【美股盤前】AI芯片、存儲、光通信股集體上漲，英特爾漲5%，閃迪漲超8%；AMD漲超4%，推出首款機架級AI系統Helios挑戰英偉達；臺積電漲超3%，擬于2027年將晶圓代工價格上...

①【三大期指齊漲】道指期貨漲0.33%，標普500指數期貨漲0.52%，納指期貨漲1.35%。

②【AI芯片、存儲概念股集體上漲】AI芯片股、存儲概念集體上漲。截至發稿，AI芯片股方面，英特爾漲5.02%，恩智浦、高通、博通漲超2%，特斯拉、谷歌、英偉達漲超1%。存儲芯片概念股方面，閃迪漲8.37%，SK海力士漲7.55%，Rambus漲4.11%，西部數據、美光科技、希捷科技漲超5%。

③【AMD漲超4%，推出首款機架級AI系統Helios挑戰英偉達】當地時間7月20日，AMD首次向媒體展示其首款機架級AI系統Helios。Helios是AMD首款機架級AI系統，集成GPU、CPU、網絡及軟件平臺，主要面向大型AI模型訓練和推理場景。

微軟宣布將在Azure數據中心部署Helios，成為最新加入該平臺客戶陣營的企業，此前Meta、OpenAI、甲骨文以及印度塔塔咨詢服務公司也已確認將采用Helios。AMD預計將于今年晚些時候開始向包括微軟在內的客戶交付Helios系統。

AMD表示，Helios將成為公司挑戰英偉達AI基礎設施市場的重要產品，并預計自2027年起數據中心AI業務將貢獻數百億美元收入，其中大部分將來自Helios平臺。截至發稿，AMD盤前漲4.26%，微軟跌0.98%。

④【谷歌研發新型AI服務器芯片Frozen v2，擬提升Gemini運行效率】截至發稿，谷歌A漲0.83%。當地時間7月20日，據媒體報道，谷歌正研發一款內部代號為“Frozen v2”的新型AI服務器芯片，旨在更高效運行Gemini模型。報道稱，該芯片將把Gemini部分模型架構固化至芯片中，以減少計算量和數據傳輸，預計單位功耗下的Token處理能力較最新一代TPU提升6至10倍。消息稱，谷歌計劃于2028年部署Frozen v2，但不會取代通用型TPU，而是作為面向Gemini模型的專用AI芯片。谷歌回應稱，該項目仍處于試驗性探索階段，暫無大規模量產計劃。

⑤【光通信概念股集體上漲，邁威爾科技漲超6%】光通信概念股集體上漲。截至發稿，AXT Inc漲6.87%，邁威爾科技漲6.84%，Astera Labs、Applied Optoelectronics、Credo Technology、奇景光電漲超5%，Coherent、康寧、MaxLinear、Lumentum、Tower半導體漲超4%。

⑥【臺積電漲超3%，擬于2027年將晶圓代工價格上調5%~10%】當地時間7月21日，據媒體報道，臺積電計劃自2027年起上調先進及成熟制程晶圓代工價格，基礎漲幅為5%至10%，具體取決于客戶及產品。報道稱，對于超出客戶原有預期的高性能計算芯片新增訂單，公司還計劃加收額外溢價，部分先進制程訂單整體漲幅或超過10%。相關談判已于今年6月至7月展開，新價格預計將于2027年初生效。截至發稿，臺積電漲3.48%。

⑦【英特爾漲超5%，數據中心部門啟動新一輪裁員】截至發稿，英特爾漲5.02%。當地時間7月20日，據媒體報道，英特爾已通知數據中心業務部門員工啟動新一輪裁員，但未披露具體裁員規模。公司表示，此次重組是打造更專注、更高效企業戰略的一部分，旨在精簡管理層級、優化崗位與技能配置，不會影響產品規劃及技術路線圖。此次裁員正值英特爾數據中心業務改善之際，今年第一季度該部門營收同比增長22%至51億美元。自2022年以來，英特爾全球員工總數已由約13.2萬人降至約8.1萬人，累計縮減近40%。

⑧【甲骨文或需為威斯康星州數據中心繳納70億美元擔保金】截至發稿，甲骨文漲1.47%。當地時間7月20日，據媒體報道，威斯康星州公共服務委員會拒絕重新審議針對大型數據中心供電的新規。信用評級低于A-的數據中心開發商需提供現金或信用證等金融擔保，以覆蓋為項目配套建設發電及輸電設施的成本。由于甲骨文當前信用評級為BBB級，根據這一規定，甲骨文可能需要為其位于威斯康星州的大型數據中心提供超過70億美元的信用擔保。該項目規劃裝機容量接近1吉瓦，是甲骨文履行與OpenAI價值3000億美元算力合同的重要數據中心項目。甲骨文表示，仍希望監管機構重新考慮相關規定，并愿意提供必要的金融擔保，以確保當地居民無需承擔項目建設風險。

⑨【OpenAI董事長：AI商業模式或轉向“按結果付費”】當地時間7月21日，據媒體報道，OpenAI董事長Bret Taylor表示，隨著AI市場逐漸成熟，企業未來將不再需要自行管理Token消耗，行業商業模式有望在未來一年內逐步從按Token計費轉向按業務結果付費。他表示，目前圍繞Token成本的討論反映出AI產業仍處于早期階段，未來企業將更多通過垂直AI應用獲取服務，而無需關注底層計算資源消耗。

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