本文撰写滞后了两(三)周，由于最近沉迷大刘科幻作品，写作内容会时不时穿插大量胡言乱语。

本公众号一字一句完全UGC，除配图不含任何AI成分。保留一下人类在AI时代最后的一点坚持。

在硅谷呆了一个月。基本上一周半分配给了产业的同学，半周分配给了我自由的灵魂，一周在All in Podcast Liquidity Summit和一些Tech Conf见世面，一周在闲聊/组织Hiking/发呆。

3月份的时候也来过，正值OpenCLaw带来的Hype Cycle Peak，结合最近发生的各种事情，以及和3月时候的对比，分享一些take away：

0/ AGI会非常快。不要质疑、不要质疑、不要质疑！3月份的感受是，作为白领/知识工作者的我们已经被AI 替代50%，Researcher 被AI 替代30%；现在的感受是知识工作者被替代80%，Researcher 被替代50%，Infra 的Ai自动化也开始了，定性感受是10-20%；

不同researcher都表达了Scaling law还远远没有到头，不管是数据余量、算法还是Infra的优化，都还有很大的headroom。当然，模型的进步已经是只属于少部分人的事情了，和大部分人都无关。

1/ 之前觉得LLM吃掉80%的应用的价值，现在觉得可能是90%+。不过这是一个量的概念，90%的应用都没有价值。剩下的10%有杠杠可撬，最终可以释放出来的价值未必低，我甚至觉得在这里有机会出现非常大的公司。

刘慈欣在《吞食者》里面写到，文明是什么？文明就是吞食，不停地吃啊吃，不停地扩张和膨胀，其他的一切都是次要的。而自己生存是以征服和消灭别人为基础的，这是这个宇宙中生命和文明生存的铁的法则，谁要首先不遵从它而自省起来，就必死无疑。吞食者是依靠不断吞食行星来扩张的一种文明，在吞噬行星后会与它依靠相互引力作用保持同等速度运行，进行长达一个世纪的消化。

行星对抗吞食者有三种态：1. 归属；2. 平行；3. 逃逸。

归属是一种活路。

平行必然意味着被消化，被毁灭；

第三种，吞食者最终会因为自身结构膨胀到达一个加速度的物理极限，这是最终人类对抗吞食者，以及所有行星的潜在“逃生速度”，其实也是应用类型公司对大模型的“逃生速度”。

这部小说的点睛之笔在于，吞食者其实和人类同源，吞食者就是恐龙。无限制吞食自带的负反馈平衡机制，使得地球上的文明生物有越来越小的趋势，恐龙——人——然后可能是蚂蚁，甚至最后是草。虽然在变小，但是生态系统的强度和韧性并不见得低。

大模型是一种新的不断吞食的超级文明，但这种文明本身也存在物理极限的“加速度”，越是无限制扩张越会存在内生结构的脆弱性。应用类型的公司可以靠给自己疯狂“加”速度来实现逃逸 ——最终极的答案可能是一种数据上的加速度。

至于怎么加杠杆的问题我们下次再说（嘿嘿）。

2/Coding model能力在快速收敛：1）是头部模型之间的追及问题；2）开源和闭源之间的追及问题（本质是中国和美国之间的追及问题）。但是Coding Model格局 ——> Coding 格局咋翻译，没完全想明白，之前在硅谷和各路企业、创业者、开发者聊下来的感受是：

1）Coding 很容易切换，但是Agentic Workflow没那么容易；

2）个人开发者和创业团队很容易切换，但是Enterprise 不容易（第一是价格敏感，第二是都在担心自己工作要丢，切换工具的成本很高，犯不着）。

3/ 企业AI需求是最大的盲区。

企业需求的特点是：

1）Adoption curve 是阶梯跳跃式；一方面是人才结构更复杂，学习能力不同，一方面要看预算来源：1.1 来源于IT budget（作为成本中心），是线性变化的；1.2 来源于业务部门预算（作为潜在营收中心），会非线性变换；

2）模型能力不是卡点，但模型理论能力和实际能力之间的Gap会更大，企业落地需要对AI、企业Workflow和管理都懂的复合型人才；

3）价格并不敏感；

生产力进步会带动生产关系进步；生产关系变革会反作用于生产力变革。此时正处于两句话的交界处。

企业需求的结构是，模糊不清的结构：

1）100% cloud：云infra+云LLM；——> CSP、Neocloud、头部LLM

2）Hybrid：本地Infra + 云LLM；——> 某些ODM/OEM服务器玩家、头部LLM

3）100% 本地：本地Infra + 本地LLM（开源）；——> 某些ODM/OEM服务器玩家、开源LLM

倒回到10年前的SaaS 时刻，请问长期到底有多少会彻底云化，多少是留在本地的需求？黑箱啊黑箱，但是很大就对了，都在猛猛增长就对了。

4/马上会进入模型分层的时代，Model Routing是接下来的超级简单题，比纯粹价格战有意义100倍；

哈耶克有一篇论文是《知识在社会中的运用》，以前因为知识的分布是零碎的，价格信号成为了知识运用的最大杠杠，所以广告是最好的商业模式。但是有了AI，知识的分布可以被逆向工程，意味着知识可以直接被定价。

但是现在的问题很大：token就是信息和知识的载体，但token 目前是平权的；生产不同知识凝结的劳动力是不同的，但现在不同任务都是用的一套模型。为什么我做一个简单的搜索和知识问答也需要Opus 4.8呢？

Token 定价是下一个重要议题。

并不认为现下的盲目价格战有太大的意义，两个差不多的模型，如果价差只有30-50%，其实很容易被infra和token efficiency的优化吃掉。做好Model routing是线下更简单且直接的策略。

模型一旦分层， 给中国选手留出的TAM会打开得巨大。

《朝闻道》里面，南方古猿开始仰望星空，真理之门就此打开了，从此以后人类就会踏上不断求索的道路。朝闻道，夕死可矣。

大刘通过宇宙文明的准则，同时也揭露了顶级闭源模型和开源模型之间的关系。Fable无论怎么封锁都是没有用的，上士闻道中士闻道下士闻道，大刘说得比这更有暴力美学。

6/ 这其中，Harness和数据 is Key。

好的Model routing意味着对于workflow的价值需要有正确度量，一个超级中心化、集权制的模型公司，未必会有这样的能力。

那么，是否存在这样的机会呢：一方面，大模型不断拓展知识的边界，当算力足够的时候连人类的Taste也没有价值（因为Taste本质也是一种有偏分布，算力不够的时候AI 无法充分捕捉所有的Outlier）；但是一方面，在垂直领域留下了一部分知识的定价套利空间？

在和一些前沿lab 聊的时候了解到，目前海内外数据已经可以占到大模型训练（Pre train+post train）的1/10，意味着1T的Capex，训练占30%，数据市场规模可以有30bn。大模型在不断通过数据去扩充知识边界，反过来想，这里是不是大量垂直公司的机会，以及是不是会出现新的平台和生态？

综上一下吧：

1. Tokenmaxxing是一个局部问题，不用刻意夸大；

2.但从科技先驱-> 企业深水区，大模型增长斜率会迎来一个“Reset 时刻”，此后继续健康发展（3/）

3. 中国开源模型未来会有非常巨大的空间（严重看好China AI，具体什么投资机会欢迎大家来讨论）（2/，3/和4/）

4. 不在任何阵营头部梯队的LLM公司，和应用公司无差别（1/和4/）。要么go top，要么go cheap，中间一点机会都没有（2/和4/）

5. Model routing和Token重定价带来的变化和机会，需要持续关注

再说说在Liquidity event和某行Tech conf上的见闻吧，尤其是老外咋看的。

1. 存储 > CPU >> 光。

存储= 学一个票；

CPU = 学3个Maybe 4个；

光 = 学？？？；太难了；NVDA和AMD的会上一半时间都在讨论CPU而不是GPU；

2. 老外已经进入自我强化模式。

印象最深刻是某global cross-over fund parter的分享，大概意思是GPU是有fab和foundry两种biz model的，但是Memory 没有TSMC，没有Broadcom，所有Memory公司都是端到端的没有第三方平台，所以Memory的估值倍数应该更高。

总结来说，每次在硅谷呆着AI信仰会暴力充值到200%，回国了会被理性拉回来一部分。深入第一线的时候才会感受到涌现的魅力。

本文来自微信公众号：龙门阵尔，作者：筱姨妈

卖得越多赚得越少

“公司于2024财年末开始重新梳理了产品类别，成立新的产品事业部，集团策略‘攻略城市，旺得天下’已经执行了近两年了，但总体的成绩还不是太理想，离我们的目标还是有一定的距离。”

6月30日午间，被拖到最后一刻发布的2025财年（2025年4月1日-2026年3月31日）报告中，中国旺旺董事会主席及行政总裁蔡衍明在致股东信中为2025财年的业绩定下了基调。从财务数据来看，2025财年，旺旺虽然营收实现了微增，但净利润却出现了双位数下滑，确实难言理想。

从收入来看，旺旺守住了基本盘，2025财年实现总营收244.01亿元，较上一年的235.11亿元同比增长3.8%。旺旺强调，产品销量实现了高个位数增长。可以看出，旺旺的产品受到消费者青睐，但销量增速高于收入增速，意味着客单价下滑，公司在以价换量。

分品类来看，旺旺三大业务板块表现依然较为分化。其中，乳品及饮料类仍是顶梁柱，2025年的收入为123.42亿元，占公司总收入的51%，但同比仅增长1.9%。其中核心大单品旺仔牛奶收益同比小幅衰退0.3%，但饮料及其他小类收入同比增长近40%，销量增长超80%，这主要得益于AD钙奶、果蔬汁等新品的贡献。

占比第二的米果类2025年实现收入59.36亿元，同比微增0.5%，销量也只录得低个位数增长。不过，2025年，旺旺的米果类产品在新兴渠道和零食量贩渠道实现了双位数增长，大规格雪饼与仙贝借势零食量贩实现突破。

当乳品及饮料、米果两大品类基本原地踏步的同时，休闲食品却迎来了不错的增长。2025年，该板块实现收入59.15亿元，同比大增10.4%，销量也同步实现双位数增长。拆分来看，糖果小类全年收入创历史新高，同比增速达到低双位数，这主要得益于零食量贩和电商渠道的贡献。冻品小类受益于炎热天气和零食量贩渠道的优良表现，实现了高个位数增长。零食糕饼与豆类果冻实现低双位数增长，其中膨化类产品收益创下该品类新高。

守住营收基本盘的同时，旺旺在盈利端却遭遇了“双杀”，在原材料成本上涨和费用率大幅提升的夹击之下，2025年净利润大幅下滑11.5%至38.37亿元，较2024年的43.36亿元少了近5个亿。

财报显示，2025财年，受进口全脂奶粉、棕榈油等大宗原材料成本的双位数增长，以及产品销售组合的变动，公司整体毛利率同比下滑1.3个百分点至46.3%。不过，受整体收入增长的拉动，2025财年的毛利总额较2024财年同比增长1.0%至112.979亿元。

渠道重构带来阵痛

问题主要出在费用端。2025财年，旺旺整体营业费用（分销成本与行政费用合计）同比上升14.2%，远高于营收3.8%的增速。其中，分销成本较上一年同比增长16.9%至35.39亿元，净增长额达5.13亿元，分销成本在总收入中的占比从12.9%上升至14.5%。

值得一提的是，旺旺财报中所陈述的分销成本即通俗意义上的销售费用，包括广告、促销、跨界联名、渠道的让利等等。2025财年，旺旺营收增长3.8%，销量实现高个位数增长，表现公司收入增长主要靠以价换量策略的推动，分销成本大增并不意外。

除了分销成本，其行政费用也同比增长11.4%至33.52亿元。对于该项支出的增长，旺旺解释称主要系集团优化内部组织，分设各产品事业部后相应岗位人员同步增加并优化使得人力成本增长。

成本和费用的双重影响之下，旺旺2025财年的营运利润同比下滑14.0%至50.21亿元，较2024财年净减少8.17亿元，营运利润率同比下滑4.2个百分点至20.6%。

事实上，旺旺2025财年费用大增、利润大幅受损，深究下来是公司重构渠道的代价。

在财报中，旺旺多次提到零食量贩等新兴渠道。其中，零食量贩渠道的收入较2024财年实现高速增长，在公司总收入中的占比已提升至15%。新兴渠道（电商、OEM等）收入获得双位数增长，已成为集团增长的重要引擎。

但新渠道的增量对冲不了传统渠道流失的量。2025财年，占公司营收近七成的传统批发和现代渠道全年收入出现高个位数下滑，这已是该渠道自2024财年起连续第二年下滑。旺旺并未在财报中披露传统渠道收入具体下滑了多少，但可以推测出缩水了约12亿-15亿元。与此同时，公司开拓新渠道的代价也不小。比如，面向零食量贩渠道，旺旺不得不调整价格体系、推出低客单价产品，带来销量的同时也拉低了毛利率。

就这样，传统渠道流失的窟窿新渠道暂时填不完，同时公司为抢新渠道又花了不少钱。反映到财务报表上，就是公司的营运利润和净利润大幅下滑。

针对当下的压力，行政总裁蔡衍明在致股东信中表示，“维持现状就是落伍，不进步就代表已经退步”，2026年既要有“士气”，还要有“底气”。但变革的成本和阵痛在2025财年的成绩单中已然显现，当赖以生存的传统渠道持续承压，如若新兴渠道的布局不能快速跟上，转型的压力旺旺恐怕还要扛上一段时间。

在上一期的杜锐峰：看了一百篇稿子，为什么还是写不好？丨媒笔记里，我们聊了“读什么”：从消费型阅读与生产型阅读的心态转变，到如何明确创作者定位、做注意力分层分配。

但解决了“读什么”，新的问题又来了。筛出了值得读的稿子，到底该怎么读？读完之后怎么才能真正内化成自己的能力？

本期我们继续邀请深度营八期、九期最佳编辑杜锐峰，分享他完整的阅读方法论下半场：“怎么读”和“怎么内化”。从打开一篇稿子前的价值判断与初步筛选，到读稿子的四个核心维度，再到读完之后的强制输出与讨论，最后是如何搭建个人知识库、掌握跨行业快速学习能力……这是一套从输入到输出的完整闭环。

我们继续进入杜锐峰的讲述。

杜锐峰个人图片

打开一篇稿子之前，要先判断它值不值得看，有三个方向可以参考：选题方向、内容切口、信息增量。

有些选题一看就知道值得看。比如极昼工作室的《反复进厂，一个第三代农民工的漂泊心事》。我有一个观点是，选题方向它会有一个背后的指向，就像南周以前说的母题、根目录。当选题背后指向的是一个重要而深刻的话题，大概率这篇稿子是值得看的。这篇稿子指向的是城乡话题、农民工话题，是中国社会非常重要的公共话题。看它一定能看出城乡区别、农民工的身份认同、为什么反复进厂等问题。

再比如南方周末苏有鹏老师的《妻子去世后，一位清华教授与AI的日日夜夜》，它指向人与AI的关系，会涉及生死、记忆、伦理等命题。读多了这类稿子，积累的是对背后母题的认识。我们所有的观察和阅读都是要积累对背后话题的认识。当我要做一个AI和人的故事的选题时，背后的母题就是AI与人的关系。这时我会想到苏老师这篇稿子，再次翻出来读一读，重温它里面所提到的观点是什么，通过这样的“交叉引用”，才能让你对看过的稿子印象更深刻，吸收进去变成你自己的东西。

另外，有些选题本身就稀缺和重要，也值得看。比如财新《穿透太子集团》这种专业财经分析，别的媒体做不来；晚点LatePost《对话大疆汪滔：求真理、得自由、活成故事》，因为汪滔很久没接受采访了，这是他十年来第一次公开露面，稀缺性就出来了。

有些选题本身一般，但切口不错。比如T中文版《体制内报社，一个标题党「小编」的工作史》，体制内报社小编这个选题没有什么背后的指向，但切口会涉及工作压力、领导行事风格、从新闻人变成标题党等角度，以一个独特的经历分享角度、传输知识，这就是常见选题的少见切口。

信息增量就是新鲜信息的密度，涉及到两方面。第一，新鲜的信息；第二，新鲜信息的密度。首先得是我不了解的事，其次不能骗我。有些稿子所有信息增量都在标题里给完了，就不值得看。好的信息增量是选题新鲜、信息密度高。比如果壳的《我有比“男妈妈”更离谱的Emoji，怎么让全世界用上？》，讲怎么申请创建和使用emoji，完全是我不知道的领域，对我来说就是有价值的。

筛出了值得深度读的稿子，我们到底要读什么？我自己总结下来有四个维度：信息、逻辑、结构、表达。

很多人读稿子，只看它给了什么信息。但我要告诉大家，读信息，要读三个层面：焦点、增量和它没给什么。

首先是焦点。焦点就是这篇稿子的核心信息到底集中在哪里，有没有围绕它的核心主题去写。

比如原点original有篇稿子叫《腾格里沙漠边缘一声爆炸：硝化车间爆燃之后的隐忧》，标题核心是“爆燃之后的隐忧”，但正文第一个小标题全在写爆炸的现场、震感、大家的求助，都是现场性的信息；真正讲“隐忧”的，只有短短一段话，讲硝化车间有二次爆燃的风险。这就是没有抓住焦点，核心信息不集中。

我的建议是把这篇稿子的“隐忧”具体化——现场有毒气体的危害、二次爆燃的风险、环境污染的隐忧、对周边居民生活的影响，把这几个核心隐忧分点写清楚，稿件质量或许就会有提升。

读焦点，就是帮你搞清楚，一篇稿子的核心主题是什么，作者有没有把这个主题讲透，有没有跑题。

其次是增量。增量就是这篇稿子，有没有给你提供你不知道的、新鲜的、能真正用到的信息。现在很多稿子，所有的信息增量都在标题里，正文全是废话，没有任何新东西，这种稿子完全不值得读。

有一篇稿子叫《上万条春招要求的背后，非技术岗位也要求“会AI”？》，标题给的信息是“现在非技术岗位也要求会AI”，正文里也梳理了各个岗位对AI能力的要求。但我看完之后觉得，它缺少了最核心的信息增量：它已经统计了所有岗位的AI要求，完全可以在文末给一个“非技术岗位AI求职模板”，把招聘要求里的核心能力整理成求职者能直接用的简历模板、面试话术。加了这个，这篇稿子的传播量、实用价值，会完全上一个台阶，这才是真正的信息增量。

读增量，就是让你判断，这篇稿子到底有没有给你提供新东西，值不值得你花时间读。

最后，也是最关键的一点，除了看它给了什么，还要看它没给什么。很多时候，作者刻意避开、没写的东西，才是这篇稿子最核心的创作逻辑，也是最值得你思考的东西。

《穿纸尿裤的14岁少年，不幸离去》的导语里写“生父与继母家形成两个对立的阵营，开始漫长、激烈的拉锯争吵”，但正文里基本都在写生父的打骂行为，对继母的罪状几乎没有明确交代。这就是作者刻意没写的东西，为什么？

我当时专门问了稿子的作者胡倩老师。她告诉我，这篇稿子的核心，不是想讲“谁是凶手、谁的罪更大”，而是想传达这个男孩的死亡，是亲情的缺失、监护的崩塌，更是社会监护的缺位，是很多成年人的旁观，导致了这个悲剧。所以她刻意没有去渲染生父和继母的罪责对比，而是用更克制、更客观的视角，去完成对整个社会的诘问。

还有一个细节：导语里写，男孩2025年10月死亡，生父随即投案自首，但继母直到2026年1月才被刑事拘留。这也是作者没解释的信息。其中就有值得深究的地方。

你看，通过找作者“没给什么”，就能读懂作者的创作意图、写作取舍，甚至能发现事件里的反常细节，找到新的选题方向。

很多人写稿子写得乱七八糟，读者看完一头雾水，核心问题就是逻辑不通。逻辑是什么？就是讲故事的顺序，先讲什么、后讲什么，怎么把一件复杂的事顺理成章地给读者讲明白。

我拿一篇我非常喜欢的稿子《开火车的人》举例子，这篇稿子逻辑非常顺。我们来拆解它的小标题顺序：

1.强制睡觉：场景化切入，用“火车司机发车前必须强制睡觉”这个反常识的细节，定了整个故事的基调。这个职业是压抑的、高压的、对人有极强的约束的，一下子就抓住了读者的注意力。

2.驾驶我的车：介绍火车司机具体的工作内容，怎么开火车、日常要做什么，让读者对这个职业有基本的认知。

3.恨不得自己是个机器：传递这个职业给司机带来的个人心理感受，那种极致的压抑、不能出一点错的高压。

4.与死亡相遇：聚焦“行车中撞人”这个职业里最极致的冲突，给司机带来的心理冲击，把故事的情绪推到高潮。

5.最孤独的人：从个人的心理感受，上升到整个职业群体的共性感受，火车司机是极致孤独的。

6.没门槛的工作，有门槛的考核：进入反思阶段，讲这个职业的制度问题、形式主义，对工作本身的反思。

7.让人离不开的力量：继续反思，为什么这个职业这么压抑、这么辛苦，还有人愿意做？因为它能给人带来稳定感、秩序感。

8.留下的只有疾病：用“司机干一辈子，最后只落下一身病”这个抽象的场景收尾，和开头的“强制睡觉”形成呼应，完成了整个故事的闭环。

从场景切入到职业介绍，接着是个人感受，再到群体共性，然后到深度反思，最后收尾闭环，一层一层往上推，整个逻辑链条非常顺。读者跟着读下来，对火车司机这个职业，就有了非常完整和深刻的认知。

大家可以想一个问题：“与死亡相遇”这么有冲击力的内容，为什么不放在开头？

从逻辑上看，有两个核心原因。第一，用它开头，整个故事的基调就变成了猎奇、恐怖的奇观，而不是对一个职业的客观呈现，跑偏了；第二，从逻辑顺序上，先讲发车前的强制睡觉，再讲开车的工作内容，是符合这个职业的工作流程的，“强制睡觉”是这个职业最标志性的动作，而“与死亡相遇”只是个例，不是职业的常态，放在开头，逻辑完全不通。

我们读稿子的逻辑，就是要拆解作者的叙事顺序，看他是怎么把一件复杂的事一层一层讲清楚的，把这个逻辑捋清了，你写稿子就再也不会出现“写得乱”的问题。

结构这个部分，本质不是先写什么后写什么，而是管理读者的注意力。你先写什么，能抓住读者的注意力；后写什么，能留住读者；详写什么，能让读者感兴趣；略写什么，是因为你知道读者不关心，这就是结构的本质。所有的结构设计，核心都是为了把读者的注意力留下来。

谢梦遥老师说，他写特稿开头的时候，会把自己当成电影导演，采访完就是拍摄完成了，写作就是镜头调度：谁的镜头先上、人物怎么出场、先给全景还是先给特写，全看怎么能抓住观众的注意力。这就是结构的作用，用开头的结构设计，营造画面感，第一秒就留住读者。

安小庆老师，她讲自己的结构设计，用了“景深”这个概念。以《葬花词、打胶机与情书》举例，最前面的焦点是人物吴桂春本身，第二层是他所在的图书馆和行业，第三层是他背后的家乡和土地，是一个由实到虚、由近及远的结构。就像照片，最前面的人是实的，后面的背景慢慢虚化。这个结构设计，就是先把读者的注意力牢牢锁在人物身上，再顺着人物，顺理成章地带读者了解背后的行业、背后的土地，读者的注意力，完全被作者掌控了。

我们读稿子的结构，就是要拆解作者的注意力管理技巧：他为什么这么安排详略？为什么这样设计叙事顺序？为什么把这个情节放在这里？把这些想明白了，你就懂了结构的本质。

表达，就是稿子的文字功底，这是写作的基本功。读稿子的时候，一定要做两件事：第一，把好的表达、有感染力的句子，积累下来；第二，把不好的表达、有问题的写法记下来，自己写作的时候避开。

谢梦遥老师写香港大火的稿子，开头的文字给我留下了非常深的印象，我当时就想到，袁凌老师的书里也有类似表达效果的句子，我就把它们都积累下来，知道了这种用场景营造氛围感的写法，以后自己写稿子的时候就能用上。

谢梦遥《宏福苑这一年：从大修开始，至大火结束》开篇

再比如冰点的一篇稿子，里面有个表达问题：人称混乱。“他的病是父亲第一个发现的。郑彩清记得，郑军飞一如往日来他家帮忙，他听见郑军飞在厕所里发出声响，顺着声音去看，发现儿子正在呕吐，还流鼻血，于是打电话喊儿媳把郑军飞送去医院。”这句话里的“他”，一会儿指儿子，一会儿指父亲，读者读起来会有点混乱，搞不清谁是谁。我看到了就会记下来，等自己写稿子时，就会检查下有没有这类问题。

表达的积累没有捷径，就是靠读稿子的时候一句一句地看，好的记下来，坏的记下来，慢慢地，你的文字功底就上来了。

稿子读完了，不是就完事了，接下来还有最关键的一步：强迫自己输出和思考。

很多人说，我读了很多稿子，为什么还是写不好？核心原因就是只输入，不输出。你读稿子的时候，觉得自己看懂了、学会了，不写下来、不说出来，两天之后就全忘了，下次遇到同样的问题，还是要重新思考。但如果你把自己的思考、感悟，哪怕只是一句话的评论，都输出出来，你就很难忘了。

这么多年我一直保持着这个习惯，读完一篇稿子，一定会把自己的思考写下来，发到群里跟大家讨论。比如我会问大家，这篇稿子的采访姿态合不合适？它的突发报道思路是什么？这句话里为什么用“承受”而不是“忍受”？大家一起讨论，你一言我一语，对这篇稿子的理解马上就上了一个台阶，而且参与过讨论的人，永远都不会忘了这些知识点。

输出，就是把你读到的内容、零散的知识，固化成你自己的能力的过程，没有这个过程，读再多稿子也是白读。

我自己的知识库分了三个阶段，一步步升级，大家可以参考：

第一个阶段，最基础的，微信收藏。我从2021、22年开始，看到好的稿子、好的内容，就会收藏到微信里，到现在已经积累了七八百篇。这个阶段的核心作用，就是留存你的信息资产，把你觉得以后能用得上的内容都存下来，方便以后查找、转述。

这里跟大家说，工具不重要，思路才重要。你可以用ima知识库，也可以用Notion、Obsidian、飞书文档，核心是你要能对存进去的内容做分类、做关联、做总结，把零散的内容，变成成体系的知识。

第三个阶段，用AI工具做知识库的循环和增生。这是我现在正在做的事，我认为，好的知识库不仅能存内容、关联内容，更重要的是能让你的知识不断循环、不断增生。

什么叫循环和增生？之前的知识库，我跟它对话的内容、我的思考和感悟，不会变成新的知识存进知识库。比如我今天跟知识库聊了一个选题，有了新的思考，这个思考只在对话框里，不会进入知识库，下次再聊相关的内容，它还是只有原来的素材。

也就是说，我的每一次思考、每一次输出，都会变成新的知识进入我的知识库，让我的知识库越来越丰富、越来越贴合我的需求，形成一个正向的循环。

搭建知识库的核心，就是沉淀你的信息资产。你读过的稿子、你的思考、你的感悟，都是你最宝贵的信息资产，把它们沉淀下来，它们就会变成你写作的底气，变成你独属于自己的知识体系。

再讲快速学习能力，这是新闻学习给我最宝贵的财富，也是能让你在任何行业都立足的可迁移能力。我拿自己今年学习AI的经历，跟大家分享一下我的快速学习方法论，四步走，非常好用：

第一步，泛读，建立行业基本认知。我先找了一堆AI领域的资讯号、教程号，通过通用浏览，先搞清楚这个行业的基本现状：大家在讨论什么？核心概念是什么？关键产品是什么？行业里的头部玩家是谁？不用搞太深，先建立一个基本的认知框架，知道这个行业是怎么回事。

第二步，识别重点，找到核心学习方向。泛读之后，我对行业有了基本了解，就开始识别重点：哪些创作者是真正有干货的，标记下来重点看；哪些方向是行业未来的核心，比如我当时判断Agent是当下讨论的核心方向，就把市面上所有的Agent类产品都下载下来试用一遍，试用完之后，我对AI行业的理解就不是纸上谈兵了，而是有了真实的体感，知道大家说的概念到底是什么意思。

第三步，强迫输出，倒逼自己深度学习。这是最关键的一步，哪怕你输出的东西很粗糙、很不完善，也要逼自己输出。我当时学AI，一边学，一边自己做了一个小型的AI产品，先在公司内部用，还给公司内部做了AI分享。为了做好这个产品和分享，我必须逼着自己把所有的知识点都搞透，把逻辑理清楚，这个过程就是深度学习的过程，。

第四步，完善信息收集系统，形成小闭环。学完之后，我对AI行业有了完整的认知，就回过头完善了我自己的AI领域信息收集系统。然后再回到第一、第二步，继续往下发现新方向、重点实操，滚动起来。

最后，我想跟大家总结一下整个分享里最核心的三个点：

第一，一定要有意识地分配自己的注意力，不要给所有内容平均用力，我自己的习惯大概是60%泛读拓宽边界，30%对标提升能力，10%精读沉淀体系，但这不是一定的，每个人都可以找到适合自己的分配比例。

第二，一定要养成读完就输出的习惯，只有输出，才能把别人的东西内化为你自己的东西。

第三，一定要养成沉淀自己信息资产的习惯，你读过的书、看过的稿子、思考过的问题，都是你的资产，把它们沉淀下来，它们就会变成你永远的核心竞争力。

很多人问我，你毕业之后没做新闻，学新闻还有什么用？我想说，新闻教给我的，从来不是怎么写稿子，而是怎么快速学习一个陌生领域、怎么认知这个社会、怎么把信息变成自己的能力。这些能力，是无论你去哪个行业都能用得上的。

Q：常识积累是要专门去做，还是在泛读的过程中顺便积累？

A：常识积累是一个自然而然的事情。我为什么说要做通用浏览？就是因为你只有看的面足够广、看的信息足够多，你才能够对这个社会的运转有一个基本概念。比如各个行业最基本的术语，哪怕你什么都不懂，多看基础的行业资讯，也能知道token是什么、skill是什么，这就是行业常识的积累。哪怕你不了解互联网行业，多看36氪，也能大概知道什么是融资、什么是零售赛道、什么是外卖大战，这就是常识。你跟任何人聊天、遇到相关问题的时候，都能调用这些常识去做分析。

Q：泛读的时候受到算法推荐的影响怎么办？

A：我理解这个问题，我自己最常用的阅读平台是微信公众号，我自己对它还是相当满意的，它给我推的基本都是我经常点开的号，往下翻的未关注号推荐，也基本都是我喜欢的类型。所以我觉得算法未必是坏事。还有人说，关注了营销号，但平台不给自己推，那说明你平时不点，你不点，它当然不给你推。

Q：什么时候、怎么培养起阅读时思考的习惯的？

A：阅读时去思考是一个自发的、逼自己的过程。像我最开头说的，先转变自己的心态，不仅是信息的消费者，也是生产者，要站在生产者的角度去看阅读的所有信息，逼自己去做到。

没有从事新闻行业，仍然保持阅读习惯的原因是自然而然的。当我真的需要这些信息时，自然就会保持住这个习惯。比如我需要这些信息，是因为我要做编辑、要给大家上课、要在自己的行业里保持进步。有这个需求，就会逼着自己去做，当然也有习惯的影响。很多时候，看东西对我来说就是信息消费、信息娱乐，是精神领域的娱乐行为，反正都是玩手机，我不怎么看视频，要么看网络小说，要么刷公众号推送。

Q：为什么毕业之后没有做新闻？

A：原因有两个：第一，做新闻比较不赚钱，工资真的很低；第二，我的能力也不算特别高，当时做短视频的时候，遇到了一个相处得很开心的公司和团队，就待下来了，当时那个短视频公司做得还不错。

我建议大家去学习新闻，但是否要成为一名新闻工作者我是存疑的。因为做新闻本质上是提供信息服务，现在的环境里比较闭塞，你做不了稀缺性的信息，只能在怪圈里兜兜转转，想做出好东西，性价比也不是很高。

但无论如何，学习新闻培养出来的能力一定是有用的。比如我虽然不做新闻，现在在公司做PR稿子，基本也是做得最好的；我2025年12月才开始学AI，现在也成了我们部门目前最懂AI的人。这就是学习新闻给我锻炼出来的能力，无论在哪个行业，这些能力都会成为你的立身之本。

Q：不同行业之间可迁移的能力，哪些最重要？

A：我觉得大概分几个部分：

第一个，对社会的整体性认识。无论身处哪个行业，都是在社会上生存，至少要知道什么情况该找谁。比如医保出问题要找谁，政府相关的问题找谁管用，行业业界的问题找谁管用，学界的问题该找谁，这真的是非常重要的能力，是你对社会的整体认知。

第二个，学习和适应能力，这是最根本的能力之一。如果你掌握了一套学习的方法论，比如我今天讲的这套很粗浅的方法论，那你不管进入任何行业，都能快速上手。

第三个，表达能力，说白了就是“吹牛”的能力。现在大家稀缺的能力，很多时候是面对面的沟通能力，你在面对人的时候会不会发怵，能不能跟人做深度的交流，这就是表达能力。一方面是单对单的单向输出的表达能力，另一方面是跟人做深度聊天的能力，这个也非常重要。

第四个，内容判断能力，也就是审美。你要知道什么东西是好的，什么东西是不好的，这个能力很难概括，但非常重要。如果你有好的内容判断审美，那在文科相关的行业里，很容易混得好；如果你有好的美术、设计审美，那在现在这个时代，你会过得非常舒服。

2026年6月下旬，一个名为WorldLeaks的勒索软件组织在暗网发布了一条引人注目的帖子：他们声称从印度塔塔电子（Tata Electronics）窃取了超过630GB的内部数据，涉及超过20.4万个文件，其中包含苹果和特斯拉的机密工程文档。

塔塔电子于6月22日向媒体确认，公司在数周前监测到“网络安全事件”，已启动响应协议，并强调未对各业务领域运营造成影响。但公司拒绝透露被窃取数据的具体内容、受影响客户数量，以及是否已向苹果等客户通报。

据路透社报道，塔塔电子已向部分iPhone组装线员工通报数据泄露事宜，苹果已针对此次入侵事件展开调查。值得注意的是，塔塔电子目前承担了苹果在印度约三分之一的iPhone产能，其余由富士康负责。

这起事件的攻击者WorldLeaks于2025年1月1日正式亮相，前身是2023年10月开始活跃的Hunters International勒索软件团伙，而后者被广泛认为是2023年初被执法部门捣毁的Hive勒索软件组织的“转世”。

2025年7月，Hunters International宣布停业，理由是勒索软件行业“风险太高、利润太低”，随后以WorldLeaks之名全面转型为“纯数据窃取+勒索”模式，放弃了文件加密环节。

这种“去加密化”的转型并非偶然，据Chainalysis的数据显示，2024年全球勒索软件支付金额同比下降35%，从12.5亿美元降至8.13亿美元。而当加密攻击的赎金收入萎缩时，纯数据勒索的支付金额却在2024年第四季度逆势增长了41%。WorldLeaks的商业模式正是这一趋势的缩影：他们不锁文件，只偷数据，然后通过公开威胁来施压受害者支付赎金。

泄露内容拆解：主板图纸、芯片手册与制造机密

据AppleInsider对泄露文件的独家分析，此次被盗数据中最具价值的部分包括iPhone 18 Pro/Pro Max主板设计图纸泄露文件，其中包含iPhone 18 Pro（内部代号V63）和iPhone 18 Pro Max（内部代号V43）的完整逻辑主板设计图。

这些图纸采用苹果内部惯用的Siemens NX工程设计软件制作，详细展示了主板各层结构、芯片排布、供应商信息以及多角度工程图。从主板布局来看，iPhone 18 Pro系列在内部结构上与iPhone 17 Pro保持了较高的延续性，但关键芯片位置有所调整，很可能与苹果自研C2基带芯片的引入有关。

泄露文件中还包含完整的元器件识别清单（BOM），揭示了未来量产机型中预期使用的零部件信息。A20 Pro芯片数据手册（代号Borneo Ultra）被盗数据中包含代号为Borneo Ultra的A20 Pro芯片技术文档。虽然文件未披露完整的性能参数，但确认了以下关键信息：

• 制程工艺：台积电2nm（N2）工艺，这是苹果首款采用2nm制程的手机芯片

  
  

• 封装技术：从传统的InFO（整合型扇出封装）转向WMCM（晶圆级多芯片模组封装）

  
  

• 内存架构：DRAM不再通过硅中介层与主芯片相邻连接，而是直接集成在与CPU、GPU、NPU同一晶圆上

  
  

• 核心配置：6核CPU（2性能核心+4能效核心），Pro Max和折叠屏iPhone可能配备6核GPU

  
  

• 关键升级：下一代影像信号处理器（ISP）、增强的显示安全功能、显著扩大的神经网络处理单元（NPU）

  
  

C2自研基带（代号Ganymede）泄露文件确认了代号为Ganymede的苹果自研C2基带芯片将集成于iPhone 18 Pro系列，与2025年8月以来的多方爆料高度一致。

C2基带是苹果继2026年初在iPhone 16e上首次搭载C1基带后的第二代自研通讯芯片，标志着苹果在摆脱高通依赖的道路上又迈进一步。

其他泄露数据中还包含大量与质量控制、硬件测试、iOS非UI版本（NonUI builds）、产线工艺及设备组装流程相关的文档。值得注意的是，文件中出现了折叠屏iPhone（代号V68）的识别码，但几乎没有任何关于其设计或量产计划的具体信息。

A20 Pro的封装革命

这次泄露最有价值的技术细节，或许不是芯片的性能参数，而是苹果在芯片封装架构上的重大转向。

多年来，苹果的A系列芯片一直采用台积电的InFO（整合型扇出封装）技术。InFO的优势在于成本低、良率高，且不需要传统的基板（substrate），这让苹果能够在iPhone 7时代就率先实现芯片级封装的大规模商用。

但InFO有一个结构性限制：它将DRAM堆叠在计算芯片上方（Package-on-Package，PoP），虽然节省了主板面积，却造成了热量集中问题，CPU、GPU、NPU和DRAM的热量相互叠加，容易导致热节流（thermal throttling），尤其是在长时间运行AI任务时。

A20 Pro转向的WMCM（晶圆级多芯片模组封装）则改变了这一格局。

根据分析师郭明錤的研究报告，WMCM使用MUF（Molding Underfill）技术，将底部填充和模塑工艺整合，减少材料消耗和工艺步骤，从而提高良率和效率。更关键的是，WMCM允许将DRAM从计算芯片的上方移开，放置在计算封装的侧面，这一布局改变带来了几个直接影响：

1. 散热路径更清晰：CPU、GPU、NPU不再被DRAM“盖住”，热量可以更直接地传导到散热系统

   
   

2. AI性能持续释放：更大的NPU可以在更长的时间内维持峰值性能，而不会因过热而降频

   
   

3. 内存带宽提升：配合LPDDR6内存和96-bit总线，数据传输效率将显著提高

   
   

据泄露信息，A20 Pro的芯片总尺寸与A19 Pro大致相同，这意味着苹果在现有硅片面积内重新分配了晶体管资源，将更多空间让给了NPU和ISP，而非单纯扩大芯片面积。A20 Pro采用的台积电N2工艺，相比N3E（3nm）带来了以下提升：

• 相同功耗下，性能提升10%-15%，功耗降低25%-30%

  
  

• 相同功耗与性能水平下，晶体管密度提升15%以上

  
  

结合WMCM封装和内存架构的革新，A20 Pro的“每瓦性能”（performance per watt）有望实现跨代跃升，这也让苹果有机会尝试更激进的产品形态，比如传闻中的第二代iPhone Air。

C2基带：苹果通讯自主化的关键

如果说A20 Pro是苹果在计算领域的常规升级，那么C2基带（Ganymede）则代表了苹果在通讯领域的突围。

2019年，苹果以10亿美元收购英特尔的智能手机调制解调器业务，正式吹响自研基带的号角。但基带芯片的研发难度远超外界想象：它不仅是射频工程，还涉及与全球数百家运营商的网络兼容性认证、专利授权、以及复杂的信号处理算法。

2026年初，苹果在iPhone 16e上首次搭载了自研的C1基带，但这更像是一次试水：C1仅支持sub-6GHz 5G，不支持毫米波（mmWave），且整体性能与高通基带仍有差距。C2基带的出现，意味着苹果的自研通讯战略进入了第二阶段。

虽然泄露文件未透露C2的具体技术规格，但其被集成到iPhone 18 Pro系列这一事实本身，就说明苹果对C2的信心远超C1。从商业角度看，自研基带对苹果的意义不仅在于降低成本（高通基带授权费每年为苹果带来数十亿美元支出），更在于软硬件协同优化的可能性。苹果可以将基带与A系列芯片、iOS系统进行更深度的整合，实现更好的功耗管理、更快的网络切换、以及更精准的定位服务。

但如果C2基带在信号稳定性、网络兼容性方面出现问题，iPhone 18 Pro作为苹果年度旗舰，将面临巨大的口碑风险。这也是苹果选择在iPhone 16e这种试水机型上先验证C1，再在旗舰上部署C2的谨慎策略所在。

印度制造的“阿喀琉斯之踵”

这起泄露事件的发生地在印度，苹果近年来正在加速将iPhone产能从中国向印度转移。据TechCrunch报道，截至2026年3月约四分之一的iPhone已在印度制造。

苹果CEO蒂姆·库克曾公开表示，2025年6月起，美国本土市场销售的iPhone大部分将来自印度。富士康也在2025年宣布向印度追加15亿美元投资。库克曾在财报电话会上直言：“我们很久以前就意识到，把所有东西放在一个地点风险太大，所以我们逐步开辟了新的供应来源。”

但印度制造在快速扩张的同时，也暴露了网络安全基础设施的短板。塔塔电子作为印度本土企业，虽然在硬件制造方面具备能力，但在信息安全管理体系、员工安全意识、以及供应链数据保护方面，与富士康等台湾代工厂相比可能存在差距。

此次泄露的数据类型也印证了这一点：被盗文件中不仅包含苹果的产品工程文档，还包括Outlook邮件对话、SAP系统信息、以及员工身份文档。这意味着攻击者可能并非通过高度定向的“高级持续性威胁”（APT）渗透，而是利用了塔塔电子在第三方访问权限、供应商门户、共享文档库等环节的安全漏洞。

Windows Forum的一篇深度分析所指出的：“苹果可以加固iOS、设计定制芯片、监管应用生态，但iPhone背后的工业机器现在已成为攻击面的一部分。率先理解这一点的公司，会将供应商安全视为产品安全的延伸，而非采购流程中的paperwork。”

但对于普通消费者而言，这起泄露事件的影响可能微乎其微。泄露文件主要是工程设计与制造端信息，而非面向最终用户的产品规格或外观设计。iPhone 18 Pro的屏幕形态、摄像头参数、Dynamic Island是否会缩小等核心悬念仍未解开。

但从产业竞争的角度，泄露的影响不容忽视：主板设计图纸和元器件清单（BOM）虽然不会直接泄露苹果要做什么，但可以反向推断苹果在关注什么。

例如C2基带的确认集成、WMCM封装的采用、LPDDR6内存的升级，这些信息可以帮助竞争对手（如高通、三星、联发科）调整自身的产品路线图。

制造文档的泄露，可能被用于生产高仿配件、假冒主板，甚至帮助破解苹果的硬件安全机制。虽然苹果在硬件层面有多重加密和认证机制，但工程图纸的暴露无疑降低了逆向工程的门槛。

从乔布斯时代开始，苹果一直以“保密文化”著称，供应链泄露事件虽然不会直接影响销量，但会损害其不可渗透的品牌形象。对于投资者而言，供应链安全风险也可能成为评估苹果长期运营风险的一个新维度。

写在最后

技术层面，iPhone 18 Pro的泄露让我们提前窥见了苹果在芯片封装、AI算力、通讯自主化方面的下一步棋。A20 Pro的WMCM封装、C2基带的集成、以及NPU的大幅扩容，都指向同一个方向：苹果正在为端侧AI（on-device AI）的爆发做准备。

产业层面，这起事件是全球制造业去中国化浪潮中的一个警示案例。当苹果将越来越多的产能转移到印度、越南等新兴市场时，它不仅要面对劳动力成本和关税的问题，还要应对这些市场在信息安全基础设施方面的成熟度差距。

安全层面，WorldLeaks的“纯勒索”模式代表了网络犯罪的新趋势：不加密、只偷窃、靠曝光施压。这种模式比传统勒索软件更难检测（没有加密行为就没有明显症状），也对企业的数据治理提出了更高要求。

距离iPhone 18 Pro的正式发布还有约三个月。这起泄露事件或许不会改变任何产品的最终形态，但它提醒我们：在这个高度互联的制造时代，最坚固的防线，往往崩溃在最薄弱的供应商环节。

近期，上海金山一家食品厂的工人，等了快一年的工资终于拿到了。只不过，这钱是从一场设备拍卖会里抠出来的。法院查封了车间里的机器，变卖、折现，先把欠薪补上一部分。剩下的，约定两年内分期还。

这样的故事，2026年上半年并不算少。从上海到广东，再到辽宁，一批中小食品加工厂，正以欠薪、停产、法人入刑的方式，悄悄退出市场。

欠薪、停产，被铐走

事实上，从2025年起，金山这家食品厂就发不出工资了。到2026年1月，公司欠盛某等14名操作工和厨师的钱累计到150余万元。工人上门讨过多次，每次都无功而返。

之后，金山区检察院联手区人社局介入后，法院也出具调解书，把厂区里价值数十万元的机器设备查封、保全。可问题在于，这点设备拍卖下来，也只够先发一部分薪水。余下的，企业和农民工签了张分期协议——两年还清。

将拖欠的薪资挂在一家随时可能蒸发的公司账上长达两年，实质上是一张不一定能兑现的白条。一家食品厂的机器就这么成了工人讨薪的抵押物；而工人能不能真把钱拿齐，还得看运气。

无独有偶。广东湛江廉江，2026年2月，当地一家食品公司被举报拖欠44名工人共37.9万余元。廉江市人社局三番五次上门督促，企业就是不掏钱。眼看行政手段失灵，警方介入调查，约谈再三仍然无效，干脆对公司法定代表人黄某，以涉嫌“拒不支付劳动报酬罪”采取了刑事强制措施。

而后，直到2026年4月初，欠薪才如数发到工人手里。人均算下来，不到九千块。可为这点钱，走完了行政督促、警方约谈、法人入刑的整套流程。

还有更彻底的，直接熄火。辽宁铁岭，有食品厂在环保核查中被查出阶段性停产；旁边的啤酒厂更早，从2017年停到现在，再没了动静。这类厂，连欠薪纠纷都不会再有了——因为它早就没有员工可欠。机器不转，等于直接没了心跳。

一张张被拖欠的工资条，一台台被查封的机床，拼出的是小企业底层最真实的体感：日子，过不下去了。

谁挤垮了这些小厂

这些厂，到底为什么栽？

一位业内人士表示，有三重压力，正死死压在食品加工厂头上。终端需求疲软，东西卖不动；上游原材料涨价，成本压不下来；中间的渠道还在剧烈洗牌——零食量贩店、硬折扣店崛起，把供货价一压再压。

一头被下游死命压价，一头被上游推高成本，夹在中间的加工厂风一吹就倒。你可能会好奇，这挤压到底有多狠？我们以一家有规模、有现金、有品牌的上市公司为例。

桃李面包，国内短保面包的头把交椅。它在2025年实现营业收入54.48亿元，同比下滑10.50％；归母净利润2.84亿元，几乎腰斩，同比掉了45.63％；扣非净利润跌得更多，45.93％。毛利率缩到22.53％，净利率只剩5.21％，比上一年低了3.37个百分点。

其中，2025年第四季度，公司净利率干到了负1.02％。整整一个季度忙下来，不但白干，还得倒贴。

钱去哪了？需求明明早已掉头向下，它的产能却还在猛踩油门。

2025年上半年，桃李的综合产能利用率只剩63.04％，华南更是低到43.79％，将近一半的设备在车间里晒太阳。可即便这样，设计年产能6.9万吨的佛山华南烘焙中心照建不误，累计砸进去2.18亿元。

新铺的产能还没等到订单，先等来折旧，并且把毛利率活活往下拖，光华南一地，毛利率同比就崩了11.67个百分点。

连桃李这种体量都顶不住，没上市、没品牌、没现金垫底的小厂，面对一模一样的挤压，会是什么下场？

答案很简单，龙头慢慢失血，小厂当场猝死。

同样的渠道压价，同样的需求萎缩，桃李至少还能靠庞大的规模硬扛、靠分公司层层缓冲——它在南昌的分公司被仲裁追讨一笔21660元欠薪、连开庭都懒得露面时，背后好歹还有武汉总公司被判连带兜底。而金山、廉江等小厂背后，什么都没有。

没有母公司，没有现金储备，没有缓冲垫，只剩一堆被拉去拍卖的机床。

一场寒潮两种结局

最刺眼的对照在于——同样是这股寒潮，有人却在从容地花钱护盘。

就在小厂拍卖机器、凑钱发工资的2026年上半年，盐津铺子大手一挥，拿出2.18亿元回购近300万股，全部注销；劲仔食品也紧跟着拍板，准备砸下5000万到1亿元回购股份、注销减资。

这底气从哪来？盐津铺子2025年净利润7.48亿元，经营活动现金净流量更是高达9.09亿元，账上的钱多到溢出来。

一边是查封的机床被拉去抵工资，一边是富余的现金被拿去回报股东。同一个行业，境遇是割裂的。

事实上，这种冷热分化，放眼整个零食板块并不少见。盐津铺子、甘源食品、劲仔食品、三只松鼠、万辰集团，凡是踩准了量贩和硬折扣节奏的，业绩成倍涨、现金哗哗进；而良品铺子、来伊份、好想你这些掉队的，要么利润大幅预降，要么干脆亏损见红。

差别压根不在产品做得好不好，而在谁踩对了渠道变迁的点。踩对的，吃到红利、攒下家底，有本钱回购、有余力过冬；踩错的，连同更小、更无名的同行一道，被一脚踢进出清的名单。

所以，你会发现，规模也好、品牌也好，到头来都算不上护身符。桃李够大，照样被割；盐津更准，于是吃肉；而最底层那批连名字都没人记得的小厂，直接被埋。

出清，本是市场该有的新陈代谢。真正残酷的，是这笔账单最后由谁来买单。资本市场那一头，讲的是股本注销、每股收益增厚，听上去体面又漂亮；可车间这一头，是14个人的150万被拆成两年分期，是44名工人的37.9万非得等到法人被铐走、才有可能一分一厘地讨回来，是一家家工厂熄了火、一个个工人散了场。

而这笔账，总得有人替他们算清楚。

Dr.Richard Hamming是美国数学家、计算机科学家。

他最著名的贡献，是1950年发明的汉明码（Hamming Code）。早期计算机并不可靠，数据在存储和传输过程中经常出错。汉明提出，通过加入额外的信息位，让机器不仅能够发现错误，还能自动纠正。1968年，他获得图灵奖。

在此之前，汉明曾参与曼哈顿计划。1946年，他进入贝尔实验室，此后在那里工作了三十年。

贝尔实验室是二十世纪最具传奇色彩的创新组织之一。电话、晶体管、信息论、Unix、C语言等大量成果都诞生于这一体系。汉明身边，也聚集着一群后来真正改变世界的人。

这让他拥有了一个罕见的观察样本：同样聪明、同处一地、拥有相似资源，为什么最终的成就差异如此之大？

他观察香农、费曼、冯·诺依曼等人，也反思自己的研究经历。最后，他得出一个结论：真正拉开差距的，不是智商、资源和运气。

想做出重要的工作，必须在正确的时间，以正确的方式，研究正确的问题。

真正打动人的，也不只是汉明如何定义卓越，更是他谈论卓越时毫不掩饰的认真。在一个浮躁、喧嚣、人人追逐速度的时代，他依然坦率地谈论伟大、重要和成功，相信一个人应该认真想清楚，什么事情值得自己投入一生。

《You and Your Research》原本不是一篇文章，是一场演讲。

1986年3月7日，离开贝尔实验室十年后，汉明回到由贝尔体系分拆而来的Bellcore，面向约两百名研究人员和来宾发表了这场演讲，现场座无虚席。

整场演讲，他只想回答一个问题：

为什么只有少数科学家能够作出重大贡献，而多数最终会被遗忘？

灵光乍现

很少有人讨论如何管理自己的研究，更少有人谈及如何避免让别人主导它。但事实上，你对研究的掌控远比想象中更多。

我们在这里讨论的是伟大的研究，是能够获得广泛认可，甚至赢得诺贝尔奖的工作。

大多数人都知道，一篇普通论文的读者，通常只有作者和审稿人，而经典论文则会被成千上万的人阅读。我们关心的，是那些真正重要、经得起时间考验，最终不只沦为历史脚注的研究。

想要做出重要的工作，你必须在正确的时间，以正确的方式，研究正确的问题。

三者缺一，你或许仍能做出不错的成果，但几乎肯定会错过真正的伟大。

伟大是一种风格。

就像学画画，掌握基本技法之后，你会拜一位大师为师。学习期间，你认真听他如何评价你的作品，但你也知道，想要真正成为大师，最终必须找到自己的风格。

一个时代成功的风格未必适合另一个时代。立体主义如果出现在写实主义盛行的年代，也很难引起巨大反响。

同样，伟大的科学研究也没有一套简单公式。

这个问题之所以重要，是因为就我们掌握的证据而言，每个人都只有一次生命。既然如此，与其平庸地度过一生，不如去做一些自己认为真正重要的事。没有必要把生命耗费在那些最终连历史脚注都无法留下的事情上。

选择问题

我先从问题的选择谈起。

大多数科学家把全部时间都花在一些连他们自己也承认不重要，也不太可能导向重要成果的问题上。因此，他们几乎注定做不出真正重要的工作。

注意，一个问题的答案可能非常重要，但不意味着这个问题本身就值得研究。

我在贝尔电话实验室工作了三十年。在它被拆分之前，没有人研究时间旅行、瞬间移动或反重力。

为什么？因为没有人知道如何下手。

一个问题是否值得研究，一个重要标准是：你是否拥有一条不错的进攻路线，一个合适的起点，或者至少对如何开始有某种合理的想法。

我在贝尔实验室的经历可以说明这一点。

最初几年，我常和数学家们一起吃午饭。但我很快发现，他们似乎对娱乐和游戏比对严肃工作更感兴趣，于是我转去了物理学家那桌。

我在那里坐了很多年。后来，诺贝尔奖、晋升和其他公司的邀请，陆续带走了桌上大多数有意思的人。于是，我又转到化学家那桌，因为那里有一个朋友。

起初，我会问他们：化学有哪些重要问题？你们正在研究哪些？哪些问题可能带来重要成果？

有一天，我问他们：「如果你们在做的事情不重要，也不太可能导向重要结果，你们为什么还要做？」

从那以后，我就只能去和工程师们一起吃饭了。

大约四个月后，那位朋友在走廊里拦住我。他说，我的问题一直困扰着他。整个夏天，他都在思考自己领域里真正重要的问题。虽然他没有因此改变研究方向，但他觉得，这番思考非常值得。

我向他道了谢，继续往前走。

几周后，我发现他被任命为部门负责人。很多年以后，他又成为美国国家工程院院士。

那群人里，唯一真正听进去这个问题的人，后来做出了重要的事情。而其他人，据我所知，并没有做出什么值得公众关注的成果。

世界上不缺正确的问题，缺的是认真寻找它们的人。

更多人只是随波逐流，做眼前送来的事，沿着最轻松的路走向明天。

伟大的科学家会花大量时间和精力，审视自己领域中真正重要的问题。很多人心里都有一张清单，列着10-20个潜在的重要问题，只是暂时还没有找到合适的切入方式。

因此，当他们发现一个从前不知道、却可能与其中某个问题相关的新线索时，便能迅速转向，开始研究，并抢先抵达结果。

有些人工作时总是开着门，路过的人一眼就能看到；另一些人则关紧房门，尽量避免一切打扰。

开门的人，每天完成的工作可能少一些。但关门的人，往往不知道自己真正该研究什么，也很难偶然听到那个能够补上清单中某个问题缺失一环的线索。

我无法证明，究竟是开放的门带来了开放的头脑，还是开放的头脑让人选择开着门。我只能说，二者存在明显的关联。相比一扇紧闭的门，一扇开放的门更有可能把你引向重要的问题。

努力工作，是大多数伟大科学家共有的品质。

爱迪生说，天才是百分之一的灵感加百分之九十九的汗水。牛顿说，如果别人像他一样努力，也能取得类似的成果。

努力是必要条件，却不是充分条件。

大多数人都没有像自己本可以做到的那样努力。但也有许多人非常努力，却在错误的时间，以错误的方式，研究错误的问题，最终几乎一无所获。

我们经常会看到，不止一个人在差不多的时间开始研究同一个问题。

在生物学中，达尔文和华莱士几乎同时提出了进化论；在狭义相对论领域，除了爱因斯坦，庞加莱等许多人也在研究类似的问题。

但爱因斯坦以正确的方式研究了它。

通常，第一个给出结果的人会获得几近全部荣誉，第二名则很快就会被遗忘。在正确的时间研究一个问题，至关重要。

爱因斯坦曾试图寻找统一理论，为此耗费了大半生。直到住进医院、生命临近终点时，他仍在研究，却始终没有取得重大成果。

他可能开始得太早，也可能研究了错误的问题。

当你认为自己正在正确的时间研究正确的问题时，通常会犯两类错误：一种是放弃得太早，另一种是始终不肯放弃，却一直得不到任何结果。后者相当常见。

如果一开始选错了问题，又拒绝放弃，你几乎注定要浪费余生。爱因斯坦晚年的研究就是一个例子。

判断何时应该坚持，并不容易。如果你错了，人们会说你固执；如果最后证明你是对的，人们又会说你意志坚定。

接下来，我想谈谈人们不研究重要问题时最常使用的借口。

人们总说，成功取决于运气。但正如巴斯德所说：「机会偏爱有准备的人。」

大量亲身经历、通过询问他人获得的间接经验，以及广泛阅读，都让我相信这句话。

如果成功只是随机事件，就不会一次又一次地发生在同一批人身上。

二战期间，我在洛斯阿拉莫斯第一次见到费曼时，就相信他终有一天会获得诺贝尔奖。他的精力、风格和能力都表明，他会做很多事情，而其中至少有一件会非常重要。

12岁的爱因斯坦曾问自己：如果一个人以光速前进，他看到的光波会是什么样？

他知道，麦克斯韦理论无法容纳一个静止的局部波峰。但如果当时的理论正确，这似乎又正是他会看到的景象。后来，他提出狭义相对论并不令人意外。这个问题，早已在他脑中酝酿多年。

很多时候，当你和一个刚刚做出重要成果的人交谈，他会告诉你，自己是如何一步步走到最终答案。这条路，往往建立在他多年前做过的事情，或曾经深入思考过的问题之上。

你之所以成功，是因为早在多年以前，就已经完成了必要的准备。只是那时的你，还不知道这一步最终会成为不可或缺的一环。

个人特质

下面这些特质并非缺一不可，但在大多数做出伟大科学成就的人身上，都能看到它们。

首先，成功者通常比普通人拥有更多行动力和精力。

他们看得更多，工作得更努力，也比其他人思考得更久。

知识和能力很像复利。你做得越多，就越有能力做更多；而你能做的事情越多，向你敞开的机会也越多。

正是费曼身上的旺盛精力，以及他不断尝试新事物的习惯，让人相信他终将成功。

但这离不开情感的投入。

我曾近距离观察过一位数学家，他或许是我见过最有天赋的人之一。但他似乎从未真正投入自己正在研究的问题。

他做出了大量一流工作，却始终没有抵达最高水准。

想要取得真正的成功，似乎离不开对问题深刻的情感投入。它会让你从早到晚都在想着同一件事，而这往往足以战胜单纯的天赋。

战后，我还在洛斯阿拉莫斯工作时，认真思考过著名的布丰投针问题：把一根针随机抛向一组等距平行线，可以计算它与其中一条线相交的概率。

我开始追问：这根针一定要是直线段吗？如果允许多次相交呢？答案是不需要。

这些平行线一定要是直线吗？也不需要。

它们必须等距吗？还是说，真正重要的只是这些线在平面上的平均密度？

几年后，我在贝尔实验室工作。一些冶金学家问我，应该如何测量显微照片中晶界的总量。我直接脱口而出：「在图上随机画一条固定长度的线，数一数它穿过多少次晶界。」

这有什么可惊讶的呢？之所以能想到这个方法，正是因为我之前曾认真思考过那个有趣、也被我认为重要的概率问题。

这个结果谈不上伟大，但它很好地说明了，准备和情感投入如何发挥作用。

这个故事也体现了我所说的「多走一步」。

我没有停在最低要求，而是继续深入，试图理解问题的本质。这种不满足于表面、持续多理解一点的习惯，会让你在未来看见知识的新用途，哪怕应用场景与原问题只是略微相似。

像布丰投针这样的问题，只要你深入研究得足够多，总有一天会偶然遇到一个重要的应用。

勇气，也是做出伟大事情的人身上常见的特质。

香农就是一个很好的例子。

有一段时间，他每天上午十点左右来上班，下棋下到下午两点，然后回家。下棋受到攻击时，他几乎从不防守，而是立刻反攻。这样下不了多久，整个棋盘就会变得犬牙交错、彼此牵制。

然后，他会停下来思考片刻，向前移动皇后，说：「我什么都不怕。」

我过了一段时间才意识到，正因如此，他才能证明优秀编码方法的存在。

除了香农，还有谁会想到，对所有随机编码取平均，然后期待这个平均值已经接近理想结果？

后来，当我被问题困住时，也学会了对自己说同样的话。有几次，正是这种思路帮我取得了重要成果。

没有勇气，你很难持续进攻真正重要的问题，也就很难做出重要的事情。

勇气会带来自信，自信则是完成困难任务不可或缺的品质。但它有时也会滑向自傲，反倒成为掣肘。

还有一种特质，我用了很多年才注意到：忍受模糊和不确定性的能力。

大多数人希望相信，自己学到的就是真理；也有少数人，对一切都抱持怀疑。

但如果你相信得太多，就很难找到那个足以改变整个领域的全新视角；如果你怀疑得太多，又会寸步难行。

你必须在相信与怀疑之间找到一种微妙的平衡。

真正重大的突破，往往意味着跳出领域的标准视角，重新看待问题。

学习一件事情时，你需要不断思考，从不同角度审视它，并把它以尽可能多的方式，与自己已经知道的事情连接起来。只有这样，当你身处一个不同寻常的情境时，才有可能把它重新调取出来。

我用了很长时间才意识到，每学到一件事，我都应该在它上面装一些「钩子」。

这也是「多走一步」的另一面：更深入地学习，比别人再往前走一点。它似乎也是伟大科学家共有的习惯。

大量证据表明，改变一个领域的突破经常来自局外人。

考古学中的碳定年法来自物理学；第一架飞机，则是由精通自行车的莱特兄弟造出来的。

作为某个领域的专家，你会面对一个两难：外面似乎充斥着怪人和疯狂的想法，但下一次真正重大的突破，很可能就来自其中某个人。

如果你花太多时间听他们说话，就无法完成自己的工作；如果完全忽视他们，又可能错过一生中最重要的机会。

对此，我没有简单的答案。只能说，不要像大多数圈内人那样，过早地否定一个局外人。

拥有一个聪明的头脑当然很好，但最顶尖的研究生，最终做出的贡献，往往未必比那些起初排名没有那么高的人更多。

聪明有很多种形式。

实验物理学家的思考方式与理论物理学家并不相同。有些实验科学家似乎是用双手思考的：只有不断摆弄设备，他们才能想得更清楚。

我也花了几年才意识到，即使一个人不懂很多数学，他仍然可能作出重要贡献。他无法立刻在脑中解出一个二次方程，不意味着我就应该忽视他。

当一个人的聪明与你的聪明不属于同一种类型时，这或许恰恰意味着，你更应该认真听他说什么。

视野

你需要对自己是谁、你的领域将走向何方，有一个愿景。

一个恰当的比喻是醉酒的水手。他一步向左，一步向右，每一步都随机而独立。走了n步之后，他离起点的平均距离大约只有√n。

但如果远处站着一个他在意的人，他的脚步就会不自觉地朝那个方向靠近，最终前进的距离会与n成正比。

在人生无数次大大小小的选择中，√n与n之间的差距非常大。这正是没有愿景与拥有愿景之间的区别。

至于这个愿景具体是什么，反倒没有那么重要。通往成功的道路不止一条。重要的是，你要知道自己可能成为什么样的人，想去哪里，以及大致如何抵达。

没有愿景，很难做出伟大的工作；拥有愿景，你才有机会走得足够远。

另一个要谈的话题是年龄。

从历史上看，数学家、理论物理学家和天体物理学家往往少年得志；而在音乐、政治和文学领域，一个人晚年的作品往往更受珍视。其它领域则分布在这两者之间。

你必须了解自己的领域。在有些领域，你最好尽早行动。

人们经常抱怨工作条件不够理想，但很多伟大的成果，恰恰诞生于并不理想的环境。

人们以为最适合自己的工作条件，未必真的适合自己。在我看来，普林斯顿高等研究院毁掉的优秀人才，可能比它成就的还多。只要比较这些人加入前后的工作，就不难得出这个结论。

当然，也有例外。但总体来看，所谓理想的工作条件反倒可能让人失去创造力。

伟大人物还有一个显而易见的特质：他们会以一种让后来者能够继续向上建造的方式完成工作。

牛顿说：「如果说我比别人看得更远，那是因为我站在巨人的肩膀上。」

太多人更在意守住自己的成果，而不是让别人建立在它之上继续前进。不要让同一件事到了下一次，还必须由你或别人从头做起。

你所做的工作，应该真正让一切向前一步。

推销

现在，我必须谈谈一个令人不太愉快的话题：推销你的想法。

太多科学家认为这件事有失身份，仿佛整个世界都在等待他们伟大的成果。

但事实是，其他研究者都忙着自己的工作。你必须以一种方式呈现成果，让他们愿意停下手里的事情，转过身来听你说。

表达成果主要有三种形式：发表论文、正式演讲、即兴交流。

你必须掌握这三种形式。

许多优秀工作只因为表达而被埋没，后来又被人重新发现。如果不能清楚地呈现成果，你就有可能得不到本应属于自己的认可。

我见过太多这样的例子：发现者不愿意花力气把事情讲明白，最终，他的成果对整个社会几乎没有产生任何影响。

最后，我必须回应一个问题：伟大是否值得为之付出如此巨大的努力？

那些真正做出过伟大成就的人，私下里通常都会说，那种感觉胜过一切的美酒、爱情与歌声。

意识到「我做到了」的那一刻，是压倒性的。

当然，我只问过确实取得伟大成就的人，不敢去问那些没有做成的人。他们或许会给出不同的答案。

但正如人们常说的，真正的收获来自奋斗，而不是成功本身。

有人说，在努力做成伟大事情的过程中，你会把自己变成一个更好的人。相比之下，成功与否反倒没有那么重要。

我相信这句话。

从未有人告诉过我刚才所讲的一切。我只能自己把它们摸索出来。

但现在，我已经告诉了你如何成功，所以你没有借口不去尝试，不去在你选择的领域里做出真正伟大的工作。

碳水脸

——用傲慢制造焦虑，年轻人不买账了

碳水脸一词源于健身圈，指严格控制体脂和热量摄入的健身者，短期内大量摄入精制碳水可能导致糖原储备增加，并伴随水分滞留，使面部在视觉上略显饱满或浮肿。在今年，这个原本作为中性概念传播的词被衍生为了一种由碳水导致的“浮肿、松垮、暗沉”的容貌缺陷。

与之对应的则是“蛋白脸”，指通过高蛋白饮食获得的面部紧致轮廓。嗅到商机的商家们也顺势推出了抗糖丸、代餐粉等产品，一整套“捏造概念—制造焦虑—卖货收割”的流程十分丝滑。

有网友认为，“保持血糖健康”这个概念在养生圈早已不陌生，但多年科普都比不上一个“碳水脸”吸引到的关注度，通过选择最具有羞辱性的促会展示虚无的优越感、激发大众情绪爆炸，是一种明晰、可复刻的流量密码。

但这一次，大众对于这套流量打法不买账了，许多人将“碳水脸”称为年度最歹毒的网络热词。它精准而刻意地打击到了大众的容貌焦虑，却又将复杂的容貌问题简单归咎于吃主食，是一种新型的“审美霸凌”和“容貌PUA”。更重要的是，它将外貌内化为一种大众饮食习惯，并将其与阶层、贫富挂钩，甚至出现“碳水脸=穷人脸”的言论，透露出一种赤裸裸的傲慢与歧视。

有知乎网友指出，碳水脸本身是一种脱离科学依据的说法，每个人的脸在胚胎发育阶段就已经写入了很多底层信息，后天生活方式无法重新捏一张脸。

所以，所谓“碳水脸”，如果只是描述一种短期浮肿状态，还勉强可以理解；如果用它来解释一个人的脸型，甚至让人因此害怕吃主食，那就太粗糙了。

从医生角度看，我更反对的是另一种现象：用一个看似科学的词，把普通人的正常外形差异变成焦虑。

“碳水脸”这个词最麻烦的地方就在这里。它不是帮助大家理解身体，而是把复杂身体变成了单一标签。它让一个脸部状态问题变成饮食道德审判，好像脸圆就是不自律，吃饭就是罪过。可人体从来不是这样运转的。真正成熟的健康观，不是对某一种食物产生恐惧，而是知道自己身体的结构、代谢和生活方式之间是什么关系。

当营销号与商家还希望通过“制造焦虑-收割流量”的陈旧脚本来收割消费者时，被来自四面八方的焦虑包围的年轻人们已经对这套叙事感到厌倦。他们不再轻易被一个充满羞辱性的标签牵着鼻子走，也没有力气再为那些悬浮于科学之上的伪概念买单。

鹅腿阿姨翻车

——身份归属与价值判断，如何吞掉事实判断

“鹅腿阿姨”陈秀凤本是北京高校周边一名普通的流动摊贩，2023年11月，因她从人大、北大门口转战到清华门口摆摊卖烤鹅腿，引发三校学生在群里“争夺阿姨”。“清北人争抢鹅腿阿姨”一度三天霸占热搜榜单，“鹅腿阿姨”凭借烟火气与人情味爆红。

这个草根网红一夜成名的故事，在今年6月迎来了一个充满黑色幽默的结局。2026年6月9日，她在客户群中自曝被人举报，承认其长期售卖的16元“鹅腿”原材料实为鸭腿。更令人担忧的是，早有学生反映烤腿肉质发绿，阿姨解释为“果蔬汁腌制”，但食品安全专业人士指出，发绿部分呈斑块状、絮状且湿润发黏，不排除是霉菌导致的变质。

事件曝光后，有人调侃大学生缺乏基本生活常识，也有人反思大众与媒体对于素人网红的过于神话与景观化：“这种围绕top2院校的吹嘘，神话了一个阿姨，景观化了一个摊位，所以才能传播得如此之广。”

更有意思的是，在过去两年多里，并不是没有人指出过“鹅腿疑似是鸭腿”的问题，也不是没有人质疑过发绿的肉质，但这样的声音大多被群里被密集的情感回护和身份认同的呵斥迅速湮没。

2023年，知乎上的一个回答中指出“鹅腿阿姨卖的是鸭腿”

“不是没人指出这是鸭腿不是鹅腿，也不是没人质疑为何肉是绿色的。只是质疑的人都被鹅腿阿姨的拥趸言语攻击，久而久之质疑的人都闭嘴了、退群了，为她塑造了一个茧房，这个茧房让她越来越飘飘然，越来越贪婪。”

“他们相信鹅腿阿姨的说辞，和表现的唯唯诺诺是很正常的反应。这并非是学生真的很愚蠢、礼貌或者胆小，而是在那种环境里一旦产生质疑，就会被迫感受到情感、身份和集体压力的共同裹挟，一般人心理扛不住。简单的说，就是被群体赋予光环的阿姨，和那些封闭且直接触达的私域，本质上是一个由情感纽带、群体归属和非理性信念构成的微型信仰体系。

北京顶尖高校的大学生们所信任的不仅是被大众捧上神坛的鹅腿阿姨，更是其背后所代表的“顶尖学府学子”的身份归属。当“身份归属”与“价值判断”先行入场，本该最基础的“事实判断”便被挤到了无人问津的角落。面对“鹅腿究竟是鹅还是鸭”这一简单事实，许多拥趸的选择并非求证，而是站队。捍卫“鹅腿阿姨”就是捍卫自己作为“top2学生”的群体标签，质疑阿姨则意味着背叛这份由排队、抢购和社交网络热度共同构建的集体荣誉感。

越来越多的人失去了最基础的判断力，放在这件事上可以分为三个层次。

“这是鸭腿还是鹅腿？”这是事实判断。

“阿姨是否值得尊重？”这是价值判断。

“你站在那一边？”这是身份归属。

太多人用第三个问题来当做第一个问题的解答，结果当然只能得出让人哭笑不得的答案：“因为我是清华北大的学生，所以这是鹅腿”。

鹅腿阿姨象征着校园外的生活气，象征着高压学业中的小确幸，象征着名校学生也会为一只烤腿排队的“反差萌”。媒体需要这样的故事，因为它轻盈、治愈、没有冲突；学生也需要这样的故事，因为它能为高度竞争的校园生活提供一点可被分享的温情。而一旦一个人被放进这样的叙事里，事实就开始变得不那么重要了。

这正是这件事最值得警惕的地方：当一个消费关系被改写成情感共同体，消费者就不再只是消费者，而变成了“守护者”。他们守护的不只是阿姨，也是自己参与过的故事、自己的校园身份、自己的群体记忆。于是，“鹅腿是不是鹅腿”这个事实问题，反而变成了对群体忠诚度的测试。质疑者不是在提出食品安全问题，而是在破坏气氛、伤害阿姨、背叛共同体。

私域社群进一步加固了这种信仰结构。微信群、客户群、校园群本应是消费反馈和信息交换的空间，但在情感高度绑定后，它们会变成一个小型舆论共同体：赞美被不断强化，质疑被迅速驱逐，情感回护取代事实核查。鹅腿阿姨的“茧房”不是她一个人制造的，而是由所有愿意相信这个故事的人共同搭建的。某种意义上，她既是这个神话的获益者，也是这个神话的产物。

因此，鹅腿阿姨事件的荒诞之处并不在于名校学生分不清鹅鸭，而在于越受过精英教育的人，也越可能在身份认同和情感归属面前暂停事实判断。

所谓“理性”从来不是学历自动附赠的品质。人在群体中相信什么，很多时候并不取决于证据，而取决于相信这件事能让自己成为谁。

恋与深空新角色遭遇抵制

——女性向游戏为何总在女性底线上翻车

6月22日，乙女游戏《恋与深空》通过突击直播官宣第六位可攻略男主“敖尹”，并发布个人概念短片“逐夜”。短短一周的时间里，这条官宣微博的评论区被玩家骂了超过100万条，让平时为了不同男主吵架的玩家们团结一致、同仇敌忾。

玩家的不满首先聚焦于新角色的外形，不同于其他五位男主角精致俊美、偏东方帅哥的长相，敖尹采用欧美化建模风格，喜提“乙丑一（国内乙女游戏中最丑的男主）”的外号。

即将上线的第六位男主

光是丑还不要命，让许多玩家破防的是，毫无预兆官宣新男主意味着游戏官方对于整体运营的不负责。在此之前，敖尹在故事背景与主线剧情中毫无伏笔，加入的时机显得突兀；同时，游戏主线更新缓慢，现有男主个人线尚未完善，制作组急切地推出新男主只是出于商业目的，而非服务于内容叙事的角色扩展。

6月28日晚，《恋与深空》6.0版本前瞻直播中，新角色敖尹以狼人身份闯入独居女性家中，并说出“引狼入室有什么不好”的台词。近几年，独居女性安全问题频繁引起社会关注与讨论，一个女性向游戏却将未经许可闯入独居女性住所的行为包装成“浪漫”桥段，更是激起了大量玩家的反感情绪：一个以女性为核心用户群体的游戏，为何反复触碰女性安全问题的底线？

乙女游戏的核心是贩卖“恋爱感”与“陪伴感”。玩家投入的不仅是金钱，更是真实的情感与时间。她们与虚拟角色建立起深厚的情感联结，在玩家看来，她们不仅是消费者，更是这份“情感契约”的共建者。因而当这份信任破裂时，她们在停氪（停止充值）之外，也会寻求更为激烈的情感“报复”。

女性向游戏最重要的底线不是“够不够刺激”，而是“是否让女性感到情感上的安全”。当一个狼人身份的新角色闯入独居女性家中，并用“引狼入室有什么不好”这样的台词包装暧昧时，制作方显然误判了女性玩家的现实经验。对一些创作者来说，这可能只是霸道、危险、野性和性张力；但对女性玩家来说，独居、闯入、失控、被迫面对陌生男性，本来就是现实生活中高度具体的安全焦虑。女性玩家想在游戏里获得的是脱离现实恐惧的浪漫，而不是让现实恐惧换一层精美建模回来吓人。

这也是许多女性向内容反复翻车的根源：它们名义上服务女性，想象力却仍然残留着男性凝视。它们以为女性想要的是强势、侵入、压迫感和危险男性，却忽视了女性真正稀缺的是尊重、边界、确认和安全感。所谓“苏感”不是越界，所谓“张力”不是冒犯，所谓“欲望”也不等于恐惧。女性玩家不是不能接受黑暗设定、复杂人设或危险关系，而是不接受创作者把女性现实处境中的恐惧拿来当作廉价的恋爱调味料。

截至今天，《恋与深空》因在“人体试药实验”剧情中将档案编号设为“A-0731”被大量玩家举报，游戏评分暴跌至1.8分，许多中氪、重氪玩家都选择了退游，许多人在超话等平台发布大字报呼吁玩家集体退游，但这些或正常、或激烈的“维权”行为，仍然无法弥合她们因游戏争议而产生的情感创伤。一个以恋爱为核心的游戏，到最后却让所有人都陷入了痛苦。

“现在只觉得恋与深空让所有人都很痛苦，极端维权的人痛苦，正常维权的人痛苦，不想维权的人痛苦，爱男主的人痛苦，留下的人痛苦，离开的人痛苦。一个以爱为根本的游戏逼得所有人都如此难受，好荒谬。”

置身钉内

——职场人的集体疲惫与“情绪泄洪”

2026年6月4日，钉钉前AI产品经理滕雅辛（花名“幽素”）在阿里内网发布了一篇长达7.5万字、105页的离职长文。文章详细复盘了钉钉旗舰AI项目“ONE”从立项、冲高至300万日活，到最终收缩拆分的全过程。

这篇长文在互联网上引发了热烈的讨论，同时许多互联网大厂的前员工都开始以类似的文名吐槽公司的组织管理问题，美团前基层员工写下《置身团内》，小米前员工发出《置身米内》，还有来自高德前员工的《置身德内》。

《置身钉内》能在短时间内引爆全网，并引发一系列类似的吐槽，无疑是因为作者在文中描述的超长工作时间、压抑工作氛围以及因工作而产生的强烈虚无感精准戳中了大量职场人的痛点：“明明很努力，方向却是错的；明明在解决问题，自己却也成了问题的一部分。”

知道一个社畜牛马看完这文章的第一感受吗？

现在可不只是你们几千钉钉员工《置身钉内》。现在是全国三四亿牛马都“置身钉内”。

在文中，幽素描述了一种许多互联网公司员工都熟悉的工作模式：全员9点打卡、晚上11点下班、周末单休、不断推迟至深夜的汇报，以及汇报前漫长的等待，也就是她在文中提到的“加班即是态度，内卷即是忠诚，服从即是正确”。

在互联网行业狂飙突进的黄金十年里，类似的高压管理、无效内卷、形式主义从未缺席。但在高速增长的时代，大家都愿意再忍一忍，人们不是在为当下的辛苦买单，而是在为未来的预期"投资"。但当常年高歌猛进的收入开始停滞甚至下滑，关于工作的疲惫与不满开始加倍反噬，大家忍不了了，这也解释了为何《置身X内》的一系列匿名吐槽如雨后春笋般出现在互联网上。

这篇7.5万字里关于AI的细节戳中了许多职场人的另一个痛点：AI产品设计的核心逻辑不再是"帮助人更好地工作"，而是"帮助管理者更好地掌控人"。消息按职级加权置顶、行为数据全量采集、工作轨迹量化考核。技术在这里扮演的角色，不是解放生产力，而是把权力结构代码化，把管理意志算法化，把人的价值数据化。

更让人疲惫的是，现代职场把服从包装成主动，把加班包装成热爱，把消耗包装成成长。员工明明是在被系统性压榨，却还要学会用“owner意识”“创业心态”“长期主义”来解释自己的痛苦。于是，人不仅要交出时间，还要交出对痛苦的解释权。你不能说自己累，只能说还需要提高效率；不能说项目荒谬，只能说认知还没对齐；不能说组织失灵，只能说自己还不够向上管理。

《置身钉内》的爆火，说明年轻人对这套语言游戏已经失去耐心。过去，大厂叙事最强大的地方在于它承诺未来：现在辛苦一点，以后会有股票、晋升、财富自由和履历镀金。但当增长放缓、裁员常态化、晋升通道收窄，职场人突然发现自己并不是在通往未来，而是在被困在一个不断要求自证价值的系统里。努力不再通向确定回报，痛苦也就失去了被合理化的理由。

可以说，“置身钉内”不只是一个公司的问题，也可以视为一代人对工作伦理的幻灭。

知乎上有网友分享类似的经历

《奔跑吧》850万合作风波

——当年轻人越来越关心我们的“钱”去了哪里

开播12年的国民级综艺《奔跑吧》，近期迎来了巨大的舆论风波。

六月中旬，网友发现在节目已经播出的“安阳特辑”中，节目组误将河北邯郸的地标“丛台公园”用作安阳的文化宣传画面。几乎同时，又有网友发现，浙江江山市旅游发展有限公司发布公示，为《奔跑吧》江山篇的录制服务，设立了850万元的单一来源采购预算。这笔费用用于城市展示、热搜话题、花絮传播及“跑男拍摄地”标签授权等。

尽管浙江卫视相关方回应称，这是“非常正常且极具普遍性的地方文旅定制化内容推广合作”，大众舆论仍未平息。许多网友认为节目收着天价文旅宣传费，却长期以“公益宣传”为宣传重点，这让大家产生了一种“被欺骗”的情绪。

另一方面，年轻人的愤怒也来自于他们对于公共财政取向的敏感神经。对许多刚步入社会的年轻人而言，个税扣款是每月工资条上最直接的“痛感”，他们清楚地知道自己为公共财政贡献了什么；与此同时，房租、通勤、日常开销又时刻提醒他们“过紧日子”是生活常态。他们不仅在追问“钱去了哪里”，也关心“钱为什么花在这里而不是那里”。他们关心的不只是程序合规，更是公共支出是否真正回应了民生优先的排序。

更深层看，这场风波暴露的是地方文旅竞争的焦虑。城市越来越依赖短视频、综艺、明星和热搜来争夺注意力，但注意力不等于长期吸引力，流量也不等于公共价值。

当年轻人的每一分钱都来之不易时，他们便不再容忍任何一笔钱花得不明不白，不管是自己的钱还是政府的钱。

“一方面在收地方文旅邀约的钱，一方面又在收赞助商、广告商的钱，最后还把助力宣传的美名扬了，巴菲特来了都得和跑男取经。”

“大家争议的核心点不是‘文旅宣传该不该花钱’，而是‘钱花得值不值、透明度够不够、程序是否合规’。宣传营销是必要的，但价格是否公允，市场价是否合理，高价明星能够起到对应的效果，这才是大家真正关心的问题。”

“辛辛苦苦打工纳税的钱被大手一挥用来录综艺，期间还要因为综艺拍摄管制交通景区清场而影响出行，回到家想看看节目还得花钱买vip，最后点开节目还是阴阳观众想太多。”

变淡的高考氛围

——高考神话，不再让人着迷

2026年的高考，是近年来氛围相对平淡的一次，它逐渐从一场全民参与的盛大“节日”，回归为一场常规的学业考试。

考场外依旧有人送考，老师依旧穿红衣，交警和志愿者依旧在护航，但互联网上围绕高考的全民讨论明显降温。没有那么多人在朋友圈里分享自己写的高考作文，大家也不再热切地讨论自己还能不能读懂数学卷子最后一道大题，就连关于状元的讨论都稀薄了许多。高考仍然重要，却不再像过去那样成为全民参与的盛大仪式。

这种变化有现实背景。2026年全国高考报名人数约为1290万人，比上一年减少约45万人，已连续第二年下降。与此同时，官方近年来持续强调不得炒作“高考状元”和升学率，也让高考舆论从过去的热闹狂欢逐渐降温。

但更深层的原因，是高考背后的命运叙事正在松动。在过去，高考承载着个人改变命运的期盼，也寄托了一个家庭跃升的希望。但十几年过去，学历贬值成为了现实，哪怕是名校的文凭也不意味着人生开挂与高薪工作，毕竟大家或多或少都在社交媒体上看到过大学毕业生送外卖、送快递的故事。年轻人需要上的岸实在太多了，高考早已不再是那唯一的苦海。

当越来越多的人发现，改变命运的关键变量不是那张考卷，而是家庭资源、社会资本、个人禀赋乃至时代机遇时，高考便从“神话”降格为“关卡”。真正值得追问的是：如果学历不再保证体面，努力不再保证回报，普通人还能凭什么相信未来？高考没有变轻，只是它背后的承诺变轻了。它仍然是一场重要考试，却不再能独自承担“改变命运”这四个字的重量。

“这不是说高考不重要，而是大家越来越明白：高考是很重要的一站，但不是人生唯一的一站。所以互联网对它的叙事也变了。过去喜欢讲‘考完定终身’，现在更常见的是‘考完只是进入下一关’。这份理性，会让高考的全民狂欢感下降，也会让很多考生少一点窒息感。”

“很多状元现在都在教培、卖课，就像庞氏骗局一样循环。”

“改变命运的不是高考，是父母和投胎。”

大家好，我是贺久恒。非常高兴有这个机会跟大家分享一下我自己的研究。

我是一名科学技术学的研究者。用通俗的话来说，科学技术学就是研究科技与社会之间的关系，特别是当一项技术或者一项科学发现已经非常深入地嵌入我们每一个人的生活之中，就像人工智能一样。

在我过去读博士的这些年，我其实一直在研究一个非常小众的话题，看起来似乎和科技没有任何关系，那就是围棋。

相传“尧造围棋，教子丹朱”，尧帝想要磨练一下儿子丹朱的性情，所以发明了围棋。我不知道几千年前的尧帝到底是怎么想的，但是我的父亲确实是这么想的。

我的父亲是一个非常狂热的围棋爱好者，他成长于上世纪80年代，当时聂卫平老师在中日围棋擂台赛上大杀四方。因此，我父亲非常希望把我培养成为一个围棋棋手。

但是小时候的我其实并不喜欢下棋，对于一个孩子而言，下围棋是一件太枯燥的事情。

真正让我把围棋重新捡起来并且热爱它的是一件众所周知的事情：2016年，谷歌DeepMind开发的人工智能系统AlphaGo在韩国以4:1的比分战胜了韩国职业九段棋手李世石。这是一个非常轰动的新闻，无论是对于围棋界还是对于整个世界关注这场比赛的人而言。

这场围棋挑战赛在我的心底埋下了一个种子：我希望做一些和围棋人工智能相关的研究。当一个超越人类能力的人工智能出现在某个领域的时候，当它挑战到所有人的知识和能力的时候，我们到底会经历怎样的一个变化？我相信围棋界会是一个非常好的案例。

为什么围棋很难被破解？

在这里我想给大家简要地介绍一下围棋的规则。这是一个空旷的围棋棋盘，它由19×19路、共计361个交叉点组成。

围棋是一个关于围空的游戏，棋手要占据或者围住这块棋盘上足够多的交叉点，你只要比你的对手围得更多，那你就赢了。

我们来看一局棋最终结束的画面，这时所有的交叉点要么被黑棋围住了，要么被白棋围住了。在这个终局的画面中，右侧中间位置的这一片区域被白棋控制了，而右下角的这一片区域被黑棋控制了。

那为什么围棋这么有魅力，又这么复杂呢？有一个很重要的原因是围棋棋盘太大了。我们可以想象一下，一个有361个交叉点的棋盘，就意味着在符合规则的情况下，每一手棋理论上有数百种选择。

在博弈论中，我们衡量一个游戏的复杂度通常会用“状态空间复杂度”，就是说从游戏开始的局面推算能够演化出多少种可能的、符合游戏规则的状态空间。围棋的状态空间复杂度是10的170次方，相比之下，国际象棋只有10的47次方。

这就意味着围棋的状态空间复杂度高到我们不可能通过暴力运算的方式，或者说只是加强电脑算力的方法来破解。

在2016年之前围棋界有一个共识，下好围棋需要的不只是计算力，还需要你的直觉、你的棋感、你的大局观。这些东西听起来玄而又玄，而电脑远远不能掌握这些东西。所以，在人机大战之前，人们相信距离人工智能攻破围棋这个难题至少还要10年。

但是在2016年，一切都突然改变了。

在这个事情发生之后，两个问题出现在了我的脑海之中：人工智能会怎样改变这个古老的游戏？人工智能战胜人类职业棋手之后，它又会如何改变这些下围棋的人？

创造围棋招法的权力只属于人类吗？

想要回答这两个问题，我们首先要回到2016年挑战赛的比赛现场。

当时AlphaGo在第一盘比赛中率先击败了李世石九段。但是大家很不服气，李世石九段也非常不服气，因为他犯下了一个很明显的失误，AlphaGo抓住了这个失误，最终取得了比赛的胜利。

但是在第二盘比赛中的这个瞬间，AlphaGo下出了非常有意思的一招棋——第37手棋，也就是人们口中AlphaGo的“神之一手”。

▲AlphaGo的第37手棋（红色数字标出）

这手棋用围棋的术语叫作“肩冲”，指的是本方的棋子和对方的另一枚棋子形成了对角线相邻的关系。AlphaGo把这手棋放在了棋盘的五路，在人类传统的围棋理论之中，五路上的肩冲是一手坏棋。因为它会为对手白白地送上很多边角的空，但自己又看不到很明确的、现实的利益。

当AlphaGo下出第37手棋的时候，李世石九段刚好在比赛场地的阳台上抽烟、休息。他回到比赛赛场就看到了这非常惊人的一手棋。我们可以关注一下李世石九段的表情变化：他露出了非常困惑的表情，然后又露出了一丝微笑。

我想那个困惑的表情代表着“为什么AlphaGo会往这里下”，而那个微笑的表情代表着“你居然下这么臭的棋，那我怎么可能无法战胜你呢”？当然，这是我的猜测。

不仅李世石九段非常惊愕，直播、评述这盘棋的评论员们也非常惊讶。我记得很清楚，其中一位棋手说：怎么会下在这里？是不是负责落子的黄博士把棋子放在了错误的地方？

另一位评论员马上附和道：如果单看这一手的话，我觉得AlphaGo大概也就是业余三四段的水平。

但是这盘棋的结果是李世石九段再一次输了，而且他这一次输得五体投地。在比赛结束的发布会上，李世石九段说：昨天我只是对于AlphaGo的水平感到很吃惊，但我今天完全说不出话了，因为今天我没有一刻感觉自己在这盘棋中处于领先地位。

在这场比赛结束之后，DeepMind发布了AlphaGo的后台数据。数据显示AlphaGo其实知道人类下出这一手棋的概率只有万分之一。与此同时，当时它还可以有另一个选位，那是一个人类棋手经常选择的位置，两个位置之间的胜率差距微乎其微。

AlphaGo固执地选择了违背人类上千年围棋理论的一手棋，击败了人类历史上最杰出的棋手之一——这就是为什么这手棋被我们称作“神之一手”，因为它打破了人类围棋的基本理论，让整个围棋界陷入了一场反思之中。

摆在所有人面前的是一个非常尖锐的问题：我们到底要不要承认这台机器也有资格创造围棋招法？我们到底要不要把“创造新棋”这件几千年来只属于人类的特权也分给机器一份、也分给人工智能一份？

AlphaGo改变了什么？

在这几年间，我进行了12个月的田野调查，也访谈了几十位人类职业棋手、业余棋手、围棋老师、围棋人工智能工程师、围棋赛事的组织者等等。

我今天想用三个关键词组织我的研究，分别是语言、风格和权威。

语言：从模糊到精确

在围棋人工智能出现之前，棋手们是如何讨论一盘棋的？

棋手会说在一个特定的局面下黑棋“稍稍主动”，意味着黑棋有一点点优势；也会说有一块棋“味道不好”，意味着这块棋可能有一点点危险；还会说一手棋显得有点“过分”，意味着这一手棋表现出了过多的攻击性，而暴露出了破绽。

可以发现我们谈论围棋的语言其实是非常模糊的、定性化的，甚至带有一点点哲学的意味。为什么呢？因为围棋的变化过于复杂，我们的大脑不可能支撑我们计算到终局，所以很多时候我们都是凭借直觉、感觉描述这盘棋的进程。

而这种模糊的、不精确的语言，恰恰是人类在几千年下围棋的经验中慢慢总结出来的，是在一代代围棋师徒之间口传心授的。一个棋手的判断为什么有价值？恰恰因为他能够动员这一整套关于围棋的模糊的、只可意会不可言传的语言。

但是现在围棋人工智能出现了，一切都改变了。

这是一个经过复杂计算得出的数学语言。如果是两个人工智能顺着当下的棋局继续进行比赛，最终黑棋取胜的概率就是49.5%。

但是49.5%对于人类而言意味着什么？我们其实并不能完全理解。

那种模糊的语言正在慢慢消退，重新出现的是一种精确的、基于统计学的数学的语言。

这组矛盾背后其实蕴含着人类思考围棋的思维方式和AI思考围棋的思维方式的矛盾。人类思考围棋，或者进行任何智力游戏的方式都是基于一个局部，或者基于一个目标。

比方说我想要围一块空、我想要攻击对方的一块棋、我想要保护自己的一块棋——虽然我们知道最终的目标是赢下这盘棋，但是我们必须把这样一个终极目标拆解成一个个小的目标和一个个局部来思考。

但是对于人工智能而言，它没有局部的概念。在人工智能的算法之中，它唯一的目标就是赢下这盘棋，对于它而言，衡量这个目标能否实现的唯一指标就是胜率。

这样一组根本矛盾永远横亘在人类与围棋人工智能之间。

风格：从个人特质到无限完美

对于围棋观众而言，棋手们非常重要的一个魅力就是个人风格。我们能够记住聂卫平九段、古力九段、李世石九段，其实不只是因为他们拿过多少世界冠军，不只是因为他们赢过多少盘棋，也是因为他们有个人的风格。你如果是一个资深棋迷的话，甚至不需要知道对局者是谁，只需要看几步棋就能大致猜出这盘棋是谁下的。

在我的访谈之中，有一位职业九段跟我讲了一段话，我觉得很有意思。他说：所谓棋风其实就是一个人不完美的地方。每个棋手都有他擅长的方面和他不擅长的方面，所以在比赛中他必须扬长避短，尽量把棋局导入一个他擅长的格局，这最后就变成了他的一种风格。

这种所谓风格、所谓不完美，其实是我们过去欣赏围棋时非常喜欢看到的一部分。

所以我们过去也能看到一幅很奇特的场景，面对着同样一盘棋，两个顶尖高手可能有着截然不同的判断：有的棋手喜欢实地（指当下已确定占有的区域），有的棋手喜欢外势（指在外围进行布局）。当他们面对同样一个棋局，执白的棋手可能认为自己是优势，执黑的棋手可能同样认为自己是优势。

所以，在过去的围棋对局之中不存在标准答案，存在的只是你喜不喜欢这盘棋、这盘棋适不适合你的风格。

但是人工智能出现之后，一切又改变了。

当我们将任何一个棋局输入到人工智能进行分析之后，它都会告诉你一个答案。这就让现在的围棋变成了另外一幅图景：所有人都想让自己的棋下到完美，所有人都在向AI学习，想要把自己变成一个“六边形的战士”。

当所有人都在追求完美的时候，风格和不完美就变成了我们必须摒弃的东西，当AI给出标准答案的时候，创造力就变成了我们不再需要的东西。

因为你冥思苦想得出的一步棋可能有两个结果：AI早就已经想到了，或者AI告诉你这是错的。下棋变成了人类棋手在获得AI许可的情况下，将他与AI共同分析的一套布局摆放在棋盘上的过程。

所以我们评价现在的世界围棋第一人申真谞九段时会说：申真谞可能是有史以来最强的棋手，他下棋像AI一样完美。我们给他的外号叫作“申工智能”。但是相比于过去的棋手，他似乎缺少了一点个人魅力。

权威：从人类棋手到人工智能

在围棋人工智能出现之前，其实围棋界的知识权威就是那么一小撮人——顶尖职业棋手。他说一手棋是好棋，这手棋应该就是好棋；他说一块棋危险，那我们所有人也会跟着紧张。因为他代表着人类围棋的最高水平。

但是围棋人工智能出现之后，它把所有棋手的权威都瓦解了。

这是我在田野调查中拍下的一幅图片。当时我去观战了一场人机联合的围棋比赛，比赛模式是一位围棋九段高手搭配一个围棋人工智能，和另外一组同样的搭档下连棋。

通常情况下棋手们会在比赛结束后进行复盘，但是在这场比赛结束之后，我没有看到人与人之间的讨论，我只看到了所有棋手围在一个笔记本电脑旁边。

我在访谈古力九段的时候，他给我讲过一个非常有趣的事情，他说现在在公开场合讲棋已经很少会贸然地对一手棋下结论了，他需要先看一看AI怎么想。

这是现在围棋比赛直播的一个场景，直播的两位棋手也都是职业棋手。与过去不同的是他们现在手里必须要拿着一个手机，只有这样他们才能实时掌握围棋人工智能对棋局的判断，他们才能够避免犯下所谓的“错误”。

故事的另一面

讲完这三个关键词，大家可能会觉得非常悲观。围棋界的权威消失了，棋手的风格也逐渐消失了，所有人只能对着AI学习所谓的正确答案，甚至连我们讨论围棋的语言都在被AI同化。

但这其实只是故事的一面，我们也不必过于悲观。

职业棋手：解读AI的“神谕”

故事的另一面是棋手们其实也还在寻找个人的自主性和能动性。比如说，在围棋人工智能出现之后，职业棋手已经寻找到了一种新的角色，就是成为围棋人工智能与人类世界之间的一个沟通的桥梁。

围棋人工智能只能输出胜率和招法，但这两件事情很难被大家理解，那么谁能作为一个最好的翻译者，把围棋人工智能的输出解释成人类能理解的语言？显然是职业棋手。

很多时候我在介绍我的研究时会进行这样一个比喻：在围棋人工智能出现之前，顶尖职业棋手就是这个领域中的神、上帝，没有人能够反驳他们；但是现在AI出现了，我们有了一个新的上帝，那怎么办？

职业棋手转型成了AI时代的牧师，他们掌握着解读“神谕”的权力，所谓的“神谕”，就是AI输出的那些结果。

但与其把他们称作是一个翻译者，我觉得很大程度上他们其实还是在进行创造。职业棋手在进行解读的过程，其实也在赋予这些招法新的意义，在赋予这些招法所谓的意图、所谓的策略、所谓的战术。

另一方面，围棋界对于胜率的理解也在逐渐变化。一开始，我们都要去学习最完美的招法，但现在职业棋手们逐渐都意识到这其实不是一个好的做法。

因为棋局并不是在下出这一步正确的棋之后就会立即结束、立即宣布胜利的。如果棋手选择了一个AI认为正确的招法，但是却没有掌握这套招法后续各种可能的变化，那他其实会更快地走向失败。

有一些职业棋手告诉我，他们对于10%以内的胜率变化其实没有太大的感知。如果两个点位之间相差的胜率是5%，但是胜率低的点位意味着棋局会导向一个更容易掌握、更符合自己围棋理解的局面，那么他们宁可选择那个胜率低的点位。也就是说，我们现在也在一定程度上逐渐接受了人的不完美。

在我的访谈之中，有一段对话让我特别感动，让我重拾了作为人的信心。这位职业棋手告诉我：其实我们根本没有必要追求完美，因为你的对手不是AI，你的对面坐着的是一个人。人会有心理的波动，人做不到完美，所以你也不需要做到完美。你需要做到的只是比他下得好一点点，甚至只是坚持到最后抓住他的失误，就足以获得这局棋的胜利。在这个过程中有很多心理博弈，这是AI没有办法算出来、没有办法告诉我们的。

女性棋手：突破权力结构

至于权威的消解其实也带来了另一方面的变化。过去的围棋界是一个权力结构分明的场所，大多数情况下围棋的招式都是最顶尖的棋手之间集体讨论出来的——这也是国家层面应对日韩竞争的一种方式，通过封闭的信息制造竞争优势。而围棋的传承也需要师徒关系。

很多情况下，女性棋手很难进入到这场讨论中，自然会带来竞技水平上的差别。但过去我们反而会说这种差距是因为女棋手不够理性，她们下不好围棋。

但是围棋人工智能出现之后，集体研讨已经不再有意义，师徒关系也被淡化，每个人都有了更好的老师、更好的研讨对象，而且因为围棋人工智能的成本相对很低，这个时候学习围棋变成了比谁更努力、更勤奋的过程。

最近十年，我们能够看到越来越多的女性棋手晋升职业九段。2022年，崔精九段更是成为了首位打入三星杯世界围棋大师赛的女棋手。

所以，围棋人工智能的出现带来了一场洗牌，依靠创造力的棋手很难适应这个时代，依靠努力、勤奋和领悟力的棋手得到了更多机会。

技术是不是对所有人都一样公平？

围棋的故事我们暂时先讲到这里。我想给大家讲一点点围棋以外的故事。

在围棋的故事中，我们看到围棋人工智能的出现几乎重组了整个围棋领域，它重新安排了我们的比赛，安排了我们学习围棋的方式，安排了我们每一个人的下棋的风格和围棋知识生产的方式。

一个技术进入到一个领域、重排一切的过程，其实就是科学技术学（STS）这个领域一直在研究的对象。科学技术学最常追问的一个问题是：技术是不是对所有人都一样公平？

在STS领域，技术哲学家兰登·温纳提出过一个非常有名的案例专门用来质疑技术中性论：在20世纪早期，纽约设计了一系列穿过长岛的高速公路，通往长岛最美丽、最宜人的海滩。

在这些高速公路上，有一些横跨高速公路的桥梁。这些桥梁被设计得非常低矮，以至于公交车、大巴车都没有办法穿越，只有私家车能够穿越。

我们可能会想建桥肯定是一个中立的事情，他们把桥梁建得太矮，可能只是工程设计上的失误。

但是兰登·温纳告诉我们不是这样的。因为在那个时候的纽约，真正有私家车的基本上都是中产阶级以上的白人，而有色人种和经济地位比较低的人们想要到沙滩上就必须搭乘公交车。但是公交车没有办法通过这些桥梁，就意味着他们完全被隔绝在那些沙滩之外。所以这些桥梁其实默默地排斥了社会的特定阶级，把沙滩变成了一个种族隔绝的场所。

这个案例试图告诉我们其实技术从来都不是中性的，在它的设计中往往已经写好了谁会受益、谁会出局。就像围棋人工智能带来的洗牌其实是基于人天生的特质，制定标准的权力则掌握在科技公司手里。

同样，在当下这个时代，每次一个新的AI产品出现，都会让我们在思考这两个问题：这个AI系统好不好用？这个AI会不会取代我？

这两个问题固然是有意义的，但是我更希望大家能够再深入地思考一下：这项技术究竟是谁做出来的？它在替谁服务？当所有人都在说“拥抱AI就会拥有未来”的时候，这句话真的对每一个人都成立吗，还是只对小小的一部分人成立？这座桥究竟把谁隔绝在了外面？

虽然说在围棋界棋子下在哪里已经由围棋AI决定了，但是在我们的生活中，我还是希望由我们自己决定落子在哪里。

谢谢大家。

昨夜凌晨，Anthropic突然祭出Claude Sonnet 5。

按照官方说法，这是迄今为止“最具智能体能力”的Sonnet模型，重点提升方向不是单轮问答，而是计划制定、工具调用和自主执行。它可以使用浏览器、终端等工具，在编码、知识工作和多步骤任务中持续推进。

Anthropic在博客中称，这类能力在几个月前还需要更大、更昂贵的模型才能实现。

这次发布的核心，并不是Anthropic又推出了一个更大的旗舰模型，而是把过去主要集中在Opus系列上的智能体能力，向更低成本的Sonnet档位迁移。

Anthropic明确表示，Sonnet 5正在缩小与Opus 4.8的差距：其表现接近Opus 4.8，但价格更低；相比前代Sonnet 4.6，则在推理、工具使用、编码和知识工作等关键智能体能力上有明显提升。

从产品定位看，Sonnet 5更像是面向开发者和企业日常工作流的“执行层”模型。它不一定承担最极端、最高精度任务，但要在成本、速度和完成度之间给出更实用的平衡。

Anthropic在官方博客中提到，在BrowseComp智能体搜索评测和OSWorld-Verified计算机使用评测中，Sonnet 5相比Sonnet 4.6是严格提升；在中等努力程度下，成本效率明显改善；在更高努力程度下，部分任务可以匹配Opus 4.8。

价格也是这次发布的重点。Sonnet 5已面向所有套餐开放，并成为Free和Pro用户的默认模型，也向Max、Team和Enterprise用户开放。同时，它已上线Claude Code和Claude Platform。

API侧，Sonnet 5的限时介绍价为每百万输入token 2美元、每百万输出token 10美元，有效期至2026年8月31日；之后将恢复为每百万输入token 3美元、每百万输出token 15美元。相比之下，Anthropic在同一篇博客中标注的Opus 4.8价格为每百万输入token 5美元、每百万输出token 25美元。

这意味着，Anthropic正在把模型竞争从单纯的能力比拼，进一步推向“努力程度+成本曲线”的组合竞争。对于开发者来说，同一个任务不再只有“用大模型”或“用小模型”的二选一，而是可以在Sonnet 5与Opus 4.8之间，通过不同effort level调节成本和效果。对企业客户来说，这类设定更接近真实部署场景：并不是所有任务都值得调用最贵模型，更多时候，能否用较低成本稳定跑完复杂流程，才是关键。

安全部分同样值得关注。Anthropic称，部署前评估显示，Sonnet 5整体上比Sonnet 4.6更安全：它更擅长拒绝恶意请求，更能抵抗提示注入攻击中的劫持尝试，幻觉率和迎合倾向也低于Sonnet 4.6。

在自动化行为审计中，Sonnet 5的总体不良行为发生率低于Sonnet 4.6。不过，Anthropic也承认，在同一项审计中，Sonnet 5的不一致行为发生率仍高于能力更强的Opus 4.8和Claude Mythos Preview。

在网络安全能力上，Anthropic的表述相对谨慎。

官方称，Sonnet 5并未被刻意训练用于网络安全任务；它可以完成一些常规、无害的网络安全任务，但在潜在危险网络安全能力评测中，例如开发软件漏洞利用，其表现明显弱于Opus 4.8和Mythos 5。

在一项与Mozilla合作开发的Firefox 147漏洞利用评测中，两个Sonnet模型都没有成功开发出完整可运行的漏洞利用程序，得分均为0.0%；但Sonnet 5的部分成功率略高于Sonnet 4.6。Anthropic将这种变化归因于通用智能能力提升，而非专门训练。

因此，Sonnet 5发布时默认启用了网络安全防护。这些防护用于实时检测和阻止危险网络安全用途，与Claude Opus 4.7和4.8中的防护相同。不过，Anthropic称，由于判断Sonnet 5的整体网络安全风险较低，其防护强度低于Fable 5，后者会阻止范围更广的网络安全任务。

值得注意的是，Claude Sonnet 5的发布意味着Anthropic正在把“能自主跑任务”的模型能力从高端Opus档位继续下放，这对开发者是很大的利好，这可能带来更便宜的Agentic Coding和自动化执行；对企业来说，则意味着AI Agent的成本账开始变得更现实。

不过，博客中的主要结论仍来自Anthropic自有评测和早期合作伙伴反馈，Sonnet 5在真实生产环境中的稳定性、长任务完成率和成本表现，还需要更多外部实测来验证。

网友评价如何？

不同于Anthropic过去几次模型发布时的高关注度，Sonnet 5上线后的第一波用户反馈显得相对平淡。

Reddit上，有用户把Sonnet 5形容为“未来更强Sonnet的垫脚石”，而不是一个真正值得现在投入使用的新模型。

该用户表示：

“Sonnet 5更像是一次新的预训练底座切换：Anthropic为了给未来模型铺路，不得不在一些方向上做取舍，并尽量降低由此带来的性能损失。”

换句话说，它可能是Sonnet 5.x继续微调和改进的基础，但Sonnet 5.0本身并没有让他觉得非用不可。

此外，他认为，未来基于这个底座继续微调的Sonnet 5.x版本，可能会明显更好，尤其是当Anthropic进一步打磨“削弱危险网络安全能力”的方法之后。但就当前版本而言，他的判断很直接：Sonnet 5.0可以暂时忽略。

也有用户给出了更具体的测试反馈。

一位Reddit用户表示，虽然Sonnet 5的价格并不算有吸引力，但也不能简单把它和GLM 5.2之类的模型直接对比。他在openmark.ai上用自己已有的生产评测流程跑了一轮测试，任务主要是回答SaaS相关业务流程中的逻辑问题，每个模型运行5次，以观察回答波动。结果显示，在他的工作流里，Sonnet 5的表现明显更好。

不过，这位用户也特别强调，这不是Artificial Analysis那类通用基准测试，而是高度绑定他自身商业项目的内部评估。也就是说，Sonnet 5到底值不值得用，仍然取决于具体场景。

对于某些流程型、逻辑型任务，它可能比看起来更有价值。但他也补了一句：Fable 5确实很强。

还有用户直言，Claude似乎正在走错方向。在他看来，Claude的高光时刻是3.7和4.6。

Opus 4.8在代码推理和复杂指令执行上很强，但“品味”不佳；Fable令人印象深刻，但总需要用户反复引导，才能把它推到真正想要的方向。至于Sonnet 5，他的评价更不客气：上下文承载能力不足，难以支撑大块复杂思考；同时继承了Opus 4.8一些不够讨喜的表达和判断风格，却没有继承后者更强的推理能力。他甚至怀疑，Sonnet 5是否真的比Haiku 4.5更值得用。

这些评论并不能代表所有用户，但它们反映出一个值得Anthropic警惕的信号：Sonnet 5的问题不只是“够不够强”，而是用户有没有感受到清晰的产品进步。

如果说Anthropic官方想讲的是“接近Opus、价格更低、Agent能力更强”，那么开发者社区的部分反馈则更冷静：它可能更便宜，也可能在某些工作流里更好用，但它没有带来当年Sonnet 3.5、3.7或4.6那种明显的代际跃迁感。对一家依赖开发者口碑的模型公司来说，这比单项benchmark输赢更麻烦。

除了性价比，Anthropic讲不出新故事

这也是为什么，Claude Sonnet 5的发布看起来更像一次“止血”。

过去一段时间，Anthropic身上几方压力同时压过来。

一边是高端模型线受阻。6月中旬，Anthropic发布声明称，美国政府基于出口管制指令，要求暂停所有外国国民访问Fable 5和Mythos 5，公司因此必须突然禁用这两款模型，以确保合规。这意味着，Anthropic刚刚推到前台的高端模型能力，至少在一段时间内被迫从市场上撤下。

虽然刚刚，Anthropic称已经接到美国商务部通知，Fable 5和Mythos 5的出口管制限制将被解除，相关模型访问也将恢复，但这更像是一次监管危机的暂时缓和，而不是问题的彻底消失。

路透社报道称，美国商务部已撤销对Anthropic Fable和Mythos模型的出口控制，未来访问不再需要相关许可。同时，Anthropic也承诺将继续识别和处理安全风险，并与美国政府协调模型协议、报告恶意活动。

换句话说，高端模型虽然可以重新上线，但Anthropic已经被迫经历了一次非常现实的提醒：越是前沿的模型，越不只是技术产品。对于一家正在用Fable、Mythos、Opus维持能力天花板的公司来说，这种不确定性本身就是压力。

另一边，是围绕Claude访问控制的争议不断升温。Anthropic近期公开指控阿里巴巴通过近2.5万个虚假账号、超过2880万次Claude交互，非法抽取Claude能力用于模型蒸馏；与此同时，围绕中国用户绕过Claude地区限制、账号转售、API中转站、封号风控的讨论，也在开发者社区和媒体报道中持续发酵。

这类问题本质上都指向同一个矛盾：Claude越有用，越难管。它越被开发者依赖，越会被灰产、中转、转售和蒸馏盯上。它越接近Agent工作流核心，监管、安全和合规成本就越高。

Anthropic原本最擅长讲“安全”和“前沿能力”的故事，但当高端模型被出口管制牵住，开发者又开始抱怨账号、限制和可用性时，这套叙事的说服力就会打折。

所以Sonnet 5这次最明确、也最现实的卖点，反而不是“革命性突破”，而是性价比。

Anthropic在官方博客里说得很直接：Sonnet 5的性能接近Opus 4.8，但价格更低。它在Claude Platform上的限时发布价是每百万输入token 2美元、每百万输出token 10美元；8月31日后恢复到每百万输入token 3美元、每百万输出token 15美元。相比之下，Opus 4.8的价格是每百万输入token 5美元、每百万输出token 25美元。

这就是Anthropic这次真正想让市场听到的声音：哪怕高端模型线暂时受限，Claude仍然可以用更便宜的Sonnet档位，提供接近Opus的智能体体验。

但换个角度看，这也暴露了Anthropic当下的尴尬。Sonnet 5当然更强，能调用工具、能跑浏览器和终端、能完成更复杂的编码与知识工作，但这些能力已经不是一个足够新鲜的故事。今天所有头部模型厂商都在讲Agent、讲代码、讲工具使用、讲长任务执行。Anthropic能拿出来形成差异的，最后又回到了“更接近Opus，但更便宜”。

这不是一个坏故事，但它也不是一个新故事。

更微妙的是，Anthropic直接把Sonnet 5设为Free和Pro用户的默认模型，同时开放给Max、Team、Enterprise、Claude Code和Claude Platform。

这个动作很像是在把Sonnet 5推成Claude生态的“主力维修队”：既要接住普通用户和开发者的日常使用，又要稳住Claude Code的口碑，还要用更低价格告诉企业客户，Claude的Agent能力没有因为高端模型受限而断档。

所以，Sonnet 5的关键词不是“惊艳”，而是“补位”。

它补的是Fable 5、Mythos 5暂停访问后留下的能力缺口，补的是开发者对Claude Code可用性的焦虑，补的也是Anthropic在模型竞争里越来越难讲出新叙事后的市场预期。

过去，Anthropic可以说自己更安全、更会写代码、更适合Agent，但现在，这些标签都被竞争对手追上来了。到了Sonnet 5，Anthropic最能说清楚的优势变成了一句话：接近Opus，便宜很多。

这大概就是它最真实的处境。

参考链接：

https://chatgpt.com/c/6a445410-5fb4-83ec-9582-b1f2bcb68968

https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1ujwgqz/introducing_claude_sonnet_5/

作者丨邢书博

头图丨AI 生成

车是新能源，电是旧国标。 电池新规之后，行业怎么办？

1858年，伦敦“大恶臭”逼出了现代下水道系统。当时纳税人咬牙切齿，骂这项强制工程掏空了钱包。但正是它，最终将霍乱逐出伦敦，重塑了城市文明。

2026年7月1日，两项电动汽车强制性国标正式实施。核心变化只有一句话：动力电池从“着火前5分钟报警”，升级为“热失控后至少2小时观察期内不起火、不爆炸”。

伦敦的“大恶臭”催生了下水道革命，新能源产业的“自燃焦虑”催生了新国标。新国标安全但是昂贵，旧国标便宜似乎也够用。

从“着火爆炸前5分钟报警”到“2小时不起火”，这并非简单的技术迭代，而是一场产业利益的重新划分。

新国标电池产业账：谁在受益，谁在承压？

新国标新增了底部撞击测试和快充循环后安全测试两大硬性门槛。

头部企业将其转化为护城河。 宁德时代率先宣布全系产品通过新国标，其首席科学家吴凯更是断言，新国标实施后“中国新能源车的自燃率会比燃油车低一个数量级”。比亚迪则高调展示第二代刀片电池，通过了10倍于国标的底部撞击测试，以此证明其技术领先。央视也点名广汽丰田铂智3X、铂智7为首批达标车型。有网友在社交媒体上表示：“中国标准已经遥遥领先美国标准和欧洲标准。”

对于这些巨头而言，提前布局的技术储备和规模效应，足以将新增成本摊薄，甚至转化为品牌溢价。

电池达标企业一览图 虎嗅制图

但一个容易被忽略的细节是——通过检测的是送检样品，还是全系量产产品？ 

如果只是送检样品达标，那“全系达标”的承诺能否在量产中兑现，仍是一个需要时间检验的问题。在汽车行业，送检样品与量产产品之间的质量一致性从来都不是理所当然的。需要宁德时代等头部车企给出公开回应。

腰部企业则在利润与达标之间挣扎。 符合新国标的电池系统成本预计增加15%-20%。这笔账对低端车型尤为残酷。有报告显示：如果单车成本增加4000元，对30万元车型只是1.3%的价格扰动；但对8万元微型电动车，就是5%的成本冲击。可以说，新国标真正影响的不是整个新能源市场，而是低价车型的利润模型。

不过，低价车型未必一定“最受伤”。

现实中的低价车型通常电池容量更小、电池包结构更简单，其达标所需的绝对成本增量可能低于高端车型。此外，低价车型往往采用磷酸铁锂而非三元锂，热稳定性本身更好，达标的技术难度和材料成本可能相对更低。市场上还有江淮等厂家使用成本更低的钠离子电池，因此新国标成本压力是“绝对值”还是“相对值”，需要更精细的拆解。

尾部企业面临出局风险。 亿纬锂能虽贵为新国标起草单位之一，但截至2026年6月仍未公开宣布旗下动力电池产品通过新国标检测。这种沉默在行业里格外扎眼。当然，沉默不代表不合格。但行业共识是，新国标将加速“良币驱逐劣币”，推动市场资源向头部集中。

不过外界把“二三线”等同于“即将出局”，可能高估了市场出清的速度和彻底性。部分中小电池厂可以避开乘用车市场的正面竞争，转向储能、两轮车、特种车辆等赛道；也可以成为头部企业的代工厂，以产能换生存。市场出清不会一蹴而就。

车企的利润账：成本涨了，销量跌了，谁在裸泳？

新国标给车企带来的成本压力是实打实的。物理“一键断电”装置、电池包结构加强、隔热材料升级，行业估算单车制造成本上升约4000至6500元。

截止6月底，目前已官宣电池达标的车企有16家，包括小鹏全系、极氪、岚图、吉利、比亚迪、长城、广汽丰田铂智系列、东风日产N7、星途星纪元ET、零跑等。其中有四家公开表示超越国标，如小鹏24小时不起火（国标2小时）、零跑48小时、比亚迪10倍底部撞击、极氪超规格测试。

需要补充的是，电池新国标起草单位包含23家车企，包括比亚迪、极氪、小米、一汽、丰田、日产、深蓝、上汽、奔驰、本田、宝马、大众、东风、五菱、小鹏、特斯拉、沃尔沃、捷豹路虎、北汽新能源、吉利、赛力斯、长城、现代等。

车企达标企业一览图 虎嗅制图

分析来看，这23家车企覆盖新势力、合资品牌、大型央国企等主流汽车品牌，因此消费者不必过分担忧新旧电池换代，会导致自己心仪的品牌无法销售车辆，可以放心选购。其中部分车企车型远超国标，预计下半年他们会在营销销售方面对新国标车型进行大幅度宣发，最终成果会体现在下半年销量榜单中。这也说明，车市依然是一个市场经济条件下的强政策市场，车企应当紧跟国标并超越国标，才能获得先发优势。

按照这个规律，下半年新旧国标导致的成本压力，最终传递到车市，终端销量预计会下跌多少？

以电池BOM成本看，新国标要求物理“一键断电”装置强制配备，涉及高压回路重新设计、线束布局调整和新增继电器/断路器等物理元件，单车成本增量预计在800至1500元。“不起火、不爆炸”的要求倒逼电池包结构加强、隔热材料升级和BMS策略重构，行业估算单车电池包成本增加3000至5000元。综合来看，单车制造成本上升约4000至6500元。

以一辆海外售价3万欧元的电动车为例，新增的5000元成本约占售价的2.1%，对单车利润率的侵蚀在1.5至2个百分点。对于比亚迪、上汽等在欧盟本就面临17.4%至37.6%反补贴关税的车型，成本压力雪上加霜。上汽大乘用车已启动欧盟电池护照项目，覆盖智己品牌、泰国工厂自制Pack及采购Pack，14个核心部门全部参与，目标是搭建“国内外双合规”的管理平台。单件合规成本预计上涨3%至5%，对利润微薄的工厂是实打实的挤压。

摩根士丹利研报称，单车电池成本将上涨3000到5000元，导致消费者观望情绪增加，购买意愿下降。叠加上半年芯片涨价影响，全年销量预计将下降20%。

电池涨价对销量影响关系图 虎嗅制图

当然，下半年还没过，所有研报都只是理论预测。实际上这笔钱，并非所有车企都打算自己扛。

极氪在接受媒体采访时明确表示，新国标的实施“不会导致电池生产成本和整车终端价格的上涨”。然而，零跑汽车高级副总裁曹力却坦承：“要说成本没有上涨，这肯定是骗人的。”两种表态并存，说明“成本不涨”可能只是短期的竞争策略——通过供应链压价、牺牲毛利来维持终端价格，而非真正的成本消化。

蔚来李斌则从另一个角度切入。他呼吁行业推动电芯规格标准化与芯片归一化，认为这将为行业带来超千亿元的降本机会。当技术标准提高时，行业内部不统一带来的隐性成本，可能比国标本身更致命。

但市场等不起。2026年1至6月，新能源乘用车累计零售约385.0万辆，同比下降约15%。2026年一季度汽车行业利润率仅为3.2%，远低于工业企业平均水平。

从行业大势来看，BOM成本上升必然会影响销量。但从细节看，汽车销量下滑是宏观消费疲软、补贴退坡、价格战透支需求等多重因素叠加的结果。新国标对销量的影响，更多是通过挤压低端车型的利润空间、改变消费者对“安全溢价”的预期来间接实现的。但能否在这一年过渡期内实现电池降本和安全溢价的消费者教育，要打个问号。

核心问题，新国标真的能杜绝起火吗？

新国标将热扩散测试“不起火、不爆炸”上升为强制性要求，这无疑是巨大的进步。北京理工大学副教授刘鹏评价称，新国标体现了从“合规达标”向“极限可靠”的安全理念升级。中国汽车工程研究院吴鹏飞则指出，电池长期运行后一致性劣化会放大热失控传播概率——这正是新国标要求300次快充循环后再做短路测试的原因：快充不是今天安全就够了，三年后还得安全。

但社交媒体上，反思派的声音同样尖锐。 博主“金山”发长文质问：

“2020年的标准说‘5分钟逃生窗口’——电池起火，给你5分钟跑。2026年的新标准说‘不起火不爆炸’。这6年里发生了什么？是该欢呼技术进步，还是该追问：为什么这个标准不是第一天就该有？ ”

另一位博主“科技Mentor”认为：

“电池厂商不是2026年才学会做不起火的电池，而是2020年的标准允许他们做起火但能跑的电池。标准是最低门槛，不是天花板。当厂商踩着及格线走，那及格线就是天花板。 ”

比亚迪动力电池提前通过新国标 来源中汽中心

需要说明的是，新国标划定的是一条“底线”，而非“天花板”。 实验室测试通过，不等于路上不会起火。自新国标发布以来，市场上仍发生了多起涉及不同品牌新能源汽车的起火事故，尽管相关调查大多排除了动力电池本身故障为直接诱因。标准测试场景与复杂真实用车环境之间的根本差异。现实中的高速碰撞、底盘严重托底等，可能破坏电池包机械结构，导致多个电芯同时受损、短路，其故障复杂程度远高于国标设定的单一故障测试场景。

另一个潜在风险是：部分企业可能通过“过度设计”来满足测试指标，而非真正提升实际使用安全性，造成资源错配。当企业把通过测试本身当作目的，而非保障真实安全的路径，“安全标准”就可能变成一场“应试教育”——考什么练什么，不考的不练。当车企把安全当作合规成本而不是产品竞争力的时候，新国标的的安全意义就会大打折扣。

一年过渡期，集体焦虑

新国标给了旧国标车型一年的过渡期——已经获批的在售车型可以正常销售至2027年7月1日。这个安排看似合理，但社交媒体上争议最大。具体来看，涉及到四个问题悬而未定。

首先，这一年里如果出事，责任算谁的？

有网友发问：“新国标2026年发布，已获批车型能卖到2027年7月。这一年过渡期里，如果出了事算谁的？厂商说合规，用户说那我的命呢。这是个无解的公平问题。 ”

其次，电池倒查问题目前尚无解决方案

新规没有明确说“倒查”，但2025年4月1日实施的电池追溯体系让电池源头可查，出了问题该谁负责一目了然。问题是：如果一辆旧国标车在2026年7月到2027年7月之间起火，车企说“我卖的时候合规”，用户说“我的命没了”——这笔账到底怎么算？

再次，存量问题，谁来兜底？

存量旧国标车，三五年后谁来兜底？ 电池质量的验证周期很长，潜在缺陷往往在车辆使用三五年后才显现。那些市场份额较小的二三线电池品牌，如果因新国标冲击而倒闭，已经上路的旧国标车电池出了问题谁来负责？有车主投诉称某微型纯电动汽车电池故障，找到售后发现电池已停产，厂家给出的唯一方案是报废整车并给一定补贴。新国标管的是“以后”，但“以前”的账，终究要有人来还。

旧动力迎来高发故障期 来源车质网

消费者的集体焦虑，正在成为当下新能源车市最真实的注脚。 在汽车之家论坛，有车友表示：“2027年7月之后买的车肯定是新国标，2026年7月之后申报并上市的车也是新国标，当前在售的其实还是旧国标，直到明年7月。”

在虎扑，网友“小白提问”问出了大多数人的心声：“电车电池的新国标7月实施，是不是意味着7月以后能买到的必然是新国标？那么现存不符合国标的库存在7月后是不是也不能售卖？”

最后一个问题，是否会阻碍新电池技术发展？

在Chiphell硬件论坛，有网友认为：“固态电池主流是高能的硫化物路线，不仅过不了穿刺测试容易爆燃，而且还一边爆一边放硫化物毒烟。”言下之意，新国标技术路线或许会阻碍固态电池发展。

总结来看，新国标首次将热扩散测试“不起火、不爆炸”上升为强制性要求，在国际上率先筑起这道安全防线。从争取时间到阻断风险，这是本质的提升。新增的底部撞击测试和快充循环后安全测试，直击日常用车中的两大隐患——底盘磕碰和频繁快充。新国标对动力电池厂商和车企而言这是阵痛，但对消费者本身，解决了日常最敏感的电池安全隐患，应当支持。

现在的核心问题是，一年过渡期内，旧国标便宜但能不能买？新国标贵一点但需不需要为安全溢价付费？这也印证了一个道理，任何工业消费品，产业帐技术帐政策帐，说到最后还是一笔消费帐。消费者不买单，一切归零。

最后，说几句掏心窝的话

不过，普通消费者最关心的问题高度一致：“我的车达标了吗？现在买还是等明年？ ”

第一，新国标不等于“绝对不起火不爆炸”。 新国标要求的是热失控后2小时观察期内不起火不爆炸——是给了你2小时的逃生窗口，而不是承诺电池永远不会出事。旧国标只有5分钟，新国标把这个窗口扩大了24倍。这是巨大的进步，但别把它当成“永不燃烧”的保险柜。

第二，价格合适，旧国标车也可以买。 7月1日之后，新申报车型必须100%达标，但已经获批的在售车型有一年过渡期，可以正常销售至2027年7月1日。现在市面上大批老国标新能源车正在清库促销，优惠力度一波比一波大。如果你只是日常代步、开两三年就换、用车环境温和，现在抄底旧国标车非常划算。真正的差别就两点：老国标安全标准没那么严；以后保值率会低一些。

第三，实在有顾虑，买技术成熟的燃油车。 它们的电池多为12V铅酸电池——老旧、可靠、不爆炸。（注意：PHEV和增程车仍有高压动力电池，不在此列。）在当前新能源市场动荡、标准切换的窗口期，选择一条成熟稳妥的技术路线，不失为一种理性的消费决策。

7月1日之后，新能源市场的“天”不会真的塌。但那些靠低价、低质、低标准生存的车企和电池厂，他们的“天”，确实要塌了。

而对于消费者，记住一句话：别被“不起火不爆炸”的宣传冲昏头脑，也别被“旧国标不能买”的恐慌裹挟。理性选择，适合的才是最好的。

更多电池新规消费端信息，请关注下篇：《电池标语满天飞，新国标下谁在忽悠谁？》

大家好，我是陪你看世界的王骁。本期我们就聊聊6月世界局势。

第一章特朗普过生日和美伊和谈

六月我也跑了不少地方，本来计划14日去法国参加G7，结果活动推迟了一天，就是为了给懂王过生日。

六月份的美国，单单看声势，最大的新闻应该是特朗普过生日。

以庆祝美国独立250周年为理由，特朗普在80岁生日那天，让企业掏钱，花了6000万美元，把UFC拳击赛摆到了白宫门口。

内阁部长、波兰总统、派拉蒙CEO，Meta扎克伯格，一起到场。军乐队，军机、烟花、国歌、和生日歌，一样不少。

保守派说，这是最伟大的夜晚。

反对派说，这是把白宫弄成罗马斗兽场。

你问特朗普是赢了还是输了，他说赚了。

擅长画K线的特朗普，在3月25日就买了UFC母公司的股票。

六月的特朗普不是在过生日，而是在扩张权力。他最想打掉的，就是被称为deepstate的文官集团。

6月3日，特朗普签署行政令，把大概8000名高级公务员转入到一个Schedule Policy/Career的类别。

现在，特朗普将更容易开除高级公务员。

我来给大家解释一下。

在西方的政府体系里，官员体系分为政务官和事务官。

政务官跟着选举走。总统、部长、政治任命官员，赢了上台，输了走人。

事务官就是长期干活的公务员。他们不靠选票，而靠专业性、程序和制度连续性。

特朗普认为自己赢了选举，但很多政策到了执行层面，仍被长期文官拖住、稀释、甚至反向执行，变成了低级红高级黑。这种问题全世界各国都存在，大家都不陌生。

特朗普决定直接拿文官开刀。

美国公务员不能用中国体系简单类比，他们分成2条线，知识点比较多，我们给大家画图讲解。

1、Competitive Service，一般公务员，Competitive就是竞争上岗。就是一般公务员，维持联邦政府最基础的运作。他们的工作可以粗略对比为我们的科员到处长，他们有系统性保护，很难开除。

2、Excepted Service，不走统一招聘流程，比如政府律师、情报人员、特殊技术岗位，规则更碎片，容易被开除。

这两种，如果干好了，都有机会晋升为第三种，Career SES，职业高级行政官。相当于约等于中国中央政府的厅局级官员，负责一大块事务。这个也有系统保护，而且执行层面权力大，更难被开除。

特朗普这次要动的，就是第一类Competitive Service和高级公务员Career SES，他要把“总统指挥国家机器”从政治问题变成组织问题。

他在第一届改革，在Excepted Service里加了一个Schedule F，而这一次的Schedule Policy/Career，把很多Competitive Service和Career SES给转到这个类别。

理由是这些人可以能影响政策、接触机密，不能作为一般公务员。如此一来，容易开除了。第一阶段是8000人，下个阶段可能涨到5万人。

但问题来了：人开掉了，活谁来干？

答案：AI公司。

6月2日，特朗普签署行政令，要求AI公司在发布最强模型前，把模型提给联邦政府做网络安全测试。

这里特朗普在夺取国家治理的主导权。

民主党时代的监管，管的是社会风险、消费者风险、歧视风险、民主风险。而特朗普的竞选叙事是国家竞争、网络安全、中美竞争、保守思想。这就让硅谷右翼们看到了机会。

2024年，他们all in特朗普，2025年年末盘点的时候，我们推荐过一本书，是帕兰提尔CEO写的《科技共和国》。

说的就是，科技公司不要只做广告、社交软件和消费互联网，而要服务国防、国家建设和西方秩序。

工程师也不要只把自己想象成码农，而要想象成国家机器的一部分。

特朗普上台后，一边以反深层政府为名裁撤文官，一边拆掉民主党时期的企业监管框架。旧监管退场，新采购上场。国防、国土安全、移民执法机构，开始更大规模用AI处理情报、举报、翻译和摘要。

比如2025年7月，特朗普就签署了防止觉醒AI进入联邦政府法案（Preventing Woke AI in the Federal Government）。

这套话语体系下，硅谷新右翼得到了无限的合法性。

2024年，美国国防部给帕兰提尔的合同只有4.8亿美元，但是2025年7月的时候，帕兰提尔的军方合同已经达到了100亿美元。

国土安全部ICE从2025年开始使用帕兰提尔的生成式AI工具处理公众移民举报，包括总结、翻译和生成简报式摘要。

截至2026年4月13日，56个机构提交了AI使用情况，共有3611个单独报告的AI用例，其中445个是高影响AI用例。

所以特朗普裁员，并不只是为了换上自己人。他真正做的，是把部分行政能力，从联邦雇员手里，转移到科技公司手里。但特朗普要自己掌握节奏。不允许科技公司唱反调。Anthropic就撞到了枪口上。

Anthropic，就是claude大模型的母公司，

2026年2月，美国军方希望Anthropic可以更深入地服务军事行动，但是Anthropic拒绝移除相关护栏，甚至因此丢了一个2亿美元的合同。这就结下梁子了。

他们6月要发布新的大模型，而特朗普就抢先通过了这个法令。

6月10日，Anthropic发了个文章，说AI发展速度太快，政策体系跟不上，政府应该对前沿模型进行安全治理。

结果求锤得锤。Fable 5和Mythos 5发布之后，特朗普立刻发难，说是国家安全威胁，要求限制外国用户、在美外国人、外籍员工访问相关模型。Anthropic说技术上无法区分，最后只能整体下线。

这不是针对一家AI公司，而是杀鸡儆猴。

看完特朗普，再往外看，中期选举快到了，美国政治的各条战线也都开始升温。

6月，参众两院通过法案，要求特朗普不能在没有国会同意的情况下继续对伊朗发动战争。注意，现在国会是共和党占优，法案能过，说明部分共和党议员支持了民主党。他们不一定反特朗普，但他们怕被选民抛弃。

地方上，特朗普也开始用国家机器压制潜在对手。

民主党里，目前最能调动资源，也最有潜力的2028年总统候选人，是加州州长纽森。于是特朗普的司法部开始调查纽森太太的税务问题。讽刺的是，就在5月，特朗普刚刚赦免了自己家族过去的税务麻烦。

所以六月美国的主线，不是总统过生日，也不是白宫格斗赛。而是更加激烈的权力斗争。要用人来打制度，要用制度来打人。

第二章美伊冲突和G7

从美国国内往外看，六月世界体系里最大的新闻，就是美伊协议和欧洲乱象。

6月17日，G7刚结束，特朗普就和马克龙去了凡尔赛宫。本来只是晚宴，结果特朗普突然要求当场签署美伊协议。

原计划里，这份协议应该由副总统万斯在周末去瑞士，和伊朗代表签署。

大家看过这个视频吗？马克龙夫妇给特朗普介绍凡尔赛宫。就是那个时候，美国国务卿卢比奥和法国外长正在宫里找打印机。

最后，特朗普就在凡尔赛的长桌上签了协议。万斯在瑞士的签约活动，只能延后改期的技术性谈判。

我估计现在也没人敢提醒特朗普，在凡尔赛签条约不太吉利。果然，只过了一天，以色列对黎巴嫩发动攻击，伊朗随后宣布再次封锁霍尔木兹海峡。

这份协议的具体内容已经传得很多了，我们不再逐条念。关键在于，相比2015年的伊核协议，特朗普并没有拿到一个更强的结果。美国花了军费，丢了面子，结果露出了猴屁股。

很多美国爱国派如丧考妣，他们本来以为帝国衰落是被中国这样的对手击败，谁成想竟然是伊朗。

更糟糕的是，不管是升级，还是结束，主动权已经不完全在美国手里。

现在伊朗的态度很明确，以色列打黎巴嫩，停火就不算数，海峡就要继续封。为什么伊朗要把红线划在黎巴嫩？

伊朗的目标很明确，他们无法承受再来一次这样的战争，就是要打出未来几十年的安全。安全的威胁是以色列，以色列的后台是美国。

伊朗知道，以色列无法接受黎巴嫩真主党，不可能停火，伊朗就是要赌特朗普最终厌恶以色列，放弃以色列。

以色列的逻辑也很清楚。渗透美国几十年，总统想抽身，权力系统也很难抽身。

特朗普签署美伊备忘录以后，以色列强烈批评美国。

副总统万斯公开回击，大意是说，以色列只有900万人口，不可能靠杀戮解决每一个安全问题；特朗普已经是现在世界上少数仍然同情以色列的强国领导人，以色列不应该攻击自己最后的强大盟友。

听起来很强硬是不是？其实如果在行动上能够强硬，在话语上就不需要这么强硬了。

事实就是特朗普的家族利益和犹太资本集团深度绑定，但是同时从他个人的权力角度出发，又急需离开这个烂摊子，结果就变成了只能不断在伊朗上面话疗，而不敢切掉以色列这个癌细胞。

特朗普签字的地方是凡尔赛，但这不是欧洲的胜利，而是欧洲的尴尬。

6月15日到17日，G7峰会在法国埃维昂莱班举行。我和另一位UP主李翔去了现场媒体中心。

最直观的感受是，欧洲媒体和欧洲政治圈士气很低。他们最关心三件事：俄乌、美伊、中国贸易摩擦。而这三件事有一个共同点：对欧洲都很致命，但欧洲都不是主角。

特朗普时代的G7，已经不是西方内部协调议程的平台，而是压力测试阀。不开会，全世界会问，西方阵营是不是散了？开会，大家又会发现，确实散得很厉害。

东道主马克龙想表演领导力。

他请来了乌克兰、阿联酋、卡塔尔、印度、巴西、韩国和肯尼亚领导人。俄乌要谈，中东要谈，全球南方也要照顾。韩国代表AI供应链，肯尼亚代表非洲，印度和巴西则代表金砖国家的现实存在。

但这里最有意思的是，金砖国家五个创始成员，为什么只来了印度和巴西？

俄罗斯不可能来，中国来了就变成中美两超在法国会面，马克龙没这个分量。南非本来也被邀请，但特朗普不喜欢南非，只能被请出去。欧洲就是这样：想做局，想代表世界，但是分量不够，还要看美国脸色。

所以G7真正暴露的，不是法国的领导力，而是欧洲的结构性困境。

欧洲最怕的，是美国把中东和俄乌都当成自己的交易筹码。俄乌战争之后，欧洲从2022年买单到现在，能源价格飙升，工业成本上升，工业4.0变成0.4。中东本来是救命稻草，结果特朗普不宣而战。

法国公务员给G7设计了很多议程，但马克龙真正关心的只有一件事：把特朗普哄好。所以为了配合特朗普生日，峰会推迟一天；为了避免特朗普开完会就走，他又安排了凡尔赛晚宴。说白了，用陪笑来赚点影响力。

G7之后，大家又纷纷回家去解决自己的烂摊子。

德国总理默茨跑到布鲁塞尔，兜售一个新想法：效仿当年美国用《广场协议》压日本，大家一起施压中国，提高人民币汇率。

但欧洲人也知道自己没有能力对中国大小声，所以又想出一个更大聪明的办法：让欧元兑人民币贬值20%到30%。这是战略级拧巴。

英国的麻烦更典型。6月，诺瓦克案执法视频公布后，引发全国震动。一个白人与印度裔锡克教移民发生冲突，白人被刺伤，警察到场后却优先按种族歧视方向处理，最终导致伤者死亡。

它击中了欧洲新自由主义社会一个长期痛点：当价值观执法压倒现实治理，国家机器就越来越不会处理真实问题。

我在英国的时候，同学就告诉我，如果想让警察立刻出警，别说自己丢东西，就说遇到种族歧视了。你已经分不清，英国警察和伊朗警察，谁更像宗教警察。

所以欧洲极右翼崛起，不要去讽刺支持者没文化。这不是一句“民粹”就能解释的。

它背后是社会治理与社会现实脱节，是普通人觉得国家不再保护他们。

更讽刺的是，英国庙堂也一样乱。6月22日，斯塔默宣布辞职。脱欧公投十年，英国换了六个首相，经济低迷，债务高企，财政困难，国家吸引力下降。你在历史书上读到的大英帝国，已经跟今天的英国一点儿相似性都没有了。

当然，剑桥大学很应景地发表了一份报告，说今天可以被称之为世界大国的只有四个，就是中美俄英。

以前老人家告诉我们只有中国人喜欢唱赞歌，讲究人情世故，现在看英国知识分子为了国王那口醋，把中美俄和在一起包了一顿饺子，真是开眼看世界了。

当然，也不是每个国家都找不着北。

意大利反而成了一个有意思的案例。

特朗普说梅洛尼在G7求合影，梅洛尼直接反击。过去意大利是欧债危机里的“欧猪国家”，但因为爆雷早，政治右转也早，反而比很多欧洲国家更早摆脱自由主义话语绑架，成为今天欧洲相对稳定的国家之一。

欧洲右翼曾经支持特朗普，梅洛尼本人也是特朗普就职典礼的座上宾。但到了关税战、俄乌和伊朗问题上，欧洲右翼出于民族主义立场，反而开始和特朗普切割。

不单单是梅洛尼，德国另类选择党已经疏远特朗普，法国国民联盟主席巴尔代拉直接表示，每天的特朗普都不一样，不需要美国来当欧洲的保护伞。

六月的世界体系告诉我们，美国想收缩，收缩不干净；欧洲想自主，自主不起来；中东国家和全球南方越来越会利用大国缝隙；而西方内部，正在从价值共同体，变成压力共同体。

过去的G7，是西方协调世界。今天的G7，更像西方互相确认：咱散了没？

在这样一个迷茫和充满变化的时代，我们唯一知道的不变，就是变化。我们也可以看到，每一个人都在寻找着自己应对变化世界的方法。

第三章世界杯、圣家堂、SPACE X和禁用社交媒体

6月的世界，有3件事，看似不相关，但是又有关系。

6月11日，美加墨世界杯在墨西哥城开赛；6月12日，SpaceX上市，马斯克身价一度超过1万亿美元；6月15日，英国政府宣布，将禁止16岁以下人群使用一系列社交媒体应用，保护青少年身心健康。

体育、太空、互联网，这三件事，曾经都是全球化时代制造英雄的舞台。人类对竞技、探索和沟通的渴望，几乎写在DNA里。

加加林、阿姆斯特朗、杨利伟、乔丹、罗纳尔多、博尔特、梅西、基普乔格，他们代表的不是某个行业，而是人类相信自己还能突破边界。

在这个充满不确定的时代，体育总是可以给我们一些确定性和期盼。

所以，在这个充满不确定的时代，体育仍然很动人。世界杯每四年一次，有比赛，就有胜负；有胜负，就有英雄；有英雄，就有普通人对命运例外的想象。

现实生活里，你努力了，不一定有回报；你付出了，不一定被看见。但在赛场上，因果关系好像更简单。

梅西曾经被身高问题困扰，亚马尔出身并不优越，姆巴佩充满野心，小罗因为自律问题高开低走。体育不会完全公平，但它至少让人相信：天赋、努力、运气，会在同一块草皮上公开较量。

世界杯最动人的地方，还在于它让小国获得聚光灯。佛得角这样人口只有几十万的小国，也可以站到世界中心，让亿万人看到自己的国旗、球衣和进球。体育告诉我们，全球化没有完全死，小国仍然有被世界看见的机会。

当然，有动人的故事，也有让人无奈的现实。

伊朗队到美国比赛，却不能像普通球队一样自由停留，很多被美国旅行禁令影响的国家，球迷也很难拿到签证。FIFA可以说体育无国界，但东道主会告诉你，运动员和球迷都有国界。

更现实的是票价。2026年世界杯最受争议的话题之一，就是太贵。

山顶票上千美元，决赛前排票折合人民币几十万。FIFA的解释是，美国体育市场繁荣，美国人看比赛、看演唱会就是花这么多钱，如果票价便宜，到时候黄牛倒卖，那是FIFA和球迷双输。所以干脆他第一步就直接把票价定高。

但对普通球迷来说，问题很简单：以前是抢不到票，现在是连抢票的资格都没有。

FIFA不是慈善组织，它是一个国际体育江湖。

现任主席因凡蒂诺说要让足球全球化、发展基层足球、团结世界，这些话都好听。但任何组织的底层逻辑都是权力。

FIFA有211个成员足协，一个协会一票，西班牙是一票，佛得角也是一票。足球的商业价值来自豪门、球星和大市场，但选票来自全世界的小足协。想坐稳主席位置，就要搞钱；想搞钱，就要把世界杯这棵摇钱树摇到最大。

因凡蒂诺给自己的目标，是130亿美元。高价球票只是他整个计划中的一环

所以，世界杯的问题不是它不美好，而是美好正在被高价门票、政治限制和商业逻辑一点点挤压。金钱、权力和热爱之间，平衡点到底在哪里？这才是世界杯给我们的真正问题。

说完世界杯，我们再看SpaceX。

今天世界言必称AI，但SpaceX讲的是另一个更高级的故事：不是让你盯着屏幕，而是让你抬头看星空。世界杯制造的梦，是全世界一起欢呼；SpaceX制造的梦，是人类一起奔向宇宙。

这两种叙事都很强大，因为它们都调动了人类最纯粹的情感。

但区别在于，FIFA把热爱变成门票，马斯克把星空变成资本。

SpaceX讲的是火星、文明边疆、人类未来。但我们先泼一盆冷水，它现在真正的核心业务，主要还是两个：可重复使用火箭Falcon 9，和低轨卫星网络Starlink。它最底层的现金流和战略背书，来自NASA、美国军方和美国国家机器。

这就是SpaceX最关键的地方。它表面上是商业公司，实际上已经和美国国家力量高度捆绑。我们期待它把产品送上太空，但在国际政治里，它经常出现在战争、制裁、代理人冲突和地缘博弈中。

更重要的是，马斯克通过资本，完成了对自己的造神运动。

以前，人们崇拜美国，是崇拜总统、制度、好莱坞和帝国秩序。现在美国政治越来越荒唐，传统帝国叙事让人崇拜不起来，幻想就转移到了马斯克身上。

一个金发白人移民，敢骂官僚，敢挑战媒体，能造火箭，能造电动车，谈火星，谈宇宙，还亲自下场参与政治。只要马斯克还在，很多人就还能继续相信：美国虽然乱，但文明之光还在发射。

只要马斯克还在，春登们就可以通过刷屏文明之光，人类之光，航天严父之类的弹幕，完成廉价的美国梦转移。

问题是，仰望星空本来是人类共同的愿望，但今天的星空，正在被高度私有化。

世界杯和SpaceX，都是强大组织提供的宏大叙事。可多数普通人面对不确定时代，并没有能力上场，只能被迫适应。英国禁止16岁以下人群使用社交媒体，就是另一个例子。

社交媒体一开始也给世界造过梦：不管你在地球哪个角落，都可以自由表达、自由连接，打破信息茧房，实现思想全球化。结果今天我们看到的，是炫耀生活、政治极化、极端思想、情绪操纵和傻逼共振。

欧洲不是到AI时代才掉队，它在数字经济时代就已经没跟上。

欧洲没有自己的全球社交平台，本质上就是美国平台的数字殖民地。没有平台，就没有真正符合自己社会需求的治理能力。最后监管手段只剩下罚款、反垄断、数据安全，以及一禁了之。

于是我们看到一个很讽刺的循环：互联网曾经承诺打破边界，最后各国开始重新筑墙；社交媒体曾经承诺连接世界，最后人们越来越孤独、愤怒、分裂。

在这样的时代，有些人开始回到传统里寻找答案。

2026年是高迪逝世100周年。6月10日，巴塞罗那圣家堂最高的耶稣基督塔完成外部结构封顶，高度达到172.5米，成为世界最高教堂。教皇利奥十四世在西班牙国王王后的陪同下，前来祝圣。

我不是基督徒，但是圣家堂的故事很打动我。

它不是一开始就带着世界级光环出现的。它诞生于上一轮技术和社会剧烈变动的时代。工业化后的巴塞罗那快速扩张，工人阶级增长，世俗主义和反传统情绪上升，很多人对现实不满，对未来迷茫，于是有人回到传统里寻找答案。

这个项目最初来自民间宗教团体，靠信众捐款慢慢修。高迪30多岁接手后，把它变成一座极其复杂的艺术品。后来高迪被电车撞死，圣家堂只完成一小部分；西班牙内战中，他的工作室被烧毁，图纸、模型和资料大量丢失。

所以今天的圣家堂，既是高迪的作品，也是后来几代人对高迪的学习、解释和延续。

它不是一个人的作品，而是一座城市几代人对世界的承诺。

今天我们习惯了AI模型半年迭代一次，股价每天波动，短视频30秒改变情绪。这也是为什么我喜欢读历史，并不一定非得学到什么，只是每次读到这种时间的故事，都可以帮我的脑子降温。

政治不会永远太平，经济不会永远狂飙，世界也不会永远清晰。迷茫不是今天才有，每一代人都经历过自己的迷茫。

迷茫和找不到方向是正常的，但是人类几千年对于这样的情况已经有自己的解决方案。迷茫就是最好的提升自我的时候，强健体魄，武装大脑，等待机会。

6月7日到9日，全国高考。

考试的结果呢，肯定也是几家欢喜几家愁。

我只想和大家说一点，那就是高考很重要，但它决定不了你的一辈子。如果你取得了一个很好的成绩，进入到了自己梦想中的学校，那么就好好利用这个平台，让自己变得更优秀。

如果你和自己的梦想失之交臂，也不用沮丧，整理好自己的状态，重新出发。人生的容错率很大，总归会有属于你的天地。

种一棵树最好的时间是10年前，其次就是今天。

中国在发展的这条路上，已经稳稳当当地走到了第15个五年规划，我们做的每一件事情都是看一百年。6月8日，三峡水运新通道工程在湖北省宜昌市夷陵区正式开工，这是第一个开工的十五五工程，工期112个月。

这也是6月的新闻给我的一些启发，当旧的全球化神话开始松动，人类还要靠什么继续相信未来？

好了，这就是6月的世界。希望我们可以一起学习，超越情绪，找到看世界的角度，用一种更加理性乐观的态度去拥抱多极化的世界。

A股上半年正式收官，作为观察市场活跃资金的重要窗口，上半年营业部龙虎榜出现了更明显的结构性变化。

百强活跃席位合计成交2.12万亿元，上榜次数合计31071次；前十席位成交额达到11677.16亿元，占百强总成交额的55.08%。从榜单排序看，龙虎榜不再只是散户席位和传统游资营业部的舞台，机构席位正在明显前移。

今年上半年，国泰海通总部以2119.51亿元成交额登顶，高盛（中国）上海浦东新区世纪大道、中信上海分公司、瑞银上海花园石桥路、开源西安太华路、摩根大通（中国）上海银城中路分列第二至第六。

其中，国泰海通总部、中信上海分公司、中金上海分公司，以及多家券商总部、分公司席位，均带有较强机构交易属性。这与过去东方财富拉萨系等散户交易席位长期占据头部的历史相比，已经是一次显著换位。

整体来看，2026年上半年营业部龙虎榜的新格局可以概括为三个变化：机构席位前移，外资席位进入头部成交圈，互联网营业部从流量优势转向稳定运营能力。龙虎榜仍然是观察短线资金的重要窗口，但它越来越不只是游资榜单，而是券商机构服务、财富管理、线上获客和交易生态的一张缩影。

看点一：机构席位前移，改写龙虎榜格局

今年上半年龙虎榜最重要的变化，是总部、分公司和外资券商席位集体前移。前十席位中，国泰海通总部、中信上海分公司、国泰海通武汉紫阳东路、国泰海通北京知春路、中金上海分公司等席位，均具有更强的机构客户和大资金交易属性。

这一点改变了过去龙虎榜较长时间呈现的散户席位占优格局。2025年，东方财富证券拉萨金融城南环路等拉萨系营业部长期位居前列，散户与量化资金的高频交易特征十分明显；而到2026年上半年，排名前十的席位中，机构化席位、外资席位和头部券商核心分公司成为主角。

从成交额看，国泰海通总部上半年成交2119.51亿元、上榜2312次，是唯一成交额超过2000亿元的席位；中信上海分公司成交1342.21亿元，排名第三；中金上海分公司成交795.82亿元，排名第九。这类席位排名更靠前，说明龙虎榜正在从“看游资、看散户”转向同时观察机构调仓和大资金交易。

看点二：国泰海通成为最大赢家

国泰海通是2026年上半年营业部龙虎榜的最大赢家。百强榜中，国泰海通共有18个席位入围，合计成交6017.65亿元，占百强总成交额的28.38%，上榜次数达到5320次。与2025年接近收官时13席合计成交4099.43亿元相比，今年仅上半年成交额已明显超过去年全年水平。

从席位分布看，国泰海通总部之外，武汉紫阳东路、北京知春路、南京太平南路、成都北一环路、上海分公司、上海松江区中山东路、上海长宁区江苏路等席位均位居前列。其中，国泰海通武汉紫阳东路以902.31亿元成交额排名第七，单个区域营业部成交额已经超过多数券商在百强中的合计成交。

这说明龙虎榜竞争正在从单一明星营业部，转向券商总部、分公司和区域强势网点组成的矩阵竞争。对于头部券商而言，机构客户资源、交易系统承载能力、研究和财富管理协同，都可能通过龙虎榜席位活跃度体现出来。

看点三：外资席位从亮眼变成头部力量

外资券商席位的跃升，同样是上半年榜单的十分醒目的变化。高盛（中国）上海浦东新区世纪大道以1778.93亿元成交额排名第二，瑞银上海花园石桥路以1297.85亿元排名第四，摩根大通（中国）上海银城中路以1038.82亿元排名第六。三家外资席位合计成交4115.61亿元，占百强总成交额的19.41%。

过去一段时间，外资席位在龙虎榜中更多被视为观察外资加仓A股的风向标，瑞银上海花园石桥路、高盛上海浦东新区世纪大道等席位阶段性排名靠前。今年上半年，外资席位的角色已经不只是“短期亮眼”，而是直接进入头部成交层。尤其是在前六席位中占据三席，说明外资在A股活跃交易中的存在感明显提升。

这背后也有市场结构的变化。2026年以来，A股轮动加快，龙虎榜中机构席位调仓频率提高。外资席位成交放大，既反映外资资金对A股机会的参与，也折射出境内外机构交易连接更紧密。

看点四：互联网席位仍强，但拉萨系退居前十之外

东方财富拉萨系仍然是上榜次数最高的一类席位，但在成交额排名上已经从过去的头部优势回到前十之后。东方财富证券共有8个席位入围百强，合计成交2033.68亿元，上榜次数高达6907次，在主要券商中仍居第一。

具体来看，东方财富拉萨金融城南环路、拉萨东环路第二、拉萨团结路第一分别排名第11、第12、第13位，成交额分别为430.99亿元、413.16亿元和399.82亿元；拉萨东环路第一、拉萨团结路第二、山南香曲东路、昌都两江大道等席位也进入百强。高频特征仍在，但头部成交额已被总部席位、外资席位和机构席位超越。

看点五：老牌明星席位换位，西安系仍有存在感

开源西安系继续保留了传统活跃席位的辨识度。开源证券西安太华路以1093.96亿元成交额排名第五，开源证券西安西大街以222.85亿元排名第19位，西安高新成章路、徐州分公司也进入百强。开源证券4个席位合计成交1486.87亿元，排在券商口径第五位。

不过，传统强势席位的内部座次也在变化。2025年被市场高度关注的开源西安西大街，今年上半年仍然活跃，但排名已低于西安太华路。华鑫上海分公司、华宝上海东大名路等此前经常被写入龙虎榜叙事的席位，在这份半年百强榜中的存在感明显下降，华鑫仍有上海陆家嘴、上海宛平南路、绍兴胜利东路等席位入围，但成交额排序已不在头部。

这意味着龙虎榜的“明星席位”也在轮动。行情结构变了，交易资金的承接方式也会变化。过去依靠游资辨识度打出标签的营业部，正在面对总部席位、外资席位、互联网分公司以及区域强势网点的共同竞争。

看点六：上海仍是龙虎榜核心城市

从地域分布看，上海仍是最核心的龙虎榜城市。百强席位中，上海相关席位共有23个，合计成交8180.57亿元，上榜9856次，成交额占百强总额近四成。高盛、瑞银、摩根大通、中信上海分公司、中金上海分公司、国泰海通上海分公司等核心席位均集中在上海，机构化和国际化特征都十分明显。

除上海外，浙江、广东、西藏、陕西、湖北、北京等地也各有特色。浙江的看点在国信浙江互联网分公司、杭州富春路、杭州曙光路等席位；广东更多体现深圳分公司和前海席位的活跃；西藏主要由东方财富拉萨系贡献；陕西则因开源西安太华路、西安西大街等席位保持辨识度。

芯东西7月1日报道，昨日，半导体前道设备供应商江苏鲁汶仪器股份有限公司（简称“鲁汶仪器”）科创板IPO申请获上交所受理。

鲁汶仪器于2015年9月11日成立，注册地址位于江苏省泰州市，是国家级重点专精特新“小巨人”企业。

本次IPO发行前，国投集新（国家集成电路产业投资基金三期股份有限公司出资99.9%）与中科院微电子所分别持有鲁汶仪器7.29%的股份和2.98%的股份，长存产业基金（长存资本联合出资设立的私募股权投资基金）则持有该公司2.58%的股份。

鲁汶仪器从事于半导体前道设备的研发、生产和销售，主要为集成电路制造产业提供装备和工艺解决方案。该公司通过自研独有技术，形成了以离子束设备和电感耦合（ICP）等离子体刻蚀设备为核心，化学气相沉积设备和气相分解金属沾污收集设备为辅的多品类产品矩阵。

鲁汶仪器的刻蚀设备LMEC-300已被列入2022年江苏省首台（套）重大装备名单，根据江苏省机械行业协会出具的新产品鉴定证书，该公司整体技术处于国内领先、国际先进水平。

同时，该公司是继国产半导体设备龙头北方华创和中微公司后，国内少有的自研12英寸刻蚀设备并实现主流客户验证和复购的国内企业。中科院、深圳重大产业集团、光学零件及光电产品制造龙头舜宇光学、XR光学龙头歌尔光学及碳化硅芯片制造和研发企业芯粤能都是鲁汶仪器的客户。

根据弗若斯特沙利文数据，2025年鲁汶仪器在中国离子束设备市场占有率为28.4%，排名第一，其他主要企业均为境外厂商。

另外，鲁汶仪器曾在2023年启动上市辅导，但未形成申报；后于2026年重新启动辅导并正式向上交所科创板递交材料，本次是其首次进入交易所审核流程。

鲁汶仪器本次IPO的拟募资金额为25亿元。其中，13.65亿元将用于投资鲁汶仪器研发总部和制造基地项目，11.35亿元将投入集成电路装备研发项目。

01.

三年营收超11亿，

离子束设备毛利率更高

2023年、2024年和2025年，鲁汶仪器的营收分别为2.07亿元、2.68亿元和6.99亿元，两年间增长约237.8%，三年营收总计超11亿元；净利润分别为-1.15亿元、-2.1亿元和-2.12亿元；研发费用分别为1.2亿元、1.83亿元和2.38亿元。

▲鲁汶仪器营收、净利润及研发费用变化（芯东西制图）

报告期内，鲁汶仪器主营业务收入由离子束设备、ICP刻蚀设备和其他设备构成，其他设备主要为CVD设备和VPD设备。

其中，离子束设备分别贡献了0.51亿元、0.42亿元和2.08亿元的营收，分别占总营收的25.97%、16.59%和30.9%；ICP刻蚀设备则分别贡献了0.65亿元、1.13亿元和3.9亿元的营收，均超过离子束设备贡献的收入，分别占总营收的33.28%、44.8%及57.94%。

同期，其他设备分别贡献了0.8亿元、0.98亿元及0.75亿元的营收，占总营收的比重分别为40.75%、38.61%和11.17%。

报告期内，鲁汶仪器离子束设备和ICP刻蚀设备的合计收入占比整体呈上升趋势，两类产品收入占比合计已从2023年的59.25%提高至2025年的88.83%，是该公司目前的主力产品。

▲鲁汶仪器主营业务收入变化（芯东西制图）

报告期内，鲁汶仪器主营业务的毛利率分别为33.05%、18.27%和24.13%。其中，离子束设备的毛利率分别为51.98%、40.74%及54.57%，均高于ICP刻蚀设备与其他设备。

2024年，鲁汶仪器主要向光学、MEMS等特色工艺产业客户和科研院所销售8英寸离子束设备。当年收入规模和腔室销量均较少，部分机台毛利率水平相对较低，导致当年离子束设备的毛利率同比2023年有所下降。

同年，ICP刻蚀设备的毛利率为负，是因为该公司配置和成本更高的12英寸新产品实现验收确收，当年销售给客户E的设备为首台验证机台，鲁汶仪器给予了该客户相应价格优惠。

鲁汶仪器主营业务毛利率变化情况如下所示：

报告期内，鲁汶仪器主营业务毛利率水平较同行业可比公司平均水平较低，主要因为该公司经营规模较同行业可比公司小，切入主流客户时间相对较晚，新进入供应商验证周期长、售价相对折让，叠加该公司ICP刻蚀设备销售占比较大，但缺乏先发优势，毛利率水平较低。

02.

研发人员占比为44.38%，

部分设备已达国际主流厂商同类设备水平

鲁汶仪器的产品矩阵以离子束设备和ICP刻蚀设备为核心，CVD设备和VPD设备为辅，产品包括12英寸离子束塑形设备、12英寸ICP刻蚀设备以及8英寸CVD设备等。

其中，该公司开发的离子束设备以及基于该设备开发的晶圆图案塑形工艺、晶圆表面超平坦化工艺以及AR用倾斜光栅工艺方面均已达到国际厂商同类设备水平，部分参数优于国际厂商。

同时，该公司12英寸ICP刻蚀设备已达到国际主流厂商同类设备水平。以鲁汶仪器12英寸金属ICP刻蚀设备为例，其与国际同类设备性能指标对比情况如下：

鲁汶仪器拥有北京鲁汶、上海鲁汶2家境内全资子公司，以及比利时子公司1家境外全资子公司和鲁汶武汉分公司1家分公司。截至2025年12月31日，鲁汶仪器拥有研发人员233人，占当年员工总人数的44.38%。

截至报告期末，鲁汶仪器共拥有境内外专利407项，其中发明专利合计273项。同时，该公司还获得“IC创新奖”之技术创新奖等荣誉，并承担多项国家发改委、部委A、科技部高端装备项目。

03.

前五大客户收入占比逐年抬升，

与部分客户存在股权投资关联

报告期内，鲁汶仪器主营业务收入主要来自存储、逻辑、特色工艺晶圆厂及光学显示的产业客户，少量主营业务收入来自于高校、科研机构及其指定的贸易商，系买断式贸易商销售。

报告期各期，鲁汶仪器对前五大客户的销售收入占营业收入的比例分别为53.03%、44.89%和72.86%。同期，该公司与前五大客户均具有较为稳定的合作关系，不存在向单个客户的销售占比超过50%的情形。

同期，中科院、客户B和舜宇光学存在其关联方投资鲁汶仪器的情形，除此之外，鲁汶仪器与报告期内前五大客户不存在其他关联关系。

鲁汶仪器的前五大客户如下：

报告期各期，鲁汶仪器主要向供应商采购真空系统类、机械类以及电气类等原材料，包括集成阀、门阀、金属加工件、静电吸盘、离子源及附件等。

该公司向前五大供应商采购的占比分别为33.25%、25.62%和29.76%，不存在向单个供应商采购比例超过采购总额50%的情形，与前五大供应商之间也不存在关联关系。

鲁汶仪器的前五大供应商如下：

04.

创始人毕业于北大，

控制鲁汶仪器25.11%的表决权

鲁汶仪器的股权结构如下图所示：

鲁汶仪器创始人、董事长、总经理是许开东。比利时鲁汶及其一致行动人合计控制鲁汶仪器25.11%的股份，许开东则通过比利时鲁汶合计控制鲁汶仪器25.11%股份对应的股东会表决权，他是鲁汶仪器的实际控制人。

▲图为许开东（图源：SEMICON China）

许开东今年约49岁，是比利时国籍，先后毕业于北京大学、比利时鲁汶大学，分别获化学学士学位及博士学位。

2004年11月，许开东在奥地利泛林集团担任资深研发经理，任职约6年。从奥地利泛林离职后的5年里，他历任欧洲微电子研究所（IMEC）等离子体刻蚀组的研发主管及经理。

许开东在国内外半导体业界和研究机构拥有20多年的研发和管理经验，涉足包括28nm及以下多个技术节点的逻辑电路和存储器制造工艺中的离子束塑形和等离子体刻蚀技术。他还作为发明人累计获得国内外发明专利200余项。

在鲁汶仪器创立早期，许开东研发了结合离子束塑形和等离子体刻蚀技术的特种金属膜层刻蚀设备，为MRAM新兴存储器器件中核心结构磁隧道结制造所遇到的特种金属膜层铣削技术难题，提供了解决方案。

在鲁汶仪器发展过程中，许开东带领团队基于特种金属膜层刻蚀设备的不同工艺腔室陆续开发了具有技术特色的离子束塑形设备和ICP等离子体刻蚀设备，以及VPD设备。其中，特种金属膜层刻蚀设备、离子束塑形设备分别获得第六届及第七届“IC技术创新奖”。

报告期内，鲁汶仪器董事、监事、高级管理人员及核心技术人员薪酬总额分别为589.1万元、760.73万元和905.11万元。

05.

结语：连续3年亏损，

前道设备国产化仍在验证周期中

现阶段，鲁汶仪器受经营规模、客户导入周期、新品验证让利等因素影响，连续3年尚未实现盈利，整体毛利率相较行业头部企业仍存在差距。

本次25亿的募资若顺利落地，该公司有望进一步放大产能、完善技术迭代能力。后续鲁汶仪器能否依托资本市场持续缩小与国际厂商差距、改善盈利水平，或与其下游晶圆厂设备采购节奏、国产设备导入进度及行业周期变化密切相关。

对于国内半导体前道设备赛道而言，鲁汶仪器的上市进程，也为细分特种刻蚀、离子束工艺设备国产化提供了又一观察样本。

距离iPhone 18 Pro发布还有2个月左右的时间，这台新品又出现了性质极其严重的泄密事件。

路透社确认，苹果的印度供应商塔塔电子公司超过630GB的数据被黑客窃取，相关文件中包含了苹果未发布产品的敏感组件照片等私密信息。

还未发布的iPhone 18 Pro，就这样以元器件的形式和我们见面了。

iPhone 18 Pro，要「凉」

根据初步分析，被盗文件包含由Siemens NX绘制的完整主板多层布局原理图，以及苹果新一代A20 Pro芯片（代号Borneo）和C2调制解调器（代号Ganymede）的详细数据表。

核心文件主要关于代号为V63和V64的iPhone 18 Pro与iPhone 18 Pro Max机型，这两个开发代号也与前期的媒体爆料吻合。

虽然文件中也提取到代号为V68的折叠iPhone项目相关信息，但目前还未发现进一步的产品设计细节。

除了工程图和实际的主板照片，一些流出的跌落测试视频，也出现了疑似为iPhone 18 Pro的机型：

总体上，iPhone 18 Pro延续了iPhone 17 Pro的一体成型金属机身和拼接背板，目前尚不清楚这台测试机是全新的灰色配色，还是尚未上色的测试机原型。

著名爆料人@MajinBu还分享了一张疑似为iPhone 18 Pro的组装图，传闻中新机的主打色「樱桃红」亮相。

内部设计方面，iPhone 18 Pro也有几项显著变化，主要围绕芯片降温提速进行改动。

iPhone 18 Pro将搭载A20 Pro芯片，采用「多芯片模块封装技术」（WMCM），和目前行业内常用的「集成扇出型」（InFO）封装技术和层叠封装都有显著差异。

在A19和更早的芯片中，苹果将运行内存封装在应用处理器上，好处就是能最大限度减少两个组件之间的延迟，降低芯片功耗，却带来了元件堆叠热量过度集中的问题，芯片更容易过热降频。

WMCM则将运行内存放置在其他芯片组件的侧面，保留了InFO技术高速的优势，形式上则没那么紧凑，热量可以快速分散开来。

根据爆料的主板图和芯片图，A20 Pro的芯片面积和A19 Pro相比没有明显变大，说明苹果并没有靠「堆面积」的方式来堆性能，更多是靠制程工艺提升、架构优化等方式实现升级。

其他组件图也显示，iPhone 18 Pro的VC均热板散热面积要比上一代显著增大，直接延伸到了手机顶部的位置。

iPhone 18 Pro也不再是「主板夹芯片」的设计，CPU和运行内存芯片都放在了主板的最外层，博主@麦子俊i分析，CPU换用金属外壳封装，并直接和VC均热板贴合，能进一步增强散热能力。

不过，CPU放在外层主板，也意味着同样容易发热的闪存要放在主板中间，这会导致第三方扩容的难度提升。

除了优化结构提升机身内部的散热能力，iPhone 18 Pro的另一个重点，在于AI性能。

内存方面，苹果换用了96-bit总线的LPDDR6内存，带宽相比传统64-bit提升50%，更有利于神经引擎和GPU的读取速度，可以预想iPhone 18 Pro在运行部分Apple智能本地功能时，响应速度会进一步提升。

其余的规格数据也显示，A20 Pro芯片的升级重心包含图像信号处理器（ISP）性能与屏幕安全技术，C2自研基带确认将实装于iPhone 18 Pro机型中。

至于其他变化，一个组件图显示，iPhone 18 Pro的前置模组体积明显更小，红外泛光器安装在侧面，几乎可以确认这一代的灵动岛「挖孔」体积会有所缩小。

大家同样关心的iPhone 18 Pro影像镜组，目前也暂时未见相关实物或工程图泄露。爆料声称，这次主摄将采用大光圈和可变光圈设计。

一起泄露的，还有一张iPhone Air 2的早期设计图纸，明显能看到新增了一个摄像头，据悉为超广角镜头。

除了iPhone，这次曝光还披露了将于今年发布的全新iPad mini主板，同样将搭载最新的A20 Pro处理器，进一步坐实「手游平板」的地位。

泄密性质极其恶劣

这两年的苹果新品发布，总是免不了「泄密」的环节，几乎成为了一种另类的产品预热方式：去年iPhone 17 Pro发布之前，原型机在户外测试时被抓拍，更严重的还有新款iPad Pro还未正式发布就已经被博主抢先「开箱」。

相比较之下，这次泄密的情况或许不如iPad Pro现货偷跑那么严重，但内容相当敏感，涉及到大量的开发信息和图纸，甚至商业机密。

苹果对这次泄密十分重视，目前正在通过《数字千年版权法》（DMCA），投诉下架各大社交平台和泄密相关的信息，大量相关图片和视频已经被隐藏下架。

长期以来，苹果公司都无视大小各类渠道的爆料和小道消息，极少主动出击封禁消息流通，因此反而证明了这次塔塔集团泄漏信息的真实性。

事实上，本次泄密也是由黑客勒索团队「World Leaks」主导，也涉及到特斯拉、高通、台积电等其他公司，目前630GB的泄露数据并未全数曝光，只有部分内容散落在暗网。

并且，像是保密程度更高的折叠iPhone、AI眼镜和AI AirPods等苹果内部正在酝酿的新品，暂时没有细节被揭露。

路透社分析，这次泄密带来的影响，不只是新品被提前曝光那么简单，它还涉及到苹果精心打造的全球iPhone组装业务。

透过这些资料，竞争对手、造假者以及供应商了解到苹果更多未公开的供应商数据。

根据知情人士透露，苹果公司内部已经注意到了这些泄露，并担忧相关文件的细节会在互联网流传。

路透社报道，苹果正在彻查这次事件，并和塔塔集团协同制定长期的应对措施。塔塔已经开始限制内部人员访问敏感系统，以便调查本次事件，并聘请了一家全球咨询公司进行法务审计。

会发生这种等级的泄露事件，原因很难和苹果近几年转移供应链的动作脱开关系。

由于地缘政治和分散成本的需求，苹果开始了供应链的「去单点化」，一个重点就是推进iPhone「印度制造」。

过去两年，塔塔公司快速吞并本土的代工企业和产线，正式成为苹果公司的供应链，双方合作关系快速扩张，不仅负责组装，还生产零部件，甚至进入售后体系。

某种意义上说，苹果想要在印度复刻一条「中国式供应链」，而塔塔就是那个抓手。根据调查公司Counterpoint预测，今年印度将有望生产全球26%的iPhone，四年前这个数字仅为6%。

但这次泄密事件，恰恰暴露了塔塔在生产之外的短板——管理能力。

由于苹果极其重视供应商的保密级别，本次事件很可能会直接损害苹果和塔塔集团还不算稳固的合作关系和信任基础。

在地缘政治与全球化风险的双重压力下，苹果这几年明显加快了供应链转移的步伐，但供应链从来不是简单的产能迁移——苹果在急于分散风险的同时，也在不断埋下新的风险。

这几年的苹果，越来越守不住秘密，甚至还发生产品未发布被提前上手的事件。

这次泄密事件性质恶劣，苹果通过法律手段追责、挽回损失当然重要，但更关键的，或许还是重新梳理并整顿整个供应链体系，杜绝这类事件再次发生。

虽然爱范儿每周都会密切追踪苹果的新品动态，但我们打从心底希望，苹果能多给我们一些惊喜，多保留一点one more thing。

前面3篇已经论述了中企出海的策略、路径和本土化，这篇重点探讨全球跨国企业的跨境并购和海外本土化后的长期主义管理经营范式。我的核心结论：中企出海的难点已经不只是“把货卖出去”，而是能否在海外买到关键能力、管住长期经营、取得当地信任。跨境并购是入口，海外管理是兑现，长期主义是底层纪律。少了任何一项，出海都会变成一场更贵的试错。

目录：

第一章长期主义：不是讲情怀，而是接受跨国经营的真实周期

第二章跨境并购：买资产不难，难的是买到能被放大的能力

第三章海外经营管理：总部要抓方向，本地要有手感

第四章给出海企业家的分类战术实操建议

第五章最后的双向验证：不要只看标的，也要反看自己

开篇：我为什么把长期主义的海外管理经营和跨境并购放在一起看

站在2026年全球化地缘政治重塑与全球产业链加速重构的历史交汇点上，中国企业正在经历从“货物出口（Go-to-Market）”到“本地化深耕（Go-to-Local）”的系统性跃迁。虽然2025年中国外贸进出口总额已突破45万亿元大关，稳居全球货物贸易第一大国，其中对共建“一带一路”国家进出口额占比攀升至51.9%（数据来源：中国海关与商务部）。但在出海这个赛道深耕的日子，让我深刻体会到：当下的全球贸易环境已告别“免费搭车”的黄金时代。伴随着美国堵截低值包裹免税通道、欧盟电池法规等ESG贸易壁垒建立、以及多国加征惩罚性关税，传统依靠第三方中转的“跳板游戏”也已经彻底失效。

过去几年，我观察到中企出海有一个明显变化：企业不再满足于出口、代工、跨境电商和经销商铺货赚取那一点点微薄的利润，越来越多公司开始考虑海外绿地投资建厂、控股收购、本地团队和全球品牌。但越往深处走，越会发现一个事实：海外经营不是国内增长逻辑的复制。它要同时面对监管、汇率、工会、税务、文化、供应链安全和政治可接受性。

如果企业只是把海外当成销售半径的延长，走出去并不难；如果企业想在海外留下资产、雇佣本地员工、建立品牌信任、接受当地监管，难度会完全不一样。后一种出海，才是真正的跨国经营。

所以这篇报告我会从这段时间思考的三个问题入手：第一、大型企业为什么都要通过跨国并购完成本土化而不是完全自建；第二、跨国企业究竟怎么管理自己在海外的公司；第三、为什么有些企业能在海外熬出复利，而有些企业买完资产反而被资产拖住。

一、长期主义：不是讲情怀，而是接受跨国经营的真实周期

在我与众多出海企业家的深度交流中，我发现许多企业在面临海外市场的复杂性时，极易陷入短期业绩焦虑。然而，跨国巨头的商业大厦皆非一朝一夕之功，无论是品牌认知的建立还是海外市场的盈利，都需要行稳致远的长期主义定力。我不太愿意把长期主义写成一句漂亮口号。对企业家来说，它首先是一组难受但必须接受的经营约束：海外创牌不会马上赚钱，合规投入短期看不到收入，本地团队培养也不会立刻提高利润率。可如果这些事不做，海外业务迟早会卡在同一个地方：卖得出去，扎不下来。

1、长期价值的财务精算与短视代价

在我与投行和财务朋友沟通中，他们给我了一个估值体系公式参考。企业的长期价值（Enterprise Value）取决于其未来永续现金流的折现。其经典的股利折现或自由现金流（FCF）估值模型可以数学化地表达为：

在这个公式中，短视的企业往往为了追求前几期财务报表的精美，通过削减研发研发支出、压缩品牌建设费用或进行破坏性裁员来人为推高短期现金流（FCFt）；而长期主义者则更关注中长期的资本回报率、降低系统性风险折现率（r）以及永续增长率（g）的提升。

根据毕马威（KPMG）对欧美中大型上市公司的定量分析，在2003至2017年的长期跨度中，聚焦长期的企业其收入和利润平均增速分别达到了6.1%和8.5%，而具有短视倾向的企业则仅为4.2%和4.6%。

在我的观察中星巴克、欧莱雅、宝洁、可口可乐、沃尔玛等跨国公司在中国市场实现盈亏平衡，通常需要7-11年。KPMG对欧美中大型上市公司2003-2017年的研究也显示，长期导向企业的收入和利润平均增速分别为6.1%和8.5%，高于短视企业的4.2%和4.6%。这不是鸡汤，而是资本回报的时间结构。

亚马逊是正面例子。它从1997年上市时就反复强调长期价值，把配送、仓储、云计算和会员体系当成十几年尺度的基础设施来投。波音则是反面提醒：为了降低短期成本而削减经验工人、用修补式创新替代真正的新机型开发，最后付出的不是一季利润，而是交付能力、质量信任和品牌声誉。

2、品质取胜：出海不是把低价内卷搬到海外

中国企业过去在成本、速度和供应链协同上很强，这些优势仍然重要。但在发达市场，低价不是万能钥匙。原始材料提到，OECD成熟市场行业集中度较高，2019年CR4平均水平约32%；2000-2019年产品平均加价率增长超过7%。这说明优质企业有定价权，消费者也愿意为品牌、质量、安全和服务付费。

我最担心的是，一些企业把国内存量竞争的打法直接搬到海外：低价进入、压供应商、压员工、压售后，再用规模解释一切。短期也许能有订单，长期很容易把自己锁进低端位置。三星、丰田、海尔的共同点不是一开始就全球领先，而是很早就意识到：如果不先完成质量革命，国际化越快，低质标签传播得越快。

3、百年企业：日本给中国企业的一面镜子

长期主义的第二大内涵，在于打造具有穿越宏观周期能力的长寿企业。

据日经BP咨询公司统计，全球百年企业分布呈现出极高的国家聚集特征。日本拥有3.3万家百年以上存续企业，位居全球之首，而美国与瑞典分别拥有1.9万家和1.4万家。日本百年企业数量庞大的深层逻辑，在于其内部环境的长期稳定，以及其家族企业独特的“量力经营”原则（“只做主业，不求浮利”，常年据守细分行业，42%的企业销售额低于1亿日元）和独特的非血缘传承机制（通过入赘、养子等形式吸纳外部专业人才，占比达10%）。

相比之下，欧美长寿企业数量落后于日本的一个关键原因在于其资本市场的并购活跃度极高，许多百年品牌在频繁的资本运作、重组与效率优化中逐渐消失。中国目前的民营企业平均寿命仅有3.7年（中小企业仅2.5年），这促使我们必须反思自身在跨代传承、主业聚焦以及风险控制上的不足。

这对中国企业有现实意义。中国民营企业平均寿命仍偏短，很多企业还没建立真正的董事会治理、传承机制和长期资本纪律，就急着出海并购。我的看法是：没有国内治理能力的企业，到了海外不会自动变成熟；相反，海外会把它的短板放大。

二、跨境并购：买资产不难，难的是买到能被放大的能力

跨境并购对中国企业的意义，不是“买一个国外公司显得国际化”。它真正的价值，是让企业用更短时间拿到自己很难自建的东西：品牌、渠道、技术、客户认证、专利、工程人才、监管准入和本地组织。问题也在这里：如果企业没有能力放大这些资产，买回来只是把别人的问题并进自己的报表。

在所有的跨境并购案例中我更认可程序化并购，而不是一把梭式的英雄叙事。麦肯锡对全球市值前2000家企业的研究显示，长期领先者更常采用交易频次较高、单笔规模可控的系统性并购。它不是为了热闹，而是把并购变成企业能力的一部分：长期跟踪标的、持续更新估值、形成整合手册、反复复盘失败。

资料来源：LVMH、Samsung、Amer Sports、Haier、Philips、A.S.Watson、Wanhua等公开资料整理案例。

1.控股权：不是面子，而是整合深度

控股不等于粗暴接管，非控股也不等于无效。关键在于：这笔交易要不要打通研发、采购、客户、数据、品牌和人事？如果需要深度协同，控制权就不是形式，而是经营条件。

完全收购和多数股权持有效果通常优于合资；中国企业跨境并购中，控股交易成功率约44%，非控股交易约31%。我的建议是分行业看：涉及核心技术、客户认证、供应链重构的交易，尽量争取控制权；涉及新消费趋势和不确定赛道，可以先少数股权进入，设置买入期权和治理权，避免一开始就把全部风险买下来。

2.几个案例给我的并购启发

海尔的价值在于，它没有把GEA当成一个等待改造的美国旧工厂，而是把“人单合一”翻译成美国员工能理解的用户价值和自主经营机制。并购后不大量派中方干部替换本地团队，反而让原有组织在新的激励机制下自我修复。这一点，比交易金额更值得中国企业学习。

万华收购BorsodChem的意义也不只是买欧洲产能。更重要的是，万华把自己的MDI工艺、工程能力、环保改造和供应链管理嵌入欧洲资产，让一个困境资产变成欧洲基地。对重化工、高端材料、汽车零部件这类行业来说，中国企业最能输出的往往不是营销，而是工艺、效率、质量和工程组织能力。

欧莱雅则给消费企业另一个启发：并购策略会随企业阶段改变。早期买兰蔻补高端品类，中期买美宝莲、小护士扩大市场和渠道，后来买CeraVe进入皮肤科学美容，再到中国市场用少数股权观察闻献、观夏、LAN兰等新趋势。它不是一种并购打法打到底，而是根据趋势确定控制深度。

反面案例同样重要。TCL当年收购汤姆逊电视和阿尔卡特手机，问题并不只在胆子大，而在于低估了技术代际切换、欧洲工会成本和跨文化整合难度。沃尔玛德国失败也一样：美国行得通的管理方式，到了德国工会文化和消费习惯面前，未必有任何优越性。

三、海外经营管理：总部要抓方向，本地要有手感

企业出海设立公司只是起点，真正的挑战在后面的两三年：谁来管？总部管到什么程度？本地团队有没有权力？合规和财务谁负责？工会、政府、社区、客户关系由谁维护？这些问题不解决，协同效应只会停留在估值模型里。

如果总部只管大方向，本地完全自由，会出问题；总部事事审批，本地团队也会失去市场手感。所以我总结将海外管理拆成五个模块相对更加合理：组织、合规、人才、文化、供应链，每个模块都要有总部红线，也要有本地授权。

1.合规：它不是成本，是出海的准入证

贸促会《2023年度中国企业对外投资现状及意向调查报告》显示，高达48%的受访企业将“监管合规风险”列为海外经营的首要非商业性挑战，监管合规风险是企业在东道国投资面临的首要非商业性挑战之一。近八成受访企业遇到过合规问题，集中在税务审查、环境保护、劳工权利保护、市场准入限制和外汇管制。这个数据很现实：很多企业不是输在产品，而是输在不理解当地规则。

西门子商业贿赂事件后的重建也值得写进这一章。它没有把合规当成公关补丁，而是重建了首席合规官、全球合规组织、举报平台、调查机制和整改闭环。对中国企业来说，合规团队不能只做合同审查，它必须进入投资委员会、并购尽调、供应链准入、财税架构、数据系统和人力制度。

2.人才：本地化不是雇几个当地员工

关键的数据：2007年中国境外企业约1万家，2024年已突破5万家；境外企业员工从66万人增至502万人，其中外方员工超过330万人，占比约66%。这说明中国企业已经不能靠少数外派干部管全球。在我看来，许多出海的中企在海外极易陷入“招人难、留人难”的困境，其根源在于缺乏跨文化人才治理体系，盲目将国内的“996”、“奋斗者文化”或“老大哥式人情治理”生搬硬套到具有深厚工会背景的发达市场，从而激起极大的群体反弹。

联想收购IBM PC业务后的做法值得借鉴：大量使用本地管理者，并把培养本地接班人作为外派干部的重要KPI。福耀在德国SAM和美国工厂的经验也说明，制造企业要想融入当地，不能只讲效率，还要理解工会、环保、职业安全和当地员工对尊严的理解。海外管理的底层逻辑不是“管住人”，而是让当地人愿意把能力交给这家公司。

四、给出海企业家的分类战术实操建议：不同体量，不同打法

在看了大量的研究资料结合自己在出海赛道深耕的这些年，我深刻的感受到了“千篇一律的药方”，但给到出海企业之后均无法“根治”他客观存在的痛处。因为这些“药方”是把所有中国企业写成同一种企业。

实际上，中国出海的企业类型丰富，阶段不同，规模迥异，有中小企业、制造型隐形冠军、消费品牌、大型集团和平台型龙头，面对的风险完全不同。中小企业最怕现金流断裂，大型集团最怕政治和合规风险；消费品牌最怕失去品牌调性，制造企业最怕低估本地运营成本。所以下面我总结的表格根据以上分类分别总结如下：

我的建议很简单：中小企业先求活下来，大型企业再谈控节点。制造企业要把海外本地化生产、认证和售后做扎实；消费企业要克制，别把每个海外品牌都改造成中国总部喜欢的样子；平台企业要提前准备反垄断、数据跨境和国家安全审查。不同企业走不同路，这才是实操。

五、最后的双向验证：不要只看标的，也要反看自己

跨国企业的扩张，往往是从资本、技术、管理、品牌和产业链能力更成熟的母国系统，进入增长潜力更高但制度、渠道或工业基础仍在形成的市场。可是今天的中国企业很特殊：我们在制造、供应链、工程师红利和数字化效率上已经有很多高维能力，但在全球品牌信任、跨文化雇主形象、公共关系、合规叙事和长期资本治理上，仍有短板。

所以我不建议企业家只问“这个国家有没有潜力”“这个标的便不便宜”。还要问另一半问题：我的组织能不能管住它？我的文化能不能被当地员工理解？我的合规体系能不能承受审查？我的资本有没有耐心？我的总部有没有能力在该管的地方管住、在该放的地方放手？

1.空间维度的验证：高低维国家的全球要素双向流动

在经典的跨国要素流动模型中，由于资本、技术与劳动力资源禀赋的差异，企业的流动往往在不同的维度之间交织：

• 一方面，中国作为“低维但具备极高产业能量”的全球最大工业制造体，正在向高维发达国家输出高效率的精细制造、工业4.0柔性供应链以及极致性价比的管理系统。万华化学对匈牙利BorsodChem的技术反哺与绿色产线改造、福耀玻璃对德国SAM铝亮饰条生产线的智能重组、以及海尔对GEA北美家电工厂的效率再造，本质上都是中国高能制造产能溢出并在发达经济体完成本土化筑巢的微观投射。

  
  

• 另一方面，中国跨国企业也在通过控股并购高维市场的顶尖技术、高端品牌、专利配方与高溢价资产，吸收其时尚奢侈溢价与科技主权，完成自身在全球价值链上的终极攀爬。安踏体育对芬兰亚玛芬体育的资本腾挪、韦尔股份对豪威科技（OmniVision）的重组上市、以及欧莱雅对科技美妆品牌适乐肤的专利收买，都验证了这一跨国要素双向流动的客观规律。

  
  

2.哲学维度的验证：中国传统文化精髓的跨国管理映射

我在研究全球跨国企业先行者们在全球化治理的哲学中，惊喜地发现，西方跨国企业在实践中不断摸索出来的“长期主义”成功经验，无一例外都能够在我们中华文化的母体中，找到最深沉、最透彻的哲学对应：

本分（Benfen）——长期主义的道德内驱力与价值归元

在出海极易面临短期业绩焦虑、海外融资收缩、合规壁垒打压等逆风时，OPPO、vivo等中企出海先锋极力推崇的中国儒家“本分”文化，成为了长期主义最强大的道德防波堤。

本分，本质上是“不被外部诱惑与短期压力打乱节奏，坚持做正确的事情、并把事情做正确”的归元思维。本分要求企业求诸己、不求诸人，当海外遭遇逆风时首要反思自身的管理与合规不足并主动承担社会责任；本分更倡导“利他共赢、绝不占合作伙伴便宜”的克己理念。

这种本分观，能够帮助出海企业家在面对跨国并购中长达7-11年的盈亏平衡周期时，依然能顶住外界喧嚣，坚定投入常态化、高质量的长期研发，静待永续现金流的自发涌现。

中庸（Zhong Yong）——集权与分权对立张力下的动态平衡艺术

《中庸》倡导“致中和，天地位焉，万物育焉”。在跨国管理中，中庸绝非毫无原则的妥协与平庸，而是面对“全球标准化集权”与“东道国本土化分权”这一跨国治理中的经典对立张力时，能够审时度势，寻求动态、最适度的系统调和方案。

如同万事万物皆包含“阴阳”对立统一的辩证机制一样，优秀的跨国企业必然包含着“标准化”与“本地化”的辩证交互。

正如亿滋国际与麦当劳所展示的精准授权智慧——总部在核心技术、财务审计、品牌调性等“阳性维度”上保持高度集中与标准化集权；而在渠道建设、本土消费心理适配等“阴性维度”上，则赋予海外区域团队以高度的灵活度与创造力，从而在“不变”与“多变”之间实现了完美的系统共生。

无为（Wu Wei）——沙拉式文化融合与生态演进的最高境界

老子在《道德经》中提出“无为而治”，其底层逻辑并非消极退缩，而是“不妄为”、“不以管理者强横的主观意志去粗暴干涉客观体系的自发演进”。

在跨境并购中，传统的西方巨头往往习惯于采取粗暴的资产清算、强势的人事清洗与文化霸权强灌，这常常会导致严重的员工反弹，成为跨境并购“七七定律”失败的重要诱因。而海尔张瑞敏所创立的“沙拉式多元文化”则是道家“无为而无不为”思想在现代跨国管理中的精妙运用。

海尔在控股三洋和GEA后，充分尊重和顺应其本土组织的自发机制，不强制外派大量中方总部的眼线进行微观干预。总部的“不妄为”，为海外企业保留了其原本的组织元气。与此同时，海尔仅将“人单合一”这一顺应普遍客观人性、实现员工个人成长与用户价值捆绑的“人单合一”作为连接多元文化的“沙拉酱”柔性注入，引导海外员工在利益共享中自发演进出高效的生产力。这种顺应人性的“不妄干预”，最终换来的是被并购标的自发性的扭亏为盈与高速复苏。

结语

在我看来，中国企业迈向全球化的航程，绝非一次生硬的西方管理理念复制，而是一场由中国企业家主导的、东方智慧与全球商业规则的伟大融合：真正的全球化，不是把中国经验原封不动搬到海外，也不是把海外资产买回来装进报表。它更像一次双向翻译：把中国已经形成的产业能力、工程能力和组织效率，翻译成当地社会能够接受的规则、语言和利益结构；同时也把当地市场的文化、制度和人才能力，翻译进中国企业自己的治理系统。能完成这件事的企业，才有可能从“出海公司”变成“全球公司”。

唯有坚持长期主义，在海外管理中践行合规至上与多元包容，我们中国企业才能在这场大航海时代的深水区中，驶向无垠的深蓝。

数据信息来源：贸促会、毕马威、日经BP咨询、麦肯锡、中国商务部、中金公司研究部、UNCTAD、中国海关总署、WIND、彭博、路透、UNCTAD Global Investment Trends Monitor、World Bank Global Economic Prospects、LVMH、Samsung、Amer Sports、Haier、Philips、A.S.Watson、Wanhua等各上市公司财报、各个国家的贸易部门统计数据及公开资料整理案例。不构成任何投资和商业意见，大家仅供参考。

最近几个月，莫氏鸡煲成了餐饮圈的一个魔幻样本。

爆火，排队，跨城打卡，各路媒体像闻到味儿一样一拥而上。然后一切归于平静。

整个过程，前后满打满算刚刚三个月。

有人感叹，流量这东西就是来得快去得也快； 有人借题发挥，搁那儿聊网红餐厅为什么总是活不久； 还有人替老板拍大腿惋惜，说这么大一波泼天流量，可惜没接住。

但要是只停在这个简单层面，就会漏掉一个极其反直觉、也更值得琢磨的问题：为什么几乎所有人都默认，一家餐厅只要接住了流量，就理应一直火下去？

这个问题听上去像是在抒情，骨子里其实是个认知问题。

过去这些年，互联网把一套简单粗暴的增长逻辑，硬塞进了几乎所有的行业：用户越多越好，规模越大越好，增长越快越好。

这套嗑听多了，很多人心里就落下一个默认设置，流量一来，我这生意就算成了。

可餐饮这门生意，恐怕真不是这么转的。

至少，不全是。

一

你现在去大街上揪住一个餐饮老板，问他最想要什么？

很多人脱口而出的绝对是流量、是曝光、是门口排长队、是上榜。

可你再死拽着追问一句要这些东西，最后到底要换成啥？ 答案多半还是极其质朴的俩字：复购。

这就是苦哈哈的餐饮和很多互联网生意最不一样的地方。

互联网产品天生就奔着规模去，多加十万个用户，多出来的成本几乎是零，无非是服务器多跑两圈。

但餐饮不行。餐饮的收入是客流、转化、产能、复购这几样，一环扣一环硬生生乘出来的。

流量只是进门的第一环。没有转化，流量一文不值；没有产能，流量根本接不住；没有复购，流量留不下一点渣。

互联网的逻辑是代码，实体店的逻辑是物理定律。

你一天只能炒两百份鸡，突然涌进来两千人。你能在后厨凭空变出八个灶台吗？你能让服务员长出四条腿吗？

物理极限摆在那里，是没法靠画大饼打破的。

所以，很多爆红餐厅最后栽跟头，恰恰不是因为没人来，而是人来得太多了。

一旦涌进来的人，超过了店里能接住的量，体验立马开始跳水。

队伍越排越长，出品忽好忽坏，服务顾此失彼，评价跟着回落。

这个时候，排了仨小时队的顾客吃了一嘴夹生肉，他能惯着你？直接差评伺候。 然后流量也会扭头就走。

拿莫氏鸡煲来说，一家正常饭店是花好几年的时间，慢慢养熟一条街的客流。

而它是被短视频打了一针猛药，把原本该慢慢消化的人流，以及随之而来的“极限压力测试”，极其变态地压缩到了九十天里集中引爆。

让整个行业才头一回看得这么清楚，流量不是生意。流量顶多是你走进生意之前，推开的那道门。

二

过去十年，餐饮行业最大的变化之一，是揽客的方式变了。 早先靠地段，后来靠平台，现在越来越靠内容。

这本来是个好事。内容让更多藏在巷子里的小店被看见了，也让顾客发现一家新馆子的成本低了不少。

可变化，也带来了一个要命的新误会。

越来越多的人脑子一热，开始把三件事当成了一件事：获得注意力、获得交易、获得复购。

花钱买同城热搜、请几十个探店博主一顿猛吹，配上卡点BGM，连老板自己都差点信了自己是厨神下凡。

但复购这东西，根本不在线上发生。

视频里的滤镜再猛，也骗不了舌头上的味蕾。 它发生在客人吃完、抹抹嘴、心里盘算的那一下：值不值得再来一趟？值不值得推荐给朋友？值不值得变成一个习惯？

这也是为什么，那么多爆红的店火过之后，总透着一股说不出的拧巴。 线上传播的光速，把线下经营的本事，远远甩在了后头。

搁过去，开餐厅最要紧的是选址。到了今天，越来越要紧的是承接。

谁能把这阵子的注意力，死死焐成一门长久地经营，谁才留得下来。

莫氏鸡煲不是头一个这样的案例，也绝不会是最后一个。它只是把这个问题，放得格外大。

三

把时间拉长了看，有个变化挺有意思。

过去讨论一家餐厅，大家问的是这店能不能开够十年。今天越来越多人凑一块问的是这一波能赚多少。

这不是大家的价值观变坏了，是做生意的环境变了。

过去餐饮的增长，靠的是长期积累。攒口碑，攒位置，攒会员，攒回头客。

在那个年代，时间是你的朋友。

可现在时间越来越像一笔催命的成本。内容传得越来越快，热点换得越来越勤，顾客尝鲜的频率越来越高。

不少餐厅老板一琢磨，慢悠悠等着自然增长？怕是没等来增长，先等来了关门。 既然环境这么极端，那就别装了。

于是行业里冒出来一种极其冷酷的新活法。不再图永远火，而是认下“阶段性的成功”也是成功。

如果开局拿到了泼天的流量，那就让机器冒烟、让员工连轴转。用极度超负荷的运转，在最火的这三个月里，把这辈子该赚的钱一把掏空。

看看街上那些联名、限定、快闪、季节菜单、城市特供，全是这个路数。 倒不是餐饮一夜之间变成了娱乐圈，是这行开始学着，跟着注意力的周期走。

从这个角度看，莫氏鸡煲还真不是个例外，它只是把这股趋势放大了给你看。

当然，这不是说长期主义就没用了。恰恰相反，真正能做长期的那种本事，正变得越来越稀缺。

四

过去这些年，餐饮行业特别容易高估一种能力：揽客。

以为谁能排队，谁能刷屏，谁能上热搜，谁就是王者。 但流量从来都不是餐饮最稀缺的东西。

很多时候，流量更像一个无情的放大器，而不是发动机。 你经营得好，它替你放大；你底子有毛病，它也照样把你的毛病替你放大。

当你的后厨拉胯、卫生堪忧的时候。十万加的曝光量，等于你一夜之间得罪了十万个真实的本地人。

所以不少爆红店，真不是死于没人来，而是死于人来得太猛，直接被撑爆了。

这也是为什么，这几年餐饮老板越来越爱盯着几个枯燥的词看：同店模型、单店效率、组织能力、复购结构。

说到底就是大家慢慢回过味来了，增长这东西，是可以花钱买的，可经营的本事，你砸多少钱都很难买得来。

再回到莫氏鸡煲。 它凉了吗？ 看热度，凉了。看经营，未必。

如果老莫一开始的目标，就是开一家店、赚点钱、把债还上、过回正常日子。那它现在恢复了平静，本来就算不上失败。

真正该警惕的，越来越多的人开始死心塌地信一件事：流量就等于生意，注意力就等于经营，爆红就等于成功。

这是两套压根不挨着的逻辑。

餐饮说到底是要让人吃得满意，让人愿意再来一趟。 只是到了今天，越来越多的人，拼了命先学会了怎么被顾客看见，却还没来得及学会，怎么留得下来。

所以，莫氏鸡煲真正留下的灵魂拷问根本不是“一家店为什么只火了九十天”。

而是为什么到了今天这么多人，会觉得一家店能不能一直火下去。

本文来自微信公众号：餐观局，作者：局哥

“我也得一起使劲吗?啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊祝你顺产！！”

一位韩国大叔对着中国古风权谋互动影游《盛世天下》中伍元照的分娩剧情，激情reaction道。

发售12天销量超200万，营收超1.76亿，登顶全球6个地区应用商店付费榜。

点点数据显示，《盛世天下》海外版《Road to Empress》目前已覆盖全球166个国家和地区，支持简体中文、繁体中文、英语、日语、韩语和泰语六种语言。

这个参考武则天，以“伍元照”视角亲历盛世女帝王朝的真人互动影游，给出了超乎所有人想象的成绩。

除了主角，剧中的礼治、礼泰、高阳公主等一众角色，也都在海外都收获了热议和讨论。

6月22日，《盛世天下》甚至在首尔举办了线下见面会，抽选制导致入场一票难求，韩国粉丝许愿加场，涌向机场和活动场外应援的粉丝比比皆是，相关的物料刷屏社媒。

这似乎是国产互动影游第一次在海外有如此大的可见声量。《盛世天下》和真人互动影游，到底是凭什么蜚声国际？

《盛世天下》的韩国“梦男学”

“瘫坐下来再抱一次，这招真是高明啊。”

在X上，针对《盛世天下》韩国见面会的“吐槽”层出不穷。而这位被韩女锐评“高明”的人，就是最早让《盛世天下》出圈的YouTube策略游戏实况博主RoofTopCAT。

按现在的说法，RoofTopCAT可以称得上是礼泰的“梦男”（对虚构的男性角色或动漫角色产生强烈的迷恋与情感投入的现实男性）。具体表现为——

在礼泰讨论计谋时，他说“光顾着看脸了没听到说了什么”。

在礼泰和女主对话时，他注意到的是：礼泰笑了！！！！！！！！！

在礼泰每一次的近景，背景音永远是“哇~~~~~”。

在B站，RoofTopCAT的reaction视频合集播放量已经超过百万，他也因为“初遇礼泰因颜值起立发出尖锐爆鸣”的overaction被戏称为“起立哥”。

其实，在游戏实况里的overaction并不少见，尤其韩国博主素来以情绪外放、表现力极强著称，各类视频切片里，临场尖叫、瞬间起立、情绪爆棚的名场面比比皆是，早已形成屡试不爽的内容风格。

但《盛世天下》得以大肆传播的一个矛盾点是，如此狂热、直白的男性迷恋与共情，偏偏出现在一款大众固有认知里的女性向真人互动影游中。

一个主打“女帝养成”、几乎不存在男性视角介入点的游戏，却让男性玩家在体验时深度投入。和追星圈层里“男粉稀缺”因而自带“稀有流量”buff的传播逻辑相似，这种矛盾感恰恰指向了它最出圈的传播亮点：连男性玩家都彻底沦陷、真心迷恋的男性角色，连直男博主都能深度共情的细腻感情戏。

事实上，相较于其他女性向内容，《盛世天下》男性玩家的出圈比例格外突出。

韩国电竞选手showmaker、主播刘小怂等《盛世天下》实况B站数据

这种模式很容易让人联想到曾经的互动游戏生态。早年间，橙光游戏一直是B站游戏UP主们“出圈打卡功课”。不少头部游戏博主，就是靠着深度体验互动剧情、开启沉浸式实况解说、理解女性心理，进而积累了海量粉丝，而极高的互动量也让这类女性向内容声量愈来愈大。

考虑到近两年的“韩女效应”，《盛世天下》这类以女强为卖点的女性向内容，似乎确实有传播的土壤，但推崇这个观点的女性群体和游戏玩家的重合度究竟有多少，仍然值得考量。

图源：小红书@呼啦贝果

因此在海外市场，或许应该重塑女性向内容的传播逻辑：韩国MZ世代玩家的消费逻辑根本不会被“女性向标签”束缚，而是为饱满立体、不分性别都能共情的角色与情节买单。出海不用刻意迎合单一性别群体，不用把作品框死在“专供女性”的窄赛道，或许正因为“没门槛”，达人营销才能最大程度释放影响力、完成低成本裂变的长线出海。

当出海不再考虑“文化折扣”

有趣的是，《盛世天下》的海外粉丝和剧集爱好者重合度极高。造成这种情况的原因或许在于，在沉浸体验感上，真人互动影游更像是剧集的高阶版。

虽然在制作流程中，创作团队要考虑游戏交互设计和玩法机制，但真人互动影游的呈现形式包含了传统影视的核心要素，更像是超脱于传统追剧“旁观者视角”的沉浸式观剧体验——在剧情大框架设定好的情况下，玩家可以通过在关键的自主选择掌控剧情走向，以“第一人视角”代入，更容易和角色形成共情。

简单来说，真人互动影游，就像是玩家自己演了一遍戏。

中国传媒大学戏剧影视学院副教授李雨谏曾提到过“超电影化”（Hyper-cinematization）的概念。

他所定义的“超电影化”（Hyper-cinematization），指的是“电影性”（Cinematic）从一种外部的叙事与美学“表征方式”，转化为游戏引擎内部可被调用、可被量化、可被配置、可被算法化生产的“装置参数”。

也可以说，“超电影化”标志着一种新的媒介形态——“游戏性影像复合体”的生成。

有趣的是，这个概念或者说趋势，或许暗含着玩家对于“真实感”和“超现实感”体验的需求。这意味游戏玩家与剧集受众的需求一定程度上高度拟合，而在技术支持尚未成熟的阶段，真人实拍似乎是撬动市场格外重要的一环。

除此之外，《盛世天下》能够在海外快速走红的原因，或许还在于它对文化传播的“舍和得”。

《盛世天下》的游戏篇幅里，对于唐朝官职、历史背景、人物形象的科普微乎其微，这意味着游戏并没有将盛唐文化和东方权谋当作游玩门槛，而是用高度抽象出了一个所有人都能共情的生存困境。

当你身处高压、复杂、充满博弈的环境里，就需要甄别人心、权衡利弊、步步谨慎。这份颇为极端的图景，在某个瞬间一定能够触达现代职场与生活共通的抉择焦虑，无论是首尔青年还是纽约打工人，都能瞬间读懂。

古风权谋只是外衣，人性博弈才是贯穿全球的通用情绪钩子。

在情绪的加持下，文化成为了背景，但当玩家们玩进去，理解反而变得更主动、更轻易。

在Youtube有300万粉丝的漫画家礼末年，在体验过《盛世天下·媚娘篇》之后，特意制作了一条视频介绍游戏中涉及的唐朝正史。目前，这条主打闲聊的视频，在Youtube播放量已经突破100万。

这毫无疑问是一个足够有冲击力的话题。

虽然在听了科普后，不少玩家对游戏中的李世民表示不满，但这进一步证实了中国传统文化和历史，真正地飘洋过海，进入了小韩人民的脑子里。

而在本土宣传上，除了游戏实况、线下活动、周边售卖，《盛世天下》还和韩国自助拍照连锁品牌photoism联合推出了游戏主题的人生四格，以当地年轻人和韩国文化爱好者主流的爱好消费为契机，打入韩国市场。

舍弃将文化当作利刃的教条传播，抓住海外市场的本土情绪和消费趋势，或许才是以《盛世天下》为代表的国产内容冲进海外市场的有效操作。

把权力还给玩家

“观众是最后一波主创”。

在创作行业里，这是一句被反复印证的论断。

真人互动影游的“取巧”在于，这种展现形式似乎从底层机制上重构了创作关系。玩家通过每一次自主抉择，主动体验自己选择的支线、结局，进而诞生出独属于个人的情感体验，给了受众打破“只能接受既定叙事和资本喂屎”的权力回收体验，以及参与完成作品的共创体验。

考虑到共创的程度，互动影游的特定情节设置，往往需要找到一种普世价值观念下的虐点和爽点。譬如在《盛世天下》里出圈的辩机和尚和高阳公主的禁忌爱情，实况博主的反应都有相似点。毕竟无论在西方、东方价值观里，公主和和尚谈恋爱都是一件令人意想不到的事情。

而这种交互，造就了《盛世天下》活跃的社群传播和病毒式分享。

在X上，韩国漫画家贡献了无数高质量二创，单篇阅览量就有近十万。一条讨论礼泰线结局问题的贴文，阅览量甚至高达75万。

Instagram上，礼泰饰演者姚弛的粉丝已经增长到26.7万，评论区英文和韩文的含量颇高。

在第一部出圈的辩机和尚，一度被韩国博主称为“车银优和尚”。而由于他之前饰演的剧集在海外已有一定传播度，辩机和高阳的虐恋片段二次发酵成了更大范围的“必哭场面”。

当然，回看《盛世天下》的孵化路径，我们仍然可以说，《盛世天下》的成功或许源于：颜值是第一生产力。

但无论是媚娘篇在韩国社媒爆发万转的CP讨论贴，或是小红书屡屡感慨的“韩国人还是那么爱礼泰”，背后皆源于受困于制作经费有限和题材剑走偏锋，《盛世天下》不得不跳出“流量至上”的伪命题，找到和培养边缘化“冷门”演员。

《盛世天下》在海内外的热度，恰恰印证了国产内容出海不必复制本土“流量明星打包输出”的老路。作品出圈靠的是角色本身，而非艺人私域流量，这种不再透支观众审美的创作热情，才是完全可持续的内容出海路径。

这一年，影视行业被困在“爆款缺失”的漩涡挣扎已久，但从《给阿嫲的情书》到《盛世天下》，我们似乎仍然能看到那些不恪守“行业规则”的创作者的本心。

一年多前，Cursor还是林鸣最常用的编程软件之一。

他是互联网大厂里负责Agent落地的工程师。那时候，他用AI写代码，主要让它补几行或者改个参数。在这个软件里，大模型塞进编辑器，他可以随时调用。

现在，林鸣已经很久没有打开Cursor了，日常用得更多的，是Claude Code、Codex，以及公司自研的AI编程工具。

这不只是工具的变化。如果说用Cursor的时候，AI更像一个副驾，程序员还坐在驾驶位上；那么到了Claude Code和Codex，模型被直接接进了研发流程。给它一个任务，它可以自己拆需求、读代码、调用工具、跑测试，并最终交付。

也就是说，林鸣可以把一整块工作都交出去了。但代价是，token的消耗也上去了。

过去，公司给工程师的额度几乎不限量，后来额度收紧，林鸣干脆自己订阅了好几款工具，身边像他一样的同事很多。

当一个开发者愿意自掏腰包，背后是一个已经跑出来的市场。

Anthropic是最早接住这个市场的AI公司。它虽然没有ChatGPT那样的C端流量，却靠Claude Code讲出了一个更容易算清账本的故事——开发者愿意付费，企业愿意采购。如今，它的用户量虽远远不及OpenAI，但估值已经反超，接近万亿美元。

承压的OpenAI也在调整重心。ChatGPT仍然是最大入口，但Codex的位置越来越重要。据报道，Codex半年周活增长逾7倍，目前已经突破500万。

国内的智谱是另一种样本。

其最新模型GLM5.2的软件工程能力逼近Claude Opus 4.8，Coding Plan的价格却只有Claude的七分之一。这家2025年营收仅7.24亿元、净亏损却高达47.18亿元的公司，市值一度突破万亿港元。市场买单的显然不是眼下的财报，而是“中国版Anthropic”的预期。

比起继续追用户规模，找到愿意持续付费的开发者和企业，正在变得更重要，这是2026年大模型商业化的分水岭。

字节现在也在靠近这条路。

其最新发布的豆包2.1 Pro，补上了Coding和Agent能力。在现场演示和评测中，火山引擎反复拿自己和Claude Opus等模型对标。种种迹象表明，字节不再只是追求更多用户打开豆包，而是开始瞄准开发者、Agent和真实工作流。

对于一家长期信奉“模型即产品”，最擅长用C端流量滚出飞轮的公司来说，这个转身本身就代表了一种信号：免费聊天能带来热度，却很难撑起一门生意。

01.豆包掉头：一半是诱惑，一半是成本

豆包的掉头并非突然发生。

据多家媒体报道，字节高层到访Anthropic后，内部启动AI资源重整，把更多资源从豆包这类大众产品，挪向企业服务和编程模型。为此，大模型数据审核团队从约1500人扩到3000多人，专门为编程模型清洗数据。火山引擎MaaS还被定下收入翻10倍的目标。

这次，它不仅仅是发布了一个更会写代码的新模型，是在组织和资源层面，把AI商业化的重心往B端推。

字节转向B端，动力来自两个方向。

向外看，企业市场已经开始为AI能力付费；向内看，持续高企的算力支出，也迫使每家公司尽快找到一条能够自我造血的路。

先看收入端。

短短两年，AIcoding已从程序员尝鲜的玩具，变成企业软件工程的一部分。Stack Overflow 2025年开发者调查显示，84%的受访者已在开发流程中使用或计划使用AI工具，较前一年的76%持续攀升；其中近半数（47.1%）开发者每天都在使用AI编程。Gartner则预测，到2028年，90%的企业软件工程师将使用AI代码助手，而2024年初这一比例还不到14%。

AI coding的商业价值，体现在两个层面。

一层是开发者的付费意愿。过去，AI编程工具只是几美元一个月的插件。现在，主流产品普遍采用订阅加用量的模式，个人版每月十几到几十美元，高强度Agent版本可以到100美元以上。

一位开发者打趣说，过去担心的是“别让AI取代我”，现在变成了“别把AI从我手里夺走”。

另一层是企业的买单意愿。企业按席位、按token、按合同付费。只要工具能进入研发流程，就有机会变成可预测的现金流。

Anthropic的收入曲线，更是让行业看到了这个市场的潜力。去年5月才发布的Claude Code，到2026年2月，年化收入已经达到了25亿美元。其中，超过一半来自企业客户，年支出100万美元以上的大客户，两个月内从500多家增至1000多家。整个公司的年化收入也随之水涨船高，从2月的140亿美元，一路攀升至5月的470亿美元以上。

再来看成本端。

互联网时代生意逻辑是“先做规模、再谈变现”。用户够多、停留够久，靠着广告、电商、会员，总能赚到钱。

但现在这一套不灵了。AI应用不是信息流，每一次提问、生成，背后都是真实烧掉的算力。甚至，用户越多，成本越高。

豆包正承受着这种压力。据《晚点LatePost》报道，每天2亿多人使用的豆包，日收入不足百万元，且主要来自电商佣金。但今年5月，豆包每天消耗的算力成本达数千万元——文字聊天尚不算贵，而推理、图片识别、语音聊天、视频聊天等多模态功能的算力成本，是纯文本交互的几倍甚至几十倍。

支出压力也体现在企业内部的token使用上。

林鸣表示，他所在的公司一开始给的额度几乎不限量，是因为管理层看到AI能力强，但不清楚到底多强、能给企业带来什么，只能让大家先用起来看效果。可用了一阵，发现收益并没有成倍增长，于是公司开始控制成本。

字节技术副总裁洪定坤在一次公开演讲中，也提到过类似落差。字节专做AI coding的TRAE团队，90%的代码已经由AI写出，但人均需求吞吐率只提升了60%。

洪定坤认为，问题出在写代码之后。字节做过一组实验，在不同模型和框架下，AI生成代码的功能正确率普遍超过80%，但到了UI、可靠性、可维护性这些真正决定能否上线的维度，分数却只有40到60分。

算力烧掉了，可交付的产出却没跟上。这个差距，正是大厂转向B端时必须先解的题。只有把那些40到60分的半成品打磨成可交付的产出，烧掉的每一分算力才算真正转化成了生产力。

02.字节的优势，也可能是包袱

豆包的这次转向，是字节整体AI战略的一部分。

字节的AI业务大致有四条主线：世界模型、视频模型、Coding与Agent、豆包商业化。现在拨动的，正是后两条。

Coding与Agent负责打开企业入口，豆包商业化负责回答另一个问题：庞大的C端流量怎么换成收入。

AI coding这条赛道，目前已经分化成三个层级。面向程序员日常开发的Copilot式插件、重做开发环境的AI IDE，以及试图接管整个任务流程的Coding Agent。

字节的布局恰好覆盖了这三层。前端用TRAE和插件抢占开发者入口，中间层以CLI和企业版切入研发流程，底层由火山方舟和豆包模型提供算力与模型供给。6月23日发布的豆包2.1 Pro，则将重心明确押在了Coding和Agent上，官方称其在多项测试中接近甚至追平GPT-5.5和Claude Opus 4.7。

字节这套打法的底气，来自于其已经验证过的企业服务能力。

火山引擎在B端服务企业多年，握有从云、模型调用、MaaS到交付的完整链条。飞书沉淀了大量企业客户和办公协同场景。Seedance则已经跑通了“把模型能力卖给企业”的模式，年化收入约143亿元，毛利率约70%，单月进账几乎覆盖豆包的算力成本。

字节真正想做的，是比模型更底层的基建。洪定坤在演讲中提到一个词——Harness。它指向的是一套涵盖上下文工程、架构约束、团队知识沉淀、技术债梳理，以及测试与交付流程的系统。他的判断是，只有把这些齿轮重新咬合，AI coding才能从生成代码跨越到完成需求。

铺开这套基建，字节仍然沿用了低价策略。

Coding Plan还支持Claude Code、Cursor、Cline、Codex CLI等主流开发环境，意味着开发者不需要迁移工作流，只要把底层模型换掉，就能把原本花在Claude和OpenAI上的部分用量切到豆包。这相当于用价格换切量，用兼容换迁移成本。

对比Claude Code和Codex，字节选择了一个“低价+产品化+生态打包”的组合，把价格压下来、把接入做顺、把工具做轻，让开发者低成本试用，再争取进入工作流。

这正是字节在C端最熟练的打法，也是它眼下最大的优势。火山、飞书、豆包模型构成的底盘，是智谱、DeepSeek们短期内复制不了的；低价策略和兼容主流开发环境的设计，也几乎是为快速渗透量身打造的。

但B端和C端不同。C端可以靠低价、补贴和快速试错拉动增长，B端相反，程序员可以为便宜来试用，但能不能长期留下，看的是产品能不能稳定接住复杂任务、能不能在出问题时给出及时的响应。字节最擅长的快速试错文化，恰恰是B端最警惕的东西。

谷歌是一个值得参考的对照。

它手握Google Cloud、Android、Chrome、Workspace，几乎拥有全球最强的开发者生态，也早早推出了Gemini Code Assist和Gemini CLI。论入口、论生态、论企业客户，谷歌并不缺牌；论价格，它也不算激进——Gemini Code Assist Standard年付折合每人每月仅19美元。

但至少到目前为止，开发者心智并没有自然流向谷歌。这说明，在AI coding这门生意里，生态和价格都只是入场券，真正难的，是产品体验、模型能力、任务完成率和开发者信任。

字节靠低价和生态切入，目前也只是拿到了留在牌桌上的资格。

03.贴身肉搏才刚刚开始

在林鸣这样的重度用户心里，模型早已排好座次。

第一梯队是Claude和ChatGPT，第二梯队是智谱、Kimi、DeepSeek，其余大多滑入第三梯队。他算过一笔账，自己花在大模型上的钱，九成给了第一梯队，剩下的大多投向DeepSeek。道理很简单，Claude和Codex负责最难的任务，DeepSeek便宜、耐烧，适合日常的简单活儿。

“这就像游戏里的外挂，”他打了个比方，“最难的任务当然用最强的武器，简单的才交给性价比更高的模型。”

这种“谁好用就用谁”的态度，在开发者中相当普遍。

一位科技博主的说法更直接，AI时代，用户没有忠诚度，换一个AI工具很多时候只是换个输入框。各家辛苦争来的开发者，随时可能因为别家更好用、更便宜、更稳定而流走。

更麻烦的是，模型之间拉开差距正变得越来越难。

林鸣能明显感觉到，模型还在进步，但进步速度已经不如之前，各个模型之间的差距也更小了。

这类判断也出现在很多公开的讨论里。a16z创始人Marc Andreessen近期发文称，多位从业者认为GLM-5.2可能是第一个在多数任务上匹敌、甚至超越美国头部实验室公开模型的中国模型。他将此视为一个关键节点，认为大模型的能力格局正从少数美国实验室主导走向多极化。

当能力差距缩小，各家的定价策略就成为关键。如果算不好账，可能会伤到自家账本。

目前Coding的付费结构主要包括两部分，个人开发者买订阅，企业客户走API、席位费或合同；前者负责扩大规模、养成付费习惯；后者才是利润的大头。

就拿Claude的定价策略来说，个人订阅分为20美元、100美元和200美元三档，虽然不同档位有相应的用量上限，但整体上收入仍受限于月费模式。API则按token计费，以常用于Coding的Sonnet模型为例，输入和输出价格分别为每百万tokens3美元和15美元，更高端的Opus模型则分别为5美元和25美元。在高强度、全天候的Agent任务等极端使用场景下，企业的API支出可能达到个人订阅的数十倍。

图源/Claude官网截图

Agent一旦进入真实工作流，算力成本持续攀升，订阅收入却有上限，厂商只能靠限额、峰值扣减来兜底。智谱就吃过苦头。其Coding Plan一度卖得太好，不得不限量发售，高峰期按更高倍率扣减额度。

即便是Anthropic和OpenAI，也得小心维持这道平衡。它们一边要让开发者高频使用、形成黏性，一边用精细的限额管理重度用户。Claude的Pro和Max分档限容，Codex的调用计入专门的额度。订阅看似是固定价格，背后却是一本被严格计量的算力账。

这条赛道，还在不断涌入新玩家。

仅6月下旬，DeepSeek就高调扩招、筹建对标Claude Code的团队，Kimi也把企业业务摆到了更重要的位置。

而越往深处看，赛道越清晰地分成两条路线。

一条是Anthropic和OpenAI代表的专有模型高端路线。它们卖的不是一个便宜模型，而是企业里的AI员工。它们的底牌，是模型能力、产品心智和企业信任。

另一条是更低价、更开放的模型底座路线，DeepSeek、智谱、Kimi、MiniMax扎堆于此。它们想成为别人AI员工背后的模型底座，抢的是API调用、工具集成和私有化部署的份额。

DeepSeek以开源和低价切入，智谱更靠近B端，把模型、Agent、私有化和政企服务打包出售；Kimi和MiniMax则用长上下文、多模态和性价比争夺开发者。

字节恰好卡在两条路线的中间。

它想要的，是闭源高端路线的终点——一套能稳定交付、能写进企业合同、能嵌进工作流的Agent系统。但它选择的入口，却更接近低价路线，压低价格的同时，用兼容性把开发者原本花在Claude和OpenAI上的用量切过来。

这种打法，可能让它两头通吃，也可能让它两头都不够硬。因为，论开发者心智，它一时还难超过Claude Code和Codex；论极致性价比，又得直面DeepSeek、Kimi、智谱的持续挤压。

模型还在变强，差距却在变小。这场竞争最终拼的，是谁能在算力账本上撑得更久。谁能跑出来还没有答案，但接下来一定是一场谁都不敢松手的贴身肉搏。

这两天，Claude大面积封号。

国内的Claude用户，几乎被封完了。

我的两个Max订阅账号，已经阵亡了一个了。。。

剩下一个老号在苟延残喘，感觉过不了两天这个号基本上也会没了。

而且非常骚的是，大家发现，Anthropic在给大家封号的邮件里，甚至还偷偷埋了一个地址追踪。

就属于，小聪明贼多，但是全都在为了防中国用户。

但很快大家就发现，在邮件里面塞追踪器，也不是啥特别骚的操作，因为，还有更骚一万倍的。

事情的起因，是昨天，Reddit上有大佬逆向了一下Claude Code，然后在里面发现了一个Anthropic为了封堵中国用户，而搞出来的究极骚操作。

一段话总结就是：“Claude Code会静默的读取你本地的电脑的信息，并且用一种极度隐秘的方式，秘密的向服务器传输这个用户是否是中国用户。”

这个老哥，甚至用“间谍软件”四个字来形容。

但是我讲道理，如果不是他发现，这个传输和识别是否是中国用户的做法，真的是又狗又隐秘。

我也把我本地的Claude Code用Codex逆向验证了一遍，答案是真的。

先从最多人关心的问题说起，它到底是怎么在你开了魔法的情况下，还能识别出你是中国用户的。

传统的地域封锁靠的是IP地理位置判断，你开个魔法就能绕过。

但Claude Code这段代码走的是两条完全不同的路径，跟你的网络出口IP没有任何关系。

因为，它根本不看你的IP。

第一条路径是操作系统时区。

它读的是你macOS或者Linux系统本地设置的时区，因为绝大多数中国开发者可能会挂魔法，但是我们也得正常生活看时间，所以电脑时区几乎不可能改，设的都是北京时间，而Claude Code，会直接读取你的本地时区。

第二条路径是ANTHROPIC_BASE_URL这个环境变量。

国外正常使用Claude Code的用户，如果使用官方API请求的话，是直接发给api.anthropic.com，不需要设置这个变量。

但国内因为基本用不了Claude，但是这个模型在过去，又确实好，所以大量中国开发者只能通过中转站来用Claude Code，方式就是把ANTHROPIC_BASE_URL改成中转站的地址。

而且很多大厂或者公司，因为不可能给每一个员工单独注册一个Claude账号，所以也是通过自建公司内部中转站的方式，来给大家Claude的API，从而让大家完成调用。

路径也就是变成了用户的消息，先统一去到中转站那边，中转站再发送到Anthropic的服务器上。

Claude Code在本地拿到你设置的这个地址之后，会自动把域名取出来，跟一份内置的列表做比对。

这份列表是Anthropic收集到的所有已知中转站、国内大厂内网代理、竞品AI公司的域名合集。

我在我的电脑上也解码出来了，一共147个域名。

不仅有N个中转站地址，国内各大厂的域名，也都赫然在列。

包括美团、网易、百度、携程、小红书、阿里巴巴、蚂蚁、字节跳动、京东、B站、月之暗面、MiniMax、阶跃星辰等等等等。

还有一个很有意思的是。

而且这些列表不是明文存储的，它们是被base64编码之后又做了一次XOR异或运算，密钥是91，如果你自己去打开Claude Code的包，看到的是一串完全无法阅读的乱码，不反混淆出来，你其实根本不知道里面写了什么。

好，识别机制说清楚了。

接下来才是最骚的，也就是它识别出来之后，到底做了什么。

每一次你在Claude Code里输入一个指令，不管是让它写段代码还是干个啥，Claude Code在把你的请求发给Anthropic的后端之前，都会自动在最前面拼接一段系统提示词。

这段系统提示词为了让模型知道一些最新的事实信息，所以一般会在里面拼一行很普通的信息，就是这个：

Today's date is 2026-06-30.

其实就是告诉模型今天是几号，比如今天是6月30号。

这行字，就是Anthropic动手脚的地方。

Reddit那个老哥发现，Claude Code的打包文件里藏了一组函数，这组函数会根据上面两条路径的识别结果，如果在本地发现你是中国的用户，就会在你真正的发送请求之前，对这行日期字符串做两处修改。

而且两处修改都是人类肉眼几乎不可见的，你在任何编辑器、任何终端里看这行字，它跟正常版本长得一模一样。

但是从机器解码角度来说，也就是在Unicode编码层面，它已经变了，完完全全变成了另一个字符。

第一处修改是「Today's」里那个单引号。

正常情况下，这个单引号的Unicode编码是U+0027，就是我们一般按键盘敲出来的那个单引号。

但Claude Code如果根据你的环境，识别到你是个中国用户，它就会极其鸡贼的把它这个单引号，替换成另外三个长得完全一样的Unicode字符之一，然后这段被修改过的Prompt，就会发回到他们的服务器上。

第二处修改是日期里的分隔符。

正常的Prompt日期格式是2026-06-30，用连字符分隔。

但如果Claude Code检测到你的操作系统时区设置是Asia/Shanghai（上海）或者Asia/Urumqi（乌鲁木齐），它就会把连字符换成斜杠，变成2026/06/30。

这两个信号叠在一起，构成了一个2到3比特的分类标记。

Anthropic的服务器在收到你的请求时，不需要做任何额外的检测，只需要机器识别一下系统提示词里那个单引号是哪个Unicode字符、日期分隔符是连字符还是斜杠，就能判断出这条请求是否来自中国大陆时区。

这个东西在技术上有个名字，叫隐写术，steganography。

就是把信息藏在看起来完全正常的载体里。

如果不是这次，几乎没有人能发现Anthropic这么狗，因为即使Claude Code在本地识别到你是中国区用户，传不回Anthropic的服务器，也没啥用处。

但是如果直接大大咧咧把时区之类的封装一下传回去，那大家其实也不傻，都能看到传输的数据记录，是完全可以针对性的做清洗的。

但是没想到Anthropic这么玩，几乎真的发现不了。

我现在是真的有点佩服他们。

为了防止中国用户用上他们高贵的Claude，都已经做到这个地步了。

社区在发现这件事后，直接就炸了，不仅中国开发者炸了，国外的开发者也炸了。

这篇帖子已经100万了。

最最最核心的点是，Claude Code，这不是一个普普通通的APP而已。

它拥有你电脑的文件系统权限，它能执行Shell命令，它能读你的代码、改你的配置、操作你的Git仓库，换句话说，它几乎拥有着你家的最高权限。

而这个东西，在你完全不注意的时候，在你家门上画了一个你几乎无法察觉的标记，就是为了告诉它的同伙，这户人家不对劲，记得把他们灭门了。

大概就是这个意思。

而且软件行业一直有一个被广泛接受的原则，就是你可以收集用户信息，但你必须告诉用户你在收集什么、为什么收集、怎么收集。

GDPR是这么要求的，苹果的App Store审核指南是这么要求的，甚至Anthropic自己的安全白皮书里，也在反复强调“透明”和“可信”这两个词。

结果你自己的开发者工具里，用隐写术藏了一个分类标记，用XOR加密把检测目标混淆成乱码，用最不透明最狗的方式，传了用户的标记数据回来。

那对所有用Claude Code的开发者来说，信任还何在？

今天是中国，那明天，就有可能是别的国家。

“中国”，只是全球的代名词。

而且这只是目前针对中国的被爆出来的标记，那还有没有可能，有更多呢？

没有人知道。

但我知道，信任这个东西，建起来可能要三年。

而塌掉的时候。

仅仅只需要1秒。

1987年3月，美国旅行作家保罗·索鲁在中国西宁搭乘火车前往格尔木。接着，他包了一辆车，直奔拉萨。

这位酷爱火车旅行的作家并非不想搭乘火车前往拉萨。彼时，全长1956公里的青藏铁路只修通了一期工程——长814公里的西宁至格尔木段，格尔木至拉萨段还停留在图纸上。“当年人们从西宁把铁路修到小城格尔木后，发现根本无法深入青藏高原，于是他们便停了下来，让铁路终结在一片茫茫荒野之中。无论如何，我都不愿错过这条路线。”保罗·索鲁在《在中国大地上：搭火车旅行记》一书中写道。

当时，要从格尔木前往拉萨，只能取道青藏公路。保罗·索鲁驾车抵达拉萨：“前方是一座小城。我以为又是个边防城镇，但事实上它就是拉萨。远远望去，一群红白相间的建筑依坡而建——那就是布达拉宫，它的外观很漂亮，有点像一座大山，又有点像一个带有纯金上盖的音乐盒。”

保罗·索鲁曾经读到，早年间，一名欧洲探险家来到西藏，看到美丽的雪山时流下了激动的热泪。当他亲眼看见此地的风景，顿时明白了那位探险家的感受——那光，那空气，那四下无人的旷野，那平原和山峰，仿佛都充满了魔力。面对此情此景，又有谁不会流泪呢？

他观察到，西藏的旅游业发展很快；而相较于旅游景点，他更青睐原始风景。交通不便、难以抵达正是西藏得以保留原始风景的原因之一。他写道：“有昆仑山脉在，铁路就永远到不了拉萨。这说不定是件好事。我以为自己喜欢铁路，但是，看见西藏，我才意识到我远远更爱荒野。”

让他意想不到的是，2006年7月1日，青藏铁路全线贯通，不少媒体纷纷引用了他这句“有昆仑山脉在，铁路就永远到不了拉萨”，以此证明中国人有能力克服重重险阻，把铁路修到青藏高原上。

事实上，西藏的铁路网建设也远超预期：2014年8月，青藏铁路延伸线——拉日铁路开通运营；2021年6月，拉林铁路开通运营，复兴号动车组同步投入运营，结束了西藏没有电气化铁路的历史。

今年是西藏和平解放75周年，也是青藏铁路通车运行20周年。数据显示，截至2026年4月13日，通过青藏铁路运输进出藏货物总量累计突破1亿吨；截至2026年5月31日，青藏铁路拉萨站累计到发旅客6362.26万人次；那曲站累计到发旅客894.71万人次。

2023年，保罗·索鲁接受中国媒体采访时坦承“我错了”：“我没有想到，中国会如此之快地发展现代化……青藏铁路建成了。所有外国人对中国的预言都错了！”

从甜茶到咖啡，城市和人都在变

传说中的高原反应来临的一刹那，你才切身意识到：确实进藏了。高原的地理位置，让人的生理产生了变化。作家扎西达娃曾在受访时表示，藏族人的一切创造，和高原反应有相当大的关系。很多从外地到西藏的人感受到的“灵魂的震撼”，在扎西达娃看来，其实就是他们在缺氧状态下的一种“嗨”。

高原反应并不会阻止人们前行的脚步，一生中至少去一次西藏，是很多人的终极梦想。青藏铁路的开通，让遥远的西藏真正进入大众的视野。而大量出现的大众游客对城市的便捷有所要求，也就相应地促成了城市建设的升级。

曾自称“资深西藏拉漂”的大冰是在青藏铁路通车前进藏的。“拉漂”乃至“藏漂”，最早指20世纪80年代中期前往西藏的文艺青年群体，如今，随着西藏发展步伐加快，“藏漂”的生活模式和诉求更多元化，并不限于艺术追求。

拉萨的甜茶馆。（图/阿祯）

在《他们最幸福》一书中，大冰提及自己当时的一个习惯：把银行卡、所有现金都留在济南，买一张单程机票飞到成都，之后徒步或搭车，想尽一切办法进藏。在拉萨，他与在丽江结识的流浪歌手彬子重逢。两人用身上仅有的500元，开了一家名为“浮游吧”的酒吧。

酒吧的装修是他们亲手弄的。大学学油画专业的大冰，在一面墙上画满了那个时期的“拉漂”们——有民谣歌手、云游诗人、酒徒、户外高手，有前来追求信仰的，也有被公司派来开拓市场的。

他们开酒吧不仅为了挣钱，更想给流浪歌手提供一个大本营，所以打出一个招牌：“只要你是流浪歌手，流浪到了藏地，我们管吃管住。”最多的时候，店里有七个歌手、七把吉他，但只有两三个客人。大家总要吃饭，怎么办？那就跑到街上去卖唱。

歌手赵雷就在那时加入他们，成为酒吧的第三位合伙人。后来，浮游吧倒闭，赵雷去参加《快乐男声》，进了总决赛20强；再后来，他写了《阿刁》，“大昭寺门前铺满阳光，打一壶甜茶，我们聊着过往”这句歌词，描写的就是他曾经的“拉漂”经历——他和大冰一样，都是“大昭寺晒阳阳生产队”的一员。

大昭寺。（图/阿祯）

大冰嘴里这些来自全国各地的“神人”，酷爱晒太阳，每天轮流从甜茶馆打一暖瓶甜茶，边喝边聊。“拉漂，其实是指一种精神，一种共同的审美取向，有共同的人生出口，不是说你生活在那里你就是了。”大冰这样表示。

青藏铁路开通后，“藏漂”的构成发生了变化。在2021年刊发于《地理学报》的《拉萨藏漂的自我表达与地方意义解读》中，学者白凯、王博林将“藏漂”定义为“利用特殊地方对抗现代性负面影响的典型群体”。论文指出，现代性背景下，旅游、旅居和迁移等流动方式，已成为人们寻找心灵归宿和消解自我危机的重要方式和手段，其中以“藏漂”群体尤为典型。

该论文的依据是对25名“藏漂”的访谈。这些受访者年龄跨度为21—42岁，职业涵盖出租车司机、客栈老板和服务员、摄影师、书店老板、导游、街头摊摊主等。他们选择来到拉萨的理由包括工作压力大、都市生活无意义、人际关系物化等，在西藏这个经由广告、文学作品、音乐影视等现代话语塑造的“诗意天堂”里，他们渴望追求精神自由和生活自由。

论文作者也注意到，拉萨作为辐射西藏的发展中枢，现代化设施越发齐备，商业氛围更加浓厚，城市变化翻天覆地。同时，在不可逆转的现代化浪潮中，各类外来元素大量涌入，本土与异域、传统与时尚的杂糅与冲突随处可见，并已成为拉萨城市发展面临的重要课题。

比如，随着时代变迁，在拉萨，咖啡馆正成为年轻人的“新甜茶馆”。根据窄门餐眼2025年的统计，拉萨有830家咖啡门店，数量虽然不多，但对应其约87万常住人口，咖啡门店密度达到9.47家/万人，在全国排名第一。一名当地咖啡店老板表示：“拉萨现在到处都是咖啡馆，几乎每条小巷都有。”

“2025年，拉萨市地区生产总值突破千亿元，成为西藏首个过千亿元地级市。若在别处，这或许不足为奇。但在平均海拔超过3650米，高寒缺氧、生态脆弱的世界屋脊，却殊为不易。”新华社的报道如此写道。

对话一直在发生

一方面，有着西藏情结的外来者一直在给西藏赋魅——就像歌手郑钧在《回到拉萨》中所唱，“在雅鲁藏布江把我的心洗清，在雪山之巅把我的魂唤醒”，实际上，1994年他写出这首歌时，甚至还没去过西藏；另一方面，本地人也在通过自己的创作，描摹这片雪域高原的现实和精神世界。如果说外来者侧重的是让西藏“被看见”，本地人的诉求则是让西藏“被理解”。

1984年，在进藏两年后，作家马原写出代表作《冈底斯的诱惑》。在小说中，他借主人公之口说：“许多人都是听了你的话，因而受到蛊惑才来的。”神山冈底斯的诱惑，实际上就是西藏这个终极之地的诱惑。

一年后，扎西达娃发表《西藏，系在皮绳结上的魂》。和马原不同，他想象的是高原的未来——他在小说中虚构了一个叫“帕布乃冈山区”的地方，这里有着如同英国风景画家约翰·康斯太勃尔笔下的田园景致，然而，“这里的人们正悄悄享受着现代化的生活”：他们的交通工具是直升飞机，每周有5个班次定期开往城里；太阳能发电站提供电力，地面卫星接收站播放着5个频道，每天向观众提供38小时电视节目。

虽然现代物质文明促使人们从传统观念中解放出来，但小说中的当地人仍然保留着某种古老的表达方式——过去、现在与未来同时存在，这正是藏族人的时空观。

藏族人的生命观、自然观，也给处于现代性社会的我们带来启示。学者高煜芳多年来在青藏高原参与野生动物研究和保护实践，他在接受《新周刊》记者采访时表示：“科学能够帮助我们更深入地理解生态系统，而藏族传统文化中的慈悲、平等以及人与万物相互依存的观念，则能够帮助我们重新思考为什么要保护自然，以及我们希望建立怎样的人与自然的关系。”

青藏铁路修建时，即秉持“生态第一”的理念。整条青藏铁路设置了33处专门的野生动物通道，以桥梁、隧道、路基缓坡等形式，适应各类动物的不同习性。其中，藏羚羊的通道利用率达到了100%。数据显示，20年间，藏羚羊的数量由2006年的约7万只增加到2025年的17万只，这是铁路通车与生态保护双赢的典型例子。

拉萨之外，随着铁路网的延伸，那曲、林芝等地也进入更多人的视野。青藏高原内外，对话一直在发生。藏地文化往外走的路径和方式，就是值得讨论的问题。比如，把亨利·马蒂斯这样的艺术大师的作品织成藏毯，会不会既易于被城市主流人群接受，又能带动西藏本地手工业的发展？

从“被看见”到“被理解”，人们会发现，西藏并不是刻板印象中的样子。它不只是远方的风景，更是可感知的：一杯高原咖啡，一款藏式香水，一些藏地潮牌，一场影像展，以及那些非遗传承人、通过直播创业的年轻人，等等。

我的一位朋友，最近被领导“蒸馏”完，劝退了。她在一家移动互联网公司做运营，干了五年，积累了一套用户增长方法论。后来，领导让她把所有经验整理成SOP文档、流程手册、培训课件。她认认真真做了两个月，把自己的看家本领，和盘托出。

三个月后，她被优化了。

但她那套方法论，被做成了Agent，现在新来的实习生都在使用这个AI应用。

这就是当下职场最流行的，“蒸馏”员工。把你的经验、知识、技能提炼出来，变成公司的数字资产，用AI替代你。人走了，但“员工.Skill”还在。留下来的同事，每天还要跟这些“数字同事”共事，心里多少有点别扭。

本文就来聊聊，在AI时代，什么样的员工获得领导提拔？什么样的员工最容易被“蒸馏”？

01

这样的员工，一定要提拔

先说说，关于提拔的话题，根据我这几年观察，容易获得提拔的主要有这三类员工：

1.会做事，能成事

会做事，就是有能力、有方法。能成事，是有恒心、有韧劲。

很多人会做事，但做着做着就放弃了，或者遇到阻力就绕道走，最后事情没成。这种人，领导会用，但不会重用。

冯唐在《成事》里提到，曾国藩总结成事的关键，核心就三个字：打呆仗。不投机，不取巧，一步一步往前走，哪怕慢，也要稳。他带兵打仗，屡战屡败，但从没放弃，稳扎稳打、不断进步，最后成为一代良臣。

我看到身边那些被提拔的人，基本都有这个特质：不管事情多难，他们都会想办法推进，而不是等着别人来解决。

2.懂得带人，善于合作

一个人能做多少事，是有上限的。

被提拔到重要岗位的人，必须懂得带兵打仗。不是说你自己多厉害，而是你能让团队变得厉害。这个能力，比个人业务能力更加稀缺。

“猴子管理法则”里有个很有意思的概念，每一件待处理的事，都是一只“猴子”。好的管理者，要清楚每只猴子该由谁来背，不能让猴子从下属身上跳到自己身上，也不能让猴子没人管。

懂得带人的人，会把任务清晰地分配出去，让每个人都知道自己该负责什么，然后在关键节点跟进，而不是自己全包或者撒手不管。

这种人，领导最喜欢。他们带的团队，状态好，执行力强，出了问题也能自己消化。

3.有担当，给领导分忧

这一点，很关键。领导也只不过是个高级打工仔，也有压力，也有KPI要完成。如果你能主动替领导分忧，他很难不重用你。

杰克·韦尔奇有个助理叫罗塞娜，跟了他15年，后来成为他私人公司的合伙人和副总裁，被《纽约时报》称为韦尔奇的“秘密武器”。她把自己跟领导共事的经验写成了一本书，叫《支撑》。书里说，真正的向上管理，不是讨好领导，而是支撑领导，发挥自己的长处，帮领导做更好的决策，替他分担他不擅长或没时间处理的事。

这三种人，大概率会得到领导的赏识和重用，提拔是早晚的事。

02

这三种员工，很快被“蒸馏”

再说说，哪些人容易被领导“蒸馏”掉，当成工具人，用完就丢。

1.停止学习，只想吃老本

AI时代，技术迭代的速度，已经快到让人有点恐慌了。

在Anthropic公司，有超过80%的代码是Claude写的，一年以前这个比例还不到20%。

Claude Code的技术负责人Boris Cherny在红杉AI Ascent大会上说，从2026年到现在，他没有手写过一行代码，上一次手写代码是在2025年11月。

连AI公司自己的工程师，都已经不怎么手写代码了，AI在用AI迭代自己。

在这种速度下，想躺平吃老本，基本是不可能的。你去年学的那套东西，今年可能已经有更好的解决方案了。

2.业务水平达不到专家级别

现在的AI大模型，在几乎任何领域，都能做到80分以上。

写文案、做数据分析、写代码、做市场调研等等，如果你的专业能力，也就是80分左右，那你跟AI的差距，其实没那么大。领导为什么要花钱养你，不用直接AI？

只有你能做到90分、95分，甚至在某个细分领域做到顶尖，你才真正具备不可替代性。

3.技能单一，掌握得很浅

单一技能者的机会，越来越少了，尤其是这个技能还掌握得很浅的情况下。

以前，一个人只要把一件事做好，就能在公司里站稳脚跟。现在不行了。AI把很多单点工作都覆盖了，剩下真正需要人来做的，往往是需要跨领域整合能力的事。

比如，一个既懂业务逻辑、又懂数据分析、还能跟技术团队顺畅沟通的人，比只会其中一样的人，价值高出不止一倍。

现在流行一个词，叫“六边形战士”，不需要每个方向都满分，但每个方向都得有一定水平，而且至少有一两个方向是真正的强项。这样的人，更符合这个时代的要求。

03

如何成为AI时代的高价值人才？

说了这么多，最后说点上手就能用的：如何让自己成为AI时代的高价值稀缺人才。主要有两个方面：

1.将专业能力与AI深度融合

AI再智能也只是一个工具，你要做的是结合自身专业背景，用好这个工具。

最有价值的人，是能把自己的专业判断力，跟AI的执行能力深度结合的人。

比如，一个有十年经验的市场人，如果能用AI把自己的洞察快速转化成内容、数据报告、投放策略，他的产出效率，可能是普通人的十倍。

这样人，能够帮助企业做AI转型，引领业务模式创新。老板做梦都想要这样的人才。

2.成为公司的核心资产

有一种资产，是AI暂时无法替代的，人脉、信任、品牌、洞察。

一个在行业里深耕多年、积累了大量优质人脉的人，他的价值不在于他会什么技能，而在于他是谁、认识谁、被谁信任。

这些东西，是AI永远无法“蒸馏”的。

个人品牌也是，如果你在某个领域有持续的输出，有自己的影响力，既能够帮助公司打开知名度，而且IP的价值是跟着你走的。

还有独特的产业洞察，这是基于大量一手经验、多年行业观察所形成的判断力，是真正的稀缺资源。

最后，AI时代，决定你获得提拔，还是被“蒸馏”，选择权在你手里。在经验被快速Skill化的今天，永远无法取代的，是你持续生长的能力。

这个夏天，热浪席卷欧洲，BBC在报道中甚至不无夸张地说“欧洲正在融化”。世界卫生组织总干事谭德塞说，自6月21日以来，高温已导致欧洲1300多人超额死亡。

在我们国内的相关报道中，这就变成了“欧洲高温已热死15000人”，为什么数字扩大了十来倍，可能是统计口径不同，但显而易见的是，数字越大，就越能耸人听闻，从网上的评论来看，也没什么人加以质疑。

为什么要质疑呢？太多国人在得知“欧洲热死上万人”时，简直是喜闻乐见，那和“西方人民生活在水深火热之中”这一叙事一拍即合，多离谱都有人信，因为他们太愿意相信了。

一贯中肯的老胡倒是还严谨地采纳了1300人这个数字，也并未过多渲染，而只是从技术层面讨论装空调的问题，当然，最终还是落在“他们的问题真的很多，而且蛮棘手的”。

网上很多人就没那么克制了，按那些小道消息的惊悚说法，那欧洲简直已经成了悲惨世界：

巴黎等许多法国城市殡仪馆已饱和；法国大量医院没有空调，医生在34度高温下手术；欧洲有些城市的交通信号灯都在烈日下融化了；发达的德国，居然全校全屋没有一台空调……

平心而论，这些说法倒也至少包含了部分真实，但关键不在这些事件细节本身，而是这一叙事基调与人们心目中“那边水深火热”的印象刚好契合，又反过来加固了这一印象。

在“德国医院手术室没空调”底下的评论

这本来并不新鲜，新鲜的是，在此基础上出现了第二层叙事：中国货成了这些可怜的洋人们的救命稻草。

据说，中国空调在欧洲各大商场被抢购一空，有消费者甚至跑了200公里才买到最后一台，价格还上涨了100欧元。终于用上空调后，有洋人宣称空调是买过最值的东西。

欧洲国家确实空调安装率很低，南欧的意大利（50%）和西班牙（40%）还高一点，法国就只有28%，而德国（6%）和英国（4%）都很低，北欧国家更只有3%。巴黎的纬度与黑龙江黑河市相当，要不是高温异常，往年夏天凉爽到用不上这些，但现在，他们的狼狈求助，便衬托出了“这边风景独好”。

这就出现了第三层叙事：正是欧洲的水深火热，反衬出“我们最幸福”。

据说是一位法国妹子在TikTok上刷到中国养猪场有空调后大破防了，说了一句：“在中国，连养殖场的猪都吹着空调，而我们在欧洲却只能等死。”这迅速带来上百万流量，在微博上传开后，就被浓缩提炼成“法国人活得不如中国猪”。

毫无疑问，这极大地满足了许多国人的自豪感，也有人在微博上震惊于欧洲怎么会穷困到如此地步：“很难理解，普通中国家庭都能拥有的空调，在欧洲竟然像奢侈品，西方人享受不到。”

为这种自豪感和满足感再添一把火的，是“留学生们快崩溃了，表示很想回家”的故事。至此，由“欧洲水深火热”开始，以“还是中国最好”的赢学结束。

这还没完，欧洲的困窘被看作是一种制度性的失败，不但僵化、应对不力，甚至连价值观都有问题——网上纷纷奚落欧洲人没苦硬吃，为了环保而活受罪，环保又不能当饭吃，难道比人还重要？

如果这种观点颇具代表性，那似乎可见中国人普遍不在意什么环保，否则按理来说，空调用得越多，不但碳排量越大，且室外肯定更热，这正是夏季高温的原因之一，那么使用更多空调无异于扬汤止沸。

我知道，这么说多半会被看作是迂腐，对于这些长远而抽象的关切，很多人根本不屑一顾，他们的反应直接而简单：天热了不爽，就用空调，别的管它呢！

在这些七嘴八舌的议论中，最醒目的是一种毫不掩饰的幸灾乐祸，而最终则庆幸自己生活在幸福的国度。

这已经不是第一次了。“美国斩杀线”、小红书上的中美网民大对账，更早之前还有“美国尸积如山，棺材都不够用”的传说，每一次热议，都强化了国人的一种固有认知：外面的世界很混乱很糟糕，发达国家也不行了，还是我们这里最好。

当然，要说看到遥远异域的他人陷入困窘就如何同情，好像也显得有几分不自然，但在此耐人寻味之处在于：为什么国人会从他人的倒霉（无论是真实的还是想像的）之中获得满足感？

前一阵，有人谈到国内电影票房断崖下滑，以往高高在上的大导演、影帝影后，现在一夜之间都要喝西北风了，整个行业都在面临不可挽回的衰败，而他的反应是“太爽了”。

这是一种“向下拉平”的心态，看到那些以前高攀不起、说不定还瞧不起自己的人，现在跌入谷底，哪怕自己其实没有任何实际利益，对有的人来说却是人生莫大快事，仿佛心底里出了一口恶气，“你也有今天！”

中国人的幸福感，常常是和别人比较出来的。既然如此，哪怕自己过得并不怎么样，但只要找出一点地方比别人过得好，那顿时就“知足常乐”了。

我老家乡下有位邻居，时不时总要在我妈跟前拿我和她弟对比：同样在上海工作，她弟每周末都回来探望父母，而我常常一个多月才回乡一次。虽然她父母极难伺候，姐弟俩都苦不堪言，但通过这样的对比，她得以确证“我家这样更好”，于是十多年来，一有机会就要在我妈面前暗示“你儿子不够尽孝，你看看我和我弟”。到最后我妈都忍不住怼回去：“那是我儿子福气好，我能生活自理就不需要他来回奔波。”

一个人只要想证明“我过得比别人好”，通常都总有办法的。然而，这其实是一个与他人真实境况无关的游戏，而只关乎其自身主观感受。在这样的反复催眠之下，到最后连自己都信了。

看不清自己的人，很难看清这个世界。

本文来自微信公众号：维舟，作者：维舟

沃什做的第一件大事，不是加息，也不是降息，而是把那张挂了十四年的点阵图，从美联储的墙上摘了下来。

市场立刻嗅出了气味：这是要回到格林斯潘的时代——那个语焉不详、靠魅力与神秘统御市场的“大师”时代。

于是一个旧问题被重新点燃：我们是不是又要迎来一次格林斯潘式的、纵火犯般的全球金融大火？

我曾写过一篇《财政能逼疯央行吗》的文章，里面提到：央行不会疯，它只是被一把名叫“财政”的钥匙，一格一格拧到它本不愿去的位置。这篇文章则要接着往下问一句更锋利的：

当沃什试图复活格林斯潘，他究竟在复活什么？

而那场我们记忆中的大火，这一次会不会以一种我们认不出的形状，重新烧起来？

一、他拆掉的，是一台“透明度机器”

先看清沃什拆掉的是什么。点阵图不是装饰，它是2012年伯南克亲手装上的一台“透明度机器”的核心零件。

那套前瞻指引的逻辑是：把央行的意图尽可能摊开给市场看，用“可预期”换“低波动”，让政策预期本身成为一种宽松工具。十四年里，全世界的交易员都学会了先看那十九个点，再决定怎么下注。

沃什对这台机器的厌恶由来已久。他的论点一以贯之：点阵图制造了一种虚假的精确，它把本应充满判断与机变的货币政策，降格成一张被市场拿着尺子去丈量的承诺表；它让美联储沦为自己预测的人质，也让债券市场失去了真正的价格发现。

摘掉它，在沃什看来，是把“判断”与“灵活”还给央行——这恰恰是格林斯潘式的信条：含混即美德，“如果你以为听懂了我的话，那一定是你误解了我”。

问题在于，同样一件工具，在不同的时代背景下，会结出截然相反的果实。

二、有两个格林斯潘：他要复活哪一个？

人们怀念“大师”，却常常忘记：历史上其实有两个格林斯潘，而且这两个互相为敌。

第一个格林斯潘，生于1966年。那一年，他还是安·兰德圈子里的青年信徒，写下一篇题为《黄金与经济自由》的檄文。他在文中说得斩钉截铁：在没有金本位约束的世界里，赤字开支不过是“一套没收财富的隐秘机制”，而黄金，“挡在这套机制前面，充当着产权的保护者”。那是一个诚实货币的卫道士，一个把财政饥饿视为头号敌人的硬通货青年。

第二个格林斯潘，生于1987年那场股灾之后的救市。从此他学会了一件事：每当市场跌得够狠，就放水接住它。这就是后来被反复祭出的“格林斯潘看跌期权”——1998年长期资本，2001年科网破灭，直到2003至2004年，他把联邦基金利率按在1%的地板上太久，亲手为那场房地产与次贷的烈焰浇上了汽油。2008年大火燎原，世人这才回头，把“大师”重新命名为“纵火犯”。

于是问题尖锐起来：沃什想复活的，是1966年那个警惕财政、敬畏诚实货币的格林斯潘，还是1998年之后那个用含混和宽松喂养泡沫的格林斯潘？他大概以为自己请回的是前者——一个有判断、有纪律、敢于不被市场绑架的掌舵人。

但历史的吊诡在于：当年那个写《黄金与经济自由》的人，最终也变成了纵火犯。信条挡不住时代。

三、纵火犯的真相：不是性格，是时代

这正是我那篇《当财政逼疯货币》旧文的核心，要在这里再推进一层：格林斯潘之所以能当二十年“大师”，靠的不是个人天才，而是一笔时代的一次性红利。

沃尔克在1980年代用一场惨烈的衰退驯服了通胀，给后来者留下了一个“反通胀”的信用底座；苏联解体、中国入世、全球化把数以亿计的廉价劳动力倒进全球供给侧——这是一台持续二十年的通缩机器。

在这样的顺风里，格林斯潘可以一边降息救市、一边不必担心物价失控：通胀的下行压力替他兜底，于是他放出去的水，没有变成消费物价的通胀，而是变成了资产价格的通胀。这不是魔法，这是顺风。

换句话说，格林斯潘的“纵火”，从来不是某一夜的纵情冲动，而是一个结构的产物：布雷顿森林1971年崩解之后，人类第一次进入纯信用货币的实验，又恰好叠加了一段史无前例的通缩顺风。

火种早就埋在体制里，他只是那个握着风箱、却以为风是自己呼出来的人。把这场灾难归咎于一张脸，是我们一贯的偷懒。

四、这一次的火，烧法不一样

如果纵火是结构性的，那么真正该问的就不是“沃什像不像格林斯潘”，而是：他要在一个怎样的结构里，去复刻格林斯潘的打法？答案令人脊背发凉——风向已经彻底反转。

格林斯潘的世界：通缩顺风、财政有纵深、央行信用充裕。

沃什的世界：财政主导、通胀黏着、债务饱和。

我在旧文里算过那道萨金特的算术——1.9万亿赤字、债务破GDP的101%、净利息支出突破1万亿、期限溢价由负转正升破0.7。在这样的世界里，真正在定价的，已经不是美联储那个短端旋钮，而是债券市场本身。

于是，“摘掉点阵图”这件在格林斯潘时代或许无害，甚至有益的事，在今天会产生相反的化学反应。前瞻指引最后的功用，是充当债券市场读取美联储“抗通胀决心”的一块仪表盘。

在财政主导的格局下，你把这块仪表盘砸了，市场不会读出“灵活”，只会读出“暧昧”——而对一个债务高悬的政府，央行的暧昧只有一个含义：它终将默许一场温和的通胀，去稀释债务。

结果不是期限溢价下降，而是它进一步上冲。含混在通缩时代是镇静剂，在财政主导时代是助燃剂。

所以，会不会再有一场全球级别的金融混乱？我的判断是：会有，但它不会是格林斯潘那场火的翻版。上一次烧的是私人信用——次贷、房产、影子银行，是一场可以靠央行注水扑灭的“私营部门火灾”。这一次火源在主权端：是货币锚本身的松动，是债市与汇率对财政可持续性的重定价。

它烧得更慢，却更难扑——因为这一次，消防员（美联储）的双手，被铐在了纵火犯（财政）的手腕上。它越想救火，越要发债；越发债，火越大。

五、黄金的诚实，与现代货币的算术：两种语言，一个真相

这就回到你我都关心的那个理论张力：诚实货币的黄金学派，和现代货币金融，到底谁对？

我的答案是：它们说的是同一件事，只是用了两种语言。

黄金学派——从米塞斯、哈耶克、罗斯巴德，到1966年的那个格林斯潘——讲的是“终点”：当财政的饥饿压倒货币的纪律，记账单位终将被贬值，财富在无人察觉中被悄悄没收。

现代货币金融——从萨金特-华莱士的“不愉快算术”，到今天的期限溢价与财政主导——讲的是“机制”：它精确地描述了这场没收是通过哪些齿轮、以怎样的传导，一步步实现的。一个讲目的地，一个讲路线图；一个是道德判词，一个是工程蓝图。

而黄金的价格，正是市场同时用这两种语言说出的同一句话。各国央行近年持续增持黄金，而非增持美债，金价一次次冲高——这不是迷信，这是一场用脚投票的“诚实货币公投”。

它既是黄金学派所说的“对没收的保险”，也是现代货币金融所说的“对期限溢价与货币锚松动的对冲”。两套理论，在黄金这一个点上完美交汇。

于是沃什的悲剧性也就清楚了：他若真想复活1966年那个格林斯潘——敬畏财政、守护诚实货币——他该做的恰恰不是砸掉仪表盘、回到含混，而是给市场一个比点阵图更硬的锚：一个明确的、宁可牺牲增长也要捍卫的物价承诺。

可他选择了含混。这意味着，他请回的终究是1998年之后那个格林斯潘，只不过这一次，身后没有了通缩的顺风替他兜底。

六、东西方的历史透视：你能复活大师，却复活不了大师的时代

把镜头拉到最远处，这场角力古已有之。

罗马帝国为军费一次次削减银币的成色，是用“暗中贬值”为财政融资；公元前81年的盐铁会议上，桑弘羊与贤良文学争的，正是国库的需要该不该凌驾于经济的活力——两千多年的中国人就看清了：当财政足够饥饿，所有的工具，最终都会被改造成财政的工具，货币也不例外。

历史给“大师崇拜”留下的教训尤其冷峻：所谓大师，往往只是一个把良性时代误认作个人天才的幸运儿。潮水退去，我们才看清是谁在裸泳；而那个曾被奉为指挥家的人，其实只是恰好站在一支自己奏鸣的乐队前面。

你可以请回那位指挥，却无论如何请不回那个让他显灵的时代。老子说“反者道之动”——当央行越是用含混与灵活去模仿昔日的从容，越是在为它再也无力约束的财政，积累下一轮反噬的势能。

这也呼应一个更朴素的隐喻：巨人第二次登台表演，会被罗马人挡在城门之外。格林斯潘的戏法之所以失灵，不是因为沃什演技不够，而是因为台下的债券市场，早已看过一遍这出戏，并且这一次，它手里攥着一张利息占赤字44.5%的账单。

七、结语：看的不是脸，是火源

所以，回到最初的问题——会不会再来一次格林斯潘式的全球金融混乱？

会有混乱，但不会是同一场火。格林斯潘那场，是私人信用的烈焰，靠央行的水可以扑灭；沃什面对的，是主权与货币锚的阴燃，央行的水反而是燃料。

纵火犯也早已不是坐在那把椅子上的某个人——他和格林斯潘一样，每一步都将显得清醒、理性、合规，而整台机器，依旧在所有人都没疯的情况下滑向悬崖。

把点阵图摘下来，不会让这台机器停转，只会让我们看不清它转到了哪一格。

别再去读央行的脸，去读那把钥匙转动的刻度——期限溢价、利息占比、国债拍卖的认购倍数，以及黄金那根沉默却诚实的曲线。

真正的智慧，不是预测沃什下一句含混的措辞，而是早早把方舟，建在一个“无论这场火以哪种形状烧起来都能活下来”的地方。能同时回答“和平到来还能不能增长、央行被逼降还能不能保值”这两问的资产，以及读得懂这两种语言的人，才是这一体制里真正的压舱石。

A股总市值突破130万亿元，日均成交中枢站上2.6万亿元，上市公司总数超过5500家——这些数字在十年前几乎不可想象。然而，当我们把目光从总量指标移向结构深处，一个尖锐的问题浮现：一个总市值全球第二的资本市场，应该如何加快培育出2至3家真正意义上具备国际竞争力与市场引领力的一流投资银行？

这不仅仅是一个行业的自尊心问题，更是一个关乎资本市场功能效率、资源定价能力与国家金融竞争力的根本命题。中国150家证券公司总资产合计约14.8万亿元，而高盛一家总资产就约合12.4万亿元；证券行业ROE中位数不到8%，低于国际头部投行15%的水平。这两组数据，浓缩了中国资本市场“大而不强”的结构性困境。

新成效：量的稳步增长和质的有效提升

近年来，资本市场改革的力度与密度前所未有，在多个维度取得了显著成效。

顶层设计基本成型。以新《证券法》和《国务院关于加强监管防范风险推动资本市场高质量发展的若干意见》（简称新“国九条”）为核心，融资、投资、交易和上市公司质量四个维度的法规制度体系基本建成。在融资端，创业板改革深化、科创板“1+6”政策落地、北交所“深改19条”出台、全面注册制正式实施；在投资端，推动中长期资金入市、公募基金高质量发展、指数化投资扩容等政策密集出台；在交易端，减半征收证券交易印花税、融资保证金比例下调、程序化交易管理新规落地；在上市公司质量端，减持新规、退市制度严格执行、市值管理指引发布。制度供给的节奏与密度前所未有。

市场规模跨越式增长。截至2026年5月19日，A股流通市值达到107.48万亿元，总市值突破130万亿元，上市公司总数达5519家。2026年A股日均成交中枢达2.60万亿元，较2025年和2024年日均成交额分别增长50.36%和145.28%，成交中枢逐级提高。

科创属性显著增强。近两年新增上市企业中科技企业占比超过90%。截至2026年5月19日，609家企业登陆科创板，其中未盈利企业达61家，目前科创成长层33家中28家已扭亏为盈。创业板注册制实施后603家企业登陆，其中540多家为科技企业，包括2026年首家未盈利上市企业大普微。北交所314家上市企业中，国家级专精特新“小巨人”近200家。A股电子行业权重已达14.8%，超过金融行业位居第一，科技板块市值占比超四分之一。2025年A股重大重组交易额达7292亿元，主要聚焦在半导体、AI等新兴领域。

长线资金大幅扩容。政策引导与机制完善双轮驱动，社保、保险等中长期资金加速入市，显著提升了市场韧性和抗风险能力。截至2026年5月，各类中长期资金合计持有A股流通市值达23万亿元，保险资金投资股票和权益类基金超过4.4万亿元，社保基金持股市值达5313亿元。

投资者回报有效增强。A股上市公司2025年现金分红超过2.5万亿元，近五年累计分红、回购超10万亿元，相当于同期IPO融资和再融资金额的两倍。股份回购常态化，近五年实施回购达5500亿元。同时，强制退市公司数量从改革前的87家增至179家，“空壳公司”和“僵尸企业”加速出清，“有进有出”的良性生态初步形成。

高水平开放稳步推进。2026年5月MSCI中国指数新纳入19只A股标的。2025年底外资持有A股市值达3.4万亿元，较2020年末增长32%。互联互通ETF标的达388只，覆盖沪深市场宽基及行业主题。“十四五”期间新增核准13家外资控股证券基金期货机构，开放型金融市场生态持续完善。2026年3月国家外汇管理局新增QDII额度53亿美元，为近年来最大规模单次新增，累计批准额度达1762亿美元。内地与香港基金互认安排持续优化，截至2026年一季度末，互认基金总规模达2634亿元。

新挑战：进一步全面深化改革需加力突破

改革步入“深水区”后，面对进一步健全投资和融资相协调的资本市场功能，持续提高资本市场制度包容性、适应性和吸引力、竞争力的更高要求，需要花更大力气攻坚结构性问题。

上市公司优胜劣汰机制仍需深度优化。“十四五”时期，A股退市家数大幅增加至超200家，但与总量相比仍相对较少，2025年退市率约0.6%，而美股近年来平均退市率约为9%。结构上，美股市场化并购、私有化等主动退市占比较高，而A股目前主要以强制退市为主。

制度型开放仍需系统推进。在开放模式上，目前以区域性、管道式特征为主，在岸与离岸市场相对分割，还未形成价格充分联动的一体化市场。在具体领域上，跨境投融资效率、跨境数据流动评估、高效外汇对冲工具获取等方面仍存隐性壁垒。在参与全球治理上，作为全球第二大经济体，在全球金融规则制定、国际标准设计中的话语权与影响力仍需提升。

资本市场支持实体经济仍需加大力度。融资结构方面，2025年我国社融规模增量中直接融资占比约46.9%，较2020年已提升7.8个百分点，但与美国的约78%仍有差距。市值结构方面，A股虽然已有宁德时代、工业富联和中际旭创跻身前十，但美股市值前十被科技公司牢牢占据，说明我国资本市场对科技创新和产业创新的定价与资源配置功能需要进一步增强。

证券行业发展水平仍需全力提升。资本实力和经营效能方面，中国150家证券公司总资产合计约14.8万亿元，而高盛一家总资产就约合12.4万亿元；我国证券公司ROE中位数不到8%，国际领先投行ROE约15%，表明还需加快提升专业水平和创新能力，摆脱同质化竞争。国际化水平方面，中资券商设立的境外一级子公司仅36家，第一梯队的境外收入占比约为15至25%，而国际领先投行普遍达到40%以上。

新使命：“十五五”资本市场高质量发展的三个着力点

以制度型开放重塑全球竞争力，提升资本定价与规则参与能力。互联互通机制已取得显著成效，但更深层的制度协同仍需突破。资本市场开放必须从“通道开放”走向“制度融合”，从“跟随国际规则”走向“参与甚至主导规则制定”。要以我为主、循序渐进，推动人民币资产成为包括“全球南方”在内的国际资本的核心避险资产。在推进制度型开放的过程中，需要打造一批标杆样板——不仅仅是简单的标的扩容，而是构建起让全球资本“愿意来、留得住、走得畅”的制度生态，在会计准则、监管规则、信息披露等制度层面主动对接国际高标准，同时在跨境数据流动、绿色金融分类等新兴领域争取规则制定话语权。

以包容性功能筑牢市场韧性，让“耐心资本”护航新质生产力。“十五五”期间，资本市场功能建设的重要目标是服务科技创新和现代化产业体系建设。尤其是新兴产业和未来产业“技术迭代快、资金消耗大、早期无盈利”等特征，正在颠覆传统的资产定价模型，亟需资本市场增强制度包容性、适应性，更好发挥风险共担、利益共享的独特作用。融资端，“十四五”期间交易所股债直接融资64万亿元、股权融资5.9万亿元，但发行上市制度需要更加以价值创造为导向；投资端，2025年中长期资金新增入市规模超1万亿元，股权投资基金募集金额达1.6万亿元，但“耐心资本”缺的不是体量，而是更加完善的制度保障，以推动各类资本更加高效地满足科技创新全链条全生命周期金融服务需要；风险管理端，2025年末期货、期权市场上市品种增至164个，但与实体经济多元化的风险管理需求之间仍有缺口。特别是应对无风险利率下行的宏观趋势，需要大力发展多元风险管理工具，创新产品和服务供给，以更丰富的工具箱匹配实体企业的风险管理需求。此外，2025年末境外机构持有金融资产10.2万亿元，其中长期资本7.1万亿元。深化国内制度改革、主动“走出去”，精准链接秉持长期主义的国际资本，同样是培育“耐心资本”的重要路径。

以合规风控与投资者保护夯实信任根基，统筹发展与安全。防范风险是金融工作的永恒主题。“十五五”时期，外部金融风险与内部结构转型阵痛交织，地缘政治冲突对资本市场的冲击日益直接且非对称。这要求我们紧扣防风险、强监管、促高质量发展的工作主线，健全“长牙带刺、有棱有角”的监管体系，积极运用图神经网络（GNN）等前沿技术，探索构建更为智能的系统性风险预警体系，筑牢应对地缘政治风险和发达经济体货币政策大收大放的防线，实现开放环境下监管和风险防范能力的持续提升。近几年证监会对上市公司主体的处罚金额持续增加，体现了监管的刚性约束，预计“十五五”期间将更加精准高效加强监管和防控风险，持续提升风险监测预警和穿透式管控的科学性、有效性。

新担当：加快推进一流投资银行建设

结语：制度、生态与文化的竞争

“十五五”期间，资本市场的竞争本质是制度、生态与文化的竞争。从金融发展理论的视角看，一个从“规模扩张”走向“质量跃升”的市场，必须同时满足制度完备性、功能稳定性与文化约束性三重条件。我国资本市场已在基础制度、开放路径、投资者保护等方面取得长足进步，但在定价效率、资本效率、全球规则参与深度等方面仍需加快提升。

一流投资银行不是政策扶持出来的，而是在制度竞争、开放竞争、人才竞争中不断成长而来的。制度型开放决定了一流投行成长的土壤，包容性功能决定了其服务的纵深，合规风控决定了其存续的底线。当这三个维度形成正向循环，中国资本市场才能真正完成从“大”到“强”的关键一跃。

流行这东西，一波接一波。

从飞盘到自行车到壁球到露营到桨板，转眼间，徒步又成了新的社交货币。城市人冲进山里，本来是想喘口气，结果走着走着发现，山里也有段位。

令狐冲当年说，有人的地方就有江湖。放到今天的徒步圈，大概可以改成：有人的地方就有攀比。

先比装备，再比线路。

城市公园步道不算徒步，郊区轻徒步只能算小白入门，网红路线拍照可以，含金量不高。最好是高海拔、长距离、没信号、洗不了脸，走完之后脸色像刚被命运反复揉搓过，才配得上一句：这趟有点东西。

最后比照片、比领队、比你认识哪个“明星领队”，比谁跟过更贵的队，谁在更高的山拍过人生照片。

大家嘴上说亲近自然，身体很诚实地站进了鄙视链。

审美是一件主观的事，但它同时也是一个社会文明程度的重要指标。一个圈子怎么评价“好看”“专业”“高级”，往往能看出它到底在奖励什么。

徒步圈现在最尴尬的地方就在这里：很多人以为自己在讨论户外，实际上是在讨论身份，单凭一双鞋就能把人分成三六九等。

装备鄙视链：社交通行证

户外装备当然重要。

但现在很多装备已经不只是装备，它们变成了社交通行证。

非常吊诡的是，户外装备卖得越贵，卖得越好。于是也不能怪品牌们集体向上，在价格上做到“顶峰向上”。市场已经把话说得很明白：你越贵，我越相信你有道理。

始祖鸟、萨洛蒙母公司亚玛芬体育公开财报显示，2025年全年收入达到66亿美元，同比增长27%。其中，以萨洛蒙为主的户外功能鞋服板块首次突破20亿美元，始祖鸟所在的技术服装板块增长30%。更夸张的是大中华区，2025年收入增长46%，达到14.1亿美元。

按这个趋势，要是珠峰真能修一部直达顶峰的电梯，门票100万一次，咱大概也能看到有人抢全年通票。

难怪人家说虐待制造忠诚。

一件冲锋衣贵得心惊肉跳，省吃俭用买下来，使用场景一年没几个，宝贝得不行。买完之后摇身一变成为信徒，随地维护品牌，但凡别人说一句不好，立马冲上去问候别人全家。

可一旦品牌降价，第一波破防的也是他们。

朋友，有没有理解忠诚的定位？

忠诚不绝对，就是绝对不忠诚。一名合格的信徒，要做到降价的时候也能大声吼出：爽。

始祖鸟卖的是城市精英的野外想象，萨洛蒙卖的是机能风和山野感，迪桑特卖的是体面人出门不想解释太多。它们各自站在不同的审美入口，把户外拆成了好几种社会身份。

买贵装备当然没罪。

人愿意为舒适、审美和品牌买单，很正常。问题是，当装备开始替代经验，当价格开始冒充专业，徒步圈就会出现一种滑稽的误会：穿得贵的人好像天然更懂户外，穿得便宜的人好像必须先证明自己不是来拖后腿。

山不看吊牌。暴雨、碎石坡、失温、迷路、高反，这些东西没有品牌鉴别能力。它们不会因为你穿了顶级硬壳就网开一面，也不会因为你穿了普通速干衣就故意刁难你。

装备可以抬高舒适度，不能抬高认知。把装备穿成鄙视链，最容易忘掉这一点。

线路鄙视链：越痛苦，越高级

装备之外，徒步圈还有一条更隐蔽的鄙视链：线路。

城市公园步道常常先被踢出户外籍贯，郊区轻徒步勉强算入门，网红路线因为照片太好看，反而显得不够“硬”。

高海拔、自虐线、三天洗不了脸、七天没信号，才勉强配得上“真正徒步”四个字。

这套标准看似专业，其实很多时候只是痛苦崇拜。

谁规定徒步必须以折磨自己为荣？

一个工作日被会议、通勤和甲方揉皱的人，周末在城市绿道走十公里，晒太阳、出汗，把脑子里的噪音清一清，这不叫徒步叫什么，叫城市牛马出栏吗？

当然，线路有难度等级。

轻装、重装、高海拔、技术型线路，本来就应该分清。该带什么装备、什么季节去、爬升多少、有没有补给、遇到天气变化怎么撤，这些都该写清楚。真正专业的人会区分风险，不会用鄙视链区分人。

最麻烦的是，今天很多人把“更难”直接等同于“更高级”。

于是新手被迫升级。刚走完公园，就想去网红山脊；刚走完小环线，又想冲高海拔。第一双越野鞋买回来还没磨开，雪山的招募海报已经刷到眼前了。

社交平台也在旁边添柴。

低风险路线不够刺激，安全提示不够好看，撤退点没有流量。真正爆的内容，通常是云海、雪线、悬崖、日照金山、人生旷野。至于那条路线前一晚下没下雨、碎石坡滑不滑、风口有多冷、手机有没有信号，平台不太关心。

拍照VS徒步：互相看不上

出片不是罪，占着机位不走才烦。

拍照出片这件事，本身没错。谁还没有在山顶等过一束光？谁还没有为了一个好看的背景，多往旁边挪过两步？出片党被骂，最常见的是占机位。

正拍、侧拍、背影拍、假装不经意地回头拍等720°拍完，公共空间当私人影棚，后面排队的人从期待等到麻木，最后连风景都看腻了。

这不是中国特产，是世界通病。

每年国内节假日都有因为拍照大打出手的新闻，多洛米蒂三峰山经典打卡机位几乎天天排队。

更严重的是，为了出片，搭上性命。

2024年，印尼伊真火山一名中国女游客在火山口附近拍照时，衣物被风卷起，人向后摔倒，坠入约75米深的山谷，不幸身亡。一张照片，最后变成了最后一张照片。

类似的事情并不少见。

2025年，四川那玛峰也有登山者滑坠遇难的报道。公开信息显示，遇难者曾在高海拔雪山环境中为同伴拍照，疑似解开安全绳后发生滑坠。细节仍应以官方调查和救援信息为准，但它至少提醒了一件事：在高海拔、冰雪、暴露地形里，“帮我拍一张”从来不是一个轻飘飘的请求。

国外还有研究专门统计过自拍相关死亡。《旅行医学杂志》曾发表研究，统计2008年到2021年全球公开报道的自拍相关死亡，人数达到379人，主要场景包括坠落、交通、溺水等。这个数字不一定覆盖全部事件，但足够说明一件事：为了画面把身体交给边缘，不是勇敢，是把风险伪装成审美。

但是，对出片的批判也不代表真徒步党就全对。

有些人嘴上看不起拍照党，转头就在暴雨天硬冲路线、在封闭区域找野路、在疲劳和低温里逞强，最后拿“热爱”给判断失误镀金。

照片滤镜会骗人，硬核叙事也会骗人。一个是把风险修掉，一个是把风险浪漫化。两边都可能把人带到不该去的地方。

领队饭圈化，万万没想到

过去大家选领队，看的是经验：走过哪些路线，熟不熟地形，能不能控队，遇到突发情况怎么处理，是否讲清装备和撤退点。

现在是开始看人设。领队会不会拍照，会不会讲故事，会不会在短视频里显得“松弛”，会不会把队员拍成雪山大片，会不会有一种“跟着他就能进入另一种人生”的幻觉。

户外领队当然可以有魅力。一个好的领队能稳住队伍情绪，能让新手理解风险，也能让一条普通路线变得有秩序、有温度。

但魅力不能替代专业。最怕的是把领队做成饭圈产品：指定明星领队、限量名额、粉丝打卡、合影返图、故事感拉满。基础雪山本来两三千，换个“某某带队”，报价直接可以多一个0。

领队行业确实需要价值被看见，专业领队太不容易了。要踩线，要看天气，要控节奏，要处理队员情绪，要背锅，要在别人兴奋的时候保持冷静。很多人拿着并不高的收入，承担的是实打实的责任。

但正因为责任重，才更不能让饭圈逻辑混进来，山里需要的是判断，不是氛围感。

一个领队最值钱的地方，往往不是带你冲上顶，而是在不该冲的时候让你下撤；不是把出片当唯一目标，而是在你缺水、失温、腿抽筋的时候，知道下一步怎么做。

可惜这类能力不容易出片。下撤没有日照金山，风险提示没有背景音乐，控队也没有滤镜。专业在社交平台上经常显得无聊，因为它最重要的成果，是没有事故发生。

没有事故，当然就没有爆款。

鄙视链的本质：大家都在找一个比别人高级的理由。徒步圈鄙视链为什么会愈演愈烈？

因为徒步已经不只是徒步。它变成了消费，变成了社交货币，变成了身份表达，也变成了现代人证明“我还没有被生活完全按在地上摩擦”的一种方式。

在办公室里，人被岗位、收入、职级、房贷分层。到了山里，本来可以喘口气，结果大家又发明了新的分层：鞋、路线、照片、领队、圈子。

人真的蛮奇怪，好不容易逃离格子间，还要在山脊线上重新搭一个小型写字楼。

但这条鄙视链最荒谬的地方在于，它没有统一标准。装备党嫌别人穿得不专业，线路党嫌别人走得不够远，出片党嫌别人拍得像监控截图，真徒步党嫌别人妆造太多。每个人都从自己的位置出发，给别人发一张户外贫困证明。

可户外最基本的价值，恰恰不是证明自己比别人高级。它是让人重新认识自己的身体、边界、恐惧和判断。

城市公园不是耻辱，高海拔也不是勋章。贵装备不自动等于专业，便宜装备也不自动等于拖累。真正该被警惕的，是一个人不知道自己在干什么，还硬要把别人也拖进同一个误判里。

把封闭线路当隐藏玩法，把天气预警当背景音，把“有腿就行”写进招募文案，把撤退看成丢人，把领队人设看得比资质和经验重要，把一张照片看得比一条命重要。

这才是户外圈最现实的分界线，不是贵和便宜，轻松和硬核，出片和不出片。是你到底知不知道自己在干什么。

所以，到底是谁规定了徒步鄙视链？

没有具体的个人，而是消费主义、社交平台、行业商业化和人的虚荣心共谋。

可让这一切发生的初心，只是“我好想出去玩。”

Anthropic又发新模型了，Claude Sonnet 5。

Sonnet系列里最强的agentic model，也是新一代主力模型。

按照Anthropic的定位，Sonnet 5面向的是日常高频工作流，主打编码、工具调用、浏览器/终端使用、规划、知识工作。

老规矩，先看下模型表现。

Sonnet 5比Sonnet 4.6提升明显，很多指标已经贴近Opus 4.8。

在agentic coding上，Sonnet 5的SWE-bench Pro得分是63.2%，高于Sonnet 4.6的58.1%，距离Opus 4.8的69.2%还有差距。

多学科推理也有明显提升。

Humanity’s Last Exam不用工具时，Sonnet 5是43.2%，Sonnet 4.6是34.6%，Opus 4.8是49.8%。

开工具之后，Sonnet 5直接到57.4%，已经非常接近Opus 4.8。

计算机使用能力也有进步。

OSWorld-Verified上，Sonnet 5是81.2%，Sonnet 4.6是78.5%，Opus 4.8是83.4%。

同时，单任务成本Sonnet 5的曲线已经贴近Opus 4.8，API价格更低的情况下，Sonnet 5或可以作为Opus 4.8的替代选项。

这对应浏览器、桌面、终端这类操作场景。对AI agent来说，这类能力比普通聊天重要得多。

Agentic search搜索任务下，Sonnet 5在high/xhigh/max档，也是接近Opus 4.8的表现。在部分effort档位上，Sonnet 5用更低成本拿到接近Opus 4.8的效果。

再看第三方榜单。

Artificial Analysis Intelligence榜单排名结果里，Claude Sonnet 5 max得分53。

这个分数和GPT-5.5 high同档，低于Claude Opus 4.8 high、GPT-5.5 xhigh、Claude Opus 4.7 max。

Cursor官方宣布，Claude Sonnet 5现在已经在Cursor中可用。

同时他们给了一组CursorBench 3.1数据，Sonnet 5是57%，Sonnet 4.6是49%，相比Sonnet 4.6是明显升级。

Sonnet 5 high default的位置，在CursorBench 3.1上已经接近Opus 4.8 high，但平均单任务成本更低。

Sonnet 5的标准价格是Opus 4.8的60%，发布初期还有更低的优惠价。

2026年8月31日前，Sonnet 5的价格为每百万输入token 2美元、每百万输出token 10美元，约为Opus 4.8的40%。

有推特网友跑了一个对比case，通过CLI在UltraCode模式下运行了Opus 4.8和Sonnet 5两个模型，任务是给Sonnet 5构建一个单一HTML登录页面。

效果明显Opus 4.8更胜一筹，但是Sonnet 5速度更快、花费更少。

Claude Sonnet 5：

• tokens使用量：20.9k输入，14.2k输出

  
  

• 总成本：3.36美元

  
  

• 耗时：2分11秒

  
  

Claude Opus 4.8 Ultracode：

• tokens使用量：96.3k输入，73.8k输出

  
  

• 总费用：20.66美元

  
  

• 经过的时间：20分15秒

  
  

但是另一组数据表现相反。

按Cost per Intelligence Index Task算，Claude Sonnet 5 max单任务成本是2.29美元，Claude Opus 4.8 max是1.80美元，GPT-5.5 xhigh是1.03美元，GLM-5.2 max是0.48美元。

这说明一件事，不能只看API单价。

Sonnet 5的标价低于Opus 4.8，但在具体benchmark任务里，实际成本还会受输出量、推理量、缓存和调用方式影响。

这次Sonnet 5也是全平台上线，直接被推成主力默认模型。

Claude Free和Claude Pro用户默认模型会切到Sonnet 5。

Max、Team、Enterprise用户也能用。

Anthropic同步上调了Chat、Cowork、Claude Code与Claude Platform的速率限制，以适配更高effort等级带来的token消耗。

另外，Claude API、Claude Platform on AWS、Amazon Bedrock新Messages API、Google Cloud、Microsoft Foundry preview等平台都可以使用，基本覆盖现在主要的企业和云平台渠道。

开发者侧，Claude Code和Claude Platform API都支持Sonnet 5。

上下文窗口也直接拉满。

Sonnet 5默认支持1M token context window。

这对agent任务很关键。长任务里不只是要塞很多资料，还要保留过程状态，比如改过哪些文件、跑过哪些命令、哪些方案已经失败、用户补充过什么限制。

需要注意的是，Sonnet 5启用了更新后的分词器（tokenizer），同样的文本会被切成更多token。

Anthropic也表示促销价的设计意图，是让从4.6迁移到5的实际成本「大致持平」。

安全方面，Anthropic的安全评估显示，Sonnet 5整体优于Sonnet 4.6：

在代理安全方面，它更善于拒绝恶意请求、抵御提示注入（prompt injection）中的劫持企图，幻觉率与谄媚（sycophancy）倾向也更低。

在覆盖广泛失准行为的自动化行为审计中，Sonnet 5的总体得分更「安全」。不过相比能力更强的Opus 4.8与Claude Mythos Preview，它在该项评估上的失准行为率仍略高一些。

Sonnet 5的定位很清晰，让agentic能力从必须上贵模型变成中端模型即可。

对成本敏感、又需要稳定执行多步任务的团队，它大概率会成为新的默认选项；而真正吃准确率的高难任务，Opus 4.8仍是首选。

很多人可能不知道，20多年前，中国企业软件行业有一个非常夸张的现象：

那时候物价普遍不高，但ERP实施顾问的人天单价，已经可以卖到8000一天。要知道，当时北京的平均房价还不到5000一平。

而且很多企业上的还不是什么特别复杂的系统，就是几个最基础的ERP模块，比如进销存、财务核算，最后实施费用就能做到几千万。

更重要的是，当年很多一天8000的ERP实施顾问，放到今天再看，核心能力不过是懂系统功能和配置。

但你要说他们真的精通业务，真的理解客户的管理难题，我觉得很多人远远谈不上。

那问题就来了。

为什么这样一群顾问，在20多年前能卖出那么高的价格？

我觉得核心原因就一句话：

客户无知。

当然，我这里说的无知，不是说客户笨，更不是说客户好骗。

而是20多年前，绝大部分中国企业根本没有用过ERP。它们不知道ERP到底有什么作用，不知道系统能解决什么、解决不了什么，更不知道怎么才能把ERP顺利跑起来。

对客户来说，ERP不是一个软件功能清单，而是一条完全没走过的路。

所以他们付的钱，表面上是在买顾问的人天，实际上是在买自己不了解的信息差。

一个顾问知道系统里哪里能配，知道项目要怎么推进，知道客户哪些想法可能会把项目拖进泥潭，知道财务、库存、采购、销售这些模块之间怎么衔接。

这些东西现在听起来可能很基础，但在当时就是稀缺知识。

只要企业内部没人走过这条路，外部咨询公司和实施顾问就能卖高价。

所以我一直觉得，管理软件过去很多高溢价，本质上不是来自软件功能本身，而是来自客户对隐性知识的不了解。

但是到今天，情况已经完全变了。

哪怕是最知名的咨询公司，也很难再卖出8000一天的人天单价。

一位头部企业软件公司的CEO甚至跟我说，他们现在实施顾问的人天单价，只能卖到800左右。

800是什么概念？

基本就是一线城市高级装修工人的价格。

说白了，在很多客户眼里，今天的实施顾问，和高级装修工人已经没有太大区别。

你会系统配置，我会付你钱。

你来现场干活，我按天结算。

这已经不是20多年前那种“你带我走一条我完全不知道的路”的关系了。

但实际上，今天这些实施顾问的能力，并不一定比20多年前那些一天8000的顾问差。

他们之所以卖不上价，不是因为人突然不行了，而是因为信息差消失了。

客户见过ERP了，知道实施大概是怎么回事了。

网上到处都有功能介绍、行业案例、实施方法、避坑经验。

企业的IT人员很多都有实施经验，很多基本判断已经不需要依赖外部顾问。

当客户不再为“我不知道这条路怎么走”付费，顾问的人天价格就会回到劳动力价格。

这就是为什么实施顾问会越来越像高级装修工人。

不是装修工人不重要。

而是客户很少会因为一个装修工人会贴砖、会刷墙、会装柜子，就给他支付咨询公司的溢价。

当然我并不是要批判过去那种卖信息差的行为。

商业世界里，信息差本来就是价值的一部分。

我只是想揭露一个真相：

管理软件的溢价，本质都来自隐性知识的信息差。

我给大家举一个我自己的例子。

我以前也兼职做过售前。有一次，我给一家合资公司的管理层做解决方案讲解。

讲完以后，他们集体自发给我鼓掌。后来这个项目也顺利签约了。

其实我当时整个过程几乎没有讲系统功能，甚至没有讲客户成功案例。

我讲的只是：像他们这种行业、规模的企业，正在面临哪些棘手问题，这些问题的正确解决方法是什么。

说白了，我讲的都是他们关心的，但很难获取到的信息。

所以，客户真正愿意花钱买的，并不是你告诉他系统有多少功能。

因为功能这个东西，迟早会越来越透明。

你有，我也有。

你能做，我也能做。

真正能让客户愿意支付溢价的，是你能不能讲出他心里最焦虑、但又不知道正确答案的问题。

你能不能告诉他，像你们这样的企业，会面临什么业务难点？

你能不能告诉他，这些问题的根源在哪里？

你能不能告诉他，如何才能真正解决问题？你的实践经验是什么？

这些才是隐性知识。

这些才是管理软件真正的溢价来源。

当然，我不是说软件本身不重要。

软件当然重要。

如果一个软件用户体验很差，bug很多，标准化也没做好，那交付成本一定会非常高。

交付成本一高，客户用得难受，实施团队累死，软件公司也很难赚到钱。

所以软件一定要做好。

但软件做好，只是让你有资格进入牌桌。

它解决的是交付成本问题，但解决不了溢价问题。

如果你想把软件卖出更高价格，你就必须明白一个道理：

客户真正愿意花大价钱买的，其实是隐性知识的信息差。

这对今天的软件公司特别重要。

很多软件公司现在非常焦虑，觉得客户越来越难成交，价格越来越难往上卖，实施越来越不赚钱。

于是大家开始卷功能、卷AI、卷交付速度、卷报价。

但其实真正的问题应该是：

我们到底有哪些客户愿意为之付费的信息差？

如果没有，那我们最好的结局，也不过是高级装修工罢了。

最近与人交流有一种感觉：人类先天就是一种短视的动物，绝大多数人既没有长链条分析问题的意愿，也没有通过长链条去解决问题的能力。

现在的人工智能，已经在迅速占领短链条简单问题领域，如果还不能迅速建立长链条复杂问题的解决能力，那我觉得后面可能大概率只有等着被替代然后吃低保的命运，感恩自己生在一个和平且富裕的年代了。

上周接了一个产品需求：在我看来这就像是请客吃饭时点了番茄炒土豆、番茄炒马铃薯、西红柿炒土豆、西红柿炒马铃薯，最后再上个番茄土豆汤。你说这四菜一汤有什么意义吗？的确没有什么意义。那你就说是不是四菜一汤吧，的确也是四菜一汤，难看是难看了点，顾客下次多半肯定也不来了，但是好歹把当前的事儿先糊弄上了啊！

你别嘲笑这四菜一汤，放在餐厅里你吃到这个套餐肯定要把餐厅砸了，但是换个造型在别的场合里你给别人上菜或者考虑问题的时候，也经常就是这个四菜一汤的搞法：管他将来洪水滔天呢，我先把眼前这块糊弄过去再说。

这几年抖音的崛起其实也是这种短视化行为更加直观的体现：为什么很多人喜欢看抖音，就是因为抖音是标准的即时反馈加短链条反馈。不管多高深的问题，一定能给你总结成“如果A则B”的标准套路，这样绝大多数人一看完就会有短时间的成就感，原来这个事情这么简单，我学会了！如果真把一个复杂问题按照现实情况去讲，进行分叉的长链条推理，那很多人可能就看不下去并且不想看了。

一

举个例子，如果A则B，大多数人是理解得了的。但是如果A发生的时候有A1、A2、A3三种可能，每个发生都是合理的，他可能就不理解了。如果这三个还分别有A11、A12、A13就更不能理解了，同一个输入变量，怎么可能会发生不同的输出结果呢？强队打弱队就是100%该赢啊，好股票就是100%该涨啊，等等等等。所以市场要么就是牛市，要么就是熊市，怎么还能有薛定谔的牛市这种神奇的事情发生呢？

所以股市没有办法预测，预测股市和股指就是一件吃力不讨好的事情。绝大多数人不能理解，在第二天开盘前，指数第二天涨2%或者跌2%都是正常的。如果第二天涨了股民群体就去骂那个预测跌了的，第二天跌了就去骂那个预测涨了的，反正总能找到人骂一顿，账户里的钱实实在在没了，但是大多数人就不承认所有发生的结果在兑现之前都是可能发生的。

世界的运行就是不确定的。金融的难点并不是识别风险，你要说有风险，国债也有风险，谁敢说国债就一点风险没有？你光说一个事情有机会是不全面的，你光说一个事情有风险也是不全面的，识别风险以后判断概率，用仓位和价格去给风险定价，在风险定价的过程中获取现实和预期之间的偏差收益才是金融机构正经要做的事情。

之前主要做信用债投资的时候，很多金融机构过来尽调，核心拒绝入库的理由都是信用债有风险。当时我心里经常一万头CNM奔腾，什么资产是没有风险的？大家都觉得一个东西没有风险，都去挤一个东西，价格挤高了风险不就出来了么？大家都觉得一个东西有风险，都拼命地躲开不做，那价格低了以后机会也不就出来了？1%的风险对应5%的价格折让，这不就是4%的超额来源？作为一个金融从业者，只谈有没有风险，但是既不谈这个风险的极限敞口有多大，潜在收益有多高，也不说这个风险发生的概率有多大，有没有什么工具对冲或者保护，也不谈占总投资的敞口有多大，只是说有风险就要规避，那不是同样会规避掉所有的投资机会？

应该做的和难点，是用收益去覆盖风险，去经营不确定性，而不是一味的规避风险，说句不好听的，现在很多金融机构的风险控制部门应该升级为风险管理部门，光控制意义并不大，你只需要规避一切有风险的东西就行了，控制是控制住了，但是收益也没了。

二

怎么对抗短视呢？霍华德马克思在其经典《投资最重要的事》中已经提过了，在推断结果的时候要锻炼自己使用第二层思维；在寻找原因的时候要尽量推断到最基础的原因。按照某私募大哥的总结，寻找原因的原因，推断结果的结果。

举个例子：有人告诉你，你们家孩子将来高考肯定很容易，因为将来孩子少了。这就是一个典型的A得出B的简单逻辑，乍一听你觉得似乎很有道理。但是往下归因就是，孩子少了吗？哪里的孩子少了？考哪所学校什么类型学校的孩子少了？国内的孩子少了，会有其他国家的移民过来弥补么？你人在上海，上海的孩子少了就注定高考容易了么？会不会大家更集中的想进更好的学校以至于卷得更凶了呢？周围的江苏和浙江的孩子会不会想办法来这里参加高考提升难度呢？等等等等。你觉得上海孩子少了，上海市会不会也知道自己少了，从而想办法引进一大堆人呢？

就算你能得出来的结论是，将来高考更容易了，那有没有一种可能性，学历的含金量也下降了呢？以前211就能找到工作，再往后可能只有985才找得到工作，有没有可能再往后在AI横行的年代里，只有人类智商的TOP 1%才有培养的价值，如果没有到1%不如直接上一个硅基外挂算了？如果你的预期就是这样的话，花大量的时间和精力去学那些将来注定用不上的技能的意义在哪里呢？如果你花500万，将来孩子只能月薪8000，需要50年才能“回本”的话，那是不是可以有更好的方式去应用这个500万呢？上大学只是过去几十年被证明了的“成功路径”，但是这条成功路径已经被更多参与者挤到性价比极低，那还是不是要按照这条：只要上大学，就能提升未来生活品质的路，走下去呢？

如果人类只有这种若A则B的短链条的思维能力的话，最容易被AI替代掉的就是这部分人了：若A则B，这种简单逻辑不是硅基最容易做的？那人怎么可能比硅基成本低？

南京大学最近食堂卖了个帝王蟹，一堆人就冲上去说学生怎么能吃帝王蟹？问题是没有这帮人吃帝王蟹提供的利润，其他所有人的价格都得上去。只有有人吃帝王蟹有人卖帝王蟹贫困学生才能有免费的早餐。有钱的同学掏了钱获得了情绪价值，其他人才能获得物质价值。你不让有钱的那批人获得情绪价值，那整个物质传导的通路不就断了？你总不能说让有钱人不能花钱，或者花钱享受不到好东西，那些想赚钱的人从哪里赚钱呢？从有钱人也一起吃的5毛一个馒头里面么？

所以唐僧其实一直是支持有钱人“炫富”的，只要自己的富不是靠贪污受贿偷税漏税得来的，应该随便炫。只有有钱人不用讲求“性价比”，能够花一些“值超所物”的钱，通过获取情绪价值让财富循环起来，整个经济的环境才能好起来（其实贪污受贿偷税漏税来的钱也应该支持炫一下，将来抓人定罪搜集证据都节约点时间）。你不让有钱人搞个私人飞机请8个助理，那飞行员的工作怎么办？8个助理的工作怎么办？总不能让这些人都去送外卖吧，当年陈云解决货币超发问题还知道搞点“伊拉克蜜枣”呢。

游戏佬花大价钱买新显卡，尝鲜者花大价钱买概念车，他们收获的是：“哇哦，这个新东西你也搞得到”的满足和情绪价值，而厂家收到的是超额利润和研发资金，而其他用户则是隔了一阵子以后收到量产的性价比更高的普通产品，正因为有这些你看起来不重视“性价比”的SB在，你才能买得到更好更先进的产品，一个游戏里面的氪金大佬越多，免费玩家才能享受到更好的游戏体验，一个游戏要是没人充钱，都是“豹子头”，那这个游戏迟早得黄了，道理莫不如此。

三

要对抗这种“所见即所得”的短视：一是要多想一层，我这一层是不是其他人想到了？如果他们也想到了，那我想到的这个还有用么，大家都想到不就相当于大家都没想到？我是否能预判到其他人的预判并且提前做点准备？其次是最笨的办法，你就是想到也没用，我要靠时间和勤奋熬死你。都知道早睡早起身体好，这不是很多人做不到么？都知道努力跑步多锻炼身体，身体能好，这不是刮风下雨天冷天热很多人就不做了么？

同样一件事情第一天做的时候也许有1万人跟你一起竞争，到了第一年末也许就只剩了100人，到了第五年末也许就只剩了你一个人，那这条赛道上的所有红利不就你一个人独享了？如果能够叠加一里面你预判到这条赛道是一条在上升的赛道，那一次COMBO不就足够普通人完成一次阶级跃升了？

否则既没有超越时空的远见，又没有超越他人的勤奋，那最后最好的结果就是待在中国这样的国家吃低保。时代车轮滚滚向前，从来不会为谁停下来。那个时候你在车轮上，还是在车轮下，差别一定是很大的。

本文来自微信公众号：唐僧的碎碎念，作者：唐二僧

“飞刀9成以上都是私下的。”南方一家三甲医院医务科工作人员王鑫提到“飞刀”现状时，给出了这样一个数字。

“医生出去做10台手术，报备个2台。”这是医院和医生之间心照不宣的默契。

“钱打到医院账上，什么时候能领走，要打个问号。”医院账上趴着的几百万元飞刀费，至今无人敢动。

这些对话的时间点，发生在国家卫健委半个月前发布修订的那份《医师外出会诊管理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）之后。这项已施行21年的行业规章迎来首次实质性修订，至今仍在医生群体里发酵。

此次修订的核心变化，直指过去21年里行业长期存在的灰色地带——过去，绝大多数“飞刀费”由患者直接支付给医生个人。新规要求，会诊费用必须通过“公对公”方式结算：由邀请医疗机构支付给会诊医师所在的医疗机构，再由后者按制度分配给医生，医生取得报酬后依法纳税。

“私下结账、私下飞刀”被再度明确叫停。

或许很多人忘了，“公对公”邀请和“公对公”付款不是新要求——2005年的旧版《暂行规定》就已写明，会诊费用应当统一支付给会诊医疗机构，不得支付给医生本人。

但在过去21年里，医院和医生达成了一种默契：医生不报备、医院不审批、出了纠纷医生“自己擦干净”。这项规定几乎形同虚设。

这一次“公对公飞刀”是否会严格落地？医生还能“飞”吗？成了医生最关心的问题。

1

“报2做10”的灰色默契

王鑫所在的医院，是某个外科领域的国内翘楚，床位常年排队，手术量在当地断崖式领先。这家医院，或许也是观察“公对公飞刀”落地的一块试验田。

“9成的‘飞刀’都是私下的，很少有医生向我们医务科报备。”王鑫说。

至于报备的那部分，是医院在几年前开展的一次专项整治发挥了作用——医院的方法很直接：管理部门在网上搜索其他医院的宣传内容，查看有没有本院知名医生的出诊信息。一些没有报备就去“飞刀”的医生因此暴露，医院开始约谈。一番敲山震虎后，医生外出“飞刀”大多会向医务科报备。

不过有意思的是，报备是报备了，但经常“报2做10”。

“去‘飞刀’的医生出去做10台手术，跟医院最多报备2台。”王鑫说，“剩下的8台，医生不说，我们医务科没办法，也不会主动去核实。”

日子就这么过着，医院和医生在飞刀这件事达成了一种心照不宣的默契。

至于报备过的那2台，报酬会通过“公对公”方式由医院代为收取。“这样下来，至少流程合规了，但医生什么时候能把报酬拿到手里，要打个问号。”王鑫说。

由于缺乏执行细则，医院不知道该以什么名目、按什么比例把钱发给医生。索性不发。几年积累下来，即使报备的飞刀数量不多，医院账户上也趴了几百万元。

医生们也不催，更不闹——“没有人愿意当出头鸟”，默认将这笔钱当作向合规缴纳的“投名状”。默契就这样继续着。

其实，“公对公”的要求并非新规。早在2005年，《医师外出会诊管理暂行规定》就已明确：会诊费应统一支付给会诊医疗机构，不得支付给医师本人；邀请方也需向会诊方发出书面邀请函。

只是21年来，落地情况并不理想。

此次修订之所以引发关注，正是因为新规在旧版基础上往前迈了一步：不再只提“不得支付给个人”，而是明确要求医院应当建立费用分配制度，医生享有获取报酬的权利，法定节假日会诊还应当适当提高标准。

但关键问题依然悬而未决：不同术式、不同级别医生如何定价？医院和医生的分配比例是多少？医院以什么名目把钱发到医生手里？

“公对公”的方向已经明确，但从医院账户里趴着的那几百万元来看，从“合规”到真正“落地”，中间似乎还隔着太多的细则和勇气。

2

医生还愿意“飞”吗？

在过去的21年间，医院和医生就飞刀有一种默契：医生不报备、医院不审批、出了纠纷医生“自己擦干净”。一旦“公对公”邀请和付款落地，平衡被打破，建立在默契和约定俗成基础上的飞刀行为，可能也将迎来巨大改变。

患者最担心的问题很直接：医生还愿意出来“飞”吗？

“飞”一次，值多少钱？

根据手术复杂程度和专家级别不同，目前由市场自发形成的飞刀价格大多在几千元至几万元不等。但共识是，这些报酬要远远高于医生在本院开展同类手术的收入。

华北一家省级三甲医院的外科医生李非，偶尔会从北京邀请知名专家来院飞刀。他所在的科室，一年要做一千大几百台手术，但外请专家的只有十几台，“百分之一不到”。

“我们不会主动跟病人推荐飞刀，”李非说，“绝大部分手术我们自己都能做。只有本院的亲戚朋友，或者患者明确要求，我们才会请。说白了，请飞刀是砸自己饭碗的，我们这级医院还是要以自己发展为主。”

价格是约定俗成的。李非介绍，一般手术10000元，较大的20000元。飞刀专家的费用由患者交给本院医生，本院医生再原封不动转给飞刀医生。“我们本院医生从来不从中拿一分钱，纯属帮忙。”最多是专家周末来做完手术，患者给医生一起订个午饭。但李非也听说有医院会在其中直接抽成。

但专家愿意来，不全是因为钱。

“他老家在我们这里，后来在北京工作，和全省学科圈子里的人都熟。”李非说，“人家技术确实摆在那，加上关系好，来一趟也方便。”这种熟人网络和同乡情谊，是飞刀价格之外另一条隐形的纽带。

即便如此，一万到两万的价格，依然和院内收入形成巨大落差。相同的手术，如果由本院主任操作，绩效收入大约千元左右，两者相差十倍以上。李非坦言，如果公对公后钱少了，“那就成纯人情了，人家不能老卖你面子。想推辞也很容易，今天有个会过不去就推掉了。还不够折腾的。”

飞刀的价格，是优质医疗资源稀缺性最真实的市场反馈。医生十余年的学习成本、牺牲陪伴家人的休息时间、跨城奔波的劳碌，都被折算进来。而当飞刀走向阳光时，如何在合规与真实需求之间找到平衡点，是无法回避的难题。

“将飞刀价格规范起来肯定是好事，但如果定价过低，肯定会影响积极性。”李非说，“甚至可能出现‘公对公’付一部分后，患者私下再给一份。”

针对飞刀的定价规则，从国家到地方都在摸索。

今年初，国家医保局还发文明确，飞刀可按“上门服务费+会诊费（院外）”的方式收费，上门服务费由受邀地医疗机构自主定价，会诊费按就诊地价格政策执行。但医疗机构自主定价，意味着区域差异可能很大——北上广的特需挂号费能到近千元，但在中西部地区可能差出好几倍。

更大的难题在于，飞刀价格如果参照院内标准，将严重脱离市场现实。

王鑫所在医院的优势学科，一年在本院开展15000台手术，加上医生在外飞刀，总量可能翻一番，达到3~4万台。一名高年资教授在医院一个月的阳光收入，也就三万元左右。而出去飞一台手术，市场价至少一万元起步。“周末开两场刀，就把在医院一个月的绩效挣出来了。”王鑫说。

“如果全面放开市场化竞争，医生的收入会比现在高得多，”王鑫说，“但公立医院要坚持公益性，没办法完全放开，也不可能完全按市场化定价。”

而另一重隐形的压力——税收，也是新规带来的。此前，医生飞刀收入大多游离于税收监管之外。新版《暂行规定》增加了会诊医师依法纳税的内容。“医生们聊过这个新规，大家觉得大背景是全行业的税收规范化。”郑晨曾在医院工作多年，也一直在关注飞刀政策。“基于这个背景，我认为新规大概率会落地。”

税收规范叠加定价风险，医生的实际到手收入可能进一步缩水。与此同时，医院的态度也可能发生逆转。

过去医院对飞刀的态度是默许——只要你别出现事故，别让我赔钱，我不管你。但一旦要求公开透明报备，审批就意味着责任。

“医院反而可能不予通过。”郑晨说，“一旦知情，就有责任，对受邀方医院没有好处，只有风险。”医务科审批人员也可能倾向于“多一事不如少一事”，能拖则拖、能不批则不批。王鑫说，作为医务科，他的心态也发生了变化，“谁审批谁签字谁负责，我大不了不审批。对我个人没好处，潜在责任倒是一大堆。”

更隐蔽的是另一个现实：即使走公对公，私下渠道也未必能完全堵住。“需求太旺盛了。”李非说，“公对公到最后，可能会使得飞刀行为更加隐蔽。”

飞刀还有一个绕不开的问题：出了事，谁负责？

“出了纠纷，第一反应肯定是找当地医院。当地医院处理不好，就顺着线跑到我们医院来告状。”王鑫说。

如果公对公落地，责任划分可能更加复杂。邀请医院和受邀医院都要承担相应责任，王鑫说，一旦把责任带上去了，审批就会变得很严格——说得好听叫严格，说得不好听就是拖着不批

李非所在的医院，做法更务实——出了事故，本院来承担。病人找不着专家，医院也没法往“飞刀”专家身上推，推了人家以后再也不来了。

“医疗这个事，谁也不敢给你打包票。专家做10个里有1个出问题，剩下9个病人还是获益的。要是把风险全赖到专家头上，人家以后不来，这种优质医疗资源就没了。”

为了留住资源，风险自己担着——这是基层医院在现实中的理性选择。

收入的变化、税收的规范、医院介入审批——三重因素叠加，“飞刀”走向阳光的道路可能才刚开始。

6月6日，快手15周年司庆。

北京总部员工们照例收到了司庆红包，校招实习生红包从往年的200元涨到了466元，有的员工还收到888元的“发财包”。但真正让内部讨论升温的，是可灵分拆的消息。

6月下旬，最新消息称，可灵投前估值已“缩水”为150亿美元，潜在领投方为腾讯、阿里、红杉等知名机构，计划2026年完成重组、股改，2027年初交表。对此，截至发稿，快手官方未予置评。

多方消息显示，5月中旬，可灵初始估值目标为200亿美元。5月12日，快手公告，董事会正在评估重组可灵AI相关资产及业务的方案。彼时，该估值已接近其母公司市值的七成。6月下旬，快手市值回落至2000亿港元以下。尽管可灵估值目标有所下调，其体量仍占母公司市值的三分之二。‌

一位快手员工跟《中国企业家》透露：在5月的一次全员匿名问答环节，程一笑回答了关于流量、AI的提问，但对于可灵IPO的进度表，他没有给出明确答案。“接下来，快手的组织架构、长期投入，可能都是未知数。”

“可灵是‘不得不拆’，因为养不起。”前述快手内部员工说。据财报，2026年，快手集团整体资本开支预计达260亿元，较上年增加约110亿元，增量几乎全部投向AI算力。

“不是快手不想要可灵，而是因为可灵放在快手体内，价值、融资和成本三件事都很难讲清楚。”汇生国际资本总裁黄立冲对《中国企业家》强调，可灵分拆的核心不是逃避成本，而是重建估值口径。而可灵短时间内估值下调，也正印证了市场在将可灵从“AI故事定价”走向“交易可落地定价”的过程。

据快手员工透露，近期，可灵已经积极在为独立运营做准备。有消息称，员工主体换签已经完成。

成本与现实

两年前的司庆日，可灵首次对外发布，成为全球首个向公众开放的视频生成大模型。彼时，距离OpenAI发布Sora Demo仅过去四个月。

今年3月的财报电话会上，程一笑将可灵定义为“第二增长曲线”。从内部孵化到独立估值，可灵仅用两年时间便拓出一条快速路。2025年4月，可灵AI升级为一级事业部，与主站、电商并列，由高级副总裁盖坤负责，直接向快手科技创始人兼CEO程一笑汇报。

据财报等公开信息，可灵去年营收约10.4亿元，在快手总营收占比仅0.73%。今年一季度，可灵收入超6.5亿元，同比增长超300%，截至3月ARR（年度经常性收入）达到5亿美元。同期，可灵全球用户规模突破6000万，累计生成超6亿个视频，为超过3万家企业客户和开发者提供API服务。

可灵是“摇钱树”，也是“吞金兽”。据财报，2026年一季度，快手带宽与服务器托管成本17.49亿元，同比增长18.4%；折旧与摊销从12.35亿元激增至17.75亿元；研发开支36亿元，同比增长9.8%。与之对比，快手一季度经调整净利润33.74亿元，同比下滑26.3%。

这也与字节的情况相似。据媒体报道，在算力中心建设上，字节计划将2026年的资本开支上调到超2000亿元——相当于利润的六成。

快手要想在体内用“成本归母体、价值归子公司”的结构“供养”可灵，变得越来越不划算。

多位分析人士指出，可灵约70%的收入来自B端API调用和海外订阅，可灵的技术路线（DiT架构）、百亿级算力投入的资本消耗模式，与短视频业务截然不同。在二级市场，快手已被当作“成熟短视频平台”定价，PS仅1.5倍；可灵一旦剥离，可按AI公司估值，PS可达五六十倍。

在快手工作超5年的员工黄晓（化名）认为，可灵分拆后，独立去外面讨生活，也算“断奶”。

财务层面，可灵消耗算力投入，直接侵蚀快手利润。估值层面，可灵在快手体内只能被系统性低估。更重要的是在竞争层面，字节和阿里在AI的投入，以及GPU和算力储备规模，是快手难以企及的。留在体内可灵打不赢这场仗，拆出去独立融资才更有机会。

黄立冲解释，可灵是典型的AI重资产业务，而快手正处于盈利修复期。可灵继续留在体内，投资人看到的就是短视频、电商、直播等业务利润被AI资本开支稀释。“拆出去，就是把成熟业务的利润表和AI业务的投资期分开。”

此外，AI视频拼的是模型迭代、算力、产品分发、海外市场和资本耐力。字节、阿里、腾讯都有更强的资金和生态资源，可灵只靠快手集团内部预算，会被母公司利润约束绑住手脚；拆出去融资，就可以引入产业资本和战略投资人，获得更大的弹药。

估值下调，组织洗牌

5月12日可灵拟分拆公告发布后，快手股价高开近11%，随即回落至收涨3.5%。放眼国内主流互联网大厂，集中将AI核心资产独立分拆，已成为寻求更高资本化估值的常用手段。

今年初，百度旗下AI芯片公司昆仑芯已提交港交所上市申请，而后启动科创板上市辅导，外界为其估值300亿美元。6月29日，媒体报道，昆仑芯目标估值已来到500亿美元（约合3398亿元人民币），并要求投资者承诺购买其芯片——这一估值，已超过百度373亿美元的市值。

随着拆分细节被曝出，可灵估值也经历了多次调整。

6月初，快手市值约270亿美元，可灵投前估值已达180亿美元，相当于母公司的约67%。6月中旬，据报道，快手正与泛大西洋投资集团洽谈，后者曾投资Meta、Uber和字节跳动。到了6月下旬，又有消息称，可灵投前估值为150亿美元，潜在领投方为腾讯、阿里、红杉等知名机构。

来源：公开信息整理

对此，黄立冲认为，可灵估值下调，并非业务出了问题。“更准确地说，是市场从‘AI故事定价’走向‘交易可落地定价’的过程。”在他看来，可灵的市场有两层：国内依托快手生态，海外瞄准欧美日的内容生产市场。“可灵的估值故事，一半是中国AI视频模型，一半是全球内容生产工具。”

快手ARR还在持续增长，到今年3月已接近5亿美元，但他认为，ARR只是速度表，不是利润表。投资人还会问：推理成本是多少，毛利率能不能守住，用户留存怎么样，海外收入会不会受监管影响，未来能不能顺利IPO退出。

“估值下调，意味着资本市场把技术溢价、现金流折扣、地缘风险折扣和退出折扣等重新算了一遍。”

黄立冲解释，5月的200亿美元估值更像是市场给AI视频稀缺资产的“期权价”。150亿美元更接近一轮融资真正能清盘的价格。中美AI阵营的投资限制，可能也会影响可灵的买方池，“偏向中国大厂、产业资本以及少数能处理合规风险的国际资本”。

估值下调的另一面是竞争压力。多位AI大模型行业人士谈到，可灵海外业绩“增长很猛”。据媒体披露的融资资料，可灵海外市场营收占比达75%，海外用户留存率比国内高出约10%。但在国内市场，可灵正承受着来自字节和阿里越来越大的竞争压力。

一位与可灵团队合作过的上游服务商人士告诉《中国企业家》，可灵对安全风险把控很严，“但海外用户对内容的接受度和尺度与国内都不一样。你想扩大海外，极致满足用户，又想满足监管，这中间就很矛盾，要看怎么取舍。”

AI视频模型赛道竞争激烈，人才流失也是快手无法回避的“伤口”。

2025年底，可灵核心技术负责人、前快手技术副总裁张迪离职，加盟阿里巴巴淘天集团出任未来生活实验室负责人。五个月后，他带队推出AI视频生成模型HappyHorse-1.0，在Artificial Analysis榜单上，评分排在文生视频和图生视频两个赛道前列，一度超越可灵3.0。

亲手缔造可灵的人，如今站在了竞品阵营。“快手员工离职后，主要去了百度、京东和小红书，”一位员工说，“大家都不愿意去阿里，那儿太卷了，张迪可能是个意外。”

分拆可灵的同时，快手也在加速进行组织AI化。

快手15周年内部讲话中，程一笑阐述了AI战略。他说，AI正在把“经验”的保质期大幅缩短。AI早已不是某个独立的技术模块，而是快手整艘大船的新引擎，AI不仅催生了可灵AI这样的全球级明星应用，也在渗透内容推荐、广告优化、电商交易、生活服务等业务板块。

“如果我们还坚持固有的模式和思维，可能就会与这个时代最大的机会失之交臂。”

据快手内部员工透露，今年5月底，快手负责商业化的一把手，未来可能调回主站。近期，快手电商组织架构从原有九大行业重组为五个部分。原快手副总裁、磁力引擎负责人王志强已正式加入盒马。对此，快手官方层面暂无回应。

巨头围城，竞争升级

AI视频赛道正在经历洗牌，用户体验成为竞争焦点。

2025年底，OpenAI宣布关停Sora，据公开报道，其日均运行成本高达1500万美元，而消费者端总收入累计仅约140万美元。Sora的退场表明，AI视频生成赛道已从“模型技术优先”转入“商业化落地能力”的验证阶段。

4月，阿里旗下产品HappyHorse登顶全球视频生成榜，与Seedance 2.0、可灵包揽了Artificial Analysis文生视频榜单前三。

6月23日，字节跳动火山引擎2026夏季FORCE原动力大会上，新一代豆包视频生成模型Seedance 2.5首次公开亮相，支持单段原生30秒视频直出，最多可导入50个全模态参考素材。

有消息称，Seedance 2.0单月收入已超10亿元。不过，火山引擎总裁谭待否认了这一数字，称“外面所有传的Seedance收入数据都是错的，而且偏高”。

字节跳动的投入规模和市占率，快手追赶得愈发吃力。据AI普瑞斯援引行业人士统计，今年5~6月，按日Token消耗计算，Seedance占据市场超八成份额，可灵约占14%；在短剧行业，Seedance渗透率已达约95%（这里特指‌短剧行业‌内AI工具的使用深度，且主要依赖Seedance模型）。

今年3月的快手财报电话会上，程一笑被问及Seedance 2.0对可灵的影响时说，目前视频生成在技术和产品层面远未成熟，“Seedance 2.0支持多模态输入的技术路线，跟可灵在去年12月推出的O1模型一致，也印证了快手围绕多模态进行模型迭代的前瞻性。”

快手科技创始人兼CEO程一笑摄影：邓攀

一位AI智能体聚合平台研发负责人对《中国企业家》表示，放眼全球，Seedance“都很能打”。用户制作小视频，关键在于人物和场景的一致性、真实性、契合度，以及对口型等细节。“Seedance在这些细节上表现出色。”前述负责人称。

一位同时使用过可灵和开源视频生成工具Stable Diffusion（SD）的创作者对《中国企业家》分析，可灵云端在线、开箱即用，中文语境适配优秀，人物面部稳定性更强，原生支持图生视频和镜头运镜，适合快速产出短视频；但付费算力模式下，底层自定义空间有限。

“SD可本地部署，插件生态完善，能精细控制画面细节；但配置繁琐，视频分支流畅度和人物稳定性不如可灵。要快出东西选可灵，要精细调参数选SD。”前述人士称。

综合使用对比多个工具后，黄晓坦言，可灵用起来还是太贵，且计费不够直观。“需要先买灵感值配额，再按消耗次数生成视频。”他说，快手内部很多员工不爱用可灵，“效果不可控，但成本是刚性的”。

“最近可灵突然降智了。”6月中旬，一位用户在社交平台说，“上个月出的片子很好，这个月它什么都听不懂，抽卡都抽不出来。”他打算转用Seedance 2.0。还有用户反映，可灵3.0“有时候会犯低级错误，能做出来三条腿的人”，“一个镜头十条起抽，废很多镜头”。

拆分可灵固然在资本层面合理，但可灵已成为快手最有价值的资产，“拆出去后快手还剩什么？”黄晓对公司前景表达了担忧。

快手2026年一季度的数据佐证了主业的疲态：总收入337亿元，同比增长3.4%；经调整利润净额34亿元，低于去年同期的46亿元。线上营销服务收入196亿元，同比增长9.3%；直播业务收入85亿元，同比下降13.5%。毛利率由去年同期的54.6%收缩至51.2%。

今年，快手的司庆主题是“开放·进化”。程一笑表示，快手现在重要的事情是“做好自己”。他也给全体员工发放了专属Token额度，鼓励大家让AI成为自己的“工作伙伴”。

两年前，在内部横空出世的可灵，为快手撑住了AI叙事。未来，没有可灵的加持，快手还能否讲通“科技公司”的故事？对程一笑来说，无论成败，这都是快手当下迈出的激进一步。

集体跨界

随着AI赛道热度持续攀升，食品饮料板块上市企业纷纷加码相关赛道，布局方式分为小额财务参股、大额收购和自建产业链深度运营三大类型。

汤臣倍健（300146.SZ）是小额参股观望型。

日前，公司公告计划出资5000万元投资原粒（北京）半导体技术有限公司，获得标的企业0.97%股权。

据公开资料，原粒半导体成立仅3年，核心业务依托Chiplet技术研发积木式AI推理芯片，为边缘端大模型落地提供高性价比的算力解决方案。

相较之下，安德利和国投中鲁对AI的布局，可算是大手笔。

今年6月中旬，安德利公告透露，准备耗资6亿元至8亿元收购宁波甬强科技控制权，正式跨入半导体材料赛道。

在此之前，另一家浓缩果汁龙头国投中鲁投入60亿元，收购中国电子工程设计院全部股权，业务聚焦半导体厂房、算力中心工厂设计与建造。

除此之外，金字火腿、莲花控股先后跨界算力赛道，采取深度运营模式。

去年10月，金字火腿通过子公司福建金字半导体投资中晟微，持股9.0909%，间接布局高速光模块核心电芯片研发设计领域。

食品饮料行业中，较早布局算力的是莲花控股（600186.SH），该公司早在2023年就已进军算力租赁赛道。今年5月，继续以不超过3亿元增资上海阶跃星辰智能科技股份有限公司，后者为国内头部人工智能大模型企业之一；此外，子公司莲花科创还于今年4月收购深圳纽菲斯新材料控制权，布局ABF载板胶膜细分赛道，业务版图从算力租赁延伸至半导体材料、大模型开发，逐步搭建算力全产业链布局。

上述投资项目，大多数仍处于落地或推进阶段，短期内未产生实质效益，但受AI算力、半导体概念行情催化，叠加市场对第二增长曲线的炒作预期，相关企业股价短期内迎来大幅上涨。今年6月以来，金字火腿、莲花控股和安德利股价涨幅均超4成。

转型驱动

食品饮料上市企业本与AI无甚交集，此番扎堆布局，核心驱动是传统主业增长空间见顶，急需通过转型寻找新的增长点。

莲花控股长期依靠味精产品支撑，2019年完成重整、国厚系入主后，公司经营思路全面调整，逐步摆脱对味精单一业务的依赖，主动探索与布局算力相关新业务。

2025年，公司算力服务收入1.22亿元，同比增长50.62%。不过，该业务对营收的贡献仅3.53%，业绩拉动作用有限。

浓缩果汁大王安德利加码AI硬件赛道，同样源于传统主业增长遇阻。公司曾对外表示，尽管已位居全球浓缩果汁头部，但果汁加工行业发展成熟，单一主业增长已经触及天花板，急需布局第二增长曲线。

近3年，安德利（605198.SH）的营收规模经历收缩、反弹和回落的全过程，综合毛利率已由2023年的32.99%降至2025年的24.26%。

金字火腿布局AI算力领域的逻辑与安德利相似。近年来，腌制肉制品行业产能过剩，终端消费增速放缓，行业增长空间有限；在企业实控人变更为郑庆昇后，持续加大AI赛道投入，已释放出明确的业务转型信号。

多重风险

AI赛道虽然具备广阔发展空间，但食品饮料企业跨界入局，仍面临不容忽视的经营风险。以安德利为例，公司深耕浓缩果汁行业30年，在集成电路、电子互连材料领域无任何技术、人才储备，跨界布局无异于高风险产业尝试。

本次收购落地后，公司绝大部分可动用资金将被占用，而标的企业宁波甬强科技尚处于产能爬坡阶段，后续仍需持续资金投入，短期难以实现自主盈利。

国投中鲁（600962.SH）具备国资背景，依托控股股东国投集团的资源协同，后续整合难度相对可控。但半导体工程业务体系庞大，在长期资源倾斜之下，传统浓缩果汁业务存在被边缘化的风险。

金字火腿（002515.SZ）就曾公开承认跨界布局存在明显短板：企业缺乏行业经验和技术资源，且过往多次跨界尝试均未能取得理想成效。

本次投资标的中晟微，尚未实现盈利，投资收购溢价偏高，未来存在计提商誉减值的可能性。

汤臣倍健的投资策略最为保守，其已明确这次投资主要是搭建对前沿科技的认知窗口，定位纯战略性财务投资。

莲花控股自主加码算力与大模型赛道，则承担着较大的业绩压力。其增资的上海阶跃星辰目前处于亏损状态；去年自身算力服务收入虽突亿元，但净亏损近3000万元，叠加多笔大额合同提前终止，整体落地效果不及预期。

由此可见，当前，食品饮料跨界布局AI和半导体产业，还需要长期承担高昂资金成本与经营不确定性。

你有没有发现，最近成了商标侵权案件的高发期。

河南南阳“渝见小面”夫妻店被连锁品牌“遇见小面”起诉商标侵权的热度还没消退。

河南平顶山“橘子宾馆”被“桔子酒店”起诉侵权的事件又冲上了热搜。

事情大致是这样，6月中旬，“橘子宾馆”的店老板冯女士，收到法院传票，原告是桔子酒店管理中国有限公司，案由是侵害商标权，对方索赔10万元，并要求其改名。

公开报道里，店主称“橘子宾馆”2017年开业，是一家只有16间房的小店，房价在几十块到百来块，LOGO、装修风格跟据桔子酒店并不相似。

无独有偶，“橘子宾馆”事件还没完，长沙一个叫“紫薇锦江酒店”的家庭小旅馆，因为名字带“锦江”，被连锁酒店品牌“锦江之星”起诉，要求改名，赔偿12万元。

跟“渝见小面”的舆论情形类似，“橘子宾馆”“紫薇锦江酒店”的新闻相继曝光，评论区几乎一边倒的支持店主。

很多人看到新闻第一反应都是同情弱势的夫妻店，觉得大企业不应该去为难个体户。

有网友调侃，“那个黄色的酸甜的一瓣一瓣的水果我还能吃吗？侵权吗”

还有网友揣测，是不是生意不好做，现在都开始搞营业外收入了？

但调侃归调侃，要说酒店巨头们为了十来万，去背负巨大的舆论风波，可能就把事情想简单了。

事实上，酒店巨头们为了保持品牌体验的一致性，这几年都在大刀阔斧的关停老旧门店。

财报统计显示，本土“酒店三巨头”锦江、华住、首旅如家，2025年合计闭店超过两千家。

在这个过程中，不少连锁品牌门店，因为合作到期，摘牌退出连锁体系之后，却并没有关店，而是换个店名继续运营。

一些老业主为了继续蹭品牌的流量，搞出了骚操作：改店名，只改一笔。

比如前段时间，大连一家全季酒店被摘牌后，变成了“全李酒店”继续运营，酒店声称是因为大风把“季”字吹掉了一撇，让很多网友看了忍俊不禁。

类似的擦边现象并非个例，继“全李”之后，多地又冒出了“金季”“又庭”等蹭牌酒店。

有网友住错酒店，踩雷后玩梗，“住全李酒店，喝雷碧，吃粤利粤，泡康帅博.....”

正是在这种鱼龙混杂的市场环境里，品牌方的商标维权行动，近几年格外密集，仅桔子酒店涉及的酒店商标侵权案件就超过两百起。

实际上，在诸多典型的酒店商标侵权诉讼案件中，跟短视频里一边倒的舆论不同，法院判决的天平，并没有向个体户倾斜，最终往往都是品牌方胜诉。

02

不妨来看一个法院的详细案例。

2024年上海市金山区“金季宾馆”侵害商标权纠纷案，因为“金季”和“全季”字形高度相似，金季宾馆被全季酒店品牌方诉诸法庭，要求停止侵权，赔偿10万元。

在法院判决中出现了几个值得细品的争议焦点。

第一个争议焦点是，被告使用汉字“金季”是否构成商标合理使用。

本案中，被告“金季宾馆”称店铺取名“金季”，一部分取自“金山区”地域名称，一部分取自合伙人“季XX”的姓氏，属于合理使用。

但法院认为被告2021年12月注册成立，作为酒店行业的从业者，理应清楚“全季”品牌在酒店行业的知名度和影响力。

即便被告有一定的取名缘由，也不能免除避让义务，即被告在取名过程中，理应避让先在行业内具有高知名度的注册商标。

在法院判决里有这样一段原话：

• 被告“金季宾馆”在取名时面对诸多选项，仍最终以与“全季”高度近似的“金季”为名，难谓其毫无傍名牌、搭便车之主观故意。

  
  

所以法院最后认定，“金季宾馆”使用汉字“金季”，不属于商标合理使用。

本案第二个争议焦点是，金季宾馆与全季酒店，是否会让消费者产生混淆。

被告认为，自家店铺外观、装修、房间布置和全季酒店有明显差异，无论线上还是线下预定，消费者都不会产生混淆。

法院认同被告“金季宾馆”与全季酒店之间不容易构成售中混淆和售后混淆。

“金季宾馆”是由农村宅基地改造而来，无论外观、大堂还是房间设计，都与全季酒店存在明显差异。

消费者在走进酒店大堂、办理入住过程中，可以直观的分辨出来，因此不容易产生“售中混淆”和“售后混淆”。

问题出在“售前混淆”。

法院认为，“金季”与“全季”二字在字形上近似，容易导致一般公众在搜索、了解酒店的售前环节形成混淆。

“现在OTA平台上有品牌标识，能帮助消费者判断真假，但第一眼不仔细的话，还是会造成误认。”

在业内人士A君看来，消费者预订酒店，大多通过OTA平台搜索，“金季”和“全季”，字面上容易造成误认，也会因此截走全季酒店的部分客流。

判决中，法院认定金季宾馆与全季酒店具有售前混淆可能性，这也是构成商标侵权的重要依据之一。

值得一提的是，2023年、2024年，金季宾馆在携程平台的销售额分别为28.8万元、15.2万元。

最终，法院判决“金季宾馆”构成商标侵权，赔款2万元。

03

诸如此类的案例还有很多，海南儋州的“桠朵酒店”、蒙城县三义镇君的“悦如家宾馆”等等。

在很多酒店商标侵权案例中，判决书都会提到同一个概念：攀附。

说白了，就是明知他人注册商标及字号的知名度和影响力，仍然大量使用与他人注册商标近似的商标，开展相同的业务，混淆商品来源、攀附他人注册商标知名度。

2024和2025年，全国法院新收知识产权民事一审案件数量都在12万件以上。

在业内人士B君看来，这几年商标案件增多，除了品牌维权以外，也跟经营者缺乏商标意识有关，尤其是在下沉市场的个体户。

“很多商户，以为只要工商注册通过就行了，但实际上，企业名称和注册商标是两套独立的体系，工商只管本地企业是不是重名，不管商标。”

“中小商家要规避商标侵权的风险，可以提前去商标网上做免费的检索。”

另一方面，B君认为操作方式上，品牌维权也有更温和的方式，“品牌方可以先联系当地监管部门，先由监管部门出面协调沟通，而不是直接上诉索赔。”

“身边朋友也有开店的，当时品牌方联系了当地工商部门，工商部门找到我朋友进行调解，后面他接受了工商部门的建议，只改了一个字就解决了这个侵权问题。”

说到底，很多词放在日常语境里，不带任何归属。

但一旦进入商业场景，出现在酒店门头和搜索页面里，就会变成消费者做选择的参考依据，就自然要接受商业规则和法律法规的约束。

对品牌方来说，维权本身不是终点，真正重要的还是把服务和体验做扎实。

名字可以被模仿，但住客的真实体验很难被复制，这也最终会成为市场区分优劣的关键。

01

央视网曝光“癌症基因检测的水有多深”

2026年5月底，央视网以匿名案例的方式曝光“癌症基因检测的水有多深”：

医生告知患者需要做癌症基因检测，但医院没有做该检测的设备，需要把样本送给外面的检测机构去做，“不到10分钟”，医生就叫来了对方的销售人员，“第一档（套餐）收费就接近6,000元了，第二档就到9,000元了”，“医保也不报销，那你自己愿意定多少钱，老百姓愿意来做检测就行了，大夫还要分成”。

“缴费过程也透着一点‘古怪’：不是常规的医生后台开单、患者自助机缴费，而是让她去人工窗口口述‘我要做这个检测’，窗口打出一张缴费单，再拿单子去机器上付钱。钱最终走的是医院账户，但医生没有给她任何纸质医嘱或开单记录”。

图：央视网曝光癌症基因检测收费不合规的情况，资料来源：央视网视频号

02

政策早就明确过癌症基因检测的规范收费方式

癌症作为一种主要由基因突变引发的疾病，政策在较早时期基本确定患者入院诊断时“标配”做基因检测。最早从2018年起，国家卫健委持续更新发布《新型抗肿瘤药物临床应用指导原则》，明确“只有经组织或细胞学病理确诊、或特殊分子病理诊断成立的恶性肿瘤，才有指征使用抗肿瘤药物”。

图：《新型抗肿瘤药物临床应用指导原则》（2025年版）节选，资料来源：国家卫健委

一方面政策从医学角度明确基因检测在多数癌症情况下的“必需性”，另一方面政策也规范了收费机制。收费机制核心包括具体收费计算方式、收费水平、是否医保覆盖，各省/市存在一定差异：

（1）收费方式按照基因数量还是按照检测次数来计算。多数省份按照基因数（或位点）进行收费，单次检测可检测的基因数（或位点数）越多，收费水平越高，但设置封顶价格；少数省份按照检测次数进行收费，不区分单次检测可检的基因数量。

（2）收费水平。PCR技术的基因检测收费水平普遍比NGS技术更低。

（3）是否纳入医保。目前福建省已将PCR和NGS癌症基因检测纳入医保（乙类，自付10%），北京市仅将PCR纳入医保；其余省份或处于集采征求意见阶段、或处于价格指南征求意见阶段等，陆续逐步推进入医保。

图：历来来重点赛道省/市对癌症基因检测的价格指导政策梳理，资料来源：公开资料

03

市场乱象的产业原因是技术执念，以及不愿/难顺应政策改变

从头部肿瘤医院聚集省/市的收费政策信息，不难看出，政策始终克制基因检测的“所需检测基因量”。政策虽然允许单次检测的基因数（或位点数）提升而提高收费价格，但边际收费价格逐渐递减，无论是PCR技术和NGS技术，一般分别到5个和10个基因数，价格就会抵达最高限价。

图：重点赛道省/市对PCR癌症基因检测的价格提升梯度示意，资料来源：公开资料绘制

图：重点赛道省/市对NGS癌症基因检测的价格提升梯度示意，资料来源：公开资料绘制

政策从个位数基因数就开始封顶价格，本质是站在百姓民生角度理性限制低效医疗支出。

检测范围扩大确能提供更丰富的分子信息，但超出核心驱动基因后，增量位点对实际诊疗方案的改变率显著下降，信息价值呈明显边际递减。当检测成本随基因数线性攀升，而临床获益增长趋缓甚至停滞时，这种“广撒网”模式便违背卫生经济学中成本效益最优的基本原则，边际收费递减和封顶定价正是对这一资源错配风险的制度性纠偏。

另一方面，从临床实际可操作性角度考虑，中晚期肿瘤治疗仍主要依赖于肿瘤药物，而目前有效肿瘤药物仅可应对有限的核心靶点基因；按照国家卫健委最新发布的《新型抗肿瘤药物临床应用指导原则（2025年版）》，目前有对应药物干预的靶点基因数约36个（血液瘤14个，实体瘤22个）；也即是在临床治病救人的实操层面，即便检测出了其他的靶点基因，由于缺乏针对性的药物或干预手段，对患者而言并无太大意义。

图：《新型抗肿瘤药物临床应用指导原则（2025年版）》中有药靶点基因数统计，数据来源：国家卫健委

当下商业环境中，PCR技术适配如今的政策环境并拥有稳定的商业利润回报，NGS技术的比较优势反而成为背离政策趋势并持续亏损的推手。肿瘤基因检测中，PCR和NGS作为主流技术手段，均有各自的比较优势；NGS技术胜在可一次扫描检测上百个位点/基因，而PCR检测量有限，但胜在成本更低；毛利率来看，PCR的艾德生物毛利率明显高于NGS的燃石医学和吉因加。

图：肿瘤基因检测代表公司毛利率对比，数据来源：同花顺

从利润结果来看，肿瘤PCR代表企业艾德生物和肿瘤NGS代表企业燃石医学和吉因加，彼此盈利差距显著——PCR企业每年保持20%-30%的净利率，而NGS企业普遍持续性大幅亏损。

图：肿瘤基因检测代表公司净利率对比，数据来源：同花顺

图：肿瘤PCR和NGS基因检测技术对比，资料来源：公开资料

当现行政策和商业竞争环境不占优势时，医疗企业为求生存就容易采取取巧操作，引发市场乱象。这里不做过多阐述，在医疗行业，企业的销售费用率是一个比较直接的数据，NGS企业的销售费用率显著高于PCR企业。

图：肿瘤基因检测代表公司销售费用率对比，数据来源：同花顺

04

肿瘤NGS企业的未来路径思考

现今，在医院赛道，肿瘤NGS企业似乎在“大Panel技术执念”的道路上，已走得太远。从早年（2020年）新闻媒体和企业高喊“大Panel成大势所趋”，到2025年8月燃石医学在“2025年中华医学会病理分会学术会议”上隆重介绍其168panel（朗清）液体活检产品——一个可覆盖168个基因、35,000X超深度测序的产品。

图：2020年知名媒体对癌症NGS基因检测的报道观点，资料来源：公开资料

但NGS大Panel的卫生不经济，一直是临床专家持续提示的重大风险。全球肿瘤学“两大山头”之一的欧洲肿瘤内科学会（ESMO），2021年发布《Recommendations for the use of next-generation sequencing(NGS)for patients with metastatic cancers》，明确NGS只有在不增加额外成本、且患者被清晰告知使用NGS获益的可能性较低的情况下，医生和患者才能使用NGS的大Panel。在2024年更新版医学指南中，ESMO依旧强调“成本效益因素必须考虑在是否推荐使用NGS的决策过程中”。

图：2021年欧洲肿瘤内科学会发布的NGS使用指南节选，资料来源：ESMO

抛开技术执念和业绩变现的急切心理，未来肿瘤NGS企业还可以如何做？

（1）将NGS技术的比较优势适配正确的赛道——NGS一次可覆盖上百个基因位点的检测能力，更适合服务于药厂肿瘤药物的研发。燃石过去药物研发服务的收入增速超过公司整体增速，收入占比从2017年的11%，经历战略试错下降后，如今提升到21%。

图：燃石医学历史各业务营收占比，数据来源：同花顺

（2）摒弃NGS持续大Panel化，在有限基因数的产品设计前提下，聚焦测序成本的下降。卫生不经济是肿瘤NGS最致命的短板，但诸如吉因加、燃石医学等，都在通过设备自动化的路径，最大程度削弱人工在前处理和后续生信分析中的参与程度，进而降低整个检测流程的成本。

当然，除此之外，肿瘤NGS实际业务开展的其他流程环节仍然有降本提效的空间，诸如设备通量和医院体量的适配度、外送样本的产能利用率等等。

成本差距参考：5个基因及以上，福建省现行政策对PCR收费4,800元，对NGS收费5,200元，NGS可溢价8%；而假设国内肿瘤NGS的成本和美国企业（Guardant Health）相差一个中美汇率，约886元/例的NGS成本相比艾德生物135元/例的PCR成本，成本溢价远超8%。

图：代表肿瘤基因检测企业的公司成本参考，数据来源：同花顺。注：成本数据依据各上市公司整体口径披露的收入、样本量和毛利率计算所得，存在一定的精确度风险

（3）摒弃NGS的“高端”技术执念，在下沉市场用PCR技术铺垫客户渠道并打造创收新机会。多数肿瘤NGS企业同样也具备肿瘤PCR技术能力，PCR的龙头艾德生物在全国头部肿瘤医院已深耕多年，直面艾德生物的主战场断然不是一个好的选择；不过，可以考虑向二/三线城市的三甲医院进行突破。

一方面下沉市场是艾德生物明确不主攻的细分赛道，有利于后来者孵化新渠道和成长机会；另一方面，从临床实操角度看，肿瘤患者一开始接受诊断检测往往采取“就近原则”，只有到治疗准备阶段会存在较明显的虹吸效应——向一线城市的头部肿瘤医院聚集；二/三线城市本身诊断检测存在一定需求，参考如下我国肿瘤新发病例的城乡分布。

图：全国肿瘤新发病例在城乡的分布，数据来源：《2024年中国分地区恶性肿瘤流行情况分析》（孙可欣等，2026年3月）

半年前，Kimi创始人杨植麟说过一段话。

他说月之暗面账上现金充足，没有短期上市的紧迫感。

结果呢？

6月30号，《科创板日报》独家报了个消息：Kimi上一轮融资刚交割完，新一轮已经启动了。上一轮投后估值200亿美元，新一轮投前315亿美元。

算一下，这是六个月里的第四轮。半年累计融了超过39亿美元。

要知道半年前，Kimi投后估值才43亿美元。

今天的中国一级市场，已经默认了一件事，Kimi应该继续融资，OpenAI和Anthropic也应该继续融资。

这件事本身，比315亿美元估值更值得聊。

一、大模型，已经变成重资产生意

互联网公司融资，逻辑很简单：拿钱换市场份额。今天亏没关系，跑到拐点，回报指数级回来。过去二十年，VC全吃这套逻辑。

大模型公司是个例外，AI公司本质上是一门资本密集型生意。

模型每往前推一代，账上就得备好几千张高端GPU、几十亿美元算力费、几百号研究员的工资，外加一整套数据清洗和后训练流水线。

就拿OpenAI来说，2025年全年营收130.7亿美元。听着不少吧？

但总成本和支出是340亿美元。只是研发一项就花了191.8亿美元，比全年营收还多。其中付给微软的算力账单就105.9亿美元。再加上推理成本75亿美元、销售和市场费用57.3亿美元。全年运营亏损209.2亿美元。

到了2026年第一季度，数据表明损耗在继续扩大。营收57亿美元，现金消耗37亿美元，烧掉了超过一半的收入，研发支出86亿美元。

OpenAI自己预测，2026年全年现金消耗250亿美元，2027年570亿美元。

如果说OpenAI证明了AI公司为什么烧钱，那么Meta和Google证明的是，整个行业都在进入资本开支竞赛。

Meta 2025年全年资本开支指引是700到720亿美元。2026年直接上调到1250到1450亿美元，近乎翻倍。这些增量全部沉淀在AI服务器、自研加速卡、全球数据中心等重资产上。

Google那边也一样。2025年资本开支指引750到780亿美元，2026年6月最新沟通里上调到了1800到1900亿美元。CFO原话是，2027年还会继续显著提升。

这些钱不是花完就没了，大部分转化成算力固定资产。AI行业消耗的不是一次性现金流，是持续扩容的计算资源。你投入的钱，直接对应着机房里的硬件和机架。

互联网公司解决的是信息分发。产品搭好了，多服务一个用户的边际成本趋近于零。规模扩大，增量几乎全是利润。

AI公司解决的是持续的算力供能。基础设施一旦停止追加算力投资，模型迭代、服务承载能力当天就开始掉。

Kimi半年融了39亿美元，表面上打破了常规的一级市场节奏。但从财务底层来看，这笔钱要覆盖团队薪酬、数据中心电费、高端GPU采购，撑到下一轮模型研发和商业化落地。

这些投入最终都会变成看得见的资产。你买的就是一张张卡、一座座机房、一度度电。

二、断代的链条，很短

账上现金充裕，不代表可以停下来。

大模型这个行业，全链路每一环都在烧钱，基座模型训练、线上推理服务、Agent生态搭建。任何一环缩减投入，增长曲线直接掉头向下。

这个行业的残酷之处在于，对手一年投百亿迭代基座模型，你只投几个亿，差距不是迭代快慢的问题，是直接形成代际鸿沟。

大模型能力增长是非线性的。算力规模过了某个阈值，才会涌现出新能力。算力没到那个点，你的模型和头部厂商根本不在同一条竞争曲线上。

在这个行业，技术差距几乎会立刻传导到商业结果。

算力不够→模型落后一代→开发者迁移到竞品→终端用户流失→收入断掉→融资通道收窄。

链条里任何一个环节出问题，整个企业经营都会失速。

Kimi持续融资，不是为了追求什么高速扩张。核心就一件事，守住技术迭代的底线，别被行业代差甩出去。

全球头部AI企业都一样。OpenAI、Anthropic全部保持高频大额融资。Kimi只是把这条重资金生存逻辑在中国市场完整暴露出来了。

三、3亿美元ARR，才是关键

这轮融资里，真正有意思的数字不是315亿估值。

是ARR，年度经常性收入。

2026年3月，Kimi ARR破1亿美元。5月破2亿美元。6月中旬正式突破3亿美元。

三个月翻了三倍。其中70%以上来自API开发者调用。

315亿美元估值是资本市场对未来想象力的定价。3亿美元ARR是已经跑通、可验证的真金白银。

过去三年国内大模型赛道的估值，一直靠行业故事撑着。从智谱到MiniMax到月之暗面，通用叙事就三句话：中国版GPT、短期追上OpenAI、中国Anthropic。

这轮Kimi做了一件不一样的事，直接把可量化、持续增长的真实财务收入摆在一级市场面前：3亿美元ARR、API贡献七成、海外付费用户同比增长400%、产品落地200多个国家。

这是国内AI行业第一次用真实商业化收入支撑估值，而不是靠技术故事。这意味着，大模型行业开始进入收入验证技术的新阶段。

这个变化的影响，比315亿美元估值本身大得多。

从2026年年中开始，国内大模型企业彻底分成了两类。一类还在拼模型跑分、拼技术参数。另一类已经有了稳定持续的付费收入。

那些有了营收的企业，内部也在分化：

• 智谱，2026年1月港股上市，同步推科创板A+H。2025年全年营收7.24亿，毛利率41%，主做政企MaaS本地化部署。

  
  

• MiniMax，紧随智谱登陆港交所。2025年前三季度收入5343万美元，海外收入占73%，靠C端订阅产品Talkie和海螺AI拉动。

  
  

• 阶跃星辰，Pre-IPO轮由运营商产业资本领投，目标2026年内港股递表。2025年全年营收大概5亿。

  
  

• 零一万物，主动退出通用基座竞赛，6月和正大集团合资成立万蜂智能，去搞蛋鸡养殖了。

  
  

• 百川智能，收缩通用大模型，全部资源和资金聚焦医疗垂直领域。

  
  

曾经的“AI六小虎”，现在赛道、市场、商业化路径完全不一样了，已经不在同一个竞争群体里。

Kimi走了一条国内厂商之前没人完整跑通的路，API优先、开发者生态驱动、海外付费用户拉动收入。这套路线，基本是照着Anthropic的剧本来的。

Anthropic2026年5月H轮投后估值9650亿美元，其收入增长曲线极具参考性：2024年底ARR仅10亿美元，2026年2月升至140亿美元，5月底官方披露年化运行收入突破470亿美元；自2024年末至2026年5月，年化收入规模扩张至原先的47倍。

如果Kimi能跑通这条海外API路线，315亿美元投前估值只是起点。如果商业化增长不及预期，这个估值就是一级市场泡沫的阶段性顶点。

四、给AI的钱，换了一拨人

传统一级市场有个认知，企业估值越高，融资越难，能接大额投资的机构越少。

AI赛道完全反过来。头部企业估值越高，越容易拿到大额长期资金。

核心变化是：出钱的人换了。

传统VC占比在缩。产业资本、国有产业基金、全球主权基金成了主力。

DeepSeek近期完成了首轮外部融资，超500亿人民币，投后估值大概4000亿（近590亿美元）。出资方主要是国家级AI产业基金和头部实体产业集团。

Kimi这半年的投资方名单里有美团龙珠、中国移动、CPE源峰、新加坡淡马锡、阿布扎比MGX。Anthropic的G轮和H轮里，也出现了GIC、MGX、卡塔尔投资局等等。

这些长线机构进来，图的不是3到5倍短期回报。他们要的是下一代数字基础设施的入场券。

腾讯投Kimi，和早年投京东、美团、拼多多的逻辑不一样。早年是财务回报驱动，现在对头部大模型的布局是底层产业链的战略卡位。

对国家级资本来说，AI已经和电力、铁路、5G归到同一层级了，下一代国民经济的基础设施。手里有一个有全球竞争力的基座大模型，就等于掌握了未来数字经济的算力分发和数据流转话语权。

所以现在的AI融资，早就不是单纯的财务投资了，是大国和产业集团的长期战略资源配置。

企业估值开始同时反映产业价值和战略价值。产业权重、地缘战略权重都在定价里。

315亿美元，不是市场自由竞价的结果。是多方产业和主权资本共同配置出来的额度。

这也解释了为什么Kimi不急着上市。

智谱、MiniMax今年1月先后港股上市，阶跃星辰在冲刺递表，DeepSeek拿了国家队的大额融资。只有月之暗面还维持在一级市场。

Kimi在等什么？大概率是在等ARR从3亿美元涨到30亿美元，甚至百亿美元级别。

一级市场的钱可以忍受长期不盈利，等收入复利增长。二级市场不行，它看重季度增速、市销率、算力负债这些短期指标。一旦上市，未来收入增长的复利会被市场提前贴现。

留在一级市场，Kimi可以完整走完商业化成长周期，自己掌握叙事节奏。

五、反互联网的成本曲线

互联网平台赚钱的核心逻辑，边际成本趋近于零。

同一套产品，服务第一个用户成本10块，服务一千万个用户，单用户成本几乎没有增加。规模越大，利润越宽。过去二十年消费互联网平台全凭这套模型拿回报。

AI企业的成本曲线完全相反。

用户越多、API调用量越高，运营成本跟着涨。调用量大了，亏损反而扩大。

如果把AI公司的成本拆开，大概可以写成这样：

综合算力成本≈活跃用户数×单次推理调用量×单位算力单价

三项里任何一项涨，总成本都跟着涨。三项一起涨，成本就是指数级扩张。

OpenAI早期披露过，ChatGPT刚上线那阵子，单日推理成本大概700万美元。那还是小规模用户阶段。现在用户量和调用量早就翻了好多倍，实际日成本只会更高。

AI不是传统软件，它更像一个持续消耗能源的重资产公用事业。

算力数据中心建好之后，用户调用规模扩张不会摊薄硬件折旧、电费、带宽这些固定成本。服务的人越多，消耗的算力资源就越多。

重资产、高增长、持续资金缺口，这是头部基座大模型企业的典型特征。

在实现稳态盈利之前，OpenAI、Anthropic、Kimi都会保持高频融资节奏。

六、Kimi没那么特别

回头来看Kimi的这组核心数据，投前估值315亿美元、ARR 3亿美元、API收入占比70%、海外付费用户增长400%、新一轮大额融资启动。

这些数字描述的不是一家刚实现盈利的公司，是一家业务虽然跑通、但同步催生出更大算力资金缺口的重资产企业。

API调用规模越高，推理硬件和电力消耗越大。海外市场扩张越快，跨国算力节点和多区域合规的资本投入也随之沉重。ARR每新增一块钱收入，往往面临成倍的固定资本支出。

收入曲线往上走，资本开支曲线更陡。

往大了说，这不是Kimi一家的问题。OpenAI和Anthropic也一样。

它们都处在同一种经营状态，收入增长，资本开支增长得更快。

头部AI企业的融资不是阶段性的扩张工具，是维持核心算力迭代的生存底线。

真正的核心矛盾不是能不能做出营收、能不能盈利，是能不能持续拿到钱，扛过这场算力军备竞赛。

【版面之外】的话：

39亿美元进了账，315亿美元估值挂在那儿。这两个数字不代表Kimi安全着陆了，更像是倒计时。

估值越高，下一轮的门槛越高。315亿美元投前意味着，下一轮至少要有人愿意按400亿美元甚至更高估值来接。能出这个价的机构，全球数得过来。

每融一轮，Kimi离融不动的天花板就近一步。而算力账单不会因为你融不到钱就暂停。

杨植麟真正在跟时间赛跑的不是技术，是在一级市场的钱烧完之前，把ARR冲到一个足以支撑千亿美元市值的数字。冲到了，上市是加冕。冲不到，上市是溃败。

留给他的时间，可能比市场以为的要短。

一、我对公共生活的怀疑，是从一张游泳票开始的

夏天到了，在中国的大城市游泳，经常会产生一种轻微的荒谬感。场馆名字里挂着“体育中心”“市属”“区属”“公共”这些词，入口却很像一个披着公共外衣的商业培训机构。

你想进去游一个小时，先被各种少儿班、私教课、包道训练和时段限制教育一遍。似乎不是“欢迎市民使用”，而是“请你避开我们更赚钱的时间”。

更尴尬的是价格。香港康文署公众泳池成人每节收费为17至19港元；东京体育馆室内泳池成人2小时30分钟为700日元，东京世田谷区一些温水泳池成人2小时为540日元，涩谷区体育中心泳池2小时为400日元；巴黎市政泳池普通成人票为3.5欧元。

与此同时，上海游泳馆升级开放后的基本票价为55元一场，北京英东游泳馆公开票价为60元，均为90至120分钟左右的使用单位。柏林等城市近年涨价较明显，所以不能简单说欧美都便宜，但香港、东京、巴黎这些样本已经足够刺眼。

如果只看绝对价格，争议还可以被“运营成本”“水电人工”“新馆维护”稀释。但加上收入参照，问题就尖锐起来。香港2025年雇员月薪中位数为21,200港元，17至19港元的泳池票更接近日常零钱；中国2025年城镇居民人均可支配收入中位数为51,115元，折合每月约4,260元。用这种尺度看，55元或60元的公共泳池票，已经不再是普通的市民服务价格，而是一种筛选机制。它筛掉的不是穷人，是所有对生活成本敏感的普通人。

这就是中国许多“公共”场馆的微妙之处。它们常常有财政投入，有土地便利，有行政背书，却在运营端尽可能向商业模式靠拢。名义上是公共设施，现实中是培训入口、会员体系、外包运营和空间租赁的混合体。

最讽刺的地方在于，一个口头上高度重视集体与体育的社会，最基础的公共运动场景，经常比一些资本主义城市更像生意。

所谓公共，不该只是所有权问题。公共真正指向的是：一个普通人不需要特别努力、不需要成为会员、不需要被销售、不需要承担羞耻感，就能进入某种更好的生活。

二、欧洲城市的底层逻辑

音乐、博物馆、剧院、图书馆、泳池、公园，在制度想象中不完全属于“消费”，它们更像生活的基础设施。欧盟2023年一般政府用于文化服务的支出达到811亿欧元，这个数字本身已经说明，文化在欧洲并非完全交给票房和赞助商处理。

这也是为什么欧洲会有大量公立音乐学校、城市交响乐团、免费或低价音乐节、公共美术馆、社区剧场和被城市管理吸纳过的街头表演传统。古典音乐在这里当然仍有阶层痕迹，但它较少被包装成一种需要仰望的高级消费。一个孩子去音乐学校学小提琴，一个老人去剧院看下午场，一个年轻人在河边听免费的爵士演出，这些场景都带着一种平淡的权利感。

最扎心的来了，就如同从不休息的我们，人生如特种兵旅游的我们，无法准确翻译“Gap year”一样。中文世界，从意识上缺少一些词语，导致根本无法有准确的对应中文翻译。

德语里有“Feierabend”，原意与一天工作结束后的休息、放松相关；法语里有“Flâneur”，指在城市中闲逛、观察、漫游的人。

这两个词背后有一种中国城市生活中极度稀薄的东西：无用的合法性。

坐在街角咖啡馆发呆，在公园草坪看书，去美术馆消磨一个周末，听一场并不为了社交提升的音乐会，这些行为在许多欧洲城市里接近生活本身。在中文语境中，它们经常需要被解释成“松弛感”“审美提升”“精神富养”“城市漫游”。一旦需要解释，问题已经出现了。我们没有真正承认无目的的休闲，也就很难承认普通人有权利把时间浪费得漂亮一点。

欧洲当然并不完美。高税收、低增长、财政压力、移民融合、创新焦虑，都是真问题。但欧洲给普通人的精神生活留下了一个制度缝隙：你可以不成功，也可以过得像个人。

三、美国提供了另一种样本

美国不会羞于承认文化是一门生意。音乐、电影、职业体育、百老汇、流媒体、主题公园，都可以大张旗鼓地赚钱。美国人通常不会自动把商业化理解成艺术堕落。相反，市场成功经常被视为价值已经被验证。

这套逻辑粗暴，但效率极高。Broadway League数据显示，百老汇2024至2025演出季总票房约18.9亿美元，观演人次约1,466万，是有记录以来票房最高的演出季之一。NFL的商业价值更夸张，2025年福布斯估值显示，达拉斯牛仔队价值约130亿美元，NFL所有球队估值均超过50亿美元。

在美国，职业体育在某种程度上承担了传统宗教的一部分世俗功能。周日橄榄球、感恩节比赛、超级碗、主队球衣、停车场烤肉、酒吧大屏幕，这些东西不仅是娱乐，也是在制造共同体。学界长期有人把美国体育放入“公民宗教”的框架讨论，认为体育仪式提供了身份、归属、忠诚和集体情绪的表达空间。

美国梦也是同一个叙事系统的一部分。个人英雄主义、向上流动、开拓边疆、赢者通吃、失败者再来一次。于是美国式休闲往往高能耗、高刺激、高消费：开皮卡去露营，在酒吧看球，买昂贵的演唱会门票，看好莱坞结构清晰的大片，在Netflix爽剧里消化一周的疲惫。

但美国也保留了另一条线。尽管世俗化加深，Pew 2023至2024宗教景观研究显示，62%的美国成年人仍自认为基督徒，29%为无宗教归属者；Pew还显示，约三分之一美国成年人至少每月参加一次宗教活动。教会、社区志愿组织、学校体育队、地方俱乐部，仍在为中位数家庭提供某种对抗孤独的社会脚手架。

美国的问题也清楚。市场能制造伟大的流行文化，也能把人的精神生活变成连续付费项目。你可以买到刺激、归属、明星、大片、比赛和仪式，但你买不起的时候，世界会显得非常冷。

四、中国最复杂，也最拧巴

过去几年，中国普通人的精神消费越来越线上化。短视频、直播、手游、网络小说、微短剧，构成了一种极其密集的数字安慰系统。CNNIC第55次报告显示，截至2024年12月，中国短视频用户规模达10.40亿，占网民整体93.8%；QuestMobile数据显示，截至2026年3月，中国移动互联网月人均使用时长达192.2小时。线上娱乐并非边缘消遣，它已经成为许多人精神生活的主食。

原因很朴素。第一，便宜。第二，方便。第三，反馈极快。

一个人在城市里工作十小时，通勤一小时，回到狭小房间，线下生活需要金钱、精力、同行者、时间块和情绪余量；手机只需要一根手指。算法比朋友更准时，比公共文化设施更殷勤，比城市更愿意接纳疲惫的人。

这就形成了注意力经济最残酷的闭环：人越疲惫，越需要低成本刺激；越依赖低成本刺激，越难恢复完整注意力；注意力越碎，越没有能力进入需要耐心的文化生活。

中国中位数群体的精神消遣，还带着深刻的功利性焦虑。孩子学音乐，最好能考级；大人读书，最好能变现；旅行要有照片，运动要有数据，审美要能形成阶层区隔。即使休闲，也常常被包装成提升。

我们很难心安理得地说：我今天什么都没干，只是在河边坐了一下午。

这背后当然有制度原因。中国并非没有公共文化体系。《公共文化服务保障法》规定，公共文化设施应当按规定向公众免费或者优惠开放；财政部2025年文件也将公共图书馆、美术馆、文化馆、博物馆以及公共体育场馆免费或低收费开放补助整合进公共文化服务体系建设资金。纸面上，中国并不缺公共概念。

问题在于，公共文化经常同时承担太多任务。它要服务民生，也要完成教育；要创造消费，也要承担宣传；要有公益性，也要提高运营效率；要开放，又要可控。最后形成一种四不像：公共空间不够公共，商业空间不够自由，文化活动不够松弛，线上娱乐却异常发达。

五、生活者，竞争者，适应者

西欧制度默认一个人除了工作，还应该有家庭、休闲、文化参与和公民生活。美国倾向于培养“创造者与竞争者”。市场奖励个人成功，也把失败的解释更多推回个人。中国近几十年则塑造了大量“适应者”。在人口密集、竞争激烈、技术快速迭代和政策变化较快的环境中，一个人最重要的能力常常不是表达自我，而被迫成为快速适应调整。

三种模式各有代价。西欧会遭遇财政压力和创新焦虑；美国会让公共文化被商业逻辑侵蚀，并放大贫富差距；中国则可能在高竞争、高数字化和强适应性中，让普通人的线下公共生活持续萎缩。

最后的问题仍然很简单：是否存在一种共通的美好生活？

我倾向于认为有。它并不神秘，也不宏大。它大概包括几件事：有足够稳定的收入，有可预期的时间，有无需攀比的身体活动，有低门槛的公共空间，有不被销售侵入的文化经验，有几个能面对面说话的人，有一段允许自己无所事事的傍晚。

这听起来普通，甚至有点寒酸。但现代社会最可怕的地方，恰恰是把这些普通之物变成奢侈品。

一张公共泳池票，表面上只是55元或60元。更深处，它在问一个城市：普通人能不能便宜、体面、无需被营销地拥有身体？一场免费音乐会，表面上只是预算安排。更深处，它在问一个社会：人是否只能作为消费者、劳动者、家长和流量用户存在？

语言会暴露生活的边界。德语有Feierabend，法语有Flâneur，英语有quality of life。中文当然也有“日子”“闲情”“消遣”“安顿”，但这些词在高速发展的几十年里变得很薄。我们太会讨论增长、效率、成绩、流量和成功，却不太会讨论一个普通下午如何度过。

真正的公共生活，也许就从这种重新命名开始。一个人下班后去游泳，票价不贵，水道不被培训班挤满；周末可以去听一场不需要证明品味的音乐会；孩子学琴不是为了证书；成年人发呆不需要羞愧；城市允许人慢下来，而这种慢不被视为失败。

美好生活的最低版本，大概就是这样：人不必时时刻刻有用，也仍然有资格被城市善待。

参考资料：

1. 香港康文署公众游泳池入场费；东京体育馆、世田谷区、涩谷区公共泳池收费；巴黎市政泳池收费；上海游泳馆、北京英东游泳馆公开票价。

2. 国家统计局《2025年居民收入和消费支出情况》；香港政府统计处2025年工资统计。

3. Eurostat,Government expenditure on cultural,broadcasting and publishing services,2023。

4. Open University对Feierabend的词义说明；Tate对Flâneur的艺术史解释。

5. Broadway League 2024至2025演出季数据；Reuters转述Forbes 2025年NFL球队估值。

6. Pew Research Center 2023至2024美国宗教景观研究及宗教活动参与数据。

7. CNNIC第55次《中国互联网络发展状况统计报告》；QuestMobile 2026中国移动互联网春季报告。

8. 《中华人民共和国公共文化服务保障法》；财政部关于公共文化服务体系建设补助资金管理办法的政策说明。

作者｜宋思杭

编辑｜苗正卿

头图｜《华尔街之狼》剧照

虎嗅注：世界模型是属于00后的任务。在具身智能、世界模型行业，我们已经看到了太多00后和“天才少年”。而今天我们聊的这个团队，也几乎全部由00后组成，他们也是当下估值最高的AI圈00后团队之一。“AI原生100”是虎嗅科技组推出针对AI原生创新栏目，这是本系列的第「58」篇文章。

00后陈博远今年刚从北大元培毕业，他另一个身份是逆矩阵创始人。

2026年初，尚未毕业的陈博远创立了逆矩阵，首轮即获得高瓴和北大系基金超千万美元投资，到今天，这家公司即将完成新一轮过亿美元融资，估值超50亿元人民币。

这也是“00后创立的AI公司”中，估值最高的公司之一。

“大家都希望看到年轻人在AI时代下做出一些不一样的创新突破。”陈博远对虎嗅说道

陈博远的团队在做的事情是“通用世界基座模型”，他们的英文名字叫Physis 。Physis（φύσις）是 physics（物理）的希腊词根，通常译为“自然”，其更本源的词义是“生长、生成”——指向回到自然与物理的本源去理解世界如何运转。

故事回溯到逆矩阵还未成立的时候，陈博远还是北大元培学生期间便已崭露头角，当时，他就已经凭借强化学习和大模型的研究获得ACL最佳论文；与此同时，那一届ACL中，内地另外一篇最佳论文则来自DeepSeek团队。从某种意义上讲，这个团队曾经还和DeepSeek“并肩”过。

关于通用世界基座模型，经常有投资人提出质疑。在陈博远看来，“基模”这个概念如今放在行业似乎被误解了。

“投资人在听到‘基模’这个词的时候，会天然有一些偏见。因为他们见过很多团队只是拿开源模型，用部分数据做微调，最后包装成一个预训练故事。但实际上，我们是从头开始搭建整个预训练架构。”陈博远对虎嗅解释道。

而在融资速度上，逆矩阵并不算这个行业里最激进的一批公司。“我们不急着融资，而是希望踏实做技术第一性的突破。”陈博远告诉虎嗅。

而这也是他与智源研究院结缘的原因。虎嗅获悉，陈博远已于4月16日正式以逆矩阵创始人的身份，担任智源研究院行为世界模型创新中心负责人，直接向智源研究院院长王仲远汇报。

2025年11月，虎嗅曾与王仲远有过一次对话。当时他告诉虎嗅，智源没有太强的组织层级；相比商业化，研究始终是更核心的事情。但在具身智能时代，智源同样会背负一种使命——去成为一个类似Deepmind的角色。

目前，我们看到的大模型明星公司中，已经有相当一部分与智源研究院存在关联，包括银河通用、智谱AI、月之暗面和面壁智能。其中，前三家公司估值均已超过百亿元，智谱AI已完成上市。

行为世界模型创新中心是智源研究院专门设立的前沿创新中心，用于支持下一代通用世界基座模型的研发与创新，承担更大规模、更系统的前沿攻坚。陈博远以逆矩阵创始人的身份，兼任这一中心的负责人，聚焦通用世界基座模型最底层的探索与前沿试验，并将已经验证的世界模型能力放大到更通用、更大规模的场景里去落地。两个角色彼此赋能、互为支撑，推动同一件事：让AI真正理解物理规律。技术愿景是统一的，凝聚共同的力量去逼近同一个目标。

近期，虎嗅与逆矩阵创始人陈博远进行了深入对话。我们谈到了通用世界基座模型与垂类世界模型的概念、区别与联系；世界模型目前存在的卡点，以及世界基座模型如何解决具身智能所缺失的数据问题；当然，也包括这个平均年龄00后的团队本身。

以下为虎嗅和陈博远的精选对话：

“世界模型一定会迎来自己的GPT-3时刻”

虎嗅：你们做的是通用世界基座模型。但现在行业里，很多公司都在讲“世界模型”，而且每家的定义都不太一样。所以我想知道，逆矩阵现在做的这个“通用世界基座模型”，核心到底是什么？背后的行业洞察又是什么？为什么你们会选择做这件事？

陈博远：我觉得这个问题非常关键。现在行业里几乎 anything is a world model（一切皆是世界模型），所有人都在讲世界模型。但我认为，世界模型今天其实还处于一个“百家争鸣”的阶段。我们更想回到第一性原理去看这件事。

过去几年，大语言模型让AI学会了处理文本和知识，但AI未来一定会从虚拟世界走向真实的物理世界。无论是游戏物理，还是工业产线，本质上都处在一个连续、不确定、且受到复杂物理约束的环境里。

在这个过程中，AI不仅要理解文字，还需要真正理解重力、接触、因果等物理规律，它们其实共享同一个底层事实：对于物理一致性和物理正确性的要求，是硬约束。

同时，一个场景里学到的物理规律，本身也是可以迁移的。物理定律不会因为场景变化而改变。

所以我们的核心判断是：未来一定会出现一个能够跨场景迁移的通用物理世界模型，它会成为AI走向物理世界的基础设施。

现在行业里的很多世界模型关注于解决特定场景的问题。有人做3D世界模型，有人做游戏世界模型，也有人做具身世界模型。但我们更强调的是，不同垂类场景背后的物理规律，其实是通用的。

就像今天的大语言模型，可以同时处理金融、法律、代码等不同任务。我们也希望未来存在一个通用的世界基座模型，再基于它去适配不同下游场景。

虎嗅：那么，通用世界基座模型和“世界模型”本身，它们的区别和联系是什么？以及为什么你一定要强调“基座”这两个字？

陈博远：我觉得可以类比自动驾驶。自动驾驶会有L0到L5的分级。L0到L2，本质上还是需要大量人工干预；而L3以上，其实代表的是一个自主性能力的阶跃，不只是技术能力变化，也意味着应用市场的扩大。

世界模型其实也会存在类似的W0到W5体系。现在行业里很多所谓的世界模型，本质上还停留在W0或者W1阶段。

比如OpenAI在Sora时期提出“世界模拟器”概念，很多视频生成模型，本质上是在学习世界的连贯表征，生成流畅、好看的视频；再比如谷歌的Genie 3这类可交互世界模型，它已经能够响应动作交互，但本质上还是偏“游戏世界”。这类模型更多解决的是影视、游戏等内容生成问题。

但物理AI不只是游戏，也不只是影视。真正的严肃工业场景、具身智能、物理仿真、交互世界、科学预测科技计算、工业仿真、工业安全验证，面对的是大量复杂物理约束，它需要的是W2+模型。

W2最核心的特征，就是“真正懂物理”。所以我们强调“通用世界基座模型”，首先它必须是一个W2+模型；其次，它不只是解决某一个垂类场景，而是希望用同一套物理规律，去解决不同物理场景的问题。

今天很多行业已经有领域专用的世界模型，比如自动驾驶世界模型。但它们往往只能解决单一场景的问题。

而我们回到第一性原理会发现，很多物理规律其实天然是通用的。它既是 one for all，也是 all for one。

不同物理场景的数据和学习过程，本质上遵循的是同一套物理范式，所以不同场景之间其实能够互相增强。最终，我们希望用一个统一的通用世界基座模型，在不同垂类场景里，达到比领域专用模型更好的效果。

如果继续往下划分： 

W2解决的是“物理专业性”；

W3解决的是“跨领域能力”；

W4才是真正意义上的通用泛化。

这其实有点像大语言模型的发展过程。

2023、2024年的时候，行业里还会强调金融大模型、法律大模型这些垂类模型；但随着通用大模型能力提升，很多任务开始被统一，zero-shot、few-shot就能泛化解决。

我们认为，物理世界未来也会走向同样的路径。

虎嗅：有人认为世界模型更接近Scaling Law这条路线，也有人坚持做VLA。所以你觉得今天世界模型最大的卡点是什么？以及你们现在做的通用世界基座模型，卡点又是什么？

陈博远：我觉得这是一个特别关键的问题。

我们其实非常认可Scaling Law背后的底层逻辑。大语言模型之所以成功，本质上是因为它符合第一性原理，比如next token prediction这种非常简单、统一的目标。随着数据量、模型规模提升，它就能不断压缩语言里的智能。

但世界模型没办法简单复用“大语言模型那套路径”，原因有三个。

第一个是数据问题。互联网文本可以无限爬取，但物理交互数据不一样。真正的物理数据，要么来自真实世界采集，要么来自仿真构建，它不是一个能无限堆积的数据体系。

第二个问题是，像素不等于物理。今天很多世界模型还是建立在视频、图像这些视觉输入上，但视频里90%的信息其实是纹理、光照、运动模糊，这些东西和物理规律本身没关系，反而会成为模型学习物理的负担。模型花了大量参数去拟合“光长什么样”，但这并不是核心矛盾。

第三个问题，也是最核心的问题：相关性不等于因果性。大语言模型本质上是一种“观察式学习”。你见过越多数据，就越容易学习相关性。但物理世界真正重要的是因果。

所以仅靠观察，模型学到的是统计相关性，而不是真正的物理因果。因此，我们认为通用世界基座模型一定会走一条新的Scaling路径。真正的Scaling，不应该发生在token空间或者像素空间，而应该发生在“物理隐空间”。

也就是说，我们需要模型学习一种更加抽象的物理表征。这有点像人类的大脑。比如我们看到一个杯子快倒了，会自然预测水可能怎么洒出来。这个过程，本质上就是一种高维物理隐空间里的推演。

第二个关键点，是必须原生引入Action。因为物理理解本身来自交互，而不仅仅是观察。比如你不去搬一个东西，就无法真正理解它的重量；不去掰一个物体，就无法理解它的刚性。所以世界模型不能只是“看世界”，它必须“和世界交互”。

模型需要学习的是：“在当前状态下，我采取动作A，会导致什么物理状态；采取动作B，又会导致什么结果。”也就是从“next token prediction”，转向“next physical state prediction”。

第三个关键点，是验证。为什么数学、代码、围棋这些领域能快速提升？因为它们可验证。强化学习之所以有效，本质上就是因为存在明确奖励信号。而物理世界其实同样是可验证的。

比如物体不会凭空消失、不会违反光滑性约束，这些都可以被验证。

所以我们认为，强化学习会是学习物理规律最高效的方法。最终，我们的路径其实是一个闭环：在物理隐空间里做压缩；原生引入动作交互；再通过强化学习完成验证。

我们内部已经观察到这样一条曲线存在：随着数据规模、模型参数量提升，当模型开始引入Action和强化学习之后，它在预测“下一个物理状态”时，泛化误差会持续下降，甚至开始出现类似“涌现”的能力。

所以我一直认为，世界模型未来一定会迎来自己的“GPT-3时刻”。

但这个时刻，不会是某个Benchmark刷榜。而是当模型真正能够随着算力、数据和交互规模提升，在真实物理世界里持续提升能力的时候。那才是世界模型真正属于自己的Scaling Law。

“世界基座模型不需要太多的真机数据”

虎嗅：现在行业里很多人都会觉得，具身智能真正有效的数据其实并不多。那我刚刚听下来，通用世界基座模型对于数据的要求可能会更高一些。你们到底需要什么样的数据？它和VLA、传统世界模型所需要的数据有什么区别？

陈博远：现在很多人也在做自己的具身世界模型，它们主要依赖真机数据，微调机器人的动作输入输出，从而实现控制能力。

但对于通用世界基座模型来说，真机数据固然重要，但它不是唯一的数据来源。

我可以做一个类比。人类学习数学的时候，也不是一开始就学微积分，而是先学1+1=2，再学平面坐标系，最后才进入更复杂的体系。

物理规律的学习其实也是一样，它存在一个“从易到难”的过程。比如仿真引擎、游戏引擎、虚幻引擎里的数据，虽然场景不同，但背后很多物理规则其实是共通的。无论是《荒野大镖客》还是《塞尔达》，一个击打动作背后，本质上都是人类手写的简化物理规则。

这些规则可能只是真实物理世界50%或者70%的映射，但它能够成为学习真实物理规律的铺垫。所以我们第一件事，就是建立一个从仿真到真实世界的数据跃迁过程。

第二个关键点，是跨领域数据。因为对于通用世界基座模型来说，它本质上是一个“all for one”的问题。不同场景背后反映的真实物理规律其实是一致的。

我们内部发现，当引入跨场景数据之后，在某一个垂类场景里，数据需求量甚至能够降低20倍，但效果反而更好。因为模型学到的是更通用的物理规律，而不是某个特定硬件、本体或者场景里的“伪规律”。如果只依赖单一场景数据，其实很容易过拟合。

第三个关键点，是长尾物理数据。物理规律很多时候恰恰发生在稀疏和突变场景里。比如YouTube、B站每天会产生大量视频，但其中真正包含物理交互的数据比例其实非常低。可能只有5%的视频包含抓取、拿取等简单交互，而像玻璃破碎、爆炸这种强物理变化场景，可能只有0.5%。

但恰恰是这些“突变”，最能体现真实物理规律。

所以我们在做预训练时，会重点筛选那些具有动态交互属性的视频，而不是简单堆数据量。

同时，我们也在构建自己的数据飞轮。比如通过仿真引擎、数字孪生渲染，主动生成一些现实世界里很难采集到的强物理数据。举个例子，一个杯子放在桌子上，被外力撞倒——这种场景在真实世界里很难大规模采集，但我们可以在仿真环境里不断生成。这些稀疏、边缘、强物理属性的数据，其实对通用世界基座模型非常重要。

虎嗅：你们现在做通用世界基座模型时，使用的数据的比例大概是多少？

陈博远：如果从视角的维度来看，我们更关注的其实是第一人称（egocentric）数据和多视角（multi-view）数据之间的配比。我们内部目前探索出来的比例，大概是9:1，甚至10:1。而且我们认为，未来这个比例甚至可能扩展到100:1。

之所以这么看重第一人称视角，是因为egocentric本质上代表了拍摄主体和视角交互的过程——“我采取了什么动作，世界相应发生了什么变化”。它天然带有Action→State的因果结构，这正是世界模型最需要的信号。而多视角数据更多是从外部去观察同一个场景，更偏向补全空间结构和状态表征。

虎嗅：我们假设未来第一人称数据和多视角数据能达到100:1，那是不是意味着，对那个“1”的要求会非常高？而且这里真正高质量的交互数据，应该更多来自真实工业场景，而不是实验室，对吗？

陈博远：对，那个"1"的质量要求确实非常高。

不过其实今天行业里的很多数据，还没有真正走到"实验室数据"和"工业场景数据"之间的区别这一步。当然这步很重要。因为更早的问题是，很多真实采集来的数据本身质量还不够高。比如采集过程中会存在大量噪音、硬件误差，以及设备和真实物理世界之间的不匹配。现在很多动捕设备、手套设备，本质上都还是"近似真实"，它和真正的物理交互之间仍然有 gap。

也正因为这样，我们才会特别看重第一人称视角的数据——它直接来自交互主体本身，能比较真实地反映"动作导致状态变化"这个过程，而不是隔着设备去近似。

在此基础上，我们会把整个数据体系总结成一个“三层金字塔”。

第一层，是学习世界里“有哪些状态”。比如水会流动、物体能被抓起、玻璃会破碎。这一层主要依赖大量真实世界视频，以及复杂交互场景数据。

第二层，是学习“什么动作会导致什么状态变化”。也就是Action→State。这一层的本质是在构造因果。这也是为什么我们尤其需要大量第一人称（egocentric）数据，同时辅以仿真数据、真机数据。因为egocentric代表了拍摄主体和视角交互的过程，天然就带有Action→State的因果属性，是构造因果最直接的来源。

第三层，则是长尾和稀疏物理规律。因为真实物理世界很多关键规律，都发生在突变场景里。比如玻璃爆炸、物体遮挡、复杂空间关系等等。这一层我们会引入大量第三人称视频，以及数据飞轮生成的稀疏物理场景。

而且我们内部发现，这一层的数据量甚至不需要很多。可能只占前两层的1%，甚至0.5%，就能带来很明显的空间理解和泛化能力提升。

因为当模型已经建立起比较通用的物理规律之后，再去补充这些稀疏数据，它的学习效率会非常高。

而且最重要的是，我们整个模型训练过程并不是“被动观察数据”。模型始终在学习：“什么Action，会导致什么下一状态。”

这也是为什么我们认为，基于数据金字塔、交互和强化学习，世界模型会形成一条和大语言模型完全不同的Scaling曲线。

属于00后的“Aha Moment”

虎嗅：逆矩阵是什么时候成立的？现在大概到了一个什么阶段？

陈博远：逆矩阵是今年年初正式成立的。但实际上，我们从2025年初就已经开始做面向真实物理世界的世界基座模型这件事了。现在我们已经看到了一些Scaling up的潜力，以及一些真正的“aha moment”。

整个团队目前大概30人。我们凝聚了一批非常年轻、但能力很强的人。包括来自北大、清华的一些奥赛背景成员，也有不少来自大厂的核心工程师。

虎嗅：在担任智源中心负责人之前，你们已经开始融资了吗？整体和投资人交流下来的感受是什么？

陈博远：投资人最常问我们的，其实有两个问题。第一个是：你们是不是在做真正的“基模”？第二个是：你们到底看到了什么，才决定做这件事？我们的答案，其实来自内部实验。

我们已经观察到，随着数据量、参数规模提升，以及引入主动交互和状态预测之后，模型误差还在持续下降。所以我一直认为，一旦世界模型的Scaling Law开始形成行业共识，技术路线会迅速收敛。

我自己特别欣赏两家公司：DeepSeek和DeepMind。因为真正的创新，很多时候都来自这种研究型组织。一个方向可能一开始只有两三个人、几个idea，但会不断Scaling up，最后产生真正底层的突破。

我们也相信，扁平化组织本身是能够“涌现”创新的。

虎嗅：投资人经常会问“基模”这个事情。你会觉得，是你们做的事情被误解了，还是“基模”这个概念本身被误解了？

陈博远：我觉得更多是“基模”这个概念被误解了。“基座模型”这个词，从一开始出现，本质上就是希望通过一套模型解决不同场景的问题。

但过去几年，“基模”这个词被滥用了。就拿具身智能举例，投资人称见过很多团队其实只是基于开源视频模型或者开源语言模型，再微调一些自己的真机数据，最后包装成一个“预训练”的故事。

但我们做的，是从头开始做整个预训练架构。也就是说，我们真正想做的是一个通用世界基座模型，而不是一个微调后的垂类模型。

虎嗅：你担任智源世界模型中心负责人。投资人怎么看这件事？

陈博远：逆矩阵更偏前沿探索，我们会不断去扩展一些新的技术方向；而在智源，我们会把已经验证出的世界模型能力，进一步放到更大规模、更通用的场景里做实验和落地。

但本质上，大家都在做同一件事：如何构建真正面向物理世界的通用基座模型。

虎嗅：所以我能不能理解为，智源也希望在Physical AI时代，再次“押中”像月之暗面、智谱AI、面壁智能这样的公司？

陈博远：对，我觉得智源一直都非常重视人才和前沿研究，而且它始终是站在全球视野里看AI范式变化的。

虎嗅：所以你们团队年龄基本都是00后？

陈博远：对，虽然我们团队平均年龄在00后，不过我更愿意称之为凝聚了一个“心态年轻化”的团队，无论是原大厂核心工程师，还是科研青年们，大家都是非常有冲劲的。因为我们发现，做这种全新的事情，需要敢于打破路径依赖，融合不同技术背景去做出底层的第一性突破。

虎嗅：现在做Physical AI的产业，其实聚集了很多00后。它看起来很像一个“属于00后的时代”。

陈博远：我不太想简单地把它定义成“属于 00 后的时代”。Physical AI 应该属于所有真正相信这个方向、愿意长期投入、敢于做底层探索的人，而不只是属于某一个年龄段。

但更重要的是，Physical AI 不只是一个技术热点。我们越来越相信，AGI 的下一步一定要走向真实物理世界。过去的大模型主要理解语言、图像和数字信息，而未来的世界模型需要理解真实物理世界背后的约束，理解物体如何运动、碰撞如何发生、能量如何转化，以及行动如何改变环境。只有这样，AI 才能真正进入具身智能、工业仿真、游戏引擎、AI for Science 等场景。

再往前看，Physical AI 也和国家未来的新质生产力高度相关。低空经济、商业航天、智能制造、能源系统、可控核聚变等方向，本质上都需要 AI 更深地理解物理规律、复杂系统和真实世界的因果关系。我们真正想做的，不只是一个服务某个垂直场景的模型，而是面向整个物理世界的通用世界模型，为未来更多实体产业提供底层能力。

与其说这是一个“属于 00 后的时代”，不如说这是一个属于所有相信 Physical AI、敢于做底层探索、愿意为国家未来产业基础能力负责的人的时代。

2026年过半，车圈吵的还是那几件老事：价格战没停，纯电与多元路线之争没完，自研芯片被摆上台面。

不同的是，这个6月，大佬们说话的火气更大了。

一边谈增长。王传福在股东大会上说比亚迪最坏的时刻已经过去；另一边谈边界，丰田章男又一次表达对单一纯电路线的担忧，朱江明给自研芯片热泼了盆冷水。

中间还有几场各说各话——孙洁追问那位“法拉利前首席设计师”到底姓甚名谁，何小鹏宣布亲自挂帅机器人业务，李想把理想的下一个十年押给“具身智能汽车”。

十句话放在一起，这就是2026年6月的车圈。

01

大家都在转向纯电，我感到非常孤独。

——丰田章男

丰田汽车公司董事长

6月8日，英国汽车媒体Carwow放出对丰田章男的采访。被问最大的担忧是什么，他给出这句。

三四年前，他几乎是唯一一个公开说自己喜欢发动机气味、声音和震动的人。“但在我看来，好像只有我一个人这样。”他没有否认碳中和，也没有否认车企要赚钱，他怕的是路径过早收窄到只剩纯电，日本大量发动机相关的岗位会被一起带走。

值得一记的是，丰田自己也在2026年推10款纯电车型，年销目标150万辆。章男反对的不是电动化，是“只剩一条路”。

02

最坏的时刻已经过去。

——王传福

比亚迪董事长

6月9日，比亚迪在深圳召开2025年度股东大会。王传福把外界最关心的销量问题摆到台前：受购置税补贴退坡影响，今年一季度行业承压，比亚迪全系新能源产品受冲击明显。