马上知道 / 2026年4月19日 / 阅读时间约6分钟

AI & 一级市场

它石智航4.55亿美金Pre-A轮创中国具身智能最大单笔

成立仅一年多的它石智航于4月16日官宣完成约4.55亿美金Pre-A轮融资，刷新中国具身智能最高单轮纪录。本轮由高瓴创投与红杉中国联合领投，美团龙珠、中金资本、启明创投、蓝驰创投等跟投，北京机器人产业发展投资基金与上海国投先导作为国资首次进入具身智能项目。公司累计融资已逾17亿元人民币，资金将用于通用具身大模型AWE研发与顶级人才吸纳，董事长李震宇强调下一轮将重点投向「真干活、真量产」的机器人。（据公开市场信息、据企业官方公告)

【投黑马点评】
一级市场向「具身大脑供应商」倾斜的趋势再次被确认。左侧窗口转向VLA与世界模型的二线底座、数据采集终端与仿真评测平台——这些环节尚未被顶级美元基金完全覆盖，是国资与产业资本的次优位。

智元机器人合作伙伴大会一次性上线4款本体+4个AI大模型

智元机器人4月17日在上海举行2026合作伙伴大会，集中发布4款本体新品、4个自研大模型、7套行业解决方案，并扩展开源数据集AGIBOT WORLD 2026。此前一周的「AI WEEK」已完成GO-2基础模型与Genie Envisioner World Simulator 2.0世界模型开源；4月14日，精灵G2人形机器人在龙旗科技产线实现连续8小时作业，单小时处理310件、成功率99.5%。（据企业官方公告、综合公开信息整理)

【投黑马点评】
头部厂商把「硬件+大模型+数据集+世界模型」捆绑开源，生态之争开打。留意为头部做末端执行器、灵巧手、力控关节与视触觉传感器的二梯队团队——硬件国产化卡位比大模型跟随更具左侧价值。

京东发布行业首个具身数据全链路基础设施

京东在4月16日具身智能生态发布会上，推出覆盖「采、存、标、训、评、仿、测」全链路的具身智能数据基础设施，自研超高清采集终端JoyEgoCam、具身大模型JoyAI-RA、具身智能数据交易平台等集体亮相。公司宣布将建设全球规模最大的具身智能数据采集中心，未来两年组织最多60万人参与真实场景数据采集，目标累计1000万小时人类动作视频。（据企业官方公告)

【投黑马点评】
具身数据是比模型更难复制的护城河，头部厂商正用C端供应链动员能力包圈。早期应追踪垂直场景（厨房、医疗、工业）的数据标注新势力，以及sim-to-real迁移框架——它们是底座项目的长期外包链。

Anthropic推Claude Design，Opus 4.7同步通用可用

Anthropic于4月17日发布Claude Design视觉设计工具，以「对话即设计」为定位，面向创始人、产品经理、市场人员与工程师，支持通过自然语言快速产出原型、演示文稿与营销素材；底层由Claude Opus 4.7驱动，该模型同日进入通用可用阶段，软件工程、视觉与长时Agent任务能力均有提升。（据企业官方公告)

【投黑马点评】
大模型厂商从「卖API」转向「卖应用」，头部公司开始切入Figma、Canva式SaaS赛道。左侧机会留给Claude Design覆盖不到的垂直设计工具——工业CAD、建筑渲染、游戏美术、电商素材批量生成，Anthropic短期不会亲自下场。

科技商业

阿里云、百度智能云AI算力调价今日落地，上调幅度5%-34%

自4月18日起，阿里云与百度智能云此前发布的AI算力与存储产品调价方案正式生效。阿里云平头哥真武810E等算力卡产品价格上调5%-34%，文件存储CPFS智算版涨幅30%；百度智能云AI算力相关产品服务上调约5%-30%，并行文件存储约30%。两家同时将Token调用需求爆发与核心硬件成本上涨作为主要动因，中国云计算「只降不升」20年惯例被打破。（据企业官方公告、据公开市场信息)

【投黑马点评】
卖方市场信号正式确立，算力供给层议价权发生转移。左侧追踪具备国产替代能力的GPU方案商、液冷/风冷算力中心运营商，以及电费与算力成本对冲的能效优化SaaS——下一轮补贴与订单的承接方。

三星HBM4量产领跑，HBM4E样品5月对接英伟达下一代平台

三星此前已宣布HBM4量产并开始商业交付，速率11.7Gbps较业界标准提升46%，预计2026年HBM销量同比增长三倍以上。最新供应链消息显示，三星将于5月中旬前生产出首批符合英伟达标准的HBM4E样品；SK海力士则与台积电合作，将12nm逻辑芯片集成进16层HBM4基底，三星维持「4nm自家逻辑+3D封装」一体化垂直整合。（据企业官方公告、据行业研究机构)

【投黑马点评】
HBM竞争从容量扩张切向「逻辑基底+先进封装」工艺维度，台积电拿下HBM大脑代工增量订单。国内机会在TSV设备、临时键合材料、测试机，以及HBM基底Chiplet初创——AI卡脖子环节的二阶窗口。

英伟达Rubin平台首批云合作方确认，AWS与CoreWeave领衔候补

英伟达在GTC 2026发布的Vera Rubin AI平台预计下半年通过云服务商与硬件制造商出货，首批部署客户已锁定AWS、Google Cloud、微软、OCI，以及CoreWeave、Lambda、Nebius、Nscale等云合作伙伴。Rubin GPU NVFP4推理性能达50 PFLOPS，为Blackwell GB200的5倍；训练性能35 PFLOPS，为上代的3.5倍。（据企业官方公告)

【投黑马点评】
下一代训练算力的「首批卡」分配格局已基本敲定，早期价值不在云大厂而在周边配套。留意高速互联（NVLink 6外围芯片）、液冷板式换热器、新型电源模块与光模块厂商——Rubin上线时，这批供应商最先进入财报兑现窗口。

吉利Q1新能源49.1万辆，中国新能源汽车出口同比暴增1.3倍

吉利控股4月14日披露2026年第一季度总销量93.8万辆，其中新能源49.1万辆，新能源渗透率52.4%。同期中国新能源汽车一季度出口95.4万辆，占汽车出口总量42.8%；3月单月出口37.1万辆同比增长1.3倍。截至一季度末，全国充电桩保有量突破1500万台，车桩比降至约1.2:1，基础设施继续领跑全球。（据公开财报、据行业研究机构)

【投黑马点评】
新能源出口从「价格战」切向「电动+智驾组合包」，整车溢价在海外重新抬头。左侧窗口转向海外售后服务、本地化充电运营、关键零部件（电驱、BMS、车规MCU）的出海合规认证服务——整车厂吃不下的毛细血管是早期标的池。

今日左侧信号

信号：一级市场资本与底座技术同步向具身智能倾斜，「数据-模型-本体」全链条的早期窗口正在加速关闭头部机会、打开二梯队机会。

追踪方向：数据层追踪垂直场景的标注与采集供应商；模型层追踪VLA世界模型的二线底座与仿真评测；硬件层追踪灵巧手、力控关节与视触觉传感器；落地层追踪工业、医疗、家用场景的方案集成商。建议深挖 → 黑马雷达 / 前沿信号。

── 投黑马研究团队

马上知道 / 2026年4月6日 / 阅读时间约5分钟

AI & 一级市场

OpenAI关闭Sora，团队全面转向世界模型

OpenAI正式宣布关闭旗下视频生成应用Sora，网页端与App将于4月26日停止服务，API将于9月24日下线。Sora全球用户数在峰值约100万后迅速跌至50万以下，日运营成本高达约100万美元。与此同时，迪士尼此前已承诺10亿美元的合作协议随之告吹——据悉迪士尼CEO在公开宣布前不到一小时才获知消息。Sora团队将整体转向世界模型与机器人方向的长期研究。（据企业官方公告、综合公开信息整理）

【投黑马点评】 Sora的退场标志着「AI视频生成」从独立赛道降级为通用模型附属功能，真正的价值锚点正迁移至世界模型——即物理世界的理解与模拟。左侧投资者应追踪世界模型基础设施层与物理仿真引擎方向的早期标的。

Physical Intelligence新轮融资10亿，估值4个月翻倍

由前Google DeepMind研究人员创立的机器人公司Physical Intelligence正在洽谈约10亿美元新一轮融资，投后估值将超过110亿美元，较4个月前56亿美元估值翻倍。同期数据显示，2026年Q1全球物理AI赛道27家公司合计融资超60亿美元，其中Rivian衍生的Mind Robotics以5亿美元A轮领跑工业机器人方向。（据公开市场信息）

【投黑马点评】 Physical Intelligence的估值飙升印证了一个结构性判断：基础模型能力正在从数字世界「溢出」到物理世界，机器人不再是硬件问题而是AI问题。一级市场窗口在于「模型-执行」中间层——动作规划、力觉感知、场景泛化模块，这些环节尚未被巨头锁定。

SK Hynix启动130亿美元ADR赴美上市

韩国存储芯片巨头SK Hynix已于3月24日秘密提交F-1注册文件，拟在美国以ADR形式上市，募资规模约130亿美元，将成为22年来最大规模赴美上市案。高盛、花旗、摩根大通、美国银行四大投行联席承销。募集资金将主要用于HBM（高带宽内存）等AI芯片产能扩建。美银预计2026年全球HBM市场规模将达546亿美元，同比增长58%。（据公开市场信息、据行业研究机构）

【投黑马点评】 SK Hynix赴美上市本质上是用美元资本锁定HBM产能垄断地位——当AI推理需求从云端向端侧扩散，存储带宽将成为比算力更紧迫的瓶颈。一级市场应关注HBM封装设备、先进封装材料等配套环节中被低估的早期供应商。

高盛：AI驱动半导体收入2026年增长49%

高盛4月5日发布报告指出，受AI需求强劲驱动，全球半导体收入预计2026年增长49%，AI相关硬件收入在Q4有望突破7000亿美元。报告同时指出，美国AI相关投资较2022年已累计增长3250亿美元，占GDP比重升至1.1%，数据中心建设相关岗位自2022年以来增加21.2万个。学术研究显示AI对生产率的平均提升效应为23%。（据行业研究机构）

【投黑马点评】 49%的增长预期意味着半导体行业正经历堪比2000年互联网时代的结构性扩张。但与上一轮不同，本轮增长的驱动力集中在推理侧而非训练侧——推理芯片、边缘AI芯片、定制ASIC方向的早期公司正处于估值洼地。

科技商业

特朗普拟豁免科技巨头AI芯片关税

美国政府计划对亚马逊、谷歌、微软等大型科技公司在建设AI数据中心时所需芯片予以关税豁免，优惠措施由商务部提供，并与台积电在美投资承诺直接挂钩。与此同时，特朗普政府正推进要求芯片企业本土生产量与进口量保持1:1的新政，长期不达标企业将面临额外关税惩罚。（据监管机构公告、综合公开信息整理）

【投黑马点评】 「豁免+对等生产」的组合拳本质上是用关税工具重塑半导体供应链地理分布。对一级市场而言，美国本土晶圆厂配套（设备安装、洁净室工程、特种气体供应）正在形成一个被忽视的早期投资窗口。

百度昆仑芯赴港IPO推进，预计营收增6倍

百度旗下AI芯片子公司昆仑芯已于1月1日秘密向港交所提交上市申请，目前IPO流程持续推进中。大摩预测昆仑芯2026年营收将从2025年的约13亿元增长至83亿元，增幅超6倍。昆仑芯M100芯片主攻大规模推理场景，计划2026年上半年量产，下一代M300面向多模态训练与推理，预计2027年推出。截至2024年，昆仑芯累计出货690万颗，位居国产AI芯片前列。（据企业官方公告、据行业研究机构）

【投黑马点评】 昆仑芯IPO是国产AI芯片从「替代可用」迈向「资本化变现」的里程碑——当DeepSeek V4验证了国产芯片跑旗舰模型的可行性，整个国产算力生态的估值锚正在被重新校准。关注昆仑芯上市后对寒武纪、海光等同业估值的拉动效应。

AI虚拟试穿赛道升温，瞄准退货率痛点

AI虚拟试穿创业公司正成为零售业降本增效的新焦点。英国公司Catches开发的「数字孪生」试穿平台已上线奢侈品牌Amiri官网，获LVMH家族Antoine Arnault投资，基于英伟达CUDA平台构建，预计可提升转化率10%、投资回报率达20-30倍。Shopify已将AI试穿创业公司Genlook集成至其电商平台。在线退货每年造成零售业数十亿美元损失，被业内称为「沉默杀手」。（综合公开信息整理）

【投黑马点评】 虚拟试穿从「炫技Demo」进入「Shopify级分发」意味着这个方向正式获得平台型渠道验证。左侧机会不在前端体验层，而在底层的3D人体建模引擎、面料物理仿真、以及与电商平台深度集成的中间件——这些技术壁垒决定了谁能跑通规模化。

世界模型成AI融资新风口，国内超20起融资

2026年以来，世界模型方向在国内出现超过20起融资事件，资本密集涌入这一被视为「大语言模型下一站」的赛道。世界模型旨在构建对物理世界的理解与预测能力，是通往物理AI的核心技术路径。OpenAI关闭Sora后将团队整体转向世界模型研究，进一步验证了这一方向的战略优先级。具身智能市场规模预计2026年首次突破万亿元，未来五年复合增长率保持25%左右。（据行业研究机构、综合公开信息整理）

【投黑马点评】 当OpenAI亲手砍掉Sora去做世界模型，这不是一次产品调整而是一次范式押注。国内超20起融资说明产业共识正在形成，但泡沫信号也在积累——左侧投资者需区分「真正在做物理仿真闭环」的团队与「蹭世界模型概念的视频生成包装」。

今日左侧信号

信号：AI产业重心从「数字生成」向「物理世界理解」结构性迁移

追踪方向：OpenAI关闭Sora、Physical Intelligence估值翻倍、世界模型融资潮三个事件共同指向同一拐点——AI的价值锚正从内容生成转向物理世界建模与操控。建议重点追踪物理仿真引擎、机器人动作规划中间件、以及工业场景数据采集基础设施方向的种子轮/A轮标的。

── 投黑马研究团队

前沿信号 / 2026年3月 / 阅读时间约6分钟

信号描述：这件事是什么，为什么不普通

AI内存投资的核心叙事正在经历一次剧烈的压力测试。2026年3月最后一周，全球内存芯片板块市值单周蒸发近1000亿美元，美光科技自近期高点回撤超24%，西部数据从高位下挫近21%。导火索是双重的：一是现货市场的价格断崖——美国零售市场DDR5套装单套降幅超过110美元，中国批发商反映主流16G内存条「一天掉了一百多块」；二是谷歌发布「TurboQuant」论文，声称能将大型语言模型的KV Cache内存占用减少至少六成，市场随即将其定价为AI硬件需求将被大幅削减。

这两个信号叠加，触发了市场对「内存猪周期见顶」的经典反应。知名半导体分析师Dan Nystedt直接点出：买家开始对更高价格说「不」——这是内存老手在卖出前寻找的第一个见顶信号。他援引历史数据指出，过去50年内存行业经历了十几次繁荣/萧条周期，2024年开启的AI服务器驱动上行周期，在许多传统投资者眼中不过是「这次不一样」的幻觉。

然而，恰恰是这种「经典见顶信号」的快速扩散，让这个时刻变得值得认真审视。市场目前的解读停留在表面，真正的结构性判断被淹没在恐慌性抛售的噪音中。

为什么值得左侧投资者认真对待

概念炒作还是结构性拐点？

我们的判断是：当前的价格震荡是AI超级周期中场的噪音，而非终结信号。核心理由在于三个层面的结构性变化，而这三个变化在传统的「猪周期」分析框架中是缺席的。

第一，DDR4与DDR5的市场已经分裂。 此次价格崩盘的主角是DDR4——其价格的异常飙升本来就部分源于中国市场的囤货行为，属于需求端的异常扭曲。而DDR5完全是另一回事：今年一季度乃至二季度，智能手机和PC制造商都在老老实实接受DDR5的涨价。围绕DDR5构建的旗舰产品根本无法降配，DDR5是买家即使支付溢价也必须确保的核心投入品。将DDR4的见顶信号泛化为整个内存市场的转折点，是一个危险的分析错误。

第二，内存巨头的商业模式已经发生了根本性蜕变。 三星、SK海力士和美光，正在向台积电的商业模式靠拢——在确保核心客户的预付款和长期需求可见度之后，才推进产能建设。韩媒近期已报道三星正与微软等科技巨头探讨预付款合作协议。这意味着「高价促扩产、新产能涌入压垮价格」的传统猪周期剧本，正在被结构性地破坏。内存巨头比任何人都清楚过度建设的痛苦，他们追求的是极度克制的产能扩张，而非条件反射式的过度建设。

第三，TurboQuant被市场严重误读。 汇丰在3月30日研报中指出，该技术商业化还需约一年，且其测试参数规模小于当前AI环境。更关键的是，KV Cache效率提升将降低Token成本，从而加速AI商业化普及——这是一个需求加速信号，而非需求削减信号。效率提升让AI推理变得更便宜，更便宜的推理将引爆更大规模的AI应用部署，反过来拉动更多内存需求。

窗口判断：主流阶段前半段

AI驱动的内存超级周期当前处于主流阶段前半段。汇丰将其类比为1990—1995年办公自动化引发的长达六年的DRAM结构性短缺，彼时DRAM市场规模从70亿美元狂飙六倍至410亿美元。2026年AI服务器出货量预计同比增长28%，平均每台服务器的DRAM含量预计增长17%，eSSD需求在NAND总量中的占比预计从2023年的18%升至2027年的40%。这不是一个周期尾声的数据特征。

传导路径

第一层：直接受益与冲击方

短期内，现货市场的恐慌情绪仍将持续压制美光、SK海力士、三星存储业务的股价表现。DDR4现货价格的继续下探是可预期的。但对于能够区分DDR4与DDR5需求曲线的投资者而言，美光等标的近期的回调幅度已经包含了相当的悲观预期，汇丰将其明确定性为「额外的买入机会」。智能手机中低端市场的需求疲软将继续，但这是结构性降配趋势，而非整体内存需求萎缩的证据。

第二层：结构性机会——被逼出的细分空间

HBM（高带宽内存）赛道几乎不受当前DDR4价格崩盘的影响，其需求直接来自AI加速芯片（英伟达GPU、谷歌TPU等），与消费级和手机内存是完全不同的供需方程。SK海力士在HBM市场占据主导地位，三星的HBM良率问题是投资者需要持续追踪的变量。eSSD是另一个被严重低估的结构性机会：随着AI推理部署规模扩大，企业级存储需求正在爆发，预计到2027年AI服务器将消耗eSSD需求的62%。在这一赛道上的早期玩家，当前估值并未充分反映这一跃升幅度。

第三层：基础设施受益

AI推理效率优化赛道将直接受益于TurboQuant类技术的商业化。量化压缩、KV Cache管理、内存带宽优化等方向上的早期公司，正在从「节省成本的辅助工具」升级为「AI规模化部署的核心基础设施」。Token成本下降带来的需求爆发，反过来将进一步拉动高端内存（HBM、DDR5）需求，形成正向循环。内存控制器芯片、高速互联（CXL协议栈）等底层组件公司，在这个传导链条中将获得稳定的增量需求。

第四层：风险与泡沫提示

主要风险有三：其一，若AI大模型训练和推理的资本支出增速出现明显放缓（如科技巨头削减AI基础设施预算），超级周期逻辑将受到根本性动摇，这是需要持续监测的核心变量。其二，中国内存厂商（长鑫存储、长江存储）产能的快速爬坡，是传统猪周期逻辑可能在局部重演的现实威胁，尤其对DDR4等成熟制程产品的价格构成持续压力，且地缘政治风险可能加速这一进程。其三，预付款模式虽然改善了内存巨头的产能规划纪律，但若主要客户（微软、谷歌、Meta等）的AI投资节奏出现错位，预付款模式本身也可能转变为流动性风险来源——这是新商业模式尚未经历完整周期检验的潜在脆弱点。

投黑马 · 信号解读

本期信号的本质是一场定价框架之争，而非单纯的周期拐点判断。市场正在用「猪周期」的旧地图导航一个商业模式已经发生根本性变迁的行业。三大内存巨头向台积电模式的迁移，意味着产能供给曲线的弹性已经大幅收窄；而AI基础设施投资的结构性增长，意味着需求侧的驱动力与历次消费电子周期有本质区别。DDR4的价格崩盘是一个真实信号，但将其解读为整个内存赛道的终结，是分析粒度不足的结果。价格短期波动遮蔽了这个更深层的结构性事实。

当前最值得密切关注的变量有两个：一是三星与微软等科技巨头预付款协议的落地进展——若正式确认，将为「商业模式迁移」的论点提供迄今最有力的现实证据，并可能触发市场重新定价；二是美光下一季度财报中对各细分产品线（HBM、DDR5 AI服务器、消费级DDR4）需求能见度的分项披露，这将是区分结构性需求与周期性需求最直接的数据来源，也是验证投黑马判断的最近一个时间节点。

左侧投资者真正应该追踪的三个具体信号：第一，HBM3E/HBM4的季度出货量数据——若在DDR4价格崩盘期间HBM出货量依然维持或加速增长，将彻底证伪「AI内存需求萎缩」的叙事；第二，AI推理eSSD的企业采购合同规模——特别是超大规模云服务商（AWS、Azure、GCP）的数据中心存储采购动向，以及这一数字相对2025年同期的增速；第三，TurboQuant等效率优化技术落地后各大云厂商的GPU集群扩容决策是否加速而非减速，这将验证「效率提升→成本下降→需求加速」的正向传导是否真实发生，也将最终裁决这场定价框架之争的结果。

── 投黑马研究团队