（本文作者为 竞合人工智能，钛媒体经授权发布）

文 | 竞合人工智能

01 一场精心设计的“先抑后扬”

7月6日，金山办公发布声明，再次强调“WPS的免费基础功能在持续增加，从未、也不会将已有免费基础功能变成收费功能”。这条声明和此前一系列回应一起，构成了一个近乎完美的危机公关剧本：先承认“被骂不冤”，再展示“已经整改”，最后落脚于“我们听劝了”。

但如果我们仔细拆解这个叙事结构，会发现一个有趣的修辞技巧——金山办公及其支持者，正在把一场关于商业伦理和用户信任的争议，悄悄转化为一场关于技术能力和服务态度的讨论。

问题被重新定义了。用户真正愤怒的，从来不是“C盘占用”这个技术细节本身，而是WPS在长达数年的商业化进程中，系统性地将用户从“免费使用者”推向“付费订阅者”的那套精密算法。C盘占用只是导火索，会员体系混乱、AI功能层层加码、免费功能边界不断后移，才是那把真正插在用户背上的刀。 

而金山办公的回应策略堪称高明：它选择在一个具体的技术问题上“低头认错”，通过快速修复C盘占用、推出可视化存储管理，营造出“我们虚心接受批评”的公众形象。但与此同时，那个真正让用户感到被“背刺”的核心问题——会员体系的层层嵌套和收费边界的不断扩张——却被巧妙地回避了。

这不是“听劝”，这是选择性听劝。 

02 “免费基础功能只增不减”？一个需要被翻译的承诺

金山办公在声明中划出的第一条底线是：“免费基础功能只增不减、永不收费。” 

这句话听起来铿锵有力，但细究起来，却像一份充满法律术语的合同——每一个字都经得起推敲，但组合在一起，却可能完全不是你理解的那个意思。 

什么叫“基础功能”？谁来定义什么是“基础”，什么是“增值”？ 

让我们回顾一下WPS会员体系的演变史。 

2019年，WPS推出“WPS会员”，年费约89元，主打PDF转换、模板下载等增值服务。当时的叙事很明确：基础办公功能免费，高级功能付费，逻辑清晰。 

2023年，WPS推出“超级会员”，年费约179元，将原有的WPS会员权益升级打包。用户发现，一些原本在普通会员中可用的功能，被“优化”进了超级会员的专属权益里。 

2024年，WPS又推出“AI会员”和“大会员”，年费分别达到248元和348元。AI写作、AI排版、AI数据分析——这些在AI浪潮中被WPS大力宣传的功能，全部需要额外付费。 

到这里，一个关键的问题浮现了：当AI已经成为办公软件的核心竞争力，当“智能写作”和“文档分析”被金山办公自己在发布会上定义为“下一代办公的标配”时，这些功能还算不算“基础功能”？

金山办公的答案是：不算。AI是“高成本服务”，需要“独立计费”。 

但用户的体感是：你们把AI吹得天花乱坠，说这是办公的未来，然后告诉我这个“未来”需要额外付费？那免费版是不是就意味着“过去式”？

这就是“免费基础功能只增不减”这个承诺的精妙之处——它从不说清楚“基础”的边界在哪里。当技术迭代重新定义了“基础办公”的内涵时，WPS可以永远把最新、最有价值的功能定义为“增值”，而把过时的、边缘化的功能保留在“免费”的篮子里。 

这不是“从未将免费功能变成收费功能”，这是通过重新定义功能分类，让免费功能永远停留在上一个时代。

03 “会员体系持续精简”：一场文字游戏

声明的第二条底线是：“会员体系持续精简，权益只上不下、绝不缩水。” 

这句话需要与WPS会员体系的历史放在一起阅读，才能品出其中的荒诞。 

2023年底，WPS的会员体系被网友戏称为“俄罗斯套娃”——WPS会员、超级会员、AI会员、大会员，一层套一层，每一层都承诺“包含下层所有权益”，但每一层又都新增了“上层专属”的诱人功能。 

一位网友算过一笔账：如果你想获得WPS目前所有的核心功能——包括PDF全套处理、云空间扩容、AI写作、无广告体验——你需要购买最高档位的大会员，年费348元。而如果你只是买了一个普通会员，你会发现自己像走进了一家不断有隐藏菜单的餐厅——点完主菜，服务员告诉你“招牌菜需要升级套餐”；升级完套餐，又告诉你“今日特供需要另付”。 

金山办公对此的回应是：我们已经在“精简”了。 

但什么叫“精简”？从四个会员等级精简到三个？从五种付费方式精简到四种？只要套娃的结构还在，只要用户仍然需要在一层层升级中才能触达完整的产品体验，“精简”就只是一个安抚情绪的修辞。

更关键的是“权益只上不下”这个承诺。让我们看看WPS 365的定价策略——企业版按人头订阅，个人版按功能分级，AI能力单独计费。在这个体系里，“权益”确实在“上”——新功能不断推出。但用户需要付出的成本也在“上”，而且是以指数级的方式。 

这不是权益只上不下，这是成本只上不下，而权益的完整体验永远在你当前付费等级的上一层。

04 “AI独立计费”：一个危险的行业先例

声明的第三条底线是：“AI智能体、第三方等高成本服务独立计费，不捆绑、不影响用户基础权益。” 

这条底线的危险之处在于，它正在为整个国产软件行业树立一个危险的先例。 

让我们看看微软是怎么做的。Microsoft 365 Copilot确实也是额外付费的，月费30美元。但微软的定价逻辑是清晰的：Office 365本身的功能边界没有因为AI的加入而被压缩，Copilot是一个明确的附加组件，用户可以选择要或不要，基础体验不受影响。

而WPS的AI策略是什么？是将AI能力深度嵌入每一个基础功能场景，然后告诉你“这部分需要额外付费”。

你在WPS里打开一个文档，AI写作助手自动弹出——“需要开通AI会员才能使用完整功能”。你尝试用AI排版——“大会员专属”。你想用AI分析表格数据——“请升级至AI会员”。 

这不是“不捆绑”，这是无处不在的捆绑。AI不是像Copilot那样作为一个独立产品存在，而是像毛细血管一样渗透进WPS的每一个功能入口，然后在每一个入口都设下付费关卡。 

更深层的问题在于：当AI成为办公软件的核心竞争力，当金山办公自己在财报中把“AI办公产品及服务”列为个人业务增长的主要原因时，把AI定义为“高成本增值服务”而不是“基础功能升级”，本质上是在说：免费用户不配拥有办公软件的“现在”，只配拥有它的“过去”。

这与金山办公在声明中承诺的“免费基础功能在持续增加”形成了微妙的矛盾——如果AI是办公的未来，而AI需要额外付费，那么免费用户得到的“持续增加”，是否只是一些边角料的修修补补？ 

05 “听劝”的成本，最终由谁买单？

让我们回到那篇为WPS辩护的文章的核心论点：WPS“被骂不冤”，但“也听劝了”。 

这个叙事框架的巧妙之处在于，它把金山办公塑造成一个知错能改的“好学生”形象——虽然一开始态度不好，虽然一开始有点“钝感”，但最终“认真听劝”，用“务实、真诚的动作整改问题”。 

但我们需要问一个更尖锐的问题：WPS“听”的到底是什么“劝”？它“改”的又是什么“问题”？ 

它听的是关于C盘占用的技术吐槽，改的是缓存路径和存储逻辑。这当然是值得肯定的改进。但它没有听的，是关于会员体系混乱的商业批评；它没有改的，是AI功能层层加码的收费策略；它没有回应的，是用户对于“免费版越来越像试用版”的深层焦虑。 

换句话说，WPS选择在一个安全的、技术性的、容易修复的问题上“听劝”，却在危险的、商业性的、触及核心利益的问题上保持沉默。

这不是“听劝”，这是成本收益计算后的精准公关——用最小的代价，换取最大的口碑修复。 

而那些真正触及金山办公商业模式核心的问题——会员体系能否真正简化？AI功能能否纳入基础免费？付费边界能否清晰透明？——在“听劝”的温情叙事中，被巧妙地消解了。 

06 国产软件的“成长阵痛”，不该由用户来承受

那篇辩护文章把这场风波定义为“金山办公乃至国产软件厂商在AI转型浪潮中的成长阵痛”，并认为“这场风波带来的震撼和教训，对它们来说，并不都是一件坏事”。 

这个判断本身没错。任何企业在转型中都会经历阵痛，都会犯错，都需要成长。 

但问题在于：成长阵痛的代价，应该由谁来承担？ 

当WPS把AI功能层层加码、把会员体系设计得如同迷宫时，它不是在“成长”，它是在把成长的成本转嫁给用户。每一个在付费升级中感到困惑的用户，每一个在AI功能前被提示“需要开通会员”的用户，每一个在对比微软Office和WPS性价比时感到迷茫的用户，都在为金山办公的“AI转型”买单。 

文章提到，金山办公CEO章庆元宣布“未来5年将适当放宽对WPS Office的收入增长目标，转而把用户体验置于更优先的位置”。这句话听起来很美好，但我们需要看到财报里的另一面： 

2025年，金山办公个人业务收入36.26亿元，同比增长10.42%；WPS 365业务收入7.20亿元，同比增长64.93%。 

个人业务增速远低于企业业务，这意味着什么？这意味着C端用户的付费增长正在放缓，而金山办公正在把增长希望寄托在企业客户身上。所谓的“放宽收入增长目标”，与其说是“ prioritizing用户体验”，不如说是C端市场已经触顶，需要调整策略。

而在企业市场，WPS 365的打法是“协同办公平台”，对标钉钉、飞书、企业微信。这个赛道的竞争逻辑与个人市场完全不同——企业客户更关注数据安全、私有化部署、行业解决方案，对价格敏感度相对较低。这也是为什么WPS 365能连续四个季度收入同比增长超60%。 

所以，当我们看到金山办公在声明中承诺“持续接纳用户的批评和建议”时，我们需要分清：它接纳的是哪类用户的批评？是个人用户关于会员体系的吐槽，还是企业客户关于功能集成的反馈？

从财报结构来看，答案不言而喻。 

07 信任一旦“格式化”，重建比修复C盘难一万倍

那篇辩护文章的结尾写道：“用户的C盘容易修复，但信任也可能随之‘格式化’。” 

这句话我深以为然，但我想补充后半句：一旦信任被“格式化”，重建它比修复C盘难一万倍——而且，格式化信任的，从来不是用户，而是厂商自己。 

WPS今天面临的信任危机，不是某一次C盘占用事件造成的，而是多年来在商业化进程中，一次次“温水煮青蛙”式地侵蚀用户信任的结果。

从最早期的“免费+广告”模式，到后来的会员分级，再到AI时代的层层付费，WPS的每一次“升级”，都伴随着免费体验的某种“降级”。用户不是突然愤怒的，他们是在一次次“原来这个功能也要付费”的惊讶中，积累起了被“背刺”的体感。 

金山办公在声明中说“从未、也不会将已有免费基础功能变成收费功能”。但如果把视野拉长，我们会发现另一个事实：WPS的“基础功能”定义，一直在随着商业需要而漂移。今天的基础功能，是昨天的增值功能；今天的增值功能，可能成为明天的新“基础”——而昨天的“基础”，则被默默边缘化。 

这不是功能收费化，这是功能价值的相对贬值化——通过不断推出更高价值的新功能，让旧功能在对比中显得“基础”而“免费”，从而在名义上遵守“不将免费功能收费”的承诺，在实质上完成商业价值的升级。 

这种策略在商业上无可厚非，但在信任层面，它是一种慢性消耗。 

08 结语

我们需要的不是“听劝”，而是“同频”。

那篇辩护文章的标题是《WPS被骂不冤，但也听劝了》。这个标题本身就很说明问题——它预设了一个前提：WPS的问题是“态度问题”（没听劝），而不是“结构问题”（商业模式本身）。 

但用户真正需要的，不是WPS“听劝”，而是WPS与用户“同频”。 

什么叫“同频”？是当用户说“我觉得被背刺了”时，厂商不是急着解释“我们没有背刺你，是你理解错了”，而是真正去理解为什么用户会有这种体感。 

是当用户质疑会员体系复杂时，厂商不是拿出一张“精简后的”新图表，而是真正去问：为什么我们要设计这么多层级？每一层级的存在，是为了解决用户的什么问题，还是为了解决我们的收入问题？

是当AI成为办公标配时，厂商不是把它定义为“高成本增值服务”，而是去思考：在AI重构办公的时代，什么才是真正的“基础”？一个不能AI排版的办公软件，还算不算“完整”的办公软件？

这些问题的答案，将决定WPS未来在用户心中的位置。 

金山办公在声明中说：“将持续接纳用户的批评和建议，及时改进。但也会对个别恶意造谣、蓄意诽谤的行为，坚决依法维权。” 

这句话的后半句，让我隐约感到一丝不安。当一家公司在回应用户质疑时，同时举起法律武器的威胁，它传递的信号是：我们的耐心是有限的，我们的底线是不能碰的。

但用户的质疑，真的都是“恶意造谣”吗？那些关于会员体系混乱、AI收费层层加码的声音，那些关于“免费版越来越不够用”的体感，难道都可以用“不实言论”来概括吗？ 

如果金山办公真的想重建信任，它需要做的不是发布一份划清三条底线的声明，而是真正打开会员体系的黑箱，让用户清楚地看到：我付的每一分钱，到底买到了什么；我没付的钱，到底错过了什么。

在软件行业，透明度是最好的信任货币。而在透明度这件事上，WPS还有很长的路要走。 

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（本文作者为 破茧Bio，钛媒体经授权发布）

2026年上半年，中国创新药BD出海格外热闹：总交易金额达到997亿美元，已约为2024年全年的2倍。

在全球医药交易TOP10中，中国企业独占8席。MNC（跨国药企）正在中国疯狂“扫货”——礼来、BMS、辉瑞、阿斯利康，几乎每一家都在与中国药企签下百亿美元级别的合作协议。

然而，喧嚣之下，争议声浪从未平息：“中国药企这是在贱卖未来”“把海外权益都交出去，最后只会沦为MNC的代工厂”的论调不绝于耳。在很多人看来，交出商业化主动权，无异于掐灭了成长为世界级药企的希望。

但如果我们把时间倒回二十年前，一家濒临破产的美国小Biotech给出了截然相反的答案。它同样不被外界看好，同样因“出卖”核心权益而被嘲笑为“卖身求存”，甚至在合作初期连自己的销售团队都没有。然而，二十年后的今天，它却孵化出多款“药王级”爆款，逆袭为市值超千亿美元的行业巨头。这家公司，就是再生元。

历史不会简单重复，但总是押着相同的韵脚。今天的中国药企，正在争当第二个再生元。那个曾被嘲笑的“妥协”，或许正是通往全球王座的必经之路。

01 濒死边缘的“豪赌”

1988年成立的再生元，在成立后的近二十年里一直在生死线上挣扎。上世纪90年代，公司专注于神经营养因子研发，却因临床试验失败遭遇重挫。在1995年，公司被迫战略转型，放弃小分子药物，转向蛋白质工程与抗体技术。

但转型需要钱——而再生元最缺的就是钱。最危难的时刻，法国安万特制药（赛诺菲前身）化身天使。

2003年，再生元与法国安万特制药达成合作协议，共同开发VEGF Trap（即后来的阿柏西普）。随着2004年赛诺菲完成对安万特的收购，这段合作由此演变为再生元与赛诺菲长达近二十年的深度绑定。

真正的转折发生在2007年。这一年，赛诺菲以8500万美元首付款+19%股权注资的方式，与再生元签署了全球战略合作协议，围绕再生元的VelocImmune®全人源抗体发现平台，共同发现、开发和商业化全人源单抗。

根据协议，赛诺菲在2007年至2009年每年提供1.2亿美元研发资金，2010年至2017年每年提高至1.6亿美元。作为交换，再生元交出了商业化的主导权——美国市场利润五五分成，美国以外市场赛诺菲拿走55%至65%的利润。

从表面看，这是一份“不平等条约”：再生元贡献了核心技术平台，却只拿到了小头。但正是这次“交出主动权”的豪赌，让再生元活了下来，并孵化出了改变命运的产品。

2017年，双方合作开发的Dupixent（度普利尤单抗） 首次获FDA批准。这款最初仅获批用于特应性皮炎的药物，在此后短短数年间上演了令人惊叹的商业奇迹。2025年，Dupixent全球销售额已达178亿美元，成为名副其实的“药王级”产品。

再生元不仅活了下来，更从一家濒临破产的小公司成长为拥有十余个上市药物、近50个候选产品、全球超15000名员工的生物技术巨头。当年交出商业化主动权的“妥协”，最终换来了全球市场的入场券。

02 中国药企的“再生元时刻”

今天中国药企与MNC的合作模式，与当年再生元“借鸡下蛋”的路径何其相似。

恒瑞医药在2025年7月与GSK达成最高120亿美元合作，涵盖12项呼吸、肿瘤与免疫疾病创新资产。2026年5月，恒瑞又与BMS达成全球战略合作，共同推进13个早期项目，潜在总交易额高达152亿美元，首付款6亿美元。根据协议，BMS获得恒瑞原研项目在中国以外区域的独家权利——恒瑞交出了海外商业化主动权，换来了全球开发的资源与经验。

石药集团与阿斯利康的合作更为典型。2026年1月，双方签署战略研发合作与授权协议，依托石药集团的缓释给药技术平台及多肽药物AI发现平台，联合开发创新长效多肽药物，总金额高达185亿美元。阿斯利康支付12亿美元预付款。

这场合作并非针对单一管线，而是围绕石药集团的底层技术平台——阿斯利康买的不只是几个产品，而是石药持续产出创新成果的能力。此后双方又于7月达成17.7亿美元，基于石药集团专有的siRNA药物发现平台和肝外靶向递送平台的合作。自2025年初至今，石药集团累计完成5项对外授权合作，涉及总金额约282亿美元。

和铂医药则是另一个维度的“平台出海”样本。 如果说石药集团是以技术平台为依托进行多管线打包合作，那么和铂医药则直接将抗体技术平台本身作为核心资产向全球输出。

2025年3月，和铂医药与阿斯利康达成全球战略合作，基于其专有的Harbour Mice®全人源抗体技术平台，共同研发新一代多特异性抗体疗法。阿斯利康以1.05亿美元认购和铂医药9.15%的股份，和铂医药可获得总计1.75亿美元首付款及近期里程碑付款，外加最高达44亿美元的研发及商业里程碑付款。双方还共建了和铂医药-阿斯利康北京创新实验室。

这并非孤例。2025年，和铂医药先后与大塚制药、辉瑞、BMS等多家跨国药企建立合作。截至目前，其抗体技术平台已与阿斯利康、辉瑞、大塚、艾伯维、莫德纳等MNC达成合作，累计合作总金额超百亿美元。平台能力输出、持续合作开发以及多层次战略绑定，正成为中国生物医药企业拓展国际市场的重要路径。

信达生物则走得更远。2026年2月，信达与礼来达成第七次战略合作，推进肿瘤及免疫领域创新药物的全球研发，信达获得3.5亿美元首付款，里程碑付款总额最高约85亿美元。双方的合作已从单一产品授权升级为早期靶点共创的深度绑定。

此外，中国生物制药在2026年先后与赛诺菲达成15.3亿美元的罗伐昔替尼授权合作，又与阿斯利康达成19亿美元的COPD新药TQC3721授权协议。中国生物制药董事会主席谢其润直言，2026年是公司“全面开启国际化的新元年”。

这些交易的共同特征是：中国药企交出海外市场的开发和商业化主导权，换取MNC的资金、临床资源和全球渠道。这与当年再生元“技术换市场”的策略如出一辙。

市场中有声音担忧这是“卖青苗”，中国药企会逐渐“CRO化”，这种担忧是不理解产业逻辑的杞人忧天。再生元的故事告诉我们：交出主动权，不等于交出未来。

03 医药行业，从来不是单打独斗

为什么再生元能够通过“交出主动权”最终崛起？核心在于它认清了医药行业的本质——这是一个极度依赖规模、资源和网络的行业，没有任何一家公司能够独自完成从靶点发现到全球商业化的全链条。

创新药研发的“双十定律”早已被打破，如今一款新药从研发到上市的平均成本已超过20亿美元。全球多中心临床试验、不同国家的注册申报、覆盖几十个国家的商业化网络，这些都不是一家Biotech甚至一家中型药企能够独立承担的。

再生元的选择是：将商业化短板交给赛诺菲，集中资源打磨自己的长板——VelocImmune®平台。事实证明这个策略奏效了。VelocImmune®平台不仅孵化出Dupixent，还持续产出了Praluent、Kevzara、Libtayo等多款上市产品。再生元始终掌握着技术平台的源头创新力，这才是它最核心的竞争力。

今天的中国药企正在走同样的路。恒瑞拥有强大的研发引擎和丰富的管线储备，在GSK和BMS的两笔交易中，合作项目绝大部分处于临床前或早期临床阶段；石药集团拥有专有的缓释给药技术平台和多肽药物AI发现平台；信达生物已与礼来形成从产品授权到早期靶点共创的深度绑定。

这些企业并没有因为交出海外商业化权利而停止创新，反而在与MNC的合作中获得了持续研发的现金流和全球视野。

更重要的是，合作模式本身也在升级。MNC对中国创新药资产的关注，正从“临床验证后的管线”转向“尚未成熟的创新分子”和底层研发平台能力。从早期的单一产品授权（License-out），到如今的多管线“打包”合作、平台级战略合作，再到Co-Co（共同开发与共同商业化）模式。

中国药企正在从“技术输出方”向“平等的全球合作伙伴”演进。它们用海外权益换来了生存空间、研发资金和全球化能力——这些恰恰是成长为世界级药企的必经之路。

当中国药企真正地融入到全球研发体系中，任何力量都将无法阻挡我们的崛起。

04 播下种子，静待花开

有人问：中国药企什么时候才能诞生自己的“Dupixent”？

这个问题可能需要换个角度。Dupixent从2007年合作启动到2017年首次获批，用了整整十年；从获批到年销售178亿美元，又用了八年。十八年，才成就一款“药王”。

中国创新药的大规模出海始于2020年后，至今不过五六年时间。我们正处在播种期，远未到收获季。但效果已经开始显现。2025年，中国创新药对外授权交易总额达1356.55亿美元；2026年上半年已达997亿美元。全球TOP20 MNC中，中国已成为其第二大项目来源地。MNC对中国创新药管线的认可度正在持续增强。

当年再生元与赛诺菲合作时，没有人能预见Dupixent会成为年销百亿的超级重磅炸弹。今天中国药企与MNC的数百亿合作，同样没有人能准确预言哪一款产品将成为下一个全球“药王”。

但有一点是确定的：那些敢于交出部分主动权、善于借力打力的企业，正在为自己赢得全球市场的入场券。它们用海外权益换来了生存空间、研发资金和全球化能力——这些恰恰是成长为世界级药企的必经之路。

今天的中国药企，正在争当“第二个再生元”。曾经的历史告诉我们，当年的“妥协”可以孵化出“药王”，今天的“合作”同样可以结出世界级药企的花。

种子已经播下，我们只需静待花开。

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（本文作者为 字母AI，钛媒体经授权发布）

文 | 字母AI

Claude Code有多牛，应该不需要再多加介绍。

AI编程绕不开的一座大山，Anthropic最坚实的产品堡垒，Claude模型最能发挥特长的地方。

2025年2月，Claude Code第一次亮相。它最早是一个跑在终端里的AI编程工具，可以自己读代码、改文件、运行命令，再根据结果继续修改。

2025年5月，Claude Code正式开放使用，并开始进入工程师更熟悉的开发流程：可以接入代码编辑器，也可以在GitHub里处理任务、查看修改。

2025年下半年：Claude Code从“终端里的代码代理”继续长大，开始强调更自主的工作流、更长任务、更好的回退与控制能力，并逐渐嵌入团队的软件工程流程。

2026年，Claude Code长成了Anthropic最重要的AIAgent样板之一，成为A社用来证明“AI可以进入真实工作现场”的核心产品。

只是，光看时间线和产品更新，未免有些无趣。

7月7日，Claude官方整理了一份关于Claude Code的历史故事，来自它的创造者，也来自那些早期把它用起来、推着它长大的人。

这份历史最有意思的地方，在于它还原了一个产品被建成的过程：一个早期内部工具，怎样被少数工程师反复使用、改造、吐槽、修复；又怎样在模型能力跨过门槛之后，突然变成Anthropic最重要的agent样板之一。

有人说，它像一部情景喜剧的试播集；也有人说，它像一部关于科技起源的故事。

让我们一起走进这个故事，看看这个软件工程师们耳熟能详、爱不释手的Claude Code，究竟是怎么建成的？

Anthropic很早就盯上了代码

故事要从2021年讲起。

那一年，Claude Code还不存在。

没有那个全大写的字符标志，没有后来被开发者反复截图的红绿代码行，也没有“让Claude自己进代码库干活”这种听上去已经很自然的产品形态。

那时候，Anthropic才刚刚起步，达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）从OpenAI“愤然离席”，要做一个更谨慎、更安全的AI公司。

而代码，很早就被放在了一个非常重要的位置上。

2021年，Dawn Drain加入后，花了很长一段时间让Claude学会写代码。

她后来回忆，自己在Anthropic前三年的主要项目，就是尽可能做出一个会写代码的模型——目标很直接：至少要写得和她一样好。

目标听起来很轻巧，真正做起来却并不容易。

他们先从最简单的任务开始，让模型写一个小函数，然后自己测试它对不对。

很多时候，模型写出来的东西都很糟糕。函数不对，测试也过不了，研究员们就继续拆任务、改训练、看失败样本，再把模型往前推一点点。

到2022年，Anthropic已经开始认真琢磨编程助手了。

Anthropic联合创始人Ben Mann回忆，当他们决定开始做产品时，第一个做出来的东西是个编程助手。那时它还只是一个VS Code插件，用户可以和它聊天，它会针对一个问题给出几种不同的建议。

它像一个坐在编辑器旁边的助手：你问它，它回答；你给它一段代码，它给你几个可能的改法。

在那时，它还不会自己钻进代码库里翻文件，也不会打开命令行跑测试。

但Anthropic的研究团队想让模型“动起来”。光会写一段代码不够，它还得知道代码能不能运行。光能回答问题也不够，它要能自己搜索、自己调用工具、自己在一个环境里执行命令。

于是，工程问题一个接一个地冒了出来。

Dawn和负责强化学习的同事们当时做了一个很关键的事情：在容器里给模型接上一个持续存在的命令行环境。这样，模型不再只是写一段代码交卷，它能真的执行代码，看见输出，遇到超时也能被处理掉。

到2023年，事情开始变得更具体。

Anthropic的研究团队已经不满足于让模型写一个函数、跑一个测试。他们开始往更开放的方向尝试。

Shauna的团队那时进展很快，他们开始给模型接上bash工具，让它能在命令行里执行操作；也开始让模型拥有搜索能力，可以自己在文件和信息里翻找。

这些东西现在听起来似乎很基础，但最基础的东西才最关键——对一个会写代码的模型来说，它们简直就像手和脚。

那时，Dawn Drain还在和一个很具体的问题较劲：模型到底该怎么“改代码”。

让模型生成一段新代码，和让模型在一个已有项目里动手修改，是两回事。已有项目里，代码不是一张白纸，你不能让模型每次都重写整个文件，也不能让它只在聊天框里说“建议你把这里改一下”。它得准确告诉系统：哪几行删掉，哪几行加上，改动应该落在哪里。

最自然的办法，是让Claude学会写diff。

开发者每天都在看diff，红色是删掉的，绿色是加上的，到底动了哪里，看diff一眼就能看出来。

但轮到模型来写，事情就没那么顺利了。

Dawn后来开玩笑说，她花了“令人尴尬地久”的时间教Claude写diff。它要写得像人类开发者能读懂的修改记录，还要能真的被系统应用到文件里。

然后，他们开发出了一个叫clide的命令行工具。

Shauna评价到：clide虽然有些笨拙，但它非常、非常超前。

想让clide正常工作，需要输入一堆像咒语一样的命令。

但奇怪的是，很多人都记住了它，因为它虽然难用，却有一种神奇的感觉（或许，就像是巫师施咒需要念咒语一样）。

Dawn曾经在编程时掏出clide，用它去回答一个关于整个文件夹的问题。正常情况下，这种问题根本塞不进模型的上下文窗口，但clide会把任务派出去，并行叫上一百个Claude Haiku去看，再把结果收回来。

旁边的人看见了，总会问她：嘿，你怎么知道这些酷工具的？

Adam Wolff也在clide上加过一个早期代理功能。那时候clide还没有bash工具，能力有限，但它已经可以从一个不完整的改动里推测你想做什么。

第一次跑通的时候，Adam在厨房里高兴得跳了起来。

clide最迷人的地方就在于此——它远远谈不上成熟，启动很慢，操作繁琐，能力也有限。可只要有那么一两次，它真的帮你把事情做成了，你就会很难忘掉那种感觉。

Boris谈起第一次被clide击中的经历，他说，当时他手写了一个完整的拉取请求，结果Adam说：你应该用clide来做这个。

于是Boris把issue复制进去，让clide处理。那只是一个五到十行的小改动，但clide直接写出了完整的请求。

Boris感叹到：我以前从没见过这样的工具，这真是令人惊叹，简直像是未来的科技。

clide像一块还没打磨好的原石，它太笨重、太慢、也太像内部玩具。可是它已经把一个可能性摆到了Anthropic面前：

如果一个难用的命令行工具都能让工程师感到震撼，那么，一个真正好用的版本会是什么样？

2024年1月，Ben Mann开始组建Labs团队。他看到市场上有一个空位：真正能干活的AI编程代理还没有出现。

同年9月，Boris加入Labs，被分配到了相关的工作。

刚开始，Boris想做一个代码检查工具，他想先从AI编程代理里切下一小块，做点小而具体的事情。

而Ben的反应很坚决：别做小的，要干，就干一票大的。

于是，Claude Code的车轮开始向前。

Boris后来回忆，他当时第一个反应是先学会怎么用Anthropic的API。因为那之前，他自己也还没怎么用过。

于是他开始乱试，打开API，写一点，跑一点，看看模型到底能做什么。

折腾了一阵后，他做出了一个名叫Claude CLI的demo。

连Boris自己也说，没人真正理解这个demo是什么——就连他自己也没有完全理解。

这个demo很奇怪，它已经有了后来Claude Code的一些影子，但当时看起来又不像一个清楚的编程产品。

Boris曾经让它去判断自己正在听什么音乐。Claude CLI没有让他手动输入歌名，也没有调用一个规整的音乐接口，而是直接截了一张Apple Music的屏幕图，然后自己读出来。

Boris说，这个demo大概花了两天做出来。如果放到今天，用Claude Code重做，可能两分钟就够了。

他把demo发到了公司的Slack，反应不算好，大概只有两三个赞。

但就在第二天，Boris在办公室里看到了另一个场景。

他走进办公室，忽然看到他的同事Robert Boyce正在用Claude CLI干活。

屏幕上出现了红色和绿色的代码改动，那种后来会变得很有辨识度的修改痕迹。Boris一眼就认了出来。

Robert很自然地告诉他：对，它正在帮我写代码。

Robert当时做的可能是Claude桌面应用里的东西，那个应用还很简单，本质上就是一组工具定义、一个循环，再加上一个简单的交互界面。

这对Boris的刺激很大。

Claude CLI还远远谈不上好。它粗糙、不稳定，离一个真正能发布的产品很远。但Boris感到一种很强的紧迫感。他开始周末也做这件事。

朋友叫他出去玩，他也放不下。

他后来形容，那段时间脑子里一直有这个东西。他就是停不下来。而且这种紧迫感，到今天也没有消失。

Claude Code的诞生

那是2024年10月，Boris几乎把全部精力都扑到了这个工具上。每过一周，他都去找Labs团队的工程负责人Raphael Lee要人。

“Raph，给我工程师。”

他知道这个东西还很粗糙，但也知道它不能再只是一个内部demo了。它已经开始有用，已经有人在用它写代码。再往前一步，它可能会变成一个真正的产品。

Raphael后来回忆，Claude Code几乎吃掉了整个Anthropic Labs的资源。

尽管处在人才的饥渴状态，但团队并没有一下子膨胀起来，主要靠内部转岗，还有一些很慢、很谨慎的外部招聘。

这里有一个小分歧：Boris想把团队尽快做大。他需要人，需要速度，需要更多火力。Adam Wolff作为Claude Code团队的第一位经理，却对此持有相反态度。

Adam不想让团队太快变大。他觉得团队一旦扩张，流程、文化、产品判断都会变复杂。人多当然能多做功能，但也很容易开始过度设计，开始开很多会，开始为了协调而协调。

后来Boris回头看，也承认小团队反而帮了他们。

人少，没法铺很大的架构；资源紧，没法把每件事都做得很重；速度要快，就只能把产品做得更轻，也只能更多地依赖Claude。

Sid是Claude Code的第二位工程师。他2024年8月加入Labs，之前没有做过开发者工具，也没有做过编程工具。

Boris手里有这个很酷的命令行东西，他就跳了进去。

最早那段时间，也就Boris、Sid Bidasaria，再加上“a little bit”Ben Mann，在继续开发这个项目。

他们一边做Claude Code，一边用Claude coding（写代码）。

到2024年12月，项目终于拿到了绿灯。更多人从Labs和其他团队跳了进来，大概六七个人，开始最后一轮两周冲刺。

Sid后来回忆，很多今天还能看到的核心功能，就是那两周做出来的。比如问题反馈，比如登录流程。

那时候，他第一次觉得：这个东西真的要变成产品了。

他们的工作方式可以说是相当粗暴。代码库没有严格的拉取请求限制，也没有很重的评审流程。有人发现问题，他们就直接修。用户说哪里不好，他们就马上改。

Boris在早期做了两个特别重要的东西：自动更新和用户数据。这让Claude Code的迭代速度变得很夸张。

只要有人跑来抱怨：“这个地方不好用。”几分钟后，用户手里的版本就更新了。

Claude Code本身也帮他们跑得更快——它是一个命令行产品，不是复杂的网页应用。没有庞大的前端架构，也没有很多层页面和服务要协调。

简单，反而成了优势。

更大的优势是，他们正在做的东西，刚好能让他们自己变快。

一个bug来了，Claude Code可以帮忙定位；一个功能要改，Claude Code可以一起写；反馈一来，团队就马上试、马上修、马上推。

这像一个很早期的飞轮：产品越能用，团队改产品的速度越快；团队改得越快，用户越愿意继续反馈；反馈越多，产品越快变得可用。

Ben Mann后来总结出了这种做模型产品的感觉：你必须先做出一个现在只能成功二三成的东西；等下一代模型出来，它可能就能成功八成；再下一代模型出来，就可能到九成以上。

做这种产品需要很高的忍耐力。你会一遍遍做错，一遍遍看到它不够好，还要继续把那个未来版本先搭出来。

Ben Mann说：你必须活在当下，同时也要着眼于未来。

Claude Code当时就处在这种状态里。

然后，时间被拉到2025年2月——Claude Code正式对外发布了。

发布前，它先经历了一轮早期试用。反应并没有想象中热烈。

产品负责人Cat Wu后来回忆，那时很多人觉得这个想法很酷，但产品的bug很多。它还没有变成那种一打开就能让人立刻信服的东西。更多时候，它像一个有潜力的半成品：你能看出方向，但也能看见问题。

但团队还是决定先把它发出去。

也是在这次发布前后，Claude Code从Claude CLI改了名字。

这个名字来自产品营销团队的Alex Isken。团队喜欢它的简单直接，没有复杂概念，也不需要解释太多。

发布前的一个深夜，Igor Kofman又给它加了一个小细节：他突然想到，如果登录时能有一个字符画标志，会不会很酷？

于是他和Claude一起填了一些字符画字体，做出了后来很有辨识度的Claude Code全大写标志。那是一个很小的产品彩蛋，但对一个命令行工具来说，这种小东西会让它突然有了性格。

Meaghan Choi也加了一个她很喜欢的东西：终端里的小角色Clawd。

Clawd原本是为Claude 3.5 Sonnet发布做出来的，把它塞进Claude Code的终端里，多少有点“不务正业”，但也让这个冷冰冰的开发者工具多了一点可爱。

于是，Claude Code就这样出现在了外部用户面前。

征服用户之路

早期的Claude Code并不完美，离后来那个声势浩大的Claude Code还差得很远。

但有些人很快被它击中了。

Ramp的工程师Austin Ray就是其中一个。

他一直喜欢命令行，职业生涯里能待在终端就待在终端。Claude Code以研究预览版发布后，他看到有人提到这个工具，就去试了一下。

五分钟后，他感觉到：这东西会从根本上改变一切。

在Austin看来，只要一个工具能读、能编辑、能运行bash，它就已经拥有了搭建其他一切东西的基础能力。

于是他开始在Ramp内部到处安利。

他给同事发消息，问谁也在用Claude Code。后来干脆走到别人桌前，让他们装上Claude Code，打开终端，把手头正在做的事直接交给它试试。

这种早期用户对Claude Code非常重要。Austin后来和Boris、Cat每周都开反馈会，开发者和用户之间的关系，就这样自然而然地建立起来了。

Bun的创始人Jarred Sumner也很早试了Claude Code。

他让它给Bun实现websocket客户端压缩，还把相关标准文档喂给它。Claude Code一开始做得并不好，但在几轮提示和修正之后，它真的把东西做出来了。

这件事让Jarred对它上了头——他甚至改变了Bun的工作优先级，让项目变得更适合Claude Code使用。

后来Bun内部有人讨论要不要禁用Claude Code，Jarred第一个不同意。

早期的Claude Code可以说是非常分裂：有人觉得它bug多，还不够稳定；有人试了几分钟，就开始到处拉同事安装；有人觉得它暂时帮不上自己；也有人已经开始改变团队的工作方式来适配它。

有趣的是，Anthropic内部也有类似的分裂。

Tristan Hume做的是性能工程，任务需要大量上下文，还涉及一些外部网上没有公开文档的加速器内核。对他来说，早期Claude Code还不够好。它不会很好地写自己的工具，也不太会边调查边学习，所以只能处理很有限的任务。

2025年2月的Claude Code并没有一下子征服所有人。

它让一部分开发者震惊，也让另一部分开发者觉得不够用。

但Claude 4让一切都变得不一样了。

用AI圈常见的黑话来讲，那应该能算Claude Code的“ChatGPT时刻”——当然，Anthropic肯定不会愿意被这么形容。

要知道，在模型真正好用之前，产品设计能做的事情其实相对有限。Claude 4模型更会写代码，更会处理任务，也更像一个能自己往前推进的agent。

Boris后来总结，Claude Code起飞主要就靠两件事：模型创新，加上商业模式创新。

模型让产品的功能变得成立，订阅模式推出后，用户也终于可以更自然、更高频地使用它。

到这时，Claude Code开始变成了一个真的能被开发者每天打开的工具。

也正是在这个阶段，很多人第一次意识到：Claude Code的作用，可能已经不只是提高写代码速度。

它正在改变工程师和代码之间的距离。

Claude 4之后，Boris对Claude Code的使用开始迅速变化：2025年2月，Claude Code 大概只写他10%的代码；到5月，这个比例变成了30%、40%。

他记得很清楚，那时他正在Code with Claude开发者大会。Sonnet 4发布，他坐在后台房间里，一边开会，一边写代码。写着写着他突然意识到，这个东西真的变好了。

模型变得更会写代码，也更会自己推进任务。

到了2025年冬天，Boris说，自己的代码已经全部由Claude Code完成。他不再亲手写任何一行代码。

Shauna Kravec的情况则反了过来：同为Claude Code的重度用户，她过去几年本来已经不怎么亲手写代码了，但Claude Code反而让她重新写得更多。

因为写代码这件事变得更容易了。

她不用重新钻进每一个细节里，从空白文件开始把东西一点点敲出来。她可以把任务拆开，让Claude先跑起来，再看结果、调整方向、继续往下推。

她说自己有十二个不同的Claude在四处工作：有的读文档，有的更新东西，有的从Slack里拉信息。

而Igor Kofman看到了另一个变化：

当模型和Claude Code继续变强，人管理的东西会继续往上抽象一层。现在你可能还在管理一堆Claude。再往后，你管理的可能是“管理Claude的那个Claude”。

听起来像绕口令，但刚好对应了后来Claude Code继续演化出的两个方向：一是子代理，让不同Claude 分头处理不同任务；二是Skills甚至Loop Engineering，让人不再一步步提示AI，而是设计一套目标、检查和停止规则，让AI自己反复推进。

说白了，人写得越来越少，安排得越来越多。

Tristan Hume的感受要更复杂——在前面说，早期Claude Code对他用处有限。但后来，他看见同事们从Claude Code那里获得了巨大的杠杆。

Tristan意识到，如果想获得最高的生产力，写代码的方式已经变了。

问题是，要跟上这种变化，有时还得先付出一段适应成本。他甚至需要先花一周时间，把自己的开发环境重新搭好，才能让Claude Code更好地进入他的工作。

Cat Wu观察到，Claude Code刚发布时，用户会认真阅读它提出的每一个权限请求。它要读什么文件，要改什么东西，要执行什么命令，用户都会一条一条看。

但后来，越来越多用户开始直接自动接受。

Cat Wu认为这说明Claude Code开始赢得用户的信任。用户不再把它当成一个随时可能闯祸的外来者，而是把它当成一个已经熟悉项目、可以先放手去做的工作伙伴。

不过我觉得造成这种情况的主要原因是，Claude Code增加了回退机制。

至少用户开始相信，就算它改错了我也能回退，不至于把事情搞到不可收拾。

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（本文作者为 云涌AI，钛媒体经授权发布）

文 | 云涌AI ，作者 | 黄云皓

2026年6月8日，SemiAnalysis发表了一篇看多宇树的长文，标题为《How China’s Unitree Will Dominate Global Robotics》（中国的宇树将主导全球机器人产业）。文章的判断毫不含糊：凭着行业里最快的硬件迭代速度，加上自研执行器带来的成本优势，宇树正在复制中国制造业反复验证过的打法。

就在此前不久，另一组数字已经写入宇树的科创板上会稿。2026年第一季度公司扣非后归母净利润同比下降52.55%，营业收入同比增速也从上年同期的332.64%回落到68.49%；原因在招股书里写着：行业热度回落、营收基数抬高、市场竞争日趋激烈。就在这份财报披露后，宇树在6月1日通过了上交所上市审核委员会；一周后，SemiAnalysis的看多判断出炉。7月2日，宇树又获证监会同意首发注册，即将成为A股“人形机器人第一股”。

一边是“将主导全球”的判断，一边是上市前夕利润近乎腰斩。但真正要紧的不是一时的盈亏，而是利润在产业演进中将流向何处，宇树能否守住自己的位置。

一. 高利润的保质期

据招股书上会稿，2025年宇树营业收入约16.99亿元，同比增长332%，归母净利润2.78亿元、扣非后归母净利润约5.9亿元，对应扣非净利率接近35%。在全球人形机器人公司大多还在烧钱研发样机的阶段，能规模化盈利的厂商，几乎只有它一家。主营业务毛利率从2023年的44.22%升至2025年的60.13%，人形与四足两条产品线的毛利率都稳定在六成上下。

更反常的是，这份高毛利率出现在持续降价的背景下。人形机器人的平均单价，2023年还是59.34万元，到2025年前三季度只剩16.76万元，三年间下降近七成；综合毛利率却在同一时期一路走高。

宇树人形机器人平均单价与主营毛利率走势（2023–2025）
来源：宇树科创板上会稿，云涌AI制图

这六成毛利率从何而来？在成本方面，电机、减速器、控制器、激光雷达这些核心零部件，宇树多为自研，按招股书问询函的口径，除去选装的高规格激光雷达和灵巧手，外购成本只占总成本的14%到18%。价值量最大的执行器牢牢掌握在自己手中；再加上2025年超过5500台、位居全球第一的出货规模，制造成本被进一步摊薄。把整机定价压低到同行难以企及的水平，同时守住六成毛利，靠的正是这套自研与规模相叠加的成本结构。

但成本只解释了一面，另一面在买家端。招股书显示，2025年前三季度，宇树人形机器人收入的73.6%来自科研与教育机构，这类客户预算充足、对价格不敏感；加上产业仍处早期、能稳定交付的对手寥寥，宇树握有较强定价权。所以综合毛利率的攀升里，既有自研压低成本的因素，也有产业早期稀缺带来的溢价。而这层溢价正在消退，人形机器人作为早期溢价最丰厚的产品，毛利率已经从2023年的87.67%回落到2025年前三季度的62.91%。

宇树今天这份利润真实而漂亮，却远谈不上高枕无忧，因为利润的两个来源都称不上牢固：早期溢价会随产业成熟被抹平；成本一侧，宇树当前占据的恰是整机集成这个最易商品化的环节。

所以要紧的不是眼下的利润，而是宇树这类公司能否筑起壁垒，抓住产业演进中最有价值的那一环。

二. 利润的迁徙

赢家不一定拿到利润

宇树今天这套硬件快速迭代，靠自研和规模把成本压低的打法，是中国硬件制造行业中已反复验证的套路。而这套打法过去几乎都通向同一个结局：赢得份额和出货量，却赢不到利润。无人机和汽车就是两个现成的例子。

大疆靠飞控和影像系统的快速迭代，加上中国供应链优势，把航拍无人机从专业设备做成大众消费品，一家就拿下全球七成以上份额。但取得市场地位伴随着多轮惨烈的洗牌。2015年前后，美国3D Robotics的旗舰机型Solo售价1700美元，大疆同级的精灵3专业版只卖1300美元，一年后再降到1000美元，3D Robotics最终退出无人机硬件；GoPro的Karma因故障召回后退场，法国Parrot裁掉三分之一的无人机团队，Lily等创业公司接连倒闭，几十家入局者，大多数血本无归。2025年，大疆也持续面临新入局者的压力，影石在2025年宣布进军无人机，孵化出全景无人机品牌“影翎Antigravity”；深耕家电的追觅也在同年切入这一市场。当年双十一，大疆把入门航拍机型Mini 4 Pro一次性降价最高近1500元；而它的全球消费级无人机份额，长期维持在七成到八成五之间，增长已逼近天花板。十年过去，即便稳居龙头的大疆，利润仍被不断蚕食。

汽车是另一例。同样的打法把中国车企送上了全球汽车产业的头把交椅：产销总量连续十六年世界第一；连续两年成为全球最大的汽车出口国，2024年出口585.9万辆；把称霸多年的日本甩在身后；自主品牌乘用车的市场份额攀上65%。但高歌猛进的市场份额的另一面，是不断承压的利润。从2022年底到2025年，三年价格战把汽车行业的销售利润率从5.7%压到4%出头，单车毛利不足1.5万元，比八年前缩水近四成；最后要靠监管部门出面，把“以低于成本价排挤对手”列为红线，才勉强按住车企之间的恶性降价。

中国汽车行业销售利润率走势
来源：崔东树公众号

消费无人机和汽车两个市场发展的过程不尽相同，结局却一致：赢了规模，利润却转移到了别处。

诱人利润守恒定律

这并不是中国硬件制造业独有的宿命（只不过高度内卷使这一现象更加极端），任何一条产业链上，利润都不会均匀分摊，总是流向某几个环节，其余环节出货再大，也只分到一层薄利。

决定利润流向的，是“性能缺口”，通常出现在功能性和稳定性都未能满足市场需求的环节，这些环节也因此拿到超额利润。但“性能缺口”会随着产业和技术产品发展，逐步被填补，功能性和稳定性将追上甚至超过实际使用需要，进一步提升性能，市场也不再支付超额利润。此时，竞争的焦点便从比性能转向成本，原本的“性能缺口”环节走向标准化，部件被模块化，大量厂商一拥而上，价格快速降低，利润从这个被填平的环节流向新出现“性能缺口”的相邻环节。克里斯坦森把这种此消彼长叫作“诱人利润守恒定律”。

这条规律也解释了为什么在产业早期，利润偏爱向深度整合的厂商。当一类产品整体还“不够好”时，要榨出每一分性能，就得将核心组件间深度协同，把关键环节结合在一起反复协同打磨。依靠买来的标准件拼装，在这个阶段远远做不到同样的水平。于是，把关键环节深度整合的厂商，更有条件打造当下最好的产品，在产品领先期拿到一段时间的溢价。

PC产业是写进教科书的案例。个人电脑刚问世时，整体还“不够好”，最赚钱的是把电脑整机造好，调校到尽可能高的性能。因此应运而生的苹果，成为那个年代最具价值的公司之一。等硬件做到足够好、沦为标准化组装，利润就从电脑整机环节流出，流向仍是瓶颈的操作系统与芯片等环节，组装环节最后只剩微薄的代工费和渠道费。

不过，这种转移并非单向、不可逆。随着技术与需求的变化，被填平的缺口可能重新打开，价值随之回流；在机器人这类仍处早期的产业，价值转移尤其频繁。

深缺口，厚利润

将这条规律应用于机器人产业，先得看清它的发展阶段：产业早期。今天的机器人，无论硬件还是软件，离“足够好”差距尚大，续航、负载、灵巧操作、自主决策，每一项的性能缺口都很大。

缺口越小、越接近“足够好”的环节，通常越早被商品化。机器人整机集成首当其冲：全身运动控制、散热布局固然需要工程积累，但这一环节的性能缺口相对较小；加之宇树、优必选等头部厂商带动产业链阶段性成熟，核心零部件大多能从供应链直接采购。

摩根士丹利和麦肯锡估算，以特斯拉Optimus级配置测算，2025年造一台人形机器人，用中国供应链约需4.6万美元，用非中国供应链约需13.1万美元（约3倍）；摩根士丹利预计到2034年，中国供应链的成本可能降到约1.6万美元。成本如此快速下行，源于供应链的成熟与规模化：零部件批量生产、产能扩张，价格不断摊薄；组装一台当前主流水平机器人所需的大部分零部件，如今都能从供应链直接买到；各家的整机集成能力也逐渐趋同。只做整机集成的厂商再难靠性能取胜，竞争转向价格，这一环最先卷入价格战，利润空间随之收窄。

单台人形机器人物料成本（特斯拉Optimus级配置）：2025年中国vs非中国供应链，及2034年预测
来源：摩根士丹利、麦肯锡，云涌AI制图

相对来说，执行器的性能缺口更深：眼下仍受限于扭矩密度与散热，远未做到足够好，掌控这一环将带来真实的成本与性能优势。宇树正是从这一环节切入——自研电机、减速器与运动控制，选定结构更简单的准直驱路线，一次迭代数周便能出样，海外厂商往往要三个月以上。执行器又占人形机器人物料成本的五到七成，省下的成本直接转化为毛利。但这一环的缺口同样在收窄：扭矩密度、散热这类短板正被工程化手段逐步攻克，头部厂商亦在这一环节集中投入。

性能缺口长期存在的，是更难的几个环节：高精度减速器、专用芯片、高端传感器，以及让机器人真正会干活的那颗“大脑”——利润也朝这几个环节慢慢聚集。

机器人，只能拼执行力

利润从来向壁垒更高的环节聚集，而机器人行业没有一条能一劳永逸建立壁垒的路径。它不同于PC与智能手机，没有苹果那样的生态锁定型网络效应。

被当作护城河的是数据飞轮：部署越多，采集的数据越多，机器人的“大脑”越强。但它带来的是领先，而非锁定，领先要靠不断迭代维持，对手一旦做得更好便可能反超。大模型正是先例，模型可低成本替换、接口趋于标准化，OpenAI再大的用户规模也锁不住生态，唯有如Anthropic那样持续迭代出好产品才能守住领先。

没有锁定（或垄断），优势难以长久。汽车与无人机行业一再证明，更可靠的零部件、更低的成本、率先攻克的技术难关，才是胜负所系。机器人公司也不例外，最终拼的是工程执行力。

这，正是宇树要回答的关于未来的问题。

三、唯有向上

隐忧：整机会被填平，执行器只换来阶段性领先

宇树当前六成的毛利，主要来自机器人出货规模和自研执行器，但问题在于，这两根支柱并非稳定持久的环节。

随着零部件供应链成熟、各家的集成与设计能力趋同，机器人整机集成成为现阶段缺口最先被填平的一环，价格战随之开启。宇树双足机器人R1的起售价在2026年6月由3.99万元降至2.99万元，距发布不到一年便下调约四分之一，招股书披露的一季度利润也同比腰斩。

自研执行器是宇树的护城河，SemiAnalysis将其称作“a potentially structural advantage”（潜在的结构性优势），并据此看多宇树。但这一领先以迭代速度和成本为基础，而非独占技术。准直驱路线用的无刷电机、行星减速器并非宇树专有，SemiAnalysis也观察到，中国几乎每个省份已涌现多家能制造合用减速器与大扭矩无刷电机的厂商。厂商涌入带来了大量研发与产能投入，执行器的性能缺口加速收窄。

单靠这两环节，宇树基本不可能长期守住自己的利润池，在产业演进中，唯有持续朝高壁垒环节进发，才能保住利润。

出路：沿着价值转移持续向上整合

单纯的整机设计与集成，性能缺口正在缩小；向上游关键软硬件突破，才是厂商交付更好产品、守住利润的主要出路。比亚迪和大疆的垂直整合路径，对产业早期的机器人企业，或许正是一条可行路径。

比亚迪1995年靠电池起家，2000年、2002年先后成为摩托罗拉、诺基亚在中国的第一家锂电池供应商；2003年收购西安秦川汽车，切入整车市场；2008年又以约2亿元收购濒临破产的宁波中纬半导体，顶着外界“至少要亏二十亿”的质疑，实现了车规级功率半导体自研，IGBT与SiC功率模块先后批量装车；到2020年，电池、电机电控、车灯等核心零部件均已由弗迪系五家零部件公司自研自产。把电池、电控、功率半导体都掌握在自己手中，比亚迪凭借厚实的利润垫，在惨烈价格战中保持竞争优势。

大疆走的也是这条路。2006年从飞控起家，2012年推出禅思云台，2013年把飞控、云台、相机集成进精灵系列航拍机；2015年入股哈苏补强影像产品能力，2016年孵化Livox自研激光雷达。整机利润虽被价格战不断蚕食，但靠飞控、云台、影像、激光雷达的全栈自研，大疆始终保持产品领先，稳坐龙头。

比亚迪与大疆的垂直整合路径
来源：云涌AI

两家公司处于不同行业，但垂直整合的战略路径都带来了两个显著益处。

• 守护利润：利润随技术成熟向壁垒更高的环节迁移，守在性能缺口被填平的环节，等于目送利润流走；只有不断掌控更高壁垒的环节，才能应对产业链价值转移。

• 打造更好的产品：产业发展初期产品尚不足以满足使用需求，在关键环节深度自研、协同打磨，形成“交互式架构”，比拼装标准件更能设计出性能领先的整机，而领先的产品在这一市场阶段将享有溢价。更进一步，垂直整合不止于提升性能，更能将新技术持续融入产品、赋予产品新的功能，开拓出原本不存在的市场：大疆把云台、影像技术集成进整机，开辟出消费级航拍这个原本不存在的市场。

这是垂直整合战略的本质，也是比亚迪、大疆没有停留在电池+整车和飞控+无人机的原因。

机器人产业正处在发展初期，但激烈竞争推动整机集成环节的性能缺口快速收窄，向上游关键软硬件寻求突破，既能交付更好的产品，又能守住利润。这对于机器人企业来说，或许是不错的选择。

落点：一条刚起步的路

宇树其实是顺着这条路走到现在的。它以自研执行器为核心，基于快速迭代和成本优势快速扩大规模，拿下了行业最高的毛利和全球第一的出货量。

依靠利润和出货规模优势，宇树有余力向更高壁垒的环节进发：高精度减速器、专用芯片、高端传感器等零部件，以及让机器人真正会干活的那颗“大脑”。

今天机器人的大脑还很初级，复杂行为的稳定实现要么靠遥操，要么直接写死程序。主流的VLA（视觉-语言-动作）模型能把语言指令直接转成机器人的动作，却仍难以突破环境和任务泛化问题；另一个备受关注的方向是世界模型，让AI学会物理世界的运行规律，但这才刚起步。

无论走哪条路线，眼下最大的瓶颈之一都是数据——大语言模型能从整个互联网获取语料，机器人的真实操作数据却要一条条采集，稀缺又昂贵。宇树人形机器人出货全球第一，意味着更多机器人在真实场景里运转，有条件采集到更多高质量数据。在机器人大脑这一环节，宇树具备继续整合的优势。

当更多核心环节实现自研，宇树守住的将不仅是今天的毛利，而是让利润在自己掌控的环节里循环，不再随价值转移而外流。但这条路从来不好走，每个环节都需要长期投入、反复迭代，价值又会随技术发展持续转移，攀爬没有终点。

四. 攀爬没有终点

SemiAnalysis看多宇树，理由是：最快的迭代、最低的成本、最大的出货。宇树确实具备了这些优势，但这只是今天的领先，不是明天的壁垒。产业的价值分布始终在快速变化，市场需求和技术成熟度又都处于极早期，这对宇树既是机会，也是挑战。

机器人技术远未定型，性能缺口遍布每一环，率先突破关键环节的厂商不仅能造出更好的产品，还可能开辟出今天尚不存在的市场，可争夺的价值远未被瓜分。挑战在于，没有哪一环能一劳永逸，今天的领先随时会被后来者抹平。能否将眼前的优势有效转化成竞争壁垒，取决于宇树向上攀爬的速度能否快过优势被抹平的速度。这依赖的是长期投入和不懈的执行。

这条路，它才刚起步。

参考资料：

1. 宇树科技科创板上会稿招股说明书｜上交所科创板
2. China’s Unitree Will Dominate Global Robotics｜SemiAnalysis
3. 3D Robotics’ Solo crash｜Forbes
4. GoPro recalls drone after power failure｜BBC
5. Parrot is laying off a third of its drone division｜Vox
6. Drone company Lily shuts down owing $34m｜BBC
7. 影石影翎Antigravity A1发布｜新浪科技
8. 追觅官宣：正式进军无人机，战略布局低空经济｜新浪科技
9. 大疆双十一Mini 4 Pro降价｜快科技
10. 科技消费崛起，大疆、影石争锋相对｜银河证券
11. 乘联分会崔东树：2025年汽车行业利润率4.1%，收入达11万亿元｜新浪财经
12. 单车毛利缩水｜新华报业·中国江苏网
13. 汽车行业利润率与价格合规指南｜第一财经
14. The end of Wintel｜The Economist
15. The Humanoid 100: Mapping the Humanoid Robot Value Chain｜Morgan Stanley
16. Turning humanoid supply-chain constraints into billion-dollar wins｜McKinsey
17. 比亚迪：十年技术积淀，业务多点开花｜东吴证券
18. 无人机产业迎来黄金发展期｜平安证券
19. 宇树R1双足机器人起售价下调至2.99万元｜电子工程专辑

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（本文作者为 源媒汇，钛媒体经授权发布）

文 | 源媒汇，作者 | 利晋

一度下跌的内存价格，最近又反弹了。

自2025年底开始一路疯涨的内存价格，2026年3月有点涨不动了，开始回落，进入极端动荡行情。结果，苹果公司6月底一则对iPhone、MacBook、iPad产品实施全球涨价的公告，又让下行的内存价格调头向上。

之前，深圳华强北一批商户疯狂囤积内存，现在，终于有了解套机会。而真正赚钱的“炒家”，是内存生产厂商和分销商。

近日，独立存储厂商深圳宏芯宇二次赴港上市。披露的招股书中，有一串亮眼的数据：2026年前4月实现净利润38.4亿元，同比增长3020.8%。仅用4个月，就赚到了近三年约2.22倍的钱。

宏芯宇在招股书中称，按2025年收入计算，公司为全球第五大、中国第二大独立存储器厂商。其中，消费级企业客户包括小米、传音、OPPO、 vivo、TCL、小度等。

不只是宏芯宇，佰维存储、德明利、晶存科技、江波龙等，均在这波存储芯片、内存上涨行情中迎来业绩暴涨。

深圳华强北，正批量生产富豪。

01. 内存条涨成“电子黑金”

2025年全年，黄金涨幅44%，白银涨超120%，LME铜期货涨约29.2%；进入2026年，贵金属市场从避险狂欢切回市场刚需，价格大幅回落。

Wind数据显示，2026年以来，金价回落28.9%，银价下跌51.7%，铜价上涨2.6%。

但内存条却是个“异类”——2025年下半年开始上涨，2026年继续疯涨，硬生生变成了“电子黑金”。

2025年初，DDR4 16GB的价格是2美元，DDR5 16GB是4美元，仅在年内涨幅便分别高达1800%、500%；到了2026年一、二季度，DDR4 16GB价格分别涨超90%、45%，DDR5 16GB涨超55%、50%。

三星、SK海力士、美光三大存储巨头的规划里，DDR4产品已经进入退市阶段，确定在2025年6月逐步停产，转产DDR5和HBM产品。说白了，巨头都奔着高利润的方向去了。

DDR5在性能、容量和能效上全面吊打DDR4，更能满足当前AI训练和4K视频剪辑等高负载需求。但实际上，下游市场对于DDR5的性能需求并没有那么强，很多服务器厂商反而追求更具性价比的DDR4。

市场就逐渐形成严重错配。

一边是AI大模型和推理算力需求爆发、全球数据中心服务器大规模扩容，存储巨头转产DDR5和HBM。其中，SK海力士、美光2026年HBM产能早已被抢光了。

连黄仁勋都要求着SK海力士， “Please Make More”（请多造点）。

三大存储巨头的做法，被美国消费者联合告上法庭，遭指控2022年以来有计划限制供应，存在人为操纵价格，导致过去4年存储芯片DRAM价格上涨700%左右。

另一边，追求性价比的通用服务厂商和主流消费市场，开始回流到DDR4产品上。加上产能被长协提前锁定，导致DDR4库存更紧张，与DDR5的价格出现倒挂现象。

深圳华强北一批商户，把内存条当成了理财产品，进行大规模囤货。

但在2026年3月，内存价格开始涨不动了，进入极端的动荡行情，过山车一般，“一天一个价”。

很多囤内存的商户其实没搞明白，当风口吹到零售终端的时候，不知道是吃上了红利，还是接了一把飞刀。

其实在整个内存上涨行情中，主要是企业级服务内存在上涨，消费级内存只占内存厂商份额的1%-5%，属于被动跟涨。

很多“等等党”，都在等待“AI泡沫的破裂”——价格跌下来再提升装机配置。而很多华强北老板算下来，单价上去了，销量却下滑，整体利润几乎没有变化。

02. 催生一批百亿富豪

在这波内存上涨行情中，真正赚钱的，其实是产业链上的国产内存替代厂商和分销商。

最近一段时间，存储模组厂商陆续披露了2026年上半年业绩预告，数字一个比一个吓人。

其中，第一梯队的长鑫存储，预计上半年营收1100亿至1200亿元，同比增长约613%至677%；预计归母净利润为500亿至570亿元，同比增长2244%至2544%。

第二梯队的江波龙，预计营收220亿到250亿元，同比上涨115.78%至145.2%；归母净利润92亿到110亿元，翻了惊人的622.9到744.8倍。

江波龙的深圳华强北“老乡”佰维存储，虽未披露业绩预告，但一笔15亿美元的长协采购订单排到了2028年6月。2026年第一季度，其AI新兴端侧存储产品收入约11.75亿元，同比增长496.45%；归母净利润从上年同期的亏2个亿，增长到约29亿元。

就连存储芯片“中间商”德明利，也赚得盘满钵满。2026年一季度，公司营收同比大涨502%至75.4亿元；归母净利润33.46亿元，增长4943.4%。

从2026年一季报可以看到，在存储芯片疯涨行情中，上述企业都很“一致”地在囤货。其中，江波龙存货余额同比增长53.8%到179.6亿元，佰维存储存货余额120.7亿元、德明利存货余额121.9亿元，分别上涨53.4%、72.7%。

资本市场的聪明钱，是懂得选择的。

7月7日，江波龙收盘价为627.9元，佰维存储为425元，德明利为851元，相比2026年6月30日收盘价，三者股价足足翻了6-7倍。

仅仅一年时间，存储芯片行业遍地都是千亿级别上市公司，江波龙市值从360亿元涨到2600亿元，佰维存储从310亿元涨到2000亿元，德明利从190亿元涨到1930亿元。

此外，兆易创新市值一度触及5500亿元，澜起科技突破3400亿元。

由此也催生了一批百亿、千亿富豪。

这一年，深圳华强北“存储三虎”中，江波龙实控人蔡华波身家狂涨1187亿元，佰维存储实控人孙成思上涨299.2亿元，德明利实控人李虎上涨221.7亿元。

兆易创新实控人朱一明，持有市值也翻了4倍左右。

很多重要股东也懂得“落袋为安”的道理。Wind数据显示，2026年上半年，A股重要股东减持TOP20中，兆易创新、佰维存储、北京君正、江波龙等存储公司都榜上有名，减持区间值在27.75亿至44.73亿元。

不过，当前存储芯片的热度已开始消退。正在二次冲刺资本市场的深圳宏芯宇，有点姗姗来迟了。

03.“中间商”也能狂赚

深圳华强北“存储三虎”江波龙、佰维存储、德明利，早在2000年左右便进入存储领域。深圳宏芯宇创始人吴奕盛，虽然很早就在深圳从事电子器件、芯片销售，但直到2018年才创办公司。

当时，吴奕盛拉着长期合作的台湾主控芯片厂商群联电子，一起创办了宏芯宇，主要进行DRAM、NAND存储芯片的分销和简单模组封装。

说白了，宏芯宇就是存储芯片里的“中间商”，没有晶圆厂，也不做芯片设计。

混存储芯片圈子的，都讲技术，没技术=没话语权。

所以，在AI大模型带动存储芯片价格上涨之前，宏芯宇做的一直是微利生意，2023年消费级产品毛利率只有4.8%，车规级为-6.9%；2024年之后，消费级、企业级、车规级产品毛利率才逐渐上涨。

很多国产存储芯片上市公司，都是靠着这波存储芯片行情，实现扭亏为盈。

宏芯宇也是其中一个——2024年净利润扭亏为盈，2025年盈利13.6亿元，2026年仅4个月就赚了38.4亿元。

不过，最近三年，宏芯宇虽然营收、净利润都在上涨，但经营现金流没有跟上。2023年至2026年4月，经营现金流净额分别为-10.5亿元、-11.2亿元、7.2亿元和-26.9亿元。

这个数据一般说明，东西卖出去了，钱还没收回来。但也要考虑到特殊性——这是一家存储芯片领域的公司。

宏芯宇其实是在疯狂囤货。2024年到2026年4月，公司存货和预付款项合计总额分别为43.5亿元、80亿元、148.4亿元，区间值翻了3.4倍。

宏芯宇还向银行借了一大笔钱，豪赌存储芯片。2026年4月，公司光银行贷款金额，占总负债比例就高达58%。

从4月的净利润来看，宏芯宇赌对了。

但宏芯宇的另一场豪赌还没成功。

截至目前，宏芯宇共进行了6轮融资，获得资金约16.66亿元。其中，2025年3月完成D轮融资，投后估值为107.6亿元。

在融资过程中，宏芯宇实控人吴奕盛，与深圳高新投、聚源芯创、合肥产投、合肥国耀、融创岭岳、广州智维等10多个投资机构签署了上市对赌协议，若递表上市协议终止、上市未果，则恢复履约。

和深圳华强北商户抵押贷款、卖房囤内存条相比，宏芯宇的豪赌，本质上没什么区别，只是下注更大。

注：文章素材来源于官方报道和公开资料，观点仅供参考

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