周二，几乎所有半导体股票收盘走高，此前有消息透露，美国财政部长斯科特·贝森特在一场闭门投资者峰会上表示，他预计与中国的关税纷争将会缓和，因为当前局势不可持续。 据与会人士透露，贝森特在会上发言时，称当前局势在本质上是一项"贸易禁运"。贝森特表示，与中国脱钩不是美国的目标，目前美国对中国商品征收145%关税、中国对美国产品征收125%关税的现状是不可持续的。贝森特乐观地认为，紧张局势可能在未来几个月内降温。此番言论将给市场带来缓解。但他警告称，中美两国要达成更大规模的协议可能需要更长时间。 贝森特告诉与会者，两国可能在两到三年内达成一项全面协议。他还重申了自己的观点，即中国抑制了本国消费经济，并以牺牲美国利益为代价来扶持制造业。他还表示，任何协议都需要重新平衡贸易，使美国能够扩大制造业。他说，与中国就此类协议的谈判尚未开始。 这次由摩根大通在华盛顿特区主办的会议不对媒体和公众开放。当天晚些时候，白宫新闻秘书卡罗琳·莱维特呼应了贝森特在投资者会议上表达的观点，暗示与中国达成潜在贸易协议的可能性正在增加。她对记者表示："总统和政府正在为与中国达成协议创造条件。各方都希望看到贸易协议达成，事态正朝着正确方向发展。" 中美贸易缓和预期推动AGIX指数全线上涨，科技股普遍走强 随着市场对中美贸易关系改善预期升温， $通用人工智能 ETF-AGIX(AGIX)$ 指数全线飘红。Infrastructure板块领涨，上涨0.54%；Application板块上涨0.50%；Semi板块涨幅较小，仅上涨0.17%，但整体技术股表现强势。 有迹象表明，中美双方正在为潜在的贸易谈判创造条件，白宫新闻秘书已向媒体暗示"各方都希望看到贸易协议达成，事态正朝着正确方向发展"。这一发展显著提振了投资者信心，特别是对那些严重依

作为 $通用人工智能 ETF-AGIX(AGIX)$ 持仓之一的Meta $Meta Platforms, Inc.(META)$ 近日宣布与星座能源（Constellation Energy）达成一项为期20年的核电采购协议，旨在满足其人工智能等业务激增的能源需求。此举不仅将为Meta提供电力，还将帮助星座能源位于伊利诺伊州的一座核电站扩大30兆瓦的发电量，预计保留1100个就业岗位并带来可观税收。 Meta并非孤例，微软 $微软(MSFT)$ 、亚马逊 $亚马逊(AMZN)$ 、谷歌 $谷歌(GOOG)$ 等科技巨头此前也已纷纷布局核能，以应对AI发展带来的巨大能源消耗，并努力实现其碳减排目标。这标志着科技行业正将目光投向核能作为数据中心和AI算力的清洁、可靠电源。尽管美国政府和多州正积极推动先进核能发展，立法支持和监管松绑措施频出，但核能产业的快速扩张仍面临挑战，包括下一代反应堆商业化进程缓慢、新建项目延期超支以及输电网络投资不足等问题。与此同时，这些科技巨头也在持续投资太阳能和风能等其他可再生能源。 此次Meta与星座能源的合作将于2027年6月生效，进一步凸显了在AI时代能源解决方案的多元化和战略重要性。 AGIX业绩扫描：应用层领跑，MRVL与SK海力士等科技股表现亮眼 在最近一个交易日AGIX指数表现中，Application贡献最为显著，为指数带来了0.75%的涨幅

据路透社报道，作为 $通用人工智能 ETF-AGIX(AGIX)$ 持仓之一的苹果公司 $苹果(AAPL)$ 硬件技术高级副总裁Johny Srouji在上月的一次非公开讲话中透露，公司正积极探索利用生成式人工智能（Generative AI）来显著提升其自研芯片的设计效率。这一表态预示着AI将成为苹果巩固其硬件优势的下一个关键工具。 AI成为芯片设计的“生产力倍增器” 这番言论出自Srouji在比利时接受半导体研发机构Imec颁奖时发表的演讲。他指出，苹果自研芯片从2010年的A4发展至今，学到的核心经验之一就是要善用最顶尖的设计工具。 他特别强调了电子设计自动化（EDA）软件的重要性，并提到该领域的两大巨头——楷登电子（Cadence）和新思科技（Synopsys）——也正积极地将AI技术整合到其产品中。“EDA公司在支持我们复杂的芯片设计方面至关重要，”Srouji表示，“生成式AI技术在用更少时间完成更多设计工作方面具有巨大潜力，这将极大地提高生产力。” “义无反顾”的豪赌哲学 除了技术工具，Srouji还分享了苹果芯片战略成功的另一大关键——敢于下“豪赌”，并且义无反顾。他以2020年Mac电脑从英特尔（Intel）芯片全面转向苹果自研芯片（Apple Silicon）的决策为例，当时苹果并未制定任何备用计划以防转型失败。“将Mac迁移到苹果自研芯片对我们来说是一次巨大的赌注，” 斯鲁吉补充道，“我们没有备用计划，没有B方案，我们全力以赴，这其中也包括了巨大的软件工程投入。” 这一“all-in”的决心，如今同样体现在对生成式AI等前沿技术的拥抱上，显示出苹果为了保持其在芯片领域的领先地位，愿意持续进行大胆

斯坦福大学人类中心人工智能研究所(HAI)近期发布的《2025年人工智能指数报告》引发全球科技界关注。这份权威报告通过翔实数据揭示了全球AI技术发展的重大转折点：顶级AI模型之间的性能差距迅速缩小，全球AI竞争已进入史无前例的白热化阶段。 技术差距急剧收窄，创新竞争加速 报告数据显示，AI技术竞争已达到空前激烈的程度。顶尖模型与第十名模型的性能差距从2023年的11.9%骤降至5.4%，开源与闭源模型的表现差距也从8%缩小至惊人的1.7%。这一趋势彻底打破了过去由少数巨头主导的AI发展格局，开辟了更加多元的技术创新路径。全球各主要经济体之间的AI技术能力也越来越接近，预示着未来全球AI创新将呈现多极化发展态势。 成本革命推动AI应用普及加速 报告揭示了AI领域正经历一场前所未有的成本革命。推理成本自2022年起已下降280倍，硬件成本每年降低约30%。这一趋势极大降低了AI技术的应用门槛，推动其快速渗透到各行各业。最具代表性的例子是AI医疗设备获FDA批准的数量从2015年的寥寥6个爆发至2023年的223个，充分展示了AI应用场景的爆发式增长。 全球投资格局与区域态度分化 2024年全球私人AI投资达1508亿美元，分布在多个主要经济体。教育布局方面，全球三分之二的国家已在K-12阶段提供或计划提供计算机科学教育，这一比例较2019年翻了一番，非洲和拉美地区的增长尤为显著。 值得关注的是，AI研发主体正加速向企业倾斜。2024年，近90%的知名AI模型由企业开发，较2023年的60%大幅提升，凸显了产业资本在技术创新中的主导地位。同时，各地区对AI的态度呈现鲜明分化：亚洲国家普遍对AI持高度乐观态度，中国(83%)和印尼(80%)尤为突出；而西方国家如加拿大(40%)和美国(39%)则明显更为谨慎，反映出文化背景和政策环境对技术接受度的深刻影响。 未来展望：全球协作与共同

作为 $通用人工智能 ETF-AGIX(AGIX)$ 持仓之一的 $英伟达(NVDA)$ 周一正式宣布与制造合作伙伴联手在美国建立完整生产基地，首次实现AI超级计算机全部在美本土生产。公司计划未来四年通过与台积电、富士康等合作伙伴在美国生产价值高达5000亿美元的AI基础设施。 黄仁勋表示："全球AI基础设施的引擎首次在美国制造，这将帮助我们满足爆发性增长的AI芯片需求，同时增强供应链韧性。"在具体布局上，英伟达旗舰Blackwell芯片已在台积电亚利桑那州凤凰城工厂投产，同时与富士康(休斯顿)和纬创(达拉斯)在德克萨斯州合建超算制造工厂，预计12-15个月内实现量产。公司已规划超过一百万平方英尺的制造空间用于芯片生产测试和超算组装，并与安靠、矽品合作在亚利桑那州建立封装测试生态。 英伟达预计，美国AI工厂生产线将在未来几年建成数十座"千兆瓦AI工厂"，未来数十年创造数十万就业岗位，带来数万亿美元经济效益，有力提升美国技术安全。 AGIX指数震荡微调，重申AI核心逻辑不受美元忧虑影响 AGIX指数今日走势分化，Application板块微涨0.04%，而Infrastructure和Semi板块小幅下跌，分别下跌0.13%和0.08%。个股表现呈现明显两极分化，Palantir $Palantir Technologies Inc.(PLTR)$ 大涨4.6%，Dell $戴尔(DELL)$ 上涨3.98%，Vertiv

2024年全球科技巨头向人工智能投入了数千亿美元，以满足激增的市场需求。而这种热潮在2025年仍未减退。据各公司CEO在今年早些时候及近期财报电话会议上的表态， $Meta Platforms, Inc.(META)$ 、 $亚马逊(AMZN)$ 、 $谷歌A(GOOGL)$ 和 $微软(MSFT)$ 计划在2025年合计投入高达3200亿美元用于AI技术研发和数据中心建设。相比之下，这一数字远超2024年总资本支出2300亿美元的规模。 自ChatGPT于2022年问世以来，科技公司便加速AI投资，扩建数据中心，并大量购入 $英伟达(NVDA)$ 的GPU，以推动AI模型的进步。而最近，中国开源AI工具 DeepSeek 的崛起引发行业震动。据估计，DeepSeek的开发成本远低于部分美国竞争对手，这一现象引发了市场担忧。上周，市场恐慌导致AI芯片制造商英伟达（NVDA）和博通（AVGO）股价单日蒸发8000亿美元，促使美国科技公司高管们不得不应对外界对其庞大AI投资计划的质疑。然而，目前来看，科技巨头们并没有放慢脚步。 四大科技巨头AI投资计划一览 亚马逊2025年计划投入超1000亿美元，相比2024年的830亿美元大幅增长。CEO Andy Jassy在财报电话会议上表示，大部分资金将用于亚马逊云计算（AWS）的AI基础设施，并称AI是“千载难逢的商业机遇”。他强调：“从

作为 $通用人工智能 ETF-AGIX(AGIX)$ 持仓之一的云计算巨头亚马逊 $亚马逊(AMZN)$ 正从硬件和软件两个维度，同步加速其在人工智能（AI）时代的战略布局，意图构建一个全面而强大的云端“护城河”。一方面，其自研AI芯片正以“性价比”策略直接挑战英伟达（Nvidia）的市场地位；另一方面，在最新的AWS re:Inforce安全大会上，公司密集发布了一系列安全新功能，强调为AI提供坚实的安全基座与数据主权保障。 利剑出鞘：自研AI芯片挑战市场格局 在硬件层面，亚马逊正凭借其自研的AI芯片向市场领导者英伟达发起挑战。其专为AI训练设计的Trainium系列GPU，以更优的“性价比”吸引着希望控制高昂训练成本的企业。尽管在绝对性能上不及英伟达的Blackwell芯片，但其成本效益优势明显。亚马逊投资的AI公司Anthropic已在Trainium2上成功运行其大模型，而能效提升50%的Trainium3也即将发布。此举旨在打破英伟达由CUDA软件生态构建的垄断地位，为市场提供一个更具经济效益的选择。 坚盾护航：安全与主权成为AI基石 在软件与服务层面，亚马逊深知“没有安全的地基，就无法真正保护AI”。在刚刚举行的AWS re:Inforce安全大会上，公司首席信息安全官Amy Herzog发布了多项关键安全更新： 强化身份与访问管理： 正式推出IAM访问分析器新功能（Internal Access Findings），利用自动化推理帮助客户精确了解内部谁有权访问关键资源。 强调数据主权： Herzog重申，“数据主权自始至终都是AWS的优先事项”，并承诺继续为客户提供云中最先进的主权控制功能，允许客户完全

贝莱德和作为 $通用人工智能 ETF-AGIX(AGIX)$ 持仓之一的微软 $微软(MSFT)$ 领导的AI基础设施大联盟迎来重量级新成员！上周官方宣布，全球GPU霸主英伟达 $英伟达(NVDA)$ 和埃隆·马斯克的人工智能公司xAI正式加入这一雄心勃勃的合作计划，彻底改变全球AI计算基础设施格局。 这一超级联盟旨在解锁高达1000亿美元的投资潜力，重点部署下一代AI数据中心和革命性能源解决方案。英伟达将贡献其无与伦比的AI计算专业知识，继续担任技术顾问角色，为联盟提供关键的硬件指导。英伟达同步发布了震撼市场的创新产品——Blackwell Ultra、Rubin处理器和先进的共封装光学技术，这些突破将极大提升数据中心GPU密度和性能。从2022年的Hopper架构到2024年的Blackwell，再到2026年即将推出的Rubin平台，英伟达的AI计算能力每代约提升4倍，为下一波AI爆发奠定坚实硬件基础。 能源巨头GE Vernova和NextEra Energy也已入局，将为这一战略提供关键的能源解决方案和供应链支持，解决AI数据中心面临的巨大能源挑战。 自2024年9月启动以来，这一联盟已释放300亿美元初始资本，引发投资者和企业热烈响应。联盟的投资重点首先指向美国和其他经合组织国家，打造未来全球AI基础设施中心。 这次英伟达和马斯克xAI的加入，标志着全球顶级科技力量的空前整合，可能彻底重塑AI发展轨迹和数字基础设施格局。 AGIX指数持仓表现：AI投资者首选标的展现稳健增长动能 AGIX指数今日整体表现稳健，作为长期专业跟踪美

在人工智能和虚拟现实领域投入巨资后， 作为 $通用人工智能 ETF-AGIX(AGIX)$ 持仓之一的$Meta Platforms, Inc.(META)$ 正悄然将目光投向一个新的技术前沿——AI人形机器人。据彭博社周五报道，Meta已在其Reality Labs硬件部门组建了一个全新的团队，专注于AI人形机器人的研发。该团队由Marc Whitten领导，计划在今年招聘约100名工程师。Whitten此前曾担任通用汽车旗下Cruise自动驾驶部门的首席执行官，还曾在游戏公司Unity Software和亚马逊担任高管。 Meta这一新战略体现了科技巨头对人形机器人市场的高度关注。类似的探索也已在苹果和谷歌DeepMind等公司展开。 初期聚焦家务助理，长远目标是构建完整生态系统   Meta的AI人形机器人计划初期将重点放在家务助理领域，目标是开发能够执行家庭日常任务的智能机器人。长期来看，Meta的野心超越单一产品，旨在打造一个涵盖AI、传感器和软件的完整生态系统。 目前，Meta已与包括Unitree Robotics和Figure AI在内的机器人公司接洽，探索合作的可能性。不过，Meta暂未计划推出自有品牌机器人，意味着短期内不会直接与特斯拉的Optimus等产品竞争。但业内人士指出，Meta未来可能会重新评估这一战略。 技术优势：用AR/VR经验推动机器人研发   Meta首席技术官Andrew Bosworth在一份内部备忘录中表示，Meta在Reality Labs和AI领域的重大投入已带来了多项核心技术，这些技术与机器人研发高度契合，相互补强。比如，Meta在手部追踪、低带宽

作为 $通用人工智能 ETF-AGIX(AGIX)$ 持仓之一的数据库软件巨头 $MongoDB Inc.(MDB)$ 于周三美股盘后公布了其最新财年第一季度的财务报告，业绩表现强劲，营收与利润双双超出华尔街分析师预期，并上调了全年业绩指引，推动其股价在周四交易日大幅上涨。 财报数据显示，MongoDB第一季度实现营业收入5.49亿美元，显著高于分析师此前预期的5.28亿美元。在盈利能力方面，公司调整后每股收益（EPS）达到1.00美元，远超市场普遍预期的66美分，显示出强劲的盈利能力。MongoDB总裁兼首席执行官Dev Ittycheria在财报中表示：“MongoDB在2026财年取得了强劲的开局，其核心产品Atlas云数据库收入增长了26%，利润率表现出色，并且我们实现了六年来最高的客户净增数量。” 基于第一季度的优异表现，MongoDB上调了其2026财年的全年业绩展望。公司目前预计全年营业收入将在22.5亿至22.9亿美元之间，高于此前预测的22.4亿至22.8亿美元。同时，全年调整后每股收益预计将在2.94至3.12美元之间，较之前预测的2.44至2.62美元有大幅上调。 受此重大利好消息提振，MongoDB的股价在周四交易中受到投资者热烈追捧，最终收盘大涨12.84%，报225.38美元。在财报发布后，多家华尔街投行分析师也迅速更新了对MongoDB的评级和目标价。其中，Piper Sandler和BofA Securities均将目标价大幅上调至275美元。Guggenheim、Cantor Fitzgerald和Barclays等也纷纷提高了目标价。尽管大多数分析师持乐观态度，但也有个别调整，例如R

作为 $通用人工智能 ETF-AGIX(AGIX)$ 持仓之一的英伟达 $英伟达(NVDA)$ 最新公布的第一季度财报表现“非凡”，营收与展望均远超市场预期，华尔街分析师普遍对此予以高度评价，认为即便考虑到近期针对中国市场的出口管制，英伟达的业绩和前景依然强劲，正引领着人工智能时代的浪潮。 多家投行分析师对英伟达的业绩和前景表示乐观； Wedbush证券分析师丹·艾夫斯形容业绩“稳健”，需求评论“非常积极”，并认为英伟达正引领“第四次工业革命”，未来市值有望冲击4万亿乃至5万亿美元。他特别提到，沙特阿拉伯和阿联酋等主权国家及政府对AI的需求已初现端倪，且若美中贸易谈判取得进展，英伟达或能挽回因H20禁令损失的80亿美元收入。 摩根士丹利分析师约瑟夫·摩尔则指出，英伟达凭借最新业绩“彻底”打消了市场对其业务消化能力的担忧，除中国市场外，各地区业务均呈加速增长态势，并因此上调了目标价。亦有“科技逆向投资者”等机构观点认为，这份财报为市场带来了“亟需的信心重置”，英伟达的增长故事已重回正轨。 美国银行分析师维维克·阿雅上调了目标价，认为主权AI的庞大需求将为英伟达带来每股10美元的长期盈利潜力。 杰富瑞分析师布莱恩·柯蒂斯表示，英伟达已“一切就绪”，供应挑战有所缓解，此前困扰的网络和游戏等业务板块也恢复健康增长，尤其Blackwell芯片销售与GB200出货量之间的衔接问题已成为过去，预计下半年“形势一片大好”。 摩根大通分析师哈兰·苏尔则强调，英伟达凭借其强大的芯片、硬件、软件平台及生态系统，持续领先竞争对手1-2步，并通过积极的新产品发布节奏和细化的产品细分，正进一步拉大差距。 分析师普遍认为，英伟达的强劲表现对整个科

作为 $通用人工智能 ETF-AGIX(AGIX)$ 持仓之一的英伟达 $英伟达(NVDA)$ 近日推出了一款基于Meta Llama-3.1模型构建的全新开源大语言模型（LLM）——Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1（简称Nemotron Ultra）。尽管其参数量（2530亿）仅为竞争对手DeepSeek R1（一个拥有6710亿参数的先进MoE模型）的一半左右，英伟达声称该模型在多项第三方基准测试中展现出接近顶尖的性能，特别是在推理能力方面超越了备受瞩目的DeepSeek R1。 Nemotron Ultra是一款密集型模型，旨在支持高级推理、指令遵循和AI助手工作流程。该模型于2025年4月7日晚间宣布，其代码、开放权重和后训练数据已在Hugging Face平台公开，遵循Nvidia开放模型许可证和Llama 3.1社区许可协议，可用于商业用途。 核心特性与优化： 高效推理设计： 通过神经架构搜索（NAS）定制的架构，引入了跳跃注意力层、融合前馈网络（FFN）和可变FFN压缩比等创新，显著降低了内存占用和计算需求，使得模型可以在单个配备8块H100 GPU的节点上高效部署。同时兼容英伟达B100和Hopper微架构。 可切换推理模式： 模型设计了“推理开启”和“推理关闭”两种模式，开发者可通过系统提示（system prompts）灵活切换，以适应高复杂度推理任务或更直接的输出需求。 多阶段后训练增强： 模型经过了包括数学、代码生成、聊天、工具使用等领域的监督微调（SFT），以及利用组相对策略优化（GRPO）进行的强化学习，进一步提升了指令遵循和推理能力。此外，还经历了知识蒸馏

作为 $通用人工智能 ETF-AGIX(AGIX)$ 持仓之一的云端监控与安全领域的领导者Datadog $Datadog(DDOG)$ 近日宣布推出一系列全新安全功能，旨在专门应对因人工智能（AI）应用普及而产生的、日益严峻的安全挑战。此举不仅展示了公司在AI安全领域的深度布局，也获得了华尔街分析师的普遍看好，多家投行上调其目标价。 AI时代的新挑战：安全风险激增 Datadog产品、安全副总裁Prashant Prahlad指出，AI技术，尤其是大语言模型（LLM），极大地增加了企业面临的安全风险。AI原生应用具有不确定性，更像一个“黑箱”，其更大的攻击面使其容易受到“提示词注入”或“代码注入”等新型攻击。微服务现在甚至可以派生出能自动窃取机密、调用外部API的自主代理，整个过程无需任何人工干预。 Datadog的解决方案：为AI环境保驾护航 为应对这些挑战，Datadog推出了三大核心能力： Datadog LLM可观测性 (LLM Observability): 该功能现已正式可用，能够全面监控AI模型，并主动检测其在企业AI应用中的有害行为，覆盖从提示词到响应的整个流程。 Bits AI安全分析师 (Bits AI Security Analyst): 这是一款新型AI代理，能自动对安全警报进行分类和优先级排序，并对潜在威胁执行详细的自动化调查，极大提升安全团队的响应效率。 工作负载保护 (Workload Protection): 此功能允许客户严密监控大语言模型（LLM）与其主机环境之间的交互，确保在生产环境中运行的AI模型始终处于安全状态。 华尔街普遍看好，多家机构上调目标价 Datadog在AI安全