2026年7月25日，由全球财会专业组织ACCA（特许公认会计师公会）联合厦门国家会计学院（XNAI）主办的2026 ACCA-XNAI年度研讨会圆满落幕。本次研讨会以“行稳致远，基业长青”（Driving Sustainable Business）为主题，汇聚了财会金融领域的众多学者、行业领袖与企业高管。围绕AI时代商业重构、财务价值创造、全球化人才培养及跨境税务等前沿议题，与会嘉宾展开了深入探讨与交流。本次研讨会得到了金蝶软件（中国）有限公司、中兴新云服务有限公司及平安健康险、年会支持媒体钛媒体集团等合作伙伴的大力支持。

ACCA全球理事会理事梅勤学代表ACCA热烈欢迎嘉宾，并回顾了ACCA在会员规模、国际奖项及战略合作方面的突出进展。他重点介绍了ACCA专业资格以“重塑财会行业（Accountancy Redefined）”为蓝图的全面革新，将于2027年实施新的学习与评估体系。他强调：“专业会计师可在构建有韧性的经济、培养未来人才、推动可持续商业等关键领域发挥引领作用。一个多世纪以来，Think Ahead的前瞻性思考与公众利益的基因引领我们不断穿越周期、稳健发展。”他还提到ACCA在中国二十余座城市获得超过五十项的人才政策支持，认可度持续提升，期待与会者通过年度研讨会获得思想启发与实践指导。

厦门国家会计学院党委副书记、院长丁友刚教授为大会致欢迎辞，指出当前AI技术全面落地、全球地缘与市场环境深度重构，企业正身处BANI时代的转型浪潮之中。他引用研讨会主题强调：“推动可持续商业发展，正是企业穿越周期、实现基业长青的核心抓手。”面对挑战，他呼吁：“面对奔涌而来的AI浪潮与BANI时代带来的全新挑战，我们唯有以开放的胸怀拥抱技术变革，以务实的态度推动场景落地，以系统的思维重塑管理韧性。”他认为，专业会计师的核心价值已从传统核算延伸至战略前瞻、风险管理与价值创造，并期待与ACCA深化合作，共同赋能企业高质量发展。

ACCA全球理事会理事梅勤学；厦门国家会计学院党委副书记、院长丁友刚教授致开幕辞

AI重塑商业，财务转型破局

年度研讨会上，ACCA中国专家智库顾问、钛媒体集团联合创始人万宁主持大会，多位来自学术界与产业界的嘉宾聚焦“AI时代商业重构与财务职能转型”展开了多维度的深度剖析。

ACCA中国专家智库顾问、钛媒体集团联合创始人万宁

ACCA中国专家智库顾问、香港科技大学博导及终身教授王文博率先发表题为《AI时代的商业重构》的主题演讲，从人群、入口、组织三大维度揭示了AI对商业逻辑的颠覆性冲击。他指出，硅基生命（AI和机器人）正成为新的重要用户群体，当前超过半数的互联网流量由AI爬虫主导，传统搜索引擎广告模式面临挑战，AI问答引擎更倾向于推荐长尾小众品牌，大品牌的传统营销阵地正在流失。他还通过研究数据揭示了“信息茧房”与教育程度、年龄正相关的反直觉现象，提醒企业高管务必警惕自身的认知局限，以“后排视角”和“旁观者心态”突破信息壁垒。

宏观战略的落地离不开微观实践的支撑。ACCA资深会员、强生创新制药中国区财务总监席晓珲以《BANI时代的财务重构与价值创造》为题，结合跨国医药企业的实战经验，生动诠释了BANI时代财务角色的转型方向——从后台记录者走向战略合伙人。她指出，财务管理者需具备动态追踪价值流向的能力，借助技术释放核心产能，将人力从重复性工作中解放出来，投入到前瞻性风险管理与战略支持中。她强调，AI虽能提供海量数据分析，但空间洞察力、专业判断力和叙事影响力这三项人类独有的能力无法被替代。

ACCA中国专家智库顾问、香港科技大学博导及终身教授王文博；ACCA资深会员、强生创新制药中国区财务总监席晓珲发表主题演讲

伴随着财务职能的边界拓展，底层技术工具与数字化平台的支撑作用日益凸显。金蝶集团财务方案专家刘丹彤在《AI财务部：从“计量监督”到“价值共生”》演讲中指出，未来财务组织将由智能中枢层自动响应、治理层掌握知识与算法和价值判断层坚守商业利益定位三层架构组成。他强调，AI让财务参与业务变为实时化，财务部门通过整合数据使每个业务决策者都能即刻感知数据价值。

除了大中型企业的数智化转型，科技创新型企业的财税合规同样是可持续发展的重要基石。厦门国家会计学院陈爱华教授聚焦《硬科技企业股权架构安排与财税问题思考》，指出这些企业普遍采用多层合伙平台实施股权激励，并通过合理选址优化税务安排，反映了科技企业对核心人才和资本的前瞻性布局，展现了其在激烈国际竞争中的战略智慧。他同时强调，传统财务模型亟需迭代升级，并积极呼吁监管、会计规则和税收政策与时俱进，为创新型企业的健康生长提供更适配的制度土壤。

金蝶集团财务方案专家刘丹彤；厦门国家会计学院陈爱华教授发表主题演讲

全球人才布局，跨境税务实战

面对中国企业加速出海的新浪潮，人才支撑与税务合规成为了企业稳健发展的两大关键要素。ACCA中国专家智库成员、翰德大中华区首席执行官于志伟发表了题为《全球化财会人才的锻造之路》的演讲。他指出，全球化CFO的供需矛盾日益突出，具备跨境税务、汇率对冲、国际内控等复合型实操能力的CFO，已成为企业战略布局中的关键角色。他强调，CFO不仅是出海业务风险的最终责任人，更需具备卓越的跨文化领导力，从而在不同法律、商业与人文环境中，为企业的全球化航船把稳方向。

在人才培养支撑全球化布局的同时，跨境税务规划同样需要清晰的战略思路。ACCA资深会员、李锦记酱料集团税务副总裁殷斐然带来《百年酱料集团跨境税务规划的攻守之道》，以百年品牌的全球化实践为蓝本，深入分享了跨境税务管理的宝贵经验。他一方面系统阐述了如何通过优化转让定价、重构交易流等策略主动合理降低税负成本，另一方面也强调了合规优先、紧跟法律变化、及时利用退税政策等防守型管理思路，为出海企业提供了兼具战略高度与实操精度的税务管理参考。

ACCA中国专家智库成员、翰德大中华区首席执行官于志伟；ACCA资深会员、李锦记酱料集团税务副总裁殷斐然发表主题演讲

科技浪潮之下，财务与人机共进

面对技术变革的纵深推进，研讨会的压轴板块将目光锁定“AI浪潮下的财务未来与人机协作”，共同探讨从业者如何与技术协同发展。中兴新云执行总裁陈东升在《AI浪潮来袭，财务将何去何从？》中指出，个体层面而言，AI并不会全面取代财务人员，因为系统建设、数据治理、质量审核等高阶工作仍高度依赖人的深度参与。然而，信息技术对财务岗位的结构性冲击同样不可回避。面向未来，唯有具备清晰逻辑、深刻业务理解与敏锐判断力的人，才能真正驾驭AI工具，并持续培育那些无法被算法替代的洞察力与决策智慧。

当AI真正融入日常运营，组织内部的文化融合与人机关系构建便成为新的管理课题。云迹科技首席发展官谢云鹏以《如何与AI同事共处》为题，从机器人在多元场景中的应用切入，指出中国凭借供应链与制造优势，有望抢占下一代生产力变革先机。他强调，AI不会消灭行业，只会替代部分任务，人类应视AI为同事，通过设定KPI、过程监控与及时反馈激发其潜能。

中兴新云执行总裁陈东升；云迹科技首席发展官谢云鹏发表主题演讲

作为全球备受认可的专业会计师组织，ACCA始终致力于以专业洞察与行业资源，推动财会行业的持续进步。从AI时代商业逻辑的重构，到财务职能的价值跃迁，再到全球化人才的培养，本次研讨会系统呈现了ACCA在技术变革、可持续发展与人才发展三大维度的前瞻思考与深厚积累。未来，ACCA将继续发挥专业平台的聚合效应，携手学界与业界，以专业积淀服务行业变革，助力财会行业迈向可持续发展的新未来。

今年9月份，连续第十八年举办的2026 ITValue Summit 数字价值峰会上我们将继续探讨AI在企业系统落地中的真实问题。

过去两年我们一直在推动CFO和CIO两大群体深度对话，从达成共识到价值深耕。今年我们依然延续了CIOxCFO闭门会议程设置，希望看到更多走进业务核心的探讨和务实解决思路。

期待新老朋友们共同参与，与我们分享有待解决的AI卡点或困惑。扫码关注大会进展。

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（本文作者为 新象工作室，钛媒体经授权发布）

文 | 新象工作室，编辑 | 何望海

从“驾驶机器”到“移动客厅”，一台好车需要明确的自我认知吗？ 

7月30日，雷军站在台上，用近两个小时讲述了一台车的空间魔法。纯平地板、方正格局、6根1938mm长滑轨、18种预设场景——小米澎程的技术参数足够亮眼，但最让我印象深刻的，是雷军说的一句话：

“小米澎程没有任何固定的标签。”

这句话放在五年前，可能是颠覆性的产品宣言。但在2026年的中国新能源汽车市场，它更像是一个值得玩味的信号：那个用SU7清晰定义了“驾驶机器”身份的小米，在进入增程SUV战场时，似乎突然不确定自己是谁了。

一、SU7的成功，首先是“身份”的成功

要理解澎程的模糊，得先看看SU7的清晰。

2024年，小米SU7上市。那时候雷军没说“SU7没有任何固定标签”，他说的是“为发烧而生”——这是小米最熟悉的身份叙事。SU7的定位干净利落：一台好看、好开、性能炸裂的纯电轿车。纽北刷圈、累计交付70万辆，拿下多项口碑类奖项……这些成绩的背后，是一个极其明确的产品身份：驾驶机器。

驾驶机器的对手很明确——特斯拉Model 3。用户画像也很清晰：追求驾驶乐趣、科技发烧友、愿意为性能和颜值买单的年轻人。SU7不需要解释“我是谁”，因为答案就写在车身上：低趴姿态、风阻系数、零百加速。

这种身份的清晰性，是SU7成功的底层密码。在一个产品爆炸、选择过剩的市场里，消费者不是买了一台车，而是买了一张“我是谁”的身份认证。

但澎程，似乎撕掉了这张认证。

二、18种场景，是创新还是“全都要”？

澎程的技术发布会，很像一场空间装修公司的产品推介。

纯平地板从驾驶舱贯穿到后备箱，6根超长滑轨让座椅前后自由滑动，18种预设场景覆盖了对坐模式、办公模式、小憩模式、大床模式……雷军甚至现场演示了“升起桌板就是移动会客厅，清空所有就是独处空间”的魔法。

从工程角度看，昆仑架构的空间优化堪称硬核：后电驱重新布置、电池包控制模块拆分迁移、簧减分离设计、后轮轮包压缩——这些技术细节的堆砌，确实让N90 Max在5.2米的车长里做出了4.4平方米的舱内可用面积。

但问题在于：技术做到了“可以做一切”，产品却没有回答“应该是什么”。

18种场景听起来很丰富，但仔细想想，它们指向的是完全不同的用户群体：

• 对坐模式+桌板，瞄准的是商务出行；

• 大床模式+零重力座椅，瞄准的是长途自驾；

• 二排后移+大金毛自由移动，瞄准的是二胎家庭；

• 清空所有独处空间，瞄准的是……独居青年？

一台车试图同时成为奶爸车、商务舱、露营基地和独处空间，这在工程上是能力的证明，在产品定义上却可能是战略的模糊。

雷军说“带孩子出门，它就是奶爸车；升起桌板，它就是移动的会客厅”。这句话的潜台词是：你不需要知道它是什么，你需要的时候它是什么都行。

但在消费决策的真实场景里，“什么都能干”往往意味着“什么都干得不极致”。

三、理想L9的启示：标签不是枷锁，是锚点

要理解标签的价值，看看理想汽车就知道了。

理想L9从上市第一天起，就没有避讳自己的标签。李想公开说：“这是给奶爸造的SUV。”六个字，把一个复杂的产品定义压缩成一个清晰的身份符号。冰箱、彩电、大沙发——这些被行业嘲笑的配置，恰恰是“奶爸车”标签最直白的物化表达。

结果呢？理想L9用一个看似狭隘的标签，精准切中了中国家庭SUV市场最大的一块蛋糕。更关键的是，这个标签不是限制，而是锚点：用户知道“这台车是为家庭设计的”，于是所有的产品细节——空间、座椅、屏幕、储物——都有了统一的评判标准。

澎程的问题在于，它拒绝了标签，却未必赢得了自由。

当雷军说“没有任何固定标签”时，他可能想表达的是：不要被传统品类定义束缚，我们要创造新的出行方式。但对于消费者来说，买车不是买一块空白画布，而是买一个已经画好的、自己认同的画像。

小米在SU7上深谙此道——“为发烧而生”本质上就是一个高度浓缩的身份标签。为什么到了澎程，这个逻辑突然不成立了？

四、增程战场，比纯电更需要“说清楚我是谁”

这里有一个容易被忽视的市场背景：小米选择用增程而非纯电进入大SUV市场，本身就是一个值得玩味的决策。

SU7和YU7都在纯电赛道拼杀，纽北刷圈、赛道纪录、性能参数——这些都是纯电车的身份语言。但澎程全系增程，最大卖点是“505km纯电续航+1705km综合续航”，核心叙事是“告别里程焦虑”。

从技术路线看，增程是务实的选择：大SUV的电耗高、电池成本高、用户对续航更敏感。但从品牌叙事看，增程和纯电是完全不同的话语体系——前者强调“兜底”和“全能”，后者强调“极致”和“前沿”。

小米在纯电战场建立了“性能发烧友”的身份，现在要在增程战场讲”家庭全能”的故事。两个身份之间，缺乏一条清晰的过渡逻辑。

更微妙的是定价。N90 Max预售价29.9万元，N70 Max预售价25.99万元，这比SU7的定价区间更高。极客公园的文章标题直言“不当红米汽车”——这恰恰说明市场正在质疑：小米的品牌溢价，能不能支撑一台接近30万的“没有标签”的车？

五、也许，答案交给用户？

当然，我们也必须承认一个可能性：也许小米的“无标签”策略，本身就是一种高明的策略。

汽车工业的历史上，不乏“先卖车、后定义”的成功案例。iPad刚发布时，乔布斯的定义是“介于手机和电脑之间的第三块屏幕”——这个定义几乎等于没有定义。但用户自己找到了答案：刷剧、看文档、给孩子上网课。如今iPad的身份，是用户在使用过程中共同完成的。

澎程会不会走同样的路？也许18种场景不是产品定义的模糊，而是故意留白的开放性。小米把空间的可能性交给用户，让用户在实践中定义“这台车是什么”。

如果是这样，那小米的野心比我想象的更大：它不是在卖一台车，而是在卖一种“未完成”的产品形态，邀请用户一起完成最终的定义。

但这个策略有一个前提：品牌必须足够强大，强大到用户愿意陪你一起探索。苹果的底气来自于iPhone建立的品牌信仰，小米的底气呢？来自于SU7的70万辆交付？还是来自于雷军个人的IP号召力？

发布会上，雷军说：“我们的心，依然和当年一样热烈，我们将在新的赛道上，打开一扇新的门。”

这句话很动人。但热烈和清晰是两回事。SU7证明了小米能造一台让人心动的好车，澎程则需要证明：小米能造一台让人“知道该怎么心动”的好车。

18种场景是技术实力的展示，0个标签却可能是产品战略的赌注。这个赌注能不能赢，不取决于雷军在台上讲了多久，而取决于用户坐进车里那一瞬间，能不能立刻回答一个问题：

“这台车，是为我造的吗？”

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（本文作者为 半呆君，钛媒体经授权发布）

文 | 半呆君

当数据港2025年净利润定格在1.39亿元，而经营活动现金流净额高达12.5亿元时，一个被长期掩盖的真相浮出了水面：这门生意的本质是”收租”，不是”科技”。9倍的利润与现金流落差，来自重资产模式下折旧摊销对会计利润的吞噬——这正是水电、高速公路、商业地产的财务指纹。

但A股市场仍在用成长科技股的估值框架给IDC定价。这种系统性错配，正在制造一批”估值陷阱”与”估值洼地”的并存奇观。

一、PE估值体系的崩塌：当折旧成为利润的黑洞

万国数据2025年净利润9.59亿元（已扭亏），但EBITDA率约47%；润泽科技AIDC业务毛利率48.5%。这些数字指向同一个结论：批发型IDC的盈利能力被财务报表严重低估。

问题的根源在于会计处理。数据中心的前期capex（土地、机房、电力设施）以数十年为周期折旧，每年吞噬大量账面利润，但经营现金流却随着机柜上架而稳步释放。数据港的12.5亿经营现金流是净利润的9倍，这不是异常，而是行业常态。

用PE看这个行业，相当于用市盈率给水电站估值——你会因为折旧压低了净利润而错过一座印钞机。正确的估值锚应该是EV/EBITDA和经营现金流，但A股市场的分类系统（Wind/同花顺把IDC归在”通信设备”或”互联网服务”）仍在强化”科技股”的刻板印象。

二、批发型 vs 零售型：同一个板块，两种资产

更危险的认知盲区在于：市场把”IDC”当作一个同质化板块，但板块内部已经完成了剧烈分化。

批发型的核心逻辑是”把空置风险转嫁给客户”。数据港阿里占收入98.3%，”从第三年起不论实际上架率多少，均按满载95%计费”——这意味着即使机房空着，租金照收。而零售型的光环新网，前五大客户仅占32.67%，上架率60%，近四成机房空转，机柜直接变成负资产。

这不是”经营好坏”的差异，是商业模式的结构性分野。批发型是”收租”，零售型是”物业运营”，两者在风险收益特征上已经完全不同，却被强行归类到同一个K线图里。

三、政策红线：从”竞争优势”到”参赛资格”

2025年成为分水岭。发改委《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》将PUE红线卡到1.2，绿电要求提升至80%以上。这道红线正在从”筛选标准”变成”生死线”。

拿不到能耗指标，再有钱也建不了数据中心。一线城市指标几乎不再新增，存量指标就是牌照。宝信软件依托宝钢体系做存量指标置换，润泽科技自建960MW变电站绕过电力瓶颈，乌兰察布100%绿电成为区位套利窗口——这些不是”差异化优势”，是”准入资格”。

中小IDC拿不到指标、用不起绿电、PUE不达标，正在成批退出。2025年的行业洗牌不是周期性的，是制度性的。资源禀赋型玩家的稀缺性在放大，而”有机柜没指标”的伪运营商正在归零。

四、定价裂缝：海内外资本的重估信号

市场是否意识到了这种分化？部分意识到了，但远远不够。

秦淮数据2023年被贝恩31.6亿美元私有化，2025年东阳光又花280亿接盘中国区。同一块资产两年内被两次重估，溢价显著。贝恩赚的就是”A股/海外对这类重资产定价偏低”的差价。

更直接的信号来自REITs：润泽45亿REIT、万国24亿REIT，认购倍数均超160倍，一次性回收了沉没的capex。这是市场用真金白银投票——当重资产被证券化，它的估值逻辑就从”科技股”切换到了”基础设施”。

但A股二级市场仍在犹豫。批发型龙头的股价已经反映了部分重估预期，但零售型标的的估值坍塌尚未完成。这种”同一板块、两种定价”的裂缝，是套利空间，也是陷阱。

五、终局判断：周转引擎 vs 持有收租

行业的终局不是”持有收租”，而是”建设→填满→证券化→再建设”的周转引擎。润泽、万国、秦淮的头部玩家，正在把沉没的capex做成可周转的金融产品。机柜规模最大不等于赢家，能不断把capex证券化、滚动加杠杆的才是。

但这个终局有一个前提：融资成本足够低、证券化通道足够顺畅、客户需求足够稳定。如果AI资本开支周期见顶，或者利率环境逆转，这个周转引擎可能突然卡壳。

对于投资者而言，核心问题不是”IDC有没有被低估”，而是”你买的是哪种IDC”。批发型+资源型的龙头，当前估值处于”合理偏贵”区间，但现金流确定性极高；零售型标的的估值回归可能才刚刚开始；跨界整合者（如东阳光）则在用制造业的现金流赌算力的未来，赔率极高但风险极大。

IDC行业的真相是：路没有善恶，关键是工具掌握在谁手里。当市场终于放弃”科技叙事”，用”收租框架”重新审视这些资产时，真正的定价重估才会开始。

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（本文作者为 ICT解读者一老解，钛媒体经授权发布）

文 | ICT解读者-老解

7月31日，中国移动、中国电信、中国联通同步发公告：自2026年8月1日起，全面关停电商、短视频直播间、社群小程序等全部第三方互联网售卡渠道，线上办卡只留运营商官方App和官网自营入口。

一夜之间，市面上火爆多年的”19元200G””9元100G”低价流量卡销声匿迹。

舆论场随即撕成三派。新京报代表的大众媒体站在消费者这边，担心一刀切压缩用户选择权、抬高数字民生成本；

《通信产业网》代表行业媒体细数第三方渠道的虚假宣传、跨区域无序竞争、实名漏洞等顽疾；

部分体制内法学和通信专家则从合规、反诈、行业规范的角度为运营商背书。

三方各有各的道理，但都绕开了一个核心问题：售卡乱象到底是谁惹的？整治成本到底该谁扛？

答案不复杂——乱子是运营商自己惹的，账不该让用户付。

低价卡不是代理商造出来的，是运营商考核逼出来的

市面上那些定价明显失衡的超低价流量卡，不是第三方代理商单方面搞出来的产品，而是运营商地市级分公司为完成拉新KPI、无序竞争催生的畸形产物。

通信行业早就进入存量市场，新增用户增长几乎停滞，但三大运营商仍然把新增用户数和市场份额当作基层核心考核指标。

在市场用户基础和网络覆盖处于弱势的地市级运营商，为了抢异网用户、完成年度发展指标，默许甚至主动设计了超低资费套餐，通过第三方渠道高额补贴、高额佣金跨区域倾销”19元200G”这种根本覆盖不了运维成本的产品。

对这些地方分公司来说，完成拉新任务就能拿考核奖励，短期营收亏损和渠道失控的长期代价由集团总部兜底。这种”重规模、轻效益”的考核机制，才是低价无序竞争的根子。

运营商作为号卡产品设计、渠道授权、实名管理的第一责任主体，对第三方渠道有绝对管控权，却长期放任代理商无门槛扩张、多层分销。

代理商拿一张身份证就能注册分销账号，运营商既没有常态化宣传审核机制，也没有资质清退机制。

部分基层工作人员甚至跟渠道商勾结，批量开卡倒卖、违规流转物联网卡，滋生出信息泄露和涉诈电话卡黑灰产业链。

市场监管部门早就明确过：运营商为授权代理商的营销行为背书，渠道出现虚假宣传、隐私窃取，品牌方必须承担主体责任，不能把过错全推给中间商。

第三方渠道只是乱象的出口。运营商考核机制扭曲、渠道监管缺位，才是源头。板子该打在谁身上，一目了然。

整治有必要，但不能拿”安全”当遮羞布

第三方低价流量卡确实带来了两个突出问题，整治渠道乱象有现实必要性。这一点行业媒体和专家说得没错。

第一个是信息安全。大量代理商冒用官方授权做夸大宣传，用超低月租诱导用户上传身份证、住址等敏感信息，多层分销链路数据无加密、无溯源，用户隐私直接流入网络黑灰产。

批量注册涉诈手机卡、倒卖实名信息已经成了常态化风险。部分商家玩”大字标低价、小字藏合约”的套路——19元只是短期优惠，到期月租直接翻倍，售后维权无门。

第三方渠道弱化实名核验，一张身份证批量开多卡倒卖，直接突破《反电信网络诈骗法》的实名制硬性要求。收紧渠道，是落实法律义务的必然选择。

第二个是资费不公。第三方专属低价套餐只对新用户开放，长期在官方渠道足额消费的老用户只能扛高价套餐，形成鲜明的”新老用户不同权”。

同一套5G网络，有人19元用超大流量，老用户百元套餐流量只有几十G。这种巨大价差不断强化”运营商暴利”的刻板印象，持续消耗行业公信力。

跨区域低价倾销还打破了各省分公司的定价体系，省内省外资费混乱，运营商内部互相内卷，推高全行业获客成本。近些年电信业务收入同比持续下滑，粗放低价竞争确实难以为继。

但这里有一条边界必须厘清：整治乱象不等于取消低价普惠套餐。

治理的最优解是精准清退无资质违规代理商、完善第三方渠道准入监管，而不是一刀切关停全部线上第三方渠道。

现在运营商以”保护用户信息安全”为统一名义收回全部线上售卡权限，合规低价套餐跟虚假套路卡一起消失了，客观上就是变相抬高了办卡成本。

这是拿简单粗暴的行政收缩，回避自身渠道管理和定价体系的固有缺陷。安全规范和实名制推行多年，本就是运营商日常经营的基础义务。多年管理缺位的整改成本，不该转嫁给普通消费者。

治理成本该运营商自己扛

三大运营商既是央企，又是数字基础设施服务商，既要兼顾产业发展，也要承担数字民生普惠的社会责任。

当前5G基站大规模建设周期已过，网络基建固定支出持续下行，行业利润空间在拓宽。整治渠道乱象的成本、平衡资费公平的责任，理应由运营商自己消化，不该让刚需用户承受资费上涨的阵痛。

具体落到操作层面，有四件事绕不开。

改考核，从源头掐断低价内卷

彻底摒弃以新增用户数量为核心的基层考核标准，降低市场份额权重，把老用户满意度、存量留存率、资费公平度、网络服务质量纳入核心指标。

取消地方分公司靠第三方渠道高额补贴冲量的激励机制，从内部掐断无序价格战的源头。同时建立渠道全链路监管系统，线上分销统一接入运营商后台，宣传文案、套餐合约、实名核验全程可溯源，代理商分级准入、违规永久清退。

打通新老用户壁垒，官方渠道补上普惠套餐

关停第三方渠道后，运营商必须承接原低价卡刚需群体的需求。在官方App和营业厅设立独立惠民资费专区，面向外卖骑手、快递员、户外主播、在校学生、低收入群体推出长期稳定的平价大流量套餐，新老用户无差别办理。

目前多地运营商只针对老人、残障人士推出少量19元、29元爱心卡，覆盖面窄、流量额度低，远满足不了重度流量使用者的需求。可以借鉴积木套餐、流量语音互通模式，推出分层普惠产品，既保留低价高流量选择，又统一合约规则、消除套路营销。

监管不能懒政，一禁了之不是治理

工信部、市场监管部门需要建立常态化资费巡查机制，搭建全国统一通信资费监测平台，实时监控运营商定价和渠道营销行为，严查借渠道整治变相涨价、限制用户套餐选择权的行为。

同时区分”精准治理”和”全面关停”两条路——允许合规、具备完整资质的第三方服务商在运营商统一管控下恢复有限分销业务，兼顾市场竞争活力和安全底线，避免一禁了之、一收了之。

结语：

流量是数字时代的民生基础设施，通信资费直接关系就业群体的谋生成本和普通人的数字生活门槛。第三方售卡渠道的乱象确实该整治，但追根溯源，这场乱象是运营商扭曲考核和渠道管理失控催生的。

治理不能一关了之，更不能让全体消费者为企业的管理漏洞买单。

运营商作为央企，该自己扛的成本自己扛，该补的普惠套餐补上。把安全、产业和民生三件事都摆平，才叫真正走出低价内卷的困局。

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（本文作者为 版面之外，钛媒体经授权发布）

文 | 版面之外，作者｜画画

如果今天还有人在花最多的钱调用OpenAI最强模型。

OpenAI反而会建议他换一个。

7月30日，OpenAI发了一份价格调整公告。

GPT-5.6Luna模型降价80%，Terra模型降价20%。

看到这个消息，很容易把焦点放在硅谷开始打价格战。

但是，如果仔细翻看完官方公布的技术文档与API调用指南后，就会意识到，真正值得关注的动作并不在价格数字本身。

这本质上是OpenAI第一次开始告诉用户，很多任务，其实不需要用最强的模型。

官方给了一个很具体的建议。如果是一项复杂任务，先用GPT-5.6Sol完成需求分析和方案设计，再交给Luna去执行、写代码、跑测试。

最贵的模型负责思考，最便宜的模型负责干活。这种策略在两年前看来，等同于商业上的自我否定。

要知道，过去整个AI行业，所有人都拼命告诉市场自己的模型最聪明。

结果今天，OpenAI却站出来说不用总是买最贵的。

这件事，比降价重要得多。

一、硅谷双雄的默契

先看最近两周发生的事情。

7月30日，OpenAI调整价格。Luna降80%。Terra降20%。Sol没有降价，而是增加了Fast模式，最高可以比标准模式快2.5倍，价格翻倍，但智能水平完全一样。

顶级模型继续保留。真正开始走量的，是中低端。

再往前一周。

7月24日，Anthropic也做了一件几乎一样的事。Claude Opus 5发布，百万token输入5美元，输出25美元。正好只有Fable 5的一半。

比起性能突破，Anthropic对外更强调它的经济性：仅凭一半的价格，就能获取无限接近Fable 5的前沿推理能力。

就在一个月前，Fable 5还是Anthropic重点宣传的旗舰。最强推理、最长上下文、最高价格。结果一个月以后，Anthropic亲自给旗舰找了一个半价替代品。

如果只有一家这么做，可以理解成产品调整。两家几乎同时，就不是巧合了。

它们都开始主动降低旗舰模型的重要性。

二、旗舰负责站台，走量负责赚钱

我后来一直在想，为什么偏偏是现在。

答案其实不复杂。

过去旗舰模型最大的价值，并不是赚钱，是证明技术领先。GPT-4出来以后，OpenAI估值一路上涨。Claude每更新一次，Anthropic都会重新定义自己的技术位置。旗舰模型承担的是品牌价值。

但企业真正花钱的地方，不在这里。

一家企业每天要跑几百万次API调用。客服、搜索、审批、代码生成、Agent执行，这些高频任务占据了绝大部分Token消耗。企业采购最关心的，也不是Benchmark第一，是一次任务多少钱、够不够稳定，ROI高不高。

当调用规模扩大到每日数千万级别，旗舰模型那点微弱的智能优势，会被巨大的算力开支瞬间抹平。

OpenAI的动作和表态标志着一个转折：顶级旗舰不再肩负赚钱重任。

三、AI开始进入”大众车型”时代

这一幕，汽车行业早就经历过。

二十年前，7 系定义宝马高度、S 级撑起奔驰豪华调性、A8 奠定奥迪旗舰形象，旗舰车型决定品牌上限。可真正撑起品牌销量、赚取利润的基本盘，始终是宝马 3 系、奔驰 C 级与奥迪 A4。

后来更明显。Model S证明特斯拉能造车。真正让它成为全球车企的，是Model 3和Model Y。

旗舰负责证明能力，大众车型负责规模。

AI今天也开始进入这个阶段。Sol、Fable还会继续存在，它们负责冲击技术上限、刷新Benchmark。真正承担商业化的，会越来越变成Luna、Terra、Opus。

OpenAI这次甚至公开写出了推荐流程，Sol负责规划，Luna负责执行。

这已经不是一款模型，OpenAI是在设计一套模型分工。以后企业买的，也不是一个模型，是一整套模型体系。真正决定成本的，不是总设计师，是每天都在干活的施工队。

四、模型开始优化模型

还有一个细节，我觉得比降价本身更有意思。

OpenAI在技术说明里提到，这次降价，并不只是因为采购了更多GPU，也不是因为规模变大。真正的原因，是模型开始参与优化模型。

具体来说，在人类工程师带领下，Sol自主重写并优化了底层生产内核。它自己设计了数百个实验，提高Token生成效率，甚至参与监控模型训练流程，发现问题后直接介入。

结果是，端到端运行成本下降20%，Token生成效率提升15%。

这条信息很容易被忽略，但它代表的意义很大。

过去，提高效率靠工程师。模型上线之后，人一点点优化推理框架、CUDA、缓存策略、调度算法。一年下来，能挤出十几个点的效率提升，已经不错。

如今技术演进走入了新路径。模型开始接管底层代码与算力调度的工程优化，全天候迭代运行。

这是一个会不断加速的循环。模型越聪明，参与优化的能力越强。优化越快，成本下降越快。成本越低，调用量越大。调用量越大，产生更多数据，继续训练模型。

翻了一下OpenAI过去两年半的价格变化。GPT-4 首发输入 30 美元 / 百万 Token，GPT-4o 降至 5 美元，GPT-4o mini 做到 0.15 美元。如今 Luna 定价贴近早年 mini 的廉价区间，可它的整体智能水准，早已远超两年前昂贵的 GPT-4。

两年多时间，价格下降了接近两个数量级。如果模型持续参与优化自己，这条曲线，大概率还会继续往下走。

真正可怕的不是今天价格降了80%，是成本下降开始拥有了自我驱动能力。

五、从谁最聪明到谁最值得

我越来越觉得，今天大家在讨论AI竞争时，有时候还是会套用上一阶段的框架。

比如，经常还会追问：谁最聪明？GPT、Claude、Gemini、DeepSeek，每发布一个新模型，媒体第一时间看的都是排行榜。谁第一，谁赢。

然而OpenAI和Anthropic的新动作打破了这个规律，它们向市场传递出新信号：单项性能冠军的吸引力正在衰减。

OpenAI在公告里提到一句话，我觉得特别关键，它建议开发者根据任务的重要程度、出错代价、紧急程度和规模，去匹配不同模型。

注意，它讨论的已经不是模型，是任务。

过去，一个企业部署AI，大多数时候只有一个选择。今天开始，它更像是在搭建一个组织。最重要的任务用Sol，日常执行交Luna，以后可能还有更轻量的模型负责更简单的事。

这跟云计算当年特别像。没人会把所有数据，都放在最贵的SSD上。热数据放SSD，普通数据放HDD，冷数据再放对象存储。大家讨论的，从来不是哪块硬盘最快，而是整个系统怎么搭最划算。

DeepSeek其实比硅谷更早嗅到了这个方向。过去半年，它几乎没有强调自己一定是全球最聪明，反复说的就几个词：便宜、够快、够用。

缓存命中之后，每百万Token便宜到几乎可以忽略。它一直在押注一件事，企业需要的并非世界冠军，而是综合ROI最高的部署选项。

这并非短期价格战，两家硅谷巨头如今的跟进，验证了这一商业路径的必然性。

六、OpenAI真正想卖的，不是模型

到今天，OpenAI的策略很清晰了，它真正想卖的，已经不是模型，是调用量。

过去模型厂商依赖高技术溢价获取高毛利，现在经营逻辑转变为以极低门槛换取超大规模的流量生态。

微软真正赚钱，不是因为Windows卖得贵，是因为所有电脑都装Windows。AWS赚钱也不是因为单台服务器利润高，是因为全世界每天有无数应用跑在上面。

平台收入，靠的从来是渗透率。

这解释了为什么Sol的价格一直没动。Sol承担的是品牌，它证明OpenAI依然是技术上限最高的那家公司。而Luna才是收入引擎。

OpenAI希望开发者形成一种新的默认习惯，写Agent用Luna，跑工作流用Luna，批量执行也用Luna。只有遇到真正难的问题，才调一次Sol。

一旦这种默认建立起来，后面的竞争就会变得非常困难。企业迁移一次底层模型，意味着重新测试、验证、适配整个工作流。迁移成本会越来越高。

真正的护城河，已经开始从能力领先变成生态粘性。

七、旗舰模型，不再决定方向

把时间拉长来看，AI行业正在经历一次极其典型的规模经济拐点。

当单位算力成本降到极低时，市场对Token的总需求并没有随着单价降低而减少，反而呈指数级爆发。

旗舰模型不再决定方向，因为技术演进的重心已经从探索智能上限，转移到了算力工业化降本。当API调用成本低至可以忽略不计时，模型的形态与边界将开始淡化。

企业开发者不再关注每一个Token的损耗，而是将AI无缝嵌进每一个业务流程。

这场转变最深刻的地方在于，API价格的雪崩正在推高整个软件工程的迁移成本。一旦企业的工作流、Agent调度网络和自动化数据管道全部建立在低成本模型的组合之上，底层模型的提供方就锁定了未来十年的算力管道。

过去几年，大模型公司卖的是智能。从今天开始，它们开始卖效率。

这是两个完全不同的故事。

【版面之外】的话：

过去我们习惯将AI的发展类比为消费电子，期待时不时能有刷新纪录的全新旗舰。

但也许，AI真正的胜利形态，并不是成为轰动一时的产品。

蒸汽机刚发明时，人们惊叹于它的生产力，而今天，电力无处不在的流动着，驱动着整个文明的运转，却再也没有人会去专门讨论它。

当人类不再狂热地讨论某款旗舰模型又刷新了哪项智商跑分，AI悄无声息地嵌入每一个系统、每一个指令，成为所有自动化流程背后被默认调用的水与电。

属于它的真正时代，才算刚刚开始。

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