美股投资网获悉，Meta Platforms(META)年度最重要的产品盛会Meta Connect 2026将于9月23日至24日(24日至25日)举行。随着Meta近年来将Connect从一场以虚拟现实(VR)为核心的活动扩展至人工智能(AI)、增强现实(AR)、智能眼镜和元宇宙等多个领域，今年大会有望集中展示其最新硬件产品及AI战略进展。

根据目前披露的信息，Meta首席执行官扎克伯格将于9月24日早上7点发表主题演讲，次日则举行面向开发者的系列活动。今年市场关注焦点包括新一代智能眼镜、代号“Phoenix”的轻量化混合现实设备，以及Meta近期重点推出的个人AI智能体Muse如何进一步融入可穿戴设备生态。

与此同时，Meta近期密集发布AI模型以及Muse取得的初步进展，也开始获得华尔街关注。据报道，富国银行在Connect大会召开前维持Meta“增持”评级，并将目标价从640美元大幅上调至796美元，较Meta上一交易日收盘价存在约19%的潜在上涨空间。该行认为，Meta最近的模型发布以及Muse的早期表现，让公司在今年Connect大会上“有故事可讲”。

截至发稿，Meta股价涨超6%，报708美元。

智能眼镜产品线或再扩容 “无摄像头”版本浮出水面

智能眼镜预计仍将是今年Meta Connect的硬件重头戏。与过去几年的产品策略相比，一个值得关注的新变化是，Meta据报道正在开发不配备摄像头的智能眼镜。相关产品可能提供两种款式，通过增加麦克风数量，让用户更加方便地与Meta AI助手进行语音交互。

取消摄像头可能带来两方面优势。一方面，眼镜可以进一步缩小体积，外形更加接近普通眼镜；另一方面，这也可能帮助Meta缓解智能眼镜长期面临的隐私争议。

此前，Meta部分带摄像头智能眼镜因用户篡改拍摄提示LED灯、在他人不知情情况下录制视频等行为引发争议。Meta近期已经加强对相关行为的限制。Meta首席技术官Andrew Bosworth此前也表示，公司将在Connect大会期间进一步讨论这一问题。与此同时，Ray-Ban近期暗示将推出新的Meta品牌眼镜，但目前尚不清楚其指向无摄像头版本，还是新一代常规智能眼镜。

市场此前还传出Meta正在开发内部代号为“Hypernova 2”的产品，其特点是左右两块镜片均配备显示屏。如果最终推出，双目显示可能为智能眼镜提供更加丰富的视觉交互界面。不过，目前尚无明确信息显示该产品一定会在此次Connect亮相。

“Phoenix”混合现实设备或登场 轻量化成为最大看点

除智能眼镜外，Meta可能还将展示近年来少见的一款全新形态混合现实设备。

这款内部代号为“Phoenix”的产品近期已经在HorizonOS更新中出现相关图像。从曝光的外观来看，Phoenix机身明显比传统VR头显更轻薄，整体形态更接近一副大型护目镜。

曝光图片还显示设备带有连接线，与此前有关Phoenix将通过线缆连接至一个独立计算模块的报道相吻合。通过将部分计算及电池组件移出头显本体，Meta可能进一步降低佩戴设备的重量。此外，Phoenix据称将支持手部追踪和眼球追踪，从而减少对传统手柄控制器的依赖。

芯片方面，外界预计Phoenix可能成为首批采用高通今年推出的Snapdragon Reality Elite芯片的设备之一。该芯片专门针对混合现实设备设计，其中一个重点便是支持更加轻薄的硬件形态。如果Phoenix正式发布，Meta也可能同步更新HorizonOS，并展示与新设备相匹配的娱乐和沉浸式体验。

Muse或成为AI主角 从“聊天机器人”走向“替用户办事”

相比硬件，今年Connect另一个核心看点可能是Meta近期重点押注的AI智能体Muse。Meta于9月8日推出Muse，将其定位为个人AI智能体。与主要负责回答问题的传统聊天机器人不同，Muse强调直接替用户执行任务，包括发送电子邮件、预订旅行、填写表格等，并且即使用户关闭应用，部分任务仍可以继续运行。

Muse由Meta面向智能体任务打造的Muse Spark模型驱动，目前正通过iOS、Android、muse.ai以及WhatsApp在美国逐步推出。

扎克伯格此前将Muse描述为一个能够理解用户目标，并持续代表用户完成任务的个人智能体。Meta计划维持大部分基础功能免费，同时通过订阅模式向高频用户提供更大的使用额度。

Meta本月还推出了Muse Spark 1.3，在长时间运行的智能体任务和编程任务等方面进一步提升性能。尤其值得关注的是，Meta此前已经透露，Muse对AI眼镜的支持即将到来。因此，今年Connect可能进一步展示AI智能体与智能眼镜如何结合。

这一组合也可能赋予传闻中的无摄像头眼镜更明确的使用场景——即使没有视觉输入，用户仍可以通过语音与Muse交流，并让智能体代为执行数字世界中的任务。

Meta欲打造眼镜应用生态 第三方开发者成关键

除了把自家AI能力植入眼镜，Meta还需要解决智能眼镜生态中的另一个问题，即第三方应用数量仍然有限。去年Connect大会期间，Meta曾宣布多款应用将登陆其摄像头眼镜，但此后生态扩张速度并不算快。今年早些时候，公司已经开始允许开发者为Meta Ray-Ban Display开发专门应用。

因此，即使今年没有大规模更新显示型眼镜硬件，Meta仍可能通过展示更多第三方应用，提升现有智能眼镜平台的吸引力。

对于Meta而言，这一点具有更长期的战略意义。如果智能眼镜最终从手机配件逐步发展成为独立计算平台，那么开发者、应用程序以及AI智能体之间形成的生态，将成为决定平台竞争力的重要因素。

全息虚拟人或取得新进展 元宇宙战略继续向AR延伸

尽管AI近年来明显抢走了元宇宙的风头，Meta并未完全放弃此前在虚拟现实和数字世界领域的投入。今年Connect可能出现的另一个技术亮点，是更加逼真的全息虚拟。

Meta两年前展示Orion原型时曾介绍相关技术，并表示未来最终会将其引入虚拟现实设备。高通(QCOM)在介绍骁龙Reality Elite XR芯片平台时，也将“照片级真实感虚拟人”列为新芯片支持的重要应用之一。此外，有报道称Meta首席技术官Bosworth的数字虚拟人可能在Connect主题演讲中亮相。

这一技术也与Meta重新调整后的元宇宙战略有关。今年早些时候，在公司大幅调整Horizon Worlds的VR业务后，Bosworth曾强调，增强现实仍然属于Meta对“元宇宙”更广泛定义的一部分。这意味着Meta未来的元宇宙入口可能不再局限于传统VR头显，而是逐渐向AR和日常佩戴的智能眼镜延伸。

华尔街关注Muse商业化 富国银行目标价升至796美元

在Connect召开前，Meta近期AI产品的密集推出已经成为分析师重新评估公司的重要因素。据报道，富国银行维持Meta“增持”评级，同时将目标价由640美元提高至796美元。该行预计，今年Connect的关注重点之一将是Muse的实际使用数据以及Meta最新AI模型的进展。

Muse未来究竟能创造多大的收入规模，也已经成为华尔街讨论的话题。据媒体援引奥本海默分析师Jason Helfstein的测算，如果Meta希望通过每月20美元的Muse订阅服务创造约275亿至280亿美元年度AI智能体收入，可能需要约1.15亿付费用户。

不过，Helfstein对于Muse能否达到这一规模持谨慎态度，主要考虑到付费转化率、AI市场竞争以及消费者信任等问题。因此，目前相关测算更多反映Muse在大规模商业化情况下的潜在收入空间，而非基准预测。

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美股投资网获悉，英伟达(NVDA)将在SB Energy Inc.赴美首次公开募股(IPO)前进一步加码这家由软银集团支持的数据中心基础设施提供商，计划额外投资15亿美元，使其对SB Energy的累计投资规模达到30亿美元。

根据周一提交的监管文件，英伟达已同意通过私募方式购买SB Energy新发行的N类无投票权股票，此次交易的每股认购价格相当于SB Energy最终IPO发行价的90%，即较IPO价格折让10%。

交易完成后，作为全球最大的人工智能芯片制造商，英伟达对SB Energy的累计投资将达到30亿美元。此次投资也是英伟达近期一系列AI产业投资中的最新一笔。随着AI芯片业务带来庞大的现金流和财务资源，这家全球市值最高的公司正在通过股权投资等方式，将资金进一步投入数据中心、算力基础设施及其他AI产业链环节，以推动更广泛的AI生态发展。

SB Energy则希望借助全球AI基础设施建设热潮登陆资本市场。随着大型科技公司和AI企业持续扩大算力部署，数据中心所需的电力、土地和基础设施资源成为AI产业扩张的重要瓶颈，能够提供大规模数据中心基础设施的企业也因此受到资本市场关注。

目前，SB Energy已经拥有总规模达8.8吉瓦(GW)的数据中心设施处于已签约或建设阶段，其中包括位于美国得克萨斯州和俄亥俄州的项目。

英伟达此次在SB Energy上市前进一步投入15亿美元，也凸显出其对AI数据中心基础设施需求持续增长的押注。对于英伟达而言，扩大对数据中心基础设施企业的投资还具有明显的产业协同意义。随着AI模型训练和推理需求持续增加，更多数据中心投入运营意味着对GPU及相关AI计算设备的潜在需求进一步扩大。因此，通过投资数据中心及其他AI基础设施企业，英伟达也在进一步强化其与整个AI算力生态之间的联系。

值得注意的是，SB Energy背后的投资者还包括ChatGPT开发商OpenAI，后者自身也正在筹备IPO。这意味着SB Energy目前已经获得AI产业链两家最受关注企业，英伟达和OpenAI的资金支持，同时背靠软银集团。

英伟达此次追加投资正值AI行业对电力和数据中心资源需求持续攀升之际。随着科技巨头不断增加AI资本支出，产业竞争已经从GPU等核心芯片逐渐延伸至数据中心、电力供应及其他基础设施领域。

拥有8.8GW已签约或在建数据中心项目的SB Energy，正试图借助这一趋势登陆美国资本市场。而英伟达在IPO前将对公司的累计投资提高至30亿美元，也进一步强化了双方在AI基础设施领域的联系。

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美股投资网获悉，三星电子正准备扩大其先进代工产能，因为下一代内存芯片需求激增，正将其4纳米产线推向满负荷运转。

此举可能加剧与SK海力士(SKHY)和美光(MU)的竞争——三大内存巨头正在蓬勃发展的 AI 芯片市场争夺份额。

三星扩大内存产能

韩国媒体称，三星正在考虑扩大其4纳米晶圆代工产能，以支持HBM4基础裸片（base die）的生产。基础裸片是位于DRAM堆栈下方、将内存连接至AI加速器的逻辑层。

与 SK 海力士采用台积电12纳米工艺制造 HBM4 基础裸片不同，三星正使用其4纳米工艺在内部自行生产该组件。

三星已将其目前4纳米产能的一半以上分配给 HBM4 基础裸片生产。需求还来自其他客户，包括英伟达的 Groq 3 LPU，这促使三星上调了新4纳米订单的价格。

HBM 竞赛竞争加剧

此次扩产正值三星加速 HBM4 产能爬坡之际。公司预计 HBM4 收入将在第三季度环比增长三倍以上，且 HBM4 在下半年将占其 HBM 总收入的60%以上。

三星的增长已在重塑竞争格局。Counterpoint 数据显示，三星 HBM 收入份额从第一季度的21%升至第二季度的33%，而 SK 海力士占50%，美光占18%。

该公司还在考虑为 HBM5 新建一条2纳米产线，预计 HBM5 的基础裸片将采用2纳米工艺。这可能进一步强化三星垂直整合的路线，将内存、逻辑制造和先进封装融为一体。

SK 海力士、美光承压

对 SK 海力士和美光而言，就在 AI 基础设施支出驱动高带宽内存需求达到前所未有水平之际，三星更快的 HBM4 爬坡构成了又一项竞争挑战。

在今年6月，三星是首家完成 HBM4 验证并开始出货的供应商，而 SK 海力士面临认证延迟，美光则仍更专注于 HBM3E。

花旗预计明年全球 HBM 比特需求将增长62%，可能使行业处于供不应求状态。这意味着三星的产能扩张可能让其在快速增长的市场中占据更大的份额。

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美股投资网获悉，Grab(GRAB)股价周二大涨约 9%、至 3.18 美元左右，此前该公司高管层披露了新一批公司股票买入交易，令外界将目光投向内部人士的信心——今年以来，这只股票的跌幅仍然很大。根据最新的一份 SEC 申报文件，首席执行官Anthony Ping Yeow Tan以约 2990 万美元买入 1035 万股 A 类普通股，支付的加权平均价格为每股 2.8866 美元。申报文件显示，这些买入由多笔交易构成，价格区间为 2.83 美元至 2.91 美元。其CEO目前实益持有的股份达 1078 万股。

买入并不限于首席执行官。总裁兼首席运营官Alexander Charles Hungate也以约 86.7 万美元买入 299,571 股，加权平均价格为每股 2.8936 美元。他的交易价格区间为 2.87 美元至 2.91 美元，实益持股由此增至 641 万股。

这次内部人士买入之前，Grab 经历了艰难的一年。尽管周二大涨，该股年初至今仍下跌 38.18%，同期标普 500 指数上涨 13.43%。

对投资者而言，关键的不只是周二 9% 的跳涨，而是这笔规模罕见的内部人士买入，能否成为一只今年大幅跑输大盘的股票的转折点。

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美股投资网获悉，投行Rosenblatt Securities启动对存储芯片制造商闪迪(SNDK)的覆盖，并给予“买入”评级，目标价为2400美元。分析师Kevin Cassidy在给客户的一份报告中写道“新的AI计算平台正在创造一个机会，使NAND闪存从一种商品化存储介质重新定位为AI基础设施中更加关键的组件。从历史上看，消费电子、PC和智能手机领域的NAND需求主要由存储密度提升以及每比特成本下降所驱动。”

“然而，在AI系统中，随着模型规模扩大以及数据密集型推理需求不断增加，市场越来越重视存储密度、性能、耐久性和供应确定性，而不是绝对最低的价格。我们认为，让NAND更加靠近计算引擎，可以提升其对整个系统的价值。闪迪的技术路线图支持这一机遇。凭借技术及制造合作伙伴铠侠(Kioxia)，该公司已经拥有约25年的先进NAND工艺技术积累。”

“其BiCS8和BiCS10平台提升了面密度和横向扩展能力，与某些竞争对手的技术方案相比，可以在使用更少3D堆叠层数的情况下实现可比的单颗芯片容量。我们认为，这有助于形成有利的单位比特成本曲线，并维持其在面向AI的企业级存储领域的性能与成本优势。”

分析师补充称，鉴于闪迪与全球最大的8家NAND客户签订了“新业务模式”(New Business Model)协议，公司管理层对2028财年至2030财年营收实现中高个位数增长的指引充满信心。分析师解释称“这些协议可能提高需求可见性，并降低NAND历史周期性的波动。基于这一框架，我们保守估计，到2030财年，非GAAP每股收益(EPS)约为300美元。”

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美股投资网获悉，近期增长战略全面转向AI与昂贵折叠屏iPhone的美国消费电子巨头苹果公司(AAPL)新款台式电脑于美东时间周二开始发货时，该公司高管开始向大型企业买家们提出一个不同寻常且颇具性价比吸引力的推销理由购买这些高性能电脑设备比租用大型AI数据中心更便宜。

据了解，苹果全新升级后的Mac mini和Mac Studio系列苹果台式电脑设备将能够在本地处理一些复杂的AI任务/AI推理工作负载，售价可接近2万美元，它们将与英伟达(NVDA)高性能工作站GPU以及微软(MSFT)、惠普(HPQ)以及戴尔(DELL)等美国个人电脑制造商们正在推出的新款可端侧处理AI任务的台式电脑正面交锋。预计这些新机将成为美国软件科技巨头微软公司下个月在旧金山举办的Windows活动的焦点。

AI智能体为Mac打开的新市场，来自持续执行任务所需要的本地计算能力。OpenClaw所代表的智能体工作流，会反复进行模型调用、文件读取、代码运行、浏览器操作和结果校验，使电脑从等待用户操作的终端，转变为能够持续工作的任务执行平台。近日风靡全球的Muse以及Astra无疑是进一步扩大了复杂任务自动化的应用范围;从工程与商业逻辑推演，这有望增加用户对常驻运行、能效较高、部署方便的本地计算设备的需求。尤其苹果Mac系列产品能够承接本地工具执行、私有数据处理以及开放模型推理，并与云端模型协同工作。

但需要注意的是，苹果Mac主导的台式机系统“成本更低”不等于“计算能力/容量足以比肩整座AI GPU数据中心”。从经济性推导，苹果的降本主张成立的条件在于——本地AI大模型系统达到所需任务质量与响应速度，且持续使用所节省的云服务费用，超过设备折旧、电力及运维成本。

Mac本身也依靠Apple Silicon中的集成GPU执行模型计算，其优势在于统一内存让CPU与GPU共享较大容量的内存池，减少数据复制，并容纳模型权重与键值缓存(KV Cache)。大模型低并发、逐词生成的解码阶段，往往受到内存带宽限制，因此“大容量内存+较高带宽+低功耗”，配合量化和MLX软件优化，可以让适合本地部署的模型经济地运行。这尤其适合个人或小团队持续使用的代码助手、文档处理和内部智能体。

尤其是苹果管理层提及的“四台Mac运行万亿参数模型”，证明的是模型能够装载并完成推理，不能直接证明其吞吐量、延迟和并发能力等同云端GPU/TPU集群。实际表现还取决于量化精度、实际激活参数量、上下文长度及跨机通信;雷雳RDMA能够降低通信开销，但不会让多台Mac变成没有通信瓶颈的一块巨大GPU。大规模训练和高并发服务，则更能发挥英伟达AI GPU主导的数据中心所具备的专业加速器、高带宽显存及高速集群互连的优势。

苹果携新款Mac加入AI降本竞赛，力图挑战微软与英伟达

苹果升级后的Mac mini和Mac Studio能够在本地处理繁琐的AI推理任务，售价可接近2万美元，它们将与英伟达及个人电脑制造商正在推出的新款台式电脑正面交锋。预计这些新机将成为微软下个月在旧金山举办的Windows活动的焦点。

新款Mac面向编写代码或执行复杂业务工作等更高强度的AI任务，用户无需为此向OpenAI或Anthropic等云端服务领军企业支付“词元”(即所谓“Token”)费用——词元(Token)是AI计算的基本单位。

苹果公司高管们一致希望，自己在充分挖掘iPhone等电池供电设备性能与突出能效比方面积累的经验，能够帮助其在微软的传统优势市场分得一杯羹。但这一挑战十分艰巨根据知名市场调研机构IDC的研究员Linn Huang提供的最新统计数据，苹果在企业台式电脑市场的份额约为4.6%，而Windows为91.3%。

众所周知，苹果联合创始人史蒂夫·乔布斯对企业型大型计算市场一直抱有矛盾态度，因为最终用户们无法自行挑选最喜欢的产品。不过，苹果如今在AI台式电脑领域占据了有利位置，部分原因在于该公司长期以来对节能以及高能效比的执着追求。

苹果在2020年推出首批Apple Silicon芯片时，将个人电脑中原本彼此分离的两类芯片——计算芯片与高性能内存芯片——紧密整合到苹果独家的统一内存架构中，以改善电池续航。

计算与内存之间的这种紧密连接，也意外地让Mac变得擅长处理AI任务;英伟达等全球最顶级AI芯片公司直到最近才开始转向这种方式。随着开源AI智能体工具OpenClaw在中国等市场迅速走红，苹果的Mac mini开始频繁出现售罄的情况。

尽管Mac Studio最初面向的是剪辑视频或制作音乐的内容创作者，但过去两年间，苹果已悄然加入一些不同寻常的AI功能，例如一种专门设计的芯片间互连技术，称为基于雷雳接口的远程直接内存访问(RDMA)。

在本月的发布会上，苹果高级管理层令人惊艳地展示了将四台Mac Studio连接起来，运行一个拥有足足1万亿个参数的超级AI大模型系统，以查找并修复一处图形代码错误。参数数量是衡量模型复杂程度的一个指标。此类任务通常需要数据中心，但这组Mac只需一个墙上的电源插座即可供电运行。

“一旦这台机器摆到你的桌上，你就已经付过钱了。我相信，我们提供的价值绝对出色，无论是在性能方面，还是在成本方面，”苹果首席硬件官约翰尼·斯鲁吉表示。“无需按词元付费。你只需要一遍又一遍地使用这台机器。”

微软也在与苹果争夺同一蓝海级别大型增量市场，其首席执行官萨提亚·纳德拉将设备端AI推理工作负载称为“不按实际的token用量计费的智能”。纳德拉还表示，微软计划将旗下许多AI功能整合进一款面向Windows的“超级应用”。

不过，微软长期以来在企业计算领域的领先地位，意味着它需要支持来自众多不同大型厂商的硬件，这可能会推动那些希望充分发挥特定芯片性能的Windows开发者承担更多工作。也就是说，微软长期占据企业计算市场的领先地位，Windows需要兼容众多厂商提供的硬件，因此开发者若想充分发挥某一款芯片的性能，通常需要付出更多适配和优化工作。

例如，同一个AI程序运行在不同厂商的CPU、GPU或神经网络处理器(NPU)上，可能需要针对各自的架构、驱动、计算接口和内存管理方式进行优化。Windows庞大的硬件生态扩大了兼容范围，也增加了性能优化的复杂度;苹果则能够统一设计芯片、操作系统和开发工具，更便于进行整套系统的协同优化。

微软在回应置评请求时表示，该公司一直在与芯片合作伙伴合作，通过Windows ML工具简化AI工作负载，并且正在积极投资RDMA等功能。英伟达拒绝置评，不过，在今年夏天发布新款个人电脑芯片时，英伟达首席执行官黄仁勋淡化了与苹果直接竞争的意图，称英伟达专注于拓展Windows个人电脑能够实现的功能。

英伟达的优势阵地仍然是全球超大规模AI数据中心。斯鲁吉表示，苹果正向企业买家推介这样一种理念在苹果系列高性能设备上开发的端侧AI大模型，可以向上扩展至其最昂贵的Mac Studio超级台式机，也可以向下适配至其最便宜的iPhone和iPad，因为这些设备的芯片采用了共同的原理和设计。

“你可以向数据中心投入大量电力，”斯鲁吉在采访中表示。“但是我们坚持提供多种产品，让客户能够根据自身需求作出选择我需要哪台电脑、哪款产品?”

当AI智能体加速走进办公桌，Mac系列迎接算力需求大爆发! 苹果的AI增长空间向外延伸

苹果管理层显然是希望全球企业们将其中一部分云计算AI资本支出——华尔街一致预期2030年之前全球AI算力基础设施支出超过3万亿美元，转化为购买苹果的自有计算设备的预算对于调用频繁、模型能够本地部署的工作负载，企业可以将购机、电力与运维成本分摊到大量任务中，提高长期成本的可预测性。与近期光刻机巨头阿斯麦(ASML)等半导体设备股随AI投资热潮走强相呼应，设备厂商受益于芯片制造产能扩张，苹果则争取下游新增计算需求的整机采购预算，形成AI投资由芯片制造向企业桌面延伸的另一条路径。

正如以上内容所显示的那样，AI智能体为Mac打开的新市场，来自持续执行任务所需要的本地计算能力。苹果的技术优势集中在统一内存、大容量内存、能效与软硬件协同。在低并发的大模型逐词生成过程中，读取模型权重的内存带宽往往十分关键;长上下文和并发任务则进一步增加键值缓存所需的内存容量。统一内存让CPU与GPU共享内存池，减少数据复制，使更多本地工作负载能够高效运行。

从投资传导看，苹果最直接的机会是Mac销量增长、高内存配置占比提升，以及企业客户渗透率提高。轻量工具执行和常驻智能体可扩大Mac mini的使用场景，更大的本地模型、并发工作流和小型集群则有望增加Mac Studio及高配置产品的需求。

当台式电脑设备等端侧体系能够持续承担有经济价值的任务，用户衡量购机回报的依据，就会进一步转向节省多少工作时间、完成多少任务以及减少多少外部算力支出。与此同时，苹果已经通过采用自研芯片的私有云计算体系，为Apple Intelligence提供云端模型支持，端侧与云端协同也为其优化服务成本、响应速度和数据处理方式提供了空间。

企业AI服务器则代表苹果管理层更长期的潜在增长方向。9月16日The Information援引知情人士透露消息报道，苹果正在探索采用M8 Ultra芯片、并可能结合英伟达NVLink Fusion技术的企业AI推理服务器，暂定时间指向2029年，相关规划尚未获公司确认。若这一方向落地，苹果有机会把芯片、内存系统、软件工具链和整机设计的协同优势，延伸至更大规模的企业推理部署。其商业吸引力在于智能体持续运行后，客户会更加重视每个成功任务的总成本、功耗和部署便利性，而这些恰好能够成为苹果竞争的重要维度;眼前的Mac需求与长期的服务器探索，也由此形成相互衔接的增长逻辑。

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美股投资网获悉，AI 基础设施供应商 Accelevation 周二表示，其 IPO 的目标估值最高可达53.7亿美元，成为又一家利用投资者对 AI 相关股票需求进行融资的公司。

Accelevation 及部分售股股东计划发行3000万股，发行价区间为20至24美元，募资额最高可达7.2亿美元。

资料显示，Accelevation总部位于俄亥俄州Miamisburg，成立于2017年。该公司负责制造和安装数据中心内部使用的电力配电及机房基础设施产品。其产品和服务包括分支电路软连接(branch circuit whips)、远程电源面板(remote power panels)、配电单元(PDUs)以及相关的监控、热管理和现场安装服务，并将这些设施整合为工厂预制组件。

该公司通过产品销售以及在客户现场提供的安装和现场服务获得收入。其客户包括超大规模数据中心运营商(hyperscale)、托管数据中心运营商(colocation)、AI及云服务运营商。2025年，公司营收增长147%;截至2026年6月30日，公司订单积压约为11亿美元。数据显示，该公司在截至2026年6月30日的12个月内实现营收7.27亿美元。

Accelevation 计划在纳斯达克上市，股票代码为“ACCV”。此次发行的承销商包括摩根士丹利、摩根大通、高盛和美银证券等。

此前多份市场调研报告显示，全球AI数据中心的电力需求正在爆发式增长，已经远超传统IT负载的弹性增长模式，未来数年美国公用事业公司等电网建设者们可能需要耗费万亿美元支出来大规模升级老旧电网，并为微软、谷歌以及亚马逊等科技巨头们所主导的史无前例AI数据中心新建设与扩建周期提供最强劲电力扩容资源支撑。

无论是电网系统升级改造还是“自建电力系统”政策导向，都在驱动全球电力资产进入一轮由AI算力基础设施建设狂潮所全面驱动的结构性重估周期。对Accelevation来说，该公司有望借这股电力资产热潮在IPO中取得不错表现。

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美股投资网获悉，华尔街投行伯恩斯坦表示，快速崛起的预测市场可能远不只是传统体育博彩的另一种形式，而有望发展成为一种新的金融市场基础设施。随着交易品类从体育赛事和政治事件向加密货币、股票、大宗商品乃至企业经营指标扩展，伯恩斯坦预计，全球预测市场交易规模将从2026年的约4100亿美元增长至2035年的约10万亿美元，2025年至2035年的复合年增长率约为70%。   

伯恩斯坦指出，围绕预测市场的争论目前主要集中在监管定义上，例如体育赛事合约究竟应该被视为由各州监管的体育博彩产品，还是由美国商品期货交易委员会(CFTC)监管的衍生品。不过，该行认为，市场可能低估了预测市场背后的结构性机会。

与传统博彩公司不同，预测市场采用交易所模式，平台本身无需成为用户交易的对手方，而是通过全球订单簿连接买卖双方，并引入专业做市商提供流动性。这种模式可能使预测市场从体育领域进一步扩展至更广泛的金融市场，并吸引机构投资者参与。  

交易量爆发式增长 2035年或逼近10万亿美元

预测市场今年以来已经出现明显增长。报告显示，全球预测市场交易规模从2025年的约500亿美元迅速增至2026年前8个月的约3000亿美元。推动增长的主要因素包括加密货币和大宗商品短周期合约快速发展，例如15分钟比特币合约，以及世界杯带来的体育类交易热潮。

值得注意的是，世界杯结束后，预测市场交易量仍维持在历史高位，显示新增用户并未随着赛事结束而完全流失。伯恩斯坦预计，2026年全年交易规模将达到约4100亿美元，并在2035年进一步增长至接近10万亿美元。   

在这一过程中，预测市场的结构也可能发生明显变化。2025年，体育类合约约占预测市场交易量的61%，金融资产仅占约12%。但伯恩斯坦预计，到2035年，体育类占比将下降至约38%，而包括加密货币、股票和大宗商品在内的金融资产占比将升至约49%，成为预测市场最大的交易类别。

换言之，伯恩斯坦并不认为预测市场的终局是一家更大规模的“线上博彩公司”，而是一个能够同时交易体育、金融资产、经济数据、政治事件等不同结果的综合交易平台。

从“赌比赛”走向交易股票、黄金和企业经营数据

预测市场最基本的产品是一种围绕未来事件结果设计的二元合约。例如，用户可以交易“某支球队是否获胜”、“某个指数是否收于特定点位之上”或“某项经济数据是否超过预期”。如果事件发生，合约最终结算为1美元，否则结算为0美元。在到期前，合约可以在0.01至0.99美元之间持续交易，因此价格本身也可以被理解为市场对事件发生概率的实时判断。  

但伯恩斯坦认为，未来的应用范围将远远超过这类简单事件合约。该行预计，短期限二元期权与长期永续期货可能逐渐出现在同一个平台和账户体系中。用户既可以交易5分钟或15分钟的比特币价格结果，也可以持有黄金、股票等资产的永续合约。

更值得关注的是所谓“KPI市场”。未来投资者可能无需直接买卖一家公司股票，而是针对某一项具体经营指标进行交易，例如汽车交付量、产量、订阅用户增长或者交易量。

这意味着，投资者如果只想表达对某家公司某项经营数据的观点，可以直接交易这一指标，而不必通过公司股价间接押注，从而减少宏观经济、资本配置以及其他因素造成的干扰。  

预测市场正在吸引博彩业以外的新用户

体育仍然是预测市场当前最重要的用户入口，但伯恩斯坦认为，这一市场并非简单从DraftKings(DKNG)等传统体育博彩平台手中抢夺现有用户，而是在扩大整个市场的参与人群。

数据显示，大约80%的Kalshi用户此前从未使用过线上体育博彩应用，而DraftKings Predictions与DraftKings传统线上体育博彩业务的用户重合度仅约1%。    报告还指出，目前美国有20个州、约1.5亿消费者无法使用开放且持牌的线上体育博彩市场，相当于美国总人口约45%。

伯恩斯坦估算，如果预测市场仅仅吸引这些州原本可能参与体育博彩的消费者，相关体育预测市场2026年的潜在可寻址交易规模就可能超过6000亿美元。   

因此，该行认为，预测市场更重要的意义可能不是重新分配现有博彩市场份额，而是扩大体育交易本身的用户基础和流动性。

机构资金或成为下一阶段增长引擎

预测市场的另一个潜在变化是机构投资者入场。伯恩斯坦预计，机构资金未来将主要集中于体育以外的预测市场，包括加密货币、股票、大宗商品、经济数据和政治事件。到2035年，机构交易可能占非体育预测市场交易量约50%，对应约3万亿美元，占整个预测市场交易量约31%。    

其背后的逻辑在于，预测市场能够让机构直接对某个具体事件进行风险管理。例如，债券投资者可以直接交易美联储是否降息，而无需通过美国国债期货间接对冲；医药基金可以针对某项药品定价法案是否通过建立头寸；并购套利基金则可以直接交易某笔收购是否能够通过反垄断审查。

这类合约的优势在于，投资者可以直接交易希望对冲的事件本身，从而减少利用股票、利率或外汇等相关资产进行间接对冲时产生的基差风险。    

目前机构化趋势已经开始出现。报告称，今年4月，Kalshi完成预测市场行业首笔机构大宗交易；6月，Polymarket完成首笔链上机构大宗交易，用于对冲英伟达(NVDA)H100 GPU算力租赁成本；Galaxy Digital也完成了一笔约1000万美元、与美国《CLARITY ACT》结果挂钩的Kalshi交易。  

Robinhood(HOOD)、Coinbase(COIN)等争夺新金融基础设施入口

随着预测市场规模扩大，一场围绕产业链控制权的竞争也已经展开。伯恩斯坦将预测市场产业链划分为消费者入口、期货佣金商(FCM)、交易所(DCM)、清算机构(DCO)和做市商等多个环节，并认为每增加一个由自身控制的环节，平台就能够增加新的收入来源。

不过，从竞争壁垒来看，该行认为最关键的仍然是用户分发能力，因为交易和清算基础设施可以购买或建设，但拥有大量已经入金的零售客户需要长期积累。   

在伯恩斯坦覆盖的公司中，Robinhood被认为在产业布局方面具有明显优势。其不仅拥有消费者应用和庞大的零售客户群，还通过Rothera等业务布局交易所和清算环节。与此同时，公司仍然向用户提供来自Kalshi、ForecastEx和Crypto.com等其他平台的合约，从而扩大产品覆盖范围。

Coinbase、盈透证券(IBKR)以及传统交易所和博彩运营商也正在不同环节切入预测市场，一场围绕下一代事件交易基础设施的竞争正在形成。

监管仍是最大不确定因素

不过，预测市场尤其是体育赛事合约的监管地位仍存在重大不确定性。争议核心在于，体育赛事合约究竟属于受CFTC监管的金融衍生品，还是本质上属于应由美国各州监管的体育博彩。

伯恩斯坦指出，近期法院对于这一问题出现不同解释，美国各州监管机构、博彩行业、CFTC以及预测市场平台之间的法律争议仍在持续。该行预计，体育预测市场的长期监管框架可能要到2027年至2028年才会更加明朗。 

因此，未来数月行业需要关注的问题包括相关案件是否最终进入美国最高法院、各州是否进一步加强执法和征税，以及美国联邦层面是否重新调整监管框架。

尽管存在监管风险，伯恩斯坦认为，预测市场正在经历一个更重要的结构性变化它正在从围绕选举和体育赛事的零售产品，逐步发展成为可以容纳金融资产、宏观经济、企业经营指标和事件风险的交易基础设施。

如果这一趋势延续，体育博彩可能只是预测市场吸引消费者的第一站，而非最终形态。随着金融资产和机构资金占比不断提高，预测市场最终可能演变成一个横跨传统金融、加密资产和事件交易的新型市场，并在未来十年形成接近10万亿美元的年交易规模。

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美股投资网获悉，英伟达(NVDA)将在SB Energy Inc.赴美首次公开募股(IPO)前进一步加码这家由软银集团支持的数据中心基础设施提供商，计划额外投资15亿美元，使其对SB Energy的累计投资规模达到30亿美元。

根据周一提交的监管文件，英伟达已同意通过私募方式购买SB Energy新发行的N类无投票权股票，此次交易的每股认购价格相当于SB Energy最终IPO发行价的90%，即较IPO价格折让10%。

交易完成后，作为全球最大的人工智能芯片制造商，英伟达对SB Energy的累计投资将达到30亿美元。此次投资也是英伟达近期一系列AI产业投资中的最新一笔。随着AI芯片业务带来庞大的现金流和财务资源，这家全球市值最高的公司正在通过股权投资等方式，将资金进一步投入数据中心、算力基础设施及其他AI产业链环节，以推动更广泛的AI生态发展。

SB Energy则希望借助全球AI基础设施建设热潮登陆资本市场。随着大型科技公司和AI企业持续扩大算力部署，数据中心所需的电力、土地和基础设施资源成为AI产业扩张的重要瓶颈，能够提供大规模数据中心基础设施的企业也因此受到资本市场关注。

目前，SB Energy已经拥有总规模达8.8吉瓦(GW)的数据中心设施处于已签约或建设阶段MU英伟达此次在SB Energy上市前进一步投入15亿美元，也凸显出其对AI数据中心基础设施需求持续增长的押注。对于英伟达而言，扩大对数据中心基础设施企业的投资还具有明显的产业协同意义。随着AI模型训练和推理需求持续增加，更多数据中心投入运营意味着对GPU及相关AI计算设备的潜在需求进一步扩大。因此，通过投资数据中心及其他AI基础设施企业，英伟达也在进一步强化其与整个AI算力生态之间的联系。

值得注意的是，SB Energy背后的投资者还包括ChatGPT开发商OpenAI，后者自身也正在筹备IPO。这意味着SB Energy目前已经获得AI产业链两家最受关注企业，英伟达和OpenAI的资金支持，同时背靠软银集团。

英伟达此次追加投资正值AI行业对电力和数据中心资源需求持续攀升之际。随着科技巨头不断增加AI资本支出，产业竞争已经从GPU等核心芯片逐渐延伸至数据中心、电力供应及其他基础设施领域。

拥有8.8GW已签约或在建数据中心项目的SB Energy，正试图借助这一趋势登陆美国资本市场。而英伟达在IPO前将对公司的累计投资提高至30亿美元，也进一步强化了双方在AI基础设施领域的联系。

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美股投资网获悉，三星电子正准备扩大其先进代工产能，因为下一代内存芯片需求激增，正将其4纳米产线推向满负荷运转。

此举可能加剧与SK海力士(SKHY)和美光(MU)的竞争——三大内存巨头正在蓬勃发展的 AI 芯片市场争夺份额。

三星扩大内存产能

韩国媒体称，三星正在考虑扩大其4纳米晶圆代工产能，以支持HBM4基础裸片（base die）的生产。基础裸片是位于DRAM堆栈下方、将内存连接至AI加速器的逻辑层。

与 SK 海力士采用台积电12纳米工艺制造 HBM4 基础裸片不同，三星正使用其4纳米工艺在内部自行生产该组件。

三星已将其目前4纳米产能的一半以上分配给 HBM4 基础裸片生产。需求还来自其他客户，包括英伟达的 Groq 3 LPU，这促使三星上调了新4纳米订单的价格。

HBM 竞赛竞争加剧

此次扩产正值三星加速 HBM4 产能爬坡之际。公司预计 HBM4 收入将在第三季度环比增长三倍以上，且 HBM4 在下半年将占其 HBM 总收入的60%以上。

三星的增长已在重塑竞争格局。Counterpoint 数据显示，三星 HBM 收入份额从第一季度的21%升至第二季度的33%，而 SK 海力士占50%，美光占18%。

该公司还在考虑为 HBM5 新建一条2纳米产线，预计 HBM5 的基础裸片将采用2纳米工艺。这可能进一步强化三星垂直整合的路线，将内存、逻辑制造和先进封装融为一体。

SK 海力士、美光承压

对 SK 海力士和美光而言，就在 AI 基础设施支出驱动高带宽内存需求达到前所未有水平之际，三星更快的 HBM4 爬坡构成了又一项竞争挑战。

在今年6月，三星是首家完成 HBM4 验证并开始出货的供应商，而 SK 海力士面临认证延迟，美光则仍更专注于 HBM3E。

花旗预计明年全球 HBM 比特需求将增长62%，可能使行业处于供不应求状态。这意味着三星的产能扩张可能让其在快速增长的市场中占据更大的份额。

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