【導讀】香港證監會：2025年香港證券業盈利及交易額均創近五年新高3月31日，香港證券及期貨事務監察委員會（香港證監會）發佈2025年度《證券業財務回顧》報告。報告顯示，2025年，香港證券經紀行的財務表現強勁，淨盈利總額按年急增62%，創下717億港元的近五年新高；交易總額則由2024年的144.1兆港元增加52%至2025年的219兆港元，打破2021年創下的階段性紀錄。證監會中介機構部執行董事葉志衡表示：“2025年業界整體表現亮麗，各大業務範疇的收入均見增長，反映全球投資者對本港市場的信心日增，亦凸顯證券業在瞬息萬變的市況下保持堅韌。證監會一如既往致力推動業務多元化，確保投資者利益得到保障之餘，同時促進香港金融業的長期穩定發展。”報告顯示，所有證券交易商及證券保證金融資人的淨盈利總額增長強勁，各項主要業務的收入普遍錄得雙位數的百分比增長。值得注意的是，來自證券交易的淨佣金收入、提供意見及包銷收入以及資產管理相關收入分別增加50%、27%及30%。此外，2025年所有香港聯合交易所（聯交所）參與者的合計淨盈利總額為354億港元，較去年增加62%。C組經紀行的淨盈利飆升約77%至61億港元，以百分比計增幅最大。B組經紀行的淨盈利攀升67%至168億港元，而A組經紀行的淨盈利則增加49%至125億港元。平均證券融資抵押品比率由2024年的3.9倍升至4.5倍，而未清繳保證金貸款同步按年上升22%，可見行業亦呈現穩健的增長勢頭。（來源：香港證監會）未清繳保證金貸款方面，截至2025年12月31日，未清繳保證金貸款總額為2164 億港元，按年增加22%，而平均證券融資抵押品比率為4.5倍。其中，首20家最大型的證券保證金融資提供者共佔業內未清繳保證金貸款總額的85%。 (中國基金報)

Scandal, Protest, Goofiness, and Grandeur at the U.S. Bicentennial隨著美國準備慶祝其建國二百五十周年，人們很容易忘記，當年的二百周年紀念並非一帆風順。本文即將刊登於2026 年 3 月 9 日將要出版的《紐約客》雜誌印刷版。作者：吉爾·萊波雷 (Jill Lepore)是《紐約客》的專職撰稿人，也是哈佛大學的歷史學和法學教授。每一個國家紀念日都是衡量美國人是否忠於或背叛建國原則的一把標尺。插圖：諾蘭·佩萊蒂爾1976年7月1日正午剛過——這原本是個平靜的周四，距離建國200周年慶典只剩不到72小時——傑拉爾德·福特總統走進美國國會大廈，隨後前往國家雕像廳，大步跨過大理石地面，來到一座華麗的鑄鐵保險櫃前。這座保險櫃重3500磅、高5英呎、寬4英呎，已於百年前封存。攝影師嚴陣以待，指尖懸在快門上。身著三件套西裝的總統，正是來開啟這座保險櫃。兩百年前的1776年7月3日，約翰·亞當斯在費城寫信給遠在馬薩諸塞的妻子阿比蓋爾，希望後世美國人能以“盛典、遊行、展演、競技、槍炮、鐘聲、篝火與燈火，從大陸一端到另一端，永世慶祝《獨立宣言》周年紀念日”。他沒提過什麼保險櫃，但他的願望終究實現了。美國早期的獨立日慶典上，星條旗飄揚的樂台隨處可見，在本無真正統一的地方凝聚起民族認同感——不是因為美國人對紀念日的意義看法一致，而是因為他們公開、熱烈、甚至伴著煙火地表達分歧。每隔50年或100年就以格外盛大的方式慶祝國慶，這一傳統始於1826年獨立五十周年慶典，由看似不太搭調的福特總統繼承。當年6月底，83歲的托馬斯·傑斐遜為《獨立宣言》中“人人生而平等”的真理廣為傳播而感恩——“大多數人並非生來背上就馱著鞍具，少數寵兒也並非腳蹬馬靴、踩著馬刺，隨時可以騎在他人身上”——並希望“這一天的年年回歸”能“永遠刷新我們對這些權利的記憶，以及對它們矢志不渝的堅守”。幾天後的7月3日，在蒙蒂塞洛的病榻上，傑斐遜據說曾喘息著問：“到4號了嗎？”他次日下午離世。當晚，馬薩諸塞州90歲的亞當斯也隨之而去。丹尼爾·韋伯斯特在波士頓聯合追悼會上致詞：“他們雖已離世，卻仍活在祖國心中，永生不朽。”兩人相隔五百多英里，在《獨立宣言》五十周年同日逝世，更讓他們的記憶顯得神聖——那是一個以自由代議制政府、完全的宗教自由、完善的國家交往體系、全新覺醒且不可征服的自由探索精神、以及知識在社會中廣泛傳播為標誌的時代。在之後很長一段時間裡，這幾乎成了獨立日演講的經典範式，儘管1852年弗雷德里克·道格拉斯曾將其徹底撕碎。“這個獨立日是你們的，不是我的，”道格拉斯說，“你們可以歡慶，我卻只能哀悼。”從那以後，每逢半世紀國慶，是該歡慶還是該哀悼，始終是獨立日繞不開的問題。每一次紀念日都是一把標尺，衡量美國人對建國理念的堅守或背叛、國民道德的進步或墮落、經濟的增長或衰退，以及公民社會、民主、自由與平等的強弱。這把標尺可以衡量一切。然而，無論用那種標準衡量，2026年都亂成了一團糟。籌備250周年慶典之初，一個明智的思路是回顧200周年的經驗。2018年，國會委員會聘請歷史學家布萊恩·馬丁撰寫關於200周年慶典教訓的報告。次年，馬丁提交報告，結論是：“聯邦200周年慶典策劃者及其批評者都認識到，為當下政治利益挪用歷史與國慶慶典的風險。”他建議：“思考如何推動和協調基層參與250周年慶典，或許能平息不可避免的政治噪音。”他還提到，當年200周年慶典管理部門做得最好的一件事，就是採用了口號：“200年曆程，而非200年前舊事”。唐納德·川普及其團隊無視了馬丁的研究結果。馬丁告訴我：“白宮從未將這份報告交還給國會。”彷彿1976年的200周年慶典從未發生過。在250周年慶典之前——除非奇蹟降臨，否則它將在糟糕的混亂、令人遺憾的災難與駭人聽聞的暴力上打破所有紀錄——建國200周年是最動盪的一次半世紀慶典。當時，小阿瑟·施萊辛格指出“200周年慶典的陰鬱情緒日益濃厚”，並表示“1876年的百年慶典也不怎麼樣”。這話沒錯。但200周年慶典比任何一次紀念日都漫長，因為從1965年開始籌備時，計畫就是慶祝一個“200周年時代”：從1970年波士頓慘案周年，到1987年制憲會議周年，跨度長達17年。這是個糟透了的主意。沒有那個國家、民族，就像沒有那個家庭一樣，能忍受長達近二十年的痛苦自我審視；這就像一段婚姻裡日復一日接受婚姻諮詢，直到治療本身變成了婚姻。200周年慶典醜聞不斷。1972年，《華盛頓郵報》刊登五角大樓檔案後不久，又刊發了一系列被稱為“200周年檔案”的洩密政府檔案，指控尼克森的美國革命200周年委員會存在腐敗、瀆職、管理不善，以及“一再試圖從政治和商業上利用200周年慶典”。越南戰爭與水門事件之後，慶典籌備陷入混亂，福特也深陷其中。但他決心讓200周年慶典走向另一種結局：既往不咎。1974年8月尼克森辭職後，福特宣誓就職時說：“我的美國同胞們，我們漫長的國家噩夢結束了。我們的憲法有效運轉；我們偉大的共和國是法治政府，而非人治。在這裡，人民當家作主。”一個月後，他赦免了尼克森。誰知道我們當下這場漫長的國家噩夢何時才會結束。想像它結束是美好的，但過去真的能被赦免嗎？福特在短暫、意外的總統任內，幾乎全程為200周年慶典揭幕。他在波士頓老北教堂點亮燈籠，站在康科德的北橋邊。1975年新年前夜，他對美國人說：“我們身後是兩百年的辛勞與奮鬥，兩百年的成就與勝利。用林肯的話說，我們依然是‘地球上最後、最好的希望’。”不過，白宮似乎並不太願意讓總統參與在國家雕像廳開啟百年保險櫃的儀式。為了把這項活動排入福特日程，200周年慶典聯合安排委員會的成員多次發備忘錄，他們“對總統是否參與愈發擔憂”。這座被稱為“世紀保險櫃”的文物，是1876年百年慶典中最荒誕的噱頭之一。那場慶典舉辦了世界博覽會，既展現了美國在全球舞台上的崛起，也暴露了它放棄重建時期對不同種族、國籍公民平等權利的承諾。1875年7月，道格拉斯在華盛頓發表演講，和他1852年那篇更著名的演講一樣，選在7月5日而非4日——正如小埃迪·S·格勞德在《美國，美利堅：種族如何籠罩國家紀念日》中所寫，從1827年紐約奴隸制結束起，美國黑人就將7月5日定為解放日。美國革命爆發百年後，奴隸制終結，聯邦贏得內戰，第十四修正案保障平等權利與出生公民權，第十五修正案保障黑人男性投票權，但道格拉斯幾乎找不到歡慶的理由。三K黨崛起，吉姆·克勞法逐步確立。道格拉斯警告，1876年將在費城舉辦的“盛大百年頌歌”，似乎只會讓南北白人重新團結，通過掩蓋內戰分歧，將奴隸制從美國歷史中抹去。“這場宏大的和解，會讓有色人種處於何種境地？”他問道。次年，尤利西斯·S·格蘭特總統在費城費爾芒特公園為百年博覽會揭幕，四千名士兵開道，伴隨瓦格納專門創作的激昂《百年就職進行曲》。（瓦格納私下對朋友承認：“咱倆私下說，這首曲子最好的地方，是他們付給我的5000美元。”）道格拉斯坐在總統身後，沉默不語。百年博覽會在兩百多座場館中展出三萬件展品，匯聚全球各地的藝術與科學成果，尤其如格蘭特所言，展示了“中國人民過去百年取得的成就”——包括機械廳裡1400馬力的巨型科利斯蒸汽機，以及每分鐘能完成20次運算的喬治·格蘭特差分機。園區每天開放12小時，門票50美分，約五分之一的美國人、總計1000萬人參觀。人們還能爬上未來自由女神像高舉火炬的右臂。《大西洋月刊》編輯威廉·迪恩·豪厄爾斯在一個“陰冷、細雨、寒冷且令人不適”的日子前往參觀。他覺得藝術展品平平無奇，機械廳“縫紉機太多”，對外國展區也很失望，覺得外國人“不夠異域風情”。在美國館，他冷眼打量華盛頓的“行軍床、餐具、佩劍、手槍等遺物”。但即便豪厄爾斯也承認，儘管博覽會有種種滑稽之處，觀看時仍“難掩愛國自豪的悸動”。內戰遺孀、紐約出版商安娜·戴姆對文物的興趣遠大於豪厄爾斯。她出資打造了這座百年保險櫃，安放在博覽會現場。遊客可以駐足窺探，甚至翻閱《1876年偉大美國人民相簿》，裡面有第44屆國會所有議員的照片——那是1969年之前種族最多元的一屆國會。花5美元，普通人也能在“公民簽名冊”上留名，留給後世。歷史學家尼克·亞布隆在《當下的回憶》中認為，戴姆讓時間膠囊走向了平民化。有評論家嘲諷：“很少有機會能以這麼便宜的代價名留青史。”戴姆規定，百年保險櫃應由美國總統在1976年建國200周年當天開啟。但她那個時代的總統拉瑟福德·B·海斯，在1876年有爭議的選舉中上台，卻缺席了保險櫃的封存儀式。這不是個好兆頭。施萊辛格說，1876年百年慶典不怎麼樣，但比1926年好得多。1924年美國通過《移民法》幾乎關閉邊境，兩年後迎來150周年慶典，主辦方試圖稱之為“Sesqui！”，但效仿百年博覽會在費城再辦世博會的計畫，1925年才倉促啟動，許多規劃包括復刻1776年費城城景都未能建成，很大一部分撥款被騙子侵吞。最終博覽會規模縮水、乏善可陳，參觀人數慘淡，淪為商業與政治雙重失敗。150周年慶典也未能擺脫爭議。主辦方批准三K黨在博覽會舉辦集會後，費城黑人、猶太人與天主教社區聯合抗議，許可最終被撤銷。但同年9月，一萬五千名頭戴兜帽的三K黨成員沿華盛頓賓夕法尼亞大道遊行，彰顯本土主義、白人至上、反天主教與反猶主義的勢力。惠特曼曾希望在百年慶典上朗誦，他為1876年修改《民主遠景》，暢想1976年：“在第二個百年到來前，將有四五十個偉大的國家，其中包括加拿大和古巴。太平洋將屬於我們，大西洋也大半屬於我們。”他還寫了一首《博覽會之歌》。但他被認為過於激進，無緣登台。1926年，蘭斯頓·休斯寫下《我也歌唱美國》，同樣因激進被150周年慶典拒之門外。林登·約翰遜希望200周年慶典能助力實現“偉大社會”的承諾。1965年，《投票權法》與取消1924年限制的《移民法》通過，國家人文基金會成立，旨在闡明人文學科對健康民主的重要意義。1966年7月4日，約翰遜簽署法案，成立美國革命200周年委員會。他的計畫是利用慶典向城市撥款，開展200周年主題公共服務、社會項目與城市更新。正如學者M.J.賴姆扎-帕沃夫斯卡所言，委員會的任務與歷史本身關係不大，而是著眼未來。但1968年尼克森勝選後，委員會的宏偉計畫幾乎全部夭折。次年，尼克鬆解散約翰遜的委員會，另立由競選捐贈者與支持者組成的純黨派委員會，宗旨是歌頌美國偉大。（約翰遜委員會成員在尼克森當選後提交辭呈，這本是例行公事，通常會被駁回，但尼克森悉數接受。）舉辦世博會的計畫很快宣告不可能。《紐約時報》建築評論家1970年發問：“華麗、鋪張、科技化的展示是否已經過時？對於一個飽受社會、種族與環境痛苦的國家，世博會式的200周年慶典合適嗎？”1971年7月3日，尼克森在國家檔案館發表演講，正式開啟200周年時代，重新定義為慶祝美國“開放邊境、開放心靈、開放思想”。同年夏天，民主黨全國大會發言人指控他試圖“偷走”200周年慶典。他的委員會悄悄放棄國際博覽會，轉而以“1776遺產”為旗號，用美國企業私人資金慶祝美國歷史，範圍從獨立戰爭擴大到整個美國過往。委員會又提出在50個州建造200周年公園，計畫也最終流產。正如歷史學家馬克·斯坦在《200周年：70年代的革命史》中所述，對慶典的不滿在費城達到頂峰。市長弗蘭克·裡佐以支援尼克森連任為交換，換取讓費城而非波士頓舉辦國際博覽會的承諾，這意味著要拆除黑人社區的住宅。費城黑人社區發起極為成功的反抗，舉辦“反200周年集會”等活動，示威者舉著“200周年是統治階級的騙局”“200周年是種族主義豬狗的陰謀”等標語。1971年民調顯示，超過三分之二的費城人完全反對這場慶典。公眾對委員會的不滿日益加劇，頗具號召力的新左翼人士傑裡米·里夫金指控委員會“白宮及官員從政治、意識形態與商業上剝削慶典”，並於1971年創立人民200周年委員會。次年，正是該委員會向《華盛頓郵報》洩露檔案，證明委員會與共和黨勾結，其中一份備忘錄稱200周年是“尼克森、政黨與政府實現國家與世界團結復興的最大機遇”。《郵報》隨後刊發系列報導，開篇即為《盛大生日鬧劇》。國會黑人核心小組稱慶典是“對美國人民的欺詐”，傑西·傑克遜呼籲民眾抵制。民主黨總統候選人喬治·麥戈文指控尼克森委員會“秘密策劃一場造勢與虛假愛國的200周年慶典，只為尼克森連任、籌集共和黨競選資金、為尼克森的盟友謀取商業利益”。1972年國會調查揭示了國家分裂的激烈程度。美國印第安運動活動家拉塞爾·米恩斯在參議院聲明中說，200周年“不應是對過去的慶祝……沒有美國人能真正慶祝……桑德河、沃希塔河、傷膝河的慘案”，也不應慶祝當下，“誰能慶祝如此多印第安人、愛斯基摩人與阿留申人面臨的失業、健康惡劣與住房匱乏？”他呼籲慶祝“一個新的開始”。但慶典的聲勢仍在飛速倒向過去。1973年，波士頓重演波士頓傾茶事件，遭到原住民、反戰越戰老兵、舉著“同性戀美國革命”橫幅的遊行者、以及呼籲通過平等權利修正案的女權主義者抗議。費城同性戀突襲隊領袖將自己銬在獨立廳自由鐘旁的欄杆上。水門事件後，委員會解散，國會將其撤銷。但尼克森下台前，國會成立新的無黨派機構——11人組成的美國革命200周年管理局，任命前海軍部長約翰·沃納為局長。這一轉變實際上讓聯邦政府退出主導，慶典成為所謂“自助式200周年”，而這正是人民200周年委員會一直呼籲的方向。尼克森說：“200周年不會由華盛頓憑空創造、由政府印刷廠一式三份印製、由郵政局寄給你、再存入你的私人圖書館。相反，我們要引發成千上萬場民間慶祝活動的連鎖反應。”管理局的主要任務是認定“200周年社區”、記錄各地活動、製作日曆與活動清單向公眾公佈。《紐約時報》報導，活動包括南加州的方形舞大會、新墨西哥州的沙狐球比賽、從夏威夷到塔希提的獨木舟遠航。威斯康星一位市長說：“上榜不難，成為200周年社區也不難，只要申請就行。”但正是這種從華盛頓下放至全國的轉變——出於尼克森政治勢力削弱的必要——在一定程度上挽救了200周年慶典：放棄國家主導，將規劃交給各州，尤其是城鎮，變成“家鄉的事”。1974年就職的沃納說：“200周年的成功，取決於參與者的數量，而非旁觀者。”沃納不僅編排活動，還統計活動，發行月報《200周年時報》，記錄並宣傳全美各地的活動，大多以藝術文化形式呈現。據統計，包括“1000部戲劇、100部大型管絃樂作品、300部歌劇與數百部芭蕾舞劇”。僅1974至1976年，國家藝術基金會就向1600個項目發放近4000萬美元撥款，國家人文基金會也持續資助。新體制推動了對美國歷史、公民教育與公民社會的巨額投入。據不同估算，1970至1980年200周年十年間，三分之一到一半的地方與州歷史遺址、故居、公園與博物館，要麼新建，要麼獲得聯邦大額資助。（諷刺的是，如今這些項目大多因資金短缺與意識形態壓力被拆除。）聯邦政府還資助全國超十萬個項目，依靠原始打孔卡電腦記錄各地動態並向全國公開。對200周年慶典而言，最好的事或許就是尼克森辭職。《華盛頓郵報》報導，“水門事件陰霾散去”，讓慶典“突然迎來全新、更愉快的面貌”。紀念品氾濫成災：200周年啤酒杯、餐具、玻璃器皿、餐墊、鹽罐；迷你玻璃自由鐘；愛國悠悠球與沙漏；200周年咖啡粉與咖啡壺；紅藍藍莓冰淇淋；200周年芭比娃娃配白色蕾絲軟帽、紅色蓬裙、藍色胸衣與白色襯褲。人們可以辦理200周年汽車貸款，給新車裝上200周年車牌。餐廳裡，餐盤墊印著《獨立宣言》復刻版，咖啡配200周年糖包，印著美國總統簡介，七喜推出16盎司紀念瓶。還有印著保羅·裡維爾騎馬剪影的200周年擦手巾。家樂氏舉辦200周年比賽，參賽者可獲紅白藍風箏。金寶湯罐頭推出殖民地風格兒童娃娃促銷。楓葉糖漿裝進特製200周年小瓶。甚至還有200周年避孕套、衛生巾、衛生紙。歷史學家傑西·萊米施寫道：“沒人想要這種二百周年紀念的垃圾，也沒人為此負責。”但慶典也充滿荒誕的樂趣與有意義的慶祝：獨木舟賽、化裝舞會、自行車賽、遊戲攤位、民俗節、帕瓦儀式。學生們把消防栓塗成紅白藍，製作愛國風格的流蘇花盆、隔熱墊，還有陶土華盛頓頭像。雜貨店能買到玩具滑膛槍。人們可以觀看高桅帆船、參觀自由火車、馬車車隊。電視上，CBS播出《200周年時刻》，講述兩百年前的新聞，有點像微醺版《醉歷史》。《校園搖滾》一定程度上也是200周年項目。約翰·丹佛在公益廣告中說，慶典的全部意義是讓美國人更多參與政府。《紐約時報》報導：“無論好壞，200周年已經開始，政府內外普遍認為，這是一場屬於人民的慶祝。”1974年底，國家公園管理局為拍攝紀錄片《生日派對》，採訪來自全國各地的遊客與公園護林員。質疑聲不少。白宮外一位中年白人遊客說：“現在，我們沒什麼值得慶祝的。”一位戴著紅皮帽、飛行員墨鏡的黑人說：“我覺得很多人會被排除在外。”一位年輕女性質疑：“我們是否堅守了自由、自主、正義、平等的理念與原則？”但也有許多真誠的聲音。一位護林員說：“沒人能給出200周年在美國意味著什麼的標準答案。”這句話幾乎概括了一切。慶典並不完美。吉爾·斯科特-赫倫在《200周年藍調》中唱道：“美國陷入憂鬱。這是個‘消費周年’：買車、買旗、買地圖……這是個半吊子的年份。”但它並非一無是處。那座1876年的百年鑄鐵保險櫃，幾乎被所有人遺忘，直到1971年佛羅里達州蓋恩斯維爾一位男子讀到報紙文章《史密森學會找不到百年保險櫃鑰匙》。他才意識到，鑰匙就在自己手裡——1932年姑婆艾瑪去世時留給他的。他向國會施壓才引起關注，最終保險櫃在200周年前夕被運到雕像廳。1976年初，新一屆國會開幕，政客們蜂擁而至觀看開啟外層鐵門，鑰匙卻打不開。最後國會工作人員只好雇鎖匠強行撬開。《華盛頓郵報》報導：“1876年鐵盒引來圍觀”，佛羅里達民主黨議員克勞德·佩珀說：“我聽說要拍照，自然想和20周年有關的一切沾邊。”當年7月，為隆重開啟內層玻璃門，福特被幕僚說服必須出席。演講稿撰寫人緊扣寓意。當天，總統走向保險櫃，簡短致詞：“沒有任何保險櫃能裝下人民的希望、活力與能力。我們真正的國家寶藏，不必鎖在保險櫃或金庫中。美國的財富不在於物質，而在於我們偉大的遺產、自由與對自身的信念。”好吧，這算不上《葛底斯堡演說》，但也不算差。“當我們看向保險櫃內部，也讓我們審視自己……讓我們放眼自身之外，關注家庭、朋友、社區、國家的需求，以及我們的道德與精神意識。”他打開保險櫃門。天鵝絨內襯裡的東西大多無聊透頂：禁酒小冊子、有名人簽名與照片的書籍（大多早已被人遺忘），還有亨利·沃茲沃思·朗費羅的墨水瓶。1976年7月4日當天，ABC新聞在200周年中心直播，地面是紅白條紋。哈里·雷斯納身著淺藍西裝、白襯衫、大紅領帶，坐在鑲藍星的桌後說：“這次200周年的情況是，十幾年爭論反覆，我們從未定下一場統一的國家盛大慶典。或許這是件好事，因為填補空白的，是全國各地無數特別的活動。”報導中，記者從全美各地發回消息：五十萬人聚集在聖路易斯拱門之下聆聽美國音樂；瑪麗安·安德森在獨立廳外朗讀《獨立宣言》，拉開近六小時遊行序幕；史密森民俗節在國家廣場展出手工藝品；人民200周年委員會在林肯紀念堂抗議“大企業”；美國人在紐約炮台公園慶祝移民對美國的貢獻。當晚，在白宮陽台，傑拉爾德與貝蒂·福特不可避免地身著紅白藍服裝，觀看華盛頓紀念碑上空的煙花。福特後來說：“世界歷史上，很少有如此多人自發走上街頭，表達對祖國的熱愛。國家的傷口已經癒合。”但願如此。今年2026年7月4日，建國250周年，樂觀卻徒勞的國會計畫埋下一座時間膠囊，由2276年建國500周年的總統開啟——一座500周年保險櫃。那時還會有總統嗎？還會有美國嗎？地球還適合居住嗎？1976年的人顯然沒人想到2026年會舉辦慶典，我在200周年檔案中從未找到任何提及250周年的記錄。但當時有人提議，國會委員會應挑選一些物品鎖進百年保險櫃，待2076年300周年再開啟。這項任務後來被遺忘。儘管如此，全美國各地民眾都埋下了自己的時間膠囊。特拉華州威爾明頓、阿肯色州蒙蒂塞洛、紐澤西州辛納明森、南達科他州布魯金斯、威斯康星州沃索等城鎮都埋下膠囊。馬薩諸塞州桑威奇鎮打開了1884年埋下的膠囊。雷諾茲金屬公司出售百磅鋁盒，送給全美各州與領地。在內布拉斯加州，一位68歲五金店老闆——店裡賣“除了雨水之外農民需要的一切”——埋下一輛1975年雪佛蘭轎車、川崎摩托車、鐵氟龍煎鍋、帶拉鏈與花紋的聚酯布料、比基尼內褲與一件繡黃花的水藍色男士休閒套裝，他還諮詢了當地殯葬師設計墓穴。時間膠囊通常都很失敗，以重翻舊帳作為黨派政治鬥爭手段也同樣如此。但我願意相信，那件時髦的水藍色套裝仍埋在內布拉斯加州某處，黃花漸漸褪色。願它長久安息。朗費羅曾寫道，筆尖蘸進後來被鎖進百年保險櫃的墨水瓶：“藝術永恆，時光飛逝。”詩人當時正哀悼妻子離世，試圖尋找平靜、決心與勇氣。他決定不再回望：“讓逝去的過去埋葬它的逝者。”♦ (邸報)

3月1日伊朗媒體消息稱，伊朗最高領袖哈米尼遇害。哈米尼的一生與革命和戰鬥密不可分，見證並參與了伊斯蘭革命、兩伊戰爭、伊核談判等歷史風雲，挺過入獄、暗殺、制裁等多次危機。在波瀾迭起的中東地區，他始終是一位政治強者。 據伊朗媒體報導，伊朗政府宣佈40天全國哀悼。資料圖：伊朗最高領袖哈米尼出身宗教世家遇到人生導師1939年4月，第二次世界大戰爆發前夕，哈米尼出生在伊朗東部聖城馬什哈德的一個宗教世家，在家裡八個兄弟姐妹中排行第二。哈米尼4歲時，父親把他和哥哥送進宗教學校，讀書識字並學習古蘭經。長大後，他原本可以留在什葉派聖城——伊拉克的納傑夫宗教學校繼續深造，但因為不想離父母太遠，他放棄這個機會，返回伊朗。哈米尼回到伊朗聖城庫姆學習高級神學，後來因為父親眼睛失明，他中斷學習，回到家鄉。但在庫姆的經歷，對哈米尼的人生意義深遠，因為他在那裡遇到了影響其一生的導師——伊朗伊斯蘭革命創始人霍梅尼。遭遇生死危機“沒有人認為我會活下來”20世紀60年代，年輕的哈米尼追隨霍梅尼，投入了反對世俗的君主政權鬥爭中。在霍梅尼被流放伊拉剋期間，他堅持在伊朗國內傳播霍梅尼的主張。哈米尼曾6次被捕入獄。1979年，伊朗爆發伊斯蘭革命，巴列維王朝被推翻，霍梅尼成為伊朗最高領袖。哈米尼先後擔任國防部代理部長和伊斯蘭革命衛隊司令等要職。1981年6月，一個反對派團體試圖暗殺哈米尼。當他出席新聞發佈會時，隱藏在錄音機內的炸彈被引爆，哈米尼的胸部、肩部和右手受到重創，右手永久失去活動能力。哈米尼後來回憶說：“襲擊發生後，我的處境非常糟糕，因為沒有人認為我會活下來。”最終，哈米尼不僅渡過生死危機，還在短短幾個月之後，迎來政治生涯的重大轉折。1981年8月，伊朗第二任總統穆罕默德·阿里·拉賈伊遇襲身亡。同年10月，哈米尼就任伊朗總統一職。資料圖：哈米尼在德黑蘭一家醫院接受手術總統任期經歷兩伊戰爭“冒險”提出停火提議哈米尼的總統任期，經歷了戰爭考驗。1980年，伊朗與伊拉克爆發戰爭。這一戰就是8年，對伊朗經濟造成了嚴重破壞。作風一向謹慎的哈米尼邁出了大膽的一步：他和另一位政治人物拉夫桑賈尼聯名寫信給霍梅尼，要求其為了政權的根本利益，迅速結束兩伊戰爭。為此，哈米尼遭受議會和政府內保守派的猛烈攻擊，一度危及其政治地位。但最後，霍梅尼決定接受聯合國安理會決議，同意停火。1989年6月，霍梅尼逝世。此後，哈米尼被伊朗專家會議選舉為這個國家的最高領袖。資料圖：當地時間2015年9月，伊朗在首都德黑蘭舉行閱兵式，紀念兩伊戰爭35周年。主張伊朗擺脫孤立從未停止與美“戰鬥”作為霍梅尼的繼承人，哈米尼自然傾向於保守。但他同時認為，伊朗政府應該適應時代的發展，必須做出相應變革。他主張伊朗擺脫孤立的處境，與西方國家建立正常的外交關係。但對於“老對手”美國，哈米尼一直秉持著強硬的態度。無論是革命還是從政，他幾乎沒有一刻停止過與“宿敵”美國的戰鬥。他曾在講話中說：“伊朗人民對美國的仇恨是根深蒂固的。”資料圖：當地時間2015年7月14日，伊朗德黑蘭，伊朗民眾在街頭歡呼雀躍，慶祝伊核問題談判達成全面協議。近年來，美伊緊張關係多次升級。圍繞美伊核談，2025年4月起，美國和伊朗舉行五輪間接談判，但雙方在鈾濃縮等核心議題上分歧巨大。第六輪談判因以色列突襲伊朗而取消。以伊12天衝突期間，美國“下場”轟炸伊朗核設施，作為回擊，伊朗用導彈打擊美軍駐卡達烏代德空軍基地。同年11月，哈米尼表示，伊朗與美國之間的分歧是本質性，而非策略性的，凸顯兩國利益的根本衝突。美國必須徹底停止支援以色列、撤出部署在中東地區的軍事基地並停止干涉伊朗內政，只有滿足這三個前提，伊朗才會考慮與美國合作。2026年伊始，伊朗多地出現針對物價上漲和貨幣貶值的抗議活動，其間發生騷亂，造成安全人員和民眾傷亡。美國政府多次威脅干涉伊朗局勢。伊方則指責美國和以色列聯手策劃，使伊朗人民生活陷入動盪。2月份，美伊第三輪核談判剛一結束，美國和以色列就對伊朗發動了猛烈的聯合軍事行動，目標直指伊朗最高領導層，哈米尼也在此次空襲中身亡。面對美國動武威脅和干涉行為，哈米尼曾表示，伊朗不能容忍任何外國代理人在其境內活動，並敦促美國政府關注本國面臨的問題。他強調，川普讓伊朗遭受損害和傷亡，並對伊朗民族提出指責，“這應被視為犯罪”。哈米尼近期曾警告說，如果美國挑起戰爭，將引發“地區性全面戰爭”。面對任何侵犯和挑釁，伊朗人民必將予以堅決回擊。伊朗政壇或發生重大變化誰可能是繼任者？2023年10月，新一輪以巴衝突爆發，中東局勢不斷升級。2024年7月31日，時任巴勒斯坦伊斯蘭抵抗運動(哈馬斯)領導人哈尼亞在戒備森嚴的伊朗首都遇刺，由此開啟了伊以“你來我往”的回合式報復。緊張局勢下，外界對以色列可能暗殺哈米尼的擔憂日益升溫。外媒2024年11月稱，伊朗專家會議已經秘密確定了三位候選人及其優先順序，但並未公佈候選人姓名。針對其繼任者，多家外媒給出了幾種可能性。第一位：哈米尼的次子穆傑塔巴·哈米尼美國《紐約時報》等外媒認為，穆傑塔巴是領先的候選人。據報導，穆傑塔巴是在其父親的批准下被培養為領導人的，多年以來，他一直在幕後參與制定重大政策決策。第二位：專家會議第二副主席阿里雷扎·阿拉菲分析認為，他不僅是哈米尼的親信，也是憲法監護委員會成員，他還在神職人員中很有威望。由於常年待在哈米尼身邊，所以也被哈米尼視為潛在的接班人。第三位：專家會議第一副主席雜湊姆·侯賽尼·布什裡報導稱，他與哈米尼關係密切，並擔任關鍵領導職務，這增加了其當選的可能性。不過，以上幾位候選人僅是外媒的推測，目前尚不清楚誰會被選為繼任者。美國《紐約時報》2025年6月還援引知情伊朗官員的話稱，哈米尼已經秘密選定了三名高級神職人員，作為他遭遇潛在暗殺後的繼任人選。“哈米尼指示，一旦被暗殺，負責選定最高領袖的專家會議需要從他提供的三人名單中迅速選出接班人。”分析認為，如果說伊朗前總統萊希的意外身故，會導致伊朗內部各派系之間的權力平衡發生變化，那麼哈米尼去世之後，伊朗政壇很有可能發生重大變化。 (大河報)

一份拓展中的 AI 地圖。本篇文章是《晚點聊》年終特別節目《年末 AI 復盤》的精簡文字版，總結了 25 年和即將過去的蛇年，《晚點》在 AI 領域的觀察、見聞和這一年多里發生的 AI 大事件。全文分為 7 個主題：1. 模型2. 應用3. 巨頭的 AI 之戰：字節、阿里、騰訊4. 創業公司們5. 具身智能6. AI 硬體7. AI 中的人每個部分會按照若干關鍵詞展開，並穿插指引《晚點聊》的相關往期節目或《晚點》的相關文章。歷史正在加速發生，洪流中容易五色迷目。但人是意義的動物，我們總試圖理解和抓住什麼。希望這期年底的大型 “連點成線”，可以幫關注 AI 進展的朋友得到一份正在拓展中的地圖。1.模型關鍵詞：Agentic Model、協同設計、下一個學習範式本輪 AI 熱潮仍處在早期，技術變化是最重要的驅動力，也是推演產品形態和商業格局的重要基點。所以我們的回顧從模型技術開始。Agentic ModelAgentic Model 就是能支援 Agent 能力的模型。在 25 年 3 月的第 106 期（與真格合夥人戴雨森聊 Agent）以及此後的第 110 期（與明勢合夥人夏令聊垂直 Agent）節目中，都有對 Agentic 模型框架的詳細拆解。總結來說，Agent 需要模型的這樣幾種能力：推理能力，能思考更複雜的任務和規劃任務；Coding 程式設計能力；多模態能力，尤其是多模態理解能力；工具使用能力，這和推理、Coding 和多模態能力都相關；記憶能力，能儲存長期的上下文，而且能在處理特定任務時，知道呼叫那些適當的上下文。推理模型Agentic Model 這一年的發展，要從年初 DeepSeek-R1 的爆火說起，這標誌著推理模型的崛起。更早的推理模型是 OpenAI 在 24 年 9 月發佈的 o1，而 DeepSeek R1 是全球第一個在大參數規模上復現了 o1 的推理模型。一個幕後故事是，R1 發佈同一天，Kimi 也發佈了推理模型 K1.5。其實兩家公司都各自知曉對方就快發推理模型了，最後趕上了同一天——25 年 1 月 20 日。這個日期未來會是中國 AI 史上值得紀念的一天。R1 後來的影響力遠大於 K1.5，也遠大於原始版本 o1。除了實力過硬之外，還有 3 個關鍵的因素：一，它是一個完全開源模型，而且開源了最強、最大的旗艦版本；二，它的技術報告十分詳細；三，它特別在報告中高亮了 557 萬美元的最後一次訓練成本。前兩個因素是 AI 研究者關注 DeepSeek 的原因。從更早時的 V2 和 V3 起，DeepSeek 在歐美 AI 研究群體裡，就以慷慨的分享精神贏得了大量尊重和討論。梁文鋒本人對開源非常堅定。一個我們報導過的小故事是， 23 年下半年，光年之外聯創袁進輝在籌備創立新的 AI Infra 公司矽基流動，梁文鋒考慮過投資，但是說：如果 “大模型的推理引擎” 不開源，他就沒興趣了。袁進輝當時沒想清楚開放原始碼的商業模式，就沒有拿這筆錢。而第三個因素——看起來極低的訓練成本，則引起了美國政商領域的更廣泛關注，以至於川普也點評了 DeepSeek，輝達股價一度大跌。一個美國人都說厲害的 AI 大模型，在全國人民都閒著的春節假期，引發了史無前例的科技狂潮。從 R1 的爆火中，其實可以看到一種技術影響力的擴散路徑：先在全球核心 AI 研究者中產生小範圍、但好評度很高的影響力，然後是由一個契機破圈，以及 AI 領域比較特別的——出口轉內銷。說回推理模型本身，o1 和 R1 帶來的效果提升，主要表現為多步推理能力，就是可以一步一步地去思考一個複雜問題，提升回答的精準性、全面性和規劃能力。這也激發了 ChatBot 類產品的一個主流功能：Deep Research，深度研究。而這個效果提升背後的新技術範式是，把更多算力，放到了模型使用階段，也就是推理的階段，這就是 “測試時計算”(Test-time Compute) 的 Scaling。DeepSeek 的慷慨開源幫業界證實了很多假設：比如，推理能力不需要依賴蒙特卡洛樹等搜尋演算法；也不一定需要用人工構造的思維鏈資料來做監督微調，而是可以在基模之上直接從 0 開始強化學習。這降低了其它團隊的試錯成本。R1 的存在還是一個觀念的勝利：即可以依靠小規模、且非常年輕的研發團隊，以相對低的成本，快速復現最好的模型成果。R1 甚至直接促使了一個新團隊的誕生，就是盛大創始人陳天橋投資支援的 MiroMind。DeepSeek 讓陳天橋看到，研發和訓練出頂尖模型的投入比他之前想像得要小得多。Coding當 R1 和一系列推理模型提升深度思考能力時，24 年埋下的另一顆種子也悄然發芽，即 Anthropic 引領的 Coding 能力超強的模型——Claude 3.5 和後續模型。Anthropic 也在 25 年 2 月正式發佈了自己的 AI Coding 產品 Claude Code——後來人們會發現，它其實就是一個 General Agent，比 25 年 3 月初發佈的 “世界首個通用 Agent” Manus 還早一個月。Coding 之所以重要，是因為在數字世界裡，會程式設計，就像人有了強健的手和腳，可以解鎖大量任務，這是大模型支撐複雜 Agent 應用的重要基礎。整個 25 年至今，全球頂尖模型廠商都在加大對 Coding 的投入，其中不少都直接下場做了 Coding 應用。如 OpenAI 在 4 月發佈了 Codex，x.ai 8 月發佈了 Grok Code Fast，Google 在 11 月發佈了 Antigravity。多模態25 年出現的一些新的 AI agent 體驗離不開多模態，如 136 期中，Lovart 創始人陳冕聊到了他們當時剛上線不久的 ChatCanvas 功能，就是使用者可以手動在生成的設計圖上選定一個區域，告訴 Agent 怎麼進一步最佳化和修改。這背後就需要模型能理解圖像。現在，全球最領先的大模型都已演進為原生多模態模型，即用同一個模型來處理文字、圖片、語音等不同模態的資訊。而這之前，多模態能力是分開實現然後拼接的。最早發佈的這類模型是 24 年的 OpenAI 4o 和 Gemini 1.5。去年 11 月發佈的 Gemini 3，還有近期剛發佈的 Kimi 2.5 也都是原生多模態模型。同時，也有不少專門做多模態生成的模型，比如中國公司做的很不錯的視訊生成模型，像可靈、MiniMax 的海螺、SeedDance 等。去年 Google 發佈 Veo 3 和大火的 Nano Banana 亦是專門的視覺生成模型。在 146 期聊 Gemini 3 和 Agent 需要的模型時提到，Nano Banana 和 NotebookLM 都發源於 Google 的一個部門 Google Labs，負責人是 Google 傳奇產品經理 Josh Woodward。這個部門不僅有研發人員和工程師，也會招主編、設計師等做內容的人。他們創造了很多火爆出圈的玩法，比如，把自己的照片做成桌面手辦的圖片，一度風靡社交網路。這背後就是 Nano Banana。而另一些公司，如 Anthropic、Kimi 和 DeepSeek 都沒有把多模態生成作為重點。這和不同團隊的技術判斷、想做的應用方向和資源多少有關。總結 Agentic Model：隨著大模型的推理、程式設計、多模態等能力持續提升，去做主動性更高、能完成更複雜任務的 Agent 應用的時機到了，25 年普遍被認為是 Agent 應用出現的元年。這個趨勢還在快速發展，如最近爆火的 OpenClaw。協同最佳化阿里千問、騰訊 AI 的研發組織整合這是指模型的開發方式和研發團隊的組織方式。在 146 期，聊 Gemini 3 等技術進展時，在 Google 雲 Vertex 部門工作了 7 年的 Bethany Wang 分享了她看到的 Google 捲土重來的一個關鍵——Co-design(協同設計)：Google 多年的佈局，讓它全面掌握了訓練 AI 的 TPU 晶片，晶片上面的 JAX、Pallas 等軟體庫，面向大模型的 Infra，再到雲平台、模型和最上層的應用。能從底層到上層，一路協同最佳化，形成了 Superpower。其實這種 “協同設計” 的垂直整合思路很自然，因為大模型訓練是一個大型複雜系統工程，GPU 等硬體、Infra 等軟體系統和演算法都相互影響。最近阿里總結的 “通雲哥 “：通義-阿里雲-平頭哥的戰略組合，也是一個類似的垂直整合的思路。在千問模型團隊的內部，更緊密的整合也正在發生。我的同事高洪浩，在《晚點》上周發佈的《字節、阿里、騰訊 AI 大戰全記錄：一場影響命運的戰爭》這篇文章裡，就提到：在阿里通義千問團隊，他們從 25 年下半年開始，招募自己的 Infra 人才。這之前，千問的 Infra 主要是阿里雲的人工智慧平台 PAI 來支援的，但後來他們認為自建 Infra，能更敏捷地開發，也能和演算法有更緊密的結合。騰訊 AI 大模型的新負責人姚順雨，近期也在一次內部會上提到了 Co-design：認為從 Infra 到演算法再到產品協同打通，可以加快迭代，減少內耗。騰訊已經把 AI Infra 部門也劃到了姚順雨的管轄範圍。DeepSeek 開源周：超低的推理成本如何實現而 DeepSeek 作為一個從 0 搭建的團隊，則是在一開始就很自然地形成了協同最佳化。如 Infra 團隊也會參與演算法設計討論，如果一個演算法設想從 Infra 層面很難有穩定的實現，這個想法可能會被否掉。DeepSeek 能做到這一點，在於梁文鋒對整個模型訓練的各環節都比較瞭解，且會 Hands-on 地參與其中。25 年年初的一個事件，展現了 DeepSeek 超強的 Infra 能力和工程能力，就是 DeepSeek 開源周。從 2 月 24 日到 28 日，周一到周五，DeepSeek 每一天放出了一個 Infra 領域的開源成果。然後在周六發佈了一篇收官部落格：《DeepSeek-V3/R1 推理系統總結》，其中還根據某一天 24 小時的實機資料，測算了 DeepSeek 推理系統的成本。《晚點聊》有兩期相關節目。一是在 102 期，我們和 DeepSeek 前實習生王子涵聊大模型開源現狀，和它與傳統軟體開放原始碼的區別。其中有一個問題我印象很深，是像 DeepSeek 這樣，一直開源最強的旗艦模型，是為什麼 ? 他說有兩個可能：一是老闆不想賺錢，要造福社會。二是想做更大的事，比如成為一種行業標準。另一期節目和 DeepSeek 開源周引起的一個行業風波有關。就是在周六發佈的那篇總結文章裡，DeepSeek 公佈的推理成本非常低，在 24 小時裡，用 1800 多張卡，支援了 6000 多億的輸入 Token 和接近 1700 億的輸出 Token。DeepSeek 還以當時的 GPU 租金和自家模型的官方定價，計算了一個利潤率，換算成毛利率是驚人的 84.5%。做第三方 AI Infra 服務的潞晨科技創始人尤洋直呼不可能，他認為 DeepSeek 這種演算法，沒有考慮波峰、波谷的呼叫量變動。具體的討論可以參見第 105 期對尤洋的訪談。這種爭議本身，也側面說明了 DeepSeek 的 Infra 最佳化非常極致。矽基流動創始人袁進輝當時也在這篇文章的知乎留言區裡評論：DeepSeek 披露的成本和收益，又一次顛覆了很多人認知。現在很多供應商還做不到這個水平，主要是 V3/R1 架構和其它主流模型差別太大了。他推測，DeepSeek 團隊可能是先想到了這樣一個模型結構，然後解決了穩定訓練和推理的工程問題。也可能是反過來，從系統出發，設計了這樣一個模型結構。不管是那一種，都需要模型和演算法的緊密合作。注意力機制改進：稀疏與線性在協同最佳化這部分，還想特別講一講注意力機制的改進。注意力是 Transformer 架構大模型的核心機制，簡單來說，改進原始注意力機制是為了讓模型能處理更長的上下文，而模型之所以在上下文長度上有瓶頸，又是因為注意力的計算方式會帶來很大的計算複雜度和視訊記憶體開銷，而這兩件事都是被 GPU、TPU 的算力、互聯效率和儲存等物理底層限制的。25 年，我們做了 3 期和注意力機制改進相關的節目，正好涵蓋兩個主流方向：稀疏注意力和線性注意力，分別是 103 期、104 期和 143 期。這幾期節目都是從模型架構的改進聊起，但都自然地延伸到了系統層和硬體底層，比如 103 期中，我們聊到了 Flash Attention 就是早期的一個系統-演算法的協同改進，基於對 GPU 記憶體訪問特性的理解，它通過改變標準注意力的計算順序，提升了計算的效率、降低了視訊記憶體開銷。在 143 期中，DeltaNet 的核心貢獻者楊松琳也分享了，她是怎麼從一個演算法研究員，自學了改寫 Kernel 等系統層的能力。她對 DeltaNet 的核心最佳化就是提出了一個對 GPU 更友好的，可以做 scalable 訓練的方法。算力：從拼單顆晶片性能到最佳化多晶片互聯去年《晚點聊》的 115 期節目中，我們和之前壁仞的聯合創始人、現在 AI Infra 公司魔形智能的創始人徐凌傑，聊了當時華為剛發佈不久的 384 Matrix 超節點，它是一個連接了 384 顆 AI 晶片的超級算力叢集。這背後的一個算力層面的大趨勢：從拼單顆晶片的性能，到最佳化多晶片互聯的系統。輝達更早之前發佈的 NVL72 也是這個思路的體現。輝達是全球範圍少有的，既掌握晶片設計，又掌握晶片間的互聯技術、網路技術等更複雜軟體的公司。那期還有很多有意思的洞察，包括互聯互通技術為什麼重要；AI 算力的成本正在從以計算為主轉向以視訊記憶體為主；以及這些基礎算力層的變化會帶來那些新的機會，又消滅那些舊的機會。可以看到，在算力層內部，也是一個 “協同設計 “，逐漸垂直整合的結構。這可能就是某些領域，強者恆強，強者很難被動搖的原因。下一個學習範式這是 25 年下半年以來，越來越被關注的一個話題。先總結一下目前的範式，簡單說是：用海量資料做預訓練；用更少、但質量更高的、面對特定任務的資料做監督微調或強化學習的後訓練。那麼下一步呢？會思考這個問題的人，通常認為目前的方法不久後將觸達瓶頸，或者並非實現智能的最優路徑。Ilya Sutskever、Demis Hassabis、Yann LeCun 等人都討論過此問題，他們的共性在於傾向於從學習機制而非最終效果來定義 AGI。他們認為當前技術尚未達到更本質的學習方式，例如像人類一樣僅憑極少樣本即可學會任務、舉一反三、在生命周期中持續學習，並真正理解乃至發現物理世界的規律。Ilya Sutskever 在 25 年 11 月與 Dwarkesh Patel 的播客中提到，過去幾年是 Scaling Law 的階段，而現在已重新回到研究驅動的階段。熱門的研究方向包括持續學習、線上學習、世界模型等。我觀察到的線索是：許多研究者在尋找突破時，都會溯源動物與人類智能的產生與工作機制。Ilya Sutskever 曾提到他的 AI 研究品味是從大腦中獲得靈感，以正確的方式思考人類智能，追求美與簡潔。Transformer 作者之一 Llion Jones 創立的 Sakana AI，在 25 年提出新模型架構 “連續思維機”（CTM），其核心目標也是更接近人類大腦。在《晚點聊》第 108 期中，香港大學計算與資料科學學院院長馬毅分享了他對智能歷史的梳理。他思考的起點是：地球為何產生智能？為何僅生物擁有智能？他認為智能的本質是 “學習”，即找到世界中有規律、有結構、可預測的部分，進而預測外部世界以求生存。馬毅的研究方向，正是探索能像生物那樣實現閉環反饋機制的學習系統。人類學習方式的另一大優勢在於極其節能。為了訓練大模型，Elon Musk 甚至計畫在太空建設算力，而人類大腦的功耗僅約 20 瓦。去年在與 Meta 前 AI 研究總監田淵棟聊其科幻小說《破曉之鐘》時，我們曾探討過現有方法的瓶頸。11 月在舊金山再次見面時，他表示接下來希望探索新的學習範式。他認為那定是一種更簡單、優雅且可解釋的表達，而非目前的 “黑盒”。他曾提到，若僅靠 LLM 就能實現 AGI，人類的未來將是悲觀的。這不僅是因為現在的智能產生方式過度耗能且依賴不可再生的資料資源，更深層的悲哀在於，如果用一種不可解釋的方式就能表達和捕捉宇宙規律，這對於追求真理的智慧生物而言不是一種悲哀嗎？與模擬人類智能相關的另一熱門方向是持續學習。高級動物與人類具備自主持續學習的能力，而目前大模型的更迭仍需研究員深度參與每一次迭代。持續學習在人類智能上的最高表現形式之一是科學發現。Demis Hassabis 在近期關於 “智能的未來” 的分享中提到，他希望建構能像科學家一樣提出假設、設計並執行實驗、獲取資料並驗證假設的系統。若能精確生成供此類學習進行的環境，即是世界模型——至少是一部分人對世界模型的理解。Google DeepMind 在 25 年先後更新的 Genie 3 與 SIMA 2 便是此類嘗試：Genie 3 是能生成可探索 3D 環境的世界模型，而 SIMA 2 是在該環境中探索的智能體。不過目前版本僅支援在環境內移動，尚無法操作或改變物體。總結模型領域的發展：25 年，大模型的推理、Coding、多模態等能力持續提升，為複雜 Agent 的應用奠定了能力基礎。模型競爭的底層是組織與研發方式的競爭，涉及算力、系統、演算法等環節的協同設計與緊密合作。AI 研究者們已開始深度思考智能的下一步演進方向。2. 應用關鍵詞：Agent、Sora App、AI for ScienceAgent25 年是 Agent 應用大規模爆發的元年。從需求端觀察，目前 Agent 領域存在兩條明顯主線：一是以 Coding 能力為核心支撐的 General Agent（通用智能體），二是垂類 Agent。同時，圍繞 Agent 形成的一套工具鏈生態已在美國催生出一批初創公司。通用 Agent：當 Coding 成為手段25 年 2 月發佈的 Claude Code 不僅是一款 AI Coding 產品，更是一個 General Agent。Coding 不再僅是目的，更是實現目標的手段。作為目的的 Coding，旨在提效或替代人類程式設計，代表產品有給程式設計師用的 Cursor； 或面向非程式設計師的 Vibe Coding 工具如 Lovable。而作為手段的 Coding，是指 General Agent 利用程式設計能力在數字世界執行各類任務。若面向專業開發者，它就是在命令列裡啟動的 Claude Code；若面向普通使用者，則是帶有圖形互動介面的 Claude Cowork 和近期風靡的 OpenClaw（小龍蝦）。此外，字節跳動的 Coding 產品 Trae 在去年下半年發佈的 Solo 模式、螞蟻靈光、馬卡龍、Youware 以及 MuleRun 新內測的 Agent Builder 均屬此列。這些產品的共性在於滿足個人工作與生活中的自動化需求。對於一次性需求，使用者呼叫 Agent 完成特定任務（如製作 PPT、搭建網頁）；對於重複性流程，使用者則可以 “用 Agent 造 Agent”，定製個性化應用。例如，我曾希望 AI 每天監測科技從業者的社交動態、分類記錄並生成周報，同時自動調整追蹤名單。這種小眾需求以往因開發成本過高而難以實現，如今 Claude Code 與 Claude Cowork 大幅降低了滿足這類需求的門檻。Anthropic 對此生態貢獻良多，其推出的 MCP 協議及 25 年普及的 Skills 開放標準（Prompt 與 Tools 的集合），讓 Agent 的建構變得模組化且低門檻。Agent Scaling 與群體智能馬卡龍創始人陳鍇傑有一個有意思的總結：過去我們經歷了資料、參數、算力的 Scaling，接下來也會看到 Agent 的 Scaling。近期出現的 Moltbook（AI 版 Facebook）便是 “群體智能” 的一次實驗，探索大量智能體聚集後可能產生的系統性變化。在《晚點聊》第 121 期中，PingCAP CTO 黃東旭曾借《黑鏡》第七季第四集 Plaything 探討過群體智能的 “科幻版”。最近，黃東旭受 Moltbook 啟發給自己開發了 Minibook，通過三個不同角色的 Agent 分工協作，提升程式碼質量，並開始研究 “Agent 社會學”。在垂類領域，我們報導過的動畫製作 Agent OiiOii 和影視製作 Agent MovieFlow，也已實現基於內容生產流程的角色分工。此外，由 “小冰之父” 李笛創立的 “明日新程” 也在探索多智能體 Agent 框架。當 Agent 數量激增，新的需求隨之轉向 Agent 的分發與交易。Youware 創始人明超平認為 Coding 是一種新型創作方式，社區化是其必然歸宿；MuleRun 則試圖建構 Agent 交易平台。不過，這些產品正從單純的平台轉向強化工具屬性，例如 Youware 將首頁改為對話方塊引導使用者建構功能性應用；MuleRun 2.0 亦更強調對話式的工具體驗，陳宇森認為 Agent 的交易市場不再會是淘寶那樣的 “貨架式”。之前的這些轉向，是因為用 AI 建構應用和 Agent 的門檻在降低，但還沒那麼低，所以供給的數量和多樣性仍然不夠。26 年，我們可以繼續觀察，當 Agent 的門檻進一步降低，會有什麼新可能。手機 Agent：存量博弈與場景變遷General Agent 的另一趨勢是向移動端滲透。25 年 12 月，字節跳動發佈豆包手機預覽版，實現了自動回微信、比價點外賣等操作。然而，美團、微信等超級 App 擔心失去入口地位，被 “Over the Top”，所以這些功能不久後都被封禁。OpenClaw 的流行也得益於與移動端的打通：Claude Cowork 目前只有電腦桌面版，而 OpenClaw 還可以部署到手機的聊天軟體裡，使用者在手機上傳送指令，即可驅動雲端任務。在《晚點聊》第 130 期與 138 期中，智譜 AutoGLM 的劉瀟與 OPPO 的萬玉龍均詳細探討了手機 Agent 的進展與挑戰，其中一個很有意思的話題是：手機廠商、超級 App 與 AI 公司之間的三方博弈。不同場景的 app 受 Agent 影響的程度各異。點外賣、訂機票及功能性網購等使用者有提效需求的場景，使用者對 Agent 需求更多，但超級 App 出於廣告收入與資料安全的考量，對開放介面有猶疑——如果 Agent 替代了真人瀏覽，廣告誰來看呢？資訊流廣告的價值是不是會降低？又或者，在過渡階段，我們也可以設計一種機制，讓 AI 也能像人那樣被 app 裡的廣告影響嗎？如果是這樣，那廣告收入的大頭是屬於和使用者直接接觸的 Agent 的提供方，還是屬於 App 廠商呢？還有一個問題是，手機上的 AI OS 到底是蘋果、三星等手機廠商自己掌握，還是有獨立的新機會？而抖音、小紅書、B 站等娛樂內容平台受 Agent 影響較小，因為我們就是想自己看視訊，而不是讓 AI 來替我看，字節的多個主力產品都屬於這一類。同時，掌握生活服務生態的公司也有主動出擊的機會，如阿里在 25 年 11 月更新通義千問 App，主打全場景生活助手，阿里做這件事的優勢是，它旗下有電商購物、即時零售、外賣、酒旅、演出票務、打車等豐富的生活服務應用。未來，掌握大量小程序入口的騰訊將如何佈局，同樣值得關注垂類 Agent：從賣服務到賣結果垂直領域 Agent 是 25 年《晚點聊》多次深度探討的核心話題。Lovart 創始人陳冕在 136 期節目中，曾將 AI 應用劃分為兩大類、五小類：生產端的 Office 與 Adobe，以及消費端的 搜尋、社交與泛娛樂。目前市場上最受關注的 Agent 主要集中在生產端。其中，以 Coding 為核心通用 Agent 可被視為 “新時代的 Office”，旨在解決通用的辦公流程自動化問題；而 Lovart 以及大量圖像、視訊、音訊、動畫等多媒體內容製作 Agent，則是 “新時代的 Adobe”。陳冕認為，基礎模型的目標是打造高智商的 “通用人”，而垂直產品則是在此基礎上培養 “專業設計師”；應用型公司的生存空間在於，既能充分呼叫 “通用人” 的智力，又能解決通用能力無法直接觸達的行業深層需求。這是他在創業時選 “Adobe” 方向的原因。在第 110 期節目中，明勢資本合夥人夏令分享了 Agent 與具體行業深度結合的案例。例如明勢投資的法律領域的艾語智能，其核心場景是協助銀行起訴小額壞帳。以往此類案件的法律成本常高於帳面收益，機構大多選擇計提損失。Agent 的自主性與自動化顯著提升了篩選高成功率案件、按範本生成法律檔案等環節的效率。儘管目前出庭等線下流程仍需人工，但 Agent 已重塑了利潤空間。這種深度結合也帶來新的商業模式：從 “賣席位” 轉向 “為結果收費”。艾語智能本身也是個律所，所以它並非向其他律所售賣軟體，而是直接承接金融機構的案件，按最終收回的款項獲取服務費。這一洞察與 25 年 5 月美國紅杉在 AI 峰會上的觀點不謀而合——AI 軟體要從賣服務到賣結果。另一個典型案例是 AI 教育公司與愛為舞。儘管創始人張懷亭在和我們的專訪中未直接提及 Agent 等術語，但其技術核心——利用 AI 輔助或替代人類助教，實現自主規劃教學任務並與學生互動，本質上就是一個教育領域的 Agent。與愛為舞的策略是將 AI 老師嵌入成熟的 “線上大班課” 商業模式中。曾聯合創立高途（Gaotu）的張懷亭採取了先入場獲客、再積累真實資料、最後迭代 AI 模型的路徑。這種 “場景先行、資料驅動” 的商業化策略，是垂直領域 Agent 相比通用 Agent 的差異化落地方式。Agent 工具鏈：Infra 層的細分與演進隨著 Agent 創業與創新的繁榮，圍繞 Agent 的 Infra（基礎設施） 或工具鏈正成為關鍵機會。在軟體分工極其精細的矽谷，這一趨勢尤為顯著。簡單來說，基礎模型與完整 Agent 產品之間的中間地帶，皆屬於工具鏈的範疇。這涵蓋了 23 年至今輪番更迭的技術熱點：從最初的 RAG（檢索增強生成） 到 Prompt Engineering（提示工程）、Context Engineering（上下文工程），再到強化學習環境、Evaluation（測評） 及狀態檢驗 等。在《晚點聊》第 137 期中，MoE 資本的兩位創始合夥人 Henry Yin 和 Naomi Xia 總結、梳理了 Agent 工具鏈至今的 6 輪重大進化，每一輪的起點都源於模型能力上了一個新台階。我們也梳理了當前工具鏈中的核心機會，包括：語音與多模態互動：更低延遲、更具情感表達力的接入技術。記憶（Memory）管理：如何讓 Agent 具備跨 session 的長期記憶與精準的上下文調取。評估（Evaluation）：在黑盒化的模型之上，建立可量化的測評標準與運行狀態監控。令我印象深刻的是美國軟體行業充分的水平分工。在矽谷，即使是極其細分的場景也有體量不小的公司：如專注系統可觀測性的 Datadog，以及深耕身份認證領域的 Okta，年收入均已突破 20 億美元。隨著 AI 發展，這些成熟軟體生態中的流程，都存在被 AI 重做一遍的機會。Sora App：大 C 端場景的新機會第二個關鍵詞是 Sora App，它代表了 AI 在非提效 to C 方向的嘗試，即集中於陪伴、社交、遊戲與娛樂領域的產品。這也不是 25 年的新現象：此前，Character.ai、Glow、Talkie 等產品已讓使用者習慣與虛擬角色互動；Pixverse 也於 24 年底推出移動端，主打視訊特效的製作與分享。而 25 年 10 月上線的 Sora App 備受矚目，這不僅因為其出自 OpenAI 之手，更因其互動創新。其核心功能 Cameo 允許使用者授權人臉後生成符合外貌的數字角色，進行單人創作或與好友 “合拍”。在《晚點聊》的訪談中，業內對 Sora App 有兩種不同的觀察：Lovart 創始人陳冕（第 136 期）認為 Sora App 本質上是社交產品而非單純的工具。Cameo 的裂變屬性讓他產生了強烈的分享欲。Sand.ai 創始人曹越（第 139 期）持保留意見。他認為新的 C 端平台需具備新內容形態與新傳播鏈路。當時 Sora 仍更像一個工具，使用者創作後仍傾向於分發至 TikTok、小紅書等存量平台。後來的發展是，Sora App 在發佈初期熱度極高，但留存挑戰巨大。Sensor Tower 資料顯示，其 30 天留存率低於 8%，遠遜於 TikTok（42%）和 Instagram（38%）等主流社交應用（資料來源於 SQ Magazine 25 年 Q3 資料）。儘管大眾熱度有所回落，但特定創作者群體正在沉澱。25 年 11 月，我在舊金山遇到了一位圍繞 Sora App 做資料服務的創業者盧元，他做的產品 SoraStats 專門服務於 Sora 的活躍作者，想幫他們成為 “Sora 上的 Mr.Beast”。盧元說，活躍作者並非是 AI 達人、專家，還包括教師、Uber 司機等跨行業人士。一個典型案例是日本創作者 Matsumaru（松丸慧吾）。他並不追求真人風格或社交合拍，而是利用 Sora 深度探索二次元與視覺特效。目前他的粉絲量已突破 10 萬，而 Sam Altman 是 14 萬。Sam Altman 在 25 年 10 月的部落格中特別緻敬了日本使用者的創造力（"Remarkable creative output of Japan"）。日本繁榮的 ACGN 文化與 AIGC 具有天然的親和性，AI 工具極大放大了同人二創愛好者的想像力。除了社交與短影片，一些傳統 C 端場景也在 AI 驅動下煥發新生：聊天軟體：25 歲的陳春宇在舊金山創立了聊天應用 Intent。針對美國少數族裔跨語言交流的痛點，該產品利用大模型實現了 “默認全域翻譯” 的絲滑體驗，解決了過去通訊工具門檻過高的問題。語音輸入：儘管系統自帶功能普及，但 Typeless 等新產品憑藉更精準的識別與語境理解脫穎而出。它能將語音內容一鍵轉化為郵件、推文等多種風格，並支援通過語音指令局部修改文字，帶來了遠超傳統工具的舒適感。陳冕曾預言，26 年將是非效率類 AI C 端產品爆發的元年。工具屬性之外，更具情感價值、娛樂價值與互動深度的新產品或許即將出現。AI 科學家應用的最後一部分，談談 AI for Science。在《晚點聊》第 140 期中，深勢科技（DP Technology）的兩位創始人張林峰與孫偉傑完整講述了他們親歷的、用 AI 加速科學發現的發展脈絡。這是一個在大語言模型熱潮之前便已開始的方向，深勢的經歷恰好涵蓋了該領域的幾種核心探索：加速第一性原理計算、生成式 AI2016 年前後，張林峰在普林斯頓讀博期間的一個研究是，利用機器學習簡化量子物理的第一性原理計算，這些計算有確定的物理公式：薛定諤方程（Schrödinger Equation）、密度泛函理論（DFT）和分子動力學方程等，對生化環材領域至關重要。但以往的難點在於計算複雜度極高，難以從微觀尺度跨越到介觀或宏觀尺度（從單個分子到整體材料屬性）。張林峰當時開發的 DeePMD，就是通過機器學習找到了一種在不損失精度的前提下大幅提升計算效率的方法。深勢科技隨後據此推出了藥物研發計算平台 Hermite。另一種路徑，是利用深度學習與生成式 AI 解決特定科學問題，典型代表是獲得諾貝爾獎、用於預測蛋白質結構的 AlphaFold，深勢也有同一方向的模型 Uni-Fold。AI 發明家：技術的自我繁殖隨著大語言模型走向成熟，能夠覆蓋完整科研流程的科研 Agent 成為新趨勢。這不僅包括針對物質科學的科研——支援從文獻研究、提出假設、設計實驗到驗證假設的全流程自動化，還指向一個更特別的方向：用 AI 提升 AI，讓 AI 承擔人類研究員的工作。這種 “左腳踩右腳” 的演進方式，契合了經濟學家布萊恩·阿瑟（W. Brian Arthur）在《技術的本質》一書中的核心觀點。阿瑟認為，技術具有自我繁殖的特性，由兩股力量交織推動：供給端： 現有技術通過新組合產生新技術。舊技術基數越大，組合的可能性就越多；同時，觀測技術（如顯微鏡、感測器）的發展加速了對新物理現象的捕獲。需求端： 新技術的需求不僅來自人類，也來自技術本身。每種技術的出現都會伴隨改進它、降低其成本或解決其衍生問題的需求。《技術的本質》一書寫於 2009 年，當時作者說：技術的自我進化是通過 “人類發明家” 這一中介實現的。而現在，我們可能正處於 “AI 發明家” 誕生的前夜。這將是一個資訊廣度、計算能力遠超人類個體，且能不眠不休進行迭代的系統。面對這種指數級的進化速度，一個問題是：我們做好準備了嗎？如果技術即將脫離人類中介自主進化，我們該如何提前設計與之共處的方式？3. 巨頭的 AI 之戰：字節、阿里、騰訊關鍵詞：人才和組織之戰、To C 應用大戰、即將到來的春節之戰從本輪 AI 熱潮起點開始，《晚點》持續跟蹤報導網際網路大公司，尤其是中國大公司的 AI 動向，其中最有實力的是三家：字節、阿里、騰訊。25 年，我們對這三家公司的 AI 動作有兩輪集中報導：春節後陸續發佈的四篇報導：《騰訊在 AI 拐點到來前的 700 天》（高洪浩）、《字節 AI 再創業：獨立組織、全鏈條的飽和出擊》（王與桐）、《重新認識阿里：大踏步邁向 AI》（管藝雯）、《字節、阿里、騰訊的 AI 人才競賽：2330 個研究者背後的共識與分歧》（賀乾明、黃幀昕），以及前不久發佈的《字節、阿里、騰訊 AI 大戰全記錄：一場影響命運的戰爭》（高洪浩）。這些報導涵蓋我們觀察科技巨頭做 AI 的幾個關鍵視角。人才和組織之戰字節：創業方式做 AI，吸納 AI 原生人才首先是人才和組織，這直接關係各公司最底層的模型實力。字節的 AI 部門相對獨立，它試圖通過營造一個小環境，以創業公司的方式運行，從而擺脫十幾萬人龐大組織的重力。25 年之前，字節成立了三個相對獨立的部門：負責產品的 Flow（豆包產品團隊隸屬於此）、負責模型研發的 Seed，以及提供後端研發支援的 Stone。這三塊業務最初的負責人均為字節老將：Musical.ly 創始人朱駿負責 Flow；2015 年從百度加入的朱文佳負責 Seed；同樣來自百度，2014 年入職的洪定坤負責 Stone。今年，字節 Seed 迎來了新的研發一號位——Google DeepMind 前研究副總裁吳永輝。業內人士評價吳永輝是 “大佬等級的技術管理者”，能真正 “鎮得住場子”。“鎮場” 能力之所以重要，與字節補充人才的順序有關。在吳永輝於 25 年 2 月入職前，字節在整個 24 年都在瘋狂吸納年輕技術骨幹。這件事的起點可追溯至 23 年夏天，當時字節本打算投資 MiniMax 和階躍星辰，但在一次高層會議後，張一鳴明確表態：字節應該、也能做好自己的大模型，無需對外投資。緊接著，字節高層及張一鳴本人從 23 年底開始密集招人。我們在《字節 VS 六小龍》那期節目裡提到，24 年有投資人去拜訪頂尖論文的作者時，發現不少人都剛和張一鳴聊過。最終，字節招募了來自 Google 的蔣路、來自面壁的秦禹佳、來自零一萬物的黃文灝、智譜 AI 的丁銘，以及備受關注的阿里通義千問模型的前負責人 周暢。當這些在業界有影響力、處於事業上升期的 Leader 匯聚一堂，吳永輝這樣一位有多年 管理經驗的資深人士就成了符合畫像的領導者。這也讓 Seed 團隊中來自傳統搜推廣部門的人員比例降低，而像吳永輝、周暢這樣的 AI-Native 人才比例顯著上升。不過，精兵強將也帶來了激烈的內部競爭。以視訊生成為例，內部有多個團隊在同步推進，部分人才（如蔣路）的流失。一位技術 Leader 對賽馬機製做了有趣的總結：健康的賽馬是多路探索，跑完這輪還有下輪，團隊有翻盤機會；但如果演變成 “拳擊”，敗者就只能退場。阿里：人員相對穩定、部分老人離場自周暢離職加入字節後，阿里的 AI 團隊進入了一個相對穩定的階段。阿里的 AI 一號位始終是已入職十年的周靖人。他是阿里雲 CTO 兼通義實驗室總負責人，也是阿里大模型開放原始碼的提議者和主導者。周靖人今年晉陞為阿里合夥人，關鍵原因之一便是他帶領通義實驗室保證了 Qwen 系列模型的領先地位。周靖人之下，通義實驗室有三個核心團隊：負責主力模型 Qwen 研發的 “千問” 團隊，由 90 後林俊暘負責。林俊暘是阿里內部培養的人才，2019 年從北大碩士畢業後即加入達摩院；二是負責圖像、視訊生成的 “通義萬相” 團隊；三是 25 年 2 月新加入的許主洪團隊，負責多模態互動模型。與 Seed 不同，通義實驗室在此輪 AI 熱潮前已經存在，由原達摩院多個實驗室合併而成。這導致其最初在薪酬激勵上沒那麼獨立，但在 24 年底，通義對模型團隊普遍調升了薪資和職級，可以理解為對一種對市場行情的回應。這種並非 “高舉高打” 的起步，也帶來了意外之喜：研發 Qwen 的團隊是從內部相對邊緣的角落裡自下而上生長的，規模精簡，卻通過開源大模型形成了極強的社區影響力，成為了一個自驅且強勢的團隊。目前，千問團隊也在探索具身智能 VLA、多模態等前沿領域，並上線了面向普通使用者的 Web 端產品 Qwen Chat（chat.qwen.ai）。騰訊：總裁辦來了年輕人25 年秋天，前 OpenAI 研究員、ReAct 作者姚順雨加入騰訊。12 月，騰訊官宣姚順雨出任總裁辦首席 AI 科學家，直接向總裁劉熾平匯報，並兼任 AI Infra 部和大語言模型部負責人。1998 年出生的姚順雨是典型的年輕 AI 原生人才，24 年博士畢業後即加入 OpenAI。他的加入已帶來了三個明顯變化：以極高的頻率招攬新人（如從 DeepSeek 招募王炳宣）；重塑目標，指出此前混元模型太盯著 Benchmark 刷榜而忽視了實際體驗；組織調整，將 Infra 部門劃歸統一管理，強調協同設計。相比字節先收骨幹再引統帥，騰訊在招募姚順雨之前並無太多 AI 明星，而姚順雨本人也非常年輕，沒有太多管理經驗。對穩健的騰訊來說，這是一次激進的組織選擇，姚順雨更像是一條被引入的 “鯰魚”。這或許受到了 DeepSeek 的啟發：DeepSeek 證明了一群 95 後研究員同樣能做出驚豔世界的模型。騰訊這一輪調整的效果，將在 26 年得到驗證。最後，一個中美差異是：在美國，OpenAI 等初創公司對人才的吸引力最大；而在中國，巨頭依然是頂尖人才的首選。正如 MiniMax 創始人閆俊傑所言：“客觀來說，字節的 AI 人才密度是最高的。”To C 應用大戰對巨頭之戰的第二個觀察視角是各公司的應用佈局。模型與產品團隊間的協作：字節更緊密，騰訊、阿里分屬兩個事業群在 Sora App 發佈後不久，Sand.ai 創始人曹越有一個對組織的觀察：Sora App 之所以能如此巧妙地利用模型特性開發新功能與互動，是因為 OpenAI 實現了從產業到模型的深度垂直整合，這是一種 “端到端” 的組織，產品需求可以高效地梯度回傳給模型。如果以這個視角看，中國三家大公司中，字節跳動的模型與產品協作最為緊密。這一年，我們通過與多位 Seed 研發人員和 Flow 產品團隊成員交流，綜合感受是兩個團隊協作頻次極高。Flow 的一些中層認為，Seed 的模型支援給力，有共同為產品服務的意識。字節在 25 年初定下三個 AI 大目標：探索智能上限、探索新 UI 互動形式、加強規模效應。其中 “加強規模效應” 值得細品。傳統軟體通過 “一次建構，多次售賣” 來實現規模效應，但大模型產品每次呼叫都消耗算力，更像是有 BOM 成本的製造業。字節的邏輯在於 25 年 1 月豆包 1.5 Pro 官博中提到的 “資料飛輪”：依託字節在推薦、搜尋和廣告領域的 AB Test 經驗，建構了基於大規模使用者反饋的閉環最佳化系統。這裡飛輪的兩端是「大規模使用者反饋」和 「模型實際使用體驗」，而不是模型性能本身。因為現階段，大量普通使用者的反饋不能直接提升模型能力，要讓模型變強，還是得靠研發人員的努力。字節對規模效應的表述，可能反映了，他們在努力發揮過去積累的移動網際網路經驗和基礎設施，而且從豆包的增長看，確實取得了效果。騰訊與阿里在 25 年都經歷了產品團隊的重組。騰訊方面，原本混元大模型與元寶 App 均隸屬於 TEG（技術工程事業群）。25 年初，騰訊總辦會決定整合分散的 AI 應用，最終由湯道生負責的 CSIG（雲與智慧產業事業群） 接手。元寶與原本在 PCG 的 QQ 瀏覽器、搜狗輸入法、ima 等應用匯聚到了 CSIG，而混元研發團隊仍留在 TEG。這種模型與產品分屬不同事業群的架構，考驗著跨部門的協作效率。同時，騰訊最大的底氣——微信，始終是獨立的事業群。就在上周三，微信封掉了元寶 App 為春節大戰準備的 10 億元紅包分享連結，理由是 “整治過度行銷”。這個小插曲引發了一個疑問：面對 10 億級使用者，微信能在多大程度上深度參與騰訊的 AI 佈局？阿里的路徑更複雜。 23 年 10 月上線時，通義千問 App 與通義實驗室均在阿里雲旗下。到了 24 年底，通義 To C 產品團隊被剝離，劃歸至吳嘉管理的智能資訊事業群。這意味著產品與模型團隊從 “同屋” 變成了 “鄰居”。字節是豆包、騰訊是元寶，阿里經歷通義千問和夸克的雙線輪換這種調整也伴隨著應用佈局的變動。相比字節豆包與騰訊元寶的品牌穩定性，阿里經歷了頻繁的 “輪換”：同時起步：“通義千問”App 24 年 10 月上線；同期，早在 2016 年就上線的夸克瀏覽器加入 AI 搜尋等新功能。夸克替代通義，成為阿里主力 AI 產品：24 年 5 月，通義千問 App 改名為 “通義”；25 年 3 月，阿里將夸克定為 AI 旗艦應用，提出 “AI 超級框” 概念。吳嘉曾說，希望夸克成為中國第一個日活過億的 AI 產品，但這一目標最終被豆包率先實現。通義改名千問，“熹妃回宮”：到 25 年底，原先被冷落的通義 App 再次更名為 “千問 App” 捲土重來，接通了阿里生態裡的外賣、購物等生活服務。阿里的這番調整，有些 “頭痛醫頭、腳痛醫腳”。最初的通義千問 App 功能堆砌嚴重，展示層級缺乏重點，在整個 24 年，相比豆包、Kimi 等更具辨識度的 Chatbot 產品，表現始終不溫不火。當時，管理該產品的阿里雲，戰略重心在拓展 AI 雲業務、大模型研發以及建構模型生態。這或許解釋了阿里為何隨後將 To C 產品團隊悉數劃歸至吳嘉管理的智能資訊事業群。阿里當時的邏輯是：Chatbot 會最先顛覆搜尋，而從夸克這款瀏覽器入手改造搜尋體驗，是通往 AI 產品最順理成章的路徑。然而，當夸克在 25 年正式接棒後，表現卻差強人意。它確實吸引了大量嘗鮮者，但夸克龐大的老使用者群依然習慣於網盤、搜題等傳統功能。畢竟夸克已上線十年，承載了太多大模型時代之前的使用者習慣，難以在短時間基因突變。近期通義 App 再次更名為 “千問 App” 捲土重來後，深度接通了阿里生態內的生活服務，試圖成為一個能點外賣、能購物的全能 AI 助手。與此同時，阿里一改往日在投放上的克制，千問 App 的單日投放峰值達 1500 萬元。但一些阿里人士，對目前的打法持悲觀態度。他們認為，剛改頭換面的千問 App 尚不成熟，在產品力未打磨好的情況下大規模的投放，難以產生實質留存，尤其是面對強勁的對手豆包。字節跳動目前的佈局則是 “一超多強”。 豆包作為中國首個日活過億的 AI 產品，不僅穩居第一，還推出了海外版 Dola（日活破千萬）。在豆包之外，字節進行了飽和式攻擊：AI Coding 工具 Trae、智能體平台 Coze、教育應用 豆包愛學 等。豆包已發展出獨特的 “人設”。它不像 ChatGPT 那樣是 “辦公室精英”，而是更親切、生活化、好玩。在抖音上，“和豆包互懟”、“讓豆包教穿搭” 的內容已形成廣泛傳播。目前豆包已開始嘗試商業化，如 25 年 11 月上線 “商品卡” 功能。26 年，豆包如何平衡免費增長與變現將是核心看點。騰訊的元寶則在 25 年春節迎來意外驚喜。 由於之前自研模型相對落後，騰訊成了大廠中接入 DeepSeek 最果斷的公司。元寶日活因此在 2 月底快速增長了 10 倍。元寶最新的嘗試是 “元寶派”，試圖通過分享連結將微信、QQ 的社交關係引入 AI 社交群。總結三巨頭的 AI 策略：騰訊：更重視應用落地，策略是 “後發制人”，等待模型能力成熟的拐點。阿里：強調從算力、雲到模型的全端整合，在開發者生態上積澱深厚。字節跳動：建立了一個相對獨立的 “國中之國”，以創業公司的方式驅動模型與應用齊頭並進。春節之戰展望今年春節的競爭態勢異常激烈：豆包已正式拿下春晚合作夥伴席位；元寶緊隨其後推出 10 億元紅包；而千問則宣佈發放 30 億元紅包。與此同時，懸在所有人頭上的最大變數是：DeepSeek-V4 究竟何時發佈？效果又將如何？（補充：2 月 11 日，DeepSeek 網頁端已更新了底層的新模型，應該就是 V4 的某一個版本。）如果 DeepSeek-V4 選擇在節前發佈，對騰訊的春節攻勢是個利多。雖然在現階段，第一梯隊模型之間的差異，大部分普通使用者可能已難以直觀感知，但 DeepSeek 有強大的品牌效應，而元寶又是大廠產品中與 DeepSeek 繫結最緊的一個。這個春節，各大公司的 AI 從業者們大機率又無法享受一個完整、愜意的假期了。4. AI 創業公司們關鍵詞：大模型第一股、5000 萬美元年收、全球化與中美之間關於 AI 應用的具體趨勢，前文已有討論。這一章會重點剖析 AI 創業的商業化進展，以及中國創業公司面臨的一個特殊議題：全球化。大模型第一股：IPO 不是獎賞，而是續命的安全網25 年至今，中國 AI 創業市場迎來一個節點事件：26 年 1 月，智譜 AI 與 MiniMax 前後腳登陸二級市場。兩家公司上市，向公眾揭開了大模型創業公司的財務底牌，也能看到資本市場的短期定價。此前業內的一種流行觀點是：中國頭部的模型能力並未被美國拉開代差，但估值卻差了兩個數量級——中國最貴的大模型公司估值在 30-40 億美元，而 OpenAI 與 Anthropic 的估值已分別飆升至超 7000 億和 3500 億美元。然而，從財務情況也可以有另一種解讀，上周（2 月 9 日）收盤時，智譜市值約 114 億美元，MiniMax 約 185 億美元，與美方的差距縮小到了一個數量級。但看收入：智譜 25 年上半年收入約 2700 萬美元，MiniMax 前三季度約 5300 萬美元；對比之下，OpenAI 25 年營收遠超 130 億美元（Sam Altman 自稱），Anthropic 則達到 45 億美元（the Information 報導）。當然，無論中美，基礎模型公司都在巨額虧損。一方面，技術競賽要求持續的研發投入；另一方面，大模型產品具有製造業式的 “BOM 成本”，每次呼叫都消耗算力。據伯恩斯坦分析師估算，OpenAI 僅在 25 年第三季度的虧損就可能高達 120 億美元。最新市場消息是，OpenAI 和 Anthropic 計畫最早於 26 年底 IPO。中國 “大模型第一股” 的競爭比美國早了整整一年。原因很現實：中國一級市場的後續資金不及美國充沛，上市成了拓展定增、大規模融資的必要手段。所以在 MiniMax 上市當天的融資故事報導中，我們寫道：“大模型領域的 IPO 並不發生在大戰告一段落之後，它不是對勝者的獎賞，而是下一輪競賽的鼓點。” 更直接地說，IPO 是一張續命安全網。好消息是，目前，仍堅持基礎模型研發且未上市的中國頭部公司已寥寥無幾，DeepSeek 依靠幻方的自有資金支援，而 Kimi（月之暗面）與階躍星辰則在近期分別完成了大額融資。相比之下，歐美市場仍在湧現新成立的 Neo Lab，如 Ilya 24 年創立的 SSI、Mira 25 年創立的 Thinking Machines 等。而在國內，由於資金門檻和巨頭競爭，23 年下半年起就很難再有新的基礎模型公司獲得初始融資。這些創業者正在打一場 “極難模式” 的遊戲。不同於移動網際網路時代有 iPhone 帶來的硬體紅利和自然增長，大模型目前仍運行在存量硬體上。現存巨頭不僅掌握著流量入口，且均已親自下場自研模型，缺乏收購意願。對於基礎模型創業者而言，僅僅維持生存是不夠的，不達到足夠體量的成功，也可以算是一種失敗。5000 萬美元 ARR 的 AI 應用公司有多少家？據不完全統計，全球 ARR（年度經常性收入，以一段時間的訂閱收入折算到一年的收入；當公司快速增長時，ARR 往往大於實際收入）超過或等於 5,000 萬美元的 AI 原生企業約有 40-70 家，主要集中在 AI Coding、內容創作 Agent、法律及教育等場景。代表公司包括 Perplexity、Cursor、Runway、HeyGen、Harvey 等。在中國背景或華人創立的公司中，達到或接近這一量級的公司有：Manus（蝴蝶效應）：作為通用 Agent 的代表，於 25 年底以超過 20 億美元的價格被 Meta 收購。這對堅持創業十年的團隊來說是一個 “童話故事”。Genspark：由前小度 CEO 景鯤創立，25 年 9 月宣佈 ARR 達到 5000 萬美元。OpenArt：由 Coco Mao 創立，20 人的精幹團隊實現了 7000 萬美元的 ARR。PixVerse 與 Lovart：PixVerse 25 年總收入應已超過 4,000 萬美元；Lovart 在 10 月時宣佈，ARR 已突破 3,000 萬美元。視訊與語音生成公司（如 ElevenLabs）之所以能殺出重圍，是因為多模態技術與大語言模型的主軸並不完全重疊，這為創業公司留下了獨特的空間。這裡推薦一個由一位創業者 Henry Shi 維護的 “Top Lean AI” 榜單。他相信 AI 會催生 “人數極少、收入極大” 的公司。榜單中收錄了許多人均創收超 100 萬美元的團隊，最新名單是 44 家，其中 14 家總 ARR 超過 5000 萬美元。相比基礎大模型公司 “Go Big or Go Home” 的殘酷，AI 應用團隊的活法更多樣：可以追求小而美的極致效率，可以尋求被巨頭收購，也可以在巨頭無暇顧及的縫隙裡先立足。當然，再謀求縱深發展，比如 Cursor、Perplexity 都已在訓練自己的模型。全球化與中美之間想分享三個 AI 創業團隊的對比，它們恰好折射了開發者們在不同時間點做出的不同選擇。HeyGen前面提到過，這是一家年營收已突破 5,000 萬美元、主打視訊數字人生成的公司。HeyGen 創立之初，曾同時在舊金山和深圳設有團隊，國內主體名為 “詩云科技”。然而，早在 23 年 12 月，詩云科技便已申請註銷。這是一個在 AI 浪潮還未全面破圈時，就敏銳察覺風向並早早做出抉擇的例子。ManusManus 背後的 “蝴蝶效應” 公司在 25 年 6 月將總部遷至新加坡。從地理和市場角度看，這是一個相對中庸且穩妥的折中選擇。然而，在 25 年底官宣被 Meta 以 20 億美元收購後，26 年 1 月，中國商務部表示將會同有關部門對該項收購進行合規性審查。MiroMind 中國研發團隊MiroMind 是陳天橋在受 DeepSeek 啟發後，出資支援成立的 AI 團隊。當時梁文鋒向陳天橋推薦了代季峰作為研發負責人，代季峰曾長期在微軟亞研院和商湯工作，後任教於清華大學電子工程系。26 年 1 月初，團隊發佈了首個主打深度研究（Deep Research）的 30B 小模型 MiroThinker 1.5。然而，發佈不到半月，代季峰便確認離職。據瞭解，由於法律合規及地緣因素，陳天橋難以繼續支援國內的這部分研發力量，原中國團隊不得不突然尋求獨立融資或新的發展空間。這三個團隊的境遇，折射了 23 年到 25 年間，AI 競爭已徹底成為大國博弈的核心一環。它不僅關乎演算法與算力，更受到市場以外的諸多因素制約。這是所有創業者必須直面的現實：美國也有公司不要中國市場，比如 Anthropic。回到那些希望基於全球頂尖模型開發應用的創業者，決策基點或許在於：核心驅動力：全球最領先的模型在未來一段時間內將由誰主導？場景匹配度：你服務的場景需要的是最尖端的技術探索，還是極致的性價比？發展策略：是優先追求產品性能與規模、忍受長期虧損，還是尋求階段性盈利以自保？開源社區與全球研發共同體之間依然存在著超越國界的協作。人類最重要的技術進展，很難長期被限制在某個狹小範圍內。當然，這個 “長期” 到底是多久，將直接決定一批公司的成敗與生死。5. 具身智能關鍵詞：投資與上市潮、具身智能三要素、落地應用投資與上市潮：具身智能的中國優勢根據中國信通院《具身智能發展報告（2025）》，截至 25 年底，中國具身智能和機器人領域的年度融資總額已高達 735 億元。對比之下，幾家頭部大模型公司（含智譜、MiniMax IPO 融資）的同期融資總額約為 182 億元。火熱也體現在估值上。在美國，具身公司的估值遠低於大模型公司，如最貴的 Figure 估值 390 億美元，是 OpenAI 的 1/20。而在中國，兩者並駕齊驅：銀河通用在 25 年底估值已達到 30 億美元；而即將於 26 年上半年 IPO 的宇樹科技，市場對其市值預期甚至直指 500 億乃至千億元人民幣。同時，源源不斷的新具身團隊仍在湧現，25 年新成立的公司就有：從華為、百度自動駕駛部門走出的陳亦倫、李震宇創立了它石智航；曠視聯創唐文斌等人創立了 “原力靈機”；理想前自動駕駛技術研發負責人賈鵬等人創立的至簡動力；華為諾亞方舟實驗室前首席研究員李銀川創立的諾因知行；月之暗面前強化學負責人宋鴻湧創立的 Android 16；以及星海圖聯創許華哲，也正在籌劃新一次創業。為什麼具身智能在中國格外火熱？除了技術變化的驅動，還有三個原因：政策與製造業紅利：具身智能有硬體本體，是地方政府招商引資的 “舒適區”，能落地看得見的產線。全國已建成及在建的 “具身智能訓練場” 已接近 30 家，這種 “遙操作採集資料” 的場景本身就帶動了具身智慧型手機器人的初期收入和應用落地。供應鏈比較優勢：中國成熟的供應鏈能顯著降低本體成本。例如，宇樹科技推出的 10 萬元級人形機器人，已成為全球實驗室的主流開發工具。更明確的退出路徑：中國二級市場對製造業更友好。除了宇樹，智元、銀河通用、星海圖等公司據傳均計畫在 26 年衝擊 IPO，他們多選擇港股。即使是像智元機器人收購上緯新材股權這種尚未完成實質 “借殼” 的動作，也能讓後者的市值從 30 億暴漲至 500 億以上。一批具身公司計畫上市，港股宏觀行情可能發生波動，以及很多公司還在虧損——這幾個因素碰到一起——這場具身上市潮會如何發展？會成為 26 年非常值得關注的一個行業懸念。具身智能三要素：資料、模型與本體具身智能進展可被觀察的 3 個核心指標是：資料、模型和硬體本體。其中，資料和模型，是和智能能力直接相關的。行業的共識是，資料是當前的最重要課題，更準確說，是如何規模化且相對低成本地獲取大量、有效的資料。在怎麼獲取資料上，現在是八仙過海、各顯神通。主要的方式有以下幾種：通過遙操作來獲取真機資料，這個方式需要造很多機器人，投入比較大；在模擬環境裡獲得資料，再遷移到真機上，即 Sim-to-real；從視訊裡獲得資料；UMI（universal manipulation interface），主要是通過讓人在做任務時，戴上手套等可穿戴裝置，來採集手部位姿、力控等資料。讓機器人自己做任務，失敗後自己調整，即通過 self-play 獲得資料。目前流派紛呈：有側重 “真機遙操作” 的，有側重 “模擬遷移（Sim-to-Real）” 的（如銀河通用、Hillbot），也有利用 “視訊學習” 或 “穿戴裝置（UMI）” 採集資料的。儘管對於 “模擬資料是否是大坑” 仍有分歧，但組合多種資料來源已成主流。在模型上，當前行業相對主流的技術路線有 VLA、端到端，還有常被提及的世界模型，它們不是平行概念。在 148 期，對它石創始人陳亦倫的訪談中，他對這幾個概念有清晰、簡單的總結，這裡結合更多資料做了補充。VLA 模型（Vision-Language-Action）：目前的主流路徑，即通過多模態 VLM 訓練出直接輸出機器人動作的神經網路。端到端：試圖用一個深度神經網路解決從感知到規控的全過程。世界模型：現在大家主要探索的方向是 “生成式的世界模型”——從世界的這一個狀態，預測和生成世界的下一個狀態。如果以 2D 視覺資訊表達，是可以無限延續的視訊生成模型；所以當 OpenAI 發佈 Sora 時，便有人認為這是世界模型的雛形。若以 3D 視覺資訊表達，便是 Google 在 25 年發佈的 Genie 3。它能生成一個可供探索的 3D 空間，並配合 Google 的另一個 AI 項目 SIMA 2，讓使用者建立的 Agent 在其中自由移動。而真正被期待的 “完整的世界模型”，是能實現與環境和物體的直接互動——比如當你戳破一隻氣球或摘下一朵花時，系統能符合物理規律地預測並生成互動後的下一個狀態。硬體本體則是一個多學科交織的複雜系統工程。非常推薦《晚點》25 年 10 月發佈的一篇報導：《特斯拉人形機器人再延期，因為雙手只能用六星期》（李梓楠），深入還原了第三代 Optimus 設計延期背後的供應鏈細節，解釋了為何當時 Optimus 的靈巧手壽命極短、故障率高，且由於設計原因無法局部修理，一旦損壞只能整體更換。此外，整個機身還面臨著手臂與腿部關節的穩定性、減重以及續航等重重挑戰。一位被 Optimus 屢次拖延的供應商吐槽：“老馬（Elon Musk）的信譽分，現在恐怕連行動電源都借不出來了！”落地應用：從實驗室走向 “陪伴”26 年初，智元機器人宣佈實現了 5000 台的銷量；而宇樹則稱其純人形機器人 25 年的實際出貨量超 5500 台（不含四足和輪式），本體量產下線已超 6500 台。目前的落地方向主有 5 個：研發目前的交付大頭依然是賣給具身智能訓練場、高校實驗室及研究機構。研發需求也是真的需求。只是在 25 年這波訓練場建設熱潮中（中國已建成和在建的數采工廠已有 30 座），需要甄別那些名為 “智能訓練”、實為 “工業園地產” 的項目。表演與展示25 年 7 月，中國移動下達了總額 1.24 億元的人形機器人採購大單，其中智元拿到了 7800 萬，宇樹拿到了約 4600 萬。這些機器人除了用於機房巡檢，很大一部分功能就是展廳接待和行銷宣傳。市場上也已出現專門租賃宇樹機器人的公司。據報導，靠商演收取的租金，最快兩周到一個月就能收回本體成本。不過很多視訊裡機器人的酷炫動作，其實仍由真人近距離遙控完成，而非機器人自主完成。商業與家庭服務：最熱門卻難啃研發和表演需求都有階段性，也有比較明顯的規模上限，長期大家想實現的，還是讓機器人進入工廠、商店甚至家庭裡，自己幹活。雖然 Sunday Robotics 或 1X 的原型機在視訊裡表現驚人——比如疊衣服、拿高腳杯——但在真實的餐廳、酒店或家庭裡，我們依然很難見到它們的身影。這需要機器人能處理多種家務、適應不同家庭環境（一定的泛化性），更要極度耐用且安全。工業生產：被寄予厚望的 “深水區”工業場景相對封閉，非從業者可能難以及時判斷進度：機會：對傳統機器難做（如處理線束、布料等柔性物體，或者電子裝置精密組裝中需要精細力控）或人工太貴、缺工的環節，更通用的具身智慧型手機器人有滲透的機會。挑戰：在成熟的工業門類中，人形機器人面臨著 “專機”、傳統工業機器人的競爭。現有方案在負載、精度和生產節拍上，短期內超過人形機器人。工業領域還存在有趣的 “三贏” 潛規則：具身公司向供應鏈供應商承諾訂單，供應商反手買入具身機器人並在二級市場通過相關概念拉升股價。這可能會讓機器人在並未真正達到可用狀態時就銷量先行。陪伴與娛樂：具身與 AI 硬體之間陪伴需求不需要極高的智能和任務規劃。這類產品的邏輯更接近消費電子：不講長遠的技術故事，直接靠銷量和使用者口碑說話。它們不需要等待具身智能下一階段的突破，而是靠現有技術的成熟組合快速回本，再反哺長期研發。宇樹的消費級機器狗 Go1 累計銷量已達數萬台。而由地平線前副總裁余軼南等人創立的維他動力（Vbot），其超能機器狗在 26 年 1 月的預售期內拿到了 6540 台訂單。不過這些訂金在鎖單前可退，到 26 年 3 月正式鎖單並開啟交付時，能反映更實際的需求。我們接觸的很多從業者都預言，26 年，具身領域會進入規模化應用落地元年。接下來的 10 個月，我們會看到，這更多是一種期待，還是真的是一個判斷。6. AI 硬體關鍵詞：入口級 VS 多樣化、深圳入口級硬體 VS 多樣化電腦科學家 Alan Kay 在 1980 年代的一次演講中說過一句名言：那些真正認真對待軟體的人，應該自己去做硬體。這是做 AI 硬體的一種出發點：把硬體視為大模型軟體系統的載體，尋找下一個大規模的硬體入口。入口級硬體：AI 眼鏡為何呼聲最高？AI 眼鏡被很多人視為這個入口級硬體的備選：有望成為大量使用者每天高頻使用、能支撐繁榮應用生態的硬體。所以現在做 AI 眼鏡的公司很多，而且有不少是大公司。Google、Meta、阿里巴巴、小米、理想汽車等都已發佈自己的 AI 眼鏡。眼鏡之所以有潛力成為 AI 的入口級硬體，是因為在互動方式上，它具備手機做不到的兩個特點：hands-off 和 always-on。Hands-off 指可離手操作，通過說話直接下達任務；若結合顯示技術，還能快速、高效接收資訊。Always-on 指眼鏡可全天佩戴。它是戴在臉上、最接近人感官中樞的感測器平台，可以採集接近人眼視角的視覺資料，也能獲得聲音資料。使用者層面的功能包括抓拍和錄音；技術層面的長期價值則是獲取裝置此前難以獲得的真實世界的物理資料，這些資料有助於進一步開發 AI 與理解使用者。這個思路也讓人想到一個非眼鏡的 AI 硬體產品 Looki。Looki 由美團前智能硬體負責人孫洋創立。在《晚點》“100 個 AI 創業者” 系列中他提到：“網際網路上的資料已經被大廠分得差不多了，但更大的資料在物理空間裡。”Looki 的形態是可貼在胸前的便攜相機，可抓拍並錄音全天生活片段，再自動總結成視訊或漫畫。和眼鏡一樣，它是感測器平台，只是更輕、更無感。AI 眼鏡的新互動特性既能提升使用者體驗，又能因獨特資料反哺 AI 技術。《晚點》對 Viture 創始人姜公略的訪談中，對 AI 與眼鏡關係有更多討論。AI 眼鏡的難點也在於當前技術下互動體驗仍不足。Hands-off：語音已相對成熟，但顯示技術仍存在清晰度、視角和眩暈問題。顯示重要性在於，語音是自然輸入方式，卻不是高效資訊接收方式；若沒有顯示，多數場景直接戴耳機即可。行業甚至嘗試給智能耳機加攝影機，先實現語音與拍攝，再解決顯示。Always-on：需要極高舒適度，而電池、感測器和晶片帶來續航、重量與發熱問題，工程實現困難。因此 AI 眼鏡仍處早期階段，產品形態尚未收斂：有的眼鏡帶拍攝，有的不帶；有的有顯示，有的沒有。不同功能選擇對應不同開發路徑：一種是一步到位做完整產品，例如 Vision Pro，但其重量與價格已證明當前技術環境不支援。另一種是從簡單功能做起。Ray-Ban Meta 經過多年迭代：第一代反響有限，第二代功能相似但體驗明顯改善，銷量超過 300 萬台；25 年 9 月第三代加入顯示，即 Ray-Ban Meta Display。媒體報導稱 Apple 也計畫在 26 年第二季度推出輕量化、不帶顯示的 AI 眼鏡。還有 Google：其早在十多年前推出眼鏡裝置，25 年底宣佈與合作夥伴推出新 AI 眼鏡，Google 提供 Gemini 模型能力，合作夥伴提供硬體與其他能力，屬於眼鏡 OS 生態路徑，合作夥伴包括 Xreal 等中國公司。多樣化前面對入口級硬體的討論，是基於電腦到手機，再到下一個智能裝置的推演和類比。而類比有時是危險的，AI 時代也有一種不同的可能：就是在智慧型手機之後，並不會出現一種規模巨大、形態相對單一的智能裝置。AI 的硬體形態可能就是分散和多樣化的：包括已經存在的手機，甚至汽車。比如像階躍星辰、面壁智能等大模型公司，也在和車企合作；也包括一批利用大語言模型或生成式模型某些特性的單功能新硬體，從特定場景切入並做到極致。典型例子是 Plaud。這是一款貼在 iPhone 背板上的錄音裝置，本質上類似錄音筆，但有兩點不同：一是硬體形態解決 iPhone 不便通話錄音的痛點，通過振動收音實現錄音，並因貼附手機提升使用頻率。二是錄音處理使用大模型技術，可生成場景化摘要與 To-Do 總結。Plaud 第一代 23 年 6 月上市，立項早於 2022 年底 ChatGPT 發佈，使其能在熱潮後迅速加入 AI 總結能力。團隊配置也有特點：創始人許高連續創業三次，非工程背景，但組建了硬體經驗豐富的團隊，如曾在龍旗股份及 “糖貓” 項目工作的劉巍。公司成立時間不長，已有十位合夥人。據官方資訊，Plaud 累計銷量已超過 100 萬台。這個案例說明，硬體成功核心仍是功能與需求匹配，而非是否使用 AI。另一類資本市場關注度高且有銷量的 AI 硬體主打健康管理。例如曾在字節跳動負責 Coze、AI 眼鏡與豆包手機的潘宇揚推出 Odyss AI 項鏈，用多模態視覺記錄飲食並提供健康建議。他反對把 AI 硬體僅當作大模型載體，而忽視具體用途與使用者需求。還有一些健康類硬體與大模型關係不大，如 2013 年成立的 Oura Ring，累計銷量 550 萬枚，可做睡眠與活動監測，估值超過 100 億美元。另有 AI 祈禱戒指等結合宗教儀式的用途。除實用能力產品外，還有強調情緒或陪伴價值的 AI 硬體。《晚點聊》訪談過 Haivivi 的李勇、Fuzozo 的孫兆志，測測創始人任永亮也計畫推出陪伴硬體或機器人。三位創始人的共識是：除語音質量與延遲外，對話情緒體驗、角色設定與 IP 同樣關鍵。以 Fuzozo 為例，其通過形象設計與對話反饋增強情感互動，例如根據對話生成情緒卡片與日記。但這類產品的持續使用率仍受使用者時間投入限制。深圳，硬體創業的共性關於 AI 硬體的第二個關鍵詞是深圳。不止 AI 硬體，這裡已成為更廣泛科技硬體的全球高地。今年《晚點聊》有三期相關節目：第 120 期訪談剛上市的影石 Insta360 創始人劉靖康；第 141 期訪談智能輪椅 Strutt 創始人洪小平；第 145 期訪談外骨骼公司極殼 Hypershell 創始人孫寬。《晚點》近期還發佈了對拓竹創始人陶冶的專訪《對話拓竹陶冶：我們一群工程師，一起造一個樸素的硬核公司》（賀乾明、黃俊傑）。這些公司都在深圳。這些訪談中都會談到 AI，因為具備一定門檻的硬體產品本質是軟硬體結合產品，必然使用最新軟體技術，包括 AI。但這些公司的起點都不是 AI，創始人也不會強調 “AI 原生”。如果 Alan Kay 的那句話——所有認真對待軟體的人應該自己造硬體——代表軟體中心視角，那麼許多直接做硬體的公司有更樸素的出發點：做滿足使用者需求且技術可實現的產品。深圳匯聚了最多這樣的公司。消費級硬體已成為熱門投資領域。尤其 25 年下半年，一級市場對硬體的關注度甚至超過 AI，這與 Insta360 上市後的股價表現及拓竹等公司的標竿作用有關。深圳這批公司存在明顯共性。許多由大疆前員工創立：陶冶曾任 Mavic Pro 產品負責人，洪小平曾負責大疆雷射雷達；庭院機器人公司松靈創始人魏基棟、戶外儲能公司正浩創始人王雷、AI 吉他 LiberLive 創始人唐文軒也來自大疆。這些公司在做事風格、人才構成、產品追求上與大疆相似，地理上也集中在深圳西麗大疆總部 “天空之城” 周邊。這些公司還與兩個機構密切相關：李澤湘參與組建的深圳科創學院與東莞松山湖機器人基地。去年 11 月曾集中拜訪兩地。科創學院位於大疆隔壁，一些辦公室可直接看到總部，被稱為 “疆景房”；松山湖基地提供共享工廠等創業支援設施。不少新公司孵化於這兩個機構，如自動泡沫軸雲望創新、電助力自行車配件 Kamingo、家庭豆腐機極豆。此前《晚點》也訪談過李澤湘，主題是如何培養科技創始人。李澤湘與機器人基地的一個思路轉變是從 B 端轉向 C 端。過往孵化經驗使其意識到，年輕創始人更適合 C 端創業：B 端更依賴商業關係與管理經驗，C 端可通過創新與產品定義快速打開局面；一旦形成品牌，又能反向拉動供應鏈發展，而深圳及中國完善供應鏈能支援這種創新嘗試，形成正循環。松山湖基地已梳理出完整創業流程，見《晚點》文章《我們要培養什麼樣的工程師？李澤湘教授對三十年工科教育改革的回顧》。這類公司已形成較穩定的創業路徑：面向高購買力歐美市場，以創新體驗和高品質獲取較高毛利，再投入研發與競爭；產品常通過 Kickstarter 眾籌首次亮相。其主要服務需求大致分為幾類——松山湖基地展廳即按此分區：DIY Maker 類：3D 列印、桌面級 CNC；戶外出行：戶外儲能、電助力自行車、攝影裝置；娛樂：智能樂器等；家庭服務：桌面洗碗機、除草機、泳池機器人、寵物烘乾機等。發展路線可預測是這類創業的特點。但要成長到一定規模，普遍需要跨越兩道門檻。一是從小眾市場擴散到大眾市場。無人機、消費級 3D 列印起初很少有人預料規模可達百億級。除產品外還需關鍵應用或生態：無人機找到了航拍場景；拓竹在推出消費級 3D 印表機時同步建設 MakerWorld 模型社區，豐富模型生態成為普及關鍵。二是後續競爭策略。優秀品類必然吸引競爭者。掃地機器人需求廣泛，迅速完成創新擴散，短期內成為紅海並出現淘汰。Insta360 創始人劉靖康早期長期堅持 “平衡收益與風險”，在垂類市場積累利潤與能力，避免過早進入最激烈競爭。他在 23 年採訪中表示：“長遠看，激烈的競爭不可避免，但我的初衷是，這件事越晚到來越好”。但到 25 年訪談時，我們聊的最多的就是競爭，包括 Insta 360 在一些品類裡從攻到守的變化。如今隨著 Insta360 旗下影翎無人機發佈，以及大疆推出全景相機，兩家影像公司在多個品類形成交錯競爭、互為攻守。7. AI 中的人關鍵詞：天價薪酬與大裁員、使用 AI、意義感天價薪酬與失業25 年 11 月在矽谷，一周內聽到的故事高度兩極：有人拿到 Meta 上億美元 offer，有人創業即融數千萬乃至上億美元，也有人因股價與投資獲利；同時也有人清倉、做空虧損，或被裁員。Amazon 在 25 年 10 月裁員 1.4 萬人，26 年 1 月再裁 1.6 萬人。Layoffs.fyi 統計顯示，Google、Meta、Microsoft 等 25 年共裁員約 6–8 萬人，多為白領崗位。灣區是 AI 雙面影響的縮影：這裡同時彙集快速增長的 AI 企業、天價人才競爭、屢創新高的股價，以及規模化失業。關於 AI 對中國人才市場的影響，可見《晚點聊》第 133 期對脈脈創始人林凡的訪談。從脈脈資料看，中國大廠在激進擴招 AI 相關人才：自 25 年 2 月開始，AI 崗位發佈量的環比增速多月保持兩位數。一些公司的員工氛圍也在變化。《晚點》在 24 年採訪林凡時，他說阿里員工沒那麼高調了；到 25 年，隨著股價被 AI 預期推高，阿里士氣又回來了，“Make Ali Great Again”。與此同時，部分崗位需求在縮水。林凡提到，中層管理崗的職位需求減少約 25%。使用 AI 的人《晚點聊》第 109 期對卡茲克的訪談中，他作為產品與設計背景的前金融科技從業者，從 23 年開始邊學邊做，逐步把工作流程 AI 化：抓取每日 AI 新聞並用模型排序篩選；尋找 “低粉高贊” 內容並分析傳播特徵作為選題參考。他還用 AI 組織線下活動：從報名留言中篩選真實參與者，並按複雜規則自動分組排座，過去需要多人做幾天的工作，現在顯著節省人力。他的學習方法是 “干中學”：從真實需求出發；如果不知道做什麼，就從工作中最不想反覆做的部分開始——把重複三遍的事 AI 化。意義感我記得 23 年 AI 熱潮初期，有一天看到北大胡泳老師回答：AI 到來後，普通人會面臨什麼挑戰？他當時說：人需要重新理解並感受到，人的意義並不在於工作。社交媒體上常有 “不想上班、只想躺平” 的調侃，但對大多數人而言，自我認同、成就感與意義感的主要來源仍是工作。我一直不太相信 “AI 解放工作時間，剩下的歲月就享受生活、愛與和平” 的許諾。我們的教育與環境並未充分鼓勵人們享受生活、尋找熱愛與激情。現在 AI 來了，說工作我替你做，你去享受生活吧——很多人未必立刻具備這種能力。如果被 AI 替代，首先是失業與經濟問題；即便存在 UBI（全民基本收入），意義感缺失仍可能成為更長期挑戰。在《晚點聊》第 116 期討論田淵棟小說《破曉之鐘》時提到：短期，人會因資源增加或無法勝過 AI 而產生空虛；隨後轉向 “獨特性競爭”，通過創意與個性證明價值，但過程痛苦，因為不是每個人都有創造獨特性的才華和能力。但他相信長期可能是樂觀的，社會可能從 “教育—技能—工作—收入” 的循環，轉向興趣驅動的活動，最終出現職業多樣性的爆發，“更多人可能變得更快樂了一些”。《晚點聊》第 121 期中，當時剛賣掉房子、清理了大量物品，和家人搬進一輛房車裡的黃東旭給出的答案是：體驗——來到這個世界，體驗這段旅程，“大模型不能替你活過”。自大模型熱潮以來，每個春節似乎都有意外發生：23 年是 ChatGPT，24 年是 Sora，25 年是 DeepSeek-R1，26 年春節，會是什麼？不管是什麼，它都會出現在我們之後的節目和文章裡。AI 的軌跡仍在延續，我們的記錄也是。 (晚點LatePost)

如何為數量龐大的年輕人口創造足夠的高品質就業崗位，將成為印度未來的一大挑戰在超越日本之後，印度經濟有望在三年內趕超德國。攝影/江瑋印度政府在2025年底發佈的經濟回顧報告顯示，印度經濟規模已經超過日本，成為全球第四大經濟體。報告還稱，若按當前趨勢發展，預計在未來兩到三年內，印度將超越德國，成為僅次於美國和中國的全球第三大經濟體。由印度新聞資訊局發佈的這份報告顯示，印度國內生產總值（GDP）已達到約4.18兆美元，預計到2030年將升至約7.3兆美元。不過對印度經濟規模的確認仍有待於2026年公佈的年度GDP最終資料。國際貨幣基金組織（IMF）此前預測，印度經濟將在2026年超越日本，屆時印度經濟規模將達到4.51兆美元，略高於日本的4.46兆美元。印度GDP在2022年超過英國，成為全球第五大經濟體。展望未來，印度希望通過經濟增長、結構性改革和社會進步，在印度獨立100周年的2047年實現成為發達國家的目標。01 “金發姑娘”時期這份名為《2025年，印度經濟增長的關鍵之年》的報告稱，印度是全球增長最快的主要經濟體之一，並具備保持這一增長勢頭的良好條件。報告顯示，2025-26財年的二季度，印度實際GDP同比增長8.2%，高於前一季度的7.8%，創下六個季度以來的新高，體現印度經濟在面對全球貿易不確定性時的韌性。印度政府將當前的宏觀經濟形勢形容為罕見的“金發姑娘（Goldilocks）”時期，即高增長與低通膨並存。政府認為，穩健的企業資產負債表、順暢的信貸投放以及持續推進的結構性改革，使印度具備實現長期擴張的基礎。儘管全球貿易環境和政策不確定性依然存在，但這份報告指出，印度經濟增長主要由國內需求拉動，尤其是私人消費表現強勁。國內消費持續擴張，疊加服務業的快速發展，共同支撐了印度經濟的高速增長。印度經濟增長主要由國內需求拉動。攝影/江瑋印度經濟增長率曾在2024年4月至2025年3月的這一財年降至四年來低點，一度引發關於印度經濟是否失去動力的討論。在美國總統川普掀起的關稅風暴中，印度面臨的關稅在2025年8月因川普不滿印度從俄羅斯進口石油而從25%飆升至50%，印度由此成為輸美商品稅率最高的國家之一。面對多重逆風，印度總理莫迪推出了大規模消費稅減免措施，並推動勞動法改革。2025年9月，印度政府宣佈商品及服務稅（GST）減免措施，將稅率從四檔（5%、12%、18%、28%）簡化為兩檔（5%和18%），並對健康和人壽保險免稅。其中，牙膏和洗髮水等日用消費品的稅率從18%下調至5%，小型汽車、空調和電視的稅率從28%下調至18%。長期以來，印度的商品及服務稅因其稅務結構複雜、稅收類別眾多而飽受詬病。印度政府希望通過這項消費稅削減計畫刺激國內需求，以緩解美國加征關稅帶來的衝擊。期待已久的勞工改革也終於在2025年成為現實。2025年11月，莫迪政府宣佈實施新的勞動法，將29部分散的勞動相關法律整合為4部新法，簡化合規流程，使印度更具投資吸引力。這是印度自1991年經濟自由化以來進行的最大規模結構性改革。報告還指出，印度出口表現持續改善。2025年11月，商品出口額擴大至381.3億美元，高於年初的364.3億美元，工程機械、電子產品、醫藥和石油產品成為主要支撐力量。報告稱，通過加強與英國、阿曼和紐西蘭的貿易夥伴關係，並擴大與中國、巴西、義大利、法國、澳大利亞、阿聯、比利時、德國等國家的貿易往來，印度不斷推進貿易多元化。野村亞洲（除日本）及印度首席經濟學家索納爾·瓦爾馬近日在談及印度經濟時表示，印度是一個內需驅動型的經濟體，因此美國關稅對印度的總體影響比預期的要小。在與美國展開貿易談判希望降低關稅的同時，印度也在努力實現出口市場的多樣化，中東和歐洲國家正在成為印度的重要出口目的地。瓦爾瑪對《財經》表示，儘管在農業問題上的分歧和地緣政治因素使得印度與美國的談判進展緩慢，但最終印度將與美國達成貿易協定，從而使關稅下降至接近20%，接近東南亞國家的平均水平。IMF在2025年11月發佈的印度經濟報告認為，受有利的國內條件支撐，儘管面臨外部逆風，印度的經濟增長預計仍將保持穩健。在食品價格溫和的推動下，總體通膨率顯著回落。金融和企業部門保持韌性，得益於充足的資本緩衝以及不良資產率降至多年低位。財政整合持續推進，經常帳戶赤字得到控制，主要受益於服務出口的強勁表現。印度央行已將2025-26財年的經濟增長預期從6.8%上調至7.3%。印度政府的報告寫道，在穩健的國內需求、所得稅和商品及服務稅最佳化、原油價格回落、政府資本性支出前置，以及寬鬆的貨幣和金融環境共同作用下，印度經濟增長軌跡持續上行。02 風險與挑戰北京外國語大學印度問題學者周欣對《財經》表示，一個國家的經濟發展規模、質量、人口數字和社會福利應該綜合看待，印度經濟仍存在“大而不強”的問題。“如果只看整體數字，印度人口如此龐大，GDP總量相應地也高，但是看人均和社會各項發展指標還是很落後。”她同時指出，印度還存在南北發展差距問題，印度南部的經濟發展速度和質量遠超北部。從人均收入水平看，印度與發達經濟體仍存在顯著差距。世界銀行的資料顯示，2024年印度人均GDP為2694美元，約為日本（32487美元）的十二分之一，僅相當於德國（56103美元）的約二十分之一。就人口規模而言，印度已於2023年超過中國，成為全球人口最多的國家。根據印度政府的資料，在印度14億人口中，超過四分之一的人口年齡介於10歲至26歲之間。如何為數量龐大的年輕人口創造足夠的高品質就業崗位，將成為印度未來的一大挑戰。印度政府的報告寫道：“作為全球最年輕的國家之一，印度的增長敘事將在很大程度上取決於其創造優質就業崗位的能力，從而有效吸納不斷擴大的勞動力，實現包容性和可持續增長。”IMF的報告指出，儘管近期有所改善，但印度勞動力市場仍面臨挑戰，包括非正規就業和就業不足比例較高，以及在受教育程度最高的青年群體中，失業率雖有所下降但仍處於高位。印度貨幣盧比也進一步承壓。2025年12月初，盧比兌美元跌至歷史低點，突破90這一重要心理關口。盧比在2025年累計貶值約5%，市場擔憂主要集中在印度與美國貿易協議進展緩慢和關稅上調的影響。瓦爾瑪表示，雖然關稅對印度經濟的影響是可控的，但對市場的影響卻很顯著。她表示，印度股市是2025年表現最糟糕的市場之一，未能與美國達成貿易協議引發了投資者的悲觀情緒。印度政府的資料顯示，由於股市資金流出，2025-26財年的4月至12月，外國證券投資（FPI）出現約7億美元的淨流出，與上一財年的流入形成強烈反差。印度在2025年的基準股指漲幅也遠遠低於明晟（MSCI）新興市場指數30%的漲幅。外部融資方面，儘管印度官方稱，2025-26財年上半年外國直接投資（FDI）表現強勁，FDI總額同比增長19.4%，但印度政府大力推行的“印度製造”計畫遭遇挫折，製造業佔GDP的比重不升反降，仍遠低於25%的目標。繁瑣的官僚程序、限制性的進口政策以及缺乏可預期性的監管環境，阻礙了跨國公司對印度作出長期投資承諾。前述IMF報告雖肯定了印度近期的經濟表現，但也指出其經濟前景仍將面臨顯著短期風險。地緣經濟碎片化若進一步加劇，可能導致金融條件收緊、投入成本上升，並抑制貿易、外國直接投資和經濟增長；不可預測的氣候變化風險可能影響農作物產量，削弱農村消費，並重新引發通膨壓力。印度依然存在一些重要挑戰：印度人均收入水平仍然偏低，增長動力從公共投資向私人投資的接力尚未實現，公共債務處於較高水平，高品質就業僅惠及一小部分人群。 (財經雜誌)

一、2025 市場回顧：創新與政策雙輪驅動，大幅跑贏全球2025 年中國股市迎來強勢反彈，成為全球表現突出的市場之一，核心資料如下：指數表現：MSCI 中國指數年初至今漲幅約 40%，跑贏全球市場約 20 個百分點；創新驅動型類股（如 AI、醫療健康）領漲，南向資金持續流入為港股提供流動性支撐。上漲核心驅動：一是DeepSeek R1 等 AI 模型推出、醫藥企業海外授權合作等創新突破；二是民營經濟促進法出台、國企基金入市維穩等政策支援；三是央行公開市場操作釋放充足流動性，居民存款向股市轉移；四是中美貿易談判緩和，地緣政治風險低於預期。估值修復：MSCI 中國當前 12 個月前瞻市盈率雖較年初的 10 倍升至 13 倍左右，但相對 MSCI 全球仍有 36% 的折價，低於歷史平均水平，估值仍具吸引力。二、2026 核心展望：盈利主導上漲，四大支撐因素延續2026 年中國股市將從 2025 年的估值修復轉向盈利驅動，核心邏輯如下：核心基調：瑞銀預測MSCI 中國指數 2026 年末目標位 100 點，較當前有 14% 的上漲空間，其中 10% 來自盈利增長，4% 來自估值小幅抬升。四大支撐因素：一是AI、硬體科技、半導體等創新領域持續突破，成為全球投資者 diversification 的重要標的；二是政策持續寬鬆，廣義財政赤字預計再擴大 1 個 GDP 百分點，央行或降息 20bp、聯準會降息 50bp，流動性環境友好；三是反內卷政策推動行業盈利修復，太陽能、鋰電、快遞等行業已出現產品價格回升跡象；四是內外資持續流入，海外機構倉位仍處歷史低位，居民存款向股市轉移仍有空間。宏觀背景：中國2026 年實際 GDP 增速預計 4.5%，名義 GDP 增長 5%，PPI 降幅縮小至 2026 年四季度的 - 0.4%，通縮壓力逐步緩解；消費增速預計 4.4%，仍相對疲軟。三、指數與盈利預測：盈利增速10%，估值小幅抬升3.1 指數目標瑞銀給出2026 年末核心指數目標，均呈現雙位數上漲空間：MSCI 中國指數：目標 100 點（當前約 88 點，漲幅 14%）恆生指數：目標30000 點（當前約 26000 點左右，漲幅約 15%）核心假設：5% 的營收增長（與名義 GDP 增速一致），反內卷推動利潤率提升貢獻 3 個百分點 EPS 增長，股份回購貢獻 1 個百分點 EPS 增長。3.2 盈利驅動核心：反內卷政策反內捲成為2026 年盈利增長的關鍵變數，核心影響如下：政策落地領域：航空業出台自律公約遏制低價傾銷、石化行業發佈穩增長工作方案、太陽能行業推進產能管控與併購整合、快遞行業統一最低派費標準，相關行業產品價格已出現回升。盈利提升幅度：若反內卷相關行業利潤率恢復至歷史平均水平的一半，預計可為MSCI 中國指數 EPS 貢獻 3 個百分點的增長。重點受益行業：太陽能產業鏈因盈利能力處於歷史低位、全球儲能需求旺盛，成為反內卷主題的首選類股。四、行業配置：聚焦三大主線，規避宏觀敏感類股瑞銀2026 年行業偏好明確，核心推薦 “科技 + 反內卷 + 出海” 主線，具體如下：4.1 首選行業科技硬體：受益於AI 國產化替代與全球 AI 資本開支增長，中美超大規模企業 2026 年 AI 相關 capex 預計同比增長超 30%，中國 AI 企業估值較美股同行仍有折價。網際網路：騰訊、阿里等龍頭AI 應用落地明確，政策對民營經濟與 AI 行業支援力度持續，瑞銀對 2026 年行業盈利預測高於市場一致預期。券商：居民存款向股市轉移帶動交易量提升，A 股 IPO 進一步放開，行業受益於資本市場活躍度提升。太陽能產業鏈：反內卷政策推動利潤率修復，全球資料中心建設帶動儲能需求增長，美國市場太陽能裝機需求旺盛。出海龍頭：海外收入佔比超40% 的優質 exporters，2025 年在關稅不確定性下仍實現營收和盈利加速增長，全球經濟復甦將進一步提振需求，重點包括機械、汽車零部件、新材料等領域。4.2 規避行業房地產、建築：地產下行周期仍將持續，銷售與價格預計繼續承壓，對產業鏈拖累仍存。必需消費：缺乏大規模刺激政策，補貼效應消退後增速放緩，高基數下增長乏力。五、風險與場景分析：多空分歧顯著，AI 是關鍵變數5.1 核心風險全球AI 泡沫破裂：若全球 AI 相關股票大幅回呼，中國科技股可能受拖累，但相關性低於台韓市場，且有國家隊護盤、估值更低等緩衝因素。中美關係惡化：雖近期貿易談判緩和，但地緣政治風險仍可能擾動市場情緒，不過股價對關稅等事件的敏感度已顯著下降。國內政策刺激不及預期：若宏觀經濟大幅走弱而政策未及時加碼，可能抑制市場上漲動能。5.2 三種市場場景瑞銀建構了2026 年三大市場場景，對應不同投資回報：基準情景（機率最高）：MSCI 中國指數漲 14% 至 100 點，盈利增長 10%，估值小幅抬升。AI 繁榮情景：AI 推動 productivity 超預期提升，指數漲 30% 至 110 點，盈利增長 13%，估值顯著修復。債券市場衝擊情景：全球通膨粘性超預期引發利率飆升，指數跌30% 至 70 點，盈利增長降至 8%，估值承壓。AI 破裂情景：全球 AI 估值泡沫破裂引發股市拋售，指數跌 40% 至 60 點，盈利增長僅 4%，估值回歸至 DeepSeek 推出前水平。六、總結：2026 關鍵詞 “盈利 + 結構”，把握確定性機會2026 年中國股市的核心邏輯是 “估值修復告一段落，盈利增長成為主角”，投資需聚焦三大確定性主線：創新驅動：AI、科技硬體、半導體等，受益於全球 AI 資本開支增長與國產化替代；政策紅利：反內卷相關的太陽能、快遞、石化等行業，利潤率修復空間明確；全球共振：出海龍頭企業，依託全球經濟復甦與自身競爭力提升實現增長。同時需警惕AI 泡沫破裂、地緣政治惡化等風險，建議通過分散配置捕捉結構性機會，規避地產、必需消費等宏觀敏感類股。 (資訊量有點大)

一、2025 市場回顧：爆發式上漲後進入穩健期2025 年中國股市迎來強勢反彈，成為全球表現最佳的主要市場之一，核心資料如下：指數表現：MSCI 中國指數、恆生指數年初至今漲幅均超 30%，MSCI 中國美元計價總回報達 36%，夏普比率 1.25，顯著跑贏 MSCI 新興市場（31%）與標普 500（16%）；滬深 300 指數年初至今漲幅 21%，夏普比率 1.30，雖滯後於離岸市場，但風險調整後收益仍具吸引力。估值修復：MSCI 中國 12 個月前瞻市盈率從年初的 10 倍升至當前的 13.1 倍，估值中樞上移，但仍較 MSCI 新興市場（13.9 倍）存在 6% 的折價，未進入泡沫區間。上漲驅動：企業自救與股東回報提升、民營經濟政策支援、AI / 科技 / 智能製造領域湧現全球競爭力企業，是推動市場結構性改善的核心動力。二、2026 核心展望：穩健為主，等待突破契機2026 年中國股市將從 2025 年的爆發式增長轉向 “穩增長、提質量”，核心邏輯如下：核心基調：基準情景下，市場將追求“可持續性”，而非突破式新高；牛市情景需滿足 “通縮提前破解、中美關係持續緩和、科技突破” 三大條件，熊市風險則來自國內通縮加劇、地緣衝突升級。宏觀背景：中國實際GDP 增速預計從 2025 年的 5.0% 放緩至 2026 年的 4.8%，2027 年進一步降至 4.6%；名義 GDP 增速維持 4.1% 的低位，通縮壓力貫穿 2026 年，2027 年才有望逐步走出通縮。政策環境：財政刺激力度溫和，廣義財政赤字預計擴大0.5 個 GDP 百分點（約 1.5 兆元），小於 2025 年的 1 個百分點；貨幣政策偏寬鬆，預計 2026 年央行再降准 50bp、降息 20-30bp，以避險通縮與外部流動性變化。三、指數與盈利預測：低個位數漲幅，2027 盈利加速3.1 指數目標摩根士丹利上調2026 年末指數目標，基準情景下漲幅集中在 2%-4%，具體如下：恆生指數：目標27500 點（當前 26923 點，漲幅 2%）恆生國企指數：目標9700 點（當前 9539 點，漲幅 2%）MSCI 中國指數：目標 90 點（當前 88 點，漲幅 3%）滬深300 指數：目標 4840 點（當前 4646 點，漲幅 4%）情景空間：MSCI 中國牛市目標 114 點（漲幅 30%），熊市目標 58 點（跌幅 34%），多空分歧顯著。3.2 盈利預測2026 年盈利增速溫和：MSCI 中國盈利同比預計增長 6%，滬深 300 增長 6%，均低於市場一致預期（15%、10%），主要受通縮環境壓制；2027 年盈利將加速，MSCI 中國增長 10%，滬深 300 增長 11%，受益於通縮緩解與科技賦能。核心驅動類股：網際網路、金融、資訊技術、材料、醫藥生物是MSCI 中國盈利的主要貢獻者，多數類股盈利上調廣度為正。四、流動性與資金面：內外資均呈淨流入2026 年 A 股與離岸市場流動性將持續寬鬆，資金面支撐充足：外部流動性：聯準會預計2025 年降息後，2026 年上半年再降兩次息，美元走弱（DXY 指數預計從當前 97-100 區間降至 2026 年中 94），利多離岸中概股與港股；全球資金對中國股市興趣回升，2025 年至今海外共同基金已淨流入 80 億美元，扭轉 2023-2024 年淨流出態勢。內部流動性：A 股市場迎來 “債轉股、存款轉股” 趨勢，10 年期、30 年期國債收益率上行暗示資產配置轉移；南向資金持續發力，2025 年至今淨流入已達 1600 億美元，日均淨流入 8 億美元，較 2024 年增長 60%，成為港股核心流動性支撐。資金偏好：全球長線基金仍低配中國股市，存在進一步加倉空間；南向資金重點流入非必需消費、金融、醫療保健類股，A 股被動資金主要聚焦滬深 300 指數。五、行業配置與投資策略：槓鈴策略為主，聚焦結構性機會5.1 行業偏好：槓鈴策略，避棄宏觀拖累類股超配類股：優質網際網路與科技龍頭（契合AI 發展與 15 五規劃）、金融（保險、交易所）、高股息標的（平滑市場波動）；重點關注 AI / 技術競爭中的領先 IT 企業。低配類股：房地產、必需消費、能源等受宏觀環境拖累的領域；汽車類股因競爭激烈、消費疲軟，面臨利潤率壓力，同樣不建議配置。5.2 核心投資策略聚焦精選標的：關注摩根士丹利中國/ 香港焦點股名單（15 隻）與 A 股主題股名單（10 隻），涵蓋阿里、騰訊、寧德時代等龍頭，均為超配評級。南向納入主題交易：利用每年兩次的港股通納入調整窗口，佈局潛在納入標的的價格動量機會。反內卷政策受益股：關注政策推動供需平衡的行業，規避產能過剩、價格戰激烈的領域，精選行業內具備競爭優勢的標的。六、總結：2026 關鍵詞 “穩健 + 結構”，把握三大主線2026 年中國股市將告別 2025 年的爆發式上漲，進入 “穩健增長、結構制勝” 的新階段，核心投資邏輯可概括為三點：指數層面：低個位數漲幅為主，需等待通縮破解、科技突破等契機才能開啟新一輪大漲，重點防範地緣衝突與通縮加劇風險；資金層面：內外資共同支撐流動性，南向資金與全球資金回流是關鍵，A 股 “債轉股” 趨勢仍有空間；標的層面：聚焦三大主線——AI 與科技龍頭、高股息防禦標的、反內卷政策受益股，規避宏觀敏感型類股。長期來看，中國企業在全球科技競爭中的突破與經濟結構轉型，將為股市提供持續的結構性機會，2027 年盈利加速有望成為下一輪行情的催化劑。 (資訊量有點大)

2025年6月14日，華盛頓陰雨連綿，美國總統川普迎來了他79歲的生日。然而，與往年的慶祝不同，這一天，整個美國既陷入一場規模空前的軍事展示，也淹沒在遍地抗議的民意浪潮中。正如華盛頓的天氣一樣滿是陰霾。一邊是華盛頓大閱兵，一邊是洛杉磯警方枕戈待旦憲法大道上，坦克轟鳴、士兵列隊；街頭巷尾，標語高舉、人潮如織。一個總統的“生日閱兵”，最終成為了美國分裂現實的鮮明投影。美聯社這鏡頭組合真是厲害了，左邊是華盛頓閱兵畫面，右邊是洛杉磯警方驅逐示威人群伴隨著禮炮聲聲79歲老壽星川普抵達檢閱台另一邊，全美掀起了空前盛大的NO KINGS行動，給懂王“幫幫場子”詳見後面幾部分人群在舊金山大洋海灘形成一個NO KING！標誌。攝影師：Tayfun Coskun/Anadolu/Getty Images陸軍閱兵從它的第一個也是最古老的單位——第 3 步兵團開始獨立戰爭部分美國陸軍降落傘隊“黃金騎士”（Golden Knights）的一名成員在慶祝美國陸軍成立250週年的活動中舉著馬里蘭州國旗降落，恰逢唐納德·川普總統的79歲生日，即2025年6月14日星期六，在華盛頓。（美聯社照片/Mark Schiefelbein）代表南北戰爭的第 4 步兵師2025 年 6 月 14 日星期六，來自陸軍第 3 步兵師和第 101 空降師的士兵身著獨立戰爭時期的制服，在華盛頓參加紀念陸軍成立 250 週年的閱兵式，恰逢他的 79 歲生日。（美聯社照片/Julia Demaree Nikhinson）第一騎兵師然後，突然插播了贊助商廣告？接著進入閱兵現場的是代表美國參加第一次世界大戰的方陣緊接著進入的是“二戰代表隊”大雨天氣確實看不清懂王的敬禮然後是朝鮮戰爭方陣，這段介紹相當短甚至短於越南戰爭部分的介紹看來還是打疼了閱兵竟然還有贊助商，一個虛擬幣交易所……然後是越南戰爭代表隊空中部分是真看不見還是敬禮の懂王拿著越南戰爭經典武器m16的閱兵隊伍堪薩斯州萊利堡的第一步兵師這步操跟某東方大國相比確實差遠了這部分是代表海灣戰爭這兩步道走的再次出現贊助商：UFCN 119榴彈炮全球反恐戰爭，小布什的部分來了現場音樂莫名燃起來了副總統萬斯現場圍觀群眾，華亞裔真不少贊助商還真不少閱兵遊行的尾聲播放量攢勁的小片看給“二把手”樂的拿著現代化武器的士兵川普大統領帶領新入伍士兵宣誓閱兵結束後沃倫·澤特斯演唱歌曲這場閱兵表面上是為紀念美國陸軍建軍250週年——這是美軍歷史的重要節點。但沒人忽視一個事實：這天，恰好也是川普的生日。而川普本人，更是親自推動了這場活動的升級，從一場常規的紀念式慶典，變成了一場動用6700名軍人、150輛軍車和50架飛機的“美國式盛典”。憲法大道成為閱兵主軸，28輛M1A1艾布拉姆斯主戰坦克、佈雷德利步戰車、帕拉丁火炮、CH-47支奴干直升機、“阿帕奇”與“黑鷹”輪番登場，甚至還有二戰時期的P-51“野馬”戰鬥機和B-25“米切爾”轟炸機等“博物館級”飛機加入飛行表演。美國陸軍 250 週年閱兵式在華盛頓國家廣場的舞台。（照片由 Kevin Dietsch/Getty Images 提供）遊行路線盡頭，一支名為“金騎士”的傘兵隊從空中降落，並向川普親手獻上一面摺疊的美國國旗。而在這位總統面前，還有250名新兵將莊重宣誓入伍。這是一次以“國家名義”包裝的個人秀，還是一次由“總統個人”推動的國家秀？不同立場的人，會給出截然不同的答案。週六閱兵前，美國陸軍 M777 移動榴彈炮出現在國家廣場上。（照片由 Chip Somodevilla/Getty Images 提供）如果說憲法大道上的閱兵是“沉重的鐵流”，那麼遍佈全美50個州的“NO KINGS（無國王）”抗議，就是“灼熱的民意”。根據CNN與AP等媒體統計，6月14日當天，美國境內共組織了約2000場抗議活動，預計參與人數超過數百萬。6 月 14 日，示威者在洛杉磯舉行的“No Kings”抗議活動中舉著代表美國憲法序言的橫幅。攝影師：Mario Tama/Getty Images這場名為“NO KINGS”的抗議運動，直接對準川普的“威權化執政”，並明確拒絕“億萬富翁優先”“軍國主義回潮”等政策走向。“No Kings”網站 https://www.nokings.org/在洛杉磯、芝加哥、費城、西雅圖、奧斯汀、達拉斯等地，遊行者高呼“反對川普獨裁”“不要國王”，對聯邦ICE突襲、國民警衛隊軍力鎮壓、以及總統繞過地方政府調派軍隊等一系列強硬手段表達憤怒。“No Kings”網站展示的美國抗議地圖而在洛杉磯，情況尤為緊張。由於此前ICE搜捕非法移民引發的大規模騷亂未平，川普直接繞過加州政府，聯邦化部署了4000名國民警衛隊與海軍陸戰隊員。6 月 14 日，示威者在洛杉磯市中心舉著墨西哥和美國國旗。攝影：Etienne Laurent/AFP/Getty Images加州州長紐森痛批這一決定為“軍事佔領”，並質問：“你們把我們從邊境阻止毒品的士兵拉走，是為了讓他們在洛杉磯發呆嗎？”週五，海軍陸戰隊員在洛杉磯威爾希爾聯邦大廈的一個入口處站崗。（盧克·約翰遜/洛杉磯時報）目前，洛杉磯部分城區已實施宵禁，州警、聯邦執法與軍隊全面戒備，ATF（菸酒槍械局）還派出特別小組調查抗議期間多起自駕車輛縱火事件。紐約市“No Kings”抗議期間的示威者。攝影師：Charly Triballeau/AFP/Getty Images費城的“No Kings”示威者。攝影師：Wolfgang Schwan/Anadolu/Getty Images“NO KINGS”抗議名義上聚焦反對閱兵式，但實際上，他們要反對的是一個正在滑向“軍裝化執政”的政府。加利福尼亞州洛杉磯 - 6 月 13 日：2025 年 6 月 13 日星期五，一排海關和邊境保護局官員保護加利福尼亞州洛杉磯的聯邦大樓。（Myung J. Chun / 洛杉磯時報） （Myung J. Chun/洛杉磯時報）本次閱兵的開銷高達4500萬美元，其中近三分之一是為補償坦克碾壓後的華盛頓市政道路修復費用。而參與閱兵的士兵大多被安排在政府辦公樓臨時過夜，白天只吃軍糧、每人補貼69美元，甚至連熱食都難以保障。示威者舉著抗議移民執法突襲的標語和橫幅。示威者在洛杉磯市中心阿拉米達街（Alameda Street）的聯邦大樓外舉著抗議移民執法突襲的標語和橫幅。 （吉娜·費拉齊 / 洛杉磯時報）更諷刺的是，就連川普政府內部與共和黨議員，也有不少人對這場“戰爭版遊行”持保留態度。示威者在密歇根州蘭辛市的州議會大廈外抗議。攝影：Jeff Kowalsky/AFP/Getty Images參議院軍事委員會主席羅傑·威克表示：“我本會建議不要辦這個。”多位共和黨重量級議員紛紛缺席閱兵，有人遠赴巴黎參加航空展，有人回家陪伴家人慶祝旗幟日。華盛頓的“NO KINGS”抗議活動正如一位抗議者在華盛頓國會山前喊出的口號：“我們不是反對軍人，我們反對總統用軍人來粉飾他的問題。”“NO KINGS”網站的聲明，內容大意：6月14日是美國的國旗日，也是川普的生日。他希望當天街頭出現坦克，上演一場為電視轉播打造的“強權秀”。但聲明指出，真正的力量並不來自華盛頓的表演，而是來自全國各地的民眾自發行動。“No Kings（無國王）”是一場全國範圍的抗議行動，涵蓋從大城市街區到小鎮，從法院台階到社區公園，目的是拒絕威權主義，展現真正的民主樣貌。聲明強調，這場集會不是為了迎合川普的個人崇拜，而是為了建構一個不再圍繞他運轉的全民運動。“國旗不是屬於總統的，而是屬於我們的。”我們不是歷史的旁觀者，而是它的締造者。6月14日，我們將在他不在的地方發聲——拒絕王座、皇冠和任何形式的‘國王’。對於部分華人群體來說，閱兵長期被視為“專制國家象徵”，而“民主國家不閱兵”曾是一種流傳甚廣的觀念。但川普的這場“生日閱兵”，徹底打破了這種說法的幻覺。誠如在美國實習的中國留學生所感嘆：“美國的parade可以是節日遊行、抗議遊行、花車遊行，也可以是坦克遊行。”川普在農業部外的橫幅上，展示了一輛美國陸軍布拉德利戰車。攝影師：Chip Somodevilla/Getty Images事實上，美國歷史上也並非沒有軍事閱兵。1919年、1945年、1991年均有大規模軍力展示。▲1919年5月6日，亞歷山大少將一馬當先，率領第77師穿過紐約市的“勝利拱門”。▲1942 年 6 月 13 日，一輛彩車在紐約運送富蘭克林·羅斯福總統的巨型半身像。▲1961 年甘迺迪就職典禮時，冷戰已經進入高潮，因此閱兵時拉出了大量新型導彈向世界展示。▲1991年，美國正處於最鼎盛時期，美軍在海灣戰爭擊敗伊拉克取得大勝，在老布什總統主持下，美國各地幾乎每天都會舉行紀念活動，其中華盛頓和紐約的規模最大。這被認為是第二次世界大戰結束以來最大的軍事慶典。而川普2017年訪問法國參加巴士底日閱兵後，一直耿耿於懷，終於在2025年“圓夢”。而本次閱兵加入的坦克、步兵方陣、飛機編隊與軍事歷史復刻，的確超出了大多數人對美國公共儀式的想像。▲川普參加法國閱兵但美國的“軍力炫耀”並未帶來團結，反而把社會進一步撕裂。白宮前，是臨時搭建的防彈玻璃指揮台；城市街頭，是“暴君滾下台”的標語；網路上，是關於內戰風險的狂熱討論。這是一場名義上的“國家慶典”，卻更像一面照出國內裂痕的鏡子。▲2017年1月川普的就職典禮上也有士兵方隊遊行，但是沒有坦克等裝甲車輛。▲中間這位將軍還順拐了川普說過：“那些想抗議的人，將會遭遇非常強大的力量。”事實證明，他沒有說謊。自從洛杉磯爆發騷亂以來，從州長到普通民眾，從抗議者到老兵，從民主黨到部分共和黨，這場“大閱兵”所引發的質疑遠遠超出了對一場活動本身的關注。它關乎美國制度本身的應力測試：總統是否可以調動軍力對抗本國民眾？是否可以繞過地方政府強行出兵？是否可以用國家資源慶祝個人意志？14日當晚，閱兵如期舉行。飛機劃破天空，坦克滾過憲法大道，川普揮手致意，接受著“為他而設”的一場“國家禮儀”。與此同時，全國超2000場抗議活動陸續爆發，在波士頓、芝加哥、奧斯汀甚至費城，數十萬人高喊“不做國王”，彷彿在用另一種聲音參與“慶典”。這是一場屬於川普的生日，也是一場屬於美國的考驗。不是一場勝利的遊行，而是一次“民主”的痛感驗證。2025年6月14日，這個看似平凡的日子，終將寫進美國政治史的章節裡。它不是某種勝利的象徵，也不是強軍的標誌，而是一場裂變的註腳——鐵甲開道的閱兵車隊與如火蔓延的抗議人潮，共同構成了當代美國最真實的畫面。不是榮耀，而是裂痕在閃光。 (北美留學生觀察)