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阅文作为网文行业的龙头企业，在多年的积累里，有着丰富的可以被开发的影视化的IP。 但AI漫剧出现后，一切开始改变，今天港股阅文更是迎来了大跌。 波动背后，有一个更重要的信号正在释放：资本市场正在重新给“IP”定价。 AI漫剧正在改写内容行业的剧本 过去小说的影视化流程复杂过程漫长，现在AI做漫剧已经成为相对成熟的流水线。过去，一个IP能不能成功，要看大制作、大平台、大档期；现在，一个故事能不能活下来，先看前几集能不能把用户摁在屏幕前，看广告、点付费、继续滑。 阅文的IP体系更适合精品化，适合《庆余年》《赘婿》《全职高手》这种慢慢打磨、慢慢运营、慢慢收回报的长周期生意。但市场已经被短剧和AI漫剧教育成另一种耐心：不要等，不要铺垫，不要情怀，三秒给钩子，十秒给冲突，一分钟给反转。用户的手指不再等内容成熟，平台的流量也不再奖励耐心。 阅文原来那套“精品IP资产”的估值锚，被AI漫剧打穿了一个洞。 过去，IP的价值来自稀缺性。你有头部作者，我没有；你有现象级小说，我没有；你能改编成电视剧，我只能买版权。这套体系本质上是内容资产的地主模式，谁拥有土地，谁就拥有未来开发权。 但AI漫剧把问题变得非常粗暴：如果中腰部小说也能被快速视频化，如果大量AI创作小说也能直接进入漫剧流水线，如果用户愿意为情绪钩子而不是经典文本买单，那么单个IP的稀缺溢价就会被摊薄。 资本市场很不喜欢的，就是原本以为很硬的资产，突然被证明没有那么硬。 阅文2025年的财报，已经透露出这种裂缝。总收入73亿多，同比下滑；IP运营收入同比减少两成；传统影视排播节奏放慢，长周期内容对业绩的支撑变得不稳定。与此同时，AI漫剧业务在2025年下半年收入突破1亿元，上线近千部作品，播放量破亿的也有十几部。表面上看，这是新增长曲线。换个角度看，也照出了旧模式的迟缓。 资本市场不在意个体意义，只在意生意 传统网文作者熬夜写出的世界

4月，千寻智能宣布再获10亿元融资，顺为资本、云锋基金联合领投。往前数一个月，公司刚完成近20亿元融资，30天累计拿到30亿元。更早之前，京东已经把它的Moz机器人接入京东MALL智慧零售场景。资本、场景、数据，这三件事在一家成立时间并不长的具身智能公司身上同时出现，说明这个赛道已经不只是“机器人会不会走路”的问题了。 顺为资本合伙人讲，人形机器人短期不追求盈利，核心目标是跑通数据闭环，谁先积累百万级真机作业数据，谁就能建立长期壁垒。 资本市场把兑现标准提前换了 过去看机器人公司，很容易落到两个极端。 一个极端是只看视频。机器人会跑、会跳、会倒咖啡、会搬箱子，市场情绪马上起来。另一个极端是只看利润。既然公司还在亏损，收入也没完全打开，那就觉得估值太贵，故事太虚。 这两个角度都不够，人形机器人现在处在一个很尴尬但也很关键的位置——过了纯实验室阶段，但还没到成熟工业品阶段。这个阶段用传统PE、净利润、自由现金流去压估值，意义不大；但用“未来想象力”无限拔高估值，也会很危险。 千寻智能不是一个典型的整机厂叙事，而是“机器人通用大脑”叙事。顺为资本和云锋基金联合领投，不只是押一个硬件产品，而是押一个具身智能模型公司能不能率先拿到足够多真实世界的作业反馈。 硬件公司的估值，最后容易被成本曲线和价格战压住。只要供应链成熟，电机、减速器、传感器、灵巧手都会越来越标准化，整机厂的毛利率很难长期维持高溢价。但数据型公司的估值逻辑不一样。早期烧钱，是为了铺设备、进场景、采数据、训模型；只要数据质量足够高，后面模型能力提升，场景复用扩大，边际成本就有可能下降。 但市场愿意忍受短期不盈利，不等于愿意接受长期讲故事。真正想看到的是：这家公司今天烧掉的钱，能不能沉淀成未来竞争对手很难复制的资产。 所以，千寻智能融资背后有一个更大的行业信号：人形机器人赛道正在从“样机估值”进入“数据估值”。 样机估值看

6月9日，华超神控宣布完成亿元人民币天使轮系列融资，经纬创投领投，德联资本、道远资本联合领投天使+轮。 天眼查显示，公司是做新一代AI超声脑机接口，主攻深部、非侵入、个性化脑机接口技术。简单说，就是不打开颅骨，尽量用超声进入更深的脑区，再用AI算法去做读取、解码、调控和反馈。 如果只是这么看，很多人可能会觉得：又是一个高大上的硬科技项目，又是脑机接口，又是AI，又是未来医疗。听起来很远，离普通人也很远。 恰恰相反，这家把脑机接口这个过去很容易飘在天上的概念，往现实里拉了一步。 过去几年，市场一提脑机接口，第一反应往往是植入式设备。开颅、芯片、电极、神经信号、意念控制机械臂，这套叙事确实很抓眼球，也很容易成为资本市场的兴奋点。毕竟谁不喜欢“人脑连接机器”这种未来主义故事？它天然有想象力，也天然有技术壁垒。 但问题是，越科幻的东西，离商业化往往越远。 植入式脑机接口当然重要，代表了技术上限。但要让它成为大规模产业，难度非常高。临床验证、手术风险、伦理审查、监管注册、患者接受度，每一项都不是小门槛。对投资者来说，这种项目可以讲长期逻辑，可以讲人类未来，但短期很难讲订单能见度，更难讲利润弹性。 脑机接口真正的产业化，不一定最先发生在最酷的路线里，而可能发生在更现实、更温和、更容易被医院和患者接受的路线里。 华超神控切的是这个方向。 公司不是上来就讲“把芯片植进大脑”，而是讲“无创深脑调控”。这个词听起来也挺专业，但翻译一下就很容易理解：能不能不动刀、不打开颅骨，也尽量触达更深的脑区？能不能不只是刺激一下，而是根据每个人的大脑状态，动态调整刺激方案？能不能把神经调控从一台设备，变成一个可以反馈、可以迭代、可以个性化的系统？ 其实，华超神控最有意思的地方，不是“超声”两个字，也不是“AI”两个字，而是华超神控试图把脑机接口从单点硬件，推进到AI闭环系统。过去很多神经调控设备，本质上还是

SpaceX一上市，就把华尔街沿用了好几年的“Mag 7”标签给撞歪了。 数据显示，SpaceX上市首日估值超过2万亿美元，直接超过特斯拉和Meta，变成全球市值最高的科技公司之一。 过去几年，一讲到科技龙头，就是Mag 7。英伟达、苹果、微软、亚马逊、谷歌、Meta、特斯拉，无论是作为市场风向标，还是看AI泡沫有没有破，都绕不开这几家公司。 但问题来了，如果一家估值超过2万亿美元的科技公司，一上市就超过Mag 7里的两家公司，却不在Mag 7里面，那Mag 7还算不算科技公司里领导力的代名词？ Mag 7对应的是云计算、广告平台、消费电子、电动车、AI芯片这几条主线。尤其是英伟达崛起之后，Mag 7变成了“AI牛市核心资产包”。 但SpaceX不是这个逻辑，SpaceX讲的不是传统互联网，也不是单纯AI应用，讲的是太空基础设施、卫星互联网、火箭发射、低轨网络以及未来全球通信网络的入口等。商业模式完全不一样。 Mag7里，苹果是卖硬件和生态，Meta是卖流量和广告，亚马逊是电商加云，微软是企业软件加云，英伟达是算力，特斯拉是智能车和机器人预期。SpaceX缺直接把地面资产，拉到了太空资产。 SpaceX上市之后，华尔街真正要重新定价的，不只是SpaceX这一家公司，而是“下一代科技巨头到底应该长什么样”。 过去，市场相信平台公司。谁掌握用户，谁就掌握估值。 后来，市场相信算力公司。谁掌握芯片，谁就掌握利润弹性。 现在，市场开始相信基础设施公司。谁掌握下一代网络、能源、算力、卫星、模型入口，谁就有资格讲一个更大的资本故事。 这也是为什么“MANGOS”这个新缩写会开始流行。 Meta、Anthropic、Nvidia、Google、OpenAI、SpaceX，这几个名字放在一起，看起来有点生硬，甚至还有点像华尔街强行造词。但仔细看，背后的逻辑很清楚：Meta和Google代表

哈啰最近的两次产品升级，值得放在一起看看了。 5月，全球首款搭载海思芯片与鸿蒙系统的哈啰A70云朵共享单车亮相。它运行轻量级鸿蒙系统，支持远程升级，集成星闪技术和NFC碰一碰开锁，官方口径里，200ms内就能完成解锁，通信反应更快，功耗也更低。 4月，哈啰“追风者”自动变速车也亮相。相比普通共享单车，它不再只是解决最后一公里，而是试图让骑行更省力、更舒服，也更适合绿道、休闲、长距离通勤这些场景。 单独看，都是一次产品升级。放在一起看，透露出一个变化：共享单车正在从“能骑就行”的交通工具，变成一张铺在城市里的智能终端网络。 这个判断听起来有点大，但并不玄乎。 过去我们理解共享单车，基本就是扫码、开锁、骑走、停车。平台要做的事情也很粗：投车、找车、修车、挪车。哪家车多、点位密、运维快，哪家就更有优势。 但行业走到今天，问题变了。城市不可能无限增加车辆，监管不允许乱停乱放，用户也不再满足于“车没坏就行”。平台更没办法一直靠多投车来换增长。共享两轮进入存量阶段之后，真正重要的不是车有多少，而是每一辆车能不能更高效地跑起来。 一辆车一天被骑几次？开锁失败率多高？电量能撑多久？故障能不能提前发现？系统能不能远程修复？用户愿不愿意为了更舒服的车多付一点钱？ 这些问题，比“再投十万辆车”更重要。哈啰这两次升级，其实也是在尝试回答一个更深的问题：城市里的物理设备，能不能像手机一样被连接、被升级、被调度、被持续优化？ 如果答案是肯定的，那共享单车就不只是单车，而是会成为物理AI时代最轻、最便宜、也最高频的入口之一。 开锁快200ms，不只是体验问题，而是运营问题 很多人看到A70云朵，第一反应可能是：共享单车也要卷芯片和系统了吗？ 这话没错，但也没完全说到点上。 海思芯片、鸿蒙系统、星闪、NFC碰一碰，这些技术词听起来很硬，落到用户身上，其实就是几件小事：车能不能更快打开，定位会不会更准，通信

如果高盛最新的预测最后成真，那AI这场仗，已经不是“烧钱”两个字能概括了。 高盛最新研报把2027年超大规模云厂商资本开支的预期往上拔了一大截。市场主流预期是9200亿美元，高盛基准情景给到1.1万亿美元，极端乐观情景甚至能到1.4万亿美元。 1.4万亿美元是什么概念？几大科技巨头明年的利润，合起来差不多也就7500亿美元量级。也就是说，明年这些巨头可能要花出去的钱，远远超过它们一年赚到的钱。 过去我们总说微软、谷歌、亚马逊、Meta现金流太强，根本烧不死。但现在问题不是烧不烧得死，而是即便这些全世界最会赚钱的公司，也要开始为了AI进入“利润赶不上资本开支”的阶段。 高盛这份研报，直接把市场最核心的矛盾摆到了台面上：AI基础设施的钱还会继续花，而且可能比市场想象中花得更多；但AI应用端到底能不能把这笔钱赚回来，目前还没有给出足够硬的答案。 AI军火库确实还很满，但每一发炮弹都越来越贵。 AI硬件链还有订单 先说结论：这份报告短期肯定是利好AI硬件的。 因为市场最怕什么？不是估值高，而是订单突然没了。 过去一段时间，很多人担心AI资本开支见顶。高盛现在出来说，别急，2027年Capex可能不是9200亿美元，而是1.1万亿，甚至极端情况下1.4万亿美元。 这个数字一出来，市场会怎么理解？很简单，AI基建周期还没结束，巨头还在继续加弹药，卖铲子的人短期还能继续收钱。 对半导体、电力设备、数据中心、存储、光模块、服务器、液冷这些链条来说，最怕的是客户砍单。只要微软、谷歌、亚马逊、Meta继续扩资本开支，上游就有订单能见度。订单能见度，就是AI硬件股最重要的底气。 这也是为什么AI基础设施板块估值已经冲到ChatGPT发布以来的新高附近。市场不是不知道贵，但它觉得贵得有理由。只要订单还在，利润就还能往上修。 归根究底，硬件是拿订单说话。今天云厂商加Capex，明天英伟达、台积电、博

天眼查消息，文远知行正在尝试分拆Robovan自动驾驶货运车业务进行独立融资，相关业务估值已达4亿美元。 $文远知行(WRD)$ 先回顾公司数据，2026年一季度，公司收入同比增长近六成，但净亏损仍接近3.9亿元，账上现金储备约9亿美元。 文远知行账上还有很多钱，但投资者现在更关心的是：哪条业务能更快产生订单，能降低现金消耗，能把L4自动驾驶从演示场景推到利润表里。资本关注的也不只有“自动驾驶技术领先”这几个字。 这一次，Robovan（由英文单词“Robot”和“Van”组合而成，特指具备高度自动驾驶能力的多功能厢式车辆）被单独推出来，将自动驾驶商业化路径拆得更细了。Robotaxi（由“Robo机器人”和“Taxi出租车”组合而成，顾名思义就是机器人出租车）负责讲长期空间，Robovan负责回答更现实的问题：自动驾驶到底能不能先在物流里赚到钱？ Robotaxi估值太远，货运场景先上场 过去几年，自动驾驶公司很喜欢讲的故事一直是Robotaxi。 原因也很简单。Robotaxi的天花板足够高，一旦跑通，就是城市出行平台级生意。可是天花板高，不代表兑现快。Robotaxi要真正大规模商业化，需要城市开放、监管许可、车队运营、安全责任、保险机制、用户习惯全部成熟。这个链条太长，任何一环慢下来，都会拖累收入兑现。 文远知行有技术、有场景。但文远知行和所有L4自动驾驶公司一样：研发很重，运营很重，商业化节奏还不够让资本市场满意。 所以Robovan对于文远知行意义重大。自动驾驶货运比Robotaxi更像一门B端生意。客户不是分散的乘客，是物流公司、快递企业、商超平台、工业园、机场港口、城市配送网络。这部分公司的决策逻辑很简单很理性，就是一张成本表：司机成本能不能降，车辆利用率能不能提，夜间配送能不能跑

天眼查消息，阿里被曝以15亿美元竞购朴朴超市，很多人第一反应是：前置仓不是早就不香了吗？ $阿里巴巴(BABA)$ 每日优鲜暴雷，叮咚买菜收缩，前置仓曾经被资本市场贴上过最难听的标签：烧钱、低毛利、重履约、难盈利。一个仓要租金，一个骑手要工资，一份菜要损耗，用户还嫌贵、嫌慢、嫌不新鲜。生鲜电商最残酷的地方就在这里，口号喊得再大，最后都要落到一颗番茄、一袋青菜、一单配送上。 但阿里现在愿意用15亿美元去抢朴朴，而且报价是此前高鑫零售报价的两倍多，说明市场对前置仓的理解正在变。 前置仓不再只是一个生鲜电商模型，而是即时零售的底层资产。谁在离用户最近的3公里里有足够密的仓、足够深的货、足够稳定的履约，谁就有机会重新定义本地商业。 阿里买朴朴，或许不是为了补一个生鲜业务，而是为了补即时零售战争里最难补的一块拼图。 过去阿里并不缺流量。淘宝、天猫、饿了么、盒马、天猫超市、淘鲜达，每个名字拿出来都不小。但问题恰恰出在这里，入口太多，心智太散，供给没有被统一调度。消费者不关心盒马和天猫超市的区别，也不会研究淘鲜达和淘宝闪购的组织关系。他只想知道，下班回家前打开一个App，半小时内能不能把晚饭、牛奶、纸巾、药和啤酒一起送到。 互联网公司过去很擅长制造入口，后来才发现，本地生活最硬的壁垒不是入口，而是履约。 入口能买，补贴能砸，心智也能短期冲出来。但仓在哪里、货够不够、骑手能不能跑得过来、损耗谁承担、单量密度够不够，这些问题没有一个可以靠PPT解决。 朴朴的价值，正好藏在这些脏活累活里，背后价值也正是阿里想要的。 阿里的即时零售，终于从“有很多业务”变成“必须打一仗” 过去十年，阿里在本地零售上并不是没有动作。入股银泰，做盒马，推淘鲜达，收大润发，做天猫超市，每一步都能讲故事。但站在今天回看，一个最大的问题是：长

SpaceX本周五正式登陆美股，马斯克又一次把全球资本市场的注意力拉到了自己身上。 募资约750亿美元，上市估值约1.77万亿美元。单看数字，已经足够吓人。背后映射的问题也很简单：市场到底还愿不愿意为“未来十年最性感的基础设施故事”提前买单？ SpaceX卖的不是火箭，而是AI时代的天基基础设施入口 很多人看SpaceX，第一反应还是火箭、发射、星舰、马斯克。 资本市场真正愿意给到1.77万亿美元估值，不可能只为一家公司会把东西送上天买单。传统航天制造公司看合同、发射订单、项目交付，估值体系更接近高端制造和国防军工。SpaceX现在想让市场接受的，是另一套逻辑。 SpaceX不是单纯的航天公司，而是一个低轨卫星网络公司，一个全球通信基础设施公司，甚至可能是AI时代的空间数据入口。 目前SpaceX大部分收入来自卫星互联网业务。火箭发射的收入模式偏项目制；卫星互联网一旦形成规模，才有持续订阅、用户扩张、区域渗透、终端普及和现金流改善的空间。 资本市场最喜欢的不是一次性收入，而是可重复、可扩张、边际成本持续下降的收入。 低轨卫星互联网的想象力就在这里。传统通信网络受制于地面基站、光纤、地理环境和监管边界，SpaceX试图用卫星把连接能力铺到全球。偏远地区、海上航运、航空网络、军事通信、灾害应急、跨境数据传输，都可能成为它的场景。 再往后看，AI会进一步放大这个故事。AI的主线已经不只是模型参数，也不只是GPU。下一阶段真正稀缺的，是算力、能源、网络、数据入口和场景闭环。地面数据中心解决算力密度，电力公司解决能源瓶颈，云厂商解决模型训练和推理平台，低轨卫星网络解决全球连接半径。 SpaceX刚好站在几个叙事的交叉点上。可以讲卫星互联网替代传统通信网络，也可以讲全球连接带来的数据入口，还可以讲AI时代的空间基础设施。听起来很宏大，也确实足够贵。 但高估值从来不是免费的。1.77万亿

2026年6月22日开盘前，Astera Labs、CoreWeave、Nebius、Rocket Lab 和 Teradyne 将被纳入纳指100；Charter、Cognizant、Insmed、Verisk 和 Zscaler 则被剔除。 如果只看名单，这不就是一次正常指数调整吗？ 但把这些公司放在一起看，会发现一个非常清晰的信号：纳指100正在换一套增长叙事。 以前的纳指100，代表的是互联网、软件、云计算、平台公司和消费科技，讲的是轻资产、高毛利、高现金流、订阅制、用户规模和网络效应。 但这一次进来的公司，Astera Labs 做AI数据中心高速连接，CoreWeave和Nebius做GPU云，Teradyne做半导体测试设备，Rocket Lab做小型火箭和航天系统。 这五家公司合在一起，指向的不是“软件改变世界”，而是“AI基础设施重构世界”。 纳指100在重新定义“科技” 这次调整，被剔除的公司里，Charter 是传统有线通信，增长乏力，资本开支沉重；Cognizant 是传统IT外包，正在被AI自动化压制；Verisk 是成熟数据分析软件，现金流稳定，但成长弹性已经不够；Zscaler 是云安全SaaS代表，但整个软件板块这两年都在被市场重新审判；Insmed 则更像单一医药事件驱动资产，和纳指100这轮科技主线并不匹配。 进来的这五家公司，刚好踩中了华尔街现在最愿意给估值的方向：AI算力、AI互联、GPU云、半导体设备、太空基础设施。 过去两年，市场最简单的动作就是押注英伟达。不得不承认，GPU是最确定的瓶颈，英伟达是最确定的龙头。可是到了现在，市场已经不满足于一个英伟达了。 英伟达涨，谁受益？HBM受益，存储受益，先进封装受益，光模块受益，电力设备受益，液冷受益，服务器受益，交换芯片受益，测试设备也受益。 AI不是一块芯片就能跑起来的，它是一整座工