美股投资网获悉，周四盘前，沃尔玛(WMT)公布了截至7月31日的2027财年第二季度财报营收1879.4亿美元(同比增长5.9%)超出市场预期的1868.7亿美元，调整后每股收益0.81美元同样高于预期的0.74美元。然而，这份亮眼的成绩单被一项核心指标彻底盖过了风头——美国同店销售额(不含燃油)仅增长2.6%，创下逾六年最低水平，远低于市场预期的3.7%至3.8%。财报发布后，沃尔玛股价盘前一度重挫逾7%，报106美元，市值约9000亿美元。

核心数据营收与EPS双超预期，同店增速跌破心理关口

沃尔玛美国同店销售额增长2.6%，不仅低于分析师预期的3.8%，更创下2019年以来最慢增速。剔除燃油销售后，这一增速连续第二个季度放缓。

从消费行为看，本季度平均交易额仅增长1.1%，远低于去年同期的3.1%;交易笔数增长1.5%，也较一季度3%的增速明显放缓。这意味着消费者到店的频率和每次花的钱，都在减少。

药房业务拖累，同店销售增速创六年新低

沃尔玛明确指出，药房业务是本季度业绩承压的核心拖累。联邦政府依据《通胀削减法案》推动的药品价格谈判，导致相关药品售价走低，对整体销售形成约900个基点的负面冲击。

若剔除药房业务的影响，沃尔玛美国核心同店销售额实际增长3.4%。剔除药房拖累后，这一核心增速仍略低于华尔街预期，但已接近市场预期的下限，说明药房业务几乎是本次不及预期的全部原因。

消费端也出现明显分化信号。当季平均客单价仅增长1.1%，远低于去年同期的3.1%，与一季度增速持平;交易笔数增长1.5%，低于一季度3%的增速。这意味着消费者仍在购物，但单次支出更加谨慎，倾向于寻找性价比更高的产品。

消费者信心的变化同样不容忽视。高油价持续施压低收入家庭的可支配收入，8月消费者信心指数三个月来首次下滑，劳动力市场亦显现疲软迹象。作为每周服务超过1.5亿顾客的零售风向标，沃尔玛的同店销售增速放缓正在引发市场对整体消费环境走弱的深层担忧。

关税退款29亿美元的“天降横财”

本季度财报中最引人注目的数字，是约29亿美元的IEEPA关税退款。

沃尔玛CFO约翰·戴维·雷尼透露，公司有资格申领约29亿美元关税退款，目前已收到大部分款项。这笔退款对季度业绩产生了750个基点的净收益贡献;若剔除该收益，沃尔玛调整后营业收入增长率仍达到此前7%至10%指引区间的上限。

沃尔玛明确表示，将把关税退款用于降低商品价格。公司本季度已在美国门店实施了超过11,000项商品降价，并计划将降价效应延续至下半年。

关税退款的另一面是燃油成本压力。雷尼表示，沃尔玛预计今年还将面临超过20亿美元与燃油价格上涨相关的额外成本压力，高油价已导致低收入家庭明显收缩消费支出。

亮点电商与广告的“高增长引擎”

尽管核心零售增速放缓，沃尔玛在新兴业务领域继续保持高增长

全球电商销售额增长23%，其中沃尔玛美国电商增长24%，山姆会员店美国电商增长26%;

沃尔玛美国门店配送增长40%;

美国广告业务Walmart Connect增长43%;

第三方市场净销售额增长超过50%;

全球广告收入增长约38%;

会员费收入两位数增长，Walmart+净新增会员数创第二季度新高。

沃尔玛CEO约翰·弗纳在声明中表示“我们多年的电商增长证明，顾客选择沃尔玛是因为我们能以实惠的价格、快捷的速度和便利的方式提供丰富商品。在沃尔玛，他们什么都能买到。”

全年指引上调营收，EPS不及预期

上调全年指引——全年净销售额增长指引从此前的3.5%至4.5%上调至4%至5%;全年调整后每股收益指引从2.75至2.85美元上调至2.80至2.87美元。但盈利指引力度不足——全年EPS指引中值2.835美元低于市场预期的2.90美元。

这种“上调全年、但不及预期”的矛盾指引，正是市场用脚投票的核心逻辑。投资者担忧的是如果沃尔玛——这家在消费降级趋势中历来占据优势的零售商——都开始看到增长放缓的信号，那么整体消费经济的拐点可能正在临近。

第三季度指引更为保守——预计EPS为0.62至0.64美元(中值0.63美元)，远低于市场预期的0.69美元;净销售额增长目标仅为3%至3.75%。

保守指引背后是对消费前景的谨慎判断。雷尼表示，公司持续感受到消费者资金紧张的局面，尤其是在汽油价格上涨的背景下。尽管消费者仍具韧性，但沃尔玛希望“进一步降低价格，减轻消费者的钱包压力”。

同店增速跌破“心理关口”，竞争压力加大

财报发布后沃尔玛盘前重挫逾7%，核心原因在于同店销售增速跌破3%这一心理关口。

在长达数年的“沃尔玛溢价”行情中，市场已习惯于这家零售巨头持续超出预期的表现。此次同店增速不仅低于预期，更创下六年新低，引发了市场对美国消费动能正在失速的深层担忧。

Annex Wealth Management首席经济策略师布莱恩·雅各布森的评价一针见血“对消费经济而言，这就像英伟达宣布增速放缓一样。沃尔玛一直在消费降级趋势中占据优势，但这种顺风可能正在消退。”

今年以来，沃尔玛股价已累计下跌约13%。此次盘前大跌进一步抹去了年内的微弱涨幅。

在竞争格局方面，塔吉特正受益于业务转型逐步回暖，克罗格和开市客也在积极压低食品价格以争夺市场份额，沃尔玛面临的竞争压力不容忽视。

Placer.ai的客流量数据进一步印证了这一分化塔吉特第二季度整体门店客流量同比增长4.7%，而沃尔玛仅增长0.7%。塔吉特正在从此前数年的商品策略失误中复苏，而沃尔玛则在经历了连续数年的强劲增长后，面临越来越高的比较基数。面对日益激烈的竞争压力，沃尔玛能否在维持“天天低价”定位的同时，通过广告、电商和会员等高利润业务维持利润增长，将是未来数个季度的核心看点。

沃尔玛增长引擎的“换挡时刻”

沃尔玛的二季度财报，是一份关于“增长换挡”的典型样本。营收超预期、电商高增长、广告业务飙升43%、29亿美元关税退款——这些数据证明沃尔玛仍是零售业最具统治力的存在。但美国同店增速跌至六年新低、消费者单笔消费缩水、全年EPS指引不及预期——这些信号同样清晰曾经支撑“沃尔玛溢价”的消费顺风，正在变成逆风。

弗纳领导的沃尔玛正在向“全渠道零售平台”转型——用电商、广告和会员费构建第二增长曲线。但当高油价持续挤压低收入家庭、当消费者信心三个月来首次下滑、当劳动力市场显现疲软迹象时，沃尔玛的“基本盘”正在接受考验。

正如一位分析师所言，沃尔玛一直是消费降级趋势的最大受益者。但当消费者从“降级消费”走向“减少消费”时，即便是全球最大的零售商，也无法免疫于经济周期的引力。

经济晴雨表之忧

作为全美最大零售商，沃尔玛的业绩历来被视为美国经济健康状况的重要风向标。此次同店销售增速降至六年低点，叠加消费者单次消费缩水、燃油成本高企、劳动力市场疲软等多重信号，正在加剧市场对消费端增长动能减弱的担忧。

正如沃尔玛CEO John Furner所言“顾客选择沃尔玛是因为我们提供种类繁多的商品，价格实惠、速度快、购物方便。”但当消费者即使面对沃尔玛也开始“算着花”的时候，美国经济的消费引擎或许正在失去一部分动力。而这份“营收与利润双超预期、同店销售却创六年新低”的财报，正是这一微妙转折最清晰的注脚。

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美股投资网获悉，Meta Platforms(META)已成为微软(MSFT)最大的人工智能(AI)客户之一，这凸显出新兴AI技术的需求仍然高度集中于科技行业。据一位知情人士透露，Meta每年花费数亿美元，通过微软Azure云服务获取AI模型。该人士表示，Meta每周通过这一平台使用数万亿个token——这是衡量AI计算消耗量的单位。

微软AI战略的一个重要组成部分，是通过名为Foundry的市场平台提供来自不同供应商的模型。截至7月，Foundry拥有10万名客户。微软的宣传材料经常展示来自制造业、运输业等传统行业的客户。

但据知情人士透露，目前微软最大的AI客户大多仍然是其他科技公司。其中一位知情人士表示，其他大型客户还包括Adobe(ADBE)、人工智能公司Perplexity，以及由OpenAI董事长Bret Taylor共同创立的客服AI初创公司Sierra。

微软尤其依赖少数几家科技行业客户。其长期合作伙伴OpenAI在微软最近一个财年贡献了微软整体AI营收的约70%。除了提供模型访问服务之外，微软还提供AI助手Copilot，并出租面向AI的计算能力。

据了解相关情况的人士透露，Meta正在大举投资AI，以辅助软件开发工作。公司会根据不同模型的可获得性以及使用成本，通过多个平台购买模型访问权限。其中一位知情人士表示，Meta的开发人员曾通过Foundry使用OpenAI的技术，以帮助他们评估自研模型的输出结果。

Meta首席技术官Andrew Bosworth在7月参加“Big Technology”播客节目时解释称，除了开发自己的AI模型之外，Meta也会租用其他领先模型，将其作为自身开发流程的一部分。

与此同时，Meta也在打造自己的业务，为客户提供多种AI模型的访问权限，这类所谓的API服务未来可能与Foundry形成竞争。这将帮助Meta减少对微软等外部服务的支出。

此前，Meta也曾依赖微软的技术，随后再以自研解决方案取而代之。自2000年代后期开始，微软搜索引擎Bing曾为Facebook提供网络搜索支持。而截至2014年底，Meta已经停止使用Bing。在ChatGPT问世并引爆当前AI热潮之前的几年里，微软还曾向Meta提供用于AI开发的计算能力。此后，Meta已经成为全球最大的AI数据中心建设者之一，以支持其AI模型的开发。

值得注意的是，微软最大的AI客户仍是其他科技公司这一事实对一些投资者来说并不是什么好消息。要让AI真正达到市场预期，这项技术必须广泛应用于整个经济体系，而不能仅仅被技术能力较强的科技公司采用，尤其是在近年来营收集中以及企业之间循环式业务往来的潜在弊端一直困扰着科技行业的情况下。

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美股投资网获悉，IBM(IBM)周三宣布，已成功将两个低温模块连接并冷却至同一运行环境，并完成初步测试。公司称，这一模块化架构旨在扩展为可连接数百个量子芯片的超低温共享系统，是通往2029年推出IBM Quantum Starling的关键一步。IBM预计，Quantum Starling将成为全球首台容错量子计算机，并整合纠错、处理器设计、解码和系统工程等方面的进展。

IBM表示，首批两个运行模块合计高度超过8英尺、宽度超过8英尺。初步测试显示，这两个模块可在不到5天内共同冷却至4开尔文，即液氦温度，并在随后不久达到低于15毫开尔文的最终温度。

与目前使用最广泛的IBM量子系统相比，每个模块的真空外壳提供最多12倍的布线空间。IBM指出，这支持模块内部以及模块之间更多的芯片到芯片连接，为更大规模量子计算提供硬件基础。

新架构与L-coupler互联技术

IBM此次采用的新型箱式设计允许模块紧密排列，并利用更大的布线空间，通过IBM“L-coupler”技术直接连接量子处理器。L-coupler用于连接不同量子芯片，使其能够共享信息、相互通信，并作为更大规模量子计算机的一部分协同运行。

根据IBM量子路线图，公司计划到2027年利用L-coupler将多个处理器连接成至少拥有1000个可编程量子比特的更大规模量子计算机。可编程量子比特指可直接用于执行计算的量子比特。为实现这一目标，IBM计划今年晚些时候将IBM Quantum Nighthawk处理器安装到低温模块中，以扩大运行性能测试。到Quantum Starling交付时，IBM计划每个低温模块容纳数千个量子比特。

IBM去年公布Starling计划，并引入新的纠错码，显著减少实现容错所需的物理资源。此后，公司展示了核心硬件组件，并在高效纠错解码方面取得突破。

IBM研究院院长、IBM Fellow Jay Gambetta表示“将容错量子计算机带给各行各业取决于多项根本性进展。这些低温模块的成功连接和运行标志着朝该方向迈出的重要一步，并将与量子硬件、软件和算法的持续创新一起加速我们的进展。”

IBM还表示，新的可扩展低温模块有望加快创新节奏。例如，IBM Quantum System Two环境的三个关键组件已内置到新架构中，但新设计允许每个部分独立测试、改进和快速迭代。

市场方面，IBM股价周三收涨约2%。公司认为，此次低温量子模块的交付进一步证明其正按量子路线图系统推进，并解决了加速通往容错量子计算所需的又一主要障碍。

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美股投资网获悉，随着有市场调研数据显示英特尔(INTC)所打造的Arc Pro B70工作站专用GPU的价格在一个月内最高上涨48%，华尔街知名投资机构Wedbush Securities对此发表评论称，这在很大程度上反映出存储芯片价格仍在持续飙升，以及英特尔凭借CPU+GPU产品阵列从AI配角一举成为AI推理时代的核心参与势力。

配备32GB GDDR6 ECC显存的Arc Pro B70，可谓正在成为英特尔在AI推理时代的重大卖点，较大的显存容量与错误校正能力使其更适合人工智能推理类型工作负载，尤其适合需要长时间稳定运行、数据准确性要求高的企业级AI推理任务。随着超大参数推理模型对显存容量和带宽的需求持续提高，英特尔工作站GPU与Crescent Island正在成为AI数据中心级GPU/TPU加速卡集群之外的重要算力选择。这里的错误校正能力(ECC)是指显存能够自动检测并纠正数据传输或存储过程中出现的单比特错误，从而减少模型推理中的计算异常、结果失真或系统崩溃。

英特尔正在从此前AI大模型训练时代的“AI配角”一跃升级为AI智能体(Agentic AI)引领的AI推理时代的多层次AI算力基础设施受益者，“CPU与GPU需求狂潮+芯片代工+先进封装”正在重塑英特尔增长曲线。

不仅数据中心需求增长已经推动其x86架构中央处理器(即数据中心CPU)销售额大幅上升，32GB大显存使其能够承载本地大模型推理、小模型微调和专业工作站任务，相对于昂贵的英伟达专业卡具有容量—价格优势，带来显著增量工作站GPU需求;但这主要是高显存工作站推理卡的稀缺性溢价，不是Arc生态突然超越CUDA，也不意味着英特尔开始夺取数据中心GPU份额。

32GB ECC显存站上AI推理风口!英特尔Arc Pro B70价格一个月飙升48%

来自Wedbush Securities的资深分析师马特·布赖森在致客户的报告中写道“据Tom’s Hardware援引调研数据报道，英特尔Arc Pro B70工作站GPU在美国市场的销售额价格大幅上涨了30%——ASRock Creator变体版本目前售价为1,299美元，上个月为999美元，而其建议零售价为949美元;尔Arc Pro B70工作站GPU在德国市场上涨了26%;在韩国则是大幅上涨了48%，价格由7月21日的1,889,980韩元(约合1,334美元)升至8月16日的2,798,980韩元(约合1,975美元)。”

“英特尔在韩国的官方标价目前为2,817,000韩元。该显卡配备32GB GDDR6 ECC显存，因此对人工智能相关推理工作负载颇具吸引力。我们认为，这一消息再次体现了存储芯片成本向终端售价加剧传导，以及英特尔GPU+CPU产品线开始在AI推理时代扮演愈发重要角色。”布赖森在致客户的报告中补充写道。

Arc Pro B70突然涨价，也不能简单解读为英特尔GPU需求全面爆发。核心原因正如韦德布什所判断，是存储芯片成本传导。B70搭载32GB GDDR6 ECC显存，显存占物料成本(BOM)的权重远高于普通消费级显卡;在产能向HBM、服务器DDR5及高端存储迁移后，GDDR6供应成本上升，渠道库存偏紧进一步放大地区溢价。

与此同时，32GB大显存使其能够承载本地大模型推理、小模型微调工作负载和专业工作站任务，相对于昂贵的英伟达专业卡具有“容量—价格优势”，确实带来增量需求;但这主要是高显存工作站推理卡的稀缺性溢价，不是Arc生态突然超越CUDA，也不意味着英特尔奋力夺取数据中心GPU份额。

显存涨价点燃Arc Pro、CPU与GPU趋向1∶1，英特尔从AI配角迈向AI算力需求核心受益者

正如上文所述的那样，英特尔正在从训练时代的“AI配角”升级为人工智能推理时代的多层次AI算力基础设施受益势力，但称其将一举成为推理时代的主导者仍为时尚早。

AI智能体技术路线(Agentic AI)主导的代理式工作流需要CPU承担任务规划、检索增强生成(RAG)、向量数据库查询、API调用、状态管理和多智能体编排等控制平面工作，GPU则继续负责矩阵运算和高吞吐推理的数据平面(Data Plane)。因此，美银将2030年服务器CPU潜在市场规模上调至逾2,100亿美元、年复合增长率提高至36%，并预计CPU与GPU配比将由训练阶段约1∶4收窄至推理阶段约1∶2、最终趋近1∶1;这将显著放大英特尔Xeon数据中心CPU安装基础的价值。

真正可能重塑英特尔增长曲线的是“CPU+推理GPU+晶圆代工+先进封装”的四层组合，堪称是“AI智能体主导的推理算力扩张中的复合型修复资产”——即Xeon英特尔数据中心CPU需求密度上升提供业绩底盘，高显存类型独家GPU打开差异化推理入口，18A与先进封装提供估值期权。

对于英特尔全新基本面增长轨迹而言，Xeon承接智能体编排和独立CPU机架需求;Gaudi 3以及配备160GB LPDDR5X的Crescent Island瞄准成本敏感、风冷部署的企业推理市场，Arc Pro B70瞄准本地大模型推理、小模型微调和专业工作站任务;18A先进制程技术承担未来服务器CPU迭代;EMIB桥接、Foveros Direct 3D混合键合则可服务第三方AI加速器和超大规模芯粒(Chiplet)系统。

2026年第二季度业绩数据显示，英特尔数据中心与AI业务相关收入达到63亿美元、同比增长59%，晶圆代工业务收入达到58亿美元、同比增长31%，足以说明AI服务器算力集群相关强劲需求已经开始进入报表;但英特尔的18A/14A芯片代工与先进封装收入目前仍包含大量内部结算，只有外部客户先进制程芯片量产、良率提升及EMIB/Foveros 3D先进封装订单大规模转化，才能证明其已经形成独立盈利引擎。

2026年迄今，英特尔股价已经大幅上涨150%。对于英特尔股价前景，华尔街最乐观的目标价是汇丰分析师Frank Lee给出的200美元目标价，较英特尔8月19日收盘价92.80美元意味着约115.5%的潜在上涨空间;这位分析师将目标价由100美元直接翻倍并维持“买入”，核心逻辑是该机构首次把英特尔代工业务(Intel Foundry)纳入估值，认为18A/14A先进制程、EMIB/Foveros先进封装及潜在外部客户将使英特尔成为台积电之外的重要替代选择，同时数据中心CPU与AI加速器需求持续扩张强化盈利修复。

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美股投资网获悉，据外媒所见条款清单，美国科技巨头Alphabet(GOOGL)通过其首次澳元债券发行成功募集55亿澳元(约合38.9亿美元)，为全球科技企业密集融资潮再添一笔。条款清单显示，Alphabet本次发行涵盖3年期、5年期、10年期及20年期四个品种，其中期限最长的20年期债券票息定为6.9%。截至发稿，Alphabet未对置评请求作出回应。

这是Alphabet Inc.首次登陆澳大利亚元债券市场，长期债券融资成本逼近7%，或创下该公司史上最高票息纪录。据牵头承销行之一澳新银行(ANZ)的电邮指引，Alphabet将于周三(8月19日)定价一笔多期限澳元债券，其中20年期品种的指示性收益率约为6.95%，为本次发行中最长年期部分，最终定价或有变动。

此次发债是Alphabet继本月初完成250亿美元美元债发行后的又一融资动作。全球科技公司正越来越多地转向资本市场，为其庞大的AI投资筹措资金，而此前它们通常依赖自有现金储备进行投资。

据预计，这些公司今年在AI领域的支出将超过7,300亿美元，巨额资本开支已对现金流形成挤压。

摩根士丹利预计，2026年全球AI相关债务发行规模可能接近5700亿美元，较去年翻倍有余。仅今年第一季度，五大超大规模算力企业就已发行1150亿美元债券，而2025年全年这一数字约为700亿美元。

Alphabet在7月底公布的第二季度财报中，录得公司历史上首次负自由现金流。资本开支飙升至449亿美元，自由现金流降至-58.55亿美元。而就在第一季度，公司还拥有101亿美元的正自由现金流。

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美股投资网获悉，Keysight Technologies(KEYS)公布强劲的2026财年第三季度业绩，在人工智能基础设施需求推动下，公司营收和利润均超出市场预期，同时上调第四季度及全年业绩展望。财报公布后，多家华尔街机构上调目标价。

截至7月31日的财年第三季度，Keysight Technologies营收同比增长36.5%至18.5亿美元，调整后每股收益同比大增约79%至3.07美元，两项指标均超过市场预期。公司订单同比增长56%，同时保持强劲的自由现金流表现。

AI基础设施成为本季度增长的重要推动力。摩根大通分析师Joseph Cardoso等指出，Keysight Technologies第三季度有机营收同比增长31%、环比增长7%，明显超过预期。其中，AI数据中心建设带动通信解决方案业务中的有线测试需求快速扩张，有线业务规模首次超过无线业务。

与此同时，半导体产能扩张也推动电子工业解决方案业务增长，包括先进制程、高带宽内存(HBM)、硅光子等领域的投资，以及AI相关电子设备测试需求增加，均为公司带来新的增长动力。

在强劲需求推动下，Keysight Technologies进一步上调业绩预期。公司预计第四财季调整后每股收益为3.34至3.40美元，明显高于市场预期的2.68美元；预计营收为19.3亿至19.5亿美元，同样高于市场预期的18.3亿美元。公司同时上调了2026财年全年展望。

Keysight Technologies总裁兼首席执行官Satish Dhanasekaran表示，公司第三季度再次取得创纪录业绩，各主要市场均实现广泛增长。鉴于订单、营收和盈利保持强劲增长势头，公司决定提高第四季度及全年业绩预期。

强劲财报也获得华尔街分析师积极回应。摩根大通将Keysight Technologies目标价从400美元上调至425美元，并维持“增持”评级。该行认为，AI驱动的增长势头仍在持续，不断增加的订单积压也为2027财年的增长前景提供支撑。

摩根士丹利同样将目标价由400美元上调至425美元，并维持“增持”评级。该行表示，AI带来的测试需求增长、市场份额提升以及经营杠杆共同强化了其看多观点。目前供应能力仍是公司增长的主要限制因素，但强劲的市场需求和业务管线有望支持公司在2027财年继续实现高增长。

Truist将Keysight Technologies目标价由376美元上调至400美元，同时维持“持有”评级。Susquehanna则将目标价从425美元进一步上调至440美元，并维持“正面”评级，为此次几家机构中最高目标价。

Susquehanna尤其看好AI业务未来几年的增长潜力。该行预计，AI相关收入占Keysight Technologies总营收的比例将从2025财年的约8%快速升至2026财年的20%，并在2028财年进一步达到25%。

此外，Keysight Technologies覆盖AI和有线通信产业链多个环节的业务布局，正在使其潜在收入机会扩大至原来的3至4倍。与此同时，无线通信资本支出复苏以及6G研发投入加速，也有望为公司带来额外增长动力。

整体来看，AI数据中心建设、先进半导体产能扩张以及HBM和硅光子等新技术需求，正在显著提高测试设备和解决方案的需求强度。随着AI相关业务在公司收入中的占比快速提升，Keysight Technologies正逐渐成为AI基础设施投资热潮的又一重要受益者。

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美股投资网获悉，在费城半导体指数因长端利率飙升而承压的一周里，全球模拟芯片巨头亚德诺(ADI)用一份全面碾压预期的财报，佐证了AI算力扩张的逻辑正在向更广泛的产业链传导。周三盘前，亚德诺公布了截至8月1日的2026财年第三季度财报，营收首次突破40亿美元大关，各项核心指标全面超出华尔街预期，并给出了远超市场共识的第四季度指引。

核心财务数据营收利润双创纪录，全面碾压预期

营收不仅远超分析师预期的39.1亿美元，更标志着公司历史上首次单季突破40亿美元大关。GAAP净利润从去年同期的5.19亿美元跃升至13.4亿美元。

毛利率与经营利润率同步扩张。GAAP毛利率达67.3%，经营利润率40.1%;调整后毛利率72.5%，调整后经营利润率50.0%。当季经营现金流达16亿美元，占营收的40%;过去12个月经营现金流55.5亿美元，自由现金流49.4亿美元。

业务板块工业稳坐半壁江山，通信翻倍式增长

从终端市场来看，亚德诺的业绩增长呈现多点开花的格局。工业业务仍是公司的“基本盘”，贡献了近一半的营收，覆盖自动化、航空航天与防务、测试设备等领域。通信业务增速最高，同比增长84%——管理层此前已指出，数据中心已占通信业务的大部分，并贡献了电源管理和光模块相关产品。汽车业务恢复正增长，消费电子仍是相对拖累项。

亚德诺在AI产业链中的位置并非GPU，而是“让机架吃得下电、测得准、连得上”的模拟与电源芯片。随着AI服务器功率密度持续攀升，从电网到芯片的电源管理链路正成为算力扩张的关键瓶颈——而亚德诺正是这一环节的核心供应商。

Q4指引再超预期43亿美元中值碾压市场共识

营收指引中值43亿美元，较FactSet汇总的分析师预期40.8亿美元高出约5.4%。调整后每股收益中值3.86美元，同样远超市场预期的3.54美元。

若按中值完成，第四季度营收将再创单季历史新高。首席财务官Richard Puccio表示，公司将以执行纪律和有针对性的增长投资，争取强势收官并延续至2027财年。

股东回报季度股息1.10美元，本季返还17亿美元

亚德诺在本季度通过股息和股票回购向股东返还了17亿美元。公司董事会宣布派发每股1.10美元的季度现金股息，将于9月15日支付给9月1日登记在册的股东。过去12个月，公司实现运营现金流55亿美元，自由现金流49亿美元。

AI基础设施股“信心修复”

亚德诺正受益于AI驱动计算领域投资的激增——这种趋势推高了对电源调节及海量数据传输芯片的需求。随着AI数据中心机架级功耗密度急剧攀升，“电力瓶颈”正成为限制AI算力扩展的核心约束。亚德诺的电源管理芯片广泛应用于数据中心、工厂自动化设备和现代汽车中，成为这一趋势的直接受益者。

今年5月，亚德诺宣布以15亿美元现金收购硅谷电源管理初创企业Empower Semiconductor。Empower的“垂直供电”解决方案将集成稳压器直接安装在AI芯片下方或内部，被Empower CEO称为“AI供电中最棘手的问题——限制AI吞吐量的电力瓶颈”。Roche表示，能源是 “扩展下一代系统最持久的约束” 。该交易预计于2026年下半年完成，将进一步巩固亚德诺在AI数据中心电源管理领域的领先地位。

财报发布后，ADI股价盘前上涨约1.2%至381.19美元。今年以来，该股已累计上涨约38%，远超标普500指数同期约12%的涨幅。不过，该股较6月22日创下的历史高点445.91美元仍有一定距离。

在芯片股因长端利率走高和AI资本开支质疑而承压的一周里，亚德诺的这份财报提供了另一条证据算力扩张仍在向电源、光模块和测试设备等更广泛的产业链传导。

亚德诺不生产GPU，但AI服务器集群的每一块机架都离不开它的模拟与电源芯片。当市场仍在争论英伟达的“循环融资”是否可持续时，亚德诺用40%的营收增长、84%的通信业务增速和碾压预期的Q4指引证明了一个更根本的趋势——AI正在以前所未有的速度消耗电力，而每一度电从电网流向芯片的过程，都需要模拟芯片的精确调控。

CEO Vincent Roche在财报中表示，公司在本季度受益于广泛的市场需求。CFO Puccio则指出，产品和地区需求在季度内持续增强，这体现在创纪录的第四季度展望中。在AI算力从“有没有”走向“够不够稳、够不够省电”的下半场，亚德诺正站在一个不可替代的位置上。

分析指出，亚德诺超预期的业绩和指引 “缓解了投资者对AI基础设施股票的部分紧张情绪”。在经历了7月科技股抛售潮后，ADI这份财报正在帮助市场重新锚定对AI硬件供应链的信心。

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8月18日晚，百度(BIDU)发布第二季度财报，显示季度总营收达313亿元，AI业务收入125亿元，占百度一般性业务收入的50%。AI业务收入占比连续两个季度的过半，让市场不得不正视一个情形，即全球顶级机构与资管对百度的态度，正迎来一次标志性的集体转向。

据2026年二季度的13F文件显示，华尔街传奇投资人Stanley Druckenmiller旗下Duquesne家族办公室，在2023年四季度清仓阿里后时隔两年半首次建仓中概股，8.8万份百度ADR是其当前持仓中的唯一中概标的。

这一动作并非孤例同期摩根士丹利新建仓百度ADR约650万份;瑞银集团增持91.77万份，环比+43%;美国银行增持108.7万份，环比+305%。

而对冲基金领域最具话语权的David Tepper，对百度看多的态度则更为极致。其旗下Appaloosa Management在二季度整体收缩中国互联网资产的大背景下，唯独对百度逆势加仓超60万份ADR，环比增长87%。

从Druckenmiller时隔两年半首次重返中概便锁定百度，到摩根士丹利、瑞银、美银三家全球领先大行的同步加码，再到Tepper的极致择优——多维度、跨策略、跨资金属性的机构共振，清晰传递出一个关键信号百度的AI投资价值，正获得全球顶级资管与领先大行的集体认可。

而这背后，得益于百度的AI商业化已进入了规模化复制的强兑现阶段。公司AI业务收入连续两个季度实现占比过半，这意味着在百度一般性业务每两元的收入中，便有一元来自于AI业务。

显然，AI已成为了百度名副其实的收入底座。这标志着百度花十年时间建立的“芯、云、模、体”全栈布局，作为一套可复用的底层能力，已实现规模商业化的加速兑现。

作为全球范围内少有的于AI产业中实现全栈布局的领先企业，百度已成为观察中国AI产业商业化进展的“风向标”，其中长期真实价值有望在AI收入占比持续提升的推动下迎来系统性重估，这也正是全球顶级机构用“真金白银”集体投票百度的底层逻辑。

于AI办公赛道领跑，“规模复制”夯实AI应用增长基础

AI产业发展到2026年，故事的主线已逐步切换——从“谁的模型更强”转向“谁能把AI变成真金白银”。即便是站在全球AI浪潮之巅的OpenAI，也早已不是在悠闲地享受技术红利，而是顶着巨大的盈利压力加速商业化布局。

当AI产业进入“拼商业化”的下半场，谁能率先跑通“技术-产品-商业”的闭环，谁就握住了下一轮竞争的入场券。而AI办公作为大模型商业化落地确定性最高的超级场景，已成为巨头“拼杀”的主战场。

2026年，腾讯将QClaw团队等资源向WorkBuddy收拢，主打依托微信/企业微信生态的C端办公入口;而阿里整合QoderWork、悟空、MuleRun三款智能体为“千问办公”，依托钉钉做企业级AI生产力平台;字节则将飞书团队并入豆包、销售侧划归火山引擎，形成“豆包+飞书+火山引擎”的To B办公智能体体系。

在巨头不约而同地把AI办公从“内部赛马”升级为“集团战役”之际，百度率先卡位AI TO B的超级入口，旗下百度搭子、库库AI、秒哒等多款AI应用产品于市场中表现强劲。

在8月17日发布的AI办公智能体榜单中，百度搭子的月活环比增1063.79%，位列AI办公智能体增速榜第一。8月10日，百度搭子先后上线设计套件和金融套件，通过拓展AI办公场景的方式，加速推动百度搭子的用户扩张。

库库AI自2025年4月正式上线1.0版本以来，一年内迅速迭代到4.0版本，可在⽂库⽹盘、Oreate AI等海内外产品全端通⽤。目前，库库AI办公MAU已超过2500万，位居AI办公赛道⾏业第一位。

在8月5日国家工信安全中心发布的《Office Agent⼯作流测评报告》中，百度文库得分排名第⼀，独自占领第⼀梯队。

此外，据沙利文发布的《中国AI原生无代码应用生成平台市场研究，2026年H1》显示，百度秒哒以33.4%的市场份额位居行业第一，且在OPC/商业变现⽤户和有效应用创建用户两项核心指标中，秒哒的平台使⽤渗透率均排名第⼀位。

多款应用产品在AI办公领域的亮眼表现，凸显了百度在该赛道中的领先优势，且百度的AI应用还在向着B端的企业场景加速延伸。

其中，自我演化智能体百度伐谋自发布以来，已有3000家企业申请试用，覆盖港口、物流、汽车、金融等多个重点行业。

此外，百度一镜目前已服务超10万客户，覆盖30余个行业，平台平均直播间转换率提升29%、交付效率提升150%，制作成本下降63%。据沙利文及IDC等机构报告认证，百度一镜已连续两年蝉联中国AI数字人市场份额第一、产品综合实力第一。

百度之所以能在C端与B端同时跑出爆款，绝非偶然——这是其“芯、云、模、体”全栈能力跨客户、跨行业、跨场景复用的必然结果。从库库AI、百度搭子、秒哒在办公场景的领跑，到伐谋、一镜在B端的加速落地，百度显然已率先跑通AI应用“技术—产品—商业”的完整闭环。

投资者应该认识到，当同一套全栈架构可以从办公场景快速复制到其他诸多垂直领域时，边际成本递减而客户终身价值递增的“规模复制”效应将持续放大，这有望为百度AI应用业务未来的增长奠定坚实基础。

全栈能力驱动多层变现，AI商业化加速走向多场景复制

百度以全栈AI能力对业务线进行跨场景深度重构的彻底程度，在国内科技企业中罕有匹敌;这一战略选择的直接回报，是增长范式的根本性转变——公司正加速从传统互联网模式，迈向由AI内核驱动的高价值、可持续增长模式。AI云、萝卜快跑、昆仑芯等AI业务的多层商业兑现，为这一转变提供了最坚实的财务注脚。

报告期内，百度AI云基础设施收入73亿元，同比增长50%;其中GPU云收入同比暴增283%，较上一季度的184%进一步提速，连续四个季度实现三位数增长。

GPU云的持续爆发，本质反映客户基于公有云的AI训练和推理算力需求仍在扩大。GPU公有云通过统一资源池可同时服务多类客户，客户的算力消耗也随模型应用深化而持续发生。这意味着百度AI云的收入结构正从一次性项目交付，向标准化、可持续使用的服务形态延伸，商业模式从“做项目”升级为“做规模化服务”。

而这种“规模化服务”的升级，在市场份额与客户结构上得到直接验证。据IDC相关数据显示，2025年中，百度智能云在金融大模型市场、AI云游戏市场、具身智能云市场的份额均位列第一名。且在2026年上半年，百度智能云以13.85亿元的中标金额位居行业第一位，占五家云⼚商整体中标金额近六成以上，实现持续领跑。

目前，百度智能云新全栈AI云已在核心产业实现规模化深耕。在金融领域，实现覆盖100%的系统重要性银行及800多家金融机构;在汽车领域，支撑超2000万辆L2级辅助驾驶新车交付;在AI硬件领域，服务客户超1000家;在具身智能领域服务客户超30家;此外，有超八成央国企选择百度智能云，并在能源领域助力国家电网在40多个场景规模化落地智能体。

市场地位的领先与客户覆盖广度的双重领跑，清晰说明百度的AI云服务正从互联网客户向产业场景纵深扩展，“规模复制”效应正加速放大，这也是推动GPU云爆发式增长的核心因素之一。

萝卜快跑作为百度最具技术壁垒的业务板块，正加速跨市场规模化复制。二季度以来，萝卜快跑的全球运营版图明显提速。萝卜快跑于迪拜启动全无人商业化运营，于香港获首批全无人测试牌照，在机场岛启动车内无安全员测试，成为全球首个在“右舵左行”体系开展全无人驾驶测试的平台。同时，萝卜快跑在伦敦、瑞士启动公开道路测试，并与哈萨克斯坦TPH签署战略合作，标志着中国无人车首次进入中亚市场，填补了该区域的空白。

截至目前，萝卜快跑已覆盖全球28个城市，累计自动驾驶里程超3.5亿公里，其中全无人里程超2.4亿公里。同一套自动驾驶技术能在法规、路况、驾驶习惯迥异的多个市场并行推进，说明百度复制的远不止一支车队，而是技术、运营与合规能力的组合——每一种新场景都在为模型迭代提供新的训练素材，这些数据的积累正是后来者难以快速复制的资产，也是萝卜快跑持续夯实领先市场地位的关键。

此外，昆仑芯同样处于规模化复制的快速扩张阶段。硬件层面，天池超节点1.0已规模化量产，2.0的256卡版本即将上市，并预计在明年发布下一代512/1024卡超节点，单节点即可支撑万亿参数模型训练。

交付层面，P800三万卡集群已点亮，自2025年至今已交付多个万卡级集群，覆盖互联网、金融、能源、制造等行业、包括腾讯在内的上百家客户，交付规模从几十卡到数万卡。

软件层面，昆仑芯在此前已完成文心、DeepSeek、GLM、Minimax等主流模型适配，推理效率提升50%。规模集群、客户群体与软件生态，三者已共同构成了昆仑芯自研芯片商业化验证的完整闭环。

从智能云GPU云的爆发，到萝卜快跑的全球运营，再到昆仑芯的规模化算力交付，百度正将“芯、云、模、体”全栈能力转化为云服务、出行、算力等不同形态的商业成果。当这套底座在多个赛道同时兑现，百度的AI商业化已明确从单点验证走向多场景复制。

定价逻辑切换成市场共识，两大催化加速价值回归

当百度AI业务的收入占比持续过半，一个现实的问题便摆在了资本市场面前，即如何为这家拥有稀缺的AI全栈能力、且AI商业化在多赛道领跑的企业进行合理估值?

事实上，百度真实价值被低估是“老生常态”的话题，而这背后的核心因素在于，市场一贯以传统的PE估值法对百度进行整体估值，但这会导致AI云、昆仑芯、萝卜快跑等高增长业务的价值被搜索业务严重掩盖。

而随着AI商业化的持续兑现以及AI核心业务收入占比突破50%这一临界点，百度的定价应从传统的PE估值法切换到SOTP新框架正逐渐成为市场共识，这也是推动百度估值中枢上移的核心驱动力。

近期明确对百度采用SOTP(分类加总估值法)/分部估值法的券商接近十家，其中便包括了摩根大通、瑞银、麦格里、中金公司、交银国际等等多家顶级投行。显然，百度估值框架需切换已在机构圈“深入人心”。

摩根大通表示，若以SOTP估值法衡量百度价值，那么仅是AI业务单板块的估值便达到169美元/ADS，对应美股百度的合理的价值应为230美元/ADS，较当前股价有翻倍空间。

而在估值框架切换的基础上，两件事有望加速百度价值回归进程。其一是百度正推进港股双重主要上市转换，8月19日，百度集团首席财务官何海建表示，董事会此前批准将中国香港上市地位由第二上市转换为双重主要上市，预期转换程序将于今年内生效，集团正为转换后纳入南向港股通作准备。

如果搭上2026年9月港股通调整窗口，届时更多熟悉中国互联网、国产算力和AI产业的内地资金将直接参与对百度的定价，AI全栈业务的真实价值有望被南向资金重新发现。

其二，昆仑芯港股IPO正积极推进，完成挂牌后将为百度价值重估提供直接催化。作为百度全栈AI架构基础设施层的核心资产，昆仑芯的上市将为其真实价值提供清晰的估值锚点。

据市场公开信息，全球领先的投资研究机构晨星(Morningstar)预计昆仑芯估值在510.4亿至638亿美元区间;摩根大通3月研报给予昆仑芯400亿-490亿美元独立估值。这意味着百度的价值在中长期维度上存在强烈的重估空间。

站在当前时点，这种“低估”与“AI高成长”的错配，正为长线资金提供一个极具吸引力的布局窗口。随着Q2财报落地，百度当前估值更多体现的是市场对传统业务的阶段性判断，而AI云、萝卜快跑和昆仑芯等业务的长期价值仍有待进一步释放。

随着9月港股通纳入预期的升温与AI应用、昆仑芯和萝卜快跑等业务的潜在价值被市场重估，百度估值锚的重塑有望随时启动，静待催化落地的投资者或将收获可观的超额收益。

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美股投资网获悉，在人工智能(AI)芯片公司Cerebras Systems(CBRS)于周二举办了Supernova Day活动后，法国巴黎银行表示，该公司公布的合作伙伴和相关公告给其留下了深刻印象。

法国巴黎银行分析师Karl Ackerman在给客户的一份报告中写道“与英伟达(NVDA)的LPU一样，Cerebras与OpenAI、亚马逊(AMZN)AWS和AMD(AMZ)达成的新合作关系凸显出市场对改善推理过程中对延迟高度敏感的解码环节的需求正在不断增长。”

分析师进一步表示，在快速推理方面，新近公布的基于SRAM的CS-4晶圆级引擎(Wafer-Scale Engine)提供了“惊人的43.2 PB/s片上内存带宽”，并配备了一种利用RDMA的新型晶圆I/O接口。Cerebras自豪地表示，CS-4系统生成Token的速度比当前生产环境中的GPU系统快30倍。

此外，分析师表示，Cerebras每年将性能提升一倍、并计划到2027年将吞吐量提高20倍的产品路线图令人钦佩。分析师称“Cerebras正专注于解耦式推理，通过将其晶圆级引擎定位为超高速解码引擎，以实现快速Token生成，并与AWS Trainium或AMD Helios等计算密集型系统协同工作。Cerebras表示，其解耦式推理系统预计将比GPU快最高10倍，并且相较于仅采用WSE的配置，性能提升5倍。”

最后，分析师表示，Arista Networks(ANET)已经成为Cerebras的“关键”网络合作伙伴，并预计随着时间推移，这一合作关系将帮助Arista拓展新的客户应用场景。

据悉，Cerebras周二在Supernova Day活动上正式推出新一代机架级AI系统Cerebras CS-4，宣称其为“业界最快的AI加速器”。该系统面向大模型推理赛道，直接对标英伟达的GPU服务器产品。此外，Cerebras在活动上还宣布了与OpenAI、AMD、Arista Networks、AWS、Figma、Cognition和CrowdStrike等公司的合作伙伴关系。

CS-4是Cerebras新一代Nexus机架级平台架构的首款产品，由三颗全新的Wafer Scale Engine 3 Turbo(WSE-3T)晶圆级处理器驱动。WSE-3T是迄今为止规模最大的AI处理器，每颗芯片集成4万亿个晶体管和90万个AI优化核心，覆盖46,225平方毫米硅面积，内置44GB SRAM。CS-4系统提供750 PFLOPs的AI算力、每秒129.6 PB的内存带宽以及每秒7.2 Tbps的I/O吞吐量。单颗WSE-3T芯片的AI算力从上一代的125 PFLOPS翻倍至250 PFLOPS，内存带宽从21.6 PB/s翻倍至43.2 PB/s。

Cerebras宣称CS-4在推理速度方面树立了新的行业标杆。在GPT-OSS-120B模型上的直接对比测试中，CS-4每用户每秒可生成超过4,400个Token，最高达到GPU方案的30倍。系统可支持超过50万亿参数的模型。与前代CS-3相比，CS-4速度提升两倍，每瓦吞吐量提升10倍，显著改善数据中心的经济效益。

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