律动BlockBeats

BlockBeats 消息，7 月 27 日，据 Hyperinsight 监测显示，此前三个多月交易均集中于 BTC 的巨鲸 0x004e，今日首次跨出加密市场，转向长鑫科技 CXMT。
该巨鲸于午时开始分批建立 CXMT 空仓，截至发稿，其以 2 倍逐仓持有 50 万份 CXMT 空单，仓位价值约 353.3 万美元，建仓均价 7.47 美元。
随着 CXMT 回落至 7.0669 美元，该笔空单已浮盈约 20.49 万美元，回报率约 10.96%；清算价为 13.58 美元，该地址已向逐仓仓位配置约 359.9 万美元保证金，目前暂无未成交挂单。
数据显示，Hyperliquid 上 CXMT 现报 7.06 美元，24 小时涨幅保有 15.7%；按美元兑人民币 6.7939 折算，对应约 48.01 元。
历史成交记录显示，该巨鲸过去三个多月仅交易 BTC，此次是其近期首次涉足股票合约，目前仍持有 40 倍杠杆 BTC 空单，规模 660 万美元。

原文标题：《五年前，她重仓长鑫》
原文作者：刘博，投资界
里程碑一幕。
7 月 23 日晚，长鑫科技（688825.SH）公告称，公司将于 7 月 27 日登陆科创板。此次 IPO 发行价为 8.66 元/股，拟募资额约 580 亿元——这意味着，科创板史上最大 IPO 即将敲钟。
外界可能不知道，在这场中国存储崛起叙事中，出现一位女性投资人的身影——华登高科管理合伙人彭桂娥（Polly）博士。五年前，正是她顶着压力投出近 9 亿规模最大一笔，逆势重仓长鑫科技。
不久前，投资界在北京见到了前来出差的彭博士。鲜少出现在公众视野中的她，首次将那些关于长鑫的往事，娓娓道来。
五年前，一天四城
聊起长鑫，彭博士首先想起的是五年前的一天四城。
那是 2021 年 8 月底，彼时华登正在杭州西湖边召开内部月会，其中关于长鑫的投资议题，团队在会上迟迟未能达成共识。当天会议开到很晚，长鑫项目团队已经讨论了很久——DRAM（动态随机存取存储器）赛道太难，风险太大，周期太长。大多数机构都绕开了，华登内部也有分歧。
团队内部的担忧很具体：当时正值产业和资本周期下行、疫情期间投资市场信心低迷，科创板热潮回落。
会议室里沉默了很久。直至当中一位合伙人开口说了一句话，语气平静，像在陈述一个不需要论证的事实：「这个项目一定要投。虽然困难重重，我个人也要投 1500 万元，这个团队太优秀。」
没有掌声，只有沉默。彭博士后来解释——当行业难到财务模型无法量化时，对创始人的判断就是最大的模型。「正因为我们看过太多存储项目的失败，
所以知道这个赛道里，人比数重要。」
散会已是深夜。第二天凌晨，天光熹微，她赶最早一班航班就出发了。
那天彭博士跑了四座城市。先是凌晨飞北京，陪同长鑫团队向机构路演。
飞机上，她面前还摆着厚厚的数据表。
路演结束，她又马不停蹄地来到大兴机场，乘坐一小时后去往合肥的航班。下午抵达合肥后，她直接去到长鑫工厂的一线车间。车间里灯很亮，恒温的空气带着一丝凉。长鑫创始人朱一明穿着无尘服，隔着玻璃指向洁净室里的设备，边走边讲技术进展。她跟在后面，边听边想着一个现实问题：这条生产线，究竟需要多少钱才能撑起来？
晚上在工厂会议室吃盒饭，红烧肉，几样小菜。大家边吃边聊——产能怎么锁、融资怎么走、这条路怎么一步一步走通。
深夜，彭博士赶最后一班高铁回上海，凌晨到家。手机备忘录里记了一行字：「杭州→北京→合肥→上海。值了。」
在后续的投决会上，华登团队又对长鑫进行了反复讨论。外界鲜少知道的是，彼时他们所面临的压力比想象中大得多。作为一家 VC 机构，华登更侧重于早期投资，单笔投资规模通常是几千万元，而长鑫需要的是接近一只基金的体量。
对此，彭博士没有过多去讲财务模型，而是一再强调：「这件事总要有一个人去做，大家都在等，那等谁去做呢？」最后她力排众议，决定投资长鑫近 9 亿元。
由此，促成华登中国史上最大一笔投资。
如此体量也意味着募资难度不容小觑。为此，彭博士带着团队苦口婆心地与 LP 们挨个长谈，只为传递一个共识——投资长鑫就是支持国家，支持国内半导体产业的发展。正是身后 LP 们的长期陪伴和坚定信任，给了华登重仓的底气。
十年前，从兆易创新到长鑫科技
2016 年长鑫在合肥成立。这个项目的立项会、尽调会，华登一场没落下——主导项目的合肥产投，正是华登多年的战略合作伙伴。
但这份渊源可以追溯更久远。
2005 年，朱一明回国创办了兆易创新，华登就站在了他身后。2016 年公司上市后，他没有停下来，转头去做更难的事，试图开拓 DRAM 市场，这才有了长鑫科技的故事。
作为深耕半导体产业多年的投资人，彭博士清楚当中的不易：门槛高、投入大、周期长，半导体的产业特征在 DRAM 赛道体现得淋漓尽致。
「那时候国产 DRAM 还不太有人相信。IBM 的 Fab（晶圆厂）都倒了，德国、日本举国之力也没能把存储做起来。所以当时市场上几乎所有主流机构，都绕开了。」彭博士记忆犹新。
2018 年中兴事件之后，她越来越确定一件事：中国半导体需要自己的产业链。更关键一点在于，这件事是由朱一明带队来做，「这样关键赛道和关键节点的公司不能错过。」
彭博士与朱一明相识已久，知道他不是那种「试一试、不行就撤」的人。这份专注，她看在眼里：「以往一些企业上市之后，要么涉足地产，要么跨界金融，但朱一明却依旧深耕于存储赛道，这一点令我们刮目相看。」
最打动华登团队的，则是朱一明心中那份真正的大梦想。他从不为自己和企业设限，不仅敢想也敢做。换言之，这是一个不怕「事大」的创业者。
中国半导体不缺钱，缺的是愿意用十年去磨一条产业链的人。在彭博士看来，投资本质恰恰就是要连接创业者的梦想，创业者的专注与坚持便是她出手的决心所在。
长鑫科技也不负众望，用几年时间走完了海外巨头们十几年、甚至几十年才走完的路。即将见证这一史诗级 IPO 诞生，华登团队内心满是感慨。五年前的逆势重仓历历在目，彭博士的感受更为深刻。华登的被投企业几乎都是长周期项目，意味着这个冷板凳，投资团队要坐上 10 年甚至 15 年之久。
但她始终跟团队强调，努力永不会被辜负，「从硅谷起家仍奔走在硬科技投资一线的机构，已寥寥无几，唯有华登一直坚守。因为我们坚信，坚持下来就能看到光。」
坚守的人终将收获时间馈赠
这如彭博士投资生涯的一抹缩影。
回看 2015 年她刚加入华登时，团队给她的第一印象是「工程师投资人」——没有华尔街的精英范儿，但这支团队对于中国半导体产业变化的精准判断，打动了她。
加入华登后，她的第一笔投资是脑机接口——当时连赛道都算不上。她投了强脑科技 300 万美元，那时公司还没走出实验室，而打动她的是强脑科技创始人
韩璧丞的初心——「科技向善」。
此后她相继出手了屹唐股份、芯迈半导体、粤芯半导体..... 伴随着长鑫即将登陆科创板，这位投出华登中国史上最大单笔的女性合伙人，用一笔笔硬核投资证明了自己。
与华登共同走过十年，彭博士亲眼见证了，这些超级项目从「无人相信」到「无人不知。她也慢慢明白一件事——华登做的不只是投资，而是在企业最需要同伴的时候，站在它身边。这实际是一场双向奔赴，正是与企业之间的这种共鸣，才是华登不错失超级项目的核心所在。
「我在华登内部时常强调——只要创始人不放弃，我们就不放弃。」她把华登形容成一家「慢基金」：市场热潮来了不跟风，行业低谷期坚持逆势重仓，不追逐短期热点泡沫，而是沉下心陪企业穿越周期，这份定力是华登传承下来最珍贵的底色。
正如外界可以看到，在长鑫身后那串长长的股东名单里，市场化 VC/PE 基金的身影鲜少出现，华登恰是为数不多陪伴重仓的一家。回想当年长鑫急需雪中送炭之时，之所以彭博士与华登没有犹豫，并不是因为比别人更聪明，而是因为她知道当方向对了、人也对了，剩下的就是等待时间来验证。
「也许悲观的人是正确的，但乐观的人永远能收获回报。」亦如五年前那个夜晚，她坚定地选择了乐观。
中国创投三十余年，浮沉变迁。蜿蜒的时间河流向前，有人躬身入局，也有人悄然离场。在与投资界交流的末尾，当被问到「投资这么多年，自己最相信什么？」彭博士思索片刻，给出了答案：「投资，就是相信时间。」
她想起一位前辈曾说过：「投资的真谛是大道至简，要坚定选择与志同者同行，时间就是最好的朋友，会带来最美好的馈赠。」这句话，她铭记至今。
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BlockBeats 消息，7 月 27 日，据 Hyperinsight 监测显示，0xa314 开头巨鲸在原油大涨后，将仓位调整为做多 WTI、做空布伦特，形成一笔总规模约 1500 万美元的跨品种配对交易，或预期 WTI 延续此前相对强势。
7 月 14 日至 23 日，Hyperliquid 上 WTI 与布伦特分别上涨约 16.4% 和 13.1%，WTI 明显跑赢。该巨鲸随后建立约 9.1 万份 WTI 多单，并将布伦特空单扩大至约 10 万份。
但地缘风险降温后，两种原油同步回落，WTI 跌幅略高于布伦特，配对交易未能兑现。由于 WTI 多单建仓成本较高，其亏损亦超过布伦特空单收益。
截至发稿，该巨鲸持有 8.6 万份 WTI 多单及 9 万份布伦特空单，两腿总价值约 1514.64 万美元。其中，WTI 多单浮亏约 61.16 万美元，布伦特空单浮盈约 19.80 万美元；叠加此前已实现的约 4.59 万美元减仓亏损与 1.5 万美元资金费率，该轮美布原油价差交易累计亏损约 44.44 万美元。
该地址非专做原油，记录中，其最初集中交易 NVDA、DRAM、MU、SNDK 等半导体及存储标的，同时参与 SP500、XYZ100 等股指合约，历史盈利 860 万美元
-HyperInsight Bot 已上线。添加 @HyperInsightBot 至 TG 社群并设为管理员（需开启发送消息权限），即可自动同步链上资讯。

BlockBeats 消息，7 月 27 日，经济学家预测，在中东冲突再度爆发、能源价格再次飙升的背景下，英国央行将在本周会议上「强硬表态」，但会维持利率不变。
自货币政策委员会 6 月上次会议以来，美伊停火协议的破裂已将全球油价推回每桶 100 美元附近，欧洲天然气价格也飙升至冲突初期以来的最高水平。如果海湾地区的航运路线继续受阻，油价可能进一步上涨。英国经济在冲突爆发初期表现好于货币政策委员会的预期，截至 5 月份的三个月内，GDP 增长了 0.7%。目前几乎没有迹象表明能源冲击会引发更持久的价格压力。CPI 已连续三个月低于预期，6 月份降至 2.6%。作为通胀压力主要来源之一的工资增长已经放缓，食品价格涨幅也有所回落。
经济学家表示，这将使货币政策委员会能够在周四会议上将利率维持在 3.75%，同时释放信号称，如果能源价格进一步大幅上涨，或者一次性价格冲击开始演变为更持久的问题，委员会将准备收紧政策。

TL;DR
· 7 月会议前，利率期货一度给出约三成以上加息定价。
· 分歧在于油价、就业和通胀粘性是否会迫使美联储放弃降息叙事。
· 关联标的：美元、美债、黄金、比特币、纳指、布伦特原油、WTI。
美联储将在 7 月 28 日至 29 日召开议息会议，会议前的利率期货市场一度把 7 月加息 25 个基点的概率推到约三成以上。
这个定价和多数宏观预测并不一致。6 月 FOMC 声明确认，联邦基金利率目标区间维持在 3.50%-3.75%。据彭博相关报道和市场调查口径，多数经济学家仍倾向于 7 月按兵不动。
普通投资者需要先分清一点：CME FedWatch 不是央行预告，而是用期货价格反推出的政策概率。按照 Kiplinger 7 月 24 日引用的 CME FedWatch，当时按兵不动概率为 64.2%，隐含加息定价约 35%。不同平台口径会实时波动。
所以，本周真正要看的不是「7 月到底加不加」，而是市场是否正在放弃过去几个月最舒服的假设：通胀继续回落，降息只是时间问题。
利率路径被重新定价
市场给加息定价，先说明降息交易的安全垫变薄了。对风险资产来说，单次 25 个基点不是全部问题，更高利率维持更久，才会改变估值锚。
如果美联储只是按兵不动，但声明和主席发布会明显强调通胀风险、能源价格和劳动力紧张，市场也会把它理解成偏鹰派信号。对美元、美债、黄金和比特币来说，指引方向有时比本次利率动作更重要。
长债收益率已经提前承压。美联储 H.15 数据显示，30 年期美债收益率近期在 5.06%-5.17% 附近，7 月 24 日为 5.17%，处在 2007 年以来的高位区间。长债收益率上行，代表市场要求更高补偿。
这会压缩高估值资产的定价空间。成长股和比特币未必因为一次加息下跌，但如果市场开始相信实际利率要长期偏高，远期现金流和高风险资产的估值都会被重新计算。
油价把通胀容忍度拉低
油价是这次分歧的第一根导火索。2026 年以来，中东和伊朗相关冲突多次推高能源价格。布伦特原油上周一度升破 100 美元/桶，随后因美伊暂停攻击而回落，7 月 27 日部分合约已回到 90 美元附近或更低。
油价上涨不只影响加油成本。运输、化工、航空、制造业输入成本都会被重新定价。美联储通常会「看穿」短期能源冲击，前提是冲击足够短，没有外溢到工资和核心服务价格。
美国 6 月 CPI 同比仍在 3.5%，核心 CPI 同比 2.6%，距离 2% 目标仍有距离。油价如果只是几周的地缘扰动，美联储可以选择等待。但如果它与潜在关税、供应链成本和能源需求叠加，通胀下行路径就会变窄。
这也是经济学家和交易员的分歧所在。经济学家更重视已公布数据能否证明通胀二次抬头，因此倾向于 7 月不动。交易员则更愿意提前为尾部风险定价。
强就业削弱降息理由
第二个变量是劳动力市场。最近一周美国初请失业金人数降至 18.7 万人，为 1969 年以来低位。它的白话含义是，企业并没有大量裁员，就业市场仍然很紧。
对美联储而言，就业太弱会提供降息理由，就业太强则会提高抗通胀压力。只要居民收入和消费韧性还在，企业就更容易把成本上涨转嫁给终端价格，服务通胀也更难快速回落。
这不等于美国经济一定过热。单周初请数据可能受到季节、统计和行业因素影响，不能单独证明工资与通胀重新形成螺旋。但它足以削弱「经济正在快速降温，因此必须尽快降息」的说法。
市场反应也因此集中在利率路径，而不是单纯交易衰退。当前更像是「通胀风险上移、增长仍有韧性」的组合。对美联储来说，这是最难处理的状态：降息怕通胀，加息怕打击资产和信用。
鹰派声音给交易员提供叙事
市场定价突然变得有底气，还因为美联储内部出现了更明确的鹰派声音。达拉斯联储主席 Lorie Logan 在 7 月 16 日公开主张「适度更高」的利率，理由是需要更好平衡通胀和就业目标。
克利夫兰联储主席 Beth Hammack 的部分表态也被市场解读为偏鹰。它们不能被直接理解成 FOMC 整体立场，更不能提前等同于本周会议反对票，但对市场来说，这类表态提供了一个叙事支点。
这就是观点对撞的核心。CME FedWatch 所代表的利率期货市场，正在把油价、就业和鹰派表态合并成「美联储可能需要重新收紧」的概率。多数经济学家仍认为，现有数据还不足以让 7 月会议立刻转向加息。
两边回答的并不是同一道题。经济学家回答的是「美联储这次最可能做什么」，交易员回答的是「如果旧叙事错了，我要为多大概率付费」。前者是基准预测，后者更像风险保险。
高利率能否重回基准情景
如果 7 月会议只是维持利率不变，不能简单视为鸽派胜利。真正影响资产价格的，是声明和发布会是否把能源、就业和通胀粘性放到更高位置，以及美联储是否暗示未来仍可能上调政策利率。
反过来，如果油价继续回落，核心通胀分项没有扩散，关税冲击也没有落地为可见价格压力，那么会议前约三成以上的加息定价就可能被证明过度。届时美元和短端利率的支撑会减弱，长债和风险资产可能迎来反向修复。
这轮交易的边界在于，证据足以支持政策风险上移，但还不足以证明美联储已经重启加息周期。对投资者来说，本周要判断的不是要不要押 7 月加息，而是更高利率路径是否正在从尾部风险，重新靠近市场的基准情景。

一块 GPU 的生意，通常在出货时就接近终点。客户下单，供应商交货，收入落在财报里。围绕美国 AI 公司 OpenAI 俄亥俄数据中心的最新报道，讲的却是另一种关系。据《华尔街日报》和彭博社报道，英伟达正洽谈为 OpenAI 的算力租赁融资提供担保。芯片卖出去之后，供应商还可能要为客户能否长期付租金背书。
报道中出现了约 2,500 亿美元的担保额，以及 10GW 等项目口径。它们尚未得到英伟达、OpenAI 或项目融资方公开文件的交叉确认，因此不能当作已经落地的条款。可这桩传闻最有意思的地方，本来就不在于某个数字够不够大。担保意味着，芯片商可能从「卖铲子的人」走进了客户筹钱盖矿场的那张桌子。
这件事为什么会发生在英伟达身上？先看它已经站到了什么位置。
据英伟达 FY2025 年报，数据中心收入在五个财年里从 67 亿美元升至 1,152 亿美元。图上的斜率比结论更有意思。FY2023 还是一个相对平缓的台阶，后两年忽然变成近乎直立的墙。对一家原本卖计算硬件的公司来说，这相当于最重要的客户群在极短时间里换了一种采购方式。
以前，云厂商按代际更新服务器，预算可以拆到季度。现在，模型公司想要的是一整片、能连续运行多年的算力。数据中心不是多买几排机柜，更像是先修一座电站，再决定里面跑什么应用。设备采购只是第一步，土地、电力、厂房和债务租赁都得在同一个项目里结算。
英伟达不需要亲自盖数据中心，也会被这条链条拉近。客户拿不到融资，GPU 的订单就只是一张意向书。客户拿到融资，未来数年的系统交付和服务收入才有确定性。担保在这里不是慈善，而是一种把需求从「想买」变成「能买」的信用工具。只是工具一旦被使用，风险也会顺着同一条链路回流。
那这和过去几轮大规模 AI 采购有什么不同？区别在于，项目的叙事单位变了。
OpenAI 在 2025 年公布「星际之门」计划时，给出的说法是未来四年最高 5,000 亿美元投资，并以 10GW 为容量目标。另一边，据 GPU 云服务商 CoreWeave 公司公告，其与 OpenAI 的云服务合同最高可达 119 亿美元。两件事不能相加，一个是计划投资，一个是服务合同上限，另一个还是电力容量。把它们摆在一张图上，目的不是做总账，而是看清交易语言已经跨出单台服务器和单年采购。
这就像修一条铁路。车厢订单固然重要，真正决定铁路能不能通车的，是谁先出钱铺轨，谁承诺持续买票，谁在客流不足时承担缺口。对 AI 数据中心而言，GPU 是最醒目的车厢，电力和融资却决定这列车能不能离站。
也因此，新闻里出现「担保」两个字时，市场不该只把它理解成英伟达又多了一笔销售。它更像是供给方在告诉资金方，自己愿意把对下游需求的判断写进信用关系里。对于急着扩算力的模型公司，这能降低融资门槛。对于出租设备和放贷的人，这多了一层愿意分担风险的主体。
风险会落到哪里？很多人会以为，模型公司只要继续增长，整条链条就不会出问题。可大型基建项目最怕的不是某个月少卖一点服务，而是长租约、折旧周期和债务期限都已经启动，需求却没有按原来的速度兑现。
这张图把一笔算力交易拆成四个位置。模型公司需要算力，数据中心或云商买设备并交付服务，债权人或出租人提供融资，芯片供应商交付系统。传统供货关系里，供应商的主要风险集中在交付与回款。若信用支持进入合同，关系就会延长到租约履行、设备残值，甚至项目再融资。
这并非抽象的财务课。CoreWeave 的 S-1 文件显示，微软曾贡献其 2024 年 62% 的收入。客户集中时，云服务商的融资能力会和少数大客户的履约能力绑在一起。对上游供应商而言，最想要的是稳定的长期需求。可当它为这种稳定性提供信用背书，原本由下游消化的不确定性，也会有一部分被带回供应链上游。
所以，这次传闻真正改变的不是谁会多买几万张 GPU，而是 AI 基建正在把「订单」改写成一份跨越设备、租赁和信用的长期合约。芯片交付可以结束，信用关系未必会在那一刻结束。

TL;DR
· 高盛重申 MiniMax 买入评级，12 个月目标价 860 港元，较 7 月 23 日收盘价高 331.5%。
· 这笔押注落在 M3 调用量、M3 Pro 推理成本、H3 多模态新品和港股通预期上。
· MiniMax 仍要证明 ARR 增长和盈利路径，现金消耗、模型竞争和内容风险是主要边界。
高盛在 7 月 24 日前后重申 MiniMax Group（0100.HK）「买入」评级，12 个月目标价 860 港元。按 7 月 23 日 199.30 港元收盘价计算，这一目标价对应约 331.5% 的上行空间。
估值看涨/看跌/基准情景
MiniMax 是今年 1 月登陆港股的中国大模型公司，上市简称 MINIMAX-WP，IPO 发行价 165 港元。7 月 24 日，公司股价收报 196 港元，仍明显低于高盛给出的目标价。
这份报告最有新闻性的地方，不只是给出一个激进目标价，而是把 MiniMax 放进中国 AI 模型公司的估值分化里比较。高盛看好的不是单一模型发布，而是 M3 调用量、API 毛利率、M3 Pro 成本效率、H3 多模态新品，以及 8 月可能具备纳入港股通资格等因素叠加后的估值修复空间。
目标价 860 港元，先押注估值折价能收窄
高盛给 MiniMax 的 12 个月目标价为 860 港元，估值方法基于 DCF。由于部分 DCF 细项和收入预测主要来自卖方报告口径，不能直接当作公司已实现业绩，但报告的主线很清楚：MiniMax 需要证明模型调用量、商业化收入和推理成本可以同时改善。
估值对比是这篇报告最强的数字钩子。MiniMax 当前市值约 80 亿至 85 亿美元。相比之下，据《南华早报》此前报道，快手旗下 Kling AI 接近完成新一轮融资，投后估值约 180 亿美元。MiniMax 在中国视频生成和多模态模型赛道里并不缺关注度，但二级市场给出的市值仍低于部分同类资产的融资估值。
高盛报告还提到，智谱/Z.ai 最近估值约 710 亿美元。该数字公开可核来源有限，更适合作为卖方比较口径，而不是市场公认估值。对投资者来说，真正要看的不是同业估值本身有多高，而是 MiniMax 能否用收入和新品兑现来缩小折价。
万亿级 token 之后，要看每次调用能不能赚钱
大模型公司现在不只比模型能力，还要比每个 token 的成本。
MiniMax 管理层在 7 月 23 日上海总部分析师会上表示，公司当前首要目标是让每款模型追求最佳性价比。M3 模型目前日处理量已达到万亿级 token，开放平台/API 收入已经实现「健康毛利率」。在当前定价下，公司的目标是通过推理效率提升，最终把这部分业务毛利率做到高双位数。
这对投资者很关键。AI 模型调用量越大，推理成本越决定收入质量。过去两年，大模型行业经常出现模型能力提升、调用量增长，但价格战和推理成本压低盈利质量的情况。MiniMax 要证明的，是在调用量放大的同时，API 价格仍有竞争力，毛利率也不被打掉。
M3 Pro 是下半年更直接的验证点。公开报道和报告口径显示，该模型预计在 2026 年 9 月至 10 月推出，参数规模约 2.7 万亿，接近 3 万亿级别。MiniMax 提到的技术方向包括稀疏注意力机制、激活参数优化和 KV Cache 优化。
这些技术术语落到商业层面，就是同样一次用户请求，模型是否能减少无效计算，降低显存和缓存压力，让 API 服务更便宜、更快，同时保住利润空间。
自营算力带来成本优势，也带来现金压力
MiniMax 的成本故事不只来自模型架构，也来自算力基础设施。
管理层称，公司较早加大自营算力建设，通过国内外收购和长期租赁扩大资源，并认为相关资源获取发生在 GPU 和 AI 服务器长期租赁价格明显低于当前水平的时候。这一表述主要来自管理层交流和卖方报告，仍需结合后续财务数据验证。
对 AI 模型公司来说，算力不是训练大模型时的一次性投入。推理调用增长后，算力使用效率会直接影响 API 毛利率。自营 AI 基础设施经验如果能够提高集群利用率，确实有助于降低单位推理成本。
但这一优势也有反面。自营算力意味着更重的资本开支和现金消耗。如果收入增长不及预期，或者模型调用量不能持续放大，提前锁定资源可能从成本优势变成负担。MiniMax 要让市场相信自己估值被低估，不能只讲「算力便宜」，还要让收入、毛利率和现金流改善同时出现。
MiniMax 损益表摘要：高盛预计收入从 2025 年 7,900 万美元升至 2026 年 3 亿美元，2027 年和 2028 年继续放大。
H3 不只做视频，多模态要变成新入口
除了 M3 Pro，高盛看重的另一个下半年催化是 H3 模型。
H3 不再只是海螺 AI 视频生成模型的延续，而是一个多模态模型，能够理解文本、图像、视频、音频、音乐等多种输入，并根据用户提示输出视频、图像和音频内容。多家媒体转述称，该模型已处于发布准备最后阶段。
这对 MiniMax 的重要性在于，它可能把公司从「视频生成产品」扩展到更广泛的多模态入口。对用户来说，多模态模型的价值不只是生成一段视频，而是让文本、图像、声音、视频之间可以连续理解和转换。对商业化来说，这意味着更多付费场景和更高使用频次。
H3 仍有两个不确定性。第一，它能否在现有视频生成产品之外提供足够强的替代体验。第二，它能否带来可持续 ARR 增长，而不是只在发布初期形成流量。
多模态也是监管和内容风险更集中的领域。视频、音频和图像生成能力越强，版权、肖像权、深度伪造、平台审核和内容安全压力越大。高盛把 IP 和内容生成风险列为关键风险，原因就在这里。
股价修复还要等新品和收入兑现
MiniMax 下半年还有一个资本市场层面的事件。高盛预计，公司 2026 年 8 月可能具备纳入港股通资格。若最终进入南向资金可投资范围，潜在投资者基础会扩大，流动性和市场关注度也可能提高。
但港股通资格本身不能替代业务兑现，最终纳入仍需以上交所、深交所、港交所相关名单为准。MiniMax 股价要真正接近高盛目标价，还需要几个结果支撑：M3 调用量继续增长，API 毛利率维持改善，M3 Pro 按计划推出并体现成本效率，H3 多模态模型带来新增需求，ARR 继续爬坡。
风险同样直接。全球基础模型竞争仍在加剧，模型表现可能不及预期。盈利可见性可能慢于市场预期。商业化能力、现金消耗、自筹资金能力都需要继续观察。中美科技竞争加剧，也可能影响算力、客户和海外扩张。
高盛这份报告抛出的不是「MiniMax 一定值 860 港元」，而是一个更现实的问题：在中国 AI 模型公司估值分化已经很大的情况下，MiniMax 能否用更低推理成本、更快新品节奏和更明确的 ARR 增长，证明当前 80 亿至 85 亿美元市值过低。

BlockBeats 消息，7 月 27 日，SK 海力士在美创纪录上市带动韩元强劲反弹，这也给韩国当局提供了新的动力，促使出口商将海外美元汇回国内。SK 海力士此次上市募资 265 亿美元，其在市场上抛售美元的操作，为后续韩元走强奠定了基础。
在上周的一次会议上，韩国财政部副部长许昌敦促出口商将更大比例的海外收益兑换成韩元，并把存放在境外的资金汇回国内。SK 海力士抛售美元的举动表明，一家企业的行为就足以影响市场走向。这很可能也坚定了韩国当局的决心——与其单纯依赖外汇储备，不如加速推进已持续数月之久的计划，即借助大型出口企业的力量来提振本币。这一策略的核心逻辑是，当直接干预成本过高时，企业层面的资金流动可以起到替代作用。
首尔 Meritz 证券的经济学家 Stephen Lee 表示，SK 海力士引发的行动已如滚雪球般扩大，形成了一波更广泛的企业美元抛售潮。除了与该公司 ADR 收益相关的美元兑换外，韩元持续走强也鼓励了其他一直延迟兑换外币收益的企业开始卖出美元。

原文标题：《如何估值长鑫？》
原文作者：龙玥，华尔街见闻
长鑫科技（688825）今日即将挂牌，成为科创板规模最大 IPO。IPO 发行价 8.66 元，发行后总股本为 668.81 亿股（超额配售选择权行使前），发行总市值为 5791.88 亿元。但市场显然不打算在这个价格停留。
东北证券分析师李玖在研报中，从三个相互独立的视角为长鑫估值，结论收敛在 3.2～5.7 万亿人民币区间。同日，野村证券首次覆盖给出买入评级，目标价 116 元，隐含涨幅 1239%，对应市值约 7.76 万亿——是东北证券上限的 1.4 倍。两家机构分歧的核心，在于对长鑫远期份额天花板的判断——东北证券基准假设 17%，野村则押注更大的份额空间与更高的成长溢价。
上述估值或许并不夸张。长鑫是 A 股迄今独特的存在：纯 DRAM IDM 龙头，手握设计与制造全链条能力，正处于「周期反转+份额提升」的业绩爆发期。公司产品覆盖 DDR4/5 及 LPDDR4X/5/5X，产品已进入阿里、腾讯、字节及主流手机供应链。据 Omdia 数据，2025 年四季度公司全球市占率 7.67%，中国第一、全球第四。受益存储涨价与高端产品放量，公司业绩弹性加速释放。
DRAM 供需缺口持续，长鑫兼具「量价齐升+国产替代」双重红利。真正问题不在于它值不值钱，而在于该用哪把尺子量。
视角一：市场份额相对估值——目标市值约 3.49 万亿元
逻辑：既然 DRAM 是全球统一市场，海外上市的存储厂市值已包含了市场对「每一个百分点份额」的定价。用美股可比公司的市值，反解出「每 1% 远期全球份额对应多少市值」，再乘以长鑫的远期份额。
操作：美光与闪迪的 NAND 份额恰好相等（均为 13%），因此美光（DRAM 和 NAND 标的公司）市值减去闪迪（纯 NAND 标的）市值，即等于美光 DRAM 业务对应的市值——10220 亿美元 - 2308 亿美元 = 7912 亿美元。将其除以美光 19.85% 的 DRAM 远期份额，得到 DRAM 每 1% 远期份额约值 398.6 亿美元。
结论：长鑫作为纯 DRAM 标的，远期份额 17%（当前约 8%），对应市值约 6776.76 亿美元，折合人民币约 4.58 万亿（按汇率 6.77 计算）。剔除少数股东损益占比约 24% 后，归母口径约3.49 万亿。
回测验证：海力士反算市值较实际偏高 9.44%，铠侠仅偏高 0.66%，结果与实际市值基本吻合。
视角二：盈利拆分PE估值——目标市值 2.85 万亿至 4.27 万亿元
第二种方法更底层：不借助外部锚点，直接预测长鑫自己的利润。存储厂的成本结构高度标准化，固定成本以折旧为主，由资本开支规模决定；可变成本随出货量线性变动。由于招股书未披露实际晶圆产能数据，测算以固定资产原值作为代理产能，乘以稼动率和产销率推算销量，再结合 ASP 得到营收。
逻辑：拆解收入（产能×稼动率×产销率× ASP）与成本（固定成本折旧+可变成本），预测净利润后给予 PE 倍数。
关键预测：
· 2027 年营收 4716 亿元，毛利率 86.96%，净利润 3747 亿元（整体口径）
· 剔除少数股东损益（假设占比 24% 不变），归母净利润约 2848 亿元
估值：东北证券认为，美光、SK 海力士对应 2027 年 PE 分别为 7.51 倍和 7.94 倍，但长鑫处于份额快速提升阶段（远期份额预计达 30% 左右），给予成长溢价，按 10-15 倍 PE，剔除少数股东损益后，对应归母净利润口径市值约2.85 万亿至 4.27 万亿元。
视角三：单位产能相对估值——目标市值 3.22 万亿至 3.99 万亿元
逻辑：用海外存储厂市值除以月产能，得到「每万片/月产能对应市值」，再乘以长鑫产能规划。
参照系：三大原厂每万片/月产能对应市值集中在 158-198 亿美元区间——海力士 160.45 亿美元、美光 197.80 亿美元、三星 158.91 亿美元。
结论：2027 年长鑫产能 45 万片/月，对应市值：
· 乐观情景（三大原厂均值 172 亿美元/万片）：52518 亿元
· 中性情景（含中国台湾系厂商均值 139 亿美元/万片）：42327 亿元
剔除少数股东损益后，对应约3.22 万亿至 3.99 万亿元。
三种方法汇总：收敛于 3.2 万亿至 5.7 万亿元
东北证券指出，长鑫 2025 年少数股东损益占比高达 73.76%，远高于三星、海力士、美光（均不足 1%），估值必须剔除该部分影响。
假设 2026、2027 年少数股东损益占比维持 24% 不变，三种方法结论如下：剔除少数股东损益影响后合理估值 3.2~5.7 万亿。
三个视角用的数据不同、逻辑链条不同，但最终归母口径的区间都落在 3～4.3 万亿附近。这种收敛本身是一个信号：在当前份额和产能假设下，这个量级的定价有较强的自洽性。
野村证券：目标价 116 元，隐含涨幅 1239%
7 月 27 日，野村证券也首次覆盖长鑫科技，给出更为激进的判断。
该行以「买入」评级启动覆盖，目标价 116 元人民币，对应约20 倍 PE——是美光当前估值（约 10 倍）的整整两倍，也是 SK 海力士当前估值的两倍有余。
以 IPO 发行价 8.66 元计算，116 元的目标价意味着隐含涨幅 1239.5%，对应市值约7.76 万亿人民币。
这一数字远超东北证券的估值区间上限 5.7 万亿，两者之间约 2 万亿的差距，本质上是对两个核心变量的不同押注：长鑫的份额天花板在哪里，以及市场应该给这家公司多少成长溢价。
2026 年只是起点！国产替代叠加 AI 需求，野村给予长鑫双重成长溢价
野村给出 20 倍 PE 溢价的底层逻辑，建立在三重判断之上。
其一，供给端结构性收紧将持续数年。该行核心论点是：「全球存储供给在未来数年内不太可能宽松。」三星、SK 海力士、美光的资本开支已大规模转向 HBM 与先进制程，通用 DRAM 的新增供给被结构性压制。这意味着长鑫所在的通用 DRAM 市场，将在相当长的时间内维持供不应求的格局，而非传统存储周期那种「涨两年、跌两年」的轮回。
其二，长鑫的份额提升逻辑是「加速」而非「线性」。 该行判断，随着长鑫产能持续扩张、制程从第四代向第五代迁移，其在全球通用 DRAM 市场的份额提升速度将超出市场预期。当前约 8% 的份额，在野村的模型中对应的远期空间，显然远不止东北证券假设的 17% 上限。野村隐含的远期份额假设，结合 7.76 万亿的目标市值反推，对应的份额空间可能在 25% 至 30% 区间，甚至更高。
其三，国产替代叠加 AI 需求，给予双重成长溢价。该行认为，长鑫不仅是一个存储周期标的，更是一个「国产替代」主题标的。中国云厂商、手机厂商对国产 DRAM 的采购意愿持续上升，这为长鑫提供了独立于全球周期之外的额外增量。与此同时，AI 服务器对 DRAM 的需求呈指数级增长，服务器单机 DRAM 搭载量是智能手机的近 80 倍，这一需求结构的变化将长期支撑 ASP 中枢上移。两重逻辑叠加，野村认为长鑫理应享有比海外同类公司更高的估值溢价，而非折价。
也就是说，野村不认为 2026 是峰值，只当它是起点。
在具体财务预测上，野村预测长鑫销售额和归母净利润将分别增长 63% 和 74%。驱动因素包括：产能从 2025 年的 27 万片/月扩张至 2027 年的 45 万片/月，制程迁移带来的每片晶圆价值量提升，以及 DRAM 均价在供给收紧背景下的持续上行。野村的盈利预测在绝对数字上较东北证券更为激进，而 20 倍 PE 的倍数假设则进一步放大了最终估值结果。
支撑这个更激进假设的，是供需数据：全球普通 DRAM 产能测算显示，2027 年缺口仍然存在；2026 年一季度 DRAM 合约价环比暴涨 93%～98%，大幅超出此前预期；长鑫 2026 年一季度毛利率已升至 79.16%，单季归母净利润 247.62 亿元。
涨价周期的高度，正在实时修正所有模型的输入假设。
从零到全球第四，长鑫用了七年
2019 年，长鑫科技（前身睿力集成）推出中国大陆首颗自主量产的 8Gb DDR4，实现了国产 DRAM 从无到有的突破。
七年后，这家公司已是中国第一、全球第四的 DRAM 厂商。根据 Omdia 数据，2025 年 Q4 长鑫全球市占率达 7.67%。
产品线上，长鑫已覆盖 DDR4/5 及 LPDDR4X/5/5X 全代际，并于 2024 年底停产自有 DDR4，产能全面转向 DDR5 与 LPDDR5/5X 等高价值产品。客户涵盖阿里、腾讯、字节及主流手机供应链。
产能方面，公司拥有合肥两座、北京一座共三座 12 吋晶圆厂，东北证券预计产能将从 2025 年的 27 万片/月扩张至 2027 年的 45 万片/月，全球占比由 14% 升至 17%。
财务拐点：涨价周期下，利润弹性惊人
长鑫的财务路径，是重资产存储厂的典型剧本——下行周期固定成本前置形成亏损，上行周期利润快速释放。
关键节点如下：
· 2025 年：归母净利润由亏损 163.40 亿元转为盈利 18.75 亿元，综合毛利率升至 40.99%，与三星（39.38%）基本持平
· 2026 年 Q1：单季营收 508 亿元（同比+719%），毛利率 79.16%，归母净利润 247.62 亿元
· 2026 年上半年：管理层预计营收 1100-1200 亿元，归母净利润 500-570 亿元
利润爆发的核心驱动是价格。根据 TrendForce 2026 年 6 月最新调查，2026 年 Q1 一般型 DRAM 合约价环比暴涨约 93%-98%，远超此前双位数的预测区间。
东北证券同时也列出四项主要风险：
1. 需求不及预期：AI 服务器建设放缓或消费电子复苏乏力。
2. 价格周期性下行：2022-2023 年曾出现价格较周期前跌幅达 50% 的深度下行。
3. 产能与技术迭代不及预期：第五代工艺平台研发若滞后，将影响量价兑现。
4. 国际贸易摩擦与供应链受限：地缘政治升温可能加剧产业链不稳定。
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