本文来自微信公众号： 秦朔朋友圈 ，作者：纪中展，原文标题：《全球零售变天！》

近日，美国零售联合会（NRF）联合凯度（Kantar）发布“2026年全球零售商TOP50榜单”。看起来这是一个行礼如仪的惯常的年度排行榜，但如果深入研究会发现这是一份关于经营范式切换的行业诊断书。

它看的不是公司总营收，而是“纯零售收入”；

它要求企业至少在三个国家直接经营，综合考量本土与国际市场的零售业绩。

换句话说，这张榜单考量的不是谁的规模最大，而是谁能把零售这门生意，在复杂地形中真正跑起来、跑下去。

规模神话的终结

在增量时代，规模本身就是效率。更多门店意味着更低采购成本，更广覆盖带来更强议价能力。这套逻辑在相当长的时间里无懈可击，做零售就要做大，这本身就是效率。

但2025年的宏观环境，让这套逻辑第一次遭遇系统性压力。年初开局尚好，随即因美国政策转向、关税波动、关键商品成本重组，叠加网络攻击、货运盗窃等新型供应链风险，全球零售商不得不以季度为单位持续调整。

规模解决的是“今天有多大”，韧性回答的是“明天还能不能继续走”。在高增长时代被增长掩盖的问题，在高波动年份里会集中凸显——很多昔日优势，在新环境中成为新的负担。

当然，我不是否定规模的价值，而是要冷峻指出：规模与能力，从来都不是等价关系。把规模做大是一件事，把能力做深是另一件事。当外部增量收窄、环境持续晃动，两件事之间的差距，就会开始凸显。

前十榜单：稳定本身是信号

2026年前十名依次是：

沃尔玛、亚马逊、施瓦茨集团、奥乐齐、开市客、阿霍德·德尔海兹、家乐福、宜家、家得宝、沃博联。

其中宜家与家得宝各上升一位，沃博联首次进入前十；去年第七名柒和伊控股因出售日本百货资产跌出榜单。其余六家——亚马逊、施瓦茨集团、奥乐齐、开市客、阿霍德·德尔海兹、家乐福——名次与上年完全相同。

前十中，美国企业五家，欧洲企业五家，中国企业零家。这一结构格局，在过去几年都没有改变。

前十的稳定，在这个时间点具有特殊意义。在一个外部变量高度密集的年份，没有出现大面积洗牌，本身就在说明：今天能留在前排的企业，靠的不是冲得有多猛，而是本身的系统能力足够厚、关键环节和要素足够扎实。

值得注意的是柒和伊控股的退出，直接原因是出售日本百货资产。这个细节值得单独解读。在波动环境下，资产出清本身可能是战略清醒的信号，但它也提示：规模的“大”未必是护城河，业务结构的清晰度才是。

沃尔玛与亚马逊继续领跑，也不只因为“大”，而是因为它们把商品、履约、数字化与消费场景连接成了一套真正服务顾客交付价值的系统。零售越来越像一场对后台编排能力的长期考试。

业态迁移的底层逻辑

2025年全球零售的另一条主线，是业态本身在迁移。

在这一年，表现更好的，不是大型卖场，而是更轻型、更高频、更贴近日常场景的折扣类食品业态。

家乐福已经开始在很多地区扩张小型折扣门店，沃尔玛持续探索更小尺寸的社区门店，奥乐齐与施瓦茨集团的增长引擎也主要依托这种模型。

这里真正值得读出的，不只是“折扣店强、大卖场弱”，而是一个更深层的消费决策变化：今天进店的消费者，越来越不是为了“看看有什么”，而是为了“把一个明确的问题解决掉”。如解决晚饭，补家里的消耗，完成一次有把握的采购。谁离这个具体问题更近，谁就离顾客更近。

消费者不是不花钱了，而是越来越不愿意为模糊价值买单，或者说逛这件事价值没那么大了。要么便宜得非常直接，要么可靠得非常具体，要么对生活的改善看得见、感知得到、值得复购。

所以，最难受的，或者最难生存的，是那种什么都想做一点、却没有哪一点真正能打动顾客的既要又要的企业。

开市客、宜家、家得宝同样留在前十，印证了硬币的另一面：消费者依然愿意为明确而扎实的价值付费。

开市客是高确定性的性价比与会员信任，宜家是更清晰的家居解决方案，家得宝是家庭改善场景中专业、可执行的满足。价值主张不同，但共同点一致：让顾客清楚地知道来这里能得到什么，而且每次来，都不失望。

韧性的三个操作层

一开篇我就提到了韧性，确实这份榜单揭示了韧性大于规模。

很抱歉的是，韧性这个词在过去几年确实用的过于泛滥，但在这里绝对不是一个用于安慰和替代的词。它对于零售企业是一套非常具体的经营能力，我们可以拆解为三个层次。

第一层，是敏捷性。当关税变化、成本变动、供给混乱叠加时，企业能否迅速调整，而不是先被自己庞大的科层制体系绊住脚。敏捷不是让所有人都跑起来，而是关键决策节点能快速响应。谁先动，谁就多一点主动权；谁反应迟一步，后面往往就是一连串被动。

第二层，是场景化。不只是概念上的市场细分，而是把商品、价格、门店位置与购物体验，真正对齐顾客生活中的某一个具体需求动作。当消费者想“今天把这件事解决掉”时，能不能自然想到你，这是场景化最朴素也最严格的考验，说真的，场景有时是用户在零售企业主动调整后的用户再次定义！

第三层，是持续创造客户价值。真正的韧性，不是企业自己觉得跟得上，而是顾客依然能够一次次选择你。这种选择背后，有信任，有习惯，有被反复验证的确定性。韧性从来不是防守姿态，而是进攻能力——不是“少出问题”，而是“环境变了，我还能继续把价值交付出来”。

中国之问：为什么单一大市场没有长出更多全球级零售公司

我们将视线转回中国，这份榜单中，中国内地的入榜企业只有阿里巴巴一家，排在第20位；按大中华区扩展的话，加上第14位的屈臣氏，也只有这两家企业。

这个数字本身，构成了一个严肃的战略问题，中国零售企业虽然看起来内卷过剩，但实际上整体能力还有很大的上升空间。

当然，这份榜单同时计入国内与国际零售收入——意味着即便只把中国市场做得足够深、足够厚，本来也可以出现在这里。问题的根源，不是市场不够大，而是把市场规模转化为全球级零售能力的企业，还不够多。

中国零售这些年不缺交易效率，缺的是把交易效率沉淀为长期运营能力；不缺爆款，缺的是持续选品方法论；不缺流量，缺的是不靠流量也能让顾客主动回来的经营体系。

把货卖出去是起点，把一套经营逻辑跑通才是终点。中国零售长期活在高速扩张与流量竞争的环境里，习惯了用增量掩盖存量问题，用流量替代运营深度。当外部增量收窄，被掩盖的结构性问题就开始显形。规模的积累，并没有自动转化为经营能力的积累。

欧洲企业的镜子效应

前十五家企业中，欧洲占据多数席位。它们的影响力未必最大，资本市场上的故事未必最性感，但很多都擅长同一件事：把清晰的价值主张、可复制的业态模型、强周转的供应链和贴近日常的门店方式，在多个国家长期跑出来，而且越跑越强。

它们输出的不是简单的商品组合，而是一台长期运转的零售机器。真正的国际化零售，从来不是把一家店开到海外，而是把这家店背后的经营逻辑也带到海外并完整复制。

欧洲企业不只是赢在一个年度，而是几十年依然能赢。护城河不是某份报表里的亮眼数字，而是几十年如一日在顾客日常生活里占据的重要位置。

中国企业的两段式升级路径

对中国企业而言，这份榜单提出的挑战不是出海啊，提高销售额、扩大规模等等，而是一个更基础也更艰难的问题：如何在中国这个高强度竞争市场里，培育出更多真正意义上的全球级零售能力。

我把它总结成两段式升级路径。

第一段，是把中国市场变成真正的能力训练场，而不是流量竞技场。说真的，中国企业最大的弊病就是唯流量论，这是不可取的。

需要认真打磨商品力，不只是找爆款，而是建立持续选品与定价的方法论是关键的；

需要认真做门店模型，让每一家门店在没有总部持续输血的情况下能够自我运转；

需要认真建供应链，建立在价格波动时依然能持续交付的采购体系；

需要认真培养组织，让每一个层级都能快速响应变化并独立做出符合方向的判断。

第二段，才是把这套在高强度竞争中磨出来的能力，带到更广阔的市场去复制。没有第一段的扎实，第二段很容易流于表面，进入低效内卷；当第一段真正跑通，第二段不需要靠补贴和流量驱动，靠这套经过验证的经营逻辑也能自然扩展。这条路虽然走起来慢，但走出来的才是真正的护城河。

这份榜单提倡的经营观

从更长的周期看，这份榜单真正告诉我们的，不是沃尔玛还是第一，也不是某家企业排名的起落，而是零售竞争的底层标准正在被重写。

过去，“做大就会变强”是一种隐性信仰。这套逻辑虽然并没有完全失效，但已经明显不够。

接下来，更多企业必须面对的是另一个命题：只有能在变化中持续创造顾客价值，规模才会变成复利，而不是负担。

这份榜单真正让我们看到的，不只是这五十家零售公司，而是每一家企业经营者都需要正视的问题：我们的增长，有多少是真正的能力积累，有多少只是借助了某个时间窗口的红利？当上帝把那扇门和窗都关闭了，你剩下的是什么？

下一轮全球零售真正拉开差距的，未必是谁跑得更快，而是谁在风浪越来越大的时候，依然还能把价值稳定地交付给顾客。

本文来自微信公众号： 未尽研究 ，作者：未尽研究

24日，DeepSeek-V4的“突然”发布，没有再次惊吓华尔街。

当晚，英伟达股价上涨超过4%，市值稳稳站上5万亿美元。而在15个月前，DeepSeek-R1曾让它单日暴跌17%。

市场的平静宣告了，从推理时代到智能体时代，中国与美国，已经形成两套不同的“token经济学”与AI叙事。一种围绕围绕成本效率扩展，受算力约束；另一种盯着能力上限定价，以稀缺为前提。双方各自走上了一条无法轻易掉头的路——

真的如此吗？

落后3-6个月

DeepSeek将这次发布称为“预览”。在技术报告中，团队自称目前的架构，仍然不够优雅，还有很多积极探索并没有来得及融入进来。

“预览版”包括两款，“性能比肩顶级闭源模型”的DeepSeek-V4-Pro，为1.6T总参数、49B激活参数；“更快捷高效的经济之选”的DeepSeek-V4-Flash，为284B总参数、13B激活参数。两者均原生支持百万token上下文，但仍然不支持多模态。

仅从参数规模而言，DeepSeek-V4就仍然明显落后于当前最前沿的闭源模型。DeepSeek自己也承认，演进轨迹落后美国前沿3-6个月，Agentic Coding的实际体验，优于Sonnet 4.5，但距离Opus 4.6思考模式存在差距。

在通用基准日渐饱和，个人测评相对主观的环境下，DeepSeek团队在技术报告的最后，点名感谢了DollyDeng的测评意见。后者认为V4-Pro在编程上的特点在于，广泛的编程知识、长上下文的低幻觉、偶发性的注意力失焦、不讲究的架构与UI；V4 Pro的max和high档位，都有着相当高的可用性。

而海外研究机构semianalysis在测评后，也仍然称其为“卓越的工程版本”，紧贴SOTA水平，将成为闭源模型的最低成本替代方案。

相较于上一代模型，DeepSeek-V4在“工程”领域的核心进步，在于上下文窗口的扩展。在百万token上下文场景下，V4-Pro的单token推理FLOPs，仅为DeepSeek-V3.2的27%，KV缓存大小仅为10%；V4-Flash的效率提升更为激进，FLOPs仅为10%，KV缓存仅为7%。这比上个月市场热炒的谷歌TurboQuant论文，影响更为深远。

DeepSeek将“迈向高效百万token上下文智能”，视为当下最迫切解决的问题。它为高效处理超长序列的能力开启了测试时扩展的新前沿，为深入研究长时任务铺平了道路，并为探索在线学习等未来范式奠定了必要基础。

但是，随着上下文长度达到极端规模，注意力机制的计算瓶颈问题愈发凸显。由于客观上的算力约束，优化注意力机制，长期以来都是DeepSeek等中国开源模型厂商的关键任务。这次，DeepSeek-V4在继承了此前DSA与mHC创新的基础上，吸收了月之暗面对Muon优化器的验证，进一步提出了CSA（压缩稀疏注意力）与HCA（重压缩注意力）等的混合注意力机制。

从DSA到Engram，一年来DeepSeek层层勾勒V4架构创新

2026/01/14完整阅读>

简言之，CSA以4：1的压缩率将KV缓存压缩成一个条目，随后采用稀疏注意力加速；而HCA则将压缩率大幅提升至128：1，但压缩后的KV缓存，全部参与后续计算。两种机制交替进行，既保证全局感知，又保证精细检索。

按照DeepSeek的规划，未来，团队将在DeepSeek-V4的基础上，除了更“稀疏”的专家和注意力架构外，还将在更多维度上探索模型的稀疏性，包括Engram所要解决的“记忆”的稀疏化，后者相当于模型内部的“存算解耦”，有效绕过了GPU的HBM限制，为激进的参数扩展铺平了道路。DeepSeek还在努力将多模态能力融入模型。

昇腾Day 0适配

在DeepSeek-V4发布后，华为与寒武纪第一时间宣布实现了Day 0支持。这意味着至少在推理协同上，它已与国产芯片深度协同优化。

到目前为止，中国开源模型仍然选择兼顾英伟达与国产芯片。据semianalysis分析，这款模型的参数设计，刚好能容纳在8块H20在FP4精度下的内存容量之内。而H20在中国的存量规模足够庞大，短期内仍是推理主力。尽管如此，该机构还是相信，该模型的推理服务，“相当可观的一部分”将由昇腾（Ascend）来承载。

华为昇腾芯片将为DeepSeek-V4推理，通往国产算力自由｜笔记

2026/04/05完整阅读>

据昇腾CANN的介绍，基于16卡昇腾950DT的算力基础设施，DeepSeek-V4-Pro在多并发吞吐下，可以在单请求延迟20ms的情况下，实现388TPS（tokens per second）的吞吐速度。DeepSeek-V4-Flash更是高达4722TPS。昇腾950DT将于下半年全面上市，这是一款兼顾推理Decode阶段与训练的芯片。

在技术报告的正文中，DeepSeek一共提及华为（Huawei）1次，英伟达（Nvidia）2次。最关键的一句话是“我们在英伟达GPU和华为昇腾NPU平台上对细粒度EP方案进行了验证。”这实际上指向MegaMoE核心算子与MXFP4低精度数据路径的适配能力。

这都是DeepSeek-V4在正式开源前一周，已经悄悄向社区开源的。MegaMoE的核心在于对专家并行（MoE）中的计算与通信进行更细粒度的重排，两者重叠（overlap）以在执行过程中“隐藏”通信延迟，从而缓解互连带宽带来的瓶颈。而向FP4精度要效率，将大幅降低降低数据搬运成本，提升计算单元利用率并逼近理论峰值性能。

一度，市场也因此怀疑，DeepSeek-V4就是在英伟达的Blackwell架构上训练的。此前，英伟达为Hopper架构引入创新的NVFP8精度格式，Blackwell则进一步推出NVFP4。英伟达对未来需求的主动预见，是代际性领先的。早在2024年，黄仁勋介绍Blackwell的时候，市场仍将FP4视为一种营销手段。其他AI芯片公司，后来才对需求做出反应。

但是，向低精度要效率，已是行业趋势。谷歌第八代TPU也在尝试原生FP4训练与推理，而去年华为发布昇腾950系列，也早已预告了支持业界标准FP8/MXFP8/MXFP4。不过，报告指出，在训练阶段，仍然是“无缝复用现有的FP8混合精度框架”。

现在，DeepSeek正在扮演对未来需求做出指引的关键角色。技术报告鼓励，在下一代硬件设计可以更多地考虑计算-通信比（C-C Ratio）、功率预算（Power Budget）、通信原语（Communication Primitives）与激活函数（Activation Function）。尤其是基于MegaMoE工程实践，得出每1GBps互联带宽足以支撑6.1 TFLOP/s计算的判断，可能是整篇论文产业影响最深远的数据点。

AGI属于每个人

软硬件协同的方向，指向算力自由，也指向AI普惠。DeepSeek-V4发布当天，DeepSeek研究员陈德里在社交媒体平台X上，“谦卑”、“始终”地表态，AGI属于每个人。

一旦今年下半年昇腾950超节点规模上线，以及DeepSeek-V4的持续优化，它的单位token成本还会持续下降。团队还进一步指出，该模型采用的FP4×FP8运算，尽管在现有硬件上，只能跑出与FP8×FP8相同的峰值FLOPS，但是理论上，未来的硬件可以进一步实现1/3的效率提升。

而美国对于AGI的叙事，在经历去年对“泡沫”的恐慌后，现在几乎已经被Anthropic所主导。AI即将吃掉软件，并由此通往吃掉全世界的AGI。谁占有越多最先进的算力，就越有可能研发出最高智能的前沿模型（及其智能体执行环境），进而匹配最高的价格，因为它在解决最有价值的任务。而Mythos强到只能由Anthropic指定极少数使用者。

谷歌400亿美元加码Anthropic，它在同时下注两条AGI赛道|笔记

2026/04/25完整阅读>

英伟达、亚马逊、谷歌，以及OpenAI与xAI，都开始被这一AI叙事所俘获。这是一条自我强化的路径。模型变得越来越昂贵，但仍然有人争先恐后地买单；Anthropic推出哪一个垂直领域的智能体工具，那些上市公司的股价就开始狂跌。自从用上了Claude Code，Uber今年的全年AI预算，短短4个月就已经耗尽。

但是，即使在美国，这套叙事也并非完美。大多数生产工作负载，都不会触及智能的上限；而正在恐慌式尝试智能体的软件企业，它的AI投入能否在终端市场转化为规模扩展持续性收入，也仍有待验证。

云厂商CloudFlare就认为，个人智能体和编码智能体的兴起，意味着成本不再是次要问题，这是扩展规模的主要障碍。编码软件公司Replit首席执行官Amjad Masad也说，中国研究者实际上公开分享了真正的人工智能突破，惠及所有人，包括小型（甚至可能是大型）美国实验室。HuggingFace的CEO在下面表示认同。编码软件公司Cline创始人Saoud Rizwan则调侃说，如果把这笔预算分配给DeepSeek-V4-Pro，就足够烧84个月。

黄仁勋的破防

即使再过3-6个月，中国开源模型也无法追平闭源模型的水平。差距客观存在。年初，EpochAI统计显示，自2023年以来，中国模型平均落后美国7个月，最小差距4个月，最大差距14个月。

DeepSeek曾承认，训练算力约束了旗舰模型在世界知识上的覆盖广度。DeepSeek-V4同时跑在华为与英伟达芯片上，相当于在为未来的切换做“基准测试”。毕竟，英伟达用十几年建起的CUDA生态，不是一朝一夕就能超越的。

这也不是单纯的技术追赶。美国艾伦实验室的研究员Nathan Lambert认为，数据与训练环境是真正的护城河。而在当前AI叙事聚焦于智能体，尤其是编程智能体的时候，美国的闭源模型拥有压倒性的优势。中国的软件行业仍然缺乏积累，这是蒸馏所无法替代的；中国金融、法律与医疗行业，也缺乏美国这样如此慷慨的支付能力。

但这种优势，并非不可动摇。不同能力方向，对应着完全不同的训练数据与后训练方式。Nathan Lambert总结道，AI叙事的重点大约每12–18个月就会发生一次转移。从对话到推理再到智能体，如果下一个强化学习环境恰好是中国积累最深的领域，杠杆就在中国这边。DeepMind创始人哈萨比斯也相信，AGI还需要几个Transformer级的重大发现，在5-10年之后才有可能实现。窗口期依然存在。

为什么开放模型会拉开与封闭模型的差距|笔记

2026/04/17完整阅读>

Android并非因为优于iOS而胜出。而是因为其更低的门槛与更广的可及性。前者代表高价值与高溢价能力，后者则代表规模与普及。目前，DeepSeek-V4针对FP4的推理优化，客观上有利于这些美国创业者在英伟达芯片上低成本嵌入中国开源模型。

但更深的长期逻辑在于，随着英伟达下一代Rubin系列，受到愈发严苛的供应链管制，DeepSeek将越来越难以针对性地放大英伟达GPU的性能优势。除了美国最有钱的那批企业，更多的应用开发者将继续跑在中国开源模型的船上；然后，中国算力硬件在性能逐步提升的情况下，深度参与协同优化，一块块替换掉底层的美国技术栈。等船靠岸时，可能没有一块板子是原来的英伟达了，而船上的人，从未离开。

很多人，仍然没有在这个意义上，真正理解黄仁勋面对芯片管制时的破防。

DeepSeek的压力在于，如何在更低单位token价格的情况下，让自己坚持走到“AGI普惠”的目的地。这也意味着，它必须在一条更慢、更难、也更不被资本市场即时奖励的道路上前行。这也是为何在发布DeepSeek-V4时，团队以“不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己”作结。

如今，DeepSeek终于不再否认融资传闻。希望它的投资人，也能理解这句话的分量。

本文来自微信公众号： Mulan看世界 ，作者：Mulan往里走

在传媒圈的迁徙版图，从“媒体老师”变身为“公关专家”似乎是一条早已写就的路，只是双方互换了台本。

你接过对方丢下的角色，在同一个江湖，扮演起另一个自己。

01

转型之初，那种职业丝滑感几乎是全方位的。

看着曾经熟悉的媒体群和通稿生产发布流程，转型初期的媒体公关人，往往带着几分“降维打击”的自信从容。

你惊喜地发现，公关工作于你不仅不是盲区，反而像一场提前看过剧本的排演。在这片熟悉的战场，你已经预判了对方的预判，共情了对方的共情，总能在错综复杂的信息里精准捕获媒体感兴趣的灵魂。

这种“意识提前抵达”的职业快感，如同绿茵场上的齐达内，还没起脚，传球的空档已经找好了。

当面对那些初出茅庐的媒体年轻人、或是处于职业瓶颈期的有些焦虑的资深采编时，他们在想什么、痛点是什么，在你眼中，似乎一览无余的透明。

你不仅深谙发稿流程的“软肋”，也懂得用几句恰到好处的“行话”迅速拉近与对方的距离。那时的你觉得自己就是天选公关人，拎着剧本进剧组，看透了每一场对手戏码的起承转合。

02

这种掌控全局的幻觉，通常终结于一次媒体不经意间的“耍花枪”。

他们可能为了一个“自以为是”的暗喻标题，转手就把你的企业推到风口浪尖；又或是媒体实习生随手拼剪的小视频，不明所以地冲上热榜，换来老板对你持续数小时的连环call。

在那一刻，你成了替企业堵枪眼的悲情英雄。之所以悲情，是自己过于清楚子弹的口径和飞行速度——只因此前，你也是扣动扳机的那个人。

而此时，你只能挺起胸膛迎上去，还得忍着疼回头对老板挤出一个“尽在掌握”的微笑。

更多时候是笑出不来。原本沟通顺畅的深度报道，对方为了彰显独立性，在发稿的前一秒改掉了你最在意的标题；或是为了追求某种所谓的平衡和冲突感，将报道偏离了最初的共识。

你发现，你的“专业”并不总能奏效，你的期待并不总会如愿成真。不出事时云淡风轻，一旦来事就随时做好被两块磨盘挤压的准备，磨盘转一转，你就掉一层皮。

03

人在江湖走，哪有不挨刀？

媒体和公关的相爱相杀，是传媒江湖拆不散的对手戏。双方在同一个故事里各执一词，又在同一片杀场殊途同归。

以前你嫌公关多碍事，现在就会嫌媒体太多事。哪怕事发时有多剑拔弩张，转头也得在同一张桌上推杯换盏……

媒体人渴望真相、锐度与传播影响力；公关人则追求严谨、安全与品牌调性。当两者角色转换，你会惊奇地发现自己正在和曾经的“我”进行互搏。

正因为太懂媒体人的逻辑，那些曾经在你看来理所当然的职业惯性和“拿捏小妙招”，如今如同暗箭不分时令地扎过来，总能戳痛你脆弱的心脏。

你开始理解那些曾被你视为“桎梏”的条条框框，希望每一个媒体都能摒弃主观臆断和情绪倾向，更客观、更中立；你也开始审视那些曾被自己奉为“有态度”“敢言”的冒尖操作，警惕偏见在商业逻辑中可能造成的恐慌与损耗。

当你为又一次猝不及防的媒体负面彻夜难眠时，或许会猛然想起，多年前的那个夜晚，你也曾是一位坐在电脑前啪啪输出锐利观点而忘情忘我的写作者。

好个职场回旋镖。

此刻你只能宽慰自己：天道好轮回，从没放过谁！

本文来自微信公众号： 外企观CHA ，作者：MK麦客

我在外企的这二十年，走过了从一线城市到二线城市，从基层到中层的漫长的路。

二十年里，见过无数的事、踩过无数的坑，绝对是比当年入职时想象中的那个外企要精彩得多，也奇怪得多。

而且这几年得“怪事”是越来越多。

从表面上说，有些怪，是明着的事，有些怪，是习以为常的事，还有些怪，是你明知道它不对，却说不上来哪里有问题的怪。

我捋了捋这几年的所见所闻，给你随便讲一讲：

一：开会，是为了证明你在开会

外企最不缺的是什么，是各种各样的会。

周会、月会、季度会、年度会；部门会、跨部门会、项目会、复盘会；晨会、午会、还有晚会、以及那种可以从下午开到下班的马拉松会。

以前的会是为了解决问题，后来慢慢发现，有些会开了，是为了证明“我们开过会了”。

不知你们是否开过这样的一个会，会的主题就是“如何减少不必要的会议”.......

可见外企的会是多么的麻烦，除了开会就是开会，根本没有自己的时间。

你说这还能是效率吗？

二：PPT做得漂亮，有时候比活干得好重要

我有个同事，技术能力一流，方案写得漂亮，问题解决得极快，但他有个问题：PPT做得一般，每次汇报都吃亏。

他的活确实是越干越好，但汇报还是一如既往的烂，他把大部分时间都花在了干活上了，没时间也没想法去雕花，最后只能看着那些PPT做得好的同事，虽然业务一塌糊涂，但每次年底review都拿高分。

外企的老板们喜欢看什么，是数据、图表、是Presentation,有时候你干了多少不重要，你“看起来干了多少”才重要。

所以很多人都学聪明了：活儿干七分，PPT做十分。花里胡哨的图表、故弄玄虚的框架、不知所云的模型，只要包装到位，老板看了满意，升职加薪才都有你的份。

这是不是那个什么“形象工程”了？

三：老外，永远是对的

这条可能有点敏感，但我还是想说。

在外企待久了，你会发现一个规律：中国人提建议，老外点头说好，但回去不办；老外提建议，中国人点头说好好好，然后拼命执行。

为什么？因为话语权不在我们这儿。

你提一个本地化的方案，老外说“这个思路很有意思，我们研究一下”，然后就没有然后了。

老外提一个完全不符合我们Local的方案，本地团队都回点头说“好”，然后回去加班加点赶紧落地。

最后的结果是：老外的方案执行了一堆，中国人的方案还停留在PPT上，到最后中国团队反倒成了大家眼里的爱抢风头，好事的分子，被老外奚落。

不是说老外不讲原则，也不是说国人都不争气。只是这种“中外有别”的观念，似乎在很多外企里是一直存在的，你改变不了它，只能适应它，或者离开它。

四：夹在中间的中层，两头不是人

外企的中层，应该是最苦逼的一群人。

上面有老板的压力，要完成KPI、要汇报业绩、要应付各种跨部门协调，下面有团队的期待，要争取资源、要保护下属、要搞定人心。

我见过一个部门的head，跟我诉苦说，他现在每天的工作就是“向上汇报、向下安抚、平级扯皮”，每天真正能花在业务上的时间，不足两成。

而且，中层的晋升通道其实是最窄的，上面的人不动，你上不去，下面的人往上挤，你还得时刻注意“被让位”。

所以很多中层选择了「不作为」——不出错、不惹事、不担责，这样至少能保住当前的位置。

你说他没能力吧，人家能在这个位置上待这么多年，肯定是有两把刷子的，你说他有能力吧，他好像每天的事情就是开会。

外企中层最大的怪状：不是不想做事，而是没有做事的空间。

五：WLB没了，越来越卷

如果说还有什么变化让人最不适应，那就是WLB的消失。

以前在外企，到点下班是天经地义的事。五点半一到，大家收拾东西走人，周五下午甚至有人三点就开始离开公司。

为什么？因为这就是外企倡导的工作生活平衡，大家都相信“工作是为了生活”。

现在的WLB只变成了卷。

什么996，什么“狼性”，什么周末随时在线，这些只存在于民企互联网公司的词汇，现在在外企人的嘴里里也屡屡被提到。

我有个朋友在某500强美资企业做运营，他说他们部门现在有个不成文的规定：晚上七点前不能走，为什么？因为老板还在。

我说你上班是来赚钱的还是来演戏的？他说没办法，大家都耗着，谁先走谁就怕被打上“没有ownership”的标签。

你看看，曾经WLB的标杆，现在也卷成啥样了？

因为外面有“卷王”在抢市场，因为国外的老板在盯着利润，因为同行们都在拼命，你不干就是落后。

虽然大家都在表现得很勤奋、很拼命、很热爱工作，可我想实际上很多人心里都在想：咱进外企就是图WLB来的，现在WLB没了，我留这儿的意义是什么？

但想归想，第二天还不得不乖乖来上班。

写在最后

写这些问题，不是为了发牢骚，更不是为了黑外企。

说实话，这些年我更见过很多好的变化：数字化工具更顺手了，跨部门协作更高效了，年轻人的英文水平蹭蹭往上涨。

只是有些变化，也确实让人感觉不吐不快。

怎么说呢，外企就像那个曾经优渥的地主，但这几年有点家道中落，有些习惯不得不改，有些体面不得不放。

但这十多年里，我见过很多人在外企的现状里随波逐流，也见过不少人在变化中找到新的出路。

关键在于，你愿不愿意早点做准备。

抱怨是没用的，躺平也是没用的，唯一有用的，还是那句话：

让自己变得不可替代，或者至少，让自己有随时离开的能力。

*个人观点，仅供参考

本文来自微信公众号： BusinessCreator ，作者：爱思考的瑞

如果你无法在48小时内，开启一门小生意，那么给你4800小时，你也无法做到。

你有没有想做些事，但准备很久了，从来没开始？

可能是想做个副业，可能是想写个公众号，也可能是想卖点自己的做东西。

于是，收藏了一堆教程，关注了一堆大V，刷了无数条抖音和小红书，但就是迈不出第一步。

99%想创业的人在开始之前，就卡住了。

但《Million Dollar Weekend》作者Noah Kagan则告诉你，任何人都能在48小时开始一个小生意。

他是Facebook第30号员工，后来，他创立了AppSumo，一个帮助小企业推广软件的平台。

这段创业经历，也让他接触到了大量的创业者。

他发现绝大多数人都被困在不知道怎么开始，或者一直在准备。

如果你也有同样的问题，那么这篇文章或者会对你有点帮助。

一个很有意思的现象。

当你想落地一个想法，最先想到的是不是去找教程、找方法。

想看看别人是怎么做的，从学点什么开始。

这本身没有错。

现在互联网上大量内容铺天盖地，你几乎可以获取到任何想要的知识和信息。

那问题来了，为什么你还没有成功？

如果信息能帮你把事情做成，有了知识你就能解决问题，那所有人早就成功了。

所以，你会发现，根本的问题不在于知识的多少，也不在于信息差。

那真正决定你能不能成功的是什么？

答案很简单，你能不能把脑子里的想法，变成手上的动作。

这世界上最大的鸿沟，不是"知道"和"不知道"之间的鸿沟，是"知道"和"做到"之间的鸿沟。

Noah做了十多年创业，接触过成千上万"想创业"的人。他发现一个规律：

真正区分成功者和失败者的，不是他们知道多少，而是他们在害怕，在可能失败的时候，还能不能行动。

如果你把创业当做是一个能赚多少钱，能获取多少用户，能带来多大成就。

那么创业对你来说，就是一个大概率会失败的有限游戏。

所以，Noah认为大多数人都搞错了。

只有在你知道可能会失败，但你还愿意去做，你才有可能成功。

而阻碍你把想法变成行动的，不是能力，不是资源，是两种你可能从未意识到的恐惧。

恐惧一：害怕开始。

“我还没准备好”，这是我们最常说的一句话。

对很多人来说，学习就是逃避商业实践的最佳借口。

因为你可以永远没有“准备好”，永远保持爱学习的状态。

恐惧二：害怕被拒绝。

你想推销自己的产品，但怕打扰别人。想要求加薪，但怕被拒绝。想约心仪的人，但怕被嫌弃。甚至别人找你付费，你又害怕服务不好。

不主动，就不会得到。

Noah有句话说得很直白：“你不是需要更多准备，你需要的是开始。”

如何把脑子里的想法，变成手上的动作，在48小时内开启一门小生意？

首先，你需要驯服自己的恐惧，否则你将很难开启下一步。

两个办法，

一是改变游戏规则

大多数人给自己定的目标是“我一定要成功”…

这样的目标，带来的结果是，每次失败都是打击。

所以，反着来，改变你的游戏规则，把规则改成“一年让自己失败12次”。

这样一来，每次被失败，你都是在“完成任务”，心态会完全不一样。

也就是说，你可以做12次挑战48小时开启一门生意，你可以失败12次，但只要一次成功，那就是意外的惊喜。

二是Now not How

也就是立刻做，别想怎么做

就是当你想做一件事的时候，不要问“怎么做”，而是问“我现在能做什么”。

我们很喜欢把简单的事搞得复杂，做之前，说我没经验，所以我要先学习一下。

•比如，我要做自媒体，先学一下如何拍视频、准备好设备、如何写文案……

然后，你会发现你会无限的准备下去。

不要说48小时，给你4800小时，你依然不会准备好。

相反，直接做，然后你就会获得新的认知。

接下来，开启48小时验证挑战

Noah称之为黄金验证法则，在48小时内，找到3个愿意付钱给你的客户。

注意关键词：付钱。

不是"感兴趣"，不是"说挺好的"，不是"我支持你"，而是真金白银为你付费。

一旦付费，这个挑战就算成功。

第1步：列出至少10个你有曾经成功经验的、想做的或者看到的想法。

对于创作者来说，我分享自己的实践经验，就是开启一个限时小组挑战。

举例来说：

14天打造一个每天2小时写作的内容系统；

30天做一个AI编程产品；

21天读懂21篇外文……

第2步：直接找你的买家询问。

你可以在朋友圈发布你的想法，通常朋友圈的人群是有一定信任基础的，更容易快速的验证。

如果你不想在朋友圈营销，那就尝试社交媒体。

最好就直接发布你正在做一个什么东西，价格是XX元……比如这篇销售信

看看是否有人愿意付费。

验证最快的办法，就是直接花点小钱进行付费推广，看看是否有人愿意找你付费。

如果你不想花钱，那最好就尽可能写好你的文案，然后大量发布内容，让更多人看见。

第3步：48小时内如果没有3个人付钱，换一个想法

这个规则很残酷，但很有用。

因为市场已经告诉你答案了，以上付费、免费的方法你都试了，可能确实有人群不精准，数量也不多，但挑战就是结束。

你不需要再"优化产品"、"改改文案"、"再等等看"，市场已经投票了。

48小时是一个强制截止日期，逼你从"幻想"走到"现实"。

这里有个反常识的点

你可能会想：48小时怎么可能让人付钱？我连产品都没做出来。

这正是Noah最颠覆性的观点：

先卖，再做。

你不需要先把产品做出来再卖。你可以先收钱，再做。

举个例子：

•你想做一个PPT培训课。不要先花3个月做课程，而是先发朋友圈："我要开一个PPT速成课，3天后开课，价格199元，前10人优惠价99元。"

•有人付钱了，你再开始做课程。

•没人付钱，省下3个月。

这就是为什么Noah说"48小时足够"——因为你不是在48小时内造产品，而是在48小时内验证市场。

写在最后

你现在觉得一些事做起来困难，不妨把时间拉长来看。

站在5年后回看现在，你觉得困难的事都是小事。

但如果你不开始，5年后你还是会站在原地，后悔当初为什么不试试。

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