本文来自微信公众号： 每经头条 ，编辑：魏官红王嘉琦，作者：第1180期

一纸判决，开启了一场美国史上最大规模“退税潮”。

当地时间4月20日，美国海关与边境保护局（CBP）宣布正式开通“报关统一管理与处理工具”（CAPE）系统，开始向约33万家进口商退还总额达1660亿美元（约合1.13万亿元人民币）的“非法关税”。

作为对特朗普关税提起诉讼的核心原告，美国教育玩具企业Learning Resources已第一时间提交退税申请。该公司首席执行官Richard Woldenberg告诉《每日经济新闻》记者（以下简称NBD或每经记者），公司已提交近5000单申请，预计可获超1000万美元的关税本金及利息。

每经记者采访了解到，不少拥有海外子公司的中国企业正在筹备退税事宜，赛轮轮胎、大叶股份、保隆科技、格力博、乐心医疗等一众上市公司已就美国退税政策展开行动。

鉴于此次退税的申请主体必须是在美国海关备案的登记进口商（IOR）或报关行，对于深度参与全球供应链的中国企业，在这场史无前例的退税行动中，应如何理清复杂的关税网络？在DDP（完税后交货）等贸易条款下，又该如何跨越重重法律障碍，将这笔利润真正装进自己的口袋？

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“告赢特朗普”的玩具商提交退税申请

涉及金额超千万美元

真正引发此次“世纪退税”的，是特朗普政府在2025年频繁动用《国际紧急经济权力法》（IEEPA）加征关税，包括对原产自中国的商品加征10%关税。

此后，关税层层加码，当年4月推出最高导致部分商品综合税率飙升至104%乃至125%的“对等关税”。

转机出现在著名的“Learning Resources案”中。2025年4月，Learning Resources发起诉讼，成为首批挑战特朗普政府关税政策的公司之一，详见美国玩具商告赢了特朗普：多收我1100万美元非法关税，联邦政府必须退钱。

2026年2月20日，美国最高法院以6:3作出里程碑式裁决：特朗普政府依据IEEPA征收的全球关税违法。美国国际贸易法院裁决要求退还自2025年2月至2026年2月期间征收的“非法关税”。

Richard Woldenberg图片来源：Learning Resources提供

NBD：公司是否已经通过CAPE系统提交了“非法关税”的退款申请？

Richard Woldenberg：就在今天（当地时间4月20日），我们已经提交了所有符合资格的申报条目，一共近5000单，涉及金额超过1000万美元。CAPE系统后续将开放剩余申报通道，预计今年内可拿到全额退款及相应利息。

NBD：提交材料后，审核程序是否顺利？

Richard Woldenberg：到目前为止，CBP没有提出任何额外的要求，整体还算顺畅。

NBD：你预计退税何时能够到账？你是否有信心获得全额退款？

Richard Woldenberg：据我了解，CBP预计退款将在60至90天内发放。最高法院已经裁定依据IEEPA征收的关税违法。解决超额征税已经有明确的法律规定和成熟的执行机制，唯一的难点是搭建系统处理5300万笔IEEPA关税申报退款冲销。工程量巨大，但法律层面无悬念。

NBD：公司计划如何使用这笔退款？

Richard Woldenberg：我们会将这笔退款用于业务投资、开发新产品并创造新的就业岗位。

其实，我们在去年秋天已决定回归“正常”经营状态。基于这一思路，我们重启了在芝加哥地区新建仓库的计划，目前正全力推进这一复杂项目的各项工作。

尽管这项投资决策是在最高法院裁决之前做出的，但我们当时就确信法律站在我们这边，裁决结果会对我们有利。

NBD：退款后是否计划下调产品价格或推出促销活动，让消费者受益？

Richard Woldenberg：我们一直在努力把价格调回2025年加征关税之前的水平。

这是我们本应做出的努力，只是不断变化的现实经济环境给这一目标带来了挑战。2026年美国的通胀率高达3%，我们仍维持了价格稳定，眼下美伊冲突又导致了塑料等原料价格波动，但我们也在尽全力稳住价格，不让消费者承担额外压力。

NBD：退款后，公司的中国及其他海外供应商、合作伙伴是否会受益？

Richard Woldenberg：我们相信，关税退款将有助于我们扩大与中国核心供应商的合作关系。我们与这些值得信赖的供应商有着长期合作关系。关税退款后，我们希望延续并加大对这一长期贸易伙伴关系的投入。我们希望未来在中国实现增长——既扩大采购，也扩大销售。

值得一提的是，斐石律师事务所王历律师指出，此次退还IEEPA关税与此前其他关税的豁免并不相同。首先，两者法律基础不同，豁免退税是在关税措施合法有效的前提下，基于特定的事由，由企业逐案申请、行政机关逐案裁量的例外性减免，属于行政裁量范畴；而“Learning Resources案”退税是因征税行为自始缺乏合法授权，关税措施被法院宣告无效，进口商有权请求返还已缴税款。

此外，“覆盖范围不同。豁免退税仅适用于特定税号项下、特定时期内的个别进口条目，范围有限；而本次退税涉及自2025年2月至2026年2月期间所有依据IEEPA征收的关税。路径也不同。豁免退税主要通过CBP的行政异议程序处理；而IEEPA关税退还事宜由CIT享有专属管辖权。”王历表示。

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哪些中国企业能拿到退税？

截至4月14日，已有5.65万家进口商完成系统注册，可退金额含利息共计1270亿美元。其中29亿美元关税对应的报关单需人工审核，CBP官员坦言，这将加重工作负荷，分流贸易运营与执法人力。

从退款执行节奏看，CBP分阶段推进。

那么，谁能申请退税？根据文件，登记进口商（IOR，法定进口责任主体）或代表进口商代为缴纳关税的报关行可申请退税。对于中国出口企业而言，能否申请退税主要取决于企业出口的具体形式。

结合中国企业的主流出口模式，北京卓纬律师事务所合伙人彭汉英表示，可能有以下三种情形可以申请退税。

一、中国企业美国自有实体、自身为IOR；

二、美国买方为IOR（常规外贸模式）；

三、双清包税/货代清关模式。

第一种情形下，中国企业可直接自主申请退税。后两种情形下，中国企业可依据合同约定进行主张。

王历律师也强调，此次退税的法定申请主体之一是IOR。这就导致了一个核心痛点：在DDP模式下，IOR通常是美国买方、美国关联公司或承担清关义务的物流服务商，中国出口商一般不直接出现在报关单上，因而无法直接向CBP申请退税。

“在DDP条款下，中国出口商可依据合同约定向IOR主张返还。如果中国出口商与美国买方或物流服务商之间的合同明确约定出口商承担关税成本，且IOR实际收到退税款项后，出口商可要求IOR将退税款项转付。此种路径高度依赖于合同约定的明确性和IOR的配合意愿。”王历表示。

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多家上市公司开启退税行动

面对退税的可能，中国企业已经开始积极行动。

大叶股份作为受到直接影响的出口企业，相关工作人员向每经记者表示，公司在美国设有子公司，作为美国客户的进口方，该子公司可以直接参与退税环节。公司肯定会根据相应的法律法规与律师商量，随后采取实质性的退税措施。

作为汽车零部件出海代表性企业，保隆科技向记者透露了公司的最新应对措施与业务现状。公司证券部相关人士表示，由于退税是一项最新的政策安排，公司目前尚未就具体能落实的退税金额进行明确统计，预计还需要一到两个月的时间来进行评估和测算。该人士介绍，保隆科技在美国既有子公司等运营实体，也有工厂产能，但美国业务的绝大部分仍是从国内出口，因此在过去一年中面临了较大的关税增长压力。

值得注意的是，保隆科技在此过程中展现出了较强的成本转嫁能力。“凭借对应出口美国的产品在全球占据的前二或前三的领先市占率，公司具有较强的抗风险能力和议价能力。在过去的周期中，绝大多数的关税成本已成功传导给海外客户，由客户承担大部分，公司仅承担小部分。”

不过，公司方面强调了美国关税政策的“多变性”，称今年美国关税政策仍有诸多新增与调整事项，例如本月针对原232条款中钢、铝、铜关税出台了更为严格的限定。公司工作人员认为，在实际的业务开展中，更为重要的是市场地位和议价能力。

赛轮轮胎证券部人士也向记者表示，公司在美国设有负责相关进口业务的销售子公司，目前具体的退税由财务部门跟进处理，尚未实际收到退款。

此外，包括匠心家居、华宝新能、格力博、乐心医疗在内的多家上市公司对外回应了针对美国退税政策展开的行动。

不过，对于对美出口占比低、且采用FOB（Free On Board，离岸价）条款合作的企业而言，此次美国关税退款，对其经营的影响相对有限。

例如，成都市萨尼医疗器械有限公司（以下简称萨尼医疗）是国内少数能够自主设计并生产镍钛根管锉的企业之一。其主要从事口腔医疗器械及相关耗材的生产与销售，业务覆盖海内外市场，但对美出口占比相对有限。

萨尼医疗法定代表人何春霞在接受每经记者采访时表示：“我们公司所有出口美国的货物，关税都是由美国客户缴纳，我们不承担这部分成本。”针对当前美国启动关税退款政策，何春霞坦言，公司暂未感受到直接或间接利好。“不过这两天也会再和驻美同事沟通，进一步确认具体情况。”

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专业人士支招：

中国企业如何追回关税利润？

然而，退税之路并非一片坦途。

信和汇联研究员、英国肯特大学商学院副教授兼博导田堃向每经记者指出，此次退款只退给美国进口商，而不直接补偿外国出口商或者美国消费者，这种安排在法律上符合美国海关税制逻辑。现实中，关税成本通常在进口商、出口商、零售商及消费者之间分摊，因此退款并不自动等于“损失被完整修复”。

田堃认为，对于中国或其他国家企业而言，更现实的维权通道，是依据合同条款，通过商业谈判、仲裁或诉讼去追索。

不过，田堃也表示，像Learning Resources这类美国企业，如果其约60%的产品在中国生产，那么退款对中国供应链企业的影响更可能表现为三个间接效应。

一是美国进口商现金流改善，有助于恢复订单与付款；二是一定程度上缓解此前对供应商的价格压制，至少给重新谈判留出空间；三是部分企业原来为了规避关税而推动“去中国化”采购，现在发现法律与政策的可持续性并不稳定，可能会更谨慎地评估迁移成本，这反而有利于中国供应链在短期内稳住份额。

“退款不太会直接变成中国企业的‘补偿款’，但可能通过订单、账期和议价关系，转化为供应链层面的边际改善。”田堃总结道。

王历称，目前其所在的律所已收到关于IEEPA关税退税事宜的法律咨询，部分客户已跟进退税权益评估和追索工作。

“从整体流程看，退税主张通常包括以下步骤：梳理企业历史对美出口数据，识别涉及IEEPA关税的进口记录；核实各笔进口的IOR身份及关税实际承担主体，评估退税资格；通过IOR向CBP提交退税申请；在退税款项实际到账后，依据合同约定完成权益分配。”王历介绍。

为了防范美国关税政策长期存在的不确定性，企业对于长期贸易合同必须提前布局，王历律师提出多项关键的合同设计建议。

本文来自微信公众号： 科创板日报 ，作者：张真

近期以来，科创板行情持续回暖。4月1日至今，科创50指数累计上涨15.71%。在此期间，共计47只科创板个股股价创下历史新高。

《科创板日报》统计了其中总市值超500亿元的11家公通信司后发现，AI算力硬件领域近乎占据了这份名单的绝大多数，包括佰维存储、源杰科技、盛科通信、长光华芯、华丰科技、仕佳光子、强一股份皆在此列。而在此之中，除佰维存储、强一股份外，其余个股均属于光通信板块。

就区间涨幅而言，光通信板块亦处于相对领先地位。其中，长光华芯、仕佳光子尤为明显，累计涨幅分别达87.25%和72.50%。

华泰证券指出，以光通信为核心的算力硬件赛道是4月初资金共识度最高的主线。并且赚钱效应不再局限于CPO概念，产业链上下游OCS、PCB、光纤、光芯片等细分领域全线扩散。另外，算力硬件内部呈现高低切趋向，如长芯博创、光迅科技、仕佳光子此前相对低位或调整充分二线标的，其当时涨势也更为凌厉。

资金集中涌入“光”里并非偶然。截至发稿，上述部分光通信概念股已披露2026年一季报，其中不乏优异表现，如长光华芯实现营业收入1.30亿元，同比增长37.81%；归属于上市公司股东的净利润为447.96万元，同比扭亏为盈。

此番业绩增长或源于光通信需求爆发，在一季报中，仕佳光子提到，人工智能相关的市场需求增加，公司生产经营能力提升，产品销售订单额增多。长光华芯则表示，公司坚持横向拓展战略，一季度收入的增长主要源于前期布局的光通信等业务的增长。

在科创板之外，光通信龙头中际旭创一季报超预期，公司实现实现归母净利润57亿元，同比、环比分别增长262%、56%，业绩变动主要系受益于终端客户对算力基础设施的强劲投入，公司产品出货持续增长。高盛在最新报告中称，因数据中心架构从横向向纵向演进，带来更高带宽和更多连接需求，显著推动整体可服务市场扩张。

从海外映射的角度而言，Lumentum来自美国超大规模数据中心客户的光器件需求正在加速，并且订单已经排满至2028年。与此同时，应用光电在电话会上表示目标到2026年底实现每月超50万的800G&1.6T产能，同时计划将位于德州的光芯片产能提升至三倍以上，反映出下游客户急切且不断溢出的“加单”需求。

山西证券4月22日研报表示，随着市场对中东局势震荡逐渐脱敏，光通信成为这一轮AI投资爆发中受益确定性最高、切远期空间宏大的赛道，可能表现出显著超出大盘的超额受益。除了业绩正持续兑现的光模块龙头标的外，资金从个股仓位考虑有望更多外溢至“小光”标的。

▌商业航天、创新药崭露头角

从上述名单可以看出，除了“站在光里”的公司，部分商业航天、创新药概念股同样被资金看好。如睿创微纳在星上载荷和地面终端均有所布局。公司表示，将积极开拓更多的应用领域，争取乘着商业航天的东风持续成长。

值得一提的是，近期商业航天领域迎来密集催化。昨日（4月24日）是第11个中国航天日，主场活动期间发布商业航天以及嫦娥五号月球样品研究最新成果等一系列重大信息。据统计，2026年，国内将聚焦深空探测、载人航天、新型火箭、商业航天等领域，计划进行多项任务：

深空探测：推进天文二号小行星探测与采样返回任务后续工作。

载人航天：实施神舟二十三号等载人飞船任务。

运载火箭：多型重复使用运载火箭将开展飞行验证试验。

商业航天：推动商业航天产业规范、有序、创新发展。

从投资层面来看，该机构称，商业航天将于十五五阶段迎来重大发展机遇，后续有望持续得到国家从政策以及资金方向的支持。国家近期明确高度重视商业航天，政策力度持续加码，商业航天战略地位进一步提升，同时后续卫星及火箭催化不断，板块有望迎来新一轮机会。

而在创新药领域，出海BD收入已然进入常态化。荣昌生物2025年实现归母净利润7.09亿元，实现扭亏为盈。报告期内公司成功达成重磅合作，授予Vor Biopharma Inc.泰它西普除大中华区以外全球范围内的独家开发与商业化权利，技术授权收入大幅增加。

中泰证券指出，国务院办公厅发布《关于健全药品价格形成机制的若干意见》，标志行业定价逻辑从行政强控、一刀切降价全面转向市场主导、分类定价、激励创新的新模式。近期AACR、ASCO等行业会议陆续公布进展，国产创新药出海从follow到引领的逻辑再增强。

展望科技行业后市，华福证券表示，2026年科技制造行业多点开花、景气度上行，源自产业政策引导、先进制造国产化、AI基建扩张、新材料突破等因素的共振。从细分赛道来看，PCB关键耗材钻针及设备、光模块设备、存储设备等环节直接受益于AI基础设施扩张；液冷与金刚石等散热技术是高算力时代的刚需；太空算力是具备长期成长价值的前瞻布局方向。

上海证券强调，算力依然是最重要的脉络，继续关注AI硬科技赛道：PCB、光模块/CPO、液冷及电源。其中光通信中短期多路径并行，铜缆短期仍扮演重要角色，CPO引领中长期核心趋势。光通信上游，光芯片、光纤，高端EML激光器交期已排至2027年以后，光芯片存在产能缺口，价格有望继续提升；光纤价格加速上涨，行业进入量价齐升强景气周期。

本文来自微信公众号： 大米和小米 ，作者：关注神经多样性的，原文标题：《Nature子刊：火出圈的即兴喜剧，竟能帮自闭症青少年练社交！》

2025年底以来，随着综艺节目“喜人奇妙夜”的火爆出圈，即兴喜剧创作的核心原则“Yes，And”也被越来越多的人接触并理解。

“Yes，And”原则有时候被翻译为“对，而且”，也有学者将其称为"肯定递进式表达"，意思是在表演过程中，无论一个演员的搭档说了什么，他都要表示赞同，并且要在搭档的观点上继续进行创作。

这一创作技巧因其走向的不确定性，加上戏剧演员的表演技巧，往往带来非常强的幽默效果。

鲜为人知的是，早在15年前，“Yes，And”这一即兴喜剧的创作原则，就被借鉴到了自闭症青少年的社交训练上。

2011年，纽约州立大学石溪分校的心理学家马修·勒纳（Matthew Lerner）和哈佛医学院的卡伦·莱文（Karen Levine）开发的SDARI（Socio-Dramatic Affective-Relational Intervention，社会戏剧性情感关系干预），核心就是让参与者通过即兴戏剧游戏自然学会回应和配合——不教规则，而是在"Yes,And"式的互动中练出来。

2025年底，一项发表在Nature子刊《Scientific Reports》上的单盲随机对照试验，证实了SDARI方案中特定活动的有效性，这些活动侧重于在丰富的环境中提供自发的社交学习机会，而非单纯灌输显性的社交知识。

勒纳也是这几年兴起的“神经多样性本位实践”（Neurodiversity-affirming practice，NAP）概念的提出者之一。

他认为，SDARI的核心理论框架与预期机制——即采用基于表现的路径、聚焦关系构建，并运用强效且符合年龄特征的动机激发因素，高度契合了NAP的干预理念。

脑电数据第一次给出了正面信号

SDARI的设计出发点，来自一个反常识的判断：很多自闭症孩子的社交困难，不是因为"不知道该怎么做"，而是"知道但做不出来"。

SDARI的开发者勒纳把这个区别叫作"社交知识"和"社交表现"的区分（knowledge-performance distinction）。

2023年，他在《Clinical Child and Family Psychology Review》上发表综述指出：几十年来，自闭症社交训练一直假设孩子缺的是知识，所以拼命教规则、教话术。

但越来越多的证据表明，很多自闭症孩子其实知道该怎么说——他们缺的是在真实互动中把这些"知道"变成"做到"的能力。

SDARI的目标，就是在即兴游戏中练这个"做到"。2025年这项研究，就是想看看这个目标到底实现了没有。

研究由蒙特克莱尔州立大学埃琳·康（Erin Kang）等人完成。55名8到17岁的自闭症青少年被随机分到两组：28人接受SDARI训练，27人接受对照训练。

对照组不是"什么都不做"，而是参加了另一种结构化团体活动（FACT），同样由经过培训的治疗师带领，包含美术项目等非社交导向的娱乐活动。

两种干预都是每周1.5小时，持续10周。家长和孩子都不知道自己被分到了哪一组。

研究从三个层面对干预的效果进行了检验，结果发现：

研究用脑电图（EEG）测量参与者在看到人脸照片时大脑的N170信号——这是大脑处理面孔信息时产生的一个电信号，其速度与面部识别能力相关。

SDARI组干预后这个信号的潜伏期缩短了，10周后随访时仍然保持。

对照组没有类似变化。这是自闭症社交干预研究中，首次用客观神经指标验证干预效果的研究之一。

研究者通过视频录像，由不知道分组的研究助理对休息时间的社交行为进行编码。

SDARI组在早期训练中就出现了更多自发互动——孩子们更快地开始和组内其他成员说话，而不是等到快结束时才逐渐熟悉。

第1次训练后，SDARI组的孩子互相把对方选作朋友的比例就更高。对照组到第10次训练才达到类似水平。

需要提醒的是，尽管试验本身测量出积极的结果，但家长问卷没有显示出差异。在社交技能量表和自闭症行为量表上，两组没有显著区别。

康等人进一步分析发现：

家长认为孩子在哪个组，比孩子实际在哪个组更能预测评分。

当家长"以为"孩子接受了SDARI训练时，他们倾向于报告更多改善。研究者将这种现象称为"家长期望效应"。

换句话说，SDARI在客观指标上有效果，但家长可能"感觉不到"。

研究者认为，这恰恰说明需要客观指标——N170脑电数据、同伴互动的观察编码、互惠友谊的同伴互评，这些不依赖家长的主观感受，更不容易受到"因为我希望它有效所以觉得有效"的心理偏差影响。

不教规则，用即兴游戏来练

勒纳和莱文等人开发的SDARI，核心理念不是"教"社交规则，而是通过即兴戏剧游戏让参与者在互动中自然练习。

SDARI包含三个核心组件。

这些游戏按照"合作""身体语言""语调""换位思考"等目标分类，由治疗师和参与者共同选择适合当天目标的游戏。

比如"胡言乱语"（Gibberish）：一个孩子用不存在的语言描述如何烤蛋糕，另一个孩子负责翻译。参与者必须通过观察对方的表情、手势和身体动作来猜测含义。

又比如"一个词故事"（One Word Story）：小组成员轮流每人只说一个词，合作讲出一个完整的故事，训练倾听、等待和配合。

工作人员不只是"教"的角色，而是主动与每位参与者建立信任关系，同时鼓励参与者之间的正向互动。每组5到9名青少年，配有3名工作人员。

使用电子游戏、非竞技运动等符合青少年兴趣的活动来增加参与意愿，而不是把社交训练做成"上课"。

勒纳等人强调，SDARI和传统的角色扮演不同。传统方式通常会规定"你应该怎么说""你应该怎么做"，而SDARI通过即兴表演让参与者在互动中自然练习。

这种从"行为准确"到"情感投入"的转移，是SDARI区别于其他社交技能训练方法的关键。

"Yes,And"原则被内化到这些游戏中：参与者必须先接受搭档的创意（肯定），再在此基础上发挥（递进），整个过程不需要任何人"教"他们该怎么说。

"胡言乱语"游戏中，翻译者必须先接受搭档用假语言传递的信息（肯定），再用自己的理解补全含义（递进）。"一个词故事"中，每个人必须先接受上一个人说的词（肯定），再接上一个新词把故事推进（递进）。

2011年，勒纳团队在提出SDARI方式的同时，也曾发表了一项涉及17名青少年的初步研究。

2011年的研究

在145小时的暑期训练后，家长报告的社交主动性显著提升，识别成人语调中情绪的能力提高，社交问题在训练结束6周后下降。

但该研究没有随机分组，样本量小，统计功效仅为0.21。2025年的这项RCT，正是对2011年初步发现的严格验证。

神经多样性本位实践

勒纳不只是一个干预方法的设计者，也是自闭症和神经多样性领域中一位知名的倡导者。除了SDARI，前述的“知识-表现区分”，也是他在领域中的重要创见之一。

2023年，勒纳与同事在《Journal of Consulting and Clinical Psychology》上提出了"神经多样性肯定干预"（Neurodiversity-Affirming Interventions）的框架——主张自闭症干预不应以"减少症状"或"伪装成普通人"为目标，而应优先考虑自闭症个体自身的需求和目标。

勒纳指出，社交互动是双向的——不能只要求自闭症孩子学会"像普通人一样社交"，也要让非自闭症的人学会理解和接纳不同的沟通方式。

这个观点呼应了英国学者达米安·米尔顿（Damian Milton）提出的"双重共情问题"（Double Empathy Problem）：社交误解不是自闭症单方面的缺陷，而是两个不同经验世界之间的沟通断裂。

SDARI的设计理念与这个框架高度一致：不教"正确"的社交脚本，不要求参与者模仿神经典型的行为，而是创造一个低压力的环境，让不同的沟通风格都能被接纳。

从这个角度看，SDARI不只是一个"有效"的社交训练方法，它代表了一种干预思路的转变。

类似SDARI的面向自闭症青少年的社交团体训练，已经是这方面应用较为成熟的一个方向。但用即兴喜剧的方式来进行训练，相对比较少见。

在非戏剧类的团体社交技能训练方面，中国已经有了更成熟的落地项目。比如中山三院引进的KONTAKT项目，中文名称叫“交得益™”。

KONTAKT是一种基于认知行为原理的团体社交技能训练方法，2003年起源于德国法兰克福，最初叫SOSTA-FRA（法兰克福社会技能训练）。

它由Herbrecht、Poustka等人开发，采用手册化操作，核心模块包括心理教育、观察学习、行为激活、家庭作业和角色排练。

KONTAKT后来被瑞典卡罗林斯卡医学院团队引进并改进，在瑞典和澳大利亚进行了多项随机对照试验。

结果显示，KONTAKT在社交功能、适应功能和情绪健康方面有中等至较大的效应量，尤其对自闭症青少年和女孩效果更明显。

不过，研究也发现了一个关键差异：

12次课程的版本对儿童群体效果不显著，16次和24次的版本才有效；

而24次版本因为课程太长，退出率达到26%，16次版本的退出率只有11%。

2024年，中山大学附属第三医院儿童发育行为中心邹小兵团队与卡罗林斯卡医学院、澳大利亚科廷大学合作，发表了KONTAKT中国适应方案的协议论文。

他们选择了16次课程版本，针对36名8到12岁、智商70以上的自闭症儿童，采用等待列表随机对照设计。

文化适应性调整包括：

修改了关于自闭症诊断的讨论方式（因为超过60%的中国自闭症儿童不知道自己的诊断），增加了家长教育模块，并将练习场景替换为中国文化背景下的社交情境。

中山三院已组建了多个KONTAKT工作坊，由经过卡罗林斯卡医学院KIND中心认证的培训师带领。

此外，UCLA开发的PEERS社交技能训练项目也已完成中文版本的文化验证。

这些项目虽然不是戏剧治疗方法，但与SDARI形成互补：SDARI侧重通过即兴游戏激发社交动机，KONTAKT和PEERS则提供更结构化的社交技能教学。

“Yes，and”在家也能用

基于目前的研究证据，家长可以了解以下几点：

也不能作为唯一手段。

2025年的随机对照试验在客观指标（脑电、同伴互动、互惠友谊）上显示了积极结果，但在家长主观评分上没有差异。

SDARI对特定社交能力的改善有客观依据，但它不是对所有领域都有效的方法。

戏剧干预的核心价值在于激发社交动机——让孩子在"想参与"的状态下练习社交，而不是在被动听讲中学习规则。但每个孩子的功能受损情况不同，适合的训练方式也不一样。

家长应根据孩子的语言能力、认知水平和社交意愿，选择合适的支持性措施，戏剧干预可以作为综合方案的一部分，而不是替代其他必要的干预。

这项研究揭示的"家长期望效应"值得所有家长注意：当我们知道（或以为知道）孩子在接受某种新方法时，更容易觉得"有效"。

这在任何干预方法中都可能发生。评估一个方法的效果时，可以关注孩子的具体行为变化（比如是否更愿意主动和同龄人说话），而不是只凭整体感觉。

语用学分析和SDARI的实践指向同一个结论：社交互动的基础不是"说得对"，而是"愿意接住对方的话，然后往下续"。

家长在日常互动中也可以尝试这种模式——先回应孩子的表达（哪怕它看起来"不合逻辑"），再在回应的基础上引导。

SDARI的三个核心组件——戏剧游戏（而非单纯说教）、关系建设、适龄动机——可能对效果有贡献。

家长在选择社交技能训练时，可以关注项目是否包含这些要素。如果一个项目只是让孩子坐在教室里听"社交规则"课，缺少真实的互动练习，效果可能有限。

SDARI尚未在中国系统性推广，但中山三院的KONTAKT"交得益™"工作坊、PEERS中文版等项目已经在运行。

家长可以关注当地儿童医院发育行为科、特殊教育机构是否有类似的团体社交技能训练项目。

当然，目前谈论SDARI在临床环境中的广泛应用还为时过早。

2025年的随机对照试验虽然设计更严格，但样本量为55人，随访时间仅10周，参与者以男孩为主（73%），且智商均在70以上。

这些发现能否推广到更广泛的自闭症群体，还需要更多研究来验证。

没有一种方法适用于所有孩子。即兴戏剧激发社交动机的原理是有价值的，但具体到每个孩子，还需要根据其功能水平、兴趣特点和社交困难的具体表现，选择或组合不同的支持方式。

注：本文解读的主要研究（Kang et al.,2025）样本量为55人（SDARI组28人，FACT组27人），参与者智商均在70以上。2011年初步研究样本量为17人。具体干预方案请咨询专业治疗师。

参考文献

1.Kang,E.,Rosen,T.E.,Keifer,C.M.,Gerber,A.H.,&Lerner,M.D.(2025).A single-blind active-control randomized controlled trial of group-based social competence intervention.Scientific Reports,15,28872.https://doi.org/10.1038/s41598-025-12876-w

2.Lerner,M.D.,Mikami,A.Y.,&Levine,K.(2011).Socio-dramatic affective-relational intervention for adolescents with Asperger syndrome&high functioning autism:Pilot study.Autism,15(1),21–42.https://doi.org/10.1177/1362361309353613

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本文来自微信公众号： 歪睿老哥 ，作者：歪睿老哥

先给大家看核心数据，来自彭博情报的预测，到2033年，整个AI加速器市场总规模会冲到6040亿美元，其中通用GPU的年复合增长率是16.1%，而云厂商定制的ASIC芯片，年复合增长率达到了44.6%，是通用GPU的将近三倍。

2026年是个明确的转折点，全球AI加速器市场已经走出了完全不一样的两条增长曲线。

2024-2033年AI加速器市场规模预测对比表

简单说一下，为什么会出现这样的分化？

通用GPU（主要就是英伟达）的优势，至今没人能撼动，在大模型训练领域，CUDA生态十几年积累的护城河，加上灵活可编程的特性，训练新模型还是得靠它，未来十年这个位置没人能替代，所以它保持16%的稳定增长没问题。

但现在AI算力的结构已经变了——训练一个大模型只需要做一次，最多微调几次，而把模型给用户用，也就是推理，现在已经占了所有AI算力的三分之二，这个比例还会越来越大。

推理的需求很明确：模型架构固定，对成本极度敏感，不需要那么强的通用性，刚好给定制ASIC留下了空间，拼成本拼效率，定制芯片比通用GPU强太多。

最直观的例子是Midjourney公开的数据，把推理业务从英伟达GPU迁移到谷歌TPU之后，每月算力成本从210万美元降到了70万美元，直接砍了65%。

这个数字放大到云厂商百万级的芯片部署量，一年就是几十亿上百亿美元的节省，傻子才不做。

2026年全球头部云厂商总资本开支达到了6600-6900亿美元，其中75%都砸在了AI基础设施上，每家都有600-800亿美元的AI预算，越来越多的钱，流向了自己设计的定制芯片，而不是英伟达的GPU。

2.四大云厂商的定制芯片军火库

现在谷歌、微软、亚马逊、Meta四家，每家都拿出了成熟的量产定制芯片，我们一个一个拆解参数和战略意图。

谷歌TPU v7/V8 "Ironwood"

谷歌做TPU已经做了七代，从2015年到现在，这次Ironwood是谷歌架构升级最大的一代，完全为超大规模推理量身打造。

它用台积电3nm工艺生产，单芯片峰值FP8算力达到4.6 PFLOPS，配192GB HBM3e内存，带宽超过7.2TB/s，整个芯片从架构开始，就是给Gemini用的Transformer架构设计的，专门给注意力计算做了硬件优化。

谷歌把9216颗Ironwood组成一个Pod，用自己的定制光网状互联解决了GPU集群常见的网络瓶颈。现在Anthropic已经部署了超过一百万颗TPU v7跑Claude的推理，这也是定制AI芯片第一次单个客户就突破百万颗的部署量。

对谷歌来说，TPU既是自己用，也开放给谷歌云的客户，直接和英伟达GPU的实例打性价比，走的是垂直整合从芯片到云的路线。

并且，Google的V8也发布了，推理和训练也分开了。

谷歌第八代TPU深度拆解：专为Agentic AI设计，专门分两款打不同场景

微软Maia 200

微软的第二代定制AI加速器2026年初刚出来，攒了好几年，和AMD、台积电一起磨出来的。

同样台积电3nm工艺，单芯片封装了超过1400亿晶体管，FP4算力超过10 PFLOPS，微软说这个性能是亚马逊Trainium 3的三倍以上，内存配了216GB HBM3e，是2026年量产定制芯片里容量最大的，峰值功耗750W，刚好卡在标准液冷机架的范围内。

微软的思路很清楚，Maia 200就是给OpenAI的GPT系列模型深度定制的，从固件、编译器到算子全都是量身优化的，不是为了完全替换英伟达GPU，而是互补——训练和通用推理还是用英伟达的实例，GPT专属的推理流量全部走Maia集群，摊下来每token的成本优势会越滚越大。

亚马逊Trainium 3

亚马逊从2019年的Inferentia开始做定制硅，到2025年re:Invent已经更到第三代Trainium 3了，路线走得很稳。

同样台积电3nm，单芯片FP8算力2.52 PFLOPS，配144GB HBM3e内存，自带专门的NeuronCore，同时支持训练和推理，硬件层面就支持跨芯片的模型并行。

亚马逊能把Trainium 3组成最多一百万颗芯片的UltraCluster，用定制的EFA互联，单节点带宽3.2Tbps，官方说同等算力下，比英伟达的实例便宜一半。这个降价幅度，对英伟达的云GPU业务来说，是目前最凶的价格压力。

而且亚马逊的Neuron SDK已经做得很成熟了，PyTorch和JAX的任务只需要改很少的代码就能跑，门槛比很多人想象的低。

Meta MTIA

Meta是四家里面推进最快的，2026年已经有三代芯片在走，全部自己用不对外卖，所以公开参数不多，目标很明确：就是满足自己30亿用户的Llama推理需求。

现在已经大规模部署的是MTIA v2，主要跑Facebook和Instagram的排序推荐推理；今年中MTIA v3会量产，专门给Llama系列生成式AI推理做的；年底v4 "Santa Barbara"会出样，这也是Meta第一款用HBM4内存的芯片，针对高带宽需求的任务。

有意思的是Meta现在的分工很明确：训练还是找英伟达买H100和B200，推理全部上自己的MTIA，其实这也是现在整个行业的普遍分工模式。

除此之外，OpenAI也和博通合作，投了大概100亿美元设计定制推理芯片，目标到2029年部署10GW的容量，对应几十万颗芯片，现在还在设计阶段，后续动静肯定不小。

3.2026年主流AI芯片参数横评

我把现在市面上量产和即将出样的主要芯片，包括各家定制ASIC和英伟达的新卡，整理了一个对比表，大家可以直接看参数差异：

2026年主流AI加速器参数对比表

这个表里最受关注的，就是英伟达用来反击的Vera Rubin，我们单独拿出来说。

4.英伟达的反击：Vera Rubin架构

英伟达肯定不会坐以待毙，黄仁勋在2026年GTC直接放出了Vera Rubin，规格直接拉满，就是要抢回推理的性价比优势。

Vera Rubin用台积电3nm工艺，集成了3360亿晶体管，FP4算力达到50 PFLOPS，是全球第一款量产用288GB HBM4内存的AI加速器，英伟达官方说，推理性能比上一代Blackwell B200高5倍，每生成token的成本直接降十分之九。

新的NVLink 6互联带宽翻了一倍，达到3.6TB/s，可以把144颗Vera Rubin组成一个NVL144集群，专门给超过10万亿参数的超大模型训练用。

但英伟达最大的优势，至今还是CUDA生态——现在有超过500万活跃开发者，二十年的库优化，所有主流机器学习框架原生支持，这是所有定制ASIC都比不了的。定制芯片都要做自己的编译器和SDK，不管是谷歌的XLA还是亚马逊的Neuron，只要任务偏离芯片预设的架构，用起来就会有摩擦，这是英伟达的基本盘。

5.推理经济学，为什么定制芯片必然崛起

我们把训练和推理的核心差异拉出来，你就能明白为什么市场必然走向分裂：

训练vs推理核心指标对比表

数据来源是New Street Research和摩根士丹利。

现在分析师一致预测：到2028年，英伟达在推理专用算力的市场份额，会从现在的90%以上掉到20%-30%，训练市场英伟达还是稳稳的老大，但推理这块，已经挡不住定制芯片的进攻了。

为什么定制芯片能把成本压这么低？核心三个原因：

第一是架构专业化，针对Transformer里的注意力、前馈网络、采样这些常用操作做固定功能单元，去掉了通用GPU核心不必要的开销，效率自然高。

第二是垂直整合，云厂商从芯片设计、编译器到模型部署全链条自己控制，省掉了中间环节的利润加成，成本自然降下来。

第三是规模摊薄成本，一次投几百万颗芯片给台积电，设计一次性的NRE（非重复性工程）成本，摊到每颗芯片上就没多少了。

6.所有人都躲不开的台积电瓶颈

一个很有意思的点：2026年所有这些主流AI芯片，不管是定制ASIC还是英伟达GPU，全都是台积电3nm工艺做的，等于谷歌、微软、亚马逊、Meta、英伟达全都在抢同一个产能。

台积电2026年上半年3nm产能利用率已经是100%了，需求大概是现有供应的三倍，新厂哪怕已经破土动工，从建好到量产也要18-24个月，缺口短期填不上。

台积电3nm主要客户年产能预估表

现在产能分配就是看谁下单早、下单多，谷歌和苹果作为台积电最大的3nm客户，天然就有产能优先权，英伟达虽然晶圆量很大，但现在自己的客户也要和这些直接做芯片的云厂商抢产能，情况就很微妙。

产能这块已经变成了战略资源，拿到分配比做好设计还重要，这是很多人没注意到的点。

7.基础设施跟着变：电力、散热、组网全要改

定制芯片起来之后，数据中心的基础设施要求也跟着变了，我们一个个说。

功率密度和散热

2026年云厂商几千亿的AI capex，直接转换成了前所未有的电力需求。定制ASIC的功耗普遍比英伟达旗舰GPU低，TPU v7大概500W，Trainium 3大概600W，Maia 200是750W，而Vera Rubin和B200都是1000W。但哪怕单芯片功耗低，部署量上去之后，总功耗还是会疯涨。

现在行业已经形成了明确的散热分级：

不同TDP芯片对应散热方案对比表

500W以下可以用风冷，现在占比越来越低

500W到1000W用直接液冷就够，2025年新建数据中心已经有22%用了液冷

700W以上才需要浸没式液冷，成本是风冷的2-3倍

所以定制芯片其实在散热上有优势，大部分不需要上最贵的浸没式，基础设施成本本身就更低。

互联和组网

定制ASIC和英伟达GPU的互联策略完全不一样，英伟达用标准化的NVLink，现在NVLink 6已经到3.6TB/s，多GPU扩展有成熟的参考架构，直接照着做就行。

而云厂商的定制芯片，全都用自己的私有互联：谷歌是光网状，亚马逊是EFA，微软是Azure定制网络，对基础设施团队来说，这就意味着不同芯片的机架布局、布线、故障域设计全都不一样，要同时支持两种路线，复杂度比以前高很多。

现在数据中心都变成了异构部署：英伟达GPU做训练和灵活负载，定制ASIC做优化推理，一个数据中心里要同时跑不同架构、不同散热、不同互联的芯片，对部署和运维的专业要求比以前高太多了。

目前做这个全球部署的，Introl算是做得比较大的，在257个地点有550个专门做高性能计算的现场工程师，三年营收涨了9594%，上过Inc 5000，最多部署过十万颗GPU，铺了四万多英里光纤，这种物理部署的经验，不是软件自动化能替代的。

8.不同角色的行动建议

最后给不同位置的朋友整理几个关键点，照着做就不会踩大坑。

对基础设施规划师

第一，一定要按异构来设计，电力、散热、组网都要预留同时容纳英伟达GPU和定制ASIC的空间，2026年之后的数据中心本来就是多架构并存。

第二，提前预算液冷，任何超过700W的新芯片都要液冷，旧改造价比新建贵1.5到2.5倍，早上比晚上好。

第三，提前锁产能，3nm缺口三倍，不管GPU还是ASIC交货周期都已经到12-18个月，2027年要部署的话，现在就得commitments。

对运维团队

第一，要准备新的管理工具，定制芯片有自己的监控、诊断、编排栈，和英伟达原来的DCGM/NVSMI完全不一样，提前培训。

第二，私有互联和标准以太网、InfiniBand的维护流程不一样，提前做好对应准备。

第三，接受混合散热环境，同一个数据中心里可能同时有空冷旧服务器、直冷定制ASIC、浸没冷英伟达集群，每个的维护流程都不一样，提前梳理清楚。

对战略决策者

第一，英伟达的护城河在训练收窄，在推理还很稳，预算分配就是：训练给英伟达，发挥CUDA的灵活性价值；高容量推理优先看定制ASIC，拼每token成本。

第二，盯着20-30%这个份额阈值，如果到2028年英伟达推理份额真掉到这个区间，整个定价逻辑都会变，不要做全英伟达的绑定，提前布局多供应商。

第三，capex越早规划越好，2026年几千亿的总投入已经把芯片、网络、电力、散热整个供应链都挤紧张了，晚决策就可能拖18个月的交付。

9.接下来会怎么走？

2026年只是拐点，不是终点，接下来两三年还有几个变量会加速变化：

第一，英伟达Vera Rubin的实际表现，如果真能兑现5倍性能10倍降本，那确实能抢回一部分推理市场，减慢定制芯片的渗透，关键要看实际产能够不够，不是看纸面参数。

第二，HBM4换代，Meta的MTIA v4和英伟达Vera Rubin都用了HBM4，带宽是HBM3e的两倍，提前适配新内存的芯片会拿到下一代优势，还卡在HBM3e的会被动。

第三，OpenAI的定制芯片什么时候上量，OpenAI现在全靠英伟达和微软，要是真几十万颗做出来，那整个行业都会跟着跟进做定制。

第四，台积电新产能2027年底会逐步释放，缺口会缓解一点，英特尔18A代工也会给大家多一个选择，只是目前AI芯片设计厂商用得还不多。

说白了，AI加速器市场在2026年已经出现了任何厂商都控制不了的结构性分裂。

英伟达确实铺好了整个大规模AI的底子，CUDA至今还是计算领域最重要的软件生态，但大规模推理的经济账，加上云厂商想要自己掌握芯片成本的野心，已经把市场推向了多供应商的未来，未来十年的数据中心架构，就是由这个变化定义的。

不管是什么规模的组织，只要你部署AI基础设施，现在都要回答一个问题：怎么在一个没有单芯片赢家的世界里做规划？

参考：https://introl.com/blog/custom-silicon-inflection-2026-hyperscaler-asics-nvidia-gpu

本文来自微信公众号： 三联生活实验室 ，作者：tweety

月薪几万的城市中产，突然发现自己连零食自由都守不住了。在北京，那杯3块钱的小甜水正在悄然退场，取而代之的是一批打着“养生”旗号、却在巧取豪夺的续命水。而到了上海，甜品柜台上的起步价，轻轻松松就是大几十。就连最普通的薯片，也敢把标价推到70块。

你满心以为的零食，是几块钱的消遣，如今却成了咬牙才敢奢侈一把，对自己偶尔一次的富养。

当北上广的大馋丫头大馋小子们，只敢靠网购批发解嘴瘾时，县城年轻人却把实体零食店们，买得越来越红火——一家名为赵一鸣的连锁店，如同病毒蔓延般遍布二三四五线城市，甚至被小镇青年们买成了最火爆的平替版山姆超市。

有人叫它“零食届蜜雪冰城”“小卖部版拼多多”，最出名的大概是散称混装的小锅巴小辣条、1块8的听装可乐、8毛钱的矿泉水。

乍一看，塑料袋一兜就走的红红绿绿小零食，好像三无产品，其实赵一鸣还被年轻人买成了山姆分装小游戏。“老式米花儿旁边藏着黑松露苏打饼干，魔芋爽都卷出了城巴佬同款的牛肝菌口味。”

“会员超市们必备的鼻祖型商品，小青柠饮料和瑞士卷，县城一鸣全都跟着出了同款。”

后来，收银台旁边又长出了1块钱的烤肠、2块钱的蛋挞、4块钱的芝士热狗棒……这个村口小卖部版的存在，只差一台关东煮机器，又要进化成了711和罗森的模样，还是半价版的。

图源：lllllkl

不少人仍旧只当它是个杂牌小卖部，并且心生怀疑：量贩的小商品，能吃着放心吗？

殊不知，每逢六一儿童节和春游秋游的前夜，全村人就领着孩子出动了，“虽然品牌鱼龙混杂，但辣条还是有卫龙的，干脆面还是小浣熊的，果冻是喜之郎的……不少零食都是我从小吃到大的国民牌子。”

尤其是每个月8号，会员88折，赵一鸣又成了每代人都想抢的“鸡蛋”，囤零食这件事也不分男女老少了，因为这里也确实出现了一板板的9块9生鸡蛋。

据说，3.0版本的鸣门宇宙，已经卷进了百货商场的赛道，“从盲盒玩具到速冻食品，赵一鸣都上架了洗发水洗脸巾等日化用品，甚至出现了自有品牌的牙膏和卫生巾。”

外界对赵一鸣的风评众说纷纭，但一个事实是，它在县城的国民度已经高涨到，连代言人周杰伦都在小城里痛失本名，“中老年居民还以为海报上那个斜刘海帅哥，就是赵一鸣本鸣。”

对于县城年轻人来说，会员超市火了好几年，可自己只想尝口那里头的网红零食，却像西天取经似的，先被九九八十一道关卡吓退。“它们总是优先入驻一线城市，能在我们省会开一家都算幸运了。而且进门啥也没买，就先消费一张几百块的会员卡，特意自驾、坐高铁去一趟，好像花钱买罪受。”

直到大红色门头的赵一鸣们，也出现了羽衣甘蓝纤维饮和迪拜开心果巧克力的踪迹，以前大家越是嘲它老土，现在年轻人越想进去一探究竟。

图源：什么鬼

进了鸣门宇宙，最新款的网红零食，也得遵守县城大集上的江湖规矩，要么小包装散称，要么批发进货似的便宜——

你听说过会员超市的饼干都是礼盒装的，糖果都是论箱卖的，“某款韩国虾片的包装，都做的像一袋猫砂那么大，而鸣门同款和普通薯片没什么两样，6.9一包，追一集剧就吃完了。吃个零食而已，就别让我额外费心它会不会放到受潮。”

面对最娇贵的瑞士卷蛋糕，鸣门也有自己的见解：“面包店1个10元，会员超市16个50元，买不起、吃不完怎么办？8个卖你10元不就行了。”

图源：迪迪迪迪778

如此低价之下，有人好奇它的口味和食材如何？最抠门的年轻人表示：“不知道，反正赵一鸣的价格很曼妙。”

更别提便利店里的小饮料，一旦沾上了芭乐、青汁的网红元素，身价原地涨到6元一瓶；而县城鸣门的四五百毫升小瓶装，一边追随着新奇口味，一边把价格严格把控在那道全国统一的心理防线：一瓶饮料顶多3块多钱。

以前，大超市要是上架了什么樱花味抹茶味的零食，你看都不看，只觉得是“还没原味好吃、定价却更贵”的噱头而已；但现在，放在家附近的赵一鸣，就成了买不了吃亏买、不了上当，不过是花几块钱尝个新奇。

不过有些网友宣称，自己发现了赵一鸣的低价秘密：“外面500毫升的茉莉茶，这里只有468毫升，看似标价低了，实则分量也少了。”

但在绝对优势的价格面前，鸣门信徒包容度也自动拉高：

“这些量贩式、散称零食的小店，进货规格本就和大超市不一样。花小钱，买一包合理容量的零食解解馋，它都没嫌我穷，我怎么能质疑它为啥便宜得离奇？”

更有狂热者，把买零食比作买黄金，“散称之于大包家庭装，就像是点钻拉花的金串珠之于金条。看似外表唬人、计价也更复杂了，实则我只想花合理的小钱对自己好点，也没贵到多离谱去。”

而且，“一次性买很多种类，还都是独立包装，吃不完也不浪费，反倒是另一种性价比。”

东北女孩nana说，小时候对长大后的幻想是：工作日的午休时，在便利店窗边晒着太阳，吃一份速食意面配咖啡；等晚上下班了，去会员超市选几包切根去土的净菜带回家。

“谁能想到，那些明亮高端的商超们大量涌入东三省，早就触手可得了，我反而只爱在土土的赵一鸣，当个大馋丫头。”

图源：莎米拉

只要误入过一次，你就会发现这里的业务范围，不只是平替网红零食那么简单，甚至演进到年轻人版便民超市的地步。从明厨亮灶的烘焙坊，到懒人必逛的冷冻区，“只要家里有个空气炸锅，楼下有家赵一鸣，这小日子你就过吧”，nana说。

“速冻的牛肉粒烧麦，只要8块钱一袋，外面早点摊的小笼包，都涨到12元了。”

“据说三全的大虾粒水饺都是特供给零食店的口味，在别的地方还买不到。”

城巴佬都羡慕着，小镇日子很慢，但在大集上享用一顿烟火气的现炸油条配豆腐脑，只能是退休爷奶和游客们的专属；

对于县城青年来说，在每两个路口就闪现一家的赵一鸣，打包一份菠萝包和咖啡浓缩液，赶紧冲去单位打卡，才是最大的踏实感。

暴雨天了，沙尘暴了，居家办公的通知一发下来，来囤货的县城青年，又把赵一鸣抢成了民间粮草库。

多少店员都被累得直在网上吐槽：放假一天，有必要囤成末日生存吗？其实年轻人只想偶尔找个理由，不管钱包、不管体重地宠宠自己。

00后陕西人土疙瘩说，“有些门店还是24小时营业，每次加班结束，都九十点钟了，我只想去酣畅淋漓的炫一顿泡面配手枪腿、面筋串、照烧丸子……”

“以前爸妈只觉得它是杂牌，每次听说我去买了啥，还不太乐意，教育我少吃零食不健康；现在倒好，他俩缺洗洁精了，牙膏用完了，每次遛弯必路过赵一鸣，都快买成了小区配备的便民驿站。尤其速冻手抓饼，是我家冰箱从不断货的单品。”

“有回我妈叫我去赵一鸣跑腿，顺口就说带个保鲜膜上来。说实话，我也不知道这零食店卖不卖，她也不管。反正那信任感，好像家楼下开了三十年的夫妻小卖店，这地方就应该是要啥有啥。”

县城生活掌管年轻人钱包的神，离不开三个最会散装的男人：张亮，杨国福，以及赵一鸣。

前两者在减脂期的时候，也许会遭受你的冷暴力，毕竟水煮菜盖层麻酱，就成了万卡套餐；可一鸣的散装手艺，你不服不行，只要你说得上来的东西，他都想按照价格和卡路里，拆分出最小单位值，生怕你买着、吃着有压力。

上海梅林的铁罐午餐肉，进了一鸣宇宙，也得被分成辣条似的，一片肉一小袋。

雀巢的“八次方”雪糕，小时候你嫌8块钱一根太贵，现在被拆成了8毛的“一次方”。有人被这番操作穷酸笑了，但又不得不佩服鸣门的贴心，“不光买得起了，冰棍都能吃上散装的，能胖到哪去。”

“现在的护肤品直播间，动辄就是十瓶打包着卖，声称囤货性价比更高；但鸣门卖个面膜，也拆成9.9五片，你先试用了觉得好，再去别人家买整套整盒的也行。”

北漂白领姑娘久久说，“在北京上班的时候，去超市称个散装的橘子、锅巴，看着理货人员行色匆匆，自己就爆发讨好型人格，‘算了别麻烦了’。可回到老家的鸣门宇宙，不同价格的散装零食，我每样只买一小袋，也没什么心理负担。只需要在收银台默默排队，等到你了，慢慢称重就行。”

久久还发现，肆意生长的赵一鸣，不仅霸占了小镇商业街的十字路口，还在以农村包围城市的趋势入侵了都市，存在感越来越高。

“他都开进了北京，从周边的昌平、大兴区开始辐射，租房要是租到了鸣区房，你就享福吧，隔壁肯定还紧挨着地铁站和郊区唯一的购物中心。”

也许别的品牌都在争相效仿会员超市的模式，拉高自己的格调，而赵一鸣不管开到哪，都先把“省钱超市”四个字印在脑门上。

“它不光贴着省市的名字，‘为四川人民省钱’‘为广州人民省钱’‘为天津人民省钱’……开进都市之后，还要精确到街道的名字；开在县镇的时候，甚至锚定到了‘为xx村省钱’。”

以前你嫌它是老家泛滥的杂牌，如今在外面漂久了才意识到，幸好它开进了大城市，不用你刻意演习或假装，就能毫无违和感地过上一种最熟悉的散装生活方式。

本文来自微信公众号： ToBeSaaS ，作者：戴珂

看了一些陪跑过的公司财务数据，发现毛利都有所下降，有的公司下降还很大。

分析数据后可以看到一个核心原因：毛利走低，基本都和AI相关投入直接挂钩，投入越高，毛利承压越严重。

很多CEO普遍抱有同一个焦虑：不加大AI投入、不补齐AI功能，就会被大厂碾压淘汰。但多数人忽略了关键现实：大厂有资本底气，可以不计短期成本跑通Token商业化模式；中小公司盲目照搬这套打法，只会被持续走高的财务成本拖入困境。

当下，所有企业都在追逐AI带来的产品升级与体验革新，却都忽视了一个致命问题：盲目堆砌AI功能，正在悄悄侵蚀你的盈利根基，甚至会彻底打乱赖以生存的商业模型，从而拖垮整个公司。

传统SaaS行业能够长期稳健发展，核心依托一套成熟且健康的盈利逻辑。SaaS企业可以长期稳定维持70%~80%的高毛利率。而稳定的高毛利，是企业投入研发、拓展市场、扩张团队的核心底气，也是资本市场衡量SaaS企业价值的关键指标。低边际成本、规模效应降本、盈利结构稳定，这套完善的商业闭环，支撑了整个SaaS行业十几年的稳步发展。

但AI的介入，直接打破了这套稳固的底层经营逻辑。不同于SaaS一次性开发、长期复用的模式，AI并不存在免费的能力复用。比如，大模型推理、智能调度、向量数据库部署、算力消耗、模型运维，每一次用户提问、每一轮AI内容生成、每一个智能体执行动作，都会产生实打实的不可控可变成本。

更麻烦的是，这类成本无法依靠营收增长自然优化，反而会随着用户AI使用频次提升持续增加，彻底彻底改变了SaaS的成本结构。

这并非危言耸听，行业数据早已敲响警钟。知名机构ICONIQ发布的2026年AI行业报告明确指出：当前全面搭载AI功能的产品，平均毛利率仅约52%，与传统SaaS的毛利水平形成巨大断层。

众所周知，对任何公司来说，毛利都是决定一家企业的盈利上限，18~33个百分点的毛利差距，对企业盈利的影响巨大。你可以核算一下，如果毛利降到60%以下，绝大多数SaaS企业都无法存活。

其实用一组简单数据更易理解：同样创造100美元ARR营收，传统SaaS直接成本20美元，毛利率可达80%；叠加各类AI功能后，模型调用、算力消耗等增量可变成本增加15美元，整体直接成本升至35美元，毛利率直接滑落至65%。

这还只是常规场景的基础测算。一旦遇到重度高频用户、不合理的指令设计、选用高价大模型、缺少用量管控机制等问题，AI成本还会进一步失控。

很多SaaS企业看似靠AI升级了产品、提升了客户留存与粘性，实则陷入了“产品更好用，赚钱更困难”的尴尬困局。

更隐蔽也更危险的是，绝大多数企业都陷入了AI成本核算的认知误区。

不少团队将算力消耗、大模型调用等AI专属开支，笼统并入服务器、基础运维等通用成本科目。这种模糊化的记账方式，让AI带来的财务风险长期被掩盖，日积月累形成极大隐患。

要知道，毛利率持续收缩，不但影响利润，还会引发连锁式的SaaS模式危机。因为毛利下行，会直接拉长CACPayback、偏离40法则、现金消耗效率变差。

多重经营压力叠加，财务风险会集中爆发，原本微薄的经营利润，最终会被持续吞噬，甚至转为深度亏损。

毛利率还是企业经营的核心底盘，一旦毛利被持续压缩，企业在研发迭代、市场投放、客户服务等核心业务的预算都会被迫缩减，失去发展的动力。

SaaS企业盲目照搬大厂AI化路径，既没有雄厚的资本支撑，更没有大厂的品牌溢价与规模化议价能力，不受约束的AI可变成本持续走高，很容易成为压垮公司的最后一根稻草。

当然，AI从来不是SaaS行业的洪水猛兽，而是一把需要理性掌控的双刃剑。合理融入AI，能为SaaS赋能，激活存量客户、打开新的增长空间。但脱离成本与盈利约束的AI化，注定是一场无效的内卷。

在此，给SaaS企业的AI化提出三条务实建议：

首先，在财务层面单独隔离AI成本，分业务线核算毛利，区分传统订阅业务与AI增值业务的经营数据，看清真实盈利水平。看着趋势不对，该停就停。

其次，重构定价体系，告别单一固定订阅收费模式，采用“基础订阅费+用量超额费”的混合模式，用合理定价对冲可变成本。涨不了，只能说明加的AI功能没价值。

最后，依靠技术优化毛利，这是目前唯一自己能掌控的。通过专有模型、缓存复用、提示词优化、算力调度等技术手段持续降本。

总而言之，SaaS AI化绝非简单的功能堆砌，而是一场对战略、技术、成本、定价与商业模式的深度重构，这本质上是对管理层经营能力的一场大考。

俗话说，事缓则圆、循序渐进。

一方面，在企服领域，AI真正擅长并能渗透的领域其实并不多，多数SaaS公司没必要急着去AI化，把目前产品做好，靠存量客户就能确保无忧。

另一方面，真要定了AI优先战略，只要循序渐进、稳步发展，叠加AI能力的SaaS，依然有机会重回70%以上高毛利的黄金时代，轻松跑赢多数原生AI公司。

本文来自微信公众号： 格隆 ，作者：远禾

楼市的拐点，似乎已经出现了。

国家统计局公布的数据显示，2026年3月末，全国商品房待售面积为78601万平方米，同比下降0.1%——

尽管幅度微弱，但这是该数据在连续52个月之后首次实现同比下降。

其中，待售3年以下的新建商品住房面积同比降幅达1.8%。

而与此同时，3月，四个一线城市北上广深的新建商品住宅销售价格环比，全部止跌。

但，楼市的春天，真的到了吗？

01

最近，上海滨江一个豪宅项目创下惊人纪录：

18天之内3次认筹，一个月内3次开盘，最终累计销售超过500套，销售额狂破110亿元。

与此同时，前滩一个风貌别墅项目推出的12套合院，均价13.98万元/㎡，认购率高达375%，68套洋房认购率超过250%。

整个3月，上海二手房成交量突破3.1万套，创近五年同期新高，二手住宅均价环比上涨0.4%。

而与此同时，在两千多公里外的鹤岗，却是另一番景象。

3月，鹤岗全市的挂牌均价进一步回落至约2105元/㎡，环比下跌3.79%，单价最低的二手房甚至只有745元/㎡，全市住房平均总价仅为19万元。

一套上海核心地段豪宅的价格，在鹤岗足够买下一整个单元，甚至半条街！

如今的国内楼市，或许不能用简单的“回暖”或者“低迷”来总结，而更像是更为剧烈的分化。

一二线城市与三四线城市之间、新房与二手房之间、核心区与远郊之间，行情都截然不同。

而这种差距，正在被不断拉大。

放眼全国，一线城市商品住宅去化周期维持在12至15个月的合理区间，而部分三四线城市去化周期超过24个月，库存压力依然突出。

在这样的背景下，一线城市二手住宅价格已经全面回升，2026年前三个月，一线城市新建商品住宅价格环比从持平转为上涨0.2%，二手住宅环比涨幅更达0.4%。

反观众多三四线城市，即便在政策层面已经停止了新增住宅用地，新建商品住宅价格同比仍在大幅下降。

3月，全国百城中，二手住宅价格环比下降0.34%，其中环比上涨的只有7个城市，另外91个仍在下跌。

部分三四线城市自本轮调整以来，累计房价跌幅已经超过两成。

无数普通人的资产，在这场分化中持续缩水。

很多人将这种分化归咎于人口流向、产业结构，但这只是表象——人口与产业的流动，本质上是财富的聚集与逃离，是富人与普通人的选择分野。

根据第七次全国人口普查数据，上海常住人口已近2500万。

3月，上海还发布“沪七条”新政，大幅降低购房门槛，叠加学区房旺季和积压需求的释放，市场也就迅速被点燃。

因此，真正支撑上海楼市的，是产业与人口持续流入带来的购买力。

鹤岗的情况则截然相反。

在过去几十年里，鹤岗经历了煤炭产业的衰退和人口的外流，常住人口从高峰期的百万级别持续收缩，年轻人外出求学、就业后很少回流。

虽然从2019年到2025年间，鹤岗商品房销售面积从3.58万平方米增长至16.8万平方米，商品房均价也从3046元/㎡提升至3972元/㎡，显示出当地市场并非全然沉寂，然而与全国市场的差距依然悬殊。

如今的房价，更多的是城市未来预期的折现。

当人口与资本持续用脚投票，不同城市之间楼市的差距，便不可避免地越拉越大。

而楼市的这种分化，同样也是过去几年国内经济复苏的一角。

02

如果将视线转移到资本市场，就会发现，如今的资本市场，同样也形成了严重的分化。

甚至某种程度上，已经悄然完成了新一轮的财富再分配。

克而瑞对上海14个已披露认筹客户名单的豪宅项目进行了统计分析，在3787组认筹客户中，上海本地客户仅占20.1%，江浙籍客户占36.4%，两者合计仅五成。

图源：克而瑞

剩下的近五成客户，清一色是长三角乃至全国最顶尖的富裕人群——企业家、金融高管、上市公司股东、互联网新贵。

这些人手握巨额资本，既能在楼市中豪掷千金，也能在股市中精准套利，以钱生钱，实现财富的滚雪球式增长。

在AI崛起的背景下，整个2025年，有色金属、通信、计算机、电子等行业涨幅居前，部分细分领域涨幅超100%。

然而，食品饮料、煤炭、美容护理等传统消费行业受消费低迷影响，全年下跌，其中食品饮料行业跌幅约9.15%。

细分到个股涨跌，差距则更为明显。

踩中热点的，资产可能短短几个月翻倍，甚至好几倍。

高位接盘的，资产可能又大幅缩水。

同样的市场，同样的年份，有人在赚钱，有人在踩坑，而这还只是看得见的差距。

真正被忽略的，是那些从一开始就没有机会进入这个游戏的人。

胡润2026年发布的报告显示，受访的中国高净值人群平均家庭总资产高达6100万元，平均可投资资产2300万元。

对于这些人来说，他们既有雄厚的资金，又有承受市场波动的底气。

但数以亿计的普通人，大多数因为缺乏余钱，根本不曾入市。

少数入市的，也往往是在市场最高点被情绪裹挟冲进去，又在低谷时被恐惧驱使割肉出来。

A股市场中，主力资金与ETF资金同步大幅撤退，散户与杠杆资金逆势接盘的情况，已经重复上演了太多次。

过去两年间，来自股市资产通胀的财富增长，支撑着高收入群体的消费扩张。

而低收入家庭则仍旧面临着收入压力，缺乏实际的财富增长。

楼市里的分化是看得见的，股市里的分化是看不见的，但在持续的分化之下，财富也有了不同的流向。

这种财富的流向，最终也体现在了消费上——高端消费持续增长，基础消费仍旧低迷。

相比楼市的回暖与低迷，股市的暴涨与暴跌，生活里还有更多值得关注的数字。

国家统计局数据显示，截止2024年年底，中国的灵活就业人员已经达到了惊人的2.4亿人，差不多占了就业人口的三分之一，到现在，这个人数或许已经达到了2.8亿人。

这个数字背后，是外卖骑手、网约车司机、快递员，以及无数没有固定工作、靠零活谋生的人。

他们中的绝大多数人，和楼市无关，和股市也无关，却被AI浪潮裹挟。

根据公开数据，外卖骑手的规模已突破1300万人，而制造业一线岗位在过去五年间减少了约1800万个。

当AI浪潮开始替代越来越多的标准化岗位，灵活就业领域的容量也在趋于饱和。

四川一份关于新就业形态的调研报告指出，无人业态对标准化岗位的替代效应正在显现，新就业形态作为就业蓄水池的功能已经有所弱化。

那些没有资本、没有核心技能、没有社会关系的普通劳动者，已经成为AI浪潮中最沉默的受害者。

2026年《政府工作报告》提出“做好新就业群体服务管理，制定实施城乡居民增收计划”，这句话的背后，是无数普通人的生存困境，更是对财富分化加剧的回应。

增加居民收入、改善收入分配结构，在当前的经济环境下有着更为重要的意义。

经济的分化也许在某种程度上难以完全避免，但这正是社会需要关怀和保护的那一部分。

最富裕的那群人过得有多好，从来不是衡量社会进步的标准；最普通的劳动者能否被看见，被善待，能否有机会实现财富积累，才是每个城市运转背后，真正的力量。

03

尾声

回到最初的问题：楼市的春天来了吗？

来了，对那些手握资本、抢占核心资产的人来说，春天早已如期而至，数据的拐点、核心城市的复苏，都是他们财富增值的注脚；

房地产行业走向成熟理性，房产回归居住本质，这句话，也只适用于那些无需为一套房奔波的人。

但放眼社会上的许多普通人，他们或许还困在寒冬里——买不起核心城市的房，跟不上资本市场的节奏，被AI浪潮挤压生存空间，收入增长乏力。

而一个真正的春天，不应该只属于豪宅里的少数人。（全文完）

本文来自微信公众号： 岳涌大江流 ，作者：岳老狮

4月22日晚，余承东带着腰伤，站上了鸿蒙智行的春季发布会。

他说了这么一句：“两年前发布问界M9，整个中国汽车产业家家都在学。今天，要让他们永远追不上。”

这一次，评论区的风向变了。

没有“遥遥领先”的刷屏。取而代之的，是另一番景象：

“家家都在学M9？问界不是爱国理想？”

“追你的人就站在隔壁展台，蔚来ES9、理想L9 Livis，排排站好了。”

我看着这些评论，想起了另一个场景。

同一辆M9，两个完全不同的中国。

前不久在福建南平的一场饭局，让我印象深刻。

有朋友开着新提不久的问界M9来，停好车，走进来，安静坐下。

桌上的人，态度有了微妙的变化。递烟的，敬酒的，说话时自然让着三分的。

不是因为那车多值钱。而是因为，那是华为。

在那个饭桌的语境里，华为不只是科技公司。它是那个被卡脖子还没倒下的，是中国人自己做出来的、有面子的东西。开这车，买的是一份“眼光”和“立场”。

没人讨论它像不像理想L9。那是互联网上的话题，不是他们的。

但场景换到互联网圈，气氛就完全不同。

在这里，理想、蔚来、小米，是某种“政治正确”。背后是李想、李斌、雷军，是从零开始的创业叙事。你选他们的车，是在为一种“白手起家”原创的信仰投票。

问界的叙事不是这样。华为的技术，赛力斯的工厂，余承东的发布会。在许多人看来，这叫“借壳上市”。

所以，当余承东说出“家家都在学”，得到的回应是：“我们也看得出来，谁学了谁。”

成绩是真的，但话，说满了。

必须说句公道话，M9的成绩单很硬：50万以上销冠，累计交付超28万辆，用户推荐值和保值率都是第一。新M9发布后，预订量迅速破2万。

余承东有他的底气。

但“永远追不上”这句话，还是说早了。同一个车展，蔚来ES9、理想L9livis、极氪X9就摆在隔壁。它们用几乎对位的尺寸、配置和价格以及硬核科技、自研芯片，等着用市场来回答。

破局者，到了该退场的时候。

问界能有今天，余承东是头号功臣。当年赛力斯在乘用车市场几无存在感，是华为用品牌、渠道和技术，硬生生把它拽进了50万的牌桌。

从濒死到中国500强，这一仗，他打得漂亮。

可问题出在第二阶段。

问界成了，华为开始复制。

问界、智界、享界、尊界、尚界……再加上“境”系列。展厅快要摆不下了。

可发布会的结构，却从未变过。还是余承东，还是“遥遥领先”，还是“永远追不上”。

用户记住的，永远是华为，是余承东。赛力斯的CEO叫什么？没几个人知道。

合作车企，慢慢变成了一个有工厂、没名字的“存在”。

数据说的，比发布会更诚实。

2025年，鸿蒙智行目标100万辆，实交约59万辆，完成率不到六成。

2026年3月，问界一家的销量，占了整个鸿蒙智行的大约三分之二。智界今年一季度只卖了8000多辆，同比暴跌约75%。

五个品牌，一个在跑，四个在陪跑。这就是“五界”当下的现实。

车企心里那句话，没人敢说。

华为说“不造车”，但定义产品、主导发布、掌控用户认知的，全是它。车企剩下的事，基本只剩生产。

亏了，车企扛；溢价了，华为收。

当年上汽说“不能把灵魂交给别人”，被群嘲。现在回头看，那或许是最早的大实话。

更关键的是，华为通过“引望智能”，正向BBA们开放技术。等奔驰、宝马也装上鸿蒙座舱，“华为赋能”就会从稀缺品，变成标配。

到那时，问界们，还凭什么卖溢价？

真正的平台，不需要一直有人站在台上。

华为现在真正该做的，其实很清晰：把乾崑智驾、鸿蒙座舱、引望平台做好，做扎实。

然后，退出发布会。

让赛力斯讲问界，让奇瑞讲智界，让每个合作方找回自己的品牌声音。华为的名字，安静地出现在车机屏幕一角，就够了。

想想Android，你每天用它，但不会说自己在用“谷歌手机”。你用的是小米、三星、OPPO。谷歌在后面，一言不发，稳稳收着。

想想Intel Inside。你买电脑，看的是联想、戴尔，没人在意Intel的CEO是谁。

这才叫平台，这才叫生态。

余承东在台上喊“让他们永远追不上”，这是一个选手的呐喊。

而华为该做的，是让所有选手都离不开你，然后，保持沉默。

最后

饭局上那个开M9进来的人，他买这辆车，不是因为余承东，也不是因为哪场发布会。

是因为“华为”这两个字，在他生活的那个世界里，代表了一种不会出错的安全感。

这份信任，是华为几十年真刀真枪打出来的。它自己会说话，不需要谁一直站在台上替它背书。

但如果一直这样站下去，这份信任可能会悄悄变味——从“华为做的，放心”，变成“又是余承东在吹”。

这两句话之间的距离，其实很近。

余承东，这片江山，确实是你打下的。

但现在，是时候把麦克风交出去了。

不是因为你讲得不好。

而是因为，一个真正的平台，不需要一直有人在台上讲。

本文来自微信公众号： APPSO ，作者：发现明日产品的，原文标题：《时薪 15 美元的新工种：把 iPhone 绑在脑门上，替 AI 蒸馏自己》

你或许刷到了一段来自印度南部服装厂的视频。

工厂工人佩戴头戴摄像头，记录手部动作以训练人工智能系统。

这是因为随着特斯拉、Figure AI等公司竞相开发人形机器人，训练它们所需的真实世界动作数据变得极为紧缺。

帕洛阿尔托的Micro1因此在全球71个国家招募了约4000名工人，每月收到超过16万小时的视频素材。每人每周至少提交10小时录像，交替完成不同类型的任务。

Scale AI和Encord也在招募各自的数据采集队伍，DoorDash甚至在2026年3月推出Tasks应用，让旗下送餐员顺带在家录家务视频，不过专门排除了数据隐私法律严格的州。

每小时15美元

这份工作的具体操作，比听起来要奇怪。

应聘者首先要通过一个叫Zara的AI智能体面试。Zara会和你对话，评估你是否适合，并要求你提交一段试录视频。

通过之后，你会收到一个额头头带支架、一份录制说明，和一张任务清单。说明上写着，要让双手始终保持在镜头可见范围内，动作要「保持自然速度」。

可自然速度在摄像头下往往显得太快，所以工人们普遍反映，实际录制时必须刻意放慢，结果动作反而变得不自然，像是在模仿梦游。

还有一个门槛：你需要带有LiDAR传感器的iPhone，也就是至少要iPhone 12 Pro以上的机型。

视频提交之后，还要经过AI和人工双重审核，只有大约一半的素材最终可用。被拒的原因可能是光线不够、手移出了画面、动作太快，或者背景里出现了不该出现的东西。

工人按小时计酬，但如果视频被拒，这段时间的劳动就白费了。通过审核的视频，随后还会进入一个标注流程，由另一批人工标注员逐帧标记动作类别、物体名称和运动轨迹。

新德里的家教Arjun说，他通常要花一个小时构思，才能想出能录满15分钟的家务内容。Micro1要求工人不断「变换内容」，因为多样化的场景对训练效果至关重要，但家的体量就那么大，创意迟早会耗尽。

美国家庭的视频比其他地区卖得更贵。数据标注公司Objectways的创始人Ravi Rajalingam解释说，因为机器人公司预设了美国消费者会最先购买人形机器人，所以美国家庭的操作环境数据更有价值，对应的工人时薪有时高达越南或印度工人的三倍。同样是叠衣服，身处洛杉矶的手和身处钦奈的手，收入可以差三倍。

Micro1的副总裁Arian Sadeghi说，160万小时的月度素材远远不够，「大概需要几十亿小时。我们连人与人之间的互动都还没开始采集，现在只是最基础的家务而已。」

几十亿小时，按照目前的采集速度，大概要连续工作一万年。

幽灵劳动，显形了

2019年，人类学家Mary Gray和计算机科学家Siddharth Suri出版了一本书，叫Ghost Work，直译是「幽灵劳动」。

他们想描述的，是那些让AI系统显得「聪明」、却从不出现在任何产品介绍里的人工劳动，标注图片、过滤违规内容、清洗训练数据。

《销声匿迹：数字化工作的真正未来》

著者：[美]玛丽•L.格雷、[美]西达尔特•苏里

译者：左安浦

Gray说，当她刚开始研究这个问题时，去问工程师们，「谁在做这些工作」，得到的回答是「我也不太清楚」「我不敢去查」。

过去，幽灵工作主要发生在屏幕前，是点击、标注、审核这样的操作。现在，身体本身，叠衣服的手势、炒菜的节奏、打开冰箱的动作，都开始成为可以被采集、被定价、被转售的原材料。

这些原材料从印度、尼日利亚、菲律宾、肯尼亚的普通家庭流出，汇聚到帕洛阿尔托和旧金山的公司，再转化成产品流向市场。

Nick Couldry和Ulises Mejias在研究数字经济时提出了一个框架，叫「数据殖民主义」，意思是：科技公司对数据的占有，在结构上延续了历史殖民主义对土地和资源的掠取逻辑，把人类的日常生活本身转化为一种可供资本提取的原材料。

放在Micro1的案例里，工人每小时拿到15美元，在内罗毕或马尼拉是有竞争力的工资，但放在流入机器人公司的数十亿美元投资面前，连零头都算不上。

更值得注意的是信息上的不对等。Micro1以保密为由，不向工人透露客户名单，工人们也不清楚自己的数据将如何被存储，会不会被转售给其他第三方。工人签了协议，收了钱，但他们在整条产业链里的信息处于末端，对自己正在参与的事情的全貌，知道得很少。

Gray在研究幽灵劳动时发现了一件让她印象深刻的事，工人们往往会自发找到彼此，建立非正式的互助网络，因为工作本身提供的支持几乎是零，人们必须靠彼此维持做下去的意义感。孤立是这类劳动的默认状态。

2026年，全球人形机器人市场预计达到42.3亿美元，而到2027年，特斯拉等公司的量产计划将使全球累计安装量突破10万台。

这些机器人，大概率将进入工厂和家庭，承担体力劳动。而训练它们的数据，正是来自那些现在还在用体力劳动糊口的人。

我们知道的，多于我们能说出的

哲学家迈克尔·波兰尼在1958年写了一本书叫Personal Knowledge，他在书里说：我们知道的，多于我们能够说出的。他称之为「默会知识」，意思是人类有大量的知识不以命题的形式存在，而是以动作、感知、直觉的形式附着在身体里。

骑自行车是一个常见的例子，你知道怎么保持平衡，但没有办法把这件事写成一套可以教给别人的规则。它只能通过实践习得，通过观察、模仿和重复，在身体内部慢慢积累，而不能被直接传递。

波兰尼写这本书的时候，AI还不存在。但他的论断在今天获得了一种新的现实重量。

我们正在做的事，是试图把这种默会知识，从人的身体里抽取出来，转化为机器可以处理的数据。

Micro1的工人们额头上的摄像头录下的，除了是一个叠衣服的动作，还是手指如何感知布料的重量，手腕如何在恰当的时机翻转，视线如何在叠的过程中追踪布料的边缘。

ScaleAI宣布已收集超过10万小时的素材https://scale.com/blog/physical-ai

这是人类历史上第一次尝试大规模地把身体知识外化。

波兰尼说，默会知识不能被完全言说，但这不代表它不能被掠取。Couldry和Mejias说，数据殖民主义把日常生活本身变成了一种资源，一种「就在那里，随时可以被提取」的东西。现在，连在家铺床这件事也被包含在内了。

人们常常把AI的冲击描述为「机器会取代知识工作者」，但现在最普通、最不被算作技能的那些动作也在被采集。如果连这些都可以变成训练数据，那「什么是人的劳动」这个问题，就不再是哲学思辨，而变成了一个非常实际的政治问题。

Zeus是尼日利亚中部高地一座城市里的医学生。他每天下班后把手机固定在额头上，然后开始给自己的床铺床单。

他说，他觉得这是「留下印记的机会」。他不觉得自己只是在被使用，他觉得自己在参与一件重要的事。

这也许是对的，但它同时并不妨碍另一件事，那就是他留下的那个印记，最终的形状将是他自己铺床动作的运动轨迹，由一家他叫不出名字的公司买走，用来训练一台他将来不一定负担得起的机器。

波兰尼说，所有的知识都是个人的，是由具体的人、在具体的处境里、通过具体的实践产生的。把这种知识从人身上剥离出来，让它在人离开之后继续运转，那么现在，人作为知识的承载者，究竟拥有什么？

这个问题现在还没有答案。但它已经在尼日利亚的公寓里、印度的厨房里、菲律宾的院子里，以每小时15美元的价格，被悄悄地问着。

参考资料：

https://www.technologyreview.com/2026/04/01/1134863/humanoid-data-training-gig-economy-2026-breakthrough-technology/

本文来自微信公众号： 培风客 ，作者：odysseus，原文标题：《激变世界，百舸争流 - 策略探讨和展望》

距离五一假期很近，首先提前祝大家假期玩得开心，一般来说策略的探讨和展望都是放在季度末，但我觉得这个五一假期，也是一个很好的时机。

标题的意思是，我自己在过去1-2年的感觉是，2025-2026年的投资，其实是非常自由的。你可以说没有一个放之四海而皆准的主线。举个例子，2016-2017年，我们可以说那是一个全球复苏的叙事。持续了一年半到两年。但2025-2026年，甚至更早之前的2024年，属于是不同专长的投资者都可以找到自己的舒适区。

-科技不用说，这是这几年最重要的投资，我估计未来也是

-地缘也不用说，科技和地缘是我自己觉得未来5-10年最重要的两个方向

-宏观投资者其实也在过去的降息周期里面找得到自己熟悉的品种

-看商品供需的投资者，过去几年的扰动也带来了供给侧的机会

我觉得只要放下了执念，不要求一切东西都有一个统一逻辑，然后在一些细分领域有一定理解，其实都可以找到自己舒服的区域。

上面这些逻辑其实没有一个简单的经济主线可以把他们都串起来，如果实在要说的话。我觉得可以总结成下面这段话

在中美竞争的大环境下，双方都希望取得科技的突破获得不对称的优势，同时在过程中尽可能保证整体经济不出现太大的风险。货币和财政的宽松从未同时缺席。

或者用更加经济一点的说法，分成中美去看

美国是在2022年加息周期里面爆发了一个技术革命，这个技术革命在2024年降息周期开始之后进一步加速。所以经济的K型分化非常明显。

中国是在房地产结构性改革中用货币和财政对冲，同时努力寻找新的产业机会，在2024年-2025年之后，之前的下行压力有所趋缓，同时也受益于美国的AI投资外溢。资本市场在2025年之后明显复苏

当然，这个过程中有很多扰动，去年的贸易战是最好的例子，但到目前为止，主线并没有被扰动。

科技：这是我自己的短板，但可能是这个时代的主题

科技的结构性逻辑在于，中美都有持续科技投入的道理。美国清楚在常规产能上没法和中国进行对抗，如果没有科技的进步，那竞争的前景并不那么乐观。而且从美国自己的历史来看，利用科技的代差，拉开和竞争对手的差距，一次性让对方的产能从先进变成落后。是他们过去好用的方法。

所以过去在美国有很多探讨，例如技术的扩散和技术的领先谁更有价值，小院高墙策略，都是这个战略下的一个延伸。从我的角度来说，我觉得对于美国来说，他防止技术扩散有自己的合理考虑，而如果在一个科技上拉不开和中国的代差，他就会继续去发展新的科技。至于说利率和债务是不是支持，这是另一个层面的讨论，但在战略上我觉得美国对于科技的投入，不完全是商业性质的。这是AI过去的逻辑，我觉得在未来还会有更多新的科技也会走上这条路。如果结合后面经济部分和地缘部分，我觉得2024-2025年这个降息周期，利率还不够低是一个问题，目前美国企业尤其是一些大公司举债的犹豫，来自于缺乏一个足够低利率的窗口去再融资。但这是另一个层面的思考了。

对于中国是一样的，在前沿科技研发上面中国和美国存在差距，所以中国的策略肯定是美国研究什么就跟随什么，马斯克说中国抄他的作业一点不假，如果你是北京你也这么做战略，传统产能和制造业的优势太大，唯一的风险是科技被甩开代差，那么美国投什么就跟随投什么是一个最简单的策略。

这是科技这个方向的结构性机会。当然，在周期性方面，中国的利率不见得会一直走低，美国过去三年是财政+货币宽松，未来会不会如此不好说。所以周期性方面的展望反而没有结构性那么好。

在这个降息周期中，我把握了铜和黄金的机会，错过了创新药，光模块和存储，我觉得这是取舍问题，也是能力问题。但没啥好遗憾的。我在今年下半年我会想看看其他的一些前沿科技。例如太空，我觉得在未来5-10年中美竞争的过程中，会有很多科技走上AI这样的道路，不仅是一个商业行为，也是大国争取竞争优势的行为。

如果在未来能完整把握一次这样的科技投资，我觉得会是自己能力进步的一个体现，如标题所写，因为知识结构的原因，这是我的短板，需要去填补。

我相信未来还会有类似AI这样的，从实验室论文-VC关注-标志性产品-产业链塑造-景气投资的技术革命，而且不好说会不会有比AI更大的投资，我自己的想法是，如果AI领域中美没有拉开代差，那么双方就会再进行下一次的科技和产业投资。所以机会很多，我觉得依然大有可为，值得去多投入。

地缘：这是已经部分弥补的短板，是这个时代第二个主题

我把科技放在地缘前面，是因为科技是凌驾在地缘之上的，举个例子，在1944年的时候，尼米兹和麦克阿瑟在激辩到底是走台湾还是菲律宾进攻日本本土，斯普鲁恩斯提出了硫磺岛计划。这是非常经典的地缘讨论，而且是真刀真枪，但最后让日本投降的是原子弹。是一个科技的产物。

我相信未来也可能如此，传统领域的大规模战争或者代理人战争，和科技领域的武器代差。这个代差越大，地缘冲突结束的概率越高。例如德国的V2火箭也是新东西，但不够新。

在地缘方面我觉得稍微比科技熟练那么一点点，所以有两个想法我可以分享

-第一是，我觉得尽早放弃过去世界的执念，这个世界已经回不去了。地缘的结构性改变已经发生，冲突和竞争会是常态，越早做好这个心理准备，生活和投资上就越从容。不怀念过去可能是没有良心，但觉得可以回到过去那就是没有脑子。

-第二是，我觉得无论是投资机构，还是个人，你都需要有一个对于未来世界的基本假设，一个地缘的基本假设。例如我觉得世界会变成多极化，然后中美会有自己的势力范围，然后经营好自己的势力范围之后，加上各自的科技再去做竞争。我的假设不一定对，但大家得有一个。因为如果没有这个假设，就像是以前没有宏观假设一样，投资就没有基石了。

这方面我觉得自己做的还不错，这个假设本身我觉得到目前为止是有用的，所以在中美贸易战的时候我不会觉得加关税中国就输了，或者美国就一定没有前途，之前解释过，速胜和速败论可能都是同一种思维错误，我觉得这是一个长期斗争，这是一个最差的结果，但我习惯了在地缘问题上用最差结果去做计划，因为历史上看，地缘问题走向最差结果的概率本来就不低。

在今年下半年我觉得两个对中国投资者比较关键的地缘事件，一个是美国的中期选举，一个是台湾地区的九合一选举，当然下个月还有中美的高层会面。这些都会影响到投资的思路和策略。

但长期来看，按照我自己的假设，中美在博弈出胜负之前，中美的资本市场都不会太差，会有很多波折，但在最后胜负分出来之前可能都还行。分出胜负才是多一个空一个的时候，在那之前我觉得中美谁赢谁输这个问题对于资本市场来说不重要。然后中美各自的势力范围之内，会有很多一级市场和二级市场的投资机会。东南亚和南美中我选择东南亚，因为顶着一个中国人的脸，东南亚的投资就是比南美简单多了。除了各自的势力范围之内，中东，非洲，东欧这些地方的波动会非常大，墙头变换大王旗，我就觉得能力不够暂时还是算了。

所以今年下半年的重点还是东南亚，美国中期选举，台湾地区九合一选举。这些问题的开关或者出发点，可能是下个月的中美高层见面。

经济：K型经济，弥合分歧还是差距拉大

在去年年底的讨论里面，我自己的看法是，我觉得2026年应该是一个K型经济稍微弥合一点的年份，因为这个差距实在是有点太大了，已经造成了一些民生问题。

简单点说就是，中国的地产/消费和新经济不太可能继续扩大劈叉，美国的AI投资一枝独秀随着时间推移，要么会带动更更多产业发展，要么它自己的增速也会随着基数扩大而走低。

所以在品种的选择上，我觉得黄金和铜是我自己最熟悉的品种，但我不觉得2026年最好的品种是这两个，我也不觉得黄金和铜继续大幅跑赢整体商品指数是合理的，我觉得2026年更有可能是一个整体的商品牛市。

这个看法在今年上半年只能说没有错，但也说不上对，今年上半年最靓的仔是原油，当然这有一些意外因素，但农产品，化工的资金流入，包括后续可能的油价中枢上移，我觉得都有可能。

说不上对的原因是因为传统经济的复苏其实还是需要利率的走低，或者通胀的走高。这种因为供给带来的价格上涨，其实是有用的，但他需要时间。

这其实是一个核心讨论，Main Street和Wall Street，AI带来的裁员和AI的投资同时出现，社会的选择其实不仅是一个经济问题。

如果说结论的话，结合之前对于科技的看法。

我觉得长期中美肯定是科技比消费重要，大国竞争，结构性机会肯定是科技而不是消费。但周期性方面，短期一点看是不是存在一个传统经济的修复是可以探讨的。

但大家可以看到我在经济方面都没有花太多时间探讨，因为这是一个策略问题，在商品领域，只要最悲观的预期反转，都不需要实际发生，在一些供给侧扰动下就可以涨。所以上面说的这个K型经济到底怎么走，说重要也重要，说不重要也不重要。

投资里面还有一个关注的经济重心就是财政和货币，我觉得这个在今年下半年也存在一些看点，Warsh到底想怎么做还不知道，而且他本来就不太想让我们知道。中国的货币和财政节奏也值得思考。这两点是下半年研究的方向

商品：关注叙事和供给

K型经济下，往上的那一条线，是持续的叙事，大量的资金流入，火热的情绪带来的波动率高点，我们在黄金，白银，铜上面都看到过。

往下的那一条线，无论是中国地产，还是石油2025年之前被所有人做空，包括2025年之前的碳酸锂，都是供给侧出现问题之后的反转

过去两年商品就是这两个主题。我觉得未来也是。强势品种看叙事能不能跟上，持仓和成交量突破之后波动率也会突破。弱势品种在供给侧出问题之后晚信不如早信。例如碳酸锂和镍，一些农产品和化工但我不熟悉就不举例。

商品牛市的终结一般是政府觉得经济过热了太好了可以降温，中国PPI刚转正还没一个季度，甚至不知道持续性到底如何。还远没到这个时候，Warsh也许想做一些结构性改革，但绝无意愿去人造萧条导致美国竞争力丧失。这个背景下，商品整体就是一个逢低买的思路。找强势品种的叙事和弱势品种的供给侧扰动事件。

这差不多就是五一后甚至下半年我的计划了

-科技方面准备多看看前沿科技，例如学习一下太空领域的故事

-地缘方面关注东南亚和中期选举

-经济方面关注美国的财政和货币思路，K型经济的走势

-商品方面我准备调研一下镍和铝，我觉得目前分歧很大是值得研究一下的

我相信大家读完也会发现，在商品领域我虽然不一定对，但至少知道自己在干嘛，在经济领域我也许知道自己在干嘛，地缘我在学习，科技了解很少。这是过去我的知识结构所导致的，我希望1-2年之后，在科技和地缘方面也能有更深的理解。

也提前祝大家五一愉快，今年上半年真的很辛苦，希望大家都能带着家人朋友一起好好休息一下。如果没啥意外的话，这段时间我也不会写太多正经内容去增加大家的负担。

本文来自微信公众号： 品牌猿创 ，作者：品牌猿

AI时代，关于品牌社群和社区，想必你早已看过市面上五花八门、甚至相互冲突的观点，它们试图破解运营难题，却往往让你陷入更深的迷茫。

当下，摆在你面前的路径似乎都有道理，却又指向截然不同的终点：

• 加码AI布局，让社群深度融入企业自研AI体系？

  
  

• 深耕情感联结，构筑AI无法复刻的社群归属壁垒？

  
  

• 优化现有模式，不跟风内卷，稳步优化现有运营？

  
  

• 拥抱“无处不在的社区”，多平台同步渗透，实现用户全域触达。

  
  

每一种思路，乍看都合乎逻辑，最终却会将品牌社群引向完全不同的发展结局。

但问题的核心在于：大多数人仅凭有限的经验视角，便试图推导出普世的结论。这恰如“盲人摸象”，摸到象腿便以为是树，摸到象身便以为是墙。

品牌社群的未来，究竟依托AI、归属感、第三方平台，还是其他全新赛道，这完全取决于以下三大趋势如何影响你的组织。

一

三大未来趋势及其带来的实际影响

过去数年，行业内三大趋势加速成型，持续颠覆并重构传统社群运营逻辑：

• 用户偏好发生转移：不再局限于传统论坛式社群，转向多场景、多平台获取交流与服务；

  
  

• 人工智能全面普及：AI技术爆发式发展，企业普遍面临AI落地、价值量化的考核压力；

  
  

• 搜索流量大幅萎缩：搜索引擎优先展示AI生成摘要与答案，传统外链与搜索流量持续走低。

  
  

以上再叠加品牌平台稳定性下降、用户隐私诉求高涨、行业整体社群规模收缩等问题，无数品牌社群陷入增长瓶颈，运营举步维艰。

行业数据足以印证变革的冲击：以StackOverflow社群数据为参考，2014—2023年，平台互动量连年走低；2023年之后，社群活跃度更是呈现断崖式下跌。

头部社群的衰退，是行业缩影。大大小小的品牌社群，都在以不同形式承受这场行业变革的冲击。

因此，所有品牌都要直面核心命题：三大趋势，正在对你的社群造成多大影响？合理评估冲击程度，才是战略决策的前提。

二

五大清晰方向：从被动应对到主动布局

一旦我们理清趋势带来的实际影响后，品牌便可结合自身资源、用户结构与业务目标，匹配合适的长期发展策略。

以下五大方向为核心主流选择，覆盖绝大多数品牌的生存与升级需求。

1、战略收缩退场

关停自有社群，削减运营成本、规避持续损耗，将用户运营重心转移集中至其他高效渠道。

没有人会主动推荐这一方案，因为关停社群常被视作运营失利，但它却是极具务实性的理性选择。

当然，我们也需理性认清适用场景与底层逻辑：如果你的社群互动长期停滞或持续下滑、无法产出独有核心内容、核心用户已大规模流向第三方社交平台、小众社区、兴趣社群等外部渠道，及时退场便是最优解。

持续投入资源维系冷清衰败的社群，只会不断消耗预算与人力，被沉没成本束缚转型脚步。而及时关停冗余社群，盘活原有预算，聚焦用户真实聚集的核心场景深耕，反而能实现资源高效利用。

适用场景：社群活跃度长期低迷、无独有核心内容、用户流向彻底转移至外部平台。

2、维稳优化深耕

精简冗余成本，聚焦现有社群精细化运营，打磨用户体验、超级用户体系与问题响应效率。

这是当下普及率最高的稳健路线：维持成熟运营节奏，持续优化服务体验、用户激励机制、内部协作流程等基础模块。

对于运营稳定、稳步增长，且承担高频咨询、售后答疑职能的社群，在未受行业趋势明显冲击的前提下，维稳优化是低成本、低风险的最优选择。

无需盲目跟风变革，比起刻意求新、强行改动成熟模式，守住现有优势、稳步迭代，更能规避不必要的运营风险。

适用场景：社群处于新建或稳定增长期、承载高频服务和社群职能、外部行业变革暂无实质冲击。

依托社群长期沉淀的内容优势，整合场景化、碎片化的非标实操知识，为企业自研AI提供优质训练素材。

这条路线，是当下大型存量社群突破价值瓶颈的关键解法。

运营逻辑需要彻底革新：不再单一追逐互动数据，转而聚焦隐性经验、实操技巧、场景解法的挖掘、梳理与沉淀。

社群中留存的非标经验、特殊场景方案、行业实操细节，是官方标准化文档之外的稀缺资产，更是企业AI模型落地的核心刚需，也是成熟社群不可替代的独特价值。

该模式落地门槛较高，需要跨部门协同，也要接受短期互动数据下滑的转型阵痛。但对于布局AI研发、急需量化社群商业价值的企业，这是最核心的价值突破口。

适用场景：成熟大型社群流量下滑、企业推进AI自研、社群价值考核压力加大。

4、构筑归属感

以特色活动为核心，打造沉浸式专属社群体验，强化成员之间的情感联结与身份认同感。

这一方向回归了社群的本质本质内核，跳出工具化服务思维，用沉浸式专属体验拉近用户距离，在私密化、专属化社群中，实现情感价值深度沉淀。

核心目标在于依靠强联结，激活用户自发传播力，长效提升用户粘性与品牌复购。

同时也要接受现实取舍：当代用户排斥生硬的品牌捆绑，该路线需要主动收缩社群规模，聚焦高价值小众用户，放下浅层流量数据执念。

若企业鼓励创新试错，考核指标不再局限于基础服务数据，这会是长期价值最高、品牌沉淀效果最好的战略方向。

适用场景：需长期保留自有社群、依托社群承载品牌营销、支持差异化创新运营。

5、激活全域生态

搭建多平台联动运营体系，联动行业生态伙伴，跟随用户行为轨迹，在全场景覆盖多元需求。这是格局最长远、落地难度也最高的发展模式。

该模式正视用户行为变迁：当下用户按需分流，分散在不同平台获取信息、社交互动，强行引导用户回流自有平台早已行不通。

全域运营的核心，是主动走进用户常驻场景，从单一社群管理，升级为全域生态统筹，在各个触点为用户持续创造价值。

但是，此模式也存在明显短板：跨平台运营成果难以量化、效果归因复杂，且对跨部门协作、组织架构适配性要求极高，极易面临管理层的投入质疑。

这一模式的底层逻辑是——用户在哪里，品牌服务就延伸到哪里。顺势贴近用户，才能有效提升品牌抗风险能力，突破单一社群的价值局限。

适用场景：第三方平台流量持续走高、想要拓宽社群价值边界、用户逐步脱离自有社群阵地。

三

主动抉择破局，拒绝被动躺平

以上五大战略并非非此即彼、相互对立，没有绝对标准答案，而是一套完整的思考框架。品牌可单独落地，也可组合适配，定制符合自身现状的混合策略。

当下最关键的一点：摒弃被动躺平的惯性运营思维，切勿无视行业趋势对社群建设、长期发展的深远影响。

固守老旧模式、无视趋势变化、盲目跟风内卷，只会逐步丧失竞争力，最终被行业淘汰。

品牌可遵循清晰落地逻辑稳步推进：

1. 结合趋势评估工具，客观衡量行业变化对自身社群的冲击；

   
   

2. 参考上述五大战略方向，筛选适配自身资源与目标的发展路线；

   
   

3. 围绕既定方向，制定可落地、可考核的中长期社群规划。

   
   

企业预算、组织能力、发展阶段，都会限制战略落地空间，但无论条件优劣，都需要主动理性决策，拒绝盲目跟风与消极维持。

当下社群运营的核心命题，早已不是如何优化细节、小幅改良，而是从五大战略方向中，选定契合自身的长远赛道。

祝你好运！

本文来自微信公众号： 新浪财经 ，作者：周文猛

东方甄选主播明明和天权离职“风波”尚未平息，快手一哥辛巴与辛选前高管郝涛涛（辛选集团‌商品中心主管）的个人恩怨又开始发酵了。

近日，退网已久的快手头部主播辛巴在与妻子初瑞雪直播连麦中公开喊话郝涛涛，直言“别逼我送你进监狱”，同时公开悬赏郝涛涛相关罪证，表态只要能给郝涛涛加刑的证据，“加刑一年我加100万”。

辛巴警告郝涛涛道：“你再带着你们的商务团队说我们辛巴怎么怎么样，我就直接向你们整个团队开战。”甚至还喊出了“可以跟你们同归于尽”的极端言论。

昔日备受关注的快手一哥，缘何“活不下去”了？

辛巴自曝家丑，

悬赏100万募“郝涛涛”坐牢证据

“郝涛涛，我提醒你一句，你别逼我送你进监狱，听明白了吗？”这是辛巴在与妻子初瑞雪连麦时，向公司前‌商品中心主管郝涛涛喊出的“狠话”。伴随着这句话的喊出，辛选集团与郝涛涛乃至多名离职高管的恩怨，也随之曝出。

据辛巴爆料，在郝涛涛离开辛选时，其便把公司一年上百亿的部门“扔掉不管”，一扔就是“一个多月”。而在离职后，郝涛涛还在商家面前唱衰辛选，说“辛选现在都不行了都完了”。

“那个时候我就应该把你整死。”辛巴面向生态内所有有利益关系的商家发布悬赏令称：“只要你拿出证据，能够为他加刑，加一年我给100万。”他承诺，提供证据的人不仅能拿到钱，还能成为辛选的VIP客户，享受合作绿色通道和高额红利。

除点名郝涛涛外，辛巴还曝光了一位“石姓经理”，指控其曾担任辛选旗下高端食品品牌“尖峰食客”产研负责人，但离职时还把公司开发的200款产品商业信息、产品信息全部拿走，同时带走了大部分团队成员。

公开资料显示，“尖峰食客”是由辛选集团孵化成立的一家子公司，是公司最主要的自营品牌之一。团队成员的离职和核心商业生产资料流失，对辛选的伤害不可谓不重。

对此，辛巴放话道，如果对方再不收手，自己不动用辛选现在的资源，会换一个平台开直播，把过去所有“不为人知的事”全部摊到阳光下，力求把对方全员“带走”，而他自己也可以跟郝涛涛等人“同归于尽”。

“不活了”的辛巴，

被“弃徒”联手逼急了？

公开资料显示，郝涛涛曾是辛选集团‌商品中心主管，负责供应链、选品及品控等核心业务，掌控超200亿元年销售额。但在今年1月，辛选集团发布公告，宣布郝涛涛已经离职。随后，其接受同样从辛选离职并与辛巴反目的主播蛋蛋（杨润心）赠予的700万粉丝账号，开始依附蛋蛋团队发展。

值得注意的是，辛巴点名搬空“尖锋食客”的石姓经理，同样与郝涛涛关系匪浅。据辛巴连麦中透露，该人为郝涛涛“团队CEO”。

而在更早之前，2025年10月，辛巴亲手培养起来的徒弟“快手一姐”蛋蛋，在消声多月后忽然火速成立杭州润星娱乐、润心娱乐两家公司，持股比例均为99%，与辛选无任何股权关联。随后其在直播间哭诉，直言自己长期遭受职场霸凌，左耳永久失鸣，脑部受损，甚至胳膊和鼻子都曾骨折，直接喊话辛巴要求说明真相。

同月，被外界视为辛巴“军师”的关键人物郑伽柏——辛选合伙人，也被曝出移居成都并与辛巴昔日的“死对头”快手主播刘二狗展开紧密合作。伽柏甚至在直播中表示未来要“站在刘二狗身后”。此外，多方资料显示，伽柏和蛋蛋还存在“结盟”可能，双方或联手“叫板”旧主辛选。

虽然，目前并无任何股权关系证明伽柏、蛋蛋、郝涛涛以及辛巴提及的“石姓经理”为同一团队成员，但多位核心业务负责人备齐且公开叫板，甚至于站到自己的对立面，对辛巴而言无疑是一记重击。

对于自曝遭遇郝涛涛抹黑及尖锋食客商业机密流失一事，截至发稿辛选集团方面并未回应《BUG》栏目问询。但在业内人士看来，辛巴不顾一切地跳出来“公开抨击喊话”，无疑是被“曾经的徒弟们逼急了”，早已“顾不及体面”。

辛巴与郝涛涛等前员工的纠纷外，近期，东方甄选主播明明、天权、中灿、林林先后宣布离职。对此，俞敏洪也公开回应称：“管理层调整后，公司管理方式出现偏差，过度侧重制度管控，忽视团队人文关怀，导致团队氛围出现问题。”直言后续将优化管理模式，平衡制度化运营与人文关怀。

层出不穷的主播与直播平台纠纷背后，在业内人士看来，直播电商行业在经过早期野蛮发展快速爆发后，如今逐渐进入存量发展阶段，伴随监管趋严、行业发展放缓，利益分配及组织治理将成为行业健康发展的核心问题。

辛巴公开抨击郝涛涛及石姓经理背后，或许更应该重视的是组织内部的治理及主播权益保护等问题。

本文来自微信公众号：窄播，作者：麻花（北京），监制：邵乐乐（上海），题图来自：视觉中国

在小红书上，lululemon信徒最常讨论的话题有以下几个：第一，追忆过去，怀念很多年前的老款，认为先锋前卫又好看；第二，新品判官，不明白它最近上新的款式或者配色/花纹为什么那么平平无奇或者难以理解；第三，寻找共鸣，问大伙儿“你有多久没在逛lulu的时候有‘必须要拿下’的冲动了”。

lululemon在二级市场最大的黑粉头子、投行Jefferies的分析师Randal Konik也在美国市场感到了巨大的不对劲：三四年前，lululemon还有90%的商品是全价销售，一些热门款式甚至一件难求，但在去年冬天，他发现其应用程序上有超过1200件商品在打折，这同样说明了lululemon的商品对消费者失去了吸引力。

但估计消费者和分析师都没想到，lululemon最新想出来的方法，是在公司的CEO空缺了好几个月、各方利益集团的代理人之争也吵了好几个月之后，找来了耐克的老将Heidi O’Neill，做公司的新掌舵人。

对lululemon还有感情的人，希望它能找个懂产品创新的人救公司于水火，但它最终找了一个看上去懂怎么给大公司带去稳定增长、而不是让公司继续保持酷的人。

新CEO的人选好不好，二级市场已经率先用脚投票——任命公布前，lululemon刚经历了产品安全性的舆论风波，它部分衣服被曝含有可能带来健康风险的化学物质PFAS，但这丝毫没有影响它在二级市场的表现，股价甚至稳中有升。然而，Heidi O’Neill的任命公告就像一枚炸弹，只用一晚上，就炸没了lululemon超13%的股价。

一、最致命的创新问题

要理解为什么Heidi O’Neill的任命会带来lululemon的股价暴跌，我们需要先给这个曾经最风光的女性运动品牌诊诊脉。

早在lululemon的积病还没有完全爆发之前，它的创始人Chip Wilson就已经数次公开批评公司在产品创新能力上的乏力。前几年，lululemon不断扩充品类，把产品从瑜伽延伸到运动休闲，从女装延伸到男装和鞋。Wilson对此多次强调，lululemon的董事会和前任CEO Calvin McDonald只懂得怎么和华尔街对话，不再聚焦于品牌最核心的Super Girl群体，逐渐失去酷感，以及打造新的明星产品的能力。

Lululemon的创新乏力似乎已经是不争的事实。有媒体做过统计，它有多款热销产品，至少已经诞生了10年，比如首发于2004年的Scuba卫衣，首发于2015年的Align瑜伽裤，以及在2016年上市的Define夹克。这在推陈出新快如小鸡啄米的运动鞋服市场，就像是在单脚走钢丝。

但从电话会的记录看，lululemon的高管对这一问题太过后知后觉。

2024年的某次电话会，lululemon管理层首次坦陈公司在女装业务上出现了问题，但他们认为症结在于：团队在核心商品的颜色、图案和装饰方面，没有给到足够的创新，错过了让顾客增加复购的机会。

整整一年之后，管理层才表示，公司的困境不是因为老本吃得不好，而是有40%的产品组合都太过吃老本：“顾客对核心款式中的季节性色彩更新的反馈不如我们预期……很多核心品类的产品生命周期过长，尤其是在休闲领域，产品过于循规蹈矩，错失了创造新潮流的机会”。

对创新问题认知的不足，给lululemon带来了什么？根据25财年第四季度财报，它整体营收只微增了1%，运营利润大幅下滑18.8%，大本营北美的营收和同店销售继续双双下滑，库存价值却增加了整整18%。它的男装业务曾被视作第二增长曲线，但在最新的成绩单里，营收只同比增长了3%，增速甚至还不及基数更大的女装。

lululemon如今摆在明面上的问题无疑是创新，但它背后折射出的深层问题则是，公司未来希望靠什么来驱动增长。

《华尔街日报》曾在一篇文章中指出，Chip Wilson希望lululemon能回归本源，以Super Girl，也就是年轻、受过教育的职业女性为品牌基点来设计产品。但lululemon董事会和前CEO McDonald，却把公司的目标用户换成了“正念运动员（Mindful Athlete）”，他们指的是一群目标明确、积极活跃、混搭运动和日常着装的人群，不分男女老幼也不分年龄，管理层想用扩人群、扩场景的方式，给公司带来更大体量。

即使是在McDonald离开lululemon之后，Chip Wilson和公司董事会的增长路线分歧也并没有得到妥善解决，甚至升级成了连续剧般的代理人之争。

二、代理人之争，O’Neill是个好选择吗

过去一段时间，Chip Wilson提名过三名独立董事候选人来参加董事会选举。他们分别是深谙运动产品创新和新一代运动品牌运作的昂跑前联席CEO Marc Maurer，曾把游戏产品做成全球文化现象、有跨界创新视角的动视暴雪前CEO Eric Hirshberg，以及曾供职于全球最大体育媒体、有极强品牌营销能力的ESPN前CMO Laura Gentile。

如果说这三人都代表了Wilson的意志，那这个意志便是对创意和品牌的打磨，优先于短期业绩增长。

基金投资者Elliott Investment Management在2025年底成了lululemon最大的机构投资者之一，它推荐的则是拉夫劳伦的前CFO和COO Jane Nielsen，后者擅长在成熟品牌陷入增长困境时，通过优化库存、精简架构等方式来释放利润空间，曾经帮助拉夫劳伦和Coach母公司Tapesty转危为安，是典型的财务派。

人们本来以为这场代理人的终局，是lululemon董事会要么选产品创新，要么选运营优化，没想到它选了看似什么都沾边、又看似什么都不沾边的“稳妥派”Heidi O’Neill。

先看看O’Neill的职业履历：她1998年加入耐克，从市场营销总监做起，先后负责过市场营销、女性业务、美国服装、门店和DTC直销，2020-2023年担任耐克消费者与市场总裁，2023-2025年则成为了消费者、产品与品牌总裁。

lululemon在任命声明里称，O’Neill在品牌重塑、缩短产品开发周期以及加快产品上市方面发挥关键作用。另外也有声音认为，她是耐克体系内少数能同时横跨消费者、产品、品牌三大板块的核心人物，更懂得如何在大公司里调和多方利益。

可惜从O’Neill的履历、结合耐克近年发展轨迹来看，她算不上一个既懂产品创新、又懂女性市场的人：

O’Neill确实管过耐克的女性业务，但那已是12年前的事——彼时女性运动市场的竞争远不如今天激烈。2020年以来，耐克陆续推出了Nike Infinalon、Nike Zenvy、Nike Go等女子系列，但消费者很难立刻想起其中有什么让人印象深刻的产品。它们更像是耐克作为全品类、全人群品牌“应该做”的产品线，而非什么值得骄傲的亮眼业务。

O’Neill的确主导了耐克与顶流网红卡戴珊的个人品牌SKIMS合作的NikeSkims的发布。但这个子品牌过于性感、偏离专业的女性形象，包括Lisa那支广告，都和耐克新CEO回归过后，想要强调的、耐克生而为赢的竞技体育精神不太相符。

在O’Neill担任耐克全球消费者、产品与品牌总裁期间，她主导了公司男子、女子、童装三大团队的整合，并“制定了新的产品引擎”——而这恰恰是耐克近年来产品失去吸引力的关键转折点。

在前任CEO John Donahoe的力主下，耐克将原本按篮球、足球、跑步等具体运动类别划分的组织架构，改为了按人群划分，直接导致产品开发团队对运动员真实需求的洞察出现缺失。新任CEO Elliott Hill回归后，迅速逆转了这一架构，试图重振各核心运动领域的专注度与执行力，也等于否定了前任的改革。

也正好是从2000年开始的、O’Neill最大权在握的这几年，耐克先后经历了疫情后的库存危机、前任CEO在DTC渠道革新上的矫枉过正，以及与产品创新能力的严重退化，它也变得过度依赖经典款球鞋，而久久没有推出让市场为之兴奋的新品。这个过程中，你可以说John Donahoe才是失误决策的主导者，但O’Neill毫无疑问是诸多决策的重要参与者和执行者，在Elliott Hill回归之后，本来被认为是耐克新CEO有力争夺者的O’Neill，也最终离开了公司。

或许这些，才是投资者们最大的顾虑所在，一个过度依赖经典款、导致创新丧失的公司，要怎么靠来自另一家同样依赖经典款、同样创新乏力的公司的高管来拯救。

那么选中了O’Neill的lululemon，看中的到底是她的什么能力？

三、lululemon想找怎样的掌舵者

在诟病lululemon丧失创新能力之外，我们也得客观承认，整个运动鞋服行业里，它是继耐克和阿迪达斯之后，唯一一个能把公司规模做到100亿美元的运动品牌。

在lululemon之前，Under Armour巅峰时期到过50亿美元，一度被视作“下一个耐克”，现在泯然众人。彪马作为和阿迪达斯同一时代的OG，年营收到过85亿美元，最新进展是被安踏拿下。

诸多运动品牌都有一个横在头顶上的百亿魔咒——百亿之下，还能做一个高速增长、特立独行的品牌——就像当下的昂跑、HOKA、Alo Yoga。但一旦冲破百亿门槛，问题就变成了：如何持续增长？又该付出什么代价？

从这个角度讲，lululemon的前任CEO Calvin McDonald绝不算是失败者。正是在他掌舵期间，lululemon营收规模增长了两倍多，业务扩张到了全球30多个地区，并将中国内地市场发展为了它全球第二大市场。

Chip Wilson想坚持的Super Girl理论也不一定正确。毕竟在他完全退出董事会、不再参与公司决策的2015年，lululemon的全年营收才不到21亿美元，在全球还只有300家门店，还不需要面对太多左右为难的“生长痛”。

lululemon已经是个成熟的上市公司，它无法像走家族企业路径的New Balance或Brooks一样完全按照自己的意愿发展，自然也无法兼顾，在只服务于一小波群体的同时，还能满足股东对公司高速发展的期待——顺便一提，诞生于1906年的New Balance，很可能在2026年成为全球第四个超过百亿美元规模的运动品牌，且从33亿到百亿，仅仅是近六年的事。

如果明白了lululemon如今不上不下的百亿魔咒，Heidi O’Neill似乎的确有自己独特的从业履历。

她在耐克27年，亲历多轮行业周期，领英上写着“见证公司从90亿到500亿美元”。这或许正是lululemon希望她回答的问题：当品牌跨过百亿门槛，从小众走向大众，下一步该怎么走？能给出答案的人不多，靠更年轻、更小众品牌的方法论来纠偏，也不现实。

只不过，无论是阿迪还是耐克，它们穿越百亿魔咒、获得更多增长的方法论，很难完全复制到lululemon身上。

作为运动品牌行业的Top 2，阿迪达斯生于50年代，耐克生于70年代，它们拥有足够多的时代红利，在没有那么多竞争对手的情况下稳步长大，并凭借对世界杯、欧洲杯、NBA等国际大型赛事的绑定，以及传媒传播行业的发展，稳步树立品牌形象，这与lululemon目前所在的，竞争对手环伺、消费者注意力又极度分散的环境截然不同。

此外，上述两家品牌在跨越百亿魔咒之时，都把发展中国市场作为了重要支柱，但很显然，lululemon已经提前透支了这方面的潜力，甚至，它在中国的打折商品也变得越来越多。

对lululemon自身来说，还有一个重大的挑战在于，它以女性运动产品起家，定位更偏“女装”，顾客群体容易受趋势潮流、竞品动向的影响而转身离开，保持产品创新能力、保持消费者对它的渴望程度，保持“酷”，永远是最重要的。

遗憾的是，仅从新任CEO的人选看，lululemon董事会选择了“平庸着增长”，而非“独特且伟大”。哪怕“独特”这一点，对一个女性运动品牌来说，无与伦比的重要。

本文来自微信公众号：窄播，作者：麻花（北京），监制：邵乐乐（上海）

本文来自微信公众号： 和讯 ，作者：市场观察，原文标题：《年报季报披露即将截止，警惕“业绩雷”风险【投资前瞻4.27—5.1】》

01

宏观与金融

（一）回顾

1、商务部回应美通过《硬件技术控制多边协同法案》等法案

美国众议院外交事务委员会4月22日通过《硬件技术控制多边协同法案》等多项出口管制法案。中国商务部新闻发言人对此表示，中方注意到有关情况。中方一贯反对任何泛化国家安全、滥用出口管制的行为。相关法案如最终出台，将严重破坏国际经贸秩序，严重冲击全球半导体产业链供应链稳定。中方将密切关注相关立法进程，认真评估对中方利益的影响，并将坚决采取必要措施，坚定维护中国企业合法正当权益。

2、潘功胜：推动央行事业高质量发展

中国人民银行党委书记、行长潘功胜要求，推动央行事业高质量发展。立足中国人民银行职责，深入分析经济金融问题背后的政绩观问题，从严从实落实中央巡视、审计等整改，持续整治金融机构“内卷式”竞争，高质量统筹做好金融“五篇大文章”，积极稳妥推动地方政府融资平台债务和中小金融机构风险化解，对相关领域非法金融活动保持高压打击态势，持续优化央行县域金融管理和服务。

3、新一期贷款市场报价利率连续11个月“按兵不动”

中国人民银行授权全国银行间同业拆借中心公布的数据显示，1年期LPR为3.0%，5年期以上LPR为3.5%，两个期限品种的LPR已连续11个月保持不变。这已是LPR连续第11个月“按兵不动”，距离上一次调整还要追溯到2025年5月。业内人士认为，此次LPR的“按兵不动”，既符合市场预期，同时也为未来预留了政策空间。

延伸阅读：LPR连续11个月按兵不动背后的房产信号

4、一场聚焦“独立性”的联储主席听证会

北京时间4月21日晚，特朗普提名的美联储主席候选人沃什出席参议院银行委员会确认听证，市场高度关注沃什对联储未来货币政策特别是资产负债表政策的指引，而议员最关心的问题是沃什的独立性。沃什表态与此前大体一致，看好美国经济增长前景、联储需要缩表但将缓慢谨慎进行、未给出降息的明确承诺、强调尊重美联储独立性，但批评其偏离职责范围，强调联储需要“根本性的政策改革”，包括建立新的通胀应对框架、新的工具以及新的信息传递方式。而沃什能否顺利通过参议院确认仍有不确定性。沃什听证会期间美伊谈判被推迟导致油价上涨，美债收益率上升，联储降息预期有所回撤。

延伸阅读：深度对话中金李昭：深度拆解全球大类资产逻辑

5、一季度中国进出口银行新发放外贸领域贷款近半数投向稳外贸、稳外贸产业链

今年一季度中国进出口银行新发放外贸领域贷款超3000亿元，其中40%投向稳外贸主体和稳外贸产业链领域，35%投向直接进出口贸易环节。重点支持人工智能、绿电装备等产品出口，助力跨境电商、海外仓等外贸新业态新模式专业化、规模化发展。

（二）前瞻

1、4月PMI数据将公布

4月30日，4月PMI数据将公布。3月份，制造业PMI为50.4%，比上月上升1.4个百分点，在连续2个月运行在50%以下后回到扩张区间，显示制造业景气程度有所上升。数据显示，产需两端同步扩张。生产指数和新订单指数分别为51.4%和51.6%，分别较上月上升1.8个和3.0个百分点。

此外，市场预期稳中有升。3月份，生产经营活动预期指数为53.4%，比上月上升0.2个百分点。从行业看，专用设备、汽车、铁路船舶航空航天设备等行业生产经营活动预期指数位于56.0%以上较高景气区间，相关企业对未来行业发展更为乐观。

2、美联储将公布利率决议

下周，美联储将公布利率决议。4月17日至21日的路透调查覆盖103位经济学家，其中56人预计截至9月末，美联储基准利率将维持3.50%至3.75%区间不变;而3月末调查中，近70%经济学家认为届时至少降息一次;3月初调查时，多数机构更是押注6月前就会降息。

市场对年末利率水平暂无统一共识，但仍有71位经济学家预计年内至少降息一次;中值预测显示全年将降息一次，与美联储上月公布的点阵图预期一致。不过，如今近三分之一经济学家预计美联储全年维持利率不变，占比较上一轮调查几乎翻倍。

02

资本市场

（一）回顾

1、日均2.6万亿成交，指数却涨不动了：A股"放量滞涨"了？

本周A股市场在前期深V反弹后进入高位震荡分化阶段。大盘蓝筹与科创板块逆势走强，中小创获利回吐，风格轮动提速；成交量能再上台阶，但资金分歧显著加大；市场情绪从亢奋转向谨慎博弈。

延伸阅读：周观A股

2、大摩喊话：中国股市年底仍有5%-10%上行空间

4月20日，摩根士丹利发布研报指出：预计中国股市到年底将有约5%-10%的温和上行空间。支撑这一判断的，是三大积极因素包括：电商竞争有望缓解、指数再平衡带来增量资金、中国在上游制造和硬科技领域的全球地位持续增强。更重要的是，这次外资不只是唱多。据Wind数据，一季度大摩新进持有中际旭创近37亿元，高盛、瑞银、摩根大通等外资券商也纷纷出现在多只A股前十大流通股东名单中。从唱多到做多，外资正在用真金白银表达态度

延伸阅读：大摩喊话

3、外资转向加仓中国资产

伴随市场风险偏好改善，海外资金对中国权益资产的兴趣逐步提升。上周（4月13日—17日），中国大盘股ETF-iShares（FXI）、沪深300中国A股ETF-德银嘉实（ASHR）等多只在境外上市的中国股票ETF获得资金净流入。另据EPFR口径，4月8日—15日，被动外资呈现出加速流入A股和港股市场的态势。

（二）前瞻

1、首批基金业绩比较基准调整将于4月底开启

多家公募基金透露，首批基金业绩比较基准调整将于4月底开启。今年年初证监会发布《公开募集证券投资基金业绩比较基准指引》，该指引自2026年3月1日起实施，存量产品需在一年过渡期内完成调整。此次存量产品业绩比较基准的调整并非“一刀切”式的集中推进，采取“平稳起步、分步实施”的原则。业内称，全年预计将安排四轮集中调整窗口，或分别定于4月底、6月中旬、8月中旬及10月中旬期间进行。

2、年报季报披露即将截止

2025年上市公司年度报告及2026年一季报的法定披露截止日为2026年4月30日，目前距离截止日仅剩一周，年报季报披露进入最后冲刺阶段。Wind数据显示，下周将有1734家上市公司披露2025年年报，3733家公司披露2026年一季报。

4月底临近，巨丰投顾建议投资者需重点警惕业绩雷风险。每年4月中下旬是上市公司年报和一季报的集中披露期，部分业绩大幅下滑、由盈转亏或存在大额减值的公司，往往会选择在披露末期发布公告，形成业绩雷风险。

3、下周将有2只新股发行

Wind数据显示，下周将有2只新股发行，其中，沪市主板有1只，北交所有1只，合计发行约5474.62万股，预计合计募资13.04亿元。具体来看，4月27日发行的是锐翔智能、长裕集团。

03

商业与产业

（一）回顾

1、俞敏洪回应东方甄选主播集体离职：是平台的损失

4月24日，据东方甄选公告，主播明明和天权即将告别东方甄选。“俞老师和他们进行了诚挚沟通和挽留，但最终尊重他们的选择。公司也尊重和理解他们的个人职业规划与发展选择。”东方甄选人力资源部表示。

东方甄选主播离职潮持续扩大，截至目前，已有明明、天权、中灿、林林等人公开回应离职，粉丝们曾把董宇辉、顿顿、明明与天权称为东方甄选的“F4”直播组合，如今这四位主播已经全部离开东方甄选。

2、国产大模型迎来JPEG时刻

4月24日，DeepSeek-V4预览版正式发布并同步开源，其核心亮点——百万Token（1M）超长上下文作为所有官方服务的标配，瞬间引爆了全球AI社区。这不仅是技术上的巨大飞跃，更是一场关于成本、效率和开放性的深刻变革。DeepSeek-V4的出现，标志着国产大模型在Agent能力、世界知识与推理性能上实现了国内与开源领域的双重突破。

3、全链条智慧监管服务，北京海关助力全球最大车展顺利举办

4月24日至5月3日北京车展正式在北京举办，展会首次实现中国国际展览中心（顺义馆）与首都国际会展中心（新国展二期）双馆全域联动，总展览面积将达到38万平方米，创该展规模历史新高，同时刷新全球车展规模纪录，跃居全球车展首位。

北京会展中心海关副关长刘天乐表示：“我们积极落实展会专属协调员制度，提供’7×24小时’预约通关、‘绿色通道’和‘零延时验放’等一系列便利化通关措施，主动对接展会主办方和展览场馆，派员参加汽车展展前协调会，为首次举办车展的首都国际会展中心提供驻场监管免征保证金的担保方式，充分释放政策红利，为展会各方提供办展便利。同时加强与口岸海关的联系配合，严密衔接通关业务各环节，实现展品‘口岸-展馆’无障碍直通，全力保障本届车展顺利举办。”

据了解，一季度，北京会展中心海关共备案进出境展览会21个、同比增长23.5%，监管展览品货值9.8亿美元、同比增长151.3%。

（二）前瞻

1、第九届数字中国建设峰会将于4月29日至30日在福州举行

作为数字中国建设成果的集中展示窗口，超400家单位参展，包括华为、阿里巴巴、三大运营商等31家世界500强及中国500强企业，国家管网、海光信息、金山办公等21家单位首次亮相。

据初步统计，现场将展示技术、产品及项目超6000项，首次公开展出的比例约65%。其中，阿里巴巴将首次公开亮相千问家族新成员Qwen3.6 Plus大模型，科大讯飞、腾讯、中国电子等将展示自主研创的AI智能体，华为、海光信息将展出各自领域国内最先进的芯片成果。特斯拉则将带来赛博越野旅行车Cybertruck和人形机器人的静态展示。

2、阿里HappyHorse将于4月27日开放测试

阿里ATH宣布，HappyHorse-1.0将于4月27日通过阿里云百炼平台逐步开放API测试，首批邀测对象为企业级客户。阿里ATH方面透露，HappyHorse项目由ATH创新事业部主导，联合阿里平台技术、通义实验室及淘天技术等多个团队协同打造。4月底开放测试后，HappyHorse-1.0将于5月份正式发布商用。

3、抖音电商618定档5月15日开始全程35天

今年抖音电商618大促将于5月15日正式开始，6月18日结束，全程35天，较去年略短暂一些（2025年5月13日至6月18日）。除抖音端外，字节旗下豆包、红果短剧、今日头条、今日头条极速版、番茄小说、番茄畅听等多款APP也将同步发放。

本文来自微信公众号： 格隆汇APP ，作者：弗雷迪

液冷赛道是过去一年A股热度最高的AI核心赛道叙事之一。

B200强制液冷落地、英伟达放开供应商合作权限、谷歌TPU直接采购，每一轮关键催化，都推动资金加速涌入该赛道。

英维克股价从27元一路攀升至121元，市值逼近1200亿元，跻身“千亿级液冷龙头”行列。4月20日财报披露当日，公司股价涨停，创出121.74元的历史新高。

然而当日晚间，一季报正式出炉：公司净利润大幅下滑82%，仅录得865.76万元，业绩表现较主流机构预测值偏差超九成。

次日该股一字跌停，海量抛盘集中涌出、资金难以出逃。随后四个交易日内，公司市值累计蒸发超250亿元。

从历史高点到连续大跌，一份财报，为何直接击碎了火热的液冷行业叙事？

01

利润暴雷

2025年，英维克营收60.68亿元，同比增长32.2%，数字看着不差。但归母净利润只有5.22亿元，增速15.3%，不到营收增速的一半。

增收不增利的信号，如同液冷赛道投资者眼里的一根刺。

逐季拆开看，盈利走弱趋势更为明确。2025年二季度利润增速38%，那是全年的高点。但到了三季度骤降至8%，四季度又进一步环比下滑33%，而到了2026年一季度，只剩865万元。

一个季度比一个季度要冷。

再看毛利率。从2023年的32.35%，断崖式降到2026年一季度的24.29%。如果拉长时间线回到2014年，英维克毛利率曾经是38.61%。

翻看财报，利润的下滑，实际有四重因素叠加。

第一，成本波动。公司4月20日公告披露套期保值计划，明确写道：“主要原材料包括铜、铝、不锈钢等，相关大宗商品价格波动对产品毛利及经营业绩影响显著。”

2025年上期所铜价从年初7.35万元/吨升至年末9.93万元/吨，涨幅超35%。成本涨了，但售价传导不出去，毛利两头受挤。

其次，收入结构变了。公司一季度不同毛利率水平的产品占比发生了调整，一季度订单充沛，但未能实现更高的发货和收入确认。

也就是说，收入确认节奏偏慢，产品结构的波动放大了毛利压力。

其三，一季度财务费用（同比）暴增7761%。从去年同期的-26万飙升到2006万元。人民币升值带来汇兑损失，短期借款从年末7.36亿元增至一季度末9.39亿元，利息支出跟着水涨船高。

其四，一季度信用减值（同比）增至4倍，从去年同期的753万增至3016万元。应收账款回款越来越慢，坏账计提不得不加码。

再看资产负债表。

应收账款30.54亿元，占全年营收的50.3%，相当于全年收入的一半还挂在账上。经营现金流仅1.57亿元，不到净利润的30%，利润的含金量明显不足。应收账款周转天数也从225天拉长到234天，资金效率在持续恶化。

公司自己的回应是：“第一季度订单充沛，但未能实现更高的发货和收入确认。”一季度财报中，合同负债从2.31亿元增至2.86亿元，说明有一定的订单储备。

这种情况，更像是成本提前投入、收入还未确认的时间错配。

但比利润超预期下滑更让市场胆怯的，是支撑英维克千亿市值的叙事根基，和实际业务之间还隔着一道巨大的裂缝。

据报道，英伟达官网从未发布过与英维克合作的确切信息。有媒体检索英伟达中国官网及MGX专页，均未出现‘英维克'或‘Envicool'字样"。

而公司互动易上被问及英伟达合作数十次，口径从“具体可通过英伟达官网了解”变成“受保密条款约束”。

4月21日投资者关系活动上，口径依然是“没有计划对外披露与具体客户的合作信息。”

再看一下营收结构。

英维克2025年年报中，机房温控产品营收34.48亿元（同比增长41.28%）。2025年上半年，公司披露在算力的设备及机房的液冷相关营业收入超过2亿元，而当期营业收入为25.73亿元，意味着公司的液冷业务在当期仅贡献不足8%的收入。

也就是说，千亿市值的“液冷龙头”，92%以上的收入还是来自传统温控业务——精密空调、机房温控、储能散热。

英维克的液冷成色，是否还配得上龙头估值？

02

估值溢价动摇

液冷赛道的需求确定性，根源在于GPU功耗已经突破了风冷散热的物理极限。

B200单芯片1000W，GB200整柜功耗达到120kW，GB300 NVL72进一步将单机柜功耗推到更高的水平。当单机柜功率超过30kW，风冷便无法有效散热，液冷从“可选方案”变成“强制路径”——这不是市场预期在驱动，是物理定律在倒逼。

需求端确定之后，供给端的格局也在发生根本性变化。英伟达从GB300开始全面放开供应商权限，不再像GB200时代那样指定Vertiv作为唯一CDU供应商，而是将采购决策权下放给鸿海、广达等ODM厂商。

对大陆液冷企业而言，这意味着进入英伟达供应链的窗口被打开了。

另一边，谷歌TPU液冷采取直采模式，供应商不经过ODM中间环节，直接向谷歌提供配套产品，供应链层级壁垒被进一步压低。

市场规模方面，全球液冷市场正处于高速增长期。

根据Grand View Research数据，全球数据中心液冷市场规模将从2025年的67亿美元增长至2030年的178亿美元，年复合增速21.6%。而国海证券2026年4月的最新测算——2026年整体数据中心液冷市场规模有望达到165亿美元，2025-2026年增速约59%。

渗透率方面，根据TrendForce数据，AI数据中心液冷渗透率从2024年的14%跃升至2025年的33%，预计2026年进一步提升至47%。

中国市场增速更快——根据IDC数据，2029年中国液冷服务器市场规模162亿美元，年复合增速46.8%。

从近几年AI产业趋势来看，液冷由0到1的加速渗透趋势是确定的，而在成为千亿龙头前后，英维克本身被寄予厚望的海外业务，还未成为拉动营收的主心骨。

英维克海外业务毛利率52.64%，国内的23.83%，差了一倍多。但海外营收仅占总营收的14%。

花旗报告指出，海外毛利率虽高，但扩张受阻，受本地服务及地缘因素制约。高毛利的海外业务体量太小，短期内难以对整体利润形成显著拉动。

竞争对手方面，格局也比想象中严峻。

高澜股份，2025年报毛利率28.94%，已反超英维克的27.86%。液冷收入占比约47%——是英维克的6倍（占比之比）。截至2025年三季度，在手订单14.56亿元。

该公司在超算中心等细分场景占据领先份额，为字节跳动独家供应12U浸没式液冷模组，是其液冷核心供应商之一。

申菱环境，投资8亿元新建液冷智造基地，现有产能趋向饱和。深度绑定华为、字节、阿里，截至2025年8月，数据服务板块新增订单约为去年同期2倍，五大生产基地满负荷运转。

曙光数创发布了全球首个兆瓦级相变浸没液冷整机柜C8000 V3.0。营收增速74.3%，是英维克增速的两倍多，技术路线上走出了一条差异化的路。

英维克营收体量（60.68亿元）仍然是同行中最大的，是全链条自研的冷板式龙头，这一点没有争议。但英维克面对的，是液冷纯度更高，与大厂深度绑定，技术和产能不断追赶的诸多同业对手。

2026年一季度，公司净利润仅865万元，即使后三季恢复到2025年同期水平，全年净利润也就5亿—6亿元。对应当前约900亿市值，PE仍在150-180倍。

哪怕按最乐观假设——2026年净利润翻倍到10亿元——PE还高达90倍。对比液冷行业平均PE约46倍、同业2026年一致预期PE中枢约24倍，英维克的估值溢价完全建立在“液冷龙头”这个身份标签上。

而连续的股价调整也揭示了，市场对这份估值溢价的信心基础正在被动摇。

03

尾声

总的来说，液冷赛道增长可期，但“千亿液冷龙头”的估值叙事却在一季报面前出现了裂缝。

公司去年股价从27元涨至121元（约348%），而每股收益仅增长约15%，由此可知绝大部分的市值增长来自估值抬升，而非盈利增长，更何况液冷只贡献了不到一成的收入。

一旦“液冷龙头”的身份被连续证伪，杀估值的空间远大于杀业绩。

如果市场确认这不是一门高净利率的科技股生意，而只是一个高增长、低利润、重资本、强竞争的制造业生意，那么这就不是短期情绪修复的问题，而是一次估值范式的切换。（全文完）

本文来自微信公众号： 凤凰网电商研究院 ，作者：凤凰网电商研究院，原文标题：《集体出走！东方甄选迎来离职潮，老牌主播接连告别》

近日，东方甄选陷入主播集中离职的风波。继去年顿顿离开之后，天权、明明、林林、中灿等多位核心主播，也相继官宣递交离职、选择告别平台。

4月25日，东方甄选主播李中灿官宣发文告别、正式离职。近段时间以来，公司内部历经诸多调整与变动。新管理团队接手后，各项制度规则、运营模式全面革新，早已不复往日模样。

他也曾尽力调整自己、主动适配新环境，却最终明白，很多现实改变，从来不是单凭一人努力就能逆转和左右。

同日，主播林林也宣布离职，主要原因是新领导入驻后，公司整体直播模式与运营风格彻底改变，这种文化上的转变，她很难认同，所以选择了离开。

东方甄选主播明明发文离职，新领导入驻后，公司整体直播模式与运营风格彻底改变，这种文化上的转变，他很难认同。

日常工作中，他陷入了严重的焦虑和内耗。也曾试着理解，适应和配合，但是还是发现自己被推到了更远的位置，所以他选择了离开。

同日，东方甄选主播天权也选择离开。

随着公司管理层更迭，发展理念、直播风格乃至整体办公氛围，都早已今非昔比。种种变化之下，他渐渐看不清继续留守的意义，也越发觉得，自己过往创造的价值，已经难以契合公司当下的发展方向。

东方甄选曾是承载他前行的巨轮，只是如今船上再无属于他的一席之地。往后，他将告别这艘大船，独自扬帆，奔赴自己心之所向的远方。

此前，在4月24日晚，东方甄选人力资源部在东方甄选App社区发文，官宣主播明明、天权即将告别东方甄选，称“俞老师和他们进行了诚挚沟通和挽留，但最终尊重他们的选择。公司也尊重和理解他们的个人职业规划与发展选择”。

就在4月25日的直播里，俞敏洪直面主播集体离职的争议。面对网友提问，他透露早已再三挽留，奈何理念与选择难以强求，最终只能放手成全。他真诚祝福几位老主播未来前程似锦，也大方表态，往后若有难处，随时可以来找自己。

东方甄选一天离职四个大主播，尤其是明明和天权挺可惜的！他们是东方甄选最早的主播了，与之前的董宇辉和顿顿，被网友称为F4直播组合。

与此同时，主播李中灿和林林也在同一天提出了离职，这四个主播在同一天的离职，无疑是与东方甄选最新的高层调整和新的商业布局分不开的。

2025年11月孙东旭（东方小孙、孙美丽）已经离职了，近日孙进出任执行总裁。在公开场合俞敏洪也表示，东方甄选推动战略转型，减少对头部IP依赖，重点发展自营产品（占比52.8%），布局线下超市（首家4月北京开业）及保健品赛道，探索更可持续的发展路径。

铁打的公司，流水的员工，直播行业迭代本就迅速。主播们的相继离开，没有对错之分，只是理念与节奏不再同频。新管理层带领东方甄选深耕自营、布局线下，开启全新发展赛道，必然要舍弃旧有模式与固有风格。

但明明、天权等老牌主播的集体离场，也折射出企业快速转型背后的阵痛。老主播奔赴新的人生旅途，东方甄选也将踏上全新征程，未来走向如何，时间会给出答案。

褪去头部主播的光环依赖，全力商业化布局的东方甄选，能否稳住口碑、留住人心，实现平稳过渡，依旧充满未知与挑战。

本文来自微信公众号： 经济观察报 ，作者：郑淯心 李佩珊

谁也没想到，一家手工饺子店竟成为AI行业2026年最津津乐道的案例。喧嚣之外，金谷园.SKILL发布半个多月后，李博和他的饺子馆却早已归于平静。

《观察底稿》是经济观察报观察家的长播客栏目。在这里，我们会和观察家的专栏作者坐下来，把文章背后那些没写完的问题继续聊下去；也会放出我们直击热点、追问专家的访谈文章背后的原始对话。

新闻是历史的底稿，我们想做的，是把对话变成观察的底稿。

欢迎在小宇宙app上订阅《观察底稿》。

一家在冬至能排到22295桌的纯手工饺子馆，在2026年4月猝不及防地上线了自己的专属SKILL（技能）。

这家饺子馆叫金谷园，开在北京市海淀区杏坛路，紧挨着北京邮电大学（下称“北邮”），多年蝉联大众点评“必吃榜”。

老板李博身上没有半点“网红餐饮人”的影子。他脸庞圆润，戴着眼镜，与人说话时会微微欠身，那是多年在桌边给顾客点单养成的习惯。作为典型的“i人”，李博极少接受采访，也鲜少混迹餐饮圈。金谷园的发声渠道只有一个公众号，一年通常只发4次推送：年前放假、年后开工、立冬须知、冬至须知。

但今年4月，这个公众号破例增加了一次推送：李博手搓了一个金谷园.SKILL。

李博将金谷园的营业时间、菜单结构、饺子馅料、排队规则甚至Wi-Fi密码，全部封装成一个能被大模型读取的数字文档。这意味着，未来，当用户对自己的AI（人工智能）助理下达“帮我找一家饺子馆”的指令时，AI能快速锁定金谷园，并对这里的规矩和口味如数家珍。

有意思的是，李博对待金谷园.SKILL，像调教一个新来的跑堂伙计。在底层的SKILL.md文档中，他注入了“人设”与“禁忌”：“用朴素、实在、有温度的方式回答问题。不要用营销套话，像老朋友介绍常去的馆子一样。不知道的就说不知道，不要编造。”李博甚至明确要求，要规避“炒作、标题党和营销套话”。

这像极了李博本人的风格。在现实中，金谷园从不打折促销，甚至会拒绝上门探店的网红。他的规矩很简单：不能因为谁的特殊身份就有插队特权，应该是排队时间长的先吃上。

文章发布后，阅读量迅速突破10万。4月19日，词条“北京最火饺子馆开始喂AI龙虾”登上微博热搜。随后几天，字节跳动、美团、百度等大厂的产研团队循着网线找上门来。直到发稿前，还有大厂的技术团队坐在金谷园门店拥挤的角落里，一边吃着饺子，一边向老板了解情况，准备在各自的年度大会上演示这个案例。

谁也没想到，一家手工饺子店竟成为AI行业2026年最津津乐道的案例。喧嚣之外，金谷园.SKILL发布半个多月后，李博和他的饺子馆却早已归于平静。

一次AI尝试

4月22日，晚餐时段，金谷园店内依然爆满。经济观察报记者问服务员，通过金谷园.SKILL排队的人多不多，服务员说自己不懂，但听到很多顾客在讨论。

李博也说，没什么变化——该排队还是排队，该没什么服务还是没什么服务。

他说的“没服务”是一种自嘲。金谷园的服务员都是跟了多年的阿姨，不会刻意殷勤。

有时排队太久，顾客着急，服务员也着急，说话还会冲撞两句。但老顾客并不介意，有人甚至在网上评论，“他家真好，没有服务，全程自取，服务员只负责端饺子。我一个社恐，爱死了。”

很多人看到SKILL的第一反应是恐惧。网络上正流行“蒸馏”，即通过聊天记录等数据，复刻出前任或同事的数字分身。人们担心隐私被他人挪用，更担心企业老板借此“蒸馏”员工的脑力，将其异化为昼夜不歇的工具。作为反击，一些人开始发布“注水”的反蒸馏SKILL，试图干扰AI的学习。

但李博和他的饺子馆提供了另一个样本。

他做这件事的初衷极其朴素。以前，顾客会问服务员，或者直接问他，了解营业信息、菜单、饺子馅等内容；以后，很多信息可能会由顾客转而去问自己的Agent（智能体）。“我希望Agent能代替我，模仿我的口吻，就是把我放到他的手机里，告诉他我们店开了多少年、卖什么、怎么排队、什么能做、什么不能做。”在李博的构想中，如果你是常客，你的Agent完全可以通过金谷园.SKILL点上二两你最爱的鲅鱼饺子，再配上一份果仁菠菜。你唯一需要做的，就是推门落座，等待热气腾腾的饺子上桌。

这位大胆构想未来点餐场景的老板，又对技术自带嗅觉上的“钝感”。

虽然科班出身于北京邮电大学通信专业，李博却一度对风起云涌的大模型反应迟缓。年前，ClaudeCode（美国人工智能公司Anthropic推出的一款命令行工具）爆火时，因部署安装太麻烦，李博也懒得折腾。直到一个多月前，他才第一次试探性地对AI说了一句傻话，“帮我删个文件”。

看着屏幕上的文件瞬间消失，他才惊觉：世界变了。

这种迟来的觉醒，在2026年4月7日下午变成了行动。那天，李博在一家能看到北京西山的咖啡馆，给这家主打安静的咖啡馆拍了张照片发给AI，抛出一个问题：这种店还能不能和AI结合？

AI给出了一个极具哲理的否定回答：这家店是“反AI”的，它是一座“精神孤岛”，是用来隔绝纷扰信息，让人回归真实生活本源的地方。

作为传统餐饮人，李博深以为然。但这个下午的惬意，很快被一条推送打断。

字节跳动的火山引擎公众号弹出消息：Coze（新一代AI应用开发平台）当晚7点将发布2.5“满配”版本，给AI配备云手机、云电脑。

李博盯着屏幕看了几秒。他意识到：大厂正在倾注资源争抢下一个超级入口。用户的习惯很快会被培养起来，每个人都将拥有“能干事的智能助理”。这个助理将重构人和物理世界的连接方式，自然也包括未来人们怎么找一家饺子馆。“这个节点就是所有人都离不开智能体的开端，传统商家迟早要面对。”李博没有继续“留白”，立刻骑车回家，关上门，打开电脑。几个小时后，金谷园.SKILL正式上线。

公众号今年第5次推文的阅读量很快突破10万。在120多条评论里，不少人给金谷园.SKILL提专业意见，不知道的，还以为这是惯于提Issue（问题）的GitHub（全球程序员交流的代码托管社区）页面，而不是一个饺子馆的公众号。

闭环与优化

李博很快遇到了现实问题。

他在金谷园.SKILL里写了一个在线排队功能。当用户真的唤起Agent取号时，却发现根本排不了。

问题不在于饺子馆老板的技术不行，而是底层的数据接口没有打通。代码可以自己写，但美团排队系统的接口，李博一个人调不动。

关注到金谷园的动态后，美团专项项目组主动找上门来，邀请金谷园成为首批“AI助理体验官”，打通了底层接口。

这个事情的奇妙之处还在于，李博发现，美团内部发起对接这件事的负责人，竟是十多年前他第一次创业开豆浆店时的老顾客。

打通接口，技术层面的闭环就跑通了。

现在用户的体验是这样的：安装金谷园.SKILL后，只需对AI助理说一句“帮我取个号”，助理便会通过金谷园.SKILL调用美团接口，获取实时的等位信息并完成取号。金谷园商家端的设备也会同步收到排号。

就这样，金谷园悄然成为全国第一家主动面向Agent实现排队取号的餐厅。

李博认为，平台作为餐饮行业的基础设施，愿意开放接口给中小商家，商家直接使用就好，不必再“重复造轮子”。

不过，面对大厂的积极对接，李博没有把这件事想得太浪漫。这里有一个绕不开的问题：最终选择权在谁手里？平台会甘心被绕过吗？

看起来，金谷园.SKILL让顾客的Agent直接访问餐厅，绕开了打开App（移动应用程序）、搜索、看评价、取号的传统路径。但李博认为，这背后还是有平台，只不过这个平台被抽象化了。

试想一下：如果以后每家店都有SKILL，或者都有一个MCP（模型上下文协议）服务器等着被访问，Agent还是要在成千上万家商家里做选择。

“Agent最后选哪个，还是回到平台选择推荐哪家的道理。”李博说，也许以后不光要过平台，还要再过一道大模型，“（或许）也要收‘过路费’”。

这也是李博强调要保持克制的原因：技术或许能换一种连接方式，但商业底层的逻辑暂时没有改变。

底层商业逻辑难言实质性改变，但这家店与顾客的沟通形态，又确实在悄然发生着变化。过去十几年，消费者在餐馆吃完饭后，习惯打开大众点评写一段评价，或举起手机拍一段探店视频发在社交媒体上。这是移动互联网时代大家习以为常的“共创”。

但AI时代，代码的生命力在不断生长。

金谷园.SKILL发布后没几天，有人在GitHub上给金谷园的代码仓库提交了一个PullRequest（代码合并请求，下称“PR”）。这位神秘的顾客不是来投诉饺子咸了或者排队久了，而是发现某段代码逻辑可以进一步优化。

李博读完顾客的PR，点下合并，采纳了代码的修改建议。

4月23日，李博在GitHub上创建了金谷园饺子馆的“菜谱”仓库。GitHub上的活跃用户多为工程师，他们在那里共创代码、协作开发并交付软件项目。

李博上传的第一道菜谱是牛奶醪糟鸡蛋。未来，他还打算把饺子馅料的配方、制作工艺、食材故事等内容分享出来。他们用工程师的语言，在这个技术平台上把自己告诉给顾客，并链接顾客，试图“让世界变得美味一点”。

李博觉得这是比推出一个SKILL更长期主义的事情，“一家店这点小心思，对餐饮业还是科技业来说或许都无足轻重。但这件事的反差很有意思。菜谱是一个开始，也是给SKILL事件的一个落款。最终，我们还是回到了科技与人文的那个十字路口。”

克制地创业

经济观察报记者问李博，以后会不会把更多个人资料喂给AI，让自己变成一个赛博线上店主。

他想了想，认为这是个很好玩的事，值得做梦，但他现在还没有答案。他可以想象一下更好玩的，比如做一个IP、一个形象。但李博又觉得有点不对劲，他想象不出线上的自己声情并茂地介绍饺子馆，那不符合他说话的风格。他觉得要克制、冷静。

这种克制贯穿了金谷园.SKILL的整体设计。触发关键词只写真实的功能，不写为了唤起而编造的“虚词”。公众号发文时，李博在开头加了一句：如果这个SKILL你看得有点懵，千万别点进来浪费您的时间。

这种克制同样贯穿了他的创业史。

2009年从北邮计算机通信专业毕业，李博没有去互联网大厂，而是开了一家豆浆店，启动资金3万元，部分还是借的。正式做餐饮前，李博甚至坐40多个小时火车到云南“流浪”了一次，不带钱，一路打工，在客栈收拾床铺、在餐厅端盘子。从那以后，他确认了自己的决心：什么都能干，没什么可怕的。

后来，从豆浆店到饺子馆，金谷园成为北京排队最猛的餐厅之一。

在金谷园，克制首先体现在产品和菜单上。

北邮周边有很多餐饮，味道是让金谷园得以胜出的关键。

李博的合伙人吕东对味道极有天赋，能发现同款调料商超版和餐饮版味道的不同。店里的阿姨每天早上会亲自挑选新鲜蔬菜。研发新品时，吕东会研究黄瓜水分对饺子馅的影响：不能提前擦丝，不然黄瓜出水，饺子的口感就不对了。每个饺子都是现包的，包的时候用两个虎口挤出来，一两五个，分量足，咬开有汤汁。

不像很多饺子馆有炒菜，金谷园只有凉菜、饺子和粥。李博觉得，不擅长就不做。他发现很多学生把饺子当成菜，点好几种味道，就像吃菜一样——那就专心把饺子做好。

在商业扩张上，李博同样克制。

由于经常客满，金谷园平时等位的情况就很严重，2025年冬至更是创下超22000桌的排队纪录。但开业十多年，李博才在五道口开了家分店，依然只围绕学生和社区家庭做生意。

李博始终没有“做大”的念头。很多餐饮投资人来过，他拒绝了；连锁品牌想合作，他也婉拒了。“模型决定了我们是手工的，特别不好复制。如果多开店，口味一定会下降，那就不是我们了。”在某种程度上，李博刻意对餐饮连锁化保持着距离。或者说，他选择了做一个“小而美”的生意。

事实证明，这条路可以走通。金谷园一家门店的营收和利润，可以抵得上三家连锁正餐店。

“有的选”

这段时间，金谷园里聚集着极客、大厂工作人员和普通食客。不仅有传统的餐饮投资机构找过来，连科技投资机构也找上了门。

但李博都拒绝了。他把金谷园比作夫妻店，是一个慢慢规范化的作坊，“如果发展到那一步，答案不会变，我们就开一两家店。无论是餐饮资本还是互联网资本投资我们，天花板都很低。资本希望扩大规模，也许这是可行的，但至少不是我们来做。”

为什么拒绝？李博说，他就这些能力，知道自己几斤几两；即便能做成，他也不善于、不希望做那样的行业。做好自己的事，他已经很满足了。

如今，李博早已从这场持续近半个月的AI风暴中抽离。他的一天依然是这样过的：饭点不看手机，午饭时间在门口当取号员，晚饭时间去接孩子放学。他的生活重心，始终在店里和家里。

“主要精力还是放在把口味做稳定，这件事特别难，也最重要。”李博在公众号留言区这样回复网友。AI只是他的业余兴趣，有空就探索一下，没空就放着，他不想被这件事裹挟。

但李博不希望别人把这次尝试理解成噱头或者营销。创业以来，他从不主动营销，没花过一分钱打广告、买关键词、做推广，也没找过合作主播或媒体。

在他看来，小餐馆主动拥抱AI这件事能证明的，更多是可行性：一家传统餐厅想赶上AI浪潮，不是完全不可能。但对于金谷园来说，热议过后，店还是那家店，日子还照旧过。

李博觉得，金谷园在互联网时代能活得很好，在AI时代，本质也没有变：把味道做好，把顾客照顾好，剩下都是附加题。

李博也知道Skill有它的时间点，也有它的象征意味。但在他的理解里，这更像是一次测试。他没想过把金谷园变成科技项目，只是想看看，当顾客和世界之间多出一个Agent时，一家传统小店能不能先主动把自己的“门”敞开。

金谷园.SKILL火出圈后，很多餐饮老板也在讨论AI，不少人担心被AI替代，害怕在下一轮流量分配中消失。

但李博形容自己的状态是“有的选”。他说：“我可以不拥抱AI，也能活得很好，但我也可以选择拥抱它，因为我想试试。”至于以后会怎样，他没想太多。

如果哪天真被时代抛下了，李博的想法也很简单：退休，晒太阳。

本文来自微信公众号： 经济观察报 ，作者：王帅国

据不完全统计，今年3月至北京车展期间，车企推出（包括亮相、首秀、发布、预售、上市）的C级与D级SUV车型有21款之多，其中自主品牌车型有16款，合资或进口车型为5款。自主车企集中涌入大型SUV细分市场，成为2026年中国汽车行业最明确的竞争主线之一。

4月24日，2026年北京国际汽车展览会正式开幕。本届车展规模达38万平方米，首发车型181台。在众多新车中，大型SUV成了各车企力推的重点。

这份大型SUV的名单相当长：比亚迪全新D级全尺寸旗舰SUV“大唐”开启预售；作为大众品牌首款大六座增程SUV的上汽大众ID.ERA 9X，将在25日正式上市；奥迪进口高性能大型SUV SQ8正式上市。此外，昊铂首款中大型运动SUV S600亮相并开启盲订，东风与华为乾崑合作打造的首款车型奕境X9、比亚迪海洋网旗舰SUV海狮08、长城汽车史上最大尺寸SUV H10、红旗汽车硬派越野中大型SUV、一汽奥迪首款E序列中大型纯电SUV奥迪E7X、五菱旗舰六座SUV星光L等，都进行了首发亮相。

早在车展正式开幕之前，大型SUV市场就已进入新品密集投放期。例如，蔚来全新大型SUV ES9、小鹏首款全尺寸旗舰豪华大六座SUV GX、魏牌豪华六座旗舰V9X、岚图泰山X8开启预售；凯迪拉克纯电大型SUV凯威德、智己旗下中大型SUV LS8、极氪大型豪华SUV 8X、零跑首款C级六座SUV零跑D19、中大型豪华硬派SUV坦克700 Hi4-Z、问界M6、合资玩家东风日产NX8等正式上市。

据不完全统计，今年3月至北京车展期间，车企推出（包括亮相、首秀、发布、预售、上市）的C级与D级SUV车型有21款之多，其中自主品牌车型有16款，合资或进口车型为5款。自主车企集中涌入大型SUV细分市场，成为2026年中国汽车行业最明确的竞争主线之一。

车企扎堆大车市场

经济观察报梳理近期车企推出的大型SUV产品发现，这些新产品存在明显的定价分层与路线分化。

在40万至60万元区间，集中了蔚来ES9、极氪8X、凯迪拉克凯威德、坦克700 Hi4-Z、奕境X9等新高端品牌和传统豪华品牌旗舰车型，其中蔚来ES9预售价为52.8万元至65.8万元、极氪8X售价37.68万元至51.68万元、凯迪拉克凯威德售价46.88万元至50.88万元。这些新豪华旗舰SUV车型，将与“老玩家”理想L9、问界M9等直接竞争，目标用户为高收入家庭，主打豪华配置与大空间。

30万至40万元区间则汇聚了比亚迪大唐、上汽大众ID.ERA 9X、小鹏GX、魏牌V9X等产品。比亚迪大唐定位高于唐L，预售价为25万元至32万元；大众ID.ERA 9预售价32.98万至37.98万元；小鹏GX提供纯电与超级增程两款配置，统一预售价39.98万元；基于魏牌归元S平台打造的首款旗舰车型V9X，预售价格37.18万元起。此外，零跑D19和智己LS8则以20多万元的定价，采取高性价比策略切入这一细分市场。

在大型SUV市场中，今年还有售价超百万元的奥迪SQ8的参与，不过其主要面向对品牌溢价有较强认同的用户，市场规模相对有限。

在动力路线上，大型SUV市场增程式与纯电路线并存，少部分车型仅提供一种动力，如ID.ERA 9X采用增程路线，蔚来ES9和凯迪拉克凯威德走纯电路线，依赖补能设施。其他车型多提供纯电+插混（包括增程）的多动力选择。从此前的市场行情来看，增程式车型在大型SUV市场接受度更高，纯电车型则在能耗和驾乘体验上更具优势。

在智能化配置方面，各品牌则趋于同质化。各家竞争的焦点仍聚焦于辅助驾驶系统的先进性和座舱的智能化水平。

整体来看，在理想L9和问界M9凭借已有用户基础和市场认知，在高端大型SUV赛道中已经立足的前提下，蔚来ES9、极氪8X、凯迪拉克凯威德、奕境X9等新玩家面临的压力不小。比亚迪大唐的优势在于比亚迪的规模化和品牌势能。零跑D19则以低价策略切入，但能否维持利润并建立品牌认知尚待观察。大众ID.ERA 9X作为合资品牌电动智能车型的代表，其智能化与本土化竞争力面临挑战。

多重“推手”

车企集体涌入大型SUV市场，背后有明确的商业逻辑。首先是中国汽车消费结构正在发生变化。2025年SUV在中国乘用车市场的份额首次超过轿车，达到50.1%；2026年第一季度进一步升至54.3%，轿车降至40.7%。在15万元以上的消费升级区间，SUV的占比优势更为明显，消费者对“大车”的偏好持续增强。

其次，家庭结构变化也在带动需求。二孩、三孩家庭比例提升，五座车型难以满足全家出行需求，消费者追求“每个座位都舒适”，三排座SUV市场被逐步激活。乘联会数据显示，2026年第一季度大型SUV销量达11万辆，同比增长169%。在整体乘用车市场增速放缓的背景下，这一细分市场实现了远超大盘的增长。

此外，理想和问界的成功产生了强烈的示范效应。2025年，问界M9销量11.8万辆，问界M8销量15万辆，分列大型SUV市场前两名。理想汽车以34.26万辆的销量领跑中大型SUV市场，占据超过20%的份额。

这些大型SUV产品不仅销量可观，毛利率水平也较高。由于一直押注大型SUV市场，理想汽车从2023年便开始盈利，是所有新势力车企中首个实现盈利的品牌。截至2025年底，理想汽车累计净利润约209亿元。赛力斯集团在问界品牌的快速发展中也在2024年实现扭亏为盈，截至2025年底累计盈利119亿元。在价格战持续三年的背景下，车企普遍将战略重心向利润更高的大型SUV倾斜。

更重要的是，自主品牌已具备向上突破的能力。2025年自主品牌SUV在SUV品类中的份额达73.4%，较2024年提升近4个百分点。在中低端市场站稳脚跟后，自主品牌具备了进入高端大型SUV市场的条件。同时消费者对自主品牌高端车型的接受度也在快速提升，理想、问界、蔚来、极氪等品牌的快速发展，已经证明了这一趋势。

隐忧已现

尽管大型SUV市场增长迅速，但这一赛道的容量存在明显上限，大量玩家涌入将带来多重风险。2026年第一季度，大型SUV月均销量约3.7万辆，低于A级SUV等主流细分市场。3月份仅极少数车型月销突破万辆，多数车型月销量在几千辆甚至几百辆。在一个年销量约40万至50万辆的市场中，同时涌入数十款产品，竞争烈度骤增。

同时，产品同质化问题正在加剧。各大车企的大型SUV在空间布局、动力系统、智能化配置上的差异化程度有限。当所有产品都标榜“豪华”“旗舰”“智能天花板”时，真正能打动消费者的差异化卖点变得稀缺。价格战风险正急剧上升，利润空间面临被压缩的可能。

在这一细分市场中，理想和问界已占据先发优势，积累了用户口碑和品牌认知。后来者如蔚来ES9、比亚迪大唐需要更高的推广成本才能获得同等份额。零跑D19以低价策略切入，面临“上量”与“高端化”之间的矛盾。

更值得关注的是，2025年理想汽车毛利率为18.7%，较2024年的20.5%下降1.8个百分点，即便是领先企业也面临利润率压力。

此外，市场增长也存在不确定性。2025年中国乘用车销量2374万辆，同比增长3.8%，增速放缓。在经济增速放缓、居民消费预期偏谨慎的背景下，高价车型的持续增长动能存疑。大型SUV能否在销量增长的同时保持足够利润率，是所有入局者必须面对的问题。

从更长周期看，大型SUV市场的淘汰赛已经开始。2025年问界M9销量从2024年的15.6万辆降至11.8万辆，下滑24%。这表明即便在增长市场中，头部品牌也难以长期保持增长。随着更多玩家入场，市场集中度可能进一步下降，多数车型月销量或长期处于低位。对于车企而言，跟进入局容易，持续盈利艰难。

本文来自微信公众号： 生态学时空 ，作者：复旦赵斌

用AI帮自己梳理了一份清晰有序的会议纪要，刚完成时觉得效率极高，但没过几天被领导追问细节，脑中却一片空白？或者用AI辅助完成了一份逻辑严密的分析报告，交付时看着排版精致的文档信心十足，但下周遇到类似问题、没有AI在旁时，你发现自己仍然无从下手？

这些场景揭示了一个令人不安的真相：AI让我们看起来学得更快、做得更好，但那些快速生成的知识似乎也格外容易从脑中溜走。表面上你完成了任务，实际上你并没有真正学到什么。这就是AI时代学习面临的根本困境。那么，在这个动动手指就能获得答案的时代，我们到底应该怎么学习？

答案可能出人意料：学会失败。

真正的学习危机,不是学不会，而是没学就先知道了答案

AI给学习带来的危机，其实并不新鲜。它只是把我们沿用了几十年的传统教学方法推向了更危险的极端。回想一下我们熟悉的教学场景：

老师先讲解公式和例题，把正确的解题路径清晰地展示出来，然后学生通过大量重复刷题来巩固这个“标准动作”。这背后的逻辑很简单：先把正确答案的“标准动作”焊死在脑子里，用反复训练来避免犯错，就像训练肌肉记忆一样，让对的路径成为本能。认知科学家将这种策略称为“算法思维”（Algorithmic Thinking）——将解题固化为一套可调用的固定程序。它或许能应对常规考题，但一旦面对陌生情境或需要创新突破的问题，这套程序就失灵了（Kapur，2014）。

这种“先教后练”的模式看似高效，却与认知科学揭示的有效学习规律根本相悖。当正确答案被讲解得明明白白，学生便丧失了在混乱中自己摸索出路径的珍贵机会——他们学会了套用公式，却没有真正理解公式背后的概念结构。更值得警惕的是，只要AI工具能提供解题步骤或操作逻辑，人脑便会不自觉地启用算法思维——仅仅在记忆中调用现成的程序，不再主动调动反思思维去理解问题背后的深层结构。这种调用，可看作是认知上的“省电模式”，或者说是“偷懒模式”。

认知科学中对此有一个专业术语，称为“认知卸载”（cognitive offloading）。研究发现，10至11岁的儿童如果预期能够使用外部记忆工具（如把单词写下来），他们就会减少对信息的内部编码，最终导致内部记忆受损。结果就是，我们对自己的内部记忆越不自信，对AI等外部依赖就越强（Goldberg&Magen,2026）；还有研究发现，当大脑主动抑制工作记忆中的无关信息时，反而能释放认知资源、增强新记忆的形成（Zhang,Z.&Lewis-Peacock,2025）。换句话说，当你把所有信息都交给AI处理、从不经历大脑内部的“清理—重组—整合”过程时，你失去的正是深度学习的能力。

同样的逻辑也贯穿在各类教育机构的教学设计中。很多机构把“帮学生避坑”当作金字招牌——把常见的错误选项、容易踩的陷阱一一标注出来，提前警告，反复训练学生识别和躲避。但从认知科学的角度看，这种“避坑训练”恰恰剥夺了最宝贵的学习机会。那些“坑”本身——错误的尝试、走不通的歧路——正是激活深度思考的触发器。当你帮学生绕过了所有坑，你也就绕过了他们大脑中本该发生的认知冲突。

这一隐性危机，早在上世纪八十年代的日本就已暴露（Miwa,1987;Nohda,1987）。上世纪80年代，日本中学生参加国际数学竞赛屡获奖牌，随即向全球输出了“结构化问题解决”教学模式——由教师通过精心编排的流程引导学生高效学习。但日本研究者保持清醒，主动将这套模式与更强调“笨拙摸索”的美国课堂进行对比实验。结果发现，那些经过长时间自我挣扎的美国学生，对数学概念的直觉领悟远超早早就被“教会”的日本学生。当解题办法总是被教师提前讲解，孩子们便在迷宫的入口直接拿到了地图，从而丧失了寻路时所能建立的珍贵直觉。

这一发现揭示了学习的悖论：越高效，越肤浅。传统教学追求“少犯错”，有效失败的理念追求的却是“从错中学”——两者指向的是完全不同的学习目标。

有效失败：错得越惨，学得越好

2008年，新加坡学者马努·卡普尔（Manu Kapur）注意到一个反直觉现象：运动员在训练中反复遭遇失败和挑战，这些挫折不仅没有妨碍他们进步，反而提高了运动技能和适应力。这让卡普尔开始思考：既然失败如此有启发性，为什么不在学校里有意识地设计失败来促进学习呢？

这个想法最终催生了一个影响深远的研究方向。卡普尔对传统的直接教学法提出了根本挑战：学习一个新的数学概念时，到底应该先教后练，还是先练后教？

他给出了清晰的答案。在一项发表于《认知科学》（Cognitive Science）期刊的随机对照实验中，虽然两种方法的程序性知识（即解题步骤的熟练度）得分相近，但先解题、失败了再听课的学生，在概念理解深度和知识迁移能力方面远超先听课、再做练习的学生（Kapur，2014）。这个结论直接挑战了传统教学先教后的根基——我们长期以来所信奉的教学顺序，可能恰恰是阻碍深度学习的元凶。

更令人惊讶的是后续发现。即便学生自己没有亲手动脑解题，只是观察和分析其他同学失败的解题尝试，他们的学习效果依然优于那些直接听老师讲课的学生。这彻底颠覆了“只有成功才值得学习”的传统观念——失败的解题尝试中，蕴藏着比正确答案更丰富的学习素材。

卡普尔将这种现象总结为有效失败（productive failure）。他把学习结果分为四种类型：有效成功（自己探索后正确解决）、无效成功（靠照搬或偷看答案正确完成）、有效失败（虽然没做对，但深度思考了）、无效失败（既没做对，也没思考）。四种结果中，两种带有有效二字的学习，都指向了深度学习；而“无效成功”虽然表面上圆满完成了任务，对长远理解却几乎没有贡献。

按照这个框架来审视，传统教学追求的听懂后反复练、尽量避免错误，培养出来的恰恰是大量无效成功——学生靠着对标准程序的高度熟练，在常规考试中拿高分，但概念理解浮于表面，面对变式题或真实问题就束手无策。而那些避坑训练，本质上是在阻碍学生进入有效失败的状态。错误的尝试之所以宝贵，在于它在脑中激发的认知冲突——那种为什么这条路走不通的困惑，恰恰是随后理解为什么正确的路是正确的所必需的认知燃料。

2025年，卡普尔出版了他的新书Productive Failure:Unlocking Deeper Learning Through the Science of Failing。书中总结道：全球研究表明，有效失败教学法的效果可以达到一位优秀教师一整年直接教学效果的三倍；如果所有课程都采用有效失败的方式，学生可以节省相当于两年的学习时间。

值得特别关注的是，有效失败不仅对优等生有效。卡普尔的研究还发现，那些在标准化考试中表现不佳的学生，同样能从有效失败中获益，且获益的程度与高分学生相当。这意味着，有效失败不是少数聪明学生的专利，而是一种具有普遍适用性的学习策略。

AI让你绕过的不是弯路，而是大脑的生长

为什么先失败再学习的效果更好？

当我们挣扎于一个毫无头绪的难题时，大脑内部正在经历一场剧烈的认知冲突。在反复试错、无果时，大脑会真正陷入一种僵局状态。此时，大脑大量释放乙酰胆碱和儿茶酚胺等神经递质，让人心跳加速、瞳孔放大，进入一种高度警觉的状态，等待正确答案的降临。当老师或书本终于给出正确解法时，乙酰胆碱促使海马体中特定区域的神经元异常活跃，钙离子大量涌入神经元树突棘，触发信使RNA的转录和蛋白质的合成——这就是长期记忆的生物学基础。先前的挫败感实际上激活了大脑的学习开关，让大脑像干燥的海绵一样，准备好吸收后续的每一滴知识（Tu,2025）。

相比之下，那种先听懂正确解法，再反复操练的传统路径，恰恰让大脑错过了这个开关的触发时机。如果答案一开始就被直接给出，大脑一直处于平稳状态。在海马体中，负责记忆巩固的乙酰胆碱释放量维持在基线，树突棘的钙离子内流微弱，神经通路的髓鞘化始终停留在表面。此时即便大量刷题，大脑也是在以低功耗模式运行——训练的是自动化执行，而非概念性理解。这解释了为什么那些上课一听就懂、作业一刷就对的孩子，知识总是来得快去得也快，换个考法就抓瞎。

AI时代的认知危险正在于此，虽然其根源是在几十年前埋下的。我们不仅让AI绕过了学习的弯路，更在教育逻辑上早就习惯性地帮学生绕过了这些弯路。无论是AI的直接给出答案，还是传统教学的事先铺平道路，绕过的都不是无关紧要的挫折，而是大脑细胞改建自身的生物机会。如今AI的加入，不过是以更高的效率，将本身就存在缺陷的教学逻辑放大到了极致。

理解了有效失败的科学原理之后，一个更实际的问题摆在面前：在这个答案唾手可得的时代，我们具体该怎么做？

先自己死磕，再求助AI。这个策略与认知科学中的生成效应（generation effect）高度吻合：你主动产出的信息，记忆深度远超被动接收的信息。它同样也是对传统先教后练的根本性扭转：把挣扎放在前面，把讲解放在后面。

具体流程可以设计为四步：

（1）封锁答案，设定死磕时限。遇到问题时，先关闭所有AI工具和参考答案，像卡普尔实验中的学生那样，在没有讲解的情况下先行探索。给自己设定一个死磕时间（比如15-30分钟），用纸笔进行各种尝试：画图、列假设、反推、自问自答。目标不是必须做对，而是追求有效失败——是否至少走过一条死胡同，并明确了为什么走不通？哪怕最终答案错误，只要有过这些挣扎，你就已经为下一步的学习激活了大脑。

（2）带着具体失败去碰撞AI。当你在某个环节反复撞墙、明确感知到知识的缺口后，带着具体的死胡同去使用AI。此时AI不再是替你写作业的代笔工具，也不是传统教学中那个提前把所有坑都帮你填平的讲解者，而是帮你精准定位的理解助手。你可以这样提问：我按照某个思路推到这一步推不动了，请只提示我错在哪里，不要告诉我整个解法。

（3）关闭AI，复盘重做。能力真正的跃迁发生在这个阶段：离开参照物，对着空白屏幕或白纸，用自己的语言和逻辑将整个解题过程重新推导一遍。这个过程会非常艰难，而正是这种重新构建的艰难，才能让你的神经元树突棘长连成持久的能力。

（4）为AI纠错，检验真知。AI生成的响应中有相当比例存在错误，这是众所周知的事情。在学完知识后，主动检查AI给出的答案：它的推理链路上有没有断裂？它的类比是否恰当？你能找到它的错误，才算真正掌握了知识。在AI时代，发现错误的能力，可能比给出答案的能力更加稀缺。

“氛围编程”（Vibe Coding）的反面教材

上述策略听起来简单，但在实践中，AI的强大便利性和我们早已习惯的先看答案再学习的惯性，会让很多人难以抗拒走捷径的诱惑。2025年，编程圈流行一个词叫氛围编程——开发者完全依赖和AI对话来生成代码，只管给出指令、接受输出，不深究代码的底层逻辑。这引发了严重后果：代码质量堪忧，项目容易崩溃，安全漏洞频出。有资深程序员坦言：我意识到，自己正在把原本属于我的判断与主导权，交给机器。

这充分说明：AI的即用性创造了学习的海市蜃楼。一个基本判断原则是：如果你完成一个任务后，无法评价AI生成结果的质量优劣，那么你就是在进行无效成功——你看起来完成了任务，但你没有在学习。

不要跟意志力较劲，用巧环境代替硬坚持

最后必须特别强调：认识到传统教学和AI便利的局限之后，我们绝不应当简单地把远离AI、独自死磕理解为一种意志力的考验。死记硬背和孤立的题海战术本身就是我们要超越的旧模式。在AI唾手可得的环境中，只靠意志力去抵抗“偷”看答案的诱惑，大概率会失败，因为人的意志力是有限资源，而AI的诱惑加上从小养成的先理解标准答案的学习惯性，是双重叠加的全天候诱惑。

正确的做法，不是用意志力强迫自己不用AI，也不是退回到传统的死记硬背，而是设计一个让自己不得不思考的学习环境。认知科学中的情境学习理论认为，认知活动与其发生的物理环境和社会环境密不可分。具体而言：

（1）寻找学伴，在集体挣扎中对抗放弃的冲动。与另一名学习者约定，各自独立死磕后分享想法，互相点评对方解题尝试中的误区。这个过程的价值不在于对方能给你答案，而在于你们共同处于尚未获得答案的挣扎状态，这种社会性压力能有效延长你的深度思考时间。研究也证实，即使只是观察他人的失败尝试，同样能提升概念掌握水平（Hartmann et al.,2022）。

（2）改变物理空间，增加抄近道的认知成本。学习时把手机放在另一个房间，使用全屏写作工具，甚至给自己设定一个初始挣扎角。一个没有电子设备、只有纸笔和计时器的空间。这种环境制造了一种认知摩擦，增加你获取即时答案的物理和心理成本。

（3）借助纸笔强制启动反思思维。在面对AI或任何外部答案之前，强制自己用纸笔进行观点梳理或画思维导图。物理书写缓慢的节奏，本身就是对算法思维的制衡，为反思思维留出启动时间。这种慢下来的练习，恰恰是对传统教学中那种快速做对惯性的一种纠偏。

在AI能瞬间给出所有答案的时代，真正稀缺的不再是获取答案的速度，而是提出好问题的能力、在混沌中寻找方向的韧性，以及从失败中提取养分的智慧。这些品质，永远不会被算法替代。

错误不是成功路上的绊脚石，而是通往深度理解的阶梯。而这一切的前提，是我们愿意重新审视自己根深蒂固的学习观念——从追求不错，转向拥抱有效失败。

Goldberg,E.,Magen,H.,2026.Cognitive offloading reduces internal memory processing in children,Scientific Reports.https://doi.org/10.1038/s41598-026-44574-6.

Hartmann,C.,van Gog,T.,Rummel,N.,2022.Productive versus vicarious failure,Applied Cognitive Psychology,36(6):1219-1233.

Kapur M.,2014.Productive Failure in Learning Math,Cognitive Science,38(5):1008-1022.

Miwa T.,1987.Mathematical Problem Solving-A Cross-cultural Study between Japan and the United States.Proceedings of Annual Meeting of Japan Society of Science Education,11:225-228.

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Tu,G.,Wen,P.,Halawa,A.,Takehara-Nishiuchi,K.,2025.Acetylcholine modulates prefrontal outcome coding during threat learning under uncertainty.eLife,13:RP102986.

Zhang,Z.&Lewis-Peacock,J.A.,2025.Maintenance suppression enhances subsequent associative learning,PNAS,122(33):e2512322122.

本文来自微信公众号： AKA桃叨叨 ，作者：AKA桃叨叨，编辑：一夏

刘宇宁说，人类无法阻挡时势，不能守旧，爱研究新科技的他花一天时间做过一部AI漫剧，做过AI歌，接戏时会考虑要做一些AI替代不了的事。

演员、AIGC创作者、曾手搓过AI短片《粉色悖论》并获奖的吴汉坤直言：“我自己来演，做动捕，我可以，但纯把肖像权授权给第三方我不愿意。演员重要就是演技和他的生命体验。”

檀健次也站在真人演员这边，他觉得AI可以复制演员的脸和声音，但复刻不了演员表演时的心境、灵魂、创作意图，甚至瑕疵，这些才是最生动的。

马丽明确拒绝过：“我还想演到80岁呢，这就被替代了？”她可不想把肖像权授权给AI。

喧嚣之下，真实的行业图景究竟如何？

桃叨叨采访了五位身份各异的从业者：有从内娱转型去做AI的资深经纪人，有深耕AI短剧的制片人，有仍在拍摄真人剧集的导演和编剧，还有一位正在经历这一切的男演员。

他们的声音里，有冷静，有焦虑，有迷茫，有抗拒，也有被点燃的热情和希望。

（本文受访者均使用化名）

平台AI战略，正在重塑内娱

编剧阿金看到#爱奇艺股价从46美元跌到1.4美元#话题词时，内心了然。

他觉得，优爱腾芒都在做，唯有爱奇艺高调抛出AI战略、官宣超100人艺人AI库，本质上是急于向资本市场讲故事：“他在向资本求救——我们要拥抱AI了，你们不要放弃我。”

目前，在爱奇艺“纳逗Pro”的首页，显示有“艺人库”和“IP库”，创作者相中了某个艺人或某个IP，都需要填写一份“合作申请”，提交项目类型和故事大纲、人物介绍、项目书等。

按照爱奇艺的说明，入驻艺人库仅代表艺人有接洽AI影视项目的意愿，是否参加某个具体项目、是否出演某个具体角色，都需要进行单独的商谈和授权。

这一流程与传统的真人影视项目合作流程是一致的。

（“纳逗Pro”艺人合作申请中的“艺人合作须知”）

当然，明星怕被AI剥夺工作机会和收入，有观众接受不了明星靠授权躺赚，也有观众对看AI人演的剧也并不适应：“谁要看假人啊”，目前艺人和大众对AI抢饭碗之事是比较抗拒的。

戈戈的公司，正在孵化一款通过AI链接艺人和粉丝互动的APP，据她长期沟通艺人的反馈来看：对AI持包容和接受态度的艺人，不到10%。“我们聊了百八十个艺人，能有六七个觉得这事OK的，就算不错了。”这其中，接受度最高的还是有互联网大厂基因的经纪团队，由于平台侧长期积极的渗透，他们比传统影视赛道的艺人更能接受“AI化运作”这个理念。

但接受不等于没有顾虑。

戈戈告诉桃叨叨，艺人最常说的一个词是“爱惜羽毛”。和之前排斥直播带货一样，怕粉丝觉得这是割韭菜。“他们在观望同咖位的人谁先入局。如果真的有一批有分量的人入驻了，他们也会随大流的。某种层面来说，非头部演员是最没有选择权的工种。”

AI短剧制片人天海告诉桃叨叨一串具体的数字：被称为“短剧之都”的西安，今年开年以来，头部实拍短剧公司都在百人以上规模地裁人。“有些公司all in AI，现在很少拍实拍了。”

现实残酷，他觉得只有经济账能讲得通：“当资本发现拿同样一笔钱可以干十部AI剧，纵使不如真人剧那么有血有肉，但只要投流模型能跑通，原来的高成本制作就会被直接挑战。”

爱奇艺当然不是唯一积极投入AI的平台。

此前，虎鲸文娱集团董事长兼首席执行官樊路远向发出的内部邮件，明确指出要积极拥抱AI，任命杜颜龙为虎鲸文娱集团CTO，就是“负责规划，实施集团AI技术发展战略。”

腾讯公司副总裁、腾讯在线视频董事长孙忠怀也说，腾讯视频正在用AI全流程做十几集的剧、90分钟的电影，第三季度或许会对外发布。

芒果TV发布了AIGC合伙人计划，核心主创激励2-30万，B站也在积极搞AI创作大赛。

据桃叨叨了解，有平台像爱奇艺一样在搭建“艺人AI库”，目前授权艺人30多人。另一家平台，大老板要求所有工作室一号位熟练操作AI工具，“所有AI的东西，一号位要比下面的人更懂”。某头部网文作者的奇幻题材改编项目，内部就下了命令：尽量用AI生成，减少实拍。

AI成了平台降本增效、熬过影视寒冬的新突破口，但市场紧缩，光有技术没好内容也不行。

天海直言不讳，目前的AI剧大多仍是“数字泔水”。“大量AI剧本进去洗，一键直出AI短剧、三分钟AI成片之类，全是标题党。来得快，去得也快，沉淀不下东西。”

无论是5部还是10部，如果出来的内容都是垃圾，依旧没人看。

他有些无奈：“内娱的市场特点就是极度的内卷，不去想怎样增强核心竞争力，老把核心竞争力建立在‘我成本比你低’，这是影视行业现在最大的生态痛点。”

卷节流，因为开源有难度。资本不再青睐，是因为观众的离场。而离场的核心是缺好内容。

演员十月觉得，“把食物做好吃才最重要。不管你是用手抓还是用筷子，或隔空取物，跟技术没关系。你本末倒置了，抓的东西根本不对。”唯有把内容力提上来，影视行业才有生机。

AI迭代速度面前，

你永远不会有舒适圈

AI对各个行业的冲击都是直接且颠覆式的。

以前十月认为，作为一名演员，只要踏踏实实演戏，总不会被行业抛弃。30岁、40岁、50岁……在该有的阶段呈现相应的特点，遇到合适的角色，职业生涯总能延续下去。

和所有演员一样，他本能地排斥AI，认为“AI永远无法取代真人表演。即使AI做到99.99%，也不可能达到100%。差那0.01，也是质的差别——说白了是硅基和碳基的差别。”

但他话锋一转，流露出真实的忧虑：“我不敢确定的是，观众还会不会在意那0.01，会不会99.99%就足够了。毕竟有些剧在行业人看来没达标，大家看得也津津有味。”

沈腾马丽讨论过这个话题，马丽觉得喜剧演员的节奏AI是无法完成的，但沈腾觉得AI把你的表演节奏、特点都计算完了，能做到。马丽的解决方案是“那我不授权，不就行了嘛。”

面对AI的逼近，艺人的态度呈现出清晰的分层。

据戈戈观察：大头部一线艺人影响很小，他们话语权高，“他们应该很庆幸，自己火得早”；

中腰部艺人最难受，不跟平台合作就没戏拍，只能妥协；新人演员可能“无所谓”——“有的选角团队签了百十来号几乎等于素人的演员，公司全权做主，打包签给平台。”在横店，也有专门打包采集群演脸孔并授权给AI的团队：500元签5年数字肖像权。

“我觉得AI替代不了的，就是那几个真顶流”，戈戈笑着表示。

波导的话更残酷，“90%的演员都能被替代。”“那些你看到后第一反应觉得，‘这演的啥玩意’的演员，会最先被替代。AI演员基本能到及格线以上，标准还行。”

就在采访的前一晚，天海刚和一位音乐人吃过饭。“他们的排斥心是藏不住的，有一定腕儿的对AI有种傲慢感，觉得‘AI一定取代不了我’。但实际上他们说的那些，现在AI都能实现。”

就在4月22日凌晨，OpenAI发布了ChatGPT Images 2.0，其在生成图片上实现了颠覆性突破，不仅“会思考了”，制作的图片也堪称以假乱真，被网友称为“消除了AI味儿”。

“在AI迭代的速度面前，你永远不会有舒适圈。”天海说。

不过，网友这次对“明星授权AI”集体的排斥，让十月看到了希望，说明大家还是需要真人。

他甚至有一种畅想：“如果AI真的发展到那种程度，真人表演是不是反而更珍贵了？当所有东西都是假的，一个真正活生生的人演戏给你看，是不是会更值钱？”

在他看来，表演是一个真听、真看、真感受，是“玩真的东西”。人与人之间真挚、面对面的沟通无法被代替。但很长一段时间，“最核心、最吸引观众的、最值钱的东西变得不值钱了。大家都为了赶一个戏（工作），没有人讨论好的表演”，如果AI的冲击和洗牌能让“真”重新被重视，让演戏回归本质，他反而觉得是一件好事。

就像波导所说，有5%到10%的好演员无法被替代，就是那些“极具个人风格化和特色的演员”，比如黄渤、王宝强、徐峥这类演员。

采访中，一个反复被提及的词是“误差”。

“真人表演有随机性，有失误，有那一刻的化学反应。”波导描述片场的魔力，“我去片场时不知道下一条会拍成什么，但拍着拍着就知道那样会更好。一个好演员的功课，是开机前去主角生活的环境里体验生活，哪怕上山下乡。他在跟对手演员交流时，对方某个点突然触动了他，他及时回应。AI是创作者去想象这一套表演，说完全没局限性也不可能。”

活人感，也就是“去AI味儿”，依旧是现在AI作品创作过程中最耗时的一步。

当然，AI也可以通过训练故意制造“误差”来模拟真人感。但波导指出其中的悖论：“那个误差是导演一个人的构思。导演没有坐在农村便利店门口生活过，他不知道这人早上起来是先带娃还是先开门抽支烟。演员会去感受生活，导演如果是展开想象的——这就不一样。”

另一个词是审美。AI成果高度依赖于人的审美决策，而好的审美能力暂且是稀缺的。

“一个平庸的美术可以生成10张图，但优秀的美术能挑出来哪一张是最好的。”波导告诉桃叨叨，未来创作团队会精简，不会消失。“核心部门的老大不会被取代——编剧、导演、美术、摄影、灯光、造型，这些有审美决策能力的人。”

此外，天海还从另一个视角解读了“艺人授权AI”的风向。

根据他的观察，现阶段AI创作团队普遍更愿意捏脸。因为用真人明星的脸做AI剧，存在一个根本性矛盾——“如果他有流量，他一定会给我提很多要求，审剧本、审人设，增加大量成本，且更会受到他粉丝的审判。但如果你没有流量，我为什么要用你？这存在一定的矛盾。”

真人授权能解决的，是AI遇到的法律困境：AI捏脸的确权问题。“我捏出来一张脸，我也用它去生产我的剧了。这个脸我怎么确权？没有法律法规。这张脸可能跟现实中的某一个人撞脸了，这个人来主张他的权利的时候，你怎么办？”他认为，这也许是平台大力推进明星授权的原因之一——“它是跟真人一一对应的，能规避风险”。

此前，北京为数字人Yuri、KOKO.蔻颁发过“虚拟身份证”，认证了其数字身份的合法性，但这并没有开始普及。如果公司创造的虚拟形象不能作为数字资产被保护，就无法创造IP价值。天海预测，AI短剧短时间内卷不到“卷明星”的阶段，但“AI长剧有可能会这样卷”。

卷去何方？

怎么把AI变成趁手工具

关于AI在影视创作中的“正确位置”，几位受访者给出了高度一致的判断。

波导是最早一批使用AI的创作者，他主要用于特效部分，用10%到15%到头了，不会让它参与更多核心部分，原因是目前还不够好用。

AI能帮他的剧组解决一些实拍困难，比如水戏，演员下一次水，时间成本巨大，5分钟的镜头要拍一天。采访当天，波导就要去面试一个AI导演团队，来配合他接下来的奇幻武侠项目的拍摄，比如一些要在雪山上打的场景，用AI生成背景能大幅节省成本。

根据波导分享，AI导演在大一点的项目组基本都已匹配，只不过目前还是AI导演辅助真人导演拍摄，“未来有可能就是我配合AI导演来拍摄了，这都说不准。”波导忍不住笑出声。

演员他也尽可能用真人表演，就当下的技术来说，AI无法给出和真人一样细腻的演技以让观众共情。“当我想到我面对的这个故事首先就是假的，里面的人和情也是假的，我会觉得我的情感没有着落点。”像一些展现人间烟火，要求情感大开大合的戏，AI还不适用。

在天海看来，未来真人和AI作品是可以彻底分开的，真人在真人频道、AI在AI的频道，而真正的机会在于“AI+实拍”的精品化路线——用AI降本，用真人保真。

他正在做一部90分钟的AI院线电影，预计5月底交片。测试了在大银幕上的效果，“看不出来是AI做的，AI味很低”。天海透露，现在光他知道的AI电影项目不止六七个。

但他强调，这仍然是一个需要10到20人团队、耗时几个月的“重工业”项目，而非外界想象的“一人一天一剧”。“真正要做一个AI长剧，24集，每集40分钟，可能也要耗费大半年，而且必须是团队作业。如果要做得很精细，20到30个人都有可能。”

所以这依旧是一个要考虑投入产出比的公式，跟真人演员的沟通，有时也比AI的疯狂抽卡模式更有效率，在他有预算的情况下，“我肯定愿意多考虑真人成分的加入。”

他觉得，“制作很快就会卷到头，最终还是会回去卷剧本。这个过程中，一些前人们因为技术局限完全不会想到的故事，即AI没有训练语料的方向上，还能打开新创作。”

戈戈则从艺人运营角度给出了更多畅想。她觉得AI可以帮演员定妆，为剧集做试拍小片，为剧宣做加分项，为粉丝互动、陪伴加分，未来结合影游互动也是一个趋势。

比如爱诗科技的PixVerse（拍我AI），它的多人在线续写/扩展功能，未来就可以让一群粉丝一起为偶像接力设计剧情，将会极大改写粉丝与偶像的互动关系。

也是因此，戈戈建议艺人多在打造个人IP上用力。某种意义上，AI拉齐了所有人的起跑线，各行各业的人都能通过AI弯道超车，到那时候个人IP才是核心竞争力。

而AI像当下的直播一样，未来是一个新的变现渠道。

采访的最后，叨叨追问每一个受访者：究竟什么是AI永远替代不了的？

戈戈说：“线下的情绪提供。我在线上听再多歌，没有线下去听演唱会来的冲击力大。线上的表演就算被替代，但线下荷尔蒙抒发的那种体感，肯定不能被替代。”

天海则觉得：“我很想说有，但实际我认为没有。”他说，AI技术在不断接近真人温度感，只是受算力成本限制，大家还没看到最顶级的效果。“我们现在做AI电影，如果不设上限地使用算力，真人效果就会很真。你说这个时代到来了吗？其实已经到了，只是性价比问题。”

但他也承认，体验的差异是最后的防线。“就像我们现在依然会去看脱口秀、看话剧一样。只要真人剧和AI剧能拉开体验的差距，它就还能存在。否则就有可能被真正取代。”

十月的回答是“真善美”。说完他自己先笑了，但马上又认真起来：“不是开玩笑。表演的核心是玩真的。你要真去感受一个人的快乐和痛苦。这个东西，代码永远做不到。”

“希望未来所有人都能有饭吃”，他补充道。

近五个小时的对话，桃叨叨觉得，技术创新始终是为人服务的，伴随着平台的下场、技术的迭代、人才的入局、内容的试水，未来会倒逼出一个更精品的混合影视时代。

如爱奇艺AI剧场发起人鲍德熹所说，他鼓励所有影视创作者去学习AIGC技术。它绝对是一个很好的工具，它不是只能做科幻、灵异、抽象的东西，它是可以讲述人性的故事的。

简言之，观众想要好内容，演员想要好角色，创作者想要好作品。AI可以是工具、是风口、但它不是目的。这或许是这场行业巨变中最朴素的真相：无论演员的脸是真实的还是生成的，观众最终只会为一样东西买单——一个好故事。

在AI能够写出那个故事之前，真人的力量，依旧充满想象！