- 2026-03-20 22:58:46
美股異動 | 存儲概念股普跌 美光科技(MU.US)跌逾4%
智通財經APP獲悉，週五，存儲概念股普跌，閃迪(SNDK.US)跌逾7%，西部數據(WDC.US)跌6%，美光科技(MU.US)跌逾4%，希捷科技(STX.US)跌近4%。美光科技預計，2026財年資本支出將超過250億美元，高於市場此前預期的224億美元，並預計到2027財年支出將進一步大幅增加，尤其是晶圓廠建設相關投入將額外增加逾100億美元。高強度資本支出計劃令投資者情緒趨於謹慎。另外，市場對美光長期增長仍存在一定不確定性。作為AI算力核心廠商，英偉達在未來產品中對HBM供應商的選擇，將對美光產生重要影響。若其在後續架構中減少對美光產品的依賴，可能對公司構成衝擊。
- 2026-03-20 22:53:09
美股異動 | 戴爾科技(DELL.US)一度漲超7% 競爭對手超微電腦(SMCI.US)涉AI服務器走私案
智通財經APP獲悉，週五，戴爾科技(DELL.US)股價走高，一度漲超7%，截至發稿，該股漲超4.7%，報164美元。其直接競爭對手超微電腦(SMCI.US)盤中暴跌超27%。消息面上，據報道，超微電腦近日捲入違反美國出口管制的走私案件。美國紐約南區聯邦檢察官辦公室起訴公司聯合創始人等三人共謀規避出口管制，走私AI服務器。FBI指出，案件涉及數十億美元AI產品交易，對國家安全構成威脅。目前，聯合創始人等兩人已遭逮捕。超微電腦聲明，已停職涉事人員並終止合作，已完善合規機制，將配合調查。有分析稱，戴爾科技可能成為本輪事件的贏家。戴爾與超微電腦在企業級及 AI 基礎設施領域直接競爭，雙方的服務器、存儲及其他解決方案互為替代產品。在超微電腦面臨法律與經營不確定性之際，投資者認為戴爾有望承接部分流失的市場需求。
- 2026-03-20 22:13:52
美股異動 | 大型科技股普跌 特斯拉(TSLA.US)跌超2.5%
智通財經APP獲悉，週五，大型科技股普跌，截至發稿，特斯拉(TSLA.US)跌超2.5%，AMD(AMD.US)、Meta Platforms(META.US)跌超2%，谷歌(GOOG.US,GOOGL.US)、英偉達(NVDA.US)跌超1.5%，博通(AVGO.US)跌超1.4%，亞馬遜(AMZN.US)跌超1%，蘋果(AAPL.US)跌0.33%。美股三大指數下跌，納指跌1.2%，標普500指數跌0.85%，道指跌0.53%。
- 2026-03-20 22:07:30
美股異動 | 小鵬汽車(XPEV.US)跌逾6% 一季度汽車交付量預計同比大幅下滑
智通財經APP獲悉，週五，小鵬汽車(XPEV.US)跌逾6%，報17.93美元。消息面上，對於2026年第一季度，小鵬汽車預計，汽車交付量將介於61,000至66,000輛，同比減少約29.8%至35.1%；總收入預計介於人民幣122.0億元至132.8億元，同比減少約16.0%至22.8%。這一展望反映出春節等季節性因素對需求的短期壓制，以及汽車行業一季度傳統淡季效應。財報顯示，2025年第四季度，小鵬汽車淨收益達人民幣3.8億元，而上年同期虧損人民幣13.3億元，上一季度亦虧損人民幣3.8億元。季度總收入為人民幣222.5億元，同比增長38.2%，毛利率升至21.3%，創歷史新高。全年來看，公司實現汽車交付量429,445輛，同比增長125.9%，2025年總收入達人民幣767.2億元，同比增長87.7%，但全年淨虧損仍為人民幣11.4億元。
- 2026-03-20 21:41:50
美股異動 | 超微電腦(SMCI.US)大跌逾28% 聯合創始人涉非法出口指控
智通財經APP獲悉，週五，超微電腦(SMCI.US)大跌逾28%，報22.12美元。消息面上，據報道，超微電腦近日捲入違反美國出口管制的走私案件。美國紐約南區聯邦檢察官辦公室起訴公司聯合創始人等三人共謀規避出口管制，走私AI服務器。FBI指出，案件涉及數十億美元AI產品交易，對國家安全構成威脅。目前，聯合創始人等兩人已遭逮捕。超微電腦聲明，已停職涉事人員並終止合作，已完善合規機制，將配合調查。
- 2026-03-20 21:39:27
聯合利華(UL.US)擬以330億美元向味好美(MKC.US)出售食品業務 轉向專注美容護理健康
智通財經APP獲悉，聯合利華(UL.US)正在洽談將其食品業務出售給香料和調味品製造商味好美(MKC.US)，這將是自近一個世紀前成立以來，擁有Hellmann's蛋黃醬的聯合利華公司進行的最大規模的重組。這家英荷合資消費品公司週五表示，已收到味好美的收購要約，但尚不確定能否達成交易。據估計，食品業務潛在股權價值高達290億歐元(330億美元)。任何出售都將是味好美歷史上規模最大的交易，該公司145億美元的市值僅為聯合利華1010億英鎊(1350億美元)市值的一小部分。目前尚未公佈融資細節，但據一位知情人士透露，交易很可能採用所謂的“反向莫里斯信託”(Reverse Morris Trust)結構，這種併購方式旨在實現免税。一位知情人士透露，兩家公司正努力爭取在本月底前達成協議。出售聯合利華的食品業務將標誌着聯合利華結束與卡夫亨氏(KHC.US)、雀巢和百事可樂(PEP.US)等大型食品競爭對手的競爭。這也將使這家跨國公司轉型為一家與歐萊雅、拜爾斯道夫和雅詩蘭黛(EL.US)等公司比肩的大型家居和個人護理公司。聯合利華首席執行官費爾南多·費爾南德斯(Fernando Fernandez)上任一年後，明確表示食品不再是他的主要關注點，他認為美容、個人護理和健康才是未來增長的關鍵。由於高通脹和地緣政治不確定性，消費者(尤其是美國消費者)支出減少，大型食品企業正經歷着一場持續多年的變革。在英國等市場，超市憑藉高質量的自有品牌產品，市場份額也在不斷擴大。與此同時，服用減肥藥物的人羣以及奉行高蛋白、高纖維、低加工食品飲食的人羣，也促使消費者減少購買量，轉而選擇更健康、更新鮮的食品。與美容和個人護理領域的增長相比，這些變化使得食品行業對聯合利華等跨國公司的吸引力有所下降，消費者越來越願意在美容和個人護理領域揮霍，從多步驟護膚程序到香水系列，無所不包。費爾南德斯已經表示，他希望在中期內，聯合利華的營業額中三分之二來自多芬香皂、Liquid IV 補水沖劑和德美樂嘉護膚品等品牌，而目前這些品牌的收入約佔總收入的一半。伯恩斯坦分析師卡勒姆·埃利奧特(Callum Elliott)及其團隊指出，在20世紀90年代和21世紀初，當消費品集團認為規模越大越好時，多元化“在很大程度上是合理的” 。但這種模式已經改變：“跨品類規模帶來的好處不再能抵消複雜性帶來的弊端，”埃利奧特週五撰文寫道。過去十年，聯合利華一直在向更簡化的商業模式轉型，減少對食品的依賴。它已經出售了旗下的茶葉業務、包括“我不敢相信這不是黃油!”(I Can't Believe It's Not Butter!)在內的全球塗抹醬部門，以及最近的零食品牌Graze和人造肉製造商The Vegetarian Butcher。去年，聯合利華將其冰淇淋業務分拆為夢龍冰淇淋公司，保留了近 20% 的股份，並已預留 10 億歐元和 15 億歐元用於出售小型食品品牌。不過，聯合利華不太可能低價出售其剩餘的“極具吸引力”的食品部門。該部門仍然擁有眾多強勢品牌，包括在美國和巴西市場佔據主導地位的Hellmann's蛋黃醬，以及僅次於Dove的聯合利華第二暢銷品牌Knorr濃湯寶。考驗時期任何交易對味好美來説都是一次重大考驗，畢竟與規模更大的聯合利華相比，味好美顯得相形見絀。該公司於1889年在美國起家，最初銷售沙士汽水，後來發展成為香料和調味料的大型生產商。味好美以其紅白相間的香料和草藥罐而聞名，如今正努力成為全球調味品貨架上的領軍企業。近年來，味好美一直在英國和波蘭等市場收購當地領先企業，業務範圍從香料擴展到辣椒醬和風味蛋黃醬等產品的主要銷售商，這些產品尤其受到年輕消費者的歡迎。2017年，味好美斥資42億美元收購了利潔時集團(Reckitt Benckiser Group Plc)旗下的食品部門RB Foods，這是該公司進軍調味品領域的最大一步，也因此獲得了French's芥末醬和Frank's RedHot辣醬等關鍵品牌。大約十年前，味好美曾試圖收購英國Premier Foods公司(旗下擁有Bisto肉汁品牌)，但最終未能達成交易。Quilter Cheviot分析師克里斯·貝克特(Chris Beckett)在消息公佈後寫道，將聯合利華的食品業務與味好美合併“絕非易事”，“規模上的差距，加上味好美目前 2.7 倍的負債率，意味着任何交易都可能非常複雜。”本週早些時候，分析師警告説，雖然出售食品業務將提振聯合利華股東的利益，並使公司能夠專注於增長更快的領域，但短期內也可能分散管理層的注意力。巴克萊銀行的沃倫·阿克曼(Warren Ackerman)寫道：“聯合利華遲早需要撕掉創可貼，有人可能會説永遠沒有合適的時機，但考慮到其他所有正在發生的事情，我們認為現在還不是時候。”
- 2026-03-20 21:00:58
高盛(GS.US)CEO：併購交易復甦助力超越回報目標，資管部門回報率劍指19%
智通財經APP獲悉，高盛(GS.US)首席執行官大衞·所羅門(David Solomon)指出，併購交易的復甦以及財富管理和另類投資業務的增長，將助力公司超越其回報目標。所羅門在週五致股東的信中寫道：“隨着監管環境的變化，董事會和首席執行官們認為，他們更有可能執行戰略交易，以擴大規模或提升競爭地位。”他還補充説，高管們在交易方面採取了“更加積極主動”的策略。高盛表示：“我們有信心實現貫穿整個經濟週期的15%左右的回報目標，並在短期內超越這些目標。”信中還提到，高盛計劃在未來三到五年內，其資產和財富管理部門的回報率達到17%至19%。信中指出，高盛將“尋求各種途徑”來發展其資產和財富管理部門，但“併購門檻仍然很高”。報告指出，鑑於地緣政治緊張局勢、政策不確定性以及人工智能引發的普遍市場波動，實現預期回報“並非一帆風順”。這種焦慮情緒已經波及到私人信貸公司，投資者越來越擔心這些貸款機構過度依賴可能被人工智能淘汰的軟件公司，並擔憂信貸質量可能正在惡化。所羅門寫道，這些擔憂“提醒我們信貸週期並未結束”。他表示，市場波動性越大，就越需要“謹慎的風險管理”，而這正是高盛關注的重點。所羅門表示，從長遠來看，隨着更多公司部署此類技術以及投資的增長，人工智能的益處將會“逐漸顯現”。他寫道：“任何新技術都會有贏家和輸家。”高盛自身正致力於將人工智能推廣到其業務的六個初始領域：客户准入、供應商管理、監管報告、貸款、企業風險管理和銷售。該公司去年告訴員工，隨着公司在各個業務部門進一步節省成本並抓住人工智能帶來的機遇，預計會有更多裁員。
- 2026-03-20 20:56:04
軍費狂潮催生軟件需求，SAP(SAP.US)CEO: 國防工業成公司增長最快業務板塊
智通財經APP獲悉，SAP(SAP.US)首席執行官Christian Klein表示，隨着全球軍費開支大幅攀升，國防工業已成為該公司增長最快的業務板塊。Klein本週接受採訪時表示："市場對更先進的軟件和人工智能以支持業務規模化有着旺盛需求。"他確認，該行業為公司貢獻了約10%的收入。在2022年俄烏衝突後歐洲防務預算激增的背景下，伊朗戰爭成為最新一場推動軍費大幅上升的重大沖突。Klein表示，隨着數千億美元資金涌入國防工業以增加武器庫存和提升戰備能力，全球軍方對升級其軟件系統也表現出濃厚興趣。SAP正將德國聯邦國防軍的系統遷移至其新一代軟件平台，用於運行後勤、人事管理和行政程序。儘管部分項目因軟件故障而延期，但Klein表示，公司已克服這些問題，並證明SAP有能力為軍方實施複雜項目。"我們確實遇到過問題，我第一個承認這一點，"Klein説道。問題出現在系統斷開連接後，需要在恢復在線時上傳記錄數據，這對於有時會數天處於信號中斷狀態的海軍艦艇而言是一項必要功能。"全球各地有不同的法規和不同的數據隱私要求。我們要解決的確實是一個複雜的業務問題，"Klein表示。"但這同時也是SAP的競爭優勢所在。"不過Klein指出，要評估全球衝突對SAP的整體影響還為時過早。伊朗戰爭也顛覆了中東地區的能源供應鏈、金融體系、政府運作和交通運輸，所有這些領域都依賴像SAP這樣的企業資源規劃系統。沙特阿美、沙特奧瓦爾銀行以及迪拜商場運營商馬吉德·富塔伊姆等企業，均位於這家總部位於德國瓦爾多夫的公司客户之列。
- 2026-03-20 18:58:32
諾華(NVS.US)擬斥資30億美元收購Synnovation Therapeutics乳腺癌藥物資產
智通財經APP獲悉，諾華集團(NVS.US)同意以最高30億美元的價格收購Synnovation Therapeutics旗下一款實驗性乳腺癌藥物，以強化其腫瘤學產品管線。根據週五發佈的聲明，這家瑞士製藥巨頭將向該美國生物技術公司支付20億美元首付款，以及最高10億美元的里程碑付款，用於收購其正開發該潛在療法的Pikavation Therapeutics業務。此項交易預計將於今年上半年完成，尚待監管批准。交易將進一步推動首席執行官Vas Narasimhan以精準療法擴充諾華腫瘤學產品組合的戰略。根據市場彙編的分析師預期，諾華目前用於治療此類乳腺癌的藥物Piqray，今年銷售額預計將下滑9%，至約3.48億美元。Vontobel分析師斯特凡·施耐德在一份報告中指出："在現有管線中增添一款下一代資產，是頗具戰略意義的舉措。"蘇黎世州銀行的烏爾斯·弗裏切則表示，此次交易是"積極的第一步"，預計未來數月內還會有類似的交易發生。兩家公司表示，該口服療法針對HR+/HER2-乳腺癌患者，目前正處於針對乳腺癌及其他晚期實體瘤的1/2期研究評估階段。諾華稱，該藥物旨在精準靶向腫瘤細胞，同時減少對正常細胞的影響，這種策略有望"為患者帶來更好的耐受性和更持久的獲益"。截至週四，諾華股價年內累計上漲6.6%。Synnovation為私營企業。
- 2026-03-20 17:14:57
尋找金融領域的ImageNet｜奇富科技直播實錄：信貸多模態AI如何定標準？
近日，奇富科技聯合復旦大學、華南理工大學研究人員共同發起了一場以“信貸多模態AI如何定標準”為主題的直播討論。直播深度解析首個面向信貸場景的多模態評測基準FCMBench-V1.0——該基準圍繞多模態感知、推理與決策等關鍵環節設計評估任務，並同步開源數據集與評測工具，試圖為金融AI建立一把可被廣泛認可的“尺子”。整場分享時長1小時，融合學術前沿與產業實踐，為金融機構、科研院校及行業從業者提供了專業參考與發展思路。以下為本次直播核心內容梳理。產業實踐視角：FCMBench讓金融AI模型能力有了統一衡量標尺奇富科技多模態負責人楊葉輝率先從產業實踐角度，剖析了金融AI的發展痛點與FCMBench-V1.0的研發初衷和核心設計邏輯。他形象地將AI比作工具“鋤頭”，而金融、醫療這類高門檻行業則是具備發展潛力的“肥沃土地”，金融業務對隱私、安全、合規的天然高要求，決定了模型能力的驗證絕不能靠“自説自話”，必須建立一套客觀、統一的評測體系。FCMBench-V1.0的誕生，正是為了解決金融機構在模型選型時的核心困惑。楊葉輝指出，當前金融行業存在不同模型各自宣稱高評分、卻無統一對比標準的問題，且模型在實驗室環境與真實生產環境中還易出現性能大幅下滑的情況，FCMBench的核心價值，就是做一把衡量模型能力的“統一尺子”，把不同模型拉到同一條起跑線上，讓其能力在真實業務條件下接受檢驗。圍繞這把“尺子”的設計，楊葉輝提出了FCMBench堅守的三大原則：公平性、科學性、實戰性。公平性杜絕“自説自話”，建立統一評測底線；科學性體現為數據分佈、任務與難度設置合理，可有效區分算法差異；實戰性則是核心，力求模型在基準上的優異表現能直接適配真實業務場景。為了讓評測更貼合實際，FCMBench通過模擬十餘種真實拍攝干擾、設置證件信息合理性判斷、多證件比對等推理類任務，還原信貸業務中的各類風險場景。楊葉輝舉例，若用户提供的年收入累計超50萬但納税比例低於10%，這類明顯的風險點便是FCMBench納入的推理類難題，以此考驗模型的風險識別和反欺詐判斷能力，確保評測任務設置的實際價值。在楊葉輝看來，FCMBench並非“為做而做”，其核心目標是反哺業務及行業本身，定位是金融行業的公共資源，旨在通過統一標準實現AI能力與業務價值的深度綁定。同時，FCMBench也是金融大模型學術研究與產業應用的溝通橋樑，技術層面將持續擴充任務、數據類型、語種與模態，實現信貸AI全場景覆蓋；行業層面則會聯動高校攻關技術難點，邀請銀行及各類金融機構深度參與共建，豐富真實業務數據與場景，推動其升級為行業公認的評測標準乃至團體標準，成為金融機構模型選型與合作的實戰門檻。學術研究視角：金融AI的“ImageNet時刻”亟待到來如果説產業界關注的是“尺子”怎麼用，那麼學術界更關心“尺子”為何缺失，以及如何打造一把真正公信力的“標尺”。復旦大學陳濤教授從AI發展史切入，直指問題本質：“AI大模型發展高度依賴開源生態，而金融領域目前缺乏國內外公認的統一評測數據集與標準。沒有統一‘尺子’，企業與學術界難以協同投入研究，無法形成強有力的發展生態，這從根本上制約了金融大模型的誕生。”他將目光投向了深度學習的里程碑——ImageNet。“ImageNet數據集推動了深度學習的爆發，成為圖像識別領域的統一評測標杆，類似的評測標準是AI行業突破的關鍵。”陳濤認為，當前金融領域正缺乏這種統一、全面的評測數據集，難以形成協同發展生態，亟需打造屬於自身的“ImageNet”。對於奇富科技推出的FCMBench-V1.0，陳濤評價其為當前國內外金融信貸領域規模大、權威性高的統一評測基準之一。相較於行業內其他零散的評測數據集，FCMBench-V1.0首次實現了模態統一，覆蓋信貸、風控等多類核心任務，且全程面向真實業務場景設計，由奇富科技及業界首發的特性，讓其兼具全面性與實用性，成為金融領域打造專屬“ImageNet”的重要探索。產學研融合視角：金融AI落地優勢顯著，FCMBench銜接產業需求與人才培養華南理工大學許言午教授則從產學研融合的角度，解讀了金融AI的實際應用現狀、落地優勢，並闡述了FCMBench在行業人才培養方面的重要價值。他首先澄清了一個普遍誤解：“很多人直覺上覺得AI在金融領域‘存在感不強’，其實並不準確。AI早已深度參與保險定價、資產評估和量化交易等核心場景，只是這些價值並不直接呈現在ToC產品中，因此‘看不見’。”同時，許言午還指出，相較於醫療等其他高門檻行業，金融AI具備顯著的落地效率優勢，落地效率可達數十倍乃至上百倍。這一優勢的背後，是金融信貸領域可通過歷史數據回測、雙模型並行測試的方式，快速驗證模型實際效果，模型調整週期極短；而醫療行業若變更算法，需重新完成臨牀前實驗等全流程驗證，耗時可達三五年，二者的實操成本存在巨大差距。對於金融數據集的打造，許言午提出了三大核心要素：價值驅動、全面精巧、公正普惠。他認為，優質的金融數據集，首先要選題有價值且具備創新性，能夠真正解決行業實際問題；其次設計要全面精巧，兼顧行業多維度的應用需求；最後測評方式要公平公正，立足行業公共價值打造，而非以私利為導向。而FCMBench-V1.0的推出，恰好契合了這三大要素，同時還在金融行業人才培養方面發揮着重要作用。許言午表示，FCMBench是銜接人才培養與金融行業需求、完善行業人才梯隊的重要紐帶，它既能為AI輔脩金融等方向的學生提供真實的產業實踐場景，提升其就業競爭力，也能為算法類專業學生提供貼合實際的金融行業應用場景，助力其快速適配金融領域的崗位需求，進而為金融行業持續補充優質人才，完善行業人才梯隊建設。本次直播中，三位嘉賓分別從產業實踐、學術研究、產學研融合三個不同維度，圍繞信貸多模態AI標準建設展開深度探討，讓行業對金融AI的發展現狀、痛點及未來方向有了更清晰的認知。未來，隨着FCMBench-V1.0的持續運營與共建，以及更多金融機構、科研院校的參與，金融領域有望逐步形成類似ImageNet的開源生態，讓AI技術與金融業務實現更深度的融合，推動金融AI朝着標準化、規範化的方向發展，最終實現技術突破與產業落地的雙向賦能。
