如果今年你只想花時間去真正搞懂AI到底是怎麼一回事，那我強烈、強烈推薦你去看科技分析師本尼迪克特·埃文斯的最新那場訪談。真的，我從沒想過一個長達一小時、資訊密度極高的對談，能讓我看得如此酣暢淋漓。在這個AI話題已經快被聊爛的時代，我們每天都被各種極端言論轟炸，不是“人類末日將至”就是“奇點臨近永生”。這種巨大的撕裂感讓人焦慮，你根本不知道該信誰。而埃文斯用商業的冷酷邏輯，把那些浮在天上的泡沫一個個戳破，讓你看清地面上到底在發生什麼。看完之後，很多糾結了很久的問題，瞬間就有了答案。下面就是我消化後，覺得最精華的一些想法，分享給你。他首先給我們拋出了一個坐標系，用來衡量這波AI浪潮的規模。AI很重要，重要到會在未來十年裡，像移動網際網路一樣，成為無數新產品、新商業模式誕生的土壤。他說，AI是自iPhone以來最重要的一次平台級變革，但它也僅僅是自iPhone以來最重要的一次變革。但這事兒還沒到工業革命那種改變人類文明形態的等級。它是有歷史先例可循的。有了這個坐標，你就不會輕易被那些極端言論帶跑偏，你能更理性地去審視，機會在那裡，風險又在那裡。而當我們談論歷史先例時，最常被濫用的就是那個關於柯達的陳年雞湯。我們總被告誡，柯達是因為無視了自己發明的數位技術，才被時代拋棄。但埃文斯告訴我們，這完全是胡說八道。事實是，柯達不僅沒有無視，反而是全身心投入，甚至一度做到了美國數位相機市場的銷量第一。真正幹掉它的，是兩個更殘忍的商業現實。第一，隨著智慧型手機和社交媒體的崛起，人們不再需要列印照片了，柯達最賺錢的印相紙業務瞬間歸零。第二，膠卷時代，柯達憑藉專利壁壘，享受著高利潤的壟斷地位；而數位相機，是一個誰都能做的低利潤紅海市場，柯達沒有任何優勢。所以，柯達的沒落，是因為商業模式的坍塌。這自然就引出了今天最大的一個問題：那些網際網路巨頭，比如Google，是不是因為擁有海量的使用者資料，就在AI時代擁有了不可撼動的護城河？埃文斯的答案是，未必。因為訓練一個強大的基礎大模型，需要的是覆蓋人類知識方方面面的、海量且高品質的通用文字。任何一家公司的自有資料，無論多麼龐大，都只是這個巨大知識庫裡的一小部分，甚至可能是質量不高的一部分。他那個著名的例子就是，Meta在訓練自家模型時，發現自己平台上的所有使用者資料還不夠用，甚至“不是AI想要的那種文字”，最後不得不去網上找盜版電子書的語料庫。這瞬間就把所謂的資料霸權拉下神壇，也意味著AI競賽的起跑線，比我們想像的要平坦得多，給了無數創業公司與巨頭同台競技的機會。既然大家用的基礎原料都差不多，那最終的產品，自然也難以形成本質的區別。所以今天市面上所有的AI聊天機器人，本質上都是同質化的商品。它們的使用者體驗都驚人地一致：一個輸入框，一個輸出框。這種產品形態的趨同，意味著目前還沒有那家公司建立了真正的產品壁壘。領先者之所以領先，更多是依靠品牌先發優勢和使用者心智的佔領，而不是產品本身有多麼不可替代。另外，它還沒有形成真正的網路效應。你用Google搜尋，你的搜尋行為會成為資料，讓搜尋結果變得更好。你用微信，是因為你的朋友都在上面。但你用ChatGPT，並不會直接讓我的ChatGPT變得更好用。這種網路效應的缺失，讓整個戰局充滿了變數。當產品本身高度同質化，且尚未形成網路效應時，我們就能理解為什麼AI的真實使用者普及情況，和媒體渲染的熱度存在巨大溫差了。資料顯示全世界只有大約10%的人每天在用AI聊天機器人，還有一大批人，在好奇心驅使下嘗試過一次後，就再也沒有打開過。這是因為在大多數人的日常工作生活中，根本就找不到一個足夠剛需、足夠高頻的使用場景。所謂的史上最快破億使用者，很大程度上只是因為它是一個免費的網站，點一下就能用，和當年需要花錢買電腦、買手機的平台遷移，完全沒有可比性。所以你看，把這些觀點串起來，一幅清晰的圖景就浮現了。AI的未來，主要還是看某個產品能不能找到一個真實的使用者場景，並建構起真正的商業壁壘。 (Meme知識)

美光科技(MU)公司財報前瞻分析1. 整體分析1.1 核心股價因素核心邏輯在於從周期性儲存向AI驅動的高毛利HBM結構性轉型，引發估值體系重構。1.2 業績指引 vs 機構觀點1.2.1 核心結論核心結論：預計本次財報業績將“超出分析師預期”並伴隨強勁的全年指引上調。理由如下：量價齊升的超級周期：HBM（高頻寬記憶體）產能直至2026年已全部售罄且價格鎖定，且傳統DRAM價格受伺服器需求帶動出現反彈，供需缺口導致定價權回歸賣方。產品組合結構性最佳化：公司於12月初宣佈退出低毛利的消費級（Crucial品牌）業務，將產能全面轉向高毛利的資料中心和企業級產品，這將顯著拉升毛利率預期，甚至可能高於市場共識。HBM份額提升：美光在HBM3E良率和市場份額上進展順利（目標25%份額），作為輝達供應鏈的關鍵二供，其受三星良率問題困擾的利多效應仍在持續。1.2.2 財報假設基於當前市場環境與公司戰略調整，做出以下核心財報假設： （1）假設1（營收與增速）：假設FY26 Q1營收達到130億美元左右（高於市場預期的127-128億美元），同比增長超過45%。由於AI伺服器需求強勁，抵消了PC和手機端的疲軟，且HBM收入佔比進一步提升。 （2）假設2（毛利率與競爭力）：假設FY26 Q1 Non-GAAP毛利率突破52.5%（指引區間上限或更高）。這主要得益於高附加值HBM3E的出貨量增加，以及退出消費端業務帶來的即時產品組合改善效應。 （3）其他假設（資本開支與戰略）：假設公司將上調FY26資本開支（Capex）指引至營收的35%左右（約180-200億美元），以應對HBM4的研發與擴產。雖然開支增加，但管理層將強調這是基於“已鎖定訂單”的投入，屬於利多訊號而非成本負擔。1.2.3 和機構分析對比當前股價與估值說明：截止2025年12月17日，美光股價約為232.51美元，市值約2595億美元。儘管股價在2025年已上漲約180%，但其靜態PE（約30.6倍）並不能完全反映未來增長。市場更為關注的前瞻市盈率（Forward P/E）目前約為12-15倍（基於FY26預期EPS $16-$18），這一估值水平相對於輝達等AI核心標的仍具吸引力，顯示市場尚未完全為“儲存超級周期”定價。機構分析師建議對比：機構普遍觀點：華爾街主流機構（如花旗、Wedbush、高盛）近期紛紛上調目標價至280-300美元區間，維持“買入”評級。結論來源：依據Wedbush和花旗的最新研報，美光在HBM產能上的“售罄”狀態以及對2026年供需緊張的預判是核心支撐。結合公司近期宣佈退出消費級市場的戰略舉動，這不僅是削減成本，更是主動將晶圓產能重新分配給高利潤的AI資料中心業務，這種“棄車保帥”的策略將使得實際利潤率表現優於基於舊業務模型推算的分析師預期。附錄：近期新聞時間線分析新聞解讀近期新聞時間線分析（2025年9月下旬 – 2025年12月中旬）以下是美光科技（MU）在近三個月內的主要事件及其解讀：2025年9月下旬：美光發佈樂觀的第一季度財測，聚焦AI/HBM需求2025年12月9日：HSBC上調美光目標價至330美元，強調HBM超級周期2025年12月12日：多家分析師上調美光目標價，看好其AI基礎設施地位2025年12月14日：財報臨近，市場審視AI估值與AI記憶體短缺2025年12月16日：CNBC警示財報後可能出現“顛簸”對公司產品和競爭力的影響綜合來看，以下新聞事件對美光科技的產品和競爭力產生重要且深遠的影響：2025年9月下旬：美光發佈樂觀的第一季度財測，聚焦AI/HBM需求。2025年12月9日：HSBC上調美光目標價至330美元，強調HBM超級周期，並提及美光退出消費級“Crucial”記憶體業務。2025年12月12日：多家分析師上調美光目標價，看好其AI基礎設施地位，並提及與主要雲服務提供商簽訂多年度合同。這些事件共同描繪了美光科技正在經歷一場由AI驅動的深刻轉型，其產品策略、市場定位和盈利能力都將因此得到顯著提升，從而增強其長期競爭力。分析師觀點解讀綜合多位分析師的觀點，可以總結出以下幾個關鍵共識和差異：分析師共識：AI/HBM是美光核心增長動力：幾乎所有分析師都強調了AI驅動的記憶體需求，特別是高頻寬記憶體（HBM），是美光未來增長的主要引擎。他們認為AI/HBM市場正進入一個“超級周期”，這將推高記憶體價格並加速美光的營收和利潤增長。戰略轉型獲得認可：分析師普遍贊同美光退出低利潤的消費級“Crucial”記憶體業務，轉而專注於AI資料中心HBM的戰略決策。他們認為這一調整將最佳化美光的產品組合和資源配置，提升整體盈利能力。業績前景樂觀：分析師對美光未來的營收和盈利能力持樂觀態度。例如，路透社報導的財測（Q1銷售額125億美元±3億美元，毛利率51.5%）和HSBC預測的Q1營收127億美元，以及Stifel和高盛對更高營收和EPS的預期（高盛預計Q3營收132億美元，EPS 4.15美元；UBS預計2027年EPS達38美元），都表明市場對其增長潛力的高度期待。目標價大幅上調：多家投行（HSBC、Stifel、UBS）近期大幅上調了美光的目標價，反映了對其業務前景的強烈信心，認為股價仍有顯著上漲空間。The Motley Fool甚至基於共識EPS預測，認為股價可能達到432美元。客戶關係穩固：UBS提到美光與主要雲服務提供商簽訂了多年度合同，這表明美光在AI記憶體領域擁有穩定的客戶群和市場份額。分析師關注點/潛在擔憂：市場估值過高：儘管普遍看好，但也有聲音（如ts2.tech和CNBC）指出，美光股價在2025年已大幅上漲（近180%-200%），市場開始質疑“AI概念股”的估值是否過高。這可能導致在財報公佈後，即使業績表現良好，股價也可能面臨回呼壓力，類似於Nvidia和Broadcom之前的走勢。財報預期管理：CNBC的報導特別提到美光在過去幾個季度中，在強勁財報後股價反而下跌的情況。這暗示市場對美光的預期已經非常高，任何不及預期的細節或對未來指引的保守，都可能引發股價波動。周期性風險：儘管HBM市場表現強勁，但半導體行業固有的周期性仍是潛在風險。雖然目前處於AI驅動的上升周期，但長期來看，市場供需關係的變化仍然可能影響美光的業績。總結：分析師普遍認為美光科技正受益於AI浪潮，其HBM產品和戰略轉型使其在行業中佔據有利位置。儘管對未來增長充滿信心並大幅上調了目標價，但同時也存在對當前市場高估值和財報後股價波動的謹慎情緒。投資者應關注美光即將發佈的財報，特別是管理層對HBM產能、訂單趨勢以及對AI市場長期展望的評論，以評估其基本面是否能持續支撐高估值。 (老王說事)

1. 整體分析1.1 核心股價因素巨額AI積壓訂單（RPO）的交付轉化速度，與激進資本支出（CapEx）導致現金流承壓之間的博弈。1.2 業績指引 vs 機構觀點1.2.1 核心結論預計本次財報業績指引將“超出分析師預期”，但當季營收可能僅“與分析師持平”或微幅不及預期。核心理由在於：1. 供給側瓶頸：公司目前面臨的是“幸福的煩惱”。儘管手握OpenAI等巨頭的數百億美元長期合同（RPO激增），但資料中心建設（尤其是吉瓦級工廠）和GPU到貨安裝存在物理周期。上一季度（FY26 Q1）營收不及預期已驗證了這一點，產能爬坡速度很可能趕不上訂單簽署速度。2. 估值支撐點後移：市場目前的定價邏輯已從當期EPS轉移至長期成長性。只要管理層重申2029/2030財年營收翻倍的目標，並展示雲基礎設施（OCI）的高速增長，市場將容忍短期的交付延遲和自由現金流下滑。1.2.2 財報假設基於FY26 Q1的資料（營收增長7-8%，但RPO暴漲）及最新的市場動態，做出以下核心假設：假設1（營收與雲業務）：假設FY26 Q2總營收同比增長加速至**9%-11%**區間（約143億-146億美元）。其中，雲基礎設施（IaaS）營收增速維持在45%+的高位。這是支撐其50倍PE估值的核心支柱，任何低於40%的增速都將引發劇烈回呼。假設2（利潤與成本）：假設毛利率保持穩定或略有下降，但資本支出（CapEx）將繼續維持在歷史高位（單季80億-100億美元水平）。Q1的自由現金流（FCF）已因激進投資轉負（-3.62億美元），預計本季度FCF仍將承壓，甚至繼續為負，以支援OpenAI及其他AI客戶的算力需求。假設3（訂單積壓 RPO）：假設剩餘履約義務（RPO）繼續維持在**超高水位（4000億美元以上）**或進一步增長。這是甲骨文目前區別於其他軟體股的最強護城河，證明其AI訂單的真實性和未來的收入確定性。1.2.3 和機構分析對比股價與評級現狀：當前股價：217.58美元（接近歷史高點）。估值水平：PE高達50.25倍，遠超甲骨文歷史平均水平（通常在15-20倍）。這說明市場已將其完全重新定價為一家“AI高成長公司”而非傳統的“資料庫軟體公司”。分析師評級：市場情緒極度樂觀。根據最新研報，高盛（Goldman Sachs）等機構已將目標價上調至300美元-380美元區間，普遍評級為“買入”或“跑贏大盤”。機構觀點對比與前瞻建議：1. 關於營收增速的分歧：機構觀點：多數分析師預測隨著輝達GPU的到貨，甲骨文的營收轉化率將在下半財年顯著提升，FY26全年營收增速預期在10%-13%。我的觀點：機構對短期交付能力的預期可能過於樂觀。考慮到供應鏈和基建的複雜性，短期營收即使不及預期（Miss），只要歸咎於“產能不足”而非“需求不足”，股價仍可能上漲。投資者應更關注管理層關於“產能上線時間表”的表述，而非當季絕對營收數字。2. 關於利潤率與現金流：機構觀點：普遍認為隨著規模效應體現，雲業務毛利將提升。我的觀點：需警惕折舊費用激增對EPS的侵蝕。Q1資料已顯示巨額CapEx導致現金流轉負，財務模型發生質變。若管理層不能給出明確的現金流轉正時間表，可能會引發保守型投資者的拋售。3. 前瞻建議：重點關注財報電話會中關於Oracle與OpenAI合作的具體落地進度（如首批算力叢集何時點亮）。若股價因“營收微幅不及預期”而回呼，只要RPO資料堅挺且CapEx投向明確，是長期投資者的買入機會，因為其長期增長邏輯（AI基礎設施第二極）未變。附錄：近期新聞時間線分析新聞解讀重要提示： 提供的搜尋結果主要集中在宏觀市場新聞（Dow Jones Today）和一些與甲骨文公司無關的個別公司新聞（如Anthropic, Trump Media Group, Starbucks等）。在這些結果中，沒有直接提及甲骨文公司（Oracle）的具體新聞或分析師對其的直接評論。 因此，本分析將側重於從宏觀市場趨勢中推斷可能對甲骨文產生間接影響的因素，並強調缺乏直接資訊的情況。2025年12月2025年12月4日：Anthropic CEO 談論AI泡沫和競爭者的風險承擔 (TechCrunch)解讀：儘管這不是關於甲骨文的直接新聞，但它反映了當前AI領域的火熱態勢和對“AI泡沫”的擔憂。Anthropic CEO提到AI行業收入的快速增長（10倍/年），以及新晶片的快速迭代可能導致舊晶片價值下降。對甲骨文的影響：作為雲服務和資料庫巨頭，甲骨文在AI領域有大量投入，特別是通過其Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 提供AI基礎設施和服務。AI市場的繁榮和對算力的需求增長對OCI是利多。然而，AI晶片技術的快速發展和競爭加劇，意味著甲骨文需要持續投入研發和合作，以確保其AI基礎設施保持競爭力。如果AI泡沫破裂，可能導致對雲服務和AI相關軟體的需求放緩。長期/短期影響：AI市場的整體發展趨勢對甲骨文是長期影響，其在AI基礎設施和軟體領域的佈局將決定其未來的增長潛力。對AI泡沫的擔憂則可能帶來短期市場情緒波動。2025年12月1日：Yorkville Acquisition Corp. (MCGA) 宣佈Trump Media Group的CEO和CFO任命 (The Manila Times)解讀：這是一則關於特殊目的收購公司（SPAC）和Trump Media Group的人事任命新聞，與甲骨文無直接關聯。對甲骨文的影響：無直接影響。長期/短期影響：無。2025年11月2025年11月24日：股市在節日前漲勢強勁；納斯達克和標普500上漲 (Investopedia)2025年11月19日：股市在Nvidia財報前收高；道指、標普500結束四連跌 (Investopedia)2025年11月18日：股市進一步下跌；道指下跌500點；家得寶股價因前景下調而下跌；Cloudflare因中斷而下滑 (Investopedia)2025年11月17日：股市下跌，Nvidia和零售業財報即將發佈；道指下跌550點；Google母公司股價創歷史新高 (Investopedia)2025年11月14日：股市漲跌互現，科技股反彈；道指連續第二天收跌，但周線收高；比特幣跌至5月以來最低水平 (Investopedia)2025年11月13日：股市大幅下跌，科技股暴跌；道指在創紀錄後下跌800點 (Investopedia)2025年11月12日：道指因美國政府關門可能結束的希望而創歷史新高；納斯達克下跌 (Investopedia)2025年11月11日：標普500、納斯達克在周初上漲後失去陣地；Nvidia下跌，科技股下滑 (Investopedia)2025年11月7日：納斯達克面臨“解放日”以來最糟糕的一周，科技股壓力持續；特斯拉股價在馬斯克薪酬投票後下跌 (Investopedia)2025年11月6日：股市收低，AI估值擔憂重現；特斯拉在股東投票前下跌 (Investopedia)2025年11月5日：股市在科技股暴跌後反彈收高；AMD在強勁業績後上漲；Palantir進一步下滑 (Investopedia)2025年11月4日：股市大幅收低；Palantir引領科技股下跌；比特幣下跌 (Investopedia)解讀：11月份的市場新聞顯示了高度波動性，尤其是在科技股方面。月初出現對AI估值擔憂和科技股下跌，但月中在Nvidia財報前有所反彈，月末在節日前再次上漲。Nvidia作為AI晶片巨頭，其表現對整個科技類股有重要影響。對甲骨文的影響：作為大型科技公司，甲骨文的股價表現通常會受到整體市場情緒和科技股走勢的影響。如果市場對AI估值持續擔憂，可能會影響投資者對甲骨文雲業務（特別是AI相關部分）的信心。然而，如果Nvidia等公司的強勁表現預示著AI基礎設施需求的持續增長，甲骨文的OCI業務將受益。長期/短期影響：市場整體波動是短期影響，但科技股，特別是AI相關股票的長期趨勢將間接影響甲骨文的估值和業務發展。對AI估值的擔憂可能在短期內壓制股價，而AI基礎設施的實際需求增長則提供長期支撐。2025年10月2025年10月30日：主要指數大幅收低，科技股下滑；Meta、微軟在財報後下跌 (Investopedia)2025年10月28日：股市收於新高；Nvidia股價躍升至歷史新高 (Investopedia)2025年10月27日：主要股指因美中貿易樂觀情緒而創歷史新高；高通在新AI資料中心晶片方面飆升 (Investopedia)2025年10月24日：CPI通膨資料溫和後，股市收於歷史新高；道指首次突破47000點 (Investopedia)2025年10月22日：主要股指收低，投資者消化財報和中美貿易緊張局勢 (Investopedia)2025年10月21日：股市漲跌互現，財報繁忙；道指創紀錄收盤；黃金在新高後下跌 (Investopedia)2025年10月20日：股市周初大幅上漲；蘋果創歷史新高；黃金在美國政府關門持續後反彈 (Investopedia)解讀：10月份市場表現強勁，特別是科技股在AI資料中心晶片（高通）和Nvidia的推動下表現出色。美中貿易樂觀情緒也提振了市場。然而，月底財報季也帶來了部分科技巨頭的下跌。對甲骨文的影響：10月份的積極市場情緒和對AI資料中心晶片的強勁需求對甲骨文的雲基礎設施業務（OCI）是積極訊號。高通和Nvidia的上漲表明對AI算力的需求旺盛，這將直接推動對雲服務的需求。美中貿易關係的改善也可能減少宏觀經濟不確定性，對全球企業IT支出有利。長期/短期影響：宏觀經濟和科技行業的積極趨勢對甲骨文是長期利多，特別是AI相關技術的進步和應用推廣。美中貿易關係改善屬於短期情緒利多，但若能持續則有長期正面影響。總結： 儘管沒有直接關於甲骨文公司的新聞，但近三個月市場對AI技術和相關基礎設施的關注度極高，Nvidia、高通等晶片公司的良好表現，以及Anthropic CEO對AI行業增長前景的樂觀態度，都預示著對雲端運算服務（特別是提供AI算力支援的雲平台）的需求將持續增長。甲骨文的OCI業務正處於這一趨勢的中心，因此，這些宏觀趨勢對甲骨文的長期發展構成利多。然而，市場對AI估值過高的擔憂以及整體科技股的波動性，也提醒投資者關注潛在風險。 (老王說事)

三季度調整後營運利潤2.172億美元，分析師預期1.772億美元。三季度營運利潤0.519億美元，分析師預期0.768億美元。11月10日，美股盤後CoreWeave公佈財報，三季度營收13.6億美元，分析師預期12.9億美元。三季度淨虧損1.101億美元，分析師預期虧損2.996億美元。三季度調整後Ebitda為8.381億美元，分析師預期8.217億美元。三季度調整後EBITDA利潤率61%，分析師預期62.3%。三季度調整後營運利潤2.172億美元，分析師預期1.772億美元。三季度營運利潤0.519億美元，分析師預期0.768億美元。財報公佈後，CoreWeave盤後先漲後跌，跌幅近1.9%。 (invest wallstreet)

不少華爾街分析師指出，鑑於融資成本居高不下，美國貨幣市場當前的流動性緊張態勢可能持續至整個11月，這或將迫使聯準會在12月1日正式停止縮表之前就採取緊急措施增強流動性。財聯社昨日曾介紹過，在經歷了動盪的月末行情後，上周五收盤時有擔保隔夜融資利率(SOFR)大幅飆升18個基點。這是自2020年3月以來，聯準會加息周期之外的最大單日漲幅。該利率是主要以國債作為抵押品的短期現金的隔夜借款利率，反映隔夜回購市場的融資成本。儘管月末壓力緩解後，SOFR周一回落，但仍高於聯準會關鍵的政策基準利率，包括聯邦基金利率。其他短期隔夜回購利率也持續高於聯準會的政策工具利率。“聯準會時間緊迫，他們似乎正手忙腳亂，”美銀美國利率策略主管Mark Cabana表示，“12月1日這個(結束縮表)的時間點只是他們內部達成的一個妥協。我懷疑市場很快就會迫使他們採取行動。”隨著近期融資壓力加劇，聯準會在上周的利率決議中宣佈將從12月1日起停止縮減國債持有規模，結束持續三年的量化緊縮(QT)政策。此前，隨著聯準會持續收緊資產組合，加上夏季以來美國國債的密集發行正不斷吸走市場資金，導致貨幣市場流動性持續枯竭。財聯社上周還曾介紹過，美銀此前曾預期聯準會將在10月底結束量化緊縮，並立即啟動資產購買以擴大資產負債表。Cabana指出，上周會議上此類措施的缺失，表明聯準會內部存在“不同觀點”。聯準會主席鮑爾上周表示，“在某個時間點”聯準會將逐步增加銀行準備金以匹配銀行體系規模和經濟體量，但未透露具體時間。包括聯準會負責監管的副主席鮑曼在內的其他官員，則主張央行應將資產負債表規模控制在最低水平。美銀策略師認為，聯準會此前過度消耗了準備金，使其跌至了“充裕”的邊緣水平——即抵禦市場扭曲所需的最低緩衝量。最新資料顯示，聯準會的銀行儲備金目前已降至2.8兆美元，為2020年9月以來最低水平。達拉斯聯儲主席洛裡·洛根上周五已表示，若回購利率持續高企，聯準會需啟動資產購買。她對三方回購利率超過貨幣當局的準備金利率(IORB)表示失望。曾在紐約聯儲市場部任職逾二十年的洛根主張，央行應使貨幣市場利率維持在接近或略低於準備金利率的水平。上周五，SOFR一度較IORB高出32個基點，創2020年以來最大價差。周一SOFR回落至4.13%，仍高於當前3.9%的IORB水平及聯邦基金有效利率(EFFR)。另一項與回購交易掛鉤的基準利率——三方一般擔保利率(TGCR)也高於4%，自10月以來持續高於監管利率。華爾街策略師們建議，當國債結算日或關鍵支付日流動性趨緊時，聯準會可臨時介入向市場注入資金。紐約銀行宏觀策略師John Velis表示：“若融資市場壓力持續，且相關利率持續高於聯準會政策利率，我們認為進行此類臨時公開市場操作並非不可能。” (財聯社)

摩根大通在宣佈成為全面AI驅動投行的時候有沒有考慮過我們IBD分析師的感受cr.CNBC以前一個團隊熬通宵趕出來的PPT現在用AI半分鐘就跑出來了投行新人是真沒招了：以前還可以拼誰熬得晚現在連熬夜的資格都被AI搶走了......因為AI，摩根大通和高盛打起來了......摩根大通不愧是投行中的行動力王者，當其他投行還在模棱兩可地預測未來幾年AI是否有可能代替IBD分析師的時候，它早已邁出了實際行動的第一步——這家全球市值最高的投行正在為迎接AI時代進行“徹底重塑”。首席資料分析長Derek Waldron宣佈，JPM正在朝著成為100%全面AI驅動的企業目標前進。而這一切，都要從2023年摩根大通為員工提供的名為「LLM Suite」的生成式AI助理開始講起。這是一項整合全球頂尖AI技術的平台，如今已成為摩根大通AI策略的核心，每8周更新一次，並且持續從銀行的龐大資料庫和軟體應用中吸收學習新功能。LLM Suite的三項關鍵功能⭐寫作協助LLM Suite簡化了內容產生流程，使員工能夠有效率地創建和完善文書，減少了起草報告所花費的時間，並提高了產出效率和品質。⭐想法生成透過促進腦力激盪和產生創造性概念，LLM Suite使員工能夠在他們的角色中進行批判性思考和創新，最終為業務成長做出貢獻。⭐檔案摘要採用LLM Suite總結冗長的文檔，從而提高知識共享的效率，確保了關鍵資訊易於訪問，使各級管理層能夠快速做出明智決策。首席數據分析官Waldron在接受外媒時展示了LLM Suite的強大功能。僅用30秒，這個AI平台便生成了一份investment banking deck PPT，看上去非常真實可信。而誰能想到這些工作量過去需要一整支初級分析師團隊熬夜完成。JPM毫不掩飾對於AI驅動未來的野心：每位員工都將擁有個人化的AI助手，每個流程都由AI代理驅動，每位客戶都將享受到由AI定製的服務體驗。LLM Suite現已為超過6萬名員工提供服務，幫助他們撰寫郵件和報告等任務，預計該軟體將像視訊會議程式Zoom一樣普及全行。在截至2024年10月的Evident AI Index指數中，摩根大通更是穩穩排名第一：cr Evident這類AI取代IBD初級分析師的論調已經不是第一次出現了。📌在看華爾街大佬的觀點之前，身為投行求職者的大家可以自己花30秒思考一下這個問題👇📝投行初階分析師真的會被AI取代嗎？WST曾拿到八大投行之一暑期實習Offer的成功學員Denisy分享了一個觀點，供大家參考👇NYU有一門課叫financial statement analysis，而教授花了一整堂課的時間去告訴我們AI是不可能取代投行員工的。「資訊本身是中性的，然而，對資產好壞的判斷以及漲幅預測，卻涉及帶有主觀色彩的邏輯推理。AI的邏輯基於既定規則與數據模型，可投資過程中，諸多關鍵變量難以用AI演算法處理，諸如市場情緒、市場環境以及投資者心理預期等。另外，當前媒體環境環境考慮，部分媒體會發布虛假新聞，比如某某一專業人士下跌，因此需要宣稱。cr.NYU為了幫助大家更深入理解AI對IBD的影響，更好地儲備投行Technical知識，WST也為大家找到了NYU這門Financial Statement Analysis課程官方教案中指定教材的電子版👇Moelis CEO曾經預言“AI會取代IBD分析師並且降低薪酬比例”，並且精品投行已開始裁撤初級分析師職位。今年1月，高盛CEO Solomon曾指出：“傳統IPO招股書的起草工作，通常需要投行6人團隊耗時兩周完成，而如今借助AI 技術，短短幾分鐘內即可完成95%的基礎性內容。”AI發展對投行招募造成的影響除了屢見不鮮的裁員，還有大量的職位外包。根據外媒報導，摩根大通計劃將初級分析師與經理的比例從6:1降低到4:1。甚至放話，在留下的初級分析師中，有一半將被安排或「外包」到印度、阿根廷等低成本地區。像倫敦或紐約這類較大規模的辦公室，削減幅度更是有可能達到三分之二。但顯然，這隻隻能代表摩根大通的單方面觀點。幾乎在同一時間，八大投行中另一家的CEO在接受媒體採訪時提出了截然不同甚至相反的觀點——高盛CEO Solomon認為，正是因為AI的發展，未來十年內投行員工數量會呈增長趨勢，而非減少。這個消息或許能給一些人帶來寬慰，但更多人肯定還是對這個說法存疑：前腳說AI替代分析師，後腳又說AI會帶來崗位成長？知道你急，但你先別急，高盛CEO自然有他的道理。Solomon堅信，AI的發展將幫助公司擴展團隊，而非縮減規模。如果你思考高盛的價值來源，你會發現主要集中在三個方面：人才、資本和技術。AI技術的進步能夠幫助「聰明、有才華、充滿幹勁且經驗豐富的人」獲取更好的資訊並進行更深入的分析。不過這不代表所有崗位的人數都會增加，Solomon表示如果AI發展是一部電影的話，在結局有贏家，就有輸家。但說穿了，AI始終無法取代分析師作為人類的本質——高盛希望持續擴招的人需要有與客戶建立更深層連結的能力。至於員工數量成長的邏輯，Solomon認為高盛一定會在未來十年間持續成長，規模不斷擴張，並且在其他成長領域進行投資，那麼十年後，高盛的工作一定將比今天更多。駕馭AI還是被AI取代，答案很明確了...看到這裡，大家應該明白了。投行不是不招了，而是將招募重心轉移到那些作為人類能夠真正創造價值的複合型職位上。AI發展對於IBD產業的求職門檻產生了什麼變化與影響？ WST創辦人Jerry也在直播中對這個問題有過深層的探討與解釋👇細品之下就會發現，高盛CEO David Solomon的觀點也並沒有自相矛盾，當LLM能完成95%的工作時，人類做的那5%就變得至關重要。回到最初的核心問題：投行初級分析師會被取代嗎？AI不會取代分析師，但會用AI的分析師將取代不會用AI的分析師。八大投行都在用各種方式擁抱AI，比如德銀正大力推進招聘計劃，試圖將其約300人的AI員​​工隊伍擴充一倍以上、摩根士丹利有30多個AI projects正在籌備中......想要進入投行，必須掌握投行工作中各種AI實用技巧👇🧠最無腦（非常適合直接交給AI處理）翻譯| 檢查基礎錯誤| 閱讀長檔案| 改善語言| 寫郵件| 應付老闆模糊的comments輸入檔案/段落後，需要給予AI清楚的指示，明確需要的語言、風格、目的（可以理解AI就是你的Graphic team/Research/Analyst，只有足夠清晰的指示才能避免因為模糊的語言造成的back and forth）。轉換完成後需要進一步檢查有沒有AI理解錯誤的問題。🧠🧠中等動腦（需要提供一些初步的輸入內容，AI即可完成改寫部分）仿寫（各種Memo、OSS等）| 總結（文章、會議紀錄等）需要有初步的inputs，例如會議中涵蓋了那些要點，希望發出去的段落裡包含什麼樣的key message，或者目標行文風格是怎麼樣的。將inputs一股腦丟到AI，讓AI整合成一篇通順合理的段落/bullet points/summary，可使用"最無腦"區功能進一步改善。輸出後要仔細檢查！ ！很有可能AI會嫁接錯誤的訊息，尤其在處理複雜的邏輯關係時。🧠🧠🧠有意思的動腦活動（AI作為靈感庫，為你的自主研究提供啟發和指引）AI作為一種便捷的知識獲取途徑，可以快速獲得較為廣泛的通用訊息直接詢問AI框架性的問題：例如xx產業有什麼重點技術指標，如何論證xxx，交易中xxx與xxx結構的差異為何。結合這些框架性的回覆，大量閱讀相關資料（可利用"最無腦"技巧），並整合核心觀點用"中等動腦"技巧進一步完善輸出。最後仔細檢查，需要確保邏輯通順，沒有基礎錯誤。其實除了緊跟AI時代培養與時俱進的硬技能之外，對於想要進入投行中國留學生來說，如果不想被AI取代，那你一定要想明白的是自己的核心競爭力是什麼。雖說AI在提升工作效率方面有巨大潛力，但是投行分析師的不可替代性就在於其深度分析能力和大局觀的視野。 （WallStreetTequila）

近日，《金融時報》記者注意到券商分析師數量一度超過6100人，創下新高。根據中國證券業協會最新公佈的資料，截至9月24日，協會登記券商分析師數量達5972人。此前的9月19日，協會登記證券公司分析師數量一度超過6100人。回顧此前，2019年券商分析師數量首次突破3000人，此後3年分析師數量一直平穩保持波動，直至2023年才突破4000人大關，此後分析師數量在2024年突破5000人，近期又突破6000人，創下歷史新高。資料顯示，截至9月24日，共有3家券商分析師數量超過300人。分別是中金公司、國泰海通、中信證券，分析師數量分別為345人、302人、302人，3家券商相較其他券商斷層領先100餘人。此外，還有興業證券、華泰證券、中信建投、長江證券、廣發證券、浙商證券、國金證券、招商證券的分析師人數超過150人。對於分析師數量增長的原因，業內人士表示，可能是此前券商研究所擴招的新入職研究員在近期陸續註冊成為分析師。“由於申請註冊證券分析師原則上需要有從事證券業務2年以上的經歷，我們認為證券公司分析師數量突破6000人與前期券商研究所建設專業人才隊伍有關。”浙商證券宏觀聯席首席廖博對《金融時報》記者表示。此外，也有券商研究所人士對記者表示，人員變動主要是受到各家券商的業務發展需求影響。據《金融時報》記者不完全梳理，近期頭部券商研究所分析師變更記錄顯示多為該機構內部培養，而中小券商分析師的外部流入佔比較多。可以看出，頭部券商研究所以內生培養為主，中小機構則更注重外部引進。值得注意的是，儘管分析師數量創下新高，但受公募基金費率改革影響，交易單元席位租賃淨收入相對承壓，券商研究所的行業環境正在出現明顯變化。Wind資料顯示，2025年上半年，券商分倉佣金收入為44.58億元，同比減少超過30%，券商分倉佣金收入規模下滑明顯。而近期也有不少券商分析師加入買方機構，或轉型至上市公司任職，甚至轉行教育培訓行業、考公等的新聞也不斷出現。目前，券商研究所正加快探索業務轉型路徑，專業化、數位化、國際化等成為新的業務佈局方向。其中，通過外引內培“組合拳”持續壯大研究團隊陣容，積極吸引高素質人才，成為賦能研究業務發展的關鍵。從近四年的存量盤整結果看，證券行業正從“量能釋放”向“效率升級”的人才戰略轉型。隨著金融供給側結構性改革的縱深發展，未來券商的競爭日趨激烈，研究人員隊伍向經驗化演進。廖博表示，可以看到，多家券商研究所都十分重視優質人才引入，但研究產品和服務差異化程度不足，具備買方思維的高品質的特色化投研服務仍顯稀缺，研究所業務轉型迫在眉睫。在廖博看來，未來券商行業將主要呈現顯著馬太化和精品化兩大特徵，研究所的功能定位表現為品牌效應與賦能槓桿雙輪驅動。“比如說，研究所發佈的每一份有影響力的研究報告、媒體公佈的每一次最佳分析師評選，對券商而言都是無形資產。再比如說賦能槓桿，券商各條業務線要做強做大，研究所對各條業務線的賦能作用，將成為未來券商轉型發展的核心競爭力。”廖博表示。 (金融時報)