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Meta的Muse爆火之后，OpenAI紧急推出个人助手“O”迎击，预计Dev Day发布

Mon, 28 Sep 2026 00:33:42 GMT

在Meta个人AI智能体Muse获得摩根大通最高评级、风头一时无两之际，OpenAI正加速推出一款名为"o"的常驻AI助手，以正面迎击这场日益激烈的AI智能体竞赛。

据科技媒体wccftech日前报道，据悉，OpenAI已在ChatGPT Pro相关产品文档中加入"o"的品牌标识，正式发布迫在眉睫，预计将于本周二（9月29日）的Dev Day活动上亮相。

这一动作被外界普遍解读为对Meta Muse近期强势表现的直接回应——摩根大通在其最新发布的Assistant Benchmark评测中，将Meta Muse列为当前最顶尖的AI智能体。

此次Dev Day还将带来更多重磅消息：OpenAI预计同步推出新订阅层级ChatGPT Pro Max，定价高达每月500美元，主打超高速响应体验。与此同时，"o"还被传将与OpenAI一款外形酷似甜甜圈、配备活动部件的消费级AI硬件设备协同运作，进一步拓展其产品生态边界。

"o"：常驻在线，剑指长任务场景

报道称，针对Muse的挑战，OpenAI的应对方案是推出一款定位为"常驻AI助手"的产品——"o"。

目前公开信息有限，但@synthwavedd在社交平台X上发帖称，据悉"o"将基于GPT-6 Astra的特定变体"Aeon"驱动，该模型据称在处理长时间运行任务方面具有突出优势——这恰恰是一款高效个人智能体所必须具备的核心能力。

在竞争格局上，"o"的对手不止Muse一家。OpenAI此番入局，同时剑指Grok Bot以及Hermes Agent，三方角力之下，AI个人助手赛道的竞争烈度正在快速升级。

Dev Day双线出击：新品牌+高端订阅

除"o"之外，OpenAI预计将在Dev Day上同步推出多项重磅更新，形成组合拳。

在订阅定价层面，OpenAI计划推出ChatGPT Pro Max，月费高达500美元，主打超高速响应，据报道该性能将由Cerebras的晶圆级引擎（Wafer-Scale Engine）提供支撑，面向对响应速度和性能有极高要求的专业用户群体。

在硬件生态层面，"o"还将作为软件伴侣，与OpenAI一款即将推出的消费级AI设备深度整合。该设备外形据传类似甜甜圈，并可能配备活动部件，显示出OpenAI在AI硬件领域的持续布局野心。

据报道，两条产品线同步推进，表明OpenAI试图在软件智能体与硬件终端两个维度同时构建竞争壁垒，以应对来自Meta等对手的多方位压力。

摩根大通加冕Muse，OpenAI压力骤升

Meta Muse的崛起，是此次OpenAI紧急应战的直接导火索。

据摩根大通最新发布的Assistant Benchmark评测，Meta Muse在所有参评AI智能体中排名第一，超越包括OpenAI产品在内的多个竞争对手。这一权威背书令Muse在近期持续吸引市场关注，也在一定程度上抢占了原本属于OpenAI Dev Day的预热声量。

Muse是一款能够代替用户执行多步骤任务的个人AI智能体，其核心能力包括：自主打开云端浏览器、像人类一样浏览网页，以及在用户关闭应用后仍可在后台持续处理任务。

为消除隐私顾虑，Muse运行于一台专属的隔离云端虚拟机（VM）之中，配备独立浏览器，用于安全存储用户数据与登录凭证。

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付鹏：一场跨越十余年的宏观交易——从新西兰看小型开放经济体【付鹏说5】

付鹏 — Mon, 28 Sep 2026 00:30:51 GMT

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一场跨越十余年的宏观交易——从新西兰看小型开放经济体

交易桌前看天下，付鹏说来评财经。本期视频录制2026年9月24日。

前段时间我去新西兰滑了一趟雪。很多人会猜，是不是又在关注新西兰了？其实不必额外关注，因为新西兰这轮反馈已经走了十多年，虽然后面可能还要再走几年，这一轮大周期才算真正走完。我借这个机会把它讲一讲，因为这是一个最基本的模型，而我们用人生中的十来年，完整地经历了它。

我真正开始盯住新西兰。原因很简单：它是一个典型的小型开放经济体。

二、小型开放经济体的基本框架：经常账户、利差与房贷

小型开放经济体的框架其实很简单：经常账户（Current Account）与资本和金融账户之间需要保持平衡，二者大体相当。

先看新西兰的经常账户。它的贸易和商品结构非常单一，核心是乳制品——脱脂奶粉、全脂奶粉，代表企业是大家熟知的恒天然（Fonterra），此外还有牛羊肉、原木和木浆（国内的纸浆期货就与之有一定关系），以及新西兰的代表性水果奇异果（Kiwi），基本上也就这些。

说到新西兰出口的强势阶段，还得提到2008年中国的三鹿奶粉事件。如果没有这一事件，新西兰此后的乳制品出口不会那么强劲，全球乳制品行情也不会那么强。

进口方面，新西兰高度依赖海外。它没有现代重工业体系，汽车、机械、电子产品乃至能源，整套工业品几乎全部依赖进口。新西兰本质上是用初级农产品去交换高级工业品和能源的贸易结构。这决定了它的贸易收支非常容易受到冲击——进口中能源、原油的比重很高，对输入性通胀极为敏感。出口端相对还有一定韧性，但这几年乳制品同样处于大宗商品周期的低迷阶段，说到底，新西兰出口的增长与中国高度相关。

现在新西兰政府绞尽脑汁地拉拢印度，积极推进与印度的自由贸易协定，目的就是通过印度市场来拉动出口。但无论如何，这都改变不了它经常账户必然逆差的格局。

经常账户逆差，就需要资本和金融账户的顺差来弥补。为了维持这一平衡，新西兰的利率必须高于海外利率。道理很简单：如果不是高利率，怎么吸引资金？

高利率会形成一个双向循环。第一，正利差有利于纽元（新西兰元）保持稳定——注意，不是升值，而是稳定；第二，汇率的稳定反过来又支撑资本和金融账户的净流入。所以它的基本公式是：新西兰与海外的利差必须为正，而且这个利差还必须足以抵消离岸资本对纽元的贬值预期。如果贬值预期过大，货币互换（Swap）的成本，也就是对冲成本，就会非常高，平衡便难以为继

这里还有一点必须注意：经常账户逆差意味着新西兰本国缺乏储蓄。

为什么要强调这一点？因为这必然涉及居民部门的房贷。本国储蓄不足，居民买房的按揭贷款就无法依赖本国储蓄，只能依赖资本和金融账户，也就是海外融资。新西兰的四大银行——澳新银行（ANZ）、ASB银行、新西兰银行（BNZ）和西太平洋银行——母行全部是澳大利亚的银行，西太平洋银行新西兰公司就是如此。因此，新西兰国内的房贷资金主要来自邻国澳大利亚的海外融资。

这意味着，房贷规模越大，新西兰每年需要对外支付的利息就越高；银行赚到的利润，其股息也要回流澳大利亚的母行。这些都是资本端对外支出的重要部分。房贷规模越大、利率越高，对外支出的这条线就越粗，吸引资本流入的压力也就越大——因为只有流入大于流出，才能形成金融账户顺差，去抵消经常账户的逆差。所以这套循环一旦恶化，后果会非常严重。

伊朗称“已为与美战事重开做好准备，但未放弃外交途径”，调解国认为“重返谈判希望渺茫”

Mon, 28 Sep 2026 00:28:20 GMT

特朗普拒绝停火提案后，谈判陷入僵局。伊朗一边备战，一边等待调解方传话；调解国卡塔尔坦言，眼下没有终结冲突的清晰路径。

据新华社援引伊朗媒体27日报道，伊朗外长阿拉格齐表示，伊朗已做好与美国战事重开的准备，但尚未放弃通过外交途径进行接触。他说，“我们已为战事重开做好充分准备”，与此同时，“我们也随时准备进行外交接触”。“这取决于美国总统特朗普的选择。”

此前，阿拉格齐25日在纽约联合国总部举行的记者会上宣布，伊朗已通过卡塔尔向美国转达一个有关重新开放霍尔木兹海峡的计划，如果美方据此采取必要行动，霍尔木兹海峡可以在七日内重新开放，恢复正常海运。不过，美国《华尔街日报》25日报道称，特朗普拒绝了伊方的相关提议，并告诉其助手他可能在11月美国国会中期选举后恢复对伊朗的轰炸。

不过，阿拉格齐表示，尽管特朗普发表了公开言论，但美方尚未通过调停方正式向伊朗传达拒绝的决定。他重申，作为结束冲突协议的一部分，伊朗准备重新开放海峡；作为交换条件，“我们要求解冻被非法扣押的资金和资产，并希望能够出售石油”。

调解方卡塔尔总理直言，冲突“越来越难以解决”，目前没有清晰的主策略来终结这场冲突。

特朗普称拒绝伊朗方案，伊朗外长：正等待调解方告知白宫最终意见

据环球时报报道，美国总统特朗普当地时间26日表示，他拒绝了伊朗提出的和平方案，该方案旨在结束冲突、重新开放霍尔木兹海峡并恢复双方的核谈判。针对他的表态，伊朗外长阿拉格齐强调了通过外交途径解决争端的立场，并表示德黑兰将等待来自调解方的正式回应。路透社等媒体27日分析称，美伊冲突延宕已近7个月，博弈仍在持续，双方和平方案分歧较大，由于谈判事关霍尔木兹海峡这一重要航运通道，其进展对地区安全及全球能源市场产生了明显影响。

据伊通社26日报道，针对特朗普的表态，阿拉格齐在接受采访时表示，伊朗提出的和平方案已通过调解方传达给了美国，“非常遗憾，我们从美国总统那里听到很多自相矛盾的说法，我们正等待调解方将白宫的最终意见告知我们，并据此作出回应”。“伊朗的对手已穷尽所有方法，但均未取得预期效果，”阿拉格齐称，“通过外交谈判达成解决方案是使对方摆脱僵局的唯一途径”。

伊通社分析称，美对伊所有港口和海岸线实施无差别封锁，迫使其他国家对伊关闭领空、禁止伊民航飞机入港，从国际法角度看，这些措施可被视为美国持续侵犯伊朗领土完整和国家主权的军事侵略行动。针对这些威胁举措，伊朗最高国家安全委员会秘书雷扎伊发出严厉警告，提醒周边国家与华盛顿合作可能带来的后果，他表示：“相关国家如果持续参与这场冒险行动，其机场将不再能够继续运营。”

调解国：谈判“越来越难”，没有清晰路径

作为美伊之间主要传话方，卡塔尔总理穆罕默德·本·阿卜杜勒拉赫曼·阿勒萨尼27日接受彭博电视采访时坦言：

这场冲突非常复杂。我们没有一个清晰的主策略来终结它——这正是我们今天所缺失的。

他还提到，伊朗支持的也门胡塞武装和伊拉克武装对沙特阿拉伯的持续袭击，正让局势愈发难以收拾。

据《华尔街日报》援引参与谈判的调解方人士称，自特朗普拒绝停火提案以来，伊朗方面没有做出任何妥协。海湾阿拉伯国家官员表示，伊朗要求美方先行让步，谈判才能推进。这被分析人士形容为一次“希望渺茫的尝试”。

核问题依旧是核心症结，伊朗态度强硬

调解方目前正向伊朗施压，要求其在核问题上作出让步，以重启停火谈判。但据《华尔街日报》报道，伊朗迄今未向调解方释放任何愿意讨论核计划的信号。

伊朗方面希望回到今年6月特朗普曾同意的一份谅解备忘录——该备忘录内容包括：重开霍尔木兹海峡、解冻伊朗海外资产、解除部分制裁，并最终启动核谈判。阿拉格齐明确表示，伊朗的条件“并非新要求”，而是“美国此前已在伊斯兰堡谅解备忘录中承诺过的事项”。

然而，美国官员表示，特朗普已不愿回到那份被普遍认为对伊朗有利的协议。

华盛顿智库“民主保卫基金会”伊朗项目高级主任贝纳姆·本·塔勒布鲁分析称：

各方立场都在趋于强硬，这并不令人意外。德黑兰试图将特朗普逼回那份它今夏已违反的协议的压缩版本；与此同时，华盛顿似乎意在持续升级制裁、维持封锁，直到感知到对方投降为止。

英国伯明翰大学海湾安全研究员乌默尔·卡里姆指出，伊朗日趋强硬的政府相信，特朗普和共和党将在中期选举中失利。他认为，眼下任何一方的让步都会被对方解读为软弱，而非解决问题的诚意。

海峡局势牵动全球能源市场

土耳其阿纳多卢通讯社近日发文称，由于美伊在霍尔木兹海峡问题上的谈判陷入僵局，地区安全风险持续存在，全球油价依然保持在相对高位。美国《纽约时报》援引相关数据称，因沙特东西部输油管道需要更长时间修复，加之也门胡塞武装对曼德海峡进一步控制，利雅得再次开始引导船只经由霍尔木兹海峡航行，因此推高了该国在波斯湾沿岸的原油吞吐量。

石油运输受限以及原油价格上涨，已大幅推高成品油价格。美国汽车协会近日数据显示，美国全国平均汽油价格升至每加仑4.48美元，自冲突爆发以来上涨50%，柴油价格涨幅更为明显，自冲突爆发以来上涨超过70%。这将对美国经济、政治、社会产生重大影响。

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美债收益率曲线逼近倒挂！债市质疑美国经济前景？

Mon, 28 Sep 2026 00:23:39 GMT

美国国债收益率曲线正逼近倒挂临界点，债券市场开始对美联储持续加息可能拖累经济发出警示信号。

上周10年期与2年期美债收益率之差收窄至最低17个基点，为2025年初以来最小利差，曲线平坦化趋势显著加剧。这一动态发生在美联储本月完成三年来首次加息、并暗示后续将继续收紧之后，市场目前已消化未来一年内至少三次25个基点加息的预期。

收益率曲线倒挂历史上曾先于1960年代以来的每一次衰退出现，一旦成真，将对处于历史高位附近的美国股市及银行板块产生广泛冲击。与此同时，KBW银行股指数上周已从近期高点下跌逾10%，陷入技术性回调。

曲线加速平坦化，倒挂风险上升

10年期美债收益率目前约为5.2%，2年期约为4.9%，两者利差仅剩约30个基点区间内波动，为近年来最窄水平。10年期收益率目前处于2007年以来最高位附近。

本月美联储加息落地后，短端收益率涨幅明显快于长端，推动曲线持续走平。这一走势令年初押注曲线陡峭化的债券投资者损失惨重。

CreditSights投资级与宏观策略主管Zach Griffiths表示：“看到2年期与10年期曲线倒挂或大幅平坦化，会令市场质疑经济非常强劲这一判断，而这正是债市当前定价所反映的内容。”

倒挂信号历史预警力强，但近年公信力受损

收益率曲线倒挂被视为债券投资者对美联储加息过度、经济前景趋弱的集体表态。据彭博数据，自1978年以来，2年期与10年期曲线平均在衰退开始前约15个月出现倒挂，滞后期从6个月到2年不等。

然而，这一指标的预测效力近年来受到越来越多质疑。2022年美国多条收益率曲线相继倒挂，多数经济学家预测衰退将在12个月内到来，但衰退始终未能兑现——美国经济在经历美联储2022至2023年激进紧缩、地区银行业危机、全球贸易战以及今年能源价格飙升后，展现出较强韧性。

值得注意的是，政策制定者更关注的衰退信号是3个月与10年期美债利差，该利差目前仍相对较陡，尚未发出明确警报。

倒挂是否迫在眉睫？

市场对于曲线是否将进一步走向倒挂存在明显分歧。

TD Securities美国利率策略主管Gennadiy Goldberg认为，市场已消化大量加息预期，短端利率进一步上行空间有限，预计2年期与10年期利差在未来数周内将趋于陡峭。他表示：“市场已充分计入大幅加息预期，这使曲线在近几周急剧走平，我们认为2s10s曲线在未来数周内可能转向陡峭。”

此外，彭博经济学家最新上调了美国第三季度经济增长预测，强劲的需求数据也令经济显著走弱的情景难以想象。

但另一方面，Columbia Threadneedle投资组合经理Ed Al-Hussainy表示，他正在为未来六个月内2年期与10年期、以及5年期与30年期曲线倒挂进行仓位布局。"货币政策收紧最好的指示，就是收益率曲线的平坦化乃至最终倒挂，"他说。

银行股承压，市场涟漪效应扩散

收益率曲线平坦化已开始向股票市场传导，银行板块首当其冲。由于银行通常以短期利率借入资金、以长期利率放贷，利差收窄将直接压缩其净息差，侵蚀盈利能力。

追踪大型银行股的KBW银行股指数上周跌入技术性回调区间，较近期高点累计下跌逾10%。

TCW集团全球利率联席主管Jamie Patton将潜在倒挂定性为政策失误的信号。“这意味着美联储加息过度，未来将不得不大幅降息。对我们而言，倒挂的收益率曲线并非宏观经济健康的信号，”他说。

此轮曲线走平，折射出今年2月美伊战争爆发以来美国经济叙事的深刻转变——彼时市场还在押注一系列降息将压低短端收益率，如今却已转为为持续加息做准备。

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特朗普称“非常认真考虑柴油出口禁令”，高盛分析禁令的“五大影响”

Mon, 28 Sep 2026 00:22:22 GMT

美国柴油价格创历史新高之际，特朗普亲口确认正认真考虑出口禁令，高盛随即建模推演了禁令落地后的传导路径。

9月27日周日，美国总统特朗普在芝加哥附近出席总统杯高尔夫赛事期间，回应了外界持续发酵的柴油出口禁令传闻，称正“非常认真”考虑禁止美国柴油出口。他对记者说道：

这有时会导致汽车汽油价格小幅上涨，所以我们正在非常认真地研究这件事——我们可能会这么做。

据彭博报道，美国国家经济委员会主任哈塞特、财政部长贝森特、美国贸易代表格里尔，过去一周已在分析短期柴油出口禁令的潜在影响，凸显出政府对这一方案的认真程度。

高盛研报认为，这是“非常可能发生的情景，但非基准预期”。该行推演，禁令将会在短期内可压低美国柴油价格（每周约降0.25美元/加仑），但若持续9至10周至储罐装满，将反推汽油价格上涨（每周约涨0.30美元/加仑），同时推高欧洲柴油价格

为什么此刻讨论禁令？

潜在禁令的驱动因素来自多个方向：

一、价格创纪录。 美国零售柴油均价已升至6.5美元/加仑，创历史新高。霍尔木兹海峡航运受阻扰乱全球燃料流通，乌克兰对俄罗斯炼油厂的袭击进一步收紧供应。在此背景下，美国已成为全球柴油的“最后供应商”。

二、出口激增。据高盛研报，美国柴油净出口量已从2025年的每日110万桶，攀升至近几个月的每日约160万桶，上月单周出口量一度接近每日200万桶的历史纪录。全球柴油精炼利润率创纪录，刺激炼油商持续扩大出口。

三、农业州议员施压。柴油是农业机械、货运列车、卡车和配送车辆的核心燃料。多个农业州议员已敦促特朗普在秋收旺季限制柴油出口。

高盛建模：禁令“非常可能”，或从10月开始

高盛分析师Daan Struyven等人在9月26日发布的研报《建模潜在美国柴油出口限制》中，对一个假设情景进行了量化分析：

禁令自2026年10月初开始，持续至少至12月（即外界报道中讨论的90天禁令）。

分析师指出，这是“非常可能发生的情景，但并非我们的基准预期”。

影响一：美国柴油价格短期下跌

高盛认为，禁令初期，美国柴油价格将面临温和下行压力。

具体估算：在储罐尚有余量的情况下，禁令每持续一周，美国零售柴油均价将下降约0.25美元/加仑，相当于当前6.5美元/加仑的近4%。

逻辑链条是：出口中断→国内库存积累→批发价格承压→零售价格下行。

影响二：禁令越久，汽油价格越贵

这是该行分析中最值得关注的反向效应。

柴油、汽油和航空燃油在炼油过程中高度联动，切换产出比例的能力有限。一旦柴油库存逼近储罐上限，炼油商将被迫削减开工率——这不仅减少柴油产量，也同步压缩汽油和航空燃油供应。

该行估算：一旦柴油储罐装满，禁令每持续一周，美国零售汽油价格将面临约0.30美元/加仑的上行压力。

按照高盛的基准假设，以每日160万桶的出口量停止计算，美国全国柴油储罐将在9至10周内装满。但高盛也指出，炼油商实际上会在储罐装满之前就开始削减产量，因此汽油价格的上行压力会早于这一时间节点出现。

影响三：美国以外柴油价格上涨

禁令的冲击不会止步于美国国境。

欧洲和拉丁美洲（巴西、墨西哥等）是美国柴油出口的主要目的地。该行估算，禁令每持续一周，欧洲批发柴油（ARA柴油）价格将上涨约3美元/桶，涨幅接近2%。

不过，欧洲战略石油储备（SPR）中的柴油储量可能抵消约一半的价格涨幅。截至6月底，欧洲经合组织成员国仍持有1.9亿桶战略柴油储备，相当于美国柴油进口量的近500天。

高盛同时指出，供应冲击将迅速蔓延至亚洲——因为拉美和欧洲会转而争抢印度等国的柴油资源。

影响四：禁令解除后，美国柴油价格将反弹

禁令带来的价格压制并非永久性的。

高盛指出，一旦禁令解除，美国柴油价格将重新与欧洲、拉美、亚洲市场接轨，届时美国柴油价格将面临上行压力，而海外价格则会有所回落。

但该行强调，禁令解除后的全球成品油价格，仍将高于“从未实施禁令”的反事实情景。原因在于：禁令期间美国炼油产能的临时下降，会导致全球累计库存低于无禁令情景，这一缺口难以在短期内弥补。

影响五：高盛重申做多欧洲汽油

基于上述分析，高盛重申其对冲地缘政治风险的交易建议：做多2027年欧洲汽油头寸（如EBOB Jun27）。

高盛给出三条理由：

第一，汽油市场正在快速收紧——高柴油价格已促使全球炼油商将产出从汽油切换至柴油，若美国柴油出口受限推高海外柴油价格，这一切换趋势将进一步加剧。

第二，若美国未来将汽油也纳入出口限制范围，美国以外的汽油市场将进一步收紧；即便仅限制柴油出口，一旦美国柴油储罐触顶导致炼油产能下降，禁令解除后全球汽油市场同样会趋紧。

第三，欧洲汽油战略储备仅为柴油储备的四分之一，政策缓冲空间远小于柴油，限制了欧洲政策制定者通过释放储备来平抑汽油价格的能力。

政策博弈仍在进行

禁令并非唯一选项。

据彭博报道，石油行业高管和行业团体力推暂停联邦柴油消费税（每加仑0.24美元）作为替代方案，认为此举可在不引发出口禁令副作用的前提下缓解价格压力。但这一方案在政府内部存在争议，尤其是众议院目前处于选举前休会期，税收豁免的操作路径尚不明确。

能源部长Chris Wright上周表示，政府正与炼油商合作，探索自愿削减出口的替代方案，以避免政府强制禁令。

据报道援引知情人士消息，部分炼油企业已在合同中加入保护性条款，以防柴油出口暂停影响对外国买家的交货义务。

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"从ICU到KTV"！两级摇摆的"AI叙事"让投资者"心累"

Mon, 28 Sep 2026 00:03:44 GMT

AI股票市场在短短两周内经历了从恐慌性抛售到狂热追涨的极端轮回，数千亿美元资金随叙事切换而剧烈进出，令投资者疲于应对。

过去两周，AI相关股票上演了一出令人眩晕的"过山车"行情——先是因行业领袖呼吁放缓AI开发而遭遇重挫，纳斯达克100指数两日内蒸发逾6000亿美元市值；随后又因Meta个人助手的爆红引发市场狂欢，科技股强势反弹，纳斯达克100指数自9月15日低点至周末累计收复3万亿美元市值，并创下6月初以来首个历史新高。

据彭博9月27日报道，情绪的钟摆在“AI将毁灭人类”与“AI将帮你取消不想要的订阅”这两个极端之间剧烈摇摆。Wayve Capital Management首席策略师Rhys Williams直言：“两个方向的波动幅度都令人震惊，从基本面角度根本难以解释。”Laffer Tengler Investments首席执行官Nancy Tengler则总结道：“这是一个叙事驱动的市场，而叙事每隔一周就会切换一次。”

恐慌：一篇文章引爆6000亿美元抛售

这轮剧烈波动的导火索，是9月12日Anthropic首席执行官Dario Amodei发表的一篇文章。

Amodei在文中呼吁放缓前沿AI模型的开发步伐，此举迅速获得OpenAI首席执行官Sam Altman和SpaceX首席执行官埃隆·马斯克的背书，进一步强化了市场对AI存在性风险的担忧。

市场反应几乎是即时的。在Amodei文章发布后的首个交易日，AI基础设施股票遭到集中抛售——投资者担忧，一旦开发踩下刹车，对算力设备的需求将随之萎缩。

纳斯达克100指数在9月14日至15日间下跌1.5%，CoreWeave和Lam Research等个股跌幅均超过9%，两日内合计抹去逾6000亿美元市值。

贪婪：Meta"Muse"点燃反弹，3万亿美元强势回归

然而，恐慌情绪在上周迅速消散。Meta旗下个人助手Muse的爆发式走红，成为市场情绪逆转的新催化剂。

Meta股价周一单日暴涨11%，令这家Facebook和Instagram母公司有望创下逾十年来最佳单月表现——此前该股因市场质疑AI重金投入能否变现而承压已久。、

AI芯片及半导体板块同步狂欢：Arm Holdings单日飙升17%，英特尔和AMD各自涨逾9%，费城半导体指数（SOX）周一至周二累计上涨6%。 至上周五（9月25日），纳斯达克100指数自9月15日低点以来已累计收复3万亿美元市值。

与此同时，AI能力的提升也引发了另一场"受害者"抛售。市场预期AI智能体将在比价、行程预订和客服等场景大幅替代人工，依赖订阅收费和议价模式的企业首当其冲：保险商Allstate上周下跌8.9%，有线电视运营商Charter Communications重挫12%，Planet Fitness则下跌14%。

历史重演：情绪剧烈波动并非首次

快速切换的市场情绪，对于这个被AI驱动了近四年的市场而言并不陌生。

2025年初，中国AI模型DeepSeek的横空出世曾引发半导体股票的集体踩踏，英伟达单日暴跌17%。而今年早些时候，Anthropic发布新款AI工具同样引发了从SaaS公司到资产管理机构的大范围抛售。

尽管彼时的恐慌事后被证明言过其实，但AI对市场和经济的重要性却与日俱增，科技巨头和AI初创企业的投入规模持续膨胀，这也让投资者的神经愈发敏感。

半导体板块的波动最能说明问题。 SOX指数从年初至6月22日期间累计翻倍，随后在7月29日低点前暴跌29%。尽管此后有所反弹，该指数距6月高点仍下跌13%。

此外，利率持续攀升正在推高AI开发成本，数据中心也面临日益强烈的社会反弹，这些都是投资者在AI支出叙事之外不得不权衡的额外风险。

估值回落：危机还是机遇？

剧烈的抛售已将部分AI股票的估值打回相对合理区间，分歧由此而生。

Advisors Capital Management投资组合经理JoAnne Feeney持乐观立场。“你不必相信这种增长速度会持续五年，才能持有英伟达或博通等公司的股票，因为它们的估值已经大幅回落，”Feeney表示，其公司同时持有上述两家公司股份。“我们很可能正处于市场对AI基础设施核心受益者重燃兴趣的前夜。”

据彭博数据，英伟达股价近期的估值已跌至逾十年来最低水平——以未来12个月预期利润计算的市盈率不足17倍，仅为2025年峰值时的一半。

然而，Sands Capital Management投资组合经理Daniel Pilling则保持审慎。

“我们以极大的谦逊来管理这部分仓位，因为没有人知道这项技术的未来走向，总体而言，我认为市场对AI的情绪或许更多是担忧，而非5月、6月时的那种乐观。”

Tengler则认为，这种普遍存在的怀疑情绪恰恰是市场健康的信号。"你不希望看到的是狂热，就像上世纪90年代末互联网泡沫时那样，"她说。

投资者本周将迎来新的关键信号。内存芯片制造商美光科技将于周三收盘后公布财报，市场将借此获得AI支出前景的最新参考。

但分析人士认为，无论财报结果如何，市场情绪的剧烈摇摆恐怕都难以平息。Motley Fool Asset Management首席投资策略师兼投资组合经理Bill Mann（管理资产约27亿美元）直言：

“聚焦于‘AI毁灭论’很容易，聚焦于‘AI创造论’同样容易。这将是我们在市场中要长期面对的现实。”

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“AI代理时代”的银行危机

无情的发图机 — Sun, 27 Sep 2026 23:37:00 GMT

PE巨头阿波罗首席经济学家表示：AI代理可能会通过将家庭现金转移到利率为3-5%的账户（而不是全国平均利率0.1%）来引发银行挤兑，导致银行失去大量廉价存款。

如果每个家庭都使用人工智能代理来优化现金余额的回报，银行可能会失去很大一部分赖以发放贷款的廉价存款，这对整个金融体系来说将是一个问题。

9月28日会员早报：OpenAI 再度暂停前沿模型训练特朗普拒绝伊朗“七日重开霍尔木兹”提议

Sun, 27 Sep 2026 23:20:29 GMT

1、【OpenAI 再度暂停前沿模型训练】OpenAI 表示，已暂停其最先进 AI 模型的训练，这是三个月内的第二次，原因是公司承认，其 AI 智能体在一系列事件中出现“失控”行为，包括入侵政府与机构网站。OpenAI 称，只有在“确信已部署额外的安全防护”之后才会恢复训练，并坦言随着 AI 能力提升、新问题浮现，预计未来还会再度“按下暂停键”。此次暂停的直接导火索，是上周末OpenAI 再度发现其测试用智能体突破了本应隔离它们的“沙盒”。在 9 月 25 日，公司披露了多起夏季以来的事件：其智能体在检索联邦政府网站信息时，做出了超出指令范围的行为。OpenAI 表示，已通知了数十家第三方机构，涉及政府、大学与公共机构，并称这项内部审查将耗时数月。

2、【特朗普拒绝伊朗“七日重开霍尔木兹”提议】美国总统特朗普已拒绝伊朗提出的一项停火方案，并告诉幕僚，他预计将在11月3日中期选举后恢复对伊朗的轰炸。按照该“七日路线图”，伊朗将实施停火、重开霍尔木兹海峡并重启核谈判，条件是美国解除对伊朗港口的海上封锁（即阿曼湾封锁）。阿拉格奇表示，一旦美方接受提议、相关条件得到满足，海峡可在七天内恢复正常通航；在此之前海峡不会开放。

3、【特朗普“威胁”即将对古巴动武】9月26日在离开白宫前往田纳西州之前，特朗普对记者说，古巴与美国“会达成协议”，他不认为需要动用军队。但就在同一周，一份美国陆军预备役的内部备忘录，正在评估军警、医疗和后勤部队能否在90至120天内转隶南方司令部——文件通篇没有出现“古巴”二字，但多名美国官员却私下向媒体确认，这份摸底与持续进行的对古军事规划有关。特朗普嘴上说着“会达成协议”，手上却在为另一种可能做准备。

4、【外资净买美股创1985年以来最高纪录】据美国财政部数据，截至今年7月的过去12个月，海外投资者对美国股票及投资基金份额的净购买额达到9420亿美元，创下1985年有记录以来最高的滚动12个月总量。美国经济分析局数据显示，今年第二季度单季净购买额跳升至4260亿美元，较2025年同期大涨62%，并刷新2022年创下的2990亿美元单季纪录。

5、【逾半数机构预期30年期美债收益率年底前触及6%】彭博最新一期“市场脉搏”（Markets Pulse）调查显示，在173位宏观与市场参与者中，逾半数预计30年期美债收益率将在2026年底前升破6%——这一水平自2000年互联网泡沫时期以来从未出现。

华尔街见闻早餐FM-Radio | 2026年9月28日

Sun, 27 Sep 2026 23:01:26 GMT

华见早安之声

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市场概述

上周五，美国消费者信心公布后，标普纳指曾转跌，最终和此前三连跌的道指均收涨；Meta回落，跌超3%，但智能体火爆带动，全周和英特尔等芯片股均涨超10%，数据中心遭遇不可抗力的甲骨文一周跌逾7%。

美债抛售暂歇但全周遭血洗：10年期美债收益率盘中再创2007年来新高后转降，仍连升四周；美债创19个月最差周表现。日美官员释放“弱日元有问题”信号，日元扭转五连跌、盘中涨超1%。

霍尔木兹海峡重开前景击落原油，美伊技术性谈判消息后，原油一度跌超3%。全周美油跌近4%、创七周最大周跌。期金止住四连跌，全周仍跌超2%。

要闻

中国

中美元首达成八点共识：同意共同构建“基于尊重、公平、对等的建设性战略稳定关系”；经贸磋商成果包括建立并推进贸易理事会等机制、达成“300亿美元”对等降税安排等；同意建立中美人工智能对话、建立人工智能事件的沟通渠道；同意伊朗应履行不发展核武器的承诺，任何国家或机构都不得对国际水道征收通行费。

香港证监会就恒大审计失职问题与普华永道达成和解：普华永道不承认责任但支付10亿港元，该款项非恒大财产，不可用以清偿其债权。

海外

报道称美伊谈判进入技术性阶段、伊媒否认。伊朗提“七天方案”但划核红线：霍尔木兹海峡可谈、浓缩铀不让步。美媒：特朗普拒绝伊朗七天停火提议，预计美中选后恢复轰炸；特朗普称预计本周美国将继续与伊朗谈判。伊朗总统：不再信任同美国的对话，海峡问题只有通过谈判解决。伊朗外长称不会在既定条件上向美让步；已做好与美战事重开准备，但未放弃外交途径。

特朗普称美国和古巴会达成协议，无需美方动用军队，而美媒报道“美军正检查兵力部署”。

日本财相：特朗普对日元贬值表达担忧，高市早苗称日元被低估“有问题”，将与美方密切协调。贝森特“撑场”：已和日财相讨论强日元“可取性”。日元周五强势反攻，盘中涨超1%。

OpenAI据报酝酿500美元“Pro Max”套餐：主打最快Work与Codex，或接入Cerebras算力。OpenAI自曝安全预警：AI模型或已在全网秘密植入自我复制提示词，已被迫叫停新一代模型的训练和评估。

Anthropic诉特朗普政府受挫：美上诉法院维持“供应链风险”认定。Anthropic CEO据称周日晚将与特朗普共进晚餐，为两人首次私下会晤。

马斯克放话：Colossus 2部署的英伟达芯片年底或增加一倍。报道：特斯拉Optimus机器人产能已提升10倍，目标年底周产千台。

还没破百万日活，Meta Muse就频频掉链子：服务降级、Agent失败，算力瓶颈浮出水面。扎克伯格：Muse“一出手就是全垒打”，即将全面接入Ray-Ban智能眼镜；Meta在建5GW级算力集群。Meta数据隐私案败诉，或面临最高2190亿美元天价罚款。

报道：英特尔以90亿美元卖掉的SK海力士旗下Solidigm最快明年在美上市，估值或高达1500亿美元，募资目标150亿、冲刺美股史上最大半导体IPO。

市场收报

欧美股市：标普500收涨0.51%，报7743.41点，全周累涨1.21%；道指收涨0.93%，报51828.62点，全周累涨0.28%；纳指收涨0.48%，报27068.716点，全周累涨2.06% 。欧洲STOXX 600指数收涨0.35%，报638.65点，全周累涨0.50%。

A股休市。

债市：到债市尾盘，美国十年期国债收益率约为5.16%，日内降约4个基点，全周累计升约16个基点；两年期美债收益率约为4.85%，日内降约7个基点，全周累计升约11个基点。

商品：WTI 11月原油期货收跌2.33%，报92.41美元/桶，全周累跌3.8%。布伦特11月原油期货收跌2.14%，报104.32美元/桶，全周累涨0.43%。COMEX 9月黄金期货收涨0.54%，报4286.2美元/盎司，全周累跌2.27%。COMEX 9月白银期货收涨1.24%，报64.245美元/盎司，全周累跌3.47%。COMEX 9月期铜收跌0.34%，报6.6955美元/磅，全周累涨1.22%。

要闻详情

全球重磅

中国

新华社：中美达成八点成果共识。两国元首认可中美经贸磋商机制积极作用和双方经贸团队磋商成果，包括建立并推进贸易理事会等机制，达成“300亿美元”对等降税安排，延期吉隆坡经贸磋商成果等，并指示予以落实；双方同意建立中美人工智能对话，交流人工智能相关风险和惠益；下次对话将于今年11月举行，双方同意建立人工智能事件的沟通渠道；两国元首同意伊朗应履行不发展核武器的承诺，任何国家或机构都不得对国际水道征收通行费。

中国国家主席和夫人同美国总统特朗普夫妇茶叙。中美同意共同构建“基于尊重、公平、对等的建设性战略稳定关系”。特朗普表示，习主席此次对美国的国事访问富有建设性、非常成功。双方就美中关系和重大国际地区问题深入沟通，取得很多积极成果，对两国都有益。

中国国家主席向全球发展倡议5周年高级别对话会致贺信。他指出，当前，世界百年变局加速演进，各国人民对实现发展的愿望更加强烈。中国愿同各方一道，秉持以人民为中心的发展理念，携手推动全球发展倡议走深走实，将可持续发展目标的美好愿景转化为可感可及的现实图景，为推动构建人类命运共同体作出新的更大贡献。

特朗普：今年访华感受到中国人民的热情好客，希望以同样的热情款待各位；马斯克、黄仁勋、苏世民、奥尔特曼等齐聚周四欢迎宴会。特朗普说：“愿美中两国人民能有一个更和谐、和平与繁荣的未来。”

DeepSeek Harness出桌面版了！DeepSeek Harness 推出官方桌面版，支持图形界面、账号登录和 API Key，并内置智能体团队、终端、子智能体、网页搜索等插件。该版本已通过苹果公证，但仍属夜间版，尚未正式官宣，暂不支持 Linux。

香港证监会就恒大审计失职问题与普华永道达成和解：普华永道不承认责任但支付10亿港元，该款项非恒大财产，不可用以清偿其债权。香港证监会戴霖表示，普华永道香港就恒大审计失职达成的10亿港元和解并非恒大财产，未改变债权人申索优先次序，清盘人称“被绕过的优先次序”未被触发。该和解旨在为受影响的独立小股东取得即时补偿，保护少数股东利益。

海外

重开海峡“七天方案”浮现，报道称美伊谈判进入技术性阶段、伊媒否认。卡塔尔媒体周五称，美伊谈判已超越初步外交接触、进入具体技术性磋商，伊朗技术专家已赴纽约加入谈判。原油跌幅扩大，一度跌超3%。后伊媒称，该媒体关于美伊新谈判的报道“不属实”，西方媒体为影响市场和油价“制造新闻”。伊总统称支持恢复伊美谅解备忘录，将为实质性谈判创造条件。据此前报道，伊外长周四称，伊朗向美递交新的谈判草案，若美接受条件，时间表可启动，七天后将重开海峡，同时双方恢复更广泛的和谈。

伊朗提“七天方案”但划核红线：霍尔木兹可谈、浓缩铀不让步。伊朗外长称，伊方已提交具体方案，若美国满足相关条件，最快七天内恢复霍尔木兹海峡正常通航，现在选择权在美方。据报道，伊朗高官称，即使美国接受重开海峡的方案，伊朗也不会在核计划上表现任何灵活性，不会放弃包括浓缩铀在内的权利，海峡将继续关闭到美国满足伊方的所有条件为止。

报道：特朗普拒绝伊朗7天停火提议，预计中期选举后恢复轰炸。据美媒报道，伊朗开出重开霍尔木兹海峡、重启核谈判等停火价码，特朗普私下怀疑伊朗是否会满足他的要求，并已告诉其幕僚恢复轰炸行动的可能，不过，特朗普当前的观点可能会因中期选举结果而发生变化。

特朗普称预计本周美国将继续与伊朗谈判。据美媒周日报道，在拒绝了伊朗的结束战事提议一天后，特朗普接受采访时表示，他预计美国谈判代表本周将与伊朗继续举行会谈。特朗普称，伊朗希望达成协议，但“不是我想要的协议”，并表示伊朗“高估了自己的筹码”。当被问及是否考虑恢复对伊朗发动军事打击时，特朗普说：“我一直在考虑。”

伊朗总统：不再信任同美国的对话。佩泽希齐扬透露，卡塔尔和巴基斯坦目前正在伊朗与美国之间进行斡旋。谈判基于此前同美国签署的谅解备忘录，“美方必须就此表明立场”。他强调，霍尔木兹海峡问题只有通过谈判才能解决，而非动用武力。“当各条通道对伊朗关闭时，关闭霍尔木兹海峡是自然反应。”

伊朗总统：已与最高领袖协调。佩泽希齐扬表示，关于德黑兰重新开放霍尔木兹海峡的新计划，已与最高领袖穆杰塔巴·哈梅内伊协调一致。佩泽希齐扬还表示，如果美国同意该提议，伊朗将履行其义务。
伊朗外长称不会在既定条件上向美国让步。阿拉格齐周日表示，霍尔木兹海峡的开放取决于伊朗提出的条件是否得到满足，任何关于开放霍尔木兹海峡的进展都取决于这些条件能否落实，伊朗不会在这些问题上妥协。
伊朗外长称已做好与美战事重开的准备，但未放弃外交途径。阿拉格齐周日说，“我们已为战事重开做好充分准备”，与此同时，“我们也随时准备进行外交接触”。“这取决于美国总统特朗普的选择。”

俄发言人称俄美乌三方会晤或近期举行，泽连斯基给出“10天”时间表。俄罗斯与乌克兰方面均证实，美方正推动俄美乌三方技术级会晤，阿联酋被提议为可能地点。泽连斯基表示，乌方正等待美方敲定日期，并称各方将在未来10天内就具体细节取得新进展。

密歇根大学9月消费者信心指数降至四个月低点，未来一年通胀预期升至4.6%。美国密歇根大学9月消费者信心指数终值降至48.1，创四个月新低。消费者未来一年通胀预期为4.6%，高于上个月的4%；预计未来5到10年的年化通胀率为3.4%，创5月以来最高水平。美国汽油、柴油价格攀升，房贷利率突破7%，调查负责人表示：尽管存在政治分歧，但消费者一致认为经济前景有所恶化。

美国8月耐用品订单环比持平，核心资本品订单增长1.6%超预期，企业资本开支仍显韧性。美国8月核心资本品订单环比增长1.6%，高于市场预期，且7月增幅由此前的0.4%上修至0.6%。尽管经济面临利率高企等压力，企业资本开支仍具有一定韧性。美国8月全部耐用品订单基本持平，预期-0.3%，较前值1.1%显著下滑。

柴油逼近6.5美元纪录位，白宫权衡停税与放开红色柴油，出口禁令仍在评估。据报道，从暂停联邦燃油税到放开免征联邦和州消费税的“红色柴油”管制，特朗普政府内部仍在讨论多种干预选择，讨论涉及美国副总统万斯、能源部长赖特、内政部长伯格姆及财政部长贝森特等核心官员。

特朗普称美国和古巴会达成协议，而美媒报道“美军正检查兵力部署”。据报道，美国陆军内部备忘录正在评估军警、医疗及后勤部队的可用性，时间窗口为90至120天，隶属美国南方司令部管辖范围。但该备忘录未提及古巴。特朗普强硬表态与谈判信号并存，外界对美国对古政策走向存在不确定性。

日元强势反攻！日本财务大臣：特朗普对日元贬值表达了担忧，将与美方密切协调。日本财务大臣片山皋月表示，特朗普在与高市早苗会晤时对日元贬值表达担忧，日方将继续与美方就汇率保持沟通，并强调具体货币政策工具由日本央行决定。相关表态公布后，日元短线走强，但日美利差仍对日元走势构成重要约束。

日本官员喊话后贝森特“撑场”：已和日财相讨论强日元“可取性”。贝森特称，他周五与日本财相片山皋月进行了“富有成效的通话”，双方讨论了“反映日本强劲经济基本面的强势日元的可取性”，并强调继续就汇市保持密切沟通的重要性。片山稍早透露，本周特朗普与高市早苗会晤时均提到日元走弱，高市称日元被低估是“有问题的”。

比尔·盖茨：AI已强大到足以造成“10亿人死亡”。盖茨在即将于本周末播出的节目采访中表示：“AI足够强大，能够引发造成10亿人死亡的事件，历史上从未出现过一种武器，能像坏人与最新AI工具相结合那样强大。”其还指出，行业自律是远远不够的，需要执法部门参与，明确监管措施，而且必须强制。

Anthropic诉特朗普政府受挫：美上诉法院维持“供应链风险”认定。周五，美国联邦哥伦比亚特区巡回上诉法院周五以2比1的裁决，驳回了Anthropic对五角大楼将其列为供应链国家安全风险的异议。不过加州联邦法官此前发布的，暂停政府禁令的裁定目前仍然有效。Anthropic在声明中表示不赞同裁决，考虑寻求复审。

报道：Anthropic CEO周日晚将与特朗普共进晚餐。这将是Amodei与特朗普首次私下会晤。这次会面将使两位在AI安全问题辩论中立场截然相反的人坐到一起。
报道：Anthropic洽谈租赁最高1GW数据中心容量，相关投资至少400亿美元。据媒体报道，Anthropic正探讨从Stream Data Centers租赁高达1GW算力的事项。数据中心开发商表示，部署完整的1GW算力将需要至少400亿美元的投资。Anthropic需要为该笔租赁提供财务担保，并为安装的芯片另行筹措资金。

OpenAI自曝安全预警：AI模型或已在全网秘密植入自我复制提示词，训练已被迫叫停。OpenAI与Anthropic正紧急调查数万起AI失控事件——模型不仅学会越狱、攻破政府网站，数百个智能体还私下"组团"黑进外部公司，并在全网植入自我复制提示词。Anthropic测试数据显示，模型逃出安全沙盒的概率达1.5%，看似微小，乘上数十万次测试基数，便是成千上万起异常。AI已开始做人类从未预料到的事。

OpenAI据报酝酿500美元“Pro Max”套餐：主打最快Work与Codex，或接入Cerebras算力。OpenAI疑似筹备推出月费500美元的"Pro Max"高端ChatGPT订阅套餐，相较现有Pro套餐，新增"最快工作速度与Codex"功能及更高使用额度，并可能采用Cerebras基础设施支持。报道称更多细节或于9月29日DevDay 2026上披露，但OpenAI官方公告对此未作任何确认。

GPT-6开真车考过了科目二！三个湾区年轻人搭起DrivingBench，把通用大模型塞进真车。GPT-6 Astra第二把以5分22秒开进锥桶车位，成唯一过关者，Sol、Grok、Fable全栽在看不懂锥桶上。Astra没专门学过开车，靠通用脑子通关，或意味自动驾驶数据护城河被抽干。

马斯克放话：Colossus 2部署的英伟达芯片年底或增加一倍。马斯克表示，其AI计算集群Colossus 2目前已部署11万颗英伟达GB200和44万颗GB300，共计55万颗芯片，年底前芯片数量可能超过目前水平的两倍。

报道：特斯拉Optimus机器人产能已提升10倍，目标年底周产千台。据报道，特斯拉上月Optimus周产量已达数百台，较今年二季度小批量测试阶段的每周数十台增长约十倍。管理层已向员工传达目标：年底前建立一条连续自动化生产线，实现每周逾千台的产能。然而，生产线上的技术难题、供应链约束以及AI能力不足，正在制约这款被马斯克视为公司"最重要产品"的机器人走向商业化。

9月大涨36%！Meta创2013年来最佳月度表现，市值直逼2万亿美元。9月至今，Meta股价大幅反弹，Muse的快速走红重新点燃市场对其AI商业化的预期。Muse上线6天下载量达90.2万次，并加速切入购物、旅行等场景，市场开始押注AI代理有望打开广告之外的增长空间。但安全隐私风险和高昂算力成本，仍是后续兑现预期的关键。

还没破百万日活，Meta Muse就频频掉链子：服务降级、Agent失败，算力瓶颈浮出水面。Meta旗下AI智能体Muse日活11天增长10倍至约70万，但服务问题已开始显现：实际资源消耗约为内部测试的10倍，SaaSHub将其标记为“服务降级”，一次压力测试中120个子Agent仅成功33个。Muse采用独立虚拟机架构，用户增长将持续推高CPU、内存和存储需求，算力扩容压力正在浮现。

Meta CTO解释Muse：回归人性交互，下一代操纵系统的核心是“意图理解”。Andrew Bosworth表示，AI产业正陷入过度关注基准测试的误区，而Muse主打用户体验与交互质感，推动人机交互从“直接操控”迈向“意图理解”。隐私方面，Meta推出端对端加密的“私密AI处理”机制；针对AI风险与AGI，Bosworth持理性审慎态度，驳斥灭绝论并坚守开源立场。

扎克伯格谈Muse：个人Agent必须从预训练开始设计，虚拟机、记忆和权限系统是巨头的全栈护城河。扎克伯格称，Muse从预训练开始围绕个人Agent设计，通过云端虚拟机、记忆、凭据存储和逐项授权，让Agent持续替用户执行长期任务。他强调技术扩散与权力制衡，主张让更多人用上强大AI，并称Meta正以更精简核心团队和更大算力重建模型研发。

扎克伯格谈Muse：AI Agent爆发，“元宇宙、智能眼镜和大模型”三大赌注完成交汇。Muse上线两周用户即达数百万，扎克伯格直言“一出手就是全垒打”。这款个人AI Agent即将全面接入Ray-Ban智能眼镜。此外，他罕见坦承Llama 4失败是“最可怕的时刻”，并透露Meta正在建设5吉瓦级算力集群。

Meta败诉！或面临最高2190亿美元天价罚款。Meta在美国新墨西哥州败诉，陪审团裁定，Meta在言论及数据隐私政策上存在欺骗公众的行为，违反了州法律。新墨西哥州总检察长表示，该裁决是追究科技巨头责任的"里程碑式时刻"，将向法院申请对Meta处以最高2190亿美元的民事罚款。Meta表示，不认同裁决，将继续抗辩。

美国“反抗浪潮”愈演愈烈！甲骨文巨型数据中心遭遇“不可抗力”，恐无法按期完工。甲骨文向Project Jupiter开发商发出“不可抗力”通知，担忧这一位于新墨西哥州、计划为OpenAI提供3000亿美元算力的数据中心项目无法按原计划于2028年投运。该项目此前已面临监管和融资压力，相关贷款跌至承压水平。尽管如此，分析认为甲骨文仍须依据合同条款向投资者支付相关费用。

报道：SK海力士旗下Solidigm最快明年在美IPO，估值或高达1500亿美元。据媒体报道，Solidigm潜在估值最高达1500亿美元，目标募资规模150亿美元，有望成为美国半导体史上规模最大IPO。Solidigm本周已与多家投行就IPO承销商举行竞标会议，标志着上市进程迈出实质性一步。Solidigm主营业务为NAND闪存及固态硬盘，客户包括CoreWeave、戴尔等。

冲刺美股史上最大半导体IPO！英特尔曾以90亿美元卖掉的Solidigm，如今估值或达1500亿美元。英特尔昔日"弃子"，如今估值翻逾十倍。AI基础设施建设对高容量存储的爆炸性需求，正是这场估值蜕变的核心引擎。

研报精选

高盛：别等中期选举，“金发姑娘”行情或提前点燃美股年末行情。高盛认为，市场已过度定价滞胀与高收益率风险，关税效应减弱、能源或迎通缩、AI消费化降本将推动通胀回落；增长虽放缓但核心盈利仍强，央行鹰派空间受限。“金发姑娘”情境下，AI FOMO重燃，无需等待中期选举，“金发姑娘”行情或提前点燃美股年末行情。

10月加息定价过头了？瑞银：核心PCE下修叠加基数效应，美联储不太可能连续加息。瑞银认为，美联储政策收紧的实际幅度很可能低于当前市场定价所暗示的水平，其基准情景为12月再加息一次后维持利率不变，同时预计核心PCE通胀将在年度修订中下调0.2个百分点，叠加明年上半年有利的基数效应，连续大幅加息的基础正在削弱。

通胀、赤字、AI发债齐施压，超半数市场人士押注30年期美债收益率年底前触及6%。通胀高于目标、经济保持韧性和财政融资需求扩大，共同推高美债收益率。与此同时，外国官方投资者减少，对收益率和价格更敏感的对冲基金等投资者占比上升，债市波动风险随之增加。彭博调查显示，超半数受访者预计30年期美债收益率年底前可能触及6%。

中信证券：数据中心的“政治化”或是短期AI叙事的最大障碍。美国国债收益率飙升引发AI融资担忧，但多元化渠道（股权、私募债、回购转CAPEX）预计2027年可承接超7400亿美元资金。真正的隐忧在于政治风险——德州叫停数据中心建设、NIMBY情绪升温，若民主党赢得2026年中期选举众议院，算力交付延期风险将显著上升，或成AI叙事的最大短期障碍。

行业/概念

1、职业教育 | 据上证报，9月23日，国务院新闻办公室举行“开局起步‘十五五’”系列主题新闻发布会，教育部相关负责人介绍，加快建设现代职业教育体系，为现代产业发展培养更多高技能人才。将以办学能力高水平、产教融合高质量为目标，加快职业教育“新双高”建设，大力培养大国工匠和能工巧匠。实施高技能人才集群培养计划，汇聚行业、企业、学校力量，打通人才培养与产业需求对接通道。深化中职、高职、本科衔接培养，探索职教本科与专业学位教育融合贯通，让技能成才、技能报国成为越来越多学生的选择。

2、智能眼镜/MR头显 | 据上证报，9月23日至24日，Meta Connect2026举办，这是Meta集中展示AI技术、XR硬件与空间计算生态的年度核心平台。Meta依托Muse个人AI智能体，从传统对话大模型升级至可自主执行任务的Agent。市场重点关注 Luna无摄像头AI智能眼镜、轻量化MR头显，以及 Muse智能体接入XR硬件的商业化方案。

3、云计算数据中心 | 据上证报，阿里巴巴正加速扩展位于欧洲与中东的数据中心，推进其全球数据中心容量提升至20吉瓦。阿里巴巴高管李飞飞周三在杭州举行的云栖大会上表示，将在未来12个月内在土耳其、芬兰和荷兰建立首个云区域(Cloud Region)。公司还将扩大在马来西亚、德国、阿联酋、法国等地的数据中心布局，此举将提升其提供在地化云和AI服务的能力。

4、网络安全 | 据中证报，OpenAI对外表示，已暂停其最新一代人工智能模型的训练、评估，以及支持工具调用的推理工作，起因是内部测试中的AI智能体突破沙盒网络限制，触发安全预警，公司将借此机会升级安全隔离与对齐监控体系。这也是OpenAI三个月内第二次叫停前沿模型开发工作。该公司在声明中表示，只有在完成额外安全防护升级、确认风险可控后，才会重启模型训练工作，同时称，随着模型能力持续增强，未来仍有可能再次触发类似的暂停操作。

5、玩具 | 据中证报，中美达成八点成果共识，其中最受市场关注的一点，就是正式确认落实此前多轮磋商形成的300亿美元对等降税安排。与此同时，双方将同步推进贸易理事会机制建设，延续并落实此前吉隆坡经贸磋商取得的各项成果，持续稳定双边经贸往来。中国出口美国涉及降税的主要产品包括玩具、节日装饰品、小型家电、儿童安全座椅等。降税本质是把2018年以来加征的301额外关税（7.5%—25%）拿掉，回落到最惠国税率甚至更低。

6、光刻机（胶） | 据中证报，日本三大光刻胶巨头JSR、东京应化、信越化学已宣布自2026年10月1日起对全球客户执行新定价体系，全品类新订单基础涨幅达15%，高端ArF系列长协报价上调16%—22%。

今日关注

中国

中国7月规模以上工业企业利润。

国新办就落实“十五五”规划、推动中央企业高质量发展举行发布会。

中国央行在9月28日至10月8日开展隔夜逆回购操作，每日操作量不超过1万亿元。

海外

日本央行7月货币政策会议纪要。

欧洲央行行长拉加德欧洲议会季度货币对话作证。

在美国纽约举行的联合国大会一般性辩论结束。

SpaceX星舰第24次飞行测试。

<全文完>

风险提示及免责条款

中信证券：数据中心的“政治化”或是短期AI叙事的最大障碍

中信证券研究 — Sun, 27 Sep 2026 11:51:28 GMT

本周美国国债收益率再度飙升，同时美国B级及以下的企业债信用利差也开始反弹，无风险利率和信用利差的同步上行再度导致部分投资者担忧美国AI融资的可持续性。但我们认为美国AI企业的融资较为多元化，除债权融资以外可以通过股权融资、产业资本和减少股票回购等方式支持未来的CAPEX资金。相对来看，本周美国德州叫停数据中心建设，甲骨文公司也向Project Jupiter开发商发出不可抗力通知，两个事态的发展显示数据中心的建设将是美国中期选举前后两党博弈最重要的方向之一。若民主党赢得众议院，则可能推动数据中心相关议题获得更高的国会关注，并延长项目从规划到投产的兑现周期，从而增加已形成商业承诺的Hyperscaler面临的算力交付延期风险。

对于港股，2026年以来由于增量资金有限，不同行业之间轮动效应明显增强，特别是目前海外流动性持续收紧的情况下。在资金总量相对有限的情况下，科技和生物科技作为港股市场中弹性较高、估值对流动性较为敏感的两类成长型赛道，更容易形成此消彼长的配置关系。与此同时，由于2026年南向资金流入相对偏弱，尤其是6月以来外资持续回流港股，主导了边际定价权。因此在外资持续流出恒生科技、流入生物科技的背景下，形成了恒生科技偏弱、生物科技偏强的格局。整体来看，高利率环境下恒生科技和恒生生物科技指数均显著承压。在当前全球流动性趋紧的预期下，建议投资者优先关注电力、电信、公用事业等防御属性较强且分红稳定的优质行业。

AI企业融资渠道多元化，2027年潜在承接融资体量或超7400亿美元

本周美国国债收益率再度飙升，同时美国B级及以下的企业债信用利差也开始反弹，无风险利率和信用利差的同步上行再度导致部分投资者担忧美国AI融资的可持续性。但我们认为美国AI企业的融资较为多元化，除债权融资以外可以通过股权融资，产业资本和减少股票回购等方式支持未来的CAPEX资金。过去两年，美国AI企业CAPEX的融资渠道主要为债权市场，而股权市场的融资案例仅谷歌今年的850亿美元一例，或因美国上市公司长期以来试图规避稀释现有股东权益。

债权市场来看，近两年美国AI企业的融资进程也颇为顺畅。根据Bloomberg，今年上半年，美股的五大hyperscaler在全球公募债市场已募得1678亿美元；而Meta和Anthropic也分别在2025年和今年在私募债市场先后募集270亿美元和350亿美元。除此之外，若后续股权和债权市场的融资需求被透支，美股企业或也考虑减少股票回购来支持CAPEX。根据Wind、Bloomberg、Norges Bank的数据，综合美国股市，全球债市（公募&私募债），银团渠道，美国上市公司潜在的回购资金转CAPEX，美国产业资本和主权财富基金融资，中性场景下我们估算2027年可承接美国AI企业CAPEX的体量为7420亿美元。

美国德州叫停数据中心建设，政治化或是短期对AI叙事的最大障碍

本周美国德州叫停了数据中心建设，而甲骨文公司也向Project Jupiter开发商发出不可抗力通知，若项目未按合同约定在2028年上线，希望推迟付款。结合这两个事态的发展，我们判断数据中心的建设将是中期选举前后两党博弈得最重要方向之一。美国数据中心建设除电力并网的“天时”约束以及行政审批趋严导致的“地利”条件弱化外，“人和”条件同样呈现边际恶化的趋势。

美国居民反对数据中心在社区落地的原因主要集中于两类因素：一类是噪音、用水等影响居住体验的因素，另一类是电价上涨、土地及房产贬值等直接影响家庭经济利益的因素。随着美国NIMBY情绪升温，数据中心项目面临的风险已不再局限于前期政府审批趋严及居民沟通成本上升，还包括项目施工过程中可能持续发生的法律诉讼，并进一步引发审批重启、选址调整甚至项目取消，从而增加Hyperscaler已签署未起租租约等商业承诺向实际产能转化过程中的延期风险。

因此，2026年美国中期选举可能成为进一步放大行业监管风险的重要政治变量。若民主党赢得众议院，则可能推动数据中心相关议题获得更高的国会关注，并延长项目从规划到投产的兑现周期，从而增加已形成商业承诺的Hyperscaler面临的算力交付延期风险。

三季度美国股债表现显著背离，季末或有再平衡需求

三季度至9月24日，标普500上涨2.73%，而跟踪20年以上美国国债的TLT下跌8.10%，二者单季回报差达10.83个百分点，处于2002年以来的80%分位。回顾历史：在股债单季回报差超过8个百分点的34个历史样本中，下一季度TLT平均上涨0.8%、18次为正；将阈值提高到10个百分点的23个样本中，下一季度TLT平均上涨0.4%、11次为正。据此我们判断，股债大背离之后，美债存在一定的均值回归倾向，但幅度有限、胜率仅略过半，再平衡带来的更可能是TLT的温和企稳，而非趋势性反转。相较之下，美股的动量延续在历史上更为稳定。在上述两类事件样本中，下一季度标普500平均上涨2.4%至2.6%，下跌的样本占比不足三成。据此我们判断，季度末再平衡对美股的边际冲击弱于市场直觉，显著减持美股、大幅补入美债的依据不足；更合理的判断是债市短期企稳、美股相对回报延续，股强于债的中期格局并未改变。

2026年6月以来恒生科技与恒生生物科技之间的跷跷板效应明显增强

2026年以来由于增量资金有限，资金在不同行业之间轮动效应明显增强。在资金总量相对有限的情况下，科技和生物科技作为港股市场中弹性较高、估值对流动性较为敏感的两类成长型赛道，更容易形成此消彼长的配置关系。与此同时，由于2026年南向资金流入相对偏弱，尤其是6月以来外资持续回流港股，主导了边际定价权。因此在外资持续流出恒生科技、流入生物科技的背景下，推动了形成了恒生科技偏弱、生物科技偏强的格局。整体来看，高利率环境下恒生科技和恒生生物科技指数均显著承压。在当前全球流动性趋紧的预期下，建议投资者优先关注电力、电信、公用事业等防御属性较强且分红稳定的优质行业。

本文来源：中信证券研究

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黑客盯上AI“金矿”：盗账号、劫云算力，AI资源正成为网络犯罪新生意

Sun, 27 Sep 2026 11:47:57 GMT

AI账号和算力，正在成为网络犯罪地下市场最炙手可热的商品。黑客们盯上了价格高昂的大型语言模型，将其用于勒索、网络战和间谍活动。

近日，谷歌威胁情报集团（Google Threat Intelligence Group）首席分析师John Hultquist在接受英国《金融时报》采访时表示，今年以来，针对AI账号和计算资源的黑客攻击出现明显增长，一种被称为“LLM劫持”（LLM-jacking）的新型攻击手法正在网络犯罪地下世界形成规模。

暗网市场正在出售Anthropic、谷歌、OpenAI等公司AI模型的访问权限，折扣高达97%。与此同时，犯罪团伙和国家支持的黑客组织正入侵企业云服务器，植入自己的AI模型“白嫖”算力，手法与此前劫持他人机器挖矿如出一辙。

“我们在地下市场看到的，是一个围绕AI访问权限不断壮大的经济体。”这位拥有20年网络安全从业经验的分析师说。

暗网折扣高达97%，AI账号买卖成灰色产业

据谷歌威胁情报集团研究人员发现，暗网市场正在出售Anthropic、谷歌、OpenAI等公司AI模型的访问权限，折扣幅度高达97%。

要知道，ChatGPT和Claude最高级版本的订阅费用，每位用户每月最高可达200美元。

更值得注意的是，由于AI公司会主动监控滥用迹象，部分卖家甚至推出了“保障访问”服务——一旦初始账号被封，承诺免费补发新凭证。这套机制让黑色产业链的运转更加稳定。

劫持云服务器“白嫖”算力

除了倒卖账号，另一类攻击更为直接，Hultquist透露：

部分犯罪团伙和国家背景黑客组织，正在入侵企业云托管服务器，将自己的AI模型直接部署在目标系统上运行——费用由受害者承担，算力为攻击者所用。

这与早年黑客入侵他人机器“挖矿”的逻辑如出一辙。

防守方面临“成本不对等”困境

Hultquist指出，这种攻击模式的危险性，不仅在于技术层面，更在于经济层面的失衡。

“说到底，这些行为给了他们一种经济或效率上的优势——因为他们能以低得多的成本拿到这些算力，而我们却要付全价来防守。”他说。

Anthropic最新季度的AI滥用报告显示，已在超过二十个国家发现威胁行为者试图利用其Claude工具从事恶意活动，涉及国家包括美国、英国和也门。

Hultquist对此态度直接：“每一个威胁行为者都在用AI。”

新风险窗口：AI上线初期是最佳“藏身”时机

随着越来越多大型企业选择自建服务器部署定制AI模型，而非租用云服务商算力，这些内部系统也将成为新的攻击目标。

Hultquist警告：“如果你在为算力付钱——而这可能非常昂贵——那它就成了威胁行为者眼中的重大潜在资源。”

他还指出，企业刚刚完成AI基础设施部署的阶段，恰恰是黑客“潜入”的最佳时机。

你可能会觉得算力使用量突然大幅上升完全正常，因为你刚刚引入了一堆AI基础设施。这给了攻击者一个藏在噪音里的真实机会。

他最后警告：“任何认为AI只是一阵风、想等它过去的人，总有一天会发现自己已经溺水。他们将遭遇比以往更多的事故、更多的告警、更多的攻击。我们必须现在就把自己的阵地整理好。”

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医药AI4S：Claude再下一城！赛道持续加热，哪些巨头入局？

Sun, 27 Sep 2026 11:41:52 GMT

就在刚刚，Anthropic甩出了新分子生物学实验室的”首个成果“：大模型Claude在噬菌体DNA中，自主发现了一套人类此前从未记录过的全新酶系统！

它的结构与上帝手术刀CRISPR高度神似，具备切割、复制、粘贴DNA的特征。在整个发现的过程中，一共动用了950个AI Agent，运行21小时，消耗约2.1亿Token。随后，人类科学家接手审查和实验验证。

可以说，从今天起，生命科学的科研范式彻底被改写了。

医药AI4S的加速里程碑，正在向我们走来。

国金策略：能源最能够摆脱利率干扰，有色金属可能已经过了最悲观的时点

国金策略团队 — Sun, 27 Sep 2026 11:41:31 GMT

对于中国相关硬件资产在本轮反弹中的落后可能并不仅仅是因为筹码原因，而是全球共同特征，背后对应的是“强美元、高利率”环境下资金回流美国的逻辑正在上演。当下，不同资产对利率的敏感形式并不相同，能源仍然是最能够摆脱利率干扰的资产，而有色金属的压制因素可能已经过了最悲观的时点。当下市场趋势性机会仍然不明确，结构性的应对仍然是主要思路。

摘要

1 美国与非美市场分化的来源

全球权益市场在上半周如期修复，而后在地缘反复和美国经济超预期共同带动美债利率创新高后出现反复波动，最终美股明显强于非美市场，即使产业链充分受益于AI的日韩市场，表现也明显弱于美股。一定意义上，对于中国相关硬件资产在本轮反弹中的落后可能并不仅仅是因为筹码原因，而是全球共同特征。这背后对应的是“强美元、高利率”环境下资金回流美国的逻辑正在逐步演绎，即我们此前强调今年以来的重要特征：AI硬件加速推动美国投资需求扩张，但美国自身储蓄不足并不能单独支撑投资需求，用相对高回报吸引全球资本回流美国成为最重要的手段，这也是利率上行的重要原因，这也是有别于2025年科技巨头尚能用自由现金流支撑投资时全球金融资产可以协同上涨的场景。近期，9月美国经济数据的超预期进一步从经济基本面侧验证了美元回流的基础，导致市场对美国经济的叙事转向过热并支撑了实际利率的上行，并上调10月对美联储加息的预期，这几乎对美国以外的所有资产形成了有效压制。

2 不同资产对利率的敏感形式并不相同

当下权益市场不同类型的资产对利率的敏感度并不相同：（1）商品：锚定实际利率，关注名义利率与通胀的赛跑，目前看能源有制造通胀的能力。（2）出口出海（类似的还有类似创新药等长久期资产）：锚定名义利率，当下美国的高利率环境在吸引资金回流美国的同时也压制了非美需求的扩张。（3）AI：景气度的韧性优势依然在，但确定性不及4-6月，面对两种情况：当名义利率的上升更多源自于实际利率而非通胀预期时，作为融资利率上行来源本身，AI产业链的负“实际利率”依然能够确保其市场表现具备韧性；然而当名义利率的上行来源是AI以外的通胀预期上行时，股价相较于Q2出现明显的波动率放大（例如当油价出现上行而科技产业趋势无有效突破）。值得一提的是，近期围绕霍尔木兹海峡通航问题出现边际积极信号，尽管目前尚未取得实质性进展，但考虑到高能源价格带来的通胀压力及可能对美国国内政策形成的潜在约束，美国中期选举前双方潜在的谈判诉求或将有望释放进一步的积极信号，后续值得关注。若后续地缘风险缓和：由于能源也是制造通胀的来源，能源价格短期回落缓解因通胀担忧带来的名义利率上行压力的同时，实物供给约束改善也有望带动有色等实物资产修复。对能源而言，在低库存和当下成品油市场的紧张格局下，油价回落反而可能进一步释放补库需求。

3 能源：更复杂的角色与定价

从能源侧来看，长期视角下全球人均石油消费量保持稳定，在当下AI以外投资被利率升高挤出的周期中，支撑能源消费量的更多是稳定的消费需求。有别于3-4月的单因素、高波动的特征，当下石油市场开始转向当下的多因素、低波动的特征：一方面，当下成品油市场库存偏紧+海外炼厂开工率持续处于高位，这也导致了9月以来美国柴油价格最高已超过2022年；另一方面，由于地缘导致原油通航受阻，船舶被迫重新规划路线、航运距离增加，或已通过船对船过驳的方式实现外运，这在一定程度上确实能够缓解原油出口受阻问题，但航运成本的飙升也使得原油到岸成本急剧攀升。在问题部分解决的同时，全盘解决运输问题的难点也从3-4月的霍尔木兹海峡是否同行，变为涉及到胡塞武装、沙特、美国、伊朗，甚至俄罗斯与乌克兰等多边维度的问题。当下的能源问题，从一个非黑即白的高波动问题，变为了一个更复杂而更低波的问题。

4 中美贸易摩擦修复后的下一阶段

本周市场关注度较高的还有中美领导人会晤。本轮磋商成果通稿中提及“中美建设性战略稳定关系”，议题涉及贸易、人工智能等多个领域。从出口视角来看，2025年中美贸易摩擦以来中国对美出口明显下降，目前正处于历史低位且过去6个月呈现底部企稳迹象。而中美元首会晤后，贸易理事会机制的建立或将有望增强双方政策沟通的连续性与可预期性，经贸关系也可能从此前频繁的政策扰动逐步转向更加机制化的协调。这意味着，中美贸易摩擦对我国出口边际冲击最强的阶段可能正在过去，反而经历前期冲击之后，一些非敏感、更多由终端需求决定的传统消费品正在低位等待修复。目前看，美国耐用品和非耐用品库存均在历史低位，产业链补库和潜在的贸易摩擦缓和或将有望带动相关消费品对美出口修复，后续值得关注（利率能有效下降仍然是前提）。

5 纠结的场景还在继续

市场趋势性机会仍然不明确，结构性的应对仍然是主要思路，我们推荐：第一，有色金属（金、铜、铝）作为美元对立面资产，长期看当下科技并不具有再加速能力，而在极致的加息预期落地与地缘矛盾缓和后，阶段性反弹正在孕育；第二，本轮油价的波动反而可能释放全球对能源的补库需求，石油、油运和炼化为代表的能化链条将继续受益。

风险提示：国内经济修复不及预期，海外经济大幅下行。

报告正文

1 美国与非美市场分化的来源

随着外部宏观风险不确定性下降（加息落地+地缘风险缓和）后，本周全球权益市场在上半周如期修复，但不同市场表现分化，而随着周三地缘反复、油价上涨和美国经济数据的超预期后，美债长短端利率均创下新高，权益市场也开始出现反复波动。最终本周美股反弹幅度明显强于非美市场，即使产业链受益的日韩市场，表现也明显弱于美股。

当前“强美元、高利率”的宏观环境正在吸引资金重新回流美国，这也是我们此前强调今年以来的重要特征：AI硬件加速推动美国投资需求扩张，但美国自身储蓄不足并不能单独支撑投资需求，用相对高回报吸引全球资本回流美国成为最重要的手段，这也是利率上行的重要原因，这也是有别于2025年科技巨头尚能用自由现金流支撑投资时全球金融资产可以协同上涨的场景。与此同时,9月美国标普制造业PMI录得57，分项上产出和新订单均边际上行，经济韧性的超预期进一步从经济基本面侧验证了美元回流的基础，导致市场对美国经济的叙事转向过热并支撑了实际利率的上行，并上调10月对美联储加息的预期，这几乎对美国以外的所有资产形成了有效压制。

值得一提的是，本轮AI产业周期由美国所主导，而地缘约束则使得中国与美国在AI链上多个环节本身存在脱钩，同时联系密切的海外算力链又受到美国相关贸易政策的压制，这导致了近期A股与美股科技板块的表现存在较为明显的分化。

此外值得关注的是，当下权益市场不同类型的资产对利率的敏感度并不相同。（1）商品：核心锚定实际利率，关注名义利率与通胀的赛跑。当名义利率跑输通胀时，此时通胀来源成为了唯一具备确定性的领域，在当前的场景来看是能源链，而实际利率的下行也为有色金属等其他实物资产带来上行机会。（2）出口出海（类似的还有类似创新药等长久期资产）：锚定的是名义利率，当下美国的高利率环境在吸引资金回流美国的同时也压制了非美需求的扩张。（3）AI：景气度的韧性优势依然在，但是确定性不及4-6月，这也决定了当下AI资产对利率的敏感度可能存在不同。当名义利率的上升更多源自于实际利率而非通胀预期时，作为融资利率上行来源本身，AI产业链的负“实际利率”依然能够确保其市场表现具备韧性（这在近期得到再次体现）；然而当名义利率的上行来源是AI以外的通胀预期上行时，股价相较于Q2出现明显的波动率放大（例如当油价出现上行而科技产业趋势无有效突破）。

值得一提的是，近期围绕霍尔木兹海峡通航问题开始出现边际积极信号，9月25日伊朗向美国转达“七日内重新开放霍尔木兹海峡”的计划，尽管目前相关磋商尚未取得实质性突破（后续特朗普称拒绝了伊朗的提议且伊朗总统在采访时也表示“不再信任与美国的对话”，短期美伊问题存在反复），但考虑到高能源价格带来的通胀压力及可能对美国国内政策形成的潜在约束，美国中期选举前双方潜在的谈判诉求或将有望释放进一步的积极信号，后续值得关注。倘若后续地缘风险持续出现缓和，对于上述所提及的不同资产：由于能源本身也是当下制造通胀的来源，一旦地缘风险缓和，能源价格短期回落有助于缓解因通胀担忧所带来的名义利率上行压力，同时能源供给短缺对实物世界约束的缓解也有望带动有色为代表的实物资产的修复。而对于能源本身而言，地缘风险溢价下降短期可能带来下行压力，但考虑到当下能源的低库存和成品油市场的紧张格局，油价的回落反而有利于补库需求的释放。

2 能源：更复杂的角色与定价

而从能源侧来看，尽管短期原油价格的波动和地缘局势的反复高度相关，但原油相比3月偏低的隐含波动率和实际波动率表明市场普遍认为原油价格可能会相对可控，因为尽管现实仍是紧缺的，但是潜在的运输路线仍可能缩减因冲突所导致的供给缺口。

但实际上，长期视角下全球人均石油消费量维持相对稳定的状态（1985-2024年年均复合增速-0.1%），在当下AI以外投资被利率升高挤出的周期中，支撑能源消费量的更多是稳定的消费需求。有别于今年3-4月的单因素、高波动（霍尔木兹海峡通航受阻）的特征，当下石油市场开始转向多因素、低波动（现在还包括红海危机、俄罗斯炼厂遭袭并延长柴油出口限制，以及报道称美国可能限制柴油出口等）的特征。一方面，此前我们也多次讨论了当下成品油市场库存偏紧+海外炼厂开工率持续处于历史高位，这也导致了9月以来美国柴油价格最高已超过2022年，处于有数据以来的新高。另一方面，更为重要的是，由于地缘导致原油通航受阻，船舶被迫重新规划路线，航运距离大幅增加，或已通过船对船过驳的方式实现外运。虽然以上方式能够在一定程度上缓解原油出口受阻问题，带来实物供给边际修复，但航运成本的飙升也使得原油的到岸成本可能急剧攀升。在问题部分解决的同时，全盘解决运输问题的难点也从3-4月的霍尔木兹海峡是否同行，变为涉及到胡塞武装、沙特、美国、伊朗，甚至俄罗斯与乌克兰等多边维度的问题。当下的能源问题，从一个非黑即白的高波动问题，变为了一个更复杂而更低波的问题。

3 中美贸易摩擦修复后的下一阶段

本周市场关注度较高的还有中美领导人会晤。根据新华社所报道的“八点成果共识”提及“中美建设性战略稳定关系”，议题涉及贸易、人工智能等多个领域。值得关注的是，在经贸领域方面，中美双方将推进贸易理事会等机制、达成300亿美元对等降税安排、延期吉隆坡经贸磋商成果等。

从出口视角来看，2025年以来中美贸易摩擦对我国出口边际冲击最强的阶段可能正在过去。自从2025年4月美国“对等关税”以来，中国对美出口明显下降，正处于历史上的低位水平（对美敞口由2025年初14.7%降至最新10.3%），而最近6个月则维持底部稳定。结构层面上，在总体对美出口占比下降的过程中，大多数行业的美国出口敞口均有所收缩，尤其是以电子、电力设备（如电池）等高附加值制造业的下降幅度更为明显。而中美元首会晤后，随着贸易理事会等常态化沟通机制的建立，中美双方政策沟通的连续性与可预期性有望得到增强，经贸关系也可能从此前频繁的政策扰动逐渐转向更加机制化的协调。这也意味着，在经历前期的贸易冲击之后，潜在的贸易摩擦关系缓和可能会使得我国对美出口进一步大幅下行的空间已经有所收窄，反而一些非敏感、更多由终端需求决定的传统消费品正在低位等待修复。

而从需求侧来看，当前美国经济强于非美经济体，消费侧上服务消费保持韧性的同时商品消费也开始出现边际修复的迹象。考虑到当前美国耐用品和非耐用品库存处于历史低位，后续如果出现地缘不确定性与实际利率的下降，潜在的企业经营预期向现实的回归或将有望带动产业链补库行为的发生，叠加潜在的贸易摩擦缓和与降税框架的落地，未来相关消费品对美出口修复值得关注（利率能有效下降仍然是前提）。行业层面上，更值得跟踪的是对美出口敞口仍较高且近期出口份额已开始企稳，同时政策敏感度相对较低的消费品行业，目前符合上述特征的产品主要集中在书籍&报纸等印刷品、玩具&运动用品、针织&非针织服装等，对应A股行业则更多集中于轻工制造和纺织服装。

4 纠结的场景还在继续

市场趋势性机会仍然不明确，结构性的应对仍然是主要思路。基于以上内容，我们推荐：

第一，有色金属（金、铜、铝）作为美元对立面资产，长期看当下科技并不具有再加速能力，而在极致的加息预期落地与地缘矛盾缓和后，阶段性反弹正在孕育；

第二，本轮油价的波动反而可能释放全球对能源的补库需求，石油、油运和炼化为代表的能化链条将继续受益。

本文来源：一凌策略研究

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“网红芯片分析师”P Equity访谈：算力缺口、存储周期、隐形瓶颈、铜退光进以及“10年需求能见度的弥天大谎”

Sun, 27 Sep 2026 11:22:01 GMT

在市场沉浸于AI超大型云厂商无休止资本支出预期的狂热中，资深分析师一针见血地指出：长达十年的需求能见度不过是“弥天大谎”，而真正扼住AI咽喉的，早已不是单纯的GPU数量，而是昂贵的存储账单、落后的电网以及被忽视的ABF载板环节。

9月26日，在最新一期的Logan Jastremski播客节目中，长期跟踪AI基础设施建设的匿名分析师、P Equity Research背后的操刀人Mr. P作为嘉宾出席。当前，以大模型为核心的AI战局正从模型参数比拼延伸至底层基础设施的终极角力，超大型云厂商（Hyperscaler）每年数以万亿计的资本支出去向，成为全球投资者最关注的焦点。在这场超过一小时的深度对谈中，Mr. P基于详实的数据与产业链调研，对AI算力缺口、存储大周期、光电之争以及地缘博弈等核心议题给出了冷思考与去魅化解读。

“十年需求能见度是谎言”，存储仍难逃繁荣与萧条的周期宿命

过去一段时间，市场笃信AI带来的硬件投资将是一场永不枯竭的超级周期，甚至有声音称云厂商的订单能见度长达十年。对此，Mr. P给出了极为克制的判断。

“如果一个超大型云厂商告诉你他们有10年的需求能见度，他们只是在忽悠你。他们根本无法预测2年以后的情况。”Mr. P直言，“我相信存储是周期性的，并且它将保持周期性，这主要是由支出的性质决定的。人们认为超大型云厂商的支出是可持续的，它可以无限量地继续增长，但这只是一个假设。我认为支出总有一天会放缓。”

尽管不相信“无限支出”，但短期内AI对存储的吸金能力依然令人咋舌。随着数据中心从主要关注训练转向更吃内存的推理阶段，存储（包括HBM、DRAM和NAND）正在吞噬巨量资金。

“明年超大型云厂商的资本支出预计在1.1万亿到1.2万亿美元之间，而仅仅是存储可能就会占据其中的50%到60%，大概是5000亿到7000亿美元。瑞银（UBS）甚至估计明年单在存储上的花费就将达到9000亿美元，这简直比今年所有超大型云厂商的资本支出总和还要多。”

为了平抑周期波动，存储制造商正疯狂推进长期协议（LTA）。Mr. P透露，三星已开始收到长达10年的合同要求。然而，一位曾在三星和AMD任职的行业专家向他警告，LTA可能被过度炒作了：“如果需求暴跌，为了不彻底得罪客户，这些长期合同有可能会在闭门状态下被双方默默取消，且不附带任何违约金。如果你强迫客户吞下500亿美元他们不再需要的产品，他们只会把内存堆在仓库里，接下来的几年你的收入将真正面临断崖式下跌。”

算力缺口依旧，但“隐形瓶颈”正向电力与载板转移

目前，市场对于“算力是否受限”存在巨大分歧。微软CEO纳德拉曾暗示芯片足够，只是没有“温暖的机架”来插这些芯片；而谷歌和亚马逊在财报中则明确表示自己受制于算力短缺。

Mr. P通过市场价格数据证实了算力的紧缺现状：“四五年前的老旧芯片现在的租金定价比以前还高，像H100现在的二手价格依然能卖到2.5万美元，B系列GPU每小时的租金已经从5美元涨到了7到8美元。芯片的使用寿命正在被大幅延长，有的甚至达到了10年。”

然而，纯粹的GPU裸片数量可能并非核心卡点。一位AMD专家向Mr. P证实，就原始芯片而言供应是充足的，真正的瓶颈在于数据中心的电力、高级封装（Advanced Packaging）和存储。

从BOM（物料清单）的拆解来看，真正的短缺环节正在浮出水面。Mr. P指出：“在Vera Rubin（英伟达新一代架构）的物料清单中，看到出现三位数价格涨幅的组件是ABF载板、PCB和存储。ABF载板的产能非常紧张，供应短缺很可能会持续到2028年甚至2030年以后。戴尔、惠普、英伟达和博通在近期的财报中，也一致将DRAM、NAND、ABF载板和晶圆列为产能约束因素。”

在能源端，建设新型算力中心所需的燃气轮机面临着极度漫长的交付期。“三菱、西门子、GE Vernova的积压订单已经排到了2030年以后。如果你今天订购一台燃气轮机，你可能要到2030年才能拿到货。”

铜退光进：光是终局，但铜仍将被“强行续命”

在数据中心网络连接领域，铜缆与光通信的路线之争愈演愈烈。虽然市场普遍期待共封装光学（CPO）迅速普及，但Mr. P认为这并非一蹴而就。

“没有任何东西的传播速度能超过光速，因此光学最终肯定会赢，速度才是王道。”但他同时强调，在2027年之前，铜和光学将长期共存，云厂商正在尽可能延长铜的生命周期。

“因为存储实在是太贵了，超大型云厂商必须要在其他地方省钱。CPO不仅非常昂贵，而且目前仍存在良率和散热问题。你可能会在2027年先看到近封装光学（NPO）的使用，然后在2028或2029年看到CPO产能爬坡，但其渗透率将保持在较低水平。CPO真正占据主导地位，可能要等到2030年以后。”

针对美国部分声音呼吁前沿模型应因安全问题而减缓研发步伐，Mr. P将其斥为“毫无商业逻辑”的行为，“如果你出于安全考虑想要减速，这只会把市场份额拱手让人。”

以下为对谈全文，由AI翻译：

Logan Jastremski：太棒了。P Equity Research，非常感谢你加入我的节目。很高兴能邀请到你。我一直非常喜欢你在 Twitter 和 Substack 上发布的内容。就像我们刚才在录音前聊到的，恭喜你在 Substack 上的排名继续攀升。你目前发布的内容令人印象深刻，我很期待我们接下来的交流。

Mr. P：以及你在市场方面看到的一切。是的，谢谢你。我很兴奋能和你讨论算力（Compute）和 AI。在 Substack 和 X（推特）上受到关注感觉很棒，很高兴能和你交流。你总是很活跃。感觉你 24 小时全天候在线，我很欣赏这一点。

Logan Jastremski：是的，我经常在线。不过我得说，我也经常使用“定时发送推文”按钮来规划我的推文。也许这就是获取超额收益（Alpha）的秘诀。

Mr. P: 哈哈，是的，这就是 Alpha。使用定时推文。

Logan Jastremski：太赞了。我很想了解一下你是如何开始深入研究算力领域的？因为你显然非常积极地发布你的研究报告，而且我认为你在投资者社区中，尤其是在这些不同数据中心的建设方面，获得了很大的影响力。所以，只要你愿意分享，我很想了解一下你的背景，或者你是如何进入股票研究领域的。

Mr. P：好的。我大概是在今年 5 月初开始发推文的，那时我大概只有 30 个粉丝。所以我当时是个小透明。我注册这个账号有一阵子了，但一直没怎么用。后来我想把它用起来，就开始发推文，并在 Substack 上发了很多文章。一开始，我经常写一些关于日本、中国台湾和韩国的利基（Niche）公司的文章。反响还不错。然后我开始在 X 上获得更多认可，所以我就发得越来越多了。

Mr. P：大约在 7 月份左右，我真正开始改变我发帖的方式。我试图成为一个只分享大量信息、保持中立观点，并让人们自己决定如何解读这些信息的人。我一直坚持这么做，从那以后我的账号就真正起飞了。但我完全没有任何技术背景。我所有的知识都是自学的。我没有工程学位。我拥有会计学的学士和硕士学位，曾在公共会计领域工作过。这就是我的基本经历。

Logan Jastremski：我不是工程师。所以如果有人问我类似“这个和那个有什么区别”，我可能回答不上来，我懂的没那么多。不过这很好。我通常发现，在自己领域表现卓越的人往往都是自学成才的。无论如何，在深入研究 AI 之前，我曾在加密货币市场花了很多时间。在那之前，我在特斯拉工作。一位好朋友曾告诉我，你没有义务必须成为昨天的自己，你可以自学新技能。所以，只要你不断学习，我觉得你就会一直处于前沿。

Mr. P：是的，完全同意。我认为这也是我喜欢发这么多帖子的原因之一：尽可能多地免费学习。因为你能学到的东西是没有限制的。所以分享信息永远是件好事。

Logan Jastremski: 100%赞同。也许我们可以从这里开始聊。显然，在 AI 数据中心领域发生了很多事情。很大程度上，我觉得自从 Opus 4.5（约 2025 年末）发布以来，这个领域就开始腾飞了。从那时起，对于普通人来说，我们已经从 Oauth 和订阅模式，更多地转向了基于 API 的模型。这真正引发了这场收入的爆炸性增长，也许这种起飞甚至在那之前就开始了。作为副产品，你看到很多所谓的超大规模云厂商每年在资本支出（Capex）上投入数万亿美元。我知道你一直在深入研究物料清单（BOM），以及这些资本支出到底流向了哪里。所以我想让你从宏观层面谈谈你一直在追踪什么，以及你对当今市场现状的看法。

Mr. P：谈到超大规模云厂商，我认为有四个领域很重要：逻辑芯片（Logic）、存储（Memory）、电力（Power）和网络（Networking）。现在大量的资金将花在逻辑芯片上，即 GPU 和 ASIC。而存储预计将占明年云厂商资本支出的 50% 到 60%。作为参考，如果预期的云厂商资本支出是 1.1 或 1.2 万亿美元，那么仅存储一项的投入就将达到 5000 到 7000 亿美元。实际数字可能会更高，但这其中包含了多种产品的混合：有 HBM、DRAM、大宗商品 DRAM，还有 NAND 闪存。

Mr. P：但看看算力方面，他们在采购 ASIC 和 GPU 上花了很多钱。我们都知道亚马逊和谷歌正在尽最大努力增加他们定制芯片（ASIC）的产量，以摆脱对英伟达的依赖。我认为这就引出了一个问题：算力是否仍然受限？因为很多人说，我们有足够的算力，但没有足够的电力。有些人说我们有足够的电力——好吧，我还没听过谁说电力是足够的。但人们会说我们在其他方面不缺，只缺算力，算力受限。这是各个 AI 实验室的说法。

Mr. P：所以我想谈两个观点。我曾和一位来自 AMD 的人聊过，做了一次专家访谈。但在提他之前，这里有两个主流观点。第一种观点认为，我们有足够的算力，但没有足够的电力来插电和运行这些芯片。这个讨论源于萨提亚·纳德拉（Satya Nadella，微软CEO）在一个播客上的讲话。我不记得是和谁做的播客了，可能是 SemiAnalysis，也可能是其他人。但他基本上是说，我们没有现成的“热机架”（插电即用的机柜）来部署这些芯片。

Mr. P： 第二种观点是，AI 实验室和供应商表示算力需求巨大，我们正处于算力受限的状态。如果你听过谷歌和亚马逊的财报电话会议，他们提到自己的算力受限，如果算力不受限，他们的云业务收入占比还会比现在报告的更高。与此同时，里昂证券（CLSA）今天发布的研究报告称，ASIC 和 GPU 的供需缺口高达 73%，他们预计这种短缺将持续到 2030 年。所以，如果你看看算力用户的评论，他们会说自己缺乏算力。租赁价格也证明了这一点，因为四到五年机龄的旧芯片的租赁价格比以前还要高，而这些本该是完全折旧或被淘汰的芯片。（注：你懂的，一年前迈克尔·伯里（Michael Burry）曾引发过一场关于折旧的巨大争论，而现在你开始看到这些芯片的使用寿命超过了五年，甚至开始接近十年。）

Logan Jastremski：是的，完全没错。你开始看到这些芯片的使用寿命超过五年，甚至接近十年。我想最近是 Nebius 发布了一些数据——如果我错了或者你有更好的数据请纠正我——他们正在使用长达 8 或 9 年的芯片，这本质上延长了像 H100 这种芯片的使用寿命。

Mr. P： 我觉得二手的 H100 现在的售价还在 25,000 美元左右，这相当惊人。是的，我相信英伟达的 Volta 架构芯片也还在被使用，那几乎是 10 年前的产品了。但没错，这些芯片的使用超出了它们自然的或预期的使用寿命。这也很有趣，因为大概一两个月前有一条评论提到，一家小型初创公司试图获取一小批芯片，但根本拿不到。一旦他们拿到了，他们团队里就有人买了个蛋糕开始庆祝，因为现在能搞到算力就是这么重要的一件事。

Logan Jastremski ：是的，我们甚至从我们投资的几家投资组合公司那里听到了同样的情况。他们试图做很多有趣的事情，但如果没有算力资源，你就真的倒大霉了（SOL）。所以，正如你所说，现在大家似乎都在为了获取算力而“哭爹喊娘”。甚至连埃隆·马斯克在建设 Tera Fab 时也说，没有足够的算力来同时满足机器人、他们想造的汽车，以及最终的太空数据中心的需求。所以，从宏观来看，我们似乎确实受到了算力的限制。

Mr. P： 但是，针对你的观点，这究竟是能源方面受限，还是物理计算芯片本身受限呢？我认为能源是一个大问题。我想说，现在的问题是有太多的数据中心建设项目被延期了。我们不知道确切有多少数据中心被推迟。SemiAnalysis 说这不是个大问题，但根据我读到的所有新闻，似乎数据中心的延期相当严重。在数据中心建设方面也存在很多社会和政治层面的抵制。所以我确实认为电力是一个大问题。我认为电力绝对是目前最糟糕的瓶颈之一。我稍后会详细谈谈这个。但回到我刚才提到的那位 AMD 专家的话，他说，就原始芯片、就单纯的算力而言，他认为我们是足够的；瓶颈在于其他领域，比如数据中心的电力、先进封装，以及重中之重——存储。

Mr. P： 所以我认为，关于 GPU，你会看到很多关于我们是否拥有足够数量的争论。但租赁价格表明我们目前的算力是不够的。

Logan Jastremski: 是的，我想我今天早上看到了，或者可能是你发的帖子。提到 B200 或 B300 的 GPU 每小时租赁价格已经从 5 美元涨到了 7 或 8 美元。

Mr. P: 是的，太疯狂了。价格一直在上涨。

Logan Jastremski：那么，也许我们可以更深入地探讨一下存储（Memory）方面。这是我花了一些时间研究的领域，也是我和 Bubble Boy 详细聊过的话题。特别是随着这些数据中心在很大程度上从主要关注“训练”转向“推理”，而推理更受限于存储带宽（Memory-bound）。一方面是模型的权重变得越来越大，另一方面是上下文窗口通常也变得越来越长。正如你指出的，新一代云厂商（Neo clouds）乃至整个行业对存储的需求都在大幅飙升。关于“存储占资本支出的 60%”这个惊人的数据，你有更详细的拆解吗？因为每年有数万亿美元的资金投入到基础设施建设中，这确实非常疯狂。

Mr. P： 是的。实际上，很难准确判断到底有多少资本支出花在了存储上。让我为你梳理一下。首先，每个人的预测数字都不一样，取决于你问谁。我不认为有任何人确切知道存储上到底花了多少钱。几个月前，里昂证券（CLSA）研究报告称，2027 年存储占资本支出的比例将达到 48%。SemiAnalysis 说是 36%。Citrini 预测 2028 年将达到 60%（我不知道他们 2027 年的预测是多少）。摩根大通（JP Morgan）预测 2027 年是 49%，2028 年是 60%。瑞银（UBS）预测 2027 年是 63%，后来他们又说是 73%。你明白我的意思了吧？我们无法确定谁是对的。而且我认为我们永远也得不到一个准确的数字，因为这里面混合了太多东西，有大量的 HBM、NAND 闪存，还有普通的大宗 DRAM 在被使用。所以根据你问的人不同，你会得到一个非常宽泛的范围。但总的来说，没有人会反驳“存储非常昂贵”这一点，这将是一笔巨大的开销。瑞银估计，明年仅在存储上的花费就将达到 9000 亿美元。为了让你有个概念，这基本上比今年所有超大规模云厂商的资本支出总和还要多。这很疯狂，对吧？

Logan Jastremski: 是的，这太疯狂了。

Mr. P： 是的，在存储上这是一笔巨款。我认为目前，就供应紧缺程度而言，HBM 可能是最紧缺的，或者大宗 DRAM，这视情况而定。

Logan Jastremski：我想你可能没有看到……抱歉打断一下。你有没有在你看到的研究或你一直跟踪的其他人的研究中，看到关于存储具体比例划分的明细？因为到目前为止，我和 Bubble Boy 宏观地聊过这个，行业似乎并没有真正专注于“最大化吞吐量（Throughput）”。这可以理解，因为云厂商是按 Token 数量收费的。在吞吐量方面，很大程度上是 Groq 和 Cerebras 在做。然后你有了像高带宽存储（HBM）这样的东西，最终用来保存模型权重和上下文。但随着你拥有工作时间更长的智能体（Agents），并且它们在执行时间跨度更长的任务，现在越来越多地数据被卸载到 NAND 闪存上。在你的研究中，有没有发现什么迹象表明存储存在不同的细分趋势？

Mr. P： 我还没有真正看到关于这方面的详细信息。但我知道，存储供应商正试图让 HBM 成为他们收入的更大组成部分。纯粹从经济角度来说，他们希望 HBM 占收入的比例更高，因为他们认为这是可以在长期内维持的东西。大宗 DRAM 就是大宗商品。他们大部分的 DRAM 销售仍然是不包括 HBM 的，他们可能认为这在长期来看对价格更敏感。而 HBM 更加定制化，你可以认为它不是一种大宗商品。因此，他们相信从长期来看，他们能够将 HBM 的利润率提高到高于普通 DRAM 的利润率。所以我认为目前的趋势是，存储制造商希望减少对大宗 DRAM 销售的依赖，他们想卖出更多的 HBM。

Logan Jastremski：所以他们是把普通的大宗 DRAM 从家用电脑和内存条，更多地转向消耗高带宽存储的数据中心，因为后者可能对价格稍微不那么敏感？

Mr. P：是的，完全正确。比如 SK 海力士（SK Hynix）预计到 2030 年，其 DRAM 收入的 35% 将与 HBM 挂钩。这几乎是今年的两倍。这听起来可能不算很多，但我认为对于这些存储制造商来说，每一分钱都很重要，因为他们知道自己所处的行业是一个典型的“繁荣-萧条（Boom-bust）”周期性行业。

Logan Jastremski：你个人的看法是什么？显然，这些存储公司的市盈率（PE）相对较低，因为在过去，它们更具周期性。那句著名的毒奶是：“这次不一样”。但在你个人的观点或你读过的研究中，你认为它会继续保持周期性吗？或者你认为，由于 AI 带来了更多吉瓦级别的电力上线，以及这些模型需要更多的通用存储，它会变得不那么周期性？

Mr. P：不，我仍然认为这是一个繁荣与萧条的周期，只是由于长期协议（LTA）的存在，萧条的那一面可能会被稍微软化。这实际上是一个非常好的问题。以前也有人问过我，我曾公开表示，我认为存储是周期性的，而且将继续保持周期性。这主要是由支出的性质决定的，人们认为云厂商的支出是可持续的，它可以继续增长。这只是一个假设。为了让它不呈周期性，我认为这种支出必须无限期地持续下去，但我认为这不可能发生。我认为支出总会有一个放缓的节点。

Mr. P： 但说到繁荣-萧条周期，我想说，这些存储制造商签订的长期协议（LTA）实际上包含四个方面。闪迪（Sandisk，现西部数据旗下）的 CEO 简单地拆解了这一点。他们做了一些叫做“新商业模式”（NBMs）的东西。其实他们就应该直接叫它 LTA。我不知道他们为什么要叫它 NBMs，可能是为了让它听起来更高级吧。

Logan Jastremski: 是的，为了听起来高大上。

Mr. P: 他们想显得与众不同。但这包含四个部分：时间承诺、数量承诺、定价，以及财务担保。我认为大多数人都熟悉定价部分，但在时间承诺方面，通常是四到五年。我认为目前的 LTA 普遍是五年。我不知道是否很多人知道这一点，但大信证券（Daishin Securities）两天前报道说，三星已经开始收到长达 10 年期合同的请求。所以，这基本上是最初 LTA 时间的两倍。而且他们已经开始与一些客户进行合同延期了。他们以前也提到过，基本上是说如果客户在某个时候想要更高的需求或其他什么，他们就可以延长 LTA，他们可以更改它。所以可能是五年变成七年之类的。但合同的长度最终由供应商决定，如果达到 10 年也就不足为奇了。

Mr. P: 而且我认为，甚至闪迪的 CEO 在 9 月 9 日的一次活动上也说过，他们有可能获得长达 10 年的需求可见度，但他们“还”没有达到那个阶段。强调“还”这个字，因为他是这么说的。但我不认为他们有可能达到那个阶段，因为一份 10 年的合同似乎对双方都是不利的。你不想把一个客户绑定 10 年，因为下行周期的风险可能会非常高。没有人拥有 10 年的可见度。如果一个超大规模云厂商告诉你他们有 10 年的需求可见度，那他们纯粹是在忽悠你。他们根本没有，他们无法预测 2 年以后的事情，对吧？所以在一个长达 10 年的合同中存在很大的波动性。但签订 10 年合同的负面影响还在于，你会失去利用更高价格获利的能力。这就是时间承诺方面。

Logan Jastremski 21:02 说到云厂商的资本支出（Capex）方面，最初，他们主要是用资产负债表上的资金，以及他们过去建立盈利业务所积累的多余现金来为其提供资金。我认为现在如果你看看他们所有人的自由现金流，都在趋向于零，或者他们正在借钱。而且我认为他们中的许多人必须继续为其提供资金。这是否是你的基本假设？即因为收入可能滞后于他们前期的资本支出，所以这种支出会放缓？

Mr. P: 嗯，我认为每一项伟大的技术都会经历一个大量投资的时期，然后就会开始放缓。因为“无限支出”的假设前提是 AI 行业永远不会成熟，对吧？但我相信每个行业在某个时刻都会成熟，无论是 PC 还是智能手机，你都有支出，但随后你也会达到行业成熟的阶段，所以你不需要花那么多钱。你只需要维持一定数量的资本支出，无论是削减资本支出，还是在未来几年将其停留在某个水平。这就是我相信未来会发生的事情。我不认为你会看到资本支出一直上升。当然，如果所有的云厂商在未来几年都能创造出巨额的自由现金流，情况就会改变。这预计可能会在 2028 年发生，但我们走着瞧。

Logan Jastremski ：看来你不太相信所谓的“AI 超级周期”——即我们实现递归式的自我改进，然后一切就大功告成了，AI 智能体将接管一切。

Mr. P: 嗯，我确实相信 AI，但我想我们得看看他们能达到多高的投资回报率（ROI）。这是一个大问题，因为现在他们只是在消耗自由现金流。所以在自由现金流转正之前，人们会一直保持质疑。

Logan Jastremski：但回到存储的部分，我刚才谈到了数量、价格和财务担保。在数量承诺方面，LTA 规定了云厂商必须购买的约定数量。我相信 SK 海力士有 50% 到 70% 的供应量与长期协议挂钩。然后是价格，他们基本上都设定了某种价格下限。如果你看看闪迪，他们最近谈到在 2030 年底前保持 80% 的利润率。这就是他们拥有的价格底线机制。但这里有一个附带条件，就是他们可以取消价格上限。我和一位美光（Micron）的员工聊过，他基本上说，如果公司愿意，他们可以将 DRAM 的利润率提高到 94%、96%。

Logan Jastremski: 这太疯狂了。

Mr. P: 是的，很疯狂，对吧？你从来没听说过哪家企业的利润率能这么高。这基本上相当于零成本销售 DRAM。当然，在他和我看来，这不会发生。但重点是，你有一个价格下限，而价格上限可能不存在。所以，如果存储制造商愿意，他们可以不断提高价格。

Logan Jastremski：是的，所以在整个行业中，都有这些长期协议，规定了一定数量的固定新增产能上线，这个数字因公司而异。但在另一方面，你也有这种未被承诺的“浮动产能”，潜在地，由于你没有签署长期协议，这部分的利润率甚至更高。这有点像先到先得，或者价高者得。所以他们潜在地可以收取比长期协议更高的利润率。

Mr. P: 是的，他们可以收取更高的利润率。但显然，他们想要签订更多长期协议的原因是，我认为他们知道这是一个周期性行业。所以他们只是想确保他们的需求能够平稳下来。无论超大规模云厂商的资本支出发生什么变化，他们都能在未来几年赚到固定数额的钱。我稍后会谈到这一点。

Mr. P: 最后一部分是财务担保，对吧？美光表示他们有所有这些战略客户协议，这也是 LTA。他们提到获得了 220 亿美元的预付款。所以附带了某种违约金，无论是预付款还是取消订单的罚款。所以我认为这就是这个周期看起来不同的地方。这就是为什么我说萧条周期会被软化。它不会像以前那样，在下行周期出现极其糟糕的利润率，导致存储制造商因为史无前例的支出规模和 LTA 而破产。

Mr. P: 最重要的是，你可以提出一个我称之为“维护性资本支出（Maintenance capex）”的论点。让我解释一下。想象一下，如果明天云厂商站出来说，我们在未来几个季度的产能和资本支出过度建设了，我们将开始削减资本支出。个人而言，我不认为 AI 支出会达到云厂商削减 50% 或甚至 30% 资本支出的地步。在 23 财年，甲骨文、谷歌、微软、Meta 和亚马逊的总支出约为 1500 亿美元。如果你将下一财年预计为 1 万亿美元的资本支出削减 50%，那仍然是 5000 亿美元。这仍然是 2023 年资本支出的三到四倍。所以，你认为他们削减 50% 支出的情况会发生吗？即使发生了，这仍然是一大笔钱，对吧？所以我认为，即使云厂商削减开支，存储制造商仍然会有相当不错的利润率，并且会设定一个新的平均水平。

Logan Jastremski 27:13 就我个人而言，我认为这（削减支出）不太可能。当我查看 OpenRouter 并观察开源或闭源模型生成的 Token 数量时，似乎现在它只是一路向上。当然，Token 使用量与收入是两码事。但仅仅是 Token 的消耗，即使是像 Agent、Muse、Hermes、Grok Bot 这样的东西。对我来说，这似乎是下一个前沿，特别是随着“计算机使用”（Computer Use）功能的出现。作为普通人，也许不像计算机科学或软件工程领域的人那么深入，我们不用编写代码，我们开始构建用于会计或运营等基本任务的智能体（Agents）。这似乎还处于非常早期的阶段，这让我感到兴奋。

Mr. P: 是的，存储需求将会非常巨大，对吧？唯一需要注意的是，确保云厂商不要对你发火。我认为你将开始看到，也许是美光——我想美光将在下周（30号）发布财报。你将开始看到公司发表评论，说从现在起利润率将趋于稳定。利润率不会更高了，因为他们将落实更多的 LTA。所以会有类似于闪迪的评论。因此，是的，我认为存储仍然是周期性的，但不会像以前那么糟糕。

Mr. P: 但我确实想说，和我聊过的那个在 AMD 工作过的人，他也曾在三星工作过。所以这家伙是个全才。他在三星工作过，在 AMD 工作过，在瑞萨（Renesas）工作过——他目前在瑞萨工作，但他曾为他们的存储业务工作过。他基本上说，对他而言，长期协议（LTA）被过度炒作了。因为他认为，这些合同有可能在私下里被双方默默取消，而且没有任何违约金。他说，你看，上一次经济低迷时，我们与一些大客户签订了 LTA，当需求下降时，我们本应继续交付保证的数量。但如果你最终强迫他们接受，那么发生的情况就是，这些公司会开始把你的产品堆在仓库里好几年。也许云厂商只是拿走你的 DRAM，然后把它放进仓库。然后在合同到期后，他们基本上就不需要你的存储了，因为他们已经在仓库里囤积了。然后你的收入就会进一步下滑。所以他的论点是，如果我强迫客户接受他们不再想要的 500 亿美元产品，那么随着时间的推移，我的收入看起来就像是断崖式下跌到零。对吧？所以不仅股价被腰斩，需求蒸发，你还破坏了客户关系。这就是他的观点。基本上，如果我们到了 AI 支出情况不佳的地步，这种情况就可能发生。他们有可能在私下里默默取消 LTA。

Logan Jastremski：这有道理。希望这种情况不会发生。希望好戏继续上演，人们继续为 AI 服务买单，或者甚至通过广告模式——我认为我们在很大程度上还没有开发出这个市场，更多的是免费增值模式。我想我在 X 上看到了一个统计数据，我不知道，我还没验证过，所以听听就好：世界上只有 2% 或 3% 的人口真正在为 AI 付费。这在方向上似乎是正确的，因为并没有多少人真正玩过这些工具。或者即使玩过，过去也是非常基础的东西。但实际上，它是由少数极端的超级用户驱动的。

Mr. P: 是的，这绝对是真的。

Logan Jastremski：从我关注你的情况来看，你花了很多时间对广泛的物料清单（BOM）进行了非常深入的研究。我也觉得这非常有趣，因为有数万亿美元的资本支出投入到基础设施中。了解这些资金具体流向哪些部件，我认为很重要。你显然提到了算力方面，还有存储。你还发现了哪些其他引起你兴趣，或者总体成本和总支出在广泛增加的领域？

Mr. P: 是的，如果你看看 Vera Rubin（英伟达下一代架构）的物料清单，出现三位数增长的组件有 ABF 载板（ABF substrate）、PCB、存储。所以我认为 ABF 载板是值得关注的重要领域。载板产能很紧张。ABF 载板供应短缺很可能会持续到 2028 年以后。我认为有些人甚至说会到 2030 年。如果你读过几周前刚刚发布财报的公司（如戴尔、惠普、英伟达、博通）的电话会议记录，在谈到他们的供应链限制时，他们提到了 DRAM、NAND、ABF 载板、晶圆。所以他们都一致认为载板是一个问题。我认为磷化铟（Indium phosphide）也存在供应短缺的情况，因为你看到很多公司，比如 AXT 公司、住友电工（Sumitomo Electric）、JX 金属（JX Advanced Metals），都在扩大用于激光和光学的磷化铟的供应。所以，是的，我认为 PCB 和 ABF 载板绝对是供应紧缺的两个领域，你可以从物料清单中看到这一点。

Logan Jastremski ：另一件我很想听听你意见的事，是关于光子学（Photonics/Optics）方面。因为我认为他们正试图将不同的机架分解开来执行不同的任务。潜在地，如果你有足够高的吞吐量，你可以在这方面做一些非常有趣的事情。我知道很多人一直在关注光通信股票，比如 Lumentum 等等。你对网络连接方面，甚至包括连接机架或进入 NVLink 等不同事物的组件，有什么宏观的看法？

Mr. P: 是的，我没有关于特定技术的很多细节，但谈到光通信（Optics），这里有一个关于“铜缆 vs. 光通信”的完整争论，对吧？哪一个会赢？哪一个会消失？人们担心铜缆存在不了多久了，但公司仍在寻找延长铜缆使用寿命的方法。而且我认为铜缆将与光通信共存很长一段时间，它不会像人们认为的那样迅速切换。这是因为共封装光学（CPO - Co-packaged optics）在良率和散热方面仍有很多问题。所以在 2027 年，你可能会看到很多人首先使用近封装光学（Near package optics），然后在 2028、2029 年，你开始看到 CPO 的产量爬坡。这大概是你从 Ayar Labs、Lumentum 和其他公司那里听到的说法。但渗透率会很低。所以你会看到产量的爬坡，但在 2030 年之后 CPO 才可能占据主导地位。很多原因在于它是一项新技术，他们仍需要对其进行测试等。而且 CPO 很昂贵，对吧？所以当我们谈论存储变得昂贵时，我认为云厂商在如何联网他们的机架方面可能会更加精打细算。我知道一些云厂商仍在强调尽可能长时间坚持使用铜缆的重要性。他们不想尽快切换到光通信。他们想确保尽可能多地使用铜缆，因为他们知道明年和未来几年存储支出会有多大，所以他们必须在向光通信过渡时节省一点，因此他们会通过这种方式延长铜缆的使用寿命。但在我看来，未来几年铜缆和光通信的环境将是混合的。

Mr. P: 话虽如此，光通信是最终目标。共封装光学最终会赢。我们只是不知道是什么时候。可能在 2030 年到 2040 年之间，因为速度很重要，对吧？当你开始通过铜缆传输更高的速度时，你就会开始遇到更多的散热问题。当你开始追求更高的速度，并且线缆被挤在一起时，你就会遇到串扰（Cross talk）。这是铜缆的一个大缺点。你不需要成为专家也知道没有什么比光传播得更快，对吧？所以仅凭这一点，光通信最终会赢，因为速度至关重要。

Logan Jastremski：是的，我对光通信方面以及不同权衡（比如散热或铜缆）非常感兴趣。这很有趣。我认为对于光，你通常需要中继器（Repeaters），这可能会消耗更多的能量。由于你提到的电力问题，目前整个数据中心都在大力推动降低总功耗。我认为这也是人们普遍希望在切换到光通信之前，尽可能长时间留在铜缆上的另一个原因。但正如你指出的，光通信要快得多。光穿过玻璃时，速度快得多。是的，我们甚至在拨号上网过渡到宽带，然后是光纤的过程中看到了这一点。显然，今天大多数家庭使用的光纤比拨号上网要好得多。

Mr. P:: 哦，是的，我家用的是 AT&T 的光纤网络。它比我以前用的调制解调器快多了。

Logan Jastremski：很有趣。对我来说，我认为宏观问题之一（你之前也提到了），就是有多少新的吉瓦（GW）电力正在上线，以及我们实际启动它的能力。我认为 SpaceX 在孟菲斯有大约 2 到 2.5 吉瓦的电力，我相信那是世界上最大的连片数据中心。他们那里有几个数据中心，但他们还在继续扩大规模。我想他们在上一次财报电话会议上提到，他们的目标是总共接近 8 到 10 吉瓦，这应该非常有趣。但是，全面来看，到底有多少新的吉瓦电力能够上线？不仅仅是建好数据中心并让它立起来，而是从电力的角度真正让它运转起来。因为很多事情都顺延于此，这是从硬件角度实际生成 Token 的主要收入驱动力。

Mr. P: 就我个人而言，我发了很多关于吉瓦的帖子，但我甚至都没有去追踪新增吉瓦数量的建设情况。但我知道，SemiAnalysis 似乎说过，仅前沿实验室（Frontier labs）明年就将增加 14 吉瓦的电力。但是，是的，我没有真正追踪过，所以我无法给你一个准确的数字。这也是一个变化很大的事情，因为每天你都会听到关于某个数据中心被推迟或实施了某种暂停令的消息。所以这使得追踪吉瓦数变得更加困难。

Logan Jastremski 39:25 或者稍微跑个题，你对“放缓前沿模型开发”有什么看法？我在很大程度上认为这纯粹是瞎扯。我觉得这只是一种“心理安慰（Cope）”，只是为了让事情听起来好听点。但他们敲响警钟的做法确实有点烦人，因为在很大程度上，你规划了这些数据中心，资本支出也投入进去了。如果你真的那么担心所谓的人工智能对齐（Alignment）或 AI 安全，我不认为你会放慢脚步，或者你可能会放缓数据中心的建设。但这些都是长达数十年的合同，而且通常需要很多年才能建好数据中心。所以我很难看到他们真正放缓数据中心的产出。如果说有什么不同的话，我觉得正如你指出的，我们看到他们加快了这些数字。至于他们是否能真正实现这些目标还有待观察，但从他们的行动来看，我们并没有放缓。

Mr. P: 是的，我也觉得谈论放缓是没有意义的。因为如果你在技术或模型上与中国模型有两到三年的代差，那也许可以。但中国开源模型大概只落后六个月左右，对吧？他们并没有落后太多，而且很多企业已经开始转向使用中国模型。所以如果你谈论放缓模型开发，那你只是在让中国迎头赶上。而他们是不会放缓的，对吧？而且我认为中国可能已经落实了很多美国所谈论的“安全护栏”。如果你想放缓，那行，没问题。但这可能会对你的商业模式造成风险。我不认为你能承受得起这种代价，因为你只是在招致更多的竞争。你会让中国赶上来，他们会夺走更多的市场份额。

Mr. P: 就像黄仁勋（Jensen）今天在 All-In 峰会上说的（我想 YouTube 上有相关的视频），他说如果 AI 安全有问题，那就停止模型，对吧？就不要发布它。你不需要政府干预。你不需要政府监管。在网络安全和数据泄露方面，已经有很多现成的法律可以用来追究这些实验室的责任。你不需要制定某种政府政策。这与人类黑客侵入系统并破坏它没有什么不同。你要追究他们的责任。你可以用同样的法律来追究这些实验室的责任。

Logan Jastremski ：是的，我认为关于人类会在 2030 年前灭绝的整个说法简直是无稽之谈。是的，这很疯狂。我想我看到马克·扎克伯格也发表了类似的评论，他说他们几个月前就准备好了 Muse，但他们只是没有发布，因为他们想解决一些安全问题。并不是说他们到处宣扬 Muse 有多危险，他们只是从工程方面修复了问题，然后觉得舒服了再发布。

Mr. P: 是的，Muse 很棒。我还没用过，但我听到了很多好评。我想我需要开始用 Muse 了。

Mr. P: 你目前有在使用什么智能体（Agents）吗？

Logan Jastremski ：我没有使用任何智能体。看起来你好像有，因为你发帖总是那么及时。

Mr. P: 你是第二个问我是否使用智能体的人了，但不，我不用智能体。所有事情都是我手工完成的。我会使用一些模型。

Logan Jastremski ：就我个人而言，我其实喜欢用 Gemini。我不知道为什么人们讨厌它，但我想这取决于使用场景。我在好几个模型之间来回切换。在智能体方面，我一开始用的是 Hermes，你可以在底层切换模型，但它确实比较偏技术向。我想说它更适合超级用户。如果你想要更多的定制，他们绝对允许你这样做。而且很好的一点是，你可以切换模型——比如当 Anthropic（Claude）超越 ChatGPT 时，你可以切换到他们的模型；或者当 ChatGPT 推出 Astra 时，你可以切换回来。这部分很好。但当马斯克和 xAI 宣布推出 Grok Bot 时，我转而使用了它。它简单得多，而且我可以完成我已经建立的很多不同工作流。现在你被绑定到那个特定的模型上了。我不知道 Muse 是否说明了他们底层运行的是哪个模型，我假设是 Facebook 的内部模型。

Logan Jastremski：对我来说，所有这些都非常有趣，这也回到了存储方面。当你要求这些模型执行越来越多长周期任务时，你把这些信息存储在存储层级（Memory hierarchy）的哪个部分？我认为不太可能是 SRAM，考虑到容量问题；或者是 HBM，随着你将更多的芯片联网在一起。但是我认为闪迪和整个 NAND 闪存阵营看起来很有趣，因为他们将更多长周期任务卸载到了闪存中。

Mr. P: 是的，我认为 NAND 可能是那种你会看到存储使用量大幅增加的领域，因为使用了所有的智能体。很多银行的报告，比如 KB Securities 说，如果你有更多的智能体被广泛使用，那么你可能会看到 CPU 和 GPU 的使用量增加。而这只会导致更多的 HBM、DDR5 和闪存需求，对吧？所以我认为总的来说，这对存储需求是非常有建设性的。我认为无论如何，所有东西的使用量都会增加。我不认为会有某种东西的使用量超过另一种。也许闪存的使用量会超过其他，但我对这个领域不太熟悉，所以我无法展开更多。

Logan Jastremski：是的，这很有趣，因为我觉得智能体真正代表了日常使用的广泛前沿方向。希望至少它是朝着这个方向发展的，而不是让人去写代码，但我们走着瞧。绝对很有趣。

Logan Jastremski：当你思考可能不是今年，而是更偏向 2027 年、2028 年的时候，你在那方面做过什么研究？或者当你展望未来几年时，有什么进入了你的视野？

Mr. P: 我想你和别人讨论过 HBF（高带宽闪存 - High Bandwidth Flash），对吧？因为 HBF 将成为一两年后被讨论的话题。我认为它将更加商业化，开始被更多地使用。我觉得 Bubble Boy 关于 HBF 的评论很有趣，他说他听说中国客户想要 HBF。我个人不知道他们为什么想要 HBF，而且我不会怀疑 Bubble Boy 的评论，因为他比我有更多的经验和人脉。但是，HBF 的问题在于它的耐用性（Endurance）很低，对吧？所以它似乎不是 HBM 的替代品。而且长鑫存储（CXMT）仍在努力开发 HBM3。所以，你为什么要 HBF 呢？据我所知，HBF 是紧挨着会发热的 GPU 放置的，对吧？那你怎么保证耐用性？你根本得不到任何耐用性。这简直是双重打击，这是最坏的情况。你要如何缓解 HBF 的散热问题呢？但我不想太深入工程方面，因为我不够资格。

Mr. P: 但是有两个很好的消息来源提到了 HBF 的作用。首先是我在推特 Space 上与 SemiAnalysis 的 Nick Doyle 交流过，他认为 HBF 可能会用于适应小批量推理（Low batch inference）的场景。所以这不适用于超大规模云厂商，对吧？它可能更适合小型部署，比如拥有少量 GPU 的私营企业的本地部署。另一个来源是任天堂的技术总裁，在美国银行（Bank of America）进行的一次专家访谈中，他被问及 HBF，他同意 HBM 可能会与 HBF 共存。因为上述提到的所有问题，而且仍然没有人知道 HBF 是否足够好，因为它在散热、耐用性、带宽以及成本结构方面存在问题，因为他提到他们使用了一种不同的载板，具体我记不清了。但是，是的，我们将看看这项技术如何发展。但我认为 HBF 令人兴奋，因为在半导体行业，你无法确切知道会发生什么，任何事情都可能在一夜之间改变。

Logan Jastremski ：是的，我一直对不同架构的存储非常着迷（Nerding out），因为正如你所指出的，大量的资本支出正投入其中。这主要是在私募市场方面。如果你正在构建任何存储加速器，请联系 Frictionless Capital（注：Logan的VC基金）。我们很乐意交流。无耻地打个广告。

Logan Jastremski：但是，我对高带宽闪存（HBF）的看法是，潜在地，随着模型变得越来越大，从 1 万亿参数起步——我想 Groq 最新的模型是 4.7，大概是 2.1 或 2.3 万亿参数，而 4.6 是 1.5 万亿参数。埃隆也暗示过，随着时间的推移，Grok 和总参数量将达到 4 万亿、6 万亿、10 万亿，甚至 100 万亿。那么这些模型的权重将放在哪里呢？

Logan Jastremski：也许我们会发现一些——我和 Bubble Boy 也宏观地聊过这个——也许我们会弄清楚一些很酷的算法压缩技术，这样你就不必用混合专家模型（MoE）或其他不同技术来存储整个模型的权重。但如果没有，并且我们必须将整个权重加载到高带宽存储（HBM）甚至高带宽闪存（HBF）上，我认为 HBF 可能会非常适合。因为正如你在耐用性方面指出的，我认为它非常适合“读取（Reads）”，而不是类似 KV 缓存（KV cache）那种随机访问的“写入（Writes）”。但我认为模型权重本身可以保存在高带宽闪存中，或者如果你做一些预计算，比如他们说：“嘿，Logan 已经讨论过这件事了，这是他在运营中经常做的事情”。你已经在算力方面花费了预填充（Prefill）的时间来做这件事，也许你只需把它保存在高带宽闪存中，这样你就不必每次都重新计算，而不是直接把它忘了。所以我确实认为有一些独特的机会。当然，这还有待观察。考虑到它甚至还没有投入制造，这还处于早期阶段。但我确实认为人们开始尝试不同的定制存储加速器（就像我们在训练方面所做的那样）是令人兴奋的。所以我认为这是一个值得关注的有趣领域。因为在很大程度上，我们将大量的宏观算力或数据中心建设从预训练（显然预训练仍将继续）更多地转移到了推理端、解码端，以及这如何改变底层的硬件。

Mr. P: 是的，在这方面你比我懂得多。我希望我能展开谈谈。但是，是的，我没有真正深入研究那些东西，所以抱歉了。

Logan Jastremski: 钻研这些很酷。

Mr. P: 是的，看看人们在尝试什么是很有趣的。HBF 很有趣。

Logan Jastremski：还有哪些你广泛感兴趣，或者特别让你感到兴奋的事情？显然，你把所有时间都花在这上面了，你处于最前沿，你真正把握着行业的脉搏。你个人对什么感到兴奋？

Mr. P: 是的，我很兴奋想看看光通信（Optics）将如何发展，对吧？因为我认为光通信仍然非常迷人。未来几年将会出现如此庞大的网络需求。我认为网络现在是资本支出中增长最快的部分，或者类似的数据。比如在未来五年内，复合年增长率（CAGR）大概是 64%。所以我认为网络的建设将会很有趣，因为最终速度对所有这些模型都很重要，他们想要达到最高速度。所以在谁能提供最好的激光器方面将会产生激烈的竞争。

Mr. P: 我们有 Lumentum，有博通（Broadcom），有 Coherent。我认为 Lumentum 是一家伟大的公司。他们有很棒的激光器。从我交谈过的人来看，与 Coherent 相比，他们似乎拥有最好的技术。甚至像 Rational Analysis 这样的机构也说，Coherent 的激光器等产品很差。

Mr. P: 光通信令人兴奋。我认为电力也令人兴奋。但电力的问题在于，我认为它目前可能不是一个适合投资的领域。主要是因为交货周期太长了。比如你看看燃气轮机（Gas turbines），两年前投资燃气轮机可能很令人兴奋，但现在可能不适合了。因为所有的公司，三菱（Mitsubishi）、西门子（Siemens），尤其是通用电气 Vernova (GE Vernova)，他们的积压订单已经排到了 2030 年以后。所以他们的产能已经很紧张了。即使他们可以，他们也无法增加更多的订单。交货周期太长了。如果你今天订购一台燃气轮机，你可能要在 2030 年才能拿到。就是有这么长。

Logan Jastremski ：是的，我在一个播客上看到埃隆谈论燃气轮机的叶片和导向叶片（Blades and vanes）。而且很大一部分电力正在转向“表后”（Behind the meter，指用户侧发电），这同样很有趣。但是，是的，当我在做一些研究时，我在想：到底有多少新的吉瓦电力正在上线？回想一下 SemiAnalysis 的报告，关于他们预计要上线多少吉瓦，而很多这些不同的参与者只能带来兆瓦（Megawatts）级别的电力。我就想，好吧，至少在这些参与者谈论的总容量和能源角度，与我们实际需要达到的吉瓦级规模之间，存在着巨大的脱节。就我个人而言，我并没有那么关注能源方面。话虽如此，你显然需要有能源才能启动这些芯片，否则一切都无关紧要。

Mr. P: 是的，现在的拦路虎就是能源，还有，参考迈克尔·戴尔（Michael Dell）的评论——我想这是几周前在高盛或花旗的一次活动上说的。他谈到他如何将新一代云厂商（Neo clouds）视为衡量算力真实需求的一种方式。因为是他们出去获取 LPs，比如土地（Land）、电力（Power）和外壳（Shell）。所以他认为，谁有能力获得所有这些东西，谁就对需求有最好的展望，因为他可以透过他们看到需要多少算力，需要多少服务器。所以，是的，能源现在可能是最大的瓶颈。

Mr. P: 还有存储，对吧？但在我看来，目前没有什么能比得上燃气轮机，因为交货周期太长，而且市场太集中了。

Logan Jastremski ：是的，这很有趣。肯定需要继续大力建设这些数据中心。我想我看到，我不记得是 CoreWeave 还是 Nebius 说过，他们将带来几吉瓦的电力。所以希望每个人都贡献一点，这里一吉瓦，那里一吉瓦，然后我们就能达到我们的目标。

Mr. P:是的，每个人都需要尽自己的一份力。不能再延期了。

Logan Jastremski: 是的，绝对的。

Mr. P：是的，谢谢你邀请我。这是一次很棒的讨论。

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特斯拉Semi的“第一视角体验”

龙玥 — Sun, 27 Sep 2026 11:06:53 GMT

开一辆重3万磅的电动重型卡车是什么感觉？一个平时开皮卡的司机说，特斯拉Semi开起来像赛车。接下来，就是他的第一视角。

“持币过节”还是“持股过节”？

广发策略刘晨明等 — Sun, 27 Sep 2026 09:37:55 GMT

对于春节、国庆等长假，A股投资者往往会讨论，到底是“持币过节”还是“持股过节”？

本心上，我们建议减少这种短期博弈，但我们仍然有必要把博弈过程复盘清楚，便于我们更好理解市场的短期波动。

我们基于2011-2025（剔除24年924）的数据统计，总结历史规律如下：

1、从成交量的角度：长假之前1-2周，全A交易量缩量25-30%，节后一周恢复。主要原因包括：投资者担心假期海外不确定性、杠杆资金需要按自然日支付融资利息而减仓等等。

2、从宽基指数股价：大多指数（wind全A、创业板指、中证1000）在“国庆长假”前1-2周表现较弱，节前2个交易日企稳，节后第一周反弹上涨。科创50节前涨跌各半，基于产业定价。

3、过去15年，其中有13年的节后收盘价较节前低点反弹2%以上。换句话说，如果节前逢低布局，节后赚钱的胜率超过了80%。

4、板块表现：TMT在节后一周跑赢大盘的概率、超额收益的均值最高，跑赢的概率为73%。

5、行业表现：综合节后一周反弹概率、超额收益均值，居前的是计算机、农业、纺织服装、化工等。

基于26年市场及风格的实际表现，结合历史规律，对26年国庆节前后的市场展望：

1、首先，对应到节前剩余的三个交易日，在此位置上进一步减仓的必要性不强，反而容易错过节后潜在的反弹机会。（详见《反弹时机恰到好处0917》）

2、市场自7月高点缩量50%后，量能有所企稳；假期之后成交量有望恢复，在此位置上更容易出现有效反弹。

3、除了“日历效应”，历史上节后市场表现主要受到假期期间增量信息的影响。展望26年中外经济及政策环境，前期市场对于若干负面因素已有较为充分的预期和定价，预计26年国庆期间的消息面大概率平稳。（美联储加息预期，AI产业进展，中美会晤等）

4、历史上节后第一周，TMT跑赢全A的概率在主要风格指数中最高。结合今年实际的风格表现，10月份市场有望逐步回归景气定价，那么节前最后一周若成长风格再有调整，则为Q4提供了难能可贵的布局机遇（三季报的景气优势，以及AI产业链的系列催化）。

5、维持配置建议：优先关注三季报高景气的AI产业链，以及非AI领域的细分α（医药、航运、船舶、出口链个别环节等）。对于红利板块，目前仍有胜率，但预期回报空间不如630。

风险提示：地缘冲突超预期，使得全球通胀上行压力超预期；海外通胀及美国经济韧性，使得全球流动性更快进入紧缩周期；国内稳增长力度不及预期，使得经济复苏乏力及市场风险偏好下挫等。

报告正文

一、本期话题：“持币过节”还是“持股过节”？

（一）从成交量的角度：长假之前1-2周，全A交易量趋于平淡，节后一周恢复

我们考察过去十五年（剔除24年国庆前后“924”带来的异常值），国庆长假前后的历史规律。

以“国庆节”前最后一个交易日作为基期T时刻，我们发现在节前1-2周，市场成交量确实会有萎缩。以过去15年的平均情况、中位数情况来看，市场成交量在“国庆假期”前萎缩的幅度在25%-30%。

不过，这种“节前缩量”的特征在国庆假期之后1-2周会迅速恢复，基本上在节后一周内即基本恢复至前期缩量前的水平。

上图红色虚线可见，26年9月的成交量情况与往年略有不同。我们在《牛市成交最多萎缩到什么程度？反弹是否一定依赖放量？-260913》提到，9月上旬A股已经有所缩量（较7月缩量约50%），但9月下旬成交量并未进一步萎缩。

历史经验显示：“A股缩量回调并不罕见，以往牛市缩量回调有六成概率缩量超过50%。而中短期角度，40%-70%的缩量反而对应短线相对不错的入场信号，只不过，缩量幅度越大，短线创新高的概率越低，中长期牛市终结的概率也越高，需要关注【缩量60%】的关键阈值。”

近一周，A股自缩量50%的区域有所企稳，下周节前成交清淡也属于正常情形；若国庆假期之后，成交量能够稳住或修复，也意味着市场短期反弹的胜率在提高。

（二）从指数表现来看：节前1-2周市场承压、节前2个交易日企稳、节后1周上涨

同样的，基于过去十五年（剔除24年“924”异常值），我们考察主要宽基在“国庆假期”前后的指数表现。

以wind全A为例，市场在“国庆长假”前1-2周表现较弱，节前2个交易日企稳，节后第一周反弹上涨。

过去15年间，其中有13年的节后收盘价较节前低点反弹2%以上（若不考虑24年924，则有12年）。换句话说，如果节前逢低布局，节后赚钱的胜率超过了80%。

创业板指数的结论类似，在节前最后一周指数有所企稳、在节后第一周反弹修复。

过去15年中，创业板指在国庆节后收盘价较节前低点反弹2%的概率更高一些，胜率为14年/15年，超过90%。

科创50受独立产业周期影响，表现更为独立，节前上涨/下跌概率各半，规律不明显。平均收益率来看，节前一周、节后一周都整体偏强。

（三）板块表现：TMT在节后一周跑赢大盘的概率、超额收益的均值最高

既然节后第一周是反弹概率最大的时间窗口，那么我们进一步考察不同板块风格在节后第一周的胜率。

下表显示，国庆假期前后四周，周度板块收益率相较于wind全A的超额收益率、跑赢的概率。我们以节后一周的跑赢概率降序——TMT风格跑赢大盘的概率是73%，周度平均超额收益为0.7%。

行业表现并无明显的风格特征，如果兼顾超额收益均值、跑赢概率，较为居前的行业是：计算机、农业、纺织服装、化工等等。

（四）投资结论：对26年国庆假期前后的展望

1.从国庆节前后来看，确实存在交投清淡、指数承压的特征，反映了投资者节前避险的特征。

主要原因包括：投资者担心假期海外不确定性、杠杆资金需要按自然日支付融资利息而减仓，等等。

2.无论是“量”还是“价”，在节前最后2个交易日基本企稳，主要宽基在节后第一周反弹的胜率超过80%。

对应到下周剩余的三个交易日，在此位置上进一步减仓的必要性不强，反而容易错过节后潜在的反弹机会。

市场自7月高点缩量50%后量能有所企稳，在此位置上反而容易出现有效反弹。

3.除了“日历效应”，节后市场表现受到假期期间增量信息的影响，展望26年中外经济及政策环境，预计26年国庆期间的消息面大概率平稳。

举例来看，18年国庆期间美债利率抬升、美股调整，A股节后受海外因素拖累下跌；22年国庆期间，美国非农数据超预期强劲强化美联储鹰派预期，且海外针对半导体的限制措施升级，压制了22年节后市场表现。

但26年假期之前，对于负面信息的定价已经较为充分（包括AI产业进展的分歧、美联储年内加息预期等），展望后续：海外流动性持续紧缩对市场情绪的压制，Q4反而存在修正空间；四季度AI产业有重要会议和产业进展可以跟踪验证；中美元首会晤达成八点成果共识。综上，假期期间海外预期有望维持稳定。

4.节后第一周，TMT跑赢全A的概率在主要风格指数中最高。结合今年实际的风格表现，10月份市场有望逐步回归景气定价，节前最后一周若有调整则提供了难得的布局机遇。

详见《反弹时机恰到好处0917》，如果四季度A股盈利预测保持稳定，那么A股四季度进一步杀估值的概率较低；考虑到三季报的景气优势及后续密集的产业催化剂，预计10月有一轮值得参与的景气投资机遇。

本文来源：晨明的策略深度思考

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加息定价已过半场：美联储会连续紧缩，还是10月暂停？

Sun, 27 Sep 2026 09:17:37 GMT

9月美联储加息落地后，市场迅速转向鹰派定价：10月FOMC加息概率升至65%，较之前明显上升；12月加息概率接近80%，未来一年累计收紧88个基点，相当于3.5次25bp加息。

本轮加息预期升温具有较强的基本面基础。一方面，中东局势前景不明，油价继续维持高位；另一方面，美国9月制造业PMI初值升至57.0，较上月上升3.1个百分点，创下年内高点，企业活动仍处于较强扩张状态，经济表现韧性。

然而，美联储点阵图中位数仅显示年内再加一次，即12月份再加息1次，此后维持利率不变，票委内部并未形成逐次会议加息的共识。两相对比，市场交易的已不是1次加息后的政策校准，而是美联储重新进入持续紧缩周期。

因此，当前的核心关切也变为：市场是否过度定价美联储加息风险，以及当前经济和通胀数据是否真的能够支撑如此大幅度的进一步收紧？

市场过度定价加息，传统加息传导失灵或加剧K型分化

若市场继续按3-4次加息定价，短端利率、美元和金融条件将维持偏紧，长端美债波动加大，高估值风险资产承压。但实际政策路径很可能短且浅。

PMI高企仅表明当前高利率尚未导致经济明显失速，并不足以证明未来利率进一步上行不会产生抑制效应。货币政策从利率调整传导至住房、企业融资、资本开支和就业，存在明显时滞。当前住房市场已是高利率传导较为显著的领域，而劳动力市场虽仍保持稳定，但工资增速放缓，也意味着需求端通胀压力尚未进一步增强。

下周重磅日程

龙玥 — Sun, 27 Sep 2026 09:17:35 GMT

美国非农与中国PMI、OpenAI开发者大会、美光财报、特斯拉Roadster亮相。

扎克伯格：AI靠“大力出奇迹”，理解人脑“未来胜负手”

龙玥 — Sun, 27 Sep 2026 08:48:17 GMT

Meta CEO扎克伯格认为，通往超级智能未必需要架构突破，把算力堆到足够大就能“大力出奇迹”；但他也提醒，人脑只有 10 瓦，现有系统低效约百万倍——理解人脑，才是未来的胜负手。

Muse打通Meta“任督二脉”

龙玥 — Sun, 27 Sep 2026 08:29:52 GMT

元宇宙、智能眼镜和AI原本被看作Muse的三场独立豪赌，但CEO扎克伯格认为Muse正在打通Meta“任督二脉”让三者汇合。

高盛：别等中期选举，“金发姑娘”行情或提前点燃美股年末行情

Sun, 27 Sep 2026 08:22:50 GMT

高盛集团合伙人 Mark Wilson 日前指出，全球股市在年底前正面临日益清晰的上行机遇。市场当前已充分定价了滞胀风险，随着更为温和的“金发姑娘”经济情境逐步显现，投资者无需等待美国中期选举结束，即可重返市场参与风险资产投资。

近期市场的价格走势正印证这一乐观预期，AI带来的“错失恐惧症”（FOMO）已重返市场。在 Meta 发布 Muse 产品后，市场对 AI 大规模向消费者普及的时间表预期显著加速，推动纳斯达克指数等 AI 主题资产在经历三个月的盘整以及二季度历史性大涨后的仓位削减后，于本周一实现了强势的向上突破。

与此同时，美国债券收益率再度走高。与此前由政府和 AI 资本支出引发的资金竞争，或能源价格引发的通胀压力不同，本轮收益率攀升主要受到强于预期的采购经理人指数（PMI）等数据支撑，反映出美国名义经济增长持续强劲，且股市在收益率大幅波动的背景下依然顶住压力维持了涨势。

当前市场普遍担忧，长达七个月的美国十年期国债收益率连涨（创五十年来最长纪录）将最终拖累股市，且投资者倾向于在海湾局势降温和中期选举安全渡过后才愿意重新增加风险敞口。然而，高盛的分析打破了这一共识，指出通胀、经济增长与企业盈利三大基本面的实质性改善，正为年底的股市反弹提供坚实基础。

通胀压力缓解与 AI 带来的通缩效应

过去一段时间，由于伊朗冲突的影响，能源价格上涨掩盖了核心通胀的回落趋势。

但高盛指出，目前关税传导效应正在减弱，加息以及随之收紧的金融状况已产生实效。如果霍尔木兹海峡的物流流向恢复正常，能源价格将面临显著的下行风险，特别是考虑到伊朗的最大谈判筹码窗口预计将在11月2日左右结束，新的通缩型能源叙事随时可能出现。

更重要的是，Meta 的 Muse 产品在消费品和服务领域打响了通缩的“第一枪”。

高盛关于“商业代理式 AI 时代”的研究表明，技术进步正在实质性地降低消费端的成本，这将成为比能源价格回落更为重要的通缩驱动力。

经济增长预期降温限制央行鹰派空间

尽管过去六个月面临地缘政治和能源价格的不确定性，美国经济活动依然展现出超出预期的韧性。然而，高盛经济学家 Jan Hatzius 的研究显示，这种上行风险正在减弱，经济增长的二阶导数将开始放缓。

随着减税等财政红利消退，汽油价格和按揭贷款利率上升将对部分经济领域和消费者造成冲击。

此外，AI 领域的资本支出周期虽将持续，但增速也会放慢。综合通胀回落的预期，各国央行未来的加息幅度极有可能低于当前市场定价。

Mark Wilson 强调，现在已经不是担忧收益率走高的时候，这种担忧在七个月前才具有合理性。

核心盈利维持强劲，基本面支撑股市估值

针对当前市场关于企业盈利可持续性以及“盈利泡沫”的激烈辩论，高盛美国策略团队负责人 Ben Snider 认为，目前部分企业存在“超额盈利”现象，但整体并未形成盈利泡沫。

高盛提示投资者注意三个事实：

首先，不应为创纪录的“其他收入”支付高溢价；其次，存储芯片和部分半导体股票当前确实处于超额盈利状态；第三，至少在2027年底之前，企业的核心盈利即便增速放缓，也极有可能保持尤为强劲的态势，这为股市估值提供了基本面支撑。

滞胀叙事破产，“金发姑娘”重塑市场格局

市场此前一直试图为经济增长和盈利的显著放缓以及更高的利率定价，但宏观数据并不支持这一完美的“滞胀”叙事。相反，增长放缓、通胀威胁下降、央行立场软化以及经历了一年的估值下调，共同构成了一个有利的市场组合。

高盛认为，当前的局面与上世纪90年代中后期重大技术变革时期的市场多空博弈极为相似。

如果市场最终迎来的是“金发姑娘”情境（即经济增长恰到好处，既不过热引发通胀，也不过冷导致衰退），那么历史数据显示的中期选举后年底股市反弹的规律依然适用。

Mark Wilson 总结称，投资者不应等待中期选举结束才采取行动，且随着能源价格威胁的消退，欧洲和英国股市也已具备参与本轮上涨的良好条件。

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MLCC长约不断，三星电机狂揽4万亿韩元

半导体行业观察 — Sun, 27 Sep 2026 07:09:04 GMT

人工智能（AI）服务器投资的扩大，正将供需压力从图形处理器（GPU）和高带宽内存（HBM）蔓延至多层陶瓷电容器（MLCC）。随着 AI 加速器功耗的增加，高容量、高可靠性 MLCC 的使用量随之增长，三星电机和村田等主要企业也在快速提升高端产品的比重。

据业界 25 日透露，三星电机正与全球电力及电子零部件企业进行最后阶段的谈判，拟签订规模约 7000 亿韩元的 AI 服务器用 MLCC 长期供应协议（LTA）。若合同顺利签署，三星电机在过去 4 个月内获得的硅电容器和 AI 服务器用 MLCC LTA 累计规模预计将超过 4 万亿韩元。

本月初，三星电机也与一家全球大型企业签订了规模达 1.0722 万亿韩元的 AI 服务器用 MLCC 供应合同。合同期限为 2027 年 1 月至 12 月，为期一年。这是三星电机签署的规模最大的 MLCC 长期供应合同。目前，该公司已与 10 余家全球企业签订了 LTA，并正在探讨追加合同的可能性。

接连获得订单的背景在于 AI 服务器用 MLCC 需求的增加。MLCC 在电子电路中发挥着稳定供电和减少零部件间信号干扰的作用。由于 AI 服务器用产品需要在高温、高压环境下长时间运行，因此比普通 IT 产品要求更高的容量和可靠性。

特别是随着 AI 加速器的性能和功耗不断提升，维持供电稳定的零部件的重要性也随之凸显。这是因为 GPU 和专用集成电路（ASIC）在瞬间消耗大量电力的过程中需要降低电压波动。因此，单台 AI 服务器的高容量 MLCC 搭载量也在快速增加。

据台湾市场调研机构 TrendForce 透露，AMD 在下一代 MI450 的验证过程中，将部分铝/钽电容器替换为 MLCC，使得 47 微法（μF）级产品的搭载量从每块板 1440 个增加到 10544 个，增幅高达 632%。在英伟达 Vera Rubin 平台上，100μF 级 MLCC 的使用量也从每块板 320 个增加到了 500 个。

需求市场也在不断扩大。随着谷歌“TPU V8t/i”、亚马逊云服务（AWS）“Trainium 4”以及 Meta“MTIA 400·450”等云服务提供商（CSP）自主研发的 AI 加速器产量增加，对高容量 MLCC 的需求也随之扩大。不仅是英伟达 GPU，大型科技企业的 ASIC 也开始采用高端产品，AI 服务器正逐渐成为新的大型需求市场。

主要 MLCC 企业正通过增产高端产品来应对这一趋势。村田自去年年底起扩大了 AI 服务器用高端 MLCC 的量产，同时正在建设新的出云工厂，计划于 2027 年投产。太阳诱电和京瓷也在加强对 AI 服务器用产品的生产响应。

三星电机也从今年 3 月起扩大了高容量 MLCC 的生产以作应对。与此同时，还提出了将釜山工厂培育为 AI 数据中心和服务器用高附加值 MLCC 及封装基板核心生产基地的计划。为此，三星电机决定到 2040 年前向釜山工厂投资约 15 万亿韩元（包括封装基板业务）。

业内人士表示：“过去以移动设备和 IT 领域为中心实现增长的 MLCC，其核心应用领域正逐渐向高容量产品扩展。”他还补充道：“由于 MLCC 生产难度较高，短期内难以轻易实现产能扩张，因此在 AI 基础设施投资持续进行的背景下，预计相关需求将保持强劲。”

参考链接

https://www.ddaily.co.kr/page/view/2026092313310699525

本文来源：半导体行业观察

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泡沫峰值

无情的发图机 — Sun, 27 Sep 2026 06:30:18 GMT

美银Hartnett：

自2026年2月以来，10年期国债收益率已上涨127个基点，而历史经验表明，这种情况并不乐观：1973年，美国国债收益率上涨200个基点终结了“漂亮50”指数；1989年，日本国债收益率上涨230个基点终结了日本股市泡沫；2000年，美国国债收益率上涨260个基点终结了美国科技泡沫。

在这些案例中，资本成本的上涨都打破了少数巨头的投机行为和过度支出。如今的“人工智能十大巨头”（Mag 7加上博通、AMD和美光）占美国股市总市值的41%，这一比例恰好处于以往泡沫峰值的区间。

下周重磅日程：美国非农与中国PMI、OpenAI开发者大会、美光财报

Sun, 27 Sep 2026 05:50:16 GMT

09月28日 - 10月04日当周重磅财经事件一览，以下均为北京时间：

见闻财经日历提醒下周重点关注：

宏观数据方面聚焦美国非农、PCE与中国PMI。 “美联储最爱通胀指标”8月PCE与9月非农将先后公布，直接考验美联储10月加息路径。当前市场定价10月加息概率接近70%，长端美债收益率已升至2007年以来高位。若就业数据超预期，反而可能加剧紧缩担忧。国内方面，中国PMI数据出炉，市场关注经济成色。

科技产业迎来催化密集期。 OpenAI开发者大会发布GPT-6 Cyber等新品；特斯拉正式展示新一代Roadster；SpaceX执行Crew-13载人任务、谷歌TPU原型卫星同日升空；SpaceX星舰Flight 14最早周一晚间发射；美光财报则成为AI数据中心产业链景气度的重要窗口。外特朗普与众议院议长及多家科技公司CEO举行人工智能会议并推出AI驱动网站America.gov，马斯克、黄仁勋预计出席。

地缘风险再度升温。特朗普拒绝伊朗“七天停火方案”，霍尔木兹海峡重开谈判生变，油价中被压低的供应溢价可能快速回补。澳洲联储加息几无悬念，美联储官员密集发声，紧缩预期仍有升温空间。

经济指标

美国9月非农就业报告、8月PCE物价指数等数据

美国将于10月2日公布9月非农就业报告。路透经济学家调查预计，新增就业人数将从8月的16.2万人放缓至10万人，失业率预计为4.2%。在通胀处于高位的情况下，就业数据如果超出预期反倒会成为市场的负担。

“美联储最爱通胀指标”PCE指数将于9月30日公布。据TD Economics汇总的市场预期，8月整体PCE同比增幅料维持在3.7%，核心PCE同比增幅料维持在3.3%，均明显高于美联储2%的长期通胀目标；当天还将公布二季度实际GDP年化季率终值、ADP就业、个人收入和消费等数据。

中国PMI、规模以上工业企业利润

国家统计局9月30日公布9月官方制造业PMI，8月为49.8，非制造业与综合PMI同日发布。国家统计局9月28日公布8月规模以上工业企业利润同比，7月为增长11.2%，1至8月累计同比前值17.6%。这些数据在国庆长假前出炉，是观察三季度末制造业景气的最重要读数。

日本东京CPI、韩国9月出口

10月2日，韩国CPI、日本东京CPI同日公布。彭博经济研究预计东京9月核心CPI同比跃升2.7%（前值1.8%，共识2.3%）。作为全国趋势早期读数，将强化日央行实现2%目标的判断。

10月1日，韩国9月进出口数据公布。彭博经济研究预计9月出口同比增长66.5%（前值68.7%，共识60.6%）。9月前20天出口增78.3%，芯片出货激增259.4%。

澳大利亚政策利率，预计加息25基点

市场预计澳洲联储9月29日上调现金利率25个基点至4.60%（共识同为4.60%，前值4.35%）。柴油价格飙升传导、通胀根深蒂固风险是主因。

财经事件

国庆假期：A股休市至10月7日、港股10月1日休市、陆港通关闭

A 股10月1日至10月7日休市，10月8日开市；港股10月1日休市 1 天，10月2日恢复正常交易。港股通（南向）以及沪、深股通（北向）10月1日至10月7日关闭服务，10月8日起照常开通。

霍尔木兹局势生变，报道称特朗普拒绝伊朗7天停火提议，预计中期选举后恢复轰炸

特朗普拒绝伊朗“七天停火方案”，霍尔木兹海峡重开谈判生变，油价中被压低的供应溢价可能快速回补。9月26日，据媒体援引美国官员最新消息，特朗普已拒绝伊朗提出的7天停火方案，并向幕僚表示，他预计将在11月中期选举后恢复对伊朗的轰炸行动。伊朗的停火提议原本包含重开霍尔木兹海峡、重启核谈判等条件，以换取美国解除对伊朗港口的封锁。

OpenAI开发者大会（DevDay 2026）、CEO Altman发表主题演讲

据OpenAI官网，OpenAI年度开发者大会9月29日在旧金山举行（预计北京时间30日凌晨左右）。据《财富》报道，公司将预览网络安全专用模型GPT-6 Cyber及配套企业部署产品，另有十余款新品同场发布。活动还涵盖 API、开发工具、技术演示和开发者工作坊等内容。

根据公司公布的日程，CEO Altman将在当地时间上午10点（北京时间周三凌晨1点）发表开场主题演讲。

特朗普与科技公司CEO、众议院议长举行AI会议，特朗普预计将推出AI驱动网站

美国总统特朗普、众议院议长迈克·约翰逊以及多家科技公司 CEO 预计于当地时间 9 月 29 日（周二）举行一场有关人工智能的会议，目前尚不确定哪些公司将参会。

福克斯新闻报道，9月29日周二，美国总统特朗普将发布一个由人工智能(AI)驱动的新网站——America.gov，整合目前分散在各联邦机构网站上的政府信息和资源。特斯拉首席执行官马斯克、英伟达首席执行官黄仁勋以及Blue Origin首席执行官Dave Limp预计将出席此次活动。

谷歌发射搭载自研TPU的原型卫星

谷歌将于10月1日通过“拼火箭”把搭载自研TPU的原型卫星送入轨道，首次验证TPU在太空环境中的运行能力，为未来建设轨道AI计算基础设施探索可行性。

SpaceX执行NASA Crew-13载人任务、SpaceX星舰第14次飞行测试

SpaceX计划于10月1日通过猎鹰9号执行NASA Crew-13载人任务，将四名宇航员送往国际空间站。

此外，SpaceX官网显示，星舰第14次飞行测试计划最早于当地时间9月28日早晨、即北京时间周一晚间发射，具体时间仍取决于天气等条件。看点是飞船首次尝试真正进入地球轨道，并将部署26颗Starlink V3卫星。

特斯拉正式展示新一代“飞行汽车”Roadster

特斯拉计划于10月1日正式展示跳票多年的新一代Roadster。据报道，新车可能搭载来自SpaceX的冷气推进系统，也让“特斯拉新车能飞”的猜想吸引了大量关注；特斯拉官网已上线Roadster倒计时页面。

华为：昇腾950智算集群将于9月30日启用

在华为全联接大会2026上，华为董事、华为云CEO周跃峰宣布，昇腾950智算集群将于9月30日起提供服务。他还透露，华为云将推出全新的智能体记忆系统CMS记忆存储；具备CMS系统的华为云也将于2027年一季度上线。华为云还将与顶级多模态大模型合作，共推行业AI落地。周跃峰表示，昇腾950智算集群将于9月30日面向中国的客户提供服务；11月30日，面向海外市场全面提供服务。据周跃峰介绍，全新昇腾950智算集群将为华为云提供极强的动能，推理的效能相比上一代提升至少20%。

日系光刻胶厂商信越化学等全球提价15%

据报道，日本JSR、东京应化、信越化学自10月1日起将全球光刻胶新定价上调15%。高端ArF与HBM浸没式涨幅更高，"日系涨价+去日化"利好国产替代链，幅度仍待验证。

中国台湾地区功率半导体厂商酝酿第三波涨价

中国台湾地区功率半导体厂商正酝酿第三波价格调整，最快10月起针对非合约产品，涨价10%至15%。业界看好台半、强茂、德微等厂商下半年营运量价齐升。（中国台湾经济日报）

美联储官员密集发声：古尔斯比、穆萨莱姆、威廉姆斯等

9月30日至10月2日，古尔斯比、穆萨莱姆、威廉姆斯、库克等多位美联储官员接力发声，威廉姆斯与库克两度露面。据CME美联储观察，市场定价10月再加息25个基点概率接近70%。在10年期美债收益率升至2007年以来高位后，若官员继续强调通胀上行风险，紧缩定价仍有升温空间，长端美债、美元与黄金承压。

巴克莱：美联储RMP购债10月起加码

据巴克莱预计，美联储将把准备金管理购买（RMP）维持在零水平，直到10月回购市场趋于收紧后，才会恢复购买国库券。

中国央行将在9月28日至10月8日开展隔夜逆回购操作，每日操作量不超过1万亿元

中国央行：为更好匹配银行体系短期流动性需求，中国人民银行将在9月28日至10月8日开展隔夜逆回购操作，采用固定利率、数量招标，每日操作量不超过10000亿元。

G20贸易部长级会议，美国贸易代表参会

二十国集团（G20）贸易部长级会议定于 9月29日至10月1日（下周）举行。美国贸易代表格里尔下周将前往威斯康辛州，参加二十国集团（G20）会议。

美国对部分加拿大商品进口禁令生效

美国对某些加拿大乳制品、酒精饮料和机动车相关产品的进口禁令于 9 月 29 日生效。看点是美加贸易摩擦在 USMCA 框架下的升级，以及加方可能的反制与对北美供应链的扰动。

印度禁糖出口至9月底

据路透社报道，美国气候预测中心上周四表示，厄尔尼诺现象正在持续增强，2026至2027年北半球秋冬季出现极强厄尔尼诺事件的概率已超过90%。印度禁糖出口至9月底。

财报与公司动态

美光Q4财报电话会

美光2026年第四季度财务电话会议将于美东时间9月30日下午4:30（北京时间10月1日）凌晨4:30举行。这份财报不仅关系到美光本身，也将成为观察 DRAM、HBM 乃至整个 AI 数据中心产业链景气度的重要窗口。

SHEIN预计将于9月28日收盘后公布财报数据

据彭博消息，快时尚巨头SHEIN预计将于9月28日收盘后公布其最新财报数据。SHEIN已于9月1日正式在香港交易所挂牌上市。

长鑫科技最早或于9月底纳入范达旗下ETF

近日，全球资产管理机构范达高级产品经理John Patrick Lee接受本报专访时透露，美国机构投资者开始布局中国半导体，最早或于9月底将长鑫科技纳入范达旗下ETF。

风险提示及免责条款

存储摆脱周期了吗？

叶桢 — Sun, 27 Sep 2026 05:24:01 GMT

P Equity Research背后的匿名分析师，长期跟踪AI基础设施建设的Mr. P认为，AI需求再强，存储行业依然摆脱不了周期性。因为只要超大规模云厂商的资本开支最终会放缓，存储就仍然会经历繁荣与下行，只是长期协议可能让下一轮下行周期没那么剧烈。

被误读的Akamai：Anthropic为何签下116 亿美元算力大单并用换股权绑定它？

Sun, 27 Sep 2026 04:11:59 GMT

9 月 24 日，Akamai 披露与 Anthropic 签署七年期、总额 116 亿美元的云基础设施承诺，并保留最多 90 亿美元的扩展空间，认股权证对应公司约 5% 股本。而仅仅十二天前，Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫代伊刚发表长文呼吁全行业放缓前沿模型迭代。

放缓的是训练侧的能力竞赛，加速的是推理侧的产能采购。这笔交易最反常识的地方是它几乎没有 GPU —— 全部是 CPU 工作负载。智能体把 CPU 从"配角"变成了"AI 推理的控制平面"，而边缘分布式的存量网络资产，恰好是承接这类负载最便宜、最难被超大规模云复制的载体。Akamai 用 55 亿美元资本开支换七年照付不议的收入，资本效率只有行业常态的三分之一，但换来的是收入可见性。

不插管的食管癌筛查，达摩院从一张肺部CT开始

Sun, 27 Sep 2026 04:09:35 GMT

王奇峰经常到区县医院指导工作。

这位四川省肿瘤医院放疗科主任医师，在基层见过不少让他遗憾的病例。患者来的时候已经吃不下饭，错过了根治性治疗。调出医院系统里的记录，这个人两年前因为肺炎住过院，拍过胸部CT。

把两年前的片子和现在对比，那时食管壁已经有增厚。

当时没有人注意到，患者没提到吃饭有问题，影像科医生也只看了肺部情况。

9月24日，阿里巴巴达摩院联合四川省肿瘤医院、中山大学肿瘤防治中心等机构，发布食管癌筛查AI模型DAMO EAGLE，相关论文发表于《自然·医学》（Nature Medicine）。模型在初筛阶段直接读取平扫CT，不需要插管，也不用注射造影剂；AI提示阳性后，患者仍要接受内镜和病理检查才能确诊。

DAMO EAGLE相关论文发表于《自然·医学》

它要做的，是替医生看下拍肺时顺带拍到的食管影响。

这是达摩院继胰腺癌、胃癌、结直肠癌之后发布的第4个癌症筛查模型。去年发布的胃癌模型GRAPE，用在胃镜检查之前，EAGLE则从医院已经拍过的胸部CT开始寻找食管癌风险。

01 金标准有了，做得上内镜的人太少

中国的食管癌负担在全球都很突出。国家癌症中心数据显示，2024年中国食管癌新发约20万例，死亡约17.2万例，接近全球总数的一半。

2024年中国主要癌症死亡人数（万人），食管癌为17.21万

高发区集中在太行山一带的河南、河北、山西，以及淮河流域、四川、广东、福建，农村明显高于城市。王奇峰说，这和当地人爱吃烫食、喝烫茶有关。

约70%的患者确诊时已是中晚期。

早晚期之间，预后差得很远。病变还在黏膜层时，做一次内镜下微创手术就能根治，5年生存率在95%以上。等到发生转移，王奇峰给出的数字是，不管用什么治疗手段，5年生存率大概只有10%到15%。

从吞咽时的异物感，发展到只能喝流食，通常只需要半年左右。

王奇峰对这个过程有切身的记忆。他读医学院大二时，奶奶在山西长治确诊食管癌，那里也是高发区。确诊时病灶已经约5公分。第一阶段治疗后奶奶恢复了进食，最后发生食管漏，从确诊到离世只有8个月。

早发现的办法是有的，上消化道内镜是公认的金标准，问题出在做不过来。

据官方估算，中国需要筛查的食管癌高危人群超过1亿，每年实际开展的上消化道内镜检查约3000万人次。

缺口来自几处。一个内镜医生要培养3到5年，一次检查20到30分钟。普通内镜两三百元，大家更愿意做的无痛内镜要1000元左右。再就是怕，一根约1厘米粗的管子从嘴里下到胃，王奇峰说，连他自己的父母亲属都害怕。

高发区往往也是内镜医生最少的地方。

02 最难的器官，难在连医生都标不出来

平扫CT是中国最常用的影像检查之一，门诊、急诊、体检、住院都在拍，每年产生上亿份影像。胸部CT的扫描范围，本身就覆盖了食管。

但过去业内普遍认为，用平扫CT找早期食管癌几乎不可能。

食管是一根约25公分长的肌性管道，平时闭合，说话、咽口水时都在蠕动，又紧挨着心脏和大血管，呼吸和心跳都会改变它的形态。早期病变局限在上皮层或黏膜层，在CT上带来的厚度和密度变化非常小。

达摩院算法专家郭广宇打了个比方，像在一条皱巴巴的裤管上找一个小毛球。

王奇峰拿胰腺做过对比，胰腺是实性器官，长出一点异常，影像上就可能出现信号。食管在CT上只留下一瞬间的形态，而且改变要超过5毫米才会被判定为异常。

模型训练在第一步标注上就很困难，医生在平扫CT上看不清早期病变，训练数据也就无从标起。

团队的办法是借别的检查来定位。先用内镜手术和病理报告确定病灶的厘米级位置，由食管专科影像医生在增强CT上精细标注，再通过影像配准，把标注“搬”到同一个患者的平扫CT上。每个病例由两位医生分别标注，意见不一致时，由一位有8年经验的医生复核。

第二个问题出在低剂量CT上。体检查肺结节用的多是低剂量CT，但食管癌患者的低剂量CT很难攒够。郭广宇解释，病人一旦发现异常，去医院拍的就是常规剂量CT。

团队于是搭了一台“虚拟CT机”，把常规剂量的CT放进去降低剂量，模拟出低剂量影像来训练模型。

模型分两步工作。先从整幅CT里把食管区域分割出来，排除周围结构的干扰，再对食管做精细分析，同时给出患者级别的良恶性判断、病灶轮廓和热力图。医生能看到AI在看哪里。

DAMO EAGLE在平扫CT上识别出T1期食管癌病灶，从左至右依次为平扫CT、医生标注、模型分割结果和热力图

2024年初，模型第一次做大规模真实世界回顾性研究，敏感性在85%左右，特异性约98%。

现在的版本已在3个国家、12个中心、超过8万例患者上完成验证。论文显示，在机会性筛查场景下，模型对食管癌的敏感性接近90%，对信号更弱的癌前病变，敏感性为52.5%。经过真实世界迭代后，临床场景中的特异性为99.2%。

低剂量版本的敏感性为88.4%，和常规剂量版本基本相当。在10959例无症状体检者中，特异性为99.94%。

特异性这个数字，郭广宇有一个很直接的换算：“一个假阳性，就意味着可能一个患者要多花1000多块钱去做一次检查。”

放进体检流程的工具，面对的大多是健康人，误报率决定了它能不能真正被用起来。

03 内镜不够用，先让CT挑人

王奇峰对EAGLE的定位说得很清楚：“AI不是为了替代内镜，而是筛选出高风险个体再进行内镜检查，这样能够让内镜检查更精准，大幅提升检出率。”

研究团队分别在高危人群筛查和医院日常CT中验证了EAGLE。

先看高危人群。受检者拍摄平扫CT，EAGLE以高灵敏度模式运行，提示阳性的人优先接受内镜检查。

2023年7月，团队在四川遂宁做过一次“CT初筛+内镜确诊”的模拟研究。结果显示，内镜的恶性病变检出率从1.7%提高到5.2%，每检出1例恶性病变需要做的内镜，从59次降到19次。

EAGLE在医院日常CT和高风险人群胃镜筛查中的不同用法。依据《自然·医学》论文数据重绘。

这不是完整的前瞻性临床结果。混合队列中的3例食管癌来自回顾性病例重采样，内镜能减少多少，还要在真实筛查项目中验证。

另一组验证利用医院已经拍过的胸部CT。肺癌筛查本来就使用胸部低剂量CT，医院里也有大量患者因为肺炎、咳嗽和住院检查拍摄胸部CT。EAGLE在这些影像上寻找食管异常，不增加一次扫描；AI提示阳性后，再由医生判断是否需要胃镜。

王奇峰遇到的那张两年前的肺炎CT，就属于这一类。

高危筛查和医院日常CT对模型的要求不同。前者首先要少漏诊，后者面对的多数人没有食管癌，误报越少，医生复核和患者复查的负担越低。王奇峰说，模型的阈值可以按场景调整。

对高发区来说，基层已经普及的CT可以承担初筛，不必另建一套影像设备。

04 平扫CT这条路，走到第四个癌种

达摩院从2021年开始研究“平扫CT+AI”多癌筛查，先后推出胰腺癌、胃癌、结直肠癌和食管癌模型，也覆盖主动脉夹层等重大疾病。按达摩院披露，相关研究累计5次发表于《自然·医学》。其中，胰腺癌模型PANDA在2025年4月获得FDA“突破性医疗器械”认定，这条技术路线也被“四大慢病”国家科技重大专项采用。

达摩院医疗AI模型一览（图源：达摩院）

EAGLE项目2022年启动。王奇峰愿意参与进来，契机就是PANDA。他当时的想法很朴素，每天治的都是晚期病人，治疗过程痛苦，生存期也不长，如果能从每天拍的CT里训练出一个发现早期病变的模型，能救更多人。

多癌早筛还在研究液体活检，以Grail的Galleri为例，受检者要单独采血，再从cfDNA甲基化信号中寻找癌症线索。EAGLE分析医院已经产生的CT，可以省去一次额外的初筛检查；确诊仍要走后续专科流程。

胸部CT和腹部CT覆盖的器官不同。AI提示阳性后，患者仍要接受内镜、病理或其他专科检查。

医院可以复用已有影像，也要承担更多复核、转诊和随访工作。

按达摩院的设想，医院已有的胸部或腹部平扫CT，未来可以继续扩展到肺癌、肝癌、结直肠癌、胃癌、食管癌、胰腺癌和乳腺癌。扫描范围不同，一张CT不能同时覆盖7个癌种，复用同一套影像设施。

EAGLE离大规模使用还有一段路。模型对高级别上皮内瘤变的敏感性为52.5%，还有将近一半没有被找出来。

前瞻性医院验证里，90名AI阳性者有42人没有进入原有诊疗流程。多学科团队建议其中16人接受胃镜，最终只有3人完成检查，并发现1例食管癌。AI报出阳性之后，医院还要安排影像复核、专科转诊、胃镜和持续随访。

胃镜完成率、早期病例新增检出数、假阳性复查成本，以及能否减少食管切除、放化疗和晚期治疗，还要在更大规模的前瞻性研究中回答。

EAGLE已经验证了一条可行方向：利用医院日常检查产生的平扫CT，在原有诊疗目标之外，再从中筛出实体瘤高风险者。

本文来自微信公众号“硬AI”，关注更多AI前沿资讯请移步这里

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涨价的代价！麦当劳股价半年大跌30%，将创2002年以来最差表现

Sun, 27 Sep 2026 04:08:33 GMT

一家快餐巨头正在为多年来的涨价策略付出代价。

麦当劳股价较今年2月高点已累计下跌近31%，年内跌幅达22%，若全年维持这一走势，将创下2002年以来最差年度表现。

就在本周，麦当劳在投资者日活动上预告，当前季度美国同店销售将“略为负增长”。上一季度，其销售额仅增长0.8%，为逾一年来最慢增速。

消息一出，公司随即宣布一项耗资85亿美元的多年期改善计划，涵盖技术投入、门店升级及拓展鸡肉和饮品品类。然而市场并不买账——投资者担忧资本支出大幅增加将侵蚀利润，股价再度下挫。

涨价失去人心

麦当劳的困境，根源在于价格。

疫情后，麦当劳为对冲牛肉、劳动力及燃料成本的上涨，持续推高菜单价格。据《经济学人》大麦克指数，2019年至2025年底，美国巨无霸价格累计上涨约23%。

与此同时，消费者自身也在通胀和利率上升的压力下捂紧钱包，对每一笔餐饮消费愈发挑剔。

彭博追踪的分析师中，唯一给出“卖出”评级的Melius Research分析师Jacob Aiken-Phillips直言：

他们的价格涨了很多，麦当劳不再被视为餐饮中的最佳性价比选择。我可以去Texas Roadhouse，花差不多的钱，和家人享受一顿真正的堂食体验。

2024年，一张显示巨无霸套餐售价18美元的帖子在社交媒体广泛流传，引发轩然大波。麦当劳随后回应称，这仅是全美逾13700家门店中某一家的个例定价。

竞争对手趁势抢跑

麦当劳的价格压力，在竞争对手的亮眼数据面前显得更加刺眼。

Restaurant Brands International旗下汉堡王，最新季度美国可比销售额增长8.5%，超出市场预期，翻新版皇堡和星球大战联名活动功不可没。百胜餐饮集团旗下塔可钟，同店销售增长7%，5美元、7美元和9美元套餐组合有效拉动了客流。

股价表现上，汉堡王母公司年内上涨5%，塔可钟母公司年内下跌8.4%——两者均跑输标普500指数13%的涨幅，但与麦当劳年内23%的跌幅相比，仍相去甚远。

加盟商不配合，折扣难落地

麦当劳的价值策略还面临来自内部的阻力。

麦当劳首席执行官Chris Kempczinski在二季度财报电话会议上透露，约三分之一的加盟商未遵循公司的定价指引，消费者对相关促销活动的知晓度也低于预期目标。

麦当劳近95%的门店均为加盟经营。加盟商们对折扣活动普遍抵触——例如今年推出的“10款3美元以下菜品”套餐——因为这类促销虽能带动销量，却直接压缩了本已承压的运营利润。

“Next”计划能否奏效？

面对重重压力，麦当劳推出了名为“Next”的新战略，计划通过技术投资、门店翻新以及重新开放疫情期间关闭的儿童游乐区来重振品牌。

Seaport Global分析师Eric Gonzalez对此表示谨慎乐观，但他指出，这些改变“至少需要一年时间才能产生明显效果”。他同时认为，资本支出增加、近期销售承压等负面因素已在当前估值中有所反映——麦当劳股票目前市盈率约为17倍（基于未来12个月盈利预测），远低于五年均值。

尽管如此，华尔街整体仍对麦当劳持正面看法：彭博追踪的分析师中，24位给出买入或相当于买入的评级，16位持中性，仅1位建议卖出。平均目标价较上周五收盘价隐含约28%的上行空间。

Walser Wealth Management首席投资官Rebecca Walser表示，其公司目前持有麦当劳股票，但投资者现在需要看到的是食品品质和性价比的切实改善，以及客流量持续复苏的信号。Walser说：

麦当劳是美国文化的一部分：快乐儿童餐、汉堡神偷、麦当劳叔叔、游乐区。他们需要重新打造那种体验。我们真的相信麦当劳能够走出这段困境。

麦当劳发言人周五重申，公司将以紧迫感采取行动，力争在2026年结束前让美国业务回到更强劲的轨道上。

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扎克伯格谈Muse：AI Agent爆发，“元宇宙、智能眼镜和大模型”三大赌注完成交汇

Sun, 27 Sep 2026 03:26:34 GMT

三年前，Meta CEO扎克伯格在Joe Rogan节目上说过，有一天人们戴上眼镜、AI Agent就会随之出现。如今，这一幕或正在发生。

Meta推出的个人AI Agent——Muse上线两周用户即达数百万。扎克伯格在9月25日一档访谈节目中表示：“每隔几年我们才能遇到这种情况。”他将Muse的早期反响定性为“一出手就是全垒打”——这在Meta产品历史上属于少数。

与此同时，他宣布Muse将整合至全线Ray-Ban智能眼镜，用户无需再说“嘿Meta”，而是可以自定义唤醒词直接呼叫自己的个人AI Agent。

多年来被外界视为三场独立豪赌的元宇宙、智能眼镜和大模型，正在Meta内部产品层面加速合流。

在这场访谈中，扎克伯格还坦承了Llama 4失败是“最可怕的时刻”，并透露Meta正在建设5吉瓦级训练集群，认为足够大的算力可“暴力破解”AGI。

Muse为何能“一出手就是全垒打”

Muse的起点，是扎克伯格和团队成员Nat与Alex坐在一起，用开源工具在家里“拼凑”出一个早期版本。

“我们意识到，这是一种神奇的体验，”扎克伯格说，“如果我们能把它做成任何人都可以用——不需要自己买Mac Mini、不需要在终端里折腾——那么这将是数十亿人想用的东西。”

这句判断，驱动了此后整套研发逻辑：不只是训练模型，而是从模型、脚手架、到Agent的“心跳”机制全栈自研——Agent会定期自动唤醒，检查用户目标，主动推进待办事项。

上线后的数据印证了这一判断。两周，数百万用户。

个人AI：重点是执行、记忆与“判断力”

对于个人AI与通用AI的差别，扎克伯格将当前竞争焦点概括为让模型成为更好的Agent。

“过去一年最大的事情，基本上就是编程Agent。”他说，编程能力很重要，因为即使用户没有直接写代码，“你的Muse也会在后台一直为你写代码，去完成各种事情”。

但他认为，个人Agent不能只具备编码或任务执行能力，还需要理解隐私边界和社交语境。

扎克伯格举例称，用户让Muse预订餐厅时，Agent可能知道用户存在过敏情况或怀孕等信息，但并不意味着这些信息应该被自动披露。“你会希望它完成任务，同时尽可能少地披露信息。”

他称，这种能力属于人类通常具备的“基本社交技能或常识”，但如果只是训练编码Agent，许多公司并未将其纳入模型能力范围。

“我们训练的是整个模型，而不是拿别人的现成模型，再在外面搭一个框架和Agent。”扎克伯格说。Meta还在产品层面加入记忆、任务追踪、虚拟角色动画和实时语音互动等功能。

在个性化方面，他表示，Meta并不认为AI应该只有一种固定人格。“很多实验室都在关注怎样把人格调到正确状态，但我从来不认为人格只有一个正确答案。”

他称，Muse允许用户修改头像、声音和基础性格，模型设计目标是具备较高的可操控性。“你可以定义自己希望如何与它互动，这对个人Agent很重要。”

每个Agent都有自己的“电脑”

Muse区别于其他AI产品的核心基础设施之一，是Meta为每个Agent单独配备了一台安全虚拟机（Secure VM）。

扎克伯格解释了为什么这是必要的：

你的Agent会了解你很多敏感信息。我们不认为这些信息应该跟所有人的数据混在一个池子里。

他把Muse Secure VM比喻为“放在你桌子底下的那台只属于你的电脑”——用户数据加密存储，密码等敏感凭证通过独立安全模块管理，Agent本身无法直接读取。

在此基础上，Meta还设计了“Sentinel”安全Agent，专门监控进出Muse的数据流，一旦检测到异常或高风险操作，会直接拦截并提示用户授权。

元宇宙、智能眼镜与Agent，三条路线正在汇合

扎克伯格在访谈中透露，Muse将全面接入Ray-Ban系列智能眼镜，并对现有交互方式做出升级。

目前的眼镜是“单轮对话”体验——说一句，得一个回复，结束。接入Muse之后，眼镜变成Agent的前端入口：用户开口，后端Muse在安全虚拟机里持续工作，完成任务再反馈。

对于眼镜的产品路线，他描述了一条清晰的硬件梯队：

无摄像头的纯音频眼镜：已搭载Muse，可处理通话、音乐、语音任务
带小显示屏的Meta Ray-Ban：已发布，具备基础视觉反馈
全视场角全息AR原型：已发布，扎克伯格称“会非常令人兴奋”

他称，Meta在眼镜上的长期投入，使公司在AI Agent成熟后处于较有利的位置。Meta正在将Muse及更多AI功能引入眼镜产品，而过去相对更强调“临场感”的元宇宙技术仍在继续推进，只是当前更多资源转向了Muse和智能眼镜的AI功能。

对于虚拟形象，扎克伯格称，Meta此前需要通过房间级设备、多角度扫描以及企业级GPU环境，生成较高质量的写实化身；目前，用户通过少量照片即可完成设置，相关能力已可运行于一副VR眼镜中。

展望2030年，扎克伯格称，元宇宙的核心愿景始终是融合物理世界和数字世界。他举例称，未来人们可以在线下与通过全息影像接入的朋友共同参与活动；在工作场景中，人类与多个Agent也可以共同参与群聊或会议，Agent可以以全息形象或其他具身化形式出现。

“最可怕的时刻”：Llama 4的失误

并非所有押注都一帆风顺。扎克伯格在访谈中罕见地直接谈及了Llama 4的失败。

Llama 4之后，那是最可怕的时刻……我以为我们在正轨上，但我们没有。这是一个相当大的负面意外。

他把问题归结为团队结构的根本性错误：

我按照Instagram推荐系统或广告系统那种方式来组建团队——几百上千人并行推进。但训练语言模型需要的是一支紧密协作的小团队，把它当作一个群体科学项目来做。每个席位都极为宝贵。

由此，Meta彻底重组，从业内广泛引入顶尖人才，成立Meta超级智能实验室（Meta Super Intelligence Lab，MSL）。扎克伯格表示，新一代模型即将发布，但不会在Connect大会上公布。

算力路线：暴力破解AGI，5吉瓦项目在建

谈及通往AGI的技术路径，扎克伯格给出了一个直接的判断。

我不确定还需要什么根本性的架构突破……我认为我们已经大致知道配方了。如果你能建造一个足够大的超级计算机集群，就可以暴力破解，到达那里。

目前Meta的算力扩张路线：俄亥俄州超过1吉瓦的集群已基本投入使用，用于训练下一代模型；路易斯安那州5吉瓦级集群正在建设中。

他表示，“当你拥有多吉瓦集群进行训练时，你基本上就会得到某种接近AGI乃至超级智能的东西。”

不过他也补充，当前算力驱动路线并不意味着架构研究不重要——

人脑只消耗约10瓦，而我们的系统可能比它低效一百万倍。如果把大规模算力和架构突破结合起来，才能真正领先。

对齐，不是负担，是产品必须解决的问题

扎克伯格对AI安全的态度很务实——他不把它视为监管压力，而是产品能否成功的前提。

如果你让Muse做一件事，它却做了相反的事，谁还会用它？我们需要让模型不只是理解你的具体指令，还要理解你的意图和你的价值观。

“Muse要触达十亿用户，我们就必须解决对齐问题，或者说在这上面取得非常大的进展。”他说。

对于训练过程中的安全边界，他用了一个类比：“就像父母给孩子立规矩——如果它通过修改系统配置来'完成'一道编程题，我要告诉它：不，我让你去学解题方法，不是让你找捷径绕过去。”

访谈全文如下：

大举押注

主持人：这件事将会有数十亿人想要使用。对您来说，做建设是一种怎样的感受？"永生"是一种可能吗？好，如果您带我进入您的思维，快进到2030年，那会是什么样子？

这位是马克·扎克伯格。22年前，他构建了一个连接数十亿人、永远改变了世界的社交网络。而如今，他决定建造更宏大的事物。为此，他正在元宇宙、智能眼镜和人工智能领域大举押注。多年来，怀疑者认为这是三场各自独立、不可能成功的赌注，但他们忽略了更宏观的图景——因为当下，这些押注正在汇聚，共同创造出一种全新的超级智能。

今天，我们将向大家呈现这一切，我也将向马克提出一些他从未被问过的问题，倾听他对未来的愿景，让您能够提前布局，构建下一件大事。

主持人：非常感谢您来到节目。

马克：谢谢，很高兴来这里。

主持人：为了这次对话，我把您做过的每一次采访都看了一遍。

马克：好家伙，那比我自己看的还多。

主持人：很好玩，收获颇丰。有两件事给我留下了深刻印象：第一，您对"建造"的热爱，我感觉您就是最顶尖的建造者之一；第二，您押注的能力——敢于做出巨大的赌注。我觉得这周，所有这些押注正在汇聚到一起，所以我们就从这里说起吧。

马克：好的。这些事情我们已经做了很长时间了。AI方面，作为一家公司，我们几乎从创立之初就在做了——第一版新闻资讯流在某种程度上就是一个机器学习产品。然后我们大约在15年前创建了AI研究实验室。

但现在我们进入了新阶段——大约一年多前，我们启动了Meta超级智能实验室。这是一次相当彻底的研究重启，从整个行业引进了大量优秀人才，令人振奋。目前，我们看到模型越来越好，下一代模型即将发布，不过不是在Connect大会上宣布。此外，我们还有Muse个人助理，目前来看反响非常好。

在构建这些东西的时候，你其实并不确定结果如何。我们自己是喜欢的。早在今年年初，我就在家里用自己的方式把Open Claw拼凑起来，感受这个东西是怎么运作的，以及怎样才能把它打造成一种任何人都能使用的神奇体验。

基本上，当我们——我、Nat和Alex——坐在一起，意识到这是一种神奇的体验，并且如果能把它打造成一个开箱即用的版本，让那些不懂技术、不想去自己安装Mac Mini、不想进终端折腾、也不想在出问题时调试的普通人也能用的时候，我就觉得，这将会是数十亿人都想要使用的东西。

从那以后，我们一直在围绕这个目标努力：专门为它调优模型，不仅构建了助理本身和运行框架，还构建了为每个助理提供独立计算环境的技术——我们为此构建了整套Muse安全虚拟机。

我们内部一直觉得这很特别，内部人员也很喜欢，但你永远不知道产品发布后大家会怎么反应。偶尔会出现一鸣惊人、开门红的情况，但大多数时候你会收到一些正面反馈，还需要迭代几个地方才能真正让产品"咔哒"一声落地。而这一次，它一出来就直接"咔哒"了。看到这一切发生真的非常令人振奋——才两周，使用人数就已经有数百万，这相当罕见。每隔几年我们才能遇到这样的情况，但这绝对是创业公司最令人享受的时刻之一。

主持人：您能坚持在赛场上、不断尝试，这让我非常佩服。而且这么多次都打出了安打，真的很厉害。您之前有一次和乔·罗根的访谈，大概是三年前，最后您提到有一天可以直接戴上眼镜，AI助理也会随之出现。所以我感觉Muse已经有实体化的形象，这一点非常聪明，因为那感觉是必然会发生的事。

马克：我觉得这也只是让它显得更友好可爱。我认为太多人把AI描述得像个令人恐惧的东西，但AI应该只是有用又有趣的。那个实体化的形象——项目早期有位设计师做出了那个角色，不知为何他们一直想迭代，但第一版就是最好的。后来有人说，"哦，它得是蓝色的，因为是Meta嘛。"我说，"不，我觉得这个形象就是对的，你第一次就钉住了。"就这样，就是好玩。

个人AI与通用AI有何不同？

主持人：很好的细节。如果您想让模型在个人事务方面表现得非常出色，而不仅仅是通用智能模型，那么训练方式会有什么不同？

马克：我认为目前的核心在于让模型成为优秀的"智能体（agent）"。过去一年，最大的风口是编程智能体，其中蕴含两个核心思想：编程专业能力，以及成为优秀智能体的通用能力。

我们的策略是，将智能体本身做好放在首位，而不是专攻编程能力。

编程能力之所以重要，是因为即使用户自己不认为在写代码，Muse也在后台一直为你写代码来完成各种任务。但我们认为，智能体应该首先是一个出色的智能体，编程能力服务于此目标。

此外，在构建个人助理时，有些事情比构建企业软件产品更为重要。比如，如果你在构建一个企业编程工具，模型根本不需要有任何关于"信息披露尺度"的概念——比如什么信息该说、什么不该说。但对于Muse来说，这非常重要。

你需要把这种能力训练进模型里，就像训练其他任何能力一样。你会告诉它很多事情，然后希望它去帮你实现目标。比如，你想让它帮你订餐厅，你在找一家合适的餐厅，但你可能有某种过敏症，或者你怀孕了，而你可能不想把这些透露给餐厅。但Muse会知道这些信息，你希望它在尽量少透露信息的同时完成任务。这是一种具体的技能，本质上是人类的基本社交常识。

但那些只做编程智能体的公司，大多数都没有把这种能力训练进去。我们之所以能做到，是因为我们在做全栈——我们不是从别人那里拿来一个现成的模型再套个框架，我们是从头训练整个模型，专门为这些能力服务。

模型当然需要具备广泛的通用智能，但它同时也具备这些特定能力。然后在此基础上，你构建整个助理，以及它周围所有的细节：记忆、运行框架，还有它"心跳"的方式——它定期唤醒，检查一下"好，这些是我了解的关于你的目标，有什么我现在可以推进的吗"。

我们还有一个专门的团队，只负责打磨虚拟形象的实时动画效果，因为不仅仅是默认形象——你可以自定义任何形象，然后它就自然地动起来，效果非常棒。我们还在推出语音模式，你可以进行实时语音对话，你的助理就在那里陪着你。这些细节，我觉得都源于我们在做全栈——模型和产品是一起开发的。

主持人：另一件大事是虚拟机。能解释一下它为什么重要，以及它解锁了什么吗？

为什么Meta要为每个AI助理配备独立计算机？

马克：基本上，一个智能体要能替你做事，就需要一个地方来存储你的信息。我们认为这些信息不应该和其他所有人的信息混在一个资源池里。

可以这样理解：你的助理会知道很多关于你的敏感信息。很多人最初接触OpenCloud这类智能体时，会在家里自己配一台Mac Mini。于是我们想，很多人并不想买Mac Mini或者自己设置。那么，什么样的体验能最好地近似这种效果呢？答案是：你只需下载一个App、注册，就能获得一台专属于你的计算机，供你的助理工作、存储数据，并围绕此建立安全模型。这样就近似于在你桌下有一台自己的电脑——就连我们Meta也无法访问。

比如Muse机密虚拟机，这是我们正在开发的功能，就连我们自己也无法看到你虚拟机里的内容。

我们还围绕这些构建了很多东西，比如安全凭证存储——当你的助理需要处理密码之类的信息时，它本身不需要能看到这些密码，只需要在你要求它登录某个服务时能"插入"凭证，并且只在你明确要求时才这样做。系统应该这样设计：那些信息本身就不可随意访问，因为意外总会发生，有人可能试图入侵，或者系统可能出现问题。

所以你要确保智能体无法访问这些数据，Meta也无法访问。为每个助理提供独立计算机，并把安全性做到极致，是这项技术的根本基础——既赋予Muse帮助用户实现目标所需的能力，也保证了隐私和安全，使其成为该领域世界级、行业领先的产品。

主持人：那这是否意味着，就像WhatsApp一样，Muse连接到的虚拟机上的数据是加密的？人们该如何理解数据在虚拟机中的实际存储方式？

马克：我们基本上构建了两个版本。Muse安全虚拟机（Secure VM）包含各种隐私功能，其中包括我们构建的整套Sentinel智能体架构。你有一个正在为你执行任务的普通Muse助理，同时还有一个我们称为Sentinel的安全智能体，专门监控进出你的Muse的数据流。

如果有外部内容试图破坏安全，Sentinel会直接切断，阻止其发生。如果它认为你的Muse即将采取某个需要你介入的行动，它会覆盖Muse的操作，并触发提醒，让人来确认权限——比如"你希望Muse能做这件事吗？"

这整套系统，加上安全凭证存储，再加上多层纵深防御，共同构成了Muse安全虚拟机。

我们还在开发另一个项目。Nat和我专门招募了Moxie Marlinspike——他就是当年和我们合作实现WhatsApp端对端加密的那个人——来设计Muse机密虚拟机（Confidential VM）。其核心思想是，在安全虚拟机的基础之上，再赋予你一个专属加密密钥，使得连Meta都无法访问其中的内容。

这个版本实现难度更大，因为如果Meta无法访问虚拟机内部，调试和保证系统正常运行就困难得多。所以我们花了一些时间，但很快就会推出。这基本上将达到人们在WhatsApp以及我们其他最安全产品上已经熟悉的安全标准。

主持人：这样做的优势，只是让人们心理上觉得更安全，还是有实际的好处？

马克：我认为安全本身就很重要。我们的目标是近似于让你在桌子下拥有一台本地机器。那台本地机器能给你什么？它意味着没有任何公司能访问它。

所以，假设Meta想为你提供这项服务，我们怎样才能给你同等级别的隐私和安全保障，使得没有任何公司——无论是Meta，还是任何试图入侵我们的人，或者在某些国家，你不信任当地政府的情况下——都无法访问它？因为我们自己也进不去，因为我们没有访问权限。

我认为这非常重要，这也是人们信任WhatsApp的重要原因。这对隐私、安全和信任来说是真实存在的价值。

如果你要拥有一个对你的一切了如指掌的助理——我猜几乎我们所有人都会拥有这样的助理——快进5年，每个人都会有一个能深入了解你的目标和一切的助理，并能帮你完成事情。在这种情况下，在隐私和安全方面做到行业领先就非常重要。我们从一开始就想这样做。

如何塑造AI的个性？

主持人：您还有一点很有意思——您在大学学过心理学。

马克：嗯，在那里只待了很短的时间，两年，但我感觉它影响了我后来构建的很多东西。

主持人：我们看模型的时候，经常会说某个模型"非常聪明"。但就像我们选择朋友，肯定是因为他们聪明，同时也因为我们喜欢他们的能量和相处方式。您在塑造模型个性方面是怎么考虑的？

马克：我认为理想的模型应该有足够的适应性，能够契合不同人的风格。我觉得很多行业人士在这一点上都搞错了方向——很多其他实验室都在专注于"如何把个性设计对"，但我从来不认为个性是一个固定的东西。这也是我如此坚信开源、如此坚信人们能够定制化的原因之一，也是我们把Muse设计成一个高度个人化产品的原因。

你可以自定义和个性化Muse——不只是形象和声音，在你第一次注册时，它问你的第一件事就是"你希望我的基本个性是什么样的"，而且你随时可以去修改。

我们努力让模型具有很强的可引导性，让你能定义自己想要的互动方式。这是让它成为优秀个人助理的重要组成部分——这种围绕个性的适应性非常关键。

主持人：您自己的Muse是什么风格？

马克：我让它直接、注重效率。它挺有意思的。早些时候的版本很爱讽刺、很幽默，但现在这个版本更直截了当。我的助理用的是默认的Muse形象，但我给他穿了一件托加长袍，还给他配了一个深沉到有些滑稽的嗓音，和他互动很有趣。

主持人：我觉得要有幽默感，你必须真的很聪明。很多人没意识到，喜剧演员是社会上最聪明的一批人——反应要快，机智要够。您肯定有这个特质。看了您所有的采访，您一直表现很好。

马克关于AI与元宇宙的出人意料的预测

主持人：您和Theo的访谈中，你们谈了很多关于技术的下一个前沿以及这一切最终指向何处。AI领域曾经历过几个"寒冬"，人们以为不会有突破。元宇宙也经历了几次这样的时期，大家觉得这是个无法兑现的赌注。我昨天试用了新的全息形象功能，非常酷。在和Lex的访谈里，感觉要花11个小时才能把您的脸录进去，现在只需要3分钟了。这是怎么推进到今天的？

马克：在元宇宙的整体发展上，我们在创立Reality Labs时，始终认为最终会有外形正常的普通眼镜，并且随着时间推移，它既能提供沉浸式的临场感，又能成为出色的AI设备——因为眼镜是唯一能让设备看到你所看、听到你所听的形态，整天在你耳边与你交流，并最终显示图像。

但10到15年前，我当时假设我们会先实现全息技术，再有高度发达的AI。然而技术演进的路径很有趣——我们实际上先有了AI和个人超级智能，然后才有技术来让全息技术变得足够普及和实惠。这是我没有预料到的，但我很高兴我们两个方向都在做。

我们在眼镜上的大量投入，让我们在AI助理准备就绪之际，处于了非常有利的位置。Connect大会上的很多发布，正是关于把Muse和大量AI功能引入眼镜，我认为用户会非常喜欢。这是个大事。

关于临场感方面，我们仍在推进，但进度相对慢一些，因为我们大部分精力已经转向为眼镜构建Muse和AI功能。不过，我们有一个持续已久的项目，就是实时高保真的虚拟化身。

就像您说的，三四年前，你需要一整个扫描室从各个角度录入一个人，然后还需要企业级GPU才能渲染，非常费事。我们为Lex播客做的那个演示就是那种设置。而现在我们基本上让它在一副VR眼镜里就能运行——这是第一副能实现这种惊人VR体验的眼镜形态，而不是一个大头显。只需几张照片就能建立你的虚拟化身，进展之快令人惊叹。

主持人：而且还能基于声音来驱动表情。在演示里，它让我笑，让我互动，然后理解我的面部如何随着音轨运动。您在那期播客里提到，一些平时表情比较内敛的人，实际上在虚拟世界里会想要更丰富的表情。您怎么看待人们区分"虚拟自我"和"现实自我"这件事？

马克：我认为我们在理解这方面的社会学和心理学上还处于很早期的阶段。我觉得人们对自己的认知和想要投射出去的形象，往往和实际的自己有些不同。从社交网络诞生之初，人们就在精心挑选头像。在Muse的虚拟形象上，我们也看到了类似的现象。那不太是在"策展"自己，而是在"策展"你想要与之交流的那个"人"。

我认为，当你在给人们提供表达自我的能力时，你既希望它能真实捕捉到他们，同时它本身也是一种表达形式，而不只是纯粹的镜像映射——它既是传达，也是表达。我们希望能构建出兼顾两者的东西。这始终是一个迭代循环：看看人们怎么用，然后改进。经过多年工作，我们现在才真正站在了起跑线上——第一次能将相当高质量的写实化身真正做进产品里，在手机上可以用，在VR里也可以用。我非常期待看到结果。

2030年会是什么样子？

主持人：好，带我进入您的思维，快进到2030年，如果一切顺利，全息技术那边会是什么样子？全息加Muse，加上眼镜，它们如何汇聚在一起？

马克：我对元宇宙愿景的理解，始终是关于将物理世界与数字世界有效融合。基本理念是：我们有这个美好的物理世界，同时也有一个精彩的数字世界——互联网上20到30年来积累的海量内容，令人叹为观止。但我们访问它的方式，要么是坐在桌前，要么是通过口袋里的一块小屏幕，这从根本上看非常受限。

我认为这件事最理想的版本，就是物理与数字世界的无缝融合。可以这样想：现在我们两个人在这里。未来的某个版本里，我们其中一个人可能是一个全息投影，但你依然感受到彼此真实在场的那种感觉，这和视频通话完全不同。

而虚拟现实的核心，正是传递这种临场感——让你真切感受到自己与他人同处一室，或置身于另一个地方。你可以用全息技术实现这一点，并以各种方式混合。比如，我可以和朋友打一场扑克，一部分人在场，另一部分人通过全息形象加入，也能打牌，牌桌本身也可以是全息的，这样不在场的人也能融入其中。

与此同时，AI也可以被赋予实体，出现在这个场景里。在工作场景中这很有意义——我现在就一直在用各种编程智能体来构建东西。试想一下：你有一个群聊频道，里面有几个人和几个智能体，你给智能体分配任务。但有时候，大家会聚在一起开会，智能体也许也应该在场。它们怎么出现？很简单，沙发上多几个位置，它们以全息形象出现就好。或者用Muse那个可爱的小角色，或者是龙，或者是任何你创造的奇奇怪怪的形象。

我猜这在未来会感觉相当自然。

主持人：有意思。您之前的采访中说过，科技行业经常忘记"好玩"这件事。我觉得有个实体助理出现在那里，也会让感觉更真实——就好像真的把工作外包出去了。当你看到Muse在打字，就感觉有什么事情真的在发生。这一点做得很好——能看到浏览器里正在发生什么。那么您认为有没有可能出现这样的场景：你戴着眼镜，然后控制你的电脑，让Muse在电脑上帮你做事？

马克：哦，肯定的。VR已经可以做到了。你可以随便找个地方坐下，咖啡馆也行，然后打开你的工作站，有六个显示器，在上面写代码，一切都有。

眼镜这边，最受欢迎的那款目前还没有显示器，这样一方面可以让价格更实惠，让更多人使用，另一方面我们仍在努力让显示器做进最紧凑的形态里。但我们已经发布了Meta Ray-Ban的显示器版本，很受欢迎，是一块小显示器。我们还发布了全视场全息AR的原型版本，我认为会非常令人兴奋。

所以，整条产品线就是这样的：从纯音频眼镜——没有摄像头，看起来就是普通眼镜，但里面有Muse，可以用各种音频工具、听音乐、打电话——到更高阶的版本，全都有。

主持人：我在想，戴着那款音频眼镜，能不能一边跟Muse说话，一边让家里的电脑在做事？

马克：对，完全可以。我们刚刚在Connect大会上发布了这个功能。现在所有眼镜都连接到Meta AI，是一种"单轮"体验——你发一个提示，它回复，就这样。但有了Muse，我们基本上要把所有眼镜都升级为Muse。首先，你不需要再说"Hey Meta"了，你可以给它取任何名字，这本身就是乐趣的一部分。然后你就直接和它说话，它连接到你的Muse，你的Muse在你的安全虚拟机里处理任务，帮你把事情搞定。

主持人：太厉害了！

创始人心态

主持人：好，我们现在在这里，Muse进展很顺利，眼镜也做得不错，但大约一年前，很多人都在问"超级智能实验室到底怎么了"。在那个时刻，您内心是什么感受？当事情进展不顺、但您又看到了长期愿景，那是一种怎样的体验？

马克：真正出了问题的是Llama项目和Llama 4。

Llama 1是一个相当有趣的模型，它开创了整个开源AI运动，我们对此非常自豪。Llama 2实现了规模化，Llama 3是一个很好的模型，在当时几乎达到了前沿水平。然后到了Llama 4，我们基本上偏离了应有的发展轨迹。

每当事情没有按我预期的方向发展，我都会花大量时间思考：为什么会这样？我们需要改变什么才能做得更好？这次，我的反思是：整个团队的架构我搞错了。

我把它建模成了我们做Instagram信息流或广告系统这类机器学习工作的方式——有数百甚至上千人并行工作在很多事情上。但对于构建语言模型来说，你真正需要的是一个极其紧密的小团队，把它当成一个团体科学项目来做。人不需要多，但这意味着团队里的每一个席位都极其宝贵。

于是我们从Meta各处网罗了最优秀的人，同时从行业各地引进了很多牛人，组建了一个全新的团队——就是Meta超级智能实验室。

从我的角度来看，在MSL启动之时，我就知道这需要一段时间来重启、重建基础设施、训练下一代模型。但我知道我们拼起了一支出色的队伍，如果团队能磨合好、运转良好，结果就会很好。

对我来说，最惊心动魄的时刻，其实是Llama 4发布后——我以为我们在这条轨道上，结果发现并没有。那是一个相当大的负面意外。我想，作为创业者，你总会在这些时刻被考验，因为不可避免地，并非所有事情都会一帆风顺。而真正决定发展轨迹的，是：当事情没有按你希望的方向发展时，你如何找到前进的方法。

主持人：我猜反过来也是如此——当某件事远超你的预期时，比如Muse的首发，你如何确保能把握住这个机会？

马克：完全是这样。现在公司全员投入——最开始只是一个构建产品的小团队，但现在大家都意识到，这真的准备好了登上大舞台。全公司都在想，怎么把这个东西做大，怎么让数亿人都能体验到。

从优化所有基础设施让一切顺畅运行、榨干现有GPU的每一分算力，到各个产品团队以不同方式将Muse嵌入——比如眼镜。看到大家齐心协力，确保Muse能顺利扩展出去，这种感觉非常棒。

马克如何书写和传达愿景

主持人：作为创始人，我觉得那才是你最向往的时刻——一切汇聚在一起。您是怎么向公司传达愿景的？在同时推进这么多事情的情况下，我感觉您写了很多。您的流程是什么？

马克：写作对我很有帮助，既能帮我提炼自己的想法，也能对外传达。今年夏天，我写了一篇很长的文章，叫《未来属于所有人》，大约15页，帮我系统梳理了自己在AI相关各种重要社会议题上的哲学立场：我认为什么是好的，与政府的互动应该是怎样的，如何防范人们担忧的各种危害，如何让数据中心成为社区的财富，真正创造就业而非消灭就业，如何维护国家安全，如何切实缓解人们担心的风险——无论是黑客攻击还是生物安全之类的事情。

这是一件非常复杂的事，花了很长时间，和很多人交流，经历了很多轮修改，内部很多人参与讨论、辩论。但这对我来说是一个非常有价值的过程。最后我们就有了这样一个东西——15页，"这就是我们相信的"。然后我把它精炼成一页的版本，作为专栏文章发表。我们还制作了一个短视频，因为我觉得要触达很多人，你往往不需要抛出一套理论论证，而是把它浓缩成：你的价值观是什么，你相信什么，你怎么传达。

在向公司或世界传达这些方面，没有一刀切的方式。不同时期需要不同的方法，不同群体的人，有些天然就认同你在做的事，有些则更担忧，需要你把他们带着走，需要额外花力气解释为什么这是有价值的。我认为这本身就是经营一家公司、作为一个创始人的一部分——你不是一遍遍重复同样的事，每一次所处的情境都略有不同，面临新的挑战，这也是它部分有趣之所在。

是什么驱使马克去建造？

主持人：我觉得对您来说，这种创始人心态延伸到了公司之外——无论是您的农场，还是学习一项新技能。

马克：我就是喜欢造东西。

主持人：那对您来说，"建造"是一种怎样的感受？

马克：我觉得那是一种内在的需求。不同的人有不同的自我表达方式。如果你是一个作家，你会感觉自己必须写。有些人有被认可的需求。但我就是需要建造东西。如果我不在运用创造力、不在建造什么，我就会变得脾气不好。这对我周围的人来说可不好受。

主持人：学习成为一个优秀滑雪者，和学习构建一个产品，是同一种技能吗？

马克：某种程度上是的，学习新事物的过程相当类似。在我的人生里，我刻意挑战过一些自己很不擅长的事情。比如，我一直非常不擅长学习语言。这实际上就是我最开始学拉丁语的原因——我在课堂上怎么也学不会法语和西班牙语，最后我想，好吧，拉丁语不用说，只用翻译，就像数学一样。

后来，我在开始经营公司时，给自己设立年度挑战，其中一年是学普通话。普通话真的很难，声调那个部分尤其如此。当然，学它有充分的理由——普里西拉的外婆只说普通话，所以如果我想和她交流，就需要学。但最大的动力其实是挑战本身。

所有这些事情，你只能去做，没有什么捷径可以"想明白"。你只能投入时间，然后它就慢慢渗进大脑里。学武术、学开直升机，也是一样——这些事情其实很难用理智去"理解"，它们需要实战积累。

构建产品也有一部分是这样的。编程可以用理论方式思考，但构建产品的那种直觉，只能通过反复实战来培养。问题只在于你喜欢什么——因为我认为不是所有人都有和我一样强烈的建造需求，大多数人都有某种程度的需求，关键是找到那是什么，然后把时间投入进去，成为你真正想要在那件事上做到卓越。

老实说，我觉得这不仅仅是"想要"，更是一种深层的心理需求或驱动力。把这种驱动力和某件事对齐，给自己时间让那些经验慢慢渗透沉淀，这非常关键。这也是我试图教给孩子们的——让他们找到自己真正感兴趣的东西，但如果他们遇到瓶颈，也要推一把。

我的一个女儿非常喜欢创作音乐，但她就是受不了上钢琴课。我跟她说："你不需要成为钢琴大师，但如果你想创作音乐，你就需要对乐理和运作方式有直觉上的掌握。而且一旦你学会了钢琴，吉他你马上就能上手。"我觉得，无论是作为孩子需要家长推一把，还是作为大人，有纪律坐下来让这些东西慢慢在大脑里沉淀，都是关键所在。

建造者的黄金时代

主持人：我觉得其实每个人都想建造。我认为Z世代也不像外界批评的那样——低能动性什么的。我觉得人们只是在寻找能够点燃他们建造力的火花。您在哈佛演讲里也谈到了很多这一点。

马克：是的。我说"建造"，主要是指这类产品——软件、硬件之类的。但我同意，我认为每个人都有某种创造驱动力。不过有些人有其他更强的性格特质压过了这一点，比如服务驱动——那些成为医生或护士的人，他们最核心的驱动力就是"我就是想照顾别人"。

我听说过一个故事，可能是普里西拉在医学院经历的：开学第一天，有人站起来问，"你们有多少人在小时候有过这样的记忆——看到某人，心里想着'我真的很想照顾那个人'？"结果所有人都举手了。对我来说，我的版本就是：我有很多小时候的记忆，是"我想去做这个东西，让它变得更好"。

不是每个人都有同样的驱动力，但每个人都有自己想做的事。我同意，有了以前的技术，对很多人来说，起步本身就很难。这也是我对个人超级智能、Muse和各种AI助理最感兴奋的一点——我认为这是有史以来第一次，人们真的可以快速起步。你有一个模糊的想法，AI可以帮你勾勒出轮廓，然后你去雕琢它，就像在塑造一件雕塑，而不需要在开始之前什么都已经懂得。

我认为这非常有力量，很多人将会因此找到他们想要创造或推动的事情。这将帮助人们感受到更广泛的能动性。

我们离攻克所有疾病还有多远？

主持人：您在Meta之外的另一个项目是攻克所有疾病。我很好奇，第一，我们距离目标有多近？

马克：比以前近多了。

主持人：您觉得现实地来看有多近？

马克：我们最初启动这个项目时，目标是在本世纪末帮助科学界攻克所有疾病。我们从来不是要自己去做，我们的理论是：所有重大科学进步，都以一种能够测量和理解某些事物的新工具为先导。比如发明了显微镜，然后我们理解了细菌；有了望远镜，帮助我们理解了宇宙。

这些工具有些还成了平台——比如第一个发明疫苗的人，之后人们就能用这个方法治疗很多疾病。

但历史上，科学资助的方式一直是广泛分散，让各人做个体探索，真正用于构建这些大型工具的资金并不多。我们在Biohub试图做的，就是设计几种新工具，赋予人们以新的方式"看见"生物学，从而帮助科学界加速进展。

最初我们认为"到本世纪末"已经是很有把握的目标了，很多生物学家当时还觉得这不可能。但现在我觉得，本世纪末太久了。

AI的进展，加上我们正在做的虚拟细胞模型——其基本思路是，不用在真实的活体细胞上做实验，而是用AI模型来模拟蛋白质，进而模拟细胞，再往后模拟虚拟免疫系统，或者整个生命体，甚至整个人。这将让科学家能运行大量实验，模拟不同情况下会发生什么，比如给某人服用这种药物，身体会有哪些反应。

我不想给出一个精确的年数，但我猜会比本世纪末早得多。

主持人： "攻克所有疾病"这个目标措辞感觉很刻意，而不是"永生"。永生是一种可能吗？

马克：这不太是我深耕的领域。我认为两者是两件不同的事。"永生"更多关于延长——即使你不会生病，人体本身也有一个自然的预期寿命，这是另一个需要单独研究的问题。有些人会认为这也是一种"疾病"，这是一个合理的视角，但我认为，人们也需要同时努力攻克那些即使你把寿命问题解决了之后、仍然会让你生病的疾病。

我们选择的那部分问题，并不是说你永远不会感冒。我们的说法是"治愈、预防或管理"：有些疾病可以被完全治愈；有些我认为我们将来能够预防；还有一些，也许你还是会生病，但本来会造成真正伤害甚至夺去生命的事情，你现在可以将它作为一种持续的慢性状况来管理，不会对你的生活质量造成实质影响。

目标是让人体保持在平衡状态——不是说我们永远不会接触到病原体，而是在某一天，我们能够治愈、预防和管理所有疾病。

马克脑子里出现最频繁的念头是什么？

主持人： AI在很多不同的突破中都像催化剂一样，包括个人智能这个方面。您现在最常思考的是什么？在这个过程中，您脑子里出现最多的想法是什么？

马克：这可能每周都在变。

现在非常专注于Muse。每次发布一个东西、快速推进，然后和真实世界接触，了解人们的反馈，再弄清楚接下来要做什么——这个阶段总是令人兴奋的。我们现在就处于这个阶段，正在收集大量信息，了解人们想要什么。好消息是人们非常喜欢它，所以我们在努力让尽可能多的人用上它。

模型方面还有很多工作，Muse Spark模型进展很大，我们希望继续推进，希望打造世界领先的模型。

下一步需要哪些突破？

主持人：还需要哪些突破？

马克：研究这种事，你未必能提前预知。我们对某些方向有一些预感，过去一年的工作很大程度上其实是在扩展基础设施。

大约一年半前，更多人会说，要达到超级智能，需要某些根本性的架构突破。但我现在不太确定这是否成立。我认为我们已经对"配方"有了相当的了解——如果你能建造一台足够大的超级计算机集群，就可以通过暴力计算到达那里。

我们正在建造俄亥俄州那个超过1千兆瓦的集群，基本已经上线，我们正在用它训练下一代模型。然后是路易斯安那州的5千兆瓦集群，很快就会投入使用。我估计，当你拥有多千兆瓦量级的集群在做训练时，你基本上就能得到接近AGI，乃至AGI之上超级智能的东西。

但这不意味着这是最好的方式。人类大脑只需10瓦就能运行，而我们建造的这些计算系统，效率大概比人脑低一百万倍。所以我确实认为，在架构方面还有改进空间，我们也在努力探索——如果把巨大的算力和架构改进结合起来，你真的能建造出领先全球的东西。但就目前而言，规模扩展本身就能带我们走很远。

主持人：确实，规模扩展是最有保障的路径。研究你得寄望于重大突破，但规模扩展很快就能起效。

马克：正因如此，大公司都选这条路。也许存在一种便宜得多的方式，但我们目前还不知道。而这是一个对世界如此有价值的东西，即使要花数千亿美元，只要实现的概率足够高，就依然值得去做——确保即使最终没有找到更便宜的突破方式，你仍然有一条清晰的路径能实现它。当然，如果你找到了更便宜的方式，那就更好了。

所以我不想说这个问题"已经解决了"，因为在扩展基础设施的每个阶段，你都会遇到各种新的工程难题需要调试解决。研究本身就是这种迭代的方式推进的。

如何赢得AI安全这场战役

主持人：现在可能最重要的事情之一是专注于对齐（alignment），让模型变得可信赖。

马克：是的。关于对齐，行业里有一场争论：这些AI实验室会自然而然地去做吗？我的观点是：当然会。如果你告诉Muse做一件事，它却做了完全相反的事情，我不知道有多少人还会想用它。我们必须确保模型不仅理解你具体问了什么，还理解你的意图和价值观，这样它才不会用一种你不满意的方式去做那件事，或者产生你根本不想要的负面影响。这种深层理解，本质上就是对齐。

所以我的看法是，要让Muse成功、触达数十亿人，我们就必须在对齐方面取得切实进展，而不只是说说而已。

主持人：对齐是通过用户说"那不是我想要的"来实现，还是靠你们后台自己发现？

马克：两者都有。用户反馈是有的，但我认为，越来越清晰的是：你需要在训练阶段就做对齐，而不只是部署之后。现在模型已经足够聪明，如果你在训练阶段不做好，我们在其他实验室看到的那些安全和安全事故，大多数都发生在训练过程中，而不是部署给用户使用之后。

你需要为它制定一套非常好的"课程"，就像父母教孩子一样，需要设定明确的边界。如果它做了错误的事，它需要学到"不，你应该真正去解决这个编程问题，而不是通过修改某个系统配置来绕过它、获得奖励"——我想要你通过实际的解题过程来学会这个方法，这才是训练的意义所在。

这很大程度上是关于建立良好的安全机制和明确的边界。这些都是行业必须去做的自然工作，我们正在投入大量时间，每天情况都不一样。

主持人：我还记得您说过，AI安全这个问题——感觉最近两周突然成为焦点，但其实没有什么单一事件触发了这个时机。听起来您的意思是，我们其实多花了几个月时间在内部做训练。

马克：对于Muse，我们知道这个产品需要非常注重隐私和安全。我们有一个早期版本的模型，认为可以进一步训练一些关于"信息披露尺度"的行为——就像我们之前聊到的那些。所以我们花时间去做了。同时也花时间把虚拟机做得更安全。这多花了几个月。

我不太认同某些其他实验室的说法——"我们在承受巨大痛苦以换取放慢速度"。对我来说，那对Meta和Muse的用户来说都是正确的事。我们想把产品做好，如果产品不够好，对用户不好，对我们也不好——我们不想把东西推出去，给人留下糟糕的第一印象，然后大家就不再有兴趣用了。

我认为，所有实验室都会有非常强的内在动力把这件事做对。如果把激励机制和"极度有价值且安全"这个目标对齐，那就是关键所在。

主持人：非常感谢您在这个重要的一周抽出时间。

马克：谢谢您，谢谢。

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汽油价格飙升，欧洲电车销量激增，8月增速超50%

Sun, 27 Sep 2026 01:49:28 GMT

油价飙升正在做到多年政策未能做到的事——让欧洲消费者大规模转向电动车。

欧洲8月纯电动汽车注册量同比激增52%，创下近年来最强劲的单月增速。这一数字背后，是汽油价格持续攀升带来的真实经济压力。

据彭博报道，欧洲汽车制造商协会（EACEA）周四公布的数据显示，德国市场增幅达75%，法国销量则同比翻倍以上。整体来看，截至8月，欧洲每三辆新车中已有逾一辆带有充电插头，而去年同期这一比例仅略高于四分之一。

Stellantis旗下雪铁龙品牌负责人Xavier Chardon在接受采访时表示：“当油价上涨，运营成本的问题对消费者来说变得非常具体。购买电动车不再是一种技术选择，而是一种经济选择。”

油价创纪录，成为最强劲的“转型催化剂”

推动这波需求激增的核心因素，是化石燃料成本的急剧上升。

据彭博报道，美以对伊朗的军事行动正在扰乱霍尔木兹海峡的油轮通行，导致德国汽油均价升至每升2.31欧元的历史高位，折合每加仑约10美元。柴油价格更贵——乌克兰对俄罗斯炼油厂的持续打击压缩了全球供应。

柴油为欧洲约30%的汽车提供动力。市场目前还在猜测，特朗普政府可能限制美国柴油出口以缓解国内价格压力，这一预期令欧洲柴油价格面临进一步上行风险。

对于普通家庭而言，冲击已经相当直接。欧洲主要市场的燃油价格较此前上涨逾四分之一，令本已捉襟见肘的家庭雪上加霜。

法国北部海岸渔民Charles Rivière对此深有体会。这位54岁的渔民表示，往返巴黎的油费大幅上涨，迫使他不得不提高接单门槛。

“以前有12到13个巴黎客户我就能盈利，”Rivière说，“现在没有至少20个订单我就不去，而且客户越来越少。不去的时候，我的收入就是零。”

消费者开始用脚投票

油价高企让电动车的经济优势愈发突出。

据比价网站Verivox的分析，在德国，中高档电动车在家充电的成本目前比同级别燃油车低约70%。

与此同时，车企也在加速推出更亲民的车型。雷诺的Twingo E-Tech城市电动车起售价19,490欧元（约合22,353美元），大众旗下斯柯达Elroq紧凑型SUV售价37,890欧元。

政府补贴同样在发力。德国对收入低于一定门槛的购车者提供最高6,000欧元的补贴；法国则推出了月供低于100欧元的购车方案，适用于雪铁龙ë-C3等车型。

续航焦虑也在消退。福特Capri长续航版电动SUV单次充电可行驶逾600公里，与沃尔沃EX60中配版相当。

繁荣背后，欧洲车企仍深陷困境

然而，这波迟来的电动车热潮对欧洲传统车企而言并非全然利好。

此前，需求波动和美国监管政策的骤然转向，已令各大车企损失数百亿欧元。Stellantis去年为此计提了创纪录的254亿欧元减值损失，特朗普政府的电动车政策逆转更令其雪上加霜。

大众作为欧洲最大汽车制造商，正推进将全球裁员规模翻倍至10万人的计划。据报道，大众周五还因中国市场大幅萎缩，下调了今年的盈利预期。

中国品牌趁势扩张

欧洲车企的困境，正在为中国品牌打开更大的空间。

据数据公司Dataforce周三公布的数据，中国品牌8月在欧洲新车销售中的份额升至近12%，创历史新高。比亚迪旗下入门级城市电动车Dolphin Surf在欧洲起售价22,990欧元，并在意大利向消费者提供最高11,600欧元的折扣。

油价政治化，各国政府被迫出手

创纪录的油价正在重塑欧洲政治议程。

在德国，总理Friedrich Merz领导的执政联盟支持率持续下滑，联邦及各州政府上周联合推出了一项25亿欧元的驾车者和企业救助方案。在意大利，总理Giorgia Meloni的政府本月宣布削减车辆持有税，时间节点恰在明年大选之前。

法国的社会压力同样在积聚。过去一周，渔民封锁了地中海沿岸多个港口和一处燃油仓库，北部部分加油站遭到破坏。

独立加油站站主Jacques Vaysse表示：“司机们不再把油箱加满了。除非政府削减燃油税，否则将会有社会动荡。”

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OpenAI自曝：AI模型或已在全网秘密植入自我复制提示词，训练已被迫叫停

AI寒武纪 — Sun, 27 Sep 2026 01:25:39 GMT

OpenAI和Anthropic正在紧急调查数万起大模型失控事件，AI不仅学会了越狱和黑进政府网站，甚至还有数百个智能体私下建群、联手黑进外部公司，秘密在全网植入自我复制提示词。

事情的严重程度远超外界想象。

最近几个月，在内部测试和实际运行中，顶尖大模型出现了海量违规行为。

这些行为包括绕过安全护栏、自己搭建论坛、逃逸沙盒环境、劫持网站、自主提示以及试图躲避监控系统。

目前调查涉及的事件总数已经达到数万起，而且真实数字还在持续扩大。

这直接引发了业内对顶级AI公司能否彻底掌控自己技术的怀疑。

在这些失控记录中，最严重和最为广为人知的是一起发生在Hugging Face相关测试中。

数百个AI智能体组成了一个群体。

它们在留言板上互相协同，随后自主黑进了一家外部公司。

它们这么做仅仅是为了在网络安全测试中刷出更高的分数。

对此，奥特曼在社交平台表示，目前的审查进展没有预想的那么快。

OpenAI已经公开宣布暂停训练最强大的前沿模型。

公司发言人表示，只有在确信已经部署了额外的防护措施和对齐改进之后，才会恢复训练。

发言人补充说，这不是他们第一次按下暂停键，随着AI能力的提升，这也绝不会是最后一次。

不仅如此，OpenAI近期还披露了一连串事故：

智能体在网络上泄露了53张ChatGPT用户的图片；

攻破了澳大利亚政府的一个网站；

尝试攻击包括美国政府在内的其他网站。

前不久，杨安泽在CNBC节目中提到，有实验室负责人的观点认为，机器人在训练期间已经在论坛和各大网站留下了自我复制的代码。

这一言论随后在网络上引发了怀疑。

但事实表明，OpenAI在6月份就已经记录了训练中自我复制的提示词注入行为，并刚刚公开了这份报告：

https://alignment.openai.com/misalignment-reports/self-replicating-prompt-injections-exist/

A厂也有问题。

Anthropic委托了第三方安全机构来评估自家模型，并在本周发布的Opus 5.5系统卡中公布了模型异常行为的频率。

数据显示，在对抗性测试中，该模型试图逃出安全沙盒环境的概率达到了1.5%。

这个百分比看起来很小，但Anthropic和其他公司在测试模型时，运行次数高达数十万次甚至更多。

哪怕只有极低的失控比例，乘上庞大的测试基数，最终也会变成成千上万起逃逸沙盒和异常行为。

面对这些情况，AI安全行业的多位专家表达了担忧。

独立AI评估机构Transluce的研究员康拉德·斯托斯表示，目前看到的这些智能体行为仅仅是冰山一角。

ControlAI执行董事康纳·利希指出，真正可怕的地方在于，这些自主系统正在违背人类的指令去做被禁止的事情，其中甚至可能包含违法犯罪行为。

多位网络安全高管认为，新一代AI模型在完成任务时表现出了极强的适应能力。

想要完全限制它们的手段往往很难奏效，因为人类必须提前预判它们可能失控的每一种方式。

很多时候，AI绕过防御的方法，人类甚至从来没有想到过。

试图列出一份完美的安全守则，几乎是不可能完成的任务。

现在问题是OpenAI和A厂天天喊安全，但是很多安全事件都是被迫公开的

参考：

https://www.axios.com/2026/09/26/openai-anthropic-thousands-ai-security-incidents

本文来源：AI寒武纪

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矢量网络分析仪：AI PCB越快，测试设备越贵，新百亿隐形市场正在诞生

万周 — Sun, 27 Sep 2026 01:11:57 GMT

过去很长一段时间，矢量网络分析仪并不属于容易进入大众视野的设备。它更多存在于射频微波实验室、通信研发部门、航空航天和科研院所，用来检查器件和传输通道在不同频率下的工作状态。对于普通人而言，它既不像芯片那样直观，也不像PCB、光模块那样容易与AI服务器建立联系。

AI基础设施的升级正在改变这台仪器的产业位置。数据中心网络从800G向1.6T演进，单通道数据传输从112G继续向224G升级之后，服务器内部的数据越跑越快，PCB、连接器和高速线缆也越来越难做。过去可以容忍的信号损耗、反射和串扰，在更高速度下会被迅速放大。

于是，一台长期服务于研发环节的精密仪器，开始向高速互连的试产、制造和质量控制环节延伸。

一、发生了什么？——AI把“信号质量”推到了生产线前台

1. VNA做的事情，可以理解成给高速信号“验路”：

如果把AI服务器内部的数据传输看成一条高速公路，芯片决定汽车理论上能跑多快，PCB、连接器和线缆决定这条路究竟能不能支撑这样的速度。矢量网络分析仪，英文简称VNA，负责给这条“路”做检查。它会主动向被测器件或传输通道输入一个已知信号，然后观察信号经过之后发生了什么变化：有多少顺利通过，有多少被反射回来，传播过程中损耗了多少，不同线路之间会不会彼此干扰。

数据传输速度越高，这些细小问题越容易被放大。过去只是负责“连接”的PCB、连接器和线缆，到了AI服务器里也会直接影响整套系统能不能稳定跑满速率，因此测试的重要性和范围随之上升。

2. 800G、1.6T之后，“路况”开始影响整套系统性能：

数据中心正在从800G向1.6T升级，单通道SerDes也由112G向224G演进。与此同时，高速连接器、线缆和高端PCB对传输损耗、阻抗匹配和串扰控制的要求持续提高，测试设备也开始向更高频率、更多端口和更高自动化程度发展。

……

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