分類: 星球日報

世界杯的隐秘赢家

作为人类历史上关注度最高的体育赛事之一，世界杯从来都不只是一场比赛。

它更像一台被准时启动的注意力机器。比赛、转播、广告、社媒讨论、赛前预测和赛后争议，都会在短时间内被卷进同一个叙事现场。场边 LED 看起来只是背景，却能随着每一次进攻、回放和慢镜头，被反复带到全球观众面前。

今年，这块广告位上出现了一个此前并不常被普通用户提起的名字：ADI PredictStreet。

图片来自：ADI PredictStreet 的世界杯场边广告

这是一条很有意思的线索。

因为出现在这里的，并不是已经占据预测市场用户心智的 Polymarket。早在今年 4 月，ADI PredictStreet 就与 FIFA 达成多年期合作，并以一级合作商身份成为 FIFA World Cup 2026 的官方预测市场伙伴。

另一个预测市场明星项目 Kalshi 后来更是与 ADI PredictStreet 完成了同屏投放，但这不是 Kalshi 直接拿到的 FIFA 官方合作。据彭博社报道，仅为这项联合品牌合作，Kalshi 就向 ADI 支付了 2000 万美元。

这意味着，ADI 是这届世界杯预测市场叙事里更隐蔽的赢家。

不为别的，就因为它先站住了这场全球最大体育赛事的预测市场入口。

而这个入口背后，连接的是 ADI Chain。

一条从后台开始的链

与大众熟知的链不同，ADI Chain 的定位不太一样。

它不是围绕单一应用搭出来的链，也不是只服务 Crypto 用户的交易场所。从一开始，它面向的就是政府、银行、金融机构和企业级应用，试图承接稳定币结算、现实世界资产代币化、支付网络和机构资产基础设施。

过去几年，新公链的常见路径往往是从 Crypto 内部开始：先做开发者生态，再拉 DeFi、NFT、meme、空投和积分，用 TVL、交易量、日活证明自己有市场，然后再向机构世界靠近。

这条路径现在遇到的压力越来越明显。

公链活跃度很大程度上取决于资产活跃度，而一条链持续制造新资产、新叙事和新交易理由的能力是有限的。meme 热潮退去之后，交易量会回落；空投预期结束之后，用户会离开；即便是 Ethereum 这样的基础网络，也长期面对应用增长和资产活跃之间的拉扯。

ETH 网络费用随链上资产周期波动明显，数据来自：DeFiLlama

ADI Chain 的路径更像是反过来。

它不是先在链上制造一轮资产热度，再等待资金和机构进入；它试图把原本已经存在的金融活动搬到链上：稳定币的发行与结算，现实资产的代币化，机构资产的托管和流转，以及支付网络里的资金移动。

这条路径在稳定币上看得最清楚。

最能体现 ADI Chain 路径的，不是面向全球加密用户流动性的 $USDT 或 $USDC，而是更有区域和机构指向的 $DDSC。

$DDSC 是与迪拉姆挂钩的稳定币，背后连接 FAB、IHC、ADQ 以及阿联酋央行授权框架。它服务的不是泛交易场景，而是阿联酋本地金融体系里的支付、结算和机构资金流转。

最近的一笔公开大额交易就发生在 5 月。

IHC 在阿布扎比证券交易所披露文件中显示，其通过 $DDSC 在 ADI Chain 上完成了一笔 1.1 亿迪拉姆，约 3000 万美元的交易。披露文件称：

• 这是该地区规模最大的单笔稳定币交易之一。

同样的选择，也出现在 $PUSD 上。

这个由 Palm Azgar Finance 发行的稳定币，首先强调的不是交易流动性，而是符合伊斯兰教法。据报道，$PUSD 面向企业财资部门、交易所和支付处理机构，流通量约 23 亿美元，目标市场是规模超过 3 万亿美元的伊斯兰金融体系。

到这里，ADI Chain 的第一层路径已经很清楚：先把区域金融体系里的结算需求接进来。

$DDSC 对应阿联酋本地机构资金流转，$PUSD 对应更大的伊斯兰金融市场。它们解决的不是“链上有没有稳定币”这个问题，而是区域金融里的钱，能不能以机构可接受的方式进入链上。

这也是后续支付网络能够成立的前提。无论是面向中东跨境支付的万事达卡（Mastercard）合作，还是覆盖非洲 8 个市场、6000 万以上月活用户的 M-Pesa，真正需要的都不是又一个链上资产，而是一套可以承接结算和资金流动的底层网络。

钱先进来，也能流动起来之后，下一步才是资产。

从区域结算到机构资产

但 ADI Chain 的布局当然不只局限在中东。

如果说 $DDSC 和 $PUSD 证明的是它对区域金融体系的切入，那么贝莱德（BlackRock）、富兰克林邓普顿（Franklin Templeton）、纽约梅隆银行（BNY）、SettleMint 这些国际机构和基础设施服务商，对应的就是另一条线：全球资产如何进入这套链上金融网络。

这件事最先绕不开托管。

5 月，纽约梅隆银行（BNY）与 Finstreet、ADI Foundation 宣布合作，计划在 ADGM 内提供机构级数字资产托管，并延伸至 ADI Chain。对机构资产来说，托管不是配套服务，而是入口本身。资产没有被合规地保管，就不会有后面的发行、交易和结算。

来源：官方新闻稿

托管之后，才轮到发行。

ADI Foundation 与 SettleMint 的合作，就落在数字证券这一侧。SettleMint 是面向机构的代币化基础设施服务商，合作发生在 ADGM 框架下。换句话说，ADI 要接的不是一个包装出来的 RWA 产品，而是受监管环境里的数字证券流程。

再往外，是资产管理机构。

贝莱德（BlackRock）和富兰克林邓普顿（Franklin Templeton）出现在这里，不只是增加两个熟悉的大名字。RWA 如果只靠链上协议自己包装资产，很快就会走到尽头。真正能把资产带进来的，还是传统资产管理人、托管人、发行工具和结算网络。

这几条线放在一起，ADI Chain 的资产叙事才成立。

它不是先写一个“RWA”的标签，再往里面塞合作伙伴。它是从资产进入金融系统最麻烦的地方开始：资产放在哪里，谁来发行，谁来管理，最后又在哪条网络里流转。

当现实金融变成链上成本

到这里，ADI 的资源拼图已经基本展开。

世界杯入口、区域稳定币、机构托管、数字证券基础设施和资产管理机构，看起来分属不同业务，但它们最终都在指向同一个问题：能不能被持续放进 ADI Chain 这条网络里。

这才是 $ADI 的位置。

它不是给某一个应用服务的代币，也不是某一类资产的附属品。$ADI 的价值，要看 ADI Chain 能不能把这些入口、资金和资产组织成一套持续运行的生态。

如果这些合作只是彼此独立的进展，$ADI 得到的只是关联叙事；如果它们真的在同一条链上发生交易、结算和资产流转，$ADI 承接的才是 ADI 生态运行时反复经过的底层燃料。

这也是 ADI Chain 这条路径和很多公链不一样的地方。

它不是先在链上制造一轮资产热度，再等外部资金进入；它试图先把现实金融里已经存在的资金、资产和交易流程接到链上，再让这些流动反过来支撑 $ADI 的使用场景。

世界杯只是把 ADI 推到前台。

真正决定 $ADI 价值的，是这些被看见之后的入口，能不能继续把资金、资产和交易带回 ADI Chain。

原文作者：Nicky，Foresight News

7 月 6 日，前华为「天才少年」李博杰因公开吐槽 DeepSeek 面试体验而引发关注。由此引出的更大风波，却是他与前投资机构 ABCDE Capital 之间围绕创业项目 Metagent 的公开争执。

李博杰在社交平台详细描述了自己参加 DeepSeek 面试的经历。据其所述，笔试通过后被搁置近半个月，反复催促后才获得安排。面试要求完成两轮代码测试，第二轮时面试官认为他所讲内容属于「研究问题」，对工程落地挑战反复追问且缺乏感知。

代码环节中，面试官注意到他频繁看向左侧屏幕，当场质疑存在抄袭行为，表示若不自证清白则面试无法继续。李博杰称这一指控令其感到「被严重冒犯」，当场决定结束面试。随后，他在公开平台呼吁扩散此事。

李博杰获 2017 年微软学者奖学金

据百度百科的公开资料显示，李博杰于 1992 年出生，毕业于中国科学技术大学少年班，计算机科学博士。在博士期间于 SOSP、SIGCOMM 等顶级会议发表论文。2017 年，获得微软学者奖学金（Microsoft Research Fellowship）。2019 年，他以全国仅 8 人的规模入选华为首批「天才少年」计划，入职 2012 实验室并定级 P20，历任助理科学家至副首席专家，参与昇腾 AI 芯片优化与大规模模型分布式训练工作。2023 年 7 月，他离开华为创办 Logenic AI（现 Pine AI）。

就在李博杰公开吐槽面试体验的次日，Web3 投资机构 ABCDE 联合创始人杜均的发文将舆论焦点拉向另一维度。

7 月 7 日下午，杜均公开指责李博杰，称他是「合作过最没有契约精神的创始人」。当晚李博杰作出回应，8 日凌晨杜均又补充说明，双方围绕 Metagent 项目展开辩论。

争议核心在于投后责任。李博杰 2024 年创办 Web3+AI 项目 Metagent，定位为 Token 驱动的无代码平台，让用户创建并代币化 AI 智能体，将 AI Agent 与区块链通证经济结合。2024 年 2 月，ABCDE Capital 参与投资，协议总金额 150 万美元，首笔到账 50 万美元，后续 100 万美元为条件性拨付。

杜均称，团队 2024 年 6 月展示的 Demo 质量极差，项目社交媒体仅发布十余条推文，进展远不及预期。2024 年 7 月起李博杰不再回应投资人问题，注销 Telegram 账号并退群，改由联合创始人庄思源对接。此后投资方多次要求提供完整财务报表，始终未获充分回应。杜均表示可以接受项目失败，但不能接受拿钱跑路。

李博杰随后回应，投资款仅到账 50 万美元，公司股权却按 150 万美元份额记录，资金不到位导致他与联合创始人主动降薪，招聘研发均受阻。2024 年 10 月因家庭原因无法离开大陆，且认为 Web3 项目存在合规风险，他从 Metagent 离职并获董事会批准。他称离职前一直履行按期披露职责，后续项目也按协议避开了 Web3、AI 基础设施等领域。

ABCDE 前研究员 HarryM 发文表示，2024 年 10 月沟通时团队仍展示粗糙 Demo，最关心的却是剩余 100 万美元何时到账，还询问能否发行 Meme 币，近一年间对投资方资源和建议始终敷衍。

ArkStream Capital 合伙人 Ye Su 也公开表示，李博杰在融资期间曾与该机构接洽，团队起初因项目背景不错而表达兴趣，但在尽职调查阶段发现李博杰有意混淆已投资机构与仅表达意向的基金，且发来的合同条款十分业余，团队对代币解锁方案态度反复，时而称「到时候再决定」，时而改口「现在可以先定一个」，该机构因此决定放弃投资。

Metagent 在 2023 年 9 月曾入选 BNB Chain Hackvolution 黑客松潜力项目，获 2000 美元奖励；2024 年 6 月在 BeWater AI Crypto 黑客松的去中心化 AGI 赛道获奖。

其社交媒体最后一条推文停留在 2024 年 6 月 15 日，迄今已逾两年未更新，项目事实上停滞。

随着 Metagent 无疾而终，李博杰转向新项目 Pine AI。该项目于 2024 年底创立，前身即 Logenic AI，是一个面向消费者的自主 AI 代理平台。用户提交任务描述后，AI 代理可代替完成打电话、协商账单、取消订阅、申请退款等数字琐事，平台强调隐私保护并通过合规认证。

据项目官网公开信息显示，Pine AI 目前用户超 15 万，谈判成功率达 93%，累计为用户节省超 300 万美元。2025 年 12 月完成 2500 万美元 A 轮融资。李博杰于 2024 年 6 月以顾问身份参与，2025 年 2 月正式出任首席科学家。近期因研究兴趣转向基础模型而离职，他明确自己并非 Pine AI 创始人，离开纯属研究兴趣调整。

这是一个来自 Odaily 编辑部内部的“非正式”栏目。作者在这里分享对行业新闻、数据、热点事件及其边角细节的即时感想与不同角度；展开尚在验证中的投资想法与机会假设——它们未必是直接的财富密码，也可能只是问题本身；分享与行业从业者交流过程中获得的观察；以及那些真实提升了我们认知的材料，无论来自内部还是外部。

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。

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。

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%。

据券商中国，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。

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。

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。

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。