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SAP CEO Christian Klein（克里斯蒂安·克莱因）：AI 飞轮驱动企业韧性撰文：Techub News 整理
导语
在 2025 年于奥兰多举行的 SAP Sapphire 年度大会上，SAP 首席执行官 Christian Klein（克里斯蒂安·克莱因）发表了长达近两小时的主题演讲。面对全球经济波动、地缘政治紧张和 AI 技术重塑商业格局的宏观背景，Klein 的核心信息聚焦于“不确定性”——这是当今所有企业面临的共同挑战。他阐述了 SAP 如何通过其“业务 AI”战略和“飞轮”理念，帮助企业构建韧性、提升竞争力，并重新构想业务流程。本次演讲不仅是对 SAP 产品路线图的一次集中展示，更揭示了这家企业软件巨头在 AI 时代如何定位自身，以应对来自新兴 AI 公司和传统竞争对手的双重挑战。
摘要
SAP 提出由应用、数据、AI 构成的“飞轮”效应，是企业应对不确定性的核心引擎。
业务 AI 助手 Juul 升级为“无处不在、无所不答”的智能体，可跨 SAP 及非 SAP 应用工作，并与 Perplexity 合作整合外部网络信息。
推出“AI 智能体中心”和“提示词优化器”等工具，旨在规模化部署和管理 AI 智能体，并降低模型切换成本。
发布面向特定业务线的“智能应用”和深化与 Palantir、Adobe 等伙伴的数据合作，强化其数据平台 Business Data Cloud。
宣布与埃森哲推出“Advance”计划，并优化“RISE with SAP”迁移方案，承诺让客户上云之旅更快、更简单、成本更低。
应对不确定性：SAP 的“飞轮”承诺
Christian Klein（克里斯蒂安·克莱因）在演讲开篇即直面全球企业共同困境：市场波动、通胀压力、供应链中断、地缘政治风险以及 AI 竞赛带来的剧变。他指出，SAP 虽无法消除宏观不确定性，但其使命是帮助企业变得更坚韧、更具竞争力。
为此，SAP 提出了其核心战略框架——“飞轮”。这个类比物理学的概念包含三个相互驱动的元素：应用（拥有最广泛、最关键的端到端业务流程组合）、数据（这些应用产生的丰富、语义化的关键业务数据）以及AI（基于这些海量数据构建的强大业务 AI）。AI 反过来又会被注入回应用中，驱动飞轮加速旋转，形成正向循环。
Klein 强调，SAP 的独特优势在于其对企业业务流程和行业特性的深刻理解，这使其能够访问到其他科技公司无法比拟的、富含语义的业务数据海洋，从而训练出真正懂业务的 AI。
业务 AI 重塑工作方式：Juul 成为“超级用户”
演讲的核心演示环节展示了 SAP 业务套件与嵌入式 AI 如何协同工作，帮助一家虚构公司应对突发的关税挑战。通过 CFO、首席营收官、COO 和 CHRO 四个角色的无缝衔接，展现了从风险识别、财务影响模拟、销售策略调整、供应链响应到人力资源规划的全流程、实时协同。这一切都通过统一的 AI 助手 Juul 在集成的业务套件中完成，避免了传统烟囱式系统间的数据孤岛和延迟。
SAP 董事会成员 Muhammad Alam 随后解释了为何这种“飞轮”效应在传统异构、分散的应用环境中难以实现。他称之为“冰山效应”——企业将 80% 的资源和预算耗费在整合应用和数据这种“水下”的繁重工作上，只有 20% 用于创造价值。在 AI 时代，这种脆弱的平衡被彻底打破，因为 AI 需要端到端的业务流程上下文才能创造指数级价值。
Alam 断言，在 AI 时代，单一“最佳单品”应用的优势正在消失，应用层将像云基础设施一样被商品化。未来的价值在于“套件即服务”，即 SAP 提供的“最佳单品级套件”，它能原生地实现飞轮效应，让企业专注于利用端到端上下文创造差异化价值。
Christian Klein（克里斯蒂安·克莱因）回归舞台后，宣布了 SAP 业务 AI 的雄心目标：让每位终端用户的生产力提升 30%。为实现这一目标，SAP 正将用户交互方式从传统的 GUI、移动端，推向以自然语言与 AI 交互的新时代。
Juul 的进化体现在两个维度：“无处不在”和“无所不答”。通过整合去年收购的 WalkMe（数字化应用采纳平台），Juul 将成为一个“全在、全时、主动、个性化”的 AI 助手，出现在任何 SAP 或非 SAP 应用（如 ServiceNow、Gmail、LinkedIn）中，理解屏幕内容并提供情境化帮助与自动化建议。
现场演示显示，一位供应链经理在 ServiceNow 中收到物料批次问题的紧急工单，Juul 能即时总结问题、评估影响（如无备用供应商的风险），并推荐行动。随后，Juul 可跨应用自动在 SAP Ariba 中寻找供应商、在 Gmail 中检索历史报价、生成 RFP（询价请求）、创建采购订单，并最终回到 ServiceNow 更新工单状态，整个过程无需用户在不同系统间手动切换。
在“无所不答”方面，SAP 宣布与 AI 答案引擎 Perplexity 建立合作伙伴关系。Perplexity CEO Aravind Srinivas 登台解释，其产品旨在提供可信、可溯源答案，而非一堆链接。合作后，Juul 将能结合企业内部 SAP 结构化数据与 Perplexity 索引的整个网络新闻和公共信息，回答更广泛的业务问题。例如，用户可以询问“某国新关税政策对我的业务意味着什么？”，Juul 将关联内部该国业务数据与外部关税信息，给出综合分析。
从“洞察到行动”到“推理并行动”：AI 智能体与基础架构
SAP 首席技术官 Philip Herzig 登台，回顾了 SAP 业务 AI 的进展：Juul 已支持超 1600 项技能，覆盖 HR、财务、供应链等广泛任务；生成式 AI 场景已交付超 230 个，预计到年底将超 400 个。他分享了客户案例：英国电信（BT）使用 AI 将寻找合适技能候选人的时间节省了 85%；普华永道（PwC）为诺和诺德（Novo Nordisk）设计的税务解决方案，每年节省了三年的人工工作量；博世（Bosch）利用 Juul for Developers 将开发人员生产力提升了 10%。
渣打银行（Standard Chartered）的代表 Tom Fox 和 Melinda McKinley 分享了他们的转型之旅。他们从六年前拥有 30 多个财务和国库系统、关账需三周的混乱状态，通过采用 SAP RISE 方案和坚持“清洁核心”原则，成功将每年约 2 万亿美元客户账户交易迁移至 SAP S/4HANA。他们利用嵌入式 AI 核心能力，在六周内实现了用户过去梦寐以求的功能，例如使用 AI 预测分析师在财报电话会议上可能提出的问题（准确率约 80%），以及在几天内构建出能分析关税影响的“关税智能体”。
Herzig 随后阐述了 SAP 的 AI 战略三层架构：Juul（新用户体验）、Juul 智能体（重新构想业务流程）和BTP 上的 AI 基础层。他宣布 SAP 正在实现从“洞察到行动”到“推理并行动”的范式转变。新一代“智能体”将具备推理和协作能力。
例如，全新的财务风险与规划智能体能基于外部市场数据（如来自 Perplexity）和内部分析数据进行推理，识别关键风险并提出缓解策略（如供应商多元化、新定价策略），然后模拟对损益表的影响，再由规划智能体接管并在供应链或财务中实施战术。全新的应计费用智能体通过“学习”公司数百页的会计手册，结合财务数据，能在财务结算期间自动提出正确的应计费用建议，将手工工作量削减高达 90%。
为管理日益增多的智能体（来自 SAP 应用、客户自定义或第三方），SAP 推出了“AI 智能体中心”（作为 SAP LeanIX 的一部分）。它可以将每个 AI 智能体映射到其支持的相应业务能力或流程步骤，实现可视化、发现自动化缺口，并确保智能体符合企业的伦理和合规标准。
在 AI 基础架构层面，SAP AI Foundation on BTP 已提供超 90 项技术能力，并新增了 AI 智能体运行时、AI 评估服务等 60 多项新功能。它支持最新的 AI 模型，如 GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet、Gemini 2.5，也提供与 Mistral、Meta 等合作的自托管模型，以及行业特定模型（如与 Datalogix 合作引入其金融和供应链模型）。
针对模型切换的挑战（因性能、成本、法规等原因），SAP 与旧金山的 Not Diamond AI 实验室合作，推出了“提示词优化器”。该功能可一键将现有针对某模型的提示词，自动优化并转换为适用于其他模型的版本。Herzig 认为，这标志着“提示词工程”成为过去，未来将是“基准工程”的时代——专注于描述 AI 用例的预期结果，而非明确指示模型如何做。
最后，Herzig 展望了将 Juul 智能体带入物理世界的未来。通过展示与 Nvidia 和机器人公司 NeoBotix 的合作，演示了人形机器人如何利用 SAP 视觉检测模型判断注塑机是否需要维护，并通过 Juul 与后台维护智能体交互，调度另一台机器人取送替换零件。这预示着 AI 将深度融合数字与物理世界。
数据：智能应用的基石与开放生态
Christian Klein（克里斯蒂安·克莱因）将话题转向飞轮的第二个元素——数据。他重点介绍了今年二月推出的 SAP Business Data Cloud（BDC），称之为企业在不确定时代的“水晶球”，提供业界最大的语义化数据层。
Muhammad Alam 进一步阐释，BDC 集成了 SAP 管理的、采用统一数据模型的数据产品、用于统一 SAP 与非 SAP 应用数据的“数据编织”层，以及与 Databricks 合作的顶级数据工程平台。他宣布了首批基于 BDC 的“智能应用”：面向私有云客户的 Cloud ERP Intelligence（整合财务、供应链及可持续发展数据）、People Intelligence（基于 SuccessFactors、Fieldglass 和财务数据）以及 Spend Intelligence（全面支出视图）。
在开放生态方面，SAP 宣布与 Adobe 合作，后者正在开发一款结合 SAP Cloud ERP 数据与 Adobe Experience Platform 数据的智能应用，以实现更精准的财务、供应链计划和营销活动。同时，SAP BDC 与 Databricks 的结合方案将扩展到所有主流超大规模云平台（AWS 现已可用，GCP 和 Azure 将在未来几个月推出）。
现场演示展示了 CFO、首席采购官、CHRO 等角色如何通过自然语言询问 Juul，直接跳转到相应的智能应用仪表板，查看现金流、可持续发展目标、供应商关联以获取批量折扣、人才流动与员工敬业度等实时洞察。数据科学家则可在 BDC 内直接使用 SAP Databricks 进行员工流失预测建模，并利用 AI 模拟能力分析成千上万种业务场景，找出影响流失率的关键驱动因素（如薪酬比率、技能发展）。BDC 的知识图谱还能关联不同数据源（如 HR 与财务数据），提供更丰富的语义上下文。
简化旅程：更快、更简单、更低成本上云
Muhammad Alam 强调，实现飞轮效应不仅需要卓越的产品，还需要简化的路径。他介绍了 SAP 在业务转型套件和 BTP（业务技术平台）方面的创新。
业务转型套件：WalkMe 数字采纳平台现已集成到核心应用（SuccessFactors, Ariba, Concur, Sales & Service），下半年将扩展到私有和公有云 ERP。SAP Signavio 新增 AI 驱动的转型顾问和根因分析功能，可自动从财务报告中识别业务挑战并提供改进建议。SAP LeanIX 新增 AI 辅助的架构指导，可自动检查企业架构并提出优化步骤。
BTP：作为 SAP Build 的一部分，推出了 Juul Studio 中的 Skill Builder（用于定义基于规则的任务）和 AI Agent Builder（用于创建处理目标导向复杂场景的自定义智能体）。SAP BTP 计划在 2025 年下半年登陆所有主流超大规模云市场（AWS、Google Cloud、Microsoft Azure）。
为帮助客户完成转型旅程，SAP 与埃森哲（Accenture）联合推出了名为“Advance”的新计划，旨在帮助年收入 50 亿美元以上的客户，通过预配置和定制化的 SAP 业务套件包，以及埃森哲的咨询专长，加速上云转型。
SAP 首席运营官 Sebastian Steinhaeuser 分享了“SAP 如何运行 SAP”的经验：利用 Juul 实现数亿欧元的 AI 驱动效率提升；作为 BDC 的首位客户，实现了数据战略的阶跃式变化；使用 Signavio 和 LeanIX 简化流程和架构；通过 WalkMe 赋能变革管理；并全面采用 RISE with SAP 方案迁移至云端。
Mars 旗下健康零食品牌 Kind 的 CIO Anand Krishnan 分享了其采用 SAP 公有云 ERP 构建“两层架构”的经验。通过“爬、走、跑”的方法，他们以“绿地”方式将 True Fruit、Nature‘s Bakery 等被收购品牌逐一迁移至标准化的云 ERP，支持了业务的高速增长（True Fruit 过去两年增长超两位数），并为即将到来的 Kind 品牌迁移奠定了基础。
Christian Klein（克里斯蒂安·克莱因）最后宣布了让“RISE with SAP”和“GROW with SAP”迁移之旅更快、更简单、成本更低的三项举措：
更快：在整个 RISE 工具链中嵌入 AI 智能体（用于流程对标、架构优化、代码生成和系统迁移），目标是将迁移速度提升 35%。
更简单：推出面向具体业务线（财务、HR、供应链、销售、采购、服务）的解决方案包，简化商业条款和合同，包含 SAP Build 扩展能力、AI 包、SAP 托管的行业特定内容，实现“最佳套件即服务”。
成本更低：对于遵循“适配标准”原则并应用“清洁核心”方法的 ECC 和 S/4HANA 本地客户，SAP 将承担迁移到业务套件的典型成本，旨在改变软件与服务成本 1:10 的现状。
伙伴视角与行业展望
安永（EY）全球董事长兼首席执行官 Janet Truncale 作为 SAP 的长期客户与合作伙伴登台。她分享了 EY 这家拥有 40 万员工、遍布 150 个国家的组织，如何依赖 SAP 应对业务复杂性，并正在进行自身的 RISE 迁移之旅，以期获得更简化的流程、清洁的核心和更强的自动化与协作能力。
谈及 AI，Truncale 强调了四点：价值（关注生产力和增长）、以人为本（AI 赋能而非取代劳动力）、信任（在受监管环境中确保控制与风险框架）以及数据（需要准确、清洁、安全的数据策略）。她认为，在不确定时期，数据和技术能帮助企业做出精准决策，从而脱颖而出。
尾声：与莱德杯的特别合作
演讲最后，Christian Klein（克里斯蒂安·克莱因）宣布 SAP 成为著名高尔夫赛事莱德杯（Ryder Cup）的官方赞助商，并邀请欧洲队队长 Luke Donald（卢克·唐纳德）和美国队副队长 Jim Furyk（吉姆·福瑞克）上台。他们探讨了高尔夫运动中的不确定性（天气、观众、弹跳）以及可控因素（努力、态度、准备、计划），这与企业应对商业挑战的道理相通。一场轻松的高尔夫推杆趣味比赛为这场技术盛会画上了充满活力的句号。
Klein 在总结中重申了 SAP 的承诺：在不确定的时代，继续倾听客户需求，交付卓越创新，并全程陪伴客户旅程，助力企业“在纯粹的和谐中运营”。
伯克希尔哈撒韦终于成为股票净买家这让我对新任 CEO 更有信心
新任 CEO Greg Abel 已经正式接掌公司，并终于做了一件 Berkshire Hathaway Inc.（BRK.B）（BRK.A）很久没有做过的事情：买入的股票多于卖出的股票。我们总是把 Warren Buffett 说成一个神话般的人物，耐心地端着他的“大象枪”等待完美的出手机会，或者像 Ted Williams 一样等待一个最完美的好球。近些年来，Buffett 对于大规模部署资本显然并不积极，上一次真正大规模净买入股票，还是在 2016-2018 年期间，当时 Berkshire 大举买入 Apple Inc.（AAPL）。
虽然 Abel 现在是 CEO，但 Buffett 仍然担任顾问，而两人似乎都非常看好 Alphabet Inc.（GOOGL）（GOOG）。在最新一份 13-F 文件公布后，我们已经看到这家新的科技巨头在 Berkshire Hathaway 持仓名单中的排名不断上升：
【原文图片位置：Berkshire Hathaway 持仓排名（Whale Wisdom）】
由于 Berkshire 同时持有 Google 两种类别的股票，两类股票合计价值已经达到 377 亿美元，目前 Google 已经成为其投资组合中的第三大持仓。这是一个相当重要的变化，自当年大举买入 Apple 以来，我们还没有看到过如此激进的持仓重新配置。
如果你一直关注我的文章，那么你会知道我对此完全认同，而且从 Google 股价还在每股 100 美元左右的时候开始，我就一直看多这家公司。Google 与 Apple 目前看起来正在形成市场中最强大的 AI 基础设施“双拳组合”之一。Google 的大语言模型和 Google Cloud 正在成为许多企业引入智能体或 AI 能力的核心 AI 引擎。Apple 则是设备领域最大的“收费公路”，而在考察过其他选择后，如今它再次选择 Google 作为首选合作伙伴。今年秋天，随着 Gemini 取代 Siri，或者说与 Siri 深度融合，两家公司在相关产品正式推出时都将获得大量媒体关注。
如果我不提一下 Google 正在成为 AI 领导者的其他原因，那就有失完整了。以下是作者认为的重要因素：
YouTube 是全球最大的流媒体服务。
Google 的办公与工作场所软件目前已经能够与 Microsoft Corporation（MSFT）展开竞争。
Google 拥有增长最快的云业务之一。
通过整合 Wiz，Google 正在强化其网络安全业务。
Waymo 自动驾驶汽车已经成为美国规模最大的实际运营自动驾驶网络。
Google 拥有行业领先的大语言模型以及视频生成模型。
Google 已获得美国国防部的大语言模型相关合同。
Google 可能成为量子计算领域最大的公司之一。
Android 应用商店本身就是一个“收费公路”型业务。
Google 正在推动 Pixel 手机成为 Samsung 和 Apple 的真正竞争对手。
简而言之，我认为建立并持续增加 Google 持仓，是非常优秀的资本配置方式。Berkshire 应该把更多现金部署到优质股票和股票回购上，而不是让如此庞大的现金继续拖累整体回报。
几乎没有人愿意买债券，无论哪个期限
除了等同现金的短久期债务工具之外，在目前这样的利率环境下，市场对债券几乎没有什么兴趣。短端收益率似乎几乎被锁定在当前水平，而长端收益率则正在上升以满足市场需求，目前已经向 4% 高位区间移动。Berkshire、Warren Buffett 和 Charlie Munger 一直都不喜欢长期债务工具。
相反，他们更倾向于持有等同现金的货币市场型资产，并获得当时美联储政策利率附近的收益。这里的逻辑在于，现金等价物始终都在那里，而且当真正需要扣动扳机的时候，它们不会因为价格下跌而产生亏损。对于 Berkshire 来说，也许现在是时候意识到，投资者并不一定会从股票轮动到债券，并因此创造出长期股票买入机会。
随着越来越多混合型产品出现，例如在股票投资组合基础上同时卖出股票或指数看涨期权和看跌期权，只要持续获得现金流收入，很多投资者现在已经愿意承受市场波动。除了混合型 ETF 之外，市场上还有各种私人信贷基金，例如 BDC，以及封闭式基金。如今要寻找收益率已经不再困难，因此债券也不再像过去那样天然成为投资者的默认选择。
现金以及少数其他类别股票，正在成为唯一真正的对冲工具
我们之前已经指出，随着债券目前缺乏吸引力，现金已经成为少数真正能够对冲波动的资产之一。而我所谓的“反向压舱石股票”，也就是当投资者开始担忧增长叙事时可以充当避险资产的股票，正在成为非常优秀的分散投资工具。以下是我最近注意到，在市场下跌时往往反向上涨的几个股票和板块：
能源股。
医疗保健股。
废物管理类股票。
公用事业股过去也属于这一类别，但如今它们同样开始被纳入 AI 叙事之中。Berkshire 也非常愿意以私有化方式持有这些公司。不过，如果 Abel 能够继续保持股票净买家的状态，并且主要将资金配置到那些无论经济环境如何都具备收入增长能力的耐久型行业，我会感到更加鼓舞。在我看来，Berkshire 通过其保险业务持续增持的日本综合商社，也非常适合作为其核心投资组合中的新增持仓。
这些日本综合商社中的大多数既属于价值股，同时又在全球多个领域参与基础设施开发，其中包括能源领域。我理解 Berkshire 不愿意过快使用现金，但我认为，公司应该对具有价值的股票以及遭受重创的行业采取更长期的投资视角，而不是一直持有如此庞大的流动性。至少在这种情况下，公司获得的是不断增长的股息收益率，而不是静态甚至不断下降的现金等价物利息收入。如果能够将目标锁定在股息收益率高于现金等价物收益率的资产上，那么从长期来看，将有助于提高整个经营投资组合的收入。
最后，还有股票回购
正如我们很多人已经逐渐意识到的那样，过去把标普 500 指数 15 倍市盈率视为“合理价格”的时代基本已经过去了。近年来，市场回调时通常也只是回到 18-19 倍市盈率，而考虑到如今股票市场相比几十年前周期性已经有所下降，这可能已经成为新的估值基准。
Berkshire Hathaway 的情况也是如此。过去衡量股票回购是否合理的标准，是股价不高于 1.25 倍账面价值，因为保险浮存金本身至少还值额外的 0.25 倍账面价值。如今，我们看到 Berkshire 在大约 1.4-1.5 倍账面价值附近进行股票回购。这可能意味着市场需要采用一个新的衡量标准，因为目前利率顽固地高于过去十年的水平，而保险浮存金的价值可能也比过去认为的更高。另一个可能的解释是，Berkshire 提升账面价值的效率不够高，因为其股价基本横盘，但市净率却几乎没有明显下降。
这可能是另一个重要数据点，提醒公司它们需要寻找更多投资机会。
【原文图片位置：Berkshire Hathaway 相关估值走势图（YCharts）】
如果公司无法让现金、私人企业账面价值或者投资组合价值的增长速度超过股票价值增长，那么 Berkshire 长期以来承诺持续提高每股账面价值的目标，就没有真正兑现。
【原文图片位置：Berkshire Hathaway 账面价值与股价变化走势图（YCharts）】
我们可以看到，大约从 2022 年开始，当现金等价物收益率开始大幅上升时，Berkshire 股价的涨幅也开始显著超过账面价值的增长。
【原文图片位置：Berkshire Hathaway 现金及短期投资走势图（YCharts）】
并不令人意外的是，这也正是 Berkshire 的现金和短期投资开始快速增长的时间点。简而言之，这说明公司囤积大量现金实际上阻碍了账面价值增长，因为它们没有进行能够持续创造新增价值的投资。
营业利润
【原文图片位置：Berkshire Hathaway 营业利润走势图（YCharts）】
当分析师研究 Berkshire Hathaway 时，他们通常会首先查看公司的经营业务，以判断 Berkshire 实际经营状况究竟如何。尽管上市股票投资组合获得了几乎所有关注，但私人企业的价值仍然占公司资产的大部分。我喜欢对这一数字进行标准化处理，剔除交易活动带来的资本利得和损失。
不过，通过提高现有私人企业收入或者扩大利润率，最终能够带来的增长是有限的，因为这些低增长业务毕竟不是科技巨头。从上图可以看到，Berkshire 的营业利润增长正在趋于平缓。如果公司不部署资产负债表上的部分现金，通过某种方式提高投资组合收入或者收购私人企业，那么营业利润最终将触及平台期，尤其是在现金等价物利率不断下降的情况下。现金本身并不是一种可靠的复利回报来源。
Berkshire 正在增加哪些资产
在私人企业方面，Berkshire 今年有两项值得关注的新增投资：
2026 年 1 月 2 日，Berkshire 完成了对 Occidental Petroleum Corporation（“Occidental”）化工业务 OxyChem 的收购。该交易依据双方于 2025 年 10 月 1 日签署的协议完成，现金交易对价约为 94 亿美元。
2026 年 5 月 31 日，Berkshire 与 Taylor Morrison Home Corporation（“Taylor Morrison”）签署《合并协议与计划》，计划以每股 72.50 美元现金收购 Taylor Morrison 所有已发行普通股，总交易价值约为 68 亿美元。
OxyChem 私有化交易将环境相关负债留在 Occidental Petroleum Corporation（OXY）旗下子公司 Environmental Resource Holdings，因此 OxyChem 有可能成为 Berkshire 经营业务中的一项优质新增资产。Taylor Morrison 则是 Berkshire 对新建住宅开发商市场的又一次押注。相比二手房市场，新房开发商具备一些独特优势，例如内部融资能力，以及能够提供所谓的“points”，也就是房贷折扣。由于按揭贷款利率一直维持在高位，近年来新房开发商已经拥有非常明显的竞争优势。
风险与总结
我把 Berkshire Hathaway 看作是自己投资组合中用于平衡风险的价值型配置工具之一。另一个我经常使用的价值型配置工具是 Schwab US Dividend Equity ETF（SCHD），在最近这轮上涨之前，我曾经大规模买入它。虽然 Berkshire 不支付股息，但公司明确表示，其目标就是耐心等待，并买入被低估的企业和证券。我认为 Berkshire 是市场上最具代表性的“价值投资”代理资产之一。
这里的一个风险在于，Abel 更加积极的投资风格可能会让部分长期股东感到不满，比如 Michael Burry，他此前就曾公开表示支持 Berkshire 囤积现金。这些投资者相信，Berkshire 的“大象枪”已经装满弹药，一旦市场崩盘，公司就会抓住机会全力出击，以折扣价格买下所有资产。
幸运的是，我并不认同上一段所描述的这种叙事。2020 年新冠疫情导致市场暴跌时，Berkshire 手中拥有大量现金，但公司基本什么都没做，反而只是卖掉了航空股。我怀疑，即使未来市场再次出现 30% 甚至更大幅度的回调，Abel 也不会突然投入 1,000 亿美元资金。当 Buffett 和 Munger 进入 80 多岁时，那种老派“枪手式”的投资心态实际上已经逐渐离开了他们，而我也不认为 Abel 会重新点燃这种风格。现阶段最好的做法，是继续私有化那些商业逻辑合理的公司；当机会出现时，买入更多类似 Google 这样的 GARP（合理价格下的增长股）机会——比如 Meta Platforms, Inc.（META）怎么样？——以及如果股价仍然低于 1.5 倍账面价值，就继续进行股票回购。
我喜欢并支持 Abel 终于让 Berkshire 从股票净卖家转变为股票净买家，同时今年完成两项新的私人企业交易，并继续进行股票回购。在我看来，Berkshire 依然值得“强烈买入”。
不碰中概的原因大概在2020年的时候，我刚开了美股账号，立刻买入了我最看好的两家公司，腾讯和阿里巴巴。
背靠中国十亿用户，剑指全球电商宝座，马云和川子谈笑风生。腾讯就更甚一筹，每一个中国人都离不开三件事：死亡和交税、还有腾讯。
印钞机一样的现金流，教科书里所有的好生意它们全占了。那一刻，我真觉得我学会了价值投资，看懂了未来。
后来的事情你们都知道了，马云的大嘴巴让阿里挨了三年铁拳，腾讯也经历了游戏行业的整顿。
那一年我学到的东西，比我之前看的所有书加起来都多：便宜，是有原因的。
后来我才慢慢琢磨出巴菲特的意思：不要碰命运掌握在政策手里的生意。再便宜的估值，在一纸文件面前都不算什么安全边际。
五年过去，远的教培行业就不说了，3个月前富途老虎长桥也被铁拳了。
又是熟悉的配方。昨天还开门迎客，明天就得关门大吉。规则总是事后才写清楚，账却是当场就要结的。
为什么港股和中概估值总是很便宜？不是公司不赚钱，很多公司赚钱凶得很。是因为必须得给铁拳计价，明天这家公司的生意能不能做，总得打个问号。美帝的公司有溢价，中概总是折价，定价的都是同一种风险。
说到富途老虎，就不得不提中概的老鼠仓问题了，我之前详细讲过，大家可以翻一下。
再比如上周五美股时间，阿里莫名其妙的跌了8.57%，周日才出新闻说要配股。这不是老鼠仓是什么？
顺便再说下，在阿里巴巴宣布800亿港元新股配售计划后，集团主席蔡崇信、CEO吴泳铭出手增持合计约1.2亿港元阿里股票。他们二人均价在112港元左右。
跌了就抄你的底，涨了就印股票给你，还总是提前看牌，你说这怎么玩？
说到阿里，今年不断烧钱送外卖、玩AI，好好的现金流就这样用来画大饼，跟同行火拼。诚然，抢占市场很重要，问题是市场份额抢下来之后，你能保证没有新的竞争者来吗？
8月10日，拼多多App首页上线最快明天达一级入口，和百亿补贴并列。水果生鲜、日用百货，核心城市次日达，超时赔3元券。翻译一下：拼多多正式杀进即时零售，阿里、美团和京东的后院起火了。
外卖三傻，随时可以变成外卖四傻。
对消费者是好事。对股东？又是一场消耗战。
至于传统的电车三傻，随着米子和华子等汽车厂商入局，已经变成电车N傻了。蔚小理的车都很不错，但是股价一跌再跌，你以为抄到了地板，其实还有地下室，你以为抄到了地下室，其实地下室下面还有18层地狱。
总结一下吧，不碰中概的原因就3个：铁拳、提前看牌、卷。
Applied Materials：随着 AI 制造需求加速，我重申“强烈买入”评级投资观点（Investment Thesis）
我重申对 Applied Materials（AMAT）的“强烈买入（Strong Buy）”评级。同时，尤其是在公司公布 2026 财年第三季度业绩之后，我也希望将目标价从此前的 802 美元下调至 680 美元。不过，我想在这里做一个重要区分。我下调目标价，并不是因为我原本的投资逻辑已经被打破。不，情况并非如此。事实上，我认为恰恰相反。2026 财年第三季度的业绩为我提供了更有力的证据，证明我此前讨论过的 AI 驱动逻辑芯片、DRAM、HBM、先进封装以及服务业务机会，正在以快于我原先模型假设的速度发展。目标价下调的原因，是在 AMAT 的估值倍数出现显著压缩之后，我采用了更加保守的前瞻估值倍数，而与此同时，我对 2027 年盈利的预测反而有所提高。
我最初的投资逻辑建立在这样一个观点之上：AI 正在推动半导体设备需求从一个普通的产能周期，转向一个更具结构性的增长周期。2026 财年第三季度进一步强化了这一观点，因为 AMAT 现在正同时看到 AI 基础设施建设的两个方面。一方面，芯片制造商正在竞相提升先进器件的性能和能效；另一方面，由于先进半导体供应依然紧张，它们也在努力扩大制造产能。公司表示，先进制程晶圆代工逻辑芯片、DRAM 和先进封装预计将在 2026 年和 2027 年分别贡献约 80% 的 WFE（晶圆制造设备）市场增长。更重要的是，AMAT 在这三个市场中都处于强势地位。我认为，这意味着我原本预期未来会发生的投资逻辑，如今正在越来越清晰地体现在客户资本开支和产品需求之中。
我也并不担心财报公布后的股价反应，这是有原因的。在 2026 财年第三季度财报发布之前，由于 AMAT 股价在 2026 年已经上涨超过一倍，投资者的预期门槛异常之高。路透社也报道称，一些投资者希望看到更明确的证据，证明 AMAT 的增长速度能够超过 Lam Research 和其他半导体设备同行。我理解这种担忧。但我认为，这轮抛售反而改善了风险收益比，因为支撑我投资逻辑的基本假设变得更强，而估值却出现了压缩。AMAT 目前的前瞻非 GAAP 市盈率为 38.79 倍，而我此前建立估值模型时这一数字为 50.44 倍。另一方面，最新增长数据显示，公司前瞻收入增长率为 19.07%，前瞻 EBITDA 增长率为 26.56%，前瞻 EPS 增长率为 28.47%，长期 EPS 增长率为 29.76%。在我看来，与此前在经营数据尚未完全跟上之前就支付超过 50 倍盈利估值相比，现在的投资环境健康得多。
【原文图片位置：AMAT 估值评级（Seeking Alpha）】
更新后的增长驱动因素（Updated Growth Drivers）
第一个增长驱动因素仍然是先进制程晶圆代工逻辑芯片和 Gate-All-Around（GAA，全环绕栅极），但我正在提高我为这一业务分配的收入贡献。此前我的模型以 2026 财年第三季度 Semiconductor Systems（半导体系统）业务 69 亿美元的收入指引为基础，对应 276 亿美元的年化收入运行率。如今，AMAT 对第四季度 Semiconductor Systems 收入的指引约为 79 亿美元，这将其年化收入运行率提高至 316 亿美元。如果我继续采用此前相对保守的假设，即其中约 50% 的收入暴露于价值量更高的先进制程晶圆代工逻辑芯片机会，那么可以得到 158 亿美元的收入基础。应用我此前相同的 18% 增长假设，可得到约 28.4 亿美元的新增收入，高于我原模型中的 25 亿美元。我认为继续维持 18% 的增长假设已经相当保守，因为 AMAT 表示，Gate-All-Around 和 FinFET 产能扩张推动公司第三季度晶圆代工逻辑业务收入创下纪录，而管理层预计，在日历年下半年，先进制程晶圆代工逻辑芯片收入还将出现另一次显著增长。
这一增长驱动因素的经营经济性也有所改善。我此前模型采用的是 35% 的利润率假设，而 Semiconductor Systems 在 2026 财年第三季度实现了 38% 的非 GAAP 营业利润率。将 38% 的利润率应用于我预测的 28.4 亿美元新增收入，可以得到约 10.8 亿美元的新增营业利润。随后，我为了保持保守，应用 90% 的利润转化系数，再使用管理层最新给出的 2027 年 13% 税率假设，并除以约 8 亿股摊薄平均流通股数。由此得到先进制程逻辑芯片业务潜在贡献约 1.06 美元 EPS。我并不认为这 1.06 美元会全部作为增量叠加在 2026 财年第四季度盈利之上，因为第四季度指引本身已经包含了部分增长释放。不过，这一计算告诉我，这一增长驱动因素背后的盈利能力比我上一篇文章中所假设的更强。
我的第二个增长驱动因素是 DRAM 和 HBM，而 2026 财年第三季度正是在这一领域最大幅度提升了我的信心。AMAT 披露，包括 HBM 封装在内的 DRAM 收入同比增长 52%，创下历史新高。管理层随后表示，随着客户扩大洁净室产能，公司预计 DRAM 收入将出现非常显著的增长。这比我最初对 DRAM 和 HBM 机会采用 25% 增长假设时所拥有的证据更强。不过，我仍然维持 25% 的增长假设，因为我并不希望简单地将 52% 的季度增长率无限期外推。按照 316 亿美元的 Semiconductor Systems 年化收入运行率，以及第三季度 DRAM 占比 26% 计算，可以得到约 82 亿美元的 DRAM 和 HBM 收入基础。按照 25% 增长率计算，对应新增收入约 20.5 亿美元，高于我此前模型中的约 17.3 亿美元。
对这 20.5 亿美元新增收入应用 38% 的营业利润率，可以得到约 7.8 亿美元的营业利润。在应用 90% 的利润转化系数、最新 13% 税率以及摊薄股数后，我得到约 0.76 美元的潜在新增 EPS。同样，我不会机械地将这全部叠加到 2026 财年第四季度 EPS 运行率之上，因为部分 DRAM 强劲表现已经包含在指引中。对我而言，更重要的一点是，底层收入池已经扩大，而我使用的 25% 增长假设并没有提高。这意味着模型拥有更大的上行空间，而不需要我假设当前 52% 的增长率能够永远维持。我更喜欢这种建模方式，因为半导体行业有一个特点：任何假设增长会沿直线永久延续的人，最终往往都会受到惩罚。
我的第三个增长驱动因素是先进封装，而 2026 财年第三季度显著强化了这一部分投资逻辑。在我上一篇文章中，管理层预计 2026 年先进封装收入增长将超过 50%。最新展望已经提高至增长超过 70%，这是一次显著的上修。AMAT 也正在强化其在电镀、CMP（化学机械抛光）、eBeam（电子束）、沉积、刻蚀以及新兴面板级封装等领域的产品组合，而管理层也将先进封装描述为 AI 计算创新中最重要的领域之一。在我更新后的模型中，我仍然只采用 50% 的增长假设。如果假设先进封装占我 316 亿美元 Semiconductor Systems 年化收入运行率的约 10%，那么其收入基础为 31.6 亿美元，50% 增长意味着新增收入 15.8 亿美元，高于此前的 14 亿美元。
【原文图片位置：先进封装（Q3 2026 AMAT Earnings Call）】
按照 38% 的利润率，这一增长驱动因素可能产生约 6 亿美元新增营业利润。应用相同的 90% 利润转化系数、13% 税率以及 8 亿股摊薄股数后，可得到约 0.59 美元的潜在 EPS 贡献。需要特别指出的是，这里存在一个重要的建模问题，因为 AMAT 将部分 HBM 封装收入计入其 DRAM 数据中。这意味着，如果简单地将 DRAM 与先进封装的全部贡献相加，可能会造成一定程度的重复计算。这也是为什么我不会把每一美元理论上的新增 EPS 全部叠加到 2026 财年第四季度指引之上的原因之一。
第四个增长驱动因素是 Applied Global Services（AGS，应用全球服务），而管理层再次超出了我此前的假设。我最初基于 66.6 亿美元的年化收入基础，并使用 15% 增长率来对 AGS 进行建模。2026 财年第四季度指引目前约为 18.4 亿美元，这意味着年化运行率已经达到 73.6 亿美元。管理层还将 2026 日历年 AGS 增长展望提高至超过 20%，同时仍维持长期可持续的中双位数增长预期。目前已有超过 37,000 个腔室连接到 AMAT 的 AIx 软件，而我此前撰写文章时这一数字为超过 35,000 个，这些系统可以帮助客户改善良率和晶圆厂利用率。我继续使用 15% 的增长假设，对应约 11 亿美元新增收入。
按照 30% 的利润率计算，AGS 可以带来 3.3 亿美元新增营业利润。在应用我的利润转化、税率和股数假设后，对应约 0.32 美元的潜在新增 EPS。AGS 的重要意义并不仅仅体现在这一数字上，因为它使 AMAT 的收入结构不再仅仅依赖新设备出货。AI 晶圆厂正在变得越来越复杂，而客户在设备安装后，越来越需要持续的监控、预测性分析、零部件、维护和良率优化。这使 AMAT 与客户之间形成持续性的经济关系，而不是一次性的设备销售。在我看来，这一点应该得到更多关注，因为它提高了整体盈利质量。
另外还有两个发展因素能够强化上述四个增长驱动因素，而不需要我单独为它们建立收入项目。首先，AMAT 目前预计，由于先进逻辑芯片和 DRAM 需要更多 eBeam 和检测步骤，2026 年工艺诊断和控制业务收入将增长超过 50%。其次，公司计划到 2028 年将季度系统制造能力在当前基础上提高一倍，并且已经在为进一步扩产做准备，以支持直至 2030 年的需求。仅在 2026 财年第三季度，客户就宣布了超过 10 个新的晶圆厂项目，而且部分需求讨论目前已经延伸至 2030 年。我没有将这些因素作为独立增长驱动因素建模，因为那样会重复计算已经包含在晶圆代工逻辑、DRAM 和封装业务中的收入。但它们让我更加确信，我的增长假设背后确实存在真实的产能建设和客户需求，而不只是理论推演。
估值（Valuation）
我做出的最大变化，是调整估值框架。在上一篇文章中，我采用 50.44 倍前瞻非 GAAP 市盈率，以及 15.90 美元的 2027 年 EPS 预测，得出了 802 美元目标价。最新经营数据表明，15.90 美元的 EPS 假设过于保守，但最新估值数据也让我认为，继续使用 50.44 倍作为审慎的目标估值倍数已经较难合理化。AMAT 当前的前瞻非 GAAP 市盈率为 38.79 倍，而行业中位数为 22.86 倍，正如前文图 1 所示。真正重要的变化是，前瞻非 GAAP PEG 已经压缩至 1.3 倍，仅比行业中位数 1.24 倍高约 5%，并且比 AMAT 自身过去五年 1.92 倍的平均水平低约 32%。换句话说，单看前瞻非 GAAP 市盈率，公司仍然享有溢价，但相对于预期增长率而言，其估值已经显著改善。
基于此，我在更新后的目标价中采用 40 倍前瞻非 GAAP 市盈率。这仅比 AMAT 当前 38.79 倍的估值高约 3%，因此我的投资逻辑并不需要依赖显著的估值重估才能成立。从同行比较来看，我也认为 40 倍是合理的，因为 AMAT 当前前瞻非 GAAP 市盈率为 38.79 倍，而 Lam Research（LRCX）为 32.83 倍、KLA（KLAC）为 34.11 倍、ASML（ASML）为 39.92 倍。
在盈利假设方面，我以 2026 财年第四季度非 GAAP EPS 指引中值 4.02 美元作为起点。进行年度化后，对应每股约 16.08 美元的盈利运行率。根据我更新后的各项增长驱动因素计算，晶圆代工逻辑、DRAM/HBM、先进封装以及 AGS 合计可能贡献高达约 2.7 美元的额外 EPS 能力。不过，我不会将这全部加到 16.08 美元之上，因为 2026 财年第四季度指引已经包含了部分增长，而且 HBM 与先进封装之间存在一定重叠。因此，在构建 2027 年预测时，我只确认这部分理论新增贡献的大约三分之一。由此得到 2027 年非 GAAP EPS 约为 17 美元，高于我此前的 15.90 美元预测，但仍为执行风险、更高的 13% 税率以及正常的半导体周期性保留了缓冲空间。
项目
数值
2027 年非 GAAP EPS 预测
$17
前瞻非 GAAP P/E 倍数
40x
隐含目标价
$680
当前价格
$492
上涨潜力
38%
关键风险（Key Risks）
我目前看到的最大风险，是当前晶圆制造设备支出的强劲程度可能比我所假设的更具周期性。我这样说，是因为我的更新模型依赖于先进制程晶圆代工逻辑、DRAM、HBM 以及先进封装领域持续进行投资。但归根结底，如果产能利用率下降、存储芯片价格走弱，或者 AI 基础设施资本开支放缓，半导体客户完全可以迅速推迟设备交付。这一点尤其重要，因为在更新后的模型中，我采用 316 亿美元年化 Semiconductor Systems 收入运行率，作为多个增长假设的起点，而这一数字相比我最初使用的基础有显著提升。因此，如果客户推迟新晶圆厂项目或洁净室扩建，那么我预计的 28.4 亿美元晶圆代工逻辑新增收入和 20.5 亿美元 DRAM/HBM 新增收入，可能需要更长时间才能兑现。这意味着，风险并不是长期 AI 机会消失，而是这些收入和 EPS 贡献实现的时间点比我 2027 年估值所假设的更晚。在我看来，如果管理层对于 2027 年的需求可见度开始缩短、Semiconductor Systems 增长显著放缓，或者计划中的产能扩张开始领先于客户实际需求，我会因此变得更加谨慎。
我的第二个风险是 AMAT 仍然拥有较高估值，这意味着公司能够容忍的执行失误空间更小。即使在近期估值压缩之后，该股前瞻非 GAAP 市盈率仍然达到 38.79 倍，而行业中位数仅为 22.86 倍。我的新模型假设，在新的 680 美元目标价下，AMAT 可以在 2027 年 17 美元 EPS 基础上维持 40 倍估值。这显然比此前 50 倍以上的前瞻非 GAAP 市盈率更容易合理化，但它依然依赖 AMAT 将更高的晶圆代工逻辑、DRAM、封装以及 AGS 收入转化为我模型中所假设的利润率扩张。因此，出口限制、贸易政策变化或者客户产能爬坡速度放缓，都可能对股价造成双重打击：一方面降低前瞻盈利预测，另一方面压缩投资者愿意支付的估值倍数。这一点尤其重要，因为 AMAT 正在大规模投资制造产能、研发以及客户支持体系，以满足延伸至 2030 年的需求，这也提高了公司一旦判断需求错误时所要承担的成本。不过目前，我认为这一风险仍然可控，因为前瞻非 GAAP PEG 已经下降至约 1.3 倍，同时管理层的需求可见度也有所改善。
最后观点（Final Thoughts）
归根结底，我最初关于 AMAT 的投资逻辑依然非常成立，而且虽然我将目标价从 802 美元下调至 680 美元，但第三季度业绩实际上进一步强化了这一逻辑。真正重要的变化是，公司经营基本面已经改善，而我采用的估值框架变得更加保守。先进制程晶圆代工逻辑、DRAM/HBM、先进封装和 AGS 的发展速度都快于我最初的预期，同时管理层目前对于客户需求和产能需求的可见度已经延伸至接近 2030 年。我的更新模型将 2027 年非 GAAP EPS 从 15.9 美元提高至约 17 美元，但我现在采用 40 倍前瞻非 GAAP 市盈率，而不是此前的 50.44 倍，因为我认为，在近期估值压缩之后，这能提供一个更加合理、更加站得住脚的估值。在目前约 492 美元的股价下，我的 680 美元目标价仍然意味着 38% 的上涨空间。在我看来，更强的盈利能力、更低的入场价格以及更加审慎的估值倍数相结合，创造了比此前更好的风险收益结构。这就是为什么我继续重申对 AMAT 的“强烈买入（Strong Buy）”评级。
Applied Optoelectronics：泡沫还是瓶颈？无论如何，我仍然做多撰文：美股小猫咪
最近最火最出圈的半年 45 倍收益的新股神 Serenity，小猫咪已经把他的所有推文进行研究蒸馏，整理出了一个与他的研究分析方法一致的模型，从全市场中筛选出下一个 10 倍股！如果你错过了 Serenity 之前的推荐，没关系，订阅小猫咪会员，猫咪告诉你下三个 10 倍股！
在 2026 年 5 月 7 日的财报电话会上，Applied Optoelectronics（AAOI）——少数几家在美国上市、且在美国本土拥有自有磷化铟（InP）激光器晶圆厂的光收发器供应商之一，抱歉这个描述有点长——向华尔街透露了一件在需求周期中我非常希望听到的事情。产能是限制 2026 年收入的关键约束，而需求远远超过公司能够出货的规模。CEO Thompson Lin 表示，2026 年需求约为 14 亿至 15 亿美元，而公司 FY2026 收入指引约为 11 亿美元。
需要明确的是，在光学主题投资中，AAOI 绝不是一只深度价值、尚未被市场发现的股票。【图片位置】Guidance Terminal如上图所示，该股已经经历了猛烈上涨，从 2023 年初的不足 2 美元，上涨至 2026 年 5 月 13 日盘中 233.67 美元的高点，在短短 3 年内成为极为罕见的百倍股。在最新财报发布之后，卖方机构的观点目前已经出现分化。Rosenblatt 在 5 月 8 日将 AAOI 列为首选标的，并将目标价上调至 220 美元。然而，B. Riley 在态度上走向了另一个方向，在 Q1 财报后将目标价从 54 美元上调至 129 美元，但维持“中性”评级，理由是 800G 产能爬坡主要集中在下半年，同时公司依赖客户预测。
我对此丝毫不感到意外。这是一只年初至今已经上涨 420%的股票。除此之外，内部人士减持也集中出现在该股大幅上涨期间，尽管其中一部分似乎与 Rule 10b5-1 交易计划或股权归属相关，而不是股价暴涨后出现的集中抛售。【图片位置】Secform4此外，也不要忘记公司于 5 月 14 日宣布与 Raymond James 和 Needham 设立新的 6 亿美元 ATM 发行计划。需要明确的是，公司并没有出售股份的义务，但这一机制为管理层提供了择机发行股权的能力，尤其是在当前股价处于极高水平的情况下。到目前为止，这听起来像是一套空头逻辑。让我说清楚：我绝不是 AAOI 的空头。
为什么？在 2026 年 3 月至 4 月初之间，AAOI 宣布获得超过 3.24 亿美元、与主要 hyperscale 客户相关的新增 800G 和 1.6T 订单。你可以说我疯了，但这很难与需求放缓的判断相吻合。市场仍然缺少高速光学产品，而我并不认为这一瓶颈会迅速得到解决。我在投资组合中持有一个中个位数比例的仓位。接下来我将评估的是，这种供应受限的格局是否具有结构性，以及 2026 年下半年的产能爬坡能否将产能指引真正转化为收入。
理解看涨逻辑
Applied Optoelectronics 与大多数美国上市光学公司之间的区别在于，它位于瓶颈的两端。AAOI 在得克萨斯州 Sugar Land 自行生产 InP 激光芯片，随后将这些芯片用于公司自己的高速光收发器之中。与其他模块制造商相比，例如 Innolight、Eoptolink 或 Accelink，这让 AAOI 在供应、成本、认证以及产能爬坡时间方面拥有更强的控制力，因为后者必须从一个相对有限的供应商群体采购激光器，这些供应商主要包括 Lumentum、Coherent、Mitsubishi Electric、Sumitomo Electric 以及 Broadcom。
Lumentum、Coherent、Mitsubishi、Sumitomo 以及 Broadcom 等公司均是 EML 生产商，这意味着它们掌控着上游激光芯片层。用更直白的话说，这些公司就是供应商。AAOI 同样生产 EML，因此单看这一点本身，并没有什么特别有趣之处。AAOI 真正有意思的地方在于，它既是这一瓶颈环节的供应商，同时也是内部消费者，也就是说，公司使用自己生产的 InP 激光芯片来制造自己的成品光收发器。这一细节至关重要。为什么这一点值得关注？首先，公司在分析师群体中的知名度并不高。例如，去年 12 月，TrendForce 发布了一篇讨论即将到来的激光器短缺浪潮的文章，其中在 EML 供应商名单中明显漏掉了 Applied Optoelectronics。【图片位置】TrendForce
关于光学瓶颈，我已经在最近一篇覆盖报告中讨论过自己的观点，当时我分析了更广泛的光子学主题。简而言之，由 AI 数据中心建设所导致、并限制光学激光器与光收发器生产的磷化铟短缺，是结构性的，而不是周期性的。在分析师层面，一些来源预计，到 2027 年，800G 光收发器产量将比需求低 40%至 60%；到 2029 年，1.6T 光收发器产量将比需求低 30%至 40%，其中 EML 稀缺是主要驱动因素。
NVIDIA 在 2026 年 3 月实际上确认了这一点，当时公司承诺向 Lumentum 和 Coherent 提供合计 40 亿美元的投资与多年期采购承诺，专门用于激光器供应。就 AAOI 而言，自 2026 年 3 月以来，公司已经获得超过 3.24 亿美元的新增 800G 和 1.6T 订单：2026 年 3 月 9 日：AAOI 宣布获得一笔总额超过 2 亿美元的 1.6T 批量订单，客户为一家长期合作的主要 hyperscale 客户。2026 年 3 月 23 日：AAOI 宣布获得一笔总额超过 5300 万美元的 800G 订单，客户为同一家主要 hyperscale 客户。2026 年 4 月 2 日：AAOI 宣布进一步获得 7100 万美元的 800G 订单，使自 3 月中旬以来来自该客户的 800G 订单总额达到 1.24 亿美元。
对我而言，这说明订单动能远未达到峰值。管理层在 Q1 电话会上直言，2026 年需求约为 14 亿至 15 亿美元，但供应链限制意味着公司能够出货的规模约为 11 亿美元。这就引出了我的基本面逻辑。
基本面逻辑
鉴于产品正在从 800G 向 1.6T 过渡，目前认证窗口已经打开，而 AAOI 正是参与竞争的三家主要美国本土光收发器供应商之一，另外两家是 Coherent 和 Lumentum。谈到 1.6T，AAOI 在 2026 年 3 月获得了首笔 1.6T 数据中心光收发器批量订单。这是一笔来自主要 hyperscale 客户、金额超过 2 亿美元的订单，预计在产品认证完成后，于 2026 年 Q3 初开始出货。
【图片位置】AAOI在 2026 年 Q1，800G 收入仅为 460 万美元，占数据中心收入的5.6%，因为 AAOI 当时仍处于 800G 产能爬坡的初始阶段。根据我对财报电话会议记录的阅读，AAOI 已经开始批量出货，但收入转化仍受到制造周期、客户审计、认证要求以及新安装产能投入运营时间安排的限制。管理层预计，Q2 的 800G 出货量将接近 Q1 水平的四倍，1.6T 产品最早将于 Q3 开始交付，而已公布的 800G/1.6T 交付预计将在年底前完成。
为了达到公司超过 11 亿美元的全年收入目标，我估计 Q3 与 Q4 合计需要贡献约 7.51 亿至 7.69 亿美元收入，具体取决于 Q2 收入最终落在指引区间的哪个位置，即 1.80 亿至 1.98 亿美元。这意味着，下半年收入结构更接近于 Q3 实现约 3.40 亿至 3.60 亿美元，Q4 实现约 4.10 亿至 4.30 亿美元，或者采用其他能够使下半年收入超过约 7.60 亿美元的组合方式。
这将意味着，从 Q2 到 Q3 的环比增长约为 1.40 亿至 1.80 亿美元，具体取决于 Q2 最终落在指引区间的哪个位置，规模大约相当于完整一个 Q1 收入基数。当然，其中大部分增长将由数据中心业务部门推动。【图片位置】AAOI在生产端，AAOI 于 Q1 结束时拥有约每月 10 万台 800G/1.6T 产品产能，预计 Q2 将达到约每月 15 万台，并计划到 2026 年底达到每月超过 65 万台。在 InP 激光器制造端，公司正在将产能扩大约 350%，目标于 2027 年完成，同时正在从 4 英寸晶圆转向 6 英寸晶圆。
在利润率方面，Q1 Non-GAAP 毛利率为29.2%，低于 2025 年 Q4 的31.4%，原因在于产品组合正处于转型中期。Lin 在 Q1 电话会上给出的指引是，到 2026 年底毛利率将达到 35%，到 2027 年 Q3/Q4 将达到“超过 40%”，并且他明确提到了“尤其是在激光器业务的推动下”。自然，这正是公司看涨逻辑真正所在。
风险
Innolight 和 Eoptolink 等中国模块供应商已经占据 AI 相关 800G 需求的主导份额，一些来源估计，两家公司合计供应了 NVIDIA 约 60%的 800G 光模块需求量。与此同时，据报道，中国模块供应商对可比光收发器产品的定价，较西方现有供应商低约 20%至 25%。空头可能会认为，随着中国 EML 产能扩大，AAOI 的护城河将会收窄。
这种说法有其合理性。话虽如此，我认为空头低估了这样一个事实：向1.6T 的转型将重置认证周期。在我看来，hyperscale 客户并不会简单地购买市场上成本最低的模块。它们会认证特定供应商与特定工厂。我认为这可能为 AAOI 创造一个切入口，因为在客户重新认证下一代光学产品的同一时点，公司正在围绕一个降低中国供应链成分的供应体系展开建设。
具体而言，AAOI 在 2025 年 Q4 电话会上披露，公司 800G 和 1.6T 设计中，目前来自中国的组件价值占比低于 10%，并且存在将这一敞口降低至接近零的路径。在估值方面，这是一只昂贵的股票，目前交易在超过 200 倍 forward earnings。任何执行层面的不及预期都可能导致股价向下重估，尤其考虑到该股年初至今已经上涨超过 400%，过去 12 个月上涨接近 1,000%。
展望未来
我认为，2026 年 Q3 财报将成为验证或打破看涨逻辑的重大考验。三个核心线索将在同一个季度汇聚：800G 出货量爬坡至约 Q1 水平的四倍；hyperscale 客户认证完成后的首批1.6T 交付；以及毛利率从29.2%迈向 Lin 承诺的年底 35%目标的第一步。在我看来，如果公司能够干净利落地实现超过 3.40 亿美元的收入，同时毛利率达到 30%出头水平，这将对股价极为有利。此外，看涨逻辑中还有一个我此前尚未提及的因素：ELSFP，即 External Laser Source Form Factor Pluggable（外置激光源可插拔形态）。用“直白的话”来说，这是一种可更换模块，将激光器置于交换芯片之外，并向旁边的共封装光学（CPO）引擎输送光源。今年 3 月，在 OFC 大会上，AAOI 展示了一款 25 dBm 的外置激光源模块。
【图片位置】AAOI我为什么要提到这一点？原因在于，Lumentum 在 2026 年 3 月获得了 NVIDIA 专门面向 CPO 激光模块的 20 亿美元投资，而 Lumentum 生产的一款竞争性 ELSFP 产品额定功率为 24 dBm。【图片位置】Lumentum因此，AAOI 展示的产品要高出 1 分贝。然而，那 20 亿美元却投给了 Lumentum。需要明确的是，Lumentum 拥有 NVIDIA 在 CPO 激光器供应方面的首选地位，我并不是在暗示这一点会改变。我的意思是，AAOI 可能有机会成为 Nvidia 的第二供应来源。事实上，有证据表明，AAOI 可能正在就潜在供货关系进行谈判。
管理层在 2026 年 Q1 电话会上披露，公司正在与两家未披露名称的大型客户就 ELSFP 展开合作，CEO Thompson Lin 表示，公司正在与多家客户就包括激光器和 ELSFP 在内的产品签订三年期长期协议。有趣的是，根据 CFO Stefan Murry 在 Q1 电话会上的评论，管理层已经给出了一个产能目标：到 2027 年底，ELSFP 产能将达到约每月 40 万台。
我不禁会思考，如果 Nvidia 宣布对 AAOI 进行战略投资，股价将会如何反应。话虽如此，这一公告发生的概率很低；但如果真的发生，其上行空间绝不会低。在风险方面，5 月 14 日提交的 6 亿美元 ATM 发行计划则起到了相反作用。Q2 10-Q 文件将会显示公司发行了多少股份，如果确有发行的话，以及综合发行价格是多少。
总体而言，我目前持有一个中个位数比例的仓位。如果 Q2 确认 800G 产能爬坡按计划推进，我愿意在 Q3 财报发布过程中继续加仓。能够迫使我退出的情况，是1.6T 认证推迟至 Q4 之后，或者 Q2 毛利率低于 29%至 30%的指引区间。AI飞行员为何反复停机……Appian称“关键在于工作流程而非技术”各企业正在加速进行生成式人工智能（AI）实验，但接连未能将其转化为实际业务成果。美国软件企业Appian诊断认为，原因并不在于AI本身，而在于未能将AI妥善融入“确定性”业务流程之中。
Appian首席业务价值工程师格蕾塔·彼得曼（Greta Peterman）在最近的“Appian World 2026”活动上表示：“AI本身就像只有引擎而没有汽车，”并指出，“必须将AI嵌入工作流流程，才能使其可预测且有效地运行。” 她接着解释说：“否则，它只会停留在目标不明确的机遇层面。”
她强调的核心是，不应混淆“个人生产力”与“企业创新”。这意味着，仅靠员工提升文档摘要或草拟速度，很难说企业层面发生了结构性变化。她认为，特别是在发票核对或销售订单管理等需要监管合规与审计追踪的业务中，相比于概率性给出答案的AI，能够明确验证结果的体系更为重要。
“演示用AI与实际应用AI不同”
彼得曼指出，企业现场所需的AI并非输出“看似合理答案”的系统，而是能够产生让财务负责人或监管机构信服结果的系统。她以发票核对业务为例说道：“此类流程不应通过概率方式处理，必须得到绝对且可审计的结果。”
这与近期企业在引入生成式AI过程中面临的最大局限相吻合。因为即便在演示中能展示出令人印象深刻的结果，在实际业务中，由于存在出错可能性、责任归属及监管问题，应用范围往往受到限制。归根结底，像粘贴独立工具一样使用AI的方式难以创造实际的AI商业价值，必须将其融入到现有的业务流程与管控体系之中。
ROI达到441%……比时间节省更重要的是“后续效应”
彼得曼还提到了由市场调研机构IDC受Appian委托进行的一项调查。该调查显示，使用Appian平台的企业在三年内实现了投资回报率（ROI）达441%，上市时间缩短了59%。
不过，她强调这些数字的本质并非单纯的时间节省。她解释说，取得高绩效的企业不仅关注工作时间减少了多少，还会追踪流程变化在后续阶段产生了何种财务影响。
实际上，Appian透露，在与一家全球医疗技术企业合作时，他们量化了由AI辅助的一个销售订单工作流如何能够捕获价值数百万美元的后续缺陷。这意味着，一个表面上看似异常处理的小流程，可能决定整个后续影响的80%。
彼得曼表示：“看上去是异常流程的那20%，在后续阶段可能产生80%的影响。如果只专注于做‘很酷的事情’，就无法解决导致客户摩擦或相较竞争对手处于劣势的实际问题。”
AI成败取决于“内化”而非独立工具
此番发言表明，企业的AI战略正从“是否引入”转向“如何内化”。随着生成式AI的迅速普及，试点项目虽然增多，但能向董事会或管理层证明达到令人信服水平的成果案例仍然有限。
最终可以解读为，可衡量的AI商业价值，更多地取决于能在多大程度上证明可控的工作流、可审计性、合规响应能力，以及后续成本削减效果，而非华丽的演示。企业AI竞争如今也正步入一个由实际流程创新深度而非实验数量决定胜负的阶段。
TP AI注意事项
本文使用基于TokenPost.ai的语言模型进行了摘要总结。正文主要信息可能被遗漏或与事实存在差异。企业AI成败在于流程自动化而非‘工具’…Appian警告空白地带企业引入人工智能（AI）的热潮正在迅速扩散，但有分析指出，真正决定成败的关键并非更多的AI工具，而在于“流程自动化”。随着部门、人员与系统之间被忽视的连接空白日益扩大，仅靠将AI应用于个别任务的方式，已难以解决组织整体的低效率问题。
Appian Corp. 联合创始人兼首席执行大使马克·威尔逊在“Appian World 2026”采访中指出，大多数企业面临的真正问题并非缺乏AI工具，而是未被管理的“空白空间”。这指的是部门间工作交接、人员间协作以及多个系统之间相互连通的断裂点。他表示，过去30年间，这种空白急剧增加，导致企业的核心流程摇摇欲坠。
威尔逊认为，仅通过提高个别员工生产力或改善特定部门业务的AI引入水平，无法解决这一问题。他强调，取而代之的是需要一种将从头到尾的工作流程整合为一体的“端到端”流程编排。其含义是，如果无法连接组织的整体流程，AI最终也只能停留在零散效率改进的层面。
在保险与医疗现场确认的收益与效率改善效果
他还介绍了流程自动化带来实际业务成果的案例。亚太地区一家大型保险公司利用Appian的文档处理功能，简化了经纪人与核保工作的流程，从而提高了客户入驻速度，并获得了数千万美元的额外收益。换算成韩元，规模高达数百亿韩元。
据称，在医疗领域也确认了其效果。一家医院系统将接诊阶段的文件输入与流程分配自动化，从而将原本安排在行政登记窗口的护理人员重新调配至患者诊疗现场。这不仅仅是单纯的成本削减，更被视为将熟练人力投入到更需要的岗位，从而同时提升运营效率与服务质量的案例。
威尔逊表示，企业在谈论AI时往往只关注成本削减，但“扩大收益”的效果——即通过更快的工作带来更多营收——则相对被低估了。也就是说，流程自动化不仅是降低成本的手段，更可能成为营收增长的基础。
与云计算时期相似的AI热潮…… 警告缺乏战略
不过，他认为当前的AI热潮与过去的云计算推广期暗含着相似的警告信号。新技术往往被寄予能解决所有问题的期望，但实际上，很多情况下只留下了现场层面战术性的成果，却在战略转型上遭遇失败。
这次的不同之处在于，压力同时来自两个方面。现场员工要求更强大的工具，而管理层则要求效率改进与营收扩大。Appian认为，在需求相互交织的节点上，连接整个组织流程的编排层的重要性将愈发凸显。
最终，可以解读为企业AI的成败，与其说取决于先引入哪种最新模型，不如说取决于能否精确地将分散的工作流程串联起来。在AI引入竞争日益白热化的时期，比起技术本身，应优先审视流程自动化与执行结构的信息正愈发有力。
TP AI注意事项
本文使用了基于TokenPost.ai的语言模型进行摘要。正文主要内容可能被遗漏或与实际不符。Pineapple Financial, 从抵押贷款金融科技到INJ金库及代币化… 加速业务转型加拿大抵押贷款金融科技公司 Pineapple Financial（$PAPL）凭借结合传统金融与区块链的业务结构，正吸引市场关注。该公司在抵押贷款经纪和技术服务的基础上，还全面启动基于 Injective（INJ）的数字资产战略，不断扩大业务版图。
Pineapple Financial 是一家在加拿大提供抵押贷款经纪服务及相关技术解决方案的企业。该公司面向抵押贷款代理人、经纪人、次级经纪人、经纪公司以及普通消费者运营平台，并拥有数百名经纪人参与的网络。虽然本质上是一家抵押贷款技术公司，但从近期的发布动向来看，该公司正着力于将自身身份从单纯的经纪公司重塑为“金融科技平台”。
最引人注目的变化是数字资产财务战略。Pineapple Financial 公布了一项总额达 1 亿美元（约合 1476 亿韩元）的 Injective（INJ）数字资产金库战略。该公司强调，这使其成为在美国证券市场的国家级交易所上市的企业中，首家持有 Injective（INJ）的案例。该公司还表示，其并非止于单纯声明，而是在公开市场上实际购入了 Injective（INJ）代币。
在此过程中，托管、质押和风险管理体系也正在同步设计。该公司解释称，就与 Injective（INJ）持有资产相关的托管、质押和风险管理方面，已与外部顾问建立了合作体系。这表明其意图不仅限于单纯持有数字资产，而是同时构建运营和管控体系。
通过抵押贷款代币化平台扩展链上金融基础设施
Pineapple Financial 的另一核心支柱是“链上”金融基础设施。该公司宣布推出了一个抵押贷款代币化平台，将真实的抵押贷款记录转换为 Injective 区块链上的数字资产。这是一项将房地产金融数据与基于区块链的资产化相结合的尝试，旨在将传统贷款记录转变为可在数字网络中利用的形式。
与此同时，该公司还提出了“抵押贷款数据市场”和“Pineapple Prime”等后续产品构想。虽然这些仍处于初期阶段，但其将抵押贷款行业的数据制成可流通形式，并以此为基础嫁接新金融服务的蓝图已十分清晰。从投资者角度来看，值得关注的是 Pineapple Financial 正试图从抵押贷款经纪公司向数据与资产化平台企业转型。
当然，该公司并非只有区块链相关的公告。其同时也在发布更为传统企业公告，如财年业绩、私募发行结束、证券购买协议、注册声明等相关内容。也就是说，其结构是在现有的抵押贷款业务运营和资本市场活动之上，叠加了数字资产战略。
董事会与顾问组织也围绕数字资产进行重组
公司治理方面也在持续发生变化。Pineapple Financial 宣布新设立了数字资产金库顾问委员会，并吸纳了 Injective 基金会相关人士担任顾问。此外，公司还任命了具备数字资产和机构投资经验的新董事，此人还将担任监督数字资产金库战略的特别顾问委员会主席。
这样的组织重组表明，该公司将 Injective（INJ）战略作为中长期经营课题，而非短期议题。鉴于公开上市公司围绕特定山寨币制定财务战略的案例尚不多见，市场很可能会将 Pineapple Financial 的举措视为一种实验性模式。
不过，这种尝试在带来机遇的同时也伴随着波动性。这是因为，抵押贷款技术业务虽拥有相对传统的收益结构，但数字资产金库可能会受到价格波动、会计处理及监管变化的较大影响。归根结底，未来值得关注的重点，并非其扩大 Injective（INJ）持有量本身，而是如何将其与主营业务相结合，并转化为实际的业务成果。
Pineapple Financial 近期的动向，展示了抵押贷款金融、金融科技与数字资产战略如何在单一企业内部相结合。预计市场在一段时间内，将同时关注该公司的抵押贷款技术业务表现、基于 Injective（INJ）的金库运营、抵押贷款代币化进展，以及董事会层面的战略执行力。
TP AI 注意事项
本文使用 TokenPost.ai 基础语言模型进行摘要。正文主要内容可能被省略或与事实存在差异。Appian, 推进AI流程自动化升级…市场关注业绩披露与股份回购Appian ($APPN)正凭借其基于人工智能的“流程自动化”能力，在企业软件市场提升其存在感。随着产品升级、客户案例、季度业绩、股票回购等公告的不断发布，投资者的兴趣也随之高涨。
Appian是一家在美国纳斯达克上市的IT企业，为企业及政府机构提供“低代码”平台和基于AI的流程自动化解决方案。低代码是一种只需少量代码即可快速开发业务应用程序的方式，在数字化转型需求旺盛的组织中应用广泛。该公司近期公布内容的核心是，将AI功能更深入地整合到现有业务流程中。
公司表示，已将AI代理直接集成到Appian平台中，支持在工作流中自动进行判断和执行。同时，通过AI辅助设计过程的功能，支持现有应用程序的现代化改造。这被解读为超越了简单的聊天机器人水平，朝着在实际企业运营过程中同步执行数据连接、决策和重复性工作自动化的方向发展。
通过保险、公共部门案例凸显实际可用性
Appian不仅介绍技术，还通过客户案例强调平台的可利用性。在保险行业介绍了MagMutual案例，在公共部门介绍了卫生机构案例，突出了核心运营系统的现代化、数据集成以及复杂工作流程自动化的成果。这从企业软件投资者经常关注的“实际引入成效”角度来看意义重大。
特别是，Appian将“AI流程自动化”、“数字流程自动化”和“业务编排”作为核心信息。业务编排是一个将多个系统和数据连接成一个工作流程以提高运营效率的概念。从企业客户的角度来看，能够整合各部门分散的数据并减少工作瓶颈，这一点颇具吸引力。
Gartner评价与独立研究也是关键点
Appian也积极利用外部评估作为展示其市场地位的资料。公司宣布在独立研究报告中被评为“领导者”，并在Gartner魔力象限中于业务编排及自动化技术领域展现了存在感。这些评估即使不如直接的业绩数字那样重要，也被机构投资者和行业观察者视为理解该公司竞争地位的辅助指标。
然而，也有人认为，虽然此类评估具有极大的营销效果，但实际增长最终仍需通过营收结构和盈利能力改善情况来确认。因为在企业软件行业，订阅收入的稳定性和客户留存率与技术实力同等重要。
季度业绩与8-K公告，股价走势的衡量标尺
财务相关新闻也是判断APPN投资价值的关键支柱。Appian通过新闻稿以及美国证券交易委员会(SEC)的8-K表格公布季度业绩和业绩指引。公告内容包括云订阅收入、其他订阅收入、专业服务收入的构成，以及非GAAP指标、调整后EBITDA等。
这被理解为比单纯的总营收更能体现业务质量的资料。特别是市场会密切关注云订阅业务的增长速度。因为订阅型收入占比越高，业绩的可预见性就越强，企业软件公司也可能获得更高的估值。
Appian批准了股票回购计划，这也是值得关注的一点。股票回购可以被解读为公司认为当前股价被低估，或展示回报股东意愿的信号。当然，市场更倾向于同时考量回购规模、执行速度以及业绩改善的趋势。
对投资者而言，“技术宣传”与“数字”的平衡至关重要
最终，与Appian相关的新闻流向大致可概括为四个方面：产品升级、客户应用案例、外部机构评估、财务公告。其中，对投资者最重要的是，基于AI的自动化战略是否能真正带来营收增长和盈利能力改善。
Appian正将自身定位为结合AI、自动化和数据整合的平台企业。市场会在多大程度上认可这一信息，很可能取决于未来的业绩发布和大型客户的获取成果。目前来看，Appian作为一家“基于AI的流程自动化”企业，其故事正在强化，而股价走向也将取决于这个故事能否被数字所证实。
TP AI 注意事项
本文基于TokenPost.ai的语言模型进行摘要。正文主要内容可能被遗漏或与事实存在出入。
Code Coin Secures Pre-Application Approval for Stablecoin Issuance in KazakhstanCode Coin Secures Pre-Application Approval for Stablecoin Issuance in Kazakhstan, Awaiting Final AFSA Authorization to Commence Operations
Blockchain cross-border payment infrastructure provider Code Coin today announced it has obtained pre-application approval for a stablecoin issuance license from the Astana Financial Services Authority (AFSA) of Kazakhstan, pending final authorization from AFSA to commence operations. This represents Code Coin’s first major breakthrough in its global stablecoin licensing strategy, marking a milestone of its compliance-first approach in the Eurasian market.
Supported by this pre-application approval, Code Coin will be able to connect Kazakhstan’s central bank digital currency (CBDC) system with global stablecoin networks within the country’s legal framework. With Kazakhstan as a strategic base, the company aims to serve Eurasian cross-border trade and become a key cross-border payment hub linking traditional finance and digital assets.
With this regulatory greenlight, Code Coin will be positioned to legally offer multi-currency stablecoin conversion, cross-border payment, and digital asset clearing and settlement services. These solutions will support a wide range of use cases including cross-border trade, e-commerce, and overseas treasury settlement, delivering unified multi-chain asset management, near-instant fund transfers, and low-cost foreign exchange for individual and corporate clients.
“Compliance has been our core strategy since day one. We firmly believe that blockchain technology can safely and reliably serve global cross-border trade only under licensed and fully compliant operations. The pre-application approval for Kazakhstan’s stablecoin issuance license is a cornerstone of our global compliance network, unlocking a regulated pathway for Eurasian trade,” said Huang Jianbin, CEO of Code Coin.
“Building on this achievement, Code Coin will pursue regulatory licenses in key markets including Southeast Asia, Latin America and the Middle East, leveraging blockchain to build a secure and trusted infrastructure for cross-border payment,” he added.
Addressing longstanding pain points in traditional cross-border payment—such as high fees, lengthy settlement cycles, and limited service availability—Code Coin integrates blockchain technology into cross-border trade workflows and operates a peer-to-peer clearing network. The company targets reducing comprehensive transaction costs to below 1% and achieving near-instant settlement.
In contrast to early anonymous payment tools, Code Coin ensures full regulatory compliance for every transaction on its platform, in line with local laws and regulations. Transaction monitoring is implemented to deliver clear and traceable fund flows.
The company’s proprietary cross-chain bridge technology validates and consolidates digital assets across multiple blockchains under a unified regulatory framework, enabling instant settlement, low costs, and full end-to-end auditability. This architecture effectively prevents money laundering and other illicit activities, balancing transaction efficiency with regulatory compliance.
Blockchain technology is driving new growth in global cross-border payment. Industry data shows the global cross-border payment market exceeded $194.6 trillion in total transaction value by 2024, and is projected to reach $320 trillion by 2032, representing a compound annual growth rate of approximately 6–7%. In 2025, real transaction volume of blockchain-based cross-border payment including stablecoins reached roughly $390 billion, marking significant growth from 2024 while remaining a small share of the overall market. These figures highlight that blockchain-powered cross-border payment is still in an early growth phase, with enormous potential in cross-border trade and financial inclusion.
About Code Coin
Code Coin is a blockchain cross-border payment infrastructure provider. Operating under a core strategy of licensed operation and end-to-end compliance, the company builds a global multi-license network and delivers secure, efficient, and cost-effective multi-currency cross-border payment and settlement services for businesses and individuals through proprietary blockchain payment technology.
Code Coin’s core technical team traces its roots to the original WeChat Pay team, who built the mobile payment service into a global infrastructure that covers more than 70 countries and over 1 billion users. The company is now applying this proven expertise to blockchain payment, with the mission to build the next-generation global payment network connecting traditional finance and digital assets.Pineapple 在 Injective 迁移抵押贷款Techub News 消息，Pineapple 已将抵押贷款迁移至 Injective 网络。双方合作还包括 1 亿美元 INJ 数字资产财库，Kraken 为财库资产提供验证服务。
代币化房地产正成为传统非流动性资产上链的重要领域。据 RWA.xyz 数据，该板块目前分布式价值约 2.265 亿美元，过去 30 日增长 11.7%，但在整体 388 亿美元代币化现实世界资产市场中占比仍然较小。（Cointelegraph）以太坊 EIP-8141 引入帧交易，单笔交易可拆分为最多 64 帧Techub News 消息，以太坊通过新交易类型 EIP-8141 推进扩容，该提案引入“帧交易”，可将单笔交易拆分为最多 64 个帧。这一设计旨在提升以太坊的可扩展性，支持高效的多步骤操作，并促进更广泛的去中心化应用创新。（Crypto Briefing）Pineapple Financial 将 10 亿美元抵押贷款记录上链至 InjectiveTechub News 消息，抵押贷款机构 Pineapple Financial 计划将超过 100 亿美元的历史贷款记录上链，将数千份抵押贷款文件转化为基于区块链的记录。该公司已开始在 Injective 区块链上处理价值 10 亿美元的抵押贷款记录。
此举旨在利用区块链技术提高抵押贷款记录的透明度、安全性和可审计性，并探索资产代币化的可能性。（Cointelegraph）Brian Armstrong：Coinbase App 图表功能升级Techub News 消息，@brian_armstrong 发推称，Coinbase 应用程序的图表功能已完成升级，并邀请用户尝试新版图表工具。
Coinbase 应用程序提供加密货币交易及资产管理服务，图表工具是用户查看市场行情的重要功能。此次升级面向所有 App 用户推出。去中心化协议 CP 上线 CoinbaseTechub News 消息，去中心化协议 Cluster Protocol（CP）已上线 Coinbase 平台，用户现可通过 Coinbase 官网及 App 进行该资产的购买、出售、转换、发送、接收和存储。
Cluster Protocol 是一个去中心化 AI 计算协议，旨在通过去中心化网络聚合 GPU 资源，为 AI 模型训练与推理提供算力支持。该项目通过区块链技术实现计算资源的共享与调度，属于 DePIN 赛道项目。Solana 八月链上应用收入达 1.43 亿美元，占比 38% 排名第一Techub News 消息，Solana 在八月以 1.43 亿美元的链上应用收入排名第一，占所有链上应用总收入的 38%。该数据凸显了 Solana 生态在用户活跃度和价值捕获方面的领先地位。 （@solana）Uber 在英国推出首批自动驾驶出租车，配备安全驾驶员Techub News 消息，Uber 在英国推出首批 15 辆自动驾驶出租车，但车内将配备安全驾驶员。该服务标志着 Uber 在英国的自动驾驶商业化尝试正式启动。
（BBC News）Coinbase 宣布支持 Cluster Protocol（CP）Techub News 消息，加密货币交易所 Coinbase 宣布支持 Cluster Protocol（CP），用户现可在其官网、App 及 Coinbase Exchange 生成 CP 存款地址。
CP 实际存款功能需待资产发行方解锁转账后方可启用。该平台将在支持交易的地区逐步上线该代币相关服务。Meta Q2广告收入593.6亿美元逼近谷歌搜索，AI驱动增长27%Techub News 消息，Meta 第二季度广告收入达 593.6 亿美元，同比增长 27%。谷歌搜索及其他业务同期收入为 632.7 亿美元，同比增长 17%。两者差距从去年近两倍缩窄至 39 亿美元。Bernstein 分析师指出，AI 对 Meta 广告增长的推动作用最大，其广告展示量增长 14%，单次展示费用提升 12%。
Meta 在当季占据了近一半的新增数字广告支出。谷歌母公司 Alphabet 的广告总收入为 816.3 亿美元，其云业务收入达 248 亿美元，增长 82%，为 AI 投入提供了更直接的变现渠道。华尔街分析师对 Meta 给出 38 个买入评级，平均目标价 752.61 美元。
Meta 正在 WhatsApp 和 Messenger 上推广其商业助手 Business Agent，用户已超百万，并计划推出付费方案。 （BeInCrypto）虚假 Claude 桌面应用传播 RevStealer 恶意软件，针对 50 余个加密钱包Techub News 消息，网络安全公司 Morphisec 表示，一款虚假的 Claude 桌面应用程序正在传播名为 RevStealer 的恶意软件。该恶意软件旨在窃取 Windows 计算机上超过 50 个加密货币钱包、密码管理器及网络浏览器的数据。
RevStealer 能够窃取敏感信息，包括浏览器 cookie、密码和加密货币钱包凭据，对用户资产构成直接威胁。安全研究人员提醒用户应从官方渠道下载应用，并警惕不明来源的软件安装包。 （Crypto.news）
