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豆包工作加入多模型阵营，千问办公成最后的坚守者？

Fri, 30 Oct 2026 06:21:05 GMT

办公Agent的多模型阵营又多了一员。

10月29日，字节跳动旗下豆包工作宣布向企业客户开放第三方大模型服务，首批接入Kimi 3.1 Pro、GLM-5.3和DeepSeek V4.1 Flash等模型。

需要注意的是，此次开放仅面向团队订阅版和企业订阅版客户，普通个人版暂不支持。企业无需另行向模型厂商采购API，可以直接使用已有的AI点数调用不同模型，并由管理员按照成员、部门和群组配置模型使用权限。

此前，字节旗下TRAE Work已经走上多模型路线。此次豆包工作进一步向企业客户开放第三方模型，意味着字节在办公Agent领域也开始从依托自研模型，向多模型聚合延伸。

这一路线和腾讯趋于一致。腾讯WorkBuddy已经接入混元、GLM、MiniMax、Kimi、DeepSeek等模型。

相比之下，阿里旗下千问办公成为目前较为特殊的一家。截至目前，千问办公官方模型选择器仍主要提供高级、基础、经济和Qwen3.8-Max等选项，尚未明确开放第三方模型的选择。

自有模型和多模型的区别不止于多提供一个选择。

模型池扩大之后，办公Agent面临着更复杂的技术挑战：同一项任务究竟应该调用哪个模型，又如何让不同模型在一套工作流程中协同工作？

这实际上把竞争推向了模型之外的Harness。

作为围绕大模型搭建的一整套Agent执行系统，Harness涵盖任务拆解、上下文管理、工具调用、任务状态保存、模型选择和失败恢复等环节。

模型提供推理能力，Harness则负责将这种能力组织成可以实际执行的工作流程。

当Agent只使用一款模型时，平台主要围绕这款模型的能力和特点设计执行流程。但当模型池不断扩大，不同模型的上下文长度、工具调用能力、输出格式、响应速度和成本都可能存在差异，Harness需要适配的情况也随之增加。

这意味着，多模型并不天然等于更好的Agent体验。模型接入得越多，平台越需要有能力协调不同模型，将它们组织成一条稳定、连贯的执行链路。

模型路由也是其中的重要一环。

大模型应用始终面临效果、速度和成本之间的权衡。简单的文档整理未必需要调用最强模型，复杂的数据分析和代码任务则可能需要更强的推理能力。

平台需要根据任务难度、时效要求和调用成本选择合适的模型，必要时还要在任务执行过程中切换模型。

不过，模型聚合与自动路由并不是一回事。目前各家产品开放的模型选择，首先解决的是用户有没有更多选择的问题；能否进一步实现准确、稳定且经济的自动调度则是另一道考题。

如今，腾讯、字节、百度的办公Agent都在扩大第三方模型的接入，豆包工作也开始向企业客户开放多模型服务，这也让以自有模型体系为主的千问办公受到关注。

阿里面临的选择与其他厂商有所不同。

千问办公背后是阿里自研的Qwen模型体系，模型能力提升可以直接转化为办公Agent的产品能力；用户在千问办公中产生的真实任务，也能够为自有模型和产品迭代提供反馈。

如果引入更多第三方模型，千问办公可以更快补充不同领域的模型能力，扩大产品能够承接的任务范围。但与此同时，平台也需要重新考虑自有模型与外部模型之间的分工，以及不同模型如何参与任务执行。

值得注意的是，阿里并非在所有Agent产品中都坚持自研模型。旗下AI编程Agent Qoder已经支持多模型选择，官方模型选择器中除了Qwen，还提供DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax等第三方模型，并支持Auto智能路由，根据任务需求在不同模型之间进行调度。

整体来看，在多模型路线逐渐成为行业趋势的背景下，千问办公是继续坚守自研模型，还是会向第三方模型开放，未来是否会出现新的摇摆，值得持续关注。

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币安被盗的比特币恐已无法追回，Ballet创始人称“钱已经没了”

Fri, 30 Oct 2026 06:08:17 GMT

史上最大加密货币黑客攻击事件震动市场。

据彭博10月30日报道，数字资产硬件钱包公司Ballet Global Inc.创始人Bobby Lee直言，此次币安遭黑客窃取的比特币几乎不可能追回。“那些钱已经没了，被盗的比特币，全都落入了黑客手中。”

华尔街见闻此前文章写道，此次事件涉及资产规模高达63亿美元，被业界称为加密货币史上最大规模黑客攻击。币安已暂停全部充提业务，并承诺覆盖所有用户损失。截至目前，约30亿美元的涉事资产已被链上冻结，但Bobby Lee强调，“冻结与追回是两回事”，稳定币是唯一具备现实追回可能性的资产类别，比特币等加密货币的追回前景则极为渺茫。

市场反应相对克制。比特币在消息传出后一度跌破77000美元，触及9月以来最低水平，目前跌幅不足1%。Bobby Lee认为，“从大局来看，加密市场总规模以万亿美元计，损失十几二十亿乃至五十亿美元，并非世界末日。”

史上最大加密黑客攻击：63亿美元资产受波及

华尔街见闻文章写道，币安在X平台发文确认，此次事件涉及资产总额约63亿美元，目前已有约30亿美元在链上被冻结。币安联合创始人Yi He表示，提款暂停预计将在48小时内恢复，公司将承担全部损失，"用户资金安全"。

据TRM Labs分析，黑客似乎利用了币安的交易授权机制漏洞，在获取交易所内部系统访问权限后，借助内部软件在包括比特币和以太坊在内的10条不同区块链上授权转账，手法高度专业化。

币安方面表示，此次事件可能涉及一名软件工程师的笔记本电脑遭到入侵，但强调"未发现任何钱包私钥泄露的证据"。

在应急响应层面，两大主要稳定币发行商迅速采取行动。Tether首席执行官Paolo Ardoino在X平台发文称，已冻结逾15亿美元与“潜在币安黑客攻击相关”的稳定币；Circle Internet Group Inc.负责人Jeremy Allaire则表示，在“有关币安潜在漏洞的报告”背景下，已冻结8亿美元的USDC。

Bobby Lee指出，正是由于稳定币具备中心化冻结机制，其追回可能性远高于比特币等去中心化资产。然而，他同时强调，即便资产被冻结，币安仍需经历与执法机构合作调查、正式申索冻结资产的漫长流程。

币安设立于2018年的应急保险储备基金SAFU（用户安全资产基金）通常维持在约10亿美元规模，被视为极端情况下的客户保障机制。然而，面对63亿美元的潜在损失，该基金的覆盖能力显然面临严峻考验。

市场短期承压

加密数据平台Velo Data首席执行官兼联合创始人Fredrick Collins表示，“传闻中的币安黑客攻击无疑正在压低币价。币安在加密领域体量庞大，任何对其信心的打击，都是对整个行业信心的打击，尤其是在市场已因AI网络攻击能力不断增强而人心惶惶的背景下。”

值得注意的是，此次事件发生之际，市场本已面临多重压力：价值110亿美元的加密期权将于周五到期，而美国中期选举将于下周举行，民主党若重夺国会一院或两院，可能为加密行业带来更严格的监管审查。

此次事件并非孤立个案，而是近期加密安全事故频发背景下的最新一起。近几个月来，Bitget遭遇数亿美元资产流失，与Ledger设备相关的篡改事件亦造成数百万美元损失。

加密对冲基金Third Eye首席执行官Tian Zeng表示，“这对加密行业是巨大的伤害，因为该领域持续遭受成功的黑客攻击。在最新AI模型每两周就迭代一次的时代，漏洞不断被利用，使这个行业愈发危险。”

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固收+的“魔咒”：市场杠杆资金的焦虑和压力，真正的源头是谁？

Fri, 30 Oct 2026 05:59:25 GMT

10月以来，市场持续非理性下跌。但两融余额九连降累计缩水950.28亿元，维持在2.3-2.4万亿元区间。市场把矛头指向两融，但真正让这轮下跌"跌不透"的，是另一笔看不见的钱——规模达到3.57万亿元的"固收+"。

第一，固收+不是杠杆，它是"久期错配的负债"，杀伤力来自负债端的阶跃式挤兑函数，而非资产端的杠杆倍数。第二，市场高估了固收+的直接抛压（全口径股票敞口约1.1万亿，极端赎回情景下日均科技卖压不足4亿元，是两融的1/30），却严重低估了它的"信息黑箱折价"——这才是"戴墨镜开车"的真实成本。第三，这不是V型政策底，而是W型"杠杆出清底"，绝对收益归零后的策略操作让市场局面的复杂性被系统性低估。

每天烧掉3300亿Token，中国平安三季报说了啥？

资事堂·资文 — Fri, 30 Oct 2026 05:50:17 GMT

10月28日，国内头部保险公司中国平安发布2026年第三季度报告。

三季报显示，中国平安经营基本盘保持稳健，剔除投资端波动的公司归母营运利润同比增长8.3%，显示主业依然稳定。

更引人关注的是，在“AI in ALL”战略下，平安的AI应用已深入各个业务场景，日均Token消耗量高达3300亿，在客户服务、医药养老、企业运营等领域AI正在改变公司运维的面貌。

营运利润保持稳健

三季报显示，中国平安整体运营表现平稳。

2026年前三季度，公司实现归母营运利润1259.05亿元，同比增长8.3%。营运利润以净利润为基础，剔除短期投资波动和一次性重大项目，更能反映公司持续经营表现。

同期，公司归母净利润966.45亿元，则受投资端波动的拖累，增速回落。考虑到2026年3季度，Ａ股市场在强势表现近１年又３个季度后，出现明显调整，后者显然受阶段性的市场环境影响更明显。

高股息资产是“压舱石”

值得注意的是，虽然受三季度权益市场调整影响，平安归母净利润为966亿元（同比下降27.3%）。但在投资端，平安的前瞻性资产布局依然贡献明显。

平安通过重仓优质高分红股票作为“压舱石”，前三季度高分红OCI（其他综合收益）股票贡献了超580亿元的税前浮盈。这部分收益虽不计入当期利润，但大幅增厚了净资产。

数据显示，平安10年平均综合投资收益率达到4.9%，远超其4.0%的内含价值长期投资回报假设。

另外，截至2026年9月30日，集团归母净资产10,443.66亿元，较年初增长4.4%，资本实力保持稳定。

主营业务多板块协同

作为综合金融巨头，平安各大核心业务板块在2026年前三季度均交出各自的答卷：

寿险及健康险领域：借由多渠道转型深化，产品结构优化，新业务价值（NBV）达到310亿元。

财产险方面：前三季度整体保费收入达2652亿元，同比增长3.5%，其中新能源车险保费较快增长，增速达21.2%。整体综合成本率优化1.4个百分点至95.6%，车险综合成本率更是优化1.6个百分点至95.2%，以质补量的特点鲜明。

银行业务方面：平安银行前三季度营收利润实现双增。净利润达392亿元（同比+2.2%），营业收入1031亿元（同比+2.4%）。年化净息差保持在1.80%的行业领先水平，不良贷款率维持在1.05%的低位，资产质量平稳。

资管板块： 资本市场活跃推动收入多元发展。平安证券净利润大增23.8%至58亿元，A股资金账户数稳居行业第二（2688万）；平安资管受托规模达6.53万亿元（同比+6%）；平安基金盈利能力较为理想。

在医疗养老生态圈方面，享有医疗养老相关权益的客户对寿险新单件均保费的提升作用明显：医疗健康权益客户是普通客户的2.6倍，居家养老权益客户是11.4倍，而高品质养老权益客户更是高达59.0倍。此外，北大医疗和平安健康前三季度营业收入分别达到43.6亿元和35.1亿元，高品质康养品牌“颐年城”规划房间数超2100间。

“AI in ALL”全面渗透

科技一直是中国平安的一大亮点，三季报也浓墨重彩的触及。

在“AI in ALL”战略下，平安的AI应用已深入各个业务场景：

算力投入方面：平安集团的日均Token消耗量已经高达3300亿，随着算力利用率提升，单位Token成本较去年底大幅下降81%。

客户服务场景方面：平安自有的AI快捷服务累计使用人次达1.5亿；“AI医生”前三季度使用人次达6200万。

企业运营场景方面：AI编程在增量代码中的渗透率已达80%；AI办公场景覆盖率达80%；AI运营使岗位提效达25%。

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高油价叠加厄尔尼诺，农产品新一轮涨价周期来了？

国金证券牟一凌、吴慧敏 — Fri, 30 Oct 2026 05:30:16 GMT

摘要

1 农产品：未来供给侧仍是关键变量

尽管全球粮食贸易网络相较70年代有所增强，但粮食供给仍呈现显著的区域化集聚特征且贸易运输高度依赖关键港口节点，这意味着网络的多中心化和高度互联可能使得风险传导机制复杂化，当某一个区域供给出现扰动时，短期依然可能带来高波动并迅速传播。2026年以来农产品的多项供给侧风险正在相互交汇：地缘冲突引发的供应链扰动已体现为能源市场的紧张，柴油价格的上涨也开始扩散至运输等生产环节。而现代农业的能源密集型特征则使得能源价格上涨通过成本与需求两条路径传导至农产品，两者呈现较高的联动性特征，典型的如1972-1974年、2006-2008年及2022年。与此同时，俄乌局势的再度恶化加剧黑海供应链风险，物流的中断则直接压缩全球可贸易供给。当下农产品库存的不均匀（可贸易库销比处于历史低位）使其能够提供的实际缓冲相对有限，未来供给侧仍需关注两方面潜在风险：一是尽管历史上厄尔尼诺时期农产品整体价格涨幅相对温和，但倘若叠加高油价环境，农产品价格的涨幅往往会更为可观。而今年以来厄尔尼诺已经形成且预计于四季度达到峰值，未来其对农产品产量的实际影响或需等到年底甚至明年显现值得关注。二是生物燃料政策的实施可能带来潜在增量需求。2000年后美国、欧盟、巴西生物燃料需求的扩张从需求侧强化能源与农产品价格的联动性；而2010年后印尼、马来西亚、印度等新兴经济体则成为重要的增量需求，未来值得观测的是生物燃料政策所带来的潜在需求释放，尤其是考虑到油价的上涨已经使得当下生物燃料的经济性出现大幅提升。

2 粮食运输：供应链正需要重塑

复盘2022年俄乌冲突后：黑海供应链风险直接冲击全球粮食贸易，无论是出口国寻求替代运输方式，还是进口国拓展采购来源，均可能推升运输及转运成本，而贸易流向调整与航运距离延长则进一步增加粮食贸易的吨海里需求。当前全球农产品贸易运输仍面临多重挑战：一方面，黑海供应链风险的再度上升对俄乌粮食出口形成不同程度的扰动；另一方面，红海危机与厄尔尼诺的发展也为未来粮食供给及跨区域调度需求增添了新的不确定性。考虑到非洲多数国家为农产品净进口国，厄尔尼诺引发的极端天气在增加本土粮食供给压力的同时，由于国内消费需求相对刚性，粮食进口补充及国际援助需求可能上升。而在黑海供应链同时面临扰动的情况下，部分进口国家可能需要扩大对欧洲、美洲等替代粮源的采购，从而增加跨区域粮食调度需求及潜在航运距离。

3 新兴市场：通胀冲击值得关注，关注拉美可能成为受益国

对全球经济而言，供给侧冲击引发的农产品价格上涨更多体现为通胀风险，而非增长风险，且主要集中于新兴市场，不同区域间存在分化。（1）非洲：因产业结构单一、经济发展阶段较为初级，其通胀和经济增长对农业敞口在新兴经济体中普遍偏高，叠加主粮进口依赖度较高，农产品价格上涨不仅推高国内通胀，也将削弱居民实际购买力；（2）亚洲新兴经济体：其经济对农业生产的直接敞口低于非洲、但高于拉美，而农产品出口结构的分化意味着不同经济体在承受部分产品输入性通胀压力的同时受益于其他出口品种的价格上涨，最终影响则取决于具体农产品的供需及贸易结构；（3）拉美：作为重要的农业净出口国，巴西、阿根廷为代表的经济体具备更强的贸易缓冲渠道，农产品价格上涨往往通过改善贸易条件带动出口收入增长，对拉美经济形成较为直接的支撑。历史上看，能源与农产品价格共振上涨的阶段，拉美地区农业出口改善的同时，其经济增长与人均收入水平也往往趋于回暖。

4 2027年农产品的投资侧影响

2027年，当科技革命浪潮放缓后，更多领域的矛盾演化对资本市场来说或不可忽视。农产品的矛盾变化未来有三层投资意义：农产品自身的涨价影响，对于运输格局的变化以及不同经济体的冲击从而对中国出口结构造成的影响：（1）高油价与厄尔尼诺共振背景下，建议关注棕榈油、糖、小麦等农产品的机会。映射至A股，尽管直接受益于农产品价格上涨的标的相对有限，但高油价、极端天气及农产品价格波动等事件持续发酵阶段，相关产业链仍可能迎来主题交易机会，建议关注种植业、农产品加工。（2）当部分粮食主产区因极端天气或其他供给侧出现减产时，粮食进口国可能需要调整采购来源、增加替代地区进口等方式保障本国粮食产业链，从而推动全球粮食贸易流向与运输结构，建议重点关注干散货运输吨海里需求提升的机会。（3）农产品价格上涨对新兴经济体影响存在分化，如果美债利率下行后，部分国家的发展可能成为两点领域：拉美经济存在相对韧性的同时非洲可能相对受损，建议重点关注对拉美出口较高、对非洲出口依赖度相对较低的产品，包括汽车零配件、乘用车；与此同时，由于我国对拉美与非洲的出口商品结构存在较高重合度，对两大区域均有一定出口敞口的商品而言，可进一步结合企业区域收入结构，重点挖掘具备竞争优势和份额提升潜力的阿尔法机会，对应行业主要分布在汽车（商用车、摩托车）、工程机械以及电力设备（蓄电池）等。

报告正文

1 农产品：未来供给侧仍是关键变量

2022年俄乌冲突的爆发暴露了黑海这一全球重要粮食贸易的供应链脆弱性；2026年美伊冲突则将霍尔木兹海峡这一全球能源运输咽喉的风险推至前台，最近几年全球地缘风险指数相比于和平时期中枢出现显著上移。过去全球化时代低库存、高周转和精细化分工曾是高效率供应链的典型特征，而在地缘风险上升、物流中断的背景下，上述特征反而可能成为脆弱性的来源。在物理意义上这并非是资源的消失，而更多是资源在物理空间上的错配导致全球可贸易供给的下降。而在供应链安全重要性不断提升的实物世界中，供给约束正在重新成为理解大宗商品定价不可忽视的重要因素。

1.1 从全球贸易网络演变看粮食供应链的重要性

从粮食的全球贸易网络演变来看，上世纪70年代农产品市场普遍呈现高度集中的竞争格局，1970年谷物CR3超60%，主要的农产品如小麦和玉米的CR3更是高达70%以上；而21世纪以来，全球粮食贸易深度不断提高，各国之间贸易联系日益紧密，国际贸易在衔接粮食生产与消费、调剂地区间供需缺口的作用明显增强。相较于70年代对单一地区的供给依赖，当下多个核心供给方的出现确实使得粮食贸易网络韧性有所增强，但同时也意味着，网络的多中心化和高度互联则带来风险传导机制的复杂化，当某一个区域供给出现扰动时，短期依然可能带来的高波动并迅速传播。

特征一：当前全球粮食贸易呈现较为典型的区域化集聚特征。尽管随着贸易深度提升和网络连接性的增加，2000-2011年粮食出口集中度出现明显回落、分散化特征显现，但时至今日因资源禀赋其CR3依然呈现较高水平且区域聚集化特征非常明显。2000年全球主要的农产品（如谷物当中的小麦、玉米和油脂类的大豆）的贸易供给主要是以美国、法国为代表的欧盟为核心，同时阿根廷和澳大利亚也占据了重要地位；而到了2024年，随着俄罗斯、乌克兰、巴西等为代表的新兴经济体粮食出口规模的扩大，其在全球粮食贸易当中变得更加重要，降低了美国、欧盟和澳大利亚等国家的历史主导地位。值得关注的是，从粮食贸易的进口方来看，较低的集中度（且明显低于出口集中度）说明全球粮食进口国家和地区更趋多元化、网络较为均衡，目前主要体现在小麦、玉米为代表的谷物产品更为明显，而大豆为代表的油脂类产品则是呈现供给与需求集中度双高的格局；与此同时，这也意味着全球粮食网络受粮食出口节点的影响更强。当粮食出口供给方遭遇冲击时，则很容易通过全球贸易网络传导至更多的国家，一定程度上也反映了粮食供应链的脆弱性。

特征二：供给的区域化集聚特征则决定了粮食运输将会主要依赖于关键节点，而当主要港口因地缘扰动等外生因素遭遇冲击时，则也可能对农产品的供应链产生冲击。由于谷物和油籽等为代表的粮食国际贸易高度依赖海运，叠加供给端的集聚化特征，使得货物流经港口、运河和海峡时可能汇集到少数通道。

1.2 历史复盘：能源与粮食价格的联动性特征

当能源供给冲击导致全球供应链陷入紊乱时，由于现代农业具备较强的能源密集型特征，能源价格上涨往往通过层层传导，最终对农产品价格形成上行压力。从传导路径来看，能源价格向农产品价格的传导主要体现为成本和需求两条路径：一方面，成本端由原油和天然气共同驱动。天然气是氮肥的核心原料，其价格上升往往推升化肥成本；与此同时，原油则通过柴油价格上升推高农机作业、灌溉、运输等环节的成本；另一方面，需求侧的影响在2000年后变得愈发重要，能源开始从需求侧直接影响农产品定价，如玉米可用于生产燃料乙醇、甘蔗可以在制糖和乙醇之间进行分配、棕榈油和豆油等油脂类产品则是生物柴油的重要原料。当能源价格上涨时，生物燃料相较于传统化石能源的经济性往往随之改善，叠加政策补贴、掺混比例等政策支持，可能进一步推升生物燃料需求，并强化其对相关农产品消费的拉动。实际上历史经验显示，当能源价格进入持续上涨阶段时，其与农产品价格往往也会表现出较高的联动性。

阶段一（1972-1974年）：本轮农产品价格的上涨始于1972年因天气干旱所带来的粮食歉收，1972年全球谷物单产出现下滑，而重要的粮食生产和消费国苏联因连续两年谷物产量下降转而增加粮食进口，全球谷物库存开始消耗。即便是1973年全球主要农产品单产出现修复，但因库存消耗导致谷物库销比仍在低位（明显低于当时联合国粮农组织所认为的安全库存水平17%-18%）。不巧的是1973年10月爆发的石油危机则成为本轮粮食危机的重要催化剂，化肥供应收紧且以磷酸盐为代表的化肥价格出现大幅上涨，通过成本路径进一步推升粮食价格。

阶段二（2006-2008年）：尽管本轮并未出现类似70年代由地缘冲突直接触发的大规模供给中断，但与70年代相似的是，能源价格上涨与农产品低库存同样构成了本轮粮价上涨的重要宏观背景。更值得关注的是，2000年后以美国和欧盟为代表的发达经济体对于生物燃料政策的支持（包括补贴、税收减免和燃料强制混配要求）则大幅推动了全球生物燃料工业的迅猛发展，并由此形成对玉米、植物油等农产品的新增需求，分流原本可用于食品、饲料等传统用途的农产品供给。以美国为例，至2011年用于乙醇生产的玉米已经超过美国玉米总需求的40%，用于生物柴油生产的豆油也已经超过美国豆油总需求的24%。与此同时，粮价持续上涨也促使多个主要农产品出口采取出口限制措施，进一步压缩国际市场农产品的可贸易供给，并强化价格上涨压力。此外，值得关注的是，进入2010-2011年粮价进一步上涨的增量驱动更多来自于供给端。2010年俄罗斯、乌克兰等黑海粮食主产区遭遇严重干旱并出现减产，俄罗斯随后实施谷物出口禁令，乌克兰亦对小麦、玉米和大麦等实施出口配额，进一步收紧全球粮食贸易供给，并推动国际粮价再度走高。

阶段三（2022年）：尽管2022年全球谷物库销比处于历史相对高位，但俄乌冲突的爆发使全球供应链陷入了不安全的状态。一方面，俄罗斯是全球重要的原油和天然气供给国。冲突引发的能源价格飙升和化肥供给冲击，率先推升了农业生产的投入成本。另一方面，俄罗斯和乌克兰同时也是全球粮食市场的核心供应方，两国合计的谷物出口占全球比重超过20%，因此战争的爆发直接导致黑海这一全球重要的粮食贸易通道航运风险急剧上升。乌克兰约90%的小麦出口原本依赖黑海港口，但在2022年2月战争爆发后这些港口全面停运，2022年3月Odesa三港的谷物出口从战前约350万吨骤降至仅30万吨。而物流的中断直接压缩了全球可贸易粮食的有效供给，尤其值得关注的是，在粮食安全的背景下，中国通过前瞻性布局储备了大量谷物库存并长期保持着较高水平的储备。当剔除掉中国以及受地缘影响而无法出口的国家库存之后，全球谷物的可贸易库销比便从原先的约28.6%降至15.4%左右。这一安全垫的大幅收窄，意味着地缘冲突爆发时，农产品供应链极易陷入不稳定的状态。

1.3 当下：多重供给侧风险的相互交汇

2026年以来农产品的供给侧冲击已经开始有所体现：（1）今年3月美伊冲突的爆发、霍尔木兹海峡的关闭已经体现在能源市场的紧张。当下全球主要地区的成品油库存已降至历史低位、柴油价格持续上涨，而柴油作为重要的工业生产投入品（也包括农产品），其价格的上涨目前已开始传导至运输相关的环节，如9月美国通胀数据的超预期，除了能源本身之外，卡车运输、水上运输等价格也出现明显上行，这意味着农业生产正在面临更高的生产成本。事实上，在农业机械化程度更高的美国，2026年预计玉米、小麦、大豆等农产品的化肥和燃料成本均出现显著提升。（2）俄乌局势的再度恶化继续增加黑海供应链的风险。由于俄罗斯和乌克兰是重要的农产品边际供应国，两者合计占全球谷物出口的比重2025年仍有超17%的份额（其中俄罗斯小麦全球出口份额2.1%，乌克兰小麦和玉米分别为6.2%和10.4%），物流的中断则可能导致全球可贸易供给的下降。事实上，在土耳其海峡（博斯普鲁斯海峡）通航船只数量近期出现显著下降的同时，俄罗斯9月出口粮食170万吨，相较去年同期下降3.8倍。

考虑到：当前农产品的行业特征决定了其在面对外部冲击时可能存在脆弱性。如果我们直接观察农产品的全球库存或库销比，目前主要农产品基本上处于历史较高水平，这也可能给投资者一种错觉，认为当前农产品的供需依然较为宽松。但这里我们想提示的是：除了供给端的集聚化特征之外，当下农产品库存结构同样处于极度不均衡的状态。总量维度的宽松并不代表库存的缓冲垫是足够厚的，更为重要的是区域化的供给格局下，库存的不均衡分配反而可能进一步压缩可贸易供给，库能所能提供的缓冲或相对有限。而未来供给侧看农产品还需要关注的潜在风险是：

一是厄尔尼诺。由于厄尔尼诺对全球不同地区的气候影响存在显著差异，历史上看亚洲（东南亚、南亚）、南美的西北部以及非洲的南部往往出现降雨量偏少的情况，存在干旱风险，因而导致厄尔尼诺现象对不同产区的农产品产量影响存在差异，进而导致农产品价格走势存在以下特征：（1）农产品价格的上涨往往较为滞后（历史回测显示更大的涨幅往往是厄尔尼诺确认后的9个月后，本轮来看可能在26年底或27年初）；（2）不同时期农产品价格涨幅存在明显差异，中位数则呈现相对温和的特征。但值得关注的是，基于能源与农产品价格的联动性特征下，倘若厄尔尼诺时期遇上高油价阶段，典型的如1972-1974年、2022年等，农产品价格的整体涨幅往往也更为可观。而2026年以来，5月开始厄尔尼诺指数便已上升至阈值0.5以上，同时根据世界气象组织的预测，今年四季度厄尔尼诺指数或将达到峰值，这意味着厄尔尼诺对农产品产量的实际影响可能需要等到年底甚至明年初才将会显现。与此同时，结合未来一个季度全球不同地区的降雨量预测，不同地区的气候变化与厄尔尼诺时期的历史特征相类似，而历史上看，厄尔尼诺时期棕榈油、糖、橡胶、可可等农产品往往呈现较高的涨幅。

二是政策需求冲击：生物燃料政策的实施可能增加农产品的潜在增量需求。如同前文所述，2000年后美国、欧盟和巴西生物燃料需求的爆发开始从需求侧增加能源与农产品价格之间的联动性；而除此之外，2010年以后印尼、马来西亚、印度等其他新兴国家也开始逐渐增加了生物燃料的需求。其中，印度2009年首版生物燃料政策提出2017年乙醇和生物燃料政策目标达到20%的指导性目标，2018年调整为2030年乙醇20%、生物柴油5%的指示性目标，2023年开始销售E20汽油，目前已实现20%的平均掺混比例；马来西亚2026年6月起开始推进交通燃料B10向B15升级，而印尼则自2026年7月启动B 50政策，目前已超过95%的Pertamina加油站已供应B 50。截至目前上述新兴国家的生物燃料消费在全球已开始形成一定的规模，如印尼的生物柴油消费占全球比重目前已上升至18%左右的水平，而随着今年四季度开始印尼全面实施B 50政策（此前是B40），则可能增加未来生物燃料的潜在需求。事实上，随着最近柴油价格的持续上涨，当下棕榈油与柴油的价差已经回落至今年4月初的水平，生物柴油的经济性大幅提升。

2 粮食运输：供应链正需要重塑

如同前文所述，当下全球粮食供应链存在两大特征：贸易区域化与关键运输通道依赖度较高并存的特征，使得局部地缘冲击更容易通过贸易网络向全球粮食供应链传导，而在全球供应链扰动增加的背景下，粮食贸易的运输方式及贸易流向的调整则可能使得运输成本及航运距离发生变化。复盘2022年俄乌冲突后：乌克兰和俄罗斯作为全球重要的粮食边际供给国，其农产品出口高度依赖黑海港口，而战争的爆发则使得黑海供应链风险的上升直接冲击全球小麦、玉米等谷物的供应链。一方面，出口国为了维持农产品出口不得不寻求替代港口或其他运输方式；另一方面，进口国在原有供应渠道受阻的情况下，同样也需要寻找其他出口国以满足国内需求。上述调整不仅可能增加运输及转运成本，也可能通过改变贸易流向、延长航运距离，推动全球粮食贸易的吨海里需求上升。

从运输方式来看，乌克兰此前主要通过敖德萨等黑海港口出口农产品，而2022年冲突的爆发使得黑海深水港被封锁，3-7月海运几乎归零，乌克兰被迫转向欧盟陆路（团结通道）和多瑙河港口（再由驳船转运至罗马尼亚康斯坦察港，最终装在远洋船舶出口）。但随之而来的则是需要面对更高的运价水平，由于上述运输方式涉及更多中转环节，同时面临内河通航能力有限、港口装卸效率较低以及不同运输方式衔接不畅等问题，导致单位粮食的综合物流成本明显上升。俄罗斯方面，虽然仍主要依赖黑海港口出口谷物，但冲突则使得黑海变得更加危险，俄罗斯因此加速扩建波罗的海港口以分散风险。

从贸易流向来看，乌克兰农产品出口仍主要流向欧洲、非洲和亚洲市场，不过欧洲的占比出现提升，原有的贸易网络发生调整；俄罗斯则将出口从欧洲更多转向非洲和亚洲国家。与此同时，部分依赖黑海粮食供应的进口国也开始寻求更多元化的采购来源。以埃及为例，其小麦进口仍主要依赖俄罗斯、乌克兰及欧洲市场，不过从法国为代表的欧洲国家进口占比出现上升；而玉米则在从乌克兰进口下降的同时，大幅增加了从巴西进口的比例。但值得关注的是，从进口国家视角来看，相较于黑海沿岸至埃及的传统距离航线，巴西等南美国家至埃及的航运距离则明显拉长，在推升国际运价的同时，粮食贸易的吨海里需求实际上也出现了明显上调。

当下全球农产品的贸易运输依然面临多重挑战：一方面，近期俄乌局势再度恶化，黑海港口及商业船舶面临的安全风险明显增加，乌克兰和俄罗斯的粮食出口再度受到不同程度的影响。其中，乌克兰出口运输结构已出现类似2022年的调整迹象：2022年3-7月乌克兰小麦出口中的港口占比出现大幅回落的同时铁路及渡轮等替代运输方式占比上升。与此同时，部分粮食运输需求重新向多瑙河港口及周边陆路通道转移，导致港口拥堵、驳船运力不足及中转成本上升。另一方面，美伊局势反复拉锯并也开始蔓延至曼德海峡，而红海的苏伊士运河通道本身承担着连接欧洲、亚洲及部分非洲市场的重要贸易运输功能，若相关海域安全风险持续上升，部分原本经过苏伊士运河的粮食运输船舶可能被迫绕行好望角，从而延长航程、增加燃油消耗及船舶运营成本。此外，厄尔尼诺的发展也使未来粮食供给及跨区域调度需求面临新的不确定性。当前厄尔尼诺事件已经形成并持续增强，考虑到非洲多数国家属于农产品净进口国，叠加厄尔尼诺所导致的极端天气可能导致国内粮食减产并加剧粮食安全压力，尤其是南部非洲面临的干旱风险值得关注，倘若相关地区粮食产量下降，而国内消费需求相对刚性，其进口补充及国际粮食援助需求可能上升。在黑海供应链同时面临扰动的情况下，部分进口国家可能需要扩大对欧洲、美洲等替代粮源的采购，从而增加跨区域粮食调度需求及潜在航运距离。

因此，基于上述内容，以非洲国家农产品进口为例，我们提出两点假设：①因供应链风险推动进口来源多元化：考虑到相比2022年俄乌冲突刚爆发时期的农产品出口基本归零的情形，今年8-9月俄乌局势的再度恶化虽然使得农产品出口再度回落，但整体出口水平仍明显好于2022年的出口情况，预计本轮供应链扰动引发的非洲进口来源调整幅度弱于2022年；②历史上看厄尔尼诺时期非洲国家的谷物产量往往面临下行压力且减产幅度可能超过全球平均水平，相对应其进口增速通常趋于回升且表现强于全球整体，进而带动进口规模扩张及采购来源调整。由于区域结构来看，北非国家（埃及、阿尔及利亚、摩洛哥）的谷物进口规模占非洲整体比重超过50%，同时以南非为代表的南部非洲国家亦占据一定比重，因此参考谷物进口规模采取加权方式最终可测算得到：无论是供应链调整，或是厄尔尼诺冲击下的进口需求增加或采购渠道调整（均可能增加拉美进口），均有望推动非洲国家整体海运距离的增加。

3 新兴市场：通胀冲击值得关注，关注拉美可能成为受益国

对全球经济而言，因供给侧因素所带来的农产品价格上涨更多带来的是通胀风险，而非增长风险。从宏观传导来看，当农产品价格上涨时，全球经济首先面临的可能是更高的通胀水平，但不同经济体则因食品在CPI当中权重的差异性而呈现不同的传导效率与通胀弹性；与此同时，倘若是异常天气等供给侧因素造成农作物减产，则可能通过农业实际增加值直接拖累经济增长。相较上世纪70年代，当前农业增加值占GDP比重已出现明显回落，最近几年以实际增加值所衡量的份额维持在4.2%-4.3%区间内，这意味着当下全球经济对农业供给侧冲击的风险敞口相较过去已出现收窄，而更为直接且显著的传导路径则在于通胀侧，尤其是新兴市场CPI同比对农产品价格变化的敏感度更高，波动往往也更大。

但不同经济体可能因经济结构与资源禀赋导致所受到的冲击程度存在差异：相较于发达国家，一方面新兴国家由于食品在CPI中的权重更高，另一方面其GDP对农业的敞口更大，更容易受到农产品减产的影响。前者可能使得国内居民，尤其是低收入经济体，面临更高的生活成本与随之而来的金融条件收紧；后者则可能直接拖累GDP实际值的增长。但值得关注的是，农产品区域化的集聚特征则使得农产品价格上涨所带来的影响在新兴市场内部可能出现分化：农产品净进口国将会直接面临进口成本的上涨，而农产品净出口则可能受益于出口价格上涨所带来的贸易条件改善，进而增加出口收入。

（1）非洲：由于大多数非洲国家产业结构较为单一、仍处于经济发展初级阶段，其通胀和经济对于农产品的敞口在新兴国家当中普遍偏高；与此同时，非洲不少国家对谷物为代表的主粮存在较高的进口依赖（其主要出口农作物是可可、咖啡等，且仅集中在少部分国家），国际农产品价格的上涨一方面可能直接推高食品进口成本，加剧外部支付压力；另一方面也更容易通过进口价格向国内物价进行传导。考虑到非洲多数低收入经济体食品在CPI中占比较高，厄尔尼诺所带来的潜在减产预期与输入性价格上涨的环境下非洲国家相比其他新兴经济体而言可能存在更高的脆弱性。

（2）亚洲新兴经济体：尽管厄尔尼诺同样可能导致农产品存在减产预期，但得益于更为多元的经济结构（甚至部分国家对AI产业链有一定的暴露度），其经济直接暴露于农业生产的敞口低于非洲国家、但高于拉美国家。而从进出口来看，因出口产品结构分化导致亚洲国家受益的品种存在差异，其中泰国、马来西亚和印度尼西亚因属于农产品净出口国而可能直接受益于农产品价格上涨，不过后两个国家则是主要的棕榈油净出口国，但在谷物上仍存在进口需求；印度则主要是油脂类产品依赖于进口，而在大米等品种上具备出口优势。因此，对亚洲新兴经济体而言，不同经济体可能同时承受部分农产品的输入性通胀压力，并受益于其他出口品种的价格上涨，最终影响则取决于具体农产品的供需及贸易结构。

（3）拉美：所受到的冲击或相对较小，部分经济体在贸易渠道上具备更强的潜在缓冲。从气候影响来看，厄尔尼诺对拉美的冲击呈现明显的区域分化：南美洲北部和部分中美洲国家可能面临干旱风险，而阿根廷、巴西南部等农业产区则可能受益于降水改善，智利中部在厄尔尼诺期间通常也更容易出现降水偏多的情况，有望缓解部分地区的水资源压力。不同于普遍性的农业减产冲击，这种气候影响的区域差异意味着拉美内部部分农业产区的供给反而存在改善空间。而巴西和阿根廷等国家是全球重要的农产品出口国（如巴西是大豆和玉米的重要出口国，阿根廷是小麦和玉米的重要出口国）和能源出口国（巴西和阿根廷对外依赖度均是负值），因此贸易条件的改善和出口收入增加有望在一定程度上抵消农业供给冲击带来的负面影响。从历史上看，在2000年后的两轮能源与农产品价格共振上涨阶段，巴西、阿根廷等拉美国家的贸易条件往往趋于改善。值得一提的是，尽管哥伦比亚、智利和秘鲁并非重要的谷物出口国家，但哥伦比亚是石油和煤炭的出口国，秘鲁和智利是铜矿核心供应国，当下能源市场的紧张和铜价的高位仍有可能改善上述地区的出口收入，增加其经济韧性。

因此，倘若农产品供给侧风险上升、价格上涨空间打开，拉美地区或将有望凭借其在全球农产品贸易中的重要地位，成为新兴市场中经济基本面相对更具韧性的区域。如同前文所述，2000年后巴西为代表的拉美国家在全球农产品出口市场中的份额持续提升并逐渐占据重要地位，当下拉美地区农产品出口额占全球比重已超15%，仅次于欧洲和亚洲，显著高于非洲的4.1%；尤其是巴西的全球农产品出口份额仅次于美国。而从拉美本身的出口结构来看，农业及农业相关产品（除了农业本身产品之外，还包括了农业产业链的制造产品）在出口总额当中均占据较高比重，如巴西占比约为44%（大豆、玉米和咖啡为代表的农产品占比约22%，牛肉、糖、纤维素、豆粕等农业相关加工品占比合计约22%），阿根廷占比约为58%（谷物为代表的农业初级产品占比超24%，农业相关工业制成品占比约35%）。而较高的农产品出口依赖度意味着农产品价格上行有望通过改善出口收入及贸易条件，对拉美经济形成较为直接的支撑。实际上从历史上看，在能源与农产品价格共振上涨的阶段，拉美地区农业出口收入往往明显改善，并进一步带动整体出口增长，在此期间农产品价格上涨往往成为主要的驱动因素。与之相对应，拉美地区经济增长及人均收入水平也往往呈现改善趋势。

对应至我国出口来看，考虑到过去几年我国出口至拉美地区的份额持续扩张，目前拉美地区占我国出口比重约7.57%；与此同时，基于以上内容，拉美经济韧性的相对增强或将有望继续对我国相关行业出口提供增量支撑，结合各产品出口至拉美地区的份额及年均复合增速来看，建议重点关注汽车（商用车、汽车零部件、摩托车、乘用车）、工程机械以及电力设备（蓄电池）等。不过，值得一提的是，倘若未来农产品供给侧风险兑现、价格上涨，新兴经济体内部的分化（拉美相对受益的同时非洲可能相对受损）可能对我国出口产品产生不同的影响，而考虑到我国对拉美与非洲的出口商品结构存在较高重合度，意味着部分受益于拉美需求改善的同时，也可能受到非洲需求走弱的对冲。在此情形下，上述细分方向中，属于对拉美出口较高、对非洲出口依赖度相对较低的产品主要包括汽车零配件和乘用车；而对于其他细分产品而言，由于对两大区域均有一定的出口敞口，则可进一步结合企业区域收入结构，重点挖掘具备竞争优势和份额提升潜力的阿尔法机会。

4 2027年农产品的投资侧影响

当前供给侧的扰动正逐步成为影响大宗商品定价的重要变量。2026年以来地缘冲突及全球供应链扰动已率先体现为能源市场的紧张，而历史上能源与农产品的高联动性则使得高油价往往可能通过成本与需求两条路径共同推升农产品价格；与此同时，厄尔尼诺所带来的极端气候变化也将是农产品需要关注的潜在风险。当高油价遇上厄尔尼诺，能源成本上行与气候冲击的叠加，未来农产品供给侧的不确定性依然值得关注。尤其是在全球粮食供给区域分布不均、部分经济体粮食进口依赖度较高的背景下，局部供给冲击不仅可能强化部分农产品的价格弹性，还可能推动全球粮食贸易流向重构，并对不同新兴经济体的经济表现产生差异化影响。沿着这一思路，未来建议可重点关注以下三大方向：

一是，高油价与厄尔尼诺共振背景下，建议关注相关农产品的机会：棕榈油、糖等，同时受益于高油价背景下生物燃料经济性提升，且主要产区集中于东南亚，厄尔尼诺时期干旱风险的发生可能存在减产预期。而其余农产品来看，小麦主要面临黑海供应链扰动（俄罗斯和乌克兰合计出口占比约27%）与厄尔尼诺引发的干旱风险（澳大利亚出口占比约10.8%），后续重点观测俄乌局势和极端天气可能导致的产量变化；玉米和大豆则主要受益于生物燃料经济性提升，而供给侧上，由于产区主要集中于美洲，厄尔尼诺对北美与南美不同地区的气候影响存在差异，天气扰动对产量变化的影响较为复杂，后续需重点跟踪美洲主产区的天气演变及产量预期变化。映射至A股市场，考虑到相关农产品在A股中的直接受益标的相对有限，但在高油价、极端天气及农产品价格波动等事件持续发酵的阶段，相关产业链仍可能迎来阶段性的主题交易机会，建议关注种植业，以及具备上游资源、成本优势或较强价格传导能力的农产品加工企业。

二是，与其他大宗商品有所不同，粮食作为重要的基础消费品，其终端需求具备一定刚性，但全球粮食产量与出口能力往往对区域气候、地缘政治等供给因素的敏感度存在差异。这意味着，当部分粮食主产区因极端天气和其他供给侧因素出现减产时，粮食进口国可能需要通过调整采购来源、增加替代地区进口等方式保障本国粮食供应链，从而推动全球粮食贸易流向与运输结构的重构，建议重点关注干散货运输吨海里需求提升的投资机会。

三是，基于前文对全球不同经济体的讨论，农产品价格上涨对新兴经济体的影响存在分化：对于以非洲为代表的粮食进口国而言，农产品价格上涨可能推升进口成本，加剧国内通胀压力并削弱居民实际购买力；相比之下，拉美国家由于具有较强的农业资源禀赋，巴西、阿根廷为代表的国家均是全球重要的农业净出口国，农产品价格上涨反而可能改善其贸易条件，反而可能相对受益于农业出口收入增长。对应至我国出口来看，拉美经济存在相对韧性的同时非洲可能相对受损，建议重点关注对拉美出口较高、对非洲出口依赖度相对较低的产品，包括汽车零配件、乘用车；与此同时，由于我国对拉美与非洲的出口商品结构存在较高重合度，对两大区域均有一定出口敞口的商品而言，可进一步结合企业区域收入结构，重点挖掘具备竞争优势和份额提升潜力的阿尔法机会，对应的行业主要分布在汽车（商用车、摩托车）、工程机械以及电力设备（蓄电池）等。

本文来源：一凌策略研究

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白酒逆市涨停潮：中信证券称板块处“出清尾声”，锚定2027供需新均衡

中国基金报 — Fri, 30 Oct 2026 05:18:12 GMT

10月30日上午，A股三大指数低开后震荡回升，截至午间收盘，沪指跌0.30%，深成指跌0.58%，创业板指跌1.18%，科创综指跌0.71%。

从板块来看，创新药、白酒、能源设备等板块相对活跃，而短剧游戏、通信设备、航天军工等板块跌幅居前。

港股市场低开后持续拉升，恒生指数、恒生科技指数均涨超1%，京东健康、美团、海尔智家等均涨超5%。

白酒板块逆市拉升

白酒板块逆市拉升，皇台酒业、古井贡酒、迎驾贡酒纷纷涨停，泸州老窖、今世缘、舍得酒业等跟涨。

消息面上，迎驾贡酒三季报显示，公司第三季度实现营业收入14.13亿元，同比增长4.25%；归母净利润为4.14亿元，同比增长8.58%。

开源证券表示，食品饮料筹码出清较为充分、估值处于历史偏低位置且市场预期不高，三重特征叠加，板块防御属性显著凸显。

中信证券认为，当前白酒板块处于周期磨底后期、出清尾声阶段，价格、库存、预期等底部信号已现。展望2027年，判断白酒行业供需有望实现新均衡——需求有望在宏观催化和低基数下实现弱复苏，供给预计进一步收缩但竞争加剧。长期来看，行业有望稳步进入良性修复阶段，虽然当下内需侧仍有一定压力，但当前估值已反映较多行业中长期发展的悲观预期，再考虑到白酒板块当前已具备较强红利价值及未来需求预期转向潜在的预期差，建议在行业底部增加对头部酒企的配置。

短剧概念股持续走低

短剧概念股持续走低，横店影视跌停，东方明珠、三七互娱、慈文传媒等跌超8%。

国信证券表示，伴随AI视频生成能力跨越商业普及门槛，AI短剧较短视频在题材多样性和内容自由度方面的优势逐步凸显，行业规模有望持续高速扩容。从竞争格局看，下游分发平台采用市场化投流+竞争机制优胜劣汰，推动短剧制作方从粗放扩容转向精细化运营，竞争格局有望优化，建议关注拥有流量入口和分发能力的平台，以及具备优质IP、成熟AI工作流和稳定爆款率的制作公司。

来源：中国基金报

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币安惊魂夜：40分钟内，63亿美元是如何被转走的？

Fri, 30 Oct 2026 04:28:25 GMT

10月30日凌晨，币安疑似遭遇“黑客攻击”，旗下多个钱包出现大额资金转出，消息迅速刷屏币圈。币安称正在调查安全事件，创始人赵长鹏（CZ）说：“看起来像是针对币安的黑客攻击。”

币安最新回应称，估计总影响金额约63亿美元（官方用的是“估计”和“总影响金额”而不是实际损失），已与合作方冻结约30亿美元，损失由SAFU基金及公司自有资金承担。充值和提现暂停，恢复时间未公布。

据链上数据分析，北京时间10月30日凌晨4点20分59秒，一笔以太坊交易完成上链。它没有转账金额，也没有调用数据，唯一的内容，是向币安标记为"Binance 14"的热钱包提交了50条EIP-7702授权。

3分24秒后，这个钱包里的167464枚ETH、16.15亿枚USDT，以及UNI、LINK、AAVE、PEPE等63种代币，在一笔交易里被全部转走。

同一时段，其他链上的币安钱包也有资金转出。按DRK整理的链上时间线，换算成北京时间，Base链在4点16分、比特币在4点20分、Tron在4点22分，已有资金转出。808bits则记录，XRP账本上约4点05分至4点09分，五个币安钱包已向同一账户转出2.335亿枚XRP。

DRK统计，约63亿美元资产在约40分钟内，从八条链上的币安钱包流出，以太坊是最大的一段。比特币方面，18,270枚BTC在同一个区块内转出，约合14亿美元。

至于怎么发生的，币安的初步调查指向一名DevOps工程师的笔记本电脑被入侵：攻击者借此访问服务容器，提交了未经授权的提现交易。币安称，尚未发现私钥泄露的证据。攻击者是谁，目前没有机构公开认定。币安承诺调查完成后公布完整的事后调查报告。

消息传出后，比特币一度跌至6周低点77,646美元，BNB 24小时内下跌超过8%。

黑客提前布置，演练两次，与一份提前48小时准备的“委托书”

Cobo联合创始人、链上分析人士神鱼在事件发生数小时后发布了链上复盘视频，顺着链上痕迹倒推，攻击准备至少在事发前两天就已启动。

10月28日，攻击者分三次从混币协议Tornado Cash中提取小额资金，用于支付后续部署合约与演练的手续费。

10月29日下午，攻击者部署了最终版恶意合约（地址0x63e842B054Bd624a465454D533C33F573e9c6fAe），该合约编译于Solidity 0.8.28，且只认一个主人：攻击者自己的钱包地址。

10月29日晚间至30日凌晨，攻击者用两个测试钱包把整套攻击流程完整演练了两遍。最后一次测试收工时，距离凌晨4点20分正式动手只剩约3.5小时。

链上分析平台808bits的拆解显示，演练中攻击者分别对测试钱包发起了EIP-7702授权测试，验证了扫空代币的完整流程后，才向真实目标发起攻击。

EIP-7702：一扇被“合法”打开的门

真正完成"致命一击"的武器，是以太坊在Pectra升级中引入的新特性：EIP-7702。

要理解它为什么危险，先要理解它本来是做什么的。

在传统以太坊架构里，用私钥控制的普通外部账户（EOA）和智能合约账户是两套完全独立的体系。EIP-7702打破了这道界限——它允许普通钱包通过签发一张特殊授权，把自己账户的代码执行权临时委托给一段智能合约代码。

以太坊官方EIP-7702文件明确警告："授权代码可能拥有对账户的广泛访问权限，钱包必须严格审查授权。"

EIP-7702的设计初衷是为了优化用户体验——比如让一个普通钱包能批量处理多笔操作、支持代付Gas等。但它的另一面是：只要那张授权签下去，被委托的程序就能代表钱包主人执行任意操作，包括把所有资产转走。

神鱼在复盘中拆解了这段攻击合约的逻辑："攻击者的程序只认一个主人，只做一件事：转钱。"

凌晨4点20分59秒那笔交易，就是让"Binance 14"热钱包签下了这张授权——50条连续序号的EIP-7702委托，覆盖了18914775至18914824共50个Nonce值。攻击者知道币安热钱包每分钟处理大量交易，无法提前锁定哪个Nonce有效，所以一次性签了50个作为窗口，等一个命中即可生效。

一旦生效，黑客甚至不需要每次都用币安的私钥，直接调用合约就能把64种代币扫空。

凌晨4点41分，更惊悚的一幕

扫空"Binance 14"本身还不是终点。

根据808bits和DRK的链上分析，凌晨4点41分，攻击者借助"Binance 14"热钱包的合法运营商身份，直接调度了一个以"Binance 14"为授权运营方的USDC合约钱包（Hot Wallet 34），一次转出约7.8亿枚USDC，随后又追加了约4300万枚。

808bits的分析写道："Binance 14独自需要7702路线，而且它是最后一步——XRP在20:05，Solana在20:10，比特币在20:20，委托授权在20:20:59。"

链上记录还显示，攻击者的委托授权一直未被撤销，导致在事件发生后数小时内，陆续充入"Binance 14"地址的资产——包括一笔约2亿枚USDT——仍然在扫空逻辑下被再次转走。

神鱼在事发约两小时后发文预警："钥匙明明还在币安自己手里，但那张致命的EIP-7702委托授权却迟迟没有撤销。"

直到北京时间30日上午8点10分左右，币安才用"Binance 14"的私钥向零地址签下新授权，将委托代码清除。

真正的问题在哪里：不是合约，是签名

为什么全球安防等级最高的交易所热钱包，会用自己的私钥签下50张连续序号的恶意EIP-7702授权？

神鱼的链上技术诊断是："从链上看，问题出在签名一环，没看到合约漏洞。"

币安的初步调查公告措辞谨慎，但指向了一个具体的切入点："安全事件可能涉及一名DevOps工程师的笔记本电脑遭到入侵，攻击者借此获得了某个服务容器的访问权限，并提交了未经授权的提现交易。"

公告同时表示"目前没有任何钱包私钥泄露的证据"。

808bits分析认为，50个Nonce窗口本身就说明问题所在：如果攻击者直接持有私钥，完全可以自己发起转账，不需要这个窗口机制。这50个连续签名，更像是攻击者将50个摘要（digest）提交给了某个签名服务，服务按正常流程签名返回，而没有识别出这是一批危险的EIP-7702授权请求。

分析写道："一个在拿到32字节摘要后进行签名的系统，无法区分这个摘要来自一笔正常交易还是一条EIP-7702授权——因为签名对象只有32个字节，上面没有收款方、没有金额、没有调用数据，有的只是'链ID、目标合约地址、Nonce'三个字段。"

这意味着，黑客大概率并非直接窃取了明文私钥文件，而是在币安内部的自动签名系统、权限校验或运维指令管道中撕开了一个口子，诱导签名机签下了那批不该签的Type-4交易。

目前，此次攻击的完整技术路径仍有待币安官方的详细事后调查报告（post-mortem）确认。

Binance 16的谜题

整个事件中，还有一个细节颇为蹊跷。

链上记录显示，在"Binance 14"被清空约24秒后，币安另一个热钱包"Binance 16"自行签名，向攻击者的集结地址转出了28,005.6枚ETH及约1.08亿美元的其他代币。

"Binance 16"没有EIP-7702委托，它的转账是用自己的私钥直接签名发出的。

分析指出："无论是同一套签名访问权限覆盖了这个钱包，还是一笔内部提现被推送到了攻击者的地址，两种情形都意味着此次入侵的根源在于币安的签名或提现基础设施，而不是某一把被孤立泄露的私钥。"

63亿美元从哪里来：各方口径不一

事发初期，估算相差很大。美媒Axios称，分析师和交易员估计被盗金额在17亿至57亿美元之间。区块链安全机构SEAL 911的Taylor Monahan对《华尔街日报》说，攻击者获利“远超20亿美元”，最高可能达55亿美元。“信息变化很快，确认确切数字还需要时间。”

此后又有几个数字出现：

神鱼估算，多链转移总额约58亿美元，并强调这“不是确认的最终被盗损失”。
据彭博，Arkham称，疑似黑客关联钱包持有约59亿美元，但不一定等于从币安被盗的金额。
币安给出的口径是：预计总影响金额约63亿美元。

币安没有公布最终净损失。

被冻结的30亿：稳定币的另一面

这次事件有一个值得深思的反差：数十亿美元在几分钟内被转走，但其中相当大一部分，又在数小时内被冻结。

事件发生后，多家稳定币发行商迅速行动：

Tether：冻结超15.67亿枚USDT，CEO Paolo Ardoino在X平台表示"保护行业和合作伙伴是我们的首要任务"
Circle：冻结逾8亿美元USDC，CEO Jeremy Allaire称"已与执法机构协调，冻结与事件相关的超过8亿美元USDC，并将继续支持调查"
Ripple：冻结约2亿美元RLUSD
World Liberty Financial：冻结约2700万美元USD1
Paxos：冻结约1906枚PAXG
Arbitrum安全委员会：执行紧急交易，将黑客钱包中约3050万美元的ARB和ETH转入冻结钱包

CZ对Tether的冻结行动评价道："救命稻草。"

据路透社报道，Tether和Circle合计冻结超过23.8亿美元。

然而，被冻结只是第一步。TRM Labs全球政策主管、前美国联邦检察官Ari Redbord解释说："冻结阻止了资金转移，但追回需要通过法律程序。执法机构通常需要获得法院命令或扣押令，才能与稳定币发行商合作，将冻结资产释放并归还受害者。冻结只需要几分钟，但归还资金需要更长时间，不过这条路是存在的。"

Chainalysis研究主管Eric Jardine也表示："没有固定的追回时间表。技术冻结可以很快发生，但归还资金可能需要数月甚至数年。"

比特币、以太坊等没有中心化发行方的资产则是另一回事。 Redbord指出，这类资产无法被直接冻结，调查人员只能追踪资金在交易所、跨链桥和其他服务中的流向，等待其出现在能够配合执法的平台上。

据DRK链上分析，被转走的约18,270枚BTC（约14.3亿美元）目前仍完好无损，黑客尚未移动。而约37.7万枚ETH分散停放在多个钱包地址。

从Bybit到币安：攻击者在进化

这不是加密行业第一次遭遇此类攻击，但规模的变化令人警惕。

2025年2月，Bybit冷钱包遭遇黑客攻击，损失约15亿美元。网络安全研究公司TRM Labs和Pangolin Intelligence事后将该攻击归因于朝鲜关联黑客组织TraderTraitor（也被称为Lazarus Group）。彼次攻击的核心手法，是通过入侵Safe钱包的开发环境，诱骗多签审批者批准一笔经过伪装的恶意交易。

这一次，Blockaid联合创始人兼CEO Ido Ben-Natan公开表示，此次攻击与Bybit事件"非常相似"，攻击手法与朝鲜黑客的已知行动特征"高度吻合"。TRM Labs高级调查员Nick Carlsen对华尔街日报表示，TRM与Pangolin Intelligence协作比对了黑客的链上行为与其他朝鲜关联攻击的信息，认为"这绝对是朝鲜所为"。

不过，目前Elliptic、Chainalysis等多家机构尚未发出正式归因声明，调查仍在进行中。

两次攻击有一个共同特征，Bybit的多位签名者看到的是一笔正常转账，实际上签掉的是一个代理合约升级；这一次，币安的签名系统看到的可能是一批普通的32字节摘要，实际上签掉的是50张EIP-7702授权委托书。808bits对此总结道："攻击者没有正面攻破保险柜，而是让签名系统自己打开了门。"

据华尔街日报，TRM Labs全球政策主管Ari Redbord将本次事件称为"人类历史上最大的银行劫案"。

攻防之间，没有永久的平衡

这次事件发生后，行业层面的讨论随即展开。

Immunefi CEO Mitchell Amador此前多次公开警告，AI工具正在降低高水平攻击的门槛，防御方需要时间追平差距。加密行业安全公司Cyvers CEO Deddy Lavid称，加密行业是"第一个真正感受到AI冲击的市场"。

TRM Labs的Redbord则提供了另一面的视角："攻击者以空前的速度和规模运作，但追踪和溯源的工具也在同等速度下运行。稳定币发行商在数小时内完成冻结，调查人员实时追踪跨链资金。"

这场追与逃，在本次事件中得到了具体呈现：攻击者在9分钟内将约3.35亿枚USDT通过Uniswap换成了ETH，赶在Tether冻结指令生效之前完成了变现；而剩余的大量USDT和USDC，则在被转入集结钱包后不久即遭冻结，无法移动。

目前，约30亿美元已被冻结；约33亿美元的BTC、ETH及其他无法被中心化冻结的资产，仍处于链上追踪状态。

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值得买科技前三季度AI收入破亿，向品牌营销和企业模型服务拓展

Fri, 30 Oct 2026 04:12:18 GMT

AI相关收入同比增长逾两倍，已成为值得买科技前三季度营收增长的重要支撑。

10月29日，值得买科技发布2026年三季报，前三季度实现营业收入8.28亿元，同比增长2.79%。其中，AI相关业务收入达到1.08亿元，较去年同期的3229.05万元增长约233%，占总营收的比例由4%提升至13%。

按照公司统计口径，AI相关收入包括AI产品、产品中的AI功能及AI生成内容贡献的收入，也包括使用AI工具为客户提供服务产生的收入。这部分收入同时来自原有业务的AI应用和新产品的商业化。

整体盈利仍处于调整阶段。第三季度，公司营收2.09亿元，同比下降6.66%；前三季度归母净亏损5250.58万元，上年同期为盈利1344.86万元。公司表示，毛利率较高的信息推广和互联网效果营销平台收入占比下降，拉低了整体毛利率，同时业务及AI技术投入影响了当期利润。

前三季度，公司研发费用为1.18亿元，占营收的14.2%；其中，第三季度研发投入超过4200万元，同比增长约11%。现有产品升级、新产品开发及对外服务拓展，是技术投入的主要方向。

产品更新首先体现在购物业务中。“什么值得买”App持续将AI用于搜索、推荐和内容生产；AI购物管家“张大妈”则在上半年上线“今日好价”“AI搜索”等功能，结合商品、内容和消费数据，为用户提供选品、比价及优惠查询服务，覆盖数码、户外、居家等品类。

公司也在将购物服务接入第三方产品。今年6月上线的“什么值得买购物管家”Skill，已在腾讯WorkBuddy、鸿蒙小艺Claw等产品中落地，为这些智能体提供消费决策支持。值得买由此增加了自有App之外的服务渠道。

另一项对外服务是“海纳”MCP Server。它将消费内容和商品信息整理为标准化数据，供大模型、智能体及智能终端调用。前三季度，“海纳”输出量达到33.9亿次，其中第三季度为11.5亿次。对值得买而言，长期积累的消费信息由此进入更多外部AI产品。

品牌营销业务也有新的产品推出。今年6月，“值数”升级为“值数Matrix”，将传统媒体、社交平台和AI平台上的品牌表现纳入统一分析。它既跟踪品牌被提及的情况，也分析AI如何描述品牌和产品，帮助企业识别信息偏差、比较竞品表现，并调整内容和传播方式。

7月正式推出的OpenHubs，则把服务对象进一步扩展到有大模型使用需求的企业和开发者。企业同时使用多个模型时，需要处理不同的接口、账号、权限和计费规则。OpenHubs将这些操作集中到一个平台，提供模型统一接入、调用监控、用量统计及成本管理服务。

这项产品源于值得买自身在多模型接入和协同应用中的经验。随着内部工具转化为对外服务，公司开始承接消费导购、品牌营销之外的企业AI应用需求。

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-335亿美元！亚马逊的这个数字，“吓蒙”了市场

Fri, 30 Oct 2026 04:08:47 GMT

亚马逊三季度财报用一个极其惨烈的数字回答了华尔街全年的疑问：单季自由现金流消耗高达335亿美元。尽管AWS云业务创下近五年最快增速，但失控的资本支出（Capex）、疲软的四季度指引以及暴增的债务，彻底击碎了买方的乐观预期。

亚马逊最新财报显示，三季度自由现金流录得-335亿美元，而彭博市场一致预期仅为-77亿美元，实际结果超出预期四倍以上。 单季资本开支飙升至773亿美元，环比增长43%；为填补资金缺口，公司在该季度新增481亿美元长期债务。滚动12个月自由现金流从上季度的-76亿美元急剧恶化至-424亿美元。

与此同时，四季度业绩指引令市场失望。营收指引中值为2435亿美元，略低于市场一致预期的2442亿美元；运营利润指引中值310亿美元，不仅低于华尔街预期的330亿美元，更全面低于买方层面350亿美元的"心理关口"。 高盛在盘后快评中指出，多项核心指标相对于市场预期呈现"中性偏弱"结果，预计股价将出现初步负面反应。

财报公布后，亚马逊盘后股价一度暴跌12.5%至223美元附近（最低触及约214美元），远超7.5%的隐含波动率，抹平了二季度以来的全部涨幅，回落至今年4月初水平。

对于投资者而言，核心逻辑已经发生根本性转变：亚马逊的股票之所以“涨不动”，是因为AWS业务每带来1美元的潜在收益，背后都捆绑着远超1美元（甚至接近4美元）的新增支出。华尔街的预期游戏已经失效，现在市场必须直面高昂的账单。

那个关键数字：单季-335亿美元

如果说有一个数字概括了亚马逊当前的处境，那就是-335亿美元——这是公司三季度单季自由现金流。

这一数字的背后逻辑极为直白：单季经营性现金流约424亿美元，但净资本开支高达759亿美元，两者之差即为现金黑洞。而就在一年前，亚马逊的自由现金流还处于529亿美元的历史峰值。

资本开支的膨胀速度同样触目惊心。三季度毛资本开支达773亿美元，环比二季度的542亿美元增长43%。亚马逊同时确认，预计2026年全年资本开支约2200亿美元的计划不变。按前三季度已累计净支出约1720亿美元计算，四季度资本开支将约为480亿美元，较刚刚完成的三季度骤降约37%。

这一测算令投资者生疑：要么亚马逊将在四季度大幅收紧支出，与CEO Andy Jassy所描述的"需求持续超过供给"形成矛盾；要么三季度存在大量支出的提前确认，使得原有指引本身已失效。无论哪种情形，市场均难以认同2027年资本开支将低于2026年——此前买方预期明年资本开支在3200亿至3750亿美元之间，而亚马逊在本次财报中对2027年的数字只字未提。

谁来买单？债务飙升，资产负债表急剧恶化

当运营现金无法覆盖支出时，钱只能从别处来。亚马逊的资产负债表给出了答案：疯狂发债。

为了支撑庞大的开支，亚马逊在三季度筹集了481亿美元的新增长期债务。今年前九个月，公司新增长期借款高达1151亿美元，导致长期债务几乎翻了三倍，从2025年底的656亿美元飙升至9月底的1731亿美元。

与此同时，公司的财务健康度正在全面下滑：

现金储备从868亿美元骤降至558亿美元。
利息支出同比翻了三倍多，从去年同期的5亿美元飙升至17亿美元。
“其他长期负债”也几乎翻了三倍，从360亿美元增至999亿美元。

值得注意的是，上述数据还不包括亚马逊首次发行的英镑计价债券，以及用于购买英伟达芯片的80亿美元特殊目的载体安排。

正如市场所观察到的逻辑链条：“债务变为资本开支，资本开支变为营收，营收变为每股收益。”亚马逊本季度在规模上完整展示了这条链条的第一个环节。

AWS与核心业务：五年最佳增速仍难填买方胃口

尽管AWS云业务表现强劲，营收增长39.3%至460亿美元，创下近五年最快增速，且CEO Jassy给出了2027和2028年AWS增长“超过40%”的乐观预期。但这对挑剔的买方来说还不够：39.3%的增速虽然击败了华尔街约37%的预期，但低于买方真正期待的42%。

更糟糕的是利润率走向了错误的方向。AWS营业利润率从二季度的39.4%下滑至38.7%，未能达到买方预期的“40%出头”。

其他业务方面，零售表现平稳（北美销售额增长6%，国际增长8%，剔除汇率影响）。但广告业务增速放缓至12%（剔除汇率影响），公司将其归咎于Prime Day的“时间异常”，并承诺四季度将反弹至高十位数增长。

此外，每股收益（EPS）录得1.89美元，不及预期的1.97美元。这主要是因为去年三季度包含了Anthropic股份带来的95亿美元税前收益，而今年非运营项目反而造成了12亿美元的拖累（包含翻倍的利息账单）。唯一符合预期的是营业利润，达到创纪录的281亿美元（利润率13.9%），精准命中买方传言的280亿美元。

疲软的四季度指引：全面不及预期

四季度业绩指引是此次财报的另一个失望来源。

营收指引区间为2400亿至2470亿美元，中值2435亿美元，略低于市场一致预期的2442亿美元。运营利润指引为285亿至335亿美元，中值310亿美元，不仅低于华尔街预期的330亿美元，也低于买方心理关口的300亿至350亿美元区间的两端，缺口超过15亿美元。

据摩根大通分析师Mark Schilsky此前预测，一旦亚马逊内部AI助手Leo正式上线、相关成本开始资本化，运营利润将获得约10亿美元的额外提振——即便如此，实际指引仍未能达到预期。

广告业务是指引中唯一的亮点：三季度广告增速放缓至12%（剔除汇率影响），公司将此归因于Prime Day的“时间性异常”，并预计四季度将反弹至”高十字头”增速区间。不过，随着亚马逊屏蔽Meta Muse等AI购物代理、市场担忧AI代理购物将侵蚀赞助商品广告收入，广告业务的长期前景仍存争议。

为什么这只股票“永远涨不动”？

摩根大通分析师Mark Schilsky在财报前已对亚马逊的困境作出精准诊断：

“AMZN是今年最让主流投资者沮丧的股票之一……华尔街对2027年AWS的预测低得可笑……正因如此，投资者都把它视为容易超预期的故事，但所有人都知道这一点，这恰恰是它涨不动的核心原因。”

据高盛和瑞银的评估，亚马逊财报前是科技股中拥挤度最高的多头头寸之一，高盛TMT桌拥挤度评分8/10，瑞银情绪量表9/10。高度拥挤的多头持仓意味着，一旦现实未能匹配预期，止损卖压将成倍放大。

三季度财报的结构性矛盾清晰可见：AWS加速兑现，但每一美元的云业务收入，背后跟随着远超一美元的新增支出。本季度，这一比例接近四比一。只要这一模式未能扭转，股价上涨的逻辑便始终面临来自资产负债表的压制。

这张账单是：单季773亿美元的资本支出、335亿美元的现金消耗，以及481亿美元的新增债务。亚马逊的股票之所以表现挣扎，是因为AWS带来的每一美元上行空间，都捆绑着超过一美元的新增支出——而最新财报显示，这个比例接近一比四。

市场终于意识到，高昂的基础设施投入正在无情地吞噬股东的现金流。

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科技股抛售引发避险潮，美债收益率10月料创今年最大单月降幅

Fri, 30 Oct 2026 04:03:04 GMT

美国科技股遭遇猛烈抛售，避险资金加速涌入美债市场，美国国债收益率持续走低，10月份有望录得今年以来最大单月降幅。

周五亚市早盘，美债涨势进一步扩大，收益率曲线整体下行4—7个基点，延续美国交易时段的跌势。彭博追踪美债回报的指数10月累计上涨约2%，基准10年期美债收益率当月已累计下行近40个基点，有望创下2025年2月以来最大单月涨幅。澳大利亚、日本和新西兰国债同步跟涨，各自基准10年期国债收益率均下跌约5个基点。

Alphabet等科技巨头令人失望的财报强化了市场对人工智能交易前景的疑虑，叠加全球最大加密货币交易所币安疑遭黑客攻击的消息，市场风险规避情绪明显升温。

科技股财报失利，避险情绪主导债市

对人工智能相关股票的悲观情绪，是过去一个月美国国债持续上涨的核心驱动力。Alphabet财报不及预期，进一步动摇了市场对超大规模科技公司高额AI资本支出能否转化为盈利增长的信心，从而引发资金向债市转移。

"本周科技股财报公布后，债市今早再度出现避险买盘，债券价格持续上涨，"澳大利亚国民银行悉尼利率策略主管Kenneth Crompton表示。

野村证券悉尼高级利率策略师Andrew Ticehurst亦指出，"市场对超大规模科技公司估值的持续担忧，加之Alphabet令人失望的业绩，正在触发资金流入债市避险。"他补充称，鉴于美联储主席沃什在新闻发布会上的表态并不显著偏鹰，且AI相关忧虑料将持续，此轮债市涨势有望延续。

美联储按兵不动，政策前景牵动市场神经

短期美债同样获得支撑，部分原因在于美联储主席沃什的最新表态——他暗示未来利率决策将取决于即将公布的经济数据，市场将此解读为政策路径保持灵活的信号。

本周，美联储与新西兰储备银行均选择暂不加息，尽管能源成本高企持续加大通胀压力。日本央行周五同样维持基准利率不变。交易员正密切关注各央行政策走向，以研判债市后续走势。

尽管当前市场焦点集中于科技股抛售，但债市的潜在风险因素不容忽视。随着美国中期选举临近，投资者对国会陷入僵局能否如过去数十年那样缓解财政轨道担忧，态度日趋审慎。选举结果公布次日，美国财政部将宣布季度再融资计划，外界普遍认为这将为债务管理政策的重大调整奠定基调，届时或对债市形成新的扰动。

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阿迪达斯三季度营收创纪录，大中华区增长13%释放渠道扩张信号

Fri, 30 Oct 2026 03:56:39 GMT

阿迪达斯在中国市场延续了增长势头，渠道合作伙伴开始表现出更强的扩店意愿。

10月29日，阿迪达斯发布2026年第三季度财报。报告期内，公司全球营收同比增长9%至72.52亿欧元，创季度历史新高；营业利润同比增长37%至10.08亿欧元，同样刷新纪录。

其中，大中华区营收达到11.38亿欧元，按固定汇率计算同比增长13%，连续14个季度保持增长。前三季度，大中华区累计营收32.27亿欧元，同比增长15%。

在全球主要市场中，大中华区的增长表现较为突出。

第三季度，阿迪达斯北美市场收入增长12%，日本及韩国市场增长19%，欧洲市场则下降4%。这一分化反映出不同地区运动消费需求与渠道环境的差异。

与阿迪达斯形成对照的是，耐克大中华区近期仍面临收入下降、批发渠道调整等经营压力。国际运动品牌在中国市场的竞争格局继续分化。

在当天举行的业绩电话会上，阿迪达斯CEO古尔登进一步透露，中国市场已有不少经销合作伙伴提出增开门店的需求。他表示，阿迪达斯当前在中国具备较强的品牌势头，公司更关注如何利用这一机会推动长期增长。

与渠道变化同步的是产品结构调整。

第三季度，阿迪达斯全球运动表现业务按固定汇率计算增长14%，足球、跑步和训练三大品类均实现双位数增长。

服装业务表现更为突出，同比增长19%，而鞋类整体收入基本持平。

这一差异背后，经典休闲鞋市场正在经历调整。

过去几年，Samba、Gazelle等复古鞋款是阿迪达斯品牌复苏的重要推动力。但随着同类产品增多，欧美市场休闲鞋库存偏高、折扣竞争加剧。

古尔登在业绩会上表示，公司希望避免过去过度依靠单一潮流产品带来的周期性波动。当休闲鞋增长放缓时，通过专业运动鞋及服装业务形成新的增长支撑。

尤其中国市场是阿迪达斯推进产品创新与本土化经营的重要阵地。

根据公司披露，目前阿迪达斯在中国销售的产品中，超过95%由中国制造，超过65%由上海创意中心设计。该中心设计的产品线中，已有25%进入海外市场。

第三季度，阿迪达斯全球直营业务按固定汇率计算增长17%，其中电商增长18%、自营零售增长16%，批发业务则仅增长2%。

公司解释，批发业务增速较低，部分源于欧洲市场库存压力较大，阿迪达斯主动控制出货，以维持产品价格体系。

相较于依靠增加经销商库存扩大短期收入，公司当前更强调终端实际销售和正价经营。

盈利方面，第三季度阿迪达斯毛利率同比提升2.5个百分点至54.3%。不过，当季约2亿欧元美国关税退款贡献了部分利润改善，因此不能将营业利润的37%增长全部归因于主营业务表现。

基于第三季度业绩，公司已将2026年全年营业利润预期由23亿欧元上调至25亿欧元，预计全年按固定汇率计算的收入增长9%至10%。

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前美联储顾问：沃什可能让美国经济直接撞进衰退，市场很快会讨论紧急降息

鲍奕龙 — Fri, 30 Oct 2026 03:41:15 GMT

前美联储顾问警告，若沃什收紧政策，经济或骤然下坠。AI数据中心依赖云巨头持续举债，融资停则产出收缩。届时企业或因失去定价权被迫裁员压缩成本，消费端承压。市场讨论焦点将从”通胀”迅速转向”美联储何时大幅降息”，政策转向可能来得猝不及防。

对冲基金这个动作，正在放大科技股风险！

Fri, 30 Oct 2026 03:41:06 GMT

对冲基金正悄然改变其对冲策略，这一转变正在为科技股市场埋下更大的不稳定隐患。

周五，据彭博宏观策略师Simon White分析，对冲基金已从主要通过做空个股来对冲人工智能多头敞口，转向越来越多地做空指数。这一策略切换正在推高股票相关性，令VIX出现无序跳升的风险上升，市场面临价格急剧下跌的潜在威胁。

10月份，科技板块遭遇约8%的回撤，AI相关仓位被大规模平仓，众多基金损失惨重。尽管如此，在资本开支热潮持续、盈利预期依然高企的背景下，基金经理们普遍不愿过早退出AI交易。为在保留多头仓位的同时满足主经纪商的降杠杆要求，基金选择增加做空来压低净敞口——而做空的标的，正越来越多地指向科技股指数本身。

从做空个股到做空指数，策略悄然切换

来自高盛的数据显示，近期对冲基金总仓位（gross position）急剧攀升，而净仓位（net position）则大幅下滑，这一背离清晰勾勒出基金在保留多头的同时大举增加空头的操作路径。

据彭博报道，利用美国证券交易委员会（SEC）Form PF披露的对冲基金资产负债表数据（最新数据截至今年第二季度），可以印证上述趋势：自2024年以来，多空股票基金空头账簿的增速已明显超过多头账簿。股票多空基金的总敞口自2024年以来增加逾5万亿美元，升至逾8万亿美元，而净敞口仅增加约1万亿美元至2万亿美元。

在具体工具选择上，对冲基金倾向于使用高流动性股票ETF进行指数层面的对冲。追踪纳斯达克100指数的QQQ ETF空头兴趣今年以来显著攀升，尤其在过去两周出现额外跳升；而追踪标普500指数的SPY ETF空头兴趣则相对平稳。

这一分化表明，基金针对的正是科技与AI仓位——SPY对这类敞口的代理效果不够精准，QQQ才是更贴近的对冲工具。高盛数据亦显示，截至今年5月，对冲基金对美国股票宏观产品（包括指数和ETF）的空头敞口已达10年高位。

VIX偏向上行，价格下行风险加剧

上述机制的叠加，意味着市场结构正在发生对投资者不利的转变。

当股票相关性处于低位时，指数层面的风险可以被个股之间的分散效应所抵消，VIX得以保持低迷。但随着相关性回升至更正常的水平，科技公司资产负债表上因AI资本开支而积累的债务风险将更充分地暴露在VIX之中，令后者面临向上冲击的压力。

对于股票选股者而言，相关性上升意味着个股分散化的价值下降，市场出现系统性波动时，损失将更为普遍。对于整体市场而言，股价对于深度下跌的脆弱性正在上升。

Simon White总结指出，对冲基金正在坚守其核心AI多头仓位，但压缩净敞口的方式已从做空个股转向做空指数。曾经压低相关性的顺风，如今正在转变为推高相关性的顺风。VIX存在上行偏向，股价则更易遭受更大幅度的下跌。

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GPT-6 Astra来了，稚晖君为什么说本体越来越重要?

Fri, 30 Oct 2026 03:27:53 GMT

10月29日，智元在上海世博中心办了第四届创新日。主论坛和会后群访里，GPT-6 Astra被反复提起。

这款通用大模型最近被证明可以直接控制机器人完成一些操作任务。市场的疑问很直接，如果基础模型足够强，具身公司自研的大脑还有没有价值，本体会不会沦为代工硬件。

智元联合创始人、总裁兼CTO彭志辉（稚晖君）的回答是，恰恰相反。

他的理由是，不管大模型最后能不能通吃具身，智能都要落到一具可靠的身体上才能干活。能低成本、高一致性、大规模造出这具身体的公司，并不多。

智元是目前跑得最快的一家。2025年智元出货5000多台，按Omdia数据占全球40%；2026年上半年出货9700台，Counterpoint统计份额超过43%。9月，第20000台机器人下线，上半年收入接近20亿元。

但彭志辉在群访里自己给这组数字降了温，「万台下线只是制造业的胜利，万台能够上岗才是物理AI的胜利。」

01 大模型越强，本体越重要

本体为什么更重要，彭志辉的推演分两种情况。

一种是通用基模真的覆盖了具身能力。大家拿到同样的智能，比拼的就是谁能以更低成本、更高可靠性把它装进真实世界，规模化本体厂商占优。

另一种是基模做不到真正泛化，各个垂域还要训练自己的模型。训练数据从部署中来，部署靠本体，本体厂商依然占优。

两条路通向同一个结论，可规模化的优质本体会越来越重要。

智元合伙人姚卯青在主论坛引用英伟达的报告，Astra在120项仿真任务里平均成功率66.3%，能力集中在语义理解和动作规划。但它单次推理要18秒以上，涉及力触反馈的高动态精细动作，智元测下来成功率基本为零。

彭志辉补充了另一个信息，近万亿参数的Astra跑在云端，完成一个简单任务可能要十几分钟甚至半小时，机器人的操作却是实时的。

姚卯青的判断是，大模型会更多承担System2的长程规划，VLA训练出的技能是被它调用的工具，再往下是100到1000Hz的实时电机控制，这几层都和本体深度耦合。

本体的作用还体现在后训练上。智元在实验室里把100台真机组网，和背后的训练集群实时同步，机器人边干活边回传数据，模型权重再下发到每一台。同样的训练时长，4台机器人和100台机器人对比，任务成功率从50%左右提到98%。姚卯青的说法是，后训练也有Scaling，规模指的就是真机台数。

这条路，纯模型公司很难复制。

智元两个方向都在做。GO-3 Preview是目前行业发布的参数量最大的具身模型，在RoboDojo等三个评测榜单登顶；同时智元也拿Astra当底座，做出了运动智能的自进化智能体。

在彭志辉看来，模型是必选题。不做模型，最后就会像传统自动驾驶方案公司一样，被自研模型的主机厂取代。

这套逻辑有一个前提。Astra的慢，来自参数规模和云端推理，彭志辉自己也列了解法，分层设计、模型蒸馏、缓存系统。这些问题如果先被大模型公司解决，本体厂商的窗口期会比预想的短。

02 从参数表到工时表

客户的问题已经变了。

过去看机器人，看参数，看跑跳打拳的视频。现在客户问的是，它能稳定干多少活，干一次要花多少钱。

智元给的答案是Worken，Work和Token的组合，中文名就叫智元，度量机器人的有效智能工时。计算拆成三个乘数，在岗活跃台数、自主工作时间、产出能效比。一台机器人每工作10分钟就要人接管一次，自主工时就很有限。

收费方式上，彭志辉没有给单一答案。卖本体、卖服务、和客户共创运营都可以，看客户要的是设备还是结果。

真正卡规模的是运维。

彭志辉的原话是，「每卖一台机器还要给机器人配一个保姆，这是永远不会到那一天的。」客户愿意大规模买单，要等他的问题从「能不能造得出来」变成「能不能养得起」。

龙旗是目前最完整的样本。这条3C产线2026年3月规模化投产，已稳定运行7个多月，6天直播期间作业成功率99.99%，平均节拍22秒一件，和人工持平。姚卯青透露，智元研发团队早已撤出现场，基础运维移交给龙旗自己的团队，3C领域另有3家以上企业在合作。

服务场景走得更快。横琴长隆乐园部署了近500台机器人，日均接待游客超过1万人，开园后每周一个小版本、每月一个大版本地迭代。

人机比是另一条线。最早一台机器人配一个工程师，后来3比1，现在10比1，目标是20到30比1。人机比降不下来，每个场景都要堆专家，生意就只能按项目做。

姚卯青给了行业层面的两个刻度。一是部署一个新场景要投入多少人天，他拿自动驾驶类比，做得好的团队10个人3个月搞定一个车型，做得差的要100个人干一年。二是中国工厂里什么时候有1万台以上机器人长期稳定作业。

Worken目前还是智元自己定义的口径，能不能变成行业度量衡，取决于客户和同行是否愿意按它结算。

03 壁垒在哪里

彭志辉对价格战的判断很明确，本体自研和垂直整合能力不够，最后只能卷价格、卷成本。

智元的硬件路线走了三步。新一代AHA3架构第一次把运动、作业、交互三种智能放进一颗SoC，控制系统体积降50%，通信延迟降90%。核心零部件自研率超过90%，但最关键的芯片还不是自研，下一代AHA4会提高这部分比例。

钱和人在往智能倾斜。研发团队30%做本体，70%做智能。今年训练算力接近万卡集群，彭志辉说，这个规模已经在和通用大模型公司抢算力。

部署端的Token成本，他并不担心。工厂干活几乎不耗Token，长隆这类交互场景耗得多，端侧小模型能闭环掉大部分对话，大模型再靠蒸馏压缩。在他看来，Token真成了瓶颈反而是好事，说明客户愿意用。

场景顺序上，他判断家庭是终点。安全、跨任务泛化、长程任务和C端定价，要求都高得多，工业和商业场景先走。

按智元提出的物理AI五阶段，可用的身体已经有了，垂域智能正在部署，下一步是形成足够泛化的基座模型。彭志辉认为ChatGPT时刻就出现在第三阶段，「应该也很快了」。

那一刻到来之前，大模型公司和本体公司会在同一个问题上相遇，谁能让机器人真正上岗。

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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谷歌暴跌背后的逻辑：AI烧穿了现金流，烧没了回购，还烧着了搜索

Fri, 30 Oct 2026 03:24:55 GMT

谷歌周四遭遇有史以来最惨烈的单日重挫，股价暴跌超11%，市值蒸发约5000亿美元，盘中出现"死亡交叉"——即50日移动均线跌破200日移动均线，同时波及更广泛的科技股板块，纳指随之承压下行。

Alphabet最新财报击中了市场最敏感的神经：AI投入继续吞噬现金流，股票回购归零，核心搜索业务的定价能力也开始承压。根据彭博一致预期，谷歌搜索、YouTube、订阅以及Google Services均低于预期，集团经营利润为406亿美元，低于市场预期的432亿美元，也低于买方约450亿美元的门槛。

这不仅是一次财报层面的失利，更像是AI交易逻辑的一次重新定价。摩根大通、高盛以及Morgan Stanley的评论共同指向同一结论：这份财报令近期刚刚回暖的AI板块风险偏好再度承压，放大了市场对大型科技公司AI资本开支回报的焦虑，摩根大通直言这是“AI/科技交易重新点火的一次挫折”。高盛交易员Thales Arruda则提到，市场正在从“奖励资本开支增长”，转向“要求拿出回报证据”。

Alphabet交出的答卷恰好相反。公司自由现金流消耗远超预期，回购在2026年前九个月降至零，同时通过出售股票和发行债券筹资。与此同时，Sundar Pichai强调搜索查询同比增速达到五年来最高，但搜索收入增速却放缓，AI Mode的较低货币化率成为市场最担心的信号。

查询量五年新高，搜索收入却创年内最低增速

此次财报最令多头不安的矛盾，藏在一组数字的对比之中。

Alphabet首席执行官Sundar Pichai在财报中宣称，谷歌搜索的同比查询量增速"是过去五年来最高的"。然而，搜索及其他业务收入仅增长12%至633.5亿美元，较第二季度的16.8%和第一季度的19.1%大幅回落，也明显低于买方约14%的预期门槛。

用摩根大通交易台Mark Schilsky的话说，这意味着"谷歌回答的问题比以往任何时候都多，但每个问题获得的报酬却越来越少"。

管理层给出了多重解释。首席商务官Philipp Schindler将汇率列为"相对于第二季度搜索业务最大的单一拖累因素"，高盛TMT团队则补充了两项垂直行业因素：欧盟取消最低限额豁免政策冲击亚太地区零售商广告投放，以及FIFA世界杯结束后媒体娱乐广告支出的正常化回落。

但市场真正担忧的，是AI模式（AI Mode）对搜索货币化的侵蚀。Schindler承认AI模式存在"较低的货币化水平"，同时坚称"AI模式查询中的大多数是增量性的，随着时间推移将创造更多货币化机会"。巴克莱分析师Ross Sandler指出，管理层"优先考虑用户体验而非货币化"，蓝色链接查询的增速慢于总查询增速，而明年更激进的代理式搜索流程可能令这一差距进一步扩大。他将此定性为投资者"黄色预警"。

摩根士丹利则指出，Alphabet搜索增速与Meta广告增速之间的差距已扩大至约13个百分点的近期峰值，这强化了市场对广告份额迁移和AI分流的担忧。

YouTube同样未能提供缓冲，该业务收入增长9.2%，跌破摩根大通Mark Schilsky此前提到的10%观察线。

展望第四季度，CFO Anat Ashkenazi警告汇率逆风将进一步扩大，同时搜索业务还将面临2025年第三季度加速增长带来的高基数压力。

云业务亮眼，但利润被AI研发黑洞吞噬

财报中唯一超出预期的亮点来自谷歌云。

云业务收入同比翻倍至307亿美元，部门利润率从23.7%跃升至36.2%，远超市场约33%的预期，近百家客户已在使用TPU。云业务积压订单达到5610亿美元，同比增长256%，公司称约55%将在未来24个月转化为收入。近100家客户正在使用TPU。

但问题在于，云业务的强劲增长未能充分传导至集团利润。

Alphabet层面的共享AI研发亏损从一年前的45亿美元扩大至77亿美元，Other Bets再亏损20亿美元。粗略估算，云业务利润增量的约一半，在到达合并利润表之前便已被消耗殆尽。

高盛分析师Eric Sheridan在其季报点评中将这一现象概括为"搜索业务放缓，算力持续需要投入"。他指出，管理层继续强调前沿模型领导地位，包括Genie 4和Gemini C4 Carbon的发布，同时也承认可用算力仍是云业务进一步加速的限制因素。

这也是市场的核心担忧：云业务需求强劲，AI资本开支需求更强。增长看起来存在，现金回报仍需等待。

自由现金流告急，回购归零，转而发债卖股

此次财报最具冲击性的信息，或许并非来自利润表，而是来自融资活动披露。

市场原本预期Alphabet本季度将消耗约35亿美元自由现金流。实际数字接近这一预期的三倍。资本开支为514亿美元，低于市场预期的558亿美元，但经营性现金流同比下降13%至423亿美元，远低于市场预期的539亿美元。资本开支在一年内翻倍，经营性现金流在倒退。

更引人注目的是融资结构的根本性转变。在2026年前三季度，Alphabet股票回购金额为零——而2025年同期为398亿美元。与此同时，公司通过按市价发行（ATM）计划出售了1200万股A类股（套现43亿美元）和2400万股C类股（套现81亿美元），合计发行新股124亿美元，ATM计划尚余276亿美元额度。此外，公司还发行了287亿美元优先无担保债券，季度利息支出从一年前的1.43亿美元飙升至9.67亿美元。

对比来看，2025年前三季度，Alphabet通过融资活动向投资者返还了444亿美元；而2026年前三季度，公司净融资1158亿美元，包括429亿美元普通股（其中100亿美元来自伯克希尔哈撒韦）、191亿美元强制可转换优先股以及763亿美元净新增债务。

管理层表示，预期投资回报率将"显著高于资本成本"。但资本成本本身已在上升：Alphabet出售股票的均价约为A类股358美元、C类股338美元，而盘前股价约为290美元，意味着公司以高出当前市价15%至20%的价格完成了融资——这或许是本季度它做出的最划算的一笔交易。

市场叙事转向，AI板块面临"证明回报"的新考验

此次财报的市场影响已超出Alphabet本身，直指整个AI投资逻辑的核心。

高盛交易员Thales Arruda在其晨报中指出，市场正在经历从"奖励资本开支增长"到"要求拿出回报证据"的转变，并将当前的"痛苦交易"描述为超大规模云厂商跑输大盘，而去风险化的"铲子与镐头"类标的开始发力。他同时指出，信用市场稳定性的改善以及Oracle的财报，对于高杠杆基础设施复合体而言，可能比任何一家超大规模云厂商的财报更具决定性意义。

摩根大通市场情报团队则将此次财报定性为"AI/科技交易重新点火的一次挫折"，并指出盘前价格走势显示宽基化轮动趋势将延续。该行援引年初先例：今年1月至2月20日期间，能源板块上涨22%，材料板块上涨16%，工业板块上涨14%，而科技板块下跌3.5%，标普500整体涨幅不足1%。摩根大通维持"战术性看多"立场，认为主要风险来自中东地缘冲突升级而非财报本身，并表示将逢低买入。

在分析师目标价方面，多家机构在维持评级的同时下调目标价：Bernstein从385美元下调至325美元，美银从430美元下调至380美元，摩根大通从425美元下调至375美元，摩根士丹利从400美元下调至375美元，巴克莱从425美元下调至405美元，Susquehanna从460美元下调至400美元。Citizens是唯一一家下调评级至"市场表现"的机构。即便经过下调，分析师目标价中位数仍较盘前价格高出约30%。

美银指出，以约291美元计算，Alphabet股票对应2027年约19倍市盈率、2028年约16倍市盈率，核心搜索业务估值仅约10倍。这或许是一个买入信号，前提是市场相信2028年的盈利预测是可信的，且没有其他竞争者率先蚕食这块蛋糕。而就在Alphabet挣扎于货币化困境之际，微软Azure超预期增长，并指引下季度固定汇率增速达49%至50%。这一对比，令AI基础设施投资的赢家分化逻辑愈发清晰。

风险提示及免责条款

AI审判周期II：如何理解亚马逊和英特尔的重创？

Fri, 30 Oct 2026 03:03:59 GMT

同一个夜晚，三份财报，三种完全不同的"预期差"。市场用同一张处方回应了三家处在 AI 价值链不同位置的公司。

AI的审判周期降临。

亚马逊烧穿现金流，重挫；

英特尔产能跟不上，暴跌；

闪迪业绩大涨指引超预期，盘后小跌。

日本央行维持基准利率在1.25%不变，符合预期

Fri, 30 Oct 2026 03:02:38 GMT

日本央行维持基准利率在1.25%不变，符合预期。

风险提示及免责条款

Ackman：AI算力太赚钱，利率涨到6%也挡不住巨头投资

董静 — Fri, 30 Oct 2026 02:41:54 GMT

知名对冲基金经理Bill Ackman认为，由于AI算力的投资回报率远超资本成本，即使利率高达6%也无法阻挡科技巨头大规模举债投资AI基础设施的步伐，而这种主权级别的庞大资金需求，反过来会导致市场利率长期居高不下。

闪迪电话会：“客户低估了NAND需求”！长单已排到2030年，PC市场正在筑底

Fri, 30 Oct 2026 01:26:46 GMT

受AI推理需求爆发驱动，闪迪2027财年第一财季营收同比激增378%，凭借深绑超大规模云厂商的NBM长单与新型HBF技术，NAND闪存正全面挺进AI基础设施的核心层。

10月30日，美股盘后闪迪（SanDisk）交出了一份极具爆发力的2027财年第一季度财报，公司当季实现营收110亿美元，环比增长23%，同比暴增378%；非GAAP毛利率达到85.1%，产生57亿美元调整后自由现金流。

在随后的电话会上，管理层透露，本季度营收增长中“约60%归功于销量增长，40%归功于价格上涨。”基于强劲的订单可见度，闪迪预计第二财季营收将在122亿至126亿美元之间，同时，公司承诺将100%的盈余现金返还给股东，本财季已豪掷50亿美元用于股票回购。

数据中心业务狂飙：“客户低估了运行基础设施所需的闪存容量”

数据中心无疑是本季度财报中最亮眼的主线。一季度闪迪数据中心业务营收达48亿美元，环比大增61%。

随着AI大模型的演进，推理工作负载正在发生结构性变化。董事长兼首席执行官David Goeckeler在会上指出：“更长的提示、更复杂的推理、多模态输入和持久的用户上下文都会显著增加存储需求。HBM和DRAM支持最高性能层级，而闪存则提供高效保留更广泛上下文所需的容量，并避免代价高昂的重新计算。”

这种战略地位的提升直接反映在客户的订单焦虑中。闪迪推出的长期合作模式——新业务模块（NBM）正受到超大规模云厂商的追捧。Goeckeler直言：“我们从客户那里了解到，他们低估了运行基础设施所需的NAND闪存容量。因此，我们有很多客户再次订购，同时也在努力拓展新客户。”

市场版图正在发生不可逆的转移。管理层估计，“数据中心业务已从十年前约占行业总量的20%增长到如今的近一半。” 面向未来，公司预计2027年数据中心将占据超过55%的市场份额，投标需求将同比增长约40%。Goeckeler甚至大胆预测：“到本十年末，键值缓存（KV Cache）将占据人工智能数据中心闪存市场约三分之一的份额，而人工智能数据中心的市场规模将接近如今的NAND闪存市场。”

NBM长单锁死未来供需

在业绩爆发的背后，闪迪力推的新业务模块（NBM）成为锁定长期利润的关键护城河。这种基于长期承诺的合同模式，平滑了传统存储行业的强周期波动。

首席财务官Luis Felipe Visoso透露，目前的NBM合作公司中“95%都是投资级公司，它们创造了约1300亿美元的运营现金流。”目前，闪迪2027年约50%的供应、2028年约三分之二的供应均已被NBM项目预订。

谈及下游客户的真实需求，Goeckeler在问答环节抛出了一句引人深思的原话：“总的来说，我们从客户那里了解到，他们低估了运行基础设施所需的NAND闪存容量。” 他表示，目前不仅有很多老客户在追加订单，新客户也在不断涌入，“我们现在拥有一个强劲的供应渠道，一直到2030年，甚至更远。”

目前，闪迪2027财年约50%的产能已被NBM项目锁定，2028年这一比例将升至约三分之二。管理层预计，NBM项目的储备将在本十年末超过公司的供应量。

首款HBF芯片流片，SLC引发架构新思潮

如果说TLC和QLC构成了当下的基本盘，那么针对AI定制的下一代存储技术则打开了市场的想象空间。

闪迪在此次电话会上宣布了一个重磅里程碑：首款高带宽闪存（HBF）存储芯片已完成流片。Goeckeler解释称：“HBF是一种用于推理的新型存储架构，其读取带宽与HBM相当，但容量更大……旨在通过将NAND级容量更靠近处理器来补充HBM。” 预计明年将向客户交付首批样品。

此外，市场高度关注极高耐久性的SLC（单层单元）闪存在AI架构中的潜力。分析师提问这是否会蚕食TLC的份额，Goeckeler坚决予以否认：“这并不构成对其他NAND产品的蚕食，而是TAM（潜在可用市场）的扩张。问题在于：以SLC模式运行NAND，能否在耐久性和性能上达到足够水平，从而替代部分DRAM的使用场景？毕竟二者之间的成本差距相当悬殊，约为20倍至40倍。”

边缘与PC市场：短期筑底，明年单机容量看涨

相较于高歌猛进的云端，包含智能手机和PC的边缘计算业务表现相对平稳，一季度营收58亿美元，环比增长7%。而消费者业务受制于高涨的价格，环比下降29%至3.97亿美元。

面对PC市场的短期疲软，Goeckeler展现了客观的预判。他坦言当前两个季度是销量的低谷期，预计明年PC销量可能仍有个位数下降。但是，他强调了设备内容量增加的逻辑：“我们预计明年PC的存储容量（以EB为单位）将会增长。根据我们内部的模型，NAND闪存市场的各个细分领域……明年都将呈现正增长。” 同时，汽车电子正迅速崛起，被闪迪视为未来边缘计算领域最大的细分市场之一。

以下是电话会议全文：

操作员：下午好，欢迎参加闪迪 2027 财年第一季度财报电话会议。所有参会者将处于仅收听模式。（操作说明）另请注意，本次会议正在录音。现在，我将发言权交给投资者关系副总裁伊万·唐纳森先生。

投资者关系副总裁 Ivan Donaldson：

在开始之前，请注意，今天的讨论将包含基于管理层当前假设和预期的前瞻性陈述，这些陈述受各种风险和不确定性因素的影响。这些前瞻性陈述包括我们对公司技术、能源和产品组合、业务计划和业绩、资本配置重点、市场趋势和机遇以及财务业绩的预期。我们不承担更新这些陈述的义务。有关可能导致实际结果与预期存在重大差异的风险和不确定性因素的更多信息，请参阅我们的 10-K 表格年度报告以及我们向美国证券交易委员会提交的其他文件。

我们今天还会提及非公认会计准则（non-GAAP）财务指标。非公认会计准则财务指标与可比公认会计准则财务指标的调节表已包含在我们网站"投资者关系"栏目发布的书面材料中。

接下来，我将把电话交给David 。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

谢谢Ivan。下午好，感谢各位参加闪迪 2027 财年第一季度财报电话会议。2027 财年伊始，我们又迎来了一个强劲的季度，为客户和股东创造了价值，并实现了超出预期的业绩。我们的战略行之有效，执行力也带来了丰硕的成果。

本季度营收为 110 亿美元，非 GAAP 毛利率为 85.1%，非 GAAP 每股收益为 49.51 美元。我们产生了 57 亿美元的调整后自由现金流，并通过股票回购向股东返还了 50 亿美元。

我们对公司长期发展前景的信心源于三大核心优势：技术领先、深厚的客户合作关系以及严谨的财务管理。人工智能的兴起以及客户通过我们全新的商业模式——NBM 合作伙伴关系——发出的、将业务拓展至 2030 财年以后的信号，都进一步强化了 NAND 闪存需求的结构性增长。这些优势共同使我们能够充满信心地投资于技术路线图，加强并拓展客户关系，实现持续增长的自由现金流，同时为股东创造资本回报。

技术领先地位

一切始于我们的技术领先地位。BiCS 8 是我们当前产品组合的核心，在 TLC 和 QLC 闪存的性能和密度方面均树立了行业标杆。BiCS 8 引入了直接键合到阵列的 CMOS 技术，即我们的 CBA 架构，从而满足了 AI 数据中心客户所需的性能，并为未来几代产品奠定了基础。BiCS 9 将成熟的 BiCS 8 阵列与新一代 CMOS 技术相结合，在保持成熟存储器架构的同时，显著提升了接口性能。BiCS 10 在 TLC 和 QLC 闪存方面全面升级了节点架构，推出了一款专为高性能工作负载设计的 1Tb TLC 芯片和一款 2Tb QLC 芯片，后者拥有业界领先的密度，读写带宽是 BiCS 8 的两倍。这些技术的融合将扩展 BiCS 8 的基础架构，以满足下一代基础设施不断增长的性能和容量需求。

高带宽闪存（HBF）进展

除了核心路线图之外，高带宽闪存（HBF）在第一财季取得了重要里程碑式的进展——我们首款 HBF 存储芯片已完成流片，目前制造工作正在进行中。正如我们在投资者日上概述的那样，HBF 是一种用于推理的新型存储架构，其读取带宽与 HBM 相当，但容量更大，能够支持更大的模型、更长的上下文长度和不断增长的键值缓存。HBF 旨在通过将 NAND 级容量更靠近处理器来补充 HBM，我们仍按计划在明年交付首批基于 HBF 的产品样品。

HBF 仍是一项面向未来的创新，并未纳入我们在投资者日上提出的长期财务模型中。随着客户采用情况、产品需求和制造准备情况的日益明确，我们预计将提供更多关于市场机遇的见解。

客户认可我们创新的实力，并日益将闪迪视为实现其增长目标的重要合作伙伴。通过我们的 NBM（新业务模块），我们将继续把客户关系发展为基于创新、协作和共同承诺的长期合作伙伴关系。我们近期与全球领先的人工智能公司开展的客户互动表明，市场对我们技术的需求仍有进一步增长的空间。我们市场领先的技术、产品组合和客户合作伙伴关系是我们稳健财务状况的基石，使我们能够进行再投资，以保持技术领先地位，并通过专注于研发的资本支出扩大供应。

人工智能驱动的需求增长

人工智能的蓬勃发展进一步强化了我们的各项优势。随着推理工作负载的增长，对可扩展内存和存储的需求也在不断扩大，这使得 NAND 闪存在人工智能基础设施中扮演着越来越重要的角色。在推理过程中，每个生成的词元都必须引用其前面的上下文，从而创建一个不断增长的键值缓存，作为模型的工作内存。更长的提示、更复杂的推理、多模态输入和持久的用户上下文都会显著增加这些存储需求。HBM 和 DRAM 支持最高性能层级，而闪存则提供高效保留更广泛上下文所需的容量，并避免代价高昂的重新计算。我们认为，这是一种长期趋势，正在扩大 NAND 在整个 AI 技术栈中的作用。

内存层次结构定义了每种 NAND 架构的作用。TLC 提供更低的延迟、更高的速率性能和更强的耐用性，满足活跃数据集、检查点和对延迟敏感的键值缓存工作负载的需求。在我们于投资者日展示的 AI 实验室对比中，采用 SSD 的系统在词元吞吐量方面比仅依赖易失性内存的同类系统高出约三倍，同时能耗降低了约 75%。QLC 进一步提高了存储密度，适用于数据湖、驱动 AI 搜索和检索库的向量数据库等容量密集型应用。在这些层之间，不断增强的持久上下文确保数据能够被保留和调用，而不是重新生成。

随着推理成本的降低，我们预计其采用率和使用率将不断提高，这印证了我们的观点：到本十年末，键值缓存将占据人工智能数据中心闪存市场约三分之一的份额，而人工智能数据中心的市场规模将接近如今的 NAND 闪存市场。

终端市场概览

接下来，我们来看看终端市场。在数据中心领域，我们的产品组合能够满足从高性能企业级固态硬盘到高容量平台等各种人工智能基础设施需求。市场需求依然强劲并持续增长，我们估计数据中心业务已从十年前约占行业总量的 20% 增长到如今的近一半。客户结构的这种转变正在重塑行业经济格局，也是闪迪正在进行的转型的核心。本季度，数据中心业务再次实现强劲增长，并继续超越整体市场，这得益于我们增加了供应以满足这一终端市场日益增长的需求。

边缘计算是闪迪一个规模庞大且具有重要战略意义的市场，涵盖智能手机、个人电脑、车载平板电脑以及不断扩展的物理人工智能应用。汽车行业正日益成为我们边缘计算业务的重要增长点，也是一个意义重大的长期增长机遇。我们与领先客户的合作不断深化，这增强了我们对汽车行业未来成为边缘计算领域最大市场之一的信心。

我们的消费者业务仍然是一项差异化的战略资产，它结合了与数亿终端用户的直接品牌互动以及在全球领先渠道合作伙伴的广泛货架覆盖。消费终端市场为我们的业务提供了稳固的基础，其与市场的直接联系也为产品开发提供了信息，并让我们能够及早洞察终端用户需求的变化。

总而言之，这些成果进一步巩固了我们在投资者日上提出的商业模式的稳健性。我们已实现了强劲的盈利能力和现金流，接下来的重点是确保旗下所有业务持续稳定地执行。

接下来，我将把电话转给Luis ，让他详细介绍公司的最新业务情况和前景。

执行副总裁兼首席财务官 Luis Felipe Visoso：

谢谢大卫。我们正在执行在投资者日上制定的战略和计划，并取得了令人满意的财务业绩。

第一季度，我们完成了两项 NBM 合作，由于这两笔交易都在第四季度财报电话会议之前完成，我们已在电话会议上宣布了这些合作关系。我们正在积极与现有 NBM 客户洽谈，他们正在评估延长现有协议的可能性；我们也在积极与新客户洽谈，他们正在评估新的 NBM 合作。这些长期合作关系能够让我们更清晰地了解市场需求和财务业绩，从而构建更稳健的财务模式。我们将保持耐心和严谨的态度，选择合适的长期合作伙伴，并确定分配给 NBM 的最佳投标比例，该比例可能会高于我们目前的水平。

第一季度财务业绩

第一季度营收达 110 亿美元，环比增长 23%，同比增长 378%。这一业绩远超我们此前 103 亿美元至 108 亿美元的预期。销量增长和价格上涨均推动了营收增长，其中约 60% 的增长归功于销量增长，40% 归功于价格上涨。

数据中心业务营收达 48 亿美元，环比增长 61%，超过了当季市场预期增速。我们领先的产品和强大的客户合作伙伴关系（包括与三家美国超大规模数据中心运营商的合作）支撑着我们在这一快速增长的终端市场的持续扩张。

边缘计算业务营收达 58 亿美元，环比增长 7%，反映了高端和主流市场的韧性，但部分被低端市场的萎缩所抵消。在边缘计算领域，我们受益于汽车和物联网客户的强劲增长。消费者业务收入为 3.97 亿美元，环比下降 29%，主要原因是市场正在适应更高的价格。我们将继续致力于服务所有三大终端市场，并通过多元化的产品组合不断优化业绩。

第一季度非 GAAP 毛利率为 85.1%，高于上一季度的 84.6%，主要得益于销量和价格的上涨。这一业绩优于我们此前 83% 至 85% 的预期。非 GAAP 运营费用为 5.13 亿美元，占收入的 4.7%。非 GAAP 营业利润率为 80.4%，高于上一季度的 79.2%。非 GAAP 每股收益为 49.51 美元，高于上一季度的 39.25 美元和上年同期的 1.22 美元。这一业绩优于我们此前 44 美元至 46 美元的预期范围。本季度末，公司稀释后流通股为 1.54 亿股。

关键的 GAAP 与非 GAAP 财务指标调整包括：9100 万美元的股权激励支出，占营收的 0.8%；以及 5.13 亿美元的股权证券收益，主要归因于我们对南亚的投资。

本季度，我们回购了约 320 万股普通股，总额达 50 亿美元。过去两个季度，我们共回购了 600 万股，约占已发行股份总数的 4%。我们的回购体现了我们对公司长期价值的信心以及严谨的资本配置策略。我们将继续对公司进行适当的投资，并将 100% 的盈余现金返还给股东。

自由现金流

经营活动产生的现金流量为 64 亿美元。总资本支出为 3.78 亿美元，占营收的 3.4%。我们预计本年度剩余时间内总资本支出将有所增长，并占 2027 财年收入的个位数百分比。本季度，我们实现了 57 亿美元的调整后自由现金流，利润率约为 52%。本季度末，我们持有 51 亿美元的现金及现金等价物，且无任何债务。

业绩展望

我们对市场长期健康的信心源于人工智能基础设施的结构性增长以及 NAND 闪存在推理工作负载中日益重要的作用。

在展望第二季度业绩之前，我宣布闪迪董事会已批准公司普通股的 41 拆 1 股票拆分。新增股份预计将于 11 月 19 日派发，拆分调整后的股票预计将于 11 月 20 日开始交易。

我们预计 2027 财年第二季度的收入将在 122 亿美元至 126 亿美元之间。我们预计非 GAAP 毛利率在 84.5% 至 85.5% 之间，其中包括适度的同店价格上涨。在拆股前，我们预计非 GAAP 每股收益在 55 美元至 57 美元之间，假设完全稀释后股份总数为 1.51 亿股。经 41 拆 1 拆股调整后，非 GAAP 每股收益在 6.88 美元至 7.13 美元之间，假设完全稀释后股份总数约为 12.08 亿股。

作为参考，我们预计 2027 年市场将保持强劲增长。数据中心预计将再次成为增长引擎，占据超过 55% 的市场份额，在人工智能驱动的资本支出增加的推动下，投标需求将同比增长约 40%。此前，2026 年数据中心的投标需求已增长超过一倍。我们的 NBM 项目储备将在本十年末超过供应量。

接下来，我将把电话会议交还给David。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

谢谢路易斯。我们将继续执行在投资者日上提出的战略，这增强了我们对闪迪长期发展前景的信心。凭借技术领先优势、深厚的客户合作关系和严谨的财务管理，以及人工智能驱动的 NAND 闪存需求结构性增长，我们能够更好地服务客户，创造持续增长的自由现金流，并为股东带来回报。

过去一年，我们显著提升了公司的盈利能力和现金流，并为未来的持续增长奠定了坚实的基础。我们将继续专注于严谨的执行、持续的价值创造以及实现长期财务目标。

伊万，接下来请大家提问。

问答环节

投资者关系副总裁 Ivan Donaldson：

现在，我们将开始问答环节。（操作说明）今天的第一个问题来自 Melius 公司的 Ben Reitzes。

分析师 Ben Reitzes：

大家好，非常感谢。戴夫，我想问两个问题。第一个是关于 NBM（新业务模块）的。您在上次招标前签了两份合同。我想问一下，以后还会签很多吗？因为看起来你们的产能已经有限，无法全部签完。另外，如果合同有任何变动，能否提醒我们一下未来几年合同的具体内容？另外我还有一个后续问题。谢谢。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

谢谢，Ben。我来就 NBM 发表一些意见，然后Luis会补充。

我们拥有非常强劲的 NBM 项目储备。随着投资组合的认购和承诺不断增加，我们本财年已经完成了一半，明年也完成了三分之二。现在正是推进下一批项目的好时机，而且我们的储备非常充足。我们上个季度说过，我们会保持耐心，认真考虑下一批客户，而我们也正是这样做的。我们预计在接下来的几个月甚至几个季度里，随着我们继续分配剩余的投资组合，会有更多客户加入。我们的储备非常充足，而且还在不断增长，这已经成为我们服务客户的主要方式。我预计未来几个季度，已承诺的投资组合比例将继续上升。

Luis，请你补充。

执行副总裁兼首席财务官 Luis Felipe Visoso：

David 已经涵盖了大部分内容，我只想补充几点。我们对目前在 NBM 方面的进展非常满意。我们在选择合作对象方面一直非常谨慎，极具战略眼光。我们审视了现有的合作公司，其中 95% 的 NBM 合作公司都是投资级公司，它们创造了约 1300 亿美元的运营现金流。我们认为做出了正确的选择。我们将继续保持耐心，精挑细选，而且我们的项目储备非常充足。

正如我在事先准备好的发言稿中提到的，我们预计这些项目将继续增长。我们之前已经和大家分享过，2027 年我们约 50% 的项目是 NBM 项目，2028 年约三分之二的项目是 NBM 项目，我们预计这个数字会从三分之二略微上升。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

Ben，我再补充一点。我们目前确实在努力平衡那些再次订购的客户的需求。总的来说，我们从客户那里了解到，他们低估了运行基础设施所需的 NAND 闪存容量。因此，我们有很多客户再次订购，同时也在努力拓展新客户。有很多事情需要处理，这些都是非常复杂的大型协议，但我们对目前的研发管线和产品组合都非常有信心，产品反响良好。在接下来的几个季度里，我们会持续更新 NBM 产品组合的最新进展。

分析师 Ben Reitzes：

好的，太好了。还有一个后续问题。您可能已经看到，英特尔下调了下一季度的业绩预期，原因是个人电脑业务下滑，而且内存业务的影响比预想的都要大。

我只是好奇，您是否注意到 PC 市场对 NBM 的兴趣有所增加？如果确实如此，您认为对于某些设备制造商而言，这个市场是否会发展成为 NBM，或者实际上由于他们愿意支付更高的价格而变得更具吸引力？鉴于他们似乎在这个领域产品匮乏且销量不佳，我们应该如何看待这种情况？

执行副总裁兼首席财务官 Luis Felipe Visoso：

我们不能谈论具体的客户。我们过去说过，我们在数据中心业务中确实有 NBM，它以数据中心为中心，但我们也有边缘计算方面的客户。我们向任何有需要的客户提供这种模式，并在合适的情况下启动相关流程。我们并没有试图限制任何客户，我们欢迎合作。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

关于这一点，我们自己的分析也证实了这一点。我们知道今年的销量有所下降，明年预计还会略有下降，降幅在个位数左右。目前这两个季度是同比数据跌幅最大的低谷期，从销量来看，我们感受到的市场同比变化最大。尽管如此，我们预计明年 PC 的存储容量（以 EB 为单位）将会增长。根据我们内部的模型，NAND 闪存市场的各个细分领域，包括 PC、智能手机和数据中心，明年都将呈现正增长，因为每个设备的内容量持续增加，其中一部分原因是高端产品正在普及。市场已经进行了调整，从销量来看，我们正处于同比下降的低谷期，但我们预计情况会有所改善。

分析师 Ben Reitzes：

谢谢各位。

操作员：下一个问题来自摩根士丹利的乔·摩尔。

分析师乔·摩尔：

太好了，谢谢。除了市场行情好之外，似乎更深层次的原因在于贵公司在数据中心领域的布局。贵公司的市场份额同比增长近 20 倍，环比增长 61%。显然，市场行情很好，但贵公司的市场份额似乎也大幅提升。这是因为 BiCS 8 认证吗？还是仅仅因为市场环境发生了变化？究竟是什么因素让贵公司达到了如此高的市场渗透率？如果未来数据中心的数据传输量占到总数据传输量的一半，贵公司能否在自身产品组合中也实现这一目标？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

乔，我们对目前在数据中心领域的发展状况非常满意。我们每年公布的业绩数据之所以能取得这样的增长，是多种因素共同作用的结果。首先，这要归功于 NAND 闪存的基础节点。BiCS 8 是一个非常优秀的节点，CBA 工艺能够提供非常纯净的 CMOS，从而实现极高的接口速度。我们打造了合适的产品——我们的 TLC 产品已经上市好几年了；就在几个季度前，我们才开始销售 QLC 产品并实现盈利，我们预期它的销量会迅速增长，而现在也确实如此。所以，我们基于正确的技术，在正确的时间推出了正确的产品。

在过去一个季度左右的时间里，人工智能推理架构得到了更多的改进。当我们观察市场并在内部进行细分时，客户对如何使用 NAND 闪存、TLC 闪存和 QLC 闪存等技术有了更精细的了解，涵盖了从键值缓存到暂存区再到快速数据湖的各个阶段，以及这些市场的所有子领域，例如代理编排中的推理、模型预训练和模型后训练。总的来说，我们看到 NAND 闪存的应用方式更加精细化。

过去，QLC 闪存的应用场景非常合适，甚至可以看到一些 QLC 子客户在技术允许的情况下，将其应用于键值缓存等场景。另一方面，我们看到 SLC 闪存也正在被纳入架构设计中——目前它还没有真正投入销售，更多的是在架构讨论阶段，而且这种讨论并非着眼于性能，而是更侧重于在代理工作负载下的耐久性，以及能否用 NAND 闪存替代 DRAM。

我们认为这类架构会随着时间的推移而非常流行。一旦完成转型，考虑到价格差异，用户就会坚持使用。这些 NBM 让我们能够与客户进行深入的战略对话，了解他们如何使用我们的产品，也能与我们的工程师进行深入探讨，了解如何针对不同的用例解决具体问题。所有这些都极大地促进了我们产品组合的发展。正如我所说，我们已经与我们最大的客户签署了第二批 NBM，并且正在与其他客户洽谈。整体架构非常强大，我们对此感到满意。

分析师乔·摩尔：

您认为从长远来看，这种产品组合的混合风格会如何发展？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

我们正在努力追赶，使我们的投资组合构成与市场整体水平保持一致。我们将在 2027 年全年持续推进这项工作。我们会看看能否在本季度末真正实现目标，但如果回顾 2026 财年，我们的投资组合构成将会比现在高得多。我们将继续在这方面取得进展。

操作员：下一个问题来自伯恩斯坦公司的马克·纽曼。

分析师马克·纽曼：

非常感谢。首先，我想谈谈您关于价格和销量的指引。在您刚刚公布的第一财季业绩中，您提到 60% 的收入增长来自销量，40% 来自价格。我想问的是，您预计这个比例在您的指引中会如何变化？关于定价方面有什么要补充的吗？我知道这些新型 NBM 的销量占比很高，但我仍然想了解一下定价方面的情况——我记得您提到第二财季的价格会有小幅改善。您能否就此做进一步说明？

然后我还有一个关于 HBF 和一些新的 NAND 技术的后续问题。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

我先回答第一个问题。您说得对，我们报告称第一季度营收增长约 60% 来自销量，40% 来自价格。我们预计下一季度两者仍将有所贡献。我们通常不会将这个数字拆分，但正如我们在准备好的发言稿中所述，我们预计价格会有小幅上涨。因此，我们预计销量和价格都会在本季度有所贡献，并且预计全年价格将继续小幅上涨。

分析师马克·纽曼：

这很有帮助，解释得很清楚。接下来的问题是关于数据中心的 HBF 和其他新型 NAND 技术。之前有人提到 HBF 取得了一些进展，这很好，但我想知道关于进展以及与合作伙伴和客户的讨论是否还有其他信息？

戴夫，你刚才提到了数据中心里其他一些新的 NAND 技术，比如 Storage Next 和 CMX 上下文存储器。你对这些数据中心里新出现的 NAND 技术有什么看法？你觉得它们最终都会成功吗？如果你能就这些技术之间的相互作用、各自的作用、闪迪在其中扮演的角色以及时机等方面发表一些看法，那就太好了。谢谢。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

当然。马克，我们与潜在客户就 HBF 进行的沟通非常深入，而且会持续进行——我们会继续与他们沟通，直到我们把产品样品送到他们手中，让他们开始使用并了解产品如何融入他们的系统。我们会持续更新相关信息，但这几乎是一个永无止境的沟通过程。

关于你的第二个问题，我认为这对人工智能推理的发展非常有利，因为随着其规模的扩大，架构必须不断优化以提升经济效益。这使得 NAND 闪存被更多地应用于架构的各个部分，因为 NAND 是最具可扩展性的半导体技术。几年前，一切都围绕着提高密度展开，从 TLC 到 QLC，我们现在仍然在这样做，这仍然是战略的重要组成部分。但现在有些方向甚至发生了转变：如何利用 NAND 闪存来提高架构特定部分的耐久性？NAND 闪存的耐久性和性能是否足以满足架构中特定应用场景的需求？在特定场景下，它是否比那些价格更高、获取难度更大的竞争技术更具优势？

我认为这是一个非常活跃的讨论领域，目前有很多想法，而且我认为应该有很多想法。我相信所有这些想法都会被采纳。最重要的是与那些投入资金扩展基础设施的人保持密切联系，因为最终他们会根据自身需要解决的大规模应用场景以及资金投入的方向，做出最适合自己的决策。

我们正积极参与这些对话，我预计这些对话将继续深入进行，并会涌现出许多不同的想法，探讨如何将我们的技术拓展到不同的方向，以适应越来越多的应用场景。在产品开发过程中，始终不变的原则是：在合适的时间、以合适的强度、以合适的成本提供合适的技术，不多不少，恰到好处。这才是产品开发的核心，因为只有以合适的价格交付产品，才能获得合适的回报。在人工智能推理架构领域，我们与客户紧密合作，全面推进这一过程。

分析师马克·纽曼：

太棒了，谢谢你提供的信息。

操作员：下一个问题来自 MST Financial 的 David Gibson。

分析师 David Gibson：

谢谢各位，这季度真的很棒！我有个简短的问题。我想问一下，您是否正在考虑加快 BiCS 从 8 到 9、10 等版本的过渡，以此来加速短期内的比特增长，并满足一些非常强劲的客户需求？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

不，我们仍然致力于实现之前讨论过的产能增长目标，也就是十几到二十几个百分点。这些关键节点的转变需要大量的规划、设备采购以及生产线的搭建。我们已经制定了工厂计划，以应对我们长期以来一直在讨论的产能增长。目前没有改变计划。

分析师 David Gibson：

好的，谢谢。还有一个后续问题。您之前提到过第一季度会向数据中心分配更多资源。那么，向数据中心分配更多资源是否有任何限制？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

在某些方面，确实如此。从晶圆厂出来后，你会得到一定比例的 TLC、QLC、特定芯片组合等，所以我们需要不断地调整，才能把合适的产品送到合适的客户手中。此外，路易斯的组织架构中也蕴含着很多运筹工作，他与销售团队密切合作，了解现有库存、晶圆厂的出货情况、产品组合以及最终的销售方向。

路易斯，你还想补充几句吗？

执行副总裁兼首席财务官路易斯·维索索：

我觉得唯一需要补充的是，这显然会根据我们所考虑的时间范围而变化。短期内，几乎不可能做任何事情——生产一片晶圆大约需要 120 天。但如果着眼于更长远的未来，那么可操作的空间就更大了。

分析师 David Gibson：

好的，非常感谢。

操作员：下一个问题来自 Cantor Fitzgerald 公司的 CJ Muse。

分析师 CJ Muse：

下午好，感谢您回答这个问题。我想问一下您在幻灯片中提到的 NBM 管道供应将超过本十年末供应量的评论。您能否详细解释一下？这会如何改变您对未来几年行业比特供应情况的看法？您是否正在调整资本支出计划，以及调整幅度如何？我知道您提到增幅在个位数中段，这意味着总资本支出大约在 25 亿至 30 亿美元之间，这个数字相当低。很想听听您对这种可见性如何影响您对比特增长和供应的看法？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

关于这一点，我想说的第一点是，CJ，这个流程行之有效。就在两三个季度前，我们还在讨论是否要建立这种商业模式，我们有一些志同道合的客户，取得了非常好的进展。现在，几个季度过去了，我们在投资者日之后讨论过这个问题，客户主动来找我们寻求 NBM 服务，而这现在已不是我们唯一的业务模式了。我们有很多客户，他们的业务量和产品各不相同，我们希望能够根据客户的需求提供服务，这一点毋庸置疑。

令人欣慰的是，我们现在拥有一个强劲的供应渠道，一直到 2030 年，甚至更远——我们有很多客户愿意向我们提供他们的需求信号和财务承诺。至于之前提到的问题，如果我们最终选择改变供需关系等等，这些因素是否能让我们有所作为，但我们目前还没有到那一步。我们还需要就所有这些问题进行谈判，获得承诺，让所有环节都协调一致。

目前流程进展顺利，我们对现状非常满意，这让我们对未来的规划有了更清晰的了解。流程仍在进行中，在接下来的几个季度里，我们会随着工作的进展不断向大家汇报最新情况。

分析师 CJ Muse：

路易斯，我还有一个后续问题。关于这些合同，考虑到有些合同有定金，这些定金可以用于回购吗？还是说这部分资金有使用限制？

执行副总裁兼首席财务官路易斯·维索索：

理论上我们可以，CJ。但正如我们在分析师日上解释的那样，绝大部分是财务担保，由第三方金融机构持有，所以它们不在我的资产负债表上。资产负债表上唯一包含的是预付款，而且这笔金额是最小的。但这方面没有任何法律限制。

分析师 CJ Muse：

太好了，非常感谢。

操作员：下一个问题来自法国巴黎银行的卡尔·阿克曼。

分析师卡尔·阿克曼：

谢谢。看到每台 XPU 和 AI 服务器的 NAND 闪存容量不断增加，以满足键值缓存的需求，这令人鼓舞。我认为这与内存容量减少以及部分服务器 SKU 的缩减形成了鲜明对比。David，您能否谈谈在 AI 普及的背景下，您如何看待 2027 年每台服务器的企业级 SSD 容量发展趋势？因为 AI 无疑在您的产品组合中占据越来越重要的地位。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

卡尔，这确实是个大问题。目前我们所做的，毫无疑问，在代理编排的推理中，我们的产品与这类应用的 CPU 需求密切相关。我们非常清楚每个 CPU 的预期需求量，这类应用的预期需求量大约是每个 CPU 60 到 90 GB。我还没有计算过服务器潜在市场规模（TAM）与这两者之间的弹性关系，但我们可以跟进。

正如我之前所说，我们看到越来越多的 NAND 闪存以各种不同的方式被应用到推理架构的各个部分。TLC、QLC，还有我之前提到的，现在那些寻求高耐久性解决方案的用户，希望这些解决方案能够满足工作负载中某些部分的需求——在这些部分，他们不需要使用 DRAM，而可以使用这类 NAND 闪存。所以这一切都非常令人鼓舞，我们将继续密切关注，同时也会着手分析这两种 NAND 闪存的市场规模以及它们之间的权衡取舍。

分析师卡尔·阿克曼：

如果可以的话，我想再问一个后续问题。您对企业级固态硬盘市场份额的目标有最新的进展或展望吗？鉴于您目前取得的相当不错的成绩，您能否在 2027 年实现 10% 到 15% 的市场份额目标？谢谢。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

过去很多年前，我们设定过一些份额目标，但我一直努力避免设定份额目标，因为这有时会导致投资组合做出一些不合理的选择。我们希望在所有时间范围内，包括短期、中期和长期，实现投资组合价值最大化，所以我们希望保持投资组合的平衡。

显然，我们会增加数据中心的配置比例，你们也看到了。我们之前也讨论过，我认为我们实现了 17 倍的同比增长——在如此规模的业务中，你很少能看到 17 倍的增长。我预计到 2027 年，这个数字还会继续攀升。在某种程度上，平衡点将取决于我们每个季度的观察结果以及我们签署的 NBM 协议，这些将让我们对未来几年的市场格局走向有更清晰的了解。所以，这个数字肯定会继续攀升，但我不会设定一个具体的目标。

分析师卡尔·阿克曼：

谢谢。

操作员：下一个问题来自瑞穗银行的 Vijay Rakesh。

分析师 Vijay Rakesh：

你好，David，这真是一份很棒的季度报告和指引。关于数据中心，你提到 2027 年的需求量将增长 40%，这非常惊人。你认为 BiCS 9 和 BiCS 10 的过渡是否有助于推动部分需求增长？我想问一下这方面的供应情况如何？我还有一个后续问题。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

BiCS 8 和 BiCS 9 是数据中心战略的重要组成部分，它们能够让我们在相同的存储单元内获得更快的接口速度，而 CBA 正是赋予我们这种灵活性的，我们在投资者日上也讨论过这个问题。从这个意义上讲，是的，它们是战略的重要组成部分，这一点毋庸置疑。关键在于为合适的客户提供合适的产品。我们的 TLC 产品一直以来都表现出色，现在 QLC 正在逐步普及，BiCS 9 也将逐步普及，但距离真正应用还有一段时间。我们发布了 BiCS 10，但我们仍在逐步推广，在真正应用到未来的 BiCS 节点之前，我们还有很长的路要走。

分析师 Vijay Rakesh：

明白了。关于耐用性方面，正如您所提到的，一些同行正在讨论 SLC NAND 闪存。您认为明年市场会如何发展？除了您观察到的整体需求增长之外，SLC NAND 闪存的出现是否也可能会加剧 NAND 市场的竞争？谢谢。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

现在就下非常明确的看法还为时过早。我们正在与一些客户沟通，他们透露了一些对 SLC 的需求信号。很明显，一旦开始混用 SLC，就会出现一个明显的换算比例，无论是 TLC 还是 QLC，大概是三比一或四比一。因此，SLC 的使用量和实际部署量将影响市场整体供应。但现在就做出具体预测还为时过早。

我认为这是一次架构方面的讨论，客户希望更好地了解这项技术及其如何应用于他们构建推理架构的各个用例中。接下来的几个季度我们会持续更新进展，看看情况如何，但绝对值得关注。

分析师 Vijay Rakesh：

好的，谢谢。

操作员：下一个问题来自高盛的吉姆·施耐德。

分析师吉姆·施耐德：

下午好，感谢您回答我的问题。我想从更具体的策略角度来了解一下，贵公司的消费业务在第一季度显然存在季节性波动，个人电脑业务也是如此，但数据中心业务目前处于长期增长阶段。路易斯，根据您目前掌握的信息，我想请您大致预测一下，您认为第三财季的业绩会环比增长、下降还是持平？

执行副总裁兼首席财务官路易斯·维索索：

你指的是第三财季？从历史数据来看，第三季度通常是我们业绩最弱的季度。例如，上个季度我们的出价环比下降了 19%。虽然我们不对第三季度业绩做预测，但为了建模的目的，我会对第三季度到第二季度的环比增长持保守态度。

分析师吉姆·施耐德：

谢谢。另外，就股票回购而言，很高兴看到这项计划持续执行。我有点好奇，随着授权期限的临近，您是否预期董事会会按季度续签授权？或者，鉴于目前的股价远低于预期，您能否进一步说明您是如何计划执行实际回购的？谢谢。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

我们有一个非常清晰的策略，100% 的盈余现金将返还给股东。我们将积极有效地执行这一策略，而且我们知道如何与董事会沟通。我们每个季度都会召开会议，我不认为在执行过程中会遇到任何阻力。我预计我们将继续忠于这一策略，即 100% 的盈余现金将返还给股东。在过去的几个季度里，我们开局良好——我们已经回购了相当于初始市值或流通股 4% 的股票，我们将继续妥善执行这项计划。

分析师吉姆·施耐德：

谢谢。

操作员：下一个问题来自 TD Cowen 公司的 Krish Shankar。

分析师 Steven（代表 Krish）：

大家好，非常感谢你们回答我的问题。我是 Steven，代表 Krish 打电话。我的第一个问题是问 David 的。我想了解一下你们的 CSP 客户群，目前 TLC 和 QLC 闪存芯片的需求情况如何？随着 NBM 的普及，TLC 和 QLC 闪存芯片的比例在本十年后期会发生显著变化吗？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

目前 TLC 和 QLC 的比例仍然维持在 70:30 左右。TLC 一直是产品组合的主要驱动力。我们也越来越多地听到客户反馈，他们希望重新加速 QLC 的发展，并探索不同的应用场景。我们会观察这种情况在本十年末的发展。目前 70:30 的比例相当不错，每个季度都会有一些波动，但目前的比例基本保持在这个水平，我们预计至少在本财年剩余时间内也会如此。我们设定了这个时间跨度，然后会继续与客户讨论，观察他们对 QLC 的看法。

另外我还要提一下，Stargate 产品——也就是我们的 QLC 产品——的推广情况非常好。就在几个季度前，我们还在讨论产品认证的问题，现在认证工作已经全部完成，客户正在逐步增加订单。这款产品一直备受好评，是我们产品组合中非常关键的一部分。

分析师 Steven：

明白了。还有一个关于移动边缘计算市场的问题，鉴于今年该市场也出现了两位数的销量下滑，尽管下滑主要集中在入门级和中端市场。我有点好奇，根据你们一些客户在该市场提供的需求信号，你们的移动业务明年还能保持整体增长吗？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

我们先来谈谈市场。低端市场确实面临压力，这会导致销量下降，但单位内容量会增加。总的来说，我们预计明年该市场的数据量将以艾字节为单位增长——尽管销量会略有下降。至于我们的产品组合，这有点像数据中心，我不想对单个市场做出预测。我们会灵活敏捷地管理产品组合。我们已经非常明确地表示，我们希望产品组合保持平衡，但我们会优化短期、中期和长期的财务结果，并将这些因素整合起来以获得最佳结果。我们会随时向您汇报移动业务的构成情况。

分析师 Steven：

太好了，非常感谢！

操作员：下一个问题来自美国银行的 Wamsi Mohan。

分析师 Wamsi Mohan：

非常感谢。您在幻灯片中提到，领先的人工智能公司可能预示着未来需求的增长。我想知道这些公司是指 AI 实验室吗？另外，目前 Neo Clouds 的信用问题是否对您有任何影响？我还有一个后续问题。

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

我们没有看到任何此类情况。恰恰相反，我们看到客户需求非常强劲。如果我们看一下我们最大的客户，他们基本上都是投资级公司，现金流非常充裕。因此，我们没有看到任何信贷问题的影响，即使这些问题确实存在于市场上，而且我们客户的需求与上个季度相比还在增强。

分析师 Wamsi Mohan：

路易斯，您在幻灯片中说"领先的人工智能公司"，您指的是 AI 实验室吗？

执行副总裁兼首席财务官路易斯·维索索：

我们面向所有业务领域销售产品——我们向超大规模数据中心销售产品，我们向模型制造商销售产品，我们向所有人销售产品。

分析师 Wamsi Mohan：

好的，谢谢路易斯。就本季度的情况而言，应收账款似乎略有回升。这是因为随着更多投标采用 NBM 付款方式，付款条件有所改善，我们应该预期会出现这种情况吗？还是本季度还有其他因素？

执行副总裁兼首席财务官路易斯·维索索：

我们基本上看到客户组合发生了一些变化，这对我们的应收账款产生了一些影响，只是一点点，但主要是客户组合的变化。

分析师 Wamsi Mohan：

好的，非常感谢。

操作员：下一个问题来自 Evercore 公司的 Amit Daryanani。

分析师 Amit Daryanani：

非常感谢。David，我想先从资本配置方面谈起。随着你们向更可预测的 NBM 驱动型商业模式转型，这是否会改变你们对资本结构的看法？从历史数据来看，人们普遍认为存储芯片的周期性更强，因此资产负债表的灵活性至关重要。但随着你们的业务结构周期性降低，这是否会促使你们愿意增加杠杆，从而加速资本回报？还是你们仍然对每季度 50 亿美元的股票回购计划感到满意？我只是想知道，你们认为我们什么时候可以增加杠杆，从而利用业务周期性降低的优势？

董事长兼首席执行官 David Goeckeler：

我们已经公布了一个财务模型，就在我们分析师日上，我们花了三个半小时讨论这个问题，并承诺将财务模型执行到 2030 年底。我们计划执行这个模型，并且对我们保持零负债、拥有非常稳健的资产负债表，然后将收益投资于自身业务的战略非常有信心。我们的业务正在增长，并且有很多内部创新的机会，我们将继续投资于 HBF 和 3D 矩阵存储器等项目，此外还有 BiCS 路线图以及我们开发的所有优秀产品。完成这些之后，我们将把 100% 的现金流返还给股东，这就是我们的计划，我们将在可预见的未来继续执行，直到另行宣布改变计划为止。我预计在短期内不会发生变化。

分析师 Amit Daryanani：

好吧。那么，关于 HBF，与其问您潜在市场规模（TAM）到底有多大，不如请您谈谈随着推理模型和上下文窗口的扩展，这里的扩展变量究竟是什么？我们应该认为 HBF 的容量会与 GPU 的计算能力同步增长，还是会更快？另外，您说过会在 2027 年开始初步样品测试，那么从那时到实现可观的收入增长，关键的里程碑是什么？谢谢。

董事长兼首席执行官David Goeckeler：

关于您的第一个问题，现在评估还为时尚早。关于第二个问题：我们在拿到芯片、完成基础芯片流片之后，会将控制器与基础芯片进行整合，然后交到客户手中，让他们开始评估产品在其基础设施中的实际表现。

我们此前已做了大量建模工作，但真正将实体产品交付客户、开展集成工作之后，客户的反馈将帮助我们逐步回答大家关心的问题，例如：市场机会有多大、规模化进程有多快、TAM是多少、架构将在哪些场景落地。我们将跟随客户的需求方向推进。

关键的下一步是真正将产品交到客户手中。这将开启一系列新的对话——我们不再依赖仿真模拟，而是直接观察产品在其基础设施中的真实性能表现，以及是否达到客户的预期效果。这也有助于持续拓展产品的应用场景。

在研发过程的当前阶段，需要保持一定的克制，避免因客户提出大量应用构想而使工程团队应接不暇。当我们真正拥有可交付的实体产品时，就可以打开对话的窗口，这将带来更多的应用场景。不过这些仍有待确定。

总体而言，当达到"拥有真实产品"这一关键里程碑时，很多事情将随之推进——客户可以开始实际使用，并评估产品对其目标的贡献价值。他们的目标是以最优成本构建世界级的推理架构，我们认为HBF是实现这一目标的卓越技术。但具体情况有待届时验证。

Amit Daryanani（分析师）：非常感谢。

David Goeckeler（董事长兼首席执行官）：谢谢。

提问人：下一个问题来自SIG的Mehdi Hosseini，请提问。

Mehdi Hosseini（分析师）：

David，我想回到您之前提到的一点——您说AI推理正在持续优化，并对SLC需求产生了影响，需要更多SLC。我的问题是，这是否对TLC的采用或增长产生了不利影响？还是说SLC需求是对TLC和QLC市场需求的额外补充？

David Goeckeler（董事长兼首席执行官）：

我认为这并不构成对其他NAND产品的蚕食，而是TAM的扩张——市场开始需要具备不同特性的存储技术，包括更高的耐久性和更强的性能。我们的产品具备足够的灵活性，可以将晶圆以SLC模式运行。客户正在逐渐发现并理解，如何根据所需解决问题的特性来灵活运用这项技术。这只是对架构的更精细化认知，而非对NAND各层级产品的蚕食。

更进一步来说——当然目前仍处于早期阶段，需谨慎判断——问题在于：以SLC模式运行NAND，能否在耐久性和性能上达到足够水平，从而替代部分DRAM的使用场景？毕竟二者之间的成本差距相当悬殊，约为20倍至40倍。

Wamsi Mohan（分析师）：

Mehdi，我认为这在很多方面都是非常积极的信号。从架构扩展的实际情况来看，当你扩展架构的规模时——

David Goeckeler（董事长兼首席执行官）：你必须以最具成本效益的方式来实现。NAND是可扩展性最强的半导体技术，因此人们不断找到更多使用场景，这并不令人意外。从某种意义上说，可扩展的技术往往能够吸引并扩大TAM，这正是目前正在发生的事情——随着这些架构变得越来越精细、越来越成熟。

Mehdi Hosseini（分析师）：好的。换个角度来问：鉴于市场对更高耐久性SLC的需求，以及客户等待HBF商业化落地的这段时间，合资公司（JV）在增加SLC产能以满足短期需求方面有多大的灵活性？

David Goeckeler（董事长兼首席执行官）：

我不会从"SLC产能"的角度来思考这个问题。我们的存储单元具有足够的灵活性，可以按需以SLC、MLC或TLC任意模式运行。因此，我们可以用现有晶圆供应市场所需，这是我们的基本思路。

我理解您想直接切入供应层面的问题，但目前实在还太早。现阶段主要还停留在客户探索技术应用方式、初步形成需求预判的对话阶段。这是一个值得持续关注的方向，毫无疑问会对市场产生影响——毕竟少量SLC对应的是大量QLC。但更多细节，Mehdi，后续再和大家分享。

Mehdi Hosseini（分析师）：好的，明白了。感谢您提供的详细信息。

提问人：各位，今天的问答环节到此结束。下面请管理层做总结发言。

David Goeckeler（董事长兼首席执行官）：感谢各位参与本次电话会议，非常感激。今天的交流非常充分，期待在本季度与大家再次见面。谢谢。

Luis Visoso（执行副总裁兼首席财务官）：谢谢。

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百年律所Weil Gotshal轰然倒塌，AI初创公司Crosby递交收购意向书

Fri, 30 Oct 2026 01:26:35 GMT

曾代理雷曼兄弟破产案的华尔街顶级律所Weil, Gotshal & Manges宣告解散，一家成立仅两年的法律AI初创公司随即出手，试图从这场行业震荡中捕获战略资产。

据科技媒体The Information 10月29日报道，知情人士透露，法律AI初创公司Crosby已于周四向Weil, Gotshal & Manges提交收购意向书，拟收购该律所的部分资产，包括内部数据、商标及品牌。Crosby同时希望从Weil约1200名律师中招募部分人才。目前尚不清楚是否有其他竞购方出现。Weil已聘请Davis Polk就重组事宜提供顾问服务，据《华尔街日报》报道。

此次收购意向的背后，是AI公司争夺企业数据资产这一新兴趋势的延伸。对于Crosby而言，Weil的内部数据——尤其是并购协议模板及谈判各阶段合同范本等非客户专属数据——具有重要的模型训练与定制价值。收购条款目前尚未披露。

百年律所骤然崩塌

Weil, Gotshal & Manges的解散震动了法律界。这家华尔街顶级律所以代理高风险并购、破产及诉讼案件著称，曾处理2008年雷曼兄弟破产案，代理微软2023年以反垄断为由收购动视暴雪一案的抗辩，并代表苹果公司就涉嫌商业秘密盗窃一事起诉OpenAI。

尽管该律所此前保持盈利，但一系列合伙人出走最终令其难以为继。今年9月，明星并购律师Michael Aiello率团队跳槽至Cravath, Swaine & Moore，成为压垮这家近百年老店的最后一根稻草。此后，Weil宣布启动解散程序。

AI公司竞逐"数据遗产"

报道称，Crosby对Weil资产的竞购，折射出AI公司近期争夺破产或解散企业数据资产的普遍趋势。据报道，谷歌及AI训练初创公司Mercor、Micro1近期均曾竞购破产廉价航空Spirit Airlines的内部业务数据及软件代码，标的甚至涵盖看似平淡无奇的电子邮件和IT工单。

对于法律行业而言，律所积累的非客户专属数据具有独特价值。Weil多年来沉淀的并购协议模板、谈判各阶段合同范本等结构化法律文件，可被用于对AI模型进行定制化微调（fine-tune）。Crosby目前尚未披露将如何具体利用Weil的数据服务其业务，但其AI智能体已接入OpenAI、Anthropic及谷歌的底层模型。

Crosby：资本加持的法律AI新贵

据报道，Crosby由一名律师与前Ramp工程经理联合创立，成立至今不足两年。该公司已从Lux Capital、Index Ventures、Sequoia Capital及Bain Capital Ventures等顶级机构融资逾8000万美元，最新估值达4亿美元。公司目前拥有逾50名执业律师，负责审核AI辅助工作成果、监督谈判流程并维护客户关系。

Crosby曾入选The Information年度"50家最具潜力初创公司"榜单。其核心业务是借助AI加速合同审查及其他法律事务处理流程。若此次收购意向最终落地，Crosby不仅将获得品牌与数据资产，还有望借助Weil的律师人才储备快速扩充专业团队，在法律AI赛道上进一步巩固竞争壁垒。

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惊天大并购！Marvell想收Lumentum，光学领域为什么还要激进整合？

Fri, 30 Oct 2026 01:26:22 GMT

彭博社报道，Marvell正就收购Lumentum深入谈判，最快下周宣布。消息宣布时，Lumentum市值826 亿美元、Marvell 市值2207亿美元；若按25%标准溢价成交，股权对价约1035亿美元，相当于 Marvell自身市值的47%，也把 AMD 收购 Xilinx 保持的 490 亿美元半导体并购纪录放大到 2.1 倍。而 Marvell 账上现金只有 39.2 亿美元——现金覆盖率 3.8%。

市场的即时反应是分裂的：Lumentum 盘后大涨，Marvell大跌。主流解读把它归为"买方被惩罚、卖方被重估"的常规剧本。但真正应该被定价的不是"贵不贵"，而是"用什么货币付"和"客户会不会跑"。这笔交易的每股增厚完全依赖股权这一高倍数货币，现金比例一旦超过约 25%，增厚立即转为摊薄。

为什么市场会这样反应？

A股三大指数集体低开

Fri, 30 Oct 2026 01:26:14 GMT

上证指数跌1.25％，深证成指跌2.40％，创业板指跌3.29％。

风险提示及免责条款

见闻历11.11限时大促！双开礼盒+千元知识礼包，双十一拿货价超香！

华尔街见闻 — Fri, 30 Oct 2026 01:06:13 GMT

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57亿美元！币安疑遭“史上最大”黑客洗劫，暂停全部存储和提取功能，承诺将承担所有损失

Fri, 30 Oct 2026 01:00:09 GMT

全球最大加密货币交易所币安周四遭遇疑似史上规模最大的加密货币黑客攻击，失窃金额估计从17亿美元到57亿美元不等，事件震动整个加密市场。

据彭博最先报道，此次大规模资金异动引发市场高度警觉。币安创始人赵长鹏10月29日在社交平台X上发文确认，“看起来确实是针对币安的黑客攻击”，但同时强调用户资金安全。稳定币发行商Tether和Circle随即采取紧急行动，合计冻结逾15亿美元与此次事件相关的资产，以限制潜在损失蔓延。币安最新宣布，经核实，冻结资金总额约30亿美元。

币安随后在X平台发文宣布，将承担所有损失，并已暂停全部存储和提取功能，同时与执法机关展开合作，承诺调查完成后将公布完整的事后调查报告。若最终确认，此次事件将打破2025年朝鲜黑客从Bybit盗取15亿美元所创下的加密货币史上最大劫案纪录。

失窃规模存争议：17亿至57亿美元，数字仍在核实中

目前，各方对此次事件的失窃规模估算出入较大，最终数字尚待确认。

据华尔街日报报道，区块链安全机构SEAL 911的Taylor Monahan表示，攻击者实际获利“远超20亿美元”，最高可能达55亿美元。“信息变化很快，确认确切数字还需要时间，”Monahan说。华尔街日报联系的其他多位网络安全专家则将数字定在55亿美元以上。

据Axios报道，密切追踪加密市场的分析师和交易员估计，此次疑似网络攻击中被盗金额介于17亿至57亿美元之间。

Tether首席执行官Paolo Ardoino在X上发文称，该公司已冻结逾15.67亿美元的数字货币，原因是“与币安交易所潜在黑客攻击相关”。Circle首席执行官Jeremy Allaire则表示，Circle已配合执法部门冻结逾8亿美元USDC，并将持续支持调查。

币安回应：用户资金安全，将承担全部损失

面对外界关切，币安方面给出了明确表态。

币安发言人在声明中表示：“我们的团队已知悉有关潜在安全问题的报告，正在积极调查。请放心，用户资金完全安全。“该发言人还表示，安全团队正在“紧急审查所有相关信息”，并提醒用户“对诈骗保持警惕“。

币安随后在X平台进一步宣布，公司将承担所有损失，目前正不间断处理此事，力求解决问题，并在安全检查期间暂停了所有存储和提取功能，同时与执法机关保持合作。调查完成后，币安承诺将公布完整的事后调查报告。

赵长鹏虽已于2023年卸任币安首席执行官，目前仍为公司最大股东。他在X上写道：“作为股东，我预期所有用户资金将得到全额覆盖。”、

目前，币安尚未确认攻击者身份，失窃资产的最终规模也有待进一步核实。

规模虽大，币安抗压能力相对较强

尽管事件规模空前，市场分析人士认为币安凭借自身体量，具备相对较强的抗冲击能力。

加密货币交易公司JPEG Trading联合创始人Kevin March表示，“以绝对美元金额而言，这是一次巨大的打击”，但考虑到币安拥有12亿美元的保险基金，加之Tether和Circle迅速冻结被盗资产，预计损失在可控范围之内。

“如果这件事发生在加密行业任何其他公司身上，将是灾难性的，”March说。他指出，币安的规模使其具备更强的隔离能力，可通过保险和资产负债表覆盖潜在损失，但加密市场价格的广泛波动仍有可能发生。

值得关注的是，与传统股票交易所不同，加密货币交易所通常直接为用户托管数字资产，这使其天然成为黑客的高价值攻击目标。此外，存放在币安等平台的资金并不受政府存款保险保障，任何赔付均取决于交易所自身的意愿和能力。

此次事件并非孤立发生，而是近期一系列高级别网络攻击浪潮的组成部分。

据Axios报道，此次疑似黑客攻击发生于所谓“黑色十月”期间——一系列黑客攻击和AI发现的漏洞接连触发，引发外界对全球性网络安全危机的担忧。此次币安事件发生的数小时前，去中心化预测市场平台Polymarket刚刚确认遭遇网络攻击，被迫暂停交易约一小时，攻击者至少卷走270万美元用户资金。

安全研究机构Hudson Rock将Polymarket事件与第三方网站监控工具DebugBear的数据泄露相关联，后者当天早些时候已宣布正在应对自身的安全事故。

NBC新闻指出，此次币安大规模资金异动发生之际，全球网络安全防线正处于高度戒备状态，原因正是近期人工智能技术的快速进步催生了新型攻击手段的出现。

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纳指期货跌2%，韩国股市跌4%，亚洲芯片股下跌

Fri, 30 Oct 2026 00:53:59 GMT

纳斯达克100指数期货跌幅扩大至2%，亚马逊和英特尔的股价美股盘后承压。亚洲芯片制造商指数下跌1.8%。其中，韩国SK海力士和日本爱德万测试跌幅最大，均超过6%。韩国Kospi指数一度下跌4.3%。

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英特尔CEO：我们的首款Intel 18A服务器产品Clearwater Forest已开始出货并产生收入

Thu, 29 Oct 2026 21:07:06 GMT

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35 岁不会写代码？这波 AI 红利，可能就轮到你了

Thu, 29 Oct 2026 09:38:01 GMT

今年以来，全球科技公司已宣布裁员近 20 万人。与此同时，有一个 AI 岗位的招聘需求却在爆发：美国的招聘广告三年涨了 30 多倍，薪资中位数约 19.5 万美元；国内相关职位的发布量一年涨了 21 倍。

OpenAI、Anthropic、微软、亚马逊、谷歌，几家巨头前后砸下近百亿美元，有的开新公司，有的建新部门，抢的都是这类人才。最反常识的是：这个岗位最稀缺的本事，恰恰不是写代码。

Anthropic：培养 1 万个“把 AI 送进企业的人”

10 月 2 日，Claude 的开发商 Anthropic 宣布投入 1 亿美元成立“Claude 前沿学院”（Claude Frontier Academy），目标是在 2027 年底前培养 1 万名“前沿部署工程师”。

首批学员是从合作伙伴中选出的在职工程师，来自埃森哲、摩根士丹利、诺和诺德和几家顶级咨询公司。培训分两段：先是 4 天线下集训，从一次“模拟企业部署”开始；考核通过后，学员回到自己公司，带一个真实项目做 12 周实战。首批认证预计在 2027 年初完成。

在 Anthropic 看来，企业落地 AI 的瓶颈不在模型，而在于缺少能推动变革的人。负责这个项目的高管 Steve Corfield 说，客户现在缺的，是既懂业务怎么运转、又能亲手把 AI 从一个想法做成上线系统的人。

这只是今年 AI 巨头抢人大战中的最新一例。

砸下百亿美元，巨头们都在抢同一种人才

今年 5 月，OpenAI 成立了专门帮企业落地 AI 的“OpenAI 部署公司”，由 TPG 领投，首轮融资超过 40 亿美元。同月，Anthropic 与黑石、Hellman & Friedman、高盛合资成立了一家 AI 服务公司，各方初始投资约 15 亿美元。

6 月底到 7 月初，亚马逊 AWS 和微软先后出手：AWS 投入 10 亿美元，组建自己的部署工程团队；微软投入 25 亿美元成立新部门，把约 6000 名工程专家派驻到客户企业。9 月，谷歌云和埃森哲成立联合业务部门，计划培训最多 1000 名埃森哲工程师，专门派驻客户现场。

过去这些公司比的是谁的模型更强、参数更大、跑分更高，如今却不约而同地把钱砸向同一个方向：派人进客户公司，把 AI 真正用起来。

这类人才在业内有个统一的叫法：FDE（Forward Deployed Engineer），中文常译作“前沿部署工程师”。

招聘量三年猛涨30倍，大厂开出百万年包

熟悉美股的读者，对这个词的源头不会陌生。十多年前，Palantir（帕兰泰尔）就系统化地推行了这种做法：工程师不坐在总部写通用产品，而是常驻客户现场，和客户用同一套数据、扛同一个业务指标，把模糊的需求、分散的数据一点点变成能用的系统。Palantir CEO Alex Karp 有一个被业内反复引用的判断：大模型当然重要，但至少在未来几年，价值在于落地实施。

如今，这套做法正在变成一个热门职业。据劳动力市场分析机构 Lightcast 统计，2023 年全美 FDE 招聘广告不到 200 条，2026 年前九个月已超过 7300 条，三年涨了 30 多倍。广告标出的薪资中位数约 19.5 万美元，是全美招聘广告薪资中位数的三倍多。发布 FDE 广告最多的雇主中，德勤、埃森哲等咨询公司排在谷歌等科技巨头之前。可见 FDE 早已不只是 AI 公司的技术岗，凡是要把 AI 用进业务的地方，都需要这样的人。

FDE 这股风已经刮到国内。脉脉平台数据显示，2026 年上半年，平台上 FDE 相关职位的发布量同比飙升 21 倍。字节跳动的“豆包 AI 大模型 FDE”年包最高约 105 万元，蚂蚁数科、智谱等也开出了 90 万元以上的年包。但即便开出高薪，合适的人依然难招：猎聘大数据研究院统计，2025 年 9 月至 2026 年 8 月，国内 FDE 人才的供需比只有 0.28，相当于将近 4 个岗位抢 1 个人。

这个缺口还在被政策放大。工信部 8 月底印发通知，鼓励 AI 应用服务商搭建 FDE 团队、扎根用户现场；武汉光谷提出 3 年培育 1000 名 FDE，上海提出要建立超千人规模的 FDE 工程师储备库。企业、服务商、地方政府都在要人，合格的 FDE 远远不够用。

AI 落地难在业务，最缺的恰恰是懂业务的人

看到这里，很多人会想：这是年轻程序员的机会，我不写代码，也过了转行的年纪。但不妨看看 Anthropic 怎么描述一个好的 FDE：熟悉 Agent 系统、擅长解决问题、善于沟通、有工程经验。这四条里，有一半在技术之外。

AI 落地最难的部分，本来就不在代码。过去两年，几乎每家企业都买过 AI 产品、做过试点，真正跑进日常业务的却少得多。标普全球的调查显示，放弃大部分 AI 项目的企业，一年内从 17% 涨到了 42%；IDC 和联想 2025 年的报告更直接：88% 的 AI 概念验证项目，最后都没能投入生产。

演示时一切顺利，一进真实业务，就撞上脏数据、老系统、权限审批、员工习惯，还有那个绕不开的问题：出了错谁负责。这也是 FDE 和驻场外包的区别：外包是甲方说什么就做什么；FDE 要先判断这件事该不该用 AI、用哪个模型、花多少钱、怎么证明有效，再动手上线。

所以 FDE 真正值钱的那一半能力，是懂业务。一份合同哪几条要紧，一张报表哪个数字会出事，一个审批流程卡在哪一步，哪件事交给机器会让老板睡不着觉，这些 AI 替代不了，在行业里干了十几、二十年的人反而最清楚。

腾讯云副总裁张渝前不久的一句话，戳中了很多企业的痛处：过去花大价钱请外部团队做项目，"项目做完，团队撤场，能力也跟着带走了"。越来越多企业意识到，与其等外部团队来了又走，不如让自己懂业务的人长出这项能力。

如果你已经在行业里深耕多年，那么你缺的从来不是经验，而是把经验交给 AI 去执行的那一步：知道今天的 AI 能做什么、做不了什么，该怎么搭、要花多少钱、出了错怎么兜底。我们这次的训练营，就是为这一步准备的。

两天走完 AI 落地最后一公里

华尔街见闻首期「FDE 实战训练营」将于 11 月 14 日至 15 日在上海开班。这是一个线下实战营，限量 50 席，在两天时间里，带你亲手搭出自己的第一个 AI Agent，走完一遍从选模型、算成本到评测上线的全流程。

先说说 Agent（智能体）是什么。很多人对 AI 的印象还停留在“问一句答一句”的聊天上，但 Agent 不一样：你交给它一件事，它会自己查资料、打开软件、读写文件、交出结果，做错了还能自己返工。巨头们派 FDE 进企业，部署的正是这种技术。

两天训练营共 12 个模块，从模型怎么选、价格怎么算，一直讲到评测、成本优化和安全上线，都是大厂把 AI 做上线时真正在用的方法。主讲讲师 Right 曾任腾讯高级算法工程师，主导过微信核心 AI Agent 项目的算法设计和规模化落地，在 Agent 系统设计、模型训练、Harness 架构方向有深厚积累。他还在 NeurIPS、ACL 等顶级会议发表过多篇 Agent 方向论文，相关工作被 Google DeepMind 引用。

课程适合谁

企业主和管理者：想弄清 AI 到底能替公司做哪些事、每件事花多少钱、风险在哪里
金融、法务、财务、运营、咨询等专业人士：手上有大量重复工作，想亲手做一个工具交给 AI
想在 AI 时代给自己多留一项硬技能的人

三十年前，先学会用 Excel 的那批人，在后来的二十年里少熬了无数个夜。

今天巨头们花百亿美元在抢懂业务、又会用 AI 的人，而你已经有了一半。剩下那一半，就在这两天里补齐。

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