美股投资网获悉，9月29日，由诺和诺德(NVO)中国发起的SPOTLIGHT真实世界研究结果在第62届欧洲糖尿病研究协会(EASD)年会上正式公布。研究结果显示，在中国2型糖尿病(T2D)患者中，司美格鲁肽注射液可显著降低心肾事件和全因死亡风险。

SPOTLIGHT是一项基于中国天津地区电子健康档案数据库开展的回顾性真实世界研究。研究纳入2022至2023年期间16万余名新起始司美格鲁肽、钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂(SGLT2i)、二肽基肽酶-4抑制剂(DPP-4i)、其它胰高糖素样肽-1受体激动剂(GLP-1RA)或胰岛素治疗的中国成人T2D患者。

患者被分为新起始司美格鲁肽治疗的司美格鲁肽组和新起始其他降糖药物且研究期间未接受司美格鲁肽治疗的非司美格鲁肽组。经1:1倾向评分匹配后，每组各2.5万余名患者，平均年龄58岁，中位糖尿病病程6.2年，其中42%合并慢性肾脏病，87%合并心血管疾病。

在中位1.9年的随访期间，与非司美格鲁肽组相比，司美格鲁肽组的数据显示，其治疗方案显著降低中国T2D患者3P-MACE(非致死性心肌梗死、非致死性卒中、全因死亡组成的复合事件)风险25%，显著降低全因死亡风险65%，并显著降低肾脏复合事件(肾衰竭、eGFR较基线持续下降≥50%、肾脏或心血管疾病相关死亡组成的复合事件)风险8%。

SPOTLIGHT研究的亚组分析和探索性分析显示

① 在心血管一级预防(未合并心肾疾病，仅合并高血压和/或血脂异常)的T2D患者中，司美格鲁肽治疗可使MACE风险显著降低最高达48%;

② 与单独使用SGLT2i相比，司美格鲁肽联合SGLT2i治疗可进一步使MACE风险显著降低54%;

③ 司美格鲁肽治疗依从性越高，患者获得的心肾获益越显著;

④ 与持续接受司美格鲁肽治疗相比，中断治疗与更高的心肾结局风险相关。

诺和大中国区医药和质量部副总裁张克洲博士表示“心血管疾病是糖尿病患者的第一死因，国际和中国权威指南均将心血管风险的控制放在2型糖尿病管理的重要地位。司美格鲁肽作为具有明确心血管获益的GLP-1RA周制剂，已经获得国内外各大指南的认可与推荐。在真实临床诊疗环境中，SPOTLIGHT研究证实了司美格鲁肽在中国2型糖尿病人群中显著降低心肾结局风险，降低全因死亡风险，并提示早期起始、长期坚持、合理联用，能够更大程度实现司美格鲁肽的心肾获益。”

诺和全球高级副总裁兼大中国区总裁蔡琰博士表示“非常高兴看到我们的国际原研创新药物——诺和泰®(司美格鲁肽注射液)在中国患者中的临床获益有这么多坚实的真实世界证据。百年来，诺和引领着糖尿病、肥胖症领域的研发创新。进入中国30多年来，我们始终秉承‘以患者为中心’的理念，加速引进创新药，持续提升药物可及性，并积极分享公司在慢病领域的全球经验和资源，携手各方，共同帮助更多中国患者。”

关于诺和泰®

诺和泰®(司美格鲁肽注射液)是全球首个且唯一*拥有2型糖尿病、心血管保护、肾脏保护三大适应症的GLP-1RA。诺和泰®与人体天然GLP-1同源性高达94%。2021年，诺和泰®以降糖、减少心血管事件“双适应症”在中国获批，成为中国首个且唯一*具有心血管适应症的GLP-1RA周制剂，并于同年被纳入国家医保目录。2025年7月，诺和泰®获批慢性肾脏病适应症后，成为首个且目前唯一*拥有糖、心、肾三个适应症的肠促胰素类药物。2025年12月，诺和泰®中国说明书再添外周动脉疾病(PAD)获益结果。2026年7月，诺和泰®成功纳入《国家基本药物目录(2026年版)》，成为该目录中唯一*的GLP-1RA周制剂。

目前，诺和泰®在中国适应症如下

适用于成人2型糖尿病患者的血糖控制

在饮食控制和运动基础上，接受二甲双胍和/或磺脲类药物治疗血糖仍控制不佳的成人2型糖尿病患者

适用于降低伴有心血管疾病的2型糖尿病成人患者的主要心血管不良事件(心血管死亡、非致死性心肌梗死或非致死性卒中)风险

适用于降低伴有慢性肾脏病的2型糖尿病成人患者eGFR持续下降、终末期肾病和心血管死亡的风险

*截至2026年9月

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特此声明。

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美股投资网获悉，美国证券交易委员会(SEC)公司融资部周二表示，如果特斯拉(TSLA)按所描述的方式运行一项自愿性计划，让散户股东给出"常设指令"——除非本人另行说明，否则按特斯拉董事会建议的方式投票——该部门将不建议采取执法行动。这份无异议函不止与特斯拉有关它以"框架"形式写成，SEC 在函中明确写道，"上述立场适用于任何以同样方式运行该计划的发行人"。换言之，特斯拉拿到了模板，其他公司照抄即可。

这封函由特斯拉总法律顾问布兰登·埃尔哈特(Brandon Ehrhart)联合苏利文·克伦威尔律师事务所(Sullivan & Cromwell)于 9 月 29 日提交，SEC 并购办公室当天即予批复;函件脚注解释了这种"当天问、当天批"的速度——此前双方已就此进行了数月的沟通。函件签发人为公司融资部并购办公室主任蒂芙尼·波西尔(Tiffany Posil)。

SEC 工作人员在函中列明，若计划严格照此运行，将不就《证券交易法》下 14a-3(a)、14a-4(d)(2)、14a-4(d)(3)、14a-4(f)、14a-6(o)、14a-10 与 14a-12(a) 等规则建议执法——这些正是限制"提前征集投票"的核心条款。特斯拉此前问的正是两个问题一种常设、可重复使用的投票选择，是否会违反这些规则;以及一项投票授权可以持续多久。答案分别是不违反，以及可以长期有效。

按函件引述的陈述加入计划的散户仍将收到全部委托书材料;可免费就任何单项议案推翻常设指令;可随时免费退出;至少每年收到一次提醒，告知其已加入、所选指令内容与退出方式;发行人须在官网和委托书声明中完整披露该计划。报名将从委托书材料尚未提交的下一次股东大会起生效。股东可以在每一项议案上跟随董事会，也可以排除有争议的董事选举，以及任何依州法律或交易所规则需要股东表决的收购、合并或剥离事项。特斯拉还与股东沟通服务商合作设计了由券商运营的"枢纽"(Hub)入口，投资者可一次性报名所有参与公司的同类计划——特涅夫在 X 上的表态证实，Robinhood (HOOD)正是合作方之一。

为什么是特斯拉?

特斯拉在申请函里给出的理由很直白多数小股东从不投票。函中引用 Broadridge 的数据显示，2025 年投票季散户仅就其 28% 的持股投了票，机构为 76.6%;据保守派研究机构 1792 Exchange 援引的 Broadridge《2025 年 ProxyPulse 报告》，这一散户参与率还是 9 年来的最低点。特斯拉另披露，仅过去两次年度股东大会的代理征集费用就超过 200 万美元。

在特斯拉，散户票确实屡次决定结果。2025 年 11 月 6 日的年度股东大会上，ISS 与 Glass Lewis 两大代理顾问均建议机构股东反对马斯克的新薪酬方案，该方案仍靠散户支持获得通过。同一场会上更微妙的例子是 xAI 提案据电动车行业媒体 Electrek 整理的投票数据，这项由股东提出、建议特斯拉投资马斯克旗下 AI 公司的提案，董事会未作任何建议，最终约 10.6 亿股赞成、9.16 亿股反对、逾 4.73 亿股弃权——特斯拉将弃权计为反对票，提案未获通过;特斯拉随后还是在今年 1 月向 xAI 投资了 20 亿美元，几周后 SpaceX(SPCX) 收购 xAI，这笔投资变成了 SpaceX 股票。值得指出的是，新的无异议函并未说明当董事会像 xAI 提案那样选择不表态时，常设指令如何处理。

时点也难以忽视。特斯拉的 2026 年度股东大会至今没有确定日期——特斯拉 4 月 30 日提交的 10-K 修正案写明董事会"尚未确定 2026 年年度股东大会日期"，五个多月过去，EDGAR 上仍无代理材料。特斯拉 2024 年已在德州重新注册，按德州法律，超过 13 个月未召开股东大会，股东可诉请法院强制举行——对特斯拉而言，这一时点在 12 月初。

与此同时，马斯克数月来持续暗示特斯拉与 SpaceX 合并7 月的二季度财报电话会上他称两家公司"重叠越来越多";据报道，特斯拉还在考虑出售中国业务为交易铺路。若合并需要股东表决，而相当一部分散户已默认跟随董事会，这笔交易的表决结构就不难想象了。当然，散户也可以选择第二种范围，把并购类事项排除在自动投票之外——菜单上留了这个出口。

象征意义特斯拉不是第一个，也不会是最后一个

这套机制的真正起点在一年前。2025 年 9 月，埃克森美孚拿到 SEC 首封同类函件，成为第一家引入散户"常设投票指令"的美国上市公司;据特斯拉申请函披露，到 2026 年 3 月，埃克森已有超过 10 万名股东报名。但反对声随之而来纽约市审计长马克·莱文(Mark Levine)在 2026 年 5 月的一份文件中，把埃克森的方案称为"给董事会建议的'空白支票'"，认为股东应当拥有不默认支持管理层的选项。

9 月 28 日，高盛成为最新一家获批的公司。据报道，高盛将推出"投票指令计划"，由 Broadridge 运营;散户约占高盛股份的 30%(知情人士口径)，其员工与前合伙人合计持股超过 7.6%，高盛在申请中专门为他们争取了内部系统报名渠道，且承诺报名不与雇佣或晋升挂钩。高盛的动机同样写在数字里上一年度，投票股东中有三分之一反对给 CEO 戴维·所罗门(David Solomon)与总裁约翰·沃尔德伦(John Waldron)各 8000 万美元的留任奖金——这是该公司史上遭遇的最大薪酬反对——同时约有四分之一的股份根本没就薪酬提案投票。所罗门在声明中称"我们很高兴为个人投资者提供这种免费而灵活的方式，确保他们的股份在重要事项上得到投票。"

特斯拉这封函的意义在于把个案变成了框架。据苏利文·克伦威尔 9 月 30 日发布的客户备忘录，较埃克森函仅覆盖 14a-4(d)(2)、(d)(3) 两项规则，特斯拉函的救济范围扩至七项;报名沟通可在特定会议的最终委托书发出之前进行;计划可向全部或部分散户开放，也可向依据《投资顾问法》注册、代客行使投票权的投资顾问开放;支持跨账户合并报名(householding)，甚至允许报名状态在股东暂时清仓后保留。监管样板已从"一家公司的特批"升级为"任何公司可复用的基础设施"。

同一周里的另一只靴子

把镜头拉远，这不是孤立事件。9 月 16 日，SEC 以超出法定授权、侵入州公司法领域为由，提议整体废除《证券交易法》规则 14a-8——这条运行了 80 多年、允许符合条件的股东把提案写入公司委托书的规则，是活跃股东推动治理与环境社会变革最常用的通道;同日 SEC 还提议修订 14a-4(c) 并现代化代理征集流程(取消年报送达要求、取消豁免征集通知、把券商搜寻期从 20 个工作日缩短到 5 个)，公众意见期 60 天。

SEC 主席保罗·阿特金斯(Paul Atkins)称废除该规则反映其"最高监管优先事项";委员赫斯特·皮尔斯(Hester Peirce)在附带的讲话中表示，此举将"瓦解小股东凭借小额持股对公司获得不成比例影响力的机制"。反对同样激烈Freshfields 合伙人梅丽莎·霍奇曼(Melissa Hodgman)警告，随着公司融资部 8 月起停止受理 14a-8 无异议申请，"联邦裁判将消失";McDermott Will & Schulte 激进股东业务主管埃莱·克莱因(Ele Klein)预计，若规则废除，股东提案总数将显著下降。

代理顾问行业也在同期被重新安排。特朗普 2025 年 12 月签署行政令，点名 ISS 与 Glass Lewis 两家最大的代理顾问，要求 SEC 检讨对代理顾问的监管规则、FTC 调查其是否违反竞争法;Glass Lewis 已宣布 2027 年起停止发布标准基准投票建议;摩根大通资管今年 1 月弃用两家外部代理顾问，改用内部 AI 工具 Proxy IQ 处理美国市场投票，该部门管理客户资产超 7 万亿美元。

三件事方向一致鼓励散户把票交给董事会、压缩股东提案的联邦通道、削弱代理顾问的影响力。美国公司治理的"股东表达"正在被重新布线——散户从"沉默的股份"变成"默认跟票的股份"，而代理顾问与股东提案这两个制衡装置同时在被拆除。

市场怎么看?

散户在特斯拉的分量值得单独一提。据 Investing.com 汇总的截至 2026 年 6 月 30 日持股数据，共同基金与 ETF 持有特斯拉约 24.1% 的股份，其他机构约 19.2%，"上市公司与散户投资者"合计约 56.7%——该口径较粗，散户实际比例需扣除其中上市公司持股;ARK Invest 创始人凯西·伍德(Cathie Wood)去年曾援引约 40% 的散户投票权占比。这也是为什么挪威主权财富基金曾两度投票反对马斯克的薪酬方案、却改变不了结果。

支持者把这次批复视为"散户赋权"。特涅夫发帖称，这封函件"为一个赋能散户投资者的投票计划扫清了道路"，Robinhood"很荣幸能与特斯拉出色的团队合作"，并在另一则帖子中写道"这就是持股该有的样子——当数百万人持有一家上市公司的股份时，投票应该更容易。

"马斯克本人在 X 上只回了一个词"Cool!"反对者则延续莱文的"空白支票"逻辑菜单上只有一个方向——跟随董事会，没有"跟随反对意见"或跟随其他投票政策的选项;而且投票在特斯拉向 SEC 提交最终委托书时即被投出，早于多数股东读到委托书全文。

特斯拉股价年内累计下跌 21%，Stocktwits 上围绕特斯拉的散户情绪过去 24 小时从"看涨"降至"中性"，发帖量维持低位。治理结构的重排从来不是一天行情的事——但它会决定未来每一次关键表决由谁来写剧本，比如那场至今没定日期的股东大会，以及马斯克挂在嘴边的 SpaceX 合并。

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美股投资网获悉，MongoDB(MDB)股价周一重挫超25%，此前该公司首席执行官奇兰坦·“CJ”·德赛(Chirantan “CJ” Desai)突然离职，将赴Meta Platforms(META)领导其新设立的企业平台业务。

德赛将出任Meta新设的首席企业平台官，直接向Meta CEO马克·扎克伯格汇报。在加入MongoDB之前，德赛曾在ServiceNow(NOW)担任高管。

对此，MongoDB董事会任命德夫·伊蒂切里亚(Dev Ittycheria)为临时总裁兼CEO。董事会已启动正式继任者搜寻程序，并聘请了一家高管猎头公司协助。伊蒂切里亚曾于2014年至2025年担任MongoDB总裁兼CEO。

“我很荣幸重返MongoDB总裁兼CEO岗位，”伊蒂切里亚表示。“我曾有幸领导这家公司十余年，并帮助将MongoDB打造成今天的全球性企业。我对公司、员工和客户非常了解，对未来的机遇充满信心。我期待与领导团队和全球数千名优秀员工合作，快速行动、专注执行，继续为客户创造卓越价值。”

董事会主席汤姆·基拉利亚(Tom Killalea)补充道“他对这家公司了解至深，过去一年一直作为积极参与的董事会成员，并将立即上任以确保平稳过渡。”

MongoDB重申了第三季度及2027财年全年的业绩指引。

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美股投资网获悉，伯恩斯坦在最新报告中表示，Meta(META)推出的消费级AI智能体Muse可能成为消费AI领域的一个重要转折点。Muse上线后迅速登顶美国应用商店，目前下载量已达到280万次，并开始被消费者用于预约、订餐、追踪机票价格、取消订阅、比较保险产品、填写表格以及联系客服等一系列任务。伯恩斯坦认为，其他前沿AI模型和科技公司跟进推出消费级AI智能体只是时间问题，一场“消费AI智能体竞赛”正在形成。

这场变化已经迅速反映到金融市场。伯恩斯坦指出，Muse的快速普及引发了投资者对那些依赖消费者使用习惯和转换摩擦的商业模式的担忧。自Muse推出以来，保险、券商、银行及抵押贷款机构等部分金融板块股价已经累计下跌5%-15%。    

不过，伯恩斯坦认为，市场目前围绕AI智能体颠覆金融业的一些“末日情景”过于简单。真正决定AI智能体能否大规模改变金融服务业的，并非技术能不能完成这些任务，而是消费者是否愿意把金融决策交给AI、金融机构是否允许其访问数据，以及责任归属和监管规则能否跟上。

AI智能体直击金融业传统“护城河” 银行、保险、券商首当其冲

AI智能体与传统聊天机器人最大的不同，在于它不仅能够提供建议，还能够代表消费者采取行动。

伯恩斯坦指出，一个能够自动购物、比价、更换服务商、谈判甚至转移资金的AI智能体，可能逐步削弱金融行业长期受益的一系列用户习惯和转换壁垒，包括消费者长期使用同一张信用卡、银行存款黏性、券商闲置现金余额，以及保险续保定价等。  

以保险为例，消费者过去往往不会每年主动比较不同保险公司的报价。如果AI智能体能够自动完成比价并帮助消费者更换保险公司，保险公司依赖客户续保惯性获得的部分定价优势可能受到削弱。类似逻辑也适用于银行和券商。AI智能体可以持续寻找收益率更高的现金管理产品，使资金在不同账户之间转移变得更加容易，从而减少券商从客户闲置现金中获得的收入。对于银行而言，存款迁移更加便利可能推高资金成本，并对净息差形成压力。

与此同时，能够自动监控投资组合并进行财务规划的AI智能体，也可能减少消费者对部分付费人工理财服务的需求。

信用卡行业同样可能受到影响。如果AI能够根据奖励、利率和优惠实时决定使用哪张卡，消费者长期把某张信用卡作为“首选卡”的习惯可能逐渐弱化。   

机构开放意愿成关键制约

尽管潜在冲击巨大，伯恩斯坦认为，第三方AI智能体仍面临一个核心矛盾，即没有商户和金融服务提供商参与，AI智能体很难大规模普及；但如果参与意味着失去结账入口、客户关系或部分经济利益，这些企业又没有动力全面开放。

银行、券商、保险公司和支付企业目前仍牢牢掌握着账户登录、身份验证、正式报价以及产品资格审核等关键环节。    

亚马逊(AMZN)屏蔽Muse就是一个典型案例。报告称，亚马逊认为Muse没有明确表明自身AI智能体身份，并获取了客户登录凭证，Muse方面则对此存在不同说法。在线保险平台Insurify也屏蔽了Muse，理由是AI自动抓取保险报价可能只呈现价格，却遗漏保额、自付额、折扣、资格条件以及监管要求披露的信息。    

伯恩斯坦预计，在消费AI智能体生态最终成熟之前，市场还会出现更多屏蔽AI智能体、付费数据访问协议以及金融机构自行开发AI智能体的情况。甚至可能出现完全相反的商业模式不是AI平台向金融机构收费，而是银行向AI智能体收取数据访问费用。

报告指出，金融机构依然掌握客户认证、账户访问和数据共享权限等关键入口。此前摩根大通已经开始向数据聚合商收取客户数据访问费用，这为金融机构未来向AI平台收费提供了一定参考。    

消费者更愿让AI“辅助”而非“决策” 信任仍是核心挑战

伯恩斯坦认为，金融服务行业建立在“信任”之上，而这恰恰是当前消费AI智能体最明显的短板之一。

TD Bank对超过2500名美国消费者进行的2026年调查显示，55%的受访者已经使用AI帮助管理财务，而一年前这一比例仅为10%。然而，虽然62%的消费者认为AI能够提供可靠信息，却只有18%愿意让AI独立做出重要金融决策。

消费者更倾向于让AI提高效率和便利性，同时仍由人类掌握最终决定权。其他调查也呈现类似结果。ACI Worldwide与YouGov今年6月针对美国和英国消费者进行的调查显示，仅7%的消费者愿意让AI助手在未经本人批准的情况下直接购物；埃森哲针对25,590名消费者的调查则显示，32%愿意让AI在预先设定的限制范围内进行购买决策，但只有12%愿意让AI在支付环节完全自主作出决定。    

伯恩斯坦认为，AI智能体短期内更可能扮演“助手”，而不是完全接管消费者的金融生活。

AI智能体深入金融场景 监管框架仍待完善

金融服务与普通电商还有一个重大区别，这是一个受到高度监管的行业。伯恩斯坦指出，目前AI技术的发展速度明显快于责任和监管框架。随着AI智能体开始替消费者申请贷款、购买保险、进行支付甚至管理投资，一系列尚未解决的问题将变得越来越重要。

例如，AI代表消费者提交贷款申请或购买金融产品，是否构成有效授权？银行如何确认AI确实代表真实客户行动？AI提供产品优化建议在什么情况下会被视为受监管的金融建议？如果AI比较甚至直接购买保险，是否需要取得相关牌照？如果AI使用过时数据、超出消费者授权范围行动，或者选择了 technically eligible 但并不适合客户的产品，最终责任又应该由谁承担？    

伯恩斯坦预计，传统金融机构不会被动等待AI智能体抢走客户。除了限制数据访问和推动更严格监管之外，许多公司可能推出自己的AI智能体，或者主动与第三方AI平台合作，甚至牺牲部分现有收入以降低客户流失风险。 

支付行业反而可能成为赢家 Visa、万事达获伯恩斯坦看好

值得注意的是，与市场担忧AI智能体颠覆银行、保险和券商不同，伯恩斯坦对支付行业的判断明显更加乐观。

报告认为，AI智能体商业通常被视为Visa(V)和万事达(MA)的潜在威胁，但实际情况可能“恰恰相反”。随着AI智能体带来更多数字交易，以及身份认证、风险管理等增值服务需求增长，支付网络反而可能成为受益者。    

伯恩斯坦认为，AI智能体商业发展的早期阶段可能与电子商务早期类似，同样会面临欺诈、消费者困惑和信任不足的问题。而Visa和万事达本质上提供的是一套“信任网络”，其优势不仅是支付本身，还包括争议处理、交易标准、风险管理和庞大的全球受理网络。

报告指出，两家公司拥有超过70亿支付凭证，并覆盖超过1亿家商户。伯恩斯坦因此认为，在AI智能体时代，信用卡仍可能成为主要支付方式。

随着AI智能体交易复杂程度提高，支付“代币化”也可能进一步普及。Meta Muse等产品已经开始使用一次性虚拟卡，而Visa和万事达也分别推出Visa Intelligent Commerce和Mastercard Agent Pay等面向AI智能体的支付解决方案。  

截至9月25日，伯恩斯坦给予Visa和万事达“跑赢大盘”评级，目标价分别为450美元和710美元；同时给予Adyen和Affirm“跑赢大盘”评级，目标价分别为1600欧元和110美元。    

PayPal处境更微妙 BNPL或占据有利位置

数字钱包的前景则更加复杂。伯恩斯坦指出，如果未来消费者让AI智能体直接完成支付，那么传统电商中的“游客结账”等摩擦可能变得不再重要，这可能削弱数字钱包的一部分传统价值。

但另一方面，PayPal(PYPL)这样的双边数字钱包也有机会扩大自身在信任、安全保护、欺诈和交易纠纷处理方面的价值，同时帮助消费者自动寻找优惠、奖励以及最优支付方式。

报告还提出，随着谷歌继续完善Gemini中的Spark功能，未来是否可能出现更深层次的谷歌与PayPal合作值得关注。

与此同时，伯恩斯坦认为Affirm(AFRM)和Klarna等“先买后付”(BNPL)平台可能处于相对有利的位置，特别是在涉及次优质消费者的计息贷款、零利率贷款以及贷款条款透明度等方面。    

AI不会一天之间颠覆金融业，信任、数据和监管才是关键

总体而言，伯恩斯坦并不认为Muse的爆火意味着传统金融行业会迅速被AI智能体取代。报告指出，在发展初期，AI智能体更有可能率先解决复杂流程中90%的摩擦，例如预订服务、比较保险产品或者处理旅行中断，而不是立即重新定义日常零售结账或传统金融服务。

尤其是在金融行业，伯恩斯坦认为，真正限制AI智能体大规模普及的三大因素并非模型能力，而是消费者信任、数据访问和监管规则。

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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，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，Burford Capital Ltd.(BUR)周一一度上涨逾12%，创下自3月底以来最大盘中涨幅，此前一个联邦陪审团就一起涉及苹果(AAPL)的专利案作出裁决。截至收盘，该股上涨近8%。

据悉，圣地亚哥的一个联邦陪审团于9月25日裁定，苹果因侵犯Taction Technology Inc.拥有的基于振动的技术专利，需赔偿超过57亿美元。有报道称，这是美国历史上金额最大的专利判决之一。

该案的文件披露程序显示，Taction从Gronostaj Investments LLC和Kenosha Investments LP获得了融资，后者在另一宗诉讼中被认定为Burford Capital Ltd.的间接子公司。

Burford Capital在周一的一份声明中表示，如果判决金额按裁定支付，Burford的应得款项将为14亿美元，大致在其资产负债表和投资基金之间分配。

Burford警告称，这一数字可能会因庭审后程序及上诉程序而发生变化。苹果已提交依法判决动议，请求初审法院搁置陪审团的裁决。负责审理专利上诉的美国联邦巡回上诉法院以对巨额判决进行严格审查而闻名。

这家诉讼资助公司表示“陪审团裁决的作出并不代表最终判决，也不代表Burford已收到现金收益。该案仍面临重大的诉讼和追收风险。”

Burford指出，诉讼案件最终和解的金额往往低于陪审团裁决金额，各方可能以低得多的金额达成和解。该公司的最终应得款项还将取决于其融资协议的条款以及适用的费用、开支、税费和其他扣减项。

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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，美国特拉华州一名联邦法官周一驳回了辉瑞(PFE)、BioNTech(BNTX)和Moderna(MRNA)提出的请求。这三家公司此前要求驳回德国医药巨头拜耳旗下孟山都针对它们提起的诉讼，该诉讼涉及这些制药公司对一项与mRNA技术相关专利的使用。

涉案专利为美国专利号7,741,118，内容涉及增强作物中的mRNA，以提高一种抗虫害蛋白质的表达。孟山都在诉讼中指控，这些公司将该专利用于其新冠mRNA疫苗，“以消除细胞构建模块中的‘问题’编码序列，从而提高mRNA的稳定性以及所产生蛋白质的数量或质量”。

孟山都是在今年1月将上述三家制药公司告上法庭的，同时被提起诉讼的还有强生(JNJ)，后者被指控在生产疫苗时使用的一种基于DNA的工艺侵犯其专利。

据悉，曾以农业科技闻名的孟山都早在1989年就为相关技术申请了专利保护，2010年正式获批。2016年，拜耳以660亿美元将孟山都收入囊中，这份看似和医药不搭边的农业专利如今成了维权的 “利器”。

孟山都最初开发这项技术，是为了让农作物更好地表达抗虫蛋白，减少农药使用、提升产量。没料到多年后它会在新冠疫苗领域派上大用场。新冠疫苗研发时，科学家们遇到了一个大难题mRNA稳定性差，导致蛋白质表达效果不佳，直接影响疫苗的免疫效果。而孟山都的这项技术，恰好能解决这个痛点——通过优化细胞构建模块中的编码序列，让mRNA更稳定，从而提升蛋白质的产量和质量。

拜耳在诉讼中指出，辉瑞/BioNTech早已承认在mRNA产品中使用了密码子优化技术，而强生的疫苗虽为传统病毒载体类型，但同样需要这项技术来增强mRNA稳定性以保障蛋白表达。要知道，辉瑞/BioNTech的疫苗Comirnaty已创下超930亿美元的销售额，这也让拜耳的维权诉求更受关注。

Moderna曾辩称，该专利涉及的是不可授予专利的“自然法则”。不过，法官William Bryson表示，这些公司未能证明‘118号专利无效，或其疫苗并未侵犯该专利。

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美股投资网获悉，英伟达在AI GPU领域最强劲竞争对手——即近日整体市值首破万亿美元且股价屡创新高的美国PC与AI数据中心高性能芯片领军者AMD(AMD)在美东时间周一突发式宣布将以82亿美元收购“AI教母”李飞飞所创立的AI初创公司World Labs。据悉，苏姿丰所掌舵的AMD拟以82亿美元的全股票交易收购李飞飞创立的World Labs，将世界模型与空间智能领域的一支最核心AI研发力量纳入这家芯片超级巨头的综合业务版图。

这项大规模收购交易预计将于2026年底前完成，仍需获得重要监管机构批准;根据双方发布的声明，完成相关交割手续后，李飞飞将担任AMD执行副总裁兼首席科学家，直接向AMD的首席执行官苏姿丰(Lisa Su)汇报工作进展。

简单来说，这项令投资者们感到意外的大型收购核心战略价值在于，AMD试图像全球最高市值公司同时也是最强劲AI芯片竞争对手英伟达(NVDA)那样把前沿AI大模型研发与芯片、软件及AI系统设计更深度且更加紧密地结合起来，尤其是Meta Muse与OpenAI的GPT-6 Astra全面引爆AI智能体大浪潮之际，随着AI技术从回答问题走向自主执行高度复杂任务，AMD希望提前理解下一代AI工作负载，进而设计更适合这些任务的超级计算平台，这也意味着AMD开始争夺英伟达目前独家具备的“算力定义权”——即AMD希望通过掌握最前沿模型的底层计算需求，更早参与下一代芯片与系统架构设计。

公开资料显示，World Labs是一家聚焦空间智能和世界模型的AI初创公司，核心业务是让机器渗入感知、生成、重建并模拟三维环境。其Marble产品可以根据文字、图片或视频生成可探索的三维世界;9月推出的新一代Atlas模型进一步整合三维重建、视角生成与时空仿真能力。公司还通过收购SceniX补充机器人仿真技术，推进“真实环境—虚拟训练—现实部署”的研发流程，应用方向覆盖机器人大模型、前沿物理知识领域、数字内容及工业场景。

从英伟达GPU挑战者走向AI大模型研发，AMD计划以82亿美元将李飞飞创立的AI初创公司World Labs纳入麾下

美国芯片巨头超威半导体公司(即AMD公司)同意以82亿美元收购World Labs，将这家由人工智能领域先驱、资深研究人员李飞飞创立的初创公司纳入旗下。

两家公司在周一发布的共同声明中表示，这笔大型全股票交易预计将在年底前完成，但须获得监管批准。

作为英伟达在AI芯片市场上的最核心挑战者势力，AMD将获得一支由顶尖研究人员组成的团队及其AI大模型底层技术构造，同时深入了解人工智能大模型技术领域的发展方向。这应有助于该公司规划未来的一系列关键AI基建硬件产品发布。

“对端到端的整个过程了解得越深入，就越能打造出更好的系统，”AMD首席执行官苏姿丰在周一接受媒体采访时表示。这段最新的采访于周一下午播出。

“这就是我们收购World Labs的原因，”苏姿丰在采访中表示，“我们希望获得李飞飞汇聚起来的世界级AI大模型研发人才，并将其与AMD在硬件、软件和系统方面的能力全面结合起来。”

World Labs开发所谓的“世界模型”(即world models)，即能够支持现实物理世界应用大趋势的大型人工智能软件平台。这些模型可以快速且精准生成和重建三维环境。该AI初创公司表示，这些能力可用于推进机器人、基础科学发现和工厂设备等领域的全新高效率工作。

此前担任World Labs首席执行官的李飞飞，是斯坦福大学著名的研究人员和计算机科学家。根据协议，她将加入AMD，担任执行副总裁兼首席科学家，并直接向苏姿丰汇报。

“随着公司的发展，我们的雄心也在不断扩大，”李飞飞周一在接受媒体采访时表示。她强调，这也增加了这家初创公司对计算能力的强劲需求。

“在这个阶段，如果能够与AMD携手，我们实际上是在为自己、AMD以及整个AI生态系统创造重大增长机遇，加速软件与硬件开发之间相互促进的飞轮，”她在采访中表示。

这笔交易还将使AMD能够像黄仁勋所掌舵的英伟达那样，向客户们提供多种AI大模型，从而增强其产品和服务组合。该公司一直在扩大产品阵容，以期向数据中心客户销售更多产品和服务;数据中心客户是其当前最大规模的营收数据来源。其最新思路是提供快速建成这些AI核心设施并将其投入运行所必需的各项要素。

“未来既会有开放模型，也会有专有模型，”苏姿丰表示，“AMD一直在这一领域作出贡献。我认为，我们将继续扩大这种贡献。”

苏姿丰补充表示，最终目标是打造更好的人工智能。“我们的雄心壮志是定义AI计算的未来路径。”

比AMD规模更大的AI芯片竞争对手英伟达，率先采用了将AI基建核心设备、AI云计算服务与大模型、AI芯片算力硬件捆绑提供的方式，帮助客户们迅速启动并运行相关AI大模型系统/平台。如今，英伟达正利用这一策略拓展新的客户类型，将业务范围远远扩大到云计算巨头之外;不过这些云计算巨头仍然贡献着其大部分增长。

英伟达最近同意收购另一家备受关注的AI初创公司Hugging Face，交易估值约为130亿美元。Hugging Face相当于“人工智能模型领域的GitHub”，连接模型、数据集、开发工具、企业客户与开发者;收购后，英伟达便可在GPU、NVLink网络、CUDA软件栈、人工智能系统之上补齐“模型发现——评估——优化——实际部署”环节，使开放模型更自然地适配其超大规模AI训练与推理平台，同时更早识别哪些模型架构和工作负载正在形成下一轮算力需求。

World Labs于2024年成立，目前约有70名员工。其中包括一支机器人专家团队，来自其7月收购的SceniX。SceniX是一家开发软件、让机器人能够在逼真的虚拟世界中接受训练的初创公司。

在苏姿丰执掌AMD的12年间，这家总部位于美国的芯片巨头一直努力凭借技术能力获得认可，并摆脱其在硅谷被视为落后追随者的名声。在公司的核心处理器市场，AMD已经走出英特尔的阴影，如今拥有被评为行业最佳的PC与数据中心CPU系列产品。

在人工智能加速器市场(AI芯片市场)，即用于训练和运行AI模型的AI芯片市场，AMD市场份额仍位居第二，与英伟达近乎90%份额相比存在较大差距。不过，苏姿丰已经在不断推出AI基建系列新产品，并表示这些产品的性能能够超过这家规模更大的竞争对手的AI GPU系列产品。

投资者们将AMD视为全球史无前例万亿美元级别AI资本支出的主要受益者，推动其股价今年以来上涨至年初的近三倍。这使AMD的市值最新达到约1万亿美元，只有包括英伟达与苹果在内的12家其他大型科技巨头也达到了这一水平。

英伟达仍然是全球市值最高的公司，市值超过5万亿美元。但其股价今年以来仅上涨约22%，2026年迄今的整体股价表现显著落后于几乎所有热门芯片/半导体上市公司，并且大幅跑输有着“AI算力基础设施风向标”称号的费城半导体指数。

Helios承接当下，世界模型布局未来AMD的AI野心从出售算力覆盖到参与定义算力

AMD于9月21日首次迈过万亿美元市值门槛，以及近一年股价狂飙超过200%，背后是市场开始同时重估其AI加速器与数据中心服务器CPU的未来强劲增长空间。

英伟达GPU体系最强力竞争对手AMD本月早些时候在华尔街今日巨头花旗集团主办的全球科技大会上重磅宣布，截至2030年与AI数据中心加速计算相关的市场规模已扩大至2万亿美元(从此前的1万亿美元预期大幅上调至2万亿美元)，并指出AI推理需求已经成为AI算力资源需求的最主要增长来源，聚焦于代理式AI工作流的AI智能体同时拉动GPU和服务器CPU。

AMD在大会上表示，Meta及另外两家AI实验室这三家Helios核心客户，给出的未来采购需求预测，均高于双方最初建立战略合作时的预期。;公司同时还重磅预计服务器CPU业务今年下半年同比增长超过80%、明年超过70%。这一最新的预期组合无疑强劲支持算力需求继续扩张，但集中于客户需求预期大幅上调，不能全部视为已经下达的不可撤销算力基础设施订单。Helios是AMD的机架级AI计算系统，而Facebook母公司Meta是采购该系统的核心客户之一。

需要明确的是，AMD预计2030年接近2万亿美元的是覆盖数据中心、PC、边缘和嵌入式领域的整体计算市场，其中数据中心AI加速器约为1.4万亿美元，服务器CPU约为2,200亿美元。

尤其值得注意的是愈发强劲的AI算力需求兑现方面，AMD管理层当时在这场花旗会议上表示，Meta、OpenAI和Anthropic三大核心客户提供的需求预测，均超过合作初期预期，Helios的2027年需求规模也高于AMD最初的需求侧规划。管理层预计，MI450及Helios在第三季度末启动初始出货，第四季度和2027年继续扩大交付;同时，公司此前预计2027年数据中心收入同比增长超过100%，服务器CPU收入在2026年下半年及2027年分别增长超过80%和70%。高利润率CPU业务有望为整体盈利提供支撑，而与Cerebras合作则补充低延迟推理能力。

Muse与Astra所代表的智能体应用，为这轮扩张提供了具体的工作负载基础一次指令可以触发浏览器操作、代码执行、资料检索、多轮推理及结果校验。GPU承担模型计算，CPU支撑虚拟机、任务编排和工具执行，内存与存储保存上下文、文件和运行状态。当AI超级应用平台从屏幕内的工作进一步走向机器人和物理环境，三维场景生成、环境仿真及多条行动路径评估，又会增加新的计算需求;实际增长幅度仍取决于任务规模、模型效率与部署方式。

Muse通过专属云端虚拟机和浏览器执行跨应用任务，并可在用户关闭应用后继续工作;Astra则强化了计算机操作、软件工程及多步骤专业工作能力。当AI能够完成研究、编程、购物和办公流程，可收费的价值便从生成一段答案，扩展到交付一项工作成果。从商业增长逻辑看，更高的任务成功率和更低的完成成本，有望推动企业与消费者扩大使用范围，进而支撑订阅、按使用量付费及相关基础设施收入的增长预期。

这种应用扩张向算力端的传导，涉及完整的计算系统GPU及其他AI加速器承担模型计算，CPU负责浏览器、代码执行、虚拟机、工具调用与任务编排;模型权重、上下文和并发会话增加高速内存需求，任务文件、长期记忆及适合分层保存的缓存增加DRAM和企业级SSD需求。英伟达的工程分析也指出，CPU工具执行速度会影响智能体工作流吞吐量，而KV缓存可根据访问需求在GPU内存、CPU内存和存储之间分层管理。

这也是为何高盛以及杰富瑞等华尔街巨头们看好AI应用加速渗透与AI算力狂潮之下美股盈利持续扩张的硬核逻辑支撑，AI智能体渗透率大举提高，有望同时扩大计算、内存、存储与光互连网络等AI基建核心领域需求。

华尔街金融巨头杰富瑞近日表示，在AI投资狂潮和AI相关企业盈利超预期上行的双重引擎驱动下，标普500指数预计将在2026年底飙升至8000点，并在2027年进一步触及9000点。杰富瑞的核心逻辑清晰而有力在一个AI驱动的盈利增长超过历史平均两倍以上的周期中，与盈利趋势对抗是危险的。杰富瑞的2026年8000点位标普500指数基准预测基于每股收益(EPS)达到373美元(同比增长35%，远高于市场共识的29%)以及21.5倍的市盈率。

从工程与投资角度推演，这笔收购在一定程度上能够被概括为AMD试图争夺英伟达所主导的“人工智能基础算力定义权”——更早掌握模型究竟需要怎样的硬件。Atlas采用多模态自回归扩散架构，其矩阵计算、空间上下文管理与迭代生成，对计算吞吐、内存带宽和调度效率提出不同要求;AMD可以把这些真实需求反馈至Instinct GPU、EPYC CPU、ROCm软件及机架设计。双方此前已围绕Instinct开展计算与工作负载优化合作，收购将使这一反馈过程更加直接。对股东或者投资者们而言，长期价值则集中于这些研发能力能否转化为更低的任务完成成本、更快的客户部署和更高的产品采用率。

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