Odaily编辑部茶话会(7月8日)

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本栏目内容基于 Odaily 编辑部成员的真实投资与观察经历,不接受任何形式的商务广告,也不构成投资建议(毕竟我们对亏钱这件事同样经验丰富)。它的目的只是扩展视角、补充信源,而非制造共识。欢迎加入 Odaily 社群(Telegram 交流群X 官方账号)一起交流、质疑、插科打诨。

Wenser(@wenser2010)

简介:添茶小弟,加密酱油党,媒体观察员

分享:1.美股韩股回调,回调幅度甚至大于上周说的 20%-25%,接近 30%,尽管业内分析内存炒作周期过去,该迎来云厂商炒作浪潮了,但就长鑫和苹果公司的合作来说,我相信 DRAM 还是供小于求的阶段,更倾向于内存股目前处于深蹲阶段。

2.预测市场跟单反而亏麻,自己下注小赚,只能说还是不能完全盲下,包括阿根廷和佛得角、阿根廷和埃及这两场,尽管强队最终获胜,但弱队的场上表现反而更加可圈可点,只能说裁判和国际足联的商业利益最大化才是世界杯永恒基调。所以更看好法国夺冠,之前提到的夺冠预测买入法国的 10 U 已经翻倍。

3.STRC 短暂回到 90 以上后再次跌破,目前来看我还是倾向于做空加密概念股,尤其是 DAT 财库公司标的;Circle、Coinbase 属于搏反弹的标的。

4.美股板块软件股近期反而表现不错,包括微软、salesforce、servicenow,目前还不确定是死猫跳反弹还是真的基本面回归。

Bcxiongdi(@bcxiongdi)

简介:卖飞永赚

分享:1. Meme 行情康复训练。最近一周,不管是 SOL 还是 BSC,都有不少机会,但整体还是以小资金 PVP 为主。自己也卖飞了一大篮子,可以关注一下今天跑出来的 Robinhood 链。

2. 世界杯相关预测市场玩了两把,感觉比 Meme 还难。可以尝试不在赛前买入,如果看好某支球队,可以等比赛过程中出现机会再抄底。

Azuma(@azuma_eth)

简介:菜,在多学

分享:1. 继续关注美股,首先是市场最关注的半导体大回调,现在最大的疑云在于巨头们是否会维持 capex,周五海力士赴美上市可能会是个短期的情绪缓解点,但中长期还是要看巨头们本季度的财报中会如何规划后续的 capex。个人倾向市场需求不会变,会考虑逢低加仓(重点 DRAM)。

2. 一个潜在的轮动信号,自去年 10 月以来,对冲基金再次集中买入科技股,可考虑跟进。

3. RKLB 的创始人预定的卖股窗口将于今日正式关闭,股价昨晚也也回落到了起初的减仓为止,会继续加仓。这个位置的小火箭,向下波动空间有限,向上弹性足够有想象力。

存储周期见顶?请收下这份美国银行的「基本面心理按摩」

原报告:BofA Global Research《Global Memory Tech》,2026 年 7 月 2 日

编译 & 整理:DaiDai,MSX 麦通

编辑:Frank,MSX 麦通

要点速览:

  • 美国银行认为,近期存储股的集中回调,主要来自 Meta 订单、长鑫存储进入苹果供应链及韩国扩产等风险叙事,并不代表行业基本面已经反转;
  • Meta 对外提供数据中心或云服务,更可能是算力变现与业务多元化,而非存储需求大幅削减,其 HBM、LPDDR5 和企业级 SSD 需求仍在增长;
  • 长鑫存储短期内较难成为苹果的重要 DRAM 供应商,苹果更可能将其作为与三星、SK 海力士和美光进行价格谈判的筹码;
  • 日本产业链调研显示,三、四季度 DRAM 与 NAND 价格仍有望环比上涨,2027 年行业可能继续短缺,厂商资本开支与晶圆产量仍相对克制;
  • 存储行业仍处于强周期,但随着产品价格和相关股票大幅上涨,后续行情将更加依赖盈利兑现,板块波动与个股分化可能明显加大;

过去一周,全球存储股经历了一轮显著回调。

市场很快为这次下跌找到了三条看似合理的解释:Meta 准备向外部出售部分算力,可能意味着此前的数据中心建设出现过剩;苹果正在评估长鑫存储的 DRAM,可能打破三星电子、SK 海力士和美光的供应格局;韩国又公布了规模庞大的半导体产业集群计划,进一步加剧未来供给过剩的担忧。

三条叙事最终都指向同一个结论:需求可能见顶,供给即将扩张,存储超级周期或许已经走到尾声。

但美国银行在最新一期《Global Memory Tech》报告中给出的判断恰恰相反。

在其看来,上述风险并非完全不存在,但市场明显高估了它们对短期供需格局的影响,无论是云厂商资本开支、韩国半导体出口,还是 DRAM 与 NAND 的现货及合约价格,都尚未显示出存储周期已经发生方向性逆转。

真正发生变化的,不是基本面由强转弱,而是行业在经历大幅涨价和股价重估后,开始进入一个基本面仍强、交易难度却显著上升的新阶段。

一、逐个盘点,市场担忧是否成立?

1.Meta 对外卖算力,不等于削减存储订单

市场对 Meta 的担忧,来自一个看似合理的推论:如果 Meta 开始向外部客户开放数据中心或出售云服务,是否意味着公司此前采购了过多服务器,内部业务已经无法消化现有算力?

如果答案是肯定的,GPU、HBM、服务器 DRAM 和企业级 SSD 等 AI 硬件需求,便可能随之下降。

但美国银行报告表示,从产业链反馈来看,存储芯片厂商认为 Meta 将继续在 AI 数据中心中更积极地采用 HBM、LPDDR5 和企业级 SSD 等高性能存储产品,因此市场关于「Meta 将出租前期过度投资的 AI 服务器或云基础设施」的猜测缺乏充分依据。

甚至于部分 NAND 控制器芯片和封装基板材料厂商反而表示,Meta 的芯片及零部件订单仍在增强,因此 Meta 向外部客户开放自有数据中心,更可能是一种资产变现和业务多元化尝试,而不是被迫处理严重过剩的算力。

2.长鑫存储进入苹果供应链,更像价格谈判筹码

美国银行报告预计,苹果短期内大规模采用长鑫存储 DRAM 的概率仍然较低。

细数的话,主要存在三方面制约:

  • 首先是政策与供应链限制:苹果需要考虑美国针对中国半导体产业的相关限制,以及由此带来的合规和供应链风险;
  • 其次是技术规格:苹果对移动 DRAM 的传输速度、功耗和可靠性要求较高,包括 10Gbps 以上的传输速度、约 1.1V 的低功耗设计,以及 ECC 错误校正能力。长鑫存储能否长期稳定、大规模满足这些要求,仍需进一步验证;
  • 最后则是是知识产权风险:DRAM 核心专利长期集中在三星、SK 海力士和美光等头部厂商手中。苹果若大规模采用专利覆盖不足的产品,可能面临潜在诉讼及供应中断风险;

长鑫存储理论上可以争取低端 iPhone 18e 订单,但考虑到相关机型在中国市场的规模,实际采购量预计有限。

相比真正重构供应链,苹果更可能借此提升自己在 2026 年下半年或 2027 年合约价格谈判中的议价能力,因此这一事件短期内更可能影响三星、海力士和美光的定价预期,而非立刻改变全球 DRAM 的供需格局。

3. 韩国大规模扩产,不代表短期供给失控

近期另一个担忧来自韩国的新一轮半导体产业集群规划。

部分投资者认为,韩国政府计划在西南部地区投入约 800 万亿韩元建设新的存储晶圆厂集群,可能意味着存储周期已接近顶部,但美国银行报告则对此持否定态度,并预计该项目在 2030 年代初以前难形成大规模有效供给,且现阶段仍需优先推进龙仁和平泽产业集群在 2026-2035 年的扩建。

因此,一项横跨十余年的产业规划,不能直接等同于未来两三年供给即将失控,长期扩产值得持续跟踪,但尚不足以成为判断本轮存储周期见顶的直接依据。

4. 日本产业链调研仍然偏乐观

美国银行近期在日本开展的产业链调研,也继续强化了对存储行业的乐观判断。

日本投资者普遍认可当前行业景气,但随着产品价格与相关股票快速上涨,市场也开始更加关注潜在的下行周期,且相比投资者的谨慎,产业链管理层给出的判断仍然偏积极:

  • 二季度存储 ASP 表现强劲,尤其是 NAND;
  • 三、四季度 ASP 预计仍将高于二季度;
  • 2027 年 DRAM 与 NAND 可能继续处于短缺状态;
  • 长期供货协议数量增加,但主要仍以采购量约定为主;
  • 资本开支与晶圆产量继续保持克制,尤其是日本 NAND 厂商;

这意味着,尽管市场已经开始提前讨论下一轮供给周期,但从厂商实际扩产和客户采购行为来看,行业仍未进入明显的供给失控阶段。

5. 三星存储业务仍可能超预期

在 7 月 2 日发布的报告中,美国银行预计,受特别奖金支出以及智能手机业务利润率承压影响,三星电子二季度整体营业利润可能略低于市场较为乐观的预期;但由于 DRAM 与 NAND 平均售价强劲,存储业务单独计算的营业利润仍有望高于市场预期。

报告发布五天后,三星于 7 月 7 日公布二季度初步业绩:合并销售额约 171 万亿韩元,营业利润约 89.4 万亿韩元,分别同比增长 129.3% 和 1810.3 %。其中,营业利润高于市场此前约 86 万亿韩元的预期,意味着美国银行关于集团整体利润可能略低于乐观预期的判断,最终并未兑现。

不过,三星此次披露的仍是集团层面的初步业绩,尚未公布存储、晶圆代工及移动业务的详细利润数据,因此存储部门是否单独超出预期,仍需等待完整财报确认。结合二季度 DRAM、NAND 价格上涨以及韩国半导体出口大幅增长来看,存储业务大概率仍是推动三星本轮利润跃升的核心力量。

二、出口、ASP 与产品价格释放了什么信号?

1.韩国半导体出口大幅增长

2026 年 6 月,韩国半导体出口额达到 448 亿美元,环比增长 21%,同比增长 199%,并已连续六个月实现三位数同比增长。

这一数字约为 2025 年月均 140 亿美元的三倍,反映出当前存储涨价已经开始明显传导至出口收入和企业盈利。

当然,出口额上升并不完全代表出货量同步增长,其中很大一部分增量来自产品平均售价的快速提高,但这也恰恰说明,当前产业链的核心矛盾仍然是价格上涨和供给偏紧,而不是库存积压或需求明显萎缩。

韩国半导体出口额及同比增速:2026 年 6 月出口显著跃升(原报告第 2 页)

2.DRAM 仍然是当前最强的存储品类

TrendForce 已将 2026 年三季度 DRAM ASP 预测,由环比上涨 3%—8% 上调至 13%—18%;美国银行则预计,2026 年第二至第四季度 DRAM ASP 将分别环比上涨 53%、17% 和 7%。

两组预测的具体口径有所不同,但共同指向同一个趋势,那就是 DRAM 下半年仍将继续涨价,只是随着价格基数升高,环比涨幅可能逐季放缓。

截至 2026 年 7 月初,16Gb DDR5 现货价格约为 47 美元,16Gb DDR4 约为 75 美元,均明显高于上一轮存储周期的价格高点,核心原因并不只是终端客户补库存,而是存储厂商持续将晶圆产能转向利润率更高的 HBM 和服务器 DRAM。

先进产能被 AI 相关产品吸收后,传统 DDR4 和常规 DDR5 能够获得的供给同步减少。

尤其是 DDR4。随着头部厂商逐步退出成熟产品,DDR4 出现明显的结构性短缺,16Gb DDR4 与 DDR5 的合约价格均已升至 35—40 美元区间,DDR5 相对 DDR4 长期存在的技术溢价基本消失。

这并不意味着市场更偏爱旧一代 DDR4,而是厂商退出速度快于客户完成产品切换的速度,导致成熟产品反而变得更加稀缺。

3.NAND 涨价放缓,但绝对价格仍处高位

相比 DRAM,NAND 价格的边际变化更加明显。

512Gb NAND 晶圆现货价格在 2026 年 3 月达到阶段高点后,于 4—6 月逐步趋稳或略有回落,但年内仍上涨超过 50%,约为 2025 年 2 月低点的八倍。

NAND 合约价约为 25 美元,约为 2025 年 2 月低点 2.5 美元的十倍,在 2025 年第四季度和 2026 年第一季度经历大幅上涨后,4—6 月 NAND 合约价格的单月涨幅已经回落至 1%—5% 左右。

这并不意味着 NAND 价格已经反转,而是说明客户对高价的承受能力逐渐接近极限,涨价速度正在回归正常。

客户端 SSD 价格的变化尤其直观。截至 2026 年 6 月,512GB 客户端 SSD 价格已由 2025 年底的 73.1 美元升至 137.5 美元,接近翻倍,反映出上游 NAND 涨价正在持续向终端产品传导。

因此,NAND 当前更准确的状态是绝对价格仍然很高,但环比上涨速度正在放缓。

4.服务器内存继续创下高位

服务器内存同样延续强势。

64GB 服务器 DRAM 模组价格创下历史新高,其中 DDR5 约为 1400 美元,DDR4 约为 1100 美元。2026 年 6 月,DDR5 服务器 DRAM 合约价再次上涨,DDR4 价格则基本持平。

这说明,即使部分消费级存储产品的涨价速度开始放缓,AI 服务器和数据中心相关的高端存储需求依然强劲。

三、云资本开支仍是需求锚点,但投资逻辑正在改变

1.超大规模云厂商仍在扩张

Amazon、Microsoft、Alphabet 与 Meta 等超大规模云厂商,正在成为存储新增需求最重要的来源。报告预计,四家公司 2026 年合计资本开支约为 7000 亿美元,同比增长约 80%;2027—2028 年,年度资本开支规模可能进一步接近 1 万亿美元。

且美国银行并未看到主要云厂商在 2027 年明显削减资本开支的迹象,那就意味着这些投入最终将转化为更多 AI 加速器与 HBM、更多服务器 DRAM、更多企业级 SSD、更多数据中心及 AI 推理基础设施

美国主要超大规模云厂商资本开支、收入与毛利率趋势(原报告第 3 页)

报告预计,2026—2028 年,四大科技公司的整体收入有望增长 15%—20%,云业务收入同比增速可能达到 35%—40%。

其中 AWS 营业利润率预计维持在 35% 以上,Azure 可能超过 40%,Google Cloud 则有望达到 30%—35%。

只要云业务仍能保持较高的收入增速和利润率,科技巨头便仍有继续扩大 AI 基础设施投入的商业动力。

云收入与云业务营业利润率趋势(原报告第 3 页)

2.本轮周期已不再只是消费电子补库存

本轮存储周期与过去最大的不同,是需求不再主要依赖智能手机和个人电脑补库存。

过去的存储周期,往往主要由个人电脑和智能手机库存变化驱动,形成了典型的周期特征,譬如终端需求上升、客户补库存、存储价格上涨;随后厂商扩大产能、库存逐渐积累,价格再度进入下行周期。

但本轮存储周期的结构更加复杂,当前需求早已经由单一消费电子补库存,扩展至:

  • HBM;
  • 服务器 DRAM;
  • 企业级 SSD;
  • AI 推理基础设施;
  • 超大规模云厂商资本开支;
  • DDR4 产能退出带来的结构性短缺。

这意味着,只观察 PC 和智能手机销量,已经不足以判断整个存储周期——即使部分消费电子需求因价格过高而承压,AI 服务器和数据中心仍可能继续吸收高端产能,使整体供给保持偏紧。

但这也意味着,板块内部的分化会越来越明显。简言之,HBM、服务器 DRAM、企业级 SSD 和先进封装相关企业,可能继续受益于更强的订单与利润率;过度依赖客户端、手机和消费级 NAND 的厂商,则可能更早感受到需求弹性下降

3.从行业普涨转向盈利兑现

2026 年以来,NAND、HDD 和 DRAM 相关股票普遍经历了大幅上涨。

原报告图表显示,SanDisk 与铠侠年内涨幅一度超过 800%,DRAM 厂商和部分半导体公司同样显著上涨。

在这种情况下,即使行业基本面没有发生方向性变化,任何关于客户订单、资本开支、新增供给或价格谈判的消息,都可能引发剧烈波动。

因此美国银行对存储行业的判断,可以概括为基本面仍然偏多,但股价已经不再处于可以忽略风险的阶段,总的来看,未来板块表现将更加依赖三项因素:

  • 第一,存储价格能否维持在足以推动盈利继续上修的水平;
  • 第二,企业实际利润增速能否消化此前的估值扩张;
  • 第三,新增资本开支是否继续保持克制,避免长期供给预期过快恶化;

这也是为什么过去一周的回调并不一定意味着存储超级周期已经结束,却可能意味着板块正在从「行业普涨」转向「盈利验证」和「个股筛选」。

写在最后

客观而言,Meta 对外提供云服务、长鑫存储进入苹果供应链,以及韩国启动大规模扩产计划,都不是可以完全忽视的风险。

但至少从美国银行这份报告所呈现的数据来看,它们尚未改变存储行业最重要的三个事实:

  • 超大规模云厂商资本开支仍在增长;
  • DRAM 与 NAND 价格仍处于历史高位;
  • 新增先进产能仍需要较长时间才能形成有效供给;

因此,与其说过去一周的回调意味着「周期见顶」,不如说市场正在尝试为下一阶段重新定价。

本轮存储周期尚未出现明确的基本面拐点,但在高价格、高预期和高涨幅同时出现后,投资者接下来需要回答的问题,已经不局限于存储行业还会不会涨,反而扩大到哪些产品仍然短缺,哪些公司能够兑现盈利,又有哪些股票已经提前透支了未来?

行业基本面仍然强劲,但属于整个板块无差别重估的阶段,可能正在逐渐过去。

「解禁必跌魔咒」失效?大模型双雄狂飙、智谱涨19%,华尔街投行继续看好

原文作者:董静

原文来源:华尔街见闻

中国 AI 大模型板块在港股市场上演了一场逆势爆发行情。

智谱迎来上市后首次限售股解禁,市场惯常的”逢解禁必跌”逻辑在此彻底失效——当日股价一度飙涨逾 19%,MiniMax 同步大涨约 17%。分析指出,大额解禁未见流动性踩踏,核心机构投资者集体表态长期持有,华尔街主流资本对中国 AI 模型公司的系统性认可正在形成。

与此同时,华尔街见闻文章写道,摩根大通将智谱目标价从 1800 港元上调至 2000 港元,维持”增持”评级;高盛、美银、花旗三家国际投行在同一时段对 MiniMax 给出”买入”评级。

大模型双雄的强势表现,是港股科技板块整体爆发的缩影。今天,恒科指全天高开高走,大涨近 5%,阿里巴巴涨超 12%,华虹宏力涨超 10%,联想集团涨超 9%,中芯国际、快手涨超 8%,腾讯控股一度飙涨超 4%。

券商中国,分析人士认为,港股此轮强势有两方面驱动:一是港股估值偏低,具备吸引力;二是全球存储芯片板块持续遭遇重挫,从这些板块流出的资金流向了港股。与此同时,中国人民银行行长潘功胜在”香港固定收益及货币峰会暨债券通论坛”上发表讲话,围绕深化金融市场互联互通、支持香港资本市场繁荣、巩固离岸人民币枢纽地位、维护香港金融稳定四个方向作出部署,亦为市场情绪提供了政策层面的支撑。

解禁魔咒失效:机构集体表态,市场完成价值重估

智谱此次解禁的市场表现,打破了 A 股及港股市场长期存在的”解禁必跌”预期。

本次智谱解禁限售股总量为 2568.16 万股。北京金融控股集团旗下国际投资基金 JSC International Investment Fund SPC、投资机构 WT Asset Management、Optimas Capital Limited,以及早期股东及基石投资人凌云光技术股份有限公司均相继表达长期持有意愿。

MiniMax 方面,最大战略股东阿里巴巴与米哈游亦于 6 月下旬明确表示长期看好,MiniMax 创始团队更自愿设定 12 个月禁售期,超出行业通行的 6 个月安排,首次解禁不涉及创始团队和员工持股。

从盘面来看,当日大涨并非单纯的短期交易情绪驱动,而是市场对公司长期价值重估与资本态度明确后的集中释放。多家核心机构投资者在解禁前后相继公开表态,选择继续持有而非减持套现,有效消解了市场对流动性踩踏的担忧。

摩根大通的评级上调为此次行情提供了重要的基本面支撑。华尔街见闻文章写道,摩根大通将智谱截至 2026 年 12 月的目标价从 1800 港元上调至 2000 港元,维持”增持”评级,核心逻辑在于 GLM-5.2 强化了”开放权重商业化可为领先模型提供商创造可观选择权价值”的论断。

摩根大通同时指出,基于当前估值,市场已基本消化智谱年底 10 亿美元 ARR 指引,剩余上行空间取决于强大的开放权重模型能否通过外部基础设施和分发渠道实现规模化。

在 MiniMax 方面,高盛、美银、花旗三家国际金融机构在同一时段给出”买入”评级,在当前 AI 板块分化加剧的市场环境中并不多见。

高盛给出目标价每股 860 港元,报告重点关注中国 AI 行业定价环境的变化。高盛指出,DeepSeek V4 即将引入高峰时段差异化定价,高峰时段 API 价格为非高峰的 2 倍,这是自 2026 年 4 月底以来行业激进价格战走向理性化的早期信号。在此背景下,MiniMax M3 模型凭借更高比例的自建优化算力和更小激活参数的高效架构,毛利率显著高于同行。

美银目标价为每股 500 港元,报告披露了 MiniMax 收入结构的重要转变:公司收入已从去年消费端产品占比约 70%,转向企业端与云 API 业务占比提升,企业/云 API 被列为更高战略优先级。在盈利层面,前一代模型 M2.7 最终实现了超过 40%的推理利润率,美银预计通过持续提升基础设施效率,长期利润率将保持稳定。在算力获取方面,MiniMax 通过与全球云服务商和新型云厂商合作,以海外本地算力服务海外用户,目前仍可稳定获取算力。

花旗给出目标价每股 533 港元,指出当前股价对应 53.8%的预期上行空间,并预计 MiniMax 收入增速将维持高位,即将发布的新一代视频模型有望成为扭转市场情绪的关键催化剂。

SpaceX入指首日跌破150,华尔街集体唱多最高价800美元?

原创 | Odaily 星球日报(@OdailyChina

作者|Golem(@web 3_golem)

SpaceX 再次创造了历史:7 月 7 日(周二),SpaceX 正式被纳入纳斯达克 100 指数,成为历史上最快被纳斯达克 100 纳入的上市公司,在指数中对应约 1.3% 的权重。但这项历史成就,并未回馈到 SpaceX 的股价表现上。据 Gate 美股数据,SPCX 周二收盘跌超 6.8%,报 149.47 美元,创上市以来最低收盘价。SPCX 未来如何表现?华尔街的机构们又给出了怎样的判断?

指数纳入利好出尽只剩利空,坚守 150 美元已属不易

在 SpaceX 被纳入纳斯达克 100 指数前,摩根大通估计,将至少引发约 43 亿美元的被动资金流入,跟踪纳斯达克 100 指数的超 8000 亿美元规模的资金此后也都将持续被动配置 SpaceX。

这虽然是一个重大利好,但从 SpaceX 上市第一天起“进入纳指”就不断被炒作,市场预期早已被消化,当 7 月 7 日预期兑现时市场情绪已无力再推高股价。另一方面,纳指背后的天量买盘并不会在 SpaceX 被纳入当天砸下市场,实际大部分被动资金买盘在 7 月 7 日前就已提前交易完。

此外,历史数据也显示,指数纳入也并不一定构成持续上涨信号,在部分案例中也曾成为阶段性高点。

Strategy 便是典型案例之一。 2024 年 12 月 23 日 Strategy 被纳入纳斯达克 100,但当天 MSTR 实际高开低走,收盘下跌约 7.3%,收盘价为 332.23 美元。此后 Strategy 便开启了持续下跌模式,在 2025 年 2 月股价下探至 255.43 美元,纳指带来的被动买盘并未成为 Strategy 股价的有效支撑。

而当 SpaceX 指数纳入的利好出尽后,8 月份人尽皆知的股票解禁潮利空也将会被无限放大。SpaceX 招股书中明确规定,在 2026 年 Q2 财报后两天,符合条件的内部股东最多可出售锁定股份的 20%,若到时股价较 IPO 发行价上涨 30%且有 5 日满足该标准,可额外解锁 10%,22V Research 策略师 Jeff Jacobson 估计,内部人士可能在 9 月初之前出售 SpaceX 44%的股份。

与纳入指数的利好预期提前被市场消化类似,SpaceX 股票解锁带来的恐慌也必定提前反映到价格上,这也是近期及未来从市场情绪上压制 SpaceX 股价的重要因素。BitMine 董事长 Tom Lee 在接受采访时也特别提及 SpaceX 即将到来的股份解锁,其认为短期内不应当追高 SpaceX,利用解锁带来的回调进行建仓才是合适的选择。

但本周二美股收盘,SpaceX 并不是独跌。据 Gate 美股数据,美股三大股指集体收跌,道指收跌 0.25%,标普 500 指数收跌 0.45%,纳指收跌 1.16%;同时 AI 概念股也普跌,Astera Labs 跌 11.52%,Ambarella 跌 9.92%,Teradyne 跌 9.59%,AeroVironment 跌 8.09%。

这么一对比,在大盘普跌、利好出尽只剩利空的情况下,SPCX 依旧坚守在 150 美元附近未破上市发行价已属不易。同时据 OptionCharts 数据,当前 SPCX 的看跌/看涨期权比率(Put-Call Ratio )为 0.92,市场情绪仍处于中性,并未明显看空。

并且在 SPCX 160 美元及其上方堆叠了大量 7 月 10 日到期的看涨期权,150-155 美元成为了主要的多空博弈点。

机构集体给出买入评级,SPCX 还有潜在利好?

显而易见,无论是时间还是市场情绪都已不站在多头这边,过去一个月 SPCX 也多次测试 150 美元支撑位,但以前 150 美元支撑是进攻方,现在则是彻底的防守方。不过诡异的是,在 IPO 静默期结束后,华尔街的机构分析师们集体给出了 SPCX 买入评级。

作为 IPO 承销商,高盛和摩根士丹利均给予 SpaceX 买入评级,高盛分析师 Eric Sheridan 设定目标价为 205 美元,摩根士丹利分析师 Adam Jonas 给出 300 美元目标价。此外,美银也首次覆盖 SpaceX,给予买入评级,目标价 235 美元;花旗对 SpaceX 设定的目标价 200 美元;Bernstein 对 SpaceX 给予跑赢大盘评级,目标价 239 美元;麦格理集团目标价为 250 美元;德意志银行目标价为 255 美元;摩根大通目标价为 225 美元;瑞银集团目标价为 210 美元;富国银行目标价为 230 美元。

Raymond James Financial 给出了最乐观预测,分析师 Brian Gesuale 对 SPC 的目标价高达 800 美元,认为 SpaceX 将成为“21 世纪最具代表性的工业基础设施公司之一”。

但这些机构评级也主要是看好 SpaceX的长期价值, 如其在火箭发射、Starlink以及AI太空数据中心等领域的布局。短期来看,特别是在8月股票解禁潮来临之前,SpaceX还能依靠什么来支撑股价不跌破150美元直奔着135美元的IPO价去呢?可预见性的潜在利好有以下几个:

一是依靠特朗普喊单,7月7日SpaceX 总裁兼 COO Gwynne Shotwell 及其丈夫宣布参与 Invest America 计划,将其持有的部分 SpaceX 股票赠予超过 200 万名美国儿童的特朗普账户,预计捐赠约 200 万股 SpaceX 股票,总价值约 3.25 亿美元。此前特朗普也公开喊话过马斯克向“特朗普账户”捐赠SpaceX 股票,特朗普是一个懂得价值交换的商人,SpaceX股票进入特朗普账户”后他或许也会向喊单美光和戴尔一样喊单SpaceX。

二是SpaceX星舰计划于7月14日进行的飞行测试。SpaceX星舰的第13次飞行测试(Flight 13 )目前的目标发射日期定为2026年7月14日(星期二),备用日期为7月15日,美国联邦航空管理局(FAA)已发布运营咨询,确认NET(最早不早于)7月14日。火箭发射向来能引起人们的兴趣,SpaceX作为全球顶尖的航天企业,其每次发射都被全球关注,若Flight 13顺利完成,SpaceX的航天叙事或许也能再次短时内激发“粉丝”的热情,进而推高股价。虽然社区和追踪站点普遍认为7月14日是主要发射目标,但也可能因技术准备、天气等因素推迟几天至数周。

但终究投资者最期待的,或许还是马斯克本人能做点什么来“救市”吧。

自研芯片,DeepSeek和智谱的算术题

原文作者:小算

2013年,谷歌的工程师们算了一道算术题。

题目很简单,如果每个用户每天使用3分钟语音搜索,谷歌全球的数据中心需要扩大多少?

答案让所有人倒吸一口凉气,翻倍。

靠买英伟达的显卡去填这个窟窿,谷歌会先被账单压垮。于是这家搜索公司做了一个当时看来离经叛道的决定,自己造芯片。后来的故事大家都知道了,那颗芯片叫TPU,如今是谷歌手里对抗「英伟达税」最硬的筹码。

十三年后,这道算术题传到了中国人手里。

7月7日晚间,路透社援引三位知情人士的消息,DeepSeek正在研发自己的AI芯片,项目一年前启动,已经在与芯片设计公司、晶圆代工厂和存储厂商接洽。几个小时后,The Information补了一条,智谱也在评估自研定制芯片,正与本土芯片设计公司接触。

24小时,两家中国最头部的大模型公司,被曝出同一个动作:

造芯。

1.

DeepSeek的芯片,有一个耐人寻味的定语,面向推理,训练不管。

训练是把模型教出来,费用惊人,但一次付清;推理是模型上岗干活,用户每提一个问题,机房里就烧掉一笔电费,用户越多,烧得越多,并且永远不会停。

训练是买房,推理是交房租。AI行业真正的成本黑洞,从来不在首付里,在房租里。

DeepSeek优先要解决的问题,翻译过来只有一句话:

每服务一个用户,要花多少钱。

这家公司的创始人梁文锋,是极少数从第一天就把芯片当成生死问题的人。他做量化基金出身,早在大模型热潮之前,就以囤显卡闻名圈内。2023年到2024年,他两次接受暗涌采访,说过一句后来被反复引用的话:

我们真正的挑战从来不是资金,而是高端芯片的出口禁令。

嘴上说的,手上也在做。DeepSeek的R1模型在英伟达H800上训练,随后转向华为昇腾;工程团队在模型里设计出UE8M0 FP8数据格式,业内公认,这是照着下一代国产芯片的硬件特性量身定做的。

到今年6月,弹药也备齐了。这家多年拒绝外部投资的公司完成首轮融资,拿到约510亿元人民币,投后估值520亿至590亿美元。对外披露的资金用途写得明明白白,扩建国产算力中心,以及自研AI芯片。

近几个月,DeepSeek一直在招聘芯片设计工程师,所有职位,都没有出现在任何公开招聘平台上。

2.

智谱,是同一道算术题的另一种解法。

这家从清华实验室里走出来的公司,今年在港股敲钟,顶着「大模型第一股」的名号,市值一度突破万亿港元。风光背后是一张紧绷的报表,2024年亏损29.58亿元,2025年上半年再亏23.58亿元,一年半烧掉53亿。

今年2月,GLM-5发布,在海外爆红,编程能力直逼一线闭源模型。泼天的流量涌进来,智谱做的第一件事是涨价,Coding套餐价格上调30%起;第二件事,是发布一份「算力合伙人」招募令,公开邀请芯片厂商合作优化。

一家刚上市的明星公司,公开发帖找算力。生意好到要靠涨价劝退用户,这在商业史上并不多见。

所以The Information的爆料毫不意外。智谱评估的路线是合作定制,自己出模型架构和需求,本土芯片设计公司出工程能力。

DeepSeek ,自己建厂造车;智谱拿着图纸找车厂改装,路线没有高低之分,账单上有区别。

3.

这场造芯运动里,最值得品味的是路透社的一句原话:

DeepSeek造芯,是为了减少对英伟达的依赖,以及对华为的依赖。

前半句几乎是废话。出口管制之下,英伟达在中国数据中心市场的份额已接近归零,后半句才是真正的新闻。

过去两年,「国产替代」四个字,在算力语境里约等于「转投昇腾」。DeepSeek自己就是最积极的践行者,V4系列完成昇腾适配,华为确认自家处理器参与了部分训练。智谱走得更远,GLM架构适配了40多款国产芯片,新模型发布当天,海光、摩尔线程、沐曦排着队宣布完成适配。

拥抱得越深,越明白一件事。一家年推理账单以十亿计的公司,不能把命脉押在任何单一供应商身上。

哪怕这家供应商,是自己人。

拥抱昇腾,解决的是「有没有」的问题;自研芯片,解决的是「听谁的」的问题。国产替代的叙事进行到第五年,内部开始分层了。

4.

模型公司造芯,在太平洋对岸已经是标准动作。

上个月,OpenAI公布了与博通合作的定制推理芯片,代号Jalapeño;Anthropic被曝在评估同样的事情。加上更早的谷歌、亚马逊、微软,硅谷凡是推理账单够大的公司,人手一颗自研芯片,或者至少一份自研芯片的PPT。

对中国的芯片产业链来说,这是一枚双面硬币。

正面,模型公司的定制订单,是本土芯片设计公司梦寐以求的收入,智谱的合作定制模式,几乎是照着它们的剧本写的;存储厂商同样受益,推理芯片极度依赖带宽,高带宽内存的需求曲线只会更陡。

反面,今天的大客户,正在学习明天甩开你的本事。谷歌当年也是芯片供应商的优质客户,后来,它成了TPU的主人。

当然,牌才刚刚发下来。一颗有竞争力的AI芯片,通常需要数年时间、数十亿投入,没有人保证成功,Meta的自研芯片计划就曾整个推倒重来。更微妙的是,定制芯片赌的是模型架构趋于稳定,而DeepSeek和智谱的新一代模型,刚刚用上稀疏注意力这样的新机制。今天送去流片的图纸,两年后芯片下线时,架构可能已经翻篇。

2013年,谷歌算的那道题,答案是TPU。

2026年,中国模型公司的这道题刚刚起笔,出题的人换了,解题的逻辑没变:

房租交得越久,越想有一套自己的房子。

CASHCAT:Robinhood链的第一个爆款,来自它的「曾用名」

原文作者:克洛德,深潮 TechFlow

深潮导读:Robinhood Chain 主网上线一周,官方主推的美股代币还没出圈,一只叫 CASHCAT 的 Meme 猫先火了,24 小时涨幅一度超过 1700%,市值突破 120M。它的全部叙事只有一句话,Robinhood 创业时的工作名就叫 CashCat,CEO Tenev 本人讲过这段历史,还在暴涨当天发推玩梗。与此同时,山寨盘和假冒「咆哮小猫」的喊单账号已经同步就位。

吸引流量和散户注意力,还得靠 Meme。

Robinhood 花了一年时间给自己的区块链铺路,把美股代币化讲成核心故事。但链上第一个真正出圈的资产,却是一只拿着钞票的卡通猫。

据 GMGN 监测,7 月 8 日,Robinhood Chain 上的 Meme 代币 CASHCAT 市值突破 1.2 亿美元,24 小时涨幅超过 1700%。此后数小时内,不同数据平台给出的读数持续走高,据 CoinGecko 数据,CASHCAT 主要在 Robinhood Chain 上的 Uniswap V3 交易,CASHCAT/WETH 交易对 24 小时成交量约 2800 万美元。对一条上线仅一周、生态应用屈指可数的新链来说,这只猫就是当前的流量本身。

主网上线第七天,第一个出圈的资产是 Meme

先交代背景。

7 月 1 日,Robinhood 在伦敦的发布会上正式上线 Robinhood Chain 公共主网,这是一条基于 Arbitrum 技术的以太坊 Layer 2,由 CEO Vlad Tenev 和加密业务负责人 Johann Kerbrat 共同揭幕。官方给这条链的定位相当「正经」,核心产品 Stock Tokens 追踪 200 多只美股和 ETF 的价格表现,面向 120 多个司法辖区开放(美国用户除外),Uniswap、1inch 等 DeFi 协议首日部署,Robinhood 还承诺头 90 天代付全部 Gas 费。

按官方剧本,这条链的主角应该是代币化美股和 RWA(现实世界资产上链),不过剧本没按预期走。主网上线后第一周,链上最活跃的交易对不是任何一只美股代币,而是 CASHCAT。散户先给这条「散户券商的链」定了调。

对持仓者的提示很直接,CASHCAT 目前的交易深度集中在单一 DEX 的单一交易对上,新链流动性薄,价格读数在不同平台间差异极大,进出滑点和插针风险都远高于成熟链上的 Meme。

「曾用名」考古,Tenev 本人讲过 CashCat 的故事

CASHCAT 能跑出来,靠的是一段真实的公司史。

Tenev 在早年受访时回忆过公司起名的经过,「最初的工作名其实是 CashCat,但大家觉得这个名字不够有力量。我妻子向朋友介绍我时会说,他们是金融界的罗宾汉,在为小人物做事。Robinhood 这个名字就这么定了下来。」这段口述在 GameStop 事件后被多篇公司复盘文章引用,属于有据可查的「考古素材」,这也是 CASHCAT 与其他凭空编故事的猫狗币最大的区别。

代币本身的结构简单到极致。据项目官网披露,总量 10 亿枚,买卖零税费,流动性池代币已全部销毁,自我定位为「零实用性,百分之百是猫」。官网同时明确写着,项目与 Robinhood 没有任何关联,「这是带着代码的同人创作」(fan fiction with a ticker)。

叙事真实,产品无关。读者需要分清这两件事,Robinhood 的历史给了这只猫传播素材,但公司没有为它背书,代币价值完全建立在注意力之上,注意力退潮时没有任何托底。

Tenev 发推玩梗,市场读成半个背书

真正把行情推向高潮的是 Tenev 本人。

7 月 8 日,Tenev 在 X 平台发文,「我们在把 Robinhood Chain 打造成最好的 RWA 公链……不过它跑 Meme 也很好用。」该推文数小时内浏览量超过 50 万。他没有提 CASHCAT 的名字,但发文时点恰好落在暴涨当天,社区将其解读为对链上 Meme 热度的默许甚至助攻。

这里有一层历史反讽。2021 年 GameStop 逼空大战中,Robinhood 因限制散户买入 GME 被推上国会听证席,成了散户叙事里的「反派」。五年之后,这家公司的区块链完成冷启动,靠的恰恰是散户最擅长的 Meme 文化,而被炒作的对象还是公司自己丢弃的名字。CASHCAT 官网甚至专门玩了这个梗,「Cash Cat 不做期权,也不搞订单流付款(PFOF)」。

对交易者来说,需要给这条推文的实际含金量打个折。Tenev 玩梗与 Robinhood 背书之间隔着一整个合规部门,该公司对 Meme 代币没有任何托管、上架或流动性层面的承诺,情绪催化剂的有效期通常以小时计。

山寨盘与假「咆哮小猫」已经就位

热度起来之后,围猎散户的工具也到齐了。

第一是跨链山寨盘。据 CoinGecko 聚合的监测信息,Solana 链上已出现同名的 CASHCAT 部署。原版合约部署在 Robinhood Chain 上,地址以 0x020b 开头、18b4 结尾,其他链上的同名代币与原盘无关。

第二是假冒大 V 喊单。比如 一个 ID 为「RK」、用户名与 GameStop 事件主角「咆哮小猫」Keith Gill 高度相似的 X 账号,发推称「CASHCAT 是 Robinhood 链上第一个重要的 Meme」,并在推文中附上了一个 Solana 合约地址。

新链、新 Meme、假账号、跨链仿盘,这套组合在过往每一轮 Meme 行情里都收割过人。如果现在还决定参与,至少做到三件事,核对合约地址、只走官方或主流跨链桥、把仓位控制在彩票仓。

CASHCAT 当前的全部价值就是一个好故事加一波注意力,两者都没有留存机制。

当 AI 开始拥有身体:物理 AI 会成为下一轮科技主线么?

过去两年,资本市场交易的 AI,主要是 AI 的「大脑」。

从 ChatGPT、大模型到 GPU、HBM、数据中心、光通信和电力基础设施,几乎所有核心主线,都围绕着如何让模型规模更大、训练速度更快、推理成本更低展开。

只不过,这些 AI 可以生成文字、图片、代码和视频,却大多仍然运行在屏幕和数字世界之中。

因此,当大模型能力和算力基础设施逐步走向成熟,市场自然会开始追问下一个问题:这些越来越聪明的模型,最终能不能走出屏幕,进入汽车、工厂、仓库、医院和真实世界?

这正是 Physical AI,即物理 AI 开始走到产业前台的原因。

一、从「会思考」到「会行动」,物理 AI 为什么重要?

按照 NVIDIA 的定义,物理 AI 是让 AI 从屏幕里走出来,让机器人、摄像头、自动驾驶汽车等自主系统,能够感知并理解周围环境,完成推理、决策和复杂行动。

换句话说,如果说生成式 AI 解决的是「机器如何思考」,那么物理 AI 试图解决的就是机器思考之后,如何正确、安全并且低成本地行动,从而让机器真正具备与现实世界互动的能力。

从黄仁勋近几次公开演讲的表述来看,NVIDIA 正在不断强化 Isaac、GR00T、Cosmos、Omniverse 和 Jetson 等产品线,其目标并不是单纯押注某一款机器人,而是为机器进入物理世界搭建覆盖训练、仿真、推理和部署的一整套底层平台。

因为真正的物理 AI,并不是在机器人里接入一个大模型那么简单,它还需要理解空间关系和物理规律,需要世界模型、训练数据、仿真环境、边缘算力、机器视觉、传感器和运动控制,并在部署前完成大量安全测试。

在市场语境中,Physical AI 与「具身智能」高度重合,但前者的外延更加宽泛,不仅包括人形机器人,也包括自动驾驶、工业机器人、无人机、智能工厂、仓储系统,以及由摄像头和传感器驱动的智能空间。

当然,物理 AI 并非突然出现的新概念。

自动驾驶、工业机器人、机器视觉和仓储自动化已经发展多年,真正发生变化的是,大模型、世界模型、仿真技术和边缘算力,正在把这些过去相对割裂的技术路线连接起来。

大量传统工业机器人依靠预先编写的程序,在相对固定的环境中重复执行标准动作;物理 AI 的目标,则是让机器在面对不同物体、陌生环境和突发状况时,也能够根据实时信息调整判断和行为。

这意味着,AI 产业链正在从「大脑」向「身体」延伸。

过去两年,市场首先重估了训练和运行 AI 所需的 GPU、存储、服务器、网络和电力。接下来,资金可能进一步寻找能够承接这些算力,并将模型能力转化为现实生产力的载体:机器人、自动驾驶汽车、无人机、工业自动化设备,以及遍布工厂、仓库和城市的视觉与传感系统。

所以,物理 AI 并不是一个可以简单等同于「人形机器人」的单点概念,它真正打开的,是一整条从算力到行动的产业链。

二、从算力到机器人,物理 AI 的五层产业链

为了便于理解,MSX 研究院将 物理 AI 产业链粗略拆成五个关键环节。

1.第一层:算力层

无论是训练机器人模型、构建虚拟环境,还是在汽车和机器人端完成实时推理,都离不开算力。

它囊括数据中心 GPU、边缘 AI 芯片、车载计算平台和低功耗处理器,对应标的主要包括:

  • NVIDIA(NVDA.M):覆盖训练算力、Jetson 边缘计算平台,以及机器人开发生态;
  • 台积电(TSM.M):AI 芯片、车载芯片和边缘计算芯片的制造底座;
  • Arm(ARM.M):低功耗计算架构广泛应用于汽车、机器人和智能设备;
  • 高通(QCOM.M):布局车载 AI、边缘推理和智能终端;
  • AMD(AMD.M):AI 算力和嵌入式计算的潜在受益者;

这一层的逻辑与过去两年的生成式 AI 行情相似,延续了「卖铲子」逻辑,不管最终哪一家机器人公司胜出,底层都需要芯片、算力和计算架构。

2.第二层:模型层

这也不难理解,物理 AI 需要的并不只是语言模型,还包括机器人基础模型、世界模型,以及视觉—语言—动作模型。

语言模型可以理解人的指令,视觉模型帮助机器识别环境,动作模型则负责把判断转化为具体动作;世界模型则更进一步,它试图让 AI 理解物体之间的关系、预测下一步可能发生什么,并在行动前进行推演。

这一层目前仍然主要由大型科技公司和平台型企业推动,包括 NVIDIA、Tesla、Google,以及部分机器人创业公司。

相比大语言模型,机器人模型面临的最大问题是数据,虽然互联网上有海量文字、图片和视频,但真正高质量的机器人操作数据并不多,如何生成足够多的训练数据,将成为物理 AI 发展过程中的关键门槛。

3.第三层:仿真层

由于现实训练成本高、速度慢、风险大,机器人需要先在虚拟世界里学习,因此数字孪生、合成数据和虚拟训练环境,构成了物理 AI 非常重要的一层。

NVIDIA 在这一层搭建了较为完整的工具链:Omniverse 用于构建数字孪生和仿真环境,Isaac Sim 与 Isaac Lab 支持机器人训练、测试和验证,Cosmos 则提供世界模型及数据生成能力。

这一层的价值在于,它可以把真实世界里昂贵、危险而缓慢的试错,转移到虚拟环境中完成,开发者可以同时运行大量场景,测试不同光线、天气、地形和突发事件,再将经过验证的模型部署到真实设备中。

说到底,机器人在现实中训练一次可能需要几分钟,在仿真环境中却可以并行运行成千上万次。

4.第四层:感知层

机器人进入现实世界,第一步往往不是拥有灵活的双手,而是能够稳定地「看见」和理解周围环境。

它必须识别物体、判断距离、理解环境变化,并在复杂空间中完成定位,作出判断之后,还需要通过控制器、电机、机械臂和关节模组,将决策转化为真实动作。

这一层包括机器视觉、摄像头、激光雷达、传感器、控制芯片、运动控制和各类执行组件:

  • Cognex(CGNX.M):工业机器视觉和识别系统;
  • Ouster(OUST.M):激光雷达和感知平台;
  • 高通、NVIDIA:提供车载和边缘视觉计算平台;

Ouster 已将新一代数字激光雷达接入 NVIDIA Jetson 和 Isaac 生态,并在工业机器人、巡检及自主系统中推进应用;Cognex 则持续将 AI 视觉系统部署到制造业检测与自动化场景。

相比人形机器人,机器视觉和传感器的想象空间可能没有那么大,却更接近现实订单和既有客户。

至于电机、减速器和关节模组等执行端,美股中的纯标的相对有限,相关机会更多分散在工业自动化、模拟芯片和专业零部件企业之中。

5.第五层:应用层

作为产业链最上层,这也是市场最熟悉的机器人、自动驾驶、无人机和工业自动化设备,对应标的包括:

  • Tesla(TSLA.M):Optimus、FSD 和 Robotaxi;
  • Alphabet(GOOGL.M):通过 Waymo 布局自动驾驶;
  • Amazon(AMZN.M):仓储机器人、物流自动化和 Zoox;
  • Teradyne(TER.M):协作机器人和移动机器人;
  • AeroVironment(AVAV.M)、Kratos(KTOS.M)、Ondas(ONDS.M):无人机和无人系统;
  • Palantir(PLTR.M):连接数据、决策和无人设备的软件平台;

其中,Palantir 并不是机器人制造商,更偏向连接数据、决策和无人设备的软件平台;Uber 则可能成为不同 Robotaxi 车队获取用户、调度订单和完成交易的流量入口,二者均属于间接受益方向。

这也是物理 AI 最容易产生高弹性的环节,一旦某款机器人、Robotaxi 或无人机进入规模化量产,市场会迅速上修其收入和估值空间。

但与此同时,应用层也是竞争最激烈、兑现难度最高的部分。

三、谁会先赚钱:卖铲子,还是造机器人?

从产业兑现顺序来看,物理 AI 带来的增量收入和利润,未必会率先出现在最具科幻感的人形机器人上。

反而更可能的路径是,先卖底层平台,再进入封闭场景;先解决标准化任务,再挑战开放世界,一言以蔽之,「卖铲子」的确定性仍然最高。

所以,如果说生成式 AI 第一阶段最大的受益者是 NVIDIA,那么物理 AI 的早期发展,仍然很难绕开 NVIDIA。无论最终是 Tesla、Amazon,还是某一家机器人创业公司胜出,它们都需要模型训练、仿真测试、实时推理和边缘部署。

NVIDIA 的优势并不只是 GPU,而是它正在把芯片、模型、仿真软件和边缘计算平台整合成一套完整的开发体系,这也意味着它不需要亲自生产每一台机器人,只需要让越来越多的机器人使用其算力和软件生态。

从这个角度看,物理 AI 第一阶段较为清晰的受益方向,仍然可能是提供算力、仿真、芯片和开发工具的「卖铲人」;但「受益路径清晰」并不等于股价没有风险,市场是否已经提前计入增长预期、软件生态能否形成持续收入、竞争对手能否提供替代方案,依然需要观察。

其次则是工厂和仓库,可能更早跑通商业闭环,也即物理 AI 最早进入财报的场景,很可能出现在制造、仓储和物流领域。

这些场景环境相对封闭,路线和任务更加标准化,企业也更容易计算投资回报率——一台机器人投入之后,能够减少多少人工、提升多少效率、降低多少损耗,都可以被直接量化。

Amazon 已经在仓储网络中大规模使用机器人,并通过 AI 模型优化设备之间的调度和路线;Teradyne 旗下的 Universal Robots 和 MiR,则分别覆盖协作机械臂与自主移动机器人,已经进入制造、物流和半导体等实际生产环境。

这些公司的共同特点是并不只是展示机器人可以完成什么动作,而是已经开始把机器人放进工厂和仓库,解决真实的生产问题。相比之下,让机器人进入家庭做饭、打扫卫生和照顾老人,需要面对更加复杂的环境和安全责任,商业化周期可能明显更长。

最后,人形机器人无疑拥有最大的市场想象力,理论上它可以进入人类已经设计好的工厂、仓库、医院和家庭,直接使用现有的道路、工具和工作台。

Tesla Optimus 因此成为物理 AI 行情中最受关注的方向之一,但这并不等于大规模商业化已经到来,对于人形机器人,真正需要观察的不是发布会上的动作是否流畅,而是单机成本、连续工作时间以及它创造的价值能否覆盖采购和维护成本。

相比之下,Robotaxi 已经走在更加靠前的位置。自动驾驶汽车本质上就是「轮子上的物理 AI」——车辆通过摄像头、雷达和激光雷达感知环境,模型作出判断,再由汽车完成实际行动。

Tesla、Waymo 和 Zoox 分别代表整车软硬件一体化、自动驾驶系统和专用 Robotaxi 路线;Uber 则试图成为连接不同自动驾驶车队与乘客的平台入口;Waymo 已开始推进第六代自动驾驶系统的完全无人化运营,其最新车型搭载该系统时,公司披露已完成超过 2000 万次全无人驾驶出行,说明 Robotaxi 在商业验证上明显领先于通用人形机器人。

除此之外,无人机和国防机器人则更容易获得订单验证。毕竟国防客户对自主化、低成本无人系统和反无人机设备的需求更加明确,像 AeroVironment 和 Kratos 的自主及无人系统业务已体现出收入与订单增长,Ondas 也在持续获得反无人机、巡飞弹和自主防御系统订单。

不过,这类小型公司通常伴随更高的项目集中度、融资和执行风险。

因此,判断一家物理 AI 公司是否值得持续跟踪,最终仍然要回到三个问题:

  • 它是不是产业链中难以替代的核心环节?
  • 它有没有真实客户、订单和应用场景?
  • 技术进展能不能最终体现在收入、利润和现金流里?

写在最后

物理 AI 不会在一夜之间完成兑现。

从产业规律来看,它更可能沿着一条由确定性向高弹性逐步推进的路径:先是算力、仿真和边缘平台,随后是仓库、工厂和专业机器人,再到 Robotaxi、无人机和通用人形机器人。

而真正决定这条主线能走多远的,也不是机器人在发布会上完成了多少动作,而是它们走下舞台之后,能否进入工厂、仓库、道路和真实业务,并创造可以被财报验证的价值。

当这一点发生时,AI 才算真正从屏幕走向现实。

账上趴着1431亿,亚马逊为何还要为AI借250亿?

TL;DR

  • 亚马逊已发行约 250 亿美元投资级美元债,市场需求峰值约 620 亿美元。
  • 借钱不是现金告急,而是 AI 数据中心投入先行,正在压缩自由现金流。
  • 关联标的:AMZN、MSFT、GOOGL、META、NVDA,数据中心、电力和 AI 基础设施链。

亚马逊 7 月 7 日完成约 250 亿美元投资级美元债发行,但截至一季度末,公司仍持有约 1431 亿美元现金及可售证券。

这组数字看起来反常。一家经营现金流仍很强、账上流动资产充足的公司,为什么还要借长期债?答案不在短期缺钱,而在 AI 基础设施的付款节奏。数据中心、芯片、网络和电力容量要先投入,收入却要在未来几年兑现。

这也是市场重新审视亚马逊的原因。过去,投资者更习惯把 AWS 看作稳定现金牛。现在,AI 把云业务推向更重资产的周期。亚马逊 CEO 安迪·贾西把 AI 称为「一生一次的机会」,但分析师更关心这些投入何时变回自由现金流。

AI 工厂先花钱,收入后兑现

先把三个财务概念说白。经营现金流是日常业务赚回来的钱,资本支出是提前建数据中心、买服务器、铺网络,自由现金流则是扣掉资本支出后剩下的钱。

亚马逊的问题不是经营现金流枯竭。公司一季度财报显示,过去 12 个月经营现金流约 1485 亿美元,仍处高位。但同一时期自由现金流降至约 12 亿美元,同比下降 95%,主要因为物业设备支出增加。

按照公司此前披露和管理层口径,2026 年资本支出预计约 2000 亿美元,高于 2025 年约 1310 亿美元的水平。一季度购置物业设备净额已超过 430 亿美元,主要投向数据中心、定制芯片、网络设备和 AI 基础设施。

所以,1431 亿美元现金及可售证券并不等于「不需要融资」。这部分资产是战略缓冲,还要服务收购、投资、运营周转和不确定性。AI 数据中心是长期资产,用长期债务匹配更合理。

债券市场仍相信 AWS 的信用锚

这次发债的另一个信号,是买方需求仍然强。市场订单峰值约 620 亿美元,高于约 250 亿美元的发行规模。最长约 40 年期限债券的初始价格指引,较美国国债高约 145 个基点,也就是约 1.45 个百分点。

投资级债券的含义很直接。信用市场愿意用相对温和的利差,把钱借给亚马逊很长时间。这不能证明 AI 投资一定成功,但说明债券投资者目前没有把融资视为信用恶化事件。

支撑这一点的核心仍是 AWS。云业务客户粘性高,未来合同收入可见度较强。监管文件口径显示,截至 2026 年 3 月 31 日,期限超过一年的未来履约义务约 3640 亿美元,主要与 AWS 相关。它不是当期收入,却能提供未来回款线索。

债券市场买的是一条时间线:亚马逊先融资建设 AI 产能,未来 AWS 通过训练、推理、企业 AI 服务和自研芯片生态,把这些产能转化为收入和现金流。只要链条不断,债务增加更像资本结构调整。

贾西押注产能窗口,股票市场盯回款

贾西的逻辑很清楚。AI 是平台级机会,如果云厂商错过产能窗口,代价可能比短期自由现金流下滑更高。在这个框架下,约 2000 亿美元资本支出是抢占下一代云需求的门票。

这套说法有现实基础。生成式 AI 训练和推理都需要大量算力,客户越早锁定容量,云厂商越需要提前建设数据中心。亚马逊自研 Trainium、Graviton 等芯片,也是为了降低对外部 GPU 的依赖,并把硬件和云服务绑定得更紧。

但 Bloomberg Intelligence 和部分华尔街分析师的谨慎情景也不能忽略。他们关心的不是亚马逊能不能借到钱,而是资本支出会不会继续超过市场预期,自由现金流会不会在 2026 至 2027 年持续承压。

这正是股票投资者和债券投资者的差异。债券投资者只要相信亚马逊能付息还本,145 个基点左右的利差就有吸引力。股票投资者还要看每股自由现金流、利润率和估值倍数。如果 AI 收入兑现慢于折旧和利息上升,股价压力可能更早出现。

云巨头估值锚转向产能回报

亚马逊这次发债的更大含义,是科技巨头的估值锚正在变化。过去云厂商的优势主要来自软件规模经济,客户越多,边际成本越低,现金流越好。AI 把这个模型重新拉回重资产周期。

这不是亚马逊一家公司的选择。微软、谷歌、Meta 等超大云和平台公司也在加大 AI 基建投入,行业资本支出已经进入数千亿美元级别。区别在于,谁能把这些支出转化为稳定利用率和高毛利收入。

对亚马逊来说,债务本身不是最危险的变量。需要盯的是 AWS 的 AI 相关收入能否跟上资本支出斜率。如果未来几个季度资本支出继续抬升,而合同转化、云收入增速和利润率没有同步改善,市场会要求更高的风险补偿。

自由现金流决定这笔债的市场答案

这笔 250 亿美元债券把亚马逊的 AI 投资周期推到了资产负债表上。公司目前能以较低成本融资,信用市场也愿意买单,但发债只能解决资金期限匹配,不能自动解决产能回报问题。

验证点会落在财报里。投资者需要看资本支出是否继续上修,AWS 收入增速是否加快,利润率能否守住,以及自由现金流是否从低位恢复。如果这些指标迟迟没有改善,市场对亚马逊的讨论会从「能不能建」转向「建出来能不能赚钱」。

AI 基建周期最残酷的地方在于,产能过早会拖累现金流,产能不足又可能错过客户需求。亚马逊现在选择先把钱借到手,未来几年要证明这些 AI 工厂能把算力变成自由现金流。

Securitize上市一周跌去四成,代币化行业迎来专利战

原文作者:Sanqing,Foresight News

7 月 2 日,Securitize(NYSE:SECZ)通过与 Cantor Equity Partners II 完成的 SPAC 并购正式登陆纽交所,交易首日一度上涨,市场一度将其视为代币化行业迎来传统资本市场认可的标志性事件。但短短几个交易日后,剧本急转直下。截至 7 月 7 日收盘,SECZ 报 8.06 美元,单日暴跌 25.92%,盘中最低触及 8.00 美元,较上市首周高点已回撤约 40%。

图源:纽交所

这是一家由贝莱德代币化货币市场基金 BUIDL 选定为转让代理的公司,是资本市场公认的代币化领域头部平台,合并前预估值达 12.5 亿美元。上市后一路下跌的反差,让不少投资者开始审视「代币化叙事」与「二级市场现实」之间的裂缝。

SPAC 机制先于基本面暴露问题

过去几年 SPAC 上市的加密相关公司,几乎都在换手期经历过类似的估值重定价。

同样由 Cantor Fitzgerald 关联方操盘的 Twenty One Capital(XXI),2025 年 12 月 9 日通过 SPAC 合并登陆纽交所当天就下跌约 25%,收盘价 11.42 美元;此后一路走低,股价一度跌破 6 美元,较峰值 49 美元跌去超过 8 成。同期完成合并的比特币资金库公司 ProCap Financial(BRR),发行价 10 美元,如今股价在 2.4 美元附近徘徊,跌幅约 76%。

多位市场人士将此次暴跌归因于 SPAC 结构本身,而非公司基本面恶化。

据 CoinDesk 报道,Arca 的 Jeff Dorman 公开表示,这次波动更多是 SPAC 机制导致,而非基本面恶化。SPAC 上市后投资者结构会发生整体切换,从原本偏好固定收益的 SPAC 认购方,转向真正看长期基本面的股票持有者,这个换手过程本身就会制造剧烈波动。

市场对「代币化」这个故事本身的信心并未崩溃,崩溃的是对 SPAC 这套定价机制的信心。尽管股价下跌,Securitize 仍在上市首日就将价值 2.95 亿美元的自身股票代币化并部署到 Solana 与 Avalanche 上。

Securitize 的下跌也叠加了美股加密概念股整体承压的背景。截至 7 月初,Coinbase、Circle 股价较各自 2025 年 7 月创下的历史高点分别下跌约 63% 与 74%,同期标普 500 指数仅从 6 月高点回落约 2%。当整个板块的股票都比底层资产更容易大起大落,一家刚上市的代币化平台很难独善其身。

专利诉讼撕开行业裂缝

6 月 15 日,代币化基础设施公司 tZERO 向 Securitize 发出「停止侵权与保留权利」函,指控其 DS Protocol 与 Vault Registrar 两款核心产品侵犯了 tZERO 持有的专利,具体涉及美国专利 11,216,802(自执行证券代币的智能合约规则)与 11,394,560(加密集成平台)。

tZERO 要求 Securitize 在 6 月 18 日前停止相关产品的商业化,否则将寻求禁令救济与经济赔偿。

Securitize 主动出击,于 6 月 22 日在美国特拉华州联邦地区法院提起「不侵权确认之诉」(案号 1:26-cv-00722,Securitize, Inc. v. tZERO Group, Inc. et al.),要求法院确认其产品不侵犯 tZERO 专利,并将对方指控定性为「毫无依据」、「缺乏实质内容」,称其「违背行业公平竞争精神」。

案件目前处于早期阶段,已分配至 Gregory B. Williams 法官,尚未有实质性答辩、反诉、驳回动议或和解消息。这意味着案件仍存在庭外和解、部分驳回甚至 tZERO 撤回指控等多种可能走向。

这场诉讼的分量,远超一次普通的商业纠纷。

tZERO 的专利主张也并非临时起意。这家成立于 2014 年、脱胎于 Overstock.com(美国老牌线上零售商,创始人 Patrick Byrne 是区块链早期布道者)证券代币交易平台构想的公司,自 2025 年底完成管理层换届后,就启动了对自身知识产权组合的战略审查。

据 tZERO 于 6 月 15 日发布的知识产权组合执法进展公告,其持有 105 项专利、覆盖 23 个专利族,业务范围横跨合规证券代币系统、加密资产集成、KYC 认证流程等代币化基础设施核心环节。

更关键的是,tZERO 已明确表示,其专利审查已识别出「至少六家」其他市场参与者存在潜在侵权行为,覆盖合规 RWA 平台、机构基础设施、主经纪商与去中心化交易所等多个领域,并计划在完成分析后向更多公司发出侵权警告函。

截至 7 月 8 日,案件仍处于早期阶段,双方尚未提交实质性答辩、反诉或和解文件。

但其实 Securitize 面临的专利压力并不止于 tZERO 一家。同期 Liquid Rarity Exchange 也已就另外两项专利对 Securitize 提起独立诉讼,要求赔偿并申请禁令救济。

换句话说,Securitize 可能只是第一个,而不是唯一一个。据 rwa.xyz 数据,RWA 市场规模从年初的约 220 亿美元加速扩张至超过 330 亿美元,行业从「概念验证」进入「实际部署」阶段。

这正是 tZERO 选择在此时将沉睡多年的专利组合转化为商业筹码的背景,当代币化行业的专利壁垒开始被真正主张时,几乎所有声称「掌握核心技术」的平台都可能被卷入类似纠纷。这比一次股价回撤更值得长期关注。

正如 X 用户 wallstreetjester 所言,他「刚建仓」SECZ 却明确表示「不会在诉讼有更清晰进展前深入加仓」。这代表了一部分潜在买方的真实心态。

一级市场信机构,二级市场信流动性

Securitize 的股东阵容堪称豪华。贝莱德的 BUIDL 基金选择其作为转让代理,PIPE 融资阶段还引入了 Borderless Capital、Hanwha Investment 等机构投资者,SPAC 交易本身由 Cantor Fitzgerald 关联方发起。

这种「传统金融机构联合背书」的叙事,在一级市场融资阶段极具说服力,也是 Securitize 合并前预估值达到 12.5 亿美元的重要支撑。

但二级市场不认背书,只认流动性。市场对「代币化」这个故事仍然买账,真正遇冷的只是 Securitize 这只具体股票的短期定价。

贝莱德的名字能让一级市场投资人愿意为估值故事买单,却换不来二级市场愿意在专利纠纷未决、SPAC 换手压力仍在时继续持有。信任是静态的品牌资产,流动性是动态的博弈结果,这次暴跌恰好证明了两者之间没有必然的换算关系。

Securitize 的股价终将随着投资者结构换手完成而企稳或反弹,这是 SPAC 上市公司几乎必经的阶段性阵痛。但 tZERO 挑起的这场专利战争,值得代币化行业参与方警惕。

tZERO 手握 105 项专利、锁定至少六家潜在侵权目标,这意味着代币化行业的下一轮竞争,可能不再只是拼合规牌照、拼机构关系、拼交易量。

对于那些还在靠「我们率先实现了某个技术方案」讲述估值故事的平台而言,一封停止侵权函随时可能让这个故事戛然而止。

Securitize 这一跌,跌掉的是短期估值;而 tZERO 这一诉,揭开的可能是整个代币化行业尚未准备好面对的专利之战。

800的目标价,60亿美元买盘,为什么没托住SpaceX?

TL;DR

  • SpaceX 7 月 7 日纳入纳斯达克 100 首日下跌,预期中的被动买盘未形成短线支撑。
  • 市场分歧集中在当前估值已提前计入多少 Starship、Starlink 与 AI 基础设施价值。
  • 关联标的:SPCX、QQQ/QQQM、高盛、摩根士丹利、摩根大通、AI 基础设施主题。

SpaceX 在 7 月 7 日盘前正式纳入纳斯达克 100 指数,但纳入首日股价下跌超过 5%,收在约 149 美元附近。

这和许多投资者此前的直觉相反。Nasdaq 公告称,跟踪纳斯达克 100 的相关产品全球资产规模超过 8000 亿美元。市场据此估算,SpaceX 被纳入后可能带来约 40 亿至 60 亿美元的被动买盘。

叠加安静期结束后的华尔街集中覆盖,这原本像一次典型的流动性利好。但首日价格反应提醒投资者,指数纳入不等于股价保险。市场交易的是这笔被动需求能否压过提前埋伏的卖盘、估值兑现压力,以及首次财报后的潜在解禁供给。

被动买盘提供流动性,不保证方向

指数纳入的机制并不复杂。一只股票进入纳斯达克 100 后,复制该指数的基金需要按比例买入,以减少与指数之间的偏差。这类资金通常不判断股票贵不贵,所以被称为被动买盘。

SpaceX 这次受到关注,核心是节奏太快。公司公告显示,SpaceX 于 6 月 11 日完成 IPO 定价,发行价 135 美元,6 月 12 日开始交易,代码 SPCX。不到一个月后,Nasdaq 宣布其将在 7 月 7 日开盘前成为纳斯达克 100 成分股。

这制造了一个容易传播的交易故事:超级新股、快速入指、指数基金必须买入。Barron’s 等市场报道援引的估算显示,被动需求可能达到约 40 亿至 60 亿美元。这个数字不是 Nasdaq 或 SpaceX 的官方口径,但足以成为短线资金提前交易的锚。

被动买盘是真实需求,却不是单边需求。指数基金需要买入的预期,往往会被其他投资者提前交易。等纳入正式生效时,早进场的资金可能选择把股票卖给这些必须买的基金。

所以,纳入日下跌不能简单理解成「被动资金没有买」。更准确的说法是,被动资金提供了流动性,主动资金决定了当日价格方向。

纳入日交易的是供给压力

SpaceX 纳入首日下跌,最直接的解释是利好落地后的主动卖出。IPO 发行价为 135 美元,上市后价格很快站上发行价上方,纳入前市场已经提前消化了部分指数买盘预期。

宏观环境也没有配合。7 月 7 日科技和芯片板块承压,高估值成长股更容易受到风险偏好回落影响。对短线资金来说,当大盘风向转弱,指数纳入提供的确定买盘反而成了兑现窗口。

更敏感的变量是下一轮供给。公开文件和二手解读显示,首次财报后,约 20% 的早期释放合格股份可能解除限制。如果满足股价条件,还可能额外释放 10%。这不代表相关持有人一定会马上卖出,但会改变市场对未来供需的预期。

短期买盘是一次性的,解禁预期却会影响接下来几周的持仓意愿。投资者不只在问「指数基金要买多少」,也在问「早期股东和内部持有人会不会趁流动性改善卖出」。

7 月 7 日的下跌并不等于市场否定 SpaceX 长期故事。它更像一次交易逻辑切换:从交易纳入预期,转向交易解禁前的供给风险。

300 美元到 800 美元,分歧落在远期 AI 期权

如果只看评级数量,SpaceX 仍像是被华尔街集中看多。据媒体汇总,安静期结束后,多数分析师给出正面评级。但投资者更该看目标价跨度,以及不同模型到底把哪些业务写进估值。

据券商报告口径,摩根士丹利 Adam Jonas 团队给出 300 美元目标价,并将太空发射业务单独估值为每股约 8 美元。这个拆分很有信息量:在这一模型里,今天可见的发射业务不是估值主体,更大上行空间来自 Starship 降低入轨成本后的商业化想象。

Raymond James 的 Brian Gesuale 更激进,据媒体报道其目标价达到 800 美元,并把 2035 年前后的 AI 相关收入视为重要假设。这个判断的核心不是火箭能不能飞,而是 SpaceX 能否从发射公司、卫星互联网公司,变成轨道 AI 基础设施平台。

远期估值期权的含义,是今天的股价已经包含对未来新业务的押注。它可能很值钱,但兑现路径更长,也依赖几个节点:Starship 能否稳定复用,发射成本能否继续下降,Starlink 能否扩张,AI 计算或数据业务能否形成合同和利润。

保守口径会强调另一面。当前约 2 万亿美元级别的估值,已经提前纳入大量未来增长。300 美元到 800 美元的分裂,本质上是市场在争论今天该为 2030 年后的故事支付多少溢价。

这也解释了为什么正面评级没有自动变成股价支撑。评级可以强化长期叙事,但短线交易仍要面对一个现实问题:当最乐观模型已经把 AI 基础设施收入写进远期假设,当前价格还剩多少安全边际。

首份财报会检验估值锚

纳入首日卖压来自哪一类资金,短期内很难被完全拆清。对投资者更有用的观察点,是 8 月首次财报和解禁窗口能否给市场一个新的估值锚。

如果财报能提供清晰的收入增长、Starlink 扩张、Starship 进展或 AI 业务线索,市场会更愿意把 300 美元甚至更高目标价里的远期假设向前推。届时,解禁带来的供给可能被新增买盘吸收,纳入指数后的流动性反而会成为优势。

反过来,如果财报缺少可量化进展,而解禁后出现明显卖压,市场会重新审视当前估值中有多少由稀缺流通盘和叙事热度支撑。被动基金已经买入或正在买入,并不代表后续没有价格调整空间。

SpaceX 的长期故事仍然足够大,但纳入纳斯达克 100 后,它的交易逻辑已经更接近一只超级成长股:估值需要持续用财报、解禁消化能力和业务兑现来证明。8 月窗口给出的不是最终答案,而是市场愿意继续为远期故事支付多少溢价的第一轮测试。

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