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OpenAI发布GPT-Realtime语音模型，AI Agent进入超逼真对话时代

odayusstock.com 报道，OpenAI发布了最新语音模型 GPT-Realtime，面向多模态AI Agent场景。该模型可实现更加自然流畅的语音生成，完美模仿人类的语调、情感和语速，同时支持图像理解与语音或文本对话结合使用。 GPT-Realtime模型特点 GPT-Realtime是专用于语音AI Agent的多模态模型，其核心特点包括：自然语音生成：能够生成逼真的语音，模仿人类多样化语调和情感变化。语速与情感调控：可根据场景需求调整语速和情绪表达。多模态理解：支持图像内容理解，并将其与语音或文本结合进行对话。可扩展语音库：提供多样化语音选择，增强AI Agent个性化体验。应用场景与潜在价值 GPT-Realtime可广泛应用于客服、教育、金融、医疗等行业：客服：提供自然、情感丰富的语音交互，提升用户体验。教育：可用于智能导师和互动教学，提高学习效率和参与度。金融：支持语音分析、智能咨询和财务规划服务。医疗：辅助医生与患者沟通，提供心理健康和远程医疗支持。语音升级与新语音介绍此次更新中，GPT-Realtime新增了两种特色语音：Marin和Cedar，同时对原有8种语音进行了全面升级，增强了自然度和情感表达能力。xAI和OpenAI团队指出，此次语音升级可让AI Agent更加贴近真实人类交流体验。市场影响与行业趋势分析人士认为，GPT-Realtime标志着AI Agent进入“超逼真对话”时代。随着企业对智能语音交互需求增加，尤其是在客服、教育及医疗领域，GPT-Realtime将加速AI语音应用落地并带动相关产业链发展。未来，企业可利用多模态AI Agent降低人力成本、提高服务效率，同时提升客户满意度。编辑总结 OpenAI发布的 GPT-Realtime语音模型，将AI Agent推向更高的自然交互水平。通过多模态理解、情感语调模拟和新语音扩展，模型在客服、教育、金融和医疗等领域的应用潜力巨大。尽管技术仍面临语义理解和隐私保护挑战，但其高逼真度语音能力有望引领AI语音交互的行业革新。常见问题解答 Q1：GPT-Realtime是什么类型的模型？ A1：GPT-Realtime是OpenAI发布的多模态语音AI Agent模型，专注于生成自然、流畅且带有情感的语音，同时支持图像理解与文本结合。 Q2：新增语音有哪些特点？ A2：新增语音包括Marin和Cedar，两种语音具有独特音色和自然语调，同时原有8种语音经过全面升级，提高逼真度和情感表达能力。 Q3：GPT-Realtime可应用于哪些行业？ A3：主要应用于客服、教育、金融、医疗等领域，用于智能语音交互、远程教学、智能咨询和医疗辅助。 Q4：模型对用户和企业有哪些价值？ A4：提高用户交互体验、降低人力成本、提升服务效率，并增强企业在多场景下的智能化能力。 Q5：使用GPT-Realtime需要关注哪些风险？ A5：需注意语义理解准确性、数据隐私保护、模型生成语音与实际场景适配性等潜在问题。来源：今日美股网

今日美股网08-30 00:11

扎克伯格疯狂招聘人工智能人才造成混乱，招来的人有的从未出现，有的不给高位就要离开

ao），就威胁要辞职并回到他之前的雇主OpenAI，这对克伯格投入数十亿美元打造“个人超级智能”的计划是一次打击。赵甚至签署了回到OpenAI的工作文件。不久后他被授予Meta新任“首席AI科学家”的头衔。这一事件凸显了扎克伯格在Meta 20年历史上推动最剧烈高层重组时带来的动荡。作为少数仍在任的大型科技公司创始人CEO之一，扎克伯格长期依赖首席产品官克里斯·考克斯等亲信，来领导他最看重的部门并扩充高层队伍。但在争夺AI主导权的战斗中，这位亿万富翁正转向新近招聘的一批高管，包括赵、前Scale AI首席执行官汪滔，以及前GitHub负责人纳特·弗里德曼。现有员工正在适应Meta AI工作的重塑。新来者试图施展权力，同时还要适应这个市值1.95万亿美元、CEO高度亲力亲为的庞大公司里的独特运作方式。 “现在公司里有很多大人物。”一位与Meta新AI领导层关系密切的投资者说。据知情人士透露，更糟糕的，已有一些新加入的AI员工短暂任职后就选择离开。其中包括数周前才加入公司的机器学习科学家伊森·奈特。另一位前OpenAI研究员阿维·维尔马完成了Meta的入职流程，但一天都没有来过。研究科学家里沙布·阿加瓦尔周三在X平台发文宣布离职，他4月才加入Meta。他说，虽然扎克伯格和汪的愿景“极具吸引力”，但他“感到被另一种挑战所吸引”，未透露更多细节。近期宣布离开的已经有超过六位资深员工，包括生成式AI员工查娅·纳亚克和洛雷达娜·克里桑，在Meta分别工作了9年和10年。 Meta则表示：“我们理解外界对我们AI工作的每个细节都有过度关注，无论这些细节多么无关紧要或琐碎。但我们只专注于推动‘个人超级智能’的研发。” 公司发言人说，赵从一开始就是Meta超级智能项目的科学负责人，公司等团队组建完成后才正式确立他首席科学家的头衔。他们称：“在任何大型组织中，一定程度的人员流动是正常的。这些离职员工大多已经在公司工作多年，我们祝他们一切顺利。” 整个夏天，扎克伯格疯狂招募AI研究人员，试图从OpenAI和苹果等竞争对手手中挖人，承诺九位数的签约奖金和庞大的计算资源，以赶上其他实验室。本月，Meta宣布重组其AI部门——这个部门最近更名为Meta超级智能实验室（MSL），分成四个小组。这是6个月内第四次重组。 Meta研究科学家米曼萨·贾伊斯瓦尔上周在X上开玩笑说：“再来一次重组，一切都会好起来的。就差这一次了。” 负责Meta所有AI工作的，是28岁的汪滔。他是一位在硅谷人脉很广且商业头脑敏锐的创业者，扎克伯格为此向他创立的Scale数据标注公司投入了140亿美元。汪掌管扎克伯格最神秘的新部门“TBD”，意为“待定”，聚集了大批重量级新员工。据知情人士透露，这个团队的一个决定是，不再积极推进将旗舰模型Llama Behemoth公开发布，因为表现未达预期。TBD现在转而专注于开发更新的前沿模型。多位公司内部人士称，扎克伯格对TBD团队高度投入并深度参与，而另一些人批评他“事无巨细地干预”。另一位知情人士说，汪和扎克伯格在实现超级智能的时间表上难以达成一致。扎克伯格敦促团队加快进度。 Meta表示，这些说法是“毫无根据的制造矛盾，显然是一些喜欢自我炒作的人散布的”。据知情人士透露，汪的领导风格与一些人产生摩擦，他们指出他缺乏在大型科技公司管理跨部门团队的经验。一名前内部人士说，一些新AI员工对公司的官僚作风感到沮丧，还抱怨无法得到他们承诺的资源，比如计算能力。 Meta回应称：“虽然TBD实验室还相对年轻，但我们相信它的人均计算资源是业界最高的，而且只会继续增加。” 据了解，汪和其他来自Scale的员工在适应Meta的独特运作方式上遇到困难，比如必须习惯没有营收目标，而这是他们在创业公司时期的常态。尽管存在磨合问题，一些人仍对领导层的调整表示欢迎，包括任命受欢迎的创业者兼风险投资人弗里德曼领导产品与应用研究团队，这个团队负责将模型整合进Meta的应用。聘请赵这样顶尖技术专家，也被认为是Meta和行业的一大胜利。有人认为，他果断的作风能推动公司AI发展。这场洗牌部分削弱了Meta其他高管的地位。Meta首席AI科学家扬·勒昆继续担任原职，但现在要向汪汇报，而不是直接向扎克伯格。曾在今年早些时候领导Llama和生成式AI工作的艾哈迈德·阿尔-达勒，未被任命为任何团队负责人。考克斯仍担任首席产品官，但汪直接向扎克伯格汇报，考克斯失去了对生成式AI的监督权，而这一领域此前归他负责。 Meta表示，考克斯“仍然深度参与”更广泛的AI工作，包括监督推荐系统。一位人士说，未来Meta可能会削减AI团队。在上周分享给管理层的一份备忘录中，Meta表示将“暂停Meta超级智能实验室所有团队的招聘，除非是业务关键岗位”。备忘录称，汪的团队将逐案评估招聘申请，但这次冻结，“将让管理层在制定战略的同时，谨慎规划2026年的人员增长”。来源：加美财经

加美财经08-30 00:00

跳涨50%！AI应用王者归来！

Palantir引发的恐慌蔓延，再到 OpenAI CEO 奥尔特曼直言“AI 市场泡沫已现”，MIT 报告更给行业泼了冷水：95% 企业的生成式AI投资没见回报，仅 5% 试点能赚钱。层层阴云下，AI应用板块估值一路承压，不少投资者忍不住嘀咕： “难道 AI 落地真的只是喊口号？” 而格隆汇研究院始终站在科技趋势的前排，哪怕市场杂音再多，也坚定认为 AI 应用的爆发节点近在眼前，顶住压力持续看好相关板块 —— 如今 MongoDB 的行情，正是对这份坚持的最好回应。市场从不缺反转，缺的是看透反转的眼光。随着MongoDB（MDB）、Snowflake（SNOW）、OKTA、Elastic（ESTC）、AutoDesk（ADSK）等企业26财年Q2财报密集披露，超预期的业绩终于打破 “AI 无用论” 的僵局。其中 MongoDB 的表现，堪称 “教科书级反弹”： 8月26日收盘还停在214美元，短短两天到8 月28日就飙至 320美元，涨幅近50%—— 这波行情不是偶然，而是这家 “云数据库老兵”靠Atlas云业务+AI功能硬拼出来的底气。早年靠开发者生态站稳脚跟的MongoDB，如今早已不是单纯的“数据库厂商”，而是企业搭 AI 应用时离不开的“数据底座”。它的财报细节、股价异动，不仅让市场重新相信 AI 应用的价值，更让全球投资者看清：真正的成长股，总能在质疑中突围。格隆汇研究院盯上 MongoDB，早有铺垫。 2025年4月，我们在梳理 AI 应用潜力标的时，就注意到它的 Atlas 平台在多模态数据存储上的独特优势——能接住AI应用产生的文本、图像、音频等各类数据，这在当时还没成为行业共识，我们果断将其纳入重点观察名单。之后两个月，团队通过跟踪行业数据反馈，看着Atlas的AI功能从“实验室 demo”变成“客户付费项”，6 月终于判断 “布局时机到了，并在会员专属圈子里明确提示 —— 现在回头看，这个节点踩得有多准？从6月到 8月，MDB 股价涨超 60%，这背后不是运气，是对 “AI 应用从概念到赚钱” 这条产业逻辑的吃透。 01 拆解MongoDB：不止“云数据库”，更是AI时代的“数据基建” 提到MongoDB，不少人仍将其归为“传统数据库转云”的普通玩家，但只要顺着它的产品迭代轨迹、跟踪客户实际使用反馈就会发现，它早已跳出单纯的“工具属性”，成了AI应用落地时绕不开的“刚需伙伴”。格隆汇研究院首次深度分析时就指出：“AI应用爆发会催生多模态数据存储需求，而MongoDB的技术架构恰好踩中了这个关键节点”。如今再看，这个判断正一步步变为现实。 1. 财务数据：不玩“增速噱头”，只做“扎实增长” 26财年Q2的财报没有花哨的数字包装，却处处透着“高质量增长”的质感——这和我们此前“云数据库基本盘稳固，AI能打开增量空间”的判断完全契合：营收超预期，Atlas成绝对支柱：总营收5.914亿美元（同比+24%），比市场预期多出近4000万美元；核心的Atlas云数据库收入同比大涨29%，占总营收比重攀升至74%（较去年提升3个百分点），这意味着MongoDB的“云化转型”不是停留在口号上，而是真正转化成了收入增长的动力。再看细分结构：订阅收入5.724亿美元（同比+23%，占总营收96.8%），其中Atlas订阅占比76.5%，是妥妥的“增长引擎”；服务收入1900万美元（同比+33%），靠的是企业在数据迁移、安全咨询上的真实需求，形成“订阅保基本盘、服务赚增量”的互补格局，增长韧性十足。盈利与现金流双向改善，成本管控见真章：GAAP经营亏损同比收窄18%至6530万美元，非GAAP经营收入却达到8680万美元（利润率14.7%，同比提升3.2个百分点），真正实现了“规模扩张与盈利提升同步”。更亮眼的是现金流表现：自由现金流6990万美元（同比+15%），连续6个季度保持为正，现金储备达23亿美元，为后续研发投入、生态扩张储备了充足“弹药”。成本端同样有惊喜：云基础设施成本下降12%，销售费用率稳定在40%（同比微降0.2个百分点），研发投入维持34%的费率——既没有为了短期盈利压缩长期研发，也没有让费用失控，这种“增长与成本的平衡感”，在高成长科技股中并不常见。客户规模与粘性双升，增长“底气”很强：Q2单季新增2800家付费客户，累计突破5.99万家；ACV超10万美元的大客户数量同比增加28%，ARPU（单客户收入）提升至3.2万美元（同比+2%）——核心驱动力是“Atlas+AI功能”套餐的高渗透率：超22%的新客户选择这套组合，同比提升7个百分点。客户粘性更是亮眼：整体续约率96%，大客户续约率高达98%；开发者生态规模达230万人（同比+18%），近三成客户线索来自这里，获客成本自然随之降低，形成“客户越多-生态越强-获客越易”的正向循环。 2.核心亮点：AI不画“概念饼”，真能“变现赚钱” MongoDB这波近50%的涨幅，表面是财报超预期的推动，本质是“AI功能终于从‘概念’兑现为‘真金白银的收入’”——再加上FY2026指引大幅超预期，市场对其增长的信心才算彻底落地： AI功能从“加分项”变为“必选项”：Atlas的向量搜索功能已服务超2500家AI客户，且带来了实打实的业务价值：电商客户用它将推荐准确率提升35%，金融客户靠它将欺诈识别效率加快40%，这些不是实验室里的“理论数据”，而是客户实际使用后的真实反馈。更关键的是，AI相关收入占Atlas总收入的15%（较Q1提升3个百分点），且支持文本、图像、音频等多模态数据存储；与AWS、Azure的AI服务打通后，生态合作带来的收入同比增长38%——这意味着AI不再是“锦上添花的噱头”，而是能为公司贡献稳定收入的核心业务。 FY2026指引“超预期”，盈利确定性拉满：Q3营收预期5.87-5.92亿美元（同比+21%-22%），而FY2026的指引调整更具“冲击力”：调整后EPS从2.94-3.12美元上调至3.64-3.73美元，比分析师预期的3.10美元高出24%-26%；总收入从22.50-22.90亿美元上调至23.40-23.60亿美元，同样超出市场预期；非GAAP经营利润率仍能维持14%-15%（同比提升2.5-3.5个百分点）。这种“营收、盈利双上调”的情况，在高成长科技股中并不多见，直接体现了公司对未来增长的十足把握，也给市场吃了一颗“定心丸”。 3.还有哪些“增量金矿”没挖透？尽管当前势头向好，但MongoDB的成长路上，仍有两块“潜力增量地”待开发——这也是格隆汇研究院跟踪中重点关注的方向，只有客观看清短板，才能更准确判断其长期成长空间：区域与客户分层“不均衡”，增量空间待激活：区域层面，北美市场增速28%（占总营收65%，贡献75%增量），EMEA市场22%，而亚太市场仅16%（中国市场增速9%，受本地厂商竞争影响）；客户层面，大型企业营收增长30%（占比55%），中小企业仅增长14%（市场份额20%），被云厂商的低价套餐挤压明显。实际上，亚太市场的AI应用需求正快速崛起，中小企业的数字化转型也在加速，这两块“金矿”只要找到突破路径，就能成为MongoDB下一个增长引擎。跨界竞争“初显压力”，护城河需再加固：云厂商方面，亚马逊Aurora在中小企业市场的份额已达40%（同比+2个百分点），打包价格比MongoDB低18%-22%，性价比优势明显；微软Azure Cosmos DB在政企客户中的渗透率25%，分流了部分传统数据库需求。更值得注意的是“跨界竞争”：Snowflake等数据平台推出“一站式数据处理方案”，7%的新客户会同时采购其服务（同比+2个百分点），在部分场景下可能存在客户分流风险，这也要求MongoDB进一步强化“数据库+AI”的独特优势，筑牢竞争护城河。 4.估值透视：当前市值仍有空间，长期成长“看得见” 判断MongoDB的估值，不能只盯着这波50%的短期涨幅，更要结合“基本面修正+行业红利”综合测算——格隆汇研究院通过“自由现金流+收入PS”双维度交叉验证，得出的合理市值区间清晰可见：当前估值“低于行业均值”，增长潜力未充分定价：以FY2026指引中值23.5亿美元计算，当前市值对应的PS约12倍，而行业均值为20倍，相当于较行业平均水平折价40%；PSG（估值增速比）为0.5（对应24%的营收增速），也是低于市场普遍的0.6-0.7水平，这意味着即便经过这波上涨，其增长潜力仍未被市场充分定价，存在估值修复空间。合理市值区间在200亿-280亿美元，双维度验证支撑：前瞻2027年（2028财年），MongoDB预期收入32-35亿美元（两年复合增速18%-22%），自由现金流约8亿美元。从自由现金流维度测算：8亿美元×25-30倍估值，对应市值200亿-240亿美元；从收入PS维度测算：32-35亿美元×8倍PS，对应市值256亿-280亿美元，双维度交叉验证后，确认其合理市值区间为200亿-280亿美元。市值向上“动力明确”，关键节点可跟踪：三大核心支撑未变——Atlas业务保持29%高增速、客户规模突破5.99万家、自由现金流连续6个季度为正，这是基本面的“压舱石”；FY2026 EPS指引上调，直接验证盈利可持续性，消除“高增长不盈利”的担忧；从行业红利看，当前云数据库渗透率仅32%，2027年预计提升至45%，AI驱动下行业需求年增30%，MongoDB作为核心参与者将持续受益。当前市值处于合理区间中偏上位置，后续可重点跟踪Q3 AI客户规模：若突破4000家，有望向280亿美元市值上限靠近。 02 格隆汇研究院：科技赛道的 “价值捕手” 从2023年锁精准捕捉AI算力行情，到“世纪抄底”系列提示英伟达、台积电，到2024年锁定寒武纪、中芯国际等全球AI龙头，再到2025年重点布局AI应用方向，格隆汇研究院从不是 “追热点”，而是靠一套 “产品跟踪→客户验证→财务建模→估值锚定” 的全链条体系来挖掘价值。就像对 MongoDB，我们能跟踪到每个季度 AI 客户的增长、套餐卖得好不好，甚至能预判客户接下来会不会加单 —— 这种 “抠细节” 的研究，才是提前挖到好标的的关键。这次 MongoDB 的反弹，再一次证明：科技赛道里，真成长股从来不是 “喊出来的”，而是 “产品能解决问题、客户愿意买单、财务能兑现” 堆出来的。我们提前布局它，不是赌运气，是看懂了云数据库的行业机会，也摸清了 Atlas+AI 这套组合拳的落地节奏 —— 这才是研究的意义。科技红利下的机会：不止 MongoDB，还有更多 “潜力股” MongoDB的50%反弹，只是 AI 驱动行情的一个缩影。现在科技赛道里，还有不少像它这样 “被低估、有潜力”的标的，比如：类似MongoDB这样的机会如何“埋伏”与“捕捉”？ AI应用的爆发关键节点是哪些？哪些垂直行业渗透率会率先提升？ A股和港股里面哪些AI应用公司存在翻倍空间？这些问题，格隆汇研究院都会持续拆解。我们从不靠 “猜”，只靠数据和逻辑说话，帮你穿透市场情绪，提前找到下一个 “市值有空间、成长有支撑” 的潜力标的。如果你对这些内容感兴趣，欢迎联系我们，获取更多内部分析成果。注：文中所提到个股和题材板块不构成任何推荐，仅为复盘和学习交流所用，投资决策需建立在自我独立理性思考和专业研判之上，市场有风险，投资需谨慎！

格隆汇08-29 17:20

港股创新药精选ETF(520690)交投活跃涨超3%，恒生医疗ETF(513060)拉升上涨2.49%，脑机接口与AI带动医疗AI关注度提升

升术后神经功能保留率与生活质量。 3、OpenAI 发布专用于语音 AI Agent 的多模态模型 GPT-realtime，可生成更自然流畅且具情感与语速变化的语音，并支持图像理解，与语音或文本对话结合使用，适用于客服、教育、金融、医疗等场景打造语音智能体。【机构解读】创新药短期调整和压力：这一轮集中配售显示资本市场对创新药企“资金续航”的核心诉求，龙头公司借机巩固研发与国际化布局，中小Biotech则确保管线推进与现金流安全。短期有摊薄与股价压力，但从长期看，有助于维持研发连续性，加速板块内部强弱分化，验证“资金换时间”的逻辑。脑机接口与AI带动医疗AI关注度提升。一端是把脑机接口直接嵌入术中场景，提供实时、高精度的肿瘤边界导航，实打实提升手术质量与功能保留率；另一端是以 GPT-realtime 为代表的语音多模态 Agent，使人机交互从“会回答”迈向“能协作”，有望在术前宣教、术后康复随访、院内流程调度等环节降本增效。【相关ETF】恒生医疗ETF(513060)及场外联接(博时恒生医疗保健ETF发起式联接(QDII)A：014424；博时恒生医疗保健ETF发起式联接(QDII)C：014425)：：跟踪恒生医疗保健指数，一键覆盖港股医疗保健（制药/器械/服务）核心资产。港股创新药精选ETF(520690)：紧密跟踪恒生港股通创新药精选指数，聚焦港股创新药龙头与高研发属性标的。份额方面，恒生医疗ETF近1周份额增长1.63亿份，实现显著增长，新增份额位居可比基金1/3。资金流入方面，恒生医疗ETF最新资金净流入4098.60万元。拉长时间看，近5个交易日内，合计“吸金”1.07亿元。数据显示，杠杆资金持续布局中。恒生医疗ETF本月以来融资净买额达265.77万元，最新融资余额达2.74亿元。截至8月28日，恒生医疗ETF近2年净值上涨43.81%。从收益能力看，截至2025年8月28日，恒生医疗ETF自成立以来，最高单月回报为28.34%，最长连涨月数为6个月，最长连涨涨幅为79.42%，上涨月份平均收益率为7.42%。截至2025年8月28日，恒生医疗ETF成立以来超越基准年化收益为0.61%。截至2025年8月22日，恒生医疗ETF近1年夏普比率为2.41。回撤方面，截至2025年8月27日，恒生医疗ETF今年以来相对基准回撤0.63%，在可比基金中回撤最小。费率方面，恒生医疗ETF管理费率为0.50%，托管费率为0.15%。跟踪精度方面，截至2025年8月28日，恒生医疗ETF近1月跟踪误差为0.035%，在可比基金中跟踪精度最高。从估值层面来看，恒生医疗ETF跟踪的恒生医疗保健指数最新市盈率（PE-TTM）仅29.44倍，处于近3年12.48%的分位，即估值低于近3年87.52%以上的时间，处于历史低位。恒生医疗ETF紧密跟踪恒生医疗保健指数，恒生医疗保健指数提供一项市场参考指标，反映在香港上市、主要经营医疗保健业务证券的整体表现。数据显示，截至2025年8月28日，恒生医疗保健指数(HSHCI)前十大权重股分别为百济神州(06160)、信达生物(01801)、药明生物(02269)、康方生物(09926)、中国生物制药(01177)、石药集团(01093)、京东健康(06618)、三生制药(01530)、翰森制药(03692)、药明康德(02359)，前十大权重股合计占比61.67%。资金流入方面，港股创新药精选ETF最新资金净流入2134.78万元。拉长时间看，近20个交易日内，合计“吸金”1066.24万元。回撤方面，截至2025年8月27日，港股创新药精选ETF成立以来最大回撤6.02%，相对基准回撤0.13%。费率方面，港股创新药精选ETF管理费率为0.50%，托管费率为0.10%，费率在可比基金中最低。跟踪精度方面，截至2025年8月27日，港股创新药精选ETF今年以来跟踪误差为0.091%，在可比基金中跟踪精度最高。从估值层面来看，港股创新药精选ETF跟踪的恒生港股通创新药精选指数最新市盈率（PE-TTM）仅28.71倍，处于近3年16.98%的分位，即估值低于近3年83.02%以上的时间，处于历史低位。港股创新药精选ETF紧密跟踪恒生港股通创新药精选指数，恒生港股通创新药精选指数旨在反映可经港股通买卖，业务与创新药研究、开发及生产相关的香港上市公司之表现。数据显示，截至2025年8月28日，恒生港股通创新药精选指数(HSSCPB)前十大权重股分别为百济神州(06160)、信达生物(01801)、药明生物(02269)、康方生物(09926)、中国生物制药(01177)、石药集团(01093)、三生制药(01530)、翰森制药(03692)、药明康德(02359)、科伦博泰生物-B(06990)，前十大权重股合计占比77.71%。（文中个股仅作示例，不构成实际投资建议。基金有风险，投资需谨慎。）恒生医疗ETF(513060)，场外联接(博时恒生医疗保健ETF发起式联接(QDII)A：014424；博时恒生医疗保健ETF发起式联接(QDII)C：014425)。港股创新药精选ETF(520690)，一件捕捉中国创新药产业发展机遇。以上产品风险等级为：中高（此为管理人评级，具体销售以各代销机构评级为准）风险提示：基金不同于银行储蓄和债券等固定收益预期的金融工具，不同类型的基金风险收益情况不同，投资人既可能分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。基金的过往业绩并不预示其未来表现。投资者应了解基金的风险收益情况，结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎决策并自行承担风险，不应采信不符合法律法规要求的销售行为及违规宣传推介材料。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云08-29 11:31

24小时环球政经要闻全览 | 8月29日

格隆汇08-29 08:03

财报亮眼，为何股价反跌？英伟达超预期业绩背后的隐忧

GPU将优化以支持在个人电脑上运行部分OpenAI模型。机器人业务：营收5.86亿美元，同比增长69%，尽管仍属较小规模。股东回报公司董事会批准新增600亿美元回购计划（无到期日）。本季度已回购97亿美元股份。背景与市场影响英伟达的增长核心仍在数据中心GPU业务，但同时受益于游戏、机器人等新兴应用扩张。其最大客户包括Meta（马克·扎克伯格 Mark Zuckerberg）、Alphabet（谷歌母公司）、微软（Microsoft）和亚马逊（Amazon），这些科技巨头在AI基础设施上的季度投入均达数百亿美元。英伟达业绩显示，AI基础设施的需求远未见顶，但数据中心收入连续低于预期也释放出放缓信号，市场情绪因此有所波动。

Peng08-29 02:43

美股成交额榜单分析：英伟达财报亮眼，MongoDB飙升37%，Robinhood错失标普500

能公司xAI及社交媒体平台X起诉苹果和OpenAI，指控排他性协议限制竞争，维持市场垄断，涉及ChatGPT在iPhone内置唯一生成式AI聊天机器人的争议。此举可能引发市场对生成式AI竞争格局及行业创新前景的关注。 MongoDB季度业绩及股价飙升分析 MongoDB在2026财年Q2调整后每股收益为1.00美元，高于分析师预期0.67美元；季度收入为5.914亿美元，同比增长约23.6%。公司将全年EPS指引上调至3.64-3.73美元，全年收入指引上调至23.4-23.6亿美元，推动股价上涨37.96%。下表展示其业绩数据对比：指标 Q2业绩去年同期同比增长市场预期调整后每股收益 1.00美元 0.70美元 42.86% 0.67美元季度收入 5.914亿美元 4.781亿美元 23.6% 5.539亿美元标普指数调整与Robinhood影响盈透证券将取代沃尔格林联合博姿纳入标普500指数，而Robinhood未能进入标普500。Robinhood股价收跌5.40%，显示指数调整对券商ETF及个股流动性产生显著影响。投资者需关注指数成分调整带来的短期市场波动。科技巨头动态及市场潜在风险其他科技公司动态中，谷歌(GOOGL.US)股价小幅上涨0.16%，面临联邦法官关于默认搜索合同的裁决风险，潜在影响Alphabet年度收入约260亿美元；Meta新成立的超级智能实验室出现核心研究人员流失，显示研发团队不稳定可能影响AI创新进度；Bitmine Immersion Technologies(BMNR.US)因以太坊增持及限售股解禁风险股价下跌7.85%。编辑总结综合来看，美股高成交额个股表现分化。英伟达财报亮眼但增速预期放缓，MongoDB强劲业绩推动股价大涨；特斯拉与xAI诉讼事件增加市场不确定性；Robinhood因未纳入标普500遭抛售。投资者应关注科技股分化趋势、AI行业支出动态及指数调整带来的短期波动，同时评估公司长期增长潜力。常见问题解答问：英伟达Q2营收和财报表现如何？答：英伟达2026财年Q2营收达到467亿美元，高于市场预期的460亿美元。数据中心业务收入同比增长56%，其中Blackwell芯片销售额环比增长17%。公司批准额外600亿美元股票回购，但第三财季营收指引略低于预期，显示AI领域支出增速放缓，引发市场关注。问：MongoDB股价上涨的主要原因是什么？答：MongoDB Q2调整后每股收益1.00美元，高于预期0.67美元，季度收入同比增长23.6%。公司上调全年EPS至3.64-3.73美元，全年收入指引上调至23.4-23.6亿美元。业绩远超市场预期，直接推动股价上涨近38%。问：特斯拉及xAI诉讼事件对市场有什么影响？答：特斯拉与xAI起诉苹果和OpenAI，指控排他性协议限制竞争。这一事件可能改变生成式AI市场竞争格局，并增加投资者对行业创新和监管不确定性的关注，短期内对股价造成压力，同时引发市场对AI产业链布局的关注。问：Robinhood未入标普500会带来哪些影响？答：Robinhood未能进入标普500导致股价收跌5.40%。指数调整会影响ETF和被动投资资金流入，短期可能增加股价波动。投资者需注意因指数成分变化而产生的流动性和资金配置风险。问：科技巨头面临的潜在风险有哪些？答：谷歌面临联邦法官可能限制默认搜索合同的裁决，潜在影响年度收入约260亿美元；Meta实验室核心研究人员流失，可能影响AI研发进度；Bitmine以太坊持仓增加且限售股解禁，可能引发市场抛售，显示科技公司在创新与市场监管方面存在不确定性。来源：今日美股网

今日美股网08-29 00:13

OpenAI与微软谈判拉锯战：架构重组受阻，融资与IPO进程可能延迟

导读目录 OpenAI架构重组与估值概览与微软谈判的三大关键问题投资者与融资影响分析公司重组进程与法律障碍专家观点与市场预期编辑总结常见问题解答 OpenAI架构重组与估值概览根据 www.Todayusstock.com 报道，尽管OpenAI预期估值将达到5000亿美元，其内部架构调整却迟迟无法完成。这主要源于OpenAI与微软 (MSFT.US)之间存在多个尚未解决的重要分歧，可能导致公司整体融资和IPO计划延迟。 OpenAI的目标是将投资者从“利润分享模式”转换为“持股模式”，为未来上市铺路。但这必须先解决与微软的旧合同问题，该合同原本持续至2030年。与微软谈判的三大关键问题据知情人士透露，OpenAI与微软的谈判主要围绕三大核心问题： 1. API访问权微软目前对OpenAI模型拥有独家托管权，即模型只能部署在Azure云上。OpenAI希望拓展至谷歌Cloud及亚马逊 (AMZN.US) AWS等其他云平台，以扩大API销售收入。双方正在讨论妥协方案，可能允许OpenAI仅向非Azure政府客户提供服务。 2. 知识产权访问权限微软希望了解OpenAI模型的“训练方式”，即开发细节；OpenAI则希望保留模型开发信息的自主权，这仍是双方争议焦点。 3. AGI条款协议中规定，一旦OpenAI实现AGI（通用人工智能），可切断微软对其知识产权访问权限。微软CEO纳德拉希望取消该条款，而OpenAI坚持保留，以作为未来谈判的重要筹码。投资者与融资影响分析微软目前预计将持有OpenAI约30%到35%的股权，具体比例取决于谈判结果。截至目前，微软已投资超过130亿美元。此外，软银承诺的100亿美元投资存在重组完成的时间条件，如果年内谈判未达成，投资可能被撤回。OpenAI近期融资情况如下：融资轮次时间估值主要投资方第一轮 2024年10月 1570亿美元未透露第二轮 2025年3月 3000亿美元软银领投 OpenAI计划通过公司重组，实现一级投资者持股权，进一步推进IPO准备。即使内部架构尚未调整，公司仍在进行二级市场股份转让，并吸引新的投资者兴趣，预计估值可达5000亿美元。公司重组进程与法律障碍 OpenAI重组涉及与微软、其他股东以及加州和特拉华州检察长的沟通。谈判由双方CFO主导，即OpenAI的Sarah Friar和微软的Amy Hood。法律与合同障碍可能导致重组延期，影响部分投资者的资金承诺。专家观点与市场预期业内人士分析，微软对OpenAI的控制力、API独占权以及AGI条款，将直接影响重组后股权分配及公司运营自主性。若谈判顺利完成，OpenAI将拥有更多融资灵活性，投资者可真正持股，公司估值有望进一步提升至5000亿美元以上。编辑总结总体来看，OpenAI与微软的谈判拉锯战，是公司重组和IPO进程中的关键瓶颈。核心问题包括API独占权、知识产权访问和AGI条款。这些因素直接影响投资者股权比例和未来融资。尽管面临内部治理和法律障碍，OpenAI在资本市场的吸引力依然强劲，预期估值达到5000亿美元，并为未来上市奠定基础。常见问题解答问：OpenAI为何难以完成内部架构调整？答：主要原因是OpenAI与微软之间存在多个尚未解决的关键分歧，包括API独占权、知识产权访问权限以及AGI条款，这些问题直接影响公司重组和投资者股权安排。问：微软在OpenAI重组中的角色和持股比例如何？答：微软是OpenAI最大投资方和技术合作伙伴，目前已投资超过130亿美元，预计持股比例为30%-35%，具体取决于谈判结果。问：API访问权争议对OpenAI意味着什么？答：API独占权使OpenAI模型只能部署在Azure上，限制了销售渠道。若拓展到其他云平台，可增加收入来源，但需与微软协商妥协方案。问：AGI条款为何重要？答：AGI条款允许OpenAI在实现通用人工智能后切断微软对其知识产权的访问权，这是OpenAI在谈判中保持自主权的关键筹码。问：重组延迟对投资者融资和IPO有何影响？答：若重组未按时完成，部分投资者如软银可能撤回资金，融资计划受阻，IPO进程可能延迟。但OpenAI仍可通过二级市场股份转让和新投资者筹集资金，保持资本市场热度。来源：今日美股网

今日美股网08-29 00:12

在创下又一个销售纪录后，英伟达预测未来增长将趋缓

高速增长，推动了英伟达的强劲业绩。随着OpenAI、微软、亚马逊、Alphabet和Meta等软件公司持续训练更强大的人工智能模型，他们不断大量采购英伟达芯片。销售增长抵消了在中国市场的波动。英伟达首席执行官黄仁勋表示，基于当前资本支出水平，他预计未来五年最大型的人工智能公司将花费3万亿至4万亿美元，并暗示英伟达有望拿下其中高达70%的收入。作为图形处理器（GPU）的发明者，英伟达在过去十年已发展为一家全方位的计算公司。公司目前提供包括服务器和网络连接在内的一系列数据中心开发产品。黄仁勋表示，公司将继续专注于提升数据中心效率。 “我们其实是一家人工智能基础设施公司，”他说，“我们必须尽可能提高工厂的产出。” 公司最强大的新一代Blackwell系列GPU销售额较上一季度增长17%，黄仁勋表示，这显示出“需求异常旺盛”。公司指出迪士尼、日立、现代汽车和SAP是首批采用Blackwell服务器的客户。自4月初股价触及12个月低点不足95美元以来，英伟达股价已几乎翻倍。当月，中美贸易摩擦升级，特朗普政府禁止公司向中国客户出售H20芯片——这些芯片原本是为了符合美国出口限制而设计的。8月，特朗普在黄仁勋前往白宫会面，并表示愿意向美国联邦政府上缴15%在中国人工智能芯片收入后，允许恢复H20销售。竞争对手超微公司（AMD）的MI308芯片同样获得了这一安排。尽管如此，英伟达在中国的前景依然存在重大疑问。中国政府敦促客户不要购买H20后，公司已停止生产这一芯片。特朗普本月早些时候在白宫的一次会议上表示，如果Blackwell芯片的性能降低30%至50%，其政府可能批准在中国销售。英伟达正敦促美国政府批准这样的芯片。首席财务官科莱特·克雷斯表示，Blackwell是“人工智能推理的新标准”。她说，“我们正处在一场将改变所有行业的工业革命开端。” 英伟达表示，7月季度没有销售新的H20芯片，克雷斯周三称，公司预计第三财季H20也不会带来收入，原因是持续的地缘政治问题。公司表示，数据中心收入低于预期部分是由于H20销售额减少40亿美元。克雷斯说，如果这些问题得到解决，英伟达在第三季度可能实现20亿至50亿美元的销售额。 “如果有新订单，我们可以开更多账单。”她说。公司在7月季度确实在中国销售了1.8亿美元的之前已经签订、但尚未完成交付的H20芯片订单，并向一家非中国客户出售了约6.5亿美元的H20芯片。英伟达还宣布批准600亿美元的新股票回购计划，显著加快了回购步伐。今年上半年，公司已回购243亿美元股票，上季度末仍有147亿美元回购额度未使用。黄仁勋说：“今年是破纪录的一年。我预计明年同样会是破纪录的一年。” 来源：加美财经

加美财经08-29 00:00

英伟达FY2026Q2业绩电话会议高管解读财报

和消费互联网公司中得到广泛采用。包括 OpenAI、Meta 和 Mistral 在内的 Lighthouse 模型构建者正在数据中心规模上使用 GB200 NVL72 进行训练、下一代模型以及在生产环境中服务推理模型。全新 Blackwell Ultra 平台在本季度也表现强劲，创造了数百亿美元的收入。由于 GB300 与 GB200 共享架构、软件和物理空间，主要云服务提供商能够无缝过渡到 GB300，从而轻松构建和部署 GB300 机架。向全新 GB300 机架架构的过渡也十分顺畅。7 月底和 8 月初建造的工厂已成功改造，以支持 GB300 的产能提升，目前已全面投产。目前的运行率已恢复全速，每周生产约 1,000 个机架。随着更多产能投入使用，预计第三季度产量将进一步提升。我们预计，随着 CoreWeave 准备将其 GB300 实例推向市场，该实例将在今年下半年广泛上市，因为其推理模型的推理性能已较 H100 提升 10 倍。与上一代 Hopper 相比，GB300 NVL72 AI 工厂承诺将每瓦代币能源效率提升 10 倍，这将转化为收入，因为数据中心的电力有限。 Rubin 平台的芯片已投入生产，包括 Vera CPU、Rubin GPU、CX9 SuperNIC、NVLink 144 纵向扩展交换机、Spectrum-X 横向扩展和横向扩展交换机以及硅光处理器。Rubin 仍按计划于明年实现量产。Rubin 将成为我们第三代 NVLink 机架式 AI 超级计算机，拥有成熟完善的供应链。这使我们能够保持每年定期的产品发布节奏，并在计算、网络、系统和软件领域持续创新。 7月下旬，美国政府开始审查向中国客户销售H20的许可证。虽然我们部分中国客户已在过去几周内获得许可证，但我们尚未根据这些许可证发货任何H20。美国政府官员曾表示，预计美国政府将获得经许可销售H20所得收入的15%，但迄今为止，美国政府尚未发布任何法规将此类要求纳入法典。由于我们仍在努力解决地缘政治问题，因此我们尚未将 H20 纳入第三季度的展望。如果地缘政治问题仍然存在，我们第三季度的 H20 收入预计将达到 20 亿至 50 亿美元。如果订单增加，我们的出货量也会增加。我们将继续倡导美国政府批准 Blackwell 在中国的销售。我们的产品设计和销售均以有益的商业用途为目的，我们销售的每一份许可证都将惠及美国经济和美国的领导地位。在竞争激烈的市场中，我们希望赢得每一位开发者的支持。如果我们在全球范围内积极参与竞争，美国的人工智能技术栈就能成为世界标准。值得注意的是，本季度Hopper 100和H200的出货量有所增长。我们还在第二季度向中国以外的一位非受限客户销售了价值约6.5亿美元的H20。Hopper需求的环比增长表明，基于加速计算的数据中心工作负载的广度，以及CUDA库和全栈优化的强大功能，这些都不断提升了我们平台的性能和经济价值。在持续交付 Hopper 和 Blackwell GPU 的同时，我们也致力于满足全球不断增长的需求。这一增长主要源于从云端到企业的资本支出，仅今年一年，企业在数据中心基础设施和计算方面的投资就将达到 6000 亿美元，几乎两年内翻了一番。我们预计，年度 AI 基础设施投资将继续增长，主要驱动因素包括：推理代理 AI 需要数量级的更高训练和推理计算能力、自主 AI 的全球建设、企业 AI 的采用，以及物理 AI 和机器人技术的到来。 Blackwell 树立了 AI 推理性能的新标杆。随着推理和代理 AI 在各行各业的蓬勃发展，AI 推理市场正在迅速扩张。Blackwell 的机架式 NVLink 和 CUDA 全栈架构通过重新定义推理的经济性来解决这一问题。GB300 平台上全新的 NVFP4 4 位精度和 NVLink 72 使单位代币能效比 Hopper 提升了 50 倍，使企业能够以前所未有的规模实现计算货币化。例如，在 GB200 基础设施上投资 300 万美元，即可产生 3000 万美元的代币收益，即 10 倍的回报。 NVIDIA 软件创新与强大的开发者生态系统相结合，已使 Blackwell 自发布以来的性能提升了两倍以上。CUDA、TensorRT-LLM 和 Dynamo 的进步正在释放出极致效率。来自开源社区的 CUDA 库贡献，以及 NVIDIA 的开放库和框架，现已集成到数百万个工作流程中。NVIDIA 与全球社区贡献之间强大的协作创新飞轮，进一步巩固了 NVIDIA 的性能领先地位。NVIDIA 是 OpenAI 模型、数据和软件的主要贡献者。 Blackwell 推出了一种突破性的数值方法，用于大型语言模型预训练。在 GB300 上使用 NVFP4 计算，现在可以比使用 FP8 的 H100 实现 7 倍的训练速度。这项创新实现了 16 位精度的准确度和 4 位的速度和效率，为 AI 要素的效率和可扩展性树立了新的标准。人工智能行业正在迅速采用这项革命性技术，AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 和 OpenAI 等主要参与者以及 Cohere、Mistral、Kimi AI、Perplexity、Reflection 和 Runway 等公司都已开始采用这项技术。NVIDIA 的性能领先优势在最新的 MLPerf Training 基准测试中得到了进一步验证，GB200 在该测试中横扫全场。敬请关注即将于 9 月发布的 MLPerf Inference 测试结果，其中将包含基于 Blackwell Ultra 的基准测试。 NVIDIA RTX PRO 服务器已全面投产，服务于全球系统制造商。这些基于 PCIe 的风冷系统可无缝集成到标准 IT 环境中，运行传统的企业 IT 应用程序以及最先进的代理和物理 AI 应用程序。近 90 家公司（包括众多全球领导者）已采用 RTX PRO 服务器。日立将其用于实时仿真和数字孪生，礼来将其用于药物研发，现代将其用于工厂设计和自动驾驶汽车验证，迪士尼将其用于沉浸式叙事。随着企业对数据中心进行现代化改造，RTX PRO 服务器有望成为一条价值数十亿美元的产品线。自主AI正在崛起，因为英国能够利用国内基础设施、数据和人才开发自主AI，这为NVIDIA带来了重大机遇。NVIDIA在英国乃至欧洲的里程碑式举措中处于领先地位。欧洲 Union计划投资200亿欧元，在法国、德国、意大利和西班牙建立20家人工智能工厂，其中包括5家超级工厂，以将其人工智能计算基础设施扩大十倍。在英国，由NVIDIA提供支持的Isambard-AI超级计算机在该国最强大的AI系统中亮相，其AI性能高达每秒21百亿亿次浮点运算，将加速药物研发和气候建模领域的突破。我们今年的主权AI收入有望超过[200亿]亿英镑，比去年增长一倍以上。网络业务实现了创纪录的 73 亿美元收入，而不断增长的 AI 计算集群需求对高效、低延迟网络至关重要。这代表着环比增长 46%，同比增长 98%，对 Spectrum-X 以太网、InfiniBand 和 NVLink 的需求强劲。我们的 Spectrum-X 增强型以太网解决方案为以太网 AI 工作负载提供了最高吞吐量和最低延迟的网络。Spectrum-X 以太网实现了两位数的环比和同比增长，年化收入超过 100 亿美元。在 Hot Chips 大会上，我们推出了 Spectrum-XGS 以太网，这是一种将分散的数据中心统一为千兆级 AI 超级工厂的技术设计。[CoreWeave] 是该解决方案的首批采用者，预计将使 GPU 到 GPU 的通信速度翻一番。 InfiniBand 收入环比增长近一倍，这得益于 XDR 技术的采用。XDR 技术的带宽较上一代产品提升了一倍，对模型构建者尤其有价值。全球最快的交换机 NVLink 的带宽是 PCIe Gen 5 的 14 倍，随着客户部署 Grace Blackwell NVLink 机架式系统，其实现了强劲增长。 NVLink Fusion 支持半定制 AI 基础设施，并获得了广泛好评。日本即将推出的 FugakuNEXT 将通过 NVLink Fusion 将富士通的 CPU 与我们的架构集成。它将运行一系列工作负载，包括 AI、超级计算和量子计算。FugakuNEXT 加入了快速扩张的领先量子超级计算和研究中心行列，这些中心运行在 NVIDIA 的 CUDA-Q 量子平台上，其中包括 [ULIC]、AIST、[NNF] 和 NERSC，并得到了 AWS、Google Quantum AI、Quantum、QuEra 和 PsiQuantum 等 300 多个生态系统合作伙伴的支持。我们的全新机器人计算平台 Jetson Thor 现已上市。Thor 的 AI 性能和能效比 NVIDIA AGX Orin 提升了数倍。它能够在边缘实时运行最新的生成式和推理式 AI 模型，助力打造一流的机器人技术。 NVIDIA 机器人全栈平台的采用率正在快速增长，超过 200 万开发者和 1000 多个软硬件应用程序及传感器合作伙伴将我们的平台推向市场。各行各业的领先企业都已采用 Thor，包括 Agility Robotics、亚马逊机器人、波士顿动力、卡特彼勒、Figure、Hexagon、美敦力和 Meta。机器人应用对设备和基础设施计算能力的需求呈指数级增长，这对我们的数据中心平台而言是一个重要的长期需求驱动因素。搭载 Cosmos 的 NVIDIA Omniverse 是我们专为机器人和机器人系统开发而打造的数据中心物理 AI 数字孪生平台。本季度，我们宣布与西门子进一步拓展合作伙伴关系，以赋能 AI 自动化工厂。包括 Agile Robots、NEURA Robotics 和 Universal Robots 在内的欧洲领先机器人公司正在利用 Omniverse 平台构建其最新创新成果。我们先来简要总结一下我们按地区划分的收入。中国数据中心收入占比环比下降至个位数低位。需要注意的是，我们第三季度的预期不包括对中国客户的H20出货量。由于客户已将发票集中到新加坡，新加坡的收入占第二季度账单收入的22%。新加坡数据中心计算收入中超过99%来自美国客户。我们的游戏收入创下 43 亿美元纪录，环比增长 14%，同比增长 49%。这得益于 Blackwell GeForce GPU 的强劲增长，随着我们增加供货，强劲的销售势头持续延续。本季度，我们交付了 GeForce RTX 5060 桌面 GPU。它为全球数百万玩家带来了翻倍的性能，以及先进的光线追踪、神经渲染和 AI 驱动的 DLSS 4 游戏体验。Blackwell 将于 9 月登陆 GeForce NOW。这是 GeForce NOW 最重要的升级，提供 RTX 5080 的性价比、极低的延迟以及每秒 120 帧的 5K 分辨率。我们还将 GeForce NOW 的游戏库翻倍，超过 4,500 个，是所有云游戏服务中最大的游戏库。对于 AI 爱好者来说，设备上的 AI 性能最佳，得益于 RTX GPU。我们与 OpenAI 合作，优化了他们的开源 GPT 模型，以便在数百万台支持 RTX 的 Windows 设备上进行高质量、快速且高效的推理。借助 RTX 平台堆栈，Windows 开发者可以创建旨在在全球最大的 AI PC 用户群上运行的 AI 应用程序。专业可视化收入达到 6.01 亿美元，同比增长 32%。增长主要得益于高端 RTX 工作站 GPU 的采用以及设计、仿真和原型设计等 AI 驱动的工作负载。主要客户正在利用我们的解决方案来加速其运营。动视暴雪使用 RTX 工作站来增强创意工作流程。机器人创新者 Figure AI 则利用 RTX 嵌入式 GPU 为其人形机器人提供动力。汽车业务收入（仅包含车载计算收入）为 5.86 亿美元，同比增长 69%，主要受自动驾驶解决方案的推动。我们已开始出货 NVIDIA Thor SoC，它是 Orin 的继任者。Thor 的推出正值行业加速向视觉语言模型架构、生成式人工智能和更高级别自动驾驶的转变。Thor 是我们迄今为止打造的最成功的机器人和自动驾驶计算机。Thor 将带来强大的动力。我们的全栈 Drive AV 软件平台现已投入生产，这将为 NVIDIA 带来数十亿美元的新收入机会，同时提升车辆安全性和自动驾驶能力。现在来看看我们剩余的损益表。GAAP毛利率为72.4%，非GAAP毛利率为72.7%。这些数据包含了释放先前预留的H20库存带来的1.8亿美元或40个基点的收益。剔除这项收益，非GAAP毛利率应为72.3%，仍然超出我们的预期。GAAP运营费用环比增长8%，非GAAP运营费用环比增长6%。这一增长主要源于计算和基础设施成本的增加，以及薪酬和福利成本的增加。为了支持Blackwell和Blackwell Ultra的产能提升，库存在第二季度环比增长，从110亿美元增至150亿美元。我们优先为增长和战略计划提供资金，但在第二季度，我们通过股票回购和现金股息向股东返还了100亿美元。董事会近期批准了600亿美元的股票回购授权，这将补充我们第二季度末剩余的147亿美元授权。好的。我来谈谈第三季度的展望。预计总收入为540亿美元，上下浮动2%。这意味着环比增长超过70亿美元。同样，我们的展望中不包含对中国客户的H20出货量。预计GAAP和非GAAP毛利率分别为73.3%和73.5%，上下浮动50个基点。我们预计非GAAP毛利率将在年底达到75%左右。预计GAAP和非GAAP运营费用分别约为59亿美元和42亿美元。我们预计全年运营费用同比增长将在35%左右，高于我们之前预期的35%左右。我们正在加快对业务的投资，以抓住未来巨大的增长机遇。预计GAAP和非GAAP其他收入和支出约为5亿美元，不包括非流通股本证券和公众持有的股权证券的损益。GAAP和非GAAP税率预计为16.5%，上下浮动1%，不包括任何单项项目。更多财务数据包含在首席财务官评论以及我们网站上的其他信息中。最后，我想重点介绍一下金融界即将举行的活动。我们将于9月8日参加在旧金山举行的高盛科技大会。我们的年度非交易报告（NDR）将于10月上旬开始。GTC数据中心将于10月27日开始，Jensen的主题演讲将于28日举行。我们期待在这些活动中与您相见。我们的收益电话会议将于11月19日举行，讨论2026财年第三季度的业绩。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券08-28 22:40

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