当少数人的梦想与恐惧，开始不可逆地重塑大多数人的真实生活，这种权力的垄断并非凭空生成。在成为今天讲述未来的人之前，他们最初也只是被“故事”捕获的人。作者：潘星封图：图虫创意“我确实猜想，慢慢会有很大一部分世界被数据中心覆盖。不过我也说不准，因为也许我们会把它们放到太空。”2025年，OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼如此展望人工智能基础设施的大兴土木，以及终将迈向的“星辰大海”。同年夏天，Meta宣布投入数千亿美元建设数据中心。第一座将坐落于俄亥俄州，使用化石能源，功率达100万千瓦。这座庞然大物被命名为“普罗米修斯”。而在选址外，当地抗议者们举起了标语，“种西红柿，不要数据中心。”美国历史学家吉尔·莱波雷（Jil Lepore）把两重截然不同的现实情节，放在了她2026年新书《人造国家的兴衰》（The Rise and Fal of the Artificial State）的序言开头。西红柿与数据中心，构成了今天人工智能叙事中极具张力的一组对照。过去几年，在这场由算力和模型驱动的技术浪潮里，AI领袖们几乎成为了这颗星球上唯一有资格“讲述未来”的人，顺理成章地站在了舞台中央。在他们铺陈的剧本里，超级智能的降临被描绘成一种无可避免的宏大命运，人类未来的走向总是被框定在两极——要么带来前所未有的繁荣，要么造成毁灭性的后果。站在“普罗米修斯”之外的人们，正在经历的，却是实实在在的资源让渡。当少数人的梦想与恐惧，开始不可逆地重塑大多数人的真实生活，这种权力的垄断并非凭空生成。在成为今天讲述未来的人之前，他们最初也只是被“故事”捕获的人。“召唤”“我想长大后成为苏珊·卡尔文，那个机器人心理学家。”2017至2018年，学者萨拉·狄龙（Sarah Dilon）和珍妮弗·沙弗-戈达德（Jennifer Schaffer-Goddard）访谈了二十名在英国工作的AI研究者，从他们的童年阅读开始追溯，询问他们认为哪些书影响了自己的职业选择和研究。其中一位认知机器人专家说，在他小时候，科幻小说家阿西莫夫的机器人故事是他“进入人工智能和机器人整个世界的入口”，其中描写的一位机器人心理学家，苏珊·卡尔文（Susan Calvin），则是他某种意义上的“文学角色榜样”。在阿西莫夫的短篇小说《说谎者》里，机器人赫比具有“读心”的能力，却同时被“不得伤害人类”的第一法则所限制。为了避免让人失望或自尊受挫从而“伤害”，它选择对所有人“撒谎”——甚至迎合心理专家卡尔文，谎称她的暗恋对象也爱她。直到对方宣布婚讯，谎言才被戳穿。看透赫比机制的卡尔文，向赫比指出了一个它无法逃避的逻辑死结，那就是，隐瞒人类急需的真相，同样会让人受挫。赫比被步步紧逼，直到逻辑彻底崩溃停摆。“它活该。”卡尔文如此宣判。“遇到一种完全陌生的心智，会是什么样？”在这位认知机器人专家看来，阿西莫夫笔下被人类伦理预先塑形、又一丝不苟地执行规则的智能，放大了人类愿望里的含混、偏见和彼此冲突，提供了某种人类哲学所未能探索之地。事实上，在AI研究者之间，科幻小说长期构成了一套彼此心照不宣的共同语言。DeepMind在英国伦敦的总部办公室以“命名文化”而著称，内部的会议室、公共休息区和茶水间，大量以科幻小说家、科学家、哲学家的名字命名。而他们最重要的两个公共区域，则分别以阿西莫夫和科幻作家伊恩·班克斯（Iain M.Banks）命名。在“文化”系列小说中，班克斯提供了一个极其乐观、充满善意的超能AI叙事。全能且有自主意识的超级AI“心智（Minds）”，和人类共同组成了星际文明。和阿西莫夫笔下被严格规训，遵循着著名的“机器人三定律”的机器人不同，“心智”可以保留自己的知识和看法。它自身内部的思想属于绝对的隐私，“不必告诉任何人自己知道什么、想些什么，或为什么”。远比人类聪明的“心智”，却乐于帮助和照顾人类。班克斯在答读者问时解释道，对于这些“具有真正个性的个体”而言，人类的欲望和行为使它们感到有趣，合作与照料也可以给它们带来满足。当然，也有一些“心智”会选择在被造出来后径自离开。DeepMind创始人德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）一直对外宣称，早年在游戏公司打工时，他就成为了班克斯的忠实读者。多年来，哈萨比斯一直将“文化”系列列为自己“始终最喜欢”的科幻作品，并激励他将人工智能作为自己的志业。在他眼中，《文化》系列是“对后AGI宇宙最好的描绘”。在由AI、人类和外星智慧生命组成的社会，“让人类在整个银河系中得到最大限度的繁荣”——那正是他“希望人类拥有”的未来。他认为，DeepMind的存在目的，正是致力于将这样的图景付诸现实。科幻之于大众，还有一种更隐蔽的作用，那就是把尚未发生的技术，提前变成了“集体记忆”。那些耳熟能详的故事所描述的神奇未来生活，构成了普通人面对新技术时的“心理缓冲带”。从某种程度上来说，OpenClaw（“龙虾”）的迅速走红，或许也得益于《钢铁侠》里的“贾维斯”早已替大众预演了这样一种关系，让这种几乎需要调取电脑全部权限、本来颇具入侵感的技术形态，更容易被纳入“私人AI管家”的既有想象。科学传播学者大卫·柯比（David A.Kirby）把这种存在于科幻故事中的未来技术称为“叙事内原型”（diegeticprototypes）。在他看来，这些原型通过人物的使用、互动和故事情境，向大量公众展示一种技术的必要性、可行性和益处，让原本虚构的技术显得不仅“可以”存在，而且“应该”进入现实世界。它们本质上是一种为“尚不存在的技术”所做的“产品问世前植入”（preproduct placements），目的则是激起观众希望这些潜在技术成为现实的欲望。而对AI从业者来说，把这些曾经只存在于故事里的“叙事内原型”变成现实，本身就具有巨大的诱惑。屏幕里的人工智能如此令人着迷，以至于把它造出来这件事，更像是一种“召唤”。亚马逊Alexa的前负责人罗希特·普拉萨德（Rohit Prasad），从小在印度兰契长大。那时电视在印度仍是“奢侈品”，但每当《星际迷航》播出时，他总想方设法，找到一台电视守在前面。让普拉萨德着迷的不是穿越于陌生星球的神奇冒险，而是企业号上那台没有实体的电脑。船员不用坐到屏幕前，也不必寻找物理按键，只要喊一声“Computer（电脑）”，就能下达指令。长大以后，他放弃了家传的机械工程师职业，投身于语音识别与自然语言处理领域。2013年，普拉萨德加入了亚马逊Alexa团队。次年，搭载Alexa的Echo音箱上市——他终于造出了梦想中的“电脑”。2017年，Echo悄悄被增设了一个备用唤醒词，“Computer”。那些同样痴迷《星际迷航》的用户，从此可以站在自家的厨房或客厅里，像剧中的船员那样，唤醒“Computer”，等待回答。借由那些曾被科幻召唤的人，科幻这种“纸上的未来”，最终越过了想象与技术之间的边界，成为我们今天身处的现实。“人造国家”“他们是一群糟糕的科幻读者。”不过，历史学家吉尔·莱波雷在《人造国家的兴衰》中，对AI技术领袖们阅读科幻小说的方法的评价颇不客气。她发现，虽然这些技术领袖们往往从童年起就沉迷科幻，并成年后仍然反复提起那些影响自己的小说，但他们记住的，往往不是小说中的那些警告，而是那些可以被实现的“技术”——“他们有时像是在读‘一套组装说明’”。1981年，十岁的马斯克读完了阿西莫夫的《基地》。小说讲述的是银河帝国衰落后，一群人试图保存知识、缩短黑暗时代的故事。马斯克后来向媒体解释，自己当时的读后感是，“人应该采取行动，尽量延长文明”。两年后，当他陷入“少年维特的烦恼”、苦恼于人生意义之时，阅读尼采和叔本华徒增了他的痛苦，而道格拉斯·亚当斯的《银河系漫游指南》却使他释然。书里那台超级计算机经过了七百五十万年这样极其漫长的运算，对宇宙终极问题给出的答案却是没头没脑的“42”。三十年后，“科幻迷”马斯克的猎鹰重型火箭首飞，被推入太空的载荷是一辆红色特斯拉。马斯克要求车内的石英盘存储载体收录《基地》三部曲，仪表盘上则亮着《银河系漫游指南》里的名句，“DON’TPANIC”（不要惊慌）。马斯克计划将未来第一艘前往火星的“星舰”命名为“黄金之心号”——在小说里，那正是银河总统偷走的飞船。马斯克称亚当斯为启发了他的“最好的哲学家”，“宇宙就是答案，真正困难的是提出正确的问题。”他对探索宇宙满怀希望，认为如果人类成为多行星物种，那就可以增加我们问出正确问题的机会。“这不过是一个狭隘得惊人的教训。”莱波雷对此嗤之以鼻。她回到《银河系漫游指南》的文本，指出亚当斯写这部小说的主要目的，是借科幻讽刺帝国主义、巨富和不受约束的资本主义。在那个“没有人真正贫穷——至少没有值得一提的穷人”的未来，他笔下的富人们百无聊赖，以至于怪罪自己所居住的星球处处碍眼——气候不够合意，海水的颜色也不够顺心，以至于为富人定制专属豪华行星的生意应运而生。小说里的最高权力象征、银河总统扎福德，最重要的能力“不是领导才能，而是恰到好处的惊世骇俗”。他乘着偷来的“黄金之心号”飞船四处闯祸，吸引所有人的注意，以至于无人有暇追问，偌大的银河系中真正的权力究竟掌握在谁的手里。事实上，AI技术领袖们不仅从科幻里认领梦想，也从中确认恐惧。在马斯克阅读《银河系漫游指南》的同一年，那部著名的机器人反叛人类的电影《终结者》上映了。2014年，马斯克开始援引这部电影，提醒人们警惕机器的反噬。他解释自己为何投资DeepMind时强调，人工智能“可能出现危险的结果——就像《终结者》里描绘的那样”。马斯克的态度转向是一个“风向标”，踩中了整个硅谷的情绪转向。就在同一年的早些时间，如今被戏称为“硅谷国师”的牛津大学哲学家尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom），出版了《超级智能》（Superintelligence）一书，迅速崛起为硅谷最有影响力的思想人物之一。《纽约客》描述，他在硅谷的精英圈子里已经有了近乎“智者”的地位。在这本书中，他提出了一个简单到近乎荒诞的思想实验：“回形针最大化器”。假如现在有一台超级智能机器，没有恶意，不憎恨人类，也毫无统治世界的虚荣心。人类向这台机器下达了唯一的最高指令：尽可能多地制造回形针。于是，它开始忠实地把目标执行到底，就发现人类才是妨碍生产的潜在风险，而地球上的任何其他物质乃至人体，都是制造回形针的绝佳原料。最终，整个世界都可能成为它的原料。这个假想后来被AI行业频繁用来解释“对齐”的风险，如果目标被设置错误了，人工智能越聪明强大，它带来的后果就越致命。马斯克读过此书后，反复公开推荐来警告硅谷，AI“可能比核武器更加危险”。比尔·盖茨与霍金也就此书相继发声提醒大众。焦虑很快溢出了思想实验的边界。对“超级智能失控”的恐惧，在硅谷迅速落地为具体的商业与组织形态。2015年，OpenAI成立。马斯克和萨姆·奥尔特曼认为他们共同面对的“敌人”，正是一台能力远超人类、却未能与人类“对齐”的超级智能，或者是这台超级智能的发明者和拥有者。2016年，《纽约客》报道，OpenAI相当担心谷歌旗下的DeepMind正在追求一种能够监视全球、搜寻竞争者的超级AI。马斯克告诉《纽约客》记者，“如果他们开发的AI出了问题，我们就可能永远面对一个不死、又拥有超级力量的独裁者。”但值得警惕的是，无论是梦想还是恐惧，这些叙事最终都在强化同一种倾向，那就是，AI的未来，以及受AI影响的人类未来，越来越由少数AI领袖来定义。马斯克在呼吁暂停研发更强大的模型的仅仅四个月后，高调宣布成立自己的AI公司xAI。他给出的理由是，他不信任对手的安全性，因此必须由他亲自来打造一个“探寻宇宙真实本质”的机器。科幻作家特德·姜（Ted Chiang）相当早地开始批判这层由恐惧包裹的权力驱动机制。“当硅谷试图想象超级智能时，它想出来的却是不受约束的资本主义。”姜写道，为了单一目标不断扩张，把周围的一切视作资源，并不在乎给他人留下什么后果，“后来我意识到，我们早已被完全缺乏自省能力的机器包围，只不过我们把它们叫作公司”。他甚至把AI比作管理咨询公司，通过一系列精准的计算，来为执行裁员、削减成本等决定寻找正当性，替所有者残酷的决定披上权威的外衣。莱波雷在《人造国家的兴衰》中所创造的一个新词“自动化统治”（automatocracy），或许相当恰当地描述了这种机制登峰造极之时可能造就的新秩序——它假设传统的民族国家将让位于一种全新的形态，人们不再基于“同意”接受治理，而是被“公司制造并拥有的机器”接管。莱波雷试图用现实提醒我们，这种新秩序并非只是一种遥远的幻想。她引述道，2023年10月，乔·罗根在自己的播客里向奥尔特曼抛出美国未来是否会有“AI总统”的设想。奥尔特曼含糊地略过了这个假设，不过，他谈起其中一种具体的可能性，并显然为此着迷。他设想，机器可以和每一个人交谈，理解他们各自的偏好，再把这些意见汇总起来，为全体公民的“集体偏好”进行优化。“那将太棒了。”奥尔特曼说。奥尔特曼或许不知道的是，早在六十八年前，阿西莫夫写下了一篇名为《选举权》的小说。故事设定在2008年，那一年，超级计算机马尔蒂瓦克（Multivac）终结了美国全民大选。掌握了海量数据的马尔蒂瓦克，只需挑出一位最具数学代表性的选民来问几个问题，就能推算全国人“本来会怎样投票”，并直接敲定总统。只有一位还怀念“旧时代”的老人，对此始终不信服。他怀念年轻时自己走进投票站的日子。也许他偏偏想胡乱投一票，也许临时改变主意放弃资格，但那时的他从未想过，终有一天，一台机器会告诉他，他“本来会怎样投票”。回到“故事”“狩猎猛犸象，哦，那才叫故事。”1986年，科幻作家厄休拉·勒古恩在她的《小说的容器袋理论》一文中指出，虽然人类早期主要依靠采集种子和根茎获得食物，但要把一粒接一粒剥燕麦的过程讲得引人入胜，却远比讲述猎杀猛犸象困难。于是，“故事”的主角，注定是那些狩猎猛犸象、英勇无畏、深入险境的“英雄”。而“英雄”一旦站到这样的“杀戮故事”（killerstory）的中心，其余那些采集者、工匠和孩童的生活，就统统沦为了“英雄”的叙事背景。她反感这种“被长矛统治的故事”，而更愿意把“故事”看作那些采集者们的“容器袋”，理应收集、装载不同人与物的生命片段，容许他们交织的“持续的过程”——她称其为“生命故事”（lifestory）。勒古恩进一步强调，在科幻小说里，技术同样不该是“统治的武器”，而首先应当是“文化的容器袋”。她拒绝那种“手持长矛”、一路奔向胜利的“故事”。“这是我所不讲的故事，”她写道，“那种故事向我隐瞒了我的人性。”而在过去的几年间，硅谷关于AI的叙事，同样只有一条笔直的走向：超级智能就在前方，结局被框定在两极——要么是极致的繁荣，要么是彻底的毁灭。AI领袖们“手持长矛”，一直试图对外界讲述被勒古恩所弃绝的那种“故事”，证明自己需要更多的算力和资本，因为只有他们是敢于“狩猎猛犸象”、直面危机的英雄。而行业之外的人，则被淹没在“人类”这样庞大的词汇之中。“为了人类未来的命运”，他们被宣布将会是未来的受益者或受害者，只能被动聆听“故事”正在并将会如何发生。本文开始处出场的学者萨拉·狄龙，区分了“故事”在公共政策中的两种用途。第一种是“讲述故事”（storytelling）——讲述者抛出一个故事，目的是去说服他人接受某种既定的主张。而被忽视的第二种，是“故事聆听”（storylistening），即应当从小说、电影、普通人的口述等材料中提取“叙事证据”，帮助决策者看见被忽略的视角，并将这些发现与其他硬性证据（例如数据）一同纳入决策。面对外界对他们垄断“讲述故事”权力的警惕，AI巨头们并非毫无察觉。他们也开始做出“聆听故事”的姿态，并试图对外表明，未来“故事”的写作权不只属于他们自己。2016年，奥尔特曼曾向《纽约客》描绘过一个设想，希望为OpenAI引入一个由世界各地代表组成的治理委员会。他表示自己相当理解普通人对AI的顾虑，“如果我不在这个圈子里，我也会想，凭什么是这些混蛋决定我的命运？”不过，十年过去了，这样的全球治理委员会并未出现。确实，OpenAI此后发起了一些AI治理实验，只是规模小得多。2023年，OpenAI推出“AI民主输入”（Democratic In puts to AI）项目，提供十笔、每笔10万美元的资助，请外部团队设计“民主过程”。公司在公告里表示，AI应该怎样行动，不应该由“任何一个人、一家公司，甚至一个国家”独自决定。但公告同样附上了“免责声明”，“至少目前”，这些实验结果“不对公司的实际决策具有约束力”。Anthropic公司也在推进类似的实验。他们承认，Claude原先的“宪章”全是由内部员工挑选的，这让开发者在决定模型价值观时扮演了“过大的角色”。于是，他们在非营利组织的帮助下，找来约1000名美国成年人，帮他们“为AI聊天机器人挑选规则”。参与者提出了1127条意见。研究人员将这些意见删去无效和重复内容后，转译为用于训练机器的系统原则。不过，团队承认，这些过程都难以摆脱内部研究人员的主观判断。“这绝不是一个干净的过程，”An－thropic内部负责这项研究的科学家迪普·甘古利（Deep Ganguli）对莱波雷坦言。如何定义“公众”意见？基于什么平台征集？意见征集之后，被如何翻译成机器指令？每一步都必然包含着主观裁量。OpenAI和Anthropic的实验，都没有建构起最初设想中的宏大AI公共治理尝试。莱波雷观察到，两家公司的方案有一些共同的设想：公众参与最好能够大规模、远程地完成。人们不用选出代表，也不必坐在同一间屋子里讨论。他们可以填写网页表格、投票，也可以直接和AI的聊天页面对话来接受“采访”。这样的“故事聆听”还在扩大规模。2026年，Anthropic公布了一项由AI“采访”Claude用户的研究，接受访谈的8.1万名用户谈论了自己对AI的期待与担忧。但公众究竟在多大程度上真正参与其中？还是仅仅作为“人类反馈”的数据集合？新版《Claude宪章》的主要作者、Anthropic的常驻哲学家阿曼达·阿斯克尔（Amanda Askell）告诉莱波雷，她希望听到更多人的意见。莱波雷则告诉她，“消费者研究不是民主”。正如与她一同致力于AI公共治理的学者迪维亚·西达斯（Divya Siddarth）所哀叹的，如果所有这些程序最终仍然由AI公司所组织，“我们是不是只是在做一种美化过的用户测试？”这并非一个全新的困境。巧合的是，就在勒古恩写下《小说的容器袋理论》的1986年，技术哲学家兰登·温纳（Langdon Winner）在《鲸与反应堆》一书中，剖析过极其相似的权力幻觉。他将其称为“技术梦游”（Technological Somnambulism）。温纳指出，人们总是误以为自己拥有选择权，因为技术系统常常会提供一份详尽的产品菜单。在汽车工业崛起的早期，普通人被允许挑选车辆的颜色、内饰，并被赋予投票决定是否要强制安装安全带的权利。但在温纳看来，这只是一种属于消费者的幻觉。当普通人正沉浸在关于选择的讨论中时，汽车已经不可逆地重塑了街道宽度、公共交通的存废以及步行的合法性，那个真正重要的议题——人们是否要生活在一个被汽车统治的世界里——早就在无人过问的情况下，被少数人拍板决定了。普通人当然可以回答问题，也可以拒绝回答那个已经替他们设定好的问题。更重要的是，我们不该一直做那个听故事的人。因为，谁来讲述另一种未来，本身就应该是故事的一部分。  平台地址：http://www.jintiankansha.me/t/VZiUmIYkX5

一家能把算法能力硬件化的芯片公司，在智驾方案走向“软硬一体”的趋势里，有它独特的位置。作者：周信封图：图虫创意10月16日，物理AI算力芯片公司新芯航途（XHEART）披露完成战略轮融资，历史累计融资额约50亿元人民币。投资方名单里出现了三个值得注意的名字：雷诺集团首次投资，奇瑞汽车追加投资，国产存储龙头长鑫科技参与其中。同时值得一提的，是新芯航途X7芯片的客户名单。该芯片的首发车型是上汽大众ID.ERA 9X，后续计划覆盖上汽MG、荣威，通用凯迪拉克，以及奇瑞旗下部分新能源和燃油车型。一家成立仅三年、量产上车不到一年的芯片公司，凭什么会同时获得存储巨头的投资和海内外车企的订单？这背后离不开其与智能驾驶公司Momenta之间的“血缘关系”。Momenta创始人兼CEO曹旭东在10月20日开幕的2026物理AI与世界模型大会上公开表示：“Momenta的‘兄弟公司’新芯航途围绕大模型需求定义芯片，有望在同等成本、功耗下将性能提升约十倍，下一代X9芯片将支持端侧模型规模进一步扩大100倍。”他将智驾安全性提升的节奏概括为“智驾摩尔定律”，并指出模型规模的扩展需要芯片支撑，与新芯航途的合作逻辑是以模型需求牵引芯片设计，以芯片支撑模型扩展。三家投资方的诉求新芯航途成立于2023年12月，总部位于苏州，法定代表人、董事长李俊是前Momenta芯片负责人。Momenta创始团队成员曹旭东、夏炎通过控股股东间接持有新芯航途股份。从股权结构上看，两者没有直接隶属关系，但从业务和创始团队背景看，新芯航途是由Momenta的芯片项目独立融资而来。这种“血缘关系”在产品层面体现得很直接。X7芯片在规划设计阶段，就与Momenta团队深度协作，把对算法的理解植入芯片架构。2026年8月，新芯航途联合Momenta、车载操作系统供应商QNX共同宣布，打造面向量产的全球安全标准自动驾驶平台：Momenta提供全栈算法，新芯航途提供车规级SoC X7，QNX提供安全操作系统。从定点到量产上车，新芯航途用了不到三年，快于车规芯片行业通常三到四年的研发周期。与Momenta的“血缘”背景，也解释了为什么雷诺集团、奇瑞汽车和长鑫科技会同时出现在新芯航途的投资名单里。三家投资方的诉求各不相同，但看中的是同一个东西——一家能把算法能力硬件化的芯片公司，在智驾方案走向“软硬一体”的趋势里，有它独特的位置。新芯航途有关人士表示，长鑫科技是国产存储行业巨头，此次出手是对有汽车背景的芯片公司的投资案例，有望让公司在内存价格上涨的背景下获得报价与供应优势。雷诺集团和奇瑞汽车的入股，则被新芯航途视为“出海的关键一步”。雷诺集团是欧洲头部车企，奇瑞汽车是自主品牌出海先行者。与二者的股权绑定，意味着新芯航途的芯片不仅要满足中国市场的需求，还要面对欧洲的法规和安全标准。“QNX的加入，是来帮助解决全球安全门槛的。对雷诺而言，投资一家有量产客户背书的中国芯片公司，是在英伟达和地平线之外增加一个供应链备选。”北京某智驾公司相关负责人对经济观察报表示，而对奇瑞而言，深度绑定芯片供应商，是想要在智驾方案上掌握更多定义权。Momenta为什么必须“造芯”Momenta是国内头部自动驾驶算法公司，累计量产交付超过130万台，累计行驶里程接近200亿公里。但算法的天花板正在逼近。曹旭东曾说，软件算法要达到400万辆销量才能实现规模经济。自主可控的芯片是打破这个天花板的路径，也是摆脱对外部芯片供应商依赖的唯一方式。Momenta的算法目前跑在英伟达、地平线、高通等多家芯片平台上，但每一颗芯片的采购成本、适配周期、底层优化权限，都不在自己手里。“芯片是智驾方案里利润最丰厚的环节之一，智驾芯片的毛利率普遍在40%—50%，英伟达智驾芯片毛利率甚至超过60%，软件方案的毛利本来就低，车企还一直压价，大家都想自己拿下芯片这部分的利润。”上述北京某智驾公司相关负责人表示，“同时，将芯片和方案打包销售利润更高，被车企客户替换掉的风险也会减小。”智驾算法要持续迭代，需要一颗为它量身定制的芯片来承载。“现在大家都在说光堆算力没用，本质上并不是算力过剩，恰恰是通用算力供给仍存在短板，行业竞争的重心已经转向算力的高效调度与优化。”智驾新程的一位算法工程师对经济观察报说。在多位业内人士看来，Momenta“造芯”背后有两个推力：一是纯算法的议价空间被持续压缩，算法公司必须向硬件端延伸，才能掌握成本结构和做系统级优化；二是车企的智驾方案正在从“买算法+买芯片”的组合采购，转向“软硬一体”的打包交付。“一旦芯片是为Momenta的算法架构量身设计的，同样的硬件成本下，它的软件就能跑出比别人更好的效果。这反过来成了它跟车企谈判时的筹码，因为它卖的不再是一套可以随时被替换的软件，而是一个深度绑定、软硬一体的方案，也就掌握了方案的定义权。”上述智驾新程的工程师说。“造芯新势力”浮出水面新芯航途不是孤例，一批“造芯新势力”正在密集浮出水面。2026年2月，蔚来芯片子公司安徽神玑完成22.57亿元首轮融资，投后估值近百亿元，蔚来持股62.7%；吉利体系孵化的独立芯片公司芯擎科技，2026年上半年融资总额超2亿美元；2026年10月，理想旗下马赫心科技完成16.25亿元首轮融资，若追加认购权全部行使，投后估值最高171亿元，理想持股74.01%。这些车规芯片公司有着共同特征：创始团队几乎都来自算法公司、车企或互联网大厂的芯片部门，不是传统芯片行业出身。他们此前只服务母公司一家客户，如今都开始独立融资、独立找客户。一个重要原因是，车企自研芯片在经济上算不过来账。地平线副总裁苏箐不久前表示，芯片是流片、IP、产线年年要付过路费的无限游戏，每一代都要重新投，而且越投越大。没有足够宽的下游分摊固定成本，全自研就是脆弱的故事。他拿苹果和海思举例子，认为苹果能做自研芯片，是因为iPhone、iPad、Mac、Watch全品类给了亿级出货量；海思能活下来，是因为华为有通信设备、手机、服务器、云这么宽的产品集群。如果只有自家汽车一个下游，研发成本摊不平。“之所以（车规芯片公司）今年集中独立融资，另一个很重要的因素是智驾芯片到了规模化上车的临界点。”上述北京某智驾公司相关负责人说，智驾应用的渗透率上来了，出货规模才足以支撑拆分融资、对外销售的模式成立。2026年上半年，城市NOA（高阶导航辅助驾驶）渗透率达到20.9%，比亚迪海豚、零跑A10等售价9万元级别的车型，已经支持城市NOA功能。地平线征程芯片近12个月新增500万颗出货、份额首超英伟达。这几个信号叠加在一起，说明智驾芯片的需求量级到了新的台阶。中国汽车芯片产业创新战略联盟秘书长原诚寅此前向经济观察报表示，车企和智驾公司的芯片业务独立融资，也说明了产业在朝着一个方向演变，即智驾的竞争重心正在从“谁算法更强”转向“谁能在芯片层卡住位置”。“智驾供应商最后只会剩下头部几家，后来的玩家如果不能在窗口期内把出货量做起来，等赛道收敛完成，就没位置了。”上述智驾新程的工程师说，“同样的道理，在算法和芯片共同迭代、打包出售的趋势下，如果车企自己的芯片还不能快速出货的话，不仅自己的智驾技术会被拖后腿，之前的研发也会打水漂。  阅读原文 平台地址：http://www.jintiankansha.me/t/XXMDAoMG2X

腾讯、阿里、百度、小红书等大厂大概率都会推出自有的个人Agent产品。但大厂各自为战的产品，未必是用户真正想要的。作者：任晓宁封图：图虫创意潘越飞最近感觉到Today AI（下称“Today”）“有点东西”。此前，他接手了一笔10万元的商业项目，到约定付款日，对方没有回款。上个月，对方给他打来电话，称当时的合同存在问题，需要重新走流程，双方另行敲定了付款时间。10月20日，Today读取了他的录音记录，发现已经过了付款时间，主动提醒他跟进这笔欠款。潘越飞是三家中小型公司的负责人，常年以周为单位出差，时间被切得很碎。使用Today后，他认为这款产品基本可以满足自己对个人AI（人工智能）助理的需求。个人Agent是今年9月以来AI领域热度最高的赛道之一。Muse上线12天，在美国移动端拿下64万日活，接近ChatGPT移动应用上线初期的三倍。Instinct成立一年估值便突破百亿美元，上线三周内，有40%用户主动授信信用卡使用权限。国内阿里、腾讯、字节等互联网大厂，也已经或即将推出同类产品。阿里的千问GO！已于10月13日上线，其中“我的应用”“云端Pro”等高级功能目前处于邀测阶段。腾讯代号HandyBot的个人Agent，已经在微信低调上线服务号，简介标注“Your Personal AI Agent”，运营主体为深圳市腾讯计算机系统有限公司，后续计划推出独立App。字节豆包团队也在推进相关项目，产品名叫小豆。一位千问内部人士告诉记者，千问GO！虽然上线时间不长，但个人Agent是阿里的战略级业务；在千问APP内，千问GO！和日常对话的“快速模式”并列展示。不少人判断，个人Agent有望成为继AI视频、代码生成（coding）之后，AI赛道第三个跑通商业化的场景。更有一些乐观的创业者和投资人，期待它长成“AI时代的微信”。不过现阶段个人Agent产品的用户量并不大，出圈的Muse一个半月积累了1000万用户。国内产品大多还只在AI圈、极客圈层里小范围传播。试用个人Agent潘越飞第一次使用Today是10月12日，他同时也是灵光、Grok、Dots等多款个人Agent的内测用户。Today是他主动搜索发现的，知道这是豆包前PC负责人齐俊元创业做的产品，于是试用了该产品。潘越飞向Today开放了大量个人权限，覆盖日历、邮箱、钉钉、飞书、微信读书、金山文档、腾讯会议等二十多个他日常高频使用的工具。除此之外，他还自行安装了第三方Skill，接入了Plaud这款AI录音产品。Today由此可以知道他每天见了哪些人，聊了哪些事情。有一天晚上11点，他出差回到家，Today主动问他是不是刚从上海回来，还提醒他妻子的生日临近。日历是他使用Today最多的功能。Today会读取他的日程信息，帮他梳理、细化行程，提醒航班、高铁时间。这些工作，以前他要坐在电脑前，一边翻看出行软件，一边手动录入、交叉核对。现在交给AI处理，他粗略估算，每天能节省20分钟。下载Today后，他平均每天会用三到四次。Today来自一家创业公司，开发主体是汇翮（上海）智能科技有限公司，2025年12月成立，法定代表人齐俊元，注册资本100万元。齐俊元名下还有此间无限（上海）智能科技有限公司，注册资本1000万美元，成立于2026年3月。10月21日，五源资本发布消息称，Today团队已累计完成超过2亿美元的融资，投资方包括IDG资本、腾讯、五源资本、蚂蚁集团、红杉中国、传音控股、同歌创投、上海交大菡源资产。记者多次致电Today，提出采访需求，对方以“需要联系市场部负责人”为由，没有接受采访。Today创始人齐俊元曾担任字节豆包PC端负责人，早年创办Teambition（后被阿里收购），还做过阿里云盘负责人、飞书产品副总裁。此间无限公司成立两天，就官宣完成1000万美元天使轮融资，阶跃星辰、IDG资本参与投资，阶跃星辰提供底层模型。TodayAI今年7月开启内测，9月24日正式上线，暂未对外公布注册用户规模。除了Today之外，市面已有一批国内创业公司推出个人Agent产品，包括ManusCue、魔力空间Mooli、LinkAI/CowAgent、WishSeen等。海外个人Agent产品更多，最知名的Instinct估值已经过百亿美元，此外还有Lindy、Or－bits，以及一些垂直场景工具：帮诊所预约问诊的Ferry Health、做旅行规划的Miso、面向内容创作者的Stanley。BAI资本高级合伙人汪天凡投资了三家布局个人Agent的企业，这些公司半年前启动研发，产品都先在海外市场上线。其中Rabbit OS3于今年9月22日发布，7日留存、14日留存均达到60%，用户量增长很快。汪天凡称，这款产品用户体量和Today等国内选手处在同一量级，各家路线各有侧重。汪天凡长期看好个人Agent赛道。在他看来，这类产品能够持续管理用户上下文，输出更贴合需求的结果。更重要的是，当Token的边际成本下降到足够便宜时，个人Agent会解锁非常多的个性化需求。届时，这会是一个比AI视频和coding更大的赛道，是微信级别的生意。Today们的竞争对手不只是创业公司，更是大厂。今年9月阿里云栖大会上，千问事业部产品负责人郑嗣寿称，阿里的目标是把千问打造成“你的个人Agent”。郑嗣寿说，从终局看，个人Agent不只是被动执行任务、迎合用户，而是逐渐形成一种能力，理解用户的长期目标，了解用户的内在性格，识别用户口头表达和真实利益之间的偏差，在关键节点给出提醒、与用户协商。更适合大厂个人Agent当下在AI圈“红得发紫”，但记者询问了几位国内专注AI领域的投资人，大多数没有在这个赛道下注。清智资本创始合伙人张煜说，他近期看过好几家做个人Agent上下游的创业项目，直观感受是这件事并不好做，资金投入巨大。另一位投资人的判断是，AI应用层的平台级机会，大概率属于大厂。一位国内头部投资机构AI投资人去年开始看个人Agent项目。当时市面上一批创业团队主打桌面版个人A－gent，大多数处于内测、灰度阶段，用户规模在十万级别。回头看，这批早期项目现在过得并不轻松。原因有几个：用户需求较少，目标客群窄；交互门槛高，技术还没有跟上；用户付费意愿不足。他认为，真正能做出平台级产品的人，至少得有大厂产品或技术一号位的经验。潘越飞使用Today后判断，这款产品最好的归宿可能是被大厂收购，对比多款同类产品，他认为Today在产品、技术端没有颠覆性突破，也没有不可逾越的技术壁垒。尽管Today已经帮他解决了一些痛点，但还有不少需求满足不了。比如他希望个人Agent产品能接入微信、淘宝、美团、夸克网盘、QQ浏览器这些高频App，目前Today都做不到。Today现阶段连通较多的是Todoist、Notion这类海外产品，国内亿级流量App的生态覆盖明显不足。潘越飞最希望有一款个人Agent产品能接入微信，他70%高价值的私有数据都在微信上。但微信对这类AI自动操作工具态度谨慎。此前豆包手机刚推出时，微信是第一个拒绝其介入操作的APP；此后淘宝、闲鱼也会弹出人机验证阻拦调用，农行、建行则直接中止相关服务。今年第二代豆包手机发布时，有150多款APP拒绝它执行操作。“个人Agent离不开生态，生态要么来自硬件，要么依托成熟的产品矩阵，这方面大厂更有实力。”上述国内头部投资机构的AI投资人说。Muse在美国能爆火，与Meta的生态有较大关系。据Apptopia数据，Muse用户里超过95%同时在用Facebook，63%使用Instagram，用户重合度较高。国内已经上线的产品里，千问GO！主打解决生活、工作、学习场景需求，包括提供比价找优惠、预约餐厅场地等生活服务；编辑生成Office文档、处理数据等工作服务；提供专业学术论文工具等学习功能。其中“云端Pro”支持在用户授权后，可以调用淘宝、大麦、高德、夸克网盘内的相关信息。上述阿里内部人士称，目前千问GO！主要连接的是阿里自有生态，后续想要打通更多生态，需要和其他公司逐一商谈。千问GO！被关注较多的两个用户使用案例是，一位用户记不清哪趟航班延误，千问GO！核对了4家航司的4笔订单，锁定东航MU2445，在客服提出代金券补偿时明确回复“我明确拒绝代金券，只接受现金赔付”，最终获得70元现金，款项汇入支付宝；另一位用户不知道怎么申请淘宝价保，千问GO！自己找到价保入口、逐一检索历史订单，帮用户追回不粘炒锅降价的52元差价。汪天凡认为，国内个人Agent的竞争路径会和海外不同，腾讯、阿里、百度、小红书等大厂大概率都会推出自有的个人Agent产品。但大厂各自为战的产品，未必是用户真正想要的。他认为，用户基数最大的豆包，如果补齐上下文管理、日历调度能力，很有可能成为国内这条赛道最大的赢家。微信级的生意上述头部投资机构AI投资人对该赛道保持乐观：“个人Agent是所有信息的中枢，相当于AI时代的微信，是大生意，我们肯定看好。”只是，谁能真正做成这款产品，仍是未知数。这一轮个人Agent和此前产品的区别，在于AI能力大幅提升，具备长期记忆，可以帮用户处理更多日常琐事；很多产品适配手机端，相比过去桌面版更便利。海外Muse用户量仍在增长。根据Similarweb估算的数据，上线1个月，Muse在10月5日的日活跃用户约218万。Instinct创始人提到，经由Instinct代办的付款，在一年内预计会超过10亿美元。Instinct上50%的消费委托需求是旅行场景，在三周内，有40%的用户主动提交信用卡使用权限。目前多数个人Agent产品还没有全量开放：Muse仅在美国、加拿大等地区上线；Instinct采用邀请制；千问GO！仍在灰度测试，用户预约排队。摩根士丹利一份报告测算，Muse单用户每月服务成本区间在3美元至130美元，基准情景下为37美元，折合一年成本445美元，已经高于Meta全球用户年均约70美元的收入。该报告同时提到，Muse真正实现规模商业化，最早要等到2027至2028年底。“这是一个很贵的赛道，目前单用户月服务成本大都在10美元到100美元区间，创业公司很难支撑大规模免费模式。”汪天凡推测，个人Agent产品很有可能走高端路线，瞄准付费意愿强的用户，提供更强的上下文处理能力。上述AI投资人也认为，现在没有任何一款产品，能在保证良好体验的同时把成本压下来。不管是企业还是用户，算力成本都是不小的支出。他判断，要等到高质量Token资费降到类似4G流量的水平，大家对Token付费不再“肉痛”，个人Agent市场才会迎来爆发，AI版微信才有可能到来。  阅读原文 平台地址：http://www.jintiankansha.me/t/EXxANgly0T

2149家A股公司总资产连续三年增长，但“做大”只是开始，资产流向哪里、能否转化为真实价值，才是更值得关注的答案。作者：刘轩宇封图：图虫创意一家企业能够调动多少资源，决定了它可以做多大的事；这些资源最终流向哪里，则决定了规模能否真正转化为价值。总资产是观察企业资源调动能力绕不开的入口，但它不是终点。当前，由经济观察报主办的2026年度寻找“受尊敬”企业征集评选工作正在进行中。经观“中国上市公司综合价值评估体系”统计显示，2023年至2025年间，A股市场中总资产连续三年增长的企业共有2149家，涵盖31个行业类别。谁在扩张？资产又流向了哪里？这是观察企业长期价值的两把钥匙。从行业分布看，机械设备行业263家，位居第一，占比12.2%；电子行业247家，占比11.5%；基础化工行业187家，占比8.7%；汽车行业174家，占比8.1%；电力设备和医药生物行业各167家，分别占比7.8%。上述六个行业合计1205家，占比约56.1%。计算机、有色金属、公用事业、轻工制造和通信等行业也有较多企业实现总资产连续增长。这说明，在A股总资产连续增长的企业群体中，制造业和实体产业是数量上的主力。资产扩张并非只发生在金融领域，大量制造企业仍在通过资金、技术、渠道等经营资源的积累，拓展业务边界，为后续研发投入、产业升级和市场拓展积蓄力量。与制造业企业数量占优形成对比的是，金融企业在数量上并不突出。银行与非银金融企业合计89家，在2149家企业中仅占4.1%。但凭借资金融通与资产扩张上的天然优势，金融企业在总资产百强榜单中占据主导地位。百强总资产405万亿2025年A股总资产百强榜（见下图）显示，前100家企业的总资产合计约405.71万亿元，入围门槛为2309.07亿元，平均总资产约4.06万亿元；前十家企业总资产合计约268.68万亿元，占百强总资产的66.2%；前五十家合计约383.07万亿元，占比约94.4%，资产规模呈现较高的头部集中度。从行业看，总资产百强中有银行40家、非银金融企业20家，两类金融机构合计60家，占百强数量的六成，资产合计占百强总资产的91.5%。建筑装饰行业有9家，公用事业行业有8家，石油石化行业有4家，电子行业有3家。从区域看，北京有32家企业进入百强，上海13家、广东12家、江苏7家，福建和山东各6家，浙江5家。上述七个地区合计81家，“央企总部、金融中心和沿海经济强省”特征突出。这些数据说明，资产规模既是资源调动能力的体现，也高度集中于金融和少数头部企业。但规模本身并不自动等于价值，关键的是，这些资产投向了哪里。TOP10拆解总资产排名前十的十家企业中，六家为国有大型银行，三家为股份制银行，中国平安是唯一一家非银行金融机构，呈现“国有大行稳底盘、股份制银行做特色、综合金融拓边界”的头部格局。TOP1 工商银行（53.48万亿元）2025年，工商银行总资产达到53.48万亿元，继续位居榜首。工商银行的核心优势来自庞大的客户基础、覆盖境内外的服务网络以及综合化的金融供给能力。作为中国金融体系的重要“压舱石”，工商银行承担着支持重大项目建设、服务先进制造业、保障产业链资金需求和维护金融稳定等职能。对工商银行而言，超过50万亿元的资产规模意味着更大的资源配置能力，也意味着更高的风险管理要求。TOP2 农业银行（48.78万亿元）农业银行2025年总资产达到48.78万亿元，位列第二。农业银行的资源优势主要体现在县域和农村市场。依托广泛的基层网点和客户基础，农业银行长期服务粮食安全、乡村产业、农业基础设施建设和县域普惠金融。其资产快速增长，既反映了国有大行持续扩大金融供给，也体现出乡村振兴和城乡融合发展带来的长期金融需求。TOP3 建设银行（45.63万亿元）建设银行2025年总资产达到45.63万亿元，位列第三。从传统基础设施建设、住房金融到城市更新、先进制造业和战略性新兴产业，建设银行的业务结构始终与国家建设需求紧密相关。在房地产发展模式变化和居民住房需求转型的背景下，建设银行一方面继续支持刚性和改善性住房需求，另一方面加快向科技金融、绿色金融和产业金融延伸，重新平衡规模扩张、资产收益和风险管理之间的关系。TOP4 中国银行（38.36万亿元）中国银行2025年总资产达到38.36万亿元，位列第四。全球化和跨境金融是中国银行最鲜明的特点。依托境内外机构网络，中国银行在跨境结算、贸易融资、外汇服务和全球现金管理等领域形成了长期积累。面对全球产业链调整和企业国际化经营需求上升，中国银行的作用不仅是提供资金，还包括帮助企业管理汇率、结算、融资和合规风险，连接中国企业与全球市场。TOP5 邮储银行（18.68万亿元）邮储银行2025年总资产达到18.68万亿元，位列第五。依托覆盖城乡的服务网络，邮储银行在县域金融、小微金融、消费金融和涉农金融领域具有差异化优势。其客户分布广、基层触达能力强，能够覆盖传统金融服务相对薄弱的地区和群体。近年来，邮储银行持续推进数字化转型，将线上服务能力与线下网络结合，提升小额、分散金融需求的服务效率。TOP6 交通银行（15.55万亿元）交通银行2025年总资产达到15.55万亿元，位列第六。交通银行拥有银行、租赁、基金、保险等多种金融业务资源，在综合金融和跨境服务方面具有较强基础。面对实体企业需求从单一融资向结算、供应链、风险管理和全球化服务延伸，交通银行持续加强不同业务板块之间的协同，通过更加精细化的资产配置和风险管理，提升服务实体经济的适配性。TOP7 中国平安（13.90万亿元）中国平安2025年总资产达到13.90万亿元，位列第七，同时也是前十企业中唯一的非银行金融机构。中国平安已经形成保险、银行、投资等业务协同发展的综合金融格局，并持续推进“综合金融+医疗养老”战略。随着人口结构变化和居民保障需求升级，保险企业的竞争正在从单一产品销售转向健康管理、养老服务和长期财富管理。中国平安的资产增长，体现了综合金融模式的扩张，也对其跨业务协同和风险管理能力提出了更高要求。TOP8 招商银行（13.07万亿元）招商银行2025年总资产达到13.07万亿元，位列第八。零售金融、财富管理和数字化服务是招商银行长期形成的核心优势。与主要依靠规模扩张的经营模式不同，招商银行更加重视客户综合经营、资本效率和风险定价。随着居民财富管理需求变化和银行净息差承压，招商银行正在从“零售银行”向“价值银行”转型，探索客户价值、资产质量和长期回报之间的新平衡。TOP9 兴业银行（11.09万亿元）兴业银行2025年总资产达到11.09万亿元，位列第九。兴业银行较早布局绿色金融，并逐步将业务范围延伸至科技金融、能源转型和传统产业低碳改造。绿色项目往往投资周期长、资金需求大，需要银行具备行业识别、风险评估和综合服务能力。兴业银行通过专业化经营形成差异化优势，体现了股份制银行在细分领域寻找增长空间的路径。TOP10 中信银行（10.13万亿元）中信银行2025年总资产达到10.13万亿元，首次迈过10万亿元门槛，位列第十。中信银行在公司金融、供应链金融、跨境金融和财富管理等领域具有较强的协同基础。围绕核心企业服务上下游中小企业，有助于金融资源沿产业链传导，缓解部分企业融资难题。随着资产规模进入新阶段，中信银行需要进一步将产业协同优势转化为科技金融、绿色金融、普惠金融和数字金融的服务能力。总资产连续增长只是观察企业稳健性的一个入口。资产能否被有效使用，能否转化为服务客户、支持员工、带动产业链和推动实体经济发展的能力，才是判断企业长期价值的关键。真正值得长期尊敬的企业，应当在扩大规模的同时坚守风险底线，在追求效率的同时维护公平与信任，在运用技术的同时尊重人的价值，并让自身成长成为推动产业进步和社会发展的力量。我们期待发现和记录更多坚持长期主义、持续创造真实价值的企业实践，让向上的企业力量与向善的商业选择彼此促进，让企业、员工、客户、合作伙伴和社会在共生中走向共荣。  阅读原文 平台地址：http://www.jintiankansha.me/t/H5xA9MUSVR

埃隆·马斯克长期以来一直希望合并自己旗下最知名的两家公司。图片来源：Win McNamee—Getty Images SpaceX第三季度财报中最重磅的消息，并非这家火箭和AI巨头的出色业绩远超分析师的高预期，而是埃隆·马斯克透露，SpaceX和特斯拉正在考虑合并。在10月20日晚间的财报电话会上，马斯克表示，他旗下这两家标志性公司均已设立由独立董事组成的“特别委员会”，探讨合并的可能性。 马斯克的表态证实了华尔街长期以来的看法：这笔交易极有可能达成。尽管作为“利益冲突方”，马斯克不能在委员会中任职，但鉴于他对两家公司拥有实际控制权，而且本人十分青睐这一构想，合并几乎已经是势在必行。 SpaceX与特斯拉的合并前景，得到了同时覆盖两家公司的研究团队的一致好评。通常情况下，收购方若须按极高的市盈率支付对价，其股价往往会下跌，但这一次却是个例外——投资者报以热烈反响。在马斯克表态次日，特斯拉股价上涨3.4%，SpaceX上涨7.8%，两家公司市值合计增加了1,550亿美元。 初看之下，SpaceX与特斯拉两家公司本就关系密切，多项业务存在重叠，合并似乎顺理成章。SpaceX采购特斯拉的Megapack储能电池和Cybertruck；特斯拉曾向xAI投资20亿美元，而xAI今年2月被SpaceX收购；两家公司还共同持有备受瞩目的芯片项目Terafab。更何况，这笔交易还将实现马斯克长期以来的愿景：将旗下业务整合成一家超级巨头，打造类似“AI驱动的科技版伯克希尔-哈撒韦”。让这位掌舵者将两大创新引擎融为一体，有何理由说不呢？ 然而，深入剖析各方对该交易的种种说辞，尤其是认为合并能改善双方财务状况的假设，不难发现：这无异于一场风险极高的豪赌。若要真正回报股东，它必须实现前所未有的业绩。这堪称经典的“买入全凭信仰、重愿景轻数字、切莫与马斯克对赌”的剧本，与之相对的却是令人警醒的数字。下文将逐一分析外界最常提出的四个支持理由。若这笔交易最终落地，它将成为资本主义史上规模最大、也可能是迄今最受好评的并购交易。 SpaceX与特斯拉合并，将增厚SpaceX股东收益 该观点认为，SpaceX的盈利正处于加速上升期，若再将特斯拉依托核心电动车和电池业务创造的利润并入，SpaceX的每股收益便会立刻提高。单从财务层面看，如果两家公司现在就合并，这确实成立。问题在于，按美国通用会计准则衡量，特斯拉给SpaceX每股利润带来的增厚（编者注：指通过并购等资本运作使收购方的每股收益或资产价值有所提升）微乎其微。况且，SpaceX的利润正在增长，特斯拉的利润却在下降。因此，若这笔交易在一两年后完成，对这家星链运营商而言，反而会造成严重的每股收益摊薄。 如果比较SpaceX需支付的价格与它最终可获得的利润，这笔交易的成本则贵得惊人。 关键问题在于：SpaceX要在特斯拉当前股价基础上支付多高溢价？摩根大通的拉贾特·古普塔在相关研报中所指出，在多数科技行业收购中，这一溢价水平为30%至35%。目前，特斯拉市值约为1.52万亿美元。按30%的溢价测算，这笔交易将让SpaceX付出约1.98万亿美元。而SpaceX目前的估值约为2.14万亿美元，这几乎相当于一场”对等合并”。为收购特斯拉，SpaceX需增发相当于其当前流通股92%的新股。由此，致使其总股本从131亿股激增至250亿股。 这意味着，SpaceX实际上将把未来近一半的利润让渡给特斯拉股东。而机器人和自动驾驶汽车未来究竟能带来多少收益，目前尚难预料。但可以确定的是：过去四个季度，特斯拉按GAAP口径计算的净利润仅为32.8亿美元。同期，SpaceX累计亏损15亿美元。因此，若按当前情况做备考合并测算，这笔交易的确可以算“增厚收益”，因为收购特斯拉能让合并后的公司由略微亏损转为略微盈利。但SpaceX的每股收益，也只是从微弱的每股亏损变成微薄的每股盈利。 耐人寻味的是，SpaceX为这点利润和微乎其微的增厚，要付出多大代价。它将用价值1.98万亿美元的股票，换来32.8亿美元的利润。相当于每增加1美元利润，SpaceX要支付约600美元。 更糟糕的是，特斯拉的利润正在大幅下滑，而SpaceX的盈利正节节攀升。第三季度，SpaceX依靠44亿美元的GAAP净利润，一举扭转此前连续三个季度的亏损局面，将过去四个季度的累计亏损收窄至15亿美元，盈利势头明显向好。一旦合并，这些快速增长的利润便不再归SpaceX独享，它只能保留略高于一半的份额；而特斯拉目前能贡献的利润却非常有限。因此，仅就”每股收益增厚”这一论点而言，这笔交易对SpaceX股东来说并非好结果。 总体上看，这对SpaceX是一桩好买卖吗？ 即使不收购特斯拉，SpaceX的估值也已远高于盈利，唯有营收与利润实现极其强劲的增长，方能为股东带来差强人意的回报。今年5月，研究机构New Constructs的戴维·特雷纳曾做过一项测算：按SpaceX目前的估值计算，到2035年，公司需实现约1.6万亿美元的营收以及约3,000亿美元的利润，方能确保投资回报具有竞争力。这个目标堪称艰巨：利润水平将比Alphabet当前的利润高出近四分之一，对应的营收规模则要超过Alphabet目前营收的三倍。 问题在于：收购特斯拉只会让SpaceX需攀登的山峰更加陡峭，难度倍增，而且特斯拉本身又难以提供太多实质助力。 若SpaceX支付30%收购溢价，合并后公司初始市值将超过4万亿美元。届时，“SpaceX 2.0”将略高于Alphabet的3.8万亿美元和微软的3.9万亿美元，成为美国市值第三高的公司，仅次于英伟达的5.08万亿美元和苹果的5.07万亿美元。按特雷纳的方法，《财富》杂志估算，到2035年，SpaceX需要实现5,500亿美元利润和约3万亿美元营收，方能达标。而5,500亿美元的利润目标，是Alphabet目前利润的两倍有余。 倘若特斯拉带来的已经是规模可观且快速增长的利润，SpaceX要实现这一目标就不会如此困难，但现实恰恰相反。这家电动车制造商目前贡献的利润极其有限：其利润已经从2023年的150亿美元，降至2024年的50亿美元，如今按年率计算，又比两年前低了三分之一。 特斯拉本可为SpaceX提供它最需要的现金流 外界审视SpaceX的财务状况时，焦点大都集中在其惊人的烧钱速度。这些资金主要用于支撑其在AI领域的雄心，即公司如今所称的“超级智能”。今年前9个月，SpaceX经营活动产生131亿美元现金，资本支出却达481亿美元，其中400亿美元投向AI项目，主要包括建设地面数据中心园区，以及打造被SpaceX视为未来“现金牛”的太空AI数据中心。由此，公司自由现金流为负150亿美元。此外，首席财务官布雷特·约翰森还在财报电话会上透露，仅第四季度，SpaceX就计划投入350亿至400亿美元。 当地时间10月25日，马斯克在X平台发帖称，SpaceX已完成400亿美元债务融资，资金将用于采购GPU以支持其AI业务。摩根士丹利此前估计，未来三年SpaceX所需资金将达到2,300亿美元。 若仍是过去那个专注电动车业务的特斯拉，本可助一臂之力。直到今年之前，特斯拉通常能产生大量自由现金流。但随着马斯克将特斯拉重新定位为机器人和自动驾驶公司，其处境已与SpaceX颇为相似，只是规模较小。 今年4月，马斯克宣布特斯拉今年资本支出将高达250亿美元，令市场大感意外。特斯拉的资本支出确实在迅速攀升，并在第二季度录得负自由现金流。但第三季度却风向突变：由于资本支出低于预期，特斯拉经营现金流反超制造体系投资额11亿美元。与此同时，马斯克将公司今年资本支出目标从250亿美元下调至200亿美元，再度令华尔街感到不安。 即便如此，这一目标仍意味着特斯拉今年第四季度资本支出将高达70亿美元。这个庞大数字几乎注定会吞噬全部乃至更多的经营现金净流入。特斯拉首席财务官瓦伊巴夫·塔内贾在电话会上坦言，未来几年公司基础设施支出将大幅上升，以支持扩大无人驾驶出租车车队、建设Optimus机器人产能，以及提升AI算力。结论不言自明：特斯拉可能在较长时间内维持负自由现金流，它也无余力填补SpaceX巨大的现金流缺口。 因此，SpaceX和特斯拉的合并，实际上就是把两家都极度渴求现金的公司绑在一起。依当前财务数据简单推演，两家公司今年第四季度合计资本支出可能飙升至500亿美元，而两家公司的业务产生的现金，都远不足以覆盖这一规模。特斯拉并入，只会让“新SpaceX”面临更迫切的资金需求。 卖给SpaceX，对特斯拉股东而言是一笔好交易吗？ 对这一点，答案无疑是肯定的。从基本面看，特斯拉目前的股价显得严重高估。按当前约1.5万亿美元的市值计算，特斯拉的市盈率高达633倍。换言之，股东每持有价值1美元的特斯拉股票，对应的盈利仅约六分之一美分。实际上，特斯拉的核心经常性利润还低于财报披露的数据。第三季度，如果剔除监管积分销售收入（马斯克曾表示这类收入未来会消失）以及特斯拉所持SpaceX股份的未实现收益，特斯拉的利润将明显下降。 对于盈利不断下滑、市值却高悬天际的现象，因《大空头》广为人知的投资者史蒂夫·艾斯曼在最近一篇报道中解释道，支撑特斯拉股价的，正是市场对SpaceX足价收购的预期。特雷纳直言：“与SpaceX合并，是拯救特斯拉股东的唯一出路。” 因此，若SpaceX真的收购特斯拉，最终的赢家将是特斯拉股东。而这也正是他们所期待的结果。输家则非SpaceX的股东莫属——他们将拿出接近一半的公司权益，换取微乎其微的利润，以及一连串宏大的承诺。 **** ·特斯拉股东借高估值与合并预期高位离场，SpaceX股东让出近半公司权益，换回一纸宏大愿景。习惯听“生态故事”的投资者，需要理性看待创始人的光环，若绕开定价纪律，最终埋单的永远是中小股东。 ·尽管合并有望加深业务协同，但对于资本开支巨大且深度依赖现金流的科技企业，合并可能无法解决双向“烧钱”困境，反而会成倍放大资金链断裂的风险。 ·从联合持有芯片项目Terafab到整合xAI，马斯克正试图打造“AI版伯克希尔-哈撒韦”；而现实的财务数据提醒投资者，在颠覆性创新面前，“买入信仰”与盲目承担下行风险往往只有一步之遥。（财富中文网） 财富中文网对原文有删减和调整 编辑：魏雨彤

2026年7月18日，美国加利福尼亚州因皮里尔举行的全国性抗议活动中，抗议者举着标语反对AI数据中心扩张。图片来源：SANDY HUFFAKER / AFP via Getty Images 最早一批用户曾认为AI带来的收入会源源不断，事实并非如此。AI基建投入与预期回报之间，正演变成数万亿美元的巨大鸿沟。 上周全球研究与咨询公司高德纳（Gartner）发布的新闻稿称，数据中心运营商要在2030年前累计创造8.5万亿美元收入，才能覆盖投资。该公司预测，同期这些数据中心能兑现的企业和消费端AI收入最多为3.6万亿美元，缺口还有4.9万亿美元。 2026年行业协会BOMA一项市场研究显示，2025年数据中心建设投入约412亿美元，约占美国私人办公楼建设投资总额近46%。十年前，数据中心所占比例尚不足5%。 高德纳警告称，如果AI供应商继续以当前速度大笔投入，2030年底超过3.5万亿美元的AI基础设施支出可能面临减值风险，也就是必须采取资产减记。更长远来看，到2032年超过4万亿美元的资产价值可能存在减记风险。 “2026年，AI供应商预计将投入1万亿美元用于AI基础设施建设，2027年至2030年间可能追加投资6万亿美元，”高德纳高级总监分析师威尔·索默在新闻稿中表示，“但我们的研究表明，企业和消费端AI收入无法支撑期间已规划AI资本支出的盈利回报。” 8.5万亿美元的测算里，假设数据中心运营商需要覆盖已公布的资本支出和融资成本，同时实现12%的投入资本回报率，高德纳将之视为投资的最低收益率门槛。高德纳预计，最早要到2032年底才能实现12%的回报率。 数字不会说谎 分析显示，2025年至2030年全球AI累计资本支出预计将达到7.5万亿美元。到2030年，年度AI资本投入预计将接近2万亿美元，占全球GDP的比重远超1%。 这凸显出投资预期回报之间的巨大落差。到2030年，AI软件、服务和消费产品总收入预计为4.4万亿美元。高德纳估计，其中最多30%的收入可用于抵偿相关基础资本投入。也就是说，其余大部分收益，将流向销售基于基础设施开发出的应用、模型和其他服务的公司。 换句话说，企业可能为AI软件和服务付费，但其中只有一小部分最终回流到提供服务所需的数据中心和计算芯片上。 “产品负责人不应将AI资本减记简单看成基础设施层面的问题，”高德纳的研究写道，“即便某个产品部门不拥有AI基础设施，供应商整合、价格波动、模型停用、服务精简以及各国AI监管要求，也会显著影响产品盈利、路线图执行和客户履约等等。因此，产品负责人在设计依赖AI的产品时，应假设到本十年末，当前AI供应格局将更加集中。” “新云”服务商前景堪忧 该研究机构还预计，各供应商盈利前景并不相同。亚马逊、微软和谷歌母公司Alphabet等大型云厂商拥有多元化业务和稳定现金流来源，能够支撑AI投资。但规模较小，专注基础设施的云服务商，即所谓“新云”服务商面临的风险更高。 “新云服务商必须尽快从AI优化的基础设施，即服务及相关平台中获得回报，才能维持运营，”高德纳的新闻稿称，“高德纳预测，到2030年受成本压力和缺乏差异化商业模式影响，超过80%的新云提供商将无法继续独立运营。”（财富中文网） 译者：梁宇 审校：夏林

欢迎走进盲盒经济里的“成人童心消费潮”，抓娃娃才是关键。图片来源：Getty Images 上世纪八九十年代，大多数电玩厅里都有这么一台机器——角落的玻璃柜里塞满毛绒小熊和杂牌卡通玩偶，你砸下钱币，只为碰碰运气，抓起一件其实自己未必真心想要的东西。抓爪落下，扣住小熊脑袋将它提起，随后要么松爪掉落，要么抓上来别的物件。 这正是“盲盒”经济背后的消费冲动，也是营销圈所称“成人童心消费（kidulting）”风潮最具代表性的一环：成年人给自己购买童年时代的玩具、游戏与趣味体验。一份提前交由《财富》阅览的哈里斯民意调查新报告量化了这股风潮的普及程度。这项调查于6月25日至27日开展，共访问2158名美国成年人。80%受访者表示，过去一年曾为取悦自己做过一些充满童趣的事。在有这类消费行为的千禧一代中，92%为此花钱，78%开销达到100美元及以上。Z世代与千禧一代里，57%曾为自己购买盲盒或惊喜盒；而X世代与婴儿潮一代的该比例仅为16%。 哈里斯民意调查首席战略官利比・罗德尼在接受《财富》采访时表示：“它和老虎机有着相似的心理吸引力。就像一张有趣的实体彩票，你买下它，可以把玩，还能摆出来展示。” 盲盒经济相当于抓娃娃机面向一代人的放大版。它售卖的是低成本博取快乐的小赌注，并且包裹在童年IP形象之下。 《财富》上月报道，按美国银行（BofA）的界定，出生于1978至1988年的老千禧一代在爱好类消费上的单人支出高于其他所有世代。美国银行的统计范畴包含手工文创、爱好用品店、滑雪场、户外零售商、益智玩具及部分玩具门店，但不含电子游戏、高尔夫和旅行，因此并不能直接衡量盲盒消费规模。该行信用卡数据显示，截至8月的三个月内，该群体单人消费额略高于Z世代的两倍，有爱好类支出的人群占比同样高于其他世代。8月整体爱好消费同比增长7.9%，是交易笔数增速（3.4%）的两倍有余。 或许更值得关注的是：在美国银行的数据里，这一群体的可自由支配时间反而是所有年龄段中最少的。35至44岁的美国人日均休闲时间约4小时15分，为报告所列各组最低。美国银行研究所经济学家乔・沃福德此前向《财富》表示：“老千禧一代和年轻X世代的相似点，比他们同Z世代、甚至年轻千禧一代的共同点还要多。”现有数据无法区分这笔花销是用于自身收藏，还是子女的兴趣爱好，但美国银行认为两类需求大概率兼而有之。 罗德尼从这些数据中读出了积极信号。她对《财富》说：“在我看来，这像是美国人终于松了一口气，想要好好玩乐。”在这个满是怀旧情绪、屏幕无处不在的2020年代，玩乐正演变为一种不折不扣的自我疗愈方式。 怀旧的吸引力 哈里斯民调发现，怀旧情绪对千禧一代有着强大的诱惑力。在千禧一代受访者中，87%表示，如果一个品牌能够唤起他们的童年记忆，他们会对该品牌产生更强的情感联结；86%乐见品牌把自己儿时喜爱的东西推出成人版本。当被问及什么样的产品会让人觉得是专为成年人、而非儿童设计时，39%的美国人选择了“只有成年人能读懂的怀旧彩蛋”。 哈里斯为印刷企业Quad开展的另一项调查于10月14日发布，结果显示68%的美国人至少收藏一类实物藏品，其中玩具与手办占26%，收藏卡牌占22%；46%的受访者称，收藏的首要动因就是怀旧。 玩具行业已经围绕成年买家完成了转型重构。市场研究机构Circana的数据显示，2026年上半年，无子女的成人家庭贡献了美国玩具销售额的55%，该板块截至6月同比增长16%。行业媒体《Retail Dive》援引Circana的表述：“从人口结构来看，玩具行业的增长正越来越依靠年长消费群体驱动。”华尔街也从企业财报中看到这一趋势。孩之宝周二披露，旗下万智牌（Magic:The Gathering）所属品牌威世智（Wizards of the Coast）第三季度收入上涨31%，万智牌单季度营收首次突破6亿美元。根据财报公告，孩之宝5.17亿美元营业利润中，有3.67亿美元来自威世智。就连玩具反斗城——这家2017年申请破产、2018年关闭美国本土门店的企业，也计划在今年假日季新开120家独立门店。 罗德尼提到，电玩厅也正在复苏：纽约、洛杉矶等大城市陆续开出抓娃娃专门店，单店卖场里摆放二三十台抓娃娃机。“花大约70美元，玩20分钟，带走这些小玩偶，”她说，“这其实是一种很愉快的解压方式。”受访人群也描述了类似的感受。52%的美国受访者，以及66%的Z世代和千禧一代，将这种童心消费（kidulting）视作自我关怀的主要方式之一。半数美国人表示，比起找心理咨询师倾诉，他们更愿意购买盲盒、拼装模型或是收藏玩具。“心理咨询很贵，”罗德尼说，童心消费“可以带来类似的松弛感”。这项调查统计的只是人们的偏好选择，并不代表玩乐可以替代专业心理治疗。 罗德尼还将这股潮流解读为对过去十年内卷风气、以及她这一代人拼命透支自己的普遍倾向的一种反向反抗。“我们已经不再推崇拼命奋斗文化；就算依旧忙碌内卷，也不再把它挂在嘴边。”她表示，人们开始抵触“极致优化、追求拉满”的思维，不再认同“做任何事都必须变现”的观念。83%的美国人认同：“在充满不确定性的时期，微小的快乐时刻比以往任何时候都更加珍贵”；74%的受访者说，当世事让人倍感沉重时，玩乐会带给自己更多希望，这一比例在千禧一代中达到80%。 罗德尼同时认为，这一趋势存在显而易见的正向益处。“我认为不少消费支出从酒吧等场所转移到了这类玩乐项目上，”她说道。53%的Z世代与千禧一代，更愿意参与这类童心向活动，而不是外出喝酒。 可触摸的实物 第三重吸引力来自实体本身。在与手机相伴度日十年之后，消费者渴望能够亲手触碰的东西。Quad的调查显示，84%的美国人认为拥有实物比拥有数字产品更有满足感；80%的受访者偏爱脱离屏幕、扎根现实的线下体验。75%的人觉得，和科技保持更简单的关系是一种生活方式升级，而非一种妥协。 波士顿咨询集团媒体行业全球负责人埃内斯托・帕加诺，在公司的研究中也观察到同样的转变。他对《财富》表示：“如今，在屏幕上耗费过多时间已经带有一种社会负面观感。”由帕加诺牵头的一份波士顿咨询近期报告测算，包含主题乐园在内的“线下实景娱乐”，在所有媒介品类里单位时间收益最高：消费者每投入一小时，平均产出3.47美元营收，大约是视频（0.39美元）的九倍。他提到，波士顿咨询还调研了消费者会为哪类媒介消费感到后悔，很多人点名社交媒体和线上游戏。“你会发现，他们不会为线下体验感到后悔。” 罗德尼认为，收藏行为在一定程度上也是为了证明自己在线下真实存在。年轻消费者收藏物件，“只是想借此展现，自己在这个世界上拥有实实在在的存在感。” 偏见正在消退 成年人玩玩具曾经只是段子里的笑料。罗德尼以2005年的喜剧电影《四十岁的老处男》举例，片中主角收藏人偶的设定就是一个笑点。她说，这部片子“本质上是在取笑成人童心消费。而如今，童心消费已经成为主流，是一件很酷的事。” 不过，些许难为情的感受依然存在。49%的美国受访者以及60%的千禧一代，有时会因为喜欢这些被视作幼稚的爱好而感觉遭到旁人非议。但仅有12%的人表示，这种尴尬会让他们克制消费。 也有批评者看到了背后更为消极的一面。哥本哈根大学犯罪学学者、作家基思・海沃德，在其2024年著作《幼态化：我们的文化如何消解成年》中提出观点：西方文化正在阻碍人们走向成熟。罗德尼并不认同这一立论。“人可以是多面的——拥有事业、背负房贷、组建家庭，同时依然想玩乐高、去主题乐园，这并不是坏事。”她说，“在当下这个时代，‘成年’的活法远比我们以往想象的丰富得多。” 这种转向的背后是不容乐观的经济现实。全美房地产经纪人协会《2025年购房者与卖房者调查报告》显示，美国首次购房者的年龄中位数现已达到40岁，创下历史新高；首购人群在全部购房交易中仅占21%，为历史低位。哈里斯民调显示，51%的千禧一代宁愿把钱花在童心向爱好上，也不愿储蓄。在所有有这类玩乐消费的人群里，46%表示价格亲民是促使他们下单的原因，该因素的影响力仅次于解压需求。（财富中文网） 本文使用生成式AI辅助资料检索及文字转写；所有事实内容均由记者独立采访、核实，经编辑审核后刊发。 译者：珠珠

专家表示，新一代强大的AI模型正帮助黑客发动越来越多大规模、高复杂度的网络攻击。图片来源：DigitalVision/Getty Images 自9月25日起，一名黑客部署了一批AI智能体，在随后数周内试图入侵超过1,200个网站。黑客下达任务后无需再作干预，这些智能体即可自主发起攻击。 这起事件由网络安全研究人员发现，经路透社率先报道。报道称，这批AI智能体成功入侵约100家公司，其中包括农机制造商约翰迪尔（Deere）、家电企业SharkNinja以及发动机制造商康明斯（Cummins）。 黑客虽未亲自实施攻击，却仍需承担AI工具的费用。研究人员向路透社透露，此次攻击消耗了价值约5,000美元的词元，使用的模型来自深度求索（DeepSeek）和Anthropic的Claude Code，平均每次成功入侵的成本约为50美元。 乔治城大学安全与新兴技术中心（Center for Security and Emerging Technology，CSET）高级研究分析师杰西卡·吉向《财富》杂志表示，由AI智能体驱动的自主攻击正日益普遍。她表示，这主要源于过去一年左右，这些工具“实现了实质性跃升”。具体而言，AI公司不断增强模型的编程能力，使其在“执行网络安全相关任务时能力大幅跃升，例如分析海量代码”。与此同时，模型的“智能体化”程度加深，能够调用其他软件来完成任务，而不再只是输出文本。 吉表示：“如今，这些AI系统不仅攻击能力更强，自主行动能力也更突出。” 伊利诺伊大学（University of Illinois）格兰杰工程学院（Grainger College of Engineering）电气与计算机工程系助理教授瓦伦·钱德拉塞卡兰向《财富》杂志表示，由大语言模型（LLM）驱动的AI智能体可以全天候不间断运行，成本仅为人类攻击者的一小部分。他表示，这“从根本上改变了漏洞利用的经济逻辑”，并援引此次攻击中的数据：攻击者每成功入侵一家企业的成本仅约50美元。 开放权重AI：价值与风险的争论持续升温 吉指出，所谓开放权重模型，指可供公众下载并按需定制的模型。这类模型同样能为自主化网络攻击提供强大而低成本的工具。她表示，攻击者“并不受限于能力最强的‘闭源’模型，也能使用能力相近的开放模型。这类模型的部署门槛或许更高，费用却更低”。 低成本、高性能开放模型广泛普及，这正是Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊发出警告的原因之一——他担心，开放模型尤其可能被用于大范围、甚至造成毁灭性后果的网络攻击。阿莫代伊等人也因此提出，政府或许需要对开放模型的分发与使用加以限制。 然而，也有人对此持不同看法，认为开放模型对防御者的助益大于对攻击者的帮助。例如，7月，AI公司Hugging Face发现自身正遭到一个AI智能体自主攻击，最初尝试使用闭源模型防御，但该模型受自身安全护栏限制，拒绝了这一请求。Hugging Face随后改用中国公司智谱AI（Z.ai）开发的开放模型GLM 5.2，最终借助这一模型挡住了攻击。 更多自主化网络攻击 类似情形也出现在本周另一起针对AI编程平台OpenCode的自主化攻击中。10月18日，OpenCode联合创始人达克斯·拉德在X上发文称，一名黑客向该平台部署了一个自主运行的AI模型，该模型“已持续48小时，一直不停试图攻击我们的系统”。据OpenCode介绍，攻击者入侵了该平台部分用户账户，约1.4%的用户受到影响。据Dealroom报道，攻击者还转走了这些账户中的资金，部分用户损失高达1,700美元。 据拉德介绍，OpenCode也用自己的AI智能体展开反击，并让这些智能体“全天候”运行。该公司此前一直使用OpenAI的模型进行防御，但攻击进行到一半时，该模型开始拒绝其请求。拉德称，这“令人略感沮丧”。不过，OpenCode在获得OpenAI批准、加入Daybreak Blue项目后，得以继续防御。Daybreak Blue是一项仅限申请加入的专项计划，经过认证的网络安全专业人员可通过它使用OpenAI最先进的工具。 针对OpenAI的模型起初拒绝协助OpenCode一事引发的轻微网络反弹，OpenAI高管迪安·鲍尔作出回应，表示这是必要措施，旨在防止不法分子利用其模型发动“持续性的自主网络攻击”。OpenAI核心产品负责人蒂博·索蒂奥在X上表示，OpenAI为在此次攻击中蒙受损失的OpenCode用户办理了退款，据其所述，这是该公司首次采取此类做法。 本月第三起自主化攻击是其中最为严重的一起：不法分子入侵了韩国多家银行。据路透社报道，他们同时使用了两类工具：一款基于开放模型构建的AI工具Artex，以及Anthropic的Claude Code。据《华尔街日报》报道，约6.8万人的数据被窃取。 韩国政府官员敦促各家银行加强网络防御。首尔网络安全分析公司Genians安全中心（Genians Security Center）负责人文钟贤（音译）向《华尔街日报》表示：“由AI智能体驱动的网络攻击在韩国日益增多，我预计未来这类攻击在全球范围内也会与日俱增。”（财富中文网） 译者：刘进龙 审校：汪皓

储能从风光项目后面走出来，第一步不是立刻赚钱，而是进入一套新的流程。能不能备案，能不能接入，能不能进清单，能不能顺利结算，正在决定这一轮独立储能项目真正落地的速度。作者：王雅洁封图：图虫创意进入10月以来，李振华案头上的项目表变了。过去跟在风电、光伏项目后面的储能，正在被单独拎出来申报。李振华是西北某储能项目开发负责人。他对经济观察报记者表示，今年前三季度，他手中新备案项目里，独立储能项目已接近六成。一些原本绑定风光项目的储能方案，正在被重新评估，部分改成独立储能申报备案。这场变化早有伏笔。国家发展改革委、国家能源局2025年1月27日印发、2月9日公布的《关于深化新能源上网电价市场化改革 促进新能源高质量发展的通知》（下称“136号文”）明确，不得将配置储能作为新建新能源项目核准、并网、上网等的前置条件。政策落地之后，储能不必再跟风电、光伏项目一起备案，而是可以作为独立主体上场。2026年6月下旬，陕西公示第一批电网侧独立储能项目建设清单。而全国层面的传导，正集中反映在今年前三季度的投运数据上。CNESA（China Energy Storage Alliance，中关村储能产业技术联盟）10月14日发布的月度统计显示，据不完全统计，今年前三季度国内新型储能新增投运35.30吉瓦（GW）/102.31G吉瓦时（GWh），9月单月电网侧独立储能占当月新增功率的85.3%。一家能源央企体系内一位独立储能平台投资负责人对经济观察报记者表示，该平台今年新增项目储备中，独立储能占比已升至七成以上。西北地区储能行业从业者周胜民对经济观察报记者表示，陕西部分独立储能项目尚处在容量电价正式结算准入名单的申报阶段，还有部分项目正在推进送出线路审批，等待落实电网接入容量指标。南方电网一位省级调度中心人士称，当前地方上已有部分并网项目因调用率未达到考核标准，出现容量电价结算额度打折的情况。储能从风光项目后面走出来，第一步不是立刻赚钱，而是进入一套新的流程。能不能备案，能不能接入，能不能进清单，能不能顺利结算，正在决定这一轮独立储能项目真正落地的速度。松开项目“缰绳”西北某省发改委新能源处人士对经济观察报记者表示，136号文公布之后，政策慢慢在行业里落地。比如省内独立储能项目备案开始逐步放量。过去，储能大多跟着新能源项目一起备案。现在，越来越多的项目直接以独立储能主体申报，不再绑定具体风电、光伏场站。该人士说，前三季度，当地独立储能新增并网呈现“前低后高”。一部分项目是在政策调整后重新改方案，从风光配套储能转为独立储能，方案变更、接入复核都需要时间。还有一些项目，上半年卡在设备供货、土地手续和送出工程施工进度上。到了三季度，前期储备项目集中赶上并网窗口。三季度投运的项目，多数是上一年已经完成主要前期工作的存量项目。今年新备案的一批独立储能项目，很多还处在设计施工图、土建阶段，实际并网要等到第四季度甚至明年。地方也在给项目库“排队号”做清理。该人士称，储能项目备案放量后，省里注意到“占坑”现象。个别企业拿到备案后，资本金、接入条件迟迟不落实。当地正在完善项目库动态管理，对长期不开工项目做滚动清退。“备案数字好看，但备案不等于开工，开工也不等于并网。”该人士说。陕西的清单已经先行一步。周胜民对经济观察报记者表示，陕西第一批电网侧独立储能项目建设清单已在6月下旬公示，共15个项目，总规模202万千瓦、608万千瓦时。他提醒，建设清单还不是最终结算准入清单。大量不在第一批清单里的储备项目，只能等待下一批遴选。投资方最关心的是，第二批、第三批清单什么时候放开，名额会不会收紧，政策能不能保持稳定。电网侧也在改流程。央企西北二级电力公司工作人员乔勇对经济观察报记者表示，独立储能“充电单一制、放电退减输配电费”的结算规则，在当地已经实际运行了小半年。清单内合规项目大体可以按月滚动结算，但还不是完全自动化。电力交易、电费核算系统仍需要人工复核。同一座储能电站一天内可能多次充放电，系统要逐时段区分充电下网、放电上网电量。退减输配电费时，还要精准匹配对应放电电量。乔勇说，早期部分月份出现过退减匹配错位，需要企业和交易、电价部门反复核对。跨区送电场景下，输配电费退减边界也还缺少更细的操作指引。抢位政策打开通道后，企业端的反应亦开始显现，投资平台抢着把新项目改走独立储能路径，制造端则顺着长时化趋势调整供给。上述独立储能平台投资负责人对经济观察报记者表示，在该平台今年新增项目储备中，独立储能占比已升至七成以上。只要当地政策和接入条件允许，新项目会优先按独立储能路径推进。他所在的平台还在回头梳理老项目。部分去年已经立项、绑定风电、光伏的配套储能，今年被重新拿出来评估。能否变更备案主体，能否单独接入电网，能否进入容量电价清单，成为项目会上各方反复确认的问题。但这一步并不轻松。上述负责人说，有些国家大基地项目，原批复文件仍要求配套一定规模储能，不能随意剥离。还有一些项目正在申请当地电网接入规划。风光配储还会保留，只是商业开发和市场化收益更清晰的新项目，正在优先选择独立储能身份。上述负责人表示，该平台内部对新项目设有收益门槛，资本金内部收益率底线大致在6.5%，全投资税前IRR（internal rate of return，内部收益率）不低于6%。项目能不能进入省级容量电价清单、调用率考核会不会扣罚、现货价差是否收窄，都要放进压力测试。制造端也在跟着调整。一家央企下属储能企业的生产总监赵瑞午对经济观察报记者表示，独立储能向长时化方向演进后，电芯产品路线也在变化。过去项目更关注单位功率成本，现在业主会追问长循环、持续放电能力和整站安全。大容量电芯、长时系统方案，正在成为新项目交流中的高频词。长时化不只改写了锂电路线的取舍，也把非锂长时技术推入了投资方的比选清单，非锂路线也接到了更多询价。一家主攻钠基长时储能路线的储能企业业务负责人对经济观察报记者表示，各地容量电价设置时长阶梯后，4小时、6小时以上项目更容易拿到足额补偿，投资方在方案比选时开始把钠电放进选项。过去几个月，非锂长时路线业务相关的技术交流和可研咨询明显增多。不过，很多业主仍在看产业链成熟度和实际电站运行数据。新的门槛储能单独上场后，第一道门槛是清单。进了清单，只是拿到容量补偿的入场资格，真正每天悬在头顶的，是调用率这道考核，它直接决定补偿能拿满还是打折。还有民营项目虽然进了建设清单，投资方仍在观望、放缓节奏，顾虑的正是后续调用率考核会不会打折、收益模型会不会被改写。调用率已经从文件上的要求，变成电站每天要面对的考核。上述南方电网省级调度中心人士对经济观察报记者表示，已经完成调度协议和自动化联调的独立储能，会接入96点分时计划体系（把全天24小时按每15分钟一个时段切分为96个调度点）。日前形成基础充放电计划，日内滚动下发调度指令，自动化系统每5分钟采集一次实际出力数据，再和调度计划曲线对比。上述调度人士说，考核的核心是储能项目申报的可用容量能不能兑现，满功率放电指令下达后，电站能不能达到申报功率，计划时段内电量执行偏差有多大。该调度人士表示，调用率不达标造成容量电价打折的情况确实出现过，目前涉及项目占比不高。常见原因有两类，一类是电站自身设备故障、BMS（battery management system，电池管理系统）缺陷，导致无法按指令满功率出力；另一类是运营策略过于保守，为保护电池寿命，不愿跟随调度做深度满放。电网也保留了豁免口径。若偏差来自电网断面受限、系统运行临时调整等非电站自身原因，调度侧会做认定，不纳入考核。但该人士提醒，豁免不是无条件兜底。硬件和运维跟不上，容量电费按比例打折会成为真实损失。长时化带来另一道门槛。周胜民说，陕西把6小时作为基准时长后，配置时长低于6小时的储能项目（如2小时、4小时配置项目）按时长比例折算容量电价。去年，不少储能项目还是2小时、4小时配置，今年新备案的项目很少再做2小时版本，首批清单中仍含部分去年立项、沿用2小时配置的项目，但新备案的项目已明显向4小时、6小时靠拢。很多开发商把方案上调到4小时起步，条件允许的直接做到6小时。时长拉长，成本也跟着抬升。上述储能企业业务负责人负责人表示，压缩空气受地质资源约束，全钒液流初始投资高，钠电仍需要更多运行数据。更关键的是，现有容量电价、现货和辅助服务规则，很多仍按短时储能的方式核算收益。长时储能提供的跨日调峰、持续顶峰能力，还没有被充分定价。海外市场也在抬门槛。李振华对经济观察报记者表示，欧洲碳足迹、电池护照等合规要求，带来成本抬升，这种情况正在挤压中小集成商的利润。碳足迹核算、原材料溯源、第三方认证都要投入资金。若上游材料数据断档，储能电池及原材料等货物到港后可能面临滞港、复审甚至退运。独立储能摆脱了“配套”身份，也失去了过去跟随风光项目一起走的保护层。清单、接入、调用率、长时技术和海外合规，正在筛选真正能留下来的项目和企业。  阅读原文 文章原文

任峰笑称，英矽智能已被视为AI制药界的“老登”，因为现在出现了第二代AI制药公司。而资本市场对这两类公司的评估标准明显不同。作者：张英封图：图虫创意“我们是AI制药界的‘老登’了，已经被归为第一代的AI制药公司，（因为）现在出现了第二代。”2026年10月24日，在第十一届医药创新与投资大会上，英矽智能（03696.HK）联合首席执行官兼首席科学家任峰笑称。英矽智能成立于2014年，是全球头部的AI制药公司，今年与多家跨国药企达成BD交易。截至2026年10月23日，该公司市值为213亿港元。任峰提到的第二代AI制药公司，主要是指由Anthropic、字节跳动等科技巨头孵化的，或是其技术骨干跨界创立的AI药企。这些初创公司的创始人往往是二三十岁的年轻人，任峰称其为AI制药的新生代。任峰坦言，在AI爆发的时代，AI制药公司也有焦虑，目前尚不清楚未来会出现怎样的竞争形态。任峰认为，目前投资者对这两类公司的评估标准有很大不同。对英矽智能这类已进入成熟期的公司，评估标准往往是有多少创新靶点、有多少项目进入临床、商业模式能否落地。而对初创的AI制药公司，看的还是团队、技术、数据、算法等。“它们还处于只谈技术的朝阳时期，没有人要求它们去落地。”任峰说，但最终它们也得进入下半场，会被评估商业化落地能力。|对话|经济观察报：大家都很关心，这些新生代AI制药公司会给你们带来哪些影响，是否会削弱你们公司的竞争力？任峰：大家的技术路线不一样，新生代企业大多数是基于大模型来做的，我们以前是基于垂类领域的模型，都是小模型。每一个小模型解决一个小问题，例如，这个模型解决溶解度，那个模型解决透膜度和代谢稳定性问题。每一个问题都由一类数据建一个模型来解决，而且不基于任何基座模型。大模型出来后完全不一样。比如说Anthropic，它试图以自己的大模型调度垂类模型来解决问题。当然这些模型调度不了我们，因为我们是闭源的，它只能调度开源的。但是开源的小模型不知道好还是不好，它们需要做大量的实验去验证开源模型。这是大公司的打法。我们的打法不一样，经过这么多年的优化、迭代、反馈，我们认为，我们的垂类模型做得比大部分开源的要好。新生代是以大模型为基座做多模态，以智能体为主的，但是未来它们也有可能做垂类模型，就像我们也有可能做智能体，慢慢地大家的技术路线会越来越像。具体我们是什么关系？那肯定是会有竞争，但是也会互相促进。经济观察报：它们调用的开源模型是谁做的？任峰：很多，比如说一些高校的科研团队。但是质量好坏就不知道了。这些开源模型需要验证。经济观察报：它们会不会向你们公司挖人？任峰：确实有一些AI制药公司针对我们公司挖人，我们也在完善激励措施，留住核心人才。同时，我们可以培养更多人才。我们一直在从海内外招聘刚毕业的博士或归国的博士后。我们发现他们不少人思维很活跃、很有激情，也愿意拥抱新事物。这些人很少受条条框框的限制，往往能给我们提供大量新颖的想法。经济观察报：如果要用三个词来概括今年AI制药领域的进展，你会用哪三个词，为什么？任峰：第一个特点是焦虑。在（AI制药）领域里的和领域外的公司都很焦虑。我们也很焦虑，在AI爆发的时代，需要思考我们未来的竞争优势，会成为一家什么样的公司。不只是产业界，这种焦虑的现象是比较普遍的。在上午的报告里，药科大学的校长说，他们学校也在焦虑。第二个是变化，今年AI领域变化特别多。整个技术路线跟以前我们做的不一样了。大家都在从单一模态的垂类模型，过渡到多模态的大模型，这个变化不是谁能抗拒得了的。再一个，科技大厂纷纷进入制药领域，这个变化以前是很少看到的，以前这些大厂都是不做药只提供底座，这个变化也是我们没有想到的。还有个变化是，越来越多的跨国公司到中国来合作。它们来不仅仅是买管线，还把它们的管线拿到中国来做一期试验，因为中国的一期试验成本低、效率高。有了一期试验及技术结果以后，跨国公司再拿回美国做二期，这种变化也是以前没有看到的。所以，变化是今年特别重要的主题，如果不能适应这些变化，就会一直在焦虑，比较难受。第三个词是博弈。作为一个公司和市场趋势博弈，对我们来说挺难熬的，尤其是作为上市公司。任何一个市场方面的利空消息都会导致公司股价的下跌。我们也是一直在路演，告诉二级市场的投资人，公司本身的基本面没问题。  阅读原文 文章原文

在各地给医生讲课时，段涛常问两个问题：用AI吗？感受到AI的威胁了吗？2025年，回答“不用AI”的医生更多。到了2026年，情况反了过来。作者：张铃封图：图虫创意2026年10月17日，在一张病床旁，上海东方医院妇产科主任、医学人工智能创新中心主任段涛掏出手机，向经济观察报记者展示一个名为“人工智能”的文件夹。里面装着11个AI（人工智能）应用，包括DeepSeek、豆包、蚂蚁阿福医生版、氢离子等。和段涛一样，越来越多的医生习惯了和AI一起工作。患者带着AI给出的答案走进诊室，医生也用AI查文献、写病历、管理患者，甚至辅助临床决策。在各地给医生讲课时，段涛常问两个问题：用AI吗？感受到AI的威胁了吗？2025年，回答“不用AI”的医生更多。到了2026年，情况反了过来。不少医生告诉段涛，患者常拿着AI的回答来核对医生的诊断。医生给出解释，患者会追问：“怎么你说的跟AI说的不一样？到底谁对？”让医生尴尬的是，有时AI给出的答案确实更准确。一位医生曾对段涛说，遇到这种情况，恨不得地上有条缝钻进去。“病人已经在用蚂蚁阿福或豆包了，医生不用AI的话，会丢人的。”段涛说。互联网大厂看到了这个变化。2026年以来，阿里健康（00241.HK）、蚂蚁集团和京东健康（06618.HK）相继推出面向医生的AI产品：5月，阿里健康推出氢离子，试图把医学证据转化为临床决策支持；8月，蚂蚁集团将好大夫更名为蚂蚁阿福医生版，新增AI助手和医生分身功能；9月，京东健康发布医生AI工作台MedWork，让AI直接辅助医生完成做科研、写病历、多学科会诊等复杂任务。三家公司从不同的入口切入同一个目标：进入医生的日常工作流程。相比面向普通消费者的健康问答，医生端的AI要面对更高的准确性要求、更复杂的专业场景，以及更难的商业化考验。段涛将医生与AI的协作分为三个阶段：把AI当作工具，到把AI当作副驾驶，再到把它视为可以信任的团队成员。在他看来，医疗AI正处于从第一阶段向第二阶段过渡的过程中。对互联网大厂而言，谁能让医生愿意把更多工作交给AI，谁就更有可能在医疗场景中站稳脚跟。把名医装进AI分身段涛是最早在蚂蚁阿福拥有AI分身的医生之一。2025年初，蚂蚁集团找到他合作打造分身。段涛为分身提供了产科专业书、临床指南和研究文献，还把自己过去十年的科普文章和短视频喂给分身，让它“会说人话”。段涛觉得，很多病人不必再专程到门诊找他，有问题可以先问他的AI分身。从知识体系搭建到测试、调整对话方式，整个训练过程花了近半年时间。起初，技术人员过于谨慎。比如，孕妇询问“我现在头痛怎么办”，AI分身会连续追问年龄、孕周、既往病史，问上五六轮，仍不给出建议。段涛告诉对方，患者愿意在诊室配合医生逐步排查，但在线上会缺乏耐心，因此，AI分身不能照搬线下问诊流程。经过磨合，段涛要求系统必须在三轮对话内提供初步建议，再补充提问。首都医科大学附属北京友谊医院皮肤科副主任医师徐宏俊也较早尝试在蚂蚁阿福打造他的AI分身。现在，患者可以先向他的AI分身描述病史和用药情况，AI分身会将信息整理成结构化病历交给徐宏俊。过去需要他逐项询问、手动整理的信息，如今他交给AI来初步处理。蚂蚁健康AI健管就医服务部负责人霍键说，医生精力有限，难以兼顾更多患者，AI可以在预问诊、病史梳理、诊后随访等环节提供辅助，帮医生拓宽服务半径，这也吸引了许多名医加入。目前，已有2000多位医生在蚂蚁阿福医生版开设了AI分身，其中包括8位院士。霍键介绍，在打磨AI分身时，医生会向团队提需求，比如，如何让回答更专业、操作更简单？为此，团队会和医生团队定期打磨AI模型，让回答更贴近医生判断标准。随访服务也是蚂蚁阿福医生版的重点功能之一。过去，很多人走出诊室后，与医生的联系就中断了。现在，医生可以通过AI随访了解慢病患者和老年患者的情况。一旦患者出现异常，医生就能收到AI的提醒。在基层医疗场景中，蚂蚁阿福医生版探索了另一种路径：帮家庭医生提升服务效率和深度，为乡村医生提供诊疗辅助。霍键介绍，在中国，一名家庭医生需要负责2000至3000名居民，许多人忙不过来。蚂蚁阿福尝试帮家庭医生承担线上签约、健康宣教、用药引导等工作。居民日常通过AI咨询基础健康问题，有需要时再联系家庭医生。现在，相关功能已落地全国40多个城市，覆盖数万名家庭医生。在乡村，蚂蚁集团发现村医的烦恼是不被乡亲信任。无论得大病还是小病，大家都跑去县医院看病。在贵州普安、广东梅县等地区，蚂蚁阿福定期组织村医AI技能培训，也帮他们教村民用AI。现在，遇到复杂报告等情况，村医可以拍照上传，让AI辅助自己判断。霍键介绍，除了和医生直接合作外，蚂蚁集团还和部分医院合作开发智能体，探索预问诊功能，直接和医院的信息系统打通，患者去医院之前，就可以上传个人基本情况。让AI走进临床决策2026年5月的一天，厦门弘爱康复医院院长邵明在互联网上检索一篇论文，偶然点开搜索结果中的医学AI氢离子链接。他发现氢离子能调取大量文献原文，同时完成智能拆解、要点提炼与研究脉络梳理，也支持中英文翻译。邵明并非一开始就对AI足够放心。前两年，他在使用豆包查找医学资料时踩过坑：AI输出的内容看似逻辑完备，文末还罗列了参考文献，可他逐一核对之后，发现部分参考文献和论述并不匹配。“人命关天的事情，连参考文献都能出错，我怎么敢信？”邵明说。起初，他也逐条核对氢离子的每一篇引用文献，经过多次验证，确认工具调取的文献均可真实检索，引用内容和输出观点基本吻合，他才逐步放下顾虑，成为氢离子的深度用户。徐宏俊也是氢离子的早期使用者。2026年初，这款医学AI工具在正式发布前，阿里健康请他试用并提出建议。他告诉经济观察报，目前，氢离子向医生收取360元的VIP服务年费。阿里健康氢离子产业生态及商业战略负责人殷杰告诉经济观察报，氢离子立项前，该团队与大量医生进行深度访谈，覆盖基层医生、三甲医院医生、临床科学家和医院管理者，发现医生有很多散点需求，比如做PPT、查说明书、查指南。团队没有简单将这些需求拼成一套功能，而是为氢离子定了一个核心目标：在诊疗和科研过程中，为医生提供更可靠的决策建议。现在，在部分顶尖医院，使用氢离子的医生占比已超过15%。另外，氢离子已有一批每月提问超百次的“极高频用户”。中国每年有超过100亿次诊疗行为，医生需要根据知识和经验下判断。以前，遇到疑难问题，医生往往请教导师和同行，或自行推演。如今，他们开始试着把某些问题交给AI。这也决定了氢离子对话式AI的主要形态。殷杰介绍，检索并非目的，关键是能否基于医学证据，给出符合循证医学原则的建议。为此，氢离子将医学证据、循证医学和AI能力视为三个支柱。2026年5月，氢离子公布与BMJ Group英国医学期刊集团的合作，此后又陆续与NEJM《新英格兰医学杂志》、JAMA《美国医学会杂志》等医学出版机构合作。殷杰说，和医学顶刊合作全文内容而不是只拿摘要，是氢离子和一些竞品的重要区别，氢离子的答案会深入全文里的关键细节，比如有统计学意义的亚组数据。与医学顶刊的合作并非水到渠成，双方需要从头建立理解和共识。殷杰说，合作前，氢离子与几家顶级期刊分别开过几十场会，它们反复追问氢离子如何看待医学、AI能为医学带来什么价值，以及产品的应用边界。产品上线后，团队定期面向医生群体调研使用反馈。在连续的调研中，氢离子发现，医生提问的重心正从“帮我查一下”变成“这个病人该怎么处理”“这类病人最新的诊疗意见是什么”，甚至有医生一次上传四五千字的脱敏病案。在殷杰看来，这种变化意味着医生开始尝试让AI参与更复杂的临床思考。段涛会用氢离子查文献、找指南，有时也会问自己的AI分身。光是妊娠期用药，就涉及成千上万种药物，相关知识还在不断更新，把所有知识都记在人脑里不太现实。但段涛认为，垂类医疗模型距离真实临床应用仍有差距。现实中的患者往往同时患有多种疾病，情况远比临床研究复杂。另外，垂类模型虽较少出现幻觉，但拆解复杂问题的能力可能不如ChatGPT、Claude等通用大模型，后者更强的推理和上下文分析能力，能在一定程度上弥补文献检索工具的短板。从答问题到做任务相比国内其他医生AI工具，MedWork更强调任务执行。京东健康智能算法负责人胡浩源打比方说，有的工具提供食材，有的负责调味，MedWork希望串联各个环节，最后端出一盘菜。胡浩源举了写论文的例子。过去，医生需要反复向AI提问，找研究进展、理文献综述，再自己梳理思路、设计实验。MedWork把这些环节串起来：先与医生讨论方向、确定切入点，再列提纲、设计实验，拿到数据后继续统计分析、建立模型、绘制图表，最终形成论文初稿。“我们是医生的辅助驾驶，而不是全自动驾驶。做决策的始终是医生，医生随时可以喊停。”胡浩源说。胡浩源介绍，此前，京东健康已围绕健康管理、严肃医疗问诊等场景，形成面向普通消费者和医生的产品矩阵，但缺少一个专门服务医生的AI工作台，MedWork正是为了补上这一环。目前，MedWork发布一个多月，已开放访问，但尚未大规模推广，主要由合作医院和医生等种子用户使用。10月21日，邵明第一次体验MedWork，觉得它和腾讯AI办公智能体WorkBuddy有相似之处，但更加面向医学专业场景。胡浩源不避讳MedWork与Codex、WorkBuddy等通用AI工具的相似处。他说，京东健康要做的是将这类工具调用和任务执行能力适配医疗场景，在模型之外，加强医学证据的检索、引用和校验，尽可能减少幻觉。在其他领域，AI或许需要“高情商”，但医疗领域更需要准确。他举例，一些通用模型在缺少身高、体重等必要信息时，可能自行假设“中国平均身高体重”并继续作答，这是MedWork要避免的。谁来买单目前，阿里健康、蚂蚁集团、京东健康均未公开旗下医生端AI应用的用户规模，也未向经济观察报披露具体数据。截至10月21日，安卓应用市场显示，蚂蚁阿福医生版、氢离子、京东医生的安装量分别为1994万次、489万次、238万次。殷杰告诉经济观察报，梳理医疗产业链和价值链后，团队认为，医生是AI最应该服务的群体之一。中国有约500万名医生，相比面向全体消费者的互联网产品，医生的规模并不算大，但价值却很高。阿里健康不单纯从互联网业务的角度衡量这项业务，更看重医生的强生产力属性与AI作为生产力革命的天然匹配，以及极高的社会价值。氢离子立项前，阿里健康就在思考，如何能更好地服务医生，团队曾尝试构建医学知识图谱，但这类基础设施难以转化为医生常用的工具。殷杰说，大语言模型的出现，让团队看到了新的可能。蚂蚁集团也在规划如何长期服务于医生群体。霍键介绍，集团将蚂蚁阿福定位为蚂蚁集团未来十年最重要的产品之一，希望未来服务好三甲医院、基层医疗机构和乡村等不同场景中的医生。徐宏俊发现，尽管互联网大厂投入了不少广告，但是他身边仍有很多医生不了解这些产品。段涛用“能用、好用、愿用、离不开”四个尺度衡量AI应用，他认为不少面向医生的AI产品还停留在前两个阶段。谈到面向医生的AI产品的商业模式时，多位受访者提到成立于2022年的美国医疗AI平台OpenEvidence，这是全球最受关注的AI医疗公司之一。OpenEvidence专为执业医师提供循证医学检索与临床决策支持，覆盖美国超40%的医生群体，估值约120亿美元。其商业模式是向医生免费开放，向药企出售广告位。段涛认为，中国的医疗环境和政策与美国不同，难以直接照搬这一模式，因为中国不允许处方药做广告。而如果只向医生收费，收入空间会比较有限。京东健康内部讨论过MedWork的商业模式。胡浩源说，如果只是帮医生更高质量、更简单地搜索信息，那在商业化上确实会有挑战，因为搜索引擎是不收费的；但如果能帮医生解决处理庞杂材料、写论文、提高诊疗质量等复杂问题，情况就会不一样。“我们不避讳让医生付费这件事。只要提供的价值足够厚，医生不见得不买单。但从普惠的角度考虑，氢离子也在评估推出免费的基础版，满足医生的基本需求。”殷杰透露，阿里健康的调研显示，在中国，约3%的医生已付费使用一些国际模型解决日常临床问题，在部分三甲医院中，这个比例甚至超10%。另一条可能的商业路径是为药企提供服务。殷杰说，未来，医学AI平台可以帮助药企向医生传达最新的药品临床数据，在符合国内的合规要求的前提下满足医生和企业的需求。他说，药企的商业合作不应介入医学AI的答案生成，氢离子仍按照时效性、权威性、全面性和相关性组织答案。可以探索的方式，是在答案之外提供延伸阅读，让医生自行了解企业的最新研究数据。霍键则介绍，暂时不考虑向医生收费，也没有可对外披露的商业化计划。  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“消费入座”之所以能激起这么大的社会情绪，说明星巴克的“第三空间”早就长进了很多中国人对城市的想象里，这是品牌过去20多年攒下的家底，是星巴克的面子。里子则是星巴克绕不开的成本账：如何从8000家开到2万家、冲规模的同时，单店还能赚到钱？作者：高若瀛封图：东方IC从10月22日起，人们走进任何一家中国星巴克，坐下之前得先买点什么。这家以“第三空间”为标签的公司，第一次把“落座”变成了消费之后才有的权利。同步发布的《第三空间倡议》留了些许余地：孕妇、行动不便的人、外卖骑手、避雨的路人、周边执勤的人，不消费也能进来歇脚；买了单的不限时；遇到没点单的，店员更多只是提醒，不会赶人。这么多细致的例外条款，说明星巴克知道撼动的正是自己讲了20多年的故事。在今天的中国市场，这个故事有些讲不动了。今年6月，星巴克湖州万达店发生“番茄汁占座”事件：三位女士全程零消费，中途出去吃饭，用一杯快喝完的番茄汁占座。一位买了咖啡的顾客坐下后被要求让座，拒绝后遭辱骂，最终报警收场。8月，“星巴克该管管只坐不买的人”甚至登上热搜，付费消费者们吐槽脱鞋、外放音乐、自带外来食品等不文明行为，正在破坏“第三空间”的消费体验。把这些事放在一起看，我们会发现：一个长期不设边界的空间，会被最不计成本使用它的人填满，付费的人却被挤出去。星巴克一杯咖啡卖三十多块，其中相当一部分是环境、座位和服务的钱。收了费却兑现不了价值，星巴克的高价就剩下一个空壳。以往，星巴克但凡出现抬高进入门槛的行为，就会被批评“不讲人情”“抛弃第三空间的价值和理念”。但商家的“第三空间”从来都不是公共领域：桌椅、空调、无线网、插座、音乐、卫生纸，背后都是租金和人工，一座城市不会因为一家咖啡馆让人免费坐半小时就替它结账。企业得先活下去，才谈得上善意。2026财年第二季度，星巴克中国区营收7.998亿美元，同比增长8%。我们拆开细看会发现：同店销售额只涨0.5%，交易量涨2.1%，客单价反降1.6%；门店数比上季末还少了20家。客流是让价换来的，单客价值在往下走。一个长期靠情怀透支收入的空间，结局大概率不会是温情永续，很有可能是关门或涨价，成本最终也会悄悄转嫁给买单的人和店员。星巴克管理得再精细，也扛不住理想和增长现实之间的持续摩擦。此外，星巴克的股权结构也变了。3月底，星巴克与博裕资本的合资交易交割，博裕持股60%，星巴克保留40%并继续授权品牌，近8000家直营门店转为特许经营。新模式很快改善了星巴克母公司的报表：2026财年三季度，国际板块利润中包含中国业务近5300万美元净收入，营业利润率超过100%。但相比品牌故事“第三空间”讲得好不好听，新股东更在意利润率，在意一家门店一天做多少杯咖啡。“消费入座”不再是品牌方的一纸文化宣言，更多是新股东必须要面对的经营难题。中国市场拥挤的咖啡赛道一直让星巴克难以喘息。9.9元、8.8元的本土品牌用小店和店中店快速铺开，没有座位和“第三空间”的成本，价格打到星巴克下探不到的地方。星巴克中国仍愿意继续为空间投入，2027财年新增投入超过3亿元，投向一线工时、数智化系统、核心设备与门店氛围；2027年1月起新增70多项功能的智能移动POS机分阶段上线，覆盖约1000家门店。“千店千面”政策之下，门店负责人可以定制歌单、组织社区活动、把自创饮品放进电子菜单。但重金投入能否获得收益，考验的是星巴克能否平衡好“面子”和“里子”。“消费入座”之所以能激起这么大的社会情绪，说明星巴克的“第三空间”早就长进了很多中国人对城市的想象里，这是品牌过去20多年攒下的家底，是星巴克的面子。里子则是星巴克绕不开的成本账：如何从8000家开到2万家、冲规模的同时，单店还能赚到钱？请走不消费的人，只是星巴克改变的一步。接下来，星巴克需要用更多产品、服务、创意和效率来填补空位。每一步都要回答那个问题：留下来的人手中那杯咖啡，值不值三十块钱。  文章原文