財經（2026年第17期）

讀了《財經》2026年第17期“棄選榜”，想到的 我是一名學業規劃師。說白了，就是幫孩子選科、填志願、找方向的。 但做這行越久，我越發現，最難的不是怎麼選，而是很多家長根本沒搞明白選專業這件事到底意味着什麼。 2026年夏天，《財經》雜誌出了一份“棄選榜”，我看了好幾遍，心裏挺不是滋味的。 麥可思研究院梳理了10個省份、1.3萬個專業組的數據——會計學410次、財務管理398次、英語379次、計算機科學與技術372次……人工智能在熱搜排第二，在徵集志願裏排第四，207次。 全國984所高校開英語，690所開會計，733所開財務管理。當一個專業“人人都會”的時候，它就不值錢了。 《財經》原文有一句話我劃了重點：“棄選名單”折射的不是某個專業的整體式微，而是高校人才培養與產業需求之間的結構性錯配。 三個原因：高校跟風開專業，培養質量跟不上；AI在淘汰標準化崗位；傳統行業週期在變。 2026年高考人數1290萬，985錄取率僅1.5%左右，1270萬應屆高校畢業生湧入市場，16至24歲勞動力失業率17.9%，約10.3%選擇“慢就業”。孩子們用腳投票，因爲他們知道，選錯了，四年後可能就是那1270萬分之一。 但比棄選榜更讓我悶的，是這些年見到的那些家長。 有一種家長說“我不想孩子太卷，我只想他健康快樂”。你想想，一個在學校里門門墊底、同學不待見他、老師不關注他、越來越學不進去、越來越想逃避的孩子——他怎麼快樂？他今天在班級裏不被看見，明天走入社會，1270萬人競爭，他憑什麼不焦慮？健康快樂不是一句免責聲明。你讓他不喫學習的苦，他以後就得喫生活的苦。 還有一種家長，看到別人家孩子學鋼琴、學聲樂、學跳舞，立馬掏錢給自己孩子也報上。問他們爲什麼，答“培養氣質”，再問將來走這條路嗎，答“多條路嘛”。全國有多少人學藝術，有多少人能靠唱歌跳舞謀生？中央音樂學院一年招幾個人？你家有多少資源能鋪在這條路上？興趣是興趣，職業是職業。你可以讓孩子學琴，但別讓他誤以爲學琴就能喫飯。 那怎麼辦？我現在的做法是：從小學高年級開始，觀察他做什麼的時候眼睛會亮、會忘記時間——那個狀態叫心流。到了初中，帶他做霍蘭德職業測試，結合推理能力、學科潛能，綜合定位他的天賦賽道。到了高中，把“我喜歡什麼”、“我擅長什麼”、“國家需要什麼”、“家庭有什麼資源”——四個圈疊在一起，找交集。 人工智能、集成電路、新能源、生物醫藥，國家要的不是會考試的人，是能解決真實問題的人。你家的“材”如果剛好長在這個方向上，那他就是“國才”。中國已是世界第二大經濟體，正邁向第一大經濟體。中美貿易戰和科技封鎖，倒逼出“科技自立自強”的國家戰略。“十五五”規劃提出統籌教育強國、科技強國、人才強國建設。這不只是國家的事，是你家孩子未來的底牌。 “材”和“才”不一樣。“材”是木字旁，是原材料。“才”沒有木字旁，是能力。一棵樹要成爲棟樑，需要修剪、需要風吹雨打、需要被放在正確的地方。一個孩子要成爲人才，需要被看見、被引導、被鍛造。你不鍛造，它永遠只是一根木頭。 選專業不是填志願那天的事，小學看方向，觀察他是什麼種子；初中定賽道，用測評把他那根“材”挖出來；高中找交集，把“材”和國家需要放在一起看。 那份榜單對那些沒看懂的家長，只是一條新聞。但對真正看懂了的家長，這是一份預警地圖，它告訴你那個閉眼報個熱門就能混一輩子的時代結束了。以前你只需要幫孩子考高分就行，現在你必須在孩子還小的時候就開始思考：我孩子是什麼材料？國家需要什麼方向？家庭有什麼資源？幾個圈的交集在哪？ 你會發現，這四個圈疊在一起的那個位置，可能不大，但它不會讓你走到一半發現前面是死路——因爲每一步都經過了精準的篩選：既不是盲選，也不是賭博，更不是跟風，而是把孩子的天賦、家庭的條件、國家未來十年需要的方向，三者對齊之後找到了那個最穩的位置。 所以，別隻盯着“棄選榜”上的專業名字，該盯的，是你孩子的路，你打算從什麼時候開始幫他鋪。十年樹木，百年樹人。種一棵樹最好的時間是十年前，其次就是現在。 如果你願意，從今天開始，帶孩子去做一次專業的測評，幫他找到那根“材”。而不是等到高三，才第一次問那個18歲的孩子：“你喜歡什麼？”——那個問題的答案，應該藏在他十幾年的生活裏，而不是填志願那一天的慌亂裏。 天生我材必有用——不是一句安慰，是一把尺子。 量的是你有沒有看見那根“材”，有沒有把它放在對的土壤裏，有沒有在孩子的“材”和國家的“用”之間，找到那個最精準也最穩的位置。 願你家那棵樹，從現在開始，好好地、穩穩地長。😌

$$本期關於token的文章說得很透徹，關於生成token的成本與效率，其背後涉及的算力基礎設施如芯片、存儲、網絡、數據中心增速不如token增速快，token成本收到哪些因素影響，各因素的影響因素分析，如何評估token等，值得一讀 $$險資作爲長期資本投資科技股，其實是有一定風險的，但願我們上市的科技股都能爭氣點 #萬億險資的科技長投之路 兩隻硬科技IPO，揭開了萬億險資的投資遷徙—從基建、不動產傳統版圖到半導體、機器人等硬科技賽道。其間，險資的投資邏輯已然發生變化：從財務投資到戰略陪伴，從高息銀行基建股到新質生產力企業 #城市更新的15萬億元賬本 從老舊小區改造到老廠房升級，從街區煥新到片區重塑，一場以存量提質爲核心的城市更新正在全國鋪開，長遠目標是賦能城市的新定位、產業的新發展 #化解地產“連環債” 一方面，市場在通過“以房抵債”等手段進行自救，另一方面，政策層面也在持續出臺配套舉措進行助力。這場波及面廣、錯綜複雜的地產“連環債”困局，正在多方合力下，嘗試一步步化解，雖然過程漫長，但方向已然清晰 #中美科技供應鏈博弈升級 從無人機出口管制、實體反制清單、暫停CCC獲證後工廠跟蹤檢查，到首例“對外貿易國家安全調查”，中國政府通過科技供應鏈、認證體系和制度規則，對美國相關涉華限制作出反擊 #香港航空樞紐獲得意外紅利 中東戰事推高轉機需求，地緣衝突帶來短期紅利，但對於香港航空樞紐而言，軟硬件投入與“十五五”規劃支持，才真正構成未來發展的長期利好 #中國商用車靠什麼定義下一程？ 普惠式的規模增長正在退場。商用車行業的競爭焦點，不可逆地轉向技術深度、體系厚度與組織彈性的綜合角力。這不是暫時的週期波動，而是產業走向成熟的必經之路 #恒生科技指數求變 隨着指數修訂，恒生科技指數將大幅增加AI和先進硬件成份股，向“全品類科技指數”轉型 #市場波動中的量化交易真相 隨着AI大模型加速融入工作和生活，需要警惕AI幻覺在回答金融專業領域問題時隱藏的錯誤，進而帶來誤解 #驅動金價走勢的四大結構性變化——專訪世界黃金協會美洲區CEO兼全球研究負責人安凱 安凱認爲，黃金的地緣避險屬性並未失效，只是定價權重與市場反應機制發生了階段性切換。未來十年，會有更多投資者認可並接納黃金的長期配置價值，其在穩健型投資策略中的角色將進一步強化 #韓元匯率反彈能否持續？ 2026年7月1日至8月13日16時32分，韓元兌美元匯率升值超8%；2021年1月4日至2026年7月1日，韓元兌美元匯率一度貶超43% #銀行房貸利率再現低位 業內人士判斷，未來房貸及個貸利率大概率呈現“小步慢降、階梯式下探”的態勢，短期內在2.9%-3%區間反覆拉鋸，個別銀行階段性突破2.8%都是可能出現的常態 #哈囉爲何跨界賣保險？ 哈囉重新拿回此前放棄的牌照，折射的恰是保險中介行業底層邏輯的切換：牌照的“殼價值”正在歸零，但場景的“生態價值”正被重估 #螞蟻分拆融資啓幕 螞蟻旗下三大獨立板塊陸續啓動外部融資，內部將此視作檢驗各主體獨立運營與造血能力的階段性測試。市場普遍判斷融資意在爲上市鋪路，三家主體仍需持續驗證獨立創收能力，方能登陸資本市場 #螞蟻數科哪條邏輯受資本青睞？ 一位關注科技賽道的投資人表示，一家金融科技公司的估值大概在30倍PE，而AI公司估值在80倍以上；國際數據公司發佈的報告顯示，2025年，螞蟻數科以13.3%的市場份額在中國金融大模型、智能體應用及服務市場位居第一 #瑞幸有了新野心 加速開店並推出非咖產品，瑞幸想在現製茶飲咖啡領域成爲便利店一樣的存在 #智能網聯汽車控制權歸誰？ 智能網聯技術的擴張，正引發車輛控制權與財產權博弈，平衡技術紅利與用戶物權已成爲行業必答題 #柴油發電機，算力時代新剛需 數據中心對供電可靠性要求很高，柴油發電機作爲備用電源不可或缺。隨着新一輪AI算力競爭的展開，“需求上漲、供給緊張、價格上行”將是柴發市場未來的長期趨勢 #宇樹科技估值大考 從長期看，具身智能賽道有望誕生萬億級體量的龍頭企業，但核心難點是預判誰能成爲最終龍頭，所有估值判斷都需要落腳於對企業基本面、成長潛力的深度研判 #宇樹核心競爭力來自哪裏？——專訪長江商學院金融學教授李學楠 “場景—數據—產品—成本”的循環一旦跑通，中國企業今天的製造優勢，終將成長爲具身智能時代的產業壁壘 #藥明康德勝了一局 經歷一輪出清和新舊產能調整，CXO行業率先出現反彈拐點 #國家藥品集採中的隱形贏家 靠集採訂單做厚現金流，再把賺到的錢投進創新藥研發 #這些專業爲何“招不滿”？ “棄選名單”折射的並非某個專業的整體式微，而是高校人才培養與產業需求之間的結構性錯配 #AI短劇爲何“內卷”？ 一個年市場規模預估400億元、從業者超過50萬人的賽道，賺錢正變得越來越難 #他們何以選擇退而不休？ 在當前低齡老年人中，一部分人選擇繼續就業並非出於經濟壓力，而是希望通過工作保持與社會的聯結，實現個人價值。這種“退而不休”的現象，正在成爲中國社會的新常態之一 《AI帝國：OpenAI的權力衝突與人類的未來》 [美]郝珂靈 本書以“帝國崛起”爲核心隱喻，解構全球AI產業的壟斷本質與擴張邏輯，爲審視AI產業的經濟價值、商業格局與長期風險，提供了極具批判性的全新範式。當幾乎所有人都在計算AI能創造多少價值時，作者偏偏把鏡頭轉向賬本的另一側，追問這場繁榮的成本究竟由誰承擔。

《財經（2026年第17期）》 財經 56個筆記 Token經濟，中國賬本 ◆ 2026/08/18發表想法 科技公司分配Token額度，控制成本 原文：但從今年6月開始，越來越多公司開始擔心賬單失控。員工Token排行榜在很多公司消失了，各個公司開始按部門、按人頭分配Token。 ◆ 2026/08/18發表想法 投資方向：芯片，存儲，網絡，數據中心 原文：Token需求正以十倍、百倍速度增長，供給卻嚴重不足。這是因爲背後的算力基礎設施——如芯片、存儲、網絡、數據中心每年只能以幾十個百分點的速度增長。 ◆ 中國的政策部門正在密集調研，希望就Token的質量、成本、定價建立一套評價體系。按照設想，Token最終會像電一樣，被計量、交易、管理。 ◆ Token成本受到哪些因素影響？黃仁勳把AI產業分成能源、芯片、基礎設施、模型、應用五塊蛋糕。他認爲，能源、芯片、模型、基礎設施共同影響着Token成本。 ◆ 芯片、算法在更大層面上決定了Token成本，能源、基礎設施等因素更多是現有基礎上做優化。 ◆ 國際市場上，B300八卡服務器售價約65萬-67萬美元，是H200服務器的兩倍左右。但更貴的芯片，反而能生產更便宜的Token。因爲，芯片、存儲、網絡、數據中心等固定投入會被攤薄到更多Token上。 ◆ 2026/08/18發表想法 強者恆強：更貴的芯片、更強的算力 原文：模型迭代同樣能降低單位Token成本。更強的模型，實際使用成本反而可能更低。 ◆ 模型迭代同樣能降低單位Token成本。更強的模型，實際使用成本反而可能更低。 ◆ 電力決定了算力集羣的規模和選址，建設數據中心需要能評審批，還需要選擇低電價的區域。比如，北京、深圳等東部地區的電費價格是烏蘭察布、大同等西部地區的2倍-3倍。 ◆ 但電力在Token成本中的影響權重有限。多位數據中心從業者對《財經》表示，電力成本通常佔GPU數據中心的資本支出、運營支出綜合成本的10%或以下。 ◆ 簡單理解，一旦GPU服務器採購成本攀升、利用率走低，經濟賬就會迅速惡化。因此，芯片出口管制、智算中心芯片利用率會深刻影響中國市場的Token成本。 ◆ GPU服務器折舊週期一般是五年。 ◆ 2026/08/18發表想法 OpenAI攤薄成本，比中國廠商要低 原文：OpenAI旗下的ChatGPT/Codex，200美元/月套餐月額度109億Token，1億Token均價12.5元，遠低於大部分中國廠商的Token套餐。實際使用成本不到官網API列表價的2%。 ◆ 。這就像是“不可能三角”：最快、最準的模型通常並不便宜；便宜的模型往往要用更長的時間完成任務。 ◆ 2026/08/18發表想法 難怪，遲遲不上線，局部測試 原文：微信智能體遲遲未能全量上線的一個重要原因就是，算力不夠充裕，很難完全免費提供給14億用戶。 ◆ 微信智能體遲遲未能全量上線的一個重要原因就是，算力不夠充裕，很難完全免費提供給14億用戶。 ◆ 中國市場是勤儉持家，用更少的資本支出，儘快實現商業正循環。美國市場還在燒錢試錯，用大量免費Token補貼個人開發者，在浪費中探索可能性。 ◆ 美國市場在用冗餘的算力擴大探索空間，中國市場在用有限的算力提高生產效率。 ◆ 工業時代，電和煤的度量衡花了幾十年才成形。AI時代，Token這個度量衡的完善才剛剛開始 財經速覽 ◆ 2026/08/18發表想法 越好的模型，成本越低 原文：大量Token化產品的邊際成本趨近於零，價格不再由成本主導，而更多取決於模型的專有性、高質量數據集的稀缺性，以及能否有效適應不同場景的需求。 ◆ 大量Token化產品的邊際成本趨近於零，價格不再由成本主導，而更多取決於模型的專有性、高質量數據集的稀缺性，以及能否有效適應不同場景的需求。 ◆ AI替代的主要是中間層的認知型崗位，而頂層的AI科學家、創意工作者等高價值崗位難以被替代；底層的體力勞動，受制於物理AI的發展節奏，短期內也難以被大規模取代。 萬億險資扛鼎科技長投 ◆ 從二級市場大手筆舉牌轉向一級市場戰略配售與基石投資，從偏愛銀行基建股轉向重倉硬科技與新質生產力賽道。 城市更新的15萬億元賬本 ◆ 讓財政資金投向最需要提升公共服務的地方，讓社會資本找到可以產生長期回報的項目，讓產權方有動力投身其中，讓運營方有足夠的耐心持續經營，也讓居民真正參與並分享城市品質提升的成果。 化解地產“連環債” ◆ 當前房企供應商化債處於“被動接受、緩慢消化、進展有限”的階段，“主動權掌握在房企手中 ◆ 在現金兌付能力不足的情況下，“以房抵債”成爲大、中、小型房企的普遍方案。具體操作上，房企不還現金，而是利用已建成的住宅、公寓、商鋪、停車位乃至酒店等實物資產，按一定價值抵償供應商的工程款項。 恒生科技指數求變 ◆ 恒生科技本次大規模修訂的主要目的應當是反映港股科技板塊從“平臺互聯網”走向“AI+硬科技+高增長”生態變化，糾正市值單一選股偏差。 銀行房貸利率再現低位 ◆ 業內人士判斷，未來房貸及個貸利率大概率呈現“小步慢降、階梯式下探”的態勢，短期內在2.9%-3%區間反覆拉鋸，個別銀行階段性突破2.8%都是可能出現的常態 ◆ 窗口指導，要求房貸利率不得低於公積金貸款利率 哈囉爲何跨界賣保險？ ◆ 共享出行場景天然存在騎行意外、第三者責任、設備損失、用戶醫療、商家責任等風險需求。通過保險中介牌照，哈囉可以更靈活地整合保險產品、設計場景保障方案，並將保險服務嵌入用戶使用流程，提升平臺服務能力和用戶黏性。 ◆ 對於哈囉等互聯網平臺而言，保險牌照最大的意義並非增加一個銷售渠道，而是能夠圍繞平臺生態構建風險保障體系。保險業務未來可能成爲平臺生態的重要組成部分，而不僅僅是一項金融業務。互聯網平臺進入保險行業，本質上是從流量經營走向風險管理和用戶價值經營。“真正能穿越週期的中介，將不再依賴費用紅利，而是依託客戶、能力與服務，構建可持續的長期價值。” 瑞幸有了新野心 ◆ 2026/08/18發表想法 確實，現在街角到處可以看到瑞幸咖啡小店 原文：加速開店並推出非咖產品，瑞幸想在現製茶飲咖啡領域成爲便利店一樣的存在 ◆ 在存量市場，門店數量與單店業績之間存在天然的矛盾。一般來說，門店過度擴張會傷害同店銷售額。 ◆ 2026/08/18發表想法 現在茶飲，就是拼命的卷，不注重員工福利保護，星巴克很難競爭。 原文：擁有咖啡行業最多的門店（3.6萬家）和員工（22萬名），瑞幸在員工成本上的管理效率卻高於老牌競爭對手。2025年，瑞幸門店員工薪酬佔總淨收入的比例爲13.4%，前一年爲14.2%。作爲對比，過去五年，星巴克全球門店員工工資和福利(wages and benefits)佔總收入的比例始終在25%上下徘徊。 ◆ 當下茶飲、咖啡賽道的邊界模糊，茶咖融合是行業必然趨勢。古茗、滬上阿姨、蜜雪冰城等都在加碼咖啡，如果不進入咖啡賽道，可能會失去未來的競爭機會。” ◆ 寫字樓店早上8點左右最忙，賣得最多的是美式咖啡；社區店的消費人羣更多元，茶飲產品需求度更大，“做奶茶做到手軟”。 智能網聯汽車控制權歸誰？ ◆ 遠程鎖機屬單方變更合同，更涉嫌侵害物權 柴油發電機，算力時代新剛需 ◆ 柴油發電機，算力時代新剛需 數據中心對供電可靠性要求很高，柴油發電機作爲備用電源不可或缺。隨着新一輪AI算力競爭的展開，“需求上漲、供給緊張、價格上行”將是柴發市場未來的長期趨勢 宇樹科技估值大考 ◆ 2026/08/19發表想法 哪能和長鑫科技實打實的營收和淨利潤估值比。宇樹600多倍的市盈率，一億的研發投入。………只能祝福接盤的朋友了 原文：從2016年種子輪的千萬估值，到十年後估值上漲4000餘倍，“A股人形機器人第一股”宇樹科技(688836.SH)登陸科創板，成爲2026年8月A股市場最受矚目的資本事件之一。 ◆ 宇樹科技登陸A股是一個典型信號，代表了國內產業政策、資本市場對物理AI賽道的長期扶持政策。” ◆ 在宇樹科技的股東名單中，互聯網大廠的集體佈局格外引人關注。包括美團、小米、阿里巴巴、騰訊、字節跳動等在內的頭部互聯網大廠齊聚宇樹。 ◆ 2026/08/19發表想法 目前：酒店、寫字樓辦公區，是可以實現機器人配送的 原文：外賣配送最後一公里的終極方案，可能就是機器人。 ◆ 外賣配送最後一公里的終極方案，可能就是機器人。 ◆ 2026/08/19發表想法 人形機器人，目前應用場景很窄 原文：其人形機器人分爲三大應用場景，分別爲科研教育、商業消費以及行業應用，其中，科研教育爲第一大收入來源。 藥明康德勝了一局 ◆ 在中國整個醫療產業鏈中，CXO是特殊的一個，海外訂單佔比超過50%。“訂單是最值錢的。” ◆ 像藥明康德這樣的全球性龍頭，擁有持續獲取海外大額訂單的能力。 ◆ 在小分子CMO領域，藥明康德的龍頭地位不可撼動，二線企業包括凱萊英、康龍化成等，在早期研發CRO領域則以昭衍新藥、益諾思、美迪西等企業爲主。 這些專業爲何“招不滿”？ ◆ 2026/08/19發表想法 財會和英語、計算機，真的是過剩的很嚴重了，遇冷了 原文：會計學以410次居首，財務管理（398次）、英語（379次）、計算機科學與技術（372次）緊隨其後。 AI短劇爲何“內卷”？ ◆ AI短劇爲何“內卷”？ 一個年市場規模預估400億元、從業者超過50萬人的賽道，賺錢正變得越來越難 ◆ 2026/08/19發表想法 可怕，真人短劇顛覆了長劇，AI短劇又顛覆了真人短劇，這才短短一兩年的時間 原文：AI短劇是指利用人工智能技術生成畫面的短劇內容，因其製作成本低、週期短，被視爲影視行業的新風口。按照風格不同，一般被分爲仿真人劇和漫劇，其中漫劇的發展速度尤爲迅猛。 ◆ AI短劇是指利用人工智能技術生成畫面的短劇內容，因其製作成本低、週期短，被視爲影視行業的新風口。按照風格不同，一般被分爲仿真人劇和漫劇，其中漫劇的發展速度尤爲迅猛。 ◆ 2026/08/19發表想法 流量投放價格上漲📈，流量巨頭：字節和騰訊，成爲最大贏家 原文：外界習慣把“AI短劇成本只有真人劇五分之一”當作賺錢邏輯，但降本的只是製作端——流量投放成本非但沒降，反而在漲。 ◆ 2026/08/19發表想法 雲廠商AI算力漲價 原文：有媒體報道稱，AI短劇客戶單月算力成本從幾萬元到數百萬元不等，國內某雲廠商AI算力漲價一度高達34%。 ◆ 2026/08/19發表想法 AI時代，還是得投資算力、儲存等相關 原文：進入AI劇時代，演員、攝影、場務被砍掉，製作公司僅靠AI大模型即可完成生產，原本流向社會的工資變成付給平臺的算力費用。 ◆ 進入AI劇時代，演員、攝影、場務被砍掉，製作公司僅靠AI大模型即可完成生產，原本流向社會的工資變成付給平臺的算力費用。 ◆ DataEye研究院預計，2026年400億元市場大盤中，視頻大模型在AI短劇領域市場規模超200億元。其中，Seedance系列大模型斷層領先，佔據AI短劇大模型預估年收入的69%，可靈以17%的份額居第二梯隊，其餘廠商瓜分剩餘14%份額。 -- 來自微信讀書

《財經》這一期堪稱年度最佳，開篇的Token經濟專題尤爲重磅。文章對比了中美大模型背後的Token成本結構、商業模式及降本路徑。黃仁勳指出，能源、芯片、模型與基礎設施共同決定了Token的最終定價。中國廠商多通過低價API爭奪企業客戶，而美國頭部玩家（如OpenAI和Anthropic）則靠低價訂閱鎖定重度開發者。 文中對全球前20大模型的Token消耗、準確率及API折算價格做了詳盡對比。不出意外，DeepSeek-V4在價格上最具殺傷力，但綜合“快”與“準”兩個維度，Claude Opus 5更佔優勢。文章還探討了企業內部該由誰調用Token才能實現效益最大化，而Token商業化的下沉場景也令人眼前一亮——比如AI玩具產業鏈，百元成本就能讓毛絨玩具開口對話，看來我家的“山楂”終於能陪我聊天了。 本期其他內容同樣紮實：恒生科技指數調倉，引入更多成長型企業，但隱憂是指數虛漲而價值股滯漲；金價分析中，5000美元/盎司的目標位我頗爲認同；房貸利率持續下行，既印證了樓市供過於求，也表明政策仍在託底——20年過去，普漲紅利難再現，但核心資產的結構性機會仍在。 螞蟻集團三大獨立板塊啓動外部融資，爲上市鋪路，我尤其看好螞蟻國際，其全球覆蓋率最具想象空間。此外，柴油發電機作爲算力時代電力保障的有效補充刷新了我的認知，零售飲料的激烈廝殺和創新藥板塊的觸底回暖也頗有意思。總之每一篇都很不錯，陪伴我度過了一個充實的週末和2小時的飛行時光。

財經雜誌涉及方面還是比較廣的，第一次看這類雜誌，看得很慢（也有點想吐槽官方話術看得難受，有時候很多的專業詞彙堆砌，實際信息量低），總體還可以吧，瞭解學習了些。 （一）宏觀經濟方面： 1.財政緊約束與城市安全治理有聯繫，財政壓力會增加城市火災發生頻次。 2.教育轉向提質時代 教育生源持續萎縮 少子化倒逼教育轉型：有學上→上好學 因此進行優化師資、縮小班額、均衡資源 3.雖然中國居民因收入、資產、負債三座大山導致消費趨於謹慎，但結構性機會正在取代普惠式增長，中國消費迎新機遇。商品消費走弱，服務消費（情緒消費、銀髮經濟等）成爲最大增量。“消費沒有所謂低谷期，只要人的需求持續迭代，就會不斷誕生新機會”。 4.因中國城鎮化率很高（已達67.89%），不能再依靠土地開發和房地產投資無限擴張，因此從蓋新樓轉向改老樓，原則是留改拆，不是大拆大建而是存量提質以及培養創新生態園區，發展首發經濟、銀髮經濟、冰雪經濟、低空經濟、賽事經濟、體驗經濟等。 5.（化解）地產“連環債”困局 房地產行業下行，導致鏈條上各主體之間資金相互拖欠、形成環環相扣的多級債務鏈條，並引發連鎖反應。本質是過去高槓杆開發模式和當前市場下行碰撞的結果。 化解辦法①市場自救：協商訴訟、抵資產、抵經營權、債務重組②政策堵漏：從制度上壓縮拖欠空間③金融方面：ABS（Asset-Backed Security資產抵押債券）盤活存量債務。 化解邏輯不是一次性還清所有債，而是把死結的鏈條拆分開，每段用不同的工具分別處理：能協商的協商，能抵債的抵債，能證券化的證券化，最後不行走司法程序。 6.中美科技供應鏈博弈升級 從關稅壁壘轉向供應鏈卡位，從傳統制造業延伸至新興科技產業鏈（無人機、人形機器人、AI模型、認證體系科研合作等） 7.香港航空樞紐獲得意外紅利 雖然上半年航空燃油價格大幅上漲、航空業普遍承壓，但地緣衝突（中東戰事）推高轉機需求，香港航空業（香港國際機場和國泰航空）逆勢強勁增長【面對高油價，國泰航空應對的2措施：燃油套保、對乘客加收燃油附加費】 雖然短期地緣紅利會消退，真正的長期支撐來自兩方面：一是國家十五五規劃將香港國際機場納入國家民航體系的戰略格局，形成“1（香港）+3（北上廣）+7（成都、深圳、重慶、昆明、西安、烏魯木齊、哈爾濱）+N”新戰略格局、二是香港本身籌備制定香港首份五年規劃建設打造四中心（國際金融、貿易、航運中心，國際創新科技中心）、一高地（國際高端人才集聚高地），對接國家十五五規劃。 8.韓元匯率反彈 反彈原因在於：①韓國央行加息，收窄與美元的利差，改善資金外流的壓力。②出口同比增長（半導體出口三位數增長）③市場情緒（對韓元貶值預期有所緩和）與聯合干預（美韓日三方聯合干預、韓國外匯當局拋售美元收窄了匯價跌幅）④美元走弱與避險需求回落 反彈更多是止跌而非反轉，不能一直持續。因爲美韓利差、結構性資本外流（外資撤離、國民加大海外投資）與能源進口風險（韓國幾乎所有能源需求都依賴進口）仍未根本改善反彈 （二） 金融投資方面 1.Token經濟影響市場機制 價格方面：傳統價格由成本和供需決定，但AI時代Token價格取決於模型專有性、高質量數據集的稀缺性，以及能否有效適應不同場景。 競爭方面：呈現平臺化、壟斷化趨勢。 勞動力方面：勞動力市場結構性異化，AI主要替代中間層的認知型崗位，頂層、底層就業增加，中間層被擠壓，加劇社會不平等。 2.險資雙路徑對科技股投資 長鑫：直接持股 宇樹：LP（Limited Partner） 3.恒生科技指數求變修訂 解決指數與港股科技結構錯配問題，從互聯網平臺指數轉向全品類科技指數 做法：①擴大科技主題覆蓋（六大科技主題、24個科技子主題）②引入市值、收入增長的雙軌選股機制 4.市場波動中的量化交易真相（沒看懂） 5.驅動金價走勢的四大結構性變化 黃金價格受四大核心因素驅動：經濟擴張、風險與不確定性、機會成本（一般由美聯儲利率與美元走勢決定）、勢能。本質由市場供需格局決定。 驅動金價走勢的四大結構性變化： ⑴央行購金佔全球黃金需求的比例持續抬升 ⑵黃金市場正告別由西方單一主導的時代（ 以中國爲代表的新興市場崛起，國內消費者與投資者成爲全球黃金市場的核心力量），向更加全球化、多元化的多極定價體系加速邁進。 ⑶全球金融危機重塑市場的風險認知，進一步提升黃金的戰略配置價值 ⑷黃金ETF（Gold Exchange Traded Fund黃金交易型開放式指數基金）等標準化投資工具問世，大幅降低大衆參與黃金投資的門檻，提升黃金資產的市場可及性。 6.銀行房貸利率再現低位（2.7%）雷聲大，雨點小 原因：銀行在“資產荒”下搶客戶的激烈競爭 未來走向：房貸及個貸利率大概率呈現“小步慢降、階梯式下探” 7.萬億險資的科技長投之路 萬億險資從房地產基建轉向半導體機器人等硬科技賽道、從追求短期回報的財務投資轉向陪伴企業成長的戰略投資與耐心資本 原因：①收益壓力（低利率環境下，傳統投資回報率下降，急需尋求更高收益）②負債匹配（險資負債期限長，與硬科技企業漫長的研發週期高度契合）③政策（國家支持耐心資本，爲險資投資科技股鬆綁） （三）科技方面與產業發展 1.中國商用車的下一程 從普惠式的規模擴張轉向技術深度、體系厚度與組織彈性的綜合競爭 拿北汽福田舉例，福田汽車發佈首個搭載AI大模型的智能品牌“蒼穹智駕”，該模型摒棄單純追求無人駕駛的參數堆砌，研發重心定位輔助駕駛與安全性提升，解決司機高強度駕駛、從業老齡化以及身體透支，推高道路貨運事故率（司機核心訴求是降本、增效、保安全）的痛點。採用一段式端到端大模型架構提升主動安全，並首次將駕駛員健康監測、運營決策支持引入座艙。 2.智能網聯汽車控制權歸誰？ 導火索：極氪海外鎖車事件，暴露車企遠程控制權與車主實體物權衝突。 本質是技術權力與法律權利的博弈，必須明確技術進化的邊界，防止數字控制權異化爲對用戶物權的侵害。 3.柴油發電機，算力時代新剛需 AI算力擴張讓柴油發電機（柴發作爲備用電源可靠性排在首位）需求井噴。但海外龍頭產能供不應求價格上漲，國產柴發崛起。 4.宇樹科技估值大考（市場爲什麼給高價）、 宇樹核心競爭力來自哪裏？（高價靠什麼支撐） 市場給高價：願意支付高溢價的未來期權（宇樹未來是否能把今天資本市場支付的未來價格，變成客戶、訂單、數據、利潤和現金流） 高價支撐：硬件經營結果打底、AI和具身智能能力提供未來期權 中國機器人未來核心競爭力方向：製造優勢 → 場景優勢 → 數據優勢 → 模型和交付優勢。即打通：場景-數據-產品-成本。 4.藥明康德被美國國防部列入1260H“中國軍事企業清單”後，法律方面主動起訴並獲法院初步禁令。複雜新分子研發（多肽、寡核苷酸、ADC等）方面，藥明康德作爲CXO龍頭，持續訂單和超預期業績抵禦政治地緣風險。 CXO=CRO(research)+CMO(manufacture)+CSO(sale) 5.國家藥品集採中的隱形贏家 贏家指的是靠集採訂單做厚現金流，再把賺到的錢投進創新藥研發的企業。 國家集採（集採核心是“帶量採購”，用明確、大規模的採購數量換取企業優惠價格）重構市場格局，甘李藥業和通化東寶並稱爲“胰島素雙雄”，依靠集採打破中國胰島素市場被諾和諾德(丹麥)、禮來(美)、賽諾菲(巴黎)三大外資巨頭壟斷的現象。 爲避免超低報價引發過度“內卷”競爭，國家集採引入“雙錨點”價格機制：🔱管控整體價格邊界🔱識別極端低價，中選不帶量 6.AI短劇的內卷 本質是技術門檻下降，競爭門檻上升。 （1）賺錢難，因爲爆款率低、成本高（①製作成本下降，但算力成本上漲②投流成本高③承製方被壓價，播放量與收益脫鉤） （2）面對AI短劇重流量、輕內容的“片海戰術”（內容同質化、惡俗化、洗稿嚴重），廣電局發佈《微短劇發展管理辦法》按投資額和題材敏感度把微短劇分成三檔處理。 （四）商業公司 1.哈囉跨界賣保險 哈囉在行業低谷期低價買入保險中介牌照，補上合規短板，保障出行用戶的風險。 哈囉是三大共享出行平臺（滴滴、美團）中最晚拿到保險中介牌照的 2.螞蟻分拆融資啓幕 螞蟻分拆（螞蟻國際、OceanBase、螞蟻數科、螞蟻靈波）代替整體上市。資本更青睞人工智能（人工智能的PE Price-to-Earnings Ratio市盈率高）、而不是金融科技賽道。 2024年，螞蟻一拆三 ㈠螞蟻國際Ant International 走得更快。4大板塊 ⑴Alipay+：跨境支付網絡 C端支付 ⑵Antom：商戶收單服務 B端收單 ⑶萬里匯 (WorldFirst) ：B2B跨境貿易支付平臺B端收單 跨境收付兌 ⑷Bettr：AI數字化借貸與外匯資金管理B端收單跨境收付兌 普惠信貸業務 ㈡OceanBase 業務純粹 數據庫品牌 ㈢螞蟻數科Ant Digital Technologies 第二梯隊。前沿科技的商業化。如區塊鏈、隱私計算 、人工智能等，爲企業提供數字技術解決方案。ABC 3板塊：①🤖AI+（蟻盾、螞蟻百靈大模型）②🔗Blockchain+：最核心的業務板塊，主要產品是螞蟻鏈（AntChain）③☁️ Cloud+：雲服務是螞蟻數科目前最大的一塊業務，幫企業把業務搬到雲端，數字化 3.瑞幸的新野心 瑞幸加速開店便利店化擴張，並推出非咖產品打造全品類。該轉型有好有壞。 （五） 社會民生 1.一些專業招不滿，在於高校人才的培養與市場需求長期錯位。 ❗不能簡單以就業率單個數字來看，而應觀察招生規模、就業落實、專業對口率、畢業生收入、就業滿意度等多個指標是否同時惡化，進行綜合判斷挑選專業。 2.退而不休可以是“第二賽道”的起點，成爲中國新常態之一。 老年人不僅僅是養老服務對象，本身蘊含的經驗資本、社會資本和消費資本值得被充分認識和激活。 （六）推書 《弗裏達·卡羅日記：一部私密的自我畫像》 一本墨西哥女畫家的日記，作者經歷35次多手術終年疾病疼痛纏身。寫下日記不是爲了交流，而是嘗試與自己建立聯繫。雖然日記裏毫不掩飾表達痛苦，但對生活依舊嚮往。“焦慮與痛苦、快樂與死亡，不過皆爲過程。”

【Token經濟：看懂AI時代的隱形賬本】 讀完《財經》專題《Token經濟，中國賬本》，整理了其中的核心觀點，也結合公開數據補充兩點行業觀察，和大家聊聊Token這套正在重塑科技產業的數字規則。 Token並非晦澀的技術概念。它是大模型的基礎計價單位，每一次對話、文檔總結、代碼調試，本質都在消耗Token。它之於AI時代，相當於電力之於工業時代，是所有智能服務的基礎生產單元。目前國內日均Token調用量已突破140萬億，較2024年初增長1400倍，需求擴張速度遠超算力基礎設施的擴容速度。 專題中的核心觀點： 其一，越高端的芯片，單位Token成本越低。英偉達B300服務器售價約爲H200的兩倍，但單卡Token吞吐量可達後者的5至28倍，折算後單位Token成本僅爲H200的7%-37%。算力產業的規律是，高端硬件的固定投入，會被更大規模的Token產出攤薄，最終拉低單位成本。模型迭代同理，能力更強的新一代模型，綜合使用成本往往更低。 其二，模型選型不存在全能最優解，成本、效率、準確率構成天然的“不可能三角”。輕量化模型處理簡單任務性價比突出，但面對複雜代碼、深度推理場景，往往會反覆試錯消耗更多Token，最終耗時與總成本反而高於高端模型。沒有絕對的價格高低，只有場景適配的差別。 其三，Token正在改變企業的成本結構與組織形態。頭部科技企業研發崗單人月度Token成本已超過2萬元，Token支出正從技術部門的常規開支，逐步納入人力成本覈算。隨之調整的還有組織邏輯：僅承擔信息傳遞的中層、僅執行機械任務的初級崗位價值被稀釋，業務判斷與一線實操能力，正在成爲崗位的核心要求。 其四，中美算力產業走出了兩套不同的發展賬本。2025年美國頭部算力企業資本開支規模是中國的4.7倍。美國以冗餘算力探索技術邊界，中國則以算法優化彌補算力缺口，在有限資源下優先跑通商業閉環，形成了兩條差異化的發展路徑。 結合公開行業數據，補充兩點觀察： 一是Token的商業化滲透邊界正在持續拓寬。從OpenRouter平臺數據看，可識別的中國模型Token佔比，半年內從11%攀升至49.6%，價格優勢正在快速轉化爲全球市場份額。產業端，Token已經進入硬件產品的BOM清單，百元級AI玩具裏，Token授權成本佔到物料總成本的兩成左右，不再只是互聯網公司的內部開支。它會不會成爲全行業通用的生產要素，目前還沒有明確答案，但滲透的速度確實在加快。 二是行業正在從“拼Token單價”轉向“拼單位Token的ROI”。單看API標價，國產入門模型的綜合使用成本不到海外中端模型的3%，但僅緩存命中率提升1個百分點，億級Token規模下綜合成本就能下降17.1%。比起單純壓低單價，通過技術優化提升每一個Token的產出效率，或許是更長期的競爭方向。 專題內還有完整的全球模型價格對比、實測數據與產業調研，想深入瞭解的朋友可以看原文。

財經期刊第17期 1.Token經濟，中國賬本。工業時代，電力有一套成熟的計量和定價體系。它的價格相對固定，交易規則清晰。AI時代，Token的“度量衡”還遠未成形。在目前的中國市場，Token經濟的賬本明細已經開始變得複雜。截至今年3月，中國日均Token調用量超過140萬億，比2024年初的1000億增長1400倍。國際市場調研機構IDC預測，2026年中國Token調用次數將比2025年增長20倍。中國的政策部門正在密集調研，希望就Token的質量、成本、定價建立一套評價體系。按照設想，Token最終會像電一樣，被計量、交易、管理。中國市場是勤儉持家，用更少的資本支出，儘快實現商業正循環。美國市場還在燒錢試錯，用大量免費Token補貼個人開發者，在浪費中探索可能性。美國市場在用冗餘的算力擴大探索空間，中國市場在用有限的算力提高生產效率。資源不足，讓中國AI產業走上了另一條發展邏輯。技術上，用算法創新彌補算力不足，降低每一個Token的生產成本；經營上，儘量減少每一個Token的浪費；商業上，讓有限的Token儘快產生收入。工業時代，電和煤的度量衡花了幾十年才成形。AI時代，Token這個度量衡的完善才剛剛開始。 2.萬億險資扛鼎科技長投。 3.城市更新的15萬億賬本。從老舊小區改造到老廠升級，從街區煥新到片區重塑，一場以存量提質爲核心的城市更新正在全國鋪開，長遠目標是賦能城市的新定位、產業的新發展。 4.化解地產“連環債”。一方面，市場在通過“以房抵債”等手段進行自救，另一方面，政策層面也在持續出臺配套舉措進行助力。這場波及面廣、錯綜複雜的地產“連還債”困局，正在多方合力下，嘗試一步步化解，雖然過程漫長，但方向已然清晰。 5.中美科技供應鏈博弈升級。從無人機出口管制、實體反制清單、暫停CCC獲證後工廠跟蹤檢查，到首例“對外貿易國家安全調查”，中國政府通過科技供應鏈、認證體系和制度規則，對美國相關涉華限制作出反擊。分析人士認爲，目前中美經貿關係仍處於“鬥而不破”的階段。雙方關注的焦點從傳統關稅問題轉向具體的企業清單與市場認證壁壘。 6.香港航空樞紐獲得意外紅利。中東戰事推高轉機需求，地緣衝突帶來短期紅利，但對於香港航空樞紐而言，軟硬件投入與“十五五”規劃支持，才真正構成未來發展的長期利好。 7.中國商用車靠什麼定義下一程？普惠式的規模增長正在退場。商用車行業的競爭焦點，不可逆地轉向技術深度、體系厚度與組織彈性的綜合角力。這不是暫時的週期波動，而是產業走向成熟的必經之路。 8.恒生科技指數求變。隨着指數修訂，恒生科技指數將大幅增加AI和先進硬件成分股，向“全品類科技指數”轉型。 9.市場波動中的量化交易真相。隨着AI大模型加速融入工作和生活，需要警惕AI幻覺在回答金融專業領域問題時隱藏的錯誤，進而帶來誤解。 10.驅動金價走勢的四大結構性變化——專訪世界黃金協會美洲區CEO兼全球研究負責人安凱。安凱認爲，黃金的地緣避險屬性並未失效，只是定價權重與市場反應機制發生了階段性切換。未來十年，會有更多投資者認可並接納黃金的長期配置價值，其在穩健型投資策略中的角色將進一步強化。黃金價格主要受四大核心因素驅動：經濟擴張、風險與不確定性、機會成本、勢能。其中機會成本一般由美聯儲利率與美元走勢決定。 11.韓元匯率反彈能否持續？ 12.銀行房貸利率再現低位。業內人士判斷，未來房貸及個貸利率大概率呈現“小步慢降、階梯式下探”的態勢，短期內在2.9%—3%區間反覆拉鋸，個別銀行階段性突破2.8%都是可能出現的常態。 13.哈囉爲何跨界賣保險？哈囉重新拿回此前放棄的牌照，折射的恰是保險中介行業底層邏輯的切換：牌照的“殼價值”正在歸零，但場景的“生態價值”正被重估。 14.螞蟻分拆融資啓幕。螞蟻旗下三大獨立板塊陸續啓動外部融資，內部將此視作檢驗各主體運營與造血能力的階段性測試。市場普遍判斷融資意在爲上市鋪路，三家主體仍需持續驗證獨立創收能力，方能登陸資本市場。 15.螞蟻數科哪條邏輯受資本青睞？一位關注科技賽道的投資人表示，一家金融科技公司的估值大概在30倍PE，而AI公司估值在80倍以上；國際數據公司發佈的報告顯示，2025年，螞蟻數科以13.3%的市場份額在中國金融大模型、智能體應用及服務市場位居第一。 16.瑞幸有了新野心。加速開店並推出非咖產品，瑞幸想在現製茶飲咖啡領域成爲便利店一樣的存在。 17.智能網聯汽車控制權歸誰？智能網聯技術的擴張，正引發車輛控制權與財產權博弈，平衡技術紅利與用戶物權已成爲行業必答題。 18.柴油發電機，算力時代新剛需。數據中心對供電可靠性要求很高，柴油發電機作爲備用電源不可或缺。隨着新一輪AI算力競爭的展開，“需求上漲、供給緊張、價格上行”將是柴發市場未來的長期趨勢。根據高盛測算，數據中心發電機業務目前爲濰柴動力貢獻了10%的淨利潤，但到2030年，該業務整體利潤規模可能增長接近10倍，將佔該公司淨利潤的三分之一。 19.宇樹科技估值大考。從長期看，具身智能賽道有望誕生萬億級體量的龍頭企業，但核心難點是預判誰能成爲最終龍頭，所有估值判斷都需要落腳於對企業基本面、成長潛力的深度研判。 20.萬億險資的科技長投之路。兩隻硬科技IPO，揭開了萬億險資的投資遷徙——從基建、不動產傳統版圖到半導體、機器人等硬科技賽道。其間，險資的投資邏輯已然發生變化：從財務投資到戰略陪伴，從高息銀行基建股到新質生產力企業。如何構建硬科技投資版圖？聚焦於半導體、人工智能、生命科學、商業航天等方向。這些賽道共同特徵是：市場空間足夠寬廣，技術迭代加速，兼具國產替代剛性需求與全球化現實潛力，均具備孕育世界級科技巨頭的可能。（十五五六大支柱產業，集成電路、航空航天、生物醫藥、低空經濟、新型儲能、智能機器人） 21.國家藥品集採中的隱形贏家。集採之下，短期內，企業還是會普遍面臨利潤壓縮和競爭加劇。但長期來看，具備規模化生產、成本控制和創新能力的企業將能脫穎而出，而競爭力不足的企業生存挑戰會更大。 22.這些專業爲何“招不滿”？“棄選名單”折射的並非某個專業的整體式微，而是高校人才培養與產業需求之間的結構性錯配。行業頂尖崗位人才稀缺，但多數院校培養的畢業生遠未達到企業用人標準，既未能進入“供不應求”的核心技術層，又缺乏在泛商科領域中的差異化優勢。 23.AI短劇爲何內卷？一個年市場規模預估400億元、從業者超過50萬人的賽道，賺錢正變得越來越難。 24.他們何以選擇退而不休？在當前低齡老人中，一部分人選擇繼續就業並非出於經濟壓力，而是希望通過工作保持與社會的聯結，實現個人價值。這種“退而不休”的現象，正在成爲中國社會的新常態之一。

這一期主要是科技爲主，主要AI與機器人，前半部分不錯，後半部分一般

每期的財經，新聞內容覆蓋較廣，我都會認真讀一讀，有利於瞭解最新的財經類資訊。

有業內人士向《財經》表示，真人劇時代，一部百萬級投資的短劇，資金撒向演員、攝影、服化道等各個環節，養活大量從業者，形成“資金外循環”。進入AI劇時代，演員、攝影、場務被砍掉，製作公司僅靠AI大模型即可完成生產，原本流向社會的工資變成付給平臺的算力費用。