美股市场（截至美国时间2026年2月15日）
标普500指数报6836.17点，累计-1.3%；纳斯达克综合指数报22546.67点，累计-2.1%；道琼斯指数报49500.93点，累计-1.2%。
港股市场（截至2026年2月15日）
恒生指数报26567.12点，累计+0.0%；恒生科技指数报5360.42点，累计+0.3。
A股市场（截至2026年2月15日）
上证指数报4082.073点，累计+0.4%；深证成指报14100.19点，累计+1.4%；沪深300指数报4660.41点，累计+0.4%。
大宗商品（截至2026年2月15日）
现货黄金报5042.04美元，累计+1.6%；WTI原油报62.89美元，累计-1.0%；布伦特原油报67.75美元，累计-0.4%。
宏观观察
美国1月非农就业人数增加13万人，预期增加7万人，前值增加4.8万人。连续8个月震荡下降，好于预期，25年6月来最高。美国1月失业率为4.3%，预期为4.4%，前值为4.4%。连续2个月下降，好于预期，25年8月来最低。在连续1年疲软后，劳动力市场出现改善迹象，市场预期美联储将延后至7月再降息。
美国1月CPI同比增长2.4%，预期2.5%，前值2.7%。连续2个月震荡下降，好于预期，25年5月来最低。通胀逐步放缓，主要得益于能源价格的显著下跌，同时住房通胀的粘性也有所缓解，为美联储降息提供支撑。市场预期6月前降息的可能性超过80%，今年降息第三次的概率为50%。
AI行业
DDOG 25Q4业绩(美元)：建议：买入评级。业绩全面超出市场预期，但2026全年指引偏保守。表明基本面强劲，但管理层预判前路有逆风。公司的平台领导地位、AI赛道卡位和健康的财务状况未变，若未来经济环境好转或AI变现加速，公司存在上修指引的可能。可以逢低配置。
NET 25Q4业绩(美元)：建议：买入评级。本季度交出一份“激进增长 vs. 保守盈利”的答卷。这明确传递了“不惜短期利润，也要全力投资以抓住AI浪潮”的战略信号。公司正处于战略性机遇窗口期，其股价表现将高度依赖于其“AI代理互联网核心平台”的故事能否持续兑现为超预期的收入增长。适合追求长期增长、并相信AI边缘计算的成长型投资者。
APP 25Q4业绩(美元)：建议：买入评级。业绩表现强劲，多项指标大幅超出市场预期，且给出了极其罕见的“淡季环比正增长”指引。但业绩后股价下跌，这是典型的“利好出尽”信号，说明市场边际买盘衰竭。AppLovin仍具备显著的技术优势、强劲业绩增长、卓越盈利能力，建议长期投资者可考虑逢低布局。
美国四大云巨头——亚马逊、谷歌、Meta、微软，2026年总资本支出预计将达到6450亿美元，同比激增56%。为了支撑AI算力需求，他们正面临自由现金流被耗尽甚至透支的风险。其中，亚马逊的资本支出指引约2000亿美元，超过其2026年的现金流约1780亿美元。2026年将是紧盯资产负债表的一年。AI 基建增长机会巨大，但现金流与资产负债表开始变成约束。传导机制将是：资本开支上升 → 现金流收缩 → 回购放缓/停止 → 每股盈利变弱。估值转向净负债、资金成本，短期会压制股价。而且，当前市场担心的是：投入是确定的，但回收路径与时间表仍不确定（回报率(ROI)很难评估）。市场需要“四大云巨头”，把 AI 变成可计费的消耗与订阅收入。AI 竞争从“比创新”进入“比资本、比融资能力、比资本回报”的阶段，2026 年市场会用更严格的自由现金流与资产负债表纪律来给巨头定价。
谷歌通过美元债券筹资200亿美元，超出原定150亿目标，吸引超过1000亿美元认购订单。三年期债券需求最为强劲，定价较美国国债溢价仅0.27个百分点。最长期限的40年期债券定价较美国国债溢价0.95个百分点。摩根士丹利预计，云计算巨头今年借款规模将从2025年的1650亿美元激增至4000亿美元。当债券发行人可以把规模从 150 亿加到 200 亿，还保持很紧的利差，意味着市场把它当作“现金替代品”而不是普通企业信用，投资者相信这些公司能把 AI capex 转化为收入/利润。并且说明投资级资金（保险、养老金）仍然非常充裕，短期并不担忧“AI 借钱潮”挤压信用市场。在 AI 时代，谷歌已从“高现金流、轻资本开支、净现金”轻资产龙头，转向“电力+土地+机房+芯片”的重资产玩家。好的方面是，谷歌可以锁定长期资金、在 AI 竞赛里确保算力供给，避免“算力=增长瓶颈”。要警惕的是，数据中心算力需求一旦不及预期，就会出现“利用率下滑”的压力，现金流也可能被吞噬。
马斯克在xAI与SpaceX合并后的首次全员会上宣布重组四大团队，分别是：1）Grok团队；2）Coding团队；3）Imagine团队；4）Macrohard（巨硬）团队。其中，“Macrohard”项目为“数字人类模拟”，其核心目标是让AI能够“做任何人类使用计算机能做的事情”。其野心在于彻底的白领工作自动化。xAI正试图从单纯的聊天机器人转向更深层次的企业级自动化和代理（Agent）领域，直接切入微软Copilot等产品的核心腹地。微软 Copilot 的主流形态是“在 Office/Windows 里辅助人”，而 Macrohard 叙事更激进：让 AI 像人一样操作电脑，直接完成端到端任务（找资料、填表、写邮件、做报表）。好处：Macrohard 把“AI 代理”做成可规模交付的“数字劳动力”，xAI 估值锚从“模型公司”跃迁为“企业自动化平台”，获得高倍数定价。坏处：想把“会聊”变成“能干活”，最大挑战是：权限、合规、可控性。客户要求看到可复用的工具，而不是 demo。市场机会扩大的同时，难度系数也在扩大。
半导体行业
台积电1月销售额为4012.6亿新台币，同比增长36.8％，环比增长19.8%。1 月营收在环比、同比上都强，说明订单与产品组合（mix）可能比市场原先预期更强，科技巨头并未明显削减对先进芯片的订单。叠加公司 Q1 高毛利指引与 2026 年大幅 CapEx，显示 AI/HPC 驱动的结构性需求仍在强化，短期基本面偏顺风。
新能源车行业
马斯克预测，在36个月甚至30个月内，在太空部署AI将成为成本最低的选择。预计五年后，每年向轨道发射约100吉瓦（GW）的太阳能与算力载荷，相当于1万次星舰发射任务。针对xAI，马斯克要实现了数字人类，即“数字版Optimus”，未来将拥有数万亿美元的营收潜力。马斯克称Optimus是无限印钞机。解释到，数字智能、AI芯片能力和机电灵巧度这三样东西都在呈指数级增长，而它们的乘积就是机器人的能力。对于太空算力中心：马斯克认为地面AI扩张会被电力、审批、土地与散热水资源约束，因此押注一种全新形态的算力基础设施：在轨发电（太阳能）+在轨散热（辐射散热板）+在轨通信（激光链路）+规模化发射。学术研究认为，空间太阳能在达到某个成本门槛后能成为电源，从而降低发电、储能成本。但需注意，太空“真空散热难”、“维护更难”等工程问题，任何环节不达标（可重复使用、散热结构可靠性、辐射故障率），成本下降就不会发生，或时间大幅后移。对于数字人类：如果“数字人”是可持续的生产力代理（客服、销售、自动化），它的毛利结构更接近SaaS平台，确实更容易出现“数万亿美元想象空间”。但需注意算力成本、数据合规、巨头竞争（OpenAI/Google/Anthropic等）。对于Optimus：如果人形机器人能在制造/仓储/服务业落地，市场规模会很大，且一旦形成规模制造与迭代，可能出现类似汽车的成本下降曲线，并且与自家AI大模型、电驱供应链存在协同。但需要跨过安全、可靠性与产品化门槛。
资料来源：公司公告、财联社、金十数据、智通财经、华尔街见闻