太空軌道上的太陽能板，正成為中美科技競爭的新焦點，也孕育著未來十年最大的投資機會。埃隆·馬斯克近期再次成為太空太陽能領域的“催化劑”，他公開表示計畫未來每年向太空部署1億千瓦太陽能人工智慧衛星能源網路。這一宏大願景揭示了太空能源時代的來臨。在太平洋的這一側，中國太陽能巨頭們也在積極佈局。晶科能源董事長李仙德和天合光能董事長高紀凡在新年致詞中，不約而同地將太空太陽能列為公司重要發展方向。資本市場迅速反應，多家券商分析指出，太空太陽能市場規模有望達兆等級，或將成為2026年電力裝置與新能源領域的核心投資主線之一。01 太空經濟崛起，能源供給成關鍵瓶頸隨著商業航天技術日趨成熟，太空經濟正從探索時代邁入產業化時代。火箭發射成本因可回收技術而持續下行，低軌衛星星座大規模組網計畫已經啟動，太空經濟爆發式增長的條件已經具備。太空太陽能產業迎來新增長空間的背後是兩大時代需求的契合：一方面，近地軌道衛星網際網路、空間站建設、深空探測等太空經濟蓬勃興起，對持續穩定的太空能源供給形成剛性需求；另一方面，人工智慧算力中心能源消耗量呈指數級增長。航天宏圖技術負責人指出：“未來的衛星將不再只是‘拍照、傳資料’，而是類似‘太空中的資料中心’，承擔包括在軌AI模型訓練、低延時邊緣計算等任務。這些都對能源提出了前所未有的要求。”太空與地面環境存在根本差異。在太空中，沒有大氣層遮擋的陽光強度比地面高出5-10倍，且能實現24小時不間斷髮電，無需儲能配套即可穩定輸出。這一優勢讓太空太陽能理論發電效率遠超地面系統。02 技術路線演進：從砷化鎵到鈣鈦礦的迭代太空太陽能的技術路線正經歷一場“性能與成本的平衡戰”。目前，砷化鎵電池在全球空間飛行器電池材料中佔比約95%，成為絕對主流技術。砷化鎵技術具有轉換效率高（商用三結砷化鎵元件效率可達30%以上）、抗輻射能力強等優勢，但其製造工藝複雜、成本極高。太空太陽能板造價高達1000元/瓦，遠超地面太陽能電站不到1元/瓦的水平。在商業航天降本增效的趨勢下，技術迭代已進入關鍵期。太陽能技術專家宋登元博士介紹：“當前航天器的太陽翼普遍採用三結砷化鎵太陽電池，雖然具備輕質、高效、抗輻射等優勢，但成本高昂。”中短期來看，P型異質結電池有望挑戰砷化鎵的主導地位。P型HJT具備與砷化鎵相似的抗輻射特性，同時易於實現薄片化生產，降低重量，並且依託地面太陽能的規模化量產基礎，製造成本遠低於砷化鎵。長期而言，鈣鈦礦疊層電池被視為太空太陽能的終極技術路線。光因科技創始人溫言傑表示：“鈣鈦礦電池兼具高效率、抗輻射性能好、溫度係數小的特點，預計未來將佔據太空太陽能70%以上的市場份額。”鈣鈦礦材料理論光電轉換效率可達45%左右，柔性鈣鈦礦薄膜重量僅為晶矽的1%，將極大降低發射成本。03 產業鏈佈局：上市公司搶灘新藍海面對兆市場的誘惑，產業鏈上下游企業紛紛加快佈局速度。鈞達股份與尚翼光電簽署《戰略合作框架協議》，宣佈以戰略股東身份對尚翼光電進行股權投資，雙方將深度整合產業與場景資源，圍繞鈣鈦礦電池技術在太空能源的應用展開合作。晶科能源與晶泰科技簽署戰略合作協議，共同成立合資公司，合作研發基於AI技術的高通量鈣鈦礦疊層太陽能電池。晶科能源相關負責人表示，他們旨在通過“AI+機器人”重塑太陽能研發範式，加速顛覆性技術的研發與產業化處理程序。HJT電池生產商東方日昇已被視為太空太陽能賽道的潛在受益者。該公司在投資者交流活動中指出，已具備根據客戶需求批次交付P型超薄HJT產品的能力，且該系列產品已在海外實現小批次交付。裝置環節也不甘落後。邁為股份和捷佳偉創作為地面太陽能裝置的雙龍頭，已提前佈局太空太陽能相關裝置領域。邁為股份近日披露，公司與國內新能源企業正式簽訂鈣鈦礦/矽異質結疊層電池整線供應合同。04 商業化路徑：從衛星供電到對地傳輸太空太陽能的商業化必然是分步推進的過程。近期，太空太陽能將聚焦衛星、空間站等特定太空設施供電，解決航天裝備的能源需求。國金證券認為，太陽能作為當前商業化太空場景唯一能源解決方案，市場對其核心訴求正在從單一的“可靠與效率”，迭代為“高效、輕質、低成本、柔韌”的綜合系統能力。中期來看，太空太陽能將服務於低軌衛星星座，支撐太空算力網路建設。據東吳證券測算，若未來太空算力市場空間達50GW，太空算力太陽能市場空間可突破7兆元。遠期而言，待技術成熟後，太空太陽能將逐步實現大規模能源對地傳輸，惠及地面能源體系。溫言傑表示：“短期核心目標是解決‘衛星供電焦慮’；長期來看，其終極價值在於‘將太空能源傳輸回地面’。”不過，這一願景的實現仍需時日。TrendForce集邦諮詢分析師王建表示，預計要等到2040年之後太空太陽能才會真正實現大規模商業對地供電。05 挑戰與機遇並存太空太陽能面臨的挑戰也不容忽視。首先，極端環境適應性要求高。太空環境中無大氣層保護，雖然避免了困擾太陽能元件的水氧侵蝕，但太空輻射強、溫差大，太空極端環境下的材料可靠性仍需提升。其次，裝置成本居高不下。太陽能陣列單星發射成本高達幾十萬美元，生產與部署的經濟性不足。太空太陽能電站的在軌部署、長期維護成本依舊高昂。再次，產業鏈配套尚未成熟。新一代太陽能電池的地面應用尚未實現規模化放量，航天級定製化產能和供應鏈配套缺失。儘管如此，太空太陽能的戰略價值依然顯著。從能源安全看，太空太陽能蘊含巨大清潔能源潛力，若實現規模化對地供電，將徹底改變地球能源供給結構。從科技牽引看，太空太陽能研發攻關，將倒逼超輕新材料、無線能量傳輸、航天製造等多個領域技術突破，形成以應用促創新、以創新帶產業的良性循環。從未來發展看，太空資源開發已成為大國競爭的核心領域，提前佈局太空太陽能這種太空經濟基礎設施，就是爭奪未來空間經濟的供能權。06 投資邏輯：把握產業鏈核心環節太空太陽能產業鏈不同環節蘊含不同的投資機會。電池環節是太空太陽能產業鏈的核心，不同技術路線的企業將在不同階段享受行業紅利。砷化鎵領域，乾照光電與雲南鍺業形成“上下游協同”格局，短期將持續受益。HJT領域，東方日昇作為龍頭企業已率先佈局。鈣鈦礦領域，鈞達股份通過戰略佈局佔據先發優勢。裝置環節將直接受益於技術迭代帶來的需求增長。邁為股份在HJT裝置領域市佔率領先，具備全套HJT裝置供應能力；捷佳偉創同樣具備HJT裝置的規模化供應能力，在鈣鈦礦裝置領域持續投入研發。航天產品對可靠性的要求極高，太空太陽能元件需經過嚴格的太空環境模擬測試和在軌驗證，整個驗證周期長達數年甚至更久。這意味著，率先完成技術研發、通過驗證並進入下游供應鏈的企業，將形成顯著的先發優勢，在行業爆發期搶佔最大市場份額。隨著火箭發射成本持續下降和衛星功率需求不斷提升，太空太陽能市場正迎來指數級增長。據國金證券測算，到2030年，全球太空太陽能市場規模將向兆等級邁進。太空太陽能的發展路徑已然清晰：未來3-5年，隨著低軌衛星星座的密集部署，太空太陽能需求將迎來第一波爆發式增長；到2028-2030年，鈣鈦礦技術有望逐步成熟，開啟更大規模的商業化應用。這場從地面到太空的太陽能革命，才剛剛拉開序幕。 (吐故納新溫故知新)

華爾街的一些資深併購交易人士表示，大型清潔能源項目因史無前例的AI資料中心建設大浪潮推動綠色電力需求前景走強，以及兼具成本與電力效率優勢的清潔能源子集——可再生能源資產重估預期基本趨同，清潔能源項目有望在全球併購市場活動中重獲活力，“綠色先鋒”即將重新成為最熱門交易資產。來自華爾街金融巨頭摩根大通、布魯克菲爾德資產管理公司(Brookfield Asset Management)以及Nuveen 基礎設施投資公司的資深併購交易人士們認為，隨著OpenAI與甲骨文主導的“星際之門”等超大規模AI資料中心項目和其他工業類行業對可再生能源的新支援，以及能源政策、關稅和基準利率趨勢上的不確定性干擾因素較一年前大幅減少，可能出現新一波大型項目級交易。在過去一年，清潔能源型資產所有者難以完成項目出售，並且越來越願意降低對出售價格的期望，而掌管AI基建項目的那些資金流充裕的買家們也變得更願意為龐大的清潔能源發電規模而支付賣家給出的任何價格。如上圖所示，清潔能源併購交易規模大幅下滑——去年太陽能、風能和儲能資產的交易規模降至2017年以來的最低水平。“預計隨著需求增長推動開發商或項目與公司的賣方們在估值方面變得更加現實，2026年可再生能源資產領域的併購數量將更多。”來自摩根大通的亞太區能源轉型與自然資源主管Greg Zdun表示。該行業大體錯過了2025年全球併購大年，在這一年，全球併購交易總額超過 4.5 兆美元，為歷史第二高記錄。根據BloombergNEF彙編的統計資料，去年在太陽能、風能和大型儲能領域，完成的單項資產或項目組合收購總計約55.3吉瓦發電能力，為2017年以來最低水平。BloombergNEF統計資料顯示，去年可再生能源層面的公司級交易價值則大幅降至2020年以來最低。“當Nuveen Infrastructure 幾年前開始嘗試退出其規模大約8.5億歐元歐洲基金所持有的一些資產時，人們並沒有真正參與，不是因為我們的資產基本面不好，而是因為他們只是暫時按兵不動”，該投資管理公司清潔能源全球項目負責人 Joost Bergsma表示。“我們慢慢開始看到更大規模信心重現在清潔能源，清潔能源項目的退出步伐明顯放緩。”Bergsma強調。他表示，Nuveen正在就歐洲市場的一項風力發電資產的潛在大型交易進行談判。去年受川普政府貿易政策引發的清潔能源政策不確定性與全球金融市場劇烈波動帶來的影響，更廣泛的私募股權市場的退出節奏放緩。同時，根據資料BloombergNEF統計資料，涉及可再生能源公司交易的平均溢價在2025年降至大約12%，遠遠低於一年前的46%。隨著AI資料中心史無前例的擴張周期愈發與基於可再生能源的清潔型電力供給/並網直接繫結，比如Google母公司Alphabet收購Intersect的敘事核心就是“資料中心開發與電力基礎設施(可再生+儲能)一體化、先鎖定電源再引入大客戶”的產業路徑，AI負荷增長將把清潔型能源項目徹底推到華爾街交易台前。Google此項收購等同於把“清潔型電源側資產、並網容量、長期合約”的稀缺性告訴投資者們。在美國，人工智慧訓練/推理系統所帶來的無比龐大電力需求，以及全球氣候變暖帶來的不可避免的減排壓力，或許將進一步推進主導AI資料中心建設的美國科技巨頭們加速向更加廉價、高效率且具備低碳屬性的能源的全面轉型。清潔能源，大勢所趨國際能源署(IEA)預計，到2035年，隸屬於清潔能源大類的可再生能源，特別是太陽能需求與市場規模的增長速度將超過任何其他主要電力來源。這主要由大型AI資料中心、電動汽車和空調系統的大規模採用推動的全球需求至少大幅增長40%所主要驅動。標普全球清潔能源轉型指數(S&P Global Clean Energy Transition Index)今年迄今已大幅上漲近 6%，延續了2025年大幅上漲50%的歷史最強勁漲幅之一，且估值相比於標普500指數以及多數類股而言處於歷史低點。隨著包括清潔能源在內的電力需求“勢必將超過預期增長步伐，我們可能會發現供需大幅收緊，並為優質清潔能源開發資產支付溢價”，來自摩根大通的Zdun表示。布魯克菲爾德亞太區可再生能源發展與能源轉型部門負責人Daniel Cheng表示，對於大多數投資者來說，擁有可信賴承購客戶們的大型營運項目比那些仍處於在開發狀態中的項目更具投資吸引力，因為後者存在將新的太陽能或風電場大規模投產的風險和技術複雜性。“對於投資者們而言，意味著將有非常明確且愈發成熟的市場可以購買那些長期合同性質的清潔型營運資產。”Cheng表示。統計資料顯示，布魯克菲爾德去年為全球能源轉型戰略募集了大約200億美元，去年11月完成了對菲律賓和泰國項目的Alba Renewables Pte 的收購，並在越南增加了一個大型風電項目，這是該資產管理巨頭在這三個國家的首次可再生能源大規模投資。AI的盡頭是電力! AI基礎設施建設浪潮席捲全球，清潔能源邁向新的增長時代雖然川普政府對於可再生能源不屑一顧，但是股票市場仍然非常看好清潔能源前景，認為AI驅動的新周期已開啟，並且認為這種100%清潔屬性能源驅動的綠電且長期合約性價比十足的能源才是全球能源體系的未來，畢竟煤炭與石油等傳統資源不符合全球政府的碳減排雄心壯志且總有徹底枯竭的那一天。iShares Global Clean Energy (環球清潔能源ETF，美股程式碼：ICLN)2025年交易價格漲幅高達47%，主要因美國清潔能源與可再生能源基礎設施巨頭Bloom Energy(BE.US)與First Solar(FSLR.US)強勁漲幅的帶動，尤其是前者漲幅高達300%。全球AI競賽的本質是AI算力基礎設施競賽，而驅動天量等級AI GPU/AI ASIC算力叢集的核心基礎則是穩定且龐大的電力供應體系。正因如此，AI資料中心電力需求正以前所未有的速度瘋狂飆升，AI儼然已經化身“電力饕餮”。規模隨AI晶片等算力基礎設施猛烈需求而呈指數級擴張的高耗能AI資料中心背後離不開電力供應這一核心基礎，這也是“AI盡頭是電力”這一市場觀點的由來。華爾街金融巨頭高盛近期在一份研究報告中將全球資料中心所驅動的截至2030年龐大耗電需求預測，上修為較2023年耗電量大幅擴張175%(高盛的先前預測為+165%)，相當於再增加一個“全球前十耗電大國”的電力資源負荷。在高盛的策略分析師團隊看來，AI大模型的盡頭就是電力——該機構強調堪稱“吞電巨獸”的AI將帶來史無前例的全球範圍電力“超級需求周期”與電力股“超級牛市”。而在AI時代，清潔能源供應變得愈發重要。Google、微軟等大型資料中心對於清潔能源的無比強勁需求，主要在於全球脫碳化大趨勢之下，聚焦於高效能、廉價效應，以及零排放與清潔屬性的風電、地熱等可再生資源或將是全球人工智慧電力體系的最重要源頭。來自國際大行瑞銀(UBS)的分析師團隊在一份研報中表示，美國公用事業級太陽能項目的需求正在逐漸超過供給，部分動力來自以100%清潔能源為目標的AI 資料中心大規模建設處理程序，此項積極因素為美國太陽能行業的出貨增長曲線提供了龐大的上行潛力，也大幅提升了需求確定性。此外，瑞銀分析師們還表示，在川普關稅政策保護的背景下，美國本土的太陽能硬體供應商們均處於非常有利位置。摩根士丹利的一份研報顯示，2024年新增可再生項目的絕大多數已低於化石能源同類方案整體成本，尤其是太陽能/陸風平均度電成本繼續走低。因此，當AI大幅推高全球資料中心電力需求時，成本更低的風電與太陽能等可再生能源自然獲得優先配置。就新增裝機和度電成本而言，可再生能源不久後或許將成為AI 時代電力系統擴容的“第一選擇”，再以儲能/核能等補齊供電曲線。 (invest wallstreeet)

“規模定律的進展非常好，依然值得投入。”“世界模型和LLM最終會融合。”“AGI會在5到10年內實現，未來能源將會成為智能的貨幣。”“中國大模型相比美國前沿模型只落後幾個月，但問題不在於追趕，而在於他們能否發明Transformer那樣的突破性範式。”在CNBC最新推出的訪談節目《科技下載》中，Google Deepmid CEO Demis Hassabis 針對時下熱議的AGI路線圖、Scaling Law、中美模型差距、AI泡沫等問題，發表了不少關鍵判斷。一上來，Demis就乾脆利落地否認了“Scaling Law撞牆”的問題，他的判斷是規模定律的整體發展依然非常好，儘管相比前兩三年速度有所放緩，但回報依然很可觀，值得繼續投入。不過，他也重複了之前在其他場合發表過的觀點：要達到AGI，不能只靠Scaling Law，還需要1-2個像Transformer那樣的重大範式突破。Demis依然堅持自己之前對AGI時間的判斷——5到10年。這是一個並不激進的估計，他也自稱是一個AI的“謹慎樂觀主義者”。有意思的是，Demis也發表了和馬斯克類似的觀點：由於晶片極度短缺，AI的算力問題最終都會歸結能源問題，因此未來能源將成為“智能的貨幣”。關於中美之間大模型能力的差距，Demis 認為中國團隊追趕的速度非常快，現在這一差距已經縮短到只有幾個月。但Demis也稍微潑了盆冷水——他指出，真正的問題不在於追趕，而在於中國能否發明像Transformer那樣的範式創新，而他目前並沒有看到明確跡象。在與OpenAI、Anthropic等頂級AI巨頭的競爭中，Demis承認Google的商業化和規模化比對手起步晚一些，但他們現在已經回到了創業公司狀態，Deepmind的組織重整也使得他們能夠迅速迭代Gemini模型能力，新模型幾乎當天或第二天就能快速落地到Google的核心產品中。此外，端側AI也是Google下一步將要發力的重點。Demis表示個人非常看好“邊緣計算”方向，也就是更高效、更輕量的模型運行在手機、可穿戴裝置等終端上。他透露，Google將會發力智能眼鏡。據此前報導，Google與中國創企XREAL將合作發佈有線XR眼鏡，項目名為Project Aura，將於2026年推出。關於2026年可能出現的重大突破，Demis認為具備更高自主性的 agent 系統將變得足夠可靠，真正開始發揮實用價值。同時他也預告了與Gemini Robotics的合作，機器人領域在未來 12 到 18 個月也會出現非常有意思的進展。以下是整期播客的全文，有刪減和適當潤色：規模定律的回報依然很可觀 通往AGI還需要一兩個重大創新Arjun：我想先從技術本身聊起。我們一直在談論 AI，以及它的能力如何持續提升。圍繞所謂的“規模定律”也有很多爭論。簡單來說，就是更多算力、更多資料、更大的模型，是否必然會帶來更強的系統。你之前說過，我們需要把規模定律推到極限。但現在也有人在問，我們是不是正在撞上某種“天花板”，這些模型的進步是否正在放緩？從你在 DeepMind 的研發經驗來看，你們觀察到了什麼？Demis：我認為規模定律總體上仍然進展得非常好。只要投入更多算力、更多資料，把模型做得更大，我們確實能看到能力的持續提升。當然，這種提升的速度可能不像兩三年前那麼快了，所以大家會談到“邊際收益遞減”。但“遞減”和“沒有收益”是完全不同的概念。我覺得我們現在處在兩者之間——回報依然非常可觀，值得繼續投入。與此同時，如果從“通向 AGI”這個目標來看，可能還需要一兩個關鍵性的重大創新，不能只靠把現有方法不斷放大。Arjun：我們一會兒會詳細談 AGI。但在你看來，現在到底缺了什麼？Demis：如果你玩過各種聊天機器人，就會發現它們在某些方面非常厲害，但在其他方面卻完全不行。我把這種狀態稱為“參差不齊的智能”（jagged intelligence）。它們在某些任務上表現驚人，但換一種提問方式，或者換一個場景，就會暴露明顯缺陷，甚至連一些看起來很簡單的事情都做不好。真正的通用智能不應該有這種不一致性。除此之外，現有系統還存在很多根本性限制，比如：它們無法持續線上學習，不能在使用過程中真正學會新知識；也很難真正產生原創性的想法。因此，如果要實現通用智能，還有不少關鍵能力是當下系統所缺失的。Arjun：那要解鎖這些“真正智能的系統”，關鍵突破點可能是什麼？我之前和 Hugging Face 的聯合創始人 Thomas Wolf 聊過，他的看法是：LLM 很擅長回答問題、總結資訊，但真正缺失的是“提出全新想法”的能力。尤其是在科學領域，比如提出新的藥物機制、新的疾病假說，LLM 似乎還無法產生那種“諾貝爾獎等級”的原創思想。你怎麼看？是不是需要一種全新的架構？Demis：這正是我畢生投入 AI 研究的原因之一。我始終認為，AI 最終會成為科學的終極工具。我們已經通過 AlphaFold 等成果證明了這一點。但問題是：AI 能不能自己提出一個全新的科學假設，而不僅僅是解決一個已經被人類提出的問題？到目前為止，它們做不到。它們缺乏某些關鍵能力。我認為這可能涉及更長期的規劃能力、更強的推理能力，以及一個非常重要的概念——“世界模型”。也就是說，系統需要真正理解世界的運行方式，能夠在“腦中”模擬世界、驗證假設。頂尖的人類科學家正是這樣工作的，而目前的 AI 還遠遠達不到。世界模型和LLM最終會融合Arjun：“世界模型”這個概念最近經常被提到，但很多人可能並不清楚它到底指什麼。你能解釋一下它和 LLM 的區別嗎？Demis：目前的 LLM，主要還是以文字為核心。即便像 Gemini 這樣的基礎模型，已經可以處理圖像、視訊和音訊，多模態能力也在增強，但它們並不真正理解世界的物理規律和因果關係。世界模型關注的是：一個事物如何影響另一個事物？如果我做了某個決策，長期後果會是什麼？能不能把未來“推演”出來？如果你想真正理解世界，甚至發明新事物、提出新的科學理論，就必須擁有這種對現實世界的內部建模能力，從直覺物理一直延伸到生物學、經濟學等複雜系統。Arjun：那在你設想的 AGI 形態中，會是 LLM 和世界模型的結合，還是世界模型最終會取代 LLM？Demis：我更傾向於認為它們會融合。像 Gemini 這樣的基礎模型，幾乎肯定會成為 AGI 的核心組成部分，這一點我非常有信心，這也是我們為什麼要儘可能把這些系統做大、做強。但問題在於：它們是否“足夠”？我懷疑還需要其他類型的技術和能力。我們在做的 Genie、以及視訊生成模型 Veo，可以被看作是早期、胚胎階段的世界模型。如果一個系統能夠生成高度真實的世界場景，那在某種意義上，它就必須理解這個世界，否則它無法生成。AGI在5到10年內實現能源會成為智能的貨幣Arjun：你之前提到，AGI 可能在 5 到 10 年內實現。經歷了 2025 年這麼多突破之後，你還堅持這個判斷嗎？Demis：是的。我認為我們仍然在這條時間線上。2010 年創立 DeepMind 時，我們就把 AGI 視為一個大約 20 年的長期目標。現在回頭看，我覺得我們距離具備真正創新、規劃、推理等能力的系統，大概還有 5 到 10 年。這本身就非常驚人。Arjun：在實現 AGI 的過程中，有那些現實瓶頸？比如算力、晶片、能源問題？Demis：限制很多。晶片永遠不夠，算力需求遠遠超過供應，而算力最終都歸結為能源問題。未來，能源幾乎會成為“智能的貨幣”。不過有趣的是，AI 本身也能幫助解決這些問題，比如提升基礎設施效率、設計更好的太陽能材料，甚至推動核聚變研究。我們和 Commonwealth Fusion 有合作，用 AI 幫助電漿體控制。我個人也很關注一個問題：能否用 AI 找到室溫超導材料？此外，模型本身的效率也在飛速提升。通過蒸餾等技術，小模型可以繼承大模型的能力，實現性能與能耗的大幅最佳化，單位功耗下的智能水平持續提升。Arjun：AGI 聽起來很美好，但也伴隨著大量擔憂，比如對就業、社會結構的衝擊。你怎麼看這些風險？Demis：我堅信 AI 總體上會成為人類歷史上最有益的技術之一，但這並非自動發生。它是一種“雙刃劍”。經濟層面的衝擊可能類似工業革命，但速度更快、規模更大，我們可能需要新的經濟體系來應對。另一個風險是濫用——壞人利用 AI 做壞事。再一個風險是，當 AI 變得越來越自主，具備代理能力時，我們如何確保它們始終按照人類意圖行事，而不會出現失控行為。Arjun：那你有信心自己正在開發的系統是可控的嗎？Demis：我們對此非常重視。自 2010 年起，我們就在安全、責任和可控性上投入大量精力。我們一直假設：如果成功，系統一定會非常強大，因此必須提前考慮風險。當然，犯錯在所難免，但我自認為是一個“謹慎的樂觀主義者”。只要給予足夠時間和嚴肅對待，我相信人類最終能把這件事做對，但前提是，我們不能閉著眼睛狂奔。Arjun：像 Bengio、Tegmark 這些人呼籲放慢 AGI 的發展節奏，更多聚焦工具型 AI。你同意這種觀點嗎？Demis：我理解他們的擔憂，也部分贊同。從科學工具的角度出發，是一條非常合理的路徑。但現實世界存在競爭和博弈，不只是科學問題，還有地緣政治和商業因素。在這種情況下，我們能做的，是在保持技術前沿的同時，儘可能負責任、儘可能謹慎。我希望 DeepMind 能在這方面成為一個好的示範。一件趣事：Demis是從遊戲行業起步的Arjun：你在創立 DeepMind、投身這項使命時，一直都非常相信這項技術。但在你的職業生涯中，有沒有那一刻曾經懷疑過：我們真的應該做這件事嗎？Demis：當你真正意識到這項技術的潛力時，我反而覺得，如果沒有像 AI 這樣具有變革性的技術出現，人類社會可能更難應對當下的諸多挑戰。氣候變化、貧困、飲用水獲取、健康、老齡化、人口問題、疾病、能源——這些都是極其嚴峻的問題。從某種角度看，AI 本身確實也是一個巨大的挑戰，甚至可能是最大的挑戰之一，但它同時也是幫助我們應對、解決這些宏大問題的關鍵工具。這正是它的“雙刃劍”屬性。我一直相信，AI 最終會成為人類發明過的最重要的技術之一，它本身也是電腦時代自然演進的一部分。Arjun：插一句題外話，你最早其實是從遊戲行業起步的，對吧？你參與開發過《Theme Park》，那是一款非常經典的遊戲。你現在還玩遊戲嗎？Demis：當然，我非常喜歡遊戲，這算是我的長期愛好。現在我會和兩個兒子以及我的兄弟一起玩《英雄聯盟》，我們有一個固定的小隊，這是從疫情封鎖時期開始的。我也喜歡各種形式的遊戲，不管是足球，還是電子遊戲。Arjun：在你這樣高強度、高壓力的崗位上，遊戲算是一种放松方式嗎？Demis：是的，毫無疑問。而且在過去，遊戲對我來說也是一種非常重要的創造性實踐。我最初學習程式設計，以及很多技術能力，都是通過做遊戲學會的。承認Google在商業化方面起步慢一些現已回到創業公司狀態Arjun：現在這個領域有 OpenAI、Anthropic，還有很多頂級 AI 實驗室，競爭極其激烈。Gemini 3 的市場反饋非常好，但在 2025 年的某個階段，外界一度質疑 Google 是否還能在 AI 競爭中保持領先。你如何評估當下的競爭環境？Demis：目前的競爭環境可以說是極其殘酷。很多在科技行業幹了二三十年的人都告訴我，這是他們見過最激烈的一次競爭，可能是整個科技史上最激烈的。幾乎所有最強的參與者——無論是科技巨頭，還是最優秀的創業公司，都已經全力投入到這個領域。因為大家都已經意識到，這是最重要的一項技術，這一點我們其實 20 多年前就已經看清了。所以競爭激烈是必然的。從個人角度來說，我並不排斥競爭。我小時候就是英國青少年國際象棋隊成員，在競爭環境中長大。某種程度上，我甚至享受競爭。但與此同時，我始終提醒自己：比公司之間、國家之間的競爭更重要的，是如何為全人類妥善“託管”AGI 的發展。這一點，應該時刻放在所有 AI 實驗室領導者的心中。Arjun：在外界質疑 Google AI 戰略的那段時間，你們內部有沒有做出什麼不同的調整？Demis：如果回顧過去十年，其實 Google Brain 和 DeepMind 發明了當今大約 90% 被廣泛使用的核心 AI 技術，比如 Transformer 架構，或者 AlphaGo 推動的大規模強化學習。但我們確實在商業化和規模化方面走得相對慢了一些，這一點 OpenAI 等公司做得非常出色。過去兩三年，我們基本上回到了創業公司的狀態，變得更敏捷、更快、更敢於快速發佈產品。你現在看到的 Gemini 系列，尤其是 Gemini 3，是這一轉變的集中體現，也讓我們重新回到了我們認為自己應當處於的位置。Arjun：你有信心能長期保持這種領先地位嗎？Demis：是的，我有信心。中國模型相比美國只落後幾個月Arjun：在激烈競爭之外，另一個被頻繁討論的話題是 AI 泡沫。大量公司估值飛漲，融資規模驚人，科技巨頭在基礎設施上投入數千億美元，但有些公司幾乎還沒有成熟產品或盈利能力。你怎麼看“AI 是否存在金融泡沫”這個問題？Demis：我不認為這是一個非黑即白的問題。某些領域、某些細分市場，可能確實存在泡沫；而另一些則未必。AI 註定會成為人類歷史上最具變革性的技術，這一點是基本面。這有點像當年的網際網路泡沫：泡沫確實存在，但網際網路本身無比重要，也在那段時期誕生了一批真正的偉大公司。過度興奮幾乎是不可避免的，之後也可能會經歷一輪“清算”，真正有價值的東西會存活下來。在我看來，風險最大的可能是在某些私募市場，出現了動輒數十億美元、但產品幾乎尚不存在的融資案例，這在長期來看並不健康。但從我的角度出發，作為 Google DeepMind 的負責人，我並不會過度擔心泡沫本身，而是要確保無論市場怎麼走，我們都處在一個能夠“贏”的位置。Arjun：如果市場真的出現調整，你有信心 Google DeepMind 能扛得住嗎？Demis：當然。這正是 Google 強大資產負債表和產品生態的意義所在。我們擁有幾十個使用者規模達數十億的產品，AI 能夠自然地嵌入其中，無論是 Gmail、Workspace，還是 Gemini 應用。Arjun：除了競爭和資本，還有一個重要變數是地緣政治，尤其是中美之間的技術競爭。此前有人低估了中國在 AI 領域的能力，但 DeepSeek 以及阿里巴巴的一些開源模型顯然改變了這種看法。中國並沒有出局，對吧？Demis：完全沒有。我甚至認為，中國現在距離美國和西方的前沿模型，比一兩年前我們想像的要近得多，可能只落後幾個月。中國有非常強的團隊，比如你提到的 DeepSeek 和阿里巴巴。真正的問題在於，他們是否能做出“超越前沿”的原創性突破，而不僅僅是追趕。追趕他們已經證明自己做得到，但是否能發明像 Transformer 那樣的新範式，目前我還沒有看到明確證據。Arjun：這種原創性突破是否會受到先進晶片獲取受限的影響？Demis：我認為更多是“科研文化和心態”的問題。真正的前沿實驗室，需要鼓勵探索性創新，而不僅僅是把已知的方法不斷規模化。發明一項全新技術，難度往往是複製它的一百倍。這也是我認為下一個真正的分水嶺，但目前還很難看到明確跡象。個人看好端側AI的發展Google將發力智能眼鏡Arjun：很多人其實低估了 Google 的 AI 能力有多大程度來自 DeepMind，以及你和你的團隊。外界一直很好奇你們是如何與 Google 協作的。Sundar Pichai 會不會有一天直接給你打電話，說：“Demis，我們需要做一個東西，比如 Gemini，或者某個 AI 產品，你們能不能把它做出來？”你們之間的合作關係到底是怎樣的？Demis：在過去三年裡，我們已經把所有力量整合到一個統一的實體中，也就是現在的 Google DeepMind。它融合了 Google Research、Google Brain 和原本的 DeepMind，而我負責整體運作。你可以把它理解為 Google 的“AI 引擎室”。所有核心 AI 技術都在這裡誕生，然後被擴散到 Google 的各類產品中。過去幾年，我們不僅在做模型本身，也在重新架構整個 Google 的技術基礎設施，讓這些模型可以被極快地部署上線。現在，當我們發佈一個新的 Gemini 模型，幾乎當天或第二天就能在搜尋等核心產品中落地。我認為從 Gemini 2.5 開始，我們真正進入了節奏狀態。過去一年，這套流程已經變得非常順暢，未來 12 個月你會看到更多這樣的成果。Sundar 和我幾乎每天都會討論戰略問題，包括技術方向以及 Google 整體的需求，然後在不偏離長期目標（即安全、快速地邁向 AGI）的前提下，不斷動態調整路線圖。Arjun：所以我們可以預期，因為這種關係上的變化，Google 旗下會更頻繁地推出新的 AI 能力，並快速鋪開到整個產品體系中？Demis：是的，完全正確。現在的迭代回路非常緊密，而且我們在同一套技術堆疊上協同工作。Arjun：你們的技術不僅進入 Google 自己的產品，也被用在像三星這樣的合作夥伴裝置上，比如智慧型手機裡的 AI 功能。Demis：沒錯。我們和很多合作夥伴都有深入合作，我們也很自豪這些夥伴選擇了我們的技術，因為他們看到了它的能力。在裝置端，我個人非常看好“邊緣計算”的方向，也就是更高效、更輕量的模型運行在手機、可穿戴裝置等終端上。除了手機，我們也在探索新的裝置形態，比如智能眼鏡。Google 在智能眼鏡上探索了很多年，而我認為現在終於出現了“殺手級應用”——也就是一個真正有用的通用 AI 助手，能夠在日常生活中持續地幫助你。我相信所有大型硬體廠商都會對這一方向非常感興趣。Arjun：我們時間不多了，但我還想回到一個歷史節點。2014 年 Google 收購 DeepMind 時，我剛入行做科技記者，當時這是一筆大約 4 億英鎊的交易。很多人並不理解你們在做什麼，也不明白 Google 為什麼要收購這家英國公司。你現在回頭看，會不會想過：如果當時保持獨立會不會更好？還是你對今天的結果感到滿意？Demis：這件事其實很有意思。當時的搜尋負責人 Alan Eustace 負責推進這筆交易，Larry Page 作為 CEO 親自支援。我當時就對 Alan 說過，這會是 Google 歷史上最重要的一次收購——考慮到 Google 之前收購過 YouTube、AdWords，這句話份量不輕。但我很清楚 AI 會變得多麼重要，也非常清楚它和 Google“組織世界資訊”的使命是天然契合的。還有什麼工具比 AI 更適合理解和組織資訊呢？當然，從商業角度看，DeepMind 今天的價值可能已經是當年交易價的百倍、千倍。但當時我最關心的是回到科學本身，推動仍處於早期階段的研究。必須承認，Google，尤其是 Larry，是當時極少數真正理解這項技術未來潛力的公司。如果沒有他們的支援和算力資源，就不會有 AlphaGo、AlphaFold 以及我們後來在科學領域取得的一系列成果。所以我完全沒有任何遺憾。Agent會是2026年最重要的突破Arjun：現在科技 CEO、AI CEO 幾乎成了新時代的“搖滾明星”。我最近在歐洲看到輝達 CEO 黃仁勳被人群追著走。他也提到你們經常交流，還高度評價了你們的新圖像生成工具。你們通常會聊些什麼？Demis：Jensen 非常了不起，是一位真正的先驅。我也非常佩服他三十年來始終堅持自己的願景。事實上，我在 90 年代做遊戲時就開始使用 GPU，寫圖形和物理引擎，如今回頭看，這些當年為遊戲推動的硬體，反而成了 AI 的關鍵基礎設施，很有意思。我們更多討論的是 AI 在科學領域的應用。AlphaFold 當初就是在 GPU 上訓練的，他非常喜歡 AlphaFold 以及我們在藥物發現方面的工作。Arjun：雖然很多資料中心使用輝達的系統，但 Google 也有自己的 TPU。你們之間是一種競爭還是合作關係？Demis：我們很幸運，兩者都有。TPU 是我們內部訓練最強模型的重要工具，而且我們發現，很多頂級 AI 團隊也對 TPU 有很大需求，因為它們專為大模型訓練和服務而設計。GPU 更通用，適合探索新架構或新應用；而當你要把成熟方案推到極致規模時，定製晶片的效率優勢就非常明顯。所以能同時擁有 GPU 和 TPU，是一種巨大的優勢。Arjun：展望未來，你一直強調 AI 在科學領域的潛力，尤其是新藥發現、新疾病研究。你們也有 Isomorphic Labs。我們現在走到那一步了？Demis：我最常提到的例子仍然是 AlphaFold，這是目前 AI 用於科學最成功的案例之一。它解決了蛋白質折疊這個困擾科學界 50 年的難題，全球已有超過 300 萬研究人員在使用它。我希望未來能看到十幾個“AlphaFold 等級”的項目，每一個都徹底改變一個科學或數學領域。我們正在材料科學、物理、數學、天氣預測等方向推進類似項目。如果 AI 發展順利，並被正確使用，未來十年可能會開啟一個全新的科學發現黃金時代。Arjun：最後一個問題。你覺得 2026 年 AI 領域最重要的突破會是什麼？Demis：我認為具備更高自主性的 agent 系統將變得足夠可靠，真正開始發揮實用價值。機器人領域在未來 12 到 18 個月也會出現非常有意思的進展，我們正在和 Gemini Robotics 推進一些極具野心的項目。此外，AI 在終端裝置上的實用性會顯著提升。而我個人最期待的，是世界模型的進一步突破，讓它們足夠高效，能夠真正用於規劃，並融入通用模型之中。 (51CTO技術堆疊)

【今日導讀】發展技術就像跑馬拉松。歐洲在前10公里領先於所有人。但中國率先跑完了馬拉松，獲得了金牌。中國已經成為全球可再生能源技術領域的強國，供應了全球90%以上的太陽能電池板，主導著電池供應鏈以及對該行業至關重要的稀土材料加工。中國強大的製造能力降低了太陽能使用成本，全球各地紛紛採用太陽能。但這也導致美國和歐洲的相關產業陷入困境。歐洲太陽能製造委員會前聯合主席、太陽能行業資深人士艾克·韋伯說：“我們創造了太陽能市場，使投資者對太陽能產生了興趣，但我們卻忘了制定產業政策。”在歐洲和美國都在竭力應對中國產業發展之際，綠色科技行業喪失早期領先優勢的經歷已成為重要教訓。西方政府和官員面臨幾個關鍵問題。為何新興產業的眾多關鍵技術最初是在西方研發出來的，卻在中國實現了商業化？在西方押注於開放市場和全球化時，中國是如何實現其產業規模化的？美國前負責能源事務的助理國務卿、現就職於麥克拉蒂諮詢公司的傑佛瑞·派亞特說：“在中國政府決定將清潔能源技術作為國家產業戰略重點並予以優先發展之際，我們所有人都未能察覺。”除太陽能領域外，歐洲官員擔心他們的企業在其他可再生能源技術方面也難以堅持太久。儘管歐洲的風力渦輪機製造商在中國以外地區仍佔據領先地位，但來自像金風科技等中國企業的競爭正變得愈發激烈。牛津能源研究所的邁克爾·梅丹說：“在風能甚至汽車領域，歐洲仍可以堅守。但太陽能領域已經敗下陣來。”為了重新掌握主動權，布魯塞爾方面加大了進行貿易調查和加征關稅的頻度，以減緩中國商品流入歐盟市場的速度，並正積極推動供應鏈多元化，減少對中國的依賴。歐洲還在籌劃引入“歐洲製造”目標，類似於中國在2015年推出的“中國製造2025”計畫，旨在提高關鍵產品的本土佔比和創新能力。但一些人認為，這些措施力度太小且為時已晚。2024年底，瑞典電池巨頭北方伏特公司倒閉；2025年，瑞士太陽能電池板製造商邁爾-布格爾技術有限公司的幾家子公司破產。事實表明，如果歐洲要與中國競爭，就需要採取更多措施來支援本土企業。國際能源署署長法提赫·比羅爾說：“發展技術就像跑馬拉松。歐洲在前10公里領先於所有人。但中國率先跑完了馬拉松，獲得了金牌。”就目前而言，從多晶矽錠到矽片、電池和元件，中國在太陽能電池板製造的每個關鍵階段都貢獻了超過80%的產量。中國最初借助了外部幫助。1980年代至2000年代，中國引入西方的研究成果、技術專長和裝置。在這段時間裡，美歐企業向中國出售生產線及其他裝置，並進行授權或技術共享。南非約翰內斯堡大學研究綠色技術傳播的專家拉斯穆斯·萊馬說：“技術轉讓管道和機制雖然各有不同，但中國政府和企業始終堅持以學習為中心的策略。從一開始，他們就有成為技術領導者的戰略設想。”萊馬說，在太陽能產業發展初期，“幾乎沒有人擔心……沒有人會想到中國能在15年後達到同等水平並參與競爭”。21世紀第一個十年末期成為轉折點，在自身多晶矽產業發展的推動下，中國工廠迅速發展。金風科技副總裁吳凱表示，中國剛涉足該領域時，能夠採用世界先進的技術。此外，中國基礎設施的快速擴張以及工科畢業生人數的激增使得可再生能源項目建設成本更低、速度更快。瑞士太陽能電池板製造商邁爾-布格爾技術有限公司前首席執行長京特·愛爾福特認為，歐洲在下一代鈣鈦礦太陽能技術領域仍有機會。然而，即便在這一領域，歐洲的佼佼者們也面臨著壓力。總部位於英國、在柏林設廠的鈣鈦礦技術專家牛津太陽能公司首席科學家克里斯·凱斯表示，與隆基綠能等中國競爭對手的研發投入相比，他們遠遠處於下風。前歐盟氣候官員約斯·德爾貝克說，對於中國日益擴大的主導地位的認識是一次“痛苦的覺醒”。 (參考消息)

2025年，中國新能源汽車全年銷量達到1649萬輛，國內銷量1387.5萬輛，同比增長19.8%。市佔率已達50.8%，比燃油車還大的蛋糕誰分走了？資料來源：中汽協；製圖：《電動汽車觀察家》根據中汽協按車企集團的統計：比亞迪無懸念第一；吉利奇瑞雖然緊追，但離比亞迪還有一定距離；上汽、長安、東風排名第3到5位，但是以集團為單位，合資品牌亦有貢獻——當然，各大國企集團都已經切換到了自主為主的動力模式；新勢力已經不應再單列了，零跑進入前十，小鵬小米理想分列11-13位……排名如此，但是有的企業是穩守基盤，像比亞迪（+7.8%），有的是低基數暴漲，像小米（+387.9%）；有的是後繼乏力，像特斯拉（-7.1）……我們把TOP15分成高增長、緩增長和負增長三個陣營，來分析它們在2025年表現的內因，同時展望它們2026年的可能表現。01 高增長陣營：傳統車企堅決轉型；新勢力精準定位市場2025年新能源市場的核心亮點，是一批企業實現翻倍式增長。它們有傳統車企，在2025年堅決轉型新能源，取得成效；也有新勢力，在精準定位後放大了自己的優勢。在傳統車企中，吉利新能源的增長十分亮眼。2025年是吉利“新能源驅動增長”的關鍵之年，新能源車型的爆發是全年目標超額完成的核心支撐。吉利集團新能源汽車實現銷量207萬輛，較上一年度暴漲78.9%，新能源銷量佔比從2024年不足40%躍升至56%以上，實現從“燃油+新能源平行”到“新能源主導”的質變。這一成績得益於其戰略聚焦後的精準佈局，銀河系列以123.5萬輛銷量完成“百萬目標”，成為最快達成百萬銷量的新能源品牌之一，星願、銀河E5、銀河L6、銀河A7、星艦7、星耀8等，分別對標比亞迪的海鷗、元PLUS、秦PLUS、秦L、宋Pro、漢等車型，通過高性價比搶佔比亞迪傳統優勢區間。吉利早期“多品牌戰略”導致的資源分散、重複投資弊端日益凸顯，2024年底發佈的《台州宣言》標誌著戰略全面轉向，通過私有化極氪汽車，推進極氪與領克的品牌整合，徹底解決內部同位競爭問題。整合帶來顯著的“降本增效”，品牌定位更加清晰：吉利品牌面向主流大眾市場，極氪汽車衝擊中高端領域。2025年底極氪銷量迎來爆發，11月銷量破28000輛，12月突破30000輛，極氪9X連續兩個月登頂中國大型SUV銷量榜首，成為集團新的增長引擎，同時借助廣泛的管道網路充分承接以舊換新政策紅利，在價格戰中保持了產品競爭力。2025年，上汽新能源實現了155萬輛的銷量，同比增長31%，這一成績得益於其從2024年下半年開始的一系列系統性變革，包括整合自主品牌、打造“大乘用車類股”以及在電池、電驅、智能駕駛等關鍵領域的技術突破。同時，上汽推出的海外戰略3.0——Glocal戰略，也推動公司從“產品出海”向“價值鏈出海”的升級，這都為其高增長奠定了基礎。新勢力方面，零跑汽車成為2025年最大黑馬，全年交付59.7萬輛同比增長104.7%，超額完成50萬輛目標。其成功核心在於全域自研優勢與性價比策略的結合，B系列、C系列車型覆蓋7萬—20萬級主流市場，規模化效應持續釋放，直接切入比亞迪等頭部企業的核心競爭區間。中國一汽與Stellantis 的戰略入股形成穩定股權架構，為技術研發與產能擴張提供了充足資金支援，使其在激烈競爭中實現盈利突破。小鵬汽車憑藉智駕技術領先性實現逆襲，全年交付42.9萬輛同比增長125.9%。其通過最佳化產品矩陣，推出更親民的車型版本，同時持續迭代智駕系統，精準擊中消費者對智能出行的核心需求。小米汽車作為跨界代表，年銷量突破40萬輛，新勢力的速成代表。在流量為王的時代，小米無疑是紅利的最大受益者之一。創始人雷軍，亦通過持續打造個人IP，成功躋身車圈頂流。2025年，也是小米汽車遭到質疑非常多的一年，對其品牌口碑和品質信任度造成了潛在影響，這些爭議既是挑戰，也是最佳化自身的契機。小米增程新車能否延續爆款效應？口碑爭議能否徹底扭轉？這些答案都會在2026年一一揭曉。02 緩慢增長陣營：優勢弱化與轉型滯後的增長瓶頸部分車企在2025年維持正向增長，但增速顯著落後於行業平均水平，陷入增長乏力的困境，核心問題集中在產品迭代、市場佈局與技術儲備的滯後。長城汽車全年銷量同比微增7.33%，新能源銷量40.37萬輛同比增長25.44%，增速遠低於自主品牌平均水平。其增長放緩的主要原因在於其戰略選擇，集中於高毛利市場的基礎上，既不參與純電主流市場，也不參與插混增程的主流市場，只在越野、MPV、高端SUV領域佈局。比亞迪以460.2萬輛的全年銷量衛冕全球新能源銷冠，同比增長7.8%，純電歷史性超越特斯拉。總體而言，王朝網和海洋網守住了基本盤，方程豹表現出色，騰勢開始發力，仰望成功出圈。不過，增長率為近5年來最低，顯示出在國內市場的擴張遇到了瓶頸。吉利銀河系列、零跑等品牌通過精準對標和高性價比策略，搶佔了部分原屬於比亞迪海鷗、海豚等車型的市場份額。與國內市場的疲軟形成對比，比亞迪2025年海外出口銷量突破100萬輛，遠超2024年的41萬輛。海外市場的高利潤率正在成為支撐其整體業績的關鍵。其增長動力還源自垂直整合體系的深度支撐，自研電池、電控的技術優勢降低了成本波動風險，巴西、泰國工廠的投產進一步推動全球化佈局落地。03 負增長陣營：戰略延續性不足、節奏遲緩2025年，部分車企遭遇銷量同比下滑，背後是戰略延續性、執行性不足，市場響應遲緩的多重疊加。廣汽新能源全年銷量為43.7萬輛，同比下滑3.3%，“番禺行動”第一年，銷量依然疲軟。另外，2025年正逢組織機構、品牌車型調整，戰略延續性、執行性不夠。埃安，作為廣汽集團裡的一個新能源主力品牌, 2025年全年總共賣了29萬台車, 比上一年跌了22.62%。此外，廣汽在高端品牌卻遺憾地沒有取得突破，尤其在與華為的合作，可以說“起了個大早，但趕了晚集”。與華為合作的啟境是其高端化的再一次嘗試，其成敗已不僅僅是單一品牌的問題，而是關係到廣汽集團能否在新能源汽車的下半場穩住陣腳、實現戰略突圍的關鍵一役。特斯拉以85.2萬輛的銷量同比下滑7.1%，成為頭部企業中為數不多的負增長品牌。其增長乏力的核心原因在於產品迭代滯後，主力車型外觀與核心配置多年未進行實質性升級，在國內車企“半年改款、一年換代”的密集攻勢下失去競爭力。同時，其本土化生產與供應鏈成本控制優勢逐漸減弱，面對中國品牌的價格衝擊，被迫多次降價導致利潤空間持續壓縮，而自動駕駛技術的商業化進展未達預期，未能形成新的增長支點。理想汽車年交付40.6萬輛，同比下滑了18.8%。主要是增程領域的基本盤受衝擊明顯，該技術路線門檻較低，“冰箱彩電大沙發”的產品優勢被快速模仿，前有問界的技術壓制，後有零跑的性價比圍追，市場空間被持續擠壓。純電轉型則遭遇多重阻礙，入局時間晚於蔚來、小鵬等企業，目前僅佈局MEGA、i6、i8三款車型，難以應對競爭對手的“車海戰術”。此外，戰略搖擺消耗大量精力，三年間從學習華為模式到回歸OKR體系，管理動盪影響了產品研發與產能爬坡節奏，2025年第三季度淨虧損超6億元，創下2022年第三季度以來的首次季度虧損。2025年已成歷史，其實一年的漲跌也不必過分看重。就拿蔚小理來說，多年風光得意的理想走弱，小鵬、蔚來難得抖擻起來。著眼於長遠，不如看那些企業有技術積累，優秀的企業文化，強大的執行力和糾錯進化能力。同時，2025年，無論行業還是個體，都開始尋求“高品質增長”，並開始反思過度行銷等惡性競爭問題。有了這些認知和共識，雖然2026年註定不會再有高增長，但我們已經可以坦然面對。 (電動汽車觀察家)

朋友們，今天聊聊眼下的生意和未來的錢。最近很多人在焦慮，做外貿的擔心關稅，做實體的抱怨內卷，做網際網路的在裁員。大家的共識是，舊地圖找不到新大陸了。如果感到迷茫，不妨抬頭看看那個瘋子——馬斯克。不管你喜不喜歡他，都得承認，他是地球上最敏銳的資本雷達。馬斯克最近的佈局非常清晰，他在賭國運，也在賭人類的命運。他手裡攥著六張底牌：商業航天、人形機器人、無人駕駛、腦機介面、AI應用、新能源與儲能。這六個詞，很多人聽了會覺得，這太高科技了，跟我這賣貨的、做加工的有什麼關係？其實關係大了。如果只把它們當成科技新聞看，那確實是在看熱鬧。如果把它們當成產業鏈重構的訊號看，那裡就都是黃金。我們一個個拆解，看看這六大方向裡，到底藏著中國生意人什麼樣的機會。第一張牌：AI應用。請注意，是應用，不是大模型。以前做生意靠資訊差，以後做生意靠效率差。馬斯克為什麼要瘋狂推進xAI？因為他知道，未來的公司只有兩種：一種是全副武裝AI的公司，一種是即將倒閉的公司。對於中國的中小老闆來說，大模型那是神仙打架，跟我們沒關係。我們要做的，是極致的AI應用。客服是不是AI？設計是不是AI？程式碼是不是AI寫一半？AI應用的本質，是把原本屬於高薪白領的技能，變成廉價的水電煤。誰能最快把AI應用落地到具體的場景裡，誰就能在這個低利潤時代活下來。第二張牌：人形機器人。這是我認為對中國製造業衝擊最大、也是機會最大的一張牌。人形機器人是勞動力的替代品，馬斯克預言人形機器人的數量會超過人類，這意味著什麼？意味著藍領危機將被技術性化解。中國有著全球最強的硬體供應鏈，當特斯拉的人形機器人Optimus開始量產，不僅需要電機、減速器，還需要無數的感測器和精密部件。這就是中國工廠的下一個十年。就像當年蘋果產業鏈造富了一批中國企業，人形機器人產業鏈的爆發力，會是手機的十倍。盯著人形機器人，其實是在盯這一條全新的、巨大的供應鏈。第三張牌：無人駕駛。無人駕駛真正的革命在物流，如果貨車可以24小時不休息，不需要司機，物流成本會降到什麼程度？無人駕駛一旦全面鋪開，整個商業零售的邏輯都會變。庫存周轉率會快到嚇人，路邊店的價值會被重估。對於各位老闆來說，關注無人駕駛，其實是在關注履約成本。未來，無人駕駛會讓物理世界的傳輸成本，無限逼近於資訊傳輸成本。第四張牌：新能源與儲能。這一塊大家很熟，中國已經捲成紅海了。但馬斯克的側重點變了，他更強調儲能。太陽能板鋪滿屋頂不稀奇，稀奇的是怎麼把電存下來。新能源與儲能是硬幣的兩面。未來的能源生意，不是看誰發的電多，是看誰能做能源的時間管理大師。電力的波動性是電網的噩夢，而新能源與儲能系統就是安眠藥。對於在這個賽道的中國企業，出海去賣儲能裝置，去解決那些基建落後國家的用電痛點，可能比在國內卷價格戰要香得多。第五張牌：商業航天。這個聽起來最遙遠，似乎是國家隊的事。但SpaceX的火箭可以回收，衛星可以像撒豆子一樣撒向太空。商業航天帶來的星鏈正在覆蓋地球的每一個死角。這意味著什麼？意味著全球無死角的網路覆蓋。對於做跨境生意、做遠洋運輸、做偏遠地區礦產開發的老闆們，商業航天不僅是通訊工具，更是資產保全的手段。而且，商業航天的零部件外包，也是高端製造業的下一個風口。雖然門檻高，但一旦進去，就是護城河。第六張牌：腦機介面。這聽起來很科幻，但Neuralink確實已經讓癱瘓患者用意念下棋了。腦機介面目前看是醫療器械的巔峰，但長遠看，它是人類進化的入場券。這一塊，咱們普通創業者可能吃不到肉，但無論什麼技術都是要落地的，都是要場景的。圍繞腦機介面的康復醫療、資料分析、高端養老服務，將是老齡化社會裡的頂級奢侈品，這些都是普通人夠得到的機會。富人最後買單的，一定是生命質量。腦機介面，就是通往生命質量的那把鑰匙。馬斯克這六張底牌，其實邏輯是一脈相承的。新能源與儲能提供動力，商業航天搭建網路，無人駕駛解決運輸，人形機器人解決勞動力，AI應用解決大腦算力，腦機介面解決人類自身的極限。這是一個閉環。我們成為不了馬斯克，但我們可以看懂這個閉環。現在的經濟環境，讓人覺得那是垃圾時間。但歷史告訴我們，巨頭們押注未來的時刻，往往是普通人彎道超車的唯一縫隙。這些技術落地的過程，就是舊財富毀滅、新財富誕生的過程。風起於青萍之末，在這些看似瘋狂的賭注裡，靜靜地等待著那些有心人去拆解，去重組，去變現。如果是你，這六張牌，你看好那一張？ (張揚創業說)