公开资料显示，成立于2016年的Groq由谷歌TPU核心开发者Jonathan Ross创立，公司自研的LPU推理芯 片是本次合作的核心价值所在。 区别于英伟达通用型GPU，LPU专为AI推理场景深度优化，凭借确定性架构、片上SRAM内存设计等核 心技术，实现了超低延迟、超高能效与极速推理速度。在主流大语言模型运行中，LPU推理速度可达英 伟达H100 GPU的5至18倍，首token响应时间仅0.2秒，还能有效降低算力成本，解决传统GPU在推理环 节的"内存墙"与高延迟问题。 这家明星初创企业曾在9月完成一轮7.5亿美元的融资，投后估值达69亿美元，累计融资超30亿美元。 尽管未被英伟达完全收购，但与这家芯片巨头紧密捆绑后，Groq可获大额技术授权收益，同时保留独 立运营权，并依托英伟达背书拓展相关业务。 炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 美东时间12月24日，AI芯片初创公司Groq宣布已与英伟达就其推理技术达成非独家许可协议。根据协 议条款，Groq创始人Jonathan Ross、总裁Sunny Madra及其他核心团队成员将加入英伟达，共同推进授 权技术的升级 ...

涉及的行业与公司 * **行业**：光模块/光连接、AI网络互联、数据中心基础设施[1][4][5] * **公司**：英伟达（Ruby Ultra）、谷歌（I/O Superpod）、华为（Cloud Matrix）、阿里[1][4][5][9] 核心观点与论据 * **网络架构演进趋势**：AI网络互联正从**Scale Out**（负责复杂、长距离通信）向**Scale Up**（专注于高速、短距离的卡间互联）转变，这一转变推动了铜连接和正交板技术，并预示着未来将更多探讨柜内光连接方案[1][2][4] * **高密度机柜设计**：以**英伟达 Ruby Ultra**为代表，通过将576张卡拆分为4个144卡的机框，利用**正交板**和**铜线**星状连接实现内部互联，采用**Dragonfly网络架构**以优化层数、减少延时[1][6][7] * **超节点设计**：以**谷歌 I/O Superpod**为代表，采用低密度机柜（144个64卡机柜，共9,216张卡），通过光模块实现柜间**SKA**连接，使用**OCS**技术，提高了系统灵活性与性能[1][5][9] * **光连接替代铜连接趋势**：受散热、布线、承重等物理极限影响，高密度机柜内部互联未来从铜转向光的趋势明显增强，下一代产品（如**Freeman**）有望实现柜内全光设计[7][8] * **技术成本与性能比较**： * 成本：当前**硅光方案**ASP约**0.5美元/Gbps**，**EML方案**约**0.6美元/Gbps**；铜连接从DAC升级到AEC成本也会显著上升；**PCB正交板**成本低于当前大部分光模块[9][10][11] * 性能：光信号几乎无损耗，相比电信号损耗具有明显优势[11] * 未来成本展望：新兴**NPO、CPO**等技术初期价格预计在**0.3-0.4美元/Gbps**，并有望进一步下降，长期看可能实现与铜连接相当甚至更低的成本[3][11][12] * **厂商技术路径与带宽弹性差异**：不同厂商在SKA光互联实现上存在差异，反映在带宽比上：**英伟达SKU与OUT速率比约为9倍**，**华为Cloud Matrix为7倍**，**阿里为8倍**，这体现了各家在UP和OUT层数结构上的不同[3][9] * **市场规模与行业逻辑**： * **Scale Up**被认为是巨大的蓝海市场，其市场规模显然大于**Scale Out**，早期可能存在数倍差距[15] * 光模块行业具有显著的**通胀逻辑**，**Sparse光连接**是当前最大的通胀逻辑，为市场提供了新的增量空间[16] * **产业链价值分配**： * 目前整套解决方案（包括NPO）100%直接销售给云服务提供商[12] * **CPU**在生态系统中的主导权与价值量存在分歧，其最终价值取决于参与度（市场份额系数）[3][13] * 转向**光引擎**形态（如NPU、CPU、LPU）预计能带来比现有光模块更高的净利润，以补偿标准化ASP下降的影响[13][14] * **投资预期与估值**： * 行业变化（如柜内进光、超节点项目）是逐步兑现的过程，预计从2026年年中之后开始，并持续至2027-2029年[16] * 因此，投资应关注**PE（市盈率）的增加**，而非短期EPS上修[16] * 当前行业约**20倍**的PE被严重低估，考虑到超级通胀逻辑，未来应给予**30倍以上甚至40倍**的PE[17] 其他重要内容 * **Dragonfly互联技术**的作用在于优化网络层数，避免增加延时，其设计核心是满足客户对高效传输的需求[7] * 在超节点架构中，不同厂商增加光模块配比的方式不同：谷歌使用OCS技术，交换机侧无需大量光模块；华为和阿里则通过电交换机和NPU增加更多光模块端口[9]

涉及的行业或公司 * 行业：全球半导体行业，特别是AI加速器、模拟芯片、存储芯片、半导体设备（WFE）、EDA软件[1][5][6][43] * 公司：**NVIDIA (NVDA)**、**Broadcom (AVGO)**、**Micron (MU)**、**Microchip (MCHP)**、**Texas Instruments (TXN)**、**NXP Semiconductors (NXPI)**、**Analog Devices (ADI)**、**AMD**、**Lam Research (LRCX)**、**Synopsys (SNPS)**、**Cadence Design Systems (CDNS)**、**Monolithic Power Systems (MPWR)**、**ON Semiconductor (ON)**、**Qualcomm (QCOM)**、**Intel (INTC)**、**GlobalFoundries (GFS)**[1][2][3][4][5][6][8][38][43][44][51] 核心观点和论据 2026年行业整体展望 * 预计2026年全球半导体销售额将增长**18%**，达到**9178亿美元**，这将是三十年来首次连续三年实现接近**20%** 的年增长率[7][40] * 销售额增长由出货量（除分立器件外）增长**13%** 和平均销售价格（ASP）增长**5%** 共同驱动[7][40] AI超级周期持续，但风险回报开始减弱 * AI超级周期将持续至2026年，但随着**2026年下半年OpenAI账单到期**以及市场对AI建设相关债务的担忧加剧，风险回报开始减弱，预计波动性将增加[1][11] * 在AI生态系统中，继续看好**NVDA、AVGO和MU**[1][11] * 由于对OpenAI的风险敞口较高，预计**AMD**的股价波动性更大，而**NVDA、AVGO和MU**对OpenAI的风险敞口较低[2][12] * **NVDA**在2025/26年价值**5000亿美元**的AI订单不包括与OpenAI的直接协议[2][12] 模拟芯片（Analog）将迎来反弹 * 预计模拟芯片行业将在2026年复苏，成为最大的积极惊喜，共识预期将因**库存水平低、供应增长缓慢和利润率受压**而上调[1][6][11][32] * 模拟芯片出货量已逐步恢复，大致回到趋势线，较前期峰值低约**3%**，而微控制器（MCU）出货量仍处于2016年水平，较峰值低**28%**[32] * 预计未来两年模拟芯片公司的毛利率平均将扩张超过**650个基点**，其中**MCHP**的毛利率扩张幅度最大（超过**1000个基点**），高于同行**666个基点**的中位数[34][36] * 预计**MCHP**的每股收益（EPS）将从3Q25的**0.24美元**扩张超过**4倍**至4Q27E的**1.33美元**，**TXN**的EPS将从1Q26E的**1.20美元**增长**77%** 至3Q27E的**2.12美元**[37][39] * 维持对模拟芯片股的积极立场，买入评级包括**MCHP、TXN、NXPI和ADI**[1][6][11] * **MPWR**可能因缺乏经营杠杆而表现不佳，其估值已回到**45倍**的NTM市盈率，预计其2026年表现将落后于MCHP、TXN等模拟芯片同行以及NVDA、AVGO等AI半导体龙头[38] 存储芯片（DRAM）前景乐观 * 预计**美光（MU）** 将有更多上行空间，因**2026年每个季度DRAM价格都将上涨**，推动共识预期进一步上调[4][23] * 预计AI产业链正在谈判长期DRAM合同，这将为美光等DRAM公司带来大量资本注入，以帮助支付新晶圆厂的建设[4][23] * 已将2025年DRAM ASP预测从同比增长**21%** 上调至**28%**，将2026年预测从同比增长**37%** 上调至**53%**[25] * 预计DRAM ASP在4Q25增长**47%**，在1Q26增长**12%**，在2Q26增长**8%**，在3Q26增长**3%**，在4Q26增长**1%**[26] * 自11月初以来，DRAM现货价格上涨了**69%**，现货价格比合同价格高出**35%**，这表明合同价格应该会走高[28] 半导体设备（WFE）受益 * 预计2025年全球WFE市场规模为**1053亿美元**（同比增长**6%**），2026年为**1152亿美元**（同比增长**9%**），牛市情景下达**1260亿美元**（同比增长**20%**）[5][31] * 首选标的为**Lam Research (LRCX)**[5][31] 定制ASIC（特别是TPU）的增长 * 看好**AVGO**，因其**730亿美元**的AI订单积压以及TPU的持续普及将带来进一步上行空间[3] * AVGO确认**Anthropic**是谷歌最大的TPU客户，预计2026年将带来**210亿美元**的收入[3][13] * 据路透社报道，Meta正在洽谈购买谷歌的TPU芯片[3][13] * 在AVGO约**500亿美元**的2026年AI收入预测中，未包含任何OpenAI的收入贡献[3][13] * 预计定制ASIC（主要是谷歌TPU）在AI加速器中的份额将从2025年的约**35%**（**380万**个）增至2028年的**45%**（**1270万**个），2025-2028年复合年增长率达**49%**[16] EDA软件作为防御性选择 * EDA公司是捕捉“物理AI”增长的基础软件层，但因其**2.5至3年**的周期性合同限制了收入上行空间，预计其销售增速（低双位数复合年增长率）将远低于半导体行业（**20-25%** 复合年增长率），股票表现可能落后于SOX指数[43] * 在EDA股中，更看好**SNPS**而非**CDNS**，因SNPS通过成本削减、更高的软件业务占比以及IP业务复苏，将实现更大的运营利润率扩张，预计其与CDNS的运营利润率差距将从**6-12%** 缩小至**3-5%**，估值差距也应随之收窄[44] 投资组合与首选标的 * **MCHP**是首选标的，因其销售额和利润率从峰值下滑最多，预计对盈利预测的上行空间最大[8][50] * 其他买入评级公司包括：**AVGO、ADI、MU、NXPI、TXN**[8][50] * 给出了具体的公司排名、评级、目标价和投资主题，例如MCHP目标价**80美元**（上涨空间**23%**），TXN目标价**235美元**（上涨空间**33%**），AVGO目标价**480美元**（上涨空间**41%**）[51] 其他重要但可能被忽略的内容 AI资本开支与收入不匹配的风险 * OpenAI已宣布总计**26吉瓦**的AI计算容量（NVDA **10吉瓦**、AVGO **10吉瓦**、AMD **6吉瓦**），每吉瓦成本约**500亿美元**，到2030年累计资本支出将达**1.32万亿美元**，远高于预期收入[17][22] * 预计到2029年，OpenAI的资本支出（**7000亿美元**）可能超过四大云服务提供商的总和（**5998.12亿美元**），而其收入预计仅为**1630亿美元**，资本支出与销售比高达**429%**，远高于四大云服务提供商的**24%**[19][21][22] * 需要密切关注企业AI服务需求和融资/IPO能力，作为行业走向的领先指标[22] 单位与价格预测细节 * 提供了详细的DRAM ASP分应用季度环比增长预测表（服务器、移动、PC等）[27] * 提供了AVGO AI收入细分预测表（F25-F27E），显示其AI收入占总销售额的比例将从F25的**32%** 增长至F27E的**68%**，其中来自Anthropic的收入在F26E预计为**209亿美元**[14] * 提供了模拟芯片公司当前与峰值毛利率及EPS的详细对比表格[36][39] * 提供了1991年至2026年全球半导体销售额、单位增长、ASP增长及全球GDP增长的详细历史数据与预测表[41]

英伟达周三在硅谷引发震动，公司同意支付约200亿美元获得初创公司Groq的技术授权，并聘用其核心 团队。 这一巨额交易不仅意在通过获取Groq的专用技术来巩固英伟达在人工智能推理计算领域的统治地位， 同时也采取了特殊的交易结构，以此规避日益严格的反垄断审查。 据一位参与交易的人士透露，这笔交易的具体形式为非独家技术授权，英伟达将同时聘用Groq的创始 人及高管。尽管交易细节尚未完全公开，但这笔约200亿美元的资金规模，已达到Groq数月前融资时69 亿美元估值的约三倍。通过这一举措，英伟达旨在获得更具成本效益且速度更快的芯片设计能力，以应 对日益增长的AI应用运行需求。 本次交易并非传统的全资收购。Groq创始人Jonathan Ross、总裁Sunny Madra及其他员工将加入英伟 达，以"推进和扩展"获授权的技术。与此同时，Groq原有的云业务将保留在公司内部，由9月加入的首 席财务官Simon Edwards出任新CEO，继续运营。 这种非独家许可交易的结构，是近期科技巨头规避监管审查的常用手段。 英伟达CEO黄仁勋在发给员工的内部邮件中明确了此次交易的战略意图。他表示，计划将Groq的低延 迟处理器 ...

中国高端AI芯片市场展望与英伟达H200交付计划 - 中国整体高端AI芯片市场总量预计在2026年有望增长超过60% [1] - 本土AI芯片设计商有机会扩大市场占比至50%左右 [1] - 英伟达H200或其他同级海外产品在中国市场有机会维持约近30%占比 [1] 英伟达H200芯片对华销售动态 - 英伟达计划于明年2月中旬（中国农历春节前）向中国客户交付H200芯片 [1] - 计划动用库存履行首批订单，预计发货总量为5000至10000套芯片模组，相当于约4万至8万颗H200芯片 [1] - H200芯片是英伟达仅次于Blackwell系列的次顶级芯片，此前被禁止对华出口 [1] - 美国政府已允许英伟达向“经批准的客户”出口H200芯片，但不包括其更先进的Blackwell和即将发布的Rubin芯片 [1] - 美国政府已启动跨部门审查程序，评估对中国出口H200芯片的相关许可证申请 [1] 行业影响与产业链机会 - AI芯片自主发展和海外限制缓解均有利于国内算力基础设施建设 [2] - 产业链相关公司将充分受益 [2] - 提及的相关公司包括：工业富联、华勤技术、沪电股份、龙芯中科、联想集团、立讯精密、晶晨股份 [2]

交易核心事实澄清 - 英伟达并未收购Groq，而是与其达成了一项“非独占性”技术授权协议，获得其核心推理技术的使用权[2][6] - 交易金额未披露，但最初有报道称可能达到200亿美元级别，这将是英伟达史上最大规模单笔投资或资产收购类交易[1][8] - Groq创始人兼CEO Jonathan Ross、总裁Sunny Madra等工程团队将加入英伟达，而Groq公司将继续独立运营，并由原财务主管Simon Edwards担任新任CEO[4][8] Groq公司及其技术优势 - Groq是一家成立于2016年的AI芯片初创公司，由前谷歌TPU首席设计师Jonathan Ross等人创立，专注于AI推理阶段[11] - 公司于今年9月完成了7.5亿美元融资，估值达到69亿美元[11] - Groq开发了LPU（语言处理单元），其首款产品在2024年初亮相，能以每秒500个token的速度进行推理，在当时被认为是世界上速度最快的大语言模型推理方案[11] - LPU单卡售价2万美元，仅有230MB内存，但在推理任务上比英伟达GPU快10倍[13] - 其TISC（时序指令集计算机）架构无需像GPU那样频繁从HBM（高带宽存储器）加载数据，这有助于避免HBM短缺并降低成本，同时保证了稳定的延迟和吞吐量[15][17] - 该设计实现了多个TSP（张量流处理器）的无缝链接，避免了GPU集群的瓶颈，性能可随LPU数量线性扩展，简化了大规模AI模型的硬件需求[17] 行业背景与战略意义 - 英伟达CEO黄仁勋曾表示，推理需求未来将增长高达“十亿倍”[10] - 当前AI市场正从“训练为主”向“推理为主”转型，而GPU并非最适合推理工作的解决方案[10] - 在AI训练市场，英伟达GPU几乎垄断，但在推理市场面临来自AMD、谷歌TPU及多家初创公司的激烈竞争[19] - 此次合作被视为英伟达对谷歌成功使用TPU进行AI训练和推理的直接回应，旨在强势补齐其在推理算力方面的短板，扩展在推理市场的领先优势[29] - Groq的低延迟技术被视为对英伟达产品的完美补充，有助于其进一步巩固在数据中心和AI基础设施领域的霸主地位[19] 关键人物背景 - Groq创始人兼CEO Jonathan Ross被誉为“谷歌TPU之父”，他在谷歌期间发起并主导了TPU芯片的早期架构设计与实现[21][23] - 他曾师从深度学习先驱Yann LeCun[27] - 其团队加入英伟达，被业内评论人士视为一次“招聘式的收购”[20]

交易核心内容 - 英伟达与AI芯片初创公司Groq达成重磅交易，涉及金额高达200亿美元（折合人民币1405亿元）[1] - 交易核心是英伟达获得Groq推理技术的授权，Groq创始人兼CEO、总裁及其他高管将加入英伟达[1] - Groq将继续作为独立公司运营，新CEO由现任CFO担任，其初具规模的GroqCloud云业务不包括在交易中[3] - 投资方表示英伟达获得了Groq的全部资产，但黄仁勋在内部邮件中称并未收购整家公司，而是吸纳员工并获得知识产权授权[3] Groq公司背景与技术优势 - Groq成立于2016年，创始人Jonathan Ross曾设计出Google第一代TPU芯片的核心架构[5] - 公司核心杀器是专为AI推理设计的ASIC芯片LPU（语言处理单元），与GPU相比，在处理大语言模型推理时具有延迟超低、吞吐量超高的优势[7] - 在某些测试场景下，Groq芯片的推理速度能大幅超越GPU[7] - 2024年9月，Groq刚完成7.5亿美元融资，估值达69亿美元，投资方包括贝莱德、三星、思科等，其2024年营收目标为5亿美元[9] 行业趋势与战略动机 - AI行业重心正从训练侧转向推理市场，推理需求呈爆发式增长[9] - 训练需要超强算力，而推理更讲究低延迟和持续响应效率，Groq的LPU芯片恰好针对此场景优化，可补齐英伟达的短板[9] - 以Groq为代表的AI初创公司虽技术有亮点，但在英伟达庞大的生态壁垒面前难以打开市场，被收购或成为最佳归宿[11] - 英伟达正将Groq的低延迟处理器整合进其NVIDIA AI工厂架构，以支持更广泛的AI推理和实时工作负载[17] 英伟达的投资与扩张策略 - 英伟达采用“技术授权+挖团队”的模式已越来越熟练，2024年9月曾以约9亿美元代价雇佣AI硬件初创公司Enfabrica的CEO及团队并获得技术授权[13] - 相比直接收购，此模式能更快速整合核心能力，避免冗长整合期，并维持市场多样性表象[14] - AI热潮使英伟达GPU供不应求，资金充裕，投资动作激进[18] - 2024年9月，英伟达表示拟向OpenAI投资最多1000亿美元（条件是其承诺部署至少10吉瓦英伟达硬件），并向英特尔投资50亿美元，同时还投资了Crusoe、Cohere、CoreWeave等AI生态链公司[18][19]

交易核心信息 - 英伟达以200亿美元现金达成一项许可协议，获得Groq全部资产及其整个高管团队，这是英伟达有史以来规模最大的交易[1] - 交易实质是获取Groq在TPU领域的专业知识，特别是其CEO Jonathan Ross的经验，他曾帮助推出谷歌的TPU[1] - 交易结构被设计为资产购买/许可协议，以规避监管和反垄断问题，Groq将作为独立公司继续运营，但核心TPU知识产权将被剥离[7][11] 交易背景与细节 - Groq在2023年9月以约69亿美元的估值融资了7.5亿美元，投资者包括贝莱德、三星、思科等[4] - 参与该轮融资的基金预计在3个月内获得约3倍回报，这是一次前所未有的风险投资回报[4] - 截至2023年10月底，英伟达拥有606亿美元现金及短期投资，高于2023年初的133亿美元[8] - 英伟达此前最大收购是2019年以近70亿美元收购以色列芯片设计公司Mellanox[8] 交易战略动机 - 英伟达计划将Groq的低延迟处理器集成到其AI工厂架构中，以扩展平台，服务更广泛的AI推理和实时工作负载[9] - 交易是对谷歌及其TPU近期发展势头的回应，谷歌的TPU架构和Gemini AI近期取得了显著进展[11][18] - 英伟达在AI推理市场试图保持巨大领先优势，推理涉及运行已开发好的模型[16] - 通过整合新型设计，英伟达展示了保持灵活性并增加新能力的意愿，旨在留住大客户并吸引新用户[17] 涉及公司与人员 - Groq由包括CEO Jonathan Ross在内的一群前工程师于2016年创立，Ross是前谷歌芯片高管，曾帮助启动谷歌的TPU项目[12] - 根据交易，Ross、总裁Sunny Madra及其他高级领导将加入英伟达，以帮助推进和扩展所许可的技术[5][12] - Groq现有的财务负责人Simon Edwards将成为新任CEO[7] - Groq的早期云业务（GroqCloud）不属于此次交易的一部分，并将继续运营[8] 财务与估值数据 - Groq 2024年目标营收为5亿美元，此次交易估值相当于其目标销售额的40倍[10] - 自2016年成立以来，Disruptive公司已向Groq投资超过5亿美元[3] - 英伟达已加大了对芯片初创公司及更广泛生态系统的投资，其现金储备不断增加[14] 行业竞争格局 - 行业正争相以最快速度安装尽可能多的计算能力，谷歌、微软和亚马逊的内部自研努力正获得发展势头[17] - 英伟达一直在AI基础设施生态系统的各个公司进行投资，并向其认为将推动整体AI行业发展的各种项目承诺投入数十亿美元[16] - 英伟达在2023年9月表示有意向OpenAI投资高达1000亿美元，并承诺向英特尔投资50亿美元作为合作的一部分[15][16]

对此，国信证券认为，AI 芯片自主发展和海外限制缓解均有利于国内算力基础设施建设，产业链相关 公司将充分受益，建议持续关注：工业富联、华勤技术、沪电股份、龙芯中科、联想集团、立讯精密、 晶晨股份等。 消息面上，据路透社报道，多位知情人士透露，英伟达已告知中国客户，计划于明年2月中旬，即中国 农历春节前向中国客户交付其性能排名第二的人工智能(AI)芯片H200。其中两位消息人士称，英伟达计 划动用库存履行首批订单，预计发货总量为5000至10000套芯片模组，相当于约4万至8万颗H200芯片。 H200芯片是英伟达仅次于Blackwell系列的次顶级芯片，在拜登政府时期被禁止对华出口。美国总统特 朗普12月8日宣布，允许英伟达向"经批准的客户"出口H200芯片，但不包括其更先进的Blackwell和即将 发布的Rubin芯片。路透社此前报道称，美国政府已启动跨部门审查程序，评估对中国出口H200芯片的 相关许可证申请，兑现了其允许该类芯片对华销售的承诺。黄仁勋曾多次公开表态强调中国市场的重要 性。他认为，进入中国市场对于美国在人工智能领域的竞争力至关重要。 近日，据TrendForce 数据，中国整体高端 AI ...

今日早间，来自芯片领域的两则消息引发市场关注。 第一则跟中美芯片相关。 据环球时报报道，美国政府宣布，结束上届拜登政府发起的针对中国芯片的贸易调 查。美媒分析称，尽管美国政府称中国在芯片产业中的做法"损害美国利益"，但最终决定至少在18个月内不对 中国芯片加征额外关税。 第二则跟英伟达相关 。当地时间周三，英伟达与人工智能初创企业Groq达成授权协议，进一步加大对人工智 能（AI）热潮相关公司的投资。 在二级市场上，周四早盘， A股部分芯片概念股 大幅拉升。开盘仅1分钟，天奥电子就直线拉升至10%涨停。 创元科技、盈新发展随后也直线涨停；恒烁股份也大幅拉升，一度触及20%涨停。强瑞技术、臻镭科技、晶丰 明源等纷纷大涨。此前一天，A股芯片股也集体走强，板块指数涨幅超过2%。 来看详细报道！ 美国未来18个月不对中国芯片加征额外关税 12月25日，据环球时报报道，美国政府23日宣布，将在2027年对中国芯片加征关税，并结束了上届拜登政府发 起的针对中国芯片的贸易调查。 美媒分析称，尽管美国政府称中国在芯片产业中的做法"损害美国利益"，但最终决定至少在18个月内不对中国 芯片加征额外关税。彭博社说，暂缓加征新关税是 ...