算力争夺战：IBM股价崩跌25%、Apple四处寻购芯片、阿里借AI入华市值飙升170亿

2026年7月15日 · 全球AI情报

想要看清AI资金流向何方，7月15日的三个事件给出了明确答案——算力芯片领域。

IBM股价单日重挫25%，创40年最大跌幅纪录，甚至超越1987年黑色星期一。核心原因在于客户将IT预算从软件支出转向AI硬件采购。同日，市场传出Apple正全球范围内寻求收购芯片企业——因自家AI服务器芯片研发受阻。就在同一天，阿里巴巴因Apple Intelligence落地中国市场，市值骤增约170亿美元——并非阿里做对了什么，而是阿里具备芯片部署的底座能力。

三个信号指向同一趋势：AI资金正从"软件服务商"快速流向"芯片供应商"，且流动速度远超预期。

01

IBM暴跌25%：四十年最惨烈单日

IBM于7月15日发布令人震惊的第二季度预警。营收172亿美元、每股收益2.93美元，双双未达市场预期。股价狂泻25%，市值瞬间蒸发约670亿美元。

CEO Arvind Krishna的话值得细读："客户在季度末将资本支出转向服务器、存储和内存采购，赶在涨价前抢购紧缺的AI基础设施。"

通俗解读：客户原计划购买IBM软件的预算，临时改为抢购HBM内存和AI服务器了。

IBM的预警波及整个软件板块——Microsoft、Salesforce、ServiceNow、Intuit全线跟跌。Yahoo Finance数据显示，AI基础设施（芯片/内存/服务器）与传统企业软件之间的股价表现出现近二十年来最大背离。

我的判断：IBM的崩跌不只是一家公司的问题，而是一个重要信号——AI正在重构企业IT支出的底层逻辑。过去五年，"云化"是支出首选；如今"抢算力"才是第一要务。软件可以延后采购，但英伟达的GPU和SK海力士的HBM现在不下单，明年都拿不到货。这轮AI基础设施投资的"挤出效应"远比想象中猛烈。

02

Apple的芯片困局：有心无力

同一天，The Information披露Apple正四处询价芯片企业——与初创公司洽谈收购，委托投行寻找潜在标的。

背景是：Apple自研AI服务器芯片"Baltra"项目已延期。原本计划今年量产，如今时间表成谜。Apple曾尝试在搭载M2 Ultra的自研服务器上运行Google的Gemini来支撑新版Siri，结果发现性能不足——最终不得不采用Google云上的英伟达芯片。

对一家"芯片自研能力是核心护城河"的企业而言，这是罕见的窘境。Apple的M系列芯片在消费电子端无可匹敌，但在AI服务器端，连自己都搞不定。

我的判断：Apple的"去英伟达化"战略遭遇现实打击——不是不想自研，是真的造不出来。Apple史上鲜少进行大型收购（上次是1月收购以色列AI音频公司Q.ai），如今开始询价芯片企业，说明内部研发已跟不上业务需求。相比之下，Meta的Iris芯片9月即将量产——Meta在AI芯片的执行力明显强于Apple。

03

阿里涨170亿：Apple AI入华，通义千问成赢家

中国监管机构正式批准Apple Intelligence在中国落地。阿里巴巴的通义千问（Qwen）将整合进iOS、iPadOS、macOS和visionOS，百度也参与部分功能。

阿里ADR单日上涨6.2%，市值增加约167亿美元——相当于阿里全年云收入的73%。

Apple在中国第二季度出货约1190万部iPhone，通义千问一夜之间获得了超越任何其他中国大模型公司的终端覆盖。

我的判断：这是AI大模型"得终端者得天下"逻辑的最佳印证。通义千问在技术能力上未必强于DeepSeek，但Apple的选择意味着它拿下中国最优质的高端用户入口。AI大模型竞争已从"谁更强"转向"谁占据更多设备"。

04

微软创纪录570个补丁：AI挖洞速度超越修复

如果说前三条新闻揭示AI资金流向，这条则揭示AI的另一面——安全漏洞正指数级增长。

微软在7月的"补丁星期二"发布570个安全补丁，创下历史纪录。其中至少两个已被实际利用，属于零日漏洞。Windows负责人Pavan Davuluri直言：AI帮助安全研究员发现更多漏洞，因此每月补丁数量都会攀升。

背后有一个鲜少被讨论的现实：AI在网络安全领域是双刃剑。白帽用AI挖洞，黑帽也在用AI挖洞——而且由于AI自动化，黑帽挖洞的速度可能更快。

我的判断：AI安全补丁数量的激增是不可逆转的趋势。代码库越来越多由AI生成，漏洞的模式也在演变。微软Windows代码可追溯至几十年前，用AI扫描如此庞大规模的代码必然暴露海量问题——好消息是发现了，坏消息是攻击者同样发现了。

05

澳洲设立AI办公室：全球首个数据中心强制标准

澳大利亚总理阿尔巴尼斯宣布成立AI办公室，同时推出全球首个AI数据中心强制性标准：大型AI数据中心必须自建或自购电力，必须最小化用水量。

阿尔巴尼斯的表态相当强硬："澳大利亚创作者和艺术家的知识产权不是大公司免费取用的。"

我的判断：AI数据中心的耗电和耗水问题正从"环保议题"升级为"监管议题"。澳洲这一框架若推进顺利，可能成为其他国家参考模板。一个AI数据中心动辄消耗相当于数十万人城市的电力，这种资源占用不可能长期缺乏约束。软银孙正义说AI需要5万亿美元，但他没说这5万亿美元中有越来越大的比例要花在电和水上。

06

本周关注：7月17日 — 东西方AI同台竞技

7月17日（后天），两个重大事件同日发生：Google可能发布Gemini 3.5 Pro + 上海WAIC（世界人工智能大会）开幕。

Gemini 3.5 Pro据称是Google从零重写架构的产品——因原有架构性能不达标，DeepMind团队决定推倒重来。如果真能如期发布，将是Google在大语言模型竞赛中最重要的反击。

上海WAIC是迄今为止规模最大的一届——DeepSeek、阿里、百度、华为悉数参加。这两个事件在同一天发生，并非巧合。

一周感受：本周六条新闻有一条共同主线——AI正在重塑企业IT支出的底层结构。IBM的暴跌和Apple的芯片收购，说的是同一件事：AI对算力的渴求已经超越了软件本身的商业价值。当全球最大的IT服务商和最有钱的消费电子公司都在这条线上挣扎时，你就能感受到这场转型的深度。