英伟达是黄仁勋1993年创办的，CEO一当就是33年，可从11月8日给员工发信承认婚外情，到董事会接受他辞去全部职务，前后只用了三天。 很多人觉得，他的离职可以类比乔布斯第一次离开苹果。1985年，乔布斯在权力斗争中输给了CEO斯卡利，离开了自己创办的公司，12年后才回来。 但在我看来，如果黄仁勋之后不再以任何身份回归AI这个行业，这次事件的冲击就不是1985年能比的，它足以超过2011年乔布斯离世，绝非简单的辞职。 因为乔布斯的去留，影响的主要是苹果一家公司，而黄仁勋在这轮AI热潮里，一个人扮演着两个关系到整个行业的角色。 第一个角色，是半导体行业的话事人。对内，整条产业链围着他的计划转。英伟达每年推一代新芯片，供应商要跟着提前扩产，敢这么做，靠的是英伟达提前签下的采购承诺。上下游都信他，很多事不用一家一家重新谈、重新验证，整个行业的交易成本因此低了很多。对外，他是替这个行业去跟华盛顿说话的人，一直公开反对全面的对华芯片禁售。 第二个角色，是AI行业的中央银行，既出钱，也替别人担保。截至7月底，英伟达持有229家非上市公司的股份，合计480亿美元，OpenAI和Anthropic都在里面；它还给创业公司和其他公司的算力租约做了1650亿美元的担保和兜底，一些年轻的数据中心公司，就是靠这个才借到了原本借不到的钱。他一走，已经有投资人预计英伟达会收紧这类担保和兜底。 更关键的是，从绯闻爆出再到他正式辞职这一过程，暴露了美国政界集体在AI上的深层次矛盾： 他们想让美国AI保持领先，要推出更严格的芯片管制政策，不喜欢支持芯片解封的黄仁勋。但他们又不想承担责任，除了特朗普在空喊口号之外，没有任何实际的资金和政策扶持，甚至为了各自的选情，还要限制建设数据中心，逼迫黄仁勋辞职，让整个行业骤然失去了最大的话事人和兜底方。 现如今，持续四个月的调整，让AI已经步入泡沫破裂的第一阶段；而资本

在2026年百度世界大会上，让我感到惊喜和意外的发布，是词元所。 词元所是百度推出的大模型交易平台，李彦宏在大会上把它称作大模型的交易所。它汇聚好的模型和模型提供商，让企业乃至个人都能便捷地找到、购买和使用大模型词元（Token），把“可信”变成模型交易的前置条件。 平台的运行可以概括为“准入—监测—评级—交易”四段：模型与供应商进入平台前先做核验；进入后接受持续拨测与调用监测；表现被折算为信用记录，对用户可见；用户在可比的价格与信用信息下完成选择与结算。撑起这四段的，是平台主打的“验真”与“征信”两大能力。 先说惊喜在哪儿。从公开信息看，在头部云厂商里，百度是第一个把开放入驻、验真、信用评级做成独立平台的。过去把多家的模型放在一起卖的，主要是转卖模型接口的中转站和独立的聚合平台。 再说意外在哪儿，新平台攒起供需两头通常需要时间，词元所试运营一个月就有了相当的量。据百度称，它上线一个月，入驻供应资源已超过100个，日均调用次数突破5000万，日均调用Token超过7000亿。量起来得这么快，侧面说明市场其实早就在等这样的产品出现。 在我看来，词元所真正的价值，在于它要回答AI走向产业绕不开的两个问题：Token能不能成为真正的商品，企业敢不敢把AI的花销放进日常经营。 01  智能还不是商品 智能想要真正成为一个产业，其载体词元首先就要成为商品，而在现有的交易过程中，它还面临三个主要的不确定性。 首先，同一个模型挂在不同供应商那里，名字一样，报价也差不多，实际给的服务却不一样，很难直接比对。中国信通院2026年10月的监测报告显示，同一个模型在不同平台上，TPS（每秒生成Token的数量）最大差距接近一倍，这在报价单上看不出来。 其次，速度差别还是小事，更根本的是，交付的可能根本不是宣称的那个模型，比如用低配冒充高端，或者做量化（压缩模型以降低成本）换取

11月5日，美股出现了2025年4月以来最大的单日下跌。纳斯达克综合指数跌了5.5%，标普500跌了4.4%，道指跌了1833点，衡量市场恐慌程度的VIX指数从前一天的16.6升到28.2。跌得最重的是芯片股，费城半导体指数一天跌了12.3%，AMD和美光都跌了17%以上，英伟达跌了9.3%，市值一天少了将近4500亿美元。纳指比10月6日的收盘最高点低了11.9%，进入技术性调整。 港股走出了相反的行情。5日恒生科技指数涨了5.55%，是2025年2月以来最大的单日涨幅，腾讯涨了7.17%，阿里涨了8.45%，做AI服务器的联想则跌了6.86%。彭博的报道称，资金在从AI硬件股转向估值较低的中国互联网平台；当天腾讯也发布了新的大模型。6日港股跟着美股回落，恒生科技指数跌了1.95%，万国数据、智谱都跌了10%以上。 这周前四个交易日，纳指累计跌了4.4%，标普500跌了3.0%，费城半导体指数跌了15.7%，纳指和标普500周四一天的跌幅就超过了整周。这几天各种说法很多，这里先不谈判断，把这一周的事按顺序理一遍。 11月3日中期选举，民主党同时拿下众议院和参议院。按CNBC、CBS等媒体5日的预测，民主党在众议院435个席位里至少拿到250席，在参议院100个席位里至少拿到54席。特朗普当晚对《纽约时报》说愿意接受结果，和民主党“大概能谈出点什么”，当晚又在社交媒体上发了一张印着VETO（否决）的红帽子图片。国会推翻总统否决需要两院各三分之二的票数，民主党离这条线还很远。 第二天，11月4日，道指涨了1569点，这是44年来中期选举后的最好表现，微软涨了6.7%，亚马逊涨了6.1%。 但同一天，专门出租GPU算力的CoreWeave跌了9.9%，电力公司Vistra跌了14%，做数据中心电源和散热设备的Vertiv跌了13%。市场担心，得州的审批一旦放慢，先受影响的是Co

拿着存储股的人，这几个月的持股体验应该都不太好。 海力士6月22日见顶，7月一个月股价跌掉一半，10月又跌破了7月的低点。从高点算，海力士只用了约80个交易日就跌了58.1%，比它上一轮下行整轮的49.5%还深，那一轮跌了约455个交易日。 同行看，A股的长鑫科技也没好到哪去，它7月27日在科创板上市，首日收在49元，8月17日涨到61.8元，10月22日跌到39.7元，从高点跌了35.8%，按首日收盘价买进的人也亏了约19%。三星电子从高点跌了40.2%，美光、闪迪也都大幅回调。 等了一个季度，这轮存储行情的领头羊海力士终于交出一份几乎全面超预期的三季报。营收和营业利润都创了新高，而且都比市场预期高，营业利润率做到了80%，今年的现金分红也定在了225亿美元以上；唯一不好看的是净利润，它被汇率和投资估值这些主营之外的损失拖了下来。 可财报出来之后，海力士的股价当天涨了约11%，美股开盘后涨了10个点，但离6月的高点还差得远。市场担心的并不只是这一季，而是两层疑问：海力士自己的基本面有没有短板，以及这轮内存涨价还能撑多久。 第一层，三季报和业绩会基本作出了回应，海力士三季度的涨价已经追了上来，明年的HBM已经按更高的价值谈好了量价，回购的能力和意愿也都不差。第二层财报答不了，但能看到一个变化，因为AI和长协的存在，这一轮周期即便在两到四年后出现下行，也可能会有跟之前不同的斜率。 按公司的指引和美银等机构的预测推演，明年内存价格还会涨，只是涨得更慢，真正的转折更可能落在2028年到2030年之间，到那时更像价格走平、小幅回落。可现在，这些公司股价却已经提前按老周期的崩塌跌了一轮，这中间的差距，就是未来海力士和内存股的空间所在。 01  三个疑虑有了答案 SK海力士三季度营收约786亿美元，环比增长32%；营业利润约626亿美元，环比增长38%。两项都是单季

北京时间昨晚9点（美东时间10月26日上午9点），Anthropic向美国证监会公开提交了招股书，拟在纳斯达克上市，股票代码ANT。这是全球最前沿的两家大模型公司之一，第一次把自己完整的业绩摊在公众面前。 招股书公开当天，几乎可以说让美股的AI情绪重燃，纳斯达克综合指数涨0.82%，费城半导体指数涨2.82%；而就在上周四，费城半导体指数还单日跌了6.72%。这个秋天，在AI市场的不安中，其他公司的上市纷纷被搁置，只剩Anthropic还在往前推，OpenAI则计划到2027年才上市。 这份招股书的分量在于，过去三年围绕AI吵得最凶的几件事，大模型到底能不能赚钱，算力会不会把收入吃光，企业是不是真的在用，第一次有了正式的答案。而且，这次上市会成为华尔街给AI头部公司定价的标杆，并把二级市场投资人带进一场此前主要由风投、主权基金和科技巨头出钱的竞赛。 至少到今年上半年，业绩还是不错的。2023年，Anthropic全年收入只有4100万美元，今年上半年已经是162.86亿美元，是去年同期的14倍；二季度按会计准则的经营利润是9.74亿美元。上半年账面上807.48亿美元的净亏损，主要来自融资工具的会计重估，不花现金。 在很多人的理解中，这是"一份漂亮的成长股财报"。但我觉得，这话只说对了一半。截至6月底，它已签的算力采购承诺和未起租的租约合计约5870亿美元，要在今后近二十年里陆续付出，总额是账上现金和短期投资的四倍多。6月以后，为了锁定更多算力，它又签了新合同、追加了旧合同，往后至少要付的钱又多出约2450亿美元。 这个数很可能还会涨。AI的需求一再超出预期，连Anthropic自己都低估过，英国《金融时报》9月的一篇专栏写道，一年半以前，Anthropic预计2027年全年的收入只有120亿美元，而它今年上半年的收入就已经超过了这个数。需求要是继续这样往上走，它要买的算力

10月20日美股收盘后，SpaceX公布了上市后的第二份季报，AI业务收入是去年同期的九倍多。更重要的是，CFO在业绩会上说，按现在的价格，新部署的算力不到一年就能回本。 SpaceX的财报一出，芯片股在盘后集体上涨，第二天海力士在首尔涨了5.8%。到美股21日盘前，SpaceX涨了8.5%，做AI服务器的超微电脑和戴尔分别涨了12.4%和5.2%，做数据中心供电和散热设备的Vertiv涨了4.3%。 就在财报出来之前的过去两周，AI股跌得很急，10月2日到16日，纳斯达克100指数跌了5.3%，CoreWeave跌了31.5%，海力士从6月的高点算起，到10月20日已经跌了59%。 市场怕的，就是AI基础设施投了那么多钱，最后收不回来。但实际上，这两周的恐慌，怕错了方向。 无论是从SpaceX的财报，还是其他AI公司透露的数据，AI基础设施的钱不但收得回来，而且回本快得惊人。原因不只是算力目前还相对稀缺，更在于算力本身在升值，模型越聪明，同样一瓦电产出的智能就越值钱。 顺着这个逻辑，市场至少看错了三件事。云厂商的巨额资本开支不是包袱，而是越投越赚的生意；GPU能赚钱的年头，比市场担心的长；芯片和存储公司现在的利润，也不是周期的顶点。 这一轮借钱建算力的杠杆，和2007年借钱买房也不是一回事。已经走了四年的AI牛市，还没有到终点。 01  算力越来越值钱 三季度SpaceX的收入是146亿美元，同比增长161%；AI业务收入从去年同期的8.1亿美元涨到76亿美元，已经超过星链所在的连接业务，成了公司最大的收入来源。 这笔收入主要不是来自Grok这样的自家模型，而是把算力租给Anthropic、谷歌等AI公司。一年前，SpaceX的算力规模是0.6吉瓦，到9月底已经是1.7吉瓦，公司预计10月底接近2.2吉瓦，今年底到2.5至3吉瓦。 也是因此，Space

10月12日这周，我们在的几个群都不太对劲，聊A股的、聊港股的、聊美股的，都能感受出一种说不清楚的不安，不是对某只票的不满。上半年，海力士涨了307%，三星涨了179%，美光涨了304%，存储是这轮AI行情里涨得最猛的一批，但最近几个交易日，领跌的也是它们。 13日韩国收盘，SK海力士跌了10.1%，这是它7月以来第六次单日跌超过10%，三星电子跌了7.4%，韩国综合股价指数KOSPI跌了5.5%。当晚美股的美光又跌了3.62%，半导体设备公司应用材料跌了6.69%，以微软、Meta为代表的科技巨头却还在涨，微软收在了今年的最高点。14日A股接着补跌，科创50指数跌了3.29%，做内存接口芯片的澜起科技跌了5.95%。 大家心里好像在怀疑同一件事，带着市场走了大半年的那条AI主线是不是出了问题。 直接触发这两天抛售的，主要是两条消息： 长鑫科技总裁曹堪宇10日在上海一场行业会议上说，下一代内存技术取得关键进展，预计年底推出采用这项技术的服务器内存条。 博通CEO陈福阳12日在新加坡星展银行的会议上说，很多投资者不知道自己投的是什么，却定了极端的预期，像在赌场里赌；他还说资本可能是AI最大的制约。同台的英特尔CEO陈立武说存储芯片可能是最先降温的环节之一。 两条消息看着都挺严重，可拆开看，长鑫的新技术还要过量产良率和客户验证两道关，短期内影响不到供给，摩根大通估算内存的供需缺口至少延续到2028年；陈福阳说的资本制约，也不是什么新鲜的话题，从去年开始对AI公司循环融资的担忧、对美联储加息的疑虑，一直没有消散，而在今年6月以前，这些疑虑从未对AI主线造成如此大的负面影响。 反倒是前沿模型依然还在推出、在进步，谷歌刚发布的新一代大模型Gemini 4 Argon，10月13日向全球开发者全面开放，它能从视频搭出机器人训练用的仿真环境，原来要几周的建模工作被压缩到几个小时，还把谷歌

10月8日，A股节后第一个交易日，开盘时市场还想给下跌的走势踩个刹车，随后这刹车直接踩断了。 光芯片公司源杰科技、长光华芯跌20%跌停，做光器件的天孚通信跌9.9%，科创50指数跌了近5%。中国银行和工商银行则在同一天盘中创了历史新高。 由头之一是摩根士丹利假期里的一份研报，推演美国联邦通信委员会未来可能对光模块设限，主要从下一代产品开始，那一代产品2028年才放量，不针对现在在卖的产品。同样跌停的东山精密在电话会上说，这只是分析师的个人推演，没有任何官方文件。 往外看一看，其实有点倒霉的也不止A股。三星电子在10月8日早上公布三季度业绩预告，营业利润107.4万亿韩元，第一次超过100万亿韩元，是一年前的近9倍，股价当天跌了2.4%，连跌第三天；SK海力士从10月2日的184万韩元跌到了168万韩元。 而在放假的那七天，美股放了一个新高出来。10月6日标普500第一次收在7800点上方，10月8日又跌回了7800点下方，当天纳斯达克指数跌1.25%，费城半导体指数跌3.39%。这轮行情的引线是Meta的个人AI助理Muse，它登顶应用商店那天Meta涨了11%。可就算在美股，美光交出单季收入接近一年前五倍的季报，到10月8日股价反而跌了2.7%。 市场现在不肯为“以后”买单了，好的远期预期不给估值，坏的远期预期哪怕只是一份推演也立刻扣钱。行情有没有下一段，不取决于哪个应用火不火，取决于AI自己还在不在变强。这件事有一个读数，没什么人在看。 01  估值只认变现效率 市场目前的重点方向在于AI变现效率，谁的效率更高，就给谁更高的估值。说得再具体一点，收入能落在2026年的公司估值在提升，时间线更远的那些，估值在收缩。一定程度上说，A股不是孤例，港股和美股也是同一个逻辑；存储是例外，放在最后说。 10月8日A股下跌的股票数量是上涨的两倍多，沪指跌0.79%

可能很多人和我一样，对如今的油价波动已经有些麻木了。但回看伊朗战争爆发以来这半年多的走势，油价其实并没有像2022年那样，长时间停留在更高的位置。 按美国能源信息署的日度现货数据计算，从今年3月初到9月22日，布伦特均价约为每桶99美元，WTI约为91美元；2022年2月24日至9月23日，两者分别约为109美元和103美元。2022年这段时间有报价的146天里，布伦特有114天超过100美元；今年142天里只有66天，还不到一半。今年春季急涨之后，油价在夏季明显回落，进入9月才再次抬升。 伊朗本身的原油产量虽然远不及俄罗斯，但霍尔木兹海峡受阻牵涉整个海湾的石油出口。更何况，这场运输中断发生时，俄罗斯石油贸易已经受到制裁，部分供应通过改道、折价出售维持流通。 我的判断是，中国减少原油采购，是过去几个月油市消化这轮冲击的重要原因，也替资本市场缓解了一部分压力。即便如此，9月16日，美联储仍宣布加息25个基点；到9月25日，30年期美债收益率盘中升至约5.53%，创2004年以来新高，投资者期待的宽松迟迟没有到来。 考虑到美国经济在同期保持了不错的增长，能源成本偏高更是增加了通胀回落的难度。如果原油在过去几个月持续停留在更高水平，今天的通胀和加息压力，很可能还会更重。 中美都有降低能源成本的需要，也分别有调节采购、推动供应恢复的手段。在我看来，这意味着油价即使因战事或谈判反复而冲高，也很难长期停留在百美元以上。随着受阻供应逐步回归，布伦特的运行重心更可能移向每桶八九十美元，并在震荡中继续下移。油市过去几个月替资本市场缓解的上涨压力，也有机会进一步转化为能源成本的下降，减轻美联储继续加息的压力。 01  买家的调节权 从权威数据口径可以看出，霍尔木兹海峡受阻对全球石油流通的影响，绝对不算小。 根据国际能源署9月18日的分析，8月通过霍尔木兹海峡的石油流量约为每

这周开盘前，我在投资群和社区里看到不少悲观的声音：接下来的市场恐怕要迎接腥风血雨了。油价急涨，加重了通胀担忧，美联储加息的预期也压了过来。利率上行，一头抬高企业的融资成本，另一头让股票的高估值更难维持。 在宏观市场两头堵的情况下，AI行业自己又传来了减速的呼声。美国时间9月12日，Anthropic首席执行官Amodei发文，呼吁协调放缓最前沿AI能力的增长，给安全评估留下更多时间；OpenAI的奥特曼和xAI的马斯克随后也对这项倡议表达了支持。 这给押注AI产业扩张的投资者增加了一层担忧：如果前沿研发慢下来，未来还需要建那么多数据中心、买那么多芯片吗？ 不出所料的是，周一市场的抛售情绪相当严重，费城半导体指数收跌5.9%，英伟达收跌3.4%。同一天，英伟达的黄仁勋在洛杉矶All-In Summit现场与特朗普公开通话。特朗普在表示应当谨慎对待AI风险的同时，强调美国仍要发展AI、保持领先。 而在这一周里，美联储加息最终落地，油价则在后半周从高位回落。等到周五收盘，标普500指数全周仍略有下跌，周一大跌的费城半导体指数却已收复跌幅。英伟达全周上涨1.82%，SK海力士上涨2.48%，联想集团更是上涨约20%。 前沿AI研发，会因为几家美国头部公司缺乏约束力的表态就慢下来吗？就算前沿研发真的放缓，支撑股价上涨的AI基建叙事就会随之失效吗？就算AI基建的高速增长告一段落，资本市场对AI的热情，就没有新的增长故事可以承接了吗？ 要回答这些问题，先得看清AI的需求正在发生什么变化。 01  让市场跟上模型的进步 从去年到今年，大模型行业一个显著的趋势是，推理逐渐超过训练，成为算力使用的主要场景。因此，放缓前沿模型的训练，并不意味着算力需求会随之迅速萎缩。 训练前沿模型，需要投入算力，让模型获得新的能力；已经训练好的模型替用户写代码、整理文件，也要持续消耗算力，这

9月7日，哈尔滨电气正式被纳入港股通，同日举行中期业绩推介会，股价却在入通首日下跌4.95%。9月8日又跌3.81%，收于15.16港元，两个交易日累计下跌8.56%。 坦白说，今年港股通入通对股价的刺激没有去年那么大，南向资金整体同比缩水也是事实；而且由于中国电力供应并没有美国那么紧张，哈电这类标的，在中国资本市场处于AI主线的边缘灰色地带。但对这家向电厂供应锅炉、汽轮机等设备的企业，我仍然持积极判断：过去承接的订单已经赚出了更好的利润，这种改善有机会延续到未来几年。 而入通最大的作用，其实是扩大了内地投资者参与哈电的渠道，也让这份开始兑现的成绩单面对更多投资者。 大型发电设备从合同生效到制造、交付，需要较长时间；哈电部分大型主机及工程项目，随着履约进度逐步确认收入。今天报表里的业绩，包含此前合同陆续执行的贡献；尚未完成的合同，则会把签约时的价格和执行中的成本，带进后续报告期。 而且，尚未完成的这些合同所指向的未来收入和利润，已经成了评估公司价值的重要依据。去年12月，美国同行GE Vernova（GEV）依据订单增长和设备价格改善，上调了2028年的经营展望；晨星将这些变化纳入估值模型，把公允价值从420美元提高到540美元。 哈电的订单价值，如今有了已经兑现的利润作参照。今年上半年，公司营业收入约248亿元人民币，同比增长10.35%；归母净利润17.18亿元，增长63.47%，毛利率提高2.95个百分点至15%。余下还有多少合同等待执行，便关系到这份改善能延续多久。 01  在手合同怎样继续兑现 东方电气会披露在手订单余额，哈电的2025年报和2026年中期业绩公告则没有给出这个数字。要估计尚待执行的合同规模有多大，可以借这家同行的订单与收入、合同负债之间的关系作参照。 哈电2026年6月底的合同负债为370.37亿元，比年初增加29.53亿元，

过去一段时间，围绕百度在资本市场的表现，有两个比较突出的问题，其实都关于钱。 一个是百度正在投入的钱。二季度，百度资本开支达到113.9亿元，上年同期为38亿元，今年一季度为59.16亿元，同比增至约三倍。投入规模快速上升，市场自然会关注这些资金对应什么需求，以及收入和现金何时回来。 百度这轮资本开支主要投向AI基础设施，这类业务要先采购设备、部署集群，等客户开始使用后，才能确认收入和回款。二季度，百度AI云基础设施收入73亿元，同比增长50%；GPU云收入同比增长283%，并已连续四个季度保持三位数增长，说明客户需求跟上了算力部署。 同期，集团经营现金流为34.36亿元，同样连续四个季度为正；而截至二季度末，百度披露的现金及投资总额为2831亿元，已有的经营回款和资金储备，能够支持公司继续投入。 另一个问题是市场如何评估百度现有的资产。二季度，百度AI业务收入为125亿元，占一般性业务收入的比例由上年同期的38%升至50%。搜索仍是资本市场最主要的估值参照，AI业务在收入结构中的比重已经明显提高，却没有形成与之对应的独立估值。 9月1日，百度香港上市地位正式转为主要上市，与纳斯达克构成双重主要上市，转换过程中没有发行新股，也没有融资安排。9月4日，沪深交易所公布新一轮港股通标的调整，百度获纳入，并于9月7日起生效。摩根士丹利测算，纳入后的半年到一年内，南向资金持股比例可能达到7%至15%。 新的增量资金进入之后，估值方法也需要对应百度现在的业务结构。百度的AI布局并非单一产品：昆仑芯提供基础算力，智能云完成算力分发，文心大模型和搜索、办公、无人驾驶等应用形成使用需求。应用商业化的节奏可以不同，但需求无论先出现在训练、推理还是具体产品，都会增加对芯片、云服务和模型的调用。 为什么全栈式的AI布局好呢？好就好在这，这些业务的收入模式、增长速度和发展阶段不同，有一个特点是很明确

基模公司的上市传闻屡屡见诸报端，资本市场的主线，很可能在Anthropic这样的公司上市之后出现变动。在这个时候，正好赶上中国大模型公司发布财报，我最近把智谱和MiniMax这两份都读了一遍，既是学习，也是为后续的投研和写作积累素材。 但看完智谱这份中期财报，我最想说的观后感却是：写得真好！ 这种好，不是说业绩有多好。这份财报没有停留在“API增长很快”的叙事上，它是少有的、把“大模型公司究竟在卖什么”从头讲清楚的财报，清楚到一个只使用过大模型聊天功能、甚至只听说过大模型的投资人，都能看得懂。 2026年上半年，智谱实现收入9.54亿元，同比增长399.7%；净亏损20.72亿元，同比收窄12.1%；经调整净亏损19.64亿元，同比扩大12.1%。亮点显然在收入端，利润端还谈不上改善；考虑到GLM上半年的表现已经足够亮眼，这份业绩算是符合我自己的预期，没有给我太多意外。 业绩之外，这份财报真正与众不同的地方，是它把技术、产品、商业模式和财务结果，包装在了一套完整的叙事框架内。在智谱的表述里，模型从Chat走向Coding，再到Agent、Co-work和Autonomous AI，每向前一步，模型都不只是“更聪明”一点，而是能更少依赖人，独立接手更长、更完整的一段工作。 图片 当模型接手的工作变长，交到客户手里的东西也跟着变。按财报的说法，模型只能回答和辅助时，企业买的是一套需要部署、调试和集成的工具；到了Coding，客户开始为一次次调用或者一段时间的使用付钱；等模型能够独立完成端到端任务，客户购买的就变成任务有没有完成。能力阶梯的背后于是紧跟着一条收钱的阶梯，先卖模型和项目，再卖调用，接着卖订阅，最后卖结果。 这套写法的精妙之处，是把技术进步一路落到了客户为什么付钱、公司最后怎样赚钱。但讲得清楚和讲得对，是两回事。外行都能看懂，说明它在解释框架上花了大功夫；而解释的功夫

最近，一个关注躺平指数很多年的朋友来找我。他说：“你们这个公众号，现在已经变成一个AI号了。” 他的意思倒不是说，做一个AI号有什么不好。只是以前在这里还能看到的很多东西，现在慢慢看不到了。 这个号从一开始，就和其他的自媒体不太一样。很多文章，首先要服务于自己的投研，之后才会考虑什么话题有流量。 这意味着，一家公司如果没有明显的预期差，资本市场给它的估值也相对合理，我很难判断它究竟被高估还是低估，也就很难落笔。还有一些公司，热度很高，却没有上市，也没有公开可看的财务资料，比如追觅，像这样的公司，更不会勾起我写的欲望。 过去很长一段时间，这套选题逻辑不断把我带向AI，这里变化够快，市场分歧也够大，值得写的公司和问题自然很多。大家都觉得AI好，我也觉得AI好。只是写到今天，包括我自己在内，也开始觉得，这个话题好像已经有一点无孔不入了。 最近，宇树科技上市敲钟。王兴兴只是被拍到一张比较严肃的脸，这张照片就被单独拎出来做成新闻，上了热搜。很快，不少娱乐号和营销号也开始转发，加上了很多娱乐圈特有的解读，觉得他是不是“不高兴”。 这件事本身就很荒谬，宇树的机器人已经连续两年上春晚，可王兴兴又没有因此进娱乐圈；敲钟原本只是一个资本市场事件，到最后，被反复消费的却只剩创始人的一个表情。难道一家公司上市，创始人就得全程搁那儿一直笑吗？AI已经不只是一个产业或者资本市场话题了，连一场上市，也可以在很短的时间里被传播成泛娱乐新闻。 更微妙的是，AI不仅改变了我写什么，好像也开始改变我怎么写。 我现在每次写完文章，都会下意识地删掉文中的“不是……而是……”。不是因为这句话真的是AI写的，而是因为我已经无法再以平常心直视这句话了。 所以想来想去，这一篇，我想把AI的含量大幅降下来。倒不是为了唱反调，更不是为了看空AI。只是想暂时把镜头挪开一点，把过去半年里我看到的、想到的那些非AI部分，一件一件写下

买入一只股票以后，难的才刚开始。看着它随市场涨上去、跌下来，暴涨时高兴一天，转头又会想是不是该卖；暴跌时焦虑起来，是加仓、继续拿着，还是干脆割肉？与此同时，夹杂着情绪的消息和观点不断涌来，当初买入的理由，反而很容易在一天天的涨跌里变得模糊。 我也有过同样的困惑。到了今年，AI办公工具已经能直接读取文件、查找资料，也能围绕同一项工作接着往下做，我才有机会把过去看持仓的习惯整理成一套系统。 我先从自己已经买入的存储股入手。过去半年积累下来的公司资料、行业数据和观察笔记，正好成了这次尝试的起点。最近一个多月，我让AI参与日常跟踪，哪些信息值得长期关注，出现什么变化时需要重新检查当初的持有理由，也随着一次次更新慢慢清楚起来。 随着这套系统逐渐成形，我开始想，能不能把自己的看持仓方法和已经整理下来的存储资料装进一个skill，让其他人不必先学代码或自己搭一套复杂环境，可以直接给AI运行；一旦真有人开始使用，它也会反过来约束我，必须得跟着继续更新和优化。 我把它命名为flatline。可以点击文末的阅读原文详细了解，在GitHub和Gitee上都有，搜"flatline 躺平指数"就能找到。 本质上讲，它是一个看盘系统，把一个投资者为什么买某只股票、哪些变化会动摇这个判断，以及变化到什么程度需要提醒写进规则。以后再有新信息，AI便按这些条件更新日报，告诉人哪里真的变了，哪里只是价格在动，哪里还需要更多证据，辅助人来决策。 真正动手开发这个系统时，我选择了豆包工作任务，它可以读取和处理电脑里的本地文件，把一项较长的工作接着做下去；人不在电脑前，也能通过手机继续查看和处理同一个任务。选择它的理由很实际，截至2026年6月，豆包在QuestMobile统计的国内AI原生App中用户规模排在第一，很多人本来就在用，不必为了使用flatline再换一套高门槛的工具。 我交给豆包的是自己的持仓方法