四家美国科技巨头在两天内密集发布财报，市场对 AI 的定价逻辑开始从资本开支规模，转向订单转化率、收入增量、利润率与自由现金流。微软和亚马逊已经形成可量化的云收入，Meta 的回报主要体现在广告效率，苹果则依靠终端入口、外部模型和较低资本强度参与 AI 周期。 最新季度中，微软 Azure 按固定汇率增长 43%，亚马逊 AWS 增长 37%，两家公司均出现云业务加速；苹果收入增长 16%，iPhone 增长约 22%，增长仍由硬件周期主导；Meta 收入增长 28%，广告价格增长 12%，但经营利润率降至 31%。四份财报的差异，集中在同一个问题：AI 投入能否在折旧和现金流压力扩大之前，形成足够规模的新增利润。 一、苹果：硬件增长回升，利润率进入成本压力测试 苹果 2026 财年第三季度收入 1094 亿美元，同比增长 16%；稀释后每股收益 2.02 美元，同比增长 29%，均创六月季度纪录。产品收入约 787 亿美元，服务收入约 307 亿美元，硬件仍贡献超过七成收入。 分产品看，iPhone 收入增长约 22%，延续过去三个季度的强势表现；Mac 收入增长 28.7% 至 104 亿美元，成为本季弹性最大的硬件品类；iPad 收入下降 5.9% 至 62 亿美元。服务收入增长 12.1%，略低于上年同期 13.3% 的增速。回购金额恢复至 251 亿美元，高于上年同期的 211 亿美元。 这份财报的收入质量较高，利润率需要做两项还原。第一项是关税退款。公司报告毛利率达到 50.1%，其中约 2 个百分点来自关税退款，剔除后约为 48.1%。EPS 也包含每股 0.11 美元的同类正面影响。若按经常性经营口径观察，盈利增速明显低于报告数字，但仍处在苹果历史区间高位。 苹果毛利率：报告值与经常性口径 第二项是内存成本。苹果给出的下一季度毛利率指引为 47%—48%，较

核心结论： Robinhood二季度营收和调整后EBITDA均创高位，股票、期权与事件合约共同驱动交易收入增长。事件合约单季收入达到1.56亿美元，已经成为仅次于期权的交易品类。收入结构仍高度依赖零售风险偏好，银行、信用卡、投顾和退休账户尚未形成足以平滑周期的利润规模。按财报发布前约95.65美元股价粗略测算，公司TTM市销率约17.4倍、EV/调整后EBITDA约29.8倍，估值要求交易活跃度、净入金和预测市场收入同时维持高位。 57%的EBITDA利润率，来自交易放量与成本刚性 Robinhood二季度实现总营收13.08亿美元，同比增长32%、环比增长23%。交易相关收入7.76亿美元，同比增长44%；净利息收入3.89亿美元，同比增长9%；其他收入1.43亿美元，同比增长54%。交易收入占总营收59.3%，净利息收入占29.7%，其余收入占10.9%。 二季度环比新增收入2.41亿美元，交易收入增加1.53亿美元，贡献约63%的收入增量；其他收入增加5800万美元，净利息收入增加3000万美元。调整后经营费用及股权激励环比仅增长5.6%，明显低于营收增幅，调整后EBITDA环比增长38.8%，利润率由50.0%升至56.7%。 这类利润弹性来自较高的固定成本占比。平台开发、合规、清算和基础设施投入在短期内相对刚性，新增交易收入能够以较高比例转化为利润；交易量下行时，同一成本结构也会放大利润率收缩。公司将2026年调整后经营费用及股权激励指引下调至26.75亿—27.75亿美元，中值较此前下降约1.4%，费用控制为盈利提供缓冲，但并非二季度利润超预期的主要来源。 交易收入迁移：事件合约超过加密，期权仍是利润锚点 期权收入3.42亿美元，占交易收入44.1%。季度合约量达到7.74亿张，同比增长50%，单张合约收入约0.44美元。成交量与收入环比增速均约32%

Meta 二季度财报可以由三个数字概括：收入同比增长 28%，资本开支相当于当季收入的 51.1%，自由现金流率降至 1.3%。 广告主业维持双位数的量价增长，AI 推荐、广告排序与自动化投放工具已经进入收入形成链条；与此同时，单季 310.78 亿美元资本开支几乎耗尽 318.62 亿美元经营现金流。当前定价的核心已经转向投入产出效率：广告系统新增利润能否覆盖数据中心折旧、能源、运维及融资成本。 一、广告量价仍强，利润率进入下行周期 Meta 二季度实现收入 608.01 亿美元，同比增长 28%；广告收入 593.63 亿美元，同比增长 27%，占总收入的 97.6%。Family of Apps 日活跃用户达到 36 亿，同比增长 3%；广告展示量增长 14%，平均广告价格增长 12%。 从量价结构看，14% 的展示量增长与 12% 的价格增长基本解释了广告收入增幅。用户规模增速已经回落至低个位数，后续收入弹性将更依赖推荐效率、用户时长、广告库存扩张与转化率提升。二季度广告价格维持双位数增长，说明广告主需求及平台投放回报尚未明显松动。 利润端显著弱于收入。成本费用同比增长 55% 至 420.26 亿美元，营业利润同比下降 8% 至 187.75 亿美元，营业利润率由 43% 降至 31%。其中包括 24 亿美元法律事项费用和 11.8 亿美元裁员费用，合计 35.8 亿美元。 一次性项目放大了利润率降幅，但结构性成本的上升更值得关注。研发费用同比增长约 67% 至 216.56 亿美元，占收入的 35.6%；折旧及摊销约 63.56 亿美元，同比增长约 46%。AI 人才、模型训练、第三方云资源、数据中心运营及设备折旧，已经构成费用增长的主要来源。 广告业务尚未进入收缩期，成本结构已经发生变化。上一轮利润率修复主要依靠裁员和费用控制，当前周期则要求广告增量利润持续覆

7 月 28 日，亚洲半导体板块出现集中踩踏。韩国 KOSPI 收跌 10.8%，三星电子下跌 13.4%，SK 海力士下跌 14.7%；日经 225 下跌约 4.0%，台湾加权指数下跌约 4.7%。核心权重股快速下跌后，指数、ETF、融资账户与趋势资金形成负反馈，交易性冲击被显著放大。 表层催化来自三方面：市场担忧美国 AI 基础设施融资责任由客户向设备商和平台公司转移；中国存储与半导体设备进展压缩海外供应链的远期稀缺溢价；微软、Meta、亚马逊和苹果财报集中披露前，资金主动降低高 Beta 仓位。中国企业在商品 DRAM 领域的竞争力继续上升，但与韩国厂商在 HBM 上的技术和客户认证差距仍然存在，7 月 28 日的价格反应主要体现稀缺周期被重新定价，尚不能等同于当期订单反转。 一、资本开支竞赛进入现金流约束期 S&P Global Market Intelligence 旗下 Visible Alpha 一致预期显示，大型云与科技平台 2026 年资本开支可能由 2025 年的 3840 亿美元升至 6820 亿美元，2027 年进一步增至 8780 亿美元，两年合计超过 1.5 万亿美元。资本开支增速明显高于收入增速，市场关注点自然由 “投多少” 转向 “赚多少”。 资本开支的会计传导：付款时直接压低投资现金流和自由现金流；GPU、服务器、网络设备与数据中心随后在使用年限内计提折旧；融资租赁、长期租约和项目担保还会形成固定支付义务。因此，单季度收入和 EPS 仍可能强劲，现金流先行承压，利润率压力在后续季度逐步进入报表。 Alphabet 的二季度业绩已经提供第一份验证样本。公司收入同比增长 24% 至 1198 亿美元，Google Cloud 收入增长 81.8% 至 248 亿美元，云业务经营利润达到 88 亿美元，经营利润率升至 35.6%。从需求、

核心判断：诺基亚光通信业务的景气拐点已经获得订单和收入验证，估值层面则提前计入了相当部分改善预期。后续股价驱动力将从订单增长切换至收入确认、产能爬坡与利润率兑现。 一、订单加速确认光通信景气 诺基亚二季度收入大致符合市场预期，可比EBIT高于一致预期16%。按固定汇率及可比业务口径，集团净销售额同比增长9%，其中光网络与IP网络分别增长20%和16%。增长贡献高度集中于网络基础设施板块，传统移动网络业务仍构成集团层面的拖累。 需求端的核心指标来自AI及云客户订单。二季度订单预订额约28亿欧元，一季度为10亿欧元，单季环比增长180%。管理层预计，约一半订单将在未来12个月转化为收入，对应约14亿欧元的潜在收入释放规模。订单、收入与客户导入同步改善，说明需求已进入设备采购和网络部署阶段。 AI集群扩张带来的网络需求主要落在数据中心互联、园区间传输和骨干网络扩容。诺基亚的受益环节集中于相干光传输、IP路由及长距离互联，客户导入周期较长，单体项目价值和后续扩容黏性也较高。超大规模云厂商之外，电信运营商已经开始增加AI数据流量相关的网络投资，需求来源从云客户向运营商资本开支延伸。 二、业务结构改善高度集中于网络基础设施 二季度集团净销售额增长9%，光网络和IP网络增速分别达到20%和16%，两项业务显著跑赢集团。数据结构显示，本轮修复并非所有业务同步回升，利润弹性主要依赖网络基础设施板块扩张，以及移动网络业务的成本约束。 客户突破也在扩大收入边界。诺基亚取得首个大型客户的多站点ILA设计项目，部分此前公布的光网络和IP网络项目开始贡献收入；公司同时推进与Google Cloud、Indosat Ooredoo Hutchison及一家美国超大规模云厂商的合作。多站点ILA项目通常覆盖完整链路部署，可带动传输设备、控制软件、网络管理和后续扩容收入。 设计中标、订单预订和收入确认之间仍

英伟达与SK海力士、博通与三星近期披露的合作，说明AI芯片公司的资源争夺，已经从先进制程延伸至HBM、先进封装和系统级交付。 SK海力士与英伟达的合作覆盖下一代AI存储的长期技术开发与稳定供应，并包括计划于2027年上线的2GW Vera Rubin DSX AI Factory。三星与博通签署的合作备忘录则覆盖存储、HBM、2nm及以下晶圆代工，以及面向AI和网络芯片的2.3D、2.5D先进封装。 过去，存储更多是芯片供应链中的配套环节；现在，头部AI芯片厂商开始提前介入产品定义、技术验证和产能配置。采购对象也不再局限于某一代HBM，而是覆盖存储、逻辑芯片制造、先进封装和数据中心部署。 AI芯片的交付瓶颈，已经不再由先进制程单一决定。GPU或ASIC完成流片后，还需要匹配HBM、先进封装、基板和散热资源。HBM规格、堆叠层数、功耗和封装架构高度耦合，任一环节出现良率或产能问题，都可能拖慢整套系统出货。 这也是英伟达与SK海力士合作中“长期技术开发”比“稳定供应”更关键的原因。HBM厂商需要在芯片量产前参与规格设计和验证，客户关系由单纯采购转向联合开发。对供应商而言，这意味着更高的客户黏性、更清晰的订单能见度，也意味着资本开支更有依据。 SK海力士与三星的受益路径并不相同。SK海力士的核心优势在于HBM能力和英伟达绑定，受益链条更直接，业绩确定性更高。三星的潜在收益范围更广，合作同时涉及存储、晶圆代工和先进封装，理论上可以从存储供应商升级为AI ASIC综合制造平台。但这一逻辑能否兑现，仍取决于HBM认证、2nm良率，以及Cube系列封装能否进入量产。 对台积电而言，短期冲击有限。博通引入三星，更接近增加第二供应源，而不是大规模迁移核心订单。台积电先进制程与CoWoS产能仍有大量需求排队，即使部分份额流向三星，释放出的产能也可能迅速被其他客户填补。

英特尔最新季度业绩显著超出市场预期，但高盛仍维持 “中性” 评级。两者并不矛盾：业绩验证了盈利修复，150 美元目标价反映正常化利润空间，而中性评级对应的仍是制程兑现、代工客户导入、资本开支回报和相对配置价值的不确定性。  高盛上调的是英特尔的盈利曲线，并未同步上调其在半导体板块中的配置优先级。 本季度英特尔实现收入 161.28 亿美元，高于高盛预测的 142.99 亿美元和市场一致预期的 144.35 亿美元；非 GAAP 毛利率为 41.8%，较市场预期高 258 个基点；经营利润率为 17.2%，较市场预期高 598 个基点；EPS 为 0.42 美元，较市场预期高 88.2%。 三季度指引同样强于预期：收入中值 163 亿美元，高于一致预期的 151.18 亿美元；毛利率指引 42%，高于市场预期的 40.3%；EPS 指引 0.38 美元，高于市场预期的 0.28 美元。收入、利润率和每股收益同时上修，说明本轮改善并非单一产品周期反弹，而是需求、产品结构、产能利用率及成本控制共同作用的结果。 英特尔二季度业绩全面超预期 实际值与市场一致预期对比 资料来源：公司公告、高盛研究；数据截至 2026 年 7 月 23 日。 一、利润率修复是本轮业绩的核心变量 本季度收入较高盛预测高出 12.8%，经营利润却高出 68.5%，EPS 高出 81.1%。利润增幅显著快于收入，表明英特尔已开始释放经营杠杆。 过去数年，市场对英特尔的核心担忧并非单纯的收入下滑，而是先进制程投入、高额折旧、产能利用率偏低，以及产品与制造业务之间的成本分摊持续侵蚀利润率。由此看，41.8% 的毛利率比 161 亿美元的收入更具解释力：固定成本摊薄、产品结构改善与供给约束下的定价支撑，正在更有效地传导至利润表。 高盛据此大幅上调未来三年盈利预测。2026 年至 2028 年 EPS 预测

GE Vernova 2026 年二季度订单、收入、利润率与自由现金流同步改善，说明北美电力缺口、数据中心负荷增长和电网更新需求仍在持续转化为设备订单。与此同时，韩国重电龙头的估值已经建立在未来两至三年的订单交付基础上。行业研究的重点因此不再是需求是否存在，而是订单价格、产能释放、交付能力和现金流质量。 从产业映射看，GE Vernova 是全球发电与电网设备景气度的观察锚；HD Hyundai Electric 和 Hyosung Heavy Industries 对应大型变压器、高压开关及变电设备环节；威胜控股对应配电自动化与智能计量；Siemens Energy 则提供燃机与电网业务的全球估值参照。 这些公司共享电力资本开支上行的大方向，但盈利来源、周期位置和估值约束并不相同。 一、订单增长只是表象，利润与现金流才是二季报的核心信号 GE Vernova 二季度实现订单 242 亿美元，同比增长 88%；收入 111 亿美元，同比增长 22%，其中有机增长 12%；调整后 EBITDA 为 12 亿美元，对应利润率 11.3%，同比提升 340 个基点。季度经营活动现金流 55 亿美元，自由现金流 51 亿美元，超过 2025 年全年水平。 公司在手订单达到 1760 亿美元，较一季度增加 130 亿美元。燃气轮机设备积压和产能预订协议由 100GW 升至 116GW，管理层预计 2026 年底至少达到 125GW。产能端计划在 2026 年三季度达到 20GW 年化水平，2028 年提升至 24GW，并为 2030 年 30GW 产能做准备。 这组数据包含三层信息。 第一，订单增长并未因高基数而明显降速。2025 年二季度 GE Vernova 订单仅为 124 亿美元，燃机设备积压和预订规模为 55GW；一年后，季度订单接近翻倍，燃机积压及预订规模升至 116GW

AI 基础设施竞赛进入第二阶段。市场不再只看 GPU 数量、数据中心规模和云收入增速，而是开始追问三个更直接的问题：新增算力能产生多少收入，每兆瓦算力能沉淀多少利润，资本开支何时重新转化为自由现金流。 这正是微软当前估值分歧的核心。Azure 证明 AI 需求是否真实，Copilot 决定微软能否将底层算力转化为应用层收入，毛利率和自由现金流则负责检验这套商业模式是否具备足够高的资本回报率。 下文 FY 均指微软截至 6 月的财年，E 为机构预测。 一、资本开支进入高压区，微软必须证明 AI 投资的单位经济性 摩根士丹利预计，微软 FY26 至 FY29 总资本开支分别为 1454 亿美元、2500 亿美元、3126 亿美元和 3751 亿美元；同期经营现金流由 1725 亿美元增至 2985 亿美元，但自由现金流由 625 亿美元快速降至 146 亿美元、63 亿美元和 79 亿美元。机构模型同时假设微软在 FY28 新增发行约 450 亿美元债务，并降低远期股份回购规模，以保留 AI 投资所需的资产负债表空间。 按上述模型，FY26 至 FY29 收入复合增速约 21%，EPS 复合增速约 20%，但自由现金流率将由 FY26 的 19.0% 降至 FY28 的 1.3%。需要注意，机构 “总资本开支” 可能包含融资租赁等项目，与自由现金流扣减的现金资本开支并非完全同一口径，不能简单用经营现金流减总 Capex 复算 FCF。但趋势没有歧义：未来两至三年，微软的利润表仍然强劲，现金回收能力却将明显让位于基础设施建设。 因此，当前最容易产生误判的指标是远期 PE。以 2026 年 7 月 20 日 402.29 美元收盘价计算，微软对应 FY28 EPS 23.86 美元的 PE 约 16.9 倍，表面上已低于多数大型软件公司；但以报告日约 2.995 万亿美元市值和 F

核心观点 过去两年，市场对AI硬件的定价主要集中在GPU、HBM和先进封装。进入2026年后，产业约束开始向更上游迁移：数据中心电力容量扩张最终需要转化为更多GPU集群，而GPU集群并不只消耗先进逻辑晶圆，还会同步拉动HBM、服务器DRAM和数据中心NAND需求。 伯恩斯坦基准模型显示，每新增1GW AI计算能力，约需要4.6万片/月新增晶圆产能。若2030年较2026年新增50GW AI容量，对应增量晶圆厂设备投资约3760亿美元。叠加全球半导体行业原有的扩产、设备升级和维持性支出，2027—2029年全球晶圆厂设备支出可能分别达到2000亿、2450亿和2910亿美元，三年累计约7360亿美元。 这一模型真正值得关注的不是7360亿美元这一单一数字，而是设备支出结构发生的变化：先进逻辑不再是唯一增量来源，HBM、DRAM和NAND合计可能贡献约四分之三的AI相关设备投资。 一、338GW规划容量，不能直接等同于设备订单 截至2026年6月，全球数据中心在运容量约50.7GW，较一年前增加约11.4GW；同期规划中的数据中心容量由约121GW扩大至338GW，新增规划管线超过200GW。 规划容量增速远高于实际投运容量，说明超大规模云厂商、Neocloud和数据中心运营商仍在加快锁定土地、电力和机房资源。但338GW更接近潜在需求上限，而不是确定性算力交付。 一个数据中心项目从规划进入投运，至少需要通过四道约束：电网接入、融资安排、芯片交付和最终客户需求。部分项目虽然已经申请土地与电力资源，但尚未签署长期购电协议；部分机房仍缺乏明确的GPU采购计划；部分规划容量还可能包含重复申报和长期储备项目。 因此，不能用338GW直接乘以单位GW晶圆需求，得出未来设备订单。伯恩斯坦采用的基准情景明显低于规划管线总量：假设2030年较2026年新增50GW AI容量，相当于2027—2

过去数周，全球 AI 资产经历了 2026 年以来幅度较大的一轮调整。韩国存储权重股、美国半导体指数以及前期涨幅较高的 AI 基础设施公司相继回撤，部分核心标的自阶段高点下跌 20% 以上。 但价格与基本面的变化并不同步。台积电二季度收入和毛利率仍处于高位，微软没有削减 AI 基础设施投入，标普 500 二季度早期财报的盈利超预期比例仍显著高于历史均值。市场真正发生的变化，不是 AI 需求突然消失，而是定价逻辑从资本开支扩张切换至订单、利润率和现金流兑现。 一、股价已经交易周期见顶，盈利尚未确认拐点 摩根大通统计显示，韩国市场从近期高点一度回撤约 25%，SOX 指数回撤约 20%，部分存储及 AI 产业链标的跌幅达到 20% 至 50%。与此同时，全球股指仍接近高位，动量因子已经回吐较多年内收益，半导体技术指标也快速接近超卖区域。 前两项已经反映在价格中，第三项尚未得到财务数据支持。欧洲半导体相对股价已经明显回落，但未来 12 个月盈利预期仍保持韧性，价格表现与 EPS 修正之间的缺口正在扩大。 当前半导体的主要矛盾仍是估值和持仓，而非盈利塌陷。只有当订单、价格、毛利率和资本开支指引同步转弱，本轮回撤才可能被确认是产业周期反转的起点。 二、台积电仍未出现 AI 需求降温信号 2026 年第二季度，台积电实现收入 402 亿美元，处于原指引 390 亿至 402 亿美元的上沿；毛利率达到 67.7%，略高于原指引上限；营业利润率为 60.3%，同样超过此前指引区间。 公司预计第三季度收入进一步升至 446 亿至 458 亿美元，指引中值约 452 亿美元，较二季度实际收入继续增长约 12%。毛利率指引为 65% 至 67%，仍维持在高位。 核心验证 台积电三季度收入指引继续环比增长，意味着 AI 需求仍在向晶圆收入兑现。即便考虑海外厂初期成本、先进封装投入和汇率扰动，公司毛

过去数周，AI资产的股价表现与产业数据出现明显背离。 韩国市场较阶段高点回撤约25%，费城半导体指数回撤约20%，三星电子、美光等高弹性标的跌幅一度达到20%—50%。但同期全球股指仍处于历史高位附近，说明资金并未系统性撤离权益市场，调整主要集中在前期涨幅较大、持仓较拥挤的AI与半导体资产。 摩根大通将这一阶段定义为AI与动量交易出清逐渐进入后半程。其核心判断并不是AI产业风险已经消失，而是本轮下跌暂时更像估值压缩、仓位调整与市场风格扩散，而非盈利预期全面逆转。即使部分权重股回撤超过20%，全球市场仍能维持在历史高位附近，也说明AI板块下跌尚未演化为系统性风险。 真正发生变化的，是市场的定价标准。 过去两年，云厂商上调资本开支，往往足以推动GPU、存储、晶圆制造、光互连和数据中心基础设施同步上涨。市场交易的是投资规模，重点是“投了多少”。 进入2026年后，资本开支增长本身已经不足以支撑估值扩张。投资者开始追问另一组问题：新增算力是否转化为收入，收入能否覆盖折旧和运营成本，利润增长是否最终形成自由现金流。 AI交易并未停止，但已经从资本开支定价，转向盈利质量与资本回报率定价。 一、价格先于盈利降温 判断近期回撤究竟是产业拐点，还是交易层面的出清，首先需要观察上游企业是否出现三类变化：收入指引下调、毛利率下降、产能利用率转弱。 目前尚未形成这一组合。 英伟达2027财年第一季度收入达到816亿美元，同比增长85%、环比增长20%；数据中心收入752亿美元，同比增长92%。其中计算业务收入604亿美元，同比增长77%，网络业务收入148亿美元，同比增长199%。公司对下一季度给出的收入指引为910亿美元，且没有计入中国数据中心计算收入；非GAAP毛利率指引仍为75%。 这组数据并不支持AI加速器需求正在快速降温。 数据中心收入占英伟达总收入的比重已经超过九成，而网络业务增速显著

2026 年，人形机器人行业开始从样机验证转向规模制造。某海外机构预计，中国全年人形机器人产量有望超过 10 万台，较 2025 年约 1.5 万台的估算增长超过 5 倍；美国整机厂 Agility Robotics 则提出，在年产 1 万台的条件下，将 Digit 的物料成本由 12.5 万美元降至 3 万美元。 产量增长与成本下降构成当前产业的两条主线。前者推动零部件需求扩张，后者则意味着整机厂将持续压低采购价格。对零部件企业而言，行业放量并不必然对应利润同步增长。最终盈利取决于四个变量：有效出货量、单机价值量、供应商份额和量产净利率。 从现有披露看，10 万台更接近产业验证线，而非利润确认线。真正能够显著改变上市公司财务报表的出货规模，可能需要达到 50 万台以上。 行业出货决定市场空间，单机价值量决定收入上限，供应商份额决定个股弹性，量产净利率决定最终利润兑现。 一、10 万台验证制造能力，尚未验证盈利能力 人形机器人行业目前存在产量、出货量、交付量、订单量和部署量等多种统计口径，商业含义并不相同。 产量主要反映制造能力，可能包含研发机、展示机、数据采集设备和客户试用机；出货量意味着产品离开工厂，但不一定完成验收；交付量更接近收入确认基础；订单量可能包括框架协议、意向订单或可取消订单；部署量说明设备进入真实场景，却不能直接证明客户投资回报率成立。 AGIBOT 于 2026 年 6 月底宣布第 1.5 万台通用具身机器人下线。其累计产量从 2025 年 1 月的 1000 台，提升至 2025 年 12 月的 5000 台、2026 年 3 月的 1 万台，随后在三个月内增加至 1.5 万台。 这一数据证明公司制造端已经开始加速爬坡，但需要注意，1.5 万台采用的是 “通用具身机器人” 口径，不能全部等同于双足人形机器人，也不能直接转换为已确认收入。 Agili