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微亿智造赴港IPO，聚焦工业具身智能机器人领域，2024年扭亏

格隆汇10-19 15:24

暴涨后还能买吗？达里欧对黄金的最新思考

那样提供安全垫。至于股票——尤其是像人工智能（AI）等高增长行业的股票——虽然潜在回报很高，但经通胀调整后，其表现往往不尽如人意。原因有两点：一是股票的抗通胀属性有限；二是在经济极度低迷时期，整体经济和企业经营都会陷入困境。总而言之，黄金是这些资产中独一无二的优质分散投资标的，而分散投资至关重要，因此黄金应在大多数投资组合中占据一席之地。问题 3：嗨，雷，至少人工智能领域有巨大的上涨空间，债务工具还能产生利息，而黄金除了“看起来稳固”之外似乎没什么吸引力吧？达里奥：我能理解，出于你提到的那些原因，你并不看好黄金。而我也不想为黄金（或任何其他投资品）鼓吹，因为我不想变成一个投资建议提供者，这对任何人都没有好处。我只是想分享我对市场机制的理解。投资上，我更倾向于高度分散化，而非押注单一市场；不过，我也会根据指标与判断做出“倾斜配置”。在过去相当长一段时间里，这种判断让我对黄金有着较大的倾斜配置。如果你想了解背后的原因，我的书《国家如何走向破产：大周期》对我的思路有更全面的阐述，远非我在这里三言两语能说清。至于你提到的其他投资市场，尤其是AI股票——它们的长期表现取决于其估值与未来现金流的匹配程度，而这些极不确定；短期则取决于“泡沫动态”。我认为我们应当牢记历史经验——每当出现突破性技术时，相关公司都会变得极度热门。我不是说这些AI公司一定处于泡沫中，但它们确实显示出许多泡沫特征。目前，美国股市的80%涨幅来自这类AI公司；美国收入最高的10%人群持有85%的股票，并贡献了全国一半消费；而AI公司的资本开支占到今年经济增长的40%。如果这些公司表现不及预期，股市与经济都将遭受巨大冲击。因此，从任何角度看，进行一定程度的分散化都是明智的。你提到“债务工具能产生利息”，这一点没错。但债务工具要成为优质的财富储存手段，必须能提供可观的税后实际利率。但目前存在大量降低实际利率的压力，债务供给远快于需求增长——因此我们正在看到资金从债务资产转向黄金，而黄金的总量有限，无法满足所有的分散配置需求。暂且不考虑战术层面的因素，黄金是对其他投资的极佳分散化资产。如果个人投资者、机构投资者和各国央行都在投资组合中配置适当比例的黄金，黄金价格将不得不上升——因为供给太少。就我个人而言，我希望在组合中保留一定比例的黄金，而确定这个比例是非常重要的。虽然我不会提供具体的投资建议，但我建议每个投资者都问自己一个根本问题： “我该分配多少比例到黄金？” 对大多数投资者而言，我认为10%–15%是合理的。问题 4：黄金价格已经上涨了，现在再买还合适吗？达里奥：在我看来，每个人都应该问自己并回答一个最简单也最核心的问题：如果我对未来市场走势一无所知，我的投资组合中该有多少黄金？换句话说，应当从战略资产配置的角度，而不是短期投机的角度去看待。由于黄金与其他资产（主要是股票和债券）在历史上存在负相关性，尤其是在股票和债券实际回报率不佳时，这个问题的答案是：配置约15%的黄金最佳，因为这能让投资组合的风险收益比达到最优。然而，从长期来看，黄金的预期回报较低（如同现金），虽然在关键时刻表现极佳。因此，这种更优的风险调整回报是以“长期回报下降”为代价的。为了保持相同的预期回报，我个人会用杠杆提升整个组合的规模，或将黄金作为叠加头寸（overlay）来持有。这样既能保持高回报率，又能提高风险调整收益比。至于短期投机，那是另一个话题，我就不赘述了——我也不鼓励别人进行此类战术性押注。问题 5：以散户为主的黄金ETF（交易所交易基金）规模扩大，对金价的整体走势有何影响？价格的本质是：买家愿意支付的总金额 ÷ 卖家愿意出售的总数量。买卖双方的动机及交易工具都会影响价格。黄金ETF的崛起确实让零售和机构投资者更容易买卖黄金，提高了市场流动性与透明度，也让更多投资者能更轻松地参与黄金投资。但总体而言，ETF市场规模仍远小于实物黄金投资与央行持仓，因此它并非黄金价格上涨的主要原因。问题 6：黄金是否已开始取代美国国债，成为无风险资产？如果是，黄金能否支撑大规模的资产配置转移？达里奥：客观地说，是的。黄金确实已开始在许多投资组合（尤其是央行与大型机构）中，取代部分美国国债作为“无风险资产”。这些持有者已减少美债持仓、增加黄金比重。从长期历史视角看，相比国债或任何法定货币计价的债务，黄金是更“无风险”的资产。黄金是历史上最被广泛接受的货币——如今，它已成为全球央行持有量第二大的“货币”。事实证明，它比各国政府发行的债务资产风险更低。无论在历史上还是当下，债务资产都是债务人向债权人承诺兑付货币的凭证。有时这货币是黄金，有时是可印制的法币。历史上，当债务过多、现有货币不足以偿还时，央行会印钱还债，从而导致货币贬值。在金本位时代，政府会违背用黄金偿债的承诺，转而用印出来的货币兑付；到了法定货币时代，政府则直接印钞偿债。历史告诉我们：美国国债这类债务资产面临的最大风险，要么是违约，要么是贬值，而贬值的可能性更大。而黄金是一种具有内在价值的货币与财富储藏手段，它的价值不依赖任何人的信用承诺。它是跨越时间与国界的通用货币。自1750年以来，约80%的货币已消失，其余20%也被严重贬值。这再次说明——黄金之所以重要，是因为它不依赖于人类信用体系的可持续性。

格隆汇10-19 13:45

外资最新持仓来了！增持这些公司

球股市的评级上调至“有吸引力”，理由是人工智能(AI)支出有望提高生产率，而且政策环境有利。瑞银告诉投资者，它已将“全球、美国、中国、新兴市场和除日本外的亚洲股市上调至有吸引力”。瑞银分析师还将2025年全球盈利增长预期从6.5%上调至8%，并预计明年将实现高个位数增长。瑞银将标普500指数2025年底目标点位上调至6900点，此前预测为6600点；将MSCI新兴市场指数2026年6月目标位上调至1470点，理由是企业盈利预期改善。瑞银继续将科技作为其“全球首选行业”，并将中国科技股评级上调至最具吸引力，理由是“对中国科技领军企业将人工智能货币化的能力越来越有信心”。该行预测，2026年中国科技股每股收益将增长近40%。

格隆汇10-19 13:45

LuminaFi主网将于10月18日正式上线，打造AI驱动的DeFi4.0基础架构

上线，标志着 DeFi 4.0 迈入由人工智能（AI）驱动的全新阶段。作为新一代去中心化金融基础设施协议，LuminaFi 通过全链上执行、结构性通缩模型与 AI 策略平衡机制，为去中心化金融提供更安全、更透明、更高效的系统架构。重塑去中心化金融的底层逻辑 LuminaFi 的核心技术位于其 AI 智能策略引擎（AI Strategy Engine）。该系统能够对链上资金流动、代币通缩节奏与流动性参数进行动态优化，实现算法化的风险调控与价值自平衡。与此同时，LuminaFi 的全链上执行框架（Full On-Chain Execution Framework）彻底消除了传统 DeFi 协议中的中心化依赖。所有智能合约均自动执行、公开可查、不可篡改，从而构建真正意义上的 “零信任体系（Zero-Trust System）”。结构性通缩模型与长期可持续性为确保生态系统的稳定运行与价值锚定，LuminaFi 采用结构性通缩模型（Structured Deflation Model）。主网底池总量为 5000 万枚 LUMI，并通过链上机制以每秒 3 枚的速度自动燃烧，直至总量降至 1000 万枚后停止。这一机制确保 LUMI 在长期运行中具备稳定、可验证的稀缺属性。同时，系统将燃烧节奏与市场资金流动深度相匹配，形成“可自我修正”的经济平衡机制。去中心化治理与协议安全 LuminaFi 实现了权限完全丢弃（Permissionless Governance），系统不依赖任何单一控制方，所有关键决策均通过 DAO 治理流程执行。此外，协议已通过国际安全审计机构审核，核心合约代码开源，以确保资金安全、透明执行与跨区域合规性。这一安全框架由四个核心层面构成：智能合约自动化执行；多层权限验证与废弃机制；审计与监测系统的持续追踪；社区共治的治理结构。 AI 驱动的智能治理网络 LuminaFi 的 AI 决策模块（AI Decision Layer）可实时监控协议运行状态，根据市场数据与用户行为，自动调整资金分配策略与奖励结构，从而维持系统的高效运作与低波动性。该模块的长期目标是推动协议治理从“规则执行”过渡至“智能调节”，实现真正意义上的自我演化型 DeFi 网络（Self-Evolving DeFi Network）。长期生态规划 LuminaFi 的长期愿景是打造 Web3 的核心价值层，并计划推出全链去中心化交易系统 LUMISWAP，形成覆盖流动性、清算、治理与激励的一体化生态。通过 “AI + DeFi” 的结合，LuminaFi 将为全球金融市场提供更具弹性与可验证性的去中心化基础设施。团队与背景 LuminaFi 总部位于新加坡，核心团队由来自区块链安全、AI 算法、金融工程及智能合约开发领域的专家组成。团队以“透明、安全、可持续”为核心理念，持续推动去中心化金融体系的技术化与国际化发展。迈向 DeFi 4.0：AI 定义金融信任在 LuminaFi 的架构中，AI 不仅是技术引擎，更是信任的基础。通过将算法逻辑与治理共识结合，LuminaFi 建立了一个 “可验证、可演化、可持续” 的金融系统。正如项目技术负责人所言： “我们相信，去中心化金融的未来，不仅在于无中介的交易，而在于让智能成为系统的规则。LuminaFi 的目标，是让信任由算法定义，让金融因智能而自我进化。” LuminaFi 的上线，不只是主网的启动，更是一场底层架构的革新。它为 Web3 世界提供了一个新的金融基石 —— 一个由 AI 驱动、透明可查、去中心化自治的 DeFi 4.0 协议层。

ChainCatcher链捕手10-17 19:35

Arm CEO哈斯：本地AI推理降低能耗，云端训练仍是核心

哈斯（Rene Haas）表示，将部分人工智能（AI）功能从云端转移到本地设备，有助于降低整体能源消耗。这一策略旨在应对大规模吉瓦级数据中心在长期运营中可能面临的能源压力。 AI能耗与节能策略哈斯指出，AI训练仍需依赖云端强大的计算能力，但AI推理任务可以在本地设备完成，包括手机、电脑和智能眼镜等。这种分布式计算模式有助于减少巨额电力投入，同时提升响应速度和用户体验。哈斯表示：“你会问自己，需要做出哪些改变？我认为有两个方向。其中一个是低功耗，即在云端实现尽可能低能耗，Arm在这方面贡献很大。但更具体的是，将这些AI工作负载从云端转移到本地应用。” 混合计算模式解析 Arm CEO强调，历史上计算的发展趋势总是走向混合模式，AI领域也不例外。训练仍集中在云端以保证模型规模和精度，而推理环节下沉到本地，实现能效和延迟优化。这意味着未来AI设备将具备更强的自主计算能力，降低对云端算力的依赖。 AI环节计算位置特点与优势训练云端支持大规模模型、高精度训练推理本地设备降低延迟和能耗，提高用户体验战略影响与行业趋势 Arm的这一策略反映了芯片设计向低功耗、高能效方向的行业趋势。在AI算力需求快速增长的背景下，将推理下沉至本地有助于缓解数据中心能源负担，同时推动移动端和边缘计算设备的发展。这对智能手机、AR/VR设备及物联网终端的AI能力提升具有重要意义。编辑总结 Arm CEO哈斯提出的“本地AI推理+云端训练”混合模式，体现了企业在应对AI能耗和大规模数据中心挑战上的战略思路。通过下沉推理工作负载，不仅可降低能耗，还能优化延迟和用户体验。未来，混合计算模式将成为AI设备和云端基础设施协同发展的核心趋势。常见问题解答问1：Arm CEO提出的AI本地化策略核心是什么？答：核心是将AI推理任务下沉到本地设备，而训练任务仍保留在云端，从而降低整体能耗和延迟。问2：为什么云端训练仍然必要？答：训练需要强大的算力支持大规模模型和高精度计算，本地设备难以承担，因此训练仍依赖云端。问3：本地AI推理的优势有哪些？答：优势包括降低能耗、减少延迟、提高用户体验，同时减轻云端数据中心的负担。问4：这种混合计算模式对产业有何意义？答：可推动移动端、边缘设备和物联网终端的AI能力提升，同时推动芯片设计向高能效方向发展。问5：未来AI计算是否将完全转移到本地？答：不完全，训练仍需云端算力支持，但推理会更多依赖本地设备，形成“云+端”的混合模式。来源：今日美股网

今日美股网10-17 00:11

台积电乐观业绩点燃AI芯片行情！半导体板块集体飙升，产业结构性牛市重燃

强劲财报并上调全年营收预期，激发市场对人工智能（AI）基础设施需求持续增长的乐观情绪。这也是AI行业在本周数百亿美元交易潮推动下的又一利好信号。台积电公布创纪录的季度利润，并上调2025年全年营收预期，归因于来自英伟达（Nvidia）与苹果公司（Apple）等客户的强劲订单。该公司表示，AI芯片与高性能计算（HPC）需求的爆发，正推动半导体制造进入长期增长周期。 AI投资潮汹涌：黑石收购数据中心、OpenAI携手博通造芯 AI产业的资本热潮本周再掀波澜：由贝莱德集团（BlackRock）牵头的财团宣布以400亿美元收购数据中心运营商Aligned Data Centers；与此同时，OpenAI与博通公司（Broadcom）签署协议，共同打造10吉瓦（10GW）定制芯片产能，这一规模足以为800万美国家庭供电。这些交易表明，华尔街围绕AI硬件的“镐头与铁锹交易”依然炙手可热。自ChatGPT在2022年底问世近三年以来，科技巨头（Big Tech）与初创企业（startups）仍在竞相构建能与人类智能相媲美的系统。分析师：AI芯片需求进入“结构性牛市” AvaTrade首席市场分析师凯特·里曼（Kate Leaman）指出：“这不是一时的行情波动。台积电的惊艳季度业绩清楚地说明——这已不再是一个周期性的故事，而是一个结构性增长趋势。” 受此提振，芯片股普遍走强：美光科技（Micron Technology）大涨约4%，延续其2025年的强劲涨势，主要受益于AI服务器中使用的高带宽存储器（HBM）持续供不应求；三星电子（Samsung Electronics）在韩国股市收涨2.8%；英伟达（Nvidia）上涨1.2%，迈威尔科技（Marvell Technology）上涨1.3%，博通（Broadcom）上涨2.4%。云端AI整合推动企业资本开支扩张企业软件巨头赛富时（Salesforce）周三表示，预计到2030年公司营收将超过600亿美元，主要得益于人工智能在云服务的深度整合。这一趋势反映出全球企业在AI基础设施与半导体领域的长期投资动能，进一步支撑了对先进芯片的持续高需求。台积电的强劲业绩不仅提振了半导体板块信心，更昭示着AI硬件产业正从短期热潮迈入长期结构性繁荣阶段。随着AI芯片、云计算与数据中心建设全面提速，全球半导体行业正迎来新一轮“黄金周期”。

埃尔瓦10-16 22:20

AI热潮终将退去！这位基金经理建议押注“美国人日常必需股”

斯米德资本管理公司创始人兼首席投资官比尔·斯米德指出，当由人工智能推动的股市上涨告一段落时，真正能拯救投资组合的，是普通美国人。

加美财经10-16 22:00

2025维洛全球科技颁奖盛典嘉年华（新加坡站）圆满落幕

题，深入聚焦 Web3 去中心化技术、人工智能（AI）、现实世界资产（RWA）代币化、跨境支付创新、链游生态系统等前沿议题。来自美国、英国、新加坡、中国、中东及东南亚的学术机构、基金会代表、企业领袖、技术专家齐聚一堂，现场氛围热烈、思想碰撞频繁。峰会聚焦前沿科技，赋能全球数字经济大会以“赋能实体经济，驱动数字未来”为主题，重点聚焦 Web3 去中心化技术、人工智能（AI）、现实世界资产（RWA）代币化、跨境支付创新与链游生态系统等核心议题。来自全球的学术机构代表、知名基金会负责人、企业领袖及行业专家在多场高峰论坛中发表真知灼见，围绕“科技创新如何赋能实体经济”“AI 与 RWA 的融合前景”等议题展开热烈讨论，为数字经济发展提供了新的思路与方向。国际嘉宾阵容强大 · 思想与视野交融来自美国的多位基金会代表带来了高水准的主题演讲与案例分享，其中包括： Allan W. Jennings, Esq（维洛基金会北美副主席 / NASA 顾问），阐述了从太空科技到区块链信任机制的跨界融合； Gerard Mc Keon（《Black Tie International》杂志出版人），分享了 Web3 在全球传媒与品牌传播中的新角色； Juan Ardila（纽约州议员），解读了美国对数字资产与 Web3 创新的政策动向； Paul Sladkus（CBS 记者、艾美奖得主）与 Edward Cologna（SRTV 制片人）探讨了 AI、影视与区块链技术的融合趋势。同时，来自 Paxos 稳定币联合创始人 Rich Teo、华尔街投资人 Jesse Weiner 以及国际金融分析师 Ivy Ma（CFA）的深度分析，为现场带来了全球视角的金融科技洞察。他们的发言观点务实、前瞻性强，引发了与会嘉宾的广泛共鸣，现场掌声不断，气氛热烈。 APG 发布全球启动计划，引领隐私金融新纪元作为本届峰会的总冠名合作伙伴，APG（Advanced Privacy Global）在活动期间重磅发布APG 全球启动计划（APG Global Launch Conference）。 APG 作为 GCEX 集团战略并购升级后的全球合规隐私支付平台，以零知识证明技术（zk-SNARK）为核心，融合跨境清算网络与智能合规体系，致力于构建“隐私保护、合规优先、全球可用”的新型金融基础设施。 APG 在会上展示了其在跨境支付、数字身份验证、DeFi 合规服务与 Web3 金融生态建设等方向的最新成果，并宣布将与多家国际基金会及机构建立战略合作，共同推动隐私金融与合规科技的全球标准化发展。这一系列举措赢得了与会专家与机构代表的高度认可，被认为是 Web3 金融合规化进程中的重要里程碑。整场峰会历时两天，现场讨论热烈、成果丰硕。无论是思想的深度交流，还是国际间的合作意向签署，都标志着 Veloza 科创博览会已成为连接东西方科技创新与数字金融生态的重要桥梁。此次盛会的成功举办，不仅展现了新加坡作为全球科技与金融中心的国际影响力，也进一步奠定了 Veloza 全球科技颁奖盛典嘉年华在 Web3 与创新科技领域的全球标杆地位。 2025 Veloza Global Tech & Innovation Expo & Awards 圆满收官，但科技创新的征程仍在继续。全球科技领袖的思想共鸣，将持续推动数字经济走向更加开放、智能与可持续的未来。

ChainCatcher链捕手10-16 15:53

AI闪耀华尔街业绩，但员工“丢饭碗”！小摩高盛的“AI裁员潮”来了

dingKey - 宏观政策不稳定性和人工智能（AI）热潮继续推动三季度资本市场的交易热情，给大型金融公司带来又一个创纪录的季节。但随着AI技术展示更强大的场景应用能力和更高的效率，摩根大通和高盛等华尔街机构的员工正在被AI取代。包括摩根大通、美国银行、富国银行、花旗银行、摩根士丹利和高盛在内的六大华尔街银行在今年三季度实现了154亿美元的股票交易收入，为至少五年来第三季的最高水平，较去年的124亿美元增长24%。除了特朗普关税政策的反复引发空多头和空头的火热博弈，AI技术的发展也推动投资人将资金注入英伟达、甲骨文、博通等AI股票中，华尔街从这些交易中赚得盆满钵满。成也AI，败也AI。在收获“高光财报”之际，华尔街也在其业务中扩大AI技术的采用，越来越多工作岗位被其替代。摩根大通三季度利润同比增长12%，但员工数量仅增长1%。该行首席财务官Jeremy Barnum透露，他们已经通知经理们避免招聘新员工，因为其正在将AI应用于各个业务领域中。截至9月底，摩根大通在全球拥有31.8万名员工。Barnum称，该银行对于任何特定需求都倾向于采取的反应方式是不增加员工数量，而是采取其他措施。摩根大通的一名高管在今年5月时曾预计，在AI的帮助下，尽管业务量有所增长，公司未来五年运营和支持人员将至少削减10%。目前在全球拥有4.83万名员工的高盛也正在采取类似的措施。在公布三季度业绩时，高盛CEO David Solomon表示，今年将限制员工人数的增长，并进行有限的裁员。高盛指出，这是为了充分享受AI技术的益处，其可以在公司运营的各个方面提高速度和敏捷性。原文链接

TradingKey10-16 15:02

甲骨文与AMD深化合作，OCI将部署5万GPU以支持AI推理及超级集群建设

会非常积极地采用AMD的芯片，尤其是在人工智能（AI）推理领域。”OCI执行副总裁Mahesh Thiagarajan补充道：“我们将继续携手AMD提供最佳性价比、开放、安全且可扩展的云基础，以满足客户对AI新时代的需求。” OCI GPU部署计划与技术方案甲骨文计划于2026年第三季度开始在OCI中部署5万枚AMD GPU，并将在2027年及以后逐步扩展。这些GPU将应用于OCI超级集群，采用AMD的“Helios”机架设计，该设计整合了：组件型号/系列功能 GPU AMD Instinct MI450 AI推理及高性能计算 CPU AMD处理器支持GPU加速的服务器计算网卡 AMD网络解决方案高带宽低延迟数据传输此部署将增强OCI在AI推理和企业级计算场景中的性能，并提供可扩展、高性价比的云基础设施。市场影响及AI战略定位消息发布后，AMD股价一度上涨超3%。分析认为，此举标志着越来越多云计算公司选择AMD作为英伟达(NVDA.US)的替代方案。甲骨文和AMD的合作将帮助企业客户获得更多算力来源，支持AI训练和推理工作负载。今年6月，AMD首席执行官苏姿丰发布了Instinct MI450系列GPU，与OpenAI合作的MI300X和MI450芯片也将用于AI计算。OpenAI在近期协议中计划部署高达6GW的AMD GPU，首批1GW设备将于明年投入使用，这显示出跨厂商算力整合趋势。行业背景及竞争格局分析尽管OpenAI与英伟达历来关系紧密，但公司希望多来源获取算力，以降低风险并增强灵活性，同时与博通(AVGO.US)合作设计自研AI芯片。OCI高级副总裁Batta称：“我认为AMD的表现非常出色，就像英伟达一样，两家公司各有其价值。” 技术分析公司Futurum Group首席执行官Daniel Newman表示：“甲骨文已经展现出愿意押上重注、全力拥抱AI时代的决心。现在关键是要证明，在算力之外，公司能否凭借自身庞大的数据资源和企业级能力，为企业AI浪潮带来真正的附加价值。” 编辑总结甲骨文与AMD的进一步合作表明，云计算巨头正积极拓展多源AI算力解决方案，以提升OCI在企业级AI推理和高性能计算领域的竞争力。部署5万枚AMD GPU的计划将增强OCI超级集群能力，并为客户提供高性价比、开放和可扩展的云基础设施。尽管英伟达仍主导数据中心GPU市场，但AMD的市场份额正在逐步提升，甲骨文的战略布局也凸显了企业对开放AI硬件生态的重视。常见问题解答问1：甲骨文为何选择AMD GPU而非继续完全依赖英伟达？答：甲骨文希望多来源获取AI算力，以降低依赖单一供应商的风险，同时提供更灵活、高性价比的云服务。AMD GPU成为英伟达的替代方案。问2：OCI超级集群采用的AMD“Helios”机架有哪些特点？答：Helios机架整合AMD Instinct MI450 GPU、CPU及网卡，提供高性能AI推理能力，并支持可扩展、开放、安全的企业级云基础设施。问3：部署5万GPU将对甲骨文客户有何影响？答：客户将获得更强大的AI推理能力、高性价比的算力资源及更高的系统可扩展性，支持更大规模AI模型和自主型AI应用。问4：OpenAI与AMD的合作对行业意味着什么？答：表明AI算力需求持续增长，企业正在多厂商整合GPU资源，以满足大规模训练和推理需求，同时推动产业多样化。问5：甲骨文在AI战略上面临的主要挑战是什么？答：挑战在于证明在算力之外，公司能利用自身庞大的数据资源和企业级能力，为客户AI应用提供附加价值，形成差异化竞争力。来源：今日美股网

今日美股网10-16 00:11

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