美股投资网获悉，Robinhood(HOOD)计划推出周末股票交易，成为现代美国市场首例。这家在延长散户交易时段方面先行一步的券商周二表示，其客户很快将能在周末交易一篮子精选股票和交易所交易基金(ETF)，从而将目前从美东时间周日晚上8点至周五晚上8点的交易时段进一步延伸至周末。该功能将通过把订单路由至Bruce Markets运营的交易场所实现。

Robinhood首席经纪官Steve Quirk在声明中称“突发新闻不会等待开盘钟声。”

Robinhood一直在竞争激烈的零售经纪领域通过快速创新和推出消费金融产品实现增长，许多产品处于主流边缘。这家总部位于加州门洛帕克的公司今年早些时候表示，其增长最快的业务是预测市场，并称已向客户开放更多代理式AI交易工具。

公司还推出了与财务业绩挂钩的合约。这是Cboe Global Markets Inc.推出的一种新型期权合约，允许投资者押注公司是否超过特定业绩指标，例如特斯拉的汽车销量。根据声明，这些合约将在未来几周内提供，目前仍在等待美国证券交易委员会(SEC)的最终批准。

此外，Robinhood客户还将能够在选定加密货币上交易永续期货。这是一种没有到期日的衍生品合约，部分合约最高可提供10倍杠杆。永续期货将通过Robinhood去年收购的交易所Bitstamp提供。

Bruce Markets首席执行官Jason Wallach表示“与合作伙伴一起，我们正在打破传统市场结构的限制，重新定义世界交易方式。”Bruce Markets获得了Robinhood和多数股东Peak6 Investments的未披露金额注资，以帮助推动周末交易上线。

美国股市传统上在工作日上午9:30至下午4点之间运行。纳斯达克、纽约证券交易所和24x National Exchange均计划在未来几个月推出每天23小时、每周五天的交易时段。例如，纳斯达克将新增晚上9点至4点的交易时段。

从某些方面看，Robinhood此举是回归旧例。SEC委员Mark Uyeda本月在一次活动中表示，纽约金融市场曾实行周六交易长达八十年，直到1952年才结束。

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美股投资网获悉，AI云基础设施服务商Nebius(NBIS)宣布收购以色列人工智能初创公司Inferize，进一步增强其AI推理基础设施能力。Inferize专注于减少图形处理器(GPU)的闲置时间，并加快大型AI模型的部署速度。据以色列科技媒体Calcalist估计，此次交易金额介于1亿至1.5亿美元之间，但Nebius并未披露具体财务条款。

此次收购的核心在于提高GPU资源利用效率，尤其是在AI推理需求快速变化的情况下，帮助Nebius更迅速地调配计算资源，减少昂贵算力设备的闲置时间。

瞄准AI推理效率瓶颈 减少GPU闲置时间

Inferize的核心技术主要针对AI模型部署过程中的“冷启动”问题。冷启动是指AI模型在开始处理用户请求之前，需要完成模型加载及相关资源初始化的过程。当新的推理实例启动时，GPU可能需要等待模型加载完成才能正式投入运算，从而出现短暂的资源闲置。

这一问题在AI推理需求突然增加时尤其突出。随着用户请求激增，云服务商需要快速启动更多推理实例，但如果模型加载耗时较长，新增加的GPU资源便无法立即投入使用，影响服务响应速度和整体算力利用效率。

Inferize的技术旨在缩短这一等待过程，使新增推理资源能够更快投入运行，并让算力扩张更加贴近实际需求变化。

对于Nebius而言，这意味着公司有望在不必长期维持大量闲置GPU作为备用资源的情况下，更灵活地满足客户需求，提高现有基础设施的使用效率。

Nebius首席技术官Danila Shtan表示，高效运行AI推理服务不仅需要速度更快的GPU和经过优化的模型，整个系统还必须能够及时响应需求变化，包括在客户需求增加时迅速提供额外计算能力。他指出，Inferize不仅带来了加速这一过程的技术，还拥有一支在GPU系统方面经验丰富的工程团队。

Nebius计划将Inferize的工程师纳入旗下推理业务团队，并把相关技术整合至其AI推理平台Token Factory，以提升平台响应客户需求的能力，让现有基础设施承担更多实际计算任务。

Shtan同时表示，Inferize团队未来的贡献将不仅限于此次初步技术整合。

降低备用算力成本 提高AI基础设施运营效率

Inferize联合创始人兼首席执行官Guy Bortnikov表示，为了随时应对客户需求，云服务商通常需要维持一定规模的备用GPU资源，而这些处于待命状态的算力设备本身就意味着额外成本。他指出，Inferize成立的目的正是减少这部分成本，而加入Nebius能够使相关技术直接应用于实际运营的AI云平台。

在AI推理业务中，算力资源的调度效率直接关系到基础设施运营成本。由于GPU设备价格高昂，如果企业需要长期保留大量闲置算力以应对潜在需求高峰，就可能影响整体投资回报。

通过缩短模型启动时间、加快计算资源投入使用，Nebius有望在提高服务弹性的同时，减少对备用GPU容量的依赖。

值得注意的是，Bortnikov此前还曾联合创立计算基础设施优化软件公司Granulate。该公司主要开发提高计算资源运行效率的技术，并于2022年被英特尔(INTC)收购。这一背景也反映出Inferize团队在计算基础设施优化领域拥有相关经验。

接连收购AI技术公司 Nebius持续强化推理平台

本次收购Inferize，是Nebius近期围绕AI推理及模型优化领域展开的一系列收购行动之一。此前，Nebius已完成对Eigen AI的收购，交易价值达6.43亿美元。此外，公司近期还收购了AI技术公司Clarifai，但并未披露该交易的具体金额。

这些收购均旨在增强Nebius的AI推理和模型优化能力，进一步完善其AI基础设施服务。

与主要关注AI模型训练所需算力的基础设施投资不同，AI推理更加注重模型投入实际使用后的运行效率，包括请求处理速度、计算资源调度、模型部署以及单位算力成本等。

随着Nebius不断整合相关技术，其业务布局也正在从提供GPU计算资源，进一步延伸至提高AI模型实际运行效率的技术和服务。

此次收购Inferize将进一步补充Nebius在动态算力调度和模型快速部署方面的技术能力。不过，相关技术整合能够带来多大程度的成本节约和效率提升，仍有待后续运营表现验证。

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美股投资网获悉，马斯克创立并掌舵的市值接近2万亿美元“AI+太空探索”领军者SpaceX(SPCX)的“AI雄心壮志”，似乎正在从争夺AI大模型领先地位，全面扩展为向全球范围AI产业出售或者租赁其无比庞大的AI算力资源。The Information 10月1日发布的最新报道揭示出，根据一系列知情人士所透露的消息，原本服务于Grok的自用AI超级算力集群，已经演变为承接Anthropic、谷歌等大型AI大模型开发者/大型AI云计算客户需求的“新云”(Neocloud)类型AI算力租赁或者出售业务。

据了解，SpaceX公司计划11月上线约42万颗英伟达GPU，扩建孟菲斯Minihard园区，并为12月启动的一项每月约11亿美元的新协议准备容量;夏季还与微软讨论过算力租赁，但谈判结果尚未明确。模型竞赛持续创造需求，而SpaceX正试图把AI算力基础设施高效率建设速度、强大的围绕AI系统建立起的电力资源与AI集群运营能力转化为强劲收入曲线，这也是为何市场对于SpaceX的“AI算力估值属性”更加重视，推动该公司股价自8月初低点以来大幅上涨近40%，市值逼近2万亿美元。

Alphabet旗下谷歌的参与尤其具有AI算力产业链积极信号意义根据披露的协议，其获得约11万颗英伟达GPU及配套CPU、DRAM内存/NAND数据中心存储系统等庞大算力资源，约定自2026年10月至2029年6月每月支付9.2亿美元。拥有自研TPU与庞大云基础设施的科技巨头，也需要外购计算容量，意味着算力竞争同时是一场争夺可用容量与上线时间的竞赛。

全球三大存储芯片原厂之一的美国存储芯片超级巨头美光最新公布的强劲业绩与未来展望，则把这场围绕AI基建的史无前例投资扩张落实到了算力供应商利润表——美光2026财年第四季度营收542.29亿美元，同比增长约379%，调整后每股收益33.42美元;下一季度收入指引为615亿±15亿美元。数据中心SSD季度收入接近100亿美元、超过上年同期的10倍，2027年绝大多数HBM供应已经签约且价格同比显著提高。管理层预计2027—2028年存储供需将相比于本已紧张状况创纪录的存储芯片供需进一步趋紧，足以说明AI算力需求正在扩大包括存储层级在内的整个AI算力供应系统的整体商业价值。

SpaceX转型的关键，是将原先利用不足的资源改造成可销售服务。The Information 最新报道指出，Colossus去年利用率一度低于40%，今年春季仍然偏低;马斯克最初反对出租容量，后来接受Anthropic的需求，包括全面盘活对自身Grok训练而言效率相对较低的H100资源。The Information 表示，这家大型科技公司还解决了原有系统的安全多租户隔离问题。芯片所有权与云服务收入之间，存在调度、软件、安全隔离和客户接入的工程门槛;跨过这些门槛，局部闲置才可能转化为行业急需的有效供给。

为加快交付，公司提前储备价值数亿美元的燃气轮机，引入ABB机器人整理布线，采用模块化设施并行施工——即所谓的“提前锁电、压缩工期、补齐可靠性”，并与沙特Humain加速推进500MW数据中心。与此同时，Colossus II的排水与结构问题可能造成至少两至三周延误，促使SpaceX调集工程师轮岗、强化项目管理与可靠性。

这些细节共同强有力说明——决定AI算力资源商业化规模的，是从供电、施工到稳定运营的完整交付能力，而这正是SpaceX具备的AI算力资源高效整合优势，客户购买的是能够持续运转的计算服务，交付能力必须覆盖从供电到集群稳定性的完整链条。Anthropic与谷歌此前很长一段时间都是马斯克创立的xAI(xAI已被SpaceX收购)最强劲AI大模型/AI智能体竞争对手们，现在都成为SpaceX最大规模算力资源客户，使得SpaceX在AI智能体所主导的AI推理大时代能够持续斩获多个模型生态/智能体系统带来的强劲AI算力需求增长态势，提高AI算力集群利用率并拓宽收入来源。

AI智能体开始参与企业经营流程的背后一道道指令，撬动整套AI数据中心

全球AI大模型/AI应用领军者Anthropic的最新IPO 招股书显示的财务披露，从AI算力需求端解释了SpaceX为何迎来这次转型，最具产业含义的无疑是实际算力支出的扩张。有媒体此前披露的Anthropic保密IPO招股书显示，Anthropic在2025年收入接近46亿美元、经营亏损80.6亿美元，算力与基础设施支出73.3亿美元，约为上年的三倍，占126.5亿美元总经营费用的约58%。这一最新IPO招股书中的数据表明，前沿模型商业化正在同时扩大收入和计算资源消耗，AI智能体/AI大模型训练、推理及基础设施投入仍显著领先于利润兑现。

更长周期的信号来自Anthropic未来约十年至少5180亿美元的基础设施承诺，其中约80%不可取消或要求无论使用与否均须付款;Anthropic对SpaceX/xAI截至2029年最高845亿美元的安排则大多允许提前90天通知取消。值得注意的是，这些是未来合同义务，应与当期支出、已确认收入分别理解。不过这些最新迹象共同指向是——全球最前沿AI大模型实验室正在用长期承诺换取未来容量，而SpaceX试图把建设速度转化为愈发强化的供应地位。

有媒体援引知情人士透露的消息报道称，Anthropic已签订协议，拟支付最高845亿美元，以使用马斯克创立并掌舵的“AI+太空探索”领军者SpaceX截至2029年的AI算力资源。这也意味着，Anthropic同意向SpaceX支付的算力费用接近此前估算的两倍，此举也在凸显出AI大模型/聚焦代理式工作流的AI智能体商业化进程越快，能够及时交付并稳定运行的算力集群越具战略价值。

近期Muse、Astra以及Anthropic Claude所代表的最前沿AI智能体/AI大模型技术进步，可谓为AI应用向各行业的大规模商业化扩张以及AI算力需求持续激增提供了重要技术基础——尤其智能体应用范围扩大，有望同步提高AI GPU/TPU这类AI超级加速器与高性能CPU、数据中心高性能HBM/DRAM/NAND存储芯片、高速光互连器件等AI核心基建资源需求。

从AI推理系统架构来看，GPU和专用加速器承担模型计算，CPU负责把推理结果转化为实际操作，内存与存储负责保存和调取任务状态。长上下文与多轮调用增加预填充计算及KV缓存需求;浏览器、代码沙箱、检索和任务编排增加服务器CPU负载;文件、数据库、持久记忆与缓存分层则将需求延伸到服务器DRAM、企业级SSD和高速网络。英伟达的技术资料已经将AI智能体推理描述为跨越GPU HBM、CPU DRAM、本地NVMe及远程存储，以及对于数据传输至关重要的内部高速光互连的无比庞大系统工程。

在Anthropic管理层看来，AI数据中心服务器集群的存储芯片组件，以及AI GPU仍是最清晰的AI算力产业链层面供给瓶颈。市场调研机构TrendForce预计，2026年服务器DRAM合约价累计上涨约270%，企业级SSD价格累计上涨约235%;2027年HBM合约价仍可能上涨70%—140%，即继续呈现翻倍式增长，这些数据体现了AI算力需求持续扩张与存储芯片涨价的共同作用。TrendForce测算还显示，2027年涵盖Blackwell与Vera Rubin平台的NVL72机架出货量预计同比增长超过50%;其市场调研的配图显示，相关系统产值预计由2026年的约2260亿美元升至2027年的7110亿美元，同比大幅增长214%。

Muse与Astra推动的核心变化，是让“数字劳动力”成为新的算力消费主体。Meta的Muse由Muse Spark驱动，拥有专用云端虚拟机，可以在用户离开应用后继续执行任务，并由独立Sentinel智能体审查对外操作;OpenAI的GPT-6 Astra则为dots提供能力，每个智能体拥有云电脑、浏览器与工具，能够处理持续性工作并委派子智能体。一条用户指令，由此展开为规划、检索、执行、检查和再次推理的连续流程。

背后的整体AI算力需求机制可以概括为——总推理工作量≈活跃用户数×每人任务频次×每项任务模型调用次数×单次调用计算量。渗透率提高作用于第一项，工作流自动化、多智能体协作则扩大中间两项。Anthropic此前的研究报告披露，其研究样本中智能体约消耗普通聊天4倍的Token，多智能体系统约为15倍;这一经验数据不能直接套用于Muse或Astra，却清楚展示了从“回答问题”走向“高效率完成人类复杂工作”的资源变化。

更深层的增长动力，是每项成功任务成本下降，扩大了AI能够经济地承接的工作范围。Astra在部分公开评估中同时提升能力与Token效率，因此需求增长并不要求每项任务越来越耗资源——即只要新增任务规模超过单位任务的资源节约，总计算需求就会继续扩张。此外，开源与闭源AI大模型竞赛趋势，通过改善质量、降低使用门槛和拓展场景，共同放大AI算力资源需求空间。

AI狂潮的“交付斩杀线”SpaceX如何打开3万亿美元估值想象空间

围绕Muse以及Astra的AI智能体加速普及与渗透正在改变数据中心的资源结构。GPU承担主要模型运算，CPU则运行浏览器、代码沙箱、工具调用、数据处理与任务编排;长上下文和高并发扩大活跃KV缓存需求，推动HBM容量与带宽升级;DDR支撑虚拟机、工具进程和部分缓存卸载，企业级SSD承载文件、长期记忆与上下文分层存储。采用跨节点预填充/解码分离时，KV缓存还需要通过高速网络搬运，扩大网络设备及相应光互连需求。有效算力取决于整套系统能否协同扩展。

这也解释了投资主线为何向CPU、存储和数据中心内部高速光互连扩散。9月21日，Muse下载狂潮带动的需求预期推动AMD上涨约10%、英特尔约12%、Arm约17%;韩国10月1日公布的9月数据进一步提供存储芯片制造端验证(韩国拥有全球两家最大规模存储芯片制造商——SK海力士与三星电子)半导体出口约603亿美元，同比疯狂增长262.8%;计算机出口70亿美元，同比增长435.3%;半导体设备进口34.4亿美元，同比增长50.8%。出口金额同时受数量和价格推动，而设备进口增长则显示算力需求正向半导体产能扩产全面传导。

有华尔街分析师据此趋势提出贯穿产业链的判断全球企业布局AI的史无前例狂潮正在形成“AI算力交付斩杀线”——商业规模的上限，越来越取决于企业能够以怎样的成本、延迟与可靠性，持续交付多少成功任务。SpaceX提前锁电、扩建集群、获取客户并强化稳定性，正是在争夺这条边界上的供应地位。对资本市场而言，具有重估基础的指标也随之具体化——即可用电力、按期上线容量、付费利用率、每兆瓦的有效任务吞吐，以及最终形成的现金流。

据了解，华尔街顶级金融机构TD Cowen在9月底首次覆盖SpaceX，给予“买入”评级及200美元目标价，较10月1日148.07美元收盘价隐含约35.1%上涨空间;核心逻辑是地面AI算力租赁将成为近期增长主引擎，预计2027年相关收入达到660亿美元、占总收入约58%，并自当年第一季度起贡献过半收入。其他华尔街金融巨头目标价覆盖方面，高盛给予“买入”评级以及220美元的12个月内目标价，摩根士丹利给予“增持”以及高达300美元目标价，瑞银给予“买入”以及210美元目标价，美银给予“买入”评级235美元目标价。

S&P Global截至9月30日汇总的37名华尔街分析师样本，综合评级为“买入”这一最乐观积极评级，未来12个月平均目标价为226.04美元，相对148.07美元意味着约52.7%的潜在涨幅;按当前约135.7亿股总股本保持不变静态测算，隐含市值约为3.07万亿美元，高于当前约2.01万亿美元。分析师给予这一乐观估值情景对应的核心预期，正是SpaceX在马斯克领导之下愈发聚焦于将电力、建设速度与集群运营能力，转化为服务多家AI客户的持续收入。

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美股投资网获悉，花旗研究表示，美光科技(MU)最新公布的第四财季业绩进一步印证了NAND闪存市场供应持续紧张的趋势，预计行业供需偏紧的局面可能延续至2028年，为存储芯片价格提供支撑。花旗认为，人工智能(AI)驱动的数据中心需求持续增长，将进一步改善NAND行业基本面，并使闪迪(SNDK)从中受益。

花旗分析师Atif Malik在周四发布的研究报告中重申对闪迪的“买入”评级，目标价维持在2100美元。他指出，美光最新业绩反映出NAND市场供需关系仍然有利于供应商，而AI基础设施建设带来的长期需求增长，也提高了行业未来收入及盈利表现的可预见性。

美光NAND营收环比大增42% 价格上涨约30%

美光第四财季业绩显示，NAND业务增长强劲，产品价格上涨成为重要推动因素。根据花旗的分析，美光第四财季NAND业务营收环比增长42%，NAND位元出货量环比增长10%，而平均销售价格上涨约30%。这一价格涨幅明显高于市场普遍预期的20%，但略低于花旗此前预测的34%，反映出NAND市场供应紧张程度仍然较高。

值得注意的是，NAND业务营收增幅明显超过出货量增幅，说明价格上涨对收入增长的贡献较为突出。在供给相对受限、需求持续增长的情况下，存储芯片制造商获得了更强的定价支撑，这也是花旗继续看好NAND行业基本面的重要原因。

行业供应紧张或延续至2028年

对于未来供需走势，美光管理层预计，2026自然年公司的NAND供应增长速度将低于行业整体供应增速。展望2027年和2028年，美光预计，全球NAND行业位元出货量增速将在20%中段水平，但即使供应规模继续扩大，行业在这两年仍可能面临供应受限的局面。

这意味着，NAND市场的供需紧张状况可能并非短期现象，而是有望延续至2028年。花旗指出，尽管美光对未来行业位元出货量增速的判断，高于闪迪此前预计的行业中双位数年复合增长率，该行仍对NAND市场保持积极看法。

在花旗看来，决定行业前景的关键不仅是供应增长速度，还包括需求能否持续吸收新增产能。随着AI数据中心对存储容量和数据处理效率的要求不断提高，NAND需求有望获得长期支撑。

AI数据中心需求持续增长 SSD应用成为重要推动力

花旗认为，AI驱动的数据中心建设是支撑NAND需求的重要长期因素之一，尤其是AI推理过程中对固态硬盘(SSD)的使用需求正在增加。其中，一个值得关注的应用是将部分键值缓存(KV Cache)数据从成本较高的存储资源转移至更具成本优势的SSD。

KV Cache是大语言模型在推理过程中用于保存此前计算结果的一种缓存机制，可以减少重复计算，提高模型处理请求的效率。

随着AI模型规模扩大、推理任务增加，缓存数据对存储资源的占用也可能持续增长。通过将部分缓存数据转移至SSD，数据中心有机会在满足存储需求的同时降低整体运行成本。

花旗认为，这类应用有望推动数据中心持续增加对NAND闪存的需求，并为行业带来更加持久的增长动力。与传统消费电子产品需求相比，AI数据中心相关投资也可能为NAND供应商提供新的增长来源。

花旗维持闪迪“买入”评级 看好长期供需基本面

基于美光最新业绩释放的行业信号，花旗继续看好闪迪的业务前景，并维持2100美元的目标价。Malik表示，AI推动的数据中心需求具有持续性，尤其是利用更具成本优势的SSD承接部分KV Cache数据的趋势，将进一步支撑NAND行业的供需基本面。

与此同时，长期需求可见度的改善，也有助于增强市场对闪迪未来业务表现的信心。

花旗特别指出，尽管美光对行业未来位元出货量增长的预期高于闪迪此前的判断，但考虑到AI需求的持续性，以及长期协议带来的业务可见度，该行仍然对闪迪保持积极观点。

整体而言，美光第四财季NAND业务营收环比增长42%、价格上涨约30%的表现，进一步凸显了当前存储市场的供需紧张程度。在AI数据中心持续扩张、SSD应用场景不断增加的背景下，花旗认为，NAND行业有望在未来数年维持有利的供需环境，而闪迪也有望从这一趋势中受益。

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美股投资网获悉，美国人工智能、人形机器人、自动驾驶技术兼电动汽车制造巨头特斯拉(TSLA)在加大对于人工智能和人形机器人相关技术更新迭代与制造类量产进程的投资规模之际，重磅宣布已落实总额300亿美元的新贷款及信贷额度安排，未来有望强劲助力该公司首席执行官马斯克长期主导的“物理AI超级宏图”。

特斯拉在马斯克的领导之下正为一场从汽车制造向“物理AI”扩张的长期投资提前安排资金公司落实了总额300亿美元的新贷款及信贷额度，在推进FSD(完全自动驾驶软件平台)、Cybercab完全无人驾驶出租车(即Robotaxi)和Optimus人形机器人(即“擎天柱”人形机器人)的同时，为AI算力基础设施建设、Robotaxi与人形机器人量产生产线和运营车队建设提供融资后备资源。

不过值得注意的是，这些额度目前均未提款，该公司也暂不计划在2026年动用;取代原有50亿美元额度后，可用借款能力净增加250亿美元。因此，这项安排体现的是扩大投资所需的资金准备，不能直接等同于立即新增300亿美元实际债务。截至公告披露时，特斯拉尚未动用上述任何融资额度，目前也不计划在2026年提款。

特斯拉在马斯克带领下正在加速同步推进FSD技术升级、欧洲FSD与Robotaxi官方监管批准与准入以及突破式汽车软件变现、Cybercab完全无人驾驶出租车(即Robotaxi)与人形机器人加速进入量产阶段，以加速落地马斯克为特斯拉增长前景绘制的“物理AI超级宏图”。

根据英伟达CEO黄仁勋的见解，“物理AI”(physical AI)强调让机器人/汽车自主化操作系统在真实世界进行感知、推理并完成一整套行动，而一个由“物理AI”辅助人类文明演变的时代即将到来。“物理AI”强调让机器人/自主系统在真实世界感知、推理并完成一整套行动，而这三类能力正是把AI大语言模型从“只会对话”推进到“能在物理世界干活”的关键人工智能工具链。

扩张提速，融资先行随着支出增加，特斯拉落实300亿美元借款安排

随着这家电动汽车制造商加大对人工智能和机器人技术的投资，特斯拉公司已落实总额300亿美元的新贷款及信贷额度安排。

公司表示，已签订三份信贷协议，包括一笔可延后提款的200亿美元定期贷款、一笔期限为五年的80亿美元信贷额度，以及一笔期限为一年的20亿美元信贷额度。公司在一份申报文件中表示，目前不计划在今年动用上述任何融资额度。

这些融资安排取代了此前一笔原定于2028年1月到期的50亿美元信贷额度。花旗集团担任新延迟提款定期贷款的行政代理行，富国银行担任上述信贷额度的行政代理行。

特斯拉正在大幅增加资本支出，以推进首席执行官埃隆·马斯克的计划，将这家电动汽车制造商转型为人形机器人和人工智能领域的领军企业。公司计划今年投入超过250亿美元，扩大工厂业务及其Cybercab无人驾驶出租车车队，并计划在未来投入更多资金。

“我们应该尽可能快地进行资本开支——在不造成过多浪费的前提下，尽可能快地投入资金，”特斯拉CEO马斯克在该公司当时的7月财报业绩电话会议上表示。

特斯拉为“物理AI”宏图拉长资金跑道

就像以上内容所描述的那样，特斯拉正为一场从汽车制造向“物理AI超级宏图”大规模扩张的长期投资提前安排资金。

资金准备背后，资本开支与商业回款之间的压力正在显现。特斯拉预计2026年资本开支超过250亿美元;截至6月底，公司持有约435.2亿美元现金、现金等价物及短期投资，但上半年经营现金流86.34亿美元，扣除82.82亿美元资本开支后，自由现金流仅剩3.52亿美元。公司仍有可观的流动性储备，不过，AI与机器人扩张正在提高对资金持续供给能力的要求。

从工程与商业模式看，这轮投入试图建立一套贯穿真实世界数据采集、模型训练、端侧推理、硬件制造和持续运营的体系。汽车与机器人收集复杂场景数据，数据中心训练模型，车载及机器人芯片实时执行感知与控制，再通过实际运行反馈改进系统。特斯拉披露，上半年得州现场算力按兆瓦口径计已超过翻倍，Cortex 2同时服务汽车和人形机器人的自主能力开发。其潜在回报，也由一次性硬件销售延伸至FSD付费服务、无人驾驶出行收入，以及机器人替代部分人工任务所创造的经济价值。

华尔街金融巨头摩根士丹利的最新研究报告，可谓为FSD体验改善以及特斯拉的Robotaxi量产计划与决心提供了一个具体的增长型乐观样本来自摩根士丹利的知名分析师Adam Jonas过去12个月使用FSD行驶2713英里，占该车全年里程33%;而在他近期个人出行中，系统完成里程的比例估计达到98%—99%，并曾完成一次28英里的往返行程而无需人工干预。

不过大摩分析师们也表示，上述的这两组比例的时间范围与统计口径不同，不能合并成“全年接近完全无人驾驶”。个人体验可以强化商业化预期，但尚不足以证明自动驾驶难题已经全面解决;特斯拉官方仍明确要求，FSD监督版必须由驾驶员持续、专注地监督使用。

特斯拉独家的AI超算系统所驱动的FSD软件平台商业化进程确有推进，同时呈现明显的地区与产品差异。9月29日，FSD监督版获得克罗地亚批准，但欧盟范围的批准表决已经推迟，下一次可能的决策机会不早于12月。Cybercab则于9月3日开始在奥斯汀部分区域向公众提供乘坐服务;截至9月2日晚，得州记录显示特斯拉登记了45辆Cybercab。对投资者们而言，下一阶段更有意义的验证，是运营区域、实际付费里程和车辆利用率持续扩大，以及每英里收入能否覆盖折旧、保险、维护和运营支持成本。

Optimus最新量产计划与技术更新迭代进程则需要区分产线建设、初期生产与成熟商业量产。特斯拉7月发布的季度材料显示，弗里蒙特正在安装第一代Optimus人形机器人生产线，预计年内进行投产，此后不久有望量产，首批机器人将用于内部训练数据采集和功能开发;加州与得州的Optimus项目当时均列为建设状态。这些人形机器人最新动态，都意味着特斯拉量产准备已有实际投入，但大规模对外销售与盈利仍待验证。从具体的工程角度推演，特斯拉独家具备的超级自动驾驶技术积累可以为机器人提供视觉学习、计算平台和制造经验，但灵巧操作、接触控制、任务泛化及长期可靠性仍须分别突破。

华尔街分析师们当前可谓加码押注人形机器人未来几年将从小规模试用迈向规模化交付，工业和商业场景将率先承接需求。美国银行预计，全球人形机器人年出货量将从2026年的约9万台增至2030年的120万台、2035年的1000万台;高盛最新预测显示，2035年全球年出货量可能约为648万台，显示机构普遍看好人形机器人市场规模长期扩张。

这些也积极构成特斯拉当前最值得关注的“物理AI兑现时差”——资金先投入，商业能力逐步形成，现金回报随后兑现。备用授信有助于跨越这段时间，但估值能否上移，取决于商业化成功概率和未来回报是否同步改善。按照大摩分析师团队的最新目标价与估值拆分，该机构给出的400美元目标价中——显著高于最新收盘价352.84美元，核心汽车业务贡献45美元，网络服务、出行和人形机器人合计贡献320美元、占80%;这些属于建立在长期假设上的估值贡献，并非当前利润结构。大摩在肯定FSD体验的同时仍维持“中性”评级，恰好说明技术乐观与股票定价需要分别判断。

随着技术进步与资金消耗同步加快，市场将更关注公司能否撑过大规模盈利之前的投入阶段。融资无疑能够增强扩张能力，但是对于特斯拉基本面前景与股价层面的新一轮估值重估仍取决于FSD、Robotaxi和机器人将投入转化为回报的速度。

这笔300亿美元借款安排相关最新融资对特斯拉股价与基本面前景而言更直接的意义，无疑是大幅增强资金耐力。短期股价仍可能受到现金流消耗和高估值的制约，持续上涨则需要付费使用、运营效率及机器人交付不断兑现——也就是说，如果投入增加伴随商业化提速，融资可以支持新的增长;如果资本开支持续增加而回款时间不断后移，市场就可能大幅下调对远期业务的估值。真正值得追踪的“牛市引擎”，是新增资本转化为可持续盈利的效率。

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美股投资网获悉，AI云计算基础设施提供商CoreWeave(CRWV)首席执行官Mike Intrator周三表示，尽管针对数据中心建设的监管阻力不断增加，公司并未看到订单需求放缓。他认为，相关限制只会改变AI基础设施的建设地点，而不会削弱市场整体需求。

“订单绝对没有任何减少。”Intrator在接受采访时表示，“这些限制不会以任何方式降低需求。市场仍在寻求更多基础设施……问题只在于把它们建在哪里。”

Intrator发表上述言论之际，CoreWeave正在旧金山举行Fully Connected大会，并集中公布一系列产品及客户进展，包括上线英伟达最新Vera Rubin NVL72系统，以及推出面向AI模型和智能体开发的新平台CoreWeave Forge。

受低于预期的美国PCE通胀数据推动，美股周三整体走强，CoreWeave股价早盘上涨逾1%。Stocktwits数据显示，过去一天散户投资者对CoreWeave的情绪处于“看涨”区间。

英伟达Vera Rubin系统投入生产运行

CoreWeave宣布，AI编程智能体Devin背后的公司Cognition成为首个在英伟达Vera Rubin NVL72架构上运行生产工作负载的客户。

Intrator表示，英伟达将GPU和CPU架构进行更深层次整合是一项重要进展。当两类计算组件在同一服务器内协同运行时，有望带来显著的性能提升。

CoreWeave与英伟达的合作关系可以追溯至2017年的Volta GPU架构。CoreWeave表示，其软件技术栈可以让客户在采用新一代英伟达系统的同时，继续跨多个GPU世代运行工作负载，从而降低基础设施升级过程中的迁移难度。

英伟达股价周三早盘一度上涨逾2%，距离创下历史新高仅差约5美元。当天早些时候，英伟达还宣布与工程咨询公司Jacobs达成一项为期三年的软件合作协议。

CEO淡化高利率影响 看好AI基础设施盈利能力持续提升

对于利率上升可能削弱AI基础设施投资回报的担忧，Intrator表示，CoreWeave的利润率改善速度快于利率上升速度。“我们获得的利润率增长速度比利率上升速度更快。”他同时指出目前新增基础设施的盈利能力已经高于一年前。

Intrator预计，这一趋势有望持续至2027年并延续到2028年初。他将其归因于企业和消费者对AI服务的持续需求，以及部署AI基础设施的企业正在创造越来越多收入。

这一表态也回应了近期市场对于AI数据中心巨额资本开支可持续性的担忧。随着利率上升，数据中心融资成本随之增加，而CoreWeave本身又属于资本密集型企业，因此AI基础设施能否产生足够高的回报一直受到投资者关注。

智能体AI推动CPU需求同步增长

除了GPU需求持续强劲外，Intrator认为，新一轮CPU需求周期也正在形成。

他表示，智能体AI的快速发展正在推动“全面且显著的CPU需求”，这种需求不仅来自GPU服务器内部与GPU配套使用的CPU，也来自独立CPU系统。

随着AI应用从单纯的大模型训练和推理逐渐转向能够自主执行复杂任务的智能体，相关计算工作往往需要GPU与CPU协同完成。这意味着AI基础设施投资热潮可能不仅惠及GPU，也将进一步扩大对传统处理器和服务器系统的需求。

推出Forge平台 打通AI模型和智能体开发流程

CoreWeave当天还发布了新的AI开发平台Forge，旨在将模型和智能体的开发、评估、可观测性以及部署整合到统一环境中。

Forge整合了CoreWeave自身服务、Weights & Biases Models、OpenPipe的模型后训练能力以及开源Notebook项目marimo，使开发者能够在一个平台中完成从AI模型开发到实际部署的多个环节。CoreWeave表示，MasterClass和Canva已经开始使用Forge。

CoreWeave股价今年以来累计上涨约22%。在市场持续讨论AI资本开支能否维持高速增长之际，Intrator的最新表态显示，至少从CoreWeave目前的订单情况来看，数据中心建设限制和融资成本上升尚未对AI基础设施需求造成明显冲击。

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美股投资网获悉，有媒体援引知情人士透露的消息报道称，全球AI大模型/AI应用领军者Anthropic已签订协议，拟支付最高845亿美元，以使用马斯克创立并掌舵的“AI+太空探索”领军者SpaceX(SPCX)截至2029年的AI算力资源。这也意味着，Anthropic同意向SpaceX支付的算力费用接近此前估算的两倍，此举也在凸显出模型商业化进程越快，能够及时交付并稳定运行的算力集群越具战略价值。

这一金额可谓远远高于今年5月披露的协议规模。SpaceX在其IPO申报文件中透露，Anthropic同意每月支付12.5亿美元，以获取AI算力，期限最长为三年。该协议可提前90天通知取消。如果协议完整执行三年，总金额将约为450亿美元。

此外，据媒体报道，在计入谷歌(GOOGL)、亚马逊(AMZN)和微软(MSFT)等其他的大型AI算力基础设施合作伙伴后，这家由达里奥·阿莫代伊领导的AI实验室预计将在未来十年支出至少5180亿美元，以支持其工作负载。

Anthropic冲刺IPO所披露的算力采购规模，正在强化SpaceX作为大型AI基础设施供应商的市场定位。Anthropic与SpaceX旗下xAI的协议，可能使其截至2029年的算力采购支出达到最高845亿美元，较此前按三年完整履约估算的450亿美元高出约87.8%。不过需要注意的是，这里的披露数据体现的是最新披露的合作规模扩大，尚不能据此判断单位算力租金上涨了多少。

高达845亿美元的算力协议浮出水面，SpaceX的AI增长引擎再获支撑

Anthropic招股书显示出的财务数据为这轮扩张提供了更具体的观察窗口2025年营收增至上年的约12倍、接近46亿美元，经营亏损超过80亿美元，算力与基础设施支出达到73.3亿美元，约为2024年的三倍，占126.5亿美元总经营费用的约58%。这一最新IPO招股书中的数据表明，前沿模型商业化正在同时扩大收入和计算资源消耗，AI智能体/AI大模型训练、推理及基础设施投入仍显著领先于利润兑现。

此外，Anthropic未来十年左右至少5180亿美元的基础设施支出安排，约80% 大型AI基建项目支出不可取消或要求无论实际使用多少都必须付款。

SpaceX的外部客户基础也在扩大。其向SEC提交的文件显示，谷歌已签约获取约11万枚英伟达GPU及CPU、内存等配套算力，约定从2026年10月至2029年6月每月支付9.2亿美元。按完整33个月机械计算，对应303.6亿美元，另有此前爬坡期费用;合同同时包含交付要求与提前终止条款。

在AI算力资源供给端，据马斯克9月25日最新的披露，Colossus 1和Colossus 2两大超级AI数据中心合计配置约78万枚AI GPU，并计划分批增加GB300这一英伟达前沿的Blackwell架构AI GPU算力集群;若其提出的全部批次兑现，总规模可达144万枚，但其中12月底的批次仍附带不确定条件。

“算力时间溢价”——谁先完成AI算力资源交付，谁先承接商业化

随着Anthropic欲以2万亿美元估值以及大约1000亿美元上市IPO融资规模来问鼎全球IPO王座，华尔街分析师们开始聚焦“算力时间溢价”——能够更早、稳定地投入使用的完整集群，其商业价值可能高于单纯拥有芯片。

对AI大模型领军者们而言，等待电力接入、网络调试和服务器交付，意味着推迟扩大用户容量与承接企业订单。Anthropic此前明确表示，SpaceX合作及其他新增算力安排使其能够提高Claude Code和API使用限额，并改善付费订阅用户可获得的容量。这构成了清晰的传导链算力交付增加，产品服务能力扩大，进而为付费使用增长创造条件。

从底层AI推理架构看，最前沿AI智能体一次任务可能连续触发规划、检索、工具调用、代码执行与结果校验。GPU承担模型计算，CPU处理任务编排和工具执行，内存及存储承接上下文、缓存与任务状态;CPU环节过慢还可能增加缓存被移出及重新计算的压力。因此，智能体普及带来的采购对象，是GPU、CPU、内存、网络与供电散热协同运行的系统。SpaceX早期披露的Anthropic算力配置就包含约32.5万枚英伟达AI GPU，以及高性能CPU、EB级存储和数据中心内部高速光互连系统，足以说明大额合同对应的是完整AI算力集群服务。

英伟达AI GPU算力集群，无疑仍是最清晰的AI算力产业链层面供给瓶颈。TrendForce测算显示，2027年涵盖Blackwell与Vera Rubin平台的NVL72机架出货量预计同比增长超过50%;其市场调研的配图显示，相关系统产值预计由2026年的约2260亿美元升至2027年的7110亿美元，同比大幅增长214%。TrendForce预计，Vera Rubin系统平均售价约为GB300的两倍，晶圆与HBM等关键组件涨价也将推高系统价值;GB300需求预计延续至2027年上半年，随后VR200放量并成为2027年出货占比最高的平台。

对SpaceX而言，模型竞争与基础设施合作可以同时存在自有模型争夺应用市场，对外提供算力则扩大基础设施的收入来源。由此推演，其投资价值更应围绕已交付容量、实际利用率和客户付款持续性展开。但是投资者们需要注意，最新845亿美元安排中的大部分仍可提前90天通知取消，因此应将其视为潜在收入规模与客户需求信号，不能直接当作已经锁定的845亿美元收入。

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美股投资网获悉，存储芯片巨头美光科技(MU)周三盘后公布2026财年第四季度业绩，营收和利润双双超过华尔街预期，并给出强于市场预期的下一季度业绩指引。在全球人工智能基础设施建设持续推高高带宽内存(HBM)、DRAM和数据中心存储需求之际，美光预计2027财年的业绩表现将进一步走强。

美光第四财季营收达到542.3亿美元，高于上一季度的414.6亿美元，也远高于去年同期的113.2亿美元；非GAAP摊薄后每股收益达到33.42美元，上年同期仅为3.03美元。根据分析师一致预期，华尔街此前预计美光当季营收为514.9亿美元，每股收益为31.83美元。

按照GAAP计算，美光当季净利润达到377亿美元，摊薄后每股收益32.87美元；非GAAP净利润则达到384亿美元。调整后毛利率升至87%，较上一季度的84.9%进一步提高，也远高于去年同期的45.7%。

美光董事长兼首席执行官Sanjay Mehrotra表示，公司2026财年取得创纪录的业绩，并预计2027财年表现将进一步增强。公司正在增加对技术、产品及制造能力的投资，以满足客户不断增长的需求。

下一季度营收指引最高630亿美元 再超市场预期

比第四季度业绩更受市场关注的是美光给出的最新业绩展望。美光预计，2027财年第一季度营收为615亿美元，上下浮动15亿美元，即600亿至630亿美元；非GAAP摊薄后每股收益预计为38.15美元，上下浮动1美元；调整后毛利率预计约为86.25%。

这一指引明显高于市场预期。媒体援引分析师数据称，市场此前预计美光第一财季营收约570.2亿美元、调整后每股收益约35.40美元。这也意味着，即便经历2026财年的高速增长，美光预计AI推动的存储芯片需求仍将在新财年延续。

数据中心业务爆发 核心业务季度营收同比增长逾10倍

AI数据中心成为推动美光业绩增长的核心动力。第四财季，美光Cloud Memory Business Unit营收达到162.8亿美元，高于上一季度的137.7亿美元以及去年同期的45.4亿美元。

增长更为显著的是Core Data Center Business Unit，该部门第四财季营收达到180亿美元，上一季度为115.2亿美元，而去年同期仅为15.8亿美元，相当于一年时间增长逾10倍。该业务毛利率达到90%，营业利润率达到85%。

随着全球科技公司大规模建设AI数据中心，对DRAM、高带宽内存以及高速闪存的需求持续增长。HBM是英伟达等AI加速器的重要组成部分，而大型AI服务器和数据中心同时需要大量高速存储产品，美光同时覆盖这两类市场。

媒体报道称，美光目前AI相关内存产品的订单需求已经远远超过其现有生产能力。包括亚马逊和Alphabet在内的大型科技公司今年仍在大规模投入AI基础设施，这为HBM及其他高性能存储产品提供持续需求。

2026财年营收突破1300亿美元 净利润同比大幅增长

从全年表现来看，美光2026财年的增长幅度更加突出。公司全年营收达到1331.9亿美元，相比2025财年的373.8亿美元增长超过两倍；GAAP净利润达到849.7亿美元，而上一财年为85.4亿美元。

非GAAP净利润达到867.6亿美元，摊薄后每股收益75.52美元，相比上一财年的8.29美元大幅增长。全年经营现金流达到896.8亿美元，远高于上一财年的175.3亿美元。

美光第四财季资本支出净额为107.7亿美元，全年达到273.7亿美元；调整后自由现金流第四季度达到332亿美元，全年达到623.1亿美元。截至财年末，公司持有的现金、有价投资及受限制现金合计734.8亿美元。

加码下一代存储产品 押注AI长期需求

面对持续增长的AI计算需求，美光正在进一步扩大技术和制造投资。

公司表示，第四财季服务器LPDDR SOCAMM产品组合营收环比增长超过一倍，同时已经开始送样业内首款512GB超高容量DDR5 RDIMM，传输速度最高可达9200 MT/s。

此外，美光基于1-gamma工艺的高速服务器RDIMM已经完成多家客户认证，7600 PCIe Gen 5和9650 PCIe Gen 6 SSD也已向主要客户出货，用于KV-cache等AI应用。公司还表示，其AI工作站产品已经获得所有一级OEM客户的设计采用。

今年8月，美光还宣布未来10年将在爱达荷州博伊西投入最高100亿美元建设Micron Research Labs，押注下一代存储及AI技术研发。

AI热潮也推动整个存储芯片行业进入景气周期。除美光外，三星电子和SK海力士同样受益于HBM和DRAM需求快速增长。不过，内存价格飙升也开始向消费电子产业传导，智能手机、PC等厂商面临更高的零部件成本压力。

股价一年暴涨约550% 市场聚焦AI内存景气持续性

在AI内存需求爆发推动下，美光股价今年以来已经上涨约275%，过去12个月累计涨幅约550%，成为AI基础设施热潮中表现最突出的半导体股票之一。

强劲业绩公布后，美光盘后股价一度小幅走高。最新盘后数据显示，美光报约1071.92美元，较常规交易时段收盘价上涨约0.6%。

尽管近期市场对AI投资规模、前沿AI模型发展以及巨额数据中心资本支出的可持续性出现更多讨论，美光最新业绩显示，至少在存储芯片环节，AI基础设施需求目前仍保持强劲。

公司第四季度营收同比增长近四倍，数据中心业务快速扩张，同时下一季度营收指引再次明显高于市场预期。随着HBM、服务器DRAM及高速数据中心SSD需求继续增长，AI基础设施建设能否维持当前投资强度，以及美光能否在扩大产能的同时维持高毛利率，将成为投资者接下来关注的重点。

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美股投资网获悉，市场研究机构Counterpoint Research表示，预计苹果(AAPL)今年将售出约600万台iPhone Duo，这也是行业针对这款折叠新机给出的首份销量预判。

Counterpoint高级分析师Ivan Lam表示，这一数字更符合小众折叠屏市场的特征，而非苹果常规旗舰机型的出货水平，且最终销量取决于该公司对新硬件产能的爬坡情况。iPhone Duo定价1,999美元，定于10月正式发售，定位苹果产品线的顶端，承载着整个行业对激发折叠屏更大兴趣和销量的期望。

市场研究机构IDC估计，在苹果的带动下，今年折叠屏手机出货量将增长13%，达到2,290万台。IDC表示，如果没有iPhone Duo，该细分市场本将出现下滑。

Counterpoint同时提到，与iPhone Duo同期发布的iPhone 18 Pro系列，在中国市场开局热度高涨。这一代Pro机型首次没有推出标准版迭代机型，倒逼换机用户转向高价Pro版本，使得新机首销销量较iPhone 17 Pro提升12%。在国内智能手机大盘同比下滑17%、国产厂商承压的大环境下，苹果逆势跑出亮眼表现。

凭借这一成绩，苹果拿下中国智能手机市场33%的份额。受元器件成本上涨影响，所有手机厂商都在上调售价，试图依靠单机营收弥补出货量下滑，这也削弱了国产竞品的成本优势，利好苹果的定价策略。

Lam表示“多款中国旗舰机型涨价超过200美元，抬高了市场价格锚点，进一步凸显出iPhone的性价比优势。”

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美股投资网获悉，SK海力士(SKHY)周四重申，尚未就其美国子公司Solidigm未来的融资需求作出任何决定，尽管有媒体报道称该公司可能进行双重上市。

该公司在一份声明中表示“潜在的融资选项包括内部资金或外部资本，任何决定都将结合HBM、服务器DRAM和eSSD的投资需求，以及市场状况和更广泛的资本配置计划来权衡。”

SK海力士补充称，在作出任何决定之前，长期企业价值和股东价值将是首要标准，其中包括潜在的股权稀释问题。这家韩国存储巨头还表示，将对潜在稀释及现有股东的保护进行评估。该公司上月曾发表过类似声明。

近日，有媒体报道指出Solidigm可能在美国和韩国进行双重上市。

上月有报道称，SK海力士正在考虑进行首次公开募股，对该部门的估值将达到1500亿美元。据多位知情人士透露，该部门于9月下旬与多家投资银行举行了会议。

Solidigm是SK海力士的NAND闪存和固态硬盘部门，其部分业务来源于SK海力士2020年收购英特尔(INTC)NAND部门的交易。

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