本文来自微信公众号： 酷玩实验室 ，作者：酷玩实验室

你想长生不老吗？

大多数人当段子听，但硅谷那帮富豪真的开始行动了。

位于硅谷的R3 Bio公司，最近公开了一个计划：用干细胞加基因编辑，制造只有器官、没有大脑的猴子。

R3 Bio名义上说是替代动物实验，但猴子只是过渡，它的真正目标是造一具五脏俱全、唯独没有大脑的人体器官囊。等到富豪哪个器官不行了，直接从里面取一个换上。再激进一点，把整个脑子移植进去，再续一条命。

这个项目还停在计划书阶段，但已经获得了许多硅谷富豪的支持。在长寿甚至永生这件事上，富豪们从来不嫌贵，也不怕手段离谱。而R3 Bio这个项目，正好击中了他们最核心的集体焦虑：

怕死。

一、造“无脑人”给富豪续命，这公司到底在干什么？

硅谷从来不缺疯子，但R3 Bio疯出了新高度。

这家公司成立于2021年，之前一直隐身，2025年才浮出水面。创始人约翰·施伦多恩曾经给自己的支持者写了封信，里面提到一个疯狂的计划，标题是：身体替换克隆（Body Replacement Cloning）。

说白了，就是克隆出一个没有大脑的肉体，用来给富豪作为备用的“零件库”。未来随时准备把脑子换进去，达成“全身替换”的目的。

施伦多恩称自己的灵感，来自无脑畸形患儿——天生缺大脑皮层，身体却在旁人护理下能活很多年。

R3 Bio实现这个计划的路线，分三步走。

第一步，造老鼠器官囊。

R3 Bio联合创始人爱丽丝·吉尔曼公开表示，在老鼠受精卵阶段用基因编辑敲掉控制前脑发育的基因，胚胎就会长成一颗会跳的心脏加一坨会代谢的肉。五脏俱全，唯独没有头。拿针扎它都不动，它连疼都不知道是什么。

但R3 Bio没动手做。因为老鼠器官太小，对人没用。心脏还没指甲盖大，肾跟米粒差不多。

那为什么要提老鼠这一步？因为这是技术验证。如果能证明用老鼠基因编辑可以精确控制大脑缺失、同时保证其他器官正常发育，就说明整套逻辑走得通。

第二步，造猴子器官囊。

灵长类器官和人类高度相似，心脏大小、肝脏代谢、肾脏过滤压都在同一量级。在R3 Bio看来，猴子身上跑通了，人类版本也就有希望成功。

值得一提的是，R3 Bio的这一步踩在一个特殊节点上。美国实验猴严重短缺，2020年中国暂停实验用灵长类出口后，美国实验猴价格涨了约15倍，从之前的4000-7000美元涨到6万美元一只。2025年，美国食品药品监督管理局又发布路线图，宣布分阶段淘汰单克隆抗体等药物的动物测试要求。

面临涨价和监管压力，整个行业都在找替代方案。

R3 Bio很鸡贼地抓住了这个行业缺口。吉尔曼对外反复强调，研究无脑猴子是为了代替活的、有意识的实验动物，是为了拯救每年被用于实验的灵长类动物。她还搬出了数据：2024财年美国研究机构用了超过6万只灵长类动物做实验，其中约1200只由于实验性质未能最大限度减轻疼痛。

但这话听听就行。他们真正的目的不是保护动物，而是要验证在灵长类身上这套技术同样有效。一旦猴子版本跑通，他们的下一步就是把胚胎换成人类受精卵。

第三步，造人类器官囊。

技术路线和前面一样：从需要换器官的富豪身上取细胞，诱导成干细胞，用基因编辑阻断大脑发育，在人工子宫里培育到器官成熟。最后得到的，是一具跟捐献者基因完全匹配、五脏俱全、唯独没有大脑的肉体。

在R3 Bio的设想中，细胞克隆出来的器官，移植到人体后不存在排异反应。心脏坏了换心脏，肾不行了就换肾，肝喝废了就换肝。

更极端的是全身替换：把年老富豪的大脑，整个移植进二十岁的克隆身体里。

施伦多恩在去年波士顿一场闭门长寿会议上，推销的就是这个方案，议题叫“全身替换”。这场会议门票高达7万美元，台下坐的都是顶级富豪。

不仅如此，他连代际传承都规划好了：第一批无脑克隆人由受雇女性代孕，等这批长起来，后面的克隆人直接由前一批无脑克隆人来生。

到这里，R3 Bio的路线图就讲完了。接下来说两个问题。

第一，这事技术上靠不靠谱？

克隆技术本身其实不是什么新东西。1996年多莉羊之后，狗、猫、骆驼、马、牛等动物都克隆过了。但是，缺陷、畸形、死胎是家常便饭。

曾经有科学家拿猪做实验，切掉猪头又缝回去。猪确实活了，呼吸微弱，还能用注射器舔水，但因为脊髓被切断而全身瘫痪，12小时后被安乐死。

这也是为什么一直没人敢碰人类克隆，因为风险太高。

而且人类克隆在多数国家被禁止的，人工子宫更是不靠谱，大脑移植存活率约等于零。

连R3 Bio的投资者都承认，这计划成功几率堪比火星殖民。

第二个问题，为什么吉尔曼痴迷于干长寿和永生的项目？

密歇根州立大学的研究员何塞·西贝利，在25年前是最早尝试克隆人类胚胎的科学家之一。他当时的目标是获取匹配的干细胞，不是造婴儿。他的评价是：

“人类的想象力和赚钱的手段无穷无尽，但必须要有界限。制造一个并非人类的人，就是触及了界限。”

施伦多恩显然不觉得这是界限，他觉得这是商机。

但施伦多恩嘴上不这么说。他对外给出的理由是自己父亲做过心脏移植，并且美国超10万人等着器官移植，每天有13人等不到就死了，由此他把R3 Bio包装成了解决器官短缺的人道主义项目。

事实上，他真正投身于此的原因是：有大把人愿意掏钱买长寿和永生，尤其是那些顶级富豪，是一门绝佳的生意。

二、商业大佬为了不死，干了多少离谱事？

先看OpenAI的奥尔特曼。

这人从小就吃素、拒绝辛辣食物、每天禁食15小时，还长期吃二甲双胍——一种糖尿病药，江湖传说它能抗衰老，但医学界从来没认定过。马斯克调侃过他：“一旦不成功，这家伙会把死神告上法院。”

除了自己养生，奥尔特曼还花1.8亿美元投资了Retro Biosciences，一家专攻延缓死亡的公司。Retro的目标是把人类正常寿命延长10年。2025年，他们已经开始临床试验，测试一种叫RTR242的药，号称能逆转阿尔茨海默病。

再来看换血疗法这条线。

PayPal创始人彼得·蒂尔外号“硅谷吸血鬼”，这可不是白叫的。他曾经每季度花4万美元，从18岁年轻人那里获取新鲜血液，输入自己体内。

彼得·蒂尔公开说过，人类对待死亡的态度就像得了斯德哥尔摩综合征——竟然觉得死亡是自然且可接受的。他不接受，他要掐住死神的脖子。

更极致的是硅谷富豪Bryan Johnson。他抽了17岁儿子的血，分离出血浆输给自己，又把自己的血浆输给70岁的老父亲。祖孙三代一起换血，完事紧紧相拥。

唯一没输血的只有他儿子，是纯输出的大冤种。

Johnson每年在抗衰老上花200万美元，每天吃上百种补充剂，把自己活成了一个被精密量化的实验对象。换了好几次血之后，他停止了疯狂的行为，公开承认没效果。

关于换血这个事，2014年斯坦福大学在《Nature》发过一篇文章，说把年轻老鼠的血浆输入年老老鼠体内，年老老鼠就表现得像小老鼠一样有活力。但到了2020年，加州的研究人员发现，用盐水和白蛋白取代老年小鼠的血浆，同样能达到类似效果。

这说明衰老的真正问题在于旧血液，而不是新血液。

换血疗法没戏，富豪们又把目光转向细胞重编程。

贝佐斯投了30亿美元给Altos Labs，还请来了诺贝尔奖得主山中伸弥当科学顾问。Altos的目标，是把全身几十万亿个细胞全部重编程一遍，让细胞回到类似干细胞的状态，再重新发育。

但是，细胞重编程有两个大问题：一是制造出来的细胞容易癌变，二是插入基因后生成的干细胞可能存在病毒，离大规模临床应用还差得远。

扎克伯格也投了30亿美元建BioHub生物中心研究所，要绘制人类细胞图谱，解锁永生密码。他曾经跟霍金对话时说：

“我对人本身最感兴趣，怎样才能长生不老？”

国内也有人研究大脑。比如陈天桥，31岁当上中国最年轻首富，某天在飞机上胸痛如刀绞，被诊断为惊恐症。他曾说有两个月每天晚上看着夕阳西下，都觉得自己不会再醒来，需要写遗嘱。对死亡的恐惧让他开始痴迷研究大脑和永生，并且拿出10亿元投入AI和脑科学。

总之，理想很丰满，现实很骨感。虽然这些大佬都想研究永生之术，但目前都只是在设想，没法落地。

技术成不成另说，但有一帮人已经通过永生找到了一条赚钱路子。

三、永生还没实现，生意先做起来了

打着长寿和永生的幌子做生意，到底有多赚钱？

“硅谷吸血鬼”彼得·蒂尔，除了自己换血，还投资了一家叫Ambrosia的换血公司。这家公司的业务是把16到25岁年轻人的血液，输送到35岁以上的人体内，号称能缓解衰老。

不过，前提是你得付费，一针8000美元。

卖长生药的生意同样火。

2013年，哈佛教授辛克莱尔发论文说NMN能逆转衰老，价格炒到2000美元一克。2017年李嘉诚亲自下场带货，说自己在服用Chroma Dex公司生产的NMN补充剂后“感觉回到了20岁”，豪掷2亿港币投资，还让产品上架香港百余家屈臣氏连锁店。

有意思的是，2019年潘石屹发微博说，麻省理工一位教授给他推荐了一款长生仙丹。自己吃了一个月，别的反应没有，指甲倒是长得挺快。

俄罗斯企业家伊茨科夫，曾经搞了个“2045计划”，路子也挺野。

他不搞换血也不搞细胞，玩的是“意识上传”。核心想法是造出人造大脑，把人的性格、记忆、意识全部提取出来存进去。肉体死了没关系，虚拟人接着替你活。他还把这个计划分成四个阶段推进，最后一个阶段叫“全息身体”，也就是人的意识脱离肉体，以全息影像的形式永久存在。

他自己毫不掩饰，公开说搞这个就是为了商业成功。因为随着计划推进，会有大量跟仿真人脑相关的产品和商机出现。

连永生都能做成产品矩阵，确实是个狠人。

在长生和永生背后，有一个庞大的市场规模。Visiongain报告指出，2026年全球长寿市场整体规模达7460亿美元。

CB Insights数据显示，2025年全球抗衰老市场达到741.4亿美元，2026年预计冲到794.1亿美元。光是抗衰老药物细分市场，Research Nester统计2025年就达到522.7亿美元，2035年要破1018.7亿美元。

这个庞大市场，吸引了大量资本火热涌入。BCG Analysis数据显示，2016到2022年衰老领域投资额增长超过9倍。亿万富豪投资者吉姆·梅隆则直接表示：

“长寿是有史以来最大的投资机会。”

怕死还是爱钱，说不清楚。只知道生命的钥匙没拿到，他们先解锁了财富密码。

但是，很多人担忧：当续命变成金钱游戏，活多久就不再是医学问题，而是谁有钱谁有资格活下去的权力问题。

马斯克在一则访谈中被问到人类能否长生，他的回答是肯定的。但他不支持长生，因为如果没有死亡，社会就会被旧思想束缚，人类应该自然死去，而不是通过科技无限延长寿命。他还说过一句很值得深思的话：

“最可能先拿到长寿能力的，不是你希望的那些人。很多你不想让他们活太久的人，会永远不放弃权力。”

乔布斯也曾经提到：“死亡或许是生命最好的发明，它清除老的，给新的让路。”

对于那些希望R3 Bio带来永生的富豪而言，这些话大概等于没说。

回过头来看，富豪们砸钱追求永生这件事，跟古代帝王吃仙丹没啥本质区别。唯一的区别是，古代帝王用铅汞，现在用干细胞和基因编辑。

听起来更高级了，但本质还是那三个字：不想死。

一、当日行情分析

1、市场观察

2026 年 4 月 20 日至 24 日，A 股市场呈现结构性分化格局，沪指全周上涨 0.70% 报收 4079.90 点，深成指涨 0.37%，创业板指跌 0.29%。尽管指数微涨，但超 3400 只个股下跌，市场赚钱效应严重分化。

连板股题材 

趋势股题材 

2、降息无望？ 

美国方面的政策动向成为本周市场的最大变数。4 月 21 日晚间，美联储候任主席凯文・沃什在美国参议院银行委员会提名听证会上发表了震撼性言论。沃什明确提出 "缩表 + 降息并行" 的政策思路，他批评美联储过去 15 年的激进资产负债表操作，认为必须 "有计划地通过缩表回归传统"。

这一表态的潜台词是，美联储可能先大幅缩表腾出政策空间，后续才有可能降息。简单解读就是：2026 年短期内，降息的难度更大了。 

听证会期间，市场反应剧烈。两年期美债收益率一度飙升 7.55 个基点，现货黄金失守 4750 美元下跌超 2%，美股三大指数应声收跌约 0.6%，终结了纳指 13 连涨的纪录。

沃什的鹰派言论不仅影响了利率预期，更重要的是改变了市场对美联储政策路径的判断。此前市场普遍预期美联储可能在年中开始降息，但沃什的表态让这一预期变得渺茫。 

3、谷歌计划向 Anthropic 投资至多 400 亿美元 

4、5999 元，泡泡玛特首推冰箱

4 月 24 日消息，泡泡玛特首款家电产品「THE MONSTERS 生活家系列冷藏箱」现已在京东开启新品预约，产品主打 LABUBU（拉布布）元素，体积 121L，标价 5999 元。

据介绍，这款冷藏箱表面采用 4 层套印工艺，正面印有 LABUBU 和 TYCOCO 形象，还原艺术家龙家昇原作的神韵和质感。带有平嵌一体式柜门，方便清洁。功能方面，这款冷藏箱带有冷冻区、保鲜抽屉、私享空间三个储物空间，运行噪音 33dB(A)，支持全域控温，冷藏箱可调 3 档温度。

二、专栏回顾

1、DeepSeek-V4最大的意义是什么？

2026年4月24日，深度求索（DeepSeek）"无预警"正式上线并开源全新系列大模型DeepSeek-V4预览版，同步发布完整技术报告，开放官网、App及API调用服务。此次发布推出双版本矩阵：

2、昇腾950下半年放量

3、华丰科技

更新：

4、杰华特

更新：

四、禾盛新材——CPU

（一）英特尔暴涨

（二）禾盛新材

特别声明： 

本文有音频解读，可咨询虎子哥；

文中股票仅为投资逻辑，无任何买卖建议。

本文来自微信公众号： 李迅雷金融与投资 ，作者：李迅雷

“资产荒”的一大特征：

估值水平结构性偏高

房地产见顶回落已经持续五年了，上证综指2015年就涨到过5000多点，11年过去了，如今仍只有4000多点。从一般常识推理，估值水平应该下移很多吧，但实际并非如此，分别从楼市、股市和债市看还是偏贵。

反映楼市估值水平的，有房价收入比、租售比等，反映股市估值水平的有市盈率、DCF等。我觉得房价收入比的缺陷在于居民收入分化程度太大，取个平均数可能欠妥。所以用租售比更贴近现实，但目前租售比还是偏低了，至少要逼近3%的房贷利率吧？

由于缺乏权威的全国性房地产销售和租赁方面的交易数据，本文就不再展示带有争议的图表了。从未来看，我国面临城市化率水平继续提升带来的房地产需求上升和人口老龄化加速带来的需求下降等多重因素，但综合来看，潜在需求还是下降的。

中日购房潜力对比：

(1-总抚养比)/(1-城镇化率)

数据来源：彭博，中泰国际

由于中日之间在老龄化方面有类似之处，上述仅考虑老龄化率和城市化率两个因素来判断购房潜力，并没有考虑居民的收入和债务增长等因素。不过，估值既然是着眼于未来的需求，那么，需求如下降，则估值就得相应回调。

最近上海、北京和深圳的房地产交易开始活跃，这或许与中国大城市化进程仍在延续有关，即大部分城市人口净减少，核心城市人口净流入，也就是人口结构性变化驱动的交易。但就全国而言，我国似乎已经进入“被动城市化”阶段，即不再以农业人口进城为主要特征了，详见拙作《当前我国经济现象的历史归因》。

关于A股的估值水平高或低，争议一直比较大。不妨采取横向比，如与B股、港股、美股等比较；或纵向比等方法，看如今的估值水平处在历史上的多少分位。建议对估值水平的衡量尽量不用平均数，因为平均数不能准确反映真实情况，往往会“被平均”，改用中位数或更真实些。

如今沪深300的平均市盈率水平为14.4倍（按2026年4月17日收盘价计），国际比较看还是偏低的，但相比恒生指数仍偏高一些。但从300亿市值以上的股票市盈率中位数看，对应为38.6倍，并不便宜了。估值相对低的1000亿市值以上的公司，市盈率中位数为17.9倍，但交易额的占全市场的比重只有20%左右，说明A股市场的交易热点不在于估值，而在于“成长”。

全球主要股指估值及股息率

资料来源：WIND，中泰国际

因此，不妨用“交易市盈率”来刻画当前的股市估值水平。例如，2025年A股60%的总交易额分布在300亿市值以下的股票上，其对应的市盈率中位数是92.6倍（按2026.4.17收盘价）；美股与A股恰好相反，美国1000亿元（人民币）以上市值股票的交易额，2025年占比达到80%。

A股上市公司分市值的交易占比

资料来源：WIND，中泰国际

科创50指数尽管没有创出历史新高，但市盈率已经达到160倍（按2026年4月17日收盘价），接近纳指平均市盈率的4倍。因为科创50中的亏损公司数量较多，故用市盈率的中位数更能真实反映其估值水平，对应为96倍。

科创50指数走势及平均市盈率水平

资料来源：WIND，中泰国际

再来观察一下债市吧。当前我国的十年期国债收益率维持在1.8%左右，这一收益率水平应该是偏低的。实际上，我国国债收益率长期偏低，即长期远低于名义GDP的增速。

中国10年期国债收益率与名义GDP增速（%）

资料来源：WIND，中泰国际

比较过美国、日本、德国甚至印度的十年期国债收益率和名义GDP增速的关系，都是比较接近的。如美国2025年的名义GDP增速为5%，十年期国债收益率大约为4.3%左右。

美国10年期国债收益率与名义GDP增速（%）

资料来源：WIND，中泰国际

通过分析了楼市、股市和债市，都有一个共同现象，即存在结构性的估值水平偏高。且估值水平偏高并不是基于对未来成长性好的普遍预期，如我们经常讲的P/E/G小于1，那么，结论就是“资产荒”，而且是长期性是资产荒。

为何会出现持续“资产荒”？

过去20年，我曾写过不少有关某些资产价格估值水平扭曲问题的文章，早期如2007年，我主要是从流动性溢价的角度来解释估值偏高现象，最典型的是2007年上证综指创出6000点的新高。当然流动性好的背后与当时A股市值水平过低有关，大量的资金追逐总流通市值偏低的权益资产。

A股作为新兴市场，交易一直非常活跃，如2025年A股市场的年换手率超过四倍，远超港股和全球主要股市，且交易主要集中在中小市值股票上，与西方成熟市场相反，体现了个人投资者市场的鲜明特征。流动性越好，估值“溢价”就越高，这是由于交易活跃导致估值偏高的相对“资产荒”的重要原因。

第二个原因，可能与当前全球步入AI时代有关，这与1998-2001年全球步入互联网时代有类似之处。从美国的纳指表现看，过去10年已经涨了4倍多，我国科技股的涨幅明显偏小。在当前AI大潮愈演愈烈的背景下，投资者的期望值也越来越高。下面这张图就在网上广泛传播，但在当前这些概念股被热捧的背后，或隐藏着风险，历史上似乎没有例外。

尽管高科技板块中亏损企业并不少，但投资者认定相关企业具有高成长属性，故传统的估值方法失去效用，就像在互联网火爆的年代，大家用“市梦率”来替代市盈率，用点击率来替代市销率一样。

第三个原因，也是“资产荒”长期化的根本原因，是货币规模的增速长期超过经济的增速。3月份广义货币M2的余额已经达到353.9万亿元，而2025年的GDP总额是140万亿元。巨量货币要么拉动商品价格的上涨，要么带来资产价格的高估。

但从我国的实际情况看，制造业的增加值占全球约三分之一，除了满足国内需求，同时又大量出口，中国是全球商品出口的第一大国。尽管如此，我国国内的PPI从2011年到2025年涨幅为零，出口价格指数在过去三年累计下跌了19%。

从产能利用率看，今年1季度全国规模以上工业产能利用率为73.6%，比上年四季度下降1.3个百分点，比上年同期下降0.5个百分点，是自2024年一季度以来的最低水平。

历年产能利用率走势（当季值,%）

资料来源：WIND，中泰国际

因此，当实体经济面临供强需弱压力时，固定资产投资增速势必会下降，资金会从实体部门流出，流向金融市场，从而推升了各类金融资产的价格。

中国经济以投资和出口拉动为鲜明特征的增长模式，既具有后发国家的战略定位特征，又蕴含着中国特色的文化基因，因此中国经济当前出现的供强需弱等结构性问题，实际上也是经济高增长过程中难以避免的发展中的问题。为发展经济而降低融资成本，同样会带来金融市场的供强需弱，故部分资金会从实体经济流向虚拟经济中，从而产生了优质资产“荒”。

“资产荒”的背面

“资产荒”现象的持续，实质上是全社会投资回报率的总体下降。如前所述，我国经济的投资拉动特征比全球其他国家更加明显，以支出法计算的投资（资本形成）对GDP的贡献率，长期维持在40%以上，是全球其他国家平均贡献率的两倍左右。

投资从短期看属于内需，即可以形成实物工作量，从而拉动经济增长；但从中长期看，资本形成后成为新的供给，如果需求跟不上，则容易形成产能过剩、储能过剩或运能过剩等问题。

例如，我国高铁总里程占全球约70%，高速和地铁总里程占全球40%以上，这给我国的交通运输业带来了效率提升和居民出行便利，但由于我国总人口减少、城镇化进程放缓、人口老龄化加速，未来人口的流动性必然持续下降。但高铁、高速和地铁等建设的债息成本和养护费用都是刚性支出，不仅使得投资回报率下降，甚至会带来投资部门的债务率上升。

从国际比较看，2025年我国的宏观杠杆率（居民部门+企业部门+政府部门债务余额/GDP）水平已经超过300%，后来居上，超过了美国和欧盟，该水平从全球看都是偏高的。从分类看，居民部门的杠杆率是下降的，民企部门的杠杆率至少是稳定的，故杠杆率水平的上升，主要是政府部门和国企部门。

主要经济体宏观杠杆率变化趋势

资料来源：WIND，BIS，中泰国际

但杠杆率的不断上升并没有带来GDP的同步增长，如上图。如果能同步增长，则宏观杠杆率曲线应该走平。那么，原因在哪里呢？《求是》杂志今年2月份发表的一篇文章《必须坚持投资于物和投资于人紧密结合》揭示，随着基础设施投资边际回报率持续下降，从2008年到2023年，我国增量资本产出率由2.84攀升至9.44。也就是说，拉动GDP增长所需要的投资额越来越高，也就是说，要靠投资拉动经济增大的成本越来越高。

从投资的资金来源分类看，由于居民部门的杠杆率是下降的，民企部门这些年投资负增长，意味着民企的杠杆率至少是稳定的，故杠杆率水平的上升主要在政府部门和国企部门。

2021年四季度，我国居民部门的偿债率（每季度偿债额/可支配收入）达到15.88%的最高点，到2025年三季度已经降至11.7%，但从国际比较看，仍处在偿债率的靠前位置。

居民部门偿债率的国际比较

资料来源：WIND，BIS，中泰国际

那么，出口是否成为拉动经济增长的最好手段之一呢？其实也需要多维度分析。从三驾马车角度看，2025年净出口对GDP增长率的贡献达到32.7%，超过投资贡献的两倍。但从另一个维度看，贡献率那么高，主要是因为进口增速大幅下降。2025年我国以美元计价的出口增速为5.48%，低于全球出口增速7.18%的水平。

而且，从过去四年看，除了2024年中国出口增速高于全球水平外，其余三个年份均低于全球出口增速水平。因为我国的出口数量虽然大，但过去三年出口价格指数（美元）下降了19%，即通过以价换量来获得出口增长。

全球和中国出口同比增速

资料来源：WIND，中泰国际

体现在名义GDP上，则名义GDP增速低于实际GDP，即我国GDP平减指数自2023年二季度起已连续12个季度为负。此外，由于人民币实际有效汇率在过去5年中是贬值的，这就使得我国2022年以来以美元计价的名义GDP增速低于美国。

中美名义GDP增速（%，过去10年）

资料来源：WIND，中泰国际

从消费的角度看，由于居民部门存在较高的偿债率，会影响居民部门的消费支出，今年一季度我国社零增速只有2.4%，城镇居民人均可支配收入同比名义增长4.2%，实际增长3.2%。由此计算，当季城镇居民人均消费支出/可支配收入为58.2%，为2023年一季度以来最低水平。往回看，社零已经有较长时间低于GDP增速了，且与出口偏高增长形成鲜明反差。

我国社零月度增速变化

资料来源：WIND，中泰国际

消费偏弱的原因是多样的，收入增长率、就业率、偿债率及不同收入群体的收入占比等都会对消费带来影响。如我国2011年开始劳动年龄人口就开始减少，但就业率并没有因此而逐年上升，因为机械化、数字化程度在不断提升，2013年以后，我国制造业的就业人口开始下降，但制造业的全球份额却逐年上升。如今已进入AI时代，用工需求或越来越少，目前灵活就业人口已经占总就业人口三分之一左右，年轻人失业率偏高会影响消费。

此外，消费与收入高度相关，而消费的主力是中低收入群体，人口占比总人口60%，但从2013年至2025年，其收入占比始终维持在30%的水平。

2013-2025年：居民收入结构固化现象

资料来源：国家统计局，中泰国际

而且，这种收入结构如果长期维持不变，势必形成居民储蓄率高企，不断给投资增长模式“输血”，近年来居民“超额储蓄”增长明显，2026年3月末我国住户存款余额已经达到174.44万亿元‌。中国国民总储蓄率在2024年为‌42.68%‌，远高于美国（17.32%）、日本（31%）等主要经济体。

2021年以后，我国居民部门“缩表”意愿明显，即表现为存款多增，贷款少增。年度居民新增贷款规模明显下滑，2025年全年仅新增4417亿元，回落至约十年前水平。从今年一季度情况看，居民贷款增长依然乏力。

居民部门新增贷款（年度）

资料来源：WIND，中泰国际

高储蓄率对资本市场而言，无论是融资还是投资，都是有利的。但投资最终都会转化为供给，但需求主要靠中低收入群体的收入来支撑，收入跟不上，供强需弱的格局就很难打破。这就形成了生产者价格指数偏低，零售价格偏低、汇率偏低，企业的毛利率偏低，投资回报率偏低，形成了“核心资产荒”及最终名义GDP增速低于实际GDP增速的独特现象。

因此，资产荒的背面，反映了我国经济面临的一系列结构性问题，而且彼此互成因果。事实上，全球各国都面临着结构性问题，因为经济发展是一个持续的过程，只要不发生动荡，没有推倒从来，经济就需要转型和改革。

事实上，相比其他发达国家，我国经济转型还是非常成功的。从互联网到新能源，从AI到机器人，在全球都处于领先地位。尽管2025年固定资产投资出现了30多年来的首次负增长，但高科技、高技术行业的投资增速还是很可观的。问题在于，这些行业的投资占比还是偏低。

2025年，高技术制造业、装备制造业增加值分别增长9.4%、9.2%，工业机器人、集成电路产量分别增长28%、10.9%；初步测算，集成电路、航空航天、生物医药、低空经济、新型储能、智能机器人等六大新兴支柱产业相关产值已接近6万亿元，到2030年有望再翻一番或更多，扩大到10万亿元以上。

十五五规划也提出了高质量发展和正确的政绩观目标，提出了“从投资于物到投资于物和人的并重”，希望十五五期间这些目标能够得以实现。总之，“资产荒”对于资产的“估值提升是有利的。但对于大部分资产而言，“资产荒”背面这些问题的改善或解决，才是对估值提升基本面的最好支持。

综上分析，不难得出以下粗浅的结论：第一，投资拉动模式在经济发展早期是一条捷径，但到了产能过剩阶段，应该及时切换到消费拉动模式。

第二，均衡发展非常重要，投资与消费相辅相成，消费不足导致投资低效，所谓欲速则不达、有得必有失。如我国一直非常注重出口，且通过价格手段来提高出口竞争力，但从过去四年看，出口额的增速并没有超过全球出口水平。

第三，高质量发展非常重要，2026年全口径财政预算支出接近54万亿元，而GDP的预期目标为146-147万亿，即财政支出占GDP比重超过三分之一。如何提高财政支出的效应和效益是关键。权益市场的繁荣、估值水平的提高，主要靠业绩提升而非靠社会平均投资回报率的下降。

第四，转型与改革需要双管齐下，产业转型升级与市场环境变化、科技发展相关，但经济结构性问题的解决还得靠改革来推进。

本文来自微信公众号： 花生说科技 ，编辑：黑松，作者：李皙寅·花生，原文标题：《在梵蒂冈大小的展馆里，见证汽车界的寒武纪爆发丨车展启示录》

新旧展馆连成一体，8个分层展厅如巧克力般平铺展开，总面积接近梵蒂冈国土大小。两个媒体日、超200场发布会，近乎每小时20场同步发声，所有玩家都在全力争取存在感。

行走其间，我仿佛穿越到5.3亿年前的寒武纪：生命大爆发、物种疯狂试错、多元生态野蛮生长。

今天的车展，正是汽车产业的寒武纪：新旧技术碰撞、中外势力融合、供应链与主机厂权力重构、商业模式迭代加速。喧嚣背后，是中国汽车最真实的进化论——大爆发时代，方向即生死。

在这里，我看到供应链的权力觉醒、外资巨头的快速进化、中外技术平权、人才与科技筑牢底盘。

从野蛮爆发到理性成熟，中国汽车正在完成一次漂亮的进化。而真正珍贵的，从来不是规模与速度，而是兼容并包的格局、长期主义的坚守、共赢共生的智慧——这才是中国汽车献给全球产业的最好答案。

场馆之变：

新旧共生，藏着产业爆发的野心

本届车展最直观的感受，就是大到失控。

16个展馆全部平铺，没有楼层割裂，只有望不到头的产业洪流。整车与零部件混排、豪华与亲民同区、竞品贴身“防守”，整个场馆就是一张高度竞争的生态地图。

空间爆发的背后，是全行业的焦虑与渴望：

从整车、供应链到科技公司、机器人企业，所有与出行相关的玩家，必须在场。这不是简单秀肌肉，而是产业走到新旧交替临界点——燃油基本盘仍在，智能电动已成未来，谁都要抢占属于自己的生态位。

就像寒武纪之初，海洋瞬间挤满生命。

没人知道谁能活到最后，但所有人都明白：不登场，即出局。

权力之变：

供应链走向台前，上演“挟消费者以令群雄”

2025上海车展，我提出零部件企业话语权觉醒汽车零部件厂商，从配角到主角；到2026北京车展，这份觉醒已彻底改写产业权力格局。

最震撼的现象：大量Tier1/Tier2挤进主展馆，要和主机厂平起平坐。

十年前不可想象——供应链只需搞定B端，何须面向消费者？如今逻辑完全变了：企业需要公众认知与资本认可，更学会了英特尔Inside式打法：让用户买车认准电池、智驾、芯片品牌，用C端选择权反向倒逼主机厂。

我第一次真切看到：供应链手握消费者，以令群雄。

宁德时代车展前直接发布整车电池技术匹配标准，从供应商升级为标准定义者，握住新能源“能源牛鼻子”，行业热议的背后，是前所未有的话语权。

华为鸿蒙智行更成为特殊存在：不造车，却让数十款车型排队站台，车企主动官宣“含华量”。华为不碰整车制造，却拿走智能化最丰厚的利润、最短账期、最强话语权。

赛道同样呈现多元繁荣：

地平线在车展展示规模化智驾芯片方案，生态伙伴持续扩容；欣旺达携纯电、混动多路径电池技术亮相，覆盖全品类车型补能需求；卓驭科技本次车展正式发布原生多模态基础模型，舱驾一体方案与红旗实现量产落地；

轻舟智航、商汤绝影、Momenta均带来可量产城市NOA解决方案，算法落地能力持续升级；图达通发布新一代高性能激光雷达，四维图新带来高精度地图底层服务，共同夯实智驾硬件与数据底座；流通领域的车联天下，也在车展展示渠道数字化新模式，以D2C逻辑重构汽车流通链路，助力主机厂直连用户、削减中间成本。

他们的强势逻辑高度一致：握住新能源+智能化的牛鼻子，就能重构产业链金字塔。

从前主机厂定规则，如今供应链定义技术，汽车产业的权力结构，正在彻底翻转。

全球化之变：

从In China For China，到In China For Global

入行11年，我亲历中外汽车关系的三次跃迁：

1.0 In China For China：外资把中国当市场，专为中国适配；

2.0 In China With China：外资与中方合作，本土改良；

3.0 In China For Global：中国成为创新策源地，技术方案输出世界。

这不是文字游戏，而是权力彻底转移。

很多人说外资慢，我亲眼看到的是：他们从不慢，只是在全速适配中国速度。

博世发布L3自动驾驶、线控制动/转向量产、48V整车系统，中国技术反向输出全球；

法雷奥以中国速度落地五合一模块、激光雷达，4300名本土工程师支撑全球创新。

整车巨头变革更彻底：

大众体系（上汽大众、一汽大众、金标大众）给中国团队极高权限，独立开发产品，以中国定义全球；

丰田大幅放权，将中国作为电动化核心试验田，快速跟进本土节奏。

他们的共识清晰：中国是全球最快、最卷、最前沿的市场，在中国赢，才能在全球赢。

中国早已不是外资的加工基地，而是创新源头、标准制定者、技术输出起点。

全球化新范式：

中国技术出海，从卖产品到建生态

如果说外资在加速适配中国，更让我兴奋的是：中国企业已从产品出口，升维到技术出海、生态全球化，不再是低价走量，而是带着核心技术、合规能力、全新商业模式扎根全球。

黑芝麻智能是科技出海的典型样本：A2000早在2025年就已就绪，因算力高阶需通过美国商务部、国防部审查，最终顺利通关。这既是大算力、浮点运算、原生多模态模型的硬实力认证，更是熟悉海外规则、善用合规路径、合法共赢的软实力成熟——不蛮干、不硬闯，用全球规则赢全球市场。

整车出海也彻底告别总代倾销。

零跑汽车走出轻资产、可盈利、深本土化路径：一季度海外销量超4万台，欧洲成核心增长极；放弃总代、亲自运营，成立次年即实现海外盈利，今年Q4将在西班牙启动CKD本土化生产，用全域自研技术赋能全球。

岚图汽车则冲击高端全球化：深耕欧洲、布局中东、攻坚右舵市场，进入40国，下半年推出梦想家右舵版，撕掉“中国车只做性价比”的标签，在豪华腹地站稳脚跟。

中外合资也进入技术平权新时代。浩思动力（吉利×雷诺×沙特阿美）以中国电驱为主路线，甲醇、氢能、纯电、燃油多路径并行，把中国原生技术输出给全球伙伴，平等协作、共享市场，彻底告别“外方技术、中方制造”的旧模式。

我始终坚信：产业最忌零和博弈，全球化最忌赢者通吃。

中国企业变强，不是要垄断技术、吃掉所有市场，而是共生、互补、共赢。你有你的能源路线，我有我的智能方案；不做对手，做同行者，把蛋糕做大，而非抢光蛋糕。这不是妥协，是顶级产业智慧。

产业的终极竞争，是人才与科技的竞争。

吉利在本届车展给出长期主义答案：

一是跨时代跃迁人才计划，面向高中生选拔天赋青年，定向培养AI、新能源、卫星、低空经济人才，在真实场景中解决真问题；

二是千里浩瀚印奇科技赋能，4月24日联合发布Robotaxi原型车，落地L4自动驾驶与舱驾融合，为全球化注入前沿AI基因。

人才打底，科技驱动，这才是全球化走得远的真正底气。

进化论终章：

寒武纪之后，方向正确者长存

寒武纪大爆发最残酷的真相：99%的物种会灭绝。

很多生物强壮凶猛，却因进化方向错误彻底消失；只有顺应环境、找准生态位、核心能力过硬的物种，才能穿越岁月。

北京车展同样如此。

场馆里新物种云集，但残酷筛选已经开始：

死磕错误技术路线的，终将出局；只有营销无技术的，只是昙花一现；固守旧权力结构的，会被用户与供应链抛弃；看不清中国全球化定位的，将退出中心舞台。

中国汽车的寒武纪大爆发，不是终点，而是进化论的新起点。

未来不属于野蛮扩张，不属于赢者通吃，更不属于零和厮杀。

属于方向正确、长期主义、兼容并包、共生共赢的玩家。

站在这片梵蒂冈大小的展厅里，我更加确信：

中国汽车的未来，是进化，不是征服；是共生，不是垄断；是协同，不是孤立。

这，就是2026北京车展，留给整个行业，也应该是中国汽车产业给全球汽车行业最珍贵的启示。

本文来自微信公众号： 华商韬略 ，作者：华商韬略

近日，英国《经济学人》发表题为《中国正赢得人工智能人才竞赛》的文章，指出中国正在全球AI人才竞逐中，逐步扩大对西方国家的领先优势，为赢得AI竞争增加更多可能。

西方媒体并非第一次有这类言论和预期，事实上，他们说得都对。相比算力，电力而言，人才，才是赢得AI竞争的终极筹码，而中国正建立自己的领先优势。

《经济学人》那篇文章抛出了一个判断：在中美竞争中，中国“赢得”AI人才战的方式是：

留住增量，吸引更多存量回流。

先看增量。文章援引了卡内基国际和平基金会的一份报告：

2019年，全球顶尖的AI会议NeurIPS上，华裔研究者的比例是29%，已经超过了美国本土的20%；到了2022年，这个数字接近一半；而来自中国机构的作者占比，从2019年的11%猛涨到28%——虽然还落后于美国的42%，但升势已十分显著。

与此同时，中美之间的紧张关系也在悄悄改变年轻人的选择。STEM专业的中国学生，前往美国读博的概率降了大约15%，毕业后留在美国的概率又降了4%。

过去，最顶尖的中国AI研究者大多把“去美国”当成理所当然的下一步；现在，越来越多人开始把目光留在中国。

种种迹象指向同一个结论：美国正在失去吸引下一代的能力，进而在人才增量上出于被动。

再看存量。

黄仁勋说过一句很直白的话：“美国绝对有可能在AI上落后于中国，因为人才在变。”

所谓人才在变，核心是流向在变，是美国的顶尖AI人才正在流往或回到中国。

2025年3月，齐国君回到中国。他在美国工作了十几年，先后在IBM研究中心、华为美国研究中心、OPPO西雅图研究中心任职，履历漂亮得像教科书；回国后，他全职加入杭州西湖大学，带着一支近20人的团队，组建了“MAPLE实验室”。

差不多同一时候，纯外籍的Alex Lamb也前往中国。这位前微软研究院高级研究员，师从图灵奖得主Yoshua Bengio，在亚马逊、Google Brain和微软研究院都留下过足迹。他宣布加入清华大学人工智能学院，成为了一名助理教授。

顶尖学者的回流只是冰山的一角，更密集的变化发生在产业界。

姚顺雨，前OpenAI研究员，加入腾讯成为其史上最年轻的首席AI科学家；吴永辉，前谷歌DeepMind研究副总裁，去了字节跳动；潘欣，前谷歌大脑研究员，加入了美团……

再往前推两年，杨植麟从卡内基梅隆大学博士毕业后，没有留在美国，而是回到国内创办了月之暗面。如今，成立不过三年的月之暗面已是估值超过180亿美元的世界级独角兽，其大模型也被不少美国初创公司所采用。

值得注意的是，所有这些回流，都不远远不是“为国效力”的口号在驱动，而是最朴素的理由——选择更好的发展环境与空间。

越来越多的顶尖AI研究者发现，“在中国”就是最好的职业路径。

中国拥有发展科创的巨大政策支持，也有一批头部公司和顶尖高校，算力不缺，数据全面，工程体系完整，更重要的是，有大量可落地的应用场景。

而且，中国公司，包括中国资本现在也都舍得为顶级人才投入，给钱、给空间，乃至给权力。不少人在硅谷可能是“螺丝钉”，但回到中国就能独当一面，当负责人。

最重要的是，中国不断涌现的成功案例，大大增加了对美国硅谷人才的吸引力。过去几年，中国涌现出一批10亿美金，百亿美金的AI初创公司，它用真金白银告诉全球优秀人才，这里是实现梦想的理想殿堂。

如今，谈中国的科创人才优势，核心的核心，还在于自身强大的教育体系。

自改革开放，尤其邓小平提出科技是第一生产力以来，中国的理工科教育就一直备受重视。国家不断出台政策支持理工科人才培养，民间也曾长期有着“学好数理化，走遍天下都不怕”的理工崇拜。

这些的积累，为中国造就了一个领先全球的AI人才底座。

现在，中国不但拥有全球最大的高等教育体系，每年培养以千万计的大学学子，而且还约有四成的大学生攻读STEM专业，这个比例几乎是美国的两倍。早在“人工智能”这个词还没流行起来的时候，这片土地就已经为它储备了最庞大的人才池。

当AI的浪潮真的拍过来时，中国的这一优势立刻涌出了惊人的势能。

到今天，全国已有80多所高校设立了AI学院，仅2025年一年，就有包括人大、北理工、西北工大在内的二十多所名校加入这个行列。

五年间，AI专业新增了406个布点，在所有本科专业中增量最大。

其中，清华在2025年扩招了150名本科生，全部进入新成立的通识书院，眼下已有117门课程、147个班级在尝试AI赋能教学；而在另一头，深圳技术大学这样的地方院校，则选择与华为、腾讯、百度联手，把课堂无限延伸，让实习直通产业。

从顶尖名校到普通院校，中国搭起了一座人才培养金字塔——塔尖培养能“开天辟地”的领军人才，塔身和底座则源源不断地输送应用型人才。

教育端的播种，持续在产业端开花结果。2025年，中国企业发布了超过300款AI产品，遍布医疗、教育、物流。其中，其中，DeepSeek以不到150人的研发团队、十分之一的成本，打造出可与GPT-4“掰手腕“的大模型。

但DeepSeek最让人感慨的不是技术本身，而是这支队伍的底色——核心研发团队平均年龄仅28岁。创始人梁文锋曾坦言：

“目前在人工智能领域，前50名顶尖人才可能都不在中国，但也许我们能自己打造这样的人。”

这句话像一枚石子投进湖面，涟漪很快扩散到了招聘市场。

据一家头部AI猎头透露，当下各家都在争抢“C9”院校的高端人才。一位清华大学计算机系的博士毕业后，同时收到了华为“天才少年”项目、某大模型创业公司以及海外互联网巨头的Offer，最终他选择了那家国内创业公司，年薪过百万。

这并非个例。

脉脉数据显示，2025年中国AI岗位的招聘量一年涨了十倍，平均月薪超过六万，一半以上的应届AI岗月薪破五万。大模型算法工程师的起薪，已经超过了不少传统行业老专家的天花板。

市场的热度，反过来推动着教育继续扩张——人才培养、产业吸纳、再反哺教育，一个完整的闭环悄然成形。

而在这套系统的底层，是国家的力量在稳稳托举。2025年8月，国务院印发了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出到2030年，人工智能要全面赋能高质量发展；同月，八部门联合发文，提出要“超常规”构建领军人才培养的新模式。

政策支持不仅是文件上的表态。2024年，中国的研发经费超过了3.6万亿元，投入强度2.68%，已经超过欧盟的平均水平；2025年中央科技预算接近4000亿元，同比增长一成，重点投向人工智能、集成电路这些关键战场。

同时，人社部也在去年发布了42个新工种——生成式人工智能系统测试员是其中之一，同时颁布了73个国家职业标准，为AI赛道上的年轻人画出了清晰的成长路线图。

教育、产业、政策，三股力量交织在一起，让中国的AI人才培养不再是一个个孤立的点，而是一张绵密、可持续的网。当世界还在争论“去哪儿抢人”的时候，中国已经默默搭好了“自己造人”的底座。

这场人才战，赢得的不只是眼前，更是未来十年。

人才培养的底座越筑越厚实，但远没到高枕无忧的时候。这场人才战的叙事里，依然藏着几道绕不过去的坎。

首先，众多顶尖人才还漂在海外。

卡内基基金会追踪了100位在2019年NeurIPS上亮相的中国籍研究者，六年后再看，87%的人还留在美国机构里。

“回流”确实在发生，但还只是“涓涓细流”，星星之火。

美国为什么能留住他们？一来，它从基础研究到技术转化再到产业应用的链条，已经打磨得足够成熟；二来，中国与西方顶尖创新生态之间，还横着一条看得见的“鸿沟”。诺奖、图灵奖的突破，至今仍然高度集中在西方。

中科院院士唐本忠点破了一个尴尬的事实：

“中国在AI领域擅长‘从1到10’的优化升级和‘从10到100’的规模扩张，但在‘从0到1’的原创突破上步履维艰。”他进一步拆解了根源——

我们太推崇实用主义了，科研工作总盯着短期的成果和落地的应用，却忘了基础研究和原创探索才是一切的根。

其次，本土人才的供需矛盾突出，AI产业的人才缺口依然巨大。

2025年，AI技术类岗位的需求比前一年涨了四成。而另一边，真正能驾驭垂直领域大模型训练和优化的人，供需比已经掉到了0.3左右。高性能计算工程师更夸张——0.15，相当于七个岗位抢一个人。

再者，美国政策的不确定性，既是机遇，也是变量。

签证收紧、经费削减、对华裔学者的怀疑气氛，在一定程度上推动了美国AI人才向中国流动。2025财年，H-1B签证的中国留学生中签率跌到了11.7%。Meta、亚马逊这样的科技巨头，已经宣布不再为部分岗位的留学生提供担保；

那些研究半导体材料、AI算法优化的学生，如果研究方向被贴上“受控技术”的标签，连签证都可能拿不到；

美国众议院甚至还提出议案，打算限制中国人在美国从事AI和机器学习相关的职业。

这些变化，都在让年轻一代重新思考“要不要出去”。

但问题的另一面是：这类因素极不稳定。政策会随着选举、随着地缘政治的风向来回摇摆，不能把它当成可以长期依赖的变量。

AI竞争，表面是算力之争、模型之争，乃至电力之争，但真正的底层却是教育体系、产业结构与人口结构的长期较量，人才，才是赢得竞争的终极变量。

人才之战，不是一场百米冲刺，而是一场漫长的马拉松。

曾经，中国不但本土优秀人才有限，而且优秀人才大规模外流。如今，中国不但本土优秀人才涌现，而且还迎来外流人才的回流。

趋势已经逆转，但要真正长期形成超越优势，还任重道远。当下，或许只是这场竞赛的起点。

[1]《评卡内基基金会报告：中美AI竞争中的人才博弈》前海国际事务研究院

[2]《把墙修成路：AI人才跨国流动下的中国公司机会》澎湃新闻

[3]《中国顶尖人才，为何仍留在美国？》IPP评论

本文来自微信公众号： 行业报告研究院 ，作者：玖峰

现在的AI行情，像极了20多年前那个让人心跳加速又手心冒汗的1999年。

我最近拉了个表看了一下，2026年4月，英伟达的市值已经冲到了5.07万亿美元，这几乎顶得上日本一年的GDP。

现在的市场情绪，只要名字里带个“AI”的股票，就被买家疯狂超买。这种景象，跟我复盘1999年纳斯达克泡沫时看到的简直一模一样。

那时候大家疯抢路由器和光纤，现在大家疯抢GPU和HBM存储。但逻辑没变，这就是一场从“硅片”到“原子”的产业大进化。

一、2026年的“算力血栓”：瓶颈正在向下游漂移

很多人还在盯着算力芯片，觉得只要有GPU，AI就能无限增长。

但我查了查2026年Q1的最新数据，发现核心瓶颈已经变了。

英伟达虽然依旧在吃肉，但由于算力过度密集，全球数据中心的“电能分配”和“互联带宽”已经到了崩溃边缘。

我对比了一下1999年和现在的核心资产估值逻辑，大家可以感受一下这种像素级的复刻：

目前的逻辑很简单：第一层“硅基大脑”已经被炒到了天上。

接下来，资金必然会顺着产业链向下流动，寻找那些还没被充分定价的“重工业资产”。

二、1.6T光模块：中国厂商正在吃掉全球的“算力血管”

当算力集群达到万卡、十万卡级别时，数据传输的延迟成了最大的敌人。

这就好比你有了跑车引擎（GPU），但路太窄（带宽），你也跑不起来。

2026年的标准已经是1.6T光模块了。

我拉了一下海关总署和Global Market Insights的最新数据：

2025年全球光通信市场规模大概在134亿美元，而到2026年已经飙升到了154亿美元以上。

在这个赛道里，中国厂商的表现堪称暴力。

在全球前十大光模块厂商里，中国已经稳稳占据了7个席位。

中际旭创、新易盛这些企业的出货量，已经在800G和1.6T领域形成了对美、日厂商的绝对挤压。

这不是靠廉价劳动力，而是靠中国极其变态的工业响应速度。

当海外厂商还在纠结成本控制时，中国厂商的产线已经完成了1.6T的良率爬坡。

三、从硅片到原子：变压器成了AI最后的物理约束

现在的AI基建，已经从“软件代码”变成了“重工挖掘”。

我查了一下2026年4月的最新行业简报，发现一个很离谱的现象：

在美国，一些新建AI数据中心的电力并网申请，排队已经排到了2030年。

甚至有三分之一的开发者因为等不及电网扩容，干脆决定自己建离网发电设备。

算力的尽头不是算法，而是变压器，是那一圈圈缠绕的铜线。

我算了一下2025年中国变压器的出口数据，简直惊人。

出口总值达到了创纪录的646亿元人民币，同比增长了近36%。

更重要的是，单台变压器的出口均价升到了20.5万元，涨了三分之一。

这说明什么？说明全世界都在抢中国的电力基建产能。

因为西门子、ABB这些老牌巨头的交付周期动辄18个月起步，而中国企业靠着全产业链整合，10个月就能交货。

这就是“唯物主义产业论”的威力：

当虚拟世界的算力需求膨胀到极限，它最终必须向物理世界的重工业交税。

四、产业链博弈：高端制造如何决定普通人的饭碗

很多人问我，AI炒作跟普通人有什么关系？

我查了查国内几家电力电子和光模块企业的研发薪酬分布。

2025年到2026年，这类企业的应届生起薪普遍上浮了20%到30%。

这就是产业升级带来的“薪资溢价”。

以前我们只做低端组装，利润被别人拿走；

现在我们在光模块、液冷系统、高压配电这些高门槛环节完成了份额挤压。

每挤掉一家日系或美系厂商，中国的高端就业岗位就多出一大截。

这种从底层向高层的份额反攻，才是中国制造业真正硬核的崛起。

五、冷热博弈：2026年是液冷“暴力渗透”的拐点

如果你在三年前说液冷是主流，大家会觉得你在讲科幻故事；但在2026年的今天，这已经是生存底线。

我拉了个表对比了全球AI服务器的散热方案演进。由于B100、X100这类单片功耗突破1000W的怪物级芯片大规模铺货，传统的风冷已经彻底“退役”。

数据震撼：2024年全球液冷渗透率还只有14%，而到了2026年4月，这个数字已经暴力攀升至40.2%。

份额转移：以前液冷核心组件由台湾厂商垄断，但2025年到2026年，大陆供应商凭借更强的产能响应和定制化能力，接走了近25%的溢出份额。

我算了一下，像英维克这类做精密温控的企业，2026年一季度的毛利率比2023年平均提升了4.5个百分点。这就是“物理约束”带来的高溢价——当芯片烫到没法工作时，散热系统的定价权就比芯片本身还要硬。

六、PCB“去台化”：中国高端多层板的份额收割

在AI服务器的硬件拆解中，PCB（电路板）常被戏称为“电子之母”。但在AI时代，这块板子已经变成了“算力高速公路”。

我对比了海峡两岸在2026年高端PCB领域的出口额变化。2026年3月海关数据显示，中国集成电路及相关组件（含高端HDI、类载板）出口额同比暴涨72.6%，而同期台湾地区的传统PCB厂商却陷入了“增收不增利”的怪圈。

为什么会出现这种反差？

技术层级突破：2026年标准的AI服务器需要28层以上的高层板，中国厂商如沪电股份、景旺电子在良率上已经追平了台系巨头。

供应链闭环：中国不仅能做板子，连上游的玻纤布、铜箔基板的全球产能占比也超过了58%。这种“全要素生产能力”让美系客户在面对地缘风险时，依然不得不选择中国供应链。

七、2026年下半年的冷思考：如何预防“硬着陆”

历史总是惊人的相似，但结局往往会有变奏。1999年光纤神话的破灭，是因为当时的人类根本用不完那么大的带宽；而2026年的AI基建，也正面临类似的考核。

我拉了一下2026年Q2全球Tier-1云厂商（谷歌、亚马逊、微软）的资本开支增速，发现一个微妙的信号：虽然总量还在涨，但环比增速已经从45%回落到了16%左右。

我们需要警惕三个风险点：

库存积压：2025年疯狂抢购的GPU，如果到2026年底还没能产生对应的B端订阅收入，硬件订单会瞬间“断崖”。

能源瓶颈：即使你有钱买GPU，如果电网改造进度落后（目前美国配电变压器缺口仍在扩大），这些硬件也只是“昂贵的砖头”。

地缘扰动：2026年是地缘政治的博弈大年，供应链的单点断裂可能导致整个基建周期被迫停顿。

八、总结：唯物主义视角下的胜负手

我始终认为，这一场AI大周期，是人类历史上第一次大规模将“数字逻辑”转化为“物理实体”。

当资金从第一层的“硅基大脑”向第七层的“能源原子”扩散，中国制造业实际上是完成了一次从边缘向核心的合围。

结尾：

AI不是软件公司的自嗨，而是一整套从能源到应用的工业革命。1999年的灰烬中诞生了亚马逊和腾讯，2026年的基建狂热中，也必将诞生真正掌握“硬核资产”的巨头。

我们要做的，就是在资本疯狂追逐虚无的估值时，握紧手里那些能让世界转动起来的“变压器”和“液冷排”。

本文来自微信公众号： ToB老人家 ，作者：王戴明

上市ToG软件公司浪潮软件，刚发布了2025年年报。

我看完第一反应是：这不是一份财报，这是一份病历。

营收11.55亿，同比下滑38%，亏损2.67亿，净利润同比暴跌2057%。浪潮软件把原因归结为：客户资金紧张、项目延期。

我理解这种心态。换我是管理层，也想把锅甩给外部环境。

但说一句得罪人的实话：外部环境确实有很大影响，但病根还是在自己身上。

先说外部环境这部分，浪潮没说错。

这两年，软件群的好多ToG从业者都跟我说过类似的话：政府客户的钱越来越难拿了。

原来谈好的项目，招标一拖再拖；好不容易中标了，验收卡着不过；验收过了，回款又遥遥无期。

这不是浪潮一家的遭遇，是整个ToG软件赛道的普遍现象。

政府预算收紧，资金优先保民生，IT建设这种“非必要开支”一减再减，但市场竞争却越来越激烈。

这就导致收入端承压，毛利率下滑，这部分浪潮确实是受害者。

但问题是：外部环境只解释了一半。

另一半，是浪潮自己造成的。

看几个数字：在收入同比下滑38%的背景下，销售费用逆势增长了17%，研发费用则仅下滑了约7%。

为什么？

因为浪潮在押注AI转型。财报里提到的"灵犀智能体平台"、"数字人开发平台"，都是这两年重点投入的方向。方向没错，但AI研发是烧钱的，短期内很难变成收入。

同时，虽然营收大幅下滑，但销售团队还得继续维护客户关系、跑新项目，销售费用也降不下来。

结果就是：收入端在失血，成本端在放血，两头同时挤压，利润才会暴跌成这个样子。

这不是单纯的"政府没钱"，是自己也在承受转型的阵痛。

但真正可怕的不是转型阵痛，而是转型到底能不能成功？

一个朋友说了一句话，我印象很深：

"以前觉得政府客户稳，现在才明白，稳的是关系，不是生意。"

这句话说出了ToG赛道一个根本性的问题：很多厂商这些年积累的，不是产品能力，不是技术能力，而是关系网络。

关系网络在行业顺风的时候是资产，能帮你拿单、守住地盘。

但一旦行业逆风，客户预算收紧，关系再好也拿不到钱；想转型，又发现自己没有真本事。

这才是最悲哀的地方。

对比一下美国的Palantir，其早年也是高度依赖政府业务，美国情报机构、军方是它的核心客户。

但它在服务政府客户的过程中，打磨出了本体论和基于本体论的Foundry平台。

所以当它开始向商业市场转型时，这套能力就成了核心竞争力。结果，Palantir的商业业务增速远超政府业务，商业业务收入未来大概率会超过政府业务。

反观国内的ToG厂商，如果这些年积累的主要是"怎么搞定甲方领导"，而不是"怎么解决客户的业务问题"。在这种情况下要转型，谈何容易？

当然，ToG赛道并没有彻底完蛋，政府永远需要数字化。但是未来几年大概率会越来越难，有几家厂商能熬过来呢？

说白了：靠关系活着，关系一旦失效，就什么都没有了。

浪潮这份财报，不过是把这个真相，血淋淋的呈现出来罢了。

本文来自微信公众号： 凤凰网财经 ，作者：公司研究院，原文标题：《上市公司遭证监会立案调查 业绩“塌方”巨亏超2亿》

近日，资本市场的聚光灯再次投向一家老牌上市公司。

4月24日，神马实业股份有限公司（600810.SH，下称“神马股份”）公告披露，公司因涉嫌信息披露违法违规，收到中国证券监督管理委员会的《立案告知书》。

此次立案，距离公司上次收到地方证监局的监管警示函仅过去5个月，意味着针对该公司的监管关注已从地方局的行政监管措施，升级至更高层级的执法调查。

而就在立案公告发布前三天，公司刚刚披露了一份归母净利润同比暴跌888.63%的惨淡年报。历史财务造假污点未消，新一轮信披调查接踵而至，叠加主营业务深陷亏损泥潭，这家曾经的尼龙66产业链龙头，正面临自上市以来最严峻的合规与经营双重考验。

公告截图

01

涉信披违规，早有前科

根据神马股份发布的公告，公司目前正处于被证监会立案调查的阶段。

尽管公告未明确披露本次立案调查所涉事项的具体细节，但结合公司近期的监管记录，市场与专业分析普遍认为，其直接诱因很可能源于2025年发生的一起重大关联交易信息披露违规事件。

回溯至2025年11月，河南证监局曾向神马股份出具行政监管措施决定书，对公司及相关责任人采取出具警示函的监督管理措施。经河南证监局调查发现，神马股份与控股股东中国平煤神马控股集团有限公司及其下属企业开展的融资租赁业务，在2025年1月至9月期间实际发生额高达19.4亿元。这一金额，不仅超出了公司年度预计发生额4.4亿元，更占到公司2024年经审计净资产的6.14%。

根据《上市公司信息披露管理办法》及公司内部相关章程的规定，此类关联交易本应履行必要的董事会或股东大会审议程序并及时对外披露。然而，神马股份未就上述超额部分的关联交易履行规定的审议程序和信息披露义务，构成了违规。

神马股份在信息披露方面的疏漏，并非孤立事件。在本次立案调查前，公司对定期财务报告的频繁更正与修正，已然敲响了警钟。据《每日经济新闻》报道及公司相关公告，神马股份在近期对多份财务报告进行了“打补丁”式的更正。

公司坦承，在财务核算过程中，部分子公司存在未及时将达到预定可使用状态的在建工程转入固定资产，从而导致少计提折旧的情况；同时，也存在将不符合资本化条件的支出计入了在建工程的问题。这些会计处理错误，直接影响利润的准确性。为此，神马股份对2024年年度报告、2025年第一季度报告、半年度报告及第三季度报告中的相关财务数据进行了追溯更正。

更为市场诟病的是，在2025年年度业绩预告这一关键信息披露节点，公司上演了“变脸”戏码。2026年1月，神马股份首次发布2025年年度业绩预亏公告，预计净利润约为-1.49亿元。然而，到了2026年4月，公司发布更正公告，将预计净利润大幅向下修正为-2.21亿元左右，误差超过7000万元。对于如此重大的业绩预测偏差，公司的解释是“公司在披露2025年年度业绩预告阶段，年度审计工作尚未全面展开。根据目前预审情况，公司对业绩预告进行相应调整”。

此次立案调查，让大约十年前那场震动市场的财务造假案再度回归大众视野。

2016年12月，河南证监局下达的行政处罚决定书显示，经查实，神马股份在2014年年度报告、2015年半年度报告中，通过虚增购销业务的方式，大规模虚增营业收入。其中，2014年虚增营业收入高达53.4亿元，2015年上半年虚增营业收入25.1亿元。与此同时，公司还存在未按规定披露关联交易的违法违规情形。

最终，神马股份被中国证监会责令改正、给予警告，并处以40万元罚款，相关责任人员也受到了警告和罚款的处罚。

02

业绩四年颓势，终现巨亏

如果说信息披露违规是公司治理的“内伤”，那么经营业绩的急剧恶化则是摆在明面上的“外伤”。

就在收到立案告知书的三天前，神马股份发布了2025年年度报告。报告显示，公司2025年实现营业收入125.80亿元，较上年同期下降9.94%。更令人震惊的是盈利指标：归属于上市公司股东的净利润为-2.17亿元，相较于2024年同期盈利的2746.66万元，同比暴跌888.63%，基本每股收益也降至-0.22元/股。公司2025年归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润低至-3.92亿元。

神马股份2025年年报截图

拉长时间轴观察，神马股份的盈利能力下滑轨迹十分清晰：2022年，公司归母净利润尚为3.99亿元；2023年，降至1.49亿元，同比下滑超六成；2024年，进一步缩水至3352.98万元，同比再降近八成；直至2025年，业绩最终“跌穿地平线”，出现超2亿元的巨额亏损。连续四年的业绩滑坡，最终以“由盈转亏”且亏损幅度急剧放大告终，公司主营业务陷入深度困境。

对于业绩的“塌方”，神马股份在年报中将主要原因归结于外部环境：“业绩下滑主要受行业周期波动、原材料价格上涨及市场需求疲软等外部因素影响。”这些解释，部分反映了公司所处的尼龙（特别是尼龙66）产业链的现实。

神马股份是中国尼龙66行业的传统龙头，其前身为1977年开工建设的河南平顶山锦纶帘子布厂，1994年即登陆上海证券交易所。公司是全球少数具备从煤焦化副产品苯，到最终产品尼龙66工业丝、帘子布全产业链生产能力的企业之一，产品广泛应用于汽车轮胎、工程塑料、安全气囊面料等领域。

然而，昔日的技术壁垒和全产业链优势，正遭遇严峻挑战。公司在年报中分析指出，2025年，全球尼龙产业面临“投资过热、同质化竞争加剧”的挑战，产品价格持续下行。尤其是在己二酸（尼龙66关键原料之一）等细分市场，全球产能扩张虽然趋缓，行业进入整合期，但总体呈现供大于求的态势，短期仍面临产能消化压力。下游汽车及轮胎行业的需求波动，进一步加剧了公司的经营压力。在行业“内卷”加剧的背景下，神马股份的产品毛利率被严重挤压，主营业务造血能力大幅衰减。

深入剖析2025年财报可以发现，神马股份的亏损背后，还隐藏着对非经常性损益的高度依赖。年报显示，2025年公司非经常性损益项目合计贡献了1.75亿元的收益，其中最主要的构成是计入当期损益的政府补助，金额高达2.26亿元。这意味着，若扣除巨额政府补助等非经营性收益，公司主营业务的实际亏损程度比报表显示的更为严重。

面对经营困局，神马股份管理层采取了降薪措施。年报显示，2025年全体董事、监事和高级管理人员实际获得的报酬总额较上年下降了41.69%。董事长李本斌未在公司领取薪酬，仅在关联方获取报酬。这一举动虽显示出管理层与公司共度时艰的姿态，但对于扭转数亿元的亏损而言，无异于杯水车薪。

当前，神马股份正站在危险的十字路口，立案调查的序幕已拉开，神马股份将交出一份怎样的答卷，市场正屏息以待。

参考资料：

《神马股份，被立案调查》，澎湃新闻

《神马股份：立案调查叠加业绩暴亏，老牌尼龙龙头深陷合规与经营困局》，经理人杂志

《600810，遭证监会立案，多份财报曾“连打补丁”！去年净利暴跌888%，亏损2.17亿元》，每日经济新闻

《突发！000716、600810，被证监会立案》，证券时报

本文来自微信公众号： 餐企老板内参 ，作者：内参君

小火锅在县城“翻红”

老家在河北县城的小羽，发现记忆中的旋转小火锅，在这一两年又翻红了。

以前回老家县城，和朋友们约着吃点有意思的，很多时候都会选择旋转小火锅。岁月辗转，如今又开出了许多新店。

在唐山丰南，一个县城的小火锅的门店数量达到10余家。农小锅、龍歌自助小火锅等连锁品牌，扎堆进驻县城商圈。而大量无品牌、小规模的旋转自助小火锅，则盘踞在街边社区。

无独有偶，江苏江阴的街头巷尾，如今散落着近10家小火锅门店。既有龍歌自助小火锅这类连锁品牌，也有一众本土的旋转自助小火锅门店。

小火锅在县城市场，正在快速扩张。

根据行业公开数据，截至2025年11月，全国小火锅门店数量已突破5万家，占据火锅总门店数的10%，市场规模逼近400亿元，同比增速达14%。

从地域分布看，三线及以下城市小火锅门店占比已超60%，其中县域市场门店增速连续两个季度高于一二线城市，成为拉动行业增长的核心引擎。

不少小火锅连锁品牌都在县城市场狂奔。围辣小火锅超八成门店扎根三四线城市与县域市场；仟味一鼎的门店三线及以下占比75%，其中县城是主力。

就连深耕高线城市的头部餐饮巨头也进入了县城。2025年，海底捞收购的自助新品牌举高高自助小火锅，精准瞄准低线城市的高性价比消费需求，将人均消费控制在60元区间，顺利打入慈溪、海盐等一众经济强县。

此外，一些特色细分品牌同样瞄准县域红利。主打云贵山野鲜货的钱山岭・云贵自助小火锅，相继落地威海文登区、张家港、常熟等多地县级市场，以地域特色食材为切口，在同质化的小火锅赛道中寻找新的生存空间。

县城小火锅的十年进化

正如小羽所说，十多年前，旋转小火锅就已在县城零星冒头，彼时的它，多是夫妻店模式，比较缺乏规范化。

最早一批小火锅品牌，不少都是从县城起家的，围辣小火锅、龍歌自助小火锅皆在此列。它们起初非常低调，靠着极高的性价比、低成本的经营模式，在县域市场悄然扩张。即便到了2022年，围辣小火锅已拥有500家门店，在县域市场颇具规模，却依然少有人知，直到近几年，它完成了深度品牌升级，才算真正走进公众视野。

近年来，这些早期就扎根于县城的小火锅品牌，发展迅猛。单单去年，龍歌自助小火锅就开出了300多家新店。而围辣小火锅更是成为了首个破千店规模的小火锅品牌，如今已有1700多家门店。

同一时期，一围肥、蛮涮等一大批从新一线、二线城市商场起家的小火锅连锁，开始进入下沉市场，将中高线城市的品牌理念、标准化运营模式，带入这里。

多股力量的合力，打破了县城小火锅零散、缺乏品牌化的格局。

而小火锅之所以能在县域市场扎根、进化，本质在于其与生俱来的“性价比基因”，与县城的消费生态、经营环境深度契合。

对预算有限、抗风险能力偏弱的县城创业者来说，小火锅投资门槛低，是比较容易进入的餐饮创业赛道。就拿人力成本来说，以一间50平米的门店为例，仅需3-5人便可支撑日常运营，对比传统火锅店，人力配置往往需要6-10人。两相对比，人力成本近乎缩减一半，极大降低了中小创业者的运营压力。

而对于县城消费者来说，小火锅人均消费稳定在20-50元区间，能用较高的性价比获得吃火锅的快乐与情绪价值。在消费场景相对单一的县城生活中，一顿热气腾腾的火锅，已经算是普通人触手可及的消费升级。

不仅是价格与成本的优势，品牌化的旋转自助小火锅，更以新鲜感与体验感，抓住了县域年轻群体的消费心理。

一位江苏县域餐饮老板坦言，“现在小年轻都不是冲着你的口味来吃的，情绪价值要提供，环境服务这些都要配套跟上。”这也是县域小火锅走红的底层逻辑。

生存迷局

在繁荣的B面，县城小火锅依然面临不少难题。

其一，是小火锅一直以来都面临的品质难关。

由于县域消费者对价格高度敏感，价格战成为核心竞争手段。不少门店依然以惯用的“牺牲品质换客流”的模式运营，很容易透支消费者信任。有消费者在社交平台吐槽：“县城的一些小火锅肉类都以合成制品为主，海鲜是长期冷冻的低端制品，不会想去复购。”

其二，则是旋转自助小火锅社交场景不足，对于以家庭消费为主的县城来说复购成挑战。

此外，旋转小火锅依靠一人食场景走红，但环形座位天然阻隔社交互动。然而，县城的核心消费客群是家庭客群。旋转小火锅各自为食的模式缺乏传统火锅的烟火气，难以适配朋友聚会、家庭聚餐等主流消费场景。

效率不足，更是让小火锅陷入了“两难”境地。在县域市场，小火锅的复购表现甚至不及麻辣烫，难以形成稳定的消费群体；同时，作为快餐品类，小火锅的出餐效率又相对较低，既无法满足快餐消费者的高效需求，也难以凭借体验感留住追求品质的食客，最终陷入高不成低不就的尴尬。

再来，县城消费人群消费地点高度集中化，容易陷入同品类内卷。

一位在河北县城开餐饮店的老板提到，“全县人可能都在一两条街上购物”。这种集中化带来两个后果：一是工作日客流断崖式下跌，二是周末和节假日客流过度饱和。他直言，自己的店开在商场步行街，“客流高峰是周末，一到工作日就门可罗雀。”

据这位老板观察，去年一个小县城里开出了五六家小火锅，现在很多都已经关门了，“顾客都不够用了，本来复购就不高，现在还很多店分流。”

54万亿县域经济，

还是黄金机会吗？

当一二线城市餐饮陷入租金高、人工高、竞争激烈、高开高关的存量厮杀，广阔的下沉市场正成为新兴餐饮品牌突围、成熟品牌稳增长的沃土。

《2026中国中式餐饮白皮书》数据清晰印证这一趋势：近三年，一二线城市餐饮门店占比持续走低，而五线及以下城市门店占比从2023年的39%，2025年提升至约44%，成为拉动行业增长的强劲板块。

餐饮向低线城市集中，背后是县域经济的强力支撑。《中国县域高质量发展年度指数报告（2024）》显示，截至2024年底，中国县域经济总量达54万亿元，占全国GDP近40%，庞大的人口基数与稳步提升的消费能力，为餐饮下沉提供了坚实底盘。

从以上这2组数据来看，小火锅围攻县城仍有很大的机遇，但机会也越来越向头部品牌集中。

县城市场绝非“降维打击”，它要求品牌真正理解县域生态，在极致性价比与可持续品质之间找到平衡点，在标准化与本地化之间建立灵活机制。

参照茶饮品牌进入县城的节奏来看，能够将供应链做到更高效、更稳定的品牌，更容易打开市场并长久立足。

火锅赛道的供应链虽已相对成熟，但要把物流网络渗透到广袤县城，同时保障食材高效、新鲜、低成本送达，仍是一道现实难题。由此来看，县城小火锅虽然能借着当下的行业风口快速跑起来，但短期内，更容易形成区域分割的局面，跑出一批强势的区域龙头。

本文来自微信公众号： Linda产业笔记 ，作者：Linda 梁领

从服务器CPU 99.2%市占率到差点被收购，再到连续六个季度超预期

十年前的英特尔是什么地位？2016年第四季度，Mercury Research的数据显示，英特尔在服务器CPU市场的份额是99.2%。不是夸张的修辞，是真的只有0.8%的服务器CPU不是英特尔做的。

那是一个人的游戏。

然后AI来了，GPU取代CPU成了算力的核心，英伟达从一个做游戏显卡的公司变成了全球市值最高的芯片公司，黄仁勋的每一次演讲都能让全球科技股跟着震荡。而英特尔呢？股价从2024年高点腰斩再腰斩，市场上天天有人讨论它会不会被高通收购，前任CEO基辛格被董事会赶走，“英特尔还能活多久”一度成了硅谷茶余饭后的话题。

4月24日，英特尔发了今年一季度的财报。当天盘后股价飙升19%，第二天继续涨，盘前一度冲到30%，收盘大涨22%左右，一天增加了640多亿美元的市值。

从“快死了”到一夜暴涨22%，英特尔这两年到底发生了什么？

一、一份让所有人闭嘴的财报

先说数字。一季度营收136亿美元，同比增长7%，比华尔街的预期高出了14亿，分析师预期的是123.6亿。调整后每股收益0.29美元，市场预期是0.01美元。不是多赚了一点点，是多赚了29倍。这已经是英特尔连续第六个季度超出预期了。

更让市场兴奋的是二季度的指引，预计营收138到148亿美元，市场预期是130.7亿。一个季度超预期可以说是运气，连续六个季度超预期就是趋势了。而且给出的下一季度指引还继续超预期，这说明管理层对接下来的订单是有底气的。

但这份财报也不是没有暗面。按照通用会计准则算，英特尔一季度净亏损37亿美元，不是赚钱了，是亏了37亿。而非通用准则下净利润是15亿美元。两个数字之间差了50多亿，这个巨大的落差，来自重组费用、资产减值和一次性支出，都是前几年留下来的旧账。

英特尔一面在经营端修复，一面在财务上出清历史包袱。最危险的时候可能已经过去了，但旧账还没有还完。

二、CPU在AI时代的命运反转

英特尔翻身最核心的逻辑，不是某一款产品卖得好，是一个行业级的认知在发生变化，CPU在AI时代的角色被重新定义了。

过去两年所有人都在说同一句话：AI时代GPU是王，CPU是配角。英伟达的H100、A100、B200是AI训练的核心，CPU只是负责调度和管理的辅助角色。这个判断在AI训练阶段是对的，训练大模型确实主要靠GPU的并行计算能力。

但AI正在从训练阶段进入推理和部署阶段，而推理对CPU的依赖比训练大得多。英特尔CFO津斯纳在财报电话会上提了一个很有意思的数据：过去AI服务器里CPU和GPU的配比大约是1比8，现在这个比例已经接近1比4。

GPU的占比在下降，CPU的占比在上升。原因很简单，当AI从实验室走进企业的真实业务场景，系统级的调度、内存管理、数据预处理、安全合规这些工作都需要CPU来干。

GPU算得再快，如果没有CPU在旁边做调度和管理，整个系统跑不起来。英特尔数据中心与AI事业部（DCAI）一季度收入51亿美元，同比增长22%，利润率31%。管理层说服务器CPU行业和公司自身的出货量都将保持双位数增长，而且这种趋势可能延续到2027年。Xeon 6和Granite Rapids在持续推进，Google、英伟达DGX Rubin、SambaNova都是客户或合作伙伴。

英特尔用这份财报告诉市场：AI不只是GPU的游戏，CPU从来没有出局。

三、代工：最大的赌注，也是最大的悬念

如果说CPU业务是英特尔翻身的基本盘，那代工业务就是它押上未来的那张牌。

英特尔的代工业务（Intel Foundry）一季度收入54亿美元，同比增长16%。听起来不错，但拆开来看就没那么乐观了。经营亏损24亿美元，外部客户收入只有1.74亿。也就是说，代工业务的绝大部分收入还是自己内部的订单，真正的外部客户极少。这跟台积电完全靠外部客户吃饭的模式差距巨大。

但市场依然对代工业务给了很高的期待，原因是两个技术节点：18A和14A。Intel 18A是英特尔追赶台积电的关键制程，已经开始落地。14A更让人关注，特斯拉已经采用了Intel 14A。当特斯拉这种级别的客户愿意用你的制程，就意味着你的技术可信度被全球顶级客户认可了。

先进封装是另一个亮点。英特尔管理层在电话会上说先进封装需求正在变成“每年数十亿美元”的业务。AI芯片越来越复杂，单一芯片装不下所有功能，需要把多个芯片封装在一起，这就是先进封装的价值。英特尔在这个领域积累了几十年的经验，这是台积电和三星不一定能轻易复制的。

代工业务目前还在亏钱，而且亏得不少。但它是英特尔从“卖CPU的公司”变成“全球第二大芯片制造商”的关键一步。如果18A和14A能持续获得外部客户的订单，代工业务的亏损会逐步收窄；如果外部客户没来，那24亿一个季度的亏损就是一个无底洞。这是英特尔最大的赌注，也是最大的悬念。

四、陈立武做对了什么

聊英特尔的翻身绕不开现任CEO陈立武。他是2025年3月从凯登斯（Cadence Design Systems）被挖过来的，接替被董事会赶走的基辛格。陈立武到任之后做了几件关键的事。

第一，大幅裁员和缩减开支。英特尔在2024到2025年间裁了超过1.5万人，关停了多条低效产线，把资源集中到AI相关的高增长业务上。

第二，重新定义英特尔的战略叙事。不再跟英伟达比GPU，那是一场打不赢的仗，转而强调CPU在AI推理端的不可替代性，以及代工业务的长期价值。

第三，在产品执行力上下狠功夫，连续六个季度超预期不是靠PPT讲出来的，是产品交付和客户拓展实实在在做出来的。财报电话会上陈立武说了一句话，大意是：AI正在从基础模型向推理和代理式应用演进，这个变化显著推高了对CPU、晶圆和先进封装产品的需求。

他没有试图论证英特尔在AI时代比英伟达更强，那是自欺欺人。他论证的是英特尔在AI时代依然重要，而这个论证，这份财报已经给出了足够的数据支撑。

五、翻身了吗？

英特尔的股价在财报发布后两天内涨了超过20%，市值增加了640多亿美元。英伟达同一天也创了历史新高，重返5万亿美元市值。AMD跟着涨了12%。整个半导体板块集体狂欢。

但冷静下来看，英特尔真的翻身了吗？网上有篇分析说得挺到位：这份财报说明的可能不是一个“王者归来”的故事，而是一个半导体老兵终于证明自己在AI时代还没有被彻底边缘化。

从99.2%的服务器CPU份额到差点被收购，英特尔过去几年经历的是一次自由落体。现在这个自由落体停住了，开始往上走了，但离回到以前的位置还差很远。

代工业务一个季度亏24亿美元，外部客户收入只有1.74亿，这个业务离跑通还有很长的路。GAAP口径下净亏损37亿，旧账还在出清中。PC业务虽然酷睿Ultra带来了复苏，但全球PC市场的增长空间本身就有限。

英特尔最危险的时候过去了，但它还没有走出危险区。不过对一家差点被宣判死刑的公司来说，没有被边缘化本身就是一个了不起的成就。

在英伟达市值5万亿、全世界都在讨论GPU的时代，英特尔用六个季度的超预期业绩证明了一件事，AI时代不只需要GPU，也需要CPU，而在CPU这个领域，英特尔还是那个绕不过去的名字。

22%的暴涨不是终点，也不是起点，是市场对一个60年老牌公司说了一句：你还活着，而且活得比我们以为的好。

至于能不能真正翻身，答案在18A和14A的订单里，在代工业务什么时候不再亏钱里，在下一个六个季度还能不能继续超预期里。

本文来自微信公众号： 游戏茶馆 ，作者：茶馆小二儿

随着技术的日新月异，游戏开发商对于画面的雕刻越来越拟真：灵动的发丝，能看到毛孔的皮肤细节，近乎真实的光影效果......几乎每个月都有新的技术专利出现，目的就是为了能更贴近真实的3D世界一点。

然而，一只“侦探老鼠”却反其道而行，不依赖任何逼真的枪械建模，甚至连敌人都是平面，整个游戏像是在观看一部30年代的手绘橡皮管动画。这样看似“老掉牙”的美术风格和设计，却在4月16日上线后狂揽3378份评价（数据截止4月20日中午12:00），达到了好评如潮。

更戏剧性的是，做出这样成果的游戏，在IGN的测评中只拿到了6分的“尚可”。

一款游戏的媒体评价出现如此悬殊的分化并不多见。这背后究竟是单一媒体的判断失误，还是评价体系本身的结构性困境？要回答这个问题，需要先理解这到底是一款怎样的游戏，以及它为何天然地容易引发评价分歧。

今天，就让我们一起聊聊《神探杰克鼠》。

01

黑白，还是彩色？

《神探杰克鼠》的开发商Fumi Games来自波兰华沙，发行商为澳大利亚的PlaySide Studios。团队起点极为微型，最初仅有5人。

游戏并非某个商业策划的产物，而是美术总监兼首席动画师Michal Rostek在本职动画工作之余开展的个人项目。值得一提的是，Fumi Games最初是一家动画工作室，在新冠疫情期间因波兰动画行业大量合同取消而转型游戏开发，这一基础奠定了团队在手绘动画方面的突出能力。

真正的转折点来自一次无心插柳的传播。程序员在TikTok上发布了一段开发幕后视频，意外火爆，吸引了全球大量玩家的关注。

Michal Rostek在IGN First访谈中回忆了一个颇具戏剧性的故事：上班路上在地铁遇到一位朋友，朋友告诉他“我在游戏网站上看到一篇文章，有人在做一款游戏，很像你想做的那种。”

而那个游戏，正是他自己正在做的《神探杰克鼠》。

也许正是因为这种奇特的传播路径，反而奠定了《神探杰克鼠》的玩家基础。他们没有依靠大规模的营销和推广，用这款游戏独特的美术表达在社交媒体上吸引了许多人驻足观看，自发生长出来了愿意期待的玩家群体。这也为后续商业游戏媒体和玩家评价的两极分化埋下了伏笔。

在开发过程中，团队面临过一个关键的艺术方向抉择：是否要做成彩色？

当时社区中有不少声音认为，“挺有创意的，但是你们应该做彩色”，毕竟此前从未有人用纯黑白风格制作过卡通画风的FPS游戏，而技术力的更迭让人们也早已习惯了充满彩色的世界，这种甚至百年前流行的黑白风格，处理稍有不慎便被打上“小众”“冷门”的标签，很难留住基本盘。

但Fumi Games的CEO兼创始人Mateusz Michalak和团队从未动摇过。“我们从来没想过加入任何彩色，”Michalak在IGN First访谈中坦言。

对于Fumi Games来说，最主要的灵感之源就是橡皮管动画这种风格本身。其中影响他们最深的是创造了很多优秀的角色，比如贝蒂小姐、大力水手的费雪工作室（Fleischer Studios）。

在预研阶段，工作室差不多看完了他们能找到的每一集《大力水手》，从中汲取了很多环境和角色设计方面的灵感，以及那个年代相对而言较为暴力的动画片，都成为了战斗设计的灵感素材。

再加上玩家群体对于游戏画风的好奇和不排斥，Fumi Games决定坚持橡皮管动画的风格。

然而这一决策带来了巨大的技术挑战，尤其是在玩家指引和寻路方面。“在彩色游戏里，实在没招了加点黄色或者其他颜色的标记就行，但我们不行，”他说，“为了只用黑白两色完成本作，我们学了很多新技能”。

Michalak坦言，在动画制作上，团队使用电脑辅助提升效率，但核心技法仍忠实于上世纪三四十年代的逐帧手绘传统。据他估算，如果完全采用传统的纸笔流程，开发周期将以“年”为单位计算。在复古技法与现代效率之间的反复拉锯，贯穿了整个开发过程。

这段开发历程之所以值得详述，是因为它揭示了《神探杰克鼠》的一个核心特质：这款游戏从立项之初就是一个“反主流”的产物。它的美术风格不是商业策略的结果，而是创作者审美偏好的坚持。这种气质渗透进了游戏的方方面面，也为后来评价的两极分化埋下了伏笔。

02

1930S的画风，2020s的体验

游戏体验下来，可以感受到《神探杰克鼠》只是画风复古，玩法和呈现却一点不复古。

《神探杰克鼠》的故事发生在一座由拟人化啮齿动物构成的架空都市“鼠堡”（Mouseburg）之中。玩家扮演私家侦探杰克·佩珀（Jack Pepper），在一桩看似普通的失踪案中逐步卷入盘根错节的阴谋网络。游戏实际采用的是一条更加经典的线性侦探叙事脉络，主角也并非因“被列为嫌疑人”而被动破案，而是以一名侦探的专业身份主动追寻真相。

射击系统是游戏最核心的体验模块。武器库从手枪开始，逐步解锁汤普森冲锋枪（游戏里称为“詹姆斯枪”）、霰弹枪、炸药，以及极具创意的特殊武器如“去漆器”——发射某种胶状物质，能溶解敌人血肉只剩骨架。

《神探杰克鼠》的视觉灵魂在于“纯手绘的橡皮管动画”。团队使用的是上世纪三四十年代的橡皮管动画制作技法，逐帧手绘完成所有动画。这种风格的核心特征是夸张的弹性变形，角色的四肢可以被拉伸到夸张的长度再弹回，面部表情可以极度扭曲，一切物理规律都为喜剧和动效服务。

因此，溶解过程配上纯手工绘制的动画效果，没有让人觉得恐怖，反而有一种黑色幽默的效果。

值得一提的是，游戏中的每把武器都有检视动画。因采用没有骨骼设定的橡皮管风格，原本应该坚硬笔挺的枪械看起来非常“Q弹”，甚至枪管还会跳动，进一步加深了喜剧感。

游戏的射击手感被公认为“流畅且成熟”，复刻了《雷神之锤》的复古射击玩法。在机动性方面，主人公杰克拥有二段跳、冲刺、旋转尾巴浮空悬停、滑铲等动作组合，构成了一个兼具速度感与技巧性的战斗系统。

在FPS最重要的射击反馈上，由于敌人和枪械都是2D设计，动画的制作就变得尤为重要。这也是《神探杰克鼠》最出色也是最自豪的部分，他们用大幅度和夸张的动画表现来完成击杀反馈这一环，敌方被击倒的动画变化弥补了射击确认感的不足，不让玩家觉得子弹像打在棉花一样无力。不同的击杀方法和击杀距离会呈现出不同的动画效果，不至于在游玩过程中感到反馈的枯燥重复。

主线流程约12至20小时，全收集可达25至30小时。音乐方面采用原创大乐队爵士配乐，由真实管弦乐团演奏，有效强化了1930年代的沉浸氛围。

整体而言，《神探杰克鼠》试图在一个极度风格化的视觉外壳之下，提供一套成熟度较高的现代FPS体验。但它同时承载着多种类型元素：橡皮管动画的喜剧感、黑色电影的侦探叙事、快节奏的竞技场射击，而这些元素之间的化学反应正是评价分歧的核心所在。

03

冰火两重天

被众多玩家期待的《神探杰克鼠》在媒体评分层面却呈现出罕见的极端分化，也引起了一场有关游戏评价体系的讨论。

《神探杰克鼠》在商业和口碑层面交出了一份亮眼的成绩单。据PlaySide Studios公布的初期数据，游戏估计总销量约36万份，总流水约1040万美元，其中主机平台贡献了约44%的销量。Steam平台好评如潮，同时在线人数突破1万人。

在媒体评分层面，大部分媒体选择给出高分。Metacritic PC平台媒体均分80分，其中Destructoid给出95分，PC Gamer给出86分，Console Creatures给出90分，GameSpot和Game Informer均给出8分。

然而，我们熟知的全球规模最大的游戏娱乐媒体IGN仅给出6分的低分。

IGN的核心批评点集中在：黑色电影叙事与射击玩法“生硬地缝合在一起，两者互相冲突令人不适，削弱了彼此”；游戏中的奶酪梗和双关语过度泛滥，导致玩家难以对任何事物产生共鸣；叙事风格与黑色电影基调不匹配；竞技场关卡强制清剿全部敌人；调查环节玩家完全无法参与。

围绕这一分歧，社区讨论迅速分化为两个阵营。

批评IGN的一方认为，评测者用严肃黑色电影的审美标准去衡量一款"以米老鼠卡通为灵感的恶搞射击游戏"，属于评价框架的错位。《神探杰克鼠》从立项起就是一款强调操作反馈与怀旧快感的boomer shooter，它无意模仿《马耳他之鹰》式的严肃叙事，而是在卡通化暴力美学与冷硬侦探叙事之间寻找一种荒诞的化学反应。也有玩家将IGN此前给《使命召唤：黑色行动7》和《红色沙漠》的评分拿来对比，质疑其评分标准的一致性。

但《神探杰克鼠》一定没有瑕疵吗？

其实不然。IGN所提到的如“游戏中的奶酪梗和双关语过度泛滥”的评价，对中国玩家来说或许是体验最明显的一个。

虽然这款游戏自带简中，但游戏内的中文翻译基本直译了英文台词的黑色幽默，又因为游戏对经典作品的戏仿与互文频繁出现，部分地区玩家可能会觉得这是密集的笑点，但也有地区玩家会感到疲劳。用简单的话来讲，就是不太能get到笑点在哪。

多位媒体也有指出，游戏在侦探推理层面的参与感有限，这对于期待“侦探游戏”体验的玩家来说可能是一种落差。

为什么会出现如此悬殊的分值差异？从行业视角来看，这并非单一媒体的个别失误，而是反映出更普遍的评价体系困境——评价标准的选择。

许多玩家认为，IGN用严肃黑色电影的审美标准去衡量一款“以米老鼠卡通为灵感的恶搞”，本质上是“完全没看懂游戏”的定位。作家Mikhail J.Clive甚至直接发文嘲讽，称IGN的这篇评论“像游戏记者的恶搞作品”。

同时，玩家评价体系也因玩家社群的崛起而逐渐变迁。正如多家媒体报道所分析的，越来越多的玩家不再将传统媒体评分作为核心参考，而是更信任Steam用户评价、独立UP主视频分析和社区口碑。相比之下，行业投资者、资本方等“圈外人”仍倾向于依赖传统媒体的评分指标，导致评价体系与实际玩家需求之间渐行渐远。

所以，《神探杰克鼠》的情况也对游戏行业提出了一个值得深思的问题：当一款游戏的创意内核本身就是反传统的、杂交的、刻意荒诞的，传统的评价体系是否具备足够的解释力？

IGN用黑色电影的标准去批评一款卡通FPS不够“黑色”，这就像批评一部荒诞喜剧不够“严肃”。

但反过来，如果我们只以“复古爽射”的标准来评判，那么黑色电影叙事元素是否真的只是无意义的装饰？这两种立场之间的撕裂，恰恰构成了《神探杰克鼠》最值得玩味的部分。因此，当评测者的预期与作品的本意发生错位时，分数本身的意义就会大打折扣。

《神探杰克鼠》既不是一款完美的游戏，也远非“6分水准”的平庸之作。它的优点和缺点同样鲜明，以至于任何试图用一个分数来概括它的努力，其实都注定会引发争议。

但对于Fumi Games这个从4人动画工作室起步的团队而言，《神探杰克鼠》已经证明了一件事：在追逐主流审美和规避风险之外，坚持差异化的创作方向仍然有可能在市场中找到自己的位置。他们拒绝了“做彩色”的建议，坚持黑白手绘风格，最终这种不妥协反而成为了游戏最核心的竞争力。

至于IGN的6分与Steam好评如潮之间的裂缝，或许最好的态度不是急于站队，而是将其视为一个有益的提醒：在游戏类型边界日益模糊的今天，我们评价游戏的方式，也需要跟上游戏本身进化的速度。

本文来自微信公众号： 每经头条 ，策划：肖勇、孙嘉夏，记者：郑雨航、高涵、赵李南，统筹编辑：易启江，编辑：魏官红、王嘉琦，原文标题：《美国启动史上最大规模关税退款：“告赢特朗普” 的玩具商申领超千万美元，众多中国上市公司正追索》，题图来自：AI生成

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？

一、“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。

二、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。

三、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。”

四、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

3.Lerner,M.D.,Gurba,A.N.,&Gassner,D.L.(2023).A framework for neurodiversity-affirming interventions for autistic individuals.Journal of Consulting and Clinical Psychology,91(8),463–473.https://doi.org/10.1037/ccp0000828

4.沙芮帆.(2022).即兴戏剧肯定递进式表达原则的语用分析.现代语言学,10(11),2486–2492.https://doi.org/10.12677/ml.2022.1011339

5.Lao,M.C.R.,Zhu,X.,Liang,J.Y.,Huang,Y.,Sadarangani,E.,Jia,F.Y.,...&Bölte,S.(2024).Adaptation of the KONTAKT social skills group training programme for Chinese autistic children:protocol for a feasibility randomised controlled trial.BMJ Open,14(11),e081827.https://doi.org/10.1136/bmjopen-2023-081827

6.Herbrecht,E.,Poustka,F.,Birnkammer,S.,Duketis,E.,Schlitt,S.,Schmotzer,G.,...&Bölte,S.(2009).Pilot evaluation of the Frankfurt Social Skills Training for children and adolescents with autism spectrum disorders.European Child&Adolescent Psychiatry,18(6),327–335.https://doi.org/10.1007/s00787-008-0734-4

7.Choque Olsson,N.,Flygare,O.,Coco,C.,Görling,A.,Råde,A.,Chen,Q.,...&Bölte,S.(2017).Social skills training for children and adolescents with autism spectrum disorder:a randomized controlled trial.Journal of the American Academy of Child&Adolescent Psychiatry,56(2),151–159.https://doi.org/10.1016/j.jaac.2016.11.010

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/