公司股价与市场表现 - SK海力士公司股价大幅跃升，早盘一度上涨7.7%，正迈向历史最高收盘水平 [1] - 今年以来股价持续攀升，市值已接近4000亿美元 [1] - 股价在大约三年内已飙升十倍 [1] 核心业务驱动因素 - 公司是微软新型人工智能芯片Maia 200加速器所用HBM3E内存的独家供应商，每颗Maia 200将使用六颗HBM3E内存 [1] - 早期与英伟达公司达成的供应协议，乘着投资者对人工智能的热情推动了股价 [1] - 传统存储芯片的价格也开始改善，为即将发布的业绩报告增添了乐观前景 [1] 分析师观点与评级 - Fibonacci Asset Management首席执行官认为股价上涨得到“逢低买盘和不断增长的HBM盈利预期的支撑”，并预计业绩可能符合预期 [2] - 花旗集团将SK海力士的目标股价大幅上调56%至市场最高的140万韩元，维持“买入”评级，并开启了为期30天的正面催化剂观察 [2] - 花旗分析师Peter Lee指出，内存市场正转向半定制化，客户需在产品交付前一年签订合同，预计2026年全球DRAM/NAND的价格增长将显著超出预期 [2]

核心观点 - 微软推出自研AI推理芯片Maia 200，旨在显著提升AI token生成的经济效益，并称其为目前所有超大规模数据中心中性能最高的自研芯片 [1] 芯片设计与工艺 - Maia 200采用台积电3nm工艺制造，拥有超过1400亿颗晶体管 [1] - 配备原生FP8/FP4张量核心，重新设计的内存子系统包含216GB HBM3e（读写速度高达7TB/s）和272MB片上SRAM [1] - 专为使用低精度计算的最新模型而设计，每块芯片在FP4精度下可提供超过10PFLOPS（即10,145 TFLOPS）的性能，在FP8精度下可提供超过5PFLOPS（即5,072 TFLOPS）的性能，所有这些都控制在750W的SoC TDP范围内 [1][2] - 其FP4性能是亚马逊自研AI芯片AWS Trainium3的3倍多，FP8性能超过了谷歌TPU v7 [1][2] 性能对比与优势 - 与AWS Trainium3和谷歌TPU v7相比，Maia 200在FP4、FP8、BF16 TFLOPS及HBM带宽等多项峰值规格上领先或具有竞争力 [2] - Maia 200提供2.8TB/s双向专用扩展带宽，高于AWS Trainium3的2.56TB/s和谷歌TPU v7的1.2TB/s [2][3] - 该芯片是微软迄今为止部署的最高效推理系统，每美元性能比微软目前部署的最新一代硬件提升了30% [3] 应用与支持 - Maia 200可轻松运行当今最大的模型，并为未来更大的模型预留了充足的性能空间，将支持包括OpenAI最新的GPT-5.2模型在内的多种模型 [4] - 作为微软异构AI基础设施的一部分，Maia 200将为Microsoft Foundry和Microsoft 365 Copilot带来更高的性价比 [4] - 微软超级智能团队将利用Maia 200进行合成数据生成和强化学习，以改进下一代内部模型，其独特设计有助于加快高质量、特定领域数据的生成和筛选速度 [6] 系统集成与部署 - Maia 200与微软Azure无缝集成，微软正在预览包含PyTorch集成、Triton编译器、优化内核库等全套功能的Maia软件开发工具包（SDK） [6] - 芯片已部署在微软位于爱荷华州得梅因附近的美国中部数据中心区域，接下来将部署在亚利桑那州凤凰城附近的美国西部3数据中心区域，未来还将部署更多区域 [6] - 在系统层面，Maia 200引入了一种基于标准以太网的新型双层可扩展网络设计，每块芯片提供2.8TB/s双向专用扩展带宽，并支持在多达6144块芯片的集群上公开可预测的高性能集体操作 [7] - 每个托架内，4块Maia芯片通过直接的非交换链路完全连接，实现高带宽的本地通信，机架内和机架间联网均采用相同的Maia AI传输协议，形成统一的架构 [9] 开发效率与成本效益 - 从首批芯片到首个数据中心机架部署的时间可缩短至同类AI基础设施项目的一半以上，实现了快速的部署 [10] - 这种从芯片到软件再到数据中心的端到端解决方案，直接转化为更高的资源利用率、更快的生产交付速度，以及在云规模下持续提升的每美元和每瓦性能 [10] - 微软通过早期协同开发环境，在首块芯片问世之前就将芯片、网络和系统软件作为一个整体进行优化，并对复杂的系统组件进行了早期验证 [12] - 与Azure控制平面的原生集成，可在芯片和机架级别提供安全、遥测、诊断和管理功能，以最大限度地提高生产关键型AI工作负载的可靠性和正常运行时间 [12]

市场表现与资金流向 - 2025年1月27日，上证科创板芯片设计主题指数上涨1.97% [1] - 指数成分股中，东芯股份涨停，普冉股份上涨超14%，概伦电子与中微半导上涨超7%，力芯微上涨超6% [1] - 科创芯片设计ETF天弘(589070)当日成交额超6500万元 [1] - 该ETF于1月26日获资金净流入2631万元 [1] - 该ETF自1月23日上市后连续两日获资金净流入，累计净流入3635万元 [1] 产品与指数特征 - 科创芯片设计ETF天弘(589070)具备20%的涨跌幅空间 [1] - 该ETF紧密跟踪上证科创板芯片设计主题指数 [1] - 指数聚焦芯片设计核心环节，相关行业含量接近95%，行业集中度高 [1] - 指数成分股涵盖50家科创板芯片领域龙头企业 [1] 行业动态与技术进展 - 微软发布新一代AI加速器Maia 200，并称其在多项测试中超越亚马逊第三代Trainium和谷歌第七代TPU [2] - 微软将Maia 200公开称为“所有超大规模云服务商中性能最强的自研芯片” [2] - 国产AI芯片（如华为昇腾、寒武纪等）通过ASIC/DSA架构实现技术突破 [2] - 2024年中国AI智算GPU市场规模达996.7亿元，预计2029年或超万亿元 [2] - 中芯国际等晶圆厂产能利用率超95%，支撑本土芯片设计企业扩产 [2]

涉及的公司与行业 * 公司：微软 (Microsoft Corp, MSFT) [1] * 行业：软件行业 (Americas Software) [3] [6] 云计算与人工智能 (AI) [1] [16] [23] 核心观点与论据 * **投资评级与目标价**：报告维持对微软的“买入”评级，12个月目标价为655美元，较当前股价有40.6%的上涨空间 [1] [28] * **财报前瞻与风险回报**：认为在第二财季财报发布前，风险回报偏向积极，预计营收可能比市场共识高出2-3%至800亿美元，调整后每股收益可能高出4-6%至3.95美元 [1] [2] * **Azure增长预期**：预计第二财季Azure按固定汇率计算增长39%（公司指引为37%），第三财季指引区间为38%-40%（市场共识为38%），并看到未来4个季度增长达到40%-45%的路径 [1] [16] * **资本支出策略**：公司的资本支出分配具有战略性，不仅支持Azure增长，也分配给Copilot等第一方应用（其单位经济效益可能优于当前Azure）以及内部研发（MAI），这增强了未来12-24个月Azure表现超预期以及非Azure计算资源投资回报率的信心 [1] * **市场环境与采用率**：预算环境较一年前更为有利，常规云迁移和Copilot采用率有所提升 [1] [16] [23] * **Copilot采用与价值**：Copilot采用可能正在迎来拐点，出现了更多具体的用例和节省成本的例子，其价值主张在于以30美元/席位的价格整合了多个独立工具的功能 [16] [23] * **竞争优势**：微软在AI计算领域的领导地位、在平台和应用层的Copilot与智能体编排能力，使其在覆盖范围内最能受益于复合AI产品周期 [1] 其企业级可靠性、安全性和信任度是区别于开源模型替代方案的关键优势 [24] * **硅战略与成本控制**：公司已受益于引入AMD作为GPU的第二来源，并可能从Groq等架构中获得未来推理成本下降的好处，同时也在关注内部Maia芯片的进展 [16] 鉴于毛利率面临压力，公司比一年前更注重运营费用控制 [16] * **OpenAI会计处理**：由于OpenAI转为公益公司，其会计影响（对运营利润以下项目）在幅度和方向上可能更具波动性，但微软开始提供调整后的非GAAP净收入，剔除了OpenAI投资的影响，预计未来每股收益超出预期将更具可预测性 [17] [18] 其他重要内容 * **财务数据与预测**： * 市值：3.5万亿美元，企业价值：3.4万亿美元 [3] * 2026财年（截至6月）收入预测：3306.487亿美元，每股收益预测：16.60美元 [3] * 2025-2028财年收入复合增长：预计总营收增长在14.9%至19.2%之间，每股收益增长在16.1%至21.1%之间 [9] * 毛利率：预计从2025财年的68.8%下降至2028财年的64.0% [9] * **产能与收入推算**： * 在截至2025年7月的12个月内，微软增加了超过2吉瓦的新数据中心容量，新收入约为每吉瓦120亿美元 [19] * 计划在未来两年内将总数据中心占地面积翻倍，这表明每年增加超过2吉瓦的容量，支持了Azure收入运行率在2025财年第四季度至2027财年第四季度间大致翻倍的预测 [20] * **合作伙伴关系与收购**： * 微软承诺向Anthropic投资高达50亿美元，Anthropic承诺购买300亿美元的Azure计算容量并额外承包高达1吉瓦的容量 [26] [27] * 宣布收购Osmos以加速Fabric中的自主数据工程 [26] * **具体客户用例**： * 一家大型金融服务客户利用AI在防欺诈方面节省了1亿美元 [24] * 一家航空航天公司用AI在2分钟内自动化分析了20亿条离散的维护记录以进行库存管理 [24] * 一家零售商使用Copilot智能体识别具有全年需求潜力的季节性产品 [23] * 陶氏化学通过Copilot Studio构建的智能体，预计第一年可在运输成本上节省数百万美元 [29] * **潜在风险**： * OpenAI合作伙伴关系的收入贡献低于预期 [28] * 内部硅芯片进展缓慢，可能限制市场份额增长或毛利率扩张 [28] * 在非Azure等项目上的投资超出预期 [28] * 关键领导层变动 [28] * 向定制软件的更重大转变可能对其应用业务产生负面影响 [28]

公司动态 - 微软在威斯康星州普莱森特山的扩张计划已获当地官员批准，将增建15个数据中心 [1] - 新增数据中心位于该公司现有数据中心扩建区域附近 [1] - 新增容量将使微软能够确认其已从OpenAI及其他客户处预定的收入 [1] - 目前微软可以提交最终的土木工程规划并申请建筑许可 [1] 行业竞争与趋势 - 亚马逊、谷歌和甲骨文正与微软竞相建设配备英伟达芯片的数据中心 [1] - 建设此类数据中心旨在训练和运行生成式人工智能模型 [1] - 为数据中心寻找合适地点具有挑战性，原因包括公用事业公司并非总能提供必要的能源，以及附近民众的反对活动日益增多 [1] 社区与监管环境 - 普莱森特山的房主和官员普遍对微软在该村的扩张表示欢迎 [1]

微软推出第二代AI芯片Maia 200 - 公司推出第二代人工智能芯片Maia 200，采用台积电3纳米工艺制造，每颗芯片包含超过1400亿个晶体管，专为大规模AI工作负载打造[1] - Maia 200是公司迄今为止部署的最高效推理系统，其每美元性能比公司目前部署的最新一代硬件提升了30%[1] - Maia 200的FP4性能是第三代Amazon Trainium的3倍[1] Maia 200的部署与应用 - Maia 200已部署在爱荷华州得梅因附近的美国中部数据中心区域，接下来将部署在亚利桑那州凤凰城附近的美国西部3数据中心区域，未来还将部署更多区域[1] - 公司超级智能团队将利用Maia 200进行合成数据生成和强化学习，以改进下一代内部模型[2] - Maia 200还将应用于构建AI模型的Microsoft Foundry服务和面向商业生产力软件套装的Microsoft 365 Copilot服务[2] 公司自研芯片战略与历史 - 公司CEO提及自研芯片逻辑，计划在自身MAI模型和芯片之间建立闭环，根据自身需求设计微架构并不断更新模型[3] - 距离公司发布第一代AI芯片Maia 100已过去两年，Maia 100采用台积电5纳米工艺，旨在为OpenAI模型、Bing、GitHub Copilot和ChatGPT等AI工作负载运行基于云的训练和推理[2] 公司对AI的资本投入与用户规模 - 据公司2026财年第一财季财报，该季度资本支出达到349亿美元，创下纪录，高于此前预期的超过300亿美元[5] - 约一半的资本支出用于短期资产，主要是采购GPU和CPU，以支持不断增长的Azure平台需求和AI解决方案，剩余支出用于支持未来15年及更长时间盈利的长期资产，其中包括111亿美元的融资租赁，主要用于大型数据中心[6] - 公司旗下所有产品中，人工智能功能的月活跃用户已达9亿[6] 公司未来投资展望 - 公司CEO表示将继续加大对人工智能领域的投资，包括资金和人才，以把握未来机遇[6] - 随着需求加速增长，公司在GPU和CPU方面的支出也在增加，预计总支出将环比增长，且2026财年的增长率将高于2025财年[6]

市场表现与资金流向 - 截至2026年1月27日09:38，上证科创板芯片设计主题指数(950162)上涨0.39% [1] - 科创芯片设计ETF易方达(589030)盘中换手率达2.26%，成交迅速走阔 [1] - 截至1月26日，该ETF最新规模与份额达3.34亿份，均创成立以来新高 [1] - 该ETF近3天连续获得资金净流入，最高单日净流入6136.00万元，合计净流入8063.71万元 [1] 行业动态与公司举措 - 微软公司推出第二代自研人工智能芯片“Maia 200”，旨在提高服务效率并提供英伟达硬件的替代方案 [1] - 该举措是微软推动以更高能效比与性价比算力路径，为其云端AI训练/推理提供自研AI算力集群硬件的核心 [1] - 微软表示，Maia 200在大部分AI推理任务上的性能优于谷歌和亚马逊云计算服务的同类半导体设备 [2] - Maia 200是微软迄今部署过的最高效人工智能推理系统，且公司已在设计后续产品Maia 300 [2] 产品与指数关联 - 科创芯片设计ETF易方达(589030)紧密跟踪上证科创板芯片设计主题指数 [2] - 上证科创板芯片设计主题指数选取科创板内业务涉及芯片设计领域的上市公司证券作为指数样本，以反映该领域公司整体表现 [2]

微软推出第二代自研AI芯片Maia 200 - 微软重磅推出由台积电3nm制程制造的第二代自研AI芯片Maia 200，旨在为云端AI训练/推理提供高能效比与性价比的算力基础设施，作为英伟达AI GPU的替代方案[1] - Maia 200在多项测试中性能超越亚马逊第三代Trainium和谷歌第七代TPU，被微软官方称为“所有超大规模云计算服务商中性能最强的自研内部专属AI芯片”[3] - 该芯片每美元性能比微软当前最新一代硬件提升30%，在FP4精度下的整体推理性能是亚马逊第三代Trainium的三倍，FP8性能超过谷歌第七代TPU[5] Maia 200的技术规格与性能 - Maia 200采用台积电3nm工艺，包含超过1400亿个晶体管，在750瓦功耗下，FP4精度算力超过10 petaFLOPS，FP8精度算力超过5 petaFLOPS[5][6] - 芯片配备216GB、带宽达7TB/s的HBM3e存储以及272MB的片上SRAM，每块芯片提供2.8TB/s的双向专用扩展带宽，支持在6144个加速器集群中实现高性能集合操作[6] - 微软已向开发者开放Maia 200软件开发工具包的预览版，并计划未来向更多客户开放云端服务器租用，该芯片将用于支持微软下一代AI大模型训练、企业版Copilot及托管型AI推理服务[3][5] 云计算巨头加速自研AI ASIC芯片 - 生成式AI热潮推动亚马逊、谷歌、微软等云计算巨头加速开发内部专属的AI ASIC芯片，以打造更具成本效益和能效的算力基础设施[2] - 经济性与电力约束是推动科技巨头自研AI ASIC的核心动力，旨在优化“单位Token成本、单位瓦特产出”，应对AI数据中心不断增长的能耗需求[7] - 自研AI ASIC能为云计算巨头提供“第二曲线产能”，在采购谈判、产品定价与云计算服务毛利层面获得更大主动权，并实现从芯片到软件的一体化设计，提高算力利用率并降低总拥有成本[8] AI ASIC在推理侧的优势与行业趋势 - 相比于英伟达AI GPU，AI ASIC在云端AI推理算力需求猛增的背景下，凭借更高的性价比和能效比优势，正迈入更强劲的需求扩张轨迹[9] - AI推理侧更看重单位token成本、延迟与能效，谷歌将其最新TPU Ironwood定位为“为AI推理时代而生”的专用芯片，并强调性能、能效与性价比[10] - 谷歌TPU v7 (Ironwood) 的BF16算力高达4614 TFLOPS，是上一代TPU v5p（459 TFLOPS）的十倍，针对特定应用，其架构可提供比英伟达Blackwell高出1.4倍的每美元性能[9] 行业竞争格局与市场影响 - 英伟达面临来自云计算巨头自研AI ASIC的竞争压力，正通过多架构AI算力、巩固CUDA生态及引进人才（如与Groq合作）来维持其在AI芯片领域约90%的市场份额[11] - 摩根士丹利研报显示，谷歌TPU芯片的实际产量预期被大幅上修，2027年和2028年将分别达到500万和700万块，较此前预期分别上修67%和120%[12] - 报告测算，谷歌每对外销售50万片TPU，便有望带来130亿美元的额外营收以及0.40美元的每股收益，这可能预示着谷歌将开启TPU AI芯片的直接对外销售[12]

微软推出自研AI芯片Maia 200 - 微软重磅推出第二代自研AI芯片Maia 200，旨在为云端AI训练/推理提供更高能效比与性价比的算力，作为英伟达AI GPU的替代方案 [1] - 该芯片由台积电采用3nm先进制程制造，每颗芯片包含超过1400亿个晶体管 [5] - Maia 200专为大规模AI推理定制，在FP4精度下提供超过10 petaFLOPS算力，在FP8精度下提供超过5 petaFLOPS性能，功耗为750瓦 [5] - 芯片配备216GB、带宽达7TB/s的HBM3e内存，以及272MB片上SRAM，系统层面支持在6144个加速器集群中提供高性能集合操作 [6] Maia 200的性能与定位 - 微软官方称Maia 200为“所有超大规模云计算服务商中性能最强的自研内部专属AI芯片” [3] - 在多项测试中，其性能超越亚马逊第三代Trainium和谷歌第七代TPU [3] - 该芯片每美元性能比微软当前最新一代硬件提升30% [5] - 在FP4精度下的整体推理性能是亚马逊第三代Trainium的3倍，FP8性能超过谷歌第七代TPU [5] - 微软将其定位为“显著改善AI token generation的经济性”，并强调performance per dollar [10] 行业趋势：云计算巨头转向自研AI ASIC - 生成式AI热潮加速了亚马逊、谷歌、微软等云计算巨头开发内部专属AI ASIC芯片的进程 [2] - 经济性与电力约束是推动这一趋势的核心原因，巨头们旨在打造更具性价比与能效比的AI算力集群 [9] - 自研AI ASIC能提供“第二曲线产能”，帮助云厂商在采购谈判、产品定价与服务毛利层面更主动，并降低总体拥有成本 [10] - 芯片设计公司如博通、迈威尔、联发科正聚焦于与云巨头合作开发定制化AI ASIC，该业务已成为其重要增长点 [2] 市场竞争格局 - 云计算“三巨头”（亚马逊AWS、谷歌GCP、微软Azure）均在推进自研AI芯片，目标相似：打造高成本效益、无缝接入数据中心的算力基础设施 [4] - 英伟达AI GPU的高成本与持续供给短缺，推动了市场寻找更廉价且高效的替代算力来源 [4] - 谷歌最新的TPU v7 (Ironwood) 展现代际跨越，其BF16算力达4614 TFLOPS，是上一代TPU v5p（459 TFLOPS）的约10倍 [11] - 针对特定应用，AI ASIC架构更具性价比与能效比优势，例如谷歌TPU集群能提供比英伟达Blackwell高出1.4倍的每美元性能 [11] - 英伟达与AI芯片初创公司Groq达成200亿美元非独家授权合作，以维持其在AI芯片领域约90%的市场份额主导权 [13] 产品部署与未来规划 - Maia 200正陆续进入微软位于爱荷华州的数据中心，下一步大规模部署将转向凤凰城地区 [1] - 首批芯片设备将提供给微软的超级智能团队，用于改进下一代AI大模型，并为Copilot AI助手及托管型AI推理服务提供算力支撑 [3] - 微软已向开发者、学术界和前沿AI实验室开放Maia 200软件开发工具包的预览版，并计划未来向更多客户开放云端租用 [5] - 微软已在着手设计下一代AI芯片Maia 300 [8] - 根据与OpenAI的协议，微软可以获取后者的独家自研AI芯片设计方案作为备选 [8] 市场需求与行业前景 - 谷歌Gemini3 AI应用生态发布后带来庞大AI token处理量，导致算力需求激增，验证了AI算力基础设施仍处于供不应求的早期建设阶段 [12] - 摩根士丹利研报显示，谷歌TPU AI芯片的实际产量预期被大幅上修，2027年和2028年预计分别达到500万和700万块，较此前预期分别上调67%和120% [13] - 报告测算，谷歌若对外销售TPU，每50万片有望带来130亿美元的额外营收及0.40美元的每股收益 [13] - 随着AI推理需求猛增，更具性价比优势的AI ASIC预计将迈入比2023-2025年期间更强劲的需求扩张轨迹 [11]

英伟达及其相关动态 - 英伟达股价收跌0.64%，成交额达231.68亿美元，为当日美股成交额第一名[1][7][9] - 微软推出第二代自研AI芯片Maia 200，旨在提高其服务产品性能并减少对英伟达芯片的依赖，该芯片由台积电生产，正运往微软数据中心[1][10] - 英伟达向AI云计算公司CoreWeave追加投资20亿美元，以每股87.20美元的价格购入其A类普通股，助力后者在2030年前建成超50亿瓦的AI算力[5][14] - 作为合作的一部分，CoreWeave将成为首批部署英伟达下一代产品（包括存储系统及新款CPU）的企业，双方此前协议规定英伟达将在2032年前向CoreWeave采购价值超60亿美元的服务[5][14] - 英伟达此次投资是其利用自身资源推动全球AI产业发展的最新举措，公司已向多家人工智能企业承诺投入数百亿美元资金[6][16] - 英伟达首次推出独立发售的CPU产品“维拉”，开辟了全新业务赛道[6][16] - 三星电子将于2月正式向英伟达和AMD供应HBM4芯片，已开始为出货做准备[3][13] 特斯拉及X平台监管风险 - 特斯拉股价收跌3.09%，成交额达214.36亿美元，为当日美股成交额第二名[1][8][11] - 欧盟委员会已对马斯克旗下的X平台展开调查，原因是担忧该平台未能阻止其Grok AI聊天机器人生成并传播“可能构成儿童性虐待材料”的深度伪造图像[1][11] - 调查将核查X平台在将Grok部署至欧盟市场时，是否对相关风险进行了适当评估并采取了有效缓解措施，该案件将受欧盟《数字服务法》管辖[1][11] 苹果公司业绩展望 - 苹果股价收高2.97%，成交额达140.45亿美元，为当日美股成交额第三名[2][8][11] - 摩根大通上调苹果目标价，从305美元上调至315美元，并重申“增持”评级，预测iPhone 17强劲需求与成本控制将推动业绩超预期[2][11] - 摩根大通分析师认为，iPhone需求好于预期以及运营支出下降，可能推动苹果业绩超出市场预期，强劲的iPhone 17需求叠加较低的运营支出将使苹果第一季度实现营收和盈利双双超出预期[2][12] - 苹果将于周四公布26财年第一季度业绩报告[2][11] 半导体行业其他公司动态 - **美光科技**：股价收跌2.64%，成交额112.43亿美元，法国巴黎银行将其目标价从270美元大幅上调至500美元[3][13] - **AMD**：股价收跌3.22%，成交额77.05亿美元，瑞银将其目标价从300美元上调至330美元[3][13] - **英特尔**：股价收跌5.72%，成交额63.09亿美元，该股上周五已重挫逾17%[4][14] - 英特尔预计2026年第一季度营收将介于117亿美元至127亿美元之间，经调整后每股收益将接近盈亏平衡，这一预测明显低于华尔街预期的每股收益约0.05美元和营收约125.1亿美元[4][14] - **谷歌**：谷歌A类股收高1.63%，成交额83.79亿美元，Keybanc将其母公司Alphabet的目标股价从每股330.00美元上调至360.00美元[3][13] - **博通、迈威尔科技、ADI、科磊及新思科技**：被摩根大通报告列为继续青睐的半导体行业首选标的，评级为“增持”[3][13] 其他公司及市场数据 - **CoreWeave**：股价收高5.73%，成交额50.41亿美元[5][14][18] - **美国稀土公司**：股价收高7.87%，成交额35.19亿美元，美国商务部意向书概述将入股，并提供13亿美元贷款及2.77亿美元资金以建设国内从矿山到磁体的产业链[6][16] - **Applovin**：股价收高2.10%，成交额29.17亿美元，该股在连续下挫后反弹，此前被做空机构Capitalwatch发布做空报告指控[6][16] - **市场成交额概览**：SPDR标普500 ETF成交414.15亿美元，白银ETF-iShares成交385.06亿美元，纳指100 ETF成交223.13亿美元，微软成交134.71亿美元[7][8][17]