社区

出品｜派财经原创（ID：paicj314） 建筑行业正在进入一个新的发展阶段。 在香港，随着首个五年规划落地，北部都会区从长期规划逐渐进入土地、住宅、交通、大学城、创科园区等集中建设阶段，未来数年的基建投资强度有望维持高位。 内地市场则面临另一种变化。随着现房销售、“好房子”等政策推进，房地产逐渐从规模扩张转向效率和品质竞争，建设周期、资金占用、工程质量和全生命周期成本的重要性正在上升。 两种变化背后指向同一个趋势：建筑行业正在进入更加重视效率、品质和综合能力的新阶段。对于长期深耕港澳、同时布局内地市场的中国建筑国际（3311.HK）而言，新的增长窗口正在打开。 香港进入基建上行周期 北部都会区成为最大增量 理解未来几年香港建筑市场，最重要的变量之一就是北部都会区。 香港首个五年规划明确提出，以“南金融、北创科”愿景引领香港未来空间布局，将北部都会区建设成为香港参与粤港澳大湾区建设、融入国家发展大局的重要平台。 与过去更偏长期规划不同，这一轮北都建设已经出现明确的量化目标。 2026-27至2030-31年度五年间，北都计划产出约900公顷熟地和约7万个住宅单位；未来五年产出的土地还将提供超过100万平方米经济楼面面积。（数据来源：香港首个五年规划、2026年施政报告） 此前北都累计产出的熟地规模约120公顷，仅2026-27和2027-28两个年度，政府就计划产出不少于200公顷熟地和约2.8万个住宅单位。 更重要的是，北都并不是一个单纯的住宅新区。 按照规划，北都大学城将布局新田、洪水桥/厦村、牛潭尾三个片区；河套深港科技创新合作区香港园区、新田科技城同步推进，洪水桥产业园、沙岭数据园区、流浮山数码科技枢纽以及元朗南先进建造业产业园等也将陆续落地。 其中，新田科技城规划创科用地约210公顷；元朗南还将预留约30公顷建设先进建造业产业园。（数据来源：香港首个五年规划及20

出品｜派财经原创（ID：paicj314） 文｜李唐 10月16日消息，小红书发布全员信，将内部AI一级部门Dots与公司核心Infra团队打通，以推动模型、基础设施与产品需求形成合力。 此次调整的重点并不只是组织架构变化，更在于明确小红书下一阶段的AI战略——相比单纯追求模型能力和算力规模，公司将更多资源放在模型与应用的深度融合上。 全员信中，“产品”“用户”被反复提及。小红书表示：“技术最大的价值不仅在于追求模型能力或算力规模本身，更重要的是模型与应用的深度融合，技术和产品互相增强，共同创造这个时代有价值的用户体验。” 过去两年，小红书持续加码AI。产品层面，2024年，小红书在站内上线AI问答助手，目前月活用户已经过亿，并带动平台整体搜索活跃度提升。 研发层面，2025年初，小红书成立hi lab（人文智能实验室）；2026年4月，又成立AI一级部门Dots，将模型研发和基础设施建设相结合，整合算力资源。Dots团队此后陆续开源文本、多模态理解模型，聚焦真实生活长程任务的dots3模型还拿下IMO国际数学奥赛官方认证的满分金牌。 此次将Dots与核心Infra团队打通，意味着小红书正在进一步建立从算力和基础设施、模型研发，到产品落地和用户反馈的完整链路。 这也体现出小红书与云厂商不同的AI发展路径。相比参与基础模型的算力和参数竞赛，小红书更大的优势在于自身积累的大量真实生活内容和用户行为数据。 旅游、穿搭、美妆、餐饮、装修、购物等内容，是用户真实生活经验的记录，同时伴随着大量搜索和消费决策需求，与AI搜索、智能问答乃至Agent天然契合。 传统搜索模式下，用户提出一个问题后，往往需要阅读多篇笔记，再自行比较和整理信息。AI加入后，这一过程有机会被压缩为“提出需求—AI理解—调用平台内容—综合真实经验—生成方案”，小红书也有机会从内容和搜索平台进一步向“生活决策入口”延

出品｜派财经原创（ID：paicj314） 文｜李唐 联想真的完成了蜕变吗？ 朝着AI进行战略转型，联想不断有新举动。10月8日，联想YOGA Pro 15 RTX Spark正式开启全网预售，作为全球首批搭载英伟达RTX Spark N1X芯片的AI PC，新机支持千亿级参数大模型本地运行，出厂预装35B本地大模型，搭配天禧AI超能模式，把本地算力、个人智能体与内容创作能力打包推向消费市场。 甚至，因为财报数据一再刷新纪录，近期联想部分高管公开对外发声，认为公司价值被市场低估。可不乏会有人疑问，目前的联想究竟是传统硬件企业正在完成AI蜕变，还是AI概念包装之下，企业依然没能摆脱旧业务的枷锁。 理论上，AI服务器订单暴涨、AI PC产品持续落地，联想看起来确实吃到AI产业红利；但研发实力与头部科技企业仍存在差距，C端硬件矩阵发展失衡，又是天禧个人智能体规模化落地过程中的客观现状。 我们认为，AI浪潮带给联想增长机遇，转型绝非短期故事，硬件周期波动、行业竞争加剧，这家企业还要跑完一场漫长马拉松。 联想收获AI红利了？ 目前，除了B端业务，联想也持续拓展其在PC、智能手机、平板电脑等设备上的应用，通过跨设备上下文延续与第三方应用生态连接，推动个人AI从信息交互向任务执行演进。 无论是B端还是C端，转型AI成为近几年联想集团一个鲜明的动作。 成效究竟如何？商业化进展或许可以较好回答这个问题。 据联想2026‑27财年第一财季财报，该季度联想营收269.43亿美元，折合人民币约1834亿元，创下单季度历史新高；经调整净利润突破10亿美元，同比增幅176%，经调整净利润率抬升至4%。 其中的三大业务板块走出分化走势。基础设施方案业务ISG迎来爆发，季度收入85.1亿美元，同比接近翻倍，经营溢利率提升至9.1%。 尤其是最受行业关注的AI服务器储备订单，从上一财季210亿美元飙升至54

“基础不牢，地动山摇。”这话放在机器人智能时代也合适。 今年的2026年阿里云栖大会与往届不同，给外界传递了一个令人好奇的观点。明明人工智能技术蓬勃爆发，机器人产品层出不穷，为何却还没出现工业革命时代标志性的蒸汽机、计算机等爆款？ 换句话说，几乎每一轮技术浪潮，都会等待一款现象级产品完成破圈。可机器智能浪潮走到当下，市场到处可见AI工具、Agent应用轮番亮相，能够真正定义时代的爆款产品，却迟迟没有登场。 不过，在阿里眼里，打造爆款要先奠基。2026云栖大会上，阿里亮出从芯片、云到大模型的整套全栈AI布局，又能为接下来的人工智能产业发展做出贡献？ 01 大厂小厂怎么就干不出爆款 爆款是每一个新产业定义时代的关键见证。 智能手机诞生之前，移动互联网经历漫长技术铺垫；电动车真正走入大众生活，同样熬过多年技术迭代。 可无论消费科技产业的演进轨迹里，几乎不缺改变行业走向的爆款产品。新能源汽车跑出问界等多款全民熟知车型，智能手机时代诞生了iPhone 这类席卷全球的终端产品，在大模型发展早期，也有应用实现用户规模的爆发式增长。 这些产品之所以成为爆款，不止技术达标，更是踩中用户真实、大规模、可被产品完整解决的需求。 反观具身智能、机器人以及各类面向生产力的AI产品，行业目前更多停留在单点能力突破。不少产品可以完成局部任务，却很难形成完整闭环体验，也尚未触达足够广泛的用户群体。 在今年的阿里云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭抛出对机器智能时代的两大判断：未来机器思考的总量将是人类的1000倍，但真正定义时代的AI产品，至今还没有出现。 按照这个意思，坦率地讲，市面上能够见到大量AI应用，它们可以完成写文档、简单对话、局部执行指令等任务，不过的确是缺少一款产品，能够像早期智能手机那样，重构大众或者企业群体原有工作生活方式。 即便头部大厂手握大模型算力、资金、人才多重资源，产出阶段性成果

出品｜派财经原创（ID：paicj314） 文｜李唐 “基础不牢，地动山摇。”这话放在机器人智能时代也合适。 今年的2026年阿里云栖大会与往届不同，给外界传递了一个令人好奇的观点。明明人工智能技术蓬勃爆发，机器人产品层出不穷，为何却还没出现工业革命时代标志性的蒸汽机、计算机等爆款？ 换句话说，几乎每一轮技术浪潮，都会等待一款现象级产品完成破圈。可机器智能浪潮走到当下，市场到处可见AI工具、Agent应用轮番亮相，能够真正定义时代的爆款产品，却迟迟没有登场。 不过，在阿里眼里，打造爆款要先奠基。2026云栖大会上，阿里亮出从芯片、云到大模型的整套全栈AI布局，又能为接下来的人工智能产业发展做出贡献？ 大厂小厂怎么就干不出爆款 爆款是每一个新产业定义时代的关键见证。 智能手机诞生之前，移动互联网经历漫长技术铺垫；电动车真正走入大众生活，同样熬过多年技术迭代。 可无论消费科技产业的演进轨迹里，几乎不缺改变行业走向的爆款产品。新能源汽车跑出问界等多款全民熟知车型，智能手机时代诞生了iPhone 这类席卷全球的终端产品，在大模型发展早期，也有应用实现用户规模的爆发式增长。 这些产品之所以成为爆款，不止技术达标，更是踩中用户真实、大规模、可被产品完整解决的需求。 反观具身智能、机器人以及各类面向生产力的AI产品，行业目前更多停留在单点能力突破。不少产品可以完成局部任务，却很难形成完整闭环体验，也尚未触达足够广泛的用户群体。 在今年的阿里云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭抛出对机器智能时代的两大判断：未来机器思考的总量将是人类的1000倍，但真正定义时代的AI产品，至今还没有出现。 按照这个意思，坦率地讲，市面上能够见到大量AI应用，它们可以完成写文档、简单对话、局部执行指令等任务，不过的确是缺少一款产品，能够像早期智能手机那样，重构大众或者企业群体原有工作生活方式。 即便头部大厂手

出品｜派财经 9月22日，在2026杭州云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭发表最新演讲，阐述了对“机器智能”时代的思考。他表示：机器正在成为思考的主力，智能正在成为一种规模化的商品，未来机器思考总量将达到人类的1000倍以上。 吴泳铭表示，机器智能时代的三大基石是AI模型、AI芯片和AI云，这是机器思考能够规模化供给的前提。 对于AI模型，吴泳铭认为，仅有足够聪明的大脑还不够。AI还需要掌握和人类交互、感知的能力。人类依靠声音、图像、表情、动作进行交流，也通过这些方式传递意图与情绪。模型需要更强的多模态能力，像人一样理解和表达这类信息，读懂人类的文化、审美与价值观。未来人们可以像与人对话一样和AI交流，不必面对复杂交互界面，AI才能更好服务人类。“因此，理解与生成一体化的多模态模型，也是我们另一项重要研究方向。” 吴泳铭称，Qwen团队在递归式自我改进RSI方面取得进展，未来模型将扩展至5-10T参数规模，目标是能够完成更复杂、更长程的任务，向ASI迈进。 对于AI芯片，吴泳铭表示，如果说token是AI时代的电，芯片就是发电机。未来机器智能时代，对token的需求几乎没有上限，芯片就需要持续提升性能、扩大供给。 他介绍，阿里将在今天发布新一代AI芯片真武V900。这是目前国内算力性能最强的AI芯片，性能达到M890的三倍；基于它构建的单一集群，可扩展至50万卡，支撑前沿模型的训练与推理。他预计未来几年平头哥年出货量将大幅提升。 对于AI云时，吴泳铭表示，芯片负责生产token，云负责把token送到每一个需要它的地方。 吴泳铭表示，当前客户AI需求非常强劲，中长期需求远超供给能力。阿里巴巴将与所有合作伙伴一起，全力投入AI基础设施建设，目标是到2032年阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。

文|文心 美年健康半年报"主要业绩驱动因素"一节写着："公司实现营业总收入38.44亿元，其中主营收入中结合AI技术手段取得的收入为21,899.41万元，较上年同期增长55.96%。" 2.19亿元、同比增长55.96%——这是美年健康AI叙事的全部根基，也是市场质疑的起点。 同期，公司归母净利润亏损1.82亿元，收窄17.61%，二季度盈利反转，营业成本、销售、管理、财务四项费用全面下降。"All in AI"从成本中心迈向利润引擎，是公司给这组数据的定性。 但几个数字摆在一起，疑问就来了：AI收入只占总营收的5.7%，却撑起一个+56%的增长故事；体检同行瑞慈、爱康国宾都不披露AI收入金额，美年健康单独拆出了这个科目。 美年健康的2.19亿AI收入，经得起问吗？ 1.官方口径：2.19亿AI收入与亏损收窄 上半年，"结合AI技术手段取得的收入"2.19亿元，同比增长55.96%，覆盖心肺联筛、AI骨密度、胶囊胃镜、AI-MDT报告、肺结节、脑健康等项目。所谓心肺联筛，是心电与肺部影像的联合筛查；AI骨密度是影像AI辅助的骨密度评估；肺结宁是肺结节管理产品；脑健康则是面向认知障碍人群的筛查服务。这些项目里，除了AI-MDT报告这类少数纯软件形态的产品，大部分是"体检检查+AI辅助解读"的组合。 "健康小美"AI智能主检系统覆盖394家体检中心，累计生成超1600万份AI辅助体检报告；超声AI语音智能体在224家分院上线，累计完成380.1万项AI解读。这套系统的功能是：医生做完检查，AI先出辅助意见，医生复核后签字。AI的角色是辅助，最终出具报告、承担责任的是医生。 费用端：营业成本同比减少7.65%，销售费用下降7.04%，管理费用下降4.04%，财务费用下降10.95%。归母净利润亏损1.82亿元，较上年同期的2.21亿元收窄17.61%，二季度盈利反转。 这里有一

是时候用心思考一个问题了：别被AI收割了。 ChatGPT问世至今，全球市场沉浸在AI的狂热叙事里。 算力资本疯狂砸钱，大模型参数持续刷新纪录，资本市场给AI概念企业给出高溢价，所有人默认技术突破自然会兑现经济红利。可现实的吊诡之处在于，我们看得见技术迭代的速度，却迟迟没有在宏观统计数据里看见生产力的全面爆发。AI到底会把经济带向何方，至今没有人给普通人一个相对标准的答案。 9月12日，2026 Inclusion·外滩大会在上海世博园区落下帷幕，百余位海内外嘉宾、300余家参展企业，把技术、产业、经济学界的思考摆到台面之上。 颇有意思的是，不少经济学家与产业实践者共同抛出一个尖锐命题：AI会极大放大社会供给能力，但如果就业、收入分配跟不上，供给过剩、需求不足可能从短期扰动演变为长期结构性矛盾。 在不少业内人士看来，技术狂飙的另一面，分配、全球竞争、真实场景落地，才是决定AI新经济能走多远的底层变量。 01 AI放大供给优势，“供强需弱”真会成为长期宿命吗 与会嘉宾认为，技术红利背后，忽略的往往可能是通缩隐忧。 该如何理解？ 理论上，时下很多人习惯套用过往工业革命的经验看待AI。电力、计算机普及之后，生产力提升最终带动社会整体繁荣，萨伊定律“供给自动创造需求”被视作默认逻辑。但本次外滩大会上，多位经济学家提出，AI革命和前几次技术浪潮存在本质差异，不能简单复刻历史经验。 通过梳理两次工业革命历史不难发现，电气化、信息化浪潮推进过程中，美国都经历过长周期物价下行。1870至1900年三十年间美国物价累计回落三成，也就是史学所称的“长萧条”时期。技术带来产能扩张，物价下行，但社会并没有同步获得充分的收入增长，萨伊定律出现失效。根源就在于技术进步带来的收益分配并不均衡，资本拿到更多回报，劳动者收入份额被挤压，有效需求跟不上供给扩张。 如若进一步拆解，能从中挖掘到技术作用于通胀的四

出品｜派财经原创（ID：paicj314） 文｜李唐 是时候用心思考一个问题了：别被AI收割了。 ChatGPT问世至今，全球市场沉浸在AI的狂热叙事里。 算力资本疯狂砸钱，大模型参数持续刷新纪录，资本市场给AI概念企业给出高溢价，所有人默认技术突破自然会兑现经济红利。可现实的吊诡之处在于，我们看得见技术迭代的速度，却迟迟没有在宏观统计数据里看见生产力的全面爆发。AI到底会把经济带向何方，至今没有人给普通人一个相对标准的答案。 9月12日，2026 Inclusion·外滩大会在上海世博园区落下帷幕，百余位海内外嘉宾、300余家参展企业，把技术、产业、经济学界的思考摆到台面之上。 颇有意思的是，不少经济学家与产业实践者共同抛出一个尖锐命题：AI会极大放大社会供给能力，但如果就业、收入分配跟不上，供给过剩、需求不足可能从短期扰动演变为长期结构性矛盾。 在不少业内人士看来，技术狂飙的另一面，分配、全球竞争、真实场景落地，才是决定AI新经济能走多远的底层变量。 AI放大供给优势 “供强需弱”真会成为长期宿命吗 与会嘉宾认为，技术红利背后，忽略的往往可能是通缩隐忧。 该如何理解？ 理论上，时下很多人习惯套用过往工业革命的经验看待AI。电力、计算机普及之后，生产力提升最终带动社会整体繁荣，萨伊定律“供给自动创造需求”被视作默认逻辑。但本次外滩大会上，多位经济学家提出，AI革命和前几次技术浪潮存在本质差异，不能简单复刻历史经验。 通过梳理两次工业革命历史不难发现，电气化、信息化浪潮推进过程中，美国都经历过长周期物价下行。1870至1900年三十年间美国物价累计回落三成，也就是史学所称的“长萧条”时期。技术带来产能扩张，物价下行，但社会并没有同步获得充分的收入增长，萨伊定律出现失效。根源就在于技术进步带来的收益分配并不均衡，资本拿到更多回报，劳动者收入份额被挤压，有效需求跟不上供给扩张。

出品｜派财经原创（ID：paicj314） 文｜李唐 Luna系列、X6等重磅新品轮番登场，市场热度居高不下，放大来看近年来一款又一款新品接连取得首销亮眼成绩。只是销量榜单上的亮眼数据，却没能转化成财报上的利润数字，这是影石当下最大的尴尬之一。 尽管刘靖康愿意用短期利润换长期未来，外界还是不乏有人疑虑，这家手握全景相机全球七成市场份额的科创板硬件公司，何时能在产品、技术与盈利回报中寻得平衡点。 “产品声量拉满，盈利却踩进泥潭”这种现象还会持续多久？ 新品热，利润冷 翻看影石2026上半年财报，反差感扑面而来。上半年公司实现营收55.17亿元，同比增长50.29%，智能影像设备全球累计出货量逼近千万级，规模还在持续扩张。 但归母净利润仅3040万元，同比大幅下滑94.15%，扣非净利润已经转亏，亏损规模达到1533.92万元，二季度单季归母净亏损5421.29万元，成为上市之后经营压力较大的一个季度。实际上，利润承压来自存储芯片等原材料成本上涨，叠加新品类阶段性研发与供应链投入以及市场竞争。 这个解释看上去也是合理的，今年6月，影石正式发布云台相机Luna Ultra，上市短时间内国内主流电商快速售罄，同时拿下海外多平台榜单前列，后续Luna Pro也在8月推出，切入头部对手深耕多年的云台赛道。 只是Luna Ultra在上半年仅有短暂的销售周期，其贡献更多销售释放留待下半年；8月发布的X6，则完全落在半年报统计周期之外。虽然销量贡献可能更多在下半年，但研发等投入毕竟需要前置。 可把时间线拉长看，影石每次的新品，都需要以投入换来销量，回顾近一两年，2025年影石研发投入15.3亿元，同比接近翻倍，2026年上半年依旧维持高强度投入，上半年研发投入占营业收入比例升至18.78%，研发费用10.07亿元，同比增长79.26%。 而上半年销售费用10.17亿元，同比增长61.96%