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美国财政部突然加大长期国债回购，联储局会议纪录同时显示加息阵营扩大。表面上，一边是在托住债价，另一边却准备把利率推高，政策似乎互相矛盾。实际上，两项消息指向同一问题：美国既要为庞大财赤寻找买家，又要压下重新升温的通胀，财政与货币政策的回旋空间正在收窄。 美国债市的压力并非突然出现。疫情救济只是债务膨胀的一部分，更深层原因是多年税收与开支失衡，人口老化、医疗福利、国防及利息支出均难以短期削减。美国联邦债务在8月突破40万亿美元；国会预算办公室估计，2026财政年度赤字约1.9万亿美元，相当于GDP的5.8%，净利息支出更达1万亿美元。当政府在经济并非衰退时仍维持巨大赤字，投资者自然要求更高的期限溢价。 通胀的远因则由供应链重组、关税及能源安全构成。企业把生产线移近本土，提升安全性，代价却是成本增加；AI数据中心建设亦推高电力、晶片、钢材及资本需求。伊朗战事再限制中东能源运输，使原本可能回落的物价重新具有黏性。联储局因而不能单纯以经济放缓作为减息理由。 长债市场发出警报 8月18日，美国30年期国债孳息升至约5.3厘，创2007年以来最高水平。财政部翌日宣布，从9月9日起把10年至30年期国债的流动性回购规模，由每次最多20亿美元提高至至少40亿美元。官方公告把措施定性为流动性支持，而非救市。 财政部主要是回购流动性较差的旧债，并不是由联储局创造基础货币买债，因此不能与量化宽松画上等号。相对逾32万亿美元的公众持有国债市场，回购金额亦很小，实际作用更多是改善交易及传递稳定市场的讯号。 问题正在于讯号本身。财政部在长债急跌后迅速出手，显示政府已留意到高息不只增加自身融资成本，也会推高按揭和企业贷款利率。可是，同日公布的联储局会议纪录显示，三名委员主张在7月加息25个基点，「许多」官员认为通胀若不下降便需要收紧政策。财政部希望压低期限溢价，联储局却要维持金融条件紧缩，债市遂成为两股

8月12日，中国人民银行发布《2026年第二季度中国货币政策执行报告》，明确下一阶段央行将继续实施适度宽松的货币政策。报告提出加大逆周期调节力度，加力扩大内需，推动经济持续向新向优向好发展。在短端利率调控方面，央行明确将结合一级交易商需求，逐步增加隔夜逆回购的操作频率，进一步畅通政策利率向市场利率的传导。 仅仅三天前的8月9日，国家统计局公布了7月通胀数据。7月CPI同比上涨0.5%，较前值1.0%回落0.5个百分点；核心CPI环比上涨0.3%，同比上涨0.9%。PPI同比上涨3.5%，较前值4.1%回落0.6个百分点。两组数据均不及市场预期。 两份报告在时间上紧密衔接，共同构成了评估当前中国经济基本面的重要参照。货币政策释放了持续宽松的信号，而通胀数据的回落则提示了需求端复苏仍然面临一定压力。 宽松基调不改但节奏趋稳 通胀回落打开政策空间 从政策层面观察，二季度货政报告释放了几个关键信号。货币政策基调延续「适度宽松」，但表述从一季度的「精准有效实施」升级为「加大逆周期调节力度」。这一变化表明，央行对经济下行压力的判断有所加重，政策托底的意愿更为明确。 在操作框架上，报告进一步完善了短端利率调控机制。以7天期逆回购利率为政策利率、DR001为短端利率调控目标的框架得到明确。临时正逆回购利率走廊由70个基点收窄至50个基点。这些举措旨在强化政策利率对货币市场短端利率的引导作用。 值得关注的是，报告删除了「降低银行负债成本」的表述，转而强调「降低融资中间费用，促进社会综合融资成本低位运行」。这意味著未来融资成本的降低可能更多从减少中间环节费用入手，而非直接调降存款利率。 通胀方面，央行的判断值得注意。报告认为全球「通胀压力仍然较大」，地缘政治风险仍是影响通胀的最大变数。对于国内通胀，央行表示物价水准「有望保持合理回升态势」。二季度报告将货币政策支援的首要目标由「促进经济稳定增长

上市公司宣布配股，市场往往首先看折让幅度及股价反应，但真正重要的资料，其实藏在「所得款项用途」一栏。若资金用于偿付日常应付款及员工薪酬，通常反映企业需要补充营运现金；若用于采购原料、扩产及研发，则较接近增长型融资。然而，增长用途不等于必然创造价值，最终仍要看新增产能、存货及技术投入能否转化为订单、毛利和现金流。 天任集团（01429）与配售代理在8月14日收市后订立协议，按尽力基准向不少于六名独立承配人配售最多3.2亿股，每股作价0.101港元，较当日收市价0.12港元折让15.83%，较此前五个交易日平均价0.126港元折让19.84%。配售股份相当于现有股本20%，完成后占扩大股本16.67%，即原有股东的持股比例及每股盈利权益，在其他条件不变下被摊薄约六分之一。 若股份全数配出，集资总额约3,232万港元，扣除30万港元配售佣金及其他开支后，净额约3,170万港元，每股净发行价约0.099港元。公司计划把资金一半、约1,585万港元，用于清偿贸易及其他应付款项；另一半支付员工成本。 这项分配比「补充一般营运资金」更直接地反映公司处境。截至2026年3月底，天任的贸易及其他应付款项约8,410万港元，即使将一半配股所得全部用于还款，亦只能覆盖约19%。余下资金用来支付薪酬，而非增加设备、承接新项目或开拓业务，说明公司需要股本融资支撑最基本的营运开支。 以新股代替借款的好处，是没有利息及还款期限，可暂时改善流动性；代价则由原有股东承担。更值得注意的是，控股股东梁品国际的持股比例将由53.33%降至44.44%，虽然仍是单一最大股东及保持30%以上控制地位，但已失去过半数持股。配股因此不只摊薄每股权益，也改变了股权结构。 天任过去12个月没有进行其他股本集资，尚不能断言公司已陷入反复配股循环。不过，若本业未能改善回款速度及经营现金流，3,170万港元只能延后问题，而非解决问

港股进入中期业绩期，商汤、名创优品、龙湖集团及中创新航的最新公告，恰好呈现四种不同盈利结构：投资估值带动的会计扭亏、收入扩张但利润率受压、房地产去库存侵蚀核心盈利，以及产品放量带来的规模增长。投资者真正需要比较的，不只是盈利升跌，而是利润来自哪里、能否转化为现金，以及下半年能否延续。 商汤（00020）预计2026年上半年录得5亿至7亿元人民币期内利润，对比去年同期亏损14.8927亿元，盈利摆动幅度接近20亿至22亿元，并将是公司上市以来首次录得综合盈利。这无疑是重要里程碑，至少反映过去数年的组织重整、成本控制及业务收缩开始产生效果。 不过，公告将改善原因分为两部分：一是主营业务亏损减少，二是多年建立的AI生态企业投资组合录得公允价值收益。后者属资产估值变动，未必已经变现，也不代表每年可以重复。更关键的是，公司在非国际财务报告准则下仍录得经调整净亏损，只是按年收窄60%至70%，而公告没有披露亏损的绝对金额。 因此，商汤的正确解读是核心业务正向盈亏平衡点靠近。8月26日公布完整业绩时，市场应留意生成式AI收入、毛利率、研发及算力开支，以及经营现金流是否同步改善。若盈利主要停留在投资估值层面，首次扭亏的象征意义仍会大于实际盈利质素。 名创优品（09896）的问题则是「增收未能充分增利」。公司预计收入增长22%至23%，至114.5亿至115.5亿元；营业利润仅增长5%至7%，期内盈利增长4%至6%。按预估中位数粗略计算，营业利润率由去年同期约16.5%下降至约14.2%，净利润率亦由约9.6%降至约8.3%，显示规模扩张尚未转化为相同比例的利润增长。 营业利润更包括2.77亿元未变现AI产业基金估值收益，这笔收益已高于营业利润本身约7,400万至1.14亿元的按年增加额。正面因素还包括约6,000万元永辉超市投资收益，但被销售及分销开支上升、1.42亿元汇兑损失、直营店租赁

‌$Coherent(COHR)$  ‌‌$Lumentum(LITE)$  ‌‌$Ciena(CIEN)$  ‌‌$SpaceX(SPCX)$  ‌‌$Tesla Motors(TSLA)$  ‌ 人工智能热潮最先推高的是GPU股，其后轮到伺服器、电力与散热，如今资金开始重新审视光通讯。原因并不复杂：当数万枚加速器组成AI丛集，晶片之间、机架之间以至不同数据中心之间，都要高速交换海量数据。算力规模愈大，网络频宽、传输距离和能源效率的要求便愈高，光纤逐步取代铜线，800G向1.6T升级，共封装光学亦由技术概念走向订单。昔日受电讯商资本开支和库存周期支配的光通讯企业，因而迎来「第二春」。 这次复苏与传统周期最大的分别，在于需求不只是旧设备更新，而是AI架构本身正在提高光学元件的价值量。大型模型由训练走向推理，数据流量不再集中於单一数据中心；企业私有云、主权AI及代理式AI，均要求更多数据中心互连。光通讯由网络配套变成算力效率的一部分，任何延迟或故障，都可能令昂贵GPU闲置。 三家公司分享的并非同一种红利 Coherent的优势在于垂直整合。公司业务横跨磷化铟、VCSEL、雷射器、光学元件及收发模组，可同时供应短距离scale-up、数据中心内部scale-out，以及跨数据中心的scale-across连

‌$Cisco(CSCO)$  ‌‌$Oracle(ORCL)$  ‌‌$Alphabet(GOOG)$  ‌‌$Microsoft(MSFT)$  ‌$Amazon.com(AMZN)$  ‌‌ 过去二十年，Cisco由互联网基建王者逐渐变成投资者眼中的成熟收息股。云端运算兴起后，超大规模数据中心大量采用白牌设备、商用晶片及自行开发的网络架构，Arista等新对手亦在高速交换市场崛起。Cisco虽然仍拥有庞大企业客户、渠道和服务收入，却长期欠缺足以推动估值扩张的新故事。如今，人工智能数据中心快速扩建，终于给这家旧网络巨人一次重新上场的机会。 AI丛集与传统云端工作负载不同。数以万计的GPU同时训练模型，任何网络延迟、封包遗失或挤塞，都会令昂贵算力闲置。因此，交换器、光模组、网络晶片及管理软件不再只是配套，而是直接影响运算效率的核心设备。市场讨论AI基建时过度聚焦GPU，反而忽略每增加一批加速器，也需要同步提升网络频宽、光学连接、能源管理与资讯保安。 Cisco的最新数字显示，转机并非纯粹由宣传部门制造。截至2026财政年度第三季，公司来自超大规模客户的AI基建订单累计达53亿美元，并把全年订单预测由50亿美元大幅提高至90亿美元，相关收入预测亦上调至40亿美元。第三季网络产品订单按年增长逾五成，数据中

人工智能竞赛最受注目的通常是GPU，但当数千甚至数十万枚加速器连接成一个运算集群，网络便不再只是传送数据的配角，而是决定整个系统效率的关键。若网络出现堵塞、延迟或丢包，昂贵的GPU只能等待数据，投资数十亿美元建立的算力中心亦难以充分发挥效能。这正是Arista Networks试图抓住的机会：以高速Ethernet建立AI后端网络，为Nvidia主导的InfiniBand提供第二条路线。 InfiniBand长期是高性能运算及大型AI训练集群的首选。它具备低延迟、无损传输、适应性路由及网络内运算能力，配合Nvidia的GPU、ConnectX网卡和Quantum交换器，可以形成高度整合的端到端系统。Nvidia最新Quantum-X800平台提供每端口800Gbps连接，并以SHARP技术在网络内处理部分集合通讯，优势不只是速度，更在于硬件、软件与运算工作负载可共同设计。 然而，这种一体化模式也意味企业更依赖单一供应商。大型云端服务商本来已使用Ethernet管理前端、储存及数据中心网络，若AI集群另建InfiniBand架构，便需要两套设备、技术团队和管理工具。随着集群规模扩大，供应链选择、设备成本及营运一致性的重要性逐渐上升，Ethernet遂由「性能较低但便宜」的方案，转变为大型客户主动推动的开放标准。 Ethernet能否把开放优势变成可预测性能 Arista的核心卖点并非重新发明Ethernet，而是把其改造成适合AI工作负载的网络。传统数据中心流量较分散，AI训练却会在短时间内出现少量但极庞大的同步数据流，容易产生流量碰撞、尾部延迟及局部堵塞。Arista透过Etherlink平台、EOS网络操作系统、RDMA负载平衡、ECN与PFC拥塞管理，以及CloudVision监察工具，希望让网络能够按AI任务观察流量、辨识瓶颈及调整路径。 其Cluster Load

生成式人工智能热潮把Nvidia推上算力王座，也令全球科技企业产生同一焦虑：当最重要的生产工具由单一供应商掌握，晶片价格、交付周期和议价权便难以控制。因此，Google扩大TPU部署，亚马逊推进Trainium，微软、Meta等亦投资自研晶片；AMD则以Instinct系列正面挑战。市场遂出现「去Nvidia化」想像，仿佛只要推出另一款加速器，便能打破其垄断。 现实却复杂得多。Nvidia的护城河从来不只是一块GPU，而是由CUDA软件、开发工具、模型函式库、高速互连、伺服器架构及工程人才组成的完整系统。企业购买的不是晶片规格，而是把模型快速训练、部署及持续升级的能力。若转用其他平台，即使晶片单价较低，也可能要重写程式、重新测试模型、培训团队，甚至调整数据中心网络。算力便宜了，上市时间却延后半年，对AI竞赛中的企业而言，代价可能更高。 真正竞争不在晶片价格，而在每个Token成本 替代者并非没有机会。AMD的MI300X配备192GB HBM3记忆体，较适合大型模型推理及记忆体密集型工作；Google第六代TPU Trillium的单晶片峰值运算能力较TPU v5e提高4.7倍，能源效率提升超过67%；AWS亦以Trainium2配合Neuron软件，支援PyTorch、vLLM及大型开源模型，尽量降低迁移门槛。 但晶片比较不能只看峰值算力。真正决定成本的是每个Token的综合成本，包括晶片购入或租用价格、记忆体容量、互连效率、电力、散热、集群利用率，以及软件工程投入。某款晶片理论性能再高，若模型只能发挥六成效能，或者调试时间较长，其实际成本未必较低。这亦解释了为何云端巨头有能力自研ASIC，中小型企业却多数继续使用Nvidia：前者每天处理数以万亿计Token，可用庞大固定工作量摊薄设计和软件成本；后者工作量不足，采用成熟平台反而更划算。 「去Nvidia化」首先会在推理

过去谈回收，焦点多是减少堆填、改善污染；今天再谈回收，问题已变成：一个经济体能否从报废汽车、电池、电器和建筑物中，取得足够的铜、铝、锂与稀土，维持电网、电动车、数据中心以至国防工业运作。所谓「城市矿山」，正由环保概念转化为供应链安全工具。 能源转型首先是一场材料转型。风力发电机需要稀土永磁体，电动车与储能系统消耗锂、镍、石墨和铜，扩建电网则需要大量铜与铝。数码化亦不是「无重量」经济：人工智能数据中心、半导体设备、通讯网络及消费电子产品，同样依赖高纯度金属。国际能源署（IEA）指出，2024年全球锂需求增长接近三成，镍、钴、石墨及稀土需求亦上升约6%至8%，增量主要来自电动车、储能、再生能源及电网建设。 问题是，矿产供应并非单纯由储量决定。从发现矿床、环评审批、融资、建矿到投产，往往需要十多年；部分矿种的开采或加工更集中于少数国家。一旦发生出口限制、战争、制裁、政局变化或航运中断，企业即使愿意支付高价，也未必能及时取得材料。USGS近年的矿产评估，因而不再只统计产量和储量，亦把进口依赖、加工能力及供应中断风险纳入政策视野。 城市矿山不是免费矿山 相对原生矿，城市矿山有一项重要优势：资源已经进入消费地。一座城市累积的电缆、汽车、冷气机、伺服器和电池，本质上是一批位于本土、毋须地质勘探的金属储备。部分废料的金属含量，甚至高于天然矿石；铜、铝等金属又可多次循环使用。IEA估计，若各国落实已公布的气候承诺，扩大回收可在2050年减少四成铜与钴的新矿需求，以及四分之一锂与镍的新矿需求。镍、钴和锂等再生材料的平均温室气体排放，也可较原生材料低约八成。 但「废物含矿」不代表回收必然便宜。原生矿供应量大、成分相对可预测，适合规模化生产；城市废料则高度分散，必须经过回收、拆解、分类、运输、冶炼与提纯。电池化学体系不一、电子产品微型化，加上铝合金混杂及稀土含量低，都可能令回收成本高于材料售价。再

中国早在2013年已透过「绿篱行动」加强检查，2017年再公布禁止「洋垃圾」入境的改革方案，年底起禁止生活来源废塑料、未经分类废纸等24类固体废物。此后禁止目录逐步扩大，至2021年全面禁止固体废物进口。中国生态环境部资料显示，固废进口量由2018年的2,263万吨降至2019年的1,348万吨，2020年首十个月进一步降至669万吨；2020年底基本实现固体废物「零进口」。这不是单纯的贸易壁垒，而是中国拒绝继续以环境容量补贴全球消费的政策转折。 废料没有消失，只是转换目的地 禁令最初造成的冲击，是欧美回收价格急跌、仓库积压，部分地方政府甚至把原本回收的塑料送往焚化或堆填。中国在禁令前每年进口约800万吨废塑料，占全球相关贸易六成以上，这个巨大出口渠道突然收窄，任何单一国家都无法即时承接。 但废料并未因此消失。废塑料迅速改道至马来西亚、越南、泰国、印尼及土耳其，一批原在中国经营的回收商亦把设备和加工环节迁往东南亚。欧盟资料显示，其输往非欧盟经合组织国家的废塑料，主要是土耳其，2016至2018年间增加约两倍；马来西亚、印尼及越南也一度成为主要目的地。 废纸的路径则更具产业色彩。中国造纸企业仍需要纤维原料，于是部分产能转移到东南亚、印度及墨西哥：先在当地把废纸加工成再生纸浆、纸板或包装材料，再以「产品」而非「固体废物」输往中国。研究估算，2017至2019年中国废纸进口累计减少约3,200万吨。结果不是需求消失，而是污染较重的分选、脱墨及残渣处理，被推到供应链更前端。 这种转移带来两面效果。正面而言，东南亚获得回收设备、工业投资、就业及再生料供应，一些具规模而受监管的企业确实提升了当地循环经济能力。但当进口增长快于执法与基建，低价值混合塑料便可能流入无牌工场，经露天焚烧、非法弃置或简陋清洗，把空气、水体及公共衞生成本留给当地居民。部分货物更以「再生原料」「废纸」或其他海关编码