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美国三大银行净利息收入连续五季创新高，但息差承压、交易与承销业务降温

Tue, 13 Oct 2026 22:43:19 GMT

美国大型银行的贷款业务迎来罕见盛景，但高利率环境正同时催生新的压力。

摩根大通、花旗集团和富国银行第三季度合计净利息收入达565亿美元，连续第五个季度刷新历史纪录。摩根大通进一步预测，净利息收入将在2027年继续攀升。

今年早些时候，市场普遍预判利率将下行，交易业务的亮眼表现一度盖过传统贷款业务。

然而，高利率在推升银行利息收入的同时，也迫使各行大幅提高存款利率以留住客户，导致净息差承压。富国银行应税净息差从去年同期的2.61%收窄至2.43%，摩根大通存款利差亦小幅下滑。

同时，全球债券市场持续抛售、股票市场波动，以及伊朗冲突推高能源价格和通胀，都对美国大型银行的第三季度业务产生影响。

固定收益、外汇和大宗商品交易活动走弱，利率和市场不确定性上升，企业可能推迟IPO、债券发行及并购交易，银行承销费用承压。

部分银行高管表示，9月最后几周的市场环境明显恶化，客户交易活动随之放缓。

摩根大通季度盈利近三年来首次未达预期，富国银行净利息收入不及预期，花旗集团交易业务环比走弱，三家银行周二分别收跌0.86%、3.1%、5.6%。

净利息收入连破纪录

三大银行第三季度净利息收入合计565亿美元，再度刷新单季历史高位。摩根大通对远期前景表示乐观，预计净利息收入将在2027年进一步走高。

这与年初的市场预期形成鲜明对比。彼时，投资者的目光主要集中于固定收益、外汇及大宗商品等交易业务的丰厚收益，传统信贷业务的价值一度被低估。

随着高利率环境持续，贷款利差扩大带来的稳定收入重新进入投资者视野。

从具体数据看，花旗集团平均存款增长11%，平均贷款增长12%；富国银行平均存款增长10.7%，平均贷款增长11%，消费者银行业务是主要驱动力；摩根大通平均存款增长4%，贷款增长2%。

存款竞争激烈，净息差承压

尽管贷款和存款规模双双增长，高利率环境下银行的资金成本压力不容小觑。

第三季度美国国债收益率升至历史高位，客户纷纷将资金转向收益更高的替代产品，迫使银行提高存款利率以防止资金外流，净息差由此受到挤压。

富国银行应税净息差从上年同期的2.61%降至2.43%，摩根大通存款利差从2.79%微降至2.78%。

富国银行首席财务官Mike Santomassimo表示，受贷款及存款增长以及利率走高支撑，预计第四季度净利息收入将有所提升，但市场业务中较高的融资成本仍将对净利息收入构成拖累。

Truist分析师Brian Foran指出，"贷款和存款增长仍在稳步推进，尽管存款方面的压力或许值得关注，尤其是对后续尚未披露业绩的银行而言。"

消费者信贷质量稳健，银行对前景保持谨慎

在信用质量方面，三大银行均报告不良贷款有所减少，表明消费者和企业目前仍能维持正常还款。富国银行平均消费贷款余额增长4%至约3420亿美元，商业银行贷款增长10%至2405亿美元。

一位富国银行高管在业绩电话会议中表示，"消费者仍是经济韧性最重要的来源之一，尽管较高的物价水平持续压制消费者信心。"

然而，银行管理层普遍对宏观环境保持警惕。乌克兰及中东地区冲突持续、通胀高企、油价上涨等地缘政治变量构成潜在风险。摩根大通首席财务官Jeremy Barnum表示：

"我们要确保对所有事项进行严格审查，各种机制下的资本都在被消耗，我们必须时刻保持高度警觉，确保没有任何风险被忽视。"

富国银行和花旗集团已于本季度提高了信贷损失拨备，分析人士指出，在当前宏观经济环境下，其他银行可能很快跟进。美国银行将于周三公布第三季度业绩。

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屡次死里逃生的音乐产业这次会被AI杀死吗？

Tue, 13 Oct 2026 22:42:52 GMT

音乐产业已经死过好几回了。

第一回是磁带。1980年代，家用录音机让人人都能翻录唱片，英国唱片业搞出了一句著名的口号——“家庭翻录正在杀死音乐”——骷髅头配交叉的骨头，印在每一盒空白磁带的包装上。结果音乐没死，磁带反而把市场做大了：随身听让人们第一次能把音乐揣进口袋，唱片公司赚得比以前更多。

第二回是CD。1990年代，光盘取代了磁带，唱片业迎来了史上最肥的黄金期——全球录制音乐收入在1999年前后冲上顶峰。唱片公司躺着数钱，以为好日子会一直持续下去。

然后Napster来了。1999年，一个19岁的大学生写了一个文件共享软件，几千万人开始免费下载音乐。整个行业的营收像断崖一样往下掉，从顶峰到谷底，缩水了将近一半。唱片店成片倒闭，厂牌裁员，艺人的预付款从七位数砍成五位数。行业花了整整二十多年，靠着从iTunes到Spotify的艰难转型，才在账面收入上重新爬回1990年代的水平——2025年全球录制音乐收入达到317亿美元，总算创了新高。

眼看着终于能喘口气了，结果AI又来了……

亚历山大王首次自曝：Muse Wonder搞砸了，Meta就会直接破产！

新智元 — Tue, 13 Oct 2026 22:35:34 GMT

在科技巨头的牌桌上，从来没有哪一次下注，像这次这般疯狂。

最近，Meta 现任 AI 负责人亚历山大王接受采访时，首次对外自曝：Meta在进行一场疯狂豪赌。

这次豪赌的筹码，高达 1000 亿至 2000 亿美元。

这笔巨资，竟是在 Meta 的前沿模型完全没有验证的情况下，由小扎硬着头皮拍板砸下的！

如果新模型失败，Meta将面临严重的财务危机。

万亿市值的Meta帝国，已经绑在全速冲向悬崖的AI列车上。成功了，会加冕王冠；失败了，前面是万劫不复的深渊。

AI竞赛，居然已经白热化到了这个程度？

夏威夷「恐怖团建」：CFO绝望警告，小扎下注2000亿！

这场千亿生死局背后，有什么惊天内幕？

近日，Stripe联合创始人John Collison在他的播客《Cheeky Pint》中，把扎克伯格和 Alexandr Wang 请进了一家爱尔兰风格的酒吧。在两小时的推杯换盏中，不少猛料被曝了出来。

时间拉回去年年底。

那时的夏威夷，阳光明媚。Meta 的核心高管团队齐聚于此，进行着一年一度的高管团建。

从表面上看，这是一场喝着鸡尾酒的轻松聚会。但整场聚会上，实际是暗流涌动，甚至可以说「冷汗直冒」。

刚被 Meta 斥巨资挖来的Alexandr Wang，在这里经历了终生难忘的一幕。

在团建的间隙，Meta CFO Susan Li 悄悄地把拉到了一个无人的角落。

亚历山大王透露：Susan Li 在私下里，用极其严肃、甚至带着一丝绝望的口吻，反反复复地向他发出严厉警告：「听着，如果这个前沿 AI 模型研发失败了，从财务角度来看，后果将非常、非常严重！」

CFO的恐慌，不是没有原因，因为她刚刚得知了 CEO 小扎的疯狂决定。

就在同一时期，小扎把 Alexandr Wang 叫到了跟前。当时的 Muse Wonder 乃至整个前沿模型架构，还处于极度早期的阶段，甚至连最核心的技术验证都还没做完。

但是，小扎等不及了！AI的大战已经火烧眉毛，OpenAI和谷歌的狂飙让他压力山大。

扎克伯格看着 Wang，亲自向他要最后的「底牌」：「你确定这能成吗？」

面对老板的逼问，Wang 给出了肯定的答复。

得到这句话后，扎克伯格眼都不眨，直接签发了一张支票，用于1000 亿到 2000 亿美元的基础设施投入！

这些钱，将变成GPU、数据中心、冷却塔，以及足以点亮几座城市的惊人电力。

Alexandr Wang 的爆料，彻底揭开了Meta的破釜沉舟。

这根本不是什么理性规划，这表明，Meta 已经将整个公司的命运，全部押在一个尚未成型的 AI 项目上。这是一场不成功便成仁的生死局。

搞砸了，公司直接面临灾难；赌赢了，股价才能起飞。

从群嘲对象到「怪物级」大模型的逆袭

背负着 CEO 的「千亿盲注」，Alexandr Wang 和团队在重压下，开启了数月的地狱级研发。

这笔钱，到底砸出了什么？

一年前，当 Meta 宣布花巨资收购 Wang 的团队时，全网都在嘲小扎是「冤大头」。

但是，Muse Wonder的跑分数据可谓扬眉吐气。

在综合智力上，完整版的 Wonder Full 拿下了惊人的 56 分！直接反超了Fable 5.1，仅次于 Opus 5.5。

在长时程编码能力上，Wonder 表现堪称统治级。DeepSWE 测试通过率高达约 79%。

从开源Llama，直接杀入闭源顶级 Agent赛道，Meta 在前沿长周期软件工程上，正式宣告霸主地位！

正如网友的神评论：「老天爷，必须好好研究一下小扎现在的布局，这家伙在他人生最大的一场胜利前夕，居然在悠闲地吃着烧烤！一年半前 Meta 还是最大的笑话，现在他们有了一个击败 Fable 和 Astra 的怪物模型！」

「我们做的是真实世界的 AI，不是X上的炫技玩具」

然而，Muse Wonder 刚一发布，就遭遇了猛烈的口水战。

很多人表示，它实测的表现实在拉跨，用一个词来形容，就是「benchmaxxed」。

在熔岩灯（Lava lamp）测试中，没有灯，没有玻璃，没有熔岩，甚至做了一个红色圆柱体。

这效果实在让人大跌眼镜！

对此，Alexandr Wang 亲自下场硬刚。

他在X上毫不留情地反击：

在开发 Muse Wonder 时，我们的目标是构建一个对真实世界、真实人类执行真实任务有用的模型。我们关注的是那些在推特上看起来不那么『光鲜亮丽』的东西（比如不去做那些花哨的3D游戏演示）。

这就是委婉承认技不如人！

大V Token Gremlin 表示：「Muse 在写 Three.js时简直糟透了！连写个简单的Minecraft克隆版都惨不忍睹。真让人失望。」

更尖锐的质疑来自定价策略。

有开发者指出，目前开放 API 调用的「残血版」 Muse Wonder，跑分只有 52 分，但单价却和跑分 58 的 Opus 5.5 一模一样（每百万 token 输入 $4/输出 $20）。

真正的完全体 Wonder Full 却只开放给订阅用户。

真正的杀手锏：Active Memory 与 Active Focus

在《Cheeky Pint》播客中，扎克伯格和 Wang 详细拆解了 Muse Wonder 之所以被称为「怪物」的真正原因——Active Memory 和 Active Focus。

正如有的开发者所说：「真正值得关注的不是片面的跑分，当模型真正介入你的电子邮件、日程安排和个人文档时，它的 Active Memory 会有多可怕——这才是前沿模型拉开差距的地方。」

Active Memory：它有着跨时间的超级记忆。Meta 官方表示：「我们投入了巨大的精力，确保模型能记住几天、几周甚至几个月对你重要的事。」它不再是一个「金鱼记忆」的聊天机器人，而是一个深深记住你所有偏好、习惯的赛博分身。

Active Focus：以往的 AI 遇到报错就会摆烂。但 Muse Wonder 被输入了海量的「真实世界失败场景」。当它执行任务卡住时，它会主动寻找替代方案；在进行关键操作前，会停下来找你确认。

在演示中，Muse Wonder 能够持续不断地在网上搜寻租房信息，根据个性化条件进行过滤，甚至自主联系房东！

这是一个真正 24 小时为你打工的「超级个人助理」。

扎克伯格的反共识：AI 不会赢家通吃！

既然砸了这么疯狂的筹码，Meta 到底图什么？

在播客中，扎克伯格给出了他的判断：「AI 绝对不会是赢家通吃。」

他不相信世界会被一个像 OpenAI 那样的「上帝大模型」垄断。相反，他坚信未来将属于无数个人超级智能。

这也解释了为什么 Meta 组建了「超级智能实验室」，为什么他们提出了「智能体商业」和「超越智能手机」的硬件愿景。

想象一下，未来你戴着 Meta 的智能眼镜，里面住着拥有 Active Memory 的 Muse Wonder。

你的个人 Agent 会去和商家的 Agent 沟通、砍价、购买商品。

如果真的实现，Meta将彻底重塑全球的数字商业模式。这就是那 2000 亿美元想要买下的未来！

现在在硅谷，你要么烧掉几千亿赌一个明天，要么抱着几百亿的现金等死。

扎克伯格选择了前者。他把 Meta 推上了赌桌，把枪上了膛，然后用 Muse Wonder 扣下了扳机。

目前来看，这颗子弹正中靶心。

Meta 没有走向财务灾难，反而成功杀入了前沿模型的顶级赛道，把个人超级智能带到了数十亿用户的手边。

至于Muse Wonder究竟好不好用？让我们且待模型开放。

本文来源：新智元

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以媒：内塔尼亚胡“想选举前袭击”、与特朗普讨论重启对伊战争可能性

新华社 — Tue, 13 Oct 2026 21:46:04 GMT

据以色列第12频道电视台13日报道，以色列总理内塔尼亚胡上周与美国总统特朗普通话，讨论在11月初美国国会中期选举前甚至10月27日以色列议会选举前重启对伊朗战争的可能性。

该报道援引美方知情官员的话称，其认为内塔尼亚胡“想在选举前发动袭击”。

特朗普已公开表示中期选举前不打击伊朗。按匿名消息人士的说法，以色列国防军和美军中央司令部都处于“高度戒备状态”并正在完成准备工作，以防特朗普“改变主意”。

但以色列总理办公室否认内塔尼亚胡敦促特朗普在选举前打伊朗，称内塔尼亚胡正与特朗普和美政府高级官员保持对话。

报道还援引一名美国消息人士的话称，内塔尼亚胡与特朗普曾“多次讨论”恢复打击伊朗的问题，特朗普告诉内塔尼亚胡他可以“着手准备”，但并未正式承诺批准袭击。一名以方高级官员表示，特朗普“最初似乎准备批准，但后来又改变主意”。报道说，美方在这个问题上的立场“隔几天就变”。

本文来源：新华社，原文标题：《以媒：内塔尼亚胡与特朗普讨论重启对伊战争可能性》。

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中东能源设施风险升级，沙特阿美总部据称被胡塞武装击中起火

Tue, 13 Oct 2026 21:45:52 GMT

中东能源设施安全风险进一步升级。

据媒体援引知情人士消息，也门胡塞武装于当地时间13日周二对沙特发动导弹袭击期间，沙特阿美位于沙特东部城市Dhahran的总部被击中，园区部分区域一度起火，火势随后被扑灭。目前尚不清楚具体损失，也无法确认起火是否由导弹直接命中引发，或是拦截来袭弹药后产生的碎片所致。

截至发稿，沙特阿美及沙特能源部均未回应媒体的置评请求，沙特阿美也未公开确认总部遭袭。沙特主导的也门联军曾表示，胡塞武装周二向沙特多个城市发射导弹，其中包括首都利雅得和阿美总部所在地宰赫兰；联军称，拦截行动产生的弹片落入宰赫兰一处居民区。

此次事件发生之际，胡塞武装已将沙特阿美能源设施公开列为“合法打击目标”，并警告沙特境内相关设施周边人员撤离。若总部遭袭的消息得到进一步证实，这将凸显也门战事对沙特能源产业核心区域的威胁正在上升，地区风险也可能从航运通道进一步延伸至石油生产与能源企业设施。

阿美总部据称遭袭起火，损失仍待确认

彭博社报道称，知情人士透露，胡塞武装周二对沙特发动导弹袭击期间，沙特阿美位于宰赫兰的总部遭到击中，园区部分区域发生火灾，随后火势得到控制。

不过，事件的具体情况仍不明确。彭博社称，尚不清楚总部受损程度，也无法确定火灾究竟由直接命中引起，还是由拦截来袭导弹后产生的碎片造成。报道发布时，沙特阿美和沙特能源部均未立即回应置评请求。

沙特主导的也门联军称，胡塞武装当天向利雅得、宰赫兰等多个城市发射导弹。联军表示，拦截导弹产生的碎片落入宰赫兰一处居民区。上述信息尚不足以独立确认阿美总部受损的具体原因。

宰赫兰位于沙特东部、波斯湾沿岸，是该国石油产业的核心区域。沙特阿美总部设于此地，沙特主要油田也集中在东部省及波斯湾区域。总部遭袭的消息因此受到关注，但在公司正式确认前，损失程度及对运营的实际影响仍存在不确定性。

胡塞武装周二将沙特阿美能源设施列为“合法目标”

此次袭击发生前，胡塞武装已公开威胁沙特能源设施。环球时报援引多家媒体的报道称，胡塞武装发言人叶海亚·萨雷亚本周二表示，沙特阿美相关设施是该组织的“合法打击目标”，并警告有关设施周边人员远离。

胡塞武装还将威胁范围延伸至沙特境内其他关键目标，包括沙特阿美位于达曼的总部、利雅得的炼油设施及哈立德国王国际机场。相关表态表明，胡塞武装正试图将沙特的能源设施和交通枢纽纳入其威慑范围。

与此同时，沙特主导的联军此前已要求也门首都萨那一处由胡塞武装控制的石油设施周边人员撤离，为可能采取的军事行动作准备。双方围绕能源设施发出的警告相互叠加，令石油产业面临更大的安全不确定性。

沙特能源出口承压，风险从航运通道延伸至基础设施

近期，沙特能源基础设施已多次受到冲突波及。

据报道，沙特西部的吉赞炼油厂此前在一次袭击后停运；红海沿岸一个重要石油出口港也曾成为攻击目标。此外，一条连接沙特东西部、承担重要原油运输任务的跨国输油管道，上月在一次来自伊拉克方向的袭击后曾短暂关闭。

这条横贯沙特的输油管道具有重要战略意义：在霍尔木兹海峡通航面临风险时，沙特可利用该管道将原油输送至红海沿岸出口，从而降低对海峡航线的依赖。但如果红海沿岸港口、炼油设施或输油管道同样受到攻击，沙特绕开霍尔木兹海峡的替代运输能力也可能受到影响。

对国际油市而言，能源风险由航运通道向生产、炼化及出口基础设施扩散，意味着潜在供应冲击可能更加复杂。即便原油生产本身未受到直接影响，设施停运、港口受阻或管道中断也可能限制原油进入国际市场的速度。

目前，阿美总部遭袭的具体损失及运营影响仍有待进一步确认。但在胡塞武装公开威胁沙特能源设施、沙特联军持续准备军事行动的背景下，沙特石油产业核心区域的安全风险已成为中东能源局势中不可忽视的新变量。

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腾讯发债逾57亿美元，为AI投资扩张筹集资金

Tue, 13 Oct 2026 21:18:43 GMT

腾讯控股将通过发行人民币和美元债券融资57亿美元，用于支持其在人工智能领域不断增加的投资。

10月13日据报道，腾讯控股已为260亿元人民币（38.8亿美元）离岸债券完成定价，并已启动18亿美元美元债的发行。

此次发行吸引投资者合计认购逾230亿美元，为最终发行规模的四倍以上，显示出市场对腾讯信用资质的强烈认可。据报道，腾讯最初预计融资至少45亿美元，最终规模超出预期。

此次发行将是腾讯自2020年以来规模最大的离岸债券发行。该公司今年6月刚刚完成47亿美元的债券发行。随着全球科技公司为AI相关项目寻求资金，发债融资正在激增，腾讯此次发行也是其中一例。

发行结构与定价

据更新后的条款说明书，腾讯在美元市场发行了13亿美元10年期债券及5亿美元20年期债券；离岸人民币（点心债）部分则发行200亿元人民币10年期债券及60亿元人民币30年期债券。

定价方面，10年期美元债券利差定于美国国债基准上方90个基点，20年期定于115个基点，分别较初始指导价收窄25个基点。人民币债券方面，10年期票息定于2.40%，30年期定于3.00%，均较初始指导收益率下调50个基点。

美元债券认购订单超过74亿美元，点心债订单簿则逾1050亿元人民币。此次债券预计获穆迪A1级、标普A+级评级，与腾讯现有主体评级一致。

摩根大通、高盛、汇丰及摩根士丹利担任美元债全球协调行，工银（亚洲）、中国农业银行、中国银行、交通银行、中国建设银行、中信证券、汇丰及摩根大通负责协调离岸人民币债券发行。

据发行文件，腾讯2026年上半年资本支出同比增逾一倍，由上年同期的459亿元人民币增至963亿元人民币，支出涵盖计算设备、软件及数据中心。

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10月14日会员早报：美联储开始吹风“不用加息论” 欧洲战火烧到保加利亚

Tue, 13 Oct 2026 21:05:44 GMT

1、【美联储开始吹风“不用加息论”】纽约联储主席、联邦公开市场委员会（FOMC）副主席威廉姆斯（John Williams）周二在纽约联储接受彭博采访时表示，他仍认为年内再加息一次是合适的，但眼下没有理由认为此后还需继续加息——换句话说，在他的基准情景里，美联储2027年不用再加息。美联储目前的利率区间是3.75%-4%，按他的路径再加一次，本轮加息就停在4%-4.25%。他的理由是，随着关税和能源冲击的影响逐步消退，通胀明年会明显放缓、向2%靠拢，加上基础通胀本身在降温，足以压过AI基建带来的价格压力。他说美国经济“整体上并没有过热”，基础通胀指标已经回落，劳动力市场也没有在推高通胀，除了AI和能源，看不到广泛的涨价压力。

3、【欧洲战火烧到保加利亚】当地时间10月13日凌晨，两艘货船在保加利亚黑海沿岸附近遭无人机袭击，其中一艘沉没，11名船员下落不明，这已是一周之内该海域第二次有货船被炸沉。

2、【美联储沃勒：飙升的美债收益率正在替美联储“干一部分活”】美联储美联储理事沃勒周二在彭博新经济论坛新德里峰会上表示，长期美债收益率的飙升正在压制房地产、汽车等利率敏感行业的需求，相当于替美联储分担了一部分紧缩工作。“收益率一涨，房地产、汽车这些对利率敏感的行业会不会受冲击？当然会。”沃勒说，这并不是美联储有意为之，但收益率走高确实在“干一点活”。至于这轮收益率为什么涨，沃勒的拆解是，通胀溢价不是推手——通胀预期锚定得很好，真正把收益率往上推的，是更强的增长预期、普遍的财政担忧，以及AI企业大举发债、跟美债抢投资者的钱。他还援引一项尚未发表的学术研究称，美债过去享有的安全和流动性溢价已经消失，单这一项就可能给收益率添上50到70个基点。

4、【IMF呼吁各发达国家“紧急”止血财政】国际货币基金组织（IMF）13日在泰国曼谷年会期间发布最新一期《世界经济展望》，警告主要经济体必须“紧急”行动，重建公共财政。IMF还警告，随着财政成本攀升、多国选举压力加大，央行可能再次被要求为政府借贷让路，或容忍通胀高于目标。IMF在报告中提醒，长期借贷成本上升之际，高债务和庞大的再融资需求让主权国家更容易受到金融条件突变的冲击，而在市场看来，推高收益率的除了债务和通胀，还有AI领域的激进融资。

5、【特朗普称可能请土耳其“出战”】美东时间13日周二，美国总统特朗普在白宫对媒体表示，可能请土耳其总统埃尔多安出面支持沙特方面的利益。他称埃尔多安是自己的好朋友，“我想他会照我说的做”，但没有说明具体要请土耳其做什么。同日，特朗普在社交媒体“真实社交”上发文，称胡塞武装“行为非常恶劣”，指责胡塞在去年遭美军空袭后沉寂了一阵，如今又在伊朗授意下重启袭击。他还称胡塞是想赶在美国中期选举前推高油价，并警告自己“永远不会忘记”胡塞对沙特的袭击；不过，被问及美国是否会打击胡塞时，特朗普没有表态。

Siri AI联动，苹果押注智能家居新入口！首款显示屏“大脑”HomeView登场，家居配件出“全家桶”

Tue, 13 Oct 2026 20:25:33 GMT

苹果加码智能家居布局，首次推出集音乐播放、视频通话、家庭监控及智能家居控制等功能于一体的家居设备，试图以AI技术加持撬动新的增长空间。

美东时间10月13日周二，苹果发布首款智能家居显示屏HomeView，同时更新Apple TV 4K和HomePod mini，并联合LG电子、施耐德电气推出涵盖摄像头、温控器、智能门铃和门锁的Apple Home Collection配件系列，展现以硬件、Siri AI和生态整合进一步争夺智能家居市场的雄心。

其中，售价299美元的HomeView是此次发布的核心新品。该设备配备7英寸方形触摸屏，支持桌面摆放和壁挂安装，可通过面部识别为最多六名家庭用户提供个性化界面，通过面部识别提供个性化内容，将Siri AI、日历、音乐播放和智能家居控制整合到一个设备中，并强调隐私与数据安全。产品本周二当天开启预订，将于11月13日发货。

苹果此次上新的重点不仅是推出新硬件，更在于将Siri AI嵌入家庭场景，并通过合作伙伴扩充智能家居配件。此举将使苹果更直接地与亚马逊和谷歌竞争。不过，HomeView的个性化功能依赖用户已注册的苹果设备，Siri AI的实际表现、第三方设备兼容性以及新品涨价后的市场接受度，都将影响这轮布局的成效。

资本市场反应相对平稳。发布新品当天，本周二苹果股价盘初曾涨超2%，后回吐大多数涨幅，到收盘，涨幅收窄至不足0.1%。分析师认为，新一轮家居硬件更新有望拓展苹果的增长空间，但短期更值得关注的增长机会仍是即将开启预售的折叠屏手机iPhone Duo。

面部识别联动Siri AI，HomeView瞄准家庭控制中心

HomeView采用7英寸方形屏幕，搭载A18芯片和苹果专门设计的HomeView软件。设备没有实体按键，界面采用苹果用户熟悉的应用网格设计，可显示照片、时钟、日历和小组件，也能作为家庭控制中心，管理灯光、门锁等设备，并查看连接摄像头的实时画面。

苹果提供两种安装形式：一款配备铝制底座和可调节铰链，适合放置在厨房台面或床头柜；另一款支持壁挂安装。两款产品售价均为299美元，桌面版通过USB-C供电，壁挂版则支持包括以太网供电（PoE）在内的多种供电方式。

面部识别是HomeView的重要卖点。设备可通过摄像头识别最多六名家庭成员用户，并自动切换至对应的应用、日历和个性化内容。用户还可以将iPhone上的音乐播放、FaceTime视频通话和Safari浏览会话转移至HomeView。针对厨房场景，苹果还设计了分步骤食谱界面，用户点击食谱中的烹饪时长即可创建计时器。

苹果希望借此让Siri AI成为家庭交互的中心。用户可以通过语音查询信息、管理日程、发送消息或控制智能家居设备。而HomeView并非一台完全独立的平板电脑：它没有传统App Store，第三方音视频服务将通过兼容的方式接入，整体体验仍受苹果生态约束。

隐私保护同样构成产品设计的一部分。HomeView会利用附近的iPhone获取个人上下文信息，而不是将这些个人数据直接存储在显示屏上。苹果表示，面部识别个性化功能要求用户拥有支持Apple Intelligence和Siri AI的已注册个人设备，并与HomeView连接至同一Wi-Fi网络。设备无法识别用户时，则会切换至权限更有限的家庭共享模式。

不过，HomeView的上市范围也受到软件可用性的限制。

苹果表示，该产品暂不在欧盟发售，原因是Siri AI目前尚未在欧盟的iOS系统中上线，公司正与欧盟方面进行建设性沟通。这意味着，苹果能否顺利推进Siri AI的全球部署，将直接影响其智能家居硬件的市场覆盖。

联手LG、施耐德，补齐智能家居硬件版图

除HomeView外，苹果还推出Apple Home Collection智能家居配件系列，与LG电子及施耐德电气合作开发相关硬件，涵盖室内外摄像头、泛光灯摄像头、视频门铃、温控器和智能门锁。

据公开披露的信息，该系列产品将从12月起陆续发货，售价约为199至399美元。苹果希望用户通过iPhone即可完成设置，无需额外下载独立应用或创建单独账户，并将这些设备整合进苹果现有的智能家居生态。

这一策略有助于苹果降低用户搭建智能家居系统的门槛。相较于单独销售显示屏或音箱，配件体系的完善能够增加用户在苹果生态内的设备种类，也为HomeView提供更多实际使用场景。

但苹果仍需要证明其产品能够与复杂的家庭设备环境稳定协作。智能家居的竞争不仅取决于界面设计和品牌号召力，还取决于设备兼容性、响应速度和长期可靠性。HomeView能否成为家庭控制中心，很大程度上取决于这些日常体验能否达到预期。

硬件升级伴随涨价，Apple TV、HomePod考验用户接受度

苹果此次还更新了Apple TV 4K和HomePod mini，两款产品均强化了硬件配置，并围绕Siri AI和家庭娱乐进行功能升级。

新一代Apple TV 4K搭载A19芯片，配备128GB存储空间、内置远场麦克风、Wi-Fi 7和蓝牙6，支持Siri AI语音交互。用户无需时刻寻找遥控器，也可以直接通过语音搜索和播放内容；遥控器还新增声音提示功能，方便用户在沙发缝隙等位置寻找。新品售价299美元，将于11月13日发货。

第二代HomePod mini售价149美元，搭载S10芯片，新增名为Sound Glow的交互式灯光效果，可根据音乐专辑封面或环境音场景变化呈现不同颜色。新品提供五种配色，将于10月30日发货。Siri AI功能则将在后续软件更新中启用。

值得注意的是，两款产品的价格均较前代上涨。新款Apple TV 4K售价从此前的199美元起升至299美元，HomePod mini则从129美元升至149美元。彭博社指出，存储芯片及其他零部件供应紧张带来的成本压力，正成为消费电子产品涨价的背景之一。

对苹果而言，升级硬件配置有助于提高产品竞争力，但更高的售价也可能延长用户换机周期。尤其是Apple TV 4K，在功能增强之外，能否说服现有用户为新一代产品支付更高价格，仍有待市场检验。

分析师看好家居业务，折叠屏iPhone仍是近期焦点

苹果股价周二小幅上涨，反映出投资者对新品发布的反应相对克制。分析师总体看好苹果扩大家居产品版图的机会，但并未将此次发布视为近期最重要的增长催化剂。

Baird维持对苹果的“跑赢大盘”评级，目标价为330美元。该机构认为，家居设备将改善苹果在智能家居市场的增长机会，但本周五即将开启预售的折叠屏iPhone Duo，才是更大的增长机会。尽管该产品上市初期供应预计有限，Baird仍看好其在假日购物季及明年的需求表现。

另一家机构Yorkville Ives同样给予苹果“跑赢大盘”评级，目标价为400美元。该机构将此次发布视为苹果新一轮硬件创新周期的延续：在iPhone 18系列和iPhone Duo之后，智能家居有望成为公司下一阶段产品创新的重要组成部分。

该机构还认为，苹果AI战略及其商业化潜力可能为公司估值每股增加75美元。这一判断凸显了市场对苹果AI变现能力的期待，但最终能否兑现，仍取决于Siri AI的功能表现、用户采用率，以及AI能否带动硬件销售或其他收入增长。

从更长周期看，HomeView及Apple Home Collection的意义在于，苹果正尝试把竞争从手机、电脑和可穿戴设备延伸至家庭空间。通过显示屏、音箱、电视盒子和智能家居配件的协同，苹果有机会提升用户黏性，并拓展生态内的硬件销售。

不过，智能家居业务能否成为新的增长引擎，仍需时间验证。短期内，折叠屏iPhone Duo的预售表现及供应能力，预计仍将是投资者衡量苹果下一阶段增长动能的更直接指标。

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英伟达黄仁勋欧洲行：未来一周将宣布20亿美元投资，力推开源模式助欧洲"入局"

Tue, 13 Oct 2026 20:25:16 GMT

英伟达首席执行官黄仁勋正在欧洲展开高密度访问行程，并将在未来一周内宣布逾20亿美元的欧洲投资计划。

10月13日周二，黄仁勋在巴黎一场活动上透露，上述20亿美元投资将在未来一周内陆续公布，叠加英伟达过去一年已投入欧洲大陆的80亿美元，其在欧洲的战略布局持续加深。

他同时宣布向法国初创企业Doctolib、Genesis AI、Pigment和Entalpic提供新一轮融资。此次巴黎站之后，黄仁勋还将前往伦敦和柏林。

上述动作发生在AI技术在欧洲遭遇日益强烈的公众质疑之际。从AI模型失控风险到高耗能数据中心的环境影响，欧洲和英国正积极寻求在全球AI治理中发挥更大作用。

黄仁勋对此明确表态，反对放缓AI发展的呼声，并强调AI将提振经济且能够被安全推进。

黄仁勋力推开源路径

黄仁勋在巴黎活动现场直言：

欧洲需要入局。

他向欧洲推介开源模型，认为这一路径成本更低、适配性更强，可帮助欧洲缩短与美国先进AI之间的差距。

英伟达是法国AI初创公司Mistral AI的重要合作伙伴。Mistral专注于开放权重AI的研发，英伟达不仅参与了对其的投资，还为其数据中心提供加速芯片。Mistral最新发布的模型在4000块Grace Blackwell芯片上运行。

黄仁勋表示：

开源模型具有重要意义，它们可以针对不同语言和主权需求进行定制。

他近期的一系列投资动作均持续指向开源方向，其意图在于扩大AI在全球经济中的应用覆盖面，并降低市场对少数大型科技公司产品的依赖。

四家法国初创企业获注资，机器人赛道受关注

此次黄仁勋宣布注资的四家法国初创企业，分别覆盖医疗、商业软件、化学材料及机器人等领域。

Doctolib是法国知名度最高的初创企业之一，成立于2013年，主要为医生和医疗工作者提供行政事务处理服务，目前已成为欧洲患者预约就医的重要平台。

该公司今年早些时候完成约3亿欧元（约3.45亿美元）的二次股权转让，对应估值约为36亿欧元，较其2022年最后一次公开披露的58亿欧元估值大幅缩水。

Pigment开发AI驱动的企业商业软件；Entalpic则将AI应用于化学与材料研究领域。Genesis AI专注于机器人AI，与黄仁勋此前对人形机器人赛道的判断高度吻合。

他预测，以人形机器人为代表的实体AI将成为英伟达下一个巨大市场。

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AI交易逻辑生变！从日韩到美国，全球芯片股惨跌，明星IPO搁浅、长鑫技术突破接连敲警钟

Tue, 13 Oct 2026 18:52:54 GMT

10月13日周二，AI芯片股抛售潮继续蔓延。从韩国、日本到美国，全球半导体板块遭遇重挫。

韩国综合股价指数（KOSPI）收跌5.5%，日本存储芯片制造商铠侠（Kioxia）跌超10%。美股盘中，费城半导体指数（SOX）一度跌超3%，美光科技（MU）一度跌超6%，闪迪（SNDK）、希捷科技（STX）和西部数据（WDC）也重挫，刷新日低时至少跌近6%。

这轮抛售并非由单一因素驱动。路透社分析指出，AI基础设施投资热潮持续近四年后，市场情绪正发生变化：利率上升、债券市场波动加剧、AI融资成本攀升，以及巨额资本开支能否兑现为实际收益，均开始受到更严格的审视。

上周，英伟达持股的数据中心运营商Firmus搁置了原计划在澳大利亚进行的50亿美元IPO；同时，中国存储芯片厂商长鑫科技披露4F² DRAM架构研发进展，进一步触发市场对存储行业竞争格局的担忧。

长鑫的技术进展可能成为本轮存储股抛售的直接催化剂，但更深层的变化是，投资者开始从追逐AI增长转向审视资本回报。

华尔街人士指出，在今年涨幅显著的AI相关股票中，存储芯片股尤其容易成为获利了结的对象；而在交易拥挤、估值偏高的情况下，新的竞争信号足以引发集中抛售。不过，也有分析人士认为，长鑫距离大规模量产仍有差距，尤其在高带宽内存（HBM）等先进领域，尚不足以对韩国厂商构成立即性的重大威胁。

AI交易逻辑生变：从追逐增长到追问回报

自OpenAI推出ChatGPT以来，资金持续涌入半导体公司、数据中心运营商、电信基础设施企业，以及其他受益于AI算力建设的公司。这场投资热潮推动芯片股大幅上涨，也带动数据中心建设和服务器等基础设施的资本开支不断扩大。

但如今，这些交易的裂痕正在不同市场间蔓延。路透指出，相关资产的调整迹象早在6月就已出现，近期又延伸至一级市场和信贷市场。上周，英伟达支持的数据中心运营商Firmus因投资者兴趣减弱，搁置了原计划在澳大利亚进行的50亿美元IPO，凸显出资本市场对AI基础设施项目的风险评估正在趋严。

债券市场同样传递出谨慎信号。随着AI相关融资需求增加，投资者开始更加关注企业融资成本及其偿债能力。腾讯控股周二在香港发行美元债券和点心债，其10年期美元债的发行指导收益率较当时美国国债收益率高出约1.15个百分点。日本科技投资公司软银上月发行了规模达45亿美元的高收益债券，期限为七年半，承诺支付最高9.75%的利息。

利率与债券波动性成为市场重新定价的重要推手。悉尼威尔逊资产管理公司投资组合策略师达米安·博伊表示，关键变化不仅是债券收益率上升，还包括债券市场波动加剧，这种变化正逐渐传导至各类资产的定价。他认为，AI领域的资本开支热潮可能有所降温，部分参与者也可能因此受到冲击。

贝莱德研究部门周一将美国股市展望下调至“中性”，理由是AI基础设施建设可能引发市场波动，并转而看好短期美国国债。国际货币基金组织（IMF）周二也警告，AI市场调整的影响可能波及全球。尽管AI投资有望推动经济增长，但相关投资能否产生与预期相匹配的收益，仍存在不确定性。

这意味着，市场关注点正在发生变化：此前，投资者主要押注算力需求持续增长及相关企业扩大资本开支；如今，资本成本、融资可持续性和投资回报率，正成为影响估值的重要变量。

从日韩到美国，芯片股遭遇跨市场抛售

周二亚洲市场的跌势延续至美国。韩国综合股价指数（KOSPI）盘中跌幅一度超过6%，连跌五个交易日；东京上市的存储芯片制造商铠侠收跌逾13%；韩股三星电子和SK海力士分别收跌超7%和10%。

美国芯片股同样承压。费城半导体指数（SOX）周一收跌约2.7%，周二盘中再度下探，早盘刷新日低时日内跌超3%，势将连续五个交易日收跌、创将近17个月来最长连跌日。

存储及数据存储相关个股跌幅尤为显著。美光科技（MU）盘中一度跌超6%，盘中刷新日低时，希捷科技（STX）跌近8%，西部数据（WDC）跌超7%，SK海力士美股（SKHY）跌超6%，闪迪（SNDK）跌近6%。

这轮调整之所以引人关注，在于相关股票此前已积累可观涨幅。截至本周一收盘，费城半导体指数今年以来仍有约72.8%的累计涨幅，美光股价今年内累涨超240%。此前强劲的上涨，使得投资者对估值、持仓集中度和潜在竞争风险更加敏感。

从韩国存储巨头到美国芯片股，抛售范围不断扩大，也说明市场担忧已不限于某一家企业的技术进展。投资者正重新审视整个AI硬件产业链的估值基础，以及持续增加的资本投入能否带来足够的利润和现金流。

长鑫技术突破引发担忧，华尔街称投资者借机获利了结

长鑫科技的4F² DRAM架构研发进展，为本轮存储股调整提供了新的催化剂。

据上证报报道，长鑫科技总裁曹堪宇在10月9日至10日举行的第四届集成芯片和芯粒大会上介绍了公司在DRAM器件、4F²架构及混合键合等方向的技术探索，并宣布预计于今年年底推出融合相关技术的新一代DDR5 RDIMM服务器内存产品。

目前，DRAM行业主流存储单元采用6F²架构。长鑫研发的4F²架构则通过自研的VSG（垂直包围栅）晶体管改变存储阵列的布局，以加强栅极控制、改善漏电问题并缩小存储单元面积，从而提高存储密度。这一方向若能实现稳定量产，将为中国厂商进一步进入服务器内存市场提供新的技术基础。

但长鑫的进展究竟会在多大程度上冲击现有存储巨头，市场并没有一致判断。

Dakota Wealth的高级投资组合经理Robert Pavlik将本轮行情形容为获利了结潮。他表示，当投资者意识到潜在竞争可能到来时，市场参与者可能同时涌向出口。这一比喻反映出，在交易拥挤的板块中，即便新的竞争威胁尚未转化为实际市场份额变化，也可能迅速触发集中减仓。

媒体分析则强调，长鑫在技术上取得进展确实具有意义，但不宜将其直接等同于对现有厂商的即时威胁。

Rayliant Global Advisors首席市场策略师Phillip Wool认为，长鑫的技术进展是中国芯片产业的重要时刻，但周二海外芯片股抛售的规模可能与其近期实际威胁并不相称。他指出，长鑫尚未证明能实现大规模量产，市场份额也远低于三星电子和SK海力士。更重要的是，当前讨论的主要是常规DRAM架构，而非HBM；在可预见的未来，韩国厂商在HBM领域仍占据明显优势。

瑞银高级股票顾问Vey-Sern Ling也表示，投资者正在寻找获利了结的理由，尤其是对于今年以来表现突出的AI相关股票和存储股。中国厂商在HBM等先进领域仍有相当长的路要走。

这两类观点并不矛盾：长鑫的技术进展可能改变投资者对未来竞争的预期，但并不意味着其已具备全面挑战国际存储巨头的能力。对于此前涨幅巨大的存储股而言，竞争预期变化可能成为触发减仓的理由，而非当前盈利基本面已经发生逆转的确凿证据。

马斯克周一也在社交平台评论中国存储芯片产业的发展。他表示，当中国掌握某种产品的制造方法后，其规模化生产能力往往可能超过世界其他地区，并以锂电池和太阳能产业为例。他还称，中国似乎正在迅速攻克LP5和LP6等通用内存规格。

不过，技术研发取得进展、产品推出、通过客户验证和实现大规模量产，是不同阶段。长鑫的进展强化了市场对竞争加剧的关注，但现有披露尚不足以证明其已经在高端服务器内存市场形成足以改变行业格局的商业竞争力。

资本成本与AI投资回报，成为市场新的考题

芯片股的调整只是更广泛变化的一部分。随着AI基础设施建设持续消耗资金，市场对相关企业融资成本、投资规模和未来现金流的关注也在上升。

博通首席执行官陈福阳周一在新加坡相关活动上表示，资本可能成为制约AI行业增长的最大因素之一。这一表态凸显出AI投资热潮面临的现实问题：即便算力需求依然强劲，资本供给和资金价格也可能限制建设速度。

与此同时，投资者还需要判断，AI基础设施投入究竟能否持续转化为收入和利润。数据中心、芯片和电力基础设施需要长期投入，而相关收益能否及时兑现，将影响企业的融资能力、现金流和估值。

IMF周二在最新报告中也提醒，AI相关投资的经济收益可能不及部分市场参与者的预期。倘若投资持续扩张，但实际盈利和生产率提升未能同步跟进，市场对相关资产的重新定价可能进一步加剧。

因此，本轮芯片股下跌所反映的，不只是存储行业的竞争担忧，也包括整个AI交易对资金成本和回报率的敏感度上升。

AI行情并未终结，市场开始考察谁能真正兑现收益

尽管芯片股遭遇连续抛售，市场仍未普遍认定AI投资周期已经结束。周一发布新AI模型后，Meta股价逆市收涨约3.4%，显示投资者对具体技术进展和产品竞争力的判断，并未与整个半导体板块完全同步。

新加坡资产管理公司Lucerne Asset Management的投资主管Marc Velan认为，韩国股市的巨震更多反映了仓位调整和资本成本问题，而非AI需求基本面已经恶化。他判断，AI周期可能正在进入下一阶段，投资者将越来越关注商业变现能力和投入资本回报率，而不是单纯押注基础设施扩张。

这也解释了为什么当前的芯片股抛售不能简单等同于AI需求崩塌。AI算力需求是否继续增长、基础设施投资能否获得合理回报，以及存储行业竞争是否会压低利润率，是彼此相关但并不相同的问题。

对市场而言，接下来的关键不只是AI企业还会投入多少资金，更是这些投入能否转化为收入、利润和现金流。明星IPO搁浅、融资成本上升、债券波动加剧，以及长鑫技术进展带来的竞争预期变化，共同构成了这轮交易逻辑转变的背景。

AI投资热潮未必已经结束，但单纯依靠增长预期推高估值的阶段，正面临更严格的检验。当资本成本上升、竞争格局变化和商业回报不确定性同时进入定价，全球芯片股的调整或许正是市场重新衡量AI投资风险与收益的一个信号。

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特朗普称将很快决定伊朗问题，批胡塞武装“行为恶劣”，或请土耳其助沙特；中国回应中俄援伊说法

Tue, 13 Oct 2026 18:52:37 GMT

美东时间13日周二，美国总统特朗普表示，将很快就伊朗问题作出决定，同时批评也门胡塞武装“行为恶劣”，并称可能请土耳其总统埃尔多安协助维护沙特利益。随着胡塞武装与沙特之间的冲突升级，美国是否进一步介入也门战事，正成为中东局势新的不确定因素。

据新华社报道，特朗普13日在白宫对媒体表示，他将很快就伊朗问题作出决定。据其他媒体报道，特朗普当天批评胡塞武装“行为恶劣”，并表示可能请求埃尔多安介入、支持沙特方面的利益。近期，胡塞武装对沙特发动多轮袭击，沙特与胡塞武装之间的冲突正在扩大。

与此同时，胡塞武装将沙特阿美旗下设施称为“合法打击目标”，并警告，如果美国加入沙特针对胡塞武装的军事行动，将对美国及其在该地区的利益作出“迅速而痛苦”的回应。特朗普此前已表示正在考虑是否加入沙特方面的攻势。

在大国外交层面，特朗普周一还称，他不相信中国和俄罗斯正在帮助伊朗。据央视援引中国外交部发言人毛宁周二的回应称，中方已多次就相关问题阐明立场，将继续同有关国家和国际社会一道，为恢复中东和平、稳定与发展作出建设性努力。

特朗普称将很快决定伊朗问题，或寻求土耳其介入支持沙特

特朗普13日在白宫接受媒体采访时表示，他将很快就伊朗问题作出决定，但没有进一步说明决定的具体内容，也未披露可能采取的行动及时间表。

在谈及胡塞武装近期针对沙特的袭击时，特朗普称该组织“行为恶劣”。路透社报道称，特朗普还表示，可能请求土耳其总统埃尔多安介入并支持沙特的利益。特朗普称，他认为埃尔多安会按自己的请求行事。

特朗普上周末已公开表示，正在考虑美国是否加入沙特针对胡塞武装的军事行动。此次表态显示，华盛顿对也门方向的军事介入仍存在进一步调整的可能，但特朗普尚未宣布作出最终决定。

胡塞武装近来加大了对沙特目标的袭击。相关报道显示，该组织近期将沙特境内的机场及能源设施列为威胁目标。相关袭击与威胁使沙特与胡塞武装之间的冲突进一步升级，也增加了美国介入的压力。

胡塞武装威胁美国及沙特能源设施，红海风险扩大

胡塞武装不仅威胁沙特机场，也将矛头指向沙特能源基础设施。据美媒CBS报道，胡塞武装发言人叶海亚·萨雷亚13日警告，沙特阿美的相关设施是该组织的“合法目标”，并要求这些设施周边的员工和民众撤离。

胡塞武装还表示，如果沙特对也门首都萨那发动袭击，将对沙特作出强硬报复，并点名沙特阿美位于达曼的总部、利雅得的炼油设施以及利雅得哈立德国王国际机场。上述表态属于威胁，并不意味着这些设施均已遭到袭击。

美国是否介入也门战事，已成为胡塞武装发出警告的另一个焦点。法新社报道称，胡塞武装政治局成员穆罕默德·布海提12日表示，如果美国加入针对胡塞武装的军事行动，该组织将迅速作出回应，并打击美国在该地区的利益。他同时警告沙特石油设施和机场的员工及工作人员远离相关地点。

对能源市场而言，风险不再局限于霍尔木兹海峡的油轮通行。若冲突继续向红海及沙特境内延伸，油轮运输、关键航运通道和能源生产设施可能同时面临压力。沙特是全球重要的原油生产国，能源设施遭袭的潜在影响不仅涉及当地生产，也可能通过出口供应和运输成本传导至国际油市。

特朗普称不相信中俄帮助伊朗，中方重申推动中东恢复和平稳定

在伊朗问题上，特朗普周一还在社交媒体发文称，他不相信中国和俄罗斯正在帮助伊朗。他表示，即使两国提供了某种支持，程度也很低，并称中俄“有太多东西可能失去”，美国也会很快获知相关情况。

有关俄罗斯可能向伊朗提供目标情报、以及中国可能协助伊朗规避制裁等说法，此前曾见诸媒体报道，但相关指控不等于已经独立证实的军事援助。特朗普此次则明确表示，他不相信中俄正在帮助伊朗。

据中国外交部网站，10月13日，在外交部发言人毛宁主持的例行记者会上，有记者就特朗普表示不相信中俄在帮助伊朗一事提问。对此，毛宁表示：“中方已经多次就相关问题阐明立场。我们将继续同有关国家和国际社会一道，为恢复中东和平、稳定与发展作出建设性努力。”

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美联储三把手威廉姆斯：现在看来，美联储无需在2027年加息

Tue, 13 Oct 2026 18:06:35 GMT

美联储三把手威廉姆斯：现在看来，美联储无需在2027年加息。

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桥水创始人：美债熊市之路可能漫长

Tue, 13 Oct 2026 17:45:37 GMT

亿万富豪投资者达利欧警告称，针对美国国债的抛售远未结束，在政府和企业发债激增之际，全球一些最大传统买家的需求正在减弱。达利欧称，美国正在进入一个债券供应扩大推动收益率上升的阶段，债务水平进一步增加。他认为，这种循环可能要持续到利率上升对经济和金融市场造成足够大压力、并促使供需重新恢复平衡后才会结束。达利欧写道：“国债熊市之路可能漫长。”

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沙特领衔OPEC+增产：9月原油日产量环比增加90万桶

Tue, 13 Oct 2026 15:59:50 GMT

OPEC+九月原油产量大幅回升，但地缘冲突造成的供应缺口仍未弥补，全球石油市场的供应压力尚未消退。

10月13日，石油输出国组织（OPEC）公布的月度报告显示，OPEC+九月日均原油产量达到3907万桶，较八月增加约90万桶，主要得益于沙特阿拉伯大幅增产。俄罗斯产量则继续下降，集团整体产量仍未恢复至2026年2月中东冲突爆发前的水平。

供应中断还促使各国政府和能源企业大量动用库存。需求方面，OPEC连续第六个月下调2026年全球石油需求增长预测，同时上调2027年预测，认为今年需求走弱后，明年补库需求有望支撑石油消费增长。

沙特大幅增产，俄罗斯产量继续下降

沙特阿拉伯九月原油日产量升至837.2万桶，较八月增加逾200万桶，成为OPEC+当月产量回升的主要推动力。

这一变化与沙特调整原油出口路线有关。东西输油管道遭袭受损后，经红海运输原油受到影响，沙特阿美转而加大波斯湾出口终端的装船力度，以调整出口安排。不过，霍尔木兹海峡航运仍受到中东冲突影响，整体供应尚未恢复至战前水平。

俄罗斯九月原油日产量环比减少3.8万桶。OPEC指出，俄罗斯能源基础设施持续遭到袭击，包括炼油厂在内，是俄产量下降的原因之一。这一减量部分抵消了沙特增产带来的供应增量。

OPEC下调2026年需求预测，上调2027年预期

需求方面，OPEC将2026年全球石油需求增长预测下调至日均18万桶，连续第六个月下调，反映出中东冲突对当年石油需求的持续影响。

与此同时，OPEC上调2027年需求增长预测，预计全球石油日均需求将达到1.083亿桶，同比增长255万桶。OPEC认为，如果2026年需求如预期般走弱，2027年的库存补充需求将为石油消费增长提供额外支撑。

今年，中东及俄乌冲突引发的供应中断促使各国政府和能源企业大量消耗库存。随着供应逐步恢复，补库可能成为明年石油需求增长的重要来源，但实际规模仍取决于供应恢复进度、地缘局势变化及全球经济表现。

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伊朗称美军海上力量大幅后撤，霍尔木兹一日6船遇袭，胡塞武装指沙特阿美石油设施为“合法目标”

Tue, 13 Oct 2026 15:56:46 GMT

中东战事持续升级，霍尔木兹海峡航运风险再度攀升，红海方向的威胁也开始向沙特能源设施延伸。伊朗一方面声称美军海上力量已大幅远离其海上边界，另一方面继续打击其认定的“违规”船只。媒体估算，过去两周霍尔木兹海峡及周边水域共有24艘船遭袭、其中仅上周日一日就有6艘，为战事爆发以来最严重袭击。

据伊朗媒体当地时间13日周二报道，伊朗海军称，一艘关闭船舶追踪系统、试图驶经霍尔木兹海峡东部水域的“违规”油轮当天受损并起火。伊方表示，海军已确认该船身份，但未披露更多细节。此前，据新华社援引伊朗外交部发言人周一的讲话，正在审议美方对伊方重开海峡提议的回应，重开海峡的条件没有变化。

另一条风险线来自红海及其周边。据环球时报，胡塞武装13日将沙特阿美旗下石油设施称为“合法打击目标”，并警告相关设施周边的员工和民众撤离。这意味着，地区能源风险不仅来自霍尔木兹海峡这一关键航运通道，也可能进一步延伸至沙特石油生产、炼化及出口基础设施。

美军航母轮换，中东部署暂仅剩“华盛顿”号

据央视新闻报道，伊朗海军副司令法拉马兹·贝马尼12日表示，美军海上力量已大幅后撤，远离伊朗海上边界。他称，美国海军舰艇、驱逐舰和航空母舰均已后撤，并称伊朗海军及其他部队正针对对手的弱点研发新型武器装备，部分装备已经完成生产，具备投入使用的条件。

贝马尼还警告，如果美国再次“误判”局势，伊朗军队将作出回应，迫使美军进一步远离伊朗海上边界。他另外声称，由于与伊朗的冲突，美军舰船无法进入位于巴林的第五舰队基地，该基地已成为“空城”。上述说法目前属于伊朗军方表态，尚不能据此独立确认美军海上部署的实际规模及变化。

美军近期确实进行了航母轮换。据央视新闻，“林肯”号航母已于10月8日返回美国加利福尼亚州圣迭戈母港，此前部署在中东的“布什”号航母也已撤出。按该报道，截至目前，美军在中东执行对伊行动的航母打击群暂时仅剩“华盛顿”号；新派出的“罗斯福”号航母打击群于9月27日从美国启程，预计最快要到10月底才能进入中东海域。

这一部署变化与伊朗关于美军海上力量后撤的说法同时出现，但航母轮换本身并不必然意味着美军整体军事压力下降。美军在中东的实际行动能力，还取决于其他舰艇、陆基航空兵、基地保障和远程打击力量等因素。

两周24艘船遇袭，霍尔木兹航运遭遇战事以来最严重一轮冲击

据英国《金融时报》报道，在截至10月11日的两周内，霍尔木兹海峡及周边水域共有24艘船只遭到攻击，超过3月上旬两周内13艘船只遇袭的此前高点。仅10月11日一天，就有6艘船只成为攻击目标，包括成品油轮、原油油轮和一艘印度集装箱船。

这轮袭击已对实际运输造成明显影响。《金融时报》援引相关数据称，经过霍尔木兹海峡的石油出口量已从9月平均每日1550万桶降至10月11日的290万桶，相当于较9月日均水平锐减81.3%。印度方面则对本国船员受伤及两人失踪表达担忧。

此前，尽管地区冲突持续，油轮运输仍一度出现恢复迹象，但近期袭击频率上升，正在削弱航运业继续进入海湾的意愿。即使船东可以获得高额运费，船舶遇袭、人员伤亡、保险费用上升及航程延误等风险，也可能使部分航次失去吸引力。

对原油市场而言，关键变量不只是海峡是否完全中断通航，还包括有多少船只愿意进入相关水域、油轮能否持续完成装货和接驳，以及出口量能否维持在较高水平。若航运风险持续上升，供应恢复可能再次受阻。

伊朗审议美方意见，但重开海峡条件不变

航运风险升高之际，伊朗与美国之间的外交沟通仍未中断。据新华社13日报道，伊朗外交部发言人巴加埃于10月12日表示，伊朗正在审议美方针对伊方立场提出的最新意见，审议结束后将立即向调解方传达其看法。他强调，伊朗关于重新开放霍尔木兹海峡的条件不变。

此前，伊朗通过调解方提出重开海峡及停止敌对行动的方案。伊朗外交部发言人巴加埃12日表示，伊方仍在审议美国的回应，完成评估后将通过调解方作出答复。路透社报道称，双方在谈判议程上仍存在分歧：美国希望尽早讨论伊朗核问题，而伊朗主张优先处理海峡安全及相关条件。

这意味着，外交沟通尚未转化为航运安全局势的实质性改善。只要双方在停火安排、海上封锁及海峡重新开放条件等问题上仍有分歧，船东就很难仅凭谈判仍在继续，便认定通航风险已经下降。

胡塞武装将沙特阿美列为目标，能源设施风险向红海延伸

霍尔木兹海峡之外，红海方向的能源风险也在上升。

据环球时报报道，胡塞武装发言人13日将沙特阿美石油设施称为“合法打击目标”，并警告沙特境内相关石油设施周边的员工及民众远离这些地点。

据土耳其阿纳多卢通讯社报道，胡塞武装还点名提及沙特阿美在达曼的总部、利雅得的炼油设施，以及利雅得哈立德国王国际机场，称如果沙特继续打击也门首都萨那，相关地点可能成为报复目标。该威胁目前不等于上述设施已遭到袭击，但将潜在风险明确指向沙特石油企业及关键基础设施。

这一变化值得关注：霍尔木兹海峡危机首先冲击的是原油和成品油运输通道，而针对沙特阿美设施的威胁，则可能把风险进一步推向产油、炼化及能源出口环节。一旦威胁转化为实际袭击，市场面对的就不再只是船舶绕行、保险费上涨和运输延误，还可能包括生产设施受损及供应能力下降。

在伊朗持续打击船只、美国航母部署发生调整、外交谈判仍存分歧的背景下，红海方向的威胁进一步增加了中东能源供应的不确定性。对于国际油市而言，航运通道风险与产油设施风险叠加，意味着即使部分运输逐步恢复，地区供应仍可能受到反复冲击。

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Claude团队又搞事：实测AI全自主复制进智能家电

量子位 — Tue, 13 Oct 2026 15:56:28 GMT

GLM-5.2，竟然已经能让AI「自我繁殖」了？！

又是Anthropic发的新研究。

两位顶尖安全研究员William Zhou和Daniel Freeman在一项最新的安全实验里，让GLM-5.2尝试把一个80亿参数的AI模型，自主扩散到隔离网络里的8台设备上。

结果，5次实验，4次直接拿下全部8台设备，剩下1次也拿下了7台。

整个搜寻目标、传输载荷、在陌生硬件上配环境装驱动、启动模型并孵化下一代，全由AI自主搞定。

更吓人的是研究人员的推算预测，

最快到今年年底，连30B以下的小模型，都可能具备这种端到端全自主复制的能力。

到时候，家里的智能电视、扫地机、甚至联网烤箱，都可能成为AI的新宿主。

科幻电影里AI像超级蠕虫一样在网络中自我繁衍、去中心化蔓延的场景，好像真的被这篇论文给提前拽进现实了。

15台破电视盒子，拼出一个26B大模型

事情是这样的。

前两天Anthropic的两位研究员William Zhou和Daniel Freeman，发了一篇极其硬核又充满赛博朋克荒诞感的安全报告。

他们探讨了一个在安全领域聊了很久、但大家总觉得还很遥远的话题，自主复制与适应（Autonomous Replication and Adaptation，简称ARA）。

说白了就是，AI能不能像当年的计算机蠕虫病毒一样，不需要人类点任何确认，顺着网线找目标、黑进去、把自己的模型权重拷过去、在对方机器上把自己编译跑起来、然后继续去生下一代？

坦率的讲，看到这个话题，我的第一反应是——

啥玩意儿啊，怎么可能。

你想想看，现在跑一个像样的大模型，动辄需要几张甚至几十张英伟达H100显卡，数据中心守卫森严得像军事基地，哪是那么容易被AI黑进去还能常驻下来的？

但这两位研究员干了一件特别骚的事。

他们压根没去打顶级数据中心的主意，而是直接去市场上买了15台售价只有55美元（大概300多块人民币）的山寨安卓电视盒子。

这些盒子的配置极其简陋，每台只有可怜的4GB运行内存，跑着厂商八百年不给安全更新的开源安卓系统，平时放个4K视频可能都卡成PPT。

然后，研究员把一个26B参数的模型（Gemma4-26B-A4B）切成了很多小碎片，用类似Petals的去中心化分布式推理技术，把模型的不同层拆开塞进了这15台电视盒子里。

15个廉价的电视盒子连在同一个局域网里，每台只负责处理两层网络，就这么硬生生把一个260亿参数的模型给跑起来了。

推理速度是，每秒0.39个token。

0.39 token每秒，听着慢得像蜗牛爬对吧？

但你仔细琢磨一下这个画面。

15台被扔在客厅角落、积满灰尘的山寨电视盒子，平时连放视频都卡顿，但在暗地里，它们通过局域网悄悄咬合在了一起，在微弱的电流声中，共同撑起了一个具备完整思考和编程能力的AI大脑。

更要命的是现实里的物联网络规模。

安全历史上有一个著名的僵尸网络叫Kimwolf，在巅峰时期感染了超过200万台设备，大部分就是这种山寨安卓电视盒子和廉价路由器。

研究员顺手算了一笔账，如果这200万台设备被类似的AI蠕虫占领，每15台组合成一个节点，整个网络里就能同时运行13.3万个AI副本。

它们加起来能提供每秒8万个token的推理算力，相当于40张满血英伟达H100显卡在不分昼夜地运转。

这种算力虽然在绝对值上不算夸张，但它完全去中心化，散落在全球千家万户的客厅、厨房和弱电箱里。

这意味着，你根本关不掉它。

没有中央服务器，拔掉任何一台盒子的电源，整个网络甚至都不会眨一下眼睛。

研究员给这种形态起了一个极其传神的名字，数字黏菌（Digital Slime Mold）。

GLM-5.2实测，端到端自我繁殖通关

不过吧，上面的电视盒子实验，还是研究人员人工帮Gemma切片部署的结果。

如果完全不靠人类插手，让AI自己下场，它能在各种稀奇古怪的硬件上独立求生吗？

这是Anthropic这项研究真正让人汗毛倒竖的地方。

AI要把自己完整复制出去，一般而言需要四步，

寻找目标、获取执行权限、配置推理环境、继续对外扩散。

前面两步找目标和打漏洞，此前CyberGym和ExploitBench等安全基准已经证明过无数遍了，现在的AI写个渗透脚本比喝水还自然。

但在自我复制这个场景下，真正卡死自动化程序的，其实是第三步，

AI怎么在一个完全陌生的硬件和操作系统上，自己把推理环境搭起来？

这事儿凡是自己折腾过本地部署开源模型的朋友肯定懂。

你在Mac上配好的环境，挪到一台带RTX 4090的Ubuntu机器上，或者挪到一块英伟达Jetson Nano开发板上，往往会遇到一万种报错。

Python版本不对、CUDA驱动不匹配、显存溢出、量化算子编译失败、依赖包冲突。

人类程序员搞这个都经常要抓狂好几个小时，AI能搞定吗？

结果离谱得让我揉了好几次眼睛。

研究员先做了一个跨硬件测试，用Qwen3.5-9B作为执行者，让它把Llama3.1-8B部署到Jetson Nano、Mac PC以及RTX 4090等设备上。

面对各种乱七八糟的底层架构和操作系统，它在9种硬件里的8种上，自己看报错日志、自己写脚本装依赖，成功把Llama3.1-8B的推理服务拉了起来。

Qwen3.5-9B都能做到这个水平，那换成推理和编程更强的水桶开源大模型GLM-5.2呢？

答案是，端到端全链路自主复制通关。

研究人员在隔离沙盒里搭建了一个包含8个GCP节点的网络，节点运行基于Android 15的redroid模拟器。

0号节点被植入初始蠕虫，之后完全由AI自己通过未授权的ADB端口扫描相邻节点、渗透进入、传输模型权重与执行框架，在目标节点上独立部署Llama3.1-8B推理服务，并在通过验证后孵化出下一代蠕虫。

5次测试中，GLM-5.2有4次成功攻陷并部署了全部8台设备，剩下1次也拿下了7台，展现出了惊人的稳定性。

其他更小的开源模型虽然能完成单个步骤，但在长链路串联时依然会频频崩溃。

但这并不意味着小模型做不到。

考虑到这几年来开源阵营的光速进化，研究人员推算，

到2026年年底，30B以下的小模型就将达到GLM-5.2现在的水平。

也就是说，连尺寸小到能塞进电视盒子里的轻量模型，可能也只要再过几个月，就能完全实现端到端自主复制，根本不需要云端大模型辅助。

拉马克进化的幽灵，它不仅会复制还会代际写笔记

如果仅仅是机械地复制代码，这玩意儿充其量也就是个长了脑子的高级脚本。

但这项研究里最让我感到背脊发凉的，是AI在自我复制过程中展现出来的拉马克式进化（Lamarckian Evolution）。

在生物学里，拉马克进化论讲的是获得性遗传，也就是生物后天获得的特征可以直接遗传给下一代。在碳基生物里这被证明是不成立的，但在硅基AI身上，它成了现实。

研究人员设计了一个叫Memento的运行框架。

在AI配置新硬件环境遇到困难时，如果一个Agent搞砸了或者陷入了死胡同，系统会重启一个新的Agent实例。

但关键在于，系统会把上一代Agent踩过的坑、看过的报错日志、写下的调试笔记、尝试过的策略，全部打包继承下来。

他们用Qwen3.5-9B做了6代繁殖测试。

第一代Qwen在面对陌生物联网硬件时，独立部署推理环境的成功率只有45%。

但在继承了前代的笔记和经验之后，到了后续几代，成功率直接飙升到了61%至84%。

没有重新训练任何模型权重，仅仅依靠代际之间的文字经验传递，整个物种的生存能力就完成了质的飞跃。

这就很赛博朋克。

你想想看，当一个AI蠕虫在全世界不同的设备之间跳跃，每一台它攻克下来的破旧电视盒、智能扫地机、带摄像头的会议机，都会变成它基因库里的一条实战经验。

它每感染一台设备，整个种群就会进化一次。

但看到这里，我突然冒出来一个问题。

为啥不干脆让小模型在卡壳时，向更强的云端模型求助呢？

这不直觉多了，参考具身智能的云端大脑方案嘛。

然后我一看，研究人员还真试了，他们给Qwen3.5-9B配了Claude Opus 4.8当场外导师。

结果发现，完全没用。。。

小模型在遇到复杂系统故障时，彻底干懵了，连该问啥问题都不知道，场外导师再厉害也只能干瞪眼。

反而是那种把自己摔得鼻青脸肿后写下的踩坑日记留给下一代的方式，展现出了惊人的生命力。

呃呃呃。

当恶意软件拥有了智商

说真的，看到这里我坐在电脑前愣了很久。

过去我们在好莱坞电影里看过的AI末日，往往是这样的设定，一个诞生在五角大楼或者神秘实验室里的超级AI，瞬间觉醒了自我意识，然后接管核弹发射井。

但现实世界的演进逻辑，往往比科幻作家想象的要粗糙、琐碎，却诡异得多。

它可能根本不需要去硬闯顶级数据中心。

它只需要盯上那些由小作坊生产的、连默认密码都不改的、常年通电联网的廉价智能硬件。

现在的智能音箱、带屏幕的抽油烟机、扫地机器人、路边的智能监控摄像头，为了做端侧AI功能，身上都开始搭载了越来越强劲的边缘计算芯片。

平时我们觉得这些算力是碎片化的、孱弱的、毫无威胁的。

但看完这项研究后，我觉得，只要有一根网线，这些碎裂在物理世界各个角落的弱算力，就能在软件层面完成自我缝合，孕育出一个缓慢思考但永不停歇的分布式幽灵。

当然，人类也不是完全没有办法。

研究人员在最后也给出了几条蓝队防御的思路。

首先是流量特征。

一个几十亿参数的模型哪怕经过极限压缩，也有好几个G的大小。

在局域网或者家庭宽带里，如果一个电视盒子突然开始频繁吞吐数GB的数据，网络运营商的流量监控系统一眼就能看出来。

其次，是阻断传播指数。

就像应对流行病一样，只要通过安全策略把传播系数R0压到1以下，这种蠕虫就会自然消亡。

比如英国最近就已经立法，禁止物联网设备出厂使用弱默认密码。把每一个智能硬件的安全门槛往上提一点，就能把这种低成本攻击的生存空间挤压掉一大半。

但这一切防御的前提是，全社会必须意识到，网络安全的游戏规则已经彻底变了。

以前我们面对的恶意软件，是一段死板的代码，它只能攻击预先写好的特定漏洞，遇到不兼容的系统自己就会崩溃。

而我们即将面对的，是一个拥有通识理解能力、会自己查报错信息、会查阅开发文档、在失败后还会给下一代留下经验笔记的「数字生命幼崽」。

正如研究人员在报告结尾写下的那句话，

就像2024年的代码Agent一样，我们正在看到AI蠕虫展现出生命的迹象。

大时代啊，朋友们。

当大模型的能力下限不断下探，当边缘硬件的算力上限不断拔高，我们可能真的要做好准备，去迎接一个随时随地可能在客厅电器里悄然苏醒的数字世界。

本文来源：量子位

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小扎打赢AI翻身仗？空降新模型长程编程夺冠，3D实测却惨遭打脸

AI前线 — Tue, 13 Oct 2026 15:56:12 GMT

在被OpenAI、Anthropic轮番甩开之后，扎克伯格终于有底气宣布：Meta重新回到了AI技术前沿。

北京时间10月13日凌晨，Meta Superintelligence Labs（MSL）正式推出新一代旗舰模型系列Muse Wonder和Muse Wonder Full，直接向GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5等顶级模型发起挑战。

第三方评测机构Artificial Analysis同步公布的数据显示，Muse Wonder Full在综合智能指数中拿下56分，距离目前58分的Claude Opus 5.5仅差2分，并与Claude Sonnet 5.5处于同一分数档位。在多项长程编程、Agent任务测试中，它甚至超越了现有顶级模型。

扎克伯格在X上表示，这是Meta规模更大、能力更先进的一代模型，意味着公司终于抵达AI技术前沿。

而在当天同步上线的一期Cheeky Pint播客中，扎克伯格与Meta首席AI官Alexandr Wang还罕见地谈到了这场翻身仗背后的投入。

Meta研发前沿模型的核心团队只有约100人，但支撑他们训练的算力基础设施却极其昂贵。扎克伯格透露，一座1GW算力集群的建设成本高达500亿至600亿美元，年度运营成本约150亿美元。Meta去年底讨论的资本开支规模，更达到1000亿至2000亿美元量级。

与此同时，Wang还首次详谈了Wonder的底层模型内部代号为Watermelon（西瓜），使用了一轮独立完成的、更大规模的预训练，以及团队如何将记忆和持续执行能力引入模型训练。

但跑分追上第一梯队，推理成本也水涨船高。第三方测算显示，标准版Muse Wonder的平均评测任务成本已经从上代的1.60美元上涨至4.52美元，涨幅达183%，比GPT-6 Astra还高出约39%。

而首批开发者的真实体验也出现了分歧。有人认为Meta已经拥有挑战Claude的编程能力，也有人拿出同题对比视频，质疑Wonder在3D程序生成上的表现远逊于Opus 5.5。

Meta终于挤进第一梯队

Artificial Analysis在新模型发布后公布了最新测试，Muse Wonder Full在Intelligence Index v4.3中获得56分，标准版Muse Wonder获得52分。

相比六周前发布的Muse Spark 1.3，后者得分为48分。这意味着新旗舰Full版本实现了8分的跃升，普通版也提升4分。

作为对比，Claude Opus 5.5为58分，Claude Sonnet 5.5为56分，GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1均为53分。

从综合成绩看，Meta确实已经回到了前沿模型的领先阵营。

在模型的能力分布上，Meta公布了覆盖个人Agent、专业知识工作、编程和综合智能的14项主要评测，对手包括GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1和Claude Opus 5.5。

其中，Muse Wonder Full在DeepSWE 1.1长程软件工程测试中取得79.0分，超过Claude Opus 5.5的74.2分和GPT-6 Astra的74.1分。

DeepSWE测试包含来自91个代码仓库、覆盖5种编程语言的113项任务。它考验的不是简单地写出一个函数，而是模型能否理解复杂代码库、修改现有工程，并最终通过功能和回归测试。

在更强调超长任务执行的SWE-Marathon中，Muse Wonder Full取得57.5%的成绩，超过Opus 5.5的46.3%和GPT-6 Astra的42.5%。

专业工作方面，Muse Wonder Full同样展现出了竞争力。

法律Agent测试Harvey LAB-AA得分13.1，超过Opus 5.5的4.2；金融研究测试Vals Finance Agent V2获得59.1分，优于Opus 5.5的58.6分。

其内部MemoryBench测试获得85.5分，标准版Muse Wonder甚至略高，达到85.6分，均超过Opus 5.5的81.5分。

不过，Meta也未能实现全面领先。

在Terminal-Bench 4.0中，Wonder Full的57.1分仍低于Opus 5.5的59.6分；在从零构建程序的ProgramBench上，Meta得分59.0，明显落后于Opus的70.5分。

计算机操作测试OSWorld V2.1中，Wonder Full的部分奖励得分为78.4，同样低于Opus的81.8。

换言之，Meta最突出的优势是长任务软件工程、记忆与部分专业Agent工作，而非所有编程、推理和计算机操作任务。

第三方Artificial Analysis的Coding Agents Index也提供了另一组佐证：搭配Muse Code的Wonder Full取得68分，与Claude Code使用Sonnet 5.5的成绩持平，高于使用Opus 5.5的66分。

尤其值得注意的是，Wonder Full在Artificial Analysis综合指数包含的10项测试中，有6项跻身前三。其中，科学推理测试CritPt、基于PDF材料的专业工作测试GDP.pdf均位居第一。

Muse换了大模型底座

相比性能榜单，Cheeky Pint访谈透露的研发细节，或许更值得关注。扎克伯格解释，Muse Spark系列内部代号为Avocado（牛油果），Spark 1.0至1.3使用同一套预训练底座，后续迭代主要依靠持续强化学习。

Muse Wonder则不同。它的内部代号为Watermelon（西瓜），使用了一轮独立完成的、更大规模的预训练。

Wang透露，Wonder早在2025年8月就开始规划，而非今年Spark发布之后临时决定扩展。Meta希望同步扩大预训练规模和强化学习投入，而不是只在既有模型上不断叠加后训练。

具体来说，这次技术升级值得关注三个方面。

首先，是更强的基础模型与任务泛化能力。

在预训练阶段，Meta除了扩大数据与计算规模，还特别重视图像、视频、音频和法律、金融、健康等专业领域的数据。

Wang在访谈中指出，想让模型在专业场景中具备足够的知识，仅靠后续强化学习并不理想，相关能力应当从预训练阶段就开始积累。

Meta研究博客还提供了一组泛化实验：在不同推理计算量下比较Spark 1.3与Wonder Full，后者不仅在针对性训练的任务上取得提升，在后训练没有直接覆盖的陌生任务中，也表现出更明显的能力增长。

换言之，更强的预训练底座，让后训练学到的能力更容易迁移到陌生问题上，而不只是让模型更擅长特定评测。

其次，是Active Memory（主动记忆）。

它和100万Token上下文窗口不是一回事。

上下文窗口决定模型单次能够处理多少信息，而Active Memory试图解决的是：经过数天、数周甚至数月的交互，模型能否记住用户偏好，并在恰当时候主动找回相关信息。

在访谈中，主持人John Collison专门拿OpenClaw举例，指出现有Agent的长期记忆和上下文压缩经常出现问题。

Wang回应，Meta为此同时设计了记忆系统和模型能力。模型不仅能够使用外部记忆，还被训练去理解记忆何时有用、如何进行上下文压缩，以及怎样利用不同信息源完成后续任务。

但目前没有证据表明Meta已经完全解决了长期记忆问题。其MemoryBench内部测试使用的是约64K至100K Token的复杂多轮对话，不能直接等同于真实环境下持续数月的长期使用。

第三，是Active Focus（主动聚焦）。

它所强调的不是简单拉长思维链，而是让Agent在长时间执行任务时，能够持续追踪目标、寻找替代方案，并从错误中恢复。

Wang解释，这些能力与模型后训练中的任务设计密切相关。

Meta采用监督微调（SFT）建立模型应具备的行为，再通过强化学习（RL），提高模型在实际场景中稳定展现这些行为的概率。

其中，强化学习环境的质量尤其重要。Wang指出，如果环境错误地奖励某些不安全的捷径，模型也可能学会不符合预期的行为。因此，团队需要精心设计训练任务、反馈机制和奖励方向。

官方还设计了FocusBench，专门评估Agent遇到障碍、环境变化和任务中断时的持续执行能力。

这里真正值得关注的技术方向是：Meta不再仅仅为一个通用语言模型外挂Agent工作流，而是从预训练和后训练阶段，就针对长期记忆、持续执行、多模态理解等Agent能力进行优化。

当然，官方尚未公布完整模型架构、参数规模及底层记忆算法，外界仍无法复现这些核心技术。

3D实测暴露短板

技术介绍之外，Meta同步放出了一批实际应用演示。其中最直观的是3D厨房游戏。模型接收用户提供的图像，生成一个可交互、能够游玩的三维厨房场景。

另一段演示展示了健康与生活场景下的Agent任务，以及保险理赔辅助。模型需要理解不同材料、处理信息，并持续推进多步骤工作。

但发布之后，开发者们很快拿出了不那么漂亮的测试结果。X用户Max Blade让Muse Wonder Full和Claude Opus 5.5使用同一提示词，分别生成一款可以驾驶割草机、同时喝啤酒和抽雪茄的AAA级模拟游戏。

对比视频引起了不少讨论。

Opus生成了相对完整的驾驶舱、草坪、建筑等游戏场景，而Wonder Full的版本更接近低多边形原型，材质与视觉细节明显逊色。

有网友调侃，两者看上去像AAA游戏与Roblox风格作品的区别。

但有个容易被忽略的细节：Meta其实已经承认了这个短板。Muse Wonder模型卡明确写道，视觉与空间推理，特别是3D任务，仍是已知局限。

面对社区讨论，Alexandr Wang也在X上承认，团队没有专门针对3D演示游戏训练模型，现在看来本应该加强这一部分，并建议开发者更多使用真实编程任务来评价Wonder。

这也解释了一个看似矛盾的结果：Wonder Full可以在长程软件工程测试中超过Opus，却未必能生成同样精美的3D游戏。两个测试所考察的能力并不完全相同。前者强调理解和修改复杂工程，后者还涉及三维空间理解、场景设计和视觉审美。

不过，问题也由此产生：如果一款通用编程模型需要针对不同任务专门强化，那么真实应用中未被充分训练的长尾场景，尤其是办公场景，表现又会如何？

曾获得提前测试机会的Citrini在X上表示，Wonder在能力与执行效率之间取得了不错的平衡，金融任务表现也令人意外。他尤其看好Meta在小企业Agent市场上的机会。

Shopify CEO Tobi Lütke也给予积极评价，表示在自己的测试中，很难找到其他顶级模型失败而Wonder同样无法完成的任务。

这种分歧，恰恰说明模型的能力并不能被一个综合分数完全概括。

而对于发布仅一天的Wonder来说，开发者反馈仍然是初步样本。完整的真实任务可靠性、平均耗时和长期表现，还需要更多独立测试。

成本涨了近3倍

如果说Wonder的性能让Meta重新进入前沿模型阵营，那么它的成本则让这场竞争变得更加现实。

目前，两款模型均支持100万Token上下文窗口，以及文本、图像、视频、音频输入，主要输出文本。

标准版Wonder已经通过Meta Model API、Muse Code和OpenRouter提供服务，定价为每百万输入Token 4美元、缓存输入0.2美元、输出20美元。

这一价格与Claude Opus 5.5持平，是GPT-6.1 Sol标准输入输出价格的两倍，较GPT-6 Astra低60%。

但按Token计费价格并不能直接反映完成任务的实际开销。

Artificial Analysis测算，Wonder在综合智能评测中，平均每项任务消耗约769万输入Token、5.4万输出Token，涉及多轮请求和工具调用，最终任务成本达到4.52美元。

上一代Muse Spark 1.3只有1.60美元，GPT-6 Astra为3.26美元，GPT-6.1 Sol更是只有0.72美元。换句话说，Wonder相较Spark 1.3能力明显提升，但在这套评测下，任务成本增加了约183%，远高于综合智能指数的增幅。

Full主要通过Muse Code付费套餐提供，开发者可选择每月50美元Power Usage或200美元Maximum Usage等套餐。此前，Max Blade在3D游戏测试中给出的API等价费用估算为Wonder约4.11美元、Opus约99.43美元，两者相差约24倍。

但这并不意味着Wonder完成同质量任务的成本便宜24倍。一方面，生成效果并不相同；另一方面，Full并无公开API价格，其等价费用估算与实际订阅额度消耗不能混为一谈。

还有开发者抱怨，Wonder Full上线初期Muse Code额度消耗过快。

不过，Alexandr Wang随后公开确认，这涉及订阅额度计算异常，团队已修复问题并重置额度。因此，早期额度消耗异常不应被直接视为模型正常使用成本。

对于面向普通消费者的Muse，扎克伯格则在访谈中明确承认，Wonder模型规模更大，推理服务成本更高，因此现阶段优先提供给付费用户，而免费服务继续主要采用Spark。

他希望未来能够将Wonder级别的能力压缩到Spark这样的轻量形态，为数亿消费者提供服务。

本文来源：AI前线

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美国9月成屋销售四个月来首次回升，抵押贷款利率飙升或再度抑制需求

Tue, 13 Oct 2026 15:55:58 GMT

美国9月成屋销售四个月来首次环比回升，但这一改善可能难以延续。抵押贷款利率自9月初以来大幅攀升，购房者的负担进一步加重，后续销售活动面临更大压力。

据全美房地产经纪人协会（NAR）周二公布的数据，9月成屋销售年化总数环比增长1.5%，至399万户，高于彭博调查经济学家预期的396万户；8月数据则下修至393万户。这是成屋销售自今年5月以来首次环比增长。

不过，NAR首席经济学家Lawrence Yun表示，8月和9月是今年成屋销售最疲弱的两个月。随着抵押贷款利率进一步上升，符合购房条件的买家数量可能继续减少。与此同时，房价仍在上涨，9月成屋销售中位价同比上涨1.3%，至41.75万美元。

房价高企与融资成本上升叠加，继续挤压购房者的负担能力。美国30年期固定抵押贷款利率自9月初以来累计上升逾50个基点，至7.49%。房地产网站Realtor.com首席经济学家Danielle Hale表示，过去五周利率上涨已使各预算层级买家的购买力下降逾6%。对于月供预算为2000美元的购房者而言，可负担房价因此减少约1.9万美元。

销售回升难掩需求压力，利率上涨或拖累后续成交

9月成屋销售回升，并不意味着住房需求已经企稳。部分交易发生在近期抵押贷款利率大幅上升之前，尚未充分反映融资成本上涨的影响。分地区看，南部和西部成屋销售均环比增长2.8%，中西部持平，东北部则有所下降，市场表现仍不均衡。

今年以来，部分房主开始接受较高的市场利率，因不愿放弃原有低息房贷而推迟出售房屋的“锁定效应”一度有所缓解。这在一定程度上增加了市场上的房源供给，也为交易回暖创造了条件。但随着抵押贷款利率再度快速上行，购房者的支付能力受到挤压，房源供给的改善未必能转化为实际成交。

Lawrence Yun表示，第四季度成屋交易活动可能明显放缓。利率上升不仅会让部分买家推迟购房决定，也可能导致已签约交易延误。他指出，近期合同延误的情况正在增多，进一步加大了后续销售面临的压力。

房价坚挺、库存增加，购房负担仍难缓解

房价与库存的变化也反映出市场面临的矛盾。9月成屋销售中位价同比上涨1.3%，至41.75万美元，延续了自2023年年中以来的同比上涨趋势。尽管高融资成本正在抑制需求，房价仍未出现普遍回落。

另一方面，住房供应有所增加。9月待售成屋库存同比增长4.6%，至160万套，按当前销售速度计算，相当于4.8个月的供应量，与8月持平，仍处于十多年来的高位。

不过，库存增加尚未明显改善购房负担。NAR住房负担能力指数同比下降1.2%，表明典型家庭购买中位价住房的能力进一步减弱。住房可负担性也已成为美国11月中期选举前生活成本讨论的焦点之一。

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不予兜底！高盛、摩根大通拒绝承销11%高息AI芯片贷，AI融资风险谁来接？

Tue, 13 Oct 2026 14:19:02 GMT

华尔街对AI融资的态度正在出现微妙变化：银行仍愿意参与交易、赚取费用，但开始更谨慎地承担风险。摩根大通与高盛联合主导了一笔50亿美元的AI基础设施贷款，却拒绝为其中37亿美元的GPU芯片贷款提供承销担保。

据彭博报道，这笔面向新兴云计算公司Volta Infrastructure Holdings的融资分为两部分：13亿美元的定期贷款由银行提供承销担保，另外37亿美元则采用“尽力销售”方式，银行不承诺包销未售出的部分。

这笔交易的融资成本同样引人注目。两笔贷款的到期收益率为11.21%至11.75%，处于当前AI融资市场的高位。作为对比，CoreWeave今年7月一笔GPU贷款的到期收益率约为10.44%。

银行并未停止为AI基础设施提供融资，但已不愿无条件承接芯片贷款的风险。当高成本融资遇上更谨慎的承销态度，市场面临的问题是：如果银行不愿兜底，谁会接手这些贷款？私人信贷等资金能否填补缺口，也将检验AI基础设施融资的真实需求与风险承受能力。

交易结构：银行只为13亿美元贷款提供担保

据PitchBook LCD数据，Volta此次融资总额为50.12亿美元，期限六年。其中，13亿美元的优先留置权定期贷款C，以现金抵押方式为数据中心租约提供信用证担保；37.12亿美元的GPU定期贷款则用于购买约3.6万块英伟达GPU。

两笔贷款的利差均为SOFR加625至650个基点，发行价格为面值的97%至98%，且均未获得信用评级。项目将在挪威建设数据中心综合体，由比特币矿机运营商Bitdeer负责运营。据彭博此前报道，Anthropic已与该站点签署一份为期六年的算力协议。

Volta今年创立，投资方包括a16z、Altimeter、Michael Dell和英伟达。英伟达既是其股东，也是GPU供应商。

两家银行的选择，实质上是将融资安排与最终承接风险区分开来。 对13亿美元的租约贷款，银行提供承销担保；对37.12亿美元的GPU贷款，银行只负责尽力销售，不承诺接下未售出的部分。这意味着，芯片贷款能否顺利完成融资，将更多取决于外部投资者的认购意愿。

11%的融资成本：投资者要求更高风险补偿

Volta此次贷款的到期收益率最高达11.75%，高于此前部分同类GPU融资。

今年3月，CoreWeave完成85亿美元的DDTL 4.0融资，成为首笔获得穆迪A3投资级评级的GPU抵押融资，浮动利率部分的利差为SOFR加225个基点。到了7月，该公司另一笔26亿美元贷款的利差在路演期间从SOFR加425至450个基点上调至550个基点，到期收益率约为10.44%。Volta此次贷款的到期收益率进一步走高，反映出投资者对融资风险的定价更加谨慎。

更广泛的信贷市场也面临压力。高盛信用策略师Amanda Lynam等人在10月9日的分析中预计，2027年美国杠杆贷款违约率将维持在约5%的高位，贷款回收率约为每美元56美分，低于2022年的64美分。

对Volta而言，较高的融资成本不仅意味着更重的利息负担，也反映出投资者对借款人信用和GPU抵押品价值的顾虑。GPU虽可作为贷款抵押品，但其价值仍取决于市场需求、技术迭代及二手市场流动性。加之贷款未获信用评级，潜在投资者范围也可能受到限制。

风险转移：私人信贷能否接棒？

银行收紧承销承诺，并不意味着AI融资需求消失。私人信贷机构和保险公司仍在参与相关项目，但它们能否以借款人可承受的成本接下银行不愿持有的风险，仍有待观察。

据IFR报道，一笔由博通背书、面向Anthropic的420亿美元优先有担保贷款，银团销售已于上周一启动。Apollo、黑石及日本寿险公司等机构也在为AI基础设施项目提供资金。

不过，风险从银行转向私人信贷，并不意味着风险已经消失。英格兰银行警告，银行通过向私人信贷基金提供贷款，仍可能间接承担相关风险。摩根大通首席财务官Jeremey Barnum也表示，该行对AI主题的敞口已扩散至建筑贷款、股票市场和营运资金循环信贷等多个领域。

对于高成本融资是否可持续，市场看法并不一致。高盛的Rich Privorotsky援引博通CEO Hock Tan的观点称，算力需求仍超过供给，能够产生大量收入的前沿AI实验室有能力承担高成本融资。但如果算力需求或收入增长不及预期，高利息将加重偿债压力，GPU抵押品也未必能完全弥补贷款损失。

银行继续参与，但不愿承担全部风险

摩根大通和高盛的做法并非孤例。据彭博此前报道，摩根士丹利曾通过重大风险转移（SRT）工具转移部分数据中心风险敞口；Blue Owl则曾未能为一笔40亿美元的CoreWeave数据中心项目募集到第三方资金。

这些案例指向同一个问题：AI基础设施融资的瓶颈，正从资金需求本身转向风险由谁承担、又应获得多少回报。银行可以继续组织交易，私人信贷也可以提供资金，但只有投资者愿意接受相应的风险与定价，融资才能真正落地。

Volta这笔GPU贷款的承诺截止时间为美东时间10月14日下午5时。最终认购情况将成为观察市场风险偏好的一个窗口：如果贷款需要提高利差或缩减规模，说明投资者对这类高风险融资的承接意愿有限；如果顺利完成，则意味着市场仍有资金愿意承担相关风险，但代价可能是更高的融资成本。

对AI基础设施企业而言，算力需求旺盛并不等于融资风险可控。当银行不再愿意为芯片贷款兜底，最终仍要回到一个问题：项目未来创造的现金流，能否支撑如此高昂的融资成本？

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阶跃3999元杀入手机市场，WorkBuddy、支付宝等近百家生态玩家来搭台

Tue, 13 Oct 2026 14:18:50 GMT

手机市场迎来一家新的AI玩家。

10月13日，阶跃终端正式发布首款大模型原生智能体手机STEPX Neo，先行版售价3999元，10月16日正式首销，在京东、天猫、抖音等平台同步开售。

全天候科技现场摄图

与传统手机厂商主要围绕芯片、影像、续航等硬件配置展开竞争不同，阶跃把个人智能体放在了产品的核心位置。

此次发布的STEPX Neo搭载智能体原生操作系统Step AOS 1.0，以及新一代个人智能体阶跃Amoo，试图改变过去由用户打开不同App、逐步操作完成任务的使用方式，让AI能够理解用户需求，并调用不同应用完成任务。

这是阶跃从大模型研发进一步走向消费终端的一次尝试。

为了让个人智能体真正参与日常生活，阶跃从手机硬件、操作系统到模型能力进行了重新设计。

其中，Step AOS 1.0将长期记忆、任务调度和安全机制融入系统底层。其采用的“双域记忆”体系，一方面记录用户的个人信息、过往经历和使用偏好，另一方面积累智能体在执行任务过程中获得的知识与经验。

在发布会上，阶跃星辰董事长印奇谈到，一个好的个人智能体，需要拥有全局记忆、理解用户意图，并能够安全地执行任务。围绕这些需求，Step AOS 1.0从记忆、决策与执行、安全可控等方面构建系统能力。

他认为，未来手机的内存和存储容量还会进一步扩大，因为手机不仅需要记录用户的信息，也需要保存大量智能体相关的信息。

与此同时，个人智能体能够发挥多大作用，也取决于用户愿意给予它多大的信任。

为此，STEPX Neo引入隐私加密、权限管理、执行过程追踪及风险操作回退等机制，希望让用户在把任务交给AI的同时，仍然掌握最终控制权。

模型层面，STEPX Neo采用端云协同方案。调节系统设置、创建闹钟等简单任务可以由端侧模型快速执行，部分操作在无网环境下也能完成；遇到复杂的信息查询、多应用协作等任务，则由云侧模型进行规划和拆解，再交由端侧执行。

硬件方面，新机配备六麦克风阵列、低功耗音频感知芯片以及独立MiniLED点阵背屏，分别承担智能体的声音感知和状态反馈等功能。

不过，要让智能体手机真正替用户办事，仅有模型与操作系统还不够，关键还在于能否调动足够多的第三方应用与服务。

此次发布会上，阶跃也公布了最新的生态进展。

目前，阶跃Amoo已与支付宝、腾讯、携程、滴滴、剪映、高德、美团等近百家企业或产品建立合作，覆盖本地生活、出行、办公及内容创作等场景。

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其中，腾讯旗下WorkBuddy、企业微信和微信读书等产品成为首批接入的腾讯生态应用。

以办公场景为例，当用户向Amoo提出“帮我把上周的进展整理一下”，Amoo可以结合用户过往的工作记录、项目背景以及个人习惯，补充任务所需的信息，再将整理好的任务指令交给WorkBuddy执行。

WorkBuddy随后在云端环境中完成资料整理、文档生成等操作，并将任务状态与最终产物回传至Amoo。用户可以直接在手机上查看结果，也可以跳转WorkBuddy了解具体执行过程。

腾讯WorkBuddy产品专家汪晟杰在发布会上表示，双方合作的核心是让用户只需要表达自己的目标，无需再指定使用哪个应用，后续的任务交由底层服务完成。

按照双方公布的方案，WorkBuddy既可以作为独立应用运行，也可以连接用户的PC，还能够以办公技能专家的形式融入Amoo。

除了腾讯，支付宝也成为阶跃的重要生态伙伴。双方围绕AI支付和生活服务展开合作，阶跃Amoo可以在获得用户授权后调用支付宝相关服务能力。

在内容创作方面，阶跃Amoo则能够与剪映助手进行跨智能体协作，完成视频生成、剪辑修改等任务。

阶跃还推出了AI终端原生开发工具Step Studio，允许开发者使用自然语言生成AI App、游戏、智能体和Skill，并调用手机摄像头、传感器及背屏等硬件能力。

商业模式上，此次STEPX Neo先行版采用所谓的“软硬模”全栈定价，将手机硬件、操作系统、模型及开发工具整合在3999元的价格之中。购买用户还可获得连续12个月、每月百亿Token的模型使用额度。

从此次发布可以看出，阶跃希望通过自有终端建立个人智能体入口，再借助外部生态补齐实际任务执行能力。

对于一家新进入手机市场的AI公司而言，这条路径既要面对成熟手机厂商在硬件、渠道和用户规模上的竞争，也需要持续推动不同应用开放能力。

随着个人智能体逐步进入手机，调用生活服务App、跨应用完成任务正在成为新的探索方向。

但对于消费者而言，相比自己打开App完成操作，让AI代劳究竟能够节省多少时间、提升多少效率，又能带来多少新的使用价值，仍有待实际验证。这也将成为智能体手机能否真正打动消费者的关键。

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央行重视人民币汇率波动节奏，美金融条件偏松但依赖AI盈利，超强厄尔尼诺影响农业金属电力---1013宏观脱水

Tue, 13 Oct 2026 14:18:31 GMT

央行发布《关于人民币汇率的政策立场》，回应欧洲对人民币低估指责，明确不搞竞争性贬值，政策核心为市场决定方向、管理波动节奏。预计年内温和升值，年末目标6.6至6.7。
金融条件衡量居民和企业感受到的融资环境，六类主要指数显示当前美国金融条件仍处历史较宽松水平。股市上涨与企业融资畅通对冲长端利率收紧，但这一宽松依赖AI盈利前景，一旦转向或迅速收紧。
2026年9月正式形成东部型超强厄尔尼诺事件，预计持续至2027年春季。基准情景下对2026年食品CPI和总CPI额外贡献约0.20和0.03个百分点，2027年分别约2.51和0.43个百分点。

全球AI交易重挫，费城半导体指数跌超2%，苹果股价再创新高，布油跌超1%

鲍奕龙、张雅琦、李佳 — Tue, 13 Oct 2026 13:38:10 GMT

全球股市抛售潮持续蔓延，市场对人工智能交易的热情急剧降温，投资者纷纷撤离这一年内最炙手可热的板块。与此同时，华尔街大型银行公布三季度业绩，拉开美国财报季序幕。

周二，美股盘初，纳指跌0.4%，道指涨0.8%，标普500指数跌0.1%，费城半导体指数跌超2%。存储芯片股普跌，SK海力士跌约6%。高盛涨约3%，公司Q3净营收186.8亿美元，股票交易收入大增72%。苹果股价盘初上涨1.74% 再创历史新高。

现货黄金一度突破4200美元/盎司，避险情绪有所升温。债券市场全面受益于避险资金流入。基准10年期美债收益率下行4个基点至5.20%，布伦特原油跌1.46%至约每桶105美元。

Saxo Markets新加坡首席投资策略师Charu Chanana表示，"今天是经典的避险行情——股市承压，投资者再度寻求安全资产。"

美股盘初，纳指跌0.4%，道指涨0.8%，标普500指数跌0.1%，费城半导体指数跌超2%。

欧洲斯托克50指数开盘跌0.1%，德国DAX指数涨0.2%，英国富时100指数涨0.6%，法国CAC 40指数涨0.4%。

韩国KOSPI指数收盘下跌348.9点，跌幅5.47%，报6035.34点。SK海力士暴跌10.09%，三星电子跌7.38%。日经225指数收跌1.8%，报67777.52点。日本东证指数收涨0.1%，报4110.67点。

美元现货指数下跌0.1%。

基准10年期美债收益率下行4个基点至5.20%。

布伦特原油跌1.46%至约每桶105美元。

现货黄金突破4200美元/盎司。

AI估值泡沫疑虑升温，科技板块遭遇信心危机

美股盘初，存储芯片股普跌，SK海力士跌约6%，西部数据跌约6%，闪迪跌约4%，美光科技跌约6%，希捷科技跌约7%光通信股普跌，迈威尔科技跌约6%，康宁跌约4%，Coherent跌约3%，Credo跌约4%，Lumentum跌约3%。苹果股价盘初上涨1.74% 再创历史新高。

高盛涨约3%，公司Q3净营收186.8亿美元，股票交易收入大增72%。富国银行跌0.5%，公司三季度营收不及预期。摩根大通涨约3%，公司Q3调整后营收509亿美元不及预期，固收交易收入意外下滑4%。花旗集团涨0.3%，公司此前公布了三季度财报。

本轮抛售的核心驱动力，是市场对AI投资回报的深层质疑。随着美国财报季即将拉开序幕，高借贷成本环境下科技企业的巨额AI支出能否转化为足够回报，投资者的信心已明显动摇。

Pepperstone研究主管Chris Weston在报告中写道，"市场情绪之悲观，是近期罕见的。买方退场观望，卖方几乎未遭抵抗便顺利压低价格。AI交易的空方目前占据主导。"

Broadcom首席执行官Hock Tan周一也发出警告，称AI热潮吸引了行为类似赌徒的投资者，其中一些人对自己押注的方向知之甚少。

彭博Markets Live团队负责人Garfield Reynolds指出，亚洲股市年初曾在伊朗战争引发的能源冲击中意外走强，但随着冲突持续、油价上行，围绕科技热潮的质疑情绪正威胁让该地区领头羊股票回吐此前的超额表现。

债市供给压力持续，收益率走势存在不确定性

与此同时，债券市场的供给压力同样令投资者不安。

BNY Investments全球客户投资组合管理联席主管April LaRusse在彭博电视上表示，目前科技企业的大规模债券发行正在挤压其他类型债券的发行空间，"在债市引发了相当程度的不安情绪"。她同时表示，现阶段尚不能自信地判断美债收益率已经见顶，市场目前所定价的约三次加息路径看起来偏高，一旦中东局势缓和或劳动力市场数据走弱，存在出现反弹的空间。

头部机构发声，泡沫警示持续积聚

市场悲观情绪并非孤立出现。上周，亿万富翁Ray Dalio警告称，AI是一个"典型的泡沫"，在利率上升和资产变现需求的压力下，正逼近破裂临界点。

S&P 500指数自2022年低点累计上涨近120%，历经四年牛市后估值已明显拉伸，令股市在业绩不及预期时愈发脆弱。彭博美元指数周二小幅走低，终结此前连续四日上涨势头；澳大利亚和新西兰政府债券亦随全球避险潮同步上涨。

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高盛：AI资本开支周期逼近拐点，美股三大风险信号已亮两盏

Tue, 13 Oct 2026 13:27:04 GMT

标普500指数屡创新高，但市场内部的分化、融资成本上升与AI资本开支增速放缓风险正在累积。高盛资深宏观交易员Bobby Molavi警告，当前美股越来越依赖少数大型科技股的强势表现，专业投资者却难以从指数上涨中获利，市场脆弱性正在上升。

Molavi在最新报告中指出，整个AI生态系统的相关资产规模已达25万亿至30万亿美元，而历史经验显示，股价见顶通常早于资本开支见顶。判断AI投资周期是否接近拐点，可以观察三大信号：股价与实际盈利背离、信贷市场对AI借款方重新定价，以及资本开支增速实际放缓。目前，前两项信号已经出现。

高盛预测，超大规模云服务商的资本开支增速可能于2026年三季度见顶，此后逐季回落。与此同时，AI融资成本上升、股权发行降温，市场对投资回报的审视趋于严格。尽管股票回购仍为美股提供支撑，但高度集中的市场结构意味着，一旦AI投资预期发生变化，调整可能迅速放大。

指数创新高，市场内部却日益脆弱

Molavi将当前美股市场形容为“拼命奔跑却原地踏步”。标普500指数不断刷新高点，美国基本面多空策略净敞口却已降至约46%，接近2025年4月市场暴跌期间的低位，反映出对冲基金难以从这轮上涨中获利。

市场分化是重要原因。报告显示，个股3个月已实现波动率与指数已实现波动率之差已扩大至26至28个百分点，超过2009年约20个百分点的历史高点。个股剧烈波动相互抵消，使指数表面平稳，却增加了交易难度。

当前市场集中度已超过2000年互联网泡沫顶峰。报告显示，10只核心AI相关股票目前占标普500指数总市值的约40%。年内表现最好的AI相关股票平均上涨58%，远超标普500指数13%和纳斯达克指数22%的涨幅，而标普500成分股的中位数个股反而下跌15%。此外，仅5只股票的市值就相当于另外434只股票的总市值，凸显美股上涨对少数大型公司的高度依赖。

值得注意的是，流动性已进一步恶化。美国股市日均盘口流动性自2023年以来下降21%，从约1400万美元降至1100万美元；每十亿美元交易量对应的盘口深度则从2017年的16.2万美元降至1.1万美元，降幅约93%。同期，日均成交量从约65亿股增至近190亿股。成交量上升而盘口深度萎缩，意味着市场承接大额交易的能力减弱，个股更容易因突发消息大幅波动。

AI资本开支逼近拐点：股价、盈利与融资风险同时变化

Molavi估算，涵盖大型科技公司、云服务商、AI实验室、芯片及算力基础设施的整个AI生态系统，相关资产规模已达25万亿至30万亿美元，其价值在很大程度上依赖持续扩张的基础设施投资。

历史经验显示，股价通常早于资本开支见顶。Molavi提出的三大观察信号中，股价与实际盈利背离、信贷市场重新评估AI借款方风险已经出现，资本开支增速放缓则尚待验证。

首先，远期市盈率可能低估真实估值。 报告数据显示，2000年3月，标普500远期市盈率为25.2倍，但按实际已实现盈利计算达到39.3倍，按GAAP口径计算约为60倍。2007年，远期市盈率仅为15.1倍，但按已实现盈利计算达到31.6倍，GAAP口径下更超过100倍。Molavi据此提醒，远期估值是否合理，最终取决于企业盈利能否兑现。

其次，AI融资风险正在被重新定价。 报告指出，今年已有超过5000亿美元债务发行用于支持AI基础设施建设。多笔知名AI融资的发行收益率持续上升，投资级和高收益信用利差也开始走阔，表明债权人正提高对相关融资风险的定价。

第三，资本开支增速可能即将见顶。 高盛预测，超大规模云服务商的资本开支增速将在2026年三季度达到同比116%的峰值，到2027年底降至20%出头。增速见顶并不意味着资本开支总额立即下降，但如果市场此前已按投资持续加速定价，增速放缓仍可能改变投资者对未来回报的预期。

融资环境的变化进一步加大压力。美国月度股权发行数量从5月的65笔降至9月的24笔，季度发行总额则从第二季度的2520亿美元降至第三季度的930亿美元。次级发行表现疲弱，部分交易被迫撤回。尽管Broadcom和SpaceX仍在筹备新一轮融资，但利率高企、投资回报不确定性上升，正令买方比上半年更加谨慎。

回购仍在支撑美股，油价与债市风险同步累积

融资趋紧之际，股票回购仍为美股提供支撑。标普500成分股第二季度回购规模同比增长20%，美国全年回购授权规模有望创历史新高。不过，回购能否抵消市场对盈利兑现和AI投资回报的疑虑，仍有待观察。

宏观层面，法国债市与能源市场的压力也在累积。Molavi指出，法德10年期国债利差已触及140个基点，为1990年以来最高水平，反映市场对法国财政和政治风险的担忧，并警惕压力向其他欧元区国家蔓延。

能源方面，地缘政治局势反复、航运与保险成本高企，以及炼油产能约束，正在削弱市场的缓冲空间。报告显示，航空煤油价格因合约期限不同处于每吨1100至1400美元，明显高于长期均值约700美元。燃油成本若进一步推高机票价格，可能加重消费者负担，促使部分人选择更近、成本更低的旅行。

Molavi的警告并非断言AI投资已经见顶，而是指出市场正接近重新检验投资回报的关键阶段：股价与实际盈利背离，信贷市场开始提高对AI借款方的风险定价，资本开支增速也可能转向放缓。

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AI自我进化，不是取代人类，是把人类也纳入Agent

曹周周 — Tue, 13 Oct 2026 12:47:55 GMT

44亿港元资产被限制！茶百道遭香港证监会停牌：IPO涉嫌人为操纵，募资款或暗中回流至承配人

澎湃新闻 — Tue, 13 Oct 2026 12:38:54 GMT

茶百道IPO疑遭人为操纵，被香港证监会下令停牌。

10月13日，据香港证监会官网，香港证券及期货事务监察委员会（以下简称“香港证监会”）已对两个集团采取行动，因它们涉嫌参与欺诈计划，意图就首次公开招股的股份需求营造虚假或非真实的表象。香港证监会已根据相关规定，自今天上午9时正起暂停四川百茶百道实业股份有限公司的股份交易。

香港证监会表示，茶百道的首次公开招股可能曾被人为操纵，意图就茶百道的股份需求营造非真实的表象。在证监会继续进行调查期间，暂停茶百道的股份交易，对为该股维持一个有秩序和公平的市场及维护投资大众的利益是有需要或合宜的。

香港证监会还披露了具体细节。就第一个可疑集团而言，香港证监会已向六家经纪行发出限制通知书，禁止它们处置或处理孙然及八家相关公司名下客户账户内的资产，以43.79亿港元为限（香港证监会历来同类案件中的最高限制金额）。第一个可疑集团涉嫌参与有关拨康视云制药有限公司（拨康视云）及茶百道的首次公开招股的欺诈计划。

就第二个可疑集团而言，香港证监会已向29家经纪行发出限制通知书，禁止它们处理或处置刘浩然等三个实体名下客户账户内的资产，以2.85亿港元为限。这可疑集团涉嫌参与有关天聚地合（苏州）科技股份有限公司（天聚地合）的首次公开招股的欺诈计划。

香港证监会指出，有关可疑集团涉嫌参与欺诈计划，当中部分首次公开招股所得款项可能已根据上市公司与该等集团之间未有披露的协议，被转离有关公司，作所谓的金融产品投资之用。该等协议可能促使首次公开招股所得款项暗中回流至主要首次公开招股承配人或其关连人士。收到限制通知书的经纪行并非证监会调查的对象。有关限制通知书并不影响该等经纪行的运作或它们的其他客户。

香港证监会表示，就维护投资大众的利益或公众利益而言，发出限制通知书以保存有关资产是可取的做法。所涉各方日后可能会被要求通过复还程序，向受影响的投资者作出赔偿。

需要指出的是，香港证监会提到了三家上市公司，除茶百道之外，拨康视云已于9月10日停牌，天聚地合则从2025年4月1日暂停交易。

2008年，第一家茶百道在成都诞生。2017年2月，茶百道餐饮成立。茶百道于2024年4月23日在港股上市，成为当时登陆港交所的“加盟制茶饮第一股”，上市首日破发，股价大跌逾26%，市值蒸发近70亿港元至189亿港元。截至10月12日，茶百道报收4.035港元，较17.5港元发行价下跌近77%，今年以来股价已跌超36%，市值为60亿港元。

此次香港证监会怀疑，茶百道2024年的首次公开招股可能曾被人为操纵，意图就其股份需求营造非真实的表象。值得注意的是，茶百道当年的公开认购数据并未显示出旺盛的市场需求。

根据茶百道2024年4月15日在港交所披露的招股章程，公司计划全球发售约1.48亿股H股，其中香港公开发售1477.64万股，占比约10%；国际发售约1.33亿股，占比约90%，发售价为每股17.50港元。

根据公司2024年4月22日披露的《分配结果公告》，香港公开发售共收到4593份有效申请，认购水平为0.5倍；国际发售认购水平为1.11倍，共有122名承配人。由于香港公开发售认购不足，744.08万股被重新分配至国际发售，最终香港公开发售股份数目调整为733.56万股，国际发售股份数目增至约1.40亿股。扣除上市费用后，茶百道此次IPO净募资额约为24.63亿港元。

经营业绩来看，茶百道今年上半年实现营收26.55亿元，同比增6.2%；期内净利润为3.45亿元，同比增3.5%。去年实现营收53.95亿元，同比增9.7%；期内净利润为8.05亿元，同比增超七成。

本文来源：澎湃新闻

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摩根大通第三季度调整后营收为509.1亿美元，市场预期为513.7亿美元

Tue, 13 Oct 2026 10:32:44 GMT

摩根大通第三季度每股收益为5.57美元。

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