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TECHUB NEWS
Techub News 消息，东京上市比特币财库公司 Metaplanet 宣布将 Series 10 高管股票期权池削减 41.1%，从 3.19 亿股降至 1.88 亿股，同时计划本月以 100 万美元初始资本在香港设立全资子公司。 此次调整旨在回应股东对股份稀释的担忧。该公司 CEO 近期行使期权转换为约 6400 万股引发不满。新设香港子公司将负责亚洲时段交易执行，配合其英属维尔京群岛及迈阿密实体实现 24 小时交易能力。（CryptoBriefing）
圖靈獎、菲爾茲獎得主與全球 AI 前沿力量共探科學發現與未來智能 香港——2026 年 12 月 16 日、17 日，Masters of Abstraction & AI 4 SCI Summit 將於香港舉行。 本屆峰會由 Heidelberg Laureate Forum（HLF）發起，Laureates City 與 Symbiosis Science 聯合主辦，ACM（Association for Computing Machinery）與 IMU（International Mathematical Union）作為支持夥伴，將匯聚圖靈獎、菲爾茲獎得主，全球頂尖科學家、AI 創始人與技術構建者、科技產業領袖、主權基金與長期資本，以及政策機構和新一代青年科學家。 本屆活動的一大亮點，是 HLF、ACM、IMU 三個全球數學與計算機科學領域的重要國際平台體系在香港同台呈現。圍繞 AI for Science，活動還將延伸至圖靈獎主題展覽、Gala Dinner 與面向下一代科學人才的 Symbiosis Rising Minds 計劃，形成從頂尖科學思想、前沿 AI 議題到公眾科學傳播、青年人才與長期合作的多層次交流場景。 當人工智能開始參與科學假設、實驗設計、藥物研發、材料發現，當大模型、芯片、數據中心與能源系統逐漸成為新的科技基礎設施，科學發現與人工智能之間的邊界正在被重新定義。 當AI開始參與科學發現本身，人類將如何重新定義科學與智能？ HLF、ACM、IMU：三大國際科學平台體系在香港同台 Masters of Abstraction & AI 4 SCI Summit 2026 最顯著的特點之一，是其背後連接的國際科學共同體。 Heidelberg Laureate Forum（HLF）由 Klaus Tschira Foundation 於 2013 年創立，是全球數學與計算機科學領域極具影響力的跨代際科學交流平台。每年，來自全球的約 200 位優秀青年研究者會與世界頂級數學家、計算機科學家在德國海德堡進行深入交流。 ACM（Association for Computing Machinery）成立於 1947 年，是全球最具影響力的計算機科學專業組織之一，也是 A.M. Turing Award（圖靈獎）的頒發機構。 IMU（International Mathematical Union）成立於 1920 年，是推動全球數學合作與發展的核心國際組織之一，主辦每四年一屆的國際數學家大會（ICM），並頒發 Fields Medal（菲爾茲獎）。 三個國際平台體系共同連接了從基礎數學、計算機科學到人工智能的重要科學網絡。此次在香港同台呈現，也將進一步推動世界頂尖科學共同體與亞洲 AI 產業、科技資本和新一代人才之間的連接。 從圖靈獎、菲爾茲獎，走向 AI for Science 與傳統學術論壇不同，Masters of Abstraction & AI 4 SCI Summit 2026 並不止步於討論數學和計算機科學。本屆峰會將主題進一步延伸至正在快速改變全球科技格局的 AI for Science。 過去幾年，人工智能正在從一種“輔助工具”，逐漸進入科學研究的核心流程。從蛋白質結構預測、藥物研發，到新材料發現、能源系統、先進製造與科學計算，AI 開始參與越來越複雜的研究過程。 與此同時，AI 本身也正在成為一種新的基礎設施，由此形成一條越來越清晰的技術與產業鏈： Science → Models → Compute → Energy → Industry → Capital Masters of Abstraction & AI 4 SCI Summit 2026 將圍繞這一變化，設置六大核心議題：智能底層科學、AI 賦能科學探索、前沿大模型與智能體、主權算力與能源、未來經濟與戰略資本、雙碳發展與綠色智能。 AI × 算力 × 能源：下一場基礎設施競爭 隨著基礎模型規模持續增長，AI 產業對芯片、數據中心和電力系統的需求快速增加。算力已經不再只是一個技術問題，而逐漸成為影響國家 AI 競爭力、能源安全與產業發展的戰略基礎設施。 另一方面，AI 也正在反向改變能源體系。機器學習正在進入智能電網、能源調度、儲能、新材料、碳管理與工業減排等領域，使 AI 與“雙碳”逐漸形成新的產業鏈： AI → Compute → Energy → Carbon → Green Industry → Capital 因此，本屆峰會不僅討論“大模型下一步是什麼”，也將討論一個更具長期意義的問題：誰將建設 AI 時代的下一代基礎設施？ 科學家、AI 構建者與長期資本坐到同一張桌子 Masters of Abstraction & AI 4 SCI Summit 2026 的另一項重要設計，是打破科學、產業與資本之間長期存在的邊界。峰會計劃匯聚的不只是圖靈獎與菲爾茲獎得主，還包括正在構建下一代基礎模型、Agent、機器人與 AI 基礎設施的全球 AI 創始人與技術領導者，以及主權基金、全球資管、Family Office、VC/PE 與長期科技資本。 定義未來科學問題的人； 構建下一代智能系統的人； 配置未來十年資本的人。 這也構成 Masters of Abstraction & AI 4 SCI Summit 2026 區別於普通 AI 大會和傳統科學會議的重要特徵。 圖靈獎主題展覽：讓改變計算機科學的思想走向公眾 除兩日峰會外，Masters of Abstraction & AI 4 SCI Summit 2026 還計劃在香港呈現圖靈獎主題展覽。 展覽將圍繞圖靈獎及計算機科學的發展脈絡，通過科學家影像、人物故事、重要科學成果與相關歷史資料等內容，呈現那些塑造現代計算機科學與人工智能發展的關鍵人物與思想。 如果說峰會討論的是人工智能的未來，那麼展覽希望進一步讓公眾理解：今天的人工智能，是建立在怎樣的科學思想與一代代科學家的探索之上。 這一板塊將延續以科學家主題展覽連接科學、城市與公眾的呈現方式，讓頂尖科學不只發生在會議現場，也以更具公共性的方式進入城市空間。 從圖靈獎得主的科學貢獻，到計算機科學如何一步步走向今天的人工智能時代，展覽將成為 Masters of Abstraction & AI 4 SCI Summit 連接科學歷史、未來智能與公眾科學傳播的重要組成部分。 Gala Dinner：科學、AI 與全球資本的深度交流場 峰會期間，Masters of Abstraction Gala Dinner 將於香港康萊德酒店（Conrad Hong Kong）舉行，為科學界、AI 產業與全球資本領域的核心嘉賓提供更深入的交流場域。 與白天的峰會議程相比，Gala Dinner 將打造一個更加私密的高層交流場域，連接世界頂尖科學家、AI 企業領導者、主權資本、Family Office、產業領袖及重要機構代表。 晚宴將圍繞 AI × Science × Sovereign Capital 展開交流，並通過歡迎酒會、特別對話及晚宴交流，為來自科學、技術、產業與資本領域的核心參與者創造更深入的連接機會。 白天討論未來，晚上讓能夠共同創造未來的人真正建立連接。 從頂尖科學家，到下一代 Rising Minds 除了匯聚已經改變世界的科學家，本屆峰會還將把關注點投向尚未被世界發現的下一代科學人才。 繼新加坡啟動後，Symbiosis Rising Minds 計劃將在香港進一步延續和推進。 該計劃面向全球青年科學人才，希望邀請世界級科學家與教授共同提出面向未來的重要科學問題，在全球範圍尋找具有原創思考能力和長期科研潛力的年輕人，並通過國際科學家網絡、跨代際交流以及長期研究支持，幫助他們繼續探索真正重要、但可能尚未得到充分關注的問題。 與傳統競賽不同，Rising Minds 更關注的並不是“誰能最快給出標準答案”，而是： 誰能夠提出新的問題？ 誰擁有不同於既有路徑的思考方式？ 誰可能成為下一代真正改變科學的人？ 這使得 Masters of Abstraction & AI 4 SCI Summit 不再只是一場兩天的國際峰會，而成為發現和連接下一代科學人才的長期入口。 香港：連接全球科學、中國科技與國際資本 峰會選擇香港，也與香港正在形成的科技角色密切相關。香港一端連接全球大學、科學共同體、國際機構和資本市場；另一端則與中國內地的 AI 企業、先進製造、科技產業及大灣區創新生態保持緊密聯繫。 在全球 AI 競爭逐漸從單一模型競爭進入科學、算力、能源、產業和資本的系統競爭之後，香港具備成為國際科技資源與中國創新產業之間連接節點的獨特條件。 從三大國際科學平台體系同台，到圖靈獎主題展覽、AI 4 SCI Summit、Gala Dinner 與 Rising Minds，Masters of Abstraction & AI 4 SCI Summit 希望以香港為連接點，建立一個更長期的全球科學與人工智能對話窗口。 從一場峰會，建立長期科學網絡 Masters of Abstraction & AI 4 SCI Summit 2026 將通過主旨演講、專題圓桌、爐邊對話、閉門交流、主題展覽及高端晚宴等形式，在兩天及相關系列活動中連接科學、人工智能、產業、公眾與長期資本。 但其更長期的目標，並不止於舉辦一次會議。以 AI for Science 為核心，峰會希望逐步建立一個連接全球頂尖科學家、AI 企業、青年人才、產業資源與長期資本的國際協作網絡。 從世界級科學共同體，到下一代 AI 構建者；從數學與計算機科學，到生命科學、材料、能源與工業；從科學發現，到公眾科學傳播、算力基礎設施，再到長期資本——一個新的科技時代，正在這些力量的交匯處形成。 The future will not be built by science, artificial intelligence or capital alone. It will be built where they converge. Masters of Abstraction & AI 4 SCI Summit 2026 年 12 月 16 日、17 日 · 香港
今天路透社丢出一条消息：DeepSeek已经请了中信证券当辅导机构，筹备在科创板IPO，计划年内正式启动上市流程。 DeepSeek和中信证券都没回应。但这事儿的可信度不低——中信证券是券商一哥，上市辅导又是A股的规定动作，请了谁，基本就是板上钉钉在推进了。 有意思的是，这家公司曾经是全行业最"佛系"的一个。 两年前：不融资，不上市 2024年底DeepSeek刚火的时候，梁文锋的做派是这样的：不接受采访，不开发布会，不融资。公司靠幻方量化的自有资金养着，闷头做模型。当时外界想给它送钱，门都摸不到。 结果今年画风突变。 4月启动首轮外部融资，6月交割，510亿元，投后估值3500亿——梁文锋自己掏了200亿，腾讯100亿，宁德时代50亿，网易、京东、IDG各30亿。两个月不到，第二轮又安排上了，投前估值直接喊到5000亿，又是500亿的盘子。两轮加起来，募资超过1000亿。 融资还没完全落袋，IPO辅导已经开始了。 从"不融资不上市"到"两个月融两轮、年内冲刺IPO"，DeepSeek用了不到半年。 钱都花哪儿了？烧得比赚得快多了 先看账。据The Information拿到的数据，DeepSeek今年前7个月营收4.75亿元——听着还行，是去年全年的十倍。但同期净亏损7.15亿。而花在AI基础设施上的钱是多少？110亿。 收入不到5亿，基础设施投入110亿。这个缺口，靠卖API是填不上的。 巧的是，今天DeepSeek还官宣了另一件事：flash系列明天起实行峰谷分时定价，高峰时段价格翻倍，空闲时段降价。一边用价格杠杆引导开发者错峰、把算力成本压下去，一边马不停蹄地筹备上市补血——两件事放在同一天，你细品。 还有一个更现实的压力：人被挖走了 路透社在报道里点得很直白：字节和小米最近在高薪挖DeepSeek的人，核心研究员已经走了一批。微博上有消息说，离职的骨干至少5个，覆盖大模型、推理、多模态几条主线。 DeepSeek满打满算300来人。前两天刚放出150个招聘名额，相当于再招"半个DeepSeek"。 光靠理想和情怀留不住人了。上市公司的股票和期权，才是打工人听得懂的语言。梁文锋想拿IPO募来的钱做股权激励，这是阳谋。 为什么是科创板，不是港股？ 这波AI上市潮里，同行基本都去了香港：智谱、MiniMax今年已经挂牌，月之暗面也秘密递了表。 DeepSeek偏要走科创板。 这里有个背景：上交所专门为大模型公司开了绿灯——第五套上市标准，允许还没形成收入规模的优质AI企业上市。这套标准原本是给创新药企业用的，现在平移到了大模型身上。科创板要的就是这种硬科技标杆，DeepSeek也需要一个给足政策红利的主场。 再想想它融资时那个著名的架构：外部投资人的钱打进梁文锋管理的有限合伙，五年锁定期，只有国家AI产业投资基金能直接持股。控制权攥得死死的。这种风格，跟科创板的政策导向天然合拍。去港股跟那帮对冲基金掰扯估值？没必要。 说白了，这已经不是一家"实验室"了 2025年的DeepSeek，像个躲在杭州的武林高手，靠一套开源模型震动天下。2026年的DeepSeek，是一家两轮融了上千亿、要扩招到450人、买芯片建数据中心、跟人抢人才的重装备公司。 AGI这张牌桌，门票已经涨到了千亿美元级别。OpenAI、Anthropic在美股门口排队，估值一个喊1万亿、一个喊2万亿美元。这个量级的军备竞赛，靠自有资金和私募融资，迟早不够烧。 上市不是理想主义的退潮，是这场仗打到新阶段的必然。 对普通人来说，这倒也是个机会：智谱MiniMax在港股，多数人买着费劲；等DeepSeek真在科创板敲了钟，一个A股账户就能下注国产大模型了。 当然，辅导备案离正式挂牌还有不短的流程，募资规模、时间表、估值都没敲定。路透社也说了，今年内是"启动流程"，真挂牌市场普遍预期要到2027年。 但方向已经定了。那个说"不缺钱"的DeepSeek，终于要走进股市的喧闹里了。
2026 年 9 月 16 日下午，BlockSec 将在香港举办信任启航·香港（Harbouring Trust）闭门交流活动，联合主办方为 East Asia、Jumio 和 TiDB。本场规模约 50 人，定向邀请，主题是共建下一代加密经济的安全与合规底座。 出席者以机构决策层与业务负责人为主。出席机构包括 Bybit、Bitget、Bitget Wallet、Gate、KuCoin、OKX、VDX 等交易平台与钱包，EchoX、Ksher、PayerMax、PingPong、RedotPay、Unlimit、Upay、连连国际、Paycools等支付与稳定币机构，Conflux、Pharos等公链与技术团队，PwC、君合律师事务所等专业服务机构，Bullish、EX.IO、OSL、VDX、富途证券、华泰证券等多家香港证监会持牌机构，以及香港投资推广署。出席代表中包含多位 CEO、COO、CSO、CTO，以及合规与风控负责人。 香港的虚拟资产监管框架正在逐步落地，VATP 发牌制度已经运行，稳定币发行人的监管制度开始执行，围绕 VA dealing、托管、咨询与资产管理的发牌框架也在继续推进。与此同时，AI 正在同时改写攻击与防守，钓鱼、深度伪造、身份冒充和恶意代码生成都在加速，合规运营与团队能力的门槛随之提高。对机构而言，问题已经从能否开展业务，转向如何在守住合规边界的同时保持业务增长。本场交流即围绕这一问题展开。 三条讨论主线 安全：哪些风险可以在损失发生之前被识别，关键操作如何抵御身份伪造与社会工程，异常发生之后团队能否快速阻断和响应。 合规：监管要求进入产品与运营之后，哪些属于明确红线，哪些环节仍有合理的业务空间，KYT/AML、交易监控、制裁筛查与跨境要求如何落到流程里。 团队准备度：从传统金融进入 Crypto，链上交易、资产托管、私钥管理、资金追踪与事件响应都需要新的知识与协作方式，团队的理解程度如何，转账、审批与权限变更的流程是否可靠。 现场议程 开场之后，BlockSec 联合创始人、香港中文大学副教授周亚金将带来主题演讲，讲 Crypto 机构化时代的安全和合规。随后的炉边对话聚焦合规边界、运营实践与增长，跨行业 Panel 把交易、托管、支付与机构资产几个位置上的负责人聚在一起，讨论各方共同面对的风险防线。 桌内介绍环节，每位来宾都会提出一个自己正在关注的问题。Hot Seat 则把会前问卷中出现频率最高的几个问题带到台上，请嘉宾给出具体做法。18:00 以后是活动晚宴，下午的讨论可以在更轻松的氛围中继续。 报名与现场规则 本场活动为定向邀请制，目前仅有少数席位对外开放中，采取审核制入场。有意参加的读者请前往以下Luma 链接报名：https://luma.com/ojqpdvxf BlockSec 小助手会添加您的微信完成审核，审核通过后确认席位并发送具体地址。 期待 9 月 16 日在香港与您见面。 关于BlockSec BlockSec 是全球领先的区块链安全和合规公司，于 2021 年由多位业内知名专家联合创立。BlockSec 致力于提升 Web3 世界的安全性和易用性，提供一站式安全服务，包括智能合约/链/钱包安全审计服务、协议安全和数字货币合规(AML/CFT)平台 Phalcon Security / Phalcon Compliance / Phalcon Network、资金追踪调查平台 MetaSleuth和区块链交易分析工具 Phalcon Explorer 等。 目前，BlockSec 已服务全球逾 1000 家客户，既涵盖 Web3 知名公司 Coinbase、Cobo、Uniswap、Compound、MetaMask、Bybit、Mantle、Puffer、FBTC、Manta、Merlin、PancakeSwap 等，也包括了权威监管机构及咨询机构，如联合国、SFC、PwC、FTI Consulting 等。 官网：https://blocksec.com/ Twitter：https://twitter.com/BlockSecTeam
导读 不同资金的行为特征有何差异？谁对市场更有前瞻意义？港股作为离岸市场，本身就需要与其他市场争夺投资者的关注，同时港股成交活跃度较低，对资金的变化更敏感，因此更适合来观察资金行为。 实际结果可能略反直觉：1）主动外资是市场与基本面的同步甚至滞后指标，更多是“趋势加强”，没趋势也就没有大流入。2）被动外资因为体量小且流入可能只是其他市场的顺带，故参考价值较小。3）南向资金反而呈现一定“聪明钱”的特征，尤其在边际变化上：高点流入放缓，低点流入加速。 资金的信号意义在基本面弱和外部流动性紧的宏观环境下更显著。此时，若南向加速流入往往意味着底部，若海外加速流入往往意味着顶部，反之亦然。 当前正是如此。过去一个月，南向流入放缓，主动外资流入加速，意味着仍是波段和结构，符合我们一直以来对指数震荡走势的判断。 2026年以来，港股与包括A股在内的周边市场表现持续错位，呈现典型的“跷跷板”效应。上半年韩股、A股科技板块不断走强时，港股跑输且资金流出，6月下旬科技股回调后，港股得以反弹且有资金流入。 类似现象并非今年独有，2025年甚至更早之前也是如此：对内，2025年上半年港股风头强劲伴随着南向持续流入，下半年A股走强后南向流入放缓；对外，海外资金也会随日本、印度、韩国等股市吸引力的变化调整对港股的配置。 图表：2025年上半年港股走强、南向持续流入；下半年A股走强后，南向流入放缓 资料来源：Wind，中金公司研究部 图表：海外资金也会随韩国等股市吸引力的变化调整对港股的配置 资料来源：EPFR，中金公司研究部 之所以会出现这种现象，归根结底在于港股是一个“离岸市场”，缺乏本土资金使其需要与其他市场“争夺”不同投资者的“关注”，不同资金在各市场间重新配置，便会呈现“跷跷板”效应，而港股本身较低的成交活跃度也会放大资金变化的影响，更凸显了不同资金行为的重要性。 但这自然会带来一个问题：不同资金的行为受什么驱动？对市场走势有无前瞻意义？换言之，谁是领先市场的“聪明钱”？ 复盘2016年以来南向与海外资金动向与市场表现的关系，我们发现以下结论：1）南向资金的流入流出与市场强相关，但也会体现出一定的“聪明钱”特征，如在港股上涨较多后流入放缓、在港股下跌或跑输A股后加快买入。相比险资，主动公募和ETF的市场跟随特征更明显；2）主动外资通常在表现和盈利预期改善后才加速流入，是滞后指标；被动外资规模小且更多受非中国市场的申赎影响，参考价值不大；3）中国信用周期震荡或海外流动性收紧时，资金的参考价值更大：此时，南向加速流入多意味着市场反弹在即；主动外资加速流入则对应后续收益转弱。反之亦然，南向流速明显放缓或转为流出对应市场可能见顶，主动外资加速流出多反映市场此前弱势。 港股不同资金的行为特征：南向有“聪明钱”特征，主动外资是滞后指标，被动外资参考价值不大 过去十年，虽然南向与海外被动资金都有结构性的长期流入力量，但在短期市场定价上，我们发现短期的资金变动更重要。因此，我们从“资金流速变化”和“相对收益变化”两个维度观察：“流速变化”定义为过去1个月日均净流入与过去3个月日均净流入之差；“收益变化”采用恒指相对其他市场指数过去1个月表现的变化。 一、南向：与市场强相关；高位时放缓、低位时加快；保险长期增持，公募与ETF跟随市场 首先，整体趋势上，南向资金与市场表现高度相关：历史上南向资金流入较多年份如2017年（3,399亿港币）、2024年（8,079亿港币）和2025年（1.4万亿港币），恒指涨幅同样较大，分别上涨36%、18%和28%；恒指下跌的年份，如2018年下跌14%，南向年度仅净流入827亿港币，为2015年以来历史最低。具体到港股跑赢A股的阶段更是如此：2020年10月-2021年2月，疫情后政策发力推动居民部门信用周期、消费和地产修复，恒指大幅跑赢上证综指，南向移动平均30天流入规模也达到156亿港币的历史高点。2024年4月-2025年4月也是如此，“924”后政策预期改善和2025年初DeepSeek带动中国资产重估，港股累计跑赢A股30ppt，南向移动平均30天流入规模达到120亿港币的历史次高。 图表：南向流入较多的年份，恒指涨幅也较大 资料来源：Wind，中金公司研究部 图表：港股跑赢A股时，南向整体加速流入 资料来源：Wind，中金公司研究部 其次，边际变化上，南向资金往往在大涨后流入放缓，在港股下跌或跑输A股后反而加快买入，并呈现一定的“聪明钱”特征。2021年4月恒指相对上证超额收益持续走高，南向却转为净流出，随后市场也转为跑输。2024年10月也类似，恒指快速跑赢上证指数，南向资金流入反而放缓。反之，当港股大跌时，我们反而会看到南向流入加速，例如2022年11月，恒指大幅下跌且跑输上证指数，但南向资金却加速流入，2024年12月也是如此，随后市场也逐渐见底。定量测算佐证了这一特征，南向资金的流速与过去1-2个月恒指相对上证收益的相关系数均约为-0.1，即港股跑输A股时，南向资金会加快买入，跑输时买入会放缓。 进一步看，当南向流入速度处于历史前20%时，恒指随后20个交易日平均上涨1.7%；南向流入由加快转为放缓后，恒指通常在3-5个交易日后转为走弱，随后20个交易日平均下跌1.6%，由此体现出一定低位加仓和高位止盈的能力，因此具备“聪明钱”特征。 图表：港股呈现一定“聪明钱”特征，在上涨较多后放缓流入，在下跌或跑输A股后加快买入 资料来源：Wind，中金公司研究部 分不同类型投资者来看： ► 险资是南向主要的长期买入力量，也会在港股大幅下跌时增配、上涨较多时减持，红利大概率是主要配置方向。1）规模上，据中国保险资管业协会统计，2024年末险资港股持仓8,105亿人民币，港股通投资余额约7,622亿人民币，我们假设险资按照港股:A股1:4比例增持权益资产，估算2026年二季度险资港股通投资余额升至1.2万亿人民币，占南向持仓的25-30%。2）方向上，南向长期增持电信、能源等高分红板块，这也符合险资久期长，需要匹配负债端的特征。3）节奏上，险资倾向于跌时多买、涨多后少买，我们估算，险资季度净流入与恒指季度收益的相关系数约为-0.4。市场下跌时，由于股息率和AH折价吸引力提高，险资或倾向于增配，比如3Q21-1Q22港股下跌，但同期险资估算仍净流入超过800亿港币；但市场上涨后险资也会阶段性减少配置，甚至转为净流出以获利兑现，比如4Q22和3Q24时。 图表：险资持续增配港股，是南向较稳定的长期配置力量 资料来源：Wind，国家金融监管总局，中金公司研究部 ► 主动公募和ETF更多是跟随市场，上涨时加速流入，下跌时转为流出。我们估算两者季度净流入与恒指当季收益相关系数为0.4。主动公募受基金申赎、相对业绩和基金经理仓位调整影响，行情改善后投资者申购和基金经理增配往往同步增加；ETF同样受产品申购、发行以及投资者风险偏好影响，整体表现为上涨时流入更多。例如，2025年南向资金大幅流入1.4万亿港币，2026年至今流入约3,700亿港币，不及去年同期一半，我们测算主动公募和ETF可以解释南向同比降幅中的60%，可能是主要拖累。 我们估算险资近五年每个季度平均稳健流入约250亿港币，2025-2026年也维持了这一趋势，去年增加和今年减少的部分均主要源自主动公募和ETF资金，其中主动公募由2025年上半年流入500亿港币转为今年上半年流出760亿港币，ETF则由流入转为流出740亿港币。 图表：主动公募配置波动较大，资金流向与市场表现同向 资料来源：Wind，中金公司研究部 图表：南向ETF资金2025年大幅扩张，2026年以来转为流出 资料来源：Wind，中金公司研究部 二、外资：主动外资是滞后指标，被动外资参考价值较弱 参考MSCI的统计，以其新兴市场指数为基准的主动基金规模占四分之三，被动基金仅占四分之一，主动资金从规模占绝对主导，且被动资金流入可能更多反映的是对整体新兴市场而非单独对中国市场的配置，都大大降低了被动资金的参考价值，因此我们建议以主动外资作为观察对象。 ► 主动外资是市场和盈利的滞后指标，滞后一到两个季度。1）2017年4月底后主动外资转为流入港股，此前恒生指数已从2016年底低点反弹13%，盈利预期也开始改善。随后主动外资累计流入约50亿美元，但恒指于2018年初见顶，资金则到2018年5月才流出，滞后约一到两个季度。2）2020年11月起主动外资加速回流港股，恒指较当年3月低点反弹约12%，盈利预期也已经上行，此后主动外资累计流入约250亿美元，但指数早在2021年2月见顶，资金流入却持续至2021年9月，较市场高点滞后半年。3）2019年初、2020年初和2023年初，主动外资三次短暂流入港股，也都发生在市场反弹、盈利预期改善之后。 图表：主动外资往往是市场和盈利变化的滞后指标 资料来源：EPFR，FactSte，Wind，中金公司研究部 定量测算也验证了这一点。我们测算港股相对其他市场的流速变化，与过去1-2个月相对收益的相关系数分别为0.4和0.3，说明港股跑赢后，主动外资才会提高配置。之所以如此，与海外主动基金以区域指数为基准的配置方式有关，基金要跑赢包含多个市场的基准指数，自然要优先配置一段时间内表现更强的子市场。例如，EPFR数据显示，由于中资股整体跑输韩股和中国台湾，2025年9月至2026年6月，专注全球新兴市场的主动基金对中资股的配置比例从27.8%下滑至18.8%，同期对韩股的配置比例却从11.0%升至21.6%、对中国台湾从17.1%升至23.6%，配置重心明显迁移。 图表：被动外资长期持续流入，成为亚洲市场结构性增量资金 资料来源：EPFR，中金公司研究部 ► 被动外资因为规模小且未必是配置中国，信号意义较小。2020年中以来，被动外资持续流入港股，累计流入约1200亿美元，但却未能改变2021-2024年港股长达三年的震荡下跌。原因在于，被动资金变化主要受全球被动投资规模影响，资金并非专门流向港股，而是先流入新兴市场指数产品，再按照指数权重自然配置到港股。因此，被动外资对短期市场走势的指示意义相对有限。 如何使用资金信号？中国信用周期震荡与海外流动性收紧时价值更大 那么，结合不同类型资金的行为特征，如何更好地利用资金信号来判断市场走势？ 虽然港股作为离岸市场对资金的变化更敏感，但资金毕竟只是影响市场走势的其中一个维度，更何况其他因素本身也会影响资金动向。 因此，我们发现，当基本面趋势不明确、而外围流动性也不处在有利环境下时（当前即是如此），资金的影响更大，反之资金可能不会起到主导。具体来看， ► 首先，中国信用周期明确扩张或收缩时，基本面的方向明确，此时资金变化的参考价值下降。南向流速在信用扩张和收缩阶段，与未来3个月恒指收益的相关系数趋近于零。主动外资流入规模在信用扩张和收缩阶段与未来恒指收益的相关系数同样接近零。历史上，2020年下半年中国信用周期持续扩张，南向虽在不同阶段流入放缓，但港股持续上涨；2021年信用周期转为收缩，即使海外流动性宽松、南向一度加速流入，但恒指依然承压；2024年“924”后信贷脉冲回升，资金与市场维持较长时间流入和上涨，均说明信用周期方向明确时，资金参考价值有限。 信用周期震荡阶段，资金信号意义更大：南向加速流入意味着市场可能见底，主动外资加速流入反而意味着港股可能转为跑输。广义财政赤字脉冲和私人社融脉冲方向反复，基本面缺乏明确方向、指数震荡时，我们测算：1）南向资金流速变化与恒指过去收益的相关系数约为-0.1，与未来收益的相关系数则为0.2，意味着南向倾向于在市场低位加速流入，后续市场或有修复，反之亦然。2）主动外资流入规模与恒指过去1-3个月收益的相关系数高达0.4-0.6，与恒指未来收益相关性则转为约-0.3，说明该阶段主动外资滞后特征明显，市场此前表现足够好，主动外资流速才会改善，但此时行情也已运行一段时间，后续收益反而转弱，反过来也是如此。比如4Q22，信用周期震荡，南向在港股阶段性见底前加速流入，同期主动外资仍跟随此前弱势继续卖出，随后港股反弹。 ► 其次，海外流动性收紧时，资金信号更具参考价值，例如美联储加息阶段，主动外资加速流入后港股反而可能会走弱，南向加快买入对应港股见底。相反，流动性转松后，两类规律均明显减弱。1）主动外资：美联储加息阶段，主动外资流入规模与未来1个月恒指收益的相关系数为-0.3，说明主动外资加速流入后收益反而趋弱，降息阶段这一相关性则收窄至接近零。2）南向资金：受联系汇率制和海外投资者持仓较高影响，美联储加息阶段港股较A股的折价更容易扩大，南向资金低位加速买入、高位加速卖出的特征也更为明显，南向资金流速与过去1-3个月恒指收益的相关系数约为-0.5，与未来3个月相对收益则为0.3，说明南向通常在市场走弱后加速流入，此后港股表现也更容易改善，反之亦然，降息阶段这一关系同样减弱。 图表：中国信用周期震荡和海外流动性收紧时更具参考价值 注：数据统计区间为2016年6月至2026年8月 资料来源：Wind，EPFR，中金公司研究部 对配置的启示：当前资金信号更重要，南向流入放缓，主动外资流入加速，意味着仍是结构机会 当前中国信用周期震荡走弱，海外流动性的约束上升，因此资金信号更值得关注。具体来看 ► 中国信用周期仍处于总量震荡、结构分化阶段，三季度广义财政赤字脉冲或有小幅修复。7月私人社融脉冲小幅走高，企业和居民信贷脉冲分化略有收窄，但广义财政赤字脉冲进一步走弱。往前看，我们测算，三季度广义财政赤字脉冲或向上修复，主要由于1-7月财政融资节奏偏慢，同比少增1.1万亿元，为之后预留发力空间，但财政全年总量增量有限、投资方向依然偏向科技和产业升级，因此可以带来阶段性修复，却难以使信用周期全面扩张。 图表：中国信用周期总量震荡、结构分化 资料来源：Wind，中金公司研究部 图表：1-7月财政融资节奏偏慢 资料来源：Wind，中金公司研究部 ► 海外流动性仍有约束，Jackson Hole会议后加息预期升温。沃什强调当前经济和就业仍有韧性，金融条件难言紧缩，只有确认通胀明确且足够快地回到2%目标，才意味着无需进一步行动，或表明美联储短期很难明确转向宽松，CME利率期货计入美联储9月加息预期概率为60.2%，因此短期单纯依靠海外流动性改善、推动港股估值扩张的空间有限（《沃什转鹰意味着什么？》）。 图表：CME利率期货计入美联储9月加息预期概率为60.2% 资料来源：CME，中金公司研究部 这一环境下，资金动向的重要性就更为凸显。过去一个月南向资金流入放缓，主动外资流入加速，根据我们上文中梳理的不同资金的特征，这意味着市场短期迎来较大机会的可能性有限，甚至可能走弱，这也符合近期的市场表现。 图表：过去一个月主动外资曾三周流入港股市场，南向资金流入放缓 资料来源：EPFR，Wind，中金公司研究部 因此，港股当前更适合关注波段行情和结构性机会，我们维持基准情形恒指点位26000-27000的判断。今年以来的走势也基本符合我们的判断，例如去年底市场普遍看到30000点甚至更高，我们在7月初提示港股呈现底部特征（《港股市场的底部特征》）、8月初提示后劲不足（《反弹还有多少后劲？》）。总结而言，短期依然是“赔率”思维，中长期走出持续性行情，仍需看到居民信用周期回升或互联网龙头产业突破，即需要“924时刻”或“DeepSeek时刻”。操作上，1）若港股上涨到接近位置，叠加主动外资较前期趋势加速回流、南向流入放缓，可适当获利兑现；2）若后续重新调整、南向资金再度较前期趋势加速流入，则可重新提高配置。 方向上，科技看产业、周期看美联储、消费看政策。短期如果科技进展有限，可以用分红适度对冲组合波动。我们自有的AI压力指数已从此前极端水平明显回落，压力最大的阶段已逐渐过去，产业基本面压力进一步缓解，但进一步向上仍需新的催化打开当前需求的“天花板”。科技仍可作为配置的主要方向，科技之外，从仓位集中度上可以往周期方向适度均衡，相反消费可能要等待四季度的财政政策进展。我们自有的跨市场和跨行业的胜率赔率框架显示，9月4日当周保险、交运、原材料、能源、半导体的赔率胜率综合打分较高。 图表：9月4日当周保险、交运、原材料、能源、半导体的赔率胜率综合打分较高 资料来源：Wind，FactSet，Bloomberg，中金公司研究部 Source 文章来源 本文摘自：2026年9月6日已经发布的《谁是“聪明钱”？》 刘刚，CFA 分析员 SAC 执证编号：S0080512030003 SFC CE Ref：AVH867 王牧遥 分析员 SAC 执证编号：S0080525050003 SFC CE Ref：BWT054
之前聊过的，某上市公司粗暴解约100多名应届大学生的事情，又有了进展，公司昨天发了一个内部处罚决定，总经理（也就是董事长）扣薪12个月，人力总监免职，还有被调岗的。 这让我想到了这个图，走向共和里，慈禧被八国联军逼的身泪俱下，求着荣禄去和洋人再求求情，让其他人多背点锅，只要能把她自己从death list里摘出来，多赔点钱也是可以的，量中华之物力，结与国之欢心。 董事长半年末持股市值100多亿，被扣掉的年薪是110万，今天股价反弹4个点，董事长手里的市值差不多回血3个亿，所以，你说这扣薪是不是很值？ 其实，这件事，更应该关心的话题是：下一次，如果遇到一家没有上市、没有海外客户、也上不了热搜的企业，学生该怎么办？ 现在AI可以把经验封装成skill，遇到问题就调用，学生也应该有一套这样的维权技能包：遇到什么情况，保留哪些证据，向谁反映，怎么填写材料，处理不下去再找谁，等等。 政府的统一指引，是一方面； 学校也应该把就业服务延伸到入职之后，比如毕业前教一次维权实操，提供材料模板，有指定的联系人协助对接法律服务，等等。 当下的实际情况就是，企业熟悉规则，而应届大学生都是新韭菜，每一茬其实都相当于从零摸索，劳资双方本身就是力量不对称的，所以，路径越标准，学生求助的成本越低，企业耍小聪明被追责的概率就越高。 希望以后的学生朋友们，无须先成为新闻，也能维护自己的权益吧。 ...... 说回市场，今天几个热点。 1、首先，是国产GPU第一股，摩尔X程这边，今天20cm血崩，这也是公司上市以来，股价首次高位腰斩。 原因是其25年12月初上市后，迎来了首次大规模的解禁，解禁前，摩尔的流通股数是3000万股出头，这回一把解禁2500多万股，相当于流通盘增加了85%左右，下图。 当然，金额更大的，其实是12月初。 多解释一下，这回解禁的，是IPO时候网下配售的限售股，也就是那些有打新资格的公募基金、保险和理财资金，等等，而这些资金，要门上市首日就卖，要么限售期过了第一时间卖——网下配售的锁定期的常见下限是6个月，而摩尔上市的时候特意把锁定期设置成了9个月，也就是今天到期。 上次和大家说过，打中长鑫的机构资金，有70%的部分都是有锁定期的，所以等着瞧吧。 2、解禁压力，当然会是一个风险点。 但我个人的观点是，相比于港股而言，A股的解禁压力，其实是（相对）可控的。 咱们此前也说过，相比过往的上行周期，这轮行情里，A股IPO本身就是比较克制的，因此对应的解禁压力也小于往期。 看图说话。 下图，是2024年以来，各年度的解禁金额，26年只比24年高了20%左右（你用解禁金额/总市值或者日均成交，比值反而是变小的），而如果看未来1年的话，由于有长鑫的存在，金额会超4万亿，如果剔除长鑫，则还是3万亿出。 下图，如果看单月的数据，也差不多，剔除长鑫那个凸点后（明年7月），其他月份，差不多就是过去2年多的月均水平上下。 3、另外一个热点，是科技股的整体大涨。 下图，从周五晚上的费城半导体，到今天的日韩存储芯片，在到A股和港股的成长板块，全线大涨。 这里，一个原因是OpenAI新模型的刺激。 另外，A股这边，盘后还出了一个利好，下图，和算力网建设相关，不排除今天有一部分资金抢跑了。 4、当然，科技这块，有一个风险需要担心。 Anthropic的上市，可能正式进入倒计时了，目前还是按照2万亿美刀的市值在推进。 按照路X社周末的报道，时间表如下： 9月底公开招股文件、最早10月中旬启动IPO推介，并在11月美国中期选举前数日完成上市。 目前，美股的机构投资者和散户的仓位，都已经到了历史最高点附近，而波动率指标又持续在历史最低点附近徘徊，因此，不排除各类事件性因素，打破当下的平静。 5、最后，今天红利板块领跌。 下图，除了煤炭垫底以外，昨天增资的保险股和银行股全线下挫，红利和成长，继续跷跷板。 银行和保险这边，逻辑其实就在昨天的文里了，新资金进来，会摊薄ROE，短期对股价是个冲击。 而煤炭这边，逻辑更简单，就是前期涨多了，拥挤度太高了。 上周，煤炭的股息率一度跌破了3%，这就是一个比较危险的信号了。 下图，我们上周的星球里，也发过红利的温度计，目前部分红利板块处于偏热的状态，对于短线想追涨的投资者，是需要降低预期的时刻——包括上周在公众号里也提到，像建行、中行这种，短期涨太多，其实都是对未来的透支，两者最近三个交易日，都回调5个点了。 6、另外，昨晚提到的，对七大类资产的深度跟踪，今天发布了第一期： 关于海外的温度计。 下图，从周日到今天白天，写了1天半，我自己相信，这应该是大多数球友们，在全网，能够找到的，量化分析+大白话解读，结合的最全面的分析（之一）了，希望有所帮助。 尤其适合理财经理和个人投资者朋友们。 最后呈现的结果，是温度计，叠加历史回溯。
将投中网设为“星标⭐”，第一时间收获最新推送 半年入账超百亿。 作者 鲁智高 本文字数3366 手搓量丨89% AI含量丨11% 河北最大乳企正朝着港股冲去。 从放弃河北省农业厅的“铁饭碗”去创业，到近日带领君乐宝再次来到港交所门前，魏立华用超过30年的时间，打造了一家拥有悦鲜活、简醇、优萃等品牌的中国知名乳制品公司。 一路走来，君乐宝的身后汇集了众多投资人，估值也达到160亿元。 红杉中国、高瓴、君乾资本、建投创发、中秦兴龙、春华资本、平安资本、博佳资本、物美通达、厚生投资、国投创益、弘章资本、河北广电、上海瑞胜投资、青岛北琪、金鼎投资、金石投资等，这个名单很长。 放弃“铁饭碗”创业，干出河北最大乳企 君乐宝的故事，得从魏立华讲起。 时间回到1986年，他从河北农业大学毕业后，进入河北省农业厅工作，端上了旁人羡慕的“铁饭碗”。但不到三年，魏立华离开体制，开始卖农机具检测仪，生意也做得不错。 发现乳酸菌饮料在儿童群体中大受欢迎后，魏立华的创业方向由此发生变化。1995年，他拿出9万元积蓄，和朋友在石家庄的三间平房里创办了君乐宝，靠一台酸奶机、两辆人力三轮车起步，正式切入乳制品加工赛道。 凭借好喝的产品及周到的服务，君乐宝只用两年就把销售额做到了1000万元。但产品卖得出去之后，区域品牌的天花板很快显现——偏居河北，很难突破全国市场。 于是，他们在1999年引入同在石家庄的乳业龙头三鹿，后者以品牌入股拿到34%的股权，成为公司第一大股东。与此同时，君乐宝乳品公司和石家庄红旗乳品厂分别持股33%。 借助三鹿的品牌影响力和渠道网络，君乐宝保持独立运营的同时快速扩张。2007年，他们推出红枣酸奶。随着这款产品放量，这家公司于次年跻身全国酸奶市场前三甲。正值发展势头良好之际，他们却遇到了一道差点没迈过去的坎。 三鹿事件爆发后，虽然当时君乐宝只做酸奶，自身产品并未出现问题。但公司身处三鹿体系，仍然受到信任危机波及。此前通过三鹿获得的优势，反过来成为君乐宝必须摆脱的问题，魏立华最终决定将公司重新买回来。 经过一系列股权调整，魏立华持股比例达到83.53%，重新掌握公司控制权。但拿回控制权，并没有解决君乐宝继续扩张的问题。那个时候，君乐宝仍然是一家以酸奶为主要业务的区域乳企，要继续扩大规模，依旧需要更大的产业平台。 为了获得更大的发展资源，2010年君乐宝引入蒙牛作为控股股东，后者以4.69亿元拿下51%股权。加入蒙牛体系的九年，是君乐宝从区域乳企迈向全国品牌的关键期。他们不仅实现营收突破百亿元，还寻找到酸奶之外的新业务——奶粉。 在一次出国参展的过程中，魏立华看到同行的人都在抢购境外婴幼儿奶粉，甚至被售货员投以异样的眼光。他做了十几年乳业，却连名片都不好意思拿出来，最终下定决心进入这个当时并不容易做的市场。 要做奶粉，首先需要解决生产能力。魏立华收购了一家奶粉加工厂，又投入上亿元进行改造。有人建议他把公司注册到海外，再起一个“洋品牌”。但他最终没有这么做，而是坚持在石家庄生产，并继续使用君乐宝这个名字。 这意味着，君乐宝没有绕开国产奶粉当时面对的信任问题，而是直接迎了上去。 2014年，第一款君乐宝婴幼儿配方奶粉上市，双十一当天销售额突破两千万元，拿下奶粉品类全网销量第一，创造了双十一史上国产奶粉销售额首次超过洋奶粉的纪录。对奶粉的布局，也成为君乐宝从一家区域酸奶企业向综合乳企转型的重要节点。 此后，这家公司开始不断扩充产品边界。从2017年推出简醇，到2019年推出悦鲜活，再到2020年推出有机婴幼儿配方奶粉优萃，业务逐渐覆盖酸奶、鲜奶、奶粉和常温乳制品等多个品类。 31年时间里，魏立华几乎经历了一家民营乳企可能遇到的所有重要选择：从体制内辞职，到寻找产业股东；从三鹿事件后重新掌握控制权，到再次引入蒙牛；从酸奶进入奶粉，再从单一品类扩展为综合乳企。 正是在他的带领下，君乐宝一次次重新寻找增长空间，最终成长为河北最大乳企。 低温液奶做到第一，半年入账超百亿 如果说奶粉让君乐宝不再局限于酸奶业务，那么过去几年让这家公司实现快速发展的便是低温液奶。 翻看招股书，2023年至2025年，他们的收入从175.46亿元增至203.82亿元，同期经调整净利润也从6.03亿元变为12.62亿元。到了2026年上半年，君乐宝实现收入106.09亿元，经调整净利润为7.45亿元。 在规模变大的同时，这家公司的收入结构也在发生变化。从2023年的62.87亿元，到2025年的86.48亿元，低温液奶在君乐宝整体收入的比例不断攀升。在2026年上半年，这块业务又实现49.3亿元收入，已经占到公司总收入的46.5%。 换句话说，以悦鲜活、简醇等为代表的低温液奶，已经撑起君乐宝接近一半的生意，并在2025年以15.6%的市场份额位列中国低温液奶市场第一位。 不过这块业务想做好并不容易。低温产品对保质期、冷链和配送半径都有更高要求。工厂离消费者太远，配送效率和产品新鲜度都会受到影响。这也意味着，一家乳企即便能够做出鲜奶，也未必能够把它大规模卖到全国。 2019年推出的悦鲜活，正是君乐宝解决这个问题的成功尝试。他们采用超瞬时杀菌和低温无菌冷灌装技术，在保持低温产品属性的同时延长产品保质期，不仅在C端市场持续增长，还进入茶饮与咖啡品牌等供应链。 于是我们能看到，他们的悦鲜活系列收入从2023年的13.63亿元，一路增长到2025年的26.17亿元，并在2026年上半年达到17.72亿元。资料显示，这款产品在2025年以11%的市场份额成为中国鲜奶第一品牌。 除了依赖低温液奶，奶粉仍然是君乐宝的重要业务。自2014年进入婴幼儿配方奶粉市场后，他们持续投入母乳研究和配方研发。2020年至2025年，君乐宝连续六年位居国内婴幼儿配方奶粉市场本土品牌前三，2025年市场份额为4.1%。 支撑这些产品的，是君乐宝砸了十几年钱建起来的全产业链体系。魏立华一直认为，乳业的根基在奶源，品质不能掌握在别人手里。2025年，这家公司奶源自给率达63%，从源头保障了产品品质，也能抵御原料价格波动的风险。 当时间来到2026年6月，这家公司已经运营33座现代化牧场、20个乳制品生产工厂，奶牛存栏量达19.8万头。同时，他们拥有约5200家经销商，终端覆盖超46万个。 这番努力没有白费，最终的效果是：牧场解决奶源，工厂决定生产半径，技术持续升级产品，冷链和经销网络再把产品送到终端。这几部分拼在一起，构成了君乐宝能够成为中国知名乳制品公司的基础。 从整个行业维度看，君乐宝的增长空间依然充足。根据弗若斯特沙利文数据，2025年中国整体乳制品市场规模达6538亿元。其中，低温液奶是增速最快的细分赛道，2025年市场规模946亿元，预计2030年增至1230亿元。 这正是君乐宝最核心的优势赛道，也是他们未来最大的增长机遇。 红杉、高瓴加持，估值达到160亿元 君乐宝三十余年的发展，始终伴随着资本的助力。 最早的三鹿、蒙牛，都是产业资本的代表。三鹿帮君乐宝突破了区域瓶颈，蒙牛则给了它全国化的资源和底气。等到2019年蒙牛退出时，河北省国资委旗下的建投创发等果断出手，为这家公司的过渡期稳住了局面。 那个时候，君乾资本与建投创发共花了40.11亿元，从蒙牛手中拿到君乐宝51%的股权。与此同时，魏立华取代蒙牛成为公司第一大股东。 与蒙牛持续近十年的股权合作结束后，君乐宝重新成为一家由创始团队和外部投资者共同持有的独立乳企，也获得了单独登陆资本市场的条件。 从2020年开始，一批投资者陆续成为这家公司的股东。红杉中国、高瓴、河北建投基金、中秦兴龙、春华资本、平安资本、博佳资本、物美通达、厚生投资、国投创益、弘章资本、河北广电、上海瑞胜投资、青岛北琪等，都拿出真金白银对他们投出信任票。 资本进入的阶段，也正是君乐宝扩张最密集的阶段。他们一边建设牧场和工厂，一边又发展奶粉、低温液奶等业务，同时通过收购银桥和来思尔等乳企进入更多区域市场，资产和业务边界都在不断扩大。 这个过程中，不同背景的股东为这家公司带来了不同的资源。其中，产业方带来供应链和渠道协同，财务方带来治理和资本运作经验，国资方带来了政策支持及拓展了融资渠道，最终为君乐宝的全国化扩张和上市筹备铺平了道路。 在赴港上市之前，这家公司的股东结构最后进行了一轮调整。2025年12月，红杉中国、春华资本、高瓴等部分老股东，以约10.73亿元交易总价，将部分股份转让给金鼎投资、金石投资、厚生投资等25名投资者。 据胡润研究院发布的《2026全球独角兽榜》显示，君乐宝的估值达到160亿元，是河北的明星独角兽。 上市前，红杉中国持股8.59%，仍是第一大外部机构股东。与此同时，春华资本合计持股为7.68%。如果按照估值160亿元粗略计算，这两家投资机构的持股价值分别超过13亿元和12亿元。 从多年前做好上市准备，到2023年12月正式启动A股上市辅导，再到2026年8月第二次在港递交上市招股书，这家经过超30年发展的龙头企业，仍在努力朝着IPO冲去。 作者鲁智高—编辑王庆武
大家好，欢迎来到 Money in Motion。这是一档关注"钱如何流动"的播客。我们讨论的不是哪个概念最热，而是钱在真实世界里如何被重新移动、结算和信任。 这期我们从一个词的辨析开始，最后落在一个没人能回答的问题上：当 AI 替你做完了决定，出了事，谁买单。中间隔着卡组织、司法管辖、一份写不细的授权书，以及 crypto 到底有没有资格接住这件事。 Yuki（Money in Motion 联合创始人）× Kevin（Chain Tech 联合创始人）× Will（Money in Motion 联合创始人） 本文为播客第一期对谈精编，内容有删节与书面化处理，观点为嘉宾个人观点。 一、决策权第一次转移 Yuki： 开始之前先处理一个问题：为什么是 agentic payment，不是 agent payment？ Kevin： 消费其实走了三个阶段。最早去实体店，用现金或信用卡，一家一家逛；然后是电商，比价成本被压到几乎为零；再然后是直播带货——看完直播你会买很多自己根本不需要的东西，消费模式本身在变。 现在我们走在第四个阶段的路上：AI 替你去不同的地方找商品、比价格、下单。它和前三个阶段有一个根本区别——前三个阶段，做决定的始终是你本人。 买哪一款、什么价格、什么时候买、用什么方式付，全是消费者自己拍板。到第四阶段，AI 在你购买之前就把决定做完了。作为消费者，你第一次被一种智能化的东西替代。 至于用词，中文其实更直白，就是"智能体"。英文之所以要造 agentic，是因为 agent 早被占用了——你在海外说自己是 agent，别人第一反应是保险 agent，或者 travel agent。那是"人"的代理，跟 AI 替你做决定完全是两回事。 Will： 补一句词性。agent 是名词，是身份；agentic 强调的是这个智能体拥有自主决策权，是"决策"这件事动起来了。 但市面上很多号称 agentic payment 的项目，其实并没有动起来。它们做的还是自动支付——跟以前的订阅到期自动扣款没有本质区别。它没有让 agent 参与决策，更没有为自己的决策买单。 这是两者最大的分野。 Yuki： 所以判断标准很清楚：决策权有没有真的交出去。但现在很多东西是奔着这个标签去的，不是奔着这件事去的。 Will： 对。国内基本没人分清楚 agent 去自主调用 API、数据、算力，和 agent 替人做大额购物，是两个完全不同的场景。什么都要往上蹭，蹭得更夸张的直接叫"AI 支付"。 之前某宝号称有十万笔 AI 支付、做到多少交易额，可大家都没发现它有这个功能。我猜是把购物助手算了进去——你突然多了个 AI 购物助手，然后这个助手帮你完成了"AI 支付"。不管是支付机构、银行还是卡组织，对这件事的理解现在都还有偏差。 二、决策权走了，责任没跟上 Yuki： 概念含糊在营销层面没什么代价，但一旦真的把决策权交出去，代价就出现了。你觉得最大的障碍是什么？ Will： 先说没有障碍的那一半。agent 去买 DeepSeek、OpenAI 的数据 token、算力 token，之前有几个项目交易量涨得特别快，就是这个场景。因为买完就消耗掉了，不会有争议。 有争议的是另一半。让 agent 帮我订机票订酒店，大家的信任程度没那么高。我可以让它帮我搜索，最终下单还是我自己——我还是不放心把钱交给它。 Yuki： 我做过一场线上 panel，问大家：你愿不愿意给你的 agent 一千美金？ 不如把场景说具体。我对 agent 说：帮我订周一去纽约、周三晚上回来的机票，预算八千以内。它满足了预算，但订成周二出发、周四回来；或者选了一张特别便宜、完全不能退改的票。钱扣了，票出了。你找平台，平台说你已经授权给 agent 了；你找航空公司，航空公司说票已出不能退。每一方都拿得出理由。但这笔钱到底谁担责？ Kevin： 这个问题我们公众号 6 月投过票，问的就是"AI 刷卡出了问题谁负责"： 读者投得很踊跃，但四个选项分散成这样，本身就说明没有共识。这个该听听 Will 的，他是法律背景。 Will： 卡组织那套体系的责任分配相对完整，毕竟磨了几十年。但换成 AI 刷卡买错票，你会发现每一扇门都是关着的。 找发卡行——不认，因为你已经授权给 AI，而它最终认的是持卡人本人的授权。找航空公司——它不管你是人还是 agent，它收到的是一张有日期有金额的订单，按订单办事。找 AI 开发者——你去找 OpenAI 或者 Anthropic，很难说这是他们的问题。 本质上这是一个委托关系：你委托 agent 买机票，出了事谁承担。但法律上第一步就卡住了——服务器在美国，用户在香港，商户在新加坡，你去哪个司法辖区寻求救济？AI 是一个 Global by Default 的经济体，单一辖区非常难限定它的责任。 所以还得回到私人构建的争议解决框架里去，比如卡组织的框架。我还看到有保险公司推出了 AI 责任险，好像是慕尼黑再保险。 Kevin： 我听得头有点大，因为我已经习惯生活在卡组织的规则里。所以从法律角度看，卡组织规则和真正的法律体系其实是两套？卡相关的纠纷，很多时候在卡组织体系里就解决掉了，走不到司法这条路上？ Will： 对。这也是为什么这件事的出路更可能在私人框架里，而不是在法院。 三、那份写不细的授权书 Kevin： 但私人框架也得有个依据。如果我的指令本身写错了，委托人当然负责。可如果我写得清清楚楚，记录也没问题，它就是买错了，钱还付掉了，我该找谁？AI 不是主体，跟它 argue 没用，但它背后毕竟有公司。 Will： 实操上确实有这么一份依据。你跟 agent 对话之后付款，agent payment 公司会给你出一份 mandate，记录时间、金额、你的交易意图。 问题在于它的 scope 不会细。它不会写"因为我明天上午九点要开会，所以今天必须订这张票"，它只会写"我今天周三，去订一张机票"。而 scope 的精确程度，直接决定后面责任的归属。 说大一点，这就是一份授权书，后面会成为争议解决的依据。可这份授权书到底该写多少？我跟 AI 讲了一大堆话，它到底理解到什么程度？ 它知道"今天九点去订机票"，但它不知道我为什么要订这张票，也不知道订回来的是不是委托人真正想要的。其实日常也一样：你让助理去订机票，你都不一定满意，更何况 agent。 Kevin： 也就是说，意图这个东西本身就没法完整写下来。那责任最后只能往回落。 Will： 对。我们之前给 agent payment 客户起草用户协议，基本上都把 agent 的责任义务重新归回到实际使用的用户身上。因为 agent 追不到，它无法背锅。归根结底还是用它的那个人承担——因为这个人好找，也好落地。 四、责任落回人身上之后 Yuki： 我同意这个方向，而且我觉得它不只是权宜之计。 终局一定是 agent 会参与经济行为。现在 agent 已经进了组织和团队的日常工作，很多公司是"人 + agent"的状态，下一步就是进入经济活动。而在这里有几件事必须被记录：agent 如何识别你的意图，授权边界在哪里，哪些要记录、哪些要验证，以及对卡组织来说最关键的——谁给这个 agent 授权，它的 owner 是谁。 如果大家确认这个 agent 的身份属于我，那它出问题就该我背锅。有点像公司请了个财务，财务把钱汇错了，最后锅还是老板背。你顶多把他骂一顿，或者开了——骂的程度取决于汇错了多少钱。最终还是老板为员工的错误买单。 只是光有"谁背锅"还不够，还得有一整套事故认定的规则。这很像智能驾驶。 十五年前大家觉得它离我们很远，现在很近了，但要大规模落地仍有很多问题，而且已经不是技术问题。agentic payment 大概会重走一遍：先是技术问题，再是出事故谁担责，到了试点推广阶段，又变成事故如何鉴定、责任如何约定。 Kevin： 这个类比很贴切。驾驶者一选择自动驾驶，是不是就把驾驶责任移交出去了？出了问题怎么办？完全同构。而且智能驾驶技术上已经能实现了，之所以没大规模应用，我觉得也是责任问题。 Will： 而且智能驾驶的责任，看起来还比 agentic payment 容易界定——至少事故是在一个国家、一条马路上发生的。 五、那 crypto 能接住吗 Yuki： 所以问题就变成：有没有一套基础设施，能把授权、归属、担责这些东西记下来、并且改不掉。这也正好回到 crypto 和 AI 到底什么关系。 回到 BTC 白皮书，它最初要解决的就是结算——陌生人之间如何不依赖可信第三方完成电子支付。所以我觉得这两者一定会相遇，而且不是互相蹭热点。AI 改变的是生产力，crypto 要回答的是生产关系。 AI agent 带来的是生产力的变化：它开始理解目标、调用资源、组织任务，甚至代表人完成一部分工作。但生产关系一直没被解决——agent 到底代表谁？身份能不能被篡改？数据、模型、算力归谁？创造的价值怎么分？出错谁担责？crypto 接下来要想的，就是当这种新的生产力进来之后，如何把所有权、授权、收益分配和责任关系嵌进去，并且让它可追踪、不可篡改。 Kevin： 道理是这个道理。但要接住"争议"，它自己先得能处理争议——而这恰恰是它最弱的地方。 打个比方。很多人说我只收美元，别的不要。然后有一天有人说，我拿钻石付你，要不要？一开始看钻石当然好——值钱、体积小，现金要拎一箱，钻石一小袋随身就走。然后你发现钻石变现特别难，我收了没法直接花，只能跑珠宝店，还得看有没有人收。 稳定币的场景跟这个有太多相似。USDC 也好 USDT 也好，跟美元一比一挂钩，很多人既想拿它交易，又想拿它日常支付。你想想，它其实就是一箱一箱的美元现金，只是不占体积，只是一串代码。 但它跟信用卡最大的不同是：基本上你没有机会拒付。 信用卡有 chargeback，有一整套争议处理机制；加密货币是一锤定音——按下确认键，事情就结束了，所有可能的错误和损失当场盖棺定论。 Yuki： 也就是说，我们指望它去解决"AI 买错了怎么办"，可它自己连"人买错了怎么办"都还没解决。 而且它的出身也不站在这一边。去中心化、匿名化这些特性，自然而然会吸引那批人——它诞生的初衷本来就是满足不需要监管合规的诉求，而这个诉求会一直存在。 Kevin： 所以合规化是不是就等于放弃去中心化？这两个东西天然冲突。 Will： 某种意义上是，但现在的方向不是"选一个"，是被行情和监管一起推着走。这波人的行为跟 BTC 价格是同一条走势——币价上去，链上的钱就多，钱多了就要消费、要做项目，而这些项目又赶上这波合规浪潮，不管是特朗普在推，还是 CLARITY 法案通过，都会把原来链上原生的那批人往合规场景里赶。一旦进了合规场景，监管和持牌就是天大的问题。 Yuki： 换句话说，crypto 现在正在补的，恰恰是 agentic payment 需要它具备的那部分能力——规则、身份、争议处理。只是还没补完。 六、iPad 时刻还没到 Kevin： 补没补完，其实有一个很朴素的检验标准。 现在铺天盖地都在教大家怎么用 AI，好像不搞点 AI 就跟不上时代。但我觉得这本身就是个悖论。当初中国推二维码支付，如果你要先学二维码怎么来的、跟什么账户勾连、什么一级账户二级账户，那它根本推广不起来。 我印象最深的是第一代 iPad。当时我儿子两三岁，说实话那东西到我手上，我也得适应一下，要知道点哪儿。可你给一个两三岁的孩子，他拿过来就会用，不用教。电子产品做到不需要学习就能上手，才算成了。 所以 AI 最终一定是躲在后面，而不是站在前面。 Yuki： 我认同。它真正普及，是当大家觉得无感、觉得本来就该这样，而不是天天教大家用 AI。至于自媒体上为什么全是 AI 教程——我的体感是，因为 AI 创业不赚钱，只有卖课的赚钱。 Kevin： 你讲到最根本的事情了。当初 DeepSeek 刚火，不也满世界都是教程吗。 Will： 所以还是时间点没到，虽然我们都已经看到了那个时间点在哪。 稳定币提供的是全球、全天候、无休的结算能力。token 本身能无障碍地结算，但装在里面的东西可以是各种各样的。所以 agent 这条线过来，问题就变成：它到底把什么价值装进去——是算力 token，还是 API 服务？ 这才是后面全球化 AI 经济一个比较大的爆发点。但显然还没到。等它真到来的时候，也就是 Yuki 一直在问的那个问题的答案——AI 和 crypto 什么时候交汇，我觉得就是那个时候。 只是我们显然还没走到 Kevin 老师说的"拿到 iPad"的那一刻。所以还有非常多的工作要做。
以后打开淘宝搜"智谱旗舰店"，你能买到的不再只是衣服和数码产品——而是大模型的调用额度。 9月2日，智谱正式入驻天猫开设官方旗舰店，成为第一家登上主流电商平台的大模型厂商。店铺里上架的不是模型、不是API文档，而是四款明码标价的"GLM Coding Plan"订阅套餐：个人版Lite每月118元、Pro每月538元、Max每月1078元，团队版标准席位598元/月，支持按月、季、年订阅，支持支付宝、支持开发票。 一位企业工程师的评价很到位："以后买Token可以像充话费一样丝滑，大促节点说不定还有折扣。" 货架上卖的是什么 套餐基于8月刚发布的GLM-5.3模型——这是智谱最新旗舰，在Artificial Analysis智能指数上拿到60分，进入全球前沿模型区间，与Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol同档，并和Kimi K3并列开源模型第一。它兼容ZCode、Claude Code、Codex等20余款主流Agent工具，买完拿到额度，代码生成、调试、重构随便用，超出部分再按标准API计费。 模式确实和手机话费套餐一模一样：固定月费、额度打包、用超再加价。对高频开发者，锁定月费比按次调用便宜——商品页直接标注"较标准API最高省87%到90%"。 但值得注意的是，这次天猫定价相比年初版本大幅上调：Lite、Pro、Max三档月费分别从49元、149元、469元涨至118元、538元、1078元，其中最热门的Pro档直接变成原价的3.6倍。智谱的解释是：新套餐改为以Token消耗为基础的积分制，额度更透明可预期，非高峰时段还有50%积分抵扣，且模型从GLM-5升级到了GLM-5.3。 涨价的不止智谱一家。今年上半年Coding Plan市场刚打完价格战，腾讯、MiniMax、Kimi就陆续下架了包月套餐，阿里关停了入门档位，整个行业从"低价抢人"转向"精简提价"。智谱选择在这个时点把涨价后的新套餐搬上天猫，底气是模型能力，也是生存压力。 为什么偏偏是现在 看一眼财报就明白了。 8月31日晚，智谱发布2026年中报：上半年营收9.54亿元，同比增长399.7%，超过去年全年；但净亏损20.7亿元。作为今年1月登陆港交所的"全球大模型第一股"，它的股价曾从116.2港元发行价冲到2980港元、市值破万亿，随后又大幅回调，市值蒸发超5000亿港元。 增长引擎已经换挡：上半年开放平台及API收入8.25亿元，同比暴增2735.7%，占总收入比重从去年同期的15.2%飙升到86.5%。换句话说，智谱已经从"卖项目、卖定制"的传统软件公司，变成了"卖调用量"的Token零售商。董事长刘德兵把上半年的关键词定义为"能力兑现"——模型第一次被证明能独立把事做完，收入结构随之置换。 背景板是整个Token经济的爆发：国内日均Token消耗量已突破140万亿，比2024年初的1000亿增长超1000倍。今年5月三大运营商集体推出Token套餐，阿里成立AlibabaTokenHub事业群，腾讯云升级全域TokenHub——"卖Token"已经成了AI产业链上最拥挤的生意。智谱上天猫，本质是在这场零售战争里抢占离普通用户最近的那个收银台。 套餐化的隐忧与出路 不过话费套餐留下的历史教训也摆在那儿：档位可以多，账单别靠猜。 有观察者已经提醒：商品页上"10000积分"的数字很醒目，但普通用户真正想知道的是——这些积分够我写多少代码、跑多少次任务？大模型用量比手机流量难感知得多，有人天天用它干活觉得值，也有人第二个月打开账单才想起自己还订着。订阅制最大的敌人从来不是价格，是沉默续费。 好在电商货架本身就是最好的倒逼机制。当Token从开发者文档里的专业概念变成淘宝商品，它就得接受零售世界的规则：七天无理由式的体验保障、双11的折扣大战、买家秀和评价区的公开处刑。哪家套餐说明写得像天书，哪家额度虚标，评论区会替市场教育它。竞争越往零售走，计费透明和用户体验就越没法糊弄——这对消费者是好事。 结语：Token正在变成水电煤 从官网自助购买，到运营商套餐，再到天猫旗舰店，Token的销售路径正在复刻所有数字商品的大众化之路。智谱这一步的象征意义远大于开业当天的销量——截至发稿，四款商品还没有销量显示。 但方向已经清楚了：大模型能力正在从"技术产品"变成"生活耗材"。就像没人关心电是哪个电厂发的，只关心电费多少钱一度、充值方不方便；未来大多数人也不会关心背后是哪家模型，只关心每月那笔AI订阅费，值不值。 下一站，双11的Token满减券，已经可以期待了。
智能流和资金流，过去是两条平行的轨道。 一条跑在应用层，提问、响应、任务完成；一条跑在支付层，授权、清算、对账。两条轨道从不直接相连，中间靠一个动作缝合——人点一下按钮。 人是唯一的接口。 8 月 27 日晚，DogPay 在香港办了一场名为「The Payment Layer for the Agent Economy」的活动，作为 Bitcoin Asia 期间的 Side Event，Money in Motion 联合主办。 讨论的其实是同一件事的不同侧面：当那个按钮不再由人来点，这两条轨道会发生什么。 一、付款方第一次不是人 我在分享里提的判断是：Agentic Payment 真正的变化不在通道，在付款方。 过去二十年，支付行业优化的一切——费率、成功率、结算速度、拒付率——都建立在同一个动作上：人点击，点击构成授权，授权发生在某个确定的时刻。这一刻之前和之后是两个世界，整套风控、清算和争议解决机制都是照着这个结构建的。 Agent 把这个前提拆了。支付变成任务执行过程中的一个字段：预算在哪里设、权限由谁授、什么条件下触发、按结果还是按用量计费、价格是否随负载浮动。系统要回答的不再只是「谁向谁付款」，还有「为什么付、谁批准的、怎么追溯」。 大屿讲 Agent Trading 时，把同一个问题带到了交易场景。他给出两条演进路径：一条是 Agent 成为独立自主的交易主体，自己发现机会、生成交易逻辑；另一条是成为交易者的数字分身，复刻人的交易体系、风险偏好和执行纪律。前者想象空间更大，后者更接近当下能落地的路径。 两条路径听上去差得很远，卡住它们的东西却完全一样：钱包安全、权限管理、审计追踪。 这不是巧合。代理消费和代理交易，分野的标准是同一个——Agent 是在执行人的意图，还是在生成自己的意图。而无论落在哪一边，人都从那个接口的位置上退了出来。 接口消失之后，两条流只能合并到同一条轨道上跑。 二、支付的逻辑，正在往 token 上搬 这件事最激进的实践者不在加密行业，在 Stripe。 我们此前拆过它那笔七十多亿美元的收购——史上最大一笔，买的是 AI 模型网关 OpenRouter，一家不做支付的公司。同期的股东信里，Stripe 十五年来第一次改写了自己的起源故事：资本与智能，正在成为托底每一门生意的两股数字流。 为什么一家支付公司要去管企业怎么花 token？ 因为 token 的消费已经变成了流。AMP PBC 分析流经 OpenRouter 的一百万亿个 token 后发现，中位请求并不是一个人在提问，而是一台机器在循环中间。一个 agent 跑一晚上，同类调用重复几千次，无人值守、持续发生。 而 Stripe 这家公司向来只做一件事：在流上收费。 于是围着美元长了二十年的那一整套东西，开始一层层往 token 上搬——计量、路由、定价、风控、对账，一样都不少，只是标的从美元换成了 token。而这套体系里的三个角色也各就各位：AI token 制造账单，卡组织完成刷卡，稳定币负责结算。 模型是商品，计量层是收银台。 这句话底下是一个更冷的结构。稳定币解决的是转移，但它从没解决转移标的的估值。一笔链上付款可以在一秒内完成，可「这次模型调用该付多少」，链和币都回答不了。搬运的成本被压到接近零之后，所有的价值都挤到了定价这一侧。 谁掌握计量，谁就掌握定价。 三、同一个形状，两个方向长出来 回到香港这场活动。 DogPay 讲的三层——DogID 做身份，DogRouter 做用量，DogPay 做支付——放进上面那个坐标里看，几乎是同一个答案。Agent 需要先被识别，才谈得上被授权；被授权之后才能被计量；任务完成之后，付款、分账和对账才有触发的依据。身份、用量、支付，正好是这条链上的三个卡口。 而这个形状不是抄来的，是被约束逼出来的。当消费从离散事件变成连续的流，当付款方从人换成机器，任何人做这件事都会撞上同样三个问题：认得出是谁，算得清用了多少，结得了账。少一层都不成立。 所以香港一场 Side Event 上讨论的三层，和 Stripe 花七十多亿买回来的那个位置，指向的是同一件事。区别只在方向：一个从美元那一侧往上搬，把成熟的支付逻辑套到新商品上；一个从 Agent 原生那一侧往下长，先有机器的用量和身份，再回头解决钱。 出发点相反，形状一样。 这也解释了 DogPay 为什么把自己定位成价值流转网络，而不是一个收款按钮。收款工具处理的是一次性事件；它要处理的是一条一直在跑的流——当人和 Agent 混在同一个协作网络里，价值如何被记录、分配和结算。 形状想清楚了，不等于位置就定了。 从美元往上搬的那一侧，握着二十年的对抗性交易数据和最完整的商户网络；从 Agent 原生往下长的这一侧，握着更早的用量入口和更灵活的合规姿态。谁先站住，现在没有答案。这是一场还没跑的比赛，押哪边都是下注。 四、生而全球的东西，不需要落地 亚洲这一侧的问题，从来不是有没有需求。 这场活动能在 Bitcoin Asia 期间爆满，本身就是信号。从 API 调用到跨境收款再到智能交易，Agent Economy 在亚洲已经是在跑的生意，现场的人不是来听趋势的，是带着各自具体的问题来的。 生机勃勃的另一面，是一个还没被认真回答的问题。 agent 和 stablecoin 都是生而全球的。它们不在任何一个司法辖区出生，不依赖任何一个城市的清算系统，也不需要落地在任何一个地方。传统金融中心的逻辑恰恰相反——资金必须经过某个物理和法律的节点，城市的价值来自它是那个必经之地。 当这个节点开始收缩，香港要想清楚的是：在一个不需要地理的价值网络里，一个城市凭什么被需要。 我倾向于认为答案不在牌照本身。牌照能界定边界，界定不出吸引力；何况一个生而全球的东西，会去找摩擦最小的那条路径，而不是规矩最全的那一条。真正把城市留在网络里的，可能是机构——像 DogPay 这样足够灵活、能同时站在合规和链上两边、又愿意在标准还没成形的时候先做出来的机构。 城市的位置，要靠生态挣回来。 这是判断，不是结论。它成立的前提是接下来两三年里，Agent 支付的规则由做事的人写，而不是等规则写好了再做事。 十月六日，Money in Motion 和 LongTree Labs 会在新加坡办第一届 AGENTIC MONEY，把这些问题继续往下推。 按钮消失之后，两条流会自己找到一条轨道。真正的问题是，它经不经过这里。
