每月被 Datadog 和 Elasticsearch 的账单背刺？告别这种昂贵烦恼的工具来了。 GitHub 上这个叫 OpenObserve 的项目直接火爆圈子。它是一个基于 Rust 开发的下一代全栈可观测平台，专门用来干掉昂贵的商业日志运维软件。目前在 GitHub 已经狂揽 2.0 万颗 Star，采用 AGPL-3.0 开源协议，支持单文件直接部署，几分钟就能跑起来。 存储成本暴降 140 倍：底层搞定 Parquet+S3 架构，存储占用小到夸张。 一套搞定所有监控：日志、指标、链路追踪、前端 RUM 外加大模型 LLM 监控全打包。 极其丝滑的查询：写 SQL 或 PromQL 就能查数据，完全不用重新学奇奇怪怪的自研语法。 零门槛极速部署：单个二进制文件就能扛起 TB 级数据，告别庞大笨重的集群维护。 🔗 项目链接：

软件股上涨，半导体下跌 在 Datadog（$DDOG）等公司强劲财报带动下，软件股集体上涨，且成交量较高。其中，Datadog（$DDOG）上涨 28%–30%，ServiceNow（$NOW）上涨 5%–6%，iShares Expanded Tech-Software Sector ETF（$IGV）上涨 3.5%–3.6%。 与此同时，半导体股走弱。Micron（$MU）下跌 3%–4%，SanDisk（$SNDK）下跌 6%–7%，VanEck Semiconductor ETF（$SMH）下跌 1.9%。

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昨日（8月6日）美股四大指数小幅回落，本周强劲涨势暂歇。 标普500：-0.18% | 纳指：-0.06% | 道指：-0.85% | 罗素2000：-0.58% 【本季财报最清晰的规律已经浮现】 今日三大科技股的走势，将本轮财报季的核心逻辑写得清清楚楚：强劲的季度数字，已不再是护身符。 AppLovin单日重挫19.66%。营收19.2亿美元，略低于预期的19.4至19.5亿美元，管理层坦言核心广告模型改善速度慢于预期，且Q3指引小幅低于市场预期——这是公司上市以来首次指引不及预期。市场毫不留情。 Datadog单日暴跌19.03%。营收11.2亿美元，同比+36%，每股收益超预期，全年指引上调——这是教科书式的"超预期并上调"。然而股价仍遭抛售，因为年内涨幅高达107%的估值已将完美定价在内，加之一位头部AI客户暗示下半年需求放缓，市场选择先跑为快。 Figma单日下跌14.85%。营收同比+48%，每股收益与全年指引均超预期。但AI相关运营成本大幅攀升，导致本季度GAAP运营层面出现亏损，市场直接抛售。 三个案例，同一个结论：这个市场现在几乎只看两件事——成本纪律，以及前瞻需求信号。你交出了什么季度，已经不再是最重要。 【下周关注】 8月12日CPI与核心CPI，8月13日PPI，为沃什9月FOMC决议前最重要的通胀数据。伯克希尔哈撒韦本周末公布业绩，亦值得关注。英伟达财报定于8月26日，为本季度最终压轴大戏。 ⚠️ 纯属个人观察，不构成投资建议。 #美股# #标普500# #财报季# #AppLovin# #Datadog# #Figma# #AI# #软件股# #美联储#

超级财报周：#SpaceX上市后首份财报，AMD、PLTR、SNDK接力，周五非农收官# 这不是一周普通的财报密集期，而是AI产业链从云计算、算力芯片、光通信、存储到软件应用的一次总验收。 SpaceX将交出上市后的首份财报，AMD、Palantir、闪迪、Arista Networks、Astera Labs和Datadog轮番登场，周五还有非农数据压轴。 市场刚刚重新买回Mag 7、光模块和存储，但目前只能证明AI交易没有结束，还不能证明此前被砸得最狠的板块已经完成反转。 接下来的财报，必须把股价上涨变成基本面确认。 一、本周重点财报日历 周一（8月3日）盘后： • $PLTR Palantir Palantir验证的是AI应用端。 市场需要看到的不只是政府和军工订单，而是AIP能否继续带动美国商业收入、剩余合同价值和大额客户数量增长。 如果PLTR继续上调指引，说明AI投入正在从数据中心向企业软件扩散；如果增速放缓，则意味着市场对Agentic AI商业化的预期走得太快。 周二（8月4日）盘前： • $PFE Pfizer • $CAT Caterpillar • $MCD 麦当劳 • $HUT Hut 8 • $WIX Wix 周二盘后： • $AMD AMD • $SPCX SpaceX • $ANET Arista Networks • $ALAB Astera Labs • $ZETA Zeta Global • $OPEN Opendoor AMD验证的是AI算力市场能否从英伟达一家独大，逐渐走向多供应商格局。 重点关注： 1. MI系列GPU收入和订单增速 2. 数据中心业务增长 3. AI芯片毛利率 4. 下一代GPU路线图 5. 全年AI收入指引是否继续上调 如果AMD仅仅营收增长，但毛利率和下一季度指引不够强，市场可能会认为它正在通过价格换份额。 如果收入、毛利率和订单同时超预期，说明AI算力需求足够大，可以同时容纳英伟达、AMD和各家云厂商的自研芯片。 SpaceX则是上市后的第一次正式答卷。 市场重点不会只看火箭发射次数，而会关注： • Starlink用户增长 • 单用户收入和利润率 • 发射及卫星部署成本 • AI与数据中心业务进展 • 资本开支和自由现金流 • 后续融资需求 SpaceX财报对整个市场还有一层额外意义：它代表当前资本市场愿意给“超级成长叙事”多高的估值。 $ANET 和 $ALAB 则负责验证AI数据中心内部互连。 GPU集群规模越大，交换机、网卡、PCIe/CXL连接和高速数据传输越重要。如果ANET和ALAB继续给出强订单与强指引，就说明云厂商的AI资本开支仍在向整个数据中心上游扩散。 周三（8月5日）盘前： • $LLY 礼来 • $SHOP Shopify • $UBER Uber 周三盘后： • $SNDK 闪迪 • $WDC 西部数据 • $APP AppLovin • $MELI Mercado Libre • $DIS 迪士尼 • $BYND Beyond Meat 周三的重点是存储。 AI数据中心不可能只有GPU和光模块。 模型参数、训练数据、推理缓存和生成内容，最终都需要企业级SSD和高容量HDD承接。 因此，SNDK和WDC的财报将直接验证：Mag 7的AI资本开支，是否真正传导到了存储企业的订单、价格和利润率。 二、 $SNDK 财报门槛已经被抬高 SNDK将在8月5日盘后公布财报。 公司此前给出的指引是： • 营收77.5亿—82.5亿美元 • 调整后EPS为30—33美元 • 非GAAP毛利率为79%—81% 但市场预期已经提高至营收约83亿美元、EPS约34.24美元，超过了公司原始指引上限。 这意味着，SNDK仅仅完成自己的指引，可能已经不够。 我把财报分成三个情景： 强超预期： • 营收超过85亿美元 • EPS达到35—36美元 • 毛利率站稳81%以上 • 下一季度收入继续增长 这种结果才能证明企业级SSD需求仍然强劲，并且接近80%的毛利率不是周期最高点。 符合预期： • 营收82亿—84亿美元 • EPS在33—35美元之间 • 下一季度指引没有明显上调 这种结果更可能带来盘后冲高后震荡。 低于预期： • 营收低于82亿美元 • 毛利率开始下降 • 下一季度指引明显放缓 市场会迅速重新交易“NAND价格已经见顶”。 真正需要关注的，不是已经结束的季度，而是管理层能否证明三件事： 1. 企业级SSD订单仍在增长 2. 高毛利率能够维持 3. 长期供货协议可以锁住2027年的销量和价格 三、周四轮到软件和光通信 周四（8月6日）盘前： • $QBTS D-Wave • $DDOG Datadog 周四盘后： • $DKNG DraftKings • $ABNB Airbnb • $AAOI Applied Optoelectronics • $RGTI Rigetti • $HIMX Himax DDOG验证的是AI能否推动云软件消费重新加速。 随着GPU集群、AI Agent和企业应用越来越复杂，系统监控、安全、日志分析和故障排查的重要性也在提升。 Datadog上一季度收入增长32%，自由现金流率达到29%，说明AI并没有削弱它的价值，反而增加了企业IT系统的复杂度。 本次财报重点关注： • 收入增速能否维持30%以上 • 10万美元以上ARR客户增长 • GPU Monitoring和AI安全产品的采用率 • 客户云支出是否重新加速 • 全年收入与利润率指引 如果DDOG继续上调指引，AI交易就会从硬件进一步扩散到软件。 AAOI则是本周光通信板块最重要的财报。 公司上一季度收入1.51亿美元，同比增长约51%；本季度收入指引为1.8亿—1.98亿美元，非GAAP毛利率指引为29%—30%。 市场需要看到的不是“收入增长”四个字，而是： 1. 收入能否超过1.98亿美元 2. 毛利率能否突破30% 3. 800G和1.6T产能爬坡是否顺利 4. 大客户订单是否继续扩大 5. 2027年订单可见度是否提高 如果 $AAOI只增长收入，却没有改善毛利率，说明新增产能还没有转化为真正的利润。 如果收入、毛利率和订单同时上行，那么LITE、COHR、AXTI和AEHR都会获得明显的产业链映射。 四、云计算已经给出了第一轮信号 为什么最近Mag 7、光模块和存储能够同时反弹？ 因为四大云厂商已经证明：AI资本开支并没有停止，而且云业务正在重新加速。 • Google Cloud收入增长82%至248亿美元 • AWS收入增长37%至422亿美元 • Azure收入增长43% • Oracle OCI收入增长93% 这组数据说明，AI数据中心并不是只花钱不赚钱。 云计算收入开始加速，企业客户仍在争抢GPU、电力和数据中心容量，AI基础设施的需求没有崩塌。 目前的资金传导路径已经非常清楚： $GOOG、$AMZN、$MSFT、$ORCL 扩大AI投入 → $NBIS、$CRWV、$IREN 提供算力和数据中心 → $ANET、$LITE、$COHR、$AAOI 承接高速互连 → $SNDK、$WDC 承接存储需求 → $NOW、$SNOW、$DDOG 负责企业应用和商业化 但这条产业链越向下游传导，市场要求的证据就越具体。 云厂商只要证明AI需求存在即可；新云厂商需要证明合同能够转化为收入；光模块和存储需要证明收入可以转化为毛利；软件公司则需要证明AI最终可以变成企业付费。 五、新云厂商：增长最快，融资风险也最大 $NBIS、 $CRWV 和 $IREN 都属于新一代AI云厂商，但三家公司的逻辑并不完全一样。 NBIS的优势是经营拐点最清楚。 上一季度收入3.99亿美元，同比增长684%，调整后EBITDA达到1.30亿美元。它已经从单纯扩建算力，进入收入和利润同步增长的阶段。 CRWV的优势是规模。 上一季度收入20.78亿美元，积压订单达到994亿美元，但单季利息支出高达5.36亿美元，净亏损7.4亿美元。它最大的风险不是没有订单，而是资本结构过于激进。 IREN的优势是电力资源和股价弹性。 公司把2026年底AI Cloud ARR目标提高到40亿美元以上，其中约85%已经签约。但上一季度AI云收入只有3360万美元，从合同到真实收入还有很长的交付距离。 因此，这三家公司不能只看订单总额，还必须看： • GPU交付速度 • 数据中心上电进度 • 客户预付款比例 • 利息和折旧支出 • 股权融资与可转债摊薄 • 合同能否按时确认收入 新云厂商是AI交易里弹性最大的一组，也是资本开支一旦放缓时最脆弱的一组。 六、光通信：LITE和COHR看确定性，AAOI、AXTI和AEHR看弹性 光通信内部也需要分层。 $LITE 和 $COHR 是核心光器件及光通信平台。 LITE增长速度更快，最新季度收入8.08亿美元，下一季度收入指引已经接近10亿美元，非GAAP营业利润率指引达到35%—36%。 COHR业务规模更大、产品更分散，收入和毛利率增长没有LITE那么夸张，但确定性更强，更适合作为光通信板块的核心观察标的。 $AAOI 是光模块高弹性标的，收入增长快，但毛利率和净利润仍需要财报确认。 $AXTI 是磷化铟等化合物半导体衬底供应商，属于光通信上游材料。上一季度收入增长164%，毛利率达到45%，但面临中国出口许可和供应链风险。 $AEHR 则不是传统光模块公司，而是硅光、功率半导体和存储测试设备公司。公司FY2027收入指引增长160%—200%，远期弹性很大，但目前估值也已经提前交易订单兑现。 所以，光通信内部可以这样理解： • LITE：增长最强 • COHR：风险收益最均衡 • AAOI：财报弹性最大 • AXTI：上游材料稀缺性 • AEHR：硅光测试远期期权 七、软件股：AI到底是威胁，还是第二增长曲线？ $NOW、 $SNOW 和 $DDOG 代表了三种不同的软件逻辑。 ServiceNow负责企业工作流和AI Agent管理。 上一季度订阅收入增长24.5%，AI产品年合同价值突破10亿美元。它证明AI不一定会取代传统软件，企业反而需要一个统一平台管理模型、数据、权限和工作流。 Snowflake负责企业数据。 AI应用越多，对高质量数据、实时分析和模型上下文的需求就越大。SNOW上一季度产品收入增长34%，RPO增长38%，说明企业数据消费正在重新加速。 Datadog负责AI系统的监控、安全和稳定运行。 AI基础设施越复杂，企业越需要知道GPU花在哪里、模型为什么失败、哪个Agent出现异常。DDOG是三家公司中与云计算使用量和AI系统复杂度联系最直接的公司。 软件股内部可以这样分： • NOW：合同可见度最高 • SNOW：AI数据消费弹性最大 • DDOG：增长和自由现金流最均衡 八、周五非农决定估值，而不是决定AI需求 周五（8月7日）盘前： • $OKLO Oklo • 美国非农就业数据 OKLO验证的是AI数据中心长期电力需求。 非农则决定市场愿意给AI股票多高的估值。 如果非农明显强于预期，美债收益率可能重新上升，高估值的软件、新云厂商和光通信股票会首先承压。 如果就业温和降温，市场对降息的预期上升，长久期科技股更容易继续反弹。 但如果数据弱得过头，市场又会开始交易经济衰退。 因此，对科技股最理想的非农，不是越弱越好，而是温和降温：既能缓解利率压力，又不至于触发衰退恐慌。 九、我的判断 这周真正需要回答的，不是谁的股价涨得最多，而是五个问题： 第一，Mag 7的AI资本开支是否仍在扩大？ 第二，AMD能否证明AI算力市场可以容纳第二家大型GPU供应商？ 第三，光模块订单能否真正转化为毛利率和净利润？ 第四，SNDK能否证明企业级SSD需求和高毛利率可以延续？ 第五，NOW、SNOW和DDOG能否证明AI已经开始变成企业软件收入？ 如果AMD、ANET和ALAB继续确认算力与互连需求，AAOI和SNDK又能交出强订单、强毛利率、强指引，那么资金会继续从Mag 7向光通信、存储和软件扩散。 如果公司只是完成当季业绩，却没有上调下一季度指引，那么最近的上涨更可能只是超跌修复，而不是新一轮主升。 所以，这周我不会只看纳指涨跌。 我更关注的是这条资金路径能不能走完： 云计算确认投入 → 算力确认需求 → 光通信确认订单 → 存储确认利润 → 软件确认商业化 财报是产业链的答案，非农决定市场愿意为这个答案支付多少估值。 #美股# #财报季# #AI# #SPCX# #AMD# #PLTR# #SNDK# #DDOG# #AAOI# #云计算# #光模块# #存储#

这周美股不用每个事件都盯。 真正重要的就三条线： 美联储怎么说， AI财报能不能继续撑住， 就业数据会不会改变降息预期。 1️⃣先看美联储。 静默期结束后，官员会开始密集发声。 市场现在最关心的，不是他们会不会马上降息，而是口风有没有变化。 如果他们继续强调通胀和就业韧性，那降息交易可能会被压一压。 如果开始释放更鸽的信号，成长股、科技股、加密资产的情绪会更舒服。 2️⃣第二条线，是AI主线财报。 这周有 Palantir、AMD、超微电脑、Vertiv、Datadog 这些公司。 它们看起来属于不同赛道，但背后其实都连着同一件事： AI需求到底有没有降温。 Palantir看AI软件商业化。 AMD看AI芯片和数据中心。 超微电脑看服务器出货和订单。 Vertiv看数据中心电力、散热和基础设施。 Datadog看云监控和企业AI使用情况。 如果这些公司继续给出不错的收入、订单和指引，说明AI资本开支这条线还没断。 那半导体、服务器、存储、电力设备这一整条链，短期情绪都还会有人接。 3️⃣第三条线，是就业数据。 周四、周五的初请失业金、生产率、非农就业报告，可能会直接影响市场对利率的判断。 现在市场最喜欢的是： 经济别太差， 就业别太强， 通胀继续往下。 因为就业太强，降息预期会被压。 就业太差，又会担心衰退。 所以现在的美股其实很挑剔，不是数据好就一定涨，也不是数据差就一定跌。 对普通投资者来说，这周重点不是猜哪天涨跌。 我更关注几个问题： AI财报有没有证伪？ 数据中心需求有没有放缓？ AMD和超微能不能延续AI硬件逻辑？ 就业数据会不会重新改变降息节奏？ 如果主线没坏，短期波动更多是情绪。 如果财报和指引开始集体转弱，那就不是简单回调，而是市场要重新定价。 这周美股的核心，不是事件多。 而是AI主线和降息预期，谁能继续扛住市场。

整理了一下SA上分析师美股短线推荐top20（按人头算） 1. $AMZN 亚马逊 电商科技 2. $MSFT 微软 软件科技 3. $META Meta 平台 社交媒体 4. $AMD 超威半导体 芯片半导体 5. $DDOG Datadog 云监控科技 6. $PLTR 帕兰提尔 大数据人工智能 7. $ABNB 爱彼迎 民宿旅行平台 8. $MCHP 微芯科技 MCU 半导体 9. $CRWV CoreWeaver 消费科技 10. $CLS 天泓科技 电子制造服务 11. $GOOGL 谷歌 A 类股 互联网科技 12. $CELH Celsius Holdings 功能饮料 13. $UBER 优步 出行服务平台 14. $ET Energy Transfer 能源管道运营 15. $GOOG 谷歌 C 类股 互联网科技 16. $U Unity Software 游戏引擎元宇宙 17. $IREN IronNet 网络安全 18. $AXSM Axsome Therapeutics 生物制药 19. $PYPL PayPal 支付金融科技 20. $SOFI SoFi 互联网金融科技

Anthropic 工程师讲了一堂 FDE 入门课 Kevin Bai 现在在 Anthropic 的 Applied AI 团队，之前是 Rippling FDE 团队的创始成员，再之前在 Palantir 干了好几年。最近他做了一个 FDE 101 的分享，把前线部署工程师这个角色讲得很清楚，值得总结一下。 先说一个数据：在上市 SaaS 公司里，按平均合同金额排，Palantir 是 400 万美元，ServiceNow 120 万，Workday 60 万，剩下的没有一家能超过 50 万。Palantir 靠几千人做到了别人几万人做不到的客单价。靠的就是 FDE 模式。 FDE 到底在解决什么问题？ Palantir 的产品 Foundry 是一个应用构建平台，技术门槛很高，但买家是石油、消费品这些行业的非技术高管。你把一个复杂的技术平台丢给一个不会写代码的人，指望他自己搞明白怎么用，这不现实。 所以 Palantir 的做法是：客户买的既不是软件产品，也不是咨询服务，而是一个"结果"。你派工程师过去，深入理解客户的业务场景，在平台上给他们把东西建出来。客户关心的是货架上多了多少商品、产线效率提升了多少，他们不关心数据怎么组织的，也不该关心。 FDE 和外包开发有什么区别？ Kevin 特别强调了一点：如果你的工程师每次都从零给客户写定制代码，那你做的不是 FDE，是外包开发。FDE 模式能成立，前提是你有一个可复用的平台。工程师是在平台已有的基础能力上组装和定制，不是每次重新造轮子。没有平台，维护成本会吞掉所有利润，工程师也会因为要维护几十个毫无关联的代码库而跑路。 要不要搞 FDE？两个问题就能判断。 第一，你是不是必须把一个技术复杂的东西卖给非技术买家？如果你的客户本身就是工程师，比如卖 GitHub 或者 Datadog 的，不需要 FDE。如果你的产品本身就是开箱即用的，比如 Slack 或者 Jira，也不需要。只有你的产品很复杂、客户又不懂技术的时候，FDE 才有必要。 第二，你有没有一个可复用的平台？或者你愿不愿意投入去建一个？没有共享的基础组件，FDE 就是不可持续的。 2026 年的新变化是什么？ Kevin 的判断很有意思：软件行业做生意的方式本身变了，AI 让构建软件变得极其容易，几乎所有平台都在走向 Agent 化，这意味着几乎所有平台都变得高度可定制。后果就是：越来越多的客户搞不清楚你的产品到底能做什么。你把产品的成败交给客户自己去摸索，在 Agent 时代会越来越难走通。 这就把 FDE 从 Palantir 独有的小众玩法，变成了更多软件公司需要认真考虑的事情。 最后一个问题：什么样的人适合做 FDE？ Kevin 的回答很简洁：FDE 就是一个你信任到可以让他直接面对客户的软件工程师。技术能力是基本盘，但你还得放心让他代表公司去跟客户打交道。

AI这波反弹能不能延续，接下来几天基本就能见分晓。 前面市场已经把股价先拉起来了，现在轮到公司自己说话。 AMD、Palantir、SpaceX、ANET、ALAB、SNDK、DDOG……几乎把整个AI产业链都覆盖了一遍。如果这些公司交出来的财报还能继续超预期，那这轮行情就不只是资金回补，而是真有基本面在支撑。 前面四大云厂商其实已经释放过一轮信号： AWS收入增长37%至422亿美元，Azure增长43%，Google Cloud增长82%至248亿美元，Oracle OCI增长93%。 至少说明一点——AI资本开支没有停。 钱已经花出去了，接下来市场要看的，就是这些钱有没有真正流到产业链。 AMD肯定是最受关注的一家。 现在已经没人怀疑AI芯片有需求，真正的问题是：除了英伟达，第二家还能不能赚到钱。 这次我会重点看几个数据：数据中心业务、MI系列GPU收入、毛利率，以及管理层有没有继续上调全年AI收入预期。 如果只是营收增长、利润率却没跟上，市场很容易理解成“靠降价换份额”。反过来，如果收入、毛利率和订单一起走强，那就说明AI市场确实足够大，不是一家公司吃独食。 ANET和ALAB也很关键。 GPU越来越多，交换机、高速互连、PCIe、CXL的重要性只会越来越高。如果这两家继续给出强订单和强指引，就说明AI资本开支还在往数据中心上游扩散，而不是只停在GPU这一层。 另外比较关注的是SNDK。 很多人现在盯着GPU和光模块，但AI最后还是离不开存储。训练、推理、缓存，都需要大量企业级SSD。 公司自己给出的营收指引是77.5亿到82.5亿美元，调整后EPS 30到33美元。但市场已经把预期抬到了大约83亿美元、34美元以上。也就是说，就算完成公司自己的目标，都未必够。真正影响股价的，还是管理层敢不敢继续上调下一季度指引，以及企业级SSD需求和80%左右的毛利率能不能维持。 软件这边，我更看DDOG。 如果说GPU负责训练模型，那Datadog负责的是模型上线之后怎么稳定跑起来。上一季度收入增长32%，自由现金流率达到29%。这次重点看AI产品采用率有没有继续提升、10万美元以上ARR客户还能不能保持增长，以及全年指引会不会再上调。 如果软件公司也开始持续受益，说明AI开始真正进入商业化阶段，而不只是卖GPU赚钱。 周五还有非农数据。 它影响的不是AI需求本身，而是估值。就业太强，市场会重新担心利率，高估值科技股容易承压；就业太弱，又会担心经济放缓。对科技股来说，最舒服的结果反而是温和降温。 所以这周我不会只盯着纳指涨跌。我更关心一件事： 云厂商已经证明AI投入还在继续。 接下来，芯片要证明需求，光通信要证明订单，存储要证明利润，软件要证明商业化。 如果这一条链都能得到验证，AI行情还有继续演绎的空间。 但如果财报只是完成预期，电话会上又没人敢提高未来指引，那最近这波上涨，更像是一次超跌修复，而不是新的主升浪。