔率已明显偏低，行情在基本面支撑下仍有望延续，突破前高则需新的产业催化。泛消费板块则是典型的赔率特征，与中报和高频共同显示的需求偏弱、财政催化未至相符。

图表30：最新一期胜率赔率框架下综合打分TOP 5的行业分别是：能源、保险、交通运输、制药、原材料，半导体排第六

注：指数选用MSCI中国行业指数
资料来源：Wind，FactSet，中金公司研究部

往前看，四季度值得关注的主要事件有：一是科技进展，尤其是Anthropic潜在上市计划及其三季报；二是油价变化与美联储10月、11月议息；三是财政政策，尤其是年底中央经济工作会议；四是美国中期选举等地缘政治因素。

本文来源：中金点睛

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美国实际利率直逼雷曼危机时期

无情的发图机 — Mon, 28 Sep 2026 23:50:13 GMT

高企的能源价格给美联储带来了更大的压力，迫使其提高利率以降低通胀率。自 2021 年以来，通胀率一直高于其目标水平。

美国10年期实际利率正在突破2008年金融危机时期最高峰。

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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