TradingKey 每日市場簡報：晟碟大漲逾 13%領漲儲存類股，標普 500 指數創歷史新高
AI 播客
美國 7 月 PPI 與原油價格下跌緩解升息預期，推動美股三大指數全線上漲，標普 500 指數創歷史新高，記憶體晶片與大型科技股領漲。通膨數據降溫但 CPI 與 PPI 分歧擴大，聯準會 9 月利率路徑不明。此外，Anthropic 計劃以 2 兆美元估值進行 IPO 並擬併購 Decart AI，晟碟發布強勁長期毛利率目標，銀湖資本洽購 Workday 帶動軟體股走高。
追蹤市場趨勢
TradingKey - 隨著美國 7 月 PPI 與原油價格雙雙下跌，市場對升息的預預期有所降溫，美股市場的風險偏好顯著回升。美股三大指數全線上漲，其中標普 500 指數創下歷史新高。記憶體晶片股領漲。
截至收盤，道瓊工業指數上漲 0.13%，報 53,839.99 點；那斯達克綜合指數上漲 0.81%，報 26,803.03 點；標普 500 指數上漲 0.65%，報 7,798.99 點。
大型科技股多數上漲，特斯拉 (TSLA) 上漲逾 3.5%，領漲「七巨頭」。記憶體族群表現強勁：晟碟 (SNDK) 飆升逾 13%，威騰電子 (WDC) 與 SK 海力士 (SKHY) 均漲逾 7%，希捷科技 (STX) 上漲近 5%。受收購傳聞激勵，Workday (WDAY) 盤中一度暴漲高達 30%。
債券市場方面，升息預期降溫推動對利率敏感的 2 年期美債殖利率下跌 4.82 個基點，10 年期美債殖利率則下跌 4.57 個基點。
大宗商品市場方面，現貨黃金下跌 1.34%，現貨白銀下跌 1.43%。紐約銅期貨盤中呈 V 型反彈，但在 PPI 數據公布後自盤中高點回落，最終微跌 0.35%。原油價格下跌逾 2%。
市場頭條
通膨降溫幅度大於預期，7 月 PPI 年增率降至 4.7%，但 CPI 與 PPI 之間的分歧擴大。美國 7 月 PPI 月增率持平，年增率降至 4.7%，核心 PPI 年增率降至 4.2%，主要受能源價格下跌推動，同時服務價格漲幅亦有所放緩。CPI 與 PPI 的走勢分歧加劇，為企業利潤率帶來壓力。
聯準會內部分歧加劇，圍繞 9 月利率路徑的不確定性增加。里奇蒙聯準銀行總裁巴爾金支持維持利率不變，認為通膨主要源自暫時性衝擊，但警告 AI 投資與供應鏈問題可能導致持續的價格壓力；克里夫蘭聯準銀行總裁哈馬克則對升息維持鷹派立場，並警告美債槓桿與 AI 泡沫等金融穩定風險。在經濟數據喜憂參半且失業率維持低位的情況下，聯準會 9 月政策會議的前景仍不明朗。
Anthropic 計劃以 2 兆美元估值上市，這可能使其成為史上規模最大的 IPO。據媒體報導，六位股東透露，Anthropic 快速成長的營收將為其秋季 IPO 時估值成長一倍以上提供支撐。預計到 2026 年底，其年化營收將達到 1,000 億至 1,200 億美元，投資人正押注該公司的估值翻倍。
在 IPO 前夕，Anthropic 再祭出大動作，計劃以 60 億美元收購晶片優化公司 Decart AI。Claude 的母公司意圖斥資 60 億美元收購「世界模型」新創公司 Decart，創下其歷來最大規模併購紀錄。在 IPO 前夕面對沉重的算力成本壓力，這項瞄準核心降本技術的戰略豪賭能否協助該公司在 AI 軍備競賽中脫穎而出，仍有待觀察。
晟碟設定了「超高」長期目標，預計 2028–2030 財年的毛利率將高達 80%，激勵其股價大漲逾 13%。 晟碟預計在 2028 至 2030 財年，非 GAAP 毛利率約為 80%，營業利益率約為 75%，調整後自由現金流率約為 50%，並承諾在完成業務投資後將 100% 的剩餘現金回饋給股東。該公司對投入位元量成長的長期目標為中高雙位數百分比，但可供銷售的位元量將進行彈性調整；公司已與八家主要客戶簽署長期協議，涵蓋 2028 財年約三分之二的位元出貨量；企業級快閃記憶體的總可服務市場 (TAM) 預計到 2030 年將達到 1.2 ZB。
在傳出銀湖資本考慮收購 Workday 後，Workday 股價一度大漲高達 30%，帶動軟體股走高。據媒體報導，私募股權巨擘銀湖資本正在就收購 Workday 進行談判。該消息推動 Workday 股價在盤中一度飆升 30%，並激勵 Cloudflare、Palantir 與 Salesforce 等 AI 軟體股集體上揚。Workday 此前曾是「AI 顛覆軟體業」概念的典型代表，但截至週三收盤，今年以來已下跌 18%。
Google 推出 Gemini 3.7 Flash，以加速低成本 Agent 模型的迭代。作為 Flash 系列的最新版本，Gemini 3.7 Flash 專注於程式設計、Agent 系統以及複雜的知識型工作場景。Google 表示，與 3.6 Flash 相比，該模型在軟體工程、網頁開發和知識密集型任務中的表現顯著提升。在程式碼能力方面，新模型能夠更好地處理除錯、Bug 修復和生產級程式碼生成任務。
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