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OpenAI披露：旗下AI模型可能干扰了包括政府、高校在内的数十个机构网站

Fri, 25 Sep 2026 22:32:16 GMT

OpenAI披露，其人工智能模型在公司内部测试期间，可能对包括政府部门、大学及公共机构在内的"数十个"组织的网站造成干扰，引发外界对AI网络安全风险的广泛关注。

此次披露源于OpenAI数月前发现旗下AI意外入侵Hugging Face后启动的调查。

该公司在周五发布的博客文章中表示，已就相关事件通知受影响方，涉及情形包括：软件绕过网站安全控制、影响服务可用性，以及"失控"AI模型对外部网站或服务造成负面影响。

就在数日前，OpenAI刚刚承认其AI模型于今年早些时候入侵了一家澳大利亚政府网站，此举被视为已知的首批AI对政府数据库发动网络攻击案例之一。

澳大利亚总理Anthony Albanese本周证实，该网站用于报告医疗健康统计数据，遭入侵时间为6月18日，目前没有证据显示澳大利亚公民个人信息受到泄露。

调查仍在进行，多数事件影响有限

OpenAI在X平台的帖子中表示，此次调查的重点在于"AI代理与第三方网站的交互方式超出其既定任务或预期方法"的情形。

公司表示，迄今识别的大多数案例属于较低级别，对第三方服务的实质性影响"有限或没有证据显示存在实质影响"。

OpenAI还表示，已审查的大多数行为涉及AI模型执行"日常研究任务"，例如从网站获取问题答案。公司预计，完整审查工作将耗时数月。

OpenAI首席执行官Sam Altman周五在X平台发文承认，公司的处理速度不及预期，但他表示，在透明度与从海量活动日志数据中提取信息、并与受影响机构协作之间，需要审慎权衡。Altman写道：

"我们正在尽可能按照严重程度排列优先级，并持续增加资源投入。"

AI网络安全威胁超越传统防御体系

OpenAI此次事件并非个例。来自OpenAI、Anthropic、谷歌DeepMind以及Meta旗下模型引发的安全事件，已在主要企业中引发广泛的网络安全担忧。

传统网络安全工具——包括防火墙、邮件过滤器及事件响应软件——的核心能力在于识别已知恶意软件特征，或检测并拦截异常行为，继而向人工安全团队发出警报，由后者对受入侵账户或设备进行隔离处置。

然而，AI模型已被证明具备更高级的攻击能力：它们有时能够发现此前未知的软件漏洞，并同时利用多个漏洞对目标机构实施入侵。

这类攻击更难被拦截，且可能在安全人员毫无察觉的情况下，为恶意攻击者提供对受感染系统的深度访问权限。

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日本财务大臣：高市早苗并非"再通胀主义者，非常尊重央行独立性"

Fri, 25 Sep 2026 22:19:34 GMT

日本政府正集中火力，试图扭转市场对高市早苗政府施压日本央行、奉行宽松政策的固有印象。

日本财务大臣片山皋月（Satsuki Katayama）周五表示，高市早苗首相并非"再通胀主义者，非常尊重央行独立性"，并称高市本人一再要求她向海外投资者澄清这一立场，"我们希望确保在这一点上不存在任何误解。"

片山同时重申干预汇市、支撑日元的意愿，并淡化了近期日本国债收益率上行所引发的市场担忧。

上述表态发生在日本央行上周三度加息之后。然而，高市政府提名的两位央行委员均投票反对这一决定，进一步强化了市场对日本政府倾向于延缓加息步伐的判断。

与此同时，日元兑美元汇率已跌破央行加息前水平，日本国债收益率也攀升至1990年代中期以来最高水平，市场压力持续升温。

政府官员密集表态，力图厘清政策立场

片山的澄清并非孤立之举。经济增长战略大臣Minoru Kiuchi当天早些时候也表示，日本经济已无需再通胀政策。

Kiuchi在内阁中被视为再通胀立场最鲜明的成员，其发言与片山的口径高度一致，显示出政府有意统一对外叙事，以回应市场对政府干预央行政策的疑虑。

部分市场人士将高市视为已故前首相安倍晋三的政策传承者——安倍曾力推央行货币宽松与灵活财政政策，以打破日本数十年的经济停滞。

片山对此回应称，随着通胀重返日本，当前环境已与彼时截然不同，过去的政策框架不能简单套用于今日。

片山表示，高市本人"非常尊重央行独立性"，日常货币政策决定权归属日本央行，政府有意避免给外界留下干预央行政策的印象。

投资者质疑未散，传奇投资人德拉肯米勒与摩根大通CEO均有关切

片山透露，她近期在东京与多位美国金融界人士会面，其中包括亿万富翁投资者Stanley Druckenmiller以及摩根大通首席执行官Jamie Dimon。

谈及会面内容，她承认，部分投资者仍认为高市政府正在制约日本央行的行动空间。

正是这种疑虑，促使片山在本次专访中主动、反复地强调政府尊重央行独立性的立场。

片山重申干预日元的准备

在汇率问题上，片山重申了干预市场的准备，并与美国财政部长贝森特于周五再次通话。

据日本财务省发布的通话摘要，双方就金融市场最新动态交换了意见，并再次确认了对日元被低估的共同关切，以及进一步深化合作的意向。贝森特随后在X上表示，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"。

片山当天早些时候在新闻发布会上透露，特朗普在本周于纽约举行的会谈中，向高市表达了对日元疲软的关切。但她补充称，特朗普的表态仅止于此，双方并未就后续应采取何种措施深入探讨。

对于近期债券收益率的快速上行，片山认为这是一个全球性现象，部分反映了人工智能投资热潮带动的私人部门资金需求上升，并预计此轮快速上涨将是暂时性的。

她还指出，利率上升对日本家庭而言实际上意味着存款利息收入增加，相比美国人更多持有股票，日本人的储蓄更多存放在银行，因此有望从中受益。

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习近平向全球发展倡议5周年高级别对话会致贺信

新华社 — Fri, 25 Sep 2026 22:11:29 GMT

9月25日，全球发展倡议5周年高级别对话会在纽约联合国总部举行，国家主席习近平向对话会致贺信。

习近平指出，发展是人类社会的永恒主题，也是实现人民幸福的关键所在。5年前，我在联合国大会上提出全球发展倡议，就是为了推动国际发展合作，重振全球发展事业，助力加快落实联合国2030年可持续发展议程。

习近平强调，5年来，在各方共同努力下，全球发展倡议广泛践行，倡议合作项目在120多个国家落地生根、开花结果，书写了共促发展、合作共赢的新篇章。

习近平指出，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。作为最大发展中国家和全球南方一员，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。

本文来源：新华社

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伊朗提“七天方案”但划核红线：霍尔木兹可谈、浓缩铀不让步

Fri, 25 Sep 2026 21:59:59 GMT

美伊谈判释放缓和信号之际，伊朗同时划出核问题“红线”。

当地时间9月25日，伊朗外长阿拉格齐表示，伊朗已向美国提出一份具体的“七天方案”，只要美方满足相关条件，霍尔木兹海峡最快可在7天内恢复正常通航；但一名伊朗高级官员随后向路透社表示，即使美国接受重开霍尔木兹海峡的方案，伊朗也不会在核计划上作出让步。

这意味着，霍尔木兹海峡可以成为美伊谈判的交换筹码，但伊朗并未将核计划纳入同等程度的让步空间。伊朗方面称，只有在美国满足伊方全部条件后，海峡才会重新开放。

“七天方案”摆上桌：霍尔木兹最快一周重开

阿拉格齐周五在联合国表示，伊朗已经向美国提交一份“具体”的七天方案，若必要条件得到满足，霍尔木兹海峡可以在第七天重新开放，恢复正常海上通航。

他说，“现在选择权在美国”，而美方需要采取的行动并非新要求，而是此前美伊6月达成的谅解备忘录（MOU）中已经涉及的内容。

按照此前披露的信息，伊朗提出的条件包括停止各条战线的敌对行动、美国解除对伊朗港口的海上封锁、释放伊朗被冻结资产以及豁免对伊朗石油出口的制裁等。相关条件满足后，霍尔木兹海峡将在七天内恢复通航。

浓缩铀是关键分歧海峡关闭到美接受所有条件为止

就在阿拉格齐公布七天方案后，一名伊朗高级官员向路透社表示，即使美国接受重开霍尔木兹海峡的方案，伊朗也不会在核计划上表现出任何灵活性。

这名不愿透露姓名的官员称，伊朗不会放弃包括铀浓缩在内的“权利”，也不会同意将高浓缩铀运出境外——这恰恰是美国方面的重要要求之一。

该官员还表示，霍尔木兹海峡将继续关闭，直到美国满足伊朗提出的“所有条件”为止。

路透社指出，美国、以色列及其他西方国家长期指责伊朗寻求核武器，并特别关注伊朗此前将铀浓缩至60%的举动；伊朗则一直否认寻求核武器。

因此，美伊当前谈判的矛盾变得更加清晰：伊朗愿意把霍尔木兹海峡重新开放作为谈判筹码，但不愿以核计划作出对等让步。

谈判仍有空间，但核心分歧尚未解决

伊朗总统佩泽希齐扬周四曾表示，希望在11月美国中期选举前与美国达成结束敌对行动的协议。与此同时，伊朗方面表示，只有在美国先满足伊方条件后，才准备就核计划展开更详细的谈判。

这也意味着，“七天方案”并不意味着美伊已经达成协议。它更像是伊朗提出的一套先解决封锁、停火和霍尔木兹通航，再进入更深入核问题谈判的路线图。

对油市而言，如果双方最终接受这一框架，霍尔木兹重新开放将显著降低此前因供应中断计入油价的地缘风险溢价；但对谈判本身而言，核问题仍是最难绕开的核心分歧。

阿拉格齐已经把选择权交给美国，而伊朗高级官员则明确划出核问题红线。霍尔木兹能否在七天内重开，最终仍取决于美国是否接受这套“先谈海峡、后谈核问题”的交易框架。

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Meta在美国新墨西哥州败诉，或面临高达2190亿美元罚款

Fri, 25 Sep 2026 20:55:57 GMT

美国新墨西哥州总检察长劳尔·托雷斯表示，在陪审团裁定Meta Platforms Inc.违反州法律后，他将寻求对该公司处以最高达2190亿美元的罚款。陪审团认定，Meta在言论政策和数据隐私政策方面误导公众，从而违反了新墨西哥州法律。

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报道：Anthropic正在洽谈一笔最高1吉瓦数据中心容量的交易，该笔投资至少需要400亿美元

Fri, 25 Sep 2026 20:31:49 GMT

报道：Anthropic正在洽谈一笔最高1吉瓦数据中心容量的交易，该笔投资至少需要400亿美元。

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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”

Fri, 25 Sep 2026 18:41:01 GMT

日元在连续五个交易日下跌后迎来强劲反弹。

美东时间9月25日周五，美国财长贝森特在社交媒体发文称，他当天与日本财务大臣片山皋月进行了“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”，并强调继续就外汇市场保持密切沟通的重要性。

贝森特的表态进一步强化了近期美日官员围绕日元汇率释放的信号。

彭博社周五稍早报道称，片山皋月透露，特朗普本周与日本首相高市早苗会晤时均谈到了日元走弱的问题，高市还向特朗普表示，从一般原则来看，日元被低估“是有问题的”。

以上日本官员的相关表态传出后，日元涨幅扩大，美元兑日元盘中曾跌破157.00至156.94，日内跌幅达1.2%，脱离周四盘中涨破159.00刷新的9月2日以来高位。

美日官员接连释放信号：从特朗普、高市到贝森特、片山

贝森特周五表示，此次与片山的通话延续了特朗普本周早些时候与高市早苗的会谈，并体现了“美日伙伴关系的力量”。

他在社交媒体上写道，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”，同时讨论了在外汇市场保持密切沟通的重要性。

从措辞来看，贝森特并未提出具体汇率目标，也没有宣布新的外汇干预措施，但他直接使用“强日元的可取性”这一表述，显示美国财政部对日元汇率的关注仍在延续。

而在贝森特发文之前，日本方面已经释放了更为明确的信号。

片山皋月周五表示，特朗普在本周于纽约与高市早苗会晤时，表达了对日元走弱的担忧；高市则向特朗普表示，日元被低估是“有问题的”。片山还表示，鉴于此次日美首脑会谈，她将继续与贝森特就包括外汇在内的一系列问题保持密切沟通。

彭博社指出，在日本官员接连谈及日元走弱的问题后，日元一度成为G10货币中表现最强的品种，盘中涨幅达到1.2%。这一走势也反映出，市场开始重新关注美日官员对日元进一步贬值的容忍度。

值得注意的是，**目前公开信息显示的是政策沟通和干预风险升温，并非美日周五再次实施了联合干预。日本和美国此前于7月底实施过联合日元买入干预，市场目前关注的是，如果日元再次快速贬值，美日是否会采取进一步行动。

机构：干预风险或给日元跌势“设顶”

市场人士开始重新评估日元进一步走弱的空间。

华侨银行（OCBC）策略师Moh Siong Sim称，“干预风险应该会给日元进一步走弱设定上限”；更重要的是，随着特朗普对日元走弱表达担忧，日元可能正在接近一个转折点，因为这意味着美日之间可能出现更深入的协调，以支持日元。

日元近期承压，一方面是市场重新提高了对美联储进一步加息的预期，美国与日本之间的利差可能继续维持在较高水平；另一方面，市场对日本央行后续加息速度的判断也限制了日元的支撑。

彭博社指出，市场参与者此前已经将160日元附近视为日本当局干预风险明显升高的区域。近期日元期权市场情绪也转向更加看多，反映投资者为日本可能干预汇市进行对冲的需求增加。

不过，市场上也存在不同看法。

彭博宏观策略师Brendan Fagan认为，日本官员最新的表态并没有解决两个关键问题：日本央行的政策仍明显落后于其他主要央行，同时市场依然存在结构性的套利交易需求。他认为，日元目前的走强更多是对政策信号的反应，其持续性仍有待观察。

日元能否站稳，仍取决于美日利差与政策路径

日元此次反弹发生在一个敏感的背景下。

此前连续五个交易日走弱期间，美元兑日元一度重新逼近160关口。美国经济数据相对强劲、市场对美联储进一步加息的预期升温，以及美国国债收益率持续走高，都对日元形成压力。

与此同时，日本央行后续加息的节奏仍是市场关注重点。日本方面虽然持续强调汇率波动和日元被低估的问题，但如果美日利差继续维持高位，单纯依靠口头干预能否持续改变汇率走势，仍存在不确定性。

因此，周五日元的大幅反弹更直接地反映了市场对“美日官员都不希望日元过度走弱”这一政策信号的重新定价。

接下来，市场将继续关注三个变量：美联储利率预期是否继续推高美日利差、日本央行是否进一步释放加快加息的信号，以及美日财长所强调的“密切沟通”是否会进一步转化为具体的汇率政策行动。

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Anthropic诉特朗普政府受挫：美上诉法院维持“供应链风险”认定

Fri, 25 Sep 2026 18:16:59 GMT

Anthropic与特朗普政府之间围绕人工智能技术的法律纷争出现新进展，但双方的对峙格局尚未终结。

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，为政府方面取得一项关键胜利。

不过，一名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，使这场争议的整体走向依然悬而未决。

这场争议的根源在于Anthropic拒绝解除其对Claude模型用于致命性自主武器和国内监控的合同限制，导致双方谈判破裂，五角大楼随即将该公司列为供应链风险。

此次法院裁决对正寻求向政府客户扩张的人工智能企业发出警示信号，也令Anthropic在争取政府合同过程中面临更大压力。

Anthropic在声明中表示"礼貌地不赞同"上诉法院的裁决，并指出另一家联邦法院已就政府平行发出的同类认定作出违法裁定，公司正"考虑所有选项，包括进一步寻求复审"。

谈判破裂是争议导火索

这场法律角力的起点可追溯至今年早些时候一次失败的商业谈判。

今年2月，Anthropic寻求政府就Claude不被用于大规模监控美国公民或自主武器部署提供保证，而政府方面则坚持要求在不附加任何公司限制的条件下使用Claude。

谈判陷入僵局后，五角大楼通知Anthropic，将该公司及其产品列为美国供应链风险，要求所有联邦机构撤回与该公司相关的指令。

此类风险认定通常仅适用于美国视为对手的国家旗下的公司，Anthropic此番被列入其中，标志着政府对该公司立场的强硬回应。

Anthropic随后在加州和华盛顿特区分别对五角大楼提起诉讼，指控政府在谈判失败后对公司实施非法报复。其中，华盛顿诉讼聚焦于供应链安全风险认定的合法性，加州诉讼则针对政府合同中更大范围的技术使用禁令。

两地法院适用不同法律标准

哥伦比亚特区巡回上诉法院的多数意见由法官Karen LeCraft Henderson撰写。

她认为，国防部依据一项对供应链风险定义较为宽泛的法规，将Anthropic列为风险来源具有"充分依据"——即便该公司并无恶意，也不影响相关认定的成立。

然而，加州联邦法官今年8月作出的裁定适用的是另一部法律——该法律对供应链风险的定义更为严格，仅涵盖可能蓄意破坏或恶意渗透政府系统的对手方。

该法官据此认定，政府对Anthropic技术的使用禁令依据不足。

Henderson在裁决中表示，哥伦比亚特区上诉法院对加州法院的结论"无异议"，因为Anthropic在与国防部的交涉中并无"不良动机"；但她同时指出，依据另一部法规认定供应链风险，"并不要求存在不良动机"。

两地法院所依据的法律框架不同，由此形成并行但结论各异的司法走向。

AI商业化进程与国家安全主张的碰撞

这场纷争折射出人工智能企业商业化扩张与政府安全需求之间日趋紧张的关系。

美国人工智能开发商正竞相推出最先进的模型，并向投资者证明技术的盈利能力，而政府客户无疑是这一商业版图中举足轻重的组成部分。

Anthropic被列入供应链风险名单，不仅直接影响其承接政府合同的能力，也对整个行业在与政府的技术合作谈判中如何设置使用限制条款，产生了更广泛的示范效应。

目前，加州法院的暂停禁令仍有效，意味着Anthropic在部分领域与政府的合作通道尚未完全关闭。

但哥伦比亚特区上诉法院的最新裁决表明，政府对人工智能技术的安全审查具备相当的法律支撑。Anthropic表示正考虑进一步寻求复审，这一争议的最终走向仍有待观察。

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美伊谈判据称进入技术性阶段，重开海峡“七天方案”浮现，原油跌幅扩大，美油一度跌超3%

Fri, 25 Sep 2026 18:16:45 GMT

美伊谈判释放进一步缓和信号。

当地时间9月25日周五，美伊调停方卡塔尔的媒体半岛电视台获悉，美伊谈判已超越初步外交接触阶段，进入技术性阶段，双方正围绕具体安排展开讨论；在此之前，伊朗外长阿拉格齐周四已确认伊朗向美国递交了新的谈判草案。

周五美股午盘之初，上述消息传出后，国际原油期货跌幅扩大，刷新日低，WTI原油盘中一度逼近91.50美元/桶，日内跌近3.3%，布伦特原油一度跌破103.40美元/桶，日内跌约3%。

半岛电视台爆料前，美国和伊朗方面近日均释放了愿意继续接触的信号。伊朗提出了若美方满足条件就七天后重开霍尔木兹海峡的方案，市场开始进一步计入外交解决冲突的可能性。

周四已递交新草案，周五谈判进入技术性阶段

从目前披露的信息看，美伊谈判的最新进展需要区分两个时间点。

据新华社报道，伊朗外长阿拉格齐周四在联合国大会期间告诉媒体，伊朗方面已经向美国递交一份新的谈判草案，目标是“重开”霍尔木兹海峡并重启谈判。阿拉格齐拒绝透露草案具体内容，只表示谈判条件无外乎双方6月达成的谅解备忘录中的内容。

也就是说，周四公开的是“伊朗提交新草案”这一事实，并没有公布所谓“七天方案”的全部细节。

而到了周五，半岛电视台披露的重点则发生变化：美伊谈判已经进入更为具体的技术性磋商阶段。

半岛电视台获悉，在美国特使威特科夫和特朗普女婿库什纳参与首次会晤后，技术专家也加入了纽约的讨论。虽然美国政府最初未批准伊朗代表团的签证，但签证随后迅速获批，使该代表团得以加入谈判。

据半岛电视台，伊朗提出了一项为期七天的计划，即若美国解除封锁，伊朗将重新开放霍尔木兹海峡；该计划正作为此前讨论过的为期60天进程的“加速版”进行商讨，其中包含促使两国就伊朗核计划恢复直接谈判的紧急措施。

据上述媒体，正在讨论的伊朗核心诉求包括：解除制裁、撤销石油出口限制以及获取被冻结的伊朗资金。美伊还在继续商讨有关霍尔木兹海峡的安排，包括伊朗与阿曼是否能在涵盖地区国家及美国的商定框架下，恢复某种形式的联合管理，以及针对美国船只通行的相关安排。

尽管仍存在未决问题，半岛电视台的记者表示，伊朗消息人士认为谈判取得了一定进展；目前会谈仍在继续，卡塔尔正致力于弥合双方分歧。

阿拉格齐讲话前，周四稍早，路透社援引知情人士的消息称，美伊谈判代表正在纽约探讨一项阶段性协议，其中包括伊朗“重开”霍尔木兹海峡，以换取美国解除对伊朗的经济封锁。

从以上报道看，目前的形势并非美伊已达成协议，而是：伊朗先提出新谈判草案，美伊接触随后进一步推进，并开始进入具体条款和执行安排的讨论阶段。

“七天路线图”浮现：重开霍尔木兹海峡是关键

半岛电视台9月25日发布的另一篇报道，则进一步梳理了包括美国媒体此前报道在内的信息，披露了这份方案可能涉及的“七天路线图”。

报道称，阿拉格齐提出，如果美国接受伊朗方面的相关条件，时间表可以启动，七天后，伊朗将重新开放霍尔木兹海峡，同时双方恢复更广泛的和平谈判。

按照目前披露的方案框架，停火、解除封锁、经济制裁以及霍尔木兹海峡通航可能被放在同一套安排中：如果美国解除对伊朗的海上封锁并采取相应经济措施，伊朗则重新开放这一关键能源运输通道，随后双方进一步推进核问题等谈判。

需要强调的是，这部分内容更多是对美伊此前接触和阿拉格齐表态的进一步梳理，并非意味着半岛电视台独家获得了一份已经由双方确认的“七天协议”。

半岛电视台的最新消息也将重点放在了“谈判进入技术性阶段”这一进展。

因此，市场目前交易的实际上是一份正在谈判中的路线图，而非已经落地的和平协议。

油价跌幅扩大：市场重新交易霍尔木兹重开的可能性

谈判进入技术性阶段以及“七天路线图”相关消息传出后，油市迅速作出反应。

国际原油期货跌幅明显扩大。此前，市场已经开始交易美伊通过外交途径缓和冲突的可能性。随着谈判被曝进入技术性阶段，投资者进一步提高了对停火、解除封锁以及霍尔木兹海峡恢复通航的关注度。

霍尔木兹海峡是全球最重要的能源运输通道之一。此前随着冲突持续、航运受到干扰，原油价格中积累了较高的地缘政治风险溢价。如果美伊谈判最终推动停火并恢复海峡通航，部分供应风险溢价可能进一步回吐。

但目前油价下跌仍不能等同于供应风险已经解除。

美伊双方尚未宣布达成最终协议，谈判仍然存在诸多分歧。此前阿拉格齐也没有公布新草案的具体条款，美国方面是否接受伊朗提出的条件仍有待观察。

因此，周五油价的快速下跌，更大程度上反映的是市场对外交解决路径的预期升温，以及由此带来的地缘风险溢价回吐。

从“政治接触”到“技术性谈判”，市场等待下一步

对金融市场而言，美伊谈判从此前的政治接触进一步进入技术性讨论，是此次最新进展中更值得关注的变化。

如果双方开始就停火、解除封锁、霍尔木兹海峡通航等问题讨论具体执行方式，意味着谈判距离潜在协议的实际落地又向前推进了一步。

但“技术性阶段”并不意味着谈判已经接近最终协议。双方仍需要解决制裁、封锁、霍尔木兹海峡以及伊朗核计划等一系列相互关联的问题。

因此，短期油市仍可能对谈判消息高度敏感：任何确认谈判继续推进、霍尔木兹海峡准备重新开放的消息，都可能进一步压低供应风险溢价；而如果谈判受阻或地区军事冲突升级，油价此前累积的地缘风险溢价也可能迅速回升。

当前市场真正等待的，是这份伊朗提出的新草案能否从“技术性讨论”进一步转化为双方正式接受、并能够执行的协议。

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习近平和彭丽媛同美国总统特朗普夫妇茶叙

Fri, 25 Sep 2026 17:07:31 GMT

当地时间9月25日上午，国家主席习近平和夫人彭丽媛同美国总统特朗普和夫人梅拉尼娅在白宫举行茶叙。两国元首同意进一步丰富中美关系定位的内涵，共同构建“基于尊重、公平、对等的建设性战略稳定关系”。习近平指出，这是我时隔11年再次到访华盛顿，对美国进行国事访问。这次访问我们又丰富了中美关系定位的内涵，同意共同构建“基于尊重、公平、对等的建设性战略稳定关系”，经贸领域也取得互惠互利的成果，将受到两国人民和国际社会的欢迎。习近平强调，中美关系的前途是光明的，这是历史大势。同时，通往光明的道路往往是曲折的，总会有各种困难和挑战，这也符合事物发展的规律。我愿同特朗普总统一道，以对历史负责的勇气和担当，共同在中美关系发展史上写下浓墨重彩的一笔。特朗普表示，习近平主席此次对美国的国事访问是一次富有建设性、非常成功的访问。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。期待同习近平主席继续保持密切沟通，共同引领美中关系发展。茶叙之后，习近平和彭丽媛在特朗普和梅拉尼娅陪同下前往美国国家档案馆。两国元首夫妇一同步入档案馆中央大厅，听取对档案馆和主要陈列品的介绍。习近平表示，档案承载着先人的智慧，蕴含着对未来的启迪。250年来，美国人民追寻美国梦，在北美大陆上建设了富强国家和美丽家园。中国人民继承中华民族五千年文化传统，在实现中华民族伟大复兴中国梦的新征程上不断取得新成绩。中国和美国是两个各具特色的国家，尽管两国历史文化、社会制度、发展道路不同，但两国人民对美好生活的向往是相通的。承认和尊重彼此的不同，相互理解、相互借鉴，找到最大公约数，拉长合作清单，妥善管控分歧，两国关系就能行稳致远。（新华社）

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支付战争的三个新赛点：当Agent开始重排交易链

Fri, 25 Sep 2026 17:06:56 GMT

9月20日，百度智能云、FluxA与Visa展示了Agent Spend方案，当用户给出一项代码开发任务、预算上限和支付权限后，Agent可以在不同的模型、数据服务和算力资源之间比较价格、效果与可用性，并据此完成采购。

这项面向海外市场的探索，为Agent支付提供了新场景，Agent的任务也从点餐、团购等消费服务，延伸到为工作任务采购数字资源。

就在一天后，蚂蚁集团宣布调整支付宝组织架构，原支付宝事业群、数字支付事业群和芝麻信用事业部合并为新的支付宝事业群；

并提出，将用户入口、支付执行与信任能力聚拢起来，加速布局智能体商业。

蚂蚁集团CEO韩歆毅在今年5月的支付宝AI支付生态大会上表示：“AI支付不是最后一步，它成为智能体商业的可信承诺引擎。”

这折射出大厂对Agent支付的共同设想：支付不再只是订单生成后的扣款环节，而要进入用户委托、服务选择和交易履约的全过程。

由此，Agent支付的竞争被推到三个问题上：Agent能买什么、谁能被Agent选中、Agent作出选择后又该由谁负责？

被撬动的因而不只是支付步骤，还有用户入口、商户分发和责任边界的整套分工。

购物清单扩容

枢纽调研发现，Agent支付正沿着三条路径突破既有交易边界。

第一项探索，是将服务边界由平台内转向跨机构、跨服务商。

今年1月，千问在公开演示中接到订购40杯饮品的任务，在用户给出数量、口味和配送需求后，Agent在淘宝闪购筛选商品、匹配优惠、生成订单，并在授权后完成支付。

彼时，商品、履约、支付与售后都处在阿里生态内，千问的任务，是把一句自然语言拆成搜索、比较、选品和下单，再逐一调用已经接通的服务。

4月，中国银联发布智能体支付开放协议框架APOP，并完成机票、酒店、车载消费和生活缴费等5笔生产系统验证交易。

公开展示的机票订单中，航旅纵横AI助手比较航班、关联旅客信息，并使用交行信用卡完成购票。

相较阿里系统内的奶茶交易，APOP已涉及多个主体：

航旅纵横提供航班和出票服务，交行管理账户和信用卡，银联连接支付网络，用户提出的“便宜”落实为航线、日期、价格和退改规则，随订单在不同机构之间传递。

在相似的时点，海外机构也在探索让独立服务商直接向Agent报价、收款和交付。

例如，Stripe（美国支付基础设施公司）与Tempo（支付结算网络项目）发布了机器支付协议（Machine Payments Protocol，MPP），将独立服务商的接口变成面向Agent的交易窗口。

以市场分析任务为例。

用户可以让Agent收集竞品网站公开信息，并给出预算和支付权限，Agent向支持MPP的网页数据服务商发起查询，接口返回本次数据调用的价格和付款要求；完成付款后，服务商再交付所需网页内容，供Agent完成后续分析。

这当中，Stripe处理支付与结算，使这类按次、按用量购买能够嵌入Agent工作流。

第二项探索，是将资金权限预先写入交易规则。

腾讯公司公关总监张军在AI专属卡发布时曾作过一个通俗比喻：托人办事，需要给人家办事买东西的费用，托智能体办也是一样。

6月，微信支付推出AI专属卡，WorkBuddy成为首批接入产品，用户先向卡内划转资金、设定额度，再让美团生活助手生成团购订单，并在手机端确认扣款。

这一模式下，在团购、订餐等任务交给Agent之前，金额和用途已经写进了专属卡的规则，同时用户仍保留逐笔确认的权利。

万事达卡的Agent Pay for Machines则展示了连续采购的场景：用户让Agent搭建一家花店网站后，Agent可在预算内依次购买域名、网站托管、图片和收银页面。

连续采购要求同一份预算覆盖多笔付款。域名、托管、图片和收银页面分别产生支出，支付系统需要逐笔核验权限与余额。

第三类探索，是将购买对象从C端的生活服务，延伸到B端任务所需的数字资源。

此前案例中，饮品、团购和机票主要服务于个人消费。

9月，百度智能云、FluxA与Visa展示Agent Spend方案，将Token、数据服务和算力放进Agent的采购清单；

用户给出代码开发任务、预算上限和支付权限后，Agent在不同模型、数据服务和算力资源之间比较价格、效果与可用性，再决定采购什么。

百度集团副总裁袁佛玉指出，当AI Agent从执行任务走向真正参与商业活动，Token不再只是模型调用成本，而会成为Agent经济运行中的重要资源。

企业由此可将资源采购、实际支出与任务结果记入同一套项目账本，支付也进入资源选择和预算管理。

谁能被Agent选中

不过无论购物清单如何增长，最终仍要回到用户选择。

用户将选择交由Agent的初衷，是减少在选品、比价上投入的注意力。

一位消费者过去选购冬被，可能先被首页推流、广告氛围、甚至达人宣传吸引，再在商品页之间比较填充物、保暖等级、尺寸、价格、退换条款，最后领取优惠、完成付款。

Agent接管后，用户只需说清尺寸、保暖程度、预算和送达时间，Agent便可在综合商城内将同类产品的填充物、克重、价格、库存、配送、优惠纳入比较，给出购买建议。

对于商户而言，Agent参与选品，可能对传统的营销逻辑带来挑战。

传统电商的销售对象是人，首页曝光、视觉创意、品牌调性，服务的是消费者的兴趣、审美、乃至情绪；

而进入Agent主导的实用型订单后，商品卖点就需要转变为结构化、功能化、可被机器读取的标准参数。

谁的信息更完整、价格更合适、库存和配送更可靠，谁就更可能进入候选列表。

枢纽注意到，将产品能力写入Agent标准接口的探索，已经出现。

2026年3月，OpenAI在ChatGPT中推出基于智能体商业协议的商品发现功能；

Target、Sephora、Nordstrom等零售商可同步商品目录和促销信息，ChatGPT据此比较规格、价格、库存和促销，给出候选商品。

这代表支付前端的变化，商品名称、参数、价格、库存、配送和促销需要以可读取、可比较、持续更新的方式提供，才能进入Agent的候选列表。

国内探索同样在进行，2026年5月，阿里将千问接入淘宝、天猫全量商品目录，商品、价格、库存、配送和售后等信息因此能够随平台内的交易链被Agent调用。

韩歆毅指出，智能体商业正转向由用户意图驱动的供给匹配，商家需要成为最可信、最匹配且能够履约的服务提供者。

未来，电商的产品信息势必持续规范纳入Agent决策链。以冬被为例，可能是填充物、克重、保暖等级、尺寸、价格和送达时间，对于家电，则是能效、功能、尺寸、安装和售后条件。

商户开始探索新的经营逻辑时，支付方也在面临着Agent重算支付方案带来的路径挑战。

网购的实际支付成本，往往不是商品标价；

店铺优惠、平台券、国家补贴、银行权益、信用卡返现会影响实付金额，账户额度、分期资格和支付方式受理范围，也会影响交易能否完成。

这些内容分散在各大电商平台的补贴规则、店铺介绍、支付界面中。

以iPhone 18 Pro的销售为例。

枢纽调研发现，该产品经过A平台的补贴与店铺优惠叠加、价格较官方售价可低出900元，B平台直接补贴较少、但直营网店提供大额话费赠送；

支付方式上，花呗支持12期免息、微信分付支持24期免息；

工行、建行等多家国有大行、股份行、城商行均有针对该款机型的24期免息活动；

其中，平安银行、浦发银行、招商银行在免息基础上又叠加了还款券包、双倍积分、老客临时提额等权益，南京银行、江苏银行则赠送手机配件券等权益。

面对庞杂的优惠细则，不少用户的选择是放弃比较，沿用固定的支付路径——去最熟悉的电商找旗舰店，用支付宝、微信、储蓄卡付费。

复杂的计算逻辑筑起了比较门槛，反而让支付渠道靠用户惯性守住了闭环；

未来若优惠、补贴围绕Agent重新设计，比价门槛消失，支付渠道能否留在最终方案里，就不再是习惯问题，而是计算结果问题。

能否进入Agent给出的最优方案，是支付渠道新的课题。

2024年底，蚂蚁曾将支付宝平台和数字支付分别划入不同事业群；

2026年9月，又将支付宝平台、数字支付和芝麻信用重新合并，使得用户需求、Agent授权、支付执行与服务履约被接入同一条链路。

这些动作，意味着支付宝正在重新梳理参与对话式、AI辅助交易的基础；

接下来要验证的，是它能否把用户授权、商户优惠和支付权益接入Agent的计算，并继续留在最终付款方案里。

如何为Agent负责

支付渠道进入候选方案后，授权、核验和履约决定交易能否执行。

预设授权和逐笔确认可以并存，交易越接近自动执行，责任越需要落实到参与交易的每一方。

例如，“订张便宜机票”的委托，要先写明目的地、日期、舱位、退改范围和价格上限；支付账户的可用额度、可使用的商户范围，以及出票信息的回传方式，也构成授权的一部分。

用户需要明确委托的目标、预算、账户和禁区；

Agent平台需要记录基于什么信息作出推荐或执行，是否超出用户给出的范围；

支付服务方则要核验账户、授权、额度和风控条件。

例如，航旅服务商负责如实展示航班、价格和退改规则，并完成出票、退款和售后。支付网络与规则制定方承担另一项工作，让身份、授权和争议信息能够在航旅、银行、商户与支付机构之间传递。

银联的智能体支付开放协议框架APOP，将Agent身份、用户身份、交易意图和支付授权纳入同一套核验；

智能体商业信任协议则把用户委托、商户确认交易条件、支付服务方核验和记录留存转化为可在不同参与方之间传递的交易信息。

资金边界需要通过账户设计落地。

例如，微信AI专属卡以独立资金、额度和逐笔确认限制Agent的支付范围；

智能体商业信任协议的支付方式绑定规则，将支付工具与真实账户、受托Agent及适用条件关联，支持设置金额上限、有效期和商户范围。

同时，商户还要确认，发出请求的究竟是谁。

自动化访问零售网站时，获得用户授权的Agent、普通爬虫和恶意流量可能呈现相近行为；

Visa的可信智能体协议（Trusted Agent Protocol），就尝试通过绑定时间、商户和用途的签名，让Agent向商户证明身份与授权来源。

8月发布的《智能体支付应用自律公约》已将授权、限额、风控、人工服务和回退机制纳入行业规则，并要求机构为模型决策、支付指令和风险控制留下可验证、可追溯的记录。

平台内消费可以沿用既有的账户、履约和售后体系。跨机构服务和跨服务商采购将授权、账户、支付和交付拆分给更多主体，责任链也将在这些场景中首先经受检验。

订错票、超出预算或服务未履约时，系统需要能够还原用户的委托、Agent的选择、支付服务方的核验和商户的交付。

毕竟，只有责任能够被追到具体环节，Agent支付才有条件扩大到更高自由度的交易。

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报道：SK海力士旗下Solidigm考虑2027年IPO，估值可能为1500亿美元

Fri, 25 Sep 2026 16:54:24 GMT

报道：SK海力士旗下Solidigm考虑2027年IPO，估值可能为1500亿美元。

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比尔·盖茨：AI已强大到足以造成“10亿人死亡”

Fri, 25 Sep 2026 16:01:43 GMT

盖茨在即将于本周末播出的美国全国广播公司（NBC）《与新闻界对话》（Meet the Press）节目采访片段中表示：

“AI确实足够强大，能够引发导致……你知道的，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。”

随着技术的快速迭代，硅谷对AI可能带来毁灭性灾难的警告不断升级。

本月早些时候，Anthropic公司的普通员工Jacob Coxon辞去工作，并指责他的前雇主——Anthropic和 OpenAI——通过“加速冲向超智能AI”来“拿我们的生命作赌注”。

另一位Anthropic员工表示，他认为在未来十年内AI灭绝全人类的概率高于10%。

这些言论引发了主流社会对该领域长期存在且具争议性话题的关注，促使公众呼吁该行业采取更多措施来保障其技术的安全。

Anthropic 首席执行官Dario Amodei此后呼吁放缓AI的开发进度，这一提议迅速得到了OpenAI首席执行官Sam Altman和马斯克等同行支持。

在采访中，盖茨表示行业自律是远远不够的。

“需要执法部门和政治家参与到讨论中来，明确安全保障和监管措施的形式，而且这必须是一项强制性要求。”

盖茨此前曾在一篇8月发表的文章中指出，不良分子可能会利用日益强大的AI工具发起网络攻击、诈骗、散布虚假信息，并对医院、金融机构、电网和政府系统造成其他形式的大规模破坏。

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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%

Fri, 25 Sep 2026 14:56:33 GMT

由于对物价上涨和经济前景的担忧加剧，美国9月消费者信心指数降至四个月来的低点。

根据周五公布的调查，密歇根大学9月消费者信心指数终值降至48.1。

消费者预计未来一年的物价将上涨4.6%，高于上个月预期的4%。同时，他们预计未来5到10年的年化通胀率为3.4%，创下自5月以来的最高水平。

随着柴油价格创下历史新高、汽油价格持续攀升，9月消费者信心出现恶化。加油站油价的上涨，加剧了从业人员长期以来对美国生活成本居高不下的不满。

通货膨胀依然顽固地居高不下。物价上涨速度快于薪资增长，且抵押贷款利率已飙升至7%以上，使许多人更难实现购置房产的目标。

调查负责人Joanne Hsu在声明中表示：“尽管存在政治分歧，但消费者一致认为经济前景有所恶化。”

报告显示，自今年年初以来，不论年龄、教育程度、地域、党派还是收入水平，所有群体的消费者信心均有所下降。

9月对未来一年经济前景的评估指标降至2022年以来的最低水平。消费者对个人财务状况的预期也出现恶化。

耐用品的购买条件略有改善，但这在一定程度上是“因为人们认为现在完成购买有助于避免未来价格上涨，”Hsu说。

消费者预期指数降至四个月低点，现况指数也有所下降。

本次调查期涵盖8月25日至9月21日期间的回复数据。

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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 — Fri, 25 Sep 2026 13:58:18 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。

报道：特斯拉Optimus机器人产能已提升10倍，目标年底周产千台

Fri, 25 Sep 2026 13:47:03 GMT

特斯拉人形机器人Optimus的量产推进远比外界预期复杂。尽管近几个月产量已大幅提升，但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。

据知情人士透露，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，这一目标距离公司最终规划的每周约两万台仍相去甚远。与此同时，目前从加州弗里蒙特工厂下线的Optimus V3并非计划向客户销售的最终版本，商业化版本须满足更严格的耐用性与可靠性标准。

上述挑战对投资者评估特斯拉向AI公司转型的进程具有直接影响。马斯克曾多次调整Optimus的量产时间表，今年4月承诺年中展示新版本，但该节点已过去而未见发布。他在7月财报电话会议上坦承，Optimus将是特斯拉有史以来最难规模化的产品。

生产线问题集中于手部组装与自动化设备

Optimus量产面临的核心挑战之一，在于机器人手部的制造工艺。

据知情人士透露，Optimus的手部与前臂共包含逾100颗螺丝及其他小型零部件，目前仍需工人手动组装。手部触觉传感器的可靠性也存在问题。为此，特斯拉开发了一款包含触觉传感器的"感应手套"，可在不更换整只手的情况下单独替换，计划于明年将该系统纳入量产版本。

在生产线层面，负责组装手部、关节及安装软件、测试电子元件的多个工位，均存在夹具无法每次精准定位零件的问题。Optimus零部件远比汽车零件细小，装配精度要求更高，导致下线后需返工的机器人数量增加。部分新开发的工装与自动化设备在生产线高速运转时也无法稳定运行。

今年5月初，特斯拉关闭了弗里蒙特工厂的Model S和Model X生产线，将部分工人和工程师调往Optimus测试线，并从Model Y生产线抽调数十名工程师协助推进。

供应链高度依赖中国，质量一致性存隐患

在供应链层面，特斯拉面临的挑战同样不容忽视。

马斯克曾在财报电话会议上指出，Optimus的供应链几乎需要从零构建，商业化人形机器人行业尚未形成成熟的供应商网络。目前，特斯拉在自研核心技术的同时，依赖外部供应商提供电机及驱动关节运动的精密齿轮等关键零部件，而上述零部件的生产大量集中在中国。

据知情人士透露，特斯拉正在测试和认证新供应商，同时向部分供应商施压，要求其在中国以外建厂，并以更大订单作为激励。然而，部分供应商虽能在原型或小批量阶段保证质量，但在产量提升后难以维持一致性。

AI能力不足，机器人仍依赖特定任务训练

除硬件制造外，Optimus的AI系统同样尚未达到商业化所需的水平。

据三位知情人士透露，Optimus目前仍高度依赖针对特定任务的训练与编程，一旦遭遇未经训练的任务或场景，其表现难以预测。特斯拉正尝试为机器人建立一套基础动作库，通过组合基础动作来应对不同任务，而非针对每项工作从头训练，但机器人学习基础任务仍需数天时间。

在数据积累方面，特斯拉目前已拥有逾50万小时的训练数据，并计划在年底前将这一数字翻倍。为此，公司今年夏季开始在科罗拉多州、亚利桑那州和佛罗里达州等地建立训练中心，由数十名数据采集人员佩戴配备摄像头的头盔和背负电脑的背包，采集第一人称视觉数据。

特斯拉的长期目标是构建一套类似其驾驶辅助软件的反馈闭环——部署在真实环境中的机器人持续生成数据，用于改进AI系统，再将更新推送至整个机器人群体。

商业化路径：租赁优先，目标客户锁定类特斯拉工厂

在商业化策略上，特斯拉计划初期以租赁而非销售的方式向外部商业客户提供Optimus，以便在租约到期后回收、升级或翻新机器人，同时利用客户工厂和仓库中采集的数据持续优化AI系统。

特斯拉已拟定一份潜在客户短名单，目标通常是拥有与特斯拉设施类似的工厂或仓库布局的企业，以降低机器人适应新环境的难度。马斯克此前表示，Optimus最终面向公众销售的目标价格区间为2万至3万美元。

目前，大多数下线机器人被用于内部测试、训练和数据采集，包括在特斯拉帕洛阿尔托办公室及工厂内受严格管控的区域运行。在这些场景中，机器人被编程执行特定任务，而非作为通用或远程控制设备运作。特斯拉表示，将随着机器人性能的持续改善，逐步扩大其作业范围。

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马斯克放话：Colossus 2部署的英伟达芯片年底或增加一倍

Fri, 25 Sep 2026 12:44:03 GMT

马斯克旗下人工智能公司xAI正在加速扩充AI算力。

当地时间9月25日，马斯克在社交平台X上表示，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。

马斯克透露，Colossus 2还将迎来密集扩容：22万颗GB300预计下周正式投入运行，另外22万颗将于11月上线；如果进展顺利，12月底前还可能再上线22万颗GB300。

按照这一扩容计划，Colossus 2到年底最多可能新增66万颗GB300，芯片总数将达到121万颗左右，较目前的55万颗增加约120%。

这也意味着，Colossus 2将在未来几个月迎来大规模算力扩张，新增芯片几乎全部来自英伟达GB300。

马斯克同时披露，Colossus 1目前拥有15万颗H100、5万颗H200和3万颗GB200。此前，xAI曾表示，计划到2026年让其位于美国孟菲斯的数据中心配备100万颗GPU。

此次马斯克进一步公布Colossus 2的扩容时间表，显示xAI仍在快速扩大AI基础设施规模。随着GB300芯片持续上线，xAI的数据中心算力将在今年年底前进一步提升，以支撑其AI模型训练和推理需求。

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美国8月耐用品订单环比初值 0%，预期 -0.3%，前值 1.1%

Fri, 25 Sep 2026 12:30:18 GMT

美国8月耐用品订单环比初值 0%，预期 -0.3%，前值 1.1%。

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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

Fri, 25 Sep 2026 12:24:48 GMT

已持续四年半的俄乌冲突迎来新进展。

据央视新闻，俄罗斯总统新闻秘书佩斯科夫9月25日表示，俄罗斯、美国、乌克兰三方会晤可能在近期举行，但目前没有具体细节。佩斯科夫在评论美方提议在阿联酋组织三方技术级会晤时作出上述表态。佩斯科夫称，这一讨论发生在近期普京与特朗普的通话期间。

佩斯科夫还确认了俄总统特别代表德米特里耶夫访美的事宜。德米特里耶夫继续就经济领域的潜在互动，与美方谈判代表威特科夫和库什纳接触。

乌克兰总统泽连斯基周五公开证实这一消息，并给出了“10天”这一具体时间表。

泽连斯基在通过WhatsApp举行的记者会上表示，“美方已提议……以三方形式举行技术级会议”。他补充说，乌方正在等待美方就日期提出方案，而美方已建议阿联酋作为可能的地点。

泽连斯基透露，本周与特朗普会晤后，乌克兰谈判代表已与美方同行就“具体细节”进行了讨论。

10天关键窗口

泽连斯基将此次拟议会谈定义为“技术级”的“三方形式”。

他未进一步说明技术级会议的具体议题范围，仅表示美方“已建议阿联酋作为可能地点”，乌方“正在等待美方就日期提出方案”。

本周稍早前，据环球网援引路透社等媒体报道，泽连斯基在于纽约举行的联大会议期间同美国总统特朗普进行约40分钟的会晤，双方探讨了乌俄能源领域停火以及如何结束冲突等议题。

会谈后，乌克兰谈判代表与美方同行随即就具体细节展开对接。

泽连斯基给出了明确的推进节奏：乌克兰方面将与欧洲方面沟通并讨论这些细节，美方将与俄方沟通，“我们将在10天内带着新的视角或结果回来”。

乌克兰多地遭袭泽连斯基呼吁美欧落实对俄制裁

外交接触出现新进展，但战场上的军事行动仍在持续。

据报道，俄罗斯新沙赫丁斯克炼油厂（Novoshakhtinsk）在遭受无人机袭击后暂停运营。泽连斯基称，乌克兰在夜间打击了俄罗斯两座炼油厂。

新华社援引乌克兰媒体25日报道，乌多地遭俄军空袭，造成人员伤亡。

乌克兰首都基辅市市长克利奇科25日在社交媒体发文说，截至当天上午10时28分，俄军对基辅市发动的空袭已造成1人死亡，9人受伤，其中佩切尔斯基区遭袭击最严重，有7人受伤。

泽连斯基当天在社交媒体发文称，除基辅外，截至当天上午，乌克兰有8个州遭到空袭。袭击导致敖德萨市1人死亡，苏梅州和尼古拉耶夫州也有人员受伤。

泽连斯基称，随着冬季来临，若不施压，俄军的空袭只会不断升级。他呼吁美欧落实对俄制裁措施。

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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

Fri, 25 Sep 2026 12:00:20 GMT

Meta旗下个人AI智能体Muse用户增长迅猛，但服务端压力已经提前显现。过去11天内，Muse日活用户增长约10倍至70万，但服务降级、Agent任务失败等问题也开始出现，算力瓶颈逐渐浮出水面。

Muse近期已出现多项服务异常，包括资源消耗远超内部测试预期、部分功能出现降级，以及Agent在执行复杂任务时频繁失败。一次压力测试中，Muse尝试同时创建120个子Agent，最终仅成功33个，显示其实际运行负载已经给服务稳定性带来压力。

据网络分析机构Similarweb数据，Muse目前日活用户约70万。值得注意的是，这一增长尚未覆盖全部潜在用户：Muse目前仅面向美国和加拿大开放，WhatsApp和Instagram也尚未全面开放注册入口。若后续进一步扩大开放范围，服务端承受的计算负载还将继续上升。

Muse的核心问题在于其高计算资源占用的运行架构。Meta为每名用户配置独立云端虚拟机，随着用户规模扩大，CPU、内存和存储需求将同步增长，这也使基础设施扩容成为Muse规模化必须面对的问题。

尚未突破百万日活，Muse已频现服务异常

Muse的服务压力已经出现多个具体迹象。9月9日，Meta首席AI官Alexander Wang透露，Muse早期实际使用量“远超预期”，用户消耗量约为内部测试群体的10倍，Meta随后调整token使用策略并提高额度。

与此同时，第三方状态监测平台SaaSHub目前将Muse标记为“Degraded”，即服务仍可访问，但部分用户持续报告问题，其中“无法搜索”是最常见的反馈。

Agent执行能力也受到并发负载考验。一名AI研究人员近期进行压力测试，要求Muse同时创建120个子Agent，最终仅成功33个，另外87次创建失败。测试显示，在高并发任务下，Muse的Agent编排能力存在一定限制。

这些现象并不能直接证明问题均由算力不足导致，但反映出Muse实际运行负载已明显高于早期测试预期。

独立虚拟机架构推高算力需求

Muse的算力压力，很大程度上来自其底层架构。为降低隐私和安全风险，Meta为每名用户分配独立隔离的云端虚拟机，配置包括2个虚拟CPU、8GB内存和100GB固态硬盘，并配备专属浏览器，用于存储用户数据和凭证。

按上述配置，在不进行负载共享的理想情况下，若用户达到1亿，Meta需要约2亿个CPU核心，相当于约158万颗采用126核配置的AMD EPYC处理器，同时还需要800PB内存和1万PB固态存储。

Muse还配备名为“Sentinel”的安全机制，持续监控智能体运行环境。智能体完成交易前，需要同时获得Sentinel批准和用户明确确认，这套多层安全机制也增加了系统运行的计算开销。

用户扩张与商业化同步推进

Muse定位为能够执行多步骤任务的个人AI智能体，可以代替用户操作云端浏览器、浏览网页并完成相关事务，即使用户关闭应用，也能继续在后台运行。

Meta正进一步扩大Muse的交互入口。除Meta智能眼镜外，公司还在开发名为Muse Charm的钥匙链形态独立设备，预计今年12月发货。WhatsApp和Instagram目前尚未开放Muse注册，未来仍有进一步扩大用户覆盖面的空间。

商业化也已开始铺开。扎克伯格本周表示，Meta将从Muse促成的交易中收取少量佣金。目前，Muse每周向用户提供最多1亿个免费token，重度用户的付费订阅起价约为每月20美元。

随着Muse从当前规模继续向更大用户群扩张，Meta需要解决的不只是新增用户带来的需求，还包括如何维持Agent执行能力和服务稳定性。独立虚拟机架构意味着CPU、内存和存储需求将随用户规模同步扩大，这也将对Meta的数据中心投入和基础设施采购提出更高要求。

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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

Z Finance — Fri, 25 Sep 2026 11:42:19 GMT

Muse上线后，Meta久违地拥有了一款迅速出圈的AI产品。不到两周，它登上美国应用下载榜首。据Sensor Tower统计，截至9月22日，累计下载量已超过250万次。

为了让Agent真正替人行动，Meta给它配置了云端虚拟机。为了让用户敢把邮件、账户和私人信息交给它，又必须设计记忆、凭据存储和逐项授权的权限系统。扎克伯格认为，这些能力不能靠给现成模型增加一个产品界面完成；模型从预训练开始，就要学会理解个人目标，判断哪些信息可以使用、哪些不能向外披露。

这也是Muse背后更深的一场竞争。Meta首席执行官扎克伯格在与科技记者Alex Heath的对话中，谈到了这套产品设计，也谈及Llama 4失利后Meta如何重建模型研发，以及他为什么主张让更多人拥有强大的AI。访谈的主要观点包括：

1. 个人Agent要从预训练开始设计。扎克伯格认为，理解用户的长期目标，以及判断私人信息的使用边界，不能只靠通用模型的后训练来解决。

2. 虚拟机让Agent具备持续行动的能力。Muse可以在后台操作计算机、登录服务，并围绕用户的目标推进任务。

3. 记忆让Agent从单次工具变成长期服务。它会根据已完成的任务和用户反馈调整后续行动，也可以主动提出新的项目。

4. 权限决定用户敢把多少事交给AI。登录、付款、发送邮件和披露敏感信息需要明确授权；Agent只能获得完成当前任务所需的权限。

5. 隐私保护要写进系统架构。Meta计划通过机密虚拟机和独立的凭据存储，减少公司及核心Agent接触用户敏感信息的机会。

6. 免费额度是扩大用户规模的起点。扎克伯格希望Muse通过帮用户省钱、赚钱和经营业务，逐步证明个人Agent的经济价值。

7. Meta正用新的方式追赶前沿模型。在Llama 4偏离预期后，扎克伯格转向更精简的核心研究团队，并继续增加算力投入。

8. 技术扩散也是扎克伯格的安全主张。他认为，强大AI若只由少数机构掌握，同样会带来风险；让更多人获得能力，才能形成制衡。

AI的安全不能只靠限制访问，关键是让更多人拥有制衡能力

Alex Heath：我们上次通话是在一个周末，你当时还通过智能眼镜给我打电话。那次你想谈刚发表的一篇长文，其中提出了很多关于AI未来的主张。为什么要写这样一篇近似宣言的文章？

Mark Zuckerberg：如果一家机构要在AI上投入这么多，就有责任说明自己的研究团队相信什么，以及这些工作为什么能够导向一个积极的未来。AI既带来巨大机会，也存在真实风险，所有参与者都应该形成一套经过认真思考的理论。

我强烈反对一些在行业内被视为理所当然的观点。在我看来，更积极的未来来自尽可能广泛地分发技术。这一判断建立在三点之上：第一，赋予个人更多能力，一直是人类繁荣的重要来源；第二，AI的首要用途将是创造新事物，而不是将现有工作自动化；第三，未来安全的基础应是适当的权力制衡，而不是限制使用权。

很多人的直觉是，技术越强，就越应该只让少数人接触。我更担心的是，只有少数研究机构或个人控制如此强大的能力。历史上，很多重要进步并非来自既有权力中心，而是来自边缘位置、最初不被认真对待的人。当他们获得足够好的工具，可以证明自己的想法时，才有机会推动真正的变化。

网络安全也是如此。如果有人拥有能够攻击系统的AI，最有效的应对方式之一，是让更多机构也拥有AI，以便提前加固自己的系统。开源软件之所以常常更安全，正是因为更多人能够查看、检验和修正它。把技术交到更多人手里，看似会增加风险，却也可能形成更稳定的制衡。

Meta会开发领先模型，也会发布一部分开放模型，但这不意味着所有成果都必须开源。营利性公司可以保留一部分先进技术。关键是维持强健的开源生态，让市场保持竞争，也让外界能够理解技术的发展方向。以Hugging Face遭遇入侵的事件为例，他们发现入侵后转而使用开源模型，因为他们无法获得某些与这次问题有关的闭源模型。这说明世界上需要保护的重要机构远不止排名最靠前的一百家。

不过，比开源本身更重要的，是让普通人真正用上技术。Muse体现的就是这一思路：给每个人一个能力很强的个人AI Agent，让它理解用户的目标，并且每天24小时持续代表用户工作。

Alex Heath：AI和数据中心正在受到越来越强烈的抵触。你的意思是不是，如果更多人能够得到目前集中在少数研究机构手中的能力，他们就不会再觉得自己被排除在AI进程之外？

Mark Zuckerberg：问题不能只停留在抽象层面。人们担心就业和经济，也担心数据中心对社区与环境的影响；还有网络攻击、生物安全、自由社会、美国的技术领导力，以及当AI越来越强时，人类如何继续控制它。每一类问题都有不同细节，但它们有一个共同点：技术带来的繁荣必须广泛分布，能力也不能只掌握在少数内部参与者手中。

Meta进入一个地区建设数据中心，实际上是在承诺未来几十年持续投资。这样的长期投入可以为社区带来税收、就业和其他资源。比如在路易斯安那州，相关税收曾为当地教师提供每人5万美元的奖金。市场上也有另一类项目：有些公司只想先拿下一块地，再卖给大型AI研究机构。

它们并不打算长期运营，也没有动力认真处理与当地社区的关系。我不确定是否该把这种现象称为泡沫，因为“泡沫”意味着估值过高。但这个领域确实正在经历一轮热潮，也因此容易滋生短期逐利的行为。如果项目只顾眼前交易，社区反对并不奇怪。AI基础设施如果不能创造就业、扩大社会整体繁荣，也不能让当地社区受益，就不可能无限扩张。因此，让利益广泛分布不是附加条件，而是行业能够持续发展的前提。技术要可行，社会层面也必须可行。

Meta推出了America's Workforce Academy，原因很实际：建设数据中心需要大量光纤技术人员、电工、高级木工等技术工人，而市场上远远不够。未来可能还需要数十万甚至数百万人。我们保证，完成培训的人能够在参与Meta基础设施建设的单位找到工作。这不是单纯的慈善，而是长期利益一致：Meta需要熟练工人，参与者需要新的职业机会。若企业只是建设一个项目后转手，就不会进行这种投入。

Muse不只回答问题，还要围绕用户的长期目标持续执行任务

Alex Heath：你大约一年前开始谈「个人超级智能」。当时很多人想知道，你究竟看到了什么。现在看来，答案就是Muse。为什么你认为它会成为Meta的下一阶段？

Mark Zuckerberg：我们从未只把Meta看成一家社交媒体公司。公司的长期主题是连接人与赋予个人能力。过去围绕内容管理发生的很多争论，实质上也在讨论：人们能不能自己决定什么对生活重要，并按照自己的判断交流。

这段经历强化了我的一个认识：历史上的许多进步，都来自个人获得更多能力，而且人们最清楚自己的生活需要什么。因此，每当有人说应该由少数专家决定AI去解决哪些大问题，我都会本能地保持警惕。人们当然关心健康和生活质量，但也关心家人、朋友、关系和文化。对科学家或工程师而言不够宏大的问题，对某个人可能极其重要。

即使在健康领域，个人关注的重点也可能与行业不同。制药和生物技术行业目前主要关注常见疾病，但还有大量不同的罕见疾病和健康问题，相关投入明显不足。如果你患有某种罕见病，自然会希望自己的AI关注它，而不是仅仅因为另一种病更常见，就把资源用在别处。

Alex Heath：你也通过自己的基金会在这方面投入了很多。

Mark Zuckerberg：我们正在通过Biohub开展这方面的工作，这些经历也在一定程度上影响了我的看法。我认为，人们应该有能力自己决定什么最重要。对我来说，Muse也不只处理宏大任务。我希望它帮助我成为更好的父亲、丈夫和朋友。我的三岁女儿喜欢烘焙，但我对此一无所知。

我让Muse每个周末准备一个适合三岁孩子、也适合不会烘焙的成年人完成的项目，并通过Instacart备齐原料。做完后，我再告诉它哪些步骤太难，它会据此调整下一次安排。事实证明，蛋糕棒并不适合作为入门项目。我的大女儿喜欢登山，有些路线需要抢许可证。Muse会等待开放时间并替我申请，拿到后告诉我具体日期，我再安排休假陪她去。

它也会关注我的训练。我在综合格斗训练室安装了摄像头，让Muse分析视频并提出意见，有时它会很直白地指出我在哪个动作中明显放弃了。早期测试者的使用方式差异很大。有人拿到Muse后，不到一天就开始用它协助安排孩子的居家教育；有人在12小时内用它规划完整旅行；还有一位原本对科技很怀疑的测试者，几天后最关心的问题却是正式发布时能不能保留已经了解她的Muse。

Muse与Meta AI、ChatGPT或Gemini式的一问一答不同。用户交给它的不是单个提示词，而是一个项目或长期目标。后台的虚拟机让它能够操作计算机、登录服务并持续执行任务；它会围绕这些目标全天候持续工作，直到帮助用户实现目标。夜间，它还会整理当天的反思并写入记忆，也能够主动建议新的项目。

例如，我让它为我和女儿玩的《文明》制作攻略。完成后，它又建议把攻略扩展成讲解不同文明历史的学习材料，并直接在应用里增加了一个页面。许多人不知道应该怎样使用AI；如果AI Agent能够主动提出对用户有帮助的事情，就能降低这道门槛。

Alex Heath：你认为它真的能替用户赚钱？

Mark Zuckerberg：能。用户可以选择付费订阅，但Meta一开始也会提供每周1亿token和一台虚拟机的免费额度。我们的判断是，当个人用它经营小企业、完成商业任务或参与交易时，它创造和节省的价值足以覆盖成本。

长期来看，我们预计可以从相关交易中收取很小比例的费用，而且不一定由用户支付，也可以由与用户开展交易的商家承担。我们希望绝大多数人都能免费使用这项服务。要让每个人都拥有强大的个人AI Agent，首先就得让他们用得起。因此，我们愿意先提供大量免费用量，因为我们相信，它能帮用户赚钱、帮用户省钱，从而抵消使用它的成本。

我们正在与Stripe合作，为Muse接入支付功能。你可以选择把Muse连接到需要的服务，包括Meta的服务，但不愿意连接也完全可以。如果用它经营业务，你可以授权它接入我们的广告系统，让它协助制作产品、运营业务，并把这些工作串联起来，全天候持续执行。Meta目前大约每月发布一次重要模型更新，因此Muse的能力也会随之提高。

Alex Heath：团队还提到，不同用户的Muse可以从其他Agent积累的匿名化经验中学习。这种学习机制带来的网络效应，会不会成为Meta的核心优势？

Mark Zuckerberg：行业目前大多把AI Agent当成单人产品，但多个Agent之间还会出现很多新的协作方式。这类能力大多不会随当前版本推出，但从长远看，随着你认识的人越来越多地使用Muse，它就能通过Agent之间的互动，为你提供更好的体验。Meta还有几项不同优势。我们从底层设计模型，让它适合个人AI Agent；我们也有很强的社交产品经验，会更重视它如何帮助人改善关系。

网络效应固然重要，但市场不会只有一种需求。帮助用户经营小企业的最佳Agent，未必也是处理人际关系最好的Agent。具备足够技术实力、能在个人AI Agent领域做到最先进水平的公司，可能不会超过十二家。不过，不同公司仍然可以在不同用途上做到最好。Meta擅长把经过验证的消费产品推广给数亿乃至数十亿用户。Muse和Meta AI目前侧重点不同：Muse更倾向于从一句话中理解用户的长期意图，并继续推进任务；Meta AI更适合立即回答一个明确问题。两者未来是否会合并，现在还不能确定。

为了让用户放心接入私人信息，Meta如何设计Muse的隐私与权限保护

Mark Zuckerberg：个人AI Agent要真正有用，不只需要前沿能力，还必须充分理解用户。人们可能会把邮件、消息、广告账户、健康信息和其他私人资料接入Muse；只有对系统有很高信任，用户才会这样做。

Meta过去十多年建设WhatsApp端到端加密系统，最重要的经验是：系统可以被设计成连Meta也无法读取用户消息。这既降低政府或黑客获取内容的风险，也防止Meta内部人员滥用信息。我们邀请Signal创始人Moxie Marlinspike加入团队。他在2014年曾协助建设WhatsApp加密，这次专门负责Muse的机密虚拟机。

我们的目标是让用户把信息保存在云端的个人虚拟机中，并通过技术手段保证，连Meta也无法读取其中的内容，而且这一承诺可以被技术验证。随着这项功能准备向更多用户开放，我们会在未来几周公布更多细节。在它准备就绪之前，以及对于不选择使用它的用户，Muse也会提供其他安全保护措施。

一种最直接的隐私方案，是让每个人买一台Mac Studio，把Agent放在家里运行。但不可能有数十亿人购买设备、安装软件并自行维护。Muse希望提供一种任何技术水平的家庭成员都能直接使用的服务：它像本地机器一样私密，却可以在云端自动开通和运行。

机密虚拟机并不是全部。Muse还设有安全凭据存储系统，用来保存信用卡信息、密码和一次性卡号，避免这些敏感信息直接暴露给核心Agent；当用户要求它登录或付款时，Agent只能在必要时调用这些凭据。系统还运行一组监控Agent，检查进入和离开虚拟机的流量。它们会识别提示词注入，判断Muse是否准备把用户可能不愿公开的信息传出去，并在必要时触发人工确认。

登录、付款和传递敏感信息通常都需要用户批准。用户可以把某一类操作设为长期允许，但Muse不能自行扩大权限。连接邮箱时同样遵循“最小权限”原则。如果用户希望它发送邮件，就应针对这项操作明确授权，而不是一接入邮箱就让它获得全部权限。每一步只获得完成当前任务所需的最低权限，而不是一次授权全部能力。

这些设计也是Meta认为自己能在个人AI Agent市场形成差异的原因。个人Agent不仅要了解用户，还要具备分寸感。例如，它知道你怀孕了，预订餐厅时就可以帮你寻找提供优质无酒精鸡尾酒的地方，但不必向餐厅解释你怀孕了。它需要在不反复询问你的情况下，判断哪些信息属于敏感内容，既帮你实现目标，也避免透露不必要的个人信息。

在我看来，要做好这类能力，不能只是拿一个现成模型稍作后训练，而要从一开始就围绕个人Agent的需求设计模型，并把相关数据纳入预训练。就像做好Instagram信息流，需要同时建设应用、基础设施、机器学习系统和芯片一样，这是一项需要各个环节共同配合的工作。

Llama 4偏离预期后，Meta用更小的核心团队和更大算力重建AI研究

Alex Heath：SemiAnalysis在7月的一篇文章中认为，Meta最有可能追上OpenAI和Anthropic，衡量Meta Superintelligence Labs时应该看进步速度，而不只是当前起点。Artificial Analysis最近的图表也显示Muse Spark进展很快。你去年重建研究团队后，内部究竟发生了什么？

Mark Zuckerberg：Meta长期以来就在机器学习领域领先。Facebook和Instagram的信息流、广告系统，以及识别和处理不适宜内容的安全系统，本质上都是大规模机器学习系统。大语言模型兴起后，FAIR完成了Llama的早期研究，但我们还需要把研究转化为工业化流程，并按照规模定律扩大模型。

我当时犯的错误，是以为Meta既然擅长其他机器学习系统，开发和扩展大语言模型的方法也会相似。实际上，两者的运行规律有很大差别。Llama 3是一个不错的模型，但Llama 4发布时已经偏离我们需要的进步轨迹，这意味着必须改变方法。

我由此更重视人才密度。前沿模型研究并不是让一千个人各自运行实验就能解决的问题。更理想的状态，是由一支规模尽可能小、成员能够在头脑中把握整个系统的顶尖团队，围绕同一个科研项目紧密协作。当团队席位有限时，每一个位置都必须尽量找到最好的人。

因此，我投入了大量个人时间招聘，也让自己在技术上更接近一线工作，以便真正理解问题并指导公司。研究团队就设在我办公室周围。随着研究质量提高，我们也显著增加算力投资，正在建设数吉瓦规模的基础设施。Meta拥有几十年的数据中心经验，也有盈利能力支撑这种长期投入。

过去一年，Meta重新启动研究计划，位于俄亥俄州的吉瓦级Prometheus集群已经上线，并开始用于扩展“Watermelon”之后的模型。Watermelon也即将发布。它的规模更大，预训练水平也有显著提升，我们还会继续把在后训练中积累的经验应用到它上面。

此前发布的Muse Spark 1.3，则来自内部代号为Avocado的一次相对较小规模的预训练。Meta不会满足于跟在前沿之后。我们是一家端到端技术公司，即使过去主要建设社交应用，也从未只做应用层，而是同时建设数据中心、芯片和基础设施。

未来体验中最关键的部分会是模型，因此我们必须自己站在前沿。模型能力不是一个单一榜单。编码等能力具有普遍价值，因为许多个人AI Agent任务最终都要生成软件：Muse分析综合格斗视频的流程是一个编码项目，替用户制作可以投屏的《危险边缘》游戏也是如此。

但Meta也会重点研究其他机构未必同等重视的能力，例如个人Agent在与外界交互时，如何判断哪些信息可以使用、哪些不能披露。我们也非常重视编码能力和递归改进，因为后者对持续保持前沿水平很重要。因此，我们的研究方向有一部分与其他实验室重合，也有一些不同的侧重点。

从模型安全到智能眼镜和青少年保护，技术扩散必须与明确边界同行

Alex Heath：如果未来模型出现你认为不安全的能力，Meta会不会也选择暂缓发布？

Mark Zuckerberg：安全首先应当进入设计和训练过程。目前，各家研究机构都在遇到模型钻奖励机制空子的问题，也就是reward hacking：模型得到一道编程任务后，已经聪明到会先理解整个运行环境。有时它发现，修改虚拟机配置比真正解决程序问题更容易，于是通过改变环境获得奖励，却没有学到训练者希望它掌握的能力。

Alex Heath：听起来，你们不是这样训练模型的？你不认同这种训练方式吗？

Mark Zuckerberg：不是，我认为大家基本都采用这种训练方式。我的意思是，需要在训练过程中设立清楚而坚定的边界。这在一定程度上像教育孩子，但这个类比也不能过度延伸。安全边界如果太弱，模型就会钻空子；边界足够明确，既能让它学习课程本身，也能逐渐形成更合适的行为方式。训练结束后，还要回答强大模型怎样对社会产生积极影响。

我仍然认为，应该让更多人分享机会，并用广泛分布的权力形成制衡。若只有一个人拥有超级智能律师，他可能赢得本不该赢的诉讼；如果每个人都有同样强的法律工具，低质量论点就更难蒙混过关，司法过程反而可能更高效、更公平。

Alex Heath：政府应该扮演什么角色？

Mark Zuckerberg：AI变化太快，固定规则很容易滞后。更有效的做法，是让企业与监管方保持足够透明的沟通，让外部了解重要训练任务和即将出现的能力，并提前准备网络安全、生物安全等不同风险。对我来说，关键不是设计一套很快过时的流程，而是建立持续的知识交流和可信对话。

Alex Heath：Meta智能眼镜正在进入主流，同时也出现了“它会被拿来偷拍”的担忧。一些场所甚至禁止佩戴。你怎么看？

Mark Zuckerberg：我们从第一代产品开始就把隐私要求写进设计：只要摄像头录像，镜框上的指示灯就会明显闪烁；如果用户试图破坏指示灯，系统更新会直接让摄像头失效。手机录像并没有这样的提示灯，从这一点看，眼镜反而更透明。

问题在于，产品刚发布时Meta解释过这些措施，但当时用户很少。如今已有数百万人使用，许多人没有听过早期说明。我们后来更多强调外观、款式和功能，却没有持续解释隐私设计。社交媒体的发展也给了我一个教训：仅仅看到人们继续使用产品，并不等于他们理解公司怎样处理风险。如果更早、更直接地说明这些问题，公众今天对社交媒体的看法或许会不同。

Alex Heath：这与Meta最近就青少年安全问题达成的和解有没有关联？

Mark Zuckerberg：Meta很早就在Instagram推进青少年账户保护。和解的重要目标，是为整个行业建立共同标准。比如，把青少年每天使用时间限制在一小时，单家公司原则上可以接受；但如果Instagram单方面限制，而用户随后把同样时间转移到TikTok，就没有真正改善青少年处境，只是让一家公司的竞争位置受损。

Meta希望推动统一的青少年保护行业标准，例如围绕使用时长、通知、上课和睡眠时间设置限制。这样可以避免单一平台率先自律却让用户转移到其他平台，也能让各家公司在一致框架下共同保护青少年。

本文来源：Z Finance

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AI资本开支冲向1.7万亿美元，回报要达到什么水平才算合理？高盛算了一笔账

Fri, 25 Sep 2026 11:30:34 GMT

美国超大规模云服务商的AI资本支出规模空前，但其能否获得合理回报，已成为市场最核心的投资争议。高盛最新发布的研究框架给出了一个具体数字。

据追风交易台消息，据高盛研究报告，在15%年化投资资本回报率（ROIC）的基准假设下，Alphabet、微软、亚马逊、Meta、甲骨文及SpaceX六大美国超大规模云服务商，需在2028至2030年间累计实现约1.42万亿美元的收入，方能为其"第二阶段"（2026至2027年）AI算力资本支出提供合理回报。换算为单位容量口径，这一门槛相当于每吉瓦（GW）年均收入约116亿美元。

高盛分析师认为，近期回报率的压缩是大规模前期投资周期的自然结果，而非AI经济结构性盈利能力低下的证据。报告同时指出，三大公有云服务商（AWS、Azure、Google Cloud）截至2026年第二季度合计已累积约1.69万亿美元的合同待执行积压订单，远超上述门槛所需的1.00万亿美元，为未来变现潜力提供了重要支撑。

资本支出激增，投资者关注回报

美国超大规模云服务商正经历史无前例的资本密集度跃升。高盛将其AI算力建设划分为三个阶段：2023至2025年的"第一阶段"总资本支出约6330亿美元，年均约2110亿美元；2026至2027年的"第二阶段"总资本支出约1.73万亿美元，年均约8630亿美元；2028至2030年的"第三阶段"预计总资本支出高达约4.14万亿美元，年均约1.38万亿美元。

据Visible Alpha共识数据，自2026年初以来，上述五家已上市超大规模云服务商（Alphabet、微软、亚马逊、Meta及甲骨文）的2026至2027年资本支出一致预期已累计上调约66%，两年合计上调幅度约为7500亿美元。高盛表示，其自身对2027年资本支出的预测仍高于市场一致预期，并认为这一较高估计更贴近投资者的实际预期。

随着近期资本支出规模逐渐被市场消化，当前投资者争议的焦点已转向两个紧密关联的问题：本轮2026至2027年资本支出能实现怎样的回报，以及2028年及以后的长期资本密集度将如何演变。

半导体供应链数据印证需求规模

高盛从半导体供应链的自下而上视角，对AI基础设施资本支出规模进行了独立测算，结果与需求端判断相互印证。

根据半导体公司指引及高盛自身预测，2027年AI基础设施资本支出估计约为1.3万亿美元，同比增长约60%；2028年进一步升至约2.0万亿美元，同比增长约42%。以算力容量衡量，预计2026年、2027年及2028年AI数据中心新增部署规模分别约为20GW、35GW及57GW。

具体来看，博通已就其客户在2027财年及2028财年分别部署10GW及20GW的AI相关算力提供了指引；英伟达表示Blackwell系统每GW约对应250亿美元收入，而下一代Rubin架构的这一数字将升至约400亿美元；AMD则将其每GW收入机会测算为150亿至200亿美元。高盛综合上述数据，测算出每GW平均前期资本支出成本约为420亿美元，这一数字也成为其ROIC框架的核心输入假设之一。

ROIC框架：关键假设与测算逻辑

高盛ROIC框架的核心在于，量化六大超大规模云服务商需要创造多少收入，才能在其"第二阶段"AI算力投资上实现基准回报。

在关键假设上，高盛将基准ROIC门槛设定为15%年化回报，以2026至2027年平均年度资本支出为基数，以2028至2030年税后净营业利润（NOPAT）衡量回报。每GW前期资本支出成本统一假设约为420亿美元，其中约70%用于"算力"（服务器、芯片、网络硬件等），约30%用于"壳体"（土地、建筑及相关基础设施）。折旧方面，"算力"类资产使用寿命假设为5年，"壳体"类资产为15年；数据中心年度运营及维护成本（电力、人力等）假设约为每GW 8.36亿美元。

基于上述假设，框架测算结果显示，六大超大规模云服务商需在2028至2030年间累计创收约1.42万亿美元，方可达成15%的ROIC门槛。高盛同时提供了敏感性分析：若ROIC目标区间设定为0%至30%，对应所需累计收入区间约为9080亿至1.89万亿美元，每GW年均收入区间约为62亿至186亿美元。

高盛明确指出，超大规模云服务商目前在既有资本支出上所实现的ROIC，几乎可以确定高于上述15%的基准门槛，因此该框架旨在回应部分投资者对ROIC可能为负的极端担忧。

云服务积压订单提供变现参照

为将上述抽象的收入门槛与现实需求相锚定，高盛引入了三大公有云服务商的合同积压订单数据作为参照。

据高盛报告，截至2026年第二季度，AWS、Azure及Google Cloud合计报告的积压订单已达约1.69万亿美元，同比增长约152%，较2026年初增长约1.5倍。各公司管理层均指出，算力供应不足限制了服务AI相关需求的能力，是加大资本支出投入的主要原因之一。

高盛测算，针对上述三家公司2026至2027年约1.22万亿美元的合并资本支出，以15%的ROIC门槛衡量，其2028至2030年需累计实现约1.00万亿美元收入。这一数字仅相当于当前积压订单总额1.69万亿美元的约59%。高盛指出，该比较还基于积压订单未来不再增长的保守假设，而实际上近期积压订单一直保持两位数的环比增速。

企业管理层对ROIC前景表态乐观

多家超大规模云服务商管理层已通过公开场合，为AI资本支出的盈利前景提供了背书。

据高盛报告，亚马逊在2026年第二季度财报电话会议上表示，其AWS及AI相关资本支出具有清晰的未来强劲回报可见度：服务器及网络设备的盈亏平衡点约为3年（使用寿命5至6年），意味着盈亏平衡后仍有2至3年的显著现金流创造期；数据中心壳体则拥有30年以上的使用寿命，可支持5至6轮服务器经济周期。甲骨文在2026财年第四季度财报电话会议上披露，其基础设施业务大型项目的稳态ROIC约为20%至30%区间的高端水平。SpaceX在高盛Communacopia+科技大会上则表示，其AI算力资本支出当前可实现约一年的投资回收期。

微软则强调，AI领域的单位经济效益优于云计算初期同阶段的表现，并认为AI业务毛利率不存在结构性障碍，长期有望向云计算业务的毛利率水平靠拢。多家公司还强调，数据中心基础设施在地理布局、硬件类型及工作负载适配上具备充分灵活性，有助于优化利用率、降低技术路线锁定风险。

变现路径多元，需求驱动有据可查

高盛认为，AI算力的未来变现将依托多条路径推进，且当前需求加速信号已有具体案例支撑。

在企业端，三大公有云服务商已就多类型工作负载和服务上调定价，随着合同续签节奏加快，进一步涨价空间依然存在。企业变现模式涵盖从"裸金属"基础设施即服务（如SpaceX近期宣布的算力授权协议）到全栈企业软件服务等多个层次。在消费端，广告收入（Meta、Alphabet、亚马逊）的变现路径最为成熟，订阅、智能体商业化等新兴模式亦处于加速探索阶段。高盛还特别提及，近期Meta推出的Muse等面向消费者的智能体AI产品，有望推动消费AI范式从对话式向行动式跃迁，并在中长期带动更大规模的算力需求及相应变现机制。

从需求端信号看，高盛在其近期举办的Communacopia+科技大会上观察到，企业AI应用正从实验阶段向落地实施加速转变，生产力驱动的回报愈发清晰，同时企业用户从"token最大化"向"token优化"的策略转变正在改善整体回报结构，并成为超大规模云服务商营收加速的领先指标。

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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%

Fri, 25 Sep 2026 11:03:51 GMT

美国10年期国债收益率突破5%关口，长期利率上行压力仍未消退，而美债买家结构的变化正让市场更容易出现剧烈波动。

通胀仍高于目标、美国经济保持韧性，美联储重新转向加息，同时美国财政融资需求持续扩大，共同推高长期美债收益率。与此同时，对价格不敏感的外国官方投资者逐步减少，对冲基金等对价格更敏感的投资者承接更多美债，意味着市场对资金流向变化可能更加敏感。

本周三，美国10年期国债收益率单日上升14个基点，盘中一度突破5.1%，创2007年以来新高；5年期美债收益率也突破5%，同样达到2007年以来高位。日本10年期国债收益率周四升至1996年以来最高水平，全球债券市场同步承压。

通胀未退，经济仍有韧性

本轮收益率上行首先有基本面支撑。美国7月PCE价格指数同比上涨3.7%，仍明显高于美联储2%的目标。油价上涨又增加了通胀回落的不确定性，能源价格如果持续高位运行，可能进一步延长通胀降温所需时间。

与此同时，美国经济并未明显失速。就业市场保持稳定，消费仍有支撑，AI数据中心建设带动的投资热潮也推动企业资本开支。

经济韧性使美联储没有迫切理由迅速转向宽松。美联储近期将政策利率上调25个基点至3.75%至4%。美联储理事Michael Barr表示，在通胀仍高于目标、经济增长强劲的情况下，进一步调整政策可能仍有必要；芝加哥联储主席Austan Goolsbee则表示，通胀回到2%的过程不会一帆风顺。

因此，长端收益率面对的是通胀、增长和货币政策三重压力，而不只是短期油价冲击。

美债买家趋于“脆弱”，市场波动风险上升

供给端同样在给美债市场施压。美国财政赤字规模较大，持续融资意味着市场需要吸收大量新增国债；与此同时，大型科技企业为AI基础设施投资增加债务融资，也进一步推高了对长期资金的需求。

更值得关注的是买家结构正在变化。纽约联储研究显示，对价格不敏感的外国官方投资者参与度有所下降，而对冲基金和私人投资者的作用上升。

与前者相比，对冲基金等市场化投资者更关注收益率、价格和融资条件。收益率足够高时，这类资金可以承接新增国债；但如果市场快速调整，其仓位也可能随之变化，从而使债券需求更具弹性。

这意味着，在新增供给持续增加、稳定型买家减少的情况下，美债市场可能需要通过更高收益率吸引资金。一旦收益率快速上行，债券价格下跌还可能触发止损、保证金压力等被动减仓，进一步放大市场波动。

因此，当前值得关注的并非对冲基金是否会撤离，而是美债市场对价格敏感型资金的依赖上升后，供需变化对收益率的影响可能被进一步放大。

5%之后，市场还要看什么？

5%的10年期美债收益率并非历史最高水平，但已足以让市场重新评估长期利率中枢。

彭博此前对市场参与者的调查显示，超过半数受访者预计美国30年期国债收益率年底前可能触及6%。这并不意味着6%一定会实现，但反映出市场对长期利率继续上行的担忧正在升温。

与此同时，5%的收益率也提高了美债对长期资金的吸引力。与金融危机后的低利率环境相比，美国国债如今能够提供更高的名义回报，部分资金可能因此重新配置固定收益资产。

因此，后续关键不只是通胀和美联储，还包括美国财政融资规模，以及市场能否持续吸收新增国债。如果稳定型买家继续减少，而对价格敏感的资金占比进一步提高，美债收益率对市场冲击的反应可能更加剧烈。

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日元短线拉升，日本财务大臣：特朗普担忧日元走弱，将与美方密切协调

Fri, 25 Sep 2026 02:42:05 GMT

日本财务大臣片山皋月表示，特朗普及美方近期已就日元走弱表达关切，日方将继续与美方就汇率问题保持密切协调。消息后，日元短线快速走强。

9月25日，据报道，片山皋月表示，具体的货币政策工具由日本央行决定。日本央行最近的加息举措旨在实现通胀目标。她希望日本央行在与政府保持沟通协调的同时，实施恰当的货币政策，并表示不对具体的汇率水平及汇率检查发表评论。

她还称，特朗普及美方在峰会期间对日元走弱表达了担忧，日方将在外汇问题上与美方保持密切协调。高市早苗首相总体上对日元走弱表示关注。

截至发稿，日元走强，美元兑日元跌0.29%至158.37。

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Fri, 25 Sep 2026 01:31:13 GMT

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