秋季行情徐徐展开--股指月报--

7月1日--30日，股票型ET净流入5021亿元，其中宽基ETF3269亿元，行业主题ETF1701亿元宽基ETF中，科创50ETF净流入748亿元，高居榜首 7月1日--30日，行业主题ETF中，净流入居前的分别是，科创半导体材料设备ETF净流入395亿元，半导体材料设备ETF净流入317亿元，科创芯片净流入133亿元，国证芯片ETF净流入56亿元 7月24日--30日，股票型ET净流入1371亿元，其中宽基ETF1096亿元，行业主题ETF306亿元宽基ETF中，科创50ETF净流入224亿元、创业板指净流入231亿元 7月24日--30日，行业主题ETF中，净流入居前的分别是，科创半导体材料设备ETF净流入120亿元，半导体材料设备ETF净流入80亿元，科创芯片净流入21亿元，国证芯片ETF净流入21亿元 7月30日周四晚，美股半导体板块全线暴涨，存储龙头美光科技大涨18% 韩国综指周五大涨17.9%。摩根大通：韩国去杠杆基本结束，外资已重新入场 韩国海力士周五单日暴涨30% 长鑫7月27日上市，全球第四大存储芯片生产商，科创板最大规模IPO 世界人工智能大会7月17日至20日在上海举行 月之暗面K3大模型，参数2.8万亿，综合水平已和美国顶尖大模型接近 月之暗面Kimi K3体现“杰文斯悖论”效率提升反而增加资源消耗 花旗半导体分析师Peter Lee认为，Kimi K3触发“杰文斯悖论”，即技术效率提升降低单位使用成本后，最终资源总消耗不降反升，服务器DDR5和eSSD等通用内存需求仍会增加。 Kimi K3的吸引力来自低成本与高性能组合。公开价格显示，缓存命中输入价格为每百万token 0.3美元，输出价格为每百万token 15美元。目标是支持长周期智能体工作。 模型降价不会自动减少硬件需求。相反，低成本可能提高开发者和企业调用模型的意愿，推动更多AI智能体部署。智能体任务并非一次性问答，而是在连续任务中不断生成、读取和处理token。调用次数和任务长度上升，会把单位成本下降重新转化为总资源消耗。 Kimi K3仍不是轻量级部署方案，其运行需要多节点集群，超级节点配置超过64颗GPU。更重要的是，长上下文和智能体任务会推高KV Cache占用，进而增加推理端内存负担。 KV Cache需求直接关联服务器DDR5和eSSD。DDR5承担高频数据存取，eSSD受益于更大的缓存和数据存储需求。 美银证券指出，如果开源模型持续逼近，OpenAI，Anthropic和Google需要依靠更大规模训练，更多强化学习与合成数据循环，更重的测试时推理，以及更快的产品发布节奏来守住差异化。 数据来源：WIND，格林大华期货 阿里巴巴发布Qwen3.8，参数规模高达2.4万亿 7月19日，阿里巴巴发布旗舰大模型Qwen3.8 Max预览版，参数规模高达2.4万亿，官方称其综合能力在全球范围内仅次于Anthropic的Fable 5. 腾讯WorkBuddy智能体月活跃用户快速突破2000万户。智能体时代，算力需求激增 数据来源：腾讯，格林大华期货 亚马逊：在手订单近5000亿美元云业务需求远超产能AI投入三年回本 AWS二季营收达到422亿美元，同比增长36.7%，营业利润率达到39%。录得18个季度以来最快增速。 我们的在手订单达到4960亿美元，同比增长三位数。 我们没有足够的产能来满足2026年的所有需求，而且我相信2027年的情况也会如此。事实上，我们目前对2028年的预计需求已经非常惊人了。 AI的增长驱动核心业务，因为训练后的强化学习和代理工具使用主要在CPU上进行，而非AI加速器。 对于服务器和网络设备，平均而言，这项投资需要不到三年时间就能实现收支平衡。服务器的使用寿命目前至少为五到六年，而我们目前大部分的AI容量合同期限至少为五年。这意味着在实现收支平衡后的两到三年内，我们将在服务器和网络设备上产生可观的自由现金流。 对于使用寿命超过30年的数据中心，我们至少应该获得五到六代服务器经济效益。 亚马逊正在考虑向第三方直接出售自研芯片。 2026年的现金资本支出将约为2200亿美元，高于我们先前的约2000亿美元的估计。 数据来源：华为，格林大华期货 三星：存储供不应求2027年比今年更紧张60%至70%产能分给长期协议 在生成式AI与Agentic AI（代理型AI）需求的强力驱动下，三星营业利润高达89.5万亿韩元，同比飙升1814% 面对汹涌的算力需求，三星电子管理层在财报电话会上释放了明确的信号：供需缺口正在扩大。 随着Agentic AI（智能体AI）加速普及，Token消耗量呈指数级增长，不仅AI服务器需求空前，通用计算服务器需求也极为旺盛，通用计算需求呈指数级增长。 行业可用存储供应相对于需求依然明显不足。新建晶圆厂到实际开始生产需要超过3年，因此我们认为，在2028年以前，新增供应不太可能出现显著增长。预计2027年的供应约束将比2026年更加严重。 三星正与全球十大科技巨头签订含大额预付款的5年期滚动长单（LTAs），以锁定公司60%—70%的总产能，长单模式将成为未来业绩"压舱石"。包含大额预付款，分布于整个合同期。设置最低价格条款（价格底线）。 由于几乎每位客户都在寻求LTA，我们难以在可用产能范围内满足所有供应请求。 我们还在积极应对AI应用场景带来的服务器SSD需求增长。今年，服务器SSD预计将占我们NAND销售组合的60%以上。 微软：Azure收入增超40%，巨额AI投入换来更快的云收入增长 第四财季，Azure和其他云服务收入同比增长43%，明显好于市场预期的39.6%。智能云业务营收393亿美元。 微软云的商业剩余履约义务，即RPO，同比大增84%至6780亿美元。约为整个2026财年微软营收规模3318.4亿美元的两倍。 第四财季新增尚未开始执行的数据中心租约承诺超过1300亿美元，总额环比增长67.4%至3291亿美元，显示其AI算力扩张仍在加速。 包括融资租赁获得的资产在内，第四财季微软的资本支出达到410亿美元。以约1900亿美元的微软今年支出指引计算，全年支出将较上年增长61%。 微软正在以空前规模建设数据中心、采购AI芯片，并扩张云计算基础设施。 第四财季，微软新增尚未开始执行的数据中心租约承诺超过1300亿美元，增幅67.4%，是微软数据中心租赁规模的一次历史性跃升。 AI需求可能已经从早期试验阶段进入更大规模的商业部署阶段。企业客户不再只是测试Copilot或Azure AI服务，而是在长期云合同和软件订阅中锁定未来使用量。 数据来源：华为，格林大华期货 Meta：AI变现见成效只出售算力是愚蠢的开源模型是企业需要的 伴随着AI技术对核心业务的全面加速以及个人超级智能蓝图的展开，Meta Q2营收超预期增长28%。 Meta的AI投资不仅正在实实在在地赚钱，而且还在勾勒一个覆盖数十亿人的“超级智能”商业版图。 个人与商业AI代理（Agent）构成了Meta未来业绩指引和想象空间的最大看点。 关于出售算力，其表示仅仅出售所有的计算能力并获取短期利润是愚蠢的，相信销售智能的利润率将持续显著高于直接销售计算能力。利用算力构建智能并在其基础上创造复合价值，才是真正的商业飞轮。 目前整体行业产能将在可预见的未来保持紧张，Meta当前的计划是“旨在最大化2026年和2027年的产能”。 Meta在会上宣布上调资本支出预期，预计全年资本支出将在1300亿至1450亿美元之间。 为了满足庞大的算力需求，Meta正积极推进基础设施建设，包括刚刚宣布与BlackRock合作在德克萨斯州开发1吉瓦的新数据中心。 我们一直认为开源是生态系统的重要组成部分，对世界有益，它创造了对我们有益的反馈循环。 数据来源：华为，格林大华期货 谷歌上调资本开支，积压订单增加，租用第三方算力 公司再度上调2026年全年资本开支指引至1950亿-2050亿美元，高于此前1800亿-1900亿美元的预期。 第二季度，Google Cloud收入达到247.68亿美元，高于市场预期224.6亿美元，同比飙升82%，创近年来最快增速，显示AI投资正持续转化为商业回报。 谷歌云业务已签约但尚未确认收入的积压订单（backlog）增至5140亿美元，环比增长500亿美元。 谷歌承认，内部算力建设速度暂时无法完全满足客户需求。公司将在第三季度扩大第三方算力的使用，作为内部基础设施建成前的“过桥策略”。这将帮助公司在短期内承接更多大型云客户和多年度合同。 AI功能持续推动Google搜索查询量增长，公司网络安全产品需求亦保持强劲，新推出的Gemini 3.5 FlashCyber在成本效率方面表现突出。 在模型路线图方面，重心转向下一代旗舰模型Gemini 4，称其为“规模更大的下一代前沿模型”，目前正集中算力优先推进训练，并表示谷歌模型发布的节奏将会加快。 巴克莱在谷歌Q2财报后大幅上调资本支出预期：2027年升至3500亿美元，2028年升至5000亿美元，均超同期经营性现金流。核心驱动为Gemini 4大模型训练的算力需求。 数据来源：华为，格林大华期货 英特尔二季度财报大超预期，AI业务的爆发是最大的推手。由AI驱动的业务总体同比增长超过70%，其中包括创纪录的数据中心业务增长，并贡献了约70%的总营收。 英特尔处于AI基础设施大规模建设浪潮的核心受益位置，拥有x86 CPU、先进封装及晶圆代工三大战略资产。 面对AI带来的爆炸性算力需求，英特尔目前的产能已成为最大瓶颈。英特尔宣布将2026年的资本开支预期上调至200亿美元以上，较年初预期有大幅提升，并预告2027年的资本支出将显著高于2026年的水平。 整个行业正面临历史上最严峻的供应限制，涵盖了先进逻辑芯片、硅晶圆、存储器以及基板。在可预见的未来，这些短缺将持续存在。 除传统代工外，英特尔的定制芯片（ASIC）设计服务同样迎来爆发式增长。 CPU与GPU的比例在上升，我们现在认为这两者在现阶段已经几乎达到了平价（parity），从长远来看，在出货量基础上有可能最终更倾向于CPU。 7月16日台积电财报资本支出意外增加提振AI供应链信心 台积电将2026年资本支出指引由520亿至560亿美元上调至600亿至640亿美元，上调幅度超过10%。全年美元营收增速指引也由此前的"超过30%"进一步提高至"超过40%"，明显高于市场此前35%至40%的普遍预期。 台积电董事长在业绩会上表示，AI需求仍然"极为强劲"，并宣布将在美国新增1000亿美元投资，建设四座晶圆厂，使当地累计投资规模扩大至2650亿美元。 首席财务官表示，公司对AI长期发展趋势保持高度信心，未来三年的资本支出将明显高于过去三年。 台积电再次交出一份超预期的成绩单，也为近期市场关于AI投资周期是否见顶的争论给出了明确答案。 公司不仅二季度营收和盈利维持高增长，更罕见地大幅上调全年营收和资本支出指引，并明确表示未来数年的投资强度将继续提升，释放出AI需求仍处于快速扩张阶段的强烈信号。 相比单季业绩，更重要的是管理层对未来需求的判断。随着资本开支上调、AI加速器增长预期进一步增强，以及先进产能持续扩建，市场对AI基础设施景气周期的持续时间再次获得验证。 台积电此次上调全年展望不仅意味着自身成长动能进一步增强，也将提振整个AI半导体产业链信心，半导体设备、先进封装、存储等环节均有望继续受益。 数据来源：华为，格林大华期货 阿斯麦Q2业绩全面超预期再度上调全年指引 阿斯麦将2026年全年净销售额预期上调至430亿至450亿欧元，较此前360亿至400亿欧元的区间大幅提升。 AI芯片需求持续强劲推动订单激增，半导体光刻设备巨头ASML季报表现强劲，多项核心指标超越市场预期，并上调全年业绩展望。 公司表示，计划在2026年约65台低