存储涨势现分化,高盛喊底部为何美光掉队?

存储三巨头周二走势分化:SK海力士收涨4.83%,闪迪基本走平,美光却逆势跌1.61%。高盛发研报称美光与闪迪"最坏时刻或已过去",看多新一轮存储涨价周期;但美光近期持续跑输同业,德鲁肯米勒(Druckenmiller)更已清仓美光转投谷歌。HBM景气归HBM,美光独自掉队是补涨机会还是基本面隐忧?

KOSPI 200预测市盈率仅 6.41 倍,如何把握韩股核心资产?

作为全球半导体与 AI 硬件的核心重镇,韩国股市却长期在国际市场中存在显著的「韩国折价」(Korea Discount)现象——即企业具备强劲的全球产业竞争力,但市场估值(如市盈率)却未能完全反映其基本面。 据数据,KOSPI 200 指数的预测市盈率(Best P/E)为 6.41 倍[1],相比起标普 500 指数及日经 225 指数等全球主要发达市场基准,KOSPI 200 呈现一定程度的折让。 💡折让原因 股东回报传统:过往韩国企业在派息及股份回购等股东回报政策上相对保守,资本利用效率仍有提升空间。 周期性产业占比高:指数权重集中于半导体、新能源及出口制造业,盈利易受全球科技硬体与贸易周期影响。 目前KOSPI 200 的预测市盈率6.41 倍处于历史较低位。指数核心成分股受益于全球 AI 算力建置与记忆体晶片需求上升周期。同时,韩国政府正大力推行「企业价值提升计划」[2],鼓励企业增加派息与改善治理,或有利于估值修复(Re-rating)。 想要把握KOSPI 200 指数的潜在机遇? 欢迎了解Global X KOSPI 200 ETF(3408)[3] $GX KOSPI 200(03408)$ $GX KOSPI 200-U(09408)$ $三星电子(SSNLF)$ $SK海力士(SKHY)$ 访问我们的网站,了解更多:https://www.globalxetfs.com.hk/funds/kospi-200-etf/ 资料来源: [
KOSPI 200预测市盈率仅 6.41 倍,如何把握韩股核心资产?

AI基建股的初秋与云大厂的曙光

“市场对资本支出和企业盈利增长的预期目前都处于相当高的水平。我将持续关注其增长率的变化——即二阶导数。对资产价格、商业信心、消费者收入和支出的后续连锁反应,同样是至关重要的衡量维度。” ——美联储主席 凯文·沃什(Kevin Warsh)  AI 基础设施资本支出计划的增速峰值或已出现在26年一季度。从融资成本约束与股票市场从四月底以来至今的反应来推测,这一想法不无道理。具体而言,由于四大资本开支巨头(亚马逊、Alphabet、微软、Meta)均在4月29日公布财报,因此衡量“资本开支见顶”的影响变得相对容易。  从4月29日到四大巨头公布下一季财报期间,四家平均股价下跌11%,其信用利差走阔了 50 个基点(达到投资级指数利差的两倍),而底层的无风险实际利率(10 年期 TIPS)亦上升了 50 个基点。4 月 29 日各公司公布资本支出计划后(该计划使二季度资本支出与 EBITDA 的比率迈向 100%),股票价格、信用利差以及底层无风险利率(资本成本)随之发生的剧烈反应,很可能正是资本支出增速放缓的催化剂。 图:一季报后巨头们的信用利差走阔;二季报后走阔速度虽放缓,但利差仍徘徊在历史最宽区间附近。市场在用资本成本上升约束大型云厂的花钱步伐。  而值得注意的是,4月29日以来表现最好的股票正是资本支出/EBITDA 比率最低、且资本支出增速位列倒数第二的微软。诚然,股价背后还有其他逻辑,例如市场对软件被颠覆风险的担忧有所缓解;但另外两家拥有云存储业务的巨头,自二季报发布后也已收复了股价失地。 图:资本支出与 EBITDA 之比超过 100%,很可能成为制约资本支出继续增长的限制性因素。  如果我们来看宏观数据,AI硬件投资大跃进也似乎已经呈现过了局部峰值。2026年一季度,非住宅固定投资(NFRI)对 GDP 的拉动达到 1.42
AI基建股的初秋与云大厂的曙光

国产芯片的两场豪赌:寒武纪买确定性,摩尔线程买时间

寒武纪与摩尔线程,一个在致真大厦,一个在望京国际研发园。 两个办公区,分别在海淀和朝阳,两者不只是空间上的隔离,还是一道从“亏损”到“盈利”的门槛。 二季度,寒武纪归母净利润23.11亿元,摩尔线程归母净亏损1156万。 这个门槛,寒武纪迈了过去,摩尔线程站在了门边。 以盈利为界,半年报讲述着同一个行业里两种出身、两种面对挑战的对策,以及在较短发展周期内的阶段性结果。 当红炸子鸡的两种“来路” 一家公司的基因,写在创始人的履历里。 陈天石的履历,几乎就是“学术天才”这个词的生动展示。16岁考入中科大少年班,25岁获计算机博士学位,31岁成为中科院计算所最年轻的正研究员、博士生导师。 他和兄长陈云霁(同样出身中科大少年班)带领的学术团队,在2016年创立寒武纪之前,已经在处理器架构领域发表了数十篇顶级论文。 张建中的履历则是商业精英。2006年加入英伟达,从普通员工一路做到全球副总裁、中国区总经理。 在他任职的十四年里,英伟达中国GPU市场占有率从不足50%攀升至80%以上。2020年,54岁的他辞去英伟达全球副总裁职位,在北京创立摩尔线程。 一间办公室的主人是学术派,从实验室走向市场,另一间的主人是产业派,从职业经理人走向创业。 这两种出身,决定了两种截然不同的底层逻辑。 学术派的寒武纪,首先相信的是“技术壁垒”。公司成立前六年几乎都在做同一件事:自研MLU指令集。 这是一项极其耗时的底层工程:指令集是芯片的“语言”,决定了软件能在芯片上跑出什么效率。 这套自研体系让寒武纪积累了累计申请专利2901项、已授权1834项的知识产权护城河,但也意味着前六年几乎都在“烧钱”,2020年上市时,公司累计亏损超过40亿元。 产业派的摩尔线程,首先相信的是“需求理解”。张建中清楚中国市场的客户需要什么,不只是AI算力,还有图形渲染、物理仿真、视频编解码。 所以摩尔线程从一开始就定位“全
国产芯片的两场豪赌:寒武纪买确定性,摩尔线程买时间

智谱半年报:API收入占比从15%冲到87%,5500亿市值贵不贵?

基模公司的上市传闻屡屡见诸报端,资本市场的主线,很可能在Anthropic这样的公司上市之后出现变动。在这个时候,正好赶上中国大模型公司发布财报,我最近把智谱和MiniMax这两份都读了一遍,既是学习,也是为后续的投研和写作积累素材。 但看完智谱这份中期财报,我最想说的观后感却是:写得真好! 这种好,不是说业绩有多好。这份财报没有停留在“API增长很快”的叙事上,它是少有的、把“大模型公司究竟在卖什么”从头讲清楚的财报,清楚到一个只使用过大模型聊天功能、甚至只听说过大模型的投资人,都能看得懂。 2026年上半年,智谱实现收入9.54亿元,同比增长399.7%;净亏损20.72亿元,同比收窄12.1%;经调整净亏损19.64亿元,同比扩大12.1%。亮点显然在收入端,利润端还谈不上改善;考虑到GLM上半年的表现已经足够亮眼,这份业绩算是符合我自己的预期,没有给我太多意外。 业绩之外,这份财报真正与众不同的地方,是它把技术、产品、商业模式和财务结果,包装在了一套完整的叙事框架内。在智谱的表述里,模型从Chat走向Coding,再到Agent、Co-work和Autonomous AI,每向前一步,模型都不只是“更聪明”一点,而是能更少依赖人,独立接手更长、更完整的一段工作。 图片 当模型接手的工作变长,交到客户手里的东西也跟着变。按财报的说法,模型只能回答和辅助时,企业买的是一套需要部署、调试和集成的工具;到了Coding,客户开始为一次次调用或者一段时间的使用付钱;等模型能够独立完成端到端任务,客户购买的就变成任务有没有完成。能力阶梯的背后于是紧跟着一条收钱的阶梯,先卖模型和项目,再卖调用,接着卖订阅,最后卖结果。 这套写法的精妙之处,是把技术进步一路落到了客户为什么付钱、公司最后怎样赚钱。但讲得清楚和讲得对,是两回事。外行都能看懂,说明它在解释框架上花了大功夫;而解释的功夫
智谱半年报:API收入占比从15%冲到87%,5500亿市值贵不贵?

11个板块在跌,半导体却暴涨2.61%!别急着冲,涨价故事已经“断崖式减速”了!

标普500收跌-0.38%,13个主要板块里9个下跌,一片惨绿。但半导体SMH,硬是逆势狂飙+2.61%,成了万绿丛中一点红。 一看这架势,立马兴奋了:半导体要启动新一轮行情了?但拆开看,你会发现这波上涨的底层逻辑,远没有K线那么光鲜。甚至,支撑它的核心叙事——存储涨价——正在经历一次断崖式减速。 这个利率免疫是怎么形成的,以及它脆弱在哪里。 一、上涨的真相:不是行业景气,是“存储涨价”的窄逻辑 先问一个问题:为什么半导体能在大盘下跌时逆势上涨?不是芯片全行业景气,而是一条非常窄的逻辑——存储涨价。 这轮半导体反弹,领涨的是闪迪(涨超11%)、美光这些存储股。而存储涨价的底层驱动,是AI服务器挤占了通用存储的产能。HBM产能被AI抢走,导致传统DRAM和NAND供给收缩,价格被动推高。注意,这是一个二阶效应:它不是AI本身需求爆发,而是AI对产能的挤出。 这就能解释为什么13个板块9跌,半导体却能独涨:钱没地方去,只能抱团在这个看起来有涨价支撑的狭窄赛道。但这种抱团,和之前的AI芯片普涨完全是两回事。它更脆弱,因为它依赖的是单一变量——存储价格。 二、裂缝已现:价格还在创新高,但涨速已经腰斩 真正的危险信号,藏在环比数据里。根据最新数据,8月DRAM均价环比上涨+4.2%。看起来还在涨,对吧?但你要对比一下上个季度:Q2的环比涨幅是+45%~50%。从+50%到+4.2%,涨速直接砍掉了九成。NAND更惨,环比只有+1.4%。这意味着什么?价格还在创新高,但加速度已经崩了。用专业的话说,二阶导已经转负。 但股价呢?闪迪、美光这些票,还在按照涨价会持续到2027年的故事在定价。市场在为一个已经明显减速的涨价周期,支付未来两年的溢价。谁在为这个溢价买单?大概率是后知后觉的散户和被动资金。而聪明的钱,可能已经在悄悄派发。当涨到2027的信仰,遇到环比+4.2%的现实时,裂缝只会越
11个板块在跌,半导体却暴涨2.61%!别急着冲,涨价故事已经“断崖式减速”了!

【重磅预告】全港同类产品一年内持续收费最低* Global X KOSPI 200 ETF 即将登场!

KOSPI 200 指数是韩国股市具代表性的基准指数,涵盖了 200 家具备高市值与高流动性的行业代表性企业。 全新 Global X KOSPI 200 ETF(3408)即将在香港交易所上市,为您带来具成本优势的全新选择,助您高效布局韩国核心资产。 💡 产品核心亮点: 🏆 具备成本优势,一年内持续收费0.49%^(为香港同类产品中最低*) 🎯高效布局韩国核心资产 📲 敬请关注,密切留意更多详情! *资料来源:未来资产,港交所,2026年9月7日。同类产品指目前于香港交易所上市、追踪 KOSPI 200 指数之被动型 ETF。^持续收费数据为年度化数据,乃根据基金的持续开支计算,以同段时间内基金上市类别股份的基金平均资产净值的百分比表示。由于基金采用单一管理费结构,基金的持续收费将相等於单一管理费的金额,为基金上市类别股份平均资产净值的0.49%。超过基金上市类别股份平均资产净值0.49%的任何持续收费将由管理人承担,而不会向基金收取。请参阅产品资料概要及基金说明书了解详情。 - 本内容乃供参考及说明,并仅限香港投资者使用,并非买卖任何证券或其他金融工具的招揽、要约或推介。本档仅作为一般市场评论提供,不构成任何形式的受监管财务建议、法律、税务或其他受监管服务。上述提及之个股(如有)仅供说明用途,不构成任何投资建议,且基金持股量可能改变。 投资于相关股票ETF可能涉及潜在风险,如通胀、货币/汇率风险。当中包括一般投资风险、被动/主动投资风险、股票市场风险、行业/市场集中风险、新兴市场风险、追踪误差风险、交易风险、金融衍生工具风险、证券借贷交易风险及贷款风险。 本内容所讨论或提及的意见及数据截至刊发日期。本内容的若干陈述乃我们的预期及前瞻性陈述。该等预期、意见及观点基于大量最终未必会发生或未必正确的假设,如有变动,恕不另行通知。投资涉及风险。过往表现并非未来表现的指示。 无法
【重磅预告】全港同类产品一年内持续收费最低* Global X KOSPI 200 ETF 即将登场!

实盘+美港股解读 – 超强非农无法阻挡大势,港股同步展开上行 9/7

实盘: 标普纳指分析 美股,我们先不分析技术,我们仔细看纳指100市盈率时会发现,年化经历大涨17%后,现在的市盈率居然低的离谱,只超过5年来的30%分位,过去几年,到这个位置都展开了新的显著上涨。周五GPT 6 Astra发布后,内部人号称代际飞跃,甚至是AGI的开始,高盛号称AI牛市信号,过去每一年,都会有1到2次AI重大进展,推动市场向前猛烈上涨,这是更深一层更具想象力的关键因素,周五,严重注水的非农让大盘措手不及,然而,纳指硬科技顶住压力,时不我待,疯狂暴涨,给大盘指引了坚实的方向。我们一步步来验证实际结果。 港股分析 港股,依然不跟随大势,今日全球科技股都是大涨走势,唯有港股还是原有逻辑,其实是反应美股加息预期的逻辑,恒指继续高位振荡,恒科,弱势表现,还是要收复20日线才能认可其走强资格,HSIT硬科技,跟随大势,是有望逐渐走高的。 日经225分析 日经,完成小三浪,伴随硬科技的回升,站上20日线,如果能有效站上55日线,那么,中短期的走势将显著变好。 韩综 韩国,前面相对稳健,最近拐头大涨并站上短期收盘新高,追随趋势,内存依然不能忽视。 黄金 黄金,从中期角度看,还是波段上行,从短期看,站上20日线才能稳住短期走势,跌破9/2,将中期恶化,我们继续跟踪。 $阿里$ 相对沉闷,从结构上看,中期走势命悬一线,基本上还是跟踪恒科走势,没有太大亮点,还是要看到持续性行情和机会才是是否跟踪的标准。 $CRCL$ 礼来,现阶段跟踪意义不大,我们来追踪强势标的,CRCL作为稳定币概念股,见底以来非常强势,回撤幅度也小,伴随加密货币的强劲趋势,CRCL突破历史新高也不过分,所以,现在开始跟踪。 $MU$ 周五大涨6%+,突破前面节点的收盘新高,整体走势具有突破意味,作为内存的的标志性标的,整体走势强势,内存作为极为关键的卡脖子节点,后续新高也是可期待的。 $英伟达$ 英伟达,基
实盘+美港股解读 – 超强非农无法阻挡大势,港股同步展开上行 9/7

本轮AI浪潮下必然会出现的系统性风险

当前全球实体经济与资本市场,正在经历人工智能技术驱动的结构性重构。本轮技术变革并非单纯的生产力红利释放,其底层矛盾与蒸汽机革命、电气革命前夕的风险前置逻辑高度相似,潜藏能够传导至金融市场、就业体系与社会总需求的系统性风险。 在货币总量存在硬性约束、缺乏持续性增量宽松的大背景之下,存量社会资本正在发生显著的定向虹吸。企业经营现金流、债权融资资金以及二级市场的风险资本,大规模向AI硬件链条集中:GPU、高性能CPU、光通信模组、算力芯片、数据中心基础设施吸收了绝大部分新增资本开支。 资金流向发生根本性偏移:原本可以分配至人力薪酬、中小企业扩张、终端实体产业的流动性,被算力重资产投入持续抽离。资本不再优先用于雇佣劳动者,转而采购硬件设备换取降本能力,社会财富开始向算力供应链、技术资本持有方快速集中。 反映在资本市场,形成了辨识度极高的结构性行情。以AI算力权重股为支柱的指数维持表层韧性,但绝大多数中小盘、非AI赛道标的持续失血,陷入长期滞涨。市场整体呈现平时结构性磨盘,风险触发后极易出现深度暴跌的脆弱特征。 机构仓位高度拥挤于AI主线,整个市场的定价建立在对AI远期回报的强叙事之上。一旦出现资本开支下修、商业化回报不及预期、算力需求证伪的信号,集中的调仓踩踏会快速放大下行幅度,诱发快速的市场出清。 比二级市场波动更为核心的矛盾,来自就业与收入分配层面的错配。回顾前两次工业革命,技术的规律永远是旧岗位率先被摧毁,适配新技术的全新就业岗位存在数年至十余年的滞后周期。 但本轮AI与蒸汽机、电力革命存在本质差异:过往机械设备主要替代体力劳动,同步创造大量基建、工厂、运维类新增工作,劳动力拥有转移缓冲空间。而AI直接作用于脑力劳动,程序员、设计师、分析师、文职创意类岗位均处在替代范围。与此同时,万亿规模的算力产业却是典型重资产轻人力模式,庞大的数据中心只需要少量研发与运维人员即可运转。 于
本轮AI浪潮下必然会出现的系统性风险
「缺货到2030年」喊话之后:存储这波超级周期,还能追吗 一、先把话听完整:CEO说的和你想的可能不是一回事 8月27日,SK海力士CEO郭鲁正在美国印第安纳州西拉法耶特先进封装工厂奠基仪式后放出那句引爆市场的话:存储半导体供应紧张预计持续到2030年底。但这句"缺货到2030年"被二手传播后,丢掉了三个同样关键的限定,而它们恰恰决定了这能不能追: 第一,他指的是HBM(高带宽内存),不是你买的内存条。 这家工厂是封装测试基地,不增加前道晶圆产能,洁净室2028年下半年才启用,2029年Q3才量产。也就是说,"缺货到2030年"是一个产能爬坡时间表的自我辩护,不是消费级产品的价格承诺。 第二,他同时给出了自己的担忧方向。 郭鲁正明确说:AI需求终会见顶,行业一定会迎来下行周期,只是下一轮下行"会和过去几十年不一样"——需求大概率缓慢回落或平台整理,而非断崖式下跌。一个在喊"长期短缺"的CEO,主动提醒你下行会以温和方式到来,这个信息本身就值得读两遍。 第三,喊话的时间点不中性。 7月10日SK海力士刚完成纳斯达克ADR上市,募资约265亿美元,是外国企业在美最大规模IPO,认购倍数超7倍。8月这笔钱要投龙仁综合体Fab 1和清州P&T7先进封装厂。扩产需要资本市场买单,"产能受限、需求永续"是最有效的融资语言。 这不是说他在说谎——他描述的是一个真实的供给约束,只是这个约束是他自己用资本开支纪律主动选择的结果。 二、周期是真的,而且确实换了性质 把情绪拿掉,看数字。这一轮的结构性硬度,比过往任何一轮都扎实。 1)定价权被锁死了。 三星、SK海力士已停止签一年期短约,转签3—5年LTA。美光签下16份五年战略客户协议(SCA),已收取约220亿美元现金预付款,剩余履约义务约1000亿美元;这些合约保底价格下,其毛利率就已超越历史任何一轮周期峰值。当100%的产出提前两

“全栈Token工厂”、“AI主权”两大红利加持,迈富时经调净利润大增150%

以往提及国内AI标的,投资者津津乐道的总是CPO、PCB、AI芯片等硬件股,毕竟AI应用只有迈富时、 $有道(DAO)$ 等少数几家公司业绩能持续兑现。 其中我去年新关注的 $迈富时(02556)$ 今年中期营业收入19.6亿,同比增长111.2%;净利润2.02亿,暴增4.66倍。 经调净利润2.125亿,同比大增150.9%的同时也实现自2023H1以来连续4年大幅改善。 剥开外皮看里子,迈富时业绩既有“全栈Token工厂”兴起的天时,有AI资源、技术护城河拱卫的地利,还有靠“AI主权”争取到的人和。站在AI标的业绩大分化的十字路口,迈富时具备穿越经济周期成长的潜力。 01 全球Token工厂“甘蔗两头甜”,迈富时助力客户实现企业智能体平权 今年7月,国家数据局发布的《行业高质量数据集建设方案》首次将数据质量与Token经济进行制度性关联,规模化生产Token的新型基础设施“Token工厂”应运而生。 中商产业研究院发布的《2026年中国Token工厂发展白皮书》显示,在我国近300个智算中心项目中,绝大多数项目仍停留在卖资源的IDC阶段和卖算力的AIDC阶段。我国日均Token调用量由2024年初的1000亿增至2025年底的100万亿,今年3月Token调用量再升至140万亿,两年增长超1400倍,“Token工厂”无疑是未来时! 迈富时重要经营成本之一是模型推理成本。2025年7月Kimi K2.5把价格打到0.0002美元/1000 Token。今年7月进入“Token工厂”时代后,DeepSeek成本仅0.00005美元/1000 Token。 迈富时中期AI应用业务毛利率76.6%,看似较去年同期80
“全栈Token工厂”、“AI主权”两大红利加持,迈富时经调净利润大增150%

我把持仓管理方法交给豆包,它给我做了一个看盘Skill

买入一只股票以后,难的才刚开始。看着它随市场涨上去、跌下来,暴涨时高兴一天,转头又会想是不是该卖;暴跌时焦虑起来,是加仓、继续拿着,还是干脆割肉?与此同时,夹杂着情绪的消息和观点不断涌来,当初买入的理由,反而很容易在一天天的涨跌里变得模糊。 我也有过同样的困惑。到了今年,AI办公工具已经能直接读取文件、查找资料,也能围绕同一项工作接着往下做,我才有机会把过去看持仓的习惯整理成一套系统。 我先从自己已经买入的存储股入手。过去半年积累下来的公司资料、行业数据和观察笔记,正好成了这次尝试的起点。最近一个多月,我让AI参与日常跟踪,哪些信息值得长期关注,出现什么变化时需要重新检查当初的持有理由,也随着一次次更新慢慢清楚起来。 随着这套系统逐渐成形,我开始想,能不能把自己的看持仓方法和已经整理下来的存储资料装进一个skill,让其他人不必先学代码或自己搭一套复杂环境,可以直接给AI运行;一旦真有人开始使用,它也会反过来约束我,必须得跟着继续更新和优化。 我把它命名为flatline。可以点击文末的阅读原文详细了解,在GitHub和Gitee上都有,搜"flatline 躺平指数"就能找到。 本质上讲,它是一个看盘系统,把一个投资者为什么买某只股票、哪些变化会动摇这个判断,以及变化到什么程度需要提醒写进规则。以后再有新信息,AI便按这些条件更新日报,告诉人哪里真的变了,哪里只是价格在动,哪里还需要更多证据,辅助人来决策。 真正动手开发这个系统时,我选择了豆包工作任务,它可以读取和处理电脑里的本地文件,把一项较长的工作接着做下去;人不在电脑前,也能通过手机继续查看和处理同一个任务。选择它的理由很实际,截至2026年6月,豆包在QuestMobile统计的国内AI原生App中用户规模排在第一,很多人本来就在用,不必为了使用flatline再换一套高门槛的工具。 我交给豆包的是自己的持仓方法
我把持仓管理方法交给豆包,它给我做了一个看盘Skill

江波龙(09976.HK)港股打新分析,46%折价

$江波龙(09976)$ $优地机器人(03231)$ $麦科田(02041)$ 基本情况: 申购时间:8月31日-9月3日,4号出结果,7号暗盘,8号上市; 发行价格:≤240.60 入场费:12151.32 1手:50股 全球发售:2607.78万股 公开发售:260.78万股 发行手数:52156手 基石:有,15家基石投资者认购18.88%份额 绿鞋:有,中信里昂稳价 保荐人:中信和花旗联合保荐 机制:机制B,回拨10% 江波龙成立于1999年,2022年8月在深交所创业板上市(301308.SZ)。公司定位为独立品牌半导体存储器厂商,向IDM及主控芯片供应商采购存储晶圆和主控芯片,自身不从事晶圆制造,但覆盖主控芯片与存储芯片设计、固件开发、后端制造(系统级封装、测试与组装)全链条。 产品线包括嵌入式存储、固态硬盘(SSD)、移动存储和内存条,覆盖消费级、企业级、工规级及车规级应用。 核心品牌矩阵清晰:FORESEE主要服务B2B市场(2025年收入占比约39.8%),雷克沙服务高端B2C市场(约20.8%),Zilia聚焦拉丁美洲B2B市场(约12.7%),分别面向行业客户与高端消费市场,全球布局完善,区域与客户结构相对分散,降低单一市场波动风险。 根据灼识咨询数据,以2025年存储产品收入计,公司是全球第九大存储器厂商、全球第二大独立半导体存储器厂商,以及中国最大的独立存储器厂商,占据全球存储产品市场约1.2%份额。嵌入式存储是收入主力,占比超40%。 财务表现: 2023-2025年营收分别为101.25亿元、174.
江波龙(09976.HK)港股打新分析,46%折价

英伟达一夜定调:AI泡沫破裂了吗?答案可能恰恰相反——下一轮财富机会,正在从“卖芯片”转向“卖铲子”

过去两年,AI无疑是全球市场最强主线,从英伟达股价暴涨,到微软、谷歌、亚马逊等科技巨头疯狂投入AI基础设施,资本市场围绕人工智能展开了一轮超级行情。但进入2026年,市场开始出现新的疑问:AI的高速增长还能持续多久?巨额资本开支是否已经接近顶峰?AI是否正在从产业革命走向泡沫阶段? 而英伟达最新财报给出了一个强烈信号:AI并没有结束,而是正在进入更加深层次的基础设施建设阶段。 英伟达业绩再次证明,全球对于AI算力的需求依然强劲。数据中心业务持续高速增长,云厂商、企业以及AI实验室仍在扩大资本投入。市场重新确认,AI并不是简单的软件应用浪潮,而是一场类似互联网基础设施建设的大周期。真正的机会,也正在从早期的“谁拥有最强AI模型”,逐渐转向“谁能够支撑AI时代运行”。 过去20年,全球经济增长主要依赖房地产、消费以及金融杠杆,但随着传统增长模式逐渐放缓,全球资本正在寻找新的产业引擎。而AI正在成为未来十年的核心增长方向。 很多投资者回顾2000年前后的互联网周期会发现,最终诞生长期价值的,并不仅仅是互联网公司本身。当年市场追逐门户网站、电商平台,但真正受益的还有服务器、光纤、通信设备以及半导体产业链。 今天的AI浪潮同样如此。 未来最大的投资机会,不一定只来自某一家AI应用公司,而可能来自支撑整个AI生态发展的基础设施企业。   从产业链角度来看,AI正在进入第二阶段。 第一阶段,市场关注的是AI芯片和模型能力,核心代表就是英伟达。GPU作为AI时代的“发动机”,推动了整个产业的发展。模型越来越复杂,训练规模不断扩大,对算力需求持续提升,因此英伟达成为过去几年资本市场最大的赢家。 但随着AI产业进入规模化部署阶段,市场开始寻找新的增长环节。 第二阶段的核心,将从“算力供给”扩展到“算力基础设施”。 其中,第一个重要方向就是AI存储。 过去市场更多关注GPU,但实际上,
英伟达一夜定调:AI泡沫破裂了吗?答案可能恰恰相反——下一轮财富机会,正在从“卖芯片”转向“卖铲子”

捉妖股必须要有自己的模式

【捉妖最重要就是选大方向定模式】 找到属于自己的模式,坚持磨练 直到凭感觉就能感觉它会怎么样 那就悟了。 《捉妖大施》8.27捉妖记 郑重声明:此文章仅代表个人复盘功课记录,不作投资依据,请认真阅读,以免误读造成了损失,后果自负 1.重点在这里,8月27日捉妖记来了,有哪些新发现 ↓ 先定风头,再捉龙头 最新妖风的大方向;1电子芯片,2电力能源,,3科技智能,4商业航空 新妖气 :百利电气,顺钠股份,康希诺,同宇新材,市北高新 新妖力 :楚天龙,共进股份,康盛股份,豪尔赛,青山纸业 妖旺 :汉森制药,天洋新材,澳洋健康,金健米业,深中华A 妖散 :利仁科技,宿迁联盛,恒尚节能,高争民爆,传智教育 妖亡 :百川股份,再升科技,美诺华,博云新材,恒尚节能 必须先悟懂妖的生亡:妖气→妖力→妖旺→妖王→妖散→妖亡 $汉森制药(002412)$ $深中华A(000017)$ $豪尔赛(002963)$ #贵金属爆发,有色板块领涨大A!# #晚间复盘:今天买了什么?# #互金走强,多股冲击涨停# “欲望无止,最终必死” 新朋友更加要认真看完,用心领悟,因为每一个阶段都不同,要认清自己的能力和承受力,要赚自己能力范围的利,没有经验又无承受能力,就不要学别人在高山峰寻刺激,因为每一个阶段需要承受的力都不同,只有认真看完 领悟了捉妖记的真谛了,到了什么阶段,需要用什么心去应对你才清晰,该耐心就耐心,该狠心就狠心,在没有经验和时间追踪情况下,最重要是戒掉贪心,很多人吃到5个点时候又想10% ,有的吃了两三个板又想再吃多一个,吃了四五个板还想它成王,捉到了王,狂想它再翻一翻,“欲望无止,最终必死”,问问自己,你的能力去到哪里,用笔写下来每次的目标,练一下自己的控制能力,定下5~10%的到了就出,先定个小目标,有经验了,能力也上来了,再逐步把目标提高,不然就算吃到连续涨停板的最终还是会吐出去。 回
捉妖股必须要有自己的模式

30年美债回落、油价跌超2%,AI硬件怎么还在继续降温?

昨晚美股涨跌不一。 道指上涨0.26%,标普500指数下跌0.28%,纳指下跌0.76%。 半导体和AI硬件继续承压。费城半导体指数跌2.7%,美光科技跌5.8%,闪迪、希捷跌超6%,西部数据跌超5%,SK海力士跌近5%。英伟达也跌了2.91%,已经连续第七个交易日下跌,创下2022年以来最长连跌纪录。 但和前几天不同的是,昨晚美债和油价都在往下走。 10年期美债收益率回落到4.70%左右,30年期美债收益率也从上周一度超过5.3%降到5.22%左右。WTI和布伦特原油则双双下跌超过2%。 前几天科技股下跌,还可以把一部分原因归到长端利率和油价身上。 可昨晚这两个压力都缓了一点,AI硬件还是继续跌。 如果连长债和油价回落都换不来反弹,那市场现在压着AI硬件的,显然还有别的东西。 贝森特开始给长债回购买单 先看美债。 上周美国财政部刚宣布,将长期国债流动性支持回购规模至少扩大一倍。昨晚市场又多了一条消息:财政部可能动用目前接近1万亿美元的财政一般账户,也就是TGA,为后续扩大国债回购提供资金。 目前TGA余额大约9500亿美元,贝森特同时表示,下一次国债回购操作窗口在9月9日。 这至少说明,财政部不是只说一句“扩大回购”就结束了,资金来源和后续操作也开始慢慢摆到桌面上。 长债市场对此也有反应。 30年期美债收益率昨晚下降超过4个基点,回到5.23%附近,10年期收益率也降到了4.70%左右。 不过,这还不能理解成美国财政部已经把长债问题解决了。 回购能够改善流动性,也能够在短期内缓解长端供需压力,但美国政府仍然需要继续发债,已经超过40万亿美元的债务也不会因为TGA拿出一部分资金就消失。 上周5.3%以上那场火,现在算是被压下来一点。 至于能不能继续往下走,还得看后面的通胀、财政供给,以及沃什怎么说。 长债下来了,AI硬件却没有回来 如果过去几天科技股下跌,主要是因为30年期
30年美债回落、油价跌超2%,AI硬件怎么还在继续降温?

港股新股:希音-W(00625.HK)打新分析

$希音-W(00625)$ $梅卡曼德机器人(09615)$ 基本情况: 申购时间:8月24日-8月27日,28号出结果,29号暗盘,1号上市; 发行价格:47.60-49.50 入场费:4999.92 1手:100股 全球发售:2.80亿股 公开发售:2799.93万股 发行手数:279993手 基石:有,7家基石投资者认购总占比22.2% 绿鞋:有,高盛稳价 保荐人:高盛、摩根士丹利、摩根大通 机制:机制B,回拨10% 希音成立于2012年,业务覆盖全球160余个国家及地区,2025年活跃用户2.73亿,是全球规模领先的线上快时尚零售商。2025年服务约160个市场的约2.73亿活跃顾客,服装款式超200万,日均上新约数千款。合约制造商从2023年约5800家增至2025年约7500家,多数为中小企业,无最低采购量要求。 核心壁垒是自研LATR大规模自动化小单快返供应链模式:小批量试产,AI数据分析消费潮流,快速迭代补货,把库存周转压到行业极低水平,每日上新数千款服饰,产品延伸到鞋包、美妆、家居等品类。 公司正在从纯自营模式,转向「自营+第三方平台」双轮模式,第三方商家业务占比持续抬升,寻找第二增长曲线。地域收入上欧洲为第一大市场,美国次之,海外是基本盘。 全球快时尚竞争激烈,对手包含ZARA、Temu、亚马逊等;最大外部变量来自欧美贸易政策:美国取消小额包裹免税、欧盟关税新规,直接抬升跨境直邮成本,倒逼希音加速海外仓与本地化供应链布局,短期会加大资本开支压力。 财务表现: 2023-2025年净收入分别为321亿、387亿、418亿美元,复合年增长率14.2%;2025年净利
港股新股:希音-W(00625.HK)打新分析

全市场被Anthropic的ARR吓怕了?

650亿美元增速确实在降,但市场可能把“降速”交易过头了。这两天 AI 相关资产波动比较大,一个重要导火索是 Anthropic 最新披露的年化收入运行率。 据报道,Anthropic 截至7月底的 annualized revenue run rate 已经超过 650亿美元。这个数字本身很强,但市场第一反应却偏负面,主要原因很简单:之前第三方机构给出的预期更高。 TickerTrends 7月22日还在追踪 743亿美元,Yipit 7月10日给出约 690亿美元。现在实际数据落在650亿美元,意味着第三方 tracker 分别高估约14%和6%。TickerTrends自己后来也承认,之前的743亿美元比实际值高了约93亿美元。 所以这次真正影响市场的,其实是预期差。 650亿美元到底算不算差? 单看增长,我觉得很难说差。 Anthropic 5月10日公布的运行率大约是 470亿美元,到7月底变成650亿美元,82天增加了180亿美元,累计增长约38%。 换算下来,最近两个多月平均每个月仍然增加接近 90亿美元 ARR。 从更长周期看,增速更夸张。Anthropic今年一季度收入约47亿美元,二季度已经超过115亿美元。华尔街日报最新数据显示,Q2收入约116亿美元,环比增长超过一倍,而且已经首次超过OpenAI同期约67亿美元的收入。 所以问题并不是 Anthropic 停止增长了。 问题是它不可能一直维持今年一季度那种速度。 根据目前公开追踪数据,Anthropic的月度增速从春季超过50%的水平,逐步下降到7月大约13%左右。基数已经到了500亿、600亿美元以后,增速下滑很正常。 如果一家公司的ARR从100亿美元增长50%,只需要增加50亿美元;到了650亿美元,再增长50%意味着一个月增加325亿美元。对算力、客户预算和模型调用量的要求完全不同。 因此市
全市场被Anthropic的ARR吓怕了?

AI的下一场权力转移:当企业不想再给大模型交“租金”,谁会成为真正的赢家?

模型越大越好,算力越多越好,企业接上API就能享受最先进的智能。 企业不用训练模型,也不用自己建AI基础设施,只要按Token付钱,就能直接使用全球最强的大模型。 这套模式确实推动了生成式AI最快的一轮普及。 但到了2026年,我越来越关注另一个正在冒头的变化: 企业开始不满足于“租AI”,而是想把AI重新掌握在自己手里。 这背后对应的关键词,就是最近越来越频繁出现的——Sovereign AI,主权AI。 而如果这条趋势真的成立,它改变的不只是企业怎么使用AI,更可能重新划分整个AI产业链的利润。 一、以前用AI像租房,现在企业开始想“买房” 最初企业使用AI的方式非常简单。 把数据传到远端,调用OpenAI、Anthropic等厂商提供的API,再按使用量付费。 刚开始这笔账很好算。 员工偶尔问几个问题、生成几段文字,一次调用只消耗少量Token,和自己训练模型相比,API几乎便宜得可以忽略。 但Agent开始改变这件事。 以前AI只是“回答一个问题”。 现在的Agent需要: 读取整个代码库、理解上下文、拆解任务、调用工具、反复测试、根据结果重新规划…… 一个任务背后的模型调用次数可能成倍增加。 原文以Uber为例:内部工程师使用Agentic Coding工具的比例快速上升,重度用户每个月的AI使用成本甚至可以达到数百至数千美元,公司最后开始给员工和工具设置月度预算上限。 这件事很重要。 因为企业突然发现: AI采用率越来越高,不等于AI的ROI一定越来越高。 Token消耗可以很容易翻几倍,但生产效率究竟提高了多少,却没有那么容易衡量。 于是第一个变化出现了: 企业开始从“尽可能多用AI”,进入“AI到底值不值得花这笔钱”的阶段。 微软在原文中的做法也很典型:开始通过FinOps和模型路由,把简单任务交给更便宜的小模型,真正复杂的问题才调用昂贵的前沿模型。 这其实
AI的下一场权力转移:当企业不想再给大模型交“租金”,谁会成为真正的赢家?