Fund

美股投资网获悉，KKR & Co.(KKR)募集了公司有史以来规模最大的基础设施基金，旨在把握数据中心及相关资产领域的机遇。该公司周一在一份声明中表示，KKR Global Infrastructure Investors V基金募集了192亿美元，主要投资于北美和西欧。该基金已承诺投资超过90亿美元。

KKR全球实物资产主管Raj Agrawal在接受采访时表示“在当前融资环境下，人们常常听到资金分配紧张、基金经理举步维艰的消息，我们对此次基金的募集成功感到无比欣慰。我们扩大了平台规模，并且相信我们已持续扩大市场份额。”

据Agrawal称，该公司在2008年金融危机期间开始涉足基础设施业务，并于2012年完成了首支基金的募集。他表示，自那时起，该公司专注于在各种环境下保护资本，已积累了约1200亿美元的资产。他表示，KKR利用疫情期间公开市场的下跌，获得了高于平均水平的回报，从而吸引了投资者的兴趣。

Agrawal表示，对于这支新的资金池——KKR 的第五支基础设施基金——该公司认为有三个关键的投资领域数字资产(如数据中心和光纤)、能源电力和转型以及存储和物流。

该基金已进行了九项投资，其中包括收购可再生能源生产商EDF Power Solutions Inc.的北美子公司。它还投资了欧洲数据中心公司Global Technical Realty和与Altavair LP合作的飞机租赁项目。

战略伙伴关系也是 KKR 的重点，KKR 50% 的基础设施交易都是以企业合作的形式进行的。

尽管人们对数据中心和人工智能存在担忧，但KKR认为，能够支持最大超大规模数据中心需求增长的基础设施资产的需求“非常非常真实”，Agrawal表示。他说“任何我们能在未来两三年甚至四年内提供并交付的产品，都会被抢购一空。如果你能自信可靠地交付产品，就能以高价售出。”

Agrawal表示，KKR不会投资那些合同期限为五到七年的资产。他还指出，KKR也会避免收购估值在市盈率30倍左右的数字基础设施资产，因为这些资产需要大幅增长才能避免亏损。

他表示，市场尚未充分认识到不同资产之间的质量差异。例如，专注于人工智能推理、容量达数百兆瓦的数据中心比专注于模型训练、容量达2至3吉瓦的数据中心更安全。他还指出，KKR更倾向于投资可供多个客户使用的数据中心，而不是为单一超大规模数据中心运营商定制的资产。

Agrawal表示“目前市场对它们的定价非常接近。这或许在市场繁荣、一切顺利的时候行得通。但在市场低迷时期，我们相信市场会做出差异化定价。”

尽管如此，KKR 认为，随着数据中心和相关人工智能基础设施建设需求的增加，蕴藏着巨大的机遇，这也促使Helix 数字基础设施公司于今年早些时候成立。

Agrawal说“我们根本跟不上。机会太多了。”

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美股投资网获悉，随着人工智能(AI)基础设施建设持续加速，谷歌母公司Alphabet(GOOGL)、Meta(META)、微软(MSFT)及亚马逊(AMZN)四大科技巨头未来数年的投资承诺总额已接近2.4万亿美元，显示全球数据中心建设热潮仍在快速升温。

过去一年，上述四家公司均大幅增加了数据中心相关投入，包括租赁、建筑、能源供应及设备采购等。这些承诺既涵盖未来短期资本支出，也包括期限长达数十年的长期合同。

其中，Alphabet最新披露，截至目前，公司尚未履行的采购承诺、合同义务以及尚未开始执行的租赁协议总额已达到9020亿美元，较一年前增长逾9倍。根据监管文件，这些承诺主要包括技术设备采购、能源供应以及数据中心租赁等项目。

Meta的投资承诺同样大幅攀升，公司披露未来支出承诺接近7000亿美元，较去年同期增长超过8倍。其中约一半为尚未开始执行的数据中心租赁协议，部分租赁期限最长可达30年。

近年来，科技行业围绕AI的最大争议之一在于，投入数千亿美元建设AI服务器和数据中心最终能否带来足够回报。随着资本开支持续攀升，Alphabet和亚马逊已相继出现自由现金流转负，市场预计Meta自由现金流也可能很快面临压力。不过，在近期公布财报时，几家公司均进一步提高或维持高水平资本开支计划，认为AI算力需求依然强劲，持续扩大基础设施投入具有必要性。

值得注意的是，各家公司披露的未来承诺并非全部直接用于数据中心建设，统计口径也存在一定差异。例如，Meta表示，部分未来支出将用于Reality Labs部门的消费级硬件产品；Alphabet和亚马逊则将内容版权许可等长期合同也计入未来承诺，因此不同公司之间的数据并不能完全直接比较。

亚马逊首席执行官Andy Jassy表示，公司当前正经历类似于AWS早期发展的阶段，即通过前期大规模投入建设基础设施，为未来业务增长奠定基础。他认为，即便公司今年资本开支预计达到2200亿美元，仍不足以满足市场对云计算基础设施的需求。

财报显示，AWS第二季度营收同比增长37%，创2021年底以来最快增速。Jassy表示，AWS业务的强劲增长证明，公司持续加码AI基础设施建设是在响应真实且快速增长的市场需求，而非超前投资。

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美股投资网获悉，光大证券发布研究报告称，近期，北美科技巨头信用违约互换(CDS)快速走阔，引发市场对AI基础设施高资本投入及融资可持续性的关注。总体来看，当前数据主要呈现三方面特征一是7月以来北美科技巨头CDS普遍走阔，北美市场正在提高对相关企业信用风险的定价；二是不同企业发债成本存在明显分化，亚马逊7月发债利差较3月小幅扩大；三是26年北美科技巨头资本开支预计将持续高增，但27年同比增速或将放缓。上述变化表明市场对投资回报、现金流覆盖及融资安排的关注升温，信用市场对AI高资本投入模式的风险补偿要求回报正在提升。后续仍需持续观察CDS、信用利差、资本开支节奏及AI业务现金流兑现情况。

事件近期，北美科技巨头信用违约互换(CDS)快速走阔，引发市场对AI基础设施高资本投入及融资可持续性的关注。CDS反映投资者为对冲企业信用风险所需支付的成本，其上升意味着市场要求的信用风险补偿提高。我们整理了Microsoft、Amazon、Alphabet、Meta、Oracle、Nvidia及SpaceX等企业的5年期CDS走势，并结合北美主要科技巨头资本开支增速及今年以来约10年期债券发债成本情况，观察信用市场对相关企业的风险定价变化。

北美科技巨头5年期CDS在7月以来普遍明显上行。2025年初至2026年上半年，除Oracle外，多数企业CDS处于30—60bp区间；进入2026年7月后，各企业CDS出现不同程度走阔。其中，Oracle最新CDS升至200bp以上，SpaceX升至约180bp，Meta、Broadcom及Nvidia快速上升至75—100bp，Alphabet、Amazon和Microsoft的CDS同步抬升。信用风险定价的上行已由个别企业扩展至多家AI产业链核心公司，反映近期北美债券市场对相关企业风险的关注有所升温。值得注意的是，7月30日，上述各家公司CDS出现小幅回落。

科技巨头10年期债券融资利率区间为4.83%—5.90%，发行利差为50—145bp。Nvidia和Alphabet发行利差最低，分别为50bp和63bp，Oracle、SpaceX、Salesforce发行利差最高，分别达为145bp、140bp、135bp。不同企业的发行收益率和发行利差受到信用评级、资产负债表质量、发行时点、债券条款及市场供需等因素影响，横向差异更多反映各企业不同的信用资质和风险定价。

亚马逊7月发债成本较3月有小幅上升。亚马逊2026年3月发行的10年期债券发行收益率为4.90%，发行利差为75bp；7月发行的10年期债券发行收益率升至5.34%，发行利差升至80bp。两次发行间，发行收益率上升约44bp，信用利差扩大5bp，说明绝对融资成本的变化主要受到同期基准美债利率变化影响，信用风险补偿呈现小幅上行。

北美科技巨头资本开支仍处于较快扩张阶段。2024年以来，微软、亚马逊、谷歌、Meta及Oracle资本开支整体明显提速，2026五家公司合计资本开支同比增长预计将进一步提速。高强度AI基础设施投入继续支撑算力、网络及数据中心等产业链需求，同时也使市场更加关注相关投资的回报周期、现金流覆盖能力及后续融资安排。

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美股投资网获悉，苹果(AAPL)正在限制外部研究人员一次性提交的安全漏洞数量，此前AI生成的报告激增导致其审核流程不堪重负。这一现象凸显了人工智能在加速网络防御和网络攻击的同时，软件行业面临的新挑战。

这家科技巨头表示，在其安全团队被大量所谓的AI生成报告淹没后，已于6月引入了新的限制措施——这些报告往往识别出实际上并不存在的漏洞。研究人员现在只能提交有限数量的开放报告，之后才能申请更高配额，而苹果则内部使用AI来帮助优先处理收到的报告。

对投资者而言，这一变化突显了AI在网络安全领域日益增长的作用。AI正在帮助研究人员比以前快得多地发现真正的软件缺陷，但它也在生成大量不准确或低质量的报告。结果是，像苹果这样的公司在区分真正威胁和AI制造的噪音时，成本和复杂性都在上升。

这一问题是在意大利网络安全初创公司Bynario披露其使用OpenAI的ChatGPT在三周内识别出最新版macOS中50多个潜在漏洞后被曝光的。该公司表示，其中一个发现是一个可能严重的权限提升漏洞，可让攻击者获得对Mac的广泛控制权。然而，Bynario称其暂时无法提交更多报告，因为它已达到苹果的提交上限。

苹果表示目前正在审查Bynario的发现，并强调研究人员可以申请更高的提交限额，以确保重大漏洞能够到达其安全团队手中。

苹果越来越多地将AI同时用作防御和进攻工具。本周的软件更新感谢了OpenAI和Anthropic的AI模型帮助识别了数个漏洞，最新版本的发布包含了比以往更新周期更多的安全修复。

安全专家表示，这一趋势远不止苹果一家。AI极大地增加了研究人员能够发现的漏洞数量，但也使经验不足的用户更容易用推测性的发现淹没漏洞赏金计划。这将该行业的挑战从发现漏洞转变为快速验证哪些漏洞真正重要。

苹果的经历说明了生成式AI如何重塑网络安全。这项技术让发现真正的软件弱点变得更加容易，但也迫使企业建立新的系统，以便在攻击者利用真正的漏洞之前，过滤掉日益增长的机器生成的警报洪流。

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美股投资网获悉，在多名驾驶员投诉特斯拉品牌车辆悬架突然失效后，美国汽车安全监管机构已对电动汽车、AI、自动驾驶以及机器人领域领军者特斯拉(TSLA)在美国市场最畅销的电动车型展开调查。美国监管机构此项最新调查，可谓正值欧洲特斯拉汽车销量激增，以及北美地区FSD(全自动驾驶软件平台)订阅采用率明显激增。

根据美国国家公路交通安全管理局周五发布在其网站上的文件，该机构已收到156份有关特斯拉车辆疑似悬架问题的报告，这些问题“可能导致车辆失去方向控制”。这项所谓的初步评估涉及约120万辆汽车，重点包括2018至2020车型年份的Model 3经典轿车，以及2021至2023车型年份的Model Y 车型SUV。

上述事件中的驾驶员表示，悬架发生故障前通常没有任何预警，不过也有人报告称曾听到异常声响。美国国家公路交通安全管理局表示，所有事件均未造成人员受伤或死亡。特斯拉没有立即回应置评请求。

Cox Automotive估算，2026年二季度美国纯电动车销量为24.72万辆，虽然环比第一季度回升14.7%，但同比仍下降20.5%，已连续第三个季度同比下滑;纯电动车占美国新车市场的比例约为5.8%，基本与第一季度持平，这些数据可谓凸显出美国电动车市场正在从补贴退出后的急剧收缩中环比企稳，而非进入新一轮爆发。

特斯拉在美国的汽车销量同样没有激增。Cox估算其二季度美国销量为12.48万辆，同比下降13.1%;上半年累计24.21万辆，同比下降10.9%。其中Model Y上半年增长8.8%，但Model 3下降34.3%，Model S、Model X和Cybertruck也均明显下降。

与整车销售形成鲜明反差的是，北美FSD商业化确实在激增。特斯拉二季度全球活跃FSD订阅量约148万至150万，同比增长56%;公司还表示当季净新增订阅创纪录，北美超过55%的新车交付包含FSD订阅，创历史最高附加率。不过这一55%是北美口径，并非美国单独口径，而148万则是全球口径统计数据。

特斯拉在欧洲的汽车销量可谓正处于强劲反弹期。ACEA数据显示，2026年上半年，特斯拉在欧盟、欧洲自由贸易联盟和英国共注册17.04万辆，同比增长54.6%;仅6月注册5.26万辆，同比增长49.9%。若只统计欧盟，特斯拉上半年注册量同比增长75.4%，6月增长72.1%。这已经可以称为明显的销量激增，而非普通修复。欧洲整体纯电动车需求也在走强，上半年欧盟纯电动车注册量增长至122.09万辆，市场份额由15.6%升至20.7%。

但值得注意的是，这轮欧洲市场销量大举反弹建立在2025年欧洲销量大幅下滑的低基数之上，并受到法国补贴、企业车队电动化以及美伊冲突推高燃油价格等因素推动。特斯拉全球二季度交付量达到48.01万辆，同比增长约25%，创季度纪录，路透认为新增需求尤其集中在欧洲。

NHTSA对约120万辆Model 3和Model Y展开悬架调查，短期未必逆转欧洲销量与FSD订阅增长，但它会增加特斯拉的召回成本、保修准备金、品牌信任和监管折价。当前特斯拉的经营结构呈现明显分化欧洲汽车需求强劲回升、北美FSD渗透率快速上升，但美国整车销量和汽车利润率并没有同步进入强劲增长周期。

在摩根士丹利等看好特斯拉股价的华尔街大行们看来，决定特斯拉基本面与估值前景的并不是多卖几万辆车，而是Robotaxi、FSD与Optimus、AI相关的庞大储能系统能否证明特斯拉独家具备的物理AI体系已经进入规模化商业阶段。换言之，在大摩分析师团队看来，特斯拉正在用汽车业务阶段性复苏形成的现金流底盘，资助一场前所未有的前沿AI、FSD自动驾驶软件、Robotaxi、储能系统、人形机器人以及马斯克“Terafab”愿景主导的AI芯片等算力制造基础设施军备竞赛。7月以来，特斯拉股价在萎靡业绩负面催化下可谓持续疲软，单月跌幅高达30%。

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盘前市场动向

1. 8月3日(周一)美股盘前，美股三大股指期货齐涨。截至发稿，道指期货涨1.08%，标普500指数期货涨0.64%，纳指期货涨0.32%。

2. 截至发稿，德国DAX指数涨1.50%，英国富时100指数涨0.23%，法国CAC40指数涨1.30%，欧洲斯托克50指数涨1.01%。

3. 截至发稿，WTI原油跌5.91%，报79.67美元/桶。布伦特原油跌4.98%，报83.55美元/桶。

市场消息

美股迎来非农数据和超级财报周SpaceX上市首秀打响，AI公司财报能否扛住市值审判?本周，全球市场将迎来美国最新非农就业数据、采购经理人指数(PMI)数据以及新一轮密集的美国企业财报发布。周五，美国劳工统计局将发布7月非农就业报告。如果7月就业增长显著强于预期，国债收益率和美元可能继续攀升;如果劳动力市场快速降温，市场焦点可能从通胀重新转向经济增长风险。财报方面，SpaceX还将在周二美股收盘后发布上市以来的首份季度财报。鉴于SpaceX上市后股价波动较大，这份首份财报将帮助投资者评估该公司的商业模式、盈利能力和现金流能否支撑其高估值。此外，Palantir、AMD、闪迪的财报将成为市场衡量AI软件需求、数据中心芯片增长的重要窗口。

纽约联储主席威廉姆斯目前利率水平处于良好位置，通胀预计将在下半年开始回落。威廉姆斯在采访中表示“我个人的预测是，今年下半年通胀将下降，并在明年进一步回落。”他补充称“我认为，目前货币政策所处的位置非常适合支持这一通胀回落路径。”威廉姆斯表示，如果通胀表现未能符合预期，美联储可能需要采取行动。他表示“如果经济发展轨迹无法推动通胀回落至2%的目标水平，那么在我看来，美联储采取行动、确保经济回到能够让通胀降至2%的轨道上，绝对是合适的。”

华尔街大行美股最猛烈抛售或已过，但“抄底”仍有风险。在经历了一个月的剧烈震荡后，美股市场正站在一个关键的十字路口。一方面，摩根大通等机构的数据表明，科技板块持续数月的去杠杆进程已接近尾声，杠杆ETF、对冲基金净暴露和CTA仓位均已从极端水平显著回落。另一方面，通胀担忧重新升温、利率路径充满不确定性、AI资本开支回报疑虑仍未消散。宏观风险正在接替仓位清理，成为市场定价的核心驱动力。进入8月，摩根大通、高盛、法国兴业银行等华尔街大行密集发布策略报告，勾勒出一幅“去杠杆接近尾声、估值重新合理、但宏观风险仍在积聚”的复杂图景。例如，高盛顶级交易团队警告，尽管去杠杆进程接近尾声，但风险并未完全出清，多重关键事件仍将压制市场;受限于季节性基金流出和机构进攻意愿不足，8月美股上行缺乏“燃料”。

告别无脑暴涨!美股财报季上演极致分化，华尔街共识AI投入进入“验真期”，唯有盈利能穿越震荡。进入2026年第二季度财报季的尾声，全球投资者正经历一场认知重塑人工智能(AI)叙事远未结束，但“风口飞猪”式的普涨已不复存在。面对企业真金白银的巨额投入，市场开始用脚投票，严格区分“烧钱者”与“收租者”。尽管如此，以高盛为代表的部分华尔街大行认为，当前AI板块的剧烈震荡并非意味着市场崩溃的起点，反而是长期牛市在强劲盈利支撑下的正常盘整。值得注意的是，支撑市场的力量正在从单一的AI赢家向外扩散，这为当前牛市提供了更厚实的安全垫。高盛强调，衡量市场广度的标普500等权重指数正随着盈利预期的稳步改善而持续走高，这表明即便剔除少数科技巨头的巨大推力，更广泛的企业基本面依然健康。

国际油价跳水!特朗普叫停对伊朗打击并启动谈判，欧佩克+宣布增产推波助澜。美国总统特朗普宣布取消对伊朗的大规模军事攻击，并称旨在重开霍尔木兹海峡的谈判即将恢复。与此同时，欧佩克+批准了9月起小幅增产约18.8万桶/日，正式完成去年以来一轮自愿减产的逐步回撤，在地缘缓和信号与供应端正常化的双重预期下，市场恐慌情绪骤然降温。不过，8月3日，伊朗外交部发言人巴加埃表示，伊朗目前没有与美国会谈。伊朗正与阿曼进行对话，议题涉及霍尔木兹海峡。巴加埃还表示，在美方持续违反停火协议和谅解备忘录的情况下，霍尔木兹海峡的局势不会发生显著变化。

个股消息

美股科技股盘前涨跌不一。周一美股盘前，截至发稿，“美股七巨头”除英伟达(NVDA)之外均走高;SpaceX(SPCX)、英特尔(INTC)、AMD(AMD)跌近2%;存储芯片股盘前普跌——SK海力士(SKHY)、美光科技(MU)、闪迪(SNDK)、希捷科技(STX)跌超3%，西部数据(WDC)跌近3%;光通信股多数下跌——AXT Inc(AXTI)跌近5%，Astera Labs(ALAB)跌近3%，Coherent(COHR)、迈威尔科技(MRVL)跌超2%。

特斯拉(TSLA)为与SpaceX(SPCX)合并将剥离中国业务?马斯克驳斥从未讨论，纯属“荒谬假新闻”。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克否认了有关这家电动汽车巨头正在考虑出售中国业务的报道。此前有报道称，出售中国业务可能为特斯拉与SpaceX潜在合并铺平道路。报道称，特斯拉高管已被要求为与中国业务分离做准备，可能的方案还包括将中国业务分拆上市、或关闭该业务。对于相关报道，马斯克进行了否认。马斯克表示“这件事从未在任何讨论中出现过。”他随后称该报道是“荒谬的假新闻”，并敦促人们“在被证明为真实之前，都应该假设新闻是假的”。

AI“制造”漏洞洪流压垮审核链，苹果(AAPL)设限应对虚假报告潮，网络安全成本警钟敲响。苹果正在限制外部研究人员一次性提交的安全漏洞数量，此前AI生成的报告激增导致其审核流程不堪重负。这一现象凸显了人工智能在加速网络防御和网络攻击的同时，软件行业面临的新挑战。这家科技巨头表示，在其安全团队被大量所谓的AI生成报告淹没后，已于6月引入了新的限制措施——这些报告往往识别出实际上并不存在的漏洞。研究人员现在只能提交有限数量的开放报告，之后才能申请更高配额，而苹果则内部使用AI来帮助优先处理收到的报告。

重塑全球药企版图!阿斯利康(AZN)拟洽购百时美施贵宝(BMY)，或缔造史上最大医药并购案。据知情人士透露，阿斯利康已就收购百时美施贵宝展开探讨，这桩超级交易若达成，将缔造全球规模最大的制药企业之一。阿斯利康正朝着2030年销售额800亿美元的雄心目标推进，并希望凭借多款在研药物打入利润丰厚的减重市场。市值达1334亿美元的百时美施贵宝可为阿斯利康在美国市场提供更庞大的立足点。不过，瑞穗一位分析师认为，投资者可能会对合并设想表示反对，因为阿斯利康未来五年每股收益预计将实现10%或更高的增长，而百时美施贵宝的每股收益在本十年剩余时间里可能下滑。截至发稿，周一美股盘前，阿斯利康跌超4%，百时美施贵宝则涨逾6%。

AI数据中心+电气基建需求升温，Prysmian斥资38亿美元收购Atkore(ATKR)。意大利线缆巨头Prysmian SpA周一发布声明，宣布已达成全现金收购协议，将收购美国电气制造企业Atkore。根据协议，Prysmian将以每股95美元的价格收购总部位于伊利诺伊州哈维市的Atkore，对应企业价值约为38亿美元。Atkore主要生产用于电气线路布设与防护的各类产品和系统。此次收购是总部位于米兰的Prysmian在美国市场扩张战略中的最新一步。截至发稿，Atkore周一美股盘前暴涨超27%。

重要经济数据和事件预告

22:00 美国7月ISM制造业PMI

业绩预告

周二早间Palantir(PLTR)、安森美半导体(ON)、Snap(SNAP)

周二盘前丰田(TM)、英国石油(BP)、汇丰(HSBC)、麦当劳(MCD)、默沙东(MRK)、卡特彼勒(CAT)、辉瑞(PFE)

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美股投资网获悉，特斯拉(TSLA)首席执行官埃隆·马斯克否认了有关这家电动汽车巨头正在考虑出售中国业务的报道。此前有报道称，出售中国业务可能为特斯拉与SpaceX(SPCX)潜在合并铺平道路。报道称，特斯拉高管已被要求为与中国业务分离做准备，可能的方案还包括将中国业务分拆上市、或关闭该业务。

对于相关报道，马斯克进行了否认。马斯克表示“这件事从未在任何讨论中出现过。”他随后称该报道是“荒谬的假新闻”，并敦促人们“在被证明为真实之前，都应该假设新闻是假的”。

自Space上市以来，市场对马斯克将推动SpaceX与特斯拉合并的猜测持续升温，因两家公司在人工智能(AI)领域的战略布局高度重合。马斯克曾多次提及旗下各公司之间的“融合”趋势。在此前的电话财报会上，他承认特斯拉与SpaceX的业务重叠日益增加，但表示合并事宜并非能在特斯拉业绩会上讨论的议题。

今年2月，SpaceX已收购马斯克创立的人工智能公司xAI，后者现已更名为SpaceXAI。SpaceX与特斯拉已有多项业务往来特斯拉向SpaceX供应Megapack储能电池和Cybertruck电动皮卡，而SpaceXAI的AI聊天机器人Grok也已搭载于部分特斯拉车型中。

报道指出，将特斯拉中国业务(包括上海超级工厂)剥离，有助于规避SpaceX作为美国主要国防承包商所可能引发的利益冲突。此类交易旨在特斯拉中国子公司与美国业务之间建立一道“防火墙”。

中国是特斯拉业务的重要组成部分。特斯拉位于上海的超级工厂不仅服务中国市场，同时还通过出口向其他国家供应车辆。以上海超级工厂为核心，特斯拉包揽全球过半订单交付。2026年上半年，上海工厂交付量达46.8万辆，同比大涨28.4%，产量创下近三年同期新高。投产六年半以来，该工厂累计造车超450万辆，占特斯拉全球总产量45%以上。

特斯拉Model Y车型在中国仍然保持较高人气，在中国市场销量排行榜上持续位居前列。特斯拉近期在美国市场推出了Model Y L车型，这是Model Y SUV系列中的六座版本。该车型最初于去年在中国市场首次亮相，是专门针对中国市场推出的版本。特斯拉此前也在评估是否将该车型引入欧洲市场。

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美股投资网获悉，当比特币价格徘徊在62，000美元附近、远低于公司历史持仓成本时，曾经那个“只买不卖”的比特币巨鲸，正在经历一场深刻的战略蜕变。8月3日，Strategy(MSTR)向美国证券交易委员会(SEC)提交的8-K文件显示，公司在截至8月2日的一周内以1.0473亿美元出售了1，638枚比特币，平均售价约63，957美元。这一价格较公司整体持仓平均成本75，419美元低约15%，意味着每枚比特币录得约11，462美元的账面损失。

此次出售是Strategy自6月下旬正式启动“数字信贷资本框架”以来的最大规模单周减持。公司打破此前“永不出售”的不成文规定，授权在现行资本计划下出售最高50亿美元的比特币，用于补充美元储备、支付股息及回购证券。这一金额较7月初提出的12.5亿美元方案上调了四倍，标志着这家曾经的“比特币囤积者”正在向主动资本管理模式全面转型。

最新抛售亏损减持背后的财务逻辑

此次1,638枚比特币的出售，是Strategy自6月下旬正式推出"数字信贷资本框架"以来，最新一轮主动减持操作。平均售价63,957美元远低于公司75,419美元的整体持仓成本，意味着这笔交易在账面层面是"亏损减持"。

出售所得被精确拆分为两大部分

5,240万美元用于支付优先股股息

5,230万美元用于回购STRC优先股

同期，Strategy还通过市价发行(ATM)计划出售了3,011,361股MSTR普通股，净募资约2.906亿美元。这笔资金同样被用于防御性配置——2.5亿美元注入美元储备、2,890万美元回购STRC、1,170万美元补充现金余额。

截至8月2日，公司美元储备余额已达40亿美元。CEO Phong Le在财报电话会上表示，公司年初至今已买入174,895枚比特币，同时出售3,620枚。出售规模虽然绝对数值不小，但相对于其84万枚的总持仓而言占比极低。

战略转型从"只买不卖"到"主动资本管理"

Strategy的这一系列操作，标志着其自2020年转型比特币财务公司以来最重大的战略转折。今年6月29日，公司正式推出"数字信贷资本框架"，彻底打破了此前"永不出售"的不成文规定。

新框架的核心要素包括

强制美元储备要求建立大规模美元储备，专项覆盖至少12个月预期股息及利息支出

比特币变现授权最初批准出售最高1.25亿美元比特币，用于补充储备、支付股息或回购

双重回购授权批准各10亿美元用于回购优先股和A类普通股

如今，这一框架正在全面落地——且规模远超最初设想。

CEO Phong Le在财报电话会上明确了50亿美元套现计划的三重用途

增强美元储备最多12.5亿美元，将现金缓冲提升至约50亿美元

支付优先股股息估算需要约17.6亿美元

推动股票回购额外20亿美元

三项目标合计，计划中的加密资产出售额已达50.1亿美元，较7月初提出的12.5亿美元方案上调4倍。Michael Saylor表示，按现行计划计算50亿美元为上限，但总额最终可能更高。

优先股管理以11%折价"消灭"高息债务

在这一战略转型中，对优先股STRC的管理是核心目标之一。CEO Phong Le在财报电话会上明确表示，公司的主要企业目标是让STRC长期稳定在99至100美元的票面价值附近交易。为此，Strategy计划在需要时通过出售比特币、证券回购、股息调整和股票发行来主动管理资本。

事实证明，公司正在以极具财务智慧的方式推进这一目标。上周，Strategy动用8,120万美元回购了912,143股STRC股票，平均回购价格约89.02美元。由于STRC票面价值为100美元，这意味着公司以约11%的折价提前注销了高收益股息义务。

6月下旬，公司将STRC股息率上调至年化12.00%。在股价低于面值时回购，Strategy得以永久削减未来的优先股股息负担——这是一笔相当精明的财务操作。

7月31日，董事会宣布向STRC优先股派发半月现金股息，每股0.50美元。截至8月2日，优先股回购计划剩余额度约8.938亿美元。

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当亚马逊(AMZN)在2015年收购芯片设计公司Annapurna Labs时，AI热潮还有好几年才会到来。当时押下的赌注非常明确如果专为云端工作负载设计芯片，而不是依赖通用硬件，就能以更低的成本提供更高的性能。

对人工智能基础设施的不同押注

十年后，这一赌注已成为亚马逊历史上增长最快的业务之一。

亚马逊的芯片业务——涵盖用于AI训练与推理的 Trainium、用于通用云计算(以及日益增多的代理式AI，即Agentic AI)的 Graviton，且均基于用于安全和 networking 的 Nitro 系统——最近的年化营收跑率(annual revenue run rate)已突破 250亿美元，实现了三位数的同比增长。

“鉴于我们在AI(通过 Trainium)和 CPU(通过 Graviton)领域都拥有领先的性价比芯片，我们在这场AI转折点中处于极为有利的地位。”—— 安迪·贾西(Andy Jassy)，亚马逊首席执行官

以下年表详细记录了亚马逊多代专用芯片的发展历程。

亚马逊为何选择自研芯片

在历史上，AI芯片市场并不急于降低成本，行业领导者也极少自我颠覆。亚马逊则选择了一条不同的道路。

亚马逊没有完全依赖现成的处理器，而是从零开始针对特定的工作负载设计芯片。这种方法实现了深度垂直整合硬件和软件工程师从芯片设计一直到服务器部署全程紧密合作，以逆向工作法(Working Backwards)从系统倒推，从而打造出完全契合客户实际运行工作负载的芯片。

其成果便是服务于不同但互补角色的三大芯片系列

Trainium专为 AI训练与推理 打造——即训练AI模型以及大规模运行这些模型的高强度计算工作。

Graviton处理 通用云计算——即驱动现代软件的网站、应用程序、数据库以及日益增加的代理式AI工作负载。在我们的前1,000家顶级 EC2 客户中，有 98% 都在使用 Graviton，且其营收承诺环比增长了近3倍。最新一代 Graviton5 比上一代性能提升高达25%，其增长速度几乎是 Graviton4 的两倍。

Nitro为 AWS 云基础设施背后的网络、存储和安全提供动力支持。

正如首席执行官安迪·贾西在公司2026年第二季度财报电话会议上所指出的“我们的芯片业务年化营收跑率现已超过 250 亿美元。鉴于我们在 AI(通过 Trainium)和 CPU(通过 Graviton)领域均拥有领先性价比的芯片，我们在这场 AI 转折点中处于极为有利的地位。除了 Anthropic 和 OpenAI 这两家全球顶尖的 AI 实验室与 Trainium 签订了涉及数吉瓦(gigawatt)电力的多年期合作协议外，越来越多的 AI 初创企业也在采用 Trainium。”

亚马逊芯片对 AI 客户意味着什么

对于使用 AI 进行构建的企业来说，芯片的经济性至关重要。训练一个前沿AI模型可能需要几十万颗芯片持续运行数周或数月。而大规模运行该模型——每天响应数百万次查询——则需要高效的推理基础设施。即便性价比只有微小的提升，在大规模应用中也能转化为巨额的成本节省。

这就是为什么全球顶尖的 AI 实验室和科技公司都在针对亚马逊的芯片做出重大承诺

Anthropic 已承诺使用高达 5 吉瓦(GW)的当前及下一代 Trainium 芯片来训练和驱动其 Claude 模型，该模型运行在超过 100 万颗 Trainium2 芯片之上。Anthropic 还在使用数千万个 Graviton 核心，以便在广泛生成式 AI 工作负载中提供具备可扩展性的性能和成本效益。

OpenAI 已承诺从 2027 年开始，通过 AWS 基础设施使用 2 吉瓦的 Trainium 算力来驱动其前沿模型。

Meta 已签署协议，部署数千万个 Graviton 核心，为其代理式 AI(agentic AI)背后的 CPU 密集型工作负载提供支持。

Uber 正在使用 Graviton 在几毫秒内将乘客与司机进行匹配，并试点使用 Trainium3 来训练能让每次行程更加智能的 AI 模型。

为满足前所未有的大规模客户需求而打造的 AI 芯片

Amazon Bedrock 是该公司为数十万客户提供的托管 AI 服务，其大部分推理工作都在 Trainium 上运行。越来越多的 AI 初创企业也开始采用 Trainium，其中包括 Neura Robotics(选择 Trainium 用于物理 AI)和 Odyssey(选择 Trainium 构建模拟物理规律的世界模型，其单美元获得的有用算力几乎是其他替代方案的两倍)等独角兽企业。此外还有 TwelveLabs、DeCart、Poolside、Karakuri、Matagenomi、NetoAI 和 Splash music 等初创公司，以及 Uber 和 Pinterest 等规模更大的公司。

在 Graviton 方面，如今已有超过 13 万客户使用基于 Graviton 的服务器。AWS 新增的所有算力中，有一半以上都运行在 Graviton 芯片上。

这一需求反映了 AI 基础设施构建方式的变化。随着 AI 系统从解答问题转变为采取行动——即实时推理、代码生成和多步骤任务编排——所需的算力对 AI 加速器和 CPU 都提出了极高的要求。而亚马逊在这两个领域都占据了有利地位。

但单颗芯片只是故事的一部分。亚马逊将它们连接成越来越强大的系统

Trn3 UltraServers将多达 144 颗 Trainium3 芯片打包到一个集成系统中，计算性能比 Trainium2 UltraServers 提升高达 4.4 倍。这使得客户能够在几周内(而非几个月)完成模型训练。

雷尼尔计划(Project Rainier)全球最大的 AI 计算集群，专为大规模训练前沿模型而打造。雷尼尔计划目前正在运行 Anthropic 的 Claude 模型。

能效Trainium3 每兆瓦输出的 Token 数量是 Trainium2 的 5 倍以上——这种效率在大规模应用时，对成本和环境影响都至关重要。

AI、芯片与量子计算 亚马逊芯片业务的未来

亚马逊的芯片路线图正在持续加速推进。Trainium4 已在开发中。Graviton 在代理式 AI 时代继续演进。在现已统领涵盖 AI 模型、自研芯片和量子计算全新组织的 彼得·德桑蒂斯(Peter DeSantis) 领导下，亚马逊正在将这些技术融合在一起，使其相互促进。

“我们在构建这些模型时获得优势的方式之一，就是利用我们在芯片领域的深厚投资来提供性能和成本效益，这将使我们的模型开发脱颖而出。”

—— 彼得·德桑蒂斯(Peter DeSantis)，亚马逊 AI 模型、芯片与量子计算高级副总裁

这一战略押注在一个简单的前提上掌握自主芯片的公司将主导 AI 的发展节奏。凭借涵盖训练、推理和通用计算的芯片产品组合，以及已提前多年吸引客户强烈兴趣的路线图——亚马逊正在构建支撑下一代 AI 运行的基础设施层。

本文转载自“半导体行业观察”微信公众号，美股投资网财经编辑徐文强。

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