2007—2026年各大类资产每年的收益率排名变化，展示一个非常重要的规律：没有任何一种资产能够长期霸榜，市场的“王者”一直在轮换。

一、2026年最重要的信号：商品资产正在成为绝对赢家

截至图表中的2026 YTD数据：

最夸张的就是商品 +77.3%。

而且这不是普通意义上的“小幅领先”，而是断层式领先。

第二名新兴市场只有27%，商品已经是其接近3倍。

这说明2026年的市场核心交易逻辑已经发生明显变化：资金正在从传统金融资产，向资源、能源、原材料等实物资产集中。

二、真正值得注意的是：黄金正在让位给“商品”

美股投资网研究团队获悉，如果只看过去两年，很容易得出“黄金是最大赢家”的结论。

2024年：

黄金 +26.7%

2025年：

黄金 +60.7%

黄金连续两年表现非常强。

但是到了2026年，黄金只有：

+1.8%

与此同时，商品指数直接达到：

+77.3%

这意味着一个非常重要的变化：

市场交易的已经不只是“避险”，而开始转向“资源短缺”。

黄金上涨更多反映的是：

美元、通胀、央行购金、地缘政治、财政赤字、避险等因素。

但商品大涨往往意味着更直接的供需失衡。

比如能源、工业金属、农产品等出现供给瓶颈，价格上涨之后，会进一步传导到整个经济体系。

所以这张图如果放到2026年的宏观环境里面看，美股投资网认为最值得关注的不是“黄金还能不能涨”，而是：

为什么商品指数会突然成为全市场收益率第一名？

这背后可能代表市场正在交易一个更深层的主题——全球实物资产重新定价。

三、过去20年的“冠军”一直在换

这张图最有意思的地方，其实是横向看2007—2026。

你会发现：

2007年是MSCI新兴市场 +39.8%

2008年则变成美国国债 +14.0%

2009年新兴市场暴涨+79.0%

2010年黄金上涨+29.2%

2011年美国国债第一

2012年REITs第一

2013年S&P 500第一，+32.4%

2014年S&P 500第一，+13.7%

2015年商品、黄金等传统资产表现非常差

2016年商品重新反弹

2017年新兴市场第一，+37.8%

2018年现金/美国国债表现相对占优

2019年S&P 500 +31.5%

2020年黄金 +24.8%

2021年商品 +46.3%

2022年商品 +31.1%

2023年S&P 500 +26.3%

2024年黄金 +26.7%

2025年黄金 +60.7%

然后到了2026年：

商品 +77.3%。

这就是所谓的“资产轮动”。

四、这张图其实是在告诉投资者：不要迷信单一资产

例如黄金。

2020年黄金：

+24.8%

2021年：

+0.0%左右

2022年：

-0.8%

2023年：

+13.4%

2024年：

+26.7%

2025年：

+60.7%

2026年截至目前：

+1.8%

你会发现，黄金并不是一直上涨。

2025年如果你因为黄金涨了60.7%而认为“黄金永远是最好的资产”，到了2026年就会发现资金已经切换到商品。

同样的事情也发生在股票、债券、新兴市场、REITs身上。

没有永远的第一名，只有不同宏观周期下的第一名。

这也是“Asset Class Quilt”这个图最核心的意义。

五、2022年其实是一个非常重要的分水岭

2022年：

Commodities +31.1%

而：

S&P 500 -18.1%

MSCI EAFE -18.1%

MSCI EM -16.7%

Global IG -19.8%

REITs -25.2%

US Treasuries -12.9%

也就是说，2022年几乎是传统股票和债券遭遇“双杀”，但商品成为最大赢家。

这就是典型的：

通胀 → 利率上升 → 股票估值压缩 → 债券下跌 → 商品受益。

而现在2026年商品再次出现远超其他资产的表现，值得思考的是：

2026年是否正在形成某种类似2022年的“实物资产周期”？

当然，两者宏观背景并不完全一样，所以不能简单复制2022年的交易逻辑。

六、还有一个非常有意思的现象：股票其实没有那么差

很多人看到2026年商品+77.3%，可能会觉得“股票没机会了”。

实际上并不是。

2026 YTD：

S&P 500 +12.4%

MSCI EAFE +13.9%

MSCI EM +27%

这说明股票依然是正收益，而且新兴市场表现非常强。

尤其是：

MSCI Emerging Markets +27%

已经明显跑赢S&P 500。

这说明目前不是简单的“股票 → 商品”的单向资金迁移，而更像是：

美国大盘股 → 海外市场/新兴市场 + 实物资产

这种更广泛的全球资产重新配置。

七、债券的表现反而非常值得警惕

2026年：

美国国债-0.7%

全球投资级债券-0.5%

这两个数字看起来跌得不多，但放在当前商品+77.3%的背景下，意义就完全不同了。

因为传统的60/40组合：

60%股票 + 40%债券

过去几十年非常依赖股票和债券的负相关关系。

但如果未来出现：

商品上涨 + 通胀压力 + 利率高位 + 股票上涨 + 债券表现疲弱

那么传统60/40组合的风险收益结构就需要重新评估。

这也是这张图对长期资产配置最大的启示之一。

八、如果从美股投资角度看，这张图真正值得关注的是“第二层机会”

如果商品真的进入一个强势周期，最值得关注的未必只是直接买商品。

因为商品上涨会产生巨大的产业链传导。

例如：

能源上涨 → 油气公司利润增加

铜上涨 → 铜矿公司利润弹性增加

铀上涨 → 铀矿/核电产业链受益

黄金上涨 → 黄金矿企利润弹性

铝、铜、锂等上涨 → 上游资源公司受益

而且资源公司的利润增长往往比商品价格本身更加剧烈。

举个简单的例子：

如果某矿企成本是50美元，商品价格从70涨到100美元，那么商品本身上涨43%，但企业毛利可能从20美元变成50美元，利润增加150%。

所以如果2026年的商品超级周期继续，这张图背后真正值得研究的是：

商品 → 上游资源 → 设备商 → 基础设施 → 企业资本开支

这一整条产业链。

九、美股投资网认为这张图可以提炼成一句非常适合美股投资者的话

过去20年的市场，从来不是“什么资产永远上涨”，而是每一个宏观周期都会产生新的资产冠军。

2009年是新兴市场。

2010年是黄金。

2013—2014年是美股。

2016年是商品。

2017年又轮到新兴市场。

2019年是美股。

2020年黄金。

2021—2022年商品。

2023年美股。

2024—2025年黄金。

而到了2026年，商品以77.3%的收益率遥遥领先。

所以这张图最值得关注的，不是“哪个资产今年涨得最多”，而是：

为什么市场冠军正在从黄金切换到商品？

如果这个趋势持续，那么接下来美股市场真正的大机会，可能并不只在传统AI科技股，而可能逐渐扩散到能源、铜、铀、矿业、工业设备、基础设施以及受益于全球资源资本开支的公司。

这也是美股投资网认为这张BofA图表对2026年投资最有价值的一个信号。

黄仁勋说 Palantir 是“全球最重要的企业技术栈”。

这句话本身就已经超出了普通合作的范畴。而当 Nvidia 把自己的供应链——全球最复杂的供应链之一——交给这套技术栈时，事情的性质变了：这不只是一次合作，而是在定义一套新标准。

合作的事实层

Nvidia 与 Palantir 宣布，将 Nvidia 的 Nemotron 开源模型整合进 Palantir 的 Foundry 和 AIP 平台，以 Palantir Ontology 为底层基础，构建面向供应链的主权 AI。

第一个客户不是别人，正是 Nvidia 自己。从物料分配决策开始，这套系统正在 Nvidia 的全球供应网络中运行。

Nvidia 的供应链有多复杂？

每个 Vera Rubin 机架约 130 万个零部件，横跨数千家供应商。Alex Karp 说，它“比许多国家的供应链都复杂”。黄仁勋的表述更直接：“供应链是实体经济的操作系统。Nvidia 和 Palantir 正在将这个庞大的运营图谱转化为主权智能——从晶圆到 token。”

为什么是“不止于合作”

普通合作是各取所需，而这次是在共同制定标准。三个信号：

第一，Nvidia 是第一个客户，不是最后一个。这套系统先在 Nvidia 自己的供应链中验证，然后计划复制到制造业、农业、制药、零售、科技和政府。

Fast Company 的标题说得很直白：“Nvidia 成为主权 AI 平台的试验场，而这个平台他们打算卖给所有人。”

第二，它打通的是“从晶圆到 token”的端到端智能。不是单点工具，而是覆盖整个运营图谱的决策系统。这意味着供应链管理从“人看报表”转向“机器速度决策”。

第三，“主权”被重新定义。在 Palantir 的框架里，主权意味着客户保留对专有数据的控制权和所有权，系统可部署在云端、本地或托管设施。

但 TNW 的评论指出了另一面：客户控制的是内容，不控制 Ontology、模型、优化软件、加速器，以及供应这四样的两家美国公司。“内容的主权，机器的依赖。”

如果这套模式跑通，“主权智能供应链”的标准就成型了：

以 Ontology 为操作系统，以主权 AI 为决策引擎，以关键供应链为验证场，然后向所有复杂实体系统输出。Nvidia 和 Palantir 正在做的，是把“供应链”从一个成本中心，变成一个国家或企业的主权能力。

美股投资网认为，这不止于合作。它是在为“主权智能供应链”立标准。标准一旦成为默认，依赖便随之形成。

你怎么看？这是主权 AI 的真正落地，还是“主权”叙事的又一次包装？

$NVDA $PLTR #美股

这周旧金山刚结束高盛一年一度的Communacopia科技峰会。台上演讲是公开的，但真正有信息量的，是几天里密集的管理层交流。

上市公司高管、基金经理和分析师坐在一起，聊订单、资本开支、产品节奏，以及未来一两年的判断。

过去三年大家总问“芯片够不够”，现在问得越来越多的是：AI这门生意最后谁赚钱、能赚多少。

几场关键发言听下来，下一阶段的轮廓已经比较清楚。

博通：算力开始算回报

博通CEO Hock Tan给了一个框架：1GW前沿AI算力对应多大经济价值。

GW是功率单位，1GW大致相当于一座中型核电站输出功率，现在大型AI数据中心越来越习惯用GW衡量规模。

按他的测算，1GW前沿算力大约对应30万到50万张H100等效GPU、100万块HBM，一年能支撑约300亿美元ARR。ARR就是年化收入，把订阅和长期合同折算成一年的收入。

更关键的是这300亿怎么分。维持1GW算力运行，每年大约需要100亿美元基础设施成本，包括电力、冷却、芯片折旧、网络、存储和机房。剩下的价值，主要得由模型层和应用层创造。

这说明AI产业正在换问题。前几年市场最关心算力够不够，谁有GPU谁定价。供给逐渐上来后，真正的问题会变成：这么贵的算力，最后能不能变成更高的收入。

Hock Tan后面也强调模型层的商业化。会上估算，目前全球AI模型每年对应的基础设施成本大约2000亿美元，但转化成模型公司收入的大约只有1500亿美元。行业还在高投入阶段。

闭源和开源差距也明显。同样对应1000亿美元投入，闭源前沿模型产生的收入明显更高，开源模型虽然使用量大，直接商业化能力还是偏弱。

这也是华尔街一直争论Meta开源路线的原因。Llama能降低行业模型成本、扩大使用规模，但这部分价值最后有多少留在Meta自己手里，是个问题。

反过来也解释了博通为什么持续押注定制ASIC。如果闭源前沿模型继续扩大收入，大型科技公司为了降低算力成本、提升效率，自研芯片和定制加速器需求会继续放大。Google、Meta、Amazon都在往这条路上走，这也是博通最重要的AI增长方向之一。

AMD：从卖芯片到卖系统

第二场是AMD。管理层给的几个数字，把接下来几年的方向讲清楚了。

未来5年可触达市场规模预计1050亿美元，其中AI GPU约450亿，机架级系统350亿，网络芯片150亿，服务器CPU约100亿。

这里最值得看的不是450亿的AI GPU，而是350亿的机架级系统。机架级系统不是单卖一颗GPU，而是把GPU、CPU、网络、存储、散热和电源整合在一个完整机柜里交付，直接去竞争英伟达的整柜方案。

这对AMD很重要。单卖GPU，主要和英伟达比芯片性能和价格；进入整机柜，竞争就变成系统能力、网络能力、软件生态和整体交付能力。单个订单价值量更高，对客户绑定也更强。

所以接下来判断AMD的AI业务，不能只看MI系列GPU卖了多少，更要看它能不能从卖芯片升级成卖系统。

会上还提到几家核心客户，包括Meta、微软、Anthropic和甲骨文。自2025年第四季度以来，MI355X累计销量已经突破100万颗。

如果这个交付节奏能持续，AMD下一阶段要证明的就不是“有没有AI收入”，而是能从英伟达手里拿到多大份额。

Google：TPU不再只是内部自用

第三场反而更容易被低估，是Google Cloud。最该关注的是TPU。

过去Google的TPU更多被当成内部自用芯片，现在它正在从内部降本工具，变成对外输出的算力产品。会上提到，TPU外部客户已经从Anthropic扩展到SSI和xAI，而且外部使用规模已经超过Google自身内部使用。

这件事意义很大。

以前Google自研TPU，对英伟达的影响主要是自己少买一点GPU。但如果Anthropic、SSI、xAI这些模型公司也开始大规模使用TPU，那就意味着Google的自研芯片开始从内部替代走向外部商业化。这已经不是单纯降本，而是在正面参与AI算力市场竞争。

所以未来几年AI芯片市场真正值得看的，不只是AMD能不能追上英伟达，还要看Google、Amazon、Meta这些云厂商自己的ASIC，会不会从内部使用逐步走向外部销售。

与此同时，Google的资本开支还在扩大。会上给出的口径是，2026年每季度投入约250亿美元，2027年可能进一步升到250亿到300亿美元以上，年化投入首次突破1000亿美元。

但现在再看CapEx，已经不能只看数字越大越兴奋。真正要看的是这些钱流向哪里：继续买GPU，还是自研TPU；建设数据中心，还是投电力、网络、液冷和存储。

同样是1000亿美元资本开支，流向不同，对产业链公司的意义完全不同。

AI下半场，重点从缺算力转向谁赚到钱

把博通、AMD和Google这几场放在一起看，行业变化就很清楚了。

微软、Google、Amazon、Meta、Oracle这些科技巨头，过去几年一直在快速建设AI基础设施。

会上统计的投入规模，从2022年的1500亿美元，上升到2025年的3200亿美元，预计2026年达到4500亿美元，2027年5800亿美元，2028年进一步接近7000亿美元。

总额还在增长，但增速已经开始放缓。所以AI投资接下来真正值得研究的，不再只是CapEx还涨不涨，而是资本开支内部开始重新分配。

谁做自己的芯片，谁开始卖整机柜，谁控制电力和散热，谁能把算力转化成真正的模型收入，这些才决定未来三年的利润流向。

美股投资网，对2028年反而会稍微谨慎一点。因为现在市场有一个很重要的隐含假设：AI资本开支会长期保持高增长。

但如果未来模型推理成本继续快速下降，或者企业端AI应用的商业化速度不及预期，巨头资本开支增速一定会下来。

这并不意味着AI周期结束，而是意味着市场开始从“什么都缺”进入“算回报率”的阶段。

2022年到2026年上半年，AI主线很简单：算力稀缺，谁有GPU，谁就赚钱。接下来到2030年，逻辑会逐渐转向系统级竞争和价值重新分配。

云厂商会不断提高自研芯片比例，芯片厂之间会从单卡性能打到整机柜，电力、散热和网络继续成为瓶颈，而模型公司必须证明自己有能力把每年几千亿美元的算力投入真正变成收入。

这时候，芯片厂依然会赚钱，但超额利润可能会受到两边挤压。

一边是模型公司不断要求降低算力成本，另一边是Google、Amazon、Meta这些云巨头提高自研芯片比例。

反过来，电力、散热、网络这些过去相对不受关注的环节，因为扩容越来越难，反而可能获得更高的价值量。

接下来真正值得盯的几个时间点

今年四季度，英伟达新产品放量、AMD AI GPU继续爬坡，市场已经提前交易了不少预期，所以真正决定股价的，是增长能不能继续超过已经很高的预期。

到2027年一季度，重点看AMD新一代整机柜能不能顺利进入客户验证。如果能够真正拿到规模订单，AMD的估值逻辑会从GPU份额提升，走向系统级竞争；如果推进低于预期，重估时间就要继续往后推。

2027年上半年，重点看Google TPU的外部客户能不能从测试和补充算力，真正转向主力采购。

再往后，英伟达下一代旗舰产品进入大规模量产以后，第一个GW级订单落到谁手里，也会成为整个AI算力链非常重要的信号。

贯穿整个过程，我认为还有一个最容易被忽略的变量：OpenAI和Anthropic这些前沿模型公司的收入增长。

因为所有GPU、ASIC、HBM、光通信、电力和数据中心投资，最后都要有人付钱。

只要模型公司的收入继续高速增长，这条产业链就还有扩张空间。但如果模型收入开始追不上算力投入，那时候市场真正要重新定价的，就不只是某一家芯片公司，而是整个AI基础设施链。

这也是这次高盛TMT大会给我最明显的感觉：AI还在继续。只是市场已经开始从“有多少算力”，进入“这些算力到底能赚多少钱”。

$AVGO $GOOGL #美股

周五公布的数据显示，美国8月未季调CPI月率录得0.4%，为今年6月以来新高，前值为0.1%；CPI年率录得3.4%，与前值持平，二者均符合预期。

核心通胀方面，美国8月季调后核心CPI月率录得0.3%，为今年5月以来新高，高于市场预期及前值的0.2%；核心CPI年率从2.5%的前值降至2.4%，为连续三个月走低，创2021年4月以来新低，符合市场预期。

因汽油成本在连续两个月下降后反弹，美国8月CPI加速上涨，这增强了金融市场对美联储可能在下周加息的预期。

根据美股大数据 StockWe.com 细项方面，CPI报告显示，8月份能源价格上涨了2.1%，而食品杂货价格变化不大，住房价格上涨了0.3%。不包括能源和租金在内的服务价格上涨了0.5%，反映出通信、外出住宿和机票等类别的价格上涨。

除食品和能源商品外，商品价格上涨0.1%，新车和二手车价格上涨是推动价格上涨的主要因素。

8月CPI报告是美联储9月议息会议召开前的最后一个重点指标。此前，不少美联储官员暗示，9月15日至16日的加息决定可能取决于这些数据，因此美联储很可能将这些数据视为三年来首次加息的关键因素。

美联储主席沃什也在上个月的一次演讲中表示，如果美联储不能“确信核心通胀正在以清晰、足够的速度朝着我们的目标迈进”，那么美联储“还有很多工作要做”。

周四的数据已经显示8月PPI数据上升，其中多个关键分项强劲上涨，这些分项会纳入PCE通胀的计算。经济学家目前预计，整体PCE年底将超过3%，仍远高于美联储2%的目标。

再加上上周强劲的8月非农就业报告，市场对美联储下周加息的预期继续提升，预计下周美联储加息的概率约为90%，并完全定价年底前美联储将进行两次加息。

法国外贸银行美国首席经济学家Christopher Hodge表示，这些数字将足以推动美联储加息。“我们认为，美联储可能会认为，从下周加息开始，通过一两次加息来推动加息是合适的。”

他补充道，沃什7月份不稳定的新闻发布会，加上杰克逊霍尔的鹰派态度重新抬头，现在可能会迫使下周加息，以避免陷入自己强加的可信度陷阱。

Mischler Financial Group则认为美联储下周不会根据这一数据加息，该机构认为，官员们在加息问题上意见分歧很大，如果CPI继续高于预期，美联储在10月会议上加息25个基点的可能性更大。

高盛经济学家Alexandra Wilson-Elizondo认为，CPI数据基本符合预期，表面上是投资者希望的结果，但使下周的利率决定悬念陡增。挑战在于，数据并未完全反映最近出现的部分通胀压力，而且几乎没有证据表明通胀在短期内正回归目标。这份报告的调查期早于能源价格最新一轮上涨，也早于大宗商品涨势从能源蔓延至金属和农业等领域。

他补充道，“美国8月CPI数据并不能消除未来出现更强价格压力的可能性。总而言之，符合预期的CPI数据将让美联储保留加息选项，但不至于被迫必须行动，所以市场接下来可能更加关注沃什的沟通、能源价格、劳动力市场数据以及接下来会发生什么，而不是数据本身。”

对于通胀，一些经济学家认为，由于进口关税（最近是对美国最大贸易伙伴之一加拿大征收的关税），价格压力将持续存在。加剧通胀压力的还有人工智能建设导致内存和存储芯片短缺，这推高了部分消费电子产品的价格。

对物价上涨、尤其是汽油和食品价格上涨的不满，已导致特朗普的支持率急剧下滑，并可能使他的共和党在11月中期选举中失去对美国国会的控制权。

与此同时，由于中东冲突和俄乌战争冲击能源供应，美国经济正面临能源价格回升的困境。本周，原油价格突破每桶100美元，美国零售柴油价格也创下历史新高。

周四盘后，我重新看了一遍联邦基金利率期货，有一个变化已经不能忽略了。

按照9月10日的定价，9月16日会议对应的隐含利率已经升到3.804%，相当于市场给出了接近70%的25个基点加息概率。再看到10月28日，隐含利率进一步升到3.89%，累计已经计入约1.04次加息。

换句话说，市场现在讨论的重点，已经不是“美联储会不会重新加息”，而是第一次加息究竟落在9月，还是最迟拖到10月。

为什么预期突然转得这么快？导火索就是周四的PPI。

美国8月PPI同比升到5.4%，不仅高于预期，也明显高于7月的4.7%，创下2026年以来最高水平。

数据公布之后，美股期货迅速下挫，美债收益率全线上冲，10年期一度突破4.92%，同一时间原油重新站上100美元。

美国8月PPI同比加速至5.4%超预期，核心PPI同比4.6%，美联储加息预期骤升

只看这些数字，美股投资网得出一个结论：

通胀重新失控，美联储只能继续加息。

这次通胀，问题并不在需求

但把PPI拆开以后，事情其实没那么简单。8月最终需求商品价格环比上涨1.1%，这个数字看起来很高，但其中超过四分之三来自能源。能源价格单月上涨4.2%，柴油更是暴涨24.1%。

反过来看服务端，最终需求服务价格环比只有0.1%，而剔除食品和能源后的核心PPI环比只有0.2%，甚至低于市场预期的0.3%。

所以这轮通胀最麻烦的地方就在这里：它未必是需求太强造成的。

如果今天是美国消费过热、工资失控、服务价格全面上涨，那逻辑很简单，美联储加息，把需求压下来就行。

但现在真正把PPI往上推的，是能源。

中东炼厂受损、霍尔木兹海峡成品油运输受阻，再叠加俄炼厂遭到打击、成品油出口受到限制，全球市场缺的已经不只是原油，更是把原油加工成柴油、航空煤油这些成品油的炼化能力。

一个很值得注意的数据是，战前霍尔木兹海峡日均约138艘船过境，战时一度锐减至不超过5艘。

这就出现了一个很现实的问题。

美联储可以把利率从3.6%加到4%，甚至更高，但它修不好被破坏的炼厂，也不能靠加息让霍尔木兹海峡恢复正常运输。

关税也是一样。关税提高的是进口成本，本质上同样属于供给端冲击。利率可以压低消费，却没办法把已经加上去的关税直接消掉。

所以从纯经济逻辑来看，这可能是一轮“加息效果有限”的通胀。

加息可能没用，但美联储很难不加

如果按照传统央行框架处理，对于战.争、能源、关税这种外部供给冲击，美联储其实可以选择观察。

因为既然问题不来自需求，加息就没必要过度打击经济。可问题是，今天的美联储已经没有那么大的容错空间了。

市场还记得2021年。当时美联储面对供应链推动的通胀，反复强调“暂时性”。结果后来通胀一路冲到40年来最高，美联储最终不得不用几十年来最激进的一轮加息去补救。

那次判断失误之后，市场对“这是暂时的，所以先不用管”这套说法已经非常敏感。所以现在美联储真正要压的，可能已经不只是CPI或者PPI，而是通胀预期。

密歇根大学一年期通胀预期已经升到4.8%。一旦消费者开始相信油价会一直高、商品会一直涨，企业就会提前提价，员工也会要求更高工资。到了这一步，原本只是一次能源冲击，就可能慢慢进入服务价格和工资。

这才是美联储真正担心的事情，而且这种传导已经不只是理论。

PPI里面，产业链上游半成品价格环比已经上涨1.8%，同比上涨11.5%；更上游的未加工商品同比涨幅达到12.8%。其中很大一部分压力依然来自柴油。也就是说，目前核心PPI看起来还算温和，但能源成本已经开始沿着产业链往下传。

今天企业先多付运输费，接下来可能就是包装、制造、物流跟着涨，再往后才轮到终端商品和服务价格。

等这些东西真正反映进核心通胀里，美联储再出手，可能就晚了。

所以现在利率期货为什么敢把加息一路往前推？不是因为交易员相信加25个基点，就能把油价从100美元重新打回70美元。

而是市场越来越相信，美联储可能必须用一次加息来告诉所有人：它不会再赌一次“通胀自己会下来”。

这两者完全不是一回事。

第一次，是用利率解决通胀。

第二次，是用利率稳住通胀预期和央行信誉。

美股真正怕的，不是一次25个基点

对美股来说，这一点非常重要。

如果加息只是为了处理经济过热，那只要经济数据下来，政策很快就有转向空间。但如果美联储现在是在对抗能源冲击、关税冲击和通胀预期，那么政策路径就会变得更难预测。

你可能会看到一个很别扭的组合：

核心经济没有明显过热，企业盈利还不错，但长端美债收益率居高不下；美联储继续维持鹰派，而估值却被利率一点点往下压。

这也是为什么最近美股最明显的变化，不是盈利突然崩掉，而是估值开始收缩。

对于纳指和高估值科技股来说，最怕的从来不只是“加一次息”。真正的问题是，市场原本期待2026年进入宽松周期，现在却开始重新计算一个更高、更久的利率环境。

美股投资网认为如果10年期美债收益率继续站在4.9%附近，甚至往5%走，很多成长股即使业绩没有问题，估值也会被重新计算。

这其实才是当前美股最大的压力。

$SPY $QQQ #美股

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【原创声明】

本文由美股投资网（TradesMax.com）研究团队原创完成。

原创机构：美股投资网

英文品牌：TradesMax

本文基于公开财报、SEC文件、市场数据、机构资金、期权交易及产业链信息进行独立分析

如需引用本文，请注明：

“美股投资网（TradesMax.com）原创研究”。

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9月10日周四盘后，甲骨文（ORCL）发布FY2027 Q1财报。

说结论：核心数据全面超预期。

• 营收193亿美元，市场预期191亿；
• 调整后EPS 1.92美元，预期1.74美元；
• 运营利润82亿美元，预期78亿。
• RPO达到6640亿美元，同比增加2090亿。

• FY2027全年指引也同步上调，营收至少900亿美元，市场预期890亿；EPS指引8.10美元，预期8.06美元。

财报公布后，ORCL盘后一度大涨超过8%。

这次我们依然提前动手。

昨天我们已经在会员社区就给出预判：

根据美股投资网获得的独家大数据，甲骨文财报有望超预期，FY2027资金状况明显改善，并计划布局ORCL正股或看涨期权Call。

9月10日，我们按计划买入1000股甲骨文。12:53 PM ET，买单以156.56美元成交。

财报盘后公布、股价快速拉升后，我们于今日4:11 PM ET，提交166美元限价卖单，最终以166.501美元成交，1000股全部锁盈。

按成交价计算，毛利为：（166.501－156.56）×1000≈10000美元

财报中的关键信号

交易归交易，财报本身还有几个地方值得单独拿出来看。

第一，RPO的集中度。

RPO两年前只有990亿美元，现在已经达到6640亿，两年接近增长到原来的7倍。这个增速放在任何一家大型科技公司身上都非常夸张。

但问题也在这里。

据美股投资网了解到，目前Oracle的RPO高度集中于少数大型AI客户，其中OpenAI占比尤其高。

美银此前的报告提到，在6380亿美元RPO中，超过一半与OpenAI相关。也就是说，甲骨文现在的AI云增长逻辑，很大程度上取决于OpenAI能否按照合同节奏持续履约和付款。

而OpenAI目前仍处于大规模投入阶段，尚未实现整体盈利。甲骨文在本次财报中也强调，新签合同结构不会额外增加既定融资计划，但客户集中度本身仍然是市场无法忽视的风险。

第二，RPO转化为收入和现金流的速度。

即便客户履约没有问题，这些订单什么时候真正变成收入和现金，是另一个关键问题。管理层表示，大约50%的RPO预计会在未来36个月内确认——换句话说，仍有相当一部分收入的兑现周期超过三年。

有分析估算，目前6640亿美元RPO中，未来12个月能转化为收入的比例相对有限，大量合同对应的仍然是2027年之后的长期订单，整体兑现周期可能拉到3至5年。

所以RPO再大，最终还是要回到最现实的问题：合同什么时候变成真金白银的现金流。这也是分析ORCL绕不过去的一关。

第三，资本开支和现金流的紧绷程度。

FY2026全年资本支出从上一财年的212亿美元大幅升至557亿美元。同期经营现金流虽然达到320亿美元的纪录，但扣除资本支出后，自由现金流仍为负237亿美元。本季度资本支出285亿美元，也明显高于市场预期的192亿。

公司全年资本开支指引维持在700亿美元左右，此外还有200亿至250亿美元用于关键零部件和设备预付款。

为了支撑这轮AI基建扩张，甲骨文计划在FY2027再融资约400亿美元债务及股权融资，此前规划的200亿美元ATM股权发行已经完成——这意味着现有股东承担了一定程度的稀释。

目前公司总债务已达约1250亿美元，标普已将其信用评级下调至BBB-，距离非投资级只剩一级。

部分分析师预计，自由现金流可能要到FY2029前后才能转正。这意味着未来两到三年里，甲骨文这轮扩张能否顺利推进，不仅取决于客户需求，也取决于资本市场愿不愿意持续供血。

三个信号说完，市场分歧大也就不奇怪了。

目前华尔街对ORCL的目标价区间非常宽：44位分析师平均目标价241.43美元，较现价有超过57%的上行空间，最低看到110美元，最高看到400美元。

看多的一方押注OCI产能持续转化为收入、RPO最终兑现；看空的一方盯着现金流缺口、资本开支压力和客户集中度。

估值角度看，甲骨文远期市盈率约20倍，PEG约0.91，而营收增速已达30%，OCI增速121%。横向比较大型科技股，这个估值确实不算贵。但市场给这个估值打折，也正是因为上面这些风险还没有消失。

我的看法很简单：财报超预期是事实，盘后大涨也是事实，但6640亿美元RPO背后的问题，不会因为一个季度的数据漂亮就彻底消失。这笔交易我们按计划完成，赚的是预期差和执行。

接下来判断ORCL还能不能往上走，盯三个变量就够了：

核心客户的付款节奏、RPO实际转收入的速度，以及FY2029前后自由现金流能否真正转正。

这三个变量决定的，不是一份财报，而是Oracle这轮AI基建扩张最后到底能不能跑通。

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Amy Hood 在 GS Communacopia 上把 微软MSFT 的 AI 投资逻辑讲得很清楚：Azure 仍受供应限制，需求不是瓶颈。市场担心 CapEx 太高，但管理层更关心数据中心、GPU、电力和土地能否更快转化为收入。

AI 定价正从席位许可转向消费/成果计费，自研芯片是性价比杠杆，只要 ROIC 够高，债务融资也可用。

核心矛盾：不是需求，是供给变现

市场总盯着微软 CapEx 绝对值，但 Amy Hood 的重点是：供应多快能 ready。她说，与其纠结这里或那里挪 10 亿美元资本支出，不如让供应尽快变成收入。

Azure 仍受供应限制，说明客户需求还在排队。基建“从到货到上线”的时间一年缩短 50% 以上，等于同样一笔 CapEx 能更快开始贡献云收入。所以问题不是“花不花”，而是“每美元 CapEx 多快变成收入”。

CapEx 结构性高位，但追求效率

微软会继续长期投资土地和电力，因为 AI 基建不是短周期生意。提前锁定电力、土地和数据中心灵活性，才能在需求继续放量时积极扩张。

资本开支仍处高位，但生产力在改善：同一单位基础设施能提取更多收入。效率越高，越能更快把 CapEx 转成收入。

AI 变现：许可证保底，消费定价进攻

过去软件按用户许可收费，预算可预测；AI 跑起来后，收入会越来越转向消费型定价——按使用量、工作单位或成果单位收费。

当 AI 带来明确生产力提升时，客户支付意愿最强：只要价值远超付费，即使使用成本更高，也会继续用。

Copilot 是入口：用户越多、参与度越高，越可能带动 Work IQ 等消费型工具，用增量收入对冲 AI 使用成本。

多模型、多芯片，自研硅是杠杆

Azure 定位多模型平台：前沿问题用前沿模型，日常场景用模型组合追求最佳价值。

自研芯片不是替代 $NVDA 或第三方，而是提高性价比和利润率的杠杆。微软要的是多模型、多芯片、多供应来源，而不是锁死单一路线。

ROIC 是门槛，债务不是禁区

关于融资，Amy Hood 很直接：如果 AI 项目 ROIC 足够高、又需要资本，微软乐意进入债务市场。这说明公司不会因为外界担心 CapEx，就放慢真正高回报的 AI 基建投资。

MSFT 的 AI 故事已从“花多少钱”转向三件事：

1. 供应上线速度能否继续提升；

2. AI 使用量能否转化为消费收入；

3. CapEx 回报率能否持续跑出来。

美股投资网认为，AI 云下半场，要看是谁能把电力、土地、芯片和模型平台最快变成真实收入。

#美股

英伟达最大的对手 AMD ，刚把 Marvell 的 CPO 方案退了货——但别急着看空，因为客户连"降级方案"都等不及，Marvell 的 1.6T DSP 积压订单已经排到了两年后。

（说明一下：调研专家没有点客户的名，只说是"一家非英伟达的大型 GPU 公司"。综合调研Meta、OpenAI 是终端买家，而 Marvell 恰好通过 AMD 的供应链向这两家间接供货S所以美股投资网推测，这个客户大概率就是 AMD。）

这就是这份专家调研最反直觉的地方：坏消息是 CPO 技术翻车了，好消息是需求旺到没人计较。下面慢慢说。

这个项目，本是 AMD 为 Meta、OpenAI 这些大买家准备的：6.4T 带宽、32 通道的 CPO 光互联方案，连 Marvell 的交换 ASIC 一起打包——AMD 自己没有光学和交换芯片技术，供应商本来就只能在博通和 Marvell 之间选。

结果 2026 年初样品一出来，性能不达标，良率也有问题。AMD 当机立断：改走 NPO。

这里有个关键细节，散户特别容易误读：出货量预测一个字没改，改的只是交付方案。客户背后的 Meta、OpenAI 们只关心一件事——按时交货。

CPO 是理想答案，但 NPO 能交，就接受。至于 NPO 功耗高、成本高？在抢建 AI 基础设施的年头，这排不上号。

所以别被"CPO 受挫"的标题吓到。专家的原话是：NPO 只是两三年生命周期的过渡品，2028 年市场需求就可能达到 3,000 万颗——过渡都能过渡出这么大的盘子。

CPO 为什么翻车？

理想中的 CPO，是光学模块和 GPU 封在一起。但现在的现实是，Marvell、博通的做法都是"两家分住、焊在同一块主板上"。

200G 的高速电信号穿过层层基板和焊点，损耗太严重，怎么修都修不好。最后只能加一颗 retimer（简化版 DSP）来整形信号——32 个通道加 4 颗，把这些芯片和光引擎挤在同一块板上。

这个形态，就叫 NPO。

有意思的是，这不是 Marvell 一家的狼狈。专家明说：博通、英伟达、AMD、谷歌、亚马逊，全行业都踩了"路线太激进"的坑。英伟达押注台积电的真共封装，良率更惨，而且那种结构里塞不进 DSP——转 NPO 之后，据说还把这部分外包给了旭创。

光互联是必答题，CPO 暂时写不出来，那就先用 NPO 的解法交卷。但没人放弃 CPO，各家都是双线并行，因为 CPO 才是终局。

绕场一圈看下来，你会明白为什么 Marvell 现在的位置很舒服。

亚马逊是最实在的买家。Trainium 4（2027 年下半年）全面转光互联，CPO 来不及就果断 NPO；Trainium 5 的项目已经启动，Marvell 收购的 Celestial AI 方案很受青睐。

谷歌嘴上说不要，行动很诚实——私下一直在找 CPO/NPO 方案，还向 Marvell 咨询过，近期签大协议很大程度上就是为了制衡博通和英伟达。道理很简单：TPU 可以自研，光学自研不了，这环节只能买。

微软是最稳的基本盘：ZR 相干光模块的最大客户，下一代产品已基本锁定 Marvell。至于传闻中 2027 年底量产几十万台 MicroLED 设备，专家的原话是——有明确交付时间表"令人意外"，早期研究还差不多。

OpenAI 则提了个 400G PAM4 的激进项目，专家判断三两年内不现实，因为整条技术链（TIA、Driver、SerDes）都还没熟。

这份调研里最值钱的数字

1.6T DSP：积压订单排两年后。行业盛传这一代 DSP 某个通道性能不佳、公司在重做修复版（respin）——是真的，但完全不影响接单；

ZR 模块：月出货 4-5 万个，单价2,000-3,000 美元，营收全球第一；谷歌直接下开放式订单——只要符合标准的 800G ZR，出厂多少要多少。现在的问题是交不出货，瓶颈在整个供应链的产能；

国内旭创、新易盛的定位：组装能力世界一流，但 DSP、TIA、Driver 这些高利润核心芯片几乎全要从 Marvell 买。

订单是模块厂的，利润的大头在芯片厂——这句是专家给国内光模块股最精准的注脚。

风险在哪？

公平的讲法必须有两面。NPO 是过渡生意，两三年窗口期，终局还是要打 CPO 之战；

博通、英伟达、COHR 甚至 ALAB（专家的比喻：博通是全才，Marvell 是小一号的博通，Astera 是更小一号的 Marvell）都在大客户身边抢位置；

那批硅谷初创公司技术上不难，死穴是拿不到台积电的晶圆产能——没有大客户背书，连门票都没有。

美股投资网认为，这份调研讲的不是一个技术翻车故事，而是一个"需求旺到容错"的故事。光互联的拐点已经过了，现在拼的不是方向对错，是谁能按时、稳定地把货交出来——而眼下，交不出货恰恰是整个行业唯一共同的烦恼。

#美股

苹果终于推出首款折叠屏iPhone，但 AAPL 当天真正交易是1999美元的Duo能否重启换机周期。

周三AAPL以315.93美元开盘，10:05 AM ET前后一度升至318.13美元，随后在发布会开始前就已经转弱，11点以后跌到312美元附近。

发布会于1:00 PM ET开始时，AAPL约报314美元。开场后股价快速跌至311美元附近，并在2:15 PM ET触及全天最低309.90美元。

真正的反转出现在发布会后半段。AAPL从日内低点快速拉升，并在2:55 PM ET冲到319.15美元，反而创下当天最高价。随后资金再次兑现利润，股价回落至315.34美元收盘，较前一交易日下跌约0.28%。

所以这一天的苹果的盘面可以理解为：

发布会前资金已经提前降仓；

发布会开始后市场先压低价格消化不确定性，随后又对iPhone Duo、新产品结构和AI叙事进行了一轮重新定价。

美股投资网认为，真正值得看的是新 CEO John Ternus 在台上给 iPhone 定了一个新位置——智能个人中枢。

这意味着苹果并不只是想卖一台折叠屏手机。Duo 更大的意义，是给 AI Agent 找一个新的硬件入口。未来 AI 不只是聊天，而是要替用户处理邮件、日历、支付、购物和跨 App 操作。

苹果手里最大的筹码，是 iPhone 这个已经深入用户生活的入口。

第二个重点是价格。Duo 1999 美元起，最高 3199 美元。苹果真正想做的，是继续把 iPhone 的价格天花板往上抬。

现在智能手机已经是成熟市场，苹果很难再靠销量高速增长，所以更现实的办法，是让高端用户花更多钱。

所以 Duo 不需要卖成爆款。只要它能把一部分 Pro 用户推到 2000 美元以上价格带，拉高 iPhone 的平均售价，这个产品就有价值。

接下来真正要看的不是参数，而是三件事：

Duo 预售是否超预期

Pro 用户是否愿意往更高价位迁移

假日季度 iPhone ASP 能不能被明显抬高

所以周三这波下跌，我更愿意理解成卖事实，不是市场否定苹果。

市场现在只是想看一件事：

苹果还能不能继续让用户为“新的东西”付更高的价格。

$TSM #美股

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【原创声明】

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“美股投资网（TradesMax.com）原创研究”。

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META 周三大涨6.5%，市场买Muse让Meta第一次出现了从“AI烧钱”走向“AI执行交易”的清晰路径。

Muse 最值得看的不是功能，是商业模式已经成形。

定价很简单：免费版拉人，Power 版 20 美元/月，Maximum 版 100 美元/月。可订阅费根本不是重点。

扎克伯格真正想要的，是用户通过 Muse 购物、预订、投放时，Meta 从每笔交易里分成。甚至以后连广告都不用你自己投——告诉 Muse 预算和目标，它替你在 Meta 的广告系统里跑完。

这一下就不一样了。

ChatGPT 的 20 美元，买的是工具；Muse 的 20 美元，如果真能替你买、替你订、替你投广告，买的就是入口。

而 Meta 最大的牌从来不是模型，是分发。OpenAI、Anthropic 还在抢用户，Meta 手里 WhatsApp、Instagram、Facebook、Threads 几十亿人每天本来就泡在里面。

Muse 不用教育市场什么是 AI 助手，只需要让用户习惯一件事：点一下，事就办完了。

这就是市场反应这么大的原因——大家意识到，Meta 可能第一个把 AI Agent 从演示产品推成真正的消费级产品。

以前每年几百亿砸下去，市场只问一个问题：什么时候回本？现在至少有了答案的轮廓：订阅只是第一层，后面是广告、交易、佣金和支付。

但我们也别急着兴奋，两个问题还没解决。

一是信任。Muse 要碰你的邮箱、日历、支付、私人数据，而 Meta 在隐私上的黑历史决定了，用户不会天然愿意把整个数字生活交给它。技术能保护是一回事，用户敢不敢是另一回事。

二是执行力。内部测试已经两极分化：有人能让它跑完长时间复杂任务，也有人十几分钟就卡死、掉线、忽略错误。方向能走，和稳定能用，中间还隔着一代产品的距离。

美股投资网认为这波上涨，更愿意叫它预期修正，不是业绩兑现——市场只是把 Meta 从"AI 烧钱公司"，往"AI 可能开始变现的公司"重新定价。

接下来就看三个数：日活、任务完成率、付费转化。

跑出来，Muse 就是 Meta 下一代商业入口的雏形；跑不出来，故事就会回到那句老话：

Meta 又烧了一大笔钱，然后呢？

$MSFT #美股

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