Roundhill META WeeklyPay ETF

今天股市发生了很多事情。

以下是完整回顾：

1. 英伟达 $英伟达(NVDA.US) 宣布与阿波罗、贝莱德、黑石、 Brookfield、高盛和 KKR 合作，创建独立的 AI 算力融资平台，旨在动员超过 5000 亿美元的第三方资本。目标是把英伟达算力和全栈 AI 基础设施变成一种可投资的资产类别，帮助为 AI 工厂的全球建设提供资金，同时让英伟达客户能够以有吸引力的利率获得大量资金池。黄仁勋表示：“在 AI 领域，算力就是收入。英伟达的算力非常适合这一角色。它被广泛采用，在不同模型和工作负载中具有灵活性，可在客户和操作商之间通用和转移，并通过 CUDA 软件持续改进。这就是为什么我们要汇聚全球领先的长期资本提供商来独立承保 AI 基础设施。这些融资平台将帮助客户大规模获取稀缺算力，并构建将在 AI 时代为每个行业和国家提供动力的 DSX AI 工厂。”

2. Meta $Meta(META.US) 发布了 Muse Glimmer，这是一个新的 300 亿参数密集 AI 模型，具有开放权重，可以在本地运行，预计 Muse Spark 1.2 的权重也将很快发布。Meta 首席执行官马克·扎克伯格还表示，他相信每个人最终都会拥有一个理解他们及其关注点的个人 AI 代理。

3. 中国人形机器人制造商在 2026 年上半年占全球出货量的 97% 以上，出货量翻了三倍多，达到 19,100 台。Agibot 以 44% 的市场份额领先市场，而工业和商业用例占出货量的 70% 以上。宇树科技也在上海证券交易所上市，估值 90 亿美元，其 IPO 被散户投资者超额认购 8000%。

4. 据 The Information 报道，微软 $微软(MSFT.US) 计划于 9 月推出下一代 Maia 300 AI 芯片，标志着其内部硅片项目起步缓慢后取得的进展。据报道，微软计划扩大 Maia 的内部使用，同时也瞄准主要外部客户。随着对算力的需求继续激增，此举可能使微软对其服务背后的 AI 基础设施拥有更多控制权。

5. 火箭实验室 $Rocket Lab(RKLB.US) 报告第二季度营收 2.34 亿美元，略高于预期的 2.31 亿美元，同比增长 62%。每股收益为-0.08 美元，低于预期的-0.07 美元，而积压订单创纪录地达到 23.6 亿美元，同比增长 137%。对于第三季度，火箭实验室指引营收为 2.5 亿至 2.65 亿美元，高于预期的 2.39 亿美元，非 GAAP 毛利率预计为 35%-37%。第二季度非 GAAP 毛利率为 41.5%，净亏损为 4930 万美元。业务亮点包括宣布收购 Iridium 以及推出 GHOST（一种全球部署的发射系统）。管理层表示，积压订单的增长加上新的第三季度交易，代表了发射和太空系统领域超过 10 亿美元的新合同，使火箭实验室有望成为自给自足的顶级太空力量。

6. 今日按合约交易量排名的前十大最活跃期权分别是：$英伟达(NVDA.US) 360 万份合约，$特斯拉(TSLA.US) 190 万份合约，$苹果(AAPL.US) 120 万份合约，$SpaceX(SPCX.US) 120 万份合约，$微软(MSFT.US) 110 万份合约，$美光科技(MU.US) 94.5 万份合约，$英特尔(INTC.US) 88 万份合约，$Palantir Tech(PLTR.US) 80.3 万份合约，$亚马逊(AMZN.US) 77.8 万份合约，以及 $Meta(META.US) 70.4 万份合约。

7. Hims & Hers $Hims & Hers Health(HIMS.US) 报告第二季度营收 7.532 亿美元，高于预期的 7 亿美元，同比增长 38%。调整后 EBITDA 为 6030 万美元，高于预期的 4720 万美元，订阅用户同比增长 19% 至 289.1 万。美国营收同比增长 16% 至 6.218 亿美元，而世界其他地区营收因 6 月完成 Eucalyptus 收购而激增 1641% 至 1.314 亿美元。对于第三季度，Hims 指引营收为 8.8 亿至 9 亿美元，远高于预期的 7.93 亿美元。对于 2026 财年，公司将营收指引上调至 31 亿至 33 亿美元，高于预期的 29.3 亿美元，同时重申对其 2030 年至少 65 亿美元营收和 13 亿美元调整后 EBITDA 目标的信心。

8. 财报季已接近尾声，结果比预期强劲得多。在几乎 90% 的标普 500 公司报告后，排除 Alphabet 和 Amazon 的投资重估收益后，第二季度每股收益预计同比增长 30%，远高于 7 月 1 日的 22% 共识预测。包括这些一次性收益在内，每股收益增长跃升至近 50%。与此同时，76% 的公司每股收益超出预期，与上一季度的超预期率持平，这是自 2021 年以来的最高水平。

9. 英特尔 $英特尔(INTC.US) 宣布拟进行 150 亿美元的承销普通股公开发行，所得款项拟用于一般公司用途，包括资本支出和营运资金。该公司表示，由于在 AI 算力方面的重大投资，客户需求依然强劲，在物理 AI、专用硅片、先进封装和外延晶圆方面存在增长机会。英特尔还预计将给予承销商 30 天的选择权，以额外购买最多 22.5 亿美元的普通股，同时强调此次融资旨在支持增长机会，保持资产负债表实力，并维持其投资级评级。

10. 在监管机构提高交易这些产品所需的最低现金存款后，截至 7 月 31 日生效，与 SK 海力士相关的 7 只杠杆 ETF 的交易量暴跌近 90%，降至每天不到 1 亿股。股价下跌和更严格的规则震出了追逐反弹的散户投资者，大约 1 万亿韩元（7.1 亿美元）的散户账户在 6 月面临强制平仓，7 月又有 9930 亿韩元（7 亿美元），这是今年最大的两个强制平仓月份。截至 8 月 4 日，保证金贷款余额已降至 27.4 万亿韩元（193 亿美元），为年内最低水平。摩根士丹利估计去杠杆化进程现已完成过半，尽管外国投资者在 6 月抛售 300 亿美元、7 月抛售 62 亿美元、8 月至今抛售 43 亿美元后仍保持谨慎。

11. 尽管劳动力数据疲软，美国银行仍坚持今年美联储加息 75 个基点的预测。7 月美国非农就业人数减少 2.3 万人，而此前几个月又下调了 10.3 万人。失业率降至 4.1%，工资增长放缓至 3.2%，劳动参与率下滑。即使招聘放缓，美国银行仍预计美联储将于 9 月开始加息，理由是通胀仍然是核心关切。

12. 美光 $美光科技(MU.US) 今天表示，由于数据中心需求继续超过供应，客户对内存价格 largely 不敏感，该公司表示甚至无法满足当前客户一半的需求。管理层还指出需求信号延续多年，但未提供季度指引的具体更新。

华尔街是地球上最伟大的表演。

来源：amit

📢 𝗝𝗨𝗦𝗧 𝗜𝗡: $Meta(META.US) 扎克伯格公布 Meta 的 AI 愿景，恢复开源模型发布

👉 𝗞𝗲𝘆 𝗛𝗶𝗴𝗵𝗹𝗶𝗴𝗵𝘁𝘀:

➤ Meta 将恢复发布 𝗼𝗽𝗲𝗻-𝘄𝗲𝗶𝗴𝗵𝘁 AI 模型。

➤ 公司支持允许 𝗔𝗜 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹 𝗱𝗶𝘀𝘁𝗶𝗹𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻（知识蒸馏）。

➤ 扎克伯格寻求在前沿 AI 方面与政府进行 𝗲𝗮𝗿𝗹𝗶𝗲𝗿 合作。

➤ Meta 提议在开发期间与监管机构共享 𝘁𝗿𝗮𝗶𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗰𝗵𝗲𝗰𝗸𝗽𝗼𝗶𝗻𝘁𝘀（训练检查点）。

➤ Meta 计划设立一个价值 $𝟭 𝗯𝗶𝗹𝗹𝗶𝗼𝗻 的 𝗙𝘂𝘁𝘂𝗿𝗲 𝗜𝘀 𝗙𝗼𝗿 𝗘𝘃𝗲𝗿𝘆𝗼𝗻𝗲 𝗙𝘂𝗻𝗱（人人未来基金）。

➤ 该基金将支持举办 Meta 数据中心的社区。

➤ Meta 董事会将监督 𝗔𝗜 𝘀𝗮𝗳𝗲𝘁𝘆 standards（AI 安全标准）和模型审批。

➤ 扎克伯格倡导全行业 𝗯𝗼𝗮𝗿𝗱-𝗹𝗲𝘃𝗲𝗹 AI governance（董事会级 AI 治理）。

➤ 愿景核心是 𝗽𝗲𝗿𝘀𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗔𝗜 agents（个人 AI 智能体），由用户控制。

➤ 扎克伯格呼吁一种完全 𝗽𝗿𝗶𝘃𝗮𝘁𝗲 AI mode（私有 AI 模式），以保护用户数据。

👉 𝗪𝗵𝘆 𝗧𝗵𝗶𝘀 𝗠𝗮𝘁𝘁𝗲𝗿𝘀:

➤ 标志着 Meta 重新致力于 𝗼𝗽𝗲𝗻 AI development（开放 AI 开发）。

➤ 可能影响未来的 𝗔𝗜 regulation（AI 监管）和政府监督框架。

➤ 在带来社区利益的同时，加强了对 AI infrastructure（AI 基础设施）的投资。

➤ 凸显了对 AI governance（AI 治理）、privacy（隐私）和用户 control（控制权）日益关注的重点。

👉 𝗘𝘅𝗽𝗲𝗿𝘁 𝗦𝘁𝗮𝘁𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁:

𝗠𝗮𝗿𝗸 𝗭𝘂𝗰𝗸𝗲𝗿𝗯𝗲𝗿𝗴, CEO of Meta:

用户而非开发者应设定智能体的价值观，且 AI 应支持一种完全私有的模式，在此模式下 Meta 或其他提供商无法访问或授予第三方访问用户数据的权限。

Third Bridge 专家关于 CPO 的观点：

> 尽管炒作热烈，但预计大规模商业应用要到 2027 年下半年才会出现。传统可插拔光模块预计在整个 2026 年仍将是行业标准。

> CPO 可能会在 “规模扩展”（scale-out）网络（连接交换机、GPU 和 CPU）中率先得到采用，距离在 500 米以内。部署到 GPU 本身及 “规模升级”（scale-up）芯片级系统则是一项更难的工程挑战，可能要到 2030–2032 年才能看到广泛采用。

> 专家指出，训练工作负载（需要极高带宽）更适合 CPO，而推理工作负载是确定性的，传统可插拔模块仍能很好地支持。

> CPO 的主要障碍是维护。使用传统可插拔模块时，故障组件可以热替换。而在 CPO 中，光学子系统的故障可能需要更换整个电路板，导致成本显著增加和运营中断。

> 预计 Nvidia 和 Broadcom 将主导 CPO 市场，到 2028 年可能控制其中 70% 的份额。Nvidia 预计将通过其在 AI 基础设施领域的领先地位占据约 50% 的市场份额，而 Broadcom 可能通过持续扩大其部署范围获得约 20% 的份额。

> 大型云提供商（如 Google、Meta、AWS、Microsoft）对 CPO 持谨慎态度，因为它存在 “供应商锁定” 的风险。可插拔模块允许这些公司混合搭配来自不同供应商的组件，而 CPO 生态系统则更为受限。

> 通过对 Coherent 和 Lumentum 等光学组件公司的重大投资，Nvidia 正致力于控制整个 AI 价值链——从 GPU 和网络交换机到光模块本身。

> 专家预计，在整个 2026 年，可插拔光模块仍将是 Microsoft 和 Amazon 等云巨头的占主导地位解决方案。CPO 的采用预计将从 2027 年开始真正起步，到 2028 年渗透率将达到约 20% 至 30%。

📊 𝐈𝐍𝐕𝐄𝐒𝐓𝐎𝐑 𝐍𝐎𝐓𝐄: 微软在自由现金流方面领跑大型科技公司，而人工智能支出正给竞争对手带来压力 - $微软(MSFT.US) $Meta(META.US) $甲骨文(ORCL.US) $谷歌-A(GOOGL.US) $亚马逊(AMZN.US)

👉 𝗞𝗲𝘆 𝗛𝗶𝗴𝗵𝗹𝗶𝗴𝗵𝘁𝘀:

➤ 微软是唯一一家产生正向自由现金流的主要美国超大规模云服务商。

➤ 微软在 2026 财年第四季度结束时拥有 196 亿美元现金。

➤ Alphabet 在 2026 年第二季度录得 59 亿美元的负自由现金流。

➤ 亚马逊过去 12 个月的自由现金流降至-76 亿美元。

➤ Meta 的现金余额同比下降 91%，至 7.84 亿美元。

➤ 微软报告 Azure 收入增长 43%，年度 Azure 收入超过 1000 亿美元。

➤ 微软预计将在 2027 财年实现自由现金流为正。

➤ 美国银行预测，超大规模云服务商的自由现金流将在 2026 年转为负的 640 亿美元。

➤ 超大规模云服务商的资本支出总额预计在 2026 年将超过 8600 亿美元。

👉 𝗪𝗵𝘆 𝗧𝗵𝗶𝘀 𝗠𝗮𝘁𝘁𝗲𝗿𝘀:

➤ 凸显了领先的人工智能基础设施公司之间日益扩大的财务差距。

➤ 微软更强的现金生成能力为其资助人工智能扩张提供了更大的灵活性。

➤ 不断上涨的人工智能基础设施成本正在给整个超大规模云服务商行业的现金流带来压力。

➤ 投资者将密切关注人工智能收入增长能否证明创纪录的资本支出是合理的。

👉 𝗘𝘅𝗽𝗲𝗿𝘁 𝗦𝘁𝗮𝘁𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝘀:

微软首席财务官 Amy Hood：

"如果需求环境发生变化，你只需放慢实际上最大的组成部分的速度。"

亚马逊首席执行官 Andy Jassy：

"即使达到那个数量，我们仍然没有足够的产能来满足 2026 年的所有需求，而且我相信这种动态在 2027 年也是如此。"

Avenue 的首席经济学家 William Alves：

"这些公司本身表示它们无法满足需求，这就是为什么它们需要投资更多。它们终于消除了关于人工智能泡沫的担忧。"