（一）重磅消息

据科技日报公众号 9 月 27 日消息，日前，清华大学化工系教授张强领衔的团队在锂电池聚合物电解质研究领域取得重要进展。其团队成功开发出一种新型含氟聚醚电解质，该电解质通过热引发原位聚合技术，有效增强了固态界面的物理接触与离子传导能力。为开发实用化的高安全性、高能量密度固态锂电池提供了新思路与技术支撑。相关成果已在线发表于《自然》。 

（二）券商最新研判

国金证券：" 预防式降息 " 后，新一轮全球实物需求的扩张，真正的牛市还未开始

1、在过去的 30 年中，美联储于 1995 年、1998 年、2019 年和 2024 年进行过预防式降息，此后美国经济基本都实现了 " 软着陆 "，即 GDP 增速扭转下行趋势，且失业率略有下行。本轮，" 软着陆 " 或是美联储设定的基准场景：美联储小幅上调了 2025-2027 年的实际 GDP 增长预测，并下调了 2026-2027 年失业率预测。美联储 " 预防式降息 " 对美股而言，意味着流动性增强且经济企稳的概率回升，因此美股在过去的几次 " 预防式降息 " 后往往表现较好。

2、对新兴市场而言，美联储降息的影响主要通过两条路径，首先是降息后缓解新兴市场的汇率贬值压力，给内部货币政策更大的施政空间。近期，多个重要新兴经济体对美汇率走强，为其国内潜在的经济刺激政策留下空间，若经济增长企稳，其资本市场或受益于美元的外溢；其次是降息后美国若实现 " 软着陆 "，在基本面层面，新兴市场也受到一定的美国需求外溢拉动。对中国这样的净出口大国而言，预防式降息后的经济 " 软着陆 " 意味着海外资本开支构成的外需与新兴市场复苏对于外需的拉动将进一步上升。

3、国内经济 " 走弱 " 的本质与 " 反内卷 " 的影响：出口价格或成为 PPI 的领先指标。9 月 15 日，国内 8 月经济数据出炉，整体继续在 " 反内卷 " 影响下呈现下行趋势。但在单纯的数据走弱之外也要看到一些积极因素：PPI 中的新涨价因素比 7 月要强，出现了年内第一个拐点；出口上的高附加值产品仍然保持强势，机电产品仍然是出口的主要拉动，这些订单议价能力较强；国内已经开始出现一些原材料补库的现象。

4、站在下一个风口：出口出海。从过去的经验来看，2019 年和 2024 年降息周期中，A 股出口型上市公司相较沪深 300 有超额收益，从行业分布来看，并不完全只存在于所谓 " 利率敏感型 " 的成长性行业，而是取决于当时行业的具体供需情况。我们筛选了共计 18 个细分二级行业或受益于本轮 " 预防式降息 "，这些行业主要分为三类：投资相关的资本品：光伏、通用设备、半导体、通信设备、商用车等；与制造业景气复苏相关的中间品：塑料、电子化学品、化学制品等；具备自身产业趋势的消费和医药：游戏、个护用品、服装家纺、医疗器械等。 

5、盈利的牛市或许即将开始，我们认为中国盈利基本面回升的牛市行情可能正在孕育。目前，降息后正在开启新的场景转换，两类机会可以关注：一方面是流动性压制解除后，6-8 月滞涨的港股或有补涨行情；另一方面，成长投资会逐步从科技驱动走向出口出海。第一，同时受益于国内反内卷带来的经营状况改善、海外降息后制造业活动修复与投资加速的实物资产：上游资源、资本品以及原材料；第二，盈利修复之后内需相关领域也将逐渐出现机会：食品饮料、猪、旅游及景区等；第三，保险的长期资产端将受益于资本回报见底回升，其次是券商。

（三）券商行业掘金

天风证券：AI 存储革命已至，" 以存代算 " 开启存储新纪元 

1、" 以存代算 " 发展背景：AI 推理成价值核心，HBM 瓶颈凸显产业痛点，" 以存代算 " 应运而生。当前，AI 推理已成为衡量大模型商业化价值的关键标尺，但在实际应用中仍面临 " 推不动、推得慢、推得贵 " 的严峻挑战。为突破算力瓶颈与 " 存储墙 " 制约，" 以存代算 " 作为一种颠覆性技术范式应运而生。 

2、" 以存代算 " 核心技术：" 以存代算 " 是一种通过将 AI 推理中历史对话的 KVCache 缓存到 HBM+DRAM+SSD 等外部存储介质。在该系统中，HBM 作为 GPU 本地高速存储，负责存储当前活跃会话的 KVCache，支撑 LLM 推理计算；SSD 则作为长期存储层，提供大容量持久化存储，承载非活跃历史数据。" 以存代算 "CachedAttention 将首 Token 时延（TTFT）显著缩短了 87%，并提升了 Prefill 阶段 7.8 倍的吞吐量，从而将端到端推理成本降低了 70%。

3、" 以存代算 " 硬件突破：在 " 以存代算 " 技术范式下，SSD 不再是单纯的数据存储载体，而是深度参与 AI 推理的核心组件，其需承接从 HBM、DRAM 卸载的 KVCache，因此被赋予大容量、高吞吐、低延迟的新要求，以缓解对高成本 HBM 的依赖。同时，SSD 主控芯片作为 " 控制大脑 "，需通过先进算法优化数据寻址调度，支撑 AI 推理中数据高效流转。在此背景下，实现存储与 AI 推理的深度协同。 

4、" 以存代算 " 企业布局：" 以存代算 " 的核心实践已获产业龙头积极布局。华为 UCM 作为 " 以存代算 " 产品化关键载体，构建智能分级缓存，数据可根据记忆热度在 HBM、DRAM、SSD（固态硬盘）等存储介质中实现按需流动；同时融合多种稀疏注意力算法，实现存算深度协同。国际层面，铠侠、美光、Solidigm 等巨头正积极推动 AISSD 的技术迭代与产品创新。我们认为，QLC+PCIe/NVMe+CXL 有望构筑下一代 AISSD 基座，推动 SSD 从单纯存储介质，升级为 AI 推理 " 长期记忆 " 载体。 

5、投资建议：AI 存储革命已至，" 以存代算 " 催生核心机遇，显著节省算力消耗加速 AI 推理，带动 SSD 需求增速高于传统曲线。建议关注：存储模组厂商：江波龙、德明利、佰维存储、朗科科技、联芸科技、万润科技等；存储芯片：兆易创新、普冉股份、北京君正、东芯股份、恒烁股份、澜起科技、聚辰股份等；存储分销与封测：香农芯创、深科技、太极实业、中电港等。

开源证券：摩尔线程 IPO 成功过会，创下科创板最快审核纪录，国产 AI 算力持续精彩 

1、摩尔线程 IPO 成功过会，在资本市场助力下有望加速发展。9 月 26 日，摩尔线程首发申请成功过会，创下科创板最快审核纪录，侧面说明国家对核心科技企业发展的支持。摩尔线程凭借全自主 MUSA 架构，已推出 " 苏堤 "" 春晓 "" 曲院 "" 平湖 " 四代 GPU 芯片架构，并围绕芯片构建了板卡、一体机、智算集群等多种层级形态的全线产品矩阵，全方位满足企业级和消费级客户的不同需求。

2、摩尔线程计划募资 80 亿元，为年内 A 股最大规模半导体 IPO，募集资金主要投向：新一代自主可控 AI 训推一体芯片研发项目、新一代自主可控图形芯片研发项目、新一代自主可控 AI SoC 芯片研发项目和补充流动资金。在资本市场的助力下，公司有望加快 AI 芯片产品的研发进度及商业化进程，提高公司行业竞争力和市场地位，并进一步提升公司收入规模和盈利水平。

3、政策推动全国一体化算力网构建，有望拉动国产算力基础设施建设。一方面，国家算力互联网服务平台 9 月 24 日对外宣布，中国已实现 31 个省（区、市）算力标识系统全线贯通，50 多条数据快递线路首次上线。算力标识数据全线贯通后，将大幅提升算力资源的发现、流通、匹配效率，助力形成全国一体化算力体系，标志着中国算力互联网建设迈入 " 一池共享、一网互联 " 新阶段。 

4、9 月 26 日，国家发展改革委等部门发布关于印发《关于加强数字经济创新型企业培育的若干措施》的通知，其中重点提到要强化算力资源供给支撑，深入实施 " 东数西算 " 工程，加快构建全国一体化算力网。全国一体化算力网的构建，有望拉动国产算力基础设施产业链的发展。

5、投资建议：重点推荐海光信息、中科曙光、淳中科技、浪潮信息、神州数码、软通动力、中国软件国际等，受益标的包括寒武纪、芯原股份、博杰股份、普天科技、慧博云通、紫光股份、工业富联、景嘉微、远东股份、云赛智联、拓维信息、广电运通、烽火通信等。

每日经济新闻