周三，美股三大指数全线收涨，标普500指数创新高，纳指刷新历史高点，科技股继续主导市场。这一波涨势，背后最强的推动力就是AI。

标普500科技板块涨约 2%，成为 11个行业中表现最佳；而芯片股更是创下历史最长连涨天数，费城半导体指数连续第16个交易日上涨，涨幅约 2.7%，创下 1994年以来最长连涨记录。

（费城半导体指数十六连涨，创1994年有数据记录以来最长连涨天数）

其中，迈威尔科技（MRVL）作为算力互联的龙头，今天稳步上涨近 4%，而我们VIP社群在 81美元时以 30%仓位重仓潜伏，截至今天，收益已接近翻倍！

AMD大涨核心逻辑

今天美股最值得关注的事件之一，就是 AMD 盘中大涨近 7%。

而这波上涨，我们其实也已经提前给大家讲到了。

上周日，美股投资网就在深度长文《美股 AI 进入执行时代，真正的赢家是这两家大公司！AMZN、AMD》中明确指出：AI 硬件的需求逻辑，正在从“只看 GPU”，逐步转向“CPU + GPU + 内存”协同驱动的整套数据中心架构。今天 AMD 的强势上涨，本质上就是在验证这条主线。

第一，服务器 CPU 的需求预期，正在被重新上修。

过去市场看 AI，核心几乎都盯在 GPU 身上。但到了 Agentic AI 时代，数据中心最忙的已经不只是模型推理本身，而是任务调度、状态管理、数据搬运、I/O 和控制流。这意味着，CPU 不再只是 GPU 的附属品，而是在 AI 执行链条中重新变成不可或缺的基础设施。也正因为如此，市场开始重新上修服务器 CPU 的需求预期。

第二，AMD 的结构，比很多单线公司更有弹性。

一边是 EPYC 服务器 CPU，直接受益于 AI 工作负载从“训练导向”转向“执行导向”；另一边是 Instinct GPU，继续承接英伟达之外的外溢需求。

也就是说，很多公司只能吃一条逻辑，AMD 吃的是 CPU 回归 + GPU 外溢的双重重估。这也是为什么，AMD 这次的上涨，不只是板块带动，而更像是结构性重估。

第三，资金已经开始提前押注财报和预期上修。

今天市场对 AMD 上涨的解释，基本都集中在同一个方向：AI 需求持续强劲，目标价被上调，资金也在提前交易即将到来的财报预期。

如果后面的财报真的能进一步验证，AI 需求还在扩张，服务器 CPU 和 GPU 业务都在改善，那 AMD 这波上涨就不只是短线情绪，而很可能是一轮更完整的估值重估。

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特斯拉核心风险

另外一件值得重点关注的大事，就是特斯拉财报。

特斯拉一季报刚落地，股价一度跳涨4%，但是随后快速回落！

这也再次验证了我们美股投资网本周一的预警：4月17日，机构在暗池卖出7.4亿美元特斯拉股.票，再加上21亿美元大额卖单，合计超过29亿美元资金提前离场。这组数据说明一件事：在财报发布前，部分大资金已经明显转向谨慎。

特斯拉 TSLA 和 SNDK 出现海量美股暗池资金买卖！

第一，现金流硬气，明显超预期。

特斯拉一季度营收 223.9亿美元，低于市场预期的 226亿美元，这个本身不算惊喜。真正超预期的是自由现金流，公司做出了 14.4亿美元正值，而市场原本预期大约是 14.3亿美元流出。这说明，哪怕主业增长没有特别强，Tesla 依然具备先把现金流稳住的能力。这也是为什么财报刚出来的时候，股价第一反应是先往上冲。

第二，250亿资本开支，直接把市场拉回现实。

管理层把 2026年资本开支目标上调到250亿美元以上，相比此前大约 200亿美元的水平，直接提高了约 25%。

同时公司也明确表示，接下来几个季度会维持高投入，CFO 甚至直接提到，2026年剩余时间自由现金流会转负。这句话非常关键，因为它等于在提醒市场：这次财报里的现金流亮点，并不能简单外推到未来几个季度。

第三，投入先行，回报延后。

Tesla 这次继续推进 Robotaxi、Cybercab 和自动驾驶 rollout，也释放了更多扩张信号。但管理层同时承认，这些新业务对今年收入的贡献还不会太大，更明显的兑现可能要等到明年。说白了，就是方向已经往前走了，钱也已经开始真花了，但利润兑现还没有同步跟上。

所以，市场先兴奋，是因为现金流没想象中差；随后又冷静下来，是因为大家很快意识到，Tesla 接下来真正要面对的问题，不是要不要投入，而是投入这么大，多久才能真正转化成收入和利润。

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摩根大通分析师表示，亚马逊与Anthropic的这项最新合作将利好迈威尔科技(MRVL)和Astera Labs(ALAB)。“我们认为迈威尔科技和Astera Labs是两家有望从该协议中受益的关键亚马逊供应商。首先是迈威尔科技，该公司是AWS在Trainium项目(Trainium 2)上的长期ASIC设计合作伙伴，目前正处于Trainium 3的产能爬坡阶段，并有望在Trainium 4中实现更高内容占比，包括Celestial CPO、NVLink和UALink交换等。”

目前，迈威尔科技与AWS签订了一项为期五年的协议，将供应定制AI ASIC、光学DSP、AEC DSP、DCI光模块、CPO以及以太网交换芯片。

分析师指出“在Trainium 2项目中，我们认为Astera Labs正部署Scorpio‘P’系列交换芯片(PCIe头节点连接解决方案)，并配套其PCIe retimer产品组合。在Trainium 3项目中，我们预计该公司将在2026年下半年推动Scorpio-X(类PCIe规模扩展互连架构)实现显著出货增长。在Trainium 4项目中，我们认为Astera Labs可能有机会支持UALink和NVLink交换协议。此外，亚马逊还使用该公司的Taurus AEC网络产品。”

根据美股投资网获悉的数据，Anthropic已经在使用超过100万颗Trainium芯片。随着Trainium 3在2026年下半年开始放量，到当年年底，这些芯片对应的算力容量预计将达到2GW。该公司与亚马逊的新协议还包括在欧洲和亚洲大幅扩展推理算力部署。

该协议还包括在AWS上推出Claude Platform。富国银行指出，这可能为Anthropic相对于第三方平台带来竞争优势。

美国银行证券部门则表示，对于亚马逊而言，这项协议可能意味着未来两年资本支出进一步上升。亚马逊当前2026年的资本支出计划为2000亿美元，较2025年的1318亿美元显著增长。

分析师Justin Post和Steven McDermott在报告中表示“OpenAI已表示将消耗2GW的Trainium算力容量(以及可能数量未披露的英伟达算力)，而Anthropic现在披露的承诺最高可达5GW。总体来看，这可能占我们此前预计亚马逊到2027年将建设的15GW算力容量中的相当大一部分。”

分析师补充称“如果第一季度环比AWS业绩显示新增AI工作负载利润率较低，市场对资本支出回报的担忧可能再次出现。不过，我们认为亚马逊正越来越有能力从人工智能需求的持续增长中受益。”

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做软件的人，现在最喜欢说的一句话是：轻资产，低门槛，可复制。这句话两三年前是对的，现在嘛，我觉得它正在变成一个陷阱，而且是那种你走进去了都不知道的那种。

吕骋，rabbit 的创始人，最近接受了一次深度采访。他说了一个判断，让我愣了一下："现在硅谷的投资人有一个共识变化，他们觉得软件没有护城河了。你做一个软件没什么大不了，我可以用 Claude Code 去反向工程。"

这是他们做硬件、坚持做硬件的核心原因之一。

我第一反应是，这也太直接了。但你认真想想，好像不是危言耸听。

一个 AI coding agent，现在能干什么？能读懂你的产品逻辑，理解你的数据结构，然后把整个系统从头搭出来。你花了 18 个月打磨的产品，竞争对手现在可能用 3 周复制。

这不是假设，现在就在发生。

那什么还有壁垒？吕骋的答案是硬件。

他的逻辑是这样的，硬件能形成一个输入循环，只要设备在用户手里正常跑着，用户数据、行为反馈就持续进来，产品就会越来越好。这个循环，软件很难复制。

有人会说，软件也可以做用户反馈，也可以收集数据。但软件的问题是，用户随时可以卸载，随时可以切换，迁移成本几乎是零。硬件不一样。买了一个设备，它放在口袋里，天天跟你在一起，积累的是你真实的使用习惯。数据密度和软件不在一个量级。

现在很多人做 AI 产品，路子是这样的：找一个垂直场景，套一个大模型 API，加一个好看的交互，上线，推广，变现。

这条路两年前跑通，确实有人赚到了。

但现在的问题是，一个同类产品今天出现，下周就能被三家复制，再下周你的流量就开始被分走。你的差异化在哪？

如果只是提示词调教得更好，或者 UI 更好看，这个护城河大概率熬不过 6 个月。

吕骋还提到了 App Store 的问题，他说做 APP 要交苹果税，要遵守各种规则，最近苹果专门在打压生成 APP 的 APP，一大批 web coding 类应用直接被下架。就算做 WhatsApp、Telegram 上的套壳方案，这条路也已经被堵死了。

在别人的平台上做软件，你永远是租房客。房东随时可以改规则，随时可以涨价，甚至随时可以把你的门锁换了。

Siri 就是最直接的例子，苹果有什么理由允许一个比 Siri 更聪明的产品，在自己的系统里把 Siri 替代掉？话语权不在自己手里，商业终点往往就剩两种：被收购，或者死掉。

美股投资网认识几个做 SaaS 的朋友，去年都在说用 AI 加速开发，效率提升 5 倍。

今年有两个人跟我说，他们的产品被一个用 Claude Code 开发的竞品，3 周做出了 80% 的功能，定价直接砍一半。

效率提升了，壁垒反而更脆了，这个逻辑反过来想，真挺残酷的。

吕骋还提了一个细节，他们公司现在连设计工具都彻底抛掉了，Figma、Adobe，全不用，转向 Claude 与内部系统协同办公。连工具本身都在被替代，如果还觉得用这些工具做出来的产品有护城河，这个逻辑本身就说不通。

那现在该怎么办？不是要说快去做硬件，你我大概率也没那个资源。

真正值得停下来想的是：你正在建的这个东西，壁垒到底来自哪里？是技术积累、数据飞轮、用户迁移成本，是合规门槛，还是只是我做得比别人早一点？

如果是最后一种，这个早一点的优势，现在缩水的速度，比大多数人预期的要快得多。

美东时间 2026 年 4 月 21 日，SpaceX 官方正式宣布，与目前全球最火爆的 AI 编程工具 Cursor 达成深度战略合作。这份协议的条款极其罕见且具有侵略性：SpaceX 获得了在今年晚些时候以 600 亿美元收购 Cursor 的权利；即便最终不进行整体收购，SpaceX 也要为双方的阶段性合作成果支付 100 亿美元。

600 亿美金是什么概念？这几乎是 Cursor 上一轮融资估值的两倍。我们美股投资网看到的不仅是一个天文数字，更是马斯克在 AI 赛道上的一次“饱和攻击”。

算力与工程的最强联合

这次合作的逻辑非常清晰。美股投资网了解到Cursor 拥有目前市场上最好的 AI 编程产品，并深度渗透到了全球顶尖软件工程师的工作流中；而 SpaceX 手里握着的，是刚刚建成并投入使用的 Colossus（巨型机）训练超算。

这台被称为“算力巨兽”的超算拥有等同于 100 万颗 H100 GPU 的计算能力。马斯克曾在内部 admitted（承认）他在 AI 领域的短板在于“编程能力（coding capabilities）”尚未达到顶尖水平。现在，他通过直接对接 Cursor 的产品力，试图在自己的超算底座上，训练出全球最强的“编程与知识工作 AI”。

这种软硬件的垂直整合，正是马斯克一贯的打法：用最强悍的算力基础设施，去暴力催化最灵巧的软件算法。

估值的博弈：600 亿买的是什么？

很多人可能会问，一个编程助手凭什么值 600 亿美金？答案不在于“编程”，而在于“生产力重构”。

我们美股投资网认为当前的 AI 赛道已经进入了深水区。如果说 OpenAI 解决的是“人机对话”，那么 Cursor 解决的是“机器替代人类进行生产”。在 SpaceX 和 xAI 合并后，马斯克需要一个能高效产出代码、自动优化航天系统逻辑，甚至能自我迭代的 AI 引擎。

分层估值逻辑：600 亿是“买断价”，买的是未来的生产力垄断；100 亿是“服务费”，买的是当下的技术领先。

IPO 前的最后拼图：目前市场传闻 SpaceX 即将进行历史性 IPO，估值直指 1.75 万亿美元。在这个节骨眼上砸钱补齐 AI 编程的短板，是为了向华尔街证明，SpaceX 不只是一家火箭公司，而是一家拥有顶级 AI 自研能力的超级科技巨擘。

结语

我们美股投资网认为AI 的下半场竞争，属于那些拥有闭环算力且能直接应用的公司。

马斯克正在利用 SpaceX 产生的庞大现金流，通过“买买买”和“练练练”的方式，绕过硅谷传统的风险投资节奏。如果这次合作如期产出“全球最有用的模型”，那么微软旗下的 GitHub Copilot 将迎来最强劲的对手。

从基本面来看，SpaceX 已经从单纯的技术验证阶段，全面转向了规模化盈利与多元化扩张。无论是星链（Starlink）的现金流支撑，还是 Colossus 超算的算力输出，马斯克正在构建一个地球上甚至地球外都无法逾越的“技术护城河”。

这 600 亿美金，买的不是一个软件，而是通往“自动编程时代”的头等舱门票。

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2026年美股最强投资组合，美股投资网的Top Stock累计回报高达233%，显著跑赢同期大盘74%。

今年一季度建仓的大市值公司

DELL 大涨26%

LITE 上涨30%

ARM 上涨55%

COHR上涨128%

其中4月新开仓牛股 ***R 大涨21%

中市值公司

DOCN 大涨63%，我们之前文章已经推介过 

MP 稀土大涨15%

PLAB 大涨51%，我们之前必买股文章推介过 

WRBY 大涨26%

小市值公司

KOPN 大涨45%

***X 大涨33%

**W 大涨63%

**U大涨27%

SGML大涨 208%

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当ChatGPT、Gemini和 Claude等现象级AI应用接连落地，全球算力需求正以远超预期的速度狂飙。然而，算力军备赛背后，AI基础设施（AI Infra）产业链正遭遇前所未有的系统性梗阻。从芯片制造的核心设备到数据中心的一根铜缆，从特种材料到洁净厂房，几乎每一个关键环节都亮起了“红灯”。NVDA AMD

算力发展的四大"墙"

AI算力的发展并非单一维度的芯片性能提升，而是一个涉及计算、存储、传输、能源的复杂系统工程。

（一）存储墙：AI推理时代的第一重枷锁

当前，AI行业重心正从大模型训练转向推理，预计2026年全球AI推理需求将超越训练场景。AI推理侧需求爆发，直接拉动对高带宽内存（HBM）及大容量DRAM的需求。

尽管主要存储芯片厂商正在计划扩大产能，但从投资到生产线真正投产，至少需要两年时间，这决定了紧缺格局在短期内难以缓解。新增产能主要集中在2027年及以后释放，2026年行业将呈现需求快速增长而供给释放滞后的结构性错配。

（二）带宽墙：数据流动的“毛细血管堵塞”

算力提升速度远超数据传输速度。这一矛盾导致了严重的“带宽墙”问题——数据在芯片内部、芯片之间、机柜内部以及数据中心之间的流动，成为了整个算力系统的性能瓶颈。

当前的带宽瓶颈是多层级的：在芯片内部，晶体管之间的互联延迟和功耗不断上升；在芯片之间，传统的PCB板载互联已经无法满足AI芯片之间的高带宽、低延迟需求；在机柜内部，服务器之间的互联带宽成为了Scale Up（纵向扩展）的制约；在数据中心之间，长距离传输的带宽和延迟则限制了Scale Out（横向扩展）和跨区域算力调度的效率。

据测算，在当前的AI训练集群中，数据搬运的能耗已经超过了计算本身的能耗。如何打通数据流动的“毛细血管”，降低传输延迟和功耗，是AI Infra发展必须解决的问题。

（三）计算墙：高端芯片制造是根本制约

AI芯片的性能迭代高度依赖先进制程工艺，而先进制程的产能则完全受制于上游的高端制造设备，尤其是EUV（极紫外）光刻机。

目前，全球只有ASML一家能够生产EUV光刻机，其产能极其有限，且受到严格的出口管制。这直接导致了7nm以下先进制程的产能严重不足，无法满足AI芯片的爆发式需求。英伟达作为全球AI芯片的龙头，其H100、H200等高端芯片的出货量一直受制于台积电的先进制程产能，交货周期长达数月甚至一年以上。

更严峻的是，芯片制造是一个高度全球化的产业链，任何一个环节的断裂都会影响整个产能。从光刻胶、靶材、电子特气等原材料，到刻蚀机、沉积设备等关键设备，都存在不同程度的垄断和供给限制。这使得高端芯片制造能力成为了AI Infra产业链中最难以突破的制约瓶颈。

（四）电力墙：相对可控的短期挑战

与前三者相比，电力墙是相对容易解决的瓶颈。AI数据中心是能耗大户，一个超大型数据中心园区的年耗电量，甚至超过数十万人口的中等城市。目前，全球数据中心总用电量占全球总用电量的2%～3%，且仍在攀升。但电力问题本质上是基础设施建设问题，可以通过燃气轮机、燃料电池、光伏等多元能源供给方式来解决。

根据美股大数据 StockWe.com 从长期来看，随着可再生能源技术的发展和能源基础设施的完善，电力供应不会成为AI算力发展的中长期最大瓶颈。但在局部地区，由于电网建设滞后，短期供电压力仍然存在，可能会限制数据中心的建设速度。

扩产的“隐形杀手”：设备与材料的全面紧缺

AI芯片扩产速度远低于预期，核心制约并非芯片本身，而是上游设备与材料环节的全面短缺。

（一）测试设备需求增长迅速

AI芯片技术升级推高了测试设备的精度、效率要求。相较于普通逻辑芯片，AI GPU的信号端口数量暴增，会消耗更多测试机的信号通道资源；同时其晶体管数量激增，对应的测试向量规模和单芯片测试时长也大幅增加。更关键的是，传统消费电子领域的芯片只有一定比例的芯片会进行测试，但对于人工智能芯片来说，必须对所有芯片进行100%的测试，而且通常需要经过多个阶段，以确保整个芯片组正常运行。在AI算力需求的强力驱动下，叠加存储器市场的爆发，半导体测试设备（ATE）几乎成为了整个半导体设备赛道中出货量增速最快的品类。

全球最大的芯片测试设备供应商$爱德万测试(ADR) (ATEYY.US)$ 也表示，预计截至2026年3月的财年将创下历史新高，营收预计增长37%，净利润将比上年翻一番以上。

（二）IC载板/封装基板：比芯片更贵的“卡脖子”环节

令人意外的是，当前英伟达等头部芯片厂商的最大供应链痛点，不是芯片本身，而是IC载板（封装基板）。IC载板是连接芯片和PCB板的关键部件，起到电气连接和物理支撑的作用。AI芯片对IC载板的要求极高——需要更大的面积、更高的布线密度、更好的散热性能和更低的信号损耗。这也意味着它的价值必然要比普通PCB高得多。据测算，在整个封装成本中IC载板成本占比高达50%左右，在先进的倒装封装中，这一比例甚至高达70%—80%。根据所选的树脂材料不同，IC载板主要分为BT载板、ABF载板。其中，BT载板的主要应用产品是各类存储芯片；而ABF更集中于逻辑芯片，例如CPU、GPU、FPGA、ASIC等。

据不完全统计，2025年以来，IC载板价格累计涨幅超过30%。涨价主要有两大原因：一是上游原材料成本传导，高端玻纤布、铜箔等核心原材料自2025年起持续供不应求，产能缺口不断扩大；二是2.5D/3D先进封装的需求爆发，GPU等高端芯片普遍采用多芯片堆叠架构，芯片层数与面积的大幅增加，直接推高了载板面积需求量。

不同于普通PCB，IC载板技术壁垒高、工艺复杂度大，全球高端IC载板的产能主要集中在欣兴电子、南亚电路等少数台资厂商手中，产能扩张周期长达18-24个月。这意味着，IC载板的紧缺局面在未来两年内难以得到根本缓解。

（三）关键特种材料：极度稀缺的“工业味精”

一些看似不起眼的特种材料，正在成为AI产业链的“致命软肋”。Low-CTE（低热膨胀系数）玻璃纤维、特种铜箔、高端钻针等材料，虽然用量不大，但却是制造高端IC载板和PCB板不可或缺的“工业味精”。

AI芯片的高功耗和高性能要求，使得载板和PCB板必须使用具有极低热膨胀系数的材料，以防止在高温工作环境下发生变形。同时，由于填料变硬，加工过程中使用的钻针寿命大幅缩短至原来的1/5-1/7，导致钻针的需求呈爆发式增长。

这些特种材料的技术壁垒极高，全球产能高度集中，且扩产难度大。一旦出现供给中断，将直接影响整个AI产业链的正常运转。

（四）高端洁净室：被忽视的高壁垒环节

在AI产业链的扩产过程中，高端洁净室是另一个被严重忽视的高壁垒环节。先进制程芯片和先进封装对生产环境的洁净度要求极高，空气中的一粒微尘都可能导致整片晶圆报废。

高端洁净室的建设不仅需要巨额的资金投入，还需要极高的技术水平。从空气净化系统到防静电设施，从温湿度控制到振动隔离，每一个环节都有严格的标准。目前，全球高端洁净室市场主要被海外厂商主导，其净利率可达20%以上，远高于国内同行。

随着全球AI芯片产能的扩张，高端洁净室的需求持续旺盛，成为了产业链中一个确定性极强的高景气环节。

连接技术的“路线之争”：铜回潮与光电融合

在算力和扩产瓶颈之外，数据中心内部的连接技术也正在经历一场深刻的变革。铜与光的技术路线之争，以及PCB/载板的技术升级，正在重塑AI Infra的连接格局。

（一）铜与光的场景化竞争与替代

长期以来，光模块一直被认为是数据中心高速互联的未来方向。但随着AI算力需求的爆发，铜缆技术正在迎来“回潮”，铜与光形成了在不同场景下的互补与替代关系。

短距离（≤7米）：铜缆（AEC，有源铜缆）凭借成本低、可靠性高、延迟低的优势，正在全面替代基于激光的光模块。在服务器内部和机柜内部的短距离互联场景中，铜缆的性价比优势十分明显。

中距离（~30米）：Micro LED光缆成为了折中方案。它结合了铜缆和光模块的优点，可靠性优于激光光模块，成本也低于传统光模块，适用于机柜之间的中距离互联。

长距离（数据中心间）：传统可插拔光模块与光纤仍然是主流。CPO（光电共封）技术被认为是未来的发展方向，它将光引擎和芯片封装在一起，能够大幅提升带宽和降低功耗，但目前仍面临成本高、可靠性差等挑战，大规模商用尚需时日。

值得关注的是，AI数据中心对光纤的采购规模与性能规格要求，已与传统电信网络形成量级差距。为满足GPU集群低时延、高带宽的互联需求，G.657.A2等特种光纤需求持续走高，而更为前沿的空芯光纤方案也已进入实际部署阶段。空芯光纤以空气取代传统玻璃纤芯，传输性能实现显著优化：传输损耗可由常规0.14dB/km降至0.1dB/km以下，传输时延从5μs/km降至3.46μs/km，同时可耐受更高光功率。

当前空芯光纤市场参与厂商快速扩容，价格却保持相对稳定，单价约3万-4万元/公里，远高于普通光纤。

（二）PCB/载板的技术升级压力

为了满足AI芯片的高带宽需求，PCB和载板技术也在不断升级。当前，PCB/载板正在向n+m结构、玻璃基板、半加成法（mSAP）工艺方向发展。

n+m结构通过增加层数和布线密度，提升了载板的带宽能力；玻璃基板具有更低的热膨胀系数和更好的高频性能，是未来高端载板的重要发展方向；mSAP工艺则能够实现更精细的线路布线，满足高密度互联的需求。

这些技术升级对上游的设备、材料和制造工艺都提出了全新的要求，也带来了新的产业机会和挑战。

美股投资网总结

AI Infra产业链正面临着多维瓶颈的交织制约。从算力层面的存储墙、带宽墙、计算墙、电力墙，到扩产层面的测试设备、IC载板、特种材料、洁净室紧缺，再到连接层面的技术路线之争，每一个环节都在影响着AI算力的规模化部署。

高端芯片制造能力是最根本的制约，它决定了AI芯片的性能上限和产能规模。而测试设备、高端IC载板、关键特种材料等，则是当前产业链中确定性最强、供需矛盾最突出的环节。从长期来看，AI Infra的发展将呈现出两大趋势：一是铜缆回潮与光电融合的技术演进，不同技术路线将在各自的优势场景中并存；二是全球产业链的重构与国产化的加速，国内企业在部分细分领域有望实现突破。

美股POET大涨的原因是，首席财务官 Thomas Mika 在与 Stocktwits 的讨论中称做空者为“蛆虫”。他指责该机构刻意选择在报税日（Tax Day）之前发布报告，以制造焦虑。此外，美股投资网获悉，美股光通信板块整体走强，POET涨幅领涨，公司官宣全新光子学合作，加速AI光学业务转型，其光电子集成平台适配AI算力通信高增长赛道，业务前景获市场看好，带动其股价大幅飙升。

Wolfpack（做空机构）指称 POET 作为“被动外国投资公司”（PFIC）的身份将导致一场“税务噩梦”。Mika 对 Stocktwits 表示，这一警告完全是“虚张声势（空穴来风）”。

他解释称，公司目前处于净亏损状态。因此，美国股东根本没有任何需要申报的收益。

深度解读

这段新闻充满了火药味，反映了上市公司在面对“做空报告”时的强硬反击姿态：

1. 核心矛盾：税务定性

Wolfpack 的攻击点：他们利用 PFIC（Passive Foreign Investment Company）这一复杂的美国税法概念。如果一家外国公司被定性为 PFIC，美国投资者通常面临极其繁琐的申报义务和更高的税率。Wolfpack 试图以此恐吓散户抛售股票。

CFO 的反击：Mika 使用了 "Nothing burger" 这个地道的俚语（指听起来很唬人但实际上毫无实质内容的事物）。他的逻辑非常直接：既然公司还在亏损，股东就没有资本利得或分红，自然也就不存在所谓的“税务噩梦”。

2. 情绪化的语言（The "War of Words"）

"Maggots"（蛆虫）：这是极具侮辱性的词汇。CFO 使用这种表达，旨在通过攻击做空者的道德准则，来削弱其报告的可信度，并激起散户投资者（Stocktwits 社区的主力）的同情。

Timing（时机）：Mika 认为对方选择在 4 月 15 日（美国传统报税截止日）前发布报告是“心理战”，利用股民对税务审计的天然恐惧来制造恐慌性抛售。

3. 市场背景

POET Technologies 是一家光子集成电路开发商。这类高科技研发型公司在盈利前往往非常依赖二级市场融资，因此对做空报告极其敏感。

如果你只用“业绩变好”来解释Avis Budget Group (CAR)这轮暴涨，那基本是看错方向了，这一波本质上不是基本面行情，而是一场典型且极端的资本结构挤压游戏，甚至可以说是近年来最干净、最暴力的一次轧空范本

事情的起点非常简单，但杀伤力极强，一个关键变量改变了一切，那就是筹码突然消失了，当Pentwater Capital Management在4月初突然大举建仓，把持股拉到22%，叠加原本就重仓的SRS Investment Management接近半数的持股，整个市场的自由流通盘被迅速抽干，这种结构意味着什么，不是涨不涨的问题，而是“有没有股票可以买”

当市场上可交易的筹码被锁死，而空头仓位却接近流通股100%的时候，市场就不再是价格发现机制，而变成了生存游戏，空头原本是押注下跌赚钱，但现在变成了必须买回来才能活命，于是股价每涨一分，空头就被迫更高价买回，形成典型的正反馈循环，这就是轧空的核心机制，买盘不是因为看好，而是因为不得不买

这也是为什么短短六周能涨超400%，因为推动股价的不是“愿意买的人”，而是“必须买的人”，这种买盘是没有价格敏感度的，只要不平仓就会爆仓，所以哪怕价格已经完全脱离基本面，仍然会继续往上冲，这种行情本质上就是流动性危机，而不是价值重估

但如果你以为这只是第一阶段，那还不够，这一波更复杂的地方在于，第一轮被动轧空之后，市场逻辑发生了切换，从“没筹码”变成了“估值博弈”，也就是说，当第一批空头被干掉之后，新一批空头开始进场，他们并不是没看懂风险，而是认为这个价格已经严重脱离现实，是一个更好的做空位置

于是市场进入第二阶段，一个非常危险但又常见的结构，多空双方都在加杠杆，但理由完全不同，多头赌的是继续轧空，空头赌的是价格回归，这就导致波动进一步放大，而不是收敛

华尔街其实已经给出很明确的态度，比如Barclays直接下调评级为卖出，Deutsche Bank也承认很难用任何传统估值体系解释当前价格，这背后不是他们看不懂，而是他们很清楚，这已经不是一个可以用DCF或者PE去解释的股票了

更关键的是，这种结构是不可持续的，因为它依赖两个前提，第一是筹码继续锁死，第二是空头持续存在，一旦任何一个条件被打破，比如公司趁高位增发股票释放流通盘，或者空头已经被挤干净，没有新的买盘来源，那么这个正反馈会瞬间反转成负反馈

历史上这种案例已经出现过很多次，最典型的就是GameStop (GME)，当时也是极端轧空推动股价脱离基本面，但最终随着流动性恢复和情绪退潮，价格迅速回归

还有一个值得注意的信号是资金结构已经在变化，根据Vanda的数据，这一轮上涨中散户其实是在撤退的，而不是追高，这意味着推动股价的主要力量不是情绪资金，而是被动回补和结构性资金，一旦这种力量消失，市场会失去最后的支撑

所以总结一句话，这一轮CAR暴涨的核心不是公司发生了什么变化，而是市场结构发生了极端扭曲，从筹码高度集中到空头极端拥挤，再到被动回补形成的价格螺旋上升，这是一个典型的流动性驱动行情，而不是基本面驱动行情

美股 CAR 【期权异动】根据美股大数据 StockWe.com 追踪，租车公司连涨15天后，机构交易员仍旧押注该股的看涨期权，几百万美元的多笔期权订单成交！但是，其股价涨幅已脱离基本面，后续股价回归合理水平将是重要趋势。

CAR买Call价外美东10:02权金1.8M行权910.0 到期20260618 00:00:00 |

| CAR买Call价外美东10:03权金2.2M行权910.0 到期20260515 00:00:00 |

| CAR买Call价外美东10:03权金1.5M行权850.0 到期20260501 00:00:00 |

| CAR买Call价外美东10:03权金2.1M行权910.0 到期20260618 00:00:00 |

| CAR买Call价外美东10:11权金5.6M行权750.0 到期20260508 00:00:00

CTA 全称是Commodity Trading Advisor（商品交易顾问）

本质上，它不是“预测市场的人”，而是：

用模型 + 纪律执行交易

主要交易期货市场（商品、利率、外汇、股指）

典型代表包括 Man Group、Winton Group

一句话总结：

CTA 是一类系统化、趋势驱动的量化交易者

二、CTA 的核心策略是什么

CTA 最经典的策略就两个字：趋势（Momentum / Trend Following）

它的逻辑很简单：

价格上涨→做多

价格下跌→做空

趋势结束→立刻止损退出

常见实现方式：

突破（breakout）

均线（moving average）

动量指标（momentum signals）

但关键点在于：

信号很简单，真正复杂的是“风控 + 仓位管理”

三、CTA 怎么赚钱（核心机制）

CTA 赚钱不是靠“预测对”，而是靠收益结构设计

1）小亏 + 大赚

典型交易结果：

60% 时间在亏小钱

40% 时间赚大钱

举个直观例子：

每次亏–1%

每次赚 +3%

即使经常亏，整体仍然赚钱

2）抓“少数大趋势”

CTA 的利润，大部分来自极少数行情：

比如：

2008 Financial Crisis

2022 大宗商品暴涨、利率大趋势

这些行情特点：

持续时间长

波动大

趋势明显

CTA 一旦上车，会：

长时间持有

不断加仓或维持仓位

一波行情，吃一整段趋势

3）严格止损，防止大亏

CTA 有一个铁律：

亏损必须小、必须快

所以他们：

每笔交易都有止损

错了马上走

不扛单、不补仓

这样保证：

不会一次亏掉大部分资金

4）分散投资，提高胜率

CTA 同时交易很多市场：

原油、黄金、小麦

美债、利率

外汇

股指

结果是：

有的市场在亏

有的市场在赚

组合起来：

总会有趋势在发生

5）核心本质（最重要）

CTA 的本质不是“预测未来”，而是：

构建一个不对称收益结构

错的时候→小亏

对的时候→大赚

长期下来：

少数大盈利覆盖大量小亏损

四、用一句话讲透 CTA

CTA 本质上是在做一件事：

用很多小亏损，去换少数几次巨大的趋势盈利

五、你可以这样理解它

如果用一个比喻：

普通交易者：想每次都猜对

CTA：接受大部分时间猜错，但一旦对就赚很多

苹果公司周一宣布，约翰·特努斯（John Ternus）将于9月1日接替蒂姆・库克担任首席执行官，库克则履新执行董事会主席。AAPL

　　现任硬件工程高级副总裁特努斯上任首席执行官后，将进入苹果董事会。同日，苹果非执行董事会主席阿瑟・莱文森将出任公司首席独立董事。

　　苹果在官方新闻稿中表示：库克将在今年夏季继续担任首席执行官一职，与特努斯紧密协作，平稳完成交接过渡。

　　这是自 2011 年库克接替史蒂夫・乔布斯执掌苹果以来，公司首次更换首席执行官，当年乔布斯卸任后不久便离世。

　　库克在声明中说道：

　　“担任苹果首席执行官，有幸执掌这家卓越的企业，是我此生最大的荣幸。我发自内心热爱苹果，也无比感恩能与这群才华出众、勇于创新、富有创造力且心怀热忱的团队并肩同行。他们始终坚守初心，致力于为用户创造更美好的生活，打造全球顶尖的产品与服务。”

　　在库克执掌苹果期间，公司市值增长约 24 倍，截至周一收盘，苹果市值达到 4 万亿美元。