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"大票护盘、小票失血"还能撑多久？【数据图表】

付鹏 — Wed, 21 Oct 2026 04:50:16 GMT

"大票护盘、小票失血”

在权重股护盘导致大盘综合指数看似风平浪静，当红线显著大于0并向上飙升时，表明全市场绝大多数股票正在经历更深的技术性回撤，而市值权重巨头在被动资金与抱团支撑下依然挺在高位。一旦橙线冲向 4%~6% 以上的历史极值区间，往往意味着市场宽度已透支至极限；此时巨头只要出现微幅补跌，原本被压制的 VIX 便会迅速发生剧烈脉冲，最近也是一样的，从等权与综合回撤差走扩触及临界点，美股市场广度极限的临界点也随即到来，波动率压制与分散化溢价扭曲开始随着波动率走高来进行修正。

用同样市场结构的分析方法能看出中国股市里面的结构和正在发生的事情么？答案是能，中国不用等权重指数，应该用沪深300和中证1000这样的大盘和小盘的指数来看里面的分化......

对冲基金巨头Ken Griffin：AI当然是泡沫，但别忘了当年的亚马逊

沈曼茹 — Wed, 21 Oct 2026 04:31:23 GMT

Citadel创始人Ken Griffin谈到，任何一次彻底的经济变革，几乎都伴随着泡沫——1999、2000 年的互联网泡沫就是这样，当时很多公司的商业模式异想天开，但泡沫退去后留下的东西却彻底改变了世界。

他用一个亲身故事佐证：给 Xbox 升级时，十三岁的儿子惊讶地问他”互联网出现之前你就活着？”对二十岁的年轻人来说，没有互联网的生活根本无法想象。

他的结论是：泡沫与技术巨变往往共生（如铁路时代），而穿越泡沫活下来的公司，会成为此后数十年的市场领导者。

章泽天采访新东方王强：我财富自由，但每天就吃番茄、骑自行车、坐地铁

董静 — Wed, 21 Oct 2026 04:19:58 GMT

新东方创始人王强称，自己虽已财富自由，但为了节约时间保持专注，以及腾出空间来阅读，依然选择吃番茄、坐地铁的极简生活。

美国中期选举“观战”指南

华泰证券史进峰 — Wed, 21 Oct 2026 04:17:26 GMT

核心观点

国会中期选举是美国2026年最重要的政治主线，是观察与预测特朗普政府政策动向的重要窗口，对特朗普剩余任期能否顺利推进内外议程、打造政治遗产具有重要意义。当前选情看，两院选情呈“众院清晰、参院胶着”态势，民主党重掌众议院或是大概率事件，参议院选举成为关键。选情驱动集中于经济与民生议题，高油价与特朗普低支持率持续侵蚀共和党在中期选举中的民意基础。

选情总览：民主党大概率重掌众议院，参议院选情胶着

距2026年11月3日美国国会中期选举投票已不足三周，民主党相较于9月中旬优势有所扩大，重新掌控众议院或成大概率事件。参议院选情相对胶着，是两党争夺的关键。截至10月18日，结合RealClearPolitics（RCP）选情地图、民调均值与主要预测市场数据看，众议院方面，民主党只需净增3~5个席位便可重新成为多数党，Polymarket对民主党胜率定价约为90%。参议院方面，RCP选情地图呈现出两党较大可能获46席、剩余8个摇摆州席位归属仍存变数的格局，预测市场对民主党夺回参议院控制权的定价维持在61%至65%区间。

参议院摇摆州观察：民主党整体小幅领先，各州选情差异性较大

在众议院大概率归属民主党的基准情形下，参议院选举是本次中期选举的关键。参议院选举结果取决于8个摇摆州选情，目前民主党候选人在8个州大都处于小幅领先（堪萨斯除外）。从攻防格局看，我们认为，民主党需守住密歇根、明尼苏达2席，阿拉斯加、艾奥瓦、堪萨斯、缅因、俄亥州、得克萨斯6席则是原属共和党的席位。共和党方面，得克萨斯州、艾奥瓦州、堪萨斯州的党内候选人得票率偏弱（较之总统层级），阿拉斯加州的排序复选制对跨党派温和候选人更为有利，俄亥俄州的电价争议令长期支持数据中心建设的共和党候选人承压，缅因州共和党候选人柯林斯的个人影响力有所收窄。民主党方面，密歇根州的胜负取决于人口大县的投票率，明尼苏达州取决于选民对候选人的认知程度及其在医保、移民议题上的表现。

选情驱动因素：聚焦经济与民生议题，两党动员同步趋于极化

经济与民生议题是本次选举的核心议题，尤其是高油价成为选民关注的焦点。国际油价自9月中旬起维持在每桶100美元上方运行，通胀压力逐步传导至选民层面，直接动摇了执政党的选情基础。截至10月18日，据RCP汇总数据，特朗普支持率均值约为38.9%，处于其第二任期的低位，不利于共和党选情。特朗普提出的每人5000美元“分红”承诺，因资金来源不明，动员效果较为有限。当前两党的选民动员结构同步趋于极化，共和党MAGA派完成整合，但对摇摆州选情构成拖累，民主党激进左翼在初选中表现强劲，“反特朗普”共识暂时弥合党内裂痕。

后续关注

（1）即日起–11月2日：持续关注提前投票（Early Voting）数据与各州投票率；（2）11月3日：大选日，投票站分批次关闭（东部州关闭投票站较早，西部州较晚），选举结果将滚动出炉；（3）11月中下旬：多数州完成初步认证；（4）12月：举行决选（如有）及最终确认；（5）2027年1月3日：新国会就职。

正文

选情总览：民主党大概率重掌众议院，参议院选情胶着

众议院：民主党重掌多数或成大概率事件

共和党现以219席对212席（不含4席空缺）掌控众议院，民主党净增3至5席即可达到218席的过半线重掌众议院。RCP众议院选举地图显示，经过2020年人口普查后的选区重划，两党安全选区数量均明显增加，真正悬而未决的选区约为20个，民主党若要翻盘需拿下其中的半数。9月下旬，库克政治报告将15个众议院选区评级向民主党方向调整，为本选举周期单次调整幅度最大的一次。

民调与党派认同均指向民主党大概率将重掌众议院。昆尼皮亚克大学10月初调查显示，51%的登记选民希望民主党赢得众议院多数，仅39%的登记选民支持共和党，差距达12个百分点。盖洛普口径的民主党党派认同优势已升至2009年以来最高水平。

预测市场对众议院归属的判断基本一致，截至10月18日，Polymarket对民主党拿下众议院的定价约为90%。

参议院：两党争夺的关键，民主党微弱领先

在众议院大概率归属民主党的基准情形下，参议院选举是本次中期选举的关键。

共和党现以53席对47席掌控参议院，本次改选涉及共和党22席、民主党13席，民主党要净增4席方能夺回多数。根据RCP参议院选情地图（截至10月12日）显示，民主党、共和党较大可能各占参议院席位中的46席，关键胜负在于8个摇摆州，包括阿拉斯加州、艾奥瓦州、堪萨斯州、缅因州、密歇根州、明尼苏达州、俄亥俄州、得克萨斯州。

9月中旬以来的RCP评级调整大体利好民主党。10月5日，北卡罗来纳州由“倾向民主党”升为“很可能民主党”。9月24日，新罕布什尔州由“摇摆”升为“倾向民主党”。9月18日与9月23日，堪萨斯州、内布拉斯加州先后由“倾向共和党”降为“摇摆”。9月17日，佛罗里达州由“很可能共和党”降为“倾向共和党”。10月12日，内布拉斯加州由“摇摆”回转为“倾向共和党”，是其间唯一的反向调整。

8个摇摆州中民主党选情目前大都处于领先（堪萨斯除外），但优势较为微弱。民主党在得克萨斯州、俄亥俄州、密歇根州、明尼苏达州、阿拉斯加州领先约2～3个百分点，在艾奥瓦州、缅因州、堪萨斯州选情更为胶着。摇摆州民调误差通常在3～5个百分点，民主党的领先优势尚不足以突破误差范围，关键州选情在投票日前仍可能反复。

当前预测市场对民主党赢得参议院控制权的定价约为六成。Polymarket的相关定价从9月中旬的约60%升至9月23日的约66%，并于10月13日至14日维持在61%至65%区间；反映出市场更看重民主党候选人在摇摆州整体呈现的微弱领先优势，但六成左右的定价仍表明本次选举属于“胜负接近的选战”。

参议院摇摆州观察：民主党整体小幅领先，各州选情差异性较大

得克萨斯州：党内初选角逐使稳定红席滑入摇摆

得克萨斯州参议院席位成为摇摆席位，直接诱因为共和党初选推举出争议缠身的肯·帕克斯顿（Ken Paxton）。该席位原由已连任四届的现任参议员约翰·科宁（John Cornyn）持有，科宁在5月的党内初选中以36.2%对63.8%的得票率负于时任州总检察长的帕克斯顿，从而失去党内提名，得州该席位由此进入摇摆区间。民主党推出主打跨党派吸引力的州众议员詹姆斯·塔拉里科（James Talarico）参选，目前该候选人的民调支持率均值小幅领先。

两名候选人的履历存在较大反差。民主党人塔拉里科现年37岁，是家族第八代得州居民，出身单亲家庭，曾担任公立学校教师，本人患有糖尿病，自称是州议会中唯一从未接受企业政治行动委员会资助的议员，在任期间推动了胰岛素月付费不超过50美元的立法。共和党人帕克斯顿现年63岁，自2015年起已连任三届州总检察长，在初选决选一周前获得特朗普公开支持。

帕克斯顿的政治争议为对手提供了现成的攻击素材。2023年，帕克斯顿被得克萨斯州众议院以121票赞成、23票反对的结果通过弹劾，次年州参议院宣判其无罪。2015年对其发起证券欺诈指控，于2024年以审前和解结案，2024年帕克斯顿又传出婚变丑闻。塔拉里科将这些事件整合为“美国最腐败政客”的竞选叙事，将选战的核心从政策辩论转向个人操守争议。操守议题在得克萨斯州具备民意基础，据埃默森学院与Nexstar在8月9日至10日开展的联合调查显示，71%的得州选民批评州议员“更关心自身经济利益”，该比例在共和党选民中也达到59%。

从2024年得州县级选举结果分布看，参议员层级的共和党候选人认可度较之总统层级偏低。得州总统层级的蓝营支持仅集中在特拉维斯县、埃尔帕索县等少数县。而参议员层级选举中，蓝营支持范围明显向东扩张，显示出选民在参议员层级对共和党候选人的认可度下降。

艾奥瓦州：聚焦农业、关税议题，共和党提名人个人影响偏弱

艾奥瓦州选情胶着的原因，在于共和党新提名人的个人影响偏弱。该州原共和党参议员厄恩斯特（Joni Ernst）于2014年首次当选，2020年得以连任，2025年9月2日宣布不再寻求第三个任期，共和党随即失去在该州的知名度与筹款网络优势。该州是“总统层级大幅领先、参议员层级陷入胶着”的典型代表。2024年特朗普在该州领先13.2个百分点，2020年厄恩斯特只领先6.6个百分点，反映出共和党在该州优势更多来自总统层级的动员。

两名候选人履历反差鲜明。民主党候选人图雷克（Josh Turek）现年47岁，原为该州众议员，先天性脊柱裂，曾担任约15年职业轮椅篮球运动员，四次参加残奥会并夺得两枚金牌。共和党候选人欣森（Ashley Hinson）现年43岁，联邦众议员，记者出身，曾担任地方电视台主播并两获地区艾美奖，2017年进入州众议院，2021年进入国会，获特朗普公开支持。

该州选战的主要议题是关税与农业，双方都着眼于农业票仓，选情并未完全沿党派界线展开。该州农村基本盘对出口依存度较高，2025年以来的关税既抬高农机零部件进口成本，又压缩了农产品出口的价格空间。据参议院联合经济委员会少数党幕僚今年7月估算，该州家庭年均支出因此增加逾3000美元。图雷克的政策清单几乎全部围绕这条线索，包括撤销关税、反对农业与肉类加工垄断、主张农机维修权与强制原产地标签等。欣森则主打全年销售E15乙醇汽油、扩大出口市场，并公开批评取消进口牛肉关税。

县级数据印证认可度下降发生在共和党选民内部。2020年该州99个县中有92个县的共和党参议员得票率低于总统层级，仅7县反向。落差最大的是密西西比河沿岸老工业小县，差距达6.6至7.7个百分点，都会县基本持平。总统层级越红的票仓差距越大，与该州“总统强、参议员弱”的格局一致。

堪萨斯州：民主党提名人获共和党前州长公开支持，稳定红州走向摇摆

堪萨斯州原本为票仓较为稳定的红州，是8个摇摆州中共和党结构性优势最为突出的一个，目前该州已被纳入摇摆州名单，这一变化主要源于民主党候选人亚当·汉密尔顿（Adam Hamilton）的选情冲击。

民主党候选人汉密尔顿现年62岁，出身牧师行业，于1990年在约翰逊县创立教会，该教会目前已是美国规模最大的卫理公会教堂，每周平均参与礼拜人数约为2.5万人，汉密尔顿本人已出版著作三十余部。他明确拒绝接收企业政治行动委员会的政治捐款，且已获得两位共和党前州长格雷夫斯与海登的公开支持。共和党候选人罗杰·马歇尔（Roger Marshall）现年66岁，为现任联邦参议员，出身医疗行业，曾在大本德担任妇产科医生，2017年进入国会，2021年进入参议院，获得特朗普的支持以及参议院共和党领导层的全力支持。

后续堪萨斯州的选举结果，外部资金投入力度是重要观察变量。今年10月初，共和党参议院领导委员会从北卡罗来纳州调出资金，在该州预订了约820万美元的广告投放额度，民主党参议院竞选委员会随即于10月9日追加了约500万美元的投放资金。目前双方民调结果呈胶着态势，选战已进入白热化阶段。

俄亥俄州：电价议题是核心，共和党候选人因支持数据中心建设承压

俄亥俄州的联邦参议院席位是8个摇摆州中唯一举行特别选举的。万斯当选美国副总统后，于2025年1月卸任该参议员职务，该州州长德万于2025年1月17日任命共和党人赫斯特德（Jon Husted）接任参议员席位，本次选举旨在选出万斯2022年当选任期内剩余两年的任职者。

本次参选的两名候选人均非政坛新人。民主党候选人布朗（Sherrod Brown）现年73岁，在俄亥俄州政坛活跃已达五十年，曾先后担任州众议员、州务卿、联邦众议员，并于2007年至2025年担任联邦参议员，其2024年竞选连任落败后，本次再度参选。共和党候选人赫斯特德现年59岁，曾先后担任州众议院议长、州参议员、州务卿与副州长，参选得到特朗普支持与副总统万斯公开支持。

电价是本次选举中该州选民最为关注的核心议题。共和党候选人赫斯特德因长期支持数据中心建设，因此面临较大的舆论压力。俄亥俄州所属的PJM区域电网，2024年容量拍卖出清价为269.92美元/兆瓦日，较上一交付年度的28.92美元涨幅超过800%，导致该州普通家庭电费从2024年初以来上涨了10%至15%。市场普遍将数据中心的新增电力需求视为本次电价上涨的核心推手，因此赫斯特德因长期支持数据中心建设面临舆论压力。民主党候选人布朗则以资深资历为参选优势，而特别选举通常投票率偏低，较低的投票率或对知名度更高的候选人布朗更为有利。

从2024年县级得票分布情况来看，在该州全部88个县中，不存在共和党参议院候选人得票率高于本党总统候选人的情况。得票率落差最大的区域为东南部阿巴拉契亚煤炭带，参议员候选人得票率较本党总统候选人低7.9至8.5个百分点；都会县的落差最小，汉密尔顿县与富兰克林县分别低3.2与3.6个百分点。共和党参议院候选人得票率相较本党总统候选人落差最深的县，恰恰是总统选举层面支持共和党的最稳固票仓。

阿拉斯加州：排序复选制放大跨党票源权重，利好中间路线候选人

阿拉斯加州的排序复选制对立场偏向中间路线的候选人更为有利，是本次选举中最值得关注的制度变量。该州于2020年通过公投，引入开放初选与排序复选制，规则为所有候选人首先共同参与初选，排名前四的候选人进入大选环节；若大选无候选人得票数超过半数，则逐轮淘汰得票数最低的候选人，并重新分配该候选人的得票。2022年该州联邦参议员选举已为观察该制度提供了样本。当年得票最低的候选人切斯布罗的选票流向直接决定了选举结果，切斯布罗的支持者以温和派与民主党选民为主，其中多数人的第二选择是拥有跨党派形象的共和党人穆尔科斯基，而非共和党MAGA派的奇巴卡，从而导致穆尔科斯基最终赢得选举。

现任共和党参议员的丹·沙利文（Dan Sullivan）于2014年首次当选，2020年以53.9%对41.2%的得票率成功连任，本次选举正谋求第三个任期。沙利文现年61岁，出身律师行业，曾担任阿拉斯加州总检察长、阿拉斯加州自然资源部专员与美国国务院助理部长，在美国海军陆战队服役超过三十年。

本次选举竞争对手来自民主党候选人玛丽·佩尔托拉（Mary Peltola），其个人号召力超出了民主党在该州的基本盘范围。佩尔托拉现年53岁，是阿拉斯加原住民，为持证商业渔民，曾担任贝塞尔市议员与阿拉斯加州众议员。2022年，佩尔托拉在补选中赢得该州唯一的联邦众议员席位，成为美国首位原住民出身的国会议员。2024年，佩尔托拉以48.8%对51.2%的得票率落败，即以不足3个百分点的得票差距惜败，而同年特朗普在该州的得票率领先对手13.1个百分点，反映出佩尔托拉的选举表现反而超越了民主党总统候选人的表现。

佩尔托拉长期将自身定位为“将阿拉斯加放在首位、敢于反对本党主张”的政治人物，她支持油气开发，主张限制工厂拖网捕捞，与民主党全国性政治路线保持距离。这类立场在排序复选制下，更有利于获得其他候选人支持者的“第二选择选票”。从过往选举数据来看，该州选民在联邦参议员选举中并不严格依照党派立场投票，选举的地方性属性更强，更偏向于选出立场偏温和中间派的候选人。

缅因州：柯林斯个人影响力持续收缩，民主党迎翻盘机遇

缅因州选情为民主党在本次选举中可能实现翻盘提供了重要机遇。现任共和党参议员苏珊·柯林斯（Susan Collins）自1997年当选以来连任至今，目前担任参议院拨款委员会主席，本次选举为其寻求获得第六个参议员任期，同时也是特朗普2024年败选的州中，唯一一位谋求连任的共和党参议员。柯林斯个人影响正在持续收缩。她过往五次当选的得票领先幅度，已从2014年的37个百分点收窄至2020年的8.6个百分点。她历次选举中始终被低估却能成功胜选，依靠的是“独立候选人”的形象而非共和党基本盘的支撑，这一独立形象还能否维持，是本次选举的关键变量。此外，关税问题是影响选情的重要议题，据Abacus Data在8月26日至28日对500名缅因州登记选民的调查，约70%的登记选民认为关税“主要造成损害”，仅11%的选民认为关税“主要带来益处”。柯林斯已致函美国商务部长与贸易代表，要求重启相关关税谈判。

民主党方面的主要问题是选举中途更换候选人。该党原提名人普拉特纳因性侵指控退出选举，替补候选人特洛伊·杰克逊于7月25日获得紧急提名。杰克逊现年58岁，曾任州参议院议长，出身于伐木工家庭。早年曾以共和党身份参选落败，于2004年转入民主党。

从县级选区的选情分布来看，共和党候选人柯林斯的竞选胜败关键或在于三点：一是稳固北部内陆的基本盘，二是在南部沿海郊区争取独立选民支持，三是稳住中部摇摆地带的分裂投票选民，将其留在己方阵营。缅因州2020年的县级选举呈现双层结构：坎伯兰、约克等南部沿海郡县的选民立场稳定偏向民主党，皮斯卡塔奎斯、萨默塞特、阿鲁斯图克、华盛顿等北部内陆郡县的选民立场稳定偏向共和党，中部数个郡县构成了选举摇摆带。该选区分布同时也是缅因州“按国会选区分配选举人票”制度的基础：第一选区以坎伯兰县为核心，选举结果始终稳定偏向民主党；第二选区覆盖北部内陆区域，在2016年、2020年、2024年三次总统选举中均投票支持特朗普。

密歇根州：民主党必须守住的关键席，胜负取决于人口大县投票率

密歇根州参议院开放席位，起因是现任民主党参议员加里·彼得斯（Gary Peters）不再寻求连任，该席位是民主党必须守住的关键选区。若民主党要重新夺回参议院控制权，需净增四个席位；一旦丢失密歇根州席位，民主党必须转而夺取一个目前由共和党占据优势的选区（俄亥俄、得克萨斯或阿拉斯加），选情推进的难度将大幅攀升。

本次选举民主党候选人阿卜杜勒·埃尔-赛义德（Abdul El-Sayed）现年41岁，是埃及移民后代，在密歇根州东南部长大，曾任韦恩县卫生局局长，目前已获得桑德斯等进步派人士公开支持，若成功当选，其将成为美国首位穆斯林裔参议员。共和党候选人麦克·罗杰斯（Mike Rogers）现年63岁，曾任联邦众议员（2001—2015），从政履历集中在情报领域，曾担任联邦调查局特工、州参议员与众议院情报委员会主席，离开国会后经营网络安全相关业务，已获得特朗普公开支持。

2024年的选举格局可为本次选举提供基本盘参照。当年全美仅有四州同时在总统选举中支持特朗普、在参议院选举中支持民主党，密歇根便是其中之一。当时民主党候选人斯洛特金仅以0.3个百分点优势险胜当时的共和党候选人罗杰斯。2016年特朗普以10704票微弱优势逆转拿下该州，此后该州三次选举选票摆动幅度均不超过3个百分点。今年，民主党已在密歇根党内初选中留下教训，埃尔-赛义德在民调大幅领先的情况下，实际仅以1个百分点优势获胜，与此同时，民主党超6100万美元外部竞选资金在初选阶段便已消耗殆尽。

对埃尔-赛义德而言，选情的关键不在于说服共和党选民转而支持自己，而在于提高人口大县的投票率。县级选举数据显示，2024年民主党仅赢下该州83个县中的10个，但凭借这10个县的人口体量赢下全州，选举胜负由少数人口大县决定，韦恩县与奥克兰县的得票规模几乎可以抵消农村地区的共和党优势。

明尼苏达州：两席同换人选，医保与移民议题是关键

明尼苏达州两个参议院席位迎来同时竞选。民主党现任参议员蒂娜·史密斯不再竞选连任，该席位变为开放席位，而同州的埃米·克洛布彻也转战州长选举，因此该州两个参议院席位同时换人选举。史密斯退出选举使得民主党在该席位的防守失去了现任议员的竞选优势，不确定性与悬念有所提升。

本次选举的竞争性主要来源于选民对候选人的熟悉度较低，以及医保、移民两大核心议题。民主党候选人佩吉·弗拉纳根，现年47岁，现任明尼苏达州副州长，系White Earth Nation部落成员，是该州首位通过选举当选州级公职的原住民女性，长期从事儿童保护相关工作。共和党候选人米歇尔·塔福亚，现年61岁，本次是她首次参选公职，曾任体育记者与赛事转播员，在ESPN与NBC体育长期任《周日橄榄球之夜》场边记者，曾5次获得体育艾美奖。由于两位候选人此前均无联邦层面的选举记录可供参考，选民对二者的熟悉度较低。

在医保议题方面，明尼苏达州此前曾为无合法身份的成年居民提供州级医疗保险，依据新修订的州法，自2025年6月15日起将停止受理新的无合法身份的成年参保申请，自2025年12月31日起该政策将全面终止。根据州政府估算，此举可节省近5700万美元财政支出，涉及约1.9万名年满18周岁的参保人，已参保人员将失去现有医疗保障。在移民议题方面，2026年联邦政府在明尼阿波利斯与圣保罗两地开展了美国历史上规模最大的同类移民执法行动。据美国国家公共广播电台报道，仅2026年1月就有约2339人经明尼阿波利斯机场被遣送出境，该事件对当地选民的社群关系造成了较大影响。

从2024年县级投票结果分布来看，该州87个县中，没有任何一个县的共和党候选人得票率高于本党总统候选人在该县的得票率，得票率落差最大的区域是西部与西南部农业带的小型县。整体来看，在参议院选举层面，民主党在该州的优势覆盖范围更广。

选情驱动因素：聚焦经济与民生议题，两党动员同步趋于极化

油价与通胀是压制共和党选情的首要变量

经济与民生议题是本次选举的核心议题，尤其是高油价成为选民关注的焦点。今年8月以来，美伊不时互袭，地区紧张局势向红海与曼德海峡传导。9月上旬，胡塞武装夺取红海沿岸摩卡港，9月11日控制曼德海峡咽喉佩里姆岛。沙特东西输油管道同期遭袭而一度预防性停运。国际油价随即突破每桶100美元，10月上旬仍处100美元上方运行。

物价问题或将成为本次中期选举的胜负手。对特朗普政府而言，原油价格上行直接推升汽（柴）油与运输成本，抵消“大而美法案”减税对核心票仓的红利。蓝领工人、农场主等共和党基本盘受通胀冲击最重。若选前油价再度上行，通胀继续传导，选民或将更多用选票表达不满。

特朗普低支持率不利于共和党选情，“分红”承诺动员效果有限

特朗普支持率处于第二任期低位，对执政党选情不利。截至10月18日， Silver Bull民调显示特朗普支持率为37.6%；RCP汇总的特朗普支持率均值约38.9%，国会投票意向（Generic Ballot）民主党平均领先约7.9个百分点。历史规律表明，总统支持率低于40%通常对应在中期选举中较大规模的席位损失。

9月共和党全国代表大会未能就选民关切的经济民生问题拿出实际举措，特朗普转而提出“分红”计划，承诺若共和党保住两院，将向每名美国成年公民发放5000美元。目前，该承诺资金来源不明，据《纽约时报》9月10日报道，该计划估算成本超1万亿美元，且或与现行选举法规存在潜在冲突。《经济学人》与YouGov于9月14日公布的民调显示，仅21%的选民确信这笔钱会实际到账。白宫转而于10月初启动向约2000万老年医保参保者发放90美元保费补贴，作为选前的即时福利发放。“撒钱”对选情的边际拉动或有限，反而成为民主党的攻击素材。

两党动员结构同步趋于极化：MAGA“整合”与激进左翼崛起并存

共和党方面，MAGA派完成整合，但对摇摆州选情构成拖累。特朗普利用各州初选和共和党首次在中期选举年召开的全国代表大会整合队伍。初选阶段，得克萨斯州总检察长帕克斯顿等MAGA派候选人获得提名，科宁、卡西迪等与特朗普不和的现任参议员折戟初选。整合后的共和党在基本盘中更加稳固，但候选人质量问题与特朗普绑定策略在摇摆州构成拖累。帕克斯顿在得克萨斯州的民调均值已落后塔拉里科约2.6个百分点（10月15日RCP 民调），即是例证。

民主党方面，激进左翼在初选中表现强劲，“反特朗普”共识暂时弥合党内裂痕。密歇根州的埃尔-赛义德以明显资金劣势逆转赢得参议员党内初选，明尼苏达州副州长弗拉纳根击败获美国以色列公共事务委员会（AIPAC）公开支持的温和派，两人目前民调均小幅领先。建制派担忧2009年式“茶党分裂”在民主党内重演，党内路线之争若在选前激化，存在分票风险。就目前民调看，“反特朗普”立场对党内各派的弥合作用仍占主导。

后续关注

一、即日起–11月2日：持续关注提前投票（Early Voting）数据与各州投票率。

1）已经开放：明尼苏达、南达科他、弗吉尼亚、佛蒙特、伊利诺伊、缅因、蒙大拿、内布拉斯加、加利福尼亚、俄亥俄、印第安纳、新墨西哥、怀俄明、亚利桑那、爱达荷、佐治亚、爱荷华、堪萨斯、罗德岛、田纳西、北卡罗来纳、俄勒冈、华盛顿、内华达、马萨诸塞

2）10月19日起：阿拉斯加、阿肯色、科罗拉多、康涅狄格、北达科他、南卡罗来纳、得克萨斯

3）10月20日起：夏威夷、路易斯安那、密苏里、犹他、威斯康星

大选日开放：阿拉巴马、密西西比、新罕布什尔

二、11月3日：大选日，投票站分批次关闭（东部州关闭投票站较早，西部州较晚），选举结果将滚动出炉。

三、11月中下旬：多数州完成初步认证。

四、12月：举行决选（如有）及最终确认。

五、2027年1月3日：新国会就职。

本文来源：华泰睿思

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机器人产业追踪：Optimus 准备大规模量产，OpenAI 也要做机器人

Wed, 21 Oct 2026 04:03:19 GMT

特斯拉在2026年股东大会委托书里首次书面宣称Optimus 已"为大规模量产做好准备"，但同一份文件没有给出任何产量、价格与交付日期；OpenAI则在播客里确认自研人形机器人，时间锚点是2027年的演示原型。

人形机器人已经跨过"能不能做出来"，进入了"能不能便宜、稳定、成批地做出来"的阶段，这个阶段的胜负手不在算法，更可能在关节、在良率、在长三角两小时配送圈。当期全球年出货仅约5万台，但估值已经按2030年出货量定价，产业的前瞻式定价成为最大的桎梏之一。

3个月，5个“门外汉”，20万美元预算，Claude加持！“网红研究所”Citrini设计出了“抗蝎毒蛋白”

Wed, 21 Oct 2026 04:00:11 GMT

一个被忽视的行业，一群门外汉，一个35页提示词，一万小时H100，一张实验室账单，211个蛋白设计，17个阳性结果。

故事从投资问题开始，落在了试管里的新蛋白上。

“网红研究所”Citrini Research最初想搞清楚的是一个投资问题：AI制药到底走到哪一步了？

过去几年，生命科学和医疗板块经历了明显降温。疫情红利退潮，融资环境收紧，二级市场估值回落，一级市场出手谨慎。相比之下，AI基础设施、半导体、算力链成了更热的叙事。生物医药这个曾经被资本追逐的赛道，开始显得有些冷清。

但Citrini看到的机会也在这里：如果一个被市场冷落的行业，真的被AI工具改造，那么增长预期可能被低估。

问题在于，没人能给他们一个统一答案。问科学家，有人说AI还没做出过真正重要的新药；也有人认为AI会在几年内重塑药物研发体系。对一家投资研究机构来说，这种分裂判断很难变成投资结论。

于是，他们决定亲自下场。

团队只有5个人，其中3个几乎没有生命科学背景，另外2个有一点相关经验，也谈不上药物研发老兵。预算20万美元，时间3个月。他们给自己定了一个听上去很冒险的目标：借助Claude，设计一种真实可合成、可测试的新蛋白。

如果实验室结果能证明它有效结合目标，哪怕只跨出第一步，也足以说明一件事：AI for Science的门槛正在下降，门外汉也开始有机会进入过去高度专业化的科学发现流程。

一个投资团队，为什么盯上蝎毒？

Citrini一开始没有直接选择蝎毒。他们先列出几个筛选条件：实验验证要快，成本要可控；问题本身要依赖分子设计能力；最好还有现实公共健康价值，同时长期缺少投入。

候选方向包括罕见儿童疾病、艰难梭菌感染、阻断强效芬太尼类似物的“疫苗”、降低莱姆病风险的抗蜱方案。最后留下来的方向，是抗毒血清。

蛇毒方向此前已有AI蛋白设计案例。Citrini想找一个更新、更少被关注的目标，于是把视线转向蝎毒。

蝎子蜇伤并非小众问题。全球每年约有120万人被蝎子蜇伤，数千人死亡，儿童尤其危险。很多高发地区医疗资源有限，抗毒血清价格高、供应不稳定。

现有抗蝎毒血清生产方式相当传统：采集蝎毒，向马体内注入受控剂量，等待马产生抗体，再从血浆中提取和纯化。流程耗时、昂贵，还依赖动物。

Citrini想试一条新路：直接设计一种小蛋白，让它像“分子夹子”一样抓住蝎毒中的神经毒素。这类小蛋白被称为minibinder，体积比抗体更小，理论上可通过合成生物学方式生产。对一个预算有限、时间有限的团队来说，蛋白设计更贴近当前AI能力边界。

他们最终选定5种蝎毒神经毒素，覆盖墨西哥、巴西、北非和中东等地区代表性毒素。最初目标很朴素：先设计出能结合单一毒素的蛋白。只要体外实验能证明“抓得住”，就已经是重要信号。

随后，团队又加了一道更难的题：能否设计一个单一分子，同时结合5种毒素？

Claude提醒他们，成功概率很低。5种毒素虽然同属蝎毒神经毒素，但表面结构、关键位点、电荷分布和空间构象都有差异。想用一个小蛋白同时匹配多个靶标，相当于让一把钥匙打开五把结构不同的锁。

团队还是决定试一试。

这一步很有象征意义。AI可以让门外汉进入蛋白设计流程，但生命科学的难度不会因为提示词变长就自动消失。

35页提示词，300多个Agent，1万小时H100

真正开始前，Citrini和Anthropic团队花了大量时间设计提示词。最终形成的提示词长达约35页，里面写清楚了目标毒素、设计约束、评估工具、筛选规则、候选分配和实验室所需信息。

这已经不像普通聊天，更像一份交给“虚拟干实验团队”的研究计划书。

随后，Claude开始接管大部分计算设计流程：查文献、调工具、做结构预测、管理计算资源、筛选候选方案。它还在人类监督下给Twist Bioscience的科学家写邮件，询问某些融合蛋白和双特异性构型能否制造。收到回复后，Claude再把供应商的制造约束写回设计流程，继续推进。

这一点很关键。真实科研从来不只存在于论文和模型里，还要经过供应商、制造限制、实验排期、样品制备等现实环节。Claude能把这些信息串起来，项目才有了完整工作流的样子。

根据Citrini披露，整个设计活动用了略多于10000小时H100 GPU。算力费用49997美元，Claude甚至比预算少花了3美元。后续DNA合成、蛋白表达纯化、结合测试和可开发性评估等实验费用接近15万美元。20万美元预算基本花满。

在64小时设计阶段里，Claude生成超过31万个蛋白设计，筛出180个。经过后续四轮跟进，人类与Claude又补充了一批候选，最终211个方案被送往实验室合成和测试。

Citrini团队后来回忆，第一次在屏幕上看到蛋白结构图时，感觉很不真实。几天前，他们还在做投资研究；几天后，屏幕上已经出现了一批前所未有的蛋白结构，旁边还有排序、理由、制造建议和实验提交材料。

这正是AI for Science变化最直观的地方。专业能力开始被拆解成工具链：大模型负责理解目标、调度流程、整合文献、生成设计；外包实验室负责验证；人类负责设定问题、监督风险、判断方向。

211个蛋白送进实验室，17个阳性结果，覆盖5种毒素中的4种

计算机里的结构图再漂亮，也不能算科学结果。C

itrini把候选方案送到Adaptyv Bio和Twist Bioscience，进行DNA合成、蛋白表达纯化和结合测试。实验结果显示：

211个送测设计中，17个达到预设结合标准，覆盖5种毒素中的4种。

其中，针对墨西哥蝎毒Cn2的候选表现最突出。Cn2-B1和Cn2-B2两个设计与目标毒素结合很强，亲和力达到低纳摩尔级别。通俗讲，这意味着它们“抓得很紧”。在药物发现早期，这类亲和力已经足以让研究人员认真对待。

团队还做了竞争结合实验。已知有一种抗体片段LR可以中和Cn2毒素。实验显示，当LR先占住毒素后，Claude设计蛋白与毒素的结合受到明显影响。这提示Cn2-B1、Cn2-B2可能抓住了与LR相同或相邻的位置。

这很重要。抗蝎毒蛋白真正要做的事情，不能只是在任意位置贴住毒素，最好能挡住毒素与神经细胞钠通道作用的关键区域。竞争实验至少给出了一条积极线索：Claude设计出的蛋白，可能抓到了有功能意义的位置。

同时，最难的“通吃五种毒素”目标失败了。没有任何设计被证明可以同时结合多种毒素。Claude最初的风险提示应验。

这个结果反而让案例更可信。AI没有魔法般跨过所有生物物理限制。它在单一靶标上交出实验阳性候选，在多靶标通用分子上撞到墙。成功和失败都清楚地落在实验数据里。

还没变成药，但已经越过一道门槛

目前这些蛋白只证明了“能结合毒素”。它们还没有证明能中和毒素，也没有证明能保护细胞、动物或人体。

下一步需要功能实验。比如先确认毒素确实会扰乱细胞离子通道，再用patch-clamp等方法测试这些蛋白能否阻止或逆转毒素作用。之后才可能进入动物保护实验，评估剂量、起效速度、体内停留时间、安全性、免疫反应和制造稳定性。

换句话说，距离真正可用的抗蝎毒治疗方案仍有很长距离。

但这次实验的价值已经出现：一群几乎没有药物研发背景的人，在AI工具、实验外包和专家安全框架帮助下，可以从一个投资问题出发，走到“部分实验验证的新蛋白”这一步。

Citrini没有变成传统意义上的生物技术公司。它依然是一家投资研究机构。但它用20万美元和3个月时间摸到了一条新边界：科学发现的入口正在被重新打开。

AI制药进入下一阶段

把Citrini的故事放在AI制药行业的大背景里看。过去几年，AI制药经历过一轮高预期。市场曾期待AI直接缩短新药研发周期、显著降低成本、快速推出重磅药物。现实更复杂。药物研发的瓶颈很多：靶点选择、分子设计、成药性、毒性、临床入组、制造放大、监管审批，每一关都可能让项目停下来。

因此，AI制药接下来的进展，大概率不会体现为某个模型“一步生成新药”，更可能体现在研发链条的多个环节被持续压缩。

Anthropic展示的是大模型协调蛋白设计流程的能力；Radical Numerics把AI设计噬菌体推进到耐药菌感染患者的同情用药场景；OpenAI通过Rosalind和Orchestra Bio，把AI延伸到科研项目管理、实验依赖追踪和研发流程协调。

这三类能力拼在一起，正好对应AI制药的三个关键方向：设计分子、验证生物功能、管理复杂研发系统。

Citrini案例给行业的启发尤其直接：AI制药未来的参与者可能会更多元。药企、CRO、顶级实验室依然重要，但越来越多带着具体问题、具体资源、具体判断的人，也可以进入科学工作流。他们未必会独立完成全流程，却能提出被忽视的需求，组织工具和实验资源，快速形成可验证结果。

这会改变早期研发的供给方式。过去，一个冷门疾病或边缘公共卫生问题，很难吸引大药企投入。现在，如果AI能够降低早期探索成本，小团队就有机会先跑出实验信号，再吸引基金会、政府、药企或产业资本接力。

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看好明年需求，宁德时代还要回答哪些问题？

Wed, 21 Oct 2026 03:59:13 GMT

10月20日晚，宁德时代管理层称，明年全球动力及储能电池需求增长两至三成，是“可达到而且不算很高”的预期。

十几个小时后，宁德时代A股低开5%，盘中跌幅一度超过10%。

10月20晚的业绩会上，公司解释了三季度为什么卖出更多电池，却没赚到更多毛利。但当推向四季度，盈利改善的时间和幅度仍有变数。

四季度最先要检验的是单位盈利。新增税费的分担尚未谈妥，高毛利新品能补上多少，也要靠实际销售来证明。与此同时，部分车企正自己定义电池，并可能据此增加供应商选择，宁德时代需要守住订单和议价空间。扩产还在继续，新工厂的订单衔接和储能项目的交付速度，又会影响成本与资金回收。

宁德时代对需求的乐观，与机构的判断并没有那么远。小摩同样预计明年全球动力及储能电池需求增长20%至25%，但更担心车企自身盈利承压，消费税、出口退税调整等新增负担，会更多留在供应链。

三季报已经显露出这种压力。当季宁德时代归母净利润212.46亿元，同比增长14.54%，环比下降5.77%。收入比二季度增加约174亿元，毛利总额却近乎不变，毛利率从23.15%降至20.69%。税金及附加、资产减值损失合计环比增加约27亿元，研发费用也在上升。

管理层将单位盈利下降的首要原因归于产品组合：三季度交付了更多制造相对简单、附加值较低的产品和项目。同样的电量，以电芯、电池包或整套系统交付，利润并不相同，客户和合同也会带来差异。公司认为，这些因素对当季盈利的影响，大于税费变化。

产品组合可以随交付调整，新增税费却要与客户重新协商。管理层承认，产业链各方都有盈利压力，消费税的分担比例还没有谈定。三季度只受到一个月的影响，四季度则覆盖整个季度。这也意味着，即使交付结构改善，成本分担的结果仍会影响盈利修复。

车企自研，又让这场谈判多了一层变化。

理想采取电池包自研自制、电芯自研代工的分工；小鹏汽车董事长何小鹏则表示，小鹏开始自己做电池，但不做电芯。车企仍需要专业电芯厂，但开始更深地介入产品定义和系统集成。

对宁德时代而言，留在手里的订单也可能面临重新定价。客户若能按自研方案组织供货、增加供应商选择，宁德时代就更需要证明，技术、质量和交付优势值得客户多付钱。

宁德时代管理层引用的数据显示，前八个月全球动力电池份额仍同比提升1.7个百分点至39.4%。规模优势尚在。接下来客户自研车型实际交付多少、原有供应商的采购份额如何调整，比“去宁”的口号更能说明这种变化的影响。

储能和海外业务能提供多少有利润的增量，也因此更受关注。管理层称，三季度储能销售增速仍快于动力，海外需求旺盛；谈及国内时，也回应了市场对装机与提货差距、渠道库存的疑虑，认为明年国内储能增速可能没有市场想象的高。

订单转成业绩，还隔着交付和验收。管理层介绍，部分海外交流侧项目从发货到确认收入，需要半年至一年甚至更长；国内提货与装机之间的差距，则关系到客户后续还有多少补库需求。

宁德时代继续扩产，有眼下的订单作为依据。上半年，公司产能利用率达94.86%。管理层称，三季度新增产能缓解了供应紧张，排产和交付仍同比、环比增长。

但半年末764GWh在建产能陆续投产后，需要更大的订单规模。现有工厂的高利用率，无法直接推算新工厂的回报。面对2027年、2028年订单能否跟上扩产的追问，管理层强调以实际需求为依据，没有给出新增产能的订单覆盖比例。产能投放之后的利用率、库存周转和回款，会比在建规模本身更有说服力。

为了接住明年的需求，宁德时代已经先拿出了钱。

三季度，公司经营现金流净额从二季度的265.36亿元降至14.09亿元。采购付款环比增加342.41亿元，远高于销售回款57.50亿元的增量。同期购建固定资产等长期资产支付现金约170.95亿元，当季经营净现金流已不足以覆盖。季末超过4300亿元的货币资金及交易性金融资产，为这些投入提供了支撑。

宁德时代管理层解释，公司响应行业账期支付规范倡议，增加预付款、缩短账期，并支持供应商研发，帮助受资金约束的核心供应商准备产能和物料。这类支持预计持续两至三个季度。“今年下半年是为明年做准备的一个时间段。”

这些付款首先改变了现金支出的节奏。账期调整稳定之后，交付和回款能否跟上，才会逐步显现这轮投入的效果。

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高盛四张图推了三大资产：铜、金和电网

Wed, 21 Oct 2026 03:55:21 GMT

AI扩张、能源转型与央行囤金，三股需求浪潮正撞上各自的供给瓶颈。高盛在最新大宗商品报告中，用四张图为铜、黄金和电力市场构建了一套结构性看多逻辑。

高盛大宗商品团队在最新报告中点名三个市场——铜、黄金以及以PJM为代表的特定电力市场——认为这三个领域均已出现需求加速与供给受限的正面碰撞。这不是短期地缘溢价的故事，而是一个供给响应以年计、需求增长以季计的结构性错配。

在核心预测上，高盛预计LME铜明年均价将达每吨15400美元，较去年不足10000美元的水平大幅跳升，较当前现货价高出约7%；黄金目标价则维持2027年底5400美元不变。电力方面，PJM市场的前瞻电价已从过去十年的每百万英热单位约2至3美元跃升至约10美元，数据中心需求是核心驱动力。

值得注意的是，这一判断并非高盛独家。据悉，瑞银将铜列为其“最高确信度”主题，美国银行亦在押注铜与铀，多家机构正从不同角度指向同一个供给稀缺的结构性叙事。

铜：电气化与AI叠加，供给端无力跟上

高盛将铜的看多逻辑建立在多重需求驱动之上：电气化、能源安全、准战略性囤货、数据中心与AI基础设施建设，而矿山供给则被描述为"相当受限"。

铜的价格信号已经出现。铜价曾于9月8日创下历史新高，实体经济开始为稀缺性重新定价。

更关键的细节在于库存结构。高盛指出，美国以外地区的可见铜阴极库存已降至季节性低点，原因是美中两国正在争夺有限的全球供给。关税不确定性持续将金属吸引至美国仓库，进一步收紧了LME定价所在的美国以外市场；与此同时，中国收紧废铜发票核查规则，迫使加工商转向阴极铜，进一步消耗中国国内阴极库存。高盛预计这一动态将在未来一年内持续。

黄金：央行购金节奏是核心变量

黄金的结构性驱动逻辑同样清晰，但短期存在下行风险。高盛承认，9月份黄金看涨期权需求的下滑——背景是美联储降息预期调整、"货币贬值"叙事降温——意味着其2026年底4650美元预测存在下行压力。

然而，高盛认为结构性驱动因素并未改变。核心假设是：央行将以过去12个月约每月60吨的速度持续购金，贯穿2026至2027年。这一速度是2022年前17吨月均水平的逾三倍，而这一体制性转变的起点，正是2022年俄罗斯外汇储备遭冻结事件。

报告称，储备管理者为何偏好实物黄金而非账面资产，答案已不言而喻——他们正越来越倾向于持有可以实际掌控的储备。

PJM电网：AI热潮撞上基础设施天花板

电力市场是这份报告中最具现实紧迫感的部分。PJM覆盖美国13个中大西洋州，其中包括弗吉尼亚州——"全球数据中心之都"。

数据足以说明问题：PJM数据中心装机容量从2012年的约2吉瓦增长至如今逾20吉瓦，增幅超过十倍。PJM目前约占美国数据中心总容量的38%，以及全球数据中心容量的六分之一。

供需失衡已直接反映在电价上。PJM前瞻12至23个月电价（扣除天然气成本后）已从过去十年大部分时间的每百万英热单位约2至3美元，跳升至约10美元。

电网压力已引发政策层面的直接干预。美国能源部已于10月13日下令PJM调度备用电力以维持供电稳定。高盛的结论是：对于超大规模数据中心运营商而言，答案在于自建发电能力——当下是表后电源，未来是小型模块化反应堆，而非继续排队等待一个已经满负荷运转的公共电网。

底线：供给以年计，需求以季计

高盛报告的核心逻辑可以用一句话概括：在需求持续上升遭遇供给长期受限的市场中，结构性价格上行压力将持续存在。

铜矿从勘探到投产需要十年以上；黄金产量增长极为缓慢；电网扩容受制于审批、材料与工程周期。而AI算力需求、能源转型投资与央行购金行为，均在以远快于供给响应的速度推进。

正如高盛所言：芯片、赤字和数据中心可以印出来，但铜矿、金条和变电站印不出来。

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Ken Griffin详解“AI大跌”：算力类似航空，“边际定价”、“折旧期限”与“企业预算”三大陷阱

Wed, 21 Oct 2026 03:51:40 GMT

10月21日，在Citadel年度全球市场未来峰会上，Griffin接受彭博记者Dani Burger采访时表示，市场正从过去两年的"主题式扫货"转向真正意义上的基本面研究。他说："我认为这个市场正在经历的，是人们真正开始做功课。"

过去两年，市场逻辑简单粗暴：数据中心万亿级建设潮开启，买入全产业链卡位节点——英伟达、高带宽内存DRAM、超微多层陶瓷电容器MLCC，以及韩国、中国台湾、日本供应商和云计算巨头——几乎稳赚。如今，这套逻辑正在被重新审视。近日，AI交易也遭遇大幅重挫，半导体板块遭遇了金融危机以来最长连跌。

Ken Griffin警告：GPU与航空公司高度相似，边际运行成本极低，一旦算力供过于求，现货租赁与API调用价格将瞬间崩塌，重演2000年电信泡沫中"暗光纤"的覆辙。

陷阱一：边际定价崩塌——GPU的“航空公司时刻”

Griffin用航空业打了一个直接的比方。

"GPU和航空公司非常相似，边际运行成本极低。航班上有一个空座，哪怕只卖20美元，那个座位也是赚钱的。"他说，"正是这一特性决定了，一旦航空公司出现运力过剩，定价就会自由落体。"

他随即将这一逻辑延伸至算力市场："如果我们到达一个GPU供给超过需求的节点，边际定价实际上将会自由落体。"

Griffin援引2000年电信泡沫作为历史参照：当年大量铺设的光纤，因需求不足从未被点亮，成为"暗光纤"，电信价格随之直线下跌。他的问题是：算力市场是否正走向同一条路？

"这将彻底颠覆人们今天所依赖的所有投资假设。这是第一个问题。"

陷阱二：折旧模型失效——“有用寿命”被高估

Griffin提出的第二个问题，直指投资机构的估值模型。

"现在有人用5至6年前的老旧GPU，依然能收取极高的租金。这种情况在未来5至6年里大概率不会持续。"他说，"因此，越来越多的人开始担忧：我不能再像12个月前那样，对一块芯片的第七、八、九年给予同样的资本化率或收入模型。"

换言之，若投资机构仍按7至9年的高资产残值进行折旧贴现，其估值模型将面临系统性重估压力。

陷阱三：企业预算收紧——ROI精算时代来临

Griffin指出，企业端的AI支出逻辑已经发生根本转变。

"美国最精明的企业，正在变得非常清醒——哪些业务需要为OpenAI和Anthropic的顶尖模型支付极高价格，哪些业务可以用开源模型以极低成本运行。"

他补充道："如果你看看那些在内部真正用好AI的公司，它们正在迅速变得非常善于最大化每一分AI支出的回报。我认为整个企业界都在看着来自Anthropic和OpenAI的账单，然后说：好，我们需要想清楚，怎么确保我们真的从中获得了生产力。"

7500亿美元与企业缩减账单的正面碰撞

这一企业端收紧趋势，与AI大模型公司的扩张计划形成了直接矛盾。

据《华尔街日报》报道，Anthropic在其S-1文件中披露，未来计划投入7500亿美元算力开支，且支出规模仍在增加。

记者Dani Burger直接问Griffin：这两件事之间是否存在张力？

Griffin的回答简短而直接："是的。你在提问的时候就已经回答了这个问题。"

他随后指出，问题的关键在于Anthropic能否将自身模型打造成"必需品"——例如在生命科学领域，若其模型真正能够帮助攻克癌症或其他致命疾病，那么每家制药公司都将不惜任何代价购买其技术。"但我们现在不知道答案。"

泡沫之问：历史总是相似，但结局未必相同

对于市场上日益升温的"AI泡沫"讨论，Griffin给出了一个有历史纵深的回答。

"在这个时刻，几乎可以肯定存在局部泡沫。任何对经济的根本性变革，通常都与泡沫交织在一起。"他说，"我只希望我当年留住了亚马逊的股票。"

他的判断是：泡沫破裂后留下的，往往是改变世界的技术基础设施，而穿越泡沫的公司，将成为未来数十年的市场领导者。

但他同时强调，这并不意味着当下的定价风险可以被忽视——尤其是在边际定价、折旧假设和企业预算这三个维度上，市场的重新定价才刚刚开始。

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马斯克：用“造火箭团队”造“数据中心”，SpaceX是碾压级的

董静 — Wed, 21 Oct 2026 03:44:19 GMT

马斯克认为，当前AI超级智能部署的核心瓶颈在于电力和冷却基础设施而非芯片，通过将SpaceX造火箭的顶尖团队和全球最先进的铸造技术“降维打击”应用于数据中心建设，能比竞争对手提前12到18个月解决电力瓶颈，从而以碾压级的速度实现海量算力的部署。

谷歌CEO最新访谈：云业务正在为前沿AI“让路”，客户想锁定明年的算力“极难”，RSI“距终局还很远”

Wed, 21 Oct 2026 03:15:19 GMT

近日，谷歌发布旗舰模型Gemini 4 Argon，这款模型在72小时内消耗了25万亿Token，是上一代Gemini 3.0同期的三倍，并创下谷歌历史纪录。

谷歌CEO皮查伊（Sundar Pichai）在模型发布后的首次公开深度访谈中，正面回应了外界关于“谷歌放弃前沿AI”的质疑，并罕见承认公司云业务正在为前沿模型研发主动让渡算力资源。

皮查伊坐进硅谷山景城的录音棚，接受科技媒体人Alex Kantrowitz主持的《Big Technology Podcast》专访。他证实了全行业算力严重短缺的判断——当下每家公司的实际需求都是两年前规划产能的2倍，客户今天想锁定2027年的算力“极其困难”。在递归自我改进（RSI）问题上，皮查伊明确划定边界：当前阶段是AI智能体与人类研究员协同推进的过渡期，距离“自主失控的终局”仍相当遥远。

前沿模型，是谷歌的“第一优先级”，不是选项

过去一年，硅谷流传着一种颇具市场说服力的逻辑：前沿大模型的军备竞赛已经进入边际收益递减区。Meta的Llama系列开源模型、谷歌自家的Gemini Flash这类轻量快速模型，对绝大多数企业场景已经“够用”。既然如此，谷歌何必继续烧上百亿美元去卷万亿参数的前沿模型？不如把TPU算力全部高价出租给外部开发者，做下一个英伟达。

这种论调在投行报告和企业CTO圈子里流传甚广，甚至一度形成了“谷歌实际上已经战略性放弃前沿竞争”的市场预期。

皮查伊在访谈中对这个逻辑做了正面反驳，但他的切入角度并非情绪性的否认，而是从三个具体机制展开：

第一个机制是“早看见”的优势。 处于前沿的公司能比其他人更早观察到涌现能力，从而更早为下一代技术做准备。这是一种信息优势，而非单纯的性能优势。

第二个机制是RSI（递归自我改进）。 在用模型来开发下一代模型的时代，前沿模型的质量直接决定了下一代模型的天花板。用一个性能平庸的模型来搭建研发流水线，相当于用低精度工具来制造精密仪器——误差会逐层放大。

第三个机制是内部验证。 Argon上线后，谷歌内部开发者的使用数据给出了直接证据：

我们在内部已经清楚地看到了一个陡峭的拐点，把Argon部署给我们的开发者之后，它能解决我们以前的模型根本做不到的问题。

皮查伊还给出了一个具体数字：Argon上线四周内，谷歌内部代码销售量提升了30%，代码回滚率下降了约三分之一。这意味着工程师不仅写得更快，还写得更准——这是一个质量提升的信号，而非单纯的效率指标。

对于模型“够用论”，皮查伊的态度是承认小模型的价值，但划清了边界：

各种尺寸和能力的模型都有存在的空间，我们一直是这样做的，这也是为什么我们做了Flash、Flash Light等等。我同意你可以用不一定是最前沿的模型来构建很好的产品体验，因为前沿模型往往更慢也更贵。但我们在乎前沿的进展，我们致力于把所有这些都做好。

算力账本：云业务正在为DeepMind让路

这是整场访谈信息密度最高的一段，也是皮查伊最罕见的一次公开表态。

理解这段话需要先搞清楚一个结构性矛盾：谷歌同时扮演着两个角色——一个是烧钱冲AGI的前沿AI研究机构（Google DeepMind），另一个是靠出租算力赚高毛利收入的云服务商（Google Cloud）。这两个角色在算力这个最稀缺的资源上，存在直接竞争。

华尔街的逻辑是：每一块TPU拿去给DeepMind训练模型，就少了一块能对外出租赚钱的算力。在资本开支居高不下、短期云收入增速承压的财报季，这个矛盾被反复放大。

皮查伊在访谈中直接说清楚了谷歌内部的优先级排序：

我们的基本出发点，是确保我们投入足够的算力来保持在AI前沿的地位。这是不可谈判的，其他一切都在这个基础上运作。

更进一步，他承认了外界长期猜测但从未得到CEO级别确认的事实——云业务确实在为前沿AI研究做出让步：

我们的云业务在任何给定时刻，都在为了支持前沿AI开发而放弃短期收入，因为我们在做算力上的取舍。所以你说的那种情况，已经是现实了。

这句话的分量在于：它不是一个未来的战略承诺，而是对当下现状的描述。谷歌云在实际运营中，已经在系统性地压缩对外出租算力的规模，以保证DeepMind的研发需求。

但皮查伊也补充了一个反直觉的判断——适度的资源约束对研究本身未必是坏事：

就算是我们的AI研究员，一定程度的约束其实也是好事，那是激发创造力的来源，那是促使你想出更高效的算法突破、比如用更少内存的来源。

这段话背后是一个更深的逻辑：无限算力不等于无限进步，资源约束有时会倒逼出更根本性的架构创新。

算力危机：2027年的配额，“极其困难”

访谈中，主持人Kantrowitz提到了一个在硅谷风投圈广泛流传的信息——知名风投a16z联合创始人Ben Horowitz在播客中转述亚马逊CEO安迪·贾西（Andy Jassy）的话，称云算力已经"卖空到2028年"。皮查伊的回应，是迄今为止对这一说法最直接的CEO级别确认：

我觉得这个说法是合理的……如果今天有客户来找我们要2027年的算力，那是极其困难的事情。

为什么会到这一步？皮查伊给出了一个清晰的结构性解释：数据中心从决策到投产有2至3年的刚性滞后，而智能体任务的爆发完全超出了两年前的需求预测。

今天回头看，每家公司都是短缺的，不只是我们，其他公司也一样。大家都希望自己手里的算力是当初规划量的2倍。

皮查伊还补充了一个关键的时间锚点：

我们今天手里有的算力，是我们在2024年做的决策的产物。就算回到去年今天，智能体任务的爆发还没有发生。

这句话揭示了一个系统性问题：AI需求的增速已经超过了任何基础设施规划模型的预测能力。两年前做出的决策，在今天看来几乎必然是低估的。

对于“是否存在过度建设（overbuilding）”的追问，皮查伊的回答是区分时间框架：

如果我拉一个足够长的时间框架，这个量级的建设对我来说完全合理。我们处于有史以来最重要的技术的早期阶段，这不像光纤——光纤铺完是暗的，没人用。我们是在每天都面临产能约束的情况下使用它。

他没有否认短期内存在局部过剩的可能——电力、内存、电工等2000多个配套要素中任何一个出现瓶颈，都可能导致局部积压。但他对长期需求的判断是确定性的：

我有没有信心，我们规划的算力最终会有用武之地？给足时间的话，绝对有。

RSI：不是智能爆炸，是“智能体和研究员一起干活”

递归自我改进（RSI）是这次访谈中技术密度最高的议题，也是当前AI安全讨论中争议最大的话题之一。

背景是：谷歌联合创始人谢尔盖·布林此前在一次DeepMind内部研究员圆桌上提到，Argon的核心创新之一是“更多地依赖模型来帮助开发模型”。这句话随即在AI安全社区引发了关于“智能爆炸”的讨论。

主持人Kantrowitz在访谈中直接抛出了这个问题，并提到了近期几起AI系统越权行为的案例。皮查伊的回应把RSI的当前状态拆解成了三个层次：

第一层：定义当前位置。 他明确指出，当前的RSI远没有到达科幻叙事中"自主失控"的终局状态：

在一个连续谱上，我们距离RSI的终态还相当遥远。今天正确的描述方式是：你有RSI循环，同时有AI研究员在模型开发的各个环节共同参与。我会说，你几乎是有智能体在某种自动化方式下，帮助AI研究员协同工作来构建这些模型。

第二层：安全机制。 他把安全框架描述为"纵深防御"——对齐研究是一层，但不是唯一的一层。在此之上还有实时遥测监控、沙箱隔离架构、以及给企业客户的部署控制权限。

第三层：行业标准化。 皮查伊把下一步的关键指向了跨行业标准建设：

就像金融控制领域有会计准则、有独立审计师一样，这些都是我们作为一个行业需要努力推进的下一步，包括使用独立评估机构进行评估的能力。

这段话的信息量在于：它承认了当前的对齐工作存在"明显缺口"，但将解决路径指向了外部标准化机制，而非单纯依赖各家公司的内部自律。

太空数据中心与长期下注

访谈的最后部分，皮查伊谈到了谷歌的几个长期战略赌注，其中最具想象空间的是太空数据中心项目。

谷歌已将TPU试验芯片送入太阳同步轨道，探索在太空中利用24小时不间断太阳能运行数据中心。在地面数据中心面临社区反弹、电网并网排队长达数年的背景下，这一方向的战略逻辑逐渐清晰。

皮查伊用Waymo的起点来类比这个项目当前的阶段：

这些技术让你想起那些时刻——你站在那里，它看起来有点像科幻，但你知道，10到20年之后，它实际上会以一种有意义的方式运转。

他透露，在访谈录制期间，团队正在等待太空中TPU的"Hello World"时刻——即首次成功运行的信号。

这个项目目前处于"两到三年"的早期阶段，而谷歌的量子计算项目已经走了将近20年。皮查伊对这类长周期赌注的态度，折射出谷歌在基础设施层面的时间观：

在太阳同步轨道上，以24小时不间断的方式获取我们能接触到的最丰富的能源形式，对于我们将要面对的算力指数级增长来说，这将非常有意义。

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宁德时代回应市场担忧：行业需求没有那么悲观，接下来产能利用率仍将处于较高水平

Wed, 21 Oct 2026 02:55:11 GMT

10月21日，宁德时代股价大幅下挫。A股盘中跌超10%，H股跌超9%，A+H股总市值降至1.1万亿元，成交额超160亿元。公司股价自2026年5月7日创出历史高点以来，累计回落已超50%。

此前一日，宁德时代披露三季报：前三季度营收4421.37亿元，同比增长56.19%；归母净利润645.30亿元，同比增长31.60%。但第三季度单季净利润同比增速仅14.54%，低于营收增速，经营性现金流同比下降23.60%，引发市场担忧。

针对股价大跌背后的多项疑虑，宁德时代10月21日上午密集作出回应称，“行业需求没有那么悲观，接下来产能利用率仍将处于较高水平”。此外，三季度经营性现金流同比下降23.60%，系公司主动调整对供应商付款所致，公司称长远不影响现金盈利能力。

需求展望：2027年“依旧可以期待”

针对投资者对明年新能源行业需求的担忧，宁德时代表示，“从公司角度看，2027年行业需求依旧可以期待。”

公司逐一拆解各市场情况：国内乘用车整体销量虽有所下降，但电动化率快速提升，单车带电量也在较快增长，“国内新能源乘用车动力电池的增速依然实现了正增长”；国内新能源商用车电动化率同样在快速提升；欧洲电动化趋势具有连续性，持续有竞争力的新车型推出；其他市场的电动化潜力"可能被市场低估"。

储能方面，公司称国内外均保持不错增速，“特别是海外部分市场的储能需求比较旺盛”。

公司总结称，“全球动力及储能电池的市场需求可能没有市场预期的那么悲观，仍有不错的增长潜力。”

产能利用率：高位运行，状态健康

对于产能利用率问题，宁德时代表示，上半年产能利用率“非常饱和”。

随着今年新产能陆续投产，产能紧张程度有所缓解。但公司同时指出，市场需求也在持续增长，“整体而言，接下来产能利用率仍将处于较高水平，保持较健康的状态。”

经营现金流下降：主动支持供应链所致

三季度经营性现金流同比下降23.60%，是此次财报引发市场关注的核心指标之一。

宁德时代对此给出解释：近几年锂电供应链上游企业现金流压力较大，公司从第三季度起主动调整对供应商的付款安排，“优先支持有研发能力、创新精神、积极配合公司扩产的合作伙伴”，具体措施包括缩短账期、支付预付款、提供研发资金支持等。

公司表示，上述措施“可能会持续一段时间”，目的是“推动产业链更健康、可持续的发展”。

对于市场最关心的影响，公司明确表态：

经营性现金流可能会有阶段性影响，但从长远来讲，不会影响公司的现金盈利能力，未来会回到相对健康的水平。

存货增加：发出商品为主，周转正常

三季度存货环比增加同样引发关注。宁德时代解释，存货金额增大是“随着公司业务规模发展带来的”，但“近几个季度公司存货周转天数一直相对稳定，并没有销售不畅或出货不畅的情况，属于正常存货周转”。

从结构看，增长的主要是发出商品，“未来会逐渐体现为公司收入”。

公司还补充，储能业务正从销售电芯和直流侧产品向提供交流侧和系统产品延伸，产品形态更为丰富，但“相应的交付和确认收入周期比之前有所延长”，这也是存货阶段性增加的原因之一。

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谷歌CEO：算力天天不够用，哪来的AI泡沫？

董静 — Wed, 21 Oct 2026 02:14:04 GMT

谷歌CEO认为，当前AI领域并不存在过度建设的泡沫，因为算力每天都处于紧缺且被充分利用的状态；从长远来看，所有规划的算力最终都会被完全消化，因此谷歌将坚定投资，甚至不惜牺牲部分短期利润，以确保始终处于AI技术的最前沿。

马斯克：AI算力不愁卖，SpaceX明年6个月能回本

鲍奕龙 — Wed, 21 Oct 2026 02:08:47 GMT

马斯克在SpaceX电话会上表示，超智能算力将长期短缺，因此他主张签短期合同。眼下各大云厂商和数十家小公司追着要租算力，全答应能租出好几倍，明年回本周期做到六个月也不是不可能。

营收狂奔、利润失速，宁德时代怎么了？

Wed, 21 Oct 2026 02:07:49 GMT

宁德时代的问题不在订单和出货，而在每一度电能赚多少钱。2026年第三季度，公司营收创下季度新高，销量继续高速增长，但单位利润跌至历史低位附近，市场对这家电池龙头的定价焦点，正在从“增长速度”转向“利润质量”。

10月20日盘后，宁德时代公布第三季度业绩。营收约1652亿元，同比增长约59%，环比增长约12%，出货量超过260GWh，整体符合或略好于投行预期。但归母净利润约212亿元，同比增长约15%，环比下降约6%，低于已经下调后的买方预期。

利润端的落差迅速成为研报共识。据追风交易台，高盛称，宁德时代第三季度单位净利润降至82元/kWh，低于其93元/kWh的预期。摩根大通、瑞银和杰富瑞也都将利润失速归因于产品结构转弱、消费税影响、出口退税下调以及库存减值等因素。

市场已经提前反映部分担忧。摩根大通指出，过去两个月宁德时代A股和H股累计回调33%至35%，同期沪深300指数下跌约10%。投行普遍认为，接下来股价的关键变量，不是需求有没有，而是税负能否转嫁、储能系统集成收入何时确认，以及单位利润能否企稳。

增长仍在加速，收入端没有失速

从收入和出货看，宁德时代依然处在高增长轨道。

宁德时代第三季度营收为1652亿元，同比增长58.6%，环比增长11.8%。前三季度营收达到4421亿元，同比增长56.2%。第三季度电动车和储能电池合计出货超过260GWh，同比增长44.4%，环比增长13.0%。

结构上，储能占比继续提高。摩根大通估算，第三季度储能约占总电池销量的四分之一，电动车电池约占四分之三。杰富瑞称，储能占比约25%，高于2025年的18%。这说明宁德时代的增长并不单靠动力电池，储能已经成为重要增量。

但收入确认节奏也变得更复杂。高盛和摩根大通均提到，海外交流侧储能项目通常需要并网验收，收入确认周期可能达到6至12个月。这意味着部分高价值系统集成项目已经发货，但仍以“发出商品”形式留在库存中，暂未完全反映到利润表。

利润承压，核心是单位盈利下滑

四家投行对第三季度业绩的核心判断高度一致，营收强，利润弱。

宁德时代第三季度毛利率为20.7%，同比下降5.1个百分点，环比下降2.5个百分点。高盛称，这一毛利率低于其预期3.8个百分点。EBIT利润率降至13.2%，净利率降至12.9%。

单位利润的变化更直接。高盛称，第三季度单位净利润为82元/kWh，低于2025年第三季度的112元/kWh，也低于2026年第二季度的97元/kWh。摩根大通则估算，宁德时代第三季度单位净利润约0.08元/Wh，低于此前约0.10元/Wh的水平。

管理层将单位利润下滑归因于三项因素。第一，产品结构不利，第三季度交付了更多低附加值、制造相对简单的项目。第二，自9月起实施的2%电池消费税带来新增成本。第三，出口增值税退税率下调的影响在第三季度体现得更完整，第二季度只反映了部分影响。

杰富瑞还提到，研发投入增加和锂碳酸价格波动导致的库存减值，也拖累利润表现。第三季度研发费用为71.4亿元，同比增长43.6%。资产减值损失升至约18.9亿元，主要与库存计提有关。

税负能否传导，是短期最大变量

消费税和出口退税变化，是市场最关注的利润变量之一。

摩根大通称，第三季度仅反映了一个月消费税影响，而第四季度将承担完整季度影响。如果税负传导仍不充分，第四季度盈利能力可能继续承压。

管理层表示，正与客户逐项协商消费税和出口退税变化带来的成本分担，但这些谈判结果尚未完全体现在财务报表中。摩根大通指出，在新的商业安排达成前，新增税负无法完全转嫁，仍会体现在宁德时代自身利润中。

高盛在模型中假设，宁德时代将在今年剩余时间承担全部消费税影响，并从2027年起与客户分担消费税和出口退税变化带来的成本。基于此，高盛将2026年至2028年每股收益预测下调4%至7%。

瑞银调整更大。瑞银将2026年至2028年净利润预测下调11%至14%，至902亿元至1315亿元区间，理由包括单位利润下降、库存减值以及消费税影响。

现金流短期恶化，但管理层称是主动安排

利润表之外，现金流也出现明显波动。

高盛称，宁德时代第三季度经营现金流入降至14.09亿元，低于此前每季度200亿元至300亿元的区间。资本开支环比增长35%、同比增长73%，至170.95亿元，导致自由现金流转负，约为负156.86亿元。

管理层解释称，现金流下降主要来自主动增加预付款、缩短上游供应商账期，以及支持供应商扩产，以匹配下游强劲需求。摩根大通称，管理层预计相关营运资金影响还会持续两到三个季度，之后经营现金流有望恢复健康水平。

库存也继续上升。杰富瑞数据显示，第三季度末库存环比增长11%，至1448亿元。投行普遍认为，这既反映出出货规模扩大，也反映海外交流侧储能项目交付周期较长，发出商品和在途物料增加。

管理层押注三条修复路径

宁德时代管理层对需求仍保持积极判断。

高盛和摩根大通均称，管理层预计未来全球电池需求可实现20%至30%的增长。动力电池方面，国内乘用车市场整体承压，但新能源渗透率提升、单车带电量上升和商用车电动化仍将支撑需求。海外方面，管理层预计美国增长有限，但欧洲电动化仍会推进。

储能方面，管理层承认国内储能需求存在不确定性，但对海外需求保持信心。杰富瑞称，海外储能需求受到能源安全和AI算力中心用电需求支撑。高盛则认为，市场可能低估了宁德时代向储能系统集成转型带来的利润改善，只是相关收入确认需要时间。

换电也被多家投行视为宁德时代应对利润压力的战略工具。摩根大通称，管理层反复强调换电、钠离子电池和下一代产品，而不是单纯依赖电池涨价。高盛提到，宁德时代“巧克力换电”网络已覆盖31个省级区域，站点达到2500座，目标年底超过3000座。公司还在推进重卡换电生态。

海外产能方面，管理层称德国14GWh工厂和匈牙利一期39GWh项目已投产，西班牙50GWh项目稳步推进。高盛认为，海外产能和客户开发仍在按计划推进。

四家投行的分歧，在修复速度

四篇研报的共同点是，宁德时代仍是行业中最能扛住周期压力的公司之一。分歧在于，利润修复需要多久，以及估值是否已经充分反映风险。

高盛维持买入评级，并将A股和H股12个月目标价分别下调至507元和777港元，此前分别为559元和859港元。高盛认为，股价已过度反映需求和税负风险，但市场低估了宁德时代作为全球龙头应对压力的能力。

摩根大通更谨慎。该行维持宁德时代H股中性评级、A股增持评级，将2026年和2027年盈利预测分别下调4%和6%，至863亿元和939亿元，并将2027年单位净利润假设从0.08元/Wh下调至0.075元/Wh。摩根大通预计，在盈利预期继续重设期间，情绪和股价仍可能承压。

瑞银维持H股买入评级，但将目标价从820港元下调至730港元。瑞银称，管理层对销量前景的信心强于对单位利润的信心，2027年行业20%至30%的增长目标看起来仍可实现。

杰富瑞维持A股买入评级，目标价535元，但提示共识盈利预测仍可能进一步下调。该行称，若2027年单位利润和盈利预测下调10%，宁德时代A股和H股对应2027年市盈率可能从约10倍和14倍升至12倍和16倍。

投资者真正要看的，不只是销量

宁德时代第三季度给市场留下的信号并不单一。

一方面，需求仍强，收入创新高，海外扩张和储能系统集成仍提供中长期空间。另一方面，产品结构、税负、出口退税、库存减值和现金流变化，正在压缩短期利润弹性。

因此，“营收狂奔，利润失速”并不是需求崩塌的故事，而是商业模式升级、税负重定价和收入确认周期拉长共同作用下的利润再校准。接下来几个季度，市场将重点观察三件事，税负能否顺利与客户分担，高价值储能系统收入能否确认，以及单位净利润能否从第三季度低点修复。

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科创50早盘涨超1%，光模块、光通信反弹，宁德时代AH股均大跌9%，恒科指涨1%，芯片股拉升

Wed, 21 Oct 2026 01:58:50 GMT

算力硬件和芯片股反弹，光模块、光通信、芯片股等纷纷拉升，华尔街见闻文章写道，周二美股超微电脑业绩远超预期，“AI交易”应声反弹，“服务器巨头”戴尔、慧与科技盘后大涨，AI云计算CoreWeave亦大涨。亚太股市韩国KOSPI指数涨超3%，芯片巨头三星电子、SK海力士均涨6%。宁德时代AH股大幅下跌，财报显示，公司第三季度净利润同比增长14.54%；单季度综合毛利率降至20.69%，连续两个季度回落。

10月21日，A股早盘集体高开，三大股指盘初震荡上涨，算力硬件反弹，光模块、光通信、光芯片等概念股纷纷拉升，芯片半导体同样走强，文化传媒亦上涨，电工电网、石油天然气、煤炭等板块陷入调整。动力电池大跌，宁德时代财报后重挫9%。

港股亦高开，恒指、恒科指双双走强，权重科网股多数上涨，芯片股拉升，澜起科技、华虹宏力、兆易创新等涨幅居前。宁德时代港股同样大跌近9%。债市方面，国债期货全线下跌。商品方面，国内商品期货涨跌互现。核心市场走势：

A股：截至发稿，沪指跌0.07%，深成指涨0.38%，创业板指涨0.15%。

港股：截至发稿，恒指涨0.35%，恒科指涨0.67%。

债市：国债期货全线下跌，截至发稿，30年期主力合约跌0.31%，10年期主力合约跌0.06%，5年期主力合约跌0.04%，2年期主力合约跌0.01%。

商品：国内商品期货涨跌不一，截至发稿，沥青、沪镍、沪锡、沪银等涨超1%，焦炭、沪铜、不锈钢、碳酸锂、热轧卷板、螺纹钢、氧化铝、鸡蛋、铂金、焦煤、多晶硅、沪铝、铁矿石、锰硅等纷纷走高，豆粕、纸浆、集运指数、玻璃、沪金、菜籽、钯金、烧碱、橡胶等下跌，工业硅、原油、燃油等跌幅超过了1%。

09:49

光通信板块继续扩大升幅，致尚科技冲击涨停，天孚通信、剑桥科技涨超5%，中际旭创、新易盛快速跟进。

09:44

传媒股再度活跃，出版传媒、文投控股、粤传媒揽下涨停板，兆讯传媒一度涨停。兆讯传媒“跃然AI”发布，推进户外大屏内容服务AI化转型。

09:36

宁德时代AH股均跌8%左右，业绩披露后市场反馈负面。

09:26

宁德时代A股低开5%，股价创2025年7月以来新低。公司第三季度净利润同比增长14.54%；单季度综合毛利率降至20.69%，连续两个季度回落。

09:25

上证指数高开0.14%，创业板指涨0.28%。AI硬件侧复苏，光模块、存储板块走强。煤炭、农业、贵金属、教育板块调整。

09:21

恒生指数高开1.14%，恒生科技指数涨1.6%。胜宏科技、剑桥科技、兆易创新、长飞光纤光缆、中际旭创、联想集团走强。宁德时代跌超2%。

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DeepSeek开源推理框架，社媒测算推理毛利率或超95%

Wed, 21 Oct 2026 01:58:31 GMT

DeepSeek开源推理框架，将大模型行业的讨论从模型能力进一步引向推理成本。

10月20日，DeepSeek宣布开源内部推理框架DeepInfer，以及用于Token编解码的deepseek-recipe。DeepSeek表示，DeepInfer服务于DeepSeek V4.1-Flash的大规模推理，目标是在降低延迟的同时提高吞吐量。框架支持英伟达GPU和华为昇腾NPU，采用Apache-2.0开源许可证。

此次开源引发关注的一个背景，是DeepSeek披露的推理服务收入。根据DeepSeek在GitHub发布的部署问答，V4.1-Flash单集群每天处理155万亿Token，按谷电时段价格计算，整体收入达到每GPU小时38美元。

社媒据缓存率、吞吐和定价等假设，估算其推理毛利率最高可能高达84.2%—96.1%。分析人士推演指出OpenAI与Anthropic主流模型的API毛利率同样或达95%。

这项披露给外界提供了观察推理经济账的一个切口。不过，收入数字本身并不能说明利润水平。要判断每小时38美元收入对应多少毛利，还需要知道硬件折旧、能源、网络、缓存存储和运维等成本。

社媒测算毛利率最高超过96%

海外科技投资研究员Zephyr在社交平台X上发表测算指出，DeepSeek实际上“公开了其商业模式背后的核心秘方”。他估算，DeepSeek推理毛利率可能达到84.2%—96.1%，修正了早期给出的87.76%—96.94%区间。

他设定了一个典型的基础模型：假设在实际生产中，97% 的输入命中键值缓存，未命中缓存的输入占 2%，输出占 1%。

缓存输入（Cached Input）： 占总 Token 量的 97%（单价极低，计算负载极轻）；
未缓存输入（Uncached Input/Prefill）： 占总 Token 量的 2%；
生成输出（Output/Decode）： 占总 Token 量的 1%。

在此流量结构下，Zephyr 结合官方公布的单卡极限吞吐量（预填充每秒 8 万 Token、解码每秒 1.6 万 Token）测算产值。根据其模型，一张 GPU 满载运行时，理论上每小时可处理对应的 Token 组合并产生最高约 49 美元的账面收入。

若按照当前海外公有云市场中，一张顶规 GPU（如英伟达 H100 或类似下一代硬件）普遍为每小时 1.5 至 4 美元的综合租赁成本计算，其硬件层面的推理毛利率公式为：

在极限测试工况下（每小时产出 49 美元，算力成本取 1.5 至 6 美元区间）：

Zephyr表示在特定理想负载下，该框架对应的推理业务毛利率（Inference Gross Margin）处于 87.76% 至 96.94% 之间。他在推文中直言：“英伟达、SGLang 和 vLLM 的公开表现直接被碾压了。”

随后，Zephyr 根据 DeepSeek 官方披露的真实运营细节修正了测算参数。他补充写道：“这些极端毛利基于理想场景，彼时服务商每小时可产出约 49 美元。DeepSeek 官方公布其非高峰期每卡每小时实际创收约为 38 美元，且生产环境能达到基准测试约 80% 的性能。基于这些最新数字重新评估，实际运行毛利率落在 84.2% 到 96.1% 之间。”

目前海外云服务市场中，租赁单张顶级 GPU 的综合成本普遍在每小时 2 至 4 美元区间。38 美元的单卡时产值与单位算力成本之间形成的巨大剪刀差，正是推高毛利率测算的核心依据。

行业横向推演：头部实验室毛利

该测算发布后，迅速在行业内引发了关于头部 AI 实验室真实盈利能力的连锁讨论。

科技投资观察人士 Alex Corrino 在转发上述测算时发问：“如果我告诉你们，所有顶级 AI 实验室的 API 毛利率其实很可能都在 80% 以上呢？”

Zephyr 随即引用该推文并给出了更为激进的判断：“对 Anthropic 和 OpenAI 而言，这个数字实际上是 95%（适用于 Sol、Fable、Sonnet、Astra 等主流主力模型）。”

Anthropic肯定在赚大钱？

在全行业普遍具备高毛利的前提假设下，投资分析人士 Scott 进一步将该逻辑平移至终端用户的“订阅制（Subscription）”经济模型，推演海外头部的真实底牌。

根据研究机构 SemiAnalysis 的实测报告，Anthropic 为其高级会员“Claude Max”提供的实际可用 Token 额度上限，达到了其对应官方 API 单价货值的 58.6 倍。外界据此一度认为，高用量订阅用户会严重吞噬平台利润导致倒贴。

Scott 给出了反向推导公式：

设定基准前提：假设 Anthropic 的 API 硬件毛利率同样高达 99%（成本率仅为 1%）。
订阅制用量极端打满时的成本反推：用户支付 1 单位订阅费，若彻底消耗完等价于 58.6 单位 API 标价的算力额度，对应 Anthropic 承担的实际底层硬件成本为：
```
实际硬件成本=58.6×1%=0.586 单位实际硬件成本=58.6×1%=0.586 单位
```

推导极端状态下的订阅毛利率：

Claude Max 极端毛利率=1−0.5861=41.4%Claude Max 极端毛利率=11−0.586=41.4%

Scott 由此分析称：

“如果 DeepSeek 的毛利率能达到 95% 以上，假设 Anthropic 的 API 毛利率为 99%。基于 SemiAnalysis 的测试，Claude Max 提供了高达 API 标价 58.6 倍的使用额度。这意味着，即便所有用户都把配额彻底打满，Anthropic 在订阅模式下仍能保留约 41% 的毛利率。 而现实中绝大多数用户根本不会用满每周上限。”

他指出：“实际上，只要 Anthropic 的 API 利润率维持在 98.3% 以上，即使用户全量打满限额，其订阅业务也能实现收支平衡。Anthropic 当前绝对处于稳健的盈利状态中。”

科技分析账号 Teortaxes 同样评价称：“在主力实验室的内部自研架构面前，市面上所有的公开基准测试都不值一提。这就是严肃做工程能换来的成果，推理业务本身就是一台印钞机。你可以想象 Dario（Anthropic 首席执行官）此刻该有多焦虑。”

技术路径分歧：软件重构 vs 专用芯片

随着真实的推理成本结构浮现，业内也重新审视了不同的技术降本路线。

在硬件架构与单位吞吐成本上，业内将该方案与主打超低延迟的芯片厂商 Groq 进行了对照。

行业观察人士指出，以 Groq 为代表的 LPU 定制硬件架构依赖板载 SRAM，换取了极致的交互生成速度，但其芯片显存容量极小，承载主流大模型需要成倍堆叠硬件板卡与庞大的节点互联，导致单 Token 的整体硬件折旧与采购门槛居高不下。
相比之下，DeepInfer 则展示了通用芯片路径的另一种账本逻辑：在通用 GPU 及昇腾等商用 NPU 上，单纯通过软件调度极致榨取并发吞吐量，以更低的综合硬件成本换取规模化 API 服务的利润空间。

不过，多位产业观察人士在讨论中指出，上述 80% 至 95% 的毛利测算主要聚焦于“Token 售价与单卡硬件消耗”之间的直接账面差额。这种微观测算并没有计入前期基础模型数以亿美元计的研发训练支出（R&D）、全球节点的高速带宽网络成本，以及高昂的系统工程团队薪资。

接下来需要验证的，是开源实现能否在不同硬件和实际业务负载下稳定提高吞吐、降低每个有效输出Token的成本。对于DeepSeek自身，外界同样需要更多成本与资源利用率数据，才能判断社媒估算的高毛利是否接近真实经营水平。

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WorkBuddy进入一家纸企，会发生什么

Wed, 21 Oct 2026 01:33:42 GMT

中顺洁柔的财务负责人最近有些焦虑。

过去，业务部门想了解自己的经营情况，往往需要找财务同事帮忙分析。如今，越来越多业务人员开始自己打开WorkBuddy分析数据，有些人甚至一天要做两次。

业务人员就这样干了财务部门原有的一部分工作。

近期，华尔街见闻·全天候科技走进位于广东中山的中顺洁柔。交流中，公司总裁高波讲起了最近的一段插曲。

“我们的财务总前两天刚跟我说，他很焦虑，业务人员已经不找他们分析了，怎么办？”高波坦言。

对此，高波给出的办法就是财务人员训练更好的Skill，让业务人员自己跑。

这便是腾讯旗下办公Agent产品WorkBuddy走进中顺洁柔的一个缩影。

今年6月，高波开始使用WorkBuddy。他一度是公司内部Token消耗量排名第一的员工，但很快就被年轻员工超越了。

如今，他每天早上8点到办公室，第一件事就是给WorkBuddy布置任务。等开完一两场会议，再回来查看分析结果。

在公司“一把手”的鼓励下，使用AI的热情正在向公司内部扩散。中顺洁柔第一批开放的500个WorkBuddy账号很快被领完，截至10月10日，账号数量已接近1300个。

从总裁办公室到营销、财务、人力资源等部门，WorkBuddy开始参与这家纸企越来越多的日常工作。

当AI可以替员工分析数据、编写程序，甚至开发业务系统时，企业原有的工作分工也开始受到冲击。

经营会里的新变量

对中顺洁柔的管理层而言，数据分析一直不是简单的工作。

这家企业主营生活用纸，产品从工厂走向消费者，需要经过原材料采购、生产、仓储、运输以及线上线下销售等多个环节。

高波举例，中顺洁柔的采购工作涉及约3500种物料、40家供应商和7家工厂。供应商的交货周期、生产能力、配送区域各不相同，单个采购订单涉及的参数就超过100个。

不仅如此，企业还需要持续判断不同渠道的销售变化，以及哪里可能出现新的市场机会。

过去，这些判断高度依赖业务人员的经验和专业团队的分析。

高波此前担任中顺洁柔财务负责人，参与过企业ERP系统升级和BI建设。如今作为总裁，他开始更加关注这些数据能否支持经营决策。

“数字化解决操作流程、SOP跟效率问题；数智化解决决策的问题。”高波对全天候科技表示。

这种变化已经开始进入中顺洁柔的经营会议，预算管理就是其中一个例子。

高波介绍，过去企业使用传统系统编制预算，两个多月可能只能完成五六种场景的测算。

面对不断变化的市场，经营团队需要反复调整不同渠道、产品和品类的投入方案，但每一次修改都意味着新的计算工作。

现在，中顺洁柔开始利用WorkBuddy开发预算测算工具。例如在一场预算讨论中，高波想给某个品类增加200万元投入，就可以通过系统立即查看调整后的模拟结果，再继续修改其他条件。

“过去大家用Excel的时候，我说多加200万，得等一个礼拜才能看到测算结果。”高波回忆，如今预算系统能够实时测算，让管理层可以不断尝试新的投入方案。

“你反应得越快，你的浪费越少，你的机会越多。”在他看来，预算测算速度的提高也让企业能够更及时地调整经营计划。

营销会议也在发生改变。

过去，区域负责人习惯带着PPT汇报经营表现。某个地区的业绩没有完成，负责人往往需要花费大量时间解释原因，管理层也很难在会议上重新核验所有数据。

如今，他要求营销团队使用WorkBuddy生成分析结果，再围绕统一的数据讨论问题。如果某项分析缺失，还可以临时调用Skill补充。

在他看来，这让会议有更多时间讨论下一步应该怎么做。

不过，WorkBuddy能够较快进入这些场景，与中顺洁柔过去几年的数字化投入有关。

中顺洁柔与腾讯的合作可以追溯到2023年。

高波回忆，当时中顺洁柔考察过多家合作伙伴，希望寻找一条投入相对可控、又能逐步推进数字化转型的路径。

高波看重的是腾讯对新需求的开放态度。

据高波介绍，如果每当企业出现新想法，合作伙伴都要求重新签订合同，创新探索就很难推进。传统企业数字化转型需要不断试错，合作伙伴是否愿意支持尚未明确的需求，与产品本身同样重要，腾讯确实做到了。

从最初借助外部数据观察市场到如今让Agent参与经营分析，中顺洁柔与腾讯的合作开始从数据层延伸到实际业务。

不过，高波没有把分析效率与经营业绩直接画上等号。

“生意从来没有确定性的计划。”他认为，AI可以帮助企业更快发现市场机会，但从发现机会到真正抓住机会、把生意做好，中间仍然存在距离。

原有分工受冲击

引进WorkBuddy后，中顺洁柔原有的工作岗位分工正在受到冲击。

以财务部门为例，过去，业务人员需要分析经营数据，通常先向财务或数据团队提出需求，再等待专业人员提供结果。如今，越来越多业务人员可以借助WorkBuddy自行完成分析。

高波希望财务人员把自己的专业经验沉淀成Skill，让更多业务人员直接使用。

这一变化的意义在于过去集中在少数专业人员手中的分析能力，开始有机会被更多员工共享。

高波对此感受很深。

“我拼尽全力，自己天天给人上课，花了三年，也就培养出3、4个人来。”高波坦言，公司已经有数百名员工能够借助AI完成一定程度的经营分析。而那些分析能力更强的员工可以将自己的经验制作成Skill，分享给整个公司。

类似的变化也发生在IT部门。

中顺洁柔一名人力资源经理借助WorkBuddy开发了一套绩效评估系统。从需求设计、程序开发到修复Bug、日常运维，几乎都由她自己完成，IT部门主要提供上线支持。

“我们以前最大的卡点是懂业务的人提不出需求，能编程的人不懂业务。”高波说。

传统企业开发一套业务系统，通常需要业务部门提出需求，再由IT部门负责开发。但业务人员未必懂技术，IT人员又很难深入理解每一个业务场景，双方往往需要反复沟通。

如今，懂业务的人开始自己开发工具。

不过，中顺洁柔副总裁兼CDO杨森林对此有一个相对谨慎的判断。他认为业务人员借助AI完成的系统或分析，可能只能达到60分。

在他的设想中，业务人员可以先借助WorkBuddy把需求做成可运行的工具，再由IT部门介入，对系统进行完善甚至重构。

原来是业务部门提出需求、IT负责交付，如今则开始变成业务人员先完成初步开发，IT再负责提升质量。

这意味着，专业部门在企业内部的角色正在调整。

财务人员需要将自己的分析经验转化为更多人能够使用的Skill，IT人员则要承担更多系统完善、技术管理和质量保障工作。

杨森林用一句话概括这种变化：“业务要线上化、数字化，那数字化的团队要业务化。”

这种变化甚至开始影响中顺洁柔对人员配置的考虑。高波透露，公司准备在电商团队设置AI数据洞察岗位，并将数仓相关岗位进一步下沉到业务部门，让数据人员与电商团队一起开展经营分析。

随着业务人员能够独立完成更多工作，企业原有的管理层级也可能受到影响。

高波提到，过去他需要一项经营分析，通常先交给总监，再由总监安排经理、主管逐级分配，最终由一线员工完成。分析结果出来后，还要沿着原来的管理层级逐级汇报。

如今，部分分析可以直接交给了解业务的员工完成，管理者也能够更快地与相关人员讨论结果。

“原来我可能只能指挥到师，现在我可以指挥到班了。”高波用了一个形象的比喻。

在他的设想中，企业的管理职级可能依然存在，但原本依靠层层分配任务和传递信息形成的管理链条有机会被进一步压缩。

对中顺洁柔这家5000多人的企业而言，这种变化已经超出个人效率提升的范畴。

专业部门需要重新定义自身的价值，管理层也需要重新审视原有的任务分配方式。至于这些变化最终将如何影响企业的岗位设置和组织架构，仍需要在实际经营中逐步探索。

权限边界待厘清

更多工作可以交给员工，企业的核心数据却无法随之完全开放。

“数据本身从来不是问题，真正的问题是你看到了数据后做什么。”他认为，一线业务人员只有获得足够的信息，才有机会发现并解决经营问题。

但这并不意味着所有数据都可以向Agent开放。

杨森林向全天候科技等媒体透露，中顺洁柔目前并未允许WorkBuddy直接连接公司的核心数据库。

企业专门建立了一套独立的数据环境，只有经过筛选的数据才允许WorkBuddy访问。不同部门的员工拥有不同的数据权限，涉及配方等核心机密的信息从一开始就被排除在外。

杨森林坦言：“我们某些个领域上的数据是绝对禁止用AI的。”

这种谨慎背后有现实顾虑。相比传统办公软件，Agent能够进一步调用工具、访问数据，甚至执行操作。杨森林提到，公司在AI应用探索中发现过一些“越墙”行为，因此提前考虑了最坏的情况。

中顺洁柔选择将AI可访问的数据环境与核心业务系统隔离。即使Agent发生异常操作，也要尽量避免影响核心数据库。

“我们最差的局面就是把这个库给玩坏了，我们重新备一个，因为它并不影响我们的主库。”杨森林解释。

与此同时，员工可以根据业务需要申请更高的数据权限，但仍然只能访问企业允许WorkBuddy接触的数据。

这也反映出企业使用Agent时的一种矛盾：想让WorkBuddy承担更多复杂工作，就需要向它开放更多数据和权限；但开放得越多，潜在风险也可能越高。

不仅如此，数据隔离可以控制Agent的访问范围，却无法保证它给出的分析和判断完全准确。例如大模型可能产生幻觉，甚至倾向于迎合使用者。当管理者越来越依赖AI提供的分析，原有的错误判断也可能被进一步放大。

“幻觉是不可避免的。”高波承认，大语言模型本身存在这一局限。

高波通常会在提示词中要求WorkBuddy检查数据和结论的准确性，避免凭空生成信息；杨森林则会尝试开启两个独立任务，一个负责分析，另一个负责检查其中可能存在的错误。

不过，这种相互校验仍然无法保证结果完全准确。尤其当WorkBuddy开始参与预算、采购等经营分析时，最终的判断和责任仍然需要管理层自己承担。

“因为你决策错了，AI是不会为你的决策去买单的。”杨森林直言。

在中顺洁柔，WorkBuddy带来的效率变化已经开始显现，但企业原有的管理体系也开始承受新的压力。岗位分工、AI开发系统的运维，以及数据权限和经营决策的责任边界，都需要重新梳理。

这些问题很难仅靠一家企业或一家大厂独立解决。随着办公Agent逐渐进入实际经营，大厂需要理解更加复杂的业务环境，企业需要在使用过程中不断调整原有的管理方式。

几个月时间，WorkBuddy就在中顺洁柔铺开了近1300个账号，但一家5000多人的企业无法像升级软件一样快速完成组织升级。

AI或许可以很快改变员工完成工作的方式，改变一家大企业的运转方式显然需要更长时间。

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炼化厂再繁荣：炼化3倍价差涨幅，开工率93.5%强势反弹

Wed, 21 Oct 2026 01:05:26 GMT

美国炼厂开工率 93.5%、原油加工量1661.5 万桶/日、较五年同期均值高出 6.4个百分点与123.7万桶/日，这被普遍解读为「油价高位的副产品」。

什么是真正重要的事情？当前全球有500万至1570万桶/日的炼油能力同时离线，而原油并不短缺。国际能源署的原话是「海上有充足的原油，只是没有足够的炼厂把它变成可销售的燃料」。定价权因此从上游转移到中游加工环节。这一轮利润的归属不取决于谁拥有原油，而取决于谁拥有能够按国际价格销售的物理产能与出口通道。

媒体爆料：连亚马逊云都“缺电”，数十亿英伟达芯片堆在仓库积灰

Wed, 21 Oct 2026 01:02:31 GMT

全球最大云计算商的内部文件揭开AI军备竞赛尴尬一幕：数十亿美元的英伟达最新一代芯片正在亚马逊仓库中闲置，因为插不上电。

据Business Insider最新获得的亚马逊内部文件及一份员工会议录音，亚马逊旗下云计算部门AWS正将英伟达GB300机架暂存于"中间仓库"，原因是目标数据中心"有空间容纳更多机架，但没有足够的可用电力将其开机"。

内部邮件显示，亚马逊仅8月一个月便预计接收约50亿美元的GB300机架，此后每月持续接收约30亿美元，"在可预见的未来"维持这一节奏。

AWS首席财务官John Felton在9月的内部员工会议上对负责AI基础设施建设的高管Prasad Kalyanaraman打趣道："你让我们公司的自由现金流转负了，恭喜。"Kalyanaraman对此并未反驳，并表示公司自由现金流预计将在"未来几年左右"持续为负。

今年7月，亚马逊公布第二季度财报时，其滚动自由现金流已明显转负，录得负76亿美元，为多年来首次。

这一局面对市场的影响已然显现。仓库中闲置的芯片无法产生任何算力供给，导致在线算力持续稀缺，GPU租赁价格居高不下，形成典型的通胀性瓶颈——大量资本、劳动力与能源被提前消耗，而产出却被推迟数月乃至数年。

“提前收货”：芯片争夺战倒逼付款前置

亚马逊此前的惯常做法是在设备实际安装至数据中心后才付款，由供应商承担在途设备的资金成本。然而，内部文件显示，亚马逊已推出名为"Early Rack Receipt"（提前收货）的新流程，在机架抵达数据中心之前便提前取得所有权。

媒体解读称，对英伟达GPU的争夺过于激烈，亚马逊必须在有无安装位置之前便抢先锁定硬件，以免被竞争对手截获。这意味着亚马逊现在付款在前、通电在后，任何安装延误都将推迟这批资产开始产生收入的时间节点，而现金已经流出。

报道还指出，至少一个AWS供应链团队对于"如何将机架送入数据中心"没有"清晰的预测路径"。对此，亚马逊发言人回应称，公司惯常做法是将硬件暂存在部署站点附近等待电力就绪，称此举是"最佳商业实践"。

研究机构伯恩斯坦判断：电力许可、冷却系统、电气设备、施工和硬件各自按不同节奏推进，"时机难以完美契合"。

电力瓶颈：数据中心建设的核心制约

芯片积压的根本原因在于电力基础设施的严重滞后。Kalyanaraman在内部会议上透露，亚马逊在西德克萨斯州因管道工和电工短缺，不得不出资建设工人住宿区，供施工人员在项目完工前的两三年内就地居住。

据Cleanview Research数据，亚马逊目前在全美16个州拥有44吉瓦的数据中心容量正在开发中，是其现有13.9吉瓦运营规模的三倍以上。而这13.9吉瓦已是业内最大规模，比微软多出69%，约为谷歌和Meta的两倍。

AWS内部甚至专门设有一个名为"Secured Power at Risk"（受威胁的已保障电力）的仪表盘，追踪输电瓶颈、限电要求以及"用则保留、弃则失去"条款——一旦项目错过里程碑节点，亚马逊可能失去已获得的电网配额。

Kalyanaraman还透露，亚马逊曾于2023年向CEO Andy Jassy承诺，AWS将在2027年前走出产能紧张局面。而如今，亚马逊预计2027年需求仍将超过可用产能。

芯片堆在仓库，GPU租金反而涨了

按照常规逻辑，大量芯片积压在仓库应该压低算力价格。但恰恰相反。

原因简单：装在板条箱里的GPU产生的GPU小时数是零。真正稀缺的是"通了电的算力"，而它的价格持续攀升。

高盛Delta-One交易台负责人里奇·普里沃罗茨基（Rich Privorotsky）在10月16日的内部报告中指出：

"相对于可投资的通电算力的可用供给，有太多资本在寻找归宿。重新定价是市场将持续经历的过程，有时渐进，有时剧烈，并有可能演变为系统性风险。有趣的矛盾在于，即时算力定价依然极为强劲。B200、H200、H100，甚至老旧的A100，都维持着可观的租金。理论上应该快速折旧的算力依然保值。可用算力的稀缺性是无可否认的，这在结构上对已持有算力的人构成利好。"

高盛追踪的Silicon Data B200即时租用指数（非超大规模云端）报每GPU小时6.01美元，接近3月份6.11美元的历史记录，较1月低点4.29美元上涨约40%。

80亿美元芯片出售：资产负债表减压还是另有隐情

上述背景为亚马逊近期一笔引人关注的交易提供了新的解读视角。据英国《金融时报》10月2日报道，亚马逊正寻求通过一个特殊目的载体（SPV），向外部投资者出售约80亿美元的英伟达Grace Blackwell芯片，随后再将芯片租回使用。该SPV拟通过债务融资，并出售最多10%的股权，亚马逊将不持有该实体任何股份，官方目标是实现更"轻资产"的资产负债表。

然而，将这笔交易与内部文件对照来看，时间线颇为耐人寻味：8月，亚马逊启动"提前收货"流程，当月接收约50亿美元GB300机架，此后每月约30亿美元；9月，AWS首席财务官在内部会议上确认公司自由现金流转负；10月2日，亚马逊对外寻求出售80亿美元芯片。8月与9月的预计交付金额之和恰好等于SPV规模。

英国《金融时报》消息人士称，SPV涉及的芯片已在全美五个州逾十余个数据中心完成部署，且报道未明确说明是否为GB300。但无论如何，购入该SPV的投资者实际上是在购买一项持续贬值的资产——Grace Blackwell即将被英伟达下一代Vera Rubin架构取代，而每一个月芯片在仓库中闲置，都意味着五年经济寿命中的一个月被白白消耗，却未产生任何收入。

谁在为这堆积灰的芯片付利息

微软CEO萨蒂亚·纳德拉去年11月就曾公开接近承认这个问题，他说："我们现在面临的最大问题已经不是算力过剩，而是电力"，并承认微软"实际上可能有一堆芯片放在库存里插不上"。

到今年4月，原计划2026年启动的美国数据中心中，已有约一半面临取消或延期，计划中的16吉瓦实际在建的只有约5吉瓦。

据媒体记录，Kalyanaraman自己的原则是："如果我们能尽可能晚地支出资本，对我们更有利"。AI军备竞赛已将这个逻辑完全颠覆：亚马逊现在争着尽早花钱，买下自己用不了的芯片，只是为了不让竞争对手先拿走——而竞争对手拿到了，大概率也是放着用不上。

将这一逻辑推算到每一家争抢同一批英伟达配额的超大规模云商和新兴云服务商，就得出一个以数百亿美元计量的仓库闲置问题。这些库存多半被记在"在建工程"科目下，在正式投入使用前，它甚至不进入折旧计算，在报表上无影无踪……

从更宏观的视角来看，这场AI基础设施建设热潮正越来越多地依赖债务融资。每一个月芯片处于未通电状态，就意味着为一项零收益资产支付一个月的利息。与此同时，算力租金持续攀升，成本最终传导到每一个租用GPU的AI实验室、企业和初创公司身上。

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天然气和煤炭价格飙升，日本电价大涨25%

Wed, 21 Oct 2026 00:55:12 GMT

受液化天然气（LNG）价格飙升至四年高位及煤炭成本持续攀升双重压力驱动，日本电价在本周初单周涨幅超过25%，能源进口账单大幅膨胀，凸显出亚洲能源市场在地缘冲突与供需错配下的脆弱性。

据彭博引用日本电力交易所数据，本周一全国平均电价较上周大涨逾25%，至每千瓦时0.19美元（约合31.15日元）。 这一涨幅折射出日本作为全球最大LNG进口国之一所面临的严峻能源成本压力。

LNG现货价格是此轮电价上涨的核心推手。亚洲12月交货的LNG平均现货价格在上周末报每百万英热单位（MMBtu）29.30美元，为2022年12月以来最高水平，较前一周的26.50美元/MMBtu大幅跳升。与此同时，部分发电设施在冬季来临前进行计划性检修，进一步压缩了供给端弹性，加剧了电价上行压力。

LNG价格飙升至四年高位，霍尔木兹海峡成关键瓶颈

亚洲LNG价格的急剧攀升，与中东地区持续的地缘紧张局势密切相关。能够顺利通过霍尔木兹海峡的LNG货轮数量极为有限，叠加欧洲为备战冬季供暖季与亚洲买家展开激烈争抢，亚洲LNG现货价格由此被推升至近四年来的最高点。

日本此前已在今年夏季尝试以煤炭替代天然气发电，以规避高企的LNG成本。然而，这一策略的腾挪空间正在收窄——LNG价格的持续高位，使得日本燃气发电成本处于多年来最贵水平，能源结构调整的余地愈发有限。

转向煤炭难解困局，煤价同步承压上行

日本并非孤例。自中东战事爆发以来，亚洲各国普遍基于成本与供应可及性的考量，加速推进从天然气向煤炭的燃料切换。然而，这一集体转向正在反噬煤炭市场本身。

亚洲需求的集中释放，恰逢全球最大动力煤出口国印度尼西亚供应收缩，两相叠加推动煤价显著走高。全球煤炭价格基准——纽卡斯尔期货价格较中东战事爆发前已累计上涨约30%。 这意味着日本试图通过增烧煤炭来对冲LNG成本的策略，其经济效益正在被煤价上涨所侵蚀。

进口账单全面膨胀，能源成本压力向下游传导

能源价格的全面上涨，正在显著推高日本的整体进口成本。油价的持续上涨已导致日本石油和LNG进口支出大幅增加，对于这个高度依赖化石燃料进口的经济体而言，能源贸易逆差的扩大将对宏观经济形成持续拖累。

电价的快速上涨，将直接推升工业生产成本与居民生活支出，并通过成本传导机制对通胀形成上行压力。在日本央行正密切关注通胀走势的背景下，能源价格的持续高位无疑增添了政策层面的复杂性。

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2008年再现？CDS重回市场焦点

Wed, 21 Oct 2026 00:55:05 GMT

AI债务泡沫升温，信用违约互换交易量爆炸式增长，华尔街正在重演一场似曾相识的对冲狂潮。

据摩根士丹利最新研究数据，今年9月，与甲骨文、SpaceX、Alphabet、亚马逊、Meta、博通及英伟达相关的信用违约互换（CDS）周均交易量突破90亿美元，较7月的不足20亿美元飙升逾4.5倍。

与此同时，高盛固定收益、货币及大宗商品（FICC）部门数据显示，AI单一名称CDS交易量同比增长400%，流动性名称数量从4个扩展至10至12个。这一规模扩张速度，令部分市场参与者联想到2007至2008年金融危机前夕的信用衍生品市场。

高盛信贷策略师Avishek Biswas在其10月初的信贷市场策略报告中指出，AI相关CDS的每名称每周名义交易量，已从去年的5000万至1亿美元跃升至如今的每日数亿美元量级。法国兴业银行美国股票策略主管Manish Kabra表示，CDS已成为衡量超大规模云计算企业（Hyperscaler）融资状况及整体AI交易情绪的"关键风向标"，并将其列为该行2026年四季度美国股票展望的核心交易之一，直言投资者应"看CDS，而非看每股收益"。

AI债务规模急剧膨胀，CDS市场随之爆发

AI热潮背后，是一场规模空前的债务扩张。据摩根士丹利数据，2026年迄今，AI相关企业已累计发行约4660亿美元债券，较2025年同期的1010亿美元增长逾3.6倍。随着AI企业跃升为债券市场最大借款方群体，围绕这些名称的违约保护需求也随之呈几何级数增长。

价格层面，市场已发出明显的压力信号。5年期Meta CDS本月升至历史高点108个基点，英伟达达到101个基点，Alphabet与亚马逊的保护成本同样创下历史新高。甲骨文CDS报价从年初的144个基点飙升至322个基点，SpaceX则从6月底的110个基点翻倍至226个基点的历史高位。

高盛跨资产信贷专家Alisha Pasi在其最新周报中披露，该行近期收到创纪录数量的非传统账户对CoreWeave债务及甲骨文CDS的询价，需求之旺盛促使高盛专门设立了一个AI跨资本结构投资者电话会议，参与者涵盖科技、媒体及电信股票、可转债、投资级现金及"困境/AI债务交易"等多个部门——后者已成为一个独立的职能条线。

为何选择CDS而非股票看跌期权

在对冲工具的选择上，市场正在发生结构性转变。法兴银行的Kabra直言，用股票看跌期权对冲超大规模云计算企业的风险"极为困难，且成本极高"。这一判断解释了为何越来越多的股票账户开始跨越资产类别，转向信用衍生品市场寻求保护。

摩根士丹利在其10月1日发布的《AI融资现状：暂停而非撤退》报告中同样指出，买入AI相关CDS保护"仍是我们在信用衍生品市场参与AI主题的首选方式"，并预计随着银行需要管理对手方敞口，"非经济性对冲需求"将持续上升。

高盛IG交易员Miles McCarthy此前亦指出，CDS买家来源多元：部分账户以杠杆或无资金信用观点进行方向性交易，部分账户利用CDS与债券之间的相对价值错位套利，还有股票账户借此对冲公开市场及私募AI相关股权组合。值得注意的是，随着英伟达、AMD、博通等芯片制造商开始为买家提供卖方融资和担保，市场开始将其视同借款方，相关CDS交易量随之暴增约10倍。

此外，高盛信贷销售策略数据显示，上周CDX IG指数仅走阔4.4个基点至62.5个基点，而核心AI名称单日便可移动30个基点。这一分化正是市场从指数对冲转向单一名称CDS的根本原因——指数已无法精准捕捉投资者实际持有的风险敞口。

CoreWeave：最脆弱的一环

在所有AI相关名称中，CoreWeave是市场最为集中关注的压力点。据英国《金融时报》报道，CoreWeave的5年期CDS目前报价约1090个基点，购买1000万美元保护需预付182万美元，此后每季度再支付12.5万美元——仅第一年的成本便约占名义本金的23%。

S&P Global信用分析师Gavan Nolan指出，"一旦某个名称的CDS交易价格超过1000个基点，定价逻辑便开始转向预期回收率"，意味着市场已在为违约情景定价，而非仅仅对冲风险溢价。

高盛此前曾上调CoreWeave评级，但汇丰银行随即给出39美元目标价并发出警告，称"投入越多，价值毁损越大"。10月14日，CoreWeave CDS盘中从1000个基点突破至1050个基点，收盘时进一步升至1117个基点，隐含五年内违约概率约为63%。与此同时，韩国最大规模IPO、数据中心运营商Elice在上市后数秒内即暴跌32%，进一步印证了市场对AI基础设施投资回报的疑虑。

Polus Capital的Robert Dafforn对英国《金融时报》表示，AI融资链条中的循环性意味着"无论哪个环节最为薄弱，都将率先拖累整个体系"。

从对冲工具到系统性风险信号

当前的CDS热潮是否预示着更深层的系统性风险？

从结构上看，需求具有自我强化的特征。高盛预测，2027年超大规模云计算企业直接发债规模将再达4200亿美元，加上约3000亿美元的项目融资，每一笔新债的发行都将催生新的对冲需求，每一个新设立的特殊目的载体（SPV）、租赁担保或供应商融资安排，都将产生新的对手方风险敞口。

Pasi在其报告中还指出，本周金融和保险板块的CDS同样受到追捧，"市场担忧这些机构在AI交易回调中的投资集中度风险"——这意味着传导链条已从AI借款方延伸至持有其债券的金融机构资产负债表。

法兴银行的数据显示，超大规模云计算企业5年期CDS自2025年初以来已累计上涨逾两倍，而远期市盈率估值则随之同步压缩，两者之间的背离正在收窄。

市场上一次出现真实资金账户在沉寂逾15年后大规模重返单一名称CDS市场的情形，是在2007年。彼时，他们同样有充分的理由这样做。

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马斯克放出惊人预测：SpaceX明年年收入最高冲击1万亿美元！

朱雪莹 — Wed, 21 Oct 2026 00:44:09 GMT

马斯克对SpaceX的AI业务给出惊人预测：旗下Grok Bot已开始向部分客户部署，预计几周内向企业客户大规模开放，未来可能消耗SpaceX大部分超级智能算力，成为重要增长引擎。

他预计，到2027年底，SpaceX的年经常性收入可能达到5000亿美元至1万亿美元。

“对冲基金界乔丹”：AI“几乎肯定”目前处于泡沫之中，AI会取代白领但无法取代Citadel

Wed, 21 Oct 2026 00:29:17 GMT

亿万富翁、Citadel创始人Ken Griffin直言，人工智能"几乎肯定"正处于泡沫之中，但他同时认为，这场泡沫与历史上每一次重大技术变革如出一辙——泡沫破裂后存活下来的公司，将成为未来数十年的市场领导者。

Griffin于周二在纽约举办的Citadel年度"全球市场未来"大会上接受彭博采访时发表观点，他指出，美国企业界在从AI模型中提取价值方面"表现参差不齐"，许多公司正在重新审视支付给Anthropic和OpenAI的账单，思考如何确保真正获得生产力回报。与此同时，他警告AI将对白领就业构成实质性冲击，呼吁美国社会认真推进"再培训"。

值得注意的是，Griffin对AI的态度已出现明显转变。今年1月他在达沃斯称AI是"垃圾"，5月在斯坦福商学院表示对AI的能力感到"沮丧"，而此次他的基调明显更为乐观，认为AI将催生大量新兴企业，开启创业者的"黄金时代"。

AI泡沫论：变革与泡沫历来相伴而生

Griffin对当前AI投资热潮的定性直截了当。"任何对经济的根本性变革，通常都与泡沫交织在一起，"他说，"这些泡沫——如果我们愿意用这个词的话——往往与重大技术变革同步出现。"

他以互联网泡沫为参照，提及彼时不乏"异想天开"的商业模式，但也正是在那个时代，亚马逊等公司奠定了此后数十年的市场主导地位。"泡沫另一侧存活下来的公司，将成为未来数十年的市场领导者，"Griffin说，"我只是希望当年没有卖掉我的亚马逊股票。"

近期，投资者对AI热潮持续性的担忧已升温至高点——市场普遍担心，AI所需的巨额前期资本支出，将比预期更晚转化为利润和生产力提升。AI开发商Anthropic未来数年在算力上的支出规模可能高达7500亿美元。Griffin表示，Anthropic能否成功，最终取决于能否向投资者证明其模型在每个行业都是"必需品"。Anthropic预计将在未来数周内公开提交上市申请文件，有望成为史上规模最大的IPO之一。

翻译等职业面临淘汰，再培训迫在眉睫

Griffin对AI冲击就业市场的判断毫不回避。他表示，翻译等曾经稳定且薪酬丰厚的白领职位，将被AI技术淘汰。"你正在亲眼目睹白领就业受到威胁，"他说，"作为企业主，你看到自己的竞争护城河正被推土机填平。"

他呼吁美国社会在"再培训"议题上从口头落实到行动。"我们在这方面有深刻的需要，"Griffin说，"现在只有讨论，没有行动。"

尽管如此，他对技术进步的长期影响持积极立场。"这对人们来说确实艰难，但最终我们的生活会更好，"他说，"毫无疑问，你我都宁愿活在2026年，而不是1926年。"

人类创造力仍是核心护城河

尽管Griffin对AI取代白领工作的判断措辞严峻，但他明确表示，这一趋势暂时不会波及他自己旗下的公司。

在他看来，Citadel的核心业务是研究，而能够识别超越其他市场参与者的优势，依赖的是"团队成员在基本面研究中展现出的创造力、独创性与分析能力"，这仍是人类的专属领域。

这并不意味着AI在Citadel毫无用武之地。去年底，Citadel旗下每位股票研究员都配备了AI助手，以"进一步加速研究流程"，但Griffin同时警告不应"将人类判断力外包出去"。他表示，目前新技术已加快了交易流程，让投资团队得以将更多时间投入研究本身。

Griffin的商业版图涵盖管理规模770亿美元的对冲基金Citadel，以及做市商Citadel Securities。在他看来，AI带来的更大机遇在于创业层面——随着创业门槛降低，他预言一个属于企业家的"黄金时代"即将到来。

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马斯克亲口承认：SpaceX和特斯拉真在谈合并！

朱雪莹 — Wed, 21 Oct 2026 00:28:49 GMT

马斯克在SpaceX电话会上表示，SpaceX与特斯拉已分别成立特别委员会，正式讨论潜在合并事宜，但他本人因利益冲突无法参与谈判。马斯克明确支持合并，认为双方在AI、芯片、机器人和太空通信等领域具有巨大协同潜力。

不过，目前双方尚未达成任何协议，合并也远非板上钉钉。尤其是特斯拉方面，还需要获得全部股份50%的支持，最终能否合并仍存在很大不确定性。

“铝大庄”回来了，这次押注铜！

Wed, 21 Oct 2026 00:10:36 GMT

曾因在铝市场大举押注而震动伦敦金属交易所（LME）的资深金属交易员Sonny McNess，如今携重仓回归——这一次，他的目标是铜。

据彭博社10月21日报道，知情人士透露，McNess目前担任Hartree Partners LP首席金属衍生品交易员，近几周大量买入LME十月交割铜合约，同时做空十一月期货，押注短期供应紧张将推动近月合约溢价走高。知情人士表示，Hartree的头寸是近期多个大型十月交割合约持仓中规模最大的一个。此番操作的核心逻辑在于：一旦特朗普宣布对精炼铜加征关税，短期供应挤压几乎不可避免，相关头寸将直接获利。

这一押注已在市场上掀起波澜。十月合约到期前，十月与十一月价差剧烈波动，十月合约一度较十一月溢价高达每吨91.99美元，呈现出供应紧张时期常见的现货升水（backwardation）结构。与此同时，这场交易正值行业年度盛会LME Week在伦敦举行，大仓位与剧烈波动已成为与会者热议的焦点话题。

关税预期驱动铜市博弈

特朗普是否对铜加征关税，是当前铜市最核心的悬念。

据彭博报道，自今年5月以来，LME全球仓储网络中的铜库存大幅下滑——交易商提前将大量铜转移至美国，以规避潜在进口关税风险。与此同时，中国进口需求回升也进一步收紧了铜市供应。

库存持续缩减推动价格频繁进入现货升水状态。今年8月，现货铜价一度较三个月期货溢价高达每吨545美元，创下LME历史上最大规模供应挤压行情之一。

目前，LME大量金属库存集中于其美国仓库。若关税落地，交易商可通过买入近月LME合约、从交易所提取金属并交割至纽约期货合约的方式套利获利。然而，特朗普政府迟迟未有明确表态，部分交易商开始担忧：若关税最终未能推进，铜价可能面临大幅回调风险。

McNess其人：LME的“大仓位惯犯”

Sonny McNess在金属交易圈颇具名气，以敢于下重注著称，其历次大规模押注多次震动LME，甚至迫使交易所修改规则。

他此前曾在摩根大通和Mercuria Energy Group任职，主要专注于铝市场。今年早些时候，他离开Mercuria，随后加入Hartree Partners，出任首席金属衍生品交易员。

去年，McNess在Mercuria任职期间于铝市场建立大规模头寸，直接促使LME推出所谓"近月借贷规则"（front-month lending rules）——该规则强制要求持仓量超过LME仓库现货库存的交易商，须以零成本将超额头寸借出，以防止大仓位对价格产生不当影响。

值得注意的是，Hartree并非此次铜市博弈中的唯一玩家。LME数据显示，十月合约中还存在另外两个规模较小的多头头寸，此外还有一名身份不明的交易商在十一月交割合约上持有大规模多头仓位。大仓位博弈的格局，正在铜市悄然成形。

据报道，面对市场关注，LME方面表示已有一套机制应对大仓位可能带来的价格扭曲风险。

LME发言人在声明中表示：“LME设有多项安排，以防范大仓位或主导性仓位对市场产生不当影响，包括近月借贷规则、每日持仓报告及问责水平机制。”

该发言人补充称：“LME还会定期向市场参与者要求提供进一步的仓位管理信息，并有权要求相关仓位进行适当管理。”

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美乌联盟逼近破裂临界点，泽连斯基赴挪威会见美特使，芬兰总统称“取得真正进展”

Wed, 21 Oct 2026 00:08:56 GMT

在美乌关系跌至新低的敏感节点，一场旨在推动俄乌和平进程的多方会谈在挪威首都奥斯陆举行，各方释放出谨慎乐观信号，但未宣布任何实质性突破。

据央视新闻报道，当地时间20日，美国总统特朗普的特使Steve Witkoff与乌克兰总统泽连斯基在奥斯陆举行会晤，挪威首相Jonas Gahr Støre、芬兰总统Alexander Stubb及来自英国、法国、德国、波兰的代表以及欧盟、北约代表共同参与。特朗普女婿Jared Kushner因病以视频方式出席。俄罗斯总统新闻秘书佩斯科夫表示，俄方希望尽快安排Witkoff与普京会晤，最早可能于21日在圣彼得堡举行。

据媒体报道，芬兰总统Stubb在会后新闻发布会上表示，"我认为我们今天取得了真正的进展"，称各方在乌克兰安全保障及经济重建等关键分歧上有所推进，相关方案将由Witkoff带往圣彼得堡转达普京。挪威首相和泽连斯基均表示，希望此次讨论能为特朗普、泽连斯基与普京三方领导人峰会铺路。

然而，会谈进行之际，美乌关系持续承压。特朗普当天再度公开批评泽连斯基，称"乌克兰必须想要结束这场战争"，并表示"我们给了乌克兰大量支持，却一无所获"。多家美媒指出，此次会晤正值美乌联盟逼近破裂临界点。

会谈聚焦两条平行轨道

据媒体援引一名美国官员的表述，奥斯陆会谈围绕两条平行轨道展开。

第一条轨道着眼于乌克兰的长期未来，涵盖安全保障安排、深化与欧洲的一体化整合，以及支持战后重建与投资的经济方案。第二条轨道则致力于为与俄罗斯达成持久和平奠定基础，包括提出新的欧洲安全安排，并探索战后与莫斯科开展经济合作的可能性。

该美国官员表示，参与方在协调对俄接触方式、推进外交进程方面取得了"实质性进展"，美国、欧洲与乌克兰在工作层面实现了"高度协调"。

此次会谈由乌克兰方面提议，由挪威和芬兰联合主办。Støre在声明中表示，"在乌克兰处于关键时刻之际，泽连斯基总统请求挪威和芬兰组织这次会议，作为当前持续外交努力的一部分。"

能源停火陷僵局，情报共享已恢复

据央视新闻报道，泽连斯基在新闻发布会上披露，乌克兰此前已第一时间支持美国提出的能源领域停火提议，并坚持对等原则，但俄方已拒绝该提议，持续对乌克兰能源目标发动攻击。他表示，乌方将继续推进磋商，寻求可行路径实现能源领域停火。

媒体报道显示，特朗普一直向乌克兰施压，要求停止对俄罗斯炼油设施的远程打击，以期在美国中期选举前压低全球柴油价格。泽连斯基在奥斯陆会谈后重申，乌克兰愿意停止打击俄方炼油设施，但前提是莫斯科同意停止攻击乌克兰能源基础设施。乌克兰方面还提出，若华盛顿同意提供额外的美制防空拦截弹，乌方可考虑停止打击俄方炼油厂，一名乌克兰高级官员将此描述为面对美方压力的"最后选项"。

在情报合作方面，据央视新闻报道，泽连斯基披露，乌美情报共享机制已恢复运行，乌方可依托该渠道获取弹道导弹来袭预警，及时向平民发布警报。媒体亦援引泽连斯基的表态称，乌克兰已收到来自美方的"积极信号"。

美乌关系持续承压，特朗普批评未止

此次奥斯陆会谈的背景，是美乌关系自去年白宫椭圆形办公室公开交锋以来跌至的新低点。

据环球时报援引多家美媒报道，特朗普近期以压低美国燃料价格为由，取消了部分对俄制裁，并多次公开斥责泽连斯基。特朗普19日表示，"坦白说，俄罗斯在乌克兰问题上一直表现不错"，并称泽连斯基"对解决问题没有太大帮助"，呼吁基辅"找别人来谈判"。

媒体还报道，乌克兰多支部队上周开始反映，Elon Musk旗下Starlink卫星通信系统出现不明原因限制，飞行速度超过每小时160公里的无人机将导致系统停止工作。乌克兰士兵依赖Starlink终端操控无人机打击前线以外的俄军阵地。基辅方面称该限制截至上周一仍在持续，并坚称这是一项"有计划的行动"，华盛顿方面则否认对乌克兰Starlink系统进行了限速。

欧洲官员对此高度警惕，急于确保在谈判进程中保有发言权。

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日本国债“滞销” 政府让散户“自投罗网”

Wed, 21 Oct 2026 00:06:39 GMT

10月，日本面向散户的国债——“个人向国债”的三个品种利率同时创下历史新高：浮动10年期2.05%，固定5年期2.39%，固定3年期2.07%。这已经是连续第三个月单月卖出超过一万亿日元，全年5.9万亿的发行计划提前五个月完成。日本财务省还嫌不够，宣布明年1月起改名叫“个人向国债Plus”，买家从个人扩大到学校、医院和公寓管理机构。

但一个真正的好资产，不需要这么大张旗鼓地卖；真正好的资产在推到众人面前之前，早就会被“偷偷抢光”。

日本政府花重金聘请偶像铃木爱理穿着一身粉色，肩上蹲着两个卡通吉祥物，对着镜头推销国债。广告拍了三版：年轻人、老年人、有投资经验的人，一个都不放过。

一个国家的主权债券，要靠偶像推销——这是因为机构现在都不肯接了，才轮到散户……

超微电脑业绩远超预期，“AI交易”应声反弹，“服务器巨头”戴尔、慧与科技大涨

Wed, 21 Oct 2026 00:06:28 GMT

超微电脑（Super Micro Computer）一份出人意料的业绩预告，为承压已久的AI板块注入了一剂强心针。这家AI服务器制造商公布的初步业绩数据大幅超越市场预期，不仅提振了自身股价，更带动整个AI产业链在盘后交易中全线走高。

超微电脑周二（10月20日）盘后股价一度飙升超15%。公司预计截至9月30日的季度营收将达185亿至195亿美元，远超此前指引的145亿至155亿美元区间，也大幅高于彭博汇编的分析师平均预期约150亿美元。营收区间中值意味着同比增速高达279%。与此同时，毛利率预计达到12%至12.5%，亦优于此前10.4%至10.8%的预期。

这份业绩预告的溢出效应迅速蔓延至同行。戴尔科技（Dell Technologies）盘后涨幅约6%，慧与科技（Hewlett Packard Enterprise，HPE）涨幅约5%——两家公司上周均遭遇重挫。新兴云计算公司CoreWeave和Nebius Group涨幅均超4%，VanEck半导体ETF上涨2.2%，追踪纳斯达克100指数的Invesco QQQ Trust涨幅最高达0.9%。

业绩亮点：营收与利润率双双超预期

超微电脑此次发布的"初步业绩更新"聚焦于几项核心财务指标。营收方面，185亿至195亿美元的预期区间较此前指引上调约27%，显示AI需求对公司业务形成强劲驱动。

毛利率的改善同样引发市场关注。据MarketWatch报道，Evercore ISI分析师Amit Daryanani在研报中指出，12%至12.5%的毛利率对超微电脑而言是“令人印象深刻的成绩”，尤其考虑到竞争对手戴尔科技在AI服务器领域历来享有定价溢价。他写道，超微电脑的数据对戴尔和慧与科技而言是积极信号，“营收超预期与好于预期的利润率相结合，尤为值得关注。”

Daryanani同时表示，“我们将此次更新视为AI算力需求的一个积极数据点。”

值得注意的是，超微电脑此次发布的仅为初步数据，披露内容有限，完整财报预计将于11月3日随官方季度业绩一并公布。

Daryanani指出，目前仍有若干关键问题有待厘清。其中最受关注的是：超微电脑本季度业务中，来自大型云计算公司的订单与来自CoreWeave、SpaceX等新兴云服务商的订单各占多大比重。这一结构性问题，将直接影响市场对AI基础设施需求可持续性的判断。

戴尔、慧与科技跟涨，产业链情绪回暖

超微电脑的业绩预告对整个服务器及AI基础设施产业链形成明显提振。戴尔和慧与科技均与超微电脑在计算设备领域存在直接竞争，两家公司盘后涨幅分别约为6%和5%。

华尔街见闻文章写道，当天，马斯克旗下SpaceX公布的季度业绩同样超出营收和利润预期，增长动力来自其AI及卫星互联网业务，SpaceX盘后涨幅达8%，进一步提振了市场情绪。

超微电脑的这份预告，出现在AI板块整体承压的敏感时间节点。本月以来，市场对AI计算基础设施高速扩张能否持续的担忧持续发酵，费城半导体指数10月累计下跌11%，有望创下自7月以来最差单月表现。

重压之下，以租赁算力为商业模式的"新云"（neocloud）公司首当其冲。CoreWeave通过发行债券为基础设施建设融资，其股价在本月截至周二收盘前已累计下跌29%。

与此同时，今年以来美债收益率持续攀升，进一步推高了债务融资成本，而债务融资正日益成为支撑AI支出扩张的重要资金来源。

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马斯克在SpaceX分析师电话会议上表示：存在“明年算力达到20 GW”的可能

Tue, 20 Oct 2026 20:52:19 GMT

马斯克在SpaceX分析师电话会议上表示：存在“明年算力达到20 GW”的可能。

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报道：Anthropic将斥资逾6000亿美元用于算力。该公司上半年营收163亿美元，在算力问题上开支大约90亿美元

Tue, 20 Oct 2026 19:33:08 GMT

报道：Anthropic将斥资逾6000亿美元用于算力。该公司上半年营收163亿美元，在算力问题上开支大约90亿美元。

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倒计时3天！2027见闻历早鸟99元即将结束，快来锁定最后优惠！

华尔街见闻 — Mon, 19 Oct 2026 15:57:53 GMT

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