作者: GAWE

STON.fi——The Open Network（TON）上领先的 AMM 协议——今日宣布在其应用中正式上线跨链兑换功能，为用户提供一种在 TON、TRON、Ethereum、Base、BNB Chain、Polygon、Avalanche、Arbitrum 和 Robinhood Chain 之间直接转移稳定币的统一自主托管界面。

此次上线将 TON 与各大主流流动性和应用生态系统相连接。用户无需依赖中心化交易所、跨链桥或封装资产，即可在稳定币市场、TON 原生资产、DeFi 协议和 Telegram 原生应用之间自由调度资金。

稳定币已成为加密市场中最重要的板块之一，总市值已超过 3000 亿美元，其中 TRON 和 Ethereum 是规模最大的两大稳定币网络。通过跨链兑换，STON.fi实现了 TON 与主流稳定币生态的双向连通：TON 用户能够畅享多网络流动性，而 TRON 和 EVM 用户则可更直接地触达 TON 原生资产、钱包、DeFi 协议及 Telegram 原生应用——所有操作均在统一的自主托管体验中完成，无需管理跨链桥、封装资产、路由决策或结算不确定性。

Omniston 是STON.fi自研的执行层，负责协调源链与目标链之间的完整兑换流程。它不仅仅是一个路由或流动性聚合系统，更旨在确保跨链稳定币流动从定价到结算的全程可预测完成。

STON.fi Dev 首席执行官 Slavik Baranov 表示：“用户不会以区块链的视角来思考问题——他们思考的是自己想做什么。我们的目标是让跨生态转移像单网络内兑换一样简单。Omniston 负责处理所有复杂环节，让用户专注于结果，而非底层基础设施。”

对用户而言，核心优势在于速度和可预测性。大多数兑换在 15 至 40 秒内即可完成，用户可在任意支持的链之间进行资产兑换，无需承受跨链交易常见的长时间等待。当一笔兑换被确认后，Omniston 会将订单与独立的流动性提供方（即解析器）对接，由后者在目标链上提供资产。交易通过关联的哈希时间锁合约（HTLC）执行——两条链上采用相同加密条件的智能合约托管机制——确保兑换双方同时完成，否则交易完全不作数。在确认之前，用户即可看到预期收到的资产和数量。若兑换无法完成，资金将被退回，不会出现卡住、部分执行或状态不明的情况。

随着跨链兑换功能的上线，STON.fi正从一条链专属的 DeFi 协议，进化为围绕用户意图构建的产品。随着稳定币流动性、消费级应用和 DeFi 市场在各大网络中不断扩展，用户需要更便捷的价值转移方式，同时无需放弃自主托管权，也无需管理每笔交易背后的基础设施。对于 TON 和更广泛的加密市场而言，此次上线在主流动性网络、应用生态系统和更广阔链上经济之间引入了一个更为实用的接入层。

欲了解更多信息，用户可访问STON.fi跨链兑换界面：app.ston.fi/cross-chain

关于STON.fi

STON.fi 是一款支持 TON、TRON 及主流 EVM 兼容区块链间代币兑换的跨链去中心化应用。作为 The Open Network（TON）上领先的 AMM 协议及最广泛使用的 DeFi 应用之一，STON.fi帮助用户通过简洁的跨链体验兑换资产、获取 DeFi 机会，并在不同区块链间转移价值。其跨链能力由 Omniston 提供支持——这是STON.fi自研的执行层，旨在保障多网络间可靠且可预测的兑换。STON.fi获得了 CoinFund、Delphi Ventures、The Open Platform、Karatage、TON Ventures 等头部投资机构的支持，正致力于构建连接用户、流动性和应用程序的链上经济基础设施。

1、CEX 热门币种

CEX 成交额 Top 10 及 24 小时涨跌幅：

• BTC: +1.77%
• ETH: +1.27%
• SOL: +0.71%
• XRP: +2.68%
• BNB: +0.23%
• DOGE: +1.88%
• TRX: +1.01%
• ZEC: -1.5%
• DEXE: -83.73%
• ADA: +2.47%

24 小时涨幅榜单（数据来源为 OKX）：

• NIGHT: +27.05%
• ONE: +19.52%
• VINE: +17.14%
• RE: +15.73%
• XSNDK: +13.15%
• ONDO: +12.08%
• XSOXL: +11.7%
• XSKHY: +11.37%
• XMU: +10.68%
• OFC: +10.26%

24 小时币股涨幅榜单（数据来源为 msx.com）：

• GREE.M: +42.25%
• AAOX.M: +40.26%
• SNXX.M: +36.08%
• WDCX.M: +30.51%
• AEHR.M: +29.18%
• SMCI.M: +28.91%
• SKUU.M: +28.66%
• MUU.M: +28.47%
• RAM.M: +26.42%
• LWLG.M: +25.21%

2、链上热门 Meme Top 5（数据来源为 GMGN）：

• PONS（Robinhood Chain）
• r0b（Robinhood Chain）
• TENDIES（Robinhood Chain）
• Index（Robinhood Chain）
• 币有（BSC）

头条

Kalshi 向美 CFTC 申请推出挂钩黄金的永续期货

据市场消息：预测市场平台 Kalshi 向美国商品期货交易委员会申请推出挂钩黄金的永续期货。

Movement Labs 申请第 11 章破产保护，曾因 6600 万枚 MOVE 快速出售受审查

Movement 区块链开发商 Movement Labs 已申请第 11 章破产保护。该项目此前因一项做市协议受到审查，该协议允许快速出售 6600 万枚 MOVE，随后 MOVE 价格大幅下跌，并引发调查和代币回购。

Movement Labs 近期转向跨境支付和稳定币结算业务。第 11 章程序期间，其区块链网络、合作关系及支付扩展计划的后续安排尚未明确，重组期间运营可继续进行。

SpaceX 将于 8 月 4 日发布 2026 年 Q2 财报

SpaceX 在 X 平台发文表示，将于 2026 年 8 月 4 日发布 2026 年第二季度财务和运营业绩。

根据此前 SpaceX 招股书规定，在公司公布 2026 年 Q2 财报后两天，符合条件的内部股东股份将开始解锁。

这意味着 SpaceX 股票解锁潮也进入了倒计时，并且 8 月 6 日将迎来首次大额解锁，占总股本比例达 8%（早期锁定池的 20%）的早期股份将被解锁，若是股价较 IPO 发行价上涨 30%且 10 个交易日中有 5 日满足该标准，可在额外解锁 10%，因此 8 月 6 日当天最大可解锁股份将达 12%。

除 8 月 6 日外，在 SpaceX 2026 年 Q3 财报发布前，8 月 21 日、9 月 10 日、9 月 25 日、10 月 12 日和 10 月 26 日也将分别解锁 2.8%。

行业要闻

美官员称特朗普预计数日内决定是否扩大对伊军事行动

据美国方面 20 日援引多名美方高级官员的话称，美国总统特朗普预计在未来数日内决定是否扩大对伊朗的军事行动并恢复“全面作战行动”。据悉，最终决定尚未作出。若特朗普决定恢复对伊朗的全面作战行动，其强度和范围将远超美军近日对伊朗发动的袭击。

美国总统特朗普最快将于本周内对数十个国家实施新的关税

美国总统特朗普最快将于本周内对数十个国家实施新的关税。

美国司法部查扣超 2500 万美元加密货币，涉及跨国投资诈骗网络

美国哥伦比亚特区检察官办公室联合美国特勤局华盛顿外勤办公室宣布，针对多起国际网络诈骗案件的调查已导致超过 2500 万美元加密货币被查扣，相关资金涉嫌来自针对美国和加拿大居民的加密投资骗局。

美国财长：Clarity 法案进入最后冲刺，敦促国会休会前通过

美国财政部长 Scott Bessent 表示，立法者已就 Clarity 法案进入最后冲刺阶段，敦促国会在休会前通过该法案。

美国华盛顿州法院发布针对 Kalshi 的初步禁令

据 Daniel Wallach 消息，美国华盛顿州法院发布针对 Kalshi 的初步禁令，认定其开展的业务违反华盛顿州赌博法，属于非法活动；且《商品交易法》无权凌驾于州级法律之上。

对此，Kalshi 公关负责人表示，美国各州不具备对预测市场进行监管的司法管辖权，包括联邦第三巡回上诉法院在内的多家法院已通过相关判例明确这一法律边界。Kalshi 方面称，对华盛顿州持续投入公共财政资源推进相关监管行动表示失望，并认为预测市场监管权应由联邦层面负责。

项目要闻

月之暗面以 500 亿美元估值洽谈 Pre-IPO 融资

据市场消息：月之暗面以 500 亿美元估值洽谈 Pre-IPO 融资。

Polymarket 注册 Polymarket Perps 官方独立 X 账号，或将大力推广合约交易

7 月 21 日，Polymarket 新注册了一个 Polymarket Perps 官方独立 X 账号，该账号目前仅发布了 3 条帖子。Polymarket 平台的永续合约交易仍只面对白名单，平台用户需要邀请码才可开通，但 Polymarket Perps 官方账号已在推文中公布了一个官方邀请码，暂不清楚是否为永久邀请码。

Polymarket 此举可能意味着其已准备好大力推广平台合约交易。

Kalshi 世界杯期间交易量飙升至 242 亿美元，AI 时代“群体共识”正重构互联网

美国预测市场平台 Kalshi 在 2026 年世界杯期间迎来爆发式增长，平台交易量从 6 月 22 日的 66.7 亿美元飙升至 7 月 14 日的 242 亿美元，其中“世界杯冠军”单一预测市场交易额突破 12 亿美元。

Robinhood 现已支持为 AI 代理开设账户交易

Robinhood 在 X 平台宣布，Robinhood 现已对 AI 代理开放。用户可以开设一个代理账户并将 AI 代理连接到该账户，之后该代理就可以代表用户在平台上进行研究、交易和管理投资组合。

长鑫科技：IPO 发行结果公布，网上投资者放弃认购 658 万股

长鑫科技公告，公司首次公开发行股票并在科创板上市发行结果已公布。网上投资者缴款认购的股份数量为 3,844,517,273 股，放弃认购数量 6,586,227 股；网下投资者缴款认购的股份数量 2,173,101,821 股，放弃认购数量 31,567 股。联席主承销商包销股份 6,617,794 股，包销金额 5731.01 万元。超额配售选择权行使前，发行费用为 2.81 亿元。

投融资

人形机器人初创公司 Humanoid 完成 1.52 亿美元 A 轮融资，Prime Movers Lab 领投

人形机器人初创公司 Humanoid 宣布完成 1.52 亿美元 A 轮融资，公司投后估值达到 13.5 亿美元，成为欧洲首家专注人形机器人领域的独角兽企业。

数字资产基础设施服务商 Cordant 完成 800 万美元种子轮融资，FJ Labs 等参投

稳定币及数字资产金融基础设施服务商 Cordant 宣布完成 800 万美元种子轮融资，Bankless VC、FJ Labs、SignalFire、Quona、Next Stage、Selah Ventures、Flatironx、Nascent Ventures、Silvercircle Ventures 和 Generative Ventures 等参投，新资金将支持其引入新支付网络和 AI 自动化工具。

数字金融科技公司 Cashea 完成总额 1 亿美元融资，FinSight Ventures 领投

数字金融科技公司 Cashea 宣布完成两轮总额 1 亿美元融资，包括 6000 万美元 B 轮融资，由 FinSight Ventures 领投，Endeavor Catalyst、Plug and Play、美国多所大学捐赠基金以及拉美投资者参投，以及 4000 万美元 A 轮融资，其中包括 2000 万美元股权融资和 2000 万美元债务融资，由 Spice Expeditions 领投，Architect Capital 提供债务资金支持。

加密银行 Augustus 完成 1.8 亿美元融资，估值达 10 亿美元

加密银行 Augustus 宣布完成 1.8 亿美元融资，公司估值达到 10 亿美元，旨在打造连接传统支付体系与稳定币网络的全天候金融基础设施，本轮融资由 Tiger Global Management 领投，Hummingbird、QED 以及 Nubank、Ramp、Circle 和 Deel 创始团队等投资者参投。

人物*声音

Telegram 创始人：今夏将部署全球最大规模非托管加密钱包

Telegram 创始人 Pavel Durov 在个人频道发文表示，今年夏季将迎来“人类历史上最大规模的非托管加密钱包部署”，Telegram 计划在所有应用中集成原生非托管 Gram 钱包。Pavel  Durov 称，该钱包将为超过 10 亿 Telegram 用户提供即时、零手续费的加密货币交易体验，使链上支付进一步走向大众化，他表示：“我们正在将原生非托管 Gram 钱包带入每一个 Telegram 应用。”

Base 联创：将继续扩大开发者支持，重点关注自然获得市场认可的产品

Base 联合创始人 Jesse Pollak 发文表示，Base 专注于重塑金融生态，包括交易、支付、代理、开发者驱动的创新长尾效应以及 Meme 交易等领域。

原文作者：Scott Galloway & Ed Elson

原文编译：深潮 TechFlow

导读：苹果起诉、甲骨文评级下调、价格战开打——OpenAI 正经历史上最糟糕的一周。更要命的是，如果这些风险全部兑现，它 2030 年的收入预测可能暴跌 70%，现金流亏损将达到 1650 亿美元。这家估值千亿的 AI 巨头，会不会成为史上最大的科技泡沫？

OpenAI 可能无法实现 2030 年收入预测的 70%，原因在此

对 OpenAI 来说，这又是糟糕透顶的一周。公司被曝向五角大楼黑名单上的中国企业出售先进 AI 模型，首款 AI 设备泄露（据称是一个可移动扬声器），根据 Emarketer 的最新预测，OpenAI 的广告业务有望比自己的预测少 95%。

还不止这些。苹果上周起诉 OpenAI，指控其消费硬件计划是窃取知识产权的产物。标普全球评级也将甲骨文的债务降至 BBB-，仅比垃圾级高一档，理由是 OpenAI 构成”关键信用风险”。此外，DeepSeek 据称正在为 IPO 做准备，最早可能今年提交申请。一家更便宜的中国 AI 模型提供商成功上市，可能让 OpenAI 和 Anthropic 更难吸引资金。

综合来看，这些问题都让人质疑 OpenAI 能否实现收入预测，以及履行与算力供应商和芯片公司签订的数千亿美元合同义务。

首先，苹果的诉讼可能让 OpenAI 的整个硬件业务陷入停滞。苹果指控 OpenAI 挖走超过 400 名苹果员工，从他们那里套取机密信息，然后诱骗苹果的供应商在未经许可的情况下为 OpenAI 做专有工作。苹果要求法院判决金钱赔偿，并下令 OpenAI 归还或销毁所有盗用的财产。

其次，AI 价格战已经打响，DeepSeek 等中国公司是最大威胁。开源中国模型现在占 OpenRouter（一个 AI 模型市场）企业 token 使用量的近 50%。而 2025 年上半年这一比例仅为 4.5%。

作为回应，美国公司正在大幅降价。上周 Meta 宣布推出新模型 Muse Spark 1.1，价格比 OpenAI 和 Anthropic 便宜 75%。在行业压力下，OpenAI 发布了一个比自己便宜 80%的模型。

最坏情况下，如果苹果诉讼关闭 OpenAI 的硬件业务，ChatGPT 广告收入如 EMarketer 预测般低迷，价格战迫使 OpenAI 将模型定价降低 80%，那么 OpenAI 2026 年的收入将下降 40%，2030 年的收入将下降 70%。

对于一家在理想情况下到 2030 年也只能覆盖约 80%现金消耗的公司来说，这种情况将是灾难性的。

这也会影响 OpenAI 何时实现现金流为正。根据内部预测，OpenAI 将在 2030 年实现现金流为正。但在这种下行情况下，那一年它反而会亏损 1650 亿美元。

OpenAI CEO Sam Altman 试图用一条推文安抚投资者担忧，但他的声明最终只是承诺”做正确的事”。不管那是什么意思。

历史上最好的商业模式是窃取知识产权。第二好的是：以一半的价格提供产品 80%的价值。这正是 DeepSeek 和其他中国开源权重模型现在试图做的。

美国在 AI 上下了巨大赌注，而中国刚刚拿出一个接近前沿水平的产品，成本只是一小部分。一旦特朗普搞清楚发生了什么，这就会成为下一个地缘政治足球。

市场没有拓宽——它只是更善于隐藏 AI 了

投资者一直听说股市正在拓宽。但真是这样吗？你看得越深，就越难论证股票、债券甚至另类资产现在都是对 AI 的一次大赌注。

这种模式在股票市场最为明显。AI 相关股票按权重计算占标普 500 指数的 50%以上，如果今年从标普 500 中剔除 AI 和能源，标普 500 将是负值。

AI 是推动看似无关部门回报的隐藏催化剂。例如，标普 500 房地产板块表现最好的 4 家公司中有 3 家是专注于开发 AI 数据中心的房地产投资信托基金（REITs）。

公用事业公司正从 AI 飙升的电力需求中受益。去年美国电力需求跃升至历史新高，数据中心约占需求增长的 50%。

工业股因建设 AI 数据中心的建筑需求而飙升。事实上，自 2021 年以来首次，标普 500 工业股的远期市盈率（26 倍）高于科技公司（24 倍）。

金融板块也依赖 AI。大银行正从 AI 公司 IPO 和并购活动中收取创纪录的费用，以及从围绕 AI 的市场炒作中获得创纪录的交易收入。金融时报的 Robert Armstrong 甚至写道：”这样概括并不过分：大银行现在就是直接的 AI 投资标的。”

甚至罗素 2000 小盘股指数今年上半年 52%的回报来自 AI 相关公司。

新兴市场也不例外。韩国和台湾占新兴市场回报的 75%，这些收益大部分来自三家 AI 半导体芯片供应商：台积电、三星和 SK 海力士。

在欧洲，仅 9 家 AI 赢家就占今年 Stoxx 欧洲 600 指数约 47%的回报。

Apollo 首席经济学家 Torsten Slok 简洁地阐明了这种依赖的含义：”这个 AI 东西最好能成功。”

房地产投资信托基金（REIT）是拥有、运营或为房地产融资的公司——公寓楼、酒店，或越来越多的数据中心。许多 REIT 像股票一样公开交易，所以买入一股意味着买入专业管理的房地产投资组合。REIT 被要求将至少 90%的年度应税收入作为股息分配给股东。

CNBC 的专家们持有股票，所以他们总是会为其他人应该买更多股票找理由。但别被愚弄：市场没有拓宽；它只是找到了购买英伟达的新方法。

一切都在变成 AI 股票。这不一定看跌，但投资者自欺欺人地称之为”拓宽”，就好像这意味着远离 AI 的多元化。并非如此。买”AI 相邻股票”并称之为拓宽，就像在 In-N-Out 点 Double-Double 汉堡时搭配健怡可乐。说清楚：你仍然买了一个芝士汉堡。

大科技公司中，谁对 AI 依赖最小？苹果。苹果股价过去一年上涨 60%，刚刚超越英伟达再次成为全球最有价值的公司。亚马逊，仍与 AI 相关但比其他超大规模云服务商更多元化，过去一年上涨 11%。微软，AI 的核心阵地，下跌 23%。

如果我可以做多一篮子股票，那会是 GLP-1。如果我可以做空一个，那就是 AI。但要明确：我不是让你持有金条或现金。我总是在市场里——你永远不知道它会跑多快或多不理性。但你应该明白市场对一个板块的真实敞口有多大。

我是指数基金和被动投资的忠实粉丝：把钱投进去，让市场做工作。但现在我们必须问真正的多元化实际上意味着什么。把钱投入标普 500 不再能完成那项工作，这意味着你必须开始做一些功课。

问题是：你能找到真正远离 AI 的板块吗？

我会指出一个板块：医疗保健。这是我年初的选择之一，我坚持这个观点。AI 还没有触及它——这意味着真正的回报可能仍在前方。但找到这些板块是投资者现在面临的难题。

Netflix 参与度下滑，竞争压力加大

Netflix 报告了令人失望的第二季度财报。营收增长 13%，低于预期，这家流媒体巨头公布了疲软的参与度数据，随后宣布将减少发布参与度指标的频率，这让投资者感到不安。股价周五一度下跌 8%。

Netflix 曾夸耀其透明度；现在，这种说法似乎颇具讽刺意味。2025 年第一季度，Netflix 停止报告季度订阅用户数，告诉投资者应该关注参与度。上周，该公司决定从 2027 年开始将 What We Watched 参与度报告从每年两次减少到每年一次。

最后一份半年度参与度报告看起来很弱。总观看时长仅增长 2%，而订阅用户群估计增长 10%，这意味着每订阅用户日参与度下降 8%。

Netflix 一直面临来自短视频供应商（特别是 YouTube）日益激烈的竞争。作为回应，它增加了”Clips”，一个 TikTok 风格的滚动功能，从自己的库中浮现短内容，与 Spotify 和 Barstool 达成视频播客交易，以及与外部发行商（BuzzFeed、Condé Nast）达成新的授权协议，将新的短视频内容引入平台。

Netflix 在过去一年损失了超过 2500 亿美元的市值，同为流媒体巨头的迪士尼损失了近 500 亿美元。两者都是管理良好的公司，收入和订阅用户都在增长，价格在上涨——却因此受到惩罚。这提出了一个重要问题：流媒体只是一个糟糕的生意吗？还是 Netflix 和迪士尼的创造力枯竭了？在评论中告诉我们你的看法。

在接下来的六个月里，OpenAI 将收购企业 AI 公司 Sierra，并任命 Bret Taylor 为 CEO。Sam Altman 将被提升为董事长。Altman 是一个创新者，不是运营者，而 Bret Taylor 可能是他这一代最好的企业软件运营者。

「L2 是否正在蚕食 L1 的价值？」「以太坊是否正在失去它的全局可组合性？」，在 L2 风头最盛的那两年，这样的焦虑几乎充斥着整个以太坊社区。

彼时的以太坊扩容框架中，L1 是稳定但昂贵的结算层，L2 作为便宜且高效的执行层，确实让以太坊获得了更多区块空间，却也逐渐失去了作为「一条链」的完整体验。

因此，过去两年，这些问题一直推动以太坊重新审视 L1 与 L2 的关系。

一方面，以太坊 L1 持续提高 Gas Limit、推进无状态化和 zkEVM 验证，不再满足于只做一个低吞吐量的结算底座；另一方面，社区的讨论也日益激烈，先是年初 Vitalik 直言随着以太坊主网自身扩容能力的提升，那个在五年前制定的、将 L2 视为主要扩容手段的路线图，部分前提已经发生了变化（延伸阅读《读懂 Vitalik 的 L2 反思：告别碎片化，新阶段下面向 Native Rollup 的拨乱反正》）。

而近期，以太坊研究者 Barnabé Monnot 更是表示需要重新审视 L1 与 L2 的长期关系，包括 L2 未来应当如何创造价值、最终确定性为什么需要大幅缩短，以及随着证明系统逐渐进入主网验证流程，L1 是否也可能成为某种意义上的「自身 Rollup」。

这些观点虽然暂时并不等于已经确定的协议路线，却提供了一个很有价值的观察切口。

归根结底，以太坊今天面对的问题，已经不只是怎样继续增加区块空间，而是当交易、资产和用户状态被分散到越来越多执行环境以后，L1、L2、执行层与结算层之间究竟应该如何重新分工。

一、以太坊没有「抛弃」L2，但必须找准新定位

实事求是地说，以 Rollup 为核心的以太坊扩容路线形成之初，L2 最重要的任务相对单一，那就是为以太坊提供更多、更便宜的交易空间。

在当时的技术条件下，这种分工十分合理。

因为以太坊验证者都需要重新执行 L1 交易，主网吞吐量无法在短期内激进提高，Rollup 则可以在链外批量执行交易，只将压缩后的数据或状态承诺提交回主网，在保留一定以太坊安全属性的同时，大幅降低单位交易成本。

于是，扩容逐渐形成了两条并行路线，也即 L1 保持克制，优先维护去中心化与安全，L2 则承接新增交易，通过 Blob、数据压缩和证明技术不断降低成本。

但现在，这套分工的前提已经发生变化。

以太坊基金会在 2026 年重新整合协议工作，将此前相对独立的「扩展 L1」和「扩展 Blob」合并为统一的 Scale 路线，其中提高 Gas Limit、扩大数据可用性、优化执行客户端、推进无状态化和 zkEVM attester client，被放进了同一套扩容框架之中。

换句话说，以太坊不再把 L1 与 L2 的扩容视为两项彼此分割的任务，而是开始从整个系统的角度，重新分配执行、共识和数据容量。

这种变化并不意味着以太坊准备放弃 L2，或者把所有活动重新吸回主网。相反，它意味着 L2 很难再仅凭「交易更快、Gas 更低」证明自己的长期价值。

毕竟如果 L1 本身能够在保持安全与去中心化的同时，将执行容量提升数个数量级，那么普通的 EVM 执行和低成本区块空间就不再是 L2 独有的能力；L2 需要提供的，会更多转向 L1 难以统一满足的差异化需求，例如特定应用优化、隐私功能以及更灵活的治理和经济模型。

以太坊基金会在今年对 L1 与 L2 关系的最新表述中，也明确强调了这一点。过去，L2 的首要目标是扩展以太坊，差异化和定制化只是次要价值，现在是提供差异化功能，同时继续贡献额外的扩展能力。

与之对应，L1 则需要成为一个足够强大、无需许可且高度韧性的全球枢纽，承载结算、共享状态、流动性和 DeFi。

这实际上把 L2 从一个统一的技术类别，推向了一条更复杂的连续光谱：

• 光谱的一端，是尽可能继承以太坊安全属性的 Rollup，它们希望减少多签安全委员会、开放无许可证明机制，并确保即使运营方停止运行，用户仍能依靠 L1 退出；
• 中间位置，则是根据业务需要继承部分以太坊属性的执行环境，它们可能拥有更强的管理权限、独立排序器或特定合规设计，以换取性能、隐私和运营灵活性；
• 另一端，则可能只是采用 EVM、使用以太坊资产或接入部分跨链设施，却在安全和结算上相对独立的链；

这也是为什么说以太坊并非要抛弃 L2，而是重新明确分工。说到底，在过去 3-5 年，L2 首先代表一种扩容技术，而未来，它则更可能代表一组与以太坊建立不同安全、结算与流动性关系的执行环境。

二、互操作不只是跨链，而是状态如何互信

不过，当以太坊扩展成一个由大量 L2 组成的系统，另一个老生常谈的问题也逐渐浮出水面，那就是越来越多的 L2，无疑会同步切碎了流动性、账户状态与应用体验。

这在过去几年的实际使用中也体现得淋漓尽致。譬如用户可能在一条链持有资产，在另一条链使用应用，还需要前往第三条链完成交易，以至于同一款稳定币在不同网络中拥有不同版本，同一个账户也需要处理不同 Gas Token、跨链桥和资产入口。

因此，互操作开始成为以太坊路线中越来越重要的一部分。

以太坊协议团队已经将 2026 年 Improve UX 路线的重点集中到两个方向：原生账户抽象与互操作，并认为解决 L2 碎片化的核心在于让以太坊「再次感觉像一个链」，这一愿景依赖于意图（intent） 架构的成熟。 

• 其中，开放意图框架 Open Intents Framework 允许用户只声明自己想要的结果，例如「将 A 链上的某种资产转换为 B 链上的 USDC」，再由背后的求解器完成路径计算、垫付、执行和资金再平衡（延伸阅读《当「意图」成为标准：OIF 如何终结跨链碎片化，让 Web3 回归用户直觉？》）；
• 更进一步的以太坊互操作层（EIL） 则试图构建一个无需信任的传输层，目标是让跨 L2 交易拥有与单链交易无异的体验（延伸阅读《以太坊 Interop 路线图：如何解锁大规模采用的「最后一公里」》）；

在账户侧，Pectra 升级中的 EIP-7702 已经让传统 EOA 可以临时执行智能合约代码，支持交易批处理、Gas 代付和恢复机制；后续以 EIP-8141 为代表的原生账户抽象方案，则试图进一步把智能账户逻辑嵌入协议，使智能合约钱包逐渐成为默认账户形态，并减少对额外 Bundler、Relayer 和中介服务的依赖。

L1 快速确认规则试图在完整最终确定性之前，于十几秒至几十秒内提供一个安全性更强的确认信号，就能够缩短多数正常场景下的应用等待时间，这将直接惠及所有依赖 L1 最终性的跨链应用，这对跨链桥、稳定币结算、RWA 资产交易意义重大。

因为很多跨链交互的真实瓶颈，并不是消息能不能被发送，而是目标链什么时候可以足够确信，源链上的状态不会再被撤销。

一个常被忽略的点是，一笔交易被打包进区块，并不等于它已经获得最终确定性——从用户视角看，交易可能几秒钟后便显示成功，但对桥、交易所、借贷协议和跨链求解器来说，它们仍需要判断这笔交易遭遇区块重组的可能性，以及是否可以据此在另一条链释放资产或执行下一项操作。

这也是为什么今天很多看起来接近「即时到账」的跨链服务，并不是真的等待源链完成最终结算，而是由求解器或流动性提供方先行垫付资金，只不过这种机制优化了用户体验，却没有让底层等待时间凭空消失。

所以以太坊的长期目标，是将最终确定性本身从分钟级逐步缩短至秒级，不过这不是一项已经排期上线的单一升级，而是一组需要分阶段推进的研究任务，包括将最终性投票与分叉选择解耦、优化验证者集合、投票聚合和网络传播，再逐步改变共识协议。

总的来看，好的互操作体验，并不是让几十条链拥有同一个跨链按钮，而是让不同执行环境能够更快、更低成本地信任彼此的状态。

三、当 L1 也成为 Rollup，分层边界还存在么？

如果说 L2 定位变化和最终确定性缩短，仍然是在重新调整既有分层架构，那么 Barnabé 提到的另一个判断，则进一步触及了 L1 与 L2 的定义本身：随着证明系统进入以太坊主网，L1 最终也可能成为某种意义上的「自身 Rollup」。

这句话听起来有些反直觉。

毕竟 Rollup 通常被理解为建立在 L1 之上的扩容网络，它在外部执行交易，再由 L1 验证状态结果，那以太坊本身是底层共识和结算网络，怎么会成为自己的 L2？

理解这一观点，需要先将「Rollup」从层级关系中拆开。在今天的以太坊中，节点接收到一个区块后，需要重新执行其中的全部交易，独立计算状态变化，并判断区块是否遵守协议规则。

这种模式保证了节点能够自行验证，但也意味着网络整体执行能力，必须受到普通节点硬件条件的约束。区块中的计算量越大，验证者完成执行所需的硬件和时间也就越多。

未来，随着实时证明和 L1 zkEVM 逐渐成熟，交易仍然可以由高性能执行节点完成计算，但普通验证者未必需要亲自重新执行每一笔交易。譬如执行节点在完成计算后生成有效性证明，其他验证者只需验证体量更小、成本更低的证明，就能够确认状态转换是否正确。

从执行与验证的关系来看，这的确与 Rollup 存在相似之处，一部分参与者负责高性能执行，执行结果被压缩为密码学证明，更广泛的共识参与者不再重复全部计算，而是验证证明并确认最终状态。

因此，Barnabé 所说的「L1 成为自身 Rollup」，更适合作为对这种验证模式的概括，而不是说以太坊主网会被放到另一条底层链上，或者被「降级」为自己的 L2。

他的重点在于，当证明逐渐取代所有节点的重复执行后，Rollup 可能不再只是一个位于 L1 之上的层级名称，而会成为一种更通用的执行与验证架构。

这也会进一步模糊 L1 与 L2 的传统边界。

一方面，L1 可以借助 zkEVM 证明扩大自身执行能力；另一方面，Native Rollup 则希望让 L2 更直接地调用以太坊协议内的验证能力，由 L1 以更加原生、统一的方式验证 L2 状态转换。

今天，不同 Rollup 通常需要自行建设证明系统、验证合约、升级机制和安全委员会。一旦证明系统出现错误、协议需要紧急升级或运营方失效，用户往往仍需要依赖额外的治理和信任结构；Native Rollup 的长期方向，则是将部分 Rollup 验证逻辑变成以太坊原生能力，让 L2 减少自建安全结构，更完整地继承 L1 的状态转换规则，并有机会摆脱安全委员会。

如果再向前一步，当多个 L2 能够依靠更快的 L1 确认、统一的证明机制和同步可组合性访问彼此状态，它们与主网的关系，也可能不再像今天这样由一座座跨链桥连接。

它们更像是同一套以太坊共识之下的多个执行域，有些负责通用金融活动，有些面向游戏、社交或支付，有些提供隐私或特殊合规能力，它们拥有不同的执行逻辑和产品形态，却共同依赖一套可验证的状态、安全基础和资产结算体系。

当然，这仍然是一个长期方向。

但无论这些技术最终以何种形式落地，它们已经让 L1 与 L2 的分界从一条清晰的架构边界，逐渐变成不同程度的安全继承关系。

写在最后

天下大势，合久必分，分久必合。

以太坊曾经依靠共享状态，获得了全局可组合性；后来又通过 Rollup 将执行拆分出去，换取更大的容量。如今，它需要完成的，是在不撤销扩容成果的前提下，把被拆开的资产、账户与应用重新连接起来。

对普通用户而言，理想的以太坊从来不应该是一张由几十条链、不同 Gas 代币和跨链桥组成的网络地图，其实交易在哪里执行、流动性来自哪条链、最终由谁结算，都可以逐渐交给钱包、应用和底层协议处理，但其中涉及的信任假设、安全边界与退出路径，不能随着操作体验一同被隐藏。

因此，L2 的终局或许既不是取代 L1，也不是被不断扩容的 L1 淘汰，而是成为一组拥有不同功能与性能，却能够共享安全、流动性和状态关系的执行环境。

过去，以太坊依靠把执行拆开，获得了更大的容量。

下一阶段，让我们看看，拆开之后，它是否仍然能够重新组成一个以太坊。

原文作者：李佳

原文来源：华尔街见闻

7 月 22 日美股盘后，谷歌母公司 Alphabet 将发布 2026 年第二季度财报。当前市场交易逻辑正高度聚焦于一个核心命题：在 AI 时代持续扩张的资本开支（Capex），究竟是侵蚀利润的沉重负担，还是未来增长的前瞻性兑现。

德意志银行在 7 月 20 日发布的报告中指出，尽管近期市场对搜索业务增速放缓、Gemini 新模型发布延期及 AI 投入持续加码仍存担忧，但真正值得关注的变量并非资本开支本身，而是谷歌云营收增长可能显著超出当前预期。若云业务需求如期释放，未来数年由此带来的增量利润足以覆盖更高的 AI 投资强度，公司整体盈利能力仍具备进一步上修的空间。

对投资者而言，本次财报的关键看点不在于 Capex 是否继续走高，而在于管理层如何定调云服务需求态势、订单积压变化及未来收入兑现的节奏。上述信号或将决定市场是否会重新定价 Alphabet 在 AI 投资周期下的估值逻辑。

谷歌云，才是真正决定估值的变量

德银最乐观的判断集中在谷歌云。

分析师将谷歌云第二季度收入增速预测由 65%上调至 70%，并预计 2026 年下半年进一步加速至 75%。

这一预测建立在三项判断之上。首先，AI 算力需求依然供不应求，谷歌近期甚至租用了 SpaceX 提供的部分算力资源。其次，截至 2026 年第一季度末，谷歌云积压订单规模已达到 4620 亿美元，同比增长 400%。此外，包括亚马逊在内的部分超大规模云厂商已经开始提高部分云服务价格。

更重要的是，德银认为市场明显低估了谷歌云未来收入规模。其预计 2027 年谷歌云收入可达到 1900 亿至 1950 亿美元，而市场一致预期仅约 1420 亿美元。按照 30%的利润率测算，仅这部分额外收入便可贡献约 150 亿美元 GAAP 营业利润，相当于每股收益增加约 1 美元。

Capex 还会继续提高，但融资能力同样在增强

围绕 AI 基础设施建设，德银同步大幅提高了 Alphabet 未来资本开支预测。公司此前预计 2026 年资本开支为 1800 亿至 1900 亿美元，并表示 2027 年将较今年”显著增加”。

结合订单积压情况，德银预计，为满足现有需求，谷歌需要约 11.5GW 算力容量；2027 年基准情景下还需新增约 10GW。按每 GW 约 300 亿至 350 亿美元建设成本计算，德银预计 2027 年资本开支约 3250 亿美元，高于此前 2500 亿美元预测；2028 年进一步升至 3650 亿至 3700 亿美元。

不过，分析师同时指出，由于谷歌采用 TPU 与英伟达 GPU 混合部署，其单位建设成本有望低于市场担忧。

与此同时，公司融资能力依然充裕。本季度 Alphabet 已累计完成约 650 亿至 700 亿美元融资，包括伯克希尔·哈撒韦 100 亿美元投资、两次约 360 亿美元股权融资、最高 400 亿美元 ATM 增发额度以及多币种高级债发行。

截至 2026 年第一季度末，公司持有约 1270 亿美元现金及投资，以及约 1070 亿美元非上市证券；德银预计，到 2027 年底，公司经营现金流累计约 4200 亿美元。

德银认为，Alphabet 当前面临的并非”Capex 过高”的问题，而是市场过于关注投入，却低估了谷歌云收入兑现速度。

搜索增长没有失速，广告预算开始流向 AI

围绕谷歌搜索业务，市场最大的担忧来自 AI Overview 可能改变传统搜索流量。

但德银渠道调研发现，广告主行为正在出现新的变化。部分广告主虽然维持原有搜索预算，但越来越多品牌开始尝试将广告预算投向 AI Overview，同时增加谷歌 Search 以及 ChatGPT 相关 AI 广告投放。

与此同时，SimilarWeb 数据显示，谷歌网站 2026 年第二季度访问量及页面浏览量较第一季度均有所改善。基于这些数据，德银维持谷歌 Search 第二季度按固定汇率计算同比增长 16.5%的预测，第三季度预计同比增长 14%。

分析师认为，即便 Gemini 新模型发布时间略有推迟，目前 AI 模型已经能够持续提升广告投放效率，广告业务基本面并未发生实质变化。

Gemini 延期不是关键，用户仍在持续增长

Gemini 发布时间延期成为另一项市场关注焦点。谷歌此前曾在 I/O 2026 大会表示，Gemini 3.5 Pro 将在随后推出，但截至目前，新模型仍未正式发布。

不过，德银认为，模型发布时间并没有改变用户增长趋势。SimilarWeb 数据显示，Gemini 网页端访问量及页面浏览量在第二季度继续增长，只是增速有所放缓。Sensor Tower 数据显示，Gemini App 下载量较 2025 年高点有所回落，但 Session 总量仍持续增长。

横向比较来看，ChatGPT 仍保持领先，但过去 12 个月会话量基本趋于稳定；Meta AI 自推出 Muse Spark 后增长明显；Grok 今年以来下载量和会话量均出现下滑。

因此，德银认为，Gemini 发布时间调整属于短期事件，并不会改变 Alphabet 长期 AI 竞争力。

TL;DR

• 伯恩斯坦聚焦美光和 SanDisk 新 LTA，认为长期采购协议正在改善内存收入可见度。
• 两家公司披露 RPO 合计约 1420 亿美元、金融担保约 330 亿美元，但远低于模型保护口径。
• LTA 能提高大客户弃约成本，消费者、中国客户和现货需求仍会保留周期波动。

伯恩斯坦在最新报告中把内存行业长期采购协议重新放到台前：美光和 SanDisk 已经签下一批带采购承诺、最低价格和金融担保的新 LTA，试图给未来几年盈利加一道地板。

这道地板并没有看起来那么厚。

据美光和 SanDisk 公开文件及电话会口径，美光已签 16 个战略客户协议，其中 14 个按最低合同价计算的累计最低收入约 1000 亿美元，相关现金存款及金融承诺约 220 亿美元。SanDisk 三份当季合同对应约 420 亿美元最低合同收入，五份协议合计金融担保超过 110 亿美元。

两家公司合计约 330 亿美元担保，确实让大客户弃约变贵。但伯恩斯坦模型把未来 3-5 年可能需要 LTA 保护的收入规模测算到约 5.2 万亿美元。按这个报告口径，现有担保只相当于约 0.6%。

这正是报告想表达的分歧：LTA 正在改变内存公司和大客户的谈判位置，但它更像是给下行周期加缓冲垫，不是把 DRAM 和 NAND 改造成公用事业。

大客户被锁进长期协议，担保开始变成真金白银

LTA 并不复杂。客户提前承诺未来几年采购量，供应商提供供货保障和价格机制。如果客户不买，可能损失预付担保或承担其他经济成本。

这一次和过去内存行业常见的采购意向不同，重点在于金融担保进入合同结构。

美光截至 2026 年 6 月已签 16 个战略客户协议，其中包括 4 个超大型客户和 3 个中型客户。14 个协议按最低合同价计算的累计最低收入约 1000 亿美元，预计收到现金存款及相关金融承诺约 220 亿美元。这个口径包含已签协议和季后签署协议，不完全等同于资产负债表期末 RPO。

SanDisk 披露，截至 2026 年 4 月 3 日，RPO 为 416 亿美元。公司电话会还提到，三份当季合同提供约 420 亿美元最低合同收入，五份协议合计有超过 110 亿美元金融担保，并覆盖 FY27 超过三分之一 bit 供应。

两家公司机制不同。美光的担保更强调后端加权。随着合同推进、客户剩余采购义务减少，担保相对 RPO 的比例会上升，后期弃约成本更重。SanDisk 则更接近固定金额担保，担保金额预计在合约期内保持相对稳定。

美光 16 个协议、RPO 约 1000 亿美元、担保约 220 亿美元；SanDisk 5 个协议、RPO 约 420 亿美元、担保超过 110 亿美元。

牛方最看重这一点。内存行业过去最大问题是价格下跌时盈利塌得太快。如果大客户愿意为长期供货支付担保，供应商至少能获得更清晰的收入底线，资本开支和产能安排也不必完全被现货价格牵着走。

330 亿美元担保不薄，但还兜不住深度下行

担保规模和需要保护的收入规模，并不在一个量级。

伯恩斯坦用模型测算，若 LTA 要覆盖未来 3-5 年潜在收入，对应保护规模约 5.2 万亿美元。该数字属于报告模型口径，公开公司文件并未直接披露类似全行业收入口径，也需要区分内存、半导体总收入和供应商样本收入。

即便如此，0.6% 的担保比例仍说明一件事：LTA 无法在所有价格情景下兜住盈利。

如果现货价格只是温和下跌，客户弃约并不划算。失去担保、损害供应关系、未来可能拿不到稀缺产能，这些成本足以让客户继续履约。AI 服务器、云厂商、数据中心客户对稳定供货的需求，也比普通消费电子客户更强。

但价格跌得足够深时，客户仍会算经济账。只要剩余采购量仍大，而现货价相对合同地板价低到一定程度，客户即使损失担保，也可能发现去市场买货更便宜。

后端加权机制能缓解这个问题。合约越往后走，剩余 RPO 下降，担保相对剩余义务的比例上升，客户放弃合同的成本更高。保护力度在合约后期可能更强，而内存周期往往也在后期更需要保护。

它仍不是无条件保险。LTA 保护力度取决于三个数：现货价格跌到哪里，客户还剩多少采购义务，担保余额还剩多少。

RPO 随时间下降、担保/RPO 比例上升；若现货 ASP 跌破合同地板价过深，客户仍可能选择弃约。

这也是牛熊分歧的核心。牛方看见的是，内存公司终于拿到了客户真金白银的长期承诺。熊方担心的是，这些承诺规模仍不足以保护峰值盈利，一旦下行周期足够深，客户仍会按成本行动。

不是所有内存需求都愿意被 LTA 锁住

LTA 还有一个现实上限：并非所有客户都适合签长期协议。

美国云厂商是最理想的对象。它们需求大、信用强、对 AI 基础设施供货稳定性敏感，也更有动力通过长期协议锁定供应。美光已基本完成与美国 CSP 的谈判，后续仍在推进中国 CSP、企业和部分其他客户。

消费者业务不同。SanDisk CFO 曾表示，消费者业务「更交易性」，LTA「不适用」。手机、PC、消费存储渠道更习惯按价格和库存周期采购，一旦价格下跌，客户天然希望保持灵活性，而不是被多年地板价锁住。

中国客户也未必会成为 LTA 的稳定买方。一方面，中国云厂商和终端客户可能更倾向本土供应商。另一方面，本土 DRAM 和 NAND 供给扩张，也会给长期采购承诺增加不确定性。

伯恩斯坦估算，整体 DRAM 和 NAND 终端市场可能有 30%-50% 的份额难以被 LTA 覆盖。哪怕头部供应商把美国大客户锁住，仍会有相当一部分市场继续按现货价格、短期订单和周期预期运转。

DRAM/NAND 终端市场拆分显示，美国 CSP 之外还有中国 CSP、企业服务器、消费/PC、智能手机等需求，约 30%-50% 市场或难被 LTA 覆盖。

只要有足够大比例的需求留在现货或短约体系里，价格信号就不会消失。只要价格信号存在，供应商扩产、客户去库存和渠道砍单仍会放大周期波动。

AI 需求支撑估值，但峰值盈利不能直接外推

市场愿意给内存公司更高估值，一个背景是 AI 需求改变了这轮周期的底部形态。

DRAM 端，HBM 需求仍强。伯恩斯坦亚洲团队预测，2027 年 HBM 价格可能较 2026 年上涨 2-2.5 倍，常规 DRAM 商业价格此前已大幅上涨，未来 12 个月仍可能维持高位。HBM 虽然比普通内存更稳，但它与常规 DRAM 共享部分产能，产能分配会影响其他产品线。

NAND 端，AI 推理和更长上下文窗口也带来新的需求想象。早期 AI 训练主要消耗 HBM 和 DRAM，但随着推理、Agentic AI 和长上下文应用增加，存储需求可能继续抬升。需要注意的是，关于 Vera Rubin 相关容量的表述不宜简单写成「GPU 的 NAND 容量」，英伟达官方页面披露的是 20.7TB HBM4 GPU memory。

在这种环境下，LTA 的价值更像是把一部分高景气收入固定下来。AI 需求继续强，供应商可以通过长期协议锁住部分大客户采购。如果价格回落，担保和地板价又能延缓盈利下滑。

SanDisk 压力测试也指向类似结论。伯恩斯坦模型显示，在较严厉假设下，LTA 仍能让 FY29-FY30 EPS 在多数渗透率情景中高于无 LTA 情形，后期保护尤其更强。但同一组压力测试也说明，峰值盈利不能简单外推。在更低经营利润率情景下，EPS 可能明显低于当前运行水平。

SanDisk FY29-FY30 EPS 敏感性表显示，不同 ASP 和 LTA 渗透率下 EPS 跨度较大，LTA 改善下行情景但无法锁定峰值盈利。

这份报告最值得保留的判断，不是「内存周期结束」，而是「周期下行可能被软化」。

美光和 SanDisk 拿到长期协议和金融担保，说明大客户愿意为 AI 时代的供货确定性付钱。对内存公司来说，这会提高未来几年收入可见度，也让资本市场更容易相信盈利底线比过去更高。

限制同样清楚。330 亿美元担保只能提供局部缓冲，消费者、中国客户和部分交易性需求不会全部进入长期协议。伯恩斯坦还估算，中国 DRAM 份额未来几年可能从约 8% 升至 16%，NAND 在 2028 年后也可能面临更强供给压力。

LTA 真正要证明的，不是景气上行时能不能签，而是下一轮下行周期中客户会不会履约、担保会不会足够痛、供应商会不会继续保持产能纪律。在这些问题落地前，它是内存行业的新缓冲垫，不是周期的终结按钮。

原文作者：Jim Paulsen

原文编译：深潮 TechFlow

深潮导读：标普 500 低波动指数出现史上首次异常：大盘跌它涨，大盘涨它跌。这种前所未见的价格行为暴露了当下市场的精神分裂状态——投资者既怕错过 AI 狂欢（FOMO），又怕高位站岗（NBO）。历史数据显示，这种信号往往预示股市和科技股接下来表现不佳。

标普 500 低波动指数近期的独特价格走势表明，投资者同时陷入了两种焦虑：既害怕错过机会（FOMO），又害怕没有及时离场（NBO）。

最近，标普 500 低波动股价指数的表现创下了史无前例的纪录。通常情况下，低波动股票在标普 500 上涨时涨幅较小，在标普 500 下跌时跌幅也较小。然而，在过去六个月里，低波动投资在标普 500 下跌的日子里平均上涨，在标普 500 上涨的日子里反而下跌。也就是说，标普 500 的日线下跌不仅让防御性的低波动股票通过”跌得少”来跑赢，甚至直接推高了低波动股票的价格；反过来，在标普 500 上涨的日子里，低波动股票不仅仅是表现不佳，而是实际价格下跌。

在我看来，标普 500 低波动指数最近这种前所未有的极端价格走势表明，投资者同时陷入了对错过机会（FOMO）和没有及时离场（NBO）的双重焦虑。从历史来看，这种低波动股票的价格行为往往是股市和科技股的警示信号。

什么是标普 500 低波动指数？

标普 500 低波动指数旨在衡量标普 500 指数中 100 只波动性最小的股票的表现。该指数由各类防御性证券组成，包括高质量、盈利稳定、股息安全、低价格贝塔值的股票。它是恐惧者的典型买入标的，也是看涨时迅速抛售的对象。这个指数专门设计为在牛市中涨幅较小，在熊市中跌幅较小，旨在满足那些既想参与市场又害怕没有及时离场的保守投资者。

但当低波动投资在市场下跌时上涨、在市场上涨时下跌，这意味着什么？在我看来，这描绘了一个既不是由过度看涨也不是由过度看跌驱动的市场，而是由同时担心 FOMO 和 NBO 的投资者驱动的市场。过度看涨会导致低波动股票表现不佳，过度看跌则让低波动股票成为赢家。但当 FOMO 和 NBO 的双重恐惧同时突出时，低波动股票会反常地在下跌日”上涨”，在上涨日”下跌”。在 FOMO 和 NBO 并存的情况下，市场上涨日不仅迎来高风险股票买盘，还伴随着低波动股票抛售；而市场下跌日则同时刺激高风险股票抛售和低波动股票买入。

标普低波动指数在标普 500 上涨日和下跌日的表现

图表 1 显示了自 1990 年以来，在所有标普 500 上涨日（蓝线）和下跌日（红线），标普 500 低波动指数在滚动 6 个月期间的平均日百分比价格涨幅。如图所示，在几乎所有滚动六个月期间，当标普 500 指数上涨时，标普 500 低波动指数的平均百分比价格变化为正值；当标普 500 指数下跌时为负值。

除了当前情况，只有在 2000 年短暂出现过滚动六个月低波动指数价格百分比变化在标普 500 日线上涨期间为”正值”的情况，而在标普 500 日线下跌期间从未出现过”负值”。尽管低波动指数在标普 500 市场上涨期间几乎总是表现不佳，在标普 500 市场下跌期间表现优异，但除了当代时期，它在过去六个月内从未在所有标普 500 下跌日上涨，在所有标普 500 上涨日下跌。也就是说，在过去六个月里，标普 500 低波动指数的表现相比 1990 年以来的任何其他时期都是”独特的”——它在过去 6 个月的所有标普 500 下跌日平均上涨（红线），同时在过去 6 个月的所有标普 500 上涨日平均下跌（蓝线）！这可能反映了驱动股市的一个里程碑式或至少非常罕见的投资者心态或情绪——我的猜测是 FOMO/NBO 组合。

低波动指数在上涨日减去下跌日的平均历史表现

图表 2 从略有不同的角度说明了标普 500 低波动指数表现的这种独特变化。它显示了所有标普 500 上涨周与所有标普 500 下跌周相比，低波动指数在过去 26 周的平均表现差异。也就是图表 1 中红线和蓝线之间的差值。如图所示，在当代时期，这一差值”独特地”为负值（即低波动指数在标普 500 整体上涨期间的涨幅小于标普 500 下跌期间的涨幅）。

虽然这一表现差值从未像今天这样为负值，但在几个重要股市峰值附近，它经常跌入历史最低四分位数（即低于绿色虚线）——例如 2000 年中期、2007 年、2018 年、2020 年初和 2021 年底。它也经常在几个重要股市底部附近飙升至最高四分位数（高于红色虚线）——例如 1991 年初、2002 年底、2009 年 3 月、2020 年中期和 2022 年底。

FOMO/NBO 与标普 500 未来表现

标普低波动指数在标普 500 上涨日减去下跌日的表现差异对未来整体标普 500 表现意味着什么？图表 3 突出显示，自 1990 年以来，未来 1 周标普 500 的平均年化价格涨幅对低波动指数价差差异四分位数高度敏感。当低波动价差处于最高四分位数（即高于图表 2 中的红色虚线）时，标普 500 未来平均年化价格涨幅达到强劲的 17.26%。当低波动价差处于中间两个四分位数时，其平均年化未来 1 周涨幅降至 10.12%，最后，当低波动价差处于最低四分位数时，标普 500 未来 1 周平均年化价格涨幅降至令人失望的 3.92%。

显然，低波动指数在股市整体上涨和下跌期间的表现差异，对标普 500 指数的未来表现历来都很重要。本质上，只要低波动投资在上涨市场中的表现远好于下跌市场，标普 500 通常就会交出稳健的成绩。然而，当低波动投资在下跌市场日相对于上涨市场日表现更好时，标普 500 的未来表现通常会挣扎。

总的来说，我认为这个指标代表了投资者心态的代理指标。低波动投资的表现展示了投资者对风险规避的重视程度。当低波动投资开始在下跌市场中的表现远好于上涨市场中的表现时，这表明投资者更加重视资本保值——即他们最大的恐惧是没有及时离场。而在我们今天所处的独特位置——上涨日低波动价格表现为负，因为 FOMO 导致投资者抛售低波动股票转向更激进的替代品，同时下跌日低波动价格表现为正，因为下跌市场真的让投资者对 NBO 感到恐惧——这意味着一种近乎精神分裂的焦虑心态正在驱动股市。

最后，图表 4 显示了自 1990 年以来（房地产板块因历史较短未被考虑），当低波动表现价差处于最低四分位数（蓝色柱）与处于最高三个四分位数（红色柱）时，标普 500 十大板块的表现。除了公用事业板块外，最低四分位数的结果特别有利于标普 500 的旧经济板块，而新经济板块（即科技和通信服务）在低波动表现价差处于上三个四分位数时表现通常好得多。因此，如果低波动价差保持在底部四分位数，根据历史经验，投资者不仅应该预期标普 500 表现不佳，还应该考虑增加旧经济板块敞口，对科技和通信服务的超配更加谨慎。

最后的评论

这是本轮牛市中，新经济交易首次出现瑕疵。虽然科技/通信板块仍在引领股市，并且最近从 AI 故事中获得了巨大提振，但股市波动性已经增加——2025 年春季标普 500 指数下跌近 20%，2026 年第一季度下跌近 10%就是证明。尽管盈利结果——尤其是新经济公司——仍然出色，但标普 500 科技股和 Mag 7 指数自 2024 年中期以来的表现仅略好于市场。此外，在这轮牛市中首次出现的是，在过去一年里，小盘股、价值股和国际股票等”更广泛的市场标的”表现与新经济股票更加接近。

投资者情绪指标显示投资者既不是过度热情也不是极度悲观。CNN 恐惧与贪婪指数略低于平均水平，AAII 情绪指数略高于平均水平。

没有人想错过 AI 接管世界的机会（FOMO？），但许多人也对高估值、集中持股和对盈利的疯狂激进未来预期越来越不安（NBO？) . 结果呢？低波动指数在上涨日和下跌日之间的表现价差史上首次为负，反映出股市似乎越来越同时且可能精神分裂地受到 FOMO 和 NBO 的驱动！这表明投资者在未来几个月可能需要谨慎行事。

【MSX 研究院·美股 RWA 每日观察】 是由头部 RWA 交易平台 MSX 麦通出品的标志性日报。我们依托强大的宏观研究能力，为您捕捉全球传统美股、流动性变化及 RWA 代币化市场的核心脉搏，助您前瞻布局优质资产。

今日观察

AI 云服务商 IREN 周一盘前跳涨超 9%，盘中一度暴涨 20%，市值站上 120 亿美元。催化剂是一份 28 亿美元的多年期 AI 云服务新合约，客户包括 Perplexity、Figure AI、Together AI、Fluidstack 等。公司同时把 2026 年 ARR 目标从 37 亿上修至 40 亿美元以上，管理层强调新增目标中约 85%已落地为实际合约，这也是”比特币矿工转型 AI 云”这条主线里，近期最猛的一次验证。

数据一分钟

 · 新签合约总额：28 亿美元（多年期 AI 云服务）

 · 新增 ARR 中约 85%已落地为合约

 · 叠加去年 11 月与微软签订的 97 亿美元合约

 · 2026 年 ARR 目标：37 亿→40 亿美元以上

 · 消息当日：盘前+9%、盘中最高+20%、总市值约 120 亿美元

MSX View

我们认为，这次涨幅更多是”验证”，85%的新增收入已经写进合同，并不是靠故事堆出来的估值。IREN 的叙事正从”电价便宜的比特币矿工”切换到”手握微软、英伟达生态大单的 AI 云服务商”，这种叙事切换本身就是重估的驱动力。真正要跟踪的，是长约的兑现节奏、资本开支强度，以及电力/算力供给能否跟上订单增长的速度。

关于 MSX 麦通

MSX 是头部 RWA 交易平台，致力于提供安全、高效、透明的全球金融市场准入。作为全球最早的链上美股交易平台之一，MSX 始终走在行业前沿，以持续创新引领市场变革。

平台深度融合区块链技术与合规框架，全面提供近 400 种代币化股票和 IPO 前（Pre-IPO）资产的现货及衍生品交易，完美弥合了传统金融与数字资产行业之间的鸿沟。

围绕“让优质资产自由流通”的核心使命，MSX 目前已构建起涵盖美股现货与永续合约、币币交易、Pre-IPO 和麦通研究院等多元化的数字金融服务体系，旨在为全球投资者提供全时段、高性能的优质资产参与入口。

官方网站： https://msx.com/

全球 App Store / Google Play 现已同步上架。

风险提示： 宏观经济及美股市场波动剧烈，本文内容仅供麦通研究院学术与研究观察参考，不构成任何投资建议。

TL;DR

• 伯恩斯坦测算，50GW 情景下 2027-2029 年相关 WFE 累计约 7360 亿美元。
• 每新增 1GW/年 AI 算力，约需 46K-50K WSPM 晶圆产能，DRAM 和 HBM 占大头。
• 应用材料、泛林和科磊盈利弹性更高，但管道容量不等于真实订单。

伯恩斯坦最新报告把 AI 数据中心扩张换算成半导体制造设备订单：如果到 2030 年 AI 数据中心每年新增 50GW 计算能力，2027-2029 年全球相关 WFE 支出累计可能达到约 7360 亿美元，2029 年单年约 2910 亿美元。

WFE 指晶圆厂设备支出，是应用材料（AMAT）、泛林集团（LRCX）、科磊（KLAC）、阿斯麦（ASML）、东京电子等设备公司的关键需求来源。对投资者来说，这份测算最直接的问题是：AI 算力继续扩张，能给设备厂带来多少新增订单和盈利弹性。

报告发布时，半导体设备股已经经历一轮大涨，近期又从高位明显回调。与此同时，美国数据中心建设管道仍在扩大。公开摘录显示，截至 2026 年 6 月，项目管道容量升至 338GW，过去 12 个月增加 217GW，远高于当前已投运规模。

美国数据中心活跃容量和项目管道变化，管道容量从 121GW 增至 338GW。

每多 1GW 算力，背后约 5 万片/月晶圆产能

这份报告的核心换算是，每新增 1GW/年 AI 计算能力，大约需要 46K-50K WSPM 新增晶圆产能。WSPM 指每月晶圆开工片数，是衡量晶圆厂产能的常用口径。

数据中心容量本身不会直接变成设备订单。只有当 AI 服务器需要更多 GPU、HBM、DRAM、NAND 和先进逻辑芯片，晶圆厂才需要扩产，设备公司才会看到新增 WFE 支出。

在约 46K WSPM/GW 的新增需求中，DRAM 占比最高，约 53%；NAND 约 20%；HBM 约 16%；先进逻辑约 11%。也就是说，AI 数据中心扩张并不只拉动 GPU 先进制程，也会推高存储产能需求，尤其是 DRAM 和 HBM。

这也是应用材料在这套测算中最受关注的原因。增量晶圆需求主要来自 DRAM、HBM 和 NAND，应用材料在存储设备、沉积、刻蚀等环节敞口更高，盈利弹性更直接。

每新增 1GW 计算能力约需 46K WSPM，DRAM 53%、NAND 20%、HBM 16%、Logic 11%。

2029 年单年 WFE 可能接近 2910 亿美元

基准情景下，AI 数据中心到 2030 年相较 2026 年基线实现每年新增 50GW 计算能力。为支持这一目标，相关 WFE 需要在 2027-2029 年逐步到位。

情景测算显示，仅 AI 驱动的 WFE 支出，2027-2029 年累计约 3760 亿美元；如果再加上每年约 1200 亿美元的非 AI 基线支出，三年总 WFE 支出约 7360 亿美元。年度路径约为 2027 年 2000 亿美元、2028 年 2450 亿美元、2029 年 2910 亿美元。

这组数字高于当前较保守模型中的设备支出假设。如果 50GW 情景兑现，2029 年 WFE 规模将逼近 3000 亿美元；在更高 GW 情景下，设备支出还有进一步上行空间。

报告还给出更激进情景。75GW 情景下，设备公司盈利上修幅度可能超过 100%；100GW 情景下，2029 年 WFE 支出潜力进一步放大，部分公司估值倍数可能被压到 10 倍以下。

但这些仍是模型测算，不是已经落地的订单。它们依赖数据中心建设管道能否转化为真实投运、AI 服务器出货能否跟上、晶圆厂是否愿意提前扩产，以及设备供应链是否具备足够交付能力。

50GW 情景下 2027-2029 年 WFE 累计约 7360 亿美元，2029 年约 2910 亿美元；100GW 情景下 2029 年约 5420 亿美元。

应用材料弹性最大，泛林和科磊也受益

对股票的影响主要集中在应用材料、泛林集团和科磊。

在 50GW 情景下，三家公司到 2029 年的 EPS 较当前华尔街共识可能上行约 37%-60%。对应远期市盈率可能降至 15-20 倍区间，而当前设备股普遍仍在更高区间交易。

其中应用材料弹性最大。50GW 情景下，其 2029 年 EPS 较共识上行接近 60%，对应远期市盈率约 14.9 倍；泛林集团 EPS 上行约 54%，对应约 18.4 倍；科磊 EPS 上行约 37%，对应约 21.2 倍。

原因仍在晶圆需求构成。AI 扩张带来的新增产能主要集中在 DRAM、HBM 和 NAND，而不是单一先进逻辑。应用材料在存储相关设备上的覆盖更广，比只受益于部分环节的公司更容易吃到增量。

据报告口径，伯恩斯坦维持应用材料、泛林集团、科磊、阿斯麦、东京电子等多只设备股跑赢大盘评级，其中应用材料仍是首选。Screen 为中性评级。

50GW 情景下 AMAT/LRCX/KLAC 2029 年 EPS 较共识上行 59.5%/54.4%/37.1%，P/FE 降至 14.9x/18.4x/21.2x。

管道容量还要跨过电力、融资和交付门槛

这套测算最容易被误读的地方，是把数据中心管道容量直接当成未来设备订单。

美国数据中心管道容量过去一年大幅扩张，说明 AI 基础设施投资意愿仍强。但从管道到投运之间还有多重门槛：电力接入、土地审批、融资成本、GPU 供应、客户需求、网络和冷却基础设施，都会影响最终落地速度。

设备侧也有约束。若 WFE 规模要在数年内冲向 3000 亿美元量级，设备公司、零部件供应商和晶圆厂都需要同步扩产。半导体设备不是可以无限快速放量的行业，先进设备、关键零部件、安装调试和客户认证都会拉长交付周期。

模型假设本身也有边界。相关测算基于特定 GPU 架构、功耗、芯片面积和资本强度假设，并假定 WFE 要在 2029 年底前到位，以支撑 2030 年新增算力。架构变化、单位算力能耗下降、芯片良率提升、资本强度调整，都可能改变最终设备需求。

另一个方向的偏差也存在。若 2030 年前老旧算力替换需求没有被充分计入，设备需求可能还有上行空间；但如果 AI 应用变现速度低于预期，或者大型云厂商放慢资本开支，50GW、75GW 甚至 100GW 情景也可能过于乐观。

这份报告给出的不是确定订单表，而是一套更清晰的换算：AI 数据中心每多 1GW，可能对应约 5 万片/月晶圆产能和约 80 亿美元级别的增量 WFE 需求。设备股已经提前反映了一部分 AI 预期，分歧在于数据中心建设能否兑现到足以支撑 3000 亿美元级别年度 WFE 的程度。