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波士顿咨询公司（BCG）发布的《2026年全球财富报告》显示，截至2025年末，香港管理的跨境财富规模达2.95万亿美元，同比增长10.7%，以约100亿美元的微弱优势超越瑞士的2.94万亿美元，首次成为全球最大跨境财富管理中心。以港元计价，香港管理资产约23.01万亿港元。 这一超越比市场预期提前了两年。瑞银此前预计香港最快要到2027年才能登顶。瑞士跌落第二的位置，距离上一次被超越已有近两百年。2022年俄乌冲突后，瑞士在欧美压力下冻结超过160亿美元的俄罗斯资产，动摇了其「中立」招牌。2023年瑞士境外资产流出创下3200亿瑞郎的历史纪录。新加坡以2.1万亿美元位列全球第三，美国以1.6万亿美元排第四，英国约1万亿美元居第五。 排名变化背后是资本秩序的结构性变迁。瑞士离岸金融业的核心竞争力曾是「永久中立」赋予的政治不可侵犯性。但2022年瑞士对俄制裁，冻结私人富豪资产，彻底击穿了资本对「中立」的信任。资本由此发现，中立在大国博弈面前可以被舍弃。 香港踩中了全球资本新的需求点。在地缘政治撕裂中，资本需要可预期的确定性。香港背靠中国内地这一世界第二大经济体，拥有与国际接轨的法治体系、自由开放的制度和持续完善的金融基础设施。中国稳定的宏观环境和增长动能，不会因外部压力随意变更规则或冻结合规资本。 香港特区财政司司长陈茂波表示，这次超越是海内外资金对香港制度和投资环境的信任票。香港在「一国两制」下拥有普通法、资金自由流动、简单低税制及与国际接轨的监管框架。 更深层逻辑是：全球新增财富加速向亚洲聚集。BCG报告显示，中国2025年金融财富增长15%，预计到2030年年增长率为9%。新增财富倾向于配置在更近、更熟悉的金融中心，香港正是这一过程中的核心承接者。 六成占比背后的政策开放 从增长驱动力看，内地资金流入是香港登顶的最核心动力。BCG报告指出，香港2025年新增2840亿美

2026年6月1日至6月5日这一周，香港股市三大指数走势出现明显分化，整体呈现先扬后抑的格局。具体来看，恒生指数在6月1日开盘报25180.05点，到6月5日收盘时报24961.95点，全周累计下跌0.88%。恒生科技指数在6月1日开盘报4894.94点，6月5日收于4888.39点，全周累计微涨0.09%。恒生国企指数在6月5日收报8436.63点，全周累计上涨0.13%。 综合来看，上周港股走势呈现的显著特征可归纳为以下几点：其一，AI产业链内部出现明显分化，量化派和五一视界等AI应用端公司周涨幅分别高达52.36%和30.56%，而MINIMAX-W、深演智能、迅策等前期涨幅过大的公司则出现大幅回调，分别下跌16.65%、19.10%和26.87%。这种分化表明，市场对AI的炒作正从纯算力向AI应用扩散，正如中信建投证券所指出的，后续若AI交易从纯算力向算力租赁、云服务、AI应用、网络安全等方向扩散，港股科技资产的结构劣势有望逐步转化为结构优势。 其二，市场出现了明显的防御**易特征。在指数整体承压的背景下，航运、银行等低估值、高股息板块逆势走强，而半导体、人工智能、PCB等此前热门的高估值板块则出现资金撤离。这种风格切换既反映了投资者在震荡市中寻求安全边际的避险心理，也与机构对银行基本面拐点已至的判断相呼应。 其三，新股市场的活跃与分化也为上周港股增添了不少看点。6月5日，天辰生物-B、龙丰集团、大金重工三只新股同日上市，表现分化明显：天辰生物首日大涨37.21%，其公开发售阶段获4762.58倍认购，反映出市场对创新生物医药赛道的高度热情；而龙丰集团则大跌45.75%，显示投资者对港药妆零售板块的态度趋于谨慎。这种冰火两重天的格局，也从侧面印证了当前港股市场资金正在向特定赛道集中、对缺乏成长逻辑的板块则快速抛弃的现状。 从更宏观的视角来看，中金公司分析认为，经历了

维太创科（06133）近日一份公告，交代上半年收入急跌及股份继续停牌，但把前后消息串连起来看，可以发现是一只科技概念股由「手机贸易」走向「创科叙事」后，最终被财务透明度和业务实质追问的一次集中爆发。 根据公司6月4日公告，维太创科预期截至2026年6月底止六个月收入仅介乎人民币3,000万元至3,500万元，而去年同期收入约人民币4.49亿元，跌幅超过九成。公司解释，主要因所分销若干品牌手机消费者需求疲弱，集团在接受交付若干手机产品时采取审慎态度，导致手机业务收入低于预期。虽然收入大跌，公司预期期内亏损净额反而由去年同期约人民币841万元收窄至约人民币750万元至800万元。 维太创科自2026年4月1日上午九时起停牌，关键在于核数师就公司截至2025年底年度财务报表发出「无法表示意见」，问题涉及持续经营重大不确定性、预付款项及按金可收回性、贸易应收款项可收回性等。这类审计意见一般出现在核数师无法取得足够适当审计证据，去支持对财务报表作出正常判断。 核数师无法表示意见致停牌 从时间线看，事件脉络相当清楚。公司先因核数师无法表示意见而停牌，其后收到复牌指引；如今再披露2026年上半年收入预期急跌逾九成，并称手机业务低于预期，卫星专业终端虽有进展，但相关产品装运要到第三季度才开始，上半年贡献有限。换言之，公司一方面要解决过往财务报表的审计疑问，另一方面又要面对核心业务收入急缩的现实。停牌的前因是财务报告可信度受质疑，后果则是公司必须同时证明财务可审、业务可持续、资料可披露。 联交所其后发出复牌指引，要求公司解决导致无法表示意见的问题，确保核数师不再就相关事项发表无法表示意见，并披露足够资料让投资者能够评估公司财务状况；同时，公司亦须证明符合上市规则第13.24条，即具备足够业务运作及资产水平。 「创科」二字是否名副其实？ 维太创科的名字很容易令人联想到创新科技，但翻查公司历史并

南南资源（01229）公告，香港原讼法庭已针对安中国际石油有限公司发出全球资产冻结禁制令，案件原告人为安哥拉国家石油公司 Sociedade Nacional de Combustíveis de Angola – Empresa Pública。禁制令要求安中国际不得将若干资产移离香港，亦不得出售、处理或减损相关资产价值。当中包括安中国际全资附属公司晋标投资所持有的南南资源全部股份，以及南南资源的可换股债券。禁制令有效至2026年7月3日，除非期间被更改或撤销。 于公告日期，安中国际透过晋标持有南南资源约5.696亿股，占已发行股本约74.42%；同时持有本金总额2亿港元的可换股债券，若悉数转换，最多可转换为10亿股新股。换言之，被冻结的资产包括南南资源的控制权核心。虽然公司强调，本身及附属公司并非命令当事人，亦非诉讼被告，董事会认为命令不会对业务及营运造成不利影响。这句话在法律层面或许成立，但从资本市场角度看，事情显然没有那么简单。 从安中资源到南南资源 南南资源的故事，本身就带有浓厚的资源股年代色彩。公司前身曾名为雅域集团，其后改称安中资源、国际资源，最终成为今日的南南资源。公司目前主要从事煤炭开采及销售，并兼营可再生能源解决方案及资讯科技外包、咨询和技术服务。公司官方资料显示，集团于2010年透过收购取得位于新疆昌吉州的煤矿资产，其中凯源露天煤矿成为其主要煤炭业务基础。 近年煤价周期曾为南南资源带来业绩改善。2024/25年度，煤矿业务收入约3.196亿港元，较上一年度约9806万港元大幅增加，反映煤炭业务仍是集团最重要的收入来源。不过，这家公司另一条长期缠绕的主线，则是2008年发行、由控股股东相关方持有的2亿港元零息可换股债券。这批债券多年来多次延期，最新一次于2026年初再把到期日延长至2029年3月13日。换言之，南南资源的资本结构，一直与控股股东及其持债安

过去谈氢能，市场最爱问一个问题：绿氢何时平价？这个问题本身没有错，但过于技术化。因为氢能真正的盈利转折，未必只来自电解槽降本、可再生电力便宜或规模效应，而是来自另一只看不见的手：环保法规收紧。当碳排放从道德问题变成成本问题，氢能产业链的收入、毛利和估值逻辑，便会被重新改写。 中国、欧盟和美国的政策方向已很清楚。中国把碳市场由电力扩展至钢铁、水泥、铝等重工业，这些行业本身正是氢能最有潜力进入的「难减排」场景。欧盟则用可再生能源指令及RFNBO规则，要求工业和交通逐步使用低碳燃料。美国则透过45V税收抵免，按氢气全生命周期碳排放强度给予补贴，最高每公斤3美元。这些政策的共同点，是把「高碳便宜、低碳昂贵」的旧秩序，慢慢改写成「高碳有罚、低碳有价」。 对氢能公司而言，法规收紧首先带来的是成本。绿氢企业要符合低碳认证，不能只买几台电解槽便算，还要处理可再生电力来源、时段匹配、碳足迹核算、储运损耗、用水、排放审计等问题。欧盟对可再生氢的额外性、时间相关性及地理相关性要求，会推高项目开发和合规成本。中国若未来把更多化工、石化、航空、航运纳入更严格碳约束，企业也需要建立碳数据、能源管理和认证系统。换言之，法规不是免费红利，而是一张昂贵的入场券。 但投资上最有趣的地方是：成本上升，未必是坏事。当所有人都要遵守更高标准，真正有能力合规的公司，反而可以把成本转化为壁垒。过去氢能项目竞争，往往比谁拿到补贴、谁拿到地方土地、谁敢把电解槽价格报低；未来则要比谁能提供可验证的低碳氢、谁能与钢铁、化工、炼油、航运等客户签长约，谁能把碳减排价值嵌入产品价格。 成本上升，未必等于坏事 这对不同环节的影响并不相同。上游可再生电力和制氢项目，最大的变化是收入来源可能由单一卖氢，变成卖氢加卖低碳属性。若碳价上升、客户有强制减排压力，低碳氢便不再只是商品，而带有合规工具属性。电解槽企业则会面对两极分化：短期价格战令毛

氢能产业过去几年的高速升温，某程度上是由政策先行推动出来的结果。无论是中国的燃料电池汽车示范城市群，还是美国《通胀削减法案》下的清洁氢税收抵免，抑或欧洲氢能银行的差价补贴，本质上都是在同一个问题上作回答：现阶段低碳氢的成本，仍高于传统灰氢及化石能源替代品，若没有补贴，很多项目难以单靠市场价格完成投资闭环。 目前氢能企业的收入大致可分为几类。第一类是设备销售，包括电解槽、燃料电池系统、储氢瓶、压缩机、加氢站设备等；第二类是氢气生产与销售，即把氢作为能源或工业原料出售；第三类是工程总包与项目建设收入；第四类则是运营服务，例如加氢站运营、车队服务、能源管理及售后维护。问题在于，不少企业的收入表面上来自设备或工程，实际需求却仍由政策项目创造。如果下游客户买设备的目的，是为了配合示范工程、地方招商或补贴考核，那么这类收入虽然记入营业收入，却未必代表真正可持续的市场需求。 这也是氢能企业与成熟制造业最大的差别。成熟制造业的收入来自客户降本增效，客户买设备后可以提升产能、降低成本或增加收入；但氢能部分场景仍未完成经济性验证。例如燃料电池重卡在长途、寒冷、高负载场景有其合理性，但若氢气价格、加氢站密度、车辆残值及维修体系未成熟，车队运营商就不会大规模自发购买。电解槽亦一样，若下游没有稳定绿氢承购协议，单纯建电解水产能只会形成闲置资产。补贴退坡后，真正能活下来的不是产能最大者，而是已经嵌入客户成本结构者。 现金流才是生存能力的最后考卷 如果说收入与盈利能力反映企业是否有商业模式，现金流则反映企业能否撑到商业模式成熟。氢能企业最容易出现的问题，是「会计收入」与「现金回收」之间存在落差。设备销售和工程项目通常需要较长交付及验收周期，应收账款容易增加；同时企业又要投入研发、备货、建产线及参与示范项目，现金流压力自然加大。在补贴充足时，地方项目、政府基金、产业引导资金及股权融资可以填补缺口；但当补贴

绿氢与灰氢、煤基氢、天然气制氢之间的差距，本质上是成本差距。传统化石燃料路线之所以长期占优，并不是因为它没有排放，而是因为排放没有被完整计入成本。若一吨二氧化碳没有价格，企业自然选择最低现金成本；若碳价上升至每吨70至100欧元，甚至更高，排放便由外部性变成账面成本。这正是碳市场与绿氢需求之间的第一层联动。 以模型方式看，企业选择绿氢的临界点，可简化为「绿氢溢价」与「避免排放价值」之间的比较。假设某一工业流程使用绿氢替代煤或天然气，每吨产品可减少若干吨二氧化碳排放；若碳价乘以减排量，高于绿氢带来的额外成本，企业便有经济诱因转用绿氢。换言之，碳价不是绿氢需求的唯一因素，却是决定需求能否商业化的核心变数。 这里要留意一点：碳价愈高，并不代表绿氢需求即时爆发。因为工业转型需要设备改造、供应链配套、长期采购合约、运输储存设施和安全标准。碳价只是打开需求的一把钥匙；真正让绿氢进入市场，还需要稳定政策、基础设施和可融资的承购安排。若碳价大幅波动，企业反而不敢投资，因为十年期项目不能靠三个月的碳价高位作决策。 钢铁是最典型案例。传统高炉—转炉路线以煤焦作还原剂和能源来源，排放强度高，是全球工业减碳最难的一环。氢基直接还原铁加电弧炉，即H2 DRI-EAF，被视为低排放钢铁的重要路线之一。它的逻辑很清楚：用氢取代焦炭还原铁矿石，再以电炉炼钢，若氢和电力均来自低碳来源，排放可大幅下降。问题是，这条路线在现阶段通常比传统高炉昂贵，尤其在绿电、电解槽利用率、氢气运输和铁矿石品位要求未完全成熟时，成本压力更明显。 因此，钢铁企业是否愿意采用绿氢，不只是技术问题，而是碳价、补贴、绿色钢材溢价和边境碳调节共同作用的结果。若碳价不足，钢企会倾向延后投资；若碳价稳定上升，而欧盟CBAM等制度逐步要求进口产品承担碳成本，出口导向钢企便不能只看本地能源价格，而要看全球市场的碳合规成本。这时绿氢不再只是企业ES

过去两年，AI 半导体市场几乎被一个简单叙事主导：算力等于 GPU，GPU 等于 Nvidia。这个判断在训练大模型的早期阶段并没有错，因为通用 GPU 拥有成熟软件生态、庞大开发者群、完整伺服器方案，以及最快的交付节奏。对云端巨头而言，若目标是尽快扩充算力、抢占模型迭代速度，采购 Nvidia 系统往往是最直接的选择。 但 AI 基建进入第二阶段后，问题开始改变。当 hyperscaler 每年资本开支以数百亿美元计算，晶片不再只是性能问题，而是成本、功耗、供应链、安全性及工作负载匹配的综合问题。Google、Amazon、Microsoft、Meta、OpenAI 等公司之所以加速自研 AI 晶片，并不只是为了「去 Nvidia 化」，而是希望把自己的模型、数据中心架构、网络拓扑及推理需求，直接写入硬件设计之中。这正是 Broadcom 的 ASIC 生意突然成为资本市场焦点的原因。 ASIC，即专用集成电路，与通用 GPU 的最大分别，在于它不是为所有任务服务，而是为特定工作负载优化。对一般企业而言，开发 ASIC 成本高、周期长、风险大，并不划算；但对 hyperscaler 而言，只要部署规模足够大，每瓦性能、每美元算力及单位推理成本的改善，便足以抵消前期研发成本。当 AI 推理需求爆发，这种经济性更明显。训练重视峰值性能与灵活性，推理则更重视成本、延迟、功耗及稳定吞吐量。越是标准化、规模化的工作负载，越适合用客制化晶片解决。 Broadcom 的位置，正好站在这个变化的交界。它不是像 Nvidia 那样卖一套完整 AI 平台，也不是像云端公司那样自己使用晶片，而是扮演「客制化晶片工程师」与「数据中心网络供应商」的双重角色。hyperscaler 提出需求、架构及工作负载方向，Broadcom 则把它变成可量产、可封装、可接入大型集群的 ASIC 产品。这种模式不

AI公司应该如何估值，是今日资本市场最难回答的问题之一。过去SaaS估值最常用收入倍数，因为软件一旦写好，边际成本较低，续约率、毛利率和客户留存足以解释价值。AI公司初期也沿用这套语言，特别是生成式AI应用公司，只要收入高速增长，市场便愿意给高倍数。但问题在于，AI收入背后有一项SaaS时代没有那么沉重的成本：推理成本。每一次用户提问、每一次图片生成、每一次企业API调用，都要消耗GPU、电力、频宽和模型服务能力。收入倍数若不扣问毛利率，很容易把「烧算力换收入」误读为「高质量增长」。 因此，收入倍数适合用于早期或高速扩张的AI公司，但必须加上几个前提：收入是否可重复、毛利率是否改善、客户是否愿意长期付费、单位推理成本是否下降、模型是否有差异化。若一间AI应用公司的收入主要来自短期热潮，客户转换成本低，且每增加一元收入便要消耗大量算力，那么高收入倍数其实只是把未来亏损提前资本化。相反，若公司能把模型能力嵌入企业流程，形成高留存、高客单价和低边际成本，收入倍数仍然有合理性。 EBITDA则是另一套语言。对成熟企业、AI云服务商、数据中心、晶片分销、企业软件平台而言，EBITDA能反映经营现金流能力，避免投资者只看增长而忽略成本纪律。但AI公司使用EBITDA也有陷阱。许多公司会把庞大的GPU、伺服器和数据中心投资放进折旧，令EBITDA看起来不错，实际自由现金流却可能长期承压。AI基建不是轻资产平台，设备更新快、晶片折旧快、电力成本高、租约和债务负担重。若只看EBITDA，不看资本开支和折旧周期，便可能高估企业真正可分配现金。 所以，对AI基建公司而言，EBITDA必须与资本开支强度一起看。投资者要问的不是「EBITDA是否为正」，而是「每一美元EBITDA背后要投入多少GPU和电力」、「合约年期能否覆盖设备折旧」、「客户承诺是否足以支持融资成本」、「当新一代晶片推出后，旧算力

过去两年，AI 晶片市场几乎被视为辉达的独角戏，AMD 更多时候只是「有潜力的挑战者」。但到了今天，市场开始重新提问：当大型云服务商与模型公司愈来愈不愿把供应链完全押在单一厂商身上，AMD 作为第二供应商的战略价值，是否已足以支撑新一轮估值重估？从最新业绩看，这个问题已不再抽象。AMD 今年第一季收入达103亿美元，按年增长38%；其中数据中心业务收入57.8亿美元，按年升57%，管理层更直言数据中心已成为收入与盈利增长的主要驱动力。这说明 AMD 的故事，已由传统 PC 与伺服器晶片，逐步转向 AI 基建平台的叙事。市场之所以重新估值，正是因为它不再只是「追落后」，而是开始在 AI 资本开支周期中占据更实质的位置。 真正令 AMD 有机会翻身的，并不是市场相信它能全面打败辉达，而是超大规模客户对「第二供应商」的需求正在制度化。AI 时代的采购逻辑，已不只是单看单卡性能，而是看供货能力、总拥有成本、软件迁移难度、机柜级部署能力，以至议价平衡。对大型客户而言，保留一个可用、可信、可扩展的第二选择，本身就具有战略价值。AMD 的角色，正是在这个缝隙中变得重要。公司2025年年报显示，数据中心收入全年增至166亿美元，按年升32%，而 Instinct GPU 收入创纪录；公司亦提到与 OpenAI 及 Meta 达成多代策略合作，并完成收购 ZT Systems，以补强机架级 AI 基础设施能力。这些动作的意义，是 AMD 不再只卖晶片，而是开始补齐整个 AI 系统级交付能力。 能否由备份变成标配? 从产品规格看，AMD 已经交出足以支撑市场想像的硬件答案。Instinct MI350 系列采用第四代 CDNA 架构，最高提供288GB HBM3E 记忆体与8TB/s频宽，AMD 并声称 MI355X 在若干 AI 性能指标上可达竞品的2.2倍。即使这类比较带有厂商口径色彩，但