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author: 投资TALK君
date: '2026-07-22'
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source: https://www.youtube.com/watch?v=CQOJntJTxqE
speaker: 投资TALK君
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title: 芯片暴涨与算力供需失衡：从美股大反弹看AI落地的商业真实现状
summary: 本文基于2026年7月21日的美股市场走势与多份核心财报，深入探讨了芯片板块的强劲反弹、空头回补的健康路径，并结合DigitalOcean、谷歌、Anthropic、Ally Financial、MSCI以及超微电脑的动态，全面剖析了AI算力价格暴涨、大模型商业化变现与企业级AI落地的真实路径。
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### 芯片板块强劲领涨与美股空头回补特征

在经过了前期市场较为沉重的调整与悲观情绪压抑之后，周二的美国股票市场迎来了一波非常不错的反弹。这波反弹最为核心的驱动力，主要集中表现在过去一段时间跌幅较深的**芯片板块**（Semiconductor Sector）。从个股的具体表现来看，之前跌幅越是惨烈的标的，在今天的反弹行情中弹性就越是充足，普遍的反弹幅度都达到了10%至15%左右。即使是相对来说体量比较庞大、走势通常较为稳健的行业巨头，比如**超威半导体**（AMD）和**英特尔**（Intel），今天的涨幅也异常亮眼，给前段时间持仓过程感到难受的投资者账户带来了一波非常明显的回血。

为了更好地研判这波反弹的成色与后续市场的宏观环境，我们需要快速过一下周二相关的宏观指标和市场数据。在宏观层面，**美元指数**（US Dollar Index）在周二上涨了0.3%左右，而**美债收益率**（US Treasury Yields）则呈现出全线上涨的态势。具体而言，两年期美债收益率上涨了6个基点，十年期美债收益率上涨了4个基点。受美债收益率上升的影响，代表长债的**TLT**（iShares 20+ Year Treasury Bond ETF）继续出现了小幅度的下跌。

在三大指数的维度上，标普500指数全天反弹了0.9%，纳斯达克指数上涨了1.3%，而代表传统蓝筹股的道琼斯工业平均指数也上涨了0.9%。这说明周二的反弹并不是局部炒作，而是覆盖了整个市场的较好普涨，起码道指里面的成分股也贡献了相当可观的升幅。此外，大宗商品方面也出现了不同程度的反弹，其中**QDD黄金**到目前为止又上涨了1.7%，这正好是周二一天的涨幅。而原油价格也在持续上涨，从7月份至今，原油在整体周期的涨幅已经达到了20%以上。

特别值得一提的是，代表小盘股的**罗素2000指数**（Russell 2000）在周二上涨了1.5%，在各大指数中涨幅居前。我此前在节目中多次聊过，今年年初至今（YTD），罗素2000实际上是所有主要指数里表现最好的之一。很多市场分析者认为，罗素2000走得好是因为市场资金在加杠杆、释放风险偏好（Risk-on），但我认为事实并非完全如此。罗素2000表现优异的底层逻辑，在于该指数里包含了一大批和AI基础设施、数据中心以及AI硬件应用链条紧密相关的成分股。因此，我们不能简单地将罗素2000视为整个市场广度或纯粹的贝塔（Beta），而应当将其视为AI行业在中小盘企业中的贝塔表现。

另外，备受关注的加密货币**比特币**（Bitcoin）在周二也上涨了1.6%。如果把视线拉长到整个7月份，比特币已经从低位累计反弹了13%之多。在前段时间，市场对于比特币以及与其深度绑定的**MicroStrategy**（MSTR/MSCR）等标的展现出了极度恐慌的情绪。然而，在市场最恐慌的时候，如果我们能够冷静下来，往后退一步去观察这个标的本身，就会发现只要基本面没有发生颠覆性的改变，短期的过度下跌往往孕育着极佳的买入机会。

价值投资的核心理念之一，就是我们在绝大多数时候其实是在“等”。我们在等待价格向我们走来，等待一个能够提供足够安全边际的低价，或者在基本面无法支撑估值时等待一个合适的高价去离场。在买入与卖出的关键决策之间，绝大多数的时间都是花在耐心等待与冷静观察市场上的。

回到周二板块的具体表现上，正如前面所提到的，整个芯片板块反弹了5.4%，相比之下，前期抗跌的大科技股指数今天仅上涨了0.1%，等权重指数也只上涨了0.2%。这组对比非常清晰地表明，周二市场的反弹几乎完全是由芯片板块的暴力反弹所带动的。对于这波反弹的性质，我个人的研判是：首先，这毫无疑问是一波非常明显的**空头回补**（Short Covering）。从成交量上来看，今天很多大幅反弹的标的在交易量上其实是缩量的，这符合空头回补的典型特征。

### 空头回补的路径演变与后市走势研判

明确了当前的反弹是以空头回补为主导后，我们接下去需要重点观察市场会以何种路径继续演进。通常情况下，空头回补的情绪宣泄不会在一天之内就宣告结束，它往往会持续几天时间，从而把市场整体的悲观情绪面逐步带回来。

针对接下去反弹的路径，我个人的期待是，它最好不要是以一种一鼓作气、完全不带回调的方式去进行。举个例子，如果在周三的交易中，市场再次无脑反弹了2%甚至3%，许多前期暴跌的芯片股再次录得10%以上的涨幅，那么这种过快消耗反弹动能的空头回补，非常有可能在随后迎来更猛烈的抛压，甚至导致市场重新去跌破前期的新低。

相反，如果这波反弹的路径表现得比较曲折、多变，呈现出“弹一弹、跌一跌、再弹一弹”的震荡上行格局，这样的反弹反而是更加健康和可持续的。这种反复拉锯的筑底过程，更有可能帮助市场真正走出坚实的底部。因此，我现在绝对不会盲目期待很多前段时间下跌惨烈的硬件板块个股会马上反弹去突破历史新高，在当前的宏观环境下，假设它们能立刻破新高是不合理的。

目前合理的期待是，首先将这一阶段定义为超跌后的反弹与空头回补。随后，我们要重点关注整个市场中是否会出现新的故事线和基本面支撑。尤其是随着大科技公司财报季的正式拉开帷幕，各大科技巨头的财报本身以及它们对于未来资本开支、AI业务变现的指引，将决定这波硬件的反弹风气和AI故事线能否真正重新确立。

这里做一个重要的日程预告：在周三晚上美东时间晚上9点30分，我将在我们的APP中进行一场长达两个小时左右的深度财报直播。周三的盘后是非常关键的时间节点，有多家举足轻重的巨头将发布财报，其中就包括了**谷歌**（Alphabet）和**特斯拉**（Tesla）。我会在直播中重点解读这两家公司的财报数据、业绩会要点以及对行业的影响。由于涉及两家大厂，解读的内容会比较扎实，所以时间会相对长一些。本次直播将免费向所有人开放，如果大家还没有下载我们的APP，建议可以先去应用商店下载并进行体验。

此外，我们的APP也将在8月份迎来一次全面的大整改。我们非常重视第一版上线后大家反馈的各种使用体验上的痛点和问题，比如界面不够友好、操作不够流畅等。在接下来的改版中，第一版暴露的大多数问题都将得到彻底的解决。不仅如此，新版本还将引入许多非常实用的免费指标，比如**半导体指数**（SOX）、**标普500指数**以及**纳斯达克100指数**（NDX）的前瞻性市盈率（Forward PE）估值曲线。同时，在8月底，我们的**贝塔计算器**（Beta Calculator）功能也将迎来全面升级，用户输入自己投资组合持仓仓位的方式将会变得更加简单和直观。我们整个技术与产品团队都在持续不断地打磨和优化APP体验，希望大家能多多支持，我们周三晚上在APP直播间见。

### 算力市场真实供需：GPU短租价格暴涨与设备折旧澄清

接下来，我们把目光聚焦到与AI相关的产业新闻上，看看如何将这些纷繁复杂的行业动态串联起来，理清背后的商业本质。

首先第一条，也是我认为周二所有新闻中含金量最高、最重要的一条消息（也是在周二盘后正式发布的）：知名云服务商**DigitalOcean**宣布，其GPU短期租赁的业务价格将会迎来全面的上涨。不仅是最新一代的算力产品，甚至连已经推出了四年之久的**英伟达 H100**（Nvidia H100: 英伟达于2022年推出的 Hopper 架构旗舰级 GPU 芯片，用于 AI 训练与推理）GPU芯片，其短期租赁价格也全面上调，上涨幅度高达30%。

这一条看似简单的涨价新闻，背后实际上向市场传递了两个极其关键的商业信号。

第一点，这直接证明了目前AI在应用端的落地状况非常良好，市场对于底层算力的求贤若渴与真实需求依然处于极度高企的状态。这种强劲的算力需求，在行业内部的流动路径非常清晰。例如，埃隆·马斯克的 **xAI** 公司正在考虑将其多余的算力出售或出租给大模型新贵 **Anthropic**。而在所有头部大模型厂商中，Anthropic 目前的落地变现效率是最出色的之一，其API服务的毛利润率（Gross Margin）甚至高达80%。

正因为拥有高达80%的高毛利API变现通道，对于 Anthropic 的管理层而言，当前阶段最核心的经营逻辑就是尽可能多地去搜刮和抢夺市场上多余的底层算力。借用英伟达CEO黄仁勋的话来说，“底层的算力就直接等同于营收”。当你的产品能够以80%的毛利润率在市场中源源不断地变现时，你今天花20块钱去租赁或购买来的算力，转头就可以通过API封装以100块钱的价格卖给企业客户。作为管理层，理所当然会在市场中不惜一切代价地搜集剩余算力。只要其他变现效率不如你的公司手中有闲置算力，你直接以高溢价进行收购或承接即可。这是算力短期租赁价格暴涨的第一个底层动能。

第二点，这有力地反驳了此前市场上对于AI设备快速折旧、折价的担忧。在很多看空AI板块的分析框架中，有一个很重要的论点是：AI硬件更新换代极快，B100、Blackwell等新架构上市后，前几代的H100芯片将面临资产价值清零和剧烈的折旧压力，从而拖垮科技公司的利润表。

然而，DigitalOcean 的涨价事实表明，即便是在四年后的今天，H100 芯片的短期租赁价格不仅没有暴跌，反而还能逆势上涨30%。这说明这些GPU在市场上的实际变现能力和使用寿命，远远超出了分析师们此前的保守预期。这起码证明了科技巨头在前几年所做出的庞大资本开支（Capex）到今天依然能够稳稳地收回资金，并实现非常健康的盈利。原本市场普遍假设的5年设备折旧期限，可能在实际商业运作中还显得有些过于保守了。

### 中国开源模型的价格战与美方巨头的防守逻辑

在算力价格暴涨的同时，大模型行业的竞争格局也在发生微妙而深刻的变化。正如前面提到，Anthropic 的API业务目前正处于80%高毛利的黄金期，但他们也感受到了来自大洋彼岸的寒意。

最近，国内开源大模型掀起了一波极具侵略性的技术与价格风潮，尤其是像**K3**等高性能开源模型的横空出世，在行业内引发了巨大的反响。在此背景下，有媒体爆料称，Anthropic 与 **OpenAI** 两家美国闭源大模型巨头的管理层，已经联合向美国政府提出了警告和游说。他们声称，中国境内价格极其低廉的开源模型如果无限制地流入，将会给美国本土的大模型产业带来毁灭性的灾难，因此他们希望美国政府能够从行业监管和国家安全的角度，对这一趋势进行某种程度的限制和收敛。

不过，从科技行业内部大佬以及社交媒体上的主流反馈来看，几乎没有多少业内人士是站在 Anthropic 和 OpenAI 这两家闭源巨头这边的。大家普遍认为，这两家公司之所以要求政府介入监管，本质上是因为中国开源模型的崛起已经切实地动摇了它们的商业利益。

首先，中国开源模型的涌现，在短时间内利空这两家闭源巨头是毫无疑问的。在编程（Coding）能力这个大模型最核心的落地场景上，无论中国的开源模型在绝对能力上是已经追平了闭源旗舰，还是仅仅保持在极小的代差之内，其无与伦比的价格优势都是不可忽视的。由于价格极为低廉，开源模型正在迅速替代大量原本属于 OpenAI Codex 或 Anthropic Claude 平台上的中低端编程开发需求。

这种低端市场的流失，使得两家巨头产生了一种紧迫感：它们必须在竞争对手完全成熟并吃掉市场之前，尽可能多地抢占高端市场份额。这也解释了为什么它们在短期内会对算力表现出如此饥渴的状态。趁着现在还能靠80%的毛利赚取丰厚利润，它们必须把算力转化为产品优势，扩大护城河。

### 谷歌的战略防御：自研芯片 Fronendone 2 与 C 端低价策略

在模型竞争的这盘大棋中，谷歌的策略则展现出了完全不同的维度。

虽然周三盘后才发布财报，但周一和周二有两条与谷歌密切相关的消息透露了其未来的战略走向。首先是谷歌正在全力推进其下一代自研AI芯片的研发工作，这款自研芯片被命名为 **Fronendone 2**（Fronendone 2: 谷歌下一代自研AI芯片），并计划在2028年正式推出。根据谷歌公布的技术规划，该芯片在现有的算力基础上，将实现高达60%以上的效率提升。

这一消息在周一披露后，谷歌的股价随即录得上涨。如果我们把这枚自研芯片的新闻与谷歌周二发布的另一条动态放在一起，就能非常清晰地看懂谷歌在模型层面的战略底牌。

很多人看到谷歌新发布的 **Gemini 3.5** 模型在第三方编程能力排行榜上仅名列第12位，落后于部分开源模型以及主要的闭源竞争对手，便得出结论认为谷歌在AI技术上再次掉队。但我认为，这完全是对谷歌战略的误读。谷歌的真实意图，可能根本就不是要在高端编程（Coding）或纯粹的B端开发者市场上与 OpenAI 和 Anthropic 争个你死我活。谷歌模型的迭代方向非常务实，那就是：**越来越便宜、越来越高效、越来越稳定**。

因为谷歌的大模型首要任务是服务于谷歌自身的庞大生态体系。无论是搜索、广告、安卓系统还是生产力工具，谷歌需要用大模型将数以十亿计的C端用户紧密联系在一起。而C端用户对于AI工具的价格敏感度是极高的，这与对价格相对不敏感、原本就需要支付高额软件工程师薪酬的B端科技企业有着本质的不同。

为了在C端实现大规模的商业化落地，谷歌必须将推理成本降到极致。让我们来看一组关于 Gemini 3.5 官方定价的算力账本：
* 输入价格（Input Price）：每百万个 Token 仅为 0.3 美元；
* 输出价格（Output Price）：每百万个 Token 为 2.5 美元。

如果我们假设一个典型的用户交互场景中，算力消耗比例为70%的输入和30%的输出，那么 Gemini 3.5 的混合折算成本大约是每百万个 Token 支付 1 美元左右。而在同样的计算框架下：
* 竞争对手的 GPT-4o 混合成本大约需要 11.9 美元；
* Anthropic 的 Claude 模型混合成本则在 2.2 美元左右。

通过这组数据可以清晰地看出，谷歌模型的商业杀伤力不在于编程跑分，而在于其无与伦比的低廉价格。谷歌通过自研芯片 **Fronendone 2** 的不断迭代，目的就是为了配合其模型的“价格战”，将大模型的推理成本砸到地板上，从而在C端生态中建立起坚不可摧的垄断壁垒。

### 消费者金融与实体经济健康度：Ally Financial 财报透视

在讨论完 AI 技术与算力的喧嚣之后，我们必须切入实体经济的脉搏，通过核心上市公司的财务报表来透视消费者的真实健康状况。今天我们选择的第一家公司是汽车金融与消费信贷巨头 **Ally Financial**（阿莱 financial）。

从 Ally Financial 刚刚披露的财报中，我们可以提炼出以下几个关键的微观观察点：

第一点，高昂的系统性成本（System Costs）正在持续压迫消费者的钱包。特别是能源价格在过去一段时间的持续攀升，使得普通家庭在加油、取暖等基础生活开支上的负担显著增加。不过，值得庆幸的是，得益于目前整体劳动力市场（Labor Market）依然保持在非常良好的状态，就业的稳定性为消费者的基本支付能力提供了一道坚实的防护网。

第二点，关于拖欠率与坏账的传导机制。财报指出，此前政府退税（Tax Refunds）对于降低客户**逾期率**（Delinquency Rate: 债务人未按期履行还款义务的比例）的利好效应，并没有达到公司之前的乐观预期。这导致逾期客户和拖欠还款的绝对数量确实在有所增加。

但是，这里有一个关键的风险防火墙：虽然拖欠还款的逾期客户在增多，但这些逾期客户进一步恶化并发展为**坏账/实际冲销**（Charge-offs/Write-offs）的转化比率却依旧保持在一个相对乐观和受控的区间。在信用卡的信贷传导链条中，通常是逾期率上升在先，坏账率上升在后。只要逾期向坏账转换的比例没有失控，整个信贷资产的系统性风险就是可控的。

综合 Ally Financial 的数据，我们可以得出一个老生常谈但依然有效的结论：美国的整体消费水平在经历了美联储长达两三年的高利率压制后，依然表现得足够强劲和坚挺。这背后的核心支撑力就是健康的就业市场。当然，我们不排除一部分相对低收入的人群（Low-income Segment）正在承受极大的生存与还款压力，这种分化其实在两三年前就已经初露端倪。

这让我想起我之前在社交媒体上分享过的一份沃尔玛（Walmart）的历史财报，当时沃尔玛也得出了完全相同的结论：整体消费 resilient，但低收入群体处境艰难。这证明了实体经济的这一微观特征具有相当强的延续性。

### AI变现的企业级实证：MSCI 与 SMCI 财报深度剖析

为了寻找 AI 技术是否已经实实在在转化为企业财务利润的证据，我们深入拆解了金融数据服务商 **MSCI**（明晟）的财报。这家公司和**标普全球**（SPGI）一样，都是典型的通过出售金融数据和指数授权来获取高额利润的企业。此前市场一度担心，AI 的出现会让企业能够自行清洗和生成数据，从而颠覆这类传统数据服务商的商业模式。

首先来看 MSCI 的业绩增速与估值现状。根据财报披露的最新指引：
* 2026年营收增速预期为 12% 左右；
* 2027年和2028年的营收增速预计会稍微有所放缓，降至 9% 附近；
* 但得益于高效的运营，其每股收益（EPS）在2026、2027和2028年的增速预计将分别达到 16%、15% 和 14%，并没有出现明显的滑坡。

在估值方面，MSCI 目前的静态市盈率（PE）约为 30.2 倍，初看并不算便宜。但如果我们看前瞻市盈率（Forward PE）：
* 2026年前瞻 PE 约为 28 倍；
* 2027年和2028年的前瞻 PE 则会进一步稀释到 24 倍和 21.5 倍。

如果把 MSCI 过去 6 到 7 年的历史前瞻 PE 趋势图拉出来对比，我们会惊讶地发现，24 倍的 Forward PE 实际上已经处于该股多年以来的估值底部区域。在过去的一年中，该股也仅有两次短暂地跌到过 24 倍 PE 左右。要知道，在行业最景气、估值溢价（Premium）最高的时候，市场甚至愿意给这家公司高达 60 多倍的前瞻 PE。这意味着过去一段时间的市场调整，已经将 MSCI 身上多余的估值溢价消化得相当充分。

那么，AI 对这家公司而言到底是真金白银的利好，还是颠覆性的利空？

我之前和大家分享过一个用来评估 AI 对传统企业影响的四象限商业模型：我们应当将观察重点放在 AI 对企业“营收增速”和“利润率（Margin）”的双重作用上。
* **最佳场景**：AI 帮助企业营收增速抬升，同时毛利率/利润率也获得抬升。这是最完美的 AI 利好证词。
* **次优场景**：营收增速抬升，但利润率保持平稳。这同样是利好，说明 AI 帮助公司扩大了市场规模，且成本控制得当。
* **防御场景**：营收增速放缓甚至下降，但利润率通过裁员和AI降本得以提升。这说明公司在进行防御性的自我收缩。
* **最差场景**：营收增速持续放缓，同时利润率也在不断走低。这说明该公司的商业模式正在遭受 AI 的毁灭性破坏。

从 MSCI 第二季度的财报数据来看：
* 季度营收同比增长了 12.21%，虽然相比前几个季度略有放缓，但依然显著高于整个2025财年四个季度的平均增速；
* 与此同时，其运营开支（Operating Expenses）同比增速达到了 9.23%，明显高于过去 5 个季度平均 7% 到 8% 的开支增速。

深入研究其运营开支的构成可以发现，开支的超额增长主要源于**销售与营销费用**（Sales & Marketing Expenses），该项费用同比大增了 12%。

为什么 MSCI 要在销售和营销上花这么多钱？管理层在随后的业绩电话会中给出了非常令人振奋的解释：**因为 AI 的引入，极大地加速了公司新产品的研发与推出速度**。如今，MSCI 仅仅用两个季度研发并推向市场的新产品数量，就已经等同于过去一整年的总和。

面对喷涌而出的一大批新产品，公司必须立刻通过销售团队和营销渠道去市场上铺开推广。这就是为什么销售费用增速如此之快的原因。令人欣慰的是，这些投入迅速转化为营收的增长，形成了良好的商业闭环。因此，站在当下的时间点，我们完全看不到 AI 对 MSCI 带来任何负面冲击，它正在实实在在地加速产品的迭代与变现。

最后，我们来看周二盘后另一家掀起波澜的硬件巨头——**超微电脑**（SMCI）。

SMCI 在过去一段时间由于面临诸多行业负面传闻，股价走势极其低迷。然而在周二盘后，公司选择提前公布了其第四季度的业绩指引。在这份指引中：
* 营收数据落在原先官方指引区间的下限附近，表现其实并不算理想；
* 但真正引爆市场的，是其出人意料的**毛利率指引**。市场原本对 SMCI 第四季度毛利率的预期仅为 8.23%，而公司给出的官方指引却高达 16%，直接翻了一倍！

对于毛利率的超预期暴增，管理层解释称，这主要是由于产品结构（Product Mix）的优化。在第四季度出货的产品中，高毛利的高端服务器机柜及相关液冷方案的占比出现了大幅度的提升。

毛利率从 8.2% 提升到 16% 是一个什么概念？我们不妨粗略地算一笔账：在 8.2% 的毛利率假设下，SMCI 最终折算出来的调整后净利润（Adjusted Net Income）大约只有 5.05 亿美元；而一旦毛利率翻倍达到 16%，在同样的营收基数下，其净利润将暴增至 14.72 亿美元，整整翻了接近 3 倍。

这一极具爆发力的毛利指引，不仅让 SMCI 的股价在盘后大幅飙升，也顺理成章地带动了同为服务器竞争对手的 **HPE**（慧与）以及 **Dell**（戴尔）的股价在盘后一同走高。这再次印证了整个 AI 硬件与服务器链条的盈利天花板，可能比市场想象的要高得多。

### 选股量化策略与 Seeking Alpha 工具价值

在节目的最后，我们来回顾一下近期量化选股策略的表现，以及如何利用专业的投资工具来辅助我们进行决策。

我们长期关注的量化选股策略 **Alpha Picks**，年初至今（YTD）的累计回报率目前为 25% 左右，而同期标普 500 指数的回报率为 8.66%。虽然相比之前的高点，Alpha Picks 的超额收益由于近期的科技股回调而有所收敛，但我个人实盘组合截至周二收盘的 YTD 回报率依然维持在 30% 左右，略微跑赢了量化基准。

在过去几周的市场剧烈动荡中，Alpha Picks 新推荐的 5 只个股中有 4 只未能跑赢标普 500 指数。这其实非常真实地反映了市场规律——没有任何一种量化选股模型能够做到百分之百的胜率。在市场风格剧烈切换的阶段，模型出现短期的超额回撤是完全正常的，但这并不妨碍其拉长周期后依然能够大幅战胜市场。

如果你希望对自己的投资组合进行更科学的体检，我非常推荐使用 **Seeking Alpha Premium** 这一档订阅服务。它不仅提供了大量专业、深度的分析文章，更拥有一个非常强大的**投资组合健康度分析功能**（Portfolio Health Indicator）。

你只需要将自己的持仓明细上传到系统中，它就会基于海量的因子和量化指标为你的组合进行打分。它会非常直观地告诉你，在你的所有持仓个股中，有哪些标的目前正处于极佳的买入窗口、量化评级极高，又有哪些标的可能正在积累潜在的估值或基本面风险，提示你及时进行仓位调整。

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今天的分享就到这里。周三晚上美东时间 9:30 的大科技财报深度直播，我会在屏幕最后放上 APP 下载的二维码，感兴趣的朋友千万不要错过，我们说明天直播见！