【美股盘前】AI芯片、存储、光通信股集体上涨，英特尔涨5%，闪迪涨超8%；AMD涨超4%，推出首款机架级AI系统Helios挑战英伟达；台积电涨超3%，拟于2027年将晶圆代工价格上...

①【三大期指齐涨】道指期货涨0.33%，标普500指数期货涨0.52%，纳指期货涨1.35%。

②【AI芯片、存储概念股集体上涨】AI芯片股、存储概念集体上涨。截至发稿，AI芯片股方面，英特尔涨5.02%，恩智浦、高通、博通涨超2%，特斯拉、谷歌、英伟达涨超1%。存储芯片概念股方面，闪迪涨8.37%，SK海力士涨7.55%，Rambus涨4.11%，西部数据、美光科技、希捷科技涨超5%。

③【AMD涨超4%，推出首款机架级AI系统Helios挑战英伟达】当地时间7月20日，AMD首次向媒体展示其首款机架级AI系统Helios。Helios是AMD首款机架级AI系统，集成GPU、CPU、网络及软件平台，主要面向大型AI模型训练和推理场景。

微软宣布将在Azure数据中心部署Helios，成为最新加入该平台客户阵营的企业，此前Meta、OpenAI、甲骨文以及印度塔塔咨询服务公司也已确认将采用Helios。AMD预计将于今年晚些时候开始向包括微软在内的客户交付Helios系统。

AMD表示，Helios将成为公司挑战英伟达AI基础设施市场的重要产品，并预计自2027年起数据中心AI业务将贡献数百亿美元收入，其中大部分将来自Helios平台。截至发稿，AMD盘前涨4.26%，微软跌0.98%。

④【谷歌研发新型AI服务器芯片Frozen v2，拟提升Gemini运行效率】截至发稿，谷歌A涨0.83%。当地时间7月20日，据媒体报道，谷歌正研发一款内部代号为“Frozen v2”的新型AI服务器芯片，旨在更高效运行Gemini模型。报道称，该芯片将把Gemini部分模型架构固化至芯片中，以减少计算量和数据传输，预计单位功耗下的Token处理能力较最新一代TPU提升6至10倍。消息称，谷歌计划于2028年部署Frozen v2，但不会取代通用型TPU，而是作为面向Gemini模型的专用AI芯片。谷歌回应称，该项目仍处于试验性探索阶段，暂无大规模量产计划。

⑤【光通信概念股集体上涨，迈威尔科技涨超6%】光通信概念股集体上涨。截至发稿，AXT Inc涨6.87%，迈威尔科技涨6.84%，Astera Labs、Applied Optoelectronics、Credo Technology、奇景光电涨超5%，Coherent、康宁、MaxLinear、Lumentum、Tower半导体涨超4%。

⑥【台积电涨超3%，拟于2027年将晶圆代工价格上调5%~10%】当地时间7月21日，据媒体报道，台积电计划自2027年起上调先进及成熟制程晶圆代工价格，基础涨幅为5%至10%，具体取决于客户及产品。报道称，对于超出客户原有预期的高性能计算芯片新增订单，公司还计划加收额外溢价，部分先进制程订单整体涨幅或超过10%。相关谈判已于今年6月至7月展开，新价格预计将于2027年初生效。截至发稿，台积电涨3.48%。

⑦【英特尔涨超5%，数据中心部门启动新一轮裁员】截至发稿，英特尔涨5.02%。当地时间7月20日，据媒体报道，英特尔已通知数据中心业务部门员工启动新一轮裁员，但未披露具体裁员规模。公司表示，此次重组是打造更专注、更高效企业战略的一部分，旨在精简管理层级、优化岗位与技能配置，不会影响产品规划及技术路线图。此次裁员正值英特尔数据中心业务改善之际，今年第一季度该部门营收同比增长22%至51亿美元。自2022年以来，英特尔全球员工总数已由约13.2万人降至约8.1万人，累计缩减近40%。

⑧【甲骨文或需为威斯康星州数据中心缴纳70亿美元担保金】截至发稿，甲骨文涨1.47%。当地时间7月20日，据媒体报道，威斯康星州公共服务委员会拒绝重新审议针对大型数据中心供电的新规。信用评级低于A-的数据中心开发商需提供现金或信用证等金融担保，以覆盖为项目配套建设发电及输电设施的成本。由于甲骨文当前信用评级为BBB级，根据这一规定，甲骨文可能需要为其位于威斯康星州的大型数据中心提供超过70亿美元的信用担保。该项目规划装机容量接近1吉瓦，是甲骨文履行与OpenAI价值3000亿美元算力合同的重要数据中心项目。甲骨文表示，仍希望监管机构重新考虑相关规定，并愿意提供必要的金融担保，以确保当地居民无需承担项目建设风险。

⑨【OpenAI董事长：AI商业模式或转向“按结果付费”】当地时间7月21日，据媒体报道，OpenAI董事长Bret Taylor表示，随着AI市场逐渐成熟，企业未来将不再需要自行管理Token消耗，行业商业模式有望在未来一年内逐步从按Token计费转向按业务结果付费。他表示，目前围绕Token成本的讨论反映出AI产业仍处于早期阶段，未来企业将更多通过垂直AI应用获取服务，而无需关注底层计算资源消耗。

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