一 | 8月26日，美股三大指数震荡整理，截至发稿，道指跌0.01%，纳指涨0.08%，标普500指数涨0.10%。
二 | 商品市场方面，国际油价跌幅收窄，截至发稿，WTI原油跌1%，报81.5美元/桶，此前一度跌超3%。
三 | DeepSeek近日完成了成立以来首轮融资，融资规模约510亿元人民币，投后估值约4185亿元。
全球要闻 美国7月核心PCE环比增长0.2% 符合预期 美国7月核心个人消费支出价格指数环比增长0.2%，预估为0.2%，前值为0.1%。美国7月核心PCE同比增长3.3%，预估为3.3%，前值为3.3%。 美伊停火谈判重大进展！伊朗拟设“霍尔木兹临时通航走廊” 当地时间周二，伊朗一名官员表示，伊朗与阿曼已达成协议，将临时重启霍尔木兹海峡通航；两国承诺，未来数月将继续谈判，敲定一套更具“永久性”的解决方案。创始人梁文锋个人出资约200亿元，投资方阵营有腾讯、宁德时代体系、京东、网易、IDG资本等机构。
四 | 与此同时，据消息人士向媒体爆料，美国与伊朗已就停火协议条款达成共识，其中包括霍尔木兹海峡自由通航。
五 | 关键指标显效：贝森特美债救市并非无用功？ 美国财政部长贝森特上周宣布将通过扩大长债回购来压低美国融资成本，这一突如其来的计划虽然引发了关于其最终成效的激烈辩论，但关键的市场指标与机构持仓数据却似乎表明，该举措已开始初步显现成效。 与此同时，据多家媒体报道，DeepSeek已开始筹备中国内地IPO，最快可能于今年提交上市申请，并计划在2027年完成上市。 在近期的一场投资者交流会上，梁文锋进行了近4小时的分享，详细谈到了DeepSeek的组织文化、开源逻辑、技术路线以及对AI行业竞争的判断。数据显示，自贝森特上周宣布该计划以来，美国国债的表现已超越同期限利率互换，30年期的两者利差缩窄至了今年2月以来的最低水平。
六 | 我们整理出了其中20个关键词和观点，带你看懂梁文锋眼中的DeepSeek下一阶段。 美债最终恐无人接盘？美联储官员重磅警告 加息大门仍敞开 近期，美国长期国债收益率飙升至近20年高位引发担忧。美国里士满联储主席汤姆·巴尔金最新警告称，美国债务不断膨胀最终将引发一场清算，他指出“到某个时刻，人们会停止购买你的债务”。巴尔金表示，如果美国债务继续攀升，最终将不可避免地迎来一场“清算”，但具体时间点难以预测。 加拿大宣布对美加征等额反制关税 涉700多种商品 加拿大联邦政府25日宣布，将对价值276亿加元（约合200亿美元）的700多种美国商品加征反制关税，同时推出总额为75亿加元（约合54亿美元）的企业和工人援助计划。 1、愿景：管理一个大公司，靠的不是你的规章制度，靠的是愿景。愿景不是挂在墙上的标语，愿景是你怎么做——不是怎么说——是你怎么实际运行。加拿大联邦官员表示，本次受反制关税影响的美国商品总额与美方对加方加征的50%关税涉及商品价值相当，实现“等额、对等”反制。 2、克制：克制是一种战略。加方关税反制措施将于9月8日正式生效。就在于有时候你可以舍弃一些，来换更多其他的东西。不开源这个事，其实也是一样的，也可以认为是我们的压力，也可以认为是我们的让利。 3、主线：我们只做AGI的主线。AI领域很广泛，有很多东西我们觉得它不在这个主线上面，比如说3D、视频生成，我觉得可能跟智能的主线没有太大的关系，我们不会去做……从我们的判断，世界模型和智能还不是现在这个阶段最重要的事情。 AI成下一个“大到不能倒”！白宫押上国运：压低利率成唯一解？ 在美国，“大到不能倒”或许不再是银行的专属名词了。过去几年，一场历史性的人工智能建设狂潮已深深融入美国的方方面面——从驱动股市屡创新高，到推高民众的公用事业账单，再到拉升美国国债收益率，无处不及。 公司新闻 连续四季不涨反跌！英伟达今夜放榜 该如何克服财报“魔咒”？ 英伟达在过去一年中极其亮眼的盈利表现，不仅无形中抬高了华尔街对它的期望，也拉高了所谓“业绩超预期”的门槛，这使得该股陷入了一个令许多投资者感到困扰的“魔咒”：每逢英伟达公布季报后，越来越难有正面的股价回应…… 美光科技：总裁兼CEO Mehrotra减持4万股 套现约3875.62万美元 美光科技董事长、总裁兼首席执行官MehrotraSanjay提交Form4持股变动声明。最重要的是AI训练，以及AI训练之后怎么解决持续学习。8月21日，Mehrotra通过27笔交易合计减持4万股普通股，成交价格区间959.14至989.59美元，加权均价约968.90美元，套现约3875.62万美元。 4、持续学习：（持续学习是）下一代模型的核心能力。减持后，Mehrotra直接持有公司普通股264503股。
七 | 必须要有持续学习的能力，它才能叫下一代模型。本次交易依据2026年1月30日制定的Rule10b5-1交易计划执行。 上海数据中心“人去楼空”？特斯拉中国回应：不实消息 日前，有网友爆料称，特斯拉专门为FSD（Full Self-Driving Supervised，监督版完全自动驾驶）入华筹备的上海数据中心已“人去楼空”，相关对接团队全部撤离。8月26日，《每日经济新闻》记者向特斯拉中国方面求证，一位内部人士回应称：“不实消息。
八 | 在那之前，我们能做的就是成本，然后效果做得更好，速度做得更快。” 马斯克又画千亿美元“大饼”！SpaceX官宣建设地球最大发射场 继千亿美元的Terafab芯片厂项目后，世界首富马斯克的“画饼列表”中又多一个千亿美元级别的太空发射场项目。
九 | 当地时间周二，美国路易斯安那州政府和SpaceX共同宣布，商业航天巨头计划投资1000亿美元，在该州南部建设一座巨型新发射场，占地面积约12.5万英亩。SpaceX表示，该基地的设计目标是支持“每年数千次星舰飞行”。 OpenAI自研芯片取得关键突破：响应速度、能效表现击败英伟达GB300 OpenAI声称其新款“Jalapeno”芯片在测试中的表现优于英伟达当前的产品阵容，凸显出该公司自主研发AI处理器取得的进展。但是要有大突破，它应该是具备持续学习的。
十 | OpenAI芯片业务负责人Richard Ho在接受采访时表示，该芯片与英伟达GB300进行了对比，该测试将GB300视为现有最领先的产品。 5、通用智能：持续学习先做出来，通用智能可能就很容易了——用它来做就很容易。在测试中，Jalapeno在两个指标上占据优势：单位功耗所能处理的AI工作量，以及响应的速度。所以我说这是一个我们比较希望看到的结果，比较省力、比较轻松。否则现在你要去人工做通用智能，它是一个比较累、比较苦，是一个数据密集、人力密集的事情，性价比也不高。 6、稳定性：我们最大的核心利益是要保持团队的稳定性。 史诗级IPO前再释炸裂数据！Anthropic预计潜在市场规模超30万亿美元 据媒体周二援引知情人士报道，Claude聊天机器人开发商Anthropic 或将向投资者表示，其总可寻址市场（TAM）超过30万亿美元。
十一 | 这一数据将超越 SpaceX 此前给出的28.5万亿美元的TAM估算，写下新的记录。
。这是我们最大的核心利益，甚至可以认为是唯一的核心利益。只要我能够保持团队的稳定性，我一定能做成，一定能做成AGI，就这么简单。
7、中美差距：人才不是瓶颈，资源是最大的瓶颈。资源首先影响到人才培养，因为算力少，我们能做的实验机会比较少，所以我们的人才整体上比美国有差距……我们看到的所有区别，包括人才的区别、模型能力的区别、应用的区别，可以认为都是因为算力资源上的区别。
8、管理：我们公司的管理其实是两条线，一条线是从上到下，一条是从下到上。从下而上，就是每个人自己想做什么，自己做，没有人管他，没有KPI……我们公司整体上是建立在共识的基础上的，我并不是说我一个人决定所有事情，而是我要寻求共识。我在公司内的权威以及在公司内的影响力，是建立在共识的基础上的。
9、资源：我们需要多少卡？现在肯定是越多越好。在我们能够承受的范围内，肯定是卡越多越好，这是毫无疑问的。所以我们现在策略是，在合理的价格里面，能买到多少卡就买多少卡。
10、规模：我们是信Scaling，肯定是规模越大，效果越好，能够解锁更多的功能。阻止我们Scaling的其实就是算力，并不是我们不想Scaling，是我们没有那么多的算力去做这个Scaling……我们训练这么大的模型，并不是因为我觉得这么大的模型就够了，而是我刚好有这么多资源。
十二 | 我是按照我的资源来算，我能够接受、能够训练的模型是多大，是这样算出来的，并不是这个模型就够了。 11、芯片：国产AI芯片的硬件和生态都没有问题，唯一有问题的是产能不够。国产卡适配这一点，没有障碍，英伟达挡不住。
十三 | 如果是在一个正常的商业环境里面，我能买到英伟达的卡，那么国产替代是比较难的；但是在英伟达的卡买不到的情况下，所有人都迫不得已，都要去做国产芯片……我觉得在这一点上，英伟达是在掘自己的坟墓。华为的950超节点，在性能和价格上可以完全平替英伟达的GB200、GB300。
十四 | 12、未来五年：我不太相信未来五年之后，我们还卡在产能的问题上。现在肯定是卡在产能问题上，今年、明年、后年，我觉得可能都还是卡在产能问题上，但五年之后，我觉得可能不一定，我还是比较乐观的。 13、全球AI位置：在全球AI中主导分工的时候，中国公司很有可能扮演的一个角色还是产量最大。
十五 | 常理来讲，我们的产能最大，包括芯片，芯片可能我们的产能最大，我们的电力最多……中国人会把这产品做到最便宜，然后再在效果上（发力），毕竟国外的商品，现在很多商品中国产跟美国产并没有太大的区别。未来可能AI也是这样，但是中国产的AI可能价格会更便宜。这个便宜可能是系统性的低，就跟其他行业中国提供的服务更便宜可能是一样的。 14、AI差距：最终的差距应该是三方面：一方面成本，一方面时间，一方面用户体验。除此以外，可能是没有什么差距的。 15、少即是多：拿得多的人会被拿得少的人打败。
十六 | 甚至你还不用真的拿得多，愿景如果是拿得多的话，你就会被愿景是拿得少的人给打败。
十七 | 其实大家都没有拿到钱，只是一个愿景。你愿景是拿得多，你就先输了，你就会面临着更大的困难。
十八 | 16、多模态：多模态布局我们一直在做。对产品来讲，它很重要；对C端用户产品来讲，它很重要。但是对智能的上限，它是一个组件，它不是主线本身……我们应该会上相关的模型，就是我们V4、V4的后续版本会支持原生的多模态。但是我们对多模态、对智能来讲它是个组件，我们不把它当作智能本身。
十九 | 17、责先利后：我们内部很多人的想法是这样的——首先要对我们自己有用。当我们自己好用，那意味着可能别人也好用，但是首先得保证我们自己好用。
| 对我们自己有用之后，我们在开发下一版模型的时候就会更快。 18、开源：在开源这个事情上面，我们一开始就想得非常清楚。首先，第一个就是愿景；第二个，我们认为要把AI这个事情在商业上做成，开源是有好处的。这听起来有点矛盾，有点违反直觉，因为在历史上，开源跟商业化都是有冲突的。
| 但我觉得AI跟以前不一样……AI这个事情足够大，最终它可能得占掉人类社会GDP的百分之十，那么它其实是一个非常大的数字。你不可能独占这个事情，你一定得跟别人分享，否则你肯定活不下来。 19、数据：现在我们公司有一半的人在标数据。有一半的核心研究员，最重要的人，有一半在标数据。我们就集中在标数据。
| 解决AI这个问题，在现在这个阶段靠的就是标数据。 20、商业化：我们本质上还是一个公司，只是说我们在考虑赚哪些钱、什么时候赚钱、赚多少钱、靠什么赚钱，我们有取舍。很多公司做得很伟大，因为它有一种利润以外的追求。那个追求最后不但没有影响到它的商业化，反而能让它商业化得更好。
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Published on:13:56:18