行业简讯：内地黄金周房产销售理想

路透引述中央电视台报道，指在国庆黄金周假期开始，內地看房人数大幅增加，许多地方的房屋銷售量均出现增长。央视引述住建部消息，50多个城市均推出振兴房地产市场措施，有1,000多家房企进行促销，涉及的楼盘近2,000个。

内地房地产市场自9月下旬，政府推出一系列政策，包括降低贷款利率及首付比例，明显带动房屋成交量。不过，内地新盘供应量仍然高企，仍需要时间去库存。

刘智恒

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Maase's Li Zhi talks to BBW

专访：麦思智能发力AI基础设施开发的新业务

公司计划在未来五年内，向其“星辰分布式智算中心”AI基础设施项目投资最高达50亿元 　 阳歌 作为一家上市公司，该公司的历史可追溯至2019年，当时主营金融服务。但对麦思智能（MAAS.US）而言，真正的起点是2025年5月。当时公司启用了现用名，并展开了一场短暂的并购狂潮，由此构建起现有的核心资产。在三项收购中，华智未来迅速成为其首要重心，其余两项则分别分布在新能源和大健康领域。 对华智未来的收购，直接将麦思智能带入了AI基础设施这一热门赛道。该领域主要围绕数据中心展开，内部配备了运行复杂AI应用所需的服务器、GPU及其他硬件。收购完成后，公司迅速行动，斩获了5,000万美元的新一轮融资，并抛出了一份50亿元（7.47亿美元）的发展路线图，计划建设支持其自研大模型运行的数据中心。 领衔这波AI基础设施新攻势的，是华智未来前董事长李志峰。在公司被收购后，他出任麦思智能首席技术官（CTO）。李志峰接受了Bamboo Works（咏竹坊）的专访，详细解读了麦思智能的AI基础设施路线图，包括其具体的发展时间线，以及该路线图与纷纷涌入这一市场的其他开发者有何不同。 Bamboo Works：我们先来聊聊这笔5,000万美元的新融资。能透露一下投资方是谁吗？是什么吸引了他们投资麦思智能？ 李志峰：投资方是一家专注AI基础设施的金融投资机构。在他们看来，我们正好踩中了机构投资者当下密切关注的两大风口交汇处——全球算力短缺，以及日益受到重视的AI安全与数据主权。我们在推广时并没有说：“我们转卖GPU算力。”我们讲的是，公司正在构建一个包含基础设施、自有AI模型以及企业级交付的业务闭环，并且已经签署了具备盈利能力的合同，而不仅仅只是一张路线图PPT。 问：能否介绍一下4月份启动的星辰分布式智算中心项目？这是你们AI基础设施计划的骨干项目。它位于何处？能提供哪些服务？ 答：星辰项目是由我们的子公司华智未来，联合中电算力科技应用（北京）有限公司和中外智渝（重庆）科技有限公司两家伙伴共同发布。该项目旨在响应国家“东数西算”及“疆算入渝”的算力资源调度工程。 该项目的架构采用“双核心 + 多级边缘计算 + 统一调度平台”的设计，以两个集中式训练与推理枢纽为核心——一个位于宁夏银川（初始阶段已投入运营，目标部署约512台高性能服务器）；另一个位于新疆（部分已投入运营，目标部署约256台高性能服务器）——此外还规划构建一个由50至100个集装箱式数据中心，每个数据中心搭载 10 至 16 个算力集装箱，用于在靠近终端用户侧提供低延迟推理服务。 问：该中心首个边缘节点的算力规模有多大？未来有何扩容计划？在复制和扩张模块化边缘节点时，又面临哪些挑战？ 答：首个节点于4月在重庆市石柱县冷水镇部署，规划算力规模达 4,000 PFLOPS（Petaflops）。在扩容方面，这种模块化、集装箱式的设计，能让复制速度远超传统数据中心建设——它省去了漫长的土建周期，基本实现了“即插即用”。 然而，实际挑战依然存在：一是需要逐个站点落实供电方案以及当地政府的优惠政策，目前每个站点都需要单独谈判；二是为每个新增节点或集群筹措资金，因为我们尚未就更广泛的节点网络达成最终的确定性融资安排；三是任何分布式基础设施建设都会面临的常规执行风险——包括施工进度、设备交付，以及节点上线后的算力利用率提升。 问：4月宣布星辰中心项目时，公司曾表示最终投资额将达50亿元。这笔投资的时间跨度是多久？公司预计从何处筹资？ 答：规划建设周期为60个月（即五年），分五期推进，从试点验证逐步过渡到规模化落地。因此，50亿元是全面建成的投资上限。至于资金来源，我们预计各个站点的融资将从石柱站开始，在项目公司层面进行安排，采用外部投资者的股权与债权融资相结合的方式。同时，我们也可能会争取一些地方激励措施，比如目前仍在与当地政府协商的土地和税收优惠政策。 问：能否介绍一下星辰中心目前的客户情况？包括他们是谁、合同规模多大，以及在使用哪些服务？ 答：这里需要做一个重要区分：我们迄今公布的已签商业合同，属于华智未来更广泛的算力和算法解决方案业务，并非专门由星辰中心自有基础设施产生的收入。 明确了这一点后，再来看我们近期披露的签约项目，包括：向广州奔云人工智能科技有限公司交付了一项算力服务，价值165万元，涵盖5个AI算力节点及环境部署，已全额付款并验收通过；此外，我们还与北京趋动智能科技有限公司（“VirtAI Tech”）签订了一份为期12个月、价值7,680万元的协议，为其提供超过450 PFLOPS级别的高性能算力基础设施。 过去几个月里，上述合同及其他几笔交易加起来，已披露的签约总价值远超1亿元。我们认为，这充分证明了市场对我们的算力服务存在真实的付费需求——即便旗舰星辰项目本身仍在建设当中。 问：目前有许多公司都在开展类似业务，麦思智能打算如何让自身的AI服务脱颖而出？ 答：该领域内的多数企业仅以规模竞争——更多GPU、更大规模的算力集群、以及缺乏实质保障机制的通用模型。我们认为，未来真正关键的差异化优势在于信任：企业或政府客户能否放心地将敏感数据及关键业务工作负载部署在我们的平台？我们的解决方案是“架构原生安全”，而非事后补救式的安全措施。 这一理念首先体现在我们自主可控的基础设施层上，确保我们无需受制于第三方并向其租赁算力；其次体现在我们的“灵言妙语”（简称“灵言”）大语言模型上，该模型从底层设计之初就是围绕安全、本地化私有部署、数据本地化以及内容风控而构建的，绝非先接上公有 API 再在事后贴上安全滤网；最后，它还延伸至我们的交付方式——我们将数据治理、合规支持以及持续运营直接纳入合同履约范畴，而非一次性的模型交付。 问：能多介绍一下你们正在使用的“灵言”混合专家（MoE）大模型吗？“灵言”未来的国际化路线图是怎样的？ 答：“灵言”是我们自主研发的大语言模型，基于混合专家架构（MoE），总参数量达90亿。我们选择 MoE 架构是出于对效率的考量——按需动态激活特定的专家网络，而非在每次请求时都调用全量参数，从而降低了推理成本并提升了并发处理能力。但从战略层面来看，效率之所以至关重要，是因为它让安全加固型、私有化部署的 AI 在商业上真正具备可行性，而非仅仅是一个实验室里的展示项目——对于需要本地化和数据主权部署的政企客户而言，他们需要的是一款既高度可控、又具有足够成本效益以实现规模化运行的模型。…
MAAS.US
Longcheer made an IPO

龙旗重金押注 能否跻身AI机柜龙头？

全球最大的智能手机ODM厂商正通过收购，捕捉蓬勃增长的AI基础设施需求 重点： 龙旗科技已修订收购一家AI基础设施公司的条款，降低收购持股比例，并收紧业绩目标 全球最大的智能手机代工商近期接连展开收购，捕捉AI基础设施需求    谭英 多年来，生产数以百万计、已成为全球大多数人日常生活必需品的智能手机，一直是上海龙旗科技股份有限公司（9611.HK，603341.SH）的主要业务。但如今，这家原始设计制造（ODM）巨头正押注AI基础设施这个备受科技制造商追捧的新领域。 不过，其以收购推动转型的路线并非一帆风顺。随着全球AI数据中心需求快速增长，公司上月宣布将收购苏州安瑞可信息科技有限公司80%股权。安瑞可生产服务器机柜、电源分配单元（PDU）等数据中心设备，这项交易一度看来是项不错的部署。 公司宣布收购后仅数周便公布2026年中期业绩，显示其核心智能手机制造业务增长乏力。今年上半年，公司收入下降6.3%至187亿元，利润更大跌30.9%至2.459亿元。 但龙旗上周突然宣布，把拟收购的安瑞可股权比例降至60%，此举看来是通过减少投资降低押注风险。龙旗8月首次公布交易后，上海证券交易所发出工作函，对整合风险，以及安瑞可财务表现与双方所订业绩目标之间的较大差距提出关注，公司其后采取了这项行动。 随着收购比例下调，龙旗的收购对价由原来的11.2亿元降至8.4亿元，安瑞可的估值则维持在14亿元不变。公司亦修订协议条款，加入安瑞可未能达成业绩目标时的补偿机制，似乎反映龙旗可能过于急切地签署原协议，未有充分考虑所有风险。 修订后的协议亦要求安瑞可创始人丁智勇在12个月内，购入不少于5,000万元的龙旗上海上市股份，所购股份其后设有12个月限售期。 修订后的条款降低龙旗的风险承担，同时加强安瑞可对交易完成后业绩的责任，获沪港两地投资者欢迎。龙旗A股在随后两个交易日上涨10.8%，同期港股亦升5.2%。 安瑞可是龙旗今年为进军AI基础设施制造而收购的三家公司之一。今年6月，公司斥资5.4亿元收购科峻成精密科技及东莞吉亚金属各60%股权。科峻成生产用于消费电子产品的高精密金属蚀刻产品，吉亚金属则生产数据中心热管理设备。 据Grand View Research预测，龙旗瞄准的全球AI数据中心市场，规模将由2025年的1,473亿美元增至2033年的8,106亿美元，期内年均增长约25%。除了高性能运算芯片，AI数据中心亦需要热管理系统，以散去芯片产生的大量热量，同时需要大量电力维持运作。 上市后表现疲弱 除核心智能手机业务外，龙旗目前亦为平板电脑、人工智能物联网（AIoT）设备及汽车电子等其他电子产品提供ODM服务。公司今年1月在香港上市前于招股书引述第三方市场资料称，按出货量计，龙旗是2024年全球第二大消费电子产品ODM厂商，也是全球最大的智能手机ODM厂商。其智能手机客户阵容包括小米、三星、荣耀、OPPO及vivo。 香港投资者最初对龙旗反应热烈。公司1月首次公开募股集资约15.2亿港元（1.94亿美元），公开发售部分获15倍超额认购，基石投资者包括小米及高通。龙旗挂牌后，股价一度突破31港元的发行价，但很快掉头，此后持续下滑。该股周三收报21.40港元，较发行价低约30%，投资者纷纷转投更受追捧、增长潜力更大的股票。 虽然安瑞可交易修订后的条款更为有利，令龙旗股价短暂企稳，但公司的财务表现实在乏善可陈。龙旗收入于2023年下降7%，2024年强劲反弹70%，但去年又再下跌9.3%至421亿元。公司的年度利润同样有所波动，但自2022年以来，每年大致介于5亿元至6亿元。 公司2025年的主要收入增长动力来自AIoT产品，受AI眼镜及其他智能穿戴产品需求增长带动，相关销售额增加41%至78亿元，占总收入18.5%。智能手机仍占公司销售额约三分之二，收入为289亿元，占总收入68.6%。不过，由于存储成本飙升迫使多个主要品牌提价，导致产品销量下滑，智能手机收入由2024年的361亿元大跌20%。 那么，龙旗与同业相比表现如何？其最接近的竞争对手是华勤技术（3296.HK，603296.SH），该公司同样从事智能手机制造，并正进军数据中心基础设施及机器人领域。华勤港股的市盈率约为17倍，与龙旗港股的18.4倍相近。 但华勤的收入增长走势较为稳定，去年增长55%至1,724亿元。其净利润亦由2023年的27亿元增至2025年的41亿元，增幅超过50%。与龙旗一样，华勤港股自今年4月上市以来表现欠佳，目前股价较发行价低约8%。 尽管如此，分析师对两家公司仍相对乐观，接受Yahoo Finance调查的分析师均给予两家公司“买入”评级。他们或许是受到AI概念吸引，这项概念在过去一年推动不少相关股票录得爆发式涨幅。 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
9611.HK
603341.SHG
Can a novel sleeping pill help Jingxin shed its generic label

京新难脱仿制药标签 一颗安眠药能否唤醒增长?

京新药业首款创新失眠药地达西尼快速放量，却未能扭转整体业绩下滑，后续管线能否接棒将是能否吸引投资人的关键 重点： 京新药业已更新递交港股上市申请，公司近年收入增长陷入停滞 治疗失眠的创新药地达西尼，今年上半年收入增长176.6%至1.53亿元，上市以来已进入超过3,000家医院    李世达 一款上市仅两年多的安眠药，正成为浙江京新药业股份有限公司（002020.SZ）突破增长瓶颈的最大希望。其首款创新药地达西尼上半年收入增长近1.8倍，但公司收入及利润仍然下滑。这家已在深圳上市22年的药企能否复制新药的成功，将是其赴港上市故事的关键。 京新药业上周五向港交所更新上市申请，拟形成A+H上市架构。集资所得将用于创新药研发、扩大营销网络，以及收购或引进外部管线。 京新的业务横跨仿制药、创新药、中药及生物制剂、原料药和医疗设备，但近年收入缺乏明显增长。公司收入由2023年的约40亿元（人民币，下同）增至2024年的41.59亿元，2025年又回落至40.69亿元，两年间的年复合增长率仅约0.9%；同期净利润由6.23亿元增至7.72亿元，年复合增长率约11.3%，增速明显高于收入。 2025年盈利增长也受惠于控费。期内销售及营销开支减少逾9,000万元，研发成本降至3.68亿元，所得税开支亦有所减少。 今年上半年，京新收入按年下降1.5%至19.87亿元，净利润下降10%至3.58亿元。仿制药、中药及生物制剂、原料药收入均告下滑，只有创新药及医疗设备录得增长。仿制药仍占收入约四成，显示传统业务继续支撑着公司大部分业绩。 新药放量 在整体业绩承压之际，京新首款获批创新药、失眠治疗药物地达西尼成为最明显的增长点。该药于2024年推出并被纳入国家医保药品目录，收入由当年的2,342万元增至2025年的1.95亿元，今年上半年再增长176.6%至1.53亿元，占公司收入的比重由去年同期的2.7%升至7.7%。截至6月底，地达西尼已进入超过3,000家医院，上市以来累计销售额约3.71亿元，上半年产能使用率亦升至90%。 不过，地达西尼的快速增长部分来自较低基数。据申请文件引述弗若斯特沙利文数据，该药2025年在中国入睡困难型失眠药市场排名第七，市占率约5.4%，既要与咪达唑仑、佐匹克隆等成熟药物竞争，也要面对莱博雷生、达利雷生等新型疗法。它能否在医保放量后继续提高市占率，将比短期增幅更能决定其长期价值。 京新的传统业务并不缺乏市场地位，申请文件引述市场资料，公司在中国左乙拉西坦及盐酸普拉克索仿制药市场均排名第一，盐酸舍曲林仿制药排名第二。然而，公司收入最高的10款产品贡献接近一半收入，其中多款已被纳入集采。京新表示，市场竞争加剧，以及部分药品和原料药平均售价下降，是2025年收入回落的主要原因。 创办人吕钢现年64岁，最初修读机械工程，其后进修管理及药学。1999年，他与王能能等人以363万元注册资本成立京新前身，2004年带领公司登陆深交所，目前与妻子张莉玲控制公司约36.44%股权。 如今，吕钢正推动难度更高的创新转型，但地达西尼仍是京新唯一已商业化的创新药。公司另外披露六款尚未商业化的精选创新药，当中只有JX2201及JX6001已进入临床试验，其余大多处于早期阶段。其中，用于降低脂蛋白(a)水平的JX2201已完成第一期临床试验，并在中国启动第二期临床试验。 京新的研发成本由2023年的4.01亿元降至2025年的3.68亿元，今年上半年再下降10.9%，研发开支率亦由10%降至8.3%。公司计划把港股集资所得用于研发，并通过收购或技术引进补充管线，称已初步物色约50个潜在合作机会，但尚未锁定具体目标。 京新的A股近期走势偏弱，股价由8月17日的14.02元回落至近日约11.4元，一个多月累计下跌近19%。按近期股价计算，市盈率约13倍，反映市场仍主要按成熟药企为京新估值，尚未给予明显的创新药溢价。 地达西尼虽令京新的创新药故事首次得到收入验证，但目前仅占公司收入7.7%，尚不足以扭转整体业绩下滑。考虑到研发投入下降、后续管线大多处于早期，市场把京新视为成熟药企，而非给予创新药溢价。在下一款具备商业规模的创新药出现前，京新仍难摆脱仿制药标签。 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里
002020.SHE
Multimodal AI growth forces companies to rethink computing costs

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