多模態應用持續升溫 改寫企業AI算力帳單
多模態內容創作佔比上升，影片生成的算力消耗遠高於文字任務，應用重心的移動，意味著企業的算力帳單也在改寫 頭豹研究院 多模態內容創作正從大模型應用中的小眾場景走向前列。頭豹研究顯示，這類應用在九類核心業務場景中的佔比，半年間由0.6%升至11.9%，成為增長最快的方向。變化不止於報表：生成10秒1080p影片約消耗35萬Token，是文字任務的數百倍。這件事關係到內容平台、營銷部門，以及每一位規劃算力採購的決策者。 排序在半年內改寫 報告統計了約700個大模型應用樣本。2025年上半年，文字內容創作以23.7%的佔比位居第一，問答助手、數據處理分析緊隨其後。多模態內容創作只佔0.6%，排在九類場景的末位。 半年後，排序開始變化。多模態內容創作升至11.9%，智能客服從5%升至9.4%，AI搜索從3.1%升至4.7%。報告將這三個方向列為增長前三，多模態是其中最大的增量。 基礎盤並未被動搖。下半年，文字內容創作仍以19.5%居首，問答助手與數據處理保持較高佔比。多模態拿走的是增量，並未取代文字場景。 增長為何出現在多模態？報告的解釋是，多模態技術能力在2025年持續提升，帶動內容生產、資訊獲取和客戶互動三類需求加速釋放。率先放量的是內容密集型場景：Steam平台使用生成式AI的遊戲，從2024年的1,000多款增至2025年的7,818款以上，報告標註增長681%。 影片生成服務的收入也在增長。快手（1024.HK）公布，旗下可靈AI於2026年第二季度錄得逾8.5億元人民幣收入，按年增長逾200%；同季，平台上AI生成短影片營銷素材的投放消耗按年增長逾70%。從影片製作到廣告投放，多模態應用正進入更多商業場景。 帳單的計量單位變了 場景佔比的移動，改變的是算力消耗的計量單位。報告測算，生成10秒1080p影片約消耗35萬Token，數百倍於文字任務。應用從寫文案轉向做影片，單個任務的算力消耗不在同一量級。 消耗還被使用方式繼續放大。報告觀察到，應用價值正由單次生成轉向持續推理與任務閉環：搜索、營銷、客服、辦公等高頻業務流程嵌入模型，調用量、互動頻率和推理負載同步上升。 全國Token調用量也在增長。國家數據局公布，中國日均Token調用量於2026年3月超過140萬億；國家統計局其後表示，日均調用量已達「數百萬億」，但未公布更精確的數字。這項統計涵蓋各類AI應用，反映整體模型調用規模擴大。 這些數字合起來，改變的是算力預算的算法。過去按「模型能不能用」評估投入，現在要按「調用量乘以單位任務消耗」測算成本。任務從文字轉向影片、從單次轉向持續，成本增速可能快於用戶量增速。 誰先付這筆帳 壓力不會平均分攤。多模態放量集中在遊戲等內容密集型場景，互聯網內容平台與AI原生企業最先承擔成本。報告對這類客戶的判斷是：需求本質是高並發、彈性擴展與低成本調用，適合模型即服務（MaaS）與雲端推理服務，商業模式以按調用量付費為主。 上述場景佔比基於約700個樣本，反映的是場景結構變化，不等於行業收入分布。多模態能否持續放量，還取決於影片生成成本下降的速度。報告將供給側價格與成熟度，列為影響算力需求的核心變數之一。 對企業而言，影響落在三件事上：把多模態內容製作成本納入年度預算；在採購合同中明確調用計費方式；逐項評估哪些環節值得從文字生成升級到影片生成。規劃AI預算時，先算清業務中有多少任務會從文字轉向影片、從單次生成轉向持續推理。 多模態不是多了一個功能選項，而是把單任務算力消耗放大數百倍的變量。規劃AI預算時，與其盯模型榜單，不如先算清楚：業務里有多少任務會從文本轉向視頻、從單次生成轉向持續推理。前者決定體驗，後者決定成本。 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
量產不等於生產力 人形機器人離「上班」還有多遠？
人形機器人出貨高速增長，但逾六成應用仍集中於表演及科研。從量產走向工廠，泛化能力、量產一致性與回本週期，仍是商業化必須跨過的關卡 財聯社Marketwatch專欄 近年來，機器人應用一直是中國最受矚目、最具想象力的高精尖產業。如今，隨著頭部企業叩開萬台級量產的大門，文娛表演和數據科研卻仍佔據六成以上的應用場景，而工業與服務領域的滲透才剛剛起步。在高熱度之下，目光更多投向了聚光燈熄滅之後的現實命題：這些造價不菲的人形機器人，究竟能在哪些場景里真正「乾活」，又能否真正實現商業可行？ 應用仍偏表演科研 2026年上半年，全球人形機器人出貨量達到2.2萬台，同比增長近300%。中國國內市場同樣呈現高速增長態勢，僅人形機器人單一品類年內銷量已達萬台級別，同比增長9倍。部分頭部主機製造商已形成或即將形成年產萬台級的產能儲備，硬件關鍵零部件已實現規模化量產。 然而，出貨量的高增長並不等同於商業化應用的實質性突破。從全球銷售用途結構來看，當前市場呈現明顯的結構性失衡特徵：文娛表演類佔比達33.6%，數據生產與科研用途佔27%，兩者合計超過六成；服務引導領域出貨量佔比約19%；而真正進入智能製造和倉儲物流環節的份額不足兩成。這意味著，機器人作為生產力工具嵌入一線場景仍十分有限。 上述數據揭示了一個核心矛盾：行業已具備萬台級交付的製造能力，但真實的生產性應用場景尚未成為需求主力。行業雖已分化出頭部企業的量產能力，但大量參展產品仍停留於表演功能為主的技術演示階段，從舞台到工廠仍有漫長的路需要跨越。 卡在三道門檻 事實上，從舞台到真實產業的應用主要面臨三重核心障礙。 第一是具身智能的泛化能力嚴重不足。儘管當前系統在固定場景下具有良好的任務成功率，但一旦更換物品或環境成功率便會大幅下滑，這直接限制了機器人在複雜多變真實場景中的可應用性。此外，目前行業在視覺-語言-動作等大模型架構上尚未形成可統一落地的技術路徑。人形機器人需在小腦運控能力的基礎上疊加大腦的推理與任務分解功能，並實現大小腦的精准協同——這是目前技術體系中最為薄弱的一環。 即便智能問題得以緩解，量產環節的工程化挑戰同樣嚴峻。由於缺乏統一的行業國家標準，批次間一致性難以保障，成為一大核心痛點。從萬台級產能規劃到萬台級穩定交付，製造效率、良率以及軟硬件標準化體系尚未完整建立。這意味著，行業還沒有一套經過驗證的體系來保證產品的一致性、穩定性和可靠性。 而最終決定商業命運的，是經濟模型是否跑得通。工業客戶的採購決策遵循硬性邏輯：只有當機器人在2-3年內回本時，才會形成批量採購。當前高昂的物料成本（BOM成本），使得人形機器人僅能在部分招工難、人力成本高的工位具備替代經濟性。 商業化分階段推進 在明確瓶頸之下，行業普遍認為人形機器人的商業滲透將呈階梯式推進。巡檢、安防等高危領域已率先放量；第二梯隊是工業搬運、倉儲分揀等高體力消耗場景，已有實際案例切入工廠組裝、咖啡製作等相對標準化的操作線；在這之上機器人應用將向複雜度更高的商業服務領域延伸。而C端家庭場景則預計將面對最為漫長的落地週期，並且首批進入家庭的機器人可能是陪伴與交互型，後續才能實現複雜家務勞動。 更值得關注的是，部分場景已開始採用「人機協同」方案，例如在機場行李轉運中，機器人處理約80%的標準件，人工處理20%的異形件，以實現效率與可靠性的最大化。同時，部分企業嘗試從賣設備轉向按作業件數計費，即供應商為服務結果負責。這一模式若能跑通，將從根本上降低客戶的採購決策門檻。 回望兩年前，人形機器人展台上最不缺的是對未來天花亂墜的想象，而今天的行業對話已落腳於良率、復購率與投資回報週期這些沈甸甸的現實詞彙。萬台級出貨量是一座里程碑，但它無法與生產力革命划上等號。但從高危巡檢到工業搬運，從人機協同到按效果付費，行業正一步步縮短展台與現場之間的距離。 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
中國模型搶佔開放AI生態 普及優勢能否轉化為收入？
英偉達把觸角由晶片伸向模型入口，中國模型亦加快進入全球技術體系，AI產業的競爭正由模型能力延伸至開發者、算力及企業部署 李世達 晶片巨頭英偉達（NVDA.US）同意斥資129.3億美元收購Hugging Face，交易的意義遠不止於買下一個模型網站。英偉達長期主導AI晶片及CUDA軟件生態，Hugging Face則連接逾1,800萬名開發者、約20萬家企業和超過300萬個模型。若交易完成，英偉達將由提供底層算力，進一步切入模型搜尋、測試、下載及部署環節，更接近企業決定採用哪個模型、在哪裏運行的入口。 英偉達此舉並非孤立行動。微軟（MSFT.US）透過Microsoft Foundry提供逾1.1萬個模型，亞馬遜（AMZN.US）旗下Bedrock和Alphabet（GOOG.US）旗下Google Model Garden也把模型、開發工具及雲端服務整合成企業部署平台；Meta（META.US）則以Llama開放權重模型擴大開發者生態。科技巨頭策略各異，但競爭已由模型能力延伸至開發者、算力及企業部署入口。 中國開放權重模型恰好是這場變化的重要參與者。Hugging Face今年3月發布的報告顯示，過去一年，中國開發的模型佔平台下載量41%，比例已超越美國模型；阿里巴巴（9988.HK；BABA.US）旗下Qwen系列更衍生出逾11.3萬個模型，數量超過Google和Meta的總和。DeepSeek、Qwen、智譜（2513.HK）的GLM、月之暗面旗下Kimi及MiniMax（0100.HK）等模型，正被更多開發者用於微調、壓縮及重新部署，其中部分已開始成為海外項目的技術底座。 中國公司主要提供基礎模型，Hugging Face連接模型與開發者，英偉達則供應晶片及開發工具。三者並非直接競爭，卻共同影響企業採用和部署模型的方式，並各自在產業鏈上爭取開發者、客戶關係及收入。 從下載量走向海外項目 沙特阿拉伯公共投資基金旗下AI公司HUMAIN最新發布阿拉伯語模型humain-m3。該模型以MiniMax-M3為基礎，再使用超過1萬億個原生阿拉伯語詞元進一步預訓練，總參數達4,280億，目前在HUMAIN Node提供研究預覽。HUMAIN計劃在完成安全訓練及對齊後開放模型權重。 對沙特而言，採用現成的中國模型底座，有助HUMAIN縮短開發時間，把資源集中於阿拉伯語數據、在地應用及企業服務，也為中國AI公司提供另一條出海路徑。不過，HUMAIN仍掌握當地平台和客戶，雲端服務商及晶片公司也能從部署需求中取得收入，MiniMax能分得多少價值，取決於授權、共同開發及後續服務安排。 英偉達最新季度收入按年增長106%至962億美元，其中數據中心收入達890億美元。但微軟、亞馬遜、Google及Meta等主要客戶均在開發自有AI晶片。收購Hugging Face可讓英偉達更早接觸模型開發及部署需求，並以軟件和推理服務鞏固硬件優勢。英偉達承諾Hugging Face將維持開放，支援不同雲端及運算硬件，使用者毋須採用英偉達晶片；不過，兩者的結合仍可能把更多開發活動帶入英偉達的軟件和算力生態。 影響力如何轉化為收入 中國企業已開始嘗試從應用程式介面、企業私有部署、模型微調、智能體工具及雲端算力等環節收費。阿里巴巴具備較完整的商業鏈，Qwen負責擴大開發者生態，阿里雲則提供運行模型所需的算力及企業服務。 阿里巴巴截至6月底季度的AI相關產品收入達124億元，連續第12個季度錄得三位數增長。公司雖未披露其中多少直接來自Qwen，但模型、雲端算力及企業服務形成的完整業務鏈，提供了較清晰的變現路徑。 對MiniMax、智譜及月之暗面等獨立模型公司而言，情況更具挑戰。開放權重有助快速累積使用量、衍生模型及品牌影響力，但訓練、推理和海外服務成本仍然高昂。如果開發者下載模型後轉到其他雲端平台部署，模型公司得到的可能主要是知名度，收入則由晶片商、雲端平台或系統整合商取得。因此，海外授權、共同開發和企業部署項目，比單純追求下載量更能檢驗其商業模式。 英偉達買下Hugging Face，顯示AI產業的價值正在模型、平台、算力和企業服務之間重新分配。中國模型已取得下載量及開發者採用優勢，humain-m3也顯示其開始進入海外大型項目。下一步的考驗，是模型公司能否在平台、算力商和雲端巨頭之間掌握客戶關係及收入。下載量可以證明影響力，企業持續付費，才能證明這種影響力可以成為一門長久的生意。 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
從打印玩具到造火箭 中國3D打印打開全球市場
中國3D打印產業正從消費級市場加速走向高端製造，出口與家用需求同步升溫，航天、精密製造等應用亦持續擴大，產業進入新一輪成長周期 財聯社Marketwatch專欄 3D打印技術，作為增材製造的主要代表，自問世以來便被視為顛覆傳統生產範式的重要力量。但現在，這一工業級技術正加速走入家庭場景。玩具、花盆、鞋子......只需要簡單的材料和現成的模型，就可以用3D打印技術隨時打印出想要的產品。同時，依託強大的製造業基礎與供應鏈優勢，3D打印產業也在以前所未有的速度融入中國高端製造的各層級生產體系。 消費級市場率先起飛 當前，3D打印產業正處於高速增長時期，是中國製造業中增長最為突出的細分領域之一。中國3D打印設備產量同比增長48.5%，在主要工業產品中增速位列第一。 同時，中國也在填補全球3D打印的需求缺口。統計顯示，2026年上半年中國累計出口3D打印機362萬台，出口金額達到96.11億元，同比分別增長90.2%和109.3%。基於現行增速，預判2026全年出口總量有望攀升至800萬台。長期來看，全球3D打印市場收入預計將於2034年達到1150億美元，10年復合年增長率達18%。值得注意的是，消費級市場是本輪增長的主力。 目前，中國的消費級3D打印市場增長主要沿著兩條脈絡。其一是消費級設備進入普通家庭。拓竹、創想三維（3388.HK）等產業龍頭的銷售網絡的向全國延伸、對大眾的宣傳及產品實地展示都大力提升了大眾對3D打印產品的認知和購買。另一方面，利用大量3D打印機進行集中化、批量化生產的「3D打印農場」正在中國國內興起，進一步拓寬了消費級設備的應用場景與市場容量。據不完全統計，目前中國已有數千家規模不等的3D打印農場，累計設備裝機量約30萬台，且仍在持續增長。 降價、AI與模型生態共振 細究消費級3D打印在中國的需求爆發，背後有三個條件共同發力：設備價格大幅下降、AI使用門檻降低和模型生態日趨成熟。其中，價格下探是消費級爆發的最直接驅動力。當前主力3D打印產品定價已進入千元區間，甚至低於主流智能手機的平均售價。而隨著價格的下降，使用門檻的下降也進一步打開了市場。過去用戶普遍覺得3D打印複雜，而現在AI的深度融入解決了"不會用"的問題。自動調平、實時監控、故障自檢等智能化功能使設備從依賴人工調試的專業工具轉變為即開即用的智能終端，有效解決了普通用戶的操作障礙。 此外，逐步豐富的模型資源生態則在留存用戶方面發揮了巨大作用。以中國頭部3D打印品牌拓竹旗下的模型平台MakerWorld為例，這一面向3D打印用戶的在線模型社區通過拓竹每年投入高額補貼激勵創作者，已累積近300萬個模型資源和大量活躍創作者，每月模型數量以近十萬的速度增長。而另一巨頭創想三維則在致力於加入AI輔助建模工具，使用戶可以自行創作。 從桌面走進高端製造 相較消費端的爆發式增長，工業級3D打印板塊的增長則相對溫和。數據顯示，2026年第一季度全球工業級3D打印設備出貨量同比增長18%，中國市場增長29%，均遠低於同期消費級設備的增速水平。但從應用價值來看，工業級市場仍佔據更大基數且在部分高價值場景已進入批量應用。 無可否認，3D打印在現代工業領域應用方面具有大量不可替代的獨特優勢，包括能夠大幅縮短研發和交付週期、不需要開模因此適合小批量定制化生產，以及具備極高的設計自由度而能夠製造傳統工藝難以實現的複雜結構。 因此，這一新型製造技術正在各行各業中迅速普及。在高精尖的航天領域，火箭發動機推力室、噴管等關鍵部件正大規模採用3D打印製造。並且，基於3D打印的獨特優勢，以華曙高科（688433.SH）為代表的企業正助力航天企業攻克輕量化、複雜異形結構件製造等技術難點。同樣地，精密製造領域的折疊屏手機鉸鏈、手錶鈦合金中框，以及低空經濟產業的無人機零部件和液冷散熱部件等精密結構件都在加速導入3D打印工藝。 總體而言，中國3D打印產業在消費級領域依託供應鏈成本、智能化集成與內容生態，已在全球範圍內建立起穩定的競爭優勢。但消費端的規模優勢並不能助力其獲得工業端的領先地位。工業級3D打印在航天、醫療、精密製造等高價值場景中雖有突破性應用，但在部分層面仍需進一步的深度研發與發展，從而完成由3D打印支持的下一代製作躍遷。 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
中國AI技術急追美國 私人投資為何仍嚴重落後？
中美頂尖AI模型的性能差距已縮至不足3%，但私人AI投資卻相差超過20倍。中國能否以更高效率及國家資本，長期抵消美國的私人投資優勢？ 李世達 如果只看模型排行榜，中美人工智能競賽似乎已逐漸進入勢均力敵的階段。DeepSeek崛起後，阿里千問等中國模型持續迭代，美國企業已不再像數年前般穩佔絕對領先。斯坦福大學《2026 AI Index》顯示，截至今年3月，中美頂尖模型在相關排行榜上的性能差距已縮至2.7%，甚至在不同榜單上互有領先。 但另一邊的資本帳，卻呈現完全不同的景象。 同一份報告顯示，2025年美國私人AI投資達2,859億美元，中國只有124億美元，前者是後者的23.1倍。換言之，當兩國頂尖模型的性能差距已縮至不足3%，背後私人資本的投入卻仍相差超過20倍。更值得注意的是，這種落差到了2026年也沒有明顯消失。 首季中國AI相關初創企業融資超過1,100億元，約162億美元，同比大增185%。但同期PitchBook統計的全球AI風險投資達2,555億美元，其中OpenAI、Anthropic及xAI三家美國企業便佔67.3%，涉及約1,720億美元，單是三家公司取得的資金已是同期中國AI初創企業融資額10倍以上。雖然統計口徑不同，仍反映全球AI風險融資正高度集中於美國頭部企業。 從基建投入看，情況亦相似。高盛去年底估計，中國主要互聯網企業2026年AI相關投資超過700億美元，僅相當於美國Hyperscalers的15%至20%。Capital Group則估計，美國大型科技企業資本開支將由2025年的4,250億美元升至今年7,910億美元，中國同期由570億美元增至1,180億美元，差距由7.5倍略收窄至6.7倍。 不過，私人投資並不是中國AI資本帳的全部。2025年中國啟動規模600億元的國家人工智能產業投資基金；今年又傳出正研究未來五年投入約2萬億元建設全國AI數據中心網絡，惟相關方案仍在制定。美國政府也在增加AI投入，Brookings對截至今年3月聯邦AI合約的統計顯示，已義務化資金約72億美元。這些數據口徑不同，但至少顯示兩國資本結構存在明顯差異：美國AI擴張更依賴科技企業及私人資本，中國則有更明顯的政府及國企參與。 國家資本能否帶動私人投資？ 既然已有大量國家資本投入，為甚麼中國私人投資仍未同步增長？關鍵首先在商業回報。Amazon、Microsoft及Google擁有龐大的全球雲服務業務，新增數據中心及GPU，可以直接向全球企業出售算力、模型及軟件服務。中國雲市場更多集中於國內，大模型又陷入價格競爭，技術快速提升，卻未必能同樣迅速轉化成收入和現金流。 中國大型科技企業的盈利壓力亦限制了投資能力。阿里（BABA.US; 9988.HK）今年4月至6月資本開支達676.8億元，同比大增75%，同期淨利潤卻下跌75%，其後更配股籌集約102億美元支持AI發展；百度（BIDU.US; 9888.HK）第二季收入同比下降4%，淨利潤降至23億元。對這些企業而言，大規模AI投資會更直接形成盈利、現金流及融資壓力。 國家資本可以承擔數據中心、電網、國產晶片及基礎科研等長周期項目，卻主要解決「誰來出錢」的問題，不能保證市場願意為AI服務付錢。若需求和盈利未同步形成，政策主導的供給亦可能出現低利用率或資源錯配。真正的考驗，是國家投入能否轉化成商業需求和盈利，再吸引下一輪私人資本。 這種需求差距，也可從中國AI供應商的收入結構窺見。高速光模塊供應商中際旭創（3308.HK；300308.SZ）今年上半年海外業務收入大增209.9%至396.15億元，中國內地收入僅增7.7%至21.63億元，海外市場已佔總收入近95%。 中際旭創身處AI數據中心投資最前線，其業績某程度上像是一張全球AI資本開支的溫度計。公司財報指出，阿里、騰訊（0700.HK）及百度今年首季合計資本開支約647億元，同比增18%；Microsoft、Amazon、Meta及Google第二季合計資本開支達1,649億美元，同比增約86%。一家中國AI基建龍頭目前最大的需求增量主要來自海外，反映出中國企業已成為全球AI基建熱潮的重要供應商，但中國本土市場產生的需求增量，仍遠不及海外。 然而，私人資本較少並不代表中國AI必然按比例落後。受先進晶片限制，中國企業即使投入同等資金，也未必能取得與美國企業相同的算力，反而被迫提高模型效率、降低推理成本並加快國產晶片適配。這也部分解釋了為何私人投資相差23倍，模型性能卻只差2.7%。 但效率能否持續抵消資本差距仍是未知數。AI正走向Agent、多模態及機器人，大規模推理將需要更多晶片、電力和數據中心。若美國企業每年持續多投入數千億美元，更多算力和試錯能力仍可能重新反映為技術優勢。 美國的燒錢模式同樣面對過度投資風險。若巨額AI基建最終無法帶來足夠收入，今天的資本優勢也可能變成明天的折舊、債務與閒置產能。對中國而言，國家資本能否把算力、晶片與基礎設施進一步轉化為市場需求、企業盈利和私人資本的持續投入，將決定這套模式能走多遠。 中國已證明，較少的私人資本並不妨礙AI技術快速追趕。但當AI進入更依賴算力、電力與大規模推理的下一階段，效率優勢能否繼續抵消資本差距仍有待觀察。當模型差距愈來愈小，資本能否持續轉化為需求、盈利與再投資，可能成為中美AI競爭新的分水嶺。 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
AI辦公走向深水區 下一站是「數字員工」
AI辦公正成為大模型商業化最具現實感的戰場。隨著巨頭加快整合產品，競爭焦點已由模型能力轉向入口、執行效率與企業落地 財聯社Marketwatch專欄 2026年以來，AI技術從通用對話能力向垂直場景深度滲透的趨勢愈發清晰。在眾多方向中，辦公場景憑借其高頻、剛需、且具備明確付費動力和能力等特徵，成為大模型商業化的首要陣地之一。一批月訪問量達千萬級的辦公智能體產品相繼湧現，印證了市場對AI提效工具的真實需求。 巨頭搶佔辦公入口 2026年第二季度以來，中國AI辦公智能體賽道完成了一次關鍵的競爭模式切換。此前多家互聯網大廠並行推進多條產品線、分散測試不同技術路線的模式被快速收緊的整合策略取代。 包括騰訊（0700.HK）、字節跳動、百度（BIDU.US; 9888.HK）、阿里巴巴（BABA.US; 9988.HK）在內的多家主導互聯網巨頭均在過去數月內將旗下智能體、大語言模型或AI對話機器人業務與AI辦公助手業務進行整合。同時，辦公軟件和服務提供商金山辦公（688111.SH）於7月中旬連發兩款AI辦公智能體，分別覆蓋個人級與組織級場景。 實際上，上述密集的組織調整與產品發佈，標誌著行業正式進入以桌面端第一交互入口為爭奪用戶核心的決戰階段。目前市場主要有四類參與者：互聯網巨頭依託自有大模型、雲底座與協同產品，搶佔了大型企業的基礎設施位置；傳統辦公軟件廠商以存量用戶為基礎，將智能體嵌入文件處理流程，守住個人與中小機構；原生大模型廠商側重底層框架輸出；垂直工具服務商聚焦單點環節，主要承接細分需求。 C端先行 B端待破局 實際上，中國AI辦公智能體市場已形成可觀基數。截至2026年6月，中國國內17款主流桌面端AI原生辦公智能體平台合計月訪問量突破6,000萬次。其中，騰訊的WorkBuddy月訪問量達2,097萬次，斷層領先。這總體上反映了用戶對AI辦公工具的使用習慣正在快速建立，競爭者頭部效應初顯，而市場空間仍在持續打開。 在需求結構上，C端與B端呈現不同的特徵。C端用戶決策鏈條通常較短，對系統對接等方面顧慮較少。隨著AI技術普及愈加廣泛，越來越多個人用戶通過PPT製作、會議紀要、文檔處理等低門檻場景嘗試AI辦公，且已表現出較明確的付費意願。相比之下，B端客戶因考量數據安全、效率提升、迭代因素等問題而形成了更長的週期。但B端市場一旦真正爆發，將成為長期穩定的持續性業務。 不過，AI辦公的願景仍存在多重瓶頸。比如，複雜任務的執行可靠性不足。當前智能體擅長文本生成，但缺乏深度操作各類業務軟件的執行能力，而企業業務流程千差萬別。同時，企業內部數據孤島普遍、Token調用成本難以管控，企業在高頻推理調用下面臨可觀的成本壓力和隱含的數據洩露風險。這些問題一起阻礙了企業無法積極融入AI辦公助手以提高效率。 從辦公助手走向數字員工 但在上游算力產業鏈，AI辦公市場的需求拉動效應已有所體現。金山辦公預計2026年上半年歸母淨利潤同比增長209.98%至263.89%，顯現出AI辦公市場需求對業績的積極帶動；金蝶國際（0268.HK）預計上半年扭虧為盈，得益於AI帶來的效率提升；用友網絡（600588.SH）預計上半年AI相關合同簽約9.1億元，同比實現高速增長。 另外，辦公智能體的普及將推動推理調用量持續上漲。與市場普遍關注的大模型訓練算力消耗不同，AI辦公以高頻中小規模推理為主，不會在訓練階段出現量級的爆發式拉動，而是呈現需求穩步抬升。這一差異化需求結構帶來多重產業鏈變化並推動商業模式趨於多元化。 展望未來3至5年，智能體的真實任務完成能力——能否實現跨軟件閉環執行而不只是生成文本內容，將決定AI辦公能否從輔助工具進化為數字員工。另外，端雲協同技術成熟度與商業模式可持續性，包括端側算力能否有效分擔雲端壓力、Token成本管控是否有效、定制化成本能否持續下降等，將共同決定行業能否成功完成商業化轉型。 AI辦公智能體賽道的快速升溫，折射出大模型技術從通用能力向垂直場景縱深遷移的產業趨勢。然而，辦公場景雖被寄予厚望，熱鬧的競爭格局並不等同於成熟的商業生態。執行可靠性、數據安全與成本結構等根本性問題，反映出智能體要在其中真正承擔核心生產力角色，仍需跨越技術交付與商業閉環之間的多重溝壑。但不可否認，AI辦公智能體這一產業從早期起步期開始就已透露出無限的經濟和生產潛力。 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
追稅風波震動保險股 香港保單優勢還剩多少
內地加強核查境外保單收益，令香港保險多年來建立的高回報優勢面臨重新定價。稅負未必扭轉赴港投保需求，但分紅及儲蓄型產品的吸引力正受到考驗 李世達 香港保單多年來受到內地客青睞，除了保障功能，較高的長期回報、多幣種選擇和全球資產配置亦是重要賣點。然而，這套跨境保險生意近日突然多了一項需要重新計算的成本——境外保單收益的個人所得稅。 事情始於8月5日，內地媒體報道，北京、杭州等地稅務部門近期開始核查內地居民持有的香港等境外保單，並有保單持有人因取得分紅、預繳保費利息等收益，被要求按20%稅率繳納個人所得稅。其後披露的徵稅範圍還涉及退保、減保及提取分紅等已實現收益。國家稅務總局8月7日回應稱，中國居民境外所得依法申報納稅的規定一直存在，相關做法「並非新政策」，也並非專門針對香港保險市場。 消息一出，港股保險股「先跌為敬」。消息首先衝擊倫敦市場，保誠倫敦（PRU.L）股價8月5日一度急挫13%；翌日港股開市後跌勢蔓延，友邦保險（1299.HK）8月6日盤中一度跌8.5%，保誠（2378.HK）港股亦明顯受壓，反映市場迅速把追稅消息視為內地客赴港投保的潛在風險。 這種憂慮並非沒有根據。2024年內地訪客為香港帶來628億港元新造保單保費，按年增長6.5%，佔個人業務新造保費約29%。保監局其後因檢討非本地保單持有人的統計口徑，暫停單獨公布2025年內地訪客投保數據；不過香港整體長期保險市場仍高速增長，2025年新造保費大增50.6%至3,309億港元，其中分紅業務達2,828億港元，增長55.1%。 跨境財富管理優勢 香港保單過去吸引內地客，很大一部分優勢來自分紅及儲蓄型產品。除了美元、港元等多幣種選擇，保險公司可以在全球市場配置資產，回報率亦明顯高於內地同類產品。瑞銀估算，香港分紅保單的演示回報率約6%至6.5%，內地同類產品約3%，再加上外幣配置、全球投資及財富傳承等功能，形成一套相當完整的跨境財富管理工具。 20%稅負首先削弱的，正是這部分收益優勢。 按照目前北京、杭州已披露的徵稅案例及業內人士、稅務律師的解讀，除保單分紅及預繳保費利息外，持有人退保、減保或提取現金分紅時產生的收益，亦可能被納入應稅所得。換言之，目前已披露案例顯示，20%稅率主要針對被認定為應稅所得的收益部分，而非簡單把整張保單的保費或現金價值直接乘以20%；惟不同保單的收益如何界定及計算，目前仍缺乏全國統一的詳細指引。 這項規定其實有其稅制邏輯。中國對稅收居民採全球所得課稅，境外利息、股息及部分投資收益本來就有申報義務。隨著CRS提高跨境金融資產透明度，過去較難執行的境外所得稅規定，也更具徵管條件。今年首五個月，取得境外收入的納稅人累計補繳稅款約130億元。 這也令不同保單受到的影響相差很大。沒有儲蓄成分的純保障型產品，例如主要提供身故、醫療或危疾保障的保單，受到的影響較小；分紅、儲蓄型保單則更敏感，尤其當持有人退保、減保或提取分紅，把帳面收益真正變現時。至於收益仍累積在保單內、尚未提取的情況，目前公開資訊仍未顯示已有全國統一的計稅方法，不能簡單把香港保單的預期回報直接打八折估算。 回報差距還剩多少 高盛因此認為，市場下一步最值得觀察的是香港保單繳納相關稅款後，與內地同類產品還剩多少回報差距。只要這個差距仍然存在，內地訪客業務的長期增長動力未必受到根本破壞。瑞銀的看法亦相近。該行指出，現行個人所得稅法對保單收益如何徵稅仍缺乏詳細指引，內地本土保單收益目前實際亦未普遍徵稅；即使稅務因素令香港產品的相對吸引力下降，其較高回報、多幣種及更廣投資範圍仍具競爭力。 更值得留意的是，個別城市核查會否走向更廣泛徵管。若執行逐步常態化，境外保單的稅務成本將正式納入內地客的購買決策。 短期內，稅務因素未必足以扭轉內地客赴港投保趨勢，但若境外保單徵稅由個別城市逐步走向常態化，以較高回報為主要賣點的分紅及儲蓄型產品，新增需求的增長壓力將隨之上升。真正的考驗，是香港產品扣除稅務成本後，能否繼續維持相對內地產品足夠的回報差距。 不過，香港保單的競爭力並不只建立在收益之上，多幣種、全球資產配置、保障及財富傳承等功能，仍能支撐部分跨境需求。因此，這次追稅風波未必立即改變內地客赴港投保的大方向，但若徵管範圍持續擴大，市場面對的考驗也將由短期股價震盪，逐步轉向新單增長、產品結構及客戶需求的真正調整。 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
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