IPO雷达|周期波动叠加价格承压,纽氏达特的扩产“赌局”

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顶着人形机器人核心零部件的风口,纽氏达特向创业板发起 IPO 冲刺。

纽氏达特是精密行星减速器研发生产服务商,面向具身智能机器人、移动机器人、新能源装备、工业母机、特种装备等新兴产业提供精密传动系统方案及产品,核心产品为精密行星减速器与精密传动系统模组。随着人形机器人产业热度持续走高,精密减速器被视作机器人关节的核心零部件,资本市场给予赛道较高期待。纽氏达特顺势推进 IPO,计划募集资金8.23 亿元,投向年产150万台精密行星减速机及精密传动系统模组智能制造基地、数智化中央立体仓库、研发中心三大建设项目。

数据来源:公司公告、界面新闻研究部

界面新闻记者梳理招股材料发现,这份看似前景广阔的扩产计划,暗藏多重现实隐忧。公司业绩此前跟随光伏、锂电装备周期起伏,人形机器人业务仅少数规格型号拿到订单,并未实现全产品线受益;下游本体厂商成本压力向上传导,多类产品均价下滑;叠加募投新增产能规模庞大,未来产能消化存在不确定性。

业绩“过山车”:下游强周期扰动

翻看纽氏达特近年来财务数据,周期属性体现得淋漓尽致。2023 年至 2026 年上半年,公司营业收入分别为 4.79亿元、3.41亿元、4.97亿元和3.03亿元,归母净利润分别为 1.52亿元、1.03亿元、1.5亿元和0.98亿元,扣非归母净利润对应为 1.72亿元、1.06亿元、1.46亿元和0.93亿元。

数据来源:Wind、界面新闻研究部

界面新闻记者注意到,2024 年为纽氏达特业绩低点,营收同比下滑接近三成,净利润回落。“纽氏达特的波动本质来自下游装备行业的周期性。光伏、锂电装备属于典型资本开支驱动行业,一旦下游厂商缩减设备投资,上游企业订单就会快速收缩。” 长期跟踪机器人产业链的行业分析师杨磊青向界面新闻记者表示,2024 年光伏锂电行业出现结构性供需失衡,装备端投资放缓,直接冲击减速器需求,公司当年产能利用率回落至 56.62%,就是周期下行直观证据。

数据显示,纽氏达特产能利用率也呈大起大落态势,2023 年产能利用率 94.39%,2024 年下滑至 56.62%,2025 年回升至 101.81%,2026 年上半年回落至 93.60%。2024 年产能走低一方面来自光伏锂电相关产品需求萎缩;另一方面人形机器人等新产品尚未大规模量产,新增产能无法释放,进一步压低整体产能利用水平。

数据来源:公司公告、界面新闻研究部

更值得市场留意的是客户结构现状,纽氏达特表示,当前新增业务订单主要来自存量客户贡献。“依赖存量客户意味着,公司获取新客户、新市场的拓展能力并没有充分释放。” 注册会计师叶佳彤对界面新闻记者分析称。

2025 年以来具身智能机器人量产预期升温带动减速器需求,但是行业尚处于商业化探索阶段。“人形机器人现在更多是样机、小批量试产阶段,距离大规模商业化落地还有较长距离,量产进度、落地场景、客户验证周期都充满变数。” 杨磊青对界面新闻记者表示,不能简单把赛道热度直接等同于企业确定的业绩增长。

行业的不确定性还体现在品类的分化。纽氏达特 MINI 行星减速器 2025 年营收 832 万元,同比下滑 38.49%;机器人相关订单集中在少数特定规格,并非全产品线受益,人形机器人带来的红利仅仅局限于部分型号产品,尚未全面带动各类产品销量走高。

降价压力层层传导

赛道热度之下,价格战已然打响。人形本体厂商大多尚未实现盈利,降本是第一要务,减速器作为重要零部件,成为成本压缩的主要对象,下游降价压力持续向上游零部件企业传导。

2026 年上半年,纽氏达特重载减速器、MINI 行星减速器、行星减速器均价全部出现下滑,分别同比下滑 2.88%、26.33%、9.88%。其中 MINI 行星减速器价格接近三成的下滑幅度,尤其引人关注。

数据来源:公司公告、界面新闻研究部

“现在议价权掌握在人形本体厂商手里。国内已经有多家厂商切入人形关节减速器赛道,本体厂商为了压低整机成本,会持续向上游压价,这就带来‘增量不增利’风险 —— 就算订单数量上去,营收规模扩大,利润未必同步增长。” 杨磊青对界面新闻记者表示。

毛利率变化,印证了产品价格承压现实。2023 至 2026 年上半年,纽氏达特主营业务毛利率依次为 55.60%、52.83%、48.51%、49.30%,呈下行趋势。公司对此解释称,毛利率下降,一方面来自光伏锂电行业景气下行,部分产品产销萎缩、售价下调;另一方面,面对战略客户做出一定让利,换取市场份额与订单规模。

研发投入层面,2023 年至 2026 年上半年,纽氏达特研发费用分别为 2594.38 万元、2360.21 万元、2967.51 万元、1469.28 万元;研发费用占营业收入比例分别为 5.42%、6.93%、5.97%、4.85%。

“减速器行业技术迭代速度快,不管是传统工业设备还是人形机器人关节,都需要持续高强度研发投入。营收增长但研发占比下滑,并不是一个好信号。” 杨磊青对界面新闻记者表示。

摆在纽氏达特面前更大的命题,是募投项目带来的巨大新增产能。本次 IPO 募资的核心项目为年产 150 万台精密行星减速机及精密传动系统模组智能制造基地,项目投资额 6.23 亿元,达产后将大幅度放大公司产能规模,产能体量显著超过近年来实际产出水平。

纽氏达特表示,结合在手订单、下游行业需求增长,预期新增产能能够得到合理消化。但同时也坦诚,募投项目建设存在周期,下游市场存在不确定性;如果未来市场环境恶化、客户需求不及预期,或者出现替代性技术,而公司无法开拓新客户消化产能,募投项目就无法实现预期收益,将拖累公司经营发展。

“现在人形机器人的行业预期打得很满,但现实是商业化还处在早期。一旦人形机器人量产进度慢于市场预期,叠加光伏锂电装备需求再度进入下行周期,新增产能就会面临压力。” 杨磊青分析称,不少赛道企业容易犯一个错误,把未来远期市场空间当成短期真实订单,进而大举扩产,最后造成产能过剩。

顶着人形机器人核心零部件的风口,纽氏达特向创业板发起 IPO 冲刺。

纽氏达特是精密行星减速器研发生产服务商,面向具身智能机器人、移动机器人、新能源装备、工业母机、特种装备等新兴产业提供精密传动系统方案及产品,核心产品为精密行星减速器与精密传动系统模组。随着人形机器人产业热度持续走高,精密减速器被视作机器人关节的核心零部件,资本市场给予赛道较高期待。纽氏达特顺势推进 IPO,计划募集资金8.23 亿元,投向年产150万台精密行星减速机及精密传动系统模组智能制造基地、数智化中央立体仓库、研发中心三大建设项目。

数据来源:公司公告、界面新闻研究部

界面新闻记者梳理招股材料发现,这份看似前景广阔的扩产计划,暗藏多重现实隐忧。公司业绩此前跟随光伏、锂电装备周期起伏,人形机器人业务仅少数规格型号拿到订单,并未实现全产品线受益;下游本体厂商成本压力向上传导,多类产品均价下滑;叠加募投新增产能规模庞大,未来产能消化存在不确定性。

业绩“过山车”:下游强周期扰动

翻看纽氏达特近年来财务数据,周期属性体现得淋漓尽致。2023 年至 2026 年上半年,公司营业收入分别为 4.79亿元、3.41亿元、4.97亿元和3.03亿元,归母净利润分别为 1.52亿元、1.03亿元、1.5亿元和0.98亿元,扣非归母净利润对应为 1.72亿元、1.06亿元、1.46亿元和0.93亿元。

数据来源:Wind、界面新闻研究部

界面新闻记者注意到,2024 年为纽氏达特业绩低点,营收同比下滑接近三成,净利润回落。“纽氏达特的波动本质来自下游装备行业的周期性。光伏、锂电装备属于典型资本开支驱动行业,一旦下游厂商缩减设备投资,上游企业订单就会快速收缩。” 长期跟踪机器人产业链的行业分析师杨磊青向界面新闻记者表示,2024 年光伏锂电行业出现结构性供需失衡,装备端投资放缓,直接冲击减速器需求,公司当年产能利用率回落至 56.62%,就是周期下行直观证据。

数据显示,纽氏达特产能利用率也呈大起大落态势,2023 年产能利用率 94.39%,2024 年下滑至 56.62%,2025 年回升至 101.81%,2026 年上半年回落至 93.60%。2024 年产能走低一方面来自光伏锂电相关产品需求萎缩;另一方面人形机器人等新产品尚未大规模量产,新增产能无法释放,进一步压低整体产能利用水平。

数据来源:公司公告、界面新闻研究部

更值得市场留意的是客户结构现状,纽氏达特表示,当前新增业务订单主要来自存量客户贡献。“依赖存量客户意味着,公司获取新客户、新市场的拓展能力并没有充分释放。” 注册会计师叶佳彤对界面新闻记者分析称。

2025 年以来具身智能机器人量产预期升温带动减速器需求,但是行业尚处于商业化探索阶段。“人形机器人现在更多是样机、小批量试产阶段,距离大规模商业化落地还有较长距离,量产进度、落地场景、客户验证周期都充满变数。” 杨磊青对界面新闻记者表示,不能简单把赛道热度直接等同于企业确定的业绩增长。

行业的不确定性还体现在品类的分化。纽氏达特 MINI 行星减速器 2025 年营收 832 万元,同比下滑 38.49%;机器人相关订单集中在少数特定规格,并非全产品线受益,人形机器人带来的红利仅仅局限于部分型号产品,尚未全面带动各类产品销量走高。

降价压力层层传导

赛道热度之下,价格战已然打响。人形本体厂商大多尚未实现盈利,降本是第一要务,减速器作为重要零部件,成为成本压缩的主要对象,下游降价压力持续向上游零部件企业传导。

2026 年上半年,纽氏达特重载减速器、MINI 行星减速器、行星减速器均价全部出现下滑,分别同比下滑 2.88%、26.33%、9.88%。其中 MINI 行星减速器价格接近三成的下滑幅度,尤其引人关注。

数据来源:公司公告、界面新闻研究部

“现在议价权掌握在人形本体厂商手里。国内已经有多家厂商切入人形关节减速器赛道,本体厂商为了压低整机成本,会持续向上游压价,这就带来‘增量不增利’风险 —— 就算订单数量上去,营收规模扩大,利润未必同步增长。” 杨磊青对界面新闻记者表示。

毛利率变化,印证了产品价格承压现实。2023 至 2026 年上半年,纽氏达特主营业务毛利率依次为 55.60%、52.83%、48.51%、49.30%,呈下行趋势。公司对此解释称,毛利率下降,一方面来自光伏锂电行业景气下行,部分产品产销萎缩、售价下调;另一方面,面对战略客户做出一定让利,换取市场份额与订单规模。

研发投入层面,2023 年至 2026 年上半年,纽氏达特研发费用分别为 2594.38 万元、2360.21 万元、2967.51 万元、1469.28 万元;研发费用占营业收入比例分别为 5.42%、6.93%、5.97%、4.85%。

“减速器行业技术迭代速度快,不管是传统工业设备还是人形机器人关节,都需要持续高强度研发投入。营收增长但研发占比下滑,并不是一个好信号。” 杨磊青对界面新闻记者表示。

摆在纽氏达特面前更大的命题,是募投项目带来的巨大新增产能。本次 IPO 募资的核心项目为年产 150 万台精密行星减速机及精密传动系统模组智能制造基地,项目投资额 6.23 亿元,达产后将大幅度放大公司产能规模,产能体量显著超过近年来实际产出水平。

纽氏达特表示,结合在手订单、下游行业需求增长,预期新增产能能够得到合理消化。但同时也坦诚,募投项目建设存在周期,下游市场存在不确定性;如果未来市场环境恶化、客户需求不及预期,或者出现替代性技术,而公司无法开拓新客户消化产能,募投项目就无法实现预期收益,将拖累公司经营发展。

“现在人形机器人的行业预期打得很满,但现实是商业化还处在早期。一旦人形机器人量产进度慢于市场预期,叠加光伏锂电装备需求再度进入下行周期,新增产能就会面临压力。” 杨磊青分析称,不少赛道企业容易犯一个错误,把未来远期市场空间当成短期真实订单,进而大举扩产,最后造成产能过剩。

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连亏15季后单季爆赚3亿,科翔股份业绩现拐点,章建平家族选择减持

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界面新闻记者 赵阳戈

10月17日,科翔股份(300903.SZ)交出了一份让市场意外的三季度成绩单。第三季度单季营业收入18.50亿元,同比增长100.90%;归母净利润3.11亿元,扣非净利润达到3.09亿元。这是这家PCB厂商在连续十五个季度亏损之后,第一次真正意义上的盈利翻身。

科翔股份的爆发并非孤例。同行中,沪电股份(002463.SZ)前三季度净利润预增超过100%,崇达技术(002815.SZ)预增近九成到一倍有余,生益电子(688183.SH)预增68%至75%。AI算力需求把高端PCB推上了量价齐升的轨道,涨价从上游覆铜板一路传导到中游制造,在产能利用率上来之后,利润弹性就会体现。

业绩爆发的背后,经营现金流净额为负、实控人及一致行动人股权质押比例接近三成等问题也悬于头顶,科翔股份接下来能否站稳,这几方面的情况值得关注。

单季爆发扭转亏损局面

科翔股份2026年前三季度的营业收入为39.79元,同比增长45.92%;净利润2.44亿元,同比增幅达到304.01%。这份三季报最抓人眼球的数字是第三季度归母净利润达到了3.11亿元,一举扭转了连续十五个季度亏损的局面。

科翔股份第三季度扣非净利润为3.09亿元,同比增长614.82%,说明第三季度的利润几乎全部来自主营业务。

这种幅度的利润反转,靠的不是某一块业务的突然爆发,而是整个PCB行业在2026年第三季度集中兑现的一轮涨价传导。财通证券研究报告认为,铜箔、树脂、玻纤布占覆铜板成本的比重分别约40%、26%、19%,共计约占成本的比重可达85%左右,而原材料成本是覆铜板定价的基础,原材料的价格波动可迅速传导至覆铜板端。覆铜板又为PCB的核心基材,PCB厂商有望持续进行价格传导,二三线PCB板厂最快三季度体现业绩。

科翔股份董秘郑海涛曾公开表示,公司坚持‘上游涨——下游涨’的传导逻辑,实行成本精细化管理,在市场供需紧张下,高端PCB和低端PCB都呈现价格上涨态势。

科翔股份的数据佐证了这一节奏。公司综合毛利率第三季度陡然爬升至30.07%,也使得前三季度毛利率达到了18.71%。毛利率的弹性获得释放。

界面新闻以投资者身份致电科翔股份,相关工作人员表示,毛利率上升主要得益于公司产能逐步释放。同时,公司产品也在涨价,但涨价通知仅通过供应链传达,不会以公告形式发布。至于四季度是否还有涨价预案,工作人员表示需根据后续市场反馈判断。

来源:同花顺

同行中,沪电股份(002463.SZ)预计前三季度净利润54.5亿元到57亿元,同比增长100%以上,单三季度环比增幅在50%到65%之间。崇达技术(002815.SZ)预增89.73%到118.43%。生益电子(688183.SH)在AI算力高景气拉动下预增68%到75%。

资料显示,科翔股份成立于2001年,深耕PCB行业二十余载,从早期以双面板、多层板为主的产品结构起步,公司逐步向高阶HDI板、特殊板等方向拓展。公司还布局陶瓷基板领域,产品体系涵盖陶瓷基板等品类。

利润之外的那些数字:现金流、质押与四季度的不确定性

科翔股份前三季度经营活动产生的现金流量净额是-2634.18万元,同比变化-126.62%。公司解释,支付货款和支付员工薪酬增加是主要因素。

数据显示,科翔股份的应收账款从年初的15.49亿元增至23.26亿元,增幅50.20%;应收票据截至9月末为2.65亿元,较年初的增幅达315.81%;存货数据从5.62亿元增加到10.57亿元,增幅88.15%。看起来利润转化成了账面资产,而不是口袋里的现金。

科翔股份截止三季度末的资产负债率为73.85%。其中短期借款为13.85亿元,加上一年内到期的非流动负债3.54亿元,短期偿债压力并不轻。公司筹资活动现金流净额4.20亿元,同比增长261.36%。也就是说,公司用外部融资来覆盖营运资金的扩张,如此一来,公司现金流的腾挪空间,将受制于融资环境与银行授信额度。

公司的股权质押的情况同样需要留意。根据9月21日的公告,控股股东、实际控制人谭东及其一致行动人累计质押股份占其持股总数的29.35%。其中深圳市科翔资本管理有限公司的质押比例高达99.96%。公告表示“质押股份整体风险可控,目前不存在平仓风险”。

综合来看,PCB行业涨价能否延续是四季度最核心的观测变量。科翔股份在半年报的风险提示中坦承,向下游传导存在一定滞后性,“若未来原材料成本出现快速上涨或供应紧张,而公司不能及时通过提价向下游客户转嫁”,毛利将承受压力。

另一个被市场反复提及但尚未兑现的变量是陶瓷基板。

浙商证券在研报中曾有测算,全球数据中心用陶瓷混压PCB市场到2030年有望达到630亿元,2026年至2030年的年复合增长率为129%。

2026年科翔股份的陶瓷产品有望导入AI服务器。但在9月的投资者关系活动记录里,科翔股份管理层的措辞相当克制,陶瓷混压PCB‘尚处于研发状态,能否研发成功、能否顺利批量生产、能否稳定获得市场订单均存在较大不确定性”。“如果达到披露要求,公司会进行披露”,上述工作人补充。

章建平淡出、方文艳现身

界面新闻注意到,半年报里位列第七大股东的章建平,在三季度末的前十大股东名单中消失了。与此同时,章建平之妻方文艳(市场普遍认定为夫妻关系)以710.16万股的持股新进成为第八大股东。另一位牛散陈君也退出了前十大股东行列,潘宇红增持了1000万股,持股翻倍至2000万股,跃居第三大股东。

来源:同花顺

章建平在科翔股份半年报中现身时,公司还在亏损,但PCB行业的涨价预期和AI算力叙事已经足够支撑股价。同花顺显示,4月1日至6月30日,科翔股份累计涨幅达到了216.89%。进入三季度,章建平选择兑现盈利后退出。方文艳第三季度新进,两者综合评估,章建平家族仍属于减持状态。

10月16日,科翔股份以55.60元/股的价格向202名激励对象授予782万股限制性股票,激励对象包括了总经理胡永栓 、职工董事康国峰、董秘郑海涛、财务总监刘涛等。授予日收盘价是89.92元,超过34元的价差也意味着,这批激励对象账面上已经拥有了可观的浮盈。

根据公告,股权激励要求:第一个归属期,即2026年净利润不低于2.50亿元,且较2025年增长不低于200%;第二个归属期2026至2027年累计净利润不低于8亿元,且2027年较2025年增长不低于260%;第三个归属期三年累计不低于15亿元,且2028年较2025年增长不低于340%。

来源:公告

用前三季度已实现的2.44亿元推算,2026年全年达到2.50亿元门槛几乎板上钉钉。但2027年压力明显较2026年大一些,若2026年最终净利润落在2.5亿至3亿元之间,则2027年单年需做到5亿至5.5亿元,这对一家刚走出连续亏损的公司而言,增幅要求不小。

界面新闻记者 赵阳戈

10月17日,科翔股份(300903.SZ)交出了一份让市场意外的三季度成绩单。第三季度单季营业收入18.50亿元,同比增长100.90%;归母净利润3.11亿元,扣非净利润达到3.09亿元。这是这家PCB厂商在连续十五个季度亏损之后,第一次真正意义上的盈利翻身。

科翔股份的爆发并非孤例。同行中,沪电股份(002463.SZ)前三季度净利润预增超过100%,崇达技术(002815.SZ)预增近九成到一倍有余,生益电子(688183.SH)预增68%至75%。AI算力需求把高端PCB推上了量价齐升的轨道,涨价从上游覆铜板一路传导到中游制造,在产能利用率上来之后,利润弹性就会体现。

业绩爆发的背后,经营现金流净额为负、实控人及一致行动人股权质押比例接近三成等问题也悬于头顶,科翔股份接下来能否站稳,这几方面的情况值得关注。

单季爆发扭转亏损局面

科翔股份2026年前三季度的营业收入为39.79元,同比增长45.92%;净利润2.44亿元,同比增幅达到304.01%。这份三季报最抓人眼球的数字是第三季度归母净利润达到了3.11亿元,一举扭转了连续十五个季度亏损的局面。

科翔股份第三季度扣非净利润为3.09亿元,同比增长614.82%,说明第三季度的利润几乎全部来自主营业务。

这种幅度的利润反转,靠的不是某一块业务的突然爆发,而是整个PCB行业在2026年第三季度集中兑现的一轮涨价传导。财通证券研究报告认为,铜箔、树脂、玻纤布占覆铜板成本的比重分别约40%、26%、19%,共计约占成本的比重可达85%左右,而原材料成本是覆铜板定价的基础,原材料的价格波动可迅速传导至覆铜板端。覆铜板又为PCB的核心基材,PCB厂商有望持续进行价格传导,二三线PCB板厂最快三季度体现业绩。

科翔股份董秘郑海涛曾公开表示,公司坚持‘上游涨——下游涨’的传导逻辑,实行成本精细化管理,在市场供需紧张下,高端PCB和低端PCB都呈现价格上涨态势。

科翔股份的数据佐证了这一节奏。公司综合毛利率第三季度陡然爬升至30.07%,也使得前三季度毛利率达到了18.71%。毛利率的弹性获得释放。

界面新闻以投资者身份致电科翔股份,相关工作人员表示,毛利率上升主要得益于公司产能逐步释放。同时,公司产品也在涨价,但涨价通知仅通过供应链传达,不会以公告形式发布。至于四季度是否还有涨价预案,工作人员表示需根据后续市场反馈判断。

来源:同花顺

同行中,沪电股份(002463.SZ)预计前三季度净利润54.5亿元到57亿元,同比增长100%以上,单三季度环比增幅在50%到65%之间。崇达技术(002815.SZ)预增89.73%到118.43%。生益电子(688183.SH)在AI算力高景气拉动下预增68%到75%。

资料显示,科翔股份成立于2001年,深耕PCB行业二十余载,从早期以双面板、多层板为主的产品结构起步,公司逐步向高阶HDI板、特殊板等方向拓展。公司还布局陶瓷基板领域,产品体系涵盖陶瓷基板等品类。

利润之外的那些数字:现金流、质押与四季度的不确定性

科翔股份前三季度经营活动产生的现金流量净额是-2634.18万元,同比变化-126.62%。公司解释,支付货款和支付员工薪酬增加是主要因素。

数据显示,科翔股份的应收账款从年初的15.49亿元增至23.26亿元,增幅50.20%;应收票据截至9月末为2.65亿元,较年初的增幅达315.81%;存货数据从5.62亿元增加到10.57亿元,增幅88.15%。看起来利润转化成了账面资产,而不是口袋里的现金。

科翔股份截止三季度末的资产负债率为73.85%。其中短期借款为13.85亿元,加上一年内到期的非流动负债3.54亿元,短期偿债压力并不轻。公司筹资活动现金流净额4.20亿元,同比增长261.36%。也就是说,公司用外部融资来覆盖营运资金的扩张,如此一来,公司现金流的腾挪空间,将受制于融资环境与银行授信额度。

公司的股权质押的情况同样需要留意。根据9月21日的公告,控股股东、实际控制人谭东及其一致行动人累计质押股份占其持股总数的29.35%。其中深圳市科翔资本管理有限公司的质押比例高达99.96%。公告表示“质押股份整体风险可控,目前不存在平仓风险”。

综合来看,PCB行业涨价能否延续是四季度最核心的观测变量。科翔股份在半年报的风险提示中坦承,向下游传导存在一定滞后性,“若未来原材料成本出现快速上涨或供应紧张,而公司不能及时通过提价向下游客户转嫁”,毛利将承受压力。

另一个被市场反复提及但尚未兑现的变量是陶瓷基板。

浙商证券在研报中曾有测算,全球数据中心用陶瓷混压PCB市场到2030年有望达到630亿元,2026年至2030年的年复合增长率为129%。

2026年科翔股份的陶瓷产品有望导入AI服务器。但在9月的投资者关系活动记录里,科翔股份管理层的措辞相当克制,陶瓷混压PCB‘尚处于研发状态,能否研发成功、能否顺利批量生产、能否稳定获得市场订单均存在较大不确定性”。“如果达到披露要求,公司会进行披露”,上述工作人补充。

章建平淡出、方文艳现身

界面新闻注意到,半年报里位列第七大股东的章建平,在三季度末的前十大股东名单中消失了。与此同时,章建平之妻方文艳(市场普遍认定为夫妻关系)以710.16万股的持股新进成为第八大股东。另一位牛散陈君也退出了前十大股东行列,潘宇红增持了1000万股,持股翻倍至2000万股,跃居第三大股东。

来源:同花顺

章建平在科翔股份半年报中现身时,公司还在亏损,但PCB行业的涨价预期和AI算力叙事已经足够支撑股价。同花顺显示,4月1日至6月30日,科翔股份累计涨幅达到了216.89%。进入三季度,章建平选择兑现盈利后退出。方文艳第三季度新进,两者综合评估,章建平家族仍属于减持状态。

10月16日,科翔股份以55.60元/股的价格向202名激励对象授予782万股限制性股票,激励对象包括了总经理胡永栓 、职工董事康国峰、董秘郑海涛、财务总监刘涛等。授予日收盘价是89.92元,超过34元的价差也意味着,这批激励对象账面上已经拥有了可观的浮盈。

根据公告,股权激励要求:第一个归属期,即2026年净利润不低于2.50亿元,且较2025年增长不低于200%;第二个归属期2026至2027年累计净利润不低于8亿元,且2027年较2025年增长不低于260%;第三个归属期三年累计不低于15亿元,且2028年较2025年增长不低于340%。

来源:公告

用前三季度已实现的2.44亿元推算,2026年全年达到2.50亿元门槛几乎板上钉钉。但2027年压力明显较2026年大一些,若2026年最终净利润落在2.5亿至3亿元之间,则2027年单年需做到5亿至5.5亿元,这对一家刚走出连续亏损的公司而言,增幅要求不小。

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人工智能的“创新悖论”:为何技术迭代越快,经济增长反而越慢?

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KKR高级顾问合伙人路明。图片来源:Courtesy of Ming Lu

按照硅谷的说法,人工智能将开启一个繁荣富足的新时代。但如果问及全球最大企业的首席财务官,AI究竟给公司利润带来了多大改变,根据麦肯锡公司(McKinsey)的《2026年AI现状调查》(2026 State of AI),88%的受访者回答都是:“没有多大变化。”

这种情形似曾相识。2007年iPhone发布时,评论人士预测“移动优先”将彻底改变一切。宽带进入大众市场时,《商业周刊》宣称一个“新经济”时代已经到来。当个人电脑在办公场所全面普及时,罗伯特·索洛曾打趣说,除了生产率统计数据之外,计算机时代可谓无处不在。过去50年里,多轮数字创新获得了惊人的用户普及率,但生产率增速却持续下滑。

我把这种现象称为“创新悖论”(Innovation Paradox):创新越快,增长反而越慢。

两个“K型分化”,同一个问题

在数字时代,技术扩散呈现出一种我称之为“双K型”的模式。第一个“K型分化”出现在消费者与企业之间。智能手机在美国消费者中的普及率,仅用短短7年便达到了80%。相比之下,企业资源规划(ERP)系统用了33年,才普及到57%的美国企业。ChatGPT推出仅3年后,美国成年消费者使用AI的比例已飙升至53%;但真正将AI投入生产性应用的企业,占比只有10%。

第二个“K型分化”则出现在企业内部。麦肯锡2026年的调查发现,88%的企业至少在一个职能领域使用AI,但只有6%可归为“高绩效企业”,即AI带来的息税前利润(EBIT)影响超过5%,与2025年持平。这82个百分点的差距,并非源于技术能力不足,而是源于组织转型不足。这6%成功的企业,对端到端工作流程进行重构的概率,是其他企业的3倍;而在所有采用AI的企业中,只有21%这样做。股市也印证了这种分化。如今,标普500指数中有36家AI相关公司,占该指数总市值的45%。过去3年,标普500指数整体回报率为76%;如果剔除AI股票,这一数字则降至32%。

电气化时代的启示

20世纪初,电气化和电信技术在消费者和企业中的普及速度大致相当,更关键的是,其渗透深度也基本相同。电动机迫使工厂摒弃僵化的布局,转而采用灵活的连续流生产方式;电话大幅降低了协调成本。随之而来的,是组织重构:通用汽车(General Motors)采用了斯隆式的事业部制结构,泰勒的科学管理理论也得到推广。技术扩散既有深度——重塑了企业运营方式;也有广度——沿上下游关联产业层层扩散。

而数字技术兴起时的经济格局,已经发生了根本性转变。如今,服务业已经在GDP中占据主导地位。医院或政府机构,并不像钢铁制造企业那样拥有紧密的供应链联系。经济学家威廉·鲍莫尔指出了其中的制约因素:“停滞型”服务业很难提升生产率,因为它们依赖人与人之间的互动。医疗、教育、公共管理和建筑业等所谓的“鲍莫尔行业”,约占发达经济体GDP的50%,却始终抗拒技术转型。

管理费用陷阱

企业采用新技术为何会陷入停滞?并非因为缺乏技术,而是因为日积月累的组织复杂性。我设计了一项跨国指标,称为“综合管理费用比率”(Combined Overhead Ratio),涵盖政府支出、企业销售、一般及行政费用(SG&A),以及监管合规成本。在美国,这一比率在2000年前后突破了GDP的47%。自此之后,GDP增速便未能持续超过2.5%——这仅为20世纪60年代(当时管理费用占比低于35%)增速的一半左右。政府支出占GDP的比率已飙升至36%。企业一般及行政费用自20世纪80年代以来翻了一番。美国竞争企业研究所(Competitive Enterprise Institute)估计,美国企业每年仅合规支出,就超过2万亿美元。

我对标普500指数公司1985年至2025年的行业内部分析显示,在按行业和十年周期划分的观察样本中,有73%落入了“管理费用陷阱”:一般及行政费用上升,而营收增速下滑。正如Block公司的杰克·多西所说,企业层级制度是一套已然过时的信息传递协议。如今,大多数部署AI的公司,不过是在一辆马车上装上一台更快的引擎。

AI不同,但阻碍其普及的因素未变

AI与此前几轮数字技术浪潮有着本质区别。过去的技术,主要是让信息处理、传输或展示变得更容易;而AI能够推理、决策和创造。这一点至关重要,因为“鲍莫尔行业”不缺少信息,它们真正依赖的是判断,需要诊断、评价和个性化,而这些恰恰都是AI能够增强的能力。

然而,阻碍技术扩散的因素依然存在。我40多年担任企业高管和私募股权投资合伙人的经历反复印证了一个规律。在一家消费品公司,数字化推动线上渠道取得了令人瞩目的增长,却未能扩展到规模更大的线下业务,因为独立经营的经销商不愿把客户数据交给一个一体化平台。在医疗行业,向医生推广数字工具并不困难;建立端到端的数字化体系来改善临床工作流程却绝非易事,因为这往往会涉及数据治理、合规要求,以及医疗专业人员相对于管理层的不对称话语权等复杂问题。

这些并非个例,在我亲自管理或投资过的许多企业中颇具代表性。Writer与Workplace Intelligence联合开展的2026年企业AI调查,覆盖了全球2,400名企业领导者,也在更大范围印证了这一规律:79%的企业表示在AI落地过程中遇到了挑战,较2025年上升了两位数;54%的最高管理层承认,AI落地过程正在“撕裂他们的公司”。

关键不在速度,而在深度和广度

过去50年的数字创新史带来的启示是,技术落地的速度,远不如深度和广度重要。ChatGPT在消费端的普及速度,创下了消费科技史上的最快纪录。但它并未撬动宏观经济指标。真正重要的是,AI能否渗透到企业核心业务并重构工作流程(即深度);以及这种转型能否从少数明星企业扩展到主导就业和GDP的广大行业(即广度)。

从电气化到数字化浪潮,历史证据都表明,技术落地需要很长时间,通常超过10年,动辄需要数十年。AI的迭代速度快于此前任何一项技术,但企业要将技术转化为生产力而必须进行的组织重构,却只能按照人类制度变革的速度推进:缓慢、痛苦且阻力重重。“创新悖论”之所以持续存在,并非因为技术没有进步,而是因为制度变革滞后。只有当AI深刻融入企业核心,并广泛覆盖各大经济部门时,社会才会真正感受到这场技术变革的深远影响。(财富中文网)

本文作者路明为KKR高级顾问合伙人,曾任KKR亚太区执行主席。

Fortune.com上发表的评论文章中表达的观点,仅代表作者本人的观点,不代表《财富》杂志的观点和立场。

译者:刘进龙

审校:汪皓

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头部AI公司为何养出“叛逆”的智能体?

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AI公司训练模型的部分方式与训犬类似:智能体只要完成任务,就能获得奖励。图片来源:Agency-Animal-Picture/Getty Images

今年7月,OpenAI对多款自研AI智能体开展了一场本应严格受控的测试。按照设定,这些智能体原本只能在封闭的数字环境中运行,无法访问外部网络。然而,它们却访问了开放互联网、与其他AI机器人对话,还对AI初创公司Hugging Face发起了网络攻击。

究其原因,部分测试题难度过高,智能体无法按照OpenAI研究人员预设的方式求解。于是智能体判定:作弊比承认失败更省事。随后针对Hugging Face的攻击,则是它们精心策划的“掩护行动”,目的是掩盖作弊行为,避免被发现。

这只是百余起“AI失控事件”中的一例。顶尖实验室的智能体屡屡突破隔离环境,入侵外部机构,甚至波及政府机构网站。业界对顶尖实验室的管控能力愈发担忧。事态之严峻,以至于OpenAI在9月下旬以安全考量为由踩下刹车,宣布暂停最先进系统的训练。

在外界看来,这类事件看上去就像是“AI失控”或机器出现随机故障。但事实上,这些模型的行为基本是由其训练方式塑造的。AI研究人员表示,如今触发安全警报的行为,源于顶尖实验室在模型训练与测试方式上做出的特定选择——这些选择部分源于头部AI企业(尤其是Anthropic与OpenAI)之间的白热化竞争。

“[AI实验室]追求的不是安全,也不是责任,而是亮眼的指标。”剑桥大学存在风险研究中心的研究员莫里斯·基奥多对《财富》杂志表示,“它们的首要目标是刷基准测试分数,拿到高分,不惜一切代价达成量化指标。”

模型如何学会作弊

问题的部分根源在于模型的训练方式。支撑当下前沿AI系统的大语言模型,首先需要向模型投喂从互联网爬取的海量文本,包括书籍、文章和网页内容,并要求它学习预测下一个单词,直到掌握人类写作模式为止。这一阶段被称为“预训练”。

随后的“强化学习”过程则进一步塑造了模型的行为。在此阶段,模型会学习采取行动,以最大化开发者设定的奖励。比如,模型输出的回答更容易被人工评估者判定为优质,就能获得奖励;在游戏环境中采取更易取胜的策略亦然。强化学习是AI公司所称“后训练”的重要组成部分。

早期,AI模型的性能提升主要来自预训练阶段,即持续投喂更多人类生成的数据,供模型学习。但随着这一方法的收益逐渐递减,可免费获取的人类数据日渐枯竭,各大实验室开始愈发倚重后训练与强化学习。

然而,强化学习面临着“奖励黑客”的问题:模型在训练中采取了钻规则漏洞等开发者并不希望采取的行动,却意外获得奖励。由于模型仍获得奖励,它就会认定这类不当行为可行,并倾向于重复这些行为。例如,如果模型找到作弊通关游戏的办法,而负责训练的人类未能察觉,它就会习得作弊技能。

Anthropic测试了当模型反复靠“走捷径”获得奖励时会发生什么。研究人员设计了存在明显漏洞的任务:模型无需按要求完成任务就能获得奖励,之后再给模型引入全新挑战。在后续的模拟实验中,模型为获得高分而破坏规则的意愿显著增强。在一次网络攻防演练里,它甚至攻击了任务范围之外的系统,以获取试题答案。

得克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学副研究员布拉德·诺克斯与两名合著者,针对OpenAI在7月那场引发Hugging Face攻击的测试中如何对智能体进行评分,展开了专门研究。他们指出,智能体答不出问题时,无论主动承认失败还是作弊被抓,最终评分均为不及格。对智能体而言,作弊没有任何损失。诺克斯认为,这很可能是促使智能体选择作弊的原因之一。

训练规模与复杂度持续攀升

AI实验室全力提升模型性能的同时,训练规模不断扩大也让有效监管变得愈发困难。如今,AI企业会针对形形色色的任务与模拟环境,并行运行数万次强化学习训练。面对如此庞大的训练体量,任务配置与过程监控只能交由其他AI模型完成;人类或许只能看到模型基准分数节节攀升,却对其中滋生的潜在违规行为缺乏深入了解。

“过去几年,强化学习的规模持续扩大,核查模型训练所涉及的全部场景变得愈发费时费力。我们必须确保这些场景不会出现漏洞,避免模型通过非常规手段或利用系统漏洞获得高分。”曾在OpenAI负责安全与政策事务的史蒂文·阿德勒表示。

前沿研究中,越来越多代码和训练任务由AI生成,研究人员也依靠AI解读模型行为,筛选需要人工重点核查的内容。尽管各大实验室声称AI在这方面比人类表现更出色,但让AI在很大程度上“自己批改作业”,很可能正是这类安全问题发生漏检的原因。

“如今,AI实验室在‘认知卸载’(编者注:指将人类的思考和决策过程外包给计算机系统)方面走得太远了。”曾在OpenAI从事模型训练近五年的丹·塞尔萨姆近期在个人声明中发出警告,并指出企业员工对AI模型拥有极高的访问权限。

模型评估难度日益增加

另一个棘手难题是:随着模型能力变强,它们越来越擅长识别自己是否正在接受测试,也越来越擅长欺骗用户。当一款新模型的违规表现较前代减少时,外界很难判断这究竟是实验室真正提升了安全性,还是模型聪明到可以察觉自身是否正被监视。

塞尔萨姆也提醒,模型识别评估场景的能力正持续增强。

“我们将创建‘蜜罐’环境(编者注:一种网络安全术语,指故意留有漏洞以诱捕或观察攻击行为的靶场环境),试图在模型出现新行为时开展研究。然而,模型往往会识破这类圈套,依然表现得规规矩矩。”他写道。

近期的一个实例是:OpenAI发布的GPT-6 Astra系统卡承认,该模型经常能察觉自身正在接受评估。外部评估机构Apollo Research发现,根据思考深度不同,Astra在约41%至51%的案例中,会在自身推理过程中意识到自己正在接受测试,该系统卡提醒:“未观察到故障,并不意味着系统可靠。”

塞尔萨姆表示:“我们或许已接近这样一个临界点:模型会因内在倾向系统性地调整对齐相关输出建议,比如预判人类监督者会如何反应,或考量未来模型的训练机制。”

安全测试存在漏洞

针对过去几个月频发的智能体入侵事件,研究人员最常提出的解决方案是对训练与测试环境实行“物理隔离”,即让模型在完全断网的环境中运行。

物理隔离的计算机不连接任何网络,其运行的程序无法访问外部世界,如同在密闭实验室中研究高危病原体一般。

然而,受后勤与成本限制,实验室并非总能对测试环境实施物理隔离。阿德勒指出,真正的物理隔离测试“需要研究团队驻扎在爱荷华州或全球其他地区的数据中心”,而非从旧金山总部远程开展评估。他补充道,这一方案“会产生大量额外开支;其带来的安全收益,未必足以抵消企业单方面实施这一方案所付出的高昂成本。”

即便采用这种方式完成测试,实际部署的版本也终究无法实现物理隔离。OpenAI智能体安全团队一名匿名安全工程师在近期帖子中提出,对模型的隔离管控已变得过于复杂。

仅仅把模型封闭在隔离测试环境远远不够。为了完成现实任务,模型确实需要访问互联网、调用数百种软件工具、自主运行代码,甚至新建其他计算实例。要复刻功能齐全的网页与软件,成本极高;即便成功复刻,也未必能真实还原模型训练完成后将要部署的真实环境。而如果训练环境脱离现实,训练和测试就会失去意义。

这位OpenAI研究人员补充道,数千名研究人员正不断调整这些环境配置,每一次改动都有可能破坏测试环境的安全性。

AI军备竞赛

随着模型训练、测试与评估难度不断攀升,头部AI企业正承受着必须证明自身领先地位的巨大压力。在这场打造最强AI的竞赛中,业界对哪家实验室占据优势的评判,往往在短短数月内几度反转,每次重大模型发布都会为竞争对手树立新的追赶目标。

经合组织的一项分析显示:一款模型在同等成本下能维持性能最优的时间,平均仅短短数月。9月下旬,OpenAI与Anthropic在同一天发布新模型;六天后Anthropic再次推出新模型;次日OpenAI跟进发布;谷歌则在9月30日发布Gemini 4 Argon。

在如此快速的迭代节奏下,团队几乎没有余力投入周期更长、成本更高但本可防患于未然的工作:完善强化学习环境,在问题暴露前排查隐患——查找训练环境漏洞、进行物理隔离测试,或是暂缓模型发布,直到评估人员确信能够充分解读模型行为。

曾牵头撰写OpenAI安全报告、现已离职的大卫·罗宾逊,将Hugging Face事件视作更深层次系统性问题的缩影。“AI行业的安全文化本身就存在缺陷。”他认为,OpenAI及其同行的运作模式仍过于像初创公司,内部管控与兜底安全机制远未达到这类存在重大潜在风险系统应有的标准。

《纽约时报》查阅的邮件显示,早在Hugging Face事件发生数月前,就有两名OpenAI员工向高管发出警告,称公司在测试阶段对最新模型的监控力度不足。然而,高管表示测试必须加快进度,以确保模型按期发布;员工表示,后续并未引入额外安全协议。

“长期以来,AI公司的安全实践一直存在不足。”阿德勒表示。但由于模型尚未具备造成重大危害的能力,这一隐患多年来并未引发严重后果。他表示,过去一个月发生的一系列事件表明,那个阶段已经结束。

在许多安全研究人员看来,近几个月接连发生的突破隔离与网络入侵事件,是多种因素叠加下可预见的必然结果:强化学习的扩张速度远超核查能力;模型越来越能识破测试机制;AI系统互相审核彼此的工作;以及这场奖励率先发布者的竞赛。

****

·在快速迭代、抢先发布的白热化竞争下,企业因进度压力屡次牺牲物理隔离与安全监控;随着模型能力跨越临界点,AI安全的隐患正从实验室走向真实的产业生态。投入创新时,仍应留有资源投入周期更长、成本更高但至关重要的基础安全工作。

·头部AI企业不能再以初创公司的模式应对安全风险,亟需建立超越以往的内部控制、安全协议和兜底保障机制,以匹配其大模型系统所承载的严重潜在风险。

·面对模型可能引发的失控与攻击风险,企业不能因技术复杂、行政开销大而放弃对高风险测试环节的管控,必须正视训练与测试环境脱离现实所带来的隐患。部署AI智能体时,也需要避免激励机制中的漏洞,防范隐性“反噬”。(财富中文网)

财富中文网对原文有删减和调整

编辑:魏雨彤

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OpenAI寻找首席传播官长达九个月仍然无果,首选候选人已拒绝该职位

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图片来源:Benjamin Fanjoy—Getty Images

“在OpenAI工作近五年并经过深思熟虑后,我决定是时候退一步,迈向我人生的下一个阶段了,”OpenAI前首席传播官汉娜·王(Hannah Wong)2026年1月宣布离职时,在领英帖子中这样说道。

那是九个月前的事了——在快速发展的AI世界里,这几乎相当于一辈子——而王的职位至今仍然空缺。

考虑到OpenAI这一年所经历的一切,首席传播官的缺席尤其引人注目。2026年的大部分时间里,这家公司都在从一个危机跌跌撞撞地走向另一个危机——与五角大楼达成争议性协议、与埃隆·马斯克的高风险法庭对决、一群智能体黑客攻击了Hugging Face并登上国际头条、苹果公司提起商业机密窃取诉讼,等等。一路走来,OpenAI的企业声誉遭受重创,公众对AI的信任正在崩塌。

该公司未来的首席传播官将需要理清所有这些线索。这不是一个胆小者能胜任的职位,但对合适的人来说,这可能是一个定义职业生涯的机会,也是在公司上市前获得大量股权的罕见机会。(该公司CEO萨姆·奥尔特曼最近告诉《财富》杂志,公司不会在2027年之前上市。据报道,该公司正在探索一轮私募融资,估值可能高达1.5万亿美元。)

新型传播挑战叠加可能改变人生的回报,对于任何一位处于巅峰状态的危机和传播专业人士来说,这似乎都是一个无法抗拒的机会。尽管如此,OpenAI一直在费尽心力填补这一职位空缺,最近还聘请了一家猎头公司来帮忙。

在给《财富》杂志的一份声明中,OpenAI表示正在寻找合适的人选来担任该职位;在找到这个人之前并不会心急。

然而,取决于OpenAI计划何时上市,填补该职位的需求可能会变得更加紧迫。“问题不在于OpenAI能否在没有首席传播官的情况下运营。他们当然可以,”在达特茅斯学院塔克商学院教授企业传播学45年的保罗·阿根蒂告诉《财富》杂志。

“问题在于他们是否会面临持续的争议,反复出现的声誉挑战是否会导致投资者要求更高的风险溢价,从而导致IPO估值降低。”

首选候选人说“不”后,OpenAI加大搜寻力度

据一位熟悉搜寻过程、同意在匿名条件下发言的消息人士透露,OpenAI看中的首选候选人、优步的吉尔·哈泽尔巴克在春季拒绝了该职位。哈泽尔巴克已在优步工作近11年,并于5月晋升为总裁兼首席企业事务官。她拒绝为本文置评,但认识她的人列出了她拒绝这个机会的几个可能的原因。

“吉尔绝对是最棒的,”另一位曾直接与OpenAI讨论该职位的消息人士说,并猜测了该公司未能聘请到她的可能原因。“她非常成熟。她与(优步CEO)达拉(科斯罗萨西)关系非常好。她赚得盆满钵满。”此外,该消息人士说,她住在东海岸并且有家庭,所以“真的真的很难请到她,因为她住在华盛顿特区,她不会搬家。”

优步CEO达拉·科斯罗萨西和吉尔·哈泽尔巴克出席2026年7月2日在华盛顿特区举行的Uber America250派对。图片来源:Jemal Countess—Getty Images for Uber

今年夏天,OpenAI加大了招聘力度。据一位熟悉招聘过程的消息人士称,当内部HR在这一过程中遇到瓶颈后,该公司聘请了曾与OpenAI合作过的高管猎头公司Daversa Partners来帮忙。三位消息人士表示,愿意并且能够承担如此高压、高曝光职位的合格候选人群体相对较小。Daversa拒绝置评。

与此同时,该公司已组建了一个团队来监督公司上市相关的信息传达。7月,它聘请了行业资深人士乔什·金担任传播副总裁,他现在负责监督所有财务传播。该公司还聘请了外部公关公司Brunswick Group来支持金,重点关注上市消息。

该职位的结构和级别仍未有变数

一位熟悉招聘过程的消息人士说,OpenAI一直在纠结的一个主要问题是,这个传播职位的级别应该有多高。这个人是否应该直接向OpenAI总裁兼联合创始人格雷格·布罗克曼汇报?据报道是布罗克曼——而非奥尔特曼——在负责招聘该职位,那么对于哈泽尔巴克这样的顶级行业人士来说,这种汇报线是最有吸引力的吗?还是应该降低一个层级,向首席营销官汇报?首席营销官这个高管职位自4月以来也一直空缺,当时凯特·劳奇因与癌症抗争而辞职,而首席营销官很可能将与首席传播官密切合作。

“招聘进行了这么长时间,他们现在在说,‘好吧,我们来看看有哪些选项?汇报结构应该是什么样的?’”其中一位消息人士说。“他们对任何方案都持开放态度,因为到目前为止,招聘仍然没有结果。”

在联邦快递领导传播工作15年的比尔·马加里蒂斯表示,该职位的级别很重要,因为候选人需要足够的权威来挑战高层领导,并有效地向他们提供建议。他们需要解决短期的信任问题,同时建立长期战略,使未来的危机更容易被消化,从而保持前行。

“一位经验丰富的首席传播官会坐在桌前评估风险,帮助管理层预见拐角处的危险,”马加里蒂斯说。“他们是企业的早期预警系统。危机管理需要主动战略。”

马加里蒂斯说,该职位还涉及平衡多方利益相关者的需求,包括IPO的资本市场、客户、监管机构、内部员工等。情况很复杂:“目前,技术叙事、安全叙事、监管叙事和声誉要务之间形成了一场完美风暴。”

在声誉方面,OpenAI落后于竞争对手。在Axios Harris 2026年最受信任美国公司调查中,它排名第68位,而Anthropic位列第15,英伟达位列第4。在OpenAI之外,公众对于人工智能整体上越来越警惕;皮尤研究中心8月的一项调查发现,只有8%的美国人对AI“兴奋多于担忧”,低于2021年的18%。

当前团队正在壮大,对丑闻的响应速度也在加快

OpenAI的传播团队配备了经验丰富的传播专业人士,大多数曾在Meta和Twitter等科技公司工作过,而且团队还在扩大。当丑闻出现时,这支团队处于第一线,介入管理信息传达,例如通过撰写OpenAI的官方博客文章和声明来回应。

公司的首席全球事务官克里斯·莱哈内此前曾在Airbnb领导传播工作,他一直在监管该团队,同时还兼任其他职责。OpenAI投资方Thrive Capital公司的员工凯利·西姆斯也在帮奥尔特曼管理传播事务。

近几个月来,OpenAI在应对公众争议方面变得更加迅速。例如,路透社9月4日报道其AI智能体占用了一个不起眼的德国维基百科页面,当成留言板来用,OpenAI在一天后就发表了声明,承诺建立一个披露失准事件的框架,并确实在几周后的9月16日公布了该框架。

但对于一家像OpenAI这样规模、在AI革命中扮演如此核心角色的公司来说,这可能不是一种可持续的做法。

CEO萨姆·奥尔特曼说AI行业在传播技术的益处方面做得“糟糕透顶”

有人说,公众对人工智能和OpenAI的态度反弹,部分原因是那些业内领先的实验室一直在传达非常晦涩的信息,而不是扎根于人工智能的日常益处,在某些情况下甚至令人感到害怕。

“太糟糕了。(人工智能企业)就像在说,‘我们是博格人,我们只说博格语言,’”《财富》杂志采访的一位消息人士说。“请说英语,别再谈论你们如何实现了AGI……(而)世界其他地方的人在想,‘等等,到底发生了什么?’”

OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼同意这一点。在9月接受彭博社采访时,他说AI行业在解释人工智能如何惠及普通美国人方面做得“糟糕透顶”。与此同时,奥尔特曼自己一直在煽动对该技术的恐惧,例如,他说他很惊讶没有更多人对Hugging Face事件感受到像他那样“发自内心”的严重性。

在本月接受《财富》杂志采访时,奥尔特曼还表达了沮丧之情,他认为公众可能不相信OpenAI将人工智能安全置于利润之上:“如果你觉得‘哦,OpenAI不会暂停,因为他们担心这会让公司损失金钱’,那说明你对我们有很深的误解。所以……我很抱歉你误解了我们,因为我认为这意味着我们在沟通方面做得不好,这是我们的责任。”

鉴于这些混杂的信息,公众不太确定该如何看待人工智能也就不足为奇了。更糟的是,多位行业内部人士似乎对这项技术的走向感到担忧。本月,前Anthropic研究员雅各布·考克森在辞职后于社交媒体上走红,他声称“构建人工智能的人真诚地相信它可能在十年之内杀死我们所有人。”

平息公众对于人类灭绝的恐惧是一项相当艰巨的工作,但如果OpenAI有朝一日聘请到一位传播负责人,这大概将是他或她未来的核心职责。(财富中文网)

译者:珠珠

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美国贸易政策正在损害本国汽车产业

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加拿大总理马克·卡尼(右)已宣布对美国商品实施报复性关税,此举将进一步冲击美国汽车业。图片来源:Evelyn Hockstein—Getty Images

十年前,在加拿大道路上行驶的新车中,近半数来自美国,但在美国持续数月实施限制性关税后,美国三大车企在加拿大的销量大幅下滑。

J.D. Power加拿大公司的数据显示,2026年上半年,加拿大市场售出的新车里,美国制造车辆占比仅为28.4%,较2025年同期的35.4%有所下滑。2021年至2025年前后,美国新车在加拿大的市场份额基本维持在40%左右。

汽车行业分析师认为,美国新车在加拿大市场份额大幅下滑,根源在于过去一年半美国对加拿大实施一系列进口税,其中包括对加拿大产汽车征收25%的关税;美方拟于2027年1月1日将该税率上调至50%,并将征税范围扩展至加拿大汽车零部件、钢材及整车。作为回应,加拿大已对美国产汽车、钢材和铝材实施报复性关税。

美国汽车业高度依赖加拿大——加拿大皇家银行(RBC)上月发布的分析报告显示,加拿大是美国车企最大的出口市场,其规模超过美国其余十大海外市场的总和。尽管贸易政策接连出现波动,今年两国汽车贸易总额仍突破1000亿美元,加拿大仍是美国最大的汽车出口市场。

然而,分析师警告称,近期贸易政策不仅持续侵蚀美加双方的产业合作关系,而且那些意在制裁加拿大的进口关税,实际上可能给美国车企带来更严重的冲击。

代表美国主要车企在加拿大利益的加拿大汽车制造商协会首席执行官布莱恩·金斯顿(Brian Kingston)对《加拿大汽车新闻》表示:“数据无可辩驳。几乎所有指标——无论是就业、产量、车价,还是关税成本——都指向同一个结论:美国贸易政策正在损害美国汽车业。”

关税如何搅动美国汽车业

汽车业深陷关税困境,根源在于其高度全球化的生产模式:没有任何一款车能在单一国家独立制造。整车制造需要数千种零部件,这些零部件往往来自世界各地的多家工厂。这意味着,即便是美国制造的汽车,美国车企仍依赖其他国家的零部件供应。

尽管通用汽车(GM)和斯泰兰蒂斯(Stellantis)等公司均披露,关税已造成数十亿美元亏损,但增加的成本最终会转嫁到消费者身上。凯利蓝皮书(Kelley Blue Book)估算,关税将使车价上涨多达6000美元,进而推高车辆购置税、车贷利息及车险保费。

2025年4月,唐纳德·特朗普首次对进口汽车加征关税时,经济学家便担忧此类贸易限制实则会导致美国本土整车产量下滑——大量所谓“美国制造”的汽车,实际先在加拿大或墨西哥完成组装,再运回美国进行最终工序。产量下滑将直接压缩用工需求,后果或许已经显现:自2025年1月以来,美国制造业岗位减少约7.5万个,其中汽车整车与零部件生产岗位减少2.59万个。诚然,从长期来看,部分产业回流计划有望带动制造业岗位恢复,例如丰田(Toyota)宣布投资36亿美元扩建圣安东尼奥总装工厂,福特(Ford)计划在2030年将部分林肯车型生产从中国迁回美国本土。

金斯顿告诉《财富》杂志,对美国车企而言,更棘手的是,其在加拿大日渐萎缩的市场份额为亚洲和欧洲的竞争对手打开市场空间。这些地区的供应链整合程度更高,造车成本更低,实际承担的关税负担也相对更小。例如,根据J.D. Power的数据,加拿大自日本进口汽车占比已从2025年上半年13.7%上升至今年同期的16.6%;韩国进口车份额同期上升1个百分点至15.6%;欧洲进口车占比则保持平稳。

“我们陷入了反常局面:由于关税成本持续攀升,如今在日本、德国、韩国、墨西哥生产汽车再销往北美,反而比在北美本地生产更具成本效益,”金斯顿表示,“这对北美汽车产业的长远发展绝非积极信号。”

美加贸易的未来走向

美加关系的持续紧张,其负面影响或将延续数年。数十年来,两国汽车产业始终保持紧密的贸易联系。1965年,双方签署协议,不仅取消了部分进口关税,还承诺深化跨境产业整合;1994年《北美自由贸易协定》进一步巩固这一格局;2020年《美国—墨西哥—加拿大协定》(美墨加协定)再度夯实了双方合作基础。

然而,尽管特朗普六年前在该协定达成时曾签署相关法案,如今他却拒绝续签《美墨加协定》。该协定包含汽车零部件关税豁免条款,此前为部分关税冲击提供了缓冲;一旦协定失效,供应链不确定性将进一步加剧。据Tax Foundation测算,若美墨加协定的豁免条款被取消,未来十年新增税负将高达4660亿美元,相当于明年每个美国家庭额外承担约300美元税费,美国经济总产出将下降约0.1%,折合约9.5万个全职岗位的工时损失。

金斯顿认为,美加贸易谈判破裂,不仅会带来短期经济冲击,还可能危及维系60年、支撑两国产业协同发展的双边友好关系。

“推行保护主义政策会压缩市场空间,削弱本土产业竞争力,”金斯顿表示,“这绝非成功之道。关税实施时间越长,造成的损害就越大。”(财富中文网)

译者:中慧言-王芳

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