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东山精密：2026年第三季度净利润23.32亿元，同比增长401.18%

Fri, 30 Oct 2026 08:32:19 GMT

东山精密公告，2026年第三季度营业收入175.82亿元，同比增长73.81%；归属于上市公司股东的净利润23.32亿元，同比增长401.18%；扣非净利润20.99亿元，同比增长406.69%。2026年前三季度营业收入453.79亿元，同比增长67.63%；归属于上市公司股东的净利润52.89亿元，同比增长332.34%；扣非净利润45.79亿元，同比增长327.48%。

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豪赌AI烧穿现金牛，这次，市场不再“奖励烧钱”！

Fri, 30 Oct 2026 08:17:46 GMT

美国科技巨头正面临一场严峻的估值重估：AI基础设施支出持续膨胀，而支撑这场豪赌的核心现金牛业务却开始失速，两股力量的对撞正在动摇投资者的信心。

本周，Alphabet与亚马逊相继交出令市场失望的季报。Alphabet搜索广告增速跌至五个季度最低，AI Mode的引入正在侵蚀搜索的变现能力；亚马逊单季自由现金流录得-335亿美元，超出市场预期负值逾四倍，核心电商与广告业务双双降速。两家公司均维持全年合计逾4000亿美元的资本开支计划不变。

市场的反应直截了当：Alphabet股价单日暴跌逾11%，市值蒸发约5000亿美元，创历史最大单日跌幅；亚马逊盘后一度重挫12.5%，回吐今年二季度以来的全部涨幅。

这场抛售反应出一个日益尖锐的矛盾：科技巨头们正以空前规模发债、增发、签署数十亿美元的数据中心合同，为AI基础设施建设输血，而新的AI产品不仅尚未产生足以匹配投入的回报，反而开始蚕食原有业务的盈利能力。"市场正在挠头——这一切怎么回收？"Synovus Trust高级投资组合经理Dan Morgan在Alphabet财报发布后如此表示。

搜索失速，AI模式成变现隐患

对Alphabet而言，此次财报最令多头不安的矛盾，藏在两组数字的落差之中。

首席执行官Sundar Pichai在财报电话会上宣称，谷歌搜索的同比查询量增速是"过去五年最高"。然而，搜索及其他业务收入仅增长12%至633.5亿美元，较第二季度的16.8%和第一季度的19.1%大幅回落，也低于买方约14%的预期门槛。用摩根大通分析师Mark Schilsky的话说，这意味着"谷歌回答的问题比以往任何时候都多，但每个问题获得的报酬却越来越少"。

首席商务官Philipp Schindler在财报电话会上承认，AI Mode存在"较低的货币化水平"，并将部分搜索收入放缓归因于汇率逆风。这一表态令股价进一步承压。Schindler同时表示，公司正致力于向AI Mode引入更多广告，并对该产品的长期轨迹持乐观态度。

但市场的疑虑并未消散。巴克莱分析师Ross Sandler指出，管理层"优先考虑用户体验而非货币化"，蓝色链接查询的增速慢于总查询增速，而明年更激进的代理式搜索流程可能令这一差距进一步扩大，并将此定性为投资者的"黄色预警"。摩根士丹利则指出，Alphabet搜索增速与Meta广告增速之间的差距已扩大至约13个百分点的近期峰值，强化了市场对广告份额迁移与AI分流的担忧。

YouTube同样未能提供缓冲，收入增长9.2%，跌破摩根大通此前划定的10%观察线。展望四季度，CFO Anat Ashkenazi警告汇率逆风将进一步扩大，同时搜索业务还将面临2025年三季度加速增长带来的高基数压力。

云业务利润，被AI研发黑洞对冲

财报中唯一称得上亮眼的，是谷歌云。云业务收入同比翻倍至307亿美元，部门营业利润率从23.7%跃升至36.2%，远超市场约33%的预期。云业务积压订单达5610亿美元，同比增长256%，公司称约55%将在未来24个月内转化为收入。云部门CEO Thomas Kurian首次亮相财报电话会，被市场视为该业务战略地位提升的信号。

然而，这一强劲表现未能充分传导至集团层面利润。Alphabet整体运营利润为406亿美元，低于市场预期的432亿美元，更低于买方约450亿美元的门槛。原因在于，Alphabet层面的共享AI研发亏损从一年前的45亿美元扩大至77亿美元，Other Bets再亏损20亿美元——粗略估算，云业务利润增量的约一半，在抵达合并利润表之前便已被消耗殆尽。

据彭博智库分析师Mandeep Singh表示：

"在所有这些转型期间，我们有时会过于盯着现金牛业务。鉴于云业务利润率持续扩张，一旦Alphabet在AI前沿模型上重拾竞争力，云业务与搜索的组合将能把盈利能力带回原有水平。"

亚马逊：AWS加速，但每赚一美元背后捆绑四美元支出

亚马逊的处境同样严峻，且在现金流层面更为直观。

三季度，AWS云业务实现39.3%的营收增长至460亿美元，创近五年最快增速，CEO Andy Jassy给出了2027、2028年AWS增速"超过40%"的乐观预期。但这对买方依然不够——39.3%的增速虽高于华尔街约37%的预期，却低于买方真正期待的42%。更糟糕的是，AWS营业利润率从二季度的39.4%下滑至38.7%，未达买方"40%出头"的预期。

核心业务方面，广告服务增速放缓至11%，为亚马逊将该业务单独披露以来的最慢增速；在线零售业务增速仅2%，为逾三年来最低水平——彼时正是人们恢复线下消费、网购热潮消退之际。亚马逊将广告放缓部分归因于Prime Day从三季度提前至二季度，但据彭博报道，分析师早已将此因素纳入预测，结果仍低于调整后预期。

真正令市场震动的，是自由现金流数字。三季度单季自由现金流为-335亿美元，而彭博市场一致预期仅为-77亿美元，实际消耗超出预期逾四倍。背后是单季773亿美元的资本开支（环比增长43%），以及481亿美元新增长期债务。滚动12个月自由现金流从上季度的-76亿美元急剧恶化至-424亿美元，而就在一年前，这一数字还处于529亿美元的历史峰值。

债务飙升，资产负债表全面恶化

当运营现金流无法覆盖支出缺口，融资便成为唯一出路。今年前九个月，亚马逊新增长期借款高达1151亿美元，长期债务几乎翻了三倍，从2025年底的656亿美元飙升至9月底的1731亿美元。现金储备从868亿美元骤降至558亿美元，利息支出同比翻逾三倍，从5亿美元升至17亿美元。

Alphabet的融资结构同样发生了根本性转变。2026年前三季度，Alphabet股票回购金额归零——而2025年同期为398亿美元。与此同时，公司通过按市价发行计划出售合计124亿美元新股，并发行287亿美元优先无担保债券，季度利息支出从一年前的1.43亿美元飙升至9.67亿美元。对比来看，2025年前三季度Alphabet通过融资活动向投资者返还444亿美元；2026年同期则净融资1158亿美元。值得注意的是，Alphabet完成股票发行的均价约高于盘前市价15%至20%——管理层表示，预期投资回报率将"显著高于资本成本"。

四季度业绩指引同样令市场失望。亚马逊运营利润指引中值310亿美元，低于华尔街预期的330亿美元，更低于买方300亿至350亿美元区间的下沿。高盛在盘后点评中将多项核心指标定性为"中性偏弱"，并预计股价将出现初步负面反应。

市场叙事转向：从奖励烧钱到索要回报

这场抛售的意义，已超出单个公司的财报范畴，直指整个AI投资逻辑的核心重估。

高盛交易员Thales Arruda指出，市场正在从"奖励资本开支增长"转向"要求拿出回报证据"，并将当前的"痛苦交易"描述为超大规模云厂商跑输大盘，而去风险化的"铲子与镐头"类标的开始发力。摩根大通将Alphabet财报定性为"AI/科技交易重新点火的一次挫折"。

相比之下，微软的表现提供了一个反例。微软Azure单季增长48%至332亿美元，并指引下季度固定汇率增速达49%至50%，而公司维持了相对克制的支出节奏。尽管受整体科技股情绪拖累，微软股价最终收跌0.2%，但其云业务的超预期表现令其在本轮财报季中相对抗压。

Deepwater Asset Management管理合伙人Gene Munster就谷歌搜索的困境指出，公司面临的更大挑战，是构建能够代替用户完成购买的AI代理，并从中抽取佣金——这一商业模式在硅谷被广泛认为近在咫尺，Meta的Muse个人助手的成功已提供了先例。"旧方式是蓝色链接或展示广告来影响消费者行为，新方式是如何影响那个机器人，"Munster说。

多家机构在维持买入评级的同时下调了Alphabet目标价，包括摩根大通（从425美元下调至375美元）、摩根士丹利（从400美元下调至375美元）、美银（从430美元下调至380美元）以及巴克莱（从425美元下调至405美元）。即便经过下调，分析师目标价中位数仍较当前市价高出约30%——这意味着，华尔街并未放弃这场豪赌，只是开始对兑现时间表提出更多问号。

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华尔街看到了AWS的野心，却看不清亚马逊广告业务的未来

Fri, 30 Oct 2026 08:02:46 GMT

亚马逊第三季度财报交出了一份"冰火两重天"的答卷：云业务描绘出雄心勃勃的万亿美元蓝图，广告业务却以一场令市场猝不及防的增速腰斩抵消了所有惊喜。华尔街最终选择用脚投票——股价应声重挫。

亚马逊股票盘后大跌7%。第三季度总营收201.9亿美元，同比增长12%，每股收益1.89美元，均低于FactSet分析师预期的202.2亿美元和1.97美元。AWS实现39.3%的同比增速，年化营收运行率达1840亿美元，虽小幅超过华尔街38%的共识预期，但机构投资者此前普遍设定的"40%以上"门槛未能跨越。广告业务增速从上季度的26%骤降至12%，远低于市场预期的18%，成为本季财报最大的负面变量。

更具战略意义的是管理层对AWS未来两年的前瞻指引。CEO Andy Jassy在财报电话会上表示，预计AWS在2027年和2028年均将实现40%以上的营收增长，并有望在五至十年内发展成为一家营收规模达1万亿美元的业务。

Jefferies分析师Jeffrey Favuzza在财报后报告中指出，对于云巨头而言，提供如此跨越多年的前瞻展望几乎闻所未闻。然而，广告业务前景的不确定性——尤其是AI代理技术对消费者购物行为的潜在冲击——令分析师难以对亚马逊的完整增长故事建立充分信心。

AWS：大幅超出街头预期，却未能满足买方胃口

AWS本季度实现营收459.84亿美元，同比增速从第二季度的37%加速至39.3%，小幅超越华尔街38%的共识预期。运营利润率为38.7%，与上季度的39.4%基本持平。

然而，机构投资者在财报发布前已将预期门槛推高至42%甚至更高。据Jefferies分析师Brent Thill的报告，"40%以上"的增速基准是过去数周买方与卖方沟通中反复出现的核心议题，最终39.3%的数字虽在技术层面超越共识，但与买方真实预期之间存在明显落差。

支撑AWS长期叙事的数据颇为亮眼。AWS订单积压同比增长189%至5780亿美元，环比亦增长17%。

Andy Jassy透露，AWS目前平均每14秒安装一块AI加速芯片，公司自研芯片业务同比增速达三位数，Graviton和Trainium芯片的收入承诺较一年前增长逾20倍。亚马逊还计划于2027年底开始向AWS以外的客户出售Trainium芯片。

高盛分析师Eric Sheridan在财报快评中写道，AWS营收高于预期，但低于买方"42%以上"的增长预期，这一落差是本次财报中"最值得关注的问题"之一。Jeffrey Favuzza则认为，若将未来Trainium芯片对外销售纳入计算，AWS实现超过40%增速存在上行空间。

广告业务：Prime Day时间错位，但结构性隐患犹存

广告业务是本季财报中争议最大的板块。第三季度广告服务营收196.4亿美元，同比增速（剔除汇率影响）仅为12%，与上一季度26%的增速相比出现断崖式回落，也远低于华尔街约18%的预期。

亚马逊将这一异常主要归因于Prime Day的时间错位——今年Prime Day发生在第二季度而非第三季度，相关广告收入因此前移。公司预计第四季度广告业务将恢复至"接近高双位数"的增速。

但分析师并不完全接受这一解释。

Brent Thill在Jefferies报告中指出，广告增速12%显著低于市场预期的18%，时间因素固然存在，但增速下滑的幅度仍然令市场难以忽视。高盛研究团队同样将广告业务列为本次财报"结果弱于预期"的核心领域之一。

更深层的担忧指向AI代理技术对购物和广告生态的潜在颠覆。

亚马逊在财报会上主动回应外界质疑，称旗下AI购物助手Alexa for Shopping在过去12个月的使用用户已超过4亿，并透露公司已屏蔽Meta的Muse代理访问其平台。Andy Jassy对第三方AI代理的冲击持相对保守态度，表示"目前还没有多少消费者通过这种方式完成购物，因为体验还不够好，也不比直接在零售商处完成一键下单更便捷。"

然而，Forrester副总裁兼研究总监Emily Collins在一份评论中指出，"横向AI代理最终在多大程度上颠覆消费者发现产品的方式，以及广告在其中的影响力边界，对于整个大科技行业来说仍是一个未解之题。"

分析师立场：维持买入，但承认短期压力

尽管财报整体疲软，主要卖方机构仍维持对亚马逊的买入评级。Jefferies维持"买入"评级及330美元目标价，基于约15倍2027年EV/EBITDA估值，较当前股价有约35%的上行空间。高盛同样维持"买入"，12个月目标价为375美元，基于分部加总估值法，对应约47%的潜在涨幅。

高盛研究团队预计，亚马逊2026年全年营收将达到约8250亿美元，2027年和2028年分别进一步增至约9624亿美元和1.1万亿美元。Jefferies指出，当前股票以约10倍NTM EV/EBITDA交易，已在一定程度上反映出市场对现阶段业务表现的担忧情绪。

两家机构共同关注的核心问题集中于：AI代理商务行为对广告生态的中长期影响、AWS产能扩张节奏与可见需求的匹配关系，以及持续攀升的资本开支对自由现金流的压制程度。这些不确定性，或许正是华尔街在读懂AWS野心的同时，仍对亚马逊完整投资故事保持审慎的根本原因。

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日本央行：将根据经济和物价发展继续讨论加息

Fri, 30 Oct 2026 07:09:08 GMT

日本央行行长植田和男表示，包括下次会议在内，将在每次会议上继续讨论加息。植田和男称，将根据经济展望及风险判断加息时机；工资与通胀的良性循环机制已恢复；所有委员均认同物价走势符合目标；央行的目标是将物价趋势稳定在2%左右。

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圣诞行情、还是2000年泡沫重演？华尔街两大历史剧本正面交锋

Fri, 30 Oct 2026 07:07:39 GMT

当美联储暂停加息、科技巨头财报密集落地，华尔街正站在一个历史选择题面前：季节性多头规律能否再次奏效，还是2000年科技泡沫破裂的幽灵正在重现？

德意志银行和BTIG本周相继翻出历史账本，却得出截然相反的结论。德意志银行援引近百年市场数据，指向年底圣诞行情的惯性驱动力；BTIG首席技术策略师Jonathan Krinsky则以2000年费城半导体指数崩溃为模板，警告市场正逼近一个向下的转折点。

两套叙事框架的碰撞，正在让投资者面临今年最难判断的方向性抉择。Krinsky的核心论点并不在于财报数字本身，而在于"对市场反应的再反应"——他认为本轮反弹缺乏真正的筹码出清，期权市场的自满情绪尚未消散，这与历次真正底部形成前的面貌截然不同。

圣诞行情的历史依据

德意志银行的Jim Reid在本周的每日图表中援引自1928年以来的S&P 500数据，指出标普500在典型年份最后一次探底通常发生在10月27日前后，此后"在平均年份中基本是单边向上直至年底"。

Reid进一步引用同行Binky Chadha和Parag Thatte的研究：在过去23个中期选举年中，有21个年份的标普500在10月初低点后的三个月内录得上涨。逻辑在于：选举不确定性消退、权益资产已经历一轮回调，而政治僵局通常被市场视为利好。

Reid形容2026年走势是中期选举剧本的"温和版本"——标普500在5月29日创历史新高，年内涨幅约11%，但近五个月后仅比高点低不足1%。他的结论颇具节日气氛："季节性规律不是命运，伊朗、人工智能和法国的担忧不会神奇消失。但如果历史可以借鉴，今天往往是圣诞行情开始升温的时刻。"

不过，Reid自己也给出了明确的风险提示：平均值掩盖了巨大的分散性，1962年、1974年、2002年和2022年都是中期选举年，最终演变成熊市。其中2002年，恰好是2000年科技泡沫最终触底的一年。

Krinsky的2000年模板

Krinsky早在9月便开始追踪2000年费城半导体指数（SOX）的历史模拟。他指出，2000年SOX在3月14日触顶后，部分个股继续创出新高，但指数本身再未回头——与今年的走势高度吻合。在2000年的版本中，SOX从9月初约1200点跌至12月初约540点，跌幅超过55%，与圣诞行情毫无关系。

该模板上周曾短暂偏离，但Krinsky认为本周已重新回归正轨。他预计SOXX（半导体ETF）将在未来数日内继续小幅反弹至550至570区间，随后在11月中期选举周前后急转直下。他坦言，"这可能是目前市场最非共识的观点，但正因如此我们更看重它。"

从技术层面看，SOXX已在其200日移动均线附近获得支撑，但Krinsky对这条均线能否守住信心不足。他认为SOXX最终将在200日均线附近约475美元附近承压，而彭博Candle Sessions的技术计数显示，该ETF上周已触发10计数低点，目前处于上行第3计数，预计在未来4至7个交易日内再度出现上行动能耗尽信号——时间窗口恰好落在中期选举周。

出清事件尚未真正出清

Krinsky的核心分析框架是：真正的底部反弹需要此前发生充分的"出清"。他认为目前的市场远未达到这一条件。

从板块层面看，标普500十一个板块中，目前仅有通讯服务一个板块的相对强弱指数（RSI）低于49。对比今年3月31日，当时只有三个板块的RSI高于50——两者的超卖程度判若云泥。

期权市场同样未显示出恐慌迹象。当前20日股票期权看跌/看涨比率为0.59，总看跌/看涨比率为0.87，而今年3月市场真正低点前后，该比率分别约为0.67和接近1.0。Krinsky的结论是：通常在真正底部反弹前大量涌现的对冲头寸，这一次根本没有被买入。

对冲基金层面确实发生了某种程度的"清洗"。据Nomura的Charlie McElligott描述，10月人工智能"成长恐慌"和动量因子平仓期间，约100名多策略基金经理已离职出局，还有人在美联储议息当天购入了约16亿美元delta的Mag7看涨期权。但Krinsky认为，这恰恰说明问题——清洗尚在进行，新的押注已经进场。

财报季的反应测试

本财报季迄今两份超大市值科技公司的财报，均未能起到"出清"效果，反而印证了Krinsky的担忧。

微软盘后大涨约6%，Azure云业务超预期，但订单和积压数据表现平平。谷歌则因营收和利润双双逊于预期，股价重挫约8%，跌至4月以来最低，谷歌自由现金流已连续第二个季度为负，并与Meta一同加入了市场"不愿为AI资本开支买单"的名单。

韩国存储芯片巨头SK Hynix的财报是本季少有的正面案例，带动相关板块情绪明显改善。Krinsky承认这在一定程度上是真正的短期出清事件——SK Hynix此前已经历约33%的回撤。他认为其股价有望反弹至180美元附近，但之后仍将再度承压。

此外，美联储此次会议也未能给出方向性指引。美联储按预期暂停加息，但Hammack和Lisa Cook均意外投票支持加息，会后美联储主席发表了鹰派基调的新闻发布会，股市却依然上涨。值得注意的是，美联储已将AI相关的内存需求纳入通胀评估框架——这意味着，当前驱动半导体反弹的存储热潮，已在一定程度上成为美联储货币政策收紧的潜在变量。

两套历史，一个十一月

两套叙事的分歧，最终归结为一个方法论问题：98年平均数据的统计规律，是否能战胜一个单一但高度契合的历史模拟？

德意志银行的数据以样本量取胜，但正如Reid自己所警告的，平均值遮盖了极端情形。Krinsky的反驳逻辑则在于：平均年份的统计前提在2026年并不成立——标普500距历史新高不足1%，期权市场毫无恐慌，仅一个板块处于超卖区间，两份旗舰科技财报均遭抛售。当大多数人都在引用同一张圣诞行情图表的时候，出清效应已然被预期本身消耗殆尽。

在此框架下，当前市场最清晰的路径或许是：SOXX在未来数日内完成最后一段反弹，触及550至570区间，随后在中期选举周前后出现方向性逆转。但如果微软的涨势持续，谷歌的跌幅明日被承接，圣诞行情的剧本也并非没有翻盘的空间。答案，或许在本周五的收盘价中已见分晓。

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豆包工作加入多模型阵营，千问办公成最后的坚守者？

Fri, 30 Oct 2026 06:21:05 GMT

办公Agent的多模型阵营又多了一员。

10月29日，字节跳动旗下豆包工作宣布向企业客户开放第三方大模型服务，首批接入Kimi 3.1 Pro、GLM-5.3和DeepSeek V4.1 Flash等模型。

需要注意的是，此次开放仅面向团队订阅版和企业订阅版客户，普通个人版暂不支持。企业无需另行向模型厂商采购API，可以直接使用已有的AI点数调用不同模型，并由管理员按照成员、部门和群组配置模型使用权限。

此前，字节旗下TRAE Work已经走上多模型路线。此次豆包工作进一步向企业客户开放第三方模型，意味着字节在办公Agent领域也开始从依托自研模型，向多模型聚合延伸。

这一路线和腾讯趋于一致。腾讯WorkBuddy已经接入混元、GLM、MiniMax、Kimi、DeepSeek等模型。

相比之下，阿里旗下千问办公成为目前较为特殊的一家。截至目前，千问办公官方模型选择器仍主要提供高级、基础、经济和Qwen3.8-Max等选项，尚未明确开放第三方模型的选择。

自有模型和多模型的区别不止于多提供一个选择。

模型池扩大之后，办公Agent面临着更复杂的技术挑战：同一项任务究竟应该调用哪个模型，又如何让不同模型在一套工作流程中协同工作？

这实际上把竞争推向了模型之外的Harness。

作为围绕大模型搭建的一整套Agent执行系统，Harness涵盖任务拆解、上下文管理、工具调用、任务状态保存、模型选择和失败恢复等环节。

模型提供推理能力，Harness则负责将这种能力组织成可以实际执行的工作流程。

当Agent只使用一款模型时，平台主要围绕这款模型的能力和特点设计执行流程。但当模型池不断扩大，不同模型的上下文长度、工具调用能力、输出格式、响应速度和成本都可能存在差异，Harness需要适配的情况也随之增加。

这意味着，多模型并不天然等于更好的Agent体验。模型接入得越多，平台越需要有能力协调不同模型，将它们组织成一条稳定、连贯的执行链路。

模型路由也是其中的重要一环。

大模型应用始终面临效果、速度和成本之间的权衡。简单的文档整理未必需要调用最强模型，复杂的数据分析和代码任务则可能需要更强的推理能力。

平台需要根据任务难度、时效要求和调用成本选择合适的模型，必要时还要在任务执行过程中切换模型。

不过，模型聚合与自动路由并不是一回事。目前各家产品开放的模型选择，首先解决的是用户有没有更多选择的问题；能否进一步实现准确、稳定且经济的自动调度则是另一道考题。

如今，腾讯、字节、百度的办公Agent都在扩大第三方模型的接入，豆包工作也开始向企业客户开放多模型服务，这也让以自有模型体系为主的千问办公受到关注。

阿里面临的选择与其他厂商有所不同。

千问办公背后是阿里自研的Qwen模型体系，模型能力提升可以直接转化为办公Agent的产品能力；用户在千问办公中产生的真实任务，也能够为自有模型和产品迭代提供反馈。

如果引入更多第三方模型，千问办公可以更快补充不同领域的模型能力，扩大产品能够承接的任务范围。但与此同时，平台也需要重新考虑自有模型与外部模型之间的分工，以及不同模型如何参与任务执行。

值得注意的是，阿里并非在所有Agent产品中都坚持自研模型。旗下AI编程Agent Qoder已经支持多模型选择，官方模型选择器中除了Qwen，还提供DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax等第三方模型，并支持Auto智能路由，根据任务需求在不同模型之间进行调度。

整体来看，在多模型路线逐渐成为行业趋势的背景下，千问办公是继续坚守自研模型，还是会向第三方模型开放，未来是否会出现新的摇摆，值得持续关注。

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从人工示教到同伴经验复用：CEL 群体经验学习新范式出现了

Fri, 30 Oct 2026 06:14:02 GMT

近日，清华大学、无问芯穹与智元联合提出“群体经验学习”（Collective Experience Learning，CEL）新范式，并在 96 台真实机器人组成的集群中完成规模化验证。

这套范式的核心变化在于学习对象，机器人不再主要依靠人类一遍遍示范动作，而是复用同伴在实践中积累的经验，让一台机器人踩过的坑，成为整个群体绕开的路。

这一转变针对的是具身智能落地过程中一个具体障碍。机器人可以成百上千台地批量部署，但经验丰富的操作人员无法随之“增产”。目前训练机器人主要靠人教，人示范动作，机器人模仿；机器人出错，人再手动纠正。当部署规模上升，人的供给便成为扩张速度的实际约束。

CEL 的解法是把学习对象从人换成同伴。一台机器人在真实任务中摸索出的成功经验会沉淀下来，进入群体共用的经验池，其他机器人遇到相似场景时，可以从中检索、复用。参与训练的机器人越多，经验池越厚，能力提升越快。原本“人不够用”的瓶颈，由此被转换为“机器人越多越强”的规模效应。

验证在一组真实任务中完成，场景同时覆盖家庭服务与工业生产，具体包括插花、叠衣服、手机充电、凳子组装和手机包装；硬件为智元双臂机器人 AgiBot G2，基础模型为 π0。

据团队公布的数据，两台未参与训练的机器人共完成 600 次测试，失败 15 次，总体成功率 97.5%；五项任务的成功率，均超过 6 名人类操作员的平均水平。

支撑这一结果的是系统层与算法层的双重设计。

系统层面，团队基于强化学习开源框架 RLinf 构建了容错异步训练系统 FATS，把真实机器人与算力资源统一调度。单台机器人完成任务后即可上传经验，无需等待其他机器人，训练流程因此可以持续运转；网络波动、设备掉线与硬件故障也都纳入设计。在 96 台规模的系统测试中，集群累计采集 9834 轮执行经验，其间 22 台机器人共发生 30 次故障，故障造成的机时损失仅占全部运行机时的 1.3%。

算法层面，团队提出了失败引导的经验检索微调算法 FERT。一次操作可能持续数分钟、涉及数千个动作步骤，但最终反馈往往只有一个“成功”或“失败”，不足以定位该改哪个动作。FERT 同时利用两类经验，从成功操作中学习“应该怎么做”，从失败操作中定位“哪里不对”。机器人遇到困难时，算法会回溯相似场景下的历史成功案例，让改进集中在容易出错的环节。

从产业视角看，这项工作的价值不完全在成功率数字上，而在于它试图改变能力生产的成本结构。在依赖人工示教的范式下，能力提升需要同比例的人力投入，规模越大，需要盯在现场的示教人员越多。群体学习把经验变成可在集群内复用的资产，单台机器人的边际学习成本因此有机会下降。

三方的分工各自成立，清华大学提供学术方法与算法设计，无问芯穹提供 AI 基础设施与训练系统，智元提供整机与真实场景。验证的也不只是一套算法，而是“真实场景产生经验、群体学习沉淀能力、规模化部署反哺更多场景”这条链路的可行性。

当机器人不再只是各自干活的执行单元，而能成为彼此学习、共同进步的群体，规模化部署就不只是能力应用的终点，也可能成为能力持续积累的起点。

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《影之刃零》走红，国产3A仍是大厂的资本游戏

Fri, 30 Oct 2026 06:12:54 GMT

继《黑神话：悟空》之后，又一款国产3A游戏迎来市场检验。

10月29日，灵游坊（S-GAME）开发的武侠动作游戏《影之刃零》正式发售，首日登顶Steam全球热销榜，截至当晚23时，峰值同时在线人数达到约72万。

据第三方市场分析机构Alinea Analytics估算，截至10月28日，游戏在Steam和PS5平台累计预购约85万份，预购收入约4300万美元，折合人民币约2.87亿元。

两年前，《黑神话：悟空》创造了国产买断制游戏的销售纪录。如今，《影之刃零》的市场表现，也让两款游戏背后的共同投资者腾讯重新受到关注。

早在2021年，腾讯便先后入股游戏科学与灵游坊。当时，国产3A尚未出现经过充分商业验证的成功案例。

灵游坊的商业化积累，可以追溯到十余年前。

2011年，灵游坊创始人兼CEO梁其伟创立公司，以《雨血》系列独立游戏起家。2014年，公司推出由网易代理发行的手游《影之刃》，开始在移动游戏市场获得规模化收入。

此后，公司陆续推出《影之刃2》《影之刃3》。梁其伟曾披露，初代《影之刃》最高月流水超过4000万元，2021年上线的《影之刃3》最高月流水超过1亿元，后者研发及运营团队合计不足30人。

手游收入为灵游坊积累了开发大型游戏的资金，外部资本则进一步支持其扩大研发投入。

灵游坊早期曾获得真格基金、网易资本等机构投资。2021年，梁其伟披露，创始团队回购了部分早期投资者持有的股份，随后引入腾讯。

当年9月30日，灵游坊宣布完成来自腾讯数亿元规模战略融资，同时公布两款面向PC及主机平台的大型作品：《影之刃零》和科幻题材的《群星守卫》。

一年前，《黑神话：悟空》首次公布实机演示视频，引发广泛关注。2021年3月，腾讯投资游戏科学，取得5%股权；同年8月，《黑神话》再次发布虚幻5引擎实机演示。

腾讯投资落地时，《鬼谷八荒》《戴森球计划》等国产买断制游戏已取得百万级销量，《永劫无间》也在PC市场取得商业成功，但数亿元投入的大型单机3A仍缺少成熟的商业参照。

梁其伟在游戏上市前的复盘中透露，公司后来砍掉其他在研项目，将研发资源集中到《影之刃零》，项目总研发成本达到约3亿至4亿元。

大型单机通常需要经过数年研发，才能在正式发售后集中回收投入。

高昂的开发成本，也让3A游戏融资更依赖具备资金实力和产业资源的投资者。

灵游坊2011年获得真格基金数百万元天使投资，2013年获得网易资本数百万美元A轮融资，2018年又引入延安灏钰的股权投资。后者与英雄互娱存在资本关联。

网易、英雄互娱还先后代理发行过《影之刃》系列手游。2021年前后，网易及部分早期投资者退出，创始团队回购相关股份，随后腾讯入股。

目前，梁其伟直接持有灵游坊约36.09%股份，天津艾思软件开发合伙企业持股约35.19%，腾讯旗下广西腾讯创业投资有限公司持股约26.34%。

梁其伟此前表示，腾讯投资以不干涉经营、不绑定产品合作、不影响作品创作为前提。

类似的资本关系也出现在游戏科学身上。今年4月底，游戏科学完成工商变更，英雄游戏关联方退出，腾讯持股比例由5%提高至24%，成为唯一外部股东。

不过，《黑神话》的商业成功尚未推动资本全面涌入国产3A。行业新增资金仍主要来自腾讯等产业资本、海外平台型投资方及部分地方基金，多数传统VC/PE机构仍持谨慎态度。

据中国音数协游戏工委数据，今年上半年，国内主机游戏市场收入9.61亿元，同比下降7%。《黑神话》热度回落后，新品供给尚未充分接续。

尽管如此，大型游戏公司仍在通过内部研发和外部投资布局这一市场。

2025年6月，网易旗下24 Entertainment临安工作室公布买断制单机游戏《归唐》。游戏以晚唐敦煌历史为背景，计划登陆PC及主机平台，面向全球发行。今年6月，《归唐》又在夏日游戏节公布新的剧情预告。

与此同时，游戏科学已经公布《黑神话：钟馗》，从《西游记》题材延伸至中国民间神话，继续开发大型动作角色扮演作品。

从外部股权投资到内部研发，国产3A已经形成多条资本投入路径。

但数亿元成本、数年开发周期下，单款产品的成功能否转化为工作室持续开发的能力，仍需要更多作品验证。

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上纬新材前三季度亏损4.22亿元，机器人业务尚未确认收入

Fri, 30 Oct 2026 06:12:45 GMT

上纬新材在机器人业务上的研发投入，已经超过新材料业务同期实现的净利润。

前三季度公司营业收入12.09亿元，同比下降5.51%，归母净利润由上年同期盈利6055万元转为亏损4.22亿元，其中第三季度单季亏损2.55亿元。新材料业务归母净利润6351.81万元，同比增长4.91%。

启元Q1与启元T1两款机器人于9月20日发布开售，10月起陆续交付，报告期内机器人业务尚未确认收入。

公司主业收入在第三季度减速，上半年营业收入同比增长2.42%，第三季度单季同比下降18.04%。

公司上半年已亏损1.67亿元，季报呈现了机器人投入对损益结构的改变。上纬新材原为新材料企业，2025年由智元系入主。目前，第一大股东上海智元恒岳持有公司58.62%的股份。

费用推高亏损

前三季度，上纬新材研发、销售和管理三项费用合计约5.99亿元，较上年同期的约1.02亿元增加4.97亿元。

研发费用增长最为明显。前三季度公司研发费用为3.84亿元，同比增加约3.54亿元。公司在三季报中披露，同期消费级具身智能机器人业务研发投入为3.60亿元，占公司整体研发费用投入的约93.6%。

第三季度单季，公司研发投入2.04亿元，占当季营业收入的50.23%。

销售与管理费用也在增长。前三季度，公司销售费用1.09亿元，同比增加约8022万元；管理费用1.05亿元，同比增加约6200万元。

公司称，消费级具身智能机器人业务研发、营销及供应链投入增加，使利润总额、归母净利润等指标下降。

三项费用同比增加约4.97亿元，与公司同期利润总额同比减少约4.98亿元的规模接近。不过，两者不构成完整的利润变动归因，营业成本及其他损益项目也会影响最终利润。

截至2026年9月底，上纬新材消费级具身智能机器人业务尚未确认收入。这意味着，新业务的研发及市场投入已在利润表中体现，但相关产品销售收入尚未进入前三季度业绩。

钱从哪来

现金流的变化比利润表更快。前三季度经营活动现金流量净额仍为正的2814.86万元，同比下降74.59%，按累计披露值相减推算，第三季度单季净流出约1.80亿元。

公司称经营现金流下降主要系研发、营销投入及购料付现增加。同期销售商品、提供劳务收到的现金为12.94亿元，同比增长42.15%。

资金增量主要来自筹资活动。前三季度筹资活动现金流量净额4.89亿元，主要系收到股东上纬国际控股的4.5亿元关联方借款，固定年利率1.7%，到期一次还本付息，指定用于机器人业务研发、供应链、量产工艺优化及产品营销。

现金流量表显示，现金及现金等价物较年初净增加5.33亿元，其中筹资活动净流入4.89亿元，经营活动与投资活动分别净流入0.28亿元和0.27亿元，汇率变动影响为负0.12亿元。期末货币资金8.37亿元，年初为3.04亿元。

投入何时变成收入

合同负债的变化，为观察机器人业务预收款及后续收入确认提供了财务指标。期末合同负债2.00亿元，年初为432万元。

公司半年报披露，合同负债增长主要系机器人业务预收商品款产生交货履约义务，上半年机器人业务形成预收货款2.1亿元。预收的形成早于公开发售，公司上半年已在上海、深圳、广州等城市布局线下体验店。

资产负债表的另一端也出现变化。存货较年初增长142.9%至4.52亿元，应付账款增长75.6%至5.76亿元，公司未单独说明两项科目的业务构成。

对于商业化进度，公司在10月27日的股票交易异常波动公告中表示，机器人业务目前处于规模化量产爬坡及商业化验证阶段，规模化生产、交付及商业化能力均具有一定不确定性，尚不能预测对2026年度营收及盈利的影响。

公司此前披露的股权激励计划，为新业务收入设置了考核指标。草案显示，2026年新业务收入占总收入比例不低于25%，2027年、2028年新业务收入较2026年分别增长不低于160%和700%。

三季报发布同日，赵刚受聘担任总裁兼首席运营官，此前曾于华为、荣耀、零跑任职。

四季度确认收入的规模，将是检验考核指标的第一组数据。

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车端算力竞赛，被推向3000 TOPS

Fri, 30 Oct 2026 06:10:55 GMT

城区辅助驾驶正向10万元级车型下沉，智驾厂商却还在争夺更高的算力上限。一边是用更低成本扩大覆盖，一边是为更大的车端模型预留能力。两种需求并行，让这场竞争很难只凭一个算力数字分出胜负。

10月29日，XHEART新芯航途发布X7 Ultra，按公司口径，其面向智驾场景的等效大模型算力达到700 TOPS；同时披露下一代X9的研发目标：单芯片大模型算力3000 TOPS、内存带宽700GB/s，计划于2027年推出。

算力需求的变化，首先发生在模型承担的任务上。小鹏今年8月介绍新版第二代VLA时称，端侧模型参数量扩大3.5倍，并引入过去30秒的信息记忆和未来6秒的场景预测。模型需要调用更长的历史信息，并推演未来可能发生的变化。

XHEART CEO李宗霖在10月29日阐述了公司的核心技术路线：大模型定义芯片。随着智能驾驶从多个小模型走向端到端大模型，芯片的设计方式也需要随之改变。

Momenta CEO曹旭东在发布会上表示，高阶自动驾驶的下一阶段将是大模型定义芯片，要实现规模化L4自动驾驶，车端需要承载百亿乃至千亿参数的大模型，这将对芯片的算力、能效、带宽和成本提出更高要求。

这些任务必须在行驶过程中及时完成，更大的参数量、更长的上下文和更多推演，都会增加计算与存储压力。算力之外，带宽也成为关键，模型权重和中间数据如果不能及时送到计算单元，增加算力也未必能同比例缩短推理时间。X9同时提高算力与带宽目标，回应的正是这类需求。

对需要提前确定架构的供应商而言，这也是对下一代车型的押注。预留不足，可能限制模型升级；预留过多，又会增加硬件、供电与散热负担。因此，模型公司正更早参与硬件设计，让架构围绕实际任务优化。

XHEART选择与Momenta协同。按Momenta的规划，依托X7 Ultra的R7 Ultra方案将把模型参数规模扩大至原来的5倍。双方把模型和硬件放进同一套升级规划，试图减少适配损耗。但这条路线，已有竞争者布局。

英伟达围绕DRIVE AGX Thor提供DriveOS、CUDA、TensorRT等工具。车企选择平台时，也在选择后续开发、部署模型所依赖的工具链。新进入者要争取客户，需要承担的工作远不止交付硬件。

国内供应商则已有量产规模。地平线规划中的征程7面向L3、L4，针对更大参数的HSD智驾模型与座舱模型作原生优化，预计2027年第二季度初完成流片。

这意味着，XHEART一面要面对已经占据份额的成熟平台，一面还要与对手正在研发的下一代产品竞争。软硬协同正在成为多家供应商的共同选择。

车企自研又带来一条竞争路线。小鹏10月披露，获得广州L4级示范运营资质的悠游Robotaxi，搭载四颗自研图灵AI芯片，整车有效算力达到3000 TOPS，并运行第二代VLA。其 XPENG AI ENGINEERING 合作体系，也已把智驾、芯片和工具链纳入对外合作范围。部分潜在买家，正成为方案供应者。

这里需要区分，小鹏的3000 TOPS是多颗芯片的整车合计，XHEART新芯航途X9则是单芯片目标。不同厂商采用的计算精度、等效算力口径也有差异，不能直接据此排列实际驾驶能力的高低。

但高端平台的竞赛，并不能替代眼前的普及需求。地平线9月披露，128 TOPS的征程6M正向10万元级主流市场扩展，截至8月底已有七家车企品牌基于该产品实现城区辅助驾驶平台化上车；单颗征程6M方案还可以采用风冷，适应燃油车的供电与散热约束。

对这些车型，采购要算的是整套系统的成本，多出的算力能带来多少体验提升，是否需要更复杂的散热，又能否承受相应开发投入。面向下一代模型的3000 TOPS，与当下城区辅助驾驶的普及，对应着不同的产品预算和交付要求。

XHEART已积累了一定量产基础。据公司披露，X7系列量产8个月累计出货超过20万颗，搭载10款量产车型，并获得超过40款车型订单。

3000 TOPS展示了智驾厂商对下一代模型的投入方向，市场却不会只为算力上限买单。XHEART要争取的，是在既有供应商、自研车企和低成本方案之间，让车企相信，同样一笔硬件与开发预算，选择它能获得更多可交付的智驾能力。

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币安被盗的比特币恐已无法追回，Ballet创始人称“钱已经没了”

Fri, 30 Oct 2026 06:08:17 GMT

史上最大加密货币黑客攻击事件震动市场。

据彭博10月30日报道，数字资产硬件钱包公司Ballet Global Inc.创始人Bobby Lee直言，此次币安遭黑客窃取的比特币几乎不可能追回。“那些钱已经没了，被盗的比特币，全都落入了黑客手中。”

华尔街见闻此前文章写道，此次事件涉及资产规模高达63亿美元，被业界称为加密货币史上最大规模黑客攻击。币安已暂停全部充提业务，并承诺覆盖所有用户损失。截至目前，约30亿美元的涉事资产已被链上冻结，但Bobby Lee强调，“冻结与追回是两回事”，稳定币是唯一具备现实追回可能性的资产类别，比特币等加密货币的追回前景则极为渺茫。

市场反应相对克制。比特币在消息传出后一度跌破77000美元，触及9月以来最低水平，目前跌幅不足1%。Bobby Lee认为，“从大局来看，加密市场总规模以万亿美元计，损失十几二十亿乃至五十亿美元，并非世界末日。”

史上最大加密黑客攻击：63亿美元资产受波及

华尔街见闻文章写道，币安在X平台发文确认，此次事件涉及资产总额约63亿美元，目前已有约30亿美元在链上被冻结。币安联合创始人Yi He表示，提款暂停预计将在48小时内恢复，公司将承担全部损失，"用户资金安全"。

据TRM Labs分析，黑客似乎利用了币安的交易授权机制漏洞，在获取交易所内部系统访问权限后，借助内部软件在包括比特币和以太坊在内的10条不同区块链上授权转账，手法高度专业化。

币安方面表示，此次事件可能涉及一名软件工程师的笔记本电脑遭到入侵，但强调"未发现任何钱包私钥泄露的证据"。

在应急响应层面，两大主要稳定币发行商迅速采取行动。Tether首席执行官Paolo Ardoino在X平台发文称，已冻结逾15亿美元与“潜在币安黑客攻击相关”的稳定币；Circle Internet Group Inc.负责人Jeremy Allaire则表示，在“有关币安潜在漏洞的报告”背景下，已冻结8亿美元的USDC。

Bobby Lee指出，正是由于稳定币具备中心化冻结机制，其追回可能性远高于比特币等去中心化资产。然而，他同时强调，即便资产被冻结，币安仍需经历与执法机构合作调查、正式申索冻结资产的漫长流程。

币安设立于2018年的应急保险储备基金SAFU（用户安全资产基金）通常维持在约10亿美元规模，被视为极端情况下的客户保障机制。然而，面对63亿美元的潜在损失，该基金的覆盖能力显然面临严峻考验。

市场短期承压

加密数据平台Velo Data首席执行官兼联合创始人Fredrick Collins表示，“传闻中的币安黑客攻击无疑正在压低币价。币安在加密领域体量庞大，任何对其信心的打击，都是对整个行业信心的打击，尤其是在市场已因AI网络攻击能力不断增强而人心惶惶的背景下。”

值得注意的是，此次事件发生之际，市场本已面临多重压力：价值110亿美元的加密期权将于周五到期，而美国中期选举将于下周举行，民主党若重夺国会一院或两院，可能为加密行业带来更严格的监管审查。

此次事件并非孤立个案，而是近期加密安全事故频发背景下的最新一起。近几个月来，Bitget遭遇数亿美元资产流失，与Ledger设备相关的篡改事件亦造成数百万美元损失。

加密对冲基金Third Eye首席执行官Tian Zeng表示，“这对加密行业是巨大的伤害，因为该领域持续遭受成功的黑客攻击。在最新AI模型每两周就迭代一次的时代，漏洞不断被利用，使这个行业愈发危险。”

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固收+的“魔咒”：市场杠杆资金的焦虑和压力，真正的源头是谁？

Fri, 30 Oct 2026 05:59:25 GMT

10月以来，市场持续非理性下跌。但两融余额九连降累计缩水950.28亿元，维持在2.3-2.4万亿元区间。市场把矛头指向两融，但真正让这轮下跌"跌不透"的，是另一笔看不见的钱——规模达到3.57万亿元的"固收+"。

第一，固收+不是杠杆，它是"久期错配的负债"，杀伤力来自负债端的阶跃式挤兑函数，而非资产端的杠杆倍数。第二，市场高估了固收+的直接抛压（全口径股票敞口约1.1万亿，极端赎回情景下日均科技卖压不足4亿元，是两融的1/30），却严重低估了它的"信息黑箱折价"——这才是"戴墨镜开车"的真实成本。第三，这不是V型政策底，而是W型"杠杆出清底"，绝对收益归零后的策略操作让市场局面的复杂性被系统性低估。

每天烧掉3300亿Token，中国平安三季报说了啥？

资事堂·资文 — Fri, 30 Oct 2026 05:50:17 GMT

10月28日，国内头部保险公司中国平安发布2026年第三季度报告。

三季报显示，中国平安经营基本盘保持稳健，剔除投资端波动的公司归母营运利润同比增长8.3%，显示主业依然稳定。

更引人关注的是，在“AI in ALL”战略下，平安的AI应用已深入各个业务场景，日均Token消耗量高达3300亿，在客户服务、医药养老、企业运营等领域AI正在改变公司运维的面貌。

营运利润保持稳健

三季报显示，中国平安整体运营表现平稳。

2026年前三季度，公司实现归母营运利润1259.05亿元，同比增长8.3%。营运利润以净利润为基础，剔除短期投资波动和一次性重大项目，更能反映公司持续经营表现。

同期，公司归母净利润966.45亿元，则受投资端波动的拖累，增速回落。考虑到2026年3季度，Ａ股市场在强势表现近１年又３个季度后，出现明显调整，后者显然受阶段性的市场环境影响更明显。

高股息资产是“压舱石”

值得注意的是，虽然受三季度权益市场调整影响，平安归母净利润为966亿元（同比下降27.3%）。但在投资端，平安的前瞻性资产布局依然贡献明显。

平安通过重仓优质高分红股票作为“压舱石”，前三季度高分红OCI（其他综合收益）股票贡献了超580亿元的税前浮盈。这部分收益虽不计入当期利润，但大幅增厚了净资产。

数据显示，平安10年平均综合投资收益率达到4.9%，远超其4.0%的内含价值长期投资回报假设。

另外，截至2026年9月30日，集团归母净资产10,443.66亿元，较年初增长4.4%，资本实力保持稳定。

主营业务多板块协同

作为综合金融巨头，平安各大核心业务板块在2026年前三季度均交出各自的答卷：

寿险及健康险领域：借由多渠道转型深化，产品结构优化，新业务价值（NBV）达到310亿元。

财产险方面：前三季度整体保费收入达2652亿元，同比增长3.5%，其中新能源车险保费较快增长，增速达21.2%。整体综合成本率优化1.4个百分点至95.6%，车险综合成本率更是优化1.6个百分点至95.2%，以质补量的特点鲜明。

银行业务方面：平安银行前三季度营收利润实现双增。净利润达392亿元（同比+2.2%），营业收入1031亿元（同比+2.4%）。年化净息差保持在1.80%的行业领先水平，不良贷款率维持在1.05%的低位，资产质量平稳。

资管板块： 资本市场活跃推动收入多元发展。平安证券净利润大增23.8%至58亿元，A股资金账户数稳居行业第二（2688万）；平安资管受托规模达6.53万亿元（同比+6%）；平安基金盈利能力较为理想。

在医疗养老生态圈方面，享有医疗养老相关权益的客户对寿险新单件均保费的提升作用明显：医疗健康权益客户是普通客户的2.6倍，居家养老权益客户是11.4倍，而高品质养老权益客户更是高达59.0倍。此外，北大医疗和平安健康前三季度营业收入分别达到43.6亿元和35.1亿元，高品质康养品牌“颐年城”规划房间数超2100间。

“AI in ALL”全面渗透

科技一直是中国平安的一大亮点，三季报也浓墨重彩的触及。

在“AI in ALL”战略下，平安的AI应用已深入各个业务场景：

算力投入方面：平安集团的日均Token消耗量已经高达3300亿，随着算力利用率提升，单位Token成本较去年底大幅下降81%。

客户服务场景方面：平安自有的AI快捷服务累计使用人次达1.5亿；“AI医生”前三季度使用人次达6200万。

企业运营场景方面：AI编程在增量代码中的渗透率已达80%；AI办公场景覆盖率达80%；AI运营使岗位提效达25%。

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高油价叠加厄尔尼诺，农产品新一轮涨价周期来了？

国金证券牟一凌、吴慧敏 — Fri, 30 Oct 2026 05:30:16 GMT

摘要

1 农产品：未来供给侧仍是关键变量

尽管全球粮食贸易网络相较70年代有所增强，但粮食供给仍呈现显著的区域化集聚特征且贸易运输高度依赖关键港口节点，这意味着网络的多中心化和高度互联可能使得风险传导机制复杂化，当某一个区域供给出现扰动时，短期依然可能带来高波动并迅速传播。2026年以来农产品的多项供给侧风险正在相互交汇：地缘冲突引发的供应链扰动已体现为能源市场的紧张，柴油价格的上涨也开始扩散至运输等生产环节。而现代农业的能源密集型特征则使得能源价格上涨通过成本与需求两条路径传导至农产品，两者呈现较高的联动性特征，典型的如1972-1974年、2006-2008年及2022年。与此同时，俄乌局势的再度恶化加剧黑海供应链风险，物流的中断则直接压缩全球可贸易供给。当下农产品库存的不均匀（可贸易库销比处于历史低位）使其能够提供的实际缓冲相对有限，未来供给侧仍需关注两方面潜在风险：一是尽管历史上厄尔尼诺时期农产品整体价格涨幅相对温和，但倘若叠加高油价环境，农产品价格的涨幅往往会更为可观。而今年以来厄尔尼诺已经形成且预计于四季度达到峰值，未来其对农产品产量的实际影响或需等到年底甚至明年显现值得关注。二是生物燃料政策的实施可能带来潜在增量需求。2000年后美国、欧盟、巴西生物燃料需求的扩张从需求侧强化能源与农产品价格的联动性；而2010年后印尼、马来西亚、印度等新兴经济体则成为重要的增量需求，未来值得观测的是生物燃料政策所带来的潜在需求释放，尤其是考虑到油价的上涨已经使得当下生物燃料的经济性出现大幅提升。

2 粮食运输：供应链正需要重塑

复盘2022年俄乌冲突后：黑海供应链风险直接冲击全球粮食贸易，无论是出口国寻求替代运输方式，还是进口国拓展采购来源，均可能推升运输及转运成本，而贸易流向调整与航运距离延长则进一步增加粮食贸易的吨海里需求。当前全球农产品贸易运输仍面临多重挑战：一方面，黑海供应链风险的再度上升对俄乌粮食出口形成不同程度的扰动；另一方面，红海危机与厄尔尼诺的发展也为未来粮食供给及跨区域调度需求增添了新的不确定性。考虑到非洲多数国家为农产品净进口国，厄尔尼诺引发的极端天气在增加本土粮食供给压力的同时，由于国内消费需求相对刚性，粮食进口补充及国际援助需求可能上升。而在黑海供应链同时面临扰动的情况下，部分进口国家可能需要扩大对欧洲、美洲等替代粮源的采购，从而增加跨区域粮食调度需求及潜在航运距离。

3 新兴市场：通胀冲击值得关注，关注拉美可能成为受益国

对全球经济而言，供给侧冲击引发的农产品价格上涨更多体现为通胀风险，而非增长风险，且主要集中于新兴市场，不同区域间存在分化。（1）非洲：因产业结构单一、经济发展阶段较为初级，其通胀和经济增长对农业敞口在新兴经济体中普遍偏高，叠加主粮进口依赖度较高，农产品价格上涨不仅推高国内通胀，也将削弱居民实际购买力；（2）亚洲新兴经济体：其经济对农业生产的直接敞口低于非洲、但高于拉美，而农产品出口结构的分化意味着不同经济体在承受部分产品输入性通胀压力的同时受益于其他出口品种的价格上涨，最终影响则取决于具体农产品的供需及贸易结构；（3）拉美：作为重要的农业净出口国，巴西、阿根廷为代表的经济体具备更强的贸易缓冲渠道，农产品价格上涨往往通过改善贸易条件带动出口收入增长，对拉美经济形成较为直接的支撑。历史上看，能源与农产品价格共振上涨的阶段，拉美地区农业出口改善的同时，其经济增长与人均收入水平也往往趋于回暖。

4 2027年农产品的投资侧影响

2027年，当科技革命浪潮放缓后，更多领域的矛盾演化对资本市场来说或不可忽视。农产品的矛盾变化未来有三层投资意义：农产品自身的涨价影响，对于运输格局的变化以及不同经济体的冲击从而对中国出口结构造成的影响：（1）高油价与厄尔尼诺共振背景下，建议关注棕榈油、糖、小麦等农产品的机会。映射至A股，尽管直接受益于农产品价格上涨的标的相对有限，但高油价、极端天气及农产品价格波动等事件持续发酵阶段，相关产业链仍可能迎来主题交易机会，建议关注种植业、农产品加工。（2）当部分粮食主产区因极端天气或其他供给侧出现减产时，粮食进口国可能需要调整采购来源、增加替代地区进口等方式保障本国粮食产业链，从而推动全球粮食贸易流向与运输结构，建议重点关注干散货运输吨海里需求提升的机会。（3）农产品价格上涨对新兴经济体影响存在分化，如果美债利率下行后，部分国家的发展可能成为两点领域：拉美经济存在相对韧性的同时非洲可能相对受损，建议重点关注对拉美出口较高、对非洲出口依赖度相对较低的产品，包括汽车零配件、乘用车；与此同时，由于我国对拉美与非洲的出口商品结构存在较高重合度，对两大区域均有一定出口敞口的商品而言，可进一步结合企业区域收入结构，重点挖掘具备竞争优势和份额提升潜力的阿尔法机会，对应行业主要分布在汽车（商用车、摩托车）、工程机械以及电力设备（蓄电池）等。

报告正文

1 农产品：未来供给侧仍是关键变量

2022年俄乌冲突的爆发暴露了黑海这一全球重要粮食贸易的供应链脆弱性；2026年美伊冲突则将霍尔木兹海峡这一全球能源运输咽喉的风险推至前台，最近几年全球地缘风险指数相比于和平时期中枢出现显著上移。过去全球化时代低库存、高周转和精细化分工曾是高效率供应链的典型特征，而在地缘风险上升、物流中断的背景下，上述特征反而可能成为脆弱性的来源。在物理意义上这并非是资源的消失，而更多是资源在物理空间上的错配导致全球可贸易供给的下降。而在供应链安全重要性不断提升的实物世界中，供给约束正在重新成为理解大宗商品定价不可忽视的重要因素。

1.1 从全球贸易网络演变看粮食供应链的重要性

从粮食的全球贸易网络演变来看，上世纪70年代农产品市场普遍呈现高度集中的竞争格局，1970年谷物CR3超60%，主要的农产品如小麦和玉米的CR3更是高达70%以上；而21世纪以来，全球粮食贸易深度不断提高，各国之间贸易联系日益紧密，国际贸易在衔接粮食生产与消费、调剂地区间供需缺口的作用明显增强。相较于70年代对单一地区的供给依赖，当下多个核心供给方的出现确实使得粮食贸易网络韧性有所增强，但同时也意味着，网络的多中心化和高度互联则带来风险传导机制的复杂化，当某一个区域供给出现扰动时，短期依然可能带来的高波动并迅速传播。

特征一：当前全球粮食贸易呈现较为典型的区域化集聚特征。尽管随着贸易深度提升和网络连接性的增加，2000-2011年粮食出口集中度出现明显回落、分散化特征显现，但时至今日因资源禀赋其CR3依然呈现较高水平且区域聚集化特征非常明显。2000年全球主要的农产品（如谷物当中的小麦、玉米和油脂类的大豆）的贸易供给主要是以美国、法国为代表的欧盟为核心，同时阿根廷和澳大利亚也占据了重要地位；而到了2024年，随着俄罗斯、乌克兰、巴西等为代表的新兴经济体粮食出口规模的扩大，其在全球粮食贸易当中变得更加重要，降低了美国、欧盟和澳大利亚等国家的历史主导地位。值得关注的是，从粮食贸易的进口方来看，较低的集中度（且明显低于出口集中度）说明全球粮食进口国家和地区更趋多元化、网络较为均衡，目前主要体现在小麦、玉米为代表的谷物产品更为明显，而大豆为代表的油脂类产品则是呈现供给与需求集中度双高的格局；与此同时，这也意味着全球粮食网络受粮食出口节点的影响更强。当粮食出口供给方遭遇冲击时，则很容易通过全球贸易网络传导至更多的国家，一定程度上也反映了粮食供应链的脆弱性。

特征二：供给的区域化集聚特征则决定了粮食运输将会主要依赖于关键节点，而当主要港口因地缘扰动等外生因素遭遇冲击时，则也可能对农产品的供应链产生冲击。由于谷物和油籽等为代表的粮食国际贸易高度依赖海运，叠加供给端的集聚化特征，使得货物流经港口、运河和海峡时可能汇集到少数通道。

1.2 历史复盘：能源与粮食价格的联动性特征

当能源供给冲击导致全球供应链陷入紊乱时，由于现代农业具备较强的能源密集型特征，能源价格上涨往往通过层层传导，最终对农产品价格形成上行压力。从传导路径来看，能源价格向农产品价格的传导主要体现为成本和需求两条路径：一方面，成本端由原油和天然气共同驱动。天然气是氮肥的核心原料，其价格上升往往推升化肥成本；与此同时，原油则通过柴油价格上升推高农机作业、灌溉、运输等环节的成本；另一方面，需求侧的影响在2000年后变得愈发重要，能源开始从需求侧直接影响农产品定价，如玉米可用于生产燃料乙醇、甘蔗可以在制糖和乙醇之间进行分配、棕榈油和豆油等油脂类产品则是生物柴油的重要原料。当能源价格上涨时，生物燃料相较于传统化石能源的经济性往往随之改善，叠加政策补贴、掺混比例等政策支持，可能进一步推升生物燃料需求，并强化其对相关农产品消费的拉动。实际上历史经验显示，当能源价格进入持续上涨阶段时，其与农产品价格往往也会表现出较高的联动性。

阶段一（1972-1974年）：本轮农产品价格的上涨始于1972年因天气干旱所带来的粮食歉收，1972年全球谷物单产出现下滑，而重要的粮食生产和消费国苏联因连续两年谷物产量下降转而增加粮食进口，全球谷物库存开始消耗。即便是1973年全球主要农产品单产出现修复，但因库存消耗导致谷物库销比仍在低位（明显低于当时联合国粮农组织所认为的安全库存水平17%-18%）。不巧的是1973年10月爆发的石油危机则成为本轮粮食危机的重要催化剂，化肥供应收紧且以磷酸盐为代表的化肥价格出现大幅上涨，通过成本路径进一步推升粮食价格。

阶段二（2006-2008年）：尽管本轮并未出现类似70年代由地缘冲突直接触发的大规模供给中断，但与70年代相似的是，能源价格上涨与农产品低库存同样构成了本轮粮价上涨的重要宏观背景。更值得关注的是，2000年后以美国和欧盟为代表的发达经济体对于生物燃料政策的支持（包括补贴、税收减免和燃料强制混配要求）则大幅推动了全球生物燃料工业的迅猛发展，并由此形成对玉米、植物油等农产品的新增需求，分流原本可用于食品、饲料等传统用途的农产品供给。以美国为例，至2011年用于乙醇生产的玉米已经超过美国玉米总需求的40%，用于生物柴油生产的豆油也已经超过美国豆油总需求的24%。与此同时，粮价持续上涨也促使多个主要农产品出口采取出口限制措施，进一步压缩国际市场农产品的可贸易供给，并强化价格上涨压力。此外，值得关注的是，进入2010-2011年粮价进一步上涨的增量驱动更多来自于供给端。2010年俄罗斯、乌克兰等黑海粮食主产区遭遇严重干旱并出现减产，俄罗斯随后实施谷物出口禁令，乌克兰亦对小麦、玉米和大麦等实施出口配额，进一步收紧全球粮食贸易供给，并推动国际粮价再度走高。

阶段三（2022年）：尽管2022年全球谷物库销比处于历史相对高位，但俄乌冲突的爆发使全球供应链陷入了不安全的状态。一方面，俄罗斯是全球重要的原油和天然气供给国。冲突引发的能源价格飙升和化肥供给冲击，率先推升了农业生产的投入成本。另一方面，俄罗斯和乌克兰同时也是全球粮食市场的核心供应方，两国合计的谷物出口占全球比重超过20%，因此战争的爆发直接导致黑海这一全球重要的粮食贸易通道航运风险急剧上升。乌克兰约90%的小麦出口原本依赖黑海港口，但在2022年2月战争爆发后这些港口全面停运，2022年3月Odesa三港的谷物出口从战前约350万吨骤降至仅30万吨。而物流的中断直接压缩了全球可贸易粮食的有效供给，尤其值得关注的是，在粮食安全的背景下，中国通过前瞻性布局储备了大量谷物库存并长期保持着较高水平的储备。当剔除掉中国以及受地缘影响而无法出口的国家库存之后，全球谷物的可贸易库销比便从原先的约28.6%降至15.4%左右。这一安全垫的大幅收窄，意味着地缘冲突爆发时，农产品供应链极易陷入不稳定的状态。

1.3 当下：多重供给侧风险的相互交汇

2026年以来农产品的供给侧冲击已经开始有所体现：（1）今年3月美伊冲突的爆发、霍尔木兹海峡的关闭已经体现在能源市场的紧张。当下全球主要地区的成品油库存已降至历史低位、柴油价格持续上涨，而柴油作为重要的工业生产投入品（也包括农产品），其价格的上涨目前已开始传导至运输相关的环节，如9月美国通胀数据的超预期，除了能源本身之外，卡车运输、水上运输等价格也出现明显上行，这意味着农业生产正在面临更高的生产成本。事实上，在农业机械化程度更高的美国，2026年预计玉米、小麦、大豆等农产品的化肥和燃料成本均出现显著提升。（2）俄乌局势的再度恶化继续增加黑海供应链的风险。由于俄罗斯和乌克兰是重要的农产品边际供应国，两者合计占全球谷物出口的比重2025年仍有超17%的份额（其中俄罗斯小麦全球出口份额2.1%，乌克兰小麦和玉米分别为6.2%和10.4%），物流的中断则可能导致全球可贸易供给的下降。事实上，在土耳其海峡（博斯普鲁斯海峡）通航船只数量近期出现显著下降的同时，俄罗斯9月出口粮食170万吨，相较去年同期下降3.8倍。

考虑到：当前农产品的行业特征决定了其在面对外部冲击时可能存在脆弱性。如果我们直接观察农产品的全球库存或库销比，目前主要农产品基本上处于历史较高水平，这也可能给投资者一种错觉，认为当前农产品的供需依然较为宽松。但这里我们想提示的是：除了供给端的集聚化特征之外，当下农产品库存结构同样处于极度不均衡的状态。总量维度的宽松并不代表库存的缓冲垫是足够厚的，更为重要的是区域化的供给格局下，库存的不均衡分配反而可能进一步压缩可贸易供给，库能所能提供的缓冲或相对有限。而未来供给侧看农产品还需要关注的潜在风险是：

一是厄尔尼诺。由于厄尔尼诺对全球不同地区的气候影响存在显著差异，历史上看亚洲（东南亚、南亚）、南美的西北部以及非洲的南部往往出现降雨量偏少的情况，存在干旱风险，因而导致厄尔尼诺现象对不同产区的农产品产量影响存在差异，进而导致农产品价格走势存在以下特征：（1）农产品价格的上涨往往较为滞后（历史回测显示更大的涨幅往往是厄尔尼诺确认后的9个月后，本轮来看可能在26年底或27年初）；（2）不同时期农产品价格涨幅存在明显差异，中位数则呈现相对温和的特征。但值得关注的是，基于能源与农产品价格的联动性特征下，倘若厄尔尼诺时期遇上高油价阶段，典型的如1972-1974年、2022年等，农产品价格的整体涨幅往往也更为可观。而2026年以来，5月开始厄尔尼诺指数便已上升至阈值0.5以上，同时根据世界气象组织的预测，今年四季度厄尔尼诺指数或将达到峰值，这意味着厄尔尼诺对农产品产量的实际影响可能需要等到年底甚至明年初才将会显现。与此同时，结合未来一个季度全球不同地区的降雨量预测，不同地区的气候变化与厄尔尼诺时期的历史特征相类似，而历史上看，厄尔尼诺时期棕榈油、糖、橡胶、可可等农产品往往呈现较高的涨幅。

二是政策需求冲击：生物燃料政策的实施可能增加农产品的潜在增量需求。如同前文所述，2000年后美国、欧盟和巴西生物燃料需求的爆发开始从需求侧增加能源与农产品价格之间的联动性；而除此之外，2010年以后印尼、马来西亚、印度等其他新兴国家也开始逐渐增加了生物燃料的需求。其中，印度2009年首版生物燃料政策提出2017年乙醇和生物燃料政策目标达到20%的指导性目标，2018年调整为2030年乙醇20%、生物柴油5%的指示性目标，2023年开始销售E20汽油，目前已实现20%的平均掺混比例；马来西亚2026年6月起开始推进交通燃料B10向B15升级，而印尼则自2026年7月启动B 50政策，目前已超过95%的Pertamina加油站已供应B 50。截至目前上述新兴国家的生物燃料消费在全球已开始形成一定的规模，如印尼的生物柴油消费占全球比重目前已上升至18%左右的水平，而随着今年四季度开始印尼全面实施B 50政策（此前是B40），则可能增加未来生物燃料的潜在需求。事实上，随着最近柴油价格的持续上涨，当下棕榈油与柴油的价差已经回落至今年4月初的水平，生物柴油的经济性大幅提升。

2 粮食运输：供应链正需要重塑

如同前文所述，当下全球粮食供应链存在两大特征：贸易区域化与关键运输通道依赖度较高并存的特征，使得局部地缘冲击更容易通过贸易网络向全球粮食供应链传导，而在全球供应链扰动增加的背景下，粮食贸易的运输方式及贸易流向的调整则可能使得运输成本及航运距离发生变化。复盘2022年俄乌冲突后：乌克兰和俄罗斯作为全球重要的粮食边际供给国，其农产品出口高度依赖黑海港口，而战争的爆发则使得黑海供应链风险的上升直接冲击全球小麦、玉米等谷物的供应链。一方面，出口国为了维持农产品出口不得不寻求替代港口或其他运输方式；另一方面，进口国在原有供应渠道受阻的情况下，同样也需要寻找其他出口国以满足国内需求。上述调整不仅可能增加运输及转运成本，也可能通过改变贸易流向、延长航运距离，推动全球粮食贸易的吨海里需求上升。

从运输方式来看，乌克兰此前主要通过敖德萨等黑海港口出口农产品，而2022年冲突的爆发使得黑海深水港被封锁，3-7月海运几乎归零，乌克兰被迫转向欧盟陆路（团结通道）和多瑙河港口（再由驳船转运至罗马尼亚康斯坦察港，最终装在远洋船舶出口）。但随之而来的则是需要面对更高的运价水平，由于上述运输方式涉及更多中转环节，同时面临内河通航能力有限、港口装卸效率较低以及不同运输方式衔接不畅等问题，导致单位粮食的综合物流成本明显上升。俄罗斯方面，虽然仍主要依赖黑海港口出口谷物，但冲突则使得黑海变得更加危险，俄罗斯因此加速扩建波罗的海港口以分散风险。

从贸易流向来看，乌克兰农产品出口仍主要流向欧洲、非洲和亚洲市场，不过欧洲的占比出现提升，原有的贸易网络发生调整；俄罗斯则将出口从欧洲更多转向非洲和亚洲国家。与此同时，部分依赖黑海粮食供应的进口国也开始寻求更多元化的采购来源。以埃及为例，其小麦进口仍主要依赖俄罗斯、乌克兰及欧洲市场，不过从法国为代表的欧洲国家进口占比出现上升；而玉米则在从乌克兰进口下降的同时，大幅增加了从巴西进口的比例。但值得关注的是，从进口国家视角来看，相较于黑海沿岸至埃及的传统距离航线，巴西等南美国家至埃及的航运距离则明显拉长，在推升国际运价的同时，粮食贸易的吨海里需求实际上也出现了明显上调。

当下全球农产品的贸易运输依然面临多重挑战：一方面，近期俄乌局势再度恶化，黑海港口及商业船舶面临的安全风险明显增加，乌克兰和俄罗斯的粮食出口再度受到不同程度的影响。其中，乌克兰出口运输结构已出现类似2022年的调整迹象：2022年3-7月乌克兰小麦出口中的港口占比出现大幅回落的同时铁路及渡轮等替代运输方式占比上升。与此同时，部分粮食运输需求重新向多瑙河港口及周边陆路通道转移，导致港口拥堵、驳船运力不足及中转成本上升。另一方面，美伊局势反复拉锯并也开始蔓延至曼德海峡，而红海的苏伊士运河通道本身承担着连接欧洲、亚洲及部分非洲市场的重要贸易运输功能，若相关海域安全风险持续上升，部分原本经过苏伊士运河的粮食运输船舶可能被迫绕行好望角，从而延长航程、增加燃油消耗及船舶运营成本。此外，厄尔尼诺的发展也使未来粮食供给及跨区域调度需求面临新的不确定性。当前厄尔尼诺事件已经形成并持续增强，考虑到非洲多数国家属于农产品净进口国，叠加厄尔尼诺所导致的极端天气可能导致国内粮食减产并加剧粮食安全压力，尤其是南部非洲面临的干旱风险值得关注，倘若相关地区粮食产量下降，而国内消费需求相对刚性，其进口补充及国际粮食援助需求可能上升。在黑海供应链同时面临扰动的情况下，部分进口国家可能需要扩大对欧洲、美洲等替代粮源的采购，从而增加跨区域粮食调度需求及潜在航运距离。

因此，基于上述内容，以非洲国家农产品进口为例，我们提出两点假设：①因供应链风险推动进口来源多元化：考虑到相比2022年俄乌冲突刚爆发时期的农产品出口基本归零的情形，今年8-9月俄乌局势的再度恶化虽然使得农产品出口再度回落，但整体出口水平仍明显好于2022年的出口情况，预计本轮供应链扰动引发的非洲进口来源调整幅度弱于2022年；②历史上看厄尔尼诺时期非洲国家的谷物产量往往面临下行压力且减产幅度可能超过全球平均水平，相对应其进口增速通常趋于回升且表现强于全球整体，进而带动进口规模扩张及采购来源调整。由于区域结构来看，北非国家（埃及、阿尔及利亚、摩洛哥）的谷物进口规模占非洲整体比重超过50%，同时以南非为代表的南部非洲国家亦占据一定比重，因此参考谷物进口规模采取加权方式最终可测算得到：无论是供应链调整，或是厄尔尼诺冲击下的进口需求增加或采购渠道调整（均可能增加拉美进口），均有望推动非洲国家整体海运距离的增加。

3 新兴市场：通胀冲击值得关注，关注拉美可能成为受益国

对全球经济而言，因供给侧因素所带来的农产品价格上涨更多带来的是通胀风险，而非增长风险。从宏观传导来看，当农产品价格上涨时，全球经济首先面临的可能是更高的通胀水平，但不同经济体则因食品在CPI当中权重的差异性而呈现不同的传导效率与通胀弹性；与此同时，倘若是异常天气等供给侧因素造成农作物减产，则可能通过农业实际增加值直接拖累经济增长。相较上世纪70年代，当前农业增加值占GDP比重已出现明显回落，最近几年以实际增加值所衡量的份额维持在4.2%-4.3%区间内，这意味着当下全球经济对农业供给侧冲击的风险敞口相较过去已出现收窄，而更为直接且显著的传导路径则在于通胀侧，尤其是新兴市场CPI同比对农产品价格变化的敏感度更高，波动往往也更大。

但不同经济体可能因经济结构与资源禀赋导致所受到的冲击程度存在差异：相较于发达国家，一方面新兴国家由于食品在CPI中的权重更高，另一方面其GDP对农业的敞口更大，更容易受到农产品减产的影响。前者可能使得国内居民，尤其是低收入经济体，面临更高的生活成本与随之而来的金融条件收紧；后者则可能直接拖累GDP实际值的增长。但值得关注的是，农产品区域化的集聚特征则使得农产品价格上涨所带来的影响在新兴市场内部可能出现分化：农产品净进口国将会直接面临进口成本的上涨，而农产品净出口则可能受益于出口价格上涨所带来的贸易条件改善，进而增加出口收入。

（1）非洲：由于大多数非洲国家产业结构较为单一、仍处于经济发展初级阶段，其通胀和经济对于农产品的敞口在新兴国家当中普遍偏高；与此同时，非洲不少国家对谷物为代表的主粮存在较高的进口依赖（其主要出口农作物是可可、咖啡等，且仅集中在少部分国家），国际农产品价格的上涨一方面可能直接推高食品进口成本，加剧外部支付压力；另一方面也更容易通过进口价格向国内物价进行传导。考虑到非洲多数低收入经济体食品在CPI中占比较高，厄尔尼诺所带来的潜在减产预期与输入性价格上涨的环境下非洲国家相比其他新兴经济体而言可能存在更高的脆弱性。

（2）亚洲新兴经济体：尽管厄尔尼诺同样可能导致农产品存在减产预期，但得益于更为多元的经济结构（甚至部分国家对AI产业链有一定的暴露度），其经济直接暴露于农业生产的敞口低于非洲国家、但高于拉美国家。而从进出口来看，因出口产品结构分化导致亚洲国家受益的品种存在差异，其中泰国、马来西亚和印度尼西亚因属于农产品净出口国而可能直接受益于农产品价格上涨，不过后两个国家则是主要的棕榈油净出口国，但在谷物上仍存在进口需求；印度则主要是油脂类产品依赖于进口，而在大米等品种上具备出口优势。因此，对亚洲新兴经济体而言，不同经济体可能同时承受部分农产品的输入性通胀压力，并受益于其他出口品种的价格上涨，最终影响则取决于具体农产品的供需及贸易结构。

（3）拉美：所受到的冲击或相对较小，部分经济体在贸易渠道上具备更强的潜在缓冲。从气候影响来看，厄尔尼诺对拉美的冲击呈现明显的区域分化：南美洲北部和部分中美洲国家可能面临干旱风险，而阿根廷、巴西南部等农业产区则可能受益于降水改善，智利中部在厄尔尼诺期间通常也更容易出现降水偏多的情况，有望缓解部分地区的水资源压力。不同于普遍性的农业减产冲击，这种气候影响的区域差异意味着拉美内部部分农业产区的供给反而存在改善空间。而巴西和阿根廷等国家是全球重要的农产品出口国（如巴西是大豆和玉米的重要出口国，阿根廷是小麦和玉米的重要出口国）和能源出口国（巴西和阿根廷对外依赖度均是负值），因此贸易条件的改善和出口收入增加有望在一定程度上抵消农业供给冲击带来的负面影响。从历史上看，在2000年后的两轮能源与农产品价格共振上涨阶段，巴西、阿根廷等拉美国家的贸易条件往往趋于改善。值得一提的是，尽管哥伦比亚、智利和秘鲁并非重要的谷物出口国家，但哥伦比亚是石油和煤炭的出口国，秘鲁和智利是铜矿核心供应国，当下能源市场的紧张和铜价的高位仍有可能改善上述地区的出口收入，增加其经济韧性。

因此，倘若农产品供给侧风险上升、价格上涨空间打开，拉美地区或将有望凭借其在全球农产品贸易中的重要地位，成为新兴市场中经济基本面相对更具韧性的区域。如同前文所述，2000年后巴西为代表的拉美国家在全球农产品出口市场中的份额持续提升并逐渐占据重要地位，当下拉美地区农产品出口额占全球比重已超15%，仅次于欧洲和亚洲，显著高于非洲的4.1%；尤其是巴西的全球农产品出口份额仅次于美国。而从拉美本身的出口结构来看，农业及农业相关产品（除了农业本身产品之外，还包括了农业产业链的制造产品）在出口总额当中均占据较高比重，如巴西占比约为44%（大豆、玉米和咖啡为代表的农产品占比约22%，牛肉、糖、纤维素、豆粕等农业相关加工品占比合计约22%），阿根廷占比约为58%（谷物为代表的农业初级产品占比超24%，农业相关工业制成品占比约35%）。而较高的农产品出口依赖度意味着农产品价格上行有望通过改善出口收入及贸易条件，对拉美经济形成较为直接的支撑。实际上从历史上看，在能源与农产品价格共振上涨的阶段，拉美地区农业出口收入往往明显改善，并进一步带动整体出口增长，在此期间农产品价格上涨往往成为主要的驱动因素。与之相对应，拉美地区经济增长及人均收入水平也往往呈现改善趋势。

对应至我国出口来看，考虑到过去几年我国出口至拉美地区的份额持续扩张，目前拉美地区占我国出口比重约7.57%；与此同时，基于以上内容，拉美经济韧性的相对增强或将有望继续对我国相关行业出口提供增量支撑，结合各产品出口至拉美地区的份额及年均复合增速来看，建议重点关注汽车（商用车、汽车零部件、摩托车、乘用车）、工程机械以及电力设备（蓄电池）等。不过，值得一提的是，倘若未来农产品供给侧风险兑现、价格上涨，新兴经济体内部的分化（拉美相对受益的同时非洲可能相对受损）可能对我国出口产品产生不同的影响，而考虑到我国对拉美与非洲的出口商品结构存在较高重合度，意味着部分受益于拉美需求改善的同时，也可能受到非洲需求走弱的对冲。在此情形下，上述细分方向中，属于对拉美出口较高、对非洲出口依赖度相对较低的产品主要包括汽车零配件和乘用车；而对于其他细分产品而言，由于对两大区域均有一定的出口敞口，则可进一步结合企业区域收入结构，重点挖掘具备竞争优势和份额提升潜力的阿尔法机会。

4 2027年农产品的投资侧影响

当前供给侧的扰动正逐步成为影响大宗商品定价的重要变量。2026年以来地缘冲突及全球供应链扰动已率先体现为能源市场的紧张，而历史上能源与农产品的高联动性则使得高油价往往可能通过成本与需求两条路径共同推升农产品价格；与此同时，厄尔尼诺所带来的极端气候变化也将是农产品需要关注的潜在风险。当高油价遇上厄尔尼诺，能源成本上行与气候冲击的叠加，未来农产品供给侧的不确定性依然值得关注。尤其是在全球粮食供给区域分布不均、部分经济体粮食进口依赖度较高的背景下，局部供给冲击不仅可能强化部分农产品的价格弹性，还可能推动全球粮食贸易流向重构，并对不同新兴经济体的经济表现产生差异化影响。沿着这一思路，未来建议可重点关注以下三大方向：

一是，高油价与厄尔尼诺共振背景下，建议关注相关农产品的机会：棕榈油、糖等，同时受益于高油价背景下生物燃料经济性提升，且主要产区集中于东南亚，厄尔尼诺时期干旱风险的发生可能存在减产预期。而其余农产品来看，小麦主要面临黑海供应链扰动（俄罗斯和乌克兰合计出口占比约27%）与厄尔尼诺引发的干旱风险（澳大利亚出口占比约10.8%），后续重点观测俄乌局势和极端天气可能导致的产量变化；玉米和大豆则主要受益于生物燃料经济性提升，而供给侧上，由于产区主要集中于美洲，厄尔尼诺对北美与南美不同地区的气候影响存在差异，天气扰动对产量变化的影响较为复杂，后续需重点跟踪美洲主产区的天气演变及产量预期变化。映射至A股市场，考虑到相关农产品在A股中的直接受益标的相对有限，但在高油价、极端天气及农产品价格波动等事件持续发酵的阶段，相关产业链仍可能迎来阶段性的主题交易机会，建议关注种植业，以及具备上游资源、成本优势或较强价格传导能力的农产品加工企业。

二是，与其他大宗商品有所不同，粮食作为重要的基础消费品，其终端需求具备一定刚性，但全球粮食产量与出口能力往往对区域气候、地缘政治等供给因素的敏感度存在差异。这意味着，当部分粮食主产区因极端天气和其他供给侧因素出现减产时，粮食进口国可能需要通过调整采购来源、增加替代地区进口等方式保障本国粮食供应链，从而推动全球粮食贸易流向与运输结构的重构，建议重点关注干散货运输吨海里需求提升的投资机会。

三是，基于前文对全球不同经济体的讨论，农产品价格上涨对新兴经济体的影响存在分化：对于以非洲为代表的粮食进口国而言，农产品价格上涨可能推升进口成本，加剧国内通胀压力并削弱居民实际购买力；相比之下，拉美国家由于具有较强的农业资源禀赋，巴西、阿根廷为代表的国家均是全球重要的农业净出口国，农产品价格上涨反而可能改善其贸易条件，反而可能相对受益于农业出口收入增长。对应至我国出口来看，拉美经济存在相对韧性的同时非洲可能相对受损，建议重点关注对拉美出口较高、对非洲出口依赖度相对较低的产品，包括汽车零配件、乘用车；与此同时，由于我国对拉美与非洲的出口商品结构存在较高重合度，对两大区域均有一定出口敞口的商品而言，可进一步结合企业区域收入结构，重点挖掘具备竞争优势和份额提升潜力的阿尔法机会，对应的行业主要分布在汽车（商用车、摩托车）、工程机械以及电力设备（蓄电池）等。

本文来源：一凌策略研究

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白酒逆市涨停潮：中信证券称板块处“出清尾声”，锚定2027供需新均衡

中国基金报 — Fri, 30 Oct 2026 05:18:12 GMT

10月30日上午，A股三大指数低开后震荡回升，截至午间收盘，沪指跌0.30%，深成指跌0.58%，创业板指跌1.18%，科创综指跌0.71%。

从板块来看，创新药、白酒、能源设备等板块相对活跃，而短剧游戏、通信设备、航天军工等板块跌幅居前。

港股市场低开后持续拉升，恒生指数、恒生科技指数均涨超1%，京东健康、美团、海尔智家等均涨超5%。

白酒板块逆市拉升

白酒板块逆市拉升，皇台酒业、古井贡酒、迎驾贡酒纷纷涨停，泸州老窖、今世缘、舍得酒业等跟涨。

消息面上，迎驾贡酒三季报显示，公司第三季度实现营业收入14.13亿元，同比增长4.25%；归母净利润为4.14亿元，同比增长8.58%。

开源证券表示，食品饮料筹码出清较为充分、估值处于历史偏低位置且市场预期不高，三重特征叠加，板块防御属性显著凸显。

中信证券认为，当前白酒板块处于周期磨底后期、出清尾声阶段，价格、库存、预期等底部信号已现。展望2027年，判断白酒行业供需有望实现新均衡——需求有望在宏观催化和低基数下实现弱复苏，供给预计进一步收缩但竞争加剧。长期来看，行业有望稳步进入良性修复阶段，虽然当下内需侧仍有一定压力，但当前估值已反映较多行业中长期发展的悲观预期，再考虑到白酒板块当前已具备较强红利价值及未来需求预期转向潜在的预期差，建议在行业底部增加对头部酒企的配置。

短剧概念股持续走低

短剧概念股持续走低，横店影视跌停，东方明珠、三七互娱、慈文传媒等跌超8%。

国信证券表示，伴随AI视频生成能力跨越商业普及门槛，AI短剧较短视频在题材多样性和内容自由度方面的优势逐步凸显，行业规模有望持续高速扩容。从竞争格局看，下游分发平台采用市场化投流+竞争机制优胜劣汰，推动短剧制作方从粗放扩容转向精细化运营，竞争格局有望优化，建议关注拥有流量入口和分发能力的平台，以及具备优质IP、成熟AI工作流和稳定爆款率的制作公司。

来源：中国基金报

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币安惊魂夜：40分钟内，63亿美元是如何被转走的？

Fri, 30 Oct 2026 04:28:25 GMT

10月30日凌晨，币安疑似遭遇“黑客攻击”，旗下多个钱包出现大额资金转出，消息迅速刷屏币圈。币安称正在调查安全事件，创始人赵长鹏（CZ）说：“看起来像是针对币安的黑客攻击。”

币安最新回应称，估计总影响金额约63亿美元（官方用的是“估计”和“总影响金额”而不是实际损失），已与合作方冻结约30亿美元，损失由SAFU基金及公司自有资金承担。充值和提现暂停，恢复时间未公布。

据链上数据分析，北京时间10月30日凌晨4点20分59秒，一笔以太坊交易完成上链。它没有转账金额，也没有调用数据，唯一的内容，是向币安标记为"Binance 14"的热钱包提交了50条EIP-7702授权。

3分24秒后，这个钱包里的167464枚ETH、16.15亿枚USDT，以及UNI、LINK、AAVE、PEPE等63种代币，在一笔交易里被全部转走。

同一时段，其他链上的币安钱包也有资金转出。按DRK整理的链上时间线，换算成北京时间，Base链在4点16分、比特币在4点20分、Tron在4点22分，已有资金转出。808bits则记录，XRP账本上约4点05分至4点09分，五个币安钱包已向同一账户转出2.335亿枚XRP。

DRK统计，约63亿美元资产在约40分钟内，从八条链上的币安钱包流出，以太坊是最大的一段。比特币方面，18,270枚BTC在同一个区块内转出，约合14亿美元。

至于怎么发生的，币安的初步调查指向一名DevOps工程师的笔记本电脑被入侵：攻击者借此访问服务容器，提交了未经授权的提现交易。币安称，尚未发现私钥泄露的证据。攻击者是谁，目前没有机构公开认定。币安承诺调查完成后公布完整的事后调查报告。

消息传出后，比特币一度跌至6周低点77,646美元，BNB 24小时内下跌超过8%。

黑客提前布置，演练两次，与一份提前48小时准备的“委托书”

Cobo联合创始人、链上分析人士神鱼在事件发生数小时后发布了链上复盘视频，顺着链上痕迹倒推，攻击准备至少在事发前两天就已启动。

10月28日，攻击者分三次从混币协议Tornado Cash中提取小额资金，用于支付后续部署合约与演练的手续费。

10月29日下午，攻击者部署了最终版恶意合约（地址0x63e842B054Bd624a465454D533C33F573e9c6fAe），该合约编译于Solidity 0.8.28，且只认一个主人：攻击者自己的钱包地址。

10月29日晚间至30日凌晨，攻击者用两个测试钱包把整套攻击流程完整演练了两遍。最后一次测试收工时，距离凌晨4点20分正式动手只剩约3.5小时。

链上分析平台808bits的拆解显示，演练中攻击者分别对测试钱包发起了EIP-7702授权测试，验证了扫空代币的完整流程后，才向真实目标发起攻击。

EIP-7702：一扇被“合法”打开的门

真正完成"致命一击"的武器，是以太坊在Pectra升级中引入的新特性：EIP-7702。

要理解它为什么危险，先要理解它本来是做什么的。

在传统以太坊架构里，用私钥控制的普通外部账户（EOA）和智能合约账户是两套完全独立的体系。EIP-7702打破了这道界限——它允许普通钱包通过签发一张特殊授权，把自己账户的代码执行权临时委托给一段智能合约代码。

以太坊官方EIP-7702文件明确警告："授权代码可能拥有对账户的广泛访问权限，钱包必须严格审查授权。"

EIP-7702的设计初衷是为了优化用户体验——比如让一个普通钱包能批量处理多笔操作、支持代付Gas等。但它的另一面是：只要那张授权签下去，被委托的程序就能代表钱包主人执行任意操作，包括把所有资产转走。

神鱼在复盘中拆解了这段攻击合约的逻辑："攻击者的程序只认一个主人，只做一件事：转钱。"

凌晨4点20分59秒那笔交易，就是让"Binance 14"热钱包签下了这张授权——50条连续序号的EIP-7702委托，覆盖了18914775至18914824共50个Nonce值。攻击者知道币安热钱包每分钟处理大量交易，无法提前锁定哪个Nonce有效，所以一次性签了50个作为窗口，等一个命中即可生效。

一旦生效，黑客甚至不需要每次都用币安的私钥，直接调用合约就能把64种代币扫空。

凌晨4点41分，更惊悚的一幕

扫空"Binance 14"本身还不是终点。

根据808bits和DRK的链上分析，凌晨4点41分，攻击者借助"Binance 14"热钱包的合法运营商身份，直接调度了一个以"Binance 14"为授权运营方的USDC合约钱包（Hot Wallet 34），一次转出约7.8亿枚USDC，随后又追加了约4300万枚。

808bits的分析写道："Binance 14独自需要7702路线，而且它是最后一步——XRP在20:05，Solana在20:10，比特币在20:20，委托授权在20:20:59。"

链上记录还显示，攻击者的委托授权一直未被撤销，导致在事件发生后数小时内，陆续充入"Binance 14"地址的资产——包括一笔约2亿枚USDT——仍然在扫空逻辑下被再次转走。

神鱼在事发约两小时后发文预警："钥匙明明还在币安自己手里，但那张致命的EIP-7702委托授权却迟迟没有撤销。"

直到北京时间30日上午8点10分左右，币安才用"Binance 14"的私钥向零地址签下新授权，将委托代码清除。

真正的问题在哪里：不是合约，是签名

为什么全球安防等级最高的交易所热钱包，会用自己的私钥签下50张连续序号的恶意EIP-7702授权？

神鱼的链上技术诊断是："从链上看，问题出在签名一环，没看到合约漏洞。"

币安的初步调查公告措辞谨慎，但指向了一个具体的切入点："安全事件可能涉及一名DevOps工程师的笔记本电脑遭到入侵，攻击者借此获得了某个服务容器的访问权限，并提交了未经授权的提现交易。"

公告同时表示"目前没有任何钱包私钥泄露的证据"。

808bits分析认为，50个Nonce窗口本身就说明问题所在：如果攻击者直接持有私钥，完全可以自己发起转账，不需要这个窗口机制。这50个连续签名，更像是攻击者将50个摘要（digest）提交给了某个签名服务，服务按正常流程签名返回，而没有识别出这是一批危险的EIP-7702授权请求。

分析写道："一个在拿到32字节摘要后进行签名的系统，无法区分这个摘要来自一笔正常交易还是一条EIP-7702授权——因为签名对象只有32个字节，上面没有收款方、没有金额、没有调用数据，有的只是'链ID、目标合约地址、Nonce'三个字段。"

这意味着，黑客大概率并非直接窃取了明文私钥文件，而是在币安内部的自动签名系统、权限校验或运维指令管道中撕开了一个口子，诱导签名机签下了那批不该签的Type-4交易。

目前，此次攻击的完整技术路径仍有待币安官方的详细事后调查报告（post-mortem）确认。

Binance 16的谜题

整个事件中，还有一个细节颇为蹊跷。

链上记录显示，在"Binance 14"被清空约24秒后，币安另一个热钱包"Binance 16"自行签名，向攻击者的集结地址转出了28,005.6枚ETH及约1.08亿美元的其他代币。

"Binance 16"没有EIP-7702委托，它的转账是用自己的私钥直接签名发出的。

分析指出："无论是同一套签名访问权限覆盖了这个钱包，还是一笔内部提现被推送到了攻击者的地址，两种情形都意味着此次入侵的根源在于币安的签名或提现基础设施，而不是某一把被孤立泄露的私钥。"

63亿美元从哪里来：各方口径不一

事发初期，估算相差很大。美媒Axios称，分析师和交易员估计被盗金额在17亿至57亿美元之间。区块链安全机构SEAL 911的Taylor Monahan对《华尔街日报》说，攻击者获利“远超20亿美元”，最高可能达55亿美元。“信息变化很快，确认确切数字还需要时间。”

此后又有几个数字出现：

神鱼估算，多链转移总额约58亿美元，并强调这“不是确认的最终被盗损失”。
据彭博，Arkham称，疑似黑客关联钱包持有约59亿美元，但不一定等于从币安被盗的金额。
币安给出的口径是：预计总影响金额约63亿美元。

币安没有公布最终净损失。

被冻结的30亿：稳定币的另一面

这次事件有一个值得深思的反差：数十亿美元在几分钟内被转走，但其中相当大一部分，又在数小时内被冻结。

事件发生后，多家稳定币发行商迅速行动：

Tether：冻结超15.67亿枚USDT，CEO Paolo Ardoino在X平台表示"保护行业和合作伙伴是我们的首要任务"
Circle：冻结逾8亿美元USDC，CEO Jeremy Allaire称"已与执法机构协调，冻结与事件相关的超过8亿美元USDC，并将继续支持调查"
Ripple：冻结约2亿美元RLUSD
World Liberty Financial：冻结约2700万美元USD1
Paxos：冻结约1906枚PAXG
Arbitrum安全委员会：执行紧急交易，将黑客钱包中约3050万美元的ARB和ETH转入冻结钱包

CZ对Tether的冻结行动评价道："救命稻草。"

据路透社报道，Tether和Circle合计冻结超过23.8亿美元。

然而，被冻结只是第一步。TRM Labs全球政策主管、前美国联邦检察官Ari Redbord解释说："冻结阻止了资金转移，但追回需要通过法律程序。执法机构通常需要获得法院命令或扣押令，才能与稳定币发行商合作，将冻结资产释放并归还受害者。冻结只需要几分钟，但归还资金需要更长时间，不过这条路是存在的。"

Chainalysis研究主管Eric Jardine也表示："没有固定的追回时间表。技术冻结可以很快发生，但归还资金可能需要数月甚至数年。"

比特币、以太坊等没有中心化发行方的资产则是另一回事。 Redbord指出，这类资产无法被直接冻结，调查人员只能追踪资金在交易所、跨链桥和其他服务中的流向，等待其出现在能够配合执法的平台上。

据DRK链上分析，被转走的约18,270枚BTC（约14.3亿美元）目前仍完好无损，黑客尚未移动。而约37.7万枚ETH分散停放在多个钱包地址。

从Bybit到币安：攻击者在进化

这不是加密行业第一次遭遇此类攻击，但规模的变化令人警惕。

2025年2月，Bybit冷钱包遭遇黑客攻击，损失约15亿美元。网络安全研究公司TRM Labs和Pangolin Intelligence事后将该攻击归因于朝鲜关联黑客组织TraderTraitor（也被称为Lazarus Group）。彼次攻击的核心手法，是通过入侵Safe钱包的开发环境，诱骗多签审批者批准一笔经过伪装的恶意交易。

这一次，Blockaid联合创始人兼CEO Ido Ben-Natan公开表示，此次攻击与Bybit事件"非常相似"，攻击手法与朝鲜黑客的已知行动特征"高度吻合"。TRM Labs高级调查员Nick Carlsen对华尔街日报表示，TRM与Pangolin Intelligence协作比对了黑客的链上行为与其他朝鲜关联攻击的信息，认为"这绝对是朝鲜所为"。

不过，目前Elliptic、Chainalysis等多家机构尚未发出正式归因声明，调查仍在进行中。

两次攻击有一个共同特征，Bybit的多位签名者看到的是一笔正常转账，实际上签掉的是一个代理合约升级；这一次，币安的签名系统看到的可能是一批普通的32字节摘要，实际上签掉的是50张EIP-7702授权委托书。808bits对此总结道："攻击者没有正面攻破保险柜，而是让签名系统自己打开了门。"

据华尔街日报，TRM Labs全球政策主管Ari Redbord将本次事件称为"人类历史上最大的银行劫案"。

攻防之间，没有永久的平衡

这次事件发生后，行业层面的讨论随即展开。

Immunefi CEO Mitchell Amador此前多次公开警告，AI工具正在降低高水平攻击的门槛，防御方需要时间追平差距。加密行业安全公司Cyvers CEO Deddy Lavid称，加密行业是"第一个真正感受到AI冲击的市场"。

TRM Labs的Redbord则提供了另一面的视角："攻击者以空前的速度和规模运作，但追踪和溯源的工具也在同等速度下运行。稳定币发行商在数小时内完成冻结，调查人员实时追踪跨链资金。"

这场追与逃，在本次事件中得到了具体呈现：攻击者在9分钟内将约3.35亿枚USDT通过Uniswap换成了ETH，赶在Tether冻结指令生效之前完成了变现；而剩余的大量USDT和USDC，则在被转入集结钱包后不久即遭冻结，无法移动。

目前，约30亿美元已被冻结；约33亿美元的BTC、ETH及其他无法被中心化冻结的资产，仍处于链上追踪状态。

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值得买科技前三季度AI收入破亿，向品牌营销和企业模型服务拓展

Fri, 30 Oct 2026 04:12:18 GMT

AI相关收入同比增长逾两倍，已成为值得买科技前三季度营收增长的重要支撑。

10月29日，值得买科技发布2026年三季报，前三季度实现营业收入8.28亿元，同比增长2.79%。其中，AI相关业务收入达到1.08亿元，较去年同期的3229.05万元增长约233%，占总营收的比例由4%提升至13%。

按照公司统计口径，AI相关收入包括AI产品、产品中的AI功能及AI生成内容贡献的收入，也包括使用AI工具为客户提供服务产生的收入。这部分收入同时来自原有业务的AI应用和新产品的商业化。

整体盈利仍处于调整阶段。第三季度，公司营收2.09亿元，同比下降6.66%；前三季度归母净亏损5250.58万元，上年同期为盈利1344.86万元。公司表示，毛利率较高的信息推广和互联网效果营销平台收入占比下降，拉低了整体毛利率，同时业务及AI技术投入影响了当期利润。

前三季度，公司研发费用为1.18亿元，占营收的14.2%；其中，第三季度研发投入超过4200万元，同比增长约11%。现有产品升级、新产品开发及对外服务拓展，是技术投入的主要方向。

产品更新首先体现在购物业务中。“什么值得买”App持续将AI用于搜索、推荐和内容生产；AI购物管家“张大妈”则在上半年上线“今日好价”“AI搜索”等功能，结合商品、内容和消费数据，为用户提供选品、比价及优惠查询服务，覆盖数码、户外、居家等品类。

公司也在将购物服务接入第三方产品。今年6月上线的“什么值得买购物管家”Skill，已在腾讯WorkBuddy、鸿蒙小艺Claw等产品中落地，为这些智能体提供消费决策支持。值得买由此增加了自有App之外的服务渠道。

另一项对外服务是“海纳”MCP Server。它将消费内容和商品信息整理为标准化数据，供大模型、智能体及智能终端调用。前三季度，“海纳”输出量达到33.9亿次，其中第三季度为11.5亿次。对值得买而言，长期积累的消费信息由此进入更多外部AI产品。

品牌营销业务也有新的产品推出。今年6月，“值数”升级为“值数Matrix”，将传统媒体、社交平台和AI平台上的品牌表现纳入统一分析。它既跟踪品牌被提及的情况，也分析AI如何描述品牌和产品，帮助企业识别信息偏差、比较竞品表现，并调整内容和传播方式。

7月正式推出的OpenHubs，则把服务对象进一步扩展到有大模型使用需求的企业和开发者。企业同时使用多个模型时，需要处理不同的接口、账号、权限和计费规则。OpenHubs将这些操作集中到一个平台，提供模型统一接入、调用监控、用量统计及成本管理服务。

这项产品源于值得买自身在多模型接入和协同应用中的经验。随着内部工具转化为对外服务，公司开始承接消费导购、品牌营销之外的企业AI应用需求。

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-335亿美元！亚马逊的这个数字，“吓蒙”了市场

Fri, 30 Oct 2026 04:08:47 GMT

亚马逊三季度财报用一个极其惨烈的数字回答了华尔街全年的疑问：单季自由现金流消耗高达335亿美元。尽管AWS云业务创下近五年最快增速，但失控的资本支出（Capex）、疲软的四季度指引以及暴增的债务，彻底击碎了买方的乐观预期。

亚马逊最新财报显示，三季度自由现金流录得-335亿美元，而彭博市场一致预期仅为-77亿美元，实际结果超出预期四倍以上。 单季资本开支飙升至773亿美元，环比增长43%；为填补资金缺口，公司在该季度新增481亿美元长期债务。滚动12个月自由现金流从上季度的-76亿美元急剧恶化至-424亿美元。

与此同时，四季度业绩指引令市场失望。营收指引中值为2435亿美元，略低于市场一致预期的2442亿美元；运营利润指引中值310亿美元，不仅低于华尔街预期的330亿美元，更全面低于买方层面350亿美元的"心理关口"。 高盛在盘后快评中指出，多项核心指标相对于市场预期呈现"中性偏弱"结果，预计股价将出现初步负面反应。

财报公布后，亚马逊盘后股价一度暴跌12.5%至223美元附近（最低触及约214美元），远超7.5%的隐含波动率，抹平了二季度以来的全部涨幅，回落至今年4月初水平。

对于投资者而言，核心逻辑已经发生根本性转变：亚马逊的股票之所以“涨不动”，是因为AWS业务每带来1美元的潜在收益，背后都捆绑着远超1美元（甚至接近4美元）的新增支出。华尔街的预期游戏已经失效，现在市场必须直面高昂的账单。

那个关键数字：单季-335亿美元

如果说有一个数字概括了亚马逊当前的处境，那就是-335亿美元——这是公司三季度单季自由现金流。

这一数字的背后逻辑极为直白：单季经营性现金流约424亿美元，但净资本开支高达759亿美元，两者之差即为现金黑洞。而就在一年前，亚马逊的自由现金流还处于529亿美元的历史峰值。

资本开支的膨胀速度同样触目惊心。三季度毛资本开支达773亿美元，环比二季度的542亿美元增长43%。亚马逊同时确认，预计2026年全年资本开支约2200亿美元的计划不变。按前三季度已累计净支出约1720亿美元计算，四季度资本开支将约为480亿美元，较刚刚完成的三季度骤降约37%。

这一测算令投资者生疑：要么亚马逊将在四季度大幅收紧支出，与CEO Andy Jassy所描述的"需求持续超过供给"形成矛盾；要么三季度存在大量支出的提前确认，使得原有指引本身已失效。无论哪种情形，市场均难以认同2027年资本开支将低于2026年——此前买方预期明年资本开支在3200亿至3750亿美元之间，而亚马逊在本次财报中对2027年的数字只字未提。

谁来买单？债务飙升，资产负债表急剧恶化

当运营现金无法覆盖支出时，钱只能从别处来。亚马逊的资产负债表给出了答案：疯狂发债。

为了支撑庞大的开支，亚马逊在三季度筹集了481亿美元的新增长期债务。今年前九个月，公司新增长期借款高达1151亿美元，导致长期债务几乎翻了三倍，从2025年底的656亿美元飙升至9月底的1731亿美元。

与此同时，公司的财务健康度正在全面下滑：

现金储备从868亿美元骤降至558亿美元。
利息支出同比翻了三倍多，从去年同期的5亿美元飙升至17亿美元。
“其他长期负债”也几乎翻了三倍，从360亿美元增至999亿美元。

值得注意的是，上述数据还不包括亚马逊首次发行的英镑计价债券，以及用于购买英伟达芯片的80亿美元特殊目的载体安排。

正如市场所观察到的逻辑链条：“债务变为资本开支，资本开支变为营收，营收变为每股收益。”亚马逊本季度在规模上完整展示了这条链条的第一个环节。

AWS与核心业务：五年最佳增速仍难填买方胃口

尽管AWS云业务表现强劲，营收增长39.3%至460亿美元，创下近五年最快增速，且CEO Jassy给出了2027和2028年AWS增长“超过40%”的乐观预期。但这对挑剔的买方来说还不够：39.3%的增速虽然击败了华尔街约37%的预期，但低于买方真正期待的42%。

更糟糕的是利润率走向了错误的方向。AWS营业利润率从二季度的39.4%下滑至38.7%，未能达到买方预期的“40%出头”。

其他业务方面，零售表现平稳（北美销售额增长6%，国际增长8%，剔除汇率影响）。但广告业务增速放缓至12%（剔除汇率影响），公司将其归咎于Prime Day的“时间异常”，并承诺四季度将反弹至高十位数增长。

此外，每股收益（EPS）录得1.89美元，不及预期的1.97美元。这主要是因为去年三季度包含了Anthropic股份带来的95亿美元税前收益，而今年非运营项目反而造成了12亿美元的拖累（包含翻倍的利息账单）。唯一符合预期的是营业利润，达到创纪录的281亿美元（利润率13.9%），精准命中买方传言的280亿美元。

疲软的四季度指引：全面不及预期

四季度业绩指引是此次财报的另一个失望来源。

营收指引区间为2400亿至2470亿美元，中值2435亿美元，略低于市场一致预期的2442亿美元。运营利润指引为285亿至335亿美元，中值310亿美元，不仅低于华尔街预期的330亿美元，也低于买方心理关口的300亿至350亿美元区间的两端，缺口超过15亿美元。

据摩根大通分析师Mark Schilsky此前预测，一旦亚马逊内部AI助手Leo正式上线、相关成本开始资本化，运营利润将获得约10亿美元的额外提振——即便如此，实际指引仍未能达到预期。

广告业务是指引中唯一的亮点：三季度广告增速放缓至12%（剔除汇率影响），公司将此归因于Prime Day的“时间性异常”，并预计四季度将反弹至”高十字头”增速区间。不过，随着亚马逊屏蔽Meta Muse等AI购物代理、市场担忧AI代理购物将侵蚀赞助商品广告收入，广告业务的长期前景仍存争议。

为什么这只股票“永远涨不动”？

摩根大通分析师Mark Schilsky在财报前已对亚马逊的困境作出精准诊断：

“AMZN是今年最让主流投资者沮丧的股票之一……华尔街对2027年AWS的预测低得可笑……正因如此，投资者都把它视为容易超预期的故事，但所有人都知道这一点，这恰恰是它涨不动的核心原因。”

据高盛和瑞银的评估，亚马逊财报前是科技股中拥挤度最高的多头头寸之一，高盛TMT桌拥挤度评分8/10，瑞银情绪量表9/10。高度拥挤的多头持仓意味着，一旦现实未能匹配预期，止损卖压将成倍放大。

三季度财报的结构性矛盾清晰可见：AWS加速兑现，但每一美元的云业务收入，背后跟随着远超一美元的新增支出。本季度，这一比例接近四比一。只要这一模式未能扭转，股价上涨的逻辑便始终面临来自资产负债表的压制。

这张账单是：单季773亿美元的资本支出、335亿美元的现金消耗，以及481亿美元的新增债务。亚马逊的股票之所以表现挣扎，是因为AWS带来的每一美元上行空间，都捆绑着超过一美元的新增支出——而最新财报显示，这个比例接近一比四。

市场终于意识到，高昂的基础设施投入正在无情地吞噬股东的现金流。

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科技股抛售引发避险潮，美债收益率10月料创今年最大单月降幅

Fri, 30 Oct 2026 04:03:04 GMT

美国科技股遭遇猛烈抛售，避险资金加速涌入美债市场，美国国债收益率持续走低，10月份有望录得今年以来最大单月降幅。

周五亚市早盘，美债涨势进一步扩大，收益率曲线整体下行4—7个基点，延续美国交易时段的跌势。彭博追踪美债回报的指数10月累计上涨约2%，基准10年期美债收益率当月已累计下行近40个基点，有望创下2025年2月以来最大单月涨幅。澳大利亚、日本和新西兰国债同步跟涨，各自基准10年期国债收益率均下跌约5个基点。

Alphabet等科技巨头令人失望的财报强化了市场对人工智能交易前景的疑虑，叠加全球最大加密货币交易所币安疑遭黑客攻击的消息，市场风险规避情绪明显升温。

科技股财报失利，避险情绪主导债市

对人工智能相关股票的悲观情绪，是过去一个月美国国债持续上涨的核心驱动力。Alphabet财报不及预期，进一步动摇了市场对超大规模科技公司高额AI资本支出能否转化为盈利增长的信心，从而引发资金向债市转移。

"本周科技股财报公布后，债市今早再度出现避险买盘，债券价格持续上涨，"澳大利亚国民银行悉尼利率策略主管Kenneth Crompton表示。

野村证券悉尼高级利率策略师Andrew Ticehurst亦指出，"市场对超大规模科技公司估值的持续担忧，加之Alphabet令人失望的业绩，正在触发资金流入债市避险。"他补充称，鉴于美联储主席沃什在新闻发布会上的表态并不显著偏鹰，且AI相关忧虑料将持续，此轮债市涨势有望延续。

美联储按兵不动，政策前景牵动市场神经

短期美债同样获得支撑，部分原因在于美联储主席沃什的最新表态——他暗示未来利率决策将取决于即将公布的经济数据，市场将此解读为政策路径保持灵活的信号。

本周，美联储与新西兰储备银行均选择暂不加息，尽管能源成本高企持续加大通胀压力。日本央行周五同样维持基准利率不变。交易员正密切关注各央行政策走向，以研判债市后续走势。

尽管当前市场焦点集中于科技股抛售，但债市的潜在风险因素不容忽视。随着美国中期选举临近，投资者对国会陷入僵局能否如过去数十年那样缓解财政轨道担忧，态度日趋审慎。选举结果公布次日，美国财政部将宣布季度再融资计划，外界普遍认为这将为债务管理政策的重大调整奠定基调，届时或对债市形成新的扰动。

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阿迪达斯三季度营收创纪录，大中华区增长13%释放渠道扩张信号

Fri, 30 Oct 2026 03:56:39 GMT

阿迪达斯在中国市场延续了增长势头，渠道合作伙伴开始表现出更强的扩店意愿。

10月29日，阿迪达斯发布2026年第三季度财报。报告期内，公司全球营收同比增长9%至72.52亿欧元，创季度历史新高；营业利润同比增长37%至10.08亿欧元，同样刷新纪录。

其中，大中华区营收达到11.38亿欧元，按固定汇率计算同比增长13%，连续14个季度保持增长。前三季度，大中华区累计营收32.27亿欧元，同比增长15%。

在全球主要市场中，大中华区的增长表现较为突出。

第三季度，阿迪达斯北美市场收入增长12%，日本及韩国市场增长19%，欧洲市场则下降4%。这一分化反映出不同地区运动消费需求与渠道环境的差异。

与阿迪达斯形成对照的是，耐克大中华区近期仍面临收入下降、批发渠道调整等经营压力。国际运动品牌在中国市场的竞争格局继续分化。

在当天举行的业绩电话会上，阿迪达斯CEO古尔登进一步透露，中国市场已有不少经销合作伙伴提出增开门店的需求。他表示，阿迪达斯当前在中国具备较强的品牌势头，公司更关注如何利用这一机会推动长期增长。

与渠道变化同步的是产品结构调整。

第三季度，阿迪达斯全球运动表现业务按固定汇率计算增长14%，足球、跑步和训练三大品类均实现双位数增长。

服装业务表现更为突出，同比增长19%，而鞋类整体收入基本持平。

这一差异背后，经典休闲鞋市场正在经历调整。

过去几年，Samba、Gazelle等复古鞋款是阿迪达斯品牌复苏的重要推动力。但随着同类产品增多，欧美市场休闲鞋库存偏高、折扣竞争加剧。

古尔登在业绩会上表示，公司希望避免过去过度依靠单一潮流产品带来的周期性波动。当休闲鞋增长放缓时，通过专业运动鞋及服装业务形成新的增长支撑。

尤其中国市场是阿迪达斯推进产品创新与本土化经营的重要阵地。

根据公司披露，目前阿迪达斯在中国销售的产品中，超过95%由中国制造，超过65%由上海创意中心设计。该中心设计的产品线中，已有25%进入海外市场。

第三季度，阿迪达斯全球直营业务按固定汇率计算增长17%，其中电商增长18%、自营零售增长16%，批发业务则仅增长2%。

公司解释，批发业务增速较低，部分源于欧洲市场库存压力较大，阿迪达斯主动控制出货，以维持产品价格体系。

相较于依靠增加经销商库存扩大短期收入，公司当前更强调终端实际销售和正价经营。

盈利方面，第三季度阿迪达斯毛利率同比提升2.5个百分点至54.3%。不过，当季约2亿欧元美国关税退款贡献了部分利润改善，因此不能将营业利润的37%增长全部归因于主营业务表现。

基于第三季度业绩，公司已将2026年全年营业利润预期由23亿欧元上调至25亿欧元，预计全年按固定汇率计算的收入增长9%至10%。

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前美联储顾问：沃什可能让美国经济直接撞进衰退，市场很快会讨论紧急降息

鲍奕龙 — Fri, 30 Oct 2026 03:41:15 GMT

前美联储顾问警告，若沃什收紧政策，经济或骤然下坠。AI数据中心依赖云巨头持续举债，融资停则产出收缩。届时企业或因失去定价权被迫裁员压缩成本，消费端承压。市场讨论焦点将从”通胀”迅速转向”美联储何时大幅降息”，政策转向可能来得猝不及防。

对冲基金这个动作，正在放大科技股风险！

Fri, 30 Oct 2026 03:41:06 GMT

对冲基金正悄然改变其对冲策略，这一转变正在为科技股市场埋下更大的不稳定隐患。

周五，据彭博宏观策略师Simon White分析，对冲基金已从主要通过做空个股来对冲人工智能多头敞口，转向越来越多地做空指数。这一策略切换正在推高股票相关性，令VIX出现无序跳升的风险上升，市场面临价格急剧下跌的潜在威胁。

10月份，科技板块遭遇约8%的回撤，AI相关仓位被大规模平仓，众多基金损失惨重。尽管如此，在资本开支热潮持续、盈利预期依然高企的背景下，基金经理们普遍不愿过早退出AI交易。为在保留多头仓位的同时满足主经纪商的降杠杆要求，基金选择增加做空来压低净敞口——而做空的标的，正越来越多地指向科技股指数本身。

从做空个股到做空指数，策略悄然切换

来自高盛的数据显示，近期对冲基金总仓位（gross position）急剧攀升，而净仓位（net position）则大幅下滑，这一背离清晰勾勒出基金在保留多头的同时大举增加空头的操作路径。

据彭博报道，利用美国证券交易委员会（SEC）Form PF披露的对冲基金资产负债表数据（最新数据截至今年第二季度），可以印证上述趋势：自2024年以来，多空股票基金空头账簿的增速已明显超过多头账簿。股票多空基金的总敞口自2024年以来增加逾5万亿美元，升至逾8万亿美元，而净敞口仅增加约1万亿美元至2万亿美元。

在具体工具选择上，对冲基金倾向于使用高流动性股票ETF进行指数层面的对冲。追踪纳斯达克100指数的QQQ ETF空头兴趣今年以来显著攀升，尤其在过去两周出现额外跳升；而追踪标普500指数的SPY ETF空头兴趣则相对平稳。

这一分化表明，基金针对的正是科技与AI仓位——SPY对这类敞口的代理效果不够精准，QQQ才是更贴近的对冲工具。高盛数据亦显示，截至今年5月，对冲基金对美国股票宏观产品（包括指数和ETF）的空头敞口已达10年高位。

VIX偏向上行，价格下行风险加剧

上述机制的叠加，意味着市场结构正在发生对投资者不利的转变。

当股票相关性处于低位时，指数层面的风险可以被个股之间的分散效应所抵消，VIX得以保持低迷。但随着相关性回升至更正常的水平，科技公司资产负债表上因AI资本开支而积累的债务风险将更充分地暴露在VIX之中，令后者面临向上冲击的压力。

对于股票选股者而言，相关性上升意味着个股分散化的价值下降，市场出现系统性波动时，损失将更为普遍。对于整体市场而言，股价对于深度下跌的脆弱性正在上升。

Simon White总结指出，对冲基金正在坚守其核心AI多头仓位，但压缩净敞口的方式已从做空个股转向做空指数。曾经压低相关性的顺风，如今正在转变为推高相关性的顺风。VIX存在上行偏向，股价则更易遭受更大幅度的下跌。

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A股三大指数集体低开

Fri, 30 Oct 2026 01:26:14 GMT

上证指数跌1.25％，深证成指跌2.40％，创业板指跌3.29％。

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见闻历11.11限时大促！双开礼盒+千元知识礼包，双十一拿货价超香！

华尔街见闻 — Fri, 30 Oct 2026 01:06:13 GMT

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纳指期货跌2%，韩国股市跌4%，亚洲芯片股下跌

Fri, 30 Oct 2026 00:53:59 GMT

纳斯达克100指数期货跌幅扩大至2%，亚马逊和英特尔的股价美股盘后承压。亚洲芯片制造商指数下跌1.8%。其中，韩国SK海力士和日本爱德万测试跌幅最大，均超过6%。韩国Kospi指数一度下跌4.3%。

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35 岁不会写代码？这波 AI 红利，可能就轮到你了

Thu, 29 Oct 2026 09:38:01 GMT

今年以来，全球科技公司已宣布裁员近 20 万人。与此同时，有一个 AI 岗位的招聘需求却在爆发：美国的招聘广告三年涨了 30 多倍，薪资中位数约 19.5 万美元；国内相关职位的发布量一年涨了 21 倍。

OpenAI、Anthropic、微软、亚马逊、谷歌，几家巨头前后砸下近百亿美元，有的开新公司，有的建新部门，抢的都是这类人才。最反常识的是：这个岗位最稀缺的本事，恰恰不是写代码。

Anthropic：培养 1 万个“把 AI 送进企业的人”

10 月 2 日，Claude 的开发商 Anthropic 宣布投入 1 亿美元成立“Claude 前沿学院”（Claude Frontier Academy），目标是在 2027 年底前培养 1 万名“前沿部署工程师”。

首批学员是从合作伙伴中选出的在职工程师，来自埃森哲、摩根士丹利、诺和诺德和几家顶级咨询公司。培训分两段：先是 4 天线下集训，从一次“模拟企业部署”开始；考核通过后，学员回到自己公司，带一个真实项目做 12 周实战。首批认证预计在 2027 年初完成。

在 Anthropic 看来，企业落地 AI 的瓶颈不在模型，而在于缺少能推动变革的人。负责这个项目的高管 Steve Corfield 说，客户现在缺的，是既懂业务怎么运转、又能亲手把 AI 从一个想法做成上线系统的人。

这只是今年 AI 巨头抢人大战中的最新一例。

砸下百亿美元，巨头们都在抢同一种人才

今年 5 月，OpenAI 成立了专门帮企业落地 AI 的“OpenAI 部署公司”，由 TPG 领投，首轮融资超过 40 亿美元。同月，Anthropic 与黑石、Hellman & Friedman、高盛合资成立了一家 AI 服务公司，各方初始投资约 15 亿美元。

6 月底到 7 月初，亚马逊 AWS 和微软先后出手：AWS 投入 10 亿美元，组建自己的部署工程团队；微软投入 25 亿美元成立新部门，把约 6000 名工程专家派驻到客户企业。9 月，谷歌云和埃森哲成立联合业务部门，计划培训最多 1000 名埃森哲工程师，专门派驻客户现场。

过去这些公司比的是谁的模型更强、参数更大、跑分更高，如今却不约而同地把钱砸向同一个方向：派人进客户公司，把 AI 真正用起来。

这类人才在业内有个统一的叫法：FDE（Forward Deployed Engineer），中文常译作“前沿部署工程师”。

招聘量三年猛涨30倍，大厂开出百万年包

熟悉美股的读者，对这个词的源头不会陌生。十多年前，Palantir（帕兰泰尔）就系统化地推行了这种做法：工程师不坐在总部写通用产品，而是常驻客户现场，和客户用同一套数据、扛同一个业务指标，把模糊的需求、分散的数据一点点变成能用的系统。Palantir CEO Alex Karp 有一个被业内反复引用的判断：大模型当然重要，但至少在未来几年，价值在于落地实施。

如今，这套做法正在变成一个热门职业。据劳动力市场分析机构 Lightcast 统计，2023 年全美 FDE 招聘广告不到 200 条，2026 年前九个月已超过 7300 条，三年涨了 30 多倍。广告标出的薪资中位数约 19.5 万美元，是全美招聘广告薪资中位数的三倍多。发布 FDE 广告最多的雇主中，德勤、埃森哲等咨询公司排在谷歌等科技巨头之前。可见 FDE 早已不只是 AI 公司的技术岗，凡是要把 AI 用进业务的地方，都需要这样的人。

FDE 这股风已经刮到国内。脉脉平台数据显示，2026 年上半年，平台上 FDE 相关职位的发布量同比飙升 21 倍。字节跳动的“豆包 AI 大模型 FDE”年包最高约 105 万元，蚂蚁数科、智谱等也开出了 90 万元以上的年包。但即便开出高薪，合适的人依然难招：猎聘大数据研究院统计，2025 年 9 月至 2026 年 8 月，国内 FDE 人才的供需比只有 0.28，相当于将近 4 个岗位抢 1 个人。

这个缺口还在被政策放大。工信部 8 月底印发通知，鼓励 AI 应用服务商搭建 FDE 团队、扎根用户现场；武汉光谷提出 3 年培育 1000 名 FDE，上海提出要建立超千人规模的 FDE 工程师储备库。企业、服务商、地方政府都在要人，合格的 FDE 远远不够用。

AI 落地难在业务，最缺的恰恰是懂业务的人

看到这里，很多人会想：这是年轻程序员的机会，我不写代码，也过了转行的年纪。但不妨看看 Anthropic 怎么描述一个好的 FDE：熟悉 Agent 系统、擅长解决问题、善于沟通、有工程经验。这四条里，有一半在技术之外。

AI 落地最难的部分，本来就不在代码。过去两年，几乎每家企业都买过 AI 产品、做过试点，真正跑进日常业务的却少得多。标普全球的调查显示，放弃大部分 AI 项目的企业，一年内从 17% 涨到了 42%；IDC 和联想 2025 年的报告更直接：88% 的 AI 概念验证项目，最后都没能投入生产。

演示时一切顺利，一进真实业务，就撞上脏数据、老系统、权限审批、员工习惯，还有那个绕不开的问题：出了错谁负责。这也是 FDE 和驻场外包的区别：外包是甲方说什么就做什么；FDE 要先判断这件事该不该用 AI、用哪个模型、花多少钱、怎么证明有效，再动手上线。

所以 FDE 真正值钱的那一半能力，是懂业务。一份合同哪几条要紧，一张报表哪个数字会出事，一个审批流程卡在哪一步，哪件事交给机器会让老板睡不着觉，这些 AI 替代不了，在行业里干了十几、二十年的人反而最清楚。

腾讯云副总裁张渝前不久的一句话，戳中了很多企业的痛处：过去花大价钱请外部团队做项目，"项目做完，团队撤场，能力也跟着带走了"。越来越多企业意识到，与其等外部团队来了又走，不如让自己懂业务的人长出这项能力。

如果你已经在行业里深耕多年，那么你缺的从来不是经验，而是把经验交给 AI 去执行的那一步：知道今天的 AI 能做什么、做不了什么，该怎么搭、要花多少钱、出了错怎么兜底。我们这次的训练营，就是为这一步准备的。

两天走完 AI 落地最后一公里

华尔街见闻首期「FDE 实战训练营」将于 11 月 14 日至 15 日在上海开班。这是一个线下实战营，限量 50 席，在两天时间里，带你亲手搭出自己的第一个 AI Agent，走完一遍从选模型、算成本到评测上线的全流程。

先说说 Agent（智能体）是什么。很多人对 AI 的印象还停留在“问一句答一句”的聊天上，但 Agent 不一样：你交给它一件事，它会自己查资料、打开软件、读写文件、交出结果，做错了还能自己返工。巨头们派 FDE 进企业，部署的正是这种技术。

两天训练营共 12 个模块，从模型怎么选、价格怎么算，一直讲到评测、成本优化和安全上线，都是大厂把 AI 做上线时真正在用的方法。主讲讲师 Right 曾任腾讯高级算法工程师，主导过微信核心 AI Agent 项目的算法设计和规模化落地，在 Agent 系统设计、模型训练、Harness 架构方向有深厚积累。他还在 NeurIPS、ACL 等顶级会议发表过多篇 Agent 方向论文，相关工作被 Google DeepMind 引用。

课程适合谁

企业主和管理者：想弄清 AI 到底能替公司做哪些事、每件事花多少钱、风险在哪里
金融、法务、财务、运营、咨询等专业人士：手上有大量重复工作，想亲手做一个工具交给 AI
想在 AI 时代给自己多留一项硬技能的人

三十年前，先学会用 Excel 的那批人，在后来的二十年里少熬了无数个夜。

今天巨头们花百亿美元在抢懂业务、又会用 AI 的人，而你已经有了一半。剩下那一半，就在这两天里补齐。

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