蛋白热掀乳业新战场 乳企深加工能否变现
运动营养把乳业带进高蛋白新市场，但新品与投资能否转化为稳定收入，仍取决于消费者复购、加工能力与供应链配套 李世达 从跑马拉松到健身增肌，运动热潮带动的生意正从鞋服延伸至营养补给。消费者除了关心穿什么、怎么练，也愈来愈在意运动前后吃什么。蛋白饮品、能量补充及功能营养产品因此成为企业争取的新市场，吸引食品业者与体育用品公司布局。 在中国，这个市场背后已有一定的参与基础。国家体育总局公布的2025年全民健身调查显示，中国7岁及以上居民经常参加体育锻炼的比例达38.52%，较2020年提高约1.3个百分点；19至59岁居民人均体育消费达2,428元。运动正逐步成为一项持续投入时间与金钱的日常活动。 跑步尤其提供了集中的消费场景。中国田径协会的2025年马拉松蓝皮书显示，全年举办594场马拉松赛事，全程及半程项目参赛规模合计约454.09万人次。这是参赛人次，并非独立跑者数量，但反映出训练与赛事补给已有一定市场基础。 牛奶含有乳清蛋白和酪蛋白，这些成分也被用于运动营养产品，让乳企有机会将奶源与加工能力延伸至蛋白补充市场。产品从日常饮用的牛奶，拓展至训练前后方便摄取的蛋白饮品，乳企也因此能接触跑者、健身者等有特定营养需求的客群。 有内地媒体引述行业数据指出，2025年规模以上乳制品加工企业产量约2,950万吨，年减1.1%；液态乳仍占总产量九成以上。以液态奶为主的产品结构，意味着乳企若想拓展收入，还须为奶源开发更多用途。 从农场走向运动场 这是蒙牛乳业（2319.HK）近期布局的背景。旗下运动营养品牌迈胜完成近亿元A+轮融资，投资者包括中信农业产业基金、李宁（2331.HK）及非凡领越（0933.HK）。这笔融资于9月已有报道，为乳企与体育用品企业的合作提供了具体案例。 迈胜产品包括液体蛋白、能量胶及液体盐丸，面向专业运动及长期训练人群。李宁表示，希望透过合作加深对运动消费者的理解。鞋服与营养补给服务同一批客户，双方合作有望更贴近消费者的训练及比赛需求。 蒙牛亦在拓展原料生意。公司4月宣布乳铁蛋白、脱盐乳清粉D90及奶酪等产品产业化下线，6月推出乳原料品牌MnmpX，面向食品、功能营养及运动营养等客户。从直接出售补给品，到为其他企业供应原料，蒙牛正在寻找不同的收入入口。 部分乳原料价格上升，也令市场更加关注相关产品。第一财经6月报道，高纯度分离乳清蛋白WPI90价格翻倍，浓缩乳清蛋白WPC80接近翻倍；中国乳清类进口均价则上升17%。两组数据涵盖的产品和统计口径不同，不能视为同一价格指标，也说明涨幅集中在特定品类，并非所有乳清产品都成为高价生意。 利润仍待考验 奶酪业务已提供较具体的业绩支持。蒙牛旗下妙可蓝多（600882.SH）10月8日披露前三季度业绩快报，收入48.66亿元，年增22.97%；归母净利润2.12亿元，增长20.37%；扣非净利润1.53亿元，增长28.15%。公司称，原制奶酪产品持续推出，零售及企业客户业务收入均增长超过20%。 这份未经审计的快报显示，拓展牛奶用途已有需求及盈利支持。公司亦将利润改善归因于核心奶酪业务占比提高，以及供应链效率改善。不过，奶酪业绩不能直接证明运动蛋白业务成功，两者面对的客户、成本及销售渠道并不相同。 蒙牛的分部数据则展示了规模与盈利之间的距离。上半年奶酪对外收入增长32.6%至31.48亿元，分部利润却由约2.29亿元略降至2.27亿元。按分部业绩除以对外收入估算，比例由约9.7%降至7.2%。产品销售增加，尚未同步转化为更高的分部利润比例。 深加工还须考虑整份奶源的收益。海外乳清生产常与奶酪加工配套，中国相关市场仍在发展；提取高价蛋白后，其他成分能否找到稳定销路，同样影响加工效益。 消费者能否持续购买也是关键。尚普谘询2025年调查中，选择国产蛋白粉品牌的受访者占58%，选择进口品牌的占42%。这是受访者的选择比例，不能直接视为整体市场销售占比。艾瑞谘询《2025年中国营养补充剂消费洞察报告》以2023年资料估算，中国整体营养补充剂渗透率不足30%，低于美国的50%以上；这项数据涵盖整体营养补充剂，并非蛋白粉或运动营养品的专属渗透率。 供应链也有待完善。2026年首8个月，中国进口乳清类43.26万吨；乳清进口数据涵盖多种用途，不能直接等同运动营养产品的原料需求。海外乳业常将奶酪加工与乳清利用配套发展，中国相关加工基础仍较有限。蛋白热能否带来持续增长，最终要看产品能否融入日常饮食、带动复购，并转化为实际盈利，而非停留在布局与市场题材。 李世达，咏竹坊编辑。他的联络方式：shihtalee@thebambooworks.com 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
一台电脑撬动内容产业 AIGC催生一人工作室新商机
AI让内容创作更快、更便宜，却未让好故事变得容易。当制作门槛下降，创作者的构思与判断更受考验 财联社Marketwatch专栏 近年来，AIGC技术加速渗透至影视、广告、游戏等创意领域，内容生产方式正在发生颠覆性变化。随着个体创作者得以在极短周期和极低预算下完成过去需要团队才能实现的作品，这不仅催生了“一人公司”等新型创业形态，也由此推动中国AIGC行业进入黄金期。 从多人分工到一人制作 传统内容生产长期依赖多工种协作。以广告片和影视制作为例，导演、演员、摄像、灯光等角色缺一不可，脚本写作、取景、拍摄、剪辑及后期修改构成一条冗长的生产链，制作周期少则数周、多则数月。这种模式决定了行业的高门槛：人力密集、设备沉重、资金前置。个体创作者因此很难独立承接项目，内容供给也因此集中在具备资本的团队手中。 但是，AIGC技术的介入正在改变这一生产模式。随着大模型在脚本生成、分镜绘制、视频合成等环节的逐步成熟，过去需要多人分工完成的工序，如今可由单人通过对话式工具完成。同时，效率提升直接改变了商业响应能力。传统广告片制作周期以周或月计，采用AI技术后交付周期可短至三到四天，费用也大幅压缩。 由此，一种新型生产单元开始出现，从“重团队、大设备、长周期”到“一人一电脑、短周期、低成本”，内容生产端的组织形态正在被重新定义。有独立创作者仅用五个晚上、约一千至两千元的费用便完成一部制作精良的短片，反映了新时代生产工具对人力配置的替代，创意判断与工具应用提升为核心能力，而执行环节则被AI大幅压缩。 平台串起创作与变现 个体创作能力的释放，进一步催生了平台端对创作与变现链条的重新组织。当AI工具使单人即可完成过去需要团队协作的内容生产时，如何让更多非专业人群参与创作、并从中获得收益，成为AIGC产业探索的新方向。以一人创作者社区“零界魔方”为例，其路径是将AI影游与易上手编辑器结合，让所有人能够零门槛AI创作赚钱。 按照其解释，该项目允许内容创作开发者使用自研编辑器，在影视作品中添加可互动解锁环节，将其游戏化。传统互动短剧游戏开发需要编剧、美术、程序、测试等多角色，耗时久、成本高；而借助AI技术，普通用户即可成为影游开发者，对网剧进行低门槛的游戏化内容创作。 在利益分配上，该项目设想将20%的利润分给开发者，其余部分分给原剧版权方、版权引荐人、投流资金方等。收入来源采用IAA混合变现模式，即不愿付费的用户看广告，愿意付费的用户直接付费，从而获得平台广告流量分成和影游用户直接付费两方面收入。尽管这一模式是否可行尚待验证，但毋庸置疑AI正在同时降低创作门槛与变现门槛，且平台也不再只是内容分发的渠道，而是同时承担工具供给、培训支持和收益分配的组织角色。 工具普及后更考验创意 但需要说明，生产端的个体化与平台端的零门槛化，共同依托于一个高速扩张的市场基础。数据显示，中国AIGC核心市场在2022年只有11.5亿元规模，但到2025年已经是805.8亿元规模，预计到2028年将进一步攀升至2767.4亿元，表明内容生产、工具调用、平台分润等环节都获得了持续增长的市场空间。 然而，市场扩张并不等于技术可以独立完成价值生产。以获奖短片《Spring In A Bottle》为例，该片画面由AI技术生成，但其获奖理由却在于运用AI技术的创作者的独到想法跨越了文化差异从而打动了评审。因此，人的巧妙构思依然是AI无法替代的。这一判断提示了产业端的关键边界：AI可以压缩制作周期、降低资金门槛、替代重复性执行环节，但题材选择、情感表达、文化共鸣与价值判断仍依赖创作者真人。 总体来说，从生产端到平台端，再到产业整体，AIGC带来的不仅是效率工具，更在促进生产关系的重组。个体被赋予更强的独立生产能力，平台被赋予更复杂的分配职能，而人的创意则成为整个链条中最为关键和不可替代的核心环节。当AIGC时代以势不可挡的架势降临，效率由AI提供，意义由人赋予，这或许是新时代数字内容创作的新形式。 财联社Marketwatch专栏提供有关中国各行业的洞察与分析。他们的联络方式：liujingyi@cls.cn 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
多模态应用持续升温 企业AI算力帐单改写
多模态内容创作占比上升，影片生成的算力消耗远高于文字任务，应用重心的移动，意味着企业的算力帐单也在改写 头豹研究院 多模态内容创作正从大模型应用中的小众场景走向前列。头豹研究显示，这类应用在九类核心业务场景中的占比，半年间由0.6%升至11.9%，成为增长最快的方向。变化不止于报表：生成10秒1080p影片约消耗35万Token，是文字任务的数百倍。这件事关系到内容平台、营销部门，以及每一位规划算力采购的决策者。 排序在半年内改写 报告统计了约700个大模型应用样本。2025年上半年，文字内容创作以23.7%的占比位居第一，问答助手、数据处理分析紧随其后。多模态内容创作只占0.6%，排在九类场景的末位。 半年后，排序开始变化。多模态内容创作升至11.9%，智能客服从5%升至9.4%，AI搜索从3.1%升至4.7%。报告将这三个方向列为增长前三，多模态是其中最大的增量。 基础盘并未被动摇。下半年，文字内容创作仍以19.5%居首，问答助手与数据处理保持较高占比。多模态拿走的是增量，并未取代文字场景。 增长为何出现在多模态？报告的解释是，多模态技术能力在2025年持续提升，带动内容生产、资讯获取和客户互动三类需求加速释放。率先放量的是内容密集型场景：Steam平台使用生成式AI的游戏，从2024年的1,000多款增至2025年的7,818款以上，报告标注增长681%。 影片生成服务的收入也在增长。快手（1024.HK）公布，旗下可灵AI于2026年第二季度录得逾8.5亿元人民币收入，按年增长逾200%；同季，平台上AI生成短影片营销素材的投放消耗按年增长逾70%。从影片制作到广告投放，多模态应用正进入更多商业场景。 帐单的计量单位变了 场景占比的移动，改变的是算力消耗的计量单位。报告测算，生成10秒1080p影片约消耗35万Token，数百倍于文字任务。应用从写文案转向做影片，单个任务的算力消耗不在同一量级。 消耗还被使用方式继续放大。报告观察到，应用价值正由单次生成转向持续推理与任务闭环：搜索、营销、客服、办公等高频业务流程嵌入模型，调用量、互动频率和推理负载同步上升。 全国Token调用量也在增长。国家数据局公布，中国日均Token调用量于2026年3月超过140万亿；国家统计局其后表示，日均调用量已达“数百万亿”，但未公布更精确的数字。这项统计涵盖各类AI应用，反映整体模型调用规模扩大。 这些数字合起来，改变的是算力预算的算法。过去按“模型能不能用”评估投入，现在要按“调用量乘以单位任务消耗”测算成本。任务从文字转向影片、从单次转向持续，成本增速可能快于用户量增速。 谁先付这笔帐 压力不会平均分摊。多模态放量集中在游戏等内容密集型场景，互联网内容平台与AI原生企业最先承担成本。报告对这类客户的判断是：需求本质是高并发、弹性扩展与低成本调用，适合模型即服务（MaaS）与云端推理服务，商业模式以按调用量付费为主。 上述场景占比基于约700个样本，反映的是场景结构变化，不等于行业收入分布。多模态能否持续放量，还取决于影片生成成本下降的速度。报告将供给侧价格与成熟度，列为影响算力需求的核心变数之一。 对企业而言，影响落在三件事上：把多模态内容制作成本纳入年度预算；在采购合同中明确调用计费方式；逐项评估哪些环节值得从文字生成升级到影片生成。规划AI预算时，先算清业务中有多少任务会从文字转向影片、从单次生成转向持续推理。 多模态不是多了一个功能选项，而是把单任务算力消耗放大数百倍的变量。规划AI预算时，与其盯模型榜单，不如先算清楚：业务里有多少任务会从文本转向视频、从单次生成转向持续推理。前者决定体验，后者决定成本。 头豹研究院中国是行企研究原创内容平台和创新的数字化研究服务提供商，拥有近百名资深分析师，联系方式：CS@leadleo.com 本文内容纯属作者个人意见，不代表咏竹坊立场 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
量产不等于生产力 人形机器人离“上班”还有多远？
人形机器人出货高速增长，但逾六成应用仍集中于表演及科研。从量产走向工厂，泛化能力、量产一致性与回本周期，仍是商业化必须跨过的关卡 财联社Marketwatch专栏 近年来，机器人应用一直是中国最受瞩目、最具想象力的高精尖产业。如今，随着头部企业叩开万台级量产的大门，文娱表演和数据科研却仍占据六成以上的应用场景，而工业与服务领域的渗透才刚刚起步。在高热度之下，目光更多投向了聚光灯熄灭之后的现实命题：这些造价不菲的人形机器人，究竟能在哪些场景里真正“干活”，又能否真正实现商业可行？ 应用仍偏表演科研 2026年上半年，全球人形机器人出货量达到2.2万台，同比增长近300%。中国国内市场同样呈现高速增长态势，仅人形机器人单一品类年内销量已达万台级别，同比增长9倍。部分头部主机制造商已形成或即将形成年产万台级的产能储备，硬件关键零部件已实现规模化量产。 然而，出货量的高增长并不等同于商业化应用的实质性突破。从全球销售用途结构来看，当前市场呈现明显的结构性失衡特征：文娱表演类占比达33.6%，数据生产与科研用途占27%，两者合计超过六成；服务引导领域出货量占比约19%；而真正进入智能制造和仓储物流环节的份额不足两成。这意味着，机器人作为生产力工具嵌入一线场景仍十分有限。 上述数据揭示了一个核心矛盾：行业已具备万台级交付的制造能力，但真实的生产性应用场景尚未成为需求主力。行业虽已分化出头部企业的量产能力，但大量参展产品仍停留于表演功能为主的技术演示阶段，从舞台到工厂仍有漫长的路需要跨越。 卡在三道门槛 事实上，从舞台到真实产业的应用主要面临三重核心障碍。 第一是具身智能的泛化能力严重不足。尽管当前系统在固定场景下具有良好的任务成功率，但一旦更换物品或环境成功率便会大幅下滑，这直接限制了机器人在复杂多变真实场景中的可应用性。此外，目前行业在视觉-语言-动作等大模型架构上尚未形成可统一落地的技术路径。人形机器人需在小脑运控能力的基础上叠加大脑的推理与任务分解功能，并实现大小脑的精准协同——这是目前技术体系中最为薄弱的一环。 即便智能问题得以缓解，量产环节的工程化挑战同样严峻。由于缺乏统一的行业国家标准，批次间一致性难以保障，成为一大核心痛点。从万台级产能规划到万台级稳定交付，制造效率、良率以及软硬件标准化体系尚未完整建立。这意味着，行业还没有一套经过验证的体系来保证产品的一致性、稳定性和可靠性。 而最终决定商业命运的，是经济模型是否跑得通。工业客户的采购决策遵循硬性逻辑：只有当机器人在2-3年内回本时，才会形成批量采购。当前高昂的物料成本（BOM成本），使得人形机器人仅能在部分招工难、人力成本高的工位具备替代经济性。 商业化分阶段推进 在明确瓶颈之下，行业普遍认为人形机器人的商业渗透将呈阶梯式推进。巡检、安防等高危领域已率先放量；第二梯队是工业搬运、仓储分拣等高体力消耗场景，已有实际案例切入工厂组装、咖啡制作等相对标准化的操作线；在这之上机器人应用将向复杂度更高的商业服务领域延伸。而C端家庭场景则预计将面对最为漫长的落地周期，并且首批进入家庭的机器人可能是陪伴与交互型，后续才能实现复杂家务劳动。 更值得关注的是，部分场景已开始采用“人机协同”方案，例如在机场行李转运中，机器人处理约80%的标准件，人工处理20%的异形件，以实现效率与可靠性的最大化。同时，部分企业尝试从卖设备转向按作业件数计费，即供应商为服务结果负责。这一模式若能跑通，将从根本上降低客户的采购决策门槛。 回望两年前，人形机器人展台上最不缺的是对未来天花乱坠的想象，而今天的行业对话已落脚于良率、复购率与投资回报周期这些沉甸甸的现实词汇。万台级出货量是一座里程碑，但它无法与生产力革命划上等号。但从高危巡检到工业搬运，从人机协同到按效果付费，行业正一步步缩短展台与现场之间的距离。 财联社Marketwatch专栏提供有关中国各行业的洞察与分析。他们的联络方式：liujingyi@cls.cn 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
中国模型抢占开放AI生态 普及优势能否转化为收入？
英伟达把触角由晶片伸向模型入口，中国模型亦加快进入全球技术体系，AI产业的竞争正由模型能力延伸至开发者、算力及企业部署 李世达 晶片巨头英伟达（NVDA.US）同意斥资129.3亿美元收购Hugging Face，交易的意义远不止于买下一个模型网站。英伟达长期主导AI晶片及CUDA软件生态，Hugging Face则连接逾1,800万名开发者、约20万家企业和超过300万个模型。若交易完成，英伟达将由提供底层算力，进一步切入模型搜寻、测试、下载及部署环节，更接近企业决定采用哪个模型、在哪里运行的入口。 英伟达此举并非孤立行动。微软（MSFT.US）透过Microsoft Foundry提供逾1.1万个模型，亚马逊（AMZN.US）旗下Bedrock和Alphabet（GOOG.US）旗下Google Model Garden也把模型、开发工具及云端服务整合成企业部署平台；Meta（META.US）则以Llama开放权重模型扩大开发者生态。科技巨头策略各异，但竞争已由模型能力延伸至开发者、算力及企业部署入口。 中国开放权重模型恰好是这场变化的重要参与者。Hugging Face今年3月发布的报告显示，过去一年，中国开发的模型占平台下载量41%，比例已超越美国模型；阿里巴巴（9988.HK；BABA.US）旗下Qwen系列更衍生出逾11.3万个模型，数量超过Google和Meta的总和。DeepSeek、Qwen、智谱（2513.HK）的GLM、月之暗面旗下Kimi及MiniMax（0100.HK）等模型，正被更多开发者用于微调、压缩及重新部署，其中部分已开始成为海外项目的技术底座。 中国公司主要提供基础模型，Hugging Face连接模型与开发者，英伟达则供应晶片及开发工具。三者并非直接竞争，却共同影响企业采用和部署模型的方式，并各自在产业链上争取开发者、客户关系及收入。 从下载量走向海外项目 沙特阿拉伯公共投资基金旗下AI公司HUMAIN最新发布阿拉伯语模型humain-m3。该模型以MiniMax-M3为基础，再使用超过1万亿个原生阿拉伯语词元进一步预训练，总参数达4,280亿，目前在HUMAIN Node提供研究预览。HUMAIN计划在完成安全训练及对齐后开放模型权重。 对沙特而言，采用现成的中国模型底座，有助HUMAIN缩短开发时间，把资源集中于阿拉伯语数据、在地应用及企业服务，也为中国AI公司提供另一条出海路径。不过，HUMAIN仍掌握当地平台和客户，云端服务商及晶片公司也能从部署需求中取得收入，MiniMax能分得多少价值，取决于授权、共同开发及后续服务安排。 英伟达最新季度收入按年增长106%至962亿美元，其中数据中心收入达890亿美元。但微软、亚马逊、Google及Meta等主要客户均在开发自有AI晶片。收购Hugging Face可让英伟达更早接触模型开发及部署需求，并以软件和推理服务巩固硬件优势。英伟达承诺Hugging Face将维持开放，支援不同云端及运算硬件，使用者毋须采用英伟达晶片；不过，两者的结合仍可能把更多开发活动带入英伟达的软件和算力生态。 影响力如何转化为收入 中国企业已开始尝试从应用程式介面、企业私有部署、模型微调、智能体工具及云端算力等环节收费。阿里巴巴具备较完整的商业链，Qwen负责扩大开发者生态，阿里云则提供运行模型所需的算力及企业服务。 阿里巴巴截至6月底季度的AI相关产品收入达124亿元，连续第12个季度录得三位数增长。公司虽未披露其中多少直接来自Qwen，但模型、云端算力及企业服务形成的完整业务链，提供了较清晰的变现路径。 对MiniMax、智谱及月之暗面等独立模型公司而言，情况更具挑战。开放权重有助快速累积使用量、衍生模型及品牌影响力，但训练、推理和海外服务成本仍然高昂。如果开发者下载模型后转到其他云端平台部署，模型公司得到的可能主要是知名度，收入则由晶片商、云端平台或系统整合商取得。因此，海外授权、共同开发和企业部署项目，比单纯追求下载量更能检验其商业模式。 英伟达买下Hugging Face，显示AI产业的价值正在模型、平台、算力和企业服务之间重新分配。中国模型已取得下载量及开发者采用优势，humain-m3也显示其开始进入海外大型项目。下一步的考验，是模型公司能否在平台、算力商和云端巨头之间掌握客户关系及收入。下载量可以证明影响力，企业持续付费，才能证明这种影响力可以成为一门长久的生意。 李世达，咏竹坊编辑。他的联络方式：shihtalee@thebambooworks.com 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
从打印玩具到造火箭 中国3D打印打开全球市场
中国3D打印产业正从消费级市场加速走向高端制造，出口与家用需求同步升温，航天、精密制造等应用亦持续扩大，产业进入新一轮成长周期 财联社Marketwatch专栏 3D打印技术，作为增材制造的主要代表，自问世以来便被视为颠覆传统生产范式的重要力量。但现在，这一工业级技术正加速走入家庭场景。玩具、花盆、鞋子......只需要简单的材料和现成的模型，就可以用3D打印技术随时打印出想要的产品。同时，依托强大的制造业基础与供应链优势，3D打印产业也在以前所未有的速度融入中国高端制造的各层级生产体系。 消费级市场率先起飞 当前，3D打印产业正处于高速增长时期，是中国制造业中增长最为突出的细分领域之一。中国3D打印设备产量同比增长48.5%，在主要工业产品中增速位列第一。 同时，中国也在填补全球3D打印的需求缺口。统计显示，2026年上半年中国累计出口3D打印机362万台，出口金额达到96.11亿元，同比分别增长90.2%和109.3%。基于现行增速，预判2026全年出口总量有望攀升至800万台。长期来看，全球3D打印市场收入预计将于2034年达到1150亿美元，10年复合年增长率达18%。值得注意的是，消费级市场是本轮增长的主力。 目前，中国的消费级3D打印市场增长主要沿着两条脉络。其一是消费级设备进入普通家庭。拓竹、创想三维（3388.HK）等产业龙头的销售网络的向全国延伸、对大众的宣传及产品实地展示都大力提升了大众对3D打印产品的认知和购买。另一方面，利用大量3D打印机进行集中化、批量化生产的“3D打印农场”正在中国国内兴起，进一步拓宽了消费级设备的应用场景与市场容量。据不完全统计，目前中国已有数千家规模不等的3D打印农场，累计设备装机量约30万台，且仍在持续增长。 降价、AI与模型生态共振 细究消费级3D打印在中国的需求爆发，背后有三个条件共同发力：设备价格大幅下降、AI使用门槛降低和模型生态日趋成熟。其中，价格下探是消费级爆发的最直接驱动力。当前主力3D打印产品定价已进入千元区间，甚至低于主流智能手机的平均售价。而随着价格的下降，使用门槛的下降也进一步打开了市场。过去用户普遍觉得3D打印复杂，而现在AI的深度融入解决了"不会用"的问题。自动调平、实时监控、故障自检等智能化功能使设备从依赖人工调试的专业工具转变为即开即用的智能终端，有效解决了普通用户的操作障碍。 此外，逐步丰富的模型资源生态则在留存用户方面发挥了巨大作用。以中国头部3D打印品牌拓竹旗下的模型平台MakerWorld为例，这一面向3D打印用户的在线模型社区通过拓竹每年投入高额补贴激励创作者，已累积近300万个模型资源和大量活跃创作者，每月模型数量以近十万的速度增长。而另一巨头创想三维则在致力于加入AI辅助建模工具，使用户可以自行创作。 从桌面走进高端制造 相较消费端的爆发式增长，工业级3D打印板块的增长则相对温和。数据显示，2026年第一季度全球工业级3D打印设备出货量同比增长18%，中国市场增长29%，均远低于同期消费级设备的增速水平。但从应用价值来看，工业级市场仍占据更大基数且在部分高价值场景已进入批量应用。 无可否认，3D打印在现代工业领域应用方面具有大量不可替代的独特优势，包括能够大幅缩短研发和交付周期、不需要开模因此适合小批量定制化生产，以及具备极高的设计自由度而能够制造传统工艺难以实现的复杂结构。 因此，这一新型制造技术正在各行各业中迅速普及。在高精尖的航天领域，火箭发动机推力室、喷管等关键部件正大规模采用3D打印制造。并且，基于3D打印的独特优势，以华曙高科（688433.SH）为代表的企业正助力航天企业攻克轻量化、复杂异形结构件制造等技术难点。同样地，精密制造领域的折叠屏手机铰链、手表钛合金中框，以及低空经济产业的无人机零部件和液冷散热部件等精密结构件都在加速导入3D打印工艺。 总体而言，中国3D打印产业在消费级领域依托供应链成本、智能化集成与内容生态，已在全球范围内建立起稳定的竞争优势。但消费端的规模优势并不能助力其获得工业端的领先地位。工业级3D打印在航天、医疗、精密制造等高价值场景中虽有突破性应用，但在部分层面仍需进一步的深度研发与发展，从而完成由3D打印支持的下一代制作跃迁。 财联社Marketwatch专栏提供有关中国各行业的洞察与分析。他们的联络方式：liujingyi@cls.cn 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
中国AI技术急追美国 私人投资为何仍严重落后？
中美顶尖AI模型的性能差距已缩至不足3%，但私人AI投资却相差超过20倍。中国能否以更高效率及国家资本，长期抵消美国的私人投资优势？ 李世达 如果只看模型排行榜，中美人工智能竞赛似乎已逐渐进入势均力敌的阶段。DeepSeek崛起后，阿里千问等中国模型持续迭代，美国企业已不再像数年前般稳占绝对领先。斯坦福大学《2026 AI Index》显示，截至今年3月，中美顶尖模型在相关排行榜上的性能差距已缩至2.7%，甚至在不同榜单上互有领先。 但另一边的资本帐，却呈现完全不同的景象。 同一份报告显示，2025年美国私人AI投资达2,859亿美元，中国只有124亿美元，前者是后者的23.1倍。换言之，当两国顶尖模型的性能差距已缩至不足3%，背后私人资本的投入却仍相差超过20倍。更值得注意的是，这种落差到了2026年也没有明显消失。 首季中国AI相关初创企业融资超过1,100亿元，约162亿美元，同比大增185%。但同期PitchBook统计的全球AI风险投资达2,555亿美元，其中OpenAI、Anthropic及xAI三家美国企业便占67.3%，涉及约1,720亿美元，单是三家公司取得的资金已是同期中国AI初创企业融资额10倍以上。虽然统计口径不同，仍反映全球AI风险融资正高度集中于美国头部企业。 从基建投入看，情况亦相似。高盛去年底估计，中国主要互联网企业2026年AI相关投资超过700亿美元，仅相当于美国Hyperscalers的15%至20%。Capital Group则估计，美国大型科技企业资本开支将由2025年的4,250亿美元升至今年7,910亿美元，中国同期由570亿美元增至1,180亿美元，差距由7.5倍略收窄至6.7倍。 不过，私人投资并不是中国AI资本帐的全部。2025年中国启动规模600亿元的国家人工智能产业投资基金；今年又传出正研究未来五年投入约2万亿元建设全国AI数据中心网络，惟相关方案仍在制定。美国政府也在增加AI投入，Brookings对截至今年3月联邦AI合约的统计显示，已义务化资金约72亿美元。这些数据口径不同，但至少显示两国资本结构存在明显差异：美国AI扩张更依赖科技企业及私人资本，中国则有更明显的政府及国企参与。 国家资本能否带动私人投资？ 既然已有大量国家资本投入，为什么中国私人投资仍未同步增长？关键首先在商业回报。Amazon、Microsoft及Google拥有庞大的全球云服务业务，新增数据中心及GPU，可以直接向全球企业出售算力、模型及软件服务。中国云市场更多集中于国内，大模型又陷入价格竞争，技术快速提升，却未必能同样迅速转化成收入和现金流。 中国大型科技企业的盈利压力亦限制了投资能力。阿里（BABA.US; 9988.HK）今年4月至6月资本开支达676.8亿元，同比大增75%，同期净利润却下跌75%，其后更配股筹集约102亿美元支持AI发展；百度（BIDU.US; 9888.HK）第二季收入同比下降4%，净利润降至23亿元。对这些企业而言，大规模AI投资会更直接形成盈利、现金流及融资压力。 国家资本可以承担数据中心、电网、国产晶片及基础科研等长周期项目，却主要解决“谁来出钱”的问题，不能保证市场愿意为AI服务付钱。若需求和盈利未同步形成，政策主导的供给亦可能出现低利用率或资源错配。真正的考验，是国家投入能否转化成商业需求和盈利，再吸引下一轮私人资本。 这种需求差距，也可从中国AI供应商的收入结构窥见。高速光模块供应商中际旭创（3308.HK；300308.SZ）今年上半年海外业务收入大增209.9%至396.15亿元，中国内地收入仅增7.7%至21.63亿元，海外市场已占总收入近95%。 中际旭创身处AI数据中心投资最前线，其业绩某程度上像是一张全球AI资本开支的温度计。公司财报指出，阿里、腾讯（0700.HK）及百度今年首季合计资本开支约647亿元，同比增18%；Microsoft、Amazon、Meta及Google第二季合计资本开支达1,649亿美元，同比增约86%。一家中国AI基建龙头目前最大的需求增量主要来自海外，反映出中国企业已成为全球AI基建热潮的重要供应商，但中国本土市场产生的需求增量，仍远不及海外。 然而，私人资本较少并不代表中国AI必然按比例落后。受先进晶片限制，中国企业即使投入同等资金，也未必能取得与美国企业相同的算力，反而被迫提高模型效率、降低推理成本并加快国产晶片适配。这也部分解释了为何私人投资相差23倍，模型性能却只差2.7%。 但效率能否持续抵消资本差距仍是未知数。AI正走向Agent、多模态及机器人，大规模推理将需要更多晶片、电力和数据中心。若美国企业每年持续多投入数千亿美元，更多算力和试错能力仍可能重新反映为技术优势。 美国的烧钱模式同样面对过度投资风险。若巨额AI基建最终无法带来足够收入，今天的资本优势也可能变成明天的折旧、债务与闲置产能。对中国而言，国家资本能否把算力、晶片与基础设施进一步转化为市场需求、企业盈利和私人资本的持续投入，将决定这套模式能走多远。 中国已证明，较少的私人资本并不妨碍AI技术快速追赶。但当AI进入更依赖算力、电力与大规模推理的下一阶段，效率优势能否继续抵消资本差距仍有待观察。当模型差距愈来愈小，资本能否持续转化为需求、盈利与再投资，可能成为中美AI竞争新的分水岭。 李世达，咏竹坊编辑。他的联络方式：shihtalee@thebambooworks.com 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
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