美股投资网获悉，周四，苹果(AAPL)举办了主题为“亮新篇，来耀眼”的秋季发布会。这是新任CEO约翰·特努斯上任后的首场秋季发布会。会上，苹果发布了备受瞩目的折叠屏手机iPhone Duo、iPhone 18 Pro/Pro Max、Apple Watch Series 12/Ultra 4以及AirPods 5。

对此，高盛与摩根大通随后发布研报，表示此次发布会整体符合预期，并双双维持对苹果的看涨评级。此外，两家投行均认为，苹果在“保销量”与“保利润率”之间采取了精妙的定价与促销策略，这将推动设备需求的持续强劲。

定价采取平衡策略，多重工具对冲涨价带来的消费压力

据了解，本次iPhone 18 Pro起售价上调100美元至1199美元，iPhone 18 Pro Max来到1299美元。摩根大通表示，在内存元器件成本上涨背景下，苹果选择100美元的统一涨价幅度，低于部分投资者此前预期的更大涨价幅度，是在吸收上游成本压力与维护出货量周期之间走钢丝的平衡之举。

涨价不仅覆盖新款Pro机型，上一代iPhone17、Air、17e、16系列同步上调同配置标价。存储档位价差进一步拉大，1TB、2TB版本价格涨幅更高，摩根大通认为，由于Pro Max用户更倾向选购大容量版本，这会推动整体混合平均售价(ASP)的提升。

另外，为抵消涨价对终端购买意愿的冲击，苹果配套了一整套支付及以旧换新方案。7月上线、由Klarna(KLAR)提供支持的Apple Upgrade租赁计划替代了旧版iPhone升级计划，iPhone18 Pro可以选择24个月每月34.99美元，或是12个月每月49.99美元的租赁方案，用户到期可选择升级新机、买断设备或者直接归还机器。美国运营商AT&T(T)、T‑Mobile(TMUS)最高可提供1200美元的以旧换新补贴，苹果官方换新最高额度可达885美元。多重工具叠加，使得换机用户的月度实际支出和去年基本持平。

高盛补充道，运营商的优惠力度甚至可以做到符合条件的用户近乎免费拿到iPhone18 Pro，仅需99美元入手Pro Max，这套补贴体系能够有效缓冲官方标价上涨带来的需求冲击。

非手机硬件方面苹果维持价格稳定甚至降价Apple Watch Series12维持399美元、Ultra4维持799美元的起售价格;AirPods5带主动降噪版本定价129美元，相比上代同功能产品价格下调。摩根大通指出，自研C2调制解调器已经全线搭载本次秋季全部新品，垂直整合与零部件重新设计可以帮助苹果降低物料成本，消化供应链成本上行压力，支撑手表、耳机的定价策略。

折叠新机iPhone Duo成最大看点，软件差异化构建竞争壁垒

苹果首款折叠屏手机iPhone Duo是整场发布会的核心焦点，256GB版本起售价1999美元，对标三星Z Fold8的1899美元起步价。

摩根大通认为，该定价具备市场竞争力，有望吸引安卓折叠屏用户转向苹果生态。硬件层面，该机型配备7.6英寸内屏、5.4英寸外屏，五级钛金属机身，展开状态下是苹果有史以来最薄的iPhone;同时重点亮点在于软件适配，系统可以感知折叠角度，适配半折叠多种使用形态，Zoom、Slack、奈飞已经完成API适配，今年晚些还将支持Apple Pencil。

上市节奏上，iPhone18 Pro系列9月12日开启预购、9月18日发售;iPhone Duo预购开启时间为10月16日，10月23日才正式上市。摩根大通表示，市场原先预期2026自然年Duo出货1000万台，但考虑产品力与定价，实际出货量有望高于该预期。

高盛同样看好折叠产品带来的增量，同时注意到苹果把基础款iPhone18、Air2等入门机型推迟至2027年春季发布，本季度只有高端机型上市。虽然短期会面对较高的同比基数，造成阶段性出货承压，但产品销售向高端集中，将抬升iPhone整体ASP，利好营收表现。

整体而言，摩根大通维持苹果“增持”评级，并称9月中旬开启Beta测试的Siri AI大模型能力叠加本次合理的产品定价策略，将共同驱动iPhone收入强劲增长;上市最初几周的供应链出货数据，有望成为驱动股价向上的催化剂。

高盛同样维持苹果“买入”评级，12个月目标价360美元。该行认为，庞大的设备存量用户基数、服务业务长期增长空间，叠加折叠屏这类创新硬件，是苹果价值的核心支撑，硬件产品溢价带来的收入增长可以部分对冲成本通胀带来的影响，这些因素将继续支撑“苹果即服务”(Apple-as-a-Service)的投资叙事。

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美股投资网获悉，通用磨坊(GIS)、玛氏和麦基食品近日加入美国食品行业反垄断诉讼阵营，指控美国顶级食糖生产商串通抬高糖价。在向芝加哥联邦法院提起的诉讼中，这些公司指控美国制糖公司(ASR)以及United Sugar Producers & Refiners通过向独立市场分析机构Commodity Information Inc.报告“具有竞争敏感性的”定价和销售数据，随后该机构将这些信息发布给订阅的制糖公司，实质上进行了协调操作。

美国食糖精炼行业高度整合，少数生产商把持着大部分市场份额，加之政府长期实施进口限制政策，为该行业提供了天然的保护屏障。通用磨坊、玛氏和麦基食品公司声称，糖生产商之间“实时共享彼此的定价、销售情况和未来策略”，这放大了现有政策的反竞争效应。

美国制糖公司发言人玛丽安娜·马丁内斯周二驳斥了这些指控。她表示，这份于上周五提起的诉讼不过是“重新包装了大约两年来一直存在的毫无根据的指控。这不过是又一批原告律师将已在未决诉讼中代理的当事人剥离出来。与之前的案件一样，事实并不支持他们的指控，我们将在辩护过程中予以证明。”

全球糖价飙涨，美国市场贵上加贵

美国高企的食糖价格长期以来一直是食品公司的一大痛点，这些公司从花生酱到意面酱等各种产品中均使用这种甜味剂。它们认为，为这种全球供应充足的大宗商品支付溢价，提高了消费者的成本，并推动食品制造业流向海外。

全球范围内，糖价正快速攀升。数据显示，8月糖价飙升21.5%，创下自2010年10月(当时上涨24%)以来最强劲的月度涨幅。联合国粮农组织(FAO)食品价格指数8月也同步走高，在普遍上涨的各类商品中，糖价涨幅居首。粮农组织在近期报告中指出“此次飙升反映了欧盟甜菜因不利天气导致产量下降的预期、厄尔尼诺对亚洲主要产糖国生产前景的影响、巴西食糖产量下降，以及印度宣布免税进口原糖等多重因素。”

在此背景下，美国市场的情况更为极端。运往美国港口的原糖期货价格通常比全球出口原糖基准价格高出逾一倍。除全球供应紧张因素外，美国国内糖价还受到长期存在的进口限制体系的支撑——美国糖业受到严格保护，糖果制造商和加工食品生产商等买家只能进口一定数量的原糖和精制糖，否则将面临高额关税。这些已有数十年历史的规定旨在保护美国农民的利润，并防止其他国家向美国大量出口糖。但批评人士指出，这些规定也人为地推高了美国糖价，给试图在本土运营的美国糖果公司和炼糖厂带来了沉重负担。此外，美国国内加工能力的下降也进一步加剧了供应紧张。

农业领域整合成焦点，多起诉讼已在审理中

随着美国中期选举临近，通胀成为选民们最为关注的问题之一。在此背景下，包括鸡蛋和肉类加工业在内的农业领域的整合成为多起诉讼和政府调查的焦点。但食品价格高企的原因错综复杂，燃料成本飙升与极端天气均在推波助澜。

其他食品生产商和杂货商提起的诉讼已在明尼苏达州联邦法院合并审理。去年，该法院的一名法官允许针对美国制糖公司和United Sugar 的反垄断诉讼继续进行，但对部分较小生产商的诉讼被驳回。

艾伯森(ACI)等超市连锁企业，以及亿滋(MDLZ)等其他食品公司，今年早些时候也对上述糖业公司和Commodity Information提起了类似诉讼。

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美股投资网获悉，在万众瞩目的高盛Communacopia+科技大会上，聚焦B端与C端AI应用领域的软件行业领军者们高管集体在大会上发表关于未来增长前景的最新预判观点。高盛分析师们最新发布的一份纪要显示，聚焦于大数据分析与人工智能项目工程的Databricks公司的首席执行官Ali Ghodsi发言称，AI应用软件领域的竞争重心正在向企业实际部署延伸，能够把模型能力高效率且精准转化为可靠业务成果的软件平台，将获得新的增长空间。

Databricks以Genie承接企业分析需求，以Unity Catalog统一企业人工智能与数字化治理、安全与成本管理，再向客户数据平台、安全分析、可观测性和事务数据库扩张。高盛据此强调，判断未来三年AI应用相关软件公司的份额增长潜力，应重点考察技术知识产权、创新速度和开放架构。高盛表示，对于投资层面而言，具备庞大且独家数据库与强大工作流优势的软件平台有望获得新一轮市场重估。

高盛分析们还表示，随着全球资金正在从AI算力基础设施相关联AI投资第一阶段的GPU/HBM/AI数据中心核心硬件瓶颈，向能够把Token转化为愈发强劲的企业端生产力、收入和现金流的第二阶段应用层赢家扩散。未来估值分化可能反而更猛烈拥有独占数据、企业与个人用户复杂工作流优势、Agent智能体工作流执行闭环和清晰ROI的软件公司获得重估，而容易被基础模型单功能商品化的传统SaaS则可能继续承压。

AI开始高效率“交作业”企业数据与治理决定落地能力

Communacopia+科技大会上，Genie展现出Databricks争夺企业AI入口的路径——通过专有数据索引技术OntoRank和业务本体，将企业数据组织成模型能够理解、计算和使用的业务信息，使产品承担“AI智能体分析师”的角色。

Databricks管理层表示，Genie已广泛用于公司内部销售、营销和财务，过去6—12个月明显改变了内部运营。其工程意义在于，企业部署智能体需要统一理解客户、订单、收入等业务对象，并将分析结果接入日常流程;模型性能提高之后，这些数据基础工作仍决定任务能否准确完成。管理层也看到了与Palantir在复杂数据工程项目上的合作空间。

Unity Catalog则承接智能体规模化部署产生的治理需求。高盛分析师团队指出，模型快速迭代增加了选型与部署复杂度，Token消耗增长强化了企业对成本和投资回报的审查，而企业对智能体具体操作、数据访问及安全风险的可见性仍然不足。因此，数据治理、访问权限、安全和业务语义需要与AI运行环境紧密结合。

高盛对于AI应用层的最新判断在于，这类平台的商业价值在于让企业能够放心扩大部署既明确智能体可以访问什么、执行什么，也能追踪任务成本和结果。客户黏性因而更多来自持续创造业务价值，这与高盛强调的技术能力、创新速度和开放架构相呼应。

Databricks这类平台型AI应用领军者们的实际产品扩张覆盖四个方向客户数据平台方面，Infinite Campaigns支持从人群分组营销走向个人级精细化营销，管理层预计开放源代码模型将进一步改善成本可行性;安全信息与事件管理(SIEM)方面，智能体产生的新数据以及首席信息官、首席信息安全官职责的融合，为数据平台切入安全分析创造机会;可观测性也是拓展方向，但尚未披露产品时间表。Lakebase则被管理层视为潜在最大的新品机会AI降低软件开发门槛后，新增应用需要事务数据库支持日常读写与业务运行，从而扩大Databricks在分析业务之外的市场。

管理层甚至提出，未来八个月创造的软件可能超过历史累计规模——不过高盛表示，这是其对需求的激进判断，不能作为已经验证的行业预测。

把Token变成现金流应用层机会扩散，软件股加速分化

OpenAI重磅推出的Astra聚焦代理式高效率提升计算机操作、编程和复杂任务执行能力，使更多企业工作流具备自动化条件，但“模型性能竞争”与“业务落地竞争”将同时推进。收费模式也呈现分层Astra API仍按输入和输出Token计价，AI应用相关软件厂商们则能够按席位、操作次数、对话或业务成果收费。例如，Intercom的Fin按其定义的业务成果收费，每次0.99美元起;Salesforce Agentforce同时提供按操作、对话及用户授权计费。

底层模型提供商们可能将继续聚焦API销售计算资源服务，上层AI应用端则可能越来越需要证明交付价值。按成果收费能让价格更贴近客户收益，同时要求供应商承担推理、重试、人工复核等成本;任务成功率和每项任务的利润，因而成为商业化质量的重要指标。

近期股票市场行情已经显示，市场愿意奖励AI收入兑现，也会惩罚潜在替代风险。9月3日，Databricks竞争对手之一的Snowflake股价在强劲财报刺激之下收涨约17%;其第二财季产品收入同比增长37%，达到14.9亿美元，全年产品收入指引从58.4亿美元上调至60.7亿美元，为企业AI应用层正在扩大数据平台消费提供了经营证据。但到9月8日，Salesforce和Intuit股价分别下跌约4%，ServiceNow下跌约5%，标普500软件与服务指数下跌1.4%，华尔街分析师们将部分抛售压力归因于Astra横空出世又一次引发的大模型对于软件替代担忧。

Databricks的软件落地路径凸显出AI收益逐步沿产业链加速扩散——智能体执行更多任务，带动计算、存储和数据服务消费;拥有企业数据连接、治理能力和业务流程优势的平台，则争取将这些使用量转化为收入与现金流。对软件股而言，这构成结构性利好，但平台扩张也会挤压部分独立工具的市场空间。能够受益的公司，需要在新增AI收入、客户扩展消费和利润率上同时交出成绩;依靠界面或单一功能形成优势的厂商，则面临竞争加剧。

2022年年末开启的AI投资大浪潮的估值锚，逐步由“资本开支规模”升级为“资本回报效率”，并且这一进程正在加速——即AI投资狂潮的第一阶段全面聚焦于“谁主导配置并受益于建设最大规模GPU数据中心”，当前的第二阶段则聚焦于“谁能把Token转化为可持续现金流”。

围绕AI的超级牛市，正在从“买入芯片股”逐步驶向“买AI工作流”，即当前市场正在把AI牛市投资主线从“谁受益于不断投入的AI资本开支”重新定价为“谁能最快把算力转化为ARR、利润率和自由现金流”，这一最新轮动有利于嵌入关键企业流程、具备高续费率、数据壁垒和智能体变现能力的聚焦AI应用平台的软件公司们。聚焦于AI的软件公司们能否持续接入更强、更经济的模型，并保留自身不可替代的业务价值，将影响其长期定价权。

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美股投资网获悉，中国家电零售商京睿旺铺(JRWP)于周二向美国证券交易委员会(SEC)重新递交首次公开募股(IPO)申请。该公司曾于2025年3月申请上市筹资600万美元，该申请已于2026年7月失效。

这家总部位于杭州的公司现计划以每股4至6美元的价格发行630万股，募资约3100万美元。按拟议区间中点计算，公司市值将达到1.31亿美元。该公司曾申请以同样的价格区间发行130万股股票，筹资600万美元。

公司通过中国运营实体从事家电产品的批发与零售，产品涵盖空调、冰箱、电视、洗衣机、烘干机及洗碗机等。在截至2026年3月31日的财年中，公司共售出2.85万台家电，同比增长10%。

京睿旺铺成立于2002年，截至2026年3月31日的12个月内实现营收1400万美元。公司计划在纳斯达克上市，股票代码为“JRWP”，Eddid Securities担任此次发行的独家账簿管理人。

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美股投资网获悉，亚马逊(AMZN)周三启动了其首笔英镑计价债券发行，分为四批发行，期限从3年到19年不等，继续通过全球债券市场为其人工智能(AI)“军备竞赛”筹集资金。

据知情人士透露，此次发行的债券期限介于3年至19年之间。各期限品种的初始定价讨论区间分别为3年期较英国国债收益率高出约70个基点，6年期约90个基点，12年期约105个基点，19年期约110个基点。

本次交易由摩根大通、巴克莱银行、汇丰控股和NatWest集团担任簿记管理人，交易预计于周三晚些时候定价。

据了解，此次债券发行是亚马逊首次将英镑纳入其融资货币版图。今年以来，超大规模科技企业大举转向美国以外市场发债，以分散资金来源，满足AI基础设施带来的巨大资本开支。

根据LSEG数据，这类企业今年迄今已发行超过2000亿美元债券，较2025年全年增长逾一倍。亚马逊是其中最大的发债主体，已售出等值逾920亿美元的证券。

这还是亚马逊今年第四次在非美元市场发行债券。3月，该公司首次发行欧元债券，创下当时该币种最大规模公司债纪录;随后又在瑞士法郎市场完成了创纪录的六个期限品种的发行，并在加拿大元市场完成有史以来最大规模的债务融资。

亚马逊此次的举措与此前谷歌母公司Alphabet(GOOGL)的路径也颇为相似，后者为满足AI相关支出需求，已在全球范围内积极开拓新的融资渠道。今年2月，Alphabet发行55亿英镑(约75亿美元)英镑债券，其中包括罕见的100年期债券，吸引了近300亿英镑的认购需求。此后，Alphabet还陆续涉足澳大利亚元和日元债券市场。

尽管全球融资窗口持续打开，但投资者对AI相关债务的接受度正受到考验。近期的超大规模企业债券发行认购需求有所降温，发行成本也较早前上升。在7月的上一次债券融资中，亚马逊发行了250亿美元美元债券，但认购需求较过去有所减弱。

欧洲央行本月早些时候警告，超大规模企业涌入欧元区债券市场可能挤出其他借款人，并推高其融资成本。

分析师罗伯特·希夫曼(Robert Schiffman)与苏奇·特里维迪(Suchi Trivedi)指出“亚马逊的首笔英镑债券突显了超大规模企业面临的更广泛问题——在人工智能投资驱动反复发债的背景下，市场究竟还能吸收多少债务?从目前来看，市场对数千亿规模新增债务的吸纳意愿依然存在。”

他们还补充道，英镑债券市场中大型科技公司债券的供给相对有限，这将为亚马逊此次发行提供需求支撑。不过，其中19年期品种仍将是对投资者意愿的一次考验——即市场是否愿意为AI相关的长期资金需求承担更长的久期风险。

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美股投资网获悉，周二，阿斯麦(ASML)成为市场焦点，美国银行对该公司与台积电(TSM)、英特尔(INTC)及三星达成的额外芯片制造设备供应协议表示赞赏。该行分析师塞马马重申对阿斯麦的“买入”评级，并维持2452欧元的目标价不变。他称，推动12英寸光掩模版生态系统的建设，对于克服High-NA技术当前局限具有关键意义。

9月8日，荷兰光刻机巨头阿斯麦接连发布多条公告，宣布与全球最大的三家芯片制造商台积电、英特尔和三星电子达成下一代高数值孔径(High-NA)极紫外(EUV)光刻设备的合作承诺。三大巨头同步披露了各自的High-NA量产时间表，并联合发起了一项更为深远的行业倡议推动沿用数十年的6英寸光掩模版标准向12英寸大尺寸光掩模版过渡。

High-NA EUV被视为现有EUV光刻技术的划时代升级版。当前商用EUV设备的数值孔径(NA)为0.33，而High-NA EUV将这一指标提升至0.55，光刻分辨率大幅提高。这意味着芯片制造商能够在同样面积的晶圆上集成更多晶体管——晶体管尺寸可缩小约1.7倍，密度提升近3倍。

美银分析师迪迪埃·塞马马(Didier Scemama)在给客户的报告中写道“这些公告与我们对于High-NA(高数值孔径)EUV设备采用节奏的预测一致(今年5台、明年6台、2030年达20台)。”

他指出，“虽然这些订单并未改变我们的财务预测，但显著增强了市场对产业链围绕统一High-NA路线图协同推进的信心。英特尔的量产实践表明，客户目前即可在现有掩模版制式下应用该技术;而台积电、阿斯麦与三星的联合倡议，则为未来充分释放High-NA的生产效率优势铺平了更长期的路径。”

“这对日益增大的AI加速器及光罩尺寸级GPU尤为重要，可使相关设计在制造过程中避免因拼接工艺带来的良率风险，”塞马马进一步表示。“该倡议目标于2031年前建成12英寸掩模版试点线，并于2033年前实现量产就绪。”

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美股投资网获悉，Rackspace Technology (RXT)宣布加入“AI芯片霸主”英伟达(NVDA)所主导的人工智能云计算合作伙伴计划后，该公司股价在周四美股盘前一度上涨逾14%，此次合作的核心，是将英伟达Blackwell AI加速计算资源基础设施、Palantir企业数据与AI超级平台，以及Rackspace的基础设施和持续运维生态整合起来，服务重视数据主权、治理和计算系统快速可用性的企业。对Rackspace而言，这为其将现有云服务客户拓展为企业AI客户提供了新的产品组合;公告尚未披露新增订单金额或收入贡献，当前利好主要体现为业务拓展能力与云计算业务转向AI云服务商定位的最新强化。

Rackspace Technology 公司的准确定位并非CoreWeave这类新云势力(即NeoCloud)NeoCloud，而是面向企业AI转型的老牌多云与托管服务提供商。其业务覆盖私有云、公有云和混合云的咨询、迁移、部署、管理与成本优化，以及专用主机托管、数据中心运营托管和持续工程服务，并支持亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云等超大规模云计算平台。

Rackspace与新云势力在AI基础设施和托管运营上存在交集，但Rackspace的主要切入点是企业已有IT环境的整合、治理与持续运营，而不是像坐拥庞大英伟达AI GPU算力集群的新云势力那样聚焦于AI算力资源出售或者长期算力租赁。

从工程角度看，企业购买GPU之后，还需要解决数据接入、模型部署、权限控制、网络与存储配置、故障恢复及服务质量管理。Rackspace此次推出的机构级主权计算单元，将Blackwell与Palantir Foundry、AIP结合，再由工程团队负责集成和持续运营，旨在缩短AI从部署到实际业务使用的距离。Rackspace与英伟达、Palantir共同打造“主权AI”的价值也体现在客户能否控制数据所在位置、访问权限、模型运行环境及运维责任。这类能力对金融、医疗及其他受监管行业尤其重要，为Rackspace争取长期AI算力资源运营服务收入与订单提供了强劲基础。

此次合作将增强Rackspace面向受监管企业及有主权AI具体要求的企业，提供和管理基于英伟达AI GPU算力集群基础设施的AI计算服务的能力。

Rackspace Technology首席执行官加詹·坎迪亚表示“AI主权归根结底在于控制权对数据、模型以及组织所创造的智能成果的控制权。英伟达提供加速计算基础，Rackspace则提供使其在生产环境中运行所需的基础设施、工程和运营服务。对于在治理、主权和系统可用性方面有着不容妥协要求的组织，我们的职责是让整套系统正常运转，并持续对结果负责。”

Rackspace表示，其新的机构级主权计算单元(Institutional Sovereign Pod)是一种具有治理机制的AI基础设施架构，将结合英伟达Blackwell技术与Palantir(PLTR)独家打造的AI超级平台Foundry以及AIP应用平台，使企业能够掌控自身的数据、模型和AI环境。

Rackspace能够为该环境提供前置部署工程服务和托管运维，帮助客户更快地从部署阶段转入生产运行，并更早实现价值。

Blackwell AI算力方案100%依赖英伟达GPU及配套技术的供应和交付，但Rackspace整体业务并非只依靠采购英伟达GPU后出租算力。公司此前已宣布与AMD合作，计划整合Instinct GPU、EPYC CPU和ROCm软件生态，并按工作负载配置计算资源。客户购买的可以是包含专用算力、平台集成及持续运维的完整服务;此次公告没有将合作定义为单纯的GPU小时租赁，也没有披露获得保证的GPU供应配额。从投资角度看，关键在于新方案能否形成持续合同收入，并在硬件、软件授权和工程投入之后产生合理利润。

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美股投资网获悉，Meta(META)周三美股收涨6.55%，创近2个月新高。消息面上，Meta周三正式发布了个人人工智能智能体(AI Agent)Muse。不同于传统对话AI，该助手可自主代表用户完成发送邮件、预订旅行等任务，初期仅向美国用户开放。

Muse是由Meta最新的AI模型Muse Spark 1.3驱动，并能够无缝调用Meta旗下的其他应用。Meta希望将这款产品提供给数十亿已经使用其社交媒体应用的用户。相较竞品，Muse界面更接近日常聊天，上手门槛更低。外界认为，Meta是在押注，只要把智能体做得更简单，大众就更愿意将其融入日常生活。

摩根士丹利在周三发布的一份研报中指出，Meta的入局意味着，围绕总潜在市场(TAM)达30万亿美元的“消费者智能体”市场的争夺正在日益临近。该行在研报中给出了为何认为Meta可能胜出、投资者需要关注什么、以及这对谷歌(GOOGL)等其他下游参与者意味着什么等信息。该行维持对Meta的“增持”评级，称其仍为首选股，目标价为775美元，较该股周三收盘价653.69美元有近19%的上涨空间。

Meta有何优势?

大摩指出，Muse可以帮助用户自动完成各种任务，包括在线购物、旅行、购票、安排预约/管理日历、发送电子邮件，以及其他使用场景。虽然该智能体能够自主执行各种任务，但对于完成购买/支付等敏感操作，用户仍需在最终完成之前进行验证。值得注意的是，Muse与Instagram、Facebook或Meta旗下其他应用是相互独立的应用，而且目前不会与Meta的广告系统共享数据。

大摩认为，拥有规模化分发能力和独特且庞大数据集的领先科技平台，例如Meta和谷歌，在打造个性化的消费者智能体产品、提升产品实用性并实现规模化用户采用方面处于有利位置。

这也是Meta的优势和机遇所在，该行将高度关注消费者采用情况，以及Facebook、Instagram、Messenger和WhatsApp数据随着时间推移逐步融入Muse智能体的进展。如果再结合其他可变现应用以及个性化数据集的整合——包括Gmail——这可能让Meta获得优势，打造更加个性化的智能体，并催生新的可变现用户行为。

产品的入场价格也是一项值得注意的优势，而这种优势与规模效应密切相关。在收费上，Muse提供免费版，另设每月20美元、100美元两档订阅。大摩预计，Meta的新模型Watermelon(预计今年秋季推出)只会进一步提升该产品的表现。

对Meta、谷歌的股价意味着什么?

对于Meta而言，Muse智能体能否推动增量可变现用户行为，是Meta目前按2028年每股收益18倍估值的股票中，尚未被计入股价的最大潜在“看涨期权”之一。换句话说，市场目前并没有把Muse的潜在成功计入该股估值之中。投资者需要看到用户采用率和可变现行为，Meta股价才会进一步重估。

另一方面，如果Meta的Muse获得用户青睐、并推动漏斗顶端的可变现用户行为，可能对谷歌的搜索业务构成新的潜在威胁，这一风险同样尚未被计入谷歌的估值之中。这恰恰进一步凸显了谷歌自身产品创新与交付的重要性，包括贯穿搜索和YouTube的产品创新、以及Gemini 4重返技术前沿领域的能力。

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美股投资网获悉，当AI资本开支的热潮从英伟达的GPU向更广阔的产业链蔓延时，两家截然不同的公司——玻璃制造商康宁(GLW)与移动芯片巨头高通(QCOM)——在同一日宣布的两笔重量级交易，正在重新定义AI基础设施投资的边界。

周二(9月8日)，康宁宣布与Verizon签署一项持续至2032年的数十亿美元光纤供应协议;高通则披露已向亚马逊发行价值40亿美元的认股权证，作为AWS最高600亿美元服务器芯片采购协议的一部分。两笔交易共同传递了一个清晰信号AI数据中心的资本开支正在从“芯片层”向“网络传输层”全面外溢，而受益者的名单正在急剧扩大。

康宁从玻璃制造商到AI光网络“关键先生”

康宁与Verizon的协议涵盖了2027年至2032年期间超过8000万英里的高密度光纤及连接方案。Verizon将利用这笔订单同时推进两大战略一是将家庭光纤宽带覆盖扩展至4000万至5000万个接入点;二是构建连接AI超大规模数据中心的长途骨干网络。Verizon Business首席执行官Kyle Malady表示，公司正在部署一套“融合架构”，将移动连接和宽带统一为无缝体验，同时构建AI超大规模客户所需的高容量、低延迟骨干网。

这已是康宁近期锁定的第四笔AI基础设施大额长单。此前，康宁已与Meta达成最高60亿美元的多年期光纤供应协议;与英伟达合作扩大美国光连接制造产能，并获后者承诺投资最高32亿美元用于新建三座光纤制造工厂;与亚马逊签署数十亿美元的数据中心光纤供应协议。康宁CEO Wendell Weeks此前透露，与两家未具名超大规模客户的交易规模甚至“大于”Meta的60亿美元协议。

这些订单背后是一个关键数据AI数据中心单节点所需光纤量约为传统交换机的16倍。从云厂商到芯片公司，再到如今接棒的电信运营商，AI对光纤的需求正在形成一个前所未有的结构性增长周期。受此提振，康宁股价周二上涨8%，年内累计涨幅已达90%。

高通从手机芯片到AWS定制芯片的“关键一跃”

如果说康宁的故事是“AI需求从芯片向外围扩散”，那么高通的故事则是“一家手机芯片公司正试图在AI数据中心撕开一道口子”。

根据高通提交的监管文件，公司已向亚马逊发行认股权证，允许AWS以每股161.26美元的价格购买最多2500万股高通股票，潜在持股价值约40亿美元。认股权证将依据亚马逊对高通的下单金额分批归属，相关订单总额最高可达600亿美元。这笔交易是高通与亚马逊“跨多代”定制芯片合作的一部分，双方将共同开发面向AI推理的定制化芯片，并联合开发速率延伸至1.6T及更高规格的光学互联解决方案。

高通首席财务官Akash Palkhiwala周二在高盛会议上确认，为亚马逊制造芯片的收入将从12月季度开始实现，并将成为公司实现2029财年150亿美元数据中心收入目标的“核心组成部分”。他同时透露，高通“正以类似方式推进与另一家数据中心客户的合作”——暗示继Meta之后，高通的数据中心客户名单仍在扩展。

今年6月，高通发布了面向数据中心的Dragonfly C1000处理器，主打代理式AI工作负载。美国银行预测，全球CPU市场规模可能从2025年的270亿美元增加逾一倍，至2030年达600亿美元。高通的这场转型，正是押注AI推理时代CPU需求重新定价的宏观趋势。

AI基建投资的“外溢效应”从英伟达到整个科技产业链

两笔交易在同一天宣布，并非偶然。它们共同指向一个正在加速的结构性趋势AI数据中心支出的受益者正在从GPU制造商向更广泛的基础设施产业链全面扩散。

周二盘后，英特尔(INTC)与AMD(AMD)分别上涨9%和6%，慧与科技(HPE)上涨8%，光子学公司Coherent(COHR)上涨7%。今年以来，慧与科技和AMD市值均已翻倍，英特尔市值几乎翻了三倍。高盛同日上调了光模块行业预期，Coherent收涨7.24%;德意志银行首次覆盖AI硬件板块，将Coherent和Lumentum列为“最高确信度”AI硬件标的。

这一扩散趋势的宏观背景是AI资本开支正从“要不要投”进入“能投多少就投多少”的阶段。 美国四大CSP(微软、谷歌、亚马逊、Meta)二季度资本支出同比增长86%，预计2026年合计将突破8867亿美元。TrendForce已将美系五大CSP加中系四家合计资本支出预估上调至约8300亿美元。

繁荣之下的隐忧71%美国人的反对声

然而，AI基础设施的狂热扩张并非没有代价。盖洛普2026年5月的民意调查显示，71%的美国人反对在其社区建设数据中心。这一社会抵制情绪已直接转化为财务风险——据悉，Anthropic正准备在其即将发布的IPO招股说明书中，将“公众对AI和数据中心的负面看法”列为风险因素。

与此同时，全球债券收益率的持续攀升也在对AI资本开支的融资成本构成实质性压力。10年期美债收益率已升至4.81%附近，30年期逼近5.25%，这意味着未来AI基础设施的债务融资成本正在系统性上升。

总结

康宁与高通在同一天宣布的两笔交易，为市场提供了AI基建投资仍在加速扩散的最新证据。从玻璃光纤到定制芯片，从电信运营商到云巨头，AI资本开支的受益链条正在以前所未有的速度延伸。正如康宁CEO所言，这家拥有175年历史的玻璃公司正在“以光速引领AI革命”。但71%的民意反对与持续攀升的融资成本，也在提醒市场这场AI基建的盛宴，并非没有天花板。

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美股投资网获悉，万众瞩目的高盛Communacopia+科技大会上，美国NAND存储芯片巨头闪迪(SNDK)明确表示，NAND存储芯片供给增长在可预见的未来很可能长期严重受限，与此同时，Astra引领的高性能AI推理以及聚焦于代理式AI工作流的AI智能体技术大规模普及正在持续井喷式推高AI计算容量需求以及数据中心NAND存储需求。

高盛分析师们最新发布的Communacopia+科技大会会议纪要覆盖闪迪首席执行官戴维·戈克勒与首席财务官路易斯·维索索的发言以及对于NAND未来增长前景的最新预判观点，还覆盖第二日大会Etsy、恩智浦半导体、康卡斯特以及Block等重要科技公司的高管们发言。纪要显示，随着AI大模型驱动的AI应用向全球各领域加速渗透，AI推理正在推动NAND需求结构与采购方式同步变化，长期协议提高收入和利润的可预测性，低资本开支强度支持有效扩产，股票回购扩张则聚焦将经营成果传递给股东们。

高盛还同时看好闪迪正在加速研发的下一代NAND存储技术——即高带宽闪存(HBF)存储技术路线，以及键值缓存(KV Cache)不断分层扩展与卸载至数据中心SSD带来的长期增长机遇，维持闪迪“买入”评级以及2200美元的12个月目标价，相对报告采用的9月8日收盘价1737.99美元，意味着2025年疯涨570%以及今年迄今股价已经疯涨600%的闪迪潜在上涨空间大约为26.6%。

高盛纪要重点强调闪迪管理层提出的两项长期机会——一是基于NAND的高带宽闪存(HBF)技术路线，通过高容量与高带宽设计，拓展闪存在AI推理存储体系中的用途;二是长上下文、多轮交互和高并发智能体推动KV缓存分层存储，使可复用、暂不活跃的缓存更多卸载至数据中心SSD，降低AI GPU/TPU/XPU显存占用与重复计算成本，从而增加企业级NAND需求。

另一华尔街金融巨头伯恩斯坦近日发布的研究报告显示，随着Astra与AI训练算子研究自动化(即Astra与RSI)可谓为这一史无前例的存储芯片狂潮驱动的半导体景气周期提供了新的半导体需求来源，该机构更是喊出闪迪3000美元目标价。伯恩斯坦维持对于今年以来涨势如虹的全球存储芯片领军者——即三星电子、SK海力士、美光和闪迪的“跑赢大市”评级，目标价分别为44万韩元、330万韩元、1300美元和3000美元，体现出华尔街机构们对存储芯片景气度的新一轮积极预判。

长协重塑盈利底盘闪迪的NAND长期生意正在换挡增长引擎

高盛分析师团队在纪要中表示，闪迪正从短期现货定价转向长期协议主导的商业模式。高盛分析师们援引闪迪管理层发言写道，2027、2028财年计划销量分别已有50%和67%受到NBM长期协议覆盖，协议中的底价机制，可支持大部分业务在下行情景下长期实现约80%的毛利率，大幅提高了盈利可见性。高盛预计，公司2027、2028财年收入分别达到约531.5亿、710.4亿美元，同比增长约162.5%和33.7%，每股收益分别为231.84美元和284.98美元。

供给长期跟不上需求以及资本配置则构成第二条闪迪长期牛市逻辑支撑。高盛表示，闪迪管理层认为，AI推理时代AI应用端全面普及至各领域将持续增加需求，而可预见时期内NAND供给增速仍较有限，中国竞争对手新增产能主要由本土市场吸收。

该公司已将与铠侠的合资合作延长至2034年，并强调自有知识产权、研发投入和BiCS技术路线能够支持未来数年的比特产出增长，同时维持约5%的低资本开支强度。高盛表示，这些意味着闪迪希望通过制造效率与技术升级增加可售容量，提高每单位资本投入的产出。此外，该公司已执行约45亿美元回购，当前仍以回购作为返还富余资本的主要方式，同时对未来派息保持积极的开放态度。

英伟达2027财年第二季度收入达到962亿美元，同比增长106%;数据中心收入890亿美元，同比增长117%，并预计下一季度收入达到1080亿美元、上下浮动2%，对于下一财年更是给出70%增长指引。与此同时，筹备上市的Anthropic据报道与Nscale签订约450亿美元、为期六年的算力协议，对应460兆瓦容量，并与Lambda达成约350亿美元的云计算交易。这些关于全球AI算力需求的最新迹象显示，头部模型公司正提前锁定长期算力供给，以承接持续增长的AI应用端需求，并带动AI算力集群加速器、服务器内存、企业级SSD及高性能网络设备、服务器CPU等数据中心基础设施大规模采购。

从技术底层看，AI推理对NAND的增量需求来自更多数据留存，以及存储在推理流程中承担更多工作。智能体需要反复读取企业知识库、代码、文档和多模态资料，并保存任务状态、工具输出与可复用上下文;在典型Transformer架构下，更长上下文与更高并发还会扩大KV缓存。活跃计算优先使用HBM，CPU侧DRAM承担扩展内存，而适合复用、暂时不活跃的缓存可以卸载到企业级SSD，以降低重新计算成本。

因此，NAND存储芯片领军势力——即闪迪、铠侠、美光和三星的机会同时涉及NAND容量、读取吞吐和适应具体工作负载的产品能力。闪迪还管理层将HBF视为凭借更高密度缓解“DRAM/HBM内存墙”的长期选项，并且管理层预计2032年AI数据中心存储容量市场约为1.2ZB，其中KV缓存相关需求占约35%，折合约0.42ZB;不过这些是闪迪管理层给出的容量预测，不能等直接同于闪迪收入预期，也不意味着数据中心NAND技术能够直接替代所有HBM用途。

从回答问题到持续高产出工作Astra打开新一轮算力需求空间，NAND存储承接海量数据负荷

OpenAI推出的GPT-6 Astra大模型，以及AI领头羊们聚焦的RSI技术路径，有望成为驱动AI算力需求指数级扩张的两大核心驱动力，即性能更强的AI大模型与更广泛的AI应用工具使用、算力需求更加强劲的下一代AI训练路径，正在增强AI算力基础设施需求持续增长的重要依据。

Astra代表的是最前沿性能需求扩张机制大模型能力提高，使此前难以可靠完成的任务进入可商业化范围。此外，Astra可能让需求曲线整体外移——即当AI大模型更聪明后，企业能够尝试此前无法可靠完成的工作，竞争对手也需要继续投入研发和训练，这为AI支出周期提供了新的强力支撑。

英伟达CEO黄仁勋周日更是在社交媒体上发出GPT-6 Astra问世意味着“AGI已到来”的重磅表态。英伟达已经确认的强劲营收区间与后续强劲出货指引，再叠加AI大模型研发正跨入“递归自我改进(RSI)”这一打开又一条AI算力需求激增曲线的新阶段——即Astra有望扩大商业应用端AI算力需求，AI开始“造AI”的研发轨迹则可能增加前沿算子实验、评估与长期持续训练投入，共同延长算力投资周期。

Astra对需求曲线的意义，在于提高复杂工作流的完成率，使原本不值得自动化的任务开始具备商业价值。OpenAI最新公布的OSWorld 2.0相关测试中，Astra得分为72.6%，高于GPT-5.6 Sol的65.7%;其能力覆盖计算机操作、软件工程、科研等长程任务。

由此推导，全球前沿技术类型研究工作或者互联网IT企业可能部署更多并行AI智能体工作流，并让它们执行更长时间、涉及更多资料的工作，扩大推理调用、缓存复用与持久化存储需求。这与摩根士丹利将关注点转向算力、电力、材料等供给约束的逻辑一致。OpenAI产品负责人提出“可能暂停新的Pro订阅”，也反映出炸裂需求之下的短中期AI算力与数据中心高性能存储服务容量压力。

围绕Astra的科研智能体可谓进一步展示了AI算力需求迈入新一轮指数级扩张的轨迹。多智能体研究持续产生和复用的上下文、代码、实验结果与检查点，凸显出高性能SSD、潜在的HBF以及科研智能体有望为闪迪等NAND存储领军者们提供更长期的增长空间。OpenAI披露，其纳维—斯托克斯研究采用约1万个并发智能体，约88小时形成解决方案;全部尝试的研究任务产生约3000亿个输出Token，其中纳维—斯托克斯部分约1300亿个。参与求解的是能力强于Astra的内部模型，Astra另用约17小时完成Lean形式化验证。

全球股票市场半导体板块可谓经历了“7月去杠杆狂潮导致的疯狂抛售、8月情绪修复、9月模型进展催化新一轮牛市”的过程。费城半导体指数在6月至7月一度下跌近29%，到8月13日盘中已自7月29日低点反弹约20%，触及技术性牛市门槛;韩国KOSPI则从7月30日约5593点反弹至9月8日盘中的7129.34点，累计回升约27.5%。9月7日，三星电子、SK海力士分别上涨5.7%和8.1%，显示存储龙头仍是韩国市场的重要推动力。Astra发布为已有的盈利与订单支撑增添了新的需求预期——市场资金开始重新评估，模型能够完成更多复杂工作后，企业愿意购买的算力和存储服务究竟能够扩展多大。

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