作者: GAWE

原文作者：加六

最近硅谷圈传出的八卦，除了甲骨文创始人埃里森带着他的六婚华裔妻子在洛杉矶新港逛街，还有就是前世界首富马斯克在 SpaceX 股价下跌后，又开始沉迷于《艾尔登法环》。

这并不是马斯克第一次在高压期把自己投入游戏。2022 年，在决定收购推特后，他曾在温哥华一家酒店里玩《艾尔登法环》到凌晨 5 点半。这是马斯克前女友说的，后来写进了《马斯克传》。

而这一次马斯克的焦虑，来自于 SpaceX 的股价大跌。

6 月 12 日上市首日，SpaceX 收在 161 美元，市值突破 2.1 万亿美元，直接跻身美股前六。四天后的 6 月 16 日，盘中触及 225.64 美元的历史最高点，市值一度达到 2.94 万亿美元，短暂超过微软。马斯克当天的身家达到 1.45 万亿美元，是人类有记录以来最富有的时刻。

而七周之后的今天，股价从 225.64 美元的高点跌到 114 美元，接近腰斩，市值蒸发约 1.2 万亿，马斯克个人账面蒸发超 7500 亿。

马斯克身边的人说，他最近超级沉迷于玩《艾尔登法环》，还找员工帮他打，甚至开会的时候也在打游戏。开会爆粗口骂员工是常态。经常晚上开会还迟到不出现，甚至晚上 8 点的会议推迟到半夜两点还有人在等他。

虽然我们无法确认这些消息的真实性。但本周，马斯克的焦虑确实是到了一个巅峰，因为 SpaceX 本周二的首份财报发布，正好撞上了本周四的首轮大规模解禁日。

谁承担了 1.2 万亿美元的蒸发

6 月 16 日，上市 4 天的 SpaceX 市值一度触及 2.94 万亿。

但好景不长，低流通高估值的 SpaceX 经历了 51 天的单边下跌，截止到今天，SpaceX 的市值已经蒸发了约 1.2 万亿。

受到最大影响的，应该就是马斯克本人。他持有约 48 亿股 SpaceX，外加 3.5 亿份行权价 8.40 美元的期权，以及约 7 亿股特斯拉。

6 月 22 日那天 SPCX 单日跌 16.4%，他一天亏掉 1520 亿美元。7 月 1 日身家跌破 1 万亿，正式失去万亿富翁的身份。7 月 16 日星舰发射中止，又一天亏掉 450 亿。7 月 27 日，他的身家降到 6957 亿美元。五周里，马斯克的身价蒸发约 7500 亿，蒸发的市值就超过了全球第二和第三富有的人身家之和。

而最「哑巴吃黄连有苦说不出」的，是数以百万计从来没有下过一笔 SpaceX 买入指令的美国退休账户持有人。

7 月 7 日，SpaceX 被纳入纳斯达克 100 指数。按旧规则，新上市公司需要等三个月的「养熟期」才有资格。纳斯达克为 SpaceX 专门修改了规则：总市值超过现有成分股的公司可以跳过等待期。SpaceX 上市仅 15 个交易日就被纳入指数，是纳斯达克 100 有史以来最快的一次。

摩根大通估算，仅一只管理规模约 4800 亿美元，追踪纳斯达克 100 的最大 ETF 的 Invesco QQQ 信托基金，就产生了约 43 亿美元的被动买入需求。把所有追踪纳斯达克 100 的产品加总，超过 200 只，管理资产约 8000 亿美元，被动资金流合计在 220 亿到 270 亿美元之间。这些钱绝大部分在 7 月 6 日收盘和 7 月 7 日开盘前后进场，当时 SPCX 的价格区间是 157 到 161 美元。到 7 月 22 日，QQQ 持有 3970 万股 SPCX，市值 45.7 亿美元，组合权重 0.98%。

也就是说，数以百万计的 401（k）持有人，在 160 美元左右的价位上成为了 SpaceX 股东。而他们的资产配置里多了一只 2025 年净亏损 49 亿美元、市销率高于 115 倍、上市不满一个月的股票。按 8 月 3 日收盘价 114.53 美元算，浮亏幅度约 28%。

而这个买入的决定，还不是他们自己做出的。

SpaceX 今天到底是一家什么公司？

2026 年 2 月 2 日，SpaceX 以全股票方式收购了马斯克旗下的 AI 公司 xAI，估值 2500 亿美元，合并后实体估值 1.25 万亿。5 月，马斯克宣布 xAI 不再作为独立公司存在。7 月 6 日，正式更名 SpaceXAI。商标申请文件写的是：卫星数据中心、轨道算力服务、AI 软件。马斯克给出的理由是，全球 AI 用电需求「根本无法靠地面方案满足」，把数据中心搬到太空是「唯一合逻辑的解决方案」。SpaceX 已向美国联邦通信委员会申请部署最多 100 万颗 AI 卫星。

再加上 Cursor。6 月 16 日，股价见顶的那一天，SpaceX 宣布行使此前取得的期权，以 600 亿美元全股票方式收购 Anysphere，也就是 AI 编程工具 Cursor 的母公司。这是有记录以来规模最大的一笔风投支持的初创公司收购。收购目的是把 Cursor 的编程数据接入大模型 Grok 的训练管线，同时让 Cursor 用上 xAI 的 Colossus 超算集群。

所以，一家火箭公司，用刚上市换来的股票，买了一个 AI 编程工具，为的是训练一个大模型，跑在它准备发射到近地轨道的数据中心里。

SpaceX 此后不只需要为火箭、卫星和地面网络融资，也可能需要为马斯克体系更广泛的技术野心提供资本。问题在于，它的资产负债表并不轻。

按 IPO 招股书披露的数字：2025 年全年营收 187 亿美元，净亏损约 49 亿美元。2026 年一季度营收 46.9 亿美元，净亏损约 43 亿美元，资本开支接近 100 亿美元。AI 相关支出占资本开支的比例，2025 年是 61%，2026 年初已升至约 76%。2025 年全年资本开支约 210 亿美元，花的比赚的多。往前看，分析师一致预期 2026 年资本开支将达到 487 亿美元，2028 财年进一步升至 1184 亿美元，同期债务预计增长五倍以上，从 417 亿美元飙升到 2180 亿美元。

所以 SpaceX 今天到底是一家什么公司？

可以说，这不是一家造火箭和卫星互联网的公司，而是一家 AI 基础设施公司，马斯克用星链的订阅现金流和自己的股票去支付 AI 算力的账单。

而 AI 部门内部的状况，比前面那些传闻难看得多。

彭博商业周刊 7 月 16 日刊出一篇基于十几位知情人士采访和内部文件的调查。今年春天，此前长期负责星链工程的系统运营型高管迈克尔·尼科尔斯出任 xAI 总裁，接手这个部门。马斯克给他的任务只有一条：追上 Anthropic 的 Claude。Claude 每次更新，马斯克就要 Grok 跟上。内部多个项目直接以 Claude 命名，Slack 里有好几个频道名字带着竞争对手的产品名。尼科尔斯的上任备忘录写的是：近期目标，匹配 Claude 的性能，让 Grok「最大化有用」。

但尼科尔斯接手的是一团废墟。合并之后数十名员工离职，包括多位联合创始人。3 月计划裁掉最多 30% 的员工，结果出现了有人被解雇、但没有任何人通知本人的情况。招聘也在混乱中瘫痪，候选人面试完之后再无音讯，因为人力部门人手不足连流程都走不完。预训练团队一度缩减到不足五人。离职名单里还包括后训练负责人和一位年内才加入的来自法国 AI 公司 Mistral 的联合创始人。部分员工开始怀疑马斯克的判断力，认为一个靠造车和造火箭起家的人在大模型这件事上根本是外行。

美国科技调查媒体 The Information 的后续报道更决定性：xAI 的 11 位原始联合创始人已全部离开。超过 50 名研究员和工程师流向了 Meta 和新兴 AI 研究公司 Thinking Machines Lab。在联创集体出走之后，公司结构长期处于近乎持续变动的状态，马斯克一度亲自管理数十名直接下属。

一家计划在 2028 年花掉 1184 亿美元资本开支的公司，AI 部门的核心研究团队已经走空，CEO 在直管几十个人，而这位 CEO 同时还在管火箭、卫星、一家现金流刚转负的车企和一个社交平台。

首份财报撞上，首轮大规模解禁日

8 月 4 日周二盘后，SpaceX 发布上市以来的第一份季度财报。这是华尔街第一次看到这家公司的完整经营数据。

先看各家机构对 SpaceX 本季度的预期。

S&P Global 旗下 Visible Alpha 的一致预期是总营收 69 亿美元；彭博一致预期 68.1 亿美元；Zacks 一致预期 67.2 亿美元；Koyfin 数据 68.2 亿美元。大致落在 68 亿美元上下，隐含着约 15% 的同比增长和相对一季度 46.9 亿美元的环比大幅跳升。听上去不差，但市场在等的不是增长本身，而是增长能不能加速。

亏损方面，各家预期每股亏损 0.22 到 0.26 美元，Koyfin 预计调整后税息折旧及摊销前利润约 20.5 亿美元。全年 2026 预期每股亏损 0.64 美元，2027 年才有望转正至每股盈利 0.63 美元。

比总数更重要的是分部结构。SpaceX 目前有三大业务板块：星链卫星互联网、猎鹰和星舰的发射服务、以及 AI 算力和 Grok 大模型。市场预期本季度星链的营业利润率可以达到 35.9%，由它的盈利去抵消发射和 AI 两个板块的经营亏损。分析师还预计三季度星链收入将同比增长超过 50% 至 47 亿美元。

换句话说，一家 1.4 万亿美元市值的公司，整个估值故事还都只是站在星链单单这一个业务上。

但星链自己的故事里也有裂缝。截至一季度末，星链在全球 164 个国家拥有约 1030 万订阅用户，同比翻倍，增长非常快。问题在于每用户月均收入从一年前的 86 美元降到了 66 美元，管理层说随着星链向海外和低价市场扩张，这个数字还会继续往下走。

首份财报前，券商对 SpaceX 的分歧已经夸张到近乎荒诞。当一家公司上市后，承销商有一段静默期（这次是到 7 月 7 日），之后分析师才能正式发布覆盖报告。目标价是分析师基于自己的估值模型给出的未来 12 个月预期股价，它不是对财报的预测，而是对公司长期价值的判断。7 月 7 日当天，十几家银行同时发布了首次覆盖报告，结果一公布出来，市场才发现分歧有多离谱。

美国投行雷蒙德·詹姆斯的分析师 Brian Gesuale 给出了全场最高的 800 美元，称 SpaceX 是「21 世纪最具定义性的工业基础设施公司之一」，核心逻辑是星舰能把入轨成本打到极低。摩根士丹利首席分析师 Adam Jonas 给 300 美元，基于 2040 年 3.3 万亿美元营收的远期展望。高盛分析师 Eric Sheridan 给 205 美元。中间还有摩根大通 225 美元、美国银行 235 美元、富国银行 230 美元、瑞银 210 美元、花旗 200 美元、麦格理 250 美元、加拿大皇家银行 225 美元。

看空的一端：汇丰以「持有」评级开启覆盖，目标价 115 美元，低于 135 美元的发行价。标普旗下独立研究机构 CFRA 直接给「卖出」评级，115 美元，理由是「极度激进的增长战略、过高的估值预期和显著的资本密集度」。全球最大的独立投资研究机构之一晨星给出的公允价值估计更低，只有 62 美元，不到发行价的一半。

参与这次发行的银行多达 23 家，其中 18 家给出了目标价。中位数 225 美元，平均值约 237 美元。从最低的 62 美元到最高的 800 美元，差了 13 倍。而股价此刻是 114 美元附近，仍远低于卖方中位数。

可以看到，这一群最了解 SpaceX 的人，却连它的合理估值落在哪个区间都无法达成共识。

而对于周二的 SpaceX 电话会。

摩根士丹利首席分析师 Adam Jonas 在最新报告里列出了他要听的几件事：SpaceX 明年是否计划新增超过 2 吉瓦的算力；是否有新的大型新型云计算合作；Grok 在 Cursor 上的使用趋势和 Cursor 年度经常性收入的增速。他同时标了三个风险点：资本开支指引若明显超过约 500 亿美元、年底前再来一轮融资、星链用户增长放缓。第一条几乎必然发生。

SpaceX 这次还专门上线了一个由自家 AI 聊天机器人 Grok 搭建的提问征集页面，公众可以提交问题并投票，做法参考了特斯拉此前用 Say Technologies 征集股东提问的模式。从美国最大论坛社区 Reddit 和散户投资社区 Stocktwits 上看，散户最集中的诉求是两条：管理层会不会第一次给出分部口径的详细数据，以及会不会对周四的解禁给出任何形式的安抚。

第一批股东终于可以卖了

周四 8 月 6 日，SpaceX 的第一批解禁到来。

和传统的 180 天一次性解除不同，SpaceX 设计了分档滚动释放，把供给摊到几个月里，避免单日悬崖式砸盘。第一档的触发条件是二季度财报发布后的第二个完整交易日。对象是员工和部分早期投资人，比例为其受限股份的 20%，最多 9.115 亿股。

这个数字比 SpaceX 在 IPO 时总共卖出的股份，包含超额配售在内的约 6.29 亿股，还多了将近一半。

另一个比较更有体感：当前 SPCX 全部可自由交易的股份市值约 860 亿美元。114.53 美元计算，这一天释放的可卖股份超过 1040 亿美元。也就是说，这一天涌入市场的可卖股份，比市场上现存的全部流通盘还要大。1040 亿美元需要在一个 860 亿的池子里找到对手盘。

持有人构成方面，员工的股权按上市后第 70、90、105、120、135 天分五次各释放 7%。而 Musk 本人以及若干未披露名称的大型机构持有人，签的是 366 个自然日的锁定协议，到 2027 年 6 月 12 日。

一个 2019 年入职、行权价个位数的工程师，在 114 美元卖出依然是几十倍回报。他要考虑的是房子首付、税务规划和集中持仓风险。已经有财富管理机构专门面向 SpaceX 员工提供服务，提醒他们八月卖出对应的预缴税截止日是 9 月 15 日。

明确表态不卖的是美国大型科技投资基金科图资本 Coatue。他们的一位投资人在 CNBC 采访里说「我会留着」，并补了一段值得记住的话：他犯过的最大的几个错误，都来自为短期做优化。他举的例子是英伟达，当年卖出是他比较大的错误之一。

ARK 基金创始人「木头姐」凯西·伍德在 SpaceX 蒸发了一整个特斯拉市值的位置上逢低买入。

华人投资圈最知名的价值投资者之一、步步高创始人段永平也在这个位置出了手。7 月 23 日，他在雪球上晒出操作记录：卖出 SpaceX 的 115 美元行权价看跌期权，收到 23.26 美元权利金。这意味着如果 SpaceX 到期时跌破 115 美元，他就按 115 接货，扣掉已经到手的权利金，实际成本是 91.74 美元，只要不跌破 92 他就不亏。如果到期时股价还在 115 以上，他就白赚这笔权利金，五个月收益率 25.35%，年化约 60%。

最系统的警告来自前美国证监会主席根斯勒。他把即将发生的事叫做「大再平衡」，原话是：「所有那些风险投资机构和主权财富基金，都会想把风险从桌面上撤下来。」他估计投资人可能减持自己敞口的三分之一、一半、甚至四分之三，从而制造大量卖压。他给出的概率判断是：六个月后回头看这波 IPO 潮可能还行，但同样甚至更大的可能是解禁触发系统性抛售。

值得一提的是，因做空次贷危机闻名的「大空头」迈克尔·伯里研究过 SpaceX，最后选择放弃。CNBC 知名主持人吉姆·克莱默在 7 月 28 日的节目里给了一句最朴素的判断：如果你想买，可以先买一点，但如果想大举买入，至少等到周四第一波解禁，让它把价格拖低一些再说。他补了一句本周最该被记住的常识：一般来说，供给增加，价格下降。

不过，这一周还有两个变量被严重低估了。

周三 8 月 5 日，7 月 ISM 非制造业指数发布，市场预期 54.5。周五 8 月 7 日，7 月非农就业报告发布。解禁日 8 月 6 日正好夹在这两个宏观数据中间。

周三数据偏强，降息预期后移，长端利率上行。对一家自由现金流为负、靠融资维持资本开支的公司来说，利率上行直接打击估值，解禁抛压被放大。周三数据偏弱，降息预期升温，成长股整体受益，解禁冲击可能被稀释。但周五非农才是真正的双刃剑：数据太强推高利率，数据太弱触发衰退担忧，高波动性的成长资产照样承压。

对 SPCX 这种既是成长股又是重资产的品种来说，宏观数据的两个方向都不太友好。它需要的是不冷不热，而这恰恰是一周之内两个数据最不可能同时给出的结果。

华尔街知名策略师 Tom Lee 已经警告纳斯达克和标普 500 在 2026 下半年可能出现类似熊市的走势。他点名的逆风因素之一，就是 SpaceX 的解禁。当一只权重股的股份结构变化能被写进大盘展望，这件事就不再只是个股事件。

当然，SpaceX 也存在利空出尽的可能。51 天跌了 52%，期间没有任何重大经营层面的坏消息。星舰 7 月 24 日成功完成一次试射。这段下跌的主要驱动就是解禁预期本身，市场已经提前交易了抛压。如果周二财报给出分部口径、星链盈利能力被验证，同时周四实际抛售规模低于预期，悬念解除本身就是利好。空头占流通盘 30% 以上，在利空出尽的情况下可能被迫回补，反弹幅度会相当可观。

无论涨跌，马斯克本周都将经历他公开身份以来压力最大的几天之一。

还记得上一次马斯克公开承认自己「离精神崩溃最近」，是在 2008 年。那一年，SpaceX 的猎鹰 1 号火箭连续三次发射失败，特斯拉正在大量烧钱，全球经济陷入金融危机，而他本人还在经历离婚。

马斯克后来回忆，他从出售 PayPal 中获得的约 1.8 亿美元，几乎全部押在了特斯拉和 SpaceX 上。在 2008 年 9 月第四次发射之前，SpaceX 已经「几乎没有钱」。马斯克说，如果这次再失败，公司就会彻底结束。

但火箭成功了。几个月后，NASA 给了 SpaceX 一份约 16 亿美元的合同，特斯拉的投资人也在圣诞节前注入了资金。马斯克后来把 2008 年称为「人生最糟糕的一年」。

如今，马斯克面对的又是一场新的危机。

有意思的是，《马斯克传》的作家在跟拍马斯克两年之后，得出了一个结论：马斯克不仅仅是能够承受高压，他对高压有一种近乎本能的渴求。

2018 年特斯拉 Model 3 产能地狱刚刚度过最艰难的阶段，股价开始回稳。然后在 8 月 7 日那天，马斯克突然在推特上发了一条：「正在考虑以 420 美元的价格将特斯拉私有化。资金已落实。」这条推文导致特斯拉股票盘中暂停交易，随后引来美国证监会的证券欺诈指控。最终马斯克被迫辞去特斯拉董事长职务三年，个人和公司各缴纳 2000 万美元罚款。

马斯克身边人在聊到马斯克时会反复提到的一个词：demon mode，恶魔模式。他的前妻就经常用这个词形容他在高压下变得极度高产但同时极度危险的状态。

而今天，或许我们也可以期待一下，在如今的高压状态下，马斯克又能带给我们什么惊喜？

前言

自 2021 年起，全球支付巨头 Visa 开启了基于公链的稳定币清算探索。在经历了以太坊（Ethereum）与 Solana 上的初期清算试点及资金预存测试后，截至 2026 年 4 月，其稳定币清算试点项目的年化清算额已达到 70 亿美元，季度环比增长达 50%，清算通道扩展至九条主流区块链网络。然而，单纯作为清算通道的参与者并不能完全解决金融机构在实际操作中的痛点。

2026 年 7 月 16 日，Visa 正式宣布推出“Visa 稳定币平台”（Visa Stablecoin Platform，简称 VSP）并进入有限测试阶段。VSP 的核心定位是面向商业银行、金融科技公司及财资部门的企业级云端运营环境，旨在为机构提供稳定币的铸造（Mint）、赎回（Redeem）、持有和转账等全生命周期管理服务。这一举措标志着 Visa 正在跨越其传统的“交易处理商”角色，转而谋求成为可编程数字货币时代的“底层基础设施运营者”。本文将对 VSP 的技术全景、产品架构、商业生态及竞品对局进行深度剖析。

一、产品双轨逻辑：WaaS 与 BYOW

对于多数受监管的金融机构而言，将加密资产引入核心业务的首要阻碍并非缺乏理论共识，而是来自底层的技术和运营现实。传统银行若要独立构建链上业务，必须面对验证节点维护、热钱包密钥管理、复杂的智能合约安全审计，以及将分布式账本数据与银行核心账本对账等高难度工程挑战。VSP 的设计核心在于将这些复杂的链上交互过程抽象并封装为开箱即用的模块化服务，VSP 平台底层集成了四个技术功能模块：

1.链上铸造与赎回路由（Onchain Minting & Redemption Routing）：允许机构通过 VSP 直接向受支持的智能合约发送指令，一键完成代币的发行与销毁，免去了手动编写与部署智能合约的财务和技术成本。

2.集中式财资管理控制台（Centralized Treasury Dashboard）：提供单一的管理界面，帮助企业实时监控跨链、跨币种的稳定币余额、交易速度及资金流向。

3.企业合规与防欺诈监控系统（Enterprise Compliance & Fraud Monitoring）：直接接入 Visa 现有的全球风控标准，提供链上异常行为监测和自动化名单筛查。

4.银行级工作流互操作性（Turnkey Interoperability）：通过现代应用编程接口（API）将链上虚拟账户与传统银行体系的 ACH（自动清算系统）或电汇通道进行对接，实现法定货币与数字资产的顺畅兑换。

在具体的钱包托管实现路径上，VSP 针对不同监管偏好的机构，设计了两种并行的产品模式：

1. 钱包即服务模式（Wallet-as-a-Service，简称 WaaS）在 WaaS 模式下，金融机构无需自建底层密钥保管环境。简单来说，钱包即服务是指第三方服务商在云端为企业提供全套的钱包开发、管理、接口以及安全控制功能，企业无需自建复杂的节点和加密账本。在 VSP 的 WaaS 架构中，Visa 仅提供安全的密钥管理技术，而在法律和运营实务上，客户依然是他们自己资产的托管人。这种设计规避了 Visa 自身作为受托托管人的合规合规压力与资产负债表风险。

底层安全：VSP 在底层采用了多方安全计算（MPC）与硬件安全模块（HSM）的双重安全堆栈来保护敏感的私钥资产。MPC（Multi-Party Computation / 多方安全计算）是一种密码学技术，它允许几个参与者共同计算一个输出（例如生成一个数字签名），在此过程中，任何人或任何单台服务器都不掌握完整的私钥，从而消除了因私钥单点泄露导致资产被盗的绝对风险。现金加密资产的基础大多为 MPC 加密模式。HSM（Hardware Security Module / 硬件安全模块）则是一种物理硬件，或者可以说是一种专用安全计算机。它的内部专用于生成和保存加密密钥，任何外部程序都无法直接提取其内部的密钥明文，确保密钥资产即便面临网络黑客入侵也能免受物理提取。

银行级内控机制：为满足 Tier 1 金融机构的严苛审计要求，WaaS 模式内置了多项操作管控：Maker/Checker（发起与审批双重控制流程）：作为一种金融风控审批机制，当系统执行敏感操作（如大额资金转账或智能合约参数修改）时，必须由一个操作员“发起（Make）”指令，并由另一个具有核准权限的管理员“审核（Check）”同意，该指令方可正式执行。设备绑定的安全密密钥签名（Passkey Signing）：替代了传统容易被钓鱼攻击劫持的共享账户密码，每笔交易必须通过硬件绑定的生物识别或物理通行钥匙进行本地签名授权。钱包白名单控制（Allowlists）与全面审计日志（Audit Logging）：系统强制要求资金只能在预先审核并加入“白名单”的钱包地址之间转移，且所有敏感操作均由无法篡改的系统日志进行记录，供合规团队和监管机构随时核查。

2. 自携钱包模式（Bring Your Own Wallet，简称 BYOW）对于那些已经在 Fireblocks、BitGo 或 Fystack 等第三方托管商处建立并运行了私钥安全环境的成熟机构，VSP 提供了 BYOW 的接入选择。在此模式下，Visa 不会参与机构的私钥签名和日常托管流程，VSP 主要充当一个外部的法币与稳定币转换网关，提供合规配置、 virtual 账户出入金路由以及 Visa 既有的全球卡支付通道和结算系统对接服务。

尽管 VSP 在长周期规划上定位于支持多币种、多链的开放网络，但其当前推出的测试版本具有明确的技术边界：在目前的测试阶段，VSP 仅原生支持 Open USD（OUSD）一种资产，且支持的区块链底层仅限于以太坊（Ethereum）、Solana 和 Tempo 链。

二、VSP 的生态整合：Pismo、代币化存款与 Visa Direct 清算闭环

作为一整套数字资产操作系统，VSP 的核心商业价值不仅在于其孤立的钱包托管或代币铸造功能，更在于它能够将链上稳定币与 Visa 既有的全球实时资金铁轨——Visa Direct实施深度技术绑定。在传统的跨境 B2B 支付与全球资金调拨体系中，金融机构和企业长期受到预供资（Treasury Prefunding）这一操作模式的制约。所谓预供资指的是跨境支付中的一种传统操作。跨国企业或金融科技公司为了保证在海外目的国的付款能够即时完成，必须提前将大量法定货币资金汇入并存放在目的国当地的银行账户中。这会导致巨额资本在全球各个走廊被长期占用和套牢，极大降低企业的整体资金流动效率。

VSP 允许企业直接在其 Visa 托管钱包中存储并持有稳定币，当需要向海外供应商或商户发起付款时，企业 finance 系统可直接向 VSP 发送支付指令。VSP 在后台会自动评估最优路由，将持有的大额稳定币余额通过 Visa Direct 实时清算网络，在数秒内转换为目的国的本地法定货币（如墨西哥比索、菲律宾比索等），并直接推送到收款人的传统银行账户或银行卡中。这种模式使跨国企业得以将散落全球的备付资金集中于单一的链上财资账户，消除预存高额法币准备金的流动性摩擦。

除了对公链稳定币的整合，VSP 的另一个更具深远影响的技术支线在于其与 Visa 旗下核心云银行软件巨头 Pismo 的技术整合。Visa 在 2024 年将其全资收购后，计划利用 Pismo 嵌入银行核心系统的技术优势，使 VSP 在底层不仅支持第三方稳定币，同时原生支持商业银行发行和管理自身的代币化存款（Tokenized Deposits）。对于传统商业银行而言，稳定币与代币化存款在技术底层极为相似，但在财务、法律与风险控制属性上却截然不同。稳定币多属于表外非银行发行的货币等价物，没有存款保险穿透，且受立法限制难以直接派生生息；而代币化存款则能够确保商业银行在享受区块链 24/7 连续清算、智能合约可编程性的技术红利时，依然将宝贵的存款留在自身的负债表上，维护传统商业银行存贷业务的信用派生能力。

面对这两种数字资产路径的分野，Visa 首席执行官 Ryan McInerney 明确指出，Visa 的角色并非提前预测哪一种代币会成为最终的行业主导者，而是通过 VSP 将“稳定币”与“代币化存款”两套机制进行平行承载。这种多代币、多公链的技术融合策略，确保了无论未来金融机构倾向于使用哪种代币形式进行价值转移，Visa 的网络清算接口与基于每笔交易的“过路费”收益模型都将立于不败之地。

三、VSP 首发 OUSD 对传统稳定币模式的影响

要理解 VSP 带来的变化，必须剖析其首发深度集成的核心数字资产——Open USD（OUSD）。这不仅是一次代币种类的选择，更是对传统稳定币发行方垄断利润模式的一次“降维奇袭”。

长期以来，以 Tether 发行的 USDT 以及 Circle 发行的 USDC 为代表的传统稳定币发行商，其底层盈利逻辑极度依赖于独占储备资产利差（Float-Capture Economics）。这种垄断利差的经济模型，在数字货币基建走向主流的时代，正面临越来越明显的渠道反弹。为了打破这一利益分配格局，由 Open Standard 财团（创始成员包括Visa、Mastercard、Stripe、BlackRock、Coinbase以及全球 140 多家金融与科技巨头）联合推出了Open USD（OUSD）这一新一代标准稳定币。OUSD 的准备金由贝莱德（BlackRock）等资管领袖直接管理的高流动性短期美国国债货币市场基金完全 collateralized（抵押 backing）。

OUSD 的颠覆性核心在于其创新的利差分润模式（Yield-Sharing Model）。由于美国《稳定币法案》（如 GENIUS Act 等）在立法框架上严厉禁止稳定币发行方直接向零售端个人用户支付利息，OUSD 采取了精妙的技术与契约解法：它不直接向零售终端个人发息，而是将短期美债储备所产生的利息收益，直接按交易和持有比例，分润并返还给参与代币分发、承兑、运营的金融机构、企业及分发渠道商。

当 Visa 将 VSP 与 OUSD 进行原生集成并向其遍布全球的 15,000 家金融机构会员推广时，这一利差分润模式展现出了极强的渠道说服力。对于任何一家传统银行或金融科技公司而言，通过 VSP 接入 OUSD 清算，意味着其能将过往无偿垫付的运营资金流动性，转化为能够持续获取合规收益的生息资产。

这种联盟让利模式直接引起了华尔街投行和市场分析师对传统单体垄断发行商的重估。2026 年 7 月 16 日，随着 Visa Stablecoin Platform 携带 OUSD 启动 beta 测试，市场对竞争格局恶化的担忧迅速发酵。在联合宣布推出的当日，Circle（USDC 发行方）的股票应声下跌约 5%。分析师看空传统稳定币巨头的主要论据正是：VSP + OUSD 的“渠道生态联盟”将通过返还储备利息红利，对 Circle 现有的 Float 套利空间进行致命的挤压与分流，从而加速整个稳定币市场从“垄断套利”走向“基建分红”的利差重组。

四、行业评价

在剖析 VSP 的宏观战略定位时，全球支付与金融科技专家 Tom Noyes 提出了一个经典的行业隐喻：“VSP 之于稳定币，正如 Visa DPS 之于借记卡”。这一隐喻直接揭示了 Visa 意图在链上金融生态中扮演的生态底座角色。（Visa DPS，Debit Processing Service / 借记卡处理服务是 Visa 提供的一种后台外包服务。它代表成千上万家银行在暗中处理、验证并记录持卡人的刷卡账目。银行无需在内部斥巨资搭建极其复杂的交易记账和通信机房，只需将这一繁琐的技术重担完全委托给 Visa，自身则专注于获客和客户关系维护。）VSP 正在全盘复刻这套被历史验证过的网络推广模式，只是其底层铁轨从借记卡的通信报文网络切换为了分布式账本，连接点从主账号（PAN）管理演变为加密钱包与托管多签，记账模式从传统的批处理对账演进为链上的铸造与销毁。Visa 历来不直接发行在其网络上流转的法币资金，而是由会员银行负责吸存与承兑，自身则牢牢掌控网络标准、交易路由与争端仲裁权。VSP 的诞生正是这一网络哲学的最新延伸。

这种做法让 VISA 与竞争对手万事达卡（Mastercard）以及新兴科技巨头 Stripe 走出了截然不同的战略分野。

首先，Visa 采取的是中立性使能与生态联合的“过路费”路线。Visa 并不倾向于自己去挑选或发行某一种特定的稳定币，而是致力于提供一个兼容多链、多币种的中立操作系统。在 VSP 中，Visa 联合了包括万事达卡、Stripe、贝莱德、Coinbase 在内的 140 多家金融与科技巨头，共同组成了开放标准财团以推广 Open USD（OUSD）。Visa 自身不承担底层储备资产的管理风险，也无需处理代币发行的合规压力，而是专注于通过 VSP 提供钱包、出入金路由以及卡网清算，以此收取交易过路费和增值服务费。

相比之下，万事达卡（Mastercard）走的是一条所有权兼并与集中化控制的路线。万事达卡在稳定币领域的布局更倾向于重资产收购。例如，万事达卡于 2026 年 4 月斥资 18 亿美元全资收购了 B2B 稳定币支付处理器 BVNK，以此在内部建立起专属的稳定币收付与财资管理体系。万事达卡试图通过直接拥有基础设施，来实现对技术路线图的完全掌控，并独占全部交易费率与汇率利差。然而，这种集中化策略也让万事达卡独立承担了全部的运营风险、技术整合壁垒以及单一决策点可能带来的系统性隐患。

而新兴支付巨头 Stripe 则聚焦于商户支付闭环与垂直 API 垄断的路线。Stripe 通过高溢价收购稳定币平台 Bridge，致力于在开发者端和商户端打造一条极其平滑、低成本的垂直清算通道。Stripe 的核心目的在于通过稳定币帮助商户绕过传统卡网的高昂费率，从而锁定商户的忠诚度。

Tom Noyes 分析认为，由于 VSP 并不需要自己去开发和维护所有地区的底层出入金通道，而是将这些任务分散给网络中的合作伙伴，这种分布式创新模型长期来看更具优势。Stripe 负责提供开发者 API，Tempo 链负责机器支付，而各地区的金融科技服务商则各显神通去攻克本国法币的清算链路。各方伙伴自主投资、本地化并承担合规压力，而它们所驱动的每一笔新增稳定币流量，最终都汇聚在 Visa 网络中，这使得 Visa 能够以更轻盈的姿态，在每一单位稳定币交易量中榨取更高比例的增值服务费。

这种中立与生态赋能的逻辑，也得到了决策大佬们的公开印证。

在财报电话会议上，Visa 首席执行官 Ryan McInerney坦言，Visa 将长期保持“多币种、多链”的开放态度。他强调，Visa 的角色绝不是去市场上预测哪个稳定币是最后的赢家，因为稳定币整体在真实商业支付中依然处于早期阶段。VSP 平台的推出，是为了确保无论未来哪一种合规稳定币或区块链网络获得市场主流采用，金融机构都能在他们已经信赖的 Visa 安全环境中，实现无缝、大规模的连接。Visa 首席产品和策略官 Jack Forestell则直击银行痛点，指出稳定币的核心瓶颈从来不在于“可编程货币”这一宏观概念，而是在于极度琐碎的操作实务与运营现实。在没有 VSP 之前，传统银行想要开展链上业务，必须战战兢兢地面对加密托管商、公链验证节点、第三方审计公司和纷杂的智能合约标准。VSP 的技术封装让银行只需接入熟悉的 Visa 接口，即可将复杂的区块链后台彻底变为不着痕迹的底层水管。

五、面向 AI 代理（Agentic Commerce）的微商业底座

传统的卡支付体系是为“人”设计的。人类消费者的交易频率往往受生理限制，单笔交易金额较大，且高度依赖 30 天的退单拒付机制和传统的信用额度授权保护。然而，随着全球商业迈入智能体经济时代，一种由人工智能驱动的全新商业范式正迅速崛起，即“AI 代理商业（Agentic Commerce）”。

当商业主体从人类转变为 AI 智能体时，传统金融铁轨的底层局限便暴露无遗。传统卡组织每一笔刷卡转账都带有固定通道起步费，如果一个 AI 智能体需要为单次的数据查询或每秒的 API 调用支付极小费用，传统卡轨的固定手续费将超过交易资产本身价值的数千倍，导致经济上完全不可行。此外，AI 智能体之间频繁、高频且 24/7/365 始终在线的微小协作交易，会直接拖垮采用每日批量对账、周末放假不结算的传统银行中心化后台。这催生了对机器对机器微清算（M2M Micro-commerce）的刚性需求。所谓M2M Micro-commerce / 机器微清算，是指软件与软件、服务器与服务器之间，为了获取极其微小的数字服务（如一次算力爆发、一个数据标签），而进行的高达每秒数万次、单笔金额甚至低于一分钱的实时高频小微支付。

面对这一变局，Visa 在战略布局上展现了极高的远见。在前端，Visa 正式推出了 AI 支付前台协议——Intelligent Commerce Connect，并协同行业联盟确立了 x402 机器支付标准与机器支付协议。该协议可在前端自动为每一个 AI 智能体分发具有独立预算上限、信用等级评估及防系统循环死锁的安全凭证。而在后端，Visa 则通过 VSP 提供支撑。由于 VSP 采用极高吞吐量的公链环境，使得机器对机器之间的微小清算，其单笔区块链网络转账手续费被压缩至美分以下，彻底解决了微商业的费率死结。目前，绝大多数机器自主转账已经默认在公链稳定币上进行清算结算。

六、客观审视 VSP 的当前局限与落地挑战

尽管 VSP 在构建数字货币底层清算体系上展现出雄心，但作为一项在 2026 年 7 月中旬刚刚推出的金融基础设施，受监管的金融机构和企业在评估接入 VSP 时，仍需审慎考量其当前的局限性与落地工程中的现实挑战。

在目前的 beta 测试阶段，VSP 在产品边界和技术准入上存在以下明确的限制：

1. 准入门槛的闭环属性限制了生态的开放性

VSP 现阶段并非一个向全行业开放注册的公共云平台。机构若想加入该平台进行测试，必须首先通过 Visa 现有的企业商务渠道，获取由 Visa 官方核发的Visa Access ID以及商业标识码（BID，Business Identification Number）。由于这一硬性门槛的存在，VSP 在现阶段实际上是 Visa 针对其既有银行和金融机构客户群的“闭环服务升级”，而那些尚未与 Visa 建立传统代理或收单关系的初创金融科技公司、新兴 Web3 开发者，目前依然被排除在该平台的首波红利之外。

2. 资产与底层公链的选择单一

虽然 Visa 在其他数字资产业务中已经广泛支持了 Circle 的 USDC 以及 Paxos 的 USDG，但在目前推出的 VSP 统一运营环境中，平台仅原生支持 Open USD（OUSD）一种数字资产。不仅如此，其支持的区块链底层也仅局限于以太坊、Solana 和 Tempo 三条网络。如果银行或企业的财务 Road Map 依赖于多币种、多链的混合财资调拨（例如需要在以太坊、Avalanche 和 Base 之间高频调配 USDC 和欧元稳定币 EURC），那么 VSP 当前的版本暂时无法直接满足这些多资产管理需求。

3. API 与开发工具包尚未完全投产

对于 neobank、跨国结算商这类高度追求系统自动化的机构而言，将稳定币清算完美融入自身业务的唯一方式是进行系统级的代码集成。然而，目前版本的 VSP 依然是一个门户驱动（Portal-driven）的控制台系统，机构管理员必须通过前端的图形界面进行手动的出入金、铸造、销毁和审批配置。虽然 Visa 的产品规划中明确指出 VSP 将提供一整套 REST API 与 SDK 开发工具包，并已经向合作伙伴开放了文档 Specs 的预览，但对于开发团队而言，真正的 Programmatic（程序化）自动交互功能目前依然标注为“即将推出”（Coming Soon）。在缺乏成熟的沙盒测试环境与 API 接口的当下，企业很难将其作为高并发、高自动化的系统级后台来使用。

4. 专属堆栈与中立编排层之间的商业抉择

从技术路线图的定位来看，VSP 属于典型的专属堆栈（Captive Stack），而这在银行付款团队内部引发了关于技术锁定的战略讨论。（专属堆栈（Captive Stack）：简单来说，这是一种高度集成的封闭式技术系统。就像智能手机厂商的闭环生态一样，从钱包、托管、到汇率、出入金清算，全部由 Visa 一家提供并控制，其支持的稳定币和区块链也必须由 Visa 审核通过。）专属堆栈的优势在于其极高的一体化集成度，银行只需要管理 Visa 一个供应商关系，即可获得包含 WaaS 钱包、合规、Pismo 核心云银行在内的完整服务。但对于追求极致中立、需要跨国套利、不愿将自身的货币收付主权完全让渡给卡组织的顶级商业银行，它们

往往更倾向于采用中立的编排层（Neutral Orchestration Layer）。对于这些追求主权的银行而言，VSP 在他们的技术架构中不会是唯一的选择，而只是其多路由编排库里的其中一个可选管道。银行会根据具体支付走廊的经济性，灵活地在 VSP（走 OUSD 支付直接利息分润）和公链（走 USDC 走高速 Base 网络）之间进行动态切换。

5. 未披露的商业成本与不可估算的投资回报率（ROI）

任何企业级金融基建的落地，都必须通过风控委员会与财务委员会对投资回报率的严苛审查。然而截至目前，Visa 尚未对外界披露 VSP 的具体收费细节，包括该平台的授权许可费、每笔稳定币铸造/赎回/转账的通道处理费、以及在 BYOW 模式下的接口服务费。在收费模型完全黑盒的状态下，金融机构的财务团队目前很难对其引入 VSP 后的降本增效成果（ROI）做出可量化的责任评估。

综上所述，VSP 在技术和商业机制上无疑是传统卡组织现代化进程中的一次里程碑式跨越，但当前它仍处于极度依赖 Visa 既有网络关系、资产支持单一、且 API 尚未完全就绪的测试早期。在 2026 年底至 2027 年的全面落地过程中，VSP 必须经历从门户到 API 的彻底投产、多资产互操作性的横向扩展，以及透明化定价模型的市场检验。各大机构在接入时，应当根据自身的数字化主权策略、资产偏好和开发周期，在专属的 VSP 堆栈和中立的编排系统之间，寻找最符合自身商业利益的动态平衡点。

本文仅用于法律、政策及行业研究交流，旨在对数字金融、稳定币、数字资产及相关监管动态进行客观分析，不构成任何形式的投资建议、法律意见、税务意见或其他专业建议，也不构成任何金融产品、数字资产或商业项目的推荐、宣传或招揽。文中涉及的监管规则、市场数据及机构信息主要来源于公开资料，可能因法律法规、监管政策、市场环境及项目进展变化而发生调整，请读者结合最新公开信息独立判断，并遵守所在国家或地区适用的法律法规。作者及发布平台不对任何因依赖本文内容所产生的投资、交易或其他商业决策承担责任。

原文作者：龙玥

原文来源：华尔街见闻

同一个财报季，微软市值单日暴涨 4500 亿美元创下全球股市史上单日市值增长纪录，亚马逊五天冲进 3 万亿美元俱乐部。另一边，SK 海力士股价腰斩，铠侠股价腰斩，全球存储股十有八九跌超 40%。

同样在做 AI。一半在暴涨，一半在腰斩。

这可能是市场在用真金白银重新回答一个核心问题：AI 这场盛宴里，到底谁在赚钱，谁在买单？

过去两年，市场奖励的是”谁花得最多”——CSP（云服务提供商）上调一次资本开支，GPU、HBM、光模块、交换机、PCB、电源、液冷、数据中心就一起涨一轮。现在，市场开始问一个更严格的问题：巨头们砸下去的万亿美金，到底流进了谁的现金流，又沉淀成了谁的折旧？

答案或许正在浮出水面——AI 的钱没有消失，只是换了口袋。 从卖铲子的人，流向把铲子变成生意的人。从修路的人，流向在路上收租的人。

三个信号同时亮起，市场开始重新做题

要理解这一轮分化，不能只看涨跌数字。7 月末这个时间窗口上，三件事同时发生了。

第一件事：CSP（云服务提供商）证明了自己能把算力变成收入。

微软 Azure 同比增速 43%。亚马逊 AWS 同比 37%，创 18 个季度最快。Google Cloud 同比 82%，三年最高。三家合计年化云收入 3890 亿美元，单季净新增年化经常性收入 500 亿美元——是过去三个季度均值的两倍。

更重要的是，收入在加速，但加速的不只是那几个 AI 实验室在买算力。微软披露了一个关键数字：商业剩余履约义务达到 6780 亿美元，同比增长 84%，而且全部的环比增长，来自非前沿实验室客户。银行、制造、医疗、政府——那些过去两年被市场认为”AI 跟它们没关系”的传统企业，现在正在签合同。

AWS 不仅说——AWS 在做。8 月 4 日，AWS 负责人 Matt Garman 公开确认，公司正在与客户签署五年期承诺合同，且”市场需求仍远超供给，我们正努力加快建设和投资步伐，以跟上客户的需求”。五年期合同意味着客户把它嵌入了自己的核心业务流程——这种收入黏性，是任何”capex 焦虑”最有力的解药。

第二件事：基础设施链的叙事模型失效了。

SK 海力士交出了史上最强的营收和利润——营业利润暴增 557%。然后股价暴跌。

为什么？当实际增长跑不过远期预期，当 CSP capex 的同比增速从加速两位数滑向高位个位数，估值模型就得换——从”你能卖多少货”，变成”你还能涨多快”。

这是物理规律，不是判断。CSP capex 不可能永久维持每年 30%、50%的同比增速。当行业从”加速扩张期”进入”高位增长期”，增速的二阶导为负，估值就要重新定价。这就是为什么美光、铠侠和 SK 海力士在交出最强报表的同时遭遇了最惨烈的抛售。

第三件事：模型的定价权，正在塌方。

就在财报最密集的那一周，OpenAI 把新模型 GPT-5.6 Luna 的价格砍掉了 80%。从 1 美元每百万 Token，直接杀到 0.2 美元。上线才三周。

这是一个被 DeepSeek 逼出来的降价。过去一年，中国开源模型在全球 API 平台 OpenRouter 上的 Token 调用占比，从 4.5%飙升到了 46%。DeepSeek V4 Flash 价格是 0.14 美元，阿里 Qwen3.7 Flash 更低到 0.03 美元。模型的收费站在被拆掉。

这三件事，放进同一个时间坐标里——

CSP 能赚钱 + 基础设施增速见顶 + 模型定价权瓦解 = 利润从硬件和模型层，大规模回流到基础设施与平台层。

CSP 凭什么收租？云厂的 ROI 账本：重资产≠低回报

要理解 CSP 为什么突然变成了市场的新宠，不能靠感觉，要来算几笔账。

第一笔：利润账——云厂的 ROI 账本，重资产≠低回报

过去两年市场默认云厂是冤大头——钱都让英伟达和海力士赚走了。大摩 7 月底的测算推翻了这个判断：纯 GPU 租赁基准 ROIC（投资资本回报率，Return on Invested Capital）约 31%，在 1GW 数据中心、41 万颗 GB300、75%利用率的假设下，租赁价从 7 美元涨到 10 美元/小时，ROIC 能从 23%跳到 39%。

而且别忘了，数据中心的主体——土地、电力、机房——使用寿命超过 30 年，可以跨越五到六代服务器。服务器每代更新，基础设施不需要重来。这意味着最先入场的 CSP 在后续代际中的边际经济性会更好，不是更差。市场最终意识到了这一点。

大摩拆出了三种 AI 商业模式的自下而上 ROIC 测算：

纯 GPU 租赁（IaaS）：基准 ROIC 约 31%。在 GPU 供不应求、利用率 75%的假设下，租赁价格从 7 美元涨到 10 美元每小时，ROIC 可以从 23%跳到 39%。

自有基础设施上的模型 API：基准 ROIC 约 46%。前提是模型公司保持产品差异化和定价能力——但考虑到当前的价格战，这个前提正在动摇。

使用第三方算力的模型 API：ROIC 仅 25%。需要额外支付”中间层利润”给云厂商。

这个测算的核心结论，直接挑战了市场近一年来的一个前置判断：重资产≠低回报。

第二笔：收入账——需求从实验室扩散到了企业

过去两年，市场对 AI capex 最大的恐惧是”循环融资”：CSP 砸钱给 OpenAI、Anthropic 这些模型公司，模型公司再把钱买回 CSP 的算力。左手倒右手，真实的终端需求在哪里？

这个恐惧，正在被本季度的数据证伪。

微软的商业剩余履约义务，全部环比增长来自非实验室客户。AWS 的 backlog 已经达到 4960 亿美元，三位数增长。Google Cloud 的 backlog 5140 亿美元，单季增加 500 亿。近 90%的财富 100 强企业已经在用 Gemini Enterprise。

华尔街见闻此前用了一个形象的比喻：CSP 过去是在为”前沿实验室”这个唯一的租客盖房，现在整栋写字楼开始入驻了。

这不是一家公司的孤立信号。三家同时出现同样的趋势——AI 需求正在从少数初创 AI 实验室，扩散到传统行业的企业客户。当客户结构从”集中”变成”广泛”，循环融资的叙事就站不住脚了。

第三笔：模式账——四家公司，四种收租方式

CSP 不是一个统一概念。这轮财报真正有意思的地方在于，四家巨头形成了四种完全不同的 AI 回报路径。

微软——三层收租模型。

Azure 提供最基础的 GPU 租赁和云服务，这是第一层。Foundry 平台提供模型调用、微调和部署，这是第二层。Copilot 直接嵌入 Office 365 和 GitHub，按席位收费（付费席位已超 3000 万），这是第三层。

三层之间互相引流：Azure 的企业客户可以升级到 Foundry 使用模型；Foundry 上的模型可以渗透到 Copilot 的应用场景；Copilot 又反过来推动 Azure 的消费。这不是一条收入线，是一个收入矩阵。

亚马逊——最简单最透明的收租模型。

AWS 本身就是出租算力和存储的生意，运行了 18 年，客户、计费、留存体系极度成熟。本季度收入 422 亿美元，同比 37%，创 18 个季度最快。

谷歌——最亮眼的数字，最模糊的账本。

Google Cloud 的 82%增速、利润率和利润率改善幅度，从表面看是四家中最强的。但市场给的反馈是先跌后涨。

原因在于成本归属的”灰色地带”。Gemini 同时服务搜索、广告、Workspace、YouTube、消费应用和云服务，共享 AI 研发费用留在了集团层面。Google Cloud 的分部利润率，不能等同于谷歌”芯片—模型—云”全栈的真实经济利润率。

有研究机构指出，如果把全部 Gemini 费用扣回，Google Cloud 利润率大约只剩 10%出头。谷歌不是不赚钱，是赚钱的路径太复杂。

Meta——从”纯花钱”变成”开始想收租”。

Meta 过去两年在投资者眼里是四家中最尴尬的一个：AI 确实改善了广告推荐、内容排序和素材生成，但这些收益隐藏在原有广告业务里，没办法和新增 capEx 逐项对应。当 capEx 指引从 1300 亿调到 1450 亿美元，自由现金流只剩 7.84 亿美元（同比-91%），市场的耐心到了极限。

但 Meta 正在发生一个微妙的变化。

公司被曝筹划云业务，考虑向开发者提供模型访问服务，并出售富余的 AI 算力。这意味着 Meta 的算力资产不再是”自用或闲置”的二元选择。它可以切换到对外出租。

模型价格战：收租人最大的助攻

本轮分化最容易被忽略的触发变量，不是财报，是模型层的价格崩塌。

回到 7 月 30 日那一天。除了微软发财报，OpenAI 还做了一件事：把 GPT-5.6 Luna 的价格砍到原来的五分之一。不是上市一年后降价，是上市三周后降价。

这背后是一个更大的趋势——开源模型正在把闭源模型的”收费站”拆掉。

过去两年，AI 产业链的利润分配逻辑是：英伟达赚 GPU 的钱，CSP 赚算力租赁的辛苦钱，模型公司（OpenAI、Anthropic）凭借技术壁垒赚溢价。模型层是”架在云上面的收费站”——不管你用谁的算力、跑什么应用，调用最强模型都得过它这一关。

现在这个收费站在被拆。

中国开源模型的突破是最大的拆墙锤。DeepSeek V4 用华为昇腾 950 芯片训练了 1.6 万亿参数，性能媲美 GPT-5。阿里 Qwen3.7 Flash 价格低到 0.03 美元每百万 Token 输入。在最大的模型 API 聚合平台 OpenRouter 上，中国模型的 Token 调用量占比在一年内从 4.5%飙到了 46%。

当 46%的调用走便宜开源模型，闭源模型就再也不能收取”独此一家”的溢价。OpenAI 被迫跟进降价，不是因为它想，是因为它别无选择。

这对 CSP 意味着什么？

巴克莱分析师 Raimo Lenschow 在 8 月 3 日的报告里写了一段非常精准的判断：当模型从”稀缺品”变成”大宗商品”，议价权就回流到了拥有算力、客户和分发渠道的平台手中。

CSP 不再必须绑死在某一家模型公司上。它们可以同时提供 GPU 租赁 + 自托管开源模型 + 自研模型 API。客户不需要只选一个模型，CSP 可以充当”路由器”——高复杂度任务用顶级闭源模型，常规任务用便宜开源模型，高吞吐、低成本的稳态负载用自研 ASIC 芯片跑。

这个”多模型架构”最终谁最受益？不是最会训练模型的公司，而是最会把不同模型串联起来、按需分配算力、按用量收费的公司。这就是 CSP。

大摩 7 月 27 日的报告甚至直接把这个逻辑拆成了数学：如果模型 API 价格跌 50%，但 Token 调用量因此涨 5 倍，对 CSP 自建基础设施上的推理收入来说，是净增。因为它的成本端在走芯片性能和软件优化的效率曲线，收入端在走需求爆炸的用量曲线。只要第二条曲线跑得比第一条快，这就是一个好生意。

而对独立的模型公司来说，价格跌 50%意味着收入直接砍半——除非它的 Token 调用量能翻倍，但开源模型的替代效应让它做不到。

谁在买单：基础设施链的残酷均值回归

如果说 CSP 涨是”收租故事被定价”，那基础设施链的暴跌就是”增速神话被拆穿”。

大摩策略师 Michael Wilson 用了一个精准的类比：半导体股票，特别是存储，走势高度类似白银。

逻辑有两条。第一，两者都经历了抛物线式上涨——情绪和资金把价格推到了基本面无法支撑的位置。第二，两者都具有大宗商品属性——存储芯片是 AI 硬件复合体中”最像大宗商品”的品类，价格弹性大、反转也快。

这轮调整由存储领跌，SK 海力士从高点腰斩，铠侠腰斩，美光跌超 30%，全球 14 只存储概念股中有 10 只从高点跌超 40%。完全符合 Wilson 在 7 月初的预判。

但存储只是一个”领头样本”。更深层的问题是：所有以 CSP capex 总量进行线性外推来估值的公司，现在都面临同一个拷问——如果 capex 的同比增速从 30%降到 15%，你的估值还能不能撑住？

这个问题，不是靠”AI 需求依然强劲”就能回答的。需求还在，但增速是另一回事。

对于这条链上的不同环节，受伤程度也不一样。可以用三层来理解：

第一层：直接承压——存储和”大宗商品化”硬件。 最典型的受害者。价格周期见顶 + capex 增速放缓 + “白银属性”下的动量平仓。跌了之后便宜，但周期股”便宜”之后通常还有”更便宜”。

第二层：估值重调——光通信、网络设备等”capex 贝塔”方向。 绝对 capex 仍在增长，但增速下滑意味着这些公司的估值倍数需要从”高增长”档下调到”稳定增长”档。股价不一定继续大跌，但回到高点的难度大幅增加。

第三层：相对扛打——有结构性升级逻辑的环节。 从 800G 迈向 1.6T 光模块、从风冷迈入液冷、从传统供电迈入更高功率密度——这些”从 0 到 1″的技术升级方向，即使 capex 总量增速放缓，仍能凭借份额和单位价值量的提升获得阿尔法。但前提是，升级逻辑足够硬，且估值没有提前透支。

这也是为什么英伟达在这一轮下跌中相对抗跌（跌幅约 10%）——结构性需求仍然在，市场只是不再给它过去半年那种”CSP 投多少钱我就涨多少”的线性定价了。

8 月 26 日，英伟达将公布 Q2 财报。这是整条 AI 产业链的下一个核心验证窗口。如果业绩和指引超预期，基础设施链可能获得喘息；如果不及预期，下行空间仍大。

接下来：高回报不是白送的，需要持续验证

这不是 AI 周期的终结。至少目前不是。

产业层面的需求仍然汹涌。微软说下半年 Azure 继续加速，AWS 说 2027 年大部分产能已预定，谷歌说 90%的财富 100 强在 Gemini Enterprise 上。三家 CSP 的云收入合计年化 3890 亿美元，而且全部在加速。

但市场已经换了做题方式。从过去两年的”选择题”——CSP 上调 capex→找所有受益股→买买买；变成了”证明题”——你的收入能覆盖折旧吗？你的算力利用率够高吗？你的客户结构有多分散？你的模型成本谁在承担？

这套证明题的要求，在产业链上不同位置是完全不同的。

对 CSP 来说，证明题相对友好。它们的业务本质是”把算力变成经常性收入”——一旦客户签了长期合同、跑上了生产级负载、把它嵌入了自己的核心业务流程，这个收入的黏性是很高的。只要企业级 AI 采用率持续扩大，CSP 的”收租”逻辑就能持续。

但 CSP 内部也在分化。微软和 AWS 目前是证明题答得最好的两家——微软有 Copilot 和 Foundry 的多层收入出口，AWS 有最透明的租金模型和最成熟的客户体系。谷歌还需要解决成本归属的透明度问题。Meta 则需要把”算力租赁”从新闻标题变成可披露收入。

对基础设施链来说，证明题要难得多。

过去两年，这条链上的公司享受了一种”双重红利”：CSP 持续上调 capex→总量贝塔+投资者线性外推→估值扩张。现在 CSP capex 可能已经接近或正在接近增速拐点，总量贝塔在收缩，估值就要回归到只反映”能挣多少钱”的轨道上。

这不是某个公司的错，是估值模型的切换。但这不意味着整条链都没机会了。关键看三件事：

第一，产品迭代能否跑赢周期。从 800G 到 1.6T 光模块，从风冷到液冷，从 HBM3E 到 HBM4——技术升级带来单位价值量提升的公司，即使 capex 增速放缓，也能获得份额和利润的增量。这是阿尔法，不是贝塔。

第二，是否过度依赖远期线性外推。如果一只股票的估值已经把 2027-2028 年的极端乐观情景都 price in 了，那无论基本面好不好，它的风险都比已经回调过的同行更大。

第三，收入、利润和现金流能否互相验证。这是最重要的。那些有订单但没有收入、有收入但没有利润、有利润但没有现金流的公司，在”证明题”时代会非常痛苦。市场过去可以原谅这些错配——”反正 CSP 还在加 capex，先看天花板再看地板”——现在不会了。

8 月的美股市场迎来了一个不错的开门红。Palantir 在盘后公布的二季度财报，几乎在每个关键指标上都碾压了市场预期：

• 美国商业销售额同比飙升 149%，达到 7.64 亿美元，远超分析师预期的 7.164 亿美元。
• 总营收同比增长 93%，录得 19.4 亿美元，高于市场预期的 18 亿美元。
• 全年营收指引大幅上调至 81.50 亿至 81.58 亿美元区间，远超此前市场一致预期的 77 亿美元。
• 全年调整后营运利润指引从先前的 44.5 亿美元区间，一举提升至 48.9 亿至 49.1 亿美元。

对于这份财报成绩，市场毫不吝啬地给出了奖励：盘后股价大涨约 14%。

一、这份财报踩在了市场最痒的那根神经上

Palantir 这份财报所处的这个节点太特殊了。

整个 7 月，芯片股不断回调，市场对原先 AI 交易叙事的信心正在松动。越来越多投资者心里压着同一个问题：这套叙事究竟还能持续多久？于是整个市场像侦探一样，追逐任何能透露一二的蛛丝马迹——而 Palantir 这份财报，恰好就是一块分量极重的拼图。

更重要的是，它回答的不只是”AI 需求好不好”，还有一个更尖锐的问题：随着 Anthropic、OpenAI 这类基础模型公司崛起，以 Palantir 为代表的传统 SaaS 计价模式，还能不能玩得转？如果大模型公司直接下场卖软件，Palantir 们会不会被降维打击？

二、CEO 的回击：不做模型，做”允许用户更换模型”的公司

面对”大模型替代论”，CEO Alex Karp 这次没有回避，而是直接把”AI 主权”立为核心叙事，正面驳斥。

管理层的逻辑很清晰：Palantir 的产品定位，是大型语言模型（LLM）的整合与管理介面，而不是单一模型本身。它的软件给企业提供的，是一套可以弹性切换不同 AI 模型的架构——客户今天用这家的大模型，明天可以换另一家，不必被任何单一大模型厂商绑架。

Karp 的表述相当尖锐：他赞扬客户拒绝成为”语言实验室的附庸国”，并把 Palantir 推销为一家”允许您更换型号”的公司。

这套叙事的高明之处在于，它把”大模型公司崛起”这个原本的利空，反转成了自己的利好——模型越多、越强、越同质化，企业就越需要一个中立的整合层来管理和切换它们。149%的商业收入增速，就是市场对这套逻辑最真实的投票。

三、8 月后面还有硬仗

Palantir 给美股开了个好头，但 8 月的考验才刚刚开始。

明日美股盘后，SpaceX 将公布 6 月完成上市后的首份季度财报。作为上市首秀，市场将重点评估火箭发射、Starlink 卫星互联网、AI 基础设施三大业务的表现，并回答一个根本问题：当前的高估值，到底有没有业绩支撑？

市场预期 SpaceX 第二季度营收约 68.8 亿美元，每股亏损 23 美分，季度 EBITDA 约 21 亿美元；全年营收预期约 390 亿美元，EBITDA 约 173 亿美元。

而这份财报最大的关注点，不在火箭，在 AI。今年 2 月，SpaceX 通过全股票交易收购了马斯克旗下的人工智能公司 xAI，并将相关业务整合进公司体系。数据显示，SpaceX 第一季度 AI 业务收入约 8.18 亿美元，但经营亏损高达 25 亿美元，同时投入 77 亿美元资本支出用于 AI 基础设施和数据中心建设。

收入 8 亿、亏损 25 亿、资本开支 77 亿——这组数字决定了投资者会死死盯住两件事：AI 业务的商业化进展到底走到哪一步，以及与 Anthropic、谷歌等企业合作能带来多少收入贡献。作为上市后的第一次大考，SpaceX 管理层的每一句指引，都会被放在显微镜下解读。

再往后，英伟达的财报将压轴登场，重大交易事件几乎贯穿整个 8 月。

四、写在最后：聪明人先给自己上保险

把 8 月的日历摊开看：Palantir 只是开场，SpaceX 明日交卷，英伟达月底压轴，中间还穿插着一众科技股的业绩披露。每一家都是能搅动整个板块的量级，每一个财报夜都可能出现盘暴涨暴跌。

这种行情结构下，最大的风险不是看错方向，而是看对了方向、却被财报夜的剧烈波动甩下车，或者一次判断失误就伤筋动骨。正股持仓在财报季是裸奔——暴涨当然爽，但一旦不及预期，跳空低开的亏损没有任何缓冲。

这就是为什么有经验的投资者会在财报季使用期权。买入期权的最大亏损在下单那一刻就被锁死，就是权利金本身——相当于花一笔确定的、有限的成本，给自己的持仓或判断买一份保险。财报前布局期权，看对了能吃到波动放大带来的收益，看错了亏损也有明确下限，这种”风险前置、收益打开”的结构，天然就是为财报密集期设计的。

而这些工具，在 BIT 券商平台上就能一站式配齐。BIT 券商的期权功能已正式上线，为 8 月财报季提供恰如其分的风险管理工具，让投资者永远能为自己的持仓配上一份保险。

风险提示：

以上内容仅为市场评论与教育性说明，基于公开财报数据及市场预期整理，不构成投资建议、研究报告、要约或要约邀请，亦不构成对 PLTR、SPCX、NVDA 等任何证券未来表现的预测或保证。文中涉及的财报数据、市场预期及股价变动情况截至发稿时点，后续可能发生变化或与实际披露存在差异，具体请以公司官方财报及 BIT App 内实时行情为准。管理层表态及市场解读仅代表相关方观点，不代表 BIT 的立场或建议。期权交易涉及重大风险，包括但不限于本金损失、时间价值损耗及行权/指派风险，杠杆效应可能放大收益也可能放大亏损，并不适合所有投资者，请在参与前充分了解产品条款及自身风险承受能力。