Talen Energy和Vistra目前估值偏低，未來幾個月可能會走出低迷並迎來突破。 對AI電力概念股來說，中期選舉來得越快越好。紅藍兩黨所在各州的政客紛紛表態，計畫放緩資料中心項目建設節奏。部分電力類股個股股價雖已開始回暖，但距離此前高點仍有不小差距。 然而，AI基礎設施建設熱潮似乎並未放慢。輝達上周發佈的亮眼財報就說明了這一點。除此之外，還有幾股力量可能推動部分能源股上漲，尤其是Talen Energy（塔倫能源）與Vistra（維斯特拉）。 分析師稱，中期選舉可能成為一次“清障事件”——即消除不確定性的關鍵節點。投票結束、政治壓力緩解後，開發商和電力公司可能更願意宣佈交易。

上周要聞摘要：蓋茲稱AI將帶來歷史上最動盪的時期。輝達預計算力需求熱潮將持續到明年。長鑫科技上半年銷售額和利潤大幅躍升。DeepSeek新一輪融資估值達740億美元。阿里巴巴擬配股募資800億港元加碼AI投資。林聰吉憑藉AI伺服器機架導軌成為台灣地區新首富。Meta同意支付166.8億美元了結重大訴訟。特斯拉太陽能屋頂瓦片項目宣告終結。德國大眾擬大規模裁員關閉多家本土工廠。線上時尚平台希音9月1日在港交所上市。 1 蓋茲稱AI將帶來歷史上最動盪的時期 微軟(Microsoft)聯合創始人比爾·蓋茲(Bill Gates)刊出近6000字長文，稱人工智慧將帶來“人類歷史上最動盪的時期之一”，並寫下“目前沒有方案”來緩衝這場轉型。長文標題是《我們現在對人工智慧做出的選擇至關重要》。蓋茲寫道：人工智慧“要麼成為有史以來最大的平等器，要麼成為最糟的不公來源”。他還列了三條已經同時出現的風險：大量工作崗位永久消失、作惡門檻下降、兒童成長與人際關係被替代。政府是否立法、稅怎麼改、那些崗位留給人，目前都沒有拍板。

“表面上，這是一場基建速度的競賽，實則是關於能源話語權的爭奪。” 7月31日，中國國務院常務會議一次性核准了四個核電項目，共八台新機組，落子浙江、廣東、遼寧和山東四地，預計總投資超過1600億元。 消息一出，A股核電類股大幅上漲，相關成份股中，久盛電氣、中國核建、江蘇神通、合鍛智能等多隻個股漲停。 如果把時間線拉長，實際上在過去的四年裡，中國連續每年核准10台及以上核電機組。截至目前，中國核准在建的機組共58台，裝機6951萬千瓦，在建規模佔全球一半以上。

最近矽谷流傳一個極具衝擊力的判斷：2028 年的 AI 需求，或將讓整個世界感到震驚。 這句話並非來自行業分析師的紙面預測，而是亞馬遜 CEO 安迪・賈西，在二季度財報電話會上的公開表態。當市場還在反覆爭論 AI 是不是泡沫、大模型會不會過剩的時候，手握全球最大公有雲的 AWS，已經看到了三年之後真實的訂單壓力。 亞馬遜CEO 2200 億資本開支，依然填不滿當下的缺口

最近一周，記憶體賽道最熱鬧的不是原廠財報，而是分析師的互撕。 花旗說"供需充足率從70%降到50%，別慌，AI需求能吃掉所有消費疲軟"。大摩說"合約價Q4見頂，雖然不會暴跌但漲不動了"。仁橋的夏俊傑更狠——直接說"記憶體行業很可能已經見頂，極度暴利階段必然短暫"。 華夏基金的張景松站在花旗這邊："在可見的3到5年內，記憶體供給很難滿足所有需求。" 同一個行業、同一組資料，結論天差地別。說實話，這不叫"分歧"，這叫兩撥人在用不同的望遠鏡看同一個東西。

在AI大模型持續擴容、資料中心頻寬需求指數級暴漲的背景下，行業對光子晶片形成高速傳輸、低功耗、靈活調度三大硬性需求。賽道競爭邏輯已經發生轉變，行業比拚不再只關注晶片上層架構設計，底層光學材料的物理性能已然成為決定下一代光通訊升級、光子計算算力突破的核心關鍵。當下主流光子材料各有取捨，尚且沒有一個材料能通吃所有場景的全能方案。 在眾多材料當中，矽光（SiPh）晶片是當前商業化最成熟且已經實現量產的光子材料，依靠熱光效應完成訊號調節，調製響應速度偏慢，運行靜態功耗居高不下。磷化銦（InP）作為傳統有源光子晶片的核心材料，調製速率表現突出，但材料外延製備工藝複雜，適配晶圓尺寸偏小，規模化量產的成本很難壓低。薄膜鈮酸鋰（TFLN）擁有高速、低光損耗的調製優勢，可一旦應用於光子存算場景，短板會十分突出，器件必須持續通電才能維持正常工作，斷電之後內部記憶體的運算權重會直接丟失。鋯鈦酸鉛（PZT）和鈦酸鋇（BTO）作為新型鐵電電光材料正在快速發展，這兩種材料具備高速電光調製與非易失記憶體雙重特性，如今已是全球光子計算領域重點探索的前沿方向。 想要理清這場圍繞材料展開的行業競爭，首先要區分光子晶片兩大核心應用領域，二者對材料的核心指標要求完全不同。一條是以資料中心互連、相干光通訊為主的光傳輸賽道，選材核心聚焦高速調製、低功耗與批次生產能力。另一條面向AI存算一體、通用光子計算，這條賽道對材料額外增加了硬性要求，需要依靠非易失特性長期保存運算權重。同一種材料在兩條賽道中能夠發揮的價值完全不同，這也是分析材料路線時，需要區分應用場景看待的根本原因。 光子晶片材料梯隊版圖

①開放權重模型降低AI使用成本後，可能刺激更多企業部署，從而帶動Token、算力和電力需求增長；②開放權重並不等於完全免費，企業仍需承擔GPU、雲服務、運維和安全等成本，實際經濟性取決於應用場景；③大摩提出未來三種情景，並認為無論模型開放程度如何變化，輝達等均有望受益。 財聯社8月4日訊（編輯 夏軍雄）摩根士丹利在最新報告《開放權重模型與三種未來情景》中指出，開放權重模型並不一定削弱AI算力需求。 恰恰相反，更低的使用成本可能加快AI普及，形成典型的「傑文斯悖論」：單次推理變便宜後，企業會把AI用於更多任務，最終推高Token、算力、電力和基礎設施的總需求。 開放權重不等於完全開源

摩根士丹利為AI終局構建三套情景框架：閉源寡頭壟斷、開閉混合共存、開源全面勝出。三條路徑下，雲服務商、安全軟件、半導體各有側重，而輝達、PANW等核心標的貫穿所有情景，堪稱"全天候贏家"。AI格局走向仍存重大不確定性，但結構性受益者已逐漸浮現。分析師斷言，開放權重模型是加速AI普及的催化劑，而非威脅——真正的問題不是AI需求會否萎縮，而是價值將在那個層級沉澱。 開源與閉源模型之爭已從學術討論演變為影響數十億美元投資決策的核心議題。 摩根士丹利在最新研究報告中系統梳理了這場博弈的三種終局情景，併為投資者劃出了跨越半導體、雲計算、安全軟件及能源基礎設施的受益股票圖譜。 Kimi K3發佈，以及$輝達(NVDA.US)$和Anthropic相繼發佈的開放權重立場檔案，將這場爭論推向白熱化。投資者擔憂：隨著更小、更高效的開源模型大量湧現，算力與AI基礎設施需求將遭到壓制。摩根士丹利對此持不同看法——該行認為，開放權重模型有助於競爭，並通過"傑文斯悖論"加速AI普及，由此推動更大規模的企業級AI採用，而非削弱需求。 調研數據印證了這一趨勢。據麥肯錫對41個國家700位科技領袖的調查，63%的企業已將開源模型納入AI技術棧，通常與閉源模型並行使用。另有數據顯示，2026年2月至7月間，美國公司每周通過OpenRouter路由至中國開源模型的Token佔比超過30%，儘管這一數據可能更多反映初創企業而非大型企業的行為。儘管如此，摩根士丹利判斷，企業AI支出的格局將隨模型效率提升和開源模型發展而持續演變，投資者需要一套清晰的分析框架來把握這場變局。