美光Q4营收接近翻两番，615亿美元指引超市场预期

据CNBC报道，美光周三公布第四财季业绩，超出预期，营收同比接近翻两番。公司指引第一财季营收约为615亿美元，高于LSEG调查的分析师预期的570亿美元。

这家内存制造商是美国唯一的高带宽内存（HBM）生产商，该产品用于AI系统。公司表示，下一季度调整后每股收益预计约为38.15美元，而分析师模型预测为35.40美元。公司声明称，刚结束季度的净利润从一年前的32亿美元（每股2.83美元）升至377亿美元（每股32.87美元）。

第四季度DRAM营收同比增长343%，至398亿美元，占总销售额的73%。

过去一年来，受全球内存芯片供应紧张影响，美光股价上涨超过500%，市值突破1.2万亿美元（12000亿）。尽管其在三大HBM供应商中市场份额最小，另外两家是SK海力士和三星，但这并未阻碍其市值增长。股价已大幅上涨，且公司并非增长最快市场部分的最大玩家，这一组合决定了投资者对该季度数据的反应。

指引与资本开支账单

美光表示，正投资2500亿美元建设两个新的HBM园区。最大的一处于1月在新州Clay动工，而位于爱达荷州Boise的首个新工厂计划明年投产，据CNBC报道。

CEO Sanjay Mehrotra在财报电话会议上表示，公司拥有“强劲的未来HBM产品路线图”，并正在与Nvidia合作，将其描述为行业首个定制HBM实现。他还表示，美光在2026财年提高了所有员工的薪酬。这一细节出现在劳动力紧张的背景下：数百名美光员工威胁罢工，抗议其在台湾工厂的薪酬和谈判，而SK海力士和三星的类似行动产生了超过50万美元的奖金。

Gabelli Funds投资组合经理Hendi Susanto在发布后的一封邮件中写道，这是“美光又一次强劲的上调指引”，并补充道：“到目前为止，我没有听到任何负面数据点表明内存周期在可预见的未来会很快转向衰退。”

分析师在财报发布前保持建设性态度。据finance.biggo.com报道，JPMorgan重申1540美元的目标价，并描述财报前的局面为“建设性”。Yahoo! Finance Canada报道，在业绩超预期和上调指引后，分析师保持乐观，内存需求前景延伸至2027年。

市场的实际反应

股票反应远非狂热。CNBC指出，该股在盘后交易仅小幅上涨，并在周四报道其“几乎未动”，华尔街仍预期后续会有涨幅。

其他媒体对盘面的解读不同。inkl.com的标题称，尽管业绩超预期，该股“依然暴跌”。TradingView报道，由于提高的资本开支预测“压倒”了第四季度业绩超预期和第一季度高于共识的指引，该股在盘后下跌。这是框架上的真正分歧，而非数字差异，反映了AI内存交易有多少已被计入价格。

该季度头条营收数字也需要谨慎对待。qz.com和《首尔经济日报》均报道营收为542亿美元，而tokenpost.com描述营收跃升379%。CNBC将同一季度描述为营收从一年前的1132000万“接近翻两番”。公司自己的声明是同比比较最清晰的参考点。

对亚洲及更广泛供应链的影响

美光的数据带动了亚洲芯片股。Investing.com报道，日本芯片制造商因该财报上涨，称这是对AI交易的提振。Yahoo Finance报道，亚洲股票因芯片制造商上涨和美国通胀疲软而上升，日经指数表现更好。《韩国先驱报》描述内存短缺加剧，延长了韩国芯片制造商的繁荣。《韩国中央日报》报道，美光的创纪录盈利为三星和SK海力士带来了上行空间。

目光现在转向台积电，其财报电话会议定于10月15日，焦点是AI芯片需求，据tokenpost.com。与此同时，Nvidia一直在花自己的钱：据《波士顿环球报》9月28日报道，其董事会将芯片制造商的股票回购计划增加了1500亿美元。

不仅是内存

在供应链的其他地方，GlobalFoundries看到数据中心建设热潮中对中国光模块的“强劲”需求。公司光子学与射频部门高级副总裁Shankaran Janardhanan在9月27日发布的《南华早报》采访中告诉该报。Janardhanan表示，对用于高性能数据中心数据传输的中国光模块的需求，部分驱动了公司重注光子学的决定。他在上海的公司年度技术峰会上发言。

在电池方面，Transport & Environment于9月30日发布分析发现，到2030年，工业加速器法案范围内的电池（包括补贴或税收计划下的企业和私人电动车）将有足够的欧盟制造电池可用，前提是包括中等置信度项目在内的所有项目都实现。转载该分析的CleanTechnica报道，电池和正极活性材料的本地含量要求可能意味着2027年欧盟电池需求比当前基准额外增加34%。

T&E可持续投资与电池主管Xavier Sol表示：“欧洲工业竞争力取决于一个简单的问題：高价值清洁技术工作会来到欧洲，还是留在亚洲？”CleanTechnica称，T&E的分析直接反驳了汽车行业近期关于本地含量标准过于雄心勃勃的说法，并指出根据化学体系不同，中国控制全球pCAM和CAM生产能力的最高90%，LFP高达95%。

在堆栈更上游，Johnny Jingze Li、Abdulla Kuleib、Kalyan Basu和Gabriel A. Silva于9月28日提交到arXiv的一篇论文考察了17个开放权重语言模型在任务需要更多串行步骤时如何在注意力头之间重新分配活动。作者报告称，在大多数模型中，接近中间深度的层集中活动，而后续层将其分散。Qwen2.5基础模型从0.5B到7B在所有任务中分散程度低于平均模型，将活动集中在其后半部分，而Llama模型从1B到8B和OLMo-2在此处分散。Llama-3.1-70B和Qwen2.5-72B之间的对比在很大程度上成立，两者具有相同的层数和头数，且后训练模型保留了基础模型的大部分模式。

在半导体制造方面，Emergence AI表示，其神经形式AI技术正在进入与无晶圆厂芯片制造商的积极部署，而其客户中的集成器件制造商要求将该工作扩展到晶圆厂，据EE Times 9月30日报道。联合创始人兼执行董事长Satya Nitta在SEMICON India 2026上告诉EE Times：“你无法让芯片制造得更快，但你绝对可以用AI获得每片晶圆更高的良率芯片数量。”Nitta表示，神经形式AI将大语言模型与符号AI配对，算法提出方案，符号验证检查结果。据EE Times报道，他在Emergence AI任命Ian Eslick为CEO后约一个月担任执行董事长和首席科学家职务。