一歐盟《工業加速法案》草案的流出，標誌著歐洲正在拋棄傳統的自由貿易範式，轉而透過模仿中國的「市場換技術」模式（合資限制與本土化要求），建構一套以「經濟安全」為核心的排他性產業防禦體系。二在奧爾登·比森舉行的歐盟特別峰會上，關於「盟製造」（Made in EU）標準的爭論進入白熱化階段。核心文件《工業加速法案》草案顯示，歐盟委員會正試圖在德國總理梅爾茨（自由貿易導向）與法國總統馬克宏（保護主義導向）之間尋求平衡。關鍵情報點:• 定向優待：針對高能耗產品、太陽能、電解槽及電動車，歐盟將透過公共招標、國家獎金和稅收減免實施定向補貼。• 「合資義務」：對於超過1億歐元的策略領域投資，非貿易協定國（主要針對中國）投資者持股比例不得超過49%，且員工半數須來自歐盟。• 准入豁免：僅對能為歐盟「競爭力、韌性與經濟安全」做出貢獻的第三國企業開放國民待遇，且需歐盟成員國逐案同意，並非自動豁免。• 汽車產業激勵：引入綠色鋼鐵積分與微型電動車積分，變相提升本土供應鏈權重。三1. 德國國內政治邏輯：梅爾茨政府面臨極大的雙重壓力。一方面，德國依賴全球市場，必須維持貿易開放；另一方面，受大眾汽車等工業巨頭陷入困境影響，柏林不得不接受部分保護主義措施，以緩解國內對「產業空心化」的恐懼。2. 產業與經濟結構變化：歐洲意識到在新能源（太陽能、電池）領域已失去先發優勢。透過“積分制”和“合資門檻”，歐盟試圖人為製造市場壁壘，強迫資本和技術在歐洲本土沉澱，而非僅僅作為產品的傾銷地。3. 歐盟層面因素：該法案是歐盟「去風險」戰略的工具化體現。歐盟試圖建立一套「條件性開放」機制，將貿易准入與「經濟安全貢獻」掛鉤，實現政治目標對經濟邏輯的覆蓋。4. 中德關係影響：德國傳統的「以經促變」或純粹商業邏輯正在失效。法案中對非貿易協定國的歧視條款，將迫使中德經貿關係從「純貿易流」轉型為「深度本土化合資」。四• 過去軌跡：從單純的反補貼調查演變為制度性的「准入設障」。• 目前階段：處於法案文本博弈與成員國討價還價的深水區。• 未來情境推演:◦ 情境A（高機率）：3月高峰會通過折中版。德國爭取到更多貿易夥伴豁免權，但針對中國大型專案的「49%股份限制」將作為核心條款保留。◦ 情境B（低機率）：內部分歧過大導致法案擱置。但即便如此，各成員國仍將透過行政手段變相實施「歐盟製造」標準。五• 對中國企業:◦ 投資策略轉型：過去「獨資建廠」的模式在1億歐元規模以上的項目將面臨合資紅線.◦ 供應鏈重組：必須在歐洲尋找「綠色鋼鐵」等本土原料供應商以獲得積分，否則將失去公共採購補貼。• 對德國企業:◦ 利多：鋼鐵與汽車零件企業將獲得制度性保護，免受低價競爭。◦ 風險：德國在華利益可能面臨對等報復，強行脫鉤可能推升生產成本。• 對政策觀察者:◦ 應高度關注3月歐盟高峰會對「貿易協定國」定義的動態調整，以及「經濟安全貢獻」的具體定量指標。六• 受益者：擁有成熟本土供應鏈的歐洲傳統工業巨頭，以及具備跨國合作經驗的歐洲中型企業。• 受損者：依賴低成本進口組件的歐洲系統整合商；試圖透過全產業鏈出口歐洲的中國新能源企業。• 結構性轉折：這是一個典範轉捩點。歐盟正在公開學習中國的產業政策經驗（如合資限制），這標誌著全球貿易已進入「鏡像博弈」時代。公平競爭的定義已從「價格競爭」轉向「制度與安全競爭」。 (德國派)

我們正處於一個經濟周期的尾聲，和一個技術周期的狂暴開端。這兩個周期的疊加，還沒有帶來普遍的繁榮，而是先製造了一種被稱為"K型分化"的斷裂。但是，如果一個人仍把目光停留在滯後的宏觀資料和當下的短期收益上，以此作為決策依據，那很可能將徹底錯過一場呈指數級爆發的變革。在這個時代，每一周的創新密度，都抵得上過去的一整年。有經濟學家認為，十年之後（恐怕不用十年），人類將分化為兩個新的階層。上層以AI為槓桿，以前所未有的速度積累財富、實現收入自動化。下層則淪為被AI管理的對象，或者像之前紐約客文章中所談到的，淪為永久的底層。而接下來兩三年的決策與行動，將決定一個人處於這條K型曲線的那一端。本文不是製造焦慮，因為某種意義上，AI面前人人平等。此時此刻，每個人仍擁有改變人生軌跡的主動權。一、K型社會的分化是真實的2020年，美國金融分析師Peter Atwater在疫情期間提出了"K型經濟"的概念。K這個字母的形狀精確地描述了一種新的現象：經濟衝擊之後，復甦路徑不是V型的齊頭並進，而是分叉。一撇向上，一捺向下。同一場危機，不同的人走向完全相反的方向。五年過去，K型已經從一個隱喻變成了清晰的現實。根據穆迪首席經濟學家Mark Zandi的資料顯示，美國收入前20%人群的消費支出佔到整個經濟的近60%，達到1989年以來的最高點。這個數字的跳躍主要發生在兩個窗口期：1990年代末的網際網路泡沫和2020年之後的AI浪潮。兩次都伴隨著資產價格暴漲。上層的財富在膨脹，推動消費和GDP數字越來越好看，而這些數字掩蓋了底層正在發生的事。更微觀的資料更能說明問題。2025年美國汽車銷量超過1600萬輛，看起來市場強勁。拆開看，年收入15萬美元以上家庭的購車佔比從2019年的33%飆升到43%。同期，家庭食品價格較疫情前上漲超過30%，低收入家庭的食品支出佔收入的比重遠高於平均線。上層在買新車；底層在為雞蛋多花的兩塊錢發愁。同一個經濟體，同一組GDP資料，兩個平行宇宙。K型不是一個遙遠的概念，也不只出現在美國。它已經滲透到消費、就業、資產的每一個層面，在所有主要經濟體中都呈現出同樣的趨勢，只是程度不同。而如果說疫情是K的第一筆，AI正在畫第二筆。這一筆更快、更深。二、AI加速分化的價格訊號已經出現2025年6月，PwC（普華永道）發佈了一份名為Global AI Jobs Barometer的報告，覆蓋六大洲，分析了近十億條招聘廣告和數千份企業財報。幾個核心發現值得慢慢消化。1. 具備AI技能的勞動者，薪資溢價達到56%。這個數字一年前是25%。一年翻倍。2. AI滲透度最高的行業（金融服務、軟體），自2022年ChatGPT發佈以來，生產率增速翻了將近四倍。最不受AI影響的行業（採礦、酒店），同期生產率增速反而微跌。AI暴露度高的行業，人均營收增長是其他行業的三倍。3. 僱主對AI崗位要求的技能變化速度，比去年快了66%。而對學位待要求在下降，AI增強型崗位中要求本科學歷的比例，從2019年的66%降到2024年的59%。80%的白領工作內容將被AI替代這些數字拼在一起，講的是同一件事：“執行力”正在貶值，“定義權”正在升值。市場已經在用價格訊號做區分了。能把AI變成生產力的人越來越貴，不能的人越來越便宜，價差在加速拉大。世界經濟論壇2025年的調查給了一個更直接的訊號：41%的僱主打算在2030年前因AI縮減員工規模。普華永道的首席AI官Joe Atkinson的判斷是：資料沒有顯示AI在大規模消滅工作，但它在大規模重新定義什麼樣的工作值錢。這裡面有一個微妙的區別。很多人可能不會失業，但他的工作內容被拆解、重組、重新定價之後，留給他的那一部分，變得更低價、更容易替代、更像耗材。你可能還在上班，但議價能力悄悄消失了。三、AI正在放大的三種人很多人以為K型分化分的是聰明和不聰明，年輕和年老，技術崗和非技術崗。現實更接近另一種分法，分的是流程定義權；或者說定價權。當一個組織用AI把工作拆成更細的任務顆粒，就會出現兩類位置。第一類負責定義流程：輸入是什麼，判斷標準是什麼，輸出交付給誰。第二類在流程裡執行任務，按標準完成工單。AI讓執行類任務越來越容易被半自動化接管，同時讓流程定義類的位置價值上升，執行成本下降了，設計和控制反而成了瓶頸。"失業"這個詞容易把人嚇傻，但真實的風險是：你的工作被重新拆解後，留給你的部分變得更低價、更易替代。反過來，少數人會用AI把自己變成一人公司，做出過去需要多人協作才能完成的交付。在K型社會中，AI並不是無差別地替代人類。它是一個放大器，放大那些擁有特定能力核心的人。具體來說，三種人正在被加速放大。掌握流程定義權的人。他不執著於把每件事親手做好，他執著於讓每件事可以被覆制。輸入能不能標準化，輸出能不能標準化，中間的判斷能不能拆成規則與例外，只要能拆出來，就能交給系統。競爭力來自架構能力，來自把混沌變成可運行機制的能力。掌握高品質判斷的人。 AI可以寫一萬篇文章，市場只記得十篇。AI可以生成一千個選題，真正值錢的是你挑出那一個能打穿人心的角度。判斷力本質上是對因果鏈的壓縮能力，知道那些變數重要，那些細節可以忽略。未來的商業越來越像槓桿遊戲，判斷的人拿走大頭，執行的人變成成本項。掌握分發與關係的人。 AI讓生產變便宜，越便宜越擁擠，擁擠意味著注意力更稀缺。能持續觸達一群特定人群，讓他們信任你的選擇與品味，讓你的內容與產品被穩定看見。這種能力正在變成比生產能力更硬的資產。很多人誤以為AI時代只要會生產就行，現實會逼著大家重新理解管道與關係的力量。四、答案不是學會用AI，而是最小可行的上行系統明白了K型分化的機制，普通人該如何突圍？以我的淺見，答案不是去學幾個提示詞技巧，也不是焦慮地報各種AI課程。工具層的熟練度會迅速通貨膨脹，系統層的複利資產才會越積越厚，拿到定價權才是王道。過去二十年，創業圈最常引用的一個詞是MVP，最小可行產品。做出一個夠用的最小版本，推到市場裡，用真實反饋校準方向。精髓不在"做小"，在"用最少的投入換最多的驗證"。現在，這個直覺正在從"產品"遷移到"個人"。AI把很多過去需要團隊的能力壓縮到了一個人身上，同時也把"可替代"的邊界推得更近。所以，新的出路和答案在於——"最小可行的上行系統"。不要把AI當成一次性提速工具，而是把它變成一個能復用的產出系統。它能把輸入穩定地變成輸出，能積累，能迭代，能在你不線上時繼續運轉。省下的認知與精力，投入到更高定價的部分：判斷、策略、關係、產品化。高主動性+精通AI如何著手建構自己的最小可行的上行系統？第一步：建立"輸入-判斷-輸出"的小閉環。不要想著顛覆全部工作。選擇一個你每周必做的高頻任務，選題調研、客戶答疑、周報整理、程式碼腳手架搭建，然後將其拆解為三段。輸入端標準化：明確資料來源、格式和質量門檻。判斷端可復用：把腦子裡的經驗外化成規則，再補充一組"容易翻車的反例庫"。這是系統的心臟。輸出端可交付：固定結構、一致語氣、明確行動建議，讓結果可以直接被消費或驗證。第二步：從省時間到沉澱複利資產。這是區分下行者與上行者的關鍵。很多人用AI省下了兩小時，然後拿去刷短影片。上行系統要求你：每一次交付都必須留下些什麼。一套打磨好的提示詞範本、一個可復用的研究框架、一組程式碼模組、一份銷售頁面範本，這就是你的資產。每周多積累一份，一年就是五十份。人與人之間差距的拉開，往往不是因為某個爆款改變了命運，而是因為有人擁有了更強的積累機制。第三步：完成身份遷移。當系統開始運轉，它會反過來塑造你。你不再是某個工位上隨時可被替換的執行者，你變成了這條流程的擁有者。你不害怕新工具的迭代，因為工具只是系統上隨時可以替換的零件。你實質上已經成為一個帶著自動化機器走路的一人公司。這才是上行線的本質：你不再是單純的勞動者，你是一個擁有生產資料的微型企業。你的資產可以隨著技術革命水漲船高。五、最後說一件事，時間窗口整體來看，處於技術變革前沿的普遍觀點，就是三年左右的時間，基本上勝負已分。三年看上去很短，但是，正如我們在開頭所說，這三年，每個星期都相當於過去的一年。所以，爆發的空間是巨大的。而另外一個方面，正如我們前兩天的文章中所說，絕大多數人還沒有意識到，這個轉折點的存在，和它的關鍵性，還沒有進入到新的周期裡面。Anthropic 的CEO 阿莫戴伊在CNN的採訪裡說，他們內部追蹤使用者如何使用Claude。目前大約60%的使用者把AI當作工作增強，40%用它直接自動化替代人類工作。後者的比例在增長。這個40%到50%到60%的翻轉，就是K型分化真正撕裂的時刻。而還有更大比例的人，從來沒有用過AI。所以，硬幣的另一面是：窗口期此刻存在。上行線的入口還開著。複利對所有人生效，既對已經開始積累的人，也對今天決定開始的人。K型社會雖然殘酷，但它也意味著舊有的階層板結正在鬆動。技術作為一種激進的變數，打破了對人力資本的傳統定價。而未來的分界線很簡單：是淪為被系統最佳化掉的那個節點，還是成為設計並擁有一個系統的人？你不需要等十年。你只需要從這周開始，把一個高頻交付做成閉環，讓它跑起來。上行線的入口就在這裡。 (不懂經)

2026年2月，德勤發佈了《技術趨勢2026：AI從概念驗證邁向價值創造》。這份報告核心揭示：企業AI的焦點已從“我們能做什麼”轉向“如何規模化創造實際價值”，技術變革的速度本身已成為最陡峭的競爭壁壘。本文將從物理AI、數字員工、基礎設施重構、技術組織再造、AI網路安全五大維度，結合報告中的關鍵資料與一線企業案例，拆解這場從“試驗”到“生產”的生死跨越。物理AI：智能走出螢幕，機器人學會摔倒再爬起當AI不再只是對話方塊裡的文字，而是能抓取、行走、避障的實體，工業與服務的邊界正在被重寫。1. 機器人從“程式設計”走向“自適應”傳統機器人執行固定指令，而物理AI系統能夠感知環境、從經驗中學習、根據即時資料調整行為。寶馬工廠內，新車自主完成數公里生產運輸路線；亞馬遜已部署第100萬台機器人，DeepFleet AI系統使運輸效率提升10%。2. 人形機器人的“功能本質”俄勒岡州立大學Jonathan Hurst指出：人不是要造一個“像人的機器”，而是要造一個“能適應人類空間的工具”。雙足形態的意義不在於擬人，而在於窄足跡通過性、動態穩定性、多工抓取能力。瑞銀預測：到2035年，工作場所人形機器人將達200萬台；2035年市場規模預計300億至500億美元，2050年攀升至1.4兆至1.7兆美元。數字員工：11%跑通，89%卡在流程再造不是技術不夠強，而是組織根本沒給智能體設計“工作崗位”。1. 試點擁擠，落地稀缺德勤調查顯示：38% 的組織正在試點智能體，但僅有11% 投入實際生產應用。42% 仍在制定戰略，35% 根本沒有戰略。Gartner預警：到2027年，超40%的智能體項目將被取消。原因不是技術失效，而是企業只做自動化，沒做流程再造。2. 從“自動化”到“矽基勞動力管理”領先企業正在建立智能體入職、績效、生命周期管理框架。HPE開發的智能體“Alfred”整合四個底層智能體，完成從SQL資料分析、圖表生成到報告撰寫的全流程。Moderna已設立首席人才與數位技術官，將人力資源與智能體管理合併。報告明確提出：智能體不是工具，是數字員工。基礎設施：雲優先退場，混合架構成為“新常態”當單月雲帳單衝到數千萬美元，企業開始追問——我的計算錢，到底燒在那了？1. 成本下降280倍，總支出卻暴增過去兩年，大模型推理成本下降280倍，但部分企業每月AI支出仍高達數千萬美元。原因：用量增速碾壓成本降速。2. 三層混合架構成為主流企業正從“雲優先”轉向戰略性混合架構：雲：彈性訓練、突發容量本地：穩定生產推理邊緣：低延遲即時決策戴爾設立架構評審委員會，對每一個AI項目評估“該跑在那”。John Roese直言：改造舊設施比新建AI工廠更貴、更慢。技術組織重構：七成CIO布道，六成企業技術創收AI沒有消滅崗位，但它消滅了“只懂維運不懂業務”的技術管理者。1. CIO角色三重躍遷德勤調查：70%的CIO 自認角色已變為AI布道者或企業級實施者。西部資料CIO直言：“我現在是CIO+CDO+CAIO+CDIO的四合一。”2. 人機團隊與崗位新生未來18個月最搶手的新崗位包括：人機協作設計師邊緣AI工程師合成資料質量專家提示工程師78%的技術領導者 預計未來五年AI智能體將“變革性”嵌入技術架構。64%的企業計畫增加AI投資，技術預算中AI佔比預計從8%升至13%。網路安全：以AI治AI，堵住機器速度的漏洞用人力防機器速度的攻擊？窗口已經關上了。1. 四層風險敞口報告將AI安全風險歸納為四大領域：資料層：訓練資料投毒、敏感資訊洩露模型層：模型竊取、反演攻擊、模型崩潰應用層：輸入注入、越權訪問基礎設施層：API漏洞、供應鏈攻擊、橫向移動2. 以AI治AIAT&T首席資訊安全官Rich Baich指出：“唯一的不同，是速度和影響範圍。”領先企業已部署紅隊智能體進行對抗性訓練。Itaú Unibanco正在用智能體持續測試模型偏見、倫理邊界與對抗魯棒性。結尾德勤用17年的技術趨勢追蹤，給2026年畫下一道清晰的分割線：左邊是試點、右邊是生產；左邊是工具、右邊是員工；左邊是成本、右邊是價值。這份報告最殘酷的洞察並非技術更迭，而是技術採用曲線本身正在急劇收縮——電話用了50年觸達5000萬人，生成式AI用了2個月。那些還在“完善試點”的企業，窗口期已所剩無幾。未來不屬於最懂AI的人，而屬於最快把AI嵌進業務、嵌進流程、嵌進組織血管的人。報告節選(三個皮匠)

什麼是CoWoS？CoWoS是台積電獨創的一種先進封裝技術，全稱為 Chip-on-Wafer-on-Substrate（晶片-晶圓-基板）。簡單來說，它不是一種晶片製造技術（比如5奈米、3奈米），而是一種將不同晶片“組裝”在一起的高級方法。你可以把它想像成：傳統方法是把晶片像獨立的零件一樣焊在主機板上，而CoWoS則是在一個微型的“高科技托盤”上，把多個高性能晶片緊密地封裝在一起，形成一個功能強大的“超級晶片”。它屬於2.5D封裝技術。2D封裝傳統的，一個晶片封裝在一個基板上。3D封裝將多個晶片直接垂直堆疊起來（例如快閃記憶體晶片）。2.5D封裝 (CoWoS就是)將多個晶片水平放置在一個 közbenső層（Interposer）上，然後再整體封裝到基板上。這個 közbenső層是關鍵。CoWoS 的核心結構與工作原理CoWoS這個名字本身就揭示了它的三層結構：Chip (晶片)：頂層的核心部件。通常包括一個或多個邏輯晶片（如GPU、CPU、ASIC）和多個高頻寬記憶體（HBM，High-Bandwidth Memory）。例如，NVIDIA的H100 GPU就是將一個大的GPU邏輯晶片和幾顆HBM記憶體放在一起。Wafer (矽中介層 - Silicon Interposer)：這是CoWoS技術的靈魂。它是一塊非常薄的矽片，上面刻有極其精密的線路。它的作用像一個“超高速立交橋”，讓頂層的邏輯晶片和HBM記憶體之間可以進行超高密度、超高頻寬的資料交換。為什麼需要它？如果直接把GPU和HBM放在傳統的PCB基板上，它們之間的距離會很遠，線路也很粗，資料傳輸速度慢、延遲高、功耗大。而矽中介層上的線路間距可以做到微米級，比基板小幾個數量級，從而實現了極短、極快的連接。Substrate (基板)：最底層的載體。矽中介層的尺寸非常精密，無法直接銲接到電腦主機板上。基板的作用就是扮演一個“轉換器”，將中介層上微小的引腳（Micro-bumps）連接轉換成尺寸更大的焊球（BGA Balls），以便最終能安裝在普通的PCB電路板上。整個流程就像：將高性能的晶片（Chip），通過微小的焊點安裝在佈滿高速公路的矽中介層（Wafer）上，再將這個整體封裝到一個基板（Substrate）上，最終形成一個可以被使用的完整晶片產品。CoWoS 的主要優勢極高的頻寬和極低的延遲這是CoWoS最核心的價值。通過矽中介層，GPU等計算核心可以和HBM記憶體實現數TB/s的超高頻寬，這是AI訓練和推理所必需的，能有效解決“記憶體牆”問題。異構整合 (Heterogeneous Integration)CoWoS允許將不同工藝、不同功能、甚至不同廠商的晶片（Chiplets）整合在一個封裝內。例如，邏輯晶片可以用最先進的3nm工藝來追求性能，而I/O晶片可以用較成熟的工藝來控製成本。這打破了“所有功能必須整合在單一晶片上”的限制，延續了摩爾定律的精神。功耗更低因為晶片間的連接距離被縮短到微米級，訊號傳輸所需的能量大大減少，從而降低了整體功耗。尺寸更小相比於在主機板上分散佈置多個晶片，CoWoS將它們整合在一起，大大縮小了最終產品的尺寸和主機板面積。CoWoS 的技術演進和不同版本為了應對不同的成本和性能需求，台積電發展出了一個CoWoS家族：CoWoS-S (Silicon Interposer)：最經典、性能最高的版本，使用完整的矽中介層。NVIDIA的A100/H100/H200/B100等頂級AI晶片都採用這種技術。缺點是成本非常高昂，因為需要一大塊高精度的矽片。CoWoS-R (RDL Interposer)：這是一個更具成本效益的方案。它使用有機材料和重布線層（RDL, Re-Distribution Layer）來代替昂貴的矽中介層。性能略低於CoWoS-S，但成本優勢明顯，適用於對成本更敏感的應用。CoWoS-L (LSI & RDL Interposer)：這是最新的混合型方案。它結合了CoWoS-S和-R的優點，在一個有機基板中嵌入了多個小塊的本地矽橋（LSI, Local Silicon Interconnect）。這些矽橋只在需要超高密度互連的關鍵區域使用（例如連接邏輯晶片和HBM），其他區域則使用成本較低的RDL。這在性能和成本之間取得了很好的平衡，被認為是未來的一個重要方向。主要應用領域與市場影響AI 加速器 / 資料中心GPU這是CoWoS的“殺手級應用”。沒有CoWoS，就沒有今天NVIDIA A100/H100等AI算力霸主。AMD的Instinct系列AI加速器也同樣依賴此技術。高性能計算 (HPC)用於超級電腦和科學計算的處理器。高端網路晶片用於資料中心的高速交換機和路由器。高端FPGA可程式設計邏輯晶片也用它來整合HBM和高速收發器。由於AI需求的爆炸式增長，對CoWoS產能的需求也急劇飆升，導致台積電的CoWoS產能一度成為全球AI供應鏈最關鍵的瓶頸之一。台積電也為此投入巨資，在全球範圍內（尤其是在台灣）瘋狂擴建CoWoS封測廠。台積電的CoWoS技術是後摩爾定律時代，通過系統級創新延續晶片性能增長的關鍵使能者。它通過2.5D封裝的形式，實現了晶片間的超高頻寬互聯，完美滿足了AI、HPC等應用對海量資料搬運的需求。可以說，CoWoS不僅是台積電領先全球的護城河之一，更是整個AI產業發展的基石。 (葉檸風Mireille)

凌晨 3 點的義烏小商品城凌晨 3 點，義烏小商品城的燈還亮著。李建國沒有在第 7 次修改拍攝指令碼，也沒有給那個總愛遲到的攝影師打電話。他蹲在倉庫門口，用一張皺巴巴的煙盒紙，隨手畫了幾格分鏡。不是因為他變懶了。而是因為他心裡很清楚——2 月 24 日之後，他再也不需要花 8000 塊請攝影師了。他只需要打開即夢後台，上傳 9 張競品參考圖，敲下一行字：“從窗邊緩緩推進，光影要王家衛風格。”然後等 10 分鐘。這不是一次工具升級，這是一次權力交接。一、技術平權的終極形態從「手藝人」到「思想者」字節剛剛釋放的Seedance 2.0，正在完成影像創作史上規模最大的一次——去技能化。過去，拍視訊是一門典型的手藝活：你得懂 180 度法則你得會調色曲線你得知道什麼時候切特寫、什麼時候拉遠景這些往往需要三年學徒期才能掌握的技能，如今被壓縮成了一個按鈕：9 張參考圖 + 3 段音訊 + 一段自然語言描述→ AI 自動生成從分鏡到成片的完整工作流這意味著什麼？意味著：義烏的小店主，不再需要看攝影師臉色，他自己就是導演縣城寶媽，不必在 PR 時間軸前崩潰，只需“喂”三個參考視訊，就能生成帶情感節拍的親子 vlog那些有好故事卻社恐的編劇，終於可以繞過演員和鏡頭，讓視覺直接為敘事服務當技術門檻被歸零，內容產業的核心競爭力發生了殘酷遷移：從「你會不會用相機」 → 「你有沒有審美」從「你懂不懂剪輯」 → 「你會不會講故事」視覺敘事，第一次從手工業，變成了思想者的遊戲。二、新職業正在出現審美極客與 AI 導演的崛起Seedance 2.0 真正顛覆的，不是某一個崗位，而是創作權的分配方式。2025 年，我們幾乎可以確定一件事：抖音內容供給會指數級爆炸。但這並不等於內卷升級，恰恰相反——這是新物種的出現。第一種人：審美極客他們可能是前廣告公司的美術指導，也可能是小紅書上的視覺收藏家。他們的核心資產不是裝置，而是參考庫：知道那 9 張圖能“喂”出賽博朋克知道一句話怎麼寫，才能復刻《花樣年華》的色調知道如何與 AI 談判美學他們用 Seedance 生產電影級短片，但不再熬夜調色，只花時間做一件事：判斷什麼是“好看”的。第二種人：AI 原生導演他們可能是懂產品卻恐懼鏡頭的帶貨主播，也可能是腦子裡有完整分鏡卻沒錢拍的學生導演。Seedance 2.0 支援多語言唇形同步、音訊驅動表情，這意味著：“表演”和“拍攝”這兩個最昂貴的環節，正在被解耦。你不再需要演員，只需要一個好的提示詞工程；你不再需要片場，只需要一個好的視覺策展人。未來的劇組，可能只有兩個人：一個負責想，一個負責告訴 AI 該怎麼想。三、狂歡背後的算力暗戰當創意爆發撞上物理極限但在這場狂歡背後，有一個被嚴重低估的風險。如果所有視訊模型都按 Seedance 2.0 這個標準卷——支援 54 秒連續鏡頭、多模態輸入、影視級畫質——崩的可能不是影視行業，而是地球的伺服器。當：每個義烏店主都能日更 100 條 4K 視訊每個寶媽都能生成 54 秒電影級 vlog視訊生成進入“工業化批次生產”我們面對的，將是一場算力饑荒。字節敢放出 Seedance 2.0，是因為它背後站著抖音和 TikTok 的分佈式算力基建。但對中小平台來說，這更像是一張——算力軍備競賽的入場券。跟不上，內容生態就會被降級。Seedance 2.0 真正重新定義的，不只是導演，而是：誰，才有資格大規模生產影像。四、給普通人的行動指南如果你現在還在糾結：該買索尼 A7M4 還是佳能 R5——停手。未來三個月，你會看到兩種人迅速分化：一種人還在討論“這相機直出膚色好不好”另一種人已經在建構自己的     AI 導演語言庫他們在做什麼？收集 1000 張參考圖整理 50 套提示詞範本把自己從「操作工」升級為「指揮官」Seedance 2.0 目前仍在測試，2 月 24 日正式開放。這不是一個產品節點，而是一個職業分水嶺。結語：導演椅已經發下來了150 年前，攝影術出現時，畫家恐慌——他們以為繪畫已死。結果，我們迎來了印象派與現代藝術。當技術不再是門檻，人反而更值錢了。Seedance 2.0 把導演椅發給了 14 億人。現在稀缺的，不是技術，而是——你敢不敢坐上去，喊那聲「Action」。只是這一次：你的場記板是鍵盤你的演員是參數你的對手，是另外 14 億個同樣拿著 AI 的人你準備好了嗎？ (混沌的市場)

2/10(二)拉台積電→出記憶體？暗藏殺機？大家好我是江江上週六特輯的教學出現+守住缺口=噴2天噴超過千點果然亮麗封關有江江在的地方＝充滿幸福大量10支⊕波若威10支⊕光聖12支⊕全新⊕驗證耐心霸氣→比漲勢更強大你就會是最幸福的大贏家今天教學節目重點1.拉積盤→會崩盤嗎？江江分享23年的實戰經驗2.年後有沒有機會出現史上最強大軋空行情？學習江江務實+客觀的邏輯3.CPO、PCB繼續暴噴記憶體休息會有危險嗎？4.對AI要有堅強的信念這是金馬年繼續暴賺的基石https://youtu.be/O-YR27i-Rlk記得看到最後+按讚+分享給好友👍🈵🚩6442光聖※CPO ELS模組2026年量產，IET-KY材料整合成長潛力可期※高芯數6912芯全球領先規格，資料中心比重超80%※菲律賓新廠啟用＋三地產能布局，今年EPS挑戰38元以上🚩3163波若威※去年營收突破22億元、CPO 零組件驗證完成開始放量※打入輝達CPO供應鏈，滲透前四大CSP※布局800G與1.6T光纖套件，2026年爆發在即🚩3081聯亞※2025年營收暴衝82%，資料中心產品占比達七成※800G與1.6T需求爆發，矽光CW雷射年增近九成※2026年新增美系CSP＋模組廠，1.6T放量＋產能倍增🚩3167大量※前11月營收翻倍破45億，年增逾100%爆發成長※南京新廠產能有感提升五成，訂單能見度直達明年二季※切入先進封裝，半導體AOI翻倍成長，第二曲線全面爆發🚩2455全新※資料中心產品放量爆發，2026年光電子營收年增76.7%※800G/1.6T規格升級，矽光子貢獻快速拉升※AI資料中心、Wi-Fi 7、AI眼鏡多頭齊發，成長動能強勁以下每一檔都請會員+APP用戶見證♦️高力+488%♦️大量 10支⊕119%♦️聯亞+479%♦️光聖12支⊕616%♦️波若威：10支⊕616%♦️全新：霸氣賺⊕開心過好年高力第2波若威第2不要等年後你等年後利多齊發就少賺20~30%🔴封關感恩快閃價送超強APP+技術班再送16888發財金(江江給大家的新年祝福)最後一天惹想跟上留言+1https://lin.ee/mua8YUP或來電 ☎0800-66-8085********************************************************有持股問題或想要飆股→請加入Line：https://lin.ee/mua8YUP江江的Youtube【點股成金】解盤：https://reurl.cc/02drMk*********************************************************

行業重心正從政府、研發主導向商業落地轉移，但這是一場逐步分場景的“驗證戰”，而非爆發式狂歡。1. 從“造勢”到“務實”：2025的訂單，有多少是真需求？過去一年，人形機器人領域看似熱鬧非凡。根據摩根士丹利報告，2025年宣佈的訂單總額超過20億元人民幣。然而，這繁榮背後另有真相。訂單去向高達61% 的出貨量用於研發、教育或娛樂。真正應用於工業/物流場景的，僅佔4%。需求本質許多訂單來自政府支援的資料採集中心或框架協議，實際商業需求較弱，執行確定性低。2. 2026年基調：全面驗證，場景為王報告預測，2026年行業將進入 “全面驗證階段” 。整合商（Integrator）的核心任務將是：在儘可能多的商業應用中進行試點，目標是找到未來可規模化的專業領域。出貨量預測中國出貨量預計將翻倍至2.8萬台。但請注意，仍以小規模訂單為主。漸進式路徑受限於當前機器人任務能力（效率、可靠性和學習能力）尚不完善，商業化不會是跨越式爆發，而是“分步走、逐個場景驗證”的過程。3. 三大制約因素，是繞不過去的坎為什麼是驗證，而不是普及？報告指出了三大核心瓶頸：效率目前仍低於人類水平，存在錯誤/失敗風險。可靠性仍需“人在環路”（human-in-the-loop），即工程師現場維護，限制了大規模擴展。學習能力受模型和資料限制，擴展新用例需要數月時間。4. 探索中的百變應用：從工廠到商場儘管挑戰重重，企業端的探索熱情高漲。應用場景正橫向鋪開，遍佈工業、商業服務和家庭/醫療。工業領域（最受期待）：物料搬運/箱體搬運是近期最可行的方向（如優必選產品據稱成功率99%，效率為人工的30%）。分揀、電池測試（如寧德時代部署）、生產線換線（美的機器人）等也在試點。商業服務領域娛樂表演、接待導購（小鵬計畫用於門店）、無人零售（Galbot的自動售貨亭）、巡邏、送貨等。本質是降本增效和補充勞動力。家庭/醫療領域如傅利葉GR-3定位為 “護理機器人” ，用於老年人陪伴和康復。5. 積極訊號：企業需求與“資料飛輪”已啟動企業意願強烈阿爾法智慧（AlphaWise）調查顯示，雖然目前僅約10%的受訪者正在評估或啟動試點，但62%的受訪者可能在2027年前部署人形機器人。勞動力短缺和降本願望是核心驅動力。“資料飛輪”開啟部署機器人進入真實世界，正是收集更多資料、改進能力的第一步。一旦商業價值被驗證，將快速形成 “收集資料 - 改進能力 - 擴大部署” 的正向循環。6. 投資風向：商業落地前夜，零部件率先受益報告認為，當前生產可能超過銷售，行業處於“鋪量”驗證階段，而非盈利爆發期。在這個時期，無論人形機器人最終用途如何，零部件供應商預計都將率先受益。報告重點推薦關注公司，詳細內容詳見報告：Leaderdrive（綠的諧波，688017.SS）：諧波減速器龍頭。Hengli（恆立液壓，601100.SS）：液壓元件龍頭。Inovance（匯川技術，300124.SZ）：工業自動化和伺服系統龍頭。Shuanghuan（雙環傳動，002472.SZ）：精密齒輪製造商。大摩這份報告描繪了一幅謹慎樂觀的圖景：中國的人形機器人行業，正站在 “從演示走向驗證” 的關鍵轉折點。它不再是空中樓閣般的幻想，而是要下到產線、走進商場，與真實的商業價值面對面PK。前方的路，是一場硬核的、分場景的效率與成本“闖關”遊戲。這註定是一個漸進過程，但企業需求、資本導向和“資料飛輪”效應，已為這場漫長的驗證之旅，點上了起跑的訊號燈 (數之湧現)

上周，美國IPO市場表現活躍，共有7家企業完成傳統IPO以及6家特殊目的收購公司（SPAC）成功定價。與此同時，5家企業提交傳統IPO申請，5家SPAC也遞交了上市申請。在傳統IPO方面，脫髮生物技術公司Veradermics（股票程式碼：MANE）表現亮眼。這家由皮膚科醫生創立、處於後期臨床階段的生物製藥公司，將其擴大規模的IPO定價高於此前預期區間，最終籌集資金2.56億美元，市值達6.12億美元。公司正在開發一種口服、非激素緩釋型米諾地爾製劑，用於治療男女脫髮問題。目前，其已完成針對男性的2/3期臨床試驗全部受試者招募，並啟動兩項針對男女患者的3期註冊性試驗，以支援新藥申請（NDA）。本周，Veradermics股價大幅上漲126%。電氣裝置製造商Forgent Power Solutions（股票程式碼：FPS）將IPO定價於區間中點，籌集15億美元，市值達82億美元。其IPO定價為2026年EBITDA的24倍，比主要由規模更大、更成熟配電裝置供應商組成的同行群體中位數高出兩倍。作為配電裝置設計和製造商，Forgent為資料中心、電網和工業設施提供包括變壓器和開關裝置在內的全系列產品，本周股價上漲25%。家具零售商Bob's Discount Furniture（股票程式碼：BOBS）IPO定價位於區間下限，以23億美元市值籌集3.31億美元。其IPO定價約為2027年EBITDA的8倍，低於Arhaus（11倍）、RH（10倍）以及其他家具和家居用品零售商的估值倍數，本周股價下跌3%。詹妮弗·加納的嬰兒食品品牌Once Upon a Farm（股票程式碼：OFRM）IPO定價在區間中點，以8.11億美元市值籌集1.98億美元。儘管該公司增長遠高於平均水平，但規模在同行中最小且仍處於虧損狀態，不過利潤率正在快速改善，本周收盤上漲17%。專注於慢性眼病的生物技術公司SpyGlass Pharma（股票程式碼：SGP）將IPO定價於發行價中點，以5.49億美元市值籌集1.5億美元。作為後期生物製藥公司，SpyGlass致力於開發持久藥物輸送解決方案，以長期控制疾病並保護視力，治療慢性眼病，本周收盤上漲65%。比利時纖維化疾病生物技術公司AgomAb Therapeutics（股票程式碼：AGMB）以發行價區間中點進行美國IPO，籌集資金2億美元，市值達8.75億美元。公司致力於研發新型器官特異性ALK5抑製劑，靶向已知纖維化通路，同時避免全身毒性。儘管現有藥物療效有限，但克羅恩病和特發性肺纖維化（IPF）治療市場規模均達數十億美元，凸顯了其研發管線的潛力，本周股價下跌8%。Eikon Therapeutics（股票程式碼：EIKN）以發行價區間上限進行規模擴大的IPO，籌集資金3.81億美元，市值達10億美元。該公司由前默克高管領導，作為私營公司已籌集超過11億美元，最近一次在2025年2月以每股43.55美元折合價格籌集3.51億美元。據媒體報導，默克公司計畫在其IPO中投資3000萬美元。不過，這家生物科技公司現金消耗速度快，其基於超解析度顯微鏡技術建構的原始發現平台尚未得到充分驗證，對投資者的吸引力主要在於首席執行長Roger Perlmutter及其團隊此前在默克取得的成功，本周股價下跌20%。在SPAC方面，本周有六家公司完成定價。Hennessy Capital VIII（股票程式碼：HCICU）通過擴大IPO規模籌集2.1億美元，目標聚焦工業創新和能源領域；Cantor Equity Partners VI（股票程式碼：CEPS）是Cantor Fitzgerald成立的第十五家空白支票公司，籌集1億美元；由Omeed Malik和1789 Capital Executives牽頭的Colombier Acquisition III（股票程式碼：CLBR.U）籌集2.6億美元；由資深人士巴拉·帕德瑪庫馬爾和蘇門·達斯領導的SPACSphere Acquisition（股票程式碼：SSACU）籌集1.5億美元；由Arrow Capital高管領導的Iris Acquisition II（股票程式碼：IRABU）籌集1.5億美元；Cambridge Acquisition（股票程式碼：CAQUU）籌集2億美元，目標為科技領域。在申請方面，五家公司提交了傳統IPO申請。Generate Biomedicines（股票程式碼：GENB）是處於III期臨床試驗階段的生物技術公司，利用人工智慧藥物發現平台開發重症哮喘療法，擬融資1億美元；Salspera（股票程式碼：TKVA）是處於臨床階段的癌症生物技術公司，致力於開發可刺激免疫反應的活體生物製藥，擬融資約5000萬美元；Feline Culture Holdings（股票程式碼：FCH.RC）是專注於打造人工智慧驅動品牌推廣活動的數字行銷公司，擬融資1800萬美元；Gravity AI（股票程式碼：GTAI.RC）是專注於亞太地區的數字供應鏈平台提供商，擬融資1700萬美元；總部位於香港的軟體開發服務提供商Bao Holding（股票程式碼：BAO）在撤回2025年12月的F - 1申請後，重新提交了1700萬美元的IPO申請。此外，還有五家SPAC提交了IPO申請。MOZAYYX Acquisition（股票程式碼：MZYX.U）擬融資2.5億美元，目標投資科技、金融科技和高增長領域；Kensington Capital VI（股票程式碼：KCAC.U）擬融資2億美元，目標投資汽車行業；Metals Acquisition II（股票程式碼：MTAL.U）擬融資2億美元，目標投資採礦業；Pono Capital Four（股票程式碼：PONOU）擬融資1.5億美元，目標投資顛覆性技術；Apeiron Acquisition I（股票程式碼：APNU）擬融資7000萬美元，目標投資國際業務。 (中概股港美上市)