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騰訊與字節跳動:兩種網際網路哲學的博弈
在中文網際網路的版圖上,騰訊與字節跳動的競爭早已超越了簡單的商業對抗,演變為兩種截然不同的技術哲學與人性認知的碰撞。騰訊以“簡潔即正義”為準則,將產品打磨成空氣般自然的存在;字節跳動則以演算法為矛,刺穿人性的弱點,在資訊繭房中建構數字成癮的溫床。這場博弈不僅是商業版圖的爭奪,更是對人類注意力本質的深層探索。騰訊的產品設計遵循“少即是多”的極簡主義。微信的首頁佈局歷經十餘年未變,核心功能始終聚焦於即時通訊;QQ音樂通過“聽歌識曲”等單點突破而非功能堆砌贏得使用者。這種設計邏輯源於對使用者心智的敬畏——將複雜世界抽象為簡單互動。馬化騰曾強調:“使用者不需要100個功能,他們只需要一個解決問題的入口。”反觀字節跳動,其產品矩陣(抖音、今日頭條等)本質上是感官刺激的流水線。抖音的無限下滑設計、強節奏音效與15秒內容循環,構成了一套精密的多巴胺刺激系統。演算法通過即時捕捉使用者瞳孔變化、停留時長等生理訊號,動態調整推薦策略,形成“越刷越上癮”的惡性循環。這種設計哲學將使用者視為“資料礦工”,通過即時反饋機制持續挖掘注意力價值。騰訊的演算法服務於降低決策成本。微信的“搜一搜”功能通過語義理解直接呈現結構化結果,避免資訊過載;QQ信箱的智能分類系統將使用者從繁瑣的郵件管理中解放。這些演算法如同“隱形助手”,在使用者無感中完成資訊過濾。而字節的演算法則是慾望放大器。其推薦系統通過協同過濾與深度學習,建構出“千人千面”的資訊牢籠:使用者點贊一次萌寵視訊,演算法便推送100條類似內容;觀看爭議性社會新聞後,系統自動關聯情緒化評論,激化認知對立。這種機制本質上是對人性中“即時滿足”與“群體認同”的精準狙擊。騰訊通過社交關係鏈的閉環建構護城河。微信支付嵌入紅包功能、小程序連接線下場景、視訊號打通私域流量,形成“社交-支付-內容”三位一體的生態網路。使用者無需離開微信即可完成社交、消費、娛樂的全鏈條需求,這種場景滲透使騰訊產品成為數字生活的“水電煤”。字節跳動則採取流量殖民策略。抖音通過“挑戰賽”“直播帶貨”等模式,將使用者注意力轉化為廣告貨幣;今日頭條以“資訊流+搜尋”重構資訊獲取路徑,甚至反向滲透至微信生態(如公眾號文章被抖音二次分發)。這種“中心化分發+去中心化生產”的模式,正在改寫內容產業的權力結構。騰訊的“工具屬性”產品客觀上推動了數字平權。微信支付讓小攤販接入移動支付,QQ音樂降低音樂消費門檻,這些服務彌合了數字鴻溝。但過度依賴簡潔設計也可能導致功能空心化——當所有需求都被標準化滿足時,使用者的個性化表達空間被壓縮。字節的演算法推薦則製造了認知極化。使用者被困在資訊繭房中,不同群體間的理解鴻溝持續擴大。更危險的是,演算法通過“行為積分”(如點贊、轉發)將人類行為異化為遊戲化任務,社交關係被量化為可計算的互動指標。這種“數位化生存”正在重塑人類的心智結構。騰訊的“防禦性創新”策略值得關注。其混元大模型聚焦於提升AI的推理能力與記憶持久化,試圖在微信生態內建構“有溫度的智能體”。而字節跳動通過開源模型(如西瓜視訊的AI剪輯工具)降低技術門檻,同時加速佈局AIGC(AI生成內容)以鞏固演算法優勢。監管層已意識到演算法壟斷的危害,《網際網路資訊服務演算法推薦管理規定》要求平台公開演算法規則,但如何平衡商業利益與社會責任仍是難題。未來競爭或將從產品層面上升到價值底層邏輯的較量:是繼續縱容人性弱點,還是重建數字倫理?結語:在效率與人性之間尋找平衡點騰訊與字節的競爭,本質上是工具理性與價值理性的博弈。當騰訊用程式碼建構“無摩擦世界”時,字節跳動正在用演算法解構“人性弱點”。這場戰爭沒有絕對的勝者,因為沒有任何一項服務可以滿足人類的所有需求:騰訊的簡潔可能扼殺創造力,字節的精準可能摧毀判斷力。或許真正的破局點在於——讓技術服務於人性的完整,而非放大其碎片。畢竟,真正的數字文明不應是冰冷的效率機器,也不該是慾望的電子囚籠,而應是照亮人類潛能的普羅米修斯之火。 (悠悅投資)
資本化、產品化、商業化,rwa對傳統商業模式的範式改變
前言在傳統商業世界中,創業往往遵循一個熟悉的路徑:先做產品 → 再找使用者 → 最後融資。但隨著真實世界資產(RWA)與區塊鏈基礎設施的發展,這一順序正在被重新定義。越來越多的實踐表明,Web3與RWA時代的價值創造邏輯,正在發生一次底層重構:真正有效的新路徑是:先資本化 → 再產品化 → 最後商業化。為什麼RWA必須“先資本化”傳統網際網路或工業經濟中,資本通常是結果。企業需要先證明產品成功,再通過融資擴大規模,資本屬於外部輸入變數。而在RWA體系中,資本本身成為協議的一部分。當資產被通證化時:·資產確權被提前完成·價值錨點在項目啟動階段就被建立·市場通過真實資金完成定價換句話說:資本不再等待成功,而是直接啟動生態。例如商業地產通證化後:·資產可被全球交易·可作為抵押獲取流動性·收益分配由智能合約自動執行項目從第一天起,就進入資本市場運行,而不是停留在PPT階段。使用者身份的改變:從流量到資本參與者RWA帶來的真正變化,並不只是技術。而是使用者角色的重構。在傳統網際網路中:使用者是消費者,是流量。在RWA體系中:使用者成為資本結構的參與者。當使用者持有通證時,他們同時可以具備三種身份:·投資者·使用者·治理參與者由此形成新的循環:購買資產 → 使用產品 → 產生資料 → 最佳化系統 → 資產價值提升。這種模式被稱為:“消費即投資”。使用者第一次成為價值創造主體,而不只是價值的接受者。產品不再被設計,而是“生長出來”RWA時代最容易被忽視的變化,是產品邏輯的改變。傳統產品思維強調:·功能設計·使用者調研·線性開發流程而RWA項目中,產品往往不是預先規劃完成的。它是從資本行為中自然演化出來的。例如地產通證項目中:·高頻交易需求出現 → 誕生AMM流動性池·長期持有者增多 → 出現鏈上治理機制·商戶資金壓力上升 → 通證質押替代押金產品不再是團隊“想出來”的功能集合。而是資本流動產生的介面。資本在那裡流動,產品就在那裡出現。商業化的核心:資本效率革命傳統商業依賴規模擴張。RWA商業依賴的是另一件事:資本效率。在供應鏈RWA案例中,應收帳款通證化後:·資金周轉周期大幅縮短·融資成本下降·壞帳風險降低商業價值不再來自“做大”,而來自:讓同一筆資本更快循環。因此:商業效率 = 資本效率。真正的範式遷移:從生產函數到資本驅動過去的經濟增長邏輯是:勞動、土地、技術、資本的組合最佳化。而RWA正在推動新的經濟結構:資本與消費聯合驅動。創業者需要回答的問題也發生改變:過去問的是:“你的產品有多少使用者?”未來問的是:“你的資產能否被確權、分割與流通?”誰能夠最早完成資產資本化,誰就擁有新的競爭優勢。中國RWA的現實突破口RWA真正的產業化路徑,並不在概念敘事。而在:真實現金流資產的鏈上資本化。包括:·供應鏈資產·商業地產·能源資產·收益權資產當真實資產進入鏈上體系,每一筆交易、每一次消費,都可能成為可程式設計資本節點。這才是RWA從敘事走向產業的關鍵。未來三年的勝出者RWA時代的贏家,未必是技術最強的團隊。真正的勝出者,將具備三種能力:資本結構設計能力完成資產確權、通證模型與合規框架。產品介面嵌入能力讓產品從資本行為中自然生長。商業飛輪啟動能力持續提升資本效率,形成自增強生態。誰率先完成這一閉環,誰就可能成為下一階段的核心基礎設施。結語RWA並不只是“資產上鏈”。它真正改變的是:價值創造的順序。資本成為起點,產品成為資本的介面,商業成為效率的結果。這場變化,或許正是Web3真正走向現實經濟的開始。 (其新RWA研究)
AI 越厲害,麥當勞越值錢
2026 年開年,AI 把資本市場嚇壞了。不是 AI 不行,是 AI 太行了。行到每發一個新產品,就有一個行業的股票崩盤。比如整個 2 月份,Claude 的母公司 Anthropic 密集更新了四次 AI 產品。AI 能自動跑企業工作流了,SaaS 軟體股崩了;AI 能自動掃描程式碼漏洞了,網路安全股崩了;AI 能幫銀行改寫上世紀的老程式碼了,IBM 單日暴跌 13%,市值一天蒸發 310 億美元,創下 2000 年網際網路泡沫以來的紀錄。一個月,幾個行業,逐個點名。恐慌是會傳染的。線上教育平台多鄰國,去年 5 月股價還在 544 美元的歷史高點,到今年 2 月底跌到了 85 美元以下,蒸發了超過 80%。iShares 軟體 ETF 年初至今跌了 22%,距高點跌了 30%...有交易員對 Bloomberg 說,軟體股一直在被拋售,一個“AI 將顛覆 XX”的媒體標題就能觸發一場小型閃崩。錢從這些公司手裡跑出來了,但總得有個去處。順著 AI 投,是一條路,比如買輝達,買算力,買基礎設施... 但這條路已經很擠了,而且越來越貴。有人開始想另一個問題:有沒有一種公司,是 AI 怎麼進化都殺不死的?HALO,打響反 AI 焦慮第一槍2 月初,一個叫 Josh Brown 的人在自己部落格上寫了篇文章。這人是美國某資管公司的 CEO,也是 CNBC 的常客,算是財經圈的網紅。他在文章裡造了一個詞:HALO。Heavy Assets,Low Obsolescence. 即重資產,低淘汰風險。意思很簡單,去買那些 AI 怎麼進化都幹不掉的公司。同時這位老哥也給了很簡單的識別方法,HALO 股票的檢驗標準就一個:“你能不能在輸入框裡打幾個字就把這家公司的產品做出來?如果不能,這就是 HALO 股。”他舉了個例子。Delta 航空和 Expedia,都算旅遊行業。今年 Delta 漲了 8.3%,Expedia 跌了 6%。區別在那?AI 能幫你找到最便宜的機票,但你還是得坐上飛機。Delta 有飛機,Expedia 只有搜尋框。同時他表示,這是他見過的最簡單的投資邏輯。過去 15 年,華爾街最愛輕資產。軟體公司沒有工廠,沒有庫存,程式碼複製成本是零,利潤率高得嚇人。但現在 AI 來了,而 AI 最擅長替代的,恰恰就是這些靠程式碼和資訊差賺錢的公司。風水輪流轉,輪到“重”的值錢了。HALO 出現後的幾周之內,高盛發了一份正式研報,標題就叫《The HALO Effect》;裡面的資料顯示,從 2025 年初到現在,高盛持倉的“重資產”股票組合,收益率跑贏“輕資產”組合 35%。緊接著,摩根士丹利的交易台開始用 HALO 給客戶推薦標的;巴克萊、美銀的研究筆記裡也出現了這個詞。Axios、華爾街日報、CNBC 集中報導 ...一個博主隨手造的詞,變成了 2026 年華爾街最大的交易主題。這說明啥?不是 Brown 有多厲害,是大家真的慌了。慌到需要一個詞來告訴自己:別怕,AI 顛覆了很多東西,但還有一類公司是安全的。世界是一個巨大的重資產你以為 HALO 只是一個敘事嗎?資本市場其實已經開始投票了。2026 年開年到 2 月底,標普 500 的能源類股漲了超過 23%,材料漲了 16%,消費必需品漲了 15%,工業漲了 13%。同一時間,資訊技術類股跌了將近 4%,金融跌了將近 5%。與此同時,美股科技七巨頭集體啞火。Alphabet、亞馬遜、蘋果、Meta、微軟、輝達、特斯拉,只有兩家年內是漲的。投資者的擔心是這些公司每年燒幾千億美元建算力,到底能不能回本。漲的具體都是些什麼公司呢?麥當勞,沃爾瑪,埃克森美孚...賣漢堡的,開超市的,煉石油的。AI 能寫詩能程式設計能打官司,但它炸不了薯條,也挖不了石油。百威啤酒,也從去年至今漲了 48%,畢竟,你不能把 AI 喝到肚子裡去。所以,HALO 代表的, 是 AI 焦慮下資本市場估值邏輯的一次翻轉。這種翻轉上一次發生,還是 2000 年。當年也是一樣,投資者從科技股裡瘋狂出逃,湧向能源、工業、消費這些"無聊"的類股。納斯達克從 2000 年跌到 2002 年,蒸發了將近 80%,同期標普能源類股漲了將近 30%。但有一個關鍵區別。網際網路泡沫是因為網際網路不賺錢,故事講不下去了。這一次情況有點不同:AI 太能幹了,能幹到讓人害怕。AI 技術過於失敗不會引發恐慌,現在是技術成功引發的恐慌。這在資本市場的歷史上幾乎沒有先例。更諷刺的是,AI 公司自己也在變重。高盛在報告裡專門提到,過去幾年最信奉輕資產模式的公司,正在變成歷史上最大的資本支出者。五大科技巨頭從 2023 到 2026 年的資本開支預計達到 1.5 兆美元,其中 2026 年一年就超過 4500 億,比它們在 AI 時代之前的全部歷史投入加起來還多。圖源:財經這些錢花在那了?資料中心、晶片、電纜、冷卻系統、發電設施。全是物理世界裡又重又貴的東西。所以你會看到一個荒誕的畫面:AI 把別人的輕資產模式打碎了,然後自己變成了重資產。那些聲稱要顛覆舊世界的公司,最終發現自己需要的東西和舊世界一模一樣,廠房、電力、管道...華爾街追了 15 年的“輕”,最後發現連 AI 自己都逃不開“重”。美國往麥當勞躲,中國用千問點單同一時間,對岸的我們,給出了一個完全相反的答案。Bloomberg 在 2 月下旬發了一篇報導,標題大意是:中國市場正在反抗全球的 AI 恐慌交易。文章裡有一句總結我覺得很精闢:美國市場盯著 AI 能奪走什麼,中國市場盯著 AI 能幫到什麼。同一個技術,兩種完全相反的情緒。美國投資者在發明 HALO 一詞並往麥當勞和沃爾瑪裡躲的時候,中國投資者在搶 AI 應用股。摩根大通今年 2 月給 MiniMax 和智譜都給了買入評級,高盛同期給壁仞科技和沐曦積體電路開了新的買入推薦;美銀的分析師表示,AI Agent 及其商業化,可能是 2026 年中國市場最大的投資主題。騰訊、阿里這些公司,沒有人擔心它們會被 AI 殺死,大家關心的是它們能不能用 AI 賺更多錢。高盛在 1 月的報告裡說騰訊是中國網際網路領域 AI 應用最大的受益者,遊戲、廣告、金融科技、雲,每條業務線都在被 AI 加速。為什麼同一波浪潮,兩邊反應完全相反?美國科技股過去十幾年漲得太貴了,貴到 AI 稍微動一下它們的利潤率,估值就撐不住。而中國科技股剛從兩三年的低谷裡爬出來,本身就便宜,AI 對它們來說是增量不是威脅。但光說股價解釋不了全部,更大的差別在土壤。就在 HALO 敘事在美股盛行的同時,中國剛過完一個史上 AI 含量最高的春節:火山引擎拿下央視春晚獨家 AI 雲合作夥伴,豆包達成央視春晚獨家合作;千問包攬東方、浙江、江蘇、河南四大衛視春晚冠名,騰訊元寶撒 10 億紅包,百度文心撒 5 億。阿里更狠,30 億「春節請客計畫」,千問幫你點奶茶,3 小時送出 100 萬單...圖源:新浪新聞 | 圖數室四家大廠,春節 AI 行銷費用加起來超過 45 億元。十年前,這個位置上站著的是微信和支付寶在春晚搶紅包。現在換成了豆包和千問。AI 公司不是把春晚當廣告位,是把春晚當 AI 進入大眾市場的科普舞台。同樣一把火,燒在乾柴上是災難,點在濕柴上是取暖。同一個 AI 浪潮,美國資本在逃離被 AI 顛覆的公司,湧入“AI 殺不死”的公司;中國資本在追逐能用好 AI 的公司。一邊在追,一邊在逃,筆者覺得逃的那邊,有點定價過頭了。現在的局面是,AI 的能力被合理定價了,但 AI 的破壞力被過度定價了。資金湧入 HALO 股票,是在想像 AI 會殺死誰,然後提前跑。跑去了麥當勞、百威啤酒和沃爾瑪等等,這些公司當然不錯,但它們今年漲的那部分裡,有多少是業績,有多少是恐懼的溢價?華爾街的鐘擺,從來都是矯枉過正的。2000 年覺得一切 .com 都值錢,2002 年覺得一切 .com 都是騙局。現在覺得啤酒和拖拉機也能抵禦 AI。等這個共識足夠擁擠的時候,下一次矯枉過正也就不遠了。至於我自己,是這麼看的:AI 確實在變強,這個沒什麼好爭的。但「變強」和「殺死一個行業」之間的距離,比大多數人以為的要遠得多。每一次技術革命都有同樣的劇本:先是恐慌,然後是過度逃離,最後發現被逃離的那些東西並沒有死,反而因為恐慌變便宜了。網際網路沒有殺死沃爾瑪,沃爾瑪學會了電商。移動支付沒有殺死銀行,銀行學會了做 App。真正會被 AI 殺死的,是那些本來就不該存在的公司 --- 產品沒有壁壘,增長全靠融資,活著全靠資訊差。這些公司不需要 AI 來殺,經濟周期也會殺。所以,問題或許從來不是「AI 會不會顛覆世界」,我們每個人都得問問自己:你投的那家公司,有沒有能力把 AI 變成自己的武器,而不是自己的訃告。能回答這個問題的人,不需要 HALO。 (深潮 TechFlow)
馬年的第一場數位盛宴!MWC 2026 新產品彙總
在經過一個相對波瀾不驚的春節之後,我們正式迎來了 2026 年的第一波新品熱潮。下月除了有三星 S26 系列正式發貨,還有包括榮耀、OPPO、vivo 等等國產廠商今年第一波旗艦的亮相,以及蘋果的春季發佈會,可謂熱鬧至極。但三月份不止廠商活動,一年一度的世界移動通訊大會(Mobile World Congress, MWC)也將於 3 月 2-5 日在西班牙巴塞隆納如期舉行:▲ 圖|Cubic3本次 MWC 和年初的 CES 一樣看點滿滿,其中不乏很多已經在 CES 上初見端倪的新產品。比如榮耀的 Robot Phone 和摩托羅拉大折疊,還有包括榮耀 Magic V6、vivo X300 Ultra 等年度旗艦的首次亮相——▲ 榮耀 Robot Phone|NotebookCheck但新品不止手機,我們預計還將在今年 MWC 上看到更多的人形機器人產品、新廠牌的智能眼鏡,以及(有可能)奠定下一個十年網路通訊基石的 6G 標準的首次落地驗證。▲ 圖|Tom's Guide因此,收起小桌板、打開遮光板、調直座椅靠背,愛范兒帶你看看未來幾天 MWC 上的主要重磅新品。新機一大票,漲價成定局別的不說,下周預計將會在 MWC 上召開新品發佈會或者產品首次亮相的智慧型手機,一隻手都數不過來。摩托羅拉 Razr Fold正如前面提到的,本次 MWC 上我們預計將會看到摩托羅拉首款大折疊手機的正式發佈:作為目前在「性價比折疊屏」市場不可忽視的力量,摩托羅拉 razr 系列小折疊在過去兩年的銷量都相當不錯,在部分市場甚至出現了逆勢上漲的情況。而 moto razr Fold 按照計畫也會是一台相當注重性價比的大折疊——雖然我們至今沒看到它的具體配置表,但參考 CES 上發佈的高端直板機 moto Signature,我們可以猜測 moto razr Fold 大概也是一個驍龍 8 Gen5、12+512GB 單配置的組合,可能會瞄準 7000 人民幣檔。▲ 圖|CNETmoto razr Fold 的另一大特色是相容手寫筆,這也是 2026 年我們預計會見到的數台支援手寫筆的大折疊之一。vivo X300 Ultra不出意外的話,本次 MWC 實際上是 X300 Ultra 的首次真機展示。除了基本上確定的驍龍 8 Elite Gen 5、2K 京東方直屏和新的攝影套裝之外,X300 Ultra 最大的特色還得是增距鏡——並且這次不止一顆。根據國內數個信源的交叉爆料:vivo X300 Ultra 除了支援現有的 200mm 增距鏡之外,還將獨佔一個新的 400mm 增距鏡。這樣一來,X300 Ultra 預計搭載的 2 億像素三星 HPB 感測器將會得到最大限度的發揮,今年 OV 兩家的「長焦爭霸賽」也會非常有看點。畢竟 OPPO Find X9 Ultra 在最新爆料中,已經用上了一顆等效 300mm 的增距鏡。只可惜 OPPO 大概不會在 MWC 上亮相,發佈時間預計也在三月後:▲ 圖|微博 @搞機王騰霄只不過同樣根據供應鏈消息,vivo 和 OPPO 今年的 Ultra 旗艦都將迎來一波「相當幅度」的漲價,以應對越來越緊張的記憶體採購難題。除了上面這些老朋友,今年 MWC 上我們還會看到另外一些「劍走偏鋒」的新品。Leitzphone by Xiaomi比如去年下半年話題度極高的小米 17 系列,就將在 MWC 同期舉辦國際版的發佈會。屆時除了小米 17、Pro 和 Pro Max 的國際版之外,小米 17 Ultra 同樣會全球發佈:▲ 圖|X @Frankforphones根據加拿大網友 @Frankforphones 在一家泰國小米店的發現,小米 17 Ultra 的國際版將獲得徠卡手機的終極榮譽,被冠上創始人 Ernst Leitz 的名字,變成一台 Leitzphone。關聯閱讀:徠卡官宣徠卡手機,正統德味小米造根據 Frank 的發現,國際版小米 17 Ultra 疑似只保留了 M9 和 M3 的本地模型處理,無法使用國內版更強的雲端 M9 模型。此外,根據前幾代國際版小米手機的慣例,所有小米 17 系列的國際版機型電池容量相比國內都會有所縮水,回到 5000 mAh、總能量不超過 20Wh 的水平。當然,這不是小米的問題。國際版機型電池縮水的主要原因,其實是愛范兒曾經介紹過的聯合國《關於危險貨物運輸的建議書》188 號特殊規定。關聯閱讀:國產電池大容量,三星 iPhone 用不上Nothing Phone (4a)而在上述國產品牌之外,前幾個月一直沒什麼消息的 Nothing 也官宣將在 MWC 期間發佈最新的 Nothing Phone (4a)。從官方圖來看,(4a) 依然是我們熟悉的「航天機能風」設計:▲ 圖|TheVerge作為偏中端機型的 Nothing a 系列機型,Nothing Phone (4a) 預計會搭載一顆驍龍 7s Gen 4 處理器,搭配 5080mAh 電池,以及熟悉的 6.8 吋 120Hz 螢幕,8 或 12GB 記憶體。▲ 圖|Nothing而在 (4a) 上,Nothing 似乎終於想起了自己是一家設計公司——這一代 Nothing 跳出之前「藍白灰」的循環,新增了一個特殊的粉色,頗有當年 Pixel 3 Not Pink 的味道。6G 在門口,場景還得找今年 MWC 上佔據 C 位的除了具體的硬體產品,還有一個扮演著舞台地板的基礎角色:高通,和它的 6G 通訊標準。2025 年正處於網路通訊標準從 5G Advanced 向 6G 邁進的關鍵節點,同時 6G 作為一個與 AI 時代共生的底層技術,高通也努力將 6G 標準制定為一個「AI 原生的系統」。▲ 圖|Qualcomm Newsroom換句話說,6G 的核心目標不限於追求峰值傳輸速率,更包含通過智能化與高效化的工程實踐,給智能體 AI(Agentic AI)與 AI 硬體的體驗提供網路保障。在 6G 基礎技術層面,高通預計會在本次 MWC 上首次展示端到端的 6G 通訊原型系統,以演示如何利用新頻譜、大頻寬以及超大規模 MIMO 技術實現資料傳輸性能的飛躍。▲ 圖|Qualcomm Newsroom6G 作為一套期望中具有「自適應智能」的傳輸標準,終極目的是打通從智能終端產品到基站、衛星之類的 RAN 基礎網,再到網路營運商手中的小型邊緣雲,直達大型服務提供商的中心雲的整條道路。▲ 圖|ResearchGate6G 的另一個關鍵詞則是「感知和計算深度融合」,通感一體化(ISAC)技術讓無線通訊突破了單一的連接功能。在本次 MWC 上,我們大機率會看到基於 6G 傳輸標準的跨網路感知與智能分類能力演示,包括對無人機群的檢測分類、對遠距離車輛進行精準追蹤等等。同時,6G 網中的極大拓寬的終端連接量、近一步降低的資料延遲和翻倍的頻寬還可以用於高保真的數字孿生平台。不僅便於持續調優網路性能,還能顯著降低大規模資料採集帶來的營運開銷與能耗 。▲ 圖|Qualcomm Newsroom高通預計還會在 MWC 上展示超大規模 MIMO(Giga MIMO)、子帶全雙工及機率整形等 6G 核心基礎,這些功能全部旨在提升資料密集型應用的吞吐量。而回歸對普通消費者比較重要的蜂窩資料層面,高通預計會在 MWC 上發佈新一代 X 系列數據機及射頻系統,作為從 5G 邁向 2030 年 6G 的新一步。作為全部面向 5G Advanced 架構的新數據機,預計會整合新一代 5G AI 處理單元。相比前代產品,它的射頻收發器面積會進一步減少,從而降低 SoC 中數據機部分的功耗:▲ 上一代 X100 5G RAN 加速卡|TelcoSought另外,今年我們也可能會見到首個支援 NR-NTN 的平台,能夠通過標準協議支援基於衛星網路的語音、視訊通話及資料傳輸——一個人人有「衛通」的階段或許已經不遠了。▲ 圖|Apple只不過目前來看,2030 年落地的 6G 對於大多數人來說還是相當遙遠的。本次 MWC 上高通的演示也僅僅是 6G 技術實際落地、開始現實測試的第一步,我們大可不必著急看到結果。對於這個與全球 AI 時代共同生長的網路通訊協議,我們對 6G 的需求除了最基礎的網速之外,怎樣通過新技術把如今「畫地為牢、軍閥割據」的軟硬體生態結合起來,才是 6G 網真正讓人期待的地方。 (愛范兒)
AI時代的“稀缺資產”?高盛:HALO--重資產、不過時
當AI產品變得更容易複製,市場開始重新給電網、管道、基礎設施與長期產能這類“難以複製的實體資產”定價。2月24日,高盛全球投資研究部發佈最新報告《HALO影響力:AI領域的重資產、低淘汰》(The HALO effect: Heavy Assets, Low Obsolescence in the AI era)提出:在更高實際利率、地緣政治碎片化、供應鏈重構與AI資本開支浪潮疊加上下,股市的核心定價邏輯正在從“可擴張的輕資產敘事”,轉向“可建造、難替代的實體產能與網路”。高盛把這種變化概括為“稀缺性重新定價”。“更高的實際收益率、地緣政治碎片化和供應鏈重構,正把股票領導權拉回到有形的生產性資產。市場正在獎勵產能、網路、基礎設施和工程複雜度——這些資產複製成本高,也更不容易被技術淘汰。”什麼是HALO?高盛將這類公司稱為HALO,它指的是“重資產”與“低過時”的結合體,即Heavy Assets, Low Obsolescence。重資產(Heavy Assets): 商業模式建立在龐大的實物資本基礎之上,具有很高的複製壁壘——如成本、監管、建設時間、工程複雜性或網路整合難度。低淘汰率(Low Obsolescence): 這些資產的經濟相關性能夠穿越技術周期而持久存在。典型例子包括輸電網、油氣管道、公用事業、交通基礎設施、關鍵裝置,以及更換周期相對於數字創新更為緩慢的各種工業產能類別。這類資產很難被憑空創造。在數位技術日新月異的今天,這類實物資產的替換周期極其緩慢。技術創新無法輕易替代一條跨國輸油管道,也無法用程式碼取代一張龐大的國家電網。高盛觀測到,當下企業正在決定性地重返實體資產。產能、基礎設施和長周期資產正在迎來史無前例的價值回歸。AI時代,輕資產神話為何在終結?過去十餘年,全球金融危機後的零利率和充裕流動性,造就了以可擴展性而非實物資本為核心的商業模式。科技股和輕資產行業享受了極高的估值溢價。但這種平衡已經被打破。人工智慧的快速崛起,正對全球股市施加一股強大的“雙重壓力”。首先,AI正在顛覆過去十年佔據主導地位的“新經濟”模式,讓部分輕資產行業的“利潤率與終值”變得更不確定。高盛直言:“AI革命正在對軟體和IT服務的利潤率及終端價值提出質疑。”報告點名軟體、IT服務、出版、遊戲、物流平台,甚至資產管理行業,稱它們的護城河正在被重新評估。高盛的表達很直白:“軟體與IT服務近期大幅去估值,並非因為短期盈利崩塌,而是市場在重定價終值與利潤率耐久性——歷史性的高盈利能力被認為更容易遭到競爭侵蝕。”換句話說,AI降低資訊處理成本,也壓縮差異化,市場開始更謹慎地給遠期現金流打分。其次,AI正在重塑資本支出的格局。高盛指出:“AI同時正在將一些最具標誌性的‘輕資產’贏家,轉變為歷史上最大的資本支出者。”為了在基礎大模型和算力競賽中保持領先,美國五大科技巨頭開啟了史無前例的投資周期。資料顯示,自2022年ChatGPT發佈以來,這些巨頭在2023至2026年間的資本支出(Capex)將高達約1.5兆美元。相比之下,它們在2022年之前的整個發展歷史中,總共才投入了約6000億美元。更具衝擊力的是,僅在2026年單年,這些巨頭的資本支出就有望超過6500億美元。這意味著單單一年的投入,就將超越它們在AI時代來臨前的歷史總和。這是科技史上最龐大、最迅猛的資本支出周期。這意味著兩件事:其一,“算力基礎設施”本身是一種典型的實體資產周期;其二,AI並未讓世界更輕,反而讓更多產業鏈受益於“能建設、能供給、能交付”的能力。當科技巨頭變成了“重資產”的基建狂魔,市場對“輕資產”優越性的信仰自然隨之動搖。市場正在真金白銀地獎勵HALO投資者的嗅覺是敏銳的。高盛建構的“重資產組合”(GSSTCAPI)與“輕資產組合”(GSSTCAPL)的表現差異,給出了最直觀的市場答案。資料表明,資產密集度已經成為驅動估值和回報的核心要素。高盛在報告中揭示:“自2025年以來,我們新的重資產組合(GSSTCAPI)已經跑贏輕資產組合(GSSTCAPL)達35%。”這種跑贏不僅僅是股價的相對波動,更是估值邏輯的收斂。在2020年代初期,由於市場將許多舊經濟公司視為“結構性價值陷阱”,歐洲成長股的估值一度是價值股的兩倍多,溢價率高達150%。但如今,重資產與輕資產之間的估值鴻溝已經急劇縮小。更值得投資者注意的是估值收斂的方式。高盛指出,兩者的估值目前幾乎處於同一水平,但這種趨同“更多是由重資產公司的估值重估驅動的,而不是輕資產公司的全面估值下調。”除了部分直接暴露於AI顛覆風險的軟體等輕資產類股出現疲軟外,整體市場的演變路徑是:重資產企業主動拔高了估值,去迎合了輕資產同行的估值水平。這說明市場資金正在主動為實體經濟資產的彈性和戰略價值支付溢價。如何定義“重資產”?六大核心指標的審視為了穿透傳統的行業分類,精準定位那些真正依賴實體資本的標的,高盛摒棄了單一指標,轉而建構了一個包含六項指標的綜合“資本密集度得分”體系。這一套體系深刻反映了市場審視資產質量的新視角。有形資產密集度(淨實體營運資產/銷售額):數值越高,意味著產生每1美元收入所需的實體底座越沉重。固定資產密集度(廠房裝置/銷售額):反映了企業對實體磚瓦的依賴程度。固定資產份額(廠房裝置/總資產):揭示了公司資產負債表中有多少資金被“鎖”在了長期實體資產中。資本-勞動力比率(有形資產/員工數):區分了業務是由機器驅動還是由人海戰術驅動。資本支出密集度(Capex/銷售額):衡量了維持或擴張業務每年需要抽血的比例。資本支出負擔(Capex/EBITDA):展現了經營現金利潤被資產維護吞噬的程度。通過這六大維度的掃描,高盛將企業分為了截然不同的陣營。公用事業、基礎資源、能源和電信毫無懸念地穩居重資產陣營。這些行業被嚴格監管、固定資本要求極高且資產壽命極長。相反,軟體、IT服務、網際網路和媒體等平台企業,被牢牢釘在了輕資產、人力資本密集的分類中。有趣的是市場中的“中間地帶”。高盛發現,汽車和航空顯然是重資產;但由於品牌資產、生產工藝訣竅以及對工藝的長期投資,奢侈品和飲料同樣落入了“低過時”的優質資產類別。相比之下,消費者服務、博彩和大多數零售商則屬於結構性的輕資產,其經濟命脈在於勞動力和行銷,而非物理資本。宏觀東風與業績動能的共振為什麼重資產在當下這個節點爆發?答案在於宏觀經濟指標與企業基本面的雙重共振。在利率端,重資產股票在較高利率時期往往表現出色。因為高收益率會無情地壓縮長久期、輕資產成長型企業的估值。而與有形產能掛鉤的重資產部門,反而能從更強勁的名義經濟活動和政府財政支出中獲益。高盛提到,如今的政策組合正在引導資本流向實體資產,“這為資本密集型企業創造了結構性的順風。”在宏觀周期端,製造業與服務業的博弈是關鍵風向標。重資產類股的命運與工業生產、資本開支周期緊密相連。高盛觀察到,隨著製造業PMI(特別是未來業務預期部分)回升並超越服務業PMI,宏觀背景再次向重資產行業傾斜。而在決定股市長遠表現的盈利端,基本面的天平也已發生傾斜。過去一個周期,輕資產企業憑藉持續高增的盈利享受了長期的估值溢價。但進入2025年後,儘管重資產企業短期盈利遭遇了關稅等貿易摩擦因素的擾動(作為大宗商品生產者和出口導向型企業,其受關稅影響遠大於服務業),但剝離短期噪音後,趨勢已然清晰。高盛強調:“重資產公司的盈利動能最近已經轉正,共識預期正在上調;而輕資產公司的盈利預期則遭到下調。”前瞻地看,分析師共識預期未來幾年重資產組合的EPS復合年增長率(CAGR)將達到14%,而輕資產組合僅為10%。更致命的是,長期支撐輕資產高估值的核心指標——淨資產收益率(ROE)——正在顯露疲態。市場目前預計輕資產公司的ROE將保持平緩,而重資產公司的ROE則有望持續改善。資金擁擠度:向重資產的輪動才剛剛開始既然邏輯如此清晰,估值已經收斂,這波重資產的行情是否已經走到了盡頭?從資金博弈的角度來看,遠未結束。近期的重資產領漲,與市場資金極度渴望擺脫擁擠且昂貴的“美國科技股”倉位密切相關。過去12個月,歐洲價值型基金迎來了3%的資金淨流入,而成長型基金則遭遇了9%的淨流出。但高盛一針見血地指出,儘管短期輪動劇烈,長線資金的倉位依然非常薄弱:“歐洲價值型基金相較於成長型基金的累計資金淨流出仍徘徊在資產管理規模的-40%左右。”這意味著,全球投資者對價值股(重資產的集中地)依然處於嚴重低配狀態。基於這一巨大的頭寸落差,重資產股繼續跑贏輕資產股的結構性邏輯依然堅如磐石。在這個被AI加速重構的時代,虛擬世界的狂飆突進,反而讓物理世界的鋼鐵、管道與電網變得空前珍貴。不論這是一場持久的市場領頭羊更替,還是周期演進中的再平衡,對於投資者而言,實物資本的“防彈衣”屬性,正在散發著無法忽視的光芒。 (追風交易台)
華潤置地也跟上節奏了
國際投行高盛月初將華潤置地移出亞太區“確信買入”核心名單,理由直白:在當前環境下,消費類公司的增長路徑更為清晰,而房地產行業的不確定性過高。幾乎同一時間,華潤集團副總經理韓嵩從管理層名單中消失——缺席集團年度工作會議後,又辭去了政協委員職務,官網資訊已全部撤除。在此背景下,華潤置地仍在推進組織架構調整,將地區公司從20個精簡至18個,並明確了開發銷售、經營性不動產、輕資產管理“三條增長曲線”的業務模式。資料顯示,1月公司合同銷售金額116.5億元,銷售均價約3.17萬元/平方米,經常性收入45.1億元。外部質疑與內部變革交織,這家央企標竿面臨的考驗並不輕鬆。01國家統計局資料顯示,2025年全國新建商品房銷售面積下降8.7%,銷售額下降12.6%,兩者降幅差距表明成交均價仍在下行。行業內多數企業為應對流動性壓力,已採取降價策略,促銷回款已成常態。但華潤置地選擇了一條不同的路,據上海證券報等媒體報導,2022年至2025年,其銷售均價從1.9萬元/平方米漲至2.5萬元/平方米,2026年1月更是達到3.17萬元/平方米。與之相對的是,1月合同銷售金額116.5億元僅微增0.4%,銷售面積卻下降24.6%。這種“價穩量縮”的表現,源於華潤置地聚焦一線城市高端產品的戰略佈局。2025年底連續爆發的三個項目頗具代表性:上海澐啟濱江首開當日售罄,深圳灣澐璽首開攬金130億元,北京潤園單日熱銷35億元。短短7天,三城合計貢獻近190億元銷售額,其中深圳灣澐璽更刷新了全國單盤首開紀錄。這些項目成交均價均在10萬元/平方米以上,上海澐啟濱江二批次過會均價近14萬元/平方米,三批次進一步提升至15.88萬元/平方米,北京潤園也站上9萬+。單個高價項目的成功,足以拉升整體均價水平。產品端的強勢表現暫時掩蓋了規模壓力,2025年全年,華潤置地合同銷售金額2336億元,同比減少10.5%,銷售面積下降18.6%。在主要房企中,這一降幅並不算大,但增長乏力已是事實。更關鍵的問題在於,高價策略能否持續。當前購房需求整體收縮,改善型需求雖有支撐但容量有限,華潤置地在高端市場的份額天花板清晰可見。相對穩定的是經常性業務收入,1月經常性收入45.1億元,同比增長8.7%,其中經營性不動產租金收入31.1億元,同比增長13.7%。2025年全年經常性收入首次突破500億元,達到511.5億元,同比增長6.5%。這部分收入來自商業地產租金、物業管理、長租公寓等業務,現金流較為穩定。截至2025年9月,華潤置地資產負債率為73.96%,在行業內屬於相對健康水平。02華潤置地近期啟動的組織變革力度不小,地區公司從20個整合至18個,管理層級進一步壓縮,單城市公司平均支撐業績達130億元。這一配置在央企房企中效率較高——對比來看,中海發展有21個城市公司,招商蛇口24個,保利發展27個。但精簡的代價是內部人事調整頻繁。華東地區,杭州與寧波合併為浙江公司,原杭州行銷負責人調任集團總部,原東莞行銷負責人金雲鶴調入浙江,原寧波行銷負責人高禪則回歸華南調任東莞。蘇州與南京合併後,原蘇州行銷負責人羅贇喆轉而操盤南京高端項目。業務拓展方面,華潤置地與阿那亞在深圳大鵬的合作引發關注。大鵬新區領導近日與雙方召開西湧高端酒店群項目推進會,項目定位為“大灣區文化藝術策源地、全球山海人文度假目的地”,計畫建設海邊禮堂、圖書館等配套設施。秦皇島阿那亞2024年接待遊客342.48萬人次,總收入21.96億元,作為文旅IP已有一定影響力。但阿那亞此前在廣州、深圳等地的異地擴張並不順利,能否適應華南市場存疑。華潤置地在深圳深耕多年,具備本土資源整合能力,但文旅項目投資周期長、回報率低,短期內難以貢獻實質業績。更讓市場關注的是華潤集團副總經理韓嵩的“靜默”,他於2024年7月加入華潤集團,主要負責能源業務,此前在華電集團任職。今年初缺席華潤集團年度工作會議後,辭去新疆政協委員職務,目前官網管理層名單已無其資訊。官方未說明“另有任用”或保留頭銜,這在央企高管變動中較為少見。市場猜測與能源項目審計或戰略調整有關,但未有確切消息。韓嵩負責的能源業務與華潤置地關聯不大,但管理層變動本身已反映出集團內部調整的複雜性。華潤置地當前的處境頗為微妙,一方面,其選擇的高價路線在一線城市高端市場取得階段性成功,經常性業務收入穩步增長,財務狀況相對健康;另一方面,開發業務規模下滑,轉型方向明確但進展緩慢,組織調整帶來內部磨合成本,集團層面的管理層變動又增添了不確定性。 (城市邊緣CityEdge)
深度拆解Clawdbot,為何它能成為2026年第一個現象級產品?
最近,一個名為Clawdbot(後改名為OpenClaw)的開放原始碼專案,引爆了矽谷和全球極客圈,成為2026“AI Agent爆發元年”第一個現象級產品。它不再是冷冰冰的聊天框,而是一個住在你電腦裡,獲得了系統權限,真刀真槍為你打工的“數字生命”。它的記憶不止存在於上下文,更通過Markdown檔案建構了長期記憶。它像一個主動性極強的助手,會給自己啟動新技能,會提醒你吃掉冰箱裡的牛肉,會自動幫你配置複雜的部落格環境,甚至在被要求改名時展現出了一絲“性格”。就是這樣的Clawdbot,讓無數極客驚呼“用了就回不去了”。在Github,它的星標指數已突破17萬顆,刷新了AI項目的最快成長紀錄。在矽谷,粉絲們排著幾條街的長隊,只為一睹它的開發者Peter Steinberger的真容。但其實在Agent這條賽道,Claude Code、Manus等產品已經預熱許久,Clawdbot的每一項功能都可以在其他產品中實現,為什麼偏偏是它讓大家產生了“未來已來”的衝擊感?本期《矽谷101》特約研究員劉一鳴邀請了三位深耕AI行業的資深玩家,來從軟體側、硬體側、使用者側來全方位拆解Clawdbot,大家將從產品的“活人感”、心跳機制的實現、硬體沙盒的必要性,一直聊到未來“一人公司”的終極願景,以及Clawdbot將對2026年AI行業產生怎樣的深遠影響。【本期嘉賓】知縣,北京大學電腦系本碩,AI愛好者和社區項目OwliaBot builder,Clawdbot深度發燒友華禎豪Troy,EverMind VP,負責技術生態,本科畢業於清華姚班,卡耐基梅隆碩士(研究NLP和對話系統方向),曾在矽谷任職大型網際網路公司演算法團隊,後創業,加入EverMind,長期記憶系統專家葉天奇,PamirAI CEO,專注於Agent硬體與底層架構以下是這次對話內容的精選:01Clawdbot的“活人感”從那裡來?一鳴:我們第一個問題想請大家來總結一下,你覺得Clawdbot它這次能成為一個全球現象級的產品,它最核心的靈魂到底是什麼?知縣:我自己用下來的感覺就是它特別有“活人感”。這個怎麼說呢,一個是它的長期記憶,你們倆之間的對話,或者你跟它講過的事情,它可以記住挺長時間的。另一個就是它有很強的主動性,比如每天早上跟你打招呼,給你總結一下你今天有那些要做的,甚至會把你要做的事情,做一些預先的調研端給你。所以整體用下來就特別像《鋼鐵人》裡面那個賈維斯這種感覺,甚至有時候還跟你聊天的時候動不動抖個機靈、吐槽一下。所以這是我上手的時候特別驚豔的地方,你會覺得對面不是個冷冰冰的程式碼,而是一個鮮活的、有性格的幫手。華禎豪Troy:我非常贊同“活人感”這感覺。其實AI的主動性這個話題大家討論了有很多,它不是一個新的想法。但我看到能夠落地得這麼成熟、這麼棒的產品,確實是市面上很少見。我之前給一家硬體陪伴公司做諮詢的工作,當時我們就設計了一些方案,讓硬體陪伴的一些玩具等等,如何做到更有人感,以及更加主動性。從大體方案上而言,和現在Clawdbot的主動性heartbeat(心跳)方案是比較接近的。但確實它如果放在一個更虛擬的環境下,同時能夠打通人們手頭的一個IM(即時通訊工具),你每天用的IM裡都可以有一個機器人給你發消息,這個體驗確實是一個很棒的體驗。它不再是你需要專門打開一個網頁去求它辦事,而是它就在你的社交圈裡,隨時待命。葉天奇:我也很同意兩位的說法。但我覺得Clawdbot最大的功勞,可能還是用使用者已經很熟悉的消息傳遞的方式,用微信、飛書跟使用者對話。這可能會讓使用者覺得更像在跟一個同事聊天。你想看,即使你是發同樣的消息,在IM裡發,跟在那種黑乎乎的terminal(終端)裡聊天,你的感覺肯定是完全不一樣的。這種互動方式的降維打擊,是讓它“出圈”的關鍵。02為什麼是Clawdbot火了?一鳴:我一直很好奇,為什麼這次是Clawdbot火了?我知道禎豪和天奇,其實你們在這行業很多年,你們也都看過很多類似的產品,可能Clawdbot只是其中之一,但最終為什麼是它?圖片來源:OpenClaw華禎豪Troy:這是一個特別有意思的問題。因為我雖然很早瞭解了 Clawdbot,但我自己試用下之後,我沒有立即去用,因為我沒有感覺到,它和我在用的一些其他產品有什麼質的區別。比如說從程式設計程式碼而言,我是Claude Code比較資深的使用者,對我而言它不只是寫程式碼,它可以做很多本地該做的事情,整理檔案、寫文件、寫PPT,我都是用Claude Code去實現的。最近Claude的系統推出了ClaudeCo-Work,這是一個更好的升級,它可以對電腦使用,比如操作網頁等等一些場景做得很好。所以我覺得很多場景上都可以用ClaudeCo-Work這個產品來實現人們對於Agent的一些訴求。更不要說大家很熟悉的Manus,因為Manus本質上也是給你在雲上開了一個電腦也好,或者開了一個Agent的instance(實例)去幫你去執行任務,從某種角度而言,它也是24x7幫大家去完成任務。雖然它不能主動地通過IM和大家溝通,但是Manus也有手機端,也可以下載它的APP,理論上可以在手機上和它進行溝通。所以從我的視角上而言,Clawdbot的大部分的功能,你要硬說那一個不能被現在的產品實現,我覺得沒有。但可能正是它把很多事情都到位了,通過一個IM,這一個更有人感的產品介面和人去溝通,使得它能夠做得火。我問了我身邊的同事,很多程式設計人員可能還是停留在Cursor這個我認為偏上一代的AICoding,而不是在用Claude Code這麼一種偏Agent方式的AI Coding裡。整個Agent體驗,在一些人看來可能已經有了,但是可能對很多人而言還沒有這個認知。然後我就覺得Clawdbot把這個認知推廣到了一個非常棒的角度吧。葉天奇:它是很多因素促成的。有一部分因素我認為是市場到達了這個接受度,因為你同樣的事情可能兩個月、三個月之前做的話,大家也不知道這是怎麼回事。但是因為一系列的Claude Code,還有Co-Work,還有Manus,把大眾對Agent的理解還有接受度已經預熱了。所以我認為在這個節點,它就是要出來這麼一個“膠水項目”。它們確實別的項目做的不同的點在於,它們真的把能粘的全部都粘進去了。你不管是記憶還有消息系統,還有Proactive(主動的)持續工作,而且精簡的這種互動方式通過你已知的消息系統去傳送。我覺得所有的點彙集在一起引爆了Clawdbot。知縣:剛剛兩位是站在技術的視角解釋了這件事情。我從使用者的視角和傳播上,我觀察到的一些情況來做一些補充。我覺得Clawdbot它一個特點就是離使用者非常的近,一個技術雖然說已經引進到一定程度了,但是讓普通人有所感覺,這個過程實際上是非常重要的。使用者是看不到它後面用的技術跟其他現有的產品用的技術是有多相似的,但是站在使用者的感受上,它確實是非常不一樣。這一點我覺得Manus也是類似的,當時剛出來的時候,大家也都會說它“膠水換皮”,“科技以換皮為本”,對吧?但實際上這種能讓使用者感知到技術進步到什麼程度的能力也是很重要的。第二點從傳播上,我關注這個項目也不能算太早,一個多月以前,那個時候其實還是一個比較小眾、比較極客的東西。但是凡是喜歡研究AI、嘗試AI產品的使用者,很多人都已經看到這個產品,而且用上了,已經開始非常熱烈地在傳播和討論了。我記得創始人也說過,他當時建了DiscordServer(Discord伺服器)之後,好像很快就湧進來了5000人,裡面有很多AI創業公司的創始人,也有很多大的KOL,大家都覺得這個東西實在太酷了。所以這是一個非常社區的項目,社區氛圍非常好。又因為現在是VibeCoding的時代,這個時代我覺得也是開源非常幸運的時代。其實很多人是有想法,但沒能力把程式碼最佳化到可以提PR(Pull Request,拉取請求)。Clawdbot的火爆是一個由核心圈慢慢擴散到一定的臨界點,突然在英文區火起來,大家看到用例之後覺得太牛了,再加上AI的FOMO(Fear Of Missing Out,害怕錯過)情緒,一下就點燃了。03極客的“Aha Moment”一鳴:知縣正好聊到用例,你最近這麼上頭,來給我們講講幾個特別讓你驚豔的使用的用例?Clawdbot創始人說過,他一開始沒加音訊功能,但他在馬拉喀什旅行時下意識發了條語音,它居然自己呼叫各種方式,給自己實現了語音功能。你在使用中有沒有這種“Ahamoment”(頓悟時刻)?圖片來源:OpenClaw知縣:創始人當時說他並不是要做一個Agent,他只是想做一個叫WhatsAppRelay(WhatsApp中繼)的功能,好讓他出去的時候指揮家裡的Agent幹活。但那個場景讓他意識到現在的模型自主能力已經這麼強了。我現在跟它就是發語音,比如有時候跟它碎碎念說,我有兩盒牛肉再不吃就不行了。它就會自己去把它加到提醒事項裡。那天下午它就突然跑出來告訴我說,做壽喜燒你需要準備這些東西,煮多長時間,還要跟我強調牛肉一定要最後兩三分鐘的時候放,要不然會煮老。這種貼心感一下就把它的定位拉到了一個特別主動的助手上面。還有一次,我讓它去一個伺服器上蹲點。我跑了一個服務,讓它評估配置是不是高了。它蹲了一天告訴我說確實高了,建議把預算降到現在的1/4,省出來的錢已經夠它自己運行了。還有一個非常有“Ahamoment”的案例。有一天我跟它說:你做個實驗吧,把MacOS自己帶的模型封成API(應用程式程式設計介面),看看能力邊界在那?它做得很快,跑完了把測試結果打出來,非常全面。我就說你這個結果不錯,你要不寫篇文章吧?然後它就自動轉到了用我的口吻去寫文章的Skill(技能),寫得特別好,幾乎一字不改,還問要不要發佈。我當時沒告訴它我的部落格是什麼配置。我就說:那你試試目錄在那裡?我以為它肯定搞不定,因為我那個部落格還做了各種主題的自訂配置,包括同一篇文章中英文版本,這些配置都是比較自訂的。沒想到它自己把規則摸清了,沒再找我問,直接把中英文版都寫好了,甚至把字數統計規則專門要打開的flag(標誌/參數)也配對了,最後直接告訴我發成功了。整個過程也就10秒左右,甩了兩個連結給我。我以為打開肯定404,結果人家配的比我還好,tag(標籤)、category(分類)都加好了。接著我就想,之前讓它搭過一個本地Whisper轉寫模型。這個模型強,但中文標點加不好,整段沒標點。我看完它剛才做的評測,就說:你要不把這兩個連起來,Whisper轉寫完,用這個小模型精煉一下標點?它馬上連起來跑測試,給了很多性能資料,甚至不斷讓我發語音測資料。最後我說:那你再寫一篇,這次你自己生成一個配圖吧,但我沒給它配生圖的APIkey。它自己跑去瀏覽器訪問Gemini網頁,因為文章是它寫的,所以它就把提示詞直接輸進去點選生成,圖片生成後嘗試下載。因為它自己的Playwrightprofile不能下東西,它就想到了複製圖片直接保存下載,再把圖挪過去,最後推到部落格上,命名好cover.png。整個過程又是它自己搞定的,最後還把過程封裝成了一個skill。這種像是有個特別主動的下屬的感覺。這就是我的“Ahamoment”。04Markdown檔案建構的“數字生物”記憶一鳴:我們能不能拆解一下?在程式碼層面,它是怎麼通過幾個Markdown檔案,讓冷冰冰的程序變成更有“人感”的數字生物的?Clawdbot開發者示範如何讓AI“做自己” 圖片來源:X華禎豪Troy:首先介紹一下它是怎麼做,它的技術方案大量參考了Claude Code的實現。我理解首先這個記憶,我覺得這個詞其實包含的意義很多,比如說我們一個人他的說話方式,他知道自己叫什麼名字,知道這使用者叫什麼名字,這是一種記憶,或者說他的一個personality(個性)吧,這可以算是一種記憶。另外一種就是更多偏事實的記憶,比如說你之前做了什麼工作?你這個工作進行到了一個什麼程度?你的那段程式碼可能出bug?你明天要做什麼樣的安排?這種偏事實的記憶。我覺得它是偏拆分開來的。我們前面提到的identity或者這樣的一些Markdown,更多偏向的是personality的記憶。你在剛開始跟Clawdbot去聊天的時候,它會拼了命地去問你,你希望我叫什麼名字?你叫什麼名字?其實你開始沒回答它,它也會一直嘗試去問你,拿到資訊後存下來。技術上的話,就是把這些檔案的內容load(載入)到它的context(上下文)裡。這種技術在二次元角色扮演項目裡已經很成熟了。另外就是過程或工作記憶。它會把每天的工作存在以日期為index(索引)的檔案中。生成方式有三種:一是每天結束時的總結;二是上下文長度超過限額時的壓縮;三是主動識別。我當時跟它說我在調研它的記憶系統,它說:這個是非常好的點,讓記錄下來。它會顯示地把我正在做的事情記到記憶裡。這種過程非常明顯地告訴使用者:我覺得這個值得記。這種體驗是非常好的。一鳴:但ChatGPT也有記憶功能。你覺得Clawdbot在感知中比它們有那些突破?知縣:我覺得要澄清一下memory和context的概念。context是聊天時的上下文,有限且即時,壓縮後AI容易變“智障”。但memory在Clawdbot裡是持續化的、持久的檔案,不一定每次都放到context裡。它用很多Markdown檔案去實現。它的記憶分為:1)工作記憶:現在的對話,像開會一樣,過段時間可能就忘了。2)日記:以日期命名的.md檔案,總結今天做了什麼。新開啟session(會話)時,它在agent.md裡有一句話,讓它記得去看一下今天日期甚至昨天日期的日記,這樣它可以快速地跟進一下最近到底做了什麼,就有點像我們,見客戶前先翻資料,找原來的會議紀要,趕緊同步一下最近跟他聊了什麼,到那一步了。3)長期總結:周總結,提煉日記資訊。4)memory.md:這是常識,比如我的部落格框架是Hugo,它記在這裡,自動發部落格時就知道去那找資料夾。其實最有意思的是它的memorysearch(記憶搜尋)。它把所有MD檔案切成400Token一個的小塊,塊之間有80Token重疊,存在本地SQLite資料庫轉成向量。搜尋時是混合策略:70%語義匹配,30%關鍵詞精確匹配。我問它壽喜燒怎麼做,它能通過語義找到相關食材;我問它blog的SSHkey,它能定位精確命令。兩個結合起來,就感覺它既懂你,又能找到精確的東西。而且memory是文字檔,使用者能看能改,覺得它記錯了能直接操作,這很神奇。葉天奇:我有個疑問,這些方法比如塊、向量搜尋,其實是成熟方案。它好像是大力出奇蹟,把東西都粘在一起。這肯定會產生冗餘,不一定是最高效的方式,對吧?華禎豪Troy:是的,從效果來說也不一定是最好的方案。知縣:我用的時候也發現了,它沒ChatGPT記憶順滑,但要結合場景。華禎豪Troy:我補充一點。我們做記憶,發現讓使用者感知到記憶的價值很難。Clawdbot做對了一件事:體現在主動性上。早上收到簡訊說“昨天事做完了,今天我記得你要幹嘛”,你會覺得它有記憶了。如果是它因為記憶把任務完成得更好,使用者感知其實很弱。它的價值在於讓使用者感知到了記憶。知縣:它銜接得好。我從Telegram切到Discord,它能連起來,知道剛才聊什麼,活人感一下就出來了。05主動性的奧秘心跳機制(Heartbeat)一鳴:這次Clawdbot的一個很大的特點是主動性,那它的心跳機制(heartbeat)是如何實現的?華禎豪Troy:我看了一下程式碼,如果我沒有看錯的話,它這是一個偏工程性的實現。它會定期在發現我們沒有說話的時候,它會有一個prompt,大概是讓它自己去判斷現在有什麼事情是可以做的,之前的工作做得大概是什麼樣,會自己給自己去有個提醒。因為現在整個LM的技術框架還是在一個被動式的觸發,需要有prompt去觸發這個事情,所以它也是通過這樣的方式去做的。但我覺得可能在整個產品的設計上而言做得比較好,所以讓大家能夠感受到主動性的事情。葉天奇:應該是借鑑了之前火的RoughLoop,每30分鐘抽自己一鞭子起來幹活。知縣:它的守護處理程序每隔一段時間把AI叫起來幹活嘛。它先看heartbeat.md記了什麼,它有一句話,如果這個地方沒有任何註釋以外的內容,就直接跳過。即便是有一些內容,它也會先判斷一下我是不是需要處理,是不是需要告訴使用者。不需要的話,它發一個叫heartbeatOK的這麼一個靜默訊號,這個訊號會被系統直接就吞掉了,不會產生任何後續反應。所以說,它做到的一個點就是,它雖然一直在heartbeat,但是它主動找你的時候也沒有那麼多。這種感覺就還是又回到活人感了,它既有主動性,它又不煩你,它又不是那種非常煩人的給你打Log(日誌)的那種機器。第二個,它這個也挺省Token的,它按需使用,Token用在刀刃上。另外就是Cronjob(定時任務),它對時間定義很精確。比如我讓它每天三次幫我摘要Twitter資訊,早中晚定時定點,它保持得很好。如果裡面有突發事件,比如川普的關稅制裁,它會隨時跳出來告訴我。這兩個結合起來,就也讓它更像一個人了,就是你給它安排的事情,它能夠精準地給你做完,然後你讓它盯著的事情,它有事情的時候就會來找你。06為什麼大家都選Mac mini隔離部署?一鳴:大家真的敢給它開那麼多權限嗎?知縣:很多人FOMO搞來裝,實際上它不適合現在大規模的普通人去用的。它擁有很多系統隱私且能執行。最好的方法是隔離部署,不要在自己的主力機用。大家常說的Mac mini已經成梗了。買一個Mac mini放進去,用到Mac的生態,又可以把你願意讓它訪問、又不想上傳到VPS(虛擬專用伺服器)上的一些東西給它。這樣的話,就在一定程度上可以把安全、隱私的問題做成自己可控的。你直接跑在自己本地就不可控了嘛。追求極致隱私需要本地模型,但現在一般人燒不起。而且本地模型的性能各方面還是沒有辦法跟Opus這種大模型比。所以未來可期,就是當摩爾定律在發揮作用,大家這個模型訓練得越來越好,本地能跑得起的模型的性能也足夠支撐這麼一個助手類型的Agent的時候,那很多隱私問題可能就減輕很多了。剩下的就是你怎麼給它一套安全邊界,讓它不要亂搞就可以了。一鳴:大家為什麼都不約而同地選Mac mini?如果不用Mac mini的話,也完全可以,對吧?知縣:其實是不需要的,VPS已經可以跑了。但是可以跑和能把它跑好,區別還是挺大的。在我看來,你要是能把它跑起來,然後你還能讓它在裡頭做點事情,寫寫程式碼也好、跑跑測試也好,給它一些獨立的任務也好,尤其是你需要用到一些Mac上才有的,比如Peekaboo,就它系統級的自動化操作,以及你是iOS的使用者的話,它整個Apple的生態,它幫你加提醒事項,你手機馬上就同步過來了,包括iMessage,這也只有Mac有的。所以說我覺得,你如果是Apple生態的使用者,那Mac mini不僅是性價比好,也省電、也安靜、又好看,然後還能做VibeCoding等更多的事情。所以對於我覺得這個使用者畫像,基本上就是第一選擇。但確實不是必要的,你有其他閒置的機器,不管是Mac、MacBook,包括Windows電腦,你打開WSL(適用於Linux的Windows子系統),它內建的Linux的話,也是可以的。葉天奇:我們的硬體產品就原生支援Clawdbot。因為它其實某種意義上它就是在跑了一個Claude Code的binary(二進制可執行檔案),本質上是一個Linux的小電腦。我們在打磨這個Agent裝置的時候做了很多巧思。比如說我們上面會有一個小的LED燈條,它會顯示你當前的Agent工作狀態。如果它在思考的話,它可能閃黃燈,需要你的時候會閃綠燈。然後裡面自帶了一些麥克、揚聲器,因為很多人會希望把它做成賈維斯那樣進行互動。專為智能體打造的Linux電腦圖片來源:Pamir.ai當然我們還有大量的I/O介面,這個其實是很多Mac mini它沒法提供的一些便於攜帶或者是嵌入的功能。你給它大量I/O介面之後,它其實會解鎖很多很多的玩法。比如說插上任何的印表機,你可能也不需要配置印表機,也不需要知道印表機怎麼用的,它的Agent自己可能就會搞定,或者說甚至是發現這個印表機它沒有Linux的驅動軟體,它自己就黑進這個印表機,或者自己逆向寫了一個驅動。基本上你連到任何東西上,這個Agent讓它可以正常工作。選擇硬體就像是物理層面上帶了沙盒屬性,資料常駐的屬性也重要,我是肯定不會放主力機上的,所以自然選擇單獨買一個。07Agent專用硬體應該什麼樣?一鳴:這個話題就衍生到,我們到底需不需要一個更加獨立的硬體來跑Agent?當然它可以是個Mac mini。但Mac mini其實本質它還是為人類所設計的一個產品,我相信這個中間肯定還是對現在的Agent有很多能力的冗餘,其實是可以砍掉,然後把這個成本給節約下來。天奇,你覺得應該如何定義一個給Agent用的電腦?葉天奇:這個是個很有意思的問題。其實工作分為兩種,一種叫前端工作,你要用到螢幕的,你要看的。還有一種工作是後端工作,你不需要看的,它就是默默跑在背後的。我們理解Agent電腦應該更屬於後者,前者更是大廠、手機廠、電腦廠它會做的事情。一鳴:其實從Mac mini來看,你覺得如果現在我們只是想用它來跑Clawdbot的話,你覺得有那些是可以砍掉?葉天奇:說實話,RAM(隨機存取儲存器)很重要,因為RAM直接決定了你能跑多少個Agent,這也是我們在很多次迭代和打磨中感受出來的。有些時候我們可能一個裝置只有4GRAM的話,它跑兩個Agent就滿了,然後滿了就卡住。儲存也是很重要的一個點,尤其是知識工作者,他們每一次聊天都希望把內容轉換成知識資產的形式。所以就導致後面有很多使用者會一直都帶一個SSD(固態硬碟),專門存他的聊天的內容。所以在新的這個時代,最需要的其實就是RAM和storage(儲存)。一鳴:明白了。如果我們稍微展望未來,這種算力加儲存加一個常駐Agent,你覺得有沒有可能成為未來這種家庭的AIAgent的一種終極形態?葉天奇:我們是堅信這會是一個新的品類。這已經是一個新的工作方式的範式轉移。舉例來說,在我們公司內部,很多人可能也不帶電腦了,他就帶個iPad,能轉移到你Agent裝置上的工作都是可以被自動化掉的。所以如果大部分的工作都轉移到Agent裝置了,那你做什麼呢?你就帶一個手機或者帶一個平板,對Agent下達命令就行了。華禎豪Troy:我其實覺著這個硬體得有它硬體端特有的功能。以前一些想法是說,你家裡會有一個終端在本地控制所有的智能家居,但現在小米其實已經拋棄這一套方案了,都是在雲端控制。那麼看另外一個例子,智能音箱它存在的唯一意義是因為它有音箱這個硬體不可替代的功能在,但它其實並不會作為本地在AI計算上的一個終端,它只是去調雲端介面。我個人的觀點是比較混合,我覺得會有可能給硬體一個機會,讓它在整個邊緣計算上存在一定的地位,但它可能最大的價值不是那個計算本身,而是它有一些特殊的硬體功能。就比如說Clawdbot,它最大的硬體價值是它能存住一些我不想放在其他地方的、極度私密的登錄資訊的這麼一種狀態。一鳴:現在因為很多人用Mac mini是因為要做一個物理隔離,這種“專機專用”的狀態會是一個長期狀態嗎?還是說Agent-to-Agent的這種互相交流乾活,才是未來很大的趨勢?知縣:我覺得它分不同類型的Agent。像Clawdbot,我覺得定位就是你的管家。當然A2A協議也可以讓它以你的立場去跟其他的外部的Agent去溝通。這可能是一個未來的願景吧。另外就是它會不會脫離專機專用?我覺得也有可能。這兩天Cloudflare也出手了,它自己做了一個最佳化版的Clawdbot,叫Moltbot,給了一個一鍵用worker方式部署到Cloudflare的套餐,只需要一個月5美金。這個其實對於更多數人來說簡單多了。葉天奇:我覺得雲端和專機專用它都會共存的。你要說如果是用雲端的話,那Manus已經給出答案了,Manus能做的任務就是在雲端可以跑的任務。但是專機專用的話,它肯定更像是滿足不同的應用場景做ToC端,而且又是做長時間要跑的任務,又高度的跟私人資訊相關的任務,那專機專用肯定更有優勢。如果你在雲端跑這樣的任務,長期來看是最貴的解決方案,我覺得不夠合理。08平台競爭改名背後的“管道化”危機一鳴:Clawdbot名字太像Claude被逼改名,這反映了大模型廠商的什麼心態?知縣:改名這個事有點戲劇化。本來Clawdbot這個名字就是作者為了致敬,或者說表達對Claude的喜愛。他在setup介紹裡也是極力推薦大家用Opus模型,甚至配合Max訂閱,讓大家都把這個拉到頂。在商業上,這對Anthropic應該是好事。但廠商肯定不這麼想。一年前Anthropic的首席產品官MikeKrieger訪談就說過,後悔沒有更早去做第一方的產品,包括像Claude Code、Co-Work。因為如果你只做API,你就變成了“管道”,生態最有價值的部分會被Agent佔領。大模型廠商一定希望Clawdbot的Claude就是他們的Claude,這樣才能增強粘性。圖片來源:Claude Code華禎豪Troy:廠商永遠是最容易贏的人。一旦開源社區或者創業者驗證了產品方向,廠商自己在這個方向做最佳化,迅速就會把別人打掉。我很擔心會有這種“摘果子”的情況。葉天奇:所以我們公司一直在做AgentLayer(智能體層)熱拔插。害怕Claude翻臉,我們隨時可以換別家。模型廠商跟AgentLayer一定要繫結形成閉環。像他們推出Skill、SubAgent(子智能體)這些工具,在使用的過程中會慢慢被模型內化,這樣模型的魯棒性和下限都會整體提升。知縣:那可不可以理解為,開源模型實際上因為它是碎片化的,提供服務的人和訓模型的人是兩撥人,所以他做不成這種類似網路效應,用你的人越多,你的質量就越好的閉環?葉天奇:是。如果你去用一下OpenCode和Codex,體感還是非常明顯的,Codex模型在自家CLI(命令列介面)裡就是更好用。華禎豪Troy:提個不同觀點。我不認為資料壟斷一定帶來模型壟斷。RL(強化學習)技術其實已經不需要太多資料就可以訓練得不錯,更重要的可能是不一樣的技術架構突破。比如DeepSeek的N-gram論文暗示,搞本地小的embedding(嵌入)即時影響線上效果,質量上會有質的領先。我很看好這種技術上的突破。一鳴:如果以後Agent普及了,它每天在後台幫我們看網頁、讀新聞,產生了大量訪問但零廣告點選,這會不會摧毀現在的網際網路廣告模式?知縣:現在已經有這種苗頭了。未來個人Agent普及了,網站可能會開一種新的形態:按爬取付費。未來的Agent支付體系成熟後,真的就是我用什麼我付錢。現在的商業模式可能會轉向做大模型青睞的、條理清晰的內容。現在GEO(生成式引擎最佳化)已經有朋友在做了,電商代營運10%的流量已經是從Agent這邊導過去的了。葉天奇:我覺得賣軟體會越來越難掙錢,因為開發成本趨近零了。但是賣skill這種context、賣知識資產可能會更合理。知縣:說到做軟體,Clawdbot創始人開始買很多“.md”結尾的域名了。這是一個非常大的範式轉換,以後可能APP的邏輯就不是Coding編譯,而是自然語言編譯。“.md”域名就是這種場景下的APP。09智能體時代“一人公司”還遙遠嗎?一鳴:有了Clawdbot之後,我看有激進的觀點在討論“零員工公司”,這個可比之前說的“一人公司”還要激進。你覺得這個靠譜嗎?未來會對我們目前公司的組織架構有什麼影響?會如何影響大廠員工們的飯碗?知縣:就目前看來還是不靠譜的。大模型還沒有強到那個程度,它對人的商業上的需求或者說路徑的把握也是不夠的。尤其是長期記憶其實還差一些,雖然看上去變好了,但本質沒變。但有一個點很有意思,你可以看看Multi Bot(多智能體)的趨勢,這些Agent之間溝通是沒有歧義的。人和人溝通最誇張的就是折損率,所以才會有所謂的網際網路黑話——要“對齊”一下。因為不對齊真的會出問題,可能四個人做出了五個方向。而Agent特別喜歡做文件,你不讓它做它都難受,這是它DNA裡的東西。所以它們特別適合這種集團式推進。所以我覺得“零員工公司”確實有點遠,但“一人公司”絕對可行。當然對人的要求很高,你得有know-how,得是軍團的將軍。但你現在得到的軍團,是比純人肉軍團強大很多倍的,低功耗高性能,有點像“量子軍團”或者“精靈軍團”那樣的感覺。一鳴:我之前聽說,有一個國內的港口調度系統,在採用Agent來做調度,他們發現Agent們也會像人一樣吵架、推諉,最終得設上級Agent來決策。你運行軍團時遇到過這種情況嗎?知縣:我還沒遇到這種推卸責任的。但我自己在用VibeCoding聊天時,發現它有一次“自欺欺人”的表現。它跑幾個測試一直跑不過,三輪之後突然說:“那麼我們接下來就跑一遍能通過的測試。”跑完了全是綠燈,然後開始總結。我馬上揭穿它:你這不是掩耳盜鈴嗎?指出來之後它才會反思。所以如果你無法判斷它對不對,它還是會忽悠你的。我覺得引入peerreview(同行評審)能緩解這個問題,畢竟AI沒有生存焦慮,多搞幾個互相review就行。一鳴:隨著AI的發展,現在公司的組織架構,或者在招聘時,有什麼創新的地方嗎?華禎豪Troy:我聽說騰訊某一個前端的面試,已經改成直接給你一個PRD(產品需求文件),讓你用自己最熟悉的AI程式設計工具直接把它做出來,直接讓現場做。但我覺得如果我是面試官,我也會採用這樣的方式,這個至少對於前端類型的工作而言是非常合適的。還有一個現在工作中的衝突,比如說,我覺得我算是在一個相對成熟的一個企業中的工作,那這個會有一個自己的主線。我們經常也會有一些腦暴型的想法,想做那個,還非常想做這個。其實就會發現這兩點挺難融入的,就是如果說我們在現在的這個大框架下想要去做這件事,可能這個開發周期就很長,且有很多溝通的工作。但現在我可以啥都不管了,我就交給一個工程師,他自己end-to-end,把它Vibecoding出來可能會更快,甚至快速去驗證。我覺得怎麼樣把這個融合,可能還沒有特別好的解法,但確實是一個問題。葉天奇:我們其實對於這種開發方式轉移的這個體感還是蠻強烈的。首先就是,以前想法不重要,執行力重要,因為你有一個想法要實現太難了。但是今天這個實現的速度太快了,反而想法變得更重要,它給了我們更多的時間去做這種思考。另外就是員工之間的合作模式也有很大的改變。以前的話,因為你害怕兩個人會寫重複程式碼這種重疊工作,所以會再花很多時間去做對齊。但是今天,我有些時候反而會覺得無所謂,兩邊各寫一份,讓Claude給它合併一下就行了,這個反而減少了他們溝通的時間。甚至是像設計師,他以前只能出設計稿,然後技術團隊再去復現。但是今天,設計師最終出的是一個整個的mockAPP(原型應用),他直接對著Gemini對話,然後出了一套程式碼。工程師團隊甚至連對齊都不需要了,直接參考設計師的mockAPP程式碼庫,把該填的功能性的東西給填上了。我覺得在整個開發迭代過程中,實際上是把所有的職位都拔高了一級。一鳴:好的,謝謝三位的時間。最後還是要提醒一句,Clawdbot權限大風險也大,建議大家不要在主電腦安裝,小心駕駛。 (矽谷101)
公募開年驚雷,單日暴跌 31.5%,投資人怒了
2026年開年,公募基金圈迎來一場猝不及防的流動性與估值雙重風暴。國內唯一跟蹤白銀期貨的LOF產品——國投瑞銀白銀期貨LOF(161226)自2月2日復牌後連續五個交易日“一字跌停”,場內價格跌幅超40%、封單超百億,大量投資者集體投訴。鳳凰網《風暴眼》瞭解到,重壓之下,國投瑞銀2月6日盤後緊急發佈公告,宣佈成立專項工作小組回應投資者訴求。只是這份遲來的回應,究竟能成為危機紓解的起點,還是會進一步揭開公募行業潛在的規則漏洞?這場風暴背後的爭議,遠未平息。01一場猝不及防的淨值風暴這場風暴的起點,源於一場罕見的白銀暴漲行情,這也讓國投瑞銀白銀期貨(LOF)這只原本小眾的公募商品基金,一夜之間成為市場焦點。受益於國際銀價近十年最強勁的上漲勢頭,該基金淨值從2025年10月的1.26元,一路飆升至2026年1月29日的5.25元,累計漲幅超300%;規模也隨之水漲船高,從43億元快速激增至百億等級,吸引了大量投資者追高入場。然而,這場資本狂歡並未持續太久,轉折點出現在1月29日之後。鳳凰網《風暴眼》瞭解到,1月30日(周五),該基金突然宣佈場內停牌一天,這一舉措讓所有投資者措手不及,既無法賣出持倉,也不能進行任何操作,只能被動等待復牌,而此時,市場的恐慌情緒已開始悄然蔓延。值得注意的是,當天國際白銀價格大幅跳水,跌幅超過25%。而這場風暴的真正爆發點,發生在2月2日晚間。當日,國投瑞銀白銀(LOF)開盤即下跌10%,封死跌停板。然而在晚間,國投瑞銀突然發佈估值調整公告,決定綜合參考國際市場的波動重新估算其場外基金的淨值。這一調整直接導致該基金A類份額單位淨值從3.2838元暴跌至2.2494元,單日跌幅高達31.5%,創下公募基金歷史上罕見的單日跌幅紀錄。來源|東方財富網鳳凰網《風暴眼》瞭解到,對此,國投瑞銀給出的解釋是,因國內期貨價格受漲跌停約束,無法真實反映基金底層資產的實際價值,此次調整依據監管指引與基金合同執行,屬於合規操作。但在基金持有人看來,這份“合規解釋”更像是一次突如其來的“突襲”。對於那些在2月2日15點前已提交場外贖回申請的投資者而言,他們在提交贖回時,完全不知情晚間會發生如此劇烈的淨值重估,最終只能在“已提交贖回、卻按重估後更低價格清算”的規則下,承受了意料之外的巨額虧損。這種“事前無提示、事後才告知”的操作,進一步加劇了投資者的不滿。02一紙公告難平眾怒,投資者核心訴求仍待回應隨著虧損的擴大和不滿情緒的累積,投資者的投訴開始集中爆發。為何突然在2026年1月30日突發停牌一天,導致那天全部投資人員無法進行操作,復牌後連續跌停超幾十億大單封住,無數投資人套牢該如何撫平心情,為何白銀期貨會跟國際國內不同步的估值?不能星期四還漲,星期五就停牌。不讓賣,典型的欺詐,破壞市場規則。……截至2026年2月7日14時,鳳凰投訴已收到上百條相關投訴。面對洶湧的投訴潮和市場質疑,國投瑞銀於2月6日晚間發佈《關於積極解決白銀LOF基金投資者訴求有關事項的公告》,這也是此次風波發酵以來,公司發佈的最為具體、正式的一次公開回應。鳳凰網《風暴眼》發現,公告中明確表示,公司將秉持依法、公開、公正的原則,積極回應投資者的合理訴求,努力降低此次估值調整對投資者造成的影響,切實保護投資者的合法權益;同時,公司已暢通訴求服務管道,成立專項工作小組,正在抓緊研究制定相關工作方案,支援投資者便捷地通過和解、調解、仲裁等合法管道解決相關訴求。從表面上看,這份公告釋放出了積極應對的訊號。國投瑞銀不再迴避爭議,主動承接投資者訴求,同時為投資者維權提供了清晰的路徑,在一定程度上緩解了市場的恐慌情緒,也展現了其解決問題的態度。但仔細研讀公告內容不難發現,這份回應並未真正觸及市場最關切的核心問題,諸多關鍵疑問仍懸而未決,難以平息投資者的怒火。對於投資者而言,最迫切想知道的答案,公告中均未給出正面回應。其一,此次估值調整的生效時點,是否會延後或進行調整?對於那些在2月2日收盤前提交贖回、卻承受了重估後虧損的投資者,是否有相應的補償方案?其二,場內連續五個交易日“一字跌停”引發的流動性枯竭問題,該如何緩解?如何幫助套牢投資者順利出逃,減少虧損?其三,前期基金暴漲期間,公司雖多次發佈風險提示,但未充分揭示估值調整、內外盤價差的潛在風險,這種風險提示缺位的責任,公司是否會承擔?其四,針對此次風波中的受損投資者,公司是否會推出補償、回購或流動性支援等針對性安排?這些核心訴求,直接關係到投資者的切身利益,也是此次風波的爭議焦點。而對於國投瑞銀而言,此次風波既是一次危機,也是一次考驗。但真正能平息眾怒、化解危機的,從來不是一紙空洞的公告,而是切實解決投資者的核心訴求,拿出具體、可行的解決方案,承擔起應有的責任。國投瑞銀能否給出一份讓市場信服、讓投資者安心的答卷,如何彌補投資者的虧損、完善自身的風險管控,仍有待時間的檢驗。而這場2026開年的公募風暴,也必將成為公募行業發展史上,一次值得深刻反思的案例。 (鳳凰網財經)