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A股风格切换将至？听徐小庆分享股债汇市场最新洞察，推演四季度配置逻辑

Fri, 23 Oct 2026 06:36:16 GMT

2026年三季度以来，全球市场巨震：

股市方面，AI科技股遭遇年内第二轮剧烈调整。10月初OpenAI披露年化收入接近500亿美元，远低于市场预期的700亿美元，引发AI概念股大规模抛售。费城半导体指数连跌8个交易日，创2008年以来最长连跌纪录；纳指单周累计下跌4.48%，为6月以来最大单周跌幅；英伟达9个交易日市值较高点蒸发约0.6万亿美元。韩国股市由上半年全球最强市场转为重灾区，KOSPI指数10月6日以来连跌5日、累计跌幅近15%，创8月以来新低。A股科技成长显著回调，创业板指从6月9日的3961点回落至10月中旬的2494点，跌幅接近40%，上证指数失守3700点，白酒、银行等红利消费板块逆势走强。港股恒生科技指数年内跌幅仍超25%，点位接近2024年“9·24”行情区间。
债市方面，美债收益率全线飙升。美联储9月16日宣布加息25个基点至3.75%-4.00%，为2023年7月以来首次加息，点阵图显示年内仍有一次加息。10年期美债收益率从7月中旬的4.55%左右一路上行，10月7日升至5.365%，创2002年4月以来新高；30年期美债收益率升至5.732%。中债则延续低位震荡，10年期国债收益率在1.68%附近，中美10年期利差倒挂超过350个基点，处于历史高位区间。
大宗商品方面，中东冲突再度升级，美伊在霍尔木兹海峡附近冲突加剧，胡塞武装袭击沙特能源设施，油价重回100美元/桶上方，10月中旬WTI原油单周再涨超10%。贵金属则高位震荡：金价自2026年1月创历史新高后最大回撤约25%，7月一度回落至4000美元/盎司附近，8月反弹至4600美元/盎司，10月以来又回落至4100至4200美元/盎司区间，年内由涨转跌。

美债、美股、黄金、A股的定价逻辑都在剧烈重构，踏准节奏的投资者有效规避了回撤，追高热门板块的则损失惨重。为了帮大家看清2026年四季度大类资产轮动与风向变化，我们邀请了百亿私募敦和资管首席经济学家徐小庆，于10月25日周日晚19:00担任Alpha线上闭门私享会主讲嘉宾，分享他对四季度宏观大类资产配置风向的最新研判。

10月25日周日晚上19点，百亿私募基金敦和资管的首席经济学家徐小庆主讲的Alpha线上闭门私享会，将会分享他最近研究关于股票、债券、商品、外汇、黄金等大类资产的最新变化，研判当前宏观走势与2026下半资产配置方向，看清背后的配置逻辑与关键时机，助力个人的关键决策。

这是徐小庆今年第三次做客Alpha闭门会。

2月的分享：在黄金白银暴跌后，他提出贵金属将从单边上涨进入震荡格局，并提示美股居民参与度已超互联网泡沫时期、市场脆弱性显著上升。
7月的分享：他将半导体与年初的白银走势类比，提示AI科技股可能正在构筑阶段性顶部，同时判断黄金进入高位震荡、4000美元/盎司以下具备配置价值。

此后数月的市场演绎印证了上述多项判断。站在四季度的新起点，美债利率为何突破5%大幅上行，何时迎来拐点？A股风格切换是否已经开启？黄金何时王者归来？这些议题都将在本次分享中得到详细展开。

徐小庆曾任中金公司首席债券分析师、董事总经理，带队4次当选新财富固定收益研究“最佳分析师”第一名，连续10年入围前三名。在十年间持续获得掌管数万亿资产的金融机构集体投票支持，徐小庆是中国“最懂利率“的几个人之一。2013年，徐小庆加入百亿私募基金敦和资管担任首席经济学家、宏观策略总监，并担任敦和宏观对冲系列基金的投资经理。

20多年的从业经历里，从卖方研究最佳分析师到百亿私募的买方投资人，徐小庆将对中国利率变动影响资产轮动的前沿研究，用于投资实践指引资产配置。早在2018年，华尔街见闻就邀请徐小庆打造见闻大师课《十年利率心法》。在课程中，徐小庆立足中国市场，总结出一套行之有效的中国特色“利率为锚”的资产轮动与配置方法。这是他从业20多年间，亲历中国债券市场5轮牛熊轮动，对中国利率周期影响资产轮动进行系统跟踪研究的成果。这门课程目前已获得上万名用户付费订阅，一直是用户评价最高和回看复习最多的课程。

每次Alpha闭门分享也特别安排了30分钟的问答互动环节，参加的会员朋友可以针对自己最关心的话题，获得嘉宾的答疑解惑。对闭门分享活动感兴趣的朋友，可以点击下方活动海报报名加入Alpha线上闭门私享会会员，一起来听听他对市场的最新洞察。

关于全球大类资产与热点行业，大家在2026年四季度最关心的问题是：

美债收益率突破5%后，长端美债是风险还是机会？美联储10月议息会议与12月是否再加息？
AI科技股连续重挫，是牛市中的调整还是泡沫破裂的前兆？OpenAI、Anthropic冲刺IPO释放了什么信号？
A股科技成长回调、红利消费走强，四季度风格切换是否已至？港股恒生科技是否已经见底？
黄金在4000美元/盎司上方反复震荡，何时能重拾升势？
中东冲突再度升级、油价重回100美元/桶上方，对全球通胀和资产价格有何影响？
美国11月3日中期选举结果将如何影响财政扩张、AI监管与美元走势？
沃什领导下的美联储，政策框架和流动性管理会带来哪些实质转变？
展望2027年，哪些产业趋势与大类资产值得提前布局？
......

为了帮大家看清2026年四季度大类资产轮动与风向变化、热点行业的前瞻解读，我们近期邀请多位重磅嘉宾来主讲Alpha线上闭门私享会——知名经济学家《见证逆潮》作者付鹏，广发证券首席策略分析师刘晨明，国金证券首席策略官牟一凌，东方证券战略·地缘政治研究首席分析师曹靖楠，Winshore Capital创始人及CIO，原全球最大的债券基金PIMCO副总裁胡刚，GSB奖台基金创始人，原德意志银行董事总经理郭胜北，坦途宏观GMF Research创始人兼研究总监程坦、紫金矿业集团战略与信息处处长张伟波、中国国际问题研究院研究员，资深外交领域专家杨希雨、中国台湾资深半导体产业专家骆思远，方正证券研究所副所长，机械＆军工首席分析师李鲁靖、工信部赛迪未来产业研究中心副所长李艺铭等嘉宾，来分享他们对资产风向与轮动，地缘局势跟踪与分析、行业热点前瞻与解读的最新洞察。

Alpha线上闭门私享会是华尔街见闻针对高净值用户提供的闭门会议服务，2026年全年将举行至少36场Alpha线上闭门私享会，平均每季度举行9场。我们会针对大家关心的市场热点及核心问题，邀请全球一线大咖来进行线上闭门分享，并为用户答疑解惑，帮大家看清资产变动风向，助力个人关键决策。

2025-2026年担任过我们Alpha线上闭门私享会主讲嘉宾的大咖还包括：

徐小庆 百亿私募敦和资管首席经济学家、曾4次获得新财富固收研究最佳分析师第一名

付鹏知名宏观经济学家、全球FICC资深交易员、《见证逆潮》作者

刘晨明 广发证券首席策略分析师，连续三年获得新财富最佳策略分析师第一名

伍戈长江证券首席经济学家，中国经济学最高奖 “孙冶方经济科学奖” 得主

王凯文 Clocktower Group首席策略师，研究部负责人

毕业于约翰·霍普金斯大学高等国际关系学院，曾就职于国际货币基金组织

曹靖楠 东方证券研究所总量研究负责人、战略·地缘政治研究首席分析师

牟一凌 国金证券常务副所长，首席策略官

张瑜华创证券研究所副所长、首席宏观分析师

张静静 招商证券首席宏观分析师

夏春上善资本集团首席经济学家

程坦坦途宏观GMF Research创始人兼研究总监

胡刚 Winshore Capital创始人及CIO，原全球最大的债券基金PIMCO副总裁

佘建跃 一德期货总经理助理，资深原油分析师、原中海油原油部首席经济师

李鲁靖 方正证券研究所副所长、机械军工首席分析师

刘伟琳 工银瑞信印度基金经理，工银瑞信指数及量化投资部投资副总监

马晓霖 浙江外国语学院环地中海研究院院长，曾担任新华社驻中东记者多年

在2026年，我们还会邀请更多各领域一线大咖，来给大家带来更多精彩的闭门分享。欢迎加入2026Alpha线上闭门私享会会员，参加36场Alpha线上闭门私享会，每期闭门会也会整理详细会议内容供各位用户回顾参考。感兴趣的朋友可点击加入Alpha线上闭门私享会会员。

风险提示及免责条款

市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。

标普诡异分化！隔夜三分之二成分股上涨仍跌1.5%，对冲基金遭遇2011年以来最惨一日

Fri, 23 Oct 2026 06:32:20 GMT

美股市场周四上演罕见分裂行情：标普500指数下跌1.5%，纳斯达克100指数重挫逾3%，但同时有三分之二的标普成分股收涨——两组数据同时为真，折射出AI交易高度集中所引发的结构性撕裂。

高盛交易员Matthew Kaplan在报告中将这一天定性为"值得记录的异常日"。根据高盛Prime经纪数据，旗下跟踪对冲基金多空表现的指标组合GSTHVIPP当日下跌约4.2%，创下2011年8月美国失去AAA评级以来的最大单日跌幅，月内累计跌幅已扩大至10.4%。基本面多空基金、系统性基金、多策略基金当日无一幸免，全线亏损。

与此同时，美债大幅上涨，10年期美债收益率单日下行约15个基点，创逾一年最大单日降幅。AI驱动的抛售迫使投资者重新评估长期增长预期，资金加速涌入避险资产，债券再度发挥对冲功能。

指数遮盖真相：AI集中度造就"两个市场"

周四的市场走势之所以诡异，根本原因在于指数构成的极度集中。

高盛数据显示，标普500共有335只成分股当日收涨，占比约三分之二，而指数整体仍下跌1.5%。Kaplan指出，这是"自上世纪90年代以来，标普500市场广度与指数表现之间差距最大的一次"。与此同时，155只成分股出现2倍标准差及以上的异常波动，为2025年5月以来最高。

当日涨幅居前的个股清一色是防御性板块：Allegion大涨11%，Roper上涨9.7%，General Mills上涨8%，Nasdaq Inc.上涨7.5%，CSX上涨6.8%，American Water Works上涨6.3%，Procter & Gamble上涨5.6%。谷物和日用品股票走出近似"迷因股"的行情，折射出市场的极度失序。

上一次超过这一数量的标普成分股出现2倍标准差波动，是2025年5月12日的197只——那是一次释然式反弹，而本次则是一场伪装成分散的集中清仓。

对冲基金全线溃败：多空两腿同时被打

对冲基金在周四遭遇了罕见的"双杀"困境。

根据高盛Prime经纪部门截至盘中的数据，基本面多空基金下跌1.1%，系统性基金下跌1.2%，多策略基金下跌1.4%，且均在尾盘进一步扩大跌幅。所谓的组合多元化，在这一天几乎失去意义。

症结在于仓位的高度同质化。此前，对冲基金空头杠杆已接近五年高位，同时以创纪录的速度抛售科技股；多头端高度集中于AI相关标的，空头端则覆盖其他大多数资产。一旦AI板块出现集中抛售，多空两腿同时受损，损失相互叠加。

GSTHVIPP组合当日下跌4.2%，仅次于2011年8月8日——当时美国主权评级刚遭下调，该指标单日跌幅为8.26%。这一参照系，并非对冲基金乐于重温的历史。

美债大涨：AI退潮，国债受益

AI资本支出叙事的动摇，直接推动资金涌入美国国债。

10年期美债收益率周四单日下行约15个基点，为逾一年来最大单日波动。Kaplan援引高盛单一Delta交易台负责人Rich Privorotsky的观点指出：AI企业每削减一美元资本支出，就意味着少发行一美元债券，而AI相关债务与美国国债本身争夺的是同一批久期买家。

当日，AI相关信用违约互换（CDS）价格急升，Meta的CDS因更高资本支出计划创历史新高，而特斯拉的CDS则因支出削减预期同样攀升，两者形成鲜明反差，进一步印证了市场对AI资本支出可持续性的深层质疑。

从技术面看，10年期美债收益率收盘跌破高盛模型中CTA（趋势追踪策略）的短期触发阈值5.02%。高盛测算显示，若市场走势持平，趋势追踪基金未来一周将净买入约187亿美元的债券期货，未来一个月买入规模可达780亿美元；若债市出现2倍标准差的上涨，对应数字则分别跳升至420亿美元和2960亿美元。债券的"对冲功能"正在加速回归。

财报未能稳住阵脚：AI篮子较高点已回撤23%

本周市场的多头逻辑，原本寄望于科技公司财报提振信心。

这一预期仅维持了一天。周三财报季开局尚算顺利，但Meta和Lam Research周四未能延续正面势头，尤其是Meta，一夜之间从"AI救世主"变为负自由现金流的负面案例，其CDS迅速创下历史新高。

高盛AI篮子指数GSTMTAIP目前较6月高点已回撤23%，与此前7月触底前的跌幅相当。彼时，该篮子指数的最大回撤为23.9%。从绝对水平来看，该指数已回到4月底的交易区间。

目光转向下周，超大型科技公司的财报将成为下一个关键节点——市场等待确认，7月的反弹能否得到重演。

动能策略归零：历史规律是否仍然适用？

高盛高贝塔动能组合GSPRHIMO的走势，是本轮AI交易退潮最直观的资产。

该组合在6月高点时年内涨幅约达70%，周四的跌势令其年内涨幅归零，下跌驱动力来自与AI高度相关的多头端。月内跌幅已达13.65%，为高盛追踪该指标以来最深的单月回撤。

Kaplan指出，历史数据显示，类似的动能大幅回撤往往是较佳的入场时机。在2021年以来的13次月内回撤超过10%的案例中，中位数前瞻回报为：一周后+4.77%，一个月后+4.20%，三个月后+16.41%，三个月胜率达77%。

然而，两个重要警示不容忽视。第一，本次回撤幅度为历史最深。第二，最近一次可类比的情形出现在2026年7月初，此后动能策略在随后一个月又下跌15.4%，六个月内累计再跌25.8%；2026年3月的情况同样不容乐观，六个月后跌幅达11.7%。"逢低买入动能"的信号，近期可靠性已明显下降。

买盘缺席：防御股自发上涨，无人主动布局

周四的防御股反弹，并非来自主动轮动。

高盛交易台数据显示，当日整体订单流呈净卖出状态，买卖比例较卖出方向偏斜9.6%。Kaplan的描述是"零进攻迹象"——防御性板块的上涨，是在没有任何主动买入的情况下自发完成的，更多反映的是板块此前仓位极轻，而非投资者对这些资产产生了新的热情。

与此同时，高盛S&P除AI指数（SPXXAI）月内已跑赢标普500达6个百分点，与后者的历史差距正在快速收窄。Kaplan还提示了一个颇为引人注目的数据：标普500中目前有45%的成分股对指数呈负贝塔——对这近半数的个股而言，指数下跌反而是好消息。

市场正在悄然分化为两个截然不同的生态：一个是AI集中度极高、波动剧烈的旧逻辑，另一个是与AI脱钩、稳步收复失地的新格局。下周超大型科技公司的财报，将决定这场分化走向何方。

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机器人还没学会干活，为什么数据采集设备先卖爆了？

万周 — Fri, 23 Oct 2026 06:31:30 GMT

人形机器人尚未大规模走进工厂和家庭，一门围绕“教机器人干活”的生意已经出现规模化采购线索。产业调研显示，部分第一视角数据采集设备单月出货达到万套级；与此同时，数据工厂、动作捕捉、遥操作及仿真平台加速发展。

这场建设的起点是机器人在陌生环境里仍难以稳定完成任务。硬件采购打开了第一层市场，数据质量、生产成本与复用效率决定第二层价值，而机器人能否减少失败、延长有效工作时间，将决定整个产业能走多远。

一、发生了什么？——机器人还没开始大规模工作，数据设备先迎来订单

1．万套设备出货，“教机器人”的生意开始出现：

近期人形机器人产业中一项颇具反差的消息引起市场关注：龙旗科技参与配套的第一视角数据采集设备，8月和9月单月出货量均被估计在一万套左右，单套价格约一万元。按照这一口径静态计算，单月设备金额可能接近一亿元。上述数据采集设备的出货信息提示了一个清晰的产业现象——训练机器人的基础设备，可能先于机器人本身形成批量需求。

觅蜂科技的MEgo系列提供了另一个观察窗口。企业公开展示的MEgo View结合头戴视觉和腕部摄像头，MEgo Gripper则通过手持夹爪采集操作动作；围绕硬件，企业还建设了数据资产与仿真平台。奥比中光等视觉厂商也陆续推出Ego、UMI、腕部相机以及同步采集设备。这个细分市场的早期收入主要来自装备采购，与机器人最终销售数量之间存在时间差。

2．让真人戴上摄像头，机器人究竟能学到什么？

想象一名工作人员整理餐桌：先观察杯子的位置，再伸手接近杯身，控制抓握力度，将杯子放入柜中。人类几乎不需要思考的动作，对机器人却包含视觉识别、空间定位、抓握、轨迹规划和失败修正等多个环节。数据设备试图将这一过程拆成可记录、可处理的训练材料。

……

同行IPO集体退潮，Anthropic独闯11月中旬窗口：1.5万亿美元估值直面流动性大考

Fri, 23 Oct 2026 06:10:14 GMT

原本热闹的秋季科技IPO档期已几近清空，仅剩Anthropic一家独撑局面。在AI基础设施板块遭遇利率冲击、估值承压、同类公司纷纷延期或撤单的背景下，这家AI实验室仍坚持按计划推进上市，以高达1.5万亿美元的潜在估值，直面当前市场的流动性考验。

据路透援引知情人士消息，Anthropic计划最快于10月底公开招股说明书，并于11月中旬完成IPO，预计将于11月9日当周启动面向机构投资者的路演。知情人士同时提示，上述计划及时间节点仍可能发生变化。

与此同时，AI基础设施及数据中心领域的多家同类公司已相继推迟上市。传数据中心运营商Switch、Nscale、软银旗下SB Energy，以及黑石支持的AirTrunk REIT和英伟达支持的Firmus，或延期、或暂停、或撤回上市计划。近期Oura的IPO表现疲软，长期持股型机构投资者参与寥寥，进一步加剧了市场对于新股发行需求深度的忧虑。

同行纷纷退场，Anthropic坚持推进

原本颇为丰富的秋季科技IPO日历，如今已几乎被清空。据路透报道，数据中心运营商Switch和AI基础设施提供商Nscale均已将上市计划推迟至今年晚些时候。知情人士透露，Nscale的延期部分源于需要回应美国证券交易委员会（SEC）工作人员的审查意见。软银旗下SB Energy此前也已宣布推迟上市。

黑石支持的AirTrunk REIT和英伟达支持的Firmus则更进一步，已撤回或暂停各自的IPO计划。9月以来，市场波动加剧、利率持续走高，企业争取理想估值的难度显著上升。

Nscale已于9月公开提交IPO注册申请，Switch则选择以保密方式提交文件。保密申报允许公司在向公众披露财务及业务细节前，先行与监管机构完成注册文件的审阅工作。

利率上行叠加AI支出疑虑，拖累板块估值

此轮IPO退潮的背后，是利率上行与AI基础设施投资回报质疑的双重夹击。

利率走高推动AI运营商股票和债券遭到抛售，CoreWeave股价承压明显，为潜在发行人定价提供了负面参照。与此同时，市场对科技公司大规模数据中心建设能否实现足够回报的质疑持续升温，AI算力支出是否已过度超前于实际需求，成为机构投资者评估任何AI相关IPO时的核心问题。

尽管如此，仍有大量大型投资者对Anthropic的前景保持乐观，将其视为获取AI核心资产敞口的稀缺机会，认为长期投资者对这一赛道"不可忽视"。

营收高增，但账面亏损与承诺支出规模庞大

根据《华尔街日报》审阅的S-1招股说明书草案，Anthropic 2026年上半年营收达163亿美元，远超去年同期的11亿美元。但同期净亏损也从约130亿美元骤扩至807亿美元。

招股书草案显示，807亿美元亏损中约720亿美元来自可转换票据及其他融资工具的会计估值变动，并非等额现金流出。然而即便剔除这一非现金项目，经营层面的压力依然显著：2026年上半年，公司在算力和基础设施方面的投入接近90亿美元，约为去年同期的四倍，并已超过2025年全年约73亿美元的相关支出。

在此之外，Anthropic还向潜在投资者披露，第三季度营收达168亿美元，较第二季度增长约45%，并实现调整后盈利和正向自由现金流。不过调整后盈利与通用会计准则下的净利润口径存在差异，投资者仍需关注具体计算方法及后续现金流表现。

市场预计Anthropic将于10月底正式公开提交S-1投资者招股书。

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美国最大养老金撤退！Calpers大幅砍仓“Mag 7”转投私募

Fri, 23 Oct 2026 06:09:46 GMT

美国最大公共养老金正在重新布局。加州公务员退休系统（Calpers）大幅削减对"科技七巨头"的持仓，转而加码私募股权，这一动向折射出机构投资者对美股科技板块高估值与集中度风险的深层忧虑。

据英国《金融时报》报道，Calpers副首席投资官Anton Orlich在采访中证实了这一战略转向。该基金在2026年上半年将直接持有的"Mag 7"股票总数削减了26%，转而分散布局数百家公司以降低权益端集中风险。与此同时，Calpers正提升私募股权敞口，理由是私募市场估值相对更具吸引力。

此次调仓发生于美股科技板块承压之前。本周多家科技巨头财报公布后，市场对人工智能支出能否转化为实际回报的疑虑升温，科技股遭到集中抛售。微软、亚马逊和Alphabet的业绩将于下周相继出炉，科技板块仍面临进一步考验。

砍仓幅度显著，集中度风险成核心顾虑

媒体根据监管文件测算，Calpers在2026年上半年将直接持有的"科技七巨头"——苹果、微软、Alphabet、亚马逊、英伟达、Meta和特斯拉——股票总数削减26%。

Anton Orlich在采访中明确指出，公开股权市场的估值已处于较高水平，少数头部公司高度集中，相对回报可能承压。这一表态直接点明了Calpers此次战略调整的出发点：在持续多年的科技牛市之后，集中持仓的风险收益比已不再划算。

Anton Orlich表示，私营公司的定价处于更具吸引力的水平，这有助于Calpers在公开市场出现下行时获得一定缓冲。

这一逻辑契合当前部分大型机构投资者的配置思路——在公开市场估值偏高、流动性溢价压缩的环境下，私募股权相对折价提供了更大的安全边际。Calpers此番将"大额持有七只股票"转换为"分散布局数百家公司"，本质上是以流动性换取风险分散和潜在超额回报。

体量庞大，战略转向影响不容小觑

Calpers是美国规模最大的政府雇员养老金，截至今年6月30日，资产管理规模达6371亿美元。该基金7月公布数据显示，过去12个月初步净投资回报率为14.8%，公开和私募股权投资组合均表现强劲。

正因体量巨大，Calpers的持仓变化本身即具有市场信号意义。此次高调宣布从"Mag 7"撤退并转向私募，可能进一步加剧市场对科技股头部集中度的审视，也将为其他大型机构在资产配置上的类似讨论提供参照。

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美联储先加息后或猛降息：AI 是利率关键阀门，开支拐点将触发政策转向！

Fri, 23 Oct 2026 05:50:27 GMT

自沃什出任美联储主席以来，其多次在公开场合强调，AI驱动的生产率革命将压低长期通胀，使美联储能够在通胀不失控的前提下更早降息，从而复制1990年代格林斯潘时期由生产率繁荣支撑的低通胀、早降息局面。

然而，FOMC内部对于AI究竟将推升通胀还是抑制通胀，仍存在明显分歧。以沃什为代表的长期视角认为，AI将提升全要素生产率、降低边际成本并最终形成通缩效应，短期价格压力不应改变政策方向；但沃勒、古尔斯比、库克等官员更强调，当前AI基建投资主要体现为需求冲击。GPU、HBM等芯片及存储产品需求旺盛，叠加数据中心建设、电力供应和建筑劳动力等环节的产能约束，可能加剧核心商品价格与能源价格的上行压力；且AI相关投入品需求缺乏弹性，价格压力可能持续2-3年并向更广泛经济领域溢出。

此前9月FOMC会议纪要亦显示，与会者将“激增的AI相关投资”列为通胀压力来源，部分官员担心AI建设推动总需求超过总供给，另有官员则认为长期通胀预期仍锚定，而AI生产率红利尚待兑现。

这种分歧使美联储难以形成统一的反应函数：AI短期通胀效应具有现实数据支撑，而长期通缩效应需5-10年扩散期且时点不确定，美联储因而在“更快收紧以抑制AI需求过热”与“保持耐心以等待生产率红利”之间难以抉择。

更关键的是，上述分歧主要沿生产率渠道展开，而AI投资周期还通过资本开支渠道影响利率路径：短期内，AI投资扩张可能加剧对资本和融资资源的竞争，并通过抬升实际利率、通胀预期及期限溢价等渠道推高长期利率，使美债收益率面临高于市场预期的上行风险；中期一旦数据中心资本开支增速放缓、AI供应商融资链条转弱，AI投资便可能由增长动力转为拖累，迫使美联储降息应对。

IBM CEO警告：2030年，量子计算机可能破解今天的加密技术

沈曼茹 — Fri, 23 Oct 2026 05:43:41 GMT

IBM CEO Arvind Krishna指出，DARPA的量子基准测试计划最初吸引了数百家公司参与，如今可能只剩约13家，反映出量子计算技术的现实进展与挑战。

业界预计，能够破解现有加密技术的量子计算机可能在2030年前后出现。

即使加密硬盘被盗，攻击者也可能保存数据，待未来破解。

好消息是，后量子密码学技术和代码已经具备，真正的问题在于人们迟迟没有采取行动，必须尽快升级加密系统。

CPO概念午后拉升，“易中天”再密集回应：在手订单充足、经营正常

Fri, 23 Oct 2026 05:36:21 GMT

10月23日，A股三大股指午后集体拉升，创业板涨超2%，光模块龙头“易中天”翻红：截至发稿，新易盛微跌0.11%，天孚通信涨1.13%，中际旭创涨2.20%。

消息面，中际旭创、天孚通信、源杰科技、联讯仪器等光模块产业链核心企业周三午间密集披露经营公告，异口同声确认在手订单充足、生产经营正常，并对未来需求前景给出明确正向指引。

其中，中际旭创披露的数据最为亮眼：2026年上半年营业收入达417.78亿元，同比增长182.49%；归属于上市公司股东的净利润136.51亿元，同比增长241.70%。该公司同时透露，海外主要客户订单已排至2027年，部分重点客户已给出2028年需求的明确指引，1.6T、800G等高端光模块需求预计将保持快速增长。

分析认为，多家企业的集中表态，为近期市场对光模块板块景气持续性的疑虑提供了直接回应，亦对相关个股形成支撑。

中际旭创：业绩高增，订单能见度延伸至2028年

中际旭创在公告中披露了一组跨越近十年的业绩数据：2017年至2025年，公司营业收入从23.57亿元增长至382.40亿元，年均复合增长率41.67%；净利润从1.62亿元增至107.97亿元，年均复合增长率69.03%。

进入2026年，增速进一步加快。上半年营收417.78亿元，同比增幅达182.49%；净利润136.51亿元，同比增幅241.70%，增速较历史均值显著提升。

在订单层面，公司表示下游需求保持高景气，在手订单饱满。海外市场方面，主要客户订单已下至2027年，部分重点客户已给出2028年需求的明确指引；国内市场方面，AI算力基础设施建设快速推进，400G、800G等产品需求亦有望进一步增长。

中际旭创在公告中专门就行业竞争格局作出说明，指出目前下游需求快速增长，但具备大规模交付能力的厂商有限，市场价格体系健康，对客户的产品报价相对理性。

这一表述直接回应了市场对光模块行业可能出现价格战的担忧。公司表示，将通过提供多元化产品方案、与核心供应商战略绑定、签订长期供应协议等措施，持续增强供应链保障能力，维持良好交付水平。

中际旭创在公告中还就技术路线作出详细阐述。公司表示，将围绕scale-out、scale-up、scale-across和scale-in等全场景网络架构，积极开发下一代光互连解决方案，进一步加大对1.6T、3.2T及更高速率光模块的研发投入，同时积极开发NPO、XPO等下一代产品，目前已在部分产品上与重点客户开展合作研发与送样。

公司称，将依托在硅光、TFLN、相干等核心技术领域多年的沉淀和先发优势，持续巩固技术领先地位，加快推进下一代产品的研发与产业化进程。随着光互连技术持续迭代，行业技术壁垒有望进一步提升，这对头部企业的竞争优势形成长期支撑。

天孚通信的公告措辞同样积极，称截至公告披露日，公司生产经营秩序正常，主营业务开展情况正常，在手订单充足，内外部经营环境未发生重大异常变化，并表示将继续把握AI算力基础设施建设和光互连产业升级带来的发展机遇。

产能扩张提速，源杰科技与联讯仪器加快布局

在产能建设层面，源杰科技披露，光电通讯半导体芯片和器件研发生产基地二期项目的土建工程、部分洁净室及相关配套设施已完成建设，首批生产设备预计近期开始进厂，后续将进行设备调试，预计2026年底至2027年初开始形成产能，整体项目进展符合预期。

测试仪器企业联讯仪器亦公告称，面向800G、1.6T高速光模块测试的采样示波器、误码分析仪、时钟恢复单元等核心测试仪器为公司2026年交付的主力产品，市场需求旺盛，生产扩充正按业务需求推进，相关生产建设按既定安排实施。

上述两家企业的扩产动作，从产业链上游芯片及测试环节印证了整体需求的持续旺盛。

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AI云崩了会救吗？黄仁勋：他们只是缺钱，不是没人用了

张硕 — Fri, 23 Oct 2026 05:19:45 GMT

英伟达CEO黄仁勋表示投资新型云厂商不等于兜底。

新型云厂商算力需求惊人、合同售罄，困境是扩张缺土地、电力、算力及营运资本。资本需求高推高利率，根源是AI需求旺。

这不是结构性问题，需求高时其他问题会解决，而需求缺失才无解。因此他有信心这些公司能靠优质客户和高需求找到融资方案，缺的只是营运资本。

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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从7天到隔夜：中国政策利率换锚，影响几何？

Fri, 23 Oct 2026 04:11:16 GMT

10月19日，人民银行行长潘功胜在金融街论坛上表示，将研究择机把公开市场主要操作品种期限由7天切换为隔夜，公开市场隔夜回购利率（DR001）将相应成为主要政策利率。此举意味着中国货币政策框架由数量型调控向以短端市场利率为核心的价格型调控转型再进一步。

此前，DR001已成为人民银行短期利率调控的目标利率，但公开市场主要操作品种和政策利率期限仍为7天，操作端与目标端存在明显期限错配。此次改革的核心，是推动政策利率、操作工具与市场基准利率在隔夜期限上对齐，减少期限错配对政策信号传导的干扰。

若DR001作为主要政策利率（当前约为1.25%），相较当前1.40%的7天期逆回购利率，利率锚将降低15个基点。尽管从市场定价角度看，这具备“类降息”效果，为市场利率下行提供空间，但也不宜简单等同传统降息。

因为隔夜利率天然低于期限更长的7天期利率，两者之间存在正常的期限溢价。因此，换锚究竟带来多大程度的实际宽松，仍取决于换锚后政策利率是否低于当前DR001，以及是否推动利率走廊中枢下移、改善流动性条件并压低短期利率预期，不能仅凭两个期限的利率差认定央行已实施15个基点的降息。

与换锚同步，人民银行还提出推动贷款利率定价基准多元化，允许财务能力较强的企业自主选择DR001或贷款市场报价利率（LPR）作为浮动利率贷款定价基准；逐步退出存贷款基准利率；设立应对非银机构大额赎回的流动性支持工具；扩大常备借贷便利（SLF）适用机构范围至境内外资法人银行等。

政策利率与市场目标期限错配，利率市场化改革进入深化阶段

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。

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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。

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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"。

首批主动ETF开售：360亿额度下的公募新战场

资事堂·资文 — Fri, 23 Oct 2026 03:30:33 GMT

ETF的主动管理时代，今日启动。

10月23日上午，首批18只主动ETF正式启动首发募集。此次募集的主动ETF单只上限20亿元，管理费率1%，且均有资深的基金经理出任管理者。费率、产品和人事亮点毕现，也让此次新产品发行大战具备很多看点。

主动ETF的主动含量究竟多少？

18组资深基金经理又将如何在价值、成长、均衡、量化与红利五大赛道中各显神通？

在“底牌全亮”后，各家公募巨头如何排兵布阵？

一切值得细细剖析。

今日首发！360亿限额发行战正式打响

23日起，18家公募巨头旗下主动ETF正式开售。

最新公布的发行“底牌”呈现出三大显著特征：

1. 募集周期短，限额平稳起步：6家公司将募集期浓缩至仅5个工作日（10月23日至29日）；2家计划于10月30日结束；其余10家则预计在11月初陆续结募。为确保创新产品平稳运作，首批产品统一设置了20亿元的单只募集上限，总计360亿元的额度将成为近期市场的重要增量资金。

2. 费率更亲民：主动ETF在费率上相比主动权益产品展现出明显优势。最新公告显示，18只产品的管理费率均统一设定为1%，托管费率在0.1%—0.15%之间，普遍低于传统的场外主动权益基金。

3. 17家采用“券结模式”，深度绑定券商：在结算模式上，除了易方达外，其余17只主动ETF均不约而同地选择了券结模式。考虑到券结模式豁免了单家券商佣金分仓15%的上限，使基金公司能将交易佣金集中，从而深度绑定券商的销售资源。

产品逻辑：“透明化”机制下的公开操盘

与传统主动基金不同，主动ETF最大的特征是“组合近乎透明”——主动ETF产品须在每日开盘前披露完整的PCF（申赎清单）持仓。

这一“所见即所得”的机制，首次把基金经理的投资几乎全面开放给普通投资人，对于基金经理而言是一个前所未有的考验。

因此，各家基金公司在排兵布阵时，不约而同地遵循了一定的选人偏好：深度基本面研究、风格长期，换手率和回撤率相对较低。

从人员配置上看，18只产品中有15只采用了“双基金经理”搭档模式，后者更贴近产品中“主动选股+被动交易”的运作需求。

18位投资干将同台竞技

首批18只主动ETF被严格锁定在价值、景气成长、均衡、量化、红利五大策略风格中。摒弃了性感的单一热门赛道，这场比拼更看重基金经理的“长跑”能力。

价值组的基金经理普遍强调估值纪律，长期回撤较为收敛。其中，华泰柏瑞杨景涵： 深度价值投资代表，围绕估值、成长性与股东回报多维权衡。华夏基金王君正： 坚守绝对收益内核，从“金融地产”拓展至全市场，赚行业确定性与格局稳定的钱。鹏华基金张华恩： 策略分析师出身，从宏观经济与产业周期出发，寻找盈利模式清晰、竞争格局稳定的中观产业链环节。国泰基金程洲： 重视风控，核心能力在于自下而上的左侧选股，严守“行业龙头、自由现金流好、估值低”三大标准。华安基金苏圻涵： 国内最早一批QDII基金经理之一，具备广阔的全球化投资视野，投资风格颇具特色。

成长赛道里的基金经理们更看重业绩增速明显好于估值的标的。 永赢基金许拓： 偏好左侧捕捉景气反转，以产业研究为矛，股票策略为盾，不参与泡沫博弈。 易方达杨思亮： 消费景气领域的新生代，在长周期维度下寻找优质公司的绝对收益机会。 摩根基金李博： “双十基金经理”。追求深度挖掘长周期成长品种，通过长期跟踪，构建深度判断。

均衡组的基金经理往往强调宏观视野与组合配置。南方基金许公磊何典鸿：“宏观策略+量化能力”的组合，宏观策略部出身的许公磊搭配具备量化背景的何典鸿。华宝基金丁靖斐：投研视野从周期资源向全市场拓展，坚持“从产业基本面出发，兼顾自上而下视角”的均衡配置。

量化组的基金经理往往专注于在量化模型的支持下，挖掘隐蔽的Alpha。招商基金王平：拥有风控背景，策略极具可解释性，强调风险约束，持仓分散不抱团，长跑业绩优异。天弘基金杨超：强调在AI底座支持下，通过团队策略共享挖掘比市场更快、更稳定的Alpha。大成基金夏高： 11年量化老将，在多因子选股与组合优化上有较好积累。汇添富吴振翔：历经10余年市场验证的均衡策略通过ETF化来表达，追求穿越波动的韧性组合。富国基金王保合：先以PB-ROE理念构建低估优质股票池，再通过量化多因子或AI模型优中选优。

红利组的基金经理，更追求有现金回报和稳健经营能力的品种。工银瑞信张剑锋焦文龙：团队出击，挖掘具备良好长期现金流表现的品种。建信基金陶灿：追求在传统的红利策略中跑出向上的弹性。平安基金刘榕俊：以GARP（合理估值+真实成长）为核心，在价值红利与科技成长间寻找平衡，严控回撤。

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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。

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国寿养老易主：45.8亿元股权转让背后的养老金融布局

资事堂·资文 — Fri, 23 Oct 2026 03:19:50 GMT

中国人寿养老保险股份有限公司（下称“国寿养老”）的股权结构将迎来重大调整。

10月21日晚间，中国人寿保险股份有限公司（下称“中国人寿”）发布公告称，拟向中国人寿保险（集团）公司（下称“国寿集团”）出售所持国寿养老的股权。

本次交易的标的为国寿养老合计37.26%的股权。其中，中国人寿拟以41.46亿元出售其所持的33.73%股权；其非全资控股子公司国寿资产拟以4.34亿元出售所持的3.53%股权。两笔交易均以现金全额一次付清，交易总金额约为45.80亿元。

国寿集团“直控”国寿养老

本次股权转让完成后，国寿养老的股东排位与控制权将发生显著变化，国寿集团将实现对该专业养老金融机构的“直控”。

交易前，中国人寿持有国寿养老70.74%的股份，为绝对控股股东；国寿集团与国寿资产分别持股4.41%和3.53%。交易交割完成后，国寿集团对国寿养老的持股比例将从4.41%大幅跃升至41.67%，正式成为国寿养老的第一大股东。

与此同时，中国人寿的持股比例将降至37.01%，退居第二大股东；国寿资产则完全退出，不再持有国寿养老股份。其余两家股东AMP Limited和中诚信托有限责任公司的持股比例保持不变，仍分别为19.99%和1.33%。

业内推测，由国寿集团来直接控股国寿养老，显然利于集团层面调动资源，支持养老险公司发展。

国寿养老“含金量”几何

作为国寿集团旗下的全国性专业养老金融机构，国寿养老成立于2007年，注册资本34亿元，资产与业务规模均处于行业领先地位。

在业务规模方面，国寿养老全面覆盖企业年金、职业年金、基本养老保险基金、商业养老金及养老保障管理等领域，是首批入围基本养老保险基金境内投资管理机构。

第二支柱方面，国寿养老的年金管理总规模更是稳居行业首位；

第三支柱方面，国寿养老也成功入围了商业养老金业务首批试点机构。

在资产规模与盈利状况方面，财务数据显示，截至2025年12月31日，国寿养老资产总额达到915.71亿元，净资产为94.67亿元。2025年度，公司实现营业收入42.98亿元，净利润达17.48亿元，相较于2024年的33.32亿元营收和12.46亿元净利润显著增长。

或许是考虑以上的特点，本次股权转让的定价按收益法评估，国寿养老股东全部权益评估值为122.93亿元，较归母净资产评估增值率达30.18%。

中国人寿“影响”几何

随着持股比例从70.74%下降至37.01%，中国人寿对国寿养老的会计处理政策也将随之发生重大调整，进而对公司的财务报表产生直接影响。

首先是“并表”政策或改变。交易完成后，国寿养老将不再是中国人寿的绝对控股子公司，由此给了中国人寿后续调整合并报表范围的空间。

根据现行会计准则，一家公司如果持有另一家公司50%以上的股权，则会被推定为对子公司拥有“权力”，并通常将该公司并入报表。而当中国人寿这类从绝对持股比例调整为37.01%股权，并退居第二大股东后，大概率可以考虑其他方案来体现子公司投资的表现。

其次是“战略业务”的控制权外移。与并表同时发生的则是，中国人寿未来因国寿养老发展而获益的比例也会明显下降。当控股比例出现明显缩减的时候，这种安排显然是符合财务和股份比例变动的。

当然，考虑到国寿养老的控股方是中国人寿的大股东国寿集团，未来，大概率中国人寿和国寿养老的战略合作和业务配合依然会保持比较良好的状况。

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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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