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以色列大选计票现反转：内塔尼亚胡反超，但组阁仍无定局，阿拉伯政党成关键变量

Wed, 28 Oct 2026 09:38:25 GMT

以色列大选计票结果出现戏剧性逆转，现任总理内塔尼亚胡领导的右翼阵营在过半选票统计后反超反对派，但双方均未触及组阁所需的61席门槛，政局走向仍高度不确定。

截至当地时间10月28日凌晨，工作人员已统计超过70%的选票。内塔尼亚胡阵营预计赢得120席议会中的54席，反对派领袖、以国防军前总参谋长Gadi Eisenkot领导的阵营预计获得47席，其余席位归属阿拉伯政党。

这一结果与数小时前出口民调所呈现的反对派领先态势截然相反。据新华社稍早前报道，以色列第26届议会选举27日22时结束投票。以媒出口民调显示，内塔尼亚胡阵营预计获得50席，Eisenkot阵营预计获得53席。两者势均力敌。

市场随即作出反应，以色列TA-35股票指数日内下跌逾1%。

预测市场方面，Polymarket数据显示内塔尼亚胡胜选概率已升至55%，Eisenkot则跌至27%，此前自7月中旬以来，市场持续给予Eisenkot更高的胜算。以色列两个阿拉伯政党预计合计赢得19席，双方均表态支持Eisenkot，由此成为左右最终组阁走向的关键变量。

计票逆转，两人均宣称胜利

内塔尼亚胡于当地时间凌晨3时15分左右登台发表讲话，宣称其右翼阵营拥有"清晰、决定性的多数"，并在耶路撒冷的集会现场率领利库德党官员高唱国歌，情绪高涨。

他在讲话中着重强调与美国总统特朗普的关系，并暗示对伊朗发动新一轮打击的可能性近在眼前。

Eisenkot则在此之前发表讲话，将内塔尼亚胡现任极右翼政府定性为"失败的联合政府"，称其"已失去人民的信任"，并表示"公众投票支持变革"，同时警告称进行第二轮投票将是一个错误。

77岁的内塔尼亚胡与66岁的Eisenkot均表示有信心成为下一任领导人。

按照程序，总统Isaac Herzog将在数日内决定授权哪一方率先尝试组阁；若双方均告失败，以色列可能在数月内再次举行大选。

阿拉伯政党：潜在造王者，但掣肘明显

两个阿拉伯政党预计合计赢得19席，已公开表态将支持Eisenkot，并动员选民参与投票，以期终结内塔尼亚胡的执政，认为其连任将构成"生存威胁"。

然而，这一潜在联盟面临严峻内部障碍。

Eisenkot阵营中已有两位盟友领袖明确表示，拒绝加入任何与阿拉伯政党合作的政府。这一分歧使Eisenkot即便在席位上占据优势，组阁之路同样荆棘丛生。

剩余选票存变数，右翼历史上更占优

目前仅约半数选票完成统计，来自军事基地、医院及外交驻地的数十万张选票预计还需一至两天方能完成计票。

此类选票在历史上倾向于支持右翼阵营，这意味着内塔尼亚胡的最终席位数存在进一步上升的空间。

本次选举投票率接近历史高位，据以色列中央选举委员会数据，投票于当地时间晚10时结束前，投票率已达约78%。

组阁悬而未决，经济与安全议题待解

无论最终由谁出任总理，组阁谈判预计将持续数日乃至数周，内塔尼亚胡在此期间将继续以看守总理身份执政。

据彭博，这将使其有条件在美国中期选举后与特朗普协调，推进对伊朗的新一轮打击行动——两人此前均多次发出相关威胁。特朗普已公开为内塔尼亚胡背书，称其有能力"完成任务"。

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中信建投武超则领衔未来产业研究院带你拥抱“确定性”，把握未来产业投资机遇

Wed, 28 Oct 2026 09:20:02 GMT

拥抱确定性，把握未来产业投资机遇

今年上半年，全球 AI 交易热度高涨，美股、日股、韩股接连创出新高。从存储芯片到 CPU，再到各类 AI 硬件，资金沿着产业链一路追涨，科技投资情绪持续升温。

三季度，风向变了。AI 叙事遭遇质疑，科技股明显回调，市场从追逐增长转向重新审视估值。这轮切换再次说明一件事：短期情绪难以预测，但长期研究的产业方向，终究要回到技术进步、国家战略和产业发展规律本身。

投资者真正需要想清楚的，不是下一轮行情由什么主题引领，而是哪些产业正在形成长期基础，哪些技术有望突破现有瓶颈，哪些方向可能孕育新的经济增长点。

市场从来不缺热点，缺的是穿透热点的研究框架。

2026年6月1日，《求是》杂志发表了总书记的重要文章《前瞻布局和发展未来产业》，明确指出要推动量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等成为新的经济增长点——这意味着，未来产业既是科技创新的重要方向，也是观察中国经济增长动能转换和产业结构升级的切入点。

但政策方向明确，不等于产业路径已经清晰；技术突破令人期待，也不代表商业化落地可以一蹴而就。从研发到应用，从政策支持到市场竞争，从长期空间到短期估值，未来产业的投资研究需要回答一系列具体问题：哪些技术已走到产业化关键阶段？哪些瓶颈仍在制约行业发展？不同产业的成长节奏有何差异？如何将产业趋势转化为可跟踪、可验证的研究框架？

看懂未来产业，既要理解技术创新的方向，也要理解产业发展的规律。

从政策到产业，建立理解未来的研究框架

2026年4月29日，中信建投证券未来产业和政策研究院正式成立，聚焦宏观政策与全产业链研究，重点布局影响未来经济底层逻辑的战略方向——从政策到产业链，从技术创新到商业应用，未来产业的研究跨越多个层次。把政策导向、技术演进、产业链结构与市场表现结合起来，才能更完整地理解新兴产业的发展逻辑。

对投资者来说，未来产业研究不能停在概念辨识和热点追踪上。量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、6G，这些方向的技术成熟度、商业化路径、政策环境和资本投入周期各不相同，没法套用同一套分析框架。

怎样建立对战新产业与未来产业的系统认知？怎样从宏观政策读出产业发展的长期方向？怎样绘制未来产业投资地图，找到重点领域的瓶颈和潜在催化因素？又怎样从具体产业出发，形成能持续跟踪和验证的研究思路？

这些问题，是理解未来产业、把握中长期投资机遇绕不开的关键。

2026年11月21日（周六），华尔街见闻联手中信建投证券未来产业和政策研究院，在北京推出《解码未来产业》大师课。

本场大师课由新财富白金分析师、中信建投证券党委委员、执委会委员、机构业务委员会主任、中信建投国际董事长武超则领衔，携手中信建投证券研究发展部联席负责人、未来产业和政策研究院执行院长贺菊颖，首席政策分析师胡玉玮，以及医药联席首席分析师王在存共同主讲。

课程围绕未来产业的认知框架、投资地图、宏观政策与重点产业案例展开，从产业研究的底层逻辑出发，逐步深入到产业路径、政策环境与具体投资分析。

导师介绍：

武超则：中信建投证券股份有限公司党委委员、执委会委员、机构业务委员会主任、中信建投国际董事长。新财富白金分析师，2013-2020年连续八届新财富最佳分析师通信行业第一名。专注于人工智能、云计算、半导体等科技领域研究。中国证券业协会证券分析师与投资顾问委员会委员。清华大学金融硕士行业导师，清华大学全球证券市场研究院学术委员会委员。

贺菊颖：中信建投证券研究发展部联席负责人、未来产业和政策研究院执行院长、全球健康及产业首席分析师。复旦大学管理学硕士，善于前瞻性把握产业政策、趋势及细分赛道机会，公司研究深入细致。多次带领团队荣获新财富、上证报、金牛奖、新浪财经金麒麟等医药行业最佳分析师荣誉。

胡玉玮：中信建投证券首席政策分析师。经济学博士、牛津大学博士后、欧盟访问学者。曾担任中国证监会研究院国际金融部负责人、西班牙对外银行（BBVA）驻华代表（养老金与保险）、经济合作与发展组织（OECD）经济学家。

王在存：中信建投医药联席首席分析师，医疗器械首席分析师，未来产业和政策研究院分析师，北京大学生物医学工程博士，医疗器械蓝皮书编委。

未来产业的投资机会，往往出现在技术突破、产业演进与政策环境的交汇处。但从趋势到商业化落地，从长期空间到市场定价，中间仍然存在大量需要研究和验证的问题。比追逐热点更重要的，是建立一套能持续理解产业、跟踪变化、识别关键变量的研究框架。

从战新产业与未来产业的认知，到投资地图的梳理；从宏观政策环境的分析，到脑机接口行业的具体拆解，《解码未来产业》大师课将从多个维度帮助你理解未来产业的发展逻辑。

2026年11月21日（周六），北京，华尔街见闻携手中信建投证券未来产业和政策研究院，邀你共同解码未来产业。

温馨提示

本场课程包含一个小时的互动问答，学员可以就自己最关心的问题与老师展开讨论，面对面答疑解惑。对本场课程感兴趣的朋友，可点击上图报名。您想了解更多课程详情的话，也欢迎扫码下方图片，咨询课程助手。

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天孚通信：前三季度营收同比增长21%，归母净利润增长42.2% | 财报见闻

Wed, 28 Oct 2026 08:57:54 GMT

天孚通信公告，2026年前三季度营业收入47.51亿元，同比增长21.25%；归母净利润20.83亿元，同比增长42.18%；扣非净利润20.65亿元，同比增长44.26%。第三季度单季营业收入19.23亿元，同比增长31.50%；归母净利润8.79亿元，同比增长55.30%；扣非净利润8.79亿元，同比增长55.78%。业绩增长主要得益于全球人工智能行业加速发展与全球数据中心建设，带动高速光器件产品需求持续稳定增长。

更新中......

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SemiAnalysis解读Anthropic招股书：老客户一年消费翻9倍、增量毛利率接近90%，企业AI渗透率仍不足1%

Wed, 28 Oct 2026 08:50:51 GMT

老客户一年前花1美元，如今花9美元，但大企业的预算空间仍远未被打开。

在10月27日发布的SemiAnalysis Weekly圆桌会谈中，SemiAnalysis团队解读Anthropic招股书时，将这组反差视为核心看点。增长的同时，Anthropic推理业务的盈利能力也在改善。按SemiAnalysis的分析口径，Anthropic推理毛利率为85%、算力利润率为41%，增量毛利率接近90%。

招股书披露，第二季度Anthropic收入同比增长1368%，同期算力与基础设施支出增长300%。在SemiAnalysis看来，这说明Anthropic收入扩张已明显快于算力成本增长，推理业务具备高利润扩张的潜力。

需求端，第三季度约八成收入来自较新模型，而Anthropic收入占相关《财富》500强客户总费用的平均比例仍不足0.1%。在嘉宾看来，这种增长与成本优势也将给OpenAI施压：如果无法重获产品领先地位，就可能被迫长期依靠价格竞争。

1、老客户消费达到一年前约9倍。约900%的净收入留存率，衡量的是同一批合格客户在当季与一年前同期的消费变化，体现存量客户持续扩张，而非新增客户带来的增长。

2、推理毛利率85%、算力利润率41%，增量毛利率接近90%。这些是访谈讨论的不同利润口径，不能相互替代，也不等于公司整体净利率。

3、收入增长明显跑赢算力成本。第二季度收入同比增长1368%，同期算力和基础设施支出增长300%；嘉宾认为，硬件升级、系统优化与模型能力改善共同推动了变现效率提高。

4、较新模型贡献八成收入。按Nanos在节目中的解读，第三季度约80%的收入来自四月以后发布的模型，客户正在向新模型迁移；另一面的20%则反映大型企业升级仍需时间。

5、企业AI支出空间仍大。相关《财富》500强客户花在Anthropic上的费用平均不足总费用的0.1%；普通企业用户与Claude Code重度用户的消费差距，意味着增长未必依赖所有人都成为超级用户。

6、模型和算力形成相互促进的优势。多芯片部署让Anthropic能按任务选择TPU、Trainium及不同GPU，模型能力和软件工程能力则有助于把新硬件转化为更低成本、更高收入。

7、OpenAI面临产品溢价与价格竞争的考验。看空观点认为，失去最强模型的位置后，第二名会承受更低份额和利润率；反方则强调，企业销售、长期合同和多模型使用习惯仍有利于OpenAI。

对话嘉宾简介

Doug O’Laughlin：SemiAnalysis总裁，关注半导体战略、市场情报与竞争分析。

Jordan Nanos：SemiAnalysis技术团队成员，关注新型云服务商，负责ClusterMAX及相关项目，曾参与HPE大型超级计算机项目。

Jeremie Eliahou Ontiveros：SemiAnalysis董事总经理，负责数据中心、能源与工业研究，关注AI集群和基础设施供给。

Joey Brookhart：SemiAnalysis分析师、Tokenomics模型共同负责人，研究AI算力投入、服务经济性及软件收入之间的关系。

盈利能力：增量利润率达90%，商业模式已获验证

招股书披露的核心财务数据显示，Anthropic的商业模式已具备顶级软件公司特征。

Joey Brookhart指出，推理毛利率达85%，算力利润率41%，增量毛利率90%，增量息税前利润率40%。"这是最顶尖的商业模式，40%的息税前利润率已经好得不能再好了，如果他们能做到这一点，就至少和超大规模云服务商一样好，甚至更好。"

净收入留存率数据尤为突出。招股书显示，一年前花费一美元的客户，当前消费已达九美元，净收入留存率达900%；第一季度该数字为500%。Joey Brookhart强调，对于按使用量计费的业务，无需额外推销即可带动客户消费增长，"这些增长基本都直接落到利润上"。

算力效率图表同样印证了这一趋势：仅推理一项，每兆瓦收入已从去年的约1600万美元升至当前的逾6000万美元，增幅近4倍。

Jordan Nanos认为，Anthropic同时运营TPU、Trainium、NVIDIA GPU和AMD GPU的多元化算力策略是重要推手，"谁拥有最好的软件，能给这些东西写代码，就能最快获得新硬件上线带来的红利"。

算力采购：承诺规模可控，资产负债表压力低于预期

市场此前对Anthropic高达5000亿至6000亿美元的算力采购承诺心存顾虑。

Jeremie Eliahou Ontiveros对此进行了拆解：若以近期Anthropic与Nscale协议中每吉瓦约1000亿美元的市场价格折算，5000亿美元对应约五吉瓦算力。而实际上，Anthropic通过合同锁定的吉瓦数明显高于这一水平，意味着相对于已签约容量，其承诺金额比例相当低。

与OpenAI此前年化收入仅200亿美元、却背负1.4万亿美元承诺的情形相比，Anthropic目前800亿美元年度经常性收入对应5000亿美元承诺，比例明显更为合理。Jeremie Eliahou Ontiveros表示，"首次公开募股之后，账上会有2000亿美元，应对起来会相当容易"。

从承诺结构来看，Anthropic同时持有类似Nscale的长期协议，以及与超大规模云服务商、SpaceX等方签订的短期灵活协议，部分协议实际上随时可以取消，仅承诺90天。这种结构不仅降低了资产负债表压力，也给数据中心市场参与者带来了信心——Jeremie Eliahou Ontiveros指出，数据中心行业长期期待Anthropic上市，"只要上市，就能卖给他们大量兆瓦级容量，一切都会变得特别容易"。

客户结构：头部集中但不依赖单一客户，模型迁移速度快

招股书显示，前五大客户合计占收入约25%，约48%收入来自云服务商市场渠道（主要为AWS Bedrock及Google Vertex），其余约27%来自其他直接客户。

Jordan Nanos指出，前五大客户与云服务商渠道并非简单叠加，"前五大客户中，目前没有任何一家通过Bedrock或Vertex采购"，二者之间存在穿透关系。

过去12个月，消费额达1000万美元的客户已有250家，消费额超100万美元的客户达1900家。高频用户与普通用户之间的消费差异显著：企业端前5%的用户年均花费1.8万美元，而不使用Claude Code的用户每月消费不足75美元。

模型迁移速度同样值得关注。招股书显示，第三季度约80%的收入来自最新模型，仍有约20%停留在三个月前的旧模型。Jordan Nanos认为，"通过Bedrock采购、需要内部认证的《财富》500强企业存在迁移滞后，而初创公司切换更为灵活，这两点都说明客户黏性很强"。

增长空间：企业AI渗透率不足1%，高增长周期刚刚开启

尽管数据强劲，但多位嘉宾一致认为，企业AI渗透仍处于极早期阶段。

Joey Brookhart援引招股书数据：Anthropic当前在《财富》500强企业运营费用预算中的占比约为0.1%，折算后每个员工每月平均支出不足八美元。

"我们现在还在铺地基、画停车线，沥青都还没干。"Joey Brookhart以此形容当前所处阶段。他指出，若企业普通员工的AI支出能从目前水平提升至当前第75百分位用户的水平，仅企业办公这一场景就存在数量级的增长空间。"这将是第一个将AI纳入预算的第四季度传统企业信息技术周期，这才是关键。"

Jeremie Eliahou Ontiveros补充，Anthropic的2027年算力路线图已显著降低风险。随着更多算力上线，推理能力的扩展将直接转化为收入加速。招股书显示，Anthropic与Google签有400亿美元协议（其中200亿美元将在上市等里程碑达成后兑现），并与Broadcom签有420亿美元TPU采购协议，两项合计进一步夯实了算力保障。

OpenAI：陷入价格竞争，难以维持溢价定位

针对OpenAI的竞争处境，多位嘉宾给出了较为一致的判断。Jeremie Eliahou Ontiveros指出，OpenAI目前在模型能力上有时能与Anthropic短暂持平，但"只要客户已经向Anthropic作出大量预付款承诺，OpenAI就很难"。更根本的问题在于定位：当竞争对手占据高端产品位置并享有溢价利润率时，OpenAI将长期处于价格竞争状态，"这是更差的位置，你不会想处在那里"。

讨论中也有声音指出，OpenAI在企业销售层面仍有优势，近期在向Anthropic客户提供折扣、争夺企业合同方面动作积极，且自2026年七月以来执行力有所改善。

消费者订阅基数庞大，但变现效率相对较低——免费用户服务成本拖累整体利润率，且按使用量计费的接口收入占比历史上偏低。

Doug O'Laughlin总结称，在半导体行业，第二名通常意味着份额更小、利润率更差，AI行业的竞争逻辑与此类似。"还有几千亿美元的残羹剩饭可以捡，OpenAI不会消失，但会一直困在价格战里。"

政府市场：占比不足1%，潜力尚未释放

招股书披露，政府机构合同收入约占Anthropic总收入的1%。嘉宾认为，这一比例显示出政府市场几乎尚未开发。

Joey Brookhart将其类比为Microsoft 365的政府及企业席位扩张路径，认为即便从中后台办公岗位的基础应用切入，每席位每月30美元以上的变现潜力已经可以支撑规模化推广。

当前企业客户在模型使用上仍有明显分层管控，"很多企业不让员工用最前沿的模型，某些岗位只能用Sonnet"，这既是当前渗透率偏低的原因，也意味着随着管控放开，消费弹性将显著释放。

以下为访谈对话全文，由AI辅助翻译

开场

Doug O’Laughlin

好，各位，欢迎。我们来聊聊Anthropic的S-1招股说明书。

Jeremie Eliahou Ontiveros

一辈子才能遇到一次的大事，人类历史上最重要的一天。

Doug O’Laughlin

至少肯定是资本主义历史上最重要的一天，对吧，Joey？一点都不夸张。

Joey Brookhart

完全没有夸张。这会是一次多么惊人的首次公开募股。看看这条增长曲线的资本效率有多高，增长发生得有多快。你不能要求更多了。

Jeremie Eliahou Ontiveros

从首次公开募股开始交易的那一刻起，它就会成为全球市值第六高的公司，是吧？

Jordan Nanos

我想它会排在很前面。嗯，Tokenomics，我想覆盖了前十名中的七家。（原字幕此处为Tokenomics，未据另一版本改写）

Jeremie Eliahou Ontiveros

所以这家公司，还有OpenAI，都会超过一万亿美元。

Doug O’Laughlin

好，你们想先聊什么？盈利能力？

Joey Brookhart

我觉得这是个不错的切入点。

Joey Brookhart

他们给出了算力利润率方面的数据。不过我认为，即便按公认会计准则口径，按非公认会计准则口径，利润率也已经超过10%。已经有两个季度盈利了，非常扎实。我觉得从过去三年的毛利率变化来看，算力规模扩大和推理效率提升的表现非常惊人。因此他们能够继续花钱、增加训练方面的投入，这一点确实令人印象深刻。推理毛利率85%，算力利润率41%，而且销售、营销和合作伙伴业务的资本效率也极高。

很多软件和科技公司为了获取一个客户，要花一大笔钱。再看看他们的净收入留存数字：去年这个时候花一美元的客户，现在花九美元。第一季度这个比例还是500%。也就是说，原来花一美元的客户，当时花五美元。这些增长基本都直接落到利润上。对于按使用量计费的业务，你不需要做太多额外的推销，就能让客户增加消费。因此，整个商业模式的主要数据都相当扎实。

Jeremie Eliahou Ontiveros

对，我觉得这非常、非常有意思。你如果和数据中心市场里的人聊一聊，就会知道。我在这里算是那个研究数据中心的家伙。这个市场里的人一直在期待这次首次公开募股，一个重要原因是，Anthropic和OpenAI并列，是算力需求最大的公司。它们的需求规模与超大规模云服务商相当，但无法直接和真正建设数据中心的人交易。一方面，可能是因为团队太小，虽然它们正在组建团队；另一方面，主要还是财务原因。

它们没法签，你没法仅凭Anthropic的信用来为一座数据中心融资。因此，过去几周里，我们看到市场不太喜欢直接、没有保护措施地承担Anthropic和OpenAI的风险敞口，无论是在数据中心这一端，还是GPU这一端。所以，我觉得人们看到真实的财务数据以后，会感到非常安心。这是我首先想说的：你去问数据中心市场中的任何一个人，大家都一直在盼着这次首次公开募股。

他们会说：“哥们儿，这些家伙只要上市，我就能卖给他们大量、大量兆瓦级的容量。一切都会变得特别容易。”当然，这取决于Anthropic能否达到投资级信用水平。所以看看这些数字，看看他们账上有多少现金（超过1000亿美元），再看看他们正在筹集的资金，以及Google等公司给出的承诺。这些家伙将会拥有超过2000亿美元。而且正如Joey所说，过去三年这家公司虽然严重亏损，却几乎没消耗多少现金。我认为这非常让人放心。

另外，坦率地说，他们的算力采购承诺没有那么大。这清楚地表明，他们和Amazon、Google等公司达成了一些不错、相当灵活的协议。他们不需要像Stargate那样，承诺一笔涉及4.5吉瓦、规模高达3000亿美元的巨额交易。他们在承诺金额这方面做得更有效率。我认为总体来说，这是好事，也是整个AI基础设施市场的好消息。

Doug O’Laughlin

Jeremie，你能给我们解释一下吗？很多人看到的标题数字是5000亿、6000亿美元的算力采购承诺。你能说明一下，为什么这其实没那么大吗？

Jeremie Eliahou Ontiveros

可以。

Doug O’Laughlin

对，这是个好问题。大家都会问，但你把它拆开来看，就会发现没有那么多。

Jeremie Eliahou Ontiveros

对，当然。看看最近做成的交易，比如Anthropic和Nscale的协议。就以这个为例。每吉瓦算力对应的采购承诺是1000亿美元。因此，按一种算法，这5000亿美元可能只相当于五吉瓦，而五吉瓦显然不够Anthropic实现其发展路线图，对吧？但他们通过合同锁定的吉瓦数实际上明显高于这个水平。所以，他们签约的吉瓦数相对于承诺金额的有效比率其实很低。（原字幕如此，但这一比率方向与前后文不一致，待原声确认）

我认为，这给了我们，他们现在拥有的算力还不到五吉瓦。到明年年底，这个数字会大幅上升。充足的算力可以加快收入增长，降低模型成本，持续提高效率。所以很明显，这些都会促使收入加速增长。这些家伙明年的年收入会达到数千亿美元。所以，考虑到他们创造的收入、自由现金流状况和强劲的资产负债表，要支付5000亿美元，似乎没有那么难。因此，总体来说，我觉得这相当令人放心。尤其是和去年第一次发生算力采购承诺恐慌时的OpenAI相比。

当时人们会说：“哥们儿，你的年化收入只有200亿美元，却有1.4万亿美元的承诺。”对吧？所以，我认为这里的比例合理得多：800亿美元的年度经常性收入，对应5000亿美元的承诺。确实很大，但首次公开募股之后，账上会有2000亿美元。所以总体来看，我认为他们应对起来会相当容易。

正如我刚才所说，他们既有像Nscale这样的长期协议，也有与超大规模云服务商、SpaceX等公司签订的更灵活、更短期的协议，实际上几乎随时可以取消。所以总体上，我会说这相当令人放心。

交叉发言

我想插一句。

资本主义历史上最重要的一天。我刚才那句“资本主义历史上”其实是随口瞎编的，但感觉挺对。

我的意思是，你看，哥们儿，这确实是一门大生意。它真的是一门大生意。

我记得以前，年化收入达到10亿美元就算是成熟企业的数字了。他们显然已经远远超过这个规模。

我觉得最棒的一点是，增量毛利率达到90%，增量息税前利润率达到40%。

这是最顶尖的商业模式。40%的息税前利润率，已经好得不能再好了。

如果他们能做到这一点，那就至少和超大规模云服务商一样好，甚至更好，对吧？增量毛利率90%，而且是在非常庞大的收入基数上，这一点非常清楚。

我认为，这已经是你所能要求的最漂亮、最清晰的表现了。这些话我们已经说了很久：显然存在非常好的增量利润，而且这些收入是真实的，对吧？

你不是花一美元一角钱，卖出一美元的东西，而是花一角钱，卖出一美元的东西。好吧，这就是利润率，对吧？

我觉得最坚定的空头一直认为，这里面有大量补贴，补贴。不好意思，我今天这个词说不利索。

现在很清楚，并没有这种情况。所以，我不知道还有什么可说的。另外，我觉得Ed Zitron还没有发推文，可能才是最有意思的一件事。

他上周说Jensen是个骗子，那还真够硬的。你这是在实时观看一个做空者的速通过程。

所以，走着瞧吧。希望他的精神状态还好。今天对Ed来说可能不好过。

是啊。

Doug O’Laughlin

所以，我想，推理是一种不错的商业模式。这就是这期节目的结论。

发言者或交叉发言身份未能核实

对。有争议啊，有争议。原来人们真的想要这些词元。

Jeremie Eliahou Ontiveros

客户集中度怎么样？文件里有一处说，前五大客户现在占收入的25%，然后云服务商的承诺，这些云市场又占了大约50%。那剩下的25%是什么？我的意思是，收入基数很大，所以剩下的25%依然是几十亿美元。

Jordan Nanos

我有点不明白你的意思。我觉得你把它们当成了二选一、互相排斥的两类。58%是整体，是整体分销渠道的占比，而25%可以穿透到这里面去理解，不知道这样说你能不能明白。它们不能直接相加。整个前十大客户，可能百分之百都通过云服务商购买。

Doug O’Laughlin

你是说，前五大或前十大客户中，有一些实际上通过云服务商的市场采购？这些数字意味着这一点，对吧？我想把这一点说清楚，Jordan，我确实希望我们在播客里把这件事搞明白。58%的分销占比，指的是他们的销售来源，对吧？但我认为，他们谈最终客户的时候，不会把云服务商算作最终客户，他们说的是穿透后的，你明白吧。

Jordan Nanos

我想这里应该存在某种穿透关系。也就是说，当Anthropic开具账单时，他们能够知道究竟是哪位客户通过分销平台购买。也就是Bedrock，对吧？那就把我犯傻的这一段剪掉，别聊客户集中度了。

Joey Brookhart

不，我们可以聊这个5%的客户集中度问题。（原字幕此处说5%，与前后文的前五大客户占25%并不一致）

发言者或交叉发言身份未能核实

不，哥们儿，你刚才没弄明白这一点，其实值得说，因为很多人也不知道。前五大客户合计占25%，说实话，这个数字相当不错。

大多数公司的客户集中度实际上都比这个更高。

Joey Brookhart

我知道前五大客户占25%。此外，还有48%的收入通过云服务商市场产生，而这个数字不包括前五大客户。因为招股说明书其他地方还说，他们和那些作出采购承诺、以换取长期折扣的客户有直接关系，就像其他大客户通常会直接做的那样。在这48%的收入里，前五大客户目前没有任何一家通过Bedrock或Vertex采购。

发言者或交叉发言身份未能核实

那就，这也合理，那些客户不会通过这种渠道买。

Jordan Nanos

所以有云服务商市场这一部分。我们知道，通过这种渠道买的更像是传统买家，比如AWS的大客户、Google GCP的大客户。更偏向《财富》500强企业。这一部分是48%，另一部分是25%，剩下27%。我觉得，这里的重点（关于这些客户还有一些非常有意思的数据），是客户仍然相当集中。我们看看任何一组替代数据，排名前1%的客户仍然占样本中消费额的70%、80%。

他们说，Claude企业客户中排名前5%的用户（我应该说，是这些最终客户公司里的用户），每人每年花费1.8万美元。不用Claude Code的企业用户，每个月的花费则不到75美元。

Joey Brookhart

你现在对着的三个人，甚至可能四个人，就属于Claude用户前5%的那一群。（原字幕句末断裂，无法可靠还原）

Jordan Nanos

按过去12个月计算，有250家消费额达到1000万美元的客户。我们，我知道我们属于消费额超过100万美元的那一组，是1900家中的一家。我们应该总有一天会接近那个水平。

Doug O’Laughlin

对，我们是那1900家中的一家。

Jordan Nanos

我觉得，总有一天我们会进入那250家。

发言者或交叉发言身份未能核实

对，总有一天。是啊。

Doug O’Laughlin

如果Dylan在听，这不是一个关键绩效指标。

发言者或交叉发言身份未能核实

但我觉得它是一个结果，是落实其他一些关键绩效指标产生的结果。

当然，不是说我们有什么关键绩效指标。

Jordan Nanos

好，我们聊聊真正的客户吧。文件里列出了客户A、B、C、D。

Jordan Nanos

有一家客户一开始占他们收入的43%，后来降到10%以下，现在又回到10%以上。我们估计过这些客户分别是谁。不过，先这么说吧。

Doug O’Laughlin

我认为不能只看2023年的数字。OpenAI在2023年有一些客户占收入的10%以上，现在已经几乎不贡献收入了。所以，2023年的数字，我不知道是否……

Jordan Nanos

我的意思是，我们知道现在的一些大客户。你知道，现在这些客户……当时好像有一家占10%的客户，在……

Doug O’Laughlin

你觉得是谁？我们猜猜吧。我开的玩笑是，Kimi、MiMo、GLM，不，开玩笑的。

发言者或交叉发言身份未能核实

对，对，对，五……

Doug O’Laughlin

不好意思，是五。这就是我开的那个玩笑。（原字幕此处交谈重叠，数字所指不明）

Jordan Nanos

好，说清楚一点，我甚至不知道他们的客户身份核验做得够不够好，能不能把这些公司完全挡在外面。对吧？我敢肯定，Moonshot里有人在用Claude Code。你们有没有看到某个基准测试？我忘了是哪个，好像是DeepSeek，他们用Claude Code作最后的验证器，核实所有结果。所以，他们显然在用，只是不一定只是拿来做蒸馏。

Joey Brookhart

所以，你认为前五大客户是谁？我是说，我们猜猜吧。

Jordan Nanos

我们知道Meta就是第三季度削减支出的那一家。或者说，不是削减支出，而是从外部供应商转向内部。从整个行业来看，那些词元需求还在。我觉得Microsoft是一家，我们聊过的Cursor是另一家。

Joey Brookhart

NVIDIA，还有Jane Street、HRT这样的对冲基金。

Doug O’Laughlin

你觉得他们的支出有那么大吗？

Jordan Nanos

对，肯定有。我觉得，他们可能就是那家占比从43%降下来的客户。2023年，还有谁会用这么多？

Joey Brookhart

据我了解，他们很晚才拿到Claude的使用权限，2024年才开始采用Claude。

Jordan Nanos

我觉得他们当时没用。我认为NVIDIA在2023年还没用。这是我的印象。我可能说错了，不过我觉得Jane Street可能是最合理的猜测。也可能你会说是Google之类的，我不知道。

发言者或交叉发言身份未能核实

你知道Google也在用。

Doug O’Laughlin

那就太夸张了。我知道Jane Street现在创造了大量现金流，但他们对OpenAI已经有很大的采购承诺了。如果他们同时还是Anthropic前五大客户，对Anthropic也花这么多，那确实惊人。不过，完全有可能。能在这些词元上花几百亿美元的人，毕竟就那么多。

Jordan Nanos

其实，不，我原本想说，我觉得，嗯，我也不知道。感觉我们早晚会知道是谁。我敢打赌，最后会是那种非常明显、但我们就是没想到的客户。

发言者或交叉发言身份未能核实

Jordan Nanos

我想澄清的是，这些大客户不是云服务商市场本身。因为如果客户使用Bedrock、Foundry或Vertex，他们会通过云市场与Anthropic建立直接关系。我觉得这也很有意思，因为如果人们最终和Anthropic有了这种直接关系，而且提前作出采购承诺，就像签AWS的主服务协议那样，这对使用这些模型就构成了很强的锁定。我还做了另一张图。他们说，第三季度有20%的收入来自四月份以前发布的模型。

也就是Opus 4.6、Sonnet 4.6、4.5。他们相当于是在说，80%的收入来自最新模型，所以人们确实会迁移到最新模型。但我其实很惊讶，居然仍有20%的收入停留在发布三个月的旧模型上。从旧模型迁移到新模型，到底要多久？我想，一家通过Bedrock采购、需要做认证的《财富》500强企业，就会有这种滞后。而初创公司切换起来会更灵活。所以，这两点都让我觉得黏性真的很强。

Doug O’Laughlin

如果我们说Microsoft是前五大客户之一，那他们大概就是在那些Opus 4.5上花钱的客户。也包括通过GitHub Copilot，或者Copilot 365之类的，类似Cursor、Perplexity的业务。这些业务不会把客户关系传递到最终用户那里。所有消费都发生在他们自己的接口密钥下。Microsoft既有Foundry业务，会穿透传递客户关系，也有GitHub Copilot这种消耗大量词元的业务。

如果有更细的数据，你可能会看到Microsoft的支出最初很高，后来因为有了各种OpenAI选项而下降。现在，他们更有动力提供Anthropic的服务，不再和OpenAI绑定得那么紧，支出可能又回来了。走着瞧吧。

Doug O’Laughlin

还有什么热门话题？这份招股说明书还有什么值得聊的？算力采购承诺。Jeremie，聊聊那个700亿美元的MPA协议吧。（原字幕未展开MPA全称）

Jeremie Eliahou Ontiveros

好。他们基本上就是要拿到比现在更多的钱，总体来说是好消息。如果你看过Google和Amazon之类公司的文件，其中不少内容已经知道了。不过，他们确实签下了一系列大额融资。比如与Google的400亿美元协议，其中设置了多个里程碑，对吧？Google已经支付了200亿美元，还剩200亿美元，会在达到相关里程碑后，成为Anthropic新增的现金。比如上市。所以实际上，这些都是额外融资。

正如我前面所说，这意味着这些家伙账上会有更多钱，支付各种开支会更容易。他们还拿到了Broadcom那笔420亿美元的协议，这能让他们买入更多TPU。所以总体来说，Anthropic的2027年算力路线图已经消除了相当一部分风险。这也呼应了我们几周前在文章和播客中对数据中心建设的讨论。他们明年会拿到的大部分算力，风险已经基本排除了，而且规模会非常庞大。（原字幕此处将建设对象识别为DSR，具体缩写不明）

所以，这意味着他们明年会拿到所有这些算力。接下来，他们能不能把收入增长充分加速起来，对吧？我认为这仍然是问题。但有一点，大家之前可能并不清楚：他们现在账上究竟有多少钱？现在我们知道了，这本身就说明了很多。

发言者或交叉发言身份未能核实

太棒了。

Joey Brookhart

假设年利率是5%，他们每年就有50亿美元的年度经常性收入，你明白吧？

发言者或交叉发言身份未能核实

这样就让我们快到一万亿美元了，Doug。（原字幕句首为孤立的“two”，所指不明）

Doug O’Laughlin

对，哥们儿，只是朝那个目标迈了一小步。

Doug O’Laughlin

说实话，整份招股说明书里，我觉得最有意思的是他们写进去的那些东西。而且，老实说，我觉得他们在这一点上一直很一致。Dario很早就一直在说：“我们绝不想过度扩张、让自己承担超出能力的负担。”对吧？然后，他们实际上又是在说：“我们绝不会达不到你们的预期。”把这种话写进招股说明书，简直疯狂，真的很疯狂。我觉得，这可能是他们能做的最离谱的事。现在所有人都因为他们向银行家透露的年度经常性收入数字，对第四季度非常担心，非常看空。

但你会想，他们刚刚才告诉你，绝不会达不到你的预期。他们说：“我们和所有这些……”我觉得Joey的画面卡住了。“我们和所有这些人谈过，也讨论过这些事情。你的估值绝不应该比你实际的价值多出哪怕一美元。所以，我们会少承诺、多交付。”我当时想，天哪，哥们儿。

发言者或交叉发言身份未能核实

对，别超额交付，Doug。（原字幕此处与前后文不一致）

Doug O’Laughlin

对，我想，这可能是他们考察文化契合度时会问的东西。我是说，这太疯狂了。

发言者或交叉发言身份未能核实

我觉得，这种说法。好，等一下，等一下。所以，这是他们公司的核心原则。

那他们讲的网络安全导致世界毁灭、药物，以及所有这些东西，就是他们在为自己预测的通用人工智能“少承诺”吗？

人类有10%的概率灭亡，这还是“少承诺”？

对，按Dario的说法，显然如此。还可能更糟，可能糟得多。

你们有没有看到他们的网络安全负责人？他说：“如果你觉得现在已经很糟，那以后会糟得多。”

笑归笑，这很吓人，哥们儿。真吓人。

Jordan Nanos

这可能是我们最后一期还能安全录制的播客了。

Jordan Nanos

上周那些网络安全的事情让我慌得不行。然后周末又出了些有意思的事，Elon和Chamath都在宣判所有新型云服务商的死刑。现在又有一个与这些说法相对的东西：我们可以靠资本主义来拯救这一切。我想，这就是今天的主题。

Doug O’Laughlin

对，在我看来，赚的钱很不错。我觉得Elon很聪明，他知道自己什么时候有优势。他正在非常努力地降低SpaceX的资本成本。而且，我的意思是，他自己就是一家新型云服务商啊。他自己是全球最大的新型云服务商，却在说这些话。所以，这多少是在替自己的利益说话。

发言者或交叉发言身份未能核实

我还想说，我们的看法（我觉得大家也开始真正担心这个问题了），是瓶颈可能倒转。现在数据中心比芯片更紧缺，但也许到明年年底，就会反过来。

然后，这个人跑出来说：“嘿，我一个人就要建到20吉瓦，也许只是10吉瓦。”

所以，他必须确保自己拿得到芯片，对吧？

确保别人拿不到芯片的一种办法（什么，哥们儿），确保其他人不买芯片的一种办法，就是让他们破产。

对，直接把市场搞垮。

他们就没法融资了，全都留给你。

Doug O’Laughlin

这种情况正在发生。目前，整个新型云服务商债务市场基本上正在经历一场流动性挤兑。所以，任何想发行新的新型云服务商债务的人，都发不出去。如果他继续扩大优势，把脚踩在他们的喉咙上，让他们始终融不到钱，那这些机会就全都是他的，对吧？因为到时候所有人都会说：“哥们儿，我想投资，我想投资，我想做这个特殊目的载体。”而市场上只有SpaceX这一个选择。他就会说：“很好，这意味着我的资本成本更低了。”对吧？

发言者或交叉发言身份未能核实

Elon就是，对，没错。

然后，正如他说的，到明年年底，他想做到5000亿美元、两万亿美元的年度经常性收入。（原字幕给出的两个数字如此，无法确认是否有误）

这些公司越没法为自己的项目融资，他就越能自己建设，以每兆瓦每年5000万美元的价格谈成交易，然后赚很多钱。

Jordan Nanos

对。Jeremie，你认为这种情况持续下去的可能性有多大？也就是每小时14美元的GB300按需合同，每个月都能取消，却一直续下去，因为Anthropic的年度经常性收入持续增长，他们上线的算力始终不够，所以就一直保留这些合同。

Jeremie Eliahou Ontiveros

你看，要判断这种情况能持续多久，需要考虑很多因素。其中首先就是最基本的供给与需求。如果需求继续增长得比供给更快。我们已经公开说过，我们认为供给增长会非常大。但如果年度经常性收入和整体需求的增速也超过这个水平呢？那溢价甚至可能进一步扩大，对吧？这是有可能发生的情景，因为2027年还有谁能拿出这么多可用容量？

交叉发言

对。

Jeremie Eliahou Ontiveros

如果供需平衡保持不变，我认为可能仍然有可供出售的容量。当然，如果需求开始走弱，情况就复杂了。另外，还有几件事要看。第一，我们说过算力采购承诺。SpaceX合同的好处在于，与签一份六年期协议相比，它对资产负债表的占用更有效率，或者说，对算力采购承诺额度的使用更有效率，对吧？你看，Nscale的价格大约是每吉瓦1000亿美元。这可能还会上涨，或许涨到1200亿美元，甚至更高。

而这边实际上是每年500亿美元，但只承诺90天。因此，承诺金额其实非常小，对吧？（原字幕省略了单位，按前后文对应每吉瓦计）相当于每吉瓦150亿美元。所以，是更贵，利润率会下降。但另一方面，从账面、从人们关注的指标来看，这其实很有效率。最后一点显然是，只要驱动这个市场的仍然是这些尚未获得债权人和贷款人充分信任的小公司，它们就很难为极其庞大的新增供给融资。我的意思是，即使对超大规模云服务商来说，也没那么容易，对吧？

比如Meta的信用利差上升时，我们就看到了非常、非常细微的裂缝。所以显然，这样的环境对能够承担大量风险的公司非常有利。而这些家伙基本上比任何人承担的风险都大，因为他们用股权资金为所有这些东西融资。有些公司也这么做，而且还在没有客户的情况下就开始建设。（原字幕句首指代不清）

Doug O’Laughlin

对。让我把这张图放到屏幕上，Joey。

Doug O’Laughlin

你看到他们展示的这张算力效率图时，有什么想法？

Joey Brookhart

我觉得很棒。即使只看推理算力效率，也就是每兆瓦的收入，单是推理这一项，就从去年的每兆瓦大约1600万美元，上升到现在的6000多万美元。这更能说明，单是推理就是多么好的商业模式。而且，这还是整个机群的数据。也就是你要持续投资新模型时需要考虑的整体情况。这非常好。当然，第三季度略微下降了一点。

因为SpaceX的一些新算力开始上线，Meta用于蒸馏的消费带来的变现少了一些，同时又增加了一些安全方面的算力投入。但我觉得，这真的说明AI模型业务非常扎实，规模扩大后的表现也非常出色。就像Doug说的，增量利润率非常惊人。

Doug O’Laughlin

对，让我读一下招股说明书里，关于算力效率、最让我注意的一句话。他们说：“我们的算力效率体现在，截至6月30日的三个月，收入同比增长1368%，而同期算力和基础设施支出增长300%。”不过，公平地说，这其中有多少是Anthropic特别天才，又有多少只是整个市场的效率都提高了，对吧？我的意思是，我们自己运营InferenceX。Jordan，你怎么看？

比如我们看到GB的表现比Hopper高50倍。这难道不只是整个芯片和系统市场变化的体现吗？

Jordan Nanos

对，新东西确实更好。我想，招股说明书里另一处可以读的内容，和他们整个机群内部的可替代性有关，这非常有意思。我认为，他们确实有独特优势，可以为不同任务选择合适的加速器。因为他们已经同时上线TPU、Trainium、NVIDIA GPU和AMD GPU，而其他人还在这方面追赶。如果你想真正获得新硬件上线带来的好处（新一代硬件总是比上一代性能更好），就得有能够使用它的软件。谁拥有最好的软件，能给这些东西写代码？大概就是那家拥有顶尖工程师和最佳模型的公司。所以，对，你当然可以把功劳归于底层硬件。但我认为，没有理由觉得这会放缓，因为他们正扩大算力采购承诺，而这些承诺都会带来最新、最好的硬件。过去的事实也证明，他们能根据任务采用最合适的芯片。

交叉发言

沿着这个思路，我觉得，坦率地说，我们可能也低估了模型。因为我们以前也属于这样一派，也许不是认为CUDA的护城河永远无法突破，但至少认为内核优化会是一个更难解决的问题。

但现在，我们正在看着模型对二进制程序进行逆向工程。

游戏二进制程序曾被看作这方面的最高标准。以前据说，因为各种反作弊机制，逆向分析游戏几乎不可能。

显然并不是不可能。

所以我认为，我们可能也低估了Claude的能力。它已经足够好，Fable 5.5可能已经能做移植，使AMD、NVIDIA或者其他芯片之间的区别不再像过去那么重要。因为能处理纳维－斯托克斯方程的同一个模型，也能给GPU编程，让他们的经济账真正算得过来。

我觉得，他们是最早真正推动采用多种芯片的公司。

我认为这个策略完全取得了回报。相比之下，OpenAI基本上是NVIDIA优先，几乎不顾其他所有供应商。

我觉得，供给的可获得性，是Anthropic后来追上来的原因之一。他们在确保供给方面，一直做得非常聪明。

他们希望供应商不只来自TSMC这一条路线。

他们要确保每个环节都多元化，这样就没有任何一方能够拿捏他们，而他们可以掌握对其他各方的主动权。

这就是好的商业决策和战略。而且，确实取得了效果。模型才是造成差异的关键。

交叉发言

对，我把它看成一场比赛，你总得在某个时点开始跑。

有些人比Anthropic起跑更早，比如OpenAI，甚至Google DeepMind。它们作出大量承诺，花了很多钱，上线了很多算力。也许现在那些算力的效率还不如Anthropic拥有的算力，因为Anthropic没有背着那么多2022年H100之类设备的包袱，那时他们还没怎么行动、没怎么建设算力。（原字幕设备年份如此）

但反过来，如果你是一家过去三个月刚拿到10亿美元种子轮融资、才开始起步的初创公司，你没有盈利，没有数据飞轮，又缺少所有这些算力。和现在才想起步的人相比，Anthropic拥有一大堆优势。

所以，我认为他们把时机把握得几乎恰到好处：既有财务飞轮，也有研究积累和数据，让他们远远领先其他公司。而且，他们不只是领先还跑得更快。所以我不知道，别人从现在这个位置该怎么追上来。

别人几乎已经没有那种“我们有一批Anthropic没有的研究人员、算力或数据”的护城河了。

我觉得在这些维度中的任何一个上，他们显然都排第一或第二。

你得解释，任何一家新兴模型实验室，究竟凭什么在某个维度追上他们。也许是在某些具体行业，那里有特别好的研究人员和数据。

但按照这个速度，我不知道谁能建出比他们更多的算力。所以，就算力优势而言，他们领先于其他所有人。

也许唯一的例外是Meta或Google，它们有广告业务提供的飞轮，可能比Claude接口业务更适合为这种建设融资。

但随着Claude进入明年、增长得这么快，我现在甚至开始怀疑这一点。

对，我觉得别人能赢、或者有机会赢的唯一领域，是多模态。我认为Anthropic在这方面一直目光比较短浅。

没有别的说法。比如视觉方面，它就是不如Astra。不过，你也可以说，比如我们很喜欢Aqua Voice。

那些非常细分、非常专业化的应用，也许能拿走很小的一块。但我觉得，最大的那块潜在市场，肯定属于Anthropic的……（原字幕句末为“five fly”，无法可靠还原）

他们肯定会放掉一些小领域。但既然他们能凭感觉写代码、做出一个新模型，只要有时间或愿意关注，也可以追上来。

我觉得，他们只是先做机会最大的事。看看这些领域，比如说，推理效率，或者硬件系统工程，是一个重要领域。

他们让Claude来解决，花一些时间，即使以前别人领先，最后也能做到第一。现在，他们又要做芯片了。

他们那个CPU衍生芯片会比Jalapeño更好吗？会比所有初创公司拿出来的东西更好吗？（芯片名称及CPU衍生芯片的表述按原字幕保留）

Claude在替他们工作，这可是个优势。

他们还在给其他所有人分类，让其他人无法使用他们的模型设计芯片。那么接下来是什么，对吧？（原字幕“分类”所指不清）

他们能让它去做语音到语音的交互模型吗？能去做我们见过Jev的那些决策模型吗？能去做生物研究，开始研发抗癌药吗？（Jev所指未明，保留原字幕名称）

我认为，AI研究和软件工程是根本，而且在赢下其他所有领域之前，得先把这两件事做好。这个判断似乎正完全按照他们原先的设想得到验证。

目前，我看不出任何理由怀疑这一点。进入明年，他们似乎会比其他所有人拥有更多钱、更多算力、更多研究人员、更多数据。

Jeremie Eliahou Ontiveros

百分之百同意。我有两个问题想问Joey。第一个，你大概六个月前写过一篇很棒的文章。

Jeremie Eliahou Ontiveros

我特别喜欢那张图，做得真好。确实，干得漂亮。你建立的那个Anthropic财务模型非常准确。我很好奇，这次披露的数字和我们此前的数字相比，有多大程度超出了你的预期？第二个问题是，整体而言，Anthropic作为一家公司、一门生意，有什么让你失望的地方吗？

Joey Brookhart

我认为，我们对利润率的判断是对的。当然，OpenAI和Anthropic内部的第三季度数字都有一点压力。不过，我觉得我们对这种商业模式理解得相当到位。所以没有什么特别大的，我觉得大部分内容也已经泄露了。因此今天没有什么特别大的意外。不好意思，第二个问题你得再说一遍。

Jordan Nanos

这些数字太漂亮了。所有内容都已经泄露了，但关键是，这就像你之前看到了整幅图画的不同部分。

发言者或交叉发言身份未能核实

现在看到完整图画，就会觉得，你当然可以挑某个数字、任何一项数字披露的毛病，但我不觉得你真能挑出什么，说“这个其实不太好”。

也许是表外项目，或者设施的债务承诺，但，是啊，我们也早就知道这些了。哥们儿，这没什么特别离谱的。（原字幕句首不完整）

Jordan Nanos

Jeremie，第二个问题是什么？

Jeremie Eliahou Ontiveros

对，就是这份招股说明书里，关于整体业务，有没有让你失望的地方？

Joey Brookhart

没有。我想，如果你认为企业里每个普通员工都会增加支出，甚至支出中位数能达到今天第75百分位用户的水平，他们都不需要达到第99百分位用户的水平。仅仅企业工作这一块，就还有巨大的增长空间。我之前分享过一个很有意思的数字：前5%的用户花费1.8万美元，每年。而不用Claude Code的用户，每个月的花费在75美元以下。我们目前只占《财富》500强企业运营费用预算的0.1%。

也就是每个员工每个月不到八美元，或者说，从不到八美元到不到50美元。（原发言对范围的表述如此）

Jordan Nanos

对，是时候套用那个八，那个0.85%的、每个客户群体年度经常性收入的软件即服务数字了，所以900在这个客户群体剩余的生命周期里，就一直按0.85来算。（原字幕中数字和公式关系不完整，无法可靠还原）不好意思，我就是觉得，这完全是软件即服务泡沫时期那种没脑子的东西。不知道你还记不记得。

Joey Brookhart

我觉得，如果你看看这些客户群体，另一个重要因素是，展望2027年，我们当然可以聊网络安全。也可以聊传统白领工作。Anthropic显然极其、极其依赖编程，但还有很多其他垂直领域。这些客户群体的消费会猛增。我们正经历第一个将AI纳入其中的第四季度传统企业信息技术预算周期，这才是重点。现在，它在《财富》500强或全球2000强企业中的支出占比很低。大多数人并不是排名前1%的客户。

Jordan Nanos

Joey，我们现在是在第几局？

Joey Brookhart

我喜欢Doug今天的说法：我们还在铺地基，铺停车场。我们还在画停车线，沥青都还……你知道，就是这么早期。

发言者或交叉发言身份未能核实

他们还在平整土地，对，还只是有一片土。你们说那些无聊、停车场的事时，我都笑死了。（原字幕后半句不清）

Joey Brookhart

Jordan，最妙的是，两家前沿模型实验室加起来，年度经常性收入已经达到大约1200亿美元。

发言者或交叉发言身份未能核实

所以，如果今天我们就在这个位置，你知道。

也许有一天，他们能达到Microsoft Teams或Salesforce那样的企业软件即服务收入渗透率，每个用户、每个席位每月能赚到超过八美元。

也许等他们长大了就可以。这是很重要的一点。有些人也许会说，这些收入会流向365 Cowork。

不过我……你有怀疑吗？没有，只是说，对前沿智能的需求总会存在。（原字幕有交叉发言）

因此，展望明年，我认为各种条件都已经就位，2027年会非常强劲。

至于2028年，到了那时再看。但现在还处在非常早期。

Jeremie Eliahou Ontiveros

漂亮。

Jeremie Eliahou Ontiveros

Doug，这些信息出来以后，市场的反应你怎么看？对其他方面会有什么影响？我们已经聊了一点新型云服务商，也大致聊了债务。你觉得他们上市以后，其他所有公司会怎么样？

Doug O’Laughlin

我原本以为，面对最漂亮的季度，或者说，不是最漂亮，而是一份相当漂亮的招股说明书，半导体，或者说所有AI受益公司的市场反应会更大。我觉得，今天最大的赢家实际上是土地开发和建设公司。所以基本上，数据中心这一端确实开始获得买盘。但它没有我们今年一直看到的那些行情那么强。我觉得AI交易已经筋疲力尽了。没有别的说法。AI股票累了。不过，哥们儿，也许只需要更新一下第四季度预算。谁知道呢？

发言者或交叉发言身份未能核实

它们太累了，哥们儿。它们已经走了这么远。

它们已经这么，你知道，规模这么大。

哥们儿，这段会在Twitter上疯传的。

SemiAnalysis，他们看不到的，哥们儿，他们看不到他。他就像Batman，光都从他背后照过来。

我们现在简直是在和Doug的影子聊天。

对。

Jeremie Eliahou Ontiveros

那好，也许我能想到的一个令人失望的地方，是他们提到了假期使用量偏低的问题。

Jordan Nanos

所以，第四季度，我们预期圣诞假期对Claude Code使用量、对收入会造成什么影响？

发言者或交叉发言身份未能核实

他们说，比之前两周下降了20%。所以如果只看十二月整个月，就姑且算下降10%吧。

我想今年这个影响会没那么明显。

为什么会更不明显？我倒觉得会更严重，哥们儿。

我不知道，也许我们可以在Polymarket上开一个这个题目的预测市场。

不过，原文写的是：“与这一模式一致，截至2026年1月2日的两周，客户总支出较此前截至12月19日的两周下降约20%。”

我觉得，收入结构正在从包揽式产品转向按实际消耗计费。

所以，我觉得很多人圣诞假期会下线，对吧？他们就是不用接口词元。我们也会这样。

但对普通Claude Code用户来说，和去年这个时候相比，Claude Code现在是不是更深地融入日常生活了？即便他们每天只工作两小时或四小时？

Jordan Nanos

Jeremie，圣诞假期的时候，你会拿着手机用Claude写代码吗？

Jeremie Eliahou Ontiveros

哥们儿，现在有Muse了。Muse就是干这个的。所以，Muse实际上是在从Claude Code那里抢假期的消费金额。对，我不知道，我也不确定。我现在用Perplexity Computer。也许我是个怪人。这是我向前沿模型实验室发出的呼吁：请把在手机上使用AI模型、然后到电脑上接着做、再回到手机的这种体验做得更好一些。我要夸夸Perplexity，他们做得很好。

发言者或交叉发言身份未能核实

我可没看到招股说明书把“Jeremie转向Perplexity”列为一项重大风险。

他们居然漏了这一条，我很惊讶。

Jeremie Eliahou Ontiveros

对，你们会在第四季度的年度经常性收入里看到影响，可能会降一点。

发言者或交叉发言身份未能核实

继Meta削减之后，他们会把这也称为另一个一次性因素。

SemiAnalysis。“我们有一个一次性因素。”

“Meta离开了，开始用自己的模型。还有一个叫Jeremie Eliahou Ontiveros的人，说SemiAnalysis也走了。”

好，不过你选的是哪些模型？还是用Claude，还是通过Perplexity用了某些Codex模型？

Jeremie Eliahou Ontiveros

你就告诉它，用最先进的模型、子智能体，把推理力度开到最高，让它自己想办法。用最好的东西就行。

发言者或交叉发言身份未能核实

不过，通常我觉得统筹调度的模型是Fable，Fable 5.1。

对，对。

Jordan Nanos

所以，这里甚至还没有考虑Fable 5.x。我们显然看到了Opus 5.5推出，而且影响很大。我特别喜欢那个模型。Fable还停留在5.1。如果它继续大幅进步，会怎么样？我们会不会在下一版Astra之前看到它？我想应该会，对吧？

发言者或交叉发言身份未能核实

对，首次公开募股期间会看到5.5。你总得把第一个季度的数字做漂亮一点。

Jeremie Eliahou Ontiveros

那等他们推出Fable 5.5快速模式，输出词元定价500美元的时候，会怎么样？那就有意思了。（原字幕未说明500美元对应的词元数量）

发言者或交叉发言身份未能核实

我的想法是，他们不喜欢让预期落空。

第四季度他们还会配合5.5，推出一个速度更快的档位。

他们就是少承诺、多交付。

Jeremie Eliahou Ontiveros

人们说的第四季度数字低得离谱，简直无法相信。（原字幕句首“Cable six”不清）

发言者或交叉发言身份未能核实

哥们儿，他们其实会做出一个新类别的模型，Giga Fable。

Jordan Nanos

还没发布的模型要出来了。

Jordan Nanos

说实话，好，我们聊聊还没聊过的东西：OpenAI。OpenAI是不是有点完了？因为Astra是他们最好的模型。也许他们的Bell模型会改善之类的，但OpenAI现在到底处在什么位置？（Bell按原字幕保留，名称未能核实）因为Opus 5.5的加速增长，实际上相当明显地是以其他人的损失为代价。

至少从SemiAnalysis的支出来看，被抢走消费的是谁，非常清楚：就是Astra。我们怎么看OpenAI？因为他们似乎在各个方面都被夹在中间。在消费者市场上，他们被Gemini和Meta夹在中间，对吧？在企业市场，他们被Anthropic和开源模型夹在中间，基本上什么都是第二名。

发言者或交叉发言身份未能核实

那它在哪一项是第一名？

Jeremie Eliahou Ontiveros

我前面讨论Anthropic为什么领先、为什么有护城河时，就说过这一点。我觉得OpenAI起跑有点快，现在可能反而有点落后。他们的年度经常性收入肯定落后。在模型能力上，他们能回击几下，但随后Anthropic又会超过他们。但如果客户已经向Anthropic作出大量预付款承诺，那对OpenAI就很难了。不过，看到所有这些，我实在没办法不同时看好这两家公司。

不同事情，难道不需要来自不同供应商的多个模型吗？我现在仍然用OpenAI模型处理很多我觉得Claude做得还不够好的事情。比如数据分析，我觉得OpenAI模型更可靠。所以，我不知道。无论如何，我不会因为这次结果就成为OpenAI的空头。

发言者或交叉发言身份未能核实

我觉得每天都有人感觉：“嘿，今天Claude像个智障。”“嘿，今天Astra像个智障。”所以，哥们儿，从一个切换到另一个，越来越容易了。

你们看到Thariq离开Claude那件事了吗？

Jordan Nanos

哥们儿，他的第一条推文就是：“Opus 5.5是不是变笨了？”太天才了。

发言者或交叉发言身份未能核实

对。

所以，我不知道。我觉得每个星期，都有某个重度用户从一个模型换到另一个，因为出于某种原因，他觉得那个模型变笨了。

所以，如果两个模型都不错，我不知道，为什么OpenAI就完了？

我只是觉得，好，如果说成本最低、利润率最高的供应商是谁，那就是Anthropic。

你在半导体行业也能看到这一点，对吧？第二名份额更少，利润率也更差。所以，OpenAI可能就会比较一般，但他们不是完了，好吗？

显然，90%的增量毛利率意味着，他们能想明白怎样把这做成一门生意，好吗？

他们肯定可以，只要埋头做事。

我觉得他们能想出办法。

还有几千亿美元的残羹剩饭可以捡。

Jeremie Eliahou Ontiveros

对，他们还是有钱可赚的，好吗？但我觉得，在很多方面，由于他们所处的位置，他们的定位、竞争定位会更差。因为如果你领先，你就可以获得溢价利润率，提供高端产品，收取溢价。这也在向外界传递一个信号：你是品质更高的奢侈品。OpenAI现在就会一直在价格上和Anthropic竞争。这真是个糟透了的位置。

你不会想处在那个位置。我们看到的一个重要结论是，AI首先看的是谁的产品最好。如果OpenAI不是最好的，就得竞争谁最便宜，而那是更差的位置。

交叉发言

对，总体同意。好。

不过，我想提一个不同角度，也想听听你们的看法。我一般听到的说法是，OpenAI目前在企业销售方面强得多。

他们在和这些（我姑且称之为老派《财富》500强企业），签订大额合同时，做得更成功。

所以，这可能是看好OpenAI的一个理由：正如Joey所说，企业支出现在占比还很小，接下来会开始增长。

如果剔除这些超级重度用户，企业支出的增长，也许会有利于OpenAI，因为它是更擅长企业销售的平台。

对，OpenAI对第四季度企业业务的放量非常乐观。比如，他们认为Bedrock会给他们带来很大的增长。

还有上线Vertex。对，这是不同的商业模式。他们没有那么大的第三方业务占比。

他们之前没有。直到几个月前，他们的业务还主要是消费者业务。现在他们又回到正确轨道上了。

我觉得有一种说法是，今后的模型份额会像打乒乓球一样，随着谁最好而来回变化。

但如果签下的是一年期、三年期的企业协议，就不会那么频繁地切换。

而且，切换成本也会更高一点。

过去一周也有很多消息，说他们正积极向Anthropic的客户提供折扣，想把其中一些业务抢过来。

所以，他们愿意为这些业务竞争。而且，七月份发布5.6以后，他们明显更加认真对待企业市场了。

他们执行得不错，第三季度也非常好。他们业务的利润率确实和Anthropic完全不是一回事，但会慢慢追上来。

他们的消费者业务实在太多。

对，我觉得他们有很多消费者订阅。而且，你还得为所有免费用户提供服务。

如果那十亿周活跃用户里，只有6%转成付费用户，那就很难了。

此外，我们一直在说的那种按使用量计费的接口收入，他们过去很少。而这种收入有可能实现每兆瓦超过一亿美元的变现。

交叉发言

政府业务怎么样，可以拿它来看看这个市场的情况。他们说过政府业务，让我把那段读一下。

“我们的客户……”对吧？

对，不到1%。

“我们的客户包括美国和美国以外的政府机构。在本招股说明书列示的各个期间，政府机构合同产生的收入合计约占我们收入的1%。”

这对所有公司来说，都是一个庞大的市场。

政府里可以卖出的席位很多。我们把它和什么比一比，整个GovCloud之类的？

对，看看GovCloud，或者FedRAMP，或者这些计划中的任何一个。但我觉得，更重要的参照是现有的365席位，这对很多此类工作都适用。

Microsoft 365现在有多少商业席位？有好几亿。

如果你能向很多人每月收30美元，不管怎样，你都可以去卖。Microsoft过去几年就在卖这些较低档位的产品，比如卖给Walmart的收银员。

至于企业使用，那些认为他们还没有证明价值的人，我觉得，已经证明即使在这些较小规模的应用上，它也值每月30美元以上。

对。

但要从某个地方开始，比如普通的中后台岗位，甚至前台岗位。

这些人一开始，即便慢慢增加使用，支出也不会接近编程那种水平，甚至很多人都不会达到每月几百美元。

我们和企业交流的时候，很多企业根本不让员工用最前沿的模型。比如，如果你属于某种岗位，就只能用Sonnet。

所以，模型，无产阶级模型，不好意思。

你不需要像Jeremie那样，使用资产阶级模型。

Jeremie Eliahou Ontiveros

百分之百是资产阶级，哥们儿，没有别的说法。

发言者或交叉发言身份未能核实

推理力度开到最大，智能体数量开到最大。启动200个智能体，去找那些数据卖家。

交叉发言

好，Doug，来一个犀利观点，我们就结束吧。已经聊得够久了，和市场一样累。

Doug O’Laughlin

对，我和市场一样累。

发言者或交叉发言身份未能核实

天哪，他们也会把这句剪出去的，哥们儿。我真是，彻底完了。

我们都看不见你，哥们儿，剪出去也没事。

我把它转过来……（原字幕此处无法可靠还原）

新办公室怎么样，哥们儿？看起来不错吗？

我们正在弄这些……无线网络太烂了。哥们儿，无线网络真的太烂了。

通用人工智能把它修好了。等它能修好无线网络的时候，通用人工智能就真的来了，是吧？

它发现了Aruba无线接入点中的十个漏洞，已经公开披露，严重程度达到十分级别。（原字幕混用了CVE编号与严重性评分，具体评分表述待原声确认）

所以，也许通用人工智能可以入侵所有人的无线网络，再利用它发现的这些漏洞把网络修好。

你们有没有看到那个PHP漏洞的事情？有人提议，让通用人工智能扫描互联网上存在漏洞的服务器，登录进去，打补丁，然后把入口锁上。

他们只要拿训练成本的5%去做这件事就行。5%的收入都给互联网上那些友善的智能体，在你迷路的时候帮助你。

对，善意的进攻型网络安全模型，发现漏洞以后，自己再把它补好。

这就是未来。好吧，让我们大胆畅想一下好的一面。

少承诺、多交付。看看以后我们能不能也做到这一点。Anthropic，干得不错。各位，干得漂亮。

好，我们结束了。Daksha说：“Doug，请往镜头前靠一点，给我们来一个微笑镜头。”各位，为算法笑一个。来吧。太美了。

不错。对，这次我能看出你的鼻子了。还有牙齿。好了。

我们抓到一个瞬间了。对，对。

Doug，你万圣节要扮成什么？

Doug O’Laughlin

其实我也不知道。我能下线了吗？

发言者或交叉发言身份未能核实

就万圣节？这节目还没结束吗？我能下线了吗？

我会在巴黎，所以会待在家里，不然我可能会没命。

不，他会戴着面具在街上……（原字幕后面的“moth telecon”无法可靠还原）

Jeremie Eliahou Ontiveros

我万圣节要做什么？我大概会读Anthropic的招股说明书，因为这是有史以来最大的事件。所以，我得一遍一遍地读。

发言者或交叉发言身份未能核实

对。

Jeremie，要是有孩子来你家门口“不给糖就捣蛋”，你会把Anthropic招股说明书的复印件发给他们，让他们回家好好学习吗？

Jeremie Eliahou Ontiveros

对，完全正确。孩子们，这就是未来，读这个就行。

发言者或交叉发言身份未能核实

不，反过来，不好意思。

那你万圣节要扮成什么？（原字幕句首称呼不清）

会和家人穿什么特别的服装吗？

不会，我可能会在飞往新加坡的航班上。我会好好享受那趟17小时的新加坡航班。

你应该……我想扮成收益率7%的十年期国债。这才是让我害怕的东西。

对，对，对。真正的恐惧。是啊。

你可以扮成，新的美联储主席是谁来着？Kevin，姓什么？对，就是他，扮成死神的样子。对。

我女儿买了一套火箭服，今年她要扮成火箭。

是火箭表情符号，还是一套火箭服？

就是一套服装，有一些吊带，前面和后面是火箭造型，还有喷火的发动机，特别好玩。

希望她没拿到糖果时不会爆炸。

那你就给她糖呗。

她肯定会拿到很多糖。

去年她扮成一块披萨，我扮成剩下的披萨。我抱着她，她是切出来的那一块，我是剩下的部分。这个创意你可以拿去用，好吗？

好主意。对，我觉得我太太会喜欢。

那套服装好像在Amazon上有卖。

对。

好吧，不管怎样，万圣节快乐。吓人的S-1招股说明书。

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保时捷利润回来了，中国生意还没缓过来

Wed, 28 Oct 2026 08:47:44 GMT

保时捷交出了一份利润明显回升、收入继续收缩的成绩单。其在当地时间10月27日公布的财报显示，2026年前三季度，保时捷营业利润达到17.4亿欧元，去年同期仅为4000万欧元；营业利润率从0.2%升至6.9%。同期，营收下降5.9%，至252.8亿欧元。

战略调整费用的大幅减少，推动了这轮利润反弹。去年前三季度，保时捷战略调整费用约为27亿欧元，今年同期约5亿欧元，减少约22亿欧元，超过同期营业利润17亿欧元的增量。费用负担减轻，托起了这份成绩单。

中国市场仍是这场修复中没有解决的一环。

早在10月9日，保时捷就已公布前三季度交付数据：全球交付17.85万辆，同比下降16%；中国交付21493辆，同比下降33%。此次财报将这些已经披露的销量变化，与最新的盈利表现放在了一起：中国业务仍在缩量，公司需要适应更低的销售规模。

保时捷选择继续强调“质大于量”。其逻辑是控制供应、改善产品组合，通过更高价值的车型和选装业务支撑收益。公司在最新财报中表示，更高利润车型占比增加，以及价格和产品组合的积极影响，正在支持经营表现。营收降幅小于交付量降幅，也为这一策略提供了初步观察窗口。

车型表现则显示，这种修复尚不均衡。前三季度，911交付增长12%，至42217辆；Panamera与Taycan分别下降35%和31%。产品换代也在压低交付量：718车系已于去年10月停产，前三季度交付下降79%；燃油版Macan则在今年夏季停产。经典跑车的增长与部分车系的产品空档同时存在。

10月7日发布的2035战略，进一步明确了保时捷如何适应缩量。公司计划将盈亏平衡点降至年销量20万辆以下，这一目标基于对中国市场极为保守的预测；同时拓展个性化定制和更高价值的产品，力争在中期内将顶级车型平均售价提高约20%。

保时捷正在把更低的销量写进成本规划。2035战略还提出，中期内将生产人员成本降低最多30%、销售及分销成本降低20%。高价值车型负责提高收益，削减成本则负责降低维持盈利所需的销量，二者共同支撑这场收缩。

渠道也需要跟随新的规模调整。据行业消息，保时捷计划于2026年底前将在华销售网点调整至约80家。缩减网络有助于减少网点之间的竞争，但留存经销商能否获得足够订单、维持服务投入，是品牌策略落地时必须解决的问题。

现金流方面，前三季度保时捷汽车业务净现金流升至25亿欧元，公司指出，增长主要来自出售Bugatti Rimac和Rimac集团股权的现金流入。这笔资产处置收入为调整提供了资金，也使现金流回升带有一次性因素。

中国市场收缩之后，保时捷已不再把销量反弹作为经营修复的主要前提。从降低盈亏平衡点到压缩销售网络，它正在重做一套适用于更小销售规模的经营账。利润先于销量回升，正是这轮调整最鲜明的特征。

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新车热销，奔驰为何还在下调盈利预期？

Wed, 28 Oct 2026 08:46:27 GMT

奔驰的新车攻势，暂时还没能挡住盈利预期下修。

当地时间10月27日，梅赛德斯-奔驰将2026年乘用车业务调整后销售利润率预期，从3%—5%下调至2%—3%。公司给出的原因十分直接，中国市场竞争环境日趋严峻，第四季度包括原材料在内的成本还将上升。集团全年息税前利润预期也从显著高于上年，调整为与上年持平

28日发布的完整三季报进一步揭示了压力。第三季度，奔驰乘用车业务调整后销售利润率为2.5%，低于去年同期的4.8%；调整后息税前利润由11.39亿欧元降至5.6亿欧元。公司表示，降本措施带来的收益，只能部分抵消中国市场利润贡献减少、汇率变化，以及新车型投放等费用增加的影响。

中国市场的下滑，正在削弱奔驰乘用车业务的盈利基础。

根据奔驰10月7日公布的数据，第三季度乘用车全球销量约40.72万辆，同比下降8%；欧洲和北美分别增长5%和4%，中国却下降31%。在华销售仍较依赖传统主力车型，GLC与E级合计贡献了接近三分之二的销量。奔驰同时披露，纯电GLC L于7月上市，国产GLE L于9月中旬上市，中国市场的新产品仍处于导入和爬坡阶段。

这让终端价格的取舍更难。扩大优惠，有助于争取订单、维持工厂和渠道运转，却会进一步压缩单车收益；减少优惠、接受更低销量，又意味着固定成本需要由更少的车辆分摊。在全年利润率目标已降至低个位数后，每一轮促销都更需要算清销量与利润的交换关系。

新能源产品则承载着另一重任务：既要带来增量，也要逐步建立盈利能力。

第三季度，奔驰乘用车全球纯电销量达到6.84万辆，同比增长61%，创季度纪录。增长在欧洲已有具体落点：奔驰称，纯电GLC、CLA家族、GLB和GLA在欧洲当年剩余产能已售罄，订单延伸至2027年。而在中国，GLC与E级仍承担着近三分之二的销量，新车攻势在两个市场面对的是不同的接力任务。

投入正在从高峰回落。奔驰披露，在去年产品投放投资达到高峰后，前三季度乘用车业务固定资产投资与研发投入合计同比下降11%。新车型进入交付阶段，也开始把资金需求从研发和生产准备转向库存与销售周转。

本地化成为连接产品与成本的重要手段。奔驰今年公布的中国业务计划提出，到2027年，本地材料成本较2024年降低超过10%。北京奔驰的国产车型阵容也计划在2027年扩展至20款，覆盖燃油与纯电产品，以利用中国供应链和成本结构的优势。

不过，降本的效果需要时间，现金流压力已经出现。第三季度，奔驰工业业务自由现金流降至1.72亿欧元，去年同期为13.67亿欧元。公司解释，主要原因是营运资金增加，尤其是待交付新车库存上升。

奔驰在中国面对的压力，已经从销量减少传导至集团盈利预期。主力车系仍撑着销量，新产品投放又带来费用，本地化降本还要按计划逐步兑现。

这段换代期里，奔驰能否以更适合中国市场的产品减少对优惠的依赖，并让本地降本跟上竞争节奏，将决定这轮产品攻势何时真正转化为利润。

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新品越推越多，爱美客利润越赚越少

Wed, 28 Oct 2026 08:43:20 GMT

10月28日，爱美客披露2026年三季报。第三季度实现营业收入5.28亿元，同比下降6.62%；同期归母净利润为1.98亿元，同比下降34.92%。

将时间拉长来看，爱美客已连续多个报告期面临业绩压力。

2025年，爱美客收入同比下降18.94%，归母净利润同比下降34.05%，出现上市以来首次年度营收、净利润双降。

今年前三季度，爱美客实现营业收入17.44亿元，同比下降6.48%；归母净利润7.91亿元，同比下降27.64%。

这一变化与医美市场竞争加剧、传统核心产品增长乏力密切相关。

爱美客的主要收入来自以嗨体为代表的溶液类注射产品，以及以濡白天使为代表的凝胶类注射产品。

据此前披露的半年报，今年上半年，爱美客溶液类注射产品收入5.91亿元，同比下降20.51%；凝胶类注射产品收入3.79亿元，同比下降23.08%。

两大产品线合计贡献收入约9.7亿元，仍占爱美客上半年总收入的近八成。

与此同时，爱美客通过并购韩国REGEN拓展的冻干粉类注射产品，正在成为新的收入来源。

今年上半年，爱美客冻干粉类注射产品实现收入2.09亿元，同比增长973.5%。不过，这一增长也受到去年同期并表基数较低的影响。

在传统产品收入下降、新产品加速推广的背景下，爱美客的费用支出明显增加。

前三季度，爱美客销售费用达到3.41亿元，同比增长47.57%，与同期收入下降6.48%的走势形成反差。

随着销售费用快速增长，前三季度爱美客的销售费用率由去年同期的12.39%升至19.56%，提高约7.16个百分点。

爱美客解释称，主要系组建新的产品事业部，带来人工费用增加，以及新产品市场推广费用上升。

这都进一步挤压了爱美客的盈利空间。

事实上，爱美客也在尝试通过扩充产品线寻找新的增长动力。

今年以来，公司独家经销的韩国Huons BP注射用A型肉毒毒素产品获得注册证书，并于8月上市销售；控股子公司研发的射频皮肤治疗仪也取得Ⅲ类医疗器械注册证。

此外，爱美客还完成了嗨体相关产品适用范围的变更，新增面部真皮浅层注射范围，进一步拓宽产品应用场景。

值得注意的是，在收入持续承压的同时，爱美客的存货规模也有所增加。截至9月末，爱美客存货为1.25亿元，较去年末增长33.93%，主要来自库存商品增加。

现金流方面，前三季度经营活动产生的现金流量净额为7.48亿元，同比下降30.3%。

从传统玻尿酸产品向再生材料、肉毒毒素及医美设备等领域扩张，爱美客正在经历产品结构调整带来的投入期。

从行业层面来看，医美市场正在经历一轮调整。过去几年，医美行业凭借快速增长的消费需求和较高的产品准入门槛，支撑起上游企业的高毛利率。但随着市场竞争加剧、产品供给增加，以及消费者需求趋于理性，行业原有的增长模式正面临挑战。

即便是拥有核心产品和较强盈利能力的爱美客也难以独善其身。对于医美上游企业而言，如何找到新的增长动力正成为共同的考验。

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微纳核芯半年融资30亿元，三颗AI芯片计划2027年初送测

Wed, 28 Oct 2026 08:42:40 GMT

10月28日，杭州微纳核芯电子科技有限公司（以下简称：微纳核芯）宣布完成超10亿元C2轮融资，由建投投资领投，杭州资本、凯泰资本、晓池资本、烟台财金、国投泰康等多家机构参与，多名老股东继续加码。

微纳核芯称，加上9月完成的10亿元C1轮融资，公司两个月内融资超过20亿元，半年内累计完成30亿元融资。本轮融资估值未披露，资金将主要用于产品开发迭代及供应链量产备货。

融资持续推进之际，微纳核芯第一代三颗芯片正处于从投片向客户验证过渡的阶段。

微纳核芯成立于2021年，孵化于浙江省北大信息技术高等研究院，主要研发面向人工智能推理的存算一体芯片。

传统计算架构需要在处理器与存储器之间频繁搬运数据，带来带宽和能耗开销。存算一体技术尝试让部分计算在存储器内部或附近完成，以减少数据搬运。

微纳核芯采用自主研发的3D-CIM架构，融合DRAM三维近存计算、SRAM存算一体与RISC-V异构计算，产品面向AI手机、AI PC等端侧设备，以及智算中心等云侧推理场景。

公司称，SRAM存算一体架构在此前的流片测试中，相较传统冯·诺伊曼架构可提升4至6倍算力密度、5至10倍能效比。公开材料未提供完整的对照芯片规格及测试条件。

产品进度方面，微纳核芯披露，第一代LP-CIM系列和PCIe-CIM系列共三颗芯片已全部投片，预计2027年初正式进行客户送测并启动批量供货。

在此之前，公司已与多家手机平台、ODM厂商及具身智能企业开展算法适配和方案开发，完成多轮仿真器验证，部分项目进入深度联合调试阶段。云侧业务方面，公司与云服务商、AI基础设施厂商等推进算力方案评估及场景化POC测试。

这些工作为后续客户导入提供了基础，但仿真器验证、方案测试与实物芯片正式送测仍属于不同环节。目前，公司尚未披露上述三颗芯片的具名送测客户、批量采购订单及收入规模。

微纳核芯所处的存算一体赛道，已有企业进入产品量产或规模出货阶段。

其中，后摩智能以SRAM存算一体技术布局相关产品，10月中旬公开披露M30、M50芯片已实现量产，M50获得超过150个产品定点，首款3D-CIM芯片A20也已投产。知存科技则以Flash存内计算技术切入低功耗终端市场，官网披露芯片累计出货量已超过千万颗。

云侧方向，亿铸科技基于3D DRAM技术研发存算一体芯片，相关产品已完成流片。10月23日，亿铸科技宣布完成超10亿元融资。

不同企业采用的存储介质、产品定位及商业化阶段并不完全相同。不过，从上述进展来看，存算一体芯片的竞争已从架构设计和实验室性能指标，延伸至客户导入、量产交付与实际出货。

微纳核芯的融资阵容里，有多家产业链企业。

9月，微纳核芯披露C1轮融资信息，华勤技术、美格智能等产业投资方参投。两家公司在微纳核芯的融资官宣中分别表达了围绕智能终端、推理服务器及AI手机、AI PC等场景开展协同的意向。

此前，微纳核芯还曾披露获得兆易创新、佰维存储等存储产业链企业的投资支持。

产业资本的参与有助于公司对接存储供应链及终端应用生态，目前公开披露的信息尚不足以确认上述企业已向微纳核芯下达芯片订单。

对于微纳核芯而言，半年30亿元融资为芯片研发、供应链准备和客户导入提供了资金支持，评估商业化进度仍需依据产品交付来判断。

按照公司最新披露的计划，2027年初将是一个关键节点。这笔融资能否支撑公司从技术研发走向规模化销售，要看三颗芯片完成正式客户送测、启动批量供货的实际节奏，以及最终公司拿到的实际订单。

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黑芝麻智能的”三部曲”跨越：从智驾芯片迈向端侧AI推理万亿市场

Wed, 28 Oct 2026 08:34:47 GMT

引言：

黑芝麻智能正将自身定位从一家智能驾驶芯片供应商，系统性扩张为覆盖具身智能与端侧AI推理的综合算力平台公司。

这家2024年在港交所挂牌的”智能汽车AI芯片第一股”，近期向外界清晰阐述了其”三部曲”战略路径：从百亿美金量级的智能驾驶市场，向千亿美金量级的具身智能，再向万亿美金量级的”物理AI”端侧推理市场逐步跃迁。

战略跨越：从智驾到物理AI的三步棋

黑芝麻智能成立于2016年，创始人兼CEO单记章清华大学毕业，在硅谷从业逾三十年，核心团队来自微软、Arm、高通等知名科技公司。公司总部位于武汉，在上海、深圳、北京、成都设有研发基地，员工上千人，并在新加坡和硅谷设有海外布局。

公司发展历程大致分为五个阶段：2016年至2018年为技术验证期，重点打磨ISP与NPU两大核心IP；2020年起推出A1000芯片并实现商业落地，客户覆盖吉利、东风、比亚迪、广汽、一汽等主流车企；随后迭代至A2000，算力从数十TOPS提升至数百TOPS；今年进入整体横向扩张阶段。

黑芝麻智能认为，过去两年推理范式的转变，使单次计算量扩大上万倍、使用量扩大上百倍。据灼识咨询预测，截至2029年端侧AI市场规模将持续扩大，AI设备连接的复合增速达44%，机器人、智能汽车及视觉监测等场景的端侧AI推理芯片市场占比将明显提升。

正是基于上述判断，公司将战略棋盘从百亿美金量级的汽车智驾，延伸至千亿量级的具身智能，最终对准万亿量级的物理AI全场景端侧推理市场。

三大场景：车端、机器人与端侧AI推理

智能驾驶是公司自2019年以来的主战场，覆盖乘用车、商用车及低速末端物流车、开放式Robotaxi等场景，客户体系已建立。

具身智能是公司当前着力拓展的第二大场景。2025年11月，公司推出SesameX 多维具身智能计算平台，将车端感知—决策—控制—安全闭环迁移至机器人赛道，衍生出三大平台：最成熟、高性价比的普惠机器人中枢Kalos商用服务机器人专用平台、面向多足机器人、工业巡检机器人、协作机械臂等复杂作业场景的Aura多任务执行通用计算平台（已有中远海控具身智能巡检等落地案例）、以及面向人形机器人、多机器人协同系统等高阶场景的Liora具身智能全能计算平台。黑芝麻智能表示，底层中间件和底软具备复用模块，车端向机器人端迁移的逻辑顺畅，可提升研发效率。

商业节奏上，黑芝麻智能选择先用两三年铺设规模、把握客户需求，待行业规模爆发时以稳定供应链和国产化AI芯片的定位切入中高端复杂场景。

端侧AI推理是第三大也是扩张最为积极的场景，分三个方向布局：一是车载边缘算力盒子与车路协同，依托智能视觉算法，此前曾为理想AI眼镜提供算法搭载；二是2026年6月完成收购的亿智电子，这家成立于2016年的珠海公司主打AI机器视觉算法加SoC系统方案，覆盖智能车载、智能硬件及智能安防三大业务领域，其中智能硬件包括智能台灯、智能云台、运动相机、AI眼镜等品类，收购后与黑芝麻智能形成”零点几T到1000 TOPS”芯片环节全覆盖；三是AI推理服务器，公司近期公布了近3亿元AI计算服务器销售框架合同，其中一年内预计整机采购约2.5亿元，标志着公司在AI计算服务器领域拿到首批订单。公司表示，未来将继续与更多头部公司开展AI计算服务业务，共同把握AI计算由云端向边缘及本地部署扩展所带来的新一轮产业机会。

竞争格局：将复刻手机时代

黑芝麻智能认为，车企自研芯片的浪潮从中长期来看终将收敛。其逻辑类比于手机时代：早期各厂商广泛自研，最终格局收敛至高通、联发科等少数头部第三方供应商主导的寡头结构，而手机厂商专注于算法等技术提升带给客户差异化体验。车端智驾芯片有望经历类似演变，黑芝麻智能的目标是在这一收敛过程中占据有利位置，坚持专业化分工、开放生态的核心逻辑。

公司的差异化支撑在于自研IP的持续积累与跨场景复用能力——同一套核心感知与推理架构，可在汽车、机器人与通用端侧AI三个市场间低成本迁移，这构成其横向扩张”三部曲”的底层逻辑。

对话黑芝麻智能实录

【问】我们怎么看待黑芝麻智能在车的战略方向？从我们的视角看到行业在发生什么变化？

【答】我们认为，智能汽车是具身智能规模化落地的首个场景，也是端侧AI最重要的应用市场之一，目前汽车智能化仍在持续演进：

从需求侧看，智能辅助驾驶加速普及，对算力性能、成本与能效提出更高要求；从技术侧看，智驾与座舱AI模型持续演进，舱驾融合加速推进，整车电子电气架构正向中央计算演进；

从供应链侧看，产业链自主可控与供应安全的重要性持续提升。面对当前及未来的产业需求，提供高性能、高可靠、高效率的智能计算解决方案，并持续提升软硬件协同与系统级创新能力，仍然是国产汽车芯片企业的重要使命，也是我们持续不断的努力方向。

【问】具身智能公司有什么打法？怎么看到未来具身智能的增长？

【答】具身智能是公司第二增长曲线，是公司长期发展的重要战略之一，当前已与人形、工业巡检、港口场景的多家头部机器人企业达成战略合作并启动联合开发，持续丰富场景落地储备。未来2-3年公司将采取差异化竞争策略把握核心落地场景，交付形态上主推模组+底层软件+工具链一体化打包方案，解决客户底层开发痛点，我们预计具身智能将继续保持高速增长，未来在公司收入占比将持续提升。

【问】近期公布的3亿订单主要瞄准了什么市场需求？

【答】我们看到随着Agentic AI带来模型调用次数和Token需求快速增长，行业正在形成从MAX模型到Flash、中型模型的分层推理体系。这类高性价比的模型正凭借能力、成本、时延和能效之间更优的平衡，承接大量高频、规模化AI推理需求。AI计算的多元市场结构给了我们更多可以拓展的机会，我们也将重点面向这些高性价比AI推理，并期待和更多头部厂商合作。

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和谐汇一凌晨：AI站上“执行任务”临界点，Capex争论的两边都有漏洞

Wed, 28 Oct 2026 08:28:19 GMT

引言

AI产业正在逼近下一个关键转折点，而困扰市场的资本开支之争，其实双方都存在“裁剪事实”的问题。

上海知名私募和谐汇一TMT创新精选基金投资经理凌晨近日在出席华尔街见闻《聚焦硬科技：AI产业链调研行》活动中表示：未来六至十二个月，AI将从“完成思考和推理”跨越至“执行数字任务”的新阶段，由此打开企业数字员工和个人助理两大商业化市场。与此同时，凌晨认为市场对2028年Capex断崖的担忧被高估——AI产业确实尚未实现自我造血闭环，但当前的问题是需要融资，而非不可能持续。

在投资层面，凌晨提出观察AI产业的两条基本法则：模型阶梯式进步与Token经济学。他的核心判断是，多项前瞻指标均指向模型进步正在加速，硬件、存储、互联三大环节均存在结构性增量，而应用层的商业模式正从“按席位收费”向“按结果收费”演进。

两条法则：模型进步曲线与Token经济学

凌晨认为，跟踪AI产业不必每天追踪GPU和存储出货量，从第一性原理出发，核心问题只有一个：模型到底在进步吗。

当前所有AI资产的定价中，都内嵌了“模型将持续进步”这一假设——若进步曲线是平的，整个AI产业的投资逻辑都将失效；若曲线处于向上拐点，则意味着较好的投资机会。

第一条法则是模型呈阶梯式进步，每隔一年半载会出现一个“Moment”。2023年前后是ChatGPT Moment，模型解锁了生成能力；2024年至2025年初，以Claude等产品为代表的复杂推理能力突破，Coding场景被打开。两个Moment之间，资本市场对模型进步与否常存在较大预期差。

第二条法则是Token经济学——由黄仁勋提出，将AI上下游串联起来的底层规律。Token之于智能时代，如同流量之于移动互联网时代。对硬件厂商而言，关键在于如何更高效地输出Token；对模型厂商而言，是让同样成本的Token完成更多任务；对应用厂商而言，是将Token转化为真实完成的任务，创造最终经济价值。

新Moment将至：从“思考”到“执行任务”

凌晨对模型层持乐观态度，并认为当前进步速度可能与市场感受存在明显落差。

模型能力进步的关键词是长程任务。从GPT-4以来，模型在无人干预下可持续执行任务的时间呈指数级上升。到Opus 5.5、GPT-6 Astra这一代，模型可以不停歇地自主工作十几小时，并调用手机APP、Office三件套、OA等基础软件。

“今天这个节点，我可以比较有信心地讲：我们正处于马上要见证一个新Moment的状态。”凌晨表示，这一跨越的标志是AI从只是“思考”，进入“执行数字任务”阶段。他将这一临界点类比为邮件整理的成功率：从30%迭代到40%时用户没有感觉；但当准确率从四五十提升到六七十，跨过了“可用”的临界点，用户才会突然意识到“模型原来可以帮我做这件事”。

由此衍生两大商业化市场。其一是To B端数字员工。今年Anthropic和OpenAI的迭代关键词是Computer Use——让模型盯着屏幕、自主操作鼠标使用软件，而非仅通过API调用。这一路径的重要性在于，大部分企业软件并不开放API，而企业中大量白领工作（报销、行政、HR流程等）均可通过“AI加软件加Computer Use”实现。当前Computer Use的准确率刚跨过“能用”阶段——看懂屏幕这一步约93%，长程任务连乘后降至50%至60%——未来六至十二个月准确率将明显提升。根据funda.AI的测算，市场空间方面，全球约十亿白领、平均年薪约2.6万美元，AI中期可渗透的数字员工机会约在1万亿美元ARR量级。

其二是To C端个人助理。Meta在9月发布的此类应用约一个月DAU达300万，留存率和打开频次均表现较高；国内大厂如阿里也在跟进。对Meta Muse的测试显示，邮件整理、生活行政助理场景成功率最高（六七十以上），金融保险次之，跨平台购物再次之。凌晨认为，一旦切入购物、保险等交易入口，商业模式将从订阅制转向佣金分成，想象空间大幅扩展。

支撑模型进步持续加速的前瞻指标同样明确：Anthropic算力投入从去年约1GW增至今年底约5GW、明年可能达10GW；数据端，过去半年大量硅谷数据公司在帮模型采集真实企业工作流数据，使模型得以进入真实商业场景。

Capex争论：两边都有“裁剪事实”的漏洞

硬件环节的核心分歧在于Capex能否持续。

据摩根士丹利数据，北美四大云厂加上Neo Cloud，明年合计投入约1.5万亿美元，市场对2027年已无太多质疑；但2028年是否断崖式下滑，分歧巨大，这也是近期硬件板块承压的重要原因。

凌晨指出，看多和看空双方都存在“裁剪事实”的问题。

看空方的逻辑是：模型厂商收入——OpenAI加Anthropic今年底约1500亿美元、明年4000至5000亿美元——相较于1.5万亿美元Capex存在巨大缺口。但这一逻辑严重低估了AI商业化收入：Google同样产生AI云收入；Meta等厂商的GPU还用于搜索和推荐算法；且1.5万亿Capex并非全部用于AI——按投行测算，其中约1万亿真正用于AI，另外5000亿是云服务商在AI出现之前每年就会花的基础开支。一加一减，投入与回报的差距并没有看起来那么夸张。

看多方的逻辑是产业链各方均在盈利，引用Anthropic最新季度盈利、头部云厂算力投入约三年回本等数据。但其漏洞在于忽视了投入与产出的时间错配：今年投入、三年后才有回报，云服务商有现金流可以承受，但Neo Cloud没有，必须借债。

整体来看：AI产业确实尚未实现自我造血闭环，但当前面临的是融资问题，而非不可能。据高盛分析，明年约1.5万亿美元Capex中，预计35%至40%由债务融资完成，约5000亿美元量级——而美国每年投资级债券发行约1.4至1.9万亿美元，占其四分之一到三分之一，此外还有ABS、抵押融资、银行融资等渠道，美国资本市场深度足以支撑。

“虽然最近跌很多，我们也没有那么悲观。”凌晨表示，长期来看，只要数字员工和个人助理等场景跑出来，AI就能实现真正的商业化闭环。

硬件三大件：算力、存储、互联各有逻辑

算力层面，英伟达地位依然稳固。尽管AMD、谷歌TPU、亚马逊自研芯片持续发起挑战，英伟达在云厂商Capex中的算力市占率反而从ChatGPT前的约11%稳步提升，明年预计达44%以上。原因仍在于Token经济学——按每美元产出Token量计算，买英伟达仍是最具性价比的选择。GPU加ASIC出货量增速今明两年均在50%以上，仅GPU市场规模今明两年分别约3000亿和5800亿美元。

值得关注的是CPU的结构性增量。训练时代CPU存在感不强，但Agent时代逻辑反转：以Meta Muse为例，每个注册用户都对应一个后端虚拟CPU，每个DAU均产生CPU需求。Agent时代越来越多的调度运算交给CPU，核心Token生成由GPU完成，两者配比将逐步倒转。

存储方面，凌晨指出这轮周期与以往存在两点结构性差异：驱动力从消费电子转向CSP采购生产资料，后者为保障GPU利用率对价格容忍度更高；此外，三星、海力士、美光、闪迪等原厂过去大半年已与下游签订长协，锁定未来三至五年的保底价格和保底量，占未来出货量的50%至70%以上，这是存储商业模式的重大变革。“若能运转下去，这轮周期可能真和以前不一样。”

互联环节，铜缆采购成本约为光模块的五分之一，但功耗更高，算上功耗后单位吉瓦产出Token反而更少，综合经济成本更高。今年起，NVL72机柜内连接正从铜缆不可逆地转向光。

抓取供应链超额收益的关键在于三个效应：一是乘数效应，比如H系列——>B系列，单GPU的HBM容量从192GB升至288GB，HBM需求增速会在GPU出货增速的基础上再叠加系数；二是牛鞭效应，供需紧张时订单向上游逐级放大；三是价格传导效应，越靠近终端、越有议价权的环节在供需偏紧时反而获得超额利润。

应用层：私域数据是壁垒，“按结果收费”是方向

应用层的关键共识已从年初的“模型将吃掉应用”转向“共存”。凌晨认为，模型进入企业真实工作流，不是Coding出一套ERP就能完成，必须掌握企业的私域数据。

他援引Palantir与英伟达合作的案例：Palantir帮助英伟达整理ERP数据、供应商会议纪要等私域数据，并将英伟达运营经验中的隐性知识转化为可训练的供应链AI模型，上线后物料分配和供应链优化准确率大幅提升。“谁能掌握或劝动企业交出私域数据，做成垂直模型和垂直应用，谁就是应用层的最终受益者。”

产品形态层面，从Copilot走向Autopilot的趋势正驱动商业模式升级。Salesforce今年6月收购了一家以AI实现全无人客服的CRM公司，定价从按席位收费，演进至按对话次数收费，再到按完成结果收费。客服是当前已跑通的成熟场景，其他场景将陆续完成这一跳跃。

国产算力链：额外的国产化率倍数效应

凌晨对国产算力链的态度相对乐观，并给出三点理由：其一，美国算力投入领先国内一年半到两年，国内处于“刚开”状态，阿里算力约两至三吉瓦，但已公布“十年翻十倍”规划；其二，国内大厂Capex占现金流仅约50%，尚有余力，而美国CSP现金流已到极限；其三，国内大厂AI Capex以50%增速增长的同时，国产化率还将从20%至30%提升至50%至60%，叠加产生额外的增量倍数效应。

格局方面，国产GPU能力约落后英伟达两至三年，综合性价比约为英伟达60%。但在英伟达出口管制的背景下，两者性价比已趋近。当前国产GPU供不应求，“只要有供应链能把卡拿出来，客户都会买”；凌晨预计再经历一轮淘汰整合后，市场将收敛至两至三家头部，以海光、寒武纪为一梯队，背靠大厂生态的为二梯队，缺乏供应链能力者将被淘汰。

风险提示：本文观点仅代表作者截至 2026 年 10 月的判断，不构成任何投资建议或个股推荐；文中提及的公司及相关标的仅用于说明产业逻辑，不代表基金持仓，也不构成对未来投资方向的承诺。文中引用的第三方数据来自公开资料，本公司力求但不保证其准确性与完整性。基金有风险，投资须谨慎，过往业绩不预示未来表现。

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摩根大通私行：加息周期不结束金价难触底，4000美元下方几乎没有支撑

Wed, 28 Oct 2026 08:24:39 GMT

金价在美联储利率决议前夕承压，4000美元关口再度成为市场焦点。摩根大通私人银行警告，在利率见顶之前，金价难以形成真正意义上的底部，而4000美元下方几乎缺乏技术支撑，市场依然“相当脆弱”。

在市场聚焦今夜的FOMC决议之际，现货黄金周三盘中震荡下跌，盘中最大跌幅达0.8%，抹去前一交易日大部分涨幅。摩根大通私人银行亚洲利率与外汇策略主管Yuxuan Tang表示，"金价将在利率见顶（美联储本轮加息周期的终点）时找到坚实底部"，并指出流动性偏薄、利率仍有上行空间，是当前金价面临的主要下行风险。

美联储本周预计按兵不动，但交易员已将年内加息的可能性纳入定价，令金价上行空间受到压制。美联储主席沃什（Kevin Warsh）面临两难局面——既要安抚市场对抗通胀的信心，又要应对能源价格持续高企带来的压力。值得关注的是，能源价格的顽固高企是当前通胀的主要驱动力，而周四公布的PCE数据将进一步厘清通胀走势与利率前景。

摩根大通：市场脆弱，4000美元下方支撑匮乏

摩根大通私人银行亚洲利率与外汇策略主管Yuxuan Tang对金价前景持审慎态度。他指出，金价在近期抛售后面临下行风险，原因在于流动性依然偏薄，且利率仍有进一步上升的空间。

"金价将在利率见顶时找到坚实底部，" Tang表示，并补充称市场目前"相当脆弱"，每盎司4000美元下方几乎没有技术支撑。

金价近日已短暂跌破4000美元关口。上周，人工智能相关股票遭遇抛售，投资者被迫出售黄金以弥补其他资产损失，金价一度跌至7月中旬以来最低水平。此后，科技股随AI交易热情回暖而反弹，在一定程度上缓解了金价的跌势。

尽管技术面支撑薄弱，实物买盘与逢低抄底资金在一定程度上阻止了金价的进一步下滑。中国家庭对黄金的购买意愿在过去两个月持续升温——随着金价回落，中国消费者对实物黄金的需求有所增加。

然而，印度方面的需求动态形成对冲。据印度最大贵金属精炼商透露，印度家庭普遍预期近期金价跌势尚未结束，因此推迟了节日季的黄金采购，这在一定程度上削弱了实物需求对金价的支撑效果。

华侨银行策略师Christopher Wong在研究报告中表示，“近期风险仍偏向进一步整理，但需求面应在抛售压力消退后提供一定缓冲。”

他同时指出，金价若要重获更持久的上行动能，需要油价下跌、通胀降温、美元走弱以及收益率回落等多重条件同时具备。

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天镜宏观 | 2026年10月宏观经济周期六态评定及运行特征分析

Wed, 28 Oct 2026 08:16:51 GMT

天镜宏观 | 2026年10月宏观经济周期六态评定及运行特征分析

报告期：2026年10月 | 数据截至：2026年9月 | 发布机构：天镜宏观熵变生命体周期研判体系

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一、核心结论

天镜体系对2026年9月宏观经济数据的综合研判结果显示：经济周期状态处于“衰退钝化态”，M6宏观水位读数约为1.77/10，处于“极冷/极钝化”区间，阶段转换概率测算为18%。

从三大核心合成指数来看，当前宏观运行呈现显著的结构分化特征：

外部驱动力综合指数：-15.9%（较8月的-11.1%有所回落），显示政策端及外部环境的边际支撑力度减弱。
内部驱动力综合指数：-6.4%（较8月的-8.3%边际修复），内生动能呈现底部企稳迹象。
传导效率强弱指数：-16.4%（较8月的-22.9%有所改善），但仍处于深度负值区间。

当前宏观运行的核心逻辑在于：政策端的资金供给保持相对充裕，但受制于传导效率（G-MPC系数为0.45），资金向实体终端需求的转化率偏低。整体经济在底部区域处于深度磨底阶段，尚未确认趋势性向上的拐点。

二、五大子模块运行特征分析

1. 财政驱动力：融资端与支出端显著背离（-32.1%）

9月财政驱动力强弱指数降至-32.1%，是本月外部驱动力核心拖累项。结构上呈现明显的“融资前置、支出滞后”特征：

融资端：财政融资端大幅转正（+48.8%），主要受专项债集中发行支撑，显示政府债券资金筹措力度较强。
支出端：财政支出端出现显著回落（-74.6%），可能与季末集中拨付后的季节性回落有关。
效果端：实物工作量指标（-52.7%）依然深度负值。这说明财政资金从拨付到形成基建实物工作量（如工地开工、水泥消耗等）的传导存在明显的时滞与阻滞。

财政传导的瓶颈集中在“支出→实物工作量”环节，融资端有资金、支出端有动作，但真实经济活动的增量尚未完全显现。

2. 货币驱动力：流动性投放与信用派生分化（-6.6%）

9月货币驱动力强弱指数为-6.6%，处于中性偏弱区间：

央行投放意愿：维持偏松状态（+14.1%），基础货币扩张意图明显，DR007等资金利率保持在政策利率附近。
信用派生效率：-8.0%，货币乘数处于高位但资金淤积在金融体系内，未能有效向实体信贷转化。
实体承接力：-25.5%，企业中长期贷款增速降至-21.0%，居民中长期贷款增速进一步下探。

这一组合反映了当前微观主体的信贷扩张意愿依然偏弱：企业不愿扩产借贷，居民在资产负债表修复过程中不愿加杠杆。资金在金融体系内循环的特征较为显著，这是“衰退钝化态”在货币端的典型表现。

3. 投资驱动力：制造业呈现相对韧性（-7.5%）

9月投资驱动力强弱指数为-7.5%，较上月（-11.0%）呈现边际改善，结构分化是主要特征：

地产拖累：地产Drag（拖累值）强弱系数仍处-42.4%的深度负值区间，对整体固定资产投资构成持续压制。
制造业韧性：内驱动-投资强弱系数（制造业与基建投资剪刀差）回升至+30.3%，高技术制造业投资同比保持+3.25%的正增长。

这反映出在旧经济（地产）深度调整的背景下，新经济部门及相关制造业投资具备一定的相对韧性。制造业投资降幅小于基建投资，表明企业自主投资意愿并未完全消失，新旧动能转换的特征在数据中持续显现。

4. 消费驱动力：整体仍处偏低水平（-4.1%）

9月消费驱动力强弱指数为-4.1%：

先行指标（消费者信心、汽车销量等）为-5.6%，处于低位徘徊状态。
内核指标（社零、收入等）为-3.2%，社零当月同比0.4%已逼近零轴。
边际消费倾向（MPC） 录得0.45，处于历史偏低区间。

MPC的持续低迷表明居民预防性储蓄意愿依然较强，消费支出的修复斜率相对平缓。居民收入预期和资产负债表状况的修复，仍是消费动能回升的关键前提。

5. 创新乘数：维持正向结构调节（1.10）

本期创新乘数录得1.10，对内部驱动力综合指数提供约+10%的正向调节。高技术制造业增加值保持高增，发明专利等产出端指标表现相对积极。在总量偏弱的环境下，创新驱动仍构成结构性支撑，也是未来经济走出衰退钝化态的重要依托。

6. ESI外部扰动指数：边际改善但整体偏紧（-1.77%）

9月ESI外部扰动指数为-1.77%，较上期大幅回升。结构上：

外需强度系数：大幅升至+46.43%，显示出口端韧性依然较强，对经济形成正向支撑。
全球流动性：-14.77%，美债收益率高位运行，外部金融条件偏紧。
大宗商品：-76.40%，输入性通胀压力仍构成拖累。

外需的强韧性部分对冲了全球流动性偏紧和大宗商品价格波动带来的压力，是当前外部环境中为数不多的正向因素。

三、传导效率与M4政策倾向

本期G-MPC（政策转化效率）系数为0.45。该系数由基尼系数（0.465）与居民边际消费倾向（0.45）合成，反映了在当前收入分配结构下，宏观政策向终端需求传导过程中的损耗程度——近一半的政策力度在传导过程中被消耗。

结合M4逆周期调节器测算，当前内驱得分（-6.4）低于M1长期均衡基准（+8）约14.4分，偏离幅度除以历史标准差（σ≈15）得到σ倍数约-0.71。σ倍数落在-1.5至-0.5区间，对应政策倾向指数为+1档，即“温和宽松”。

经G-MPC系数修正后，理论外驱力度（-15.9%）在实际落地时的有效值约为-7.1%。这表明政策方向虽维持宽松基调，但受制于传导效率，实际边际效用被显著压缩。政策效果在传导过程中被“双向压缩”，这是衰退钝化态下政策传导的核心特征。

四、六态判定与水位监测

从M5六阶段判定矩阵来看，外驱弱评估（-1.00）、内驱弱评估（-1.00）、传导效率弱评估（-1.00）三项交叉，判定当前为“衰退钝化态”。

M6水位读数约1.77/10。水位由阶段基准分（2.3，衰退钝化态中位值）和偏离调节（-0.53，内外驱及传导效率的加权偏离幅度）合成。当前水位较上期（1.66）微幅回升0.11，边际改善主要来自内生动能的修复和传导效率的改善，但财政驱动力的大幅恶化压制了水位回升。

阶段转换概率为18%，处于低位稳定状态，说明短期内阶段切换的可能性较低，经济仍将在“衰退钝化态”中运行。

五、后续核心观测指标

M6宏观水位：关注能否自1.77向上有效突破2.0关口。若水位持续在1.5-1.8区间震荡，说明经济仍在深度钝化中；若向上突破并站稳，则修复进程可能启动。
传导效率指数：观察货币传导效率能否自-3.14向-2.0以内修复，或G-MPC系数回升至0.55以上，这是判断政策传导链条是否疏通的关键。
财政支出转化：在融资端大幅转正（+48.8%）后，关注后续月份财政支出端能否跟进，以及基建实物工作量是否出现边际改善。
微观信用需求：跟踪企业中长期贷款增速能否自-21.0%向零轴方向回升，这是实体融资需求回暖的最直接证据。
内生动能持续性：制造业与基建投资剪刀差（当前+30.3%）能否维持正值，地产Drag（-42.4%）能否继续收窄，是判断经济能否走出衰退钝化态的早期信号。

结语

9月的宏观数据进一步确认了当前“衰退钝化态”的运行特征。政策资金供给相对充裕，但受传导效率制约，向实体需求的转化仍存在阻滞。投资端的结构性分化（制造业韧性vs地产拖累）与出口端的强韧性，是当前经济为数不多的支撑项；而传统动能收缩、微观主体预期偏弱、MPC处于历史低位，则是制约经济回升的主要因素。

在当前宏观水位处于极冷区间的背景下，经济底部的确认与修复仍需时间。后续应密切跟踪传导效率的边际变化及财政支出端的实际落地情况，以此作为判断周期拐点的核心依据。

【关于天镜体系】

上海熵研.天镜宏观熵变生命体周期研判体系，是一套将宏观经济视作动态生命体，通过M1至M6六大核心模块精准量化经济周期位置、政策传导效率及大类资产配置强度的系统性宏观研究框架。

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宇树科技今日将交出上市后首份财报：机器人板块狂飙之际，业绩成色几何？

Wed, 28 Oct 2026 08:13:56 GMT

宇树科技将于今日披露上市以来首份财务报告，这份报告不仅是对这家具身AI领军企业自身商业模式的一次检验，更被市场视为衡量中国机器人板块整体估值逻辑能否成立的关键试金石。

在业绩发布前夕，中国机器人概念股延续多月强势行情。28日，物理AI产业链延续强势行情，宇树科技股价自10月中旬以来7个交易日反弹超过65%。中证机器人指数上涨4.09%，该指数成分股中，博杰股份涨停，伟创电气上涨超19%，瑞松科技上涨近10%，双环传动与华中数控上涨超9%。

摩根大通近日将宇树科技评级由"低配"直接跳升两级至"增持"，目标价从300元大幅上调至995元，较10月23日收盘价624元隐含约59%的上行空间，为板块情绪再度提温。摩根大通认为，宇树创始人兼CEO王兴兴将物理AI能力突破的预期窗口从"最长10年"大幅压缩至"1—2年或2—3年"，该行据此判断行业销售S曲线或将前移。

然而，市场热情与商业现实之间仍存在明显落差。宇树科技于2026年8月在上交所科创板完成IPO，上市首日股价涨幅逾460%。但据现有数据，公司2025年营收约为17亿元，这一规模与其当前市值之间的鸿沟，令今日这份财报的含金量显得尤为关键。

首份财报来袭，市场聚焦营收质量与订单结构

今日财报将首度向公开市场呈现宇树科技上市后的完整经营面貌，投资者最为关注的核心问题在于：高速增长的收入究竟由哪些客户群体支撑，以及试点订单能否转化为可持续的企业级重复采购。

摩根大通此前在中国国际工业博览会调研后曾对国内机器人厂商的商业化进展持审慎态度，原因正在于"硬件领先尚未稳定转化为可重复的商业需求，订单仍主要来自研发、开发者平台和小批量试点"。这一判断直接点明了宇树当前商业模式的核心隐忧。

摩根大通预计宇树2026年营收为28.19亿元，较2025年约17亿元的基数实现显著跃升；2027年及2028年营收预测分别为48.88亿元和133.83亿元，其中2028年同比增速预计达173.8%。与此对应，该行预计宇树2026年至2028年调整后净利润分别为6.16亿元、11.25亿元和32.02亿元。上述数据均为分析师预测，并非公司已披露数字。

降本逻辑：垂直整合打开商业化空间

宇树的竞争壁垒很大程度上建立在硬件成本控制之上。通过对关节电机、减速器和传感器等核心零部件的垂直整合生产，宇树将其四足机器人的定价压至波士顿动力等西方竞争对手的一个零头，由此打开了学术科研、农业巡检和矿井测绘等此前因资本支出门槛过高而难以渗透的市场。

然而，机器人行业的资本密集型特征决定了规模扩张期的利润率承压往往难以避免。持续的制造产线投入与库存管理压力，是快速扩张阶段企业毛利率面临的系统性挑战。今日财报中的毛利率表现及研发支出规模，将成为判断宇树能否在商业化加速的同时维持技术护城河的重要参考维度。

物理AI突破预期前移，摩根大通重新定价

推动摩根大通大幅上调评级的直接原因，是王兴兴在2026年杭州世界物理AI大会上对商业落地时间表的最新表态。其将物理AI的突破窗口从"最长10年"压缩至"未来1—2年或2—3年"，令摩根大通重新评估整个行业的销售加速节点。

该行分析师认为，随着大模型在任务规划、记忆、上下文管理和跨工具执行方面持续进步，行业瓶颈正从高层推理能力转向"现实世界的执行、数据生成和部署迭代"。在此逻辑框架下，已部署机器人所积累的真实世界数据、开发者生态及装机基础，其战略价值可能面临重新定价。

在销量预测上，摩根大通维持宇树2026年人形机器人销量假设不变，仍为约1.42万台，但将2027年预测从2.62万台上调至3.17万台，并将2028年预测从4.16万台大幅跳升至11.16万台。对应全球市场份额预测方面，2028年由8%上调至21%，2030年由4%上调至12%。

估值争议：稀缺性溢价能否持续支撑高倍数

摩根大通在估值方法上采用2028年预计市销率30倍作为目标价锚定依据，并援引Agility Robotics等近期私募融资案例作为可比参考。除技术与销量假设外，该行还将资本市场供给端纳入估值框架：随着具身智能企业IPO审核对商业化质量和订单可持续性的要求提升，新增上市标的的节奏可能慢于此前预期，由此令已上市企业获得一定的"稀缺性溢价"。

该行称，宇树是A股市场中"少数直接的具身AI投资映射之一"，其已上市地位、硬件平台及装机基础构成了这一稀缺性溢价的基础。

今日财报能否为上述验证指标提供初步答案，将在很大程度上决定市场是否愿意继续为这份物理AI突破的预期支付高倍数溢价。

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电动工具再繁荣：电工硬缺口超70万，AI基建驱动行业需求喷发

Wed, 28 Oct 2026 07:41:18 GMT

电动工具长期被当作地产后周期品种定价，需求弹性挂在利率与成屋销售上。

但2026年上半年出现了反向证据：美国地产相关工具需求依然低迷，但工具行业整体收入增速超过5%。

需求结构正在被AI替换：AIDC建设把「工具密集度」拉高到一般基建项目的 2 倍以上，把「客户结构」从价格敏感的 DIY 消费者换成愿付溢价的专业承包商。

这一轮繁荣的真实约束不在需求端，而在劳动力供给与机电工程交付能力——美国电工年均岗位空缺 8.11 万个、年补充能力约 3.82 万个，缺口率 53%，这既是工具「卖得动」的原因，也是行业增量在 2027 年之后能否延续的关键变量。

年内最冷新股诞生！PCB龙头港股上市首日盘中破发，最大跌幅超6%，有打新投资者最多浮亏318万港元

每日经济新闻 — Wed, 28 Oct 2026 07:40:47 GMT

今日（10月28日），PCB龙头东山精密正式登陆港交所主板，开盘即陷入破发，盘中最大跌幅超6%。截至发稿，股价跌幅明显收窄。

每经记者李旭馗摄

东山精密不佳的二级市场表现，早已在招股阶段埋下伏笔。根据公司配发公告，尽管引入20名基石投资者强力托底，但公开发售仅录得0.52倍认购，孖展融资认购仅0.39倍，成为自去年2月以来港股公开认购倍数最低的新股，所有参与打新的散户实现100%中签。极端低迷的认购情绪，也让少数大手笔打新的投资者面临最多浮亏318万港元。

散户弃购机构兜底公开认购创近一年多新低

根据东山精密披露的全球发售配发结果公告，此次H股全球发售股份总数为11378.32万股，初始发行结构按照港股常规比例设定：香港公开发售初始股份为1137.84万股，占全球发售总量10%；国际发售初始股份10240.48万股，占比90%。

不过，由于香港公开发售未获得足额认购，发行方启动股份重新分配机制，将547.29万股香港发售股份调拨至国际配售。调整完成后，香港公开发售最终仅发售590.55万股，占全球发售总量的5.19%；国际发售股份提升至10787.77万股，占比升至94.81%。

从认购数据来看，东山精密此次新股市场呈现出极强的两极分化。国际发售获得3.17倍适度超额认购，合计81名承配人足额承接股份；香港公开发售认购遇冷，最终认购倍数仅0.52倍，孖展融资认购倍数更是低至0.39倍，有效申购仅4484份，创下自2025年2月以来港股新股公开认购倍数新低。

上一只公开认购倍数更低的新股，是2025年1月挂牌上市的宜宾银行。该行香港公开发售认购倍数仅0.21倍，刷新阶段性低点；不过宜宾银行配备绿鞋护盘机制，上市首日守住发行价，并未出现破发行情，与东山精密首日大跌形成鲜明对比。

纵观今年港股新股市场，多只新股遭遇散户冷遇，但东山精密0.52倍的认购数据依旧垫底。即便公司H股定价86.8港元，较A股股价折价约35%，给出足够大的安全垫，依然没能吸引散户资金入场。另一边，机构资金态度截然相反，公司敲定20名基石投资者，合计认购5689.11万股，占到全球发售总量的50%，阿里巴巴、摩根资产管理等知名机构悉数入局，形成机构兜底、散户弃购的局面。

15名乙组“勇士” 顶头槌投资者浮亏超318万港元

在惨淡的认购数据之下，此次打新参与者寥寥无几，尤其是投入巨资的乙组投资者，仅有15人出手，被市场视作逆势进场的打新“勇士”。

公告披露的配售明细显示，本次新股甲组共有4469名投资者参与申购，申购门槛仅为100股，最高申购额度为5万股，其中7名投资者顶格申购5万股。由于公开发售认购不足，甲组所有申购全部足额获配，一手中签率达到100%，没有出现常规新股摇号抽签的情况。

相比甲组的散户规模，乙组投资者人数大幅锐减，最终仅15人参与申购。乙组申购门槛为6万股，有2名投资者刚好按下限门槛申购；申购额度逐级抬高，最终出现1名顶头槌（港股打新术语，指投资者在单只新股公开发售中，按招股书规定可认购的最大股份数量）申购者，一次性申报60万股，成为全场最大单笔申购订单。此外，还有1名投资者申购50万股，2名投资者申购30万股，1名投资者申购20万股，6名投资者申购10万股，2名投资者申购8万股。

本次新股招股价锁定在86.8港元，上市首日盘中最低下探至81.5港元。以此最低价测算，这位申购60万股的顶头槌投资者，若不计手续费与融资利息，账面浮亏最高达318万港元。即便股价后续有所反弹，巨额浮亏依旧给融资打新的投资者带来不小的资金压力。

融资打新爆仓风险可控券商将优先要求追加保证金

整体来看，乙组15名投资者均为大额申购，若使用孖展融资放大杠杆，一旦股价持续走低，账面亏损会同步放大，杠杆越高，亏损风险越高。

面对乙组大额孖展投资者超300万港元的账面浮亏，市场开始担忧融资盘触发爆仓、券商被动强平，进一步冲击股价。不过香港券商人士向记者表示，尽管单笔浮亏数额巨大，但本轮融资盘被强制平仓的概率很低。

券商从业人员解释，不同券商给予融资打新的杠杆倍数有所不同，最高一般定格为10倍杠杆。也就是说，如果投资者用10万的本金，可以融资90万，共100万进行打新。

因此，按照常规理解，如果新股破发幅度达到10%，意味着本金全部亏光，也就是所谓的融资盘爆仓了。

“虽然浮亏额度较大，理论上存在一定的爆仓风险，但在实际操作中，券商通常会采取较为温和的处理方式，一般不会立即进行强制平仓。”上述香港券商人士表示，“券商通常设有一条‘维持保证金线’（maintenance margin），这是一条预警线。一旦你的账户净值低于该线就会触发‘追保通知’（Margin Call）。这条线比强平线会更早触及，有可能跌幅7%，或者6%，甚至是5%。”

所以，客户只需要在规定时间内补足保证金，或者卖出部分股票以降低杠杆。只有在客户无法补足保证金且拒绝减仓的情况下，券商才会考虑强平。另外，如果融资打新的投资者在券商的资产较大，那么有可能真的要等下跌10%，才会要求追加保证金。

只有当客户无法按时补足资金，账户保证金跌破平仓线，券商才会启动程序卖出持仓股份。

具体到东山精密的案例，由于发行价86.8港元相对较高，且破发幅度目前控制在10%以内，对于大多数融资比例不高的投资者而言，风险尚在可控范围内。但对于那位认购60万股的“大户”而言，如果其使用了高倍杠杆（如10倍或以上），则可能面临较大的追加保证金压力。

值得注意的是，东山精密新股有过半股份被基石投资者锁定，基石股份设有6个月锁定期，短期不会在二级市场抛售，股份抛压相对有限，也降低了股价持续大跌、触发融资盘连锁爆仓的可能性。

本文来源：每日经济新闻

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Meta、谷歌押注的Jio上市大涨，创印度最大IPO

Wed, 28 Oct 2026 07:34:41 GMT

Jio Platforms上市首日股价飙升逾21%，成为印度史上最大IPO，全球顶级机构投资者的热烈追捧印证了市场对这家科技巨头的高度信心。

股价最新报1362卢比，较发行价1119卢比大幅溢价。这一表现超越了机构分析师的普遍预期——野村证券周三给予Jio Platforms买入评级，目标价1340卢比，较发行价隐含19.7%的上行空间，但实际股价已一举突破该目标位。

此次IPO共募资3020亿卢比（约32亿美元），认购倍数超过22倍，包括贝莱德、Capital Group及新加坡政府投资公司（GIC）在内的全球顶级基金均参与了锚定投资者配售。这一里程碑式的上市，为印度资本市场的大型交易注入了强心剂。

史上最大IPO，开市95分钟售罄

Jio Platforms此次共发售2.7亿股，发行价定为每股1119卢比，融资规模创下印度IPO历史纪录。

据孟买证券交易所（BSE）数据，公开认购阶段整体超额认购逾22倍，其中合格机构投资者（QIB）部分认购倍数高达70.55倍，零售投资者部分则认购2.72倍，机构需求远超散户。

Jio Platforms董事总经理、印度亿万富翁穆克什·安巴尼（Mukesh Ambani）之子Akash Ambani在上市仪式前表示，IPO于10月21日开放认购后，仅95分钟便完成全额认购。含锚定投资者在内，此次发行合计吸引了780亿美元的总需求。

母公司领衔，Meta与谷歌居前列

据LSEG数据，安巴尼旗舰企业信实工业（Reliance Industries）持有Jio Platforms逾66%的股权，为第一大股东。Meta Platforms旗下关联公司Jaadhu Holdings持股近10%，位居第二；谷歌国际（Google International）持股7.7%，列第三。

野村证券周三发布报告，首次覆盖Jio Platforms并给予买入评级，目标价1340卢比。野村在报告中指出，Jio的资本开支周期基本已接近尾声，预计公司自由现金流将出现显著改善。

然而上市首日股价表现已超出野村目标价，最新成交价报1357卢比，市场定价反映出投资者对Jio长期盈利能力的更为乐观的预期。

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野村：美元最大的新风险——AI资金撤退

Wed, 28 Oct 2026 07:33:39 GMT

AI热钱的大规模涌入，正在悄然重塑美元的避险属性。

一旦AI叙事出现动摇，外国资本可能从美国股票、企业债及电力基础设施中集中撤退，令美元同时承压于增长预期下修、利率优势收窄和机构需求萎缩三条战线。野村G10外汇策略主管Dominic Bunning警告，若AI交易发生逆转，"美元能否像过去那样受益，已远没有那么确定。"

上周已出现早期预警信号：AI估值承压期间，避险资金明显流向日元和瑞郎，而非美元。分析人士认为，美元正日益从传统避险资产演变为一种对"美国例外论"押注的风险敏感型资产，其在极端压力情境下的表现存在相当大的不确定性。

热钱涌入，美元风险属性悄然转变

近年来，外国资本大规模买入美国超大盘科技股、超大规模云计算企业债券及电网基础设施，驱动力正是AI繁荣带来的超额回报预期。这一趋势使美元成为"美国例外论"的集中押注标的，背后支撑来自更快的增长速度、更高的利率水平以及外国对美资产的持续需求。

富国银行全球外汇策略主管Erik Nelson将上述资金流入比作新兴市场常见的"热钱"——这类资金由机构配置者主导，一旦对美国增长、利率或科技估值的判断发生改变，便可能迅速买入或卖出。

Convera首席外汇及宏观策略师Kevin Ford指出，"当AI交易受到质疑时，AI交易与美元之间的关联变得远比以往更为显著。"目前，外国流入美国股市的资金规模已达历史峰值，而外商直接投资则相对滞后，意味着大量资本属于可快速调仓的组合投资，而非长期战略布局。

AI推升美元，逆转或三线受压

AI热潮对美元的提振，很大程度上通过利率预期传导。CIBC资本市场外汇策略师Noah Buffam表示，"整个AI交易导致美国利率重新定价走高，进而推动美元升值。"

然而，这一链条一旦断裂，后果可能从多个维度同步冲击美元：其一，若AI投资回报令人失望，增长预期下修将迫使美联储降息，侵蚀美元的利差优势；其二，国内投资放缓将戳破"例外论"叙事；其三，机构投资者对美国企业债和股票需求的消退，将削弱美元的结构性支撑。

近期市场已出现局部压力信号：CoreWeave等高负债新兴云计算公司的信用违约互换价差在过去数周大幅走阔，并已波及相关股票。苏格兰银行首席外汇策略师Shaun Osborne指出，"从信用违约互换来看，我们可以看到边缘已出现磨损迹象。"

互联网泡沫的历史镜鉴

历史经验表明，股市下跌本身并不足以令美元崩溃。Nelson指出，2000年3月纳斯达克见顶后，美元在将近两年时间内仍维持强势，直到WorldCom等公司倒闭引发美国信贷市场动荡，叠加全球增长复苏等因素，美元才最终破位下行。

然而，本轮AI基础设施建设较互联网泡沫时期更具美国中心特征，脆弱性因此更加集中。Nelson的数据显示，实际贸易加权美元已连续12年高于自1973年以来的长期均值，创历史最长纪录。与2000年相比，外国资金更集中于股票和企业债，外商直接投资却更为疲弱。此外，当前华盛顿背负庞大财政赤字，不同于2000年技术峰值附近的财政盈余，反周期刺激空间相当有限。

值得注意的是，并非所有极端情景都对美元不利。若压力演变为系统性美元流动性危机，2008年金融危机和2020年3月的历史先例显示，投资者为满足美元计价负债而抢购美元，可能在短期内形成强劲但短暂的美元需求。

关键信号：美国特有的信贷与增长压力

Nelson强调，触发美元深度调整的关键信号，不是科技股是否下跌，而是压力是否演变为"美国特有的信贷和增长问题"，并进而改变市场对美联储政策路径的预期。一旦这一情境成真，日元将最可能成为最大受益者。

Nelson表示，"全球投资者对美元出现大规模重估或抛售的敏感性是相当显著的。进入2027年，这是美元一个值得持续关注的脆弱性。"部分市场人士认为，自2025年4月特朗普宣布大范围关税引发美元暴跌以来，美元已以最重要的方式重新成为全球市场的核心风险变量。

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需求是供应的两倍！SK海力士电话会：DRAM和HBM产能售罄至2029年，明年资本开支将“大幅增加”

Wed, 28 Oct 2026 07:09:41 GMT

AI内存超级周期进入新阶段！SK海力士三季度营收历史性突破百万亿韩元，管理层在电话会议上宣告当前AI内存需求火爆导致“客户需求是供应量的两倍”，其核心HBM和DRAM产能更是通过长期协议“在2029年之前实际上已全部售罄”。

10月28日，SK海力士在2026年三季度业绩发布会上交出了一份历史级成绩单——单季营收首次突破100万亿韩元，营业利润率攀升至80%的历史峰值。更关键的是，管理层在电话会上明确表示：结合长期供应协议（LTA）锁定量和正在洽谈中的客户需求，“我们DRAM和HBM未来三年（截至2029年）的产能实际上已全部售罄”，而“客户的采购需求量超出我们当前供应能力的两倍以上”。

与此同时，比起后视镜里的惊艳业绩（营收104.62万亿韩元，营业利润83.33万亿韩元），市场与投资者更关注的是这场AI盛宴的可持续性。面对外界对AI变现能力及资本支出节奏的担忧，SK海力士管理层在电话会中抛出了极其强劲的前瞻指引：公司的商业模式正在从传统的“周期性波动”转向基于长期协议的“高可见度确定性增长”。

正如公司CEO 在电话会结尾总结的那样：

"我们已经连续六个季度创下历史纪录，但我们认为更重要的是底层商业环境正在发生改变。我们通过技术领导力建立的客户信任，正在转化为长期协议，赋予我们更强的中长期需求可见度，以及更坚实的持续盈利基础。这意味着，一个有别于过去的新增长阶段，正在通过商业结构的具体变化得以显现。"

SK海力士全天高开高走，在财报公布之后更是进一步扩大涨幅，盘中一度涨超11%，收盘涨10.89%。韩国KOSP指数收盘涨超6%。

“需求是目前供应量的两倍”，未来三年产能已实质性售罄

本次电话会中最令市场振奋的增量信息，无疑是SK海力士长达数年的订单能见度。

管理层透露，目前，SK海力士已与包括全球主要云服务提供商（CSP）在内的14家核心客户签署了长期供应协议（LTA），协议通常为五年期，并正在与部分客户探讨延长合同期限。LTA锁定的供应量已占2027年和2028年总产能的50%以上，并计划在中长期维持这一比例。

LTA定价结构设有与客户协商一致的价格区间，并纳入定金等保障机制，以确保客户采购计划转化为实际订单和出货，同时支撑公司稳定盈利并捕捉市场价格改善机遇。

在回应高盛分析师Giuni Lee关于LTA意义的提问时，SK海力士管理层给出了迄今最清晰的供需判断：

"LTA已锁定的供应量，加上目前正与客户洽谈中的需求，意味着我们未来三年截至2029年的DRAM和HBM产能实际上已全部售罄（effectively sold out）。洽谈中的量基于客户具体采购计划，兑现概率极高。"

在回应HBM需求可持续性时，管理层进一步给出量化表述：

"需求如此旺盛，客户的采购需求量超出我们当前供应能力的两倍以上（more than double that of what we can supply today），这也印证了客户对我们产品持续强烈的偏好。"

供给缺口看至2030年，2027年资本开支将“大幅增加”

SK海力士首席财务官Woo Hyun Kim在展望中给出了多项具体预测数字：

全球CSP资本开支2027年预计增长超过60%，已锁定电力容量同比增长超过100%；

全球AI数据中心基础设施市场预计到2030年保持40%的年均增长率；

2027年DRAM市场可实现需求增速约20%中段（mid 20%），NAND约10%高段（high 10%）；

2027年公司绝对营收和利润预计均将达到"显著更高的水平"；

2027年资本开支将较2026年显著增加，用于先进制程设备投入、龙仁（Yongin）第一座晶圆厂投产以及国内外基础设施加速建设。

管理层同时强调供给端约束的结构性："由于先进制程实施难度不断上升，以及新建产能所需的建设周期，供不应求的格局预计将持续至2030年。"

为了应对这种长期结构性短缺，SK海力士对未来的产能扩张给出了明确指引：“随着我们投资于先进制程设备、龙仁第一座晶圆厂的产能爬坡，以及国内外基础设施投资的加速，我们预计2027年的资本支出将较2026年大幅增加。”

对于供应过剩风险，管理层表态审慎：

"更多投资、更多晶圆厂，并不等于更多供应。随着HBM等高性能产品占比提升，制程日益复杂，生产所需资源增多，但靠更精细制程来提升位元产出已越来越受限。"

部分大客户将HBM从12层降到8层？“不会影响我们的生意”

针对市场热议的“部分大客户将HBM从12层降至8层”是否会影响公司业绩的担忧，SK海力士在电话会上给出了明确的硬核回击。

华尔街见闻文章此前写道，媒体爆料称，为缓解供应链压力，英伟达悄然下调HBM4带宽指标，并将12层堆叠降级至8层混配。

对此，管理层指出，这种规格调整恰恰是“需求远超供应”的真实写照：“由于HBM供应依然受限，客户需要用有限的数量构建更多的AI加速器和系统。因此，我们将降低堆叠层数视为一种策略，即在相同总容量下获取更多的Cube（封装体）。”

管理层进一步解释，层数降低并不必然导致HBM容量需求等比例下降：

"即便从12层HBM4降至8层HBM4E，每颗die容量的提升可以抵消相当大一部分影响。因此，即使考虑此类调整，我们对中长期HBM需求的展望也没有改变。"

更关键的是，层数的减少并不会削弱SK海力士的生意。管理层解释称：“提供相同比特容量但层数更低的产品，需要更多的Cube，这反过来增加了对基础裸片（base dies）和后道工序的需求。我们已经将此纳入生产和供应计划。”

管理层强调：“盈利能力并非单由层数决定，而是由每个产品的交易条款、产品组合、良率、后道生产效率和成本综合决定。”明年HBM4占比和价格将提升，量产良率和成本竞争力将进一步改善，预计HBM营收和利润将同比大幅增长，“从盈利角度看，远高于过去周期的峰值水平”。

四季度指引：HBM4超越HBM3E，DRAM出货环比增长约25%

SK海力士首席财务官Woo Hyun Kim披露，四季度公司将进一步加速扩产以主动应对市场需求：

DRAM：1c纳米制程扩产与M15X产线的HBM4增产将同步推进，四季度出货量预计环比增长"约25%（mid 20%）"。传统DRAM方面，将快速提升服务器1c纳米产品占比，并扩大1c纳米DDR5和AI服务器LPDDR5 SOCAMM销售。

HBM4： "12层HBM4按照与主要客户商定的时间表顺利出货；M15X年底前达满产。" 四季度HBM4预计在HBM总出货量和营收占比上均将超越HBM3E，成为旗舰产品。公司已与主要客户敲定明年HBM供应量和价格，"如实反映了HBM4的产品价值提升，HBM与通用DRAM之间的盈利能力差距预计将显著收窄"。

NAND： 四季度位元出货预计环比增长"mid-single percent（约5%）"；321层工艺占韩国本土产能比例将扩大至50%以上，扩大321层企业级SSD供应；同步拓展适用于KV Cache分层的高性能、高密度企业级SSD供应。

公司还透露，在下一代产品方面，HBM4E已于二季度完成样品出货，研发和客户认证正按照客户时间表推进；同时正与主要客户在定制化HBM（Custom HBM）项目上紧密合作。

另外，在向市场展示未来数年极高盈利确定性的同时，SK海力士抛出了一份规模空前的股东回报计划，以此对冲高额资本支出可能引发的自由现金流担忧。

公司宣布，2026财年计划合计向股东返还约100万亿韩元（包含逾30万亿韩元现金分红及逾60万亿韩元股份回购与注销）。其中，第三季度派息20,000韩元/股中，有一半（10,000韩元）是源自对日本铠侠（Kioxia）投资收益的“特别股息”。

管理层表示：

“我们认为目前的股价被低估了，没有充分反映我们的盈利和现金流。”

SK海力士2026年Q3财报电话会议全文实录如下（由AI辅助翻译）：

公司参会人员

Kwak Noh Jung，总裁兼首席执行官

Seong Hwan Park，投资者关系负责人

未具名发言人

Woo Hyun Kim，副总裁兼首席财务官及财务负责人

其他参会人员

Dong-Hee Han，SK证券

Giuni Lee，高盛

Jay Kwon，摩根大通

Peter Lee，花旗集团

Simon Woo，美国银行

Sunwoo Kim，Meritz证券

Young-ho Ryu，NH投资证券

Youngjin Kim，未来资产证券

陈述内容

操作员：

早上好，感谢参加SK海力士财报发布电话会议。今天，我们将首先进行SK海力士的财报演示，随后进行问答环节。（主持人说明）请注意，演示部分将进行同声传译，问答环节将进行交替传译。现在，我们准备开始。

Seong Hwan Park：

早上好、下午好、晚上好。我是SK海力士投资者关系负责人 Park Seong-Hwan。欢迎参加SK海力士2026年第三季度财报发布电话会议。请允许我介绍今天与我一同出席的高管。出席本次会议的有：总裁兼首席执行官 Kwak Noh Jung；首席财务官 Kim Woo-Hyun；DRAM营销负责人 Park Jun-Deok；NAND营销负责人 Song Chang-Seok；以及HBM销售与营销负责人 Kim Ki-Tae。

请允许我发表免责声明：本次电话会议中所包含的第三季度业绩为合并数据，且为初步数据，外部审计师的审阅工作尚未完成，因此相关数据仍可能发生变动。此外，包括市场展望及公司计划在内的前瞻性陈述，可能会因宏观经济及市场环境的变化而有所调整。

接下来，我们正式开始SK海力士2026年第三季度财报发布电话会议。在财报演示开始之前，首席执行官 Kwak Noh Jung 将首先就Solidigm IPO及股东回报事宜发表讲话。随后，首席财务官 Kim Woo-Hyun 将就第三季度业绩、公司未来计划及市场展望进行演示。

Kwak Noh Jung：

大家早上好。我是首席执行官 Kwak Noh Jung。在近期市场波动加剧的环境下，感谢各位股东对SK海力士始终如一的关注与信任，在此致以最诚挚的谢意。今天，我想直接向各位股东说明我们关于Solidigm IPO的决定——这一问题近期已引发市场的广泛关注——以及我们通过特别股息与股东共享战略投资回报的相关安排。

首先，Solidigm一直在探索融资方案，以支持扩大生产规模、满足需求增长等战略举措。在所考虑的各项方案中，通过IPO引入外部资本，原本有望减轻我们的投资负担，并提升我们对股东的回报能力。然而，在综合考量近期金融市场的波动以及半导体股票的调整行情后，Solidigm认为，目前推进IPO无法充分实现预期效益，因此决定终止对Pre-IPO及IPO方案的评估工作。

Solidigm将继续深化自身竞争力，积极把握AI数据中心存储市场的增长机遇。为支持上述目标所进行的投资与融资安排，将以提升Solidigm与SK海力士双方企业价值及股东价值的方式稳步推进。我们始终坚守将战略投资大部分回报与股东共享的原则。 通过将这些回报用于补充因未来持续投资而可能阶段性下降的股东回报能力，我们旨在切实保护股东利益，同时持续大胆投入，推动可持续增长。

秉承这一原则，我们计划将今年从铠侠（Kioxia）投资中实现的收益，以特别股息的形式回馈给股东。我们将坚定履行这一承诺，确保股东能够直接分享我们战略投资成功所带来的成果。

接下来，首席财务官将向各位汇报本季度的业绩与展望，以及股东回报计划的具体细节。谢谢。

Woo Hyun Kim：

大家早上好，我是首席财务官Woo Hyun Kim。首先，请允许我介绍公司2026年第三季度的业绩情况。第三季度，由于AI存储器需求持续增长，供需关系依然紧张，存储器价格维持高位。DRAM和NAND均连续第二个季度录得较高涨价幅度，主要受HBM、服务器DRAM以及企业级SSD价格持续上涨的带动。

因此，第三季度营收环比增长32%，同比增长328%，达到104.6万亿韩元。这是季度营收首次突破100万亿韩元，创历史新高。 在DRAM方面，我们以AI服务器为中心扩大销售，按计划实现了约10%的环比比特出货量增长。特别是HBM4已于第三季度正式开始量产和出货。此外，服务器DDR5的出货量较第二季度增长超过40%，推动了DRAM整体比特出货量的增长。

受传统DRAM价格持续强劲，以及售价高于上一代产品的HBM4销售占比扩大的影响，DRAM平均售价（ASP）上涨了约20%的高位，录得与上一季度相近的高增长率。 在NAND方面，虽然我们调整销售策略，聚焦于321层TLC企业级SSD等高附加值产品，导致比特出货量较第二季度略有下降，但由于整体价格强劲以及SSD销售占比扩大，ASP上涨了约20%的中位水平。

尽管受韩元走强带来的不利汇率影响，但产品价格上涨以及高附加值产品销售扩大，使第三季度营业利润达到83.3万亿韩元，环比增长38%，同比增长632%。营业利润率环比提升3个百分点，达到80%，营业利润和营业利润率均创下季度历史新高。

第三季度，折旧及摊销费用合计4.3万亿韩元。EBITDA达到87.7万亿韩元，EBITDA利润率为84%。 在主要非经营性项目方面，受汇率下跌影响产生外汇相关净损失11.6万亿韩元，以及投资资产估值损失22.9万亿韩元，非经营性费用合计32.6万亿韩元。因此，税前利润为50.7万亿韩元，净利润为39.8万亿韩元，净利润率为38%。

截至第三季度末，现金及现金等价物为114.5万亿韩元，较上季度末增加26.5万亿韩元。 有息负债减少2.8万亿韩元至15.8万亿韩元。由此，净现金扩大至98.7万亿韩元，债务权益比较上季度末改善2个百分点至5%。

接下来，我将介绍市场展望。AI市场正在不断演进。 随着AI在软件开发、客户响应、搜索等各领域推动生产力提升和新收入来源的产生，AI使用量的增加进一步促进了基础设施投资，形成良性循环。这一变化在全球主要云服务提供商（CSP）的投资规模和已获批电力容量中有所体现。根据市场调研机构的最新预测，2027年全球CSP资本支出预计将增长超过60%，已获批电力容量也预计同比增长超过100%。 更值得关注的是，这一增长不会止步于明年。受AI服务商业化及应用领域扩展的驱动，全球AI数据中心基础设施市场预计将以每年约40%的高复合增长率持续增长至2030年。 这一中长期增长趋势预计将持续下去。

特别是，随着AI规划复杂任务并借助多种工具长时间执行，AI的算力需求以及数据的生成、传输和存储量正在急剧增加。 因此，整个存储器行业的需求增长幅度已大幅超出初始预期。AI基础设施投资正在从最初少数玩家抢先布局的阶段走向更广泛的企业和各国政府参与的阶段。因此，即便考虑到部分潜在的投资调整，我们预计AI基础设施投资的增长仍将保持强劲势头。

短期内，企业级AI和个人AI预计将引领需求增长；中长期来看，自动驾驶和机器人等实体AI预计将进一步拓宽需求范围。 虽然受存储器价格上涨带来的成本压力和供应短缺影响，PC和移动设备的出货量预计将有所下降，但AI基础设施需求的增长预计将足以弥补这一下滑，整体存储器市场将维持增长态势。

另一方面，存储器供应难以跟上如此高速的需求增长，因此我们预计近期内难以完全满足客户的量需求。 鉴于先进制程实施的复杂性以及新建产能所需的建设周期，供应跟不上需求的局面预计将持续一段时间，这一供应瓶颈预计将延续至2030年。

尽管需求旺盛，但考虑到实际供应状况，2027年可实现的需求增长预计与今年相近，DRAM增长率约为20%的中位水平，NAND约为10%的高位水平。 我们预计这一有利的市场环境将成为支撑公司明年业绩增长的坚实基础。基于扩大的产能和高附加值产品竞争力，我们计划在营收和利润的绝对值上均实现大幅提升。

接下来，我将介绍公司第四季度销售计划及未来运营方向。第四季度，我们计划进一步加快供应扩张，更加积极地响应市场需求。 首先，在DRAM方面，1c纳米制程扩产带来的产量提升，以及通过M15X产能爬坡增加HBM4产量，将同步推进。因此，第四季度出货量预计将环比大幅增长约20%的中位水平。 在传统DRAM方面，我们正在快速提升面向服务器应用的1c纳米产品占比。第四季度，我们计划通过扩大1c纳米DDR5和AI服务器LPDDR5 SOCAMM的销售，进一步强化以高附加值服务器产品为核心的产品组合。

我们12层高HBM4的出货正在按照与主要客户商定的时间表顺利推进。为积极响应客户需求的激增，我们正在加快M15X产能爬坡，计划于年底前达到满产。 因此，第四季度HBM4预计将在HBM总出货量占比和营收占比上均超越HBM3E，成为我们的旗舰产品。

公司已与主要客户完成明年的谈判，包括HBM的数量和价格。这些谈判充分体现了HBM4产品价值的提升。因此，我们预计HBM与传统DRAM之间的盈利差距将显著收窄。 在NAND方面，第四季度我们计划将旗舰321层制程占国内产能的比例扩大至50%以上。通过这一举措，我们将扩大321层企业级SSD的供应，第四季度NAND比特出货量预计将环比增长中个位数百分比。

在供应扩张的基础上，我们计划进一步拓展NAND在AI基础设施市场中的角色和商业机会。我们将扩大适用于KV Cache分层的高性能、高密度企业级SSD的供应。中长期来看，通过HPF和系统优化技术，我们致力于将NAND演进为提升AI服务吞吐量和成本效率的核心解决方案。

为提升中长期需求的可见性并奠定稳定增长基础，我们正在持续扩大与客户的长期协议（LTA）。迄今为止，我们已与包括全球主要CSP在内的14家重要客户签署了LTA。 虽然LTA通常以五年为基础，但我们正在主动与部分客户探讨延长现有合同期限。客户基于我们的产品路线图和供应能力寻求更长期合作的事实，表明LTA正在演变为强化客户关系和业务连续性的重要机制。

定价结构因客户和产品而异，但总体上设计为在与客户商定的价格区间内反映市场状况。此外，为确保客户的采购计划切实转化为实际订单和出货，我们加入了定金等保障条款。这一结构不仅有助于我们保持稳定盈利，也使我们能够通过反映市场价格和产品价值的改善来把握市场上行机会。

LTA所锁定的数量目前已占我们2027年和2028年总产能的50%以上，为中长期利润稳定性和需求可见性奠定了基础。 与此同时，为响应客户中长期需求及增长机会，我们正在持续推进扩大产能的投资。随着先进制程占比提升的设备投资、龙仁首座晶圆厂的产能爬坡，以及国内外基础设施投资的加速推进，预计2027年资本支出将较2026年大幅增加。 投资规模和执行时机将综合考虑通过客户沟通所获得的中长期需求可见性、产品竞争力、盈利能力及投资效率后确定。

最后，请允许我说明股东回报计划。去年8月，我们宣布了包括40万亿韩元股份回购及注销在内的股东回报计划，并表示将在第三季度业绩说明会上提供额外股东回报的规模和方式的详细信息。今天，我将就该计划的执行情况进行更新，并介绍反映我们业绩改善和投资成果的额外股东回报方案。

公司决定针对2026财年推进约100万亿韩元的股东回报。 我们计划执行不低于30万亿韩元的现金分红，以及不低于60万亿韩元的股份回购与注销（含8月宣布的40万亿韩元）。其中，40万亿韩元的股份回购已于上周完成，即将予以注销。

通过分红，我们将直接与股东分享业绩成果，并持续回购和注销股份，以确保每股价值能够适当反映公司内在价值。通过这些举措，我们将履行向股东返还超过50%自由现金流的承诺。今天，董事会决议进行14万亿韩元的现金分红和20万亿韩元的股份回购。 其中，预计用于高管和员工薪酬的库存股约为10万亿韩元。扣除此部分，第三季度股东回报约为24万亿韩元。

以下将逐项说明。首先，我们将扩大现金分红，以反映业绩改善和投资成果。 我们将根据经营业绩确定分红水平，在发生重大投资收益的情况下，将通过特别股息的形式与股东额外分享这些成果。我们将把核心业务的经营成果以及投资资产的价值实现共同作为股东回报的来源。因此，第三季度每股分红定为20,000韩元，合计14万亿韩元。 其中包括反映业绩改善的10,000韩元股息，以及分享Kioxia投资成果的10,000韩元特别股息。我们计划通过特别股息的形式将Kioxia投资收益的大部分返还给股东。 其中一部分将作为本季度股息支付，剩余部分将在2026财年财务结果确定后纳入年终股息。

其次，我们将每季度持续回购股份。 季度回购规模将由董事会综合考虑股价、市场状况和现金流后决议确定。本季度，我们计划合计回购20万亿韩元的股份。 其中，10万亿韩元用于股东回报目的，将全部予以注销；如前所述，另外10万亿韩元用于高管和员工薪酬目的，不计入2026财年股东回报总额。

展望未来，基于强劲的存储器需求增长和公司的技术竞争力，我们将持续稳定地创造业绩，并与股东持续分享成果。 谢谢。

以上就是我的陈述，现在开始接受提问。

问答环节

操作员（问答环节）：

现在开始问答环节。（主持人提示）。第一个问题来自花旗集团的 Peter Lee，请提问。

问 - Peter Lee：

恭喜贵公司取得优异业绩。我的问题是关于 AI 投资方面的。我们看到 AI 投资持续增长，但似乎 AI 需求或 AI 基础设施建设所带来的变现效果迟迟未能实现。因此，市场上对于 AI 需求能否持续存在一些担忧。在此背景下，我的问题是，公司基于什么理由相信 AI 投资势头将会持续？

答 - 未具名发言人：

感谢您的提问。我们确实了解到目前市场上存在一些关于 AI 投资节奏的讨论，但我们认为这是一个正常过程的组成部分——客户正在更仔细地审视各个项目的可行性和盈利能力，并明确投资的时间节点和推进节奏。我们之所以认为 AI 投资势头将持续，主要有以下两个原因。

第一，我们看到客户的 AI 投资正在切实推动 AI 服务的更广泛应用，并产生实际的业务成果。 在最新的业绩发布中，主要的超大规模云服务商客户报告其云收入同比增长 30% 至 80%，我们认为其中相当大一部分来自其 AI 业务的扩张。与此同时，我们也看到针对大规模企业 AI 解决方案的长期合同越来越多，云订单积压量同比增长了两倍至五倍。付费用户也在稳步增加，进一步印证了主要客户在多个领域 AI 相关销售和财务表现的持续增长。

基于这一趋势，主要客户的 AI 销售额和现金流只会持续改善，这也将有助于缓解市场目前对投资负担的担忧。 与此同时，客户正从多个角度努力缓解当前的制约因素，例如多站点部署、更易获取电力资源的中小型数据中心，以及升级现场发电和冷却技术，这些举措都将有助于减轻投资负担。

第二个原因是，投资主体在结构上正变得更加多元化。 早期的 AI 投资主要集中在少数大型科技公司，因此单一公司调整投资就可能直接导致整体需求出现波动。但如今，投资主体正在迅速扩大，也包括正在构建自身 AI 基础设施的非科技企业、主权 AI 投资，以及本地部署需求。这标志着一种结构性转变——部分投资者的投资调整将被其他投资者增加的需求所抵消。 例如，即使某些项目的投资因利率压力而放缓，有政策支持的主权 AI 投资或更广泛的企业 AI 应用仍然可以填补这一缺口。随着参与主体更加多元、动机和资源各异的多层次结构逐步形成，单一公司的资金状况或投资调整对整体投资趋势的影响将越来越有限。

综上所述，在实际业务成果的支撑以及投资主体日趋多元化的背景下，AI 投资和需求强度将保持足够强劲的态势。 此外，在存储市场，我们预计目前需求超过供应的结构性供需失衡状态将在一段时间内持续。

操作员：

下一个问题由Meritz证券的Sunwoo Kim提出，请开始您的提问。

问 - Sunwoo Kim：

谢谢。我也想祝贺公司取得了出色的业绩，并特别感谢CEO Kwak Noh-Jung对公司最新情况的介绍。我的问题是关于股东回报的。请问公司在股息分配和股份回购之间的比例是如何确定的？

答 - 未具名发言人：

非常感谢您的提问。对于我们来说，我们致力于在现金股息和股份回购注销之间寻求平衡，也就是在直接与股东分享业绩改善成果，以及通过减少流通股数量来提升每股价值这两种方式之间寻求平衡。

首先，我们将现金股息定在一个可持续的水平。为此，我们综合考虑了业绩改善情况、历史股息收益率、全球同行股息收益率以及适当的现金持有水平。我们还计划在Kioxia投资回报产生时，与股东分享这一有意义的回报。其中大部分将以特别股息的形式派发，让股东能够切实感受到回报。尽管今年的账目尚未结清，我们认为提前与股东分享部分预期回报是有意义的。因此，部分特别股息将在第三季度提前派发，其余部分将在投资回报最终确定后纳入年终股息。

在现金股息之后，总股东回报的剩余部分将用于股份回购。我们认为，公司目前的股价被低估，未能充分反映我们的盈利能力和现金流水平。正因如此，我们认为股份回购与注销是提升每股价值的有效方式。回购将在年度规模内每季度持续进行，董事会将综合考虑股价、估值、现金流等因素来确定每季度的回购规模。展望未来，我们将依托强劲的现金创造能力，切实落实股东回报政策，并持续致力于提升股东价值。

答 - Seong Hwan Park:

非常感谢。我们继续接受下一个问题。

操作员：

下一个问题将由来自高盛的Giuni Lee提出。请提问。

问 - Giuni Lee：

祝贺公司取得卓越业绩。我的问题是关于长期协议（LTA）的。此前有提到，目前通过LTA锁定的销量约占2027年和2028年总产能的50%。那么这对公司业绩以及长期增长潜力意味着什么？

答 - 发言人：

感谢提问。通过提高LTA覆盖率，我们的目标是改善长期需求能见度，从而实现稳定的营收和盈利增长。LTA已锁定的销量，加上目前正在与客户商讨的需求，意味着我们未来三年（至2029年）的DRAM和HBM销量实际上已全部售罄。 目前商讨中的销量基于客户具体的采购计划，落地可能性极高。总体而言，我们认为公司中长期销售能见度已显著提升。

如前所述，LTA承诺的销量占2027年和2028年总产能的50%以上，我们计划在中长期内维持这一比例。这一安排将帮助我们确保稳定的盈利空间。与此同时，我们可以利用非LTA产能灵活应对市场变化及下一代产品需求，持续增强未来竞争力。

答 - Seong Hwan Park：

谢谢。请下一个问题。

操作员：

下一个问题将由来自美国银行的Simon Woo提出。请提问。

问 - Simon Woo：

我的问题是关于可能出现产能过剩的情况，这是因为过去曾经历过一些艰难的周期。对于可能出现产能过剩的担忧，源于以下事实：由于目前市场需求持续强劲，海力士仍在持续新建晶圆厂，或对现有晶圆厂进行扩建和升级，包括龙仁的项目。那么，如果需求未能达到预期，公司的战略或管理层的应对方案是什么？ 同时，我也想祝贺公司取得优异业绩，以及发布了非常详尽的股东回报计划。

答 - 发言人：

感谢提问。确实，公司目前正在推进中长期投资，以满足强劲需求，并为技术迁移所需的设备和生产确保足够空间。但更多的投资或更多的晶圆厂，并不一定意味着更多的供应。 随着HBM等高性能产品占比提升以及制程工艺日益复杂，生产所需资源不断增加，而通过更精细工艺来提升比特产出正变得越来越受限。因此，我们今天的投资不仅是为了扩大产能，也是为了建立技术迁移和高附加值产品线扩张所需的生产基础。

我们的投资将分阶段执行。 基础设施将提前准备好，以应对中长期需求。但增加供应所需的关键资源，如设备导入和量产爬坡，将根据需求进行调整。例如，对于包括龙仁集群和M17在内的新晶圆厂，我们计划加快主体结构建设，但洁净室将分阶段开放。这一方式专门旨在确保未来运营的灵活性。

在评估需求时，我们不仅关注客户的资本支出或需求预测，还会审查其财务状况和资金能力，以及关键供应链的准备情况，然后再将其纳入我们的投资计划。公司自身的财务稳健性也是一个重要参数。在考虑中长期净现金目标和适当现金持有量以维持充足财务空间的同时，我们将根据需求能见度和投资回报来管理投资规模和节奏。

总结而言，我们将按计划基于改善的需求能见度，准备中长期供应基础设施，但实际产能爬坡将严格与需求和盈利能力挂钩。 如果实际情况与预期有所不同，我们将通过灵活调整投资支出、生产计划和资源分配，确保有效应对各类风险。

答 - Seong Hwan Park：

谢谢。请下一个问题。

操作员：

下一个问题将由摩根大通的 Jay Kwon 提出，请开始提问。

问 - Jay Kwon 恭喜贵公司取得良好业绩，非常感谢您接受我的提问。刚才提到了 HBM4 的供应情况，我想进一步了解 HBM4 供应的具体细节，另外能否分享一下后续产品 HBM4E 以及定制化 HBM 的相关计划？

答 - 未具名发言人：

非常感谢您的提问。如前所述，得益于量产进展顺利，HBM4 预计将在第四季度在比特出货量和收入占比两个维度上均超越 HBM3E。 良率也相当稳定。公司在晶圆厂和后端工序上均保持着行业最佳良率水平。尤其值得一提的是，我们所说的后端良率涵盖整个流程，而不仅仅是凸块、堆叠或 KGSD 测试等单独环节。在此基础上，HBM4 已经超出了既定的良率目标，因此目标已被上调。 HBM3E 也已超过了规划中的成熟良率。

目前，我们专注于最大化产能，以满足客户的强劲需求。我们在 HBM 业务上的表现将再次彰显我们无与伦比的竞争力。当然，我们也在稳步推进下一代产品的准备工作。例如，HBM4E 已于第二季度完成样品出货，开发与认证工作正按照客户时间节点有序推进。

展望更长远的未来，除了稳定供应标准 HBM 之外，我们也看到定制化 HBM 的重要性日益凸显——它针对每位客户的系统和工作负载进行专项优化。因此，我们正与主要客户就相关项目展开紧密合作。作为核心客户的首选供应商，我们将凭借经过验证的产品竞争力和可靠的量产能力，持续推动 HBM 业务增长。

答 - Seong Hwan Park：

谢谢。下一个问题。

操作员：

下一个问题将由 SK 证券的 Dong-Hee Han 提出，请开始提问。

问 - Dong-Hee Han:

感谢接受我的提问，我的问题同样关于 HBM，具体是关于降低 HBM 堆叠层数的可能性。请问公司如何看待缩短 HBM 堆叠层数这一可能性？这对 HBM 业务，包括出货量和盈利能力，可能会产生怎样的影响？

答 - 未具名发言人：

感谢您的提问。近期部分客户调整 HBM 规格的举动，恰恰说明需求确实远超供应。 由于 HBM 供应持续紧张，客户需要用有限的数量来构建更多 AI 加速器和系统。因此，我们认为降低堆叠层数是一种策略，旨在以相同容量获取更多芯片颗粒（cube）。

话虽如此，堆叠层数降低并不一定意味着 HBM 容量等比例下降。 即便从 12 层堆叠的 HBM4 切换到 8 层堆叠的 HBM4E，每颗裸片容量的提升也可以抵消相当大一部分影响。因此，即便考虑到上述调整，我们对 HBM 中长期需求的展望依然不变。

需求依然十分强劲，客户的采购量需求超过我们当前供应能力的两倍以上， 这也充分体现了客户对我们产品持续强烈的偏好。供应端同样不会受到影响。以更少的堆叠层数供应相同比特量，需要更多的芯片颗粒，进而增加对基础裸片和后端加工的需求。我们已将这一因素纳入生产和供应计划，将按计划执行 HBM 出货与供应。

至于盈利能力，它并不单纯由堆叠层数决定， 而是由多重因素综合影响，包括各产品的交易条款、产品组合、良率、后端生产效率及成本等。明年，HBM4 的占比及其价格将提升，同时量产良率和成本竞争力将进一步改善，HBM 收入和利润有望实现显著的同比增长，盈利能力也将大幅提升。 展望未来，盈利能力预计将持续维持在高位，远超以往周期的峰值水平。

答 - Seong Hwan Park:

谢谢。下一个问题。

操作员：

下面的问题将由未来资产证券的Youngjin Kim提出。请开始您的提问。

问 - Youngjin Kim：

首先恭喜公司取得创纪录的业绩。我的问题是关于4F-square的。我们看到其他公司也在研究新的存储单元结构和下一代DRAM技术，这引发了外界对长期技术竞争的高度关注。请问公司在4F-square的准备工作方面有何最新进展？公司在哪些领域重点发力，以强化技术竞争力？

答 - 未具名发言人：

感谢您的提问。4F-square是一种下一代DRAM技术，其存储单元面积小于6F-square，从而实现更高的存储密度。其适用性和战略方向取决于各公司的制程微缩能力、工艺环境和成本结构。就本公司而言，我们的开发计划是：通过工艺成熟化和稳定的技术平台，尽可能延续6F-square结构的使用，之后再向4F-square或3D DRAM平台过渡。

通过基于EUV的制程微缩和工艺创新，我们已具备进一步延伸现有6F-square平台的技术能力。因此，我们认为，目前对公司而言最高效的策略，是充分发挥这一量产可靠性和成本竞争力均已得到验证的平台优势，进一步提升产品竞争力。

要将新的存储单元结构应用于产品，不仅需要确保性能，还必须保障良率、可靠性和成本竞争力。除此之外，产品设计和客户认证也必须全部完成。这正是技术开发时间节点与商业化时间节点相互独立的原因所在。

我们正在制定一套分步骤推进的技术路线图，涵盖从现有DRAM的极限微缩，到4F-square，再到3D DRAM的完整路径。每项技术将在合适的时机应用于合适的产品——所谓"合适的时机"，是指在技术和经济层面均已成熟就绪之时。我们将持续发挥在工艺与设计能力、量产经验及客户协作方面的优势，通过综合性能、成本效益与可量产性，持续保持在下一代DRAM领域的技术竞争力。

答 - Seong Hwan Park：

谢谢。我们将进行最后一个问题。

操作员：

最后一个问题将由NH投资证券的Young-ho Ryu提出。请开始您的提问。

问 - Young-ho Ryu：

感谢给我提问的机会，我的问题关于NAND。我们注意到，近期KV缓存的规模正在快速增长，目前也有研究正在探索如何跨多个存储层级对其进行存储和复用。请问公司预计这一趋势将如何影响未来的NAND需求？公司又在为此做哪些准备？

答 - 未具名发言人：

感谢您关于NAND的提问。随着智能体AI（Agentic AI）和长上下文应用场景的普及，KV缓存的规模正在快速扩大，受容量和成本限制，已难以全部存储于HBM或DRAM中。因此，分层存储架构的重要性日益凸显——该架构根据数据访问频率，将数据分布存储于HBM、DRAM和SSD之间。这一趋势预计将为NAND创造新的需求，用于存储和复用AI推理所需的上下文信息。SSD已在部分AI系统中被用于承接KV缓存的卸载，我们相信其角色将进一步扩展为上下文存储层，支持多台服务器和GPU共享大规模KV缓存。

为把握这一机遇，公司正在开发多项存储分层技术，包括面向KV的语义感知生命周期分层技术（SALT-KV）和CMM-Hybrid。SALT-KV是一种软件技术，通过评估每个KV缓存的复用价值与存储成本，优化数据在HBM、DRAM和SSD之间的分配。CMM-Hybrid是一种基于CXL的混合存储技术，将完整的KV缓存存储于SSD，并通过预测哪些数据可能被调用，提前将其预加载至DRAM。

近期，我们通过基于真实AI工作负载的系统演示，正在针对实际推理环境定义eSSD的适用性和性能要求，以推动其被客户及平台合作伙伴的架构所采纳。从中长期来看，我们计划利用HPS（高性能存储）来填补HBM与SSD之间新兴存储层级的空白——HPS将高带宽与NAND的高容量、高成本效益相结合。通过抢先布局AI系统架构变革所带来的NAND新需求机遇，我们将推动NAND业务的持续增长。

答 - Seong Hwan Park：

感谢各位的解答。由于时间关系，本次问答环节到此结束。接下来，我们将以CEO的闭幕致辞，为SK海力士2026年第三季度业绩发布电话会议画上句点。

答 - Kwak Noh Jung：

我们已连续六个季度创下历史最佳业绩，但我们认为更具深远意义的是，底层商业环境正在发生根本性变化。我们凭借技术领先所建立的客户信任，正在转化为长期合作协议，这为我们带来了更清晰的中长期需求能见度，也为持续盈利奠定了更坚实的基础。这意味着，有别于过去的新增长阶段的潜力，正通过我们业务结构的具体变化而逐步显现。

我们当前的任务，是将这些变化转化为持久的竞争优势。我们将把包括HBM在内的存储器现有领先地位延伸至下一代产品，成为客户面向未来布局时首先寻求合作的伙伴。我们将把市场机遇转化为实际成果，并进一步强化持续创造业绩的能力。随着业务规模的扩大和投资回报的实现，我们与股东共享的回报也应相应提升。今日发布的股东回报计划正是这一原则的体现。我们将通过持续的业绩表现与股东共享成果，不断增强外界对公司未来增长的信心。非常感谢各位持续的关注与支持。

答 - Seong Hwan Park：

以上是本次闭幕致辞，业绩发布电话会议到此正式结束。非常感谢大家的参与。

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今夜美联储决议：通胀越烧越热，加息却按下暂停键？沃什迎来公信力大考

Wed, 28 Oct 2026 07:01:41 GMT

通胀数据持续超预期，美联储却几乎注定要在本周按兵不动。这一矛盾局面，正将所有压力集中到今晚的新闻发布会上——沃什将如何向市场解释，在通胀明显偏离目标的情况下选择暂停加息，同时又不损伤美联储的政策公信力。

据路透最新调查，100位受访经济学家中有94位预计美联储将在今晚维持利率在3.75%-4.00%不变，CME联邦基金期货隐含的本次加息概率仅约10%，高盛股票波动率部门估计的互换隐含概率更低至7%。

然而，通胀数据并不支持这一立场：9月核心CPI环比上涨0.3%，高于市场预期的0.2%，年率升至2.6%；核心CPI三个月年化增速更从2.0%骤升至3.4%。9月CPI数据公布后，10月加息概率曾短暂升至约50%——这一剧烈摆动本身，已折射出市场对美联储路径的深度不确定。

美银证券是当前华尔街最显眼的异见者，其经济学家团队维持10月加息预测，认为通胀数据已构成充分理由。美银利率策略师Mark Cabana在报告中警告，若沃什选择暂停却无法给出清晰解释，则存在重演7月记者会"鸽派失误"的风险，届时美元和国债曲线可能承受显著压力。对投资者而言，今晚真正的悬念不在于决议本身，而在于沃什的每一句措辞。

共识形成：每隔一次会议加息的"默契"

推动本次暂停预期的核心逻辑，来自美联储官员在会议间隙释放的密集信号。据高盛首席美国经济学家David Mericle的FOMC前瞻报告，FOMC成员的讲话指向一个共识：以"每隔一次会议加息"的节奏推进紧缩——即9月已加息，10月跳过，12月再次加息。

纽约联储主席约翰·威廉姆斯（John Williams）明确表示"10月无紧迫行动的必要"，并暗示今年仅剩一次加息、2027年暂不进一步收紧；美联储副主席菲利普·杰斐逊（Philip Jefferson）称政策制定者可能需要更多时间评估数据；理事沃勒（Waller）则将这一立场概括为：加息"无需在连续会议上进行，但应在合理时间内到位"。

FOMC会议纪要同样印证了这一框架：全部19位官员支持9月加息，且"大多数"官员认为年内再加息一次是适当的。这意味着12月加息是各方妥协的落脚点，10月从未真正在讨论之列——尽管沃什本人此前的公开演讲措辞并未明确排除这一可能。

鹰派异见：三票反对或将重现

按兵不动并不意味着内部一致。多家机构预计本次会议将出现多名鹰派异见票。

荷兰合作银行（Rabobank）和法国外贸银行（Natixis）均预期，7月投票反对暂停的三位鹰派委员——克利夫兰联储主席贝丝·哈马克（Beth Hammack）、达拉斯联储主席洛里·洛根（Lorie Logan）以及明尼阿波利斯联储主席卡什卡利（Neel Kashkari）——将再度联手反对，支持本次加息25个基点。摩根大通首席美国经济学家Michael Feroli则预计至少有两票异见（哈马克与洛根），卡什卡利存在跟进的可能。

鹰派的论据不乏支撑。洛根认为利率需要"再上调50个基点或更多"；哈马克则强调"需要尽快推进至限制性政策水平，且应以较小幅度、较快节奏为宜"；波士顿联储主席苏珊·柯林斯（Susan Collins，非本次投票委员）亦指出，通胀持续显著偏离2%目标的情景概率正在上升。

澳新银行（ANZ）经济学家Brian Martin是本周华尔街最突出的鹰派声音，他在报告中援引沃什本人在杰克逊霍尔演讲中设定的标准："FOMC必须确信'潜在通胀正在以清晰、足够的速度向目标靠拢，否则我们的工作尚未完成。'"他认为，9月CPI数据并未提供这种信心，本次加息概率被市场显著低估。

美银逆势：孤注一掷押注10月加息

在几乎所有机构均预期暂停的市场共识中，美国银行（BofA）是罕见的异类。

据美银利率与外汇研究团队的FOMC前瞻报告，美银经济学家维持10月加息的预测，认为持续的通胀压力应驱动美联储继续收紧——尽管该团队同时承认，市场定价显示的是一个"愿意等到选举结束"且对偏鸽派通胀预测有信心的美联储。

美银研究团队指出，若美联储意外加息，将是自2009年以来市场定价最低（约3个基点）之时的最大鹰派意外，历史上90%的鹰派惊喜发生时市场的前期定价至少高于这一水平。美银认为，此举将导致2年期美债收益率急升15-20个基点，曲线大幅平坦化。

美银维持做空2年期美债及2s30s曲线平坦化的核心交易。即便最终结果为暂停，该团队认为若沃什记者会表述不够清晰，2s30s曲线或将出现5-7个基点的熊市陡峭化——约为7月FOMC后12.5个基点陡峭化幅度的一半。

高盛：加息周期终结于12月

高盛经济学家是华尔街最偏鸽的机构之一，其基准情景仍为12月再加息一次后结束本轮紧缩周期，分析师认为2027年市场定价的累计75个基点加息被认为过于激进。

高盛的核心论据在于，通胀超标的来源具有临时性。据David Mericle的估算，关税、伊朗能源冲击以及AI相关价格的统计误差，合计解释了当前核心PCE偏离2%目标的全部1.1个百分点。随着上述因素逐步消退，高盛预计核心PCE将在2027年底回落至约2.2%。

然而，旧金山联储的最新数据对这一"等待通胀自行消退"的逻辑构成挑战。

据阿波罗全球管理公司首席经济学家Torsten Slok援引该数据指出，当前3%的核心PCE通胀中，需求驱动与供给驱动各占一半——而在2022年，供给侧是主导因素。Slok强调，利率政策能够冷却需求端通胀，但对供给冲击作用有限，这意味着当前一半的通胀或许不能仅靠等待来解决。

在上行风险方面，高盛特别关注能源价格。目前油价高于高盛自身的预测，这反映了市场对中东局势进一步恶化的忧虑。若油价沿期货曲线运行，核心PCE通胀将在明年3月前额外增加约0.1个百分点，标题通胀则将增加约0.4个百分点。高盛因此不排除3月加息的可能，但并不作为基准预测。

沃什的难题：记者会才是真正考场

本次会议的决议结果几乎没有悬念，市场真正的焦点在于沃什的记者会表现。7月记者会上，沃什面对"为何不加息"的追问时，回答说数据对决策的影响"用两个词来说，'不多'"，随即引发长债大跌的第一波冲击。

法国外贸银行（Natixis）预期这将是一次"简短的记者会，不设追问环节，也不会有深度解释"；高盛经济学家同样"不期待从记者会获得实质性新信息"。高盛美国利率策略主管Will Marshall指出，关键在于沃什分配给通胀话题与金融条件话题的时间比重：更多强调通胀将强化曲线平坦化，并推动前端利率继续走高；更多强调金融条件收紧则可能令曲线重新陡峭化。

Michael Feroli为沃什提供了一套可行的表述脚本：称"委员会偏向于加息，但希望有更多时间观察上月加息对经济的传导效果"。Feroli随即指出这其中的矛盾——这本质上是一种前瞻指引，而沃什明确拒绝提供前瞻指引。他的警告耐人寻味：一个在中期选举前不到一周、在热通胀数据背景下作出的维持利率不变的决定，若得不到充分解释，将不可避免地让市场产生政策受到非经济因素左右的联想。

在声明措辞上，高盛预计FOMC或将借鉴杰斐逊副主席的近期演讲，采用类似"任何进一步的利率调整，将取决于数据趋势、前景演变及风险平衡"的表述。若沃什认为这过于接近前瞻指引，另一个选项则是对政策路径完全保持沉默。

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美联储10月鹰派暂停：市场的交易预期差在哪里？

Wed, 28 Oct 2026 06:53:55 GMT

北京时间29日凌晨，美联储将公布10月份利率决议。目前，OIS市场定价美联储10月加息概率已降至10%左右，但对12月加息的定价约75%。此前由9月份CPI数据超预期引发的10月加息押注，受到沃什及其他美联储官员近期表态的压制。

多位票委强调无需连续会议收紧政策，并保留根据后续数据调整政策的空间。在美联储关键官员密集表态以及中期选举前夕这一敏感时间节点下，市场已基本消化本次会议按兵不动的基准预期。本次FOMC会议的焦点由此将转向沃什对12月加息的态度、其对政策反应函数的解释，以及五个货币政策改革工作组是否披露具体进展。

尽管9月CPI显示通胀压力依然顽固，核心CPI环比上涨0.33%，且能源冲击已开始向航运、柴油及核心商品等下游环节传导，美国或已出现核心通胀扩散迹象；但与此同时，美债长端利率仍接近5%，较高融资成本持续压制房地产、企业投资与科技资产估值，AI板块也在资本开支可持续性、供应约束和融资风险等担忧下持续调整。在此背景下，市场关注点正从通胀担忧转向经济增长与金融条件收紧的风险。

本次FOMC最可能鹰派暂停，Hammack、Logan等官员或投下鹰派异议票，票型可能呈现9:3的分歧格局；同时，FOMC将通过声明措辞、投票分歧和记者会释放鹰派信号，以保留12月加息选项。

加之近期沃什在IMF年会期间拒绝就货币政策或美国经济前景发表评论，仅重申价格稳定承诺，这进一步加剧了沟通混乱。

因此，10月按兵不动真正的交易预期差在于：市场是否低估了鹰派暂停与12月加息的连续性；以及AI资本开支的供应成本担忧、中期选举和金融条件收紧这三大清算事件，可能在未来数周放大市场波动，并影响12月后的政策转向。

预期差的定价：12月才是风险锚

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华尔街见闻 — Wed, 28 Oct 2026 06:36:21 GMT

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Anthropic IPO最大赢家或是亚马逊：可转债账面价值达979亿美元

Wed, 28 Oct 2026 06:34:57 GMT

Anthropic上市在即，众多风险投资机构将从中获益数十亿美元，但真正的最大赢家很可能另有其人——亚马逊。

据雅虎财经10月27日报道，凭借独特的可转债结构安排，亚马逊对Anthropic的持仓账面价值已高达979亿美元，远超任何一家风投机构，堪称这场AI独角兽上市盛宴中的头号受益者。

根据Anthropic提交的S-1招股文件，亚马逊持有本金余额62亿美元的可转债，这也是Anthropic目前的全部债务。然而，随着Anthropic估值在多轮融资中持续飙升，这批可转债所对应的股份价值大幅膨胀。截至2026年6月30日，亚马逊在自身财务文件中将上述可转债持仓估值为979亿美元。受此影响，Anthropic在2026年上半年的损益表中，“可转债、衍生负债及SAFE公允价值变动”一项录得高达724亿美元的非现金费用。

与此同时，谷歌同样将从Anthropic上市中获得丰厚回报。多家风投机构虽然绝对收益可观，但在持股比例上均未达到5%的主要股东披露门槛，折射出Anthropic近万亿美元估值之下股权结构的高度稀释。

风投机构收益丰厚，却无一跻身主要股东之列

Anthropic的S-1文件揭示了一个罕见现象：包括Menlo Ventures、Sequoia、Sound Ventures和Spark Capital在内的多家知名风投机构，均未达到5%的主要股东披露门槛。这在科技公司IPO中极为罕见——通常情况下，领投风投机构会持有被投企业两位数百分比的股权。

原因在于Anthropic的体量。以965亿美元的私募估值计算，1%的股权价值接近100亿美元。据彭博此前报道，Menlo Ventures持仓约140亿美元，但这仅相当于Anthropic约1.5%的股权。换言之，即便是账面收益最为丰厚的风投机构，在持股比例上也显得微不足道。

亚马逊：可转债结构锁定超额收益

亚马逊早在2023年便承诺向Anthropic投资最高40亿美元，此后持续加码。与传统股权投资不同，亚马逊将大部分投资以可转债形式结构化——这类债务将在IPO或出售时转换为股权。

S-1文件显示，这批可转债最多可转换为18.4亿股Anthropic股票。不过，转换上限将亚马逊持股比例限制在Anthropic"部分稀释"股本的12%以内，亚马逊可选择放弃该上限。超出上限无法转换的部分将继续以债务形式存续，并在后续季度陆续转换，同样受上述限制约束。

可转债之外，亚马逊还在今年第二季度额外投入100亿美元认购无投票权优先股，分别参与Anthropic最近两轮各50亿美元的融资。加上2023年至2025年间投入可转债的80亿美元，亚马逊对Anthropic的总投资额约达180亿美元。

云计算承诺叠加，亚马逊收益远不止于股权

股权收益之外，亚马逊还将持续从Anthropic的业务扩张中获取可观的商业回报。Anthropic已承诺在未来十年内，在AWS上累计支出至少1100亿美元。 这意味着亚马逊不仅是Anthropic的最大股东之一，更是其最重要的云计算服务供应商。

谷歌同样坐拥双重收益。据《纽约时报》援引法庭文件报道，谷歌在去年初持有Anthropic约14%的股权，此后继续加码，今年4月再度投入100亿美元。PitchBook分析师Harrison Rolfes向TechCrunch表示，经过多轮大规模融资的稀释，他估计谷歌目前持股比例约为5.6%。与此同时，谷歌已获得Anthropic至2033年累计至少1140亿美元的云计算承诺。

战略投资者主导，潜在利益冲突引发关注

Anthropic的S-1文件本身也对上述结构发出了风险提示。文件指出，部分云计算服务商同时在构建竞争性AI模型，其利益诉求未必始终与Anthropic一致。

这一格局清晰呈现出Anthropic上市的深层逻辑：真正主导这场IPO收益分配的，并非传统意义上的风险投资机构，而是亚马逊、谷歌这样的科技巨头——它们既是Anthropic的早期投资者，又是其最大的基础设施供应商，在财务回报与商业绑定上实现了双重锁定。

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特朗普将“AI”一词升级为“正式禁令”，《华尔街日报》被点名批评

Wed, 28 Oct 2026 06:34:48 GMT

特朗普再度将政治意志延伸至科技领域。他近日宣布将在所有相关政府文件中正式禁用"人工智能"（AI）一词，并点名批评《华尔街日报》，要求其改用"超级智能"（SI）这一表述。

特朗普周二在其Truth Social平台发文，直接点名《华尔街日报》，质问该媒体何时才会弃用"人工智能（AI）"这一他认为"非常糟糕且不准确"的名称，转而采用"SI（超级智能）"。他在帖文中宣称：

"短期内，我们将在所有相关文件及其他一切场合正式禁止使用'AI/人工智能'这一术语，原因在于其不准确性。"

"SI"已在部分科技界人士中引发跟进响应，但目前Anthropic、OpenAI等主要AI企业均未改变自身对"AI"这一术语的使用。

行政令已先行，真社平台再度加压

这并非特朗普首次就这一术语发难。据其9月29日签署的行政令，美国联邦政府行政部门须以"超级智能"（Super Intelligence）及"SI"取代"人工智能"（Artificial Intelligence）及"AI"，且"在任何适用场合均不得承认'人工智能'和'AI'的使用"。

行政令中写道："'超级智能'这一表述更为恰当地体现了这些技术的前景、潜力及其快速发展的能力。"此前，特朗普9月底曾在华盛顿与AI业界领袖举行峰会之后。

马斯克表态支持，主流科技企业观望

在科技界，特朗普盟友、亿万富翁马斯克明确表示支持这一更名主张。他本月早些时候在X平台写道："不再使用AI，SI更好。"当有用户询问他是否会将旗下AI业务更名为"SpaceXSI"时，马斯克回应称"是的，我们将做出这一改变"。目前该部门已更名为"SpaceX Super Intelligence"及"SpaceXSI"，但其官网域名仍为x.ai。

微软CEO Satya Nadella此前也曾使用"超级智能"这一特朗普偏好的表述，但微软迄今未宣布对旗下任何产品进行相应更名。Anthropic和OpenAI等主要AI企业则均继续沿用"人工智能"及"AI"来描述自身业务。

命名政治：重塑地理，延伸至科技

术语之争并非孤立现象，而是特朗普政府系列更名举措的最新延伸。此前，特朗普已就多项地理名称发出改名指令，包括要求将墨西哥湾更名为"美国湾"，并提议将安大略湖改称"美国湖"，近期更表示有意更改大西洋的名称，但据报道谷歌CEO拒绝在Google Maps中做出相应调整。

在建筑命名层面，特朗普盟友曾将肯尼迪中心更名为"唐纳德·J·特朗普与约翰·F·肯尼迪表演艺术纪念中心"，但该更名随后被联邦法院以违法为由裁定撤销。

"人工智能"这一术语距其诞生已逾70年，长期被计算机科学界及全球科技行业广泛使用。

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强劲业绩点燃芯片热情，SK海力士大涨8%，韩股暴涨6%，铠侠飙升10%领涨日经指数

Wed, 28 Oct 2026 02:37:33 GMT

亚太股市周三延续隔夜美股涨势，AI交易热情重燃叠加SK海力士史上最强季报，推动区域市场整体走高，投资者同时静待美联储利率决议及科技巨头财报带来的方向性信号。

周三MSCI亚太指数上涨0.8%，韩国综合股价指数领涨，盘中涨幅扩大至6%，SK海力士强劲业绩带动三星电子等半导体股齐涨，令市场情绪迅速升温。日本日经225指数涨逾1%，澳大利亚标普/ASX 200指数上涨0.8%。

大宗商品方面，布伦特原油从此前连续两日的跌势中大幅反弹，上涨1.6%。黄金小幅回落0.35%，现货金报约每盎司4,045美元。

美国国债收益率变动不大，10年期美债收益率维持在5.00%附近。美元指数基本持平。与此同时，新西兰联储意外按兵不动，纽元应声下跌逾1%，纽元兑澳元创2017年以来最大单日跌幅。

SK海力士破纪录财报提振半导体板块

周三韩国综合指数大涨6%，韩国交易所随即启动SIDECAR机制，暂停程序化买盘。KOSPI200指数涨幅一度逼近7%。

华尔街见闻提及，SK海力士周三公布第三季度业绩，营业利润同比暴增逾七倍至83.33万亿韩元，大幅超越市场预期的77.5万亿韩元，季度销售额首次突破100万亿韩元，达104.62万亿韩元，同比增长328%。

公司同步宣布2026年股东回报计划，总规模达100万亿韩元（约合750亿美元），其中现金股息不低于30万亿韩元，股份回购与注销不低于60万亿韩元。

消息推动SK海力士股价持续拉升，带动三星电子一同涨超8%。

Counterpoint Research总监MS Hwang表示，SK海力士的业绩印证了AI硬件需求的持续强劲。

AI交易热情同样传导至日本股市，日本芯片与电子硬件全线暴涨，半导体产业链力撑日经225指数走强超1%。

存储芯片与先进封装板块展现出最强爆发力，闪存巨头铠侠单日飙升10.43%，半导体封装基板龙头揖斐电电子大涨6.88%。片式多层陶瓷电容器双雄太阳诱电与村田制作所分别强势上扬7.84%和5.12%；车规芯片大厂瑞萨电子大幅上涨6.29%，芯片设计商索喜科技亦录得4.59%的涨幅。

半导体设备与上游材料供应链同步走强，硅片大厂胜高单日上扬5.46%，芯片切割设备垄断商迪斯科大涨5.14%，日本第一大半导体设备巨头东京电子上扬4.71%。此外，上游电子材料供应商三井金属录得4.48%的大幅上涨。

AI交易情绪回暖，机构看好修复空间

SK海力士财报公布之前，市场AI情绪已在本周开始回升。此前美国芯片股在过去三至四个月经历一轮明显调整，而本周一则出现反弹，美国费城半导体指数周二单日上涨3.6%，带动纳斯达克综合指数上涨1.2%。

摩根士丹利首席美国股票策略师Mike Wilson表示，科技股的近期反弹迹象显示调整已接近尾声。他表示：

大部分修正已经结束，我们已经处于修正状态四五个月……市场我认为已经非常高效地消化了这一切。

JonesTrading机构服务公司首席市场策略师Michael O'Rourke亦在报告中指出：

一波AI新闻在三周压力后引发了一轮解脱式反弹，相关消息让投资者得到了慰藉——大型AI公司能够、并且正在继续推进支出，即便规模较小的企业面临压力。

市场将于本周陆续迎来Alphabet、微软和亚马逊的季度财报，AI资本支出前景将接受直接检验。

新西兰联储意外按兵不动，纽元承压

新西兰联储周三以4:3的投票结果决定维持官方现金利率不变，低于市场普遍预期的加息25个基点。

决定公布后，纽元兑美元跌逾1%，纽元兑澳元跌幅一度接近2%，创2017年以来最大单日跌幅，两年期新西兰国债收益率日内下行12个基点。

据会议纪要，四名委员（Anna Breman、Carl Hansen、Prasanna Gai、Rebecca Williams）投票维持不变，三名委员（Paul Conway、Hayley Gourley、Karen Silk）投票赞成加息。

声明显示，委员会一致认为未来可能仍有必要收紧货币政策，但具体节奏取决于经济前景；成品油价格持续高位及汇率贬值可能带来通胀更大的二阶效应风险。

澳大利亚三季度CPI数据高于预期，推动澳元日内涨幅一度扩大至0.3%，报约0.7045美元。

澳洲联储主席Bullock在讲话中表示，通胀可能在一段时间内保持高位，全球能源价格远高于8月基准预测水平，价格上行风险正在逐步成为现实。她表示央行"无法容忍高通胀持续"，货币政策委员会将讨论迄今的紧缩力度是否已经足够。

澳洲联储副主席Hauser补充称，三季度CPI数据强于8月展望，通胀数据"水平过高"，并预计澳大利亚不会出现经济衰退。

大宗商品方面，布伦特原油从此前连续两日的跌势中大幅反弹，上涨1.6%至约每桶111.17美元。

黄金小幅回落0.35%，现货金报约每盎司4,045美元。

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A股三大指数全线高开

Wed, 28 Oct 2026 01:25:52 GMT

上证指数涨0.78%，深证成指涨1.01%，创业板指涨1.77%。

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