AI吃光存儲產能 消費電子為算力狂潮買單
AI服務器大量吞噬存儲產能，推高手機與PC成本、壓縮終端利潤，也為中國晶片商帶來搶佔供應鏈的窗口 財聯社Marketwatch專欄 2026年，全球存儲晶片市場正經歷一場由人工智能浪潮引發的深刻變革。自2022年以來，以大模型為代表的AI技術進入爆發期，全球三大DRAM原廠在利潤驅動下紛紛將產能重心大規模轉向AI領域。與此同時，傳統DRAM產品價格不斷上漲，成本壓力層層傳導，從上游晶圓逐步最終抵達消費市場。智能手機、個人電腦、平板等品類的製造成本全面攀升，終端企業利潤空間被大幅壓縮。從千元機到高端筆記本，漲價潮席捲整個消費電子行業。 AI吞噬產能 自2022年以來，全球DRAM市場經歷了一場供給端變革：以大模型為代表的AI技術進入爆發期，對高性能存儲需求呈指數級增長。在AI大模型對高性能存儲需求急劇拉升的背景下，全球三大存儲原廠——三星、SK海力士、美光——將產能重心戰略性轉向AI服務器和企業級存儲領域。 至2026年，AI服務器所需的企業級內存已佔用約50%的DRAM晶圓產能，預計該比例將在2027年進一步攀升至約60%。由於AI服務器廠商通過年度長協訂單提前鎖定了大量先進晶圓產能，消費電子領域因此持續承受產能擠壓。 受此影響最為嚴重的是DDR4等成熟制程產品。三大原廠規劃逐步淘汰DDR4產線，然而當前中低端手機主晶片仍主要支持DDR4及以下規格，短期內無法切換至DDR5。產能存量不斷縮減而增量供應缺位，供需缺口由此持續擴大，最終演變為DDR4現貨價格反超DDR5的離譜現象。自2022年以來，傳統DRAM價格累計上漲約700%。 終端承壓 上游受惠 存儲晶片價格的持續上漲，沿著產業鏈形成了劇烈的利潤再分配效應——終端製造企業全面承壓，上游原廠則迎來歷史性巔峰。 在終端側，智能手機市場首當其衝。 以千元機為例，存儲部件在整機BOM中的成本佔比已從正常年份的10%-15%急劇攀升至40%-50%，個別機型甚至達到近三分之二的水平，這意味著單台千元機存儲成本增量已完全吞噬整機全部利潤。面對無利可圖的局面，眾多低端手機廠商被迫採取降規格手段，部分廠商甚至採用二手存儲晶片維持生產。 在這一背景下，許多廠商已無法繼續生產，部分小型ODM企業已停產倒閉，老牌手機廠商魅族（001229.SZ）亦於今年3月宣佈暫停手機業務。而另一方面，安卓品牌則選擇了集體調價，漲幅在300至500元區間，部分廠商已進行二次調價，下半年旗艦新品預期漲幅更大，部分機型漲價幅度甚至達到1000元。 PC及平板領域同樣未能幸免。 至2026年第三季度，存儲部件在PC整機物料成本中的佔比已攀升至40%-60%。由於大多數PC品牌缺乏軟件及生態服務收入，硬件利潤有限，無力獨自承擔成本上漲。聯想（0992.HK）、華碩（2357.HK）、惠普（HPQ.US）、戴爾（DELL.US）等品牌近一年內均進行過調價。預計2026年全球筆記本PC出貨量將同比下降約8%。 然而，產業鏈上游卻迎來了收益黃金時代。全球存儲巨頭美光2026財年第三財季營收同比增長346%，淨利潤同比飆升超13倍；中國領先的存儲廠商長鑫科技預計2026年上半年淨利潤將達500億至570億元，同比增長超22倍。 國產替代迎窗口 展望後市，消費電子用存儲產品的供應緊張格局短期內難以根本改變，但價格漲幅可能逐步收窄，中長期供需平衡和國產替代可期。 短期內，消費用存儲產品價格預計仍將持續走高，但漲幅逐步收窄。據預測，DDR5 16GB在2026年第三季度環比上季度增長約19.2%，第四季度預計仍有約10%的環比漲幅；LPDDR在第三季度預計有約20%的環比漲幅。 中長期，隨著全球新建晶圓廠在未來2至3年陸續投產，DRAM產能供應增速有望逐步加快。待AI基建的需求高峰回落後，DRAM供需有望趨於平衡。然而，在此接近3年的供應缺口期中，消費電子行業將持續面臨成本高企和需求低迷的雙重考驗。 國產替代是當前格局下最值得關注的積極變量。為保障供應鏈安全，國內終端品牌已大幅提升長鑫存儲和長江存儲的採購導入比例，國產存儲在PC、手機、消費SSD等市場的份額正在快速提升。中國國產存儲原廠產品已基本能夠滿足中高端手機需求，但供應同樣緊張。 儘管如此，本輪由產能轉移引發的長達近三年的供應缺口，為國內存儲產業的驗證、導入與份額擴張提供了歷史性機遇。不過在高端HBM和AI企業級存儲領域，國產尚難以實現大規模替代。 本輪存儲晶片價格暴漲，本質上是AI技術浪潮對傳統電子產業一次深刻衝擊。AI算力需求的爆發式增長，激發了三大原廠的產能轉向並由此導致了消費電子領域的供應緊縮與成本攀升。智能手機、PC等終端市場均面臨供應、成本、利潤方面的嚴峻挑戰，產業矛盾不斷累積。在新建晶圓產能尚未大規模釋放之前，消費電子行業將持續面臨壓力。值得關注的是，中國存儲廠商可以抓住這一供應缺口帶來的絕佳窗口期，加速導入終端供應鏈。 財聯社Marketwatch專欄提供有關中國各行業的洞察與分析。他們的聯絡方式：liujingyi@cls.cn 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
快遞業告別價格戰？「反內捲」成效待利潤驗證
中國快遞業反內捲初見成效，單票收入止跌回升，但企業盈利與股價表現分化，價格修復能否持續仍待觀察 李世達 送得愈多，單票收入卻愈低，曾是中國快遞業「內捲式競爭」最直接的寫照。 2025年，全國快遞業務量增長13.6%至1,989.5億件，平均單票收入卻按年下降6.3%至約7.51元（1.11美元）。今年開始情況已有變化，國家郵政局數據顯示，今年首五個月快遞業務量增長5.2%至828.7億件，收入增長7.2%至6,353.7億元，推算平均單票收入止跌回升約1.9%至7.67元。單計5月，收入增長9.5%，亦快於5.7%的件量增速，單票收入升幅約3.6%。 這不代表所有快遞公司都已全面加價，因為全國平均數還受到國際件、退貨件、散件及產品結構影響，但收入增速重新超越件量，至少說明延續多年的價格下行開始鬆動。 去年7月，國家郵政局先後表態反對「內捲式」競爭，並召開快遞企業座談會，要求依法依規治理低價無序競爭。同期，浙江義烏將區域最低價格由每票1.1元提高至1.2元；廣東部分城市其後則把0.1公斤電商件發貨價提高至不低於1.4元。兩者雖屬區域性安排，仍對兩個快遞業務重鎮具有示範作用。 今年1月，國家郵政局進一步把綜合整治「內捲式」競爭列為年度重點，提出強化源頭治理、平衡總部、加盟商和快遞員的利益分配，並實施「穿透式」監管，糾正差異化派費及「接訴即罰」等不合理管理方式。這顯示治理範圍已由限制低價，逐步延伸至加盟網絡的利益分配和經營秩序。 事實上，價格戰的壓力最終往往由加盟商和末端網點承擔。總部可以透過自動化、增加件量和改善轉運效率降低成本，但網點的房租、人工和派送成本難以同步下降。若總部收入改善，加盟商仍依靠壓低派費或增加罰款維持經營，行業便不能算真正走出內捲。 價格下行暫告停頓 今年首五個月，圓通速遞（6123.HK; 600233.SH）累計單票收入仍按年微跌約0.8%，但已較去年同期約6.2%的跌幅大幅收窄；申通快遞（002468.SZ）和韻達股份（002120.SZ）則分別上升約13.4%和9.4%，但前者受到丹鳥物流併表及高單價逆向物流增加影響，後者同期件量下降約4.4%，呈現較明顯的「量減價升」。至於業務量最大的中通快遞（2057.HK; ZTO.US），第一季核心快遞單票收入上升8.2%，部分源於大客戶及退貨件比例提高，而相關攬收和派送成本也同步增加。這顯示持續多年的價格下行受到遏制，部分公司開始透過產品結構調整、成本下降及毛利修復，改善單票盈利。 順豐控股（6936.HK；002352.SZ）的單票收入亦見回升，5月速運物流單票收入按年上升4.8%至13.75元。不過，順豐以直營模式為主，時效快遞及中高端產品佔比較高，其單票收入遠高於加盟制電商快遞公司，變化也較多受到產品結構及客戶需求影響。 整體而言，幾家公司雖然都出現不同程度的價格企穩，但背後原因並不相同，有的來自產品結構改善，有的伴隨件量收縮，也有企業主要依靠成本下降修復毛利。這意味反內捲尚未形成一致的盈利拐點，資本市場亦未對整個板塊作出全面重估。 從股價表現來看，市場對各公司的盈利修復能力也有不同判斷。申通快遞A股年初至今累升約9.3%，圓通升4.7%，韻達升1.2%；中通港股同期升約16.9%，順豐則仍錄得跌幅。其中，圓通公布上半年淨利潤預增69%至86%後，股價在7月1日一度漲停，顯示投資者更關注價格秩序改善能否真正轉化為利潤。 這種分化或許與盈利結構有關，中通主要依靠中國加盟制電商快遞，單票價格止跌及單票成本下降，理論上較容易反映在利潤和現金流上；順豐雖然規模更大，但業務涵蓋時效快遞、快運、國際物流及供應鏈，反內捲只是眾多業績因素之一。中通股價相對強勢，可能反映市場認為其盈利轉化路徑較清晰，而非整個快遞行業已迎來全面估值修復。 反內捲可以抬高價格底線，卻無法替企業建立競爭壁壘。隨著件量增速放慢，企業爭奪存量客戶的誘因仍然存在，價格戰也可能透過返利、補貼和大客戶優惠重新出現。只有當競爭由低價搶件轉向時效、退貨服務、供應鏈能力和客戶結構，並讓加盟網點與快遞員真正分享到改善，中國快遞業才算走出「送得愈多、賺得愈少」的循環。 李世達，詠竹坊編輯。他的聯絡方式：shihtalee@thebambooworks.com 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
電力場景率先破局 特種具身機器人奔向千億市場
中國特種具身智能機器人正從概念展示走向產業落地，電力行業憑藉標準化場景與大額採購率先破局，但成本、場景適配與需求驗證，仍是其走向規模化前必須跨過的門檻 財聯社Marketwatch專欄 作為人工智能與物理世界交互的核心載體，具身智能機器人在過去數年間經歷了多重演進，產業鏈趨於成熟。電力行業因其龐大的基礎設施規模、高度標準化的作業場景以及長期積累的自動化改造經驗，被視為具身智能機器人率先實現批量落地的試驗場。 電網先行打開市場窗口 依託於政策端與產業端的同步發力，具身智能機器人正大步走向批量應用。在政策密集出台關於具身智能機器人行業標準、產業建設的支持措施，並明確鼓勵到2026年底實現萬台級落地目標的背景下，產業層面的需求信號被進一步強化。 今年中國倉儲物流、電力等行業具身智能採購大單頻繁出現，其中以國家電網的採購計劃最受矚目。這一特大企業計劃全年集中採購各類具身智能設備約8500台，總投資約68億元。除此之外，電網公司對機器人的採購已普遍進入新一輪景氣周期，短期市場規模或達百億元。 成本與場景仍是落地關卡 在特種具身智能機器人推廣進程中，各應用行業的推進節奏呈現顯著分化，電力行業率先破局，而採礦、油氣、軌道交通等行業仍整體處於前期階段。然而，在電力行業的帶動下，市場對採礦、油氣、軌道交通等行業的機器人大規模落地的預期大幅升溫。 從中期視角看，未來數年電網領域預計投資超5萬億元，將持續激發大量機器人採購需求。目前多個行業對機器人均有需求，電力為首要應用領域。而隨著新型電力系統建設投資增長，預計將進一步拉動需求。但電力行業對作業精細度要求較高，無人機技術已較為成熟且更為適配，具身智能機器人能否滲透仍需現實檢驗。 相比之下，採礦、油氣、軌道交通等行業的落地節奏明顯滯後。儘管需求預期有所升溫，但企業反饋顯示短期內需求大規模爆發可能性較低，而這主要受到兩方面制約。一是成本壓力依然突出，大規模部署的經濟性尚未得到充分驗證；二是非標準化作業場景對機器人的適應性提出較高要求，通用產品難以直接滿足現場複雜工況的需求。儘管企業看好行業長期前景，但目前需求端尚未表現出明顯起量。 通用與特種廠商走向聯盟 值得注意的是，通用機器人頭部企業與垂直行業特種機器人廠商並未形成市場此前預期的正面競爭，反而更多轉向聯合研發與優勢互補的合作模式。 由於特種機器人廠商在電力、礦山、核工業等行業已深耕多年，擁有輪式、履帶式機器人及無人機等成熟產品線並具備規模應用能力，積累了豐富的場景理解和運行數據。但其短板在於缺乏人形機器人本體的生產能力，且在具身智能前沿算法等領域的積累相對有限。而通用機器人明星企業具備領先的具身智能技術和大規模交付能力，但對垂直行業的特殊工況、安全標準與作業流程缺乏深度認知。 因此，聯合研發成了理想的合作模式。比如，電力領域的申昊科技（300853.SZ）已與雲深處科技建立合作；礦山行業中，中信重工（601608. SH）選擇與宇樹科技聯合開發工業防爆版機器狗；核工業方面，景業智能（688290.SH）也與雲深處科技達成戰略合作。不可否認，特種機器人廠商對場景的深入熟悉及在機器運行、故障檢修方面積累的大量數據是難以短期複製的核心壁壘。 從價格趨勢與企業策略來看，人形機器人成本正經歷顯著下降。2025年中國人形機器人出貨量為1.44萬台，而2026年產量預期跨越10萬至20萬台級規模。以宇樹科技為例，其人形機器人單價從2023年的59.34萬元降至2024年的26.07萬元，2025年前三季度進一步下探至16.76萬元。面對價格體系尚未企穩的市場環境，多數特種機器人廠商更傾向於將資源集中於核心零部件與軟件算法的自主研發。 綜合來看，2026年中國特種具身智能機器人行業已站在規模化落地的起點之上。電力行業憑借其龐大的基礎設施規模、高度標準化的作業場景以及龍頭企業的大額採購計劃，率先打開了百億級的市場窗口。其他特種行業雖長期空間廣闊，但受制於成本壓力和場景適應性仍待逐步培育。 財聯社Marketwatch專欄提供有關中國各行業的洞察與分析。他們的聯絡方式：liujingyi@cls.cn 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
大模型不靠模型賺錢？中國AI收入藏在雲裡
海外AI靠訂閱與API收費，中國廠商則更多靠雲平台、項目制與算力消耗變現，兩套商業體系正加速分化 頭豹研究院 在全球AI大模型商業化加速背景下，海內外市場在調用結構、競爭格局與價值分配方式上，已形成系統性分化。海外市場以成熟訂閱制與API直接付費為主線，中國市場則以企業調用、平台承接與免費低價獲客為主要形態。這一差異來自開源與閉源路徑選擇，並受政策、供給集中度與付費文化共同影響，短期內難以逆轉。 海外市場以ChatGPT約7億周活躍用戶為基礎，向企業API及開發者訂閱延伸，形成從個人到企業的完整付費梯度，模型原廠對調用規模的貨幣化覆蓋率較高。中國市場則呈現兩極化：豆包、騰訊元寶等消費端產品多採免費模式，個人用戶直接商業價值有限；可計費Token消耗主要集中於企業側，並多經由雲廠商平台承接，部分實際消耗未必直接回流模型原廠。 場景價值密度差異，是訂閱制在中國市場難以成形的重要原因。海外主流場景集中於代碼生成、專業分析等高Token消耗知識工作，單次調用可創造較高商業價值，足以支撐標準化計費。中國大規模落地場景則多為客服問答、營銷文案、文檔處理等效率型應用，單次任務上下文較短、輸出結構固定，Token消耗密度與客單價均偏低，令訂閱制缺乏足夠的單次調用價值支撐。 開源與閉源路徑進一步改變了付費結構。閉源模式下，模型權重不可取得，所有調用都須經授權計費節點，Token消耗可回流原廠，原廠也能直接累積客戶數據與續約談判能力。開源模式則使企業可下載權重、自行部署，私有化部署產生的算力消耗由雲廠商或企業承接，原廠可計費節點主要限於雲端托管推理，客戶關係沉澱於平台層及集成商層，項目制交付成為主要付費形態。 在中國市場，政策、供給集中度、採購邏輯與付費文化四重因素，共同固化了項目制。金融、政務、醫療等高價值客戶因數據安全要求更偏好私有化部署；多個高質量開源模型並存，能力差距收窄，定價權向採購方轉移；移動互聯網時代形成的免費預期，加上廠商低價競爭，壓低用戶付費意願；企業預算又多按項目立項審批，訂閱制持續支出適配性較差，定制化項目反而更容易落地。 海外市場則因算力、雲與模型三重壁壘上升，形成戰略聯盟模式。數據中心建設周期長，英偉達GPU使算力成為稀缺資源，AWS、Azure、GCP合計佔據全球超過60%雲市場份額，前沿模型訓練成本亦持續攀升。單一廠商難以完成垂直整合，因此OpenAI、微軟、英偉達等結盟，分別掌握模型能力、雲基礎設施、企業渠道與GPU生態，形成全鏈條協同。 這類聯盟也在資源、渠道與定價上擠壓平台層空間。聯盟內部優先分配算力，外部平台面臨成本及時間劣勢；模型能力嵌入雲平台、辦公軟件及企業服務，成為企業客戶的默認入口；算力、模型與雲服務捆綁定價，也使獨立平台難以複製其成本優勢。平台層生存空間因而逐步從模型接入，轉向治理、編排、安全合規等高附加值能力。 雲端才是收費口 對中國主流廠商而言，模型收入本質上更多是基礎設施消耗的變現。開放權重降低接入門檻，帶動更多開發者和企業進入調用、微調及部署鏈條；用戶規模擴大後，推理、訓練、存儲和網絡消耗集中於雲平台資源池，收入主要由基礎設施層承接。阿里雲百煉平台即是典型例子，其集成通義千問、GLM、MiniMax、DeepSeek等模型，按輸入及輸出Token計費，收入涵蓋模型能力、推理算力、數據存儲、網絡訪問與平台調度，並非單一模型能力收入。 開源大模型可以產生收入，但在當前結構下，難以單靠模型能力本身維持可持續正毛利。API、私有化部署、商業授權和微調是主要商業路徑，但托管推理API定價權被低價供給及雲廠商補貼壓縮；商業授權並非中國開源模型主流收入來源；私有化部署毛利相對較好，但窗口期正在收窄；微調與訓練服務毛利較差，且客戶自建能力上升。因此，權重開放更像獲客與生態擴散工具，付費點正外移至穩定調用、專屬部署與行業項目交付。 未來競爭將轉向「模型能力×基礎設施承載力」的系統競爭。模型能力仍決定複雜推理、代碼、多模態等任務上限，也影響開發者試用意願及產品溢價；但開源生態會壓縮通用任務上的能力差距，企業完成初始選型後，續約與擴容更看重服務穩定性、單位調用成本、響應延遲、系統接入能力、合規與長期供給保障。模型能力是入場券，但未必是長期護城河。 相較之下，基礎設施承載力在推理成本、高併發、網絡調度、算力供給、低延遲與穩定性等方面形成的壁壘，需要數年時間與數百億資本投入，難以被快速追趕。中國Token價格戰已提前顯示這一趨勢：當單價持續下壓，競爭焦點將從模型能力轉向推理成本與規模效率，具備自研芯片及大規模算力儲備的廠商，將更容易形成結構性成本優勢。 頭豹研究院中國是行企研究原創內容平台和創新的數字化研究服務提供商，擁有近百名資深分析師，聯繫方式：CS@leadleo.com 本文內容純屬作者個人意見，不代表咏竹坊立場 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
「塑料皇冠上的明珠」 PPO成算力競賽隱形贏家
AI基礎設施升級不僅帶動晶片與伺服器需求，也讓電子級PPO樹脂成為市場焦點。在海外產能收縮與國產替代推動下，這項高端材料正迎來新一輪成長機遇 財聯社Marketwatch專欄 當前，全球科技產業正經歷以人工智能算力為核心開啓新一輪變革。AI服務器、高速網絡設備等基礎設施的迭代升級，對底層材料性能提出了前所未有的先進要求。在這一趨勢下，PPO作為一種具有極致性能的工程塑料，正逐漸成為計算基礎設施和先進能源等新興產業不可或缺的核心材料。近年來，伴隨國內技術的突破與國產化需求的強勁驅動，國產PPO材料產業正進入黃金期。 AI算力需求引爆材料缺口 隨著AI算力硬件需求的爆發，信號傳輸速率與損耗要求顯著提高，這一需求沿「終端應用—PCB—覆銅板—電子樹脂」向上傳導。電子樹脂品質表現對覆銅板性能起關鍵作用，佔覆銅板生產成本的20%-25%。PPO應用因此從傳統家電跨越至以算力基建、先進能源為核心的新興產業。 當前，高端改性PPO樹脂市場呈現顯著的供不應求態勢。由於海外主力產能收縮，國內新增產能釋放緩慢，市場總體供貨偏緊，產品價格呈現持續上漲趨勢。尤其是M6-M8等級覆銅板用改性PPO樹脂供需缺口正不斷擴大。因此，銀禧科技（300221.SZ）PPO產品和聖泉集團（605589.SH）電子級PPO樹脂相關產品目前均滿產滿銷。 然而，實際產能受制於多重技術瓶頸。銀禧科技原設計產能300噸/年，但因工藝複雜、產線非標準化、專業人才緊缺等因素，實際產能較小。鑒於此，聖泉集團現有產能約1,500噸/年，另有2,000噸/年產能建設中，預計最快2026年第四季度投產。儘管如此，全球電子級PPO樹脂市場長期由SABIC主導的格局尚未根本改變，中國本土產品仍處於早期突破階段。 國產廠商挑戰海外壟斷 PPO曾長期被稱為「塑料皇冠上的明珠」，因其工藝嚴苛而進入門檻極高。「改性」是純PPO實現商業化應用的核心環節，關鍵在於解決普通PPO在PCB加工中耐熱性不足和粘結力差的問題。中國企業正致力於這方面突破。當前中低端產品已實現自給自足，高端產品突破預計未來幾年內可實現。 具體來看，同宇新材（301630.SZ）自主開發的PPO樹脂已通過部分客戶認證測試，正積極商業化推廣；其子公司江西同宇樹脂相關產品認證通過後，產銷量快速增長，2025銷售數量為2.89萬噸，同比增超6.3倍。聖泉集團可供應M6至M9全系列樹脂產品，M10樹脂產品處於認證中，其生產的高頻高速樹脂供應至國內外一線覆銅板廠商。 另一方面，高端產品溢價效應顯著。相較於普通產品，適配AI算力領域的PPO樹脂產品價格能提高20%至30%，部分規格甚至翻倍。受AI服務器等拉動，2026年全球高速覆銅板對PPO的需求有望增至約8,000噸，售價或達80萬元/噸。這表明，高端PPO產品具有巨大創收潛力，這也推動行業前景向好、毛利可觀。 認證壁壘下的替代機遇 儘管技術已有突破，但高端市場的替代仍面臨主要挑戰。電子級PPO通常需經覆銅板（CCL）、印制電路板（PCB）及終端應用三重認證，驗證週期較長，這構成了阻礙新進入者的重要壁壘。 另外，當前高端覆銅板所用改性PPO樹脂仍以進口為主，這主要源於渠道依賴和信任依賴。由於下遊客戶對高精尖領域中的試錯極為敏感，因此國產高端材料需更長驗證時間來建立信任。不過，隨著國產材料在中高端領域突破，性價比和服務優勢將逐步改變這一局面。 展望未來，改性PPO樹脂行業增長動力充足，多技術路線並行發展。除了PPO本身，碳氫樹脂也是市場探索的重要方向。但在M9及以上高階高速覆銅板/載板體系中，PPO/OPE樹脂仍將作為主要材料，通過與其他碳氫樹脂復配來兼顧性能與加工性。在這一方面，東材科技（601208.SH）的M9級碳氫樹脂已實現批量穩定供貨；聖泉集團則規劃了1,000噸/年碳氫樹脂項目，預計2026年第四季度前陸續建成投產。 總體而言，改性PPO樹脂市場前景可期，其特點是供需缺口不斷擴大、價格持續上漲。儘管三重認證要求和客戶信任度仍是國產材料進入高端市場的主要障礙，但隨著新產能的投產和下游驗證的推進，國產電子級PPO有望在未來幾年內擺脫進口依賴，為全球AI算力產業提供更具競爭力的材料支持。 財聯社Marketwatch專欄提供有關中國各行業的洞察與分析。他們的聯絡方式：liujingyi@cls.cn 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
稀缺性紅利消退 中國AI估值邏輯生變
智譜與MiniMax兩周市值蒸發逾四成，市場開始重新衡量大模型公司的真實價值 李世達 今年初，當智譜（2513.HK）與MiniMax（0100.HK）先後登陸港交所時，市場彷彿回到了中國互聯網與新能源車最狂熱的年代。 作為首批登陸資本市場的大模型企業，兩家公司迅速成為資金追逐的焦點。智譜股價在5月29日盤中一度衝上1,993港元，較發行價上漲近17倍，市值突破8,800億港元；MiniMax同日收報840港元，較上市價高出逾四倍，市值超過2,600億港元。 以智譜2025年7.24億元人民幣的收入計算，其高峰時市銷率高達數百倍，市值甚至一度超越部分已實現盈利的大型科技企業，反映當時市場對中國AI龍頭的樂觀預期已遠超傳統財務指標所能解釋。 然而僅僅兩周後，市場情緒急轉直下。至6月12日收市，智譜股價跌至1,097港元，較高位回落44.9%；MiniMax更跌至396港元，跌幅達52.9%。兩家公司的市值合計蒸發超過4,000億港元。 表面看來，這輪調整的導火線是即將到來的限售股解禁。根據港交所文件，智譜將於7月8日迎來首批基石投資者股份解禁，共涉及2,568萬股，佔H股總數約11.9%；而目前市場實際自由流通股份僅約1,174萬股，意味解禁後流通盤將瞬間擴大2.2倍。MiniMax則於7月9日迎來基石投資者、領航投資者及部分現有股東股份解禁，市場供給同樣顯著增加。 但如果把近期股價暴跌完全歸因於解禁，恐怕過於簡化。畢竟在全球資本市場，科技公司上市半年後迎來首輪解禁早已司空見慣。真正值得關注的，是市場是否相信持有人有出售的理由。 如果說今年初市場追逐的是中國AI公司的稀缺性，那麼近期的調整反映的則是另一種思維：投資人開始重新計算這些公司究竟需要多少時間、多少資本，才能把技術優勢轉化為可持續的商業回報。 事實上，智譜與MiniMax此前獲得的高估值，本就不完全來自業績。2025年，智譜收入7.24億元人民幣，同比增長132%，但經調整虧損仍高達31.8億元；MiniMax收入5.43億元，同比增長159%，淨虧損則達17.5億元。從傳統估值角度看，兩家公司距離盈利仍相當遙遠。 市場之所以願意給予如此高估值，更重要的原因在於稀缺性。正如瑞銀中國互聯網分析師熊瑋所指出，全球範圍內可供投資的大模型上市標的極為有限，而兩家公司上市時間較短、流通股比例偏低，進一步放大了稀缺溢價與流動性溢價。 投資者當時購買的並不只是AI技術本身，而是中國AI的想像空間，以及市場缺乏同類標的所帶來的額外溢價。如今這些溢價似乎開始消退。 資本競賽開始 而就在市場擔憂解禁之際，兩家公司幾乎同步啟動回歸A股計劃。MiniMax於5月底宣布研究科創板上市方案；智譜則在6月初公布A股上市計劃，擬募資150億元。兩家公司股價仍遠高於上市價時便急於推動A股融資，顯示企業管理層對未來資金需求的判斷，可能比市場預期更加激進。 這看似矛盾的一幕，其實反映出中國AI產業進入新的發展階段。一方面，早期投資者開始考慮退出；另一方面，企業卻仍需要大量新資金。原因並不難理解。與過去的互聯網公司相比，大模型企業的資本消耗速度高得多。模型訓練需要大量GPU算力，推理服務需要持續投入數據中心，人才競爭則推高研發成本。即使成功上市，也很難依靠現有現金流支撐下一輪競爭。 而當市場開始重新檢視這些公司的資金需求與盈利前景時，估值邏輯也隨之改變。因此，市場正在從第一階段的「技術定價」，逐步轉向「商業化定價」。第一階段，投資人關心的是誰擁有最強模型；第二階段，投資人更關心誰能將模型轉化為收入、控制成本，並最終建立可持續的商業模式。 從這個角度看，智譜與MiniMax近期的回調未必代表AI熱潮終結。相反，它可能標誌著中國AI產業開始擺脫稀缺性驅動的估值模式，進入更成熟的價值發現階段。 這種變化其實是所有新興科技產業走向成熟的必經過程。無論是二十年前的互聯網、十年前的新能源車，還是近年的生物科技產業，資本市場最初往往願意為技術突破和未來想像支付高額溢價。但當產業逐漸成熟後，投資人最終仍會回到一些基本問題：產品是否有人願意付費？收入能否持續增長？企業何時實現盈利？ 中國大模型產業如今正站在轉折點上，過去一年，市場關注的是模型能力、技術突破以及誰最有機會成為「中國版OpenAI」；未來幾年，競爭焦點則可能轉向商業化收入、企業客戶規模以及資金消耗效率。換句話說，AI公司的競爭正在從技術競賽走向商業競賽。 李世達，詠竹坊編輯。他的聯絡方式：shihtalee@thebambooworks.com 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
當AI遇上醫美 無人診所距離現實還有多遠？
醫療美容行業快速擴張多年，但高獲客成本、服務品質不一及醫療風險等問題始終存在。隨著人工智能逐步滲透診所營運與設備管理，行業正迎來新一輪效率升級 財聯社Marketwatch專欄 近年來，醫療美容行業在市場需求驅動下持續擴張，但產業相關問題也日益突出，使得醫美成為醫療風險高堆領域。在此背景下，人工智能技術以其在數據處理、流程自動化和決策輔助等方面的優勢，與醫美行業當前所面臨的困境完美匹配。因此，AI正在中國醫美領域逐步參與局部關鍵環節。然而，技術應用在不同規模機構間存在明顯落差，數據安全與有效性等問題同樣構成現實挑戰。 AI進駐醫美 人工智能在醫美行業的應用目前主要集中在營銷、客服應答、資料庫整理、內容生成與流程管理等非核心醫療環節，被視為降低人力成本、實現服務標準化的有效工具。具體而言，AI視覺算法可快速捕捉客戶面部關鍵點並轉化為數據參數，或者將客戶問診分析與咨詢總結歸納來配合電子病歷實現數字化管理。一個典型例子是為醫美行業打造的AI助手貌美AI宣佈接入DeepSeek，實現通過語義分析自動生成對話、利用算法匹配用戶需求、自動觸發關懷回訪等功能。 此外，AI在光電類醫療設備中的應用也在鋪開。依賴AI的機械式精確性優勢，搭載智能超聲影像與AI能控系統的設備可自動識別並標注皮下組織分層，實時輸出皮膚平均厚度及特定筋膜層深度，使醫生據此調整參數。另一類溫控治療設備則通過AI算法實時監測溫度，毫秒級調整射頻輸出功率，確保治療處於有效且安全的溫度範圍內。因此，這些應用的核心優勢是AI作為尖端技術能極大降低人為因素造成的治療偏差。 數據瓶頸待解 儘管AI在部分環節展現出潛力，但其仍面臨多重實質性制約，因此大部分醫美機構對AI應用持謹慎態度。在上游研發領域，利用AI製藥的臨床成功率低於預期。同樣地，利用AI進行醫美材料研發，其找到的候選材料依然會因療效不足或毒性超出預期而失敗。這是因為AI擅長從已知數據中尋找規律，但人體的免疫應答與代謝差異遠超現有臨床數據，動物模型與人體之間的鴻溝難以通過算力填補。 更重要的是，數據成為當前最大瓶頸。由於醫生操作數據、治療過程數據與術後效果反饋數據等有效數據嚴重匱乏，直接制約了AI從輔助角色向更核心功能進階的可能。 同時，醫美涉及大量亞洲人群的生理與健康數據，高度敏感且易受輿論質疑。為此，部分企業已採取加密傳輸、實時監測與風控機制，攔截異常訪問並檢測數據風險。另有企業採用「系統過濾+人工復核」雙重審核機制，並通過私有化系統確保敏感數據不出內部網絡。此外，行業協會也已聯合互聯網平台，著手完善醫美行業基礎數據庫。 無人診所前瞻 儘管當前面臨多重挑戰，業內人士對AI在醫美行業的未來發展持樂觀預期。首先，預計AI將對所有靠信息差賺錢的行業造成顯著衝擊。目前已有跡象顯示，越來越多求美者從傳統的網絡媒體咨詢轉向直接詢問AI。未來隨著AI進一步發展，無人診所、醫美管家等新型服務形態有望應運而生，無論是對上游研發還是下游機構診所，效率都將獲得極大提升。 在AI角色升級方面，行業預測將從「輔助建議」走向「半自動決策」。新氧已推出AI技能包，可提供醫美知識查詢、門店檢索、預約管理和提醒等全流程智能化服務。且在治療過程中，AI也可與雲計算打通「檢測—問診—治療—回訪」的就診流程，通過術後效果反饋來積累可復用數據。 此外，AI和設備的結合或將成為趨勢，通過AI去控制設備甚至結合機械臂完成部分操作或成為現實。從控制設備延伸至與人協同工作，未來AI將扮演更核心的角色。 總的來說，人工智能在醫美行業的應用已從營銷、客服等前端環節逐步向設備控制與診療流程滲透，為降低人為操作風險、提升服務標準化程度提供了可行路徑。然而，有效數據的匱乏以及數據安全合規的壓力，仍是制約AI深度應用的關鍵瓶頸。未來，隨著診療數據的逐步積累，AI有望從輔助建議邁向半自動決策，並與設備深度融合，推動無人診所、醫美管家等新型業態的出現。但行業能否實現這一轉型，仍取決於數據治理體系的完善。 財聯社Marketwatch專欄提供有關中國各行業的洞察與分析。他們的聯絡方式：liujingyi@cls.cn 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏
