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$华夏亚洲高息股(03145)$  有冇师兄留意呢只嘢，派息率高到吓亲人wor

$金健米业(600127)$  云知声涨了9个点了

$路特斯(LOT)$  CFO王达学在CNBC上说了，全球化的布局让LOT在应对地缘政治时非常灵活

$联想集团(00992)$ $戴尔(DELL)$ 戴尔这份气势如虹的财报，对联想是个好消息 AI服务器这波行情，显然还是被低估了。 戴尔FY27第二季度营收达到470亿美元，同比增长58%，创历史新高，高于市场预期的449亿美元；调整后EPS达到7.04美元，市场预期只有4.91美元。其ISG的运营利润率达到了15%。 市场最关注的还是AI服务器。 这一季度戴尔AI服务器： 订单609亿美元，单季收入164亿美元，期末在手订单达到950亿美元。 更夸张的是，过去12个月，戴尔累计拿到的AI服务器订单已经超过1300亿美元。 于是管理层又把全年AI服务器收入指引从此前的600亿美元，一口气提高到740亿美元；全年营收指引也从1670亿美元直接提到1920亿美元。 财报出来后，戴尔盘后一度涨约7%。 个人认为这份财报又帮我们这些投资者验证了几个非常重要的问题： 第一，AI基础设施需求没有降温，而且需求还$在扩散。 #过去市场一直担心AI服务器需求是不是集中在少数几家Hyperscaler，会不会随着第一轮资本开支结束迅速见顶。 但戴尔最新给出的信息恰恰相反。 管理层明确说，目前需求正在从Neo Cloud进一步扩展到主权AI和企业客户，AI客户数已经超过6500家。换句话说，AI基础设施正在从几个超级客户的大订单，逐渐变成更广泛的产业需求。 这点对于联想尤其重要。 因为联想最新一个季度其实已经出现了非常相似的趋势：ISG收入达到85亿美元，同比增长98%，运营利润7.77亿美元，利润率达到创纪录的9.1%；CSP和企业及中小企业业务收入都接近翻倍，AI服务器pipeline已经扩大到540亿美元，环

智谱估值千亿，云知声才60多亿，技术都是全球前十，这差距是不是太离谱了$智谱(02513)$  

$云知声(09678)$  继续拉，刺激，刺激，下午再来20CM

$云知声(09678)$  收入模式正从一次**付转向平台订阅、按量计费，可持续性大大增强

$中国再保险(01508)$  业绩确定性这么强的公司，港股里找不出几家，珍惜手中的筹码吧

$甘李药业(603087)$  $东阳光药(06887)$  $汇宇制药-W(688553)$  8月10日，甘李药业公告将双周GLP-1博凡格鲁肽欧洲39国权益授权给意大利美纳里尼，首付款6200万欧元（潜在里程碑最高6.64亿欧元，总包最高约7.26亿欧元）。同一周，汇宇制药注射用帕瑞昔布钠在西班牙获上市许可，赛诺医疗颅内药物支架获欧盟CE（MDR）认证（器械领域同步突破），东诚药业四个肝素原料药通过德国汉堡欧盟GMP检查。 单看是各家企业公众号的“里程碑”，合起来看实则是行业新趋势。据2026年1月至8月中旬各公司公告及行业公开盘点等不完全统计，30余家中国药企在欧美市场密集落地关键节点；出海产品从胰岛素生物类似药、PD-1/GLP-1创新药、ADC，到微球/脂质体等复杂注射剂多点铺开；推进路径覆盖FDA批准、欧盟委员会（EC）上市许可、对欧美方的License-out授权，以及获批后的首单商业化发货等。 01/ 出海节奏最整齐的是胰岛素 在所有品类里，胰岛素出海的节奏最整齐，也最耐人寻味。 2026年4月29日，东阳光药甘精胰岛素Langlara®获FDA批准并获授“可互换（Interchangeable）”标签，这是国产胰岛素首次在美国获此资质，也是全球第四款在美上市甘精胰岛素（前三款为赛诺菲Lantus原研、礼来/勃林格殷格翰Basaglar、Biocon Semglee）。“可互换”意味着美国药房可不经医生改方直接替换原研Lantus®，是生物类似药在美放量最快的一张通行证。7月27日

$百望股份(06657)$  “下午两点，一家贸易企业收到一笔货款。银行流水、销售订单和出库记录都已进入系统，发票却因为商品名称与税收分类编码映射不准，被开成了另一类目。若只是回答‘这笔业务适用什么税率’，大模型几秒钟就能给出一段像样的解释；但企业真正需要的，是系统识别付款方与合同主体是否一致，判断货物是否已经交付，选择正确税率和开票类目，完成开票、入账、申报准备，并把每一步依据留存下来。遇到证据不足或判断冲突时，它还必须停下来，把问题交给财务人员。” 这正是财税智能体的真实门槛：不是能不能说出答案，而是能不能在制度约束下完成工作。 过去两年，企业AI的注意力主要集中在模型——参数、推理与工具调用。但越接近财务、税务与风控现场，模型的聪明就越不像决定性变量。企业不会因为系统在演示中完成十个步骤，便允许它连续处理十万笔交易。它们需要知道：“这笔交易”究竟是什么，AI用了哪些数据，适用哪版规则，谁授权它执行，以及出了问题能否追溯。 本体论的价值，正在这里浮现。它不是给大模型再接一个更大的知识库，而是为智能体建立一部可计算的“经营宪法”：规定企业世界里存在哪些对象、对象如何关联、事件怎样改变状态、哪些规则在何时生效，以及什么动作可以由谁执行。 一、财税AI缺少的不是知识，而是“现实” 大模型擅长从海量文本中学习相关性。它知道“发票”常与“税率”“抵扣”“申报”共同出现，也能总结税法条文。但相关性不等于因果关系，更不等于法律事实。一张发票并不天然证明一笔交易真实发生；一笔付款也不能单独说明收入应在何时确认。财税判断依赖的，是合同、履约、票据、资金、会计处理与申报之间相互印证的证据链。 计算机科学中的本体论，正是对一个领域中的事物、属性与关系作出精确定义。W3C的OWL框架将其表达为类、属性、