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10月26日周一
  1. Utility Dive48

    2026 电网韧性现状调查:运营风险上升,可负担性成最大投资障碍

    2026 年电网韧性现状调查显示,四分之三受访电力行业人士认为运营风险高于五年前,约五分之四预计未来五年韧性投资将增加,但 61% 认为可负担性与用户电价压力是加速投资的最大障碍。仅 48% 认同现有 SAIDI、SAIFI、CAIDI 等可靠性指标足以反映重大扰动时的表现,只有 17% 采用极端事件恢复等韧性专项指标。

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  2. Utility Dive55

    数据中心为何重新思考 800 VDC 供电架构:sidecar 过渡与楼外直流方案对比

    SMA 白皮书探讨随着机柜功率密度迈向 1 MW,数据中心为何转向 800 VDC 供电。sidecar 作为置于机柜旁的电源转换单元,可在不重建现有低压 AC 配电的情况下引入 800 VDC 机柜,但每兆瓦仍约 80 kW 损耗;改为在楼外一次完成中压交流到直流转换、直接分配直流,损耗可降至约 20 kW,并减少转换级数、释放白空间、简化冗余设计。

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  3. The Quantum Insider52

    研究提出用 Andreev qubit 自身超电流实现更简单的量子读出方法

    圣保罗大学与北京理工大学团队在 Physical Review B Letters 提出通过 Andreev qubit 自身产生的振荡超电流读取其状态,用 SQUID 探测磁场变化重建 qubit 信息,可省去辅助量子比特 ancilla 及重复重置。模拟在加入噪声和探测线圈反馈后达到 99.52%、99.81% 和 99.85% 的重建精度,该振荡超电流无需外部电压即可产生。

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  4. 巨潮资讯 · A 股公告70

    汇川技术发布2026年三季报:前三季度营收379.56亿元,同比增长19.88%

    汇川技术发布2026年三季报,1-9月营业收入379.56亿元,同比增长19.88%;归母净利润43.98亿元,同比增长3.38%;扣非净利润39.07亿元,同比增长0.49%。分业务看,工业自动化与数字化收入约199亿元,同比增长约27%,其中通用自动化约159亿元、同比增长约33%;新能源汽车动力系统约155亿元,同比增长约8%;智能机器人与数字能源新兴业务约21亿元,同比增长约88%。

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    关注理由:三季报分业务披露了工业自动化、新能源汽车动力系统和新兴业务的收入与增速,可用于跟踪通用自动化复苏和智能机器人业务的放量节奏。

  5. 巨潮资讯 · A 股公告46

    汇川技术2026年中期利润分配方案:每10股派现2.6元

    汇川技术(300124)董事会审议通过2026年中期利润分配方案,以扣除回购股份后的2,707,501,484股为基数,每10股派发现金股利2.6元(含税),合计派现703,950,385.84元(含税),不转增股本、不送红股。截至2026年9月30日,公司母公司累计可供分配利润为8,191,652,288.29元。若实施期间股本变动,公司将按每股分配比例不变原则调整分配总额。

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  6. EE Times60

    Google Project Suncatcher 原型入轨,在轨有效寿命成为处理器性能指标

    Google 的 Project Suncatcher 原型卫星于 2026 年 10 月 1 日搭乘 SpaceX 任务入轨,与 Planet 合作研制,用于测试商用 AI 硬件在轨运行表现,其 Trillium TPU 在发射前经过了振动与质子束辐照测试。文章指出轨道数据中心需自行解决发电、真空散热和星间高速通信,并援引 Turyshev 2026 年 4 月模型。

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  7. 华尔街见闻 · 摩根大通68

    摩根大通将宇树科技评级上调两级至增持,目标价升至995元

    摩根大通10月25日研报将宇树科技评级由低配上调两级至增持,2027年12月目标价从300元上调至995元,较10月23日收盘价624元高约59%。核心前提是物理AI突破窗口从最长10年提前至未来1至2年或2至3年;该行将宇树2028年人形机器人销量预测从4.1552万台上调至11.1554万台,2028年全球市场份额预测从8%升至21%,预计2026至2028年营收分别为28.19亿元。

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  8. 华尔街见闻 · 高盛73

    高盛承认美国企业债悲观情景不够悲观:Meta 首现负自由现金流,法国10年期国债收益率破5%

    高盛信用策略师 Amanda Lynam 承认美国投资级和高收益利差正快速逼近其下行情景峰值(IG 93基点、HY 335基点),预计将温和超出该区间,风险明确偏向进一步走阔。Meta 公布自2012年IPO以来首个自由现金流为负的季度,其CDS创历史新高;SpaceX约400亿美元芯片融资计划披露可能于下周定价,其2031年债券当周利差走阔55个基点至T+225。

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  9. 华尔街见闻 · 高盛57

    高盛FOMC前瞻:预计美联储10月按兵不动、12月落地本轮最后一次加息

    高盛经济研究团队在10月FOMC会议前瞻中预计,美联储10月将按兵不动,12月落地本轮第二次也是最后一次加息,依据是FOMC委员表态指向每隔一次会议加息一次的节奏。高盛指出,金融条件指数(FCI)自9月以来仅收紧约30个基点,略高于一次25基点加息对应的水平,不足以替代进一步加息。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

  10. TrendForce72

    SK hynix 三季报前瞻:营业利润或达 KRW 76–77 万亿、营业利润率约 78%,HBM4 与 LTA 受关注

    TrendForce 汇总韩媒与券商预测,SK hynix 将于 10 月 28 日发布三季报,市场预期 3Q26 营业利润 KRW 76–77 万亿、同比增长约 576%,营业利润率约 78.4%。关键看点包括 HBM4 开始反映用于 NVIDIA Vera Rubin 平台的销售但出货或连续两季低于预期,HBM4 ASP 到 2027 年较 2025 年预计上涨 121%。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

  11. 华尔街见闻 · 高盛67

    高盛下调 KOSPI 目标价至 9000 点,称存储芯片估值隐含 2027 年盈利暴跌 65% 过于悲观

    高盛策略团队在 10 月 25 日研报中将 KOSPI 12 个月目标价由 12000 点下调至 9000 点,降幅 25%,同时将 MXAPJ 指数目标由 1120 下调至 1040,但称市场定价过度悲观,修订后目标价仍隐含逾 60% 上行空间。报告估算当前半导体板块估值隐含 2027 年盈利下滑 65% 的预期;三星电子与 SK 海力士以约 3 倍远期市盈率交易。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

  12. a16z56

    a16z 发文称 AI 建设的瓶颈之一是技能劳动力,美国制造商正在延长现有员工工时并为新员工加薪。7/10 的行业人均工时增速超过员工人数增速;跳槽工人获得约 10% 加薪,约为留任员工约 5% 加薪的两倍。其引用的图表还显示 2019 年以来各品类 AI 硬件进口增速均快于美国本土产出,如计算机 +366% 对 +46%、电网及电气设备 +69% 对 -7%。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

    引用a16z@a16z

    Since 2019, imports of AI hardware have grown faster than US production in every category US production vs. imports: - Computers: +46% vs. +366% - Comms equipment: +87% vs. +175% - Semis: +76% vs. +131% - Grid & electrical equipment: -7% vs. +69% Charts of the Week: https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-attention-is-all

  13. Ben Bajarin20

    在我看来,马斯克不通过收购就无法达到 13GW+ 的电力目标。他现在尽力表现,是为了能以“一折价”收购一些新兴云服务商(neo clouds)。$NBIS $IREN $CRWV

    AI 生成摘要 · 以原文为准

    引用Nate Endicott@EndicottInvests

    In my opinion, Elon can’t hit 13GW+ without acquiring the power He’s doing this best so he can acquire some neo clouds for Pennies on the dollar $NBIS $IREN $CRWV

  14. Ben Bajarin36

    前沿需要以对抗前沿的方式来进行防御。 专用的网络安全模型也需要新型算力。类似于“加强版”机密计算,而这很可能就是量子技术最先落地的地方。

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    引用Nikesh Arora@nikesharora

    It's been an eventful week. Multiple vulnerabilites in Internet facing software, coding repositories, examples of agent behavior that seem concerning and a flurry of security specialists with solutions that can partially solve your problem. There in lies the challenge. Given the state of IT and security infrastructure, no one solution works. Let's break it down: 1/3 1. Vulnerabilites are being found and will continue to be found as models get more capable, the fragmented nature of the effort denies us the opportunity for a comprehensive find and replace option. 2. Even if all vulnerabilities could be found instantly and patches available - we will be reliant on the ability of enterprises to deploy all these changes at speed. It is not clear what the collateral impact of all these patches will/could be to our infrastructure of deployed en masse. We will need a hybrid patch approach. 3. Virtual patching(VP) is needed in conjunction with direct patching but for a comprehensive (VP) solve you have to be lucky enough to have "modern frontier defenders" (Cyber companies that have vaulted infrastructure that can create patches at speed and push content rapidly to protect their customers) you need them for your network traffic, your traffic to applications on the cloud, your WAF, your end point. 4. There will continue to be patches that will need to be deployed directly but virtual patching will take the heavy load off. 2/3 Medium term solve: Unfortunately token economics and current cyber architectures will not allow for defender swarms to contend with an offensive attack launched using agents. (Some x pundits who aren't steeped in cyber should take heed). Yes, theoretically we should aspire to have these agentic swarms defend us when we are under attack, unfortunately an attack is a sniper moment, chained vulnerabilities, cloaked attack followed by swift exfiltration. It's a speed program not a brute force problem. To solve for this, enterprises need to get their SOC architecture right, logs, feeds, cyber products orchestrated via a modern SOAR for swift response. Only then can we deploy agents to detect and remediate. In addition, enterprises need to modernize and dare I say platformize their perimeter stack to ensure consistency. Unfortunately, enterprises still seem to not see the urgency across the board, decisions are stuck, CIO/CISO's have a lot on their plate. While some honestly have bit seen the scale of such a problem before and it's hard convincing the organization that one needs to open the floodgates on modernizing the IT and security infrastructure. So we will continue to see environments being brought down to patch today it's for PHP, tomorrow it will be for the next one. 3/3 AI deployments are the"wild wild west" - LLM capabilities are expanding faster than we can build products to secure them. Sure an agent will jump across guardrails in a research lab, which is a lesson for all of us to deploy agents securely. But there is a lag between the discovery, the availability of that in a public model and the time needed for the cyber industry to build governance or an antidote. And no, dear frontier lab friends, the world cannot just trust you to build the solve. The infrastructure industry in tech builds and the cyber industry secured and provides assurance to the boards and organizations around security and safety. AI security is the new attack surface. CEOs (present company included) want AI adoption, getting the pace of adoption wrong could be the last decision we make, at the same time "deploying it wrong" could have the same consequence. There are billions of dollars being spent on coding, is your coding harness secure? Start there. If agents can jump guardrails, they can hide stuff in code. Validate business outcomes needed, test your user case and ensure agentic deployments are well guard railed. Deploy a second set of eyes to watch your deployments for drift, compliance and verifiability.

  15. a16z63

    a16z 发文对比 2019 年以来美国本土产量与进口增速:计算机 +46% 对 +366%,通信设备 +87% 对 +175%,半导体 +76% 对 +131%,电网与电气设备 -7% 对 +69%,各类别进口增速均快于本土产量。其引用内容补充称,美国工厂产能自 2019 年通信设备 +110%、半导体 +77%、计算机 +16%、电气设备 -9%,电气设备价格上涨 69%,为四类中最大涨幅。

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    引用a16z@a16z

    电力是 AI 建设浪潮面临的最大瓶颈之一,而美国生产电气设备的能力正在萎缩 2019 年以来美国工厂产能变化: - 通信设备:+110% - 半导体:+77% - 计算机:+16% - 电气设备:-9% 电气设备价格上涨 69%,是四类中涨幅最大的 本周图表:https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-attention-is-all

10月25日周日
  1. 巨潮资讯 · A 股公告34

    光迅科技与中国信科集团(香港)及信科财务公司签署金融服务协议暨关联交易公告

    光迅科技于2026年10月23日董事会审议通过两项关联交易议案:拟与中国信科全资子公司信科香港签署《金融服务协议》,约定存款、贷款及境外资金归集结算等服务,存款和贷款每年每日余额上限各为10亿元,其他金融服务任一会计年度费用不超过100万元;同时与信科(北京)财务公司签署补充协议,为其他金融服务设定年度费用上限100万元。两项交易尚须提交股东会审议,协议有效期三年。

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  2. 巨潮资讯 · A 股公告26

    光迅科技拟回购注销2022年限制性股票激励计划3.57万股限制性股票

    光迅科技董事会审议通过回购注销2022年限制性股票激励计划中1名离职激励对象持有的3.57万股限制性股票,回购价格为10.99元/股,共支付价款392,343元,全部为自有资金。北京市嘉源律师事务所出具法律意见书认为相关事项已取得现阶段必要的授权和批准,尚需提交股东会审议。回购注销完成后公司股份总数将由827,716,738股减至827,681,038股。

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  3. 巨潮资讯 · A 股公告28

    光迅科技(002281):薪酬与考核委员会核查同意回购注销1名离职激励对象35,700股限制性股票

    光迅科技董事会薪酬与考核委员会2026年第五次会议审议通过议案,同意回购注销1名已离职激励对象持有的已获授但尚未解除限售的限制性股票35,700股。委员会认为此举符合相关法规及公司《2022年限制性股票激励计划(草案修订稿)》规定,不存在损害公司及中小股东利益的情形。

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