美股投资网获悉，美国PC与数据中心高性能芯片领军者AMD(AMD)在周一再度获得投资者们强劲看涨情绪支撑，此前该公司宣布收购MEXT——一家多年以来专注于AI驱动数据中心DRAM/NAND存储优化技术的科技公司。AMD截至周一美股收盘股价大涨近7%至547.26美元，市值徘徊在8900亿美元附近，美国NAND闪存领军者闪迪(SNDK)股价同样大涨近7%，可谓凸显出随着AMD吞下MEXT，市场愈发认可NAND闪存技术正在从“存储容量资产”升级为AI算力体系中的“准内存层”，很可能成为存储芯片领域继HBM之后的下一个超级风口。

据了解，很少参与并购市场的AMD此次完成的最新收购旨在解决现代数据中心最大的痛点之一——随着AI和数据密集型工作负载持续呈现天量快速增长，内存限制问题日益突出。企业正面临非常有限的HBM/DRAM内存访问能力的困扰，这会拖慢性能并大幅增加整体存储芯片成本。

NAND闪存，可谓正在从长期以来被业内人士定位的传统“冷数据/容量存储”资产，全面升级为AI推理时代的“扩展型准内存层”，它很可能成为继HBM超级存储系统之后存储芯片产业最重要的前沿技术风口之一。AMD收购MEXT透露出的信号可谓非常关键——AMD官方强调MEXT的AI驱动存储优化技术目标是让闪存表现得更接近DRAM，在维持性能和效率的同时扩展可用内存容量、降低基础设施成本，并大幅提升AI与通用工作负载的扩展效率。

根据AMD发布的最新收购公告，MEXT的独家技术有助于让成本低得多的NAND闪存类型存储芯片的性能与能效综合表现得更像DRAM甚至HBM系统。AMD表示，简单来说，这将大幅强化AMD的AI数据中心领域CPU+GPU+高性能网络基础设施为主导的产品阵容组合，并且相比于DRAM的NAND闪存显著成本优势决定了NAND市场份额未来将在AI推理时代愈发扩张。

AMD表示，收购MEXT之后将帮助客户以更高效率和更低的总拥有成本(TCO)来部署天量级别的AI训练/推理工作负载。MEXT工程人才的加入，预计也将支持该公司未来在企业AI应用落地阶段和云计算领域的加速扩展需求。

AMD在收购声明中表示，随着AI大模型更新迭代、数据分析、虚拟化和高性能计算工作负载在规模和复杂性上不断增长，内存已成为云端和企业AI工作负载环境中的最为关键约束。对于客户而言，解决这些瓶颈对于提升每美元性能、提高数据中心资源调配效能以及加速大规模AI部署至关重要;而AMD正通过收购MEXT来应对这一挑战，MEXT是AI技术驱动的存储优化技术的先驱。

市场对这笔交易反应积极。AMD股价截至收盘大幅上涨近7%，延续了其今年以来的强劲涨势;市场对于总部位于美国的NAND闪存技术领军者闪迪则同样予以积极看涨反馈。

为什么AMD、闪迪、SK海力士以及三星电子都在加速推进NAND闪存更新迭代?

AMD收购MEXT透露出的信号可谓非常关键，即MEXT的AI驱动存储优化技术目标是让闪存表现得更接近DRAM，在维持性能和效率的同时扩展可用内存容量、降低基础设施成本，并大幅提升AI与通用工作负载的扩展效率。

MEXT自己也将其定位为“让低成本、高容量系统闪存以接近DRAM速度呈现给操作系统”的技术路径，并声称可带来约2—4倍可用内存容量扩展。 这也说明AMD看中的绝对不是NAND本身主导的数据中心eSSD超级周期，而是用软件、控制器、预测调度和内存/存储芯片层级管理，共同合力把NAND拉进AMD主导的AI服务器集群生态体系。

这轮数据中心建设进程从DRAM/HBM内存愈发转向NAND闪存领域逻辑变化的底层驱动力，是AI推理对内存容量和成本的需求正在急剧膨胀，当AI推理进入长上下文、RAG、向量数据库、多模态缓存和KV缓存爆发阶段，最稀缺的不只是带宽与英伟达/AMD主导的AI GPU或者谷歌主导的TPU AI算力集群，而是高容量、低成本、低功耗的可扩展内存池。

然而，DRAM/HBM的供给弹性、成本和功耗都无法单独承接全部需求。TrendForce数据显示，2026年一季度传统DRAM合约价环比猛烈上涨约93%—98%，推动DRAM行业收入环比大幅增长81%至970亿美元;TrendForce数据显示NAND闪存价格也处于增长轨迹，但是自2025年存储超级周期开启以来的整体增幅以及价格基数仍然远远不及DRAM/HBM内存系统。TrendForce预计NAND Flash一季度价格环比上涨55%—60%，主要受到北美云服务商企业级SSD订单需求拉动。

更加重磅的是，Citrini Research测算数据显示，NAND闪存的每比特成本约为DRAM的1/55——QLC NAND约为每GB 0.05美元，DDR5 DRAM约为2.75美元，HBM3E则高达15美元。这一价差的可利用空间，在于AI推理中最大的单一内存消耗——KV缓存(记录模型每次生成步骤中所有先前标记的上下文，长对话中可增长至数百GB)——对读取速度的要求远低于模型权重的解码路径。对于此类顺序读取数据，DRAM速度优势可谓大幅收窄，而闪存的容量优势则充分体现。

由NAND闪存构建出的HBF技术路线的重磅出现(即“高带宽闪存”)，可谓进一步强化了这一判断。闪迪(Sandisk)、SK海力士以及三星明确把高带宽闪存(HBF)定义为一种面向AI“内存墙”的新型NAND形态，目标是在AI推理中提供更大容量，并声称HBF在相关推理测试中可实现接近“无限容量HBM”的性能，同时显著提升可用内存容量。

SK海力士与Sandisk已经在联合加速推动HBF标准化，存储行业报道将其定位为面向AI推理服务器的新型高速闪存标准。学术界也在快速跟进，例如HAVEN论文提出将HBF作为GPU封装内对HBM的补充，用于大规模向量数据库和RAG检索场景，建模结果显示相较GPU-DRAM和GPU-SSD系统，重排序吞吐最高可提升20倍、延迟最高可足足改善40倍。 这意味着NAND不再只是“存储在服务器外部”，而是可能进入GPU封装、近存计算、向量检索、长上下文推理等AI关键路径。

但值得注意的是，NAND/HBF不是马上取代HBM，也不是取代DRAM，而是在AI内存体系中成为新的第三层核心资产，即NAND不是马上取代HBM，而是作为“高容量、低成本、较高带宽”的新型补充层，承担AI推理、RAG、向量数据库、长上下文、多模态缓存等海量数据访问场景。

HBM仍负责最高带宽、最低延迟的训练和高端推理主路径;DRAM仍承担通用内存和热数据缓存;NAND/HBF/企业级SSD则更适合承接大容量模型权重、KV缓存、低频访问数据、端侧模型参数和RAG向量库。苹果进行的“LLM in a Flash”测试已经证明，通过窗口化和行列绑定等方法，可以在DRAM受限设备上运行超过可用DRAM容量的模型，并相较朴素加载方式在CPU和GPU上分别实现4—5倍、20—25倍推理速度提升。

x86芯片巨头AMD奔赴狂野牛市

毋庸置疑的是，HBM仍是AI训练时代的独一档存储系统皇冠，NAND/HBF则可能成为AI推理时代的“容量+成本+能效”皇冠，与此同时，闪迪、SK海力士、三星、美光、铠侠，以及一众企业级SSD控制器、CXL/PCIe互连存储公司，以及AMD、英伟达这类AI系统平台公司，正在围绕“AI内存墙”以及“NAND/HBF”开启新一轮存储产业链价值重估。

如上所述，AMD收购MEXT的核心不是进入NAND制造领域，而是补上“让闪存更像DRAM使用”的软件与AI算力系统层能力;AMD官方称，MEXT的AI驱动DRAM/NAND存储优化技术可让NAND闪存表现得更接近DRAM，扩大可用内存容量、降低基础设施成本并提升AI与通用工作负载扩展效率。

在华尔街，顶级金融机构巴克莱(Barclays)予以AMD 665美元目标股价(从此前予以的500美元大幅上调至665美元)，对应较当前屡创新高的股价约21.5%潜在上行空间，隐含AMD市值约1.10万亿美元。

巴克莱的核心看涨逻辑不是单纯“AI GPU市场份额追赶英伟达”，而是代理式AI大浪潮(即AI智能体大浪潮)推动CPU需求全面爆发，CPU与GPU配比收窄，AMD凭借数据中心服务器级别CPU、AI加速器和云端客户基础，有望成为AI算力基础设施中除英伟达外最重要的算力受益者之一。

巴克莱的分析师团队还认为代理式AI任务中的调度、工具调用、请求路由和多步骤工作流，会显著抬升在x86生态占据重要地位的AMD服务器CPU市场空间。另一个积极口径是花旗集团(Citi)的575美元看涨目标价，主要押注AMD成为英伟达之外更可信的AI GPU架构第二核心供应源，并可能获得Meta等超大客户更大份额。

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美股投资网注意到，周二，数字基础设施公司 Equinix(EQIX)盘初股价上涨超过 1%。此前，该公司宣布扩大与思科(CSCO)和英伟达(NVDA)的合作，以加速其全球数据中心网络的企业级 AI 部署。

该机构表示，此次合作将使客户能够在数据中心内部署安全的 AI 工厂，并将为客户提供标准化的 AI 工厂蓝图与自动化技术，从而简化部署流程。

Equinix 表示“通过将‘思科英伟达安全 AI 工厂’引入其全球数据中心，Equinix 让客户能够更轻松地获得互联密度、专用电力和先进的冷却技术，而这些正是客户及合作伙伴大规模部署最新 AI 软硬件所必不可少的条件。”

此外，Equinix 还宣布与 Presidio 达成合作，共同部署其“可编程 AI 技术枢纽”(Programmable AI Technology Hub，简称 P.A.T.H.)实验室。

该公司补充称，该实验室将在 Equinix 数据中心内部为客户提供一个真实环境，以便在全企业范围推广之前，对 AI 基础设施进行测试、验证和优化。

企业级 AI 落地难

企业级 AI 部署之所以被称为“深水区”，是因为它与面向普通用户的消费级 AI(如 ChatGPT 网页端)有着本质的区别。企业级部署必须跨越数据隐私安全、算力成本失控、企业传统架构兼容、幻觉与业务合规这“四座大山”。

当前，科技巨头正围绕这一痛点展开一场“军备竞赛”，试图定义企业AI的落地标准。英伟达采取了最为底层的“基建先行”策略，联合 Equinix 和思科在全球数据中心推广“AI工厂”(AI Factory)标准化蓝图。其核心逻辑是将复杂的算力、网络、存储与液冷散热打包成可复制的“交钥匙”方案，解决企业“有米无炊”——即有数据但缺乏高性能基础设施的困境。通过 Equinix 的分布式网络，NVIDIA 意图让算力贴近数据源头，以此规避数据传输的延迟与主权风险。

微软 Azure 则走了一条“信任嵌入”的路线。凭借在企业IT市场的统治力，微软将 OpenAI 模型封装进 Azure 的虚拟网络(VNET)、私有链接和 Entra ID 权限体系中。对于金融、医疗等强监管行业而言，Azure OpenAI 不仅仅是一个API接口，而是一份包含数据驻留承诺、合规认证与责任追溯的“法律契约”。这种将AI能力无缝编织进现有企业治理框架的做法，极大地降低了企业的合规焦虑。

与此同时，本地化私有部署正成为数据敏感型行业的刚需。戴尔、惠普等厂商，正大力推行“主权AI”方案，将训练与推理能力下沉至企业机房。这既是地缘政治下数据主权的要求，也是企业对“Token通胀”导致云端成本失控的对冲。

此外，随着 Agent(智能体)技术的爆发，企业部署的焦点正从单一模型转向多智能体的协同治理。如何在保证安全沙箱隔离的前提下，管理Agent对CRM、ERP等核心系统的读写权限，并实现Token消耗的精准归因，构成了新的技术高地。

企业级AI部署的决胜点，已从单纯的算法精度转向了系统工程能力。无论是选择公有云上的“托管合规”，还是本地机房的“主权掌控”，企业都必须重新审视其数据架构与算力布局。在这场从“玩具”到“工具”的进化中，能够率先解决“最后一公里”工程化落地难题的厂商，才能真正吃到AI时代的红利。

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美股投资网获悉，华尔街知名投资机构Wedbush Securities周一发布研究报告表示，美国科技巨头Alphabet旗下谷歌可能正在与韩国芯片制造巨头三星电子洽谈制造其聚焦AI训练/推理系统的张量处理器单元(即谷歌TPU)部分硬件组件一事，凸显出有着“全球芯片代工之王”称号的台积电(TSM)实际的先进制程AI芯片制造与先进封装产能有多么紧张。

此外，随着试图把高性能AI芯片封装从“晶圆级大封装”进一步推向“面板级超大尺寸封装”的台积电CoPoS先进封装体系或于2028年迈向量产，CoPoS或成台积电先进封装业务最核心增长驱动力。

Wedbush最新观点可谓是对于“CoWoS产能/供需缺口收窄=AI算力核心先进封装瓶颈松动”这一线性市场观点的最新反击，但不是否认CoWoS阶段性改善，而是指出AI算力基础设施瓶颈正在大规模升级和迁移。在Wedbush的分析师团队看来，“CoWoS缺口从20%收窄至2026年底约10%”说明当前一代AI芯片先进封装供需最紧张的阶段可能边际缓解，但不能推导为AI算力产业链瓶颈全面解除。

台积电对于CoPoS的最新产能规划则进一步说明，下一阶段AI算力基础设施瓶颈有望从“CoWoS产能够不够”升级为“超大尺寸AI芯片能不能以CoPoS先进封装可接受良率和成本实现大规模量产”。 有着“果链预言帝”称号的郭明錤称台积电CoPoS预计2028年下半年量产，目标是改善9.5倍光罩尺寸以上超大型AI封装的量产经济性，英伟达Feynman AI GPU架构可能成为首批采用者;这意味着台积电正在为后Rubin Ultra/Feynman GPU算力时代的更大尺寸芯片、更高HBM堆叠、更复杂chiplet先进封装异构集成提前铺路。

如果说CoWoS供需缺口收窄代表短期供给改善，CoPoS路线图代表长期AI算力基础设施瓶颈升级趋势。在华尔街大行们看来，与AI算力产业链相关联的供给层面稀缺性没有任何程度消退，而是从CoWoS扩产逻辑，转向先进制程涨价、下一代CoPoS超大尺寸先进封装、玻璃核心基板、TGV、ABF共存结构和系统级良率经济学的新一轮供给稀缺性定价。

Wedbush台积电产能紧张态势仍是AI算力链最大瓶颈

Wedbush Securities资深分析师Matt Bryson领导的团队在给客户的一份报告中写道“我们认为，谷歌可能正在与三星电子洽谈TPU部分硬件代工的消息流主要凸显出台积电制造与封装产能仍然非常紧张，并不是像一些媒体报道的那样呈现出AI算力基础设施先进封装瓶颈松动。”

“因为我们认为，使用替代晶圆厂以及拆分先进制程芯片工艺流程都会带来额外复杂性，这很可能会对良率产生一些负面含义，并因此最终推高芯片流片或者制造成本(即便台积电替代方案更便宜)。”“虽然我们认为三星电子在3nm及以下的先进制程代工领域的地位已有改善，但我们也要指出，其近期许多斩获看起来在性质或者定性层面上质量较低我们认为，主要因为特斯拉获得了特殊待遇和定价。”

目前关于三星与谷歌之间的代工动态尚未最终敲定;根据讨论内容，三星将为这款代号为Icefish的谷歌TPU制造存储器输入/输出(I/O die )裸片。

TPU的计算引擎核心部分仍将由台积电进行制造与先进封装，谷歌历来一直在那里生产其多代TPU技术性的AI芯片。有媒体近日援引知情人士透露的消息报道称，台积电将使用其1.4nm级别最先进制造工艺来生产该TPU代号的计算引擎。

这款谷歌最为先进架构的TPU最早可能在2028年进入大规模量产阶段，但这一时间仍可能发生变化。据媒体报道，谷歌正与联发科合作设计其第八代TPU，以及Icefish的补充设计，据传另一芯片巨头博通也将和此前携手谷歌研发多代TPU芯片那样，参与这一款谷歌TPU芯片的完整设计工作。

TPU 8t(为训练人工智能超大参数AI大模型而设计)和TPU 8i(为运行天量级别的AI推理体系而打造)已于4月在拉斯维加斯举行的Google Cloud Next 2026活动上正式发布。

先进制程涨价与CoPoS量产蓝图开启新一轮“AI算力瓶颈定价”

CoPoS相较CoWoS的核心优势，在于它试图把AI芯片封装从“晶圆级大封装”进一步推向“面板级超大封装”，解决下一代AI芯片超过光罩尺寸限制后，CoWoS在面积、成本、良率和产能经济性上的压力。传统CoWoS依赖晶圆级硅中介层，适合当前GPU+HBM的高密度互连，但当AI芯片封装尺寸扩大到9.5倍光罩甚至更高时，硅中介层面积、良率和成本都会成为瓶颈;CoPoS则通过面板级工艺、玻璃核心基板、ABF增层、TGV玻璃通孔和RDL等结构，把互连和承载能力放大到更大尺寸封装。

郭明錤明确指出，CoPoS预计2028年下半年量产，目标是提升9.5倍光罩尺寸以上超大型封装的量产经济性，Nvidia Feynman架构可能成为首批采用者;同时玻璃不是“玻璃中介层”，也不是替代ABF，而是玻璃核心与上下ABF增层共存的三层结构。所以，CoPoS大概率会成为台积电先进封装业务在2028年后的核心增量因素之一，但不是短期取代CoWoS，而是从CoWoS主导的AI封装周期，进入“CoWoS继续放量、CoPoS承接超大AI芯片”的双轨增长阶段。

郭明錤多年来专注于“果链”以及消费电子、人工智能算力基础设施行业研究，多次精准预判苹果的新一代iPhone、iPad等消费电子产品线更新动向以及“果链”(苹果供应链)未来技术格局。

谷歌可能把TPU的存储I/O裸片交给三星制造，但计算引擎仍留在台积电，这一点反而强化了Wedbush的判断这不是台积电护城河瓦解，也不是AI算力基础设施先进封装瓶颈松动，而是台积电先进制程与CoWoS先进封装产能过度紧张，迫使大客户尝试拆分制造流程和第二供应源。

谷歌正与三星洽谈制造下一代AI芯片“Icefish”的一部分，三星可能制造存储接口部分，而主计算组件仍由台积电生产;该芯片最早可能2028年量产，并与联发科、博通合作设计。然而，这种拆分会增加设计验证、封装协同、良率爬坡和成本控制难度，因此它并不天然利好三星、利空台积电，而是说明AI ASIC需求已经强到连谷歌这类超大规模客户也必须在先进制程和先进封装上“抢产能、分风险、保供给”。

台积电涨价最高15%的传闻，与CoPoS路线图和谷歌分流传闻本质上是同一件事的不同侧面AI算力产业链的真正瓶颈，正在从单一GPU供给扩展到先进制程、先进封装、HBM互连、ABF/玻璃基板、TGV工艺和产能分配权。TrendForce援引供应链消息称，台积电3nm先进制程价格可能在2026年下半年最高上调15%，2027年或进一步上涨5%—10%，核心背景正是AI ASIC/AI GPU需求持续炸裂因而推高先进制程与先进封装产能紧张。台积电CFO黄仁昭近期承认通胀和运营成本上升，但否认“四五倍”式涨价，说明其涨价更像是“AI算力基础设施的芯片制造与先进封装瓶颈产能的价值重定价”，而非短期投机性暴涨。

阿斯麦最新预测也大幅强化了全球AI算力产业链长期牛市逻辑，AI数据中心、Starlink卫星、具身AI机器人、自动驾驶和未来TeraFab级别超级芯片工厂，会把芯片需求从单一云训练扩展为更广泛的云端AI推理体系、物理AI与边缘AI云连接需求;这对阿斯麦、台积电、SK海力士、美光、英伟达、AMD、英特尔、应用材料、Lam Research等全球芯片霸主们无疑形成长期强劲的基本面扩张逻辑支撑。阿斯麦CEO预言全球半导体市场可能到2030年高达惊人的1.5万亿美元，相比之下，截至2025年市场规模约8000亿美元。

“芯片代工之王”台积电的股价狂飙势头远未完结

今年以来，台积电美股ADR涨幅高达45%，2024年以来的涨幅更是高达340%，但是在华尔街分析师们看来，台积电涨势远未完结。截至周一美股开盘，台积电ADR股价徘徊于435美元附近，市值约2.26万亿美元。

来自TipRanks汇总的近期华尔街目标价区间;其显示6位分析师12个月平均目标价为465美元，最高目标价为500美元。这也意味着，华尔街最乐观目标价已经把台积电推向约2.6万亿美元市值区间;较积极的平均目标价对应约2.4万亿美元，这意味着市场已经在把台积电从“晶圆代工龙头”重新定价为AI算力制造领域基础设施的全球核心算力瓶颈资产。

在华尔街金融巨头美国银行(Bank of America )的分析师团队看来，AI算力基础设施正在进入更持久、更宽广的资本开支周期。几乎同一时间，另一华尔街金融巨头摩根士丹利发布的研报显示，AI算力军备竞赛进入系统级扩张阶段，AI基础设施需求正在呈现罕见的“无弹性”趋势——即无论成本曲线如何，科技巨头们仍然继续加码建设AI数据中心，而这种“需求无弹性”会持续强化美国经济韧性以及标普500指数整体盈利增速，并且预测到2028年，接近3万亿美元AI相关基础设施投资将流经全球经济，而且超过80%的支出仍在前方。

台积电掌舵者魏哲家6月初在年度股东会上表示，需求将在未来多年超过供给，即使美国新增产能上线，台积电未来数年仍难以完全满足AI驱动需求;具体的AI资本开支展望层面，台积电掌舵者魏哲家在股东大会上表述的“高点在哪里我也不知道”“没有看到任何需求停止指标”可谓是这次台积电股东会最具AI算力产业链看涨层面的产业链巨头表态。

摩根士丹利对于2026年美国大型科技巨头们资本开支预期从一年前的4330亿美元大幅上修至8050亿美元，2027年资本开支则有望达到1.1万亿美元较此前预测的9500亿美元再度上调。大摩的最新预期可谓凸显出AI算力基础设施层面的供应链瓶颈已经从“大规模购买GPU/ASIC”扩展到“力争同时解决数据中心电力设备、液冷散热、数据中心CPU、DRAM/NAND/HBM、光通信/光互连、高性能网络互连、变压器、燃气轮机等整套完整链条的AI数据中心交付流程”。

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美股投资网获悉，亚马逊(AMZN)周一宣布，计划在密苏里州蒙哥马利县投资数十亿美元建设新的数据中心园区，加码推进人工智能与云计算扩张布局。

该项目将新建专属园区，预计将创造400多个全职岗位以及数千个施工岗位，涵盖道路、供水系统和数字化通信设施等工程。

亚马逊承诺投入逾700万美元用于社区发展，其中300万美元用于应急调度配套设施、100万美元用于打造社区空间，并通过ChangeX向当地项目和教育提供补助。

亚马逊表示，该园区将使用138兆瓦的无碳能源，足以为约2.8万户家庭供电，并采用高效的“自由空气冷却”技术，全年仅7%时段需要消耗水资源。

亚马逊还与Arable Labs合作，旨在提高农民的灌溉效率，目标是每年节省约1亿加仑的水。

此外，当地官员预计该项目将产生数亿美元的新税收，而此前这块土地的税收不到9000美元。

据悉，这一消息发布之际，全球人工智能支出正大幅增长。亚马逊宣布2026年资本支出计划接近2000亿美元，而包括Alphabet(GOOGL)、微软(MSFT)和Meta(META)在内的全球云服务企业，其人工智能基础设施支出总额已接近7000亿美元。

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美股投资网获悉，在人工智能(AI)基础设施投资持续升温之际，甲骨文(ORCL)股债市场出现罕见分化。周四，甲骨文股价一度大跌近13%，原因是公司最新财报显示资本开支超出市场预期，引发投资者对AI基础设施投资回报率的担忧。不过，与股票市场的悲观情绪不同，债券投资者却对甲骨文释放出的融资信号表示欢迎，公司债券价格普遍上涨，信用风险指标同步改善。

市场人士认为，推动债券走强的关键原因在于甲骨文向投资者明确说明了未来融资安排，从而缓解了市场对其持续举债扩张的担忧。

根据公司披露的信息，甲骨文预计在当前财年通过债务和股权融资筹集约400亿美元资金，其中包括此前已经宣布的200亿美元“按市价发行股票计划”。

与此同时，公司表示今年剩余时间内不会再发行新的债券。

由于甲骨文财年于每年5月底结束，而公司预计不会在2026自然年继续发债，因此市场普遍预计其下一轮债券融资最早将出现在2027年前五个月。

这一表态迅速提振了债券市场信心。

数据显示，甲骨文2050年到期、票面利率3.6%的债券信用利差收窄至约1.93个百分点；2046年到期、票面利率6.55%的债券信用利差也下降至相近水平。

在信用违约掉期(CDS)市场，投资者为甲骨文债务购买违约保险的成本也明显下降。CDS价格下跌通常意味着市场对企业偿债能力和信用质量更加乐观。

Allspring Global Investments高级固定收益交易员Mark Clegg表示“在当前AI融资热潮下，市场最欢迎的是那些能够明确说明未来融资安排的公司。投资者最不愿意看到的是资产负债表无限扩张，而融资计划越透明，信用利差通常就越稳定。”

Loop Capital Asset Management首席投资官Scott Kimball也指出，近期大型科技公司接连大规模融资，使债券市场对新增供给格外敏感。“很多投资者一直在担心科技巨头不断融资带来的压力，因此任何能够让市场稍微松一口气的消息都会受到欢迎。”

事实上，甲骨文已经成为全球AI基础设施投资浪潮中的重要参与者之一。

今年2月，公司刚刚完成250亿美元投资级债券发行，成为美国历史上规模最大的企业债发行之一。目前，甲骨文在彭博美国投资级公司债指数中的债券存量规模已达到约1170亿美元，成为金融行业之外最大的债券发行人。

公司资本开支也在快速增长。截至5月31日的财季，甲骨文资本开支约为165亿美元，推动全年资本开支达到557亿美元，高于此前预计的500亿美元水平。

资本开支主要用于建设数据中心及相关AI基础设施。

甲骨文首席财务官Hilary Maxson在财报电话会上表示，公司预计当前财年的净资本开支将进一步增至约700亿美元。与上一财年相比，这意味着资本投入将增加约200亿至250亿美元。

她解释称，部分增幅来自于公司提前采购关键硬件设备和组件，以确保未来AI基础设施建设顺利推进。

甲骨文当前面临与微软(MSFT)、谷歌母公司Alphabet(GOOGL.GOOG)、亚马逊(AMZN)等“超大规模云服务商”类似的挑战，一方面需要持续投入巨额资金建设AI数据中心，另一方面又必须向投资者证明这些投资未来能够产生足够回报。

从股票市场反应来看，投资者仍然担忧资本开支过快增长可能压缩公司未来盈利能力。但债券市场显然更关注另一件事，公司是否能够保持稳定融资能力以及可控的债务风险。至少从目前来看，甲骨文给出的答案让债券投资者感到满意。

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美股投资网获悉，6月11日，Alphabet(GOOGL)旗下自动驾驶子公司Waymo正式宣布推出名为"Waymo Premier"的会员订阅服务，月费29.99美元。该服务初期仅面向旧金山、洛杉矶和凤凰城三座核心市场的精选高频用户开放，以邀请制形式限量准入，旨在锁定忠实用户、平滑需求波动并探索多元化收入来源。这说明全球自动驾驶“领头羊”正试图用软件订阅的模式，深度套牢其最核心的用户群体。

这一举动标志着无人驾驶出租车(Robotaxi)行业正式从“尝鲜体验阶段”迈入“存量用户精细化运营阶段”。Waymo Premier订阅用户将获得四大核心权益优先匹配车辆(高峰期更快叫到车)、每月最多5次免费取消、每趟行程返还10%的Waymo Cash忠诚积分(可在未来乘车中抵扣使用)，以及新城市RoboTaxi服务落地的早期体验权。

Waymo此前曾向用户发放调查问卷，询问会员计划的潜在价格区间为每月9.99美元至29.99美元，最终敲定上限价位。TechCrunch援引Waymo内部口径称，公司将向"数万名"高频用户发出邀请。

从竞争参照来看，Uber旗下的订阅服务Uber One月费为9.99美元(或年费96美元)，覆盖Uber打车及Uber Eats外卖的双平台折扣。截至今年5月，Uber One付费用户已超过5,000万。Waymo Premier以三倍于Uber One的价格进入市场，却缺乏Uber的外卖业务交叉补贴，其核心价值支撑点在于在一线城市高峰期一车难求的RoboTaxi供需矛盾中，优先派车权能否真正创造可感知的溢价。

财报背后的焦虑“其他投资”首季亏损扩大至21亿美元

这一会员体系的推出，正值Waymo面临多重关键节点。华尔街分析师指出，Waymo 此时推出定额订阅制，其背后不仅是为了增加用户黏性，更是为了缓解 Alphabet 财报中日益沉重的资本开支压力。

行研机构估算Waymo每英里的完全成本(含车辆折旧、维修保养、保险、远程运营人员、软件、管理摊销等)高达36至45美元，而每趟行程平均约3至5英里，单均收入约15美元。每趟行程的完全成本超过200美元，以2至3倍于收入的结构在运营。

这意味着，Waymo当前靠运营本身无法实现自我造血。Alphabet的整体财务结构则进一步揭示了这一点根据 Alphabet 最新发布的财务报告显示，包含 Waymo、Verily 在内的“其他投资”(Other Bets)部门在第一季度的亏损大幅扩大至 21 亿美元，而去年同期的亏损额为 12.2 亿美元。与巨额亏损形成鲜明对比的是，该部门的营收不仅没有增长，反而从去年同期的 4.5 亿美元下滑至 4.11 亿美元，揭示出亏损的步伐快于规模扩张的速度。

在追求产生稳定正向现金流的压力下，稳定且可预测的“订阅费收入”(ARR)，将成为 Waymo 财报中一抹极其关键的亮色。

在这种财务张力下，Waymo Premier承载着两层功能一是增强用户的黏性和消费频率，在高成本结构下尽可能拉升运力利用率;二是为潜在投资者提供一个"商业模式正在逐步成熟"的表态信号。

1260亿美金巨无霸的野心全面迎战特斯拉与亚马逊

尽管短期财务承压，但资本市场对 Waymo 的估值依旧处于狂飙状态。今年2月，Waymo 刚刚宣布完成了高达 160 亿美元的巨额融资，直接将公司的投后估值推升至 1260 亿美元——这一数字相比 2024 年 10 月时的估值已经翻了一倍多。那场融资除了母公司 Alphabet 的鼎力支持外，还吸引了 Andreessen Horowitz(a16z)、富达投资(Fidelity)以及 T. Rowe Price 等全球顶级传统与科技风投机构的深度加注。手握重金的 Waymo 还正在制定极其激进的全球扩张路线图，其中包括在今年晚些时候正式挥师进入英国伦敦市场。

然而，赛道正在变得日益拥挤。订阅服务推出的关键宏观背景，是北美RoboTaxi竞赛已全面进入短兵相接阶段。亚马逊(AMZN)旗下的 Zoox 正在美国本土加速合规化商业落地，而埃隆·马斯克(Elon Musk)执掌的特斯拉(TSLA)也正举全公司之力押注其端到端(End-to-End)AI驱动的 Robotaxi 业务。摩根士丹利此前预测，2032年美国自动驾驶里程市场将由Waymo和特斯拉双头垄断，合计占据约70%份额。

在这个时间节点推出 Waymo Premier，不仅能为公司吸引外部资本提供源源不断的现金流铁证，更能赶在特斯拉等后来者的大规模量产车队铺开之前，建立起一道坚固的用户生态护城河。这场由订阅制引发的“抢客大战”，正拉开自动驾驶下半场对决的序幕。

Waymo Premier的三个深层战略逻辑

第一，供给侧平滑机制。RoboTaxi的一大运营痛点在于需求的时间分散性高峰时期运力供不应求、低谷期车辆闲置。会员权益中的优先派车在高峰期的特权价值最为显著，而高峰期的运力调度算法资源本身即是约束条件下的稀缺资源。引入付费优先级机制，本质上是为高粘性、高支付的用户群划出了一条差异化服务通道——这在机场快线、航空公司常旅客计划等行业已得到多次验证。只要算法层面能够确保不损害非会员的基础体验(不触发歧视性服务指控)，这种分层定价可以在不影响大众用户满意度的前提下为公司开辟出高附加值的现金流渠道。

第二，补贴结构的显性化尝试。如前所述，Waymo每英里完全成本至少在35美元左右，而乘客每英里支付的费用约2美元。这种差距意味着每一趟行程都是在经营亏损中完成的——亏损由Alphabet和外部资本填补。通过订阅服务产生每月20至50美元级别的锁量增量收入，对于单笔行程的盈亏平衡影响微乎其微，但整体来看，让高频用户"量纲化"地认可Waymo的独特服务价值，是在庞大估值体系下建立盈利预期的重要一步。即使是象征性的固定收费，也有助于测试Waymo用户对品牌的时间价值和忠诚程度的实际底线，为后续更完整的差异化定价模型提供数据支撑。

第三，生态整合的铺垫。Uber One之所以能够以9.99美元的较低价格吸引5000万用户，核心在于Uber同时拥有叫车、外卖、货运、酒店预订等多重业务场景，用户可以在多个场景中获得复合折扣。Waymo当前仅拥有RoboTaxi一个场景，29.99美元的价格在缺乏交叉补贴的情况下显得偏高。若Waymo未来与Google Maps深度整合甚至推出自有外卖配送或包裹递送服务，Waymo Premier的生态价值才有可能被完整释放。

从单位经济模型与规模扩张路径来看，Waymo Premier本身并不会在短期内改变Waymo的亏损结构——Alphabet每季度约21亿美元的"Other Bets"亏损规模远非月费收入所能覆盖。然而，从投资者沟通的角度看，真正值得关注的不是"会员收入本身有多大"，而是它标志着Waymo战略重心的关键迁移从技术验证为主的阶段，转向技术验证与商业变现并行的新阶段。

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美股投资网获悉，在OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude、SpaceX(SPCX)旗下Grok、谷歌(GOOGL)的Gemini以及苹果(AAPL)最新推出的Siri AI竞相争夺用户的背景下，微软(MSFT)Copilot一度被市场质疑在生成式人工智能竞赛中逐渐落后。

不过，法国巴黎银行最新发布的研究报告认为，这种看法可能已经过时。

在与微软管理层举行交流会后，法巴分析师Stefan Slowinski表示，相较于6个月至12个月前，Copilot的能力已经出现明显提升，而近期获得的大型客户合同也进一步证明了这一点。

Slowinski在报告中写道“Copilot如今的能力已经远远超过6到12个月前的水平。”

他特别提到，微软近期与英国国家医疗服务体系达成的重要合作项目，显示Copilot正在获得越来越多大型机构客户认可。

Copilot商业化进展或超市场预期

法巴认为，随着产品功能持续完善、客户使用率不断提升以及销售体系逐步成熟，微软Copilot的商业化进展有望快于市场预期。

目前市场普遍预计，截至微软2026财年第四财季末，Copilot付费用户数量将达到约2500万。

不过，法巴认为这一数字仍有进一步上调空间。Slowinski表示“结合客户使用量持续增长、核心产品体验改善以及销售体系成熟，我们认为微软第四财季Copilot付费用户数有望明显超过当前市场预期。”

Copilot目前已被广泛整合至Microsoft 365、Windows、GitHub以及Azure等产品体系之中，正在成为微软AI战略的重要入口。

微软或调整Copilot收费模式

除用户增长外，投资者同样关注Copilot未来如何实现更大规模变现。

法巴透露，微软正在研究调整Copilot的商业模式，从传统按用户数量收费，逐步转向“用户数量+实际使用量”相结合的收费模式。

虽然微软尚未宣布具体价格调整方案，但管理层多次提到GitHub Copilot的发展经验。

最初，GitHub Copilot主要按照用户数量收费；随着AI代码生成需求快速增长，公司开始探索结合实际使用量收费的模式，从而更准确反映高算力任务带来的成本和价值。

法巴认为，随着企业客户越来越多地将Copilot应用于复杂工作流程，未来类似的收费模式可能扩展至更多产品线。

这意味着微软未来AI业务收入增长可能不仅依赖新增用户数量，也将受益于用户使用深度提升。

Azure面临算力成本压力

在人工智能基础设施方面，市场近期关注GPU租赁价格持续上涨可能推高云计算业务成本。

对此，法巴认为微软仍具备较强成本控制能力。

尽管GPU资源供给紧张，微软并不急于全面提高Azure云服务价格。

Slowinski指出，微软管理层在沟通中提到，公司对于大范围涨价持谨慎态度，主要考虑客户关系、市场竞争以及长期战略因素。“微软担心如果贸然提高价格，亚马逊AWS和谷歌云平台(GCP)可能推出更具吸引力的方案争夺客户。”

因此，公司更倾向于通过优化基础设施利用率和提升运营效率来缓解成本压力，而非简单将成本转嫁给客户。

AI正处于数十年一遇的重要发展阶段

对于投资者普遍关注的资本开支问题，微软管理层释放出继续大规模投入AI基础设施的信号。

法巴表示，微软并未设定明确的自由现金流(FCF)门槛来限制AI投资规模。换句话说，只要AI市场机会依然存在，公司仍将持续扩大相关投入。

微软管理层将当前AI浪潮视为“数十年一遇”的产业机遇，意味着公司愿意在数据中心、算力设施以及AI模型训练方面持续进行长期投资。

随着Copilot产品能力不断增强、企业客户采用率持续提高，以及Azure云平台与OpenAI生态进一步融合，微软在企业级人工智能市场的竞争优势仍然稳固。

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若要在当代中国版图上寻找一座最具未来感的城市，承载着“千年大计”的雄安新区，大概会是其中最有力的竞争者。从2017年4月中央正式决定设立河北雄安新区算起，短短9年时间里，这座堪称奇迹的高水平现代化城市，以出人意料的中国速度拔地而起。

随着雄安从蓝图迈向实景，越来越多的深具创新力的企业也开始将目光投向了这座未来之城。日前，拼多多（PDD）正式成立拼多多信息技术服务（雄安）有限公司，首期已现金注资5亿元，重点布局大数据处理、数字化运维、云平台服务等业务，积极助力雄安新区数字经济产业高质量发展。与此同时，拼多多亦已就雄安新公司推出专项招聘计划，首批招聘岗位数量达到1000个，预计整个招聘周期将为当地提供超5000个工作岗位。

在美股投资网财经看来，拼多多落子雄安，可以视为是深具创新力的互联网企业与最具未来感的城市之间的一次双向奔赴。在这场强强联合里，雄安为拼多多提供了将数字能力对外输出的战略支点，而拼多多则用数亿元的真金白银和5000个直签岗位，为这座城市的产业生态与人才集聚注入澎湃的活力。

积极助力传统经济升级改造的拼多多落地“未来之城”

过去数年间，拼多多依托“千亿扶持”“新质供给”等专项行动，已在全国范围内积累了丰富的产业带赋能经验，从数据指导产品定义，到算法降低营销门槛，再到平台政策减轻商家负担，这套数字化解决方案在多个产业带被反复验证。就拿河北地区来说，沧州青县的化妆刷从代工走向品牌、保定安新县的百元跑鞋依靠差异化破局、石家庄赵县的雪花梨从滞销变畅销，这些传统产业的蝶变，都是拼多多赋能传统产业升级的生动注脚。

在沧州青县，化妆刷产业的逆袭便很典型。当地化妆刷企业长期扮演国际美妆大牌代工角色，利润微薄。创立于2016年的“花漾”品牌，在2020年入驻拼多多后，通过对接百亿补贴迅速起量，日均订单达1万单，拼多多渠道销量占全渠道50%以上，这成为拼多多扶持国货美妆的又一鲜活样本。现如今，青县已走出253家化妆用具企业，年产值达30亿元，成为不可小觑的“国货新势力”。

在保定安新县，“北方鞋都”三台镇同样迎来转折。从业者王智福洞察中小学体能锻炼需求，研发了成本一百多元、售价也只有一百多元的碳板跑鞋。在如今这个酒香也怕巷子深的时代，王智福的工厂选择拼多多作为线上销售的主阵地，得益于平台对新质商品的大力扶持，无需付费推广即获得充足流量，上架即动销，如今店铺日销达两千单，月销约500万元。在拼多多的助力下，昔日的“北方鞋都”正跳出同质化竞争怪圈，迈向可持续发展的新阶段。

在石家庄赵县，“中国雪花梨之乡”过去饱受滞销之苦。“2025多多好特产”专项小组进驻后，平台从产品运营、爆款打造等维度深度指导，推出保证金阶梯制政策，新店保证金可下调至0元。商家刘士诚精细化品质管控，上市季能卖出近60万斤，“有时候还不够卖”；商家赵宁新开七八家店铺，销量在平台扶持下至少提升了20%。可见，拼多多的赋能，正让千年梨乡走向品牌化经营的全新阶段。

如今拼多多落子雄安，以上这套被拼多多反复验证的数字化赋能方案，或许会从点状赋能转化为系统输出。今年3月，习近平总书记在雄安新区考察时指出要“支持传统产业改造升级”。拼多多的产业赋能实践，正是对这一政策导向的积极回应。据拼多多方面介绍，成立的新公司将把拼多多长期沉淀的算法推荐、数据处理与供应链管理能力，转化为可对外输出的全链条解决方案，为雄安及周边的服装、制鞋、毛绒玩具等传统产业提供全方位的助力。从代工到品牌、从滞销到畅销、从同质化竞争到差异化突围，可预期的是，拼多多在河北大地上书写的产业升级故事，未来也势必会为雄安构建数字技术与实体经济深度融合的样板提供可复制的“拼多多经验”。

躬身入局，深度参与新区建设与国家战略同频共振

从雄安新区建设的速度以及阶段性成果来看，这座城市未来无疑会是中国数字经济布局中的战略高地。据了解，自设立以来，雄安坚持数字城市与现实城市同步建设，目前雄安城市计算中心已承载20余个政府部门百余类城市运行数据，构建起“边、云、超、智”一体化算力体系。空天信息、人工智能等领域200余家企业已落户，33栋主题楼宇签约企业超760家。而此次拼多多的落子，可以说是与大力发展雄安新区的国家战略形成了共振。

需要指出的是，拼多多落子雄安，并不只是一次商业投资，更是对城市“产业、教育、人才、科创”生态的系统性赋能。5000个直签岗位，既为本地高校毕业生提供了“学在雄安、留在雄安”的确定性通道，也为吸纳外来高端人才提供了有力支撑。目前，北京交大、北科大等4所疏解高校雄安校区正加速建设，预计明年就将开门办学。这也意味着未来几年，数以万计的年轻学子将涌入这座新城，而拼多多的招聘计划，恰与这一时间节点形成精准对接。

据介绍，拼多多招聘岗位涵盖审核、运营、技术等多个层次，既能吸纳高端研发人才，也提供面向更广泛群体的基础就业，这种多层次的人才吸纳结构，正是产教融合最现实的落地载体。另外，雄安新区也已同步推出“雄才卡”等人才政策，发卡量超1.9万张，从住房、医疗到子女教育全方位护航。当产业招聘与高校建设同频共振，当企业需求与人才培养双向奔赴，雄安的高校发展便从“疏解承接”转向“特色发展”，人才储备从“输血”转向“造血”，这也将有利于形成产业强、高校兴、人才旺、城市活的“未来之城”新格局。

在数字经济层面，拼多多的落子更具深意。首期5亿元注资聚焦数字治理与技术场景迭代，为雄安数字经济发展注入实质性动能。当前，雄安正以“提能级”为目标，处于从新区转向城市功能完善的关键期。作为首个在此设立技术公司并承诺超5000个岗位的互联网大厂，拼多多预计将从三个维度推动雄安数字经济高质量发展一是产业生态集聚，带动大数据、云服务等上下游企业形成协同效应；二是技术场景迭代，将其海量数据处理与算法推荐能力适配到智慧城市、数字治理等更广泛的公共服务领域；三是人才结构优化，以5000多个多层次岗位为新区数字产业提供人力支撑。雄安目前已建成城市级数字孪生底座，而拼多多的技术注入，无疑将为这片数字经济热土增砖添瓦。

从全国产业带的点滴赋能，到雄安新区的战略落子，拼多多的每一步都沿着同一条主线延伸——重仓中国供应链，深耕产业数字化。5000个直签岗位、首期5亿元现金注资、一整套被反复验证的数字化解决方案，可确信的是拼多多为“未来之城”带来的远不只是商业投资，更是产业、人才与技术的系统性赋能。当企业的创新基因扎根国家战略的沃土，当微观主体的长期主义与宏观政策的导向同频共振，这场“双向奔赴”注定将在中国经济高质量发展的版图上，写下浓墨重彩的一笔。

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美股投资网获悉，在美国食品药品监督管理局(FDA)以数据操纵和安全性问题为由提议将罕见病药物Tavneos撤出市场后，安进(AMGN)已聘请杜克临床研究所(Duke Clinical Research Institute)对关键临床数据进行独立重新评估，试图为这款年销售额约5亿美元的产品争取转机。

安进在6月1日致FDA药品评价与研究中心的一封信中披露了这一安排，该信函于本周四在监管机构网站上公开。信中提到，杜克临床研究所自今年2月起，已启动一项“独立且完全设盲的重新裁定”，针对支持Tavneos获批的ADVOCATE后期临床研究的主要终点结果进行复核。安进计划最晚于6月29日向FDA提交重新分析后的详细数据，作为证明药物获益大于风险的支撑材料。

据了解，Tavneos(通用名avacopan)于2021年10月获FDA批准，用于治疗严重活动性抗中性粒细胞胞浆抗体(ANCA)相关性血管炎，这是一种可导致小血管炎症、进而严重损伤肾脏和肺部的罕见自身免疫性疾病。安进在2022年以37亿美元收购ChemoCentryx时获得了该药，目前年销售额约5亿美元。

今年4月，FDA正式提议撤回Tavneos的批准，理由包括原始申报材料中存在虚假陈述，药物有效性未能得到充分证实，以及一系列安全性信号。根据FDA药物评价与研究中心的信息，监管机构已确认76例与Tavneos相关的严重药物性肝损伤，其中包含8例死亡，部分病例还出现了严重的胆管消失综合征。更早之前，FDA曾表示，任何针对Tavneos数据的新独立分析在统计学上均不合适，也无法“挽救”这项已受质疑的研究。

安全性担忧不仅限于美国。安进在日本的市场合作伙伴Kissei Pharmaceutical今年5月发布的安全通知显示，日本已有约20名接受Tavneos治疗的患者死于严重肝功能障碍，不过目前尚不能明确药物在其中的具体作用。此外，最初发表ADVOCATE研究结果的医学期刊也已就数据操纵指控展开独立调查。

面对重重质疑，安进在信中强调，公司认为Tavneos的获益大于风险，将药物撤市“不符合患者的最佳利益”。安进发言人回应称，公司将仔细审视杜克研究所的审查结果，并继续与监管机构、研究人员和医疗界保持适当沟通。杜克临床研究所则对此拒绝置评。

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美股投资网获悉，为推动旗下“全自动驾驶系统(FSD)”获得欧洲市场准入许可，特斯拉(TSLA)向瑞典、荷兰监管部门提交了自行统计的安全数据。然而，多名独立道路安全研究人员表示，这套数据本质上属于具有误导性的营销宣传材料。

上月发布的一项调查显示，过去一年间，特斯拉首席执行官埃隆・马斯克及公司高管频繁援引内部统计数据，声称FSD驾驶辅助系统的安全性能是人类驾驶员的十倍。但据机构核查发现，支撑特斯拉这些安全声明的统计数据中存在若干无效的数据对比，从而夸大了其安全性。

依据公开档案申请渠道获取的往来文件显示，这家电动汽车厂商正力求在欧洲大范围落地FSD、夺回流失市场份额，为此已向部分欧洲监管机构递交这些被夸大的安全数据。2024年末，特斯拉主动对接荷兰车辆管理局(RDW)，正式启动FSD当地认证流程。

在2024年11月致RDW的一封信中，特斯拉提供了其安全报告的链接，并声称“FSD使用频次越高，道路安全水平越高”。据了解，FSD为按月付费订阅功能，虽然可在特定路况下自主行驶，但全程要求驾驶员保持注意力、随时接管车辆。

经过一年多的测试及与特斯拉的讨论，RDW于今年4月批准FSD在荷兰使用。该荷兰监管机构目前正代表特斯拉，寻求在欧盟范围内获得全面批准。

RDW拒绝对特斯拉安全统计数据存在的问题发表评论，但该机构在一份声明中表示，其决策“并不依赖营销声明或外部统计数据”，而是独立对系统在公共道路和测试场地上进行“测试、分析和验证”。该机构未说明是否评估了特斯拉在美国的安全统计数据。

RDW表示，特斯拉在测试期间“收集了大量数据”，而该机构则“验证、测试并审计了所有这些数据”。RDW并未说明特斯拉收集了何种数据或其衡量标准是什么。

特斯拉方面未回应置评请求。

宣称可挽救3.2万条生命?

荷兰于4月10日宣布决定后不久，特斯拉一名政策经理伊万·科穆萨纳茨致信瑞典监管机构，请求类似的FSD批准。他在邮件中附上了一份演示文稿，其中夸大地声称，使用FSD的特斯拉车辆在两次碰撞之间的行驶里程，比美国普通人类驾驶员的平均值高出七倍以上。

该演示文稿还声称，FSD本可挽救32,000人的生命，并防止190万人受伤。

接受采访的研究人员表示，这些数字极具误导性，因为它们基于一个不切实际的假设美国所有车辆(包括货运卡车和易发生事故的摩托车)都将被配备FSD的特斯拉汽车取代——并且每辆特斯拉汽车实际上都比其所替换的车辆安全至少七倍。

调查还发现，特斯拉通过将触发安全气囊弹出的FSD驾驶下车辆的事故率，与包含远不如前者严重的事故的美国所有车辆的事故率进行比较，从而夸大了该技术的安全性。该公司还将其车辆与车龄远高于特斯拉平均水平的美国普通车辆进行比较。由于汽车制造商逐步引入了减少事故的新安全功能，这种比较扭曲了结果。

瑞典交通局的调查员安德斯·埃里克森拒绝对特斯拉提供的数据发表评论，但他补充称，瑞典监管机构“不会只看夸大其词的表面数据”，对此类系统的任何评估都不会“仅基于汇总后的安全声明，而是基于所提交的整体证据”。该监管机构未回答关于特斯拉还提供了哪些其他证据的问题。

欧洲运输安全委员会发言人达德利·柯蒂斯表示，在向其告知相关信函内容后，该组织“当然感到担忧”，因为特斯拉向瑞典监管机构提交了来自美国的“不可靠的安全数据”。他补充道，如果特斯拉想做出安全声明，就应该“将数据交给大学，由合格的研究人员进行独立验证，然后再来讨论”。

押注FSD提振欧洲市场业绩

特斯拉表示，FSD在欧洲获得批准对该地区车辆销售增长至关重要。在去年因马斯克的政治活动(包括其对欧洲极右翼政党的拥护)引发抗议导致销量暴跌后，这家电动汽车制造商仍在努力重夺市场份额。若未能获得批准，特斯拉将更难在该地区与中国电动汽车制造商竞争，而后者正在稳步占领市场。

未来几个月，覆盖55%欧盟成员国、且对应人口占欧盟总人口65%以上的代表必须投“赞成票”，FSD才可能在整个欧盟合法化。与此同时，各成员国也可自主审批落地该技术。希腊的一位监管机构上个月表示，该国计划引进FSD，并引用了“来自大西洋彼岸”的数据，显示“该系统最终能显著减少事故”。希腊交通部拒绝回答其所引用的数据是否来自特斯拉的安全报告。

多份往来邮件显示，欧洲其他国家的监管机构已被大量驾驶员援引特斯拉安全统计数据、敦促尽快批准FSD的请求淹没。去年秋季，数名特斯拉驾驶员致信挪威道路监管机构，引用特斯拉的车辆安全报告。其中一人辩称，该技术“比普通手动驾驶安全得多”，有可能“将交通事故减少90%，从而在挪威道路上挽救生命”。

不过，挪威公共道路管理局的斯坦-赫尔格·蒙达尔回复了几位特斯拉车主，称特斯拉的数据“是自行编制的”，这使得“很难与官方的事故统计数据找到关联性”。

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