FutureCast/未来播报

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  1. 4h ago

    EP178 大摩2026中国展望：AI+能源双轮驱动的“K型经济”，出口热内需冷，5.5万亿美元超级周期开启

    🔥【核心洞察】 上调GDP增速至4.8%，中国成唯一被上调的主要经济体：摩根士丹利在2026年年中展望中，将中国实际GDP增速预测上调至4.8%（此前4.7%），2027年预测同步上调至4.7%。在全球地缘冲突与油价波动背景下，中国是摩根士丹利唯一上调增长预期的主要经济体。名义GDP增速预计达5.4%，为近四年来首次回升至5%以上。上调的核心逻辑在于：全球正出现从AI到能源深刻影响长期投资的“超级周期”，中国是深度介入、获益程度最高的经济体之一。 “K型经济”加剧：工厂忙得热火朝天，商场冷冷清清：报告用 “K型经济” 形容当下中国的复苏态势——出口与高技术产业一片火热，但房地产与服务业持续低迷。出口受全球AI与能源资本支出周期拉动保持强劲，全球份额预计从15%升至16.5%；但内需依然疲软，劳动力市场松弛、房地产市场深度调整以及结构性障碍使得出口的溢出效应远弱于以往。 AI+能源两大超级周期共振，5.5万亿美元投资蓄势待发：摩根士丹利173页蓝皮书《Energy Meets Compute: Supercycle Recharges》指出，AI算力爆发撞上亚洲能源系统十年欠账，5.5万亿美元的投资超级周期已被强行启动，最终将解锁9万亿美元的企业价值创造。2026-2030年间，亚洲年均能源投资将从过去十年的6600亿美元飙升至1.116万亿美元，年化增速9%（2015-2025年仅3%）。中国能源投资需求3.089万亿美元，占亚洲总量的56%以上。 AI 2.0新阶段：从对话式工具走向智能体：摩根士丹利指出，AI正进入2.0新阶段——从对话式工具向智能体（Agentic AI） 演进。OpenClaw等应用层快速崛起，AI正实现跨应用调用与自主执行，市场对AI算力中心回报的担忧明显缓解。51%的受调查企业已参与AI应用，IT、公用事业和材料行业受益显著。算力需求正从训练向推理转移，人形机器人商业化加速，L2+智能驾驶渗透率快速提升。 政策“巡航模式”：不刺激、不收紧、不慌不忙：面对出口韧性与AI投资热潮，政策并未大规模加码刺激。广义财政赤字率维持在GDP的11.7% 左右，不存在“补仓式”的下半年预算加码。央行不会主动引导人民币升值来纠正失衡。但政策已将提振居民消费提升至前所未有的高度，近日出台的《扩大消费“十五五”规划》是关键信号。 🔍【章节索引】 一、“K型经济”：火与冰的极致分化 报告用“K型经济”描绘当下中国复苏态势的不均衡状况。向上的那条线是出口与高技术产业：AI硬件、半导体、储能、电力设备、新能源出口爆发式增长，撑起整体经济基本盘。向下的那条线是房地产与服务业：新房库存去化周期一线城市超23个月、二线超30个月，房价较峰值累计下跌37%-45%。出口对整体经济的正面溢出效应较以往更为温和，就业和消费并未同步回暖。简单说：工厂忙得不可开交，商场却冷冷清清。 二、出口韧性：AI与能源双轮驱动的“压舱石” 在AI和能源资本支出超级周期的推动下，中国出口保持强劲。结构性因素支撑出口增长，预计中国全球出口份额将从当前的15% 上升至2030年的16.5%，电动车、电池和机器人等先进产业贡献主要增量。中国企业凭借在印制电路板、光学元器件、存储芯片等领域的核心竞争力，持续分享全球AI红利。但需注意：当前出口与产业升级更多集中在资本密集型部门，就业弹性相对更低，需求回升向新增投资与用工扩张的传导也更弱。 三、AI 2.0阶段：从训练到落地，从对话到行动 摩根士丹利认为中国AI已进入2.0新阶段。此前市场对AI算力中心的巨额投入是否有回报表示担忧，但随着进入智能体阶段，这种担心明显缓解。AI正在实现跨应用调用与自主执行。关键进展包括：算力需求从训练向推理转移、人形机器人商业化加速（2030年中国预期出货44.6万台）、L2+智能驾驶渗透率快速提升（2030年超50%）、AI芯片自给率目标在2030年达到86%。报告特别强调，中国是除美国外唯一拥有独立且全面AI生态系统的市场。 四、5.5万亿美元能源超级周期：谁在领跑？ 摩根士丹利173页蓝皮书勾勒出清晰的能源投资版图。到2030年亚洲需要5.454万亿美元的能源安全投资。中国以3.089万亿美元居首，占亚洲总量的56%以上。可再生能源发电独占2.25万亿美元，是最大的一块；电网以1.745万亿美元紧随其后；能源物流1.6万亿美元；上游油气及化工1.4万亿美元。摩根士丹利指出，逾5万亿美元的资本开支需求有望推动可靠能源投资进入 “黄金时代” ，进而重构AI、粮食及科技供应链的安全基石。中国在风电、光伏、储能、电池及电力设备等产业链环节具备系统性优势，在全球能源转型中占据关键位置。 五、政策“巡航模式”：为何不搞大刺激？ 出口的韧性降低了政府推出额外逆周期宽松政策的紧迫性。摩根士丹利预计2026年下半年周期性政策将按兵不动——不会追加财政额度，也不会下调政策利率。政策进入“巡航控制”状态，既不踩油门，也不急刹车。但值得关注的是，2026年第二季度经济K型分化加剧后，政策面出现显著变化——近日出台的《扩大消费“十五五”规划》首次将提振居民消费上升至前所未有的高度。报告也提出三阶段路线图，旨在通过恢复市场风险偏好、锚定通胀预期以及全面社会福利改革，逐步释放中国高企的家庭储蓄以提振消费。 六、中美博弈新均衡：芯片vs稀土的战略稳定 报告提出了一个饶有趣味的概念—— “芯片与稀土均衡” 。美国在高端芯片层面占据优势，中国在稀土、锂电池等关键材料领域握有绝对话语权。表面看是“你卡我脖子，我掐你命脉”的对称性威慑，深层看这已成为战略上的稳定状态。短期内，双方均不会轻易“掀桌子”，而是演进为“有限对抗、有限合作”的新常态化局面。 ⚠️【风险提示】 AI就业替代冲击：AI正加速替代部分白领及重复性工作，形成“AI冲击波”，短期就业市场可能承受压力。重大技术突破往往经历“J型曲线” ——先有阵痛，后有生产率飞跃。 房地产市场调整未结束：楼市成交回暖更多是“积压需求释放”，并非趋势反转。摩根士丹利的地产展望比华尔街一致预期更为谨慎。 油价仍是关键变量：国际油价仍是影响增长节奏的关键变量。若油价冲击升级显著拖累全球需求，宏观政策仍保留进一步加码的“后手”。 内需结构性疲软：青年失业问题根深蒂固，中等收入群体工资稳定性下降。家庭储蓄率过高，源于社会保障体系不完善，消费倾向的提升需要更深层次的改革。 前往小宇宙评论区与主播互动

  2. 1d ago

    EP177 马斯克对话经济学人：五年AI超越全人类，十年后金钱不再重要，英国内战倒计时20年

    🔥【核心洞察】 五年内AI超越全人类智力总和：马斯克在《经济学人》90分钟专访中给出硅谷最激进的预测——AI综合智力将在约五年内超过全人类智力总和。“除了成为人这件事本身，大概没有什么是AI不能比人类做得更好的”。 2036年“惊人富足时代”：十年后（约2036年），AI与机器人将推动全球进入“惊人富足时代”，届时任何人都可以获得他们能想到的任何商品和服务，传统意义上的“金钱将不再重要” 。数字智能负责思考，机器人负责行动，两者相乘创造“准无限经济”。 工作将变成“可选爱好”：AI编程能力已超90%专业工程师，Optimus人形机器人落地后将接管体力劳动。未来工作将彻底变成可选爱好——如同现代人打理园艺，不必为生存劳作，可自由投身艺术、科研、星际探索。 AI灭绝人类概率10%-20%，但“不得不登船”：马斯克仍认为AI导致人类终结的概率在10%-20% 之间。但他将AI比作一枚有爆炸风险的火箭——“就算存在停止按钮，也不该现在按下”。“所有道路都通向AI加速，人类能做的不是终止发展，而是尽可能降低坏结果发生的概率”。 中国极大概率成为全球AI领导者：马斯克明确表示，中国在电力和芯片方面具备决定性优势——2026年中国发电量可能达美国三倍。他认为美国出口管制“完全无效”，中国距离解决先进光刻技术问题“比大多数人认为的更近”。“如果中国AI公司获得大量计算资源，它们很有可能成为领导者”。 呼吁AI公司“同行互审”：马斯克提出新监管机制——前沿模型发布前应向竞争对手开放1-2周安全测试权限。政府官员缺乏技术背景，应由巨头之间的商业博弈来保障安全。“为了全世界的利益，可以把个人分歧暂时搁置”。 预测英国内战“20年内”：马斯克在访谈中与主编激烈交锋，重申英国将在20年内陷入内战。主编反驳“伦敦比美国任何城市都安全”，马斯克回击称“如果大量持有与西方信仰对立观点的人口快速增长，迟早会有一场清算”。他自称支持“普通人”的三项原则：安全的边境、安全的城市、合理的政府支出。 🔍【章节索引】 一、五年超越，十年富足：马斯克的时间表 马斯克预测AI综合智力将在约五年内超过全人类智力总和 十年后（约2036年），人类将进入“惊人富足时代”，金钱将失去意义 两个底层类比：黑猩猩类比——未来超级智能与人类的智力差距，将远大于今天人类与黑猩猩的差距；Stockfish类比——AI写代码已强过90%专业工程师，正在走向99%，人类连“有意义的对抗”都构不成 历次自动化都给人类留了退路——从体力劳动退到认知劳动，再退到创意劳动——而当“一切”都被覆盖时，人类历史上第一次没有下一层可退 二、AI安全：10%-20%灭绝概率，但“不得不登船” 马斯克仍认为AI导致人类终结的概率在10%-20% 之间 他将AI比作一枚有20%爆炸风险的火箭——“就算存在停止按钮，也不该现在按下” 三年前他是签署“暂停前沿模型开发”公开信的人，如今态度彻底转变——“所有的路都通向AI加速，你要么为此难过，要么加入” 呼吁建立“同行互审”机制：前沿模型发布前应向竞争对手开放1-2周安全测试权限；领先AI公司至少每隔几周举行一次会议讨论安全问题；只有企业上报安全隐患却不着手解决时，政府才应介入 三、中美AI竞争：中国极大概率成为领导者 电力优势：2026年中国发电量可能达美国三倍，足以支撑耗能巨大的AI数据中心运行 芯片突破在即：中国距离解决先进光刻技术问题“比大多数人认为的更近” 出口管制“完全无效”：马斯克明确反对美国政府禁止企业使用中国AI模型，认为限制“根本没法减缓中国的技术发展速度” 他对月之暗面刚发布的Kimi K3模型印象深刻。“如果中国AI公司获得大量计算资源，它们很有可能成为领导者” 四、就业与经济：工作变成“可选爱好” AI编程能力已超90% 专业工程师，下一步会超过99% 数字化岗位最先被全面接管，Optimus人形机器人落地后将接管体力劳动 工作将彻底变成可选爱好——不必为生存劳作，可自由投身艺术、科研、星际探索 经济面临通货紧缩而非通货膨胀——商品与服务产出将大幅增加 社会可能从“全民基本收入”走向“全民高收入” 五、星链与乌克兰地缘政治 马斯克称俄罗斯军队完全撤出乌克兰“不现实” ，主张“务实”的和平协议 详细披露了俄军如何绕过限制走私星链终端到前线 星链终端自2022年俄罗斯入侵以来对乌克兰军事行动至关重要 六、政治观点与“英国内战”争议 预测英国内战“20年内” ：马斯克在访谈中与主编激烈交锋，重申英国将在20年内陷入内战 主编反驳“伦敦比美国任何城市都安全”，马斯克回击称“如果大量持有与西方信仰对立观点的人口快速增长，迟早会有一场清算” 自称支持 “普通人” 的三项原则：安全的边境、安全的城市、合理的政府支出 痛斥媒体“荒谬” ：“把极右翼的标签贴到普通人身上，是虚假、误导、胡说八道” 承认自己在特朗普政府“政府效率部”期间“有些陷得太深” 前往小宇宙评论区与主播互动

  3. 2d ago

    EP176 携程51.79亿反垄断罚单落地：罚款比例创平台经济新高，为何股价不跌反涨？

    🔥【核心洞察】 罚款金额与结构：国家市场监管总局7月25日对携程作出行政处罚，罚没款合计51.79亿元。其中包括：退还订单储备金1.22亿元、没收违法所得16.58亿元、罚款35.21亿元。罚款基于2025年中国境内销售额的7.5% 计算。 处罚比例创平台经济反垄断新高：携程7.5%的罚款比例，显著高于此前阿里巴巴的4%和美团的3%。这是我国在线旅游平台服务领域首起反垄断执法案件，也是反垄断执法中首次没收违法所得的重大案件。 两项核心垄断行为：调查认定携程自2020年起在中国境内在线酒店预订市场具有支配地位，实施了两类垄断行为：一是要求部分酒店开展独家合作，构成限定交易行为；二是强制部分酒店给予 “全网最低价” ，构成附加不合理交易条件行为。 技术工具强制执行：携程通过 “调价助手” 和 “挂牌通” 等技术工具直接干预酒店定价，配合流量限制、下架、扣留押金等手段确保执行。 🔍【章节索引】 一、处罚落地：51.79亿的“靴子” 2026年1月，市场监管总局对携程正式立案调查。经过约6个月的调查，7月25日作出行政处罚决定。这是在线旅游平台领域的首例反垄断执法案件。 二、为何罚得“最重”？——7.5%背后的逻辑 携程7.5%的罚款比例超过阿里（4%）和美团（3%）。原因在于携程同时实施了两种垄断行为——限定交易（独家合作）+附加不合理交易条件（全网最低价），且持续时间长、覆盖面广。这是反垄断执法中首次同时没收违法所得的案例。 三、携程的回应与整改 携程表示全面接受处罚，并公布五大方面共19项整改措施。核心举措包括：全面下线“特牌”独家合作模式、取消不合理流量排序、终止“全网最低价”要求、停用“调价助手”和“挂牌通”等技术工具。 四、市场反应：为何“利空出尽”？ 罚款落地后，携程港股高开近4%，盘中涨幅一度达7.53%。多家机构将其解读为“不确定性消除”和“利空出尽”。 核心逻辑有三：调查自2026年1月已披露，市场已有充分预期；携程已于2026年1月停止了违规行为，未受到佣金率或市场份额调整等额外限制；51.79亿元罚款仅占携程现金储备的约4.9% ，公司截至2026年第一季度末拥有1040亿元充裕流动性，足以覆盖。 五、高盛维持“买入”评级 高盛认为，尽管罚款金额巨大，但携程现金流充足且已提前停止违规行为，预计市场将积极反应。高盛维持“买入”评级，目标价71美元/560港元，指出当前估值（11倍2026年预期市盈率）处于历史低位，较Booking.com折价约30%。 六、多家券商同步看好 摩根士丹利认为处罚结果符合预期，消除了市场负面忧虑。花旗指出罚款比例虽高于阿里美团，但负面影响低于部分投资者此前担忧的程度。富瑞将处罚落地视为正面消息。 ⚠️【风险提示】 整改对盈利的潜在影响：取消独家合作和“全网最低价”要求可能影响有效佣金率，机构预计净利率或温和承压。新流量分配机制（如广告竞价）可在一定程度上抵消影响。 竞争格局变化：整改后酒店可同时与多个平台合作，可能加剧在线旅游平台间的竞争，影响携程的市场份额和定价能力。 监管常态化风险：本案标志着平台经济反垄断执法进入常态化阶段，未来其他业务线可能面临类似审查。 估值修复节奏：11倍市盈率虽处低位，但整改对盈利的实际影响需持续跟踪，估值修复可能并非一蹴而就。 前往小宇宙评论区与主播互动

  4. 4d ago

    EP175 梁文锋：AGI之路，靠克制与开源破局算力瓶颈

    🔥【核心洞察】 “没有KPI、没有组织、没有成文愿景” ：DeepSeek创始人梁文锋在近4小时投资人会议中披露，公司不靠规章制度管理，只靠“对世界的善意”和“对AGI的执念”凝聚团队。公司“甚至没有组织”，愿景“不是挂在墙上的标语，是你怎么做，不是怎么说”。不追求成为下一个字节或腾讯。 “克制是一种战略” ：API定价只求十个月收回设备成本，不追C端流量、不抢B端风口。“你越克制，越有可能做成”。梁文锋认为，AGI的商业价值足够大，“你随便分一点，利益就非常大”，当下根本不用考虑“怎么拿”。产品只是通往AGI的阶段性成果，无需投入过多资源做C端/B端产品。 AGI路线图清晰：CoT（思维链）→ Agent（智能体）→ 持续学习 → 自我迭代奇点 → 具身智能。梁文锋明确排除视频生成和3D建模，认为“持续学习之后，它就能自己开发下一个版本”。持续学习被视为继后训练强化学习之后的新范式。 算力现实与国产芯片判断：DeepSeek拥有约两万张H等效算力，落后美国12到18个月，用二十分之一的算力追赶。中美差距本质是算力差距，而非人才差距。国产芯片“生态没问题，产能是瓶颈”。公司与华为合作开发昇腾950芯片生态，认为CUDA生态护城河正在瓦解。 团队稳定性是“唯一不可退让的核心利益” ：梁文锋强调，只要团队稳定，AGI就一定能做成。公司决策建立在共识基础上，而非个人指令。员工一半时间自由探索，不强制加班。“做研究需要松弛的环境，你逼得很紧，就没法做研究”。 🔍【章节索引】 一、核心愿景与企业文化 DeepSeek的创立初衷并非以盈利为目的，而是“怀着一个对这个世界非常大的善意”。公司没有KPI、没有考核，只有愿景。这个愿景“甚至也不是成文的，并不是写出来的”。 梁文锋坦言：“我们并没有什么本事，我们并没有比别人有钱……我们就是一群非常平凡的人”。“克制是一种战略”——有时候舍弃一些东西，能换来做成AGI的更高概率。 二、AGI技术路线图 DeepSeek的AGI路径清晰：语言模型 → CoT（思维链）→ Agent（智能体）→ 持续学习 → 自我迭代奇点 → 具身智能。 梁文锋明确将持续学习列为当前核心研究方向，认为这是通往AGI乃至ASI的关键突破。公司已放弃3D/视频生成等非核心方向，聚焦于让模型具备“选择性记忆机制”，解决“灾难性遗忘”问题。 三、商业模式：以“克制”换“概率” DeepSeek将C端和B端业务视为追求AGI过程中的“副产品”。API定价只求十个月收回设备成本，不追求利益最大化。 梁文锋判断：“AI这个事情足够大，最终它可能得占人类社会GDP的百分之十。一个人独占这个事情……你一定得跟别人分享，否则你肯定活不下来”。开源“因为这个愿景本身就要求开源”。 B端业务收入乐观预计可达数亿美元，足以覆盖研发和运营成本，实现现金流回正。 四、算力策略与国产芯片机遇 DeepSeek拥有约两万张H等效算力，落后美国12到18个月。梁文锋认为中美差距本质是算力差距，而非人才差距。 公司与华为合作开发昇腾950芯片生态。在2026年WAIC上，华为首次线下展示昇腾950超节点真机——1024张NPU高速互联，提供1 EFLOPS FP8、2 EFLOPS FP4算力。 梁文锋判断，NVIDIA CUDA生态护城河正在瓦解，AI和TileLang等高级语言的出现为国产AI芯片生态建设带来了历史性机遇。国产芯片“生态没问题，产能是瓶颈”。 五、团队管理与研究文化 团队稳定性是公司“最大的、甚至是唯一的不可退让的核心利益”。决策建立在共识基础上。管理两条线：从上到下+从下到上。员工一半时间不被安排，“想做什么就做什么”。 公司“一般也不太加班”。“做研究是需要一个比较松弛的环境，你如果逼得很紧，就没法做研究”。CoT研究“不消耗卡，只需要很少的卡，他需要的是想法”。 ⚠️【风险提示】 算力差距风险：落后美国12-18个月，若国产芯片产能瓶颈无法突破，可能制约模型迭代速度。 AGI路线不确定性：持续学习作为核心研究方向，能否真正实现“自我迭代奇点”仍存在根本性科学不确定性。 商业可持续性：API定价仅覆盖设备成本，若B端收入不及预期，长期研发投入可能面临资金压力。 竞争格局风险：梁文锋判断“中国做基模的公司太多了，肯定会收敛”，行业整合可能带来竞争加剧。 团队稳定性：在“没有KPI、没有组织”的文化下，大规模扩张后能否维持原有的凝聚力和文化，是潜在挑战。 前往小宇宙评论区与主播互动

  5. Jul 24

    EP174 WAIC 2026风向标：具身智能展商暴增203%，VLA+WAM成新范式，工业落地先跑通

    🔥【核心洞察】 具身智能成WAIC 2026绝对主角：本届大会具身智能展商达242家（同比增长203%），其中人形机器人公司92家；具身AI产品208款（同比+247%），现场演示人形机器人超300台（同比+100%）。具身智能从“概念秀”进入“百团大战”阶段。 AI模型向“VLA+WAM”融合架构演进：行业正从单一视觉语言模型（VLA）向“VLA+WAM（世界-动作模型）”融合架构演进。VLA负责“看懂世界”，WAM负责“在物理世界中行动”。两者结合显著提升人形机器人的任务效率和跨本体泛化能力，正成为行业主流技术标准。 数据策略转向“非具身视频数据”：行业数据采集正从昂贵的具身数据转向以自我为中心的非具身视频数据，目标3-5年内将数据量从千万小时级提升至亿小时级。UMI双指夹具、Ego第一人称视觉硬件等轻量化设备正被广泛应用。 商业化落地：工业物流>零售>家庭：工业物流和结构化工业环境最具商业成熟度，已从概念验证走向批量采用。零售场景（药店、餐饮、酒店）仍处“能用但低效”阶段。家庭场景因环境高度非标准化、软性物体操作成功率低，离真正商业化最远。 灵巧手供应商一年暴增4倍：上游灵巧手供应商从2025年的9家增至2026年的38家，自由度从11到42个不等，技术路线百花齐放，竞争快速升温。轮式底盘仍是下肢移动的主流方案。 🔍【章节索引】 一、WAIC 2026大会亮点：具身智能的“百团大战” 本届WAIC展会规模创历史之最：总展区面积超10万平方米，参展商1100+家（同比增长38%），演讲嘉宾1400+位（同比增长16%）。 具身智能展商242家（同比+203%），其中人形机器人公司92家。具身AI产品208款（同比+247%），现场演示人形机器人超300台（同比+100%）。这些数字说明具身智能已从“实验室里的未来”变成“展台上的现实”。 二、技术演进：从VLA到“VLA+WAM”融合架构 行业正从单一VLA模型向VLA+WAM融合架构演进。通俗理解：VLA负责“看懂世界”——识别物体、理解场景、解析语言指令；WAM负责“在物理世界中行动”——规划动作轨迹、预测物理交互结果。两者结合使机器人不仅能“看懂”，还能“做对”。 这一架构显著提升了人形机器人的任务成功率和跨本体泛化能力，正成为行业主流技术标准。 三、数据策略：用“看视频”替代“手把手教” 传统具身数据采集需要真实机器人操作，成本高、效率低、场景受限。行业正转向以自我为中心的非具身视频数据——用大量第一人称视频（如人类操作录像）训练模型，目标3-5年内将数据量从千万小时级提升至亿小时级。 UMI双指夹具、Ego第一人称视觉硬件、外骨骼数据手套等轻量化采集设备正在被广泛应用，大幅降低数据采集门槛。 四、商业化成熟度：工业物流先跑通，家庭场景最远 报告对具身智能商业化落地进行了分层判断： 工业物流搬运和结构化工业环境：商业成熟度最高，已从概念验证走向批量采用。这是当前最现实的落地场景。 零售场景（药店、餐饮、酒店） ：处于“能用但低效”阶段，需验证高频高强度连续操作下的可靠性。 家庭和消费场景：最具挑战性。环境高度非标准化、软性物体操作（如叠衣物）成功率低，离真正商业化尚远。 五、硬件供应链：轮式底盘仍是主流，灵巧手赛道大爆炸 下肢移动仍以轮式底盘为主流，“人马型”机器人（四足底盘+人形上半身）有望在超重载、复杂地形场景中应用。 上游供应链中灵巧手供应商从2025年的9家增至2026年的38家，自由度从11到42个不等，技术路线多样。部件-模块-本体价值链边界日益模糊，许多厂商通过扩展产品线寻求更高价值。 六、供应链投资建议 报告给出明确的供应链投资观点： 买入：汇川技术（工业自动化领军企业，人形机器人全栈布局潜力）、三花智控H股（热管理和执行器生产优势，估值有吸引力） 中性或卖出：绿的谐波、贝斯特（估值过高或短期增长受限）；鸣志电器（灵巧手市场竞争加剧、商品化风险、高估值） ⚠️【风险提示】 具身智能技术尚处早期，VLA+WAM架构的稳定性和泛化能力仍需验证 非具身视频数据训练出的模型能否真正替代真实交互数据，存在不确定性 家庭场景的商业化时间表可能远慢于市场预期 灵巧手供应商暴增4倍后，行业可能面临价格战和产能过剩风险 相关供应链公司估值已部分反映乐观预期，需关注业绩兑现节奏 前往小宇宙评论区与主播互动

  6. Jul 23

    EP173 高盛：Kimi K3是另一个“DeepSeek时刻”——2.8万亿参数、定价创国产新高

    🔥【核心洞察】 Kimi K3参数规模达2.8万亿：月之暗面于2026年7月17日正式发布开源权重模型Kimi K3，参数量达2.8万亿，在编程及部分智能体能力方面达到全球新水平。完整权重将于7月27日开放下载，届时它将成为全球参数量最大的开源权重模型。 定价创国产模型新高，向“定价权”跃迁：K3将混合API定价设为每百万token 2.3美元，显著高于国内同类竞品——阿里Qwen3.7 Max为1.4美元，智谱GLM5.2为0.9美元，MiniMax M3为0.22美元，DeepSeek V4 Pro为0.18美元。高盛认为这标志着中国AI模型公司正逐步从“成本效率”竞争向“定价权”跃迁。 智谱两日跌超40%，MiniMax跌近25%：K3发布后，港股“大模型第一股”智谱当日收跌28.49%，单日市值蒸发超2000亿港元；MiniMax同步下挫15.62%。两个交易日累计，智谱跌幅达42.47%，MiniMax达24.57%。高盛指出，这反映了市场对中国AI模型竞争格局及长期赢家的担忧。 高盛：中国AI正接近“智能临界点”：高盛表示，中国AI开源/开权重模型正接近全球普及的智能临界点，预期2026年下半年高端编程领域竞争将加剧，模型参数量将扩大至2万亿至5万亿。 🔍【章节索引】 一、Kimi K3的突破：2.8万亿参数的“开源巨人” 2026年7月17日凌晨，月之暗面正式发布Kimi K3，参数量达2.8万亿，拥有100万token上下文窗口，原生支持视觉理解 在Arena.ai编程排名及Artificial Analysis Intelligence评分中表现突出，Artificial Analysis智能指数57分，仅次于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol 被市场视为另一“DeepSeek时刻”，引发全球科技与半导体股应声重挫 K3采用混合专家架构，建议采用64张以上加速卡组成的超节点部署 二、定价策略：从“成本效率”到“定价权”的跃迁 K3混合API定价每百万token 2.3美元，创国产模型新高 对比国内竞品：Qwen3.7 Max（1.4美元）、智谱GLM5.2（0.9美元）、MiniMax M3（0.22美元）、DeepSeek V4 Pro（0.18美元） 高盛认为，K3的定价表明中国AI模型公司正逐步从“价格战”转向“价值战”，试图争夺定价权 但仍低于全球最先进模型，中国AI定价权的完全确立仍需时间 三、市场反应：智谱、MiniMax暴跌，竞争格局重估 K3发布当日，智谱收跌28.49%，市值蒸发超2000亿港元；MiniMax收跌15.62% 两个交易日累计：智谱跌42.47%，MiniMax跌24.57% 高盛指出，股价急跌反映市场对中国AI模型竞争格局及长期赢家的担忧，“模型公司领导地位的竞争格局和可持续性仍然高度波动” 全球科技股3日蒸发超4700亿美元，投资者对“算力扩张时代”是否已走到尽头产生疑虑 四、竞争格局：高端编程成主战场，Agent应用成关键切入点 高盛预期2026年下半年高端编程领域竞争将加剧 中国AI模型公司将日益专注于将Agent/代理应用作为关键切入点 主要玩家包括：腾讯WorkBuddy/CodeBuddy、Kimi Code/Work、智谱ZCode、阿里Qoder、字节TRAE Work、MiniMax等 腾讯CodeBuddy已覆盖超95%工程师，WorkBuddy月访问量突破2097万次 低端代理应用市场的API定价将持续承压（约0.1-0.2美元/百万Tokens），因中国AI公司融资后拥有充足现金缓冲来补贴价格 五、未来趋势：更大参数、更强多模态 预计2026年下半年将有更多参数规模达2万亿至5万亿的大型中文AI模型面世 模型将向多模态/视觉理解能力全面升级 多模态/视频生成模型（字节SeeDance、快手Kling、MiniMax Hailuo/H3）预计将实现显著年化收入增长 六、主要风险因素 国内ASIC供应增加可能改变算力格局 对中国未来最前沿模型海外访问的限制 西方市场对中国模型的政策不确定性 高端计算资源的可及性仍是制约因素 ⚠️【风险提示】 中国AI模型市场竞争格局仍高度不确定，头部公司的领导地位可持续性存疑 API定价压力持续，低端市场价格战可能侵蚀利润 全球科技股对“DeepSeek时刻”式冲击的敏感度提升，可能引发更广泛的市场波动 监管政策变化可能影响中国AI模型的海外拓展 前往小宇宙评论区与主播互动

  7. Jul 22

    EP172 澜起科技：高盛上调至387元，AI引爆“内存互联”需求，DDR5 Gen-3/Gen-4加速放量

    🔥【核心洞察】 目标价上调至387元/582港元：高盛重申对澜起科技（688008.SS）的“买入”评级，A股12个月目标价维持387元人民币（基于48倍2030年折现市盈率），H股目标价微调至582港元（基于66.2倍2030年市盈率）。此前高盛已多次上调目标价——从1月的200元到5月的363元，再到当前的387元，目标价在半年内近乎翻倍。 Q2业绩超预期，净利润指引中位数高出大行预期48%：2026年第二季度营收达19亿元，同比增长34%，超出高盛预期5%。上半年归母净利润预计19亿至21亿元，同比增长63.9%至81.2%。增长主要受益于AI产业趋势下的需求旺盛——DDR5 RCD芯片出货量显著增加，第三、第四子代RCD芯片出货占比进一步提升。 互连类芯片Q2收入16.94亿元，同比+28.2%：2026年上半年互连类芯片产品线销售收入约31.11亿元，同比增长26.4%。其中第二季度单季收入约16.94亿元，同比增长28.2%，环比增长19.5%。MRCD/MDB、PCIe Retimer、CKD及CXL MXC等新产品收入“显著攀升”。 MRCD/MDB成短期最强催化剂：高盛预期MRCD和MDB将成为澜起科技强劲的短期推动力，第二代产品已进入大规模送样阶段，并吸引客户浓厚兴趣，正等待兼容的CPU平台于2026年底及2027年推出市场。 🔍【章节索引】 一、业绩超预期：Q2营收19亿，净利润指引高出预期48% 澜起科技2026年第二季度表现强劲，营收达19亿元，同比增长34%，超出高盛预期5%。净利润指引为人民币10亿至12亿元，中位数超出高盛预期48%。 业绩超预期主要归因于两大因素：一是产品组合向新一代产品（DDR5 Gen-3/Gen-4接口IC）升级，二是非营业收入好于预期。上半年整体来看，公司实现营业收入约33.35亿元，同比增长约26.6%。归母净利润19亿至21亿元，同比增长63.9%至81.2%。 二、产品路线图：DDR5迭代加速，DDR6已在路上 DDR5接口IC快速迭代：DDR5 Gen-3销售已超越Gen-2，Gen-4开始出货，Gen-5已向客户出货。快速迭代支撑平均售价和毛利率持续提升。 下一代DDR6 Gen-1：公司正在开发DDR6 Gen-1接口IC，为下一代内存接口标准提前布局。 MRCD/MDB：第二代产品进入大规模送样阶段，等待兼容CPU平台于2026年底及2027年推出市场。这是高盛眼中澜起科技短期最重要的催化剂。 新领域扩张：公司长期看好在CXL、PCIe和光互连IC等新产品的扩展。PCIe 6.x/CXL 3.x Retimer芯片已于2025年1月推出并向客户送样，正积极配合客户测试验证。PCIe/CXL互连领域已实现PCIe Retimer和CXL MXC两款产品量产，正全力推进PCIe Switch芯片研发。 三、市场驱动：Agentic AI引爆内存管理需求 受益于Agentic AI的日益普及以及CPU和内存管理工作负载的增加，内存接口IC需求持续上升。高盛认为产品迭代加速验证了AI对高带宽内存的渴求程度，这将使澜起科技享受量价齐升的双重扩张。 公司积极拓展产品线，包括MRDIMM、PCIe、CXL、以太网及光互连IC，支持长期发展，捕捉新的AI互连市场规模。高盛预计2026-2028年净利润复合年增长率可达38%。 四、投资要点与目标价 评级：A股和H股均维持“买入”评级 A股目标价：387元人民币（基于48倍2030年折现市盈率） H股目标价：582港元（基于66.2倍2030年市盈率） 估值方法：采用2030年预期折现市盈率（贴现率11.5%），隐含2026年市盈率约64倍 增长可见性：2026及2027年净利润预测分别较市场预期高出13%及16%，主要反映新产品导入带动的更高营收 ⚠️【风险提示】 市场增长风险：内存接口IC市场增长可能低于预期 产品推出风险：新产品推出速度可能慢于预期 竞争加剧风险：市场竞争可能超出预期 CPU平台节奏风险：MRCD/MDB的大规模应用依赖于兼容CPU平台的推出时间（2026年底至2027年），若平台延迟将直接影响新产品放量节奏 前往小宇宙评论区与主播互动

  8. Jul 21

    EP171 GPU决定AI跑多快，内存决定AI走多远：大摩“内存墙”报告全解读

    🔥【核心洞察】 AI瓶颈从“算力墙”转向“存储墙”：摩根士丹利2026年7月重磅报告提出标志性论断——“GPU决定AI跑多快，内存系统决定AI走多远” 。容量不足、带宽受限和成本高企三大矛盾，共同构成制约AI进一步扩张的“存储墙”（Memory Wall）。 需求增长320倍，带宽仅增14%：全球AI推理Token生成量从2024年每月约10万亿个激增至2026年3200万亿个，增幅超320倍；而DDR5单通道带宽两年仅从44.8GB/s增至51.2GB/s，增幅仅14%。这组数据是“存储墙”最直观的数学表达。 DRAM价格重回近30年高位，存储占服务器BOM已达73%：当前CPU服务器中存储相关BOM成本占比已高达73%。摩根士丹利认为这已不仅是供给不足，更折射出架构、接口、封装、计算模式与材料体系的系统性挑战。 到2030年云端存储支出将达4180亿美元：存储在云厂商资本开支中的占比将从2023年的12% 提升至2027年的40% 。到2030年，云端存储支出预计将达4180亿美元，2026-2030年复合增速约8%。不含HBM的新型存储技术TAM将从2025年12亿美元扩大至2030年230亿美元；计入HBM后整体市场可达2760亿美元。 投资逻辑从GPU向六大创新方向扩散：大摩认为，AI产业链的投资重心正从GPU等计算芯片，向先进制程、存储架构、先进封装、互连与外设、存内计算、新材料六大方向扩散。三星、SK海力士、美光凭借HBM与先进制程维持定价权；澜起科技（接口芯片）、华邦电、兆易创新等“赋能者”迎来确定性增长。 🔍【章节索引】 一、核心论断：从“算力墙”到“存储墙” 过去两年市场高度聚焦于GPU算力竞赛，但随着大模型参数规模的膨胀和推理Token数量的指数级增长，数据供给能力已成为比计算能力更紧迫的瓶颈。摩根士丹利在2026年7月发布的全球科技深度报告中指出：AI产业的核心瓶颈正从“算力墙”转向“存储墙”——处理器性能持续攀升，但存储带宽与容量的提升严重滞后。 这一判断的底层逻辑很简单：再强的GPU，如果数据喂不进去、算完的结果存不下来，整个系统就只能“空转”。内存，已经从AI系统里的“配角”变成了“主角”。 二、数据论证：错配有多严重？ 大摩用一组对比数据量化了“存储墙”的严峻程度： 需求端：全球AI推理Token生成量将从2024年的每月约10万亿个，激增至2026年的3200万亿个，增幅超过320倍。 供给端：DDR5单通道带宽预计仅从2024年的44.8GB/s增至2026年的51.2GB/s，两年增幅仅约14%。 需求增长320倍与带宽提升14%之间的巨大落差，构成了“存储墙”最直观的数学表达。报告进一步指出，当前CPU服务器中存储相关BOM成本占比已高达73%，DRAM每GB价格回升至近30年高位。 三、市场规模与影响边界 大摩给出了几项关键预测： 云端存储支出：到2030年将达到4180亿美元，2026年至2030年复合增速约8%。 存储资本开支占比：存储在云厂商资本开支中的占比将从2023年的12% 提升至2027年的40%。 新型存储TAM：不含HBM的新型存储技术总市场规模将从2025年的12亿美元扩大至2030年的230亿美元；若计入HBM，2030年整体市场可达2760亿美元。 HBM单独看：HBM市场有望从2025年的350亿美元增长至2030年的2460亿美元。 四、六大创新方向：如何突破“存储墙”？ 围绕突破“存储墙”，摩根士丹利将未来技术演进归纳为六大创新方向： 方向一：先进制程DRAM已进入1γ（1c）节点时代，三星、SK海力士和美光均已启动量产或爬坡。但从1β到1γ的线宽缩小幅度已不足10%，二维DRAM正逐渐接近物理极限。NAND方面，行业已迈入200层至300层时代，美光量产276层、三星第九代V-NAND达286层、SK海力士已实现321层量产，路线图指向2030年前突破1000层。 方向二：存储架构创新包括PLC NAND（每单元存储5比特）、3D DRAM（垂直堆叠突破密度瓶颈）、ZAM以及zHBM等新架构正在推进。其中，3D DRAM希望通过垂直堆叠突破密度瓶颈，但具备完整电容结构的量产仍需较长时间。 方向三：先进封装HBM路线图正朝HBM4和HBM4E演进，16层HBM4E预计2027年量产，单堆栈带宽可达1.5-2 TB/s。晶圆对晶圆（WoW）堆叠市场预计从2025年的1000万美元增长至2030年的98亿美元，复合年增长率高达322%。 方向四：互连与外设 MRDIMM：通过多路复用控制器实现双通道并行，使DDR5有效带宽翻倍。 CXL：开放行业标准，实现CPU、加速器和内存扩展器之间的高速、低延迟通信。 DDR6：预计带来更高的内存接口内容和复杂度。 SanDisk的HBF（高带宽闪存） ：利用TSV互联多个3D NAND阵列，提供高达4TB的内存容量，是HBM的8-16倍，首批样品预计2026年下半年推出。 方向五：存内计算（PIM/CIM）将计算单元植入内存芯片，减少数据搬运的能耗与延迟。三星的HBM-PIM、SK海力士的AiM是典型代表。这被视为颠覆冯·诺依曼架构的终极解法。 方向六：新材料3D DRAM通道采用Si/SiGe超晶格；电容器介质转向TiO₂和HZO铁电薄膜；NAND闪存通过钼替代钨改善互连。 五、软件优化：算法也能“省内存” 硬件之外，软件层面的优化同样关键： DeepSeek Engram：通过可扩展查找的条件内存，最小化HBM需求。 TurboQuant：通过KV缓存压缩，提高AI推理速度8倍，内存使用减少6倍。 算法压缩虽然可能降低部分硬件需求，但也说明“存储墙”的突破需要软硬件协同。 六、投资机会与主要标的 传统内存供应商：三星电子、SK海力士、美光、铠侠、闪迪等，受益于DRAM、NAND和HBM供应紧张及价格上涨。 生态系统赋能者： 澜起科技：受益于CXL、MRDIMM和DDR6带来的接口芯片需求增长。 华邦电子、兆易创新：受益于先进封装和3D堆叠技术。 大摩明确表示，AI投资的第一阶段（GPU扩张）已接近尾声，第二阶段由系统效率驱动的内存超级周期正在开启。 ⚠️【风险提示】 算法优化风险：DeepSeek等软件优化可能降低对硬件的依赖，压缩部分内存需求。 AI盈利不及预期：若AI商业化进度放缓，可能导致云厂商削减资本开支。 技术执行风险：3D DRAM、HBM4E等下一代技术仍面临量产良率和规模化挑战。 产能扩张风险：若头部厂商扩产超预期，可能打破供需平衡。 前往小宇宙评论区与主播互动

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