意大利单晶硅出口量
意大利单晶硅出口量大概数据
| 时间 | 品名 | 出口量范围 | 单位 |
|---|---|---|---|
| 2019 | 意大利单晶硅 | 2000-3000 | 吨 |
| 2018 | 意大利单晶硅 | 1000-2000 | 吨 |
| 2017 | 意大利单晶硅 | 800-1500 | 吨 |
| 2016 | 意大利单晶硅 | 500-1000 | 吨 |
| 2015 | 意大利单晶硅 | 300-500 | 吨 |
意大利单晶硅出口量行情
意大利单晶硅出口量资讯
远景“乌兰察布星河基地”建成 全球最大AI算力超级单体同步落地
全球AI“算力军备竞赛”，芯片制程的突破是焦点，但真正卡住算力脖子的，可能是电。 一座十万卡规模的AI数据中心，瞬时功耗就相当于一座小型城市的用电负荷。算力集群越做越大，电力系统的压力也随之水涨船高。 当前，国产AI芯片的单卡性能与国际领先水平尚存在差距。芯片性能的提升需要时间，但AI算力需求的爆发不等人。在此情形下，通过超节点的系统架构，将成千上万张AI加速卡高速互联、协同调度，提升大规模国产算力集群的系统效率和部署能力，成为一条优选路径。全球头部科技公司同样在布局这条路，而中国对这套打法的依赖更深、需求也更迫切。 当然，超节点架构的代价是更庞大的电力需求、更严苛的供电稳定性和更精细的能源调度能力。换句话说，谁能在算力密度最高的地方，解决好“电从哪来、怎么稳、怎么省”的问题，谁就拿到了下一轮AI竞赛的主动权。 8月6日，远景科技集团（以下简称“远景”） 宣布“远景乌兰察布星河基地”正式投产；与此同时，目前设计全球最大的AI算力超级单体也在该园区同步落地。远景表示，这是其“戈壁使命”全球计划落地的首个旗舰项目，也是对这一命题的工程化回答。 与传统数据中心不同，这座超级单体从一开始就将算力与能源深度绑定。据远景介绍，该超级单体拥有高比例的绿电直连（即通过自建或专线接入的风光储电站，将绿色电力直接输送至数据中心，不经过公共电网，以降低用电成本与碳足迹），总建筑面积超12万平方米（相当于20个标准足球场），建成后或将成为彼时全球Token（词元，即AI大模型处理文本的最小语义单元）产出能力最强的单体AI数据中心。 在能源架构上，该超级单体依托高比例的绿电直连及AI电力系统，园区总规划容量达2GW。根据行业公开数据测算，一座1GW的数据中心满负荷运行时，年耗电量接近一座百万人口城市的全年用电规模。 在算力规模上，该单体支持百万张GPU卡同时运行，拥有百万P算力规模。这里的“P”是算力单位，1P代表每秒进行一千万亿次浮点运算，约相当于50万台主流笔记本电脑同时工作的算力水平。 据介绍，“远景乌兰察布星河基地”实现了全球算力密度最高的超级单体布局，精准契合国内百万卡互联需求，将为国产算力集群打造可复制的中国方案。 “超级单体”刷新全球AI数据中心纪录 当前，国内AI算力正加速迈向十万卡乃至百万卡互联，以此与全球算力巨头同台竞技。在此趋势下，将百万张AI加速卡汇聚于同一物理空间、协同调度，即所谓“超级单体”，成为提升集群总算力效率的关键路径之一。 “远景乌兰察布星河基地”正是这一路径的率先落地者。该基地规划承载百万P算力规模，以超级单体形态将百万卡集成于一体，凭借集群总算力提升中国芯片的全球竞争力。 不过，超级单体并非“房子够大”就行。要支撑百万卡运行，对电力系统的挑战是空前的：百万卡集群的瞬时功耗可达数百MW级别，对供电稳定性、配电密度和储能调峰能力提出了前所未有的严苛要求。正所谓“粮草未到，车马先行”，远景AI电力系统的核心价值正在于此——其为超级单体打造专属“能源高速路”和“电力粮仓”，将绿电直连、智能配电与规模化储能深度耦合，使“远景乌兰察布星河基地”的算力输出规模，达到同等面积下传统数据中心的10倍，未来有望以超强算力密度刷新全球纪录。 算力集群的“弹药”不止于电力。十万卡乃至百万卡集群对网络延迟极度敏感，任何微小迟滞都会被系统指数级放大。 乌兰察布是国家“东数西算”八大节点之一，网络时延优势得天独厚，能够高效承载实时在线算力需求。对这一区位的选择并非偶然——作为国家算力网络的西部枢纽，乌兰察布承担着承接东部算力需求、拉动西部绿电消纳的双重使命。“远景星河基地”的投运，正是这一国家战略在AI算力爆发背景下的首次规模化验证。 更关键的是，这里拥有全国领先的风光资源，全域绿电占比高达67%。“远景乌兰察布星河基地”可充分利用当地风能优势，通过自建风场及专线实现绿电直供，为当前设计全球最大、绿电占比最高的AI超级单体构筑起坚实的绿色能源底座。 远景科技集团AIDC（人工智能算力中心）总经理郑子浩表示：“中国芯片正在走一条集群化突围的道路。远景超级单体可为这支‘集团军’提供最强保障：够大的部署基地、充足的电力‘粮草’和畅通的能源补给线。‘远景星河基地’正以超级单体承载国产算力集群的规模化部署，为中国算力的大爆发提供最强助攻。” 从墙外能源到墙内算力 远景交付的不只是一套Solution 基于国产芯片对更大部署空间、更高互联效率和稳定绿色电力的多重需求，“远景乌兰察布星河基地”以“超级单体+AI电力系统”的组合方案，为国产算力集群提供了一套专属适配的土壤。 这套方案的价值，不止于解决眼下的算力瓶颈，更在于跳出了行业普遍的单点技术升级思路，定义了一种中国式的解题路径—— 以算电深度协同为核心，用全链路能源体系优势撬动算力竞争力。 换言之，全球AI算力竞赛的竞争维度正在发生根本性转变：不再仅仅是芯片制程的比拼，更是能源体系、电力系统与算力调度综合能力的较量。这场较量的胜负，早已不取决于单一设备的参数优劣，而在于能否打通能源生产到算力输出的全链条。 过去，AIDC主要由电信运营商、专业数据中心开发商和互联网巨头建设，能源企业更多扮演电力或设备供应商角色。 但当单体IT负荷进入百兆瓦、园区迈向GW级，能源获取、并网容量、储能、供配电和热管理，开始决定项目能否按期建成及高效运行。AIDC的技术重心因此从传统机房工程，向能源基础设施明显迁移。 当AIDC的能源升级已成为行业共识，市场上从不缺单点解决方案：从SST固态变压器、800V HVDC高压直流架构，到液冷散热系统、UPS设备迭代、配套储能，几乎每个细分环节都挤满了玩家。 但与行业多数玩家聚焦单一设备迭代、单个环节优化不同，远景的核心差异化，在于打通了数据中心“墙外”的能源生产系统与“墙内”的供配电系统，形成了覆盖发电、电网、储能、负荷全环节的端到端AI电力系统能力。 远景并不是在传统AIDC供电链路上增加几项新能源设备，而是从墙外能源生产开始，重新设计一座GW级AIDC的完整能源与热管理系统。 在数据中心“墙外”，远景基于“天机”气象大模型和“天枢”能源大模型，将发电预测、储能充放与算力负荷进行毫秒级协同优化。简言之，就是把过去依靠人工经验的电力调度，变成由物理AI驱动的精准调控，让不稳定的绿电变得可规划、可调度。 在数据中心“墙内”，传统数据中心采用的是“多级变压+交流供电”方案，即电网交流电经过多次交直流转换后才供给服务器，每转换一次就损耗一次，且用铜量巨大。远景引入SST（固态变压器）技术，将10kV/13.8kV交流电直接转换为800V直流电供给算力设备，省去中间的多级变压（AC→DC→AC→DC）环节，转换效率达98.5%，铜用量最高可减少80%。这意味着更少的电能损耗、更低的设备成本和更紧凑的配电空间。这对于一座规划容量达GW级的数据中心而言，这三项指标的优化直接关系到项目的经济可行性。 远景始终关注的，是AI基础设施的整体能源效率——即“每一度电能够产生多少有效Token”。在墙外，通过风光储一体化协同压低绿电获取成本、提升绿电利用效率；在墙内，通过供电架构重构减少电力转换损耗、增强供电稳定性，内外联动最终降低单位智能产出的综合能源成本。 这也正是远景与其它玩家的本质区别。其能力并非起步于单一的数据中心配电设备，而是建立在风电、光伏、储能、氢能、电力电子等领域近二十年技术积累之上，并向AIDC场景深度延伸，形成了覆盖发电侧、电网侧、储能侧与负荷侧的全链路闭环能力。 而远景的实践表明，在芯片单卡性能存在差距的现实约束下，依托中国领先的绿电基础设施和储能产业链，通过系统级创新实现算力集群效率的跃升，是一条被验证可行的道路。 这种“墙内+墙外”的一体化方案，在成本和经济性上具备了可复制的基础，并非停留在理论推演阶段。此前，远景与腾讯在赤峰合作了AIDC试点项目，已验证了这一模式在真实场景中的可行性。从赤峰到乌兰察布，远景逐步跑通了“源网荷储”协同的AI算力超级单体模型。加上其覆盖智能风机、光伏、储能、AI电力系统的全栈技术能力，以及从电力生产到调度的一体化交付能力，这套方案的可复制性，正从“理论可能”走向“工程现实”，这也恰恰是远景敢于将“戈壁使命”，从乌兰察布推向全球的底气所在。 而这，正是中国算力基础设施，从追赶到输出的一步跨越。 公开信息显示，今年6月，远景在法国VivaTech科技峰会上，正式发布“戈壁使命”，目标是到2030年在全球戈壁荒漠地区，建成5GW绿色AI算力中心。“远景乌兰察布星河基地”作为该使命落地的第一步，正成为中国AI算力中心走向世界的“样板间”。 郑子浩表示，“远景乌兰察布星河基地”主要面向头部科技与AI公司大规模使用国产算力的紧迫需求，致力于为中国算力量身打造“新能源+AI算力基础设施”的中国解决方案。“面向未来，我们将为全球面临算力需求迫切、能源基础设施薄弱、电力资源紧缺的区域，带去可复制的中国AI数据中心解决方案。” 写在最后：从乌兰察布到全球>>> 一座星河基地的投产，表面上是一个数据中心项目的落成，但放在更大的坐标系里审视，它标志着中国算力基础设施正在探索一条不同于硅谷的路径。 硅谷的算力优势建立在领先的芯片制程和巨额的资本投入之上，而中国的算力突围，则建立在系统架构创新和一体化能源基础设施优势之上。“远景乌兰察布星河基地”证明了一件事：芯片的短板，可以通过系统来对冲；算力的成本，可以通过绿电来优化；数据中心的选址，可以从城市走向戈壁荒漠。 当算力成为基础资源，谁拥有更低成本、更可持续的能源供给，谁就拥有算力定价的主动权。从这个意义上讲，远景在乌兰察布种下的不只是一座数据中心，更是一套“新能源+算力”的中国范式。
2026-08-06 18:38:41新能安、晶澳、隆基、通威…七天后共赴苏州！出席2026SMM光伏储能产业大会！
01 [ 大会商机曝光 ] 02 [ 精准供需对接 ] 大会将举办光储行业供需对接会，近20家核心买家与供应商进行1V1精准匹配，每轮交流15—20分钟，留下您想对接的企业/桌号，来现场，我们帮您安排。 扫码填写您想对接的企业/桌号 03 [ 大会议程详情 ]
2026-08-06 16:57:088月5日LME金属库存及注销仓单数据
》查看更多金属库存信息 LME库存 各具体仓库库存变化情况 LME铜库存 LME铝库存 LME铅库存 LME锌库存 LME锡库存 LME镍库存
2026-08-06 16:33:12单日大涨4%！黄金是隔夜市场“最亮的资产”
黄金在隔夜交易中强势爆发，成为全场最耀眼的资产。 隔夜，现货黄金盘中最高触及4328.20美元/盎司，收盘报4308美元，单日涨幅达4.20%，涨价173.80美元，创下五个月来最大单日涨幅。这一走势不仅突破了此前压制金价逾六周的下降三角形整理形态，也同步站上20日和50日均线，技术面多头信号全面点亮。 此轮上涨由多重催化剂共同驱动。特朗普就霍尔木兹海峡重开谈判发表的最新表态，点燃了市场的地缘溢价预期；与此同时，二季度全球央行黄金储备数据超预期扩张，韩国央行时隔13年重启黄金购买尤为引人注目，进一步强化了市场对央行需求持续托底的信心。值得关注的是，此次金价大涨还伴随着美联储加息预期的明显降温——CME FedWatch工具显示，9月维持利率不变的概率升至45%，为逾一个月来最高。 黄金多头力量正在重新聚集。技术突破、央行增持与宏观预期转向三重共振，令金价下一个关键阻力位4400美元进入视野。 特朗普表态引爆地缘溢价 此轮黄金上涨的直接导火索，来自特朗普关于霍尔木兹海峡的最新表态。据新华社，美国阿克西奥斯新闻网站4日报道，地区消息人士和美国官员表示，美国、伊朗和阿曼“接近达成”一项重新开放霍尔木兹海峡的临时协议，美方希望5日宣布临时协议达成消息。 报道成，特朗普称伊朗正就重开霍尔木兹海峡展开积极磋商，拟议安排下，伊朗将管控经北部航线进入海峡的船只，阿曼则负责监管经南部航线驶出的船只，初期设有60天免费过境期，并可能进一步延长。 这一表态并非空穴来风。伊朗方面公开表示，其并未与美国直接谈判，而是通过长期担任华盛顿与德黑兰之间调停人角色的阿曼，就开放该水道进行磋商。霍尔木兹海峡承载着全球约20%的海运石油流量，约占全球石油总销量的15%，其通行状态对全球能源市场具有重大影响。 地缘政治叙事的升温，为黄金提供了短期避险溢价支撑，并成为此次突破的重要触发点。 央行增持创纪录，韩国时隔13年重返市场 地缘因素之外，央行需求面的结构性变化，是此轮黄金多头逻辑中更具长期意义的支撑。 据世界黄金协会数据，全球央行二季度共购入288.9吨黄金，同比增长62%，创下有记录以来最强二季度表现。波兰购入量最多，达51吨，储备总量升至历史新高632吨，目标直指700吨。波兰央行行长Adam Glapiński对此直言不讳："我们一直在持续买入黄金，利用近期价格回调的机会。"中国增持33吨，延续长期买入节奏。 最受市场关注的，是韩国央行时隔13年重启黄金购买。首尔于2013年停止购金，彼时恰逢金价大幅下跌，韩国央行因此承受了巨大的账面亏损压力，时任行长甚至被召至国会接受质询。然而，历史已给出答案——韩国当年以平均每盎司1629美元购入的90吨黄金，如今市值约118亿美元，较当初买入成本高出约70亿美元。 此次韩国央行重启购金规模有限，计划仅竞购国内铜锌冶炼副产品中每年4至5吨的黄金产出，储备规模维持在约104.4吨。 但其象征意义远大于实际体量——这标志着此前长期缺席黄金市场的经济体正在重新入场。 韩国央行储备管理部门负责人Jung Hee-sub表示，购金决策并非基于特定价格判断，而是综合考量国内外金价及市场条件后作出的。 加息预期降温，技术面多头信号全面确认 除地缘与央行两条主线外，美联储政策预期的边际变化，同样为此次黄金上涨提供了宏观背景支撑。 CME FedWatch工具显示，市场对美联储9月维持利率不变的概率预期升至45%，为逾一个月来最低加息预期水平。利率预期的降温，削弱了持有黄金的机会成本，进一步打开了金价上行空间。 技术层面，此次突破同样意义重大。 金价不仅有效突破了自6月22日以来持续压制的下降三角形整理区间，还同步站上20日和50日简单移动均线——后者自3月以来首次被有效突破。 彭博策略师Cameron Crise指出，尽管黄金单日大涨逾4%，但从其传统驱动因素模型来看，金价“本应”小幅下跌，这意味着此次上涨中存在超出常规解释的额外动能。 就后市而言，多头下一个目标位在4400美元附近，该区域与2025年11月至12月的历史转折点高度吻合，同时也接近金价从历史高点回落至近期低点约4020美元区间的23%斐波那契回撤位。若多头动能减弱，初步回调支撑位依次为50日均线4243美元、4200美元整数关口，以及目前已由阻力转为支撑的下降趋势线约4070美元一线。 Deutsche Bank分析师Michael Hsueh和Bryant Xu预计黄金年底目标价约为4700美元，摩根大通下调后的目标价仍将四季度均价定于4500美元。世界黄金协会则在其年中展望中持较为保守的立场，认为若宏观环境无重大变化，金价将在4100美元附近5%区间内维持震荡。分析人士同时提示，央行购金更多扮演的是"托底"角色，而非推动价格大幅上行的主力——真正的持续性牛市，仍有赖于普通投资者和基金的大规模回归。
2026-08-06 08:55:40西部数据电话会：AI时代“数据会复合增长” 长协订单排至2031年
受益于AI推理与“物理AI”引爆的数据复利式增长，西部数据2026财年业绩全线爆发，不仅第四季度营收大增44%，更透露超大客户的长期协议已排期至2031年。 西部数据召开了2026财年第四季度财报电话会议。 2026财年全年收入增长36%至129亿美元，每股收益实现翻倍；第四财季收入达37.5亿美元，同比增长44%，不仅达到指引区间的高端，其每TB混合平均售价更是同比大涨“高十几位数”。 针对2027财年第一季度，公司给出了41亿美元（同比增长约45%）的强劲收入指引。 在这份亮眼财报背后，华尔街最关注的焦点已不仅仅是AI基础设施的初期建设，而是AI进入“推理”和“应用”阶段后，数据存储需求的可持续性及未来的想象空间。 “计算周期可重复，但数据会复合增长” 市场此前普遍担忧AI基础设施投资的周期性，但西部数据首席执行官Irving Tan在会上提出了一个极具新闻价值的行业洞察：AI对存储的驱动正在发生结构性质变。 Irving Tan表示： “在人工智能基础设施市场中，一个关键动态正在形成。 虽然计算周期可以重复使用，但数据会复合增长，训练和推理工作负载会随时间共享和重用计算资源。然而，这些工作负载产生的数据……都在持续积累。 ” 他指出，AI正迅速从“仅仅回答问题”转向“执行工作的智能体（Agent）”，在多步骤工作流中持续运行。 “智能体在工作流的每一步都会生成数据，既增加了创建的数据量，也增加了必须随时间存储的数据量。” 这种转变让存储需求不再是“一次性的基础设施构建周期”，而是“数据的复合增长”。这就解释了为什么公司将AI视为面向容量存储需求的“结构性和阶跃式驱动因素”。 物理AI与新型云：下一个容量“黑洞” 除了生成式AI，市场高度关注的增量空间在于“物理AI”。物理AI（如自动驾驶、人形机器人、工业自动化）正在成为需求爆发的新引擎。 “训练所需的现实世界数据量是不够的，因此需要生成和存储合成数据集，这创造了存储需求的另一个驱动因素。” Irving Tan在回答分析师提问时给出了一个极具代表性的案例： “我们看到来自一家自动驾驶汽车公司的非常强劲的需求……他们在这个日历年的EB级需求增长了好几倍。” 此外，主权云、新型云数据中心以及前沿AI实验室也开始直接向西部数据采购。CEO强调： “如今，超大规模数据中心中存储的 大约80%的数据都存放在硬盘驱动器上 ，而且这种情况很可能会持续。” 订单能见度极高，长期协议（LTA）已看到2031年 对于投资者最关心的订单可见性和定价权，西部数据给出了极度乐观的预期。目前，云业务占其总收入的比重已高达89%。 “我们目前正积极与客户讨论建立2029、2030和2031日历年的长期协议（LTA）。客户对将LTA扩展到2031年的需求仍然非常强劲。” Irving Tan透露，这种长单模式不仅锁定了未来的EB级需求（预计未来需求增长在25%以上），还为公司提供了定价杠杆。 “在我们所处的供应非常紧张的环境中，这为我们提供了增加定价杠杆的机会。” 产能克制与技术红利：44TB与50TB硬盘排兵布阵 尽管需求激增， 西部数据明确表示不会盲目进行资本开支扩产。 首席财务官Kris Sennesael直言： “这不需要增加产能的支出，但我们正在对磁头和介质运营以及自动化进行必要的投资以提高生产力。” 利润率的扩张将主要依靠技术迭代带来的降本增效。根据公司的路线图： 40TB EPMR硬盘：已在6月季度开始出货，预计到2027财年第三季度将占据近线出货量的50%。 44TB HAMR硬盘：按计划将于2027日历年上半年出货。 50TB 产品：计划在2027日历年下半年推出。 依靠向更高容量的过渡，公司承诺中长期内每TB成本将“同比下降约10%”，这将确保持续的盈利能力和自由现金流增长（本季度自由现金流利润率高达34%）。 西部数据2026财年第四季度财报电话会议全文翻译： Irving Tan，首席执行官： 大家下午好，感谢各位今天加入我们。首先，我想回顾一下我们作为一家专注的 HDD 公司的第一个完整财年。我们实现了 36% 的强劲同比增长，同时显著扩大了毛利率和营业利润率。我们实现每股收益翻倍，产生了 35 亿美元的自由现金流，加强了资产负债表，实现了净现金正余额，同时继续向股东进行大量资本回报。 这些强劲的财务业绩是我们通过关注创新和在西部数据全球组织中推动卓越运营，以满足客户不断增长的存储需求的结果。我们带着强劲的客户需求、更高的可见性以及对需求持久性和我们利用行业领先的产品和技术路线图满足此需求的能力的持续信心，进入 2027 财年。对存储的需求既受到人工智能，也受到核心云服务的驱动。 在人工智能基础设施市场中，一个关键动态正在形成。 虽然计算周期可以重复使用，但数据会复合增长 ，训练和推理工作负载会随时间共享和重用计算资源。然而，这些工作负载产生的数据，包括模型输入、输出、日志和保留的联系人，都在持续积累。 随着人工智能使用规模的扩大，这就产生了对能够经济地存储和管理这些海量数据集的存储基础设施日益增长的需求。 我们过去讨论过的从人工智能训练到推理的转折点已经变得更加明显。 训练模型会产生显著的初始数据需求，但推理会持续生成和保留数据。如今，最大的人工智能平台每分钟处理数百亿个令牌，每天处理数十亿次提示，从而产生了快速增长的数据体，这些数据必须随时间进行存储、管理和访问。最近的披露显示，令牌数量同比增长了好几倍，凸显了推理扩展的速度。与此同时，人工智能正迅速从仅仅回答问题转向执行工作的人工智能，协调任务、访问数据并在多步骤工作流中持续运行。这种转变创造了一个从根本上来说数据密集型的工作负载，并且这个工作负载越来越持久而非短暂。这对存储的影响是显著的。 智能体在工作流的每一步都会生成数据，既增加了创建的数据量，也增加了必须随时间存储的数据量。这就是为什么我们继续将人工智能视为面向容量的存储需求的结构性和阶跃式驱动因素。 除了推理和生成式人工智能之外， 我们还看到了物理人工智能、自动驾驶汽车、机器人和工业自动化系统以及人形机器人的兴起，这些系统训练所需的现实世界数据量是不够的，因此需要生成和存储合成数据集，这创造了存储需求的另一个驱动因素。 基础设施投资很重要，但这仅仅是个开始。训练创建了初始数据基础。推理持续生成数据。系统成倍增加了数据的数量和频率，而物理人工智能进一步加速了这个周期。这些趋势共同为数据存储创造了一个更持久的需求环境，这不仅仅是由建设人工智能基础设施驱动的，而是由该基础设施部署后数据的持续创建和保留所驱动的。随着人工智能工作负载从部署转向持续使用，存储需求不再关乎一次性的基础设施构建周期，而更多地关乎数据的复合增长，这是我们业务的潜在长期需求增长驱动力。 如今，超大规模数据中心中存储的大约 80% 的数据都存放在硬盘驱动器上，而且这种情况很可能会持续。 这反映了 HDD 的卓越之处，即为长期保留和大规模数据存储提供所需的规模、经济性和能效。现在，让我来谈谈为什么这些长期增长驱动因素有利于发挥西部数据的优势。西部数据稳健的技术路线图基于业界领先的Plata面密度，专注于创新以满足客户大规模容量需求，并且我们日益增长的能力可以通过在人工智能存储堆栈的额外层提供高性价比的存储解决方案来满足他们的需求。我们按计划将在 2027 日历年上半年出货 44TB 的 HAMR 产品。 客户对认证过程的反馈非常积极，我们的驱动器在容量、性能和可靠性方面都超出了客户的期望。 对于我们的下一代 40TB EPMR 驱动器，我们在 6 月季度开始出货，现在已经有两个客户进入量产阶段 。我们目前正在与第三个主要客户一起提升我们的 Ultra SMR 技术。我们预计，到 2027 财年末，Ultra SMR 将占我们近 EB 级出货量的约 60%。 自我们上次更新以来，我们继续扩大客户参与度和认证渠道，更多的超大规模和云客户正在推进认证和部署规划。除容量外，我们还将创新扩展到人工智能存储堆栈的新层。 我们在通过高带宽驱动器提高驱动器性能方面取得了进展，目前正在与五个客户进行样片测试。我们目标是将吞吐量提高到当前驱动器的八倍，而功耗不会相应增加，这正是人工智能工作负载所需的性能。 最后，我们面前的机会是真实存在的，在西部数据，我们处于有利位置去抓住它。数据创建并没有放缓，而是在加速，随着数据价值的增长，存储、管理和保护它的基础设施存储需求也在增长。 这对我们的业务来说是持久的长期利好，我们打算充分利用它。我们的技术路线图强大，客户关系深厚，我们拥有运营纪律，能够将这一机会转化为持续的盈利和自由现金流增长以及长期的股东价值。说到这里，让我把话题交给 Chris，让他带大家了解财务状况和我们第一季度的展望。 Kris Sennesael，首席财务官： 谢谢 Irving，大家下午好。2026 财年对西部数据来说是出色的一年，这得益于需求的扩大、客户参与的深化以及纪律严明的执行。我们收入增长了 36%，达到 129 亿美元，同时毛利率扩大了 970 个基点，达到 49.1%，营业利润率提高了 1290 个基点，达到 37.3%。我们的每股收益翻了一倍多，达到 10.22 美元，并产生了 35 亿美元的自由现金流，实现了 27% 的稳健自由现金流利润率。 我们向股东返还了 31 亿美元，反映了我们对业务持久性的信心和对长期价值创造的承诺。 现在让我谈谈 26 财年第四季度。收入达到 37.5 亿美元，在强劲的 EB 级增长和有利的定价动态支撑下，同比增长 44%。每股收益同比增长 109%，达到 3.56 美元。 收入、毛利率和每股收益均达到或高于指引区间的高端。我们向客户交付了 231 EB，同比增长 22%。近线继续推动我们的 EB 级增长，本季度非近线 EB 级增长也表现稳健。我们开始出货容量高达 40TB 的下一代 EPMR 硬盘，并预计在未来几个季度实现强劲增长。 云业务占总收入的 89%，达到 33 亿美元，同比增长 43%，因为对我们高容量近线产品的需求强劲，定价环境有利。 客户端业务占总收入的 6%，为 2.25 亿美元，同比增长 61%。消费者业务占收入的 5%，为 1.87 亿美元，同比增长 38%。这两个细分市场都受益于定价改善。毛利率同比扩大 1，310 个基点，达到 54.4%，产生了强劲的同比增量毛利率。 这得益于产品组合向更高容量驱动器的转变、我们产品组合中有利的定价以及制造运营中的纪律性执行。 在本季度，每 TB 的混合平均同比价格涨幅从上季度的高个位数提高到本季度的高十几位数，反映了我们可预测且可持续的定价策略的影响，因为我们为客户提供了更大的价值。运营费用为 3.82 亿美元，约占收入的 10%，环比改善了 170 个基点，进一步证明了该模式的运营杠杆效应。 强劲的营收增长、扩大的毛利率和模式中的杠杆效应推动营业收入达到 16.6 亿美元，同比增长 126%，转化为 44.2% 的持久营业利润率，同比提高 1，610 个基点。利息和其他费用为 1000 万美元，我们的有效税率为 16%。考虑到 3.88 亿股的稀释股份数，每股收益为 3.56 美元，同比增长 109%。运营现金流为 14 亿美元，资本支出为 1.08 亿美元。 这导致本季度自由现金流产生 13 亿美元，自由现金流利润率强劲，达到 34%。在本季度，我们完成了剩余的 170 万股 Sandis 股份的货币化，将其兑换为 480 万股西部数据股份。此外，我们以总计 10 亿美元的价格回购了 230 万股普通股。我们在本次电话会议上描述的全年和第四季度回购数据包括用现金而非股票结算部分可转换债券转换溢价所花费的 3.28 亿美元，避免了发行约 77.3 万股新股。 我们还支付了 5400 万美元的股息，本季度末债务为 11 亿美元，现金为 16 亿美元，净现金正余额为 5 亿美元。 最后，董事会已宣布派发每股 0.15 美元的普通股现金股息，将于 2026 年 9 月 17 日支付给截至 2026 年 9 月 8 日登记在册的股东。我现在将谈谈 2027 财年第一季度的展望。 我们继续在强劲的需求环境中运营，在我们云、消费者和客户端终端市场，长期可见性不断改善，定价动态有利。我们预计收入为 41 亿美元，上下浮动 1 亿美元。按中点计算，这反映了 45% 的同比增长。 毛利率预计在 55% 到 56% 之间。我们预计运营费用在 3.9 亿美元至 4 亿美元之间。利息和其他费用预计为 1500 万美元。税率预计为 17%。 因此，根据 3.88 亿股的非 GAAP 稀释股份数，我们预计稀释每股收益为 4 美元，上下浮动 0.15 美元。 展望未来，我们对需求驱动因素充满信心。人工智能、云和数据密集型工作负载的普及持续加速。在供应方面，我们行业领先的技术和产品路线图，结合强大的运营执行力，使我们能够向客户提供更多的 EB 级产品。这不需要增加产能的支出，但我们正在对磁头和介质运营以及自动化进行必要的投资，以提高生产力。总之，持久的需求、纪律严明的供应和扩大的利润率使我们能够实现持续的盈利增长、强劲的自由现金流和长期的股东价值。 说到这里，让我们现在开始问答环节。Ambrish？ Ambrish Srivastava，投资者关系： 谢谢 Kris。操作员，现在可以开始提问了，为了确保我们能听到尽可能多的分析师提问，请每次只问一个问题。我们回答后，会给您一次提问后续问题的机会。操作员？ 问答环节 操作员： 谢谢。女士们先生们，我们现在开始问答环节。（操作员说明）此时，我们将稍作暂停以整理名单，我们的第一个问题来自 Cantor Fitzgerald 的 CJ Muse。请继续。 CJ Muse，分析师： 是的，下午好。感谢接受我的提问。很难不将你们的结果与你们的主要竞争对手进行比较，他们看到了更好的环比收入增长，并且目标毛利率比你们九月份的指引高出近 200 个基点。那么，你们对此有何看法？这是否是因为他们更早地提升了 HAMR？是合同时间差异吗？也许你们在公开市场上销售的比特数更少？很想听听你们的想法，以及你们如何看待从这里开始的毛利率增长？我们是否需要等到 2027 日历年的 HAMR，还是有其他驱动因素可以让你们推高毛利率？谢谢。 Irving Tan，首席执行官： 嗯，谢谢你的问题，CJ。毛利率总是存在季度间的波动，因为有很多因素会影响它。显然，与长期协议合同相关的定价时机是其中之一。因此，现有 LTA 到期和新 LTA 以不同定价机制生效之间总会存在时间差异。所以这是一个因素。其次将是下一代平台的推出。因此，我们非常激动， 我们在第四季度已经开始出货高达 40TB 的 EPMR 驱动器。目前，我们非常有信心在 2027 财年第三季度使该平台占近线出货量的 50%。 这将再次推动我们向市场出货更高容量驱动器的能力，并为定价提供额外的上行机会，显然，我们也会像往常一样继续致力于运营效率的提升。简而言之，季度间总会有波动，但我们对提到的 LTA 定价结构、下半年推出的高容量驱动器以及我们持续的运营效率感到非常有信心，这将带来更强的 EB 级增长、持续的收入增长和明显的利润率扩张。 未确认发言人： CJ，你有简短的后续问题吗？请不要是多部分的问题。谢谢。 CJ Muse，分析师： 是的，当然。Marvell 在闪存峰会上主持了一场会议，讨论了 HDD 在人工智能数据中心中经济上不可或缺的性质。那么，在这样的背景下，你们的可见性是如何改善的？以及随着你们开始签署新合同，可见性又能如何进一步提高？非常感谢。 未确认发言人： 是的，谢谢 Sush 的提问。看，我们认为我们拥有强大且日益增强的可见性。 这在很大程度上也是由客户驱动的。我们上次报告 LTA 时，谈到与一个大客户的 LTA 一直延续到 2029 日历年。但我们目前正积极与客户讨论建立 2029、2030 和 2031 日历年的 LTA。因此，可见性仍然非常强劲。客户对将 LTA 扩展到 2031 年的需求仍然非常强劲。 因此，我们继续与客户合作。我们认为在 EB 级需求方面有很好的可见性。目前我们正在与客户商讨的是关于未来 LTA 的定价商业结构。 操作员： 我们的下一个问题来自 Evercore 的 Amit Daryanani。请继续。 Amit Daryanani，分析师： 是的，感谢接受我的提问。我想第一个问题是，你们的 EB 级出货量同比增长约 21%，达到 231EB。这低于你们过去几个季度的 30% EB 级增长率。你们能谈谈这是否是与时间或供应相关的暂时性停顿，还是代表了更正常的增长率？我们应该如何看待 2027 财年的 EB 级增长？ Ambrish Srivastava，投资者关系： 是的。我的意思是，我们给出的指引是，EB 级出货量，我们看到未来需求增长在 25% 以上，对吧，25% 以上。因此，我们显然有旨在支持这一增长的产品路线图。正如我在谈到利润率时提到的，根据我们出货的产品组合不同，EB 级增长率也会出现季度间的波动，随着我们进入下半年，当我们真正提升 40TB 的出货量时，正如我提到的，这将占我们近线 EB 级出货量的 50% 以上，我们预计 EB 级增长率将加速，然后显然， 我们将在今年下半年和 2027 日历年推出 44TB 级别的 HAMR。 Irving Tan，首席执行官： 是的，补充一点，我认为第四季度 EB 级出货量同比增长 22%，而从整个 2026 财年来看，EB 级出货量同比增长 25%。 Ambrish Srivastava，投资者关系： Amit，你有后续问题吗？ Amit Daryanani，分析师： 有的。非常感谢并再次提问。关于定价方面，每 TB 价格同比大幅上涨了高十几位数，Chris，我想你提到了这点。你们能谈谈你们认为定价从这里将如何演变？特别是你们正在签署的新 LTA，它们是否支持这种高十几位数的定价，或者随着我们继续前进，还有更多的上行空间？非常感谢。 Ambrish Srivastava，投资者关系： 所以，我的意思是，我们认为我们是全面定价改善的受益者，无论是在近线产品方面，还是在客户端和消费者领域。在近线方面，特别是对于我们的重要客户，我们一直非常一致地谈论可预测的定价，这是我们继续采用的策略。这将为他们提供可见性，确保他们能够在正确的经济基础上做出长期架构决策。 但是，即使如此，随着我们增加更高容量的驱动器，我们为他们提供了更好的 TCO 价值，这给了我们提高定价的机会，但你会看到这在未来是以非常可预测的方式进行的。在非近线领域，特别是在我们的客户端和消费者领域，我们看到了更大的提价机会，这主要是由基于闪存的替代产品的定价结构驱动的。因此，这导致了略微更高的定价环境。Kris，你有什么想补充的吗？ Kris Sennesael，首席财务官： 不，我想你说得很清楚了。 操作员： 下一个问题来自富国银行的 Aaron Rakers。请继续。 Ambrish Srivastava，投资者关系： 是的，感谢接受提问。我想基于之前的问题，看起来你们正在进行 40TB EPMR 驱动器的产品过渡。如果我看一下你们的成本结构，看起来你们的每 TB 成本环比可能持平或略有下降。所以，我很好奇，随着我们经历这次产品过渡，我们应该如何看待每 TB 成本或每 TB 销售成本在 2027 年的变化？ Kris Sennesael，首席财务官： 是的。Aaron， 2026 财年第四季度，也就是我们报告的季度，每 TB 成本同比下降约 8%。 我们之前已经指出，长期来看，每 TB 成本将同比下降约 10%，主要驱动力正如 Irving 已经解释的那样，是向更高容量驱动器的转变，更好的面密度，这使我们能够大幅降低每 TB 成本，而且随着我们在短期、中期和长期执行我们的技术路线图、产品路线图，推出下一代 EPMR 并将我们的 HAMR 产品推向市场，我们将持续看到每 TB 成本随着时间的推移而下降。 Ambrish Srivastava，投资者关系： 是的。有后续问题吗？ Aaron Rakers，分析师： 有的。也许，Kris，回到你的问题。你们在资产负债表方面做了很多工作，对吧？你们还有大约 11 亿美元的债务，16 亿美元的现金。我很好奇，你们从这里如何看待资本结构？是不是几乎 100% 的自由现金流都用于回报？你们是否想增加资产负债表上的债务？我只是好奇是否有任何更新的想法。谢谢。 Kris Sennesael，首席财务官： 是的，我们的策略和我们通过结合股息支付和股票回购将自由现金流返还给股东的承诺没有改变，这与我们在过去四五个季度所做的保持一致，我们完全致力于这两个项目。 操作员： 我们的下一个问题来自美银美林的 Wamsi Mohan。请继续。 Wamsi Mohan，分析师： 是的，非常感谢。Irving，我想知道您是否能详细说明一下您在回答先前问题时提到的关于 22% EB 级增长的产品组合评论，因为之前预期本季度有空间提供更多 EB 级产品，而且减速似乎相当明显。所以我希望您可以更详细地谈谈您的产品组合评论。 同时，你们显然预计这里的增长速度会加快，无论是在宏观层面还是从你们的产品节奏角度来看。那么，您能否告诉我们，是什么因素导致本季度增长放缓，具体是产品组合中的哪些变化？我的意思是，22% 非常强劲，但确实是在减速，然后预期会进一步加速。在你们可能开始提升 HAMR 之前，是否存在短期上限？ Ambrish Srivastava，投资者关系： 是的。感谢 Wamsi 的提问。很多因素，正如您所知，我们有非常大的客户，不同的客户采用不同类型的技术。因此，如果在某个特定季度，某个特定客户采购了更多的 CMR 产品，显然这意味着在我们拥有的单位数量下，我们向市场出货的比特数会更少，对吧？而在另一个季度，如果我们的客户更倾向于 Ultra SMR，那么在相同的单位数量下，我们能够向市场提供更多的产品。 因此，季度间总会存在差异，而且他们的采购并非完全线性，会有些波动。所以你会看到季度间的一些变化。但是，从中长期轨迹来看，我们对持续增长非常有信心，有能力达到我们分享的 25% 以上的增长轨迹，这既得益于我们正在积极提升的 40TB EPMR， 也显然得益于我们将在 2027 日历年上半年推出的 44TB HAMR，该产品也将提升产量，然后显然我们已在路线图中指出，我们将在 2027 日历年下半年推出 50TB 的产品。 Wamsi Mohan，分析师： 好的。好的，这很有帮助。谢谢。然后，如果我可以问一个后续问题。当你们从指引看环比毛利率时，我不是要纠结于此，但同比来看，你们仍然显示出相当强劲的增量。我明白这一点，但是否存在产品组合和定价动态方面的具体因素在环比基础上发生了变化？或者定价动态是否应该持续存在，而更多的是产品组合造成了毛利率可能没有进一步上行空间的情况？ Irving Tan，首席执行官： 是的，Wamsi。所以，肯定会有季度间的波动，这也是为什么我不会过于关注环比的增量毛利率。我更多关注的是同比的增量毛利率，而且给出一些数据，对吧，在 2025 财年，全年基础上，我们的增量毛利率为 60%，而在我们刚刚结束的 2026 财年，全年增量毛利率为 75%，对吧，第四季度结束时，同比增量毛利率为 84% 到 85%，并且第一季度的指引隐含了 80% 到 81% 的同比增量毛利率。 因此，我认为我们在推动增量毛利率、进一步提高毛利率方面执行得非常好。我对未来许多季度毛利率将持续改善有很高的信心，这基于我们所解释的一切。需求非常强劲，我们正在转向更高容量的驱动器，这为客户提供了更多价值，使我们能够提高每 TB 价格，同时降低成本每 TB，我认为这是进一步改善毛利率的绝佳方法。 操作员： 我们的下一个问题来自 TD Cowen 的 Krish Sankar。请继续。 Krish Sankar，分析师： 是的，嗨。感谢接受我的提问。我的第一个问题，Irving。显然，你们的定价改善得非常好。您提到客户要求将 LTA 延续到 2029、2030、2031 年。我想知道，既然你们 90% 的比特都进入云端，而且大部分都在 LTA 框架下，并且这些 LTA 在延长，我们看到的从高个位数到高十几位数的价格增速，可能在 9 月份季度达到 20%，是否会因为大部分都在长期协议下而放缓，或者您认为仍有灵活性，价格增速可能还会继续增加？ Irving Tan，首席执行官： 是的。感谢提问。正如我指出的，我认为如果谈论云业务，正如您指出的，相当大的一部分都在 LTA 下。显然，并非所有 LTA 都在同一时间开始和结束。因此，我们会看到 LTA 带来的价格调整，即使在本财年内，也取决于新定价合同何时生效，这显然受到我们推向市场的一些新平台的影响，重申一下，我们的整体定价策略是确保其可预测性，并为客户提供大量可见性。 我们在非近线领域看到了更快的价格上涨能力。如果我们快进到我们正在与客户讨论的 2029、2030、2031 年的情况，我们正在敲定 LTA 的具体商业结构，但我们对客户的容量需求有很好的可见性， 这进一步增强了我们对 25% 以上 EB 级增长的信念。 我们正在研究的是如何为未来几年制定定价机制。简而言之，我认为我们仍然有很多机会为客户提供更多价值，提供更好的 TCO，并从中受益，正如我们一直所说的那样。 Ambrish Srivastava，投资者关系： Krish，你有后续问题吗？ Krish Sankar，分析师： 是的。谢谢，Ambrish。Kris，我有一个快速的后续问题。您提到每 TB 成本下降目前可能像高个位数，而且你们可以达到像下降 10% 的成本降幅。这是在 HAMR 认证之后的世界吗？还是您认为这是你们可以在未来几个季度内达到的目标？ Kris Sennesael，首席财务官： 我过去说过，今天也重复一遍，中长期每 TB 成本下降大约是每年 10%。 如果你看过去几个季度，我们一直在执行这一目标，我再次对长期能够执行这一目标充满信心。同样，季度间总会有一些波动，但中长期来看，这一切都由我们的技术路线图和向更高面密度、更高容量驱动器的产品过渡所驱动，这将降低每 TB 成本。 操作员： 我们的下一个问题来自花旗的 Asiya Merchant。请继续。 未确认参与者： 嘿，下午好。我是花旗的 Mike，代表 Asiya Merchant。所以我的第一个问题是，鉴于你们的 LTA 对话以及它们提供的可见性，您能否谈谈您的客户计划适应哪些类型的工作负载，无论是物理人工智能等？以及工作负载如何随时间变化，从涵盖更近期的 2027 年的 LTA 到涵盖 2028、2029 甚至 2030 年的 LTA 和对话。只想从您的角度看工作负载的进展情况。 Irving Tan，首席执行官： 当然。我认为工作负载的量是相同的。我们看到了几个增长驱动因素，并且我们确实从客户那里获得了可见性。首先，一个被低估的因素是核心云服务也在持续增长，尤其是视频驱动的应用。一个很好的例子是我们许多人每天都在使用的协作工具。我们进行的许多视频会议正在以越来越高的速率开始，这推动了更多的存储需求，在核心云服务方面，显然，在人工智能领域，过去 24 到 36 个月的主要驱动因素是模型训练和开发，而我们现在和未来看到的是由推理、代理型人工智能驱动的增长，实际上，我们开始看到由物理人工智能驱动的增长的早期阶段。 我们也正在与物理人工智能领域的许多大型企业客户接洽，并且在这些领域我们也看到了良好的增长轨迹可见性。因此，增长肯定来自我刚才分享的那些向量，除此之外，显然，随着我们创新的推出，比如我们现在正在与五个客户进行样片测试的高带宽驱动器，这为我们提供了在高带宽工作负载中提供具有卓越经济性的硬盘能力。因此，我们也认为这是未来增长的一个驱动因素，我们对此感到非常兴奋，客户也在与我们密切合作。 Ambrish Srivastava，投资者关系： 操作员，请接通下一位来电者。 操作员： 下一个问题来自摩根士丹利的 Eric Woodring。请继续。 Eric Woodring，分析师： 嘿，大家好。非常感谢接受我的提问。Irving，上季度您提到开始看到主权和新型云数据中心对你们系统中近线驱动器的兴趣。您能否再详细阐述一下，现在距离那个评论已经过去了三个月，他们在买什么？他们对价格有多敏感？他们有多大？他们能变得多大，等等？然后是一个简短的后续问题。谢谢。 Irving Tan，首席执行官： 当然，Eric。这是一个很好的问题。我认为我们将其视为一个机会，而这个机会今天正在实现，我再次强调三个领域，因为我们确实看到来自新型云的需求在增加。实际上，甚至前沿人工智能实验室也来找我们供应，而且正如我刚才在回答前一个问题时提到的，还有物理人工智能公司。 因此，我们看到来自一家自动驾驶汽车公司的非常强劲的需求，随着他们提升自动驾驶能力，需要更多的存储。 我们看到来自主权国家、新型云、人工智能前沿实验室的需求在增加，因为他们特别看到了硬盘带来的经济效益以及他们的商业模式正在创造的日益增长的存储需求。在定价方面，我想说， 在我们所处的供应非常紧张的环境中，这为我们提供了增加定价杠杆的机会。 Ambrish Srivastava，投资者关系： Eric，你说你有后续问题。 Eric Woodring，分析师： 是的，只是一个简短的澄清。Irving，关于你们的定价评论，我是否正确理解，你们在一些合同定价中有连续的定价上调机制，考虑到需求已经加强，并且你们现在通过更高容量的驱动器为客户增加了更多价值，这是否是思考这些定价上调正在加速的正确方式，或者这可能过度解读了？非常感谢，各位。 Irving Tan，首席执行官： 是的，你可能有点过度解读了，Eric。我想说，LTA 显然有一个与基础数量相关联的基础价格，然后当我们能够为客户提供超出预期的部分时，这受制于不同的定价结构。这大致就是我们一直所说的 LTA 商业组织的一般结构。 操作员： 下一个问题来自 Melius 的 Ben Rice。请继续。 Ben Rices，分析师： 嘿，大家好，感谢接受提问。我想问的是，鉴于产品提升和需求环境的改善，我们是否应该将第一财季视为环比收入增长和增量毛利率的低点，并在整个财年加速？关于 2027 财年。谢谢。 Kris Sennesael，首席财务官： 是的，Ben，我们只按季度提供指引，而且我认为，本季度我们指引了一些强劲的环比增长以及同比增长，以及一些良好的同比增量毛利率。同样，根据我们看到的强劲需求环境，基于我们在技术和产品路线图上的出色执行，以及我们正处于新一代 EPMR（高达 40TB）提升的初期阶段，随后是我们的产品推出。我们有很高的信心，我们可以继续以更好的定价出货更多的 EB 级产品，并随着时间的推移降低成本，这将导致持续强劲的收入增长以及进一步的毛利率改善， 我就说这么多。 Ambrish Srivastava，投资者关系： Ben，你想继续提问吗？ Ben Rices，分析师： 是的。我只是想知道你们能否更详细地谈谈物理人工智能。我的意思是，我认为对投资者可能有帮助的是，有大量的训练视频，也有合成视频，而你们现在比前几个季度更突出地提到了这一点，我想知道是否有发生了变化，以及你们如何看待你们的层级受到可能是用于训练这些系统的合成和视频数据激增的影响。谢谢。 Irving Tan，首席执行官： 是的，感谢提问。是的，我们本季度确实更多地强调了这一点，特别是因为我们从这个领域获得了更好的可见性。我提到了一个自动驾驶汽车公司的例子，我想说，他们在这个日历年（或者说 2027 日历年）的 EB 级需求增长了好几倍，对吧？所以我们确实看到了这一点，如果你将这个数字乘以这个领域的玩家数量，再将其扩展到我们的工业自动化系统，正如我在开场发言中强调的，在许多情况下，他们正在从他们收集数据的工具和车辆中生成新数据，但这仍然不足以训练他们的模型。 因此，他们也使用现有数据，输入到人工智能工具中生成合成数据，以进一步训练模型并推动强化学习，这也需要更多的存储数据。因此， 我们在模型训练开发推理中看到的周期将延伸到物理人工智能中正在发生的事情，但这现在变得非常真实，我们认为这将是 2027 年及以后增长的驱动因素。 操作员： 我们的下一个问题来自法国巴黎银行的 Karl Ackerman。请继续。 Karl Ackerman，分析师： 谢谢。我有两个问题，如果可以的话。首先，我们应该如何看待当今近线与非近线之间的毛利率差异？我问这个问题是因为考虑到非近线市场有更大的提价空间，我想这个差距正在缩小。那么，在未来 12 个月内，这些 LTA 中有多少份额会重新定价？ Irving Tan，首席执行官： 近线与非近线（包括消费类和客户端等）的毛利率大致在同一个区间内。目前都在 50% 左右的范围内。所以已经没有太大的区别了。 Karl Ackerman，分析师： 明白了。好的，谢谢。Irving，显然超大规模需求强劲。现在本地企业市场的规模有多大？你们也能与他们签订 LTA 吗？谢谢。 Irving Tan，首席执行官： 是的，感谢 Karl 的提问。我想说，我们出货的绝大多数新比特都流向了超大规模客户。同时，存储领域的企业 OEM 厂商的需求也在增加，特别是当他们转向更多基于混合的存储解决方案时，而最近，他们原本可能考虑全闪存阵列系统。现在正转向混合系统，这推动了对我们的更多需求，因此我们也将其前瞻性需求纳入到他们的供应计划中，这给了我们更好的可见性，显然，我们的工程团队也在与他们合作，以便能够采用我们的 Ultra SMR 产品和下一代 EPMR HAMR 产品，这些产品将为他们提供更高容量的驱动器，从而更快地提供更多的 EB 级产品。 Ambrish Srivastava，投资者关系： 谢谢，操作员，我们将接通最后一位来电者。 操作员： 下一个问题来自 Loop Capital 的 Ananda Barua。请继续。 Ananda Baruah，分析师： 嘿，谢谢各位。谢谢 Ambrish 把我加进来。Irving，Kris，只是想知道，考虑到那里正在发生的所有活动，思考亚洲人工智能实验室机会的未来的有用方式是什么？ Irving Tan，首席执行官： 是的，感谢 Ananda 的提问。我认为亚洲市场显然对我们来说是一个非常令人兴奋的机会。我们显然听到和看到了很多关于那里开源人工智能前沿实验室模型激增的消息。我们认为这实际上对整个行业是有利的，因为这实际上将推动更多人能够以更优越的经济性使用不同的模型，从而有助于更广泛地普及人工智能。因此，根据使用案例，您可以使用不同的经济模型来推动不同应用的增长和价值。 但是，其核心在于，无论是你在美国看到的基于高级订阅的传统前沿模型，还是一些新的开源、更经济的模型，其根本要求仍然是它们需要大量数据来支持这些模型的训练。这些模型将生成更多需要存储的数据。因此，我们认为这是非常积极的，因为即使计算可能提高了计算和内存资源的效率，对存储的需求也只会复合增长。因此，我们认为这对未来的需求非常积极。 Ambrish Srivastava，投资者关系： Ananda，请提一个简短的后续问题。 Ananda Baruah，分析师： 是的，简短的一个。谢谢。接着上面的问题，混合使用更高面密度点与我们在推理前端的事实之间的相互作用，推理确实是硬盘的真正杀手级应用，那么你们如何看待这两件事在未来几年对供需差距的影响？ Irving Tan，首席执行官： 嗯，我们认为推理的增长将对高容量驱动器的需求产生积极影响，因为推理实际上会产生更多的数据。这些数据需要被存储起来，以支持强化学习，并且存储生成的上下文数据比通过计算和内存资源重新运行更经济。因此，我们认为随着推理的能效增长，它实际上会推动对存储的更多需求，而以最卓越的 TCO 和最快速的方式提供这种存储的最佳方法是提供高容量驱动器，这绝对是我们正在努力为客户提供的方向。 操作员： 问答环节到此结束。我想将会议交还给管理层进行总结发言。 Ambrish Srivastava，投资者关系： 谢谢。因此，在西部数据，展望我们的新财年及以后，我们怀揣着非常明确的目标。我们的客户指望我们能够以与人工智能采用速度和规模相匹配的规模和速度提供存储基础设施，我们完全准备好迎接这一挑战。我们相信我们的技术领先，我们的执行纪律严明，整个西部数据团队仍然专注于交付。因此，我想借此机会感谢整个西部数据团队出色的一年，感谢我们的投资者和分析师今天参加我们的会议，感谢你们的时间和你们对西部数据持续的信心。 操作员： 会议现已结束。感谢您参加今天的演示。您现在可以断开连接了。
2026-08-06 08:22:33
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