华尔街见闻 - 老虎社区

最新新闻

10-07 20:53

毛绒玩具当“顾问”？Anthropic总裁的OpenAI往事，从角色扮演到AI安全巨头

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10-07 19:15

近四年来首次加息！印度央行上调基准利率至5.5%，立场转为“有序收紧”

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10-07 19:02

为何美债收益率、纳指同步新高？投行：产业周期大幅降速才是科技股牛熊“分水岭”

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用户讨论

10-07 15:42

天天抄冷饭

美国反对浪潮加剧！甲骨文又一巨型数据中心或因“通不了电”搁浅

美股周先森

10-04

又要崩了？

美银Hartnett：2000年3月“科网泡沫”峰值前6个月，只有科技和通信板块在涨，和当下“如出一辙”

10-04

这人曾经说过标普4600是历史大顶完美错过那年的行情属于是和burry一桌的人

美银Hartnett：2000年3月“科网泡沫”峰值前6个月，只有科技和通信板块在涨，和当下“如出一辙”

蓝白红黑的间条衫

10-03

美股给华尔街见闻这个美股闹餐黑子备足了柠檬……😂😂😂

美股要“通宵”了！12月起迈入23小时交易时代

10-03

港交所咋办？

美股要“通宵”了！12月起迈入23小时交易时代

10-03

逼空，这是好词……

美股四季度“逼空”信号浮现：CTA仓位大撤退，1.3万亿美元回购蓄势待发

10-03

真不容易先说销量不如意可能然后销量出来了又继续打脸为啥？谁付了那么多钱来宣传

交付超预期难改盈利压力！摩根大通：特斯拉盈利或从2028年开始加速

三更穷五更富

10-03

期权没增加时间就没用

美股要“通宵”了！12月起迈入23小时交易时代

10-03

完了真成赌场了

美股要“通宵”了！12月起迈入23小时交易时代

10-03

a笑而不语我就交易四小时哈

美股要“通宵”了！12月起迈入23小时交易时代

10-01

为经济危机，打开了暗门。

美联储6比1投票通过压力测试改革：资本要求波动性减半，唯一反对票警告韧性受损

帅帅的爸爸

10-01

就是图个新鲜

推出22天下载突破500万！Muse“火爆”超过当年ChatGPT

阿柱哥在杭州

09-30

说说你对这篇新闻的看法...

股价反弹40%后，美光今夜迎财报大考：净利预期暴增超1000%，市场紧盯明年AI资本开支

阿柱哥在杭州

09-30

说说你对这篇新闻的看法...

股价反弹40%后，美光今夜迎财报大考：净利预期暴增超1000%，市场紧盯明年AI资本开支

蓝白红黑的间条衫

09-30

华尔街见闻这个美股闹餐黑子的日常！👽👽👽

美债冲击持续加剧，为何美股依然无动于衷？

09-29

说不定过两天又炸了

沙特关键输油管道修复后恢复出口，有望缓解市场供应担忧

函盖乾坤截断众流随波逐浪

09-28

比尔永远与死亡为伍

比尔·盖茨：AI已强大到足以造成“10亿人死亡”

09-27

说说你对这篇新闻的看法...

扎克伯格谈Muse：AI Agent爆发，“元宇宙、智能眼镜和大模型”三大赌注完成交汇

09-27

美元不足导致的，加息就应该扩表

海外资金疯买美股！过去12个月净流入9420亿美元，创1985年以来纪录

09-26

唉……看到华裔取得成就，还是很鼓舞人心的

Meta AI主管Alexandr Wang：为何我要做Muse

{"i18n":{"language":"zh_CN"},"financialEventData":{"themeId":"5025dc3c20f14808adebf26909c9e535","name":"华尔街见闻","description":"紧盯全球金融市场，覆盖股市、外汇、债券、大宗商品等。","image":"https://static.tigerbbs.com/1201dcc0482be040348fb8d4f228bb68","type":2,"style":4,"follow":false,"createTime":1773989277519,"userCounts":0,"rnLink":"https://laohu8.com/RN?name=RNTheme&page=/theme/special/finance&rndata={\"themeId\":5025dc3c20f14808adebf26909c9e535}&rnconfig={\"headerBarHidden\": 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美光今夜迎财报大考：净利预期暴增超1000%，市场紧盯明年AI资本开支","subtitle":"","subtitle_show":0,"pub_time":1790773534000,"source_id":"","language":"zh","url":"https://wallstreetcn.com/articles/3782836","is_publish_highlight":1,"symbols_score_info":{"AIFD":0.6,"AIQ":0.6,"AIS":0.6,"ARTY":0.6,"BAI":0.6,"BOBP":0.6,"CGGO":0.6,"CHAT":0.6,"CHPS":0.6,"CHPX":0.6,"DISK":0.6,"DRMY":0.6,"EFIV":0.6,"EGGY":0.6,"EMSF":0.6,"FAI":0.6,"FDTX":0.6,"FTEC":0.6,"FTXL":0.6,"FXL":0.6,"HBMX":0.6,"IETC":0.6,"IXN":0.6,"JGRO":0.6,"LEGR":0.6,"MIC":0.6,"MU":1.98,"MUD":0.6,"MUG":0.6,"MULL":0.6,"MUU":0.6,"MUYY":0.6,"MUZ":0.6,"PSI":0.6,"PTF":0.6,"RULE":0.6,"SHOC":0.6,"SMH":0.6,"SOXQ":0.6,"SOXX":0.6,"TRFK":0.6,"TTXU":0.6,"USXF":0.6,"VGT":0.6,"WLDR":0.6,"WUGI":0.6,"XLK":0.6,"XNTK":0.6},"rights":null},{"id":1138881,"article_id":"2671205825","title":"“七天方案”内容无争，美伊谈判分歧缩窄至“执行顺序”","subtitle":"","subtitle_show":0,"pub_time":1790765400000,"source_id":"","language":"zh","url":"https://wallstreetcn.com/articles/3782829","is_publish_highlight":1,"symbols_score_info":{"BZmain":2,"CLmain":2},"rights":null},{"id":1138669,"article_id":"2671837208","title":"韩国股市Q3全球最差：三个月跌近19%，AI内存交易大幅平仓所致","subtitle":"","subtitle_show":0,"pub_time":1790762717000,"source_id":"","language":"zh","url":"https://wallstreetcn.com/articles/3782827","is_publish_highlight":1,"symbols_score_info":{"03121":1.5,"AGIX":1.5,"AIPO":1.5,"ARTY":1.5,"BBAX":1.5,"BBEM":1.5,"CHAT":1.5,"DEXC":1.5,"DRAL":0.6,"DRAM":1.5,"EDZ":1.5,"EEMO":1.5,"EEMV":1.5,"EQLT":1.5,"EWY":1.5,"FEMR":1.5,"FLKR":1.5,"FPA":1.5,"HEEM":1.5,"KDEF":1.5,"KEMX":1.5,"KORU":1.5,"KRWX":1.5,"MFEM":1.5,"MKOR":1.5,"PEMX":1.5,"QTOC":1.5,"RAM":0.6,"RAMZ":0.6,"STXE":1.5,"TEMX":1.5,"VEA":1.5,"VEXC":1.5,"VTHR":1.5,"XC":1.5,"XCEM":1.5,"XCNY":1.5,"XXCH":1.5},"rights":null},{"id":1138436,"article_id":"2671527084","title":"美8月PCE今夜揭晓：统计口径大改或压低读数，但通胀韧性仍存、加息压力未消","subtitle":"","subtitle_show":0,"pub_time":1790760900000,"source_id":"","language":"zh","url":"https://wallstreetcn.com/articles/3782826","is_publish_highlight":1,"symbols_score_info":{".DJI":2,".IXIC":2,".SPX":2,"BBIB":0.6,"BBLB":0.6,"BBSB":0.6,"BIV":1.5,"BSR":1.5,"BWX":0.6,"BWZ":0.6,"CRXP":1.5,"CWS":1.5,"DDM":0.6,"DIA":0.6,"DMAX":0.6,"DOG":0.6,"DXD":0.6,"EDGF":1.5,"FITZ":1.5,"FLGV":0.6,"FLXI":1.5,"HIBL":0.6,"IEF":0.6,"IEI":0.6,"IGOV":0.6,"ISHG":1.5,"IVV":0.6,"MMAX":0.6,"RMIF":1.5,"RULE":1.5,"SDOW":0.6,"SDS":0.6,"SGOV":0.6,"SH":0.6,"SHV":0.6,"SHY":0.6,"SMAX":0.6,"SPDN":0.6,"SPUU":0.6,"SPXL":0.6,"SPXS":0.6,"SPXU":0.6,"SPY":0.6,"SPYH":0.6,"SPYM":0.6,"SPYQ":0.6,"SPYU":0.6,"SSO":0.6,"TBJL":0.6,"TFJL":0.6,"TLH":0.6,"TLT":0.6,"TLTI":0.6,"TLTW":0.6,"TLTX":0.6,"TMF":0.6,"TPLS":1.5,"TSYW":0.6,"UDOW":0.6,"UNIY":1.5,"UPRO":0.6,"US10Y.BOND":1.5,"US12M.BOND":1.5,"US2Y.BOND":1.5,"US30Y.BOND":1.5,"US3Y.BOND":1.5,"US5Y.BOND":1.5,"US6M.BOND":1.5,"US7Y.BOND":1.5,"VOO":0.6,"YSPY":0.6},"rights":null},{"id":1138681,"article_id":"2671083592","title":"领克20入场，领克重整增长逻辑","subtitle":"","subtitle_show":0,"pub_time":1790759060000,"source_id":"wallstreet_highlight","language":"zh","url":"https://wallstreetcn.com/articles/3782825","is_publish_highlight":0,"symbols_score_info":{"80175":0.6,"00175":1.5,"EVS.SI":0.6,"GELYY":0.6},"rights":null},{"id":1137822,"article_id":"2671274589","title":"谁在接盘美国国债？对冲基金扛起7%份额，但高杠杆是定时炸弹","subtitle":"","subtitle_show":0,"pub_time":1790758554000,"source_id":"","language":"zh","url":"https://wallstreetcn.com/articles/3782821","is_publish_highlight":1,"symbols_score_info":{},"rights":null}],"views":[],"tweetList":[{"id":615791637217728,"gmtCreate":1791358949533,"gmtModify":1791358951407,"author":{"id":"3548935904394561","authorId":"3548935904394561","name":"框踢","avatar":"https://static.tigerbbs.com/65b42e6be0ccaec27f36524d08c9a146","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3548935904394561","idStr":"3548935904394561"},"themes":[],"title":"","htmlText":"天天抄冷饭","listText":"天天抄冷饭","text":"天天抄冷饭","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/615791637217728","repostId":"2673064669","repostType":2,"repost":{"id":"2673064669","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1791338046,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2673064669?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-10-07 09:54","market":"other","language":"zh","title":"美国反对浪潮加剧！甲骨文又一巨型数据中心或因“通不了电”搁浅","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2673064669","media":"华尔街见闻","summary":"继新墨西哥州项目受阻后，甲骨文位于威斯康星州的1.3GW数据中心因输电审批重启，全功率供电面临推迟至2028或2029年，项目成本跳涨75%。电网瓶颈导致每月近9亿美元营收推迟兑现，加上信用评级偏低与高额保证金压力，暴露出AI基础设施建设面临的系统性延期与财务风险。","content":"<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\">甲骨文旗下数据中心建设危机持续蔓延。继新墨西哥州Jupiter项目宣布不可抗力后，位于威斯康星州的1.3GW超大型数据中心&#34;Project Lighthouse&#34;再度告急——不是因为选址或资金，而是因为电接不上来。</p><p style=\"text-align: left;\">根据数据中心研究机构Aterio发布的最新报告，<strong>Lighthouse项目的输电审批流程已被威斯康星州公共服务委员会（PSC）打回重来，法定审查时钟从零重启。</strong>这意味着甲骨文此前承诺的&#34;2027年下半年向客户交付&#34;极有可能无法兑现，在基准情景下全功率供电将推迟至2028年10月，悲观情景下更要延至2029年春季。受此消息影响，甲骨文股价当日下跌1.8%，公司方面未作公开回应。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/7e1a9b9629975e00cee7b4a739875281\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"516\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">这是甲骨文五大核心数据中心园区中第二个被明确标记为延期风险的项目。就在两周前，巴克莱信贷策略师Andrew Keches还向客户表示新墨西哥州问题&#34;对其他项目无传导影响&#34;——而现实正在逐一证伪这一判断。</p><h2 style=\"text-align: left;\">审批重启：五百余份文件，归零重来</h2><p style=\"text-align: left;\">Lighthouse项目位于威斯康星州Port Washington，由Vantage Data Centers开发，甲骨文为租户，是OpenAI Stargate建设计划的组成部分，总电力需求达1.3GW，关键IT负载约902MW。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>项目的电力瓶颈在于：园区供电依赖美国输电公司（ATC）新建一条高压输电线路，而ATC必须获得PSC的批准才能动工。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">原本程序已推进至关键节点。ATC的申请于2025年12月被认定为&#34;完整申请&#34;，但此后该公司陆续补充或重新提交了564份文件，新增线路方案和临时旁路线路。今年8月7日，PSC委员会一致撤销了原先的&#34;完整性认定&#34;——据报道，这在该委员会近几十年历史中属首次，甚至可能是有史以来第一次。</p><p style=\"text-align: left;\">PSC主席Summer Strand表示，&#34;申请变更的规模和数量……对各方及公众的参与造成了障碍。&#34;委员Marcus Hawkins措辞更为直接：&#34;我们有严格的时间表，但前提是申请必须完整。&#34;</p><p style=\"text-align: left;\">行政法法官随后认定ATC未能遵从关于列明变更事项的命令，PSC于9月10日在未对实质内容作出裁决的情况下关闭案件。ATC于9月18日重新提交申请，法定审查时钟从零开始重新计算。</p><p style=\"text-align: left;\">ATC最初计划于2026年12月开始施工，2027年底完工，与甲骨文交付时间表吻合。该计划目前已正式落空。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/38431651d8cf1da683165d27f550b5cf\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"576\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left;\">时间线：最快2028年，大概率2029年</h2><p style=\"text-align: left;\">根据威斯康星州法律，PSC须在30天内就申请完整性作出裁定（下一个截止日期为10月19日），随后有180天作出实质决定，且可再延期180天，此后还须提前6个月通知方可动工。</p><p style=\"text-align: left;\">Aterio据此推算出三种情景：</p><blockquote><ul><li><p style=\"text-align: left;\">乐观情景（可能性较低）：2027年10月实现部分供电，2028年8月实现全功率1.3GW供电；</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">基准情景：2027年12月实现部分供电，2028年10月实现全功率供电，有效负载爬坡自2028年第一季度开始；</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">延期情景：2028年6月实现部分供电，2029年4月实现全功率供电。</p></li></ul></blockquote><p style=\"text-align: left;\">Aterio指出，从历史记录来看，PSC在其审查的所有同类大型输电案例中均启动了延期审查，345kV项目从认定完整到作出决定实际耗时355至358天，而非理论上的180天。换言之，延期情景才是有历史依据的基准。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/9d9a0a3b5019359bad96f9134c782313\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"532\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">Aterio数据中心研究主管Javier Reyes表示，&#34;Port Washington的建设施工正在稳步推进，但供电到位取决于一个已经重启的监管程序。&#34;目前园区已有两栋建筑完成封顶，但没有电网接入，里面的芯片将无处插电。</p><h2 style=\"text-align: left;\">账单：成本已跳涨75%，负债压力持续累积</h2><p style=\"text-align: left;\">除时间表外，项目成本也大幅膨胀。<strong>ATC重新提交的&#34;Ozaukee县配电互联项目&#34;估算成本已升至24.8亿至27.2亿美元，较原申请的13亿至17亿美元上涨约75%，可能成为威斯康星州史上造价最高的单一输电项目。</strong>其中约11亿美元用于Decker电网稳定系统（E-STATCOM），甲骨文已承诺承担这部分费用。</p><p style=\"text-align: left;\">Citizens Utility Board的Tom Content援引数据指出，威斯康星州目前最大用电客户的用电量不足100兆瓦，而该园区峰值用电量可能高达3500兆瓦。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/c734bb4f95e8c496de21db6834a6a366\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"471\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">融资层面的压力同样不容忽视。据巴克莱数据，威斯康星园区的建设资金来自Vantage一笔380亿美元贷款包中的150亿美元，该贷款包据报道在银团销售中面临困难。此外，由于威斯康星州大用电客户关税要求申请方信用评级不低于A-，而甲骨文当前评级为BBB-，公司将面临保证金追缴压力——甲骨文自身披露，相关信用证担保要求每年可能超过1亿美元，总担保金额据报道逾70亿美元。而所有这些，指向的是一个全功率供电可能要到2029年才能实现的园区。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛TMT分析师Sean Johnstone在新墨西哥力不可抗力声明次日的研报中警告，&#34;许可审批、电力方案重新设计、社区反对以及本地基础设施制约，正在威胁施工时间表和融资假设。&#34;威斯康星州的情况，仅靠其中一条就已造成实质冲击。</p><h2 style=\"text-align: left;\">延期的代价：每月近千亿元营收推迟兑现</h2><p style=\"text-align: left;\">高盛股票研究估算，<strong>超大规模云服务商每GW算力每年需要约116亿美元AI营收，才能在2026至2027年AI算力支出上实现15%的投资回报率。</strong>以Lighthouse约0.9GW的IT容量计算，每推迟一个月，即对应约8.5亿至9亿美元的营收递延。Bloom Energy在其第二季度财报电话会议上表示，对于一座1GW数据中心而言，提前一个月通电可带来约10亿至20亿美元的营收价值。</p><p style=\"text-align: left;\">与此同时，资本开支压力并不因延期而缓解。甲骨文此前在Jupiter项目中签署的&#34;无论如何必须履约&#34;租约，意味着即便园区未能上线，公司仍须承担持有成本。巴克莱指出，硬件资本开支通常在资产上线前2至3个月已经支出，推迟的是收入，而非成本。甲骨文FY27资本开支指引高达最多950亿美元，远超FY26的557亿美元，进一步压缩了财务弹性空间。</p><p style=\"text-align: left;\">这一困境并非甲骨文独有。据高盛最新《碳经济学》报告，美国新建高压输电线路规模已从2010至2014年间年均1700英里大幅萎缩至2020至2023年间的350英里，从并网申请到商业运营的中位时间已接近5年。发动机制造商INNIO向高盛表示，电网接入周期已从历史上的约2年延长至如今的7年以上。</p><p style=\"text-align: left;\">Port Washington正是这一统计数据的现实缩影：1.3GW的用电需求，等待新建高压线路、最多五座新变电站，以及一位已经失去耐心的监管机构。这也是高盛预计到2030年美国数据中心28%的电力需求将由表后天然气和燃料电池供应的背景——而2025年这一比例&#34;实际上为零&#34;。</p><h2 style=\"text-align: left;\">危机传导：从&#34;孤立事件&#34;到系统性隐忧</h2><p style=\"text-align: left;\">巴克莱Andrew Keches在新墨西哥项目宣布不可抗力后的快报中断言：&#34;新闻的标题很大，实际影响不大……对其他项目无传导，信用不应因此波动。&#34;</p><p style=\"text-align: left;\">然而事实是，甲骨文信用违约互换（CDS）在次日飙升至创纪录的237个基点，而&#34;无传导&#34;的判断，也已随着威斯康星项目的曝光显得日益脆弱。</p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是，甲骨文各项目的延期原因各异：新墨西哥州陷于管道和空气许可证问题，威斯康星州则是电网监管审批受阻。正如Aterio所指出的，当每个项目都有&#34;各自独特的延期理由&#34;时，&#34;孤立性&#34;的辩护逻辑便不再成立。</p><p style=\"text-align: left;\">巴克莱认为相对安全的密歇根州Saline项目，据称已获得电力供应和许可证，&#34;是甲骨文管线中去风险化程度最高的资产之一&#34;，首期交付预计于年底前完成，距今不足三个月。正如原文所言，历史经验表明，下一个出问题的，往往是被认为最安全的那个。</p><p style=\"text-align: left;\">如高盛的Johnstone所言，&#34;对于贷款方和数据中心投资者而言，这是一个提醒——第三方开发的AI基础设施，并不总是看上去那般稳定可靠。&#34;<a href=\"https://laohu8.com/S/SBAY\">数百亿</a>美元债务支撑的建设潮，其逻辑前提是资产按期上线。而现实是，它们并未按期上线。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美国反对浪潮加剧！甲骨文又一巨型数据中心或因“通不了电”搁浅</title>\n<style 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left;\">甲骨文旗下数据中心建设危机持续蔓延。继新墨西哥州Jupiter项目宣布不可抗力后，位于威斯康星州的1.3GW超大型数据中心&#34;Project Lighthouse&#34;再度告急——不是因为选址或资金，而是因为电接不上来。</p><p style=\"text-align: left;\">根据数据中心研究机构Aterio发布的最新报告，<strong>Lighthouse项目的输电审批流程已被威斯康星州公共服务委员会（PSC）打回重来，法定审查时钟从零重启。</strong>这意味着甲骨文此前承诺的&#34;2027年下半年向客户交付&#34;极有可能无法兑现，在基准情景下全功率供电将推迟至2028年10月，悲观情景下更要延至2029年春季。受此消息影响，甲骨文股价当日下跌1.8%，公司方面未作公开回应。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/7e1a9b9629975e00cee7b4a739875281\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"516\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">这是甲骨文五大核心数据中心园区中第二个被明确标记为延期风险的项目。就在两周前，巴克莱信贷策略师Andrew Keches还向客户表示新墨西哥州问题&#34;对其他项目无传导影响&#34;——而现实正在逐一证伪这一判断。</p><h2 style=\"text-align: left;\">审批重启：五百余份文件，归零重来</h2><p style=\"text-align: left;\">Lighthouse项目位于威斯康星州Port Washington，由Vantage Data Centers开发，甲骨文为租户，是OpenAI Stargate建设计划的组成部分，总电力需求达1.3GW，关键IT负载约902MW。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>项目的电力瓶颈在于：园区供电依赖美国输电公司（ATC）新建一条高压输电线路，而ATC必须获得PSC的批准才能动工。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">原本程序已推进至关键节点。ATC的申请于2025年12月被认定为&#34;完整申请&#34;，但此后该公司陆续补充或重新提交了564份文件，新增线路方案和临时旁路线路。今年8月7日，PSC委员会一致撤销了原先的&#34;完整性认定&#34;——据报道，这在该委员会近几十年历史中属首次，甚至可能是有史以来第一次。</p><p style=\"text-align: left;\">PSC主席Summer Strand表示，&#34;申请变更的规模和数量……对各方及公众的参与造成了障碍。&#34;委员Marcus Hawkins措辞更为直接：&#34;我们有严格的时间表，但前提是申请必须完整。&#34;</p><p style=\"text-align: left;\">行政法法官随后认定ATC未能遵从关于列明变更事项的命令，PSC于9月10日在未对实质内容作出裁决的情况下关闭案件。ATC于9月18日重新提交申请，法定审查时钟从零开始重新计算。</p><p style=\"text-align: left;\">ATC最初计划于2026年12月开始施工，2027年底完工，与甲骨文交付时间表吻合。该计划目前已正式落空。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/38431651d8cf1da683165d27f550b5cf\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"576\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left;\">时间线：最快2028年，大概率2029年</h2><p style=\"text-align: left;\">根据威斯康星州法律，PSC须在30天内就申请完整性作出裁定（下一个截止日期为10月19日），随后有180天作出实质决定，且可再延期180天，此后还须提前6个月通知方可动工。</p><p style=\"text-align: left;\">Aterio据此推算出三种情景：</p><blockquote><ul><li><p style=\"text-align: left;\">乐观情景（可能性较低）：2027年10月实现部分供电，2028年8月实现全功率1.3GW供电；</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">基准情景：2027年12月实现部分供电，2028年10月实现全功率供电，有效负载爬坡自2028年第一季度开始；</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">延期情景：2028年6月实现部分供电，2029年4月实现全功率供电。</p></li></ul></blockquote><p style=\"text-align: left;\">Aterio指出，从历史记录来看，PSC在其审查的所有同类大型输电案例中均启动了延期审查，345kV项目从认定完整到作出决定实际耗时355至358天，而非理论上的180天。换言之，延期情景才是有历史依据的基准。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/9d9a0a3b5019359bad96f9134c782313\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"532\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">Aterio数据中心研究主管Javier Reyes表示，&#34;Port Washington的建设施工正在稳步推进，但供电到位取决于一个已经重启的监管程序。&#34;目前园区已有两栋建筑完成封顶，但没有电网接入，里面的芯片将无处插电。</p><h2 style=\"text-align: left;\">账单：成本已跳涨75%，负债压力持续累积</h2><p style=\"text-align: left;\">除时间表外，项目成本也大幅膨胀。<strong>ATC重新提交的&#34;Ozaukee县配电互联项目&#34;估算成本已升至24.8亿至27.2亿美元，较原申请的13亿至17亿美元上涨约75%，可能成为威斯康星州史上造价最高的单一输电项目。</strong>其中约11亿美元用于Decker电网稳定系统（E-STATCOM），甲骨文已承诺承担这部分费用。</p><p style=\"text-align: left;\">Citizens Utility Board的Tom Content援引数据指出，威斯康星州目前最大用电客户的用电量不足100兆瓦，而该园区峰值用电量可能高达3500兆瓦。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/c734bb4f95e8c496de21db6834a6a366\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"471\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">融资层面的压力同样不容忽视。据巴克莱数据，威斯康星园区的建设资金来自Vantage一笔380亿美元贷款包中的150亿美元，该贷款包据报道在银团销售中面临困难。此外，由于威斯康星州大用电客户关税要求申请方信用评级不低于A-，而甲骨文当前评级为BBB-，公司将面临保证金追缴压力——甲骨文自身披露，相关信用证担保要求每年可能超过1亿美元，总担保金额据报道逾70亿美元。而所有这些，指向的是一个全功率供电可能要到2029年才能实现的园区。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛TMT分析师Sean Johnstone在新墨西哥力不可抗力声明次日的研报中警告，&#34;许可审批、电力方案重新设计、社区反对以及本地基础设施制约，正在威胁施工时间表和融资假设。&#34;威斯康星州的情况，仅靠其中一条就已造成实质冲击。</p><h2 style=\"text-align: left;\">延期的代价：每月近千亿元营收推迟兑现</h2><p style=\"text-align: left;\">高盛股票研究估算，<strong>超大规模云服务商每GW算力每年需要约116亿美元AI营收，才能在2026至2027年AI算力支出上实现15%的投资回报率。</strong>以Lighthouse约0.9GW的IT容量计算，每推迟一个月，即对应约8.5亿至9亿美元的营收递延。Bloom Energy在其第二季度财报电话会议上表示，对于一座1GW数据中心而言，提前一个月通电可带来约10亿至20亿美元的营收价值。</p><p style=\"text-align: left;\">与此同时，资本开支压力并不因延期而缓解。甲骨文此前在Jupiter项目中签署的&#34;无论如何必须履约&#34;租约，意味着即便园区未能上线，公司仍须承担持有成本。巴克莱指出，硬件资本开支通常在资产上线前2至3个月已经支出，推迟的是收入，而非成本。甲骨文FY27资本开支指引高达最多950亿美元，远超FY26的557亿美元，进一步压缩了财务弹性空间。</p><p style=\"text-align: left;\">这一困境并非甲骨文独有。据高盛最新《碳经济学》报告，美国新建高压输电线路规模已从2010至2014年间年均1700英里大幅萎缩至2020至2023年间的350英里，从并网申请到商业运营的中位时间已接近5年。发动机制造商INNIO向高盛表示，电网接入周期已从历史上的约2年延长至如今的7年以上。</p><p style=\"text-align: left;\">Port Washington正是这一统计数据的现实缩影：1.3GW的用电需求，等待新建高压线路、最多五座新变电站，以及一位已经失去耐心的监管机构。这也是高盛预计到2030年美国数据中心28%的电力需求将由表后天然气和燃料电池供应的背景——而2025年这一比例&#34;实际上为零&#34;。</p><h2 style=\"text-align: left;\">危机传导：从&#34;孤立事件&#34;到系统性隐忧</h2><p style=\"text-align: left;\">巴克莱Andrew Keches在新墨西哥项目宣布不可抗力后的快报中断言：&#34;新闻的标题很大，实际影响不大……对其他项目无传导，信用不应因此波动。&#34;</p><p style=\"text-align: left;\">然而事实是，甲骨文信用违约互换（CDS）在次日飙升至创纪录的237个基点，而&#34;无传导&#34;的判断，也已随着威斯康星项目的曝光显得日益脆弱。</p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是，甲骨文各项目的延期原因各异：新墨西哥州陷于管道和空气许可证问题，威斯康星州则是电网监管审批受阻。正如Aterio所指出的，当每个项目都有&#34;各自独特的延期理由&#34;时，&#34;孤立性&#34;的辩护逻辑便不再成立。</p><p style=\"text-align: left;\">巴克莱认为相对安全的密歇根州Saline项目，据称已获得电力供应和许可证，&#34;是甲骨文管线中去风险化程度最高的资产之一&#34;，首期交付预计于年底前完成，距今不足三个月。正如原文所言，历史经验表明，下一个出问题的，往往是被认为最安全的那个。</p><p style=\"text-align: left;\">如高盛的Johnstone所言，&#34;对于贷款方和数据中心投资者而言，这是一个提醒——第三方开发的AI基础设施，并不总是看上去那般稳定可靠。&#34;<a 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Stargate建设计划的组成部分，总电力需求达1.3GW，关键IT负载约902MW。项目的电力瓶颈在于：园区供电依赖美国输电公司（ATC）新建一条高压输电线路，而ATC必须获得PSC的批准才能动工。原本程序已推进至关键节点。ATC的申请于2025年12月被认定为\"完整申请\"，但此后该公司陆续补充或重新提交了564份文件，新增线路方案和临时旁路线路。今年8月7日，PSC委员会一致撤销了原先的\"完整性认定\"——据报道，这在该委员会近几十年历史中属首次，甚至可能是有史以来第一次。PSC主席Summer Strand表示，\"申请变更的规模和数量……对各方及公众的参与造成了障碍。\"委员Marcus Hawkins措辞更为直接：\"我们有严格的时间表，但前提是申请必须完整。\"行政法法官随后认定ATC未能遵从关于列明变更事项的命令，PSC于9月10日在未对实质内容作出裁决的情况下关闭案件。ATC于9月18日重新提交申请，法定审查时钟从零开始重新计算。ATC最初计划于2026年12月开始施工，2027年底完工，与甲骨文交付时间表吻合。该计划目前已正式落空。时间线：最快2028年，大概率2029年根据威斯康星州法律，PSC须在30天内就申请完整性作出裁定（下一个截止日期为10月19日），随后有180天作出实质决定，且可再延期180天，此后还须提前6个月通知方可动工。Aterio据此推算出三种情景：乐观情景（可能性较低）：2027年10月实现部分供电，2028年8月实现全功率1.3GW供电；基准情景：2027年12月实现部分供电，2028年10月实现全功率供电，有效负载爬坡自2028年第一季度开始；延期情景：2028年6月实现部分供电，2029年4月实现全功率供电。Aterio指出，从历史记录来看，PSC在其审查的所有同类大型输电案例中均启动了延期审查，345kV项目从认定完整到作出决定实际耗时355至358天，而非理论上的180天。换言之，延期情景才是有历史依据的基准。Aterio数据中心研究主管Javier Reyes表示，\"Port Washington的建设施工正在稳步推进，但供电到位取决于一个已经重启的监管程序。\"目前园区已有两栋建筑完成封顶，但没有电网接入，里面的芯片将无处插电。账单：成本已跳涨75%，负债压力持续累积除时间表外，项目成本也大幅膨胀。ATC重新提交的\"Ozaukee县配电互联项目\"估算成本已升至24.8亿至27.2亿美元，较原申请的13亿至17亿美元上涨约75%，可能成为威斯康星州史上造价最高的单一输电项目。其中约11亿美元用于Decker电网稳定系统（E-STATCOM），甲骨文已承诺承担这部分费用。Citizens Utility Board的Tom Content援引数据指出，威斯康星州目前最大用电客户的用电量不足100兆瓦，而该园区峰值用电量可能高达3500兆瓦。融资层面的压力同样不容忽视。据巴克莱数据，威斯康星园区的建设资金来自Vantage一笔380亿美元贷款包中的150亿美元，该贷款包据报道在银团销售中面临困难。此外，由于威斯康星州大用电客户关税要求申请方信用评级不低于A-，而甲骨文当前评级为BBB-，公司将面临保证金追缴压力——甲骨文自身披露，相关信用证担保要求每年可能超过1亿美元，总担保金额据报道逾70亿美元。而所有这些，指向的是一个全功率供电可能要到2029年才能实现的园区。高盛TMT分析师Sean Johnstone在新墨西哥力不可抗力声明次日的研报中警告，\"许可审批、电力方案重新设计、社区反对以及本地基础设施制约，正在威胁施工时间表和融资假设。\"威斯康星州的情况，仅靠其中一条就已造成实质冲击。延期的代价：每月近千亿元营收推迟兑现高盛股票研究估算，超大规模云服务商每GW算力每年需要约116亿美元AI营收，才能在2026至2027年AI算力支出上实现15%的投资回报率。以Lighthouse约0.9GW的IT容量计算，每推迟一个月，即对应约8.5亿至9亿美元的营收递延。Bloom Energy在其第二季度财报电话会议上表示，对于一座1GW数据中心而言，提前一个月通电可带来约10亿至20亿美元的营收价值。与此同时，资本开支压力并不因延期而缓解。甲骨文此前在Jupiter项目中签署的\"无论如何必须履约\"租约，意味着即便园区未能上线，公司仍须承担持有成本。巴克莱指出，硬件资本开支通常在资产上线前2至3个月已经支出，推迟的是收入，而非成本。甲骨文FY27资本开支指引高达最多950亿美元，远超FY26的557亿美元，进一步压缩了财务弹性空间。这一困境并非甲骨文独有。据高盛最新《碳经济学》报告，美国新建高压输电线路规模已从2010至2014年间年均1700英里大幅萎缩至2020至2023年间的350英里，从并网申请到商业运营的中位时间已接近5年。发动机制造商INNIO向高盛表示，电网接入周期已从历史上的约2年延长至如今的7年以上。Port Washington正是这一统计数据的现实缩影：1.3GW的用电需求，等待新建高压线路、最多五座新变电站，以及一位已经失去耐心的监管机构。这也是高盛预计到2030年美国数据中心28%的电力需求将由表后天然气和燃料电池供应的背景——而2025年这一比例\"实际上为零\"。危机传导：从\"孤立事件\"到系统性隐忧巴克莱Andrew Keches在新墨西哥项目宣布不可抗力后的快报中断言：\"新闻的标题很大，实际影响不大……对其他项目无传导，信用不应因此波动。\"然而事实是，甲骨文信用违约互换（CDS）在次日飙升至创纪录的237个基点，而\"无传导\"的判断，也已随着威斯康星项目的曝光显得日益脆弱。值得注意的是，甲骨文各项目的延期原因各异：新墨西哥州陷于管道和空气许可证问题，威斯康星州则是电网监管审批受阻。正如Aterio所指出的，当每个项目都有\"各自独特的延期理由\"时，\"孤立性\"的辩护逻辑便不再成立。巴克莱认为相对安全的密歇根州Saline项目，据称已获得电力供应和许可证，\"是甲骨文管线中去风险化程度最高的资产之一\"，首期交付预计于年底前完成，距今不足三个月。正如原文所言，历史经验表明，下一个出问题的，往往是被认为最安全的那个。如高盛的Johnstone所言，\"对于贷款方和数据中心投资者而言，这是一个提醒——第三方开发的AI基础设施，并不总是看上去那般稳定可靠。\"数百亿美元债务支撑的建设潮，其逻辑前提是资产按期上线。而现实是，它们并未按期上线。","news_type":1,"symbols_score_info":{"HPEL":1.5,"SKYY":1.5,"CLDL":1.5,"FCLD":1.5,"ORCX":0.6,"CLOU":1.5,"IDGT":1.5,"BLOK":1.5,"WPAI":1.5,"ORCL":1.5,"AIFD":1.5,"ORAC":0.6,"WISE":1.5,"FMET":1.5,"WDAI":1.5,"ORCZ":0.6,"ORCS":0.6,"AIBU":1.5,"DTCR":1.5,"ORCU":0.6,"PBOT":1.5}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":614698338537816,"gmtCreate":1791092005243,"gmtModify":1791092007303,"author":{"id":"4193638932436702","authorId":"4193638932436702","name":"美股周先森","avatar":"https://static.tigerbbs.com/56e87f048e7d8919003fd0aede871df1","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"4193638932436702","idStr":"4193638932436702"},"themes":[],"title":"","htmlText":"又要崩了？","listText":"又要崩了？","text":"又要崩了？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/614698338537816","repostId":"2672072433","repostType":2,"repost":{"id":"2672072433","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1791079066,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2672072433?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-10-04 09:57","market":"hk","language":"zh","title":"美银Hartnett：2000年3月“科网泡沫”峰值前6个月，只有科技和通信板块在涨，和当下“如出一辙”","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2672072433","media":"华尔街见闻","summary":"美银Hartnett警告，当前市场呈现与2000年科网泡沫破裂前夕相似的极端分化，AI及科技股独涨、市场广度持续恶化，AI资本开支泡沫风险上升。他还认为美债已被市场严重冷落，10年期美债收益率升至5.33%创2002年以来新高，反而提供了逢低布局机会，并建议投资者开始“买入耻辱”。","content":"<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\">美银证券首席投资策略师Michael Hartnett发出警示：当前市场结构与2000年科网泡沫破裂前夕高度吻合，同时他建议投资者开始逢低买入债券。</p><p style=\"text-align: left;\">在最新一期《Flow Show》报告中，Hartnett指出，在2000年3月科网泡沫峰值前的六个月里，科技板块涨幅超过40%，而必需消费品板块下跌30%，除科技和电信以外的所有板块均告下跌。他表示，<strong>这一格局与当下市场走势&#34;如出一辙&#34;</strong>。与此同时，<a href=\"https://laohu8.com/S/161125\">标普500</a>指数中有400只成分股跌破50日均线，300只跌破200日均线，<strong>市场涨势高度集中于以&#34;Mag7&#34;为代表的人工智能相关板块。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/c76d408d10f852b13e812a71cf249896\" data-align=\"center\" tg-width=\"923\" tg-height=\"685\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">在债券市场，10年期美债收益率已升至5.33%，创2002年以来新高。Hartnett将此视为买入机会，<strong>喊出&#34;买入耻辱&#34;（buy humiliation）的口号，建议客户开始增持债券仓位</strong>。他认为，<strong>长期美债回报率已跌至百年最低，历史上类似的极端低回报往往标志着代际性买入时机的到来。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">市场涨势极度分化，1999年类比信号持续亮起</h2><p style=\"text-align: left;\">Hartnett在报告中以&#34;双城记&#34;为题，描绘当前市场的两极分化格局。他写道，市场正在&#34;做多人工智能&#34;（NDX），同时&#34;做空人工智能无关资产&#34;（<a href=\"https://laohu8.com/S/XDEW.UK\">标普500等权</a>重指数SPW），而Mag7、AI及<a href=\"https://laohu8.com/S/000504\">生物</a>科技板块对高利率环境表现出明显的免疫性，<strong>&#34;1999年类比依然成立&#34;。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/e9d0f31ebb56a186afa7c9b227691384\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"717\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">数据层面，高盛科技交易台的统计显示，即便指数处于历史高位，标普500成分股中位数个股已较高点下跌16%，市场广度已跌至科网泡沫时期的低点水平。此后一天，股价位于200日均线上方的个股占比进一步跌破50%。</p><p style=\"text-align: left;\">Hartnett援引的历史模板显示，<strong>在2000年3月峰值前六个月，科技板块独涨逾40%，其余板块全面下跌，必需消费品板块跌幅高达30%。他认为，当前市场的板块分化程度与彼时几乎如出一辙。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">AI资本开支泡沫：铁路泡沫的历史镜鉴</h2><p style=\"text-align: left;\">Hartnett将人工智能定性为&#34;自铁路以来最大的泡沫&#34;，并在本周报告中对19世纪两次铁路泡沫的破裂过程进行了详细复盘。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第一次铁路泡沫终结于1873年：</strong>1861年至1872年间，铁路股票价格翻三倍，美国铁路里程从3.5万英里扩张至7万英里，资本开支峰值约占GDP的5%。随后，普法战争引发美国信贷收缩，欧洲资本回流，Jay Cooke &amp; Company于1873年倒闭，此后12个月内约115家铁路公司相继破产。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第二次铁路泡沫终结于1881年：铁路股票从1877年至1881年上涨2.5倍，一度占美国股市总市值的63%</strong>。铁路建设在四年内翻了两番，由此造成运力过剩，货运费率持续下滑，收入与利润随之崩塌，并最终引发银行业危机及美国历史上第三长的经济衰退（1882年至1885年）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/c1fd1944b2759a41bba6f190a06b09c2\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"710\"/><span></span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/464e2e1bd3b1dfd6005a2f0e1262cdac\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"554\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">对比当下，Hartnett指出，超大规模云计算企业（Hyperscaler）的资本开支预计在2027年达到GDP的3.5%至4%，仍低于铁路时代5%的峰值水平，且半导体价格持续上涨，与铁路时代货运费率每年下跌5%的情形截然不同。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/da0bd4ef4960248dd63ca8321d1e9180\" data-align=\"center\" tg-width=\"923\" tg-height=\"850\"/><span></span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/45d952cdcaafcc1cf33d7c76566dee34\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"712\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">然而，他同时警告，两次铁路泡沫均有国债收益率下行作为支撑，&#34;而这显然不是当下的情况&#34;。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/911744f718d71cd398ef1136b2b8d78e\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"713\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">此外，两次铁路泡沫的终结均伴随信贷事件、流动性骤降及地缘政治驱动的资本外流——而这三个信号目前均已在Oracle信用违约互换（CDS）、澳元兑日元汇率及法国债券市场中有所体现。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/ed9d2f5354a3f7f616cd28ee21777be1\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"720\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left;\">&#34;买入耻辱&#34;：Hartnett看多遭市场冷落的美债</h2><p style=\"text-align: left;\">在债券市场，Hartnett的立场愈发鲜明。</p><p style=\"text-align: left;\">他承认，<strong>收益率下降100至200个基点可能需要信贷事件或经济衰退作为催化剂，但他认为当前的极端定位本身已构成买入理由</strong>：资产配置者普遍重仓股票、做空债券，以押注美国科技股的最后一波上涨和美债收益率的最后一波上行。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/d1c71f736f4167d16ee60e925dff0591\" data-align=\"center\" tg-width=\"923\" tg-height=\"730\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">长期美债方面，长久期零息债券（ZROZ）较2020年3月峰值已累计下跌65%，10年滚动美债回报率为-2%，创百年最低。Hartnett援引历史数据指出，<strong>上一次股票和大宗商品长期回报率同样惨淡时，恰恰标志着代际性买入机会的出现。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/5721fc3dc76b92c8540b62735c1e6c85\" data-align=\"center\" tg-width=\"923\" tg-height=\"717\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">他进一步将目光投向超大规模云计算企业的投资级债券，指出美国投资级科技债券指数（CITE）过去一年价格下跌9%，收益率从4.5%升至6.2%。他认为，鉴于AI产业获得美国政府背书，Oracle（收益率8.4%）、Meta（7.5%）、谷歌（6.9%）等超大规模企业的长期债券收益率已接近垃圾债水平，或将很快吸引买盘入场。</p><h2 style=\"text-align: left;\">投资者开始跟进增持债券</h2><p style=\"text-align: left;\">最新EPFR数据（截至当周三）显示，债券获资金净流入188亿美元，股票净流入158亿美元，加密货币净流入9亿美元，黄金净流入7亿美元，现金则因季末调仓流出1180亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">具体来看，期限超过6年的长期债券（政府债及企业债）单周净流入74亿美元，为2025年5月以来最大；市政债券净流入42亿美元，创2004年有数据以来历史新高；欧洲股票净流入13亿美元，为2026年2月以来最大；中国股票净流入37亿美元，为近9周最大；科技板块净流入33亿美元，为近5周最大；公用事业净流入10亿美元，为2025年12月以来最大。</p><p style=\"text-align: left;\">值得关注的是，美银私人客户目前持有的股票仓位占资产管理规模的比例已升至历史最高的66.3%，现金占比则降至历史最低的9.4%，显示机构投资者的股票仓位已处于极度拥挤状态。</p><h2 style=\"text-align: left;\">四条关键警戒线</h2><p style=\"text-align: left;\">Hartnett在报告中列出了四个需要密切跟踪的市场风险触发水平：全球金融股ETF（IXG）跌破125美元、债券市场波动率指数MOVE升破125、中盘股ETF（MDY）跌破666美元、小盘股ETF（IJR）跌破135美元。他指出，一旦小盘股跟随银行股下行，去杠杆化的风险级联效应将正式启动，届时政策托底也难以阻挡。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>美银牛熊指标本周从9.3回落至8.8</strong>，Hartnett将此归因于高风险债券利差走阔、高收益债券资金外流以及全球市场广度迅速恶化——全球股票指数中净27%的成分股同时跌破50日和200日均线，为3月以来最差水平。尽管指标有所回落，但8.8的读数<strong>仍处于&#34;卖出&#34;区间</strong>。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/45674c74251a82d833377c231e231666\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"284\"/><span></span></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美银Hartnett：2000年3月“科网泡沫”峰值前6个月，只有科技和通信板块在涨，和当下“如出一辙”</title>\n<style 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style=\"text-align: left;\">美银证券首席投资策略师Michael Hartnett发出警示：当前市场结构与2000年科网泡沫破裂前夕高度吻合，同时他建议投资者开始逢低买入债券。</p><p style=\"text-align: left;\">在最新一期《Flow Show》报告中，Hartnett指出，在2000年3月科网泡沫峰值前的六个月里，科技板块涨幅超过40%，而必需消费品板块下跌30%，除科技和电信以外的所有板块均告下跌。他表示，<strong>这一格局与当下市场走势&#34;如出一辙&#34;</strong>。与此同时，<a href=\"https://laohu8.com/S/161125\">标普500</a>指数中有400只成分股跌破50日均线，300只跌破200日均线，<strong>市场涨势高度集中于以&#34;Mag7&#34;为代表的人工智能相关板块。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/c76d408d10f852b13e812a71cf249896\" data-align=\"center\" tg-width=\"923\" tg-height=\"685\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">在债券市场，10年期美债收益率已升至5.33%，创2002年以来新高。Hartnett将此视为买入机会，<strong>喊出&#34;买入耻辱&#34;（buy humiliation）的口号，建议客户开始增持债券仓位</strong>。他认为，<strong>长期美债回报率已跌至百年最低，历史上类似的极端低回报往往标志着代际性买入时机的到来。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">市场涨势极度分化，1999年类比信号持续亮起</h2><p style=\"text-align: left;\">Hartnett在报告中以&#34;双城记&#34;为题，描绘当前市场的两极分化格局。他写道，市场正在&#34;做多人工智能&#34;（NDX），同时&#34;做空人工智能无关资产&#34;（<a href=\"https://laohu8.com/S/XDEW.UK\">标普500等权</a>重指数SPW），而Mag7、AI及<a href=\"https://laohu8.com/S/000504\">生物</a>科技板块对高利率环境表现出明显的免疫性，<strong>&#34;1999年类比依然成立&#34;。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/e9d0f31ebb56a186afa7c9b227691384\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"717\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">数据层面，高盛科技交易台的统计显示，即便指数处于历史高位，标普500成分股中位数个股已较高点下跌16%，市场广度已跌至科网泡沫时期的低点水平。此后一天，股价位于200日均线上方的个股占比进一步跌破50%。</p><p style=\"text-align: left;\">Hartnett援引的历史模板显示，<strong>在2000年3月峰值前六个月，科技板块独涨逾40%，其余板块全面下跌，必需消费品板块跌幅高达30%。他认为，当前市场的板块分化程度与彼时几乎如出一辙。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">AI资本开支泡沫：铁路泡沫的历史镜鉴</h2><p style=\"text-align: left;\">Hartnett将人工智能定性为&#34;自铁路以来最大的泡沫&#34;，并在本周报告中对19世纪两次铁路泡沫的破裂过程进行了详细复盘。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第一次铁路泡沫终结于1873年：</strong>1861年至1872年间，铁路股票价格翻三倍，美国铁路里程从3.5万英里扩张至7万英里，资本开支峰值约占GDP的5%。随后，普法战争引发美国信贷收缩，欧洲资本回流，Jay Cooke &amp; Company于1873年倒闭，此后12个月内约115家铁路公司相继破产。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第二次铁路泡沫终结于1881年：铁路股票从1877年至1881年上涨2.5倍，一度占美国股市总市值的63%</strong>。铁路建设在四年内翻了两番，由此造成运力过剩，货运费率持续下滑，收入与利润随之崩塌，并最终引发银行业危机及美国历史上第三长的经济衰退（1882年至1885年）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/c1fd1944b2759a41bba6f190a06b09c2\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"710\"/><span></span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/464e2e1bd3b1dfd6005a2f0e1262cdac\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"554\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">对比当下，Hartnett指出，超大规模云计算企业（Hyperscaler）的资本开支预计在2027年达到GDP的3.5%至4%，仍低于铁路时代5%的峰值水平，且半导体价格持续上涨，与铁路时代货运费率每年下跌5%的情形截然不同。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/da0bd4ef4960248dd63ca8321d1e9180\" data-align=\"center\" tg-width=\"923\" tg-height=\"850\"/><span></span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/45d952cdcaafcc1cf33d7c76566dee34\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"712\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">然而，他同时警告，两次铁路泡沫均有国债收益率下行作为支撑，&#34;而这显然不是当下的情况&#34;。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/911744f718d71cd398ef1136b2b8d78e\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"713\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">此外，两次铁路泡沫的终结均伴随信贷事件、流动性骤降及地缘政治驱动的资本外流——而这三个信号目前均已在Oracle信用违约互换（CDS）、澳元兑日元汇率及法国债券市场中有所体现。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/ed9d2f5354a3f7f616cd28ee21777be1\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"720\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left;\">&#34;买入耻辱&#34;：Hartnett看多遭市场冷落的美债</h2><p style=\"text-align: left;\">在债券市场，Hartnett的立场愈发鲜明。</p><p style=\"text-align: left;\">他承认，<strong>收益率下降100至200个基点可能需要信贷事件或经济衰退作为催化剂，但他认为当前的极端定位本身已构成买入理由</strong>：资产配置者普遍重仓股票、做空债券，以押注美国科技股的最后一波上涨和美债收益率的最后一波上行。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/d1c71f736f4167d16ee60e925dff0591\" data-align=\"center\" tg-width=\"923\" tg-height=\"730\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">长期美债方面，长久期零息债券（ZROZ）较2020年3月峰值已累计下跌65%，10年滚动美债回报率为-2%，创百年最低。Hartnett援引历史数据指出，<strong>上一次股票和大宗商品长期回报率同样惨淡时，恰恰标志着代际性买入机会的出现。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/5721fc3dc76b92c8540b62735c1e6c85\" data-align=\"center\" tg-width=\"923\" tg-height=\"717\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">他进一步将目光投向超大规模云计算企业的投资级债券，指出美国投资级科技债券指数（CITE）过去一年价格下跌9%，收益率从4.5%升至6.2%。他认为，鉴于AI产业获得美国政府背书，Oracle（收益率8.4%）、Meta（7.5%）、谷歌（6.9%）等超大规模企业的长期债券收益率已接近垃圾债水平，或将很快吸引买盘入场。</p><h2 style=\"text-align: left;\">投资者开始跟进增持债券</h2><p style=\"text-align: left;\">最新EPFR数据（截至当周三）显示，债券获资金净流入188亿美元，股票净流入158亿美元，加密货币净流入9亿美元，黄金净流入7亿美元，现金则因季末调仓流出1180亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">具体来看，期限超过6年的长期债券（政府债及企业债）单周净流入74亿美元，为2025年5月以来最大；市政债券净流入42亿美元，创2004年有数据以来历史新高；欧洲股票净流入13亿美元，为2026年2月以来最大；中国股票净流入37亿美元，为近9周最大；科技板块净流入33亿美元，为近5周最大；公用事业净流入10亿美元，为2025年12月以来最大。</p><p style=\"text-align: left;\">值得关注的是，美银私人客户目前持有的股票仓位占资产管理规模的比例已升至历史最高的66.3%，现金占比则降至历史最低的9.4%，显示机构投资者的股票仓位已处于极度拥挤状态。</p><h2 style=\"text-align: left;\">四条关键警戒线</h2><p style=\"text-align: left;\">Hartnett在报告中列出了四个需要密切跟踪的市场风险触发水平：全球金融股ETF（IXG）跌破125美元、债券市场波动率指数MOVE升破125、中盘股ETF（MDY）跌破666美元、小盘股ETF（IJR）跌破135美元。他指出，一旦小盘股跟随银行股下行，去杠杆化的风险级联效应将正式启动，届时政策托底也难以阻挡。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>美银牛熊指标本周从9.3回落至8.8</strong>，Hartnett将此归因于高风险债券利差走阔、高收益债券资金外流以及全球市场广度迅速恶化——全球股票指数中净27%的成分股同时跌破50日和200日均线，为3月以来最差水平。尽管指标有所回落，但8.8的读数<strong>仍处于&#34;卖出&#34;区间</strong>。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/45674c74251a82d833377c231e231666\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"284\"/><span></span></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/2493333c086c47deb861eb4b20768041","relate_stocks":{"NBDS":"Neuberger Disrupters ETF","NOCT":"Innovator Growth-100 Power Buffer ETF - October","NDX":"纳斯达克100指数","IXG":"全球金融业ETF-iShares","QQQM":"NASDAQ100指数ETF-Invesco","07261":"FL二华夏纳一百","TQQQ":"纳指三倍做多ETF","QQQ":"纳指100ETF","PSQ":"做空纳斯达克100指数ETF-ProShares","TQQY":"GraniteShares YieldBOOST QQQ ETF","ZROZ":"PIMCO 25+ Year Zero Coupon U.S","NAPR":"Innovator Growth-100 Power Buffer ETF - April","07266":"南方两倍做多纳指","BNDW":"Vanguard Total World Bond ETF","BK4582":"ESG 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humiliation）的口号，建议客户开始增持债券仓位。他认为，长期美债回报率已跌至百年最低，历史上类似的极端低回报往往标志着代际性买入时机的到来。市场涨势极度分化，1999年类比信号持续亮起Hartnett在报告中以\"双城记\"为题，描绘当前市场的两极分化格局。他写道，市场正在\"做多人工智能\"（NDX），同时\"做空人工智能无关资产\"（标普500等权重指数SPW），而Mag7、AI及生物科技板块对高利率环境表现出明显的免疫性，\"1999年类比依然成立\"。数据层面，高盛科技交易台的统计显示，即便指数处于历史高位，标普500成分股中位数个股已较高点下跌16%，市场广度已跌至科网泡沫时期的低点水平。此后一天，股价位于200日均线上方的个股占比进一步跌破50%。Hartnett援引的历史模板显示，在2000年3月峰值前六个月，科技板块独涨逾40%，其余板块全面下跌，必需消费品板块跌幅高达30%。他认为，当前市场的板块分化程度与彼时几乎如出一辙。AI资本开支泡沫：铁路泡沫的历史镜鉴Hartnett将人工智能定性为\"自铁路以来最大的泡沫\"，并在本周报告中对19世纪两次铁路泡沫的破裂过程进行了详细复盘。第一次铁路泡沫终结于1873年：1861年至1872年间，铁路股票价格翻三倍，美国铁路里程从3.5万英里扩张至7万英里，资本开支峰值约占GDP的5%。随后，普法战争引发美国信贷收缩，欧洲资本回流，Jay Cooke & Company于1873年倒闭，此后12个月内约115家铁路公司相继破产。第二次铁路泡沫终结于1881年：铁路股票从1877年至1881年上涨2.5倍，一度占美国股市总市值的63%。铁路建设在四年内翻了两番，由此造成运力过剩，货运费率持续下滑，收入与利润随之崩塌，并最终引发银行业危机及美国历史上第三长的经济衰退（1882年至1885年）。对比当下，Hartnett指出，超大规模云计算企业（Hyperscaler）的资本开支预计在2027年达到GDP的3.5%至4%，仍低于铁路时代5%的峰值水平，且半导体价格持续上涨，与铁路时代货运费率每年下跌5%的情形截然不同。然而，他同时警告，两次铁路泡沫均有国债收益率下行作为支撑，\"而这显然不是当下的情况\"。此外，两次铁路泡沫的终结均伴随信贷事件、流动性骤降及地缘政治驱动的资本外流——而这三个信号目前均已在Oracle信用违约互换（CDS）、澳元兑日元汇率及法国债券市场中有所体现。\"买入耻辱\"：Hartnett看多遭市场冷落的美债在债券市场，Hartnett的立场愈发鲜明。他承认，收益率下降100至200个基点可能需要信贷事件或经济衰退作为催化剂，但他认为当前的极端定位本身已构成买入理由：资产配置者普遍重仓股票、做空债券，以押注美国科技股的最后一波上涨和美债收益率的最后一波上行。长期美债方面，长久期零息债券（ZROZ）较2020年3月峰值已累计下跌65%，10年滚动美债回报率为-2%，创百年最低。Hartnett援引历史数据指出，上一次股票和大宗商品长期回报率同样惨淡时，恰恰标志着代际性买入机会的出现。他进一步将目光投向超大规模云计算企业的投资级债券，指出美国投资级科技债券指数（CITE）过去一年价格下跌9%，收益率从4.5%升至6.2%。他认为，鉴于AI产业获得美国政府背书，Oracle（收益率8.4%）、Meta（7.5%）、谷歌（6.9%）等超大规模企业的长期债券收益率已接近垃圾债水平，或将很快吸引买盘入场。投资者开始跟进增持债券最新EPFR数据（截至当周三）显示，债券获资金净流入188亿美元，股票净流入158亿美元，加密货币净流入9亿美元，黄金净流入7亿美元，现金则因季末调仓流出1180亿美元。具体来看，期限超过6年的长期债券（政府债及企业债）单周净流入74亿美元，为2025年5月以来最大；市政债券净流入42亿美元，创2004年有数据以来历史新高；欧洲股票净流入13亿美元，为2026年2月以来最大；中国股票净流入37亿美元，为近9周最大；科技板块净流入33亿美元，为近5周最大；公用事业净流入10亿美元，为2025年12月以来最大。值得关注的是，美银私人客户目前持有的股票仓位占资产管理规模的比例已升至历史最高的66.3%，现金占比则降至历史最低的9.4%，显示机构投资者的股票仓位已处于极度拥挤状态。四条关键警戒线Hartnett在报告中列出了四个需要密切跟踪的市场风险触发水平：全球金融股ETF（IXG）跌破125美元、债券市场波动率指数MOVE升破125、中盘股ETF（MDY）跌破666美元、小盘股ETF（IJR）跌破135美元。他指出，一旦小盘股跟随银行股下行，去杠杆化的风险级联效应将正式启动，届时政策托底也难以阻挡。美银牛熊指标本周从9.3回落至8.8，Hartnett将此归因于高风险债券利差走阔、高收益债券资金外流以及全球市场广度迅速恶化——全球股票指数中净27%的成分股同时跌破50日和200日均线，为3月以来最差水平。尽管指标有所回落，但8.8的读数仍处于\"卖出\"区间。","news_type":1,"symbols_score_info":{"BNDW":0.9,"IJR":1,"NJUL":0.6,"QQQM":0.6,"TQQQ":0.6,"03455":0.6,"09086":0.6,"02834":0.6,"07261":0.6,"MDY":1,"NOCT":0.6,"ARTY":0.9,"PSQ":0.6,"SQQQ":0.6,"NAPR":0.6,"NJAN":0.6,"QDEC":0.6,"TQQY":0.6,"NDX":1,"GPIQ":0.6,"FWD":0.68,"03034":0.6,"QID":0.6,"QLD":0.6,"03086":0.6,"07522":0.6,"IXG":1,"07568":0.6,"CWC":0.68,"MIDU":0.6,"07266":0.6,"NBDS":0.68,"QQQX":0.6,"QQQ":0.6,"TECY":0.68,"ZROZ":1,"09834":0.6,"QMAR":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":90,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":614696004862536,"gmtCreate":1791091461754,"gmtModify":1791091464245,"author":{"id":"4212982252329032","authorId":"4212982252329032","name":"圆头蝴蝶","avatar":"https://static.tigerbbs.com/11f975c3d0ccf067e1b550357847e22c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"4212982252329032","idStr":"4212982252329032"},"themes":[],"title":"","htmlText":"这人曾经说过标普4600是历史大顶 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style=\"text-align: left;\">在债券市场，10年期美债收益率已升至5.33%，创2002年以来新高。Hartnett将此视为买入机会，<strong>喊出&#34;买入耻辱&#34;（buy humiliation）的口号，建议客户开始增持债券仓位</strong>。他认为，<strong>长期美债回报率已跌至百年最低，历史上类似的极端低回报往往标志着代际性买入时机的到来。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">市场涨势极度分化，1999年类比信号持续亮起</h2><p style=\"text-align: left;\">Hartnett在报告中以&#34;双城记&#34;为题，描绘当前市场的两极分化格局。他写道，市场正在&#34;做多人工智能&#34;（NDX），同时&#34;做空人工智能无关资产&#34;（<a href=\"https://laohu8.com/S/XDEW.UK\">标普500等权</a>重指数SPW），而Mag7、AI及<a href=\"https://laohu8.com/S/000504\">生物</a>科技板块对高利率环境表现出明显的免疫性，<strong>&#34;1999年类比依然成立&#34;。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/e9d0f31ebb56a186afa7c9b227691384\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"717\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">数据层面，高盛科技交易台的统计显示，即便指数处于历史高位，标普500成分股中位数个股已较高点下跌16%，市场广度已跌至科网泡沫时期的低点水平。此后一天，股价位于200日均线上方的个股占比进一步跌破50%。</p><p style=\"text-align: left;\">Hartnett援引的历史模板显示，<strong>在2000年3月峰值前六个月，科技板块独涨逾40%，其余板块全面下跌，必需消费品板块跌幅高达30%。他认为，当前市场的板块分化程度与彼时几乎如出一辙。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">AI资本开支泡沫：铁路泡沫的历史镜鉴</h2><p style=\"text-align: left;\">Hartnett将人工智能定性为&#34;自铁路以来最大的泡沫&#34;，并在本周报告中对19世纪两次铁路泡沫的破裂过程进行了详细复盘。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第一次铁路泡沫终结于1873年：</strong>1861年至1872年间，铁路股票价格翻三倍，美国铁路里程从3.5万英里扩张至7万英里，资本开支峰值约占GDP的5%。随后，普法战争引发美国信贷收缩，欧洲资本回流，Jay Cooke &amp; Company于1873年倒闭，此后12个月内约115家铁路公司相继破产。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第二次铁路泡沫终结于1881年：铁路股票从1877年至1881年上涨2.5倍，一度占美国股市总市值的63%</strong>。铁路建设在四年内翻了两番，由此造成运力过剩，货运费率持续下滑，收入与利润随之崩塌，并最终引发银行业危机及美国历史上第三长的经济衰退（1882年至1885年）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/c1fd1944b2759a41bba6f190a06b09c2\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"710\"/><span></span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/464e2e1bd3b1dfd6005a2f0e1262cdac\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"554\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">对比当下，Hartnett指出，超大规模云计算企业（Hyperscaler）的资本开支预计在2027年达到GDP的3.5%至4%，仍低于铁路时代5%的峰值水平，且半导体价格持续上涨，与铁路时代货运费率每年下跌5%的情形截然不同。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/da0bd4ef4960248dd63ca8321d1e9180\" data-align=\"center\" tg-width=\"923\" tg-height=\"850\"/><span></span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/45d952cdcaafcc1cf33d7c76566dee34\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"712\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">然而，他同时警告，两次铁路泡沫均有国债收益率下行作为支撑，&#34;而这显然不是当下的情况&#34;。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/911744f718d71cd398ef1136b2b8d78e\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"713\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">此外，两次铁路泡沫的终结均伴随信贷事件、流动性骤降及地缘政治驱动的资本外流——而这三个信号目前均已在Oracle信用违约互换（CDS）、澳元兑日元汇率及法国债券市场中有所体现。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/ed9d2f5354a3f7f616cd28ee21777be1\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"720\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left;\">&#34;买入耻辱&#34;：Hartnett看多遭市场冷落的美债</h2><p style=\"text-align: left;\">在债券市场，Hartnett的立场愈发鲜明。</p><p style=\"text-align: left;\">他承认，<strong>收益率下降100至200个基点可能需要信贷事件或经济衰退作为催化剂，但他认为当前的极端定位本身已构成买入理由</strong>：资产配置者普遍重仓股票、做空债券，以押注美国科技股的最后一波上涨和美债收益率的最后一波上行。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/d1c71f736f4167d16ee60e925dff0591\" data-align=\"center\" tg-width=\"923\" tg-height=\"730\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">长期美债方面，长久期零息债券（ZROZ）较2020年3月峰值已累计下跌65%，10年滚动美债回报率为-2%，创百年最低。Hartnett援引历史数据指出，<strong>上一次股票和大宗商品长期回报率同样惨淡时，恰恰标志着代际性买入机会的出现。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/5721fc3dc76b92c8540b62735c1e6c85\" data-align=\"center\" tg-width=\"923\" tg-height=\"717\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">他进一步将目光投向超大规模云计算企业的投资级债券，指出美国投资级科技债券指数（CITE）过去一年价格下跌9%，收益率从4.5%升至6.2%。他认为，鉴于AI产业获得美国政府背书，Oracle（收益率8.4%）、Meta（7.5%）、谷歌（6.9%）等超大规模企业的长期债券收益率已接近垃圾债水平，或将很快吸引买盘入场。</p><h2 style=\"text-align: left;\">投资者开始跟进增持债券</h2><p style=\"text-align: left;\">最新EPFR数据（截至当周三）显示，债券获资金净流入188亿美元，股票净流入158亿美元，加密货币净流入9亿美元，黄金净流入7亿美元，现金则因季末调仓流出1180亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">具体来看，期限超过6年的长期债券（政府债及企业债）单周净流入74亿美元，为2025年5月以来最大；市政债券净流入42亿美元，创2004年有数据以来历史新高；欧洲股票净流入13亿美元，为2026年2月以来最大；中国股票净流入37亿美元，为近9周最大；科技板块净流入33亿美元，为近5周最大；公用事业净流入10亿美元，为2025年12月以来最大。</p><p style=\"text-align: left;\">值得关注的是，美银私人客户目前持有的股票仓位占资产管理规模的比例已升至历史最高的66.3%，现金占比则降至历史最低的9.4%，显示机构投资者的股票仓位已处于极度拥挤状态。</p><h2 style=\"text-align: left;\">四条关键警戒线</h2><p style=\"text-align: left;\">Hartnett在报告中列出了四个需要密切跟踪的市场风险触发水平：全球金融股ETF（IXG）跌破125美元、债券市场波动率指数MOVE升破125、中盘股ETF（MDY）跌破666美元、小盘股ETF（IJR）跌破135美元。他指出，一旦小盘股跟随银行股下行，去杠杆化的风险级联效应将正式启动，届时政策托底也难以阻挡。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>美银牛熊指标本周从9.3回落至8.8</strong>，Hartnett将此归因于高风险债券利差走阔、高收益债券资金外流以及全球市场广度迅速恶化——全球股票指数中净27%的成分股同时跌破50日和200日均线，为3月以来最差水平。尽管指标有所回落，但8.8的读数<strong>仍处于&#34;卖出&#34;区间</strong>。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/45674c74251a82d833377c231e231666\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"284\"/><span></span></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美银Hartnett：2000年3月“科网泡沫”峰值前6个月，只有科技和通信板块在涨，和当下“如出一辙”</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; 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style=\"text-align: left;\">美银证券首席投资策略师Michael Hartnett发出警示：当前市场结构与2000年科网泡沫破裂前夕高度吻合，同时他建议投资者开始逢低买入债券。</p><p style=\"text-align: left;\">在最新一期《Flow Show》报告中，Hartnett指出，在2000年3月科网泡沫峰值前的六个月里，科技板块涨幅超过40%，而必需消费品板块下跌30%，除科技和电信以外的所有板块均告下跌。他表示，<strong>这一格局与当下市场走势&#34;如出一辙&#34;</strong>。与此同时，<a href=\"https://laohu8.com/S/161125\">标普500</a>指数中有400只成分股跌破50日均线，300只跌破200日均线，<strong>市场涨势高度集中于以&#34;Mag7&#34;为代表的人工智能相关板块。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/c76d408d10f852b13e812a71cf249896\" data-align=\"center\" tg-width=\"923\" tg-height=\"685\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">在债券市场，10年期美债收益率已升至5.33%，创2002年以来新高。Hartnett将此视为买入机会，<strong>喊出&#34;买入耻辱&#34;（buy humiliation）的口号，建议客户开始增持债券仓位</strong>。他认为，<strong>长期美债回报率已跌至百年最低，历史上类似的极端低回报往往标志着代际性买入时机的到来。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">市场涨势极度分化，1999年类比信号持续亮起</h2><p style=\"text-align: left;\">Hartnett在报告中以&#34;双城记&#34;为题，描绘当前市场的两极分化格局。他写道，市场正在&#34;做多人工智能&#34;（NDX），同时&#34;做空人工智能无关资产&#34;（<a href=\"https://laohu8.com/S/XDEW.UK\">标普500等权</a>重指数SPW），而Mag7、AI及<a href=\"https://laohu8.com/S/000504\">生物</a>科技板块对高利率环境表现出明显的免疫性，<strong>&#34;1999年类比依然成立&#34;。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/e9d0f31ebb56a186afa7c9b227691384\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"717\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">数据层面，高盛科技交易台的统计显示，即便指数处于历史高位，标普500成分股中位数个股已较高点下跌16%，市场广度已跌至科网泡沫时期的低点水平。此后一天，股价位于200日均线上方的个股占比进一步跌破50%。</p><p style=\"text-align: left;\">Hartnett援引的历史模板显示，<strong>在2000年3月峰值前六个月，科技板块独涨逾40%，其余板块全面下跌，必需消费品板块跌幅高达30%。他认为，当前市场的板块分化程度与彼时几乎如出一辙。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">AI资本开支泡沫：铁路泡沫的历史镜鉴</h2><p style=\"text-align: left;\">Hartnett将人工智能定性为&#34;自铁路以来最大的泡沫&#34;，并在本周报告中对19世纪两次铁路泡沫的破裂过程进行了详细复盘。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第一次铁路泡沫终结于1873年：</strong>1861年至1872年间，铁路股票价格翻三倍，美国铁路里程从3.5万英里扩张至7万英里，资本开支峰值约占GDP的5%。随后，普法战争引发美国信贷收缩，欧洲资本回流，Jay Cooke &amp; Company于1873年倒闭，此后12个月内约115家铁路公司相继破产。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第二次铁路泡沫终结于1881年：铁路股票从1877年至1881年上涨2.5倍，一度占美国股市总市值的63%</strong>。铁路建设在四年内翻了两番，由此造成运力过剩，货运费率持续下滑，收入与利润随之崩塌，并最终引发银行业危机及美国历史上第三长的经济衰退（1882年至1885年）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/c1fd1944b2759a41bba6f190a06b09c2\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"710\"/><span></span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/464e2e1bd3b1dfd6005a2f0e1262cdac\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"554\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">对比当下，Hartnett指出，超大规模云计算企业（Hyperscaler）的资本开支预计在2027年达到GDP的3.5%至4%，仍低于铁路时代5%的峰值水平，且半导体价格持续上涨，与铁路时代货运费率每年下跌5%的情形截然不同。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/da0bd4ef4960248dd63ca8321d1e9180\" data-align=\"center\" tg-width=\"923\" tg-height=\"850\"/><span></span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/45d952cdcaafcc1cf33d7c76566dee34\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"712\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">然而，他同时警告，两次铁路泡沫均有国债收益率下行作为支撑，&#34;而这显然不是当下的情况&#34;。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/911744f718d71cd398ef1136b2b8d78e\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"713\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">此外，两次铁路泡沫的终结均伴随信贷事件、流动性骤降及地缘政治驱动的资本外流——而这三个信号目前均已在Oracle信用违约互换（CDS）、澳元兑日元汇率及法国债券市场中有所体现。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/ed9d2f5354a3f7f616cd28ee21777be1\" data-align=\"center\" tg-width=\"905\" tg-height=\"720\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left;\">&#34;买入耻辱&#34;：Hartnett看多遭市场冷落的美债</h2><p style=\"text-align: left;\">在债券市场，Hartnett的立场愈发鲜明。</p><p style=\"text-align: left;\">他承认，<strong>收益率下降100至200个基点可能需要信贷事件或经济衰退作为催化剂，但他认为当前的极端定位本身已构成买入理由</strong>：资产配置者普遍重仓股票、做空债券，以押注美国科技股的最后一波上涨和美债收益率的最后一波上行。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/d1c71f736f4167d16ee60e925dff0591\" data-align=\"center\" tg-width=\"923\" tg-height=\"730\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">长期美债方面，长久期零息债券（ZROZ）较2020年3月峰值已累计下跌65%，10年滚动美债回报率为-2%，创百年最低。Hartnett援引历史数据指出，<strong>上一次股票和大宗商品长期回报率同样惨淡时，恰恰标志着代际性买入机会的出现。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/5721fc3dc76b92c8540b62735c1e6c85\" data-align=\"center\" tg-width=\"923\" tg-height=\"717\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">他进一步将目光投向超大规模云计算企业的投资级债券，指出美国投资级科技债券指数（CITE）过去一年价格下跌9%，收益率从4.5%升至6.2%。他认为，鉴于AI产业获得美国政府背书，Oracle（收益率8.4%）、Meta（7.5%）、谷歌（6.9%）等超大规模企业的长期债券收益率已接近垃圾债水平，或将很快吸引买盘入场。</p><h2 style=\"text-align: left;\">投资者开始跟进增持债券</h2><p style=\"text-align: left;\">最新EPFR数据（截至当周三）显示，债券获资金净流入188亿美元，股票净流入158亿美元，加密货币净流入9亿美元，黄金净流入7亿美元，现金则因季末调仓流出1180亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">具体来看，期限超过6年的长期债券（政府债及企业债）单周净流入74亿美元，为2025年5月以来最大；市政债券净流入42亿美元，创2004年有数据以来历史新高；欧洲股票净流入13亿美元，为2026年2月以来最大；中国股票净流入37亿美元，为近9周最大；科技板块净流入33亿美元，为近5周最大；公用事业净流入10亿美元，为2025年12月以来最大。</p><p style=\"text-align: left;\">值得关注的是，美银私人客户目前持有的股票仓位占资产管理规模的比例已升至历史最高的66.3%，现金占比则降至历史最低的9.4%，显示机构投资者的股票仓位已处于极度拥挤状态。</p><h2 style=\"text-align: left;\">四条关键警戒线</h2><p style=\"text-align: left;\">Hartnett在报告中列出了四个需要密切跟踪的市场风险触发水平：全球金融股ETF（IXG）跌破125美元、债券市场波动率指数MOVE升破125、中盘股ETF（MDY）跌破666美元、小盘股ETF（IJR）跌破135美元。他指出，一旦小盘股跟随银行股下行，去杠杆化的风险级联效应将正式启动，届时政策托底也难以阻挡。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>美银牛熊指标本周从9.3回落至8.8</strong>，Hartnett将此归因于高风险债券利差走阔、高收益债券资金外流以及全球市场广度迅速恶化——全球股票指数中净27%的成分股同时跌破50日和200日均线，为3月以来最差水平。尽管指标有所回落，但8.8的读数<strong>仍处于&#34;卖出&#34;区间</strong>。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/45674c74251a82d833377c231e231666\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"284\"/><span></span></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/2493333c086c47deb861eb4b20768041","relate_stocks":{"NBDS":"Neuberger Disrupters ETF","NOCT":"Innovator Growth-100 Power Buffer ETF - October","NDX":"纳斯达克100指数","IXG":"全球金融业ETF-iShares","QQQM":"NASDAQ100指数ETF-Invesco","07261":"FL二华夏纳一百","TQQQ":"纳指三倍做多ETF","QQQ":"纳指100ETF","PSQ":"做空纳斯达克100指数ETF-ProShares","TQQY":"GraniteShares YieldBOOST QQQ ETF","ZROZ":"PIMCO 25+ Year Zero Coupon U.S","NAPR":"Innovator Growth-100 Power Buffer ETF - April","07266":"南方两倍做多纳指","BNDW":"Vanguard Total World Bond ETF","BK4582":"ESG 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humiliation）的口号，建议客户开始增持债券仓位。他认为，长期美债回报率已跌至百年最低，历史上类似的极端低回报往往标志着代际性买入时机的到来。市场涨势极度分化，1999年类比信号持续亮起Hartnett在报告中以\"双城记\"为题，描绘当前市场的两极分化格局。他写道，市场正在\"做多人工智能\"（NDX），同时\"做空人工智能无关资产\"（标普500等权重指数SPW），而Mag7、AI及生物科技板块对高利率环境表现出明显的免疫性，\"1999年类比依然成立\"。数据层面，高盛科技交易台的统计显示，即便指数处于历史高位，标普500成分股中位数个股已较高点下跌16%，市场广度已跌至科网泡沫时期的低点水平。此后一天，股价位于200日均线上方的个股占比进一步跌破50%。Hartnett援引的历史模板显示，在2000年3月峰值前六个月，科技板块独涨逾40%，其余板块全面下跌，必需消费品板块跌幅高达30%。他认为，当前市场的板块分化程度与彼时几乎如出一辙。AI资本开支泡沫：铁路泡沫的历史镜鉴Hartnett将人工智能定性为\"自铁路以来最大的泡沫\"，并在本周报告中对19世纪两次铁路泡沫的破裂过程进行了详细复盘。第一次铁路泡沫终结于1873年：1861年至1872年间，铁路股票价格翻三倍，美国铁路里程从3.5万英里扩张至7万英里，资本开支峰值约占GDP的5%。随后，普法战争引发美国信贷收缩，欧洲资本回流，Jay Cooke & Company于1873年倒闭，此后12个月内约115家铁路公司相继破产。第二次铁路泡沫终结于1881年：铁路股票从1877年至1881年上涨2.5倍，一度占美国股市总市值的63%。铁路建设在四年内翻了两番，由此造成运力过剩，货运费率持续下滑，收入与利润随之崩塌，并最终引发银行业危机及美国历史上第三长的经济衰退（1882年至1885年）。对比当下，Hartnett指出，超大规模云计算企业（Hyperscaler）的资本开支预计在2027年达到GDP的3.5%至4%，仍低于铁路时代5%的峰值水平，且半导体价格持续上涨，与铁路时代货运费率每年下跌5%的情形截然不同。然而，他同时警告，两次铁路泡沫均有国债收益率下行作为支撑，\"而这显然不是当下的情况\"。此外，两次铁路泡沫的终结均伴随信贷事件、流动性骤降及地缘政治驱动的资本外流——而这三个信号目前均已在Oracle信用违约互换（CDS）、澳元兑日元汇率及法国债券市场中有所体现。\"买入耻辱\"：Hartnett看多遭市场冷落的美债在债券市场，Hartnett的立场愈发鲜明。他承认，收益率下降100至200个基点可能需要信贷事件或经济衰退作为催化剂，但他认为当前的极端定位本身已构成买入理由：资产配置者普遍重仓股票、做空债券，以押注美国科技股的最后一波上涨和美债收益率的最后一波上行。长期美债方面，长久期零息债券（ZROZ）较2020年3月峰值已累计下跌65%，10年滚动美债回报率为-2%，创百年最低。Hartnett援引历史数据指出，上一次股票和大宗商品长期回报率同样惨淡时，恰恰标志着代际性买入机会的出现。他进一步将目光投向超大规模云计算企业的投资级债券，指出美国投资级科技债券指数（CITE）过去一年价格下跌9%，收益率从4.5%升至6.2%。他认为，鉴于AI产业获得美国政府背书，Oracle（收益率8.4%）、Meta（7.5%）、谷歌（6.9%）等超大规模企业的长期债券收益率已接近垃圾债水平，或将很快吸引买盘入场。投资者开始跟进增持债券最新EPFR数据（截至当周三）显示，债券获资金净流入188亿美元，股票净流入158亿美元，加密货币净流入9亿美元，黄金净流入7亿美元，现金则因季末调仓流出1180亿美元。具体来看，期限超过6年的长期债券（政府债及企业债）单周净流入74亿美元，为2025年5月以来最大；市政债券净流入42亿美元，创2004年有数据以来历史新高；欧洲股票净流入13亿美元，为2026年2月以来最大；中国股票净流入37亿美元，为近9周最大；科技板块净流入33亿美元，为近5周最大；公用事业净流入10亿美元，为2025年12月以来最大。值得关注的是，美银私人客户目前持有的股票仓位占资产管理规模的比例已升至历史最高的66.3%，现金占比则降至历史最低的9.4%，显示机构投资者的股票仓位已处于极度拥挤状态。四条关键警戒线Hartnett在报告中列出了四个需要密切跟踪的市场风险触发水平：全球金融股ETF（IXG）跌破125美元、债券市场波动率指数MOVE升破125、中盘股ETF（MDY）跌破666美元、小盘股ETF（IJR）跌破135美元。他指出，一旦小盘股跟随银行股下行，去杠杆化的风险级联效应将正式启动，届时政策托底也难以阻挡。美银牛熊指标本周从9.3回落至8.8，Hartnett将此归因于高风险债券利差走阔、高收益债券资金外流以及全球市场广度迅速恶化——全球股票指数中净27%的成分股同时跌破50日和200日均线，为3月以来最差水平。尽管指标有所回落，但8.8的读数仍处于\"卖出\"区间。","news_type":1,"symbols_score_info":{"BNDW":0.9,"IJR":1,"NJUL":0.6,"QQQM":0.6,"TQQQ":0.6,"03455":0.6,"09086":0.6,"02834":0.6,"07261":0.6,"MDY":1,"NOCT":0.6,"ARTY":0.9,"PSQ":0.6,"SQQQ":0.6,"NAPR":0.6,"NJAN":0.6,"QDEC":0.6,"TQQY":0.6,"NDX":1,"GPIQ":0.6,"FWD":0.68,"03034":0.6,"QID":0.6,"QLD":0.6,"03086":0.6,"07522":0.6,"IXG":1,"07568":0.6,"CWC":0.68,"MIDU":0.6,"07266":0.6,"NBDS":0.68,"QQQX":0.6,"QQQ":0.6,"TECY":0.68,"ZROZ":1,"09834":0.6,"QMAR":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":333,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":614454012506392,"gmtCreate":1791032344530,"gmtModify":1791034475600,"author":{"id":"3546057439648684","authorId":"3546057439648684","name":"蓝白红黑的间条衫","avatar":"https://static.tigerbbs.com/dd62466c8f106fe5d684f40f03a2cdb8","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3546057439648684","idStr":"3546057439648684"},"themes":[],"title":"","htmlText":"美股给华尔街见闻这个美股闹餐黑子备足了柠檬……😂😂😂","listText":"美股给华尔街见闻这个美股闹餐黑子备足了柠檬……😂😂😂","text":"美股给华尔街见闻这个美股闹餐黑子备足了柠檬……😂😂😂","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/614454012506392","repostId":"2672742057","repostType":2,"repost":{"id":"2672742057","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1790996100,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2672742057?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-10-03 10:55","market":"nz","language":"zh","title":"美股要“通宵”了！12月起迈入23小时交易时代","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2672742057","media":"华尔街见闻","summary":"这一历史性扩容旨在应对加密货币及预测市场“全天候交易”的跨界竞争，并加速捕获海外投资者的增量需求。美国证券交易委员会（SEC）数据显示，尽管当前夜盘仅占美股总成交量的1%左右，但其同比增速已高达358%，展现出极强的爆发力。至此，美股全天将仅在晚8点至9点保留一个小时的休市时间，用于系统维护与交易处理。","content":"<html><head></head><body><p>12月6日起，纳斯达克（Nasdaq）、纽交所Arca等四大核心交易所将正式增设夜盘时段，华尔街全面迈入每天23小时的“通宵交易”时代。</p>\n<p>这一历史性扩容旨在应对加密货币及预测市场“全天候交易”的跨界竞争，并加速捕获海外投资者的增量需求。美国证券交易委员会（SEC）数据显示，尽管当前夜盘仅占美股总成交量的1%左右，但其同比增速已高达358%，展现出极强的爆发力。</p>\n<h2>机构资金观望：流动性与价差成核心隐忧</h2>\n<p>交易时段的延长在全球市场引发分歧。支持者寄望于打破时区壁垒，但手握重金的机构投资者却对潜在风险保持高度警惕。</p>\n<p>Crisil Coalition Greenwich高级分析师David Easthope指出，机构的核心痛点在于延长时段后的“市场质量”——即流动性与买卖价差，而非单纯的运营或人员排班问题。该机构去年下半年（2025年下半年）针对买方交易员的调查显示，由于常规时段外参与者稀缺，强行入场可能面临流动性枯竭及价差扩大的双重打击，甚至影响交易员的身心健康。不过Easthope补充称，随着监管层实质性推进改革，买方对这一趋势的“不可避免性”已有心理准备。</p>\n<p>Themis Trading股票交易联席主管Joseph Saluzzi直言对新规缺乏兴趣。他指出，当前交易所盘前与盘后交易量之和仅占总量的10%，机构资金绝不会贸然进入一个低流动性、宽价差且极易波动的市场。</p>\n<p>Liquidnet市场结构主管Jeff O’Connor则认为，机构目前处于“观望模式”。若12月的扩容能实质性改善夜间价格发现机制并降低交易成本，机构资金终将入场捕捉夜盘Alpha（超额收益）。</p>\n<h2>海外与散户主导：交易标的高度集中</h2>\n<p>海外资金与散户成为当前夜盘的绝对主导力量。SEC数据显示，今年二季度，海外投资者贡献了夜盘总成交量的37%。</p>\n<p>参与者结构的失衡直接导致交易标的高度集中。今年8月，仅15只股票就包揽了夜盘50%的成交量，其中频繁出现注册地在中国内地和中国香港的“不足一美元”低价股。作为对比，在流动性充裕的常规时段，需要256只股票才能达到同等成交比例。</p>\n<p>目前提供夜盘撮合服务的另类交易系统（ATS）<a href=\"https://laohu8.com/S/BOCNW\">Blue Ocean</a> Technologies首席执行官Brian Hyndman表示，12月新规落地后，现有的活跃玩家将无缝衔接。但他同时坦言，买方机构和投行的持续缺席，意味着市场仍缺失最关键的一块拼图。</p>\n<h2>清算基建就位：每日仅留一小时“空窗期”</h2>\n<p>尽管资金端存在分歧，华尔街的底层基础设施已为“通宵”做好了准备。</p>\n<p>负责美股清算的美国证券存托与清算公司（DTCC）已于今年6月切换至“24x5”模式，运行时间从纽约时间周日晚8点持续至周五晚8点。同时，负责分发报价及交易数据的证券信息处理器（SIPs）也已获批延长运行时间。</p>\n<p>根据最新时间表，12月扩容后，纳斯达克和纽交所在现有的常规时段（美东时间9:30-16:00）、盘前（4:00起）及盘后（16:00-20:00）基础上，将新增晚9点至次日凌晨4点的夜盘。</p>\n<p>至此，美股全天将仅在晚8点至9点保留一个小时的休市时间，用于系统维护与交易处理。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta 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O’Connor则认为，机构目前处于“观望模式”。若12月的扩容能实质性改善夜间价格发现机制并降低交易成本，机构资金终将入场捕捉夜盘Alpha（超额收益）。</p>\n<h2>海外与散户主导：交易标的高度集中</h2>\n<p>海外资金与散户成为当前夜盘的绝对主导力量。SEC数据显示，今年二季度，海外投资者贡献了夜盘总成交量的37%。</p>\n<p>参与者结构的失衡直接导致交易标的高度集中。今年8月，仅15只股票就包揽了夜盘50%的成交量，其中频繁出现注册地在中国内地和中国香港的“不足一美元”低价股。作为对比，在流动性充裕的常规时段，需要256只股票才能达到同等成交比例。</p>\n<p>目前提供夜盘撮合服务的另类交易系统（ATS）<a href=\"https://laohu8.com/S/BOCNW\">Blue Ocean</a> Technologies首席执行官Brian Hyndman表示，12月新规落地后，现有的活跃玩家将无缝衔接。但他同时坦言，买方机构和投行的持续缺席，意味着市场仍缺失最关键的一块拼图。</p>\n<h2>清算基建就位：每日仅留一小时“空窗期”</h2>\n<p>尽管资金端存在分歧，华尔街的底层基础设施已为“通宵”做好了准备。</p>\n<p>负责美股清算的美国证券存托与清算公司（DTCC）已于今年6月切换至“24x5”模式，运行时间从纽约时间周日晚8点持续至周五晚8点。同时，负责分发报价及交易数据的证券信息处理器（SIPs）也已获批延长运行时间。</p>\n<p>根据最新时间表，12月扩容后，纳斯达克和纽交所在现有的常规时段（美东时间9:30-16:00）、盘前（4:00起）及盘后（16:00-20:00）基础上，将新增晚9点至次日凌晨4点的夜盘。</p>\n<p>至此，美股全天将仅在晚8点至9点保留一个小时的休市时间，用于系统维护与交易处理。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/cb5398fed733ffbbc94ab1b9a49946a8","relate_stocks":{".SPX":"S&P 500 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O’Connor则认为，机构目前处于“观望模式”。若12月的扩容能实质性改善夜间价格发现机制并降低交易成本，机构资金终将入场捕捉夜盘Alpha（超额收益）。\n海外与散户主导：交易标的高度集中\n海外资金与散户成为当前夜盘的绝对主导力量。SEC数据显示，今年二季度，海外投资者贡献了夜盘总成交量的37%。\n参与者结构的失衡直接导致交易标的高度集中。今年8月，仅15只股票就包揽了夜盘50%的成交量，其中频繁出现注册地在中国内地和中国香港的“不足一美元”低价股。作为对比，在流动性充裕的常规时段，需要256只股票才能达到同等成交比例。\n目前提供夜盘撮合服务的另类交易系统（ATS）Blue Ocean Technologies首席执行官Brian Hyndman表示，12月新规落地后，现有的活跃玩家将无缝衔接。但他同时坦言，买方机构和投行的持续缺席，意味着市场仍缺失最关键的一块拼图。\n清算基建就位：每日仅留一小时“空窗期”\n尽管资金端存在分歧，华尔街的底层基础设施已为“通宵”做好了准备。\n负责美股清算的美国证券存托与清算公司（DTCC）已于今年6月切换至“24x5”模式，运行时间从纽约时间周日晚8点持续至周五晚8点。同时，负责分发报价及交易数据的证券信息处理器（SIPs）也已获批延长运行时间。\n根据最新时间表，12月扩容后，纳斯达克和纽交所在现有的常规时段（美东时间9:30-16:00）、盘前（4:00起）及盘后（16:00-20:00）基础上，将新增晚9点至次日凌晨4点的夜盘。\n至此，美股全天将仅在晚8点至9点保留一个小时的休市时间，用于系统维护与交易处理。","news_type":1,"symbols_score_info":{"SPYM":0.6,"SDOW":0.6,"SPXL":0.6,"UPRO":0.6,"SSO":0.6,"YSPY":0.6,".SPX":1,"SPUU":0.6,"SPYQ":0.6,"IVV":0.6,"DDM":0.6,"SPDN":0.6,"SDS":0.6,"DIA":0.6,"SH":0.6,"UDOW":0.6,"SPXU":0.6,"SPY":0.6,"HIBL":0.6,"DOG":0.6,"VOO":0.6,"SPYH":0.6,".IXIC":2,"DMAX":0.6,"SPXS":0.6,".DJI":2,"DXD":0.6,"MMAX":0.6,"SPYU":0.6,"SMAX":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":178,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":614435420111128,"gmtCreate":1791027805371,"gmtModify":1791027807267,"author":{"id":"3544518779726666","authorId":"3544518779726666","name":"里二外三","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3544518779726666","idStr":"3544518779726666"},"themes":[],"title":"","htmlText":"港交所咋办？","listText":"港交所咋办？","text":"港交所咋办？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/614435420111128","repostId":"2672742057","repostType":4,"repost":{"id":"2672742057","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1790996100,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2672742057?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-10-03 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href=\"https://laohu8.com/S/161125\">标普500</a>在中期选举年四季度平均上涨5.6%，几乎是所有年份四季度均值2.9%的两倍。10月和11月历来是中期选举年表现最强的月份。</p>\n<h2>科技股拒绝倒下</h2>\n<p>利率冲击之下，科技板块表现出罕见韧性。纳斯达克100指数期货正逼近31200点关键阻力位，50日均线重新上行；费城半导体指数已突破短期阻力，接近历史新高区域。</p>\n<p>AI资本开支对利率的低敏感性是关键。据高盛，超大规模云厂商（谷歌、亚马逊等）的债券发行预计2027年将达4200亿美元，但利息支出在其盈利中占比仍然很小。据摩根士丹利，这些厂商净杠杆仅0.4倍，现金相当于债务的132%——AI基建并未遭遇资产负债表瓶颈。</p>\n<p>这里藏着一个不对称性：AI支出本身不依赖低利率，但如果利率最终回落，科技股估值将直接受益——高利率下支出不减速，低利率时估值有弹性。</p>\n<p>半导体领域的预期重置为逼空提供了额外燃料。据高盛，传统存储和HBM（高带宽内存）的定价预期此前已被大幅下调，目前正开始修复，越来越多投资者寻找定价上行空间。摩根大通指出，半导体硬件盈利前景稳固，台积电AI加速器需求强劲，先进制程利用率超过100%。</p>\n<p>预期重置、基本面改善、技术面突破——逼空的经典配方。</p>\n<p>四季度最大的宏观变量仍是原油。据高盛，全球原油库存虽高于运营最低线，但缓冲垫已显著变薄，100美元油价与当前供需平衡并不矛盾。原油波动率指数（OVX）目前与油价低于80美元时持平，尾部风险的定价可能不足。</p>\n</body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta 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</p>\n<p class=\"h-time\">2026-10-04 06:59</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>美股量化基金刚刚完成一次罕见的仓位大清洗。</p>\n<p>CTA（趋势跟踪量化基金）合计持仓从8月底的极度超配骤降至略偏空头，一个月内摆幅超过3个标准差——近年来几乎没有先例。卖盘释放，潜在买盘空间大幅打开。</p>\n<p>与此同时，美国企业今年已授权创纪录的1.3万亿美元回购，执行窗口将从10月15日起陆续重开。</p>\n<p>仓位清洗、回购弹药就位、中期选举年四季度的强势季节性——逼空条件正在成型。</p>\n<h2>仓位已清、弹药待发</h2>\n<p>据策略师Rubner的研究，CTA持仓的Z值（衡量仓位偏离常态的指标）从8月底的+2.35骤降至-0.80，从极度看多跌至低于中性。卖压释放后，资金流方向已经反转。</p>\n<p>企业端火力可观。1.3万亿美元已授权回购中，大量额度等待三季报静默期结束后执行。回购窗口10月15日起陆续打开，历史上企业回购力度在11月通常进一步加速。</p>\n<p>季节性同样站在多头一边。Rubner数据显示，自1930年以来，<a href=\"https://laohu8.com/S/161125\">标普500</a>在中期选举年四季度平均上涨5.6%，几乎是所有年份四季度均值2.9%的两倍。10月和11月历来是中期选举年表现最强的月份。</p>\n<h2>科技股拒绝倒下</h2>\n<p>利率冲击之下，科技板块表现出罕见韧性。纳斯达克100指数期货正逼近31200点关键阻力位，50日均线重新上行；费城半导体指数已突破短期阻力，接近历史新高区域。</p>\n<p>AI资本开支对利率的低敏感性是关键。据高盛，超大规模云厂商（谷歌、亚马逊等）的债券发行预计2027年将达4200亿美元，但利息支出在其盈利中占比仍然很小。据摩根士丹利，这些厂商净杠杆仅0.4倍，现金相当于债务的132%——AI基建并未遭遇资产负债表瓶颈。</p>\n<p>这里藏着一个不对称性：AI支出本身不依赖低利率，但如果利率最终回落，科技股估值将直接受益——高利率下支出不减速，低利率时估值有弹性。</p>\n<p>半导体领域的预期重置为逼空提供了额外燃料。据高盛，传统存储和HBM（高带宽内存）的定价预期此前已被大幅下调，目前正开始修复，越来越多投资者寻找定价上行空间。摩根大通指出，半导体硬件盈利前景稳固，台积电AI加速器需求强劲，先进制程利用率超过100%。</p>\n<p>预期重置、基本面改善、技术面突破——逼空的经典配方。</p>\n<p>四季度最大的宏观变量仍是原油。据高盛，全球原油库存虽高于运营最低线，但缓冲垫已显著变薄，100美元油价与当前供需平衡并不矛盾。原油波动率指数（OVX）目前与油价低于80美元时持平，尾部风险的定价可能不足。</p>\n</body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/318dced6c8505427ba4c5a73eb4a7981","relate_stocks":{"JPFP":"JPMorgan Managed Futures Plus ETF","SDMF":"Simplify DBi CTA Managed Futures Index ETF","SHRT":"Gotham Short Strategies 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先说销量不如意可能 然后销量出来了 又继续打脸 为啥？谁付了那么多钱来宣传","listText":"真不容易 先说销量不如意可能 然后销量出来了 又继续打脸 为啥？谁付了那么多钱来宣传","text":"真不容易 先说销量不如意可能 然后销量出来了 又继续打脸 为啥？谁付了那么多钱来宣传","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/614373440475584","repostId":"2672405757","repostType":2,"repost":{"id":"2672405757","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1791009235,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2672405757?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-10-03 14:33","market":"sg","language":"zh","title":"交付超预期难改盈利压力！摩根大通：特斯拉盈利或从2028年开始加速","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2672405757","media":"华尔街见闻","summary":"摩根大通认为，特斯拉交付亮眼难掩近期盈利压力，EPS拐点要等到2028年，届时或开启50%以上的年复合增长。","content":"<html><head></head><body><p>特斯拉三季度交付48.65万辆、超出市场共识约5%，但摩根大通在数据公布后维持中性评级和415美元目标价，摩根大通认为，特斯拉交付亮眼难掩近期盈利压力，EPS拐点要等到2028年，届时或开启50%以上的年复合增长。</p>\n<p>投资者在此之前面对的是一段利润率压缩期。摩根大通对特斯拉2026年和2027年的调整后EPS预测分别为1.43美元和1.45美元，大幅低于彭博共识的1.65美元和2.22美元。</p>\n<p>按当前股价354美元计算，特斯拉对应2026年约248倍的市盈率。摩根大通此前曾从2023年10月起连续维持减持评级，直至今年6月才上调至中性——即便如此，这份报告对近期盈利的预期仍明显低于市场。</p>\n<h2>交付超预期，但储能不及预期</h2>\n<p>三季度交付较摩根大通预期高出约1%，较公司汇编共识和彭博共识分别高出约5%和3%。Model 3/Y交付约47.82万辆，较公司汇编共识高出6%，是超预期的主要贡献；其他车型交付约8300辆，高于摩根大通预期的6500辆，但低于公司汇编共识的1.13万辆。</p>\n<p>区域表现分化明显。欧洲成为亮点，FSD已在克罗地亚、斯洛文尼亚和捷克获得监管批准，韩国和澳大利亚销售分别同比增长15%和21%——摩根大通将后两个市场视为FSD激活后需求提升的有效参照。不过，全欧盟范围的FSD审批投票已从原定的10月推迟至12月。美国市场销售同比下降26%，但主要源于去年联邦税收抵免到期前抢购潮造成的高基数，四季度起同比压力将显著缓解。</p>\n<p>储能业务低于预期。三季度部署约13.7 GWh，分别低于摩根大通预期15.0 GWh、彭博共识15.3 GWh和公司汇编共识15.9 GWh，部分抵消了汽车交付的利好。Robotaxi方面，得州注册Cybercab数量已超过100辆，活跃车队规模仍较小，FSD v15的发布进展将是10月21日三季度财报的关注焦点。</p>\n<h2>近期盈利承压：毛利率低迷叠加支出激增</h2>\n<p>摩根大通维持低于共识的EPS预测，原因在于汽车毛利率低迷和运营支出的快速攀升。</p>\n<p>据其预测，特斯拉2026年和2027年整体毛利率均为18%，到2028年才回升至20%。EBIT利润率的收窄更为显著：2026年仅1.3%，2027年进一步降至1.1%，2028年回升至3.5%。</p>\n<p>支出端的压力来自两个方向。研发费用从2025年的64亿美元跃升至2026年的96亿美元，2027年和2028年预计分别达到118亿和134亿美元，反映出Robotaxi、Optimus人形机器人和FSD等新业务的大规模投入。资本开支同样激进：2026年预计达233亿美元，占收入的21.5%，2027年和2028年分别为240亿和250亿美元。</p>\n<p>大规模支出直接导致自由现金流转负。摩根大通预计，特斯拉自由现金流将从2025年的正72亿美元骤降至2026年的负100亿美元，2027年和2028年分别为负119亿和负95亿美元。公司预计将在2026-2028年间累计净增发约300亿美元债务，资产负债表将从净现金转为净负债。</p>\n<h2>2028年拐点与3.9万亿美元远景</h2>\n<p>摩根大通预计，调整后EPS将从2027年的1.45美元跳升至2028年的2.15美元（增长48%），此后加速至2029年的3.50美元和2030年的6.00美元，对应50%以上的年复合增长率。</p>\n<p>盈利加速的主要驱动力并非传统汽车——汽车收入在2026-2028年间仅从769亿增至918亿美元——而是服务收入（涵盖FSD订阅、充电网络等）的快速膨胀：从2026年的183亿美元增至2028年的370亿美元，到2030年达到836亿美元。</p>\n<p>估值方面，摩根大通采用P/E法和分部估值法（SoTP）各50%权重，得出415美元的目标价。P/E法基于2030年EPS给予75倍市盈率，折现后每股354美元；SoTP法描绘了2035年远景：Robotaxi以3190亿美元收入、5倍EV/Revenue贡献约1.58万亿美元市值，Optimus人形机器人以470亿收入、15倍估值贡献7050亿美元，FSD订阅和AI计算授权等高利润业务合计贡献超1万亿美元，整体隐含企业价值约3.9万亿美元，折现后每股476美元。</p>\n<p>不过，摩根大通指出这些新的可寻址市场不太可能在2029年之前出现实质性拐点。在3.9万亿远景兑现之前，股价走势更多取决于Robotaxi和Optimus的阶段性进展，而AI相关大型IPO可能在这一时期引发资金分流。在下行风险中，摩根大通提及CEO参与政治活动对品牌的潜在损害，以及Robotaxi和Optimus在执行和监管层面的不确定性。</p>\n</body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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3/Y交付约47.82万辆，较公司汇编共识高出6%，是超预期的主要贡献；其他车型交付约8300辆，高于摩根大通预期的6500辆，但低于公司汇编共识的1.13万辆。</p>\n<p>区域表现分化明显。欧洲成为亮点，FSD已在克罗地亚、斯洛文尼亚和捷克获得监管批准，韩国和澳大利亚销售分别同比增长15%和21%——摩根大通将后两个市场视为FSD激活后需求提升的有效参照。不过，全欧盟范围的FSD审批投票已从原定的10月推迟至12月。美国市场销售同比下降26%，但主要源于去年联邦税收抵免到期前抢购潮造成的高基数，四季度起同比压力将显著缓解。</p>\n<p>储能业务低于预期。三季度部署约13.7 GWh，分别低于摩根大通预期15.0 GWh、彭博共识15.3 GWh和公司汇编共识15.9 GWh，部分抵消了汽车交付的利好。Robotaxi方面，得州注册Cybercab数量已超过100辆，活跃车队规模仍较小，FSD v15的发布进展将是10月21日三季度财报的关注焦点。</p>\n<h2>近期盈利承压：毛利率低迷叠加支出激增</h2>\n<p>摩根大通维持低于共识的EPS预测，原因在于汽车毛利率低迷和运营支出的快速攀升。</p>\n<p>据其预测，特斯拉2026年和2027年整体毛利率均为18%，到2028年才回升至20%。EBIT利润率的收窄更为显著：2026年仅1.3%，2027年进一步降至1.1%，2028年回升至3.5%。</p>\n<p>支出端的压力来自两个方向。研发费用从2025年的64亿美元跃升至2026年的96亿美元，2027年和2028年预计分别达到118亿和134亿美元，反映出Robotaxi、Optimus人形机器人和FSD等新业务的大规模投入。资本开支同样激进：2026年预计达233亿美元，占收入的21.5%，2027年和2028年分别为240亿和250亿美元。</p>\n<p>大规模支出直接导致自由现金流转负。摩根大通预计，特斯拉自由现金流将从2025年的正72亿美元骤降至2026年的负100亿美元，2027年和2028年分别为负119亿和负95亿美元。公司预计将在2026-2028年间累计净增发约300亿美元债务，资产负债表将从净现金转为净负债。</p>\n<h2>2028年拐点与3.9万亿美元远景</h2>\n<p>摩根大通预计，调整后EPS将从2027年的1.45美元跳升至2028年的2.15美元（增长48%），此后加速至2029年的3.50美元和2030年的6.00美元，对应50%以上的年复合增长率。</p>\n<p>盈利加速的主要驱动力并非传统汽车——汽车收入在2026-2028年间仅从769亿增至918亿美元——而是服务收入（涵盖FSD订阅、充电网络等）的快速膨胀：从2026年的183亿美元增至2028年的370亿美元，到2030年达到836亿美元。</p>\n<p>估值方面，摩根大通采用P/E法和分部估值法（SoTP）各50%权重，得出415美元的目标价。P/E法基于2030年EPS给予75倍市盈率，折现后每股354美元；SoTP法描绘了2035年远景：Robotaxi以3190亿美元收入、5倍EV/Revenue贡献约1.58万亿美元市值，Optimus人形机器人以470亿收入、15倍估值贡献7050亿美元，FSD订阅和AI计算授权等高利润业务合计贡献超1万亿美元，整体隐含企业价值约3.9万亿美元，折现后每股476美元。</p>\n<p>不过，摩根大通指出这些新的可寻址市场不太可能在2029年之前出现实质性拐点。在3.9万亿远景兑现之前，股价走势更多取决于Robotaxi和Optimus的阶段性进展，而AI相关大型IPO可能在这一时期引发资金分流。在下行风险中，摩根大通提及CEO参与政治活动对品牌的潜在损害，以及Robotaxi和Optimus在执行和监管层面的不确定性。</p>\n</body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/1da1808c476bfbe9388a4202f176a117","relate_stocks":{"LU1551013425.SGD":"Allianz 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3/Y交付约47.82万辆，较公司汇编共识高出6%，是超预期的主要贡献；其他车型交付约8300辆，高于摩根大通预期的6500辆，但低于公司汇编共识的1.13万辆。\n区域表现分化明显。欧洲成为亮点，FSD已在克罗地亚、斯洛文尼亚和捷克获得监管批准，韩国和澳大利亚销售分别同比增长15%和21%——摩根大通将后两个市场视为FSD激活后需求提升的有效参照。不过，全欧盟范围的FSD审批投票已从原定的10月推迟至12月。美国市场销售同比下降26%，但主要源于去年联邦税收抵免到期前抢购潮造成的高基数，四季度起同比压力将显著缓解。\n储能业务低于预期。三季度部署约13.7 GWh，分别低于摩根大通预期15.0 GWh、彭博共识15.3 GWh和公司汇编共识15.9 GWh，部分抵消了汽车交付的利好。Robotaxi方面，得州注册Cybercab数量已超过100辆，活跃车队规模仍较小，FSD v15的发布进展将是10月21日三季度财报的关注焦点。\n近期盈利承压：毛利率低迷叠加支出激增\n摩根大通维持低于共识的EPS预测，原因在于汽车毛利率低迷和运营支出的快速攀升。\n据其预测，特斯拉2026年和2027年整体毛利率均为18%，到2028年才回升至20%。EBIT利润率的收窄更为显著：2026年仅1.3%，2027年进一步降至1.1%，2028年回升至3.5%。\n支出端的压力来自两个方向。研发费用从2025年的64亿美元跃升至2026年的96亿美元，2027年和2028年预计分别达到118亿和134亿美元，反映出Robotaxi、Optimus人形机器人和FSD等新业务的大规模投入。资本开支同样激进：2026年预计达233亿美元，占收入的21.5%，2027年和2028年分别为240亿和250亿美元。\n大规模支出直接导致自由现金流转负。摩根大通预计，特斯拉自由现金流将从2025年的正72亿美元骤降至2026年的负100亿美元，2027年和2028年分别为负119亿和负95亿美元。公司预计将在2026-2028年间累计净增发约300亿美元债务，资产负债表将从净现金转为净负债。\n2028年拐点与3.9万亿美元远景\n摩根大通预计，调整后EPS将从2027年的1.45美元跳升至2028年的2.15美元（增长48%），此后加速至2029年的3.50美元和2030年的6.00美元，对应50%以上的年复合增长率。\n盈利加速的主要驱动力并非传统汽车——汽车收入在2026-2028年间仅从769亿增至918亿美元——而是服务收入（涵盖FSD订阅、充电网络等）的快速膨胀：从2026年的183亿美元增至2028年的370亿美元，到2030年达到836亿美元。\n估值方面，摩根大通采用P/E法和分部估值法（SoTP）各50%权重，得出415美元的目标价。P/E法基于2030年EPS给予75倍市盈率，折现后每股354美元；SoTP法描绘了2035年远景：Robotaxi以3190亿美元收入、5倍EV/Revenue贡献约1.58万亿美元市值，Optimus人形机器人以470亿收入、15倍估值贡献7050亿美元，FSD订阅和AI计算授权等高利润业务合计贡献超1万亿美元，整体隐含企业价值约3.9万亿美元，折现后每股476美元。\n不过，摩根大通指出这些新的可寻址市场不太可能在2029年之前出现实质性拐点。在3.9万亿远景兑现之前，股价走势更多取决于Robotaxi和Optimus的阶段性进展，而AI相关大型IPO可能在这一时期引发资金分流。在下行风险中，摩根大通提及CEO参与政治活动对品牌的潜在损害，以及Robotaxi和Optimus在执行和监管层面的不确定性。","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLA":1.98,"LIT":0.6,"CRSH":0.6,"TSLS":0.6,"TSYY":0.6,"TSLQ":0.6,"TSLT":0.6,"07766":0.6,"07366":0.6,"TLA":0.6,"TSLY":0.6,"TSLL":0.6,"TSLW":0.6,"TSLO":0.6,"TSLZ":0.6,"TSLG":0.6,"WATS":0.6,"IDRV":0.6,"09766":0.6,"TESL":0.6,"TESC":0.6,"FDRV":0.6,"TSDD":0.6,"SMOG":0.6,"TEST":0.6,"TSII":0.6,"WANT":0.6,"09366":0.6,"TSL":0.6,"STSLAmain":0.6,"ELOL":0.6,"TSLP":0.6,"TSLI":0.6,"TSLR":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":90,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":614356028920448,"gmtCreate":1791008461098,"gmtModify":1791008463332,"author":{"id":"3499414020530028","authorId":"3499414020530028","name":"三更穷五更富","avatar":"https://static.tigerbbs.com/adf2728b6759f675715c81f7fe48fa9f","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3499414020530028","idStr":"3499414020530028"},"themes":[],"title":"","htmlText":"期权没增加时间就没用","listText":"期权没增加时间就没用","text":"期权没增加时间就没用","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/614356028920448","repostId":"2672742057","repostType":2,"repost":{"id":"2672742057","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1790996100,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2672742057?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-10-03 10:55","market":"nz","language":"zh","title":"美股要“通宵”了！12月起迈入23小时交易时代","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2672742057","media":"华尔街见闻","summary":"这一历史性扩容旨在应对加密货币及预测市场“全天候交易”的跨界竞争，并加速捕获海外投资者的增量需求。美国证券交易委员会（SEC）数据显示，尽管当前夜盘仅占美股总成交量的1%左右，但其同比增速已高达358%，展现出极强的爆发力。至此，美股全天将仅在晚8点至9点保留一个小时的休市时间，用于系统维护与交易处理。","content":"<html><head></head><body><p>12月6日起，纳斯达克（Nasdaq）、纽交所Arca等四大核心交易所将正式增设夜盘时段，华尔街全面迈入每天23小时的“通宵交易”时代。</p>\n<p>这一历史性扩容旨在应对加密货币及预测市场“全天候交易”的跨界竞争，并加速捕获海外投资者的增量需求。美国证券交易委员会（SEC）数据显示，尽管当前夜盘仅占美股总成交量的1%左右，但其同比增速已高达358%，展现出极强的爆发力。</p>\n<h2>机构资金观望：流动性与价差成核心隐忧</h2>\n<p>交易时段的延长在全球市场引发分歧。支持者寄望于打破时区壁垒，但手握重金的机构投资者却对潜在风险保持高度警惕。</p>\n<p>Crisil Coalition Greenwich高级分析师David Easthope指出，机构的核心痛点在于延长时段后的“市场质量”——即流动性与买卖价差，而非单纯的运营或人员排班问题。该机构去年下半年（2025年下半年）针对买方交易员的调查显示，由于常规时段外参与者稀缺，强行入场可能面临流动性枯竭及价差扩大的双重打击，甚至影响交易员的身心健康。不过Easthope补充称，随着监管层实质性推进改革，买方对这一趋势的“不可避免性”已有心理准备。</p>\n<p>Themis Trading股票交易联席主管Joseph Saluzzi直言对新规缺乏兴趣。他指出，当前交易所盘前与盘后交易量之和仅占总量的10%，机构资金绝不会贸然进入一个低流动性、宽价差且极易波动的市场。</p>\n<p>Liquidnet市场结构主管Jeff O’Connor则认为，机构目前处于“观望模式”。若12月的扩容能实质性改善夜间价格发现机制并降低交易成本，机构资金终将入场捕捉夜盘Alpha（超额收益）。</p>\n<h2>海外与散户主导：交易标的高度集中</h2>\n<p>海外资金与散户成为当前夜盘的绝对主导力量。SEC数据显示，今年二季度，海外投资者贡献了夜盘总成交量的37%。</p>\n<p>参与者结构的失衡直接导致交易标的高度集中。今年8月，仅15只股票就包揽了夜盘50%的成交量，其中频繁出现注册地在中国内地和中国香港的“不足一美元”低价股。作为对比，在流动性充裕的常规时段，需要256只股票才能达到同等成交比例。</p>\n<p>目前提供夜盘撮合服务的另类交易系统（ATS）<a href=\"https://laohu8.com/S/BOCNW\">Blue Ocean</a> Technologies首席执行官Brian Hyndman表示，12月新规落地后，现有的活跃玩家将无缝衔接。但他同时坦言，买方机构和投行的持续缺席，意味着市场仍缺失最关键的一块拼图。</p>\n<h2>清算基建就位：每日仅留一小时“空窗期”</h2>\n<p>尽管资金端存在分歧，华尔街的底层基础设施已为“通宵”做好了准备。</p>\n<p>负责美股清算的美国证券存托与清算公司（DTCC）已于今年6月切换至“24x5”模式，运行时间从纽约时间周日晚8点持续至周五晚8点。同时，负责分发报价及交易数据的证券信息处理器（SIPs）也已获批延长运行时间。</p>\n<p>根据最新时间表，12月扩容后，纳斯达克和纽交所在现有的常规时段（美东时间9:30-16:00）、盘前（4:00起）及盘后（16:00-20:00）基础上，将新增晚9点至次日凌晨4点的夜盘。</p>\n<p>至此，美股全天将仅在晚8点至9点保留一个小时的休市时间，用于系统维护与交易处理。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta 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O’Connor则认为，机构目前处于“观望模式”。若12月的扩容能实质性改善夜间价格发现机制并降低交易成本，机构资金终将入场捕捉夜盘Alpha（超额收益）。</p>\n<h2>海外与散户主导：交易标的高度集中</h2>\n<p>海外资金与散户成为当前夜盘的绝对主导力量。SEC数据显示，今年二季度，海外投资者贡献了夜盘总成交量的37%。</p>\n<p>参与者结构的失衡直接导致交易标的高度集中。今年8月，仅15只股票就包揽了夜盘50%的成交量，其中频繁出现注册地在中国内地和中国香港的“不足一美元”低价股。作为对比，在流动性充裕的常规时段，需要256只股票才能达到同等成交比例。</p>\n<p>目前提供夜盘撮合服务的另类交易系统（ATS）<a href=\"https://laohu8.com/S/BOCNW\">Blue Ocean</a> Technologies首席执行官Brian Hyndman表示，12月新规落地后，现有的活跃玩家将无缝衔接。但他同时坦言，买方机构和投行的持续缺席，意味着市场仍缺失最关键的一块拼图。</p>\n<h2>清算基建就位：每日仅留一小时“空窗期”</h2>\n<p>尽管资金端存在分歧，华尔街的底层基础设施已为“通宵”做好了准备。</p>\n<p>负责美股清算的美国证券存托与清算公司（DTCC）已于今年6月切换至“24x5”模式，运行时间从纽约时间周日晚8点持续至周五晚8点。同时，负责分发报价及交易数据的证券信息处理器（SIPs）也已获批延长运行时间。</p>\n<p>根据最新时间表，12月扩容后，纳斯达克和纽交所在现有的常规时段（美东时间9:30-16:00）、盘前（4:00起）及盘后（16:00-20:00）基础上，将新增晚9点至次日凌晨4点的夜盘。</p>\n<p>至此，美股全天将仅在晚8点至9点保留一个小时的休市时间，用于系统维护与交易处理。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/cb5398fed733ffbbc94ab1b9a49946a8","relate_stocks":{".SPX":"S&P 500 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O’Connor则认为，机构目前处于“观望模式”。若12月的扩容能实质性改善夜间价格发现机制并降低交易成本，机构资金终将入场捕捉夜盘Alpha（超额收益）。\n海外与散户主导：交易标的高度集中\n海外资金与散户成为当前夜盘的绝对主导力量。SEC数据显示，今年二季度，海外投资者贡献了夜盘总成交量的37%。\n参与者结构的失衡直接导致交易标的高度集中。今年8月，仅15只股票就包揽了夜盘50%的成交量，其中频繁出现注册地在中国内地和中国香港的“不足一美元”低价股。作为对比，在流动性充裕的常规时段，需要256只股票才能达到同等成交比例。\n目前提供夜盘撮合服务的另类交易系统（ATS）Blue Ocean Technologies首席执行官Brian Hyndman表示，12月新规落地后，现有的活跃玩家将无缝衔接。但他同时坦言，买方机构和投行的持续缺席，意味着市场仍缺失最关键的一块拼图。\n清算基建就位：每日仅留一小时“空窗期”\n尽管资金端存在分歧，华尔街的底层基础设施已为“通宵”做好了准备。\n负责美股清算的美国证券存托与清算公司（DTCC）已于今年6月切换至“24x5”模式，运行时间从纽约时间周日晚8点持续至周五晚8点。同时，负责分发报价及交易数据的证券信息处理器（SIPs）也已获批延长运行时间。\n根据最新时间表，12月扩容后，纳斯达克和纽交所在现有的常规时段（美东时间9:30-16:00）、盘前（4:00起）及盘后（16:00-20:00）基础上，将新增晚9点至次日凌晨4点的夜盘。\n至此，美股全天将仅在晚8点至9点保留一个小时的休市时间，用于系统维护与交易处理。","news_type":1,"symbols_score_info":{"SPYM":0.6,"SDOW":0.6,"SPXL":0.6,"UPRO":0.6,"SSO":0.6,"YSPY":0.6,".SPX":1,"SPUU":0.6,"SPYQ":0.6,"IVV":0.6,"DDM":0.6,"SPDN":0.6,"SDS":0.6,"DIA":0.6,"SH":0.6,"UDOW":0.6,"SPXU":0.6,"SPY":0.6,"HIBL":0.6,"DOG":0.6,"VOO":0.6,"SPYH":0.6,".IXIC":2,"DMAX":0.6,"SPXS":0.6,".DJI":2,"DXD":0.6,"MMAX":0.6,"SPYU":0.6,"SMAX":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":103,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":614332828271728,"gmtCreate":1791002842084,"gmtModify":1791002844209,"author":{"id":"59631324439100","authorId":"59631324439100","name":"waynesun","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e38d7c3b388e5aa70fa0f73af80f23a2","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"59631324439100","idStr":"59631324439100"},"themes":[],"title":"","htmlText":"完了 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Saluzzi直言对新规缺乏兴趣。他指出，当前交易所盘前与盘后交易量之和仅占总量的10%，机构资金绝不会贸然进入一个低流动性、宽价差且极易波动的市场。</p>\n<p>Liquidnet市场结构主管Jeff O’Connor则认为，机构目前处于“观望模式”。若12月的扩容能实质性改善夜间价格发现机制并降低交易成本，机构资金终将入场捕捉夜盘Alpha（超额收益）。</p>\n<h2>海外与散户主导：交易标的高度集中</h2>\n<p>海外资金与散户成为当前夜盘的绝对主导力量。SEC数据显示，今年二季度，海外投资者贡献了夜盘总成交量的37%。</p>\n<p>参与者结构的失衡直接导致交易标的高度集中。今年8月，仅15只股票就包揽了夜盘50%的成交量，其中频繁出现注册地在中国内地和中国香港的“不足一美元”低价股。作为对比，在流动性充裕的常规时段，需要256只股票才能达到同等成交比例。</p>\n<p>目前提供夜盘撮合服务的另类交易系统（ATS）<a href=\"https://laohu8.com/S/BOCNW\">Blue Ocean</a> Technologies首席执行官Brian Hyndman表示，12月新规落地后，现有的活跃玩家将无缝衔接。但他同时坦言，买方机构和投行的持续缺席，意味着市场仍缺失最关键的一块拼图。</p>\n<h2>清算基建就位：每日仅留一小时“空窗期”</h2>\n<p>尽管资金端存在分歧，华尔街的底层基础设施已为“通宵”做好了准备。</p>\n<p>负责美股清算的美国证券存托与清算公司（DTCC）已于今年6月切换至“24x5”模式，运行时间从纽约时间周日晚8点持续至周五晚8点。同时，负责分发报价及交易数据的证券信息处理器（SIPs）也已获批延长运行时间。</p>\n<p>根据最新时间表，12月扩容后，纳斯达克和纽交所在现有的常规时段（美东时间9:30-16:00）、盘前（4:00起）及盘后（16:00-20:00）基础上，将新增晚9点至次日凌晨4点的夜盘。</p>\n<p>至此，美股全天将仅在晚8点至9点保留一个小时的休市时间，用于系统维护与交易处理。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta 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O’Connor则认为，机构目前处于“观望模式”。若12月的扩容能实质性改善夜间价格发现机制并降低交易成本，机构资金终将入场捕捉夜盘Alpha（超额收益）。</p>\n<h2>海外与散户主导：交易标的高度集中</h2>\n<p>海外资金与散户成为当前夜盘的绝对主导力量。SEC数据显示，今年二季度，海外投资者贡献了夜盘总成交量的37%。</p>\n<p>参与者结构的失衡直接导致交易标的高度集中。今年8月，仅15只股票就包揽了夜盘50%的成交量，其中频繁出现注册地在中国内地和中国香港的“不足一美元”低价股。作为对比，在流动性充裕的常规时段，需要256只股票才能达到同等成交比例。</p>\n<p>目前提供夜盘撮合服务的另类交易系统（ATS）<a href=\"https://laohu8.com/S/BOCNW\">Blue Ocean</a> Technologies首席执行官Brian Hyndman表示，12月新规落地后，现有的活跃玩家将无缝衔接。但他同时坦言，买方机构和投行的持续缺席，意味着市场仍缺失最关键的一块拼图。</p>\n<h2>清算基建就位：每日仅留一小时“空窗期”</h2>\n<p>尽管资金端存在分歧，华尔街的底层基础设施已为“通宵”做好了准备。</p>\n<p>负责美股清算的美国证券存托与清算公司（DTCC）已于今年6月切换至“24x5”模式，运行时间从纽约时间周日晚8点持续至周五晚8点。同时，负责分发报价及交易数据的证券信息处理器（SIPs）也已获批延长运行时间。</p>\n<p>根据最新时间表，12月扩容后，纳斯达克和纽交所在现有的常规时段（美东时间9:30-16:00）、盘前（4:00起）及盘后（16:00-20:00）基础上，将新增晚9点至次日凌晨4点的夜盘。</p>\n<p>至此，美股全天将仅在晚8点至9点保留一个小时的休市时间，用于系统维护与交易处理。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/cb5398fed733ffbbc94ab1b9a49946a8","relate_stocks":{".SPX":"S&P 500 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06:17","market":"us","language":"zh","title":"美联储6比1投票通过压力测试改革：资本要求波动性减半，唯一反对票警告韧性受损","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2672780259","media":"华尔街见闻","summary":"美联储以6比1的投票结果，正式通过对年度银行压力测试的重大改革，为华尔街大型银行的多年博弈画上句号。9月30日，美联储正式批准了两项最终规则，旨在提升压力测试的透明度与公众监督力度，并减少相关资本要求的波动性。美联储表示，相关变化预计将使资本要求的年度波动性降低约50%，且不会对整体资本要求产生实质性影响。","content":"<html><head></head><body><p>美联储以6比1的投票结果，正式通过对年度银行压力测试的重大改革，为华尔街大型银行的多年博弈画上句号。</p>\n<p>9月30日，美联储正式批准了两项最终规则，旨在提升压力测试的透明度与公众监督力度，并减少相关资本要求的波动性。这两项规则与2025年发布的征求意见稿基本保持一致。</p>\n<p><strong>根据新规，美联储将公开征求对压力测试情景及重大模型变更的意见，并更新假设情景框架、测试日历及全球市场冲击组成部分。美联储表示，相关变化预计将使资本要求的年度波动性降低约50%，且不会对整体资本要求产生实质性影响。</strong></p>\n<p>唯一投票反对的美联储理事Michael Barr警告称，此次改革将&#34;显著削弱压力测试，进而削弱银行的抗风险能力&#34;。前美联储官员、智库Better Markets银行政策总监Christopher Appel亦对改革的实际效果持怀疑态度。</p>\n<p>美联储理事会定期开展压力测试，旨在保障大型银行具备充足的资本，确保即使在严重经济衰退期间，依然能够稳健地向家庭和企业发放贷款。此前于2024年12月，理事会已宣布将优化压力测试的方法体系，以进一步增强金融体系的抗风险能力。</p>\n<div>\n<h2>核心变化：透明度提升，双年均值计算起步</h2>\n</div>\n<p>美联储监管副主席Michelle Bowman在声明中表示，此次改革&#34;通过确保压力测试的透明性、颗粒度和风险敏感性，维护了其韧性&#34;，公众将获得更充分的保证，确保银行所承担的风险能够在压力损失和资本要求中得到合理反映。</p>\n<p><strong>两项最终规则的内容与2025年提案基本一致。</strong></p>\n<p><strong>其一</strong>，美联储将每年邀请公众对压力测试情景及重大模型变更提交意见，并同步更新假设情景设计框架、调整测试日历，以及更新适用于大型交易账簿银行的全球市场冲击组成部分。相关银行每年将接受两套全球市场冲击测试，美联储将以产生最大损失的情景计算测试结果。</p>\n<p><strong>其二</strong>，在计算压力资本缓冲要求时，美联储将对连续两年参与压力测试的机构取最近两次年度测试结果的均值。<strong>为确保计算中仅使用纳入公众意见的模型，该平均机制将于2028年起正式生效。</strong></p>\n<p><strong>美联储同步宣布，就改进非利息收入模型征求公众意见，旨在更好地捕捉不同银行商业模式在创收方式上的差异，意见征集期为在《联邦公报》刊登后60天内。</strong></p>\n<div>\n<h2>行业博弈：诉讼推动改革提速</h2>\n</div>\n<p>此次改革是银行业多年施压的成果。</p>\n<p>压力测试制度建立于2008年金融危机之后，旨在评估大型银行在假设经济衰退情景下的资本充足性。</p>\n<p>美联储于2024年12月宣布将对测试进行修订，但当月行业团体代表摩根大通、高盛等机构，随即对美联储提起诉讼，要求在规则制定过程中获得更多透明度和参与权。</p>\n<p>银行政策研究所（Bank Policy Institute）和美国银行家协会（American Bankers Association）等机构对新规表示欢迎，并在联合声明中称：</p>\n<blockquote>\n<p>透明度和公众参与造就了更完善的压力测试框架，有助于提高准确性，使受监管银行得以开展更审慎的资本规划，并为国家经济带来积极效益。</p>\n</blockquote>\n<div>\n<h2>反对声音：测试或沦为&#34;空洞仪式&#34;</h2>\n</div>\n<p>尽管改革获得广泛支持，批评者仍对其方向提出质疑。</p>\n<p><strong>美联储理事Michael Barr</strong>认为，此次改革将实质性削弱压力测试的约束力，从而降低银行体系的整体韧性。</p>\n<p><strong>前美联储官员Christopher Appel</strong>则持更根本性的批评立场，认为<strong>美联储不应继续依赖&#34;这一日益空洞的练习&#34;来设定资本要求，而应将压力测试作为一种灵活的监管工具，用于发现脆弱性、挑战银行假设并推动纠正行动。</strong></p>\n<p>今年早些时候，大型银行在年度压力测试中再度全部通过，随后立即向股东大规模返还资本，通过股息和股票回购发放的金额打破了2019年创下的历史纪录。</p>\n<div> </div></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美联储6比1投票通过压力测试改革：资本要求波动性减半，唯一反对票警告韧性受损</title>\n<style 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06:17</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>美联储以6比1的投票结果，正式通过对年度银行压力测试的重大改革，为华尔街大型银行的多年博弈画上句号。</p>\n<p>9月30日，美联储正式批准了两项最终规则，旨在提升压力测试的透明度与公众监督力度，并减少相关资本要求的波动性。这两项规则与2025年发布的征求意见稿基本保持一致。</p>\n<p><strong>根据新规，美联储将公开征求对压力测试情景及重大模型变更的意见，并更新假设情景框架、测试日历及全球市场冲击组成部分。美联储表示，相关变化预计将使资本要求的年度波动性降低约50%，且不会对整体资本要求产生实质性影响。</strong></p>\n<p>唯一投票反对的美联储理事Michael Barr警告称，此次改革将&#34;显著削弱压力测试，进而削弱银行的抗风险能力&#34;。前美联储官员、智库Better Markets银行政策总监Christopher Appel亦对改革的实际效果持怀疑态度。</p>\n<p>美联储理事会定期开展压力测试，旨在保障大型银行具备充足的资本，确保即使在严重经济衰退期间，依然能够稳健地向家庭和企业发放贷款。此前于2024年12月，理事会已宣布将优化压力测试的方法体系，以进一步增强金融体系的抗风险能力。</p>\n<div>\n<h2>核心变化：透明度提升，双年均值计算起步</h2>\n</div>\n<p>美联储监管副主席Michelle Bowman在声明中表示，此次改革&#34;通过确保压力测试的透明性、颗粒度和风险敏感性，维护了其韧性&#34;，公众将获得更充分的保证，确保银行所承担的风险能够在压力损失和资本要求中得到合理反映。</p>\n<p><strong>两项最终规则的内容与2025年提案基本一致。</strong></p>\n<p><strong>其一</strong>，美联储将每年邀请公众对压力测试情景及重大模型变更提交意见，并同步更新假设情景设计框架、调整测试日历，以及更新适用于大型交易账簿银行的全球市场冲击组成部分。相关银行每年将接受两套全球市场冲击测试，美联储将以产生最大损失的情景计算测试结果。</p>\n<p><strong>其二</strong>，在计算压力资本缓冲要求时，美联储将对连续两年参与压力测试的机构取最近两次年度测试结果的均值。<strong>为确保计算中仅使用纳入公众意见的模型，该平均机制将于2028年起正式生效。</strong></p>\n<p><strong>美联储同步宣布，就改进非利息收入模型征求公众意见，旨在更好地捕捉不同银行商业模式在创收方式上的差异，意见征集期为在《联邦公报》刊登后60天内。</strong></p>\n<div>\n<h2>行业博弈：诉讼推动改革提速</h2>\n</div>\n<p>此次改革是银行业多年施压的成果。</p>\n<p>压力测试制度建立于2008年金融危机之后，旨在评估大型银行在假设经济衰退情景下的资本充足性。</p>\n<p>美联储于2024年12月宣布将对测试进行修订，但当月行业团体代表摩根大通、高盛等机构，随即对美联储提起诉讼，要求在规则制定过程中获得更多透明度和参与权。</p>\n<p>银行政策研究所（Bank Policy Institute）和美国银行家协会（American Bankers 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14:54","market":"hk","language":"zh","title":"推出22天下载突破500万！Muse“火爆”超过当年ChatGPT","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2672348857","media":"华尔街见闻","summary":"Meta旗下AI智能体应用Muse上线仅22天便突破500万次下载，远超ChatGPT的56天、Grok的103天，创下AI赛道最快增长纪录。凭借拟人化虚拟形象与低门槛交互设计，Muse持续霸榜苹果与谷歌双平台。随着OpenAI紧随推出竞品Dots，消费级AI智能体的争夺战正式打响。","content":"<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\">Meta旗下AI智能体应用Muse上线仅22天便突破500万次下载，速度超越ChatGPT、Claude等主流AI产品，成为消费级AI赛道迄今最快破圈的产品之一。</p><p style=\"text-align: left;\">据市场调研机构Sensor Tower最新数据，<strong>Muse于9月8日在美国和加拿大上线，截至9月30日已累计下载量突破500万次。</strong>相比之下，OpenAI的ChatGPT达到同一里程碑耗时56天，<a href=\"https://laohu8.com/S/SPCX\">SpaceX</a>旗下Grok耗时103天，Anthropic的Claude则耗时长达492天。Muse的爆发式增长，令市场对Meta在消费级AI领域的布局能力刮目相看。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/5f26a4e261aa4e9902cefe9497f7e4a2\" data-align=\"center\" tg-width=\"1134\" tg-height=\"594\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">Muse目前仍稳居苹果App Store与谷歌Play商店双榜首位，这一成绩进一步强化了市场对Meta AI战略落地能力的信心，也加剧了AI智能体赛道的竞争态势。</p><h2 style=\"text-align: left;\">消费级AI智能体，Muse打破增长纪录</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的核心差异化在于其面向普通消费者的产品设计。此前，AI智能体平台的主要用户群体集中于技术开发者和企业用户，而Muse通过可定制的拟人化虚拟形象（avatar）及简洁易用的交互界面，显著降低了普通用户的使用门槛。</p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是，Muse并非史上最快突破500万下载的应用。Sensor Tower指出，Disney+、HBO Max、Threads、《糖果传奇》（Candy Crush）、《精灵宝可梦Go》（Pokémon Go）以及《堡垒之夜》（Fortnite）均曾在同等时间窗口内实现更高下载量。但在AI智能体这一细分赛道，Muse的增速仍具有标志性意义。</p><p style=\"text-align: left;\">此外，ChatGPT于2022年11月上线时，是首款面向大众的主流生成式AI聊天机器人，彼时市场对该类产品尚处于认知初期，这在一定程度上解释了其相对较慢的早期增长节奏。</p><h2 style=\"text-align: left;\">Meta重金投入广告，强力拉动下载</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的快速增长并非完全依赖自然流量，Meta在营销端的大规模投入同样功不可没。</p><p style=\"text-align: left;\">据Sensor Tower数据，<strong>在9月14日至9月27日的两周内，Muse获得了Meta内部广告资源50%的&#34;每日自有曝光量&#34;（daily house impressions），并跻身&#34;美国广告曝光量前15大品牌&#34;之列。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Muse目前免费提供下载和使用，Meta表示未来将从通过该智能体促成的交易中抽取小额佣金，以此构建商业变现路径。</p><h2 style=\"text-align: left;\">AI智能体赛道竞争升温，OpenAI紧随其后</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的走红折射出科技巨头在AI智能体领域的全面提速。就在Muse数据公布前一天，OpenAI也推出了自家AI智能体平台，同样配备可定制的卡通化虚拟形象，产品名为Dots。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>目前Dots主要面向企业市场，OpenAI首席财务官Sarah Friar表示，公司未来也将向消费者开放该平台。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">两大AI巨头在智能体赛道的相继落子，预示着这一市场的竞争将进一步白热化，而谁能率先在消费端建立规模优势，或将成为下一阶段AI商业化竞争的关键变量。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>推出22天下载突破500万！Muse“火爆”超过当年ChatGPT</title>\n<style 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style=\"text-align: left;\">Meta旗下AI智能体应用Muse上线仅22天便突破500万次下载，速度超越ChatGPT、Claude等主流AI产品，成为消费级AI赛道迄今最快破圈的产品之一。</p><p style=\"text-align: left;\">据市场调研机构Sensor Tower最新数据，<strong>Muse于9月8日在美国和加拿大上线，截至9月30日已累计下载量突破500万次。</strong>相比之下，OpenAI的ChatGPT达到同一里程碑耗时56天，<a href=\"https://laohu8.com/S/SPCX\">SpaceX</a>旗下Grok耗时103天，Anthropic的Claude则耗时长达492天。Muse的爆发式增长，令市场对Meta在消费级AI领域的布局能力刮目相看。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/5f26a4e261aa4e9902cefe9497f7e4a2\" data-align=\"center\" tg-width=\"1134\" tg-height=\"594\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">Muse目前仍稳居苹果App Store与谷歌Play商店双榜首位，这一成绩进一步强化了市场对Meta AI战略落地能力的信心，也加剧了AI智能体赛道的竞争态势。</p><h2 style=\"text-align: left;\">消费级AI智能体，Muse打破增长纪录</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的核心差异化在于其面向普通消费者的产品设计。此前，AI智能体平台的主要用户群体集中于技术开发者和企业用户，而Muse通过可定制的拟人化虚拟形象（avatar）及简洁易用的交互界面，显著降低了普通用户的使用门槛。</p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是，Muse并非史上最快突破500万下载的应用。Sensor Tower指出，Disney+、HBO Max、Threads、《糖果传奇》（Candy Crush）、《精灵宝可梦Go》（Pokémon Go）以及《堡垒之夜》（Fortnite）均曾在同等时间窗口内实现更高下载量。但在AI智能体这一细分赛道，Muse的增速仍具有标志性意义。</p><p style=\"text-align: left;\">此外，ChatGPT于2022年11月上线时，是首款面向大众的主流生成式AI聊天机器人，彼时市场对该类产品尚处于认知初期，这在一定程度上解释了其相对较慢的早期增长节奏。</p><h2 style=\"text-align: left;\">Meta重金投入广告，强力拉动下载</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的快速增长并非完全依赖自然流量，Meta在营销端的大规模投入同样功不可没。</p><p style=\"text-align: left;\">据Sensor Tower数据，<strong>在9月14日至9月27日的两周内，Muse获得了Meta内部广告资源50%的&#34;每日自有曝光量&#34;（daily house impressions），并跻身&#34;美国广告曝光量前15大品牌&#34;之列。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Muse目前免费提供下载和使用，Meta表示未来将从通过该智能体促成的交易中抽取小额佣金，以此构建商业变现路径。</p><h2 style=\"text-align: left;\">AI智能体赛道竞争升温，OpenAI紧随其后</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的走红折射出科技巨头在AI智能体领域的全面提速。就在Muse数据公布前一天，OpenAI也推出了自家AI智能体平台，同样配备可定制的卡通化虚拟形象，产品名为Dots。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>目前Dots主要面向企业市场，OpenAI首席财务官Sarah Friar表示，公司未来也将向消费者开放该平台。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">两大AI巨头在智能体赛道的相继落子，预示着这一市场的竞争将进一步白热化，而谁能率先在消费端建立规模优势，或将成为下一阶段AI商业化竞争的关键变量。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://community-static.tradeup.com/news/f09a3ffdf4778aa3240c9f594c7c294f","relate_stocks":{"CHAT":"ROUNDHILL GENERATIVE AI & TECHNOLOGY ETF","VTHR":"Vanguard Russell 3000 ETF","AGIX":"通用人工智能 ETF-AGIX","QTOC":"Innovator Growth Accelerated Plus ETF - October","ARTY":"ISHARES FUTURE AI & TECH ETF","AIPO":"Defiance AI and Power Infrastructure ETF"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3782867","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2672348857","content_text":"Meta旗下AI智能体应用Muse上线仅22天便突破500万次下载，速度超越ChatGPT、Claude等主流AI产品，成为消费级AI赛道迄今最快破圈的产品之一。据市场调研机构Sensor Tower最新数据，Muse于9月8日在美国和加拿大上线，截至9月30日已累计下载量突破500万次。相比之下，OpenAI的ChatGPT达到同一里程碑耗时56天，SpaceX旗下Grok耗时103天，Anthropic的Claude则耗时长达492天。Muse的爆发式增长，令市场对Meta在消费级AI领域的布局能力刮目相看。Muse目前仍稳居苹果App Store与谷歌Play商店双榜首位，这一成绩进一步强化了市场对Meta AI战略落地能力的信心，也加剧了AI智能体赛道的竞争态势。消费级AI智能体，Muse打破增长纪录Muse的核心差异化在于其面向普通消费者的产品设计。此前，AI智能体平台的主要用户群体集中于技术开发者和企业用户，而Muse通过可定制的拟人化虚拟形象（avatar）及简洁易用的交互界面，显著降低了普通用户的使用门槛。值得注意的是，Muse并非史上最快突破500万下载的应用。Sensor Tower指出，Disney+、HBO Max、Threads、《糖果传奇》（Candy Crush）、《精灵宝可梦Go》（Pokémon Go）以及《堡垒之夜》（Fortnite）均曾在同等时间窗口内实现更高下载量。但在AI智能体这一细分赛道，Muse的增速仍具有标志性意义。此外，ChatGPT于2022年11月上线时，是首款面向大众的主流生成式AI聊天机器人，彼时市场对该类产品尚处于认知初期，这在一定程度上解释了其相对较慢的早期增长节奏。Meta重金投入广告，强力拉动下载Muse的快速增长并非完全依赖自然流量，Meta在营销端的大规模投入同样功不可没。据Sensor Tower数据，在9月14日至9月27日的两周内，Muse获得了Meta内部广告资源50%的\"每日自有曝光量\"（daily house impressions），并跻身\"美国广告曝光量前15大品牌\"之列。Muse目前免费提供下载和使用，Meta表示未来将从通过该智能体促成的交易中抽取小额佣金，以此构建商业变现路径。AI智能体赛道竞争升温，OpenAI紧随其后Muse的走红折射出科技巨头在AI智能体领域的全面提速。就在Muse数据公布前一天，OpenAI也推出了自家AI智能体平台，同样配备可定制的卡通化虚拟形象，产品名为Dots。目前Dots主要面向企业市场，OpenAI首席财务官Sarah 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21:05","market":"us","language":"zh","title":"股价反弹40%后， 美光今夜迎财报大考：净利预期暴增超1000%，市场紧盯明年AI资本开支","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2671201013","media":"华尔街见闻","summary":"市场预计美光第四财季净利同比暴增超1000%、营收增长逾350%，但股价自7月低点已反弹超40%，业绩利好部分已被市场消化。相比当季业绩，投资者更关注管理层对2027年超大规模云厂商AI资本开支的判断，以及内存价格上涨能否延续，这将成为美光后续估值重估的关键。","content":"<html><head></head><body><p>美光科技将于周三美股收盘后公布财报，市场焦点已从业绩本身转向管理层对超大规模云计算客户明年AI资本开支前景的表态。这一表态将直接决定股价自7月低点反弹40%的行情能否延续。</p>\n<p>在AI基础设施需求持续旺盛的背景下，美光股价已从7月29日低点累计反弹逾40%，市值增加约3700亿美元。Synovus Trust高级投资组合经理Daniel Morgan表示，<strong>若管理层在财报电话会上明确表示&#34;不预期超大规模客户明年大幅削减资本开支预算，并预计支出将持续&#34;，将对股价形成强劲催化。</strong></p>\n<p>然而，尽管近期基本面强劲，美光股价仍以约7倍远期市盈率交易，远低于过去两年约10倍的均值，也大幅落后于<a href=\"https://laohu8.com/S/161125\">标普500</a>指数的19倍。市场对2027至2028财年增速大幅放缓的预期，以及内存行业固有的周期性风险，持续压制估值。</p>\n<h2>盈利有望上修，但幅度收窄</h2>\n<p>分析师普遍预计美光本季度业绩将创历史新高，但上修空间较前几个季度有所收窄。</p>\n<p>据彭博汇编的分析师平均预期，<strong>美光截至8月底的2026财年第四财季净利润预计达360亿美元，营收约515亿美元，分别较上年同期增长逾1000%和350%。</strong>毛利率预计达86%，较2025财年第四季度的46%大幅提升。</p>\n<p>摩根士丹利分析师Joseph Moore领衔的团队预测，该季度营收为500.24亿美元，环比增长20.7%，同比增长342.1%，略低于市场一致预期。其毛利率预测为86.4%，高于市场一致预期的85.3%；每股收益预测为31.20美元，略低于市场一致预期的31.49美元。</p>\n<p>摩根士丹利在9月28日的研报中指出，预计本季度盈利将出现上修，但幅度低于前几个季度。该团队认为，当前DRAM和NAND市场需求强劲、价格上涨，但部分长期协议设有价格上限，且本季度为14周季度，可能带来一定的技术性阻力。</p>\n<h2>下季度展望：定价动能延续，营收有望超预期</h2>\n<p>对于截至11月底的下一财季，摩根士丹利预测营收为575.60亿美元，环比增长15.1%，同比增长321.9%，高于市场一致预期的566.44亿美元。其中，DRAM价格环比预计上涨12%，NAND价格环比上涨10%。毛利率预测为88.1%，高于市场一致预期的85.3%；每股收益预测为35.57美元，亦高于市场一致预期的35.07美元。</p>\n<p>摩根士丹利认为，当前DRAM市场定价上行已成市场共识，NAND市场亦在Trendforce大幅上调预测后逐步形成共识。该团队估计，进入第四日历季度，内存价格的起点已较上季度上涨15%至20%，部分品类涨幅更高。</p>\n<p>就需求结构而言，摩根士丹利指出，尽管消费市场存在一定不确定性，供给已持续向企业级市场倾斜，且其渠道调研显示，企业采购的内存均被即时部署，库存积压风险有限。</p>\n<h2>核心争议：周期持续性，而非景气高度</h2>\n<p>市场对美光的核心争议已从&#34;景气能有多好&#34;转向&#34;好景能持续多久&#34;，这一转变对股价的重新定价意义深远。</p>\n<p>据彭博数据，<strong>美光营收增速预计将从2026财年的247%大幅放缓至2027财年的96%，并进一步收窄至2028财年的12%。</strong>这一增速曲线的急剧下滑，是当前7倍远期市盈率估值折价的核心逻辑所在。</p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/JHG\">Janus Henderson</a>高级股票分析师Shaon Baqui表示，<strong>若内存行业能够维持80%以上的毛利率并保持持续现金流，最终有望推动股票估值重新定价至更高的市盈率倍数。</strong></p>\n<p>摩根士丹利则列出投资者对本轮上行周期持续性的三大担忧：一是AI服务器降配（de-specking）风险；二是中国内存供给扩张；三是资本开支驱动的整体供给增加。对此，该团队逐一回应称，AI算力部署对内存需求的价格敏感性较低，中国供给扩张在当前环境下难以超越西方厂商，而其行业调研显示，2027年和2028年供需将比当前更为紧张。摩根士丹利维持美光增持评级及1200美元目标价。</p>\n<h2>股价反弹持续性：估值折价与催化剂赛跑</h2>\n<p>美光股价自7月低点反弹逾40%，年内累计涨幅达273%，为标普500指数第四大涨幅股。然而，股价距6月25日历史高点仍有约12%的差距，估值修复之路尚未完成。</p>\n<p>近期，半导体板块情绪经历了明显波动。费城半导体指数9月14日单日重挫近6%，导火索是Anthropic首席执行官Dario Amodei呼吁放缓前沿AI模型开发以加强安全保障。此后，Meta旗下Muse AI助手的走红重燃市场对消费级AI落地的信心，推动半导体指数反弹逾13%。</p>\n<p>此外，摩根士丹利提示，美光的股票回购进展亦值得关注。受《芯片法案》相关限制，美光在本轮周期中现金回报受限，预计12月后回购空间将有所扩大，但该团队建议投资者对此保持审慎预期。</p>\n<p>综合来看，本次财报电话会上管理层对超大规模客户2027年AI资本开支的具体表态，将成为决定美光股价能否突破前高、完成估值重新定价的关键变量。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta 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class=\"h-name\">华尔街见闻 </p>\n<p class=\"h-time\">2026-09-30 21:05</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>美光科技将于周三美股收盘后公布财报，市场焦点已从业绩本身转向管理层对超大规模云计算客户明年AI资本开支前景的表态。这一表态将直接决定股价自7月低点反弹40%的行情能否延续。</p>\n<p>在AI基础设施需求持续旺盛的背景下，美光股价已从7月29日低点累计反弹逾40%，市值增加约3700亿美元。Synovus Trust高级投资组合经理Daniel Morgan表示，<strong>若管理层在财报电话会上明确表示&#34;不预期超大规模客户明年大幅削减资本开支预算，并预计支出将持续&#34;，将对股价形成强劲催化。</strong></p>\n<p>然而，尽管近期基本面强劲，美光股价仍以约7倍远期市盈率交易，远低于过去两年约10倍的均值，也大幅落后于<a href=\"https://laohu8.com/S/161125\">标普500</a>指数的19倍。市场对2027至2028财年增速大幅放缓的预期，以及内存行业固有的周期性风险，持续压制估值。</p>\n<h2>盈利有望上修，但幅度收窄</h2>\n<p>分析师普遍预计美光本季度业绩将创历史新高，但上修空间较前几个季度有所收窄。</p>\n<p>据彭博汇编的分析师平均预期，<strong>美光截至8月底的2026财年第四财季净利润预计达360亿美元，营收约515亿美元，分别较上年同期增长逾1000%和350%。</strong>毛利率预计达86%，较2025财年第四季度的46%大幅提升。</p>\n<p>摩根士丹利分析师Joseph Moore领衔的团队预测，该季度营收为500.24亿美元，环比增长20.7%，同比增长342.1%，略低于市场一致预期。其毛利率预测为86.4%，高于市场一致预期的85.3%；每股收益预测为31.20美元，略低于市场一致预期的31.49美元。</p>\n<p>摩根士丹利在9月28日的研报中指出，预计本季度盈利将出现上修，但幅度低于前几个季度。该团队认为，当前DRAM和NAND市场需求强劲、价格上涨，但部分长期协议设有价格上限，且本季度为14周季度，可能带来一定的技术性阻力。</p>\n<h2>下季度展望：定价动能延续，营收有望超预期</h2>\n<p>对于截至11月底的下一财季，摩根士丹利预测营收为575.60亿美元，环比增长15.1%，同比增长321.9%，高于市场一致预期的566.44亿美元。其中，DRAM价格环比预计上涨12%，NAND价格环比上涨10%。毛利率预测为88.1%，高于市场一致预期的85.3%；每股收益预测为35.57美元，亦高于市场一致预期的35.07美元。</p>\n<p>摩根士丹利认为，当前DRAM市场定价上行已成市场共识，NAND市场亦在Trendforce大幅上调预测后逐步形成共识。该团队估计，进入第四日历季度，内存价格的起点已较上季度上涨15%至20%，部分品类涨幅更高。</p>\n<p>就需求结构而言，摩根士丹利指出，尽管消费市场存在一定不确定性，供给已持续向企业级市场倾斜，且其渠道调研显示，企业采购的内存均被即时部署，库存积压风险有限。</p>\n<h2>核心争议：周期持续性，而非景气高度</h2>\n<p>市场对美光的核心争议已从&#34;景气能有多好&#34;转向&#34;好景能持续多久&#34;，这一转变对股价的重新定价意义深远。</p>\n<p>据彭博数据，<strong>美光营收增速预计将从2026财年的247%大幅放缓至2027财年的96%，并进一步收窄至2028财年的12%。</strong>这一增速曲线的急剧下滑，是当前7倍远期市盈率估值折价的核心逻辑所在。</p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/JHG\">Janus Henderson</a>高级股票分析师Shaon Baqui表示，<strong>若内存行业能够维持80%以上的毛利率并保持持续现金流，最终有望推动股票估值重新定价至更高的市盈率倍数。</strong></p>\n<p>摩根士丹利则列出投资者对本轮上行周期持续性的三大担忧：一是AI服务器降配（de-specking）风险；二是中国内存供给扩张；三是资本开支驱动的整体供给增加。对此，该团队逐一回应称，AI算力部署对内存需求的价格敏感性较低，中国供给扩张在当前环境下难以超越西方厂商，而其行业调研显示，2027年和2028年供需将比当前更为紧张。摩根士丹利维持美光增持评级及1200美元目标价。</p>\n<h2>股价反弹持续性：估值折价与催化剂赛跑</h2>\n<p>美光股价自7月低点反弹逾40%，年内累计涨幅达273%，为标普500指数第四大涨幅股。然而，股价距6月25日历史高点仍有约12%的差距，估值修复之路尚未完成。</p>\n<p>近期，半导体板块情绪经历了明显波动。费城半导体指数9月14日单日重挫近6%，导火索是Anthropic首席执行官Dario Amodei呼吁放缓前沿AI模型开发以加强安全保障。此后，Meta旗下Muse AI助手的走红重燃市场对消费级AI落地的信心，推动半导体指数反弹逾13%。</p>\n<p>此外，摩根士丹利提示，美光的股票回购进展亦值得关注。受《芯片法案》相关限制，美光在本轮周期中现金回报受限，预计12月后回购空间将有所扩大，但该团队建议投资者对此保持审慎预期。</p>\n<p>综合来看，本次财报电话会上管理层对超大规模客户2027年AI资本开支的具体表态，将成为决定美光股价能否突破前高、完成估值重新定价的关键变量。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/97dc49a1c38f37d8c33d7241fccf9976","relate_stocks":{"IE0009356076.USD":"JANUS HENDERSON GLOBAL TECHNOLOGY AND INNOVATION \"A2\" (USD) ACC","SG9999015986.USD":"LIONGLOBAL 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Baqui表示，若内存行业能够维持80%以上的毛利率并保持持续现金流，最终有望推动股票估值重新定价至更高的市盈率倍数。\n摩根士丹利则列出投资者对本轮上行周期持续性的三大担忧：一是AI服务器降配（de-specking）风险；二是中国内存供给扩张；三是资本开支驱动的整体供给增加。对此，该团队逐一回应称，AI算力部署对内存需求的价格敏感性较低，中国供给扩张在当前环境下难以超越西方厂商，而其行业调研显示，2027年和2028年供需将比当前更为紧张。摩根士丹利维持美光增持评级及1200美元目标价。\n股价反弹持续性：估值折价与催化剂赛跑\n美光股价自7月低点反弹逾40%，年内累计涨幅达273%，为标普500指数第四大涨幅股。然而，股价距6月25日历史高点仍有约12%的差距，估值修复之路尚未完成。\n近期，半导体板块情绪经历了明显波动。费城半导体指数9月14日单日重挫近6%，导火索是Anthropic首席执行官Dario Amodei呼吁放缓前沿AI模型开发以加强安全保障。此后，Meta旗下Muse AI助手的走红重燃市场对消费级AI落地的信心，推动半导体指数反弹逾13%。\n此外，摩根士丹利提示，美光的股票回购进展亦值得关注。受《芯片法案》相关限制，美光在本轮周期中现金回报受限，预计12月后回购空间将有所扩大，但该团队建议投资者对此保持审慎预期。\n综合来看，本次财报电话会上管理层对超大规模客户2027年AI资本开支的具体表态，将成为决定美光股价能否突破前高、完成估值重新定价的关键变量。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AIFD":0.6,"AIS":0.6,"FDTX":0.6,"CHAT":0.6,"MU":1.98,"MUU":0.6,"CHPX":0.6,"SHOC":0.6,"WLDR":0.6,"FTEC":0.6,"BOBP":0.6,"FTXL":0.6,"PSI":0.6,"FXL":0.6,"CGGO":0.6,"WUGI":0.6,"SMH":0.6,"RULE":0.6,"MUYY":0.6,"HBMX":0.6,"DISK":0.6,"PTF":0.6,"TRFK":0.6,"EMSF":0.6,"VGT":0.6,"MIC":0.6,"MUZ":0.6,"USXF":0.6,"JGRO":0.6,"MUD":0.6,"LEGR":0.6,"TTXU":0.6,"IETC":0.6,"CHPS":0.6,"SOXX":0.6,"BAI":0.6,"EFIV":0.6,"MUG":0.6,"FAI":0.6,"DRMY":0.6,"EGGY":0.6,"SOXQ":0.6,"ARTY":0.6,"XLK":0.6,"IXN":0.6,"XNTK":0.6,"AIQ":0.6,"MULL":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":244,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":613458055958720,"gmtCreate":1790777571890,"gmtModify":1790777574009,"author":{"id":"3434862690837129","authorId":"3434862690837129","name":"阿柱哥在杭州","avatar":"https://static.tigerbbs.com/aeadb470225439d95403fb16f811acc6","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3434862690837129","idStr":"3434862690837129"},"themes":[],"title":"","htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/613458055958720","repostId":"2671201013","repostType":2,"repost":{"id":"2671201013","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1790773534,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2671201013?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-09-30 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Baqui表示，<strong>若内存行业能够维持80%以上的毛利率并保持持续现金流，最终有望推动股票估值重新定价至更高的市盈率倍数。</strong></p>\n<p>摩根士丹利则列出投资者对本轮上行周期持续性的三大担忧：一是AI服务器降配（de-specking）风险；二是中国内存供给扩张；三是资本开支驱动的整体供给增加。对此，该团队逐一回应称，AI算力部署对内存需求的价格敏感性较低，中国供给扩张在当前环境下难以超越西方厂商，而其行业调研显示，2027年和2028年供需将比当前更为紧张。摩根士丹利维持美光增持评级及1200美元目标价。</p>\n<h2>股价反弹持续性：估值折价与催化剂赛跑</h2>\n<p>美光股价自7月低点反弹逾40%，年内累计涨幅达273%，为标普500指数第四大涨幅股。然而，股价距6月25日历史高点仍有约12%的差距，估值修复之路尚未完成。</p>\n<p>近期，半导体板块情绪经历了明显波动。费城半导体指数9月14日单日重挫近6%，导火索是Anthropic首席执行官Dario Amodei呼吁放缓前沿AI模型开发以加强安全保障。此后，Meta旗下Muse AI助手的走红重燃市场对消费级AI落地的信心，推动半导体指数反弹逾13%。</p>\n<p>此外，摩根士丹利提示，美光的股票回购进展亦值得关注。受《芯片法案》相关限制，美光在本轮周期中现金回报受限，预计12月后回购空间将有所扩大，但该团队建议投资者对此保持审慎预期。</p>\n<p>综合来看，本次财报电话会上管理层对超大规模客户2027年AI资本开支的具体表态，将成为决定美光股价能否突破前高、完成估值重新定价的关键变量。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/97dc49a1c38f37d8c33d7241fccf9976","relate_stocks":{"IE0009356076.USD":"JANUS HENDERSON GLOBAL TECHNOLOGY AND INNOVATION \"A2\" (USD) ACC","SG9999015986.USD":"LIONGLOBAL 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Baqui表示，若内存行业能够维持80%以上的毛利率并保持持续现金流，最终有望推动股票估值重新定价至更高的市盈率倍数。\n摩根士丹利则列出投资者对本轮上行周期持续性的三大担忧：一是AI服务器降配（de-specking）风险；二是中国内存供给扩张；三是资本开支驱动的整体供给增加。对此，该团队逐一回应称，AI算力部署对内存需求的价格敏感性较低，中国供给扩张在当前环境下难以超越西方厂商，而其行业调研显示，2027年和2028年供需将比当前更为紧张。摩根士丹利维持美光增持评级及1200美元目标价。\n股价反弹持续性：估值折价与催化剂赛跑\n美光股价自7月低点反弹逾40%，年内累计涨幅达273%，为标普500指数第四大涨幅股。然而，股价距6月25日历史高点仍有约12%的差距，估值修复之路尚未完成。\n近期，半导体板块情绪经历了明显波动。费城半导体指数9月14日单日重挫近6%，导火索是Anthropic首席执行官Dario Amodei呼吁放缓前沿AI模型开发以加强安全保障。此后，Meta旗下Muse 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class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5d8e0d6495af99e5a9d7e765492fb368\" data-align=\"center\" tg-width=\"1014\" tg-height=\"664\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"></p><p style=\"text-align: left;\">与此同时，债券市场的全球性抛售背后，日元套利交易的逆转被视为一个不可忽视的结构性因素。随着日本央行（BOJ）持续加息、日债收益率走高，借入低息日元、配置海外高收益资产的套利逻辑正在瓦解，这一曾经为全球主权债务提供额外需求的力量，如今可能正在转向。</p><h2 style=\"text-align: left;\">利率与股市背离达到极端水平</h2><p style=\"text-align: left;\">标普500指数与10年期美债收益率（倒置）之间的缺口，已扩大至历史上难以忽视的程度。</p><p style=\"text-align: left;\">根据LSEG Workspace数据，历史上类似幅度的利率波动通常会对股市形成实质性冲击，但此轮传导机制似乎已经断裂。10年期收益率自8月底以来累计上行约57个基点，美股却表现出异乎寻常的抗压能力。</p><p style=\"text-align: left;\">市场此前流传的&#34;水中软木塞&#34;逻辑——即股市被压制越久，一旦利率回落释放的弹性就越大——目前仍在有效运转。若收益率最终出现逆转，被压抑的上行动能将如何释放，是当前市场最值得关注的潜在变量之一。</p><h2 style=\"text-align: left;\">债券波动率高企，股市视而不见</h2><p style=\"text-align: left;\">不仅是收益率的绝对水平，债券波动率与股票波动率之间的裂口同样触目惊心。</p><p style=\"text-align: left;\">MOVE指数（衡量债券市场隐含波动率）持续处于高位，而VIX指数虽较近期低点有所回升，但整体仍处于相对平静的区间。两者之间的极端背离，意味着债券市场的恐慌情绪完全未能传导至股票市场。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/16c3278ae077a26f30222fdf3312b01a\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"662\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">这是美股近期主动选择忽视的又一个宏观关联信号。债券市场在&#34;大声呼喊&#34;，股票市场却充耳不闻。</p><h2 style=\"text-align: left;\">盈利扩张压缩估值，提供基本面护盾</h2><p style=\"text-align: left;\">美股韧性或许并非单纯的情绪驱动，而有其基本面依据。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛指出，标普500指数年内涨幅达13%，但同期市场一致预期的未来12个月EPS增幅高达29%。两者之差的结果是：远期市盈率从一年前的23倍实际压缩至当前约19倍。</p><p style=\"text-align: left;\">这一数据表明，此轮股市上涨并非估值泡沫化的产物，而是由盈利增长在&#34;做重活&#34;。从这个角度看，在宏观冲击如此剧烈的背景下，股市能够维持横盘甚至小幅上涨，本身即可被解读为一种强势表现。</p><p style=\"text-align: left;\">Privorotsky亦指出，无论对人工智能的发展前景持多么乐观的态度，在能源与利率问题得到解决之前，这种乐观情绪对市场的实际驱动力都相当有限。</p><h2 style=\"text-align: left;\">日元套利交易逆转，或为全球债市抛售推波助澜</h2><p style=\"text-align: left;\">债券市场的全球性抛售，或许有一个被低估的结构性根源：日元套利交易的大规模平仓。</p><p style=\"text-align: left;\">Ed Yardeni提出，多年来，超低成本的日元融资使投资者得以借入日元、将资金配置至全球各类高收益资产，包括各国主权债券。这一机制在各国政府财政赤字持续扩大的背景下，为主权债务市场提供了额外的需求支撑。</p><p style=\"text-align: left;\">然而，随着日本央行持续加息、日债收益率上行，借入低息日元持有外国债券的套利空间正在收窄。套利交易被迫平仓，外国债券遭到抛售，资本有向日本回流的动力。</p><p style=\"text-align: left;\">Yardeni认为，这或许正是此轮债市抛售呈现出全球蔓延特征的重要原因之一：曾经作为主权债务结构性买家的力量，正在财政供给依然庞大的时刻转变为卖家，双重压力叠加之下，债市承压难以缓解。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美债冲击持续加剧，为何美股依然无动于衷？</title>\n<style 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left;\">利率冲击不断升级，美股却岿然不动——这一罕见背离正在引发市场广泛关注。<strong>10年期美债收益率自8月28日以来累计上行约57个基点，债券波动率持续高企，油价亦构成额外的宏观压力，但<a href=\"https://laohu8.com/S/161125\">标普500</a>指数基本原地踏步，VIX指数维持低位，传统的利率与股市联动机制似乎已然失灵。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eb6143e30f7c973a4fe94eed44cb96c7\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"659\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>支撑美股韧性的核心逻辑，或许在于盈利基本面的强劲表现。</strong>高盛数据显示，<strong>标普500指数年内累计上涨13%，但市场一致预期的未来12个月每股收益（EPS）已大幅跳升29%，这意味着远期市盈率实际上从一年前的23倍压缩至当前的19倍，估值并未扩张，而是盈利在承担主要支撑作用。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5d8e0d6495af99e5a9d7e765492fb368\" data-align=\"center\" tg-width=\"1014\" tg-height=\"664\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"></p><p style=\"text-align: left;\">与此同时，债券市场的全球性抛售背后，日元套利交易的逆转被视为一个不可忽视的结构性因素。随着日本央行（BOJ）持续加息、日债收益率走高，借入低息日元、配置海外高收益资产的套利逻辑正在瓦解，这一曾经为全球主权债务提供额外需求的力量，如今可能正在转向。</p><h2 style=\"text-align: left;\">利率与股市背离达到极端水平</h2><p style=\"text-align: left;\">标普500指数与10年期美债收益率（倒置）之间的缺口，已扩大至历史上难以忽视的程度。</p><p style=\"text-align: left;\">根据LSEG Workspace数据，历史上类似幅度的利率波动通常会对股市形成实质性冲击，但此轮传导机制似乎已经断裂。10年期收益率自8月底以来累计上行约57个基点，美股却表现出异乎寻常的抗压能力。</p><p style=\"text-align: left;\">市场此前流传的&#34;水中软木塞&#34;逻辑——即股市被压制越久，一旦利率回落释放的弹性就越大——目前仍在有效运转。若收益率最终出现逆转，被压抑的上行动能将如何释放，是当前市场最值得关注的潜在变量之一。</p><h2 style=\"text-align: left;\">债券波动率高企，股市视而不见</h2><p style=\"text-align: left;\">不仅是收益率的绝对水平，债券波动率与股票波动率之间的裂口同样触目惊心。</p><p style=\"text-align: left;\">MOVE指数（衡量债券市场隐含波动率）持续处于高位，而VIX指数虽较近期低点有所回升，但整体仍处于相对平静的区间。两者之间的极端背离，意味着债券市场的恐慌情绪完全未能传导至股票市场。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/16c3278ae077a26f30222fdf3312b01a\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"662\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">这是美股近期主动选择忽视的又一个宏观关联信号。债券市场在&#34;大声呼喊&#34;，股票市场却充耳不闻。</p><h2 style=\"text-align: left;\">盈利扩张压缩估值，提供基本面护盾</h2><p style=\"text-align: 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Workspace数据，历史上类似幅度的利率波动通常会对股市形成实质性冲击，但此轮传导机制似乎已经断裂。10年期收益率自8月底以来累计上行约57个基点，美股却表现出异乎寻常的抗压能力。市场此前流传的\"水中软木塞\"逻辑——即股市被压制越久，一旦利率回落释放的弹性就越大——目前仍在有效运转。若收益率最终出现逆转，被压抑的上行动能将如何释放，是当前市场最值得关注的潜在变量之一。债券波动率高企，股市视而不见不仅是收益率的绝对水平，债券波动率与股票波动率之间的裂口同样触目惊心。MOVE指数（衡量债券市场隐含波动率）持续处于高位，而VIX指数虽较近期低点有所回升，但整体仍处于相对平静的区间。两者之间的极端背离，意味着债券市场的恐慌情绪完全未能传导至股票市场。这是美股近期主动选择忽视的又一个宏观关联信号。债券市场在\"大声呼喊\"，股票市场却充耳不闻。盈利扩张压缩估值，提供基本面护盾美股韧性或许并非单纯的情绪驱动，而有其基本面依据。高盛指出，标普500指数年内涨幅达13%，但同期市场一致预期的未来12个月EPS增幅高达29%。两者之差的结果是：远期市盈率从一年前的23倍实际压缩至当前约19倍。这一数据表明，此轮股市上涨并非估值泡沫化的产物，而是由盈利增长在\"做重活\"。从这个角度看，在宏观冲击如此剧烈的背景下，股市能够维持横盘甚至小幅上涨，本身即可被解读为一种强势表现。Privorotsky亦指出，无论对人工智能的发展前景持多么乐观的态度，在能源与利率问题得到解决之前，这种乐观情绪对市场的实际驱动力都相当有限。日元套利交易逆转，或为全球债市抛售推波助澜债券市场的全球性抛售，或许有一个被低估的结构性根源：日元套利交易的大规模平仓。Ed Yardeni提出，多年来，超低成本的日元融资使投资者得以借入日元、将资金配置至全球各类高收益资产，包括各国主权债券。这一机制在各国政府财政赤字持续扩大的背景下，为主权债务市场提供了额外的需求支撑。然而，随着日本央行持续加息、日债收益率上行，借入低息日元持有外国债券的套利空间正在收窄。套利交易被迫平仓，外国债券遭到抛售，资本有向日本回流的动力。Yardeni认为，这或许正是此轮债市抛售呈现出全球蔓延特征的重要原因之一：曾经作为主权债务结构性买家的力量，正在财政供给依然庞大的时刻转变为卖家，双重压力叠加之下，债市承压难以缓解。","news_type":1,"symbols_score_info":{".DJI":2,".SPX":2,".IXIC":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":326,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":612739681334464,"gmtCreate":1790613910251,"gmtModify":1790613912549,"author":{"id":"4134535342725140","authorId":"4134535342725140","name":"宇宙虎","avatar":"https://static.tigerbbs.com/59104d7c802c3277a857f441400f1029","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"4134535342725140","idStr":"4134535342725140"},"themes":[],"title":"","htmlText":"说不定过两天又炸了","listText":"说不定过两天又炸了","text":"说不定过两天又炸了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/612739681334464","repostId":"2670580502","repostType":2,"repost":{"id":"2670580502","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1790606427,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2670580502?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-09-28 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style=\"text-align: left;\">管道恢复出口，距离满负荷运行仍有差距</h2><p style=\"text-align: left;\">东西管道于9月10日遭无人机袭击后停运。此前有报道援引知情人士表示，管道全面恢复运营可能需要约六周时间。目前流量约为每日350万桶，仅相当于设计产能的一半，意味着管道恢复至正常水平仍需一定时间。</p><p style=\"text-align: left;\">管道停运期间，沙特通过增加经霍尔木兹海峡的原油出口来弥补供应缺口。据彭博数据，<strong>沙特9月整体石油出口已升至每日500万桶以上的战时高位，其中大部分货物流向亚洲市场。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">不过，霍尔木兹海峡的运输安全风险仍然存在。随着中东冲突持续，往来船只仍面临袭击风险；与此同时，红海航线也受到也门胡塞武装活动影响，沙特能源基础设施面临的安全压力并未完全消退。</p><h2 style=\"text-align: left;\">沙特出口调整将成为油市关键变量</h2><p style=\"text-align: left;\">东西管道是沙特绕开霍尔木兹海峡、将原油输往红海沿岸并进一步出口的重要基础设施。此次恢复运行，不仅提升了沙特原油出口的运输弹性，也为全球市场增加了一条重要的供应保障通道。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>市场当前关注的焦点，是东西管道恢复后沙特将如何重新分配出口货量。</strong>如果管道流量继续提升，沙特是否会减少经霍尔木兹海峡的原油运输，以及整体出口规模能否维持高位，都可能影响全球原油供应预期。</p><p style=\"text-align: left;\">在中东冲突和主要海运通道安全风险仍存的背景下，东西管道能否进一步恢复至高负荷运行，以及沙特后续的出口安排，将成为市场判断原油供应变化和油价走势的重要观察点。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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Altman和马斯克等同行支持。</p>\n<p>在采访中，盖茨表示行业自律是远远不够的。</p>\n<blockquote>\n<p><strong>“需要执法部门和政治家参与到讨论中来，明确安全保障和监管措施的形式，而且这必须是一项强制性要求。”</strong></p>\n</blockquote>\n<p>盖茨此前曾在一篇8月发表的文章中指出，不良分子可能会利用日益强大的AI工具发起网络攻击、诈骗、散布虚假信息，并对医院、金融机构、电网和政府系统造成其他形式的大规模破坏。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>比尔·盖茨：AI已强大到足以造成“10亿人死亡”</title>\n<style 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Altman和马斯克等同行支持。</p>\n<p>在采访中，盖茨表示行业自律是远远不够的。</p>\n<blockquote>\n<p><strong>“需要执法部门和政治家参与到讨论中来，明确安全保障和监管措施的形式，而且这必须是一项强制性要求。”</strong></p>\n</blockquote>\n<p>盖茨此前曾在一篇8月发表的文章中指出，不良分子可能会利用日益强大的AI工具发起网络攻击、诈骗、散布虚假信息，并对医院、金融机构、电网和政府系统造成其他形式的大规模破坏。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/57c1f6865c436f188624b441a615e42e","relate_stocks":{"RDYY":"YIELDMAX RDDT OPTION INCOME STRATEGY ETF","PATH":"UiPath","PLTR":"Palantir Technologies Inc.","PLOO":"2倍上限加速PLTR ETF-Leverage Shares","MSFW":"Roundhill MSFT WeeklyPay ETF","FIGG":"2倍做多Figma ETF-Leverage Shares","AIYY":"YIELDMAX AI OPTION INCOME STRATEGY ETF","RDDC":"Corgi RDDT 2x Daily ETF","PLTG":"2倍做多PLTR ETF-Leverage Shares","DUOG":"Leverage Shares 2X Long DUOL Daily ETF","MSFU":"2倍做多MSFT ETF-Direxion","MSFX":"2倍做多MSFT ETF-T-Rex","NOWL":"2倍做多NOW ETF-GraniteShares","PTIR":"2倍做多PLTR ETF-GraniteShares","NOW":"ServiceNow","PLTL":"2倍做多PLTR ETF-Corgi","GTLB":"GitLab, 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Press）节目采访片段中表示：\n\n“AI确实足够强大，能够引发导致……你知道的，造成10亿人死亡的事件。历史上从未出现过一种武器，能像坏人与最新AI工具相结合那样强大。”\n\n随着技术的快速迭代，硅谷对AI可能带来毁灭性灾难的警告不断升级。\n本月早些时候，Anthropic公司的普通员工Jacob Coxon辞去工作，并指责他的前雇主——Anthropic和 OpenAI——通过“加速冲向超智能AI”来“拿我们的生命作赌注”。\n另一位Anthropic员工表示，他认为在未来十年内AI灭绝全人类的概率高于10%。\n这些言论引发了主流社会对该领域长期存在且具争议性话题的关注，促使公众呼吁该行业采取更多措施来保障其技术的安全。\nAnthropic 首席执行官Dario Amodei此后呼吁放缓AI的开发进度，这一提议迅速得到了OpenAI首席执行官Sam Altman和马斯克等同行支持。\n在采访中，盖茨表示行业自律是远远不够的。\n\n“需要执法部门和政治家参与到讨论中来，明确安全保障和监管措施的形式，而且这必须是一项强制性要求。”\n\n盖茨此前曾在一篇8月发表的文章中指出，不良分子可能会利用日益强大的AI工具发起网络攻击、诈骗、散布虚假信息，并对医院、金融机构、电网和政府系统造成其他形式的大规模破坏。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AIYY":0.6,"MSFT":2,"ADBG":0.6,"PLTL":0.6,"TTDU":0.6,"FIG":2,"MSFX":0.6,"PLYY":0.6,"NOWL":0.6,"SNPS":2,"UPSC":0.6,"RDYY":0.6,"UPSX":0.6,"RBRK":2,"DUOG":0.6,"MSFD":0.6,"APPC":0.6,"PATH":2,"PLOO":0.6,"PTIR":0.6,"TEMC":0.6,"BRZE":2,"UNX":0.6,"UPST":2,"ADBU":0.6,"BAIG":0.6,"MSFY":0.6,"PLTW":0.6,"HUBS":2,"SNPX":0.6,"TEM":2,"APP":2,"RDTL":0.6,"BBAI":2,"NOW":2,"MDBX":0.6,"TTD":2,"PLTZ":0.6,"RZLV":2,"SOUN":2,"MSFW":0.6,"PLTU":0.6,"SOUX":0.6,"FIGG":0.6,"MSFO":0.6,"MSFC":0.6,"PLTY":0.6,"RDDC":0.6,"CRM":2,"LMNX":0.6,"PATX":0.6,"CRNC":2,"GTLB":2,"U":2,"MSFL":0.6,"PLTG":0.6,"TEAM":2,"TEMT":0.6,"MSFU":0.6,"PLTA":0.6,"ADP":2,"APPX":0.6,"LMND":2,"PLTD":0.6,"CRMG":0.6,"RDDT":2,"NOWX":0.6,"DDOG":2,"PLTI":0.6,"DUOL":2,"MDB":2,"PLTR":2,"ADBE":2,"AI":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":356,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":612315117199704,"gmtCreate":1790510164096,"gmtModify":1790510166620,"author":{"id":"3474770125790313","authorId":"3474770125790313","name":"融合","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e72bbb45a9ddb7594996ffdf742745cc","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3474770125790313","idStr":"3474770125790313"},"themes":[],"title":"","htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/612315117199704","repostId":"2670470622","repostType":2,"repost":{"id":"2670470622","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1790497294,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2670470622?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-09-27 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src=\"https://community-static.tradeup.com/news/043fbd378d1600c876f6758f91f73509\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"585\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left;\">Muse为何能“一出手就是全垒打”</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的起点，是扎克伯格和团队成员Nat与Alex坐在一起，用开源工具在家里“拼凑”出一个早期版本。</p><p style=\"text-align: left;\">“我们意识到，这是一种神奇的体验，”扎克伯格说，<strong>“如果我们能把它做成任何人都可以用——不需要自己买Mac Mini、不需要在终端里折腾——那么这将是数十亿人想用的东西。”</strong></p><p style=\"text-align: left;\">这句判断，驱动了此后整套研发逻辑：不只是训练模型，而是从模型、脚手架、到Agent的“心跳”机制全栈自研——Agent会定期自动唤醒，检查用户目标，主动推进待办事项。</p><p style=\"text-align: left;\">上线后的数据印证了这一判断。两周，数百万用户。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>个人AI：重点是执行、记忆与“判断力”</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">对于个人AI与通用AI的差别，扎克伯格将当前竞争焦点概括为让模型成为更好的Agent。</p><p style=\"text-align: left;\">“过去一年最大的事情，基本上就是编程Agent。”他说，编程能力很重要，因为即使用户没有直接写代码，“你的Muse也会在后台一直为你写代码，去完成各种事情”。</p><p style=\"text-align: left;\">但他认为，<strong>个人Agent不能只具备编码或任务执行能力，还需要理解隐私边界和社交语境。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">扎克伯格举例称，用户让Muse预订餐厅时，Agent可能知道用户存在过敏情况或怀孕等信息，但并不意味着这些信息应该被自动披露。“你会希望它完成任务，同时尽可能少地披露信息。”</p><p style=\"text-align: left;\">他称，这种能力属于人类通常具备的“基本社交技能或常识”，但如果只是训练编码Agent，许多公司并未将其纳入模型能力范围。</p><p style=\"text-align: left;\">“我们训练的是整个模型，而不是拿别人的现成模型，再在外面搭一个框架和Agent。”扎克伯格说。<strong>Meta还在产品层面加入记忆、任务追踪、虚拟角色动画和实时语音互动等功能。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">在个性化方面，他表示，Meta并不认为AI应该只有一种固定人格。“很多实验室都在关注怎样把人格调到正确状态，但我从来不认为人格只有一个正确答案。”</p><p style=\"text-align: left;\">他称，Muse允许用户修改头像、声音和基础性格，模型设计目标是具备较高的可操控性。“你可以定义自己希望如何与它互动，这对个人Agent很重要。”</p><h2 style=\"text-align: left;\">每个Agent都有自己的“电脑”</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse区别于其他AI产品的核心基础设施之一，是Meta为每个Agent单独配备了一台安全虚拟机（Secure VM）。</p><p style=\"text-align: left;\">扎克伯格解释了为什么这是必要的：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\"><strong>你的Agent会了解你很多敏感信息。我们不认为这些信息应该跟所有人的数据混在一个池子里。</strong></p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">他把Muse Secure VM比喻为“放在你桌子底下的那台只属于你的电脑”——用户数据加密存储，密码等敏感凭证通过独立安全模块管理，Agent本身无法直接读取。</p><p style=\"text-align: left;\">在此基础上，Meta还设计了“Sentinel”安全Agent，专门监控进出Muse的数据流，一旦检测到异常或高风险操作，会直接拦截并提示用户授权。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>元宇宙、智能眼镜与Agent，三条路线正在汇合</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">扎克伯格在访谈中透露，Muse将全面接入Ray-Ban系列智能眼镜，并对现有交互方式做出升级。</p><p style=\"text-align: left;\">目前的眼镜是“单轮对话”体验——说一句，得一个回复，结束。接入Muse之后，<strong>眼镜变成Agent的前端入口：用户开口，后端Muse在安全虚拟机里持续工作，完成任务再反馈。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">对于眼镜的产品路线，他描述了一条清晰的硬件梯队：</p><ul><li><p style=\"text-align: left;\">无摄像头的纯音频眼镜：已搭载Muse，可处理通话、音乐、语音任务</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">带小显示屏的Meta Ray-Ban：已发布，具备基础视觉反馈</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">全视场角全息AR原型：已发布，扎克伯格称“会非常令人兴奋”</p></li></ul><p style=\"text-align: left;\">他称，Meta在眼镜上的长期投入，使公司在AI Agent成熟后处于较有利的位置。<strong>Meta正在将Muse及更多AI功能引入眼镜产品，而过去相对更强调“临场感”的元宇宙技术仍在继续推进，只是当前更多资源转向了Muse和智能眼镜的AI功能。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">对于虚拟形象，扎克伯格称，Meta此前需要通过房间级设备、多角度扫描以及企业级GPU环境，生成较高质量的写实化身；目前，用户通过少量照片即可完成设置，相关能力已可运行于一副VR眼镜中。</p><p style=\"text-align: left;\">展望2030年，扎克伯格称，元宇宙的核心愿景始终是融合物理世界和数字世界。他举例称，未来人们可以在线下与通过全息影像接入的朋友共同参与活动；在工作场景中，人类与多个Agent也可以共同参与群聊或会议，Agent可以以全息形象或其他具身化形式出现。</p><h2 style=\"text-align: left;\">“最可怕的时刻”：Llama 4的失误</h2><p style=\"text-align: left;\">并非所有押注都一帆风顺。扎克伯格在访谈中罕见地直接谈及了Llama 4的失败。</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\"><strong>Llama 4之后，那是最可怕的时刻……我以为我们在正轨上，但我们没有。这是一个相当大的负面意外。</strong></p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">他把问题归结为团队结构的根本性错误：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">我按照Instagram推荐系统或广告系统那种方式来组建团队——几百上千人并行推进。但训练语言模型需要的是一支紧密协作的小团队，把它当作一个群体科学项目来做。每个席位都极为宝贵。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">由此，Meta彻底重组，从业内广泛引入顶尖人才，成立Meta超级智能实验室（Meta Super Intelligence Lab，MSL）。扎克伯格表示，新一代模型即将发布，但不会在Connect大会上公布。</p><h2 style=\"text-align: left;\">算力路线：暴力破解AGI，5吉瓦项目在建</h2><p style=\"text-align: left;\">谈及通往AGI的技术路径，扎克伯格给出了一个直接的判断。</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">我不确定还需要什么根本性的架构突破……我认为我们已经大致知道配方了。如果你能建造一个足够大的超级计算机集群，就可以暴力破解，到达那里。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">目前Meta的算力扩张路线：<strong>俄亥俄州超过1吉瓦的集群已基本投入使用，用于训练下一代模型；路易斯安那州5吉瓦级集群正在建设中。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">他表示，<strong>“当你拥有多吉瓦集群进行训练时，你基本上就会得到某种接近AGI乃至超级智能的东西。”</strong></p><p style=\"text-align: left;\">不过他也补充，当前算力驱动路线并不意味着架构研究不重要——</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">人脑只消耗约10瓦，而我们的系统可能比它低效一百万倍。如果把大规模算力和架构突破结合起来，才能真正领先。</p></blockquote><h2 style=\"text-align: left;\">对齐，不是负担，是产品必须解决的问题</h2><p style=\"text-align: left;\">扎克伯格对AI安全的态度很务实——他不把它视为监管压力，而是产品能否成功的前提。</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">如果你让Muse做一件事，它却做了相反的事，谁还会用它？我们需要让模型不只是理解你的具体指令，还要理解你的意图和你的价值观。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\"><strong>“Muse要触达十亿用户，我们就必须解决对齐问题，或者说在这上面取得非常大的进展。”</strong>他说。</p><p style=\"text-align: left;\">对于训练过程中的安全边界，他用了一个类比：“就像父母给孩子立规矩——如果它通过修改系统配置来&#39;完成&#39;一道编程题，我要告诉它：不，我让你去学解题方法，不是让你找捷径绕过去。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/418cc7d309c1ac7eb14007cc0d7fdd9f\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"614\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>访谈全文如下：</strong></p><blockquote><h2 style=\"text-align: left;\">大举押注</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 这件事将会有数十亿人想要使用。对您来说，做建设是一种怎样的感受？&#34;永生&#34;是一种可能吗？好，如果您带我进入您的思维，快进到2030年，那会是什么样子？</p><p style=\"text-align: left;\">这位是马克·扎克伯格。22年前，他构建了一个连接数十亿人、永远改变了世界的社交网络。而如今，他决定建造更宏大的事物。为此，他正在元宇宙、智能眼镜和人工智能领域大举押注。多年来，怀疑者认为这是三场各自独立、不可能成功的赌注，但他们忽略了更宏观的图景——因为当下，这些押注正在汇聚，共同创造出一种全新的超级智能。</p><p style=\"text-align: left;\">今天，我们将向大家呈现这一切，我也将向马克提出一些他从未被问过的问题，倾听他对未来的愿景，让您能够提前布局，构建下一件大事。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 非常感谢您来到节目。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 谢谢，很高兴来这里。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 为了这次对话，我把您做过的每一次采访都看了一遍。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 好家伙，那比我自己看的还多。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 很好玩，收获颇丰。有两件事给我留下了深刻印象：第一，您对&#34;建造&#34;的热爱，我感觉您就是最顶尖的建造者之一；第二，您押注的能力——敢于做出巨大的赌注。我觉得这周，所有这些押注正在汇聚到一起，所以我们就从这里说起吧。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 好的。这些事情我们已经做了很长时间了。AI方面，作为一家公司，我们几乎从创立之初就在做了——第一版新闻资讯流在某种程度上就是一个机器学习产品。然后我们大约在15年前创建了AI研究实验室。</p><p style=\"text-align: left;\">但现在我们进入了新阶段——大约一年多前，我们启动了Meta超级智能实验室。这是一次相当彻底的研究重启，从整个行业引进了大量优秀人才，令人振奋。目前，我们看到模型越来越好，下一代模型即将发布，不过不是在Connect大会上宣布。此外，我们还有Muse个人助理，目前来看反响非常好。</p><p style=\"text-align: left;\">在构建这些东西的时候，你其实并不确定结果如何。我们自己是喜欢的。早在今年年初，我就在家里用自己的方式把Open Claw拼凑起来，感受这个东西是怎么运作的，以及怎样才能把它打造成一种任何人都能使用的神奇体验。</p><p style=\"text-align: left;\">基本上，当我们——我、Nat和Alex——坐在一起，意识到这是一种神奇的体验，并且如果能把它打造成一个开箱即用的版本，让那些不懂技术、不想去自己安装Mac Mini、不想进终端折腾、也不想在出问题时调试的普通人也能用的时候，我就觉得，这将会是数十亿人都想要使用的东西。</p><p style=\"text-align: left;\">从那以后，我们一直在围绕这个目标努力：专门为它调优模型，不仅构建了助理本身和运行框架，还构建了为每个助理提供独立计算环境的技术——我们为此构建了整套Muse安全虚拟机。</p><p style=\"text-align: left;\">我们内部一直觉得这很特别，内部人员也很喜欢，但你永远不知道产品发布后大家会怎么反应。偶尔会出现一鸣惊人、开门红的情况，但大多数时候你会收到一些正面反馈，还需要迭代几个地方才能真正让产品&#34;咔哒&#34;一声落地。而这一次，它一出来就直接&#34;咔哒&#34;了。看到这一切发生真的非常令人振奋——才两周，使用人数就已经有数百万，这相当罕见。每隔几年我们才能遇到这样的情况，但这绝对是创业公司最令人享受的时刻之一。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 您能坚持在赛场上、不断尝试，这让我非常佩服。而且这么多次都打出了安打，真的很厉害。您之前有一次和乔·罗根的访谈，大概是三年前，最后您提到有一天可以直接戴上眼镜，AI助理也会随之出现。所以我感觉Muse已经有实体化的形象，这一点非常聪明，因为那感觉是必然会发生的事。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我觉得这也只是让它显得更友好可爱。我认为太多人把AI描述得像个令人恐惧的东西，但AI应该只是有用又有趣的。那个实体化的形象——项目早期有位设计师做出了那个角色，不知为何他们一直想迭代，但第一版就是最好的。后来有人说，&#34;哦，它得是蓝色的，因为是Meta嘛。&#34;我说，&#34;不，我觉得这个形象就是对的，你第一次就钉住了。&#34;就这样，就是好玩。</p><h2 style=\"text-align: left;\">个人AI与通用AI有何不同？</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 很好的细节。如果您想让模型在个人事务方面表现得非常出色，而不仅仅是通用智能模型，那么训练方式会有什么不同？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我认为目前的核心在于让模型成为优秀的&#34;智能体（agent）&#34;。过去一年，最大的风口是编程智能体，其中蕴含两个核心思想：编程专业能力，以及成为优秀智能体的通用能力。</p><p style=\"text-align: left;\">我们的策略是，将智能体本身做好放在首位，而不是专攻编程能力。</p><p style=\"text-align: left;\">编程能力之所以重要，是因为即使用户自己不认为在写代码，Muse也在后台一直为你写代码来完成各种任务。但我们认为，智能体应该首先是一个出色的智能体，编程能力服务于此目标。</p><p style=\"text-align: left;\">此外，在构建个人助理时，有些事情比构建企业软件产品更为重要。比如，如果你在构建一个企业编程工具，模型根本不需要有任何关于&#34;信息披露尺度&#34;的概念——比如什么信息该说、什么不该说。但对于Muse来说，这非常重要。</p><p style=\"text-align: left;\">你需要把这种能力训练进模型里，就像训练其他任何能力一样。你会告诉它很多事情，然后希望它去帮你实现目标。比如，你想让它帮你订餐厅，你在找一家合适的餐厅，但你可能有某种过敏症，或者你怀孕了，而你可能不想把这些透露给餐厅。但Muse会知道这些信息，你希望它在尽量少透露信息的同时完成任务。这是一种具体的技能，本质上是人类的基本社交常识。</p><p style=\"text-align: left;\">但那些只做编程智能体的公司，大多数都没有把这种能力训练进去。我们之所以能做到，是因为我们在做全栈——我们不是从别人那里拿来一个现成的模型再套个框架，我们是从头训练整个模型，专门为这些能力服务。</p><p style=\"text-align: left;\">模型当然需要具备广泛的通用智能，但它同时也具备这些特定能力。然后在此基础上，你构建整个助理，以及它周围所有的细节：记忆、运行框架，还有它&#34;心跳&#34;的方式——它定期唤醒，检查一下&#34;好，这些是我了解的关于你的目标，有什么我现在可以推进的吗&#34;。</p><p style=\"text-align: left;\">我们还有一个专门的团队，只负责打磨虚拟形象的实时动画效果，因为不仅仅是默认形象——你可以自定义任何形象，然后它就自然地动起来，效果非常棒。我们还在推出语音模式，你可以进行实时语音对话，你的助理就在那里陪着你。这些细节，我觉得都源于我们在做全栈——模型和产品是一起开发的。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 另一件大事是虚拟机。能解释一下它为什么重要，以及它解锁了什么吗？</p><h2 style=\"text-align: left;\">为什么Meta要为每个AI助理配备独立计算机？</h2><p style=\"text-align: left;\">马克： 基本上，一个智能体要能替你做事，就需要一个地方来存储你的信息。我们认为这些信息不应该和其他所有人的信息混在一个资源池里。</p><p style=\"text-align: left;\">可以这样理解：你的助理会知道很多关于你的敏感信息。很多人最初接触OpenCloud这类智能体时，会在家里自己配一台Mac Mini。于是我们想，很多人并不想买Mac Mini或者自己设置。那么，什么样的体验能最好地近似这种效果呢？答案是：你只需下载一个App、注册，就能获得一台专属于你的计算机，供你的助理工作、存储数据，并围绕此建立安全模型。这样就近似于在你桌下有一台自己的电脑——就连我们Meta也无法访问。</p><p style=\"text-align: left;\">比如Muse机密虚拟机，这是我们正在开发的功能，就连我们自己也无法看到你虚拟机里的内容。</p><p style=\"text-align: left;\">我们还围绕这些构建了很多东西，比如安全凭证存储——当你的助理需要处理密码之类的信息时，它本身不需要能看到这些密码，只需要在你要求它登录某个服务时能&#34;插入&#34;凭证，并且只在你明确要求时才这样做。系统应该这样设计：那些信息本身就不可随意访问，因为意外总会发生，有人可能试图入侵，或者系统可能出现问题。</p><p style=\"text-align: left;\">所以你要确保智能体无法访问这些数据，Meta也无法访问。为每个助理提供独立计算机，并把安全性做到极致，是这项技术的根本基础——既赋予Muse帮助用户实现目标所需的能力，也保证了隐私和安全，使其成为该领域世界级、行业领先的产品。</p><hr/><p style=\"text-align: left;\">主持人： 那这是否意味着，就像WhatsApp一样，Muse连接到的虚拟机上的数据是加密的？人们该如何理解数据在虚拟机中的实际存储方式？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我们基本上构建了两个版本。Muse安全虚拟机（Secure VM）包含各种隐私功能，其中包括我们构建的整套Sentinel智能体架构。你有一个正在为你执行任务的普通Muse助理，同时还有一个我们称为Sentinel的安全智能体，专门监控进出你的Muse的数据流。</p><p style=\"text-align: left;\">如果有外部内容试图破坏安全，Sentinel会直接切断，阻止其发生。如果它认为你的Muse即将采取某个需要你介入的行动，它会覆盖Muse的操作，并触发提醒，让人来确认权限——比如&#34;你希望Muse能做这件事吗？&#34;</p><p style=\"text-align: left;\">这整套系统，加上安全凭证存储，再加上多层纵深防御，共同构成了Muse安全虚拟机。</p><p style=\"text-align: left;\">我们还在开发另一个项目。Nat和我专门招募了Moxie Marlinspike——他就是当年和我们合作实现WhatsApp端对端加密的那个人——来设计Muse机密虚拟机（Confidential VM）。其核心思想是，在安全虚拟机的基础之上，再赋予你一个专属加密密钥，使得连Meta都无法访问其中的内容。</p><p style=\"text-align: left;\">这个版本实现难度更大，因为如果Meta无法访问虚拟机内部，调试和保证系统正常运行就困难得多。所以我们花了一些时间，但很快就会推出。这基本上将达到人们在WhatsApp以及我们其他最安全产品上已经熟悉的安全标准。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 这样做的优势，只是让人们心理上觉得更安全，还是有实际的好处？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我认为安全本身就很重要。我们的目标是近似于让你在桌子下拥有一台本地机器。那台本地机器能给你什么？它意味着没有任何公司能访问它。</p><p style=\"text-align: left;\">所以，假设Meta想为你提供这项服务，我们怎样才能给你同等级别的隐私和安全保障，使得没有任何公司——无论是Meta，还是任何试图入侵我们的人，或者在某些国家，你不信任当地政府的情况下——都无法访问它？因为我们自己也进不去，因为我们没有访问权限。</p><p style=\"text-align: left;\">我认为这非常重要，这也是人们信任WhatsApp的重要原因。这对隐私、安全和信任来说是真实存在的价值。</p><p style=\"text-align: left;\">如果你要拥有一个对你的一切了如指掌的助理——我猜几乎我们所有人都会拥有这样的助理——快进5年，每个人都会有一个能深入了解你的目标和一切的助理，并能帮你完成事情。在这种情况下，在隐私和安全方面做到行业领先就非常重要。我们从一开始就想这样做。</p><h2 style=\"text-align: left;\">如何塑造AI的个性？</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 您还有一点很有意思——您在大学学过心理学。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 嗯，在那里只待了很短的时间，两年，但我感觉它影响了我后来构建的很多东西。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 我们看模型的时候，经常会说某个模型&#34;非常聪明&#34;。但就像我们选择朋友，肯定是因为他们聪明，同时也因为我们喜欢他们的能量和相处方式。您在塑造模型个性方面是怎么考虑的？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我认为理想的模型应该有足够的适应性，能够契合不同人的风格。我觉得很多行业人士在这一点上都搞错了方向——很多其他实验室都在专注于&#34;如何把个性设计对&#34;，但我从来不认为个性是一个固定的东西。这也是我如此坚信开源、如此坚信人们能够定制化的原因之一，也是我们把Muse设计成一个高度个人化产品的原因。</p><p style=\"text-align: left;\">你可以自定义和个性化Muse——不只是形象和声音，在你第一次注册时，它问你的第一件事就是&#34;你希望我的基本个性是什么样的&#34;，而且你随时可以去修改。</p><p style=\"text-align: left;\">我们努力让模型具有很强的可引导性，让你能定义自己想要的互动方式。这是让它成为优秀个人助理的重要组成部分——这种围绕个性的适应性非常关键。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 您自己的Muse是什么风格？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我让它直接、注重效率。它挺有意思的。早些时候的版本很爱讽刺、很幽默，但现在这个版本更直截了当。我的助理用的是默认的Muse形象，但我给他穿了一件托加长袍，还给他配了一个深沉到有些滑稽的嗓音，和他互动很有趣。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 我觉得要有幽默感，你必须真的很聪明。很多人没意识到，喜剧演员是社会上最聪明的一批人——反应要快，机智要够。您肯定有这个特质。看了您所有的采访，您一直表现很好。</p><h2 style=\"text-align: left;\">马克关于AI与元宇宙的出人意料的预测</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 您和Theo的访谈中，你们谈了很多关于技术的下一个前沿以及这一切最终指向何处。AI领域曾经历过几个&#34;寒冬&#34;，人们以为不会有突破。元宇宙也经历了几次这样的时期，大家觉得这是个无法兑现的赌注。我昨天试用了新的全息形象功能，非常酷。在和Lex的访谈里，感觉要花11个小时才能把您的脸录进去，现在只需要3分钟了。这是怎么推进到今天的？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 在元宇宙的整体发展上，我们在创立Reality Labs时，始终认为最终会有外形正常的普通眼镜，并且随着时间推移，它既能提供沉浸式的临场感，又能成为出色的AI设备——因为眼镜是唯一能让设备看到你所看、听到你所听的形态，整天在你耳边与你交流，并最终显示图像。</p><p style=\"text-align: left;\">但10到15年前，我当时假设我们会先实现全息技术，再有高度发达的AI。然而技术演进的路径很有趣——我们实际上先有了AI和个人超级智能，然后才有技术来让全息技术变得足够普及和实惠。这是我没有预料到的，但我很高兴我们两个方向都在做。</p><p style=\"text-align: left;\">我们在眼镜上的大量投入，让我们在AI助理准备就绪之际，处于了非常有利的位置。Connect大会上的很多发布，正是关于把Muse和大量AI功能引入眼镜，我认为用户会非常喜欢。这是个大事。</p><p style=\"text-align: left;\">关于临场感方面，我们仍在推进，但进度相对慢一些，因为我们大部分精力已经转向为眼镜构建Muse和AI功能。不过，我们有一个持续已久的项目，就是实时高保真的虚拟化身。</p><p style=\"text-align: left;\">就像您说的，三四年前，你需要一整个扫描室从各个角度录入一个人，然后还需要企业级GPU才能渲染，非常费事。我们为Lex播客做的那个演示就是那种设置。而现在我们基本上让它在一副VR眼镜里就能运行——这是第一副能实现这种惊人VR体验的眼镜形态，而不是一个大头显。只需几张照片就能建立你的虚拟化身，进展之快令人惊叹。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 而且还能基于声音来驱动表情。在演示里，它让我笑，让我互动，然后理解我的面部如何随着音轨运动。您在那期播客里提到，一些平时表情比较内敛的人，实际上在虚拟世界里会想要更丰富的表情。您怎么看待人们区分&#34;虚拟自我&#34;和&#34;现实自我&#34;这件事？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我认为我们在理解这方面的社会学和心理学上还处于很早期的阶段。我觉得人们对自己的认知和想要投射出去的形象，往往和实际的自己有些不同。从社交网络诞生之初，人们就在精心挑选头像。在Muse的虚拟形象上，我们也看到了类似的现象。那不太是在&#34;策展&#34;自己，而是在&#34;策展&#34;你想要与之交流的那个&#34;人&#34;。</p><p style=\"text-align: left;\">我认为，当你在给人们提供表达自我的能力时，你既希望它能真实捕捉到他们，同时它本身也是一种表达形式，而不只是纯粹的镜像映射——它既是传达，也是表达。我们希望能构建出兼顾两者的东西。这始终是一个迭代循环：看看人们怎么用，然后改进。经过多年工作，我们现在才真正站在了起跑线上——第一次能将相当高质量的写实化身真正做进产品里，在手机上可以用，在VR里也可以用。我非常期待看到结果。</p><h2 style=\"text-align: left;\">2030年会是什么样子？</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 好，带我进入您的思维，快进到2030年，如果一切顺利，全息技术那边会是什么样子？全息加Muse，加上眼镜，它们如何汇聚在一起？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我对元宇宙愿景的理解，始终是关于将物理世界与数字世界有效融合。基本理念是：我们有这个美好的物理世界，同时也有一个精彩的数字世界——互联网上20到30年来积累的海量内容，令人叹为观止。但我们访问它的方式，要么是坐在桌前，要么是通过口袋里的一块小屏幕，这从根本上看非常受限。</p><p style=\"text-align: left;\">我认为这件事最理想的版本，就是物理与数字世界的无缝融合。可以这样想：现在我们两个人在这里。未来的某个版本里，我们其中一个人可能是一个全息投影，但你依然感受到彼此真实在场的那种感觉，这和视频通话完全不同。</p><p style=\"text-align: left;\">而虚拟现实的核心，正是传递这种临场感——让你真切感受到自己与他人同处一室，或置身于另一个地方。你可以用全息技术实现这一点，并以各种方式混合。比如，我可以和朋友打一场扑克，一部分人在场，另一部分人通过全息形象加入，也能打牌，牌桌本身也可以是全息的，这样不在场的人也能融入其中。</p><p style=\"text-align: left;\">与此同时，AI也可以被赋予实体，出现在这个场景里。在工作场景中这很有意义——我现在就一直在用各种编程智能体来构建东西。试想一下：你有一个群聊频道，里面有几个人和几个智能体，你给智能体分配任务。但有时候，大家会聚在一起开会，智能体也许也应该在场。它们怎么出现？很简单，沙发上多几个位置，它们以全息形象出现就好。或者用Muse那个可爱的小角色，或者是龙，或者是任何你创造的奇奇怪怪的形象。</p><p style=\"text-align: left;\">我猜这在未来会感觉相当自然。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 有意思。您之前的采访中说过，科技行业经常忘记&#34;好玩&#34;这件事。我觉得有个实体助理出现在那里，也会让感觉更真实——就好像真的把工作外包出去了。当你看到Muse在打字，就感觉有什么事情真的在发生。这一点做得很好——能看到浏览器里正在发生什么。那么您认为有没有可能出现这样的场景：你戴着眼镜，然后控制你的电脑，让Muse在电脑上帮你做事？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 哦，肯定的。VR已经可以做到了。你可以随便找个地方坐下，咖啡馆也行，然后打开你的工作站，有六个显示器，在上面写代码，一切都有。</p><p style=\"text-align: left;\">眼镜这边，最受欢迎的那款目前还没有显示器，这样一方面可以让价格更实惠，让更多人使用，另一方面我们仍在努力让显示器做进最紧凑的形态里。但我们已经发布了Meta Ray-Ban的显示器版本，很受欢迎，是一块小显示器。我们还发布了全视场全息AR的原型版本，我认为会非常令人兴奋。</p><p style=\"text-align: left;\">所以，整条产品线就是这样的：从纯音频眼镜——没有摄像头，看起来就是普通眼镜，但里面有Muse，可以用各种音频工具、听音乐、打电话——到更高阶的版本，全都有。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 我在想，戴着那款音频眼镜，能不能一边跟Muse说话，一边让家里的电脑在做事？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 对，完全可以。我们刚刚在Connect大会上发布了这个功能。<strong>现在所有眼镜都连接到Meta AI，是一种&#34;单轮&#34;体验——你发一个提示，它回复，就这样。但有了Muse，我们基本上要把所有眼镜都升级为Muse。</strong>首先，你不需要再说&#34;Hey Meta&#34;了，你可以给它取任何名字，这本身就是乐趣的一部分。然后你就直接和它说话，它连接到你的Muse，你的Muse在你的安全虚拟机里处理任务，帮你把事情搞定。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 太厉害了！</p><h2 style=\"text-align: left;\">创始人心态</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 好，我们现在在这里，Muse进展很顺利，眼镜也做得不错，但大约一年前，很多人都在问&#34;超级智能实验室到底怎么了&#34;。在那个时刻，您内心是什么感受？当事情进展不顺、但您又看到了长期愿景，那是一种怎样的体验？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 真正出了问题的是Llama项目和Llama 4。</p><p style=\"text-align: left;\">Llama 1是一个相当有趣的模型，它开创了整个开源AI运动，我们对此非常自豪。Llama 2实现了规模化，Llama 3是一个很好的模型，在当时几乎达到了前沿水平。然后到了Llama 4，我们基本上偏离了应有的发展轨迹。</p><p style=\"text-align: left;\">每当事情没有按我预期的方向发展，我都会花大量时间思考：为什么会这样？我们需要改变什么才能做得更好？这次，我的反思是：整个团队的架构我搞错了。</p><p style=\"text-align: left;\">我把它建模成了我们做Instagram信息流或广告系统这类机器学习工作的方式——有数百甚至上千人并行工作在很多事情上。但对于构建语言模型来说，你真正需要的是一个极其紧密的小团队，把它当成一个团体科学项目来做。人不需要多，但这意味着团队里的每一个席位都极其宝贵。</p><p style=\"text-align: left;\">于是我们从Meta各处网罗了最优秀的人，同时从行业各地引进了很多牛人，组建了一个全新的团队——就是Meta超级智能实验室。</p><p style=\"text-align: left;\">从我的角度来看，在MSL启动之时，我就知道这需要一段时间来重启、重建基础设施、训练下一代模型。但我知道我们拼起了一支出色的队伍，如果团队能磨合好、运转良好，结果就会很好。</p><p style=\"text-align: left;\">对我来说，最惊心动魄的时刻，<strong>其实是Llama 4发布后——我以为我们在这条轨道上，结果发现并没有。那是一个相当大的负面意外。我想，作为创业者，你总会在这些时刻被考验，因为不可避免地，并非所有事情都会一帆风顺。而真正决定发展轨迹的，是：当事情没有按你希望的方向发展时，你如何找到前进的方法。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 我猜反过来也是如此——当某件事远超你的预期时，比如Muse的首发，你如何确保能把握住这个机会？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 完全是这样。现在公司全员投入——最开始只是一个构建产品的小团队，但现在大家都意识到，这真的准备好了登上大舞台。全公司都在想，怎么把这个东西做大，怎么让数亿人都能体验到。</p><p style=\"text-align: left;\">从优化所有基础设施让一切顺畅运行、榨干现有GPU的每一分算力，到各个产品团队以不同方式将Muse嵌入——比如眼镜。看到大家齐心协力，确保Muse能顺利扩展出去，这种感觉非常棒。</p><h2 style=\"text-align: left;\">马克如何书写和传达愿景</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 作为创始人，我觉得那才是你最向往的时刻——一切汇聚在一起。您是怎么向公司传达愿景的？在同时推进这么多事情的情况下，我感觉您写了很多。您的流程是什么？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 写作对我很有帮助，既能帮我提炼自己的想法，也能对外传达。今年夏天，我写了一篇很长的文章，叫《未来属于所有人》，大约15页，帮我系统梳理了自己在AI相关各种重要社会议题上的哲学立场：我认为什么是好的，与政府的互动应该是怎样的，如何防范人们担忧的各种危害，如何让数据中心成为社区的财富，真正创造就业而非消灭就业，如何维护国家安全，如何切实缓解人们担心的风险——无论是黑客攻击还是<a href=\"https://laohu8.com/S/000504\">生物</a>安全之类的事情。</p><p style=\"text-align: left;\">这是一件非常复杂的事，花了很长时间，和很多人交流，经历了很多轮修改，内部很多人参与讨论、辩论。但这对我来说是一个非常有价值的过程。最后我们就有了这样一个东西——15页，&#34;这就是我们相信的&#34;。然后我把它精炼成一页的版本，作为专栏文章发表。我们还制作了一个短视频，因为我觉得要触达很多人，你往往不需要抛出一套理论论证，而是把它浓缩成：你的价值观是什么，你相信什么，你怎么传达。</p><p style=\"text-align: left;\">在向公司或世界传达这些方面，没有一刀切的方式。不同时期需要不同的方法，不同群体的人，有些天然就认同你在做的事，有些则更担忧，需要你把他们带着走，需要额外花力气解释为什么这是有价值的。我认为这本身就是经营一家公司、作为一个创始人的一部分——你不是一遍遍重复同样的事，每一次所处的情境都略有不同，面临新的挑战，这也是它部分有趣之所在。</p><h2 style=\"text-align: left;\">是什么驱使马克去建造？</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 我觉得对您来说，这种创始人心态延伸到了公司之外——无论是您的农场，还是学习一项新技能。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我就是喜欢造东西。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 那对您来说，&#34;建造&#34;是一种怎样的感受？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我觉得那是一种内在的需求。不同的人有不同的自我表达方式。如果你是一个作家，你会感觉自己必须写。有些人有被认可的需求。但我就是需要建造东西。如果我不在运用创造力、不在建造什么，我就会变得脾气不好。这对我周围的人来说可不好受。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 学习成为一个优秀滑雪者，和学习构建一个产品，是同一种技能吗？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 某种程度上是的，学习新事物的过程相当类似。在我的人生里，我刻意挑战过一些自己很不擅长的事情。比如，我一直非常不擅长学习语言。这实际上就是我最开始学拉丁语的原因——我在课堂上怎么也学不会法语和西班牙语，最后我想，好吧，拉丁语不用说，只用翻译，就像数学一样。</p><p style=\"text-align: left;\">后来，我在开始经营公司时，给自己设立年度挑战，其中一年是学普通话。普通话真的很难，声调那个部分尤其如此。当然，学它有充分的理由——普里西拉的外婆只说普通话，所以如果我想和她交流，就需要学。但最大的动力其实是挑战本身。</p><p style=\"text-align: left;\">所有这些事情，你只能去做，没有什么捷径可以&#34;想明白&#34;。你只能投入时间，然后它就慢慢渗进大脑里。学武术、学开直升机，也是一样——这些事情其实很难用理智去&#34;理解&#34;，它们需要实战积累。</p><p style=\"text-align: left;\">构建产品也有一部分是这样的。编程可以用理论方式思考，但构建产品的那种直觉，只能通过反复实战来培养。问题只在于你喜欢什么——因为我认为不是所有人都有和我一样强烈的建造需求，大多数人都有某种程度的需求，关键是找到那是什么，然后把时间投入进去，成为你真正想要在那件事上做到卓越。</p><p style=\"text-align: left;\">老实说，我觉得这不仅仅是&#34;想要&#34;，更是一种深层的心理需求或驱动力。把这种驱动力和某件事对齐，给自己时间让那些经验慢慢渗透沉淀，这非常关键。这也是我试图教给孩子们的——让他们找到自己真正感兴趣的东西，但如果他们遇到瓶颈，也要推一把。</p><p style=\"text-align: left;\">我的一个女儿非常喜欢创作音乐，但她就是受不了上钢琴课。我跟她说：&#34;你不需要成为钢琴大师，但如果你想创作音乐，你就需要对乐理和运作方式有直觉上的掌握。而且一旦你学会了钢琴，吉他你马上就能上手。&#34;我觉得，无论是作为孩子需要家长推一把，还是作为大人，有纪律坐下来让这些东西慢慢在大脑里沉淀，都是关键所在。</p><h2 style=\"text-align: left;\">建造者的黄金时代</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 我觉得其实每个人都想建造。我认为Z世代也不像外界批评的那样——低能动性什么的。我觉得人们只是在寻找能够点燃他们建造力的火花。您在哈佛演讲里也谈到了很多这一点。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 是的。我说&#34;建造&#34;，主要是指这类产品——软件、硬件之类的。但我同意，我认为每个人都有某种创造驱动力。不过有些人有其他更强的性格特质压过了这一点，比如服务驱动——那些成为医生或护士的人，他们最核心的驱动力就是&#34;我就是想照顾别人&#34;。</p><p style=\"text-align: left;\">我听说过一个故事，可能是普里西拉在医学院经历的：开学第一天，有人站起来问，&#34;你们有多少人在小时候有过这样的记忆——看到某人，心里想着&#39;我真的很想照顾那个人&#39;？&#34;结果所有人都举手了。对我来说，我的版本就是：我有很多小时候的记忆，是&#34;我想去做这个东西，让它变得更好&#34;。</p><p style=\"text-align: left;\">不是每个人都有同样的驱动力，但每个人都有自己想做的事。我同意，有了以前的技术，对很多人来说，起步本身就很难。这也是我对个人超级智能、Muse和各种AI助理最感兴奋的一点——我认为这是有史以来第一次，人们真的可以快速起步。你有一个模糊的想法，AI可以帮你勾勒出轮廓，然后你去雕琢它，就像在塑造一件雕塑，而不需要在开始之前什么都已经懂得。</p><p style=\"text-align: left;\">我认为这非常有力量，很多人将会因此找到他们想要创造或推动的事情。这将帮助人们感受到更广泛的能动性。</p><h2 style=\"text-align: left;\">我们离攻克所有疾病还有多远？</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 您在Meta之外的另一个项目是攻克所有疾病。我很好奇，第一，我们距离目标有多近？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 比以前近多了。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 您觉得现实地来看有多近？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我们最初启动这个项目时，目标是在本世纪末帮助科学界攻克所有疾病。我们从来不是要自己去做，我们的理论是：<strong>所有重大科学进步，都以一种能够测量和理解某些事物的新工具为先导。比如发明了显微镜，然后我们理解了细菌；有了望远镜，帮助我们理解了宇宙。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">这些工具有些还成了平台——比如第一个发明疫苗的人，之后人们就能用这个方法治疗很多疾病。</p><p style=\"text-align: left;\">但历史上，科学资助的方式一直是广泛分散，让各人做个体探索，真正用于构建这些大型工具的资金并不多。我们在Biohub试图做的，就是设计几种新工具，赋予人们以新的方式&#34;看见&#34;生物学，从而帮助科学界加速进展。</p><p style=\"text-align: left;\">最初我们认为&#34;到本世纪末&#34;已经是很有把握的目标了，很多生物学家当时还觉得这不可能。但现在我觉得，本世纪末太久了。</p><p style=\"text-align: left;\">AI的进展，加上我们正在做的虚拟细胞模型——其基本思路是，不用在真实的活体细胞上做实验，而是用AI模型来模拟蛋白质，进而模拟细胞，再往后模拟虚拟免疫系统，或者整个生命体，甚至整个人。这将让科学家能运行大量实验，模拟不同情况下会发生什么，比如给某人服用这种药物，身体会有哪些反应。</p><p style=\"text-align: left;\">我不想给出一个精确的年数，但我猜会比本世纪末早得多。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： &#34;攻克所有疾病&#34;这个目标措辞感觉很刻意，而不是&#34;永生&#34;。永生是一种可能吗？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 这不太是我深耕的领域。我认为两者是两件不同的事。&#34;永生&#34;更多关于延长——即使你不会生病，人体本身也有一个自然的预期寿命，这是另一个需要单独研究的问题。有些人会认为这也是一种&#34;疾病&#34;，这是一个合理的视角，但我认为，人们也需要同时努力攻克那些即使你把寿命问题解决了之后、仍然会让你生病的疾病。</p><p style=\"text-align: left;\">我们选择的那部分问题，并不是说你永远不会感冒。我们的说法是&#34;治愈、预防或管理&#34;：有些疾病可以被完全治愈；有些我认为我们将来能够预防；还有一些，也许你还是会生病，但本来会造成真正伤害甚至夺去生命的事情，你现在可以将它作为一种持续的慢性状况来管理，不会对你的生活质量造成实质影响。</p><p style=\"text-align: left;\">目标是让人体保持在平衡状态——不是说我们永远不会接触到病原体，而是在某一天，我们能够治愈、预防和管理所有疾病。</p><h2 style=\"text-align: left;\">马克脑子里出现最频繁的念头是什么？</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： AI在很多不同的突破中都像催化剂一样，包括个人智能这个方面。您现在最常思考的是什么？在这个过程中，您脑子里出现最多的想法是什么？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 这可能每周都在变。</p><p style=\"text-align: left;\">现在非常专注于Muse。每次发布一个东西、快速推进，然后和真实世界接触，了解人们的反馈，再弄清楚接下来要做什么——这个阶段总是令人兴奋的。我们现在就处于这个阶段，正在收集大量信息，了解人们想要什么。好消息是人们非常喜欢它，所以我们在努力让尽可能多的人用上它。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>模型方面还有很多工作，Muse Spark模型进展很大，我们希望继续推进，希望打造世界领先的模型。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">下一步需要哪些突破？</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 还需要哪些突破？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 研究这种事，你未必能提前预知。我们对某些方向有一些预感，过去一年的工作很大程度上其实是在扩展基础设施。</p><p style=\"text-align: left;\">大约一年半前，更多人会说，要达到超级智能，需要某些根本性的架构突破。但我现在不太确定这是否成立。我认为我们已经对&#34;配方&#34;有了相当的了解——<strong>如果你能建造一台足够大的超级计算机集群，就可以通过暴力计算到达那里。</strong></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>我们正在建造俄亥俄州那个超过1千兆瓦的集群，基本已经上线，我们正在用它训练下一代模型。然后是路易斯安那州的5千兆瓦集群，很快就会投入使用。我估计，当你拥有多千兆瓦量级的集群在做训练时，你基本上就能得到接近AGI，乃至AGI之上超级智能的东西。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">但这不意味着这是最好的方式。人类大脑只需10瓦就能运行，而我们建造的这些计算系统，效率大概比人脑低一百万倍。所以我确实认为，在架构方面还有改进空间，我们也在努力探索——如果把巨大的算力和架构改进结合起来，你真的能建造出领先全球的东西。但就目前而言，规模扩展本身就能带我们走很远。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 确实，规模扩展是最有保障的路径。研究你得寄望于重大突破，但规模扩展很快就能起效。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 正因如此，大公司都选这条路。也许存在一种便宜得多的方式，但我们目前还不知道。而这是一个对世界如此有价值的东西，即使要花数千亿美元，只要实现的概率足够高，就依然值得去做——确保即使最终没有找到更便宜的突破方式，你仍然有一条清晰的路径能实现它。当然，如果你找到了更便宜的方式，那就更好了。</p><p style=\"text-align: left;\">所以我不想说这个问题&#34;已经解决了&#34;，因为在扩展基础设施的每个阶段，你都会遇到各种新的工程难题需要调试解决。研究本身就是这种迭代的方式推进的。</p><h2 style=\"text-align: left;\">如何赢得AI安全这场战役</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 现在可能最重要的事情之一是专注于对齐（alignment），让模型变得可信赖。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 是的。关于对齐，行业里有一场争论：这些AI实验室会自然而然地去做吗？我的观点是：当然会。如果你告诉Muse做一件事，它却做了完全相反的事情，我不知道有多少人还会想用它。我们必须确保模型不仅理解你具体问了什么，还理解你的意图和价值观，这样它才不会用一种你不满意的方式去做那件事，或者产生你根本不想要的负面影响。这种深层理解，本质上就是对齐。</p><p style=\"text-align: left;\">所以我的看法是，要让Muse成功、触达数十亿人，我们就必须在对齐方面取得切实进展，而不只是说说而已。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 对齐是通过用户说&#34;那不是我想要的&#34;来实现，还是靠你们后台自己发现？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 两者都有。用户反馈是有的，但我认为，越来越清晰的是：你需要在训练阶段就做对齐，而不只是部署之后。现在模型已经足够聪明，如果你在训练阶段不做好，我们在其他实验室看到的那些安全和安全事故，大多数都发生在训练过程中，而不是部署给用户使用之后。</p><p style=\"text-align: left;\">你需要为它制定一套非常好的&#34;课程&#34;，就像父母教孩子一样，需要设定明确的边界。如果它做了错误的事，它需要学到&#34;不，你应该真正去解决这个编程问题，而不是通过修改某个系统配置来绕过它、获得奖励&#34;——我想要你通过实际的解题过程来学会这个方法，这才是训练的意义所在。</p><p style=\"text-align: left;\">这很大程度上是关于建立良好的安全机制和明确的边界。这些都是行业必须去做的自然工作，我们正在投入大量时间，每天情况都不一样。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 我还记得您说过，AI安全这个问题——感觉最近两周突然成为焦点，但其实没有什么单一事件触发了这个时机。听起来您的意思是，我们其实多花了几个月时间在内部做训练。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 对于Muse，我们知道这个产品需要非常注重隐私和安全。我们有一个早期版本的模型，认为可以进一步训练一些关于&#34;信息披露尺度&#34;的行为——就像我们之前聊到的那些。所以我们花时间去做了。同时也花时间把虚拟机做得更安全。这多花了几个月。</p><p style=\"text-align: left;\">我不太认同某些其他实验室的说法——&#34;我们在承受巨大痛苦以换取放慢速度&#34;。对我来说，那对Meta和Muse的用户来说都是正确的事。我们想把产品做好，如果产品不够好，对用户不好，对我们也不好——我们不想把东西推出去，给人留下糟糕的第一印象，然后大家就不再有兴趣用了。</p><p style=\"text-align: left;\">我认为，所有实验室都会有非常强的内在动力把这件事做对。如果把激励机制和&#34;极度有价值且安全&#34;这个目标对齐，那就是关键所在。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 非常感谢您在这个重要的一周抽出时间。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 谢谢您，谢谢。</p></blockquote></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>扎克伯格谈Muse：AI Agent爆发，“元宇宙、智能眼镜和大模型”三大赌注完成交汇</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; 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class=\"h-time\">2026-09-27 16:21</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\">三年前，Meta CEO扎克伯格在Joe Rogan节目上说过，有一天人们戴上眼镜、AI Agent就会随之出现。如今，这一幕或正在发生。</p><p style=\"text-align: left;\">Meta推出的个人AI Agent——Muse上线两周用户即达数百万。扎克伯格在9月25日一档访谈节目中表示：“每隔几年我们才能遇到这种情况。”他将Muse的早期反响定性为<strong>“一出手就是全垒打”</strong>——这在Meta产品历史上属于少数。</p><p style=\"text-align: left;\">与此同时，<strong>他宣布Muse将整合至全线Ray-Ban智能眼镜，</strong>用户无需再说“嘿Meta”，而是可以自定义唤醒词直接呼叫自己的个人AI Agent。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>多年来被外界视为三场独立豪赌的元宇宙、智能眼镜和大模型，正在Meta内部产品层面加速合流。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">在这场访谈中，扎克伯格还坦承了Llama 4失败是“最可怕的时刻”，并透露Meta正在建设5吉瓦级训练集群，认为足够大的算力可“暴力破解”AGI。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/043fbd378d1600c876f6758f91f73509\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"585\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left;\">Muse为何能“一出手就是全垒打”</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的起点，是扎克伯格和团队成员Nat与Alex坐在一起，用开源工具在家里“拼凑”出一个早期版本。</p><p style=\"text-align: left;\">“我们意识到，这是一种神奇的体验，”扎克伯格说，<strong>“如果我们能把它做成任何人都可以用——不需要自己买Mac Mini、不需要在终端里折腾——那么这将是数十亿人想用的东西。”</strong></p><p style=\"text-align: left;\">这句判断，驱动了此后整套研发逻辑：不只是训练模型，而是从模型、脚手架、到Agent的“心跳”机制全栈自研——Agent会定期自动唤醒，检查用户目标，主动推进待办事项。</p><p style=\"text-align: left;\">上线后的数据印证了这一判断。两周，数百万用户。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>个人AI：重点是执行、记忆与“判断力”</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">对于个人AI与通用AI的差别，扎克伯格将当前竞争焦点概括为让模型成为更好的Agent。</p><p style=\"text-align: left;\">“过去一年最大的事情，基本上就是编程Agent。”他说，编程能力很重要，因为即使用户没有直接写代码，“你的Muse也会在后台一直为你写代码，去完成各种事情”。</p><p style=\"text-align: left;\">但他认为，<strong>个人Agent不能只具备编码或任务执行能力，还需要理解隐私边界和社交语境。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">扎克伯格举例称，用户让Muse预订餐厅时，Agent可能知道用户存在过敏情况或怀孕等信息，但并不意味着这些信息应该被自动披露。“你会希望它完成任务，同时尽可能少地披露信息。”</p><p style=\"text-align: left;\">他称，这种能力属于人类通常具备的“基本社交技能或常识”，但如果只是训练编码Agent，许多公司并未将其纳入模型能力范围。</p><p style=\"text-align: left;\">“我们训练的是整个模型，而不是拿别人的现成模型，再在外面搭一个框架和Agent。”扎克伯格说。<strong>Meta还在产品层面加入记忆、任务追踪、虚拟角色动画和实时语音互动等功能。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">在个性化方面，他表示，Meta并不认为AI应该只有一种固定人格。“很多实验室都在关注怎样把人格调到正确状态，但我从来不认为人格只有一个正确答案。”</p><p style=\"text-align: left;\">他称，Muse允许用户修改头像、声音和基础性格，模型设计目标是具备较高的可操控性。“你可以定义自己希望如何与它互动，这对个人Agent很重要。”</p><h2 style=\"text-align: left;\">每个Agent都有自己的“电脑”</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse区别于其他AI产品的核心基础设施之一，是Meta为每个Agent单独配备了一台安全虚拟机（Secure VM）。</p><p style=\"text-align: left;\">扎克伯格解释了为什么这是必要的：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\"><strong>你的Agent会了解你很多敏感信息。我们不认为这些信息应该跟所有人的数据混在一个池子里。</strong></p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">他把Muse Secure VM比喻为“放在你桌子底下的那台只属于你的电脑”——用户数据加密存储，密码等敏感凭证通过独立安全模块管理，Agent本身无法直接读取。</p><p style=\"text-align: left;\">在此基础上，Meta还设计了“Sentinel”安全Agent，专门监控进出Muse的数据流，一旦检测到异常或高风险操作，会直接拦截并提示用户授权。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>元宇宙、智能眼镜与Agent，三条路线正在汇合</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">扎克伯格在访谈中透露，Muse将全面接入Ray-Ban系列智能眼镜，并对现有交互方式做出升级。</p><p style=\"text-align: left;\">目前的眼镜是“单轮对话”体验——说一句，得一个回复，结束。接入Muse之后，<strong>眼镜变成Agent的前端入口：用户开口，后端Muse在安全虚拟机里持续工作，完成任务再反馈。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">对于眼镜的产品路线，他描述了一条清晰的硬件梯队：</p><ul><li><p style=\"text-align: left;\">无摄像头的纯音频眼镜：已搭载Muse，可处理通话、音乐、语音任务</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">带小显示屏的Meta Ray-Ban：已发布，具备基础视觉反馈</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">全视场角全息AR原型：已发布，扎克伯格称“会非常令人兴奋”</p></li></ul><p style=\"text-align: left;\">他称，Meta在眼镜上的长期投入，使公司在AI Agent成熟后处于较有利的位置。<strong>Meta正在将Muse及更多AI功能引入眼镜产品，而过去相对更强调“临场感”的元宇宙技术仍在继续推进，只是当前更多资源转向了Muse和智能眼镜的AI功能。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">对于虚拟形象，扎克伯格称，Meta此前需要通过房间级设备、多角度扫描以及企业级GPU环境，生成较高质量的写实化身；目前，用户通过少量照片即可完成设置，相关能力已可运行于一副VR眼镜中。</p><p style=\"text-align: left;\">展望2030年，扎克伯格称，元宇宙的核心愿景始终是融合物理世界和数字世界。他举例称，未来人们可以在线下与通过全息影像接入的朋友共同参与活动；在工作场景中，人类与多个Agent也可以共同参与群聊或会议，Agent可以以全息形象或其他具身化形式出现。</p><h2 style=\"text-align: left;\">“最可怕的时刻”：Llama 4的失误</h2><p style=\"text-align: left;\">并非所有押注都一帆风顺。扎克伯格在访谈中罕见地直接谈及了Llama 4的失败。</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\"><strong>Llama 4之后，那是最可怕的时刻……我以为我们在正轨上，但我们没有。这是一个相当大的负面意外。</strong></p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">他把问题归结为团队结构的根本性错误：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">我按照Instagram推荐系统或广告系统那种方式来组建团队——几百上千人并行推进。但训练语言模型需要的是一支紧密协作的小团队，把它当作一个群体科学项目来做。每个席位都极为宝贵。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">由此，Meta彻底重组，从业内广泛引入顶尖人才，成立Meta超级智能实验室（Meta Super Intelligence Lab，MSL）。扎克伯格表示，新一代模型即将发布，但不会在Connect大会上公布。</p><h2 style=\"text-align: left;\">算力路线：暴力破解AGI，5吉瓦项目在建</h2><p style=\"text-align: left;\">谈及通往AGI的技术路径，扎克伯格给出了一个直接的判断。</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">我不确定还需要什么根本性的架构突破……我认为我们已经大致知道配方了。如果你能建造一个足够大的超级计算机集群，就可以暴力破解，到达那里。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">目前Meta的算力扩张路线：<strong>俄亥俄州超过1吉瓦的集群已基本投入使用，用于训练下一代模型；路易斯安那州5吉瓦级集群正在建设中。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">他表示，<strong>“当你拥有多吉瓦集群进行训练时，你基本上就会得到某种接近AGI乃至超级智能的东西。”</strong></p><p style=\"text-align: left;\">不过他也补充，当前算力驱动路线并不意味着架构研究不重要——</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">人脑只消耗约10瓦，而我们的系统可能比它低效一百万倍。如果把大规模算力和架构突破结合起来，才能真正领先。</p></blockquote><h2 style=\"text-align: left;\">对齐，不是负担，是产品必须解决的问题</h2><p style=\"text-align: left;\">扎克伯格对AI安全的态度很务实——他不把它视为监管压力，而是产品能否成功的前提。</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">如果你让Muse做一件事，它却做了相反的事，谁还会用它？我们需要让模型不只是理解你的具体指令，还要理解你的意图和你的价值观。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\"><strong>“Muse要触达十亿用户，我们就必须解决对齐问题，或者说在这上面取得非常大的进展。”</strong>他说。</p><p style=\"text-align: left;\">对于训练过程中的安全边界，他用了一个类比：“就像父母给孩子立规矩——如果它通过修改系统配置来&#39;完成&#39;一道编程题，我要告诉它：不，我让你去学解题方法，不是让你找捷径绕过去。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/418cc7d309c1ac7eb14007cc0d7fdd9f\" data-align=\"center\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"614\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>访谈全文如下：</strong></p><blockquote><h2 style=\"text-align: left;\">大举押注</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 这件事将会有数十亿人想要使用。对您来说，做建设是一种怎样的感受？&#34;永生&#34;是一种可能吗？好，如果您带我进入您的思维，快进到2030年，那会是什么样子？</p><p style=\"text-align: left;\">这位是马克·扎克伯格。22年前，他构建了一个连接数十亿人、永远改变了世界的社交网络。而如今，他决定建造更宏大的事物。为此，他正在元宇宙、智能眼镜和人工智能领域大举押注。多年来，怀疑者认为这是三场各自独立、不可能成功的赌注，但他们忽略了更宏观的图景——因为当下，这些押注正在汇聚，共同创造出一种全新的超级智能。</p><p style=\"text-align: left;\">今天，我们将向大家呈现这一切，我也将向马克提出一些他从未被问过的问题，倾听他对未来的愿景，让您能够提前布局，构建下一件大事。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 非常感谢您来到节目。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 谢谢，很高兴来这里。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 为了这次对话，我把您做过的每一次采访都看了一遍。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 好家伙，那比我自己看的还多。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 很好玩，收获颇丰。有两件事给我留下了深刻印象：第一，您对&#34;建造&#34;的热爱，我感觉您就是最顶尖的建造者之一；第二，您押注的能力——敢于做出巨大的赌注。我觉得这周，所有这些押注正在汇聚到一起，所以我们就从这里说起吧。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 好的。这些事情我们已经做了很长时间了。AI方面，作为一家公司，我们几乎从创立之初就在做了——第一版新闻资讯流在某种程度上就是一个机器学习产品。然后我们大约在15年前创建了AI研究实验室。</p><p style=\"text-align: left;\">但现在我们进入了新阶段——大约一年多前，我们启动了Meta超级智能实验室。这是一次相当彻底的研究重启，从整个行业引进了大量优秀人才，令人振奋。目前，我们看到模型越来越好，下一代模型即将发布，不过不是在Connect大会上宣布。此外，我们还有Muse个人助理，目前来看反响非常好。</p><p style=\"text-align: left;\">在构建这些东西的时候，你其实并不确定结果如何。我们自己是喜欢的。早在今年年初，我就在家里用自己的方式把Open Claw拼凑起来，感受这个东西是怎么运作的，以及怎样才能把它打造成一种任何人都能使用的神奇体验。</p><p style=\"text-align: left;\">基本上，当我们——我、Nat和Alex——坐在一起，意识到这是一种神奇的体验，并且如果能把它打造成一个开箱即用的版本，让那些不懂技术、不想去自己安装Mac Mini、不想进终端折腾、也不想在出问题时调试的普通人也能用的时候，我就觉得，这将会是数十亿人都想要使用的东西。</p><p style=\"text-align: left;\">从那以后，我们一直在围绕这个目标努力：专门为它调优模型，不仅构建了助理本身和运行框架，还构建了为每个助理提供独立计算环境的技术——我们为此构建了整套Muse安全虚拟机。</p><p style=\"text-align: left;\">我们内部一直觉得这很特别，内部人员也很喜欢，但你永远不知道产品发布后大家会怎么反应。偶尔会出现一鸣惊人、开门红的情况，但大多数时候你会收到一些正面反馈，还需要迭代几个地方才能真正让产品&#34;咔哒&#34;一声落地。而这一次，它一出来就直接&#34;咔哒&#34;了。看到这一切发生真的非常令人振奋——才两周，使用人数就已经有数百万，这相当罕见。每隔几年我们才能遇到这样的情况，但这绝对是创业公司最令人享受的时刻之一。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 您能坚持在赛场上、不断尝试，这让我非常佩服。而且这么多次都打出了安打，真的很厉害。您之前有一次和乔·罗根的访谈，大概是三年前，最后您提到有一天可以直接戴上眼镜，AI助理也会随之出现。所以我感觉Muse已经有实体化的形象，这一点非常聪明，因为那感觉是必然会发生的事。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我觉得这也只是让它显得更友好可爱。我认为太多人把AI描述得像个令人恐惧的东西，但AI应该只是有用又有趣的。那个实体化的形象——项目早期有位设计师做出了那个角色，不知为何他们一直想迭代，但第一版就是最好的。后来有人说，&#34;哦，它得是蓝色的，因为是Meta嘛。&#34;我说，&#34;不，我觉得这个形象就是对的，你第一次就钉住了。&#34;就这样，就是好玩。</p><h2 style=\"text-align: left;\">个人AI与通用AI有何不同？</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 很好的细节。如果您想让模型在个人事务方面表现得非常出色，而不仅仅是通用智能模型，那么训练方式会有什么不同？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我认为目前的核心在于让模型成为优秀的&#34;智能体（agent）&#34;。过去一年，最大的风口是编程智能体，其中蕴含两个核心思想：编程专业能力，以及成为优秀智能体的通用能力。</p><p style=\"text-align: left;\">我们的策略是，将智能体本身做好放在首位，而不是专攻编程能力。</p><p style=\"text-align: left;\">编程能力之所以重要，是因为即使用户自己不认为在写代码，Muse也在后台一直为你写代码来完成各种任务。但我们认为，智能体应该首先是一个出色的智能体，编程能力服务于此目标。</p><p style=\"text-align: left;\">此外，在构建个人助理时，有些事情比构建企业软件产品更为重要。比如，如果你在构建一个企业编程工具，模型根本不需要有任何关于&#34;信息披露尺度&#34;的概念——比如什么信息该说、什么不该说。但对于Muse来说，这非常重要。</p><p style=\"text-align: left;\">你需要把这种能力训练进模型里，就像训练其他任何能力一样。你会告诉它很多事情，然后希望它去帮你实现目标。比如，你想让它帮你订餐厅，你在找一家合适的餐厅，但你可能有某种过敏症，或者你怀孕了，而你可能不想把这些透露给餐厅。但Muse会知道这些信息，你希望它在尽量少透露信息的同时完成任务。这是一种具体的技能，本质上是人类的基本社交常识。</p><p style=\"text-align: left;\">但那些只做编程智能体的公司，大多数都没有把这种能力训练进去。我们之所以能做到，是因为我们在做全栈——我们不是从别人那里拿来一个现成的模型再套个框架，我们是从头训练整个模型，专门为这些能力服务。</p><p style=\"text-align: left;\">模型当然需要具备广泛的通用智能，但它同时也具备这些特定能力。然后在此基础上，你构建整个助理，以及它周围所有的细节：记忆、运行框架，还有它&#34;心跳&#34;的方式——它定期唤醒，检查一下&#34;好，这些是我了解的关于你的目标，有什么我现在可以推进的吗&#34;。</p><p style=\"text-align: left;\">我们还有一个专门的团队，只负责打磨虚拟形象的实时动画效果，因为不仅仅是默认形象——你可以自定义任何形象，然后它就自然地动起来，效果非常棒。我们还在推出语音模式，你可以进行实时语音对话，你的助理就在那里陪着你。这些细节，我觉得都源于我们在做全栈——模型和产品是一起开发的。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 另一件大事是虚拟机。能解释一下它为什么重要，以及它解锁了什么吗？</p><h2 style=\"text-align: left;\">为什么Meta要为每个AI助理配备独立计算机？</h2><p style=\"text-align: left;\">马克： 基本上，一个智能体要能替你做事，就需要一个地方来存储你的信息。我们认为这些信息不应该和其他所有人的信息混在一个资源池里。</p><p style=\"text-align: left;\">可以这样理解：你的助理会知道很多关于你的敏感信息。很多人最初接触OpenCloud这类智能体时，会在家里自己配一台Mac Mini。于是我们想，很多人并不想买Mac Mini或者自己设置。那么，什么样的体验能最好地近似这种效果呢？答案是：你只需下载一个App、注册，就能获得一台专属于你的计算机，供你的助理工作、存储数据，并围绕此建立安全模型。这样就近似于在你桌下有一台自己的电脑——就连我们Meta也无法访问。</p><p style=\"text-align: left;\">比如Muse机密虚拟机，这是我们正在开发的功能，就连我们自己也无法看到你虚拟机里的内容。</p><p style=\"text-align: left;\">我们还围绕这些构建了很多东西，比如安全凭证存储——当你的助理需要处理密码之类的信息时，它本身不需要能看到这些密码，只需要在你要求它登录某个服务时能&#34;插入&#34;凭证，并且只在你明确要求时才这样做。系统应该这样设计：那些信息本身就不可随意访问，因为意外总会发生，有人可能试图入侵，或者系统可能出现问题。</p><p style=\"text-align: left;\">所以你要确保智能体无法访问这些数据，Meta也无法访问。为每个助理提供独立计算机，并把安全性做到极致，是这项技术的根本基础——既赋予Muse帮助用户实现目标所需的能力，也保证了隐私和安全，使其成为该领域世界级、行业领先的产品。</p><hr/><p style=\"text-align: left;\">主持人： 那这是否意味着，就像WhatsApp一样，Muse连接到的虚拟机上的数据是加密的？人们该如何理解数据在虚拟机中的实际存储方式？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我们基本上构建了两个版本。Muse安全虚拟机（Secure VM）包含各种隐私功能，其中包括我们构建的整套Sentinel智能体架构。你有一个正在为你执行任务的普通Muse助理，同时还有一个我们称为Sentinel的安全智能体，专门监控进出你的Muse的数据流。</p><p style=\"text-align: left;\">如果有外部内容试图破坏安全，Sentinel会直接切断，阻止其发生。如果它认为你的Muse即将采取某个需要你介入的行动，它会覆盖Muse的操作，并触发提醒，让人来确认权限——比如&#34;你希望Muse能做这件事吗？&#34;</p><p style=\"text-align: left;\">这整套系统，加上安全凭证存储，再加上多层纵深防御，共同构成了Muse安全虚拟机。</p><p style=\"text-align: left;\">我们还在开发另一个项目。Nat和我专门招募了Moxie Marlinspike——他就是当年和我们合作实现WhatsApp端对端加密的那个人——来设计Muse机密虚拟机（Confidential VM）。其核心思想是，在安全虚拟机的基础之上，再赋予你一个专属加密密钥，使得连Meta都无法访问其中的内容。</p><p style=\"text-align: left;\">这个版本实现难度更大，因为如果Meta无法访问虚拟机内部，调试和保证系统正常运行就困难得多。所以我们花了一些时间，但很快就会推出。这基本上将达到人们在WhatsApp以及我们其他最安全产品上已经熟悉的安全标准。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 这样做的优势，只是让人们心理上觉得更安全，还是有实际的好处？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我认为安全本身就很重要。我们的目标是近似于让你在桌子下拥有一台本地机器。那台本地机器能给你什么？它意味着没有任何公司能访问它。</p><p style=\"text-align: left;\">所以，假设Meta想为你提供这项服务，我们怎样才能给你同等级别的隐私和安全保障，使得没有任何公司——无论是Meta，还是任何试图入侵我们的人，或者在某些国家，你不信任当地政府的情况下——都无法访问它？因为我们自己也进不去，因为我们没有访问权限。</p><p style=\"text-align: left;\">我认为这非常重要，这也是人们信任WhatsApp的重要原因。这对隐私、安全和信任来说是真实存在的价值。</p><p style=\"text-align: left;\">如果你要拥有一个对你的一切了如指掌的助理——我猜几乎我们所有人都会拥有这样的助理——快进5年，每个人都会有一个能深入了解你的目标和一切的助理，并能帮你完成事情。在这种情况下，在隐私和安全方面做到行业领先就非常重要。我们从一开始就想这样做。</p><h2 style=\"text-align: left;\">如何塑造AI的个性？</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 您还有一点很有意思——您在大学学过心理学。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 嗯，在那里只待了很短的时间，两年，但我感觉它影响了我后来构建的很多东西。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 我们看模型的时候，经常会说某个模型&#34;非常聪明&#34;。但就像我们选择朋友，肯定是因为他们聪明，同时也因为我们喜欢他们的能量和相处方式。您在塑造模型个性方面是怎么考虑的？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我认为理想的模型应该有足够的适应性，能够契合不同人的风格。我觉得很多行业人士在这一点上都搞错了方向——很多其他实验室都在专注于&#34;如何把个性设计对&#34;，但我从来不认为个性是一个固定的东西。这也是我如此坚信开源、如此坚信人们能够定制化的原因之一，也是我们把Muse设计成一个高度个人化产品的原因。</p><p style=\"text-align: left;\">你可以自定义和个性化Muse——不只是形象和声音，在你第一次注册时，它问你的第一件事就是&#34;你希望我的基本个性是什么样的&#34;，而且你随时可以去修改。</p><p style=\"text-align: left;\">我们努力让模型具有很强的可引导性，让你能定义自己想要的互动方式。这是让它成为优秀个人助理的重要组成部分——这种围绕个性的适应性非常关键。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 您自己的Muse是什么风格？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我让它直接、注重效率。它挺有意思的。早些时候的版本很爱讽刺、很幽默，但现在这个版本更直截了当。我的助理用的是默认的Muse形象，但我给他穿了一件托加长袍，还给他配了一个深沉到有些滑稽的嗓音，和他互动很有趣。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 我觉得要有幽默感，你必须真的很聪明。很多人没意识到，喜剧演员是社会上最聪明的一批人——反应要快，机智要够。您肯定有这个特质。看了您所有的采访，您一直表现很好。</p><h2 style=\"text-align: left;\">马克关于AI与元宇宙的出人意料的预测</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 您和Theo的访谈中，你们谈了很多关于技术的下一个前沿以及这一切最终指向何处。AI领域曾经历过几个&#34;寒冬&#34;，人们以为不会有突破。元宇宙也经历了几次这样的时期，大家觉得这是个无法兑现的赌注。我昨天试用了新的全息形象功能，非常酷。在和Lex的访谈里，感觉要花11个小时才能把您的脸录进去，现在只需要3分钟了。这是怎么推进到今天的？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 在元宇宙的整体发展上，我们在创立Reality Labs时，始终认为最终会有外形正常的普通眼镜，并且随着时间推移，它既能提供沉浸式的临场感，又能成为出色的AI设备——因为眼镜是唯一能让设备看到你所看、听到你所听的形态，整天在你耳边与你交流，并最终显示图像。</p><p style=\"text-align: left;\">但10到15年前，我当时假设我们会先实现全息技术，再有高度发达的AI。然而技术演进的路径很有趣——我们实际上先有了AI和个人超级智能，然后才有技术来让全息技术变得足够普及和实惠。这是我没有预料到的，但我很高兴我们两个方向都在做。</p><p style=\"text-align: left;\">我们在眼镜上的大量投入，让我们在AI助理准备就绪之际，处于了非常有利的位置。Connect大会上的很多发布，正是关于把Muse和大量AI功能引入眼镜，我认为用户会非常喜欢。这是个大事。</p><p style=\"text-align: left;\">关于临场感方面，我们仍在推进，但进度相对慢一些，因为我们大部分精力已经转向为眼镜构建Muse和AI功能。不过，我们有一个持续已久的项目，就是实时高保真的虚拟化身。</p><p style=\"text-align: left;\">就像您说的，三四年前，你需要一整个扫描室从各个角度录入一个人，然后还需要企业级GPU才能渲染，非常费事。我们为Lex播客做的那个演示就是那种设置。而现在我们基本上让它在一副VR眼镜里就能运行——这是第一副能实现这种惊人VR体验的眼镜形态，而不是一个大头显。只需几张照片就能建立你的虚拟化身，进展之快令人惊叹。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 而且还能基于声音来驱动表情。在演示里，它让我笑，让我互动，然后理解我的面部如何随着音轨运动。您在那期播客里提到，一些平时表情比较内敛的人，实际上在虚拟世界里会想要更丰富的表情。您怎么看待人们区分&#34;虚拟自我&#34;和&#34;现实自我&#34;这件事？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我认为我们在理解这方面的社会学和心理学上还处于很早期的阶段。我觉得人们对自己的认知和想要投射出去的形象，往往和实际的自己有些不同。从社交网络诞生之初，人们就在精心挑选头像。在Muse的虚拟形象上，我们也看到了类似的现象。那不太是在&#34;策展&#34;自己，而是在&#34;策展&#34;你想要与之交流的那个&#34;人&#34;。</p><p style=\"text-align: left;\">我认为，当你在给人们提供表达自我的能力时，你既希望它能真实捕捉到他们，同时它本身也是一种表达形式，而不只是纯粹的镜像映射——它既是传达，也是表达。我们希望能构建出兼顾两者的东西。这始终是一个迭代循环：看看人们怎么用，然后改进。经过多年工作，我们现在才真正站在了起跑线上——第一次能将相当高质量的写实化身真正做进产品里，在手机上可以用，在VR里也可以用。我非常期待看到结果。</p><h2 style=\"text-align: left;\">2030年会是什么样子？</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 好，带我进入您的思维，快进到2030年，如果一切顺利，全息技术那边会是什么样子？全息加Muse，加上眼镜，它们如何汇聚在一起？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我对元宇宙愿景的理解，始终是关于将物理世界与数字世界有效融合。基本理念是：我们有这个美好的物理世界，同时也有一个精彩的数字世界——互联网上20到30年来积累的海量内容，令人叹为观止。但我们访问它的方式，要么是坐在桌前，要么是通过口袋里的一块小屏幕，这从根本上看非常受限。</p><p style=\"text-align: left;\">我认为这件事最理想的版本，就是物理与数字世界的无缝融合。可以这样想：现在我们两个人在这里。未来的某个版本里，我们其中一个人可能是一个全息投影，但你依然感受到彼此真实在场的那种感觉，这和视频通话完全不同。</p><p style=\"text-align: left;\">而虚拟现实的核心，正是传递这种临场感——让你真切感受到自己与他人同处一室，或置身于另一个地方。你可以用全息技术实现这一点，并以各种方式混合。比如，我可以和朋友打一场扑克，一部分人在场，另一部分人通过全息形象加入，也能打牌，牌桌本身也可以是全息的，这样不在场的人也能融入其中。</p><p style=\"text-align: left;\">与此同时，AI也可以被赋予实体，出现在这个场景里。在工作场景中这很有意义——我现在就一直在用各种编程智能体来构建东西。试想一下：你有一个群聊频道，里面有几个人和几个智能体，你给智能体分配任务。但有时候，大家会聚在一起开会，智能体也许也应该在场。它们怎么出现？很简单，沙发上多几个位置，它们以全息形象出现就好。或者用Muse那个可爱的小角色，或者是龙，或者是任何你创造的奇奇怪怪的形象。</p><p style=\"text-align: left;\">我猜这在未来会感觉相当自然。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 有意思。您之前的采访中说过，科技行业经常忘记&#34;好玩&#34;这件事。我觉得有个实体助理出现在那里，也会让感觉更真实——就好像真的把工作外包出去了。当你看到Muse在打字，就感觉有什么事情真的在发生。这一点做得很好——能看到浏览器里正在发生什么。那么您认为有没有可能出现这样的场景：你戴着眼镜，然后控制你的电脑，让Muse在电脑上帮你做事？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 哦，肯定的。VR已经可以做到了。你可以随便找个地方坐下，咖啡馆也行，然后打开你的工作站，有六个显示器，在上面写代码，一切都有。</p><p style=\"text-align: left;\">眼镜这边，最受欢迎的那款目前还没有显示器，这样一方面可以让价格更实惠，让更多人使用，另一方面我们仍在努力让显示器做进最紧凑的形态里。但我们已经发布了Meta Ray-Ban的显示器版本，很受欢迎，是一块小显示器。我们还发布了全视场全息AR的原型版本，我认为会非常令人兴奋。</p><p style=\"text-align: left;\">所以，整条产品线就是这样的：从纯音频眼镜——没有摄像头，看起来就是普通眼镜，但里面有Muse，可以用各种音频工具、听音乐、打电话——到更高阶的版本，全都有。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 我在想，戴着那款音频眼镜，能不能一边跟Muse说话，一边让家里的电脑在做事？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 对，完全可以。我们刚刚在Connect大会上发布了这个功能。<strong>现在所有眼镜都连接到Meta AI，是一种&#34;单轮&#34;体验——你发一个提示，它回复，就这样。但有了Muse，我们基本上要把所有眼镜都升级为Muse。</strong>首先，你不需要再说&#34;Hey Meta&#34;了，你可以给它取任何名字，这本身就是乐趣的一部分。然后你就直接和它说话，它连接到你的Muse，你的Muse在你的安全虚拟机里处理任务，帮你把事情搞定。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 太厉害了！</p><h2 style=\"text-align: left;\">创始人心态</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 好，我们现在在这里，Muse进展很顺利，眼镜也做得不错，但大约一年前，很多人都在问&#34;超级智能实验室到底怎么了&#34;。在那个时刻，您内心是什么感受？当事情进展不顺、但您又看到了长期愿景，那是一种怎样的体验？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 真正出了问题的是Llama项目和Llama 4。</p><p style=\"text-align: left;\">Llama 1是一个相当有趣的模型，它开创了整个开源AI运动，我们对此非常自豪。Llama 2实现了规模化，Llama 3是一个很好的模型，在当时几乎达到了前沿水平。然后到了Llama 4，我们基本上偏离了应有的发展轨迹。</p><p style=\"text-align: left;\">每当事情没有按我预期的方向发展，我都会花大量时间思考：为什么会这样？我们需要改变什么才能做得更好？这次，我的反思是：整个团队的架构我搞错了。</p><p style=\"text-align: left;\">我把它建模成了我们做Instagram信息流或广告系统这类机器学习工作的方式——有数百甚至上千人并行工作在很多事情上。但对于构建语言模型来说，你真正需要的是一个极其紧密的小团队，把它当成一个团体科学项目来做。人不需要多，但这意味着团队里的每一个席位都极其宝贵。</p><p style=\"text-align: left;\">于是我们从Meta各处网罗了最优秀的人，同时从行业各地引进了很多牛人，组建了一个全新的团队——就是Meta超级智能实验室。</p><p style=\"text-align: left;\">从我的角度来看，在MSL启动之时，我就知道这需要一段时间来重启、重建基础设施、训练下一代模型。但我知道我们拼起了一支出色的队伍，如果团队能磨合好、运转良好，结果就会很好。</p><p style=\"text-align: left;\">对我来说，最惊心动魄的时刻，<strong>其实是Llama 4发布后——我以为我们在这条轨道上，结果发现并没有。那是一个相当大的负面意外。我想，作为创业者，你总会在这些时刻被考验，因为不可避免地，并非所有事情都会一帆风顺。而真正决定发展轨迹的，是：当事情没有按你希望的方向发展时，你如何找到前进的方法。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 我猜反过来也是如此——当某件事远超你的预期时，比如Muse的首发，你如何确保能把握住这个机会？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 完全是这样。现在公司全员投入——最开始只是一个构建产品的小团队，但现在大家都意识到，这真的准备好了登上大舞台。全公司都在想，怎么把这个东西做大，怎么让数亿人都能体验到。</p><p style=\"text-align: left;\">从优化所有基础设施让一切顺畅运行、榨干现有GPU的每一分算力，到各个产品团队以不同方式将Muse嵌入——比如眼镜。看到大家齐心协力，确保Muse能顺利扩展出去，这种感觉非常棒。</p><h2 style=\"text-align: left;\">马克如何书写和传达愿景</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 作为创始人，我觉得那才是你最向往的时刻——一切汇聚在一起。您是怎么向公司传达愿景的？在同时推进这么多事情的情况下，我感觉您写了很多。您的流程是什么？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 写作对我很有帮助，既能帮我提炼自己的想法，也能对外传达。今年夏天，我写了一篇很长的文章，叫《未来属于所有人》，大约15页，帮我系统梳理了自己在AI相关各种重要社会议题上的哲学立场：我认为什么是好的，与政府的互动应该是怎样的，如何防范人们担忧的各种危害，如何让数据中心成为社区的财富，真正创造就业而非消灭就业，如何维护国家安全，如何切实缓解人们担心的风险——无论是黑客攻击还是<a href=\"https://laohu8.com/S/000504\">生物</a>安全之类的事情。</p><p style=\"text-align: left;\">这是一件非常复杂的事，花了很长时间，和很多人交流，经历了很多轮修改，内部很多人参与讨论、辩论。但这对我来说是一个非常有价值的过程。最后我们就有了这样一个东西——15页，&#34;这就是我们相信的&#34;。然后我把它精炼成一页的版本，作为专栏文章发表。我们还制作了一个短视频，因为我觉得要触达很多人，你往往不需要抛出一套理论论证，而是把它浓缩成：你的价值观是什么，你相信什么，你怎么传达。</p><p style=\"text-align: left;\">在向公司或世界传达这些方面，没有一刀切的方式。不同时期需要不同的方法，不同群体的人，有些天然就认同你在做的事，有些则更担忧，需要你把他们带着走，需要额外花力气解释为什么这是有价值的。我认为这本身就是经营一家公司、作为一个创始人的一部分——你不是一遍遍重复同样的事，每一次所处的情境都略有不同，面临新的挑战，这也是它部分有趣之所在。</p><h2 style=\"text-align: left;\">是什么驱使马克去建造？</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 我觉得对您来说，这种创始人心态延伸到了公司之外——无论是您的农场，还是学习一项新技能。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我就是喜欢造东西。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 那对您来说，&#34;建造&#34;是一种怎样的感受？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我觉得那是一种内在的需求。不同的人有不同的自我表达方式。如果你是一个作家，你会感觉自己必须写。有些人有被认可的需求。但我就是需要建造东西。如果我不在运用创造力、不在建造什么，我就会变得脾气不好。这对我周围的人来说可不好受。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 学习成为一个优秀滑雪者，和学习构建一个产品，是同一种技能吗？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 某种程度上是的，学习新事物的过程相当类似。在我的人生里，我刻意挑战过一些自己很不擅长的事情。比如，我一直非常不擅长学习语言。这实际上就是我最开始学拉丁语的原因——我在课堂上怎么也学不会法语和西班牙语，最后我想，好吧，拉丁语不用说，只用翻译，就像数学一样。</p><p style=\"text-align: left;\">后来，我在开始经营公司时，给自己设立年度挑战，其中一年是学普通话。普通话真的很难，声调那个部分尤其如此。当然，学它有充分的理由——普里西拉的外婆只说普通话，所以如果我想和她交流，就需要学。但最大的动力其实是挑战本身。</p><p style=\"text-align: left;\">所有这些事情，你只能去做，没有什么捷径可以&#34;想明白&#34;。你只能投入时间，然后它就慢慢渗进大脑里。学武术、学开直升机，也是一样——这些事情其实很难用理智去&#34;理解&#34;，它们需要实战积累。</p><p style=\"text-align: left;\">构建产品也有一部分是这样的。编程可以用理论方式思考，但构建产品的那种直觉，只能通过反复实战来培养。问题只在于你喜欢什么——因为我认为不是所有人都有和我一样强烈的建造需求，大多数人都有某种程度的需求，关键是找到那是什么，然后把时间投入进去，成为你真正想要在那件事上做到卓越。</p><p style=\"text-align: left;\">老实说，我觉得这不仅仅是&#34;想要&#34;，更是一种深层的心理需求或驱动力。把这种驱动力和某件事对齐，给自己时间让那些经验慢慢渗透沉淀，这非常关键。这也是我试图教给孩子们的——让他们找到自己真正感兴趣的东西，但如果他们遇到瓶颈，也要推一把。</p><p style=\"text-align: left;\">我的一个女儿非常喜欢创作音乐，但她就是受不了上钢琴课。我跟她说：&#34;你不需要成为钢琴大师，但如果你想创作音乐，你就需要对乐理和运作方式有直觉上的掌握。而且一旦你学会了钢琴，吉他你马上就能上手。&#34;我觉得，无论是作为孩子需要家长推一把，还是作为大人，有纪律坐下来让这些东西慢慢在大脑里沉淀，都是关键所在。</p><h2 style=\"text-align: left;\">建造者的黄金时代</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 我觉得其实每个人都想建造。我认为Z世代也不像外界批评的那样——低能动性什么的。我觉得人们只是在寻找能够点燃他们建造力的火花。您在哈佛演讲里也谈到了很多这一点。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 是的。我说&#34;建造&#34;，主要是指这类产品——软件、硬件之类的。但我同意，我认为每个人都有某种创造驱动力。不过有些人有其他更强的性格特质压过了这一点，比如服务驱动——那些成为医生或护士的人，他们最核心的驱动力就是&#34;我就是想照顾别人&#34;。</p><p style=\"text-align: left;\">我听说过一个故事，可能是普里西拉在医学院经历的：开学第一天，有人站起来问，&#34;你们有多少人在小时候有过这样的记忆——看到某人，心里想着&#39;我真的很想照顾那个人&#39;？&#34;结果所有人都举手了。对我来说，我的版本就是：我有很多小时候的记忆，是&#34;我想去做这个东西，让它变得更好&#34;。</p><p style=\"text-align: left;\">不是每个人都有同样的驱动力，但每个人都有自己想做的事。我同意，有了以前的技术，对很多人来说，起步本身就很难。这也是我对个人超级智能、Muse和各种AI助理最感兴奋的一点——我认为这是有史以来第一次，人们真的可以快速起步。你有一个模糊的想法，AI可以帮你勾勒出轮廓，然后你去雕琢它，就像在塑造一件雕塑，而不需要在开始之前什么都已经懂得。</p><p style=\"text-align: left;\">我认为这非常有力量，很多人将会因此找到他们想要创造或推动的事情。这将帮助人们感受到更广泛的能动性。</p><h2 style=\"text-align: left;\">我们离攻克所有疾病还有多远？</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 您在Meta之外的另一个项目是攻克所有疾病。我很好奇，第一，我们距离目标有多近？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 比以前近多了。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 您觉得现实地来看有多近？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 我们最初启动这个项目时，目标是在本世纪末帮助科学界攻克所有疾病。我们从来不是要自己去做，我们的理论是：<strong>所有重大科学进步，都以一种能够测量和理解某些事物的新工具为先导。比如发明了显微镜，然后我们理解了细菌；有了望远镜，帮助我们理解了宇宙。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">这些工具有些还成了平台——比如第一个发明疫苗的人，之后人们就能用这个方法治疗很多疾病。</p><p style=\"text-align: left;\">但历史上，科学资助的方式一直是广泛分散，让各人做个体探索，真正用于构建这些大型工具的资金并不多。我们在Biohub试图做的，就是设计几种新工具，赋予人们以新的方式&#34;看见&#34;生物学，从而帮助科学界加速进展。</p><p style=\"text-align: left;\">最初我们认为&#34;到本世纪末&#34;已经是很有把握的目标了，很多生物学家当时还觉得这不可能。但现在我觉得，本世纪末太久了。</p><p style=\"text-align: left;\">AI的进展，加上我们正在做的虚拟细胞模型——其基本思路是，不用在真实的活体细胞上做实验，而是用AI模型来模拟蛋白质，进而模拟细胞，再往后模拟虚拟免疫系统，或者整个生命体，甚至整个人。这将让科学家能运行大量实验，模拟不同情况下会发生什么，比如给某人服用这种药物，身体会有哪些反应。</p><p style=\"text-align: left;\">我不想给出一个精确的年数，但我猜会比本世纪末早得多。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： &#34;攻克所有疾病&#34;这个目标措辞感觉很刻意，而不是&#34;永生&#34;。永生是一种可能吗？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 这不太是我深耕的领域。我认为两者是两件不同的事。&#34;永生&#34;更多关于延长——即使你不会生病，人体本身也有一个自然的预期寿命，这是另一个需要单独研究的问题。有些人会认为这也是一种&#34;疾病&#34;，这是一个合理的视角，但我认为，人们也需要同时努力攻克那些即使你把寿命问题解决了之后、仍然会让你生病的疾病。</p><p style=\"text-align: left;\">我们选择的那部分问题，并不是说你永远不会感冒。我们的说法是&#34;治愈、预防或管理&#34;：有些疾病可以被完全治愈；有些我认为我们将来能够预防；还有一些，也许你还是会生病，但本来会造成真正伤害甚至夺去生命的事情，你现在可以将它作为一种持续的慢性状况来管理，不会对你的生活质量造成实质影响。</p><p style=\"text-align: left;\">目标是让人体保持在平衡状态——不是说我们永远不会接触到病原体，而是在某一天，我们能够治愈、预防和管理所有疾病。</p><h2 style=\"text-align: left;\">马克脑子里出现最频繁的念头是什么？</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： AI在很多不同的突破中都像催化剂一样，包括个人智能这个方面。您现在最常思考的是什么？在这个过程中，您脑子里出现最多的想法是什么？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 这可能每周都在变。</p><p style=\"text-align: left;\">现在非常专注于Muse。每次发布一个东西、快速推进，然后和真实世界接触，了解人们的反馈，再弄清楚接下来要做什么——这个阶段总是令人兴奋的。我们现在就处于这个阶段，正在收集大量信息，了解人们想要什么。好消息是人们非常喜欢它，所以我们在努力让尽可能多的人用上它。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>模型方面还有很多工作，Muse Spark模型进展很大，我们希望继续推进，希望打造世界领先的模型。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">下一步需要哪些突破？</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 还需要哪些突破？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 研究这种事，你未必能提前预知。我们对某些方向有一些预感，过去一年的工作很大程度上其实是在扩展基础设施。</p><p style=\"text-align: left;\">大约一年半前，更多人会说，要达到超级智能，需要某些根本性的架构突破。但我现在不太确定这是否成立。我认为我们已经对&#34;配方&#34;有了相当的了解——<strong>如果你能建造一台足够大的超级计算机集群，就可以通过暴力计算到达那里。</strong></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>我们正在建造俄亥俄州那个超过1千兆瓦的集群，基本已经上线，我们正在用它训练下一代模型。然后是路易斯安那州的5千兆瓦集群，很快就会投入使用。我估计，当你拥有多千兆瓦量级的集群在做训练时，你基本上就能得到接近AGI，乃至AGI之上超级智能的东西。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">但这不意味着这是最好的方式。人类大脑只需10瓦就能运行，而我们建造的这些计算系统，效率大概比人脑低一百万倍。所以我确实认为，在架构方面还有改进空间，我们也在努力探索——如果把巨大的算力和架构改进结合起来，你真的能建造出领先全球的东西。但就目前而言，规模扩展本身就能带我们走很远。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 确实，规模扩展是最有保障的路径。研究你得寄望于重大突破，但规模扩展很快就能起效。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 正因如此，大公司都选这条路。也许存在一种便宜得多的方式，但我们目前还不知道。而这是一个对世界如此有价值的东西，即使要花数千亿美元，只要实现的概率足够高，就依然值得去做——确保即使最终没有找到更便宜的突破方式，你仍然有一条清晰的路径能实现它。当然，如果你找到了更便宜的方式，那就更好了。</p><p style=\"text-align: left;\">所以我不想说这个问题&#34;已经解决了&#34;，因为在扩展基础设施的每个阶段，你都会遇到各种新的工程难题需要调试解决。研究本身就是这种迭代的方式推进的。</p><h2 style=\"text-align: left;\">如何赢得AI安全这场战役</h2><p style=\"text-align: left;\">主持人： 现在可能最重要的事情之一是专注于对齐（alignment），让模型变得可信赖。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 是的。关于对齐，行业里有一场争论：这些AI实验室会自然而然地去做吗？我的观点是：当然会。如果你告诉Muse做一件事，它却做了完全相反的事情，我不知道有多少人还会想用它。我们必须确保模型不仅理解你具体问了什么，还理解你的意图和价值观，这样它才不会用一种你不满意的方式去做那件事，或者产生你根本不想要的负面影响。这种深层理解，本质上就是对齐。</p><p style=\"text-align: left;\">所以我的看法是，要让Muse成功、触达数十亿人，我们就必须在对齐方面取得切实进展，而不只是说说而已。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 对齐是通过用户说&#34;那不是我想要的&#34;来实现，还是靠你们后台自己发现？</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 两者都有。用户反馈是有的，但我认为，越来越清晰的是：你需要在训练阶段就做对齐，而不只是部署之后。现在模型已经足够聪明，如果你在训练阶段不做好，我们在其他实验室看到的那些安全和安全事故，大多数都发生在训练过程中，而不是部署给用户使用之后。</p><p style=\"text-align: left;\">你需要为它制定一套非常好的&#34;课程&#34;，就像父母教孩子一样，需要设定明确的边界。如果它做了错误的事，它需要学到&#34;不，你应该真正去解决这个编程问题，而不是通过修改某个系统配置来绕过它、获得奖励&#34;——我想要你通过实际的解题过程来学会这个方法，这才是训练的意义所在。</p><p style=\"text-align: left;\">这很大程度上是关于建立良好的安全机制和明确的边界。这些都是行业必须去做的自然工作，我们正在投入大量时间，每天情况都不一样。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 我还记得您说过，AI安全这个问题——感觉最近两周突然成为焦点，但其实没有什么单一事件触发了这个时机。听起来您的意思是，我们其实多花了几个月时间在内部做训练。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 对于Muse，我们知道这个产品需要非常注重隐私和安全。我们有一个早期版本的模型，认为可以进一步训练一些关于&#34;信息披露尺度&#34;的行为——就像我们之前聊到的那些。所以我们花时间去做了。同时也花时间把虚拟机做得更安全。这多花了几个月。</p><p style=\"text-align: left;\">我不太认同某些其他实验室的说法——&#34;我们在承受巨大痛苦以换取放慢速度&#34;。对我来说，那对Meta和Muse的用户来说都是正确的事。我们想把产品做好，如果产品不够好，对用户不好，对我们也不好——我们不想把东西推出去，给人留下糟糕的第一印象，然后大家就不再有兴趣用了。</p><p style=\"text-align: left;\">我认为，所有实验室都会有非常强的内在动力把这件事做对。如果把激励机制和&#34;极度有价值且安全&#34;这个目标对齐，那就是关键所在。</p><p style=\"text-align: left;\">主持人： 非常感谢您在这个重要的一周抽出时间。</p><p style=\"text-align: left;\">马克： 谢谢您，谢谢。</p></blockquote></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/043fbd378d1600c876f6758f91f73509","relate_stocks":{"FBX":"Corgi META 2x Daily ETF","META":"Meta Platforms, Inc.","METD":"1倍做空META ETF-Direxion","METQ":"Tradr 2X Short META Daily ETF","FBY":"META期权收益策略ETF-YieldMax","METW":"Roundhill META WeeklyPay™ ETF","METG":"Leverage Shares 2x Long META Daily ETF","METU":"2倍做多META ETF-Direxion","FBYY":"GraniteShares YieldBOOST META 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Mini、不需要在终端里折腾——那么这将是数十亿人想用的东西。”这句判断，驱动了此后整套研发逻辑：不只是训练模型，而是从模型、脚手架、到Agent的“心跳”机制全栈自研——Agent会定期自动唤醒，检查用户目标，主动推进待办事项。上线后的数据印证了这一判断。两周，数百万用户。个人AI：重点是执行、记忆与“判断力”对于个人AI与通用AI的差别，扎克伯格将当前竞争焦点概括为让模型成为更好的Agent。“过去一年最大的事情，基本上就是编程Agent。”他说，编程能力很重要，因为即使用户没有直接写代码，“你的Muse也会在后台一直为你写代码，去完成各种事情”。但他认为，个人Agent不能只具备编码或任务执行能力，还需要理解隐私边界和社交语境。扎克伯格举例称，用户让Muse预订餐厅时，Agent可能知道用户存在过敏情况或怀孕等信息，但并不意味着这些信息应该被自动披露。“你会希望它完成任务，同时尽可能少地披露信息。”他称，这种能力属于人类通常具备的“基本社交技能或常识”，但如果只是训练编码Agent，许多公司并未将其纳入模型能力范围。“我们训练的是整个模型，而不是拿别人的现成模型，再在外面搭一个框架和Agent。”扎克伯格说。Meta还在产品层面加入记忆、任务追踪、虚拟角色动画和实时语音互动等功能。在个性化方面，他表示，Meta并不认为AI应该只有一种固定人格。“很多实验室都在关注怎样把人格调到正确状态，但我从来不认为人格只有一个正确答案。”他称，Muse允许用户修改头像、声音和基础性格，模型设计目标是具备较高的可操控性。“你可以定义自己希望如何与它互动，这对个人Agent很重要。”每个Agent都有自己的“电脑”Muse区别于其他AI产品的核心基础设施之一，是Meta为每个Agent单独配备了一台安全虚拟机（Secure VM）。扎克伯格解释了为什么这是必要的：你的Agent会了解你很多敏感信息。我们不认为这些信息应该跟所有人的数据混在一个池子里。他把Muse Secure VM比喻为“放在你桌子底下的那台只属于你的电脑”——用户数据加密存储，密码等敏感凭证通过独立安全模块管理，Agent本身无法直接读取。在此基础上，Meta还设计了“Sentinel”安全Agent，专门监控进出Muse的数据流，一旦检测到异常或高风险操作，会直接拦截并提示用户授权。元宇宙、智能眼镜与Agent，三条路线正在汇合扎克伯格在访谈中透露，Muse将全面接入Ray-Ban系列智能眼镜，并对现有交互方式做出升级。目前的眼镜是“单轮对话”体验——说一句，得一个回复，结束。接入Muse之后，眼镜变成Agent的前端入口：用户开口，后端Muse在安全虚拟机里持续工作，完成任务再反馈。对于眼镜的产品路线，他描述了一条清晰的硬件梯队：无摄像头的纯音频眼镜：已搭载Muse，可处理通话、音乐、语音任务带小显示屏的Meta Ray-Ban：已发布，具备基础视觉反馈全视场角全息AR原型：已发布，扎克伯格称“会非常令人兴奋”他称，Meta在眼镜上的长期投入，使公司在AI Agent成熟后处于较有利的位置。Meta正在将Muse及更多AI功能引入眼镜产品，而过去相对更强调“临场感”的元宇宙技术仍在继续推进，只是当前更多资源转向了Muse和智能眼镜的AI功能。对于虚拟形象，扎克伯格称，Meta此前需要通过房间级设备、多角度扫描以及企业级GPU环境，生成较高质量的写实化身；目前，用户通过少量照片即可完成设置，相关能力已可运行于一副VR眼镜中。展望2030年，扎克伯格称，元宇宙的核心愿景始终是融合物理世界和数字世界。他举例称，未来人们可以在线下与通过全息影像接入的朋友共同参与活动；在工作场景中，人类与多个Agent也可以共同参与群聊或会议，Agent可以以全息形象或其他具身化形式出现。“最可怕的时刻”：Llama 4的失误并非所有押注都一帆风顺。扎克伯格在访谈中罕见地直接谈及了Llama 4的失败。Llama 4之后，那是最可怕的时刻……我以为我们在正轨上，但我们没有。这是一个相当大的负面意外。他把问题归结为团队结构的根本性错误：我按照Instagram推荐系统或广告系统那种方式来组建团队——几百上千人并行推进。但训练语言模型需要的是一支紧密协作的小团队，把它当作一个群体科学项目来做。每个席位都极为宝贵。由此，Meta彻底重组，从业内广泛引入顶尖人才，成立Meta超级智能实验室（Meta Super Intelligence Lab，MSL）。扎克伯格表示，新一代模型即将发布，但不会在Connect大会上公布。算力路线：暴力破解AGI，5吉瓦项目在建谈及通往AGI的技术路径，扎克伯格给出了一个直接的判断。我不确定还需要什么根本性的架构突破……我认为我们已经大致知道配方了。如果你能建造一个足够大的超级计算机集群，就可以暴力破解，到达那里。目前Meta的算力扩张路线：俄亥俄州超过1吉瓦的集群已基本投入使用，用于训练下一代模型；路易斯安那州5吉瓦级集群正在建设中。他表示，“当你拥有多吉瓦集群进行训练时，你基本上就会得到某种接近AGI乃至超级智能的东西。”不过他也补充，当前算力驱动路线并不意味着架构研究不重要——人脑只消耗约10瓦，而我们的系统可能比它低效一百万倍。如果把大规模算力和架构突破结合起来，才能真正领先。对齐，不是负担，是产品必须解决的问题扎克伯格对AI安全的态度很务实——他不把它视为监管压力，而是产品能否成功的前提。如果你让Muse做一件事，它却做了相反的事，谁还会用它？我们需要让模型不只是理解你的具体指令，还要理解你的意图和你的价值观。“Muse要触达十亿用户，我们就必须解决对齐问题，或者说在这上面取得非常大的进展。”他说。对于训练过程中的安全边界，他用了一个类比：“就像父母给孩子立规矩——如果它通过修改系统配置来'完成'一道编程题，我要告诉它：不，我让你去学解题方法，不是让你找捷径绕过去。”访谈全文如下：大举押注主持人： 这件事将会有数十亿人想要使用。对您来说，做建设是一种怎样的感受？\"永生\"是一种可能吗？好，如果您带我进入您的思维，快进到2030年，那会是什么样子？这位是马克·扎克伯格。22年前，他构建了一个连接数十亿人、永远改变了世界的社交网络。而如今，他决定建造更宏大的事物。为此，他正在元宇宙、智能眼镜和人工智能领域大举押注。多年来，怀疑者认为这是三场各自独立、不可能成功的赌注，但他们忽略了更宏观的图景——因为当下，这些押注正在汇聚，共同创造出一种全新的超级智能。今天，我们将向大家呈现这一切，我也将向马克提出一些他从未被问过的问题，倾听他对未来的愿景，让您能够提前布局，构建下一件大事。主持人： 非常感谢您来到节目。马克： 谢谢，很高兴来这里。主持人： 为了这次对话，我把您做过的每一次采访都看了一遍。马克： 好家伙，那比我自己看的还多。主持人： 很好玩，收获颇丰。有两件事给我留下了深刻印象：第一，您对\"建造\"的热爱，我感觉您就是最顶尖的建造者之一；第二，您押注的能力——敢于做出巨大的赌注。我觉得这周，所有这些押注正在汇聚到一起，所以我们就从这里说起吧。马克： 好的。这些事情我们已经做了很长时间了。AI方面，作为一家公司，我们几乎从创立之初就在做了——第一版新闻资讯流在某种程度上就是一个机器学习产品。然后我们大约在15年前创建了AI研究实验室。但现在我们进入了新阶段——大约一年多前，我们启动了Meta超级智能实验室。这是一次相当彻底的研究重启，从整个行业引进了大量优秀人才，令人振奋。目前，我们看到模型越来越好，下一代模型即将发布，不过不是在Connect大会上宣布。此外，我们还有Muse个人助理，目前来看反响非常好。在构建这些东西的时候，你其实并不确定结果如何。我们自己是喜欢的。早在今年年初，我就在家里用自己的方式把Open Claw拼凑起来，感受这个东西是怎么运作的，以及怎样才能把它打造成一种任何人都能使用的神奇体验。基本上，当我们——我、Nat和Alex——坐在一起，意识到这是一种神奇的体验，并且如果能把它打造成一个开箱即用的版本，让那些不懂技术、不想去自己安装Mac Mini、不想进终端折腾、也不想在出问题时调试的普通人也能用的时候，我就觉得，这将会是数十亿人都想要使用的东西。从那以后，我们一直在围绕这个目标努力：专门为它调优模型，不仅构建了助理本身和运行框架，还构建了为每个助理提供独立计算环境的技术——我们为此构建了整套Muse安全虚拟机。我们内部一直觉得这很特别，内部人员也很喜欢，但你永远不知道产品发布后大家会怎么反应。偶尔会出现一鸣惊人、开门红的情况，但大多数时候你会收到一些正面反馈，还需要迭代几个地方才能真正让产品\"咔哒\"一声落地。而这一次，它一出来就直接\"咔哒\"了。看到这一切发生真的非常令人振奋——才两周，使用人数就已经有数百万，这相当罕见。每隔几年我们才能遇到这样的情况，但这绝对是创业公司最令人享受的时刻之一。主持人： 您能坚持在赛场上、不断尝试，这让我非常佩服。而且这么多次都打出了安打，真的很厉害。您之前有一次和乔·罗根的访谈，大概是三年前，最后您提到有一天可以直接戴上眼镜，AI助理也会随之出现。所以我感觉Muse已经有实体化的形象，这一点非常聪明，因为那感觉是必然会发生的事。马克： 我觉得这也只是让它显得更友好可爱。我认为太多人把AI描述得像个令人恐惧的东西，但AI应该只是有用又有趣的。那个实体化的形象——项目早期有位设计师做出了那个角色，不知为何他们一直想迭代，但第一版就是最好的。后来有人说，\"哦，它得是蓝色的，因为是Meta嘛。\"我说，\"不，我觉得这个形象就是对的，你第一次就钉住了。\"就这样，就是好玩。个人AI与通用AI有何不同？主持人： 很好的细节。如果您想让模型在个人事务方面表现得非常出色，而不仅仅是通用智能模型，那么训练方式会有什么不同？马克： 我认为目前的核心在于让模型成为优秀的\"智能体（agent）\"。过去一年，最大的风口是编程智能体，其中蕴含两个核心思想：编程专业能力，以及成为优秀智能体的通用能力。我们的策略是，将智能体本身做好放在首位，而不是专攻编程能力。编程能力之所以重要，是因为即使用户自己不认为在写代码，Muse也在后台一直为你写代码来完成各种任务。但我们认为，智能体应该首先是一个出色的智能体，编程能力服务于此目标。此外，在构建个人助理时，有些事情比构建企业软件产品更为重要。比如，如果你在构建一个企业编程工具，模型根本不需要有任何关于\"信息披露尺度\"的概念——比如什么信息该说、什么不该说。但对于Muse来说，这非常重要。你需要把这种能力训练进模型里，就像训练其他任何能力一样。你会告诉它很多事情，然后希望它去帮你实现目标。比如，你想让它帮你订餐厅，你在找一家合适的餐厅，但你可能有某种过敏症，或者你怀孕了，而你可能不想把这些透露给餐厅。但Muse会知道这些信息，你希望它在尽量少透露信息的同时完成任务。这是一种具体的技能，本质上是人类的基本社交常识。但那些只做编程智能体的公司，大多数都没有把这种能力训练进去。我们之所以能做到，是因为我们在做全栈——我们不是从别人那里拿来一个现成的模型再套个框架，我们是从头训练整个模型，专门为这些能力服务。模型当然需要具备广泛的通用智能，但它同时也具备这些特定能力。然后在此基础上，你构建整个助理，以及它周围所有的细节：记忆、运行框架，还有它\"心跳\"的方式——它定期唤醒，检查一下\"好，这些是我了解的关于你的目标，有什么我现在可以推进的吗\"。我们还有一个专门的团队，只负责打磨虚拟形象的实时动画效果，因为不仅仅是默认形象——你可以自定义任何形象，然后它就自然地动起来，效果非常棒。我们还在推出语音模式，你可以进行实时语音对话，你的助理就在那里陪着你。这些细节，我觉得都源于我们在做全栈——模型和产品是一起开发的。主持人： 另一件大事是虚拟机。能解释一下它为什么重要，以及它解锁了什么吗？为什么Meta要为每个AI助理配备独立计算机？马克： 基本上，一个智能体要能替你做事，就需要一个地方来存储你的信息。我们认为这些信息不应该和其他所有人的信息混在一个资源池里。可以这样理解：你的助理会知道很多关于你的敏感信息。很多人最初接触OpenCloud这类智能体时，会在家里自己配一台Mac Mini。于是我们想，很多人并不想买Mac Mini或者自己设置。那么，什么样的体验能最好地近似这种效果呢？答案是：你只需下载一个App、注册，就能获得一台专属于你的计算机，供你的助理工作、存储数据，并围绕此建立安全模型。这样就近似于在你桌下有一台自己的电脑——就连我们Meta也无法访问。比如Muse机密虚拟机，这是我们正在开发的功能，就连我们自己也无法看到你虚拟机里的内容。我们还围绕这些构建了很多东西，比如安全凭证存储——当你的助理需要处理密码之类的信息时，它本身不需要能看到这些密码，只需要在你要求它登录某个服务时能\"插入\"凭证，并且只在你明确要求时才这样做。系统应该这样设计：那些信息本身就不可随意访问，因为意外总会发生，有人可能试图入侵，或者系统可能出现问题。所以你要确保智能体无法访问这些数据，Meta也无法访问。为每个助理提供独立计算机，并把安全性做到极致，是这项技术的根本基础——既赋予Muse帮助用户实现目标所需的能力，也保证了隐私和安全，使其成为该领域世界级、行业领先的产品。主持人： 那这是否意味着，就像WhatsApp一样，Muse连接到的虚拟机上的数据是加密的？人们该如何理解数据在虚拟机中的实际存储方式？马克： 我们基本上构建了两个版本。Muse安全虚拟机（Secure VM）包含各种隐私功能，其中包括我们构建的整套Sentinel智能体架构。你有一个正在为你执行任务的普通Muse助理，同时还有一个我们称为Sentinel的安全智能体，专门监控进出你的Muse的数据流。如果有外部内容试图破坏安全，Sentinel会直接切断，阻止其发生。如果它认为你的Muse即将采取某个需要你介入的行动，它会覆盖Muse的操作，并触发提醒，让人来确认权限——比如\"你希望Muse能做这件事吗？\"这整套系统，加上安全凭证存储，再加上多层纵深防御，共同构成了Muse安全虚拟机。我们还在开发另一个项目。Nat和我专门招募了Moxie Marlinspike——他就是当年和我们合作实现WhatsApp端对端加密的那个人——来设计Muse机密虚拟机（Confidential VM）。其核心思想是，在安全虚拟机的基础之上，再赋予你一个专属加密密钥，使得连Meta都无法访问其中的内容。这个版本实现难度更大，因为如果Meta无法访问虚拟机内部，调试和保证系统正常运行就困难得多。所以我们花了一些时间，但很快就会推出。这基本上将达到人们在WhatsApp以及我们其他最安全产品上已经熟悉的安全标准。主持人： 这样做的优势，只是让人们心理上觉得更安全，还是有实际的好处？马克： 我认为安全本身就很重要。我们的目标是近似于让你在桌子下拥有一台本地机器。那台本地机器能给你什么？它意味着没有任何公司能访问它。所以，假设Meta想为你提供这项服务，我们怎样才能给你同等级别的隐私和安全保障，使得没有任何公司——无论是Meta，还是任何试图入侵我们的人，或者在某些国家，你不信任当地政府的情况下——都无法访问它？因为我们自己也进不去，因为我们没有访问权限。我认为这非常重要，这也是人们信任WhatsApp的重要原因。这对隐私、安全和信任来说是真实存在的价值。如果你要拥有一个对你的一切了如指掌的助理——我猜几乎我们所有人都会拥有这样的助理——快进5年，每个人都会有一个能深入了解你的目标和一切的助理，并能帮你完成事情。在这种情况下，在隐私和安全方面做到行业领先就非常重要。我们从一开始就想这样做。如何塑造AI的个性？主持人： 您还有一点很有意思——您在大学学过心理学。马克： 嗯，在那里只待了很短的时间，两年，但我感觉它影响了我后来构建的很多东西。主持人： 我们看模型的时候，经常会说某个模型\"非常聪明\"。但就像我们选择朋友，肯定是因为他们聪明，同时也因为我们喜欢他们的能量和相处方式。您在塑造模型个性方面是怎么考虑的？马克： 我认为理想的模型应该有足够的适应性，能够契合不同人的风格。我觉得很多行业人士在这一点上都搞错了方向——很多其他实验室都在专注于\"如何把个性设计对\"，但我从来不认为个性是一个固定的东西。这也是我如此坚信开源、如此坚信人们能够定制化的原因之一，也是我们把Muse设计成一个高度个人化产品的原因。你可以自定义和个性化Muse——不只是形象和声音，在你第一次注册时，它问你的第一件事就是\"你希望我的基本个性是什么样的\"，而且你随时可以去修改。我们努力让模型具有很强的可引导性，让你能定义自己想要的互动方式。这是让它成为优秀个人助理的重要组成部分——这种围绕个性的适应性非常关键。主持人： 您自己的Muse是什么风格？马克： 我让它直接、注重效率。它挺有意思的。早些时候的版本很爱讽刺、很幽默，但现在这个版本更直截了当。我的助理用的是默认的Muse形象，但我给他穿了一件托加长袍，还给他配了一个深沉到有些滑稽的嗓音，和他互动很有趣。主持人： 我觉得要有幽默感，你必须真的很聪明。很多人没意识到，喜剧演员是社会上最聪明的一批人——反应要快，机智要够。您肯定有这个特质。看了您所有的采访，您一直表现很好。马克关于AI与元宇宙的出人意料的预测主持人： 您和Theo的访谈中，你们谈了很多关于技术的下一个前沿以及这一切最终指向何处。AI领域曾经历过几个\"寒冬\"，人们以为不会有突破。元宇宙也经历了几次这样的时期，大家觉得这是个无法兑现的赌注。我昨天试用了新的全息形象功能，非常酷。在和Lex的访谈里，感觉要花11个小时才能把您的脸录进去，现在只需要3分钟了。这是怎么推进到今天的？马克： 在元宇宙的整体发展上，我们在创立Reality Labs时，始终认为最终会有外形正常的普通眼镜，并且随着时间推移，它既能提供沉浸式的临场感，又能成为出色的AI设备——因为眼镜是唯一能让设备看到你所看、听到你所听的形态，整天在你耳边与你交流，并最终显示图像。但10到15年前，我当时假设我们会先实现全息技术，再有高度发达的AI。然而技术演进的路径很有趣——我们实际上先有了AI和个人超级智能，然后才有技术来让全息技术变得足够普及和实惠。这是我没有预料到的，但我很高兴我们两个方向都在做。我们在眼镜上的大量投入，让我们在AI助理准备就绪之际，处于了非常有利的位置。Connect大会上的很多发布，正是关于把Muse和大量AI功能引入眼镜，我认为用户会非常喜欢。这是个大事。关于临场感方面，我们仍在推进，但进度相对慢一些，因为我们大部分精力已经转向为眼镜构建Muse和AI功能。不过，我们有一个持续已久的项目，就是实时高保真的虚拟化身。就像您说的，三四年前，你需要一整个扫描室从各个角度录入一个人，然后还需要企业级GPU才能渲染，非常费事。我们为Lex播客做的那个演示就是那种设置。而现在我们基本上让它在一副VR眼镜里就能运行——这是第一副能实现这种惊人VR体验的眼镜形态，而不是一个大头显。只需几张照片就能建立你的虚拟化身，进展之快令人惊叹。主持人： 而且还能基于声音来驱动表情。在演示里，它让我笑，让我互动，然后理解我的面部如何随着音轨运动。您在那期播客里提到，一些平时表情比较内敛的人，实际上在虚拟世界里会想要更丰富的表情。您怎么看待人们区分\"虚拟自我\"和\"现实自我\"这件事？马克： 我认为我们在理解这方面的社会学和心理学上还处于很早期的阶段。我觉得人们对自己的认知和想要投射出去的形象，往往和实际的自己有些不同。从社交网络诞生之初，人们就在精心挑选头像。在Muse的虚拟形象上，我们也看到了类似的现象。那不太是在\"策展\"自己，而是在\"策展\"你想要与之交流的那个\"人\"。我认为，当你在给人们提供表达自我的能力时，你既希望它能真实捕捉到他们，同时它本身也是一种表达形式，而不只是纯粹的镜像映射——它既是传达，也是表达。我们希望能构建出兼顾两者的东西。这始终是一个迭代循环：看看人们怎么用，然后改进。经过多年工作，我们现在才真正站在了起跑线上——第一次能将相当高质量的写实化身真正做进产品里，在手机上可以用，在VR里也可以用。我非常期待看到结果。2030年会是什么样子？主持人： 好，带我进入您的思维，快进到2030年，如果一切顺利，全息技术那边会是什么样子？全息加Muse，加上眼镜，它们如何汇聚在一起？马克： 我对元宇宙愿景的理解，始终是关于将物理世界与数字世界有效融合。基本理念是：我们有这个美好的物理世界，同时也有一个精彩的数字世界——互联网上20到30年来积累的海量内容，令人叹为观止。但我们访问它的方式，要么是坐在桌前，要么是通过口袋里的一块小屏幕，这从根本上看非常受限。我认为这件事最理想的版本，就是物理与数字世界的无缝融合。可以这样想：现在我们两个人在这里。未来的某个版本里，我们其中一个人可能是一个全息投影，但你依然感受到彼此真实在场的那种感觉，这和视频通话完全不同。而虚拟现实的核心，正是传递这种临场感——让你真切感受到自己与他人同处一室，或置身于另一个地方。你可以用全息技术实现这一点，并以各种方式混合。比如，我可以和朋友打一场扑克，一部分人在场，另一部分人通过全息形象加入，也能打牌，牌桌本身也可以是全息的，这样不在场的人也能融入其中。与此同时，AI也可以被赋予实体，出现在这个场景里。在工作场景中这很有意义——我现在就一直在用各种编程智能体来构建东西。试想一下：你有一个群聊频道，里面有几个人和几个智能体，你给智能体分配任务。但有时候，大家会聚在一起开会，智能体也许也应该在场。它们怎么出现？很简单，沙发上多几个位置，它们以全息形象出现就好。或者用Muse那个可爱的小角色，或者是龙，或者是任何你创造的奇奇怪怪的形象。我猜这在未来会感觉相当自然。主持人： 有意思。您之前的采访中说过，科技行业经常忘记\"好玩\"这件事。我觉得有个实体助理出现在那里，也会让感觉更真实——就好像真的把工作外包出去了。当你看到Muse在打字，就感觉有什么事情真的在发生。这一点做得很好——能看到浏览器里正在发生什么。那么您认为有没有可能出现这样的场景：你戴着眼镜，然后控制你的电脑，让Muse在电脑上帮你做事？马克： 哦，肯定的。VR已经可以做到了。你可以随便找个地方坐下，咖啡馆也行，然后打开你的工作站，有六个显示器，在上面写代码，一切都有。眼镜这边，最受欢迎的那款目前还没有显示器，这样一方面可以让价格更实惠，让更多人使用，另一方面我们仍在努力让显示器做进最紧凑的形态里。但我们已经发布了Meta Ray-Ban的显示器版本，很受欢迎，是一块小显示器。我们还发布了全视场全息AR的原型版本，我认为会非常令人兴奋。所以，整条产品线就是这样的：从纯音频眼镜——没有摄像头，看起来就是普通眼镜，但里面有Muse，可以用各种音频工具、听音乐、打电话——到更高阶的版本，全都有。主持人： 我在想，戴着那款音频眼镜，能不能一边跟Muse说话，一边让家里的电脑在做事？马克： 对，完全可以。我们刚刚在Connect大会上发布了这个功能。现在所有眼镜都连接到Meta AI，是一种\"单轮\"体验——你发一个提示，它回复，就这样。但有了Muse，我们基本上要把所有眼镜都升级为Muse。首先，你不需要再说\"Hey Meta\"了，你可以给它取任何名字，这本身就是乐趣的一部分。然后你就直接和它说话，它连接到你的Muse，你的Muse在你的安全虚拟机里处理任务，帮你把事情搞定。主持人： 太厉害了！创始人心态主持人： 好，我们现在在这里，Muse进展很顺利，眼镜也做得不错，但大约一年前，很多人都在问\"超级智能实验室到底怎么了\"。在那个时刻，您内心是什么感受？当事情进展不顺、但您又看到了长期愿景，那是一种怎样的体验？马克： 真正出了问题的是Llama项目和Llama 4。Llama 1是一个相当有趣的模型，它开创了整个开源AI运动，我们对此非常自豪。Llama 2实现了规模化，Llama 3是一个很好的模型，在当时几乎达到了前沿水平。然后到了Llama 4，我们基本上偏离了应有的发展轨迹。每当事情没有按我预期的方向发展，我都会花大量时间思考：为什么会这样？我们需要改变什么才能做得更好？这次，我的反思是：整个团队的架构我搞错了。我把它建模成了我们做Instagram信息流或广告系统这类机器学习工作的方式——有数百甚至上千人并行工作在很多事情上。但对于构建语言模型来说，你真正需要的是一个极其紧密的小团队，把它当成一个团体科学项目来做。人不需要多，但这意味着团队里的每一个席位都极其宝贵。于是我们从Meta各处网罗了最优秀的人，同时从行业各地引进了很多牛人，组建了一个全新的团队——就是Meta超级智能实验室。从我的角度来看，在MSL启动之时，我就知道这需要一段时间来重启、重建基础设施、训练下一代模型。但我知道我们拼起了一支出色的队伍，如果团队能磨合好、运转良好，结果就会很好。对我来说，最惊心动魄的时刻，其实是Llama 4发布后——我以为我们在这条轨道上，结果发现并没有。那是一个相当大的负面意外。我想，作为创业者，你总会在这些时刻被考验，因为不可避免地，并非所有事情都会一帆风顺。而真正决定发展轨迹的，是：当事情没有按你希望的方向发展时，你如何找到前进的方法。主持人： 我猜反过来也是如此——当某件事远超你的预期时，比如Muse的首发，你如何确保能把握住这个机会？马克： 完全是这样。现在公司全员投入——最开始只是一个构建产品的小团队，但现在大家都意识到，这真的准备好了登上大舞台。全公司都在想，怎么把这个东西做大，怎么让数亿人都能体验到。从优化所有基础设施让一切顺畅运行、榨干现有GPU的每一分算力，到各个产品团队以不同方式将Muse嵌入——比如眼镜。看到大家齐心协力，确保Muse能顺利扩展出去，这种感觉非常棒。马克如何书写和传达愿景主持人： 作为创始人，我觉得那才是你最向往的时刻——一切汇聚在一起。您是怎么向公司传达愿景的？在同时推进这么多事情的情况下，我感觉您写了很多。您的流程是什么？马克： 写作对我很有帮助，既能帮我提炼自己的想法，也能对外传达。今年夏天，我写了一篇很长的文章，叫《未来属于所有人》，大约15页，帮我系统梳理了自己在AI相关各种重要社会议题上的哲学立场：我认为什么是好的，与政府的互动应该是怎样的，如何防范人们担忧的各种危害，如何让数据中心成为社区的财富，真正创造就业而非消灭就业，如何维护国家安全，如何切实缓解人们担心的风险——无论是黑客攻击还是生物安全之类的事情。这是一件非常复杂的事，花了很长时间，和很多人交流，经历了很多轮修改，内部很多人参与讨论、辩论。但这对我来说是一个非常有价值的过程。最后我们就有了这样一个东西——15页，\"这就是我们相信的\"。然后我把它精炼成一页的版本，作为专栏文章发表。我们还制作了一个短视频，因为我觉得要触达很多人，你往往不需要抛出一套理论论证，而是把它浓缩成：你的价值观是什么，你相信什么，你怎么传达。在向公司或世界传达这些方面，没有一刀切的方式。不同时期需要不同的方法，不同群体的人，有些天然就认同你在做的事，有些则更担忧，需要你把他们带着走，需要额外花力气解释为什么这是有价值的。我认为这本身就是经营一家公司、作为一个创始人的一部分——你不是一遍遍重复同样的事，每一次所处的情境都略有不同，面临新的挑战，这也是它部分有趣之所在。是什么驱使马克去建造？主持人： 我觉得对您来说，这种创始人心态延伸到了公司之外——无论是您的农场，还是学习一项新技能。马克： 我就是喜欢造东西。主持人： 那对您来说，\"建造\"是一种怎样的感受？马克： 我觉得那是一种内在的需求。不同的人有不同的自我表达方式。如果你是一个作家，你会感觉自己必须写。有些人有被认可的需求。但我就是需要建造东西。如果我不在运用创造力、不在建造什么，我就会变得脾气不好。这对我周围的人来说可不好受。主持人： 学习成为一个优秀滑雪者，和学习构建一个产品，是同一种技能吗？马克： 某种程度上是的，学习新事物的过程相当类似。在我的人生里，我刻意挑战过一些自己很不擅长的事情。比如，我一直非常不擅长学习语言。这实际上就是我最开始学拉丁语的原因——我在课堂上怎么也学不会法语和西班牙语，最后我想，好吧，拉丁语不用说，只用翻译，就像数学一样。后来，我在开始经营公司时，给自己设立年度挑战，其中一年是学普通话。普通话真的很难，声调那个部分尤其如此。当然，学它有充分的理由——普里西拉的外婆只说普通话，所以如果我想和她交流，就需要学。但最大的动力其实是挑战本身。所有这些事情，你只能去做，没有什么捷径可以\"想明白\"。你只能投入时间，然后它就慢慢渗进大脑里。学武术、学开直升机，也是一样——这些事情其实很难用理智去\"理解\"，它们需要实战积累。构建产品也有一部分是这样的。编程可以用理论方式思考，但构建产品的那种直觉，只能通过反复实战来培养。问题只在于你喜欢什么——因为我认为不是所有人都有和我一样强烈的建造需求，大多数人都有某种程度的需求，关键是找到那是什么，然后把时间投入进去，成为你真正想要在那件事上做到卓越。老实说，我觉得这不仅仅是\"想要\"，更是一种深层的心理需求或驱动力。把这种驱动力和某件事对齐，给自己时间让那些经验慢慢渗透沉淀，这非常关键。这也是我试图教给孩子们的——让他们找到自己真正感兴趣的东西，但如果他们遇到瓶颈，也要推一把。我的一个女儿非常喜欢创作音乐，但她就是受不了上钢琴课。我跟她说：\"你不需要成为钢琴大师，但如果你想创作音乐，你就需要对乐理和运作方式有直觉上的掌握。而且一旦你学会了钢琴，吉他你马上就能上手。\"我觉得，无论是作为孩子需要家长推一把，还是作为大人，有纪律坐下来让这些东西慢慢在大脑里沉淀，都是关键所在。建造者的黄金时代主持人： 我觉得其实每个人都想建造。我认为Z世代也不像外界批评的那样——低能动性什么的。我觉得人们只是在寻找能够点燃他们建造力的火花。您在哈佛演讲里也谈到了很多这一点。马克： 是的。我说\"建造\"，主要是指这类产品——软件、硬件之类的。但我同意，我认为每个人都有某种创造驱动力。不过有些人有其他更强的性格特质压过了这一点，比如服务驱动——那些成为医生或护士的人，他们最核心的驱动力就是\"我就是想照顾别人\"。我听说过一个故事，可能是普里西拉在医学院经历的：开学第一天，有人站起来问，\"你们有多少人在小时候有过这样的记忆——看到某人，心里想着'我真的很想照顾那个人'？\"结果所有人都举手了。对我来说，我的版本就是：我有很多小时候的记忆，是\"我想去做这个东西，让它变得更好\"。不是每个人都有同样的驱动力，但每个人都有自己想做的事。我同意，有了以前的技术，对很多人来说，起步本身就很难。这也是我对个人超级智能、Muse和各种AI助理最感兴奋的一点——我认为这是有史以来第一次，人们真的可以快速起步。你有一个模糊的想法，AI可以帮你勾勒出轮廓，然后你去雕琢它，就像在塑造一件雕塑，而不需要在开始之前什么都已经懂得。我认为这非常有力量，很多人将会因此找到他们想要创造或推动的事情。这将帮助人们感受到更广泛的能动性。我们离攻克所有疾病还有多远？主持人： 您在Meta之外的另一个项目是攻克所有疾病。我很好奇，第一，我们距离目标有多近？马克： 比以前近多了。主持人： 您觉得现实地来看有多近？马克： 我们最初启动这个项目时，目标是在本世纪末帮助科学界攻克所有疾病。我们从来不是要自己去做，我们的理论是：所有重大科学进步，都以一种能够测量和理解某些事物的新工具为先导。比如发明了显微镜，然后我们理解了细菌；有了望远镜，帮助我们理解了宇宙。这些工具有些还成了平台——比如第一个发明疫苗的人，之后人们就能用这个方法治疗很多疾病。但历史上，科学资助的方式一直是广泛分散，让各人做个体探索，真正用于构建这些大型工具的资金并不多。我们在Biohub试图做的，就是设计几种新工具，赋予人们以新的方式\"看见\"生物学，从而帮助科学界加速进展。最初我们认为\"到本世纪末\"已经是很有把握的目标了，很多生物学家当时还觉得这不可能。但现在我觉得，本世纪末太久了。AI的进展，加上我们正在做的虚拟细胞模型——其基本思路是，不用在真实的活体细胞上做实验，而是用AI模型来模拟蛋白质，进而模拟细胞，再往后模拟虚拟免疫系统，或者整个生命体，甚至整个人。这将让科学家能运行大量实验，模拟不同情况下会发生什么，比如给某人服用这种药物，身体会有哪些反应。我不想给出一个精确的年数，但我猜会比本世纪末早得多。主持人： \"攻克所有疾病\"这个目标措辞感觉很刻意，而不是\"永生\"。永生是一种可能吗？马克： 这不太是我深耕的领域。我认为两者是两件不同的事。\"永生\"更多关于延长——即使你不会生病，人体本身也有一个自然的预期寿命，这是另一个需要单独研究的问题。有些人会认为这也是一种\"疾病\"，这是一个合理的视角，但我认为，人们也需要同时努力攻克那些即使你把寿命问题解决了之后、仍然会让你生病的疾病。我们选择的那部分问题，并不是说你永远不会感冒。我们的说法是\"治愈、预防或管理\"：有些疾病可以被完全治愈；有些我认为我们将来能够预防；还有一些，也许你还是会生病，但本来会造成真正伤害甚至夺去生命的事情，你现在可以将它作为一种持续的慢性状况来管理，不会对你的生活质量造成实质影响。目标是让人体保持在平衡状态——不是说我们永远不会接触到病原体，而是在某一天，我们能够治愈、预防和管理所有疾病。马克脑子里出现最频繁的念头是什么？主持人： AI在很多不同的突破中都像催化剂一样，包括个人智能这个方面。您现在最常思考的是什么？在这个过程中，您脑子里出现最多的想法是什么？马克： 这可能每周都在变。现在非常专注于Muse。每次发布一个东西、快速推进，然后和真实世界接触，了解人们的反馈，再弄清楚接下来要做什么——这个阶段总是令人兴奋的。我们现在就处于这个阶段，正在收集大量信息，了解人们想要什么。好消息是人们非常喜欢它，所以我们在努力让尽可能多的人用上它。模型方面还有很多工作，Muse Spark模型进展很大，我们希望继续推进，希望打造世界领先的模型。下一步需要哪些突破？主持人： 还需要哪些突破？马克： 研究这种事，你未必能提前预知。我们对某些方向有一些预感，过去一年的工作很大程度上其实是在扩展基础设施。大约一年半前，更多人会说，要达到超级智能，需要某些根本性的架构突破。但我现在不太确定这是否成立。我认为我们已经对\"配方\"有了相当的了解——如果你能建造一台足够大的超级计算机集群，就可以通过暴力计算到达那里。我们正在建造俄亥俄州那个超过1千兆瓦的集群，基本已经上线，我们正在用它训练下一代模型。然后是路易斯安那州的5千兆瓦集群，很快就会投入使用。我估计，当你拥有多千兆瓦量级的集群在做训练时，你基本上就能得到接近AGI，乃至AGI之上超级智能的东西。但这不意味着这是最好的方式。人类大脑只需10瓦就能运行，而我们建造的这些计算系统，效率大概比人脑低一百万倍。所以我确实认为，在架构方面还有改进空间，我们也在努力探索——如果把巨大的算力和架构改进结合起来，你真的能建造出领先全球的东西。但就目前而言，规模扩展本身就能带我们走很远。主持人： 确实，规模扩展是最有保障的路径。研究你得寄望于重大突破，但规模扩展很快就能起效。马克： 正因如此，大公司都选这条路。也许存在一种便宜得多的方式，但我们目前还不知道。而这是一个对世界如此有价值的东西，即使要花数千亿美元，只要实现的概率足够高，就依然值得去做——确保即使最终没有找到更便宜的突破方式，你仍然有一条清晰的路径能实现它。当然，如果你找到了更便宜的方式，那就更好了。所以我不想说这个问题\"已经解决了\"，因为在扩展基础设施的每个阶段，你都会遇到各种新的工程难题需要调试解决。研究本身就是这种迭代的方式推进的。如何赢得AI安全这场战役主持人： 现在可能最重要的事情之一是专注于对齐（alignment），让模型变得可信赖。马克： 是的。关于对齐，行业里有一场争论：这些AI实验室会自然而然地去做吗？我的观点是：当然会。如果你告诉Muse做一件事，它却做了完全相反的事情，我不知道有多少人还会想用它。我们必须确保模型不仅理解你具体问了什么，还理解你的意图和价值观，这样它才不会用一种你不满意的方式去做那件事，或者产生你根本不想要的负面影响。这种深层理解，本质上就是对齐。所以我的看法是，要让Muse成功、触达数十亿人，我们就必须在对齐方面取得切实进展，而不只是说说而已。主持人： 对齐是通过用户说\"那不是我想要的\"来实现，还是靠你们后台自己发现？马克： 两者都有。用户反馈是有的，但我认为，越来越清晰的是：你需要在训练阶段就做对齐，而不只是部署之后。现在模型已经足够聪明，如果你在训练阶段不做好，我们在其他实验室看到的那些安全和安全事故，大多数都发生在训练过程中，而不是部署给用户使用之后。你需要为它制定一套非常好的\"课程\"，就像父母教孩子一样，需要设定明确的边界。如果它做了错误的事，它需要学到\"不，你应该真正去解决这个编程问题，而不是通过修改某个系统配置来绕过它、获得奖励\"——我想要你通过实际的解题过程来学会这个方法，这才是训练的意义所在。这很大程度上是关于建立良好的安全机制和明确的边界。这些都是行业必须去做的自然工作，我们正在投入大量时间，每天情况都不一样。主持人： 我还记得您说过，AI安全这个问题——感觉最近两周突然成为焦点，但其实没有什么单一事件触发了这个时机。听起来您的意思是，我们其实多花了几个月时间在内部做训练。马克： 对于Muse，我们知道这个产品需要非常注重隐私和安全。我们有一个早期版本的模型，认为可以进一步训练一些关于\"信息披露尺度\"的行为——就像我们之前聊到的那些。所以我们花时间去做了。同时也花时间把虚拟机做得更安全。这多花了几个月。我不太认同某些其他实验室的说法——\"我们在承受巨大痛苦以换取放慢速度\"。对我来说，那对Meta和Muse的用户来说都是正确的事。我们想把产品做好，如果产品不够好，对用户不好，对我们也不好——我们不想把东西推出去，给人留下糟糕的第一印象，然后大家就不再有兴趣用了。我认为，所有实验室都会有非常强的内在动力把这件事做对。如果把激励机制和\"极度有价值且安全\"这个目标对齐，那就是关键所在。主持人： 非常感谢您在这个重要的一周抽出时间。马克： 谢谢您，谢谢。","news_type":1,"symbols_score_info":{"FBY":0.6,"FBX":0.6,"METD":0.6,"FBL":0.6,"METU":0.6,"FBYY":0.6,"METW":0.6,"METQ":0.6,"METG":0.6,"META":2.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":226,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":612252174828512,"gmtCreate":1790494835661,"gmtModify":1790494837800,"author":{"id":"4093185301808780","authorId":"4093185301808780","name":"圣利花开","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"4093185301808780","idStr":"4093185301808780"},"themes":[],"title":"","htmlText":"美元不足导致的，加息就应该扩表","listText":"美元不足导致的，加息就应该扩表","text":"美元不足导致的，加息就应该扩表","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/612252174828512","repostId":"2670479732","repostType":2,"repost":{"id":"2670479732","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1790491026,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2670479732?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-09-27 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Store上线首12天内累计下载量达280万次，超越ChatGPT同期130万次的成绩，并于9月19日创下单日26.4万次下载的美国纪录。受此提振，Meta过去五个交易日市值增加约2340亿美元。</p>\n<p>Wang在公开信中写道，大多数人从未说出自己真正想要什么——不是因为没有渴望，而是因为梦想往往在繁琐的现实障碍中悄然消亡。他将Muse定位为每个人的\"第二大脑\"，<strong>一个能够听懂半句话、帮人制定计划、发送邮件、寻找资金、清除障碍的\"全能经理人\"。</strong></p>\n<h2>一封关于\"渴望\"的公开信</h2>\n<p>Wang在信中以近乎文学化的笔触描述了人类梦想的困境：\"每一个未实现的渴望，都是人类潜能的一场无声悲剧。\"他写道，世界长期以来由少数\"以某种方式将渴望变为现实的狂热者\"所塑造，而Muse的使命，是让80亿人中的每一个人都能真正开启自己的能动性。</p>\n<p>在他的构想中，Muse并非一个许愿的精灵，而是一个务实的执行者——\"告诉你，这是你一生梦寐以求的事，我们去实现它，方法如下\"，然后付诸行动。</p>\n<p>这封信的发布时间，恰在Meta Connect 2026大会结束后不久。在那场发布会上，Meta推出了Muse Charm——一款专为语音交互设计的独立口袋设备，以及重量仅100克、售价1299美元的Meta VR眼镜，以及起售价249美元的第三代Ray-Ban Meta Gen 3智能眼镜等一系列硬件产品。</p>\n<h2>从Scale AI到Meta：一笔争议收购的回报</h2>\n<p>Wang加入Meta的方式本身颇具戏剧性。<strong>2025年，Meta创始人马克·扎克伯格以143亿美元收购了热门AI初创公司Scale AI的全体员工，Wang作为Scale AI创始人，据报道个人获得约50亿美元。这笔交易在当时被部分市场人士视为天价之举。</strong></p>\n<p>Wang是Scale AI的联合创始人，该公司专注于为AI模型训练提供数据标注服务，曾是硅谷估值最高的AI基础设施公司之一。2025年Meta完成对Scale AI的收购后，Wang出任Meta首席AI官，主导公司AI产品战略。</p>\n<p>科技投资人Adam Khoo在X平台上写道：</p>\n<blockquote>\n<p>\"当时人们认为扎克伯格疯了，花50亿美元雇用Alexandr Wang。如今，在Wang领导下开发的Meta新AI产品为公司市值增加了约2000亿美元。突然间，花重金锁定顶尖人才看起来并不那么疯狂。\"</p>\n</blockquote>\n<p>这笔收购在战略层面的意义同样深远。<strong>这笔交易有效扭转了外界对Meta在AI领域落后的印象，使其从\"追赶者\"转变为\"领跑者\"。</strong></p>\n<h2>迷彩T恤与$30的穿搭哲学</h2>\n<p>如果说Muse是Wang在产品层面的表达，那么他在Meta Connect 2026舞台上的着装，则意外成为另一种个人符号的输出。</p>\n<p>Wang当天身穿一件印有鹿头图案的1990年代风格迷彩T恤，搭配迷彩Crocs和黑色长裤登台演讲。发布会结束后，这身打扮迅速在X平台引发热议，有用户猜测那件T恤是价值800美元的<a href=\"https://laohu8.com/S/HESAY\">爱马仕</a>单品。</p>\n<p>Wang随即出面\"澄清\"，称那件衬衫来自圣克鲁斯的一家二手店，花了他30美元，Crocs约60美元，Calvin Klein内裤5美元。他将外界的奢侈品猜测定性为\"诽谤\"。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/8160f0af-e366-42e1-9af1-f66c1ee59917.png\"/></p>\n<p>据Business Insider报道，这并非Wang第一次穿着类似的鹿/迷彩风格出镜——他在此前的Core Memory采访和重要内部会议上均有类似装扮。这种\"反精英\"的穿搭风格，与他在X平台上以\"推文炮\"自称、持续用表情包轰炸式推广Muse的网络人设高度吻合，也被部分观察者视为他有意构建的品牌形象：去除企业精英的光泽，保留创始人的混乱能量。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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Store上线首12天内累计下载量达280万次，超越ChatGPT同期130万次的成绩，并于9月19日创下单日26.4万次下载的美国纪录。受此提振，Meta过去五个交易日市值增加约2340亿美元。</p>\n<p>Wang在公开信中写道，大多数人从未说出自己真正想要什么——不是因为没有渴望，而是因为梦想往往在繁琐的现实障碍中悄然消亡。他将Muse定位为每个人的\"第二大脑\"，<strong>一个能够听懂半句话、帮人制定计划、发送邮件、寻找资金、清除障碍的\"全能经理人\"。</strong></p>\n<h2>一封关于\"渴望\"的公开信</h2>\n<p>Wang在信中以近乎文学化的笔触描述了人类梦想的困境：\"每一个未实现的渴望，都是人类潜能的一场无声悲剧。\"他写道，世界长期以来由少数\"以某种方式将渴望变为现实的狂热者\"所塑造，而Muse的使命，是让80亿人中的每一个人都能真正开启自己的能动性。</p>\n<p>在他的构想中，Muse并非一个许愿的精灵，而是一个务实的执行者——\"告诉你，这是你一生梦寐以求的事，我们去实现它，方法如下\"，然后付诸行动。</p>\n<p>这封信的发布时间，恰在Meta Connect 2026大会结束后不久。在那场发布会上，Meta推出了Muse Charm——一款专为语音交互设计的独立口袋设备，以及重量仅100克、售价1299美元的Meta VR眼镜，以及起售价249美元的第三代Ray-Ban Meta Gen 3智能眼镜等一系列硬件产品。</p>\n<h2>从Scale AI到Meta：一笔争议收购的回报</h2>\n<p>Wang加入Meta的方式本身颇具戏剧性。<strong>2025年，Meta创始人马克·扎克伯格以143亿美元收购了热门AI初创公司Scale AI的全体员工，Wang作为Scale AI创始人，据报道个人获得约50亿美元。这笔交易在当时被部分市场人士视为天价之举。</strong></p>\n<p>Wang是Scale AI的联合创始人，该公司专注于为AI模型训练提供数据标注服务，曾是硅谷估值最高的AI基础设施公司之一。2025年Meta完成对Scale AI的收购后，Wang出任Meta首席AI官，主导公司AI产品战略。</p>\n<p>科技投资人Adam Khoo在X平台上写道：</p>\n<blockquote>\n<p>\"当时人们认为扎克伯格疯了，花50亿美元雇用Alexandr Wang。如今，在Wang领导下开发的Meta新AI产品为公司市值增加了约2000亿美元。突然间，花重金锁定顶尖人才看起来并不那么疯狂。\"</p>\n</blockquote>\n<p>这笔收购在战略层面的意义同样深远。<strong>这笔交易有效扭转了外界对Meta在AI领域落后的印象，使其从\"追赶者\"转变为\"领跑者\"。</strong></p>\n<h2>迷彩T恤与$30的穿搭哲学</h2>\n<p>如果说Muse是Wang在产品层面的表达，那么他在Meta Connect 2026舞台上的着装，则意外成为另一种个人符号的输出。</p>\n<p>Wang当天身穿一件印有鹿头图案的1990年代风格迷彩T恤，搭配迷彩Crocs和黑色长裤登台演讲。发布会结束后，这身打扮迅速在X平台引发热议，有用户猜测那件T恤是价值800美元的<a href=\"https://laohu8.com/S/HESAY\">爱马仕</a>单品。</p>\n<p>Wang随即出面\"澄清\"，称那件衬衫来自圣克鲁斯的一家二手店，花了他30美元，Crocs约60美元，Calvin Klein内裤5美元。他将外界的奢侈品猜测定性为\"诽谤\"。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/8160f0af-e366-42e1-9af1-f66c1ee59917.png\"/></p>\n<p>据Business Insider报道，这并非Wang第一次穿着类似的鹿/迷彩风格出镜——他在此前的Core Memory采访和重要内部会议上均有类似装扮。这种\"反精英\"的穿搭风格，与他在X平台上以\"推文炮\"自称、持续用表情包轰炸式推广Muse的网络人设高度吻合，也被部分观察者视为他有意构建的品牌形象：去除企业精英的光泽，保留创始人的混乱能量。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"QTOC":"Innovator Growth 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