近期，「深度实践」栏目中，钛leyu乐鱼登录入口与ACCA联合开展了一场直播，领益制造CFO王涛、科大讯飞CFO段大为、中集集团CIO潘进杰和雅戈尔股份CIO王歆四位嘉宾围绕“AI在企业内部的落地与实践”进行跨界对话，由钛leyu乐鱼登录入口联合创始人万宁担任主持嘉宾。他们分别从CFO与CIO的不同视角，探讨了AI从技术概念到业务价值的最后一公里，如何跨越组织、人性与ROI的重重障碍。

附上本期直播时间轴，帮你快速跳转感兴趣的部分。

00:01:31  企业AI的应用现状与实践

00:24:56  推进AI的隐形阻力是什么

00:54:19  “一把手工程”之争

01:23:44  AI项目的推广难题与选型经验

01:15:16  CFO视角下的AI投入与ROI考量

01:43:33  AI时代CFO与CIO的角色演变

拥抱AI，企业走到哪一步？

作为一家人工智能企业，科大讯飞在自身管理中率先推行“自我革命”。段大为指出，目前成效最明显的是AI编程，研发团队大量采用人机协作方式进行代码开发，大幅减少了对人工编码的依赖。同时，各管理部门也在积极运用AI工具提升运营效率。讯飞的目标不仅是向客户提供领先的AI技术，也要用AI反哺自身管理。

领益制造是一家智能硬件制造平台，业务从3C产品扩展至智能汽车和人形机器人。王涛表示，AI的发展为公司带来了直接的商业机会，因为任何算法和模型最终都需要硬件承载。与此同时，公司也面临效率提升的迫切需求。在他看来，AI是制造业的必答题，“不用AI提升效率，就是在落后，甚至可能被淘汰。”当前，领益制造在研发端借助AI优化模型搭建与编程；在制造端利用AI快速生成图纸和生产作业指导书，并用于质量检测；供应链端则通过AI辅助采购、生产计划与库存管理；财务、人力等部门也广泛应用AI进行自动化处理与分析。

潘进杰分享了中集集团的AI实践历程。过去几年，中集更多在做决策式AI，利用机器学习和视觉技术在质量检测等环节取得成效，并曾与科大讯飞合作声纹检测。面对生成式大模型的兴起，中集仍处探索初期，重点聚焦知识类应用，如维修助手。借助AI，工人可通过维修手册快速定位故障、缩短停机时间。他认为，AI的价值在于将所有人的能力提升至80分水平，使经验不足者也能胜任复杂任务。当前，中集正逐步向智能体应用迈进。

王歆则从雅戈尔的全产业链视角切入。雅戈尔覆盖从种子研究、种植、纺纱织布到服装设计、生产、物流、零售的全链条。他指出，直到2025年，AI才真正开始对传统企业产生影响。尤其是Lovable这类工具出现后，AI开始从“执行者”向“规划者”演进。

此外，雅戈尔将商旅对账流程拆解为11个节点，其中9个由AI完成，集团对账工作从多人耗时数日缩减至仅需一人。IT团队也从87人精简至41人，被优化的人员转至业务部门。通过将系统能力封装为标准接口，客服处理疑难问题的效率大幅提升，工单量从日均50个降至每三天一个。王歆强调，AI落地的关键在于“润物细无声”——先帮助员工减轻工作量，而非强行推动组织变革。雅戈尔坚持不主动裁员，而是通过技术手段自然引导岗位调整。

一号位的角色：定方向，也要给一线空间

当老板下定决心推进AI，员工和中层是否会出现隐形抵触？

王涛坦言，这种“自己革自己命”的困境很真实，但阶段很短暂。市场竞争力倒逼企业必须变革，个人意愿无法阻挡。他分享了“小太阳计划”——通过激发全员对AI的兴趣，让具体工作者主动提出应用场景，形成自下而上的浪潮。“原来两天的事两分钟搞定，成就感本身就成了推动力。”他强调。

潘进杰认为，AI现阶段更多是赋能而非取代。以专利申请为例，AI辅助后通过率高达95%，周期大幅缩短，但最终责任仍由人承担。他认为，AI能让人摆脱低效劳动，转向更高价值工作，但岗位职责和组织结构必须随之调整。他形象地提出“碳基做碳基的事，硅基做硅基的事”，二者各司其职。关于一号位，潘进杰指出一把手认知至关重要，但未必需要事必躬亲。中集董事长明确要求“用AI而非造模型”，这种方向性指引已足够。他认为，技术负责人应在老板支持下自主推进，并通过具体场景验证效果，逐步获得各方信任。

段大为则强调，没有一号位的洞察和决心，CIO和CFO推动起来会非常困难。目前社会存在“两种加法”：一种是传统行业拥抱AI，另一种是AI公司寻找应用场景。两者各有局限，根源在于跨领域知识鸿沟。他预言，AI技能将像计算机技能一样成为通识教育的一部分。同时，他明确主张AI转型必须是一号位工程，只有企业最高领导具备深刻认知和坚定决心，才能推动全局性变革。

王歆则把重点放在一号位介入的边界上,一号位过度介入往往适得其反，因为老板易产生过高预期，反而干扰执行。他认为，自上而下的AI往往两三个月就淡化，场景也变成“为了老板而做”，更推崇“深圳模式”——政府定规则，不干预执行。因此，王歆主张分权、授权，方向应由一把手定，但落地必须依靠一线员工的创造力。若以KPI驱动变革，容易沦为形式主义，且一号位插手指越多，变革越难推进。

为此，雅戈尔采取了“润物细无声”的策略：先给工具让大家偷懒，让岗位和流程自然变化，而非一上来就搞组织变革。以IT部门为例，团队多数人流向业务部门，能力被封装成工具后，客服人员自己就能解决过去需要写SQL的疑难问题。同时，AI涉及信息安全、岗位调整、流程重塑乃至新业务决策，这些重大事项仍需最高层拍板。

从试点到推广：为何成功难以复制？

试点成功，推广却折戟，这是常见困境。

王涛指出，根源在于人的认知差异、业务形态区别、数据或流程基础不同。破局方法是从小而独立的精品单元开始，先打胜仗，再逐步串联，“不要复制大而全的东西，你要复制特别能独立的这种小单元的作业的一些AI的工具过去”。

王歆分享了雅戈尔的实战教训与经验。一个成功案例是设计师打样环节。他在一个仅有四名设计师的小leyu乐鱼全站app“美雅”试点，通过AI将设计灵感直接转化为成衣效果，打样成本下降87%，从每件2000元降至不足300元。该模式随后推广至18个leyu乐鱼全站app。但失败案例也是有的，比如在AI驱动的BI项目中，王歆原以为通过自然语言查询能让全员使用数据，但用户需求五花八门，系统无法应对。这次实践带来的教训也非常深刻：第一要拉同盟，第二要做最小可行性产品，不要把自己的需求当普遍需求，必须深入一线了解真实场景。

潘进杰介绍了中集的策略。技术部门负责搭建企业级AI平台，从1.0迭代到4.0持续迭代。同时，通过举办AI大赛激发员工创意，对优秀作品给予奖励，让员工主动解决问题。对于复杂应用，则由IT与业务部门共同研发，如一线班组长助手，统一核心任务流程，将能力薄弱者迅速拉齐至合格线。他总结为“搭台，让业务唱戏”，并通过可视化方式向老板展示成果，形成良性竞争。

ROI怎么算？CFO视角下的AI投入考量

AI项目的投入产出比是CFO绕不开的话题。作为CFO，王涛分享了领益制造的方法：将AI投入归入“研发预算”类，允许失败，容忍不确定性。初期不以ROI为硬性考核指标，而是关注过程里程碑，讲明白为什么做。一旦某个场景验证成功，便迅速复制推广。他认为，ROI可能根本算不出来，即便算出来也不敢相信。

王涛此外还指出，AI时代下CIO和CFO的角色的变化不可避免。财务岗位在AI冲击下面临转型，但也是解脱低效劳动、拓展高价值工作的机遇。CFO拥有全盘经营视角和考核权，可在创新和协同性考核中引导业务拥抱AI。

段大为指出，AI变革的目标多元，不一定是减少人力，有时是为了提高质量或稳定性。有时短期成本增加也是必要投入。判断是否值得，应基于长远趋势，并建立有效的利益协调机制，让多数人在变革中受益。他强调，机制设计比单点计算更为关键。

段大为总结，任何角色要把握“变与不变”，CFO不变的核心是价值发现与风险防范，变的是组织方案和管理工具。从珠算、手工账到电算化、ERP，再到AI化，技术周期越来越短，但“善用工具而非成为工具”的哲理永恒。他引用孔子“君子不器”，告知从业者要成为善用工具的人，不是工具人，在技术浪潮中保持主体性。

结语

本场直播中的嘉宾来自不同企业，也处在不同的数字化阶段，对一号位应该介入多深、ROI应该怎么算、AI应该如何进入组织，都有不同判断。

但从这些观点碰撞中可以看到，AI已经开始进入研发、制造、供应链、财务和审计等具体场景。对企业来说，下一阶段更值得关注的，是如何找到真正有价值的场景，在可控范围内不断试验，并让技术、业务和人的角色在实践中重新磨合。

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

文｜师天浩观察，作者｜辰聪

七天里，DeepSeek调了两次价。

第一次发生在8月13日晚。与V4 Pro正式版上线同一份公告里，Deepseek给出了新价格。8月17日零时起，旗舰模型V4-Pro高峰时段的输出价从每百万Tokens 6元涨到27元，涨幅350%；缓存命中的输入价从0.025元涨到0.30元，是原来的12倍。一同引入的还有峰谷计价，也就是每天上午9点到12点、下午2点到6点算高峰，其余时段半价。

第二次在六天后。8月23日零时起，周六周日全天不再区分峰谷，统一按低谷价收费。

一周两调，一次抬价、一次变相降价，似乎自相矛盾，实则是同一件事。高峰时段的算力不够分了，要用价格这个无形的手把对时间不敏感的需求，分流去夜里和周末。

市场对价格最敏感，先读懂了第一次。8月17日新价生效当天，A股算力板块异动，太辰光20%涨停。

市场读到的不是Token"贵了"，是算力"缺了"。

但第二次调价后的第一个交易日，8月24日，市场却遇冷。收盘时，沪指跌0.61%，深成指跌2.11%，创业板指跌3.14%，其中，算力硬件领跌：中际旭创A股收跌7.44%，报872.88元，全天成交超过300亿元，主力资金净卖出超39亿元；它的港股跌超12%，报1002港元，A+H市值跌破万亿。天孚通信跌超11%，新易盛跌超9%，一周前涨停的太辰光，跌超8%。

同一天，阿里巴巴宣布以每股112.70港元配售7.1亿股新股，募资800亿港元，全部投向全栈AI能力和基础设施。认购启动不到一小时即告超额，最终近3倍超募，主权财富基金等长线资金占了四成以上。这是阿里2019年港股上市以来第一次配售，也是港股历史上规模最大的一级后续发行。

一边，二级市场在卖光模块；一边，长线资本在排队给AI基建送钱。

两笔钱在同一天做出相反的选择，钱到底在为什么定价，值得说清楚。

一、涨价首先是一份供需报告

要明白为什么定价，先来看三组数字。

8月3日到9日那一周，OpenRouter榜单上DeepSeek-V4-Flash正式版的周调用量是8.83万亿Tokens，环比增长570%，排全球第一，比第二名腾讯Hy3多出近8000亿。而此前的8月1日，它单日处理8万亿Tokens，创了自己的纪录；三天后的8月4日，API开始频繁返回"容量不足"。

那时市场还不知道，四天后深度求索会预告涨价，九天后新价格就会官宣。

放大到全国，缺口是结构性的。

国家数据局统计，中国日均Token调用量从2024年初的1000亿，涨到2025年底的100万亿，再到2026年3月的140万亿，两年涨一千倍。而供给端却存在错配，据不完全统计显示，约80%的实时推理需求挤在东部，约80%的训练和批量任务压在西部；数据中心的交付周期已经压缩到100天左右，配套的电力建设却要两三年。

也就是说，卡脖子的不只是芯片，还有电和地。

峰谷计价正是在这个背景下出现的。它的本质不是促销，是调度。用半价的低谷，把批量任务从白天的高峰里分出去，把紧俏时段留给愿意付27元的实时需求。周末全天低谷，是同一逻辑的延伸。

需求旺到必须按小时切分产能，这本身就是缺货的证词。

二、涨价同时是一份商业模式公告

过去两年，行业打价格战。

为什么会有价格战？要知道价格战的潜台词是，这东西不值钱，先送出去再说。算力产业链被这个逻辑压了两年，对应在市场上，则是模型越聪明、调用越便宜，上游的订单就越像一锤子买卖，而拐点是从价格里长出来的。

摩根士丹利8月9日发了份研报，标题就叫《告别价格战，打响智力战》。它统计了字节跳动、阿里巴巴、百度、腾讯、MiniMax、智谱、月之暗面和DeepSeek八家的官方报价：2026年二季度，中国大模型平均API输入价4.9元每百万Tokens，输出价21.9元，比2025年一季度分别涨了48%和80%。研报的结论指出：模型智能，而非价格，才是长期竞争地位的决定因素；低价抢来的份额会压垮毛利，低毛利撑不起下一代模型的训练。

DeepSeek自己的调价节奏，也被券商拆开看过。

如华龙证券把它今年以来的动作分成三步：先降价，再峰谷计价，最后整体上调。结论是，国产大模型长达一年的低价内卷正式结束，定价中枢进入修复通道。其实，年内涨价的不止它一家。比如智谱已经三轮上调API价格，腾讯云涨了两次，阿里云和百度智能云也先后跟进。

有趣的是两年前正是DeepSeek把Token打成白菜价，逼得全行业跟进；现在它一次把价格抬高350%，等于替全行业测试需求的弹性。

发起价格战的人收手，分量不一样。生意能算过账，投给算力的钱才有回报预期。

股市买的是预期，所以先动。

三、涨价的钱，流向了哪里

1.顺着产业链往上走，每一环都有财报接住

这个逻辑，简单来说就是模型公司多收的钱会变成对算力的采购，路径是从模型厂商到云厂商，再到服务器、光模块、芯片代工和设备。

这条路径在过去两周，链条上的每一环都拿出了财报。

离模型最近的光模块先开始兑现。8月23日晚，中际旭创披露半年报：营收417.78亿元，同比增长182%；归母净利润136.51亿元，增长242%。管理层在电话会上说，过去光模块订单以三个月为周期滚动，现在不少客户直接签到2027年。再往上游，晶圆代工厂华虹宏力二季度营收7.175亿美元，创历史新高，产能利用率做到102.8%；管理层指出，这笔增长六成来自涨价，四成来自扩产。设备端的中微公司上半年营收66.91亿元，同比增长34.89%；归母净利润28.25亿元，增长超过300%。

逻辑链条都动起来了，顶层的投入也在加码。据报道，TrendForce在8月7日把2026年全球AI服务器出货增速从28%上调到接近31%，并预计全球九大云厂商今年资本开支合计增长约90%；其中仅微软、亚马逊、Alphabet、Meta四家的2026年资本开支指引，加起来是7350到7600亿美元。

2.更深的变化在收钱的方式

以前的算力服务商收租金，按卡按小时计费，赚固定的钱。

7月29日，行云科技的一份公告推出的新做法。子公司与一家头部大模型客户（市场普遍指向月之暗面），把五年期合同从10.14亿元上调到30.53亿元，算力单元从128个扩到256个；已交付的8个单元，月服务费上涨21.21%，新增单元上涨36.36%。据传，新条款的名字为Token收入相关固定服务费。

算力方不再只收固定租金，而是从客户未来的模型调用收入里分钱，这是A股第一次把Token分成写进重大合同。

这个变化值得停下来看。收租金，算力是成本；分流水，算力是资产。同一张GPU，是两种生意。Token涨价之后，分成条款让算力方直接吃到Token的升值，客户卖得越贵，自己分得越多。中信证券对此的说法是，算力租赁正从固定月租转向按实际Token用量计费；银河证券讲得更直白，从"卖资源"到"卖产出"。

需求结构也在配合这个变化。中银证券提示，推理需求正从互联网应用扩散到办公、金融、工业、政务，算力建设从训练侧的集中投入转向训练与推理并重。训练是阶段性的重资产投入，推理是日复一日的流水，后者才是分成模式成立的前提。服务器、交换机、光模块、PCB、液冷都会跟着扩容。

Token涨价之后，产业链在重新给自己定价。

四、这轮行情，能够走多远

第一个约束是需求弹性。

涨价站得住，前提是用户不走。就在DeepSeek宣布涨价前后，阿里把2.4万亿参数的旗舰模型Qwen3.8-Max放进了开源池。要知道Max级旗舰开源，这是第一次。

私有化部署的门一开，涨价涨出的每一分溢价，都在替对手降低替代成本。判断涨价能不能站稳，看调用量有没有掉、低谷时段利用率有没有升、缓存命中价差有没有继续收窄。

第二个约束则是标准提高了。8月24日中际旭创中报营收翻倍、净利增长242%、订单签到2027年，但是股价照样跌。浙商证券那句话应验了：市场已经从买宏大叙事，转向买兑现证据。而且光有好财报不够，还得回答技术路线会不会被绕开。而中际旭创们的收入恰恰建立在这个环节上，它94.8%的营收来自海外。8月4日美国FCC起草800G和1.6T光模块进口禁令的消息曝出时，它盘中一度逼近跌停。

技术路线和贸易政策，任何一条动了，签到2027年的订单也拦不住估值重估。

淘金热里，卖铲的先盈利。

这话只对一半，铲子的价格，终究由金子决定。

Token值钱了，算力才值钱；算力值钱了，芯片、服务器、光模块才有订单。

这一周，DeepSeek用一张涨价单考账本。问的是需求是不是真的，问的是你现在手里的东西，下一代还需不需要。

两个问题都还没有标准答案。

但在答案揭晓之前，涨价单会一直充当这条产业链的温度计。

量得出需求的热度，也量得出路线的冷暖。

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

文 | 光子星球

8月25日晚，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生，在腾讯内部年刊《知点》发表长文《和AI一起长跑：这两年的一些思考》。

文章里，除了呈现其对于AI落地、技术演进的一些思考，还回应了过去八个月，悬在腾讯AI头上最刺眼的一个字——“慢”。

汤道生或许也知道这水搅不浑，索性不搅，而是大方承认了一些误判。但与此同时，他也指出：“熬得久，比起得早更重要。”而这，既像解释，亦有着一层“烟雾弹”的意味。

“慢”的原罪

腾讯确实慢过，也确实急过。

纵使主观上，腾讯或许想要快一些，但就过去几场仗来看，其似乎有些快不起来。

今年春节，腾讯元宝曾靠撒钱战术，一度冲上5000万日活，但热度冷却后，同头部产品的差距再度显现。

腾讯过去最擅长的打法之一，是先依靠入口把产品推到用户面前，再根据反馈持续迭代。只是，AI产品对底层模型的依赖更深，当回答质量、搜索能力和任务完成率存在明显短板，流量越大，问题暴露得越快。

“由于公司整体的算力严重不足，拖慢了模型训练与产品发展，产生了比较大的影响。”汤道生解释道。

谈及元宝，他则复盘称，过去一年在推广引流上投入过多，但当时模型与产品都还没Ready。

所以，腾讯的慢从来不只落在某个模型或某款产品上。

它主观上，或许比谁都想快，春节红包、迅速跟进“养虾”热潮，都能看出腾讯的焦虑；但拖住腾讯的算力、模型以及产品和组织之间的转化速度，并不是随便一脚油门就能改变的。

如何回应“慢”

对于“慢”这件事，汤道生的回应，其实有几层。

一层是前面提到的就事论事，承认错误，立正挨打。但更为重要的，是主动切换时间尺度。

他借移动设备的历史，讲了一个长期主义的故事——从Game Boy到iPhone，起大早的诺基亚、黑莓们，坟头草已三尺高。

“重要的从来不是谁最早走出第一步，而是谁能更坚定地长期投入，在技术突破与迭代过程中冷静地思考事情的本质，针对具体场景解决问题与痛点，在市场噪音中识别出真实信号，保留实力与灵活性，才能穿越周期。”汤道生写道。

在他看来，大模型竞赛是一场马拉松，“现在可能才跑完头一公里”。

对腾讯而言，长期主义这一套既得体也必要。从更早的科技向善开始，腾讯在叙事层面就很少停留在产品与胜负层面，价值必须升华。汤道生甚至先在文章开篇，以“老登”自嘲放低身段，却在结尾处又端了起来。

但这个问题，光靠动嘴皮子回答不了，得看骨架与血液。

因此，另一重回应，其实早早落在了腾讯的组织里。纵观腾讯AI过去一年的变化，或多或少能看到这家老牌巨头改变的决心。

去年末，姚顺雨从OpenAI空降腾讯，头衔首席AI科学家，直接向刘炽平汇报，同时攥住模型与AI Infra。

此后三个月，腾讯没有发布新模型，而是先治混元的“病”，同步重建底层设施、预训练、强化学习、数据与评估等体系，新设AI Infra部与AI Data部，直到4月推出Hy3 Preview，7月又发布了Hy3正式版。

而上个月，腾讯又将大语言模型部与多模态模型部合并为基础模型部，由姚顺雨统一负责。语言、视觉、语音\3D等方向，开始向同一条基础模型路线收拢。

整体看下来，这是一次向“集中”的回归，从权力集中，到路线集中、组织集中，腾讯算是卯足了劲。只是，五指收成拳头，力量集中的同时，还得看拳头挥向了什么地方。

一边讲长跑，一边抢时间

几乎凭一己之力，撼动整个AI办公格局的WorkBuddy，大抵是腾讯今年最出挑的AI产品。

WorkBuddy的底座来自CodeBuddy，以及腾讯多年前收购的Coding.net、DevOps等开发工具、产品。在今年初“龙虾”爆火后，顺势跑出，成为AI办公赛道的现象级产品。

对此，汤道生在文章里透露，这些前身业务长期亏损，降本增效时期一度面临收缩。2024年，CodeBuddy依靠私有化部署获得项目收入，团队得以继续存活和迭代。汤道生由此把这条路径总结为：“创新不可规划，能力可以积累”。

除了走对路，WorkBuddy亦一改腾讯过往“慢”的一面，提速可谓迅猛。

据悉，WorkBuddy3月上线之后，团队在随后的一百天里，更新了四十三个版本——相当于踩了四十三脚油门。

与此同时，产品、组织调整亦对应展开，比如腾讯文档、网盘等均被并入工作台，腾讯文档团队也整体调整到CSIG，将WorkBuddy的办公能力持续做深。

此外，对于似乎有点“扶不起”的元宝，汤道生亦没有放弃希望。他在文章中判断，Chatbot的仗没打完，用户最在意的，仍然是答案是否准确、信息来源是否权威可信、内容是否足够实时。元宝如果能够做好这些核心能力，仍然有很大的赶超机会。

从集中到提速，腾讯正试图扭转外界对其的认知。

只是，对腾讯而言，提速的成本不低。腾讯今年二季度资本开支达到约528亿元，同比增长176%；混元、元宝、WorkBuddy等AI产品也都仍处于投入期。对手也并不傻，看腾讯在AI办公赛道猛踩油门，字节、阿里也都不装了，纷纷加速。一场拉锯战，在所难免。

所以腾讯到底慢不慢？

腾讯确实在AI上欠过账，也让对手先跑出很远，但这半年，腾讯已经完成了一次靠边停车、更换发动机——嘴上说着马拉松，脚下踩着地板油。而更具体的答案，或许等Hy4鸣枪时，才能见分晓。

归根结底，不管AI赛道最终是不是马拉松，WorkBuddy能半路杀出，说明了头一公里确实还未决定终局。而接下来的路，腾讯似乎已不想再慢跑。

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

文 | 登顶可选

8 月，英伟达联合六家大型金融机构，为 AI 基础设施搭建了规模超过 5000 亿美元的融资平台。随后，它又为 OpenAI 在美国俄亥俄州的数据中心项目提供最高 1050 亿美元的担保。

8 月 23 日，阿里巴巴在香港启动 800 亿港元股票配售，募集资金全部投向芯片、AI 基础设施和模型研发。这是香港上市公司历史上规模最大的后续股票发行。

另一组变化出现在电网上。今年前七个月，中国全社会用电量同比增长 4.7%，互联网数据服务用电量增长了 43.3%。

过去三年，人们习惯从模型能力理解 AI。到了 2026 年，围绕 AI 流动的不只有技术和风险投资。

AI 正在从一个技术变量，变成社会的资源配置变量。

当一项技术走向新的产业周期，它和普通人的关系，也不再取决于每个人有没有打开 AI 工具。

一、互联网时代，也是从资源流动开始的

类似的变化，在中国并不陌生。

上世纪 90 年代，大多数中国家庭还没有电脑，互联网用户也很有限，通信网络和信息基础设施的建设已经启动。此后十几年，资本进入互联网，企业的广告和渠道预算逐渐转移，零售、leyu乐鱼登录入口、支付、物流的经营方式陆续改变，大量年轻人才进入计算机和互联网行业。

互联网最终改变了企业经营、人才流向和城市产业结构。这个过程没有等到所有人接入网络才发生，基础设施和资本的变化要早得多。

今天的 AI 已经出现了类似的信号。

2024 年初，中国大模型日均 Token 调用量约为 1000 亿；到今年 3 月，这个数字达到 140 万亿，两年多增长超过 1000 倍。

需求迅速传导到了另一端。2025 年，中国已经建成 42 个万卡级智算集群，全国算力中心用电量达到 1700 亿千瓦时，同比增长约 30%。

模型仍然存在于电脑和手机屏幕里，支撑它的产业体系已经延伸到芯片、数据中心和能源。

二、算力增长之后，电和土地开始重新配置

国家能源局 8 月 21 日公布的数据显示，今年 1—7 月，中国全社会用电量同比增长 4.7%，互联网数据服务用电量达到 593 亿千瓦时，同比增长 43.3%。仅 7 月一个月，互联网数据服务用电量为 99 亿千瓦时，同比增长 40.1%。

互联网数据服务还包含云计算等业务，不能全部归因于 AI。不过从更长的周期看，算力已经成为新的用电增长来源。

2025 年，全国算力中心用电量占全社会用电量约 1.6%。国家能源局预计，“十五五”时期全国算力用电量每年将新增 1000 亿千瓦时以上，到 2030 年达到约 8000 亿千瓦时，占全社会用电量约 6%。

一个大型 AI 数据中心满载运行时，耗电量可以达到一座中等规模小镇全部生活和生产用电的水平。

这几年，内蒙古、宁夏、甘肃频繁和“算力”出现在同一条新闻里，正是电力资源重新配置的结果。

东部集中了大量 AI 企业和用户，西部拥有更充足的能源和土地。“东数西算”八大国家枢纽节点建立之后，算力逐渐向能源资源富集地区集中。2025 年，八大枢纽节点的智能算力规模已经占到全国总量的八成以上。

图｜东数西算八大枢纽十大集群布局示意图。来源：大公文汇（大公网）

这种变化也发生在欧洲。

路透社 8 月 19 日披露，2022—2025 年，欧洲新建超大规模数据中心距离主要城市平均约 46 公里；2026—2028 年规划项目的平均距离已经增加到 175 公里。伦敦、法兰克福、阿姆斯特丹等传统数据中心城市面临土地紧张和电力接入限制，新项目正在向电力更充足、土地更便宜的地区移动。

过去，数字产业选址首先考虑人才、市场和网络条件。大规模 AI 基础设施出现以后，能源的重要性迅速上升。数据中心跟着电走，产业投资也会跟着移动。

AI 对城市的影响，已经延伸到能源规划、基础设施和产业布局。

图｜数据中心与高压电力基础设施。AI 基础设施扩张正在把算力需求连接到电网与能源系统。来源：SIA Intelligence

三、智算中心热潮，也开始考验资源配置效率

过去几年，各地密集投入智算中心。运营商、互联网公司、国资平台和地方产业资本纷纷进入，算力逐渐成为地方争取 AI 企业和数字产业项目的重要基础条件。

截至今年 3 月底，中国智能算力规模已经达到1882 EFLOPS（FP16，即每秒 1882 百亿亿次浮点运算）。

供给规模扩大以后，利用效率的差异也开始显现。据公开报道引用的业内估算，目前算力资源整体利用率不足 70%，部分新建智算中心甚至低于 30%。

今年 5 月，中国银行与中国信通院在雄安启动“算力银行”合作；内蒙古和林格尔、杭州、上海等地也已经运行“算力超市”，将闲置服务器和 GPU 接入统一平台，供其他企业按需调用。

这些机制解决的是已经出现的供需错配：一边存在闲置算力，另一边中小企业仍然面临成本高、需求零散、短期调用困难的问题。跨地区调度和按需计费，开始成为提高算力利用率的一种办法。

一线模型公司和 AI 企业对高质量算力的需求仍然旺盛，但芯片型号、网络条件、软件生态和地域都会影响实际使用。全国算力总量增加，并不等于每一块 GPU 都能被需要它的企业高效调用。

基础设施需要走在需求前面，等到需求真正出现时，机房、电力和网络必须已经就位。

因此，这轮算力建设最后能留下多少有效资产，既取决于 AI 需求增长，也取决于存量资源的使用效率。

图｜算力资源监测与调度平台。算力供给扩大后，跨地区调度与利用效率成为新的基础设施问题。来源：新华网

四、钱开始往 AI 走

AI 基础设施越建越大，资金来源也在发生变化。

最初，风险投资为模型创业公司融资，微软、Google、Meta、阿里等大型科技公司依靠自身现金流购买芯片和建设数据中心。大部分资金仍然来自科技产业内部。

今年，这个范围明显扩大了。

8 月，英伟达联合 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、高盛和 KKR 等机构，为 AI 基础设施搭建规模超过 5000 亿美元的融资平台，潜在资金来源包括银行、保险公司和大型资产管理机构。

同一个月，英伟达又为 OpenAI 在俄亥俄州的数据中心项目提供最高 1050 亿美元担保。OpenAI 签下的是一份长达 20 年的租约。

科技公司的资金需求开始进入更广泛的社会金融体系。

今年截至 8 月 10 日，美国大型 AI 云厂商的债务发行规模已经达到 2200 亿美元；去年同期只有 125 亿美元。路透社披露，海外投资者、养老金和保险公司已经承接了其中一部分。

过去 12 个月，美国接近三分之二的风险投资流向 AI 公司；今年美国投资级债券发行中，大约四分之一来自 AI 相关企业。

中国也在继续投入。8 月 23 日，阿里巴巴启动 800 亿港元股票配售，全部资金继续投向 AI。公司此前已经宣布未来三年投入 3800 亿元建设 AI 和云基础设施。

AI 资金来源的边界正在扩大。

养老金和保险资金背后连接着社会长期积累的储蓄。当这些资金通过债券、基金和大型资管机构进入 AI 基础设施，AI 投资已经走出了科技公司和风险投资的内部循环。

这并不等于每个人的养老金正在直接“押注 AI”。资金仍由专业机构按照各自的风险和收益要求进行配置。但越来越多长期社会资本进入 AI，说明这轮产业投资正在影响更广泛的资金流向。

目前还没有证据显示 AI 已经大规模挤出其他产业融资。高盛测算，AI 融资需求对非 AI 企业融资成本的影响仍然很小。

社会积累下来的资本，开始围绕 AI 重新配置。

图｜AI 基础设施融资平台相关公开资料。科技公司之外，全球大型资管与金融机构正在进入 AI 基础设施投资。来源：公开报道

五、普通人最早感受到的变化，会出现在工作里

社会资源还包括企业内部的人力和预算。

过去一年，“AI 会不会抢走工作”已经被讨论了很多次。现阶段的数据仍不足以证明白领岗位正在被 AI 大规模替代，但是一些企业也把原本就要进行的成本削减归因于 AI。

招聘方式和用人结构的变化已经出现。

印度拥有全球规模最大的 IT 外包产业之一。8 月 20 日，路透社调查发现，随着 AI 提高软件开发和后台业务的自动化程度，客户开始要求 IT 服务商“用更少的人完成更多工作”。传统按照投入多少工程师收费的模式正在向结果付费转变，入门级程序员的需求随之受到影响。

这种变化不需要通过一次大规模裁员完成。团队扩张时少批几个 HC，员工离职后暂缓补员，基础工作交给 AI 后把新增岗位留给更高级的人才，这些变化会一点点进入招聘和组织结构。

企业内部的预算也在重新排序。过去几年，公司可以先拿一笔创新预算试用 AI。进入规模化部署以后，AI 项目要和软件采购、人力、外包以及其他数字化项目共同竞争预算。

艾瑞咨询《2026 中国企业级 AI Agent 发展洞察报告》显示，截至 2026 年一季度，中国大中型企业新一代 AI 采纳率已经达到 81.3%。但企业应用中仍有 67% 处于浅层尝试、试验或局部应用阶段，部分早期项目已经出现 ROI 不达预期。

企业下一轮投入会回到具体经营结果：效率提高了多少，成本降了多少，业务收入有没有增加。

这些判断最后会进入招聘人数、软件采购和部门预算。

一个人完全可以不用 AI 工具，但所在公司的用人标准和资源分配，已经会受到 AI 的影响。

六、AI开始进入算账阶段

社会投入 AI 的资源不断增加，下游的商业价值也需要同步增长。

今年 4—6 月，阿里云和 AI 服务收入增长 45%，达到 484.4 亿元；同一个季度，阿里资本开支同比增长 75%，达到 676.8 亿元，净利润同比下降 75%。公司管理层表示，AI 资本开支预计在三年内达到盈亏平衡。

企业采购 AI 以后，账最终会落到经营指标上。

AI 客服要降低服务成本，Coding Agent 要提高研发效率，销售和营销工具要带来业务增量。效果能够持续兑现，企业才会扩大下一轮采购，云厂商和模型公司才能获得更多收入，上游已经建成的数据中心和 GPU 也才能获得持续需求。

目前的差距在于，上游已经按照较高的增长预期投入了大量基础设施，而企业应用仍处于扩张和验证阶段。未来几年的收入和生产率增长，会决定今天投入的多少资源能够沉淀为长期基础设施。

图｜阿里巴巴张北数据中心。模型与云服务收入增长的同时，算力基础设施仍在持续扩张。来源：中国建筑

七、产业方向成立，不代表每一笔投资都成立

互联网已经证明，一项技术可以改变世界，同时经历大规模的错误投资。

上世纪 90 年代，通信网络、光纤和互联网基础设施快速扩张。2000 年互联网泡沫破裂后，大量公司消失，一部分基础设施却保留下来，继续支撑之后二十年的互联网增长。

当然今天和 2000 年还有明显差别。当年的互联网商业化收入还很薄弱，很多公司甚至没有稳定收入。今天 AI 已经进入云服务、软件开发、客服、营销等真实业务。阿里云和 AI 服务单季度收入同比增长 45%，大型模型公司和云厂商也已经拥有持续增长的付费需求。

因此AI 有没有真实价值不是重点，要接受检验的是今天围绕 AI 建设的基础设施规模、投资价格和增长预期。

如果 Agent 大规模进入企业，AI 持续提高研发、服务和管理效率，今天建设的数据中心和能源设施会逐渐找到需求。

同时，一部分利用率长期偏低的智算中心会被淘汰，ROI 无法兑现的企业项目会停止续费，高估需求的数据中心也要承担投资损失。债务和长期资金进入以后，这些损失还会沿着融资关系传递给更多投资者。

产业方向正确，只能说明社会需要这项技术，无法保证今天围绕它发生的每一笔投资都合理。接下来要观察的是两种速度：社会把资本、能源和基础设施配置给 AI 的速度，以及 AI 创造收入和生产率的速度。

两者之间的差距，会决定今天的投入有多少沉淀为基础设施，又有多少最终需要重新定价。

图｜1995—2002 年纳斯达克指数走势。互联网最终改变了世界，产业周期中也经历了大规模投资重估。来源：公开历史资料

八、不用 AI，也已经生活在这轮产业周期里

过去几年，人们习惯用使用频率判断 AI 和自己的距离。有没有使用 AI 工具，工作里有没有接入大模型，公司有没有部署 Agent。

这个标准已经不够了。

上世纪 90 年代，中国没有等到每个家庭接入互联网，通信网络、资本和人才已经提前进入新的产业周期。随后，企业预算改变，新的职业出现，广告、零售、leyu乐鱼登录入口和支付逐步迁移到线上。

普通人只是在不同时间点感受到这些变化。

今天，算力正在改变能源投资和产业选址，资本持续进入芯片和数据中心，企业开始重新安排预算和用人标准。

当一项技术开始影响钱往哪里投、电往哪里送、企业把预算花在哪里、人往什么行业流动，它已经成为社会资源配置的一部分。

接下来几年，AI 需要证明的也不只是模型还能变得多强。

2025 年，中国算力中心已经消耗 1700 亿千瓦时电力；到 2030 年，这个数字预计达到约 8000 亿千瓦时。美国大型 AI 云厂商今年已经发行 2200 亿美元债务，全球科技公司仍在继续提高 AI 基础设施投入。

这些资源最终需要由生产率、收入和新的经济增长来消化。

能够兑现，今天建设的算力、电力和数据中心会成为下一轮基础设施；兑现不足，一部分投入就需要重新定价。

当 AI 的发展开始调用越来越广泛的社会资源，它创造出来的新增价值最终流向哪里，也会成为下一阶段的问题。

无论用不用 AI，我们都已经进入这轮产业周期。

电影《The Social Network / 社交网络》，2010。

“We lived on farms, then we lived in cities, and now we’re going to live on the internet.”

1. 国家能源局：《2026年1—7月份全社会用电量同比增长4.7%》，2026年8月21日。

2. 工业和信息化部：2026年一季度工业和信息化发展情况，截至3月底我国智能算力规模达1882 EFLOPS（FP16）。

3. 数字中国建设峰会：《算力发展的未来趋势》《破解中小企业算力使用难题》，2026年5月、6月。

4. 中国银行：《中国银行成为首家参与中国算力平台生态建设的金融机构》，2026年5月9日。

5. 新华社、经济日报及国家能源局《中国“人工智能+”能源发展报告2026》相关数据。

6. Reuters：《Europe AI data centres seek cheaper, quicker energy and land》，2026年8月19日。

7. Reuters：Nvidia AI infrastructure financing、OpenAI Ohio data center 及相关报道，2026年8月。

8. Reuters：《US corporate AI debt surge tests investor limits as fatigue emerges》，2026年8月21日。

9. Financial Times：《The slow sucking sound of AI》，2026年8月20日。

10. Reuters：Alibaba 2026年6月季度业绩及 AI 资本开支相关报道，2026年8月20日。

11. Reuters：Alibaba 800亿港元股票配售及 AI 投资相关报道，2026年8月。

12. Reuters：印度 IT 服务业、AI 与用工结构相关报道，2026年8月。

13. 艾瑞咨询：《中国企业级 AI Agent 发展洞察报告（2026）》。

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

文 | 深响， 作者｜林之柏

ALO在中国“膨胀”了。

• 天猫店开售1分钟成交额就突破了1000 万，打破天猫运动户外行业leyu乐鱼全站app新店开售的历史峰值，首日交易额近1亿元；

• 而在上线首周的“天猫超级开业盛典”活动期间，ALO诞生了2个成交额千万级、24个百万级的爆款，总成交额近2亿元；

• 赵露思同款女士 Suit Up 西裤目前已售出1万+条、Sunset 休闲德训鞋售出6000+、Aspire 运动训练背心销量达3000+。

凭借海外积累的网红光环与顶流明星的带动，ALO没做太多预热，就直接站到了中国市场的流量中心。

但ALO的目标不止于此。在人们习惯性地将其与Lululemon对比时，ALO已默默地转换画风，盯上了近几年在奢侈品赛道上狂飙的Miu Miu。

“我们不想局限于传统的运动服饰市场，也不想让人们把ALO和运动休闲leyu乐鱼全站app联系起来，我们一直认为自己属于一个独立的类别。”ALOleyu乐鱼全站app首席设计&商品官 Abby Gordon表示。

今年年初，ALO也挖来了前Miu Miu 首席执行官 Benedetta Petruzzo担任国际业务CEO。

这或许解释了为什么ALO要请赵露思这样一个似乎没有运动痕迹的明星在中国市场进行首秀，以及为什么海内外社交leyu乐鱼登录入口上，关于ALO和Miu Miu的产品对比内容正越来越多。

社交leyu乐鱼登录入口上有关 ALO 和 Miu Miu 的对比，图源：小红书

从线下观望到线上突进，ALO的“渐进式”解题思路

ALO的入华之路，远比外界看到的更为波折。

早在去年，市场就多次传出 ALO 将落地中国首店的消息，香港 K11 Musea、上海静安嘉里中心、北京三里屯太古里都曾是的热门选址。今年 4 月，ALO 任命前 Givenchy 大中华区总经理 Jimmy Zhu 为中国及北亚区总裁、加速组建团队，行业普遍预判其将复制 Lululemon 的路径，先扎根线下、建立leyu乐鱼全站app势能，再逐步向线上渗透。

直到 8 月突然官宣进驻天猫，ALO 的经营思路似乎经历了一次由“重”到“轻”的切换。线上先行、线下缓行的策略转向，或许正源于leyu乐鱼全站app对中国市场风险的重新权衡。

ALO 扎根线上，无疑是想尽快打通社媒种草-电商承接链路，用最高效的方式建立商业闭环。

社媒种草是 ALO 走红的原点。

自成立起，ALO 不断强化“Studio to Street（从健身房到街头）”leyu乐鱼全站app理念，跳出纯专业运动的小圈子，以 “运动 + 日常时尚” 为主线，覆盖瑜伽、普拉提等轻运动场景与日常出街场景，锁定年轻女性消费群体。

围绕这一理念，leyu乐鱼全站app借助Kendall Jenner、Hailey Bieber 等明星的大量街拍内容，成功把 ALO 瑜伽服、运动外套塑造成时下最热门的小众、高端、时尚符号，建立了清晰的leyu乐鱼全站app认知，并在正式入华之前完成市场热度积累。

ALO 的明星穿搭内容

图源：小红书

顺着这条思路，ALO 入驻天猫时选择和顶流小花赵露思联手，在没有任何预热的情况下，以突袭式的官宣合作快速引爆话题、充分发挥明星引流效应，激起粉丝的购买欲。

值得一提的是，这与其进入韩国市场时的策略如出一辙。入韩之初，ALO 高调签下金智秀、金硕珍担任leyu乐鱼全站app大使，依靠明星号召力快速击穿核心受众圈层。

这套精准定位 + 明星合作 + 社媒裂变的玩法，让 ALO 稳稳吃下流量红利、快速完成场景种草与心智渗透。

ALO 与赵露思合作，图源：微博

电商渠道则是承接种草转化的首选。

除了天猫旗舰店，ALO 也同步上线了微信官方精品店小程序，配套本土化物流配送与客户服务体系，加强对主流线上交易场景的覆盖。

对一个尚未大规模落地线下门店的leyu乐鱼全站app而言，这套线上组合拳已经足够支撑初期的销售体量，ALO 相当于用远低于线下开店的成本，拿到了中国市场的入场券。

相比之下， ALO 线下布局推进缓慢。

其中，香港 K11 Musea 门店进展最快，年初已在围挡装修；大陆首店选址传出多个版本，包括上海、杭州、深圳等多个城市已经确认进驻，但具体开业时间、地点都尚未官宣。

不过在实体门店落位之前，社群运营已率先启动：7 月底，ALO 官方小程序正式开放社群活动预约，涵盖瑜伽、普拉提、跑步等品类，首场线下活动8月初已在上海举行。

ALO 中国大陆首场线下社群活动

图源；ALO 官方公众号

整体而言，线上先跑、线下缓行的入华节奏，既适配当下中国市场环境，也体现了 ALO 骨子里的流量思维和保守策略。

一方面，过往因在华激进扩张而“翻车”的案例不在少数。

包括安德玛、迪卡侬等都曾经历集中闭店、调整门店模型的阵痛，核心商圈租金高企、客流结构变化快、单店盈利模型跑不通等问题，难倒了大批外来leyu乐鱼全站app。

ALO 先通过线上跑通商业模型、验证用户需求，再逐步落地线下门店，或许是会牺牲扩张速度，但能换取更高的战略确定性。在中国运动户外市场逐步陷入存量竞争的当下，这未尝不是一种有效的解题思路。

另一方面，中国市场的电商渗透率与社媒种草转化链路已高度成熟，ALO 自带的社交话题热度，清晰的用户画像和赵露思等合作艺人对年轻女性群体的高号召力，都能确保其以最短路径完成从“认知” 到 “购买” 的转化。

说到底，ALO 本就是在洛杉矶的网红文化土壤中成长起来的leyu乐鱼全站app，诞生之初就靠明星街拍破圈，社媒种草、电商承接是它的原生能力。这也和 Lululemon 当年入华时 “线下门店建立专业心智、逐步辐射线上” 的重资产路线形成了明显区隔。

当然，二者面对的是截然不同的市场环境：经过 Lululemon 的多年市场教育，国内消费者对高端瑜伽服的价格接受度、场景认知都已定型，ALO 算是吃到了“后发红利”。

但线上为主、流量导向的经营思路，也为其埋下隐忧：流量能换来开门红，却很难筑起长期护城河。

最近几年，蕉下、内外、Ubras等线上起家的leyu乐鱼全站app都在加速线下开店，补齐渠道、运营短板。因为它们都清楚，如果消费者只是冲着 “明星同款”、“小众网红leyu乐鱼全站app”的流量标签而来，决策驱动力就会局限于社交属性与新鲜感，一旦初期热度退潮，考验才真正开始。

山寨、竞品与本土化，ALO 的挑战才刚刚开始

随着抢购热潮暂告一段落，山寨泛滥、审美冲突、本土化运营与行业竞争等一系列难题被摆到了 ALO 面前。

山寨仿品泛滥，是 ALO 入华后面临的第一道坎，也是最难解的一道。

如今在各大电商、社交平台搜索 “ALO”，能找到大量冠以 “经销店”“代购店” 名义的山寨店铺，产品质量参差不齐，评论区褒贬不一。据蓝鲸新闻报道，目前国内与 ALO 相近的商标已超过 1000 枚。

这意味着，在leyu乐鱼全站app正式入华之前，山寨产业链已经完成了市场渗透，消费者对 “ALO瑜伽服” 的leyu乐鱼全站app认知早已被大量仿品稀释。

ALO部分山寨店铺

图源：淘宝

山寨问题并非 ALO 独有，拉夫劳伦、始祖鸟、北面等leyu乐鱼全站app都曾深受其扰，并直接拖累业绩。以北面为例，2026 财年一至三季度，亚太区收入增速从16%、7%一路下滑到-1%，母公司威富集团 CEO 公开表示将全力重塑leyu乐鱼全站app形象，对冲山寨泛滥导致的leyu乐鱼全站app调性下滑。

而对 ALO 而言，山寨治理的难度比很多leyu乐鱼全站app更大：

一是产品仿制门槛低，ALO 的爆款普遍走简约风，设计元素单一，字母logo、经典版型极易仿制；再者入华时机太晚，当前国内线上渠道结构过于复杂，ALO的山寨产业链也已高度成熟，仿品广泛分布在短视频平台、社交电商、拼购平台等，维权成本高、见效慢。

对比之下，始祖鸟、巴塔哥尼亚等leyu乐鱼全站app这几年都采取更为严格的线下管控与线上配售策略，加强渠道话语权、打击山寨。而对于缺乏成熟线下渠道网络、过于依赖线上的 ALO 来说，山寨治理注定是一场持久战。

消费者对 ALO 山寨产品的吐槽

图源：小红书

如果说山寨泛滥是行业的共性挑战，那么审美风格冲突，就是 ALO 绕不过的“基因问题”。

翻看各大社交leyu乐鱼登录入口，用户对 ALO 版型设计的吐槽主要包括：低腰设计、裤长对小个子不友好；剪裁更适配欧美身材；网球裙、短裙太“露”，根本不适合运动。

与此同时，有关质量的争议也在同步发酵，各个社交渠道上“起球”“掉毛”“面料质感不符预期” 等差评不断，给狂热的抢购氛围蒙上了一层阴影。

消费者对ALO产品质量的吐槽

图源：小红书

这种体验落差，说到底还是因为美式运动审美和中式穿搭风格的天然冲突。

欧美国家的 “运动日常化” 观念十分普遍，穿瑜伽裤通勤、社交、逛街很常见，ALO 黏性最高的受众是一批热爱运动、自律、大方展示身材线条的美国年轻女性，还带火了的“加州 Girl”潮流。但国内不一样，相当一部分用户对过于贴身、暴露的设计有所保留，对 “运动日常化”的接受度也没有那么高。

事实上，早年不少欧美快时尚leyu乐鱼全站app入华时，都曾因版型、剪裁不符合本土审美而遭到市场冷遇。

比如Forever 21在2008年初次试水中国市场，产品沿用美式宽松剪裁、略显夸张的少女风，未能得到中国年轻人的认同，草草退场；GAP进入中国市场之初，也因为欧美超大码版型设计饱受吐槽，很多消费者抱怨只能选XS甚至XXS码。

深耕中国市场多年的 Lululemon，就针对本土消费者特点改良了部分版型，调整裤长、腰头高度与围度比例。但初来乍到的 ALO 缺少足够的消费数据样本，设计、生产链路也不够成熟，很难在短时间内做好本土化适配。

用户对 ALO 版型设计的吐槽

图源：小红书

审美冲突之外，渠道经营是中国市场留给 ALO 的另一个本土化难题。

工商信息显示，ALO 天猫旗舰店、官方小程序的运营主体均为爱洛电子商务（上海）有限公司，由 ALO 香港有限公司 100% 持股。这意味着leyu乐鱼全站app现阶段并未与大型本土代理商合作，而是以直营模式切入中国市场。

直营路线的优点是leyu乐鱼全站app可以严格把控渠道价格与leyu乐鱼全站app调性，避免价格混乱、运营走形、价值稀释等问题，也为后续清理山寨仿品、维护leyu乐鱼全站app形象打下了基础。但放在竞争白热化的中国市场，新组建的团队能否跟上节奏，要打一个很大的问号。

值得注意的是，ALO 中国核心团队也带有明显的 “奢侈品DNA”：中国及北亚市场总裁 Jimmy Zhu曾先后在Givenchy、Prada和Giorgio Armani任职，人力资源总监 Andrew Nip、零售总监 Jasmine Qiu 分别有 LVMH、Burberry 的任职经历。

这支团队的长处是高端leyu乐鱼全站app叙事与调性塑造，但并没有那么擅长规模化扩张。毕竟奢侈leyu乐鱼全站app需要维系高端形象和稀缺性，开店向来谨慎，规模并非其最核心的竞争点。但对于面向更广泛圈层的运动leyu乐鱼全站app而言，想要在中国市场做大，线上 + 线下的有序扩张是必选项。

众多迹象表明，ALO 正努力往奢侈路线靠拢：除了从一线奢牌那里挖来大量人才外，还推出定价更高的包袋产品线，提出新口号“Luxury is Wellness（健康才是奢侈）”，对标leyu乐鱼全站app也从 Lululemon 变成了Miu Miu。

靠种草起势的网红leyu乐鱼全站app，迟早会触达流量红利的增长天花板。当初始热度消退、裂变效应边际递减，想要跨过瓶颈通常只有两条路：要么向大众市场渗透，靠渠道扩张与品类延展做大体量，譬如加速下沉开店的Lululemon；要么向上探索，靠leyu乐鱼全站app叙事与调性升级拉高溢价，这正是 ALO 当下的选择。

问题在于， ALO 的产品线、leyu乐鱼全站app定位仍介于专业运动与轻奢之间，作为一个成立才十多年的年轻leyu乐鱼全站app，也不具备一线奢侈leyu乐鱼全站app的底蕴和用户忠诚度。

更何况，无论是高端运动还是奢侈品行业，与用户的线下直接触达、持续交流都相当重要。以 Lululemon 为例，目前已经在国内拥有超170家门店。这些门店不仅能“卖货”，同时还兼顾着线下曝光、承接社群活动、传达leyu乐鱼全站app理念等一系列复合职能。

ALO或许不想拿 Lululemon 当“假想敌”了，但两相对比之下，ALO 需要补的课还有太多。

尚未落地线下门店的ALO，在上海安缦酒店举行社群活动

图源：ALO 官方公众号

最后，外部挑战比想象中严峻——中国高端运动服饰市场早已杀成一片红海。

在成为“运动界 Miu Miu”之前，ALO首先要面对的是白热化的高端瑜伽服市场之争。

其中，Lululemon 地位依旧稳固，截至2026 财年一季度，中国大陆市场净营收同比增长 30%，二季度预计将保持中高双位数增长，全年计划新增的 25-30 家国际门店大部分布局在中国。经过多年深耕，Lululemon 已经建立起 “专业运动心智 + 成熟门店网络 + 社群化用户运营” 的完整护城河。

与此同时，新玩家还在加速入局：

• 宝尊电商收购了有“英国版 Lululemon”之称的 Sweaty Betty，今年 4 月在上海开出首家leyu乐鱼全站app概念快闪店；

• 安踏旗下的 MAIA ACTIVE 签下虞书欣担任代言人，线下也在加速扩张，门店数从 2023 年的 36 家增长至近 60 家；

• 耐克与金・卡戴珊合作创办的 Nike SKIMS 将于今年三季度在上海兴业太古汇开出中国首店，并请来顶流 Lisa 拍摄广告大片；

• 阿迪达斯、安德玛、骆驼等头部运动leyu乐鱼全站app也纷纷加码瑜伽服品类，整个赛道的拥挤程度正不断上升……

ALO 此前的热度，很大程度上还是来自 “稀缺性红利”：入华前只能靠代购购买，小众高端的标签让其具备了极高社交货币属性。但随着渠道逐步拓宽、购买门槛降低，稀缺感必然会遭到稀释。

当流量光环褪去，消费者会回归产品本身的价值判断。如果不能在产品、体验或leyu乐鱼全站app叙事上找到新的差异化支点，ALO 只会陷入 “比专业比不过 Lululemon，比性价比打不过本土leyu乐鱼全站app” 的尴尬地带。

Sweaty Betty、MAIA ACTIVE、Nike SKIMS

图源：微博

ALO挑了一个并不“友好”的入华时间点：运动户外市场正加速陷入存量厮杀，山寨产业链已提前完成渗透，审美设计与渠道的本土化适配需要从零开始，天时地利人和一个都不占。

入华初期的亮眼成绩，更像是阶段性红利的集中兑现，能否转化为长期增长动力，尚需时日验证。

怎么从网红走向长红，是所有leyu乐鱼全站app的终极考验。不管是对标Lululemon还是捆绑Miu Miu，ALO始终需要解决的是如何在已经高度成熟的市场里，找到属于自己的、不可替代的位置。

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

文 | 象先志

不久前，Artificial Analysis那张散点图传遍行业，DeepSeek V4 Flash以0.027美元的单任务成本划出了一条“斩杀线”——全球将近70%能力不及它、价格却比它贵的模型，集体落在了这条线以内。

一个月后，DeepSeek自己开始重画斩杀线。

上周价格落地，DeepSeek V4 Flash高峰时段单任务成本从0.027美元升至0.11美元，能力不变，价格翻了四倍，斩杀区域随之收缩。

随后，DeepSeek又把周末全天划进“闲时”。高峰翻倍、闲时砍半的框架上，多了一个“周末全天谷”。

一次涨，一次降。DeepSeek在试探：开发者到底能接受多贵模型？

这条线右移动之后，最GPT-5.6 Luna、腾讯Hy3和小米MiMo-V2.5-Pro被放了出来。

按Artificial Analysis当前同口径，它们没有突然变强，只是获得了喘息的空间。

放出来以后，有人已经开始反杀。

截至8月25日的OpenRouter周榜里，DeepSeek V4 Flash的调用量虽然仍有11.6T tokens，但Hy3的7.16T、Luna的4.16T、变化标记分别上升了27%、28%和29%。DeepSeek守着更大的调用盘，但这一周更快的增长出现在几名对手身上。

低价封神，涨价续命

DeepSeek V4 Flash上线时，像扔进AI圈一颗炸弹。

2840亿总参数、130亿激活参数，能力超越自家旗舰。有开发者算过一笔账：在生产环境找到并修复一个bug，总成本0.88元。只算定位和修复环节，成本仅0.27元。缓存命中率高达99.8%。

当Artificial Analysis那张图传开，“斩杀线”的说法炸了。开发者像闻到血腥味的鲨鱼般涌来，单日8万亿token，碾压全平台日均总量。

然后，算力墙撞上来了。

OpenCode发文称，DeepSeek V4 Flash因前所未有的访问量出现容量不足问题。靠便宜引来的流量洪峰，把DeepSeek自己冲到了墙上。

“斩杀线”本是leyu乐鱼登录入口送的礼物。但继续收下去，DeepSeek自己会被这份礼物反噬。便宜让DeepSeek封神，现在却也成了它的紧箍咒。

峰谷定价是真正的信号：把“什么时候用”变成一个计价变量，V4 Pro缓存命中输入价从0.025元涨到高峰时段的0.30元，涨幅达1100%。《财经》实测，1亿Token成本从17.5元涨到高峰时段的102.2元，涨了5.8倍。

空闲时段价格为高峰时段的一半，给不想多付钱的人留了后门——可以半夜跑，也可以周末跑；相对高峰更便宜，但不能概括为相对旧价“价格不变”。

DeepSeek通过价格手段完成了“用户分层”，但两拨人拿到的是完全不同的账单。

企业用户算下来， V4 Pro高峰1亿Token成本102.2元，仍然是OpenAI的22%、智谱的36%。"划算"两个字仍然成立。

对个人开发者而言，情况更复杂。按量API与Token Plan并不相通：前者按实际Token计费，后者还受额度、并发和公平使用规则影响。它们可以帮助用户判断预算，却不能简单折成每亿Token后宣布谁更便宜。

同一个API，有人买的是“时间”，有人买的是“便宜”。这既是给用户的选择题，也是DeepSeek递给资本市场的一张答卷：它要证明自己不只会用低价换流量，也能把流量变成质量更高、可持续的收入。

这就引出一个问题：DeepSeek凭什么敢涨价？有一个被低估的变量叫Kimi K3。

2.8万亿参数，编码能力全球第一，通用Agent全球第三，综合评分紧追Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol。API定价输入3美元/百万token、输出15美元——约等于GPT-5.6 Sol的四到五成，但明显贵过DeepSeek。

据高盛报告，Kimi K3代表中国AI从“成本效率竞争”进入“定价权竞争”的节点。翻译一下：以前大家觉得中国模型只能比便宜，现在发现也能凭能力卖贵。

更有意思的是市场反应。Kimi K3发布不到48小时，月之暗面因请求量暴增、GPU压力暂停C端新用户订阅。“想收费”被“算力不够”卡住了。它能证明的是高阶模型需求和算力压力，不能直接证明用户接受了0.84美元/任务的API价格。

按8月26日查看的Artificial Analysis v4.1.1，Kimi K3（max）约60分、0.84美元/任务；DeepSeek V4 Flash高峰约52分、0.11美元/任务。能力差8分，任务成本相差约7.6倍。

Kimi只能说明中国模型已经出现更高价格带，不能替DeepSeek完成付费弹性测试。DeepSeek真正要测的，是涨到0.11美元之后，有多少请求留下、多少流量迁走。

同时，大洋彼岸发生了另一件事。OpenAI把轻量级Luna价格砍了80%，从1美元降到0.2美元；谷歌Gemini 3.7 Flash直接打五折。

于是，斩杀关系第一次反了过来：同为52分，Luna约0.05美元/任务，不到DeepSeek高峰价的一半。DeepSeek把别人放出斩杀区，也把自己送进了Luna的射程。

一条窄路

据leyu乐鱼登录入口援引知情人士，DeepSeek在首轮外部融资后，又启动新一轮融资，市场传出的目标估值约740亿美元，年化收入约4亿到5亿美元。这些都不是DeepSeek官方披露。

对比一下：Snowflake在2020年IPO时市销率约57倍，上市首日飙升至约80倍，顶级SaaS公司上市通常在10—30倍。不过Snowflake是高毛利SaaS，DeepSeek是模型API和研发密集型公司，两者不能直接类比。即便只当作压力参照，148倍也意味着你得跑的足够快。

这个P/S能不能站住，取决于DeepSeek能不能证明三件事：收入能持续增长、毛利质量能打、付费结构不是靠补贴撑出来的。流量解决不了这些问题，但API账单可以。

所以DeepSeek的定价动作，可以被理解为指向同一个目标：把流量变成可预测的收入，把收入变成可验证的估值依据。

过去，557.6万美元训练V3的“低成本叙事”震惊了行业。现在，它需要用API收入、企业合同和现金流来讲一个"高价值叙事"。从便宜得吓人到贵得有道理——这个转身，比训练一个模型难多了。

据The Information，DeepSeek推理API毛利率据称超过50%。即便属实，这也只是API单项毛利，不能推出公司整体盈利；训练、研发、折旧和带宽成本仍在利润表之外。

但DeepSeek并非想涨多少就涨多少。涨太少，148倍的估值故事讲不圆；涨太多，开发者默默把流量切走了——比分手更伤人的，是连分手通知都没有。

峰谷定价和周末低谷，可以理解为DeepSeek同时在做两场压力测试：对开发者，测试涨价后的需求弹性；对资本市场，测试调用留存、请求迁移和收入质量能否支撑更高估值。每一次调价都是一场实验，答案来自API日志，不来自问卷。

边界已经在浮现。OpenRouter披露的本月公开署名头部应用中，仅页面可见的五个应用，Hy3已产生至少约9220万次请求，Luna约5280万次，DeepSeek V4 Pro约3610万次，MiMo-V2.5-Pro约988万次。它们已经进入Hermes Agent、Kilo Code、Claude Code、Codex和Cline等真实工作流。但这些公开数据只能证明“有人在用”，还不能证明请求一定从DeepSeek迁来。

DeepSeek的提价空间还有，但不是无限的。

国产大模型市场已经分裂成两派：一派走“价值定价”做高溢价，一派走“成本定价”靠规模取胜。DeepSeek想同时走两条路——用Pro版站住价值，用Flash版守住规模。这套打法能不能跑通，目前没人知道。

更棘手的是，整个行业没有统一的计量规范。缓存命中率说不清、Token单位各算各的、模型功能调整不透明——“比价”变成了一件需要大量实测才能完成的事。

定价权的博弈，本质上是在争夺“什么算贵、什么算便宜”的定义权。

DeepSeek正走在一条窄路上：左边是开发者用脚投票的边界，右边是资本市场要求它证明收入质量。涨得太少，估值故事讲不圆；涨得太多，被放出来的模型就会接走流量。

从“极致低价”到“分时计价”，从拒绝融资到市场传出的740亿美元估值——DeepSeek过去一年做的每一件事，都在重新定义它在坐标系里的位置。

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

文/ 节点美妆 ，作者 / 杨蕾 

8月24日晚间，贝泰妮发布2026年上半年业绩：营收25.92亿元，同比增长9.27%；归母净利润2.92亿元，同比增长18.30%；扣非净利润2.46亿元，同比增长34.85%。

从基本面看，贝泰妮的这份财报在当下内卷的化妆品行业已经实属不易，利润修复的力度大幅改善。

但也有一个不得不直面的事实，34.85%的扣非净利润增速是9.27%的营收增速的近4倍。这进一步说明，其大部分利润是来自经营费用的压缩，而非leyu乐鱼全站app矩阵规模化扩张带来的贡献。

事实上，集团核心leyu乐鱼全站app薇诺娜仍扛着77%的营收，其余子leyu乐鱼全站app虽然增速亮眼，但体量尚小，“第二leyu乐鱼全站app”的叙事仍需时间验证。

利润修复，主要靠“省”

先看利润改善的构成。

上半年毛利率74.62%，稳居高位。销售费用从去年同期的12.85亿元增至13.09亿元，同比微增1.93%；销售费用率从54.17%降至50.53%，下降了3.64个百分点。管理费用从1.92亿元增至1.98亿元，同比增长2.85%。

《节点美妆》根据财报数据分析，贝泰妮上半年的费用压缩更多指向公司有意识的效率优化。具体来看。销售费用仅微增1.93%，但线上渠道营收增长了15.71%，尤其是抖音和拼多多两个平台更是实现了超55%的增长。这说明，费用增速远低于营收增速，每一块钱营销费用换来的收入比去年更多，而不是简单地“少花钱”。

渠道结构的主动切换也佐证了这一判断。阿里系仅增长1%，公司正在将预算从传统电商平台转向抖音、拼多多等高增长平台。与此同时，贝泰妮主动收窄了线上线下促销入口，稳步精简SKU，降低长尾产品的营销投入，将资源集中于核心大单品和爆款新品。公司在财报中也表示，这是“对资源配置逻辑的系统性调整”。

中金公司在点评中指出，Q2销售费用率同比下降主要得益于“持续优化营销人员及渠道费用投入，提升营销效率”。

当然，这种效率提升是否可持续，取决于两个变量：抖音的流量成本是否会持续攀升，以及精简SKU、聚焦大单品的策略能否持续拉动收入增长。就上半年而言，数据指向的是效率优化，而非单纯的投放缩减。

另一个信号是季度节奏的变化。Q1营收增速17.8%，Q2放缓至3.55%。Q1归母净利润增速132.8%，Q2回落至3.4%，但扣非净利润增速仍保持27.1%的较高水平。利润的改善在Q2更为突出，销售费用率从Q1的约53%进一步压缩至48.6%，同比下降约4.3个百分点。

营收在降速，利润靠压缩费用维持增长。下半年费用率是否还有继续压缩的空间，还需观察。

尚未跑出10亿规模的第二leyu乐鱼全站app

分leyu乐鱼全站app看，主leyu乐鱼全站app薇诺娜上半年营收19.99亿元，同比增长2.54%，占总营收约77%。在敏感肌赛道竞争加剧的背景下维持正增长，说明主leyu乐鱼全站app的护城河仍在。但2.54%的增速也表明，主leyu乐鱼全站app已进入存量博弈阶段。

除此之外，子leyu乐鱼全站app集体提速，但体量偏小：薇诺娜宝贝营收1.69亿元，同比增长54.04%；瑷科缦营收7513.83万元，同比增长46%；初普（仅限中国大陆地区）上半年4123.92万元，全年有望跨过1亿元。值得一提的还有姬芮Za。该leyu乐鱼全站app上半年营收2.59亿元，同比增长22.48%，全年有望突破5亿元。

姬芮是贝泰妮2023年9月以约5.86亿元取得51%股权后纳入版图的leyu乐鱼全站app。它原本是资生堂旗下leyu乐鱼全站app，1997年创立，主打面向年轻女性的大众彩妆，核心产品包括隔离霜、防晒霜、粉饼等底妆。在贝泰妮的多leyu乐鱼全站app矩阵中，姬芮被放在大众彩妆板块，核心任务是补足集团在彩妆品类的短板，并触达更年轻的消费人群。

从收入变化看，贝泰妮接手后，姬芮的营收从2023年的0.9亿元增长至2024年的4.67亿元，2025年略有回落至4.52亿元。今年上半年达到2.59亿元，若下半年保持增速，全年有望超过5亿元，回到并超越2024年的高点。

不过也要看到，姬芮和泊美所在的悦江投资，2023年至2025年累计净利润实现数为1.02亿元，未达到2.35亿元的业绩承诺，触发了补偿条款。2026年6月，悦江投资已完成业绩补偿相关的工商变更登记。贝泰妮方面解释称，原因包括供应商成本上升、行业增速放缓、线上获客成本激增等多重因素。公司同时表示，leyu乐鱼全站app焕新和渠道转型是长期工程，短期利润波动不影响leyu乐鱼全站app长期价值。

把这几块加在一起看：薇诺娜宝贝、瑷科缦、初普、姬芮四个子leyu乐鱼全站app合计约5.4亿元，占总营收不到21%。

因此，从体量上看，贝泰妮目前还没有一个能真正能接棒的“第二leyu乐鱼全站app”。姬芮是四个子leyu乐鱼全站app中体量最大的，2.59亿元的半年营收距离10亿门槛仍有不小差距。以薇诺娜宝贝为例，要成为第二增长曲线，至少需要跨过10亿门槛，目前1.69亿的体量，距此还有相当距离。

贝泰妮在财报中表示“leyu乐鱼全站app矩阵已基本形成、leyu乐鱼全站app梯队已构建”。从leyu乐鱼全站app数量上看确实如此，但从财务贡献上看，子leyu乐鱼全站app仍处于从“孵化期”向“成长期”过渡的阶段，距离成为实质性增长引擎仍需时间。

拼、抖增长亮眼，线下仍在收缩

渠道结构的变化，比leyu乐鱼全站app端更值得关注。

上半年线上渠道收入20.17亿元，同比增长15.71%，占总营收的78.3%。其中，线上自营同比增长22.49%至16.23亿元，占主营业务比例超过63%；经销及代销收入3.94亿元，同比下降5.80%。直营占比持续提升，渠道掌控力在增强。

平台层面的切换更加剧烈。阿里系收入7.76亿元，同比仅增长1.0%。抖音系收入6.42亿元，同比增长57.4%；拼多多收入1.6亿元，同比增长55.9%。抖音和拼多多两个平台合计已占线上渠道收入的39.72%。京东系则下滑了10.98%。

在《节点美妆》看来，贝泰妮正在完成从“阿里依赖”向“抖音+拼多多驱动”的渠道切换。抖音和拼多多不仅填补了阿里系的增长空缺，还带动了线上渠道整体15.71%的增长。

不过，在抖音和拼多多两大平台增速快速上升的同时，公司也要持续优化和平衡流量成本。

线下渠道仍在调整中。传统线下渠道（经销及代销）营收4.03亿元，同比下滑5.05%。OMO（线上线下融合）渠道下滑更为明显，收入1.55亿元，同比下降18.74%。

不过OMO渠道内部也有结构性变化。截至上半年，OMO线下直营店已达251家，直营模式收入同比增长29.53%至4428.81万元。线下从经销向直营转型的方向已经清晰，但体量仍然有限，对全局影响不大。

渠道结构“线上集中、平台切换、线下探底”的趋势已经十分清晰。线上从阿里向抖音转移，线下从经销向直营转型，两条线都在优化结构，但转化需要时间，线下短板的补齐也非一朝一夕之功。

持续深耕云南原料，形成独家壁垒

再看研发端。

上半年研发费用1.11亿元，同比减少4.64%。研发费用率4.28%，同比下降0.72个百分点。

但事实上是，贝泰妮在2025年的研发投入正在2026年集中拿到结果。

从产出端来看，新原料备案方面，上半年新增海菜花提取物、怒江风毛菊愈伤组织溶胞产物滤液、百蕊草提取物等3款云南特色植物新原料，累计备案29款化妆品新原料，在国内美妆公司中处于第一梯队。

技术转化方面，5月贝芙汀自主研发的“面部皮肤影像处理软件”取得二类医疗器械注册证，系痤疮识别类面部影像医疗器械。从护肤品向医疗器械延伸，这一步打开了新的想象空间。

国际合作方面，1月与上海耀速科技达成“AI+器官芯片”合作，将新技术引入护肤研发；同月与法国Labskin Creations联合研发的3D皮肤模型完成系统化功效验证；3月携多款植物原料亮相PCHi2026及FIC2026展会，实现了“化妆品+食品”原料双赛道的跨界突破。

研发成果在增加，但投入在收缩。这个剪刀差能维持多久，需要在下半年继续验证。

客观来讲，这份财报并不差。营收和利润双增、渠道结构在优化、子leyu乐鱼全站app梯队已初步成型。真正的挑战是下半年。Q2营收增速已经放缓到3.55%，说明动能的切换还没完成。抖音驱动增长的模式能持续多久，取决于流量成本的控制；子leyu乐鱼全站app的放量能否提速，决定了“第二leyu乐鱼全站app”的叙事何时兑现；研发投入收缩的剪刀差，也需要后续数据来验证是否可持续。

不过，方向是明确的。贝泰妮正在从“薇诺娜单leyu乐鱼全站app驱动”走向“多leyu乐鱼全站app+强科研+全渠道”的新阶段。

*题图由AI生成

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

文/丁观

8月24日，国家卫健委、国家中医药局、国家疾控局联合发布《关于印发进一步深化“六个拓展”做实家庭医生签约服务若干措施的通知》（国卫办基层函〔2026〕273号）。

《通知》共10项措施，核心框架是「六个拓展」。排在第一位的，也是分量最重的一条：加快推进签约服务由全科医生向专科医生拓展。

家医签约推进近十年，重点人群签约率持续提升，但「签而不约」的抱怨一直没有消停。

问题出在哪？主要在供给端能力跟不上。过去家医主要是全科医生和乡村医生，能力边界有限，能做的服务深度不够。居民签了约，却很少真正用得上。

这一次，政策从供给端动刀了。

01  两年，三类医生必须「进」家医

《通知》给出了清晰的时间表：

2026年底前——基层机构内科、儿科、中医类别执业医师，均应作为家庭医生开展签约服务。紧密型医联体牵头医院的全科医生（含中医）也应以基层机构为平台直接提供签约服务。

2027年底前——基层机构其他专业执业医师通过培训后也要参与。二三级医院派驻基层1年以上的医生，原则上应开展签约服务。下沉医生的服务数量、质量和居民满意度要反馈至派出医院，并作为评价其工作成效的重要内容。

2030年——实现家庭医生签约服务供给更加充分，服务内涵更加丰富，签约居民更有感受。

时间表有两个特点：第一是紧，2026年底到2027年底，两步走完；第二是硬，内科、儿科、中医科是「均应」，不是「鼓励」。

这意味着，家医的供给池在两年内将显著扩大，而新增供给的主力是专科医生。

02  不只是「加人」，是重构供给逻辑

细读下来，《通知》在「六个拓展」里埋了三条暗线，每一条都在改变家医签约服务的底层规则。

第一条暗线：从「全科能做什么」到「居民需要什么」。

这是最根本的变化。过去家医签约的逻辑是「全科医生能做什么，就给居民签什么」，能力边界决定了服务边界。现在把内科、儿科、中医科甚至二三级医院的专科医生拉进来，逻辑翻了过来——「居民需要什么，就配什么医生」。

首诊负责制也在强化这个逻辑。《通知》要求签约居民到基层就诊时优先由家庭医生接诊，超出能力范围的，经患者同意优先转诊到本机构其他专科医生。

家庭医生进一步被强化了基层分诊「守门人」的身份。

第二条暗线：从「团队背锅」到「责任到人」。

《通知》要求全面推进签约服务由团队签约向个人签约拓展。家庭医生是签约服务第一责任人，原则上应由家庭医生本人与居民签订服务协议。到2027年底，基层机构均应落实以家庭医生个人开展签约服务。

过去「团队签约」模式里，责任是模糊的。现在责任落到个人头上，履约质量的压力传导机制变了。

第三条暗线：从「广撒网」到「精准签」。

《通知》要求老年人、儿童、孕产妇等重点人群推行以居住地为主签约；职业人群推行以功能单位所在地为主签约，广泛开展签约服务进机关、进企业、进养老机构。

过去签约的逻辑是「能签多少签多少」，追求覆盖率。现在开始要做分层，不同人群用不同的签约方式，服务的精准度在提升。

03  「签而不约」，这次能破吗？

273号文的制定有明确的政策依据：2026年4月国务院办公厅印发的《关于加快建设分级诊疗体系的若干措施》（国办发〔2026〕11号），以及国家医保局等部门的《关于医保支持基层医疗卫生服务发展的指导意见》（医保发〔2026〕7号）。

两份文件指向同一个判断：分级诊疗需要一个抓手，家医签约就是这个抓手。

但过去几年，抓手一直不够硬。签了约的居民感受不到服务的价值，医生的积极性也不高。问题出在三个层面：

1）供给层面——全科医生数量不够、能力有限，服务做不深。

2）激励层面——签约服务费怎么分、绩效怎么算，一直没理顺。

3）责任层面——团队签约模式下，个人责任模糊，履约质量缺少刚性约束。

273号文试图同时解决这三个问题。供给端扩容、责任端压实、激励端留了口子——通知提到要「关心关爱家庭医生队伍，提高家庭医生职业荣誉感」，当然，具体措施要看地方配套。

有一个结构性的矛盾仍然存在：专科医生在基层机构的执业时间有限。通知要求二三级医院派驻基层1年以上的医生参与签约，但派驻医生的数量、派驻时长、服务半径都有天花板。

政策的意图其实很清晰：家医签约不能再停留在「签」的层面，得让居民真正「用得上」。

把专科医生拉进来，是在补供给短板。向二三级医院、民营医疗机构拓展，是在扩大供给来源。从团队到个人、从慢病到慢病+传染病、从固定到灵活——每一个「拓展」都在试图把签约服务从一个「形式」变成「实质」。

把专科医生「绑」进家医，解决的是「有没有」的问题，但「够不够」「好不好」还要看执行。

专科医生愿不愿意签？绩效激励能不能跟上？基层机构的承接能力够不够？这些问题的答案，会决定273号文是一份「真改革」还是一份「纸面文件」。

这份《通知》改变了供给端的游戏规则，但真正的变化，要等到2027年底才能见分晓。

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

百老汇大道和66街交汇的地方，紧挨着林肯中心地铁站，有一辆餐车，我在那儿买了好几年早餐。我点的东西从没变过，鸡蛋，香肠，贝果。我太太有一次问我，怎么这么无趣，天天吃一样的东西。我告诉她，这其实是个优点，一旦喜欢上什么，我就会一直坚持下去。就像我认定了她一样。以前，我会用英语跟柜台女士说我要什么，她再用西班牙语喊给老板，他照着做。但这些年下来，属于我一个人的一套更简单的方式，慢慢取代了这一切。老板在铁板前忙活，侧对着窗口，时不时抬头看一眼，认出我，不用任何人开口，就想起我常点的那份。他点头，我也点头，他就开始做了，不需要谁再传一遍话。

今天早上，餐车很忙，一队建筑工人排在前面，手里的硬纸板上写着各自团队的订单，老板和柜台女士都埋头应付。我照常等着轮到自己，眼睛在人群里找谁能看我一眼。没想到，动手的是那位厨师，不是平时会跟我点头的老板。这位厨师，在我来这么多年里，从没主动跟我这样互动过。他伸手拿了一个原味贝果，举起来让我看见，朝我点了点头。我愣了一下，回点了头。他开始做了。

这个点头，好像慢慢成了我和这家店之间一份心照不宣的约定。先是老板，后来是这位厨师，说不定哪天，会轮到那位新来的助理厨师。

我还记得这里曾经是一辆拖车，不是现在的大卡车。老板从不直接接单，是柜台女士负责，用西班牙语喊给他。他面前的铁板和顾客站立的方向是垂直的，所以他对着我们时是侧身的，她才是正面朝着我们。他总在忙着煎东西，专注于铁板上的活儿，可这个侧身的角度让他能偶尔瞥一眼，不用整个人停下来。我点的东西一直没变，香肠加鸡蛋，贝果要烤过，这个组合其实不算常见，比更受欢迎的鸡蛋加芝士要少见得多。正因为不常见，每次柜台女士喊出这个组合，他都会抬起头，在拖车旁边找我。次数多了，他不再需要靠耳朵，只要看见我朝拖车走过来，就会开始点头，我也点头，到最后，光是这个点头，就足以在谁都还没开口之前，让我的订单先动起来。有时候我甚至会故意这么干，趁柜台女士正忙着招呼别的顾客，直勾勾地盯着他看，好插到队伍前面去。

过了几年，老板攒够了钱，买下了现在这辆卡车，大得能同时容纳四个人，至少能让两位厨师一起干活。可新的厨房，反而让看见顾客变得更难了，而不是更容易。卡车里的铁板和窗口是平行的，不再垂直，厨师们面朝着铁板，背对着外面等着的人。这个更大、更成功的场地，从物理空间上说，反而是个更难被看见的地方。真正改变的，不是厨房大了，给了谁更多抬头的空间，而是老板自己，把时间花去了别的地方。他不再是那个守着铁板的人，变成了打理周围一切的人，跟供应商打交道，指挥新来的厨师，队排长了就自己顶上去，跟熟客们用西班牙语聊上几句。他其实仍能亲自做每一份订单，只是不再守着铁板。这意味着，他又一次成了能转身看见窗外的人。最近我还发现一个新的规律，星期六，老板不在。这么多年下来，他终于把星期六真正还给了自己，生意照样运转，不需要他人在现场。

那位新厨师，在刚来的那阵子，对我来说，还算不上一个具体的人。他大半时间都背对着窗口，正面的事都是老板和柜台女士在处理，偶尔订单出错或者慢了，他还会被用西班牙语吼两句。他纯粹就是执行，尽快把点的东西做出来，卡车前面发生的其他事，都不用他操心。

后来，社区施工热潮带动生意暴涨，老板雇了第三个人，一位助理厨师，专门帮那位厨师分担。表面看，这只是给厨房加了产能。但它还给了那位资深厨师一样东西，一个能把纯执行交出去的人，这意味着他终于有了转头的理由。我开始注意到他真的这么做了，偶尔用西班牙语冲新来的助理喊几句，就在这么做的同时，很可能是头一回，他真正看清了每一份自己刚做出来的食物，最后落到了哪位客人手上。

今天早上，是这种"看见"第一次变成了别的东西。他没等着被问，伸手拿了他早知道我要的那款贝果，举起来，朝我点了头，比老板或柜台女士都先一步。

站在那儿等贝果的时候，几件事一下子涌上心头。

最直接的一件，大概也最真实。美国梦真正实现的样子，从来不是抽象的，而是恰恰这样一个顺序，跨越了这么多年。一个移民两手空空地来，在真实的压力下学会一门手艺，在一个转不开身的空间里，用一门连顾客也非母语的语言交流。他能存多少就存多少，买了辆更大的卡车，雇了人，生意起来了，又雇了人，全都发生在同一个街角，跨越了我点同一份早餐的这些年。

但看着这一切发生，也让我看清了美国梦的故事通常漏掉的那部分：买卡车、雇帮手，本身根本不是关键机制，它们真正的作用，是让别的事情变得可能。如果老板把这些年的增长，全都拿去更快地做饭，接更多单，还是低着头对着同一块铁板，他今天依然只是个厨师，一个效率更高、生意更大的厨师，但仍然只是个厨师。真正把他变成老板的，是他不再是那个面对着铁板的人，而变成了那个能转过身来的人。同样的考验，正落在新厨师身上。饭做得好，从来不会是推动他往前走的那件事。抬起头，才是。

大概就是在那时候，我想起了另一种厨房，建立在完全相反的假设之上。

铁板烧不会把厨师藏起来不让客人看见。它把厨师直接摆在客人面前，煎台本身就在整个房间的正中央，所有人都看着一份普通餐厅通常会藏在后厨的活儿。从纯粹的生产效率来看，这几乎算不上高效的安排，一位厨师服务一小群人，整顿饭都在食客眼前完成，而不是在看不见的地方批量做好。人们常常还愿意为此多付钱。

因为烹饪本身，已经不再只是做出这顿饭的过程了。这个过程本身，变成了被出售的东西的一部分。顾客买的不只是食物，还有这个位置，一个能看见劳动本身、反馈是即时的、而且有人正专门在关注你的位置。

那辆餐车走的是一个方向。它一长大，干活的人就有更多部分消失在了视野之外。铁板烧走的是刻意相反的另一个方向。一种架构优化的是产出效率。另一种架构，让贴近本身变得值钱到可以拿来卖。在小规模下，贴近是自然发生的。到了大规模，它必须被设计出来。到了溢价的规模，它本身可以变成产品。当效率把生产过程变得看不见，贴近就会变得稀缺，而稀缺的东西，可以变得贵到值得为它买单。

软件面对的是同一种选择，只是大多数公司，从来没真正意识到自己在做这个选择。

这和我大半个职业生涯里，在软件行业看到发生或者没能发生的事，是同一件事。一个写出产品第一版的创始人，正站在当年老板站在拖车里的那个位置，离真正的客户近到几乎不用费力就能看见他们。公司大了，开发者招得更多了，大多数人最后的位置，就像大卡车里的厨师，面朝着铁板，背对着这份饭真正该端给的那个人。不是因为他们不再在乎，而是因为厨房本身被重新盖成了那样。组织架构图，就是那块平行摆放的铁板。需求要转好几手才能传到，经过产品经理和工单系统的翻译，就像当年柜台女士替老板翻译那样。做出来的东西，慢慢偏离了任何人真正需要的样子，不是因为疏忽，是因为架构。

我也亲眼看着这套架构，被朝相反的方向重新搭过一次，是有意为之的。我职业生涯的大半时间里，开发者的工作就是填一张别人写好的工单，依据别人收集来的需求，服务一个开发者大概率永远见不到的用户。后来我们搭建了一个平台，微卡片，一个足够小、足够简单的系统，终端用户自己就能直接搭出想要的组件，完全不用经过开发者。一旦这变得可能，别的事情也跟着变得可能。开发者开始真的坐下来，跟实际使用这些东西的人在一起，帮他们调试一张不太好用的卡片，一起把它改好，有些时候，干脆直接走到用户的办公桌前，当着人的面把东西修好。那块平行的铁板，被转了回来。不是一条要求开发者多关心客户的政策，而是一套把他们重新放回房间里的架构。

我见过不少创始人抱怨同一件事，说自己的团队不像早年那样贴近客户了，那时候创始人自己还在写代码。他们大多没意识到的是，这从来就不是关于亲近本身是不是一种美德，而是关于规模。一家只有一两个客户的公司，生死都系在能不能把这一两个人真正伺候好上，所以亲近是被逼出来的，你想不想要都一样。一家有几百个客户的公司，没法再靠这种被逼出来的亲近运转下去，让开发者多上点心，也换不回来了。

这种损伤，通常能在软件本身上看出来。一个真的每天在用自己在构建的应用的开发者，绝不会让一个简单的功能被埋进五层菜单里，逼着用户在层层嵌套的界面里，去找当天需要的那一个功能。天天用它的人，会把常用的东西放在触手可及的地方。从没那样打开过它的人，压根没有那种"距离本身就是问题"的直觉。

这时候最常见的建议，是让开发者多跟业务用户聊聊，这建议本身没错，只是它单靠自己撑不住。没人能靠嘴上说说，就让一个开发者天天坐在用户旁边。真正管用的，是搭起一个平台，微卡片，让这种互动快到能扛得住真实的工作节奏，开发者和用户面对面，几分钟就能互动着搭出功能，而不是拖上几周，或者用户干脆自己动手做。靠大家的善意和空闲时间撑起来的亲近，早晚会散掉。刻在工具本身里的亲近，不会。在餐车里，那意味着一位初级厨师。在软件里，那意味着一套刻意把建造者送回到被建造对象面前的平台。两边的机制并不完全一样，厨师是被一个人解放的，一个能接手纯执行的人。开发者是被一套系统解放的，一套根本不依赖任何特定个人是否有空的系统。但它们造出来的几何形状是一样的，一个面朝着铁板的人，终于能转过身了。

如果你是个创始人，正在想公司大到你脑子已经装不下之后，怎么才能让团队重新贴近客户，这大概是唯一诚实的答案。它不是一份备忘录，不是墙上的一句价值观标语，也不是下次全员大会上的一句提醒。这些都是在指望人们仅凭意志力去继续面对客户，而意志力这东西，一旦工作量撑不住，就会耗尽。真正值得问的问题要窄得多，也有用得多：你的架构，是不是让做产品的人，能便宜又快地接触到用产品的人？还是说，每一次接触，都得靠有人一次又一次地跟系统较劲才能实现？如果是后者，那就不是一个能靠谈心解决的人的问题。那是你自己搭的一套系统，只有重新搭一套系统，才能修好它。不是备忘录，不是墙上的海报，是厨房本身。

这一切从来都不靠语言，这一点值得直接说出来。我和老板，从没真正聊过天。我和这位厨师，也是。三年的相互认得、信任，加上今天早上这一个小小的关注举动，全都是在语言之下建立起来的，用的是一种我们俩都不需要懂对方那一版的语言。这样的事，也不只发生在早餐这一顿。午饭时间我常去的一家中式快餐店，同样的套路又上演了一遍，只是这次换成了福建话。两种语言我一句都不懂，但我学会了用他们的话，说出我要点的那道菜，前提是我真的在留心，倒也算是跟这些厨师学认出我脸的方式扯平了。同样的事，反过来也在微卡片上发生过。开发者跟用户坐得久了，用户自己就开始用起"分布式""面向对象"这类词，不是谁特意教的，是听得多了，自然就记住了。这一点比看上去更重要。如果一段真正的关系能完全在没有共同语言的情况下建立起来，那么这件事，无论它到底是判断力，注意力，还是选择去留意某个人，就根本不是一种沟通技巧。它比那要更根本。

这正是我不认为AI会拿走的那部分。AI在执行上极其出色，而且一个月比一个月更快，写代码，照食谱做饭，生产任何指令要求的东西。它甚至可以被吩咐去盯着某些事，监控一个队列，标记异常，按计划找出某种规律。它做不到的，是在没人指定规则之前，自己判断出某件事值得被注意。这位厨师今天早上正是做了这样的判断。正是这个转变，让他开始表现得像个老板，而不只是个厨师，这也是一个开发者，面对自己代码真正服务的那个人时，要么会做、要么不会做的同一种选择。

这一切都不代表AI是问题所在，我也不太觉得这是一句警告，更像是一种分工。诚实的做法不是抵制执行变快，而是顺着它，把腾出来的时间，投进那个永远不会被自动化的部分，去关注这份工作到底是为了谁。将来最吃亏的，不会是那些做饭慢、写代码慢的人。会是那些一辈子只学会了面朝着铁板，从没转过身，也从没让更快的东西替自己把面朝铁板的活儿接过去，好腾出时间来的人。

还有一种理解规模的方式。规模做的事，其实是不断往沟通里加协议。

在餐车里，柜台女士曾经先用英语听我点单，再用西班牙语喊给厨师。在软件行业，用户跟产品经理说，产品经理写成需求，需求变成工单，工单最后才传到开发者手上。协议正是让规模变得可能的东西。但链条里的每一次转译，也在同时加进一层距离，因为协议之所以是协议，正是因为它的含义提前就被规定好了，不管是谁在用，规则都一样。点头不是这套协议的简化版。它是当一段关系已经积累了足够多的共同语境之后，协议里的大部分内容干脆就不再需要了。一个陌生人朝那位厨师点头，不会让我的那份订单动起来。这个信号之所以有意义，只是因为他已经认识我。

距离需要协议。贴近能创造语境。AI会在协议这一层变得极其擅长，监控，标记，按计划找出规律，不知疲倦。这恰恰让另一部分变得更重要，而不是更不重要，那就是在没人写下规则之前，先决定谁、或者什么，才真正值得被关注。AI可以被指示去监控。这位厨师，是在没人告诉他之前，自己决定了什么才重要。也许这就是为什么，一张网络里最值钱的瞬间，永远是那个不需要任何协议、有人先点了头的瞬间。

对一位想弄清楚这条线，在自己团队里到底该划在哪儿的创始人来说，我觉得这事没有感觉上那么复杂。任何能被归纳成一条规则的事，只要写得足够清楚，清楚到别人，或者别的东西，不用你在场也能照着做，那就交给AI，而且随着工具越来越好，就交出去越来越多，好让你的人真的能从桌前站起来，去见见自己的代码到底是为谁做的。交不出去的，是那种只因某个具体的人，选择关注一件尚无人想到要为之写规则的事，才得以存在的东西。厨师在没人告诉他之前，就认定某位客人重要；开发者在工单指出之前，就认定某个需求是错的。那是把其他一切都诚实地排除掉之后，剩下来的东西。

我还不认识这位新来的助理厨师，几乎没见过他的脸。但我对他有种预感，跟一两年前看那位厨师时一样的预感，那时候，今天早上的这一切还没发生。给他足够的时间，足够的压力，我想，不管他站在哪个厨房里，他终究会开始找一个转身的理由。到那时候，我还会像往常一样站在那儿，等着看，是不是他先点了头。

本文作者张朝晖，系国家级高端人才引进计划入选者，正高级工程师。

曾任中国头部券商首席信息官，任期十一年半。他主导设计并建成中国金融市场首个固定收益、外汇、大宗商品（FICC）电子交易系统，随后在同一分布式平台（领航）上建成微卡片平台（MIRACLE）——从300个组件增长到42000个，组织采用率达到100%。

在此之前，张朝晖在华尔街从事技术领导工作逾二十年，先后任职于摩根大通、摩根士丹利、德意志银行、瑞士信贷和美国银行，主导构建全球分布式电子交易、固定收益衍生品分析、实时风险管理及财富管理系统，职业生涯横跨三十五年。

张朝晖目前专注于将三十五年经验系统化，著有《软件是软的》与《靶向变革》两部著作。

更多AI落地思考和实践将在「2026 ITValue Summit 数字价值峰会」呈现！

过去四年我们持续跟踪AI变化：
—2023，百模大战，我们分享了50个创新场景，告诉行业AI将如何影响企业数字化转型。
—2024，我们用十几场直播+9场闭门会，逐一拷问｛大行业+大模型｝在中国的真实渗透率。
—2025，我们做了10个AI预判：摩尔定律放缓、CIO职业挑战、企业组织重构等问题都在今年得到应验。

现今，AI已不是“新知”，但同样也并没有“共识”。

在这个厂商“烧不起”，企业“等不起”的“兑现”时刻。面对企业级 AI 落地，谁都不敢说有最优解，对话比结论更重要。

我们期待通过不同角色、立场的深度对话，完成价值交换、相互启发。 
扫码关注2026 ITValue Summit 数字价值峰会进展。

↓↓↓

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

8月26日，MiniMax（0100.HK）交出上市后的第一份中期成绩单：上半年总收入1.166亿美元，同比增长283.1%，仅半年就超过了2025年全年的7900万美元。

当晚的财报电话会上，MiniMax创始人、CEO闫俊杰表示，7月份Token消耗量已达到1月份的20倍，Q2收入相比于Q1环比增长81.8%，8月份ARR进一步提升至超8亿美元。随着M系列与H系列两条管线的持续完善，公司预计未来一段时间内模型的发布周期会显著缩短，智能提升速度会变快。

本次财报格外值得关注的是MiniMax在B端和C端收入结构的变化。财报显示，开放平台及企业服务收入7393万美元，同比增长703.1%，占总收入的比重从30.3%升至63.4%。

MiniMax进一步在财报电话会上披露，进入第三季度收入加速增长，ARR结构中To B板块的贡献已超过80%，海外市场贡献超过六成收入。

这家靠Talkie和海螺AI被普通用户认识的公司，迅速完成收入模式的转换，但代价同样写在了财报里，经调整净亏损2.93亿美元，同比扩大111.2%。

图片来自AI生成

增长结构如何转换

财报口径显示，MiniMax的企业客户和开发者数量已突破200万，是2025年底的10倍，但收入的涨幅远超客户数的涨幅。

闫俊杰在电话会上把原因归结为消费方式的变化，"模型消费正在从'人类与AI的交互'，拓展到'Agent与AI的多轮交互'。人类问题通过agent的形式被展开为多轮模型请求、工具调用和子Agent任务。而由Agent驱动的推理需求增长显著快于人类用户数和消息数，这些变化今天也发生在我们的模型身上，结果维度来看就是单用户的token消耗在快速增长。"

一个Agent工作流会把一个人类问题拆解成成百上千次模型请求和子任务，收入的增量不在多少人用，而在每个客户调得多深。

这也解释了一个财务上的反差：上半年销售开支同比下降约18%，企业服务收入反而涨了7倍，说明增长由模型能力驱动，而非营销投放。再看量价关系，M3相较M2系列价格不变，同样的单价能买到更强的能力，客户自然把更多任务迁移到模型上。

这条路径与国际头部模型厂商的走向一致，收入主力从C端订阅转向API调用，计量单位从会员费变成了token。

7月底开源的全模态视频模型H3未体现在本财报数据中，但预计会带来新的销售助力。H3开源三个多星期，下载量已超过2400万次，衍生出超过300个公开模型，成为2026年全球下载量最高的模型，口碑又反哺了线上官方服务的使用量。

MiniMax预告了后续的模型计划，M3.1主打大规模可用，M3 Pro参数规模提升到约3T，搭载MSA 2.0架构，计算效率预计提升约3倍。

成本曲线的下降开始传导到报表上，上半年毛利率从去年同期的12.1%提升到17.9%。这也是模型厂商的常规路径：先做大规模再谈利润，推理成本随架构和集群效率下降，毛利率跟着爬坡，规模本身就是盈利模式的一部分。

闫俊杰表示，"我们认为，在AI时代，模型即是产品本身，无论是To B还是To C，本质上客户都是在为模型能力而付费，我们将持续提升模型智能水平，并不断打磨更加优秀的产品来供广泛的用户使用。"

亏损的两种解读

2.93亿美元的经调整净亏损，和IFRS口径下3.58亿美元、同比收窄11%的净亏损，是一组需要对照着读的数字。

经调整净亏损的计算方式，是在IFRS净亏损上加回股份支付、金融负债公允价值亏损和上市开支三项非经营性项目。它展示的是经营面上的真实消耗，上半年烧掉2.93亿美元，比去年同期的1.39亿美元扩大111.2%。经调整净亏损率从455.9%收窄至251.4%，亏损比例在改善，但绝对规模仍在加速扩大。

IFRS口径的收窄，恰恰是会计处理带来的。去年同期的报表里有一笔2.539亿美元的可转换可赎回优先股公允价值亏损；今年上市后优先股转为普通股，这项亏损骤降至3102.5万美元。净亏损从4.02亿美元收窄到3.58亿美元，主要靠的是上市这个事件本身，而不是经营变好了。

此外，MiniMax研发开支2.969亿美元，同比增长138.8%，约为当期收入的2.5倍。截至6月30日，公司现金结余13.23亿美元，较2025年末的10.5亿美元增加约2.7亿美元。

7月，MiniMax以每股268港元配售3560万股，净筹约94.4亿港元，随后又发行65亿港元零息可转债（2027年到期，转股价335港元），两笔合计约160亿港元，电话会披露现金储备已超过30亿美元。另据财报，截至6月末银行借款已从3550万美元增至1.336亿美元。

市场的分歧在财报发布之前就摆在了盘面上。据彭博社援引标普全球的数据，空头头寸已升至自由流通股的20%，创上市以来新高，同一口径下智谱为6%；另一边，MiniMax纳入港股通仅两周，内地资金持股比例已达8.1%。

空头敢于在这个增速上继续押注，背后大致对应三个问题。其一，M3的编程能力尚未进入国产模型最前列，M3 Pro约3T参数、MSA 2.0架构能否翻盘，三季度是最直接的验证节点。

其二，年底10亿美元ARR目标的可实现性。8月ARR已超8亿美元，距目标只差约25%的增幅，对照Q2环比81.8%的斜率，一个季度内即可覆盖，这条战线上的空头牌已经不多。

其三，也是最难回答的：盈利拐点。卖方研报对2028年的预测仍为亏损，中金本轮维持"跑赢行业"评级，目标价786港元，较此前下调29.1%。

谈及竞争格局，闫俊杰在电话会给出的回答，几乎是对这家公司当前处境的完整注脚：

"下一阶段模型竞争的核心，不是算力规模、用户规模，而是能不能定义正确的问题。选择有效的技术路径，并持续提高把算力转化为智能的效率。"

他补充表示，"对MiniMax而言，我们希望建立的不是依赖某一个模型版本或某一项资源优势的竞争力，而是一套能够持续定义问题、持续进行有效Scaling、持续提升智能密度和智能高度的系统能力。"（本文首发于钛leyu乐鱼登录入口APP，文 | TechPulse，作者 | 张帅，编辑 | 杨林）

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

新茶饮这个行业，不缺造富故事，亦不缺破产的故事。

2023年4月，茉莉奶白刚开放加盟的时候，很多人是冲着“下一个霸王茶姬”去的：同样主打鲜奶茶，同样是东方茶饮的调性，同样跑出了资本追着投的速度。

据张伯丞本人透露，2023年就有超过一万份加盟申请递到总部案头，最终只签下一百多位。那是一个“选人”而不是“求人”的年代，故事听起来足够性感。

三年过去，故事还在继续。门店数字还在往上走，但账本上的数字，已经开始讲另一个版本。

窄门餐眼数据显示，最近一年，茉莉奶白净增956家门店，同比增长37.46%，总门店数达到2552家，是目前扩店速度最快的腰部茶饮leyu乐鱼全站app之一。

但热闹的另一面，是第一批加盟商已经开始悄悄转店，有人挂出的转让价，只有当初建店成本的一半，低至20万元。

当初那种“抢着当乙方”的姿态，正在被“哭诉回本难、劝退别人加盟”的声音取代。

茉莉奶白从开放加盟到第一批人转店离场，中间只隔了不到两年。

一边是总部讲的万店故事，一边是加盟商算的回本账本，二者正在渐行渐远。这也是眼下不少加盟商、或者正在考察加盟的人，绕不开的现实问题。

60万开一家店，账该怎么算

先算一笔最朴素的账：开一家茉莉奶白，到底要花多少钱？

官方招商物料给出的数字是“前期总投资，不含租金40万元左右”。

但从选择加盟到门店落地，远远不止40万元。有加盟商透露，算上房租、水电、物业等隐性支出，前期投入普遍至少是60万元，在一些租金较高的城市，门店落地甚至要到70万至80万元，是宣传数字的近两倍。同样的房租和人力成本条件下，蜜雪冰城的开店成本大约在40万元左右，霸王茶姬的加盟门槛也没有比茉莉奶白高出多少。

图源：小红书

换句话说，一个leyu乐鱼全站app势能明显弱于头部leyu乐鱼全站app的腰部选手，开店成本却几乎追平甚至超过了头部leyu乐鱼全站app。

投资人们私下的说法更直白：茉莉奶白是“退而求其次的平替选择”——霸王茶姬气候已成，茉莉奶白体量小、增长空间大，于是接住了这一轮溢出的资金和加盟热情。话听着扎心，但落到加盟商这头，问题变得更具体：花60万做一个“平替”，这笔账到底该怎么算？

按官方招商手册的理想模型测算，产品毛利率65%，营业费用5.5万元，预估年营业额300万元，也就是月流水25万元、堂食外卖比例6:4，扣除房租水电和管理费后，月盈利约5万元，年盈利60万元，一年到一年半即可回本。

纸面上看起来很漂亮，但落到具体门店，往往要打折扣。行业公开数据显示，2025年新茶饮的普遍回本周期已经拉长到一年半至两年，喜茶这类头部leyu乐鱼全站app的加盟门店，回本周期也常常被拖到18个月以上。

以北京房山一家75㎡商场店为例，6名员工，一次性投入约63.2万元，月流水33万元，看起来已经是相当不错的成绩。但扣掉leyu乐鱼全站app管理费3%、外卖平台费8%、税费约2.5%，流水被直接抽走13.5%，税后净利润只剩3.24万元，按这个速度，回本需要19.5个月。

而这还是流水33万元、算得上中上水平的门店。此前，据《壹览商业》报道，一家投入60万左右的茉莉奶白门店，月流水要达到39万元以上，且堂食比例高于外卖，才能在一年内回本；低于31万元，回本周期就要拉长到两年以上；不足28万元，三年之内都难言回本。

有加盟商在社交平台上直言，80万元投入能回本的门店只是少数，很少有门店能做到日均400杯、55%毛利率，也少有门店把客单价稳定做到18元以上。而这些，恰恰是官方模型里默认成立的前提条件。

图源：小红书

理想模型和现实门店之间的落差，成为了这一轮加盟商情绪波动的起点。

比资金压力更让人心寒的，是规则本身也存在缺口。茉莉奶白的加盟协议里，没有区域保护条款。这意味着，一个加盟商花几十万元辛苦盘活一个商圈，总部完全可以在隔壁再开一家新店，把辛苦攒下的客流直接分流。

有加盟商透露，门店密度提高之后，客流被邻近新店分走是家常便饭，最终只能选择关店止损。区域保护本是加盟行业最基本的信任契约之一，它的缺席，让每一个加盟商都活在“下一家新店随时可能开在楼下”的不确定里。

与此同时，国内新茶饮市场的内卷不断，越来越多相似的leyu乐鱼全站app出现。他们打着差异化的旗号入场，又如昙花一现般消失，整个新茶饮市场的加盟环境本就谨慎，再加上潜在加盟商亲眼看着第一批人亏钱离场，试问谁还敢往里跳？

更重要的是，当单店盈利成为悬在加盟商头上的剑时候，投入产出比，就是每一位加盟商不得不算的账。

从“信得过”到“要小心”，加盟商的信任是怎么被消耗的

海外市场，新茶饮出海本是这两年行业的共同选择，但路径选择的差异，正在拉开leyu乐鱼全站app之间的距离。喜茶、霸王茶姬走的是合资或直营模式，leyu乐鱼全站app方牢牢把控当地门店的经营权；茉莉奶白选择的是轻资产授权模式，用leyu乐鱼全站app换取扩张速度，把实际控制权更多让渡给了海外合作方。

这个选择的代价，在纽约集中爆发了。

2023年12月，茉莉奶白与纽约合作方MHL签署leyu乐鱼全站app授权协议，海外首店落址法拉盛，开业首年月均GMV一度达到50万美元，是当之无愧的出海标杆。2025年7月，双方就三家门店补充签署合资协议，股权结构为MHL持股80.1%，总部持股19.9%。

转折发生在2026年初，总部试图重新调整持股比例，MHL方拒绝签字，双方分歧公开化。今年4月3日起，茉莉奶白开始中断美国门店的运营支持；MHL随即将总部告上法庭。6月8日，纽约联邦法院批准总部的初步禁令；6月11日，茉莉奶白宣布终止与纽约、洛杉矶共5家门店的合作关系，涉事门店一夜之间把招牌改成了意味深长的“？Tea”。

图源：网络

总部说合作方“违规经营、拒不整改”，加盟商一方则公开控诉总部试图强行调整股权比例、收回门店控制权。场纠纷暴露的是模式风险：轻资产授权换来了扩张速度，却也让leyu乐鱼全站app方和一线经营者之间，缺少了一层足够稳固的信任机制。类似的剧本，霸王茶姬在新加坡也曾经历过——旗下12家加盟门店集体“割据自立”，逼得霸王茶姬放弃当地加盟模式转为直营。

海外纠纷消耗的是总部的现金流和管理精力，本该反哺国内供应链和单店支持的资源。

换而言之，加盟商交的管理费，会不会有一部分被拿去填补海外的窟窿，这也是总部需要给出交代的问题。

比海外纠纷更直接、更容易量化的，是国内这场商标官司。2024年下半年，茉莉奶白把leyu乐鱼全站app视觉从“汉字加茉莉花苞”逐步更换为一枚黑色四叶花卉图案，与LV经典的老花纹样高度近似。

官司打响之后，舆论场上确实有不少声音站在茉莉奶白这边。有人翻出唐代宝相花、柿蒂纹的历史考据，指出这种四瓣对称花卉图案早在隋唐时期就已是瓷器、织锦上的常见纹样，比LVleyu乐鱼全站app历史早了一千多年，质疑LV是把中国人用了千年的公共纹样注册成私有商标，反过来起诉本土leyu乐鱼全站app，多少有“文化挪用”的嫌疑。这份朴素的民族情感，成为判决落地后不少门店反而排起长队声援的原因之一——某种程度上，茉莉奶白确实沾了这份同情分的光。

法官并不否认四叶花本身是公共文化资源，问题出在LV的注册商标有其独有的线条弧度和交叉比例，已经形成了特定的leyu乐鱼全站app辨识度，茉莉奶白使用的图案恰恰高度贴近这份“专属改良版”，容易让消费者误以为存在联名合作。

更关键的是，早在2024年3月，茉莉奶白自己就曾申请这枚图形的商标注册，初审就以“商标无效”被驳回，也就是说leyu乐鱼全站app方比谁都清楚存在侵权风险，却依然大规模商用、铺满全国两千多家门店。这笔账，说到底不是文化情怀问题，而是一笔精明的资本算计：赌的是LV不一定会告，告了不一定会输，输了也未必伤筋动骨，权衡下来继续沿用比重新设计更划算。算盘打得很精，但账迟早是要结的。

2026年6月29日，苏州市中级人民法院一审判决，认定茉莉奶白及其吴中经济开发区一家加盟店侵害LV旗下7件图形注册商标专用权，判令茉莉奶白主体公司赔偿经济损失1000万元、维权合理开支30万元，合计1030万元；涉事加盟店在10万元范围内承担连带赔偿责任。茉莉奶白创始人张伯丞已回应将提起上诉。

1030万元不是小数目，按leyu乐鱼全站app客单价15元至25元测算，相当于要多卖出四五十万杯招牌产品才能填平。如果二审维持原判，这笔钱最终由谁承担，会不会以管理费上调等方式转嫁到加盟商身上？

更麻烦的是视觉体系的调整成本，涉案图案遍布门头、包装、杯套，判决后官方小程序已连夜把黑色图案换成彩色，但若最终必须彻底换标，全国两千多家门店的装修、物料都要重来一遍，有研究机构分析指出，隐性成本很可能远超账面赔偿，最终由谁买单，同样是悬在加盟商头上的未知数。

据江南都市报报道，上海一家装修公司自称是茉莉奶白的指定供应商，承接了浦东5家加盟门店的装修工程，合作结束后，leyu乐鱼全站app方及涉事加盟商拖欠工程款超30万元，长达两年之久，发帖的赵先生提出的疑问很尖锐：leyu乐鱼全站app方是否该对加盟商的履约行为承担监管责任？纠纷金额不算大，却反映出一个问题：总部愿不愿意为加盟商与供应商的纠纷搭建基本的信任兜底，还是把“总部指定”的招牌用完，就转身把皮球踢回给加盟商自己扛。

而在这些内忧外患背后，还有一个结构性的矛盾：规模扩张本身，正在成为单店盈利的敌人。

新茶饮leyu乐鱼全站app方的收入结构里，加盟费和供应链复利是持续现金流的核心引擎，冲刺万店几乎是所有腰部leyu乐鱼全站app的必然选择。

但每新增一家门店，都会稀释同一商圈内存量门店的客流，开店速度是实现万店目标的唯一路径，而这个路径本身，恰恰又在侵蚀单店模型的吸引力。

新店开得越快，老店越难赚钱；老店不赚钱，新加盟商就越不敢入场；没有增量加盟商，万店目标便只是一份好看的PPT。

这个死循环，不只是茉莉奶白一家leyu乐鱼全站app的功课。

写在最后

客观地说，茉莉奶白这几年跑出来的成绩，其实是不错的。2026年上半年，其全渠道GMV达35.54亿元，同比增长73.48%；产品端，“针王苹果”上市一年销量超1400万杯，说明它确实摸到了一部分年轻消费者的口味偏好；供应链上，广西横州的茉莉花直供基地也算是给leyu乐鱼全站app留了一手后手。LV商标案一审落定后，反而有不少消费者自发到店排队声援，这种情感认同，是很多花钱都买不来的leyu乐鱼全站app资产。

但把镜头切回到每一个具体的加盟商身上，故事的重量会完全不同。2025年，全国新开现制茶饮门店11.8万家，闭店数量却达到15.7万家，净减少近3.9万家，是行业近十年首次出现净收缩；行业增速也从2023年的19.3%回落至个位数区间。

茉莉奶白锚定的20元价格带，向上要面对喜茶、霸王茶姬的leyu乐鱼全站app势能压制，向下要迎战蜜雪冰城、甜啦啦的极致性价比，上下两头都不宽松。leyu乐鱼全站app叙事越讲越性感，加盟商的心理预期就被拉得越高，一旦真实回报跟不上预期，信任崩塌只会是一瞬间的事。

新茶饮这场十年一遇的洗牌，比拼的早已不只是谁跑得快，更要看谁能让跟着自己跑的人，也一起活下来。如果单店持续无法盈利，加盟商终究会用脚投票；开店率和闭店率的剪刀差一旦逆转，2500多家门店，就只是一个随时可能缩水的数字。

毕竟，万店只是leyu乐鱼全站app的野心，单店能活才是加盟商的底线。

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

（一）宏观市场总览

海外市场方面，美国财政部宣布扩大长债回购规模，试图缓解长端美债流动性压力，但长端收益率仍处高位。美国初请失业金维持低位，纽约联储制造业指数超预期，经济基本面展现韧性。欧元区8月综合PMI回升，制造业边际改善。美伊博弈加剧，霍尔木兹海峡航运风险上升，地缘溢价向能源、贵金属传导，市场等待杰克逊霍尔年会释放美联储政策信号。

国内市场方面，本周多地楼市支持政策落地，上海发布楼市优化政策，下调首付比例、增设购房补贴，公积金提取条件进一步放宽。8月LPR报价维持不变，1年期3.00%、5年期以上3.50%。7月经济数据显示工业、进出口具备韧性，但地产投资、就业数据仍存压力。货币政策维持流动性合理充裕，逆回购操作利率保持平稳，后续观察地产政策向销售端传导效果。

（二）基础市场

1.A股市场回顾

上周（2026.08.17-2026.08.23）A股主要股指集体下跌，其中，科创50下跌超过3%。盘面上，两市日均成交额为22515.80亿，较前一周减少864.74亿，两市融资余额减少。行业板块方面，申万一级行业中，石油石化、有色金属及银行涨幅居前，传媒、计算机及综合跌幅居前。

2.腾讯济安指数表现

腾讯济安指数上周下跌0.27%。腾讯济安原名“中证腾安价值100指数”，由腾讯财经倡导，济安金信设计，中证指数公司发布，是国内第一家由互联网leyu乐鱼登录入口主导发布的证券市场指数。指数基点1000点，基日为2013年5月18日，并于2013年12月29日在上交所挂牌。腾讯济安指数具有价值投资导向特征，旨在发掘市场中的价值低估个股组合，形成“黑马”指数。指数成份股100只，每年6月和12月定期更新，完全透明公开，既可以作为基金指数化投资标的，又可以作为普通投资者的“股票池”。

3.资金概况

3.1沪深两市融资资金

权益市场震荡调整，沪深两市两融余额减少134.46元。截至8月21日，两市融资融券总额合计为26520.55亿元。

4.债券市场回顾

货币市场方面，上周资金面有所收紧。整周央行公开市场共有17296亿元逆回购和1000亿元国库现金定存到期，当周逆回购操作14576亿元，国库现金定存1700亿元，央行公开市场操作实现净回笼2020亿元。银行间市场资金利率有所上行。

债市震荡上行。利率债方面，一级市场地方债发行增加，二级市场关键期限国债及国开债到期收益率多数下行，期限利差有所收窄；信用债方面，各品种到期收益率多数下行，信用利差有所收窄。

（三）基金市场

1.发行、清盘统计

按基金成立日统计，上周新发基金募集份额合计151.19亿份，其中，混合型基金募集份额占比四成。上周共有2只基金产品发生清盘。

二、各类基金整体表现

（一）权益类基金

上周，权益市场震荡调整，贵金属等板块领涨带动相关基金走高，传媒等板块低迷拖累部分产品。混合型、股票型等主流权益类基金三成实现正收益，基金中基金（FOF）表现更为一般，一成实现正收益。

（二）固定收益类基金

1.货币市场基金

上周，银行间市场资金利率有所上行，货基收益率较前一周有所上涨。高七日年化收益率产品较为稀缺，绝大多数产品维持在低位稳健收益区间。作为基础现金管理工具，其在保持高流动性的同时，持续提供稳定收益，满足短期资金配置需求。

2.债券基金

上周，债市整体震荡上行，受投资范围与市场环境差异影响，各类债券基金表现较较好。债市走势拉动债券型基金净值表现，超过七成纯债型和债券指数型基金实现正收益，而具有一定权益资产仓位配置的一级债四成实现正收益，二级债三成实现正收益。

（三）QDII基金

上周，全球股市涨跌不一，受美国经济数据韧性超预期和美联储降息空间预期收窄影响下美股三大股指集体下跌；受欧央行偏鹰表态和制造业复苏动能偏弱影响下德法股指同步收跌；受国内稳增长政策加码和资金持续流入影响下恒生指数上涨，但在全球科技板块回调和日元汇率升值的背景下台韩日股指同步收跌，亚太市场分化显著。受此影响，QDII基金整体表现一般，四成产品净值实现上涨。

三、大类资产配置建议

（一）情景推演假设

（二）资产配置建议

更多对全球市场、跨国公司和中国经济的深度分析与独家洞察，欢迎访问 Barron's巴伦中文网官方网站

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

就在当天，据外媒theinformation援引知情人士透露，DeepSeek今年前七个月的收入约为7070万美元（约合人民币4.75亿元），是2025全年收入的十倍。同时，DeepSeek前七个月净亏损约7.15亿元人民币，而2025年全年预计亏损9.35亿元人民币。此外，DeepSeek前七个月的毛利率为44.6%，通过API销售其模型访问权限的毛利率为82.9%。其年化收入已经达到4亿至5亿美元。

对比起来，根据公开财报数据，智谱和MiniMax在收入和毛利率情况则有所不同：智谱收入规模更大，毛利率也相对更高；而MiniMax虽然毛利率较低，但收入增速惊人，且API毛利率高达82.9%，尤其是B端业务增长迅猛。

具体来看，智谱2025年全年收入为7.24亿元，全年综合毛利率为41%，截至2026年7月，智谱ARR已达10亿美元；MiniMax上半年收入达到1.17亿美元（约合8.1亿人民币），整体毛利率为17.9%。

而另一家值得关注的模型厂商Kimi虽未披露具体季度收入，但其ARR已于2026年6月中旬突破3亿美元，三个月翻了三倍，其API收入已占整体收入七成以上。

与海外两家头部大模型厂商对比来看，OpenAI第一季度营收为57亿美元，毛利率为39%；Anthropic第二季度营收为115亿美元，并预计其毛利率将从2025年的40%上升至2026年的63%。

 AI大模型公司毛利率对比（截至今年8月披露），AI制图

据外媒数据，今年前七个月DeepSeek在AI infra相关支出达到110亿元。

除DeepSeek外，烧钱仍是大模型厂商当下的共同课题。智谱披露2025年全年净亏损47.18亿元，研发开支31.80亿元；MiniMax 2026年上半年净亏损3.58亿美元，其中研发开支2.97亿美元，同比增长138.8%；OpenAI也处于巨额亏损中，2026年第一季度经营亏损达到93亿美元，期内研发支出高达86亿美元。

这些厂商也在快速吸纳融资并推动上市。截至今年7月的半年内，Kimi已经完成四轮融资，累计融资超过39亿美元。DeepSeek也在同样筹集融资，今年6月，该公司已获得500亿元首轮融资。

尽管DeepSeek的收入与Anthropic和OpenAI等美国人工智能模型开发商相比仍然微不足道，但该公司却实现了可观的毛利率。这是因为它成功地降低了模型运行成本，例如提高了人工智能基础设施的效率，使人工智能系统能够使用更少的芯片来完成任务。

值得一提的是，DeepSeek近期采取“峰谷收费”涨价措施进一步提升营收。尽管仍比Anthropic和OpenAI等美国AI模型便宜许多，但该做法已经在影响开发者对AI任务的分配方式。

目前看来，这些大模型厂商都在为营收做准备，尤其是推动B端API业务实现健康毛利率，但营收分成及模型开发者的不同，也让它们的故事有了本质区别。

（本文首发于钛leyu乐鱼登录入口APP，文 | TechHorizon，作者 | 杨丽，编辑 | 杨林）

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

图片来源：unsplash

美国时间8月26日美股盘后，英伟达公布2027财年第二季度财报，翻倍增长的营收、利润，再次超出了市场预期。

与此同时，英伟达还罕见地直接给出了下一财年的业绩预期，预计营收将较今年增长70%。而其新一代产品Vera Rubin无疑将是未来强劲增长的重要动力。英伟达还在财报电话会上宣布，相关产品8月初已量产出货，有望成为公司历史上出货爬坡最快的产品，预计Q3就将贡献20%的数据中心收入。根据英伟达此前公布的数据，Rubin相较前代Blackwell架构，推理效率提升10倍，大模型训练速度提升3.5倍。而黄仁勋则在此次财报电话会上进一步指出，Vera Rubin对应的每GW数据中心营收预计将提升到400亿美元，比前代产品高出60%。

对于接下来的AI芯片行业来说，Vera Rubin的量产交付无疑是最值得关注的“重头戏”之一。但就在英伟达公布财报的前一天，知名芯片研究机构SemiAnalysis最新发布的报告却表示，曾被认为是“空头支票”的OpenAI自研芯片Jalapeño，正在快速“追击”英伟达旗舰产品，甚至可能会让后者的最强护城河CUDA失效。

OpenAI自研芯片的历程始于2023年10月。彼时这家大模型顶流与英伟达还是亲密合作伙伴，但后者在AI热潮中供应持续吃紧、价格越发高企的状况，也让OpenAI开始探索自研方案。

2024年，项目正式启动，并挖来前Google TPU核心工程师Richard Ho主导硬件团队。此后又有消息显示，OpenAI与博通达成深度合作，由博通负责芯片实现，台积电代工。但市场一度有看衰该项目的判断，认为项目耗资巨大但又面临激烈的上游产能竞争和供应链风险，且起步较晚，恐怕无法形成竞争力。即使完全自用，可能性价比也要低过使用市面上的主流ASIC芯片。甚至有声音认为，OpenAI很难完成这款芯片。

今年6月下旬，OpenAI正式发布了首款自研AI推理芯片，名为Jalapeño。彼时的信息显示，这款芯片仅供内部使用，不对外销售，且因为上游产能紧张，量产时间从此前的2026年下半年推迟至2027年。

这似乎一定程度上印证了此前的负面看法，但到了8月，OpenAI公布Jalapeño性能数据，其单用户Token处理量、每瓦吞吐量等推理指标优于英伟达GB200等市场主流芯片，还是让不少业内人士感到意外。

而SemiAnalysis的最新报告，则将这款芯片的定位又提上了一个台阶。

这份报告首先明确提出，Jalapeño的确是“只做推理，不做模型训练”的专用芯片，但并非只能供OpenAI自用，这款芯片已能适配DeepSeek R1、Kimi K2.5等主流第三方开源模型，表现同样不输GB200。报告还强调，OpenAI并未过度聚焦模型推理的某个特定部分，而是致力于打造一款能在所有场景下提供高性能的通用推理芯片。

SemiAnalysis还认为，Jalapeño甚至不该与Blackwell“同台竞技”，而应该直接PK英伟达还未批量交付的Rubin。报告称，Jalapeño与Rubin均搭载新一代内存HBM4，且走向市场的时间更为接近，也均面临Token需求大爆发的推理时代，本质上二者才是真正的同代产品。

而根据SemiAnalysis给出的数据，Jalapeño在能效上“完胜”Rubin，能以700W低功耗实现出色性能，而Rubin的对应功耗为900-1150W；在总拥有成本（TCO）上，二者大致持平，但在原始算力上，Rubin仍明显领先。不过，报告也同时指出，Jalapeño毕竟是推理专用芯片，且只是工程样品，相对于兼顾训练、且已临近全面量产的Rubin，必然会在特定指标上有明显优势。

图片来自 SemiAnalysis

不过，相比于性能对标，报告中还给出了更关键也更劲爆的论断，那就是Jalapeño可能正在让CUDA护城河失效。

根据SemiAnalysis的分析，这款芯片能在较短的研发时间内取得良好表现，尤其得益于其激进的软硬件协同策略。

而其中的关键，正是OpenAI在CUDA外“另起炉灶”，为Jalapeño开发了名为Gluon的专用编程语言和内核编程模型。与此同时，OpenAI还利用Codex来编写和优化Jalapeño的底层内核代码，让新模型能快速适配自研芯片，极大降低了迁移成本。

如果Jalapeño的真实表现和市场反馈能够符合目前的“纸面数据”，那么其绕过CUDA的方式很可能会成为AI芯片研发的新路径，这无疑会动摇CUDA生态。

另一方面，报告还认为，Jalapeño如果成功，就将为包括OpenAI自身在内的英伟达客户提供更强的议价能力，并替代部分推理芯片的采购份额，从而影响后者的高利润率。

实际上，近两年来随着云厂商、模型厂商自研芯片的风潮和“AI泡沫论”的不断翻涌，“天下苦英伟达久矣”“终结CUDA护城河”等说法层出不穷。在这背后，是包括中国、美国的芯片厂、模型厂、云厂商，甚至AI应用厂商希望突破英伟达生态壁垒，分食其高利润的心态和尝试。实际上，OpenAI的竞争对手Anthropic今年也曾通过Claude模型，在一个周末内用AI编程，完成其自身前沿模型在英伟达竞争对手AMD芯片架构上的部署与性能调优。有趣的是，这些最新的AI辅助设计手段，曾经都来自英伟达芯片提供的算力，但它们可能正通过大幅降低迁移成本，让CUDA的护城河逐渐松动。

图片来自 SemiAnalysis

不过，值得一提的是，按照SemiAnalysis的预计，Jalapeño大部分产能要到2027年年底才能到位。这个进度实际上仍比Rubin至少晚了一年，按照当前AI芯片“一年一迭代”的节奏，或许届时英伟达还会拿出“更能打”的产品应战。（本文首发于钛leyu乐鱼登录入口APP，文｜飞向TAI空，作者｜胡珈萌，编辑｜杨林）

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

文 | 版面之外，作者｜版君

MiniMax 上市后的首份半年财报，最有意思的数字，恰恰不是收入。

上半年收入1.17 亿美元，已经超过 2025 年全年。但研发投入，是收入的2.5倍。

更有意思的是收入结构。开放平台及其他 AI 企业服务收入7393 万美元，占总收入63.4%；AI 原生产品收入4264 万美元，占比降至36.6%。

一家最早靠C端产品被大众认识的大模型公司，收入的主角已经换了。

MiniMax 正在换一种活法。

一、海螺退后

MiniMax 最早被用户认识，靠的是海螺 AI。文字、语音、视频生成，加上一系列 AI 原生产品，让 MiniMax 拥有了一个非常清晰的 C 端形象。这类生意的商业反馈也很直接：用户愿意付费，产品就有价值。

这份财报里，AI 原生产品收入依然增长了100.9%，达到4264 万美元。只是它退到了后面。

去年同期，AI 原生产品收入占 MiniMax 总收入69.7%。今年，只剩36.6%。

另一边，开放平台及其他 AI 企业服务收入同比增长703.1%，从920 万美元增长到7393 万美元。

两条曲线一上一下，交叉之后，MiniMax 的商业重心已经不在海螺那边了。

用户还在为产品付费，企业和开发者开始为模型能力付费。这是两种完全不同的生意，后者的天花板明显更高。

二、B 端接棒

一年时间，B 端及开放平台收入占比从30.3%升到63.4%。这个变化的意义，比703%的增速更值得讨论。

C 端用户购买的是一个产品。企业购买的是一套能力。开发者调用的是模型。Agent 调用的是 Token。

当模型被塞进客服、代码、营销、知识库、搜索和 Agent 工作流，它就不再是「一个 AI 产品」，而是变成了业务流程里的一根管道。这时候，客户买的已经很难用「软件」来定义。

MiniMax 开始获得一种过去很少拥有的东西：别人拿它的模型去创造价值。这意味着它的收入不再依赖于自己多会做产品，而取决于别人多需要它的能力。

这可能才是这份财报最重要的变化。

这一步，MiniMax 的身份开始发生变化。

三、模型开始赚钱

海螺卖的是产品。API 卖的是能力。企业服务卖的是模型进入业务之后产生的结果。

这三层的区别在于：产品是一次性交易，能力是持续供应，结果是利润分成逻辑。

MiniMax 正在从自己做应用，走向让别人用自己的模型做应用。

这也是开放平台收入快速增长真正值得关注的地方。

API 调用量增加，意味着模型开始成为别人的生产资料。企业客户增加，意味着模型开始进入真实工作流。Agentic 工作负载增加，则意味着模型开始从回答问题走向完成任务。

模型一旦嵌入别人的业务流程，商业价值就不再按「打开次数」计算，而是按「依赖程度」计价。

用户每天打开多少次海螺，很重要。企业每天调用多少 Token，也很重要。但开发者把多少业务建立在你的模型上，这件事最要命。

MiniMax 正在争取的位置，就是从应用层往下走，把自己变成别人生意的底座。

四、钱还不够

商业化跑起来了，盈利还没有。

看到这组数字，很容易冒出一个念头：卖了不少，怎么还在烧？

答案藏在大模型的成本结构里。传统互联网产品做到一定规模后，新增一个用户的边际成本可以快速下降。大模型很难这么轻松。模型训练要花钱，推理要花钱，用户调用越多算力消耗越大，企业客户越多基础设施成本也跟着往上走。

所以大模型公司的收入增长，从来不会自动变成利润增长。商业化跑得快，成本也在跑。

MiniMax 现在真正面对的，已经不是「有没有客户」。而是另一道更难的题：

五、毛利先跑

好消息也在这里。

上半年 MiniMax 销售成本增长258.1%，收入增长283.1%。收入跑得比成本快。毛利从369 万美元增加到2081 万美元，毛利率从12.1%提升至17.9%。

数字仍然不高。方向已经开始变化。

这意味着 MiniMax 开始进入大模型商业化的第二道关卡：从证明需求，走向寻找规模经济。

模型能力强，只能解决第一道题。下一道题是，同样一美元收入，能不能越来越便宜地做出来。第一道题考验技术，第二道题考验工程、系统和运营。

这背后拼的已经不只是模型参数。训练效率、推理效率、模型路由、芯片适配、系统调度、缓存、压缩，以及产品层面的 Token 使用效率，都会进入成本账。

MiniMax 在财报里提到，会通过模型、基础设施、系统和产品的全栈协同设计，提高训练和推理效率。

这个方向非常关键。因为大模型行业真正的成本竞争，正在从谁的模型更强，转向谁能用更低的成本，把同样的智能交付出去。

六、全球收入

MiniMax 还有一个很鲜明的特征，它的商业化从一开始就没有锁死在中国市场。

上半年，中国内地以外收入7083 万美元，占总收入60.8%。中国内地收入4575 万美元，占39.2%。目前，MiniMax 产品及服务已经覆盖超过230个国家和地区。

这个结构放在中国大模型公司里，很有意思。

AI 产品天然具备全球分发能力。一个模型 API 可以服务不同国家的开发者，一个 AI 原生产品也可以直接触达海外用户。

传统互联网公司出海，需要渠道、本地化、供应链和大量线下基础设施。AI 公司的全球化路径更短：模型在中国研发，产品全球分发，API 直接接入海外开发者体系。几乎是一张机票钱都不用花，生意就已经跨境了。

MiniMax 已经走出了这条路。当然，全球收入也带来汇率、合规、支付和本地市场等新的复杂度。

但至少从收入结构看，它已经拥有一个很少见的特征：中国研发，全球变现。

如果这条路继续跑通，它的商业天花板也会随之打开。

七、千亿之后

资本市场给过 MiniMax 足够高的期待。

上市之后，公司市值一度冲高，如今回落至千亿港元附近。市场不是不看好它，是看过了它之后，还想看点别的。

这意味着，接下来单纯讲「AI 空间很大」，已经很难成为新的估值故事。

收入已经证明了一部分商业化能力。B 端收入占比超过六成，也证明企业和开发者愿意使用 MiniMax 的模型。上市和后续融资，则让公司的现金储备明显改善。

下一张牌，只剩下一个问题：这门生意能不能赚钱？

这个问题比做大收入难得多。因为模型越强，未必意味着利润越高；客户越多，也未必意味着现金流越好。真正决定这门生意能不能成立的，是收入增长和成本增长之间，能不能逐渐拉开距离。

17.9%的毛利率已经比12.1%好很多。但距离成熟软件业务的盈利结构，还有很长一段距离。

MiniMax 现在处在一个很特殊的位置：商业化曲线已经跑起来了，盈利曲线还趴在原点。这两条线之间的距离，就是它接下来要填的坑。

八、还差最后一关

把 MiniMax 放回中国大模型行业，变化会更加清楚。

第一阶段，大家拼模型。模型参数、Benchmark、推理能力、发布速度，构成竞争焦点。第二阶段，大家拼应用。谁能把模型变成真正有人使用的产品，谁就拥有了第一批真实用户。

MiniMax 已经完成了这两步。海螺证明了 C 端产品能力，开放平台证明了企业和开发者需求。

接下来，大模型公司真正要拼的东西开始变了：客户、渠道、Token、推理成本、商业模式、全球化。

模型能力正在从终点变成起点。

模型足够强，才能拿到入场券；产品有人用，才能拿到第二张牌；企业和开发者愿意付钱，才能拿到第三张牌。最后还要有利润。

MiniMax 已经拿到了前三张。最后一张，还在路上。

九、MiniMax，走到了哪里？

回头看这份财报，三个数字最值得放在一起。

这三个数字放在一起，才是今天的 MiniMax。

它已经走过了「有没有人用」的阶段，也正在走过「有没有人愿意为模型付钱」的阶段。接下来真正要回答的问题变得非常具体：别人愿意为它付的钱，最终能不能养活它自己？

这也可能是中国大模型行业真正进入下一阶段的信号。收入可以越来越高，客户可以越来越多，最后都要回到一张最朴素的损益表：

【版面之外】的话：

大模型公司最难的一步，从来都不是把模型做出来。考验的是如何让智能本身，成为一门生意。

MiniMax 已经证明，有人愿意买。

下一步，要证明它养得起自己。

有人买和养得起之间，隔着整个大模型行业的商业化深水区。

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

洁美科技（002859）

【公司简介】

洁美科技在2026年8月18至19日接受了中意资产、长信基金、循远资产、南通天合、光大证券、建信养老等116家机构调研。洁美科技专注于电子元器件封装材料的研发、生产与销售，核心产品涵盖纸质载带、塑料载带、上下盖带、离型膜及配套封装材料，广泛应用于集成电路、被动元件、半导体分立器件、LED、传感器等电子元器件封装测试环节，是国内电子封装载带领域的龙头企业，也是全球纸质载带核心供应商。公司深耕电子封装材料赛道多年，在载带精密加工、离型膜配方工艺、垂直一体化产业链布局方面构筑技术壁垒，深度契合半导体国产替代、电子元器件需求复苏、高端封装材料自主可控的产业趋势。此次调研显示市场对其高端载带与离型膜业务放量与成长空间的持续关注。 

【济安金信上市公司竞争力评级】

与全国5207家A股上市公司对比，洁美科技在八项能力维度中的表现如下：

从评级与排名可见，洁美科技发展能力（BBB级，第857名）处于市场中上游区间，成长动能具备一定产业基础；规模实力、盈利能力、资产质量、现金流量处于市场中等区间；偿债能力处于市场中下游水平；运营效率（CC级，第4160名）、资本结构（CC级，第4416名）排名相对靠后，运营周转效率偏低、资本结构偏弱是公司竞争力的核心短板。 

【济安金信SWOT评估】

基于对上述八项能力的综合分析，得出如下SWOT评估：

● 优势（Strengths）：发展能力超出行业基准7.10%，现金流量超出行业基准2.88%，成长与现金流端小幅优于行业平均水平。

● 劣势（Weaknesses）：资本结构低于行业基准72.76%，运营效率低于行业基准59.87%，偿债能力低于行业基准33.24%，规模实力低于行业基准34.79%，盈利能力低于行业基准21.77%；资本结构承压、运营周转效率严重不足是经营发展的核心制约。

● 机会（Opportunities）：与行业龙头工业富联及行业基准相比，公司多项能力提升空间广阔。其中运营效率拓展空间为268.0%，资本结构拓展空间为267.0%，规模实力拓展空间为113.0%，偿债能力拓展空间为106.0%；若深化高端半导体封装材料布局、优化内部运营效率与资本结构、扩充高端客户与产能体量，基本面存在较大修复潜力。

● 威胁（Threats）：核心经营指标出现明显下滑，运营效率降幅达49.33%，偿债能力降幅达32.44%，资本结构降幅达32.15%，盈利能力降幅达27.81%，规模实力、资产质量同步回落；叠加电子行业周期波动、封装材料价格竞争加剧等挑战，若未能快速提升运营效率与优化财务结构，将影响公司经营稳定性与长期成长节奏。

【济安定价】

截至2026 年8 月21日收盘，洁美科技股价为67.47元/股，而济安定价为52.17 元/股，偏离率为+29.33%，当前股价处于高估区间。公司资本结构与运营效率存在显著短板，叠加电子行业周期波动、封装材料价格竞争加剧等外部压力，若运营效率提升与财务结构优化进度不及预期，估值存在向合理区间回归的风险，投资者需保持谨慎。

鼎阳科技（688112）

【公司简介】

2026年8月17日，鼎阳科技接受了博时基金、中信保诚基金、上海地区机构投资者等共104家机构调研。鼎阳科技专注于通用电子测试测量仪器的研发、生产与销售，核心产品涵盖数字示波器、信号与系统发生器、频谱与矢量网络分析仪、电源与负载测试设备及配套测试测量解决方案，广泛应用于通信电子、半导体、新能源、工业制造、教育科研、航空航天等领域，是国内通用电子测试测量仪器领域的骨干企业。公司深耕电子测量仪器赛道多年，在模拟前端核心技术、自研专用芯片、仪器算法与固件方面积累技术壁垒，深度契合电子信息产业升级、测试仪器国产替代、高端制造研发投入扩容的发展趋势。此次调研显示市场对其高端测试仪器放量与国产替代成长空间保持高度关注。 

【济安金信上市公司竞争力评级】

与全国5207家A股上市公司对比，鼎阳科技在八项能力维度中的表现如下：

从评级与排名可见，鼎阳科技资本结构（BBB级，第1451名）表现相对突出，财务结构稳健性具备相对优势；偿债能力、盈利能力、发展能力、资产质量处于市场中等区间，盈利与成长端具备一定经营基础；运营效率处于市场中下游水平；现金流量（CCC级，第4023名）、规模实力（CC级，第3551名）排名相对靠后，业务体量、现金流周转为相对薄弱环节，需要重点关注未来扩张与优化。

【济安金信SWOT评估】

基于对上述八项能力的综合分析，得出如下SWOT评估：

●优势（Strengths）：资本结构超出行业基准40.54%，偿债能力超出行业基准12.48%，盈利能力超出行业基准6.73%，财务健康度表现稳健，资本结构端优势显著。

●劣势（Weaknesses）：规模实力低于行业基准32.33%，现金流量低于行业基准27.07%，资产质量低于行业基准16.63%，发展能力低于行业基准16.88%，运营效率低于行业基准13.86%；业务体量偏小、现金流周转不足是经营发展的核心制约。

●机会（Opportunities）：与行业龙头三星电气及行业基准相比，公司多项能力具备提升空间。其中规模实力拓展空间为117.0%，现金流量拓展空间为56.0%，运营效率拓展空间为30.0%，发展能力、资产质量拓展空间均为20.0%；若深化高端测试仪器国产替代布局、扩充下游行业客户体量，基本面存在较大修复潜力。

●威胁（Threats）：核心经营指标出现明显下滑，现金流量降幅达47.63%，偿债能力降幅达31.27%，规模实力降幅达22.23%，盈利能力、运营效率同步回落；叠加测试仪器行业国际巨头垄断、国产替代竞争加剧、下游电子行业需求波动等挑战，若未能快速扩充业务规模与改善现金流质量，将影响公司经营稳定性与长期成长节奏。 

【济安定价】

截至2026 年8 月 21日收盘，鼎阳科技股价为71.11 元/股，而济安定价为145.5元/股，偏离率为-51.13%，当前股价处于大幅低估区间。考虑其稳健的资本结构与财务健康基础，若未来能加快高端测试仪器国产替代布局、扩充业务规模并改善现金流质量，公司具备估值修复与重估的空间，值得中长期跟踪关注。

威尔高（301251）

【公司简介】

 2026年8月18日，威尔高接受了Point72、博时基金、财信证券、创金合信基金、德邦基金、富安达基金等57家机构调研。威尔高专注于印制电路板（PCB）的研发、生产与销售，核心产品涵盖厚铜板、金属基板、高频高速板、多层板及定制化PCB解决方案，广泛应用于工业控制、汽车电子、新能源、通信设备、消费电子等领域，是国内特色PCB领域的骨干企业。公司深耕印制电路板赛道多年，在厚铜与金属基板工艺、差异化产品定制、下游场景化配套方面积累技术与生产经验，深度契合电子产业国产替代、新能源与汽车电子扩容、高端PCB需求升级的发展趋势。此次调研显示机构对其特色PCB业务拓展的关注。

【济安金信上市公司竞争力评级】

与全国5207家A股上市公司对比，威尔高在八项能力维度中的表现如下：

从评级与排名可见，威尔高发展能力（BBB级，第959名）、资本结构（BBB级，第1598名）处于市场中上游区间，成长动能与财务结构具备相对支撑；偿债能力处于市场中等区间；规模实力、盈利能力处于市场中下游水平；现金流量、资产质量、运营效率排名相对靠后，运营周转效率、盈利兑现能力有待提升。

【济安金信SWOT评估】

基于对上述八项能力的综合分析，得出如下SWOT评估：

●优势（Strengths）：发展能力超出行业基准6.13%，资本结构超出行业基准9.42%，成长与财务结构端小幅优于行业平均水平。

●劣势（Weaknesses）：规模实力低于行业基准60.77%，资产质量低于行业基准60.35%，盈利能力低于行业基准59.52%，运营效率低于行业基准58.13%，现金流量低于行业基准42.45%；业务体量偏小、盈利与运营效率大幅偏弱是经营发展的核心制约。

●机会（Opportunities）：与行业龙头中国外运及行业基准相比，公司多项能力提升空间广阔。其中资本结构拓展空间为697.0%，规模实力拓展空间为696.0%，盈利能力拓展空间为539.0%，资产质量拓展空间为434.0%，偿债能力拓展空间为176.0%；若深化有色金属与新能源供应链物流高景气场景布局、优化资本结构与盈利模式、扩充业务体量，基本面存在较大修复潜力。

●威胁（Threats）：核心经营指标出现大幅下滑，现金流量降幅达57.50%，资产质量降幅达55.01%，盈利能力降幅达52.52%，偿债能力降幅达35.21%，规模实力、运营效率同步回落；叠加PCB行业竞争加剧、下游需求周期性波动、原材料价格波动等挑战，若未能快速提升盈利水平与运营效率，将影响公司经营稳定性与长期成长节奏。 

【济安定价】

截至2026 年8 月21日收盘，威尔高股价为 47.75 元/股，济安定价为41.24 元/股，偏离率为+15.79%，当前股价处于高估区间。公司盈利能力、资产质量与运营效率存在短板，叠加PCB行业竞争加剧、下游需求周期性波动、原材料价格波动等外部压力，若盈利水平提升与运营效率优化进度不及预期，存在估值回调风险。

泰恩康（301263）

【公司简介】

2026年8月18日，泰恩康接受了包括华创证券、国泰海通证券、华源证券、国金证券、中信证券、浙商证券等56家机构调研。泰恩康专注于医药研发生产与医药商业综合运营，核心业务涵盖特色专科药、中成药、化学药、医疗器械的研发销售，以及医药代理配送与健康消费产品运营，核心品种包括男科用药、消化用药、皮肤外用制剂等，广泛覆盖医院临床、零售终端、医药流通、大众健康消费等场景，是国内“自产+代理”双轮驱动的骨干医药企业。公司深耕医药健康赛道多年，在特色药品营销网络、代理品种资源、自产药产业化落地方面积累运营优势，深度契合医药消费升级、特色专科药国产替代、医药流通精细化发展的产业趋势。此次调研显示机构对其特色品种放量的持续关注。

【济安金信上市公司竞争力评级】

与全国5207家A股上市公司对比，泰恩康在八项能力维度中的表现如下：

从评级与排名可见，泰恩康资本结构（A级，第457名）表现突出，位居全市场上游，财务结构稳健性具备显著优势；盈利能力（B级，第2235名）、资产质量（B级，第2727名）处于市场中等区间；偿债能力、运营效率、规模实力处于市场中下游水平；发展能力、现金流量排名相对靠后，表明公司在现金流周转和业务体量上尚需优化。

【济安金信SWOT评估】

基于对上述八项能力的综合分析，得出如下SWOT评估：

●优势（Strengths）：资本结构超出行业基准22.33%，财务健康度在行业内具备相对竞争优势。

●劣势（Weaknesses）：规模实力低于行业基准72.42%，运营效率低于行业基准56.18%，发展能力低于行业基准45.50%，资产质量、偿债能力、盈利能力、现金流量均弱于行业平均水平；业务规模偏小、运营效率偏低，是现阶段拖累经营质地的核心瓶颈。

●机会（Opportunities）：对标行业龙头物产中大与行业基准，公司多维度能力均有充足提升空间。规模实力拓展空间达431.0%，运营效率拓展空间达130.0%，发展能力拓展空间达83.0%，资产质量拓展空间达60.0%；后续若深耕特色专科药等高毛利赛道、拓宽医药商业渠道覆盖边界、同步优化内部运营效率与现金流管控，经营基本面具备可观的修复与成长弹性。

●威胁（Threats）：核心经营指标明显回落，现金流量降幅达49.34%，偿债能力降幅达39.68%，运营效率降幅达31.24%，规模实力降幅达30.43%，盈利能力同步走弱；叠加集采推进、行业竞争加剧、新品推广不及预期等压力，若无法快速做大规模、提效增质，公司经营与长期成长将持续承压。

【济安定价】

截至2026 年8 月21日收盘，泰恩康股价为19.03元/股，而济安定价为11.28元/股，偏离率为+68.70%，当前股价大幅高于合理定价水平。考虑公司在运营效率、现金流、规模实力等方面仍有较多短板，若基本面未能得到有效修复，股价可能面临一定的回调压力，投资者需保持谨慎。 

国能日新（301162）

【公司简介】

国能日新在2026年8月20日发布公告称，公司接受了中银基金、嘉实基金、国泰基金、湘财基金、东方证券、中信建投证券等44家机构的调研。国能日新专注于新能源电力信息化与能源数字化服务，核心业务涵盖新能源发电功率预测、智能电网调度运营、虚拟电厂管理、电力交易辅助决策及综合能源管理解决方案，广泛应用于风电、光伏电站、电网公司、储能电站、电力交易主体等场景，是国内新能源功率预测与能源数字化领域的骨干企业。公司深耕电力数字化赛道多年，在功率预测算法、能源调度软件、电力交易系统研发方面积累技术优势，深度契合新能源并网规模扩容、电力市场化改革推进、虚拟电厂与新型电力系统建设的产业趋势。此次调研显示市场对其虚拟电厂与电力交易业务放量及成长空间的持续关注。

【济安金信上市公司竞争力评级】

与国内5207 家上市公司整体对比，国能日新在济安金信八项能力评级中的表现如下：

从评级与排名可见，国能日新发展能力（A级，第464名）表现突出，稳居全市场上游梯队，业务扩张动能充足；资本结构（BBB级，第1222名）处于市场中上游，财务框架整体稳健；偿债能力、现金流量、盈利能力位于市场中等区间，盈利质量与现金流支撑具备一定基础；资产质量、运营效率处于市场中下游；规模实力（CC级，第3375名）排名相对靠后，业务体量偏轻、运营周转效率有待提升，是当前制约竞争力进阶的核心因素。

【济安金信SWOT评估】

基于对上述八项能力的综合分析，得出如下SWOT评估：

●优势（Strengths）：盈利能力较行业基准高出42.37%，发展能力超出行业基准22.55%，偿债能力超出行业基准18.47%，现金流量超出行业基准16.97%，盈利与成长维度优势显著，财务端整体表现优于行业平均。

●劣势（Weaknesses）：规模实力低于行业基准50.87%，运营效率低于行业基准23.50%，资本结构低于行业基准20.16%，资产质量低于行业基准0.36%；业务规模偏小、运营效率偏低是现阶段经营层面最突出的短板。

●机会（Opportunities）：对标行业龙头国电南瑞与行业基准，公司多项指标提升空间充足，其中规模实力拓展空间达226.0%，资本结构拓展空间达67.0%，资产质量拓展空间达50.0%，运营效率拓展空间达31.0%。若深耕虚拟电厂、电力交易等高景气赛道、拓宽客户覆盖与业务规模、同步优化资本结构与运营效率，经营基本面具备可观的修复与成长弹性。

●威胁（Threats）：核心经营指标明显回落，资本结构降幅达45.00%，规模实力降幅达34.54%，资产质量降幅达32.61%，运营效率降幅达31.98%，盈利能力同步走弱；叠加行业竞争加剧、新能源需求波动、项目落地不及预期等压力，若不能快速扩规模提效率，公司经营稳定性与成长将持续承压。

【济安定价】

截至2026年8月21日收盘，国能日新股价为36.27元/股，而济安定价为45.57元/股，偏离率为-35.16%，当前股价处于低估区间。考虑到其在盈利能力、发展能力和现金流上的结构性优势，若公司能扩充业务规模并提升运营效率，存在较强的估值修复预期。

更多对全球市场、跨国公司和中国经济的深度分析与独家洞察，欢迎访问 Barron's巴伦中文网官方网站

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

一、传统行业分类的二元范式与现实痛点

行业分类本质是对经营主体业务属性做标准化归集，国内现有主流体系分属两套完全不同的理论脉络。

第一类是国民经济统计范式，以 GB/T4754 国民经济行业分类为代表，遵循生产同质性理论，以生产过程属性为划分标尺，目标服务宏观经济核算、产业政策制定，产业同源性强。但其定位面向全社会经济统计，并非专门适配 A 股上市公司，颗粒度偏向宏观，对细分赛道估值、行业轮动、量化选股等二级市场场景适配不足。

第二类是资本市场投研范式，以申万行业分类、GICS 全球行业分类为代表，遵循盈利聚类理论，以盈利驱动、估值逻辑、投资风格相似度作为划分依据，细分颗粒精细，适配指数编制、业绩归因、行业配置。短板在于缺少实体经济统计底座，GICS 立足于全球资产配置，对 A 股本土多元并购、双主业并行的企业适配有限；不同机构标准不互通，容易带来对标失真、研究口径偏差。

两套体系并行形成 “语言墙”：宏观产业数据难以直接对标 A 股板块表现，投研结论难以回证实体经济运行。注册制下 A 股上市公司数量持续扩容，AI、新材料等新兴赛道快速涌现，大量企业并购转型、多业务并行，概念标签掩盖真实主业，资管评价、量化建模、上市公司评级、监管产业统计，对一套兼顾实体经济本源与资本市场投研需求的统一分类底座需求持续上升。

二、济安金信行业分类标准的理论框架与核心规则

针对上述痛点，济安金信提出双维度融合范式，向上锚定国民经济经济部门保证产业同源，向下顺着产业链供需、工艺、价值增值链条拆解到上市公司细分赛道，打通 “宏观产业 中观产业链 微观个股” 完整传导链路。

（一）三级层级架构，匹配多维度研究粒度

体系分为一、二、三级行业，层级功能边界清晰：

1.一级行业（45 个）：对应宏观经济部门，服务大类资产配置、全市场统计、监管口径对齐；

2.二级行业（144 个）：对应完整产业链条与景气单元，用于产业链上下游分析、景气跟踪；

3.三级行业（369 个）：对应细分赛道，作为个股同业对标、量化建模、新兴产业刻画的核心载体。

层级设计遵循逻辑穿透性、同质性约束、边界清晰性原则，上下级保持产业从属传导，同层级企业经营、盈利驱动、产业链位置相近，不同行业供需边界明确。

（二）企业归属判定规则

1.实质重于形式原则：摒弃工商注册信息、市场题材概念标签，以真实经营业务作为归类依据。主业突出企业，依据业务收入、利润占比直接归属；多元经营企业在多板块贡献接近时，采用 “长期战略 + 资本市场定位 + 控股股东产业资源” 三维综合研判。

2.单一归属原则：每家 A 股上市公司仅归入唯一三级行业，消除重复归类，保障统计、业绩归因口径纯净。

（三）量化有效性校验体系

区别于传统分类主要依靠经验定性划分，该标准建立财务属性同质性 + 定价逻辑相似性双重校验机制。财务维度从规模实力、盈利能力、运营效率、成长性、偿债能力、现金流、资本结构、资产质量八大维度，剥离企业个体扰动，检验同行业基本面可比性；估值维度依托 PE、PS、PB 分布，检验赛道定价逻辑趋同性。当同行业财务、估值出现显著分化，则回溯复核行业边界或企业归属，用量化手段约束主观偏差。

（四）动态维护机制：平衡稳定性与产业迭代

实行年度定期审核 + 触发式不定期调整：每年年报披露后，依托年报数据完成全市场复核；上市公司重大资产重组、主营业务切换、业务结构大幅变动，即时启动分类调整。针对新兴赛道采用增量扩容模式，成熟产业框架保持不变，新兴赛道形成上市集群时，仅新增三级行业，不改动上层架构，兼顾历史数据连续性与新兴产业覆盖效率。

三、多场景应用：从投资研究到监管科研

这套分类标准覆盖二级市场投研、量化指数、资管评价、上市公司主体评价、监管统计、学术科研六大场景，不同层级各司其职。

在投研端，一级行业做宏观板块对照；二级开展产业链景气研判；三级行业构建可比公司池，完成财务对标、估值研判，区分行业 β 景气与企业 α 个体能力。

在资管评价领域，作为基金、理财、养老金产品评级底层基准，实现业绩归因，区分行业配置收益与选股收益，识别组合行业集中度风险。

上市公司评价层面，为信用风险、竞争力、ESGV 评级提供统一对标基准，规避跨行业对比带来评价偏差。

监管统计可依托一级行业完成 A 股产业结构、行业集中度测算，尝试对接国民经济统计；同时也为高校实证研究、金融教学提供标准化分组工具。

四、体系内在逻辑矛盾与理论瑕疵

从理论逻辑、原则一致性角度审视，标准仍然存在多处待解决的内在矛盾，也是后续迭代需要重点攻克的难点。

第一，产业链逻辑与投资估值逻辑存在逻辑跳跃。标准假设顺着产业链拆解就可以匹配投研估值需求，但产业链代表生产端供需工艺逻辑，而估值聚类取决于盈利模式、客户结构、成长属性。同一条产业链上不同环节，盈利、估值中枢可能存在巨大差异，文档尚未充分论证二者传导关系，造成双维度融合理论支撑存在断层。

第二，量化校验存在循环论证风险。若划分阶段已经参考财务、估值特征调整行业边界，后续再以相同指标作为 “独立校验标准”，会形成自证闭环，削弱校验的客观性。

第三，原则与实操规则存在冲突。核心原则强调 “实质重于形式，以当下业务实质为准”，但多元企业研判引入 “资本市场主流定位”“控股股东产业资源”。前者属于市场认知标签，后者属于股东体外资源，不完全等于上市公司当前经营业务，和实质重于形式形成内在冲突。

第四，单一归属原则的片面性。对于双主业均衡并行企业，强制归入单一行业，为换取统计口径纯净，牺牲业务结构信息；文档对该类样本的信息损失风险论述不足。

第五，部分规则边界与论证严谨度有待提升。例如不定期调整条件将 “核心产品迭代” 列为触发项，但同赛道产品升级本不该变更行业归属，规则边界模糊；新兴赛道仅新增三级行业，会造成上层一二级行业内部同时包含传统业务与新兴业务，破坏同层级同质性；文档称可以直接对接国标宏观统计口径，但未说明 45 个一级行业和国标门类之间具体映射规则。

五、多元业务矛盾的优化改进方案

多元均衡业务企业是 A 股市场的突出现实，针对 “实质重于形式” 和三维综合研判之间的冲突，文档给出一套完整的改进思路，核心思路是压缩主观研判适用范围，锚定可核验客观证据，保留统计口径同时补充信息披露，建立复核留痕机制。

1.设置量化前置阈值，锁死主观研判的适用边界。只有各业务板块收入、毛利均达不到主导占比、业务势均力敌时，才允许启动三维综合研判；只要存在业务收入利润占比显著占优，无论市场概念、股东布局如何，直接以财报业务数据归类，禁止启用定性研判，守住业务实质优先的主线。

2.重新释义三维研判维度，全部锚定可核验公告事实。长期战略不再采信宣传口号，以资本开支、募投项目、在建工程等落地经营行为为准；资本市场定位摒弃题材热度，参考机构共识并交叉财报；控股股东产业资源只采信已经注入上市公司、转化为营收产能的部分，股东体外资源不再参与归类。同时下调该类定性维度权重，仅作为辅助参考。

3.主辅分类分离，增设次要业务标签。对外统计、指数、业绩归因继续使用唯一主分类，保障原有系统兼容；同时对多元研判企业披露次要业务标签，标注其他重要赛道，弥补单一归属带来的信息丢失，提示使用者不能机械使用主分类。

4.建立双人复核、底稿留痕、年度重检机制。触发三维研判的企业进入特殊清单，双人复核，留存业务占比、公告来源、归类理由；每年年报环节优先重检，一旦某一业务形成主导占比，立刻退出例外清单，回归财报驱动归类。

5.修订文本表述，厘清原则和例外关系。明确三维综合研判属于例外补充手段，而非和业务实质并列的通用判定标准，从文本层面消解原则冲突。

完整判定流程为：读取财报业务分部数据→存在主导业务则直接归类；仅业务规模均衡进入例外流程；采信可核验客观证据，双人复核留痕；输出唯一主分类，披露次要业务标签；下一年年报重新校验，出现主导业务即退出例外清单。

六、发展机遇、现实约束与未来展望

作为第三方机构推出的新型行业分类，该标准具备差异化机遇，但也面临现实约束。

机遇层面：瞄准现有主流分类体系的痛点，形成 “分类 + 评级评价” 内部业务闭环，拥有稳定迭代场景；第三方中立定位，适配资管评价、新兴产业研究等场景；增量扩容模式适配国内产业快速迭代。

现实约束同样客观：传统行业分类已经深度嵌入机构系统、历史数据库，机构切换标准成本高；新标准市场普及度尚待培育；多元企业研判即便优化后，仍存在有限主观空间；维护数千家上市公司分类，需要持续投入人力、数据资源。

发展路径预判上，该标准短期不会替代申万、国证、国标等主流体系，更大概率作为重要补充，优先落地于第三方资管评价、量化建模、新兴赛道研究场景。对内持续打磨规则、收敛内在逻辑瑕疵；对外拓展机构、数据服务商接入，形成与现有体系互补共存的格局。

资本市场高质量发展背景下，本土行业分类建设没有现成完美范本。既要吸收成熟范式的优点，又要直面 A 股多元经营、产业快速迭代的本土现实，在理论逻辑、实操可行性、多场景需求之间持续权衡迭代。济安金信行业分类的探索实践，为国内资本市场基础设施建设提供一份值得观察的样本。

注：本文基于济安金信行业分类标准公开文档整理，属于专业研究评述，不构成投资建议。

参考文献

[1] 国家统计局. GB/T 4754 2017 国民经济行业分类 [S]. 北京：中国标准出版社，2017.

[2] 申万宏源研究。申万行业分类体系说明书 [R]. 上海：申万宏源证券研究所，2021.

[3] MSCI. GICS 全球行业分类标准方法论 [R]. 纽约：MSCI 公司，2023.

[4] 陈学荣。证券市场行业分类的理论与实践 [J]. 证券市场导报，2004 (06):26 31.

[5] 张宇。资本市场行业分类范式比较与本土化改进研究 [J]. 金融理论与实践，2022 (08):112 120.

[6] 黄世忠。注册制下上市公司业务信息披露研究 [J]. 会计研究，2023 (02):3 18.

[7] 李迅雷。产业分类与资本市场研究的对接问题 [R]. 上海：中泰证券研究所，2022.

更多对全球市场、跨国公司和中国经济的深度分析与独家洞察，欢迎访问 Barron's巴伦中文网官方网站

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

8月25日A股呈现先抑后扬格局，上证指数涨0.19%报3889.44点，深证成指跌0.35%报13745.87点，创业板指跌1.00%报3397.52点，北证50逆势走强涨0.91%。沪深两市成交额1.83万亿元，较前一交易日有所缩量；全市场超4200只个股上涨，涨停65家，小盘股整体表现占优，赚钱效应明显修复。

盘面上农业、创新药、液冷服务器板块反弹走强，消费板块局部回暖；前期强势的贵金属、部分资源股出现明显回调。市场黄白线大幅分化，权重指数表现偏弱，小微盘题材股活跃度显著提升。连板梯队继续拓展，最高连板达到5板，题材轮动速度较快，低位低估首板批量涌现，高位情绪股博弈加剧，部分标的估值显著偏离理论定价，短线追涨风险依旧不可忽视。

二、首次涨停板的投资机会

1. 升达林业（002259）：燃气能源+业绩改善，低位估值修复

公司主营液化天然气生产与销售，2026年中报归母净利润同比大幅增长，扣非端承压，整体处于低位区间震荡，受能源板块资金轮动催化，8月25日首板涨停。

机会提示：深度低估，偏离度‑81.13%，今日首板启动，近五日累计上涨6.08%，筹码处于低位。能源主业构成基本盘，中报利润实现同比改善。需关注扣非业绩偏弱、行业周期波动压力，属于低位估值修复类型，可逢分歧谨慎关注。

2. 我爱我家（000560）：房产经纪+住房租赁，地产链政策催化

公司为国内房产经纪、长租公寓龙头企业，布局VR智能看房等数字化业务，受益于地产链政策预期，住房租赁板块迎来资金关注，8月25日首板涨停。

机会提示：显著低估，偏离度‑62.84%，近五日累计上涨10.14%，今日放量首板。住房租赁业务具备政策催化，数字化转型持续推进。需留意地产行业复苏节奏不及预期、线下门店盈利波动风险，属于政策预期驱动估值修复标的，可逢分歧分批关注。

3. 甘咨询（000779）：工程咨询+算力参股，甘肃国资平台

公司为甘肃国资旗下工程咨询平台，业务覆盖基建勘察设计，同时参股算力相关项目，AI算力题材叠加地方国资属性带动股价走强，8月25日首板涨停。

机会提示：估值处于洼地，偏离度‑56.38%，近五日小幅回调，筹码结构相对健康。国资背景，基建咨询业务提供稳定业务底盘，算力参股带来题材想象空间。需关注算力相关业务体量较小、订单落地不及预期风险，属于国资+题材催化标的，可逢分歧关注。

三、连续涨停板的风险提示

1. 建设机械（600984）：重大资产重组预期，2连板大幅溢价

公司原有主业为工程机械制造及租赁，发布重大资产重组预案，拟收购煤化工企业100%股权，业务面临转型，复牌后走出2连板行情。

风险提示：估值大幅溢价137.78%，近五日上涨10.02%。股价完全由资产重组事件预期驱动，上市公司连续多年亏损，重组推进、审批以及后续整合均存在较大不确定性。在题材快速轮动环境下高位筹码松动风险加大，高位追涨风险极高，场外保持观望，持仓者逢高分批减仓。

2. 楚天龙（003040）：数字人民币+eSIM安全硬件，3连板情绪炒作

公司主营智能安全卡、数字人民币硬钱包、eSIM硬件产品，深度参与数字安全、政务一卡通业务，受数字经济题材催化晋级3连板。

风险提示：估值大幅溢价58.22%，近五日涨幅高达31.41%。股价由数字人民币、eSIM题材情绪驱动，行业竞争激烈，业务大规模盈利兑现存在不确定性。当前市场题材轮动快，短期获利盘丰厚，高位追涨风险较大，场外建议观望，持仓者逢高分批止盈。

3. 海鸥住工（002084）：控制权变更+装配式厨卫，2连板事件驱动

公司主营装配式厨卫、五金卫浴制造，布局越南生产基地，市场博弈控制权变更预期，复牌后走出2连板行情。

风险提示：估值大幅溢价46.81%，近五日上涨21.17%。上涨主要博弈控制权变更事件，事件落地进度存在变数，家居行业海外业务面临汇率、海外需求波动扰动。题材炒作退潮速度快，短期累计涨幅较大，高位博弈风险高，场外观望，持仓者逢高减仓。

四、市场总结与投资建议

8月25日A股探底回升，超4200家个股上涨，权重与小微盘显著分化，农业、创新药、液冷板块反弹，资源类板块回调，市场赚钱效应得到修复，但成交量有所收缩，题材轮动节奏依旧偏快。低位低估首板集中在能源、地产链、地方国资基建方向：升达林业业绩改善、深度低估；我爱我家受益住房租赁政策预期；甘咨询依托国资底盘叠加算力题材，三者均具备估值修复逻辑。

连板个股情绪分化：建设机械博弈重大资产重组，估值大幅溢价，重组落地不确定性高；楚天龙数字人民币eSIM题材3连板，情绪炒作特征明显；海鸥住工博弈控制权变更2连板，依靠事件驱动，三者股价显著高于济安定价，短期累计涨幅较大，回撤风险持续累积。

操作层面，优先布局低位低估、具备基本面或政策逻辑支撑的首板估值修复方向，规避纯事件驱动、基本面尚未兑现的高位连板标的。当前市场处于缩量震荡阶段，整体建议合理控制总仓位，对于涨停人气标的仅可极轻仓短线博弈，严格设置止损止盈。高位题材逢高分批止盈，警惕题材快速轮动退潮带来的回撤风险。

更多对全球市场、跨国公司和中国经济的深度分析与独家洞察，欢迎访问 Barron's巴伦中文网官方网站

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App

人形机器人的量产竞赛正逼近窗口期，但发布会上的叙事与产线上的真实进度之间存在明显落差。

8月的加州弗里蒙特，一条运行十余年、先后生产过大量Model S和Model X的汽车产线，正在被拆除清空。46天前，工人们还在这里完成电动轿车的总装；46天后，产线骨架已经腾出，等待安装Optimus Gen3的专属工装。

同一个州，圣何塞，Figure AI的BotQ工厂，从今年1月到4月，日产能从一台提升至具备每小时一台的生产能力。120天，24倍。

到4月底，工厂已向客户交付350余台Figure 03。其中一批已进驻宝马斯巴坦堡工厂，承担一项新的物流作业。

人形机器人的“iPhone时刻”是否已经到来？当两家公司均宣称“已从实验室走向商业化”，其中哪一方更接近事实，哪一方仍停留在愿景阶段？

两套不同的路径

Figure 03的规格几乎全部公开且可核实，身高168厘米，体重60公斤，负载20公斤，行走速度1.2米/秒，续航5小时。

它搭载一块2.3千瓦时电池，足底集成无线充电线圈，站立于充电垫即可自动补能。全身44个自由度，单手即占16个，掌心嵌入一颗广角摄像头，用于解决伸入深柜、暗箱时的视觉盲区问题。指尖触觉传感器标称可分辨3克的压力差，约一枚回形针的重量。

Optimus Gen3的参数披露则不够完整，特斯拉一贯的策略是优先推进项目本身，参数后续公布。已确认的部分包括，身高173厘米，体重57公斤，搭载新一代AI5芯片，配合xAI的Grok实现语音交互。

手部数据可从两个维度考察，单手22个自由度（手腕另加3个），这是指手部可执行的动作种类数量；驱动这些动作的，是两只手合计50个执行器。自由度是运动维度的数量，执行器是实现这些运动的电机数量，两者属于不同概念。

两家公司在感知技术路线上高度趋同。

特斯拉明确弃用激光雷达，将FSD自动驾驶的技术路线直接迁移，摄像头的成本约为激光雷达的百分之一，只要神经网络训练充分，纯视觉方案即可满足需求。Figure 03公开的传感器方案为6个主摄像头加两个掌心摄像头，历次公布的规格中均未出现激光雷达，同样走的是以视觉为主的路线。

产品参数的竞争力与产线能否投入实际运转是两个层面的问题，而后者恰恰是特斯拉和Figure差距最大的环节。

截至7月22日的Q2财报，特斯拉官方口径是第一代Optimus产线“正在安装”，生产“预计年内启动”。也就是说，弗里蒙特这条被寄予厚望的产线，尚未真正投入运转。

马斯克本人对“年产百万台”这一目标反复重申，但这更接近方向性的意志表态，缺乏附有时间表的施工计划。他在2025年初曾表示当年要生产上万台Optimus，实际交付数字远低于预期。

Figure则呈现出不同的节奏，没有宏大的产能宣言，只有连续数月的进度更新。1月，日产能一台；4月底，每小时一台，24倍提速。

到8月，按当时公布的周产55台的速度倒推，实际产量大概率已明显超过350台的基数。

比产能数字更值得关注的，是Figure在宝马斯巴坦堡工厂积累的实地运行记录。上一代Figure 02，11个月的驻厂试点，累计运行超过1250小时，装载零件超过9万个，支持了3万多辆宝马X3的生产，放置精度99%以上。该项目已于2025年11月结束，Figure 02随之退役。

基于Figure 02的实地运行数据，Figure 03研发问世，并获得新的部署合同，40台机器人进驻同一座工厂，执行物流作业，报价约每机器人每小时25美元。作为对照，特斯拉官方尚未公布Optimus在弗里蒙特和奥斯汀工厂执行电池分拣、零件搬运等任务时的精度或错误率数据。

特斯拉描绘的图景更为宏大，在“产品能否胜任实际作业”这一问题上，Figure提供的证据更具说服力。产能爬坡可以靠资本投入和管理意志推动，但流水线良品率和实测精度的可操控余地要小得多。

产线运转只是第一道门槛。真正决定两条路线走向的，在于每台机器人如何实现商业回报，以及能否将制造成本降至可承受区间。

卖低价硬件，还是卖持续服务

特斯拉的逻辑，本质上是将造车方法论平移过来，先跑通量产爬坡曲线，靠规模效应摊薄单台成本，最终将售价压至2万至3万美元区间，使普通企业乃至家庭能够承受。

这一逻辑成立的前提，是特斯拉确实能像造Model 3那样，将机器人成本从当前的5万至10万美元，一路压缩至长期目标线以下。

Figure的策略截然不同，不卖硬件，卖机器人的工作时间，每机器人每小时25美元，对标的是产线工人的时薪成本，与设备折旧成本是两套算法。这一模式下，Figure的收入来自随部署规模扩大而持续滚动的服务费。这也是它在去年9月融资中获得390亿美元估值的核心叙事，投资人真正在意的是“每小时能收多少钱、能收多少年”这一持续收入预期。

两种模式对应着不同的资本耐心结构，特斯拉押注的是资本市场愿意为一个宏大愿景持续提供资金。需要指出的是，人形机器人是硬件迭代较快的品类，产品平台可能一两年就需要换代。

按小时收费的模式，理论上将设备迭代成本更多留在服务提供方一侧；一次性卖断硬件的模式，则更多将这部分风险转移给买方。但无论选择哪条路径，两家公司最终都要面对同一个瓶颈，它位于供应链最底层的几个关键零部件上。

摩根士丹利全球具身智能团队在一份研究中给出了一个足以令“2万至3万美元”定价目标暴露可行性问题的数字：如果完全不使用中国供应商制造Optimus Gen2，整机BOM成本将从约4.6万美元飙升至13.1万美元，近3倍。仅执行器一项，成本就可能从约2.2万美元涨至5.8万美元。

特斯拉提出的“2万至3万美元”目标，实质上已将“依赖中国供应链”这一前提隐含在商业承诺之中。

中国供应链的优势集中在几个成本最高、短期内最难替代的环节，并未在所有零部件品类上全面覆盖。

多份行业分析均提到，中国的绝对主导地位集中在永磁体品类，市占率接近九成；但在减速器、轴承、精密传感器等同样关键的环节，日本、韩国、欧洲和美国本土供应商仍占有相当份额。

一旦脱离中国供应商，成本近乎翻三倍，“2万至3万美元”的定价目标便很难成立。这是人形机器人量产竞赛中一个不可回避的结构性变量，短期内缺乏替代方案。

人形机器人的“iPhone时刻”是否已经到来

高盛此前给出过一个人形机器人市场规模预测，到2035年，60亿美元。随后，同一机构将该数字上修至380亿美元，六倍以上的修正幅度。

另一家市场研究机构ResearchAndMarkets给出的路径是从2025年的29.8亿美元，十年内增长至2434亿美元。

从380亿到2434亿，同一个市场，专业机构对十年后规模的预测能相差六倍以上。

这种程度的分歧通常只指向一个结论，“它究竟该如何定义”尚未形成共识。将其视为工业设备来计算折旧年限，还是视为消费电子来估算渗透率，抑或视为劳动力替代来对标工资成本，不同的建模逻辑会得出截然不同的结论。

而在出货量数据上领先的反而是第三种策略。宇树去年售出超过5500台人形机器人，超过特斯拉、Figure、Agility Robotics三家美国公司的总和。其策略是先将价格压至1万多美元区间，以出货量建立市场基础，再逐步补齐通用能力。

2007年iPhone发布时，它并非市场上第一款智能手机。诺基亚、黑莓此前已进入智能机市场。iPhone真正改变行业的，是首次将“可负担”和“体验达标”两件事同时达到消费者可接受的水平。

放在人形机器人领域，这个类比指向三个具体条件：成本降至可被规模化采购接受的区间，续航覆盖一个完整工作班次，供应链具备支撑百万级稳定量产的能力。

Figure这条产品线用上一代机型在宝马工厂11个月的实地运行记录，证明了这类机器“可以制造、能够胜任实际作业”。

特斯拉描绘了一条“未来可降至低成本”的路径，但当前BOM成本仍在5万至10万美元区间，距目标价尚有一倍以上的差距。中国供应链证明了“可以低成本制造”，但这一前提是必须依赖那几个被卡脖子的关键零部件。

三个条件目前分散在不同参与者手中，没有任何一方同时具备全部。

产线拆除的轰鸣、产能爬坡的传送带、工厂车间里反复作业的机器，构成了人形机器人量产前夜的真实图景。这场竞赛自始至终比拼的核心，在于谁能率先将成本可控、产能稳定、场景可行三者整合为自我造血的正向循环。至于单款产品的参数亮眼程度，从长远看并非决定性因素。

iPhone时刻之所以成为产业里程碑，在于它首次让前沿技术转化为普通人可触及的日常。人形机器人的真正拐点不会出现在发布会的聚光灯下。它要等千万条产线日复一日地运转下去，才可能慢慢浮现。

（本文首发钛leyu乐鱼登录入口APP，作者 | 硅谷Tech_news，编辑 | 林深）

更多精彩内容，关注钛leyu乐鱼登录入口微信号（ID：taimeiti），或者下载钛leyu乐鱼登录入口App