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高端美妆回暖，欧莱雅三季度销售超预期

Fri, 23 Oct 2026 04:21:25 GMT

欧莱雅的增长正在加快。

10月22日，欧莱雅公布2026年前三季度销售业绩。其中，第三季度销售额115.61亿欧元，同比增长11.9%，超过市场预计的112.3亿欧元；剔除汇率、合并范围及IT系统切换节奏影响后，调整后可比增长7.7%。

市场此前已对复苏有所期待。瑞银在10月12日的研报摘要中，将三季度视为检验欧莱雅能否持续实现约6%增长的关键季度。实际表现超过这一水平，也让增长恢复的判断获得了更多支撑。

高档化妆品是这次超预期的重要来源。该部门三季度调整后可比增长7%，高于市场预计的4.5%。路透社指出，香水需求和中国销售改善共同推动了增长。

这意味着，欧莱雅正在获得香水之外的更多增长动力。过去一段时间，公司加快护肤创新，试图推动这一重要品类恢复。赫莲娜、修丽可和理肤泉等品牌的表现，让高端及功效护肤需求的改善逐渐体现在销售中。

路透社援引管理层表述称，赫莲娜实现较高的双位数增长，修丽可和理肤泉也保持双位数增长。

中国是观察这轮变化的重要市场。第三季度，欧莱雅北亚销售额22.29亿欧元，可比增长7.8%。公司称，中国市场仍主要由高端美妆带动，欧莱雅在当地的增速接近市场的三倍，线上和线下均保持增长。北亚旅游零售也在三季度恢复正增长。

不过，这种改善尚不能等同于整个美妆市场全面回暖。

欧莱雅首席执行官叶鸿慕在业绩会上表示，中国美妆市场经历两年收缩后重新增长，但三季度受到更高比较基数影响，增速较此前略有放缓。中产消费者将部分支出从入门级奢侈品转向高端美妆，为公司提供了机会。

欧莱雅也并非只依靠中国恢复。欧洲三季度调整后可比增长8.9%，南亚太、中东、北非及撒哈拉以南非洲地区增长19.5%，海湾国家和越南需求强劲。多个市场共同增长，降低了集团对单一区域的依赖。

业务之间的差异依然明显。专业美发和皮肤科学美容三季度调整后可比增速均达到13.9%，大众化妆品则为3.8%，低于二季度的4.6%。高端护发及功效护肤仍然更强，覆盖更广泛消费者的大众业务尚未同步加速。

拉美则暴露出经营短板。该地区三季度调整后可比销售下降3%，墨西哥大众化妆品业务受到商业执行问题、彩妆供应链暂时中断及零售商库存调整影响。

叶鸿慕仍预计欧莱雅全年销售和利润将继续增长。

对欧莱雅而言，高端美妆的恢复已经带来收入惊喜，大众业务能否跟上，将影响这轮复苏的持续性。

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CoreWeave融资缺口有多大？高盛：只有230亿，买入！伯恩斯坦：760亿，危险！

Fri, 23 Oct 2026 04:18:49 GMT

围绕同一家公司的融资缺口，华尔街两大机构给出了相差逾三倍的答案，将AI算力租赁商CoreWeave再度推至市场争议的风口浪尖。

伯恩斯坦分析师Madison Rezaei周四（10月22日）发布报告，将CoreWeave目标价从74美元下调至51美元，并估算该公司仅为履行现有合同承诺就需筹集850亿美元，扣除已有融资安排后，净融资缺口高达760亿美元。这与高盛三天前给出的230亿美元估算相差超过三倍。

CoreWeave股价周四再跌约10%至55.70美元，抹去高盛升级评级后的全部涨幅。

高盛分析师Gabriela Borges周一将CoreWeave评级上调至“买入”，并于周三发布后续报告，将融资缺口定性为“约230亿美元”。然而，伯恩斯坦的报告随即指出高盛模型存在多处乐观假设，且颇具讽刺意味的是，高盛自身的现金流模型所隐含的新增债务规模，实际上与伯恩斯坦的估算更为接近。

与此同时，高盛在报告披露中承认，其正担任CoreWeave一项待定承销业务的管理人或联席管理人，并持有该公司逾1%的股份。

伯恩斯坦：850亿缺口，亏损延续至2029年

伯恩斯坦的报告标题直白犀利——“Core-We've got bills to pay”（我们有账单要付）。分析师Rezaei在报告中写道，CoreWeave需要筹集850亿美元以履行现有已承诺积压订单，其中90亿美元已由现有融资安排覆盖，净缺口为760亿美元。这760亿美元是在不签署任何新合同的前提下，仅为交付已售出算力所需的资金。

伯恩斯坦同时否定了“放慢增长、收割现金”的退路。报告明确指出，即便CoreWeave停止争取新合同，仍需为现有合同中嵌入的部署义务以及维护和替换需求提供资金，"无新增积压"情景并不会立即改善盈利状况。

在盈利预测上，伯恩斯坦大幅下调：2026年调整后每股亏损从4.56美元扩大至5.14美元，2027年从4.77美元扩大至6.81美元，调整后亏损将至少持续至2029年。

资本开支方面，伯恩斯坦预计2027年增长性资本开支约460亿美元，加上约60亿美元维护性资本开支，合计525亿美元，高于市场一致预期；即便在"无新增积压"情景下，2027年资本开支仍高达435亿美元。

高盛的230亿：三个关键假设撑起的数字

高盛的230亿美元结论建立在一套层层叠加的乐观假设之上。

华尔街见闻文章写道，Borges的测算框架显示，CoreWeave履行1290亿美元积压订单约需600亿美元资本开支，其中80%可通过DDTL（延迟提款定期贷款）进行债务融资，再扣除106亿美元已承诺但未提取的DDTL额度及104亿美元“现金期权”，得出约367亿美元新增债务需求；进一步假设客户预付合同总价值的20%（约157亿美元），最终得出229亿美元的净融资缺口。

伯恩斯坦对此逐一提出质疑：

其一，预付款趋势背道而驰。高盛自身承认，CoreWeave的客户预付款比例在过去六个月已经下降。高盛的解释是，当债务融资能见度降低时，客户反而会更愿意预付——但伯恩斯坦认为，当客户看到CoreWeave的债券以15%以上的收益率交易时，未必愿意向一家债务处于困境水平的交易对手预付资金。

其二，"现金期权"过于乐观。高盛104亿美元的"现金期权"中包含以64美元价格出售3500万股ATM股票所得的22亿美元，而该股票当前交易价格约低于这一水平9%。此外，高盛假设可动用20亿美元循环信贷额度，但据伯恩斯坦的债务数据，25亿美元循环信贷中已有12亿美元被提取，实际可用余额仅约13亿美元。

其三，最大情景下的数字被刻意淡化。高盛情景三（覆盖4.2GW电力容量）假设客户预付527亿美元，若无此预付，所需新增债务将高达845亿美元，债务与贷款比率达94%，远超高盛自身设定的DDTL结构80%上限。这一数字并未出现在报告标题中。

其四，报告全程回避资金成本。高盛计算了CoreWeave需要借多少钱，却未说明借款利率，仅援引此前升级报告中10%的新增债务成本假设——而CoreWeave无担保债券当前收益率约为15%，前者约为后者的三分之二。

高盛模型"自打嘴巴"

伯恩斯坦报告中最具杀伤力的论据，或许来自高盛自身的财务模型。

翻阅高盛报告第二页的现金流量表，高盛预测CoreWeave 2026年自由现金流消耗282亿美元，2027年再消耗282亿美元，2028年消耗158亿美元；为此，高盛模型中的债务规模今年增加267亿美元，2027年增加266亿美元，2028年增加200亿美元——未来两年新增债务合计466亿美元，是其报告标题"融资缺口"的两倍，且这还不包括高盛预测到2028年将达500亿美元的租赁负债（实质上也是债务）。

按高盛自身模型，CoreWeave长期债务将从2025年底的149亿美元增至2028年的908亿美元；2027年净债务与股权之比峰值达3059%；2027年底账面现金仅剩12亿美元，而届时年利息支出高达60亿美元；利息覆盖倍数今年仅为0.3倍，2027年为0.7倍，直至2028年才勉强升至1.3倍。

DDTL到期压力：账单已经开始到期

伯恩斯坦的报告还专门梳理了CoreWeave的债务结构与近期偿债压力。截至目前，CoreWeave未偿债务总额421亿美元，年利息支出33亿美元，综合利率7.8%——这一数字因108亿美元利率仅2%-3%的可转换债券而被大幅拉低，其余债务均以垃圾级利率定价。

按伯恩斯坦的DDTL还款日历，DDTL 5.0的月度还款已于约2026年10月22日（即当前时点）启动，首个1.35倍债务偿还覆盖率（DSCR）契约测试将于11月30日前后到来；DDTL 5.5将于明年1月开始摊还；规模达85亿美元的DDTL 4.0则将于明年7月启动摊还。

在新增融资成本方面，CoreWeave无担保债券收益率约15%，最新一笔有担保融资DDTL 5.5（今年8月定价）的利差为SOFR+5.50%，是自2023年首笔DDTL以来最宽的利差水平。伯恩斯坦认为，后续融资的定价可能还会更高。

这构成了伯恩斯坦核心论点中的“两难困境”：CoreWeave为保持竞争力需要转向与企业客户签订更短期合同，短期合同单位定价更高，但对债权人风险更大，无助于降低融资成本。战略上越正确的选择，融资成本越高。

9%的生意，32%的故事

伯恩斯坦对CoreWeave最优质合同——与Meta的协议（含210亿美元扩展）——进行了回报率测算，得出最佳情景下无杠杆内部收益率（IRR）为9%-12%（基准模型为9%）。加杠杆后IRR跳升至32%，但这一数字的构成颇为脆弱：

CoreWeave投入108亿美元资本开支，借入其中100亿美元，自身仅投入7.56亿美元股权，每年获得1.29亿美元有杠杆自由现金流，32%的回报率几乎完全依赖高杠杆以及对2031年六年旧GPU残值的押注。而这9%的无杠杆回报，恰好与有担保新增融资成本（约9%）持平，远低于无担保融资成本（15%）。HSBC此前以8.9%的投资资本回报率（ROIC）得出了相同结论。

管理层表示，2024年第二季度以来签署的合同"经济条款明显改善"。伯恩斯坦的回应是，新合同规模可能太小，不足以显著改变整体混合回报率，其判断倾向于中期经济效益将更接近旧合同。

英伟达是"地板"，但不是解药

伯恩斯坦并未预测CoreWeave归零。报告指出，该公司仍拥有庞大积压订单和已通电机房的交付能见度，现有合同虽不够吸引人，但尚未亏损。

真正的底部支撑来自英伟达。伯恩斯坦认为，若CoreWeave陷入真正的下行困境，英伟达会介入，“不一定能重振股价，但会抬高底部”。这对CoreWeave股东是好消息，但对英伟达CEO黄仁勋而言略显尴尬——他上周刚刚公开表示CoreWeave的资金成本“实际上正在下降”，而现实数据显然并不支持这一说法。

伯恩斯坦同时认为，CoreWeave的潜在冲击“在一定程度上是可控的”——若其明天消失，托管合同会被市场吸收，其余市场将继续运转。但报告也指出，CoreWeave仍是市场衡量AI信贷风险的核心标尺，是垃圾债市场20只项目融资数据中心债券中7只的租户，而试图跟随其上市的新兴云计算公司也接连受挫。

谁的数学是对的？

综合两份报告，CoreWeave还需借入多少钱，取决于你相信谁的电子表格，以及你对客户行为的假设：高盛的答案是195亿至229亿美元（含客户预付款），不含预付款则为367亿至845亿美元；伯恩斯坦的答案是760亿美元。

高盛在报告末尾表示，“工作底稿可应要求提供，欢迎对我们的假设提出反馈”。伯恩斯坦的报告，或许正是这份反馈。

值得注意的是，高盛同时披露，其正担任CoreWeave一项待定承销业务的管理人或联席管理人，持有该公司逾1%股份，并预计在未来三个月内寻求或获得投资银行服务报酬。正如伯恩斯坦所言，账单终究要付，而第一笔DDTL 5.0的还款，就在此刻到期。

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算力期货呼之欲出这下真要跟石油一样了！？

Fri, 23 Oct 2026 04:13:01 GMT

芝商所在最新的季报电话会上说，算力期货的客户需求很大。其中一位高管把银行因AI背负的贷款敞口叫作“无法对冲的风险”。

日本核心CPI年内首破2%，超过80%经济学家预计12月加息

Fri, 23 Oct 2026 04:11:18 GMT

日本9月通胀数据全面超越日本央行政策目标，深层价格压力加速扩散，市场对年内加息的预期进一步升温。

10月23日，日本总务省公布的数据显示，日本9月核心CPI同比上涨2.1%，九个月来首次突破日本央行2%的目标，数据符合经济学家预期中值，较8月的1.7%明显加速。

更受日本央行关注的剔除生鲜食品和能源的深层通胀指标同比上涨2.4%，大幅高于8月的1.9%，显示需求驱动型价格压力正在持续积聚。

据彭博调查，超过80%的经济学家预计日本央行将在12月加息，无一人预计下周会议将采取行动。据路透援引知情人士称，日本央行下周预计维持政策不变，但可能上调通胀预测，并暗示准备继续推高仍处低位的借贷成本。据彭博援引知情人士称，日本央行可能在10月30日政策会议上首次表态，认为潜在通胀已达到2013年以来设定的2%目标。

深层通胀加速，服务业价格创七个月新高

本次数据的核心亮点在于通胀的广度与深度均有所提升。剔除生鲜食品和能源的核心指标从8月的1.9%跳升至2.4%，是衡量需求驱动型价格压力的关键指标，其加速上行表明通胀并非单纯由能源或食品等外部冲击驱动。

服务业价格同比上涨1.5%，为今年3月以来最快增速，较8月的1.2%明显提速。服务业通胀的加快被视为通胀持续性的重要信号，通常反映企业在劳动力市场偏紧背景下将更高用工成本转嫁给消费者的意愿增强。

商品价格方面，剔除生鲜食品的食品价格涨幅加速至2.9%。值得注意的是，大米价格同比下跌20.6%，创1971年有记录以来最大降幅——而就在一年前，大米还是推动整体通胀的主要因素之一。酒店、水费及食品价格是本轮CPI涨幅的主要贡献项，燃油税减免政策则继续对能源成本形成一定缓冲。

企业提价意愿增强，通胀扩散迹象明显

通胀压力正从输入端向消费端加速传导。据日本数据银行数据，日本主要食品饮料企业计划在10月上调3153种商品价格，连续第二个月超过3000种，为2023年7月以来首次连续两月突破这一门槛。

日本铁路公司（JR）宣布上调新干线“希望号”和“瑞穗号”对号入座票价，优衣库母公司迅销集团也在本月宣布提价，成为企业提价潮的代表案例。

第一生命经济研究所高级首席经济学家Yoshiki Shinke表示：

“数据显示出上行价格压力的强劲态势。对于日本央行而言，这将强化其通胀依然强劲、超调风险仍不可排除的判断。我预计下次加息将在12月。”

彭博经济学家Taro Kimura亦指出：

“日本9月通胀数据偏热，支持日本央行从宽松水平进一步加息。数据与日本央行关于潜在通胀正在接近2%目标的判断相符。”

加息路径边际收紧，终端利率预期上移

推动本轮通胀的外部因素同样不容忽视。中东冲突旷日持久推高燃料成本、日元疲软抬升进口价格，以及人工智能需求强劲带来的价格压力，正在削弱政府燃料补贴政策的实际效果。

日本央行行长植田和男此前已警告，上述多重因素叠加可能导致潜在通胀超过2%目标。日本央行上月将基准利率上调至1.25%，为31年来最高水平，并释放出防范通胀超调的政策信号。

据路透，Sompo Institute Plus高级经济学家Masato Koike表示：“核心通胀预计将因中东冲突推高能源成本及其二次效应而进一步加速。但由于价格涨幅并未急剧扩大，10月连续加息的必要性不大。”他预计日本央行下次加息将在12月落地。

市场对日本央行政策路径的预判正在趋于一致。据彭博调查，超过80%的经济学家预计12月加息，无人预计下周会议加息，12月加息已成为基准情景。

据路透，多数分析师预计日本央行将在12月将政策利率上调至1.50%，并预测终端利率将在1.75%至2%区间。

Capital Economics亚太区负责人Marcel Thieliant表示，日本央行下周将维持政策不变，但将继续就通胀上行风险发出警示信号。

“迄今为止的紧缩政策几乎没有迹象显示经济增速放缓，这意味着政策利率峰值高于我们此前预测的2%的风险正在上升。”

通胀前景方面，彭博指出，基于日本央行最新将本财年通胀预测上调至2.5%，结合已公布的实际数据，日本央行可能预计截至明年3月的平均通胀率将超过3%。

在政策层面，日本首相高市早苗内阁本月早些时候批准了一项法案，计划从明年4月起临时削减食品销售税两年，以缓解居民生活成本压力。

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卢比反弹遭遇“避险+油价”双杀，印度央行的防线还能撑多久？

Fri, 23 Oct 2026 04:09:13 GMT

印度卢比刚刚创下六周新高，转眼间就面临一场压力测试。全球资金涌向美债和日元等避险资产，叠加布伦特原油逼近每桶115美元，正在从两个方向同时挤压这个高度依赖能源进口的经济体。

周五开盘，交易员预计美元兑印度卢比将在94.84-94.88区间波动，此前一交易日收于94.8175。就在前一个交易日，卢比还一度升至94.30附近的逾六周高点，随后迅速回吐涨幅。

银行人士表示，此番逆转的速度之快及其与大盘走势的背离令市场感到意外，进一步加大了卢比前景的不确定性。在避险资金加速流动与油价持续走高的双重夹击下，卢比所承受的压力正在累积。

避险交易回归，美债收益率与股市同步转向

触发这轮避险情绪的直接导火索，是市场对AI支出前景的疑虑。

美国股市遭遇抛售，资金涌入美债和日元，10年期美债收益率重新跌回5%下方。值得注意的是，10年期美债收益率已较近期峰值回落40个基点，这一降幅出现在油价持续上行的背景下，显得尤为反常。

ING在报告中指出，市场似乎正在经历一场“微妙的体制切换”：更高的能源价格不再意味着利率将永远维持高位，相反，长端利率开始表达更多对经济增长的担忧。

换句话说，市场定价逻辑正从“通胀恐慌”转向“增长恐慌”，防御性轮动已经启动。

这对卢比意味着双重压力。一方面，避险情绪本身就会打压风险敏感型货币；另一方面，油价上涨直接恶化了印度的贸易条件，进口商对冲需求上升将进一步增加美元买盘。

油价逼近115美元，进口商对冲需求升温

布伦特原油在胡塞武装袭击沙特阿拉伯之后继续攀升，已逼近每桶115美元。沙特作为全球最大出口国遭遇供应中断威胁，市场对能源供应的担忧迅速升温。

对印度而言，油价每上涨一美元，都会直接转化为进口账单的扩大和经常账户赤字的压力。更直接的影响来自外汇市场：进口商——尤其是石油进口商——在油价快速上行时倾向于提前锁定美元成本，这种对冲行为会在即期市场形成持续的美元买需，放大卢比的贬值压力。

此前卢比之所以能在全球美元走强的大环境中保持相对稳定，很大程度上依赖印度央行的干预。央行通过抛售美元储备来吸收贬值压力，使卢比波动率维持在低位。

但当前的环境正在考验这一策略的持续性：如果避险情绪和油价上行同时持续，央行需要消耗更多储备才能维持汇率稳定，而储备的消耗速度本身也会成为市场关注的变量。

外资流向与股债联动成为下一个观察窗口

卢比承压的另一个传导渠道来自资本流动。

避险情绪升温往往伴随着外资从新兴市场撤出，印度股市和债市此前吸引的大量外资流入可能面临逆转风险。一旦外资流出加速，卢比将同时承受来自贸易端和资本端的双重压力。

目前市场尚未看到外资大规模撤离的明确信号，但美债收益率回落与股市抛售的组合，通常意味着全球资金正在重新配置风险敞口。对于印度这样一个经常账户长期逆差、依赖外部融资的经济体来说，资本流动的边际变化往往比汇率本身更值得关注。

印度央行此前的干预策略建立在“外部环境总体可控”的假设之上。当油价从80美元区间升至115美元附近，当全球避险情绪从间歇性波动演变为趋势性转向，这一假设正在被重新审视。

卢比能否守住当前区间，最终取决于央行愿意在多大程度上消耗储备来对抗外部逆风，以及市场是否相信这种意愿能够持续。

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5年消失25%岗位，照片冲洗员、文员等面临淘汰！高盛量化“新技术冲击就业”速度

Fri, 23 Oct 2026 04:04:13 GMT

今年春天，AI取代人类工作的恐慌情绪一度达到顶峰。但随着美国经济展现出超预期的韧性，这股焦虑已明显降温——AI相关裁员公告数量从高点大幅回落，媒体关于AI导致失业的报道也退潮至年初水平。然而，高盛提醒市场：冷静不等于安全，AI对劳动力市场的冲击远未结束，只是在等待一个更合适的时机爆发。

据追风交易台，高盛全球投资研究在10月22日发布的报告中给出结论：如果AI最终带来15%的生产率提升，历史经验显示，过渡期内最多约9%的员工可能暂时离开现有岗位；在技术让劳动岗位变得冗余的职业中，就业人数五年平均下降约25%。

当前影响仍可见，但范围较窄。高盛称，AI暴露度最高行业过去三个月就业增长较长期趋势少约1万人，不过这一缺口大体被AI相关建筑岗位招聘增加所抵消。服务业横截面数据开始显示压力，AI采用率与失业率的相关性已转正且具统计显著性，AI采用率与就业增长的相关性略为负值，但统计显著性不足。

市场关注点也已转向投资回报。高盛称，当前资本开支预期意味着，AI用户每年需在AI应用上支出约1万亿美元，才能让超大规模云厂商和应用供应商实现市场似乎已计入的利润。对投资者来说，关键变量在于AI节省劳动力成本的速度，以及这种节省是否以裁员、离职和岗位消失体现。

1%生产率冲击：失业率短期上升0.3至0.4个百分点

高盛用三种经验方法衡量技术对劳动力的历史冲击。第一种是总量层面的技术冲击模型。结果显示，技术创新带来的劳动生产率每提升1%，失业率峰值会暂时上升0.3至0.4个百分点，约两年后影响消退。

失业率变化会低估实际岗位冲击。部分被替代员工可能较快找到新工作，部分员工可能退出劳动力市场，这会压低失业率指标对真实冲击的反映。高盛进一步拆分岗位流量后发现，每1%技术驱动的生产率提升，会带来0.5至0.6个百分点的累计总岗位流失率上升，同时拖累总招聘率约0.2个百分点。

行业层面的结果相近。高盛使用行业层面经利用率调整的全要素生产率冲击数据后发现，每1%生产率提升，同样对应失业率上升0.3至0.4个百分点，总岗位流失率累计上升约0.6个百分点，岗位获得率下降约0.2个百分点。

在高盛基准情形下，AI最终可能带来15%的经济整体生产率提升。按上述历史关系估算，AI过渡期内最多约9%的员工可能从当前岗位被替代，招聘放缓还可能对整体就业形成约3%的额外拖累。

25个职业样本：技术冲击后五年就业平均减少25%

高盛选取25个最容易受到AI技术冲击的职业，这些职业包括照片冲印员、校对员、档案文员等，属于技术对劳动需求影响最大的样本。高盛称，这类样本更接近AI可能影响最深岗位的上限情形。

结果显示，这25个职业在技术冲击后五年就业人数平均下降约25%。其中照片冲印员降幅最大，五年岗位减少接近60%，数码摄影和相关技术直接压缩传统冲印需求。

高盛样本中的25个受技术冲击职业包括：

1，照片冲印员，Photo Processing
2，电影放映员，Movie Projectionists
3，码头装卸工，Longshoremen
4，装订工，Binders
5，校对员，Proofreaders
6，保险核保员，Insurance Underwriters
7，档案文员，File Clerks
8，订单文员，Order Clerks
9，抄表员，Meter Readers
10，数据录入员，Data Entry
11，薪资核算文员，Payroll Clerks
12，计算机操作员，Computer Operators
13，排版操作员，Typesetting Operators
14，收银员，Cashiers
15，信件分拣员，Mail Sorters
16，货运文员，Shipping Clerks
17，打字员和文字录入员，Word Processing/Typists
18，电话接线员，Telephone Operators
19，办公设备操作员，Office Machine Operators
20，印前制版技师，Prepress Technicians
21，调度员，Dispatchers
22，旅行代理，Travel Agents
23，账单催收员，Bill Collectors
24，簿记员，Bookkeepers
25，银行柜员，Bank Tellers

这些职业的共同点是，技术直接压缩了原有人工流程。照片冲印受到数码摄影冲击，校对受到文字处理和拼写语法检查工具冲击，档案文员受到电子文档系统冲击，抄表员受到智能远程表具冲击，旅行代理受到线上订票渠道冲击，银行柜员受到ATM和手机银行分流。

岗位减少主要来自分离率上升，招聘放缓贡献较小

高盛最重要的发现之一是，技术冲击下的就业收缩更多来自岗位分离。岗位分离包括离职、被辞退等人员离开原岗位的情形，招聘减少也有影响，但幅度较小。

在25个职业样本中，有13个职业的年度总招聘率下降，平均降幅为0.7个百分点。相比之下，有19个职业的年度总分离率上升，平均升幅达到3.8个百分点。

联合考察招聘率和分离率后，高盛发现，25个职业中有17个职业显示岗位人数减少更偏向由分离率上升驱动。这与总量模型和行业模型一致：技术冲击通常先体现在实际岗位流失，再体现在招聘放缓。

这对市场跟踪AI冲击具有直接意义。高盛认为，AI相关裁员应成为观察AI就业替代的高频指标。若未来AI带来的生产率提升兑现，单纯观察招聘计划可能反应偏慢，裁员公告、岗位分离和职业层面人数变化更能提供实时信号。

周期决定替代速度：经济放缓会放大AI冲击

高盛同时强调，AI对就业的影响尚处早期。美国只有23%的机构已将AI纳入部分常规工作流程，而且这一采用率仍会高估当前自动化程度，因为多数机构尚未把AI嵌入所有可应用流程。高盛称，大部分AI驱动的生产率收益仍在未来。

历史数据显示，自动化冲击带有明显周期性。经济健康时，自动化相关劳动力扰动通常较有限；经济转弱时，企业更倾向通过自动化压缩劳动力成本，岗位流失速度会加快。

行业模型显示，当整体失业率上升时，每1%技术驱动生产率提升对失业率的影响会比基准估算高出0.1至0.2个百分点。职业层面样本也显示，在技术冲击后五年内，整体失业率每额外上升1个百分点，受冲击职业就业人数会额外下降约4%。

高盛的结论是，若经济活动保持健康，AI劳动力转型大概率可控，冲击将逐步显现；若经济进入周期性放缓，AI相关自动化和岗位流失可能加速，并放大商业周期波动。对投资者而言，未来需要同时跟踪AI资本开支、企业劳动成本节省、AI相关裁员公告和宏观就业周期。

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野村：AI增长恐慌取代通胀叙事，美债重获对冲功能

Fri, 23 Oct 2026 04:03:56 GMT

美国国债与科技股之间的传统负相关关系，正在以戏剧性的方式重新确立。

隔夜10年期美债收益率单日暴跌逾15个基点，一度跌破5.00%关口，创一个月新低；与此同时，纳斯达克综合指数重挫2.60%，费城半导体指数单日跌幅高达6.72%。

野村跨资产策略师Charlie McElligott在最新报告中指出，市场正在快速"重新定价左尾风险"——驱动力已从此前的通胀叙事切换为对AI驱动增长前景的系统性重估。这一转变意味着，在过去大半年里令持有者"两头亏损"的美债久期头寸，正重新发挥股票组合对冲工具的功能。

McElligott明确表示，此轮美债上涨已不再是单纯的空头回补，而是市场开始将AI板块的抛售定性为增长问题，并据此进行对冲布局。高盛Delta One业务负责人Rich Privorotsky亦持相同判断，据其表述："债券随AI抛售而坚定走强……AI的疲软重新定价了资本支出周期，并日益演变为一场增长冲击。"

行情转折：从右尾恐惧到左尾定价

仅仅两周前，McElligott还在描述一个市场唯一担忧是"踏空上涨"的环境。而其最新报告的标题已变为"快速重新定价左尾"。

就在48小时前，他在另一份报告中判断，美债的短暂逼空仍属机械性去杠杆，"尚不构成增长恐慌或衰退预期的叙事转折"。但他同时留下伏笔："我们完全可能在短期内到达'增长恐慌'的位置。"事实证明，"短期"意味着约48小时。

周四的市场结构印证了这一转变。标普500指数收跌1.22%，终结三连涨；纳指跌2.60%；道琼斯工业平均指数微涨0.02%，罗素2000指数涨0.11%。板块分化鲜明：日用消费品、医疗保健与公用事业领涨，半导体、存储芯片与光通信领跌——典型的防御性轮动特征。

期权对冲需求骤然升温

McElligott指出，数周以来市场几乎只有上行看涨期权的需求，这一格局在周四发生逆转。股票波动率、偏斜度与波动率的波动率（即"尾部需求"）均急剧走高。

QQQ隐含波动率曲线的变化尤为显著：前月隐含波动率从前一日收盘水平跳升约3个点至24附近，高于2月底水平，而一个月前前端仅在19至20区间。纳斯达克现货与波动率的关系也回归教科书形态：NDX下跌，VXN上升，两者重新落在标准回归线上。

野村交易台记录的当日对冲流量包括：SPX 1月5900行权价看跌期权成交1300张，VIX 11月25行权价看涨期权成交18150张，SPX 12月7400行权价看跌期权成交2000张。

QQQ 715美元这一关口的重要性在于：一旦跌破，做市商将陷入负Gamma区间，机械性抛售将自我强化。野村测算显示，若市场再跌1%，期权做市商、杠杆ETF与波动率控制基金合计需抛售约340亿美元；跌3%则为1340亿美元；跌5%则高达2250亿美元。而在上行方向，同一群体在反弹1%时仅需买入235亿美元，且在大幅反弹情景下，波动率控制基金的卖出甚至会令其整体仍为净卖出方。

美债重获对冲属性，利率市场定价降息

在利率市场，此次转变的意义更为深远。2026年大部分时间里，持有久期对冲股票组合的策略几乎是"双输"——股债同跌令传统的60/40配置逻辑失效。而周四，美债收益率降至近一个月低点，McElligott指出，美元利率波动率也随风险规避情绪走高，"美债终于再次作为对冲工具发挥作用"。

野村观察到的美国国债期权买盘包括：TYZ 108.5行权价看涨期权成交近5万张，FVH 106行权价看涨期权累计成交3.5万张，TYZ 107.5与107行权价看涨期权分别成交2.3万张与1.7万张。

互换期权波动率曲面同样印证这一判断：1个月到期、1年与2年期限的波动率单日分别跳升10.1和11.2个基点，而10年及以上期限几乎纹丝不动。McElligott指出，当波动率曲面的短端率先移动，市场定价的是美联储的下一步行动——在增长恐慌情景下，这意味着降息预期升温。

AI叙事重估：从Anthropic到Meta的连锁反应

McElligott将此轮抛售的根源归结为"AI轨迹重新思考"，并列出了一份详细的"起诉书"：Anthropic年化经常性收入数据令市场失望，并引发对其IPO可行性的质疑；Gartner警告超过80%的新兴云服务商将面临倒闭；多个AI生态系统相关IPO在全球范围内遭遇冷遇；Lam Research（LRCX）的业绩指引令市场失望；以及普遍蔓延的"资本支出增速趋于平缓"预期——尽管Meta维持了激进的资本支出计划并上调了预期。

Meta的案例尤为值得关注。McElligott以"向自身卖出看涨期权"来形容超大规模云服务商的当前处境：Meta在14C文件中承认，需要从今年秋季起通过发行新类别无投票权股票及大量债券筹集"数千亿美元"。这意味着超大规模云服务商正在通过向公众出售自身上行空间来为AI军备竞赛融资。信用市场已在定价这一风险：Meta的CDS利差从7月29日的80个基点扩大至10月22日的120个基点。

McElligott将这一现象定性为"非线性"融资成本：当全球最具盈利能力的AI支出方都需要付出更高代价借款，其下游的新兴云服务商所承受的压力将成倍放大——这也解释了为何新兴云服务商是此轮调整中最先崩溃的环节。

增长支柱动摇，宏观叙事面临重估

McElligott指出，此轮抛售已超越单一拥挤交易的范畴。今年标普500涨幅最大的两个板块——科技与能源——正是他所称的"AI冷战核心约束"哑铃策略的两条腿，该策略年初至今回报高达60%、夏普比率达3。周四，能源板块跌1.7%，科技板块跌2.9%，两条腿同时折断。

更深层的影响在于宏观层面。McElligott认为，AI资本支出的涓滴效应，与G10政府的财政扩张共同支撑了美国名义GDP在今年大部分时间内维持6%至10%的"过热"区间，进而构成企业盈利增长预期的重要基础。一旦这一支柱动摇，盈利叙事、经济过热叙事与"更长时间维持高利率"叙事将同步承压。

McElligott在报告结尾写道："此前关于'永久资本支出涓滴效应'的假设，已不再成立。"高盛描述的反身性循环或许能提供一定缓冲——收益率下行有助于缓解超大规模云服务商的融资压力，从而为AI交易提供支撑。但这一逻辑本身即意味着市场正在定价更低的AI增长预期，而在做市商于QQQ 715美元下方处于负Gamma状态、5%跌幅对应2250亿美元机械性抛售压力的背景下，市场距离真正的压力测试或许并不遥远。

风险提示及免责条款

西部数据电话会：核心客户订单排至2030年，下一代HAMR硬盘明年上半年量产

Fri, 23 Oct 2026 03:52:03 GMT

受益于AI热潮驱动的海量数据存储需求，西部数据2027财年第一季度营收大增55%且下季度指引远超预期，管理层在电话会上透露，核心客户的订单能见度已延伸至2030年。

华尔街见闻提及，10月22日美股盘后，西部数据公布2027财年第一季度财报，营收43.81亿美元，同比增长55%，分析师此前预期为41.4 亿美元。非GAAP每股收益4.64美元，同比增长161%，高于预期的每股4.11美元。

电话会上，公司CEO Irving Tan直言AI本质上是一个数据系统，任何工作负载都会生成海量数据，这为HDD带来了比算力更具持久性的市场机遇。

Irving Tan强调当前，存储需求的增长已突破传统的核心云和超大规模客户范畴，加速向企业级环境、云服务商以及AI前沿实验室等多元化终端市场渗透，其前七大核心客户订单可见度已排至2030-2031年。

针对市场对行业潜在产能过剩的担忧，管理层给出了明确的战略定力。Irving Tan 明确表示，公司致力于通过提升磁头和介质技术来提高面密度，以此满足长期的供需增长，而不会盲目投资增加单位产能。

顶流客户订单已排至2030年，“物理AI”成新增量

市场高度关注AI需求是否透支，但西部数据看到的却是更长期的景气周期。

随着大模型训练进入深水区并向推理端和物理世界蔓延，数据存储正取代单纯的算力，成为科技巨头长期资本开支的核心。

首席执行官Irving Tan在会上给出了市场洞察：

关于AI的讨论大多集中在算力上，但我们认为更持久的机遇在于数据。AI本质上是一个数据系统。每一个工作负载都会产生更多的数据，而这些数据必须以可扩展和经济的方式被存储、管理和访问。

这种需求不仅停留在传统的云和超算中心，正在向云服务、AI前沿实验室以及物理AI应用（如机器人、自动驾驶）快速扩散。Irving Tan透露了令人吃惊的长单情况：

如果我们以排名前七的客户为例，我们在这七家客户中拥有直到2030年、2031年的良好能见度。事实上，我们看到需求信号在逐个季度不断增强。

针对物理AI带来的想象空间，Irving Tan特别指出：

我们在亚洲自动驾驶领域的客户正寻求增加需求，以支持他们的物理AI计划。英伟达最近也强调了物理AI领域的收入机会在100亿美元左右。如果你看到算力端发生这种情况，显然也有存储需求来支持这种算力。

涨价潮持续，Q1单TB均价跳涨28%

在供需关系趋紧的背景下，西部数据展现出了极强的定价权。

CFO Kris Sennesael指出，Q1季度的混合平均每TB售价同比实现了28%的增长，显著高于上一季度“百分之十几”的增速。

对于定价趋势的可持续性，管理层表现出充分的信心。Irving Tan表示：

我们目前看到的这个季度，可以算是出货量（EB级）增长的底部。我们预计这将在本财年剩余时间里加速。

在产品路线图上，西部数据正迎来ePMR和HAMR（热辅助磁记录）技术的双线爆发：

ePMR技术：高达40TB的新一代平台开局强劲。管理层预计，到第二财季，该平台将占近线硬盘（Nearline）出货量的近30%，到第三财季将达到50%。

HAMR技术：第一代HAMR产品按计划将于2027年第一季度完成两家超算客户的资格认证，并于2027年上半年开始批量出货。第二代（单盘片5TB、11碟片平台）将在下半年开始认证。

CFO Kris Sennesael强调：

无论是出货HAMR还是ePMR，价格就是价格，我们不会以任何方式对HAMR产品进行打折。

谈及未来的毛利率持续性，Irving Tan总结了三大长期驱动力：长单（LTA）周期性涨价及非长单现货价格走强、客户向高容量/高利润率驱动器转移，以及面密度提升带来的规模效应。Irving Tan表示：

当你把这三个因素结合在一起时，我们对持续的毛利率扩张感到非常乐观。

拒绝盲目扩充产能，资本开支死守“技术路线”

面对行业可能出现的产能过剩担忧以及竞争对手可能扩产的传闻，西部数据在电话会上给出了明确的战略定力：投资技术，而非扩大单位产能。

CFO明确表示，未来两年的资本支出将略高于营收4%-6%的长期平均水平，但资金的去向非常明确：

这些资本支出将用于磁头、介质技术和工厂自动化……而不是花费在增加单位产能上。

Irving Tan进一步解释了这一策略背后的逻辑。他指出，满足需求的最佳方式是通过提高“面密度”（Aerial density）和单盘容量，这是为客户提供最佳总拥有成本的途径，也能为公司带来最大利润。

Irving Tan犀利地指出：

对于可能存在的其他市场参与者，如果他们不具备自己制造介质、磁头以及提升面密度的独特能力，他们可能不得不在市场上通过增加单位数量（Units）来维持市场份额。

他强调，西部数据拥有垂直整合的优势，将继续坚持不增加增量单位产能的承诺。

西部数据Q1财季电话会全文（AI辅助翻译）：

主持人（Operator）：

下午好，感谢各位等候。欢迎参加西部数据公司2027财年第一季度业绩电话会议。目前，所有参与者处于仅收听模式，稍后我们将进行问答环节（具体操作请参照会议指引）。请注意，本次电话会议将被录音。

现在，请允许我将主持权移交给投资者关系副总裁Ambrish Srivastava先生。请开始。

Ambrish Srivastava：

谢谢，各位下午好。今天与我一同参会的有西部数据首席执行官Irving Tan，以及首席财务官Kris Sennesael。

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影响。前瞻性陈述涵盖对我们产品组合、业务计划和业绩表现、持续市场趋势及未来财务业绩的预期。我们不承担更新上述陈述的义务。

如需了解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，请参阅我们最近提交的10-K年度报告及向美国证券交易委员会（SEC）提交的其他文件。除非另有说明，今天讨论的业绩数据均为非GAAP口径。GAAP与非GAAP的调节说明已载于我们的新闻稿，并可在investor.wdc.com查阅。

下面，我将主持权移交给Irving。

Irving Tan：

谢谢Ambrish。各位下午好，感谢大家今天参会。

第一季度为2027财年开了个好头，体现了公司各业务板块的扎实执行，业绩超出预期。营收同比增长55%，毛利率和营业利润率分别大幅提升至58%和49%。每股收益同比增长161%，自由现金流达14亿美元。这些业绩反映了客户需求持续强劲、运营纪律严明，以及产品和技术路线图执行成功。

需求在我们整个客户群和终端市场中保持强劲，我们的能见度持续延伸，由此也进一步坚定了我们对HDD数据存储需求持久性的信心。

我们越来越多地看到，存储需求已超越核心云端和超大规模客户，延伸至企业级环境，以及新兴终端市场，例如新兴云（neo-cloud）和AI前沿实验室，客户群因此更加庞大和多元化。

我们的客户正在进行更长期的基础设施投资，并持续将规划视野延伸至下一个十年。随着数据价值的不断提升，他们正信心满满地投入资金，以支撑其日益增长的数据存储需求，而绝大多数数据是存储在HDD上的。

这一点在我们的客户交流和更广泛的行业研究中均有直接体现。IDC近期对多个国家的750余家企业开展的调查发现：各组织正在存储更多数据，保留时间更长，并越来越多地将归档数据重新投入使用。

上述趋势的核心驱动力在于持续的数据增长，这一增长由云端环境的持续扩展以及AI带来的日益增长的存储需求共同推动。尽管围绕AI的讨论大多聚焦于算力，但我们认为，更为持久的机遇在于数据本身。AI从根本上是一个数据系统，每一个工作负载都会产生更多数据，而这些数据必须以可扩展、经济高效的方式进行存储、管理和访问。

随着AI在全球各行业的采用持续扩大，数据的创建和存储需求也随之增长。推理系统和AI系统正在产生大量的日志、模型输出和系统性能数据，这些都需要被存储和保留。

物理AI应用——如机器人技术、工厂自动化和自动驾驶汽车——通过AI生成内容和视频工作负载，正进一步加速这一趋势，并以规模化方式创建和保留数据。

下面，我来介绍我们在业界领先的技术和创新产品方面的进展。我们正按照技术路线图顺利推进，并持续推动客户向更高容量驱动器迁移。随着我们在下一代ePMR和HAMR平台上加速量产，预计在2027财年及以后，我们的艾字节出货量将持续增长。

最新一代ePMR平台可提供高达40TB的存储容量，其量产工作开局强劲，客户采用进度超过以往的迁移节奏。我们预计，该平台到第二季度将占近线出货量的约30%，到2027财年第三季度将达到50%。

关于第一代HAMR产品，我们预计将在2027年历年第一季度完成与两家超大规模客户的认证，并计划于2027年历年上半年开始量产出货。我们还预计将在2027年历年上半年与另外两家客户启动认证，从而进一步扩大客户验证范围，推动HAMR产品的更广泛应用。

随着AI工作负载规模持续扩大，客户不仅需要更大容量，也对存储基础设施的性能提出了更高要求。我们正通过高带宽驱动器和双轴技术（Dual Pivot Technology）等创新，将HDD的应用场景拓展至云端和AI基础设施领域。通过将HDD的经济优势与显著提升的性能相结合，我们相信这一技术能够覆盖更广泛的现有及新兴工作负载。我们目前正向多位客户提供高带宽驱动器样品，反馈积极，已明确识别出具体的应用场景和价值创造点。

总结而言，西部数据正以强劲势头向前推进。我们正在深化客户关系、延伸能见度、扩大客户群，同时我们的产品和技术路线图能够精准满足客户需求。随着数据在云端、AI及新兴工作负载中的数量和价值持续增长，我们对长期存储需求的持久性充满信心。

下面，我将主持权交给Kris。

Kris Sennesael：

谢谢Irving。本季度业绩充分体现了业务的持续强劲态势与全方位的卓越执行。客户需求保持健康，我们的能见度正在进一步延伸。产品迁移推进顺利，带来了更高容量产品、艾字节出货量的坚实同比增长以及更优的定价，共同推动本季度再次实现强劲的财务表现。

营收方面： 2027财年第一季度营收为44亿美元，同比增长55%，受艾字节强劲增长和有利的定价环境驱动。本季度出货量达248艾字节，同比增长22%，环比增长8%。近线产品持续引领增长，得益于我们顺利推进产品迁移——首先是最新一代ePMR驱动器（容量高达40TB）的量产爬坡，随后是2027年历年上半年HAMR技术的导入，为艾字节出货量更强劲的同比增长奠定基础。

云端业务营收为39亿美元，占总营收88%，同比增长54%，受对高容量近线HDD持续强劲需求驱动，包括最新ePMR平台的初期量产爬坡。此外，持续的定价优势也反映了我们为客户带来的价值和总体拥有成本（TCO）优势。

客户端业务占总营收7%，营收3.2亿美元，同比增长119%。消费者业务占总营收5%，营收1.93亿美元，同比增长19%。

毛利率扩展至58.1%，同比提升1,420个基点，增量同比毛利率超过80%。毛利率的提升反映了向高容量驱动器的结构性迁移、严格的运营执行，以及我们在持续提升客户价值的同时，整体产品组合所处的有利定价环境。每太字节平均价格的同比增幅进一步提升至28%，高于上季度报告的高个位数至十几的水平。

运营费用为3.91亿美元，约占营收9%，环比改善130个基点，持续体现出业务模型的运营杠杆效应。

运营利润为22亿美元，同比增长152%，受营收强劲增长、毛利率扩张和运营杠杆驱动。运营利润率本季度扩展至49.1%，体现出公司持续推动业务盈利能力可持续提升的能力。

利息及其他费用为1,000万美元，有效税率为17%。按照3.83亿股摊薄股数计算，每股收益为4.64美元，同比增长161%。

本季度产生14亿美元自由现金流，并通过股份回购和派息向股东返还11亿美元，彰显了我们对自由现金流持续生成能力的信心，以及推动长期股东价值的能力。

受自由现金流强劲生成的支撑，并与我们的资本分配框架保持一致，董事会批准将季度现金股息每股提升17%，由每股0.15美元提升至每股0.175美元，将于2026年12月17日向2026年12月4日登记在册的股东发放。

资产负债表方面：本季度，我们通过大幅削减剩余2028年可转换票据，进一步简化了资本结构。资产负债表保持稳健，季末净现金头寸为5亿美元。

下面，我来介绍2027财年第二季度展望。我们继续在所有终端市场需求强劲、定价有利的环境中运营。

2027财年第二季度，我们预计营收为51亿美元，上下浮动1亿美元，中值对应同比增长69%。毛利率预计在60%至61%区间，受益于向高容量驱动器的持续迁移以及强劲的定价环境。运营费用预计为4亿至4.1亿美元，环比有所增加，主要由与产品认证活动增加相关的项目费用驱动。利息及其他费用预计为1,500万美元，税率预计为17%。因此，基于3.8亿股非GAAP摊薄股数，预计摊薄每股收益为5.80美元，上下浮动0.20美元。

展望未来，需求保持强劲，客户互动持续深化和拓展，能见度持续提升。随着我们推进技术和产品迁移，预计整个2027和2028财年的艾字节供给增长将持续加速。

强劲的资产负债表和自由现金流生成能力，使我们有能力进行有针对性的投资，以巩固技术领先地位，并支持客户日益增长的存储需求。虽然我们预计资本支出在五年周期内平均将占营收的4%至6%，但在未来两年，随着我们持续投资于磁头和磁介质技术及工厂自动化，以在无需增加单位产能的前提下支持行业领先的面存储密度和更高容量驱动器，预计资本支出占营收比例将略高于上述区间。

总结而言，艾字节出货量加速增长、技术领先、利润率持续扩张以及严格的资本分配，共同为可持续盈利、自由现金流增长和长期股东价值创造奠定了坚实基础。

下面，请进入问答环节。Ambrish？

Ambrish Srivastava：

谢谢Kris。主持人，请开放提问通道。为确保尽可能多的分析师能够提问，请每次提一个问题，回答结束后，我们将给予您提一个跟进问题的机会。主持人？

问答环节

主持人：问答环节现在开始（操作说明略）。第一个问题来自Evercore的Amit Daryanani，请提问。

Amit Daryanani：

谢谢。各位下午好。Irving，HAMR始终是市场高度关注的焦点。您概述了3月份完成与两家超大规模客户认证、2027年中期开始量产的计划。从您的角度来看，这两个节点之间还有哪些里程碑需要完成？决定此后快速扩大规模的因素，是客户的部署时间表还是贵公司的制造准备程度？

Irving Tan：

感谢这个问题。我对HAMR的进展感到非常满意。正如我们此前强调的，客户反馈非常积极，尤其是我们的驱动器故障率与市场中其他竞争者相比所呈现出的良好表现。因此，我们对在第一季度完成与两家客户的第一代HAMR产品认证非常有信心。

我们同样将在2027年历年上半年启动与另外两家客户的认证。目前没有收到任何让我们担忧的反馈，认证完成后转入量产出货（同样在2027年上半年）的计划不存在障碍。我们的客户技术支持团队正与客户密切协作，完成认证流程，并推动产品进入量产阶段；我们的全球运营团队则与内部制造资产和供应商紧密配合，确保供应链做好爬坡准备。

此外，从2027年历年下半年开始，我们还将启动第二代HAMR驱动器的认证，该驱动器将采用11碟平台，每碟容量达5TB。总体而言，我们对进展感到非常满意。工程和运营团队在加速产品研发、提升可靠性以及推进规模化量产方面做了出色的工作，当前我们的重心正是扩大规模、将产品交付到客户手中。

Ambrish Srivastava：Amit，您有跟进问题吗？

Amit Daryanani：有的，谢谢Ambrish。跟进一下每太字节成本的问题。我知道贵公司此前谈到过部分原材料成本上涨的压力，但我看到9月份季度每太字节成本下降了约4%至5%，这是近期罕见的低水平。能否介绍一下这背后的情况，以及如何从长期角度看待这一趋势？我也注意到贵公司对12月季度毛利率的指引相当强劲，所以希望进一步了解每太字节成本的情况。

Kris Sennesael：

如Irving所说，我们持续按照技术路线图和产品迁移计划顺利推进，通过更优、更高的面存储密度向更高容量驱动器转移。因此，从长期来看，我们仍在推进将每太字节成本同比降低约10%的目标。

短期内，如我此前所述，我们面临一定的原材料成本上涨压力，这并不令人意外。如大多数人所知，我们的硬盘驱动器中使用了部分DRAM和NAND，整个供应链处于非常紧张的状态，相关原材料成本有所上涨。我们正通过价值工程举措加以应对，目前已初见成效，但落地和认证需要一定时间。因此，近期内我们每太字节成本的同比降幅将低于10%。

综合考虑上述因素，如您所言，我们在9月季度交出了非常强劲的毛利率成绩，12月季度的指引同样强劲，增量毛利率持续维持在80%以上。我认为，我们已做好充分准备，能够持续提升毛利率。

Ambrish Srivastava：谢谢，Amit。

主持人：下一个问题来自美国银行的Wamsi Mohan，请提问。

Wamsi Mohan：

Irving，您能否回应一下市场对行业内规模最小的竞争对手增加产能的担忧？最近也有关于行业潜在整合的讨论。想听听您的宏观判断：这可能对行业层面产生什么影响？这是否影响到您与超大规模客户未来几年的价格谈判？

Irving Tan：

感谢这个问题。从宏观层面来看，我们认为行业或本公司业务的长期基本面没有发生任何变化。我们持续看到需求非常强劲，正如我们一贯强调的，在供给非常紧张的环境下，需求的复合年增长率超过25%。

我们坚守既定战略，专注于通过提升面存储密度来满足供需增长，而面存储密度的提升依赖于技术，尤其是磁头和磁介质技术。这是为客户提供最优TCO、同时为我们自身创造最大盈利能力的最佳路径。

这一专注也体现在我们的投入上——无论是研发投入，还是对磁头和磁介质业务的资本投资。我们在磁头和磁介质开发方面的独特垂直整合能力，以及驱动器整合能力，使我们有信心通过面存储密度来支撑增长，并因此坚定不移地不追加任何单位产能投资。

市场上可能存在一些不具备这种独特垂直整合能力的参与者，他们无法自主开发磁介质、磁头，也无法持续提升面存储密度，因此可能不得不通过增加单位数量来维持其市场份额地位。

Ambrish Srivastava：Wamsi，您有跟进问题吗？

Wamsi Mohan：

有，谢谢Ambrish。关于艾字节出货量，本季度同比增长22%。听您介绍今年余下时间的增长轨迹，看起来随着产品迁移的推进以及HAMR加入产品组合，这一增长将继续提速。能否给我们提供一些高层次的指引？比如，2027财年整体艾字节增长是否大致符合贵公司的长期区间？在不受产能约束的情况下，未需求大概比目前的供给高多少？随着未来几年需求持续强劲，您是否预见这一缺口会进一步扩大？

Irving Tan：

当前季度的艾字节增速大致可视为一个底部，我们预计在本财年剩余时间内将持续加速，正如Kris在发言中提到的，2028财年及以后也将持续增长。这一信心来自我们对即将推出的新平台的把握——HAMR将在2027年历年上半年正式推出，第二代HAMR驱动器也将在下半年启动认证。

我们正快速向高端迈进，从32TB驱动器到44TB、再到55TB乃至更高。这是我们的客户和自身以最经济高效方式满足产品需求的最佳路径。

关于需求，如前所述，我们看到需求持续增长，且具有很强的持久性。需求没有出现任何减弱的迹象，我们也不认为当前供需缺口会在短期内消失。因此，我们将持续利用现有技术，尽最大努力支持我们的客户。

Ambrish Srivastava：谢谢，Wamsi。

主持人：下一个问题来自摩根士丹利的Erik Woodring，请提问。

Erik Woodring：

谢谢，Irving，能否就能见度问题提供更具体的细节？具体而言，我们谈论的时间跨度有多长？涉及多少客户？对于那些规划如此长远的客户，他们当前或未来的艾字节需求，相比三到六个月前有何变化？需求是否在扩大？

Irving Tan：

以我们的前七大客户为例，我们对所有七家客户都有延伸至2030至2031年的良好能见度，这一点我们一直非常重视，可以确保我们在技术和供给两方面都能满足未来的增长需求。

实际上，我们看到需求信号在逐季增强，展望2028、2029、2030年，我们预见到这一需求将持续保持强劲的持久性。

Ambrish Srivastava：Erik，您有跟进问题吗？

Erik Woodring：

有，谢谢Ambrish。贵公司刚刚实现营收同比增长55%，12月季度中值指引更是高达同比增长69%，增长势头极为强劲。您提到了艾字节增速加快，但这同时也意味着12月季度定价也会加速提升。能否帮助我们理解定价加速的来源？是来自非近线业务，还是近线业务，还是两者兼而有之？12月季度定价加速的驱动因素是什么？这种势头的持续性如何？

Kris Sennesael：

我们持续处于非常有利的强劲定价环境之中。本季度每太字节混合平均售价同比上涨28%，这一强劲势头体现在近线及非近线业务，包括消费者和客户端细分市场。

定价环境之所以强劲，是因为我们持续执行技术和产品路线图，不断向客户交付更高容量驱动器，帮助客户提升机架密度、降低功耗，实现更低的总体拥有成本。

随着我们持续推进这一战略，每太字节价格仍有进一步提升的空间。如大家所知，部分业务处于长期协议（LTA）之下，部分LTA即将到期，新协议正在签订。此外，部分艾字节不在合同范围内，这部分的定价同样非常强劲。

Ambrish Srivastava：谢谢，Erik。

主持人：下一个问题来自Cantor Fitzgerald的CJ Muse，请提问。

CJ Muse：

好的，下午好。Irving，您在开场时提到业绩超出预期。在毛利率方面，贵公司最初指引增量毛利率约为62%，实际报告为80%，目前指引为75%。能否深入分析这一超预期增量毛利率的驱动因素——是更多未在合同约束下的艾字节带来的，还是合同到期重新定价所致？展望2027财年及以后，毛利率的可持续性应如何看待？

Irving Tan：

从宏观层面来看，我认为毛利率持续扩张的可持续性是毋庸置疑的，背后有三大驱动因素。

第一是定价。正如Kris所强调的，随着我们进入不同的合同周期，当LTA到期进行价格调整时，我们能够体现更高容量平台所带来的更好TCO价值，并相应提升合同定价；此外，对于不在LTA框架内的近线客户，在供给紧张的环境下，我们也获得了更好的现货定价。同样，我们在客户端和消费者细分市场也看到了更优的定价环境。

第二是产品结构向高容量驱动器的迁移。将客户迁移至更高容量驱动器后，由于每驱动器ASP更高，这类产品对我们而言利润率更优。这是我们预期在较长时间内将持续存在的毛利率扩张驱动因素。

第三是更高面存储密度带来的艾字节出货量增长。通过提升面存储密度，我们可以向客户交付更多艾字节，同时避免增加单位产量带来的固定成本，这是毛利率扩张的又一驱动力。

将这三个因素叠加，我们对毛利率持续扩张充满信心。

Ambrish Srivastava：CJ，您有跟进问题吗？

CJ Muse：

有，谢谢Ambrish。贵公司提到客户群在扩大，包括企业级和新兴云客户。这是否改变了LTA的期限、定价安排和预付款结构？希望进一步了解客户群的演变以及这对合同结构的影响。

Irving Tan：

我们确实看到客户基础的多元化趋势。正如我们此前所沟通的，三层存储架构以及HDD在可扩展性、可靠性和经济价值方面的关键作用，正在切实发挥。来自前沿AI实验室、新兴云服务商以及混合云解决方案OEM提供商的需求也在持续增长。

我们在展望未来时，已将这些新增需求信号纳入考量，从而推动了我们此前回应中提到的需求信号扩大趋势。

我们正在推进技术研发，持续投资磁头和磁介质，以提供足够的面存储密度和容量，支持这一更加多元化的客户群的所有需求。

主持人：下一个问题来自花旗集团的Asiya Merchant，请提问。

Asiya Merchant：谢谢。Irving，您提到了高带宽驱动器及其带来的增长机会。能否进一步介绍该机会目前的规模？目前的出货量情况如何？未来潜力有多大？

Irving Tan：

感谢这个问题。目前，高带宽驱动器这一市场机会仍处于相对初期阶段，我们当前的首要任务自然是将容量交付到客户手中。但随着我们进入2027年历年下半年、2028年及以后，高带宽驱动器将成为我们一个重要的差异化竞争优势——它可以让客户将HDD用于此前可能需要采用更昂贵替代存储介质的工作负载，例如AI推理中的KV缓存工作负载和视频流应用。

目前，我们已向多位客户提供了这些产品的样品，供他们测试不同应用场景。我此前提到，反馈非常积极。我们正在研究高带宽功能的商业化定价机制，从技术能力角度看，进展非常顺利。

Ambrish Srivastava：Asiya，您有跟进问题吗？

Asiya Merchant：

有。您在发言中也提到了物理AI。目前这一领域的早期信号如何？目前是否已有相关出货？这在2027和2028年历年中的发展前景如何？

Irving Tan：

我们确实从物理AI领域看到了非常可期的信号。例如，我们在亚洲市场的部分自动驾驶领域客户，对我们产品的需求明显上升，以支持其物理AI相关业务。一个有力的数据佐证是，英伟达近期披露其物理AI业务营收规模达百亿美元级别。

算力领域的强劲表现，必然带动存储需求的同步增长。我们对此非常看好。自动驾驶和机器人技术都是我们重点关注的领域，目前很大程度上集中在亚洲，但我预计在未来两到三年内，这一趋势将在全球范围内扩展。

Asiya Merchant：谢谢。

主持人：下一个问题来自Melius Research的Ben Reitzes，请提问。

Ben Reitzes：

谢谢。我想回到之前关于竞争对手增加产能的问题，希望从基本面角度来理解。某个竞争者要从10%的产能份额增长到30%，市场上是否有足够的磁头和磁介质材料来支撑？能否从这个角度分析一下？您认为这是否可行？瓶颈在哪里？

Irving Tan：

感谢这个问题。关于其他公司如何做到，我无法置评，但可以分享我们是如何做到的。

首先，一切始于技术。我们的研发团队在磁头设计和磁介质配方方面做了出色的工作，能够真正实现高面存储密度产品。我们将这些与固件能力和驱动器伺服机构能力相结合——关键不仅在于单个组件的性能，而在于将所有元素整合后，能否实现每个驱动器的最优面存储密度。这是工程层面的关键所在，也是我们相对于可能依赖第三方供应商、缺乏垂直整合能力的竞争对手的重要差异化优势。

其次，正如您所提到的，关键不仅在于您拥有的单位产能，更在于能否规模化地生产支撑更高面存储密度所需的磁介质和磁头。这正是我们持续在西部数据进行投入的方向，既包括研发能力，也包括制造资产，专门用于提升磁头和磁介质的面存储密度。这是我们正在做的事情，我们也看到了切实的成效。不具备这种程度垂直整合能力的企业，要实现我们所看到的增长水平，将面临更大的挑战。

Ambrish Srivastava：Ben，您有跟进问题吗？

Ben Reitzes：

有，谢谢Ambrish。市场上有很多担忧情绪，我相信大家都看到了。我想了解新兴云客户目前在贵公司业务和预测中的占比，以及如果该领域由于资本支出时机等原因出现需求短暂放缓，我们会如何感受到影响？这对贵公司来说有多大的担忧？

Irving Tan：

首先，我们需要回归大局。存储领域的增长实际上有四大驱动力。

第一，云服务的持续世俗性增长。云本身已有近二十年历史，仍在以健康的速度增长，实际上还在加速，主要受更多视频内容的存储需求驱动，同时云端服务也在快速向AI赋能方向演进，带来更大的存储需求。这是一个可预见的未来内将持续存在的关键增长驱动力。

第二，模型训练与开发。随着新模型的持续创建，以及强化学习的推进，需要存储更多数据。新兴云客户在其中扮演着重要角色，但即便新兴云领域出现一定波动，我们也不认为这将造成重大影响。

第三，推理和智能体AI。这是我们预见未来大量机会所在的领域。我们开始看到该领域强劲的增长，因为客户需要存储推理产生的日志、检查点、输出结果，以及支持强化学习的智能体系统决策节点。

第四，物理AI，如前所述。

将上述四大驱动力叠加来看，即便某个细分领域出现轻微放缓，其他三个领域也完全能够弥补。综合而言，我们对需求保持强劲和持久的前景非常乐观。

关于新兴云客户的选择，我们非常审慎，优先与资产负债表稳健、拥有优质终端客户基础的战略性新兴云客户合作。

Ben Reitzes：谢谢。

主持人：下一个问题来自巴克莱的Tom O'Malley，请提问。

Tom O'Malley：

谢谢，感谢您接受我的提问。如果我观察过去几个季度HDD总艾字节出货量的复合增速，大约在20%低位至30%中段之间。根据您的指引测算，12月季度隐含的同比定价增速似乎超过了30%。贵公司历来认为高个位数至十几是可持续的增速，但过去几个季度已明显超过这一水平。能否更新一下贵公司对定价持续性的看法？

Irving Tan：

我们目前的运营状况已远超此前的参考水平。就在上个季度，我们每太字节ASP的同比增幅已达18%，本季度更是达到28%。如前所述，在当前强劲的需求环境下，随着我们持续向更高容量驱动器迁移，为客户创造更多价值，未来三到四个季度每太字节ASP同比增长仍有进一步提升空间。我预计这一增速最终会有所放缓，但未来三到四个季度内，每太字节ASP同比增速仍有充足的上升空间。

Ambrish Srivastava：Tom，您有跟进问题吗？

Tom O'Malley：

有，谢谢。针对您提到的五年平均资本支出占营收4%至6%、但未来两年将略高于这一区间的说法，市场的直觉反应是希望确认：这仅仅是对磁头和磁介质的投入，而不是在市场可能接近顶峰时扩大产能或借机占据更多份额。我并非这样认为，只是呈现外界可能的解读。能否进一步说明为何需要在磁头方面加大投资？是否与我们近期从媒体上看到的供应链多元化考量有关，还是希望进一步强化内部自研能力？

Kris Sennesael：

Tom，需要明确的是，我们在业绩陈述中明确说明，相关资本支出将用于磁头、磁介质和工厂自动化，而非扩大单位产能。

Irving Tan：

Kris已概括得很清楚。在向HAMR迁移的过程中，生产所需磁头（晶圆）和磁介质产品的工序步骤更多，生产周期也相应更长。因此，我们正在进行适当的投资，以支撑技术能力的同时，应对HAMR磁头和磁介质组件生产周期较长的实际情况。

Ambrish Srivastava：谢谢，Tom。

主持人：下一个问题来自瑞银的Timothy Arcuri，请提问。

Timothy Arcuri：

谢谢。贵公司提到了艾字节增速加快的展望。目前贵公司的增速比竞争对手低约10个百分点，贵公司在20%中段附近，对方在30%中段附近。Kris，您提到的加速目标是什么？是否应该理解为经过若干季度后，达到30%中段左右，从而弥合差距？

Kris Sennesael：

本季度我们实现了22%的增速，正处于两次产品迁移之间。此前几个季度，我们顺利完成了32TB ePMR驱动器的迁移，现已启动40TB ePMR驱动器的迁移，随后第一代和第二代HAMR迁移也将相继展开。这将推动面存储密度显著提升，更高容量驱动器的渗透率大幅提高，从而在未来六到七到八个季度内，艾字节供给量的同比增速将明显加快。

Ambrish Srivastava：Tim，您有跟进问题吗？

Timothy Arcuri：有，进一步确认一下：Kris，是否可以理解为大约六个季度后，艾字节增速将达到35%左右？这是您传递的信息吗？

Kris Sennesael：我们一次只指引一个季度，但您的思考方向是正确的。

Timothy Arcuri：好的，明白了。

Ambrish Srivastava：谢谢，Tim。

主持人：下一个问题来自TD Cowen的Krish Sankar，请提问。

Krish Sankar：

谢谢，非常感谢关于定价的介绍。我想了解，随着HAMR在上半年向少量客户开始量产，对ASP增长是否会产生影响，尤其是因为需要支持早期客户的HAMR爬坡？

Irving Tan：

我们不会对HAMR产品相对于ePMR产品进行任何折价。我们按每太字节美元定价，LTA中有定期的价格审查机制。无论出货的是HAMR艾字节还是ePMR艾字节，价格就是价格。

Krish Sankar：

明白了。跟进一个问题：我完全理解增加磁头产能而非单位产能的逻辑，但从反方向提个问题——增加磁头产能会提升单位容量，这是否实质上意味着您在增加存储容量，即便不是在单位层面？

Irving Tan：

这里有两个因素需要考量。

首先，正如我提到的，HAMR磁头的生产步骤更多，需要更多工序，存在一定的产出损耗，因此需要投入更多磁头产能来弥补，但这并不直接转化为更多磁头出货，也就不会带来更多驱动器单位。

其次，在今年2月的创新日上，我们展示了一份支持最多14碟驱动器的路线图，这意味着现有数量的驱动器中将需要使用更多磁头。因此，我们正在进行相应的投资来支持这一路线图。

Kris Sennesael：

Krish，上个季度我们向大家展示了在单位数量几乎不增长的情况下，碟片数量的显著增长。这正是我们需要在磁头方面加大投资的原因之一。

Irving Tan：磁介质方面同样如此。

Krish Sankar：明白，非常感谢。

Ambrish Srivastava：请下一位提问。

主持人：下一个问题来自高盛的Jim Schneider，请提问。

Jim Schneider：

下午好，谢谢接受我的提问。关于贵公司的磁头战略，能否说明贵公司目前在任何产品中或在产能扩充时是否使用外部供应商？此次加大磁头投资，除了HAMR相关内容外，是否旨在完全消除对外部供应商的依赖？

Irving Tan：

感谢这个问题。我们确实使用了一定量的外部磁头产能，磁介质方面也同样如此，这一直是我们创新方法的组成部分——即"自建+外购"的模式。这使我们能够以第三方供应商作为基准，持续驱动内部和合作伙伴的共同创新。

我们投资的重点是确保内部拥有最前沿的技术，以支撑未来的产品路线图。向第三方采购的部分，通常用于较低容量的驱动器。所有我们推出的高容量领先平台均使用我们自研的内部磁头。

Ambrish Srivastava：Jim，您有跟进问题吗？

Jim Schneider：有。假设某个竞争对手大幅扩大单位产能，贵公司的应对方案是什么？

Irving Tan：

关键不只是单位产能，还要看每个单位出货时所处的容量水平。我们的应对方案始终如一：聚焦面存储密度，将其转化为能够推向市场的最高容量驱动器。这既是为客户提供最优TCO的途径，也是我们获得最佳商业回报的路径。这一战略在过去一年中我们已反复传达，不会有任何改变。

Ambrish Srivastava：谢谢，请下一位提问。

主持人：下一个问题来自法国巴黎银行的Karl Ackerman，请提问。

Karl Ackerman：

谢谢。Irving和Kris，贵公司表示HAMR将在未来几个季度陆续爬坡。那么在HAMR爬坡期间，非HAMR近线驱动器的产能是否也会同步扩张？

Irving Tan：

我们计划在2027年历年上半年开始量产HAMR，与此同时，我们也将继续爬坡和供应最新一代ePMR平台。如我们所强调的，这一迁移推进非常顺利，实际上是我们有史以来最快的ePMR平台迁移。

本季度（Q2），我们预计40TB级ePMR平台将占所有近线出货量的30%；到2027财年Q3，这一比例将提升至50%，之后还将持续扩大规模。

因此，我们拥有两条强有力的产品线，能够同时向市场交付高容量驱动器，满足客户需求。

Ambrish Srivastava：

谢谢，Karl。今天只剩最后一个提问机会，请主持人安排。

主持人：最后一个问题来自Bernstein的Mark Newman，请提问。

Mark Newman：

谢谢，非常感谢，也恭喜贵公司今天的亮眼业绩。我想进一步了解定价问题。定价持续极为强劲，上个季度似乎还在进一步加速。贵公司谈到需求能见度延伸至2030至2031年。我想了解价格能见度的情况——包括已签署的采购订单或长期协议——我们应在多远的时间范围内预期定价保持目前的节奏？还是有可能进一步加速？

Kris Sennesael：

LTA和客户互动中最重要的目标，是建立长期的业务能见度，确保在技术和产品路线图上与客户保持一致，提前规划好未来几个季度和数年内的产品迁移，并落实必要的艾字节产能以满足需求，这是我们最核心的追求。

在定价层面，LTA中包含一定的价格条款，但需要注意的是，存在基础量和超额量之分，因此具有一定的灵活性。此外，并非所有艾字节都在LTA范围内——时间越长远，被LTA覆盖的比例就越低，定价条款的约束也越弱。我们认为，在当前环境下，这种结构安排是最优的。

对我们而言，一切的核心还是技术和产品路线图的执行——做到更高容量驱动器、向客户交付更多价值，这为定价持续提升和每太字节ASP进一步增长创造了非常有利的条件。

Ambrish Srivastava：谢谢，Mark。

Mark Newman：能否追问一个关于艾字节增速的问题？本季度同比增速为22%，贵公司此前指引近线艾字节长期增速超过25%，竞争对手也给出了类似的指引。目前来看，25%这一长期增速目标是否依然有效？

Irving Tan：我们给出的目标是超过25%。目前增速略低于25%，是因为正处于两次产品迁移之间。随着产品迁移取得更多进展，我们将超越25%这一水平。

Mark Newman：非常感谢。

主持人：今天的问答环节到此结束。下面，我将话筒交还给Irving Tan做总结发言。

Irving Tan：谢谢主持人。最后，我想留给大家几点思考。

AI投资的第一阶段聚焦于构建训练模型所需的基础设施。在这一进程持续推进的同时，接下来的阶段将是让AI大规模落地投入工作——从推理到智能体，再到物理AI。随着这一进程的深入，数据将持续复利增长，驱动客户提前更长远地布局规划，采用更高容量产品，并将其基础设施路线图与我们的技术路线图更紧密地对齐。

对西部数据而言，这创造了一个远超初始AI基础设施建设阶段的持续机遇。随着AI规模持续扩大，数据创建和相关存储需求将加速增长并持续复利积累。一如既往，我要感谢我们的客户、合作伙伴和西部数据全体团队，也感谢各位对西部数据持续的关注与支持。谢谢。

主持人：本次电话会议到此结束。感谢各位参与今天的演示。您现在可以断开连接。

风险提示及免责条款

售电公司持续亏损：批零倒挂的售电困局，20亿的净亏损，27年长协电价还要上涨？

Fri, 23 Oct 2026 03:49:36 GMT

广西9家央企售电公司联名上书：1—8月累计亏损超 20 亿元，全年或破50亿元，头部单家亏损达其注册资本的5倍。

广东的情况同样尖锐：2026年上半年298家售电公司亏损、亏损面59.6%，全行业度电获利仅0.39分，较上年同期的1.70分下降约 77%。售电亏损或将倒逼报价理性化，进而推动2027年度长协电价上行。2027年是电价的"分水岭年"：发电侧电量电价温和上行，售电侧价差被制度化收窄，火电的核心变量从"卖电量"切换到"卖容量与调节"。

AI泡沫忧虑冲击亚太股市，韩股一度重挫4%，SK海力士转涨，黄金盘中跌破4000

Fri, 23 Oct 2026 03:30:18 GMT

科技股抛售潮从华尔街蔓延至亚太地区，引发资金转移至债市与避险货币，市场对美联储加息预期也随之骤降。

周五亚太股市普遍下跌，MSCI亚太指数周五下跌1%，或创下连续第四周亏损。韩国综合指数领跌，盘中一度重挫逾4%，日本日经225指数亦跌近2%。

亚洲债市跟随隔夜美债同步走强。日本10年期国债收益率下行10个基点至2.78%，5年期国债收益率下行10个基点至2.19%，澳大利亚10年期国债收益率下行10个基点至5.164%。

在汇市，避险货币日元和瑞郎走强。美元兑日元下跌0.2%至156.44，周内累计跌幅近1%；美元兑瑞郎跌0.1%至0.8196，为近一个月低点。黄金未能受益于避险情绪，一度跌破4000美元/盎司关口，日内跌幅0.7%。白银跌幅更为突出，现货银日内跌幅一度达2%。

油价则逆势走强，布伦特原油攀升至五个月高位每桶114美元，中东局势紧张令能源供应忧虑持续升温。

韩国领跌亚太，SK海力士深陷多重压力

韩国成为亚太地区表现最差的主要市场。

韩国综合指数周五盘中一度重挫逾4%，后收窄跌幅，但10月月内累计跌幅已逾21%，成为本月全球表现最差的主要股市之一。

三星电子与SK海力士均一度跌逾4%。随后跌幅收窄，SK海力士转涨，三星电子则仍跌幅超2%。

华尔街见闻提及，SK海力士宣布暂停对旗下美国子公司Solidigm赴美上市方案的评估，理由是金融市场波动加剧，半导体股出现广泛回调，同时需重新评估IPO是否符合现有股东利益。

韩国金融监督院对Solidigm赴美上市是否违反该国双重上市规则也表示关切，金融监督院院长Lee Chan-jin表示监管机构正在审查此事。SK海力士强调Solidigm的投资需求不变，将继续探索替代融资渠道。

此外据韩国金融投资协会截至10月21日的数据，券商经纪账户投资者存款已跌破90万亿韩元（约合679亿美元），为今年1月以来首次。外资投资者领导了本轮抛售，10月已净卖出KOSPI股票130亿美元，抛售集中于科技板块。

三星证券股票销售交易员Roy Lim亦指出，随着券商存款减少，散户投资者对市场的支撑力度将受到限制。

Fibonacci资管公司首席执行官Jung In Yun表示：

投资者越来越质疑大规模AI支出能否迅速转化为可持续现金流，而油价上涨又增加了额外的不确定性。市场情绪脆弱，投资者优先考虑保住本金，而非逢低买入。

日本通胀超预期，加息路径添变数

日本股市电子元器件与金融股双双杀跌，半导体产业链走低。

周五日经225指数开盘下挫，一度跌超2%。日股消费电子与半导体供应链全线走低，下游电子元器件巨头太阳诱电大跌7.60%，村田制作所大幅走低6.48%；智能手机与电子零部件大厂TDK电子重挫7.30%。

上游基础材料三井金属下跌7.81%领跌全场，半导体硅片厂商胜高大幅下挫7.73%，芯片切割设备垄断商迪斯科亦大跌6.34%，反映出资金对整个电子硬件制造板块的集中抛售。

银行业金融股遭遇集体调整，大型商业银行里索那控股单日下挫7.24%，区域性地方银行千叶银行与横滨金融集团分别大跌6.24%和6.16%。

数据显示，日本9月核心CPI同比上涨2.1%，为今年以来最高，高于8月的1.7%，亦符合路透调查经济学家的预测中值。剔除生鲜食品与能源的核心CPI同比上涨2.4%，为今年3月以来首次升破2%，高于日本央行的通胀目标。

Ultima Markets资深分析师Elon Gu认为，由于市场普遍预期十月底会议将维持利率不变、十二月才迎来加息，短线资金借通胀数据落地选择集中获利了结，拖累日本银行业集体走低。而避险情绪升温导致长端国债收益率承压，叠加对实体企业融资成本上升的顾虑，共同打压了银行股的利差扩张预期。

Capital Economics高级亚太经济学家Abhijit Surya指出，此次加速上涨值得关注，"尤其是在生鲜食品通胀大幅放缓、能源持续通缩的背景下仍然出现"。他还指出，尽管大米价格同比大跌20.6%，但这一急剧下降仍未能阻止整体商品通胀升至2.8%，高于8月的2.6%。

日本经济财政大臣城内实周五表示，政府是否正式宣布走出通货紧缩，将综合考量CPI、GDP平减指数及潜在通胀背后深层因素后再作决定，并称"认为政府正式宣布走出通货紧缩的条件尚未成熟"。

他同时表示，希望日本央行根据与政府达成的联合声明妥善引导货币政策。

避险货币走强，黄金与白银承压

汇市方面，避险资产分化明显。日元与瑞郎随市场情绪转向而走强。

美元兑日元周五跌0.2%至156.44，隔夜跌幅达0.9%；美元兑瑞郎亦下滑0.1%至0.8196，触及近一个月低点，隔夜跌幅为0.5%。

黄金则未能受益于避险情绪，现货金价一度跌破4000美元/盎司关口，日内跌幅0.7%。白银跌幅更为突出，现货银日内跌幅一度达2%，报53.51美元/盎司。

油价则与避险资产走势背离，持续上行。布伦特原油期货升至每桶114美元，为五个月来最高，WTI亦同步涨逾1%。胡塞武装袭击沙特阿拉伯加剧了市场对中东冲突升级、能源供应进一步受扰的忧虑。

风险提示及免责条款

AI崩盘终极推演：泡沫可能在2028年初破裂，科技股或断崖式暴跌40%！

Fri, 23 Oct 2026 02:49:54 GMT

当前，全球市场正将筹码高度集中于一场史无前例的基础设施大跃进——AI投资热潮。然而，这场繁荣的底层逻辑正变得极其脆弱：当前的盈利主要依赖于科技巨头内部的“资本支出循环（Capex recycling）”和债务融资，而非外部终端用户的真实买单。

据追风交易台消息，TS Lombard首席宏观策略师Dario Perkins在10月22日的研报中称，根据终极推演，这场AI资本支出狂欢极有可能在2028年初走向终结，并引发一场剧烈的市场重置。

报告指出，标普500指数将下跌30%，科技股将断崖式暴跌40%，约20万亿美元的市值将灰飞烟灭，美国股市的科技股权重将一夜回到ChatGPT发布前的水平。尽管科技巨头能凭借强劲的资产负债表存活，但AI生态系统上游的弱势群体（如新兴云服务商、独立模型开发者）将面临违约潮，预计将产生1250亿至1900亿美元的信贷损失。

TS Lombard认为，宏观经济将陷入温和衰退： AI资本支出的骤降将导致美国GDP下降约2个百分点，并造成约80万个数据中心建设相关岗位流失。但由于私营部门资产负债表健康且美联储有充足的降息空间，这不会演变成2008年式的系统性金融危机。

AI投资热潮：史上最大基础设施豪赌，可持续性存疑

AI资本支出已成为人类历史上规模最大的基础设施项目之一。美国科技公司每年在AI建设上的投入约为1万亿美元，超级数据中心的累计投资规模已超越曼哈顿计划、阿波罗登月计划乃至马歇尔计划。超大规模云服务商（Hyperscalers）的资本支出占美国GDP的比例已接近历史峰值。

然而，这场繁荣的根基并不稳固。当前AI生态系统的收入增长，在很大程度上仍是"资本支出循环"（capex recycling）的产物——一家公司的资本支出，就是另一家公司的营收。只要超大规模云服务商持续大规模投入，生态系统内部的收入就会持续增长，但这并不代表真正的可持续性。

真正的可持续性标志，应是来自生态系统外部——普通消费者和非科技企业用户——的收入占比显著提升。但截至报告发布时，这一比例几乎没有改善。AI的商业化变现仍是最大悬念：OpenAI和Anthropic约80%的收入来自仅1%的客户，而这些客户大多是依赖风险投资持续输血的亏损AI初创企业。

报告称，当前的AI繁荣本质上是一场“资本支出循环”——只要科技巨头不断向系统注资，收入就会增长。但随着债务成为边缘融资的主要来源，这种模式极易受到资本支出放缓的致命打击。

六大崩盘触发器：任何一个都可能引爆连锁反应

报告梳理了六大潜在风险点，指出AI崩盘已处于"过度决定"（overdetermined）状态——以下六大触发因素中的任何一个，都可能成为刺破泡沫的利刃。

触发器一：收入严重不达预期

多项研究显示，要使当前的资本支出获得合理回报，AI行业到2030年的年收入需达到2.5万亿至3万亿美元，约为当前水平的14倍。这一增速在如此短的时间内几乎难以实现，尤其是在中国开源（开放权重）模型迅速抢占市场份额的背景下。普通消费者对付费AI服务普遍抵触，AI服务面临商品化风险。

触发器二：信用风险急剧上升

超大规模云服务商此前主要依靠自有现金流投资，但债务已成为AI建设的边际融资来源。仅2027年一年，AI公司预计将发行约7000亿美元新债券，其中超大规模云服务商占4000亿美元，其余来自AI生态系统其他参与者——这一数字超过了欧元区所有政府债券发行总量。

更令人担忧的是"表外负债"的快速膨胀。以Meta在路易斯安那州的Hyperion数据中心为例：这是一个300亿美元的投资项目，Meta将其80%的股权出售给Brown Owl，成立名为Beignet的合资公司，后者融资270亿美元新债，由Meta提供担保（承诺租用该数据中心20年）。由于租约被拆分为五个四年期租约，Meta资产负债表上只体现了极小部分杠杆。整个AI生态系统的隐性负债估计已达1.5万亿至2万亿美元。部分新兴云服务商（如CoreWeave）的融资利率已高达15%。

触发器三："诱导利率"陷阱与折旧悬崖

报告将当前AI财务结构与2000年代初次贷危机中的"诱导利率"（teaser rate）进行类比。数据中心在建设期间无需计提折旧，但一旦投入使用，折旧压力将骤然加大。与此同时，AI实验室签署的多年期数据中心租约，在数据中心正式运营前不计入成本。一旦更多数据中心陆续上线，AI企业的财务状况可能在12个月内发生根本性转变。

触发器四：IPO浪潮揭开真相

Anthropic和OpenAI均计划IPO（后者已推迟至2027年）。历史经验表明，IPO浪潮往往标志着周期顶部。更重要的是，IPO将首次为外界提供了解AI行业真实经济状况的窗口——目前AI公司披露的指标（如"年度经常性收入"ARR）明显经过美化，存在大量信息不透明问题。

触发器五：半导体周期与供应链风险

英伟达（NVIDIA）是AI建设的"镐与铲"，也是整个AI繁荣的晴雨表。英伟达正在大规模开展"供应商融资"（vendor financing），向客户提供贷款以购买更多芯片，业内称之为"资产负债表即服务"。根据国际清算银行（BIS）最新研究，超过55%流入AI企业的投资来自其他AI企业，循环融资特征极为明显。此外，半导体需求具有高度周期性，存在"牛鞭效应"——一旦需求放缓，当前的硬件短缺可能迅速转变为严重过剩。

触发器六：监管与安全风险

AI技术在公众中的形象持续恶化。约55%的美国人希望放缓AI发展速度，仅13%持反对意见，且这一结论在各主要政治群体中均成立。根据2026年IBM/Ponemon数据泄露成本报告，全球四分之一的恶意企业数据泄露事件涉及某种形式的AI辅助攻击。一旦发生重大安全事故，可能引发强烈的政治反弹和监管收紧。

"二阶导数问题"：增速放缓就足以引爆危机

报告特别强调了AI繁荣的"二阶导数问题"（second derivative problem）：AI资本支出不需要绝对下降，只需增速放缓，就足以引发金融压力。

这与2000年代初次贷危机的逻辑如出一辙——当时触发崩盘的不是房价下跌，而是房价停止快速上涨。在AI建设中，前沿实验室签署合同承诺向数据中心运营商支付数十亿美元，后者以此为抵押借款建设数据中心。但这些实验室本身没有利润，其持续支付能力完全依赖于不断融资。超大规模云服务商的资本支出就像一本贷款账簿：一旦放缓，整个繁荣就会瓦解。

市场冲击量化：20万亿美元财富蒸发，信用损失可控

目前科技股占美国股市市值高达40%，半导体板块单独占比接近20%。美国科技板块当前市盈率约为30倍（一年前为40倍），远低于互联网泡沫时期70-75倍的峰值。在AI崩盘情景下，报告预测：

S&P 500整体下跌30%；科技股下跌40%；其他板块下跌约20%，合计蒸发市值约20万亿美元。

报告称，这些估算将科技股占美国市场的比重拉回至ChatGPT推出前的水平。

到2027年底，非超大规模云服务商的AI生态系统预计将有约5450亿美元未偿债券、9200亿美元银行贷款和约6500亿美元私人信贷。AI相关债务总规模约为2.9万亿美元，其中约25%面临风险敞口。

报告假设2028-2030年间累计违约率为35%，回收率为25%-50%，由此估算整体信用损失为1250亿至1900亿美元。这一规模虽然可观，但对美国整体金融体系而言并不构成系统性威胁。股权持有人将承受最大损失（约20万亿美元），但不会出现2008年式的信用损失级联和全面破产潮。

最脆弱的环节包括：新兴云服务商（neoclouds）、甲骨文（Oracle）、独立模型开发商（OpenAI、Anthropic）以及建筑/设备供应商。

经济温和衰退，类似1990年或2001年

到2028年初，美国科技相关资本支出将较2023年上升约3个百分点（实际GDP占比）。报告假设完全逆转，但由于数据中心投资高度依赖进口，进口下降将部分抵消资本支出下滑对GDP的冲击。综合各种效应，AI数据中心繁荣结束将使美国GDP水平下降约2个百分点（IMF最新世界经济展望报告得出了几乎相同的估算）。

报告称，整体而言，这场衰退的严重程度将与1990年或2001年相当，属于历史标准中的温和衰退，并给出了以下三个理由：

第一，私人部门资产负债表健康。私人信贷增长幅度不足GDP的10个百分点，与1980年代末更为相似，远未达到次贷危机前的水平，不存在系统性信用事件的风险。

第二，货币政策弹药充足。美联储自全球金融危机以来首次重建了充足的货币政策空间，有充分的降息余地，无需依赖财政政策大规模刺激。

第三，降息将激活"K型经济"底层。长期受高通胀和紧缩货币政策压制的低收入群体、消费耐用品需求和住宅房地产市场（存在大量被压抑的需求）将从降息中直接受益。历史上，互联网泡沫破裂后，美联储的宽松政策迅速催生了住宅市场的新一轮泡沫，类似情景可能重演。正如互联网泡沫破裂后美联储催生了房地产繁荣一样，降息将迅速刺激非AI领域的增长，这也是衰退将保持温和的核心原因。

此外，对于就业市场方面，报告指出，AI建设热潮目前已创造约50万个就业岗位，预计到2027年底将增至80万个。若这些岗位全部消失，美国失业率将上升约50个基点，在不考虑更广泛商业信心影响的情况下。

报告指出，最大的尾部风险在于：AI崩盘可能反而加速企业采用AI自动化来削减成本。历史表明，互联网相关自动化的大规模推进发生在2009年经济衰退期间，而非繁荣时期。若AI崩盘触发大规模自动化浪潮，劳动力市场的冲击可能超出预期，导致缓慢的"无就业复苏"。

如何在泡沫中保全资产

报告称，AI崩盘是典型的需求冲击，而非1970年代的供给冲击（滞胀型衰退）。长期利率将显著下降，债券与股票的相关性将转为负值，有利于国债的避险属性。但由于衰退程度温和，不会回到零利率或永久量化宽松。

AI繁荣与互联网泡沫的关键区别在于：这场科技热潮高度集中于少数美国和亚洲公司，而互联网泡沫涉及欧洲在内的广泛发达市场参与。韩国作为AI供应链核心，过去12个月科技出口占GDP比重上升了10至30个百分点，将在崩盘中遭受重创。

但欧洲等未深度参与AI繁荣的市场，在初期恐慌性抛售过后，将显著跑赢美国市场。这些经济体承受了AI繁荣的负面影响（高通胀、高利率），却未能充分享受其红利，AI繁荣结束反而可能带来解脱。

报告认为，AI崩盘对美元的冲击将远大于互联网泡沫和次贷危机。由于危机根源在于美国金融体系，资金将流向欧元、日元乃至英镑等其他货币。全球投资者无需涌入美国国债寻求避险，其本国债券可以发挥同等作用。

报告明确指出，现阶段做空美国科技股或大幅增加久期均不可取——若AI繁荣仍有数年可持续，过早布局将导致严重跑输。

最优策略参照GMO的Ben Inker提出的"易泡沫"（easy bubble）交易框架：持有多元化全球股票组合，在繁荣延续时同样受益，在崩盘时跑赢集中押注AI的美国科技股。仅在AI生态系统出现明显压力信号时，才逐步增配政府债券。

TS Lombard的这份推演报告传递了一个清醒而非末日论的信号：AI泡沫破裂不会是2008年，更像是2001年。美国经济将经历一场温和衰退，金融体系不会崩溃，美联储有充足工具应对。

但对投资者而言，20万亿美元的财富蒸发、科技股40%的跌幅、以及AI供应链国家和地区的剧烈冲击，足以让任何集中押注AI的投资组合遭受毁灭性打击。

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2045年的芯片长什么样？英特尔晶圆厂实录：芯片会长高，每一步新结构都要熬十年

Fri, 23 Oct 2026 02:46:06 GMT

10月23日，知名科技播客主持人Dwarkesh Patel发布最新一期特别节目。他在英特尔的晶圆厂和研究实验室走访两天，与五位技术负责人对话，话题从环绕栅极、背面供电、CFET，一直谈到英特尔与马斯克Terafab项目的合作。

这些对话指向两个判断。2045 年的芯片会继续往三维堆叠的方向长：晶体管、连线、芯片之间的连接都在向上叠，但每种新结构要花约十年消化散热和集成难题，工程师自己对技术路线也只有约四年的能见度。眼前更紧的约束是设备：主持人提到AI算力十年来每年增长3倍，英特尔CTO给出的估算是，现有全球设备大概只够把先进制程晶圆产量翻一倍。

英特尔研发负责人：2045年的芯片会往上长，热量是躲不开的账

芯片靠晶体管运算。晶体管是微型开关，开合对应 1 和 0。给它的栅极加电压，下面的沟道导通；撤掉电压，沟道关闭。

器件缩小后，沟道关不严，电流会漏过去。办法是让栅极从更多侧面管住沟道：平面晶体管只压住上面，FinFET 把沟道立成薄鳍，三面包住，环绕栅极把沟道切成悬空的薄带，每条裹满一圈。

英特尔负责现有量产制程开发的 Chris Auth 说，环绕栅极早在 90 年代就是已知的终点："环绕栅极真正是最终极的晶体管。"前面的步骤没有跳过，应变硅、高 K 金属栅、FinFET 一路做下来，"你不会在必须做之前就去做"。

下一步是 CFET：电路里的晶体管分 N 型和 P 型，成对出现，今天并排放，CFET 把它们上下叠放，同样面积能多放一倍，代价是层间走线更难、热量更难散。

Chris 认为，到 2045 年结构会更激进。"现在你面对的是一个悬浮在互连之中的晶体管，你就会想：为什么不是晶体管、互连、再来一些晶体管、再来一些互连？"存储芯片已经这么做了，NAND 闪存有了三维结构，他认为 DRAM 迟早也会走到这一步。

散热是最大的限制。他把限制算力的因素归为三件事：开关有多快，开关耗多少电，热怎么散出去。三维器件让热量问题更突出："这会是一个限制，也将一直是个限制，但这些问题我们能解决。"至于何时落地，他很保守："我们对技术扩展的能见度大约是四年。走到那四年之后，你觉得还能再做四年。但如果谈十年，就很难说它会是什么样子了。"

晶体管上方还要叠十几层金属连线，把它们接成电路，这一层叫互连，现在用铜。研究实验室的 Jack Kavalieros 等人在探索用钌替代：铜线要先铺一层衬垫才能粘牢，线越细，衬垫占的截面比例越大，钌可以直接刻蚀，不需要衬垫。他们说："在那些非常细的尺寸上，如果能拿衬垫的电阻去换没有衬垫，钌就开始占优势。"交叉点大约在 20 纳米的间距范围。他们也提醒，上一个节点选了钴，现在又回到铜："当时领先的选项是钴，现在又是铜，将来也许是钌。"

芯片之间的连接由先进封装技术开发部门总监 Tyler Osborn 讲解。节目旁白先点出矛盾：芯片面积翻倍，边缘长度只翻倍，而芯片之间的数据交换靠边缘进行。AI 运算中，数据搬运的速度往往比运算本身更决定整体快慢。

混合键合是解法之一：跳过焊点，把两颗芯片的铜接口直接对准、压合、加热，让接口连在一起，接点就能排得更密。Tyler 给出一组数字：15 年前一级互连的间距是 130 到 150 微米，今天量产中的 Foveros 做到 25 微米，实验室里已在 10 微米以下，今年 IEEE ECTC 会议上有论文展示了 0.45 微米间距的混合键合器件的可靠性数据。他的评价是："我看到这里有很长的跑道。"

新结构晚十年才量产，英特尔给创新设了额度

FinFET 1989 年在实验室验证、2011 年量产，环绕栅极 1988 年验证、2022 年才由三星量产，这是节目给出的时间线。中间要把约 2,000 道工序磨合到稳定，每周能在晶圆（切出芯片的圆形硅片）上批量重复，良率（合格芯片的比例）也要达标。

英特尔的教训来自 10 纳米（一代制造工艺，业内称节点）。Chris 回忆，当时缩放速度远超历史水平，又要在没有新工具的情况下完成，"这给流程和工程师带来很大负担"。他认为最该推后的技术是 EUV（极紫外光刻）："当我们开始定义 10 纳米时，结论是 EUV 还没准备好。"EUV 用 13.5 纳米波长的光把电路图案印到晶圆上，波长越短，一次能印出的线条越细。节目旁白交代了结果：10 纳米原定 2016 年，2018 年才开始制造；台积电 2019 年把 EUV 投入量产，英特尔首个 EUV 制程 2023 年才出产品。

英特尔 14A 的外部客户决策正在进行，客户看重的是进度可预期。Chris 总结："我们学到的是，一个节点里不要做太多创新，因为创新越多，复杂度越高。"英特尔为此设了"阶段门"：新技术从探路进入开发，良率、缺陷、性能必须全部达标，达不到就推到下一代。

同样的务实出现在晶圆厂的会议室里。Kevin Fischer 在 Hot Topics 会议上要在信息不全时拍板："你会学到的一点是，你永远不会有完整的数据集。如果要等完整的数据集，你已经等得太久了，已经太晚了。"他要判断的是"我们要承担多大风险"。

他举的例子是"外延节瘤"。外延是在晶圆表面一层层长出新的晶体，局部长疯就会形成凸起，让相邻部位短路、晶体管失效。团队"高度并行"，同时试多个方案，既加清洗工序去掉节瘤，也找源头。最高等级的加急批次叫 HotBox 1，在每台设备上都有优先权，Kevin 说："把高速公路留出一条拼车道，其他人都让开，只有这一个实验可以跑。"代价是"它拖累整个工厂"，所以工厂的人不愿出这张牌。

研究实验室里，新结构先做"短流程"样板：只做几道关键工序，测准了再拼成复杂器件。比如 CFET 先做上下各一条带子的简化版，"可能还不比现在的并排纳米带有优势"，但能先验证叠起来之后的接线问题。材料的淘汰同样直接，一种新材料可能因为"粘不上"就被判出局，或者后续工序的气体会改变它的性质，"如果找不到办法控制，对我们来说就是死路"。

英特尔CTO：算力要3倍，设备只够2倍

主持人提到 ASML 每年交付的 EUV 光刻机不到 100 台，要分给英特尔、台积电和 SK 海力士等。英特尔 CTO Pushkar Ranade 承认这是限制，同时说"EUV 或者 ASML 不是唯一的瓶颈"”我们看到所有设备都出现了严重短缺"。一个制程一旦确定，设备就被锁定："我们不能随便换一台不同的设备来做同一个制程。"他的缓冲办法是节点之间尽量保持设备通用，"从 18A 到 14A，也许 80% 的设备可以复用"。

当主持人问全球设备够不够把先进制程晶圆产量提高到 10 倍，他回答："10 倍不行，大概 2 倍可以。"主持人指出 AI 行业十年来算力每年增长 3 倍，Pushkar 说，除非整条供应链都多产，否则增不了产出。主持人归纳："产量可以在 12 个月内增加，但到 2030 年不会比现在预测的高多少。"Pushkar 补充了周期：设备订单"18 个月才能拿到货"，那就进入 2028 年，再要新建厂房，"基本上要到这个十年的尾声"。

这背后是代工业的成本结构。Pushkar 说："一座晶圆厂建成后，大约 80% 的成本是固定的。"线路和车站先花了钱，多一个乘客几乎不增加成本，所以每多一个百分点的利用率，都直接转成收入。他把行业的集中也归到这里：四十年前有二十家代工厂，现在只剩三家。

追赶台积电，他认为要补的是规模："我们需要追的是规模。"”如果你说的是技术，我认为我们已经到位了，也许在性能、功耗或面积密度上差几个百分点。"面对主持人引用的 SemiAnalysis 对比，他说："首先，我不认同你的基准测试。"他的标准是准时：可以差几个百分点，"但你必须准时"。

资本开支方面，主持人给出台积电今年约 500 亿美元、英特尔约 200 亿美元（台积电已把 2026 年资本开支上调至 600 亿至 640 亿美元）。Pushkar 认为这个比较不公平，台积电几乎是所有人的代工厂，英特尔大部分是给自己做，随着外部客户增加，开支会上去。

Terafab 是外部压力的一个例子。Pushkar 转述马斯克的想法："我们要么建 Terafab，要么就没有芯片。"主持人指出，工具是瓶颈，全球硅的总量不会因此增加；Pushkar 回应，电力、水、耗材可以扩，"工具不行"。他还说，建一座晶圆厂的成本每 4 到 5 年翻一番，一台 High-NA 光刻机连同配套设备约 4 亿美元，这条曲线没法无限延伸。他给出一个思想实验：研究型晶圆厂里让人吃汉堡、抽雪茄，看看良率会怎样。他承认没有现有厂商愿意这么做："这是一个厌恶风险的行业。"

访谈最后，主持人建议英特尔像英伟达锁定内存那样大量承诺采购工具。Pushkar 答："如果早知道我们今天所知道的，我们会在大约一年前就多投入。知道了现在的情况，我想我们会投入更多。"他还提到出售闪存业务："显然从后见之明来看，那不是最聪明的时机。"并认为内存的供给缺口比算力更大。

同一台High-NA光刻机，英特尔与台积电算出两本账

High-NA 是 EUV 的升级版，镜头的聚光口径（数值孔径）从 0.33 提高到 0.55，单次曝光能印出的特征尺寸小约 1.7 倍。图案太密时，机器一次印不出来，就要拆成两三遍分别印，每遍都占机器时间，也多一次出缺陷的机会。旁白算了账：一台 EUV 约 2 亿美元，High-NA 约贵一倍，能不能值回来，取决于能少几遍曝光。

Chris 说，两家公司对同一台设备得出不同结论，原因在架构。"我们用背面供电，这意味着你正面的间距要求会放松。"背面供电把粗的电源线迁到晶圆背面，正面只留细信号线，走线空间就宽松了，High-NA 一次能直接印出来。他认为台积电没有背面供电，必须做更紧的间距，High-NA 做不了，只能继续用双重曝光的 EUV。"对他们来说不是很有帮助，对我们则很有帮助。"但这是英特尔一方的说法。

市场此刻关心的是成本。台积电董事长魏哲家 6 月在股东会上称，High-NA 尚未量产的原因纯粹是成本，9 月又有报道称台积电已同意从 2030 年起在量产中使用 High-NA。英特尔把它留作 14A 的选项，Chris 称会跟客户逐个讨论："它有价值，也有增加的复杂度。"

英特尔如今也替别家公司造芯片（代工），要向客户提供工艺设计套件（PDK），写明这个工艺能造什么、按什么规则造。Chris 承认，英特尔几十年只做自家产品，没有正式的 PDK 流程，"18A 一开始是没有 PDK 的"，客户反馈之后才补上，14A 一开始就按这个标准做。

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老黄柏林“遛鸭”火了

朱雪莹 — Fri, 23 Oct 2026 02:07:56 GMT

在2026年英伟达GTC柏林大会上，黄仁勋带着几只巴掌大小的机器鸭登台，现场上演了一场趣味十足的“遛鸭秀”。

这些迷你机器人不仅能够行走、转身，还能根据指令完成各种动作。黄仁勋甚至单膝跪地，亲自指挥机器鸭，但它们偶尔不听指挥、动作笨拙的表现，反而引得全场笑声不断。

暴跌之际，华尔街力挺Meta：投资进入收获期，五大AI“印钞机”已启动！

Fri, 23 Oct 2026 02:07:40 GMT

暴跌之际，华尔街选择力挺Meta，押注AI资本开支进入收获期。瑞银和德意志银行在最新研报中均维持买入评级并上调目标价，核心判断是，Meta过去三年AI资本开支开始进入收获期，广告系统率先受益，五条AI商业化路径已经启动。

隔夜纳指重挫2.6%，费城半导体大跌6.7%，AI产业链承压。尽管Meta三季度营收及四季度指引双双超预期，但其AI资金承诺激增至8250亿美元，致使自由现金流十四年来首次转负。市场高度担忧巨额资本开支将带来短期发债压力，其五年期CDS飙升创历史新高。受此拖累，Meta周四股价大跌约7%，市值蒸发超千亿美元。

据追风交易台，瑞银证券LLC分析师Stephen Ju在最新报告中将Meta目标价从884美元上调至892美元，维持买入评级。德意志银行分析师Benjamin Black也将目标价从820美元上调至840美元。两份研报的共同判断是，市场对Meta AI支出的定价逻辑正在变化，算力开始从成本压力转向收入资产。

对投资者而言，真正的分水岭是“兑现速度”。广告仍是Meta最硬的支撑，AI收入第一站也仍在广告系统；若Muse、Business AI、搜索广告、Advantage+和创作者聊天机器人带来的收入快于折旧和费用上升，AI资本开支将获得重新定价。若收入兑现放慢，当前估值将面临更重压力。

广告仍是最硬支撑

Meta三季度应用家族广告收入631亿美元，同比增长26%，接近总收入646亿美元的绝大部分。广告仍是支撑估值的核心基本盘。

拆分来看，广告展示量同比增长10%，低于2Q26的18%和3Q25的14%，显示量的增长边际降温。但单条广告平均价格同比增长14%，抵消了展示量放缓带来的压力。美国中期选举广告支出升温，也对广告价格形成支撑。

四季度指引继续强化收入端韧性。Meta预计收入730亿-760亿美元，中点745亿美元，高于市场预期736亿美元，且该指引已包含约1个百分点汇率逆风。

产品层面的AI改进已经开始进入广告效果。Instagram Reels相关性升级后，用户使用时长增加超过4%；Facebook新的生成式检索架构使Reels观看时长提升1%；Meta Generative Recommender使Facebook Feed部分定向场景转化率提升近2%；GEM扩展带来站外转化提升1.7%、应用广告转化提升9.6%；Andromeda改进使Facebook转化率提升1.4%。

广告主端也有反馈。采用Meta AI Business Assistant建议的广告主，在相同转化成本下转化量增加近5%，广告投入比可比非采用者高9%。瑞银提到，Advantage+带来的预算增量热度为年内最高。

AI开支开始被看成“收入资产”

Meta估值叙事的变化，在于AI基础设施已压到广告主投放效果、用户时长和转化率上。核心广告系统已经在吸收算力和模型升级带来的红利。

德银Benjamin Black的判断是，Meta正在经历一个转折：“算力将从被视为‘成本中心’，转向被视为‘收入驱动资产’。”这句话概括了当前多头逻辑：若AI基础设施同时提升广告转化、延长用户停留、支撑消费端代理和企业端产品，市场对资本开支的折价会下降。

Muse是关键变量之一。上线约六周后，Muse在美国和加拿大用户数超过1000万；已设置Muse的用户中，约25%会在任意一天使用。购物成为最常见场景之一，超过四分之一用户参与购物，平均购买金额超过200美元。

这意味着Muse的价值不只来自聊天使用量，还来自商业意图。Meta有机会在用户表达购买意图后介入推荐、比较和交易链路，再将高意图数据反哺广告系统，提升现有广告机器的效率。

五条AI收入引擎启动

第一条是核心广告系统。Muse用于广告定向和内容推荐，直接影响“向谁展示内容”和“向谁售卖广告”两个关键环节。Advantage+则用生成式AI做创意和投放自动化，提高广告主预算使用效率。

第二条是Business AI和Business Agents。它们与消息广告绑定，目标是提高WhatsApp、Messenger的使用和变现。Meta应用家族有36.4亿日活用户，同时至少有5亿个自我标识为小企业的主体使用这些应用触达客户、创造收入。若消费端代理与商家端代理直接交互，Meta可把发现、线索生成、交易、商业消息、广告投放和商家生产力工具放进同一张网络。

第三条是搜索和购物广告。MetaAI/Muse如果能捕捉购买意图，就能进入更接近交易决策的位置。购物和旅行已经是Muse领先场景，商业化路径包括交易佣金、订阅、更高级模型或更多token使用量、面向企业主的付费功能、企业API与Muse Code。

第四条是创作者聊天机器人。面向网红和创作者的chatbot可以拉长用户停留时间，带来更多可变现表面。逻辑类似Reels：先提升参与度，再逐步提升广告负载和变现效率。

第五条是企业端、API和算力出口。企业端产品短期包括模型API、Muse Code和Meta Business Agents；更长期路径是把Muse部署到企业环境，并把Business Agents扩展到销售、客服等功能。若前几条收入兑现偏慢，Meta还可在供给紧张环境下出售多余算力或模型访问权。

兑现速度成为分水岭

瑞银并未把AI乐观情形完全写进模型。最新测算显示，Meta收入预计为2026年2562亿美元、2027年3173亿美元、2028年3792亿美元、2029年4406亿美元、2030年5037亿美元。

上修幅度相对克制。2027年广告收入预测从3045亿美元上调至3086亿美元，增幅1.3%；2028年从3613亿美元上调至3671亿美元，增幅1.6%。总收入层面，2027年从3143亿美元上调至3173亿美元，2028年从3756亿美元上调至3792亿美元，均约上调1%。

EPS变化同样有限。GAAP摊薄EPS预测中，2026年从29.28美元下调至29.04美元，2027年从30.81美元上调至32.01美元，2028年从31.08美元小幅上调至31.11美元。收入上修主要体现于2027年，2028年EPS抬升并不明显。

这说明市场真正关注的是“兑现速度”。Meta管理层希望Muse从产品开发到收入贡献的周期快于过去约4年的产品周期。若AI收入跑在折旧和费用上升之前，资本开支可被视为前置投资；若兑现节奏偏慢，利润率和自由现金流将继续承压。

成本曲线仍重，2027年是关键年份

Meta把2026年资本开支指引收窄至1350亿-1450亿美元，总费用指引提高到1750亿-1790亿美元，其中包含此前披露的99亿美元法律罚款。剔除该费用，基础费用指引并未变化。

瑞银模型中，2027年和2028年资本开支分别达到2510亿美元和2996亿美元，股权自由现金流收益率转负。总费用预测为2026年1754亿美元、2027年2131亿美元、2028年2662亿美元。折旧摊销也快速上升，2026年266亿美元，2027年458亿美元，2028年688亿美元。

德银估算显示，2027年运营支出约2120亿美元，同比增长20%，高于市场一致预期2040亿美元；资本开支约2330亿美元，同比增长66%，同样明显高于一致预期。Reality Labs全年亏损预期为180亿至190亿美元。

效率改善是缓冲成本压力的关键。管理层预计，未来一年Muse计算成本效率将提升超过10倍，抓手包括模型蒸馏、提高GPU利用率、推理优化、使用非高峰或闲置算力、产品层效率改进，以及为特定任务优化专用模型。内部效率也在变化，每名工程师的软件产出同比增长超过一倍，超过70%的可衡量分析产出由AI辅助。

估值区间拉大，华尔街押注AI进入收获期

瑞银将Meta目标价从884美元上调至892美元，基于29倍市盈率，作用于截至3Q28的全年GAAP摊薄EPS 30.77美元。以10月21日盘后712.29美元计，该目标价对应约25%上涨空间。

29倍估值并不低。瑞银框架显示，该倍数相当于Meta长期GAAP摊薄EPS交易均值上方约2个标准差。支撑这一估值的前提，是Business Agents已经普遍可用，Muse已经上线且使用量增长，AI支出出现变现线索。

瑞银多头情形给出1206美元目标价，对应约69%上涨空间。该情形假设两年收入复合增速提高到30%，4Q27-3Q28经营利润率达到34%，EPS为40.20美元，并使用30倍PE。

空头情形为539美元，对应约24%下跌空间。该情形假设两年收入复合增速降至15%，经营利润率25%，EPS 21.56美元，并使用25倍PE。主要压力来自Class C股票引入后的股权融资担忧、2027年以后运营费用和资本开支框架仍未明确，以及广告展示量增速放缓。

对投资者而言，Meta当前交易的核心已经很清楚：广告仍是最硬支撑，AI开支正在被重新定价为收入资产，五条AI收入线开始启动。接下来决定估值方向的，将是这些GPU能否在广告、代理、消息、搜索和企业端同时产生足够快的收入回报。

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英特尔CTO：芯片设备远远跟不上芯片需求

张硕 — Fri, 23 Oct 2026 02:03:18 GMT

英特尔 CTO Pushkar Ranade表示芯片设备远跟不上需求。

最前沿工作量约可提升两倍而非十倍，AI算力每年三倍增长难持续，需设备供应商及各级供应商同步扩产，否则整体产出和算力扩张将受供应链瓶颈制约。

Personal Agent战火正在烧向硬件

Fri, 23 Oct 2026 02:00:44 GMT

AI眼镜、耳机和录音设备正在成为Personal Agent进入现实世界的入口。

10月13日，千问发布AI眼镜和AI耳夹式耳机，希望让同一个Personal Agent通过不同设备理解用户、延续任务。与此同时，硬件厂商也在尝试通过耳机和录音设备，把现实世界中的交流转化为可供Agent调用的上下文。

手机本身已经具备录音、感知和AI处理能力，用户为什么还需要单独购买一套硬件？

独立硬件的特点之一在于启动快。在效率场景下，解锁手机、点开App、按下录音键的流程稍长，在会议中按亮手机查看录音状态也会分散注意力。相比之下，按一下录音卡按键、看到指示灯亮起，操作更简单直接，用户的体验会轻松些。

硬件销量反映用户购买意愿，用户黏性要依据订阅转化、持续使用和续费情况判断。

虽然模型推理和任务执行能力可以由外部平台提供，但硬件厂商也可以参与上下文管理。

千问整合模型、App和硬件，韶音借助外部AI能力提供服务，未来智能旗下品牌viaim尝试通过自有Personal Agent调度其他Agent，亚马逊旗下Bee接入已有的助手和购物服务，不同企业正在探索各自的位置。

硬件充当Personal Agent在现实世界吸收上下文的感官，围绕这些信息的长期管理、任务调用和服务收费，各厂商的竞争正在展开。

耳边、眼前，同一个Agent

一个Personal Agent，串起了一场硬件发布会。

10月13日，阿里巴巴旗下千问发布AI眼镜N1、N1 Pro和AI耳夹式耳机，三款产品当天现货开售。叠加国补及限时优惠后，眼镜到手价2218元起，耳机首销价1099元起。

阿里巴巴集团千问事业部副总裁宋刚在发布会上表示：

“千问的目标是成为每个人的Personal Agent，我们认为AI穿戴是千问在物理世界的延伸，也是Personal Agent的重要组成部分。无论你从哪里发起需求，背后都是同一个千问，理解同一个人，延续同一个目标。”

这场发布会之前，阿里已围绕千问布局AI应用、集团内部服务和硬件终端。

眼镜、耳机和录音卡分别面向视觉感知、随身语音交互和办公记录等场景。千问开放平台的“技能广场”开始引入第三方服务，这样用户的语音指令就可以调用更多功能。

8月，韶音推出OpenFit 2 AI耳机；9月，Meta在Connect大会上宣布把个人智能体Muse引入AI眼镜产品线，落地时间预计在数月后。

AI原生的故事，两年前Humane AI Pin、Rabbit R1就讲过，但产品体验没走那么远，宣传片里的新鲜感没能兑现。新一轮AI硬件大多不再讲替代手机，耳机、眼镜和录音设备要承担更多感知与交互任务。

一个硬件覆盖用户的全部生活场景，未必是最合理的选择。

耳机、眼镜和录音设备等硬件体积有限，需要贴身佩戴或随身携带，如果要拼功能集成和硬件配置，很难拼得过智能手机。

关键是如何找到各自的生态位，相互协同，分别覆盖不同使用场景和用户需求，最终服务于完整的Agent工作流。

对于接入同一个Agent的多款硬件，性能、参数仍然重要，是用户长期体验的一部分。在此前提下，硬件还需要持续获取对Agent有用的场景信息。

听清只是前提

Agent要利用现实对话完成后续任务，首先需要获得清晰、完整的录音。如果一开始拿到的录音不完整，后续模型很难准确还原缺失的内容。

Agent处理过程中需要的上下文不局限于文本内容。历史录音、转写、文档、人物、项目背景和未完成的任务，都可能是完成下一个任务需要的上下文。

声学技术公司Soundskrit中国区总监严更真向全天候科技解释，不同形态的AI硬件，对麦克风和声音处理算法有不同要求。

眼镜首先需要提取佩戴者自己的声音，在嘈杂环境中去除周边噪声；如果用于面对面翻译，还需要听清交流对象的讲话。录音卡则更强调远距离拾音、复杂会议室环境，以及区分不同说话人。

当全天候科技问及新增的声学需求主要来自哪类公司，严更真回答：

“两个都有吧，有些传统的做音频硬件的公司，考虑新增声学与AI结合的应用形态，比如缩小麦克风阵列的尺寸，同时降低噪声环境下文字转录的误码率；

有些AI背景的公司，考虑围绕大模型落地重新定义应用场景，采用新的声学技术与应用。”

拾音设备放置的位置同样会影响上下文。

贴在耳边的耳机离佩戴者本人更近，在嘈杂的公共场景里更容易优先保证清晰收录用户本人的声音。但在办公室里开会的时候，大家往往把录音卡放在桌面上，确保每个人的声音都能录进去。

有产品尝试让耳机和充电盒都能录音。未来智能创始人马啸介绍，9月在柏林IFA发布的AI智能体耳机viaim Rise，把过去线上录音、面对面录音、音视频录音等多种模式合并为一个录音键。

充电盒上的按键在手机App关闭后也可以启动录音，录音功能不完全依赖于耳机佩戴状态和手机App。

“这个盒子也花了不少精力，可能一开始有很多的反对意见，但我们还是勇敢地把它往下推下去了，因为Agent的硬件肯定是要有一些新的东西在里面的。”

马啸并不认为这一轮Personal Agent热潮带来了硬件技术的本质变化。在他看来，变化的是人们看待硬件的视角。

Agent将设备与上下文联系起来，让一次录音成为后续任务的起点。马啸认为，当Agent能够推动会议事项形成闭环，硬件的使用场景和商业价值也会随之改变。

声音收进来之后，还需要经过相应的信号处理和模型解析，才能成为Agent可调用的信息。具体到端侧和云端如何分工，各款产品并不相同。

千问办公录音卡QwenNote A2内置4G物联网卡，可以不依赖手机将声音传输到云端，进行实时转写和纪要处理，原始音频在转写完成后删除，只保留文字和纪要。

viaim看重的是把多条录音、文档和历史讨论组织进同一个项目，供Agent在后续任务中调用，设备端主要承担拾音、降噪和传输等任务，网络信号不佳时会先在本地缓存录音，待恢复连接后上传。

当前上传云端处理的是原始音频，转写及后续Agent分析主要在云端完成，用户可以导出原始音频和转写文本。

从倾听到记住

录音、转写、上下文管理和后续Agent服务，可以由不同公司提供。

以韶音OpenFit 2 AI耳机为例，韶音掌握硬件和用户交互入口，录音转写与纪要生成交给千问，光帆为相对独立的“AI实验室”功能提供支持。

韶音方面回复全天候科技，用户按下录音键后，音频先存储在耳机内置芯片中，左右耳各支持4小时录音；录音结束并连接手机后，音频自动上传至Shokz App，再由韶音服务端调用千问大模型进行转写和纪要生成。

9月云栖大会上，韶音携手光帆科技在OpenFit 2 AI上推出了“AI实验室”。

据韶音回复，光帆为Shokz App中AI实验室的智能对话、日程待办、随口记和消息助手等功能提供技术支持，录音纪要服务与AI实验室服务相互独立，数据不交叉。

韶音还表示，韶音信息安全管理系统已通过网络安全等级保护三级和SOC 2 Type 1认证，并对录音、转写到文件归档的过程采取加密措施。

千问走的是整合式路径，推出眼镜、耳机和录音卡，同时经营App、模型能力和第三方技能生态，将多个入口纳入同一套服务体系。如果同一个千问能够理解用户、调取历史上下文并连接阿里服务，那么阿里将有机会从入口一直经营到任务执行和服务消费。

这条路线的商业价值在于闭环，挑战在于用户未必愿意把日常任务全部交给同一生态。

Plaud支持用户选择不同模型。用户可以通过ChatGPT、Claude等外部AI工具发起任务，通过MCP等连接方式调用Plaud保存的会议资料。

集成多款外部AI工具给了用户更多的自由度，下一步要考虑的是用户留存。在一个可能被替代的生态位上，厂商需要提供差异化的价值。

viaim希望通过自有Agent承担一部分上下文管理和任务分配。“我们做了一个调动其他Agent的Agent。”未来智能创始人马啸向全天候科技解释。

马啸介绍了viaim与腾讯WorkBuddy合作的两种方式。一种是由主机方调度，自有Personal Agent分析用户积累的信息、识别需求，任务交给WorkBuddy执行。另一种是开放CLI，用户在WorkBuddy里发起任务，通过viaim CLI调取录音记录。

两种模式可以使用同一批录音，区别在于任务从哪里发起。

当地时间10月15日，亚马逊旗下Bee发布Bee Frontier手环与磁吸卡片配件Bee Eclipse。

两款硬件可从用户的对话及已连接应用中提取信息、生成摘要和待办，付费订阅服务Bee Pro支持第三方应用及Alexa+、Amazon.com集成。

从已公布的功能来看，亚马逊正在尝试将硬件采集的现实场景信息与AI助手、电商服务连接起来。

同样做硬件，厂商选择了不同的价值链位置。有的经营硬件和用户入口，有的希望掌握上下文与任务分配，也有平台公司尝试把现实信息接入自有服务。至于用户实际调用这些信息的频率和付费意愿，目前公开披露的数据还不能充分说明。

订阅制分别卖什么

上下文处理是一条长链，不同企业分别覆盖这条链上不同的环节。一次具体的任务中，各家收取的并不是同一层费用。硬件卖出去只是第一步，长期使用过程中，软件服务、订阅制度是重要的收入来源。

目前已推出订阅服务的厂商不少，但具体到收费标准上，各家正在尝试为信息处理量、上下文管理和后续任务服务分别设计付费权益。

近半年来，阿里、科大讯飞、阶跃、腾讯混元、小米等先后发布或升级语音识别模型。

9月千问发布Qwen-Audio-3.1系列时，全线语音模型价格下调，其中语音识别降幅达95%。手机等通用设备可以通过软件调用语音识别能力，独立硬件的订阅价值还需要体现在上下文管理和Agent服务。

对于经常开会、采访的用户，要是每次都先看一眼剩余时长，再考虑要不要录音，额度本身就可能成为使用门槛。但如果用户规模扩大以后，单位用户带来的收入无法覆盖相应成本，订阅业务的毛利率仍可能承压。

未来智能创始人马啸认为，当前AI主动性有两个瓶颈，一是判断用户需求的准确度，需要持续积累用户信息；二是任务的完成度，涉及任务执行和反馈。

用户持续使用硬件及Agent服务，录音数量多了，可用的上下文不一定同比例增加。上下文管理还需要把多次交流组织成项目背景、人物关系和历史决策，Agent才能在后续任务中持续调用，优化执行效率和交付结果。

例如，会议结束后，Agent需要准确识别负责人和截止时间，将待办同步到用户的办公系统。

这样用户再次讨论同一个项目时，才能方便地找回上次的任务结果和待办事项。Agent如需向外部人员发送消息，也应在必要的环节请求用户确认。

以往硬件产品销售通常是一次性的买卖，更新迭代很多时候意味着再换一台。

Personal Agent讲长期故事，硬件开始强调“always on”，上下文正在成为资源，但资源本身不会直接沉淀为竞争壁垒，也不能证明做Personal Agent硬件一定是好生意，Agent执行的任务越来越复杂，可能同时带来新的收入和新的成本。

Agent硬件的长期价值，首先取决于产品能力。很少有人愿意花钱雇一个经常失忆、想到哪句说哪句的Agent助理，主动提供服务也需要讲究分寸。

产品能力到位以后，要考虑用户需求。如果用户购买硬件后大多数时间都闲置，或者新鲜感过去就转手，最终调用Agent功能的频率不高，那么硬件承担的主要功能就仍然是采集，而不是积累。

商业模式方面，当前订阅套餐的构成各有差异，各厂商对Agent带来的价值有不同考量。订阅业务要持续运转，用户需要获得可感知的长期价值，厂商也需要用收入覆盖存储、推理和任务执行成本。

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AI崩了、法国爆了，高盛推荐“对冲策略”：关注日元！

Fri, 23 Oct 2026 01:32:35 GMT

高盛FICC团队将三条看似无关的市场主线——AI估值重挫、法国债券危机与日元被低估——串联成同一个故事，并向机构客户推荐以日元多头作为当前最具性价比的对冲工具。

高盛FICC交易员Jonathon Chryssafis在最新发布的报告中指出，AI巨头财报令市场失望，正在重燃外界对这一科技趋势持续性的担忧。特斯拉削减资本开支、Meta的AI支出推动其信用违约互换（CDS）升至历史高位、Lam Research业绩指引令人失望，三重利空叠加，令对冲基金加速撤离科技板块。

与此同时，法国国债与德国国债的利差已扩至欧元诞生以来最宽水平，法国10年期国债收益率突破5%，超过欧债危机时期的绝对水平。高盛认为，上述风险最终都指向同一个方向：美元资产吸引力下降、资本回流日本，进而推动日元升值。高盛的长期公允价值模型显示，日元相对美元被低估约40%，是其追踪货币中估值最为偏低的一个。

AI信贷裂缝：数据中心债券成为风暴眼

Chryssafis在报告中强调，AI估值重挫的真正震中并非股票市场，而是信用市场——尤其是低评级借款人的债券。

数据显示，2026年迄今（截至10月13日），美元项目融资债券发行规模已达约1050亿美元，几乎全部流向数据中心及芯片/算力融资项目。这一规模约为AI时代之前历史最高纪录（2020年约250亿美元）的四倍，也是2025年（已是当时历史纪录）的近三倍。

高盛信用策略团队对美元投资级科技债维持低配评级，并在其《AI、信用与更高资本成本》报告中指出，在利率"更高更久"及潜在能源成本压力的背景下，市场正在重新评估AI建设的经济逻辑。在高收益债领域，高盛维持中性，但预计AI相关发行人之间的分化将持续扩大，"尤其是项目融资债券领域"。Bernstein目前估计CoreWeave存在760亿美元的融资缺口，所谓"高度分化"或许意味着部分债券得到偿付、部分则不然。

法国债市"飞出轨道"：欧元承压

欧洲方面，法国债券危机持续升温。法德10年期利差已扩至173个基点，不仅超过2011年欧债危机时期的水平，更创下欧元诞生以来的历史最宽纪录。法国10年期国债收益率达到5.08%，而意大利国债收益率目前已较法国低出约50个基点——这一倒置在2011年危机期间几乎无法想象。

高盛策略师认为，能源价格下行是压缩利差的最清晰路径，原因在于：其一，可改善增长与财政赤字的风险偏斜；其二，有助于市场回归ECB有限加息的基准预期，从而带来一定的核心利率缓解；其三，可降低利率波动率，提升投资者重返套利交易的意愿。

Chryssafis表示，若上述能源价格缓解未能实现，"预计将看到更宽的利差和欧元汇率承受更大压力"。高盛交易台近期已观察到客户对欧元兑美元下行期权的需求上升，隐含波动率在长期历史回溯中仍处于相对低位。从估值角度看，欧元兑美元5年期实际利率差已收窄至-136个基点，与2025年初欧元交投于1.03附近时的水平相当，而当前欧元兑美元仍在1.12附近，两者之间的缺口意味着欧元存在进一步下行空间。

日元：被低估40%的最廉价对冲工具

报告中最引人关注的部分，是高盛将AI交易与日元走势直接挂钩。

高盛的GSDEER长期公允价值模型显示，日元相对美元被低估约40%，是该行追踪货币名单中估值偏离最大的货币。其背后逻辑在于：日本数十年来将过剩储蓄大规模配置于美国金融资产，一旦AI引发的"美国例外论"叙事动摇、美日利差收窄，资本回流日本的趋势将随之加速，表现为美元抛售、日元买入。

高盛交易台指出，三重结构性因素已天然指向日元走强：日本官员持续表达对强势日元的支持；日本首相高市早苗（Takaichi）积极推动国内资金加大对本土金融资产的配置；日本央行维持渐进加息路径，而日本最大劳工团体目前正寻求在2027年春季薪资谈判中设定6%的目标中值（据路透社），这为日本央行继续加息提供了充分理由。

更重要的是，对冲成本极低。2年期美元兑日元平值期权隐含波动率目前为9.9，远低于20年均值13.8，接近20年低点8.4。高盛认为，以接近历史低位的价格为其追踪名单中估值最低的货币购买保护，性价比突出。

A股三大指数集体低开

Fri, 23 Oct 2026 01:25:56 GMT

沪指开盘跌0.94%，深证成指跌1.49%，创业板指跌1.66%。

风险提示及免责条款

美国投资人在担心什么？

华泰证券 — Fri, 23 Oct 2026 01:11:15 GMT

近期我们赴美参加OCP和SEMICON West，并与当地投资人深入交流。最大的感受是，AI发展主要矛盾已从2nm工艺、HBM存储等单纯技术问题，转向：1）如何筹集巨额建设资金的金融问题，以及2）如何在减少对周边居民影响的前提下、尽快落实供电配套的能源问题。同时，投资人对过去一年暴涨逾9倍的存储价格、以及2025-2028年有望翻倍增长的半导体设备市场普遍抱有“恐高”情绪；长鑫份额增长及推进4F²新架构，也引起投资人对竞争格局的关注。为数不多的亮点来自Meta推出的个人助理Agent Muse。在当前更看重业绩与现金流兑现的阶段，行业排序建议：M7（QQQ）＞半导体（SOX）；硬件板块内部：消费电子品牌＞设计＞代工＞存储＞设备。

主要矛盾1（资金）：如何筹集达1.3万亿美元的数据中心建设费用

根据Bloomberg Intelligence，2030年全球数据中心相关资本开支有望达到约2.8万亿美元，其中1.4万亿是GPU/ASIC等AI芯片，其它包括网络，存储，电源等板块。一致预期2026年微软/谷歌/Amazon/Meta/Oracle等经营现金流合计超7000亿美元，若假设在2026年基础上每年增长20%，2030年有望达1.5万亿美元，存在1.3万亿美元资金缺口。另一方面，全球最大Neocloud的CoreWeave发行的债券出现利率大幅上浮的信号，建议投资人深入了解CoreWeave的运营机制，预判美国AI产业链融资活动发展。

主要矛盾2（电力）：平衡社区影响与用电压力，落实电力配套

这次走访中，我们注意到数据中心建设及其引发的电价上涨，已成为美国中期选举中备受关注的议题。据 EIA，美国商业电价在 2020—2025 年间累计上涨了26.6%（其中2026年1-7月均价同比上涨约5.6%），在加州、德州及弗吉尼亚等数据中心密集布局的区域，居民与商业电费压力凸显。同时，地方政府的限制正从舆论争议走向实质性行政干预。例如，纽约州近期宣布对 50MW 以上的数据中心项目暂缓发放相关环保许可，全美已有16 个州相继提出了类似限制类的立法议案。建议投资人密切跟踪美国中期选举后各州政策演变，将其作为评估海外AI基础设施落地节奏的核心风向标。

主要矛盾3（周期）：价格上涨过快，高基数下的周期反噬风险

根据WSTS及Yole预测，2026年全球半导体销售额将达1.51万亿美元（同比+89.9%），但硅片出货量年化增速仅约5%。这意味着每平方英寸硅片对应的芯片收入将从2025年的61美元跃升至2026年的121美元，同比近乎翻倍，其中存储涨价是核心推手（贡献约80%的行业增量）。供给侧，我们预测2025-2028年全球前道设备（WFE）市场将实现翻倍以上增长（+108%），且ASML表示，即便大幅扩产，2027—2028年产能仍难完全满足需求。交流中我们看到，美国投资人普遍担忧在如此高基数下，后续产能释放将引发价格回落，并进一步反噬2028年以后的设备资本开支周期。

主要关注4（中国）：长鑫推进4F²研发，投资人关注存储竞争格局

10月10日，长鑫科技宣布，正推进4F²垂直沟道晶体管及混合键合架构研发，并计划于年底前推出新一代服务器DDR5 RDIMM产品。4F²架构能将存储单元面积较主流6F²缩减约三分之一、显著提升芯片密度，目前全球尚无商业化量产先例。叠加长鑫DRAM全球营收份额持续提升，若其能在新架构上率先突破，有望大幅缩短与三星等海外原厂的代际差距，引发了海外投资人对存储竞争格局变化的担忧。

正文

美国投资人在担心什么？美股半导体回到7月暴跌后低位，信用利差走阔

7月29日暴跌之后，各地市场的修复并不同步。10月12—16日纳指下跌4.5%，费城半导体指数连续八个交易日下跌；截至10月16日，纳指和SOX仅较7月29日收盘高6.9%和6.6%，韩国KOSPI基本回到当日水平，只有台湾加权指数仍高17.7%。

相比股市，债市对风险的定价更为直接。美国10年期国债收益率10月5日为5.31%，10月16日降至5.09%，无风险利率在回落；同期CoreWeave 2032年到期美元债指示YTM却由6月18日的9.48%升至10月15日的14.54%，据Axios，其五年期CDS在10月15日接近1,100bp。横向比较，CoreWeave 2030年债指示G-spread约872bp，而Alphabet参照券仅约42bp。我们认为，市场的关注点已从资本开支的扩张速度，转向算力资产回报、现金回收与再融资能力。

7月下旬的急跌之后，二级市场开始讨论高集中度AI持仓叠加潜在杠杆可能带来的流动性压力，并拿2021年的Archegos作对照。两者的事实基础不同：Situational Awareness向SEC披露的6月30日13F中，SNDK与美光合计占申报持仓55.6%。据Reuters 7月30日报道，公司将大部分公开股票组合售予Citadel，其中包含经纪商提供杠杆融资的部分；但是否触发追加保证金尚无明确证据，不能将其等同于Archegos违约平仓。两者相似之处主要在于交易机制——即高集中度敞口叠加杠杆，在市场回调中容易放大流动性冲击。

从Computex到OCP：技术方向逐步清晰，市场开始问回报

在OCP展馆里走一圈，我们与6月在Computex看到的对比，最直观的感受是技术关键词几乎没变，仍是计算、存储、互连、供电与冷却，目标都是每瓦有效产出；变的是成熟度和节奏。工程实物在加速落地，Arm自有的AGI CPU双节点服务器、SK海力士CMM-DDR5等CXL内存模块都已摆上展台；但部分更激进的技术，量产节奏反而在后移。这种“工程样机加速落地、但规模量产节奏后移”的反差，是本次展会与此前市场预期最大的不同。

计算侧的市场预期仍在上修。AMD对2030年服务器CPU潜在市场空间（TAM）的预测，由2025年11月分析师日约600亿美元，上调至2026年5月超过1,200亿美元、8月约2,200亿美元；Bloomberg Intelligence在本次SEMICON West把2030年GPU／ASIC加速器市场由约5,600亿美元上调至约1.4万亿美元。路线上，三大CSP都在自研Arm CPU，Arm也从IP/CSS延伸到自有芯片。存储方面，Computex时市场聚焦HBM与SOCAMM，本次OCP的讨论延伸到了系统内存：CXL内存模块、池化实验与KV Cache共享方案，思路是用共享内存柜为多个GPU机柜提供KV容量。

节奏后移主要出现在互连和供电。Computex时CPO是主线，但本次NVIDIA与Cisco于10月12日公布了USFP可插拔光模块新规格计划，Credo展示了ZeroFlap有源铜缆（AEC）；距离、密度、功耗与维护要求共同决定选型，这与我们在SEMICON Taiwan得到的“CPO与可插拔在3.2T世代前共存”的判断一致。供电架构正由服务器内电源、54V机柜集中供电走向800V独立电源边柜，台达在现场展示了800V电源柜；根据我们本次OCP与SEMICON West现场调研，原先市场期待2027年由Kyber推动的800V架构规模导入，节奏可能延至2027年下半年以后。

我们认为，这次技术方向的增量有限。英伟达早在2025年已披露CPO及800V路线图，单纯技术迭代对股价的边际推动已经减弱，投资人的关注点也从“技术能否实现”转向“谁来买单、何时回本”，这也是本次交流中买方最关心的四个核心问题。

主要矛盾1（资金）：如何筹集达1.3万亿美元的数据中心建设费

“钱从哪里来”的问题，可以先从总量上看。按Bloomberg Intelligence口径，2030年全球数据中心TAM约2.80万亿美元；若假设微软、Amazon、Alphabet、Meta、Oracle五家集团经营现金流在2026年基础上每年增长20%，2030年约1.47万亿美元。两者覆盖范围不同，差额只作压力对照，但约1.33万亿美元的规模差额，仍需其他参与者、存量现金及外部资金共同承接。

当期报表上的压力已经可见。2026年6月30日止单季，微软、Meta、Alphabet、Amazon合计经营现金流约1,717亿美元，现金购建PPE约1,651亿美元，比例约96%，其中Alphabet、Amazon已超过100%。账面订单并不少，微软商业RPO约6,780亿美元、Google Cloud backlog约5,140亿美元、AWS backlog约4,960亿美元、Oracle RPO约6,640亿美元；但合同从签订到交付、确认收入再到回款存在时滞，短期内难以转化为覆盖资本开支的经营现金流。

据WSJ，多家科技公司存在规模巨大的表外采购及未来租赁承诺，付款横跨多个会计年度；四家科技巨头的债务、租赁负债及未来承诺合计超过3万亿美元。产业链内部的交叉投资在一定程度上缓解了单个项目的融资压力，芯片厂商投资模型公司、模型公司采购云算力、云厂商再购买芯片，资金和订单在链条内循环；但从资金来源看，最终承担这轮投入的仍是CSP既有业务的现金流、外部债股投资者，以及企业和消费者的AI付费。

据Bloomberg 10月8日转述FT，OpenAI年化收入接近500亿美元；据Reuters 8月17日报道，Anthropic截至7月底年化收入超过650亿美元。融资端，OpenAI 3月31日披露承诺资本1,220亿美元，Anthropic 5月28日完成650亿美元H轮。采购端，据Reuters 9月29日援引保密申报材料，Anthropic未来十年AI基础设施计划不少于5,180亿美元，约80%不可取消或不论用量均须付款。这类take-or-pay条款锁定了供应商的远期收入，也把付款刚性压到了模型公司未来的收入增速上：一旦收入增长放缓，固定付款并不会同步下调。

CoreWeave的股债表现，是上述压力在资本市场上的集中反映。GPU采购、园区建设与客户起租之间存在时间差，融资成本上升直接抬高了项目的回报门槛。我们认为，市场分歧的焦点不在算力需求本身，而在于对高杠杆模式的信用风险重估；后续资产利用率、客户集中度、GPU残值及再融资成本，将直接决定Neocloud厂商的股东回报。

主要矛盾2（电力）：平衡社区影响与用电压力，落实电力配套

EIA 4月预计，美国数据中心用电量将由2025年的224TWh增至2030年的426TWh。需求在地理上高度集中：据Data Center Map目录，弗吉尼亚和德州分别收录674处和537处数据中心（含在建与规划），输配电、变电站和用水压力也随之集中在少数州。

按EIA年度零售均价，美国商业电价2020—2025年累计上涨26.6%，电费因此成为数据中心审批中最敏感的议题。

OCP现场，Andy Bechtolsheim以曼哈顿地图叠图展示了Meta在路易斯安那州Hyperion园区的规划建筑体量；项目一期规划2GW、远期5GW。这类园区能否按期投产，取决于大规模送电、变压器与线路配套和冷却验收，而不仅是土建进度；我们认为，跟踪重点应从规划GW转向实际接入容量、送电日期与客户起租。

电价上涨正沿着“居民电费—选民态度—州级政策”的路径传导。据彭博社，美国德州、弗吉尼亚州、俄亥俄州、佐治亚州、新墨西哥州及宾州等主要数据中心州面临中期选举政治格局变化，随着电价上涨及电网、水资源负担加重，地方反对数据中心扩建的声音升温；德州、宾州已提高项目建设要求，俄亥俄州候选人提出有条件暂停数据中心开发。选民层面的变化也有数据：据《经济学人》，2024年投票给特朗普、居住在数据中心2公里以内的选民中约17%现表示支持民主党，其他地区为6%（排除未决定及支持第三党者）。市场关注11月中期选举后，州及地方政府是否可能进一步收紧项目审批、税收优惠及电力成本分摊要求，影响数据中心建设进度。

州长和立法机构已开始出台实质性限制措施。纽约州EO62对≥50MW数据中心的部分州环保许可实施暂缓，直至整体环评最终报告完成；马萨诸塞州EO658要求>25MW项目满足州框架与社区协议后才可取得相关州许可；AEP Ohio费率规定100MW合同的最低计费需量为82.5MW，即以高额保底电费把大负荷的成本风险留给项目方。据NCSL统计，已有16个州提出暂停类议案。许可暂停影响开工时间，社区协议与保底电费则直接改变项目的经济性。

约束增多的同时，四大Hyperscaler的新增容量仍在扩张：微软FY2025新增容量超过2GW，2026年上半年约2GW；AWS 2025年新增3.9GW，谷歌与Meta未披露。布局以北美为主，欧洲与亚太（新加坡、悉尼等）同步推进。

主要矛盾3（周期）：价格上涨过快，高基数下的周期反噬风险

美国投资人担心“太贵”，是因为收入与出货量出现了明显背离。WSTS春季预测2026年全球半导体销售额约1.51万亿美元、同比+89.9%（2025年约7,960亿美元），存储贡献约80%的增量。长期展望也随之抬高：SEMI与McKinsey在本次论坛均把2030年全球半导体市场收入放在约2.3万亿美元，Yole需求视角约3.6万亿美元。拆开量价，Yole预计2024—2031年收入CAGR为27%，出货量只有6%、等效晶圆5%；McKinsey认为2025—2030年的增量约60%来自数量、40%来自ASP与产品组合。换言之，收入翻倍主要来自价格与产品结构，而非出货量翻倍。

存储是这轮涨价最集中的环节。据TrendForce，DDR5 16Gb固定规格合约价由2025年1月的3.75美元涨至2026年4月的35美元，为期初的9.3倍；512Gb TLC NAND晶圆报价由2.52美元涨至24.87美元，为9.9倍。TrendForce于9月30日预计，4Q26传统DRAM合约价环比仍有10%—15%的涨幅。放到更长的周期看，据Claire McAdams在SEMICON West的演示，每平方英寸硅片对应的芯片收入在2000—2022年大致为29—39美元，2025年约61美元，2026年预计约121美元。AI芯片与存储涨价抬高了行业收入中枢，投资人担忧这一价格能维持多久、新增产能何时释放。

“太快”则体现在设备扩产上。SEMI 7月14日预计2028年全部半导体设备销售额为2,295亿美元；10月12日展示的9月更新预测已将2028年全部设备规模上调至2,500亿美元以上，并预计2026—2028年前道WFE分别为1,500亿、1,900亿和2,200亿美元；华泰7月模型预计前道WFE由2025年的1,160亿美元增至2028年的2,414亿美元，累计+108%、CAGR约28%。设备厂商的需求能见度也在拉长：ASML表示2027—28年计划产出仍难满足需求，爱德万测试的客户需求预测期已延长至18个月。我们在SEMICON West现场旁听的Bulls & Bears论坛上，分歧集中在2029年以后。主持人Claire McAdams给出两种情景：乐观情景下2030年WFE约4,000亿美元，形成更高、可持续的基数；悲观情景下2029年约3,000亿美元见顶，随后产能过剩。要达到4,000亿美元，单片设备投入需年增20%，而历史约9%；按她的判断，工艺复杂度带来的设备需求能持续，涨价和短缺溢价则不能。

主要关注4（中国）：长鑫推进4F²研发，市场关注存储竞争格局

在与美国长线投资人的交流中，问得最细的是长鑫。问题的起点在DRAM架构的切换：ASML在本次SEMICON West展示的路线图显示，DRAM将由6F²走向4F²；同一最小特征尺寸下，4F²单元面积理论上较6F²减少约三分之一，阵列密度明显提升，量产仍取决于外围电路、良率与客户认证。

全球DRAM厂商均在加速推进先进制程与新型存储架构。三星、SK海力士已进入1c节点，美光以1γ为当前主力量产节点，三大厂商持续推进下一代工艺及4F²架构研发。长鑫存储9月20日公告第五代DRAM技术平台进入量产，10月提出4F²架构DDR5 RDIMM产品计划。我们认为，决定竞争格局的仍是量产良率、成本及稳定出货能力。

据长鑫招股书，其DRAM营收份额由2Q25的3.97%升至4Q25的7.67%，今年三星、SK海力士、美光的公司整体毛利率仍在上行。我们认为，景气上行期份额变化还没有体现在利润上，一旦价格回落，新增供给对定价权的影响会显现。

投资人的敏感，很大程度上来自光伏和LCD的经验：中国晶硅组件制造产能份额2005—2012年由30%升至82%，LCD面板厂全球制造产能份额2018—2025年由42%升至76%。DRAM的工艺门槛和客户认证更高，未必复制同样的路径，但核心问题相同：新增供给何时、以什么产品进入市场，届时成熟品类的全球价格和利润会受到多大影响。

一个希望：Muse——从回答问题到代办任务

硅谷买方一边质疑算力回报，一边把Meta的Muse视为少数的增量希望，原因在变现方式。过去的Chatbot主要消耗用户时间，变现依赖订阅或广告；Muse则是能介入交易闭环和中小企业工作流的Action Agent，在用户授权后完成检索、比价、日程协调，把下单等关键动作交给用户确认，并延伸至小企业的营销与经营工作流。按完成的任务收费，意味着ARPU可以与AI替用户创造的价值挂钩，而不再只是一个聊天工具的月费。

从早期数据看，据Social Media Today转引Sensor Tower，Muse发布后22天下载量超过500万；据The Information，周用户超过300万。收费采用免费入口加订阅升级，个人订阅月费为20美元与100美元两档（有限测试）。能否撑起这一ARPU水平，取决于付费人数、留存与续费率，公司尚未披露，是我们后续跟踪的重点。

本文来源：华泰睿思

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奈飞也打不过短剧？

董静 — Fri, 23 Oct 2026 01:08:30 GMT

美国亿万富翁John Arnold在社交平台发帖称，人们甚至连看30分钟电视剧的注意力都无法维持，因为短视频正在吞噬整个世界。他附上了一张“奈飞遭遇意料之外的现实反转”的图表，显示奈飞的市值持续下降。

“晚一季度交电，客户损失上百亿美元！”AI缺电焦虑引爆业绩，“储能妖股”Bloom Energy Q3营收狂飙138%

Fri, 23 Oct 2026 01:08:04 GMT

席卷全球的AI浪潮不仅引爆了算力需求，更彻底点燃了“现场发电（On-site Power）”的万亿级市场。

随着科技巨头们对数据中心电力的渴求达到白热化阶段，“储能妖股”、燃料电池技术公司Bloom Energy交出了一份堪称惊艳的第三季度答卷。10月22日，最新公布的Q3财报显示，在现场发电解决方案强劲需求的驱动下，公司Q3营收翻倍飙升138%至12.4亿美元，单季营业利润暴增超500%，并由此在今年内第三次上调了全年业绩指引。Q3自由现金流净流出1.81亿美元，CRO坦承认，大额交付与现金回收之间存在时间错配，警告产能扩张成本将压制2027年毛利率。

公司CEO在电话会中直言，老化的传统电网已无法匹配AI扩张的速度，这迫使科技巨头全面转向现场发电。"今天，世界正在从一个百年老旧的中央化电力模式，转向一种包含坚定、分布式现场发电的新架构。Bloom正在引领这场变革。"

尽管基本面强劲，但在此前大盘及前期涨幅的综合博弈下，其股价在周四盘后交易中下跌7%至200美元附近。

业绩狂飙：单季利润超去年全年，年内三度上调指引

10月22日，Bloom Energy召开Q3财报电话会。在过去的一年里，市场的关注点已从单纯的AI芯片扩展到了为其提供动力的基础设施。

得益于强劲的产品交付，Bloom Energy第三季度实现营收12.4亿美元，较去年同期的5.19亿美元猛增138%，远超分析师预期的10.7亿美元。**其中，核心的产品收入首次在单季突破10亿美元大关（达到1.07亿美元），同比增长179%。

利润端的爆发更为显著。公司第三季度实现净利润2.503亿美元（GAAP摊薄后每股收益0.78美元），而去年同期为亏损2310万美元；剔除一次性项目后，调整后每股收益高达0.94美元，大幅击败华尔街预期的0.69美元。

Bloom Energy首席财务官Simon Edwards在电话会中强调了公司业务模式中蕴含的巨大运营杠杆效应：

“仅本季度的营业利润（2.86亿美元）就超过了去年全年的总和。本季度营业利润率从一年前的8.9%扩大至23.1%，因为在营收增长138%的同时，营业费用仅增长了26%。”

基于第三季度的强劲表现和对第四季度客户交付时机的清晰预见，Bloom Energy今年第三次上调了全年业绩指引：

全年营收指引： 上调至44亿至46亿美元（此前指引为39亿至42亿美元，中值意味着同比增长约122%）。
调整后每股收益（EPS）： 上调至3.10至3.40美元（此前指引为2.55至2.85美元）。

值得关注的是，财报显示，本季度经营活动现金流净流出2700万美元，自由现金流净流出1.81亿美元。CFO坦承，大额交付与现金回收之间存在时间错配，合同资产与应收账款持续积累，且随业务规模扩张，营运资本占用将进一步加剧。

与此同时，公司CFO称，新产线爬坡与加急交付在短期内推高成本，多项降本项目尚需时间兑现；资本支出已是去年全年的4倍，规模扩张伴随的启动成本将对2027年毛利率形成阶段性压制。

另外，管理层在电话会上明确表示，季度业绩节奏由"客户准备情况和交付时间节点"决定，年末少量交付的时间窗口将直接决定全年业绩落在指引区间的哪个位置，存在不可控的季度间波动风险。

“晚一季度损失百亿”：唯快不破的“现场发电”

为什么科技巨头们会爆发出如此惊人的“现场发电”订单？Bloom Energy创始人兼CEO KR Sridhar在电话会上给出了最直接的答案——时间就是金钱。

“今天，世界正从一个拥有百年历史的集中式电力模式，向包含稳定、分布式现场发电的新架构转变。Bloom正在引领这场变革。”Sridhar指出，传统电网的设计初衷是将电力均匀分配给大面积分散的客户，面对数据中心集中且巨大的电力需求时，电网已被“压垮”。

他引用了英伟达CEO在柏林GTC大会上的原话来阐述超大规模计算客户（Hyperscalers）的焦虑：

“对于一个吉瓦（GW）级的数据中心来说，每延迟一个季度就意味着损失100亿美元的错失收入。（对于100兆瓦的数据中心，一个季度的延迟就是10亿美元的损失）。这种对速度的渴望，压倒了电力模块上的任何其他价值主张。”

在交付速度上，Bloom Energy展示了绝对的市场统治力。Sridhar透露：

“就在15个月前，我们宣布了与甲骨文（Oracle）的首个项目，并在不到两个月内就向其犹他州的站点输送了电力。我们在新泽西的Nebius项目上也实现了同样的目标——在签署合同后三个月内获得规划委员会批准，批准后仅两个月，第一块电力就已准备好供客户使用。”

Sridhar进一步强调，Bloom是目前唯一能同时满足“获批最快（无需空气污染许可）、部署最快、未来可扩展”三大需求的现场电力方案。“我们永远不会成为客户开启数据中心的瓶颈。”Sridhar自信地表示。

想象空间全开：万亿级碳捕集市场与公用事业的新盟友

除了当前AI带来的爆发性收入，市场同样高度关注Bloom Energy未来增长的可持续性。在电话会中，管理层描绘了三大极具想象空间的TAM（总潜在市场）扩展方向：

1. 碳捕集与封存（CCS）的“万亿级机遇”： 本季度，美国电力公司（AEP）宣布将使用高达700兆瓦支持碳捕集与封存的Bloom能源服务器，为谷歌提供近乎净零排放的电力，这是一个史无前例的行业大单。 Sridhar在会上极度看好这一前景：“燃烧技术目前无法提供经济且可扩展的碳捕集途径，而Bloom的技术在商业领域是独一无二的，它能直接提供高浓度的二氧化碳用于捕集。当世界准备好迎接这一步时，我认为这对Bloom来说是一个价值超过1万亿美元的市场机遇。”

2. 从“电网竞争者”到“电网帮手”（表前市场）： 过去，分布式电源常被视为传统公用事业公司的威胁。但现在，面对缺电危机，公用事业公司开始主动采购Bloom的设备。 “许多公用事业公司日益认识到，将我们的清洁基荷发电设备部署在他们的配电网络中，是满足其客户电力需求增长、同时增强配电网络稳定性的一种更快速、更经济的方式。”Sridhar指出，公司正在得克萨斯州等拥有全美最低电价的地区实现出货，证明了其成本竞争力的普适性。

3. 800伏直流电（800 VDC）的架构革命： 传统数据中心从交流电网取电需要经过复杂的变压和交直流转换，带来巨大的能耗浪费。Sridhar抛出了一个极具冲击力的数据：“我们在一份报告中展示过，在投入运营的前五年，一个吉瓦级的数据中心如果采用800伏直流电架构，相比当前的工业时代供电架构，将节省超过50亿美元。”

在资本支出方面，CFO Simon Edwards强调，公司年内资本支出达到了2.31亿美元，是去年的四倍，主要用于扩建弗里蒙特和纽瓦克的产能。但他指出，公司实现了“自我造血”：“我们在扩建产能的同时，现金余额基本与年初持平（期末现金为2.5亿美元）。这种利润率结构使我们能够在保持资产负债表强劲的同时，投资扩大业务规模。”

正如CEO Sridhar在总结时所言：“在经历了25年之后，我们才刚刚开始。现在，我们的增长正在加速。”

Bloom Energy 2026财年第三季度业绩电话会议全文实录如下（由AI辅助翻译）

名称：Bloom Energy 2026年第三季度财报电话会议

会议日期：2026年10月22日

公司名称：Bloom Energy

会议描述：2026年第三季度财报电话会议

来源：Bloom Energy

陈述环节

主持人： 大家好，感谢各位的加入，欢迎参加Bloom Energy 2026年第三季度财报电话会议。在今天的准备发言结束后，我们将进行问答环节。（主持人说明）。现在我将把电话转交给Michael Tierney，请开始。

Michael Tierney，投资者关系： 谢谢，大家下午好。感谢各位参加Bloom Energy 2026年第三季度财报电话会议。为配合本次电话会议，我们已通过8-K表格向美国证券交易委员会（SEC）提交了2026年第三季度财报新闻稿及补充财务信息，并已将这些材料发布至我们的投资者关系网站，本次电话会议将全程参考这些材料。在本次电话会议中，无论是在准备发言还是回答问题的环节，我们可能会作出前瞻性陈述，这些陈述代表我们对未来事件及未来财务业绩的预期。其中包括有关公司业务成果、产品、市场、客户、战略、财务状况、流动性以及2026年全年展望的陈述。这些陈述均基于我们的预期、估计和假设作出的预测。然而，由于这些陈述涉及未来事件，它们受到众多已知和未知风险及不确定性的影响，相关细节已在我们向SEC提交的文件中进行了详细讨论，包括我们最新提交的10-K及10-Q表格。我们不承担修订本次电话会议中任何前瞻性陈述的义务。在本次电话会议及2026年第三季度财报新闻稿和补充财务信息中，我们将引用GAAP（美国通用会计准则）及非GAAP财务指标。非GAAP财务指标并非依据美国通用会计准则编制，仅作为GAAP财务业绩指标的补充，而非替代或优于GAAP指标。GAAP与非GAAP财务指标之间的调节说明已包含在上述材料中，可在我们的投资者关系网站上查阅。今天与我一同参加电话会议的还有：KR Sridhar，公司创始人、董事长兼首席执行官，以及Simon Edwards，首席财务官。 KR 将首先对我们的进展情况进行概述，随后Simon将回顾本季度的财务亮点。在准备发言结束后，我们将进行问答环节。现在我将把电话转交给KR。

KR Sridhar，创始人兼董事长、首席执行官：

大家好。九月底，在我们又一个创纪录季度收官之际，我庆祝了Bloom成立25周年，以及公司被纳入标普500指数这一里程碑——我在纽约证券交易所敲响了开市钟，身边围绕着许多我们的生产团队成员。

我们的使命在四分之一个世纪里从未改变：为所有人提供清洁、可靠、可及且负担得起的电力。 毕竟，在我们这个现代时代，电力对于经济和身体健康、对于人的尊严与幸福而言不可或缺。上一次Bloom敲响开市钟是八年前，那是我们IPO的时候。彼时，市场将我们视为一家小众的电力供应商。而如今，我们被视为现场供电的标杆，是驱动AI革命的关键力量。我坚信，八年后回望今日，我们将会明白：Bloom引领了这个拥有150年历史的电力行业中第一次重大架构变革。 基于燃料电池的现场供电将成为各行各业、各个地区电力输送的首选方式，并与电网形成互补。基础设施不足的国家将直接跨越到分布式现场供电，正如发展中国家当年跳过固定电话、直接采用手机一样。

超大规模数据中心运营商（Hyperscalers）是最先拥抱现场供电的。他们需要快速、大规模地获取电力。一些单体数据中心的用电量甚至超过某些小型州。然而，电网的设计初衷是将电力均匀分配给分布在广大区域内的大量用户。

电网已经无法承受数据中心高度集中、规模庞大的用电需求。 强制性的成本加成定价机制和公用事业特许经营法律更是加剧了这一问题。从制度设计上看，这些机制并不激励受监管的公用事业公司去创新或提升效率。AI时代之前，长达二十年的电力需求停滞，导致投资严重不足，亟需的升级改造迟迟未能推进。

AI革命的速度与规模使电网的短板暴露无遗。超大规模运营商争相寻找任何可用的电网电力，并很快意识到，自建现场供电才是前进之路。Bloom迅速脱颖而出，成为标准化解决方案。 它对社区友好，安全性更高。冗余、容错、分布式的架构提供了更高的可用性——始终在线，能够抵御自然灾害、网络攻击和物理攻击。它消除了对备用发电机的需求。在总拥有成本、安全性、可及性、部署速度和可持续性方面，我们均占优势，并拥有通往净零排放的清晰路径。现在，同样的驱动力正在推动大量电力市场用户转向现场供电。

根据我们近期对15个细分行业、逾200家商业与工业企业的电力调查，四分之一的美国商业和工业设施预计到2030年将完全依靠现场供电；35%的设施预计到2035年实现完全现场供电。 为什么？展望未来，电气化与数字化、人口增长以及自动化意味着工厂和企业将消耗大量电力，并对高可靠性提出极高要求。事实上，国际能源署（IEA）预测，全球电力需求到2035年将增长40%。

电网既难以快速扩容，也难以以高可靠性为集中负荷供电，正如它在为AI工厂供电时举步维艰一样。Bloom将成为这一庞大市场细分领域的首选解决方案。 我们将成为引领电力市场捕获全球新增需求的领导者，推动电力市场在未来十年从目前约3万亿美元的规模增长至约6万亿美元。因此，走过25年，我们才刚刚起步。而今，我们的增长正在加速。

市场对我们所提供价值的认识更加深入，我们的品牌也获得了广泛认可。我们在2026年第一季度财报电话会议开始时，预期营收同比增长60%。今天，我们上调了这一指引，预计中值营收同比增长超过120%。 我们的客户管道持续增长，积压订单的扩张速度持续超过营收增速，且客户、垂直行业和地区的多样性不断提升。

我们正在为客户切实交付。就在15个月前，我们宣布了与Oracle的首个项目，并在不到两个月内向其犹他州站点完成了供电。我们正在新泽西州与Nebius实现同样的成果——在合同签署后三个月内，我们便获得了燃料电池的规划委员会审批。获批后仅两个月，第一批电力便已准备好供客户使用。 我们在这一重要细分市场的业务强劲且快速增长。社区和政策制定者认识到我们是清洁且安静的，我们是坚实的现场供电的最佳选择。

例如，在2026年的能源规划中，弗吉尼亚州州长Abigail Spanberger明确点名了非燃烧型燃料电池，并引用原文表示："与传统燃气发电相比，它们产生的本地排放量大幅降低，减少了对周边社区的健康影响。" 这一点意义重大，因为这并非一个普通的司法管辖区——弗吉尼亚州是全球大多数数据中心的所在地，也是数据中心与社区之间紧张关系的核心地带。

我们对Spanberger州长在数据中心行业及其所在社区的关键时刻，认可我们非燃烧解决方案所带来的价值表示赞赏。以下是本季度五项商业进展，充分体现了我们如何扩大总体可寻址市场。

第一，美国陆军有条件地授予我们的合作伙伴Indelible长期租约，在美国陆军基地建设和运营使用Bloom Energy服务器的商业发电设施，目的是利用我们的分布式现场架构增强电力安全。我们将为军事和民用关键基础设施安全供电——例如军事基地、水处理厂、医院和机场——视为一项增长机会。

第二，AEP披露，700兆瓦配备碳捕获与封存（CCS）技术的Bloom Energy服务器将用于为Google提供近净零排放电力，这是同类项目中的首创。与涡轮机和发动机不同，Bloom的技术使CCS能够在规模化层面真正可行。 我们认为CCS对于实现脱碳目标至关重要，并将其视为Bloom潜在的万亿美元市场机遇。

第三，我们此前向大家介绍过我们在落基山、中西部和五大湖地区不断扩大的布局。即使在美国电价最低的州，例如德克萨斯州，我们的价值主张也已具备竞争力——我们本季度正向该州发货首批设备。

第四，我们正在建立的公用事业合作关系，是推动美国在电力短缺背景下前行的重要渠道。越来越多的公用事业公司认识到，将Bloom Energy服务器这一清洁基荷发电资产部署在其配电网络中，是满足客户电力增长需求、增强配电网络稳定性和可靠性的更快速、更经济的方式。我预计我们在公用事业相关业务（通常称为"表前"安排）中将取得重大突破。

第五，最后，我们正在许多国际市场看到部署Bloom系统以满足快速增长的电力需求的强烈兴趣。我们正在与其中几个市场的潜在本地合作伙伴积极洽谈，期待尽快向大家更新一些捷报。

总结而言，Bloom是对社区友好的现场供电首选解决方案——快速部署、清洁、可靠、具有竞争力。 我们的现场解决方案被部署于为吉瓦级智能工厂、兆瓦级推理数据中心、工厂、商业企业，以及医院、电信枢纽和基本服务等关键任务基础设施供电。Bloom现场供电的需求在国内外均持续增长，我们正在建立强大的合作伙伴关系。这一增长潜力，结合CCS和800 VDC等未来增长机遇，指向Bloom将在不断增长的电力市场中占据重要份额。这一信念让我们对未来的走向有了清晰的判断。

这将要求我们扩大规模、切实执行，以把握这个百年一遇的机遇。我对我的团队充满信心，深知他们已准备好迎接这一挑战。接下来，有请Simon为大家详细解读我们的财务数据。

Simon Edwards，首席财务官：

谢谢你，KR。大家下午好。提醒一下，我将重点介绍非GAAP调整后的指标。与GAAP的调节说明已包含在我们的新闻稿和补充材料中。第三季度是Bloom又一个创纪录的季度。

营收达到12.4亿美元，同比增长138%；营业利润达到2.86亿美元，增速更快，同比增长超过500%。 凭借本季度的强劲表现，我们今年第三次上调了全年营收、营业利润和每股收益的预期。在深入细节之前，有必要回顾一下我们今年迄今所取得的成绩。年初至今的营收已达30.5亿美元，已经比我们2025年全年的营收高出50%。

仅本季度的营业利润就超过了去年全年的营业利润。 这正是我们商业模式中内嵌的运营杠杆效应，如今已在业绩中得到充分体现。本季度营业利润率从一年前的8.9%扩大至23.1%，原因在于营收增长了138%，而运营费用仅增长了26%。正如KR所说，要抓住这个百年一遇的机遇，我们既需要规模扩张，也需要高效执行，因此我们将持续投入于创新与工程路线图、增长举措，以及支撑我们规模扩张所需的基础设施。

年初至今的资本支出为2.31亿美元，我们正在投资产能以支持未来增长，并通过运营产生的现金流为这些投资提供资金。尽管我们的投资规模是2025年全年的4倍，我们的现金余额仍与年初大体持平。 我们的利润结构使我们能够在投资扩大业务规模的同时，保持资产负债表的稳健。这正是我们精心设计并付诸实施的财务模式，目前运行符合预期。

现在来看本季度的具体情况。如我此前所述，本季度营收为12.4亿美元，同比增长138%，环比增长16%。产品营收为10.7亿美元，同比增长179%，环比增长15%，首次在单季度突破10亿美元大关，占总营收的87%。产品营收在控制权转移给客户时予以确认，因此是本季度系统交付和验收情况的直接体现。

服务营收为6760万美元，同比增长15%，环比基本持平。安装营收为8490万美元，同比增长29%，环比增长66%。安装范围因客户和项目而异，营收随工程进展按比例确认。因此，安装营收与产品营收并不会在同一季度同步变动，安装营收将随客户项目的时间节点和结构组合而波动。

在利润率方面，产品毛利率为38.4%，同比提升250个基点，环比提升120个基点——这是在我们同时推进新产线爬坡和加急交付的季度中实现的。这直接体现了我们的定价能力以及我们在产品端持续推进的成本削减成效。服务毛利率为21.4%，同比提升700个基点，这是我们连续第二个季度保持在20%以上。 总体毛利率为34.5%，同比提升412个基点，产品和服务均实现扩张，但部分被安装营收在收入结构中的时间性因素所抵消。鉴于这种季度间的结构性波动，这也是我们以全年为基准来管理和指引毛利率的原因。本季度运营费用为1.41亿美元，反映了我们在工程路线图、增长举措和基础设施方面的持续投入。营业利润为2.86亿美元，同比增长超过500%，环比增长19%，营业利润率为23.1%，环比提升60个基点。

调整后EBITDA为2.99亿美元，占营收的24%，同比扩张1286个基点。非GAAP摊薄每股收益为0.94美元，去年同期为0.15美元。GAAP摊薄每股收益为0.78美元，去年同期为亏损0.10美元。

在现金方面，本季度经营活动现金流为净使用2700万美元。净利润被营运资本的增加所抵消，营运资本的增加主要由库存、合同资产和应收账款驱动，原因是我们支撑了业务的大幅增长并为未来交付建立了库存储备。如我此前所提，产品营收在控制权转移给客户时予以确认。合同账单则遵循合同里程碑节点，可能发生在不同的季度。因此，现金回收可能滞后于营收确认，两者之间的差额在完成开票和回款之前体现为合同资产和应收账款。

大额交付及相关现金回收的时间节点将因季度而异，这些差异会随时间推移趋于平衡。我们预计将持续投入营运资本，以支持未来增长并与客户同步扩张规模。 本季度资本支出为1.53亿美元，年初至今累计2.31亿美元，主要用于投资机械设备和生产产能，以支持我们在Fremont和Newark现有工厂内的扩张。以这种增量方式增加产能，意味着我们的资本支出紧跟我们所看到的需求，而非超前于需求。本季度自由现金流为净使用1.81亿美元，年初至今为正4200万美元，季度末现金余额为25亿美元。 此外，本季度Bloom被纳入标普500指数。我们认为这一纳入是对我们在业务规模、盈利能力和稳定性方面所取得成就的认可，我们也欢迎由此带来的更广泛的股东群体。

在业绩指引方面，我们将全年营收预期上调至44亿至46亿美元，中值对应同比增长约122%。 此次上调反映了我们第三季度的业绩表现，以及对第四季度客户交付时间节点更清晰的能见度。我们的季度节奏由客户准备情况和交付时间节点决定，这也是我们以全年为基准管理业务和提供指引的原因。与今年每次上调一样，我们的预期建立在两个层面之上。第一层是积压订单，我们逐一评估每位客户的现场准备情况和转化时间节点。第二层是对我们管道中需要在当季获得电力供应的客户进行概率加权评估。随着最后一个季度的到来，年末前后少量交付的时间节点将决定我们最终落在区间的哪个位置。

我们维持最新的非GAAP毛利率预期约为34%。 这高于2025年的30%，也高于年初约32%的原始预期。这一预期反映了我们对第四季度营收结构和各业务线利润率的预判。我们同时将非GAAP营业利润预期上调至9.6亿至10.3亿美元。 中值对应22%的营业利润率，而我们2月份预期中值时的营业利润率为14%。我们的非GAAP摊薄每股收益预期现为3.10至3.40美元。

总结而言，我们正在创造创纪录的业绩、上调预期，并进行必要的投资以把握眼前巨大的市场机遇。 与此同时，我们在持续扩大利润率，并保持资产负债表的稳健。说到这里，接线员，我们现在开始接受提问。

问答环节

主持人： 问答环节现在开始。（主持人提示）请稍候，我们正在整理提问名单。第一个问题来自摩根大通的 Mark Strouse，您的线路已开通，请提问。

Mark Strouse： 好的，下午好。非常感谢你们接受我们的提问。 KR，我很好奇，能否谈谈最近决定扩大在 Fremont 房地产布局的原因？在本次电话会议上，你们花了相当多的时间讨论 TAM 扩张的多种路径。我想了解的是，为什么现在做出这个决定？ 既然你们之前提到当前的制造产能可以支持每年超过 5 吉瓦的产出，那么一旦新设施投入运营，我们是否应该认为这一数字将超过 10 吉瓦？

KR Sridhar（创始人兼董事长、首席执行官）： Mark，感谢你的提问。你看，有些事情对我们来说非常清晰，在这个充满不确定性的世界里，有些事情是可以完全确定的。电力的使用、电力的需求，将会急剧攀升，不仅仅是因为 AI，还因为在这个数字时代，有太多的市场领域都需要电力。这不仅仅会发生在美国境内，我们已经开始看到同样的趋势在亚洲、欧洲以及世界其他地区显现。我们看到，对于现场自发电的需求，相较于电网供电，正在从数据中心以外的多个领域涌现出来——这些数据中心被要求自行解决供电问题。这种需求来自于对韧性的追求，来自于对安全性的需求。在当前全球各种复杂局势下，关键设施对于可靠、安全的现场供电的需求正变得越来越重要。综合考量这一切，对我们来说非常明显，而且一直都是显而易见的——从时间节点来看，5 吉瓦这个里程碑只是漫长旅程中的一个节点，我们已经清晰地看到它即将到来，我们需要为超越这一里程碑之后的阶段做好准备。这就是你现在所看到的。我们永远不会以跳跃式的方式扩大产能，而是会像调节模拟旋钮一样，随着需求的增长逐步跟进。我们不会超出我们的视野范围，但也绝不会慢到成为客户获取电力的瓶颈。我们就是通过这样的方式来推进的。我们不会提供具体的时间表，但我们有强烈的信心，市场传递给我们的信号已经足够清晰，告诉我们应该开始为超越 5 吉瓦这一里程碑做准备。这就是我们这样做的原因。希望这回答了你的问题。

Mark Strouse： 非常好，谢谢。接下来是一个简短的追问，问 Simon 的。关于全年毛利率展望维持不变、但收入预期上调这一点，我理解这至少部分是由于产品结构的变化。能否提供更多细节？另外，我知道你们目前还没有给出 2027 年的指引，但从方向性来看，随着收入规模的扩大，我们是否应该继续预期毛利率会进一步提升？ 谢谢。

Simon Edwards（首席财务官）： 好的，Mark，你好。首先，我想先退一步，看看我们已经走了多远——2024 年总体毛利率为 28.7%，2025 年为 30.3%，而第三季度已达到 34.5%。 我认为我们已经展示了随着业务规模扩大而持续提升利润率的良好记录，对于产品毛利率的表现，我感到非常满意。正如我在准备好的发言中提到的，定价依然强劲，我们一直推进的降本举措也已体现在数据中。但与此同时，我们也在平衡利润率的扩张与抓住眼前市场机遇之间的关系。正如 Kara 所提到的，我们正在加快新产线的投产，加急交付以满足客户的时间节点要求，这在短期内会带来一定成本。此外，我们还有多项工程、采购、制造方面的降本项目，这些需要一定时间才能体现在成本端。因此，你问到明年的情况，我们是从长远视角来考量的。我们清楚，规模扩张伴随着启动成本，我认为我们在毛利率展望中已经审慎地反映了这一点。但随着这些项目逐步进入量产阶段，随着我们持续优化产线成熟度并提升产能利用率，我们认为将会从规模效应中获得更多收益。我只想说，在我入职的头六个月里，我对团队在运营层面的表现以及这些进展在数据中的体现都印象深刻。

Mark Strouse： 谢谢。

操作员：下一个问题来自Evercore ISI的Nick Amakuchi，请提问。

Nick Amakuchi： 嗨，大家好，非常感谢。 Simon，我想深入了解一下自由现金流的情况。本季度显然使用了2700万美元的现金，考虑到利润率的扩张等因素，我想深入了解一下这个问题。有哪些影响因素或一次性项目可以帮助我们理解？

Simon Edwards，首席财务官： 好的，Nick，你好。首先，我想说的是，我们真的将这个业务视为一个自我资金运营的业务。 也就是说，当你考虑业务的运营表现时，正是这种表现在为增长所需的投资提供资金。我想强调这一点对我们非常重要，因为这将减少我们对外部资本的依赖，真正降低我们的执行风险。 同时，我认为这也给了我们KR所提到的灵活性，让我们能够针对客户需求进行投资。所以我想说，在这个背景下，应该从全年的角度来看待现金生成，而不是从某一个季度来推断。 我们确实相信，这个业务将成为一个自由现金流为正的业务，因为我们能够持续为自身增长提供资金。回到你问题的第一部分，本季度我们在运营中使用了现金，但这并不是一个趋势的开始。 即使我们增加了对人员和能力的运营投入，我们今年迄今为止已经产生了正的运营现金流（CFOA）。 正如我在准备好的发言中提到的，我们也为这些客户部署的营运资本（听不清）提供了资金。所以，我认为我们能够从运营角度支持这些投资，同时也为今年迄今的资本支出提供资金，这恰恰体现了这个业务的资本效率。当我将这一切与我们从资本支出投资中获得的回报联系起来时，我们对目前所处的发展轨迹感到非常乐观。

Nick Amakuchi： 很好，谢谢。KR，如果可以的话，我还想深入了解一下，您之前提到了在公用事业方面不断增加的需求和关系。现在大家显然更多地将你们视为一种表后解决方案，从这个角度来看似乎更具互补性。如果我们考虑一下目前已经公开的信息，我们已经看到不同地区的综合资源规划（IRP）中已经包含了燃料电池，能否更具体地阐述一下你们所看到的市场机会和整体可寻址市场（TAM），特别是在受监管的公用事业机会方面？

KR Sridhar，创始人、董事长兼首席执行官： Nick，这是一个很好的问题。首先让我们从客户的角度来谈谈。在这里，我要说，让我们考虑两类客户：一类是电费缴纳者，也就是最终客户；另一类是为这些电费缴纳者提供服务的公用事业公司。如果你从优化这两类客户的角度来看，他们越来越多地开始将我们视为一种配电资产，通过这种资产，他们可以降低总成本，同时继续为客户提供服务。 这对电费缴纳者越有利，公用事业公司就越容易向其政策制定者申请，将采购Bloom Energy服务器纳入费率基础，将其作为输电和配电资产部署到输配电网络中。这对他们意味着什么？这使他们能够将我们部署在电表前端，随着负荷的到来进行分配，而无需等待客户的具体订单。 他们可以像现在在综合资源规划中那样，根据计划和需求进行采购，而不需要针对特定客户。他们为什么要这样做，而不是购买集中式资产呢？输配电及其相关成本、瓶颈和时间问题对他们来说都行不通。 他们正在认识到这一点。如果客户不得不转向表后方案，他们就会失去客户，失去费率基础。如果他们失去客户和费率基础，就必须提高其他电费缴纳者的成本，这不是州政府想要的，也不是最终客户想要的。 所以，在这个时间节点上，我们对整个行业来说都是真正有价值的资产。 随着越来越多的地区开始理解这一点，你将会看到这种情况在多个地区逐步展开。我们的团队在向各大公用事业公司宣传将现场电力作为电网补充的好处方面做得非常出色。我们一直在解释为什么电网存在不足。公用事业公司终于从监管机构那里获得了将这些资产纳入规划所需的空间，所以他们正在抓住这个机会。我们将这视为未来巨大的业务增长机会。

Nick Amakuchi： 谢谢。

David Arcaro： 哦，你好。非常感谢你们回答我们的问题。AR，我想你们在碳捕获、热电联供以及行业向800伏直流电转型方面有几个未来机遇，我想了解这些未来举措目前在商业机遇方面进展如何，以及你们在近期看到的市场采用情况是怎样的？

KR Sridhar，创始人、董事长兼首席执行官： David，你好。感谢这个问题。

好的，让我来回答这个问题。你们知道吗，我对AEP宣布的700兆瓦碳捕获项目感到无比振奋——该项目将为超大规模客户提供近净零排放电力，在这个案例中他们宣布的客户是Google。这个项目将提供及时、现场、可靠、无空气污染、无水资源消耗的近净零排放电力。这还能有多好呢？好的。

我们有——这里有一个关键点，我认为参加电话会议的投资者需要理解。燃烧技术目前无法提供经济实惠且可扩展的碳捕获路径。 Bloom的技术在商业领域是独一无二的，因为它能够提供用于碳捕获的浓缩二氧化碳。这就是Bloom的天才之处、力量所在。它既对钱包有利，又对环境友好。所以我相信，当世界准备好去碳化时，最快的方式就是使用我们的技术配合天然气，生产既可靠又对地球友好的大量电力。当世界为此做好准备时，我认为这将是一个超过1万亿美元的机遇。这就是我认为它有多大。

800伏直流电是显而易见的选择。 我们在发布的一份报告中表明，在运营的前五年，一个吉瓦级数据中心通过采用800伏直流电，与当前这种过时的工业时代电力传输架构相比，将节省超过50亿美元。800伏直流电无论如何都会到来。我们不需要推动市场去实现这一点，但为什么要使用中间所有的转换环节，并多付50亿美元呢？我极度自信，当搭载800伏直流电的服务器机架问世时，我们将看到这种采用趋势的发生。

我们正在与所有超大规模客户进行对话。这一领域有很大的兴趣。当以800伏直流电为标准建设的直流数据中心建成时，这一切就会发生。不是会不会发生的问题，而是多快发生的问题，所以他们比我更能回答时间节点的问题。

关于热量回收，也就是热电联供（CHP），我们坚定地认为，当你进行现场发电时，把那些可以用于制冷、从而减少20%电力需求的热量白白浪费掉，同样是显而易见不应该做的事。所以这是对我们所做一切的补充，无论你是向数据中心提供交流电，还是800伏直流电，有没有碳捕获，都无所谓。这成为了一个显而易见的选择。关于热电联供有一点很有趣——大多数工业应用，我们相信商业和工业领域（C&I）将是我们巨大的增长方向，都将需要蒸汽形式的热能或制冷。

他们将使用热电联供。所以我认为这是一个巨大的增长方向，也是为商业和工业客户使用我们产品创造价值的途径。美妙之处在于，这是同一个平台。这就是为什么我们一直告诉大家，Bloom是一个平台，而不是一个产品。我们能够根据客户需要，为他们提供平台中任意一种或所有选项。

谢谢。

操作员： 下一个问题。

KR Sridhar，创始人兼董事长、首席执行官： David 可能有后续问题。

操作员：下一个问题来自 RBC Capital Markets 的 Chris Dendrinos。请提问。

Christopher Dendrinos： 好的，非常感谢接受提问。恭喜本季度取得亮眼成绩。我想问一下关于"上电时间"的问题——我记得您在之前的发言中提到过，大约一年前你们能够在不到两个月的时间内为 Oracle 完成交付。如您所知，现在需求正在快速增长，你们也在持续扩张规模，"上电时间"是否仍然能保持在90天以内，还是说由于订单积压量较大而有所延长？ 另外，能否更具体地说明你们为 Nebius 站点供电的速度？您提到第一个区块即将上电，但这具体对应多少兆瓦？谢谢。

KR Sridhar，创始人兼董事长、首席执行官： 谢谢你，Chris，这是一个非常好的问题。我们的服务器已经为 Nebius 数据中心做好了准备。我们再次重申，我们确实履行了对他们的承诺。我们不会成为他们整个300兆瓦数据中心上线的瓶颈。 只要我们准备好了，就会立即推进。

不过我想你也了解数据中心是如何建立起来的——它们不是一天之内从0跳到300兆瓦的，而是一个区块一个区块地推进。他们的第一个区块即将就绪，而我们已经为第一个区块做好了准备。在他们每一个后续区块建好之前，我们都会提前到位，确保我们不会成为他们的瓶颈。至于数据中心其余部分的时间安排，需要由客户自己来说明，我们不便置评。

但回到你更宏观的问题。就在今天早上——我记得是柏林时间，或者也许是昨天，我记不太清了——在柏林 GTC 大会上，NVIDIA 的 CEO 说了这样一句话：一个吉瓦级数据中心每延误一个季度，就意味着损失100亿美元的收入。也就是说，一个100兆瓦的数据中心，延误一个季度就会损失10亿美元的收入。这个数字远远超过了你在电力模块上所能获得的任何其他价值主张。而且目前没有任何比我们更清洁的技术，能够在现场供电的同时获得空气排放许可；也没有任何技术能比我们更快地为客户提供电力； 更不用说我们在上一个问题中谈到的全面的未来保障能力，以及我们能够提供的所有附加价值。这就是我们对这一特定领域及其对我们意义持乐观态度的原因。谢谢。

Christopher Dendrinos： 谢谢。再追问一下，回到 Mark 关于扩大业务布局的问题——在这方面是否有机会引入更多自动化？你们是如何看待制造业的机遇，以及这可能带来哪些成本节省？ 谢谢。

KR Sridhar，创始人兼董事长、首席执行官： 我认为，凡是参观过我们工厂的人都会记得我们出色的总经理 Brad Fields 说过的一句话。他会提醒大家：多年前，当我们每年生产100兆瓦的电堆时，我们有大约600名员工全天候工作；而当我们达到每年1吉瓦的产能时，整条生产线仍然只需要600名员工——这意味着效率提升了10倍。当我们达到5吉瓦产能时，那条生产线上依然只需要600名员工。

Bloom 是一家将降本增效刻入DNA的公司，持续创新是我们的本能。所以答案是肯定的，我们不仅仅是 AI 的受益者——他们是我们的客户，同时我们也在包括自动化在内的许多不同领域受益于 AI。

Christopher Dendrinos： 谢谢。

KR Sridhar，创始人兼董事长、首席执行官： 谢谢你。

操作员： 下一个问题来自UBS的Manav Gupta，请提问。

Manav Gupta： KR，我想回到上次电话会议，您说了一些非常有见地的话，您提到LCOE（平准化能源成本）对于现场供电和数据中心来说是一个荒谬的构建，应该关注总成本。能否帮我们理解一下，数据中心所看到的LCOE与实际输送给他们的电力价格之间的差异，以及您的解决方案实际上更具成本效益？另外，关于您提到的9月15日、16日的那份报告，那是一份非常好的报告，因为它详细说明了通过切换到您的解决方案可以节省的所有资金。我记得您曾提到，一个1GW的设施通过切换到您的解决方案可以节省高达9%的成本。最后一个问题，我保证是最后一个——我们了解您的解决方案具有更低的NOx和SOx排放，但我们也认为这里还涉及到节水优势。您的解决方案比竞争对手使用更少的水，这在竞争中可能是一个重大优势。如果您能就这些问题的部分内容作出解答，非常感谢。

KR Sridhar，创始人兼董事长兼首席执行官： 好的，Manav，谢谢你。问题很多，我会尽量记住并一一回答。让我先从水资源问题开始。

您看，如果针对每吉瓦的数据中心，比较燃烧技术与我们技术在发电厂的用水量，我们的用水量连第二位小数的四舍五入误差都算不上。也就是说，如果您运营一个吉瓦级的数据中心，使用联合循环燃气轮机（CCGT）的话，在整个生命周期内的年用水量是极其巨大的——例如，如果使用湿冷CCGT，在该1GW数据中心的整个生命周期内，大约会消耗250亿加仑的水，这是非常庞大的数字。

相比这250亿加仑，我们只需要14亿加仑。从用水量的角度来看，这简直是沧海一粟。好的，这就是理解水资源问题的方式。

现在，您问到与电网电力相比的成本优势。

从电网电力到机架供电，电力经过层层传输，从三个九的可靠性（99.9%），到电压和功率层面的不稳定性——我说的不是环保方面的清洁度，而是电力质量的清洁度，这正是UPS（不间断电源）所要解决的问题，还有可靠性问题。再加上将电力转换为您所需电压和直流电的过程，这些都是从电网电力到机架电力所带来的成本。

此外，在机架内部，由于电网输送的技术无法快速升降负荷，燃气轮机也无法快速升降负荷，机架内部就会产生低效损耗。为了不烧坏另一侧的涡轮机、发动机或电池，他们只能白白消耗掉这些电力。而使用燃料电池则完全不需要这样做。

因此，对于数据中心而言，真正的成本是电力总成本与实际产出的算力（token）之间的比值，即每个token的电力成本。从LCOE出发，到输送到电网的电力成本，再到机架电力成本，最终到每个token的电力成本。将所有这些加在一起，我们是压倒性的成本领先者，是总成本最低的方案。这正是人们开始逐渐理解的事情。

我希望已经回答了您大部分的问题，Manav。我们继续下一个问题。

Manav Gupta： 非常感谢，非常感谢您，先生。谢谢。

操作员：下一个问题来自Baird的Ben Kallo。为了节省时间，请所有剩余分析师每人只提一个问题，谢谢。Ben，您的线路现已开通，请提问。

Ben Kallo： 你好，谢谢。我有两个问题，很快。第一个，回到Mark和扩张的话题，你们之前谈到过每季度扩张，我记得是250兆瓦到300兆瓦。我只是想了解一下，当你们明年接近5吉瓦的时候，我们应该怎么看待这个问题，以及是否有什么供应方面的限制需要考虑。第二个问题是关于"邻避效应"，我们看到一些报道，说也许有些开发商正在向海外转移。我想知道，如果这是真的，我们应该如何期待你们从中获益，以及你们在水资源、噪音、硫氧化物和氮氧化物排放方面的优势，在海外是否同样适用。谢谢。

KR Sridhar，创始人兼董事长、首席执行官： 谢谢你，Ben。关于第一个问题，让我说清楚，我们从未给出过任何关于季度增长或年度增长的具体数字。 我们所说的是，这就像一个旋钮，我们会根据需求来调大或调小。根据我刚才告诉你们的一切，我认为我们近期不会调小，只会不断调大。 所以，调大多少，完全取决于负载需求，这是第一点。第二点，关于国际市场的问题，要记住的是，如果每个token所对应的电力总交付成本，远低于使用Bloom系统消耗天然气的成本，那就意味着产生相同数量token所消耗的燃料会减少。 在大多数国际市场，天然气价格远高于美国，我们所带来的优势会进一步放大。基于所有这些原因，国际市场对我们非常有吸引力，我们正在考虑国际扩张。 正如我在准备好的发言中所说，请期待我们在不久的将来在这方面带来一些好消息。

Ben Kallo： 谢谢。

操作员：下一个问题来自BMO资本市场的Ameet Thakkar，您的线路现已开通，请提问。

Ameet Thakkar： 恭喜本季度的业绩和上调后的展望。我只有一个简短的问题，我会遵守规则。KR，您今天大量谈到了规模的问题。目前在美国运营的单一站点最大的Bloom部署，以兆瓦计算是多少？ 以及与您提到的即将在怀俄明州或新泽西州部署的项目规模相比，我们应该怎么看？

KR Sridhar，创始人兼董事长、首席执行官： 我们已经处于100兆瓦级别，怀俄明州的项目也是100兆瓦级别，而且正在向吉瓦级别迈进，因为它达到了700兆瓦。 所以，我们最小的系统是150千瓦，为一家小型Home Depot供电，而我们最大的系统正在接近吉瓦级别。我可以告诉你，每一位客户对我们都很重要，我们让所有客户都满意。 谢谢。

Ameet Thakkar： 谢谢。

操作员：下一个问题来自Mizuho的Maheep Mandloi。您的线路已开通，请继续。

Maheep Mandloi： 嗨，晚上好。感谢提问。这是一个小问题。关于积压订单的增长，我记得在准备好的发言中，你们提到积压订单的增长速度快于收入增长。我想理解一下，该如何解读这一点——考虑到收入同比增长大约140%。那么，这是否是本季度理解积压订单增长的一个参考框架？谢谢。

KR Sridhar，创始人兼董事长、首席执行官： Maheep，感谢你的问题。幸运的是，你不必等太久，因为现在是第四季度，也是我们年初的时候。我们会给你具体的指引。我认为在过去几个季度里，我们已经向你们证明了我们是有纪律的，我们给出的数字是我们实际能够兑现的。所以我们会给你那个数字。但我想说，增长是稳健的，是强劲的。所以请期待一个扎实的增长。 我不会在方向上给你划定范围，抱歉。

未知发言人： 好的，感谢提问。

KR Sridhar，创始人兼董事长、首席执行官：是的。

操作员：下一个问题来自Bernstein的Sunaina Ocalan。您的线路已开通，请继续。

Sunaina Ocalan： 嗨，下午好。感谢接受我的问题并给我机会提问。也许我可以问一下，鉴于与谷歌的AT交易，您能否介绍一下您与其他超大规模数据中心客户的一些洽谈情况？您是否看到碳捕获与封存（CCS）作为超大规模客户洽谈中的一个潜在选项被越来越多地提及？以及从您的角度来看，这对降低电力成本有何影响？我很欣赏您方案中CO₂排放更清洁这一点。希望能听到更多您的想法。

KR Sridhar，创始人兼董事长、首席执行官： 这是一个非常好的问题。我想说，是的，我们所有的超大规模客户目前都对碳捕获的可选方案表现出了浓厚的兴趣。 我们认为，随着我们向前推进，这将变得极其重要。我认为，几乎所有我们的客户很快就会至少开始向我们购买具备碳捕获就绪功能的系统，这样当他们所在地区的生态系统中建有CO₂管道并连接到封存井时，他们就能够接入——这是第一点。第二点，将10%到15%的成本视为大多数超大规模客户今天愿意接受的合理成本，以实现零碳电力供应。 如果能够提供这一点，那将是他们在没有强制要求的情况下自愿选择的方向，而Bloom将能够在这一成本范围内交付，涵盖碳捕获与封存的全部综合成本。这就是为什么我说我们是最具经济可行性、技术上最成熟的碳捕获与封存平台。

Sunaina Ocalan： 谢谢。

操作员：您的下一个问题来自Oppenheimer的Colin Rusch。您的线路现已开通，请继续。

Colin Rusch： 非常感谢，各位。这是一个两部分的问题。第一个问题主要是关于合同资产的增长，以及您预计如何将其转化为可开票并完成收款的状态。第二个问题，或者说第二部分，主要是关于碳捕获货币化的战略。我认为我们相信你们确实能在这方面产生重大影响。请问您预计是通过服务器销售来实现货币化，还是可能会推出一种新的解决方案，来扩展目前服务中已有的一些机会？

KR Sridhar，创始人兼董事长、首席执行官： 好的，Colin，我来回答第一部分。

关于合同资产的定性，我确实预计它们会发生周转。因此，虽然合同资产余额可能会增长，但对我们真正重要的是它们在持续周转——因为我们正在达到开票里程碑并实现现金回收。我认为这是一个重要的细节，我想特别强调。总体而言，我预计随着业务规模的扩大，我们将能够持续有效地管理营运资本。但我认为，确保应收账款和合同资产都能持续周转是我们的首要关注点。

Colin，关于我们如何实现碳捕获的货币化——这个答案应该不会让你感到意外。这正是Bloom在其商业模式乃至产品方案上一贯的做法：我们会迎合终端客户的需求。

如果终端客户恰好是一家具备碳捕获能力的天然气公司或油气公司，他们可以将这一功能附加进来，通过碳信用额度以及来自客户的收入流来实现货币化。我们也可以与合作伙伴协作，提供端到端的完整解决方案，并商议如何分配收益。或者在某些情况下，终端客户本身可能有碳信用额度的需求，他们自行使用，并以隐含电力成本或资本设备加利润的方式向我们支付报酬。对于以上所有模式，我们都持开放态度。

这就是我们模式的魅力所在——我们为客户创造了多种选择的可能性。这也是我们思考所有业务的方式。归根结底，我们存在的意义是服务客户、满足需求，而通往这一目标的路径有很多种。

说到这里，由于时间已经到了甚至超出了预定时间，让我来做一个总结。我想说，虽然今天你们从我们这里听到的一切都非常积极，但我也想承认我们目前所处的这个动荡不安的时代。和你们大多数人一样，我看到世界上存在着大量的不确定性，市场也充满波动。

然而，正是在这样的时刻，我们更应该提醒自己，对我们共同的未来保持乐观是有充分理由的。 就我个人而言，我可以告诉大家，能够身处Bloom，我感到非常幸运。对我来说，这里是一座充满稳定、确定性与使命感的岛屿。让我来解释一下。

我在一个电力匮乏的地方长大。 我深知无法依赖稳定电力供应意味着什么，它如何压制经济活动、损害人类健康与福祉，这些我都有切身体会。在当今的数字化世界中，拥有电力比我童年时代更加重要。

毫无疑问，电力需求将持续上升，且这一趋势是循环往复的。 有一件事是可以确定的：未来几年，对电力的需求将急剧攀升。而Bloom已经建立了一个平台，能够以清洁、可靠且大规模的方式向有需要的人输送电力。正如我们一再证明的那样，我们能够实现这一目标，为股东创造利润和回报，并通过自我造血的模式推动业务规模化增长。

我们的未来一片光明。 我非常感激能够与如此强大的团队一起，共同肩负如此有意义的使命。这让我充满活力，我能清晰地看见我们光明的未来。感谢大家对Bloom的支持，祝大家今天愉快。

操作员：今天的电话会议到此结束，感谢您的参与，您现在可以断开连接了。

风险提示及免责条款

俄乌空袭仍在持续，协议前景不被看好，普京称愿与美乌重启三方会谈

环球时报 — Fri, 23 Oct 2026 00:37:31 GMT

当地时间21日，美国总统特使威特科夫在圣彼得堡与俄总统普京长谈约3小时后，俄总统助理乌沙科夫通报称，普京愿意重启俄美乌三方谈判，但他淡化了达成停战协议的可能性，称乌克兰和欧洲提出的新和平方案缺乏“实质内容”。英国《卫报》称，尽管俄罗斯对和平方案的反应冷淡，美国总统特朗普仍声称这是“我们最接近达成协议的一次”。乌总统泽连斯基同日称，克里姆林宫释放出的信号是“积极的”，但对俄是否将会晤表示担忧。

俄方：对解决冲突有实际帮助的提议并不多

据《俄罗斯报》报道，乌沙科夫21日通报称，俄美会谈内容详细且坦诚，乌克兰问题是会晤核心。威特科夫向普京介绍了欧洲和乌克兰官员在挪威会谈期间提出的解决冲突的新方案。但俄罗斯方面认为，其中对解决冲突有实际帮助的提议并不多。普京告知威特科夫，俄方准备于11月中旬重启俄美乌三方会谈，会谈主题涉及冲突结束后俄乌安全体系建设。

乌沙科夫表示，普京向威特科夫阐述了俄方对前线局势的评估。普京称，俄罗斯军队在前线推进，掌握了战略主动权。普京和威特科夫还谈到了有关俄罗斯向美国和全球市场供应柴油协议的执行问题。乌沙科夫说，“双方强调，该协议不仅符合俄美双方利益，还将有助于稳定全球燃料市场”。

据俄新社报道，俄总统新闻秘书佩斯科夫21日告诉记者：“我们看到特朗普真诚且始终如一地希望促成和平解决，并使一切朝着和平解决的方向发展。”他同时表示，目前尚未就美国特使下次访俄达成任何协议。据俄罗斯卫星通讯社报道，挪威首相斯特勒告诉挪威广播公司，威特科夫与普京会晤后将返回奥斯陆，继续就乌克兰问题进行磋商。

特朗普：现在是我们最接近达成协议的时候

白宫21日表示，美国与俄罗斯正朝着解决俄乌冲突的方向迈进。特朗普当天说，前几天和普京谈到了解决俄乌冲突的问题，“也许现在是我们最接近达成协议的时候”。特朗普认为，鉴于谈判正处于微妙阶段，现在不值得加大对莫斯科的压力。

据RBC-乌克兰通讯社报道，泽连斯基21日称，威特科夫与普京的会晤具有重要意义。他表示，俄美乌三方应尽快会面，开始实质性工作。

不过，据英国广播公司22日报道，乌克兰及其欧洲盟友对普京的说法提出质疑，他们称前线实际上已陷入僵局。据乌克兰国际文传电讯社报道，泽连斯基21日在接受美国福克斯新闻频道直播采访时称，愿在保留至少75%领土控制权的基础上达成和平协议。他将接受一项按当前战线冻结战争的协议。乌方随后还将寻求美国总统和欧洲盟友的安全保障，“以确保和平与安全”。

未来前景扑朔迷离

俄乌冲突仍在持续，未来前景扑朔迷离。据俄《生意人报》22日报道，俄罗斯国防部通报，当天凌晨，俄军对乌境内军工设施、交通基础设施和港口等目标实施了大规模打击。

法国国际广播电台22日称，莫斯科市长索比亚宁表示，21日晚至22日凌晨有630架无人机朝俄罗斯首都地区飞来，造成两人受伤。他强调，这些无人机中的大部分已被防空系统击落，并指出其中163架无人机曾逼近莫斯科。

乌克兰国际文传电讯社22日称，俄对乌特别是基辅，发动了又一次大规模无人机和弹道导弹袭击。针对基辅最新遭到的空袭，乌克兰外长瑟比加表示，“绥靖和奉承的政策无法阻止这场战争。只有武力才能做到这一点”。

乌克兰《基辅邮报》称，特朗普曾表示，制定乌克兰和平计划很容易，他可以在第二个任期上任后的几周内让双方达成协议，而现在即将迎来2026年底，特朗普似乎一无所获。尽管美俄举行了多轮和平谈判，包括由威特科夫和特朗普女婿库什纳主持的谈判，但这种做法似乎收效甚微。战争只会愈演愈烈。

本文来源：环球时报

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中国算力开始赚全球的钱了：Token出海，会是下一个“中国制造”吗？

万周 — Fri, 23 Oct 2026 00:34:31 GMT

一笔2亿美元的跨境Token采购合同，让中国算力出口的新模式走到台前。随着国产模型走进海外开发者生态，AI推理服务正在成为可跨境交付、按量结算的数字商品。

中国庞大的电力供给、完整的基础设施产业链和模型工程能力，有望共同形成低成本智能生产的竞争力。如果跨境调用能够持续扩大，一条将本土算力转化为全球服务收入的新出口路径正在形成。

一、发生了什么？——中国AI出海，开始有了一种新的商品

1. 一笔2亿美元订单，把Token出海带进大众视野：

10月19日，润建股份披露，全资子公司五象云谷与一家境外企业签订AI Token跨境销售服务合同，合同期为一年，约定年度采购金额不低于2亿美元。双方采用按量计费、按月结算的方式，价格由具体订单确定，结算货币为人民币。更有意思的是交付方式：算力资源全部部署在中国境内，海外客户通过互联网访问API接口，直接调用中国智算中心提供的大模型推理服务。

这意味着，一家海外企业可以在当地开发AI应用、运营用户和处理业务需求，却将其中一部分智能计算交给中国的服务器完成。交易双方不需要转移实体设备，也无须把GPU装上货轮。模型生成文字、代码或分析结果的能力被计量为Token，成为可持续采购的服务。合同约定的最低采购额为这门新生意带来了醒目的规模标尺，随后能确认多少实际收入，还取决于调用、交付和收款。

2. 国产模型出海，正在延伸到算力服务出海：

近年来，中国AI出海主要沿着模型和应用两条路径展开。DeepSeek、Qwen、GLM等模型吸引海外开发者使用；编程、内容生成、智能客服等AI应用走向国际市场。如今出现的第三条路径，是让海外应用直接购买中国境内的推理服务。对数字产业而言，这相当于把计算能力本身纳入了出口产品目录。

OpenRouter截至10月19日的近七日Token排行榜中，DeepSeek V4.1 Flash以约32.8万亿Token居首，GLM 5.3 Flash、阶跃星辰Step 5 Preview、小米MiMo-V2.6-Flash和腾讯Hy4 preview紧随其后。国产模型在这一国际API平台上表现突出，说明其性能与价格组合正在获得开发者认可。

……

Meta未来支出承诺飙至8250亿美元，信用风险指标创历史新高

张雅琦、鲍奕龙 — Thu, 22 Oct 2026 22:50:03 GMT

Meta在人工智能基础设施上的资金承诺规模持续膨胀，正引发市场对其信用风险的高度关注。

据Meta周四在监管文件中披露，截至今年9月底，公司已承诺的未来支出总额约达8250亿美元，涵盖租约、云计算合同及数据中心等多类协议，其中大量资金与AI计算能力和基础设施建设直接相关。这一数字较今年7月披露的约7000亿美元大幅攀升，短短数月内新增逾千亿美元承诺。

华尔街见闻提及，Meta Q3营收与Q4指引双超预期，公司上调了全年资本支出计划，并宣布新设一类无投票权股票，为未来的收购及其他支出提供潜在融资工具。周三美股盘后涨幅一度超过6.5%。

然而Meta第三季度自由现金流转负至负21.2亿美元，为公司2012年上市以来约14年中首次出现赤字，净利润亦大幅低于分析师预期。

周四美股收盘，Meta跌约7%，市值蒸发超1000亿美元。衡量Meta信用风险的五年期信用违约互换（CDS）价格飙升至历史最高水平，公司债券相对于美国国债大幅走弱。

这反映出投资者的深层忧虑：科技巨头为AI扩张持续举债，将进一步加剧本已供过于求的债券市场压力。与此同时，Oracle、微软、博通等超大规模云计算商及芯片制造商的CDS价格也同步走高，显示市场对整个科技行业债务风险的警惕情绪在蔓延。

支出承诺规模从7000亿跳升至8250亿

本次市场波动的直接导火索，是Meta在季报后披露的最新支出承诺数据。根据公司于周四提交的监管文件，Meta已就各类租约和合同达成约8250亿美元的未来支出协议，其中大部分与人工智能算力及基础设施相关。

具体而言，Meta尚未计入资产负债表的经营性及融资性租约价值达3557亿美元，涵盖从今年剩余时间至2036年陆续生效的数据中心及能源基础设施租约。此外，截至9月30日，公司另有4545亿美元的不可撤销短期及长期合同，主要涉及第三方云算力采购、数据中心能源协议，以及旗下Reality Labs部门的消费硬件产品。Meta还披露，公司承诺在五年内购买最高147亿美元的云计算容量，但该金额或因云服务商向其他客户出售容量而有所减少。

相比之下，Meta在今年7月披露的未来支出承诺规模约为7000亿美元，此番披露意味着承诺总额在短短数月内大幅跳升。

信用风险指标触及历史极值

据ICE Data Services数据，周四Meta五年期CDS价格单日最高上涨8.9个基点，升至约119.3个基点，创下该合约上市交易以来的盘中最高纪录。CDS价格越高，意味着投资者为债务违约风险支付的保险成本越大，这一指标的跳升直接反映出市场对Meta债务负担的不安情绪。

市场新晋的"AI贝塔风向标"CoreWeave再度遭到重挫，其债券收益率重新升破15%。

超大规模云计算服务商的信用风险持续走高，相关股票亦开始引发投资者警觉。

巴克莱Andrew Keches报告指出，尽管Meta的股权层面公告"至少在孤立审视下必须被解读为正面"，但"14C文件中披露的评论似乎暗示着极为庞大的支出野心"，令其对此保持审慎。

Keches明确预期Meta将在近期发行债券，并指出"这将在一段时间内继续压制利差"。

与此同时，Meta现有债券相对于美国国债的息差也同步走阔，债券价格承压下行。Oracle、微软、博通等同类公司的CDS价格亦在当日随之攀升，表明此次市场的担忧情绪并不局限于Meta一家，而是蔓延至整个AI重度投资的科技板块。

扩张逻辑存在争议

值得关注的是，Meta的AI扩张路径与微软、Alphabet、亚马逊等竞争对手存在本质差异——Meta通常不对外出售算力，这意味着数据中心的过度投资风险将由公司自身完全承担，而非通过云服务客户加以分散。

在此前的季度财报电话会议上，投资者曾多次追问首席执行官马克·扎克伯格是否有开展云服务业务的具体计划，但扎克伯格并未给出明确答复。与此同时，Meta在季报中上调了全年资本支出预期，并宣布发行新一类无投票权股票，后者未来或可用于支付并购及其他费用。

目前，外界对于Meta能否从其庞大的AI投入中获得足够回报仍存疑虑，而不断攀升的支出承诺与信用风险指标，正促使债券市场投资者重新评估这场豪赌的代价。

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报道：SK海力士放弃Solidigm美国IPO计划

Thu, 22 Oct 2026 22:47:19 GMT

据韩国经济日报周五援引未具名业内人士报道，SK海力士已决定不再寻求旗下子公司Solidigm在美国进行首次公开募股（IPO）。

这一决定正值韩国监管部门加大对母子公司重复上市的审查之际。

韩国金融监督院院长李灿镇本月19日表示，Solidigm赴美上市可能涉及韩国重复上市监管规则；金融委员会主席李亿远22日也表示，Solidigm适用相关指引，SK海力士及其上层母公司需要履行保护股东权益的义务。

监管压力与股东权益争议升温

Solidigm源自SK海力士对英特尔NAND闪存及固态硬盘业务的收购。SK海力士于2021年完成相关业务整合，Solidigm目前重点布局面向人工智能数据中心的企业级固态硬盘（eSSD）。

此前，据媒体报道，Solidigm正考虑赴纳斯达克上市，时间可能最早在2027年，估值最高或达1500亿美元。上市融资有望为其扩充产能、研发投入提供资金，同时减轻SK海力士直接承担相关投资的压力。

但潜在上市也引发韩国市场对股东权益稀释的担忧。若Solidigm向外部投资者发行新股，SK海力士对其持股比例可能下降，未来也需要与外部股东分享部分利润。

SK海力士此前于10月1日表示，尚未就Solidigm的资本运作作出决定，公司正在评估内部资金与外部融资等方案，并强调任何决策都将以长期企业价值和股东利益为重要考量。此次放弃美国IPO的消息，意味着其融资安排可能出现调整，但公司尚未公开确认这一决定。

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10年期美债收益率跌回5.00%，AI资本开支退潮成债市"另类量化宽松"

Thu, 22 Oct 2026 20:41:32 GMT

AI概念股的一轮集中抛售，意外成为美国国债市场的最大利好。

周四，随着多家科技巨头财报引发市场对AI资本支出可持续性的质疑，美债收益率全线大幅回落，2年期至10年期美债收益率单日降幅均超15个基点，创逾一年来最大单日跌幅，美债由此迎来2025年8月以来最佳单日表现。

10年期美债收益率跌破5%，为近一个月以来首次。

高盛Rich Privorotsky在给机构客户的晨报中将这一现象定性为"令人瞩目的反身性"——AI资本支出的每一分回撤，都意味着潜在债券供给的减少，从而直接为债市减压。

在Privorotsky看来，当超大规模云计算企业发行债务的规模已可与美国国债相提并论时，AI资本支出的任何收缩，实质上等同于减少债券市场的潜在供给压力，其效果近似于一次量化宽松。

财报触发抛售，多重信号动摇市场信心

本轮科技股下跌的导火索，来自一系列参差不齐的财报信号。据高盛Privorotsky梳理，市场承压源于至少五个因素。

其一，Lam Research（LRCX）业绩虽强，但未能突破市场的隐性预期上限，指引亦未提供明显上行空间，日本东京电子股价随之下跌逾6.99%；

其二，特斯拉将全年资本支出指引从逾250亿美元下调至约200亿美元，与SpaceX此前释放的积极信号明显背离，市场对资本支出倒退的反应尤为敏感；

其三，Meta财报整体表现尚可，将全年资本支出指引下限上调至1350亿美元，但这意味着仅第四季度单季支出即需达到490亿至590亿美元，规模之大引发市场对执行可行性的疑虑；

其四，德州仪器业绩表现优异，模拟芯片全面复苏、数据中心需求强劲，但股价反应平淡；

其五，DeepSeek开源推理模型DeepInfer宣称可在现有算力基础上大幅提升推理效率，从而释放存量算力，引发市场重新审视增量算力需求的必要性。

Privorotsky的总结是：

上述任何一条单独来看都算不上颠覆性，但叠加在一起，足以动摇本已脆弱的市场情绪。

他指出，在周三小幅反弹之前，半导体板块此前11个交易日中已有10日收跌，而那次反弹"表现已属乏力"。

高盛Prime数据显示，AI相关资产净敞口占全球总净敞口的比例，已从今年夏季约31%的峰值回落至约25%，多空比率从逾4.2压缩至约3.2。

受上述消息拖累，周四费城半导体指数跌超7%。英特尔、AMD跌超8%，高通跌超3%。

AI资本支出与债务供给的内在关联

Privorotsky的分析触及了一个更深层的市场结构逻辑：AI资本支出的规模，已直接影响债券市场的供需平衡。

Meta的案例颇具说明意义。仅第三季度，Meta就新增了760亿美元的表外承诺（主要为租赁负债），使表外承诺总额升至7470亿美元。

与此同时，Meta已与亚马逊一道加入自由现金流为负的阵营。Meta首席财务官在财报电话会议上警告称，"大规模投入"将推高服务成本，此言一出，Meta股价随即回吐盘后大部分涨幅。

他由此得出一个令股票多头不安的推论：若利率问题只能在AI股票下跌时才能缓解，债市事实上在客观上"受益于"AI交易的持续低迷，而正忙于加息的美联储也不会主动介入救市。

美债多重利好共振，期权成本飙升

除AI股票抛售外，法国主权债务危机的持续发酵也为美债提供了额外支撑。

法国10年期国债收益率与德国同期限国债收益率之差一度扩大至逾170个基点，创2011年欧债危机以来最高水平，叠加法国国内生活成本抗议浪潮，引发资金向美债和德债避险。

此外，市场对美联储明年加息的预期也有所收敛，目前完全定价于明年1月加息25个基点，而非此前预计的12月。

上述背景下，周四美债期权对冲成本飙升至3月以来最高水平，10年期美债收益率跌破5%后，有交易员斥资约700万美元的期权费，建立10年期收益率在一个月内降至4.6%附近的头寸，合约规模约6.5万张。

与此同时，CME数据显示，长债期货出现大规模新增空头头寸，相关空头在美债上涨过程中面临被动回补压力，进一步助推涨势。

尽管布伦特原油在沙特遭受袭击后重上每桶112美元，但在花旗利率衍生品策略师Michael Chang看来：

美债正在表现出真正的避险资产属性，这对利率市场而言是令人鼓舞的信号。

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AI交易连遭暴击！盘中半导体指数跌超6%、Meta跌逾7%，光通信等产业链全线溃败

Thu, 22 Oct 2026 16:28:28 GMT

10月22日周四，市场情绪从前一日强劲财报带来的乐观迅速转向对AI巨额资本开支能否兑现回报的审视，叠加中东局势推高油价、避险情绪升温，科技股承受多重压力。美股AI交易连遭暴击，芯片股、光通信、AI云计算及服务器产业链集体下跌，Meta也因加码AI投资引发的成本与融资担忧遭遇抛售。

芯片股成为重灾区。周三反弹约2%的费城半导体指数（SOX）和半导体行业ETF SOXX周四早盘曾集体跌超6%。个股中，英伟达（NVDA）一度跌超4%，AMD（AMD）跌约8%，Lam Research（LRCX）跌超10%，科磊（KLAC）跌超9%；存储芯片、光通信和AI云计算板块普遍重挫跌。

Meta（META）盘中一度跌超7%，该司信用风险指标五年期信用违约互换（CDS）价格升至历史高位，凸显投资者对AI投资规模、未来融资需求及回报周期的担忧。

这轮抛售的核心，是市场开始重新评估AI投资热潮的成本、融资压力与回报周期。Meta第三季度营收和利润均超过预期，却进一步上调全年资本开支指引，并披露未来支出承诺升至8250亿美元；Lam Research则因供应限制问题引发市场对半导体设备企业增长兑现节奏的担忧。

与此同时，沙特遭袭推动布伦特原油涨破110美元/桶，能源成本和通胀风险重新受到关注。AI投资回报的不确定性、产业链供应约束与地缘政治风险交织，推动投资者削减高估值科技资产敞口，并转向相对安全的债券。

芯片龙头普跌，设备股领跌产业链

半导体板块周四大幅回落，芯片设计、制造、设备和存储股几乎全线承压。博通（AVGO）一度跌4.5%，Marvell Technology（MRVL）跌近9%，英特尔（INTC）跌近7%，台积电美股（TSM）跌近4.5%。

半导体设备股跌幅更为突出。除了盘中曾跌至少逾9%的Lam Research和科磊，应用材料（AMAT）曾跌约7.5%。存储芯片股中，SK海力士美股（SKHY）一度跌超6%，闪迪（SNDK）跌近7%，美光科技（MU）跌4.6%，西部数据（WDC）跌超7%，希捷科技（STX）跌近9%。

光通信及AI基础设施相关股票同样遭到抛售。Credo（CRDO）早盘一度跌近10%，Coherent（COHR）跌超10%，Lumentum（LITE）跌10%，康宁（GLW）跌超8%。AI云计算服务商CoreWeave（CRWV）一度跌近9%，Nebius（NBIS）曾跌超6%；盘中戴尔（DELL）跌近8%、超微电脑（SMCI）跌近7%、甲骨文（ORCL）跌超3%。

跨产业链的普跌表明，市场担忧已从个别芯片公司的估值扩展至整个AI基础设施投资链条。芯片设计商、设备供应商、存储厂商、光通信企业和云服务商的增长预期，都与大型科技公司持续投入AI基础设施的能力密切相关。一旦投资者开始质疑支出的回报速度，相关资产便可能同时受到冲击。

Meta资本开支上调，8250亿美元未来支出承诺引发融资担忧

Meta成为周四AI交易承压的另一焦点。公司第三季度营收同比增长26%至646亿美元，超过市场预期；每股收益为3.83美元，也高于分析师预期的3.57美元。但强劲的当期业绩未能消除市场对未来投资成本的担忧，Meta股价早盘一度跌超7%。

Meta将2026年资本开支指引上调至1350亿至1450亿美元，并将此前指引区间的下限从1300亿美元提高。公司披露，包含租赁、算力交易和能源协议等在内的未来支出承诺已升至8250亿美元。

市场关注点正在从AI业务能否增长，转向增长需要多少资本、何时能够产生足够回报。Meta CEO扎克伯格表示，公司投资正在取得成果，核心业务依然强劲，AI助手Muse等产品也显示出增长潜力。但公司同时承认，部分新AI投资的回报周期将长于核心业务。

Meta的信用风险指标也随之恶化。彭博数据显示，Meta五年期CDS价格盘中一度上升约8.9个基点至119.3个基点附近，创历史新高。CDS价格上涨意味着投资者对相关债务违约风险的对冲成本上升，反映市场对公司不断扩张的AI投入及潜在融资需求更加谨慎。

Meta还宣布向现有股东分配一类新的无投票权股票，未来可用于融资、员工薪酬和潜在收购。该安排进一步引发市场对公司如何为AI扩张筹资的关注。

接下来，谷歌母公司Alphabet、微软和亚马逊将陆续公布季度业绩。这些大型科技公司的财报不仅将检验AI需求是否持续，也将揭示资本开支是否继续加速，以及企业能否逐步证明投入正在转化为收入、利润和现金流。对市场而言，AI交易的关键已不只是需求增长有多快，还包括支出规模是否可持续。

Lam Research供应受限，设备股增长预期遭重新审视

Lam Research成为半导体设备板块的领跌者之一。公司公布季度业绩后，股价早盘一度跌超10%。公司对下一阶段业绩的展望以及供应限制问题，令投资者对行业增长预期更加谨慎。

据报道，财报公布后，Lam Research管理层表示，如果没有近期的供应限制，公司给出的业绩指引本可以更高。供应约束意味着，即使AI相关芯片需求旺盛，设备企业也未必能够按预期速度交付产品、确认收入。这让市场开始重新评估强劲订单能否及时转化为实际业绩。

半导体设备企业的估值高度依赖晶圆厂扩产和先进制程投资。此前，AI数据中心建设推动芯片需求增长，带动晶圆厂增加产能，并支撑设备企业订单与股价上涨。但设备交付受到限制，或客户扩产计划出现调整，都可能影响未来几个季度的收入兑现节奏。

应用材料、科磊等同业股同步大跌，表明投资者并未将问题局限于Lam Research一家企业。设备板块此前受益于AI资本开支预期，股价对未来增长的敏感度较高；当市场开始担忧供给瓶颈、资本开支节奏和估值水平时，相关股票也容易出现放大式回调。

不过，供应限制并不等于AI芯片需求已经转弱。当前更值得关注的是，设备厂商能否缓解交付瓶颈，以及大型科技公司的数据中心投资能否持续支撑晶圆厂扩产。后续财报和管理层指引，将帮助市场判断本轮调整究竟是估值和仓位的修正，还是AI产业链增长预期开始发生变化。

布油升破110美元，通胀与避险压力加剧

科技股抛售发生之际，国际油价也因中东局势升级而走高。媒体指出，布伦特原油升破111美元/桶，沙特遭遇致命袭击，加剧市场对中东冲突扩大、能源供应受到冲击的担忧。

油价上涨不仅增加全球经济的成本压力，也可能推高通胀预期，令市场担忧美联储等央行降息空间受到限制。与此同时，AI基础设施建设本身需要大量资金、电力和设备，能源价格上涨与融资成本压力可能进一步影响投资回报的测算。

在这种环境下，资金倾向于从高估值、对增长预期敏感的科技资产转向相对安全的国债。媒体指出，周四全球股市普遍承压，投资者在AI增长前景与中东风险升级之间重新调整仓位；美国国债受到避险买盘支持，收益率下行。

对AI概念股而言，这构成双重压力：一方面，市场要求企业证明巨额投资能够兑现回报；另一方面，油价上涨和潜在利率压力又可能抬高未来投资成本、压缩估值空间。

周四芯片股的普跌说明，AI交易已进入更看重盈利兑现、资本效率和融资可持续性的阶段。强劲需求仍然是行业的重要支撑，但仅凭需求增长已不足以让所有产业链公司持续获得估值溢价。未来几周大型科技公司的财报、资本开支计划以及芯片设备企业对供应链和订单的展望，将成为判断AI交易能否企稳的关键。

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华尔街见闻 — Thu, 22 Oct 2026 13:00:32 GMT

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