本周产业集中在人工智能、半导体。本周海外大模型竞争再度明显升温：OpenAI、Anthropic、谷歌三家头部厂商在极短时间内完成新一轮旗舰或主力模型更新。博通最新财报进一步确认，AI算力正在加速重构，定制芯片成为AI算力扩张的重要环节。
核心观点
【主题与产业趋势】 英伟达业绩指引大幅超预期。本周海外大模型竞争再度明显升温：OpenAI于9月4日发布GPT-6 Astra，Anthropic于9月2日推出Claude Fable 5.1与Claude Mythos 5.1，谷歌在同日发布Gemini 3.8 Flash，三家头部厂商在极短时间内完成新一轮旗舰或主力模型更新。从三个模型的共性趋势看，实际生产效率成为衡量前沿模型价值的重要标准，科研能力是旗舰模型最关注的细分方向之一。与此同时，不同厂商的产品路线也进一步分化：OpenAI强化计算机操作能力，Anthropic继续深耕Agent，谷歌则依靠Flash系列强化性能、速度与成本之间的平衡。ASIC放量重塑算力格局。博通最新财报进一步确认，AI算力正在加速重构，定制芯片成为AI算力扩张的重要环节。FY2026 Q3公司营收创历史新高，并给出未来两个财年的AI半导体收入指引，定制ASIC进入规模化部署阶段，并逐步成为头部模型厂商和云厂商优化推理成本、能耗和系统效率的重要选择。随着谷歌、Anthropic、OpenAI、Meta等客户推进多代XPU项目，AI芯片市场正在形成GPU与定制ASIC并行发展的格局。
【重要资讯】集成电路：财联社9月2日电，据央行官网，8月31日至9月1日，二十国集团（G20）在美国阿什维尔召开今年第二次财长和央行行长会议。会议讨论了全球经济形势与前景、促进经济增长、全球失衡、发展中国家主权债务等议题。中国人民银行行长潘功胜出席会议并发言。潘功胜指出，贸易摩擦和保护主义通过影响供应链、推升通胀、扰乱市场预期等因素拖累全球经济。各方应坚定维护多边主义，充分用好G20财金合作平台，强化宏观经济政策协同，携手应对全球性风险挑战。解决主权债务问题应坚持“共同行动、公平负担”原则。G20应发挥引领作用，确保各方在共同框架下有效落实“待遇可比”原则。经济增长是化解发展中国家债务问题、恢复债务可持续性的根本出路。非农就业：财联社9月4日电，美国8月非农就业人数增加16.2万人，预估为增加5.5万人，前值为减少2.3万人。劳动力参与率为61.6%，前一个月为61.4%。平均每小时工资较前一个月增加0.3%，预估为增加0.3%，前一个月为增加0.2%。其中，私营部门非农就业人数增加12.7万人，前一个月为增加7.1万人，市场预估为增加5万人。制造业非农就业人数增加1.6万人，前一个月为增加1.4万人；预估为增加0.5万人。失业率为4.1%，前一个月为4.1%。
【全球股市表现】上周全球股市涨少跌多，其中金融、电信服务、能源表现较好，信息技术、材料、工业表现一般。
风险提示：经济数据不及预期，政策理解不全面，海外政策超预期收紧
目录
01
核心关注与投资建议
1、本周重要事项前瞻
2、市场交易热点
上周，A股涨幅居前的重要主题指数为短剧游戏、虚拟人、拼多多合作商。
注：本文所涉及个股均为列示或者代表与相关产业链有关联，不代表个股投资建议，也不代表招商行业研究观点，具体个股推荐请以招商各行业研究组推荐为准。
3、主题与产业趋势变化：OpenAI、Anthropic、谷歌接连发布最新模型，ASIC放量重塑算力格局
（1）OpenAI、Anthropic、谷歌接连发布最新模型
本周海外大模型竞争再度明显升温：OpenAI于9月4日发布GPT-6 Astra，Anthropic于9月2日推出Claude Fable 5.1与Claude Mythos 5.1，谷歌在同日发布Gemini 3.8 Flash，三家头部厂商在极短时间内完成新一轮旗舰或主力模型更新。从三个模型的共性趋势看，实际生产效率成为衡量前沿模型价值的重要标准，科研能力是旗舰模型最关注的细分方向之一。与此同时，不同厂商的产品路线也进一步分化：OpenAI强化计算机操作能力，Anthropic继续深耕Agent，谷歌则依靠Flash系列强化性能、速度与成本之间的平衡。
➢ GPT-6 Astra实现全方位提升
9月4日，OpenAI正式发布GPT-6 Astra。OpenAI总裁发布时直言“欢迎来到AGI时代”，这是OpenAI历史上规模最大的训练任务，在德克萨斯州园区动用超过10万块GPU完成了预训练，也是OpenAI首款由前代模型深度参与训练监督的旗舰产品。总体看，GPT-6 Astra在多项基准测试中大幅刷新此前自家旗舰模型GPT-5.6 Sol的同时，更超越了其竞争对手Anthropic的旗舰模型。
GPT-6 Astra计算机操作能力出现明显跃升，Agent开始具备更强的完整任务执行能力。在OSWorld 2.0中，GPT-6 Astra准确率达到72.6%，高于GPT-5.6 Sol的65.7%，同时单任务模拟执行时间由约75分钟降至约40分钟，缩短约47%。配合新版Codex harness，在Mind2Web中任务完成速度达到GPT-5.6 Sol当前体验约1.9倍。
抽象推理与未知环境适应能力方面，GPT-6 Astra呈现较大的代际提升。衡量陌生环境中通用推理适应能力的ARC-AGI-3测试中，GPT-6 Astra取得99.9%，而GPT-5.6 Sol只有7.8%，同时远高于Claude Opus 5，成为此次发布中最醒目的单项能力变化之一。部分测试者称Astra在96%的关卡中超过了人类的行动效率基线，模型在面对新环境时快速理解规则、探索并形成有效行动策略的能力得到大幅增强。
此外，GPT-6 Astra在科研和专业工作自动化方面的提升同样不容小觑。智能体科研能力测试Terminal-Bench Science 0.1中，GPT-6 Astra在该测试中达到64.6%，明显高于GPT-5.6 Sol的22.4%，最高水平接近前者的3倍，也高于Claude Fable 5.1的52.6%；更重要的是，GPT-6不仅成功率更高，API成本还低于GPT-5.6和Claude Fable 5.1，单位成本效率的改善有助于模型在复杂科研任务中的落地。AutomationBench测试下，GPT-6的端到端自动化业务能力的优势同样明显，其准确率最高达到41.4%，相比GPT-5.6 Sol最高18.1%提高23.3个百分点，完成率达到此前的2.3倍，同时超过Claude Fable 5.1的31.4%。
价格方面，GPT-6 Astra的输入、缓存输入和输出单价均为GPT-5.6 Sol当前价格的2.5倍，OpenAI此次并未延续前几代旗舰模型持续降价的思路，而是对最高端能力重新建立明显的价格溢价。官方称在部分评测中，Astra使用更少输出token获得更好结果，估算每项任务的API成本反而更低。OpenAI的长远意图不止于提高token单价，从按量收费转向按任务完成效果收费是未来大势所趋，商业模式有望演变为基于项目复杂度、耗时或产出价值的定价体系。
此次GPT-6 Astra依托于OpenAI迄今为止规模最大的算力投入，在得克萨斯州Stargate基地使用超过10万块GPU完成训练。这一数字不仅远超GPT-5.6 Sol，也反映出规模化训练仍是提升模型复杂推理和长任务执行能力的关键。大规模并行计算使得Astra能够处理更长的上下文、更多步骤的连锁操作，并在真实软件环境中保持稳定表现，高昂的硬件成本与能源消耗，也直接推高了后续API定价，反映头部AI企业在基础设施上的军备竞赛仍在延续。
此外，随着GPT-6 Astra自主推理能力增强，其安全监控面临新挑战。其书面推理过程变得更加简洁和隐蔽，部分任务中可见的推理步骤显著减少，导致人类难以追踪模型的决策逻辑，OpenAI虽然已引入更严格的拒答机制、实时监控系统和任务中止功能，但同时承认模型越强，完全监控的难度越高。这一矛盾引发深层忧虑：不仅要防范模型被恶意用于网络攻击，还要解决如何理解模型为何做出特定行为的问题，自主性与透明度之间的张力，将成为下一代AI治理的核心议题之一。
➢ Fable 5.1提升聚焦Agent和科研
相比Fable 5，Fable 5.1的主要增量集中在三个方面：复杂Agent任务完成率明显提高，科研任务能力出现跨级提升；通过缓存价格下降改善高频Agent工作负载的经济性；提高了安全机制的精确度，使原本受到较多限制的网络安全和生命科学能力能够在安全边界内释放更多实际效用。
从官方Benchmark看，Agent能力依旧为本轮升级最明确的主线，任务完成率明显提高。Terminal-Bench 4.0主要考察模型在终端环境中持续操作、编写和调试代码的能力，Fable 5.1得分达到55.8%，较Fable 5提高13.8个百分点；AutomationBench则模拟真实企业中的多步骤业务流程，成绩从17.1%提高到31.4%，接近翻倍，且两个测试结果均大幅超越GPT-5.6 Sol。此类测试共同涉及任务拆解、工具调用及执行反馈，相比单轮问答Benchmark，更能反映Agent进入真实生产环境后的可用性，通过早期真实用户测试进一步体现了这种提升。
科研任务是Fable 5.1相较Fable 5提升同样显著的领域。Terminal-Bench-Science 0.1主要测试模型能否在科研环境中理解问题后完成连续分析，Fable 5.1成绩由上一代的24.7%提升至52.6%，超过翻倍，Opus 5为29.0%、GPT-5.6 Sol仅为22.4%。结合Humanity's Last Exam等偏知识和通用推理测试的提升幅度远小于科研Agent测试，表明此次Anthropic模型的关注点更多是把已有知识、推理和工具组合起来解决现实科研任务的能力。
Anthropic此次还首次大规模展示了新模型直接形成科研结果的案例。在生命科学领域，Mythos 5.1调用开源蛋白设计和折叠工具进行蛋白binder设计，在12个靶点上的有效设计命中率接近50%，而当前蛋白设计典型命中率约为10%-15%；其中三个靶点的结合亲和力达到Adaptyv Bio蛋白设计竞赛最佳方案约10倍。在计算分析和建模方面，Anthropic使用Fable 5.1基于NASA Magellan任务30多年前获取的金星雷达图像，以及此前只覆盖约五分之一金星表面的既有地图，自主训练神经网络并构建新的数字高程模型，最终模型生成了覆盖约三分之一金星表面的高分辨率高程图，将原先约10-20公里的有效细节尺度提高到2-3公里，高程准确度最高改善约25%。
此外，Anthropic进一步提高网络安全防护机制的精确度，Fable 5.1允许模型用于软件漏洞识别后，Claude Code单次会话中由网络安全防护机制触发的干预次数平均较Fable 5原有机制减少约60%，在维持高风险任务限制的同时提高了防御性网络安全任务的可用性；针对基础生物学和医疗等无害请求的安全机制触发率，相比Fable 5发布时下降约85%。
相比Fable 5，Fable 5.1并未降低基础API单价，输入和输出价格仍分别为10美元/百万tokens和50美元/百万tokens；本轮价格优化主要集中在缓存输入，缓存读取价格降至0.25美元/百万tokens，较Fable 5下降75%，Anthropic预计，由此可以使典型工作负载总体成本下降约25%，高度Agent化的任务成本最高下降约45%。尽管Anthropic将其旗舰模型价格下调，但整体价格相比其竞争对手OpenAI的旗舰模型GPT-5.6 Sol仍然偏高，与GPT-6 Astra接近。
➢ 长程软件工程成为Gemini 3.8 Flash最大升级方向
Gemini 3.8 Flash最突出的提升在于长程软件工程任务。在DeepSWE v1.1测试中，Gemini 3.8 Flash high取得73.7%的成绩，较Gemini 3.7 Flash此前约65.3%的水平明显提高，与Claude Opus 5基本处于同一水平，略高于GPT-5.6 Sol。DeepSWE测试的重点是让模型自主解决完整工程问题，需要经历理解代码库、修改文件、调用工具、测试结果以及继续修正等过程。根据DeepSWE数据，Gemini 3.8 Flash平均单任务成本仅约2.36美元，Claude Opus 5为11.84美元、GPT-5.6 Sol为6.46美元，说明谷歌此次提升并未建立在显著提高调用成本。
此外，Gemini 3.8 Flash专业知识工作能力继续提高，金融和法律方面的解决能力已经进入前列。在Vals Finance Agent v2中，Gemini 3.8 Flash得分达到61.4%，高于Claude Opus 5的58.6%、GPT-5.6 Sol的53.8%；衡量长流程法律工作能力的Harvey Legal Agent Benchmark中达到10.0%，高于Gemini 3.7 Flash的8.8%、Claude Opus 5的6.7%。
Gemini 3.8 Flash的核心优势是在高智能水平下，仍然维持极高输出速度。根据Artificial Analysis实测数据，Gemini 3.8 Flash得分为59，虽然低于Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol等最前沿模型，但已经进入第一梯队，其综合推理、知识和任务处理能力并未因Flash定位而明显牺牲。更突出的优势体现在速度端，其输出速度达到302 tokens/s，位列所有模型第一，较第二名Muse Spark的209 tokens/s快约45%，约为GPT-5.6 Luna的2.5倍。谷歌当下正在显著强化其性能、速度兼顾的模型路线，Gemini 3.8 Flash正是最好的证明，其虽然并非智能水平最高的模型，但在接近前沿能力的同时显著提高token生成吞吐速度，更适合实时交互及大规模高频调用场景。
Gemini 3.8 Flash当前定价为输入0.75美元/百万tokens、输出3.75美元/百万tokens，整体处于海外主流高性能模型的较低价格区间。横向比较，Claude Sonnet 5为输入2美元/百万tokens、输出10美元/百万tokens，GPT-5.6 Terra输入价格2美元/百万tokens、输出价格12美元/百万tokens；与国产开源模型相比，DeepSeek V4 Flash、GLM-5.3-Flash的token价格仍更低。Gemini 3.8 Flash价格定位介于海外旗舰模型Flash版本和国内开源模型Flah版本中介区间，其优势在于以相对克制的定价覆盖更广泛的调用需求，在海外主流模型中形成较突出的性价比位置，有利于降低企业大规模API调用的成本压力。
➢ 主流海外模型出现降价趋势，开源模型维持token调用重要主力
近期海内外大模型定价策略逐步趋同，模型价差逐渐缩小：OpenAI在7月底至8月连续调整GPT-5.6系列价格，先对Terra和Luna进行降价，随后进一步下调Sol价格，覆盖高中低不同模型档位；谷歌在8月中旬下调Gemini 3.6 Flash价格，并以阶段性优惠方式强化Flash系列的性价比优势。相比之下，DeepSeek于8月17日上调V4 Flash和V4 Pro价格，同时引入峰谷定价机制，通过时段差异改善算力利用效率。
整体来看，海外头部厂商当前更倾向于通过主动降价扩大API调用规模，以此应对国内模型厂商的低价策略，提高开发者和企业用户渗透率；DeepSeek的涨价则反映出高性能国产模型在需求增长后，开始更加重视算力供需与商业化效率。当下模型能力持续提升的同时，企业、科研机构对成本上升愈发敏感，因此在需求端尚未出现大规模应用放量的背景下，延续此前的高定价并不明智，海外模型厂商高价定价策略今年以来受到国内低价模型厂商的冲击逐步显现，迫使海外厂商主动降价。
Token价格方面，衡量市场实际使用结构下每百万tokens的有效支出水平的Silicon Data LLM Token支出指数，自5月底高点以来已回落超50%。该指数经历“去年年底起上升-今年5月见顶-6月以来快速下行”三个阶段：2025年12月初指数约为1.09美元/百万tokens，此后明显抬升，2026年1月已经进入1.5美元/百万tokens附近；2月阶段性回落后，3-5月重新上行，并于5月28日达到2.07美元/百万tokens的高点；此后持续回落，截至8月31日已经降至0.97美元/百万Token，较5月高点累计下降约53.2%。
根据指数的走势，可以观察出实际使用场景下模型支出已然形成较清晰的下降趋势，这一走势主要受到模型定价和实际调用结构共同变化影响。由于Silicon Data LLM Token支出指数本身按照真实市场使用量加权，因此上半年指数上升，可以理解为用户对高性能推理模型和Agent任务的使用增加，高价模型及更长输出在实际消费中的权重提高，带动每百万tokens平均支出上行；进入下半年后，供给端的降价明显加速，低价且能力更强的模型进入市场并获得青睐，模型使用组合逐渐向低成本方案倾斜。
Token调用量层面，OpenRouter平台总token调用量自2025年底以来仍高速扩张，当下token调用量已经呈现指数级增长。截至2026年8月30日的数据显示，全球周调用量已经达到113万亿token，相比去年同期增长约22倍，相比年初增长约16倍。模型价格下降趋势，推动token消费进一步增长，更多企业能够将AI嵌入日常业务流程，闭源模型利润率可能受到压缩，但整个AI产业链的价值空间仍有望扩大。
开源及开放权重模型已经成为OpenRouter月度token调用的重要主力。其中以GLM、DeepSeek、混元、MiniMax为代表的开源大模型凭借极致的性价比，在OpenRouter平台的周调用量多次领跑。国产模型份额显著提升，最新周度数据Top10中，中国厂商模型占7席，对应Token量约52.22万亿，占Top10合计约73%，国内模型与海外前沿模型的能力差距缩小后，竞争已经开始体现在真实开发者调用量上，高性价比模型放量速度明显更快，价格与性能兼顾的特性更容易承接大规模推理需求。
（2）ASIC放量重塑算力格局
博通最新财报进一步确认，AI算力正在加速重构，定制芯片成为AI算力扩张的重要环节。FY2026 Q3公司营收创历史新高，并给出未来两个财年的AI半导体收入指引，定制ASIC进入规模化部署阶段，并逐步成为头部模型厂商和云厂商优化推理成本、能耗和系统效率的重要选择。随着谷歌、Anthropic、OpenAI、Meta等客户推进多代XPU项目，AI芯片市场正在形成GPU与定制ASIC并行发展的格局。
➢博通FY2026 Q3营收创历史新高，毛利率环比小幅回落
博通FY2026 Q3实现营收295.91亿美元，同比增长86%，环比增长33%，再创单季历史新高；GAAP净利润130.88亿美元，同比增长216%；Non-GAAP净利润163.72亿美元，同比增长95%，盈利增速明显快于收入。公司Q3财季GAAP毛利率约69.13%，较FY2026 Q2的69.48%小幅下降，环比回落主要源于AI半导体收入占比提升，毛利率相对较低的定制XPU占比持续提升，而高毛利的软件业务占比相应下降，对综合毛利率形成结构性稀释，但收入大幅增长仍支撑利润维持较高水平。
业务结构上，博通最新收入结构已经进一步向AI半导体业务倾斜。FY2026 Q3半导体解决方案收入208.39亿美元，同比增长127%，占总收入70%；基础设施软件收入87.52亿美元，同比增长29%，占比30%。半导体内部的分化更加明显：AI半导体收入167亿美元，同比增长221%、环比增长54%，已经占公司总收入约56%；公司披露其XPU出货量同比增长超过3.5倍，占AI收入约73%，AI网络收入同比增长超过2.5倍，AI加速器与网络同步快速扩张。相比之下，非AI半导体收入约41亿美元，同比增长5%、环比基本持平，宽带和服务器存储有所增长，无线业务形成部分拖累。软件业务继续保持稳健增长，收入达88亿美元，同比增长29%，ARR同比增长15%，VMware整合后的收入基础已经趋于稳定。
➢博通罕见给出未来两个财年的AI半导体收入指引
博通预计下一季度总营收达到约348亿美元，同比增长93%，收入增长速度较Q3的86%进一步提高。其中半导体解决方案收入预计约261亿美元，同比增长136%，仍然是整体增长的核心；基础设施软件收入预计约87亿美元，同比增长25%，环比基本稳定。AI半导体收入将由Q3的167亿美元进一步升至217亿美元，同比增长236%，XPU和AI networking收入均预计同比增长约3倍；非AI半导体预计约43亿美元，整体维持平稳。
盈利能力方面，由于低于软件业务毛利率的XPU收入占比继续快速提高，同时新一代XPU包含更多HBM等存储器件，公司预计Non-GAAP综合毛利率由Q3的75%下降至约73%，但依靠收入规模带来的经营扩张，Non-GAAP营业利润率仍预计维持约66%。此外，公司预计Q4资本开支增加至14亿美元，主要用于扩大半导体相关产能。
根据Q4指引，博通预计FY2026全年AI半导体收入达到约580亿美元，同比增长186%，高于此前560亿美元的预测。管理层进一步给出较为罕见的两年期明确指引，预计FY2027 AI半导体收入约1150亿美元，FY2028进一步达到约2300亿美元，即未来两年均接近翻倍增长。公司表示1150亿美元的FY2027目标已经获得相应供应保障，当前客户实际需求甚至高于这一指引，主要由Google、Anthropic、OpenAI和Meta等客户的XPU部署以及配套AI networking需求支撑。
➢ASIC业务从单一大客户驱动转向多客户，AI网络和光互联成为经营核心抓手
XPU客户结构进一步清晰，ASIC业务从单一大客户驱动转向多客户、多代际项目推进。博通管理层披露公司已有6个XPU客户，并说明了部分客户的部署进展：博通已向Anthropic和谷歌大规模交付Ironwood TPU v7、向谷歌出货TPU v8i，并交付OpenAI第一代定制加速器Jalapeño，Meta MTIA也进入后续出货节奏。在头部云厂商和前沿模型公司正在用自研芯片获取更好的性能功耗比和成本结构背景下，博通AI半导体业务已经围绕核心AI客户建立多代XPU开发、供应和网络配套。
AI网络和光互联成为公司经营扩张的核心抓手之一。公司管理层表示，AI networking收入未来几年预计保持与XPU相当的增长速度，产品上覆盖Tomahawk交换芯片、PCIe switching、optical DSP、EML、VCSEL、CW laser等环节，围绕AI集群形成“XPU计算芯片+以太网交换+高速光互联”的系统级供应能力，经营重心拓展至AI数据中心互联架构。
此外，博通开始参与AI基础设施融资，经营角色从芯片供应商延伸到算力项目推动方。CFO披露，公司在6月与Apollo、Blackstone建立AI XPV平台，目标支持OpenAI和Anthropic到2028年底超过20GW的计算基础设施，首期融资规模为350亿美元，相关基础设施预计从2026年中开始部署在Fluidstack相关站点。博通正在帮助部分战略客户解决AI算力建设中的资金错配问题，但融资安排也带来一定风险，融资平台有助于提高AI收入可见度的同时，使博通在部分客户基础设施项目中承担了表外或有责任。
➢ASIC有望显著放量
当下AI加速器供给正在形成GPU之外的定制ASIC主线。AI加速器市场上ASIC的出现并非为了全面替代GPU，GPU会继续向高价值训练场景升级，ASIC在高频推理和云厂商自有负载中快速放量。全球AI加速器逐渐呈现出两个趋势：出货量层面，ASIC数量快速提升；份额方面，GPU仍保持绝对主导。
出货量层面，全球AI加速器出货量的核心趋势是总量持续扩张、ASIC增速更快，出货结构有望更加均衡：根据Bloomberg Intelligence预测，GPU和AI ASIC合计出货量从2024年约800万颗量级，提升到2030约2800万颗；GPU出货占比从2023年的74%降至2030年约51%，并在此后维持50%附近，2025-2030年CAGR约为15%；ASIC成为核心增量，出货占比从2023年的26%提升到2030的49%，2025-2030年CAGR也明显高于GPU，达到32%。
份额方面，根据IDC预测，GPU出货金额从2023年的277亿美元增至2030年的3263亿美元，ASIC从2023年的74亿美元增至2030年的795亿美元，GPU金额占比长期维持在约80%，ASIC虽然在颗数上快速追赶，但单颗价值量仍低于GPU。
ASIC放量显著，核心原因是AI推理需求规模化以后，头部云厂商更重视单位算力的成本、能耗以及对自身架构的适配程度。GPU通用性强，适合训练、预训练等多类负载复用；ASIC则更适合谷歌、亚马逊、Meta、OpenAI等超大客户的稳定、高频的重复性推理任务，公司可围绕特定模型、内存带宽、网络互联和功耗约束做定制优化。但先进制程ASIC需要高额前期投入和庞大的芯片设计团队，Bloomberg Intelligence提到先进节点ASIC项目前期投入通常可达10亿-30亿美元，从设计到流片需要2-3年，因此只有少数拥有大规模内部算力需求、资本开支能力和研发资源的头部厂商能够长期推进。
02
全球观察：全球市场跟踪
1、 全球股市行业表现
上周全球股市涨少跌多，其中金融、电信服务、能源表现较好，信息技术、材料、工业表现一般。具体来看，美股涨少跌多，能源、信息技术、公共事业表现较好，可选消费、材料、房地产表现一般；欧股涨少跌多，能源、金融表现较好，可选消费、工业、公共事业表现一般；英国股市涨少跌多，能源、金融、电信服务表现较好，工业、公共事业、信息技术表现一般；日本涨少跌多，公共事业、电信服务、金融表现较好，信息技术、材料、工业表现一般；港股涨少跌多，金融、电信服务表现较好，材料、工业、信息技术表现一般；A股涨跌参半，电信服务、金融、日常消费表现较好，信息技术、材料、能源表现一般。
2、 全球强势股与异动股简析
过去一周领涨的200亿美元以上市值公司中，信息技术、金融居多；过去一周领跌的200亿美元以上市值公司中，信息技术居多。
异动股简析
【DELL.N】本周戴尔科技股价大涨的主要原因是最新财报把“AI服务器需求强劲”从主题交易兑现为订单、收入和积压订单的实质增长。公司FY2027 Q2披露，AI服务器业务单季获得609亿美元订单、确认164亿美元收入，期末AI积压订单达到950亿美元，电话会进一步说明过去12个月已将1317亿美元需求转化为订单，客户数超过6500家，需求从早期大型云厂商继续扩散到neocloud、主权AI和企业客户。市场对戴尔的定价逻辑因此发生变化：公司不再只是传统PC和通用服务器厂商，而是机柜级系统、存储、网络的核心集成商。此外，AI相关需求同时带动传统服务器、网络和存储，企业本地和边缘AI基础设施因数据控制、知识产权保护和token economics具备吸引力，进一步打开戴尔在企业AI落地中的空间。公司称部分AI部署需要多达50种独特设计，围绕性能、功耗、冷却和数据中心环境做工程适配，并已率先交付基于NVIDIA Vera Rubin平台的rack systems，强化其在下一代AI工厂建设中的卡位。
【FICO.N】本周FAIR ISAAC股价大跌的主要原因在于美国住房金融监管政策对FICO信用评分垄断地位的冲击。FICO长期在美国住房抵押贷款评分中的标准化地位和定价权，而近期FHFA负责人指示Fannie Mae和Freddie Mac允许所有抵押贷款机构使用其竞争对手的VantageScore系统，VantageScore方面也称VantageScore 4.0已获准用于面向Fannie Mae和Freddie Mac的所有抵押贷款发起机构，并强调该模型可覆盖更多传统FICO体系难以评分的成年人。市场担忧在于，FICO长期依赖美国按揭信用评分中的标准化地位和较强定价权，一旦GSE渠道全面接受竞争模型，贷款机构可能拥有议价和替代选择，FICO评分业务的增长假设、收费能力和估值溢价都会受到重新审视。此前市场对FICO的担忧更多集中在价格上调和监管审查，本周政策落地强化了竞争实质化的预期，因此引发集中抛压。
03
重要资讯速递
1、国内重要资讯与产业政策
（1）货币政策—央行行长潘功胜出席G20财长和央行行长会议 强调继续实施好适度宽松的货币政策
财联社9月2日电，据央行官网，8月31日至9月1日，二十国集团（G20）在美国阿什维尔召开今年第二次财长和央行行长会议。会议讨论了全球经济形势与前景、促进经济增长、全球失衡、发展中国家主权债务等议题。中国人民银行行长潘功胜出席会议并发言。
潘功胜指出，贸易摩擦和保护主义通过影响供应链、推升通胀、扰乱市场预期等因素拖累全球经济。各方应坚定维护多边主义，充分用好G20财金合作平台，强化宏观经济政策协同，携手应对全球性风险挑战。解决主权债务问题应坚持“共同行动、公平负担”原则。G20应发挥引领作用，确保各方在共同框架下有效落实“待遇可比”原则。经济增长是化解发展中国家债务问题、恢复债务可持续性的根本出路。国际上，贸易保护主义上升、国家安全问题泛化、政策环境不可预期是近年来全球失衡问题加剧的重要原因。解决全球失衡，需要各国推动自身结构性改革。逆差国削减财政赤字，提高本国储蓄率，顺差国适度推动消费和投资增长。同时，要坚持多边主义，加强国际合作。解决全球失衡应着眼于中期承诺。各国都应制定中长期政策方案，做出明确承诺并坚定执行，避免来回“翻烧饼”。
潘功胜表示，中国经济运行总体平稳向好，结构持续优化，高质量发展不断取得新进展，金融市场平稳运行，经济长期向好的基本面与支撑条件没有改变。中国政府坚持并持续推进经济结构的转型升级，并将此作为“十五五”规划的战略重点。中方从不刻意追求贸易顺差，坚持扩大内需、坚持高水平对外开放，以中国大市场为各方提供新机遇，为新一轮全球经济动态平衡贡献力量。中国人民银行将持续推进货币政策框架转型，完善利率体系，继续实施好适度宽松的货币政策，为中国经济稳定增长和金融市场的平稳运行营造良好的货币金融环境。
新闻来源：https://www.cls.cn/detail/2472193
（2）人工智能—工信部：探索通过首购首用、风险补偿等模式 加大大模型、智能体、Token等服务采购力度
财联社7月30日电，中共中央政治局7月30日召开会议，会议强调，要有效扩大国内需求，适应不同群体消费需求扩大优质供给，挖掘服务财联社8月31日电，工业和信息化部办公厅发布关于开展人工智能应用服务商培育专项行动的通知。其中提到，推动规模化应用。引导服务商围绕高频、刚需、可复用的业务，封装构建模块化、标准化解决方案产品包，形成一批“小快轻准”的人工智能产品服务。依托产业联盟、行业协会、开源社区等平台，分行业开展针对性供需对接活动，对服务商进行宣介推广。组织开放一批真实场景，积极引入服务商开展落地实践，推动服务商的技术研发和成果转化，打造标杆方案，形成带动效应。探索通过首购首用、风险补偿等模式，加大大模型、智能体、Token等服务采购力度，提升行业用模用智质效。有条件的地区建立完善“出海”综合服务体系，依托一带一路、金砖、中国-东盟等合作机制平台，推动优质人工智能应用项目出海落地。
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（3）PMI—8月中国制造业采购经理指数为49.8% 较上月回升
财联社8月31日电，国家统计局服务业调查中心、中国物流与采购联合会今天公布8月中国采购经理指数。其中，制造业采购经理指数较上月有较大幅度回升，行业景气度明显改善。8月中国制造业采购经理指数为49.8%，较上月上升0.6个百分点。国家统计局服务业调查中心首席统计师霍丽慧介绍，在调查的21个行业中，有16个行业采购经理指数较上月上升，制造业行业的景气度还是明显改善的。具体来看，制造业产需两端同步扩张，生产指数和新订单指数分别为50.4%和50.6%，较上月分别上升0.5和2.1个百分点。国内需求明显回升，国外市场需求也有所改善。
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（4）AI影视—芒果超媒董事长：AI长剧《后西游记》成本仅为同类S级真人剧几分之一
财联社9月2日电，芒果超媒董事长蔡怀军表示，AI长剧《后西游记》总成本约为同类S级真人剧的几分之一；30集、单集40分钟的体量，从策划到上线，时间较传统三维动画压缩了70%。首批5集播出后，神话题材和电影级AI视觉呈现带来了新的用户，“特别是男性用户群体拉新率超出了我们的预期”。
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（5）集成电路—工信部：前7个月我国集成电路设计收入同比增长21.5%
财联社8月31日电，工信部发布数据，前7个月，信息技术服务收入同比增长10.0%，占全行业收入的68.7%。其中，云计算、大数据服务共实现收入同比增长12.3%，占信息技术服务收入的16.7%；集成电路设计收入同比增长21.5%；电子商务平台技术服务收入同比增长5.1%。
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（6）半导体—华为半导体负责人何庭波更新韬定律论文
《科创板日报》记者注意到，关于韬定律，华为半导体负责人何庭波今日在中科院科技论文预发布平台ChinaXiv，再次发布相关论文《Huawei’s τ Chip Was Supposed to Melt?》，提到热量是韬定律最棘手的隐忧，而麒麟芯片实测结果，颠覆了这一质疑。麒麟2026的芯片晶体管密度从约每平方毫米1.55亿提升到2.38亿个，跃升55%；在相同性能下，NPU功耗下降66%，GPU下降58%，CPU性能核心下降41%。原因是在芯片内部，能量的主要消耗并非来自计算本身，而是来自数据传输。
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（7）私募—私募个人合格投资者门槛升格 要求家庭金融资产不低于500万或家庭金融净资产不低于300万
财联社9月4日电，证监会正就《私募投资基金募集监督管理办法》征求意见，旨在进一步加强对私募投资基金募集业务活动监管。新规规定，个人认定为合格投资者需具有二年以上证券、基金、期货、股权等投资经历，且家庭金融资产不低于500万元，或家庭金融净资产不低于300万元，或近三年本人年均收入不低于50万元，并具备相应风险识别和承担能力。对于主要财产投向不动产项目公司股权、单一标的、境外资产、场外衍生品等的私募基金，自然人投资者应具有四年以上投资经历，家庭金融资产不低于1000万元，家庭金融净资产不低于600万元。
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（8）新型电网—国家能源局召开新型电网建设工作部署会 加快输电通道等重大电网工程核准建设
财联社9月2日电，国家能源局9月1日召开新型电网建设工作部署会。会议指出，新型电网建设一头连着新能源发电等上游项目建设，一头连着下游工商业、居民等用户用电，带动关联效应强、投资规模巨大，对于当前促投资和长远调结构具有重要的支撑作用。一是加快输电通道等重大电网工程核准建设。电网企业要精益化推进项目建设，充分发挥重大项目投资带动作用，地方能源主管部门要加快各项支持要件的办理。二是做好新型电网建设的总体统筹推进。地方能源主管部门要梳理省内新型电网项目和任务清单，层层压实责任，指导属地电网企业加大省内主干电网、配电网工程等建设力度。三是加大政策支持和落实工作力度。国家能源局将会同有关部委和地方能源主管部门，发挥好重点能源项目定期监测调度和对接工作机制作用，协调解决工程实施中的重大问题。支持广大民营企业积极投资新型电网建设，共享新机遇、新红利。
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（9）IPO—月之暗面据悉计划今年在香港进行IPO
财联社9月4日电，月之暗面据悉计划今年在香港进行IPO，寻求募资至多50亿美元。
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（10）人工智能—智谱上半年营收9.539亿元 同比增长约400%
财联社8月31日电，智谱上半年营收9.539亿元，同比增长约400%；毛利2.516亿元；经营亏损21.5亿元，预估亏损29.3亿元；研发支出21.3亿元。智谱上半年开放平台及API业务收入约8.25亿元（约1.23亿美元），同比增长2,735.7%。
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2、 国外重要资讯与产业政策
（1）非农就业—美国8月非农就业人数意外大增16.2万人 失业率报4.1%
财联社9月4日电，美国8月非农就业人数增加16.2万人，预估为增加5.5万人，前值为减少2.3万人。劳动力参与率为61.6%，前一个月为61.4%。平均每小时工资较前一个月增加0.3%，预估为增加0.3%，前一个月为增加0.2%。其中，私营部门非农就业人数增加12.7万人，前一个月为增加7.1万人，市场预估为增加5万人。制造业非农就业人数增加1.6万人，前一个月为增加1.4万人；预估为增加0.5万人。失业率为4.1%，前一个月为4.1%。
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（2）美联储—美联储沃勒“鸽派”表态后，美债收益率全线下行
美联储理事沃勒表示，只要通胀继续放缓，他倾向于维持利率不变，此番言论推动美国国债上涨，使各期限国债收益率下降了3至5个基点，其中两年期国债收益率领跌，因为两年期国债对美联储利率变动的敏感度高于长期国债。由于市场预期美联储本月将加息，两年期国债收益率本周一度突破4.40%，创下自2025年1月以来的新高，随后下跌多达7个基点至4.30%。美元下跌多达0.5%，兑所有G10货币均走弱。
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（3）债市—欧美日债市遭遇抛售潮
财联社9月1日电，受能源价格上涨、通胀预期升温以及主要央行货币政策预期变化影响，全球主要国债收益率普遍走高。日本30年期国债收益率升至4.18%以上，创历史新高；英国30年期国债收益率升至5.88%，续创1998年以来最高；德国10年期国债收益率升至3.339%，为2011年以来最高。美国30年期国债收益率升至5.28%，日内上涨4个基点，逼近近期新高。
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（4）美伊冲突—美军称完成一波针对伊朗军事目标的打击行动
财联社9月2日电，美军中央司令部当地时间9月1日称，中央司令部部队于9月1日成功完成了一波针对伊朗军事目标的打击行动。美军打击了伊朗伊斯兰革命卫队目标，包括防空阵地、雷达系统、海上资产和设施、布雷能力以及通信站点。美军中央司令部称，“此次打击行动是在革命卫队最近试图袭击霍尔木兹海峡的商业船只以及美军人员之后进行的”。
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（5）人工智能—OpenAI上调GPT‑6 Astra的API定价
财联社9月4日电，OpenAI表示，在价格上，GPT‑6 Astra的API定价相比上一代GPT-5.6 Sol更高：按每百万Token计费，输入10美元，输出50美元，且缓存读取和写入另行计费。相比之下，GPT-5.6 Sol价格为输入5美元，输出30美元。
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（6）业绩—博通2026财年Q3营收295.91亿美元 同比增长86%
财联社9月3日电，博通2026财年Q3营收295.91亿美元，同比增长86%，去年同期159.52亿美元，市场预期293.62亿美元；调整后EPS3.32美元，同比增长96%，分析师预期3.23美元。Q4展望营收为348亿美元，市场预估为350.5亿美元。在财报电话会议上，博通CEO表示，将2026财年人工智能业务营收指引从560亿美元上调至580亿美元，同比增长186%；到2027年公司已确保供应将人工智能营收翻倍至约1150亿美元；预计2028财年人工智能半导体营收将再次翻倍，达到2300亿美元。博通CEO表示，本季度已开始向谷歌量产交付下一代TPU 8I版本产品；全新谷歌TPU性能与英伟达Vera Rubin持平或更优。
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（7）日本央行—日本央行行长称在制定政策时会比以往更强烈地对外汇波动作出反应
财联社9月2日电，日本央行行长植田和男称，不会单独关注外汇，在制定政策时会比以往更强烈地对外汇波动作出反应。密切关注外汇波动，外汇波动是价格前景的风险因素之一。
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（8）业绩—戴尔预计本财年营收1920亿美元
财联社9月2日电，戴尔预计本财年营收1920亿美元，分析师预期1737.6亿美元，公司原本预计1650亿-1690亿美元；AI优化服务器全年营收预期由600亿美元上调至740亿美元。
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（9）存储—报道称三星存储器业务部门将2031年前约70%的产能分配给长约订单 HBM抢货情况相当激烈
《科创板日报》1日讯，AI建设热潮引爆HBM需求，并排挤传统DRAM供给、加剧内存缺货。韩媒报道，三星的存储器业务部门已将2031年前约70%的产能分配给长约订单（long-term agreements，简称LTAs），主要签约客户包括英伟达，微软及谷歌等大型科技公司。然而，HBM抢货情况相当激烈，就连这些大型科技公司都无法取得合约约定的全部供货量，使现货价格进一步飙升。
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（10）云计算—Anthropic与英伟达支持的Lambda签署350亿美元云计算协议
财联社9月1日电，据报道，Anthropic与英伟达支持的云服务提供商Lambda签署一项价值350亿美元的云计算协议，这个数据中心的租赁由英伟达持有。
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3、 全球重点科技公司跟踪
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