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9月底之前,市场可能都会是震荡的节奏了。 按表韭投顾主理人国联民生证券制作的温度计显示,截至上周五,A股温度跌破70度,全球温度计也创近期新低了,市场的冷清大家体感上应该也感觉得出来,今天成交额1.64万亿,环比上周五又少了200亿,创年内第二低了(仅次于4月7日)。 不过,这种带着一丝性冷淡风格的区间反而是我比较安之若素的——真要是5-6月那种烈火烹油的行情,天天提示风险,也跟个小丑一样;而要是再来一次7月的大跌,我自己的账户也得大出血,可能就按摩不动了;所以,当下这种行情正好,把耐不住寂寞骂骂咧咧的资金慢慢洗出去,然后给那些具备耐心的投资者留足播种的空间,因为总体判断上,对后市不悲观,大盘指数估值仍然合理,回撤幅度也可控——还是此前说的,从主要经济体的大盘指数来看,A股的安全边际几乎是最好的。 对大类资产的深度跟踪,以及温度计,我在星球里也制作了一个专栏,截至目前,已经完成了全球市场、A股核心资产、红利、黄金、固收+,这五类资产的深度解读,以及温度计框架,我把合集放在文末,适合真正想“知其然,且知其所以然”地做好资产配置的个人投资者,以及需要分析框架的理财经理朋友们,确保都是大白话版本。 有需要的,看文末。 ...... 说回今天的市场。 1、今天全球AI板块一起下跌,下图截至15点,包括了A股的双创50、港股的半导体、美股的纳指100期货,以及日韩的4家AI龙头企业。 今晚看了一眼,美股开盘,费城半导体低开5个多点。 起因是,全球目前最强大模型企业Anthropic的创始人,Dario,发了一篇名为《We Must Pace the Frontier》的文章(中英版全文,以及具体解读,看周末的星球帖子),呼吁放缓前沿AI大模型的研发,强化监管,并继续对东大进行算力限制。 短期看,这压低了市场对AI资本开支与估值的预期,利空芯片及算力产业链,A股这边光模块里的中际和新X盛,都跌了5-6个点。 2、Dario的这篇文章,我们可以把它比作学校里的一种场景——高二到高三的暑假期间,由于Dario自己天赋异禀,且靠家里砸钱,提前完成了高三的课程,然后开始呼吁: 第一,大家高三的时候别卷了,卷过头了对大家身体都不好啊; 第二,以后晚上8点都得熄灯啊,为了防止有人偷偷卷,学校必须管起来,要么直接拉电闸,要么安排老师巡逻; 第三,那个三年二班的东大最危险啊,即使关了灯,他可能还在被窝里拿手电筒照着刷卷啊,必须把他的手电筒给没收了,顺便把他的计算器也给收了,让他打算盘做题(其长期呼吁全球芯片产业禁止对华出口)。 3、作为反华分子,Dario当然可以用小肚鸡肠来形容。 好在,咱们不用亲自骂他,直接有嘴替了——David Sacks,号称AI沙皇,之前被川宝命名为白宫的AI和加密货币政策的最高负责人,他说的话,基本就代表政府方面的态度。 他昨天洋洋洒洒写了一篇回怼Dario的文章,很长,核心思想用大白话总结如下: 第一,前沿AI不就是你和OpenAI说了算?真怕AI失控,你们自己先停啊,没人拦着,发文矫情个啥? 第二,你们不是在等监管,而是想用“AI要出事”倒逼政府出手; 第三,按你Dario的意思,最好吧,这个限制AI发展的监管规则还由你们来定对不对?然后政府发布,帮你们挡住后来者,你们直接垄断完了闷声发大财? 第四,你嘴上说拯救人类,实际不就是在“借刀杀人”?挟天子之令,给自己修护城河? 一言以蔽之,David Sacks的意思就是: 呸。 你一撅屁股劳资就知道你想拉什么屎。 4、当然,这事对我们来说,还需要有三点清晰的认知。 第一,AI的核心是什么?是军事霸权,Dario一直说,谁先掌握最强的AI,谁就可能获得全球军事的支配权(所以他言必谈意识形态),因此,AI的竞争不可能停止,David Sacks也说,你Dario这说些毛用都没有,因为东大根本不可能按你说的这个来。 第二,如果一个资深的黑子,认为你是最大的威胁,那么,说明你真的挺强的,这就是咱们东大AI这块目前的真实竞争力。 第三,大模型本身是比较差的商业模式,你看,即使是龙头的大模型,也焦虑的不行,天天防着别人弯道超车。 5、具体来看国内的市场。 有两个热点可以关注,一则关于回购,一则关于掏兜。 先说宁王的回购。 上周五盘后,宁王公告,启动了第一笔的回购。 下图,帮大家贴一下,宁王是7月24日宣布200-400亿的回购并注销的,但迟迟没有动静,此后,截至上周五,股价在宣布回购后累计下跌了13%,创年内新低,且由高点回撤了接近30%,这才第一次回购2亿元。 今天,宁王涨超2%,算是对冲了一点光模块龙头的大跌。 6、另外一个热点,则是智谱继续掏兜。 本周末,智谱公告,进行上市以来的第二次配售,且同步发行可转债,累计金额近50亿美刀。 下图,直接看几个标志性时点: 今年1月初,IPO,募资50亿(以下都是港币); 6月初,纳入恒科; 7月初,首次配售,募资300多亿,摊薄股份4%以上; 短短2个月后,再次融资,其中股票配售150多亿,转债200多亿。 这业务真的太烧钱了。 今天,智谱再跌9cm,高位累计回撤-76%。 我看了一眼,一季度末,持股智谱并买到前十大的基金公司只有3家、产品3只;截至二季度末,基金公司变成了21家,产品变成了46只——截至目前,二季度加仓的,全被埋了。 7、对了,类似的情况,再提示一个风险。 本周四,国产GPU的另外一个龙头,沐X股份,会迎来上市后的首次较大规模解禁。 此前首次大规模解禁的摩尔,解禁以来累计跌-33%,可以参考下,不过,市场可能已经注意到了这个风险,摩尔解禁开始,沐X同步跌了-28%左右了。 8、最后,本周的核心,还是超级央行周,分别是: 周四凌晨2点,美联储宣布利率决议,目前加息预期接近90%; 周四19点,轮到英国央行,大概率利率不变; 周五上午,日本央行,大概率加息25bps,概率接近100%。 扶稳坐好,今晚报道称沙特的东西向输油管道大部分区域将停运数周,油价继续飙,等待大类资产波动率放大的区间吧。 ...... 就聊这么多。

1️⃣ 外资:主动外资流出港股1.2亿美元(vs. 上周流入0.2亿),流出A股1亿美元(vs. 上周流出0.3亿)。专注全球与新兴市场基金流入收窄,专注中国基金流出加速。 被动外资流入港股3.5亿美元(vs. 上周流出1亿),流出A股0.7亿美元(vs. 上周流出4.1亿)<a class="wx_img_refer_link" data-seq="2" data-refer="图2" style="">图2</a><a class="wx_img_refer_link" data-seq="3" data-refer="图3" style="">图3</a><a class="wx_img_refer_link" data-seq="4" data-refer="图4" style="">图4</a>。 2️⃣ 南向:流入201亿港元(vs. 上周流入73.6亿),日均流入40.2亿港元(vs. 上周日均流入14.7亿)<a class="wx_img_refer_link" data-seq="5" data-refer="图5" style="">图5</a>。买入小米、百度、阿里等,卖出中芯、信达生物、华虹半导体 <a class="wx_img_refer_link" data-seq="7" data-refer="图7" style="">图7</a>。 🏵️这周几个变化值得注意: 一、南向加速流入、海外加速流出,根据我们在<a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NjU1NTQwMA==&amp;mid=2649792384&amp;idx=1&amp;sn=c1d7882a5093c29db59fc68aa03f9c40&amp;scene=142#wechat_redirect" class="normal_text_link mp_article_text_link" target="_blank" data-itemshowtype="">谁是“聪明钱”</a> 中梳理,如果南向加速流入的趋势持续,可作为港股短期阶段底部临近的信号。 二、美联储加息。周五CPI超预期给了美联储加息最后一击<a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NjU1NTQwMA==&amp;mid=2649792463&amp;idx=1&amp;sn=fda7990d400b5c17ddaf4cdb201a9036&amp;scene=142#wechat_redirect" class="normal_text_link mp_article_text_link" target="_blank" data-itemshowtype=""> 8月CPI:美联储被逼到“墙角”</a>,现在基本没什么选择:1)CME期货定价下周加息概率87%<a class="wx_img_refer_link" data-seq="8" data-refer="图8" style="">图8</a>;2)主要华尔街投行也都预测9月加 <a class="wx_img_refer_link" data-seq="9" data-refer="图9" style="">图9</a>。 这意味着什么呢?1)如果下周坚持不加,市场反而可能会更慌,担心美联储和沃什信誉进一步受损,导致美债失控、美元走弱、黄金大涨。2)如果加了,这么高度一致的预期下,还有多少预期没有计入?市场可能交易利空出尽,甚至会交易美联储信誉修复下的美债利率筑顶回落,美元走强,黄金短期承压。 除非,不仅要加,而且要连续地加。 目前或不存在连续大幅加息基础,传统需求很快就会感受到高利率压制,所以加息反而导致没法持续加息,听着很绕,就是高利率的反身性。因此,只有一种情形,就是油价彻底失控。均价如果维持在100以上,那通胀就降不下去了。关于这个问题,姑且再相信特朗普一回。 因此,加息未必是坏事,不加也未必是好事。短暂的加息或降息都是“反着走”,兑现往往也是拐点,2024和2025年降息是这样,1997年加息也是。 三、AI进展。我们自有的【AI泡沫压力指数】本周继续改善,基本面仍在修复 <a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NjU1NTQwMA==&amp;mid=2649792190&amp;idx=1&amp;sn=b3177b9aaf6c91f392c4c1e00fb1ca03&amp;scene=142#wechat_redirect" class="normal_text_link mp_article_text_link" target="_blank">如何刻画AI泡沫程度?</a>。但Anthropic的Dario发文要调控前沿AI发展节奏,引发关注,尤其在预期青黄不接时。虽然他的意思并非停止AI模型训练,而是要给风险防控留出跟上技术进步的时间,但市场如何解读,还得再观察。是否意味着接下来模型训练投入放缓?模型迭代放慢?新应用催化延后?无独有偶,OpenAI也说今年可能不会IPO。 🏵️最后,我们自有的【赔率胜率框架】更新显示:1)短端美债、长端美债、费城半导体、韩国综指、恒生科技、中国台湾加权,创业板50打分靠前<a class="wx_img_refer_link" data-seq="9" data-refer="图9" style="">图9</a>;2)板块层面,保险、交运、能源、原材料、半导体打分靠前<a class="wx_img_refer_link" data-seq="10" data-refer="图10" style="">图10</a>。

聚焦香港企业、政策、大事,捕捉香港两周内的商业情报。 作者丨李馨婷 来源丨投中网 大家好,欢迎浏览本期香港市场双周报。 先来看看持续活跃的港交所。 根据港交所最新数据,截至8月底,今年已有104家公司在香港上市,融资额超过3400亿港元,已超过去年全年水平。 两周以来,登陆港交所的企业主要包括希音、梅卡曼德、麦科田、江波龙与优地机器人。其中,希音为全球在线时尚零售商,梅卡曼德为智能工业机器人解决方案提供商,麦科田为医疗器械提供商,优地机器人为全场景商用服务机器人厂商,江波龙则为A+H上市的独立半导体存储器厂商。 截至8月底,港交所待上市企业共501家,如今,又有明星公司将加入上市队列。 据媒体报道,月之暗面已于本周以保密形式向港交所递交A1上市申请,正式启动港股IPO流程。不过,上述消息并未得到月之暗面的正面回应。另据香港财政司司长陈茂波近期透露的消息,还有更多来自中亚地区的国有基础设施企业正计划在香港上市。 债券方面,近两周,哈萨克斯坦开发银行、腾讯音乐娱乐集团与广东省人民政府均有债券在港交所上市。 其中,哈萨克斯坦开发银行的债券发行总规模为37亿元离岸人民币,包括5年期及10年期债券两个期限;腾讯音乐娱乐集团自2020年首次发行离岸债券以来,再度回归离岸债券市场。此次双期限发行包括5年期及10年期债券,发行总额为10亿美元;广东省人民政府则已经连续第三年在香港发行点心债,发行总额为75亿元离岸人民币。此次发行亦为广东省今年规模最大的点心债发行。 近两周来,香港机构动态同样活跃。 据报道,字节跳动已聘请美国知名科技投资机构Coatue前高管蒋凯(Kai Jiang),负责设在香港的财务投资团队,并向字节跳动CFO高准汇报。知情人士称,这项任命将帮助字节建立一套更加系统化的投资流程,用于寻找和投资新兴科技创业公司。新团队将面向全球寻找科技领域的投资机会,人工智能是主要方向之一。 据彭博,多策略平台型对冲基金Exodus Point 今年计划将亚洲员工人数增加近80%,预计到今年底在香港、新加坡及东京办事处的员工总数将达到约100人,高于今年初的56人,并预期人数未来将有进一步增长。据悉,Exodus Point上月已签署协议,将香港办公室面积扩大一倍至1.1万平方呎,预计到今年底在香港员工将达到50人。 Exodus Point成立于2017年,两位创始人均曾在全球最大的多策略平台型对冲基金之一Millennium担任高管。目前,Exodus Point的管理规模约为145亿美元。 同样在扩招的还有全球头部量化做市商SIG。据路透社报道,SIG计划将香港的办公空间扩大三倍,同时开启大规模招聘。该公司正在扩大其在亚洲的业务,并寻求更深入地进入中国交易所交易基金 (ETF) 市场的机会。 SIG成立于1987年,总部位于美国费城,今年二季度其SEC‑13F申报持仓总名义价值约1.28万亿美元。根据官网,SIG在亚洲的其他区域办事处还包括上海、北京、孟买、新加坡和东京。 此外,全球另类投资公司H.I.G Capital近期宣布,崔英熙(Younghee Choi音译)已加入公司资本募集团队,担任亚洲区主管。崔英熙常驻香港,将负责H.I.G全球私募股权、信贷和实物资产平台在亚洲的资本募集工作。崔英熙拥有超过15年的资本募集和私募市场经验,加入H.I.G 之前,她曾在黑石集团担任机构客户解决方案(ICS)和私人财富业务的高级职务,包括高级董事总经理兼韩国ICS主管。 H.I.G 成立于1993年,总部位于迈阿密,管理资本达750亿美元,专注于为中型市场公司提供债务和股权资本,并采用灵活且注重运营、增值的投资方式。 来自中东的金融机构也在持续加码香港。 据媒体报道,苏哈尔国际银行香港代表办事处在本周正式开业,目前在香港的团队规模大概为十几人。苏哈尔国际银行总部位于阿曼首都马斯喀特,是阿曼第二大、增长最快的银行,2023年完成对汇丰银行阿曼业务的收购整合。截至2025年末,该行总资产91.29亿阿曼里亚尔(约合237亿美元),全年净利润1.005亿阿曼里亚尔(约合2.61亿美元),被阿曼中央银行认定为国内系统重要性银行。 中东金融机构在港扩张的步伐正明显加快:阿联酋最大银行阿布扎比第一银行计划将其香港办公室面积扩大约一倍;阿联酋第五大银行马什雷克银行计划于今年第三季度迁入面积约为现时两倍的新办公室——该行在港经营已超过40年。 政策动态方面,近期召开的第11届一带一路高峰论坛上,行政长官李家超表示,香港2025年与一带一路国家的商品贸易额增长近17%,达约3230亿美元,近1500间来自一带一路国家的企业在港设立办事处,较2022年增加约17%。 近期,香港特区政府财政司司长陈茂波发表网志表示,香港北部都会区(北都)发展进入新里程,采用创新“片区开发”模式,以“双信封制”招标,更注重产业贡献而非地价。首个洪水桥项目已由跨行业财团中标,将投入168亿港元,创造逾6000个职位,有效撬动市场资源,减轻政府财政压力。 在资金层面,香港金融管理局(金管局)与银行公会成立“北部都会区金融咨询工作小组”,为不同项目量身定制融资安排,包括银团贷款、基建融资等。同时,特区政府积极发债,今年5月成功发行276亿港元绿债及基建债,获8.6倍超额认购。 北都发展聚焦产业落地,目前,香港投资管理公司(港投公司)与科技园正对接具身智能等未来产业,搭建创科平台。由此形成“土地—资金—产业”闭环,加速经济转型。

一次符合投资纪律的判断,会不会建立在一套正在过期的规则上? 作者丨蒲凡 来源丨投中网 本周四,《大北窑14F》更新了一期谈具身智能的播客。那期播客录制于8月28日,也就是宇树IPO的一周后,标题叫《我当年也否了宇树的BP》——这其实是投资圈里的一个经典段子,主要功能是用来自嘲自己没那个富贵命,或者用来感叹科技周期的变化之快。两位对谈嘉宾“有幸”也成为了其中的一个亲历者,也因此非常具体地还原了当时的感受。 首先可以明确的一点是,他们都没有感到后悔,原因很现实。把时间拨回2024年,一家规模不大的基金,面对估值已经很高、产品仍在快速变化的宇树,需要考虑自己的基金规模、回报要求和风险承受能力。按照当时能够看到的信息,放弃并没有违背投资纪律。即使重新选择一次,他们很可能还是会作出相同的决定。 可当宇树完成IPO,问题就变得很微妙了。 过去,一家公司通常要先做出产品,找到客户,形成稳定收入,投资人才有足够的信息判断它值多少钱。宇树却在产品、技术和应用仍未完全收敛时进入了公开市场,早期投资人也提前等到了退出机会。虽然这个结果不能证明当年的否决错了,却让一个更麻烦的问题摆到了所有VC面前:一次符合投资纪律的判断,会不会建立在一套正在过期的规则上? 所以,那期播客只是把“当年为什么没投宇树”当做了一切切入口。我们更想讨论的是,具身智能正在改写风险投资人熟悉的一切:什么时候下注,拿什么验证,怎样计算回报,以及一家公司的产业进度和资本进度,是否还会按照同一个时钟向前走。 那时候我也绝对没想到,就在节目上线的同一天,刚把梅卡曼德送进港股的邵天兰发了一则话题性十足的朋友圈。节目里反复推演的那种不安,一下子从播客里的假设,变成了行业里的公开争议。 邵天兰质疑,一些具身智能公司尚未证明产品能被市场反复购买,却急着用大项目、大订单和上市计划证明自己。他还把问题落到了收入上:如果客户、投资人、地方平台和供应链处在同一个圈子里,这些订单到底说明了多少独立需求? 这里最容易混在一起的是两件事:一笔订单有没有真的签,一笔收入能不能说明产品已经有人反复买。合同和回款都可以是真的;客户如果总来自同一个熟人圈,这笔钱依然很难回答第二个问题。数据采集中心和示范项目也可能是行业必需的基础设施,可一旦它们同时承担融资、落地、收入和估值四种任务,投资人就得重新判断,这究竟是市场在给产品投票,还是参与者在彼此完成任务。 VC最难受的是,两套规则眼下都能讲通。守着旧规则等客户和收入,明星公司可能在尽调期间完成下一轮,甚至直接走到IPO;顺着新规则,把融资、数据和场景都算作进展,又很容易把一场内部循环看成市场验证。 本周的VC WEEKLY,我们就围绕具身智能改写的这些规则展开:当技术还没有成熟,资本能把公司往前推到哪一步;一份看起来漂亮的收入,究竟有没有换来陌生客户第二次掏钱;以及投资人还能拿什么,区分一次合理的抢跑和一场彼此说服的繁荣。 本周重点推荐:AI公司需要从卖工具,走向接管一整段工作 9月6日,Lenny’s Podcast请来了硅谷风险投资机构a16z合伙人阿尼什·阿查里亚(Anish Acharya),双方对话的主题是《为什么公司正在变成一组不断运转的循环》。 阿查里亚曾创办社交游戏公司SocialDeck,并将其出售给Google,此后在Google和Credit Karma负责产品。做过创业者、产品经理和投资人以后,他发现AI正在改变软件公司最基本的生意模式。 过去,软件通常服务于一个岗位。销售使用客户管理软件,程序员使用代码工具,客服使用工单系统。软件帮助人完成其中几步,剩下的判断、沟通和交接仍由人负责,因此软件公司习惯按照用户数量收费。 现在AI出现后,软件有能力接管更长的工作。以修复软件故障为例,一条完整的工作链条包括接收用户反馈、复现问题、找到代码、完成修改、运行测试、提交审核、发布新版本,再通知用户。过去,这些步骤散落在客服、产品、研发和测试团队之间。AI代理可以沿着同一个目标连续工作,根据上一步的结果决定下一步做什么。阿查里亚把这种结构称为“循环”。 循环和我们熟悉的自动化流程有一处非常关键的差别。自动化流程按照提前写好的规则运行,遇到意外便停下来等人;AI可以观察结果、调整动作,再尝试一次。人类负责处理它暂时解决不了的例外,处理方法随后进入系统。 墨西哥二手车交易平台Kavak提供了一个例子。AI客服无法解决用户问题时,会把对话交给人工。人工完成退款、修改订单或者处理异常以后,系统记录这次操作。类似问题再次出现,AI便有机会独立完成。原本需要人反复处理的例外,被一点点吃进产品。 这个关键差异会改变AI创业公司的边界。它们过去向客服部门出售一款助手,现在可以直接承接从用户提问到问题解决的完整流程;过去向程序员出售代码工具,现在可以从收到故障报告一直做到修复上线。客户购买的单位,也会从软件账号变成一次解决问题、一次完成审核或者一项交付结果。 阿查里亚用工厂电气化解释这种变化。电动机刚刚出现时,工厂只是用它替换蒸汽机,机器的位置、生产流程和管理方式都没有改变。直到工厂围绕电力重新布置生产线,效率才开始大幅提高。今天很多公司购买AI工具,也只是给原有岗位增加了一位助手。更大的机会来自重新拆解整段工作,再把它交给一套能够连续运行的系统。 具体到本周关于具身智能的讨论,机器人同样需要完成一条循环:接收任务、识别环境、执行动作、检查结果、处理失败,再开始下一项任务。订单和出货量只能证明机器人进入了现场。每次遇到异常需要多少人工接管,处理过的异常能否在下一次自动解决,进入新工厂时是否还要重新驻场调试,决定了这条循环有没有转起来。 这也解释了为什么两家收入相近的机器人公司,可能拥有完全不同的生意。一家公司每增加十台设备,就要增加一批操作员和驻场工程师;另一家公司不断缩短人工接管时间,同一个团队能够支持越来越多设备。前者的收入伴随着人力一起增长,后者开始拥有软件公司的规模效应。 软件时代,创业公司争夺一个岗位的工具预算。AI时代,一家公司有机会拿走一整段工作的收入。VC需要重新判断的,已经不只是产品卖给了多少客户,还包括它接管了多少步骤、留下了多少人工,以及每次运行之后能不能继续扩大这段边界。 本周其他推荐:有6000万用户,也可能被更强的后来者超过 9月5日,20Sales请来语音人工智能公司Speechify联合创始人兼CEO克利夫·韦茨曼(Cliff Weitzman),更新了《如何自建数据中心,以及ElevenLabs超过我们以后,我学到了什么》。Speechify最早是韦茨曼为解决自己的阅读障碍开发的朗读工具,如今拥有超过6000万用户。 按照AI创业最流行的说法,模型会逐渐普及,用户和分发才是应用公司的壁垒。可Speechify的遭遇却证伪了这一点,他们已经拥有庞大的用户规模,却依然被成立更晚的ElevenLabs抢走了语音模型的注意力。韦茨曼承认,没有持续追赶最先进的模型,是他创办Speechify以来最严重的战略错误。 Speechify的教训是,用户规模无法自动补上模型差距。语音质量出现一代差距,开发者会更换接口,企业客户也会重新选择供应商。Speechify随后开始自己购买芯片,投入数百万美元建设数据中心,并加入越来越昂贵的AI人才竞争。 一家从消费级应用起步的软件公司,就这样被迫向模型、算力和基础设施不断深入。AI应用公司未必会随着模型成熟而变轻。模型一旦直接决定产品体验,原本应该支付给云厂商的成本,可能变成公司自己的服务器、机房和研发团队。 这期节目给VC留下了一道很现实的估值题:一家AI公司拥有多少用户,只能解释它今天站在哪里;它与最强模型之间还有多大差距,以及追赶需要投入多少资本,会决定现有优势还能保持多久。 9月8日,Invest Like the Best请来历史学家、《华尔街日报》专栏作家沃尔特·拉塞尔·米德(Walter Russell Mead),更新了《上帝、黄金与硅》。米德长期研究美国外交政策,这次讨论从人工智能一直延伸到贸易、战争和全球权力。 米德认为,二战后由美国主导的国际机构正在松动,美国积累的技术、金融和商业网络却没有随之消失。过去几百年的大国竞争里,英国和美国的优势都来自一组相互咬合的能力:技术创造新的生产工具,金融为扩张提供资本,贸易把市场连接起来,军事力量保护这套网络继续运行。 硅谷过去更愿意把自己描述成远离政府的创新力量。人工智能、芯片、卫星、无人机和数据中心迅速变成国家竞争的一部分以后,科技公司已经很难留在这个位置。米德把正在形成的一批人称为“科技汉密尔顿主义者”:他们相信产业、金融、技术和国家能力需要共同增长,科技企业家也应当直接参与公共事务。 这会改变VC所处的环境。出口管制可能决定一家芯片公司能卖给谁,政府采购可能成为机器人和无人系统最早的大客户,供应链位置也会影响一家公司的融资和退出。技术路线仍由工程师推进,公司的边界却越来越多地受到国家力量塑造。 本周特别推荐:最像具身智能赢家的公司,可能根本不造机器人 具身智能最容易被记住的,往往是一台会跑、会跳或者会叠衣服的机器人。Applied Intuition几乎不提供这样的画面。它不生产汽车、矿车、拖拉机或者人形机器人,却希望让这些机器全部拥有自主行动的能力。 7月27日,Business Breakdowns请来Applied Intuition两位联合创始人卡萨尔·尤尼斯(Qasar Younis)和彼得·路德维希(Peter Ludwig),更新了《Applied Intuition:让十亿台机器拥有智能》。公司成立于2017年,尤尼斯和路德维希此前都在自动驾驶公司工作。他们选择离开最受关注的整车竞争,把公司建在所有机器都可能需要的那一层。 训练一辆自动驾驶汽车,不能只靠它在真实道路上不断试错。因为有些危险情况几年才会出现一次,一次错误便可能造成事故。Applied Intuition最早出售的产品,是一套模拟这些极端场景的软件。车企可以让自动驾驶系统在虚拟环境里经历暴雨、突然横穿的行人、故障车辆和复杂路口,再检查它会如何反应。 这套能力很快超出了汽车。矿车需要在粉尘和崎岖路面中行驶,农机需要识别作物与障碍物,军用车辆面对的环境更加不可预测。机器的外形和任务不同,开发过程却高度相似:建立虚拟环境、生成异常场景、测试控制系统、定位失败原因,再把修改后的系统重新放回场景验证。 Applied Intuition沿着这条开发链继续扩张。公司最初出售单独的测试工具,随后进入操作系统和自动驾驶软件,再推出用于开发和部署自主系统的智能平台Dana。客户既可以保留自己的算法,只购买测试和开发工具,也可以直接采用Applied Intuition提供的整套自主驾驶能力。 这种位置给了公司一项少见的选择权。汽车行业押注端到端模型,工具仍然需要测试模型面对极端情况时会做什么;机器人采用双足、轮式或者履带式结构,开发者依然要模拟环境和验证控制系统;一家终端厂商在竞争中掉队,也不会带走整套工具的市场。 两位创始人还坚持一套相当克制的商业模式:客户按年购买软件,把Applied Intuition放进长期研发流程。公司不需要制造大批车辆,也不用承担每一台机器的硬件库存和现场运营。前沿技术带来的不确定性,被装进了一门更接近传统企业软件的生意。 Applied Intuition已经融资10亿美元,两位创始人在节目中说,这笔钱几乎没有动用。融资为公司保留了进入新行业、收购技术和应对长期竞争的能力,日常扩张仍由收入支撑。具身智能公司通常需要不断融资才能完成研发、量产和交付,Applied Intuition展示了另一条路径:技术可以很激进,公司的现金流可以很保守。 投资人讨论具身智能时,很容易把注意力集中在谁能造出最通用的机器人。机器人的身体路线还在变化,轮子、双足、机械臂和专用设备各自争夺场景;Applied Intuition服务的是所有路线都绕不开的开发过程。终端赢家尚未出现,它已经开始向每一位参赛者收费。 作者蒲凡

具身智能的“包工头”。 作者丨王满华 来源丨投中网 8月下旬,“人形机器人第一股”宇树科技正式登陆科创板。然而,上市前黄仁勋亲自站台、联想火线入股带来的超高关注,并没有让宇树科技的股价延续造富神话。上市第11个交易日,宇树科技股价盘中跌破550元,较1100元高点已经“腰斩”。 就在同一时间,另一群在“宇树”背后的公司正在闷声发财。它们不造机器人、不研究模型,只做一件事:雇人,给机器人“喂”数据。 900亿热钱,谁在“吃肉”? 尽管股价遭遇巨大波动,但宇树科技73天闪电过会的上市之路,无疑是具身智能产业今年以来的缩影。据IT桔子统计,2026年上半年,国内具身智能赛道融资322笔,总额达到935亿元,同比增长约5倍。资本市场强势关注的同时,热钱也开始涌向具身智能头部企业。 今年3月,银河通用宣布完成25亿元新一轮融资,刷新了去年12月由其创下的3亿美元(约21亿元人民币)中国具身智能单轮融资纪录。4月,它石智航拿下4.55亿美元(约30亿元人民币)单轮融资,刷新中国具身智能融资纪录。到6月底,智平方宣布完成近50亿元新一轮融资,投后估值超过200亿元,成为粤港澳大湾区首个200亿级具身智能独角兽。 而在宇树科技上市前夕,2023年才成立的智元机器人,在7月正式确认启动港股IPO流程,传闻估值至少400亿港元。据第一财经统计,今年上半年,国内估值超百亿元的具身智能企业已有22家。 然而,资本押注的是“未来”,热钱也不等于利润。宇树科技招股书(上会稿)显示,今年一季度其扣除非经常性损益后的净利润为4025.36万元,同比下降52.55%。 今年3月,原力无限联合创始人刘扬在接受每日经济新闻采访时,也直言:“2025年,行业里大量所谓的‘商业化订单’,本质上是公关性质的展示采购和数据采集合作,而不是真正意义上的生产力替代。”而刘扬的这句话也隐约揭露了一个事实:具身智能产业链上,最先尝到甜头的不是机器人公司,而是数据采集公司。 数据采集服务商——杭州数犀科技项目负责人孙潇告诉惊蛰研究所,此前他的公司专门从事智驾数据标注,今年5月意外了解到具身智能赛道开始出现大量数据采集需求,因此选择果断入局做起了数据采集业务。 据孙潇透露,虽然其公司正式经手数据采集业务还不到两个月,但是已经在苏州、宿迁、南阳建了三个基地,目前还在大力扩充采集员的队伍,“目前这个业务的毛利能够做到30%左右,比很多传统行业都要高。而且订单多到根本做不完。” 为什么大多数机器人公司还在亏损,数据采集公司却能够先吃到肉?答案要从具身智能的底层逻辑说起。具身智能可以简单理解为硬件和软件的结合。其中硬件包括机器人本体、关节、灵巧手等,软件则是由具身大模型驱动的智能系统,让机器人理解物理世界并生成动作指令。 近些年硬件技术的发展进步飞快,但软件技术的发展卡在了数据上。不久前,世界机器人大会上有一组被反复引用的数据:当前国内真实物理交互场景合规数据仅50万小时,而机器人商业化落地需要数千万小时,缺口超过99%。而这组数字背后是具身智能行业面临的结构性矛盾,也是产业链发展释放出的阶段性机会。 中国信通院发布的《具身智能训练场研究报告(2026年)》显示,截至今年6月底,全国建成启用超70家机器人训练场,在建或规划中的训练场达到46家。在官方口径披露的训练场之外,更多数据采集服务商也找到了属于自己的生态位。 具身智能也有“包工头” 数据需求的暴增,让订单像雪片一样飞向数据采集公司,但这门生意的本质是一场层层转包的人力分账。 “我们很多业务不是直接对接的上游机器人公司,而是发包商先从机器人公司接单,再转包给我们。”孙潇告诉惊蛰研究所,“机器人公司给夹爪采集的出价通常是每小时100多元,中间发包商转一道手后,给到我们的价格是每小时70元到90元,我们数据采集公司再按照40元到70元的价格,结算给一线采集员。”显然,数据采集公司的利润来自于上游发包商报价与一线采集员结算价格的价差。 “我们一开始在苏州做数据采集的时候就发现,人员薪资水平、员工社保这些成本核算下来,非常不划算。所以后来就开始分散到三、四线城市,甚至更偏远的地区去做。像宿迁、南阳,房租便宜,工资水平也偏低,采集员岗位日薪160元左右就能招到人,干满两个月之后再给缴社保。要是像机器人公司那样把总部放在北上广深,同样的人力配置,成本翻倍都不止。” 对于数据采集公司的生态位,孙潇表现得很坦然,“我们本质上就相当于产业链里的包工头。虽然现在这个赛道非常早期,但从历史的角度讲,我们肯定能吃到具身智能行业增长的蛋糕。” 当然,“包工头”赚到钱的前提,还得是有人愿意干。而从孙潇分享的情况来看,数据采集公司的招聘门槛低到令人意外:识字,无学历、性别要求,新手三天即可上手。“一天凑够4、5个有效时长,轻轻松松日入160元左右,月休四天,一个月至少3800元。对于三线城市的年轻人来说,这份收入比在超市当收银员、在奶茶店摇奶茶更有吸引力。” 不过孙潇也指出,这份工作虽然不像流水线计件一样会累,但有时候可能会让人觉得枯燥,很考验人的耐心。“因为数据采集的本质是为机器人提供训练数据,机器人(背后的大模型)不是一上来就能理解采集员的这个动作是在干什么,所以会要求采集员做动作的时候要不急不慢,这就导致一个很简单的动作可能就做很久或者做很多遍,有的人没耐心就坚持不下去。” 一线采集员的表现,也关系到数据采集公司的收入。由于上游发包商是以有效时长作为结算标准,因此大部分数据采集公司会通过扩大人员规模的方式,提高有效时长的产能。但人员规模的扩张不一定能堆出产能,人员水平、项目要求、采集设备的差异,都可能影响采集结果,尤其是“人的问题”。 “我们粗略统计,一线采集员一天坐班8小时,实际能够产出的数据只有4小时左右,做得好的团队能把产出系数做到0.6,相当于一天能产出4.8个小时数据。人跟人之间也有差距,有的人会当成工作对待,有的人只把它当成兼职。我们之前允许居家采集,有的人一天就能产出6小时数据,但有的人连最基础的3、4个小时都做不出来。” 孙潇坦言,数据采集表面上看是用人头堆产能,但也恰恰卡在“人”身上。用人门槛过低,就意味着规模化需要以管理能力为前提。因此为了及时完成订单,孙潇所在的公司最后选择把人员集中到一起,一天两班倒。 “要是一天只做8小时,按照上游的数据缺口,起码要5到10年才能满足需求,机器人公司等不起。所以如果一套设备一天的有效时长达不到4小时,他们就会把采集设备收回。京东之前也有说要在宿迁做一个10万人规模的数据采集基地,但是他们本地推进的速度并没有想象得那么快,我估计也是遇到了数据产能和质量上的问题。”孙潇说道。 等一个“GPT时刻” 为了让机器人拥有堪比人类的“大脑”,像孙潇所在公司这样的“包工头”们开始拼命搬砖,而具身智能的竞争重心也在逐渐转移到数据量级上,“就像GPT一样,训练数据的质量和规模对机器人模型的影响也非常大。” 今年8月,三位华人创立的Dyna Robotics,用超过100万小时的人类第一视角视频对DYNA-2模型进行预训练。结果发现,高精度制造场景测试中的任务成功率从上一代模型的20%提升到了90%。这意味着物理AI拥有了自己的Scaling Law(缩放定律,指模型性能随参数量、数据量和算力增加而按幂律提升的规律),机器人的“大脑”进化也可以像大语言模型一样,通过“堆数据”来提升。 孙潇说:“当下具身智能行业形成了一个近乎偏执的共识:采集的时长要绝对充足,可以冗余,但不能缺。我们上游发包商给到的ego(第一视角)数据需求就达到百万小时级,夹爪类数据也有十几万小时。所以我觉得相比外界传言的‘上千万小时数据缺口’,真实的数据需求只会多不会少。” 他还提到,产业上游对真实世界高质量数据的需求,也催生了一个耐人寻味的倒挂现象——“你的机器人有多智能,它就得需要多少人工”。 “我们目前做的只是数量上的工作,实际数据提交之后还要经过清洗、标注等其他工序,才能让数据真正能用。所以最后给到模型训练的一小时数据,其综合成本可能要到300元到500元之间。我跟上游的算法工程师聊过,他们真机可用的一条数据成本要到1200元到1300元,还有的能够达到1600元。”孙潇说。 “但是你不要光看价格高,因为它们对真实场景的要求非常高。机器人后面要进入千家万户,就需要有真实场景作为采集素材。但是哪家数据公司能够一口气拿出来几十套现成的房子,给你去做数据采集?不过据我所知,现在出现一种类似拼单的新模式,几家机器人公司对接同一家数据采集训练场,大家在同一个场景下,用各自的设备采集数据。” 另外,小区门口的小超市、药店、早餐店这些需要实地采集的真实场景,也存在沟通困难、成本高、执行难的问题。在孙潇看来,目前只有工厂这类标准化的场景可以大体量复制,家庭生活、餐饮零售等长尾场景的需求仍然悬而未决。 热钱涌动的另一面,是行业挥之不去的“内循环”争议。“有的地方单位买入机器人,让数据采集公司采集数据后,再卖回给机器人公司。这样一来,机器人厂商拿到了训练数据,可以向资本市场鼓吹更大的故事,地方单位也完成了考核指标,有种大家互相刷单的意思。” 孙潇还举出之前英伟达和OpenAI的“例子”,“我拿了你的投资,我再买你的显卡用来训练更强的大模型,互相成就彼此的估值。”而具身智能赛道的当下是一级市场讲故事、二级市场买预期,中间是数据采集公司在真实地“搬砖”。 从产业演进来看,具身智能行业距离自己的“GPT时刻”仍然隔着三重拐点:技术上,还差着数千万小时的数据;生产上,正在从小批量试用转向大规模落地;经济上,多数公司仍在亏损,商业闭环尚未跑通。 但不可否认的是,热钱的涌入让机器人第一次以具象且富有实感的方式走进真实世界。那些在三四线城市不断冒出的“数据采集工厂”,正在为具身智能的全面繁荣铺设地基。或许机器人还在烧钱,但是“喂”它的人,已经先吃到了肉。

一年入账超3亿元。 作者丨鲁智高 编辑丨王庆武 来源丨东四十条资本 无锡刚刚诞生了一个明星IPO。 9月9日,优地机器人在港上市。刚一开盘,这家位于无锡的机器人公司,股价较发行价14.45港元涨超160%,市值超过155亿港元。 在“小灵通”时代老将卢鹰带领下,脱胎于UT斯达康的优地机器人经过13轮融资,最终敲开了港交所的大门。 伴随着IPO的锣声,君联资本、阿里巴巴、云锋基金、商汤国香资本、神骐资本、雪球资本、陕西鸿创、格林酒店、首旅如家、华住会、科大讯飞、新恒基投资、贵安鲲鹏基金、德阳凯州、信芳资本等投资人,也迎来收获时刻。 UT斯达康老将带队,无锡收获一个明星IPO 优地机器人的诞生,源于UT斯达康的战略调整。 在推出小灵通和IPTV等产品的UT斯达康分拆后,曾带领公司短暂实现扭亏为盈的卢鹰,最终获得UT斯达康中国的控制权。到了2013年,在卢鹰等人的主导下,UT斯达康中国旗下优地科技开始主攻机器人,并成为优地机器人的前身。 当时卢鹰或许也没想到,这段在UT斯达康的特殊经历,会让他在未来收获一家上市公司。不过两者之间产生交集,时间还要更加久远。从华中科技大学毕业后,工作了一段时间的卢鹰又拿到美国南加州大学工商管理学硕士学位,并于2001年创办了一家后来获得UT斯达康投资的公司。 正是UT斯达康的投资,让卢鹰在创业初期得以渡过难关,“UT斯达康曾在我遇到困难时给了我很重要的帮助”。这份感恩之心,也让他在UT斯达康遇到困难时,义无反顾地加入对方,并最终有了优地机器人的故事。 优地机器人成立后,很快便开始研发机器人。从提供机器人中央控制单元CCU研发服务,到进一步进入机器人产品及解决方案研发,他们在发展初期除了与英伟达合作,还曾重点探索室外无人驾驶。 随着项目推进,团队逐渐发现,当时激光雷达等硬件价格较高,整体产业链成本也高,开放道路面对的环境更加复杂。技术可以继续往前做,但高成本和复杂环境使大规模商业落地面临更高门槛。 于是,这家公司为了早日实现商业化落地,选择从开放道路转向低速、相对封闭的环境,将重心由载人的无人驾驶出租车变为室内配送机器人。2016年,优地机器人推出第一代室内智能配送机器人“优小妹”。 产品进入室内后,技术问题也从开放道路转向了具体业务流程。一台配送机器人完成一笔订单,需要连续处理定位、导航、避障、电梯、门禁、通知、多机调度和设备运维等环节。酒店、KTV等室内配送,成为他们较早被验证的商业场景。 2019年,优地机器人的出货量已经超过2500台,并在2年后突破1万台。产品数量扩大以后,这家公司把已经形成的能力向更多业务复制,除了推出清洁机器人优小姑,还于2023年让优小芸AI视觉模型平台实现商业化。 经过十余年的发展,注册地从深圳迁至无锡的优地机器人,不仅成长为一家机器人明星公司,最终还成功敲开港交所的大门。 卖出超11万台机器人,一年入账超3亿元 凭借商用服务机器人和AI视觉模型解决方案等产品,优地机器人撑起了一个IPO。 目前,这家公司已经形成五类商用服务机器人产品:用于室内配送和宾客引导的优小妹系列,用于大载量室内配送的优小弟系列,用于封闭环境内按需配送的优小哥系列,用于室内及户外清洁的优小姑系列,以及用于无人零售的优小蜂系列。 产品的变化,也勾勒出他们过去的业务扩张路径。从室内配送开始,再进入大载量配送、封闭环境配送、室内外清洁和无人零售,优地机器人把同一套机器人能力放进不同运营环境中。 作为公司最早推出的配送机器人,优小妹主要进入酒店和休闲娱乐等场所,承担送物、宾客引导以及跨楼层配送。机器人收到任务后,依靠感知、定位和导航完成移动,在运行过程中避开障碍,并与电梯、门禁、通知和调度系统配合。 配送之外,优地机器人通过推出优小姑进入清洁机器人市场,并覆盖了室内和户外清洁。他们的优小蜂则用于无人零售,可以独立完成自助零售,也能与优小妹协同,让商品从售货机器人转移至配送机器人,再由后者继续完成配送。 不同产品背后,共用的是一套机器人基础能力。目前,这家公司采用云-边协同架构,机器人端承担视觉感知、定位、导航、避障和运动控制等对实时性要求较高的任务;云端则负责数据管理、模型训练和优化、任务协调及远程运维。 随着机器人由室内配送向户外、清洁和零售延伸,这套技术体系需要适应的运营环境也在增加。 时至今日,优地机器人的云端基础设施可以同时支持超过1.5万台机器人,每日执行超过36万条指令。这类能力最终想解决的问题是,即便当部署规模扩大之后,公司仍能以远程方式同时管理众多设备。 除了机器人,这家公司还会通过优小芸平台按项目形式提供AI视觉模型解决方案。简单来说,这个业务根据行业客户需求开发、训练和部署视觉模型,可用于物体检测、场景识别、异常行为检测等任务。 一边卖机器人,另一边提供视觉分析服务,优地机器人的规模也在持续扩大。翻看招股书,截至2026年3月,这家公司累计向全球超过5100名客户销售超过11.46万台机器人。在这个过程中,他们的收入也从2023年的2.44亿元,增加到2025年的3.18亿元。 不过在研发等因素影响下,他们目前仍然处于亏损状态。在2023年至2025年,优地机器人的净亏损分别为2.51亿元、1.51亿元和1.11亿元。到了2026年第一季度,这家公司的收入为0.77亿元,净亏损达到0.31亿元。 好消息是,中国商用服务机器人市场仍在快速增长。据弗若斯特沙利文预测,中国商用服务机器人产品及解决方案市场规模,预计由2025年的22亿元增至2030年的71亿元,2025年至2030年的复合年增长率约25.9%。 如果按照收入计算,优地机器人2025年在这一市场排名第三,市场份额达到8.9%。虽然他们已经进入头部阵营,但无论配送还是清洁,中国商用服务机器人市场格局都还远没有到竞争结束的时候。 君联、阿里加持,一路融到13轮 一路走来,优地机器人的背后汇聚了众多投资人。 时间回到2016年,这家公司的第一代优小妹刚刚推出。在拥有丰富的创业和管理经验的卢鹰带领下,他们在当年9月完成A轮融资,投资方包括新恒基投资等。 对商用机器人市场的看好,再加上认可创始团队的行业经验和产品化能力,君联资本于2018年选择出手,与江苏联峰等一起投资了优地机器人。 此后,更多资金开始进入这家公司。B2轮中,索道投资、云锦资本投资2600万元;B3轮融资4680万元,投资方包括君联资本、雪球资本、陕西鸿创等;B3+轮融资,则由保乐力加投资500万元。 到了2020年7月的B4轮,产业资本批量出手。那个时候,格林酒店、首旅如家、华住会等,都成为优地机器人的股东。 对这些投资方而言,机器人如果能够减少重复劳动、降低员工劳动强度,并提升服务效率和无接触体验,就不只是一个展示型设备,而可能进入酒店日常运营系统。 随着机器人销量快速增加,优地机器人又获得银丰融金、阿里巴巴、云锋基金、冠达控股、建瓴资本、神骐资本、沃土投资等投资。 当时,在云锋基金看来,这家公司具备优秀的低速自动驾驶配送能力,并在休闲文娱、酒店以及校园等场景均有落地。至于神骐资本,则更关注优地机器人室内外配送场景能力,并认为双方能形成战略协同。 从2022年6月开始,地方国资也在加速入局。在三年左右的时间,他们又完成数轮融资,投资方包括新尚资本、巢湖高质量、商汤国香资本、贵安鲲鹏基金、吾同投资、德阳凯州、中江高新、中天融汇、信芳资本等。 经过近十年,优地机器人的估值也从8000万元变为38.4亿元。与此同时,这家公司的股类型也包括财务投资人、互联网和产业资本、酒店集团以及地方国资等。 上市前,君联资本持股8.02%,为外部第一大股东;阿里巴巴持股7.9%、云锋基金持股6.4%、商汤国香资本持股5.89%。如果按照市值155亿港元粗略计算,这些投资人的持股价值分别约为12亿港元、12亿港元、10亿港元、9亿港元。

Techub News 消息,Metaplanet 已批准在香港设立全资子公司 Metaplanet Asset Management Asia Limited,计划注册资本 100 万美元,用于在亚洲交易时段执行比特币相关投资策略并监控仓位。 该子公司是 Project Nova 计划的一部分,将与今年 3 月成立的迈阿密总部协同运作,覆盖亚洲、美国和欧洲的投资时段,专注于在亚洲交易时段执行交易和风险控制,以完善其全球资产管理布局。(crypto.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。
