財經（2026年第1期）

開篇就是算力、AI芯片的文章，這部分內容比較硬核，只能邊讀邊問AI。不得不說，AI確實極大提高了 閱讀效率（下面內容來自AI）。 Google 2017年發表的《Attention is all you needed》論文是人工智能領域發展的重要里程碑，也是chatGPT和Gemini等大模型的“出生證明”。文章的核心思想是“可以完全依靠注意力機制來並行處理所有信息，從而實現更快的訓練速度和更強的理解能力”。 也正是這篇論文提出的“可擴展並行”理念，把 GPU 從圖形/小衆 器件推向大模型時代不可替代的“通用 AI 發動機”，直接催化了英偉達 2017-2025 年的性能、需求與市佔率三級跳。 AI模型訓練過程就是一個學生（模型）在“超級圖書館（數據）中通過“特級教師（算法）的指導利用超級大腦（芯片）進行高強度學習的過程。也就是AI模型訓練涉及三大塊內容： 1）芯片（物理基礎） 負責進行海量計算，關鍵指標包括腦子轉得快不快（算力TFLOPS），能同時處理多少信息（並行計算能力）和記憶帶寬大不大（數據傳輸速度） 2）數據（超級圖書館，學習資料） 模型學習的原始材料，數據需要清洗（去僞存真）和標註（給題目標上標準答案） AI時代一部分數據標記工作雖然可以用訓練好的AI進行預標註提高效率，但還是需要人工去檢查修正或者處理一些複雜場景。（如果AI在訓練中沒有“讀”過某種物體的圖片，那麼它在現實中遇到時就無法判斷這是什麼，即“沒見過=未知盲區”，即技術上的長尾問題——不常見但種類繁多的邊緣情況） 另外，AI模型訓練中使用受版權保護的書籍、圖片等數據是否導致侵權，目前不同國家法律政策不同。一個趨勢是“單純地爲了學習而複製不再是一個絕對的安全港”。德國慕尼黑法院認定OpenAI未經GEMA音樂創作者授權使用歌詞訓練ChatGPT的行爲構成版權侵權。 3）算法（特級教師） 目前最主流的“老師”是Transformer架構，不同AI模型最大的差異點就在於此（芯片和數據雖有差異但不是核心機密）。Transformer架構源於剛纔提到的Google論文，並沒有被申請爲專利壟斷，而是作爲一種開源思想被全行業採納，英偉達的GUP和谷歌的TPU底層計算單元都是針對Transformer中的矩陣乘法和注意力機制進行優化的。近年來也湧現了一批新架構，但Transformer目前仍是AI世界的通用藍圖。 Deepseek主要是通過在以下三個方面優化Transformer來降低成本解決“大模型必須燒大錢”的難題。 i: 把全連接改成稀疏連接：混合專家MoE架構，每次訓練只激活部分而不是所有參數 ii:把看全文改成抓重點:只看關鍵上下文而不是其他所有詞 iii:把高精度改成夠用就好：採用8位浮點FP8而不是16位浮點（FP16） 英偉達的護城河CUDA(Compute Unified Device Architecture‌) 英偉達不僅賣芯片，還提供了一整套極其成熟的軟件生態（CUDA+cuDNN+NCCL），全世界的AI算法都是在這個基礎上長出來的。 但算法與芯片是綁定的，需要專門適配。不能直接把英偉達的算法代碼扔給國產芯片，所以國產芯片存在硬件性能和軟件生態兩個短板。

本期內容豐富，重點是 一，“算力即國力”指算力已成爲衡量國家綜合競爭力的核心指標，是數字經濟時代的新質生產力，決定市場創新上限，並關乎國家安全與科技自立。 全球算力產業鏈（包括芯片相關設備、算法模型、雲和軟件等）最完整的兩個國家，分別是中國和美國。 中國算力的競爭力究竟來自哪裏？把芯片、算法、能源等要素組合成一個效率更高、成本更低的系統，把算力應用在更多真實需求中，並形成可持續的商業回報。 二，中國是歐盟第三大出口市場、第一大進口來源地；歐盟則是中國第二大出口市場和第二大進口來源地。

 《財經》作爲中國最具影響力的財經類雜誌之一，2026年第一期延續了其深度、專業、前瞻的風格，爲讀者呈現了一幅2026年全球經濟與市場的全景圖。本期內容聚焦於後疫情時代的經濟復甦、科技革命對產業的重塑、以及全球地緣政治格局下的投資機遇與挑戰，既有宏觀層面的戰略分析，也有微觀層面的企業案例 一、宏觀視野：全球經濟的新常態 本期開篇以"2026：不確定性與確定性的博弈"爲主題，深刻剖析了當前全球經濟面臨的多重挑戰。文章指出，儘管疫情的影響逐漸消退，但供應鏈重構、通脹壓力、地緣政治衝突等結構性因素仍在持續發酵。特別值得關注的是，雜誌對中美關係的分析鞭辟入裏，認爲兩國在科技、貿易、金融等領域的競爭將長期化、複雜化，這將對全球產業鏈佈局產生深遠影響。 文章還預測了2026年主要經濟體的政策走向，認爲美聯儲的貨幣政策將更加靈活，而中國將繼續實施穩健的貨幣政策和積極的財政政策，以穩增長、防風險。這種宏觀層面的分析，爲投資者把握大方向提供了重要參考。 二、產業洞察：科技驅動的變革 本期雜誌對科技產業的關注尤爲突出。多篇文章深入探討了人工智能、新能源、生物科技等前沿領域的發展趨勢。其中，關於AI大模型商業化應用的分析令人印象深刻。文章認爲，2026年將是AI從技術突破走向產業落地的關鍵一年，但同時也面臨着算力成本、數據安全、倫理規範等挑戰。 在新能源領域，雜誌對光伏、儲能、氫能等細分賽道的投資機會進行了系統梳理。文章指出，隨着碳中和目標的推進，新能源產業將迎來黃金髮展期，但投資者需要警惕產能過剩、技術迭代等風險。這種既看到機遇又提示風險的平衡視角，體現了雜誌的專業性和責任感。 三、投資策略：在波動中尋找機會 作爲財經雜誌，投資策略自然是讀者最關心的內容。本期雜誌邀請了多位知名投資人和分析師，分享了他們對2026年市場的看法。總體來看，專家們普遍認爲，2026年市場將呈現結構性行情，而非普漲行情，選股和擇時的重要性更加凸顯。 在資產配置方面，雜誌建議投資者保持均衡配置，適當增加對科技、消費、醫藥等成長性行業的配置，同時關注低估值、高分紅的傳統行業。這種"攻守兼備"的策略，在當前市場環境下顯得尤爲務實。 四、企業案例：成功與失敗的啓示 本期雜誌還精選了幾個典型的企業案例，既有成功轉型的典範，也有戰略失誤的教訓。這些案例生動地展示了企業在面對市場變化時的應對之道，讀來發人深省。 特別值得一提的是，雜誌對一家傳統制造業企業數字化轉型的深度報道。該企業通過引入工業互聯網、大數據分析等技術，實現了生產效率的大幅提升和成本的有效控制。這個案例告訴我們，傳統產業並非沒有機會，關鍵在於能否擁抱新技術、新思維。 財經素養在當今社會非常重要。無論是個人投資理財，還是企業經營決策，都需要對宏觀經濟、產業趨勢、市場動態有清晰的認識。貼近市場的相關期刊(如財經 商界 銷售與市場)是幫助普通人提升財經素養的重要工具。

1AI、就業和社保 工業化和城鎮化依託規模經濟相互促進，工業品價格隨生產率提升而下降，工資水平隨生產率提升而上升，大規模生產與大規模消費形成正向循環，工業藍領崗位快速增加。 現代公司制度擴大社會分工協作的範圍，原本由一個企業內部完成的衆多生產環節（如物流運輸、市場營銷、法律諮詢）獨立出專業化企業，構成龐大的中間投入品和服務網絡，在提高經濟效率的同時，也使得科層制下的知識白領崗位大量湧現。 後續研究表明，常規性認知和體力工作的消失並非漸進發生，而是集中在經濟衰退期。企業利用危機作爲集中“清洗機制”，永久性地淘汰了可被自動化替代的中等技能崗位。當經濟復甦時，這些崗位不會再回來，雖然服務業最終還是吸納了大部分勞動力，卻是以犧牲工資增長和工作穩定性爲代價的。 綜合近年來國內外研究AI對就業影響的文獻，人工智能未造成大面積失業。不少研究還發現，儘管高AI暴露度行業的勞動者失業率確實在上升，但更低暴露度的勞動者失業率上升得更快 在人工智能時代，科技企業以前所未有的速度進行資本深化，但就業創造效應在下降。與上一輪互聯網投資熱潮不同，AI時代的擴張模式從“輕資產、重人力”轉變爲“重資本、重算力”，依賴於數據中心、能源網絡等物理基礎設施的高密度投資。但科技企業同時實施人力資本緊縮策略，削減數十萬個就業崗位並凍結對畢業生的初級崗位招聘。不同尋常的是，這些行爲發生在科技企業股價創歷史新高、營收增長強勁的背景下，反映了企業削減人力成本以釋放算力基礎設施投資資金的決策思路。 以往勞動生產率的提升，既來自資本及其凝結於機器設備的技術貢獻，也來自“幹中學”過程中人力資本提升的貢獻。在人工智能時代，勞動生產率的提升卻更可能來自該指標的分母（即“勞動力規模”）的下降，人力資本提升的速度遠遠趕不上AI技術進步的速度。 針對AI時代就業挑戰的一大藥方是終身教育。但教育模式的變革在AI技術進展面前並不是萬能藥，大部分勞動者的人力資本積累速度已難以追趕機器智能的進化速度。 高效率部門的超額利潤更多轉化爲資本收益以及少數核心人才的薪資增長，留在高效率部門的輔助性崗位就業者不僅趨於減少，因其人力資本貢獻小於AI，薪資增長也不會與行業生產率提升保持一致。 社保制度設計和就業貢獻之間強關聯，其持續運轉有賴於三大基石：人口紅利帶來的就業者增長、大工業生產形成的勞動關係標準化，以及生產力提升推動的工資收入增長。但20世紀末以來，人口老齡化撼動了第一塊基石的精算邏輯，第二塊和第三塊基石在人工智能技術的躍遷中也面臨挑戰。老齡化對社會保險體系的影響是漸進且可預測的，而人工智能的進展是非線性和指數級的，可能會對既有社保模式的第二和第三塊基石產生速度更快、範圍更廣、規模更大的挑戰。 在科斯奇點下，大量原本屬於企業的核心任務可以外包出去，甚至出現“一人公司”，企業原有長期穩定僱傭的工人變爲外包人員。 人工智能可能使中等收入羣體的工資收入難以和生產率提升同步。社會保險體系資金的主要來源是龐大的中等收入羣體。與歷次工業革命主要替代藍領體力勞動不同，生成式AI加速了非常規認知的常規化，讓中高級認知能力變成了可以工業化複製的服務，主要衝擊的是受過高等教育、從事認知型工作的白領階層，而這一羣體工作穩定、工資較高且合規繳納率高。 技術進步帶來的紅利更多流向了擁有算法、數據和算力的資本所有者。由於高收入者在公共基本養老保險、醫療保險、失業保險等繳費時有上限，這部分人收入的進一步增長對社保基金的貢獻幾乎爲零。如果AI時代資本深化導致勞動收入份額特別是中等收入羣體的收入份額減少，社保稅基相對於經濟總量的比重將下降，經濟增長將無法轉化爲社保基金的同步增長。 技術本身是中性的，但技術創新並非天然導向於人類福祉。如果人工智能的目的是提高人類潛能和增加生命質量，而不是“如何用機器取代人”，前文所述挑戰都將迎刃而解，並能以技術紅利彌補人口紅利消失 關於“機器人稅”。由於一些國家對自動化設備提供稅收抵扣或加速折舊政策，而對勞動力征收含社保的高額工資稅，這實際上補貼了用AI技術替代人工的行爲。 更有可能的操作路徑是，根據AI技術類型實行差別化稅率：對輔助工人的外骨骼、增強現實眼鏡等“勞動增強型”技術給予稅收抵免；對單純替代勞動的技術不予以稅收優惠或適度徵稅。 掌握AI基礎設施即掌握了未來的鑄幣權。構建“主權AI基礎設施”不僅是國家安全問題，也可能成爲社保融資的新渠道 在AI大規模商業化應用之後，這一“AI紅利”可以發揮類似當前挪威石油基金的作用，直接注入社會保障體系，實現從“向勞動徵稅”到“向AI分紅”並重，讓社會保障體系分享AI帶來的資本增值。 22025年，中國保險業正式進入預定利率全面下調至2.0%的新週期，這場靜水深流的變革背後，是保險預定利率歷經三年階梯式調降：普通型產品利率從3.5%降至2%，分紅型產品從2.5%降至1.75%。這組動態數據不僅標誌着行業定價邏輯的根本轉變，更暗藏着保險業整體經營邏輯的重構。 負債端，告別“高息攬客”模式，分紅險等浮動收益型產品成爲市場主流，負債成本得到有效壓縮。同時，“報行合一”政策與嚴格稽查重塑渠道生態，推動銷售模式向價值導向轉型，市場正在逐步進入高質量發展的新階段。 根據監管規定，未來預定利率的調整將會跟隨保險行業協會在每個季度初發布的“預定利率研究值”，而這個預定利率研究值的計算則會掛鉤三個市場化的利率——5年期及以上的LPR、5年期定期存款利率和10年期國債收益率。 3貨幣政策通過改變預期、改變企業投資和居民消費購房的激勵機制，撬動市場自發的力量擴大內需。財政政策則是通過政府增加支出及其帶來的乘數效應擴大內需。 只要貨幣政策力度足夠，央行可以承擔起打破需求不足、走出通縮的重任。央行可以把政策利率降到最低，如果不夠就採取量化寬鬆政策，還不夠那就加碼量化寬鬆政策，直到就業和通脹恢復到合理狀態。 4現在歐美在（創新藥的）fast-follow（快速跟進）方面對我們來講幾乎失去了競爭力，而且我們開始在一些領域引領全球發展。但是整個社會是看到突然出現的對外授權交易才發現這個成績的。 未來中國生物醫藥行業的生態會在全球獨步天下，相當於中國現在的高鐵系統。首先是臨牀研究。中國有這麼多可以做臨牀研究的醫院，數量比歐美加起來還多。

元寶已打通微信讀書，以後不用直接看該雜誌了！掃一眼摘要，速讀即可。 使用步驟： 1.發送微讀鏈接給元寶 2.用個人提示詞讓元寶解讀即可 中國算力，以何強壯？： 核心觀點指出，中國算力的競爭力不在於單一技術領先，而在於將芯片、算法、能源等要素高效、低成本地組合成系統，並將其廣泛應用於真實場景，從而驅動創新。 AI浪潮下，數據中心如何算電協同？——對話騰訊戰略發展部碳中和高級顧問翟永平： 探討在人工智能耗電量巨大的背景下，數據中心如何實現算力供給與電力消耗、綠色能源使用之間的協同與平衡。 宏觀與全球（一組文章） 2026年中國經濟怎麼走？： 對2026年中國的整體經濟增長趨勢進行預測和展望。 2026年，消費增量在哪裏？： 分析在2026年，拉動中國消費增長的新動力和新領域。 2026年宏觀經濟與資產配置展望： 從投資角度，展望2026年的宏觀經濟環境並給出資產配置的建議。 2026年經濟的五大主線： 提煉並闡述影響2026年中國經濟的五個關鍵主題或趨勢。 貨幣政策如何擴大內需： 探討貨幣政策工具在刺激國內消費和投資方面的作用與可能性。 人民幣匯率升向7關口： 分析人民幣兌美元匯率升值至1美元兌7元人民幣附近的動因和影響。 A股慢牛，駛入2026： 表達對A股市場在2026年呈現穩步上漲的“慢牛”行情的預期。 供應鏈數據顯示，美國滯脹風險上升： 通過供應鏈數據的變化，分析美國經濟面臨經濟增長停滯與通貨膨脹並存的風險。 歐盟貿易政策走向何方？——專訪歐委會貿易總司前司長貝爾塞羅： 通過專訪專家，解讀歐盟未來貿易政策的可能方向。 石油消費達峯節奏分化:中國臨近,全球推遲： 指出中國石油消費量即將達到峯值，而全球範圍內的達峯時間可能會晚於此前預期。 產業與公司 國產AI芯片不只是“安全備胎”： 論證國產AI芯片的角色正在從防止“卡脖子”的備份選項，向更具市場競爭力的主流選擇轉變。 中國車企深入巴西腹地​ / 出海巴西,要面對哪些挑戰？： 這兩篇關注中國汽車企業拓展巴西市場的動態、策略以及面臨的挑戰。 親歷者詳解中國創新藥何以爆發——對話百利天恆創始人： 通過企業家訪談，揭示中國創新藥產業快速發展的內在原因。 預定利率新週期,保險業謀變： 分析人身保險產品預定利率進入新的調整週期後，保險行業如何尋求變革。 4000餘家小貸公司臨考： 指出大量小額貸款公司正面臨嚴格的監管考驗和行業洗牌。 全球資管巨頭“錨定”香港： 關注全球大型資產管理機構將香港作爲重要戰略據點的情況。 金價一度觸及4500美元： 報道黃金價格（推測爲每盎司）上漲至4500美元的現象並分析原因。 社會與民生 AI、就業和社保​ / 人工智能擴散的挑戰： 討論人工智能技術普及對就業市場和社會保障體系帶來的衝擊與挑戰。 藏在基層醫保虧空裏的祕密： 揭示地方層面醫療保險基金出現虧空的深層原因和問題。 求解14億國人養老： 探討中國面臨的人口老齡化挑戰和養老問題的解決方案。 瞪羚:提高生產率的關鍵物種： 將高成長性的創新型企業（瞪羚企業）比喻爲提升社會生產率的關鍵。 其他 城市中心的“極限”與突圍： 討論城市中心區域發展面臨的瓶頸以及突破路徑。 南北包子趣談： 一篇輕鬆的文化類文章，探討中國南北方在包子這一食物上的差異和趣聞。

小李：（滑動手機屏幕）哎，你看這期財經週刊封面文章——《中國算力，以何強壯？》，寫得挺深。說國內現在不只是堆芯片，還在搞“算力網”協同，東數西算工程二期已經接入了30多個核心樞紐。 小陳：（放下手裏的拿鐵）對，我們公司最近也在調研AI數據中心。騰訊那個翟永平不是說了嗎，2025年國內數據中心PUE平均值壓到1.35以下了，但電價還是大頭。現在有些地方試點“風電直供數據中心”，綠電佔比要是超過50%，補貼還能再上浮10%。 小李：這算力強了，AI芯片才能真用起來。你看後面那篇《國產AI芯片不只是“安全備胎”》，說華爲昇騰、寒武紀今年都要上7nm改良版，配套的MindSpore、TensorFlow China生態用戶破百萬了。 小陳：但光有芯片還不夠啊，你看A股那篇——《A股慢牛，駛入2026》，裏面提到科創板今年要上“綠色通道”，支持硬科技企業帶虧損上市。不過散戶挺慌，擴容這麼快，會不會抽水？ 小李：（笑）所以配套政策來了啊，你看“中特估”2.0方案不是剛出嗎？國資委把市值管理納入央企負責人考覈，那些破淨的基建、電力股，最近是不是都在回購？還有社保基金那個五年以上長期考覈機制一落地，每年穩定入市資金估計有8000億。 小陳：說到資金，你看人民幣匯率那篇沒？《人民幣匯率升向7關口》裏說，美聯儲如果下半年降息，中外利差倒掛收窄，外資可能又要回流中國債市。不過出口企業壓力就大了。 小李：所以你看車企都在拼命出海啊。後面那篇《中國車企深入巴西腹地》你看了嗎？比亞迪在巴伊亞州的工廠明年投產，年產能規劃15萬輛，還配套建了電池回收線。 小陳：巴西那個關稅政策挺狠的，電動車進口稅40%，但在本地化生產就能降到18%。不過週刊裏也說了，本地供應鏈還不成熟，寧德時代在那兒建廠，電池原料還得從智利運。 小李：（看了眼手錶）不過話說回來，這幾個事其實是一條鏈——算力強了，AI和芯片產業才能起來；產業起來，股市纔有底氣慢牛；股市穩了，企業融資出海就更順。這閉環要是真跑通，2026年經濟主線就清晰了。 小陳：沒錯，所以下午那個會，咱們得把“算力—資本—出海”這條鏈放進報告裏。走吧，回公司。

本期最不能錯過：如下三個重要課題的介紹： ‼️有兩個我們必須要會算的公式模型： 1.買房 vs 租房—計算模型 2.養老存多少錢—【4% 法則】和 【25倍模型】 ‼️AI 對社保體系的衝擊 ‼️投資能力圈拓展：雲廠商，電力和創新藥 話不多說，上乾貨： 🏅🏅🏅【雲廠商和未來算力發展】 1️⃣ 關於雲廠商的重要性，作者拋出了一個結論： 在今天AI技術競賽的過程中，雲的作用甚至不亞於芯片。 原因是，自建機房難以維持算法升級迭代能力，具體來說： 無論是算法創新，還是工程優化，本質上都是系統能力，這對芯片、網絡等資源的使用提出了更高要求。從工程實踐看，這些能力往往難以在單一企業、自建機房的條件下長期維持，更適合在具備萬卡甚至10萬卡算力規模，且擁有成熟調度體系的公共雲之上。 2️⃣ 同時，比較了中國雲廠商和國際巨頭： 中國雲廠商必須在國際市場具備競爭力，否則只能坐以待斃。 事實上，中國雲市場還未得到充分挖掘。公共部門、政企機構甚至很多製造企業都對公共雲尤爲謹慎。 3️⃣ 也道出了中國政企不願意使用雲服務的深層原因： 雲是費用支出，服務器等硬件是固定資產。雲按年訂閱付費，容易影響當期利潤指標。服務器哪怕攤銷成本更高，報表上體現是存量資產。因此大部分政企機構、公共部門寧願購買服務器等硬件。 4️⃣ 微軟 CEO 納德拉如何看待未來電力發展： “缺電正在成爲美國算力投資計劃能否落地的關鍵因素。微軟CEO（首席執行官）薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）2025年11月在一場播客中稱，如果不能快速在有電力的地方建成數據中心，可能會有大量芯片在倉庫無法通電。” 爲解決缺電問題，部分美國科技公司開始嘗試新思路。微軟、谷歌、亞馬遜等企業已陸續與核電站簽署項目開發協議，爲未來三年至五年引入小型模塊化核電（SMR）預留條件。 5️⃣ 同時也對比了中美電價差距： 2024年數據顯示，美國數據中心使用的平均工業電價0.083美元（約合0.59元）/千瓦時，各州數據中心電價各不相同。中國市場西部樞紐節點城市電價普遍更低。內蒙古烏蘭察布等西部樞紐節點城市的電價甚至在0.3元/千瓦時以下。包括阿里、華爲等科技公司都將超大型數據中心部署在烏蘭察布。 6️⃣美國各雲廠商的實際訂單 甲骨文和OpenAI的確存在泡沫，但亞馬遜、微軟、谷歌的算力供不應求積壓訂單。截至2025年6月末，三家公司積壓訂單（即剩餘履約義務，財務指標是RPO）分別是3680億美元、1950億美元、951億美元，是各自2024年雲收入的2倍以上。 7️⃣其實硬件產品 token 目前挺便宜的 一位AI玩具從業者對《財經》表示，中國市場的軟件訂閱付費習慣不成熟，他們產品定價時沒采用每年支付Token費用的方式，而是直接計算產品三年生命週期Token總成本，一次性計入硬件售價。他估算，目前1萬臺AI玩具平均1臺每年Token消耗成本約爲6元—10元， 8️⃣小型核電 SMR 市場上正在探索將小型模塊化核反應堆（SMR，發電容量爲每臺300兆瓦以下）應用於數據中心。 SMR能夠解決大型核電的安全和成本問題。 這一輪數據中心建設浪潮對核電是利好。即便AI投資存在泡沫，SMR藉此機會實現規模化仍有戰略價值。 🏅🏅🏅我們都關心的：【AI ，就業和社保】 1️⃣ 智力的超級成本最終收斂於能源成本：未來高智力的工作成本取決於 Ai 消耗的電能。 2️⃣對社保體系的衝擊： 社保精算邏輯的三塊基石： 1.有利的人口結構 2.穩定的僱傭關係 3.不斷增長的工資和生產率 現在第一塊基石已經撼動，然後 Ai 也在撼動 2-3 塊基石 3️⃣未來穩定工種會越來越少的原因： 隨着AI技術在勞動力市場平臺的應用，“按任務僱傭”（Hiring by Task）的交易成本相對於“按崗位僱傭”（Hiring by Job）變得微不足道：按任務僱傭（長期）轉變爲「按崗位僱傭」（短期）因爲兩個原因： 1.招聘可靠的人的時間更快，成本更低 2.大模型，幫企業更好的做總體決策和任務劃分，企業可以精確的開展生產經營 4️⃣AI 首先替代中層 傳統企業中，中層管理者的核心職能是信息傳遞、任務分配和流程監控。AI智能體開始在缺乏人類持續干預的情況下執行復雜工作流，並以極低的成本完成這些協調工作。 Gartner預測，到2026年，20%的組織將利用AI來扁平化組織結構，一半以上的中層管理職位將不再需要。 5️⃣比特世界如何影響原子世界 比特世界的無盡需求加劇原子世界的稀缺。AI技術的創新無法直接打破原子的稀缺，土地、淡水、鋰鈷等關鍵礦產的物理約束依然存在，經濟增長的稀缺性轉移到能源、環境容量、關鍵原材料上。 6️⃣路徑依賴 雖然AI工具提高了科學家的個體產出，但它導致了科學研究選題的收斂，即科學家們傾向於研究AI容易處理的數據豐富的領域，而通過AI難以建模的數據稀缺或邊緣領域則被忽視。這種傾向可能導致科學發現的廣度收窄，也降低了以突破性創新開拓人類需求和就業空間的可能。 🏅🏅🏅歐美經濟 2026 展望 際貨幣基金組織（IMF）預測2026年全球經濟增長3.0%，較2025年下降0.2個百分點，其中歐美經濟體增速可能降至1.5%以下。 🏅🏅🏅買房還是租房，這樣算賬！ 1️⃣ 這裏我們把住房抵押貸款利率減去房價增速看作近似的買房成本，把租金收益率看作租房成本，用前者減去後者的差值反映了買房相對於租房的成本高低，如果買房的近似成本相對於租房成本更低，會刺激未來的房價上漲。 2️⃣ 舉個可能不恰當的例子： 【買房成本】：現在全國平均房貸利率 3.85%； 假設未來幾十年，一線 fangjia 平均年增 2%，則買房成本：3.85-2=1.85%； 【租房成本】：某一線一套 500 萬房，月租 6780，則年化 1.36% 左右 這樣看來，年化來說：買房成本高出租房成本：1.85-1.36=0.49% 左右 🏅🏅🏅【中國創新藥未來】還有機會買入 1️⃣未來可能主導全球 英國《經濟學人》雜誌在2025年11月29日的封面文章標題中問道：下一個被中國主導的行業是誰？ 未來中國生物醫藥行業的生態會在全球獨步天下，相當於中國現在的高鐵系統。首先是臨牀研究。中國有這麼多可以做臨牀研究的醫院，數量比歐美加起來還多。 原來是因爲沒有按照國際標準做，現在按國際標準做，我們醫院的硬件條件、研究者的勤奮度和14億人口可以提供的患者，讓我們成爲全球能夠跑最多試驗的地方。 我們做得快，質量按照全球的標準，還便宜，真正是“多、快、好、省”的一個臨牀研究系統 2️⃣跟隨領先 現在歐美在（創新藥的）fast-follow（快速跟進）方面對我們來講幾乎失去了競爭力，而且我們開始在一些領域引領全球發展 原創一定得靠科學家。原創生態的邏輯和fast-follow生態的邏輯不一樣 3️⃣創新藥發展離不開保險，爲何保險還不推？ 因爲沒法建立精算數據。 準確完整的醫療數據在醫院，中國絕大部分是公立醫院。 現在數據是孤島。所以要發展商業醫保，需要國家先打通基礎數據，國家現在已經開始在建這數據基礎設施。 4️⃣創新藥領先企業，還需多個十年 例如百利天恆：到2024年底2025年初我們已經很清晰，用五年時間，從2025年到2029年，先成爲入門級的MNC。然後再有一個五年，成爲一個在腫瘤領域全球領先的跨國公司

一、中國算力，以何強壯？ 中國算力的競爭力究竟來自哪裏？答案是，把芯片、算法、能源等要素組合成一個效率更高、成本更低的系統，把算力應用在更多真實需求中，進而像十年前的移動互聯網一樣帶來更多市場創新 2025年12月，國產AI芯片企業摩爾線程、沐曦相繼上市 國產AI芯片已實現規模化量產。華爲昇騰、百度崑崙芯等產品，正被用於真實業務，它們走過了不可用的門檻 2025上半年中國加速芯片市場規模超過190萬張。英偉達約佔62%市場份額，本土芯片約佔35%市場份額 “算力即國力”，這句話已被討論三年。算力是什麼？它是AI時代的電力 常用的三項技術包括——潮汐調度（削峯填谷，錯峯利用芯片資源）、P/D分離（將推理中的計算密集型任務、高帶寬任務分配到適合的芯片上）、KVCache（通過緩存上下文，減少重複計算）。這些做法最終目的，都是讓芯片便宜地“吐出”更多Token 潮汐調度是根據需求高峰低谷動態調整資源：把非實時任務放到夜間等低峯時段執行，削峯填谷，提升芯片、算力或人力等資源利用率，從而降低成本、提高效率。 P/D分離指把大模型推理的預填充（P）和解碼（D）階段拆到不同芯片上並行運行，各自獨立擴縮，從而把原本衝突的顯存與算力需求變成可分別優化的工作流，提升資源利用率、降低推理成本。 KVCache是大模型推理時用來緩存已生成上下文的優化技術，通過避免重複計算已處理內容，顯著降低顯存佔用和推理成本，使芯片能更便宜地“吐出”更多Token。 中國市場，有五家科技雲廠商（阿里雲、華爲雲、騰訊雲、百度智能雲、火山引擎），三家電信運營商雲（天翼雲、移動雲、聯通雲）。八家雲廠商2024年總營收約5270億元。 如果考慮更長遠，小型模塊化核電也可能是探索方向 在公共雲上，形成了IaaS（基礎設施）、MaaS（模型平臺）、PaaS（平臺軟件）、SaaS（應用軟件）的完整生態。 一位AI玩具從業者對《財經》表示，中國市場的軟件訂閱付費習慣不成熟，他們產品定價時沒采用每年支付Token費用的方式，而是直接計算產品三年生命週期Token總成本，一次性計入硬件 二、AI浪潮下，數據中心如何算電協同？——對話騰訊戰略發展部碳中和高級顧問翟永平 八大樞紐、十大集羣”集中（八個國家算力樞紐節點指京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏；十個國家數據中心集羣指中衛、天府、重慶、貴安、慶陽、和林格爾、張家口、蕪湖、韶關、長三角生態綠色一體化示範區集羣） 《財經》：“東數西算”政策鼓勵數據中心向“八大樞紐、十大集羣”遷移 尤其對科技公司，供電安全大於一切。業務不斷電的重要性，遠大於節省電費 翟永平：目前數據中心儲能主要依賴鋰電池。但在數據中心長時儲能（大於6小時）場景下，鋰電池效率與安全性不如液流電池。推長時儲能發展，需要發展液流電池等技術 SMR在文中指小型模塊化核反應堆，單機容量低於300兆瓦，採用工廠預製、現場組裝，建設週期短、投資低，可爲數據中心等提供穩定低碳電力，緩解風光波動與儲能不足問題。 三、碳普惠機制是指以消費—生活端（公衆、社區、小微企業）爲場景，通過把其綠色低碳行爲量化、賦值，並通過政策激勵、商業激勵、減排量交易等方式實現其價值兌現的一種機制，有助於引導公衆實施低碳行爲，建立社會綠色氛圍。 四、國產AI芯片不只是“安全備胎” 五、AI、就業和社保 一是就業與投資脫鉤 但科技企業同時實施人力資本緊縮策略，削減數十萬個就業崗位並凍結對畢業生的初級崗位招聘 二是技術進步與人力資本提升脫鉤。 人力資本“幹中學”的積累路徑變窄。 例如，傳統的律所模式依賴大量初級律師進行文件審查、法律檢索等工作，現在AI可以在幾秒鐘內完成這些工作，但離婚等案件需求並不會因爲AI技術發展而上升，會導致律所大幅減少初級律師招聘 三是勞動者工資與生產率提升的脫鉤。 在科斯奇點下，大量原本屬於企業的核心任務可以外包出去，甚至出現“一人公司”，企業原有長期穩定僱傭的工人變爲外包人員。 都會使得零工經濟從現在的建築業、製造業和外賣、快遞等生活服務業領域，發展到知識白領爲主的生產性服務業，出現更大規模的非長期僱傭關係，導致社會保險繳費的僱主責任下降，勞動者個人繳費責任和風險暴露度 人工智能減少企業內部協調成本，有可能形成“中層塌陷 AI技術可消除老年人蔘與勞動力市場的生理和認知障礙，讓年長員工專注於需要判斷力、同理心和複雜決策的高價值工作，降低工作疲勞度，使老年人可選擇從全職工作過渡到兼職工作的“漸進式退休”方式，而不是突然切斷收入來源。 至於具體的稅種，從一些國家的政策實踐看，增值稅（或消費稅）、環境稅和資本利得稅是可選項，一些研究機構還提出徵收AI“超額利潤稅” 六、人工智能擴散的挑戰 人工智能的擴散進程並不均衡：部分領域（尤其是科技、金融和專業服務）積極採納這項技術，而其他領域（包括醫療保健和建築等吸納大量就業的行業）則進展緩慢。這種差異雖然在當前階段不足爲奇，但如果持續存在將導致J型曲線趨於平緩，這意味着當前投資的回報率低下且增長和生產力的提升會被延遲。 七、2026年中國經濟怎麼走？ 2025年中國經濟總體表現超預期，但幾個結構性失衡問題值得警惕 一是量和價的失衡 二是外需和內需的失衡，2025年即使受到關稅戰影響，中國外需表現依舊較爲平穩，出口韌性較強，且中國對東盟、歐盟以及其他國家開闢了新的貿易航線和貿易通道，但內需不足和產能過剩的問題依然較爲嚴重 三是上下游的失衡。上游的大國企、採礦業和重工業等有大量產能釋放，但下游面向消費端的終端產業以及小型企業尤其是民營企業的壓力較大，這在採購經理人指數（PMI）上的表現非常明顯。 四是供需的失衡，供給強需求弱的特徵依舊較爲突出。 展望2026年，張靜靜預計，製造業投資將成爲2026年經濟的最大亮點，預計全年增長5% 航空航天、量子科技、生物製造等新質生產力領域的資本開支將維持高位。 特別是中游裝備製造業，在出口韌性和國產替代的雙重邏輯下，資本開支將保持高位 受益領域包括AI服務器、半導體材料（碳化硅、氮化鎵）、工業軟件等，其中AI服務器出口增速預計超40%，成爲高科技出口的核心增長點 一是房地產市場若繼續失速，對經濟的拖累將加強 二是若地方債務不能有效化解將對經濟增長帶來較大挑戰。 第三隻“灰犀牛”是中小金融機構出現流動性危機。 八、2026年，消費增量在哪裏？ 諮詢公司艾睿鉑在2025年底的一項統計顯示，無論在中國還是全球，消費者的節儉趨勢持續加深，同時也在不斷評估各類生活開支的優先級 2026年，消費增量在哪裏？答案是在消費者代際變遷、科技進步和政策支持的結構性協同轉變裏 馬斯洛需求層次理論由美國心理學家亞伯拉罕·馬斯洛於1943年提出，把人類需求從低到高分爲五層：生理、安全、社交、尊重、自我實現。低層需求滿足後，高層需求才成爲動力；前三個屬“缺失需求”，後兩個屬“成長需求”。 不論業界、學界還是決策界，一個共識是，服務消費大有可爲，接下來是如何提供優質供給，挖掘服務消費的潛力 九、2026年宏觀經濟與資產配置展望？ “以時間換取空間”指在條件不成熟時，主動延緩進程、積累力量，用時間換得戰略縱深或更強實力，最終扭轉局面。文中指通過擴大內需、科技升級爭取時間，爲經濟高質量發展創造空間。 新古典增長方程是索洛模型的核心：Δk＝sy－(n＋δ)k，它把人均資本變化拆成“資本深化”與“資本廣化”。穩態時Δk＝0，人均儲蓄剛好覆蓋新增人口和折舊，此時總產出增長率等於勞動力增長率，且與儲蓄率無關。 提高廣義財政赤字率指在常規赤字基礎上，把地方政府專項債、特別國債等隱性債務一併計入，以更真實反映財政擴張力度。當前建議將這一比率提到8%至10%，通過增發國債、提高支出強度，直接補貼居民、化解地方欠款、支持科技與高端製造，從而提振消費、穩定增長。 基尼係數是衡量收入差距的0到1之間數字，越接近0越平等，越接近1越不平等。國際通常把0.4當警戒線，低於0.2算絕對平均，0.2-0.3較平均，0.3-0.4較合理，0.4-0.5差距大，0.5以上懸殊。 低軌衛星互聯網加速推進，商業航天逐步成熟，GW星座、千帆星座等推動產業鏈發展 GW星座是我國由中國星網統籌建設的巨型低軌寬帶通信星座，規劃約1.3萬顆衛星，分兩層軌道部署，旨在爲全球無網地區提供應急通信、海空遠域和國際互聯的“兜底”服務，並探索手機直連衛星模式。 千帆星座是上海垣信衛星主導的超1.5萬顆低軌衛星互聯網工程，2024年8月首發18星，2025年已累計組網108顆，計劃2027年初步全球覆蓋，爲境外用戶提供低延時、大容量寬帶服務，並支持手機直連等高級應用。 2026年可能進入“主動補庫”階段，頭部企業稼動率接近滿產，行業集中度提升，部分環節如隔膜、電解液等呈現盈利修復跡象。行業逐步告別“內卷”，政策推動產能科學佈局，價格迴歸合理區間。負極、銅箔、隔膜等環節高端化趨勢顯著，產品性能提升帶動價值量增長。固態電池產業化加速，材料端多點突破，複合鋁箔、氧化物/硫化物電解質等新技術具備成長潛力。2026年行業盈利中樞有望上移，頭部企業盈利修復路徑清晰。 十、2026年經濟的五大主線 一是海外經濟與政策。2026年發達經濟體（美、日、德）財政政策趨向放鬆，貨幣政策分化，預計美聯儲繼續降息，歐央行觀望，日本央行小幅加息。 二是地緣衝突與貿易摩擦。2026年美國中期選舉或使特朗普更關注其國內問題，中美爭端風險總體可控 三是市場供強需弱的演變。“反內卷”能否帶來生產環節提質增效？投資能否由負轉正，特別是地產投資能否轉入平穩？消費提振是否取得進展？出口能否保持增勢？決定國內需求的強弱 四是新舊動能轉換。以創新驅動爲重要特徵，數字經濟、人工智能、高端製造業的發展和資本市場的回暖持續增強經濟新動能 五是國內宏觀政策。預計2026年中國將繼續實施更加積極的財政政策和適度寬鬆的貨幣政策 展望“十五五”時期發展，我們可以從三個週期維度來觀察與把握：中國自身週期、世界康波週期、地緣政治週期 十一、城市中心的“極限”與突圍 存量優化是在不增加資產總量的前提下，通過調整股權與債務比例、併購重組、激活閒置資產等方式，提升現有資源配置效率，降低風險，釋放創新動能，從而實現資本結構或資產結構的優化。 供給側結構性改革是2015年提出的中國經濟戰略，從提高供給質量出發，用改革辦法推進結構調整，矯正要素配置扭曲，減少無效和低端供給，擴大有效和中高端供給，提高全要素生產率，使供給體系更好適應需求結構變化。 “中廚大廈改造的案例只是福田向‘CBD+科創區’轉型的一個縮影 福田這幾年的實踐，在不知不覺中，突破了城市中心區發展中的‘五個極限’：突破了‘增長的極限’，回答了高度成熟經濟大區能否實現較高速度持續增長的命題；突破了‘空間的極限’，回答了高度建成區是否必然面臨空間匱乏的命題；突破了‘功能的極限’，回答了金融商務區能否打造科創中心的命題；突破了‘人居的極限’，回答了高密度城區能否保持宜居的命題；突破了‘生態的極限’，回答了高度發達經濟體能否保持生態環境可持續的命題 十二、歐盟貿易政策走向何方？——專訪歐委會貿易總司前司長貝爾塞羅 據英國市場調查機構駿特商務諮詢（JATO Dynamics）的數據，2025年前八個月，儘管面臨反補貼稅的影響，中國品牌的純電動汽車在歐盟25個市場的份額已從2024年的7%提升至7.6%。與此同時，混合動力汽車和插電式混合動力汽車對歐盟的銷量顯著提升 對於特朗普加徵的關稅，貝爾塞羅表示，關稅不會給美國經濟帶來積極的影響，已經有跡象表明這會導致通脹抬頭，關稅也無法使美國實現再工業化；關稅政策在經濟上不可行，但可能在政治上起到特朗普希望發揮的作用 世貿組織第14屆部長級會議將於2026年3月在喀麥隆首都雅溫得舉行，世貿組織的改革問題將成爲優先事項。 十三、供應鏈數據顯示，美國滯脹風險上升 供應鏈數據傳遞的信號更爲真實：GDP疲軟、需求信號疲弱、通脹壓力顯著。 十四、石油消費達峯節奏分化：中國臨近，全球推遲 從國家頂層設計到產業發展都表明，中國的石油消費將在“十五五”時期達峯。 綜合中石油集團和中石化集團旗下兩大智庫的最新預測，中國的石油消費預計將在2027年左右達峯，峯值在7.7億—7.8億噸左右；全球石油消費將在2040年左右達峯，峯值在48億噸左右 《中石油展望》還首次提出了現代油氣產業的概念。其核心內涵是，傳統油氣產業向綠色低碳化發展，以綠氨和綠醇爲代表的綠色化工是重要組成部分 十四、A股慢牛，駛入2026 回顧2025年的A股，儘管一波三折，牛市的進程仍然貫穿始終。用指數表現可以清晰概括2025年A股的慢牛行情，截至2025年12月30日，上證指數收於3965.12點，全年上漲18.30%，深證成指上漲30.62%%，創業板指上漲51.42%。近八成個股實現上漲，超500只個股漲幅超過100% “中國資產正在經歷一輪大的牛市，這可能是中國改革開放40多年來最大的一次牛市。”日鬥投資董事長王文在《財經》年會上明確表示 “在增量經濟下，對應的是趨勢性機會；在存量經濟下，對應的是結構型機會。我們是存量經濟主導，對應結構性機會，不大可能形成大牛市 一是尋求穩健增值的資金，通過銀行理財大規模湧入“固收+”產品，使其成爲承接低風險偏好資金的主力；二是追求便捷與貝塔的資金，青睞透明、低費的ETF，尤其在“國家隊”增持示範下，寬基與熱門行業ETF規模激增；三是高淨值與機構化資金，注重策略的紀律性與風險收益比，持續流入量化私募產品，助推其管理規模跨越式發展；四是敢於使用槓桿、追逐趨勢的資金，通過融資盤活躍於市場。 偏好確定性與工具化的資金強化了主流指數與半導體、人工智能等政策支持板塊的動量；注重絕對收益與紀律性的資金，則更多聚焦於高流動性、符合特定因子的個股，加劇了內部波動與分化；而長期配置型資金（如保險、社保）則起到了壓艙石作用。 回顧2025年，中國經濟飽受三大風險困擾，分別是中美貿易摩擦、房地產市場下行壓力、地方政府債務風險 內需的恢復強度被視爲關鍵變量之一。中信證券A股首席策略分析師裘翔認爲，市場信心已歷經政策、科技與外需三輪提振，當前仍缺內需這一環。“最近中央各類文件已明確將提振內需作爲未來最重要戰略。若內需預期得以重塑，2026年市場有望再上臺階。” 從大類資產配置視角看，金融資產在中國居民家庭資產組合中的地位正穩步提升。各類資金正通過多元渠道持續流入A股市場，這一資金端趨勢具備長期延續性，並非短期現象。無論是國內居民家庭的資產重新配置浪潮，還是國際資金的持續流入，都將共同驅動市場走出慢牛行情。若這一慢牛態勢能夠得以保持，市場最終有望邁向長牛格局 十五、人民幣匯率升向7關口 人民幣匯率的7.0“爭奪戰”始於平安夜。 12月24日，人民幣延續周初強勢，吹響了朝7.0進攻的“號角”。盤中，離岸人民幣一度觸及7.00135，距離7.0關口僅餘13.5個基點。截至當日收盤，離岸人民幣回調至7.0076，較4月初7.4278的低點反彈超4200個基點。 “近段時間，人民幣離岸匯率（CNH）強於在岸匯率（CNY），且經常出現倒掛，說明國際資本對人民幣升值的押注更爲激進 近段時間，央行對人民幣匯率預期管理的方向由前期的“防貶值”轉向“控升值”，手段也轉變爲更多利用“逆週期因子”微調中間價報價，或在盤中逢低買入美元以補充儲備。 “本輪人民幣升值不再僅依靠貿易順差的‘單輪驅動’，而是形成了‘經常賬戶結匯+證券投資回流+衍生品對沖’的三輪驅動模式。”李湛表示 點心債券是在香港發行的人民幣計價債券，2007年國家開發銀行首隻亮相，因“小巧”得名。它讓境外企業、政府把人民幣資金調回境內使用，也吸引全球投資者配置人民幣資產，如今存量已超1.4萬億元，成爲人民幣國際化的重要引擎。 十六、4000餘家小貸公司臨考 一是對新發放貸款綜合融資成本超過24%的立即糾正到位；二是在不引發經營風險的情況下，到2027年底前，指導小貸公司將新發放貸款綜合融資成本逐步降至1年期貸款市場報價利率（LPR）的4倍以內 調整後的小貸公司貸款利率已與銀行信用卡分期年化利率“倒掛”，前者上限爲12%，後者目前約18%。“比較擔心嚴格限價可能導致小貸機構退出高風險客羣服務，反而催生地下高利貸市場，對現有安全墊帶來衝擊 十七、預定利率新週期，保險業謀變 預定利率研究值的持續走低，反映出市場利率環境與保險業資產負債管理的雙重壓力。 2025年初，金融監管總局工作會議提出，督促保險機構強化資產負債聯動管理，苦練內功、降本增效 其中普通型保險產品預定利率最高值爲2.0%、分紅型保險產品預定利率最高值爲1.75%、萬能型保險產品最低保證利率最高值爲1.0%。 十八、全球資管巨頭“錨定”香港 受地緣政局影響，全球投資者正重新評估資產組合風險，調整投資策略以分散風險，中國香港已成爲資金避險的安全港 十九、金價一度觸及4500美元 若利率下行疊加美元走軟，配合市場避險情緒升溫，金價有望實現5%至15%的溫和上漲 若美債利率下降、地緣政治緊張局勢加劇以及顯著的避險需求疊加，將爲金價提供異常強勁的支撐作用，推動其大幅上漲15%至30%。 若美債收益率上升、美元走強以及風險偏好回升，將對黃金構成顯著壓力，導致投資者興趣大幅減退。 它認爲，關稅不確定性，疊加黃金ETF與各國央行的強勁需求，推動金價在2025年升至4000美元以上的創紀錄高位，而中國保險巨頭的新需求，可能會幫助金價在2026年底觸及5055美元 二十、貨幣政策如何擴大內需 央行管理的是信用，信用的背後是信心 安倍再次當選首相以後，日本央行2013年1月明確宣佈2%的通貨膨脹目標，把十多年前克魯格曼的建議撿回來了；2013年4月宣佈量化與質化貨幣寬鬆（Quanty and Quality Easing, QQE），把伯南克的做法也學來了。此後，日本央行還進一步採取了QQE擴展、負政策利率、收益率曲線控制（Yield Curve Control, YCC）等更進一步的寬鬆貨幣政策 貨幣政策通過改變億萬個微觀個體的互動行爲擴大總需求，關鍵是兩件事：一個是改變市場預期，一個是讓企業和居民能算過來賬 企業要算新增投資的賬，一邊是資金成本，這取決於融資端利率；一邊是收益預期，這很大程度上取決於未來的價格變化預期 假設最初的房屋租金收益率是3%，住房抵押貸款利率也是3%，暫不考慮其他影響買房或者租房的因素，純粹從算賬的角度看買房和租房的成本相等。如果降低政策利率，帶動住房抵押貸款利率從3%降低到2%，買房顯然比租房划算，理性的計算下人們會更願意選擇買房，進而推動房價上漲 二十一、中國車企深入巴西腹地 中國車企在巴西需與時間賽跑，能否儘快跑通本地供應鏈、補上售後短板，是巴西考場拿高分的關鍵 巴西是南美第一大汽車市場。近年來，中國車企在巴西市場發展迅速，整體市場份額已突破10%，成爲當地汽車產業中的新興力量 一是資本投入由輕轉重。 二是新能源技術輸出優勢明顯 例如，比亞迪海豚車型以高配置顛覆了入門級市場，長城哈弗H6則在中型SUV市場中立足 三是以技術和體驗重建信任 二十二、出海巴西，要面對哪些挑戰？ 2024年，巴西躍升爲中國在全球第三大投資目的地，如何合規地實現本地化運營，是出海巴西的中國企業共同面臨的挑戰 劉仁堂幾乎每天都能接到想要出海巴西的諮詢，以製造業企業爲主，也有很多做跨境電商的企業。整體來看，有出海巴西意願的企業覆蓋了製造業和服務業。 多位受訪跨境電商賣家的共識是，巴西市場稅負高、資金佔用週期長，相比其他地區，在巴西做電商是“重資產”項目，中小商家難以入局。 王成2024年曾在一家建築類中國企業擔任翻譯。在他的記憶中，巴西當地工人完全執行8小時工作制，從沒有加班的情況。同時，巴西工人工作風格相對散漫，施工現場常常出現的情景是：兩人幹活，兩人監督，三人圍觀。巴方的管理體制也比較臃腫，同一職能崗位往往會“塞進”好幾個人，整體效率不高。 劉仁堂表示，巴西法律合同中存在中國企業不熟悉的權屬邏輯，僅憑“付完款、拿到貨”並不代表擁有絕對安全的所有權。對於講究工期的工程項目來說，時間成本是致命的，而巴西司法訴訟週期極長，通常在兩年以上。此外，當地律師之間還可能存在利益串通，利用法律程序漏洞侵佔企業資產 二十三、親歷者詳解中國創新藥何以爆發——對話百利天恆創始人、董事長、首席科學家朱義 成爲全球一流跨國藥企需要具備四大能力：全球早研能力、全球臨牀開發能力、全球藥物供應鏈能力、全球商業化能力。中國企業目前在第一環取得了集體突破 中國創新藥行業被低估了，成績不輸AI新能源 第一就是得益於2015年出臺了新的政策法規，對標全球標準和全球體系 第二個條件，創新藥一在高速公路跑起來，一級市場的風險投資就起來了。 第三個條件就是剛纔講到的臨牀研究與全球標準接軌，這是整個中國生物醫藥生態的基礎設施建設 在這三個條件上面，再疊加我們的工程師紅利、中國文化固有的勤奮堅韌，這就是厚積薄發的原因所在 美國是好，但很貴、很慢。歐洲比美國便宜一點，它也好，但它更慢，做創新藥研發速度很重要，歐洲比中國也貴，它能跑的臨牀試驗也少 現在大家開始意識到，如果中國生物醫藥產業要成長出全球公司，對外授權時採取共同開發、收益共享的方式會更好 百利天恆1996年誕生於成都，從仿製藥起步，2011年轉型專注腫瘤創新藥，構建單抗、雙抗、ADC等平臺，2023年登陸科創板，2023年與BMS籤84億美元授權協議，2024年扭虧爲盈，市值逼近千億。 具備四大能力：全球早研能力、全球臨牀開發能力、全球藥物供應鏈能力、全球商業化能力。 二十四、藏在基層醫保虧空裏的祕密 不到10%的患者因去縣外住院，花掉了縣裏超45%的醫保基金 這些患者中近一半沒有醫生管理，高血壓的管理率爲51.29%，糖尿病管理率62.44%。“患者到醫院門診買藥，醫保報銷的額度上限是1500元，一般喫到10月就差不多花沒了，後面醫保不報銷了，有些患者就不喫藥了。”魏雪松介紹 平陽縣慢慢就形成“基層失守—上級擁堵—醫保喫緊”的惡性循環 鄭志豐稱，2021年績效改革以後，推諉患者的投訴沒有一起。 慢病預防的工作也藉此機會同步搭建起來，績效考覈中有側重的提高了慢病門診、診前、診中、診後的工作當量值 二十五、求解14億國人養老 銀髮經濟的產生也意味着養老產業在提供更多崗位和就業（如近年來出現的音樂理療師、陪診師等） 中國的養老保障體系主要包括三方面，即“養老三支柱”：第一支柱是由國家發起建立的基本養老保險體系，主要包括城鎮職工基本養老保險和城鄉居民基本養老保險；第二支柱由企業年金和職業年金構成，爲單位和個人共同負擔；第三支柱則是由個人養老金和其他個人商業養老金融構成。其中，第二、三支柱對第一支柱形成有效補充 一是“4%法則”，即根據過往經驗，退休後每年支出不超過自身資產的4%，同時搭配基金等投資，基本可爭取實現終身資金充足；二是根據“4%法則”延伸出的“25倍法則”，即如果退休後年支出存在缺口，通常需提前儲備相當於缺口25倍的資產。比如，若某人每年養老金收入爲6萬元，每年預期支出爲10萬元，那就存在4萬元的支出缺口。按照“25倍法則”，這個人退休前需要儲備至少100萬元的資產 二十六、瞪羚：提高生產率的關鍵物種 關鍵物種是指一旦消失就會導致整個生態系統衰敗的物種。以美國黃石國家公園的狼爲例，1925年，在公園禁止狼進入後，鹿和麋鹿的數量激增，喫掉了大量樹葉，導致樹木枯萎。由於缺乏這些樹木強有力的根系防風固土，河岸受到侵蝕，整個生態系統陷入衰敗。 瞪羚企業指已過創業死亡谷、以科創或商業模式創新支撐的高成長中小企業，個頭小、跑得快、跳得高，能帶動產業鏈升級，被視爲“準獨角獸”。 瞪羚企業的出現往往是因爲它們發現了市場空白，而在位企業甚至都沒有注意到這一點，於是它們發揮想象力，想方設法來填補這一空白 生產率較低的殭屍企業即使陷入困境，也能比普通的盈利企業獲得更多銀行貸款。結果就是殭屍企業可以在市場競爭中存活下來，而表現尚可的企業被迫退出市場 1995年—2005年，薄弱的日本政府社會保障體系使工人在目前企業的工作成爲其首要保障。這給政府施加了巨大壓力，迫使其保護落後企業，甚至是徹頭徹尾的殭屍企業 二十七、南北包子趣談 南方肉餡饅頭好喫，是因爲做法和傳統向來精細講究，饅頭鬆軟，餡料精肥相間。北方包子最獨特的地方，我覺得北方人能夠用各種各樣的食材來做包子的餡料，但凡我們能想到的食材，幾乎都能做餡，真正包容萬物

《財經（2026年第1期）》 財經 56個筆記 中國算力，以何強壯？ ◆ 國產AI芯片的真正命題不是替代英偉達，而是被投入真實業務場景，加快從“能用”到“好用”腳步 ◆ 國產AI芯片的核心問題，不是能否全面替代英偉達，而是能否進入真實業務的“使用-反饋-迭代”正循環。 ◆ 國產AI芯片在快速進步。2026年—2027年中國市場還會多款國產AI推理芯片上市，預計該市場2026年—2027年會迎來爆發。 ◆ 另一位算法工程師的看法是，英偉達的旗艦芯片事實上仍是國內基礎模型訓練的主流選擇。英偉達H200等芯片該買還是要買，它在萬億參數的基礎模型訓練中不可替代。 ◆ 事實上，國產AI芯片真正的對手不是英偉達，而是被真正使用。被採購只是第一步，它們更需要更多真實業務場景錘鍊，以及抓住接下來三年至五年“從能用到好用”的時間窗口。 ◆ 倒逼中國科技公司在算法創新、工程優化等層面提升算力效率，“榨乾”每一張芯片的Token。 ◆ 包括阿里、字節跳動、百度等中國科技公司，也在軟件工程層面採用各種手段提高算力利用效率。 ◆ 2026/01/10發表想法 全球最大AI創業公司OpenAI的GPT系列模型誕生在微軟Azure上，全球第二大AI創業公司Anthropic的Claude系列模型是在亞馬遜AWS和谷歌雲GCP上訓練出的。 原文：事實上，包括微軟、亞馬遜、谷歌等科技公司之所以能長期在AI競賽中保持領先，一個重要原因是，它們通過公共雲的形式，向全球市場提供算力、模型、應用服務。 ◆ 事實上，包括微軟、亞馬遜、谷歌等科技公司之所以能長期在AI競賽中保持領先，一個重要原因是，它們通過公共雲的形式，向全球市場提供算力、模型、應用服務。 ◆ 中國雲廠商必須在國際市場具備競爭力，否則只能坐以待斃。 ◆ 在大部分政企機構、公共部門現有預算採購、審計機制下，雲是費用支出，服務器等硬件是固定資產。雲按年訂閱付費，容易影響當期利潤指標。 ◆ 2026/01/10發表想法 特變電工 原文：電力目前是中國算力佈局中的一個現實優勢條件。中國在西部地區擁有相對充足、價格較低的風電和光伏資源。 ◆ 2026/01/10發表想法 電力成本10%，這成本很高了 原文：電力在以GPU爲主的數據中心中，綜合成本約佔10%。 ◆ 電力在以GPU爲主的數據中心中，綜合成本約佔10%。 ◆ 中國市場西部樞紐節點城市電價普遍更低。內蒙古烏蘭察布等西部樞紐節點城市的電價甚至在0.3元/千瓦時以下。包括阿里、華爲等科技公司都將超大型數據中心部署在烏蘭察布。 ◆ 在西部使用低價綠電，並不等於綜合成本最低，還有一個限制條件是——網絡成本。因爲東西部跨區域傳輸的網絡費用、時延帶來的業務損耗，可能會抵消一部分電價優勢。 ◆ 由於IT發展進程、採購習慣不同，國內數字化市場的長期現狀是，硬件大於軟件 ◆ Agent正在拆解SaaS的功能，舊的軟件形態正在被打散。如果從這個視角看，Agent可能會改變SaaS滲透率。他同時認爲，專業軟件工具的複雜性決定了用戶規模會相對有限。 ◆ 中國市場的AI應用未來不一定會直接長成SaaS/PaaS軟件，而在於能否被嵌入更多硬件設備，被反覆、低價、長期調用。 ◆ 越來越多硬件——如手機、AI眼鏡、自動駕駛、機器人、工業設備，甚至是毛絨玩具都在接入大模型，成爲潛在的算力消耗設備。這些都是由真實需求驅動的。 ◆ AI玩具的算力使用量微乎其微，但重要的是，它代表了一種方向——算力不再只是以軟件訂閱形式被感知，而是被埋入硬件的生命週期，隨着使用頻率被持續消耗。這個模式一旦在更高價值的硬件上成立，它會帶來更大的潛力。 ◆ “杭州六小龍”之一的羣核科技原本爲家裝行業提供設計軟件。它過去十多年積累了空間數據和空間計算能力，這家公司正在爲智元、銀河通用等機器人公司提供空間模型能力。 ◆ 未來五年至十年，所有智能設備都需要空間智能模塊。現在的機器人只有小腦（運動控制能力），未來還要有大腦（空間識別能力）。未來不會有純軟件公司，或者純硬件公司。 ◆ 在芯片受限、資本規模存在差距的背景下，中國算力的關鍵不在於是否擁有更多算力資源，而在於能否讓算力被真實應用、持續使用，並最終形成可驗證、可持續的商業回報。 AI浪潮下，數據中心如何算電協同？——對話騰訊戰略發展部碳中和高級顧問翟永平 ◆ “算力的盡頭是電力”，這 ◆ 在局部區域和特定時段，數據中心用電量增加，對電網協調、儲能調峯和綠色電力供給提出了更高要求 ◆ 能否獲得充足且成本更低的電力，是當前數據中心選址時的關鍵考量。電力成本在運營支出中的比重增加，已成爲影響單位算力成本的核心因素之一。數據中心綜合成本包括資本支出（服務器、芯片等硬件）和運營支出（電力、網絡成本等）。在以GPU訓練推理爲主且負載率較高智算中心中，電力成本佔比可達10%—30%。 ◆ 目前，數據中心在國內整體耗電量佔比約爲2%，到2030年佔比可能是3%—4%。我們不能誇大數據中心的用電量。數據中心用電增長，不會帶來電力危機。 ◆ 尤其對科技公司，供電安全大於一切。業務不斷電的重要性，遠大於節省電 ◆ 目前數據中心儲能主要依賴鋰電池。但在數據中心長時儲能（大於6小時）場景下，鋰電池效率與安全性不如液流電池。推長時儲能發展，需要發展液流電池等技術。 ◆ 2026/01/10發表想法 能源行業，對需求預測比較理性 原文：能源行業做需求預測時，不會只看科技公司宣佈的吉瓦級數據中心規劃。電網更關注需求是否真實，投入資產後要滿足誰的需求、在哪裏的需求。 ◆ 能源行業做需求預測時，不會只看科技公司宣佈的吉瓦級數據中心規劃。電網更關注需求是否真實，投入資產後要滿足誰的需求、在哪裏的需求。 ◆ SMR的關注度源於風、光發電波動性較大，且儲能難以完全解決問題。在低碳轉型壓力下，核電提供了穩定的低碳能源。SMR能夠解決大型核電的安全和成本問題 國產AI芯片不只是“安全備胎” ◆ 產業的健康，不應是長出一棵相同的參天大樹，而應是培育一片多樣性的雨林 AI、就業和社保 ◆ 企業利用危機作爲集中“清洗機制”，永久性地淘汰了可被自動化替代的中等技能崗位。 ◆ 與上一輪互聯網投資熱潮不同，AI時代的擴張模式從“輕資產、重人力”轉變爲“重資本、重算力”，依賴於數據中心、能源網絡等物理基礎設施的高密度投資 ◆ 2026/01/10發表想法 社會分配問題，本身也是政治問題的反應 原文：社保制度設計和就業貢獻之間強關聯，其持續運轉有賴於三大基石：人口紅利帶來的就業者增長、大工業生產形成的勞動關係標準化，以及生產力提升推動的工資收入增長。 2026年中國經濟怎麼走？ ◆ 2026年以個性化消費、悅己消費等爲代表的服務性消費的內生動力有望增強，成爲消費增長的重要引擎。 2026年，消費增量在哪裏？ ◆ 基於此，“擴大優質商品和服務供給”成爲2026年提振消費的重點，多項頂層規劃都表示，將清理消費領域不合理限制措施，同時擴大健康、養老、托幼、家政等多元化服務供給，釋放服務消費潛力。 ◆ 尤其是年輕一代（15歲—25歲），相比於此前幾代人更願意投入情感類消費，既包含泛娛樂領域，也涵蓋粉絲經濟、演唱會，還有二次元、泡泡瑪特等潮玩消費。 城市中心的“極限”與突圍 ◆ 2026/01/11發表想法 每當夜幕低垂，這裏便成爲俯瞰城市燈火的絕佳地點，一場璀璨的燈光秀在天際線鋪展。 原文：福田的深業上城卻通過空中連廊與慢行系統，主動“縫合”了蓮花山公園的廣闊綠意，讓人們得以在自然與都市之間轉換。 石油消費達峯節奏分化：中國臨近，全球推遲 ◆ 業界預計美國原油產量將在2026年達峯，歐佩克的產能和資源量則較爲豐裕 A股慢牛，駛入2026 ◆ 一個突出的現象是，以ETF爲代表的被動投資工具規模急劇擴張，而主動管理的權益類產品則面臨持續的淨贖回壓力。 4000餘家小貸公司臨考 ◆ 2020年8月最高人民法院發佈修訂的《最高人民法院關於審理民間借貸案件適用法律若干問題的規定》，將民間借貸利率的司法保護上限，由原來的“以24%和36%爲基準的兩線三區”，修改爲以央行授權每月20日發佈的1年期LPR的4倍爲標準。 ◆ 行業更具共識的一點則是，金融降利率支持實體經濟已是持續多年的監管主基調。 ◆ 2026/01/11發表想法 利率差降低，對互聯網借貸平臺衝擊比較大。 原文：“但本次新規會鎖住小貸公司自營擴張路，對以自營貸款爲核心業務的大型互聯網平臺衝擊尤甚。”多位受訪者提到，如部分頭部互聯網平臺旗下小貸公司的消費貸規模都在千億級，近年頻頻通過ABS（資產證券化產品）等相對低成本的渠道融資，加以監管允許的槓桿率後發放貸款，“貸款利率上限下調至12%後，中間的息差直接沒了，盈利模式面臨重構”。 ◆ “但本次新規會鎖住小貸公司自營擴張路，對以自營貸款爲核心業務的大型互聯網平臺衝擊尤甚。”多位受訪者提到，如部分頭部互聯網平臺旗下小貸公司的消費貸規模都在千億級，近年頻頻通過ABS（資產證券化產品）等相對低成本的渠道融資，加以監管允許的槓桿率後發放貸款，“貸款利率上限下調至12%後，中間的息差直接沒了，盈利模式面臨重構”。 中國車企深入巴西腹地 ◆ 2024年，比亞迪和長城已在巴西新能源市場形成雙寡頭格局。例如，比亞迪海豚車型以高配置顛覆了入門級市場，長城哈弗H6則在中型SUV市場中立足。 出海巴西，要面對哪些挑戰？ ◆ 2026/01/11發表想法 拼多多旗下 原文：Temu也於2024年6月正式落地巴西，僅用一個月時間就在巴西購物App下載榜上登頂，超越了巴西本土購物平臺美客多 ◆ 巴西有着嚴格的反職業歧視法規和政策，禁止僱主基於性別、年齡、種族、公民身份、性取向、殘疾、特定醫療狀況或犯罪記錄等個人特徵在招聘錄用、薪酬確定、晉升、裁員等方面對員工區別對待。 ◆ 2026/01/11發表想法 國內那一套不把勞動當回事，拼命壓榨的模式在國外玩不轉。 原文：很多企業在進入巴西市場時，往往低估了工會的權力及其對企業運營的影響。許多企業未能提前瞭解本地工會的規定，導致在正式運營後，突然遭遇來自工會的罰單，或被作爲被告捲入勞動訴訟。 親歷者詳解中國創新藥何以爆發——對話百利天恆創始人、董事長、首席科學家朱義 ◆ 2026/01/11發表想法 沒有生存需要，純粹出於熱愛做自己感興趣的事情，熱愛自然規律、關心人類命運。 原文：純粹的事情是需要社會發展到一定階段，有一批純粹的探索者，他們不是生存需要，而真的是在仰望星空，對世界的運行規律感興趣，我就是要知道宇宙怎麼運行，我就是關心人類命運。 藏在基層醫保虧空裏的祕密 ◆ 慢病管理已成爲穩住縣域醫療體系的根本支撐點 ◆ 痛下決心啓動系統性改革的平陽縣，以負擔最大的慢病管理爲切入點，用了兩年，實現2024年醫保扭虧爲盈，當期結餘超過3000萬元。 ◆ 重治療、輕管理，導致大量慢病患者直接湧向縣級以上醫院，不僅患者跑得遠，看病負擔也更重，比如在村裏的慢病點掛號費只用5元，到鄉鎮衛生院10元，到縣醫院看主任醫師需要17元。 ◆ 加之慢病患者的重複診療和併發症治療佔用了大量的醫保基金，平陽縣慢慢就形成“基層失守—上級擁堵—醫保喫緊”的惡性循環。 -- 來自微信讀書

先把調門拉高：中國算力今天最硬的底氣，不是哪顆芯片“秒天秒地”，而是把十四億人的真實需求，一口氣接進服務器——從義烏小商品店的AI客服，到和田棉田上的無人機，全在啃算力。需求像洪水，洪水衝到哪裏，哪裏就長出本土GPU、本土框架、本土模型，順流而下，比任何補貼都管用。 再看數字：摩爾線程7.9億、沐曦12.4億，體量確實只有英偉達一個“零頭”，可別忘了，英偉達1999年上市那年營收也就這個量級；真正值錢的是“能用”到“好用”的死亡峽谷，我們已經把繩子甩了過去——華爲昇騰裝進鄭州AI計算中心，一口氣支撐起中原藥監局的疫苗冷鏈接力；百度崑崙芯跑在大文庫裏，每天幫小學生把“雞兔同籠”算成卡通片。別人是“先芯片後場景”，我們是“場景追着芯片跑”，腳步快，摔得慘，爬起來也剽悍。 更提氣的是“綠電+算力”的中國式組合拳：寧夏中衛，一塊光伏板、一臺服務器，一度電兩毛六，比特流和光子流一起併網，PUE 1.1，比北歐還冷涼；國家“東數西算”把網線當高鐵修，三千公里延時15毫秒，上海期貨市場的交易指令眨眼就到烏蘭察布，等於把Alphabet的骨幹網複製了一遍，卻只用了三年。 所以別急着唱“1%太寒酸”。市場份額這玩意兒，像青春期，一旦啓動就是指數曲線——當年安卓在華份額也就1%，三年後山寨機倒了一地，小米、OV卻順勢出海。算力這條賽道更長，跑道盡頭是自動駕駛、AIGC、工業元宇宙，全是十四億人每天睜眼就要用的“剛需”。只要需求不熄火，國產芯片就能在真實炮火裏迭代，資本願意燒錢，工程師願意熬夜，政策願意鋪路，三角結構最穩。 一句話：中國算力的真正強壯，不在於今天能不能替代H200，而在於我們把算力做成了“水電煤”——一旦變成生活的默認值，就沒人再關心是哪家的硅片在發光，只會記得燈一按就亮。燈亮之後，市場份額自然從1%翻到10%，再到50%，像高鐵、像光伏、像新能源車，故事中國已經寫了三遍，第四遍不過是換一條更寬的跑道繼續狂奔。