299805范式智能是什么股票

而金山云这个云服务板块的上市公司，他的资金面则在大跌过程中表现的异常亮眼，暂时可以看到明显的像头部集中的趋势，那就是问我这个主力动向有没有一个比较好的一个数据， 然后我当时是发给他，但是今天早上我发现这个新的一个动向啊，我第一时间也发给他，说北轮的导火索主要是汇丰背后的资金加速了他在腾讯的减持，而这一减持从二月四号到二月五号的腾讯的成交量来看，量能不小。 大家久等了，现在是二零二六年二月十号，今天我们来扒一扒国产 ai 大 模型的资金面。首先快手的资金面并没有因为昨日的大跌而大幅流出， 昨日的大跌更像是一次洗盘，在昨天回复老粉的时候，我也安慰他，先别急，毕竟快手在那天也是回馈过你的，你说对吧？感兴趣的小伙伴可以在评论区聊聊这一事件的深渊影响。再来看看大家关心的腾讯，我之前讲过腾讯在连续下 跌的腾讯百分之零点四的股份，而 与之抗衡的包括南下资金以及花旗。不好的一面是渣打、高盛亚洲、摩根香港也是微小幅度流出的状态，这导致了腾讯前排经济商前五、前十总体都是小幅流出的，我认为我们需要在这个位置再继续跟踪一段时间。同时我们不要忘了小米集团， 它也是拥有 ai 大 模型的，并且小米是一家最有可能将 ai 应用端测并实现产品及变现的上市公司。我们知道所有的 ai 芯片，包括 gpu、 npu 什么的，它最终都要装在一个产品上，才算是真正意义上卖到了终端市场，这是市场在未来给予小米更高估值的一个关键。 我们看到汇丰平台对小米的态度依然是有增有减，已经不再是之前的单调下降的趋势，而其他几个平台目前却是当仁不让。九号的资金面让我们看到了久违的小米资金面的泛红。我们再来看范氏智能，最近范氏智能的资金面一直有向后排扩散的趋势，但是我们看到汇丰这个最近让我们深恶痛绝的前排经济商，最近在范氏却有增持趋势。 而就在九号，包括南下、花旗覆土在内的多个机构对泛市同时转为增持，使得前排经济商之合呈现一个突然流入的状态，其中前十的比例单日增幅超过了百分之零点七。但是在这里我需要提醒的是，大资金的增持不等于股价的上涨，比如我们之前讲过的小鹏汽车就是一个经典案例。 我们再来看阿里巴巴，我们看到前段时间，也就是一月中旬之后，阿里的资金面是有一个集中趋势的，目前这个趋势仍然在，只是在九号呈现出略微有一点向后排股东流出的迹象。此外，我们昨天说摩根纳通在阿里的短仓被平掉了一丢丢，但是今天再看摩根纳通，又被它加了回来，所以和腾讯类似，阿里还是要继续观察。对于新上市的细语， 目前只能说资金面没有形成趋势，也需要继续观察。最后来看下百度，我们看到百度的前五当中是出现了分歧，并且打破了之前的集中趋势，有没有在香港开户的小伙伴你们要留意了，大家不管是发牢骚还是问问题，都可以在评论区给我留言，现在的留言比较多，也只能是粉丝优先了，记得关注我啊。另外下一期我们讲什么也请在评论区留下你的建议。好， 以上数据来自香港交易所，香港证监会，不构成任何投资建议。

朋友们，收盘了，那么今天的这个盘面的话，依旧是人工智能带起来的行情，还记得五年以前吗？当时是朝新能源，新能源把相关的小金属，利益谷以及相关的小金属都给带起了，这次 也有相关的算力金属，比如说西，比如说阴，比如说稀土，比如说乌，这些算力金属遍地开花，那么今天这个盘面特别的明显， 实际上啊，现在市场的机会，尤其是大机会，几乎都是跟人工智能挂钩的，除非有另外一个行业拔地而起，天花板特别高，发展速度特别快，否则的话，接下来的方向依旧是围绕着人工智能来展开。 我个人更倾向于未来大模型也是一个重点，因为大家伙想一想，发展那么多算力，下一站就是大模型，未来有了大模型以后才会有机器人和无人驾驶汽车， 所以说二六年的一个重点方向，大模型大家伙不要给忽略了。在这里给大伙聊一个感受啊，大家伙有没有发现，和豆包之间的聊天越来越多， 未来的话，大家伙和豆包和大模型之间的聊天会更多，甚至在不远的将来，大家伙可能就没有朋友了，因为豆包就是你最好的朋友， 他无所不知，无所不晓，他是精神伴侣，他是知识伴侣，他是你的良师益友，甚至是你的情感伴侣。朋友们，这个时代已经悄悄的来了。

我们说了，第一种就是工作流型智能体，这种呢一般都是基于像 duck 啊这种拖拉拽编排的形式，就是我们项目实战的内扣子低费的 啊，就这个这是工作流型的智能体，然后呢还有就是通用型智能体， 通用型智能体的话，比如像 melus 啊，还有呢这个 open ai 等等相关的这些，我们在具体的这个智能体的具体的这个实现里面啊，到时候我们会带大家去项目实战中来融合。那还有垂类的， 垂类的一些智能体，这些智能体呢，可能会包含，比如像我们给大家去介绍的啊，那个类剪映 智能剪辑工具，然后呢还有内 figma， ai， 这些其实都是属于垂类智能体的实现啊，这些如果大家有兴趣同学的话，去找咨询者去了解一下它的实现。我们分为三类啊，工作流型、通用型，还有一些垂类型的智能体。朋友们现在看了市面上的什么模模型，或者说提示词调优，提示词工程， 那是属于二三年底，二三二四年的这个重点，现在其实你再去面试，就哪怕你去面面 ai 相关那些岗位啊，提示词是最基础不过的内容了。 好，这是关于智能体的三种分类，这是我给大家去分的啊，三类大家下来之后呢，也可以去以课间详细来看， 像智能体的工作轮工作流行的智能体的话，一般用户输入到预定义的流程，然后呢去拆解工具调用来实现，这是我刚才给大家演示的，比如你要做什么，就对应的节点来去帮你完成，这是工作流行的智能体， malice 的 这种通用型智能体呢， 它完全基于规划能力啊，规划能力，比如说 melus 或者是 open melus， auto gpt 等等啊，这个里面呢，包含的就是从用户输入开始，大模型会来去做硬任务的拆解和步骤规划。 我举个例子啊，比如说我刚才给大家演示的，我要去在这里呢，让他帮我命名啊，就是比如说创建一个 诗词，对吧？就是写一首诗，模仿李白的诗，然后呢帮我把它写到桌面上面，那这个操作他其实如果真正按照智能体的规划的话，分几步。第一步，先写诗， 写诗用什么写呢？直接用模型写，模型写有没有对应提供的模型写诗的提示词，有的话就通过提示词来写诗，写完诗以后，把这个诗要写到 某一个文档里面，那你还要去规划，就看这个文档在创建的时候能不能创建，有没有权限，没有权限你要去做提权处理。然后呢再把内容追加到创建的 txt 文档里面，才完成整个操作。 智能体的分析啊，你一定要有这样一个意识，智能体，他不是无缘无故的智能，他也是要你人为去事先把他可有的一些能力和他的技能 有一个大概的这个规划啊。然后呢，再让去调用对应的工具来实现，那选择对应的工具，调用对应的指令。那比如说我要去创作 一首诗，然后存在本地，他就会先去创这首诗啊，创作写完之后，接下来就会用本地的命令，比如说我举个例子啊，他可以直接用 touch 命令，比如说我们直接用 touch 一个这个 point 点 txt， 这样是不是就直接创建出来了？创建出来这个内容之后呢？然后我们接下来第二步就直接把内容写进去，写到这个文档里面去，这它整个步骤啊是这样去拆解的。 然后呢，执行结果，它一定要去做结果校验的，朋友们一定要注意结果校验，看它是否达成，如果没有达成的话，它会重新规划，重新调整。朋友们 以后可以去看一看你用的 cloud code 或者是 codex， 他 写完代码之后是不是会有一步叫我将执行代码的叫验，或者说代码的这个结果分析啊，来分析出来这个写的代码结果没问题， 才能够进行后续的操作。朋友们一后面可以有意识的自己去观察，去看一看啊，好，这最终结果输出。 那垂类的呢？其实就是领域特定的，那领域特定的它其实是围绕你的 skin 嘛，也就是我们说的 dsl， 通过你的 dsl 的 数据生成在领域 基于特定的 prompt 工程，再加上你的规则引擎，不管是微调你的大模型，还是通过 rag 技术来去产出最终的专属的一些工具集，这是垂类的一些智能体的一个实现啊。这部分其实在我们最后给大家去介绍内剪映视频剪辑工具或者内 figma ai 这两个项目实战里面呢，会详细给大家去说明。 好，那接下来重点了，重点就是同学们接下来去面试，只要是跟前端全站大前端 ai 相关的选型决策这部分的话，给大家一个结论。什么结论呢？如果面试官问你啊，我现在有什么什么样的业务，你觉得他用什么样的这种智能体的开发形式比较好？ 那你可以按照这样一张图，业务本身是否有明确且固定的执行流程？这样说大家可能不太清楚啊，我给大家举个例子，假设我现在是去，我现在是做这个给大家讲课的啊，那我现在讲课的话，我肯定要先写课件，再写 demo， demo 写完之后再去 这个把对应的一些 demo 呢落到实处，然后呢再把里面的 demo 里面的一些代码片段摘出来之后，补充到我们的讲解的这个课件里面。 朋友们想一下是不是这样一个步骤，如果这个步骤有详细的流程的话，那我自己肯定有 sop 啊。我不管做任何事情，不管是给大家授课，还是在工作中，还是在平常的呃，一些实际的开发里面啊，都会有 sop， 有 这样一个极定的工作流程，那很典型，你就可以去用扣子智能体 code， 智能体的话，我们可以把讲课课件的编辑到 demo 的 生成，再到课件的补写和教案的补写，全部变成一个一个的子工作流，那是不是就可以用 code 来做， 对吧？好，这是具具体的流程型的工作流。那如果不是我们要有灵活性，就比如说我现在要让电脑去操作，去创建文档，那么我们其实就是这个灵活性的话，就需要通用自主能力。这块呢，我们就可以通过 类似于 malice 这类的智能体，属于通用型智能体的开发范式啊。那如果是某个垂类的场景的话，我们就可以定制对应垂类场景的智能体，这是一个决策树，决策树啊，大家可以呢，后续按照这个决策来看。好。

我们会深入解读红山中国四位合伙人的一场内部讨论，来洞悉人工智能未来的格局。好，大家注意了，我们今天要聊的可不是什么短期的风口，作为分析师，你得看得更远，要找到那种能定义未来十年的根本性的变化，这才是我们今天真正要挖的东西。 所以我们今天讲的所有内容都不是空想，而是从红山中国四位合伙人一场内部讨论里提炼出来的，这可是一个非常难度的来自顶级机构的内部视角。 好，为了让大家能跟上投资人的思路，我们把这一次的分析拆成了五个部分，就像一份投资备忘录一样，我们会先看看这个全新的 ai 饭食到底是什么，然后把它拆开来看看技术上发生了什么变化。 接着我们会戴上红山投资人的眼镜，看看他们是怎么找机会的，怎么绕开那些炒作和风险。最后也是最有意思的，我们会聊聊怎么找到下一个让人挖一下的那个动物时刻。 好，第一部分我们先来定个调子，也是红山团队最核心的一个判断。注意，现在发生的这一切，绝对不是又一个什么技术小周期那么简单。这句话的分量很重啊，意思就是你以前又来评估一家科技公司的那些方法，那些模型，那些旧的剧本，可能全都得扔了，游戏规则变了， 那好，规则到底怎么变了？这个所谓的根本性范式转移在技术上到底长什么样？咱们就从一个核心变化说起，从工具到智能体， 你看这个对比就非常清楚了，以前的 ai 像个高级工具，你得手把手教它怎么做，它帮你提高效率。但现在呢？ 新的 ai 范式下，它更像一个智能体，一个 agent， 你 只要告诉它你的目标，比如帮我搞定这个季度的财报分析，它就能自己规划执行，自动化整个工作流。 你想想，这背后的价值创造逻辑，完全不是一个量级了，对吧？所以当我们说技术泛式转移的时候，我们不是在讲一个空洞的学术词。对我们投资分析师来说，他的意思就一句话，写价值创造规则的那本书被撕掉重写了，你所有关于好公司长什么样的旧假设，都得拿出来重新审视一遍。 这些信号已经非常非常明显了。你看，从 sora 这种能直接生成以假乱真视频的模型，到 devon 这种能自己写代码修复 bug 的 ai 工程师，再到像 deepsea 这样越来越强的开源模型，这些可不只是几个酷炫的新产品，它们每一个都是新范式到来的号角。红山内部就是在密切关注这些信号。 好了，前面铺垫了这么多，现在咱们进入最关键的部分，也是大家最关心的，钱在哪儿？机会在哪儿？红山给出的答案非常明确，你得去找那些非共识的机会。 什么是共识呢？就是现在满大街都在说的观点，谁的模型最大，谁就能赢。这个观点听起来特别有道理，对吧？简单直接，但洪山的判断是，这个观点很可能是错的，他们用了一个词，我觉得特别精准，叫错误的乐观。 什么意思呢？就是说有些机会看起来特别美好，大家都很乐观，但这种乐观可能建立在一个错误的假设上，忽略了更重要的东西。 那么真正有价值的非共识在哪呢？你看红山的思路就特别清晰，他们不追着基础模型跑，因为那可能是红海。 他们往上看，看那些独特的应用层，看谁手里有别人拿不到的专有数据，或者独特的渠道。他们喜欢那种能把整个链条都做了，解决全站问题的公司，而且他们更关注效率，而不是单纯的比谁的参数规模大。这些才是新游戏规则下真正能挖出来的又深又宽的护城河。 好，那现在市场上这么潮，到处都是 ai 项目，怎么才能杀里淘金，分清楚哪个是真机会，那个是纯噪音呢？这就需要一个过滤器了。投资人管这个过滤器叫寻找充分条件， 这个概念非常重要，它的目标就是要你超越那些天花乱坠的宣传，去识别一个东西。要成功，必须具备的条件是什么？这就不光是我有一个好点子那么简单了，它是一个清单，你得去检查。技术到位了吗？团队是顶级的吗？商业模式跑得通吗？时机对不对？当所有这些条件都满足了，这才叫充分条件。 用这个框架去筛，绝大部分的噪音，一下就都过滤掉了。好，我们把前面所有的点都串起来，其实无论是泛式转移还是非共识，还是充分条件，我们作为分析师，寻找下一个伟大的公司，归根结底就是在寻找下一个顿悟时刻。 什么是顿悟时刻？英文叫 aha moment， 就是 用户在用你的产品时，突然哇的一声，一下子就明白了这东西的核心价值，然后就再也离不开了。你想想 iphone 第一次滑动解锁，或者第一次用打车软件叫到车，那个瞬间就是顿悟时刻。 所以我们面向未来的核心问题就是，下一个属于 ai 的 决定性的顿悟时刻会在哪里出现？最后，我把这个思考框架变成一个你可以直接拿去用的工具，一个三不字减法以后，你再看任何 ai 项目的 b p 或者分析一个新技术，就问自己这三个问题， 第一，它是不是在为那个我们说的智能体的未来而设计？第二，它背后那个非共识的赌注是什么？也就是说这个团队相信的，但大多数人还不信的东西是什么？第三，也是最关键的，它到底要通过哪个具体的甚至是有点神奇的用户体验来创造那个顿悟时刻？ 记住，市场总是会去追逐共识，而真正的超额回报永远藏在别的地方。好了，现在思考的框架已经给你了，下一个问题就是属于你自己的那个非共识赌注会是什么？

当资本用七亿美元真金白银为月至暗面加冕，我们真正该追问的，不是谁又融资了，而是这场固执闪电战背后，究竟折涉出 ai 产业哪些不可逆的底层逻辑重构？要读懂这场资本重铸的身影，得先看透现象背后的本质。听密短周期完成超十二亿美元融资， 估值越翻倍，绝非盲目狂欢，核心在于其开源 k 二点五模型验证的智能体级群架构突破传统大模型，如单兵作战需人类反复拆解任务。 r k 二点五构建动态智能体网络，在库塔曼度等权威基准中实现复杂任务处理效率百分之四百加提升。更关键的是， 他选择 ip 二零协议彻底开源，放弃短期授权阿里、腾讯等顶级机构。加码的 从来不是一家公司，而是开源基座加智能体、调度加场景闭环三位一体的新基础设施范式。顺着这个技术范式的迁移脉络，整个产业逻辑正在静默重构，技术重心已从参数均被转向价值闭环，观测部署成本较二零二三年下降百分之六十家 中小企业首次具备规模化应用基础多模块能力，内生于架构视频生成、三 d 空间理解、 实时语音交互，让 ai 长出全感官，推动其从文本工具进化为数字劳动力。 george 的 预测，二零二六年，百分之七十企业将部署智能体处理流程自动化、医疗影像分析、金融风控等场景，已实现人机协调闭环。与此同时，全球竞争格局也在悄然洗牌。 l l p f 二零二五报告显示，中国机构主导的开源模型全球下载量占比达士奇百分之一，首次超越美国北京致远研究院 e mail 三模型登上 nature， 以稀疏激活加动态计算图实现底层架构创新，印证基础研究突破能力。但我们也需清醒， 开源、生态繁荣不等于全产业链，自主高端算力、编异框架等隐形地基仍需应用创新与基础研究双轮驱动。然而，热潮之下，必须直面那些被喧嚣掩盖的结构性挑战。 i e e。 二零二六白皮书明确警示，智能体跨任务一致性与幻觉控制仍是技术硬骨头， b 端落地面临金融、制造、医疗等场景碎片化难题， c 端则需跨越工具属性、用户年性的生死线。更深层的是，开源虽降低创新门 槛，数据合规、算法论理、算力分配的规则制定权争夺正暗流汹涌。穿透现象与挑战，这场变格最终要回归到对产业与个体的真实启示。对企业决策者聚焦可量化 r o i 场景，克服效率提升百分之三十，质检漏检率下降百分之五十， 远比追逐概念更扎实。对职场中的牛，构建领域知识、 ai 写作力还是未来竞争力？医生精研医学提示工程教师设计智能贝克瘤。对社会而言，将数据隐私、算法公平、人机全责纳入技术发展框架方式负责任的创新起点。

你是不是已经受够了些大呼小叫天天变脸的财经分析？也是不是因为今天顺利板块的大起大落而忐忑？所以英伟达公布财报，百分之七十三的营收增长， 在盘前某头部财经媒体说这是击碎泡沫的王炸。但是在美股开盘因为达大跌百分之五之后，媒体的风向就变成了 ai， 资本开支的可持续性受到质疑。这典型就是市场舆论的精神分裂症， 由股价决定观点的经典案例，涨了就说算理，就是收入需求爆表，第二就是泡沫恐惧增长鉴定媒体的标题也随着 k 线变色，那分析师的逻辑也跟着成交量波动，市场半天就变脸了， 散户和媒体共用一套追涨杀低的脑子，除了造影毫无价值。 军师作为事故基金经理，每天收到的稿音比大家多更多，而且很多还是很专业的分析师给我们发来看势逻辑严谨的报告和点评。 因此说，保持清醒的独立判断，是我们每个股民的硬核素质。我们早在春节前会员直播的时候就给大家讲过，不要太在意春节期间 ai 应用和机器人的虚火和热闹，反而要重视大摩厅升级带来的算力紧张。 所以你回头看一看，这一周走的最强是不是国产算力，然后才是北美算力。其实这周的视频做的反响还是不错的， 到了周末，我们有时间给大家做一个真正重要新闻的分析，并且希望这一个分析能够把大家的 ai 波动焦虑症给治好。 那看到这里，麻烦先点个赞，我们接下来再细品。我们可能都刷到一个重磅的数据，就是二月份中国 ai 大 模型的调用量首次超过美国， 但很多媒体也是标题集体自嗨，我敢打赌，其实百分之九十的人看不懂这样新闻。很多人看到这个四点一二万亿 tiktok 就 蒙了，这到底是啥？是虚拟货币吗？错， 就 tiktok， 说白了就是 ai 的 流量费，你刷短视频需要耗流量， 用 ai 也是要号 token， 那 么普通人用这些 ai 大 模型对话是不要钱的。而这个榜单统计是全球开发者真金白银烧出来的流量账单。 而且为什么我早就在会员直播里面说，这个数据比春节 ai 大 模型送红包抢用户实在多了， 下载 app 送不到钱，那老头老太太零花钱可能连你好都没有说一句就下线了，这种红包欲火虚的很。 但这个 openroot 榜单不一样，这是个开发者平台，上面百分之四十七都是美国的程序员，还有其他全球的开发者，他们可不会为了领个红包就来注册，每调用一次 tiktok 都要自掏腰包， 那这四点一二万亿 tiktok 背后是实则实的刀了。最让人惊喜的是，为什么美国的开发者放着门口的劝 gbt 不 用，非要跨洋用中国模型呢？ 为什么？因为实在是太便宜好用，同样处理一百字的文档，用美国的 call 的 模型要收五百块钱， 用中国的 deepsea 只需要十五块钱，整整差了三十费。经过了周杰这一波更新之后，上榜的 mini max、 kimi、 智普， 他们的代码能力都已经不输于美国的模型了。现在全世界的程序员都在用 ai 开发各种应用，动不动就耗掉几千万的扣坑，当然要精打细算。不过程序员在 ai 上面花再多的钱，肯定也比请人工花的少多。 原来开发一个程序可能需要二十万元，而现在两万元一个人就可以搞定。很多粉丝就心急了，又说这些行业知识哪有什么用，快说，能买什么？先别急， 你先思考一个问题，这些中国模型不是开源免费的吗？那他怎么赚钱？记住这个逻辑，开源不等于免费，模型是免费的，但是就好像说菜谱是免费的，但如果人家都把食材炉灶都准备好，等着你来炒菜， 你总不好意思不付钱吧？那么托肯费就相当于煤气费和买菜费，那谁赚的这份钱呢？当然就是类似于阿里云、亚马逊云这些云厂商，他们赚了房租、水电还有算力服务器的租赁费。 就好像当年美国的淘金热，淘金的不一定赚钱，但是卖产值的肯定暴富。所以作为散户，你该投什么？千万不要去炒那些虚的 ai 应用，要投就投卖产值的。 你看，这就是我们前面说的机构共识，因此散户的关注点都在 ai 运用，而机构则选择抱团的算力。无论是华尔街的机构和媒体，还是说中国的财经媒体，如何面对 股票的波动当抢头炒，你都应该屏蔽噪音，耐心去思考到底 ai 是 不是越来越好用了，能够处理越来越多的问题。 你想使用 ai 去生成视频，是不是排队越来越长了？那这背后是不是要消耗越来越多的算力？你看懂了这个逻辑，你就看懂了未来三年的 ai 投资主线。每天都有很多垃圾新闻，军师觉得这条新闻可能是这周最有价值的， 于是就给大家分享，那我有空的时候也会把这样的新闻分享到给大家。最后我们讲一个行业的真实情况，我们私募这个行业宣传受到严格的管控的，我自己的产品收益是不能够在网上公开， 这也导致很多私募的人害怕受到处罚，不愿意上网来分享。至于公募劝商，他的管更严格，想当网红直接枪毙， 那也只有我这样刚起来的师母愿意出来分享一些热点分析，让更多人认识我。说实话， 我自己认识的几十万粉丝以上的财经博主，比我赚管基金的钱都多的多，而且他们是全职做视频，我得调研复盘做决策，那这样的规则下来，专业的人上不来，导致网上的不专业分析越来越多， 但是我还是会坚持在自媒体做公益宣讲，希望看完的朋友记得点个关注，如果可以留言支持一下就更好了，感谢！

副牌就 st 达华智能藏了三年的秘密啊，曝光了七点九五亿合同藏三年，六名高管被罚一千七百八十万， 这操作你敢信啊？半仙讲透 st， 今天聊一聊 st 新成员 st 达华。先说重点，哈达华智能呢，是其他风险警示，这类风险警示不会导致退市， 那摘帽时间呢？公司虽然在二零二五年一月做了追溯重述，但具体哪天能摘帽呀，得等村里头的正式处罚决定书落地后才能算，目前还不好说。哈 达华智能这家公司主页是做显示主板和卫星通信的，听着好像有点技术含量的样子， 但现实呢，有点扎心哈。二零二六年三月三号，公司将会因为二零二三年财报造价和未透露重大合同，被村里头实施其他风险警示，变成 s t 打滑 公司曾经的一网一屏战略多风光啊，卫星互联网显示主板、智慧园区样样都要做，野心不小哈。 现在呢？二零二五年业绩预告显示，公司预计亏损一点九亿到二点九亿元，直接从盈利变亏损，这变脸速度比翻书还快哈， 境外销售收入暴跌百分之六十二，毛利率只剩百分之七点九八，这利润啊，比白菜价高不了多少，你说这可怎么办呢？ 更惨的是流动性困难，公司自己在半年报里都承认了无实控人状态，从二零二一年十月持续到现在，公司大股东中职集团已经破产清算， 群龙无首已经四年多了，这情况能好的了吗？七点九五亿的重大合同，占净资产百分之五十八点五七，居然能藏三年，不透露呀，这胆子太大了哈，村里一查，六名高管被罚一千七百八十万，董事长一个人就掏三百五十万， 这代价可不小啊。早知今日，何必当初呢？那还有亮点吗？也不是完全没有哈，公司手里还有 k i 高通量卫星轨位资源， 说是民营航天领域的稀缺资源，很少有人有这本事。显示主板服务全球两百多家客户，技术底子还在。毕竟啊，瘦死的骆驼比马大， 但是风险更要注意了哈，尤其是看中题材这块的，注意了。卫星通信听着挺牛的，公司自己呢，都说盈利占比小，商业化存在不确定性，这不就是画饼吗？ 量子通信二零二零年展是展出过，但那是第三方提供的，自己没有开展这业务趁热点呢， 空天算力，暂未开展，连边都没沾上呢。说白了呀，这些热门题材都是插边球，听着热闹，但没什么实际进展，再加上显示屏业务重资产低毛利率，公司连续亏损，主营业务毛利率不到百分之八，境外收入要展， 流动性困难，无时控人，连续亏损啊，这三座大山压着公司的困境短期是很难解了。好了，以上几位个人观点不构成投资建议，记得点赞关注哦。

哈喽，大家好，欢迎收听我们的播客。今天我们要聊的呢是最近啊，让整个华尔街和科技圈都为之一颤的一份报告 啊。这份报告呢，是由一家独立研究机构叫做 citrine research 所发布的，叫做二零二八年全球智能危机啊，它其实是一个思想实验，非常深入地去探讨了如果人工智能 变得太成功了，会对我们的现代经济体系带来什么样的影响。没错，这份报告确实让很多人都睡不着觉了。对，那我们就开始今天的讨论吧。我们先来聊第一大块啊，就是这个 ai 反式经济。 ok， 那 其实这第一块呢，就绕不开这个报告里面提出的一个核心的概念，叫做人类智能替代螺旋啊，这个东西到底是个什么东西？它到底会把我们的经济带向一个什么样的局面呢？它其实讲的就是企业为了要省钱， 然后呢要追求效率，他就用 ai 去把那些高薪的白领都干掉了。干掉了之后呢，这些人就没有收入了呀，没有收入他们就不消费了呀，那企业的收入也就跟着下降了呀， 那企业为了要自救，他就只能再加大 ai 的 投入，继续裁员，就形成了一个这样的越来越快的一个恶性循环。哦，原来不只是简单的一个技术取代人的问题。哦，对，这个可怕的地方就在于他是一个连锁反应， 它会让整个经济都跟着往下走，你光靠技术的进步是没有办法阻止它的，对，你反而会让这个失业和消费的萎缩会越演越烈。报告里面还提到了一个词叫幽灵 gdp， 这个听起来挺 挺神秘的一个词啊，这个到底是个什么东西？就是它其实指的是看起来我们的 gdp 和企业的利润都在涨，但是其实这些增长都没有留到普通人的手里，就都被那些拥有 ai 和算力的人拿走了大头。 所以就是说大家其实生活感受上是没有什么变化的，甚至更难了。对，因为 ai 创造的这些财富没有办法让广大的劳动者去消费，所以他就导致了这种经济数据和老百姓的体验是严重的脱节，然后就会产生这种生产和消费的断裂 经济循环，就像出现了一个黑洞一样。我真的到了二零二八年出现了这种极端的情况，那会是一个什么样的场景？就那个时候可能失业率会飙到百分之十以上，然后呢？股票市场可能会比两年前的高点跌掉百分之四十左右。 很多原来很赚钱的行业，比如说萨斯，比如说一些中介平台都可能会面临着崩盘，白领的失业潮会引发房贷和消费贷的违约，整个金融系统都会跟着震荡， 这影响力也太广了吧。对，就是你想美国可能就短短几年的时间，劳动收入占比就下降了十个百分点，然后政府的税收也不够用了，财政也紧张了，社会矛盾也会激化，连新兴经济体都被波及，比如说印度的 it 外包都几乎崩溃，全球的经济和社会秩序都变得动荡不安。 咱们来聊第二个部分啊，就是这个 ai 到底是怎么一步一步的影响经济的？ ok， 对， 这个报告里面把这个过程拆分成了几个阶段，那这几个阶段分别都有什么标志性的事情发生？就最开始的冲击就是二零二五年到二零二六年， 就这个企业用 ai 来自己定制自己的软件，就直接把这个萨斯这个行业杀了一个措手不及， 所以这个行业就是收入暴跌，然后大量的裁员，这个裁员潮就蔓延到了科技板块和这个高收入的岗位，那这些人失业了之后就直接减少了消费， 所以这个就是一个局部的地震就开始了，就是说先是科技圈自己先栽了跟头，对，然后紧接着就是二零二六年到二零二七年这个时候 ai 开始渗透到了这个中产的岗位也被干掉了， 那这个时候就不仅仅是说这个去中介化了，就真的是整个消费市场都在萎缩。到了二零二七年到二零二八年这个时候 就开始因为收入的锐减和资产的缩水，就开始引爆这个金融体系的危机，那这个时候就是连房价都撑不住了，银行也不敢放贷了，那这个时候就是整个经济就像被冻住了一样， 就形成了一个全面的通缩的螺旋。哎，那这个就是说 ai 带来的这种经济冲击为什么跟我们历史上经历过的经济危机都不一样？ 就是它这个完全不是说因为外部的什么灾害或者说政策失误，它就是完全是技术的自我加速和这个经济制度出现了一个错位， 然后导致了一边是能源和供给可以几乎无限的扩张，另外一边就是老百姓的收入和消费能力是被结构性的掏空了，就说白了是生产和消费彻底的脱节了。对，而且他这个危机的传播是极快的，就是他会从科技行业 很快的就蔓延到服务业，然后再蔓延到金融业，就一环扣一环，而且它是叠加的这种失业的冲击和这种分配的冲击，所以它是一个比传统的经济危机更难去用政策救回来的一个东西， 所以它就需要重新去设计整个分配和经济运行的底层逻辑。如果我们把眼光放远一点，就是接下来的这几年 这个经济会因为 ai 的 冲机会出现哪些新的趋势，或者说哪些新的风险。就接下来的这几年，我觉得最明显的就是企业会拼命地去用 ai 来降本，那这个时候就会导致劳动收入占比会更快地往下走，然后失业和消费的下滑会形成一个恶性循环， 这个时候传统的政策刺激基本就失灵了，所以这个时候就会逼的社会和企业必须要去探索新的财富分配方式和新的商业模式，那如果没有这种及时的制度创新的话，就很有可能会出现 经济和社会的长期的动荡。然后我们接下来要聊的第三个部分就是理性的去审视这场危机。那这个报告其实出来之后呢？在各界都引发了比较大的反响，那我们怎么去看待这份报告？它的真正的意义和价值在哪里？其实我觉得这份报告它更像是一个思想实验， 就它是一个假设，说 ok， ai 真的 发展的非常非常快，然后它把人类的智能变得不再稀缺， 那这个时候会怎么样？他其实是用这个来给大家敲响一个警钟，就是提醒大家不要只去看技术进步的这一面，而忽略了他背后可能带来的一些结构性的风险，所以他更像是一个压力测试，对，现实的一个压力测试。对对对，就是他是一个压力测试，他的那些极端的场景未必会发生， 但是他确实是让我们看到了 ai 大 规模的取代人类之后的一些潜在的风险，他是一个对我们的制度建设和社会共识的一个提前的警醒， 而不是说一个准确的预言。那也有不少人说嘛，说这个报告其实太悲观了，那他的这些结论你觉得有哪些地方是 被质疑的？就是它其实是假设了 ai 会很快地渗透到所有的行业，并且完全取代人类的智力劳动，所以它会出现这种非常极端的劳动收入占比的下降和大规模的失业。 但其实很多经济学家都不认同他这个，因为他们觉得技术的进步会带来新的行业和新的就业机会，所以他其实把这个事情想的太简单了。对，而且他还忽略了一点，就是 ai 会让很多产品和服务变得更便宜，那这个时候其实消费者的实际的购买力是提升的。 然后另外就是政策和制度其实也会不断的去适应这个变化，所以他未必会出现这种他所预言的这种经济末日。如果我们真的是面临这样的一个 ai 引发的经济危机，你觉得政策和分配制度应该怎么去重构？我觉得就是首先最重要的是要 重新设计分配的机制，那比如说像这个全民基本收入，这个是现在大家讨论的比较多的，就是你无条件的给每一个人都提供一份收入，那这个其实在一些地方已经有试点了， 初步的结果还是不错的，就是他可以保障大家的基本生活，然后也可以防止消费塌陷，但是他也有他的局限，听起来是能缓解一下燃眉之急。对对，而且他可能还要配合一些其他的政策，比如说啊，对 ai 的 企业或者说对算利的使用进行征税，然后把这个税收 用来支持在培训，支持灵活就业，同时把我们的社会保障体系要扩展到更多的人群，同时鼓励企业把 ai 所带来的这种效率的提升， 能够让更多的员工来共享。同时啊政府要去推动一些 ai 理论的和监管的规则，这样的话才能够 让技术的进步和社会的利益是同步的。聊到这其实我们更应该警醒的是，技术的进步确实带来了繁荣，但繁荣背后的这个社会的公平和大众的福祉是我们每一个人都不能忽视的。对，今天的分享就到这里了，感谢大家的收听。

一天，一个 st 将来到新代茂的 st 达华。福建达华智能成立于一九九七年，二零一六年登陆深交所，是国内互联网识别领域早期龙头，二零一二年后开始激进多样化，并购业务延伸至第三方支付、金融租赁、新型显示、微信通讯等领域， 形成卫星通讯加显示制造的战略布局。二零二六年二月，公司收到行政处罚意见告知书，因财务虚假记载被戴帽，造假尺度不触及重大违法强制措施情形，根据交易所规则等行政处罚决定书出来，结案满一年才可以申请戴帽。当前，公司陷入四重危机叠加的绝境。第一，合规危机， 财务造假实锤，面临投资者集体诉讼和监管重罚。第二，经营危机，二零一八年至二零二四年扣费净利润连续七年为负， 二零二五年预亏两到三亿，主业持续失血，马上就处于次不抵债的边缘。第三，债务危机，资产负债率超过百分之八十二，流动比例零点四四，短期偿债能力枯竭。第四，股权未及第一、第二大股东中止息，合计持股百分之十六点二， 并且全部止压，被申请实质合并破案清算。股权处置存在重大不确定性，所以他的反转就要解决这些问题。一、实控变更， 引入产业资本承接百分之十六点二的股权，解决治理缺失。第二，化债，通过债务重组或者破产重整，降低负债率，减少利息支出。第三，主业纽交规卫星业务商引航天的题材还是不错的，要走得长久， 能被更多的资金看到，还是要深耕主业。第四，合规整改完成，财报最终调整，内控无缺陷，最后撤销 st。

我们来关注一下 ai 眼镜产业，这份深度分析报告从升学试水到聚深智能的范氏跃迁，以及投资图谱，为我们揭示了 ai 眼镜产业的宏观格局。 在智能手机出货量增长放缓，全球消费电子行业都在苦苦寻找下一个增长点的背景下，人工智能，也就是 ai 与穿戴式设备的结合， 正在以一个前所未有的速度同构我们人类的交互逻辑。有研究表明，智能眼镜正从边缘化的即刻玩具 蜕变为承载端侧 ai 的 核心主体。首先我们来看看市场容量的指数级扩张。根据权威机构的预测， 二零二四年全球智能眼镜市场出货量首次突破两百万台，同比增长高达百分之两百一十。进入二零二五年，市场增速并没有放缓，上半年出货量同比增长达到了百分之一百一十。预计到二零二六年， 全球智能眼镜出货量将触达两千三百六十八点七万台的规模。其中中国市场有望贡献四百九十一点五万台，同比增幅会维持在百分之七十七点七的高位。从长周期来看， 随着端测 ai 算力的成熟，二零二八年全球出货量有望突破六点一亿台，五年复合年增长率会维持在百分之三点三左右的文件区间。更激进的预测指出，到二零三五年，全球 ai 智能眼镜的渗透率可能达到百分之七十， 对应着十四亿富的市场存量。接着，我们再把目光转向全球竞争的天平与中国力量，当前的竞争格局呈现出明显的一超多强趋势。 meta 凭借与 luxottica 的 深度绑定， 在二零二五年上半年占据了全球百分之七十三的市场份额。紧随其后的是华为，占百分之十八点七 以及小米，占百分之十二点三。尽管品牌端目前由国际巨头主导，但供应链端的中国硬核特征却非常显著。据统计，全球智能眼镜供应链中超过百分之八十的厂商都来自中国，包含了摄像头、光波导、 mems、 微型电池等关键领域。其中整机组装摄像头模组和光学镀膜的全球试战率甚至超过了百分之五十。这意味着任何全球性的 ai 眼镜爆款，其背后的利润分成 都有极大比例会流向中国的供应商。下面我们来深入了解一下技术深浅。物理极限下的交互进化与光电平衡。 ai 眼镜的研发本质上是一场关于三位一体的博弈，也就是显示效果、续航、功耗和佩戴重量的动态平衡。 首先是光学路径的抉择。光波导的霸权光学成像模组是决定产品形态的关键。目前行业已经形成共识，光波导是消费级产品的最优解，它的核心优势在于 能在极小的体积内实现大市场角，使得设备形态无限接近传统眼镜。目前主要的物理实现路径包括几何光波导和衍射光波导。在评估项目时，我们应该重点参考以下效率公式。对于光学效率， 它是光源功率与入眼功率的比值，目前顶级产品的效率仅在百分之一到百分之五左右，任何能将这个效率提升到百分之十以上的技术方案，都具备颠覆行业的潜力。再来看材料革命碳化硅的引入。 在高端 ar ai 眼镜，比如 metal orion 中，碳化硅材料的使用正成为技术高地。它高反射率和极高的热导率解决了传统高反射率玻璃在大市场脚下的杂散光问题和散热瓶颈。根据几何光学中的市场角计算原理， 它的上限受限于镜片材料的照射率，同时散热效率决定了端侧 ai 运行的稳定性。使用碳化硅材料替代传统玻璃，可以将散热效率降低百分之三十以上， 这是高性能 ar 眼镜的刚需。接着是显示技术的红利。 lcs 对 比 micro led 显示模组的效率直接决定了产品的存货寿命。目前行业正处于从 lcs 向 micro led 过渡的阶段。然而，由于全彩 micro led 的 量率和效率问题， mate 在 hypernova 项目中选择回归 lcos 加阵列光波导的方案。我们来对比下这几种技术方案。 lcos 技术方案，它的光效优势是成熟且成本低，续航表现能超过二小时， 规模化成本极低，但核心痛点是体积相对较大，对比度中等。 micro led 技术方案，它的光效优势是极高亮度，续航表现大约是二十分钟， 规模化成本高，这主要是受限于巨量转移技术。它的核心痛点是红光效率低以及良率平静。 micro oled 的 技术方案，它的色彩表现极佳，续航表现中等， 规模化成本也中等。但它的核心痛点是亮度难以在户外强光下使用。下面我们来解构一下成本 b o m 构成中的盈利分层与价值捕获。 ai 眼镜的成本结构结识了产业链的利润集中度。不同于手机的集成度， ai 眼镜的 bomb， 也就是物料清单中，光学与芯片占据了绝对高地。我们来深度拆解一下 bomb 成本模型。 对于一款具备拍摄和 ai 功能的智能眼镜，比如 raybanema， 它的成本分布呈现出明显的向核心硬件倾斜的特征。在组建类别中， 光学显示单元包括光机、波导片和显示屏，成本占比是百分之四十三，典型价值量大约是五十八美元。它的盈利弹性极高，这主要是因为技术垄断带来的溢价。计算单元，比如 so c 芯片，成本占比是百分之三十一， 典型价值量大约是四十二美元。它的盈利弹性也高，这取决于芯片定制化的程度。存储部分，也就是 rom 和 rom 芯片，成本占比是百分之十五，典型价值量大约是二十美元。 它的盈利弹性中等，因为它是标准化组建感知单元，包括摄像头、传感器和 mems， 成本占比是百分之九， 典型价值量大约是十二美元。它的盈利弹性中等，这取决于摄像头规格的升级。能源与结构，比如微型电池、钛合金或塑料件儿，成本占比是百分之二，典型价值量大约是三美元。它的盈利弹性低， 因为可以通过规模化来摊薄成本。再来看利润空间与供应链协同。以 raymond metta 基础版为例，它的零售价是两百九十九美元， 对应的总生产成本也就是 bomb 加组装，大约是一百三十五美元。这预示着品牌端与供应链高端环节拥有约百分之四十六点五的毛利率空间。 而在更高端的带显示版本中，比如八百美元的 matterey band display， 随着碳化硅材料和高精密光波导的加入，单机毛利额将进一步扩大。接着我们来解码政策，深圳市的千亿级行动与全国效应。中国 ai 眼镜行业的快速起飞， 离不开顶层设计的强力驱动。二零二五年三月深圳市发布的人工智能终端产业发展行动计划两千零二十五，二零二六年 成为了行业的分水岭。我们来深度剖析一下深圳计划的关键目标。在产业规模跨越方面， 目标是到二零二六年，全市 ai 终端产业规模突破八千亿元，历经达到一万亿元。在企业梯度培育方面，要集聚不少于十家现象级的龙头企业。在产量释放方面， ai 终端年产量要突破一点五亿台， 并且明确将 ai 眼镜作为九大重点支持品类之首。再来看国补的杠杆效应，需求测的暴力催化。二零二五年末至二零二六年初，多地政府， 比如上海、深圳、福州，将 ai ai 眼镜正式纳入消费品以旧换新补贴范畴。补贴标准是 购买具备一级能效或相关认证的智能眼镜，可以享受最高百分之十五的直接价格补贴，单件补贴上线通常是五百到一千五百元。市场反馈数据显示，二零二四年第四季度，受政策预期刺激， 国内消费级 x r 销量环比增长了百分之二十一。在上海试点中，消费者购买 rocket、 雷鸟等产品，实际到手价可以降低四百到五百元， 有效地激活了沉寂已久的消费市场，然后我们来挖掘一下投资机会。产业链中的隐形冠军与标的画像。作为宏观策略师，我们认为 ai 眼镜的投资应该遵循硬件先行、光学为王、代工筑基的原则。首先是光学与危险是标的， 这是最高壁垒的领域。光学模组是 ai 眼镜的核心灵魂，由于良率和工艺的复杂性，拥有精原级光学加工能力和高蚀率玻璃或碳化硅量产能力的厂商将获得最确定的估值溢价。核心逻辑是光波导成本占比达到了百分之四十三。 我们需要关注的环节包括光学镀膜、光山压印和碳化硅材料加工。其次是核心 c 与 c 周边芯片 so c 加 mcu 协同是理想的算力组合。我们需要关注能提供超低功耗音频处理与 ai 视觉识别的国产芯片设计公司，核心数据是计算单元，占 bomb 成本的百分之三十一。技术趋势是端测 ai 算力从 npu 向更高效的 asic 架构迁移。最后是组装代工， 也就是 odm 和 ems。 ai 眼镜的精密组装要求远高于传统眼镜，也高于普通的智能硬件代工厂商不仅要处理电路，还要处理复杂的光轴。对准核心标地画像是在全球智能眼镜组装实战率超过百分之五十的中国龙头。 携同优势是垂直整合能力，能够同时提供升学电池与散热方案。当然，市场前景广阔，但 ai 眼镜也面临着风险防范、隐私鸿沟与合规的紧箍咒，这是其商业化道路上最大的不确定因素。首先是隐私侵权风险， mate 在 二零二五年更新了隐私政策，默认开启黑 mate 摄像与录音功能，用于 ai 模型训练，而且无法通过简单的设置完全关闭。这种持续采集模式引发了全球监管机构的警惕。 其次是消费端的高退货率，调研数据显示，国内 ai 眼镜产品的退货率在二零二五年上半年超过了百分之三十，核心原因在于 ai 分 析能力的局限。目前的 ai 分 析多停留在语音对话和基础视觉识别，缺乏深度的决策辅助价值。物理佩戴感， 七十克左右的重量对于全天候佩戴仍显沉重，因为传统眼镜多为三十克以下。操作层面的三个建议是，第一， 回避低端升学眼镜，这已经是红海，缺乏 ai 视觉和显示能力的厂商将被快速淘汰。第二，深耕光学供应链。无论品牌方是谁，光学模组的壁垒始终坚固， 这是盈利最稳定的环节。第三，关注具显形拐点。当单机重量降至四十克以内，续航提升至全天， 价格进入两千元区间时，才是真正的全行业爆发时刻。这不仅是一场消费电子的狂欢，更是未来人机交互十年周期的起点。资本已经入场，狙击战已经打响。关注我，带你轻松解锁行业的底层逻辑。

本期解读的热点上市公司是沪电股份，沪电股份的全称是沪市电子股份有限公司，成立于一九九二年，总部在江苏昆山，于二零一零年在深交所上市， 是全球领先的数据、通信和智能汽车领域硬质电路版 pcb 解决方案提供商。公司核心产品广泛应用于通讯设备、汽车电子以及数据中心等领域，是 pcb 行业的重要品牌之一。 在 ai 领域的投入方面，沪电股份深度受益于人工智能和高速网络基础设施的强劲需求，业绩持续高增。二零二五年上半年，其企业通讯市场版业务收入同比增长超百分之七十， 其中 ai 服务器和 hpc 高性能计算相关 pcb 产品收入同比增长百分之二十五点三四，占该板块营收比重提升至百分之二十三点一三。为满足算力网络的爆发式需求，公司正加快投资步伐，于二零二五年六月开工建设，总投资约四十三亿元，配套高端印制电路板扩展项目， 主要面向 ai 服务器、高性能网络等领域，预计二零二六年下半年市产全部建成后，可新增年产值近百亿元。 此外，公司持续加码研发，聚焦下一代高速高密产品技术，目前已与国内头部公司合作开发基于两百二十四 g g p s。 速律平台的产品 一点六 t 交换机，进入打样阶段，不断巩固其在 ai 算力产业链中的核心地位。每期解锁一个热点上市公司，我是龙燕，下期再见，记得点赞关注哦！

朋友们，今天来给大家分析一下伯特利这只股票。首先看看核心结论，伯特利是国内现控制动领域龙头，深耕汽车智能底盘，于新能源领域多年，业绩一直稳健高增长，是国产替代的核心标地，最新股价是五十五元，总市值是三百三十六亿元。 f s 分 八十五分，点赞关注不迷路。接下来将从三大维度深度解析。一、核心基础信息，他的概念板块覆盖线控底盘、智能驾驶、新能源汽车、 华为汽车机器人等热门概念，主营汽车制动、线控制动、智能驾驶系统、轻量化底盘部件这些业务。他的核心客户有比亚迪、吉利、奇瑞等国内头部车企，还有特斯拉、通用等海外车企。从业绩数据来看，二零二五年前三季度营收同比涨了百分之三十二点一五，全年预期增速超百分之三十。再从核心维度来分析， 未来发展方面，伯特利聚焦线控底盘、智能驾驶预警和轻量化业务，海外市场拓展的速度也在加快。竞争力方面，它的线控制动在国内市场占有率排第一，全占自然的壁垒非常高，国产替代优势特别突出。 市盈率方面，当前 t t m 市盈率二十八倍，而汽车零部件行业平均是三十五倍。 roe 方面，二零二五年前三季度年化 roe 百分之十八点二，行业平均才约百分之十。政策方面，有智能网联汽车扶持政策、国产替代政策， 近期还有大额订单落地，线控产品渗透率也在持续提升。伯特利 f s 分 八十五分，加分项有龙头壁垒高、业绩增速稳，估值低于行业 roe 远超行业减分项有行业价格战压力，海外拓展不及预期， 原材料波动风险。最后来看看同行业重要标地拓普集团，它是底盘一体化龙头，全球头部车企客户全覆盖，轻量化与质价业务双增长，订单充足， pe 是 三十二倍， 年化 roe 百分之十七， f s 分 八十二分。德赛希威，它是智能座舱和智驾双龙头，国产替代核心标的，主流新能源车企全覆盖，业绩确定性强， pe 约三十四倍，年化 roe 百分之十六点五， f s 分 八十三分。亲，有哪些需要评测的股票，发到评论区吧！

二零二六年二月，全球算力巨头正在疯狂抢夺底层硬件产能，英伟达抛出大批量一点六 t 光模块的送样与量产需求，马斯克旗下的 xi i i 更是直接撤销原有的八百 g 订单，强行全面切换至一点六 t。 谷歌与亚马逊也纷纷下场，甚至不惜开放核心商业合作条款，只为换取光芯片的优先供应权。人工智能底层架构的这次暴力越深，直接导致原有的硬件规格全面失效，产业链的核心利润区正在发生剧烈转移。 在这场算力军备竞赛中，高阶光芯片和多层高频电路板成为了遏住能源咽喉的绝对瓶颈。在这场能源争夺战中，光芯片首当其冲。以单波四百 g 的 eml 芯片为例，它的作用就是给海量数据的传输铺设了超宽的单行道， 能够成倍拉升算力基群的吞吐上限。目前全球高阶光芯片产能极度受限，海外大厂的扩产周期长达一年以上，台湾地区单是新厂房的环境评估就需要整整一年， 日本的建厂周期同样漫长，而国内具备四百千亩量产能力的厂商屈指可数。在当下的时间节点，谁手里握有光芯片才能，谁就能直接敲开北美云厂商的大门，甚至能用芯片的保工权换取光模块的认证机会， 掌握产业链的绝对定价权。除了光传输，物理连接载体同样面临产能断层，英伟达新一代架构对背板以及三十六层以上高阶板的需求呈现指数级爆发， 同时，整机背板方案正大概率向现览方案引进，用高密度线束替代传统的同波走线， 以此大幅降低高频信号的损耗。这一技术眼镜直接拉高了制造门槛，导致全球范围内具备高阶软硬结合板和高密度互联网量产能力的厂商，其潜能被瞬间锁定。面对这种有钱也买不到 的极度短缺，本土底层核心供应商正在疯狂承接全球溢出的市场份额。经过严格的逻辑推演，以下三家核心标的已深度绑定北美巨头，正在充分享受这波技术颠覆带来的业绩红利。 第一家，东山精密，它是全球精密制造与光电融合龙头巨头。绑定方面，公司不仅为 xi i 提供核心线缆与机柜结构件，更通过百分之一百交割控股索尔斯光电， 直接刺入光芯片与光模块的利润腹地。验证数据上，其二零二七年光芯片才能规划高达三亿颗，目标直指全球最大光芯片供应商。目前，公司已顺利拿到谷歌打样订单，前置才能基本被锁定。 同时，公司在全球范围内极少数能同时兼容高阶软板、高阶软硬结合板三套复杂工艺，其中软硬结合板贡献了百分之三十的利润率， 二零二六年一季度完全并表厚，业绩兑现具有极高的确定性。第二家互电股份，其是全球高阶算力电路板绝对龙头巨头。绑定方面， 深度绑定英伟达等头部算力大厂，稳居高阶交换机与 ai 服务器主板的核心一共地位。 验证数据上，随着三十六层以上高频高速版的规模化量产交付，其在北美云厂商中的试战率持续霸榜。面对国内市场的极度内卷，沪电凭借极高的技术壁垒和量利优势，牢牢占据着算力产业链的利润。高地 产品结构升级带来的高毛利正在财报中逐季爆发，订单的刚性对付能力完全无视了传统的行业周期波动。 第三家，盛宏科技，他是算力显卡与高密度互联版领军者，他全面切入英伟达顶级供应链，独家供货多款核心算力板卡，公司在高端显卡电路版领域的全球实战率稳居第一。随着全球算力需求的紧喷， 其高阶产线的产能利用率持续满载。在全球供应链重塑的宏观背景下，公司凭借强大的快速交付能力和极致的成本优势，正在持续抢占全球份额， 赚取丰厚的美元利润，直接享受量价齐升的戴维斯双击。最后提示，宏观环境与技术迭代存在不确定性，投资需谨慎。

投资安全第一，有这么一家公司，掌控着全国电网的大脑，但他的股价整整盘整了四年，不温不火，这个公司就是国电台瑞。 今天我们就用狗刀五式，看看这个国字号的巨兽到底是有多硬核。狗刀第一式，咱们来拆他的营收毛利。二零二五年的前三季度，国电台瑞的营收是三百八十五点七七亿元，在 a 股排在第二百二十位，同比上升了百分之十八点四五，而且这已经是他连续第十年的增长。 但在电网自动化领域里头啊，它是断崖式的第一，公司的业务全部围绕电网核心，智能调度、高压控制、新能源并网，还有数据化平台，技术和规模全都是全球领先的。 这是因为啊，咱们中国，它是世界工厂用电量占全球的百分之三十以上，工业产值是全球第一，特高压线路的长度全球占比超百分之八十，工业用电全球最复杂。正是这种地域级的应用场景，让南瑞练出了满级的操作。在特高压、智能电网、储能调度等关键领域啊， 技术经验碾压了欧美的巨头。但我们也要看到啊，南瑞的客户高度集中，百分之六十的收入来自国家电网和它的关联方。 在十五五的规划中，啊电网投资将高达四万亿元，南瑞就是那个稳稳吃下大蛋糕的人，走到第二时，咱们来拆他的利润成本。二零二四年，南瑞的研发费用突破了三十亿元，在 a 股排名第五十七名。他连续多年研发占比超过百分之十，是真金白银砸出的核心技术， 自主研发了特高压 igbt 芯片，打破了欧美的垄断，实现了从设计到封装的全链自主。四 s 储能方案，成为了国内大型储能电量的标配。 太阳能带电作业机器人从零下三十度到五十度的这种极端环境里头照常工作，大瓦特电力大模型，加上电红互联网系统，让电网真正学会了思考。但我们要看外国的企业呢， 他就没有这么复杂的电网结构，没有这么庞大的新能源并网的压力，更没有这么丰富的实战数据。主要第三是咱们来拆他的资产结构， 截止二零二五年的中报，南瑞应收账款是三百一十七亿，占了总资产的百分之三十五点三二，但是啊，我们要看他百分之七十的账龄啊， 都在一年之内，一半是国家电网的公司违约风险都很低，而且公司的经营负债就有三百五十二亿元，这说明南瑞能把下游的账期压力很顺利的传达给上游，这就是行业枢纽的底气。 公司的现金和理财就高达二百五十六亿，占了总资产的百分之二十八点六三。他储备的家底是非常的厚实的， 一百四十亿的存货周转也就四个月左右，而且啊，他的长期金融资产仅有一百零四亿，占比也就是百分之十一点六三。南瑞虽然他是一个制造业的企业，但干出了轻资产的效率， 用极少的固定资产撬动了数百亿的产值，凭借的就是这个技术溢价，品牌壁垒，还加生态主导权。 那走到第四时，咱们来拆他的发展动力。南瑞的发展靠的是什么？不靠借钱，不靠融资，全是靠自己赚钱。咱们用数据说话啊，公司累计的未分配利润高达三百三十九亿元，再加上上面咱们提到了经营负债， 经营累计的发展动力就有六百九十一亿元，占了总资产的百分之七十七，有些负债仅七点一八亿元，连百分之一都不到，这是什么概念？一家资产规模千亿级别的制造业公司，几乎零风险扩张， 钱不够他就自己赚，技术不够他就自己研发，这才是真正的内升增长型的巨头狗。到第五是咱们来拆他的现金流量。 过去五年的时间，南瑞的现金流堪称是教科书籍的，平均每年的经营性现金流量净额是八十二个亿，但是他平均每年的净利润是六十八个亿，也就说他的现金流是他利润的一点二倍， 赚的每一分钱他都能落袋为安。而且这个公司平均每年的扩张投入仅二十五个亿，这就意味着他每花一元的投入就能攒下三元的现金。 南瑞有钱了，就能大手笔的回回股东，分红比例常年在百分之六十。而且自二零一九年起啊，这个公司年年注销自己回购的股份，真正做到的利润归股东。哎，发展靠自己。好的，五十打完，咱们一起来给他打个分。目前狗到封控控制系统给国电南瑞打八十六分。 以前咱们一提电力设备啊啊，都是什么西门子 a、 b、 b 通用电器这些国际的巨头，可现在呢？中国的西电东送跨越三千公里 风光储一体化并网规模全球第一，高铁数据中心、半岛 t 场，这些累积起来用电的密度是史无前例的。上面说那些欧美企业，他见都没见过，更别说解决问题了。况且啊，欧美产业空心化的今天，西门子干什么？收缩市场？ app 呢？在卖子公司通用电器呢？早就拆分了。而国电南瑞呢，正站在全球最大的电力系统，最复杂的应用场景和最强的政策支持的交汇点上。 我们再看未来啊， ai 算力爆发，美国电网是老旧不堪，他们连数据中心供电都紧张，而我们呢，已经在布局 ai 加电网、数字孖生调度、虚拟电场这些东西了。你说啊，南瑞会不会是撑起算力地基的那个英雄？欢迎在评论区留下你的高见。好的，投资安全第一，我是虎哥，咱们一起狗着发财！