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先进封装扩产潮，还差哪些？
（本文作者为 半导体产业纵横，钛媒体经授权发布）
文 | 半导体产业纵横
AI算力和高端存储的需求增长，带动了国内外先进封装行业的一轮大规模扩产。长电科技、通富微电、华天科技、甬矽电子、盛合晶微、深科技、佰维存储等中国大陆厂商在内的全行业，投资总额已超400亿元。扩产方向集中在2.5D/3D封装、Chiplet和HBM等先进技术上。
不过，投资额只是一个开始。从厂房建好、设备到位，到产线通过客户认证、良率稳定、形成有利润的产能，中间还有不少环节需要时间。钱砸下去了，产能却没那么容易跟上。国产供应链会从中受益，但不同环节受益的时间和程度差别很大。订单不等于收入，送样不等于量产，封测厂扩产也不等于国产份额会同步提升。
百亿级资本开支投向2.5D/3D与HBM
长电科技本轮投入最大。近期，长电科技董事会审议通过了《关于公司2026年投资计划中期调整的议案》，拟将2026年投资计划由110.1亿元上调至182亿元，其中固定资产类投资由99.8亿元上调至173.1亿元。本次追加的投资主要投向先进封装相关产线建设。长电科技计划在上海临港分两期建设高端先进封测工厂，总投资78亿元。长电还拟通过定增募集不超过65亿元，用于高性能计算高端先进封装平台扩产项目、高端电源模组先进封装测试产能升级项目、晶圆级封装先进工艺平台升级扩能项目、高密度大容量存储芯片系统级封测能力升级项目等。
通富微电的扩产主要围绕核心客户AMD的高端AI封测需求。2026年5月，通富超威苏州二期项目启动，AMD首席执行官苏姿丰亲自到场；就在几个月前，公司刚公告拟募资不超过44亿元，投向存储、汽车电子、晶圆级与高性能计算四大高端封测领域。产能扩张的节奏，明显在踩油门。2026年公司计划投资91亿元用于产能建设等，比2025年的60亿元明显增加。
华天科技以存储封测为基础。控股子公司华天南京投资30亿元建设先进封测产业基地二期二阶段项目，达产后预计每年封装测试存储集成电路约4.3亿只。项目建设期为2年，即2026年6月至2028年5月，预计达产后年实现营业收入21.50亿元，实现净利润1.26亿元。华天科技表示，本次项目投资是公司进一步拓展存储集成电路封装测试业务布局，顺应行业快速发展的重要举措。项目产品主要应用于人工智能算力、服务器、消费电子、智能终端、车载电子及数据中心等领域。
其他企业中，盛合晶微拟投资100亿元建设三维集成芯片制造一期项目，目标是3DIC规模量产；甬矽电子在半年内宣布了国内外两项投资，合计124亿元，其中包含2.5D产品线；深科技子公司拟投资18.5亿元扩大高端存储芯片封测产能。
值得注意的是，扩产的并不只有传统封测厂。存储厂商佰维存储控股子公司广东芯成汉奇拟与东莞松山湖管委会签订晶圆级先进封测制造项目三期合作协议，总投资约45亿元，其中固定资产投资40亿元。一期、二期计划投资30.9亿元已经完成，对应月产能约3000片。
扩产遭遇设备、材料、人才、认证瓶颈
但资本开支只是扩产的第一步。厂房、设备、材料、人才、客户认证，任何一环卡住，投资就无法变成产能。而这轮扩产潮的特殊之处在于：需求来得太急，供应链的每一个环节都还没有做好准备。
首先是厂房和设备交付问题。先进封装对洁净室和空间的要求远超传统封装，高端洁净室从零新建往往需要18个月以上，现成的优质厂房成为稀缺资源。更普遍的是设备交期：由于全球封测厂商都在扩产，部分核心先进封测设备的交期已经拉长到1年以上，普通设备交期也从3到6个月延长到6至8个月。AI芯片复杂度的提升还在放大设备需求，摩根士丹利的数据显示，单颗GPU的测试时间从Hopper架构的约350秒，拉长到Blackwell的700至1000秒，下一代预计达到1800至2000秒；测试socket的引脚数也从传统手机芯片的约1500个激增至AI芯片的6000个，下一代将突破10000个。更关键的是，混合键合、高端光刻、高精度检测等关键设备的国产化率仍然较低，最核心的几类设备还比较依赖进口，供给节奏不完全由国内企业掌握。
其次是材料方面的问题，而且不止ABF载板。先进封装基板，尤其是ABF载板，全球95%以上的ABF增层膜由日本味之素一家供应，部分产能已经被预订到2027年。今年8月，味之素通知中国大陆客户削减30%的ABF膜供货量。砍供直接把国内IC载板和AI芯片封装产业链推到了紧张状态。与此同时，AI服务器和高速交换机对信号传输的极致要求，引发了高端覆铜板的“超级周期”：核心上游的HVLP低轮廓铜箔和低介电电子布供应告急，生产电子布的丰田织布机全球交付周期超过一年，高端覆铜板交货期已从正常的7天左右普遍拉长到15至20天，部分特殊料号需等待6周以上，而从设备采购、调试到客户认证，材料扩产通常还需要18至24个月。封测厂的扩产节奏，在材料端受到上游单一供应商和寡头格局的明显制约。
人才方面，先进封装需要的是同时懂架构、封装和互联的复合型人才。目前全国符合“10年以上经验加较大算力AI或GPU Chiplet项目经验”的架构师，估计只有200到300人，而且大多已经被头部企业锁定。先进封装相关的新发职位同比增长134.6%，Chiplet相关岗位同比增长211.2%，但这类人才很难通过短期培训解决。人才不足不会直接减少产能数字，但会拖慢产线调试、客户认证和良率提升的进度。
最后是客户认证和良率提升。先进封装从验证走到大规模量产，需要经过客户认证、良率爬坡、可靠性验证等多个环节，概念热度并不等于当期业绩。TrendForce预计，全球2.5D封装产能的严重短缺要到2027年才会开始略有缓解，在此之前，英伟达凭借供应链控制力锁定的大量CoWoS产能和关键材料，已经让其他科技巨头面临材料短缺、产品增速受限。国内同样如此：甬矽电子的2.5D封装目前仍处于送样验证阶段，还没有进入规模量产；佰维存储的晶圆级封测产线尚在工艺验证和小批量试产；通富微电的高端产能兑现节奏，也在较大程度上取决于AMD这一核心客户的导入进度。这些因素不会改变国内先进封装继续扩产的方向，但会影响投资转化为有效产能的速度，以及利润释放的时间。
设备交期带来的是几个月到一年以上的时间延迟，在单个项目上可能造成接近一半的当期产能推迟。ABF载板带来的是实际的产能折损，而且缺口比例预计逐年扩大。这部分折损不是封测环节自身努力就能解决的。人才和认证影响的是良率爬坡的速度，使有效产能的形成比设备到位再晚一段时间。
国产供应链受益：节奏分层，兑现分化
硬币的另一面是：供给越紧、扩产越急，国产供应链被导入的窗口就越大。瓶颈卡住的是封测厂的产能节奏，打开的却是国产设备材料的上量机会。只是这个机会在不同环节的传导有快有慢。
设备环节的订单和收入兑现最快。华海清科的减薄抛光一体机累计出货超过20台，获得多家头部企业重复订单，新型12英寸先进存储减薄装备Versatile-GH300、化合物晶圆减薄装备Versatile-GN200及8英寸留环式晶圆减薄机Versatile-GR200均完成首台出机，其中GR200已交付客户。光力科技的国产机械划片设备持续满产，已经获得国内头部封测厂商批量复购。芯碁微装晶圆级直写光刻设备通过头部封测厂CoWoS-L产线验证，实现国产直写设备首次大规模导入高端AI芯片封装产线，并获重复批量订单。但也有一些环节还处在较早阶段。拓荆科技的混合键合设备2025年收入1.36亿元，只占公司全年收入约2%。真正受益比较扎实的，是那些已经进入头部客户产线、拿到重复订单的细分品类，而不是所有涉及先进封装设备的公司。
材料板块整体收入增长较快，但利润传导比设备慢。2026年上半年12家封装材料上市公司合计营收约701亿元，先进封装材料占全球封装材料市场的比例从2023年的37.93%上升到2025年的42.45%。华海诚科的环氧塑封料进入先进算力封装，营收同比增长161.77%，上半年营收已经超过2025年全年；有研新材、康强电子增速保持在50%以上；飞凯材料的EMC环氧塑封料和锡球稳定量产，厚膜负性光刻胶已经获得主流封装厂验证并形成小批量订单。值得额外关注的是，高端覆铜板的海外供给紧张，反而给国产HVLP铜箔和低介电电子布打开了关键窗口：覆铜板大厂开始主动扶持国内供应商、加速测试认证，这是本土化中少见的“被需求倒逼”的机会。但总体上看，材料验证周期更长，批次稳定性和长期可靠性认证很难靠资金加速，从小批量到规模采购往往需要几个季度甚至更长时间。材料公司当期的收入增长，可能更多来自成熟品类在行业景气下的量价齐升，先进封装新品类的利润贡献会更慢一些。
在材料板块内部，ABF载板又是一个特殊的品种：长期空间最大、但短期收入最薄的环节。深南电路的ABF载板已经在AMD、Intel、高通的旗舰CPU上批量出货，成为国内唯一具备高端ABF载板技术且打通海外大客户的企业；广州工厂FC-BGA类封装基板22层及以下已量产，24层及以上研发打样按期推进。22层的量产，意味着国产载板跨进了AI芯片级门槛。
总结
这一轮扩产对国产供应链的带动是明确的，但并不是所有环节都能同步受益。设备环节的订单和收入最先兑现，其中真正扎实的是减薄、划片、直写光刻等已经进入重复采购的品类，混合键合和先进封装量测还处在从0到1的阶段。材料板块收入增长较快，但先进封装新品类需要先通过验证，利润传导慢于收入；高端覆铜板及其上游铜箔、电子布则因为海外供给紧张，迎来了被需求倒逼的国产导入窗口。ABF载板长期空间大，但短期收入体量还小，深南电路的海外客户突破和兴森科技的产能爬坡代表了不同的路径，共同点是都需要时间。
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字节跳动正在巴西扩建数据中心
（本文作者为 Tech商业，钛媒体经授权发布）
文 | Tech商业
11月6日，据彭博社援引知情人士消息称，字节跳动正在为巴西东北部塞阿拉州（Ceará）佩塞姆（Pecém）工业港的一处数据中心项目寻找开发商，以推进该项目的二期扩建工程。知情人士透露，二期项目的规模甚至可能超过目前正在建设的一期。此外，字节跳动还在就佩塞姆港外建设一座规模相近的数据中心进行初步洽谈，后者将服务于巴西本地客户，而港内的数据中心则必须用于数据出口才能享受当地的税收减免。
如果只看这条简短的新闻，它不过是字节跳动全球基建预算里的一次常规加码。但把时间线和此前披露的项目体量拼在一起，这个位于巴西东北部海岸线的工程，正在成为字节跳动在中国以外最大规模的算力资产布局。
390亿美元与1吉瓦的体量
字节跳动在塞阿拉州的第一个数据中心项目，从一开始就超出了常规商业地产或IT基建的参照系。
2026年7月，多家媒体报道称，字节计划在佩塞姆港口区投资约390亿美元，建设其在中国以外最大的数据中心综合体。该项目初期IT容量约200兆瓦，最终计划扩展至接近1吉瓦，园区初期规划20个机房，分阶段扩容。项目由数据中心运营商Omnia开发，首期已于2026年初开工，预计2027年第三季度投入运营。为了支撑庞大的电力需求，Omnia与可再生能源开发商Casa dos Ventos签署了约20亿美元的长期风电协议。
即便放在全球超大规模数据中心市场里，200兆瓦的初始容量也属于头部项目。作为对比，Equinix在圣保罗最新的SP6数据中心投资额为1.14亿美元，容量通常以机柜数量而非百兆瓦级来衡量。字节跳动的项目从一开始就不在同一量级。而如今二期扩建的规模据称将超过一期，这意味着佩塞姆园区的最终容量可能逼近甚至突破1吉瓦——这个数字通常对应的是一个超大规模云区域，而非单一应用的后台设施。
字节跳动官方对这一项目始终未作公开回应。这符合该公司在基建投资上的一贯风格：先推进，后披露，用项目本身而非声明来定义意图。但从选址和配套安排可以推断，佩塞姆园区的主要功能是承接TikTok在中国以外市场的计算和存储需求。巴西东北部拥有丰富的风能和太阳能资源，佩塞姆港的深水码头便于大型设备进口，而出口加工区的制度安排则提供了税收和审批层面的便利。
为“数据出口”而建的算力枢纽
要理解字节跳动为何将如此庞大的算力设施放在巴西东北部，必须看懂佩塞姆工业港的特殊制度安排。
佩塞姆工业港是巴西的出口加工区（ZPE），为面向出口的企业提供税收减免和快速审批通道。2026年9月，巴西进一步通过第15.504号法律正式确立了数据中心服务特别税收制度（REDATA），对符合条件的项目给予进口和国内采购环节的税收暂缓征收待遇，适用前提是项目具有明确的出口导向，具体收入比例门槛依实施细则确定。字节跳动在佩塞姆港内的一期和二期项目，恰好精准地落在了这套制度安排的覆盖范围内。
这解释了彭博社报道中一个容易被忽略的关键细节：港内数据中心必须用于数据出口才能享受税收优惠，而字节同时在港外洽谈一个服务巴西本地客户的新项目。两个项目在功能上的区分极其清晰。
港内的园区面向“数据出口”——为TikTok在巴西以外市场的运营提供算力支撑，数据在巴西处理，但服务的用户和产生的收入在境外；港外的项目则面向巴西本地市场，承接需要更低延迟和本地合规的数据处理需求。这种“出口导向的超大规模园区+本地服务的独立节点”的组合，把重资产、长周期、依赖能源和土地的大规模计算设施放在制度成本最低、能源供给最充裕的位置，把面向终端用户的本地化服务放在离市场更近的地方。佩塞姆的出口加工区制度，为前者提供了一个比大多数市场更清晰的税收和监管框架。
算力出海背后的合规与社区账单
然而，一个以“数据出口”为核心定位的数据中心园区，在巴西所面对的合规环境并不因为税收优惠而变得简单。规模叙事之下，是水资源、土地利用、社区关系和数据主权的多重考验。
首先是数据合规。巴西《通用数据保护法》（LGPD）对个人数据的跨境传输和处理有明确要求。TikTok在巴西拥有庞大的用户规模，即便佩塞姆园区主要服务于境外市场，其数据流仍然会涉及巴西用户的个人信息。2026年，巴西监管机构曾因未成年人数据处理问题对字节跳动处以罚款。TikTok方面在回应相关关切时表示，其设施的服务“仅服务于TikTok应用”，并遵守LGPD及全球安全标准，但项目在审批和运营阶段仍将面临持续的审查。
更直接的摩擦来自环境和社区层面。佩塞姆园区所在的考卡亚市（Caucaia）在过去21年中有16年因水资源短缺宣布紧急状态，而数据中心的冷却需求与当地含水层之间存在潜在的竞争。Omnia对媒体表示，项目采用闭环冷却系统，最大需求场景下的日用水量估计低于30立方米，不与本地供水竞争。但巴西本地调查媒体Intercept Brasil的报道指出，塞阿拉州水资源主管部门授权的日取水量为14.4万升，较初步许可阶段的19,700升/日增长约630%（约为后者的7.3倍）。运营方的设计预估与监管机构实际授权的取水上限属于不同层面的数字，但这一落差仍是当地争议的焦点之一。此外，项目还面临附近原住民阿纳塞人（Anacé）关于协商程序的质疑。
塞阿拉州政府对这一项目展现出了明显的支持态度，Omnia也确认一期工程按计划推进、2027年初步运营的目标不变。但这些争议提示了一个容易被规模叙事淹没的维度：一个390亿美元的项目，在创造就业、吸引投资和提升数字基础设施水平的同时，也把水资源分配、土地利用和社区关系带入了一个需要被逐一处理的清单。算力出海从来不只是把服务器装满机柜，它同时是将一套庞大的资源消耗系统嵌入陌生的社会与自然环境中。
拉美算力版图的重构
把视线拉高，字节跳动在巴西的二期扩建，正处于拉美数据中心竞争格局的转折点上。
巴西已经是拉美最大的数据中心市场，圣保罗都市区集中了该区域最成熟的托管设施集群。Equinix等全球运营商在圣保罗和里约的持续扩容，主要面向企业级托管和互联需求。而字节跳动的佩塞姆项目走的是另一条路线：以自有业务需求为核心驱动力，以出口加工区的制度优势和东北部的可再生能源为杠杆，建设一个服务于全球运营的超大规模专属园区。这不仅是重资产与轻资产的模式区别，更是“租用算力”与“自建底座”的战略分野。
与此同时，拉美各国正在以不同的方式争夺这类投资。智利和阿根廷也在推出激励措施和基础设施配套，试图吸引全球数据中心的资本。巴西能否保持其作为区域首要目的地的竞争力，部分取决于佩塞姆这类项目的执行进度和制度稳定性。一期项目2027年投入运营的时间表、二期开发商的选定节奏，以及REDATA税收制度在实际执行中的确定性，都是观察巴西在这一轮全球算力基建浪潮中位置变化的刻度。
在科技行业，数据中心的选址往往比产品发布的新闻更能反映一家公司的长期战略。字节跳动没有就彭博社的报道置评。但佩塞姆港一期的土地已经动工，风电协议已经签署，二期开发商正在寻找之中，港外本地服务项目的洽谈也在同步进行。这些动作加在一起，构成的是一个比“扩建一个数据中心”更完整的图景：字节跳动正在巴西东北部海岸线上，搭建一套同时服务于全球数据出口和本地市场需求的算力架构，并用出口加工区的制度工具来管理这套架构的成本结构。
这390亿美元买的不只是服务器和机房，而是字节跳动在全球化下半场的一台“算力发电机”。它的成败，将不只取决于字节跳动自身的资本开支节奏，也取决于巴西在数据治理、环境许可和社区协商之间所能维持的平衡。
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华为、OpenAI、字节等科技巨头为何都要插手制药？
（本文作者为 商隐社，钛媒体经授权发布）
文 | 商隐社
最近读了一本关于制药的书，其中的一句话让我很震惊：
尽管大型制药公司付出了巨大努力，但21世纪猎药的主要技术跟5000年前并没什么两样——煞费苦心地从数量庞大的混合物中抽样做实验，希望能有一种是有效的。
当然，作者写下这些话的时候AI制药还没像今天这样火热，我不禁想，AI制药能改变这种状况吗？
然后这几年一些科技巨头，比如OpenAI、Anthropic、字节、英伟达、Meta、华为等都不同程度地踏入了制药行业，他们在其中扮演什么角色？
科技巨头“药不能少”
2025年12月，华为成立了一个新部门，叫制药军团。前几天，在第十一届医药创新与投资大会上，华为制药军团总裁樊杰对行业喊话：“华为不做药，也不做管线，定位是医药行业AI的赋能者。”
这番话引来了不小的议论。
不只是华为，今年以来，很多科技巨头都加大了在制药领域的布局。
比如OpenAI，4月发布生命科学模型GPT-Rosalind，能用来加速药物发现；同月与丹麦制药巨头诺和诺德建立战略伙伴关系，计划今年底将AI部署到制药各环节；9月领投主打“让失败药物”复活的初创公司Biossil；10月宣布收购AI药物开发协作平台Orchestra Bio。
而相比OpenAI，Anthropic今年在制药领域更为激进：
4月以4亿美元收购了只有不到10人的AI生物技术初创公司Coefficient Bio；同月任命制药巨头诺华CEO瓦斯·纳拉西姆汉为其董事会成员；6月发布面向科学家和制药企业的专属AI产品Claude Science；9月在旧金山湾区建成一座实体生物实验室。
还有谷歌DeepMind旗下的Isomorphic Labs，在制药领域起步更早，走得也更远，其AI设计的癌症药物即将进入人体临床试验。
Isomorphic Labs在5月份完成21亿美元的B轮融资，刷新全球AI制药单笔融资纪录，近期又传出其正在寻求新一轮融资，估值达400-500亿美元。这一估值放在传统制药企业中，已是中等跨国药企的水平。
字节也在6月份将AI制药业务分拆为独立公司Anew Labs。三个月后，Anew Labs完成2.9亿美元首轮融资，投后估值约15亿美元。
为何科技巨头都要插手制药？以及，AI到底能给制药带来多大改变？
制药到底有多难？
之所以关注到AI制药领域，是因为我最近读了《猎药师：发现新药的人》这本书，作者唐纳德·R·基尔希是一位从业35年的资深猎药师。
猎药师，顾名思义，就是专门从事新药发现与研发的科学家，让药物从无到有。
书中有这样一句话，震惊到我了：
尽管大型制药公司付出了巨大努力，但21世纪猎药的主要技术跟5000年前并没什么两样：煞费苦心地从数量庞大的混合物中抽样做实验，希望能有一种是有效的。
这并没有太过夸张，因为时至今日，药物的发现仍在很大程度上依赖运气和意外。
这是为什么呢？
20世纪90年代中期，汽巴—嘉基公司（Ciba-Geigy，现在隶属于诺华制药）计算了全宇宙可能成为药物的化合物数量：3×1062。
这个数字意味着，为了研发某种药物，即便每秒钟试验1000种化合物，直到太阳的能量燃烧完，所试验的种类也只有这个数字的冰山一角。
把人类送上月球或者研发原子弹这样的事虽然困难，尚且有成熟的科学方程式、工程原理和数学公式，计算出到达月球所需的燃料和原子弹所需能量。
但药物研发只能在不计其数的化合物中反复筛选试错，找到能作用于靶标（和疾病发生关系最密切的生物分子）的化合物作为候选药物；
再就是要进行临床前研究，即在实验室和动物身上证明所选药物能够安全、有效；
然后要在人体进行临床三期试验，确保其在数百至数千患者身上安全且有效；
最后还要等待药品监管机构的审批通过后才能上市。
有一组数据能证明新药诞生的难度之大：研发人员上报的医药研发项目只有5%能得到管理层的批准，在这些被批准的项目中，只有2%能研发出获得美国食品药品监督管理局（FDA）认可的药物。也就是说，药物研发成功的概率只有0.1%。
所以，药物研发存在一个“双十定律”，即一款新药从实验室研发到最终上市,平均需要10年时间,投入超过10亿美元。
阿根廷作家博尔赫斯写过一本书叫《巴别塔图书馆》，书中将宇宙设想为一个由无数六边形房间组成的图书馆，这个图书馆在每个方向都无限延伸，每个房间都装满了书，每本书里都包含了随机组合的字母，没有任何两本书是相同的，书中偶尔碰巧才会出现一句有意义的话，这些书被称为“真理”。
在博尔赫斯笔下，图书管理员在巴别塔图书馆中穿梭探寻，希望能找到真理，但大部分人穷尽一生却一无所获，看到的只是杂乱无章的字母。
这也正是大多数猎药师的境遇，基尔希在书中提到，他的绝大部分同事都毕业于一流研究型学府，在配备高科技设备的顶尖实验室工作，穷尽毕生精力研究各种生物活性分子，最终却一无所获，没有发现任何能安全有效改善人类健康状况的化合物。
因此，药物发现史上成功的猎药师往往具备四项基本要素：金钱、耐心、创造力，以及非常重要的运气。
药物研发的偶然与必然
那些深刻影响人类的药物——阿司匹林、青霉素、西罗莫司、口服避孕药、伟哥等同样是在这些因素的共同作用下出现的。
其中最广为人知的是青霉素诞生的故事。
那是在1928年，英国微生物学家亚历山大·弗莱明用琼脂平板技术研究金黄色葡萄球菌时，由于外出时没关窗户，回来发现琼脂平板上长了真菌，而且真菌周围没有金黄色葡萄球菌，弗莱明据此猜测这种真菌会产生一种对金黄色葡萄球菌有毒的物质。
他把这种物质命名为“青霉素”，然后进行了一系列实验，发现青霉素能杀死多种病原菌，于是发表论文公布他的发现。
故事到这里其实才刚开始，因为伟大的实验室发现并不意味着能产生有用的药物。
由于当时还没有大规模培育真菌的成熟方法，青霉素很难量产，再加上弗莱明最初应用青霉素时用的是外敷而非口服、注射，药效并不好，青霉素在发现后的10年间一直停留在实验室阶段。
后来二战爆发，急需更有效的抗菌药物，霍华德·弗洛里和恩斯特·柴恩两位科学家偶然发现了弗莱明的论文，于是对青霉素进行了提纯，纯度更高的青霉素药效更快更强，让医院意识到这是一种“灵丹妙药”。
其实弗莱明之前也尝试过提纯，只是他没有相关的专业背景，提纯效果不明显。而柴恩在提纯方面经验丰富，弗洛里负责病理和整体统筹，还有其他技术专家的参与，让弗莱明的发现又前进了一大步。
青霉素变得供不应求后，默克、施贵宝、辉瑞、雅培、礼来等大型制药公司加入进来，开始探索提升青霉素产量的方法，最终使其成为史上最知名的药物之一。
在青霉素诞生过程中，弗莱明提供了创造力和运气；后来者弗洛里和柴恩在青霉素研究停滞10年后又通过提纯把青霉素拉入人们视野，显示了药物研发的耐心；辉瑞、默克等大型制药企业看到了其中的商机，开始投入巨大成本推动青霉素量产，补上了金钱这个要素。
这是一场旷日持久的接力，渐渐凑齐了把青霉素推上历史舞台的四块拼图。
药物发现史上，这样交织着偶然与必然的案例还有很多，比如最新的“药王”替尔泊肽。
替尔泊肽主要用于糖尿病和减重，2025年全球销售额高达365亿美元，拥有巨大的市场潜力，成为推动制药巨头礼来市值突破1.3万亿美元的重要因素。
替尔泊肽能同时激活GIP和GLP-1两种肠促胰岛素，而之前同样用于治疗糖尿病和减重的司美格鲁肽只激活GLP-1。
礼来在胰岛素研究上一直有绝对优势，全球首款商业化胰岛素就是礼来推出的。早在1996年，礼来科学家理查德·迪马基就发现GLP-1能用于治疗肥胖，计划将GLP-1激动剂推向减肥市场，但被礼来高层否决，理由是当时没人觉得肥胖需要治疗，更不用说花重金注射来治疗了。
而且，当时礼来既有占市场统治地位的抗抑郁药百忧解（Prozac），又有巅峰销售额达59亿美元的治疗精神分裂症药物再普乐（Zyprexa），并不会在意看起来没什么市场的减重药。
迪马基只得离开礼来自己创业，后来把创立的公司卖给了丹麦制药巨头诺和诺德。诺和诺德在减重药研发上下了很大决心，2013年肥胖正式被美国医学会定义为一种疾病，2014年诺和诺德就推出了利拉鲁肽，后来又推出司美格鲁肽，成为全球爆款药。
当诺和诺德在减重领域渐入佳境时，礼来却踏在了悬崖边上，其现金牛老药的专利逐渐到期，销售额随大量仿制药的蜂拥而入骤降，新药研发乏善可陈。
礼来越是急于找到能赚钱的新药，研发失败率反而越高，III期临床的失败率高达60%-70%。市场纷纷认为礼来的创新引擎已坏死。
危急时刻，戴文睿（David Ricks）接任礼来CEO，与首席科学家丹尼尔·斯科夫朗斯基一起，顶着巨大压力坚持基础研发，一方面押注阿尔茨海默病药物，另一方面重拾礼来擅长的肠促胰岛素研究。
这时诺和诺德的司美格鲁肽已经是减重领域的王者，如果继续推出GLP-1药物，只能跟在司美格鲁肽后面，礼来随即把目光投向了肠道分泌的另一种促胰岛素激素GIP。但在此之前，太多同行尝试过从GIP突破，结果都铩羽而归，GIP几乎被学界抛弃。
礼来研发团队发现，GIP并非失效，而是需要与GLP-1结合在一起才能奏效，而且还能抑制GLP-1带来的不良反应。他们就沿着这个思路开发出了GIP/GLP-1双靶点的替尔泊肽。
替尔泊肽于2022年获批上市，到2025年就以365亿美元的销售额成为“药王”，以微弱优势超过司美格鲁肽（361亿美元）。与此同时，礼来用于阿尔茨海默病疾病早期的多奈单抗注射液也于2024年上市。
礼来研发替尔泊肽用了近10年，虽然没有累计投入的数据，但仅在临床试验阶段就投入了28亿美元，这还不算其在胰岛素领域有着几十年的经验积累。
而在阿尔茨海默病领域，礼来布局超35年，累计投入超80亿美元，目前只有多奈单抗注射液“修成正果”，其他还在酝酿阶段。
药物研发就是必然与偶然的结合。
AI制药离走通还差什么？
AI能通过改变药物研发的四个因素重塑制药吗？
需要明确的是，AI制药与传统制药都要经过药物发现、临床前研究、临床研究以及审批与上市四个阶段。
AI目前主要是在药物发现和临床前研究阶段发挥作用。
正如《猎药师：发现新药的人》中所写，以前在药物发现阶段，无论是靶点发现还是化合物筛选，研发人员都要在浩如烟海的基因与蛋白质中依赖个人认知与经验反复试错，堪称一种“试错艺术”，成功与否得看运气。
而AI能通过分析海量生物医学数据，更快识别与疾病相关的潜在靶点，然后通过深度学习精准预测蛋白质的三维结构，让研究人员不再两眼一抹黑地去勾勒靶点的形状，而是有了初步的参考模型。
确定靶点后，就需要从庞大的化合物库中找出能与选定靶点发生相互作用的分子，这也是AI所擅长的——快速筛选出具有潜在活性的化合物，减少了实验筛选的工作量和成本。
有了候选化合物，还需要这种化合物能不能安全有效的作用于人体，就进入了临床前研究阶段，AI可以用计算手段提前暴露候选物在安全性和成药性上的问题，从而减少不必要的动物实验和后期失败。
如果单看药物发现和临床前研究阶段，AI无疑在节省时间、金钱方面优势显著，而且大幅降低了对创造力和运气的依赖。
数据显示，AI可将临床前靶点筛选、化合物优化环节的研发效率提升2倍至4倍，降低30%以上的无效试错成本。
以AI生物医药科技公司英矽智能为例，AI药物研发平台相比传统方法，将临床前候选药物成本从4亿美元以上降至300-500万美元、研发周期从4年以上缩短至12-18个月、所需合成分子数从约1000个降至60-200个，同时在蛋白质结构预测、化合物筛选、毒性预测等环节达到较高精度。
这是药物发现和临床前研究阶段，那到了临床试验阶段呢？
很遗憾，AI在此阶段还没能证明自身的能力。
AI赋能的药物在I期临床优势明显，但到了被称为II期临床有效率会发生断崖式下降，跟传统制药的表现差别并不大。
II期临床被称为药物研发的“死亡之谷”，因为I期临床主要验证药物安全性，样本量通常很小。而II期临床要在数十到数百名患者身上初步验证药物对特定疾病是否真的有治疗作用，失败率陡然上升。
一项发表于国际权威期刊《Cancer Treatment Reviews》的研究追踪了69家公司共129个AI相关治疗资产（截至2026年3月），其中完成I期的有72个（55.8%），完成或进入II期的有24个（18.9%），进入III期的仅有5个（约3.9%）。AI在II期、III期中的表现相比传统制药没有明显优势。
而到目前为止，全球尚无一款由AI完全主导设计的药物完成III期临床并获批上市。
所以综合来看，AI制药的能力还有待观察，如果AI筛选出的分子在后期临床中仍然大面积失败，前端的节约就会被后期进行大量实验的成本所抵消。
为什么AI药物一接触真实的人体就无法延续先前的优势了呢？
因为AI可以根据明确的物理化学规律和海量数据把药物分子设计得精巧，但人体是一个复杂的系统，很多因素无法用数据量化，同一个靶点，在不同疾病阶段、不同患者亚群、不同给药方案下，结论可能完全相反，也就不能被AI理解。
比如这个靶点在人类疾病里到底是不是“真凶”？抑制它病会不会好？身体会不会绕道代偿？哪些患者才适用？长期用会不会拖垮别的器官？这些知识大量存在于研究者的经验中，而很难以可训练数据的形式存在于模型里。
所以美国药物发现化学家德瑞克·洛夫就认为，生物学不是我们按规则造出来的系统，它是四干亿年演化的产物，算力变强不会让复杂性消失。
从AI制药在药物研发中的实际影响中我们也大致能理解为何科技巨头扎堆进入医疗领域。
首先，这可能是当下AI巨头有能力碰到的最大的钱。
AI企业的通病是“烧钱如流水，赚钱如抽丝”，强如OpenAI、Anthropic都无法持续、稳定盈利，即便引入广告、电商、娱乐（Sora）也收效甚微。
而在制药、制造业、金融等领域，制药相比其他领域通用性更强——一个足够强的医疗推理模型可以在不同药企之间迁移，但金融、制造业的行业知识相对碎片化，需要针对不同类型企业做定制化开发。
IQVIA Institute的数据显示，全球药品支出预计2028年达约2.3万亿美元。像司美格鲁肽、替尔泊肽一年的销售额就双双超过360亿美元。
这对科技巨头来说充满了诱惑，而且药物研发的核心瓶颈恰好也是AI推理能力可以大展宏图的地方。DeepMind的联合创始人哈萨比斯就是凭借蛋白质预测项目AlphaFold获得了2024年诺贝尔化学奖，点燃了AI制药的星星之火。
除了Isomorphic Labs（计划在2026年底启动首次人体临床试验），科技巨头大多参与的都是确定性更高的药物发现和临床前研究阶段，或者像英伟达、Meta，单纯为制药提供工具和基础设施，并不涉及风险更高的临床试验阶段。
他们抢的是制药路上的“卖铲人”或“药物早期发现者”生态位。
还有一点是，既然AI目前很难理解生物的复杂性，那谁先通过拿到医学类的文献、专利、临床记录、影像这些高价值、不可合成的生物学数据，谁的模型就能与靠互联网代码、文本、图像喂养的模型们迅速拉开差距。
总之，AI制药的价值短期（未来几年）看AI深度参与的代表性管线在II期、III期临床试验中的表现；中期看监管认可与商业转化；长期则看AI能否在高质量、多模态生物数据上持续迭代。
但药物研发的进步，最关键还在于我们自己：相比发展AI的热情，我们对自身生态系统以及我们的意识等的研究太少了。
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【钛晨报】国常会：完善资本市场稳市机制，增强股市内在稳定性；伯克希尔Q3营业利润小幅下滑，回购为年内单季最高，现金攀升至3774亿美元；中国央行连续第24个月增持黄金
（本文作者为 钛媒体官方账号，钛媒体经授权发布）
【钛媒体综合】国务院总理李强11月6日主持召开国务院常务会议，学习贯彻习近平总书记关于前三季度经济形势和后几个月重点工作的重要讲话精神，听取社会救助工作情况汇报。
会议指出，要深刻把握党中央对经济形势的科学判断和下一步工作部署要求，坚定发展信心，切实增强责任感、紧迫感，扎实推进各项政策落地见效，确保完成全年经济社会发展主要目标任务。要聚焦重点领域持续发力，加快重大项目和“六张网”建设实施进度，支持企业扩大设备更新、无形资产等投资，加强消费线上线下联动和城乡联动，畅通投资消费良性循环。要用好用足各项政策性资金，及时足额拨付涉及基层和企业各类款项，更好发挥财政金融协同促内需政策效应。要扎实做好稳就业、防风险和民生保障等工作，强化重点群体就业服务，对脱贫家庭、低保家庭、零就业家庭困难毕业生给予就业扶持。抓实抓细安全生产风险隐患排查整治，坚决遏制重特大事故发生。持续化解地方政府债务、中小金融机构等领域风险。完善资本市场稳市机制，增强股市内在稳定性，促进资本市场平稳健康发展。加强保供稳价和困难群众帮扶，加快受灾地区恢复重建，切实做好受灾群众安置和生活保障。要认真研究明年经济工作思路，加强跨年度政策衔接，推动经济持续向好。
会议指出，社会救助是民生兜底保障的重要制度安排。要进一步健全社会救助体系，推进社会救助法治化、数智化、规范化、专业化建设，更好发挥保基本、防风险、促发展功能。要聚焦薄弱环节切实加强困难群体基本保障，完善低保边缘家庭、刚性支出困难家庭等帮扶举措，加强动态监测，强化跨部门数据共享，健全“一门受理、协同办理”机制，努力做到应保尽保。要针对新的需求积极拓展社会救助内涵，着眼增强社会救助对象的内生发展动力，落实好就业、以工代赈等发展型救助措施。全面推进照护、关爱等服务类社会救助，不断提高困难群众获得感。
会议还研究了其他事项。
钛媒摘声：
大概率明年将是机器人行业或机器人模型的临界点。目前机器人在单一工序、固定工位上，只要训练得好，任务成功率可以接近100%，但效率仍需提升；抓取物品、简单搬运的成功率较高，拆装手机、穿针引线这类细微操作成功率仍然偏低。
——宇树科技创始人 王兴兴
模型的进步，要用患者的获益来验证。AI查阅文献、整理病历、生成建议的能力正在飞速提升，这些能力最终要回归到用户身上，在帮助疾病更早被发现、让患者就医少走弯路等具体问题中，进一步验证。健康AI既要有可靠的医学依据，也要考虑患者的生活条件和个人意愿。
——轻松健康集团创始人、董事长兼CEO 杨胤
国内公司：
小米汽车架构调整：成立国际业务部，副总裁于立国兼任国际业务部总经理
11月6日，小米汽车近日宣布迎来架构调整，成立国际业务部，任命汽车部副总裁于立国兼任国际业务部总经理，向集团CEO、汽车部总裁雷军和集团总裁卢伟冰双线汇报。另外，小米汽车国际业务部下设汽车国际市场部，相关工作向国际业务部总经理于立国和集团副总裁、CMO许斐双线汇报；下设GTM部、销售部、 网络发展部、交付物流部、用户服务部、综合管理部、海外各地区部，相关工作向国际业务部总经理于立国汇报。
11月6日，有传言称火山引擎汽车业务研发苏杰已离职，具体去向暂不明确。针对外界称其为“汽车业务研发一号位”的说法，接近火山引擎的人士透露，该表述并不准确。 据了解，苏杰离职前数月已转为个人贡献者，不再带团队，也并非相关业务研发负责人。截至目前，其离职去向仍不清楚，但该岗位调整及人员变动不会影响火山引擎汽车业务相关产品的正常上线。
国外企业：
伯克希尔Q3营业利润小幅下滑，回购为年内单季最高，现金攀升至3774亿美元
11月7日，伯克希尔·哈撒韦发布截至2026年9月30日的第三季度财报。公司第三季度营收1056.47亿美元，上年同期为949.72亿美元；营业利润为127.1亿美元，同比下降5.8%；归属于股东的净利润为221.12亿美元，同比下降约28%；每股A类等效普通股净收益15502美元。三季度投资收益为94.07亿美元，远低于去年同期的173.11亿美元。截至9月30日，公司现金及等价物规模较上季度进一步攀升，达到3774亿美元，再度刷新历史纪录。与此同时，公司在三季度豪掷约96亿美元回购自家股票，创下年内单季新高，前九个月累计回购金额达144亿美元。
11月7日，据报道，马斯克在巴伦年度投资大会上表示，SpaceX第四季度营收将较第三季度增长约70%，并重申公司有望在12月实现1000亿美元的年化营收规模，到2027年底该数字将突破5000亿美元。与此同时，马斯克披露，SpaceX来自美国政府机构的收入本季度将降至不足总营收的10%，低于上一季度的16.6%。分析认为，这一表态标志着SpaceX正加速摆脱对政府合同的依赖，转型为一家以人工智能和卫星业务为核心驱动力的商业科技公司，对投资者评估其未来收入结构具有重要参考意义。受此影响，SpaceX周五反弹强劲，收涨8.62%。
苹果研究团队披露机器人“大脑”进展，单项任务测试平均成功率为91%
11月7日，苹果研究团队当地时间11月4日在预印本平台arXiv提交论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，披露了人形机器人自主控制系统HALO。研究团队还公开了数据生成、模型训练和部署代码，涵盖动作生成、动作跟踪、任务编排以及仿真和真实机器人运行等环节。据论文披露，研究团队在6个未预先扫描或建图的真实环境中开展360次单项任务测试，平均成功率为91%。另在一个真实环境中，对3种组合任务分别开展10次测试，平均成功率为70%。其中，“俯身通过障碍—走向目标—推箱子”这一组合的成功率为50%。需要指出的是，仿真生成数据并未完全摆脱人工参与。团队表示，新增物理任务仍需人工编写提示词、设计动作关键帧，部分动作还使用了人类视频或动捕素材。研究团队同时指出，目前机器人主要依赖视觉感知，难以直接感知接触情况；当物体离开相机视野或被遮挡时，涉及较多接触的任务表现会下降。加入触觉感知，是后续改进方向之一。
谷歌母公司Alphabet斥资约5.48亿美元建仓高通，押注AI数据中心芯片赛道
11月7日，据报道，谷歌母公司Alphabet在今年第三季度首次买入芯片巨头高通约297.7万股股票，持仓市值约5.48亿美元，约占高通总股本的0.5%。此次股权布局，正值高通加速从手机芯片业务向AI数据中心芯片扩张的关键阶段。高通此前预计，到2029年其数据中心业务营收有望达到150亿美元。此外，谷歌还持有芯片设计公司Arm的股份，并与芯片设计公司Marvell达成了一项最高达122亿美元的股票协议，双方正合作开发谷歌自研的AI芯片——张量处理单元（TPU）。
Meta首席战略官离职，转投AI推理初创公司Fireworks
11月7日，据报道，Meta首席战略官戴夫·韦纳周五确认，他将离开公司，出任AI推理初创企业Fireworks的首席财务官。韦纳2012年加入脸书，担任企业财务与业务规划副总裁，2014年升任首席财务官，在该岗位任职逾八年，2022年转任首席战略官。
11月6日，埃隆·马斯克宣布，特斯拉将在2027年年中前逐步停止Cybertruck的生产，为得克萨斯州超级工厂生产Cybercab自动驾驶出租车释放产能。Cybertruck远未达到特斯拉25万辆的年销售目标。2025年美国销量下降48%，仅为20237辆，截至2026年9月又下降38%。
政策风向：
11月7日，中国首个科技法学院——北京科技大学科技法学院在雄安新区成立。学院内设知识产权、科技法、科技政策、法学基础4个教学科研机构，与研究生招生分步推进。初期设置工法复合知识产权本科专业，专业硕士培养也将逐步布局雄安。科技法学院未来规划逐步建成百人左右的高水平师资队伍，主干专业教师中具有产业实战经历者不低于50%。科技法学院聚焦人工智能、自动驾驶、新材料、绿色低碳冶金、空天信息、关键矿产等战略技术与未来产业，推动法学与材料、冶金、矿业、计算机等优势学科深度交叉融合，着力培养“科技＋法律”复合型人才。
北京：支持超节点服务器、AI终端、超级智能体、量子计算云平台、下一代移动通信等新技术新产品
11月7日，北京经济技术开发区管理委员会印发《北京经济技术开发区关于加快建设开源开放信创产业高地的若干措施》。其中提到， 鼓励软硬件上下游企业开展生态结盟、联合适配攻关，打造标杆应用场景。充分发挥应用牵引作用，支持企业联合用户单位开展集成创新，“串珠成链”形成一体化解决方案，推动产品及服务向复杂、关键业务场景拓展。支持超节点服务器、AI终端、超级智能体、量子计算云平台、下一代移动通信等新技术新产品，开展首试首用、中试验证服务。根据技术创新性、场景示范性、应用推广性、生态协同情况等，给予最高3000万元支持。
规范机票退改签，京津冀三地消协组织敦促10家航司、5家平台限期整改
11月6日，京津冀三地消协组织召开机票退改签调查结果通报会，中国国际航空、中国南方航空、中国东方航空、海南航空、厦门航空、四川航空、天津航空、吉祥航空、春秋航空、河北航空等10家航空公司，以及携程、去哪儿、飞猪、同程旅行、途牛等5家线上售票平台参会，京津冀三地消协组织敦促相关企业全面自查，于12月10日前反馈整改情况。据了解，京津冀三地消协组织于今年9月启动机票退改签专项调查，通过线上问卷、体验式调查与案例征集相结合的方式，对退改签环节进行深入梳理，针对调查发现的问题，敦促相关企业就退改签规则公示不明显、收费行为不规范、维权保障不充分等方面进行整改。
国家发改委：抓紧出台配套政策，支持“六网协同”新场景培育打造
11月6日，国家发展改革委党组成员、副主任岳修虎同志主持召开会议，总体调度“六张网”各领域规划建设进展情况，研究部署下一阶段重点工作。会议听取“六张网”各牵头部门和资金、土地等要素保障部门工作情况介绍，研究会商当前面临的主要问题。会议强调，各有关部门要进一步做好规划方案衔接，抓紧出台配套政策，加快项目库建设和信息共享，加强重大项目调度和资金、土地等要素保障，支持“六网协同”新场景培育打造，研究制定明年工作计划，确保“六张网”建设高效有序推进。
11月6日，国家金融监管总局等七部门发布《关于加快航运保险高质量发展的指导意见》，其中提出，完善货物运输风险保障机制。引导贸易企业、物流企业强化风险意识，提升货物运输保险自主安排能力，系统构建货物运输全链条风险保障机制。鼓励能源、矿石、粮食等大宗散货在运输全流程做到应保尽保、足额投保。鼓励电子家电、精密仪器、高端装备、“新三样”等贸易企业和物流企业积极运用保险机制分散风险，提升产业链稳定性。引导发挥平台企业、货代企业作用，支持外经贸企业投保货运险等航运保险。
股市行情：
11月8日，上交所发布的最新数据显示，截至目前，沪市合计上市公司超2300家，总市值超65万亿元。其中，A股市值超千亿的头部上市公司近百家，合计市值超34.8万亿元。沪市头部公司中，科技制造企业在人工智能、集成电路、先进制造等领域加快成长，成为资本市场高质量发展的重要力量。
11月7日，近期，大量美国科技股遭抛售，AI领域投资回报受到越来越多的审视。据报道，部分潜在投资者准备给予Anthropic1.2万亿至1.3万亿美元的IPO估值，较此前预期的2万亿美元下降至多40%。据称，投资者预计Anthropic估值可能接近1.5万亿美元。另据外媒报道，OpenAI最新一轮融资已完成110亿美元，后续份额预计在未来数周完成，本轮融资总规模可能增至200亿美元，公司估值约为1.25万亿美元。报道称，OpenAI最初的目标是以1.4万亿美元的估值筹集至少300亿美元资金，但当前市场环境下，公司不得不缩减融资计划。
11月7日，自今年7月中国银行率先重启发行以来，农业银行、建设银行、工商银行、交通银行、邮储银行均已跟进，六大行大额存单发行全部恢复。从市场反应看，部分中长期产品上线后售罄，但供给端整体保持窗口式投放、额度管控的节奏。专家认为，本轮重启是净息差低位背景下银行承接集中到期存款、优化负债久期的阶段性安排，并非高息揽储，存款利率趋势性反转尚未出现。
消息称OpenAI完成110亿美元首期新融资，估值1.25万亿美元
11月7日，相关报道援引知情人士透露，OpenAI已于周五完成约110亿美元的资金到账，此为本轮融资的首期部分，对应公司估值1.25万亿美元。本轮融资总规模最高可达200亿美元，剩余部分预计将于未来数周内完成。这较OpenAI最初拟定的300亿美元目标及1.4万亿美元估值均有明显下调。参与首期融资的投资者包括寇图资本管理和普信集团。其他参与本轮融资的机构还包括软银集团、红杉资本、Founders Fund和Andreessen Horowitz和一个来自阿联酋的投资者财团。知情人士称，OpenAI还在与投资银行合作，计划向高净值个人投资者和散户投资者募集资金。
深交所修订创业板指数编制方案：将单只样本股权重上限逐步调整至15%
11月6日，深圳证券交易所、深圳证券信息有限公司公告称，为进一步完善指数编制方法，深圳证券交易所和深圳证券信息有限公司决定对创业板指数的编制方案进行修订，将单只样本股权重上限逐步调整至15%。调整方式为：在每次定期调整期间，如果临近定期调整时第一大样本股实际权重超过14.5%，则对其实际权重加0.5%后向上取整，作为调整后的单只样本股权重上限。调整期间权重上限、权重调整因子只下调，不上调，直至第一大样本股实际权重不超过14.5%，实现权重上限15%的目标。本次修订于2026年12月14日定期调整时生效。
其他重要内容：
11月7日，央行数据显示，中国10月末黄金储备报7830万盎司，9月末为7747万盎司，系连续第
美债问题的制度根源：为什么央行兜底不能替代财政改革？
（本文作者为 Barrons巴伦，钛媒体经授权发布）
前两篇文章分别讨论了美国应对债务压力的两条路径。
第一篇关注人工智能能否通过提高全要素生产率、推动经济超常规增长，帮助美国改善债务动态。第二篇则分析了军事霸权、局部冲突和金融制裁等手段，能否通过改变全球资本流向，为美国债务争取时间。
这两条路径看似不同，背后的逻辑却有相通之处：一条试图通过技术进步做大经济总量，另一条试图借助外部博弈改变融资条件。但无论是AI带来的增长红利，还是地缘风险引发的资本流动，都无法自动转化为财政改善。前者取决于生产率提升能否真正落地，以及新增收益能否转化为政府收入；后者即使能够在短期内改变资本偏好，也难以消除美国长期存在的基础财政赤字。
如果增长和外部博弈都不能从根本上解决问题，那么，美国债务为何会长期累积？更关键的是，为什么一次次危机中的临时救助，未能阻止债务压力持续扩大？
要回答这些问题，就需要把视线从技术和地缘层面转向美国国内的宏观治理制度，重新审视财政政策与货币政策之间的关系。
在理想的宏观治理框架下，财政政策负责公共支出与税收安排，政府举债需要面对预算约束和市场定价；货币政策则应围绕物价稳定、就业和金融稳定等目标运行，不能长期替代财政调整。但2008年国际金融危机和2020年新冠疫情期间，美联储采取大规模资产购买等措施稳定金融市场，也使市场逐渐形成一种预期：当政府融资或国债市场承受压力时，央行可能再次出手提供支持。
危机时期的政策干预有其现实必要性，但如果临时措施不断延续，市场对央行兜底的预期就可能弱化政府面对融资成本时的约束，也让财政调整更难推进。现代货币理论（MMT）围绕主权货币、财政空间与通胀约束提出了不同于传统财政纪律框架的解释，其政策讨论与实践争议，也进一步引出了一个重要问题：货币政策的支持边界究竟在哪里？
因此，本篇将从财政与货币政策的权责边界出发，分析金融危机后的量化宽松及其路径依赖，讨论相关货币理论如何影响财政纪律，并追问这些制度安排是否加剧了美国长期赤字与债务利息负担之间的矛盾。
本篇的核心问题是：当央行的危机救助逐渐成为市场预期，财政纪律是否会被削弱？而美国债务困局的根源，究竟在于债务规模本身，还是在于约束债务持续扩张的制度机制出现了问题？
财政政策与货币政策的理想分工
财政政策主要由国会和行政部门负责，包括税收、公共支出和债务发行，并通过收入分配、社会保障、基础设施建设等安排决定公共资源的配置，也直接影响基础财政盈余 (s)。政府发行国债，需要面对私人投资者和海外投资者的需求变化，市场则通过债券定价反映对政府债务可持续性的判断。当投资者认为债务风险上升时，可能要求更高的风险溢价，从而增加政府融资成本，形成对财政举债的约束。
美联储则主要通过政策利率和其他货币政策工具调节金融条件，其政策目标包括物价稳定和充分就业。央行可以通过资产购买等措施维护金融市场流动性，但这类工具的作用不应被简单理解为长期压低国债利息、替政府降低融资成本，更不能替代财政部门对税收、支出和债务可持续性承担的责任。
这套分工的核心在于，财政部门应对政府的举债和偿债路径负责，债券市场定价构成重要约束，而央行不应成为长期兜底财政赤字的替代机制。一旦两者的职责边界逐渐模糊，市场约束和财政纪律就可能受到影响。
政策边界混淆的形成：危机驱动的路径依赖
财政政策与货币政策的边界混淆，并非源于最初的制度设计，而是在多次危机的应急操作中逐步形成，并可能固化为市场预期。
2008年国际金融危机后，美联储启动多轮量化宽松，大规模购买美国国债和住房抵押贷款支持证券，目的是修复金融市场流动性、缓解融资压力。此后，美联储资产负债表持续扩大，并在2022年4月达到约8.96万亿美元的阶段性峰值，其中包括约5.8万亿美元国债和约2.7万亿美元住房抵押贷款支持证券。
这些措施有其特定的危机背景，不能简单等同于央行直接支付政府的全部开支。但大规模资产购买会影响债券市场供求和收益率，也可能让市场逐渐形成一种预期：当国债市场承受巨大压力时，美联储最终会再次出手稳定局面。临时的市场稳定机制，由此可能影响投资者对政策边界的判断。
2020年疫情冲击进一步放大了这种关系。美国推出大规模财政转移支付，2020财年联邦赤字达到约3.13万亿美元，相当于GDP的15.2%；与此同时，美联储资产负债表在当年春季迅速扩张，从3月约4.7万亿美元升至5月约7万亿美元。财政扩张与货币支持在危机中同时发挥作用，帮助稳定了经济和金融市场，但也让财政与货币政策之间的关系再次成为争论焦点。
难题在退出阶段变得更加突出。通胀压力上升后，美联储需要加息、缩表以收紧金融条件，而较高利率会逐步推高政府债务的利息成本。如果为了缓解财政融资压力而长期压低利率，又可能加剧通胀风险、扰动资产价格，并引发对央行独立性的质疑。政策制定者因此面临两难：利率上升会增加财政负担，但为降低利息成本而牺牲价格稳定，也可能付出更大的长期代价。
如果财政决策逐渐将美联储维持低利率、稳定债券市场视为一种既定预期，政客就可能缺乏推动财税改革的动力，结构性赤字也更容易长期固化。与此同时，如果市场普遍预期美联储最终会在债市承压时出手托底，投资者对财政风险的定价约束就可能减弱，形成一定的道德风险。原本应当通过融资成本传递的财政压力，因而可能被暂时掩盖，而不是得到真正解决。
边界混淆如何催生庞氏债务动态
主权债务的动态变化，可以用一个简化公式来理解：Δd = (r−g)·d − s。其中，d代表债务与GDP之比，r代表债务实际利率，g代表实际经济增长率，s代表基本财政盈余占GDP的比重。若r高于g，且政府持续出现基本财政赤字，即s小于零，债务率就会面临持续上升的压力。
从短期来看，如果美联储购买国债压低利率，政府融资压力可能得到暂时缓解，债务率上升的速度也可能放慢。但如果基础财政赤字没有改善，低利率就只是为调整争取时间，无法消除结构性赤字，反而可能推迟必要的财政改革。
从长期来看，如果市场对财政风险的定价约束减弱，而结构性赤字持续累积，一旦通胀环境变化、货币政策转向紧缩，或者投资者要求更高的风险补偿，融资成本就可能上升。当(r>g)与持续的基础财政赤字同时存在时，债务率将面临更大的上行压力，债务动态也会进一步恶化。
因此，货币政策为财政融资提供支持，能够缓和某些阶段的债务压力，却不能替代财政调整。它可能延后风险暴露的时间，但如果基础财政问题始终没有改善，债务成本就可能转移到未来，并在融资条件变化时更加集中地显现。
现代货币理论（MMT）的理论误区与现实陷阱
现代货币理论（MMT）的一个核心观点是，能够发行本国主权货币的政府，与借入外币、无法自主发行偿债货币的主体存在重要区别。按照这一理论视角，政府财政支出的约束不应简单理解为税收收入，而应更多关注通胀、实际资源和经济供给能力。
但这里需要区分两个不同的问题：不会发生名义违约，并不等于债务可以无限扩张，也不等于债务路径必然可持续。美联储可以通过货币政策工具维持金融体系运行，却无法凭空创造商品、服务和真实税基。如果财政扩张持续超过经济供给能力，可能带来通胀压力；如果投资者因此要求更高的通胀补偿或风险溢价，政府融资成本也可能随之上升。
因此，主权货币发行能力确实为美国提供了不同于普通家庭、企业乃至外币债务国的政策空间，但这种空间并非没有边界。把名义偿付能力直接等同于债务可持续性，容易忽视通胀、汇率、真实资源约束和市场信心等因素。
MMT在政策讨论中的争议，也在于如何理解这种政策空间。如果对主权货币能力的强调被简化为政府可以持续扩大赤字、央行最终总会兜底，就可能弱化对长期财政约束的重视，进一步模糊财政与货币政策之间的责任边界。MMT本身不能简单等同于债务危机的成因，但对其政策含义的片面理解，可能放大财政纪律方面的风险。
制度缺陷对前两条解决方案的限制
财政与货币政策的制度安排，也会影响前两篇讨论的两条解决路径。
对于AI增长路径，即使人工智能成功提高潜在经济增速(g)，新增经济产出也不必然转化为持续的财政盈余。如果新增收益主要集中于企业和资本部门，而税收制度与财政安排未能将部分增长红利转化为政府收入，基本财政盈余(s)就未必得到实质改善。假如市场同时预期美联储会在债市承压时出手支持，推动高阻力财税改革的动力也可能受到影响。一旦AI生产率红利不及预期，美国仍将面临财政压力与货币政策目标之间的权衡。
对于霸权与地缘博弈路径，短期资本流入或融资条件改善，同样可能降低财政改革的紧迫感。即使外部博弈在某些阶段带来资本流动变化，也不能直接消除结构性赤字。如果短期利好不断推迟必要的财政调整，债务压力就可能继续累积，并使未来的调整成本更高。
这意味着，无论依靠技术增长还是外部博弈，美国债务问题最终都绕不开国内的财政制度安排。增长可以扩大经济基础，外部环境也可能改变融资条件，但如果新增资源不能转化为财政改善，债务动态就难以从根本上扭转。
两条制度修复路径对比
从制度修复的角度看，美国大致面临两种方向不同的选择。
第一条路径是重新明确财政与货币边界。通过完善预算约束、提高中长期财政透明度，并明确美联储危机干预的条件和退出机制，减少政府对央行长期支持的依赖，推动国会正面处理税收、支出与债务问题。这一路径有助于恢复债券市场对财政风险的定价约束，并维护美元的长期信用。
但这一选择也有现实代价。若市场不再预期央行会持续提供支持，政府可能面临更高的融资成本，财政调整也可能在短期内带来经济压力。在美国两党政治分歧较大的环境下，推动税收和支出改革还面临显著的政治阻力。因此，这一路径在经济逻辑上具有修复意义，但在政治实践中并不容易落实。
第二条路径是维持现有的模糊边界，在危机时相机兜底。这意味着延续危机阶段由美联储出手稳定市场的做法，通过货币政策缓和债券市场波动，避免短期融资环境突然收紧。这种方式有助于降低债务在短期内发生剧烈调整的风险，却可能让财政改革一再后延。
如果结构性赤字持续、利息支出继续上升，而投资者又逐渐要求更高的风险补偿，长期融资压力仍可能累积。在全球资本配置多元化、平行技术生态竞争等因素影响下，美元资产的长期溢价也可能面临变化，债务风险随之逐步抬升。
两条路径并非简单的二选一。危机时期的央行干预可能具有必要性，关键在于是否有明确的政策边界、退出安排和相应的财政调整。真正需要避免的，不是央行在危机中采取行动，而是将临时救助变成长期依赖，使财政责任和货币政策工具之间的边界持续模糊。
结论
美国走向庞氏债务循环的核心内生根源，并非外部竞争，也不是技术迭代速度，而是数十年来财政政策与货币政策的边界逐渐模糊。历次危机中的应急操作固化了市场对央行兜底的预期，削弱了国会的财政约束，最终使持续性基础财政赤字长期存在。AI奇点、地缘霸权等手段，只能改变 (g) 或 (r) 等变量，无法根除制度层面的财政纪律缺失。
无论选择哪一条外部路径，如果不修复财政与货币政策之间的隔离机制，债务压力仍会反复累积。要真正走出庞氏循环，不能只依靠技术红利或地缘博弈，更需要重构宏观治理规则，重建货币政策与财政融资之间的防火墙。
即使制度边界能够解释美国债务压力为何持续累积，其影响也不会止于美国国内。下一篇将分析美债定价基准变化如何传导至全球资产、跨境资本与财富分配。【作者：杨健，中国人民大学金融信息中心主任、MPA首席教授、管理科学与软件工程博导、济安集群创始人】
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AI会撞上的下一堵墙可能是水
（本文作者为 科技异端，钛媒体经授权发布）
谈论AI基础设施时，大多数人先想到的瓶颈就是：电力缺口。这场竞赛的资源叙事好像只有一个主角，然而很少有人意识到，水可能是一堵更快就会撞上的墙。
10月29日至31日，十如研究院主办的第十三届十如对话在桂林举行，近300位商、学、研、生态保育与艺术领域的嘉宾参与其中。这场从2014年起便在桂林举办的论坛活动是一个面向各领域意见领袖和专业人士的跨界交流平台，主题聚焦可持续发展的前沿理念和创新实践。创办以来，对话主题从文化、教育、科技创新，到城市规划、医疗健康、数字化转型都曾涉及。而今年的主题定为“以水为脉，互联共生”。
本届十如对话设了一个单独的分论坛，名为“水与智慧：见水知势”，讨论的正是AI基础设施建设与水的关系。论坛上，国际可持续发展研究院（IISD）高级研究员、中国环境与发展国际合作委员会（CCICED）外方首席顾问魏仲加指出，大量规划中的数据中心，恰恰坐落在水资源紧张的地区。CWR（中国水风险）创始人兼总监陈云华则补充了一个更难察觉的维度：各类水风险正以更快的速度演变，水是人们感受气候变化最直接的方式。
AI正在和人类抢水喝
算力中心为什么这么能喝水？先看散热。芯片几乎把吃进去的每一度电都变成热，而AI服务器机柜的功率密度已经从传统机柜的3—10千瓦，涨到了30—100千瓦。这种热量集中的速度，早已超出了风冷的搬运能力。而眼下最经济的散热介质就是水：让水蒸发，吸热带走热量。按水的汽化潜热约2260千焦/升折算，蒸发一升水大约能带走0.6千瓦时的热量，省下的电费立竿见影，而代价则是这升水从流域里彻底消失。
Rystad Energy预计全球数据中心冷却用水将从2025年的约2220亿升，涨到2030年的最高6440亿升。北京理工大学团队的预测模型给出了另一个刻度：到2030年，我国数据中心年耗水量将达2628.8亿升，约相当于19个西湖。
西湖的确很小，问题不在绝对数量，而在魏仲加指出的分布问题。据他在十如对话现场的发言，大量规划中的数据中心恰恰坐落在水资源紧张的地区；一座中型数据中心每天用水约100万升，大部分在冷却中蒸发，不再回到当地水系，而这些水往往与居民饮水、农田灌溉共用同一水源。
美国凤凰城-梅萨都会区已是除北弗吉尼亚外全美数据中心最密集的区域，96座主要数据中心里聚集着AWS、苹果、谷歌、微软和Meta。而亚利桑那正处在科罗拉多河流域1200年一遇的大旱中，2024年刚被联邦削减了51.2万英亩英尺的供水配额。
“星际之门”（Stargate）的旗舰园区落在得州阿比林：全园区约900兆瓦负荷，建成后将刷新“全球最大AI超算集群”的纪录。2025年9月，Altman到访现场，美联社的报道记下了两个细节：现场气温36摄氏度，而阿比林的居民，每周只被允许给草坪浇两次水。
国内的故事是同一个版本：乌兰察布人均水资源不足全国平均的四分之一，却聚集了超80座数据中心。
87%比35%
世界经济论坛的报告估计，全球约45%的数据中心设施位于高水压力地区。把选址模型摊开，缺水地区的优势一目了然。
第一是电：庆阳的绿电比东部便宜30%到50%，中东的光伏电价更是常年刷新全球最低纪录。对动辄数百兆瓦的算力园区而言，电价差是决定生存的因素。
第二是气候：低温干燥的环境意味着自然冷却的效果大幅提升，PUE（电能使用效率）压得极低，制冷的电费也可以大幅省掉。
第三是土地和政策：这些缺水地区大多人烟稀少、土地便宜、面积大、灾害风险低，再加上税收减免和招商绿灯，这类地区成了算力中心最偏好的选址。
而在这套选址模型里，水几乎没有权重。
同样出自世界经济论坛的调研：冷却方案怎么选，87%的运营商考虑省电，35%会考虑省水，行业的价值排序由此可见。惯性来自度量衡：电时代给行业留下了PUE这把尺子，而衡量水耗的WUE（水利用效率）进入决策视线的位次至今仍然靠后。
一座数据中心可以在电网允许的任何地方运行，电不够可以从远处调度、可以买绿电。但水没有替代品，取的是哪条河、哪片地下水系，就只能面对那里的水位。在水本就紧张的流域，出于“省电优先”的逻辑选择蒸发冷却，等于在拿当地最稀缺的资源，去换当地最廉价的资源。
世界经济论坛大中华区自然与气候议程负责人胡悦认为，在水资源稀缺的流域，资源的优先级判断应该倒过来——先保证少用水，再谈能效。十如研究院委员会主席李效良同样表示，如果在缺水地区缺乏水平衡与回补意识，供应链竞争力难以持久。
改善正在发生
智利圣地亚哥郊区Cerrillos，曾落地了一个谷歌2亿美元的数据中心项目。原冷却方案年耗水约70亿升，相当于当地约8万居民一年的用水。圣地亚哥彼时已连年干旱，2022年起限水。2024年2月，智利环境法院部分撤销项目许可，要求把气候变化对圣地亚哥含水层的影响纳入评估。同年9月，谷歌宣布暂停项目，将冷却系统改用风冷。
乌拉圭卡内洛内斯，另一个拟建数据中心项目的冷却塔每天需要约760万升饮用水，乌拉圭环境部给出的口径相当于5.5万人的日生活用水。项目审议正撞上这个国家约70年一遇的大旱，首都蒙得维的亚一度宣布用水紧急状态。这场审议的最后结局是：2024年7月，改造后的方案获批，规模缩至原计划的三分之一，水冷全面换成风冷。该项目2024年8月底动工，今年夏天工程已近收尾。
techUK与英国环境署的调查显示，英格兰过半数据中心已采用无水冷却，64%的站点年用水量低于1万立方米，堪比一座休闲中心。AWS、微软、Meta公布的WUE分别约为0.12、0.27、0.19升/千瓦时，比率在逐年改善。
而国内对算力中心耗水的重视程度也在同步提升。今年10月，最高层在乌兰察布考察时明确提出“算水协同”。地方细则随即落地，据《内蒙古日报》报道，乌兰察布算力中心生产用水严禁取用地下水作冷却水，当地只向数据中心供应限量中水。据央视网报道，优刻得等企业也将冷却系统改为抽室外冷风给服务器降温，按其披露口径，整体节水率超过92%。
追不上分母扩张
改善的是比率，扩张的是总量。微软和AWS在WUE改善的同期，总用水量仍在上升。Rystad Energy的预测数据中，全球数据中心冷却用水量五年内将增长近三倍。一条曲线在往下走，另一条在往上翻，但是后者的斜率更陡。
于是有观点认为，解法要往前挪：与其事后补救，不如在选址初期就把水列为核心考量指标。在本届十如对话上，胡悦引用世界经济论坛发布的关于可持续、有韧性的人工智能基础设施的行动指南，提出了四条设计原则：先减用水量；可行时优先使用雨水、再生水等非饮用水源；因地制宜权衡冷却中能源与水的取舍；建立衡量真正重要事项的指标。
这四条原则解决的是“怎么少用水”，但用掉的水还涉及补偿问题。陈云华给出一条原则：水从哪里取，就应该回补到哪里——即用掉多少，就得想办法还回去多少。麻烦在于“水正效益”这类回补目标至今没有统一的衡量标准，而数字孪生这样的新技术给这类问题提供了解决思路——对河流做数字化监测，掌握不同降雨条件下的水流状况，再据此调配水资源。
再往上一步，魏仲加谈到了整个系统的治理：水要按流域统筹，不能头痛医头、脚痛医脚，数据中心的用水量正应当被纳入这样的统一规划。他以中国的长江流域规划和海绵城市为例：把水当作相互关联的系统来治理，切实增强了气候韧性，为世界提供了有益借鉴。
这套从少用、到回补、再到系统治理的思路，在实际应用中也得到了印证。参与设计过怀来、中卫、乌兰察布多座数据中心冷却方案的工程师陈聪，在接受媒体采访时说过：“现在业内做数据中心方案，一定要看水从哪里来，用到哪里去。”
未来人们谈论AI基础设施，大多数人先想到的，大概仍然是电力缺口。但下一座数据中心能不能建成，水资源论证可能会从环评附录，挪到选址报告的前几章节。
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Edge AI Daily 早报（11月9日）
（本文作者为 Edge AI Daily，钛媒体经授权发布）
硅谷前沿：
1.美国中期选举后数据中心政治阻力骤增：得州新当选州长吉娜·伊诺霍萨承诺就任后暂停全州数据中心建设，直至州议会通过法规；全美约40%待建容量计划落地于主张限制建设的州，得州单州约占2030年前美国规划产能25%、风险敞口最高，相关政策明朗或迟至2027年5月底。
2.政治风险迅速传导至市场：11月5日纳斯达克综合指数单日跌5.5%并进入技术性回调，费城半导体指数暴跌超12%，英伟达市值单日蒸发逾4000亿美元；信用市场同步走熊，CCC级利差从5月初约904基点飙升至约1267基点，创2023年以来新高，CoreWeave的B+评级与超10%的杠杆贷款收益率标志AI基础设施投机级借款人正被重新定价。
3.AI数据中心融资链条分层断裂，承租方信用成为定价核心：谷歌支持的Fluidstack利差约195基点、亚马逊承租约150基点，而CoreWeave承租债券约400基点；AA级科技巨头融资成本约5%至5.5%，处投资级最低档的甲骨文若被降级将触发机构强制抛售。CFO须同时管理政治风险、融资分层、现金流韧性三张报表，行业定价权从“谁有项目”转向“谁有便宜资本与可靠许可证”。
1.选举与公投：2026年11月3日美国中期选举中数据中心成核心议题，据Ballotpedia统计，全年13州共50项相关议题，截至11月4日已决出的47项中46项支持限制开发，反对阵营跨党派（红州、蓝州皆有），得州、俄亥俄、佐治亚等州长选战均以数据中心监管为纲领。
2.市场反应：11月4日市场明显分化，电力股Vistra单日跌13.8%（KeyBanc同日下调评级），而超大规模云厂商逆势上涨（亚马逊涨8%、谷歌逾6%、微软涨4%），CoreWeave跌10%；定价逻辑转向“谁能承受延误”，有现成容量与稳健资产负债表的在位巨头占优。
3.趋势判断：AI基础设施进入“许可时代”，许可成为资本、芯片之外的第三大约束；瑞银估计2028年美国约30%规划产能面临建设暂停风险，影响为放缓与资本成本上升而非需求停滞，开发将向能承受延误的参与者集中。
1.美股AI行情重挫：11月5日道指跌1833点（-3.44%）至51523.06点、纳指跌5.52%至24315点、标普500跌4.36%至7353.73点，均为2025年4月以来最差单日；次日亚洲市场接力，韩国KOSPI盘中跌破5000点、单周跌13.19%，台湾加权指数收39701.64点、一周跌约12%进入技术性熊市，日经225跌超6%，软银、东京电子等半导体股遭砸盘。
2.暴跌系三重因素叠加：民主党在中期选举大胜并拿下数据中心规划集中州，41项限制数据中心议案多数通过，抬升AI基建审批与监管不确定性；Meta、亚马逊、Alphabet自由现金流转负，AI资本开支回报率遭质疑；仓位过度拥挤，3倍做多半导体杠杆ETF单日跌39%，VIX升至28.18，现货与三月期货价差扩至2025年4月以来最大，释放更深跌势信号。
3.关键拐点为英伟达于美东时间11月17日盘后发布的2027财年第三季度财报：公司指引营收1080亿美元（上下浮动2%）、毛利率74.0%（上下50个基点），且未计入中国大陆及香港地区数据中心收入；若超预期或带动被错杀的AI产业链反弹，若毛利率失守74%，估值下修恐从半导体蔓延至整个科技板块。
1.采购规模：2026年11月，Anthropic同意以34亿美元从OnePWR Solutions手中接手1.7吉瓦卡特彼勒重型燃气发电机订单（占卡特彼勒2026年第三季度发电设备销售额34.21亿美元的约99%），创单笔电力设备采购最高纪录，实质是买断绕过电网排队的优先权。
2.财务鸿沟：Anthropic更新的IPO文件披露，截至2045年算力与基础设施承诺近9000亿美元，其中约4480亿美元须在2030年前支付、约700亿美元在2027年9月前到期；而第三季度收入170亿美元（同比增超12倍）、净亏损约233亿美元，收入与承诺比例悬殊。
3.行业逻辑：美国主要市场电网并网等待普遍达5至7年，Wood Mackenzie测算燃气轮机价格预计2027年底涨至每千瓦600美元（较2019年涨195%），2025年底全球订单110吉瓦远超60至70吉瓦产能，电力正取代芯片成为AI竞争的新护城河。
1.背景与资产层：Niantic 于 2025 年 3 月宣布以 35 亿美元把 Pokémon Go 等游戏业务出售给 Scopely（当年 5 月交割），自身保留玩家沉淀的约 300 亿次图像扫描，分拆 Niantic Spatial 转向世界模型，用真实环境数据重建数字世界。
2.资本与交易层：2026 年资本涌向世界模型——杨立昆创立的 AMI 于当年 3 月完成 10.3 亿美元种子轮、估值约 35 亿美元；AMD 于 9 月 28 日宣布以约 82 亿美元全股票收购李飞飞创办的 World Labs（其史上第二大收购），李飞飞出任 AMD 首席科学家。
3.技术与格局层：世界模型以预测“下一个视觉状态”、理解物理与因果为核心，区别于预测下一个词的语言模型；其数据源正来自普通人日常（玩家扫描街景、零工录制家务视频）；护城河在于真实世界数据与算力芯片，2027 年前后家庭机器人与自动驾驶或加速落地，但仍受数据质量、算力成本与泛化能力制约。
1.2026年11月7日，NASA在佛罗里达州肯尼迪航天中心MAX POWER航空航天展上发布CLPS 2.0框架，选出8家公司入围。该框架为10年期、多家授予的不定交付／不定数量（IDIQ）主合同，总上限100亿美元；同时将CLPS 1.0合同上限从26亿美元上调至42亿美元，原合同持续至2028年11月、已授任务可延至2033年11月。核心变化：运送货物从“科学仪器”升级为“基础设施”。
2.同批公布中，NASA立项核动力月球车PROMISE（极地巡视、测绘与原位探测），六轮、落点月球南极，可在长约14天的月夜及永久阴影区作业，并推进裂变表面电力系统与月面通信／太阳能塔等配套。背景逻辑：南极永久阴影坑封存水冰（可制氧、制氢），但光照恶劣使太阳能失效，故须以放射性同位素电源或裂变反应堆提供持续电力。
3.8家入围公司呈三类格局：纯商业月球物流（Intuitive Machines、Firefly）、重型运载与着陆器巨头（SpaceX、蓝色起源）、传统防务承包商（洛克希德·马丁、诺斯罗普·格鲁曼）。CLPS为IDIQ框架，入围不等于拿单，订单将向可靠性最高的少数玩家集中；防务巨头在系统集成与轨道运输环节价值凸显。
1.现象与背景：澳大利亚老牌地产商Stockland与合资方John Boyd Properties撤出悉尼南部Cooks River片区的AI数据中心计划，该地块为Arncliffe前Kogarah高尔夫俱乐部18.3公顷土地，原属35亿澳元物流枢纽一部分；这是五个月内悉尼第三个因社区反对而取消的数据中心提案，此前Goodman于9月底撤回Lane Cove的Project Mars（约12亿澳元、90兆瓦，距最近住宅仅约20米）。
2.政策与趋势：新州政府2026年8月17日发布数据中心政策框架，以“快速审批”（评估2个月内、州政府环节不超过75天）换取开发商承担额外能源与水资源成本——须签不少于10年期可再生能源协议（至少40%来自风电）、储能不低于发电容量25%且持续4小时、并完全抵消临时饮用水使用。背景是供需双重挤压：AEMO预测数据中心占新州电网供电比例将从2026年5%升至2030年11%，同期约7吉瓦燃煤机组计划退役。
3.公司影响：分析称新框架把行业准入变为资本筛选，小开发商与投机性提案被淘汰（Oxford Economics估计每7兆瓦并网申请中约6兆瓦为“幻影需求”）。Stockland虽退出Cooks River（被解读为战术性止损），仍保留3个纳入新州投资交付管理局快速审批队列的项目（Wetherill Park、Kemps Creek、Macquarie Park），并与EdgeConneX成立50:50合资企业在悉尼、墨尔本开发超大规模园区、已锁定450兆瓦电力；其股价收于4.60澳元、市值约111.9亿澳元。
1.伯恩斯坦分析师Mark Moerdler领衔的研报（2026年11月8日）测算：OpenAI已披露算力协议按自下而上模型逐笔拆解、按数据中心分批投运节奏折算后，2030年前实际基础设施支出约6140亿美元（约合人民币4.1万亿元），明显低于市场广泛引用的7500亿美元；支出峰值推迟至2031年约1840亿美元，且报告直言“所有合同按时交付”这一前提“高度不可能”成立，实际金额或因建设延期、项目取消继续缩水。
2.签约金额不等于实际支出：一是英伟达、博通、AMD等芯片多由供应商自行融资并按硬件约6年使用寿命分期收款；二是OpenAI与AMD、Cerebras协议中嵌入与股价挂钩的认股权证，覆盖部分算力成本可接近于零；三是佐治亚州Project Camellia（约200亿美元、3.2GW）按前置费用处理，放大了早期账面压力。甲骨文、CoreWeave等合同文本多写“上限”而非承诺收入。
3.支出结构分化：超大规模云厂商份额将从2026年约82%降至2031年峰值约64%、2035年约15%，短期收入确定性较高；专业算力供应商在供需缓和后续约与议价权承压。伯恩斯坦维持微软、甲骨文“跑赢大盘”（目标价722美元、325美元），维持CoreWeave“跑输大盘”（目标价54美元）。同期OpenAI截至2026年9月年化收入约500亿美元（同比增约77%），2031年峰值支出约为其3.7倍，缺口依赖融资填补（2026年完成1100亿美元融资，亚马逊500亿、英伟达300亿、软银300亿）。
1.苹果2026财年年报显示：来自新加坡的税收优惠减免达55亿美元（海外最大一笔），但新加坡同步开征合格国内最低补足税（QDMTT），收走约25亿美元，净优惠被削近半，直接推升公司有效税率。
2.税率变化：苹果2026财年有效税率升至17.0%，高于2025财年的15.6%；其中新加坡税率差贡献3.4个百分点降幅，QDMTT补足税又回升1.6个百分点，反映经合组织“支柱二”全球最低税落地后的首张成绩单。
3.规则与趋势：支柱二按辖区设定15%税率地板，新加坡通过《2024年跨国企业（最低税）法案》对境内低税利润先行征税，将“税收洼地”变为“税收收费站”；截至2025年10月，超65国已实施该协议、至少60国完成国内立法、欧盟27国中至少22国已纳入国内法，跨国企业税务竞争由“利润流向低税地”转向“压低各辖区实际税率”。
1.背景与痛点：2026年11月5日NHTSA“Recalls Next”峰会披露，2025年该局监管近900起车辆安全召回、涉及超2900万辆车；其报告显示2012至2022年召回加权平均完成率仅65.8%，约三分之一被召回车辆带缺陷继续上路。约四成车主将“不便”列为不完成召回主因，新车（三年车龄）完成率68%，老车（十五年车龄）仅18%。
2.改革方向：局长莫里森力推以OTA远程软件更新为核心的召回，把修复动作从“车主动作”变为“车辆动作”（如特斯拉2023年12月23V-838召回约200万辆经一次OTA完成）；配套三招——优化通知方式、向各州拨款150万美元将召回嵌入车辆注册续期通知、上线批量VIN查询工具（单次最多100个VIN）。
3.边界与影响：完成率随车龄陡降（三年以下约90%、十六至二十年仅38%），而美国车辆平均车龄已达12.8年，老车难享OTA红利；监管强调OTA召回与传统召回适用同一标准，公众意见征询窗口开至2026年12月5日，长期看召回完成率或纳入公开评分，影响品牌声誉与二手车残值。
1.监管动作：2026年11月，英国通信管理局（Ofcom）确认Snapchat已在英国将未满18岁用户的“查找好友”功能默认关闭，要求本月内完成全面部署、年底前引入强化年龄验证；依《2023年在线安全法》，违规最高可罚1800万英镑或全球营收10%。
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旁观者张朝阳
（本文作者为 版面之外，钛媒体经授权发布）
文 | 版面之外，作者｜画画
互联网曾经给过张朝阳一个时代。
他创办搜狐，推动门户网站成为中国互联网的入口，也曾是最有影响力的互联网企业家之一。
但到了 AI 时代，他说："我们做不起。"
就在最近，乌镇举行的世界互联网大会上，张朝阳谈起搜狐错过移动互联网后的处境。曾经定义行业的人，如今不得不承认，自己没有足够的筹码追赶下一轮浪潮。
一、他曾经站在浪潮之巅
1996 年，张朝阳回国创业。
那时的中国互联网还处在萌芽阶段。国内风险投资体系尚未成熟，互联网也远没有成为一门被普遍看好的生意。为了给创业项目找钱，他频繁往返于中国和美国之间，向投资人讲述互联网在中国的可能性。
1996 年 11 月，张朝阳获得第一笔风险投资。两年后，搜狐正式推出。
这笔投资改变了张朝阳的人生轨迹，也让搜狐成为中国互联网早期引入风险投资的代表性公司之一。
当时的互联网还没有清晰的商业地图。张朝阳需要自己判断，用户究竟想从网络上获得什么。
他选择了信息聚合和导航。搜狐最初的产品形态，正是帮助用户在尚不成熟的中文互联网中寻找信息。后来，门户网站逐渐成为中国互联网的主流入口，搜狐也进入了最好的发展时期。
2000 年，新浪率先在纳斯达克上市，网易、搜狐相继登陆纳斯达克，中文互联网的门户时代真正到来。
张朝阳也成为那个时代最有辨识度的互联网创业者之一。他频繁出现在媒体和公众视野中，谈互联网、谈商业，也谈一种正在到来的新生活。
那时的他，不需要解释为什么要做互联网。因为他正在参与创造一个新的行业。
但成为一个时代的赢家，并不意味着能一直赢下去。
门户时代给了搜狐流量、品牌和行业地位，却没有给它一张通往下一个时代的入场券。
二、门户的成功，成了转型的包袱
张朝阳后来不止一次谈到搜狐错过的机会。
从搜索到视频，再到信息分发，搜狐并非没有做过新产品，也曾经拥有不错的资源和人才。但问题在于，门户时代积累的优势，并没有自然变成下一个时代的竞争力。
门户时代，用户打开网站，依靠频道和编辑组织信息。搜索时代，用户开始主动寻找答案；移动互联网到来后，算法和手机应用重新组织信息分发。
变化的不只是产品形态，还有用户获取信息的方式，以及互联网公司的竞争逻辑。
搜狗的经历很能说明问题。
当时在搜狐负责搜索业务的王小川，曾推动搜狗从输入法切入，逐步发展浏览器和搜索业务，通过"三级火箭"建立产品入口。这套思路并非一开始就得到张朝阳的认同，他对做浏览器有所顾虑。后来，王小川坚持推动，搜狗逐步做出了输入法、浏览器和搜索产品，也获得了腾讯投资。
2021 年，腾讯完成对搜狗的私有化，搜狐出售所持股份，获得约 11.8 亿美元现金。
今日头条则是另一种遗憾。
面对这个后来改变信息分发方式的产品，张朝阳早期曾评价它"没有新意"。在门户时代，搜狐已经拥有新闻客户端和内容分发能力，算法推荐看起来不过是既有业务的一种延伸。
但后来证明，真正改变行业的不是新闻客户端多了一个功能，而是信息分发的逻辑变了。
这两个故事放在一起，恰好呈现了搜狐转型中的两种困境：一种是内部已经有人看到了新机会，却没能转化为公司的核心优势；另一种是面对新产品，仍然习惯用旧时代的经验衡量它。
2012 年前后，这种变化变得更加明显。
智能手机加速普及，微信迅速增长，移动应用开始成为用户接触互联网的主要入口。过去围绕 PC 首页建立起来的流量秩序，正在被手机屏幕上的新产品打破。
恰好在这一年，张朝阳选择了离开公众视野，暂停工作，进入一段长时间的休整。
2013 年 1 月，重新回到公众视野的他发了一条微博：
这条微博后来常被当作一个时代转折的注脚。
当然，搜狐错过移动互联网，并不能简单归因于张朝阳的离开。此前的产品判断和业务布局，已经暴露出转型中的问题。但当他重新回到现场时，互联网的入口和用户习惯已经发生了巨大变化。
三、离开商业中心，他重新拿起物理书
张朝阳重新回到公众视野后，并没有立刻找到下一条商业增长曲线。
多年之后，他把时间分给了另一件事。
2021 年 11 月 5 日，张朝阳在搜狐视频开讲第一堂物理课。
一个互联网公司的创始人，开始在镜头前推导公式，讲牛顿力学、热力学和量子物理。每周固定直播，课程持续更新，后来还整理成书。
这个画面多少有些反差。
当时，互联网行业依然在寻找新的增长点，短视频、直播和算法推荐不断改变内容市场。距离 ChatGPT 风靡全球，还有一年多时间，AI 尚未成为今天这样席卷整个行业的关键词。
但物理课并不是他突然找到的新爱好。
张朝阳毕业于清华大学物理系，后来赴美留学，在麻省理工学院获得博士学位，并继续从事博士后研究。物理曾经是他进入互联网之前的人生主线。
只是创业和经营搜狐，占据了他人生中很长一段时间。如今，他又把时间分给了物理。
做互联网产品，需要追踪用户增长、市场变化和竞争对手的动作；讲物理，则需要从基本原理出发，把一个公式推导清楚。前者追求速度和规模，后者需要耐心、专注，以及对知识本身的兴趣。
当然，这不是简单地从商业世界退回个人兴趣，而是他开始重新安排自己与商业竞争的关系。即使不再处于行业中心，他仍然可以做自己喜欢、也擅长的事。
四、AI 时代，选择自己的战场
到了 2026 年，张朝阳又一次站在了技术浪潮面前。
这一次是 AI。
与移动互联网不同，大模型竞争需要持续投入算力、数据和研发资源。对搜狐这样的公司来说，是否进入这场竞争，不只是技术判断，也是资源判断。
张朝阳在乌镇说"我们做不起"，其实是在承认过去几轮竞争留下的现实约束。
但他并没有因此对 AI 关上大门。搜狐已经在物理课内容制作和游戏业务中使用 AI 技术，只是没有选择把公司带进一场与头部企业比拼基础模型资源的战争。
他更愿意谈另一个不那么热门的话题：真人社交。
在乌镇期间，张朝阳反复介绍搜狐视频的"关注流"。这款产品不依靠算法向用户推荐内容，而是以用户主动关注的人际关系为基础，通过转发、评论和互动传播信息。
在算法推荐已经成为互联网基础设施的今天，这种设计显得有些逆潮流。
张朝阳的解释是，算法解决的是信息获取效率，社交解决的是人与人的连接。用户可以通过算法迅速看到自己喜欢的内容，却未必因此获得真实的交流。信息越来越丰富，人和人之间的关系却不一定更近。
"关注流"已经打磨多年，张朝阳称它是搜狐下一阶段的重要战略方向。它目前还没有形成足够大的用户规模，商业化也不是眼下最优先的目标。
这是一场有风险的尝试。真人社交能否在算法主导的内容市场中重新找到规模，仍然需要市场验证。但至少在产品选择上，张朝阳不再执着于复制行业里已经被证明成功的模式。
短剧也是如此。
面对国内短剧市场的火热，他提醒外界，不要把中国市场的流行直接等同于全球趋势。在他看来，美国用户仍然有对长剧、电影和真人表演的稳定需求，短剧未必会覆盖所有人群。
他的判断未必完全准确。海外短剧平台已经在美国市场取得商业成绩，短剧也并非一个只在中国成立的现象。但张朝阳真正想表达的，或许不是短剧没有未来，而是市场不应该只有一种内容形态。
过去，他需要判断什么会成为下一个互联网入口，如今，他更愿意寻找那些被主流趋势忽略的需求。
五、旁观者，也还想留在场上
张朝阳现在做的事情，放在互联网行业的主流叙事里，多少有些不合时宜。
大厂在争夺模型能力、算力规模和 Agent 入口，他选择不参与这场资源竞赛；短视频平台依靠算法争夺用户时间，他却在尝试用关注关系重新组织内容；当行业越来越强调效率和自动化，他仍然花大量时间讲物理。
这些事情未必能给搜狐带来新的增长，也不一定能证明他的判断是对的。但它们透露出一个变化，张朝阳不再试图让自己适应每一轮行业竞争，而是开始选择哪些事情值得继续做。
这并不意味着他已经找到了新的答案。关注流能否形成稳定的用户关系，物理课能否转化为持续的内容影响力，仍然需要时间检验。一个企业家的个人兴趣，也不能替代一家公司的商业成绩。
这份接受里有遗憾。毕竟，他曾经拥有过很好的起点，也曾经站在中国互联网最有想象力的位置。
但这份接受里也有释然。
每个时代都有自己的主角。舞台在变化，站在中央的人也一直在变化。
对于一个曾经站在时代中央的人来说，接受自己不再是主角，或许也是另一种难得的自由。
【版面之外】的话：
商业世界习惯用增长衡量一个人的价值。
站在风口上，判断力被放大。离开风口，过去的成绩又很容易被重新估价。
但一家公司的兴衰，和一个人的价值，并不总是同步的。市场可以淘汰一种商业模式，却未必能淘汰一个人对世界的好奇心。
比起永远押中下一轮风口，能否在失去优势之后，仍然保有判断、兴趣和行动的能力，或许是另一种更难的考验。
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消费三姐妹，为什么不香了？
（本文作者为 定焦One，钛媒体经授权发布）
文 | 定焦One（dingjiaoone），作者 | 陈丹，编辑 | 魏佳
一只玩偶、一件金饰、一杯奶茶，曾在港股撑起超过7300亿港元的市值。
2025年6月，泡泡玛特、老铺黄金、蜜雪集团股价先后创下新高，三家公司市值合计一度超过7300亿港元，成为资本市场炙手可热的“消费三姐妹”。一年多过去，三家公司股价均较各自高点跌去一半以上，其中老铺黄金跌幅接近四分之三。
最新的坏消息来自泡泡玛特。10月27日，公司披露第三季度经营数据，整体收益同比下降45%至50%，美洲市场降幅高达70%至75%。而一年前，LABUBU正席卷全球，同期收益还在以245%至250%的速度增长。增长急转直下，次日开盘，泡泡玛特股价一度跌超6%。
另外两家，即使利润仍在大幅增长，也没能阻止股价下跌。
老铺黄金今年上半年收入增长60.3%，经调整净利润增长83.6%，股价却是三家公司中回撤最深的。蜜雪集团同期收入增长2.3%，净利润下降14.7%，同样未能摆脱股价下行的趋势。
潮玩、金饰、平价茶饮，三门生意的增长曲线并不相同，却遭遇了相似处境。去年，资本市场愿意为爆款IP、高端品牌和连锁扩张带来的增长想象支付高价；如今，即便仍有增长，投资者也不再愿意给予同样高的估值。
与此同时，AI算力、半导体等科技板块成为市场新的投资热点。与增长逐渐回归常态的消费公司相比，AI产业链的需求扩张和技术突破，为投资者提供了另一种关于未来增长的想象。
消费三姐妹的集体失宠，究竟是自身业绩难以支撑过去的高估值，还是市场找到了更有吸引力的投资方向？
01.从消费到AI，资本市场换了新宠
2025年，消费三姐妹的走红，有着实打实的需求和业绩支撑。香颂资本董事沈萌认为，这轮上涨受到国内消费需求结构性变化的驱动。悦己、保值、低价等消费偏好形成新的趋势，带动相关企业快速增长。三家公司的崛起，恰好反映了这些不同的消费需求。
2025年上半年，国际金价屡创新高，老铺黄金门店也掀起排队潮，上海豫园门店一度排起长达10小时的队伍。消费者愿意为古法工艺、设计和品牌支付溢价，也看重足金材质的价值支撑。同年，LABUBU从柜子里的收藏品变成年轻人挂在包上的时尚配饰，热潮一路蔓延至海外。一个卖黄金，一个卖玩偶，看似毫不相关，却都让消费者愿意为产品本身之外的价值付费。
另一边，蜜雪冰城靠几块钱的产品做大生意。2元的冰淇淋、4元的柠檬水，背后是大规模采购、自建生产和物流配送形成的成本优势。到2025年6月底，蜜雪集团全球门店达到53014家，其中内地超过一半的门店位于三线及以下城市。
这三种看似不同的消费选择，都带来了可观的业绩增长。2025年，泡泡玛特毛绒产品收入同比增长560.6%至187.08亿元，海外收入增长291.9%；老铺黄金上半年收入增长251%，净利润增长285.8%；蜜雪集团同期收入增长39.3%。
三家公司分别找到了愿意为情绪价值、品牌与黄金材质、低价商品买单的消费者，这种增长的稀缺性，正是当时资本市场愿意支付高估值的重要原因。
2025年8月，泡泡玛特股价一度逼近340港元，市值超过4500亿港元，市盈率超过105倍。老铺黄金的市盈率一度达到约140倍。即便是三家中市盈率相对低的蜜雪集团，也超过45倍。100倍市盈率，意味着每1元年度净利润对应100元市值。投资者愿意出这样的价格，买的显然不只是眼前的利润，还有未来多年持续增长的预期。
在沈萌看来，资本市场往往会为短期股价上涨寻找合理解释，将企业的阶段性优势包装成具有长期成长性的投资故事。但被赋予某种概念，并不意味着企业真正具备持续兑现这一预期的能力。
风险很早就开始显现。2025年6月5日，港股新消费龙头集体回调，老铺黄金单日下跌9.05%，蜜雪集团下跌7.72%。就在前一天，三家公司还曾齐创股价新高。当时，富国基金经理周文波就提醒，新消费公司吸引了大量资金关注，但部分公司已不便宜，短期股价存在调整风险。
此后，三家公司的股价走势有所分化，泡泡玛特还在8月创下更高纪录。但市场对高估值能否持续的担忧，已经持续出现。而从2025年下半年开始，AI成为资本市场更受关注的增长方向。随着资金向算力、半导体等科技板块集中，前期热门消费股在公募重仓中的热度逐渐降温。
据Choice统计，重仓泡泡玛特的公募基金数量从2025年二季度末的311只一路缩减，2025年四季度末降至136只，2026年一季度末为110只，到2026年二季度末只剩86只，累计减少逾七成；持股数量从2026年一季度末的3324.82万股降至二季度末的2114.68万股，一个季度减少约36%。
与此同时，AI产业链逐渐成为公募基金的配置重点。据国信证券统计，2026年二季度基金重仓股中，科技板块整体持股市值占比上升23.6个百分点至60.8%；作为科技板块内部占比最大的行业，电子行业持股市值占比上升21.2个百分点至42.9%。消费板块占比则下降7.6个百分点至9.5%。
这种变化，在同一只基金的调仓中表现得更加直观。2025年二季度，中加新兴消费基金的前十大重仓股中，还有泡泡玛特、匠心家居、古茗等消费公司。到了2026年一季度，寒武纪、兆易创新等科技公司已经进入其前十大重仓股。基金经理在季报中解释，科技改变生活仍是全年的产业趋势主线。
申万宏源在2026年二季度研报中指出，科技赛道对其他行业存在资金虹吸效应。一方面，科技硬件吸引了其他行业的配置资金；另一方面，科技主题基金凭借业绩表现，吸引了更多投资者申购。
沈萌认为，这与市场流动性和资金轮动有关。“市场流动性的规模有限，资金在不同热点板块之间轮动。资金都在追逐尽可能安全、尽可能高的回报，而最关键的风向标就是政策导向。”
但资金流向AI，并不意味着AI制造了消费股的下跌。
投资人陈默默认为，从时间线来看，消费三姐妹的高估值在AI资金虹吸效应凸显之前，就已经出现调整压力。AI行情加剧了资金分流，可能让消费股跌得更深、更快，却不是下跌的根本原因。
“钱搬家放大了下跌，没有制造下跌。”陈默默说，即使没有AI，资本市场也会寻找其他具有更高增长预期的资产，消费股仍可能面临调整，只是幅度可能更小、速度也更慢。
到了2026年三季度，公募基金对电子、通信行业的配置也有所回落，医药和部分消费行业重新获得增配。资金的偏好仍在变化，但对消费三姐妹而言，想重新获得市场青睐，要回答的是自己的增长还能走多远。
02.三种生意，撑不起原来的估值了？
同一个问题，三家公司面对的是三种不同的考验。
泡泡玛特的难题是，一个超级IP究竟能火多久。
2025年，THE MONSTERS系列收入141.6亿元，同比增长365.7%，占泡泡玛特总收入的近四成。风靡全球的LABUBU，就出自这一系列。
如今，这股热度正在消退。2025年6月，随着官方集中补货，LABUBU部分款式的二手价格迅速回落。2026年6月，LABUBU 4.0“复古理发店”系列上市，市场反应已明显不如从前。德意志银行的渠道调研显示，该系列电商首日销售表现仅为2026年此前主要IP新品首发时的30%至50%，部分常规款的二手价格甚至跌破159元的官方售价。
新IP仍在增长，却尚未填补整体增长放缓留下的缺口。2026年上半年，星星人IP收入同比增长580.6%。但在8月的业绩会上，创始人王宁坦言，公司今年大概率无法完成年初设定的20%增长目标。
陈默默认为，市场当初并不是押注LABUBU能成为一棵“常青树”，而是期待泡泡玛特成为一个持续生产爆款的IP孵化器，不断推出新的IP，再借助全球化渠道进行分发。但到目前为止，这种持续复制爆款并借助势能持续扩大分发的能力，还有待进一步验证。
老铺黄金的难题在于利润能否持续、稳定地增长。
2026年上半年，老铺黄金收入198.08亿元，归母净利润42.67亿元，同比增长88.2%。但拆分到季度，业绩波动就显现出来。今年2月底，老铺黄金将产品价格上调约20%至30%，涨价前引发一轮集中购买。根据一季度业绩预告区间和半年报倒算，二季度净利润约为4.67亿至6.67亿元，远低于一季度的36亿至38亿元。
董事长徐高明在业绩会上解释，二季度国际金价大幅回调，叠加消费市场转弱，公司选择暂时观望，没有急于调整经营策略。他表示，二季度月均利润仍超过2亿元，符合公司预期。
券商的判断则更为谨慎。2026年8月，开源证券将老铺黄金2026年至2028年的归母净利润预测，分别从90.12亿、123.05亿、155.37亿元，下调至65.35亿、67.43亿、80.03亿元。按照调整后的预测，老铺黄金2027年的利润增幅仅约3%。
老铺黄金的品牌溢价仍在，海外收入保持快速增长，金器等新品类也在贡献增量。但过去的高速增长，部分受益于金价上涨和调价前的集中购买。接下来，它需要证明，即使没有这些因素的推动，复购、新品和渠道扩张仍能支撑业绩增长。
蜜雪集团的难题则是，门店越开越多，利润不增反降。
2026年上半年，蜜雪集团净利润23.19亿元，同比下降14.7%，首次在上市后出现半年利润同比下滑。截至6月底，集团全球门店达到63987家，同比增长约20.7%，但同期收入仅增长2.3%。
开店速度也在放缓。上半年，蜜雪集团新开加盟店5455家，比去年同期减少2266家；净增加盟店4166家，低于去年同期的6534家。
管理层在业绩沟通会上承认，上半年集团整体及蜜雪冰城主品牌的店均营业额均出现两位数下滑。按商品及设备销售收入和平均加盟店数量测算，单店半年向总部的采购额同比下降约17.9%。
这一变化触及了蜜雪集团商业模式的核心。集团收入主要来自向加盟店销售原材料、包材和设备。过去，门店越多，总部卖出的货就越多；但随着门店不断加密，单店生意更容易被分流，新增门店带来的收入增量也可能逐渐缩小。
与此同时，费用仍在上升。上半年，蜜雪集团销售及分销开支增长22.9%，行政开支增长39.4%，均明显快于收入增速。公司解释，部分支出用于产品品质升级、品牌建设和门店运营支持。
对蜜雪集团来说，问题已经转向“每家店还能赚多少钱”。总部收入能否持续增长，最终取决于加盟商能否保持盈利，以及是否愿意继续开店。
沈萌总结说，成本优势容易受到上游价格波动影响，而情绪价值带来的差异化优势，则需要企业不断推出新的产品和体验。它们的竞争优势并未消失，泡泡玛特仍有IP矩阵，老铺黄金仍有品牌溢价，蜜雪集团仍拥有六万多家门店和成熟的供应链体系。改变的不是这些生意本身，而是资本市场对其未来增长的预期。
“虽然业绩表现不同，但投资者对它们未来的预期基本一致，即不足以支撑起当前的估值。”沈萌说。
03.AI接过了溢价，也接过了同一道考题
那么，成为资本市场新宠的AI资产，估值是否更有底气？
从目前来看，答案并不一致。在AI产业链上，有的公司已经将需求转化为利润，有的仍处于高投入阶段，资本市场对它们的定价也出现明显分化。
先看大模型公司。
2026年1月，智谱和MiniMax先后登陆港股。今年上半年，智谱收入9.54亿元，同比增长399.7%，经调整净亏损19.64亿元，亏损同比扩大；MiniMax收入约1.17亿美元，同比增长283%，经调整净亏损2.93亿美元，同比扩大111.2%。
两家公司的收入都增长了数倍，经调整净亏损却仍是同期收入的两倍以上。模型训练、推理和研发需要持续投入，快速增长的收入尚未转化为盈利。资本市场的态度也发生了变化。两家公司上市后，股价一度大幅上涨；进入2026年，又相继经历深度回撤。截至10月20日，智谱和MiniMax股价均较各自历史高点下跌超过八成。
相比之下，资金更青睐已经兑现利润的AI硬件企业。
华夏基金基金经理李湘杰此前指出，当前投资重点集中在上游硬件，下游应用仍处于分化观察阶段。沈萌也认为，大模型故事的热度正在消退，短期内资本市场更关注业绩已经兑现的AI硬件企业。
中际旭创就是代表。2026年上半年，公司收入417.78亿元，同比增长182.49%；归母净利润136.51亿元，同比增长241.70%。AI大客户持续扩建数据中心，带动800G、1.6T高速光模块出货增长。
需求端也仍在扩张。Gartner今年9月预测，2026年全球AI支出将达到2.67万亿美元，同比增长49.5%，其中AI基础设施是最大的支出方向。
部分AI硬件企业正处于收入和利润双双高速增长的阶段，但不代表估值可以无限上涨，一旦增长放缓，一样会被重新计算，这正是消费三姐妹在经历的事。
机构的调仓已经释放出一些信号。
据华福证券统计，2026年三季度主动权益基金对电子、通信行业的重仓配置比例继续回落，环比分别下降6.81个和1.69个百分点，电子配置比例降至约36%，通信降至约15%。
中际旭创仍是公募基金第一大重仓股，但持有它的基金数量和持股数量，均较二季度末有所减少。电子、通信仍是公募基金的重要配置方向，机构并未全面撤离AI。只是随着股价上涨、持仓日益集中，部分资金已经开始减仓，重新权衡未来收益与估值风险。
在沈萌看来，短期内消费需求仍缺乏明显支撑，科技板块则还有增长叙事。部分资金虽然开始配置回调后的消费股，但未必能很快获得回报。
在多数机构减持泡泡玛特的时候，段永平选择了买入。
2025年8月，段永平还表示“看不懂”，但泡泡玛特发布2025年年报后，他改变了立场。2026年4月起，他通过卖出看跌期权（卖Put）的方式开始布局，后续通过多轮增持，成为仅次于王宁的第二大股东。三季度，泡泡玛特收入接近腰斩后，段永平仍表示"还会再买一些"，上限是总股本的10%。
公募基金在减持，段永平在加仓，看似是两种相反的判断。在陈默默看来，不同投资者的持有周期可能不同，买入一家公司的股票，主要是基于交易机会的判断，关键看当前股价与预期价值之间，是否存在收益的空间。
同样的业绩、同样的风险，有人担心增长放缓，有人则认为股价已经充分消化了这种担忧。怎样给一家公司定价，始终是资本市场永恒的难题。
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英伟达启动独立调查：黄仁勋继续担任CEO
（本文作者为 硅谷Tech news，钛媒体经授权发布）
当地时间11月8日，英伟达官网刊出黄仁勋致全体员工的信与董事会声明。黄仁勋在信中承认对妻子不忠，向家人、员工、董事会、全球合作伙伴和股东致歉。董事会针对近期报道所称“创始人兼首席执行官成为外国情报行动目标”的说法，决定由独立董事组成的委员会牵头、外部独立法律顾问协助，审查所有可获得的信息。公司发言人表示，黄仁勋继续担任首席执行官，不中断履职。
黄仁勋在信中只就私人过错道歉。国家安全与公司机密是否受损，董事会另设独立董事委员会核查，并称目前没有理由认为二者已遭损害；目前，调查结论尚未形成。
本月中下旬，11月17日和18日英伟达还有两个既定日程，2027财年第三季度财报定于美东时间11月17日盘后发布，；三名众议院委员会主席要求黄仁勋出席的闭门简报，定在美东11月18日。
公开信只承认了对妻子不忠
刊于英伟达官网的这封信中，黄仁勋写的是“我对妻子不忠”，并称“我的所作所为没有任何借口”。他向家人道歉，也向共事数十年的同事、董事会、全球合作伙伴和股东道歉，说“你们理应从我这里得到更好的对待”，并请求外界给予家人隐私空间。信中没有提到任何人的姓名，也没有对近期报道涉及的指控作出确认。涉及国家安全关切，他在信中说董事会已启动独立调查，他支持并将全力配合。
10月下旬，援引美国匿名情报官员的说法报道称，黄仁勋与新加坡数据中心企业 Megaspeed International 前高管黄乐（Alice Huang，音译，与黄仁勋无亲属关系）往来密切。贸易数据平台 ImportGenius 的海关记录，2024年6月至2026年2月，Megaspeed 在马来西亚的关联公司采购了至少48亿美元含英伟达芯片与技术的先进 AI 设备。美国商务部自2024年底起对该公司展开调查。报道刊出时，公司官网仍将 Megaspeed 列为云合作伙伴。
这些内容目前只见于美方媒体援引匿名情报官员的报道，尚无司法认定，董事会调查也没有形成结论。
11月4日，众议院外交事务委员会、情报特别委员会等，要求黄仁勋于11月18日自愿出席联合闭门简报，说明与该高管的往来，以及英伟达为防范外国情报活动制定的安全政策，并要求在11月11日前答复。信中写道，“国会必须确定美国国家安全所面临的风险程度”。英伟达发言人当时拒绝评论黄仁勋是否会出席，截至发稿也没有公开确认。
联名信没有涉及私人关系。公司需要交代客户待遇与销售决策有没有受私人往来影响，内部对敏感信息的隔离机制是否经得起审查。黄仁勋每年与数以千计客户高管交流，这类接触是否需要更正式的记录和报备，也可能被列入质询范围。据报道，其中一个委员会在2025年4月已就英伟达在亚洲的芯片销售展开过调查。
黄仁勋长期主张美国应继续向中国出售 AI 芯片，理由是维持美国技术在全球市场的主导地位，这一立场在华盛顿本就有争议。英伟达是全球 AI 训练和推理算力的主要供应商，CEO 的私人往来被纳入国家安全审查后，先进芯片的流向、客户审批尺度这类原本由合规部门处理的问题，也会进入国会的质询范围。截至发稿，英伟达没有宣布停售、改任或产品线调整，公开声明里也没有涉及对华业务的变化。
英伟达对本季度的营收指引为1080亿美元、上下浮动2%，即约1058亿至1102亿美元，毛利率指引74.0%，口径里没有计入中国数据中心计算收入，上一财季营收为962.21亿美元。调查若在财报前没有结论，管理层在业绩电话会上还要回应治理进展的追问。
亚洲芯片股反弹，英伟达场外合约仍在下跌
声明刊出时美股已休市，第一个给出反应的是11月9日开盘的亚洲市场。日经225指数盘中涨超3%；台股加权指数高开后持续走强，盘中收复42000点，台积电涨逾6%；韩国KOSPI指数开盘一度下跌1.2%，随后由跌转涨。三星电子涨3%，SK海力士涨逾5%，东京电子涨6.44%。
带动反弹的是上周五的美股。费城半导体指数11月6日收涨4.21%，英伟达收于186.64美元、涨2.78%，台积电与日月光的美国存托凭证涨幅均超过6%。
同一时间，与英伟达股价挂钩的场外合约在跌。11月9日早间，Hyperliquid 平台的挂钩永续合约与 Blue Ocean 系统的盘后交易报在180.30美元至180.78美元附近，较上周五收盘价186.64美元低约3%；证券时报早间报道英伟达暗盘一度跌超7%、随后收窄至3.96%。
这轮反弹之前，板块刚经历一轮急跌。11月5日，美国中期选举结果引发市场对数据中心建设与 AI 资本开支的重新评估，纳斯达克综合指数收跌5.52%，标普500指数跌4.36%，费城半导体指数跌逾12%；英伟达收于181.60美元、跌9.26%，单日市值蒸发约4470亿美元，创2025年1月以来最大单日跌幅。次日亚洲市场跟跌，日经225指数收跌5.96%、较6月高点回落逾20%进入技术性熊市，韩国KOSPI指数收跌6.02%、盘中触发熔断，台股加权指数收跌4.47%，台积电收跌4.69%。这些跌幅出现在董事会声明之前，对应中期选举后市场对 AI 资本开支预期的重估；9日的上涨则是对这一轮急跌的修复。
英伟达长期没有公开的 CEO 接班计划，也没有明确的接班人选。黄仁勋多次表示不打算制定接班计划，并说过希望继续担任这一职务数十年。公司采用高度扁平的架构，约60名高管直接向他汇报，他习惯在团队面前公开推演决策，同时对业务细节保持高颗粒度的掌握。这套结构在高速扩张期缩短了决策链条，也提高了信息传导效率；董事会需要对创始人本人启动独立审查时，制度化的中间缓冲就显得薄弱。
由独立董事委员会牵头、外部律师协助，是上市公司处理这类敏感事项的惯常安排。董事会在决定启动独立调查的同时，也写明对黄仁勋及其领导团队抱有信心。公司发言人表示，“今天的消息不会让英伟达慢下来”。
截至发稿，本人已就对妻子不忠道歉，董事会已启动独立调查，公司表示调查期间不中断其 CEO 履职，中方已公开否认相关报道。而该高管的身份认定、是否发生信息泄露、职务安排有无变化，都还没有定论。独立董事委员会是否公布调查结论，11月18日的闭门简报是否举行，英伟达会不会对销售与合规流程作出书面调整，目前都无明确说法。调查结论公布前，关于英伟达权力更替或全球 AI 算力供应格局变化的推演，都缺乏公开信息支撑。（本文首发钛媒体APP，作者 | 硅谷Tech news，编辑 |秦聪慧 ）
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