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热点栏目 自选股 数据中心 行情中心 资金流向 模拟交易 客户端 美联储三年来第一次加息 ，只让美股跌了一天 。 上周三（9月16日） ，美联储将联邦基金利率目标区间上调 25 个基点至 3.75%-4.00%，为 2023 年 7 月以来首次加息 ，当天标普 500 指数跌约 0.4% 、道指跌 1.2% 、纳指几乎收平。次日市场就翻了脸：纳指涨 1.69%、标普涨 1.14% 、道指涨 0.62% ，费城半导体指数涨约 3.1% 。 到本周一（9 月 21 日），反弹升级为全面爆发 。据报道 ，纳指涨约 1.6% 、标普涨约 1% ，英特尔大涨 13%、AMD 涨 9.2% 并迈过约 1 万亿美元市值门槛 、美光续涨 2.3%，费城半导体指数收涨 4% 上下；欧洲股市涨 1.12%，韩国综合指数涨 1.65%。同日 ，布伦特原油与 10 年期美债收益率一起回落——布伦特盘中跌破 100 美元 、一度触及 99 美元附近 ，美国原油（WTI）跌近 5% 至 95 美元上下；10 年期美债收益率收报 4.945%，较上周创下的 5.041%（19 年新高）回落约 10 个基点 。 表面上看 ，这是“AI 再来一轮 ”；真正替多头解围的 ，其实是油债双降——能源通胀的短期压力与高利率对估值的挤压，同时松了半口气 。 三天里的两套剧本 把 9 月 16 日到 21 日的行情拆开看 ，两套剧本泾渭分明。 会议当天 ，市场按“紧缩剧本 ”交易：加息符合预期，但美联储同时上调了政策路径预期——多数官员预计年内至少还有一次同等幅度加息；主席沃什在会后强调将致力于把通胀拉回 2% 目标；声明还删去了此前把高通胀归因于“推高包括能源在内部分行业价格的供给冲击”的表述 ，改称“通胀依然高企 ”。这意味着美联储不再把通胀当作可以“视而不见 ”的临时现象——当天道指跌 1.2% ，是最直接的反应 。 第二天起，市场切换到“AI 剧本” 。触发点之一是亚洲数据：韩国本月前 20 天出口创下历史同期最高 ，芯片需求是主要拉动。更关键的是 ，AI 硬件链没有出现任何“需求转弱 ”的迹象：微软、Meta、谷歌 、亚马逊均未宣布削减 AI 资本开支计划，GPU 、服务器与存储的需求也没有转弱的明确信号 。于是资金回到此前跌幅更大的 AI 与半导体板块——本周一，比特币涨至 85 ，221 美元、创 1 月以来新高 ，风险偏好的修复同样溢出到加密资产 。 油债双降：多头真正的弹药 这轮反弹真正的地基，是两件事同时发生。 一是油价 。上周布伦特一度冲高至 109 美元上方 ，本周一回落至 100 美元附近 、盘中跌破 100 美元 。原因并非中东风险解除 ，而是供给端出现了可见的恢复迹象：油轮追踪机构 Kpler 数据显示，沙特 9 月以来出口已恢复至略高于 400 万桶/日 ，而 8 月一度跌至 240 万桶/日 、为至少 2013 年以来最低。 卫星数据显示 ，截至 9 月 20 日的六天内经霍尔木兹海峡的沙特原油流量日均 290 万桶，远高于 8 月的约 70 万桶 。此外 ，特朗普表示“有可能 ”在联合国大会期间与伊朗总统佩泽希齐扬会面 ，外交窗口的打开进一步压低了地缘溢价 。 二是美债。上周债市经历了连续第六周抛售：10 年期收益率一度突破 5%、为 2007 年以来首次，30 年期触及 22 年高位后收于 5.4%；两年期一度升至 4.75% ，为逾两年最高 。本周一 ，随着油价回落，收益率全曲线下行：两年期收报 4.738% 、五年期 4.825% 、10 年期 4.945%、30 年期 5.281% 。欧元区与英国的 10 年期国债收益率同步下行约 5 个基点。 逻辑链并不复杂：油价决定通胀预期，通胀预期决定长端利率 ，长端利率决定高估值成长股的贴现率。当“能源冲击—通胀—加息”这条链条同时出现两个缓和信号 ，AI 这类久期最长的资产就最先受益 。高盛 FICC 全球联席主管塞加尔此前一针见血地点出了这种偏好的极致版本：与其买入长期美债，不如做多算力——即便 10 年期收益率回到 5% 附近 。 AI的乐观情绪助力上涨 支撑这轮反弹的 AI 叙事 ，这一周确实拿到了硬证据。 周一 ，Meta Platforms新推出的AI智能体Muse初步获得消费者追捧，点燃市场对AI智能体大规模普及后算力需求激增的预期 ，资金大举涌入AMD 、英特尔和Arm等芯片股 。 Muse上线后迅速攀升至苹果App Store免费应用排行榜首位 ，初步展现出较强的消费者需求 。这一表现重新点燃了市场对于AI智能体普及的想象空间，并将投资者关注焦点进一步从AI模型训练所需的GPU ，扩展至AI智能体运行过程中所需要的CPU等计算资源。 Meta本月早些时候发布Muse ，并将其定位为能够代表用户直接执行任务的个人AI智能体 。与主要负责生成文字或回答问题的传统聊天机器人相比，Muse能够帮助用户完成网上购物 、购买电影票和预约服务等实际任务 。 Wedbush分析师Matthew Bryson表示 ，AI智能体依赖大量计算驱动型应用 ，而在这一市场中，主要的计算供应商包括英特尔和AMD。 存储是目前最紧的一环 。 英特尔首席执行官陈立武 9 月 15 日在圣克拉拉的 AI 基础设施峰会上警告：部分内存产品价格已上涨至原先的 5 至 7 倍，低端手机与笔记本的内存成本已占据整机物料成本的 70%-80% ，而且“产能非常有限 ，很多业务因为拿不到足够的内存而延迟 ”；他向全球三家主要存储厂商求证后的答案是“2028 年之前不会有缓解 ” 。 杰富瑞分析师Jacky He表示，随着AI智能体获得更广泛的消费者采用 ，更高的AI推理、任务编排和基础设施工作负载有望推动服务器CPU需求增长。 行业数据同向验证：Gartner 预计今年全球存储收入将达 8 ，373 亿美元 、同比增长约 280%，存储占半导体总收入比重从 27% 升至 54%；TrendForce 数据显示服务器 DDR5 合约价一季度环比涨 93%-98% 、二季度再涨 53%-58% ，三季度涨幅收窄至 13%-18% 。美光此前一个财季毛利率达 84.9% ，DRAM 价格环比涨约 60% 出头 。这正是美光与 AMD 领涨的产业基础。 算力侧的订单与价格同样在说话。 英伟达 8 月表示 Vera Rubin 已开始生产出货，并拿到超大规模云厂商、AI 云服务商与系统厂商的采购订单；其数据中心业务上一财季收入 890 亿美元、同比增长 117% ，来自超大规模客户的收入同比翻倍以上 。算力租赁市场的定价也没有松动：Nebius 计划自 10 月 1 日起将 H100 、H200 、B200、B300 的按需实例价格上调约 17%-21% 。 被盖住的那一半：利率并没有松 真正需要警惕的是：这轮狂欢建立在“紧缩节奏可能放缓”的解读上 ，而利率预期本身并没有松动。 按 CME FedWatch 数据，期货市场对 10 月再加息 25 个基点的概率已升至 55% ，高于一周前的不足 43%；年底前至少再加息一次的概率约 89% 。点阵图显示多数官员预计年内还有一次加息 。周一芝加哥联储主席古尔斯比进一步放大了这一风险：他表示通胀可能已超越过去 18 个月油价冲击 、强劲需求也在推高物价 ，若主线是“需求过热 ”，“利率反应会更激进 、更加前置 ”。 更强硬的声音来自卖方 。美国银行策略师此前警告，投资者应为美联储将基准利率推高至 5% 以上做准备 ，理由是沃什称上周加息只是移除了“一剂宽松” ，说明官员并不认为货币政策已对经济构成抑制 。债券市场的结构也印证了这种分化：短端（两年期）收益率仍停在 2024 年 7 月以来高位附近，长端却在油价回落中下行——市场定价的不是“紧缩结束” ，而是“通胀的短期压力暂时减轻 ”。 机会还是风险：三个变量决定后市行情 第一 ，油价能否真的稳住 。 IG 首席市场策略师比彻姆的判断相当克制：“也许上周有点末世感，现在只是缓和了一点 。但油价的方向显然仍是向上 ，这只是一次小幅修正。 ” 花旗集团前货币官员、CBA 大宗商品主管达尔给出了更具体的时间表：全球原油与成品油库存的缓冲“已从两周前估计的 15 至 20 周降至 5 至 10 周” 。供给端的地雷也没有排干净——也门胡塞武装周末袭击沙特 、利雅得发布空袭警报 ，利比亚最大油田因管道关闭减产一半以上 。若能源冲击持续，Yardeni Research 的警告就会应验：“能源冲击持续越久 ，二次通胀的风险越高。 ” 第二 ，AI 的资本开支能否继续兑现。 多头最有力的论据来自 Principal Asset Management 首席全球策略师西玛·沙阿：“各国央行加息是为了应对通胀，而不是为了放缓经济 ，这意味着紧缩将是渐进且有限的 。更高的利率或许会阻碍估值进一步扩张 ，但不太可能实质性压制盈利，或让更广泛牛市脱轨 。 ” 这话对应的事实是：超大规模厂商没有砍单，内存与算力的订单簿仍在拉长。风险则在于 ，这些订单能否如期转化为收入与利润——这也是美光将于 9 月 30 日公布的财报之所以关键的原因 。 同一组事实也有另一面：成本正在沿着同一条链条反噬 。 英伟达已决定自明年起将 AI 服务器产品价格至少上调 15% ，理由正是存储成本上升；英特尔计划 10 月 5 日把 PC 处理器价格再上调约 10%，为 2025 年底以来的第三次提价。对云厂商而言 ，这意味着 AI 资本开支的单价在涨；而资本开支的资金来源本身已经吃紧——据报道 ，过去一年科技公司为数据中心与芯片融资提供了最多 3000 亿美元的担保，把大部分义务留在资产负债表之外 。 第三 ，市场的承载力还剩多少 。 一个容易被忽视的信号是市场宽度：上周结束时有投票权的看空者比例升至 53.3% ，为 2025 年 5 月以来最高；标普 500 成分股中仅约 30% 站上 50 日均线。这意味着这轮反弹更像是资金在少数 AI 与半导体龙头上重新集结，而不是全面风险偏好的回归——一旦油债双降中的任何一头反转 ，集中的筹码也会放大回撤 。 华尔街分析师看法仍存在分歧 。沙阿代表“紧缩渐进 、盈利为王”的多头版本 ，比彻姆与达尔代表“油价只是短暂缓和、缓冲正在耗尽 ”的空头版本，而古尔斯比与美银策略师的表态提示 ，加息的“灰犀牛 ”并未离开——它只是被油债双降暂时盖住了。 新浪合作大平台期货开户 安全快捷有保障
热点栏目 自选股 数据中心 行情中心 资金流向 模拟交易 客户端 剂泰科技-P（07666）盘中涨超7% 。截至发稿 ，股价上涨3.85%，现报17.53港元，成交额8172.92万港元 。 9月19日 ，第29届京台科技论坛在北京经济技术开发区举行。剂泰科技联合创始人 、董事长兼CEO赖才达受邀作《可编程生物学的时代：AI的新前沿》主旨演讲。相比“模型有多大” ，赖才达博士更强调另一件事：生物医药AI最终拼的是能否持续获得高质量实验数据，并把这些数据转化成模型能力 。 据悉 ，赖才达用一个“三层蛋糕 ”来描述AI制药的技术架构 。最底层也是最厚的第一层 ，是干实验与湿实验数据平台。通用大模型可以从互联网获得海量文本，但药物递送 、蛋白、核酸和细胞研究真正需要的数据 ，大量来自实验室：一个LNP进入哪种组织 、不同脂质结构如何影响表达 、蛋白序列改变后活性如何变化 ，都必须靠实验获得 。第二层是利用这些数据产生的垂类模型 。第三层则是大语言模型和Agent。 自发布全球首个AI纳米递送平台NanoForge以来，剂泰科技首创的“干实验+湿实验+智能体 ”研发新范式已经全面覆盖AI蛋白生成、体内递送技术及下一代免疫疗法开发的完整链条 ，形成持续学习的研发闭环和纳米递送数据壁垒 ，在肝外递送持续突破，为AI精准递送和细胞编程的探索提供底层支撑 。
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