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美股投资网获悉，汇丰银行发布研报，重申对亚马逊(AMZN)“买入”评级，目标价300美元。该行对亚马逊即将发布的2025年第四季度财报持积极态度。
第四季度有望延续“超预期”传统
汇丰预计，亚马逊第四季度业绩将延续此前的强劲表现，主要依据包括第一，管理层指导偏谨慎，为实际业绩超预期留下空间。历史数据显示，亚马逊已连续12个季度实现运营利润超出指引上限。第二，AWS云服务重新加速增长，第三季度收入同比增长20.2%(高于第二季度的17.5%)，管理层认为这一增速“可持续”。汇丰预计，AWS的增长将受益于两方面因素一是云计算产能的扩张(计划在2027年前实现容量翻倍)，二是媒体报道称AWS已将EC2服务价格上调约15%。第三，黑色星期五/网络星期一的强劲销售数据(美国电商销售额同比增长7.7%至442亿美元)显示消费需求韧性，亚马逊有望通过物流网络和折扣策略抢占市场份额。
2026年四大战略主题驱动增长
展望2026年，汇丰认为应该关注以下四个核心要点云需求、企业AI应用、电商市场份额以及资本支出。
AWS需求持续旺盛全球云计算市场面临容量瓶颈，而AWS计划在未来两年内新增计算能力远超竞争对手。此外，AI芯片Trainium3的推出(性能较前代提升4倍以上)将降低AI开发成本，吸引更多企业客户。
企业AI应用深化AWS在2025年底的“re:Invent”大会上发布多项AI创新(如Nova模型、Frontier Agents)，推动企业客户加速数字化转型。汇丰预计AWS将受益于AI基础设施需求爆发。
电商市场份额扩张亚马逊计划将次日达服务覆盖美国超4000个中小城市，进一步渗透杂货等高频消费领域。当前其在美在线杂货市场排名第二，物流网络升级或推动市占率提升。
资本开支加码汇丰预计亚马逊2026年资本开支预计达1500亿美元(同比增20%)，主要用于数据中心扩建与物流设施投入，支撑长期增长。
总而言之，汇丰认为亚马逊正处于一个极佳的平衡点 AWS受益于AI算力释放带来的“量价齐升”，而零售业务将通过极致的物流效率挤压出利润。尽管存在短期波动，但该行认为亚马逊长期增长逻辑清晰，投资者需关注四季度财报中对AWS增速和资本开支的指引，这些因素将验证长期增长轨迹。
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美股投资网获悉，存储芯片巨头美光科技(MU)上周六宣布，计划以18亿美元从力晶积成电子制造股份有限公司(力积电)手中收购其位于中国台湾的一处晶圆厂设施，以扩充其存储芯片产能。该公司表示，将接管力积电位于台湾铜锣的P5厂区，并计划在交易于第二季度完成后分阶段提升DRAM产量。美光科技预计，该交易将在2027年下半年带来显著的DRAM晶圆产出。美光科技还表示，双方将就美光科技的晶圆后段封装与组装展开合作，并支持力积电的传统DRAM产品组合。
这笔交易标志着美光科技持续推进全球扩张的最新举措。数据显示，美光科技上周五收涨7.76%，原因是该公司当天在美国纽约州奥农多加县举行的内存制造综合体奠基仪式。该项目总投资高达1000亿美元，规划建造最多四座晶圆厂，建成后将成为美国规模最大的半导体制造基地，同时也是全球最先进的存储芯片生产基地之一。美光科技表示，该设施预计于2030年正式投产，产能将在随后十年内逐步释放，以满足人工智能、数据中心及高性能计算等领域对先进存储芯片持续增长的需求。
美光科技股价在2025年累计上涨逾240%，今年以来再度上涨近27%。美光科技股价的亮眼表现得益于存储行业在人工智能(AI)基建浪潮的推动下进入上行周期。2025年，随着全球AI基础设施建设进入爆发期，存储行业迎来“超级周期”。核心逻辑在于，一方面，AI服务器对存储容量和带宽的需求远超普通服务器。另一方面，行业产能向高端存储产品倾斜(如HBM)，挤压了传统存储产品的产能，从而引发了整个存储行业的涨价潮。
值得注意的是，存储行业的这轮“超级周期”还有望持续至整个2026年，美光科技在去年12月公布的财报中给出了极度乐观的业绩展望便能印证这一点。美光科技当时预计，2026财年第二季度营收为183-191亿美元，好于已被多次上调的市场预期144亿美元;预计第二季度调整后每股收益为8.22-8.62美元，远超市场预期的4.71美元。这一指引表明在全球AI基建浪潮下对存储芯片的需求十分强劲。该公司还将2026财年资本开支预期从180亿美元提高至200亿美元，凸显出持续炸裂的存储芯片需求开始推动该公司加速产能扩张步伐。
花旗集团分析师的看涨姿态更为激进。该行分析师认为，受AI智能体普及和AI CPU内存需求激增的驱动，存储芯片价格将在2026年出现失控式上涨。花旗分析师们将2026年DRAM的平均售价(ASP)涨幅预期从原本的53%暴力上调至88%，NAND的涨幅预期从44%上调至74%。
野村分析师则判断，这一轮始于2025年下半年的“存储行业超级周期”将至少延续至2027年，并且真正有意义的新增供给最早要到2028年初期才会出现。野村分析师表示，投资者们在2026年应继续超配存储龙头，把存储芯片“价格—利润—估值”三击作为2026年存储投资主线，而不是仅把存储当HBM单一题材。
存储行业的高景气度也获得了来自美光科技内部人士“真金白银的投票”。美光科技此前透露，其董事Teyin Liu购入2.32万股美光科技普通股，交易规模为780万美元。此次购入的价格区间为每股336.63美元至337.50美元。交易完成后，Teyin Liu直接持有25,910股美光科技股票。
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美股投资网获悉，Wedbush表示，当前围绕格陵兰岛的关税之争将导致市场走弱，但同时也为投资者提供了布局“科技龙头股”的良机。
以Dan Ives为首的分析师团队表示，由于市场对美欧围绕格陵兰岛问题的关税争论存在普遍担忧，美股盘前表现疲软。
Ives团队称“本周我们亲临达沃斯现场……随着特朗普明日抵达会场，与科技巨头及多国政要会面，这场关税纷争已然成为论坛的一大隐忧。不过我们认为，与过去一年的情况类似，此事最终会是雷声大、雨点小——随着谈判推进，特朗普政府与欧盟领导人的紧张关系终将缓和，关税威胁也会逐步降温。”
分析师指出，受避险情绪升温影响，人工智能(AI)概念股首当其冲，科技板块整体承压，但这恰恰是投资者布局2026年及未来科技龙头股的绝佳时机。
该团队进一步补充，根据调研情况，未来几周内，科技巨头们将迎来强劲的四季度财报季。今年美股科技巨头的资本开支规模高达5500亿美元，这笔巨额投入正推动AI革命迈入新一轮增长周期。
Ives团队强调，当前美国在科技竞赛中已实现对中国的反超，这是30年来的首次。英伟达(NVDA)、微软(MSFT)、Palantir(PLTR)、谷歌(GOOGL)、AMD(AMD)、亚马逊(AMZN)等一众美国核心科技企业，正成为本轮AI革命的核心驱动力。
Ives团队表示“若早盘市场走弱，我们建议加仓包括英伟达、微软、Palantir、CrowdStrike(CRWD)、Nebius(NBIS)、苹果(AAPL)、Palo Alto Networks(PANW)、谷歌和特斯拉(TSLA)在内的多只IVES AI 30成分股。特朗普政府与欧盟的这场口水战，其实是给了投资者又一次上车科技龙头股的机会。尽管唱空者持续危言耸听，但在我们看来，AI革命仍处于发展初期，这场本周上演的政治闹剧，并不会改变2026年第四次工业革命迈入新阶段的大趋势。”
据悉，特朗普计划于周三出席在达沃斯举办的世界经济论坛，与全球企业首席执行官会面并发表特别演讲，随后还将出席CEO招待会。不过目前具体议程尚未对外公布。市场普遍认为，特朗普政府的政策转向(包括威胁对欧洲国家加征关税)将成为本次论坛的核心议题。另有消息称，此前敲定的会议议程中，已新增格陵兰岛相关讨论事项。
美国财政部长贝森特已向欧洲国家发出呼吁，希望后者不要针对美国因格陵兰岛问题祭出的关税措施采取报复行动。
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美股投资网获悉，方舟投资首席执行官兼首席投资官、“木头姐”凯西·伍德在接受采访时表示，特斯拉(TSLA)已不再仅仅是一家汽车公司。她指出，尽管电动汽车销售环境面临压力，但投资者的关注点正日益转向“自动驾驶出租车(Robotaxi)机遇”。
当被问及特斯拉目前的定位时，伍德表示“我们正从汽车硬件15%的毛利率，转向更偏向SaaS模式——Robotaxi的经常性收入模式，其利润率更接近70%至80%。我认为，随着分析师逐渐理解特斯拉的未来方向，并开始在模型中纳入Robotaxi业务，这种认知正在发生变化。”她补充道“让我感到有趣的是，一些汽车行业分析师也开始上调评级，因为他们逐渐意识到这并不是一家传统汽车公司——或许他们正在与科技行业分析师合作，从而对这只股票有了更深入的理解。”
对于全自动驾驶出租车和机器人的最终形态、以及这类雄心勃勃的项目可能需要多长时间才能达到有意义的规模这个问题，伍德回应道“我们正密切关注特斯拉在该领域的业务版图扩张速度，我认为其扩张比许多人预期的要快得多。观察Waymo的动态也很有趣。我们在德克萨斯州绘制其业务版图，发现它们正在相互竞争。竞争是件好事。因此，我认为自动驾驶出租车的普及实际上会比大多数分析师预期的更快，特别是如果我们能获得更多联邦层面的立法支持，而不仅仅是各州各自为政。”
值得一提的是，上周有报道称，方舟投资旗下ARK Innovation ETF减持了86,139股特斯拉股票。尽管如此，该股仍是多只ARK基金中权重最大的持仓之一。数据显示，截至周四，ARK Innovation ETF仍持有约172.85万股特斯拉，占基金资产近10%。
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美股投资网获悉，埃隆·马斯克与瑞安航空(RYAAY)之间的网络骂战已进入第二周，这位世界首富在与该公司的首席执行官发生冲突后，再次提出收购这家航空公司的想法。
周一，马斯克在X平台上发布了一项民意调查，询问他是否应该收购瑞安航空，并“让瑞安航空恢复其应有的统治地位”。当天早些时候，他回应了这家廉价航空公司的一篇帖子，询问收购瑞安航空需要多少钱，并再次要求他们解雇长期担任首席执行官和公司形象代言人的迈克尔·奥利里。
图1
上周，全球科技巨头埃隆·马斯克与欧洲最大廉价航空公司瑞安航空之间爆发了激烈的公开冲突。事件起因于马斯克旗下的SpaceX试图向瑞安航空推销星链(Starlink)卫星互联网服务，但遭到了瑞安航空首席执行官迈克尔·奥利里的严词拒绝。
奥利里公开表示，加装卫星天线将增加飞机的空气阻力，导致每年燃油成本上升约2.5亿美元，并嘲讽马斯克对航空动力学“一无所知”。马斯克随后在社交平台X上予以反击，指责奥利里的数据存在严重偏差，坚称星链对油耗的影响微乎其微，双方的专业讨论迅速演变为人身攻击。
随着冲突的不断升级，双方的矛盾从技术层面延伸到了资本层面。针对奥利里称其为“有钱的白痴”等言论，马斯克在社交媒体上暗示，若瑞安航空董事会不解雇奥利里，他可能会直接采取行动。
图2
2026年1月19日，马斯克正式在X平台发起公开民意调查，询问订阅者他是否应该收购瑞安航空。该投票迅速吸引了超过60万次参与，且赞成票占比一度接近80%。瑞安航空官方账号则以调侃X平台系统稳定性作为回应，双方在社交媒体上的针锋相对令市场对这宗潜在的跨界收购案产生了高度关注。
目前，资本市场对这一收购传闻的反应呈现出复杂交织的状态。受马斯克潜在收购意愿的刺激，瑞安航空在纳斯达克的股价于1月20日盘前交易中一度上涨约2.2%，反映出部分投资者对“马斯克式重组”的投机性预期。
然而，市场主流分析机构对此持谨慎态度。分析认为，尽管马斯克曾有过通过社交媒体民调决定重大资本操作的先例(如收购推特)，但目前尚无任何针对瑞安航空的监管备案文件或正式要约。预测市场数据显示，马斯克在2026年中旬前完成实质性收购的概率仍处于较低水平，截至发稿，合约显示交易员仅认为有7% 的可能性，该事件目前更多被视为马斯克针对合作伙伴执行力及个人名誉的一场高调“嘴仗”。
图3
据了解，瑞安航空的市值约为300亿欧元，是欧洲地区最大航空公司集团德国汉莎航空公司的三倍。奥利里在几十年间将公司打造成了欧洲地区最大的廉价航空公司，他是该公司的十大股东之一。他最近因公司股票达到某些业绩指标而获得了一笔丰厚的奖金，该公司股票去年上涨了55%。
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美股投资网获悉，美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)周一表示，针对通用汽车(GM)约597571辆存在发动机故障隐患的汽车，正式启动一项召回调查。
该调查涉及部分搭载L87型6.2升V8汽油发动机的通用车型，这些车辆据报已出现发动机损坏或故障问题。
据该汽车安全监管机构透露，目前已收到36份车主投诉问卷(VOQ)，指称此前已被纳入召回范围的车辆仍然发生发动机故障。
NHTSA表示，这些投诉均指向先前召回修复措施未能有效解决问题。
据悉，去年4月，通用汽车曾因同类发动机问题在全球范围内召回72.1万辆汽车，其中美国市场涉及近60万辆。
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刚刚，AI医疗新突破，来自谷歌(GOOGL)！
这一次，他们直接瞄准了真实临床环境的痛点。
长期以来，医疗模型就像是一个“偏科生”，它擅长“读病历”，却对CT、MRI、病理切片这些医学影像“力不从心”。
这是因为，它们被迫用文本逻辑去理解图像，导致效率低、错误多、成本高。
为此，谷歌祭出了最新模型MedGemma 1.5，找到了破局答案。
相较于此前的MedGemma 1.5，MedGemma 1.5在多模态应用上实现重大突破，融合了
高维医学影像计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)和组织病理学。
纵向医学影像胸部X光时间序列回顾。
解剖定位胸部X光片中解剖特征的定位。
医学文档理解从医学实验室报告中提取结构化数据。
谷歌表示，MedGemma 1.5是首个公开发布的开源多模态大语言模型，既能够解读高维医学数据，同时还拥有解读通用二维图像和文本的能力。
更关键的是，MedGemma 1.5只有40亿参数量，这意味着，普通的消费级显卡甚至高性能工作站，就能流畅运行。
不仅如此，谷歌还发布了MedASR，一个专门为医疗语音微调的语音识别模型，可以将医生与患者的对话转化为文本，并无缝接入到MedGemma。
直白讲，MedGemma 1.5解决“怎么看图”，MedASR解决“怎么听音”。
这并不是简单的模型迭代，而是谷歌对“如何让AI真正走进诊室”给出的一套体系化答案。
一个读得透病历、看得懂影像、听得清语音的AI医生，即将走进每一家医院。
AI医疗，进入多模态时代
在过去的一年里，我们见证了GPT-5等模型在医学考试中的惊艳表现，但在真实的临床场景中，它们的表现往往不尽如人意。
一个重要的原因在于信息维度的断层。
包括初代MedGemma在内的很多医疗模型本质是“文字专家”，对于图像的理解能力不强，带来了诊断信息的丢失。
MedGemma 1.5则在医学影像应用场景中实现了全方位、多维度的性能跃升，显著超越其前代模型。
针对高维医学影像，MedGemma 1.5做到了
CT疾病分类准确率从58%提升至61%。
MRI疾病分类准确率从51%提升65%，尤其在脑部、关节等复杂解剖结构识别上进步显著。
全切片病理描述质量ROUGE-L分数从近乎无效的0.02提高到0.49，达到专用模型PolyPath的水平(0.498)，可生成临床可用的组织学描述。
图MedGemma 1.5在医疗影像上的性能提升
针对纵向时序影像分析，MedGemma 1.5做到了
在MS-CXR-T 时序评估基准上，宏观准确率从 61% 提升至 66%。
有效捕捉病灶动态变化，例如判断肺炎浸润是否吸收，支持随访决策。
针对通用2D医学图像解读，MedGemma 1.5做到了
在内部综合单图基准(涵盖X光、皮肤、眼底、病理切片)上，整体分类准确率从59% 提升至 62%。
表明模型在保持广泛2D能力的同时，未因新增高维任务而牺牲基础性能。
针对结构化医学文档，MedGemma 1.5做到了
从非结构化PDF或文本中提取检验项目、数值、单位的宏平均F1分数从60%提升至78%(+18%)。
自动构建结构化数据库，打通影像-文本-检验多源信息融合分析的最后一环。
图MedGemma 1.5在文本任务上的性能提升
与此同时，传统的语音识别(ASR)模型在面对生僻医疗术语时，也表现得像一个完全没受过医学教育的外行，极高的词错率让AI录入变成了医生的负担。
而新发布的自动语音识别模型MedASR针对医疗进行了微调，错误率大大减少
研究人员将MedASR的性能与通用ASR模型Whisper large-v3进行了对比。
发现MedASR在胸部X光口述错误率上降低了58%，在不同专科之间的口述中错误减少82%。
万亿谷歌，押注AI医疗
谷歌在医疗健康领域的布局十分深入，其技术触角已延伸至行业各个角落。
投资上，谷歌通过旗下风险投资及其私募股权部门投资了许多生命科学公司。
其中，AI制药成为谷歌偏爱的重点领域，在Google Ventures在2021年51笔医疗健康领域投资中，对于药物研发的投资就达到28笔，超过半数。
合作层面，凭借业内领先的人工智能、云计算等服务，谷歌近年来与拜耳、辉瑞、施维雅、梅奥诊所等药企和医院达成协议，探索从药物研发到临床诊疗的智能解决方案。
在内部，谷歌除了Google Health外，还有包括Verily、Calico在内专注于不同领域的业务单元，形成多元化的强大矩阵。
尤其是，作为全球顶尖的人工智能研究机构，GoogleDeepMind推出多个具有重要意义的科学模型，包括AlphaFold(蛋白质结构)、AlphaGenome(DNA调控)、C2S-Scale(单细胞)等。
DeepMind的CEO，Demis Hassabis，就因为在AI蛋白质结构预测上的贡献获得了2024年诺贝尔化学奖。
近年来，在大语言模型的潮流下，谷歌也开发了多款用于医疗保健的垂类大模型。
这些模型不仅能够帮助医生更精准地诊断疾病，还能为患者提供个性化的健康建议。
谷歌团队首先研发了Flan-PaLM，这一模型挑战了美国医学执照考试(USMLE)，取得了67.6%的成绩，比此前最好的模型提高了17%。
之后，谷歌发布了Med-PaLM，该成果登上了Nature，经过专业临床医生评判，Med-PaLM对实际问题的回答准确率与真人相差无几。
2023年，全球首个全科医疗大模型Med-PaLM M发布，其在14项测试任务(问题回答、报告生成和摘要、视觉问题回答、医学图像分类和基因组变体调用)中均接近或超过现有SOTA。
去年，谷歌首席健康官Karen DeSalvo博士宣布了六项进展，包括AI制药模型TxGemma、获得FDA批准的手表脉搏停止检测功能、多智能体系统“AI联合科学家”、儿科个性化癌症治疗模型等。
从医学影像到药物研发，从健康助手到可穿戴设备，谷歌正在重新定义未来医疗。
本文转载自微信公众号“智药局”；美股投资网财经编辑严文才。
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美股投资网获悉，白宫首席经济顾问、美国国家经济委员会主任凯文·哈塞特周五表示，美国大型银行或可通过自愿方式，向部分长期缺乏信贷渠道、但具备稳定收入的美国人提供信用卡，以回应总统特朗普推动“降低生活成本”的政策主张。
就在一周前，特朗普公开呼吁银行将信用卡利率上限设定在10%。这一提议本周遭到银行高管及行业游说组织的普遍反对，业界认为该措施难以执行，且可能对消费和金融体系造成冲击。
在此背景下，哈塞特提出了一种更为温和、范围更窄的替代方案。他在接受采访时表示，银行可将目标锁定在“尚未充分使用金融杠杆、主要因缺乏信贷渠道而无法获得信用卡，但其收入水平和生活稳定性足以支撑信用额度”的人群。
哈塞特表示“这些人没有太多金融杠杆，并非因为信用风险高，而是因为缺乏信贷渠道；但他们拥有足够的收入和稳定性，是值得获得信用支持的。”
他进一步指出，这一方案未必需要通过立法推进。“我们的预期是，不一定需要立法，因为银行可能会自愿推出一些全新的‘特朗普信用卡’，为相关人群提供服务。”
市场人士认为，这番表态可能意味着，白宫正在弱化对信用卡行业进行全面、强制性改革的努力。此前，业内普遍警告，若强行实施10%的利率上限，银行可能选择关闭大量客户账户，而非在低利率条件下继续放贷。
本周，多家银行在披露第四季度业绩时明确表示，如果被要求按10%的利率发卡，最现实的应对方式将是缩减信用卡业务规模，而非全面降息让利。
哈塞特是在回应“银行是否会被迫执行利率上限”这一问题时作出上述表态的。分析指出，若要强制实施利率上限，极可能需要新的国会立法支持。
他还透露，政府已与“多家大型银行的首席执行官”进行沟通，其中一些银行高管认为，总统在“可负担性”问题上的判断具有一定现实基础。
不过，截至目前，“特朗普信用卡”仍停留在概念阶段。一家主要信用卡发行机构以及一名代表大型银行的游说人士向媒体表示，尚未就该构想与政府展开任何实质性讨论。
周五，支付概念板块普涨，截至收盘，Bread Financial(BFH)涨超4%，Synchrony Financial(SYF)涨超3%，美国运通(AXP.UE)涨超2%。大型银行股同时上涨，美国银行(BAC)涨超0.7%，花旗集团(C)涨0.49%，摩根大通(JPM)涨超1%。
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1月17日，特朗普通过Truth Social宣布，从2月1日起，美国将对包括丹麦、德国、法国、英国等8个欧洲国家加征10%关税。更绝的是，他在文末下了一道通牒：如果在6月1日前拿不出让美国满意的“格陵兰协议”，税率将上调至25%。
美股投资网必须提醒各位，不要把这简单看作是又一次“贸易摩擦”。如果你把视角拉高，将1月3日美军突袭委内瑞拉的“绝对决心行动”与此时此刻的格陵兰关税战放在一起看，你会发现，华盛顿正在进行一场冷战以来最赤裸、最庞大的资源圈地运动。
美国这次真正要夺取的，从来不是所谓的“民主政权”或“岛屿主权”，而是支撑未来50年霸权的物理基石：重油、稀土以及极地航道的绝对控制权。
其实美国真正担心的是：中国和俄罗斯。这里不方便展开细说！
欧盟的“8万亿”核反击
面对25%的阶梯关税威胁，欧盟的反应极其强烈。法国已经敦促启动“反胁迫机制”（ACI），这是一种涵盖资本流动限制和资产冻结的金融防御武器。
德意志银行外汇研究主管萨拉维洛斯在最新报告中披露了一个令华尔街脊背发凉的数据：欧洲实体持有的美国债券和股.票资产总额高达8万亿美元。
这8万亿美元，是美国流动性的压舱石，也是欧洲手中能让美股瞬间失血的“金融核武”。对于美股投资者来说，如果欧盟被迫启动“资本武器化”作为反击，市场将遭遇三大致命传导：
凯投宏观首席经济学家Neil Shearing指出，虽然关税对GDP的直接损伤在0.1%到0.3%之间，但这种政治信用的不可逆损害，将让美股长期处于高波动的阴影下。
委内瑞拉—抢占重油命脉与美元红线
1月3日的“绝对决心行动”是典型的“占领式重建”。美军动用特种部队逮捕马杜罗，背后是有着极强的工业逻辑。
尽管美国已经是产油大国，但其核心炼油体系——尤其是德州和路易斯安那州的精炼厂——是专门为委内瑞拉那种“重质、高硫”原油定制的。没有这种重油作为勾兑底料，美国炼厂的运行效率会断崖式下跌，直接导致国内汽油和航煤成本暴涨。
委内瑞拉拥有超过3,000亿桶的全球最大探明储量。美国控制这里，实质上是进行一场“工业回补”。
而在地缘维度，马杜罗政权曾接受人珉币、欧元甚至卢布结算石油，这在美国眼里是直接攻击美元霸权的红线。俄国曾向其提供145亿美元的军事装备，包括S-300VM防空系统；中.国则通过深度债权参与其经济。
美国此举，简单来说，就是美国不希望其他大国在它的“后院”——也就是美洲地区，插手或者建立影响力，它想要重新控制这个区域，确保没有其他国家的干涉。
格陵兰——AI时代的资源宝库
如果说委内瑞拉是为了解决燃油问题，那么格陵兰就是为了解决算力与导弹防御。
在军事上，格陵兰是美俄洲际导弹最短飞行路径的交汇点。岛上的皮图菲克（图勒）空间基地不仅是导弹预警和太空监控的门户，更是美国全球导弹防御体系的关键一环。随着北极冰层消融，“西北航道”正在成为现实，这条路能缩短40%的亚欧航程。谁控制了格陵兰，谁就扼住了未来全球航运的咽喉。
而在科技博弈层面，格陵兰南部的Tanbreez矿产拥有世界顶级的重稀土储备，美股代号 CRML控制Tanbrssz的项目，其重稀土占比高达27%。在2025年中.国实施重稀土出口管制后，这成了纳指科技巨头、导弹制导系统和特斯拉电机的唯一生命线。相关美股代号 MP ，我们美股投资网的强势上涨股 Top Stock服务早在年初59美元入场，目前浮盈 17% ！
美国推动《红、白、蓝地法案》（H.R. 1161），就是要强行建立一条完全属于美国的、去东方化的资源供应链。正如特朗普所说，这是为了“世界的安全与生存”，实质上是为了确保美国在AI和现代战争领域的资源垄断。
美股投资网分析认为，美国在2026开年的一系列狂飙行动，标志着全球地缘政治的范式转移：资源不再是单纯的商品，而是直接执行国家意志的刺刀。通过控制石油、稀土和航道，美国正试图在不确定的未来中强行锁死胜率。
这种“占领式重建”与欧盟“资本武器化”的对决，将是2026年美股波动的主旋律。对于投资者而言，最贵的资产已经可能不再是那些在云端跳动的算法，而是埋在冻土之下、被航母群守护的物质基础。
请务必盯紧6月1日的关税最后期限，那可能将是决定美债收益率与标普500长期走势的分水岭。
几年前，我们曾和一些顶尖的 AI 研究者交流，他们告诉我们，自己的终极目标是 AGI。出于好奇，也带着一点天真，我们追问了一句：你们到底怎么定义 AGI？
他们沉默了一下，彼此对视，略显犹豫，随后给出了一个后来几乎成了行业“口头禅”的回答：每个人心里都有自己的定义，但当它出现的时候，我们会知道的。
这个小插曲，恰恰概括了人类对 AGI 的长期追寻。一个清晰、统一、可落地的定义，一直难以捉摸。
但定义模糊，并不代表现实不存在。恰恰相反，AGI 已经来了，就在当下。
编码智能体是第一个明显的例子，而且只是开始。更多形态，正在路上。
具备长时间持续执行能力的智能体，在功能层面上已经等同于 AGI，而 2026 年，将是它们真正爆发的一年。
在继续之前，有一点需要说明。我们并不具备为 AGI 提出“权威技术定义”的道德或学术资格。
我们是投资人。我们研究市场，研究创业者，以及两者的交汇点：商业。美股大数据 StockWe.com
因此，我们关心的是功能层面的定义，而不是技术层面的定义。每当一项新技术出现，都绕不开 Don Valentine 那个经典问题：那又怎样？
答案只存在于真实世界的影响之中。
在我们看来，AGI 的功能性定义其实极其简单。
AGI，就是把事情想明白、做成的能力。
我们当然知道，这样的定义无法终结任何哲学争论。但在现实中，如果你真想把一件事做好，你到底需要什么？你需要的不是一套漂亮的理论，而是一个能把事情搞定的 AI。至于它是怎么做到的，远没有“它真的做到了”重要。
一个能把事情想明白的人，通常具备三样东西：基础知识、基于这些知识进行推理的能力，以及不断试错、迭代直到找到答案的能力。
一个能把事情想明白的 AI，也同样如此。它有基础知识，也就是预训练；它有推理能力，也就是推理阶段的算力；它还有持续迭代的能力，也就是长时程智能体。
第一步，知识的积累，点燃了 2022 年 ChatGPT 的时刻。第二步，推理能力的增强，出现在 2024 年底 o1 模型的发布中。第三步，也就是持续迭代、长时间自主执行的能力，则是在最近几周，随着 Claude Code 等编码智能体跨过能力门槛而真正出现。
真正聪明的人，可以在没有他人指令的情况下，连续几个小时自主工作，犯错、修正、继续推进，并判断下一步该做什么。现在，真正聪明的智能体，也开始具备这种能力了。这是全新的变化。
那么，什么叫“把事情想明白”？
想象这样一个场景。一位创业者给自己的智能体发了一条消息：我需要一个开发者关系负责人。技术要足够强，能赢得高级工程师的尊重，同时又真的喜欢混 Twitter。我们卖的是平台级产品，你去找。
智能体先从最直观的路径开始，在 LinkedIn 上搜索竞争公司里挂着 Developer Advocate 或 DevRel 头衔的人，Datadog、Temporal、LangChain，一共找出几百个。但它很快意识到，职位名称并不能说明谁真的擅长这份工作。
于是它转向信号，而不是履历。它去 YouTube 上搜索技术大会演讲，筛选出五十多位讲者，再根据观看量和互动情况进行过滤。
接着，它把这些人和 Twitter 账号交叉比对。一半的人账号几乎不活跃，或者只是机械转发公司博客，这显然不符合要求。但其中有十几个人，真的有开发者在和他们互动。他们发表真实观点，参与讨论，而且内容有品味。
美股投资网获悉，智能体进一步缩小范围，查看这些人过去三个月的发帖频率。有时，活跃度下降意味着对当前工作的倦怠。最终，它锁定了三个人。
接下来是深度调查。一个人刚刚官宣新职位，排除。一个人是刚融资的创业公司创始人，不可能离开。第三个人，是一家 D 轮公司的高级 DevRel，该公司刚裁掉了市场团队。她最近一次演讲，正好聚焦在这家初创公司所瞄准的平台工程领域。她在 Twitter 上有一万四千名粉丝，还会发工程师真正会点赞的梗图。她的 LinkedIn 已经两个月没更新了。
智能体随后起草了一封邮件，提到了她最近的演讲内容，指出与目标客户画像的高度重合，并强调在小团队中能获得的创作自由。这不是一封推销信，而是一封邀请随意聊聊的私信。
整个过程，用时三十一分钟。创业者得到的不是一个挂在招聘网站上的职位描述，而是一个高度匹配的候选人。
这就是“把事情想明白”。在不确定性中推进目标，提出假设，验证假设，走入死胡同，再及时转向，直到某个关键点被点亮。智能体没有照本宣科，它只是运行了一个优秀招聘官在大脑中反复运行的循环，只不过，它不知疲倦，而且只用了三十一分钟。
当然，必须坦率地说，智能体依然会失败。它们会幻觉，会丢失上下文，有时还会极其自信地一路走向完全错误的方向。但趋势已经非常清晰，而且这些失败，正在快速变得可修复。
我们是如何走到这一步的？从推理模型，到长时程智能体。
在去年的文章中，我们曾指出，推理模型是 AI 最重要的新前沿。而长时程智能体，则是在此基础上的进一步演进，它们让模型不仅能思考，还能持续行动，并在时间中不断迭代。
让模型“多想一会儿”，并不简单。基础的推理模型，通常只能思考几秒或几分钟。
目前有两条技术路线，似乎都在奏效，而且扩展性很好。一条是强化学习，通过在训练中不断约束和引导，让模型学会长时间保持目标和专注。另一条是智能体框架设计，通过外部结构来弥补模型的已知短板，比如记忆交接、信息压缩等。
强化学习的规模化，主要发生在大型研究实验室中。从多智能体系统到可靠的工具使用，它们已经取得了惊人的进展。
而优秀的智能体框架设计，则属于应用层的舞台。今天最受欢迎的一些产品，正是因为它们在这方面做得极其出色，比如 Manus、Claude Code、Factory 的 Droids 等。
如果只能押注一条指数级增长曲线，那一定是长时程智能体的能力。METR 一直在系统性追踪 AI 完成长周期任务的能力，结果显示，这一能力大约每七个月翻一倍。如果沿着这条曲线推演，到 2028 年，智能体将能稳定完成需要人类专家一天时间的任务；到 2034 年，是一年；而到 2037 年，甚至可能是一整个世纪。
那又怎样？
很快，你就能“雇佣”一个智能体。这是判断 AGI 的一个简单标准。
今天，你已经可以雇佣 GPT、Claude、Grok 或 Gemini，而且更多角色正在出现。在医学领域，它们像专科医生；在法律领域，它们像助理律师；在网络安全中，它们像渗透测试员；在 DevOps 中，它们像 SRE；在增长和销售中，它们像 BDR、售前工程师和营收负责人；在招聘中，它们像猎头；在数学中，它们像数学家；在芯片设计中，它们像工程师；在 AI 研究本身，它们已经像研究员。
这对创业者意味着什么？
2023 年和 2024 年的 AI 应用，本质上是“会说话的人”。有些确实非常健谈，但影响有限。
2026 年和 2027 年的 AI 应用，将是“干活的人”。它们更像同事。使用频率将从一天几次，变成全天候运行，甚至同时运行多个实例。用户不再只是节省零碎时间，而是从一个独立贡献者，变成管理一支智能体团队。
过去我们总说在“卖效率”“卖时间”。现在，开始真正卖“工作本身”了。
你能完成什么样的工作？长时程智能体所带来的能力，和一次模型推理完全不同。在你的行业中，哪些任务真正需要持续专注？哪些瓶颈来自时间跨度，而不是瞬时智能？
你要如何把这些工作产品化？当工作界面的形态，从聊天框进化为任务委派，你的产品应该长什么样？
你能否稳定地完成这些工作？你是否在极度专注地打磨你的智能体框架？是否建立了足够强的反馈回路？
你又该如何定价和销售这些成果，真正围绕价值和结果来设计商业模式？
是时候上马了。
长时程智能体的指数曲线，已经启动。
今天，它们也许只能稳定工作三十分钟。但很快，它们就能完成一天的工作，最终，甚至是一整个世纪的工作。
当你的规划单位变成“世纪”，你能做成什么？一个世纪，是二十万项从未被交叉分析过的临床试验；一个世纪，是所有客户支持工单被完整挖掘后的洞察；一个世纪，是整个美国税法，被重新整理为一个真正连贯的系统。
那个最激进的路线图，刚刚变成了现实可行的版本。
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