我,30岁“包工头”,1分钟1000元不敢挣真人短剧的产能开始在全国范围内“塌陷”了。
作者丨《中国企业家》记者 陈浩
编辑丨张昊 马吉英
来源丨中国企业家杂志
8月24日下午,《中国企业家》在郑州一处老办公楼见到石艺源的时候,他刚挂断一个电话。
屋里那台五级能耗的旧空调正在费力地转着,墙上、柜子里摆满了剧组开机纪念照和奖杯,桌上摊着一本没拍的男频短剧剧本。这是一位老朋友给他的——前两年常合作的一些平台短剧业务暂停了,老朋友自己拍了4部,据说都爆了,现在想再拉一支队伍,喊石艺源一起投资制作。
老朋友出30多万元,要他再投10万元。
“所以我刚才一直打电话问行情。”他说,“过了年我没开机,一直在做AI。现在AI什么行情我都知道,但如果让我去拍短剧,我肯定也要各方面去打听。”
打听回来的数字是这样的:去年日薪8000元到10000元的主演,现在有的三五千元也拍;他常合作的一个中年演员,去年对外报1500元,现在最低500元也接,即便如此,一个月最多也就干十几天;场务之前正常是400元一天,现在听说200元一天也有人干。大部分工种,价格降幅几乎都是“腰斩”起步。
“没办法。”他说,“大环境不好,大家都没活。你不降,没人找你,但你就是再降,就算不要钱,有时候没人找你也是白费心思。”
他掰着手指数了一些熟人的去向:一个年初还在当主演的演员,去卖房子了;一个中年演员4月找他想做AI,现在在当保安;还有朋友去开服装店、直播间、做风水命理师……
过去3年,郑州被业内称作“竖店”。据行业数据,这里聚集了上千家微短剧企业和近4万名从业人员,市场规模近百亿元,日均开机近百部。其中占多数的,正是中小型公司。
2026年春节前的一周,两件事接踵而至:红果短剧(以下简称“红果”)收缩保底政策,全国握有大额保底额度的制作公司几乎在同一天接到通知——没有开机的项目,一律停掉;紧接着,字节跳动正式发布视频生成模型Seedance 2.0,AI短剧的制作门槛被再度击穿。春节过后,真人短剧的产能开始在全国范围内“塌陷”。
按往年的节奏,3月中旬本该是复工旺季。可石艺源直到现在,今年只做了4部真人剧,其中2部还没上线。公司十来号人,放了一个多月的长假。“我就相当于一个包工头。”他这么给自己定位,“上游没活干,下游只能歇业。”
暗涌
这个“包工头”30岁,河南尉氏人,2019年从大连艺术学院影视表演专业毕业。他出生在农村,从小由爷爷奶奶带大,父母很早就去了外省打工。毕业前,他在北京找到一份短视频导演的工作,合同都谈妥了,但女朋友在郑州,家里催着安定,他放弃了。
回郑州后,一度没活干。他去女朋友上班的商超应聘储备干部,面试过了,要签合同的那天,一家广告公司打来电话,让他去试镜演员。这边合同没签,他就去了那家广告公司面试,终于可以干回本行,他兴奋极了。
郑州是国内信息流广告的高地。他当时并不了解,还以为进了“传销组织”。后来干起来发现挺简单,主要就是给教辅App和各类消费贷产品拍引流广告,“一天最多能拍几十条”。台词最后一句话永远是:点击视频下方链接就可以下载了。
石艺源现在回想起来,那时他还拍过一种内容,几乎就是短剧的雏形——把网络小说的高潮片段拍成视频投出去,把用户导到小说阅读平台。但那些视频算不上剧,只是一段“钩子”——一个从广告基因里长出来的产品,从第一天起就是为转化付费,不为手艺付费。这件事,他几年后才真正体会到。
信息流广告演员的生活很“安逸”:底薪4000元,朝九晚五,双休,没活干时就歇着。他心里那点躁动压不下去,在公司要给他转正交五险一金的时候,辞职了。期间,他去考了一次北京电影学院导演系的研究生——一个字没复习,交卷时开玩笑地对监考老师说:老师,你等着我,明年我肯定考上。
考完从北京回来,2019年11月12日,他在郑州注册了河南艺影源影视传媒有限公司,干到年底一共挣了1万多元,“还不如上班,但那时候就是有一股闯劲”。
这股闯劲撑着他熬过了新冠疫情。他不只拍中视频赚播放量补贴,还天天跑黄金批发市场拍“金价探店”,靠给粉丝代购黄金一单挣一二百元。2022年信息流广告大爆发,他一天能赶几个组,“屌丝男”“霸总”无缝衔接,那时日薪能到800元,甚至1000元。
那时,一种叫“直播剧”的直播形式也在快手等平台上兴起:豪门恩怨演到情绪顶点,主播就开始卖货。他一般演“反派”:“第一次去演的时候,记忆深刻,主播就在一个臭烘烘的猪圈里,我的戏份是一脚踹开门喊‘还钱’,那天直播间人气高得吓人。”这配角的戏份,一场也能挣五六百元。
2022年年中,朋友叫他去演短剧。30集一天拍完,他惊了。现场两台机器对着两拨演员:一拨对着镜头演,另一拨在旁边背词,画外还有一个人拿着本子替他们搭话。谁忘词谁下去背,刚背好的顶上,基本一条过。
那天下午5点,他还要赶去演直播剧,担心拍不完,结果不到点导演就放他走了。他很开心,一天挣两份钱,像捡了便宜,但并不知道自己正在走进一个此后几年疯狂扩张的新业态。
最后一环
入行后,石艺源只用了几个月就干上了导演。
2022年12月,有人找他导一部100集的剧,五天拍完,导演费1500元一天。第一天拍到凌晨三四点,第二天一早六七点又出工了,他咬了一口包子,结果上面沾着血——熬了一夜,嘴唇干裂出了血。他听说那部剧投了几万块钱,但具体投资额和收益跟他无关。
这是短剧产业链最典型的生存形态。郑州大部分公司做的是短剧承制,接平台或大公司派下来的单子,赚一道差价。整个行业公认的纯承制利润率在5%到8%,而剧组是以天为单位烧钱的组织——他算过,一开机,一秒至少是一元硬成本,而一场雨、一次场地超时、一次男女主的超时,就能把这点利润吃掉。所谓承制费,本质上不是利润,而是团队出租时间的基础价格。
石艺源后来想明白了,一级供应商真正卖的并不是制作能力,而是从平台手里拿到订单的资格。垫资压力、用工风险和不确定性被一层层向下推,最终落在最没有议价能力的产业链末端——只有那里,才需要用真实的人、真实的天数、真实的现金,去兑现合同上的利润。
入行头两年,他还赶上了一轮商业模式的换轨。刚开始,短剧是小程序付费的天下,一部剧八九成的流水要拿去投流,充值款从微信提现还要被抽成。他听说投流的ROI在1.2上下就基本可以挣钱,而提现抽成点数还在一路上涨,吃掉所剩无几的利润。
后来抖音切断了向微信小程序跳转的通道,把这部分流量收进了自家生态。2023年8月,红果上线,用免费模式跑了一年,到2024年下半年,免费剧与付费剧已在市场上各占一半,转过年的春节,免费就成了主流。石艺源对红果的体量没有概念,他只知道,自己上线的剧,最终多半都进了这类免费平台的作品库。
2023年,他去一家新成立的公司当执行导演,约定的薪资结构是1万多元底薪加几个点的分成,他看重的是分成。入职后,他只要开机在组里,每天基本要工作16个小时,平均只能睡三五个小时,出现过三次心悸和呼吸困难。巨大的压力实在难以支撑,3个月后他便离职了。
后来,正赶上咪咕想拍短剧,第一批就找到他。第一部是古装剧,采用的模式是共担成本共享收益,咪咕出大头。但横店剧组有个规矩是先充值再拍摄,由于时间问题,拍摄从7天砍到6天,在保证质量的情况下,他硬挤着拍完了。第二部《君临天下》拍满了7天,结果上线后数据没跑起来,也没挣到分成,“就只挣了个导演费”。
第三部是《盖世医尊》,也是他离“钱”最近的一次。该剧的二轮播放上了红果平台,跑出了成绩,他估摸着平台结给版权方的分账可能有上百万元。但那笔钱与他无关——他只约定了首轮分成权益,而且由于和合伙公司的纠纷,导演费也没拿到,唯一落袋的是一座咪咕的年度导演奖的奖杯。
在中小承制方的视野里,平台大概分成两类:咪咕属于一类,每个项目需要走投标中标流程,比较规范,一碗水要分给很多人,管控严格到一个月最多给一部戏。
红果则是把额度集中给少数头部公司,它们手里的活干不完,从平台接下的单子一个月能到上百部。而一个剧组满负荷运转,一个月最多拍3部——产能撑不起订单,干不完的单子,只能往下转。每转包一层,价格就被“剥掉”一层,直到落进没有转包余地的人手里。
2025年,石艺源开始接一家大型承制公司的活。那家公司一个月能做100多部红果的剧,他一个月能分到一到两部,他很清楚自己在链条中的位置。
他把红果的补贴比作当年“打车大战”:烧钱抢市场,退潮是必然的。对腰部以下的公司,账期永远是悬在头顶的剑。2025年底,和一家头部制作公司再谈合作时,账期已经在拉长,年底结清时他听说对方甚至是借钱贷款结的尾款。情分他记着,但不敢再干了——价格本来就低,账期再拉长,风险高到不值得冒险。
斟酌
春节过后,石艺源开始干AI。原因有两个——真人剧没有开机;两个做AI的朋友拉他合伙。“本身对AI不是很感兴趣,也不是我主动愿意做的,但是真人实拍短剧没活,也算是被逼到这条路上了。”他说。
他先去几家好朋友的公司考察,又花钱买了教程——3月组团队,4月磨流程,五一也没有放假,因为正经接到了第一单活。他并不算早,楼下一家更早转型的兄弟公司年前就去广州学习了一轮,“去年是学习,今年正儿八经干,但听说也没赚到什么钱”。
这单活是一部2D漫剧,出品方是一家网文平台,一共180分钟,合同上每分钟按约400元结算。实操下来,前六集大约12分钟,算力就花掉1万元,折合每分钟接近800元,是合同价的近两倍。
钱烧在抽卡上。AI生成的画面要保持一致——比如这个镜头戴着眼镜,下个镜头眼镜就没了,手表会消失,衣服的拉链会自己解开,穿帮一次就得重新生成一次。全片做完,算力花了6万多元,还不包含音乐、音效和配音,而总预算只有7万多元。
“真人剧要改片子,成本是人力和时间。AI改片子,每次重新生成都要花钱,改一遍就要付费,就怕客户无限制地改。”石艺源认为,这是AI剧与真人剧最本质的差别,AI剧的边际成本是刚性的。但甲方并不理解这个区别,他们只知道AI快,于是提出比过去更多的修改要求,AI确实提高了出片速度,也降低了甲方“推翻上一版”的决策难度。
第二单是一部横屏的仿真人剧,要求直出1080P——分辨率每高一级,单价和废片率一起涨。对方开价每分钟超过1000元,他没敢接:有了上一单的教训,他怕算力超预算,提出算力由对方另算,自己只按四五百元一分钟收制作费。
5个人做了一周,烧掉近30000元算力,产出了二十多分钟的片子,交上去被甲方全部打翻,最后只留下三分钟。后来,他索性改成完全按人/天计价,每人每天400元,不管这一分钟能不能用。最后干了半个多月,挣了1万多元。事后看,这是他今年做过最正确的判断。
更让他不安的,不是钱。真人时代,他至少知道自己是“三包”还是“四包”,到了AI时代,他连这个也不知道了,“我们在给谁干活?我们在挣谁的钱?”
真人剧的分包是“笨拙”的,需要场地、剧组和一群互相认识的人,链条因此是看得见的。AI的分包完全不需要这些,一条群发,一个网上的视频,不管认识不认识,就能完成一次转手——链条变得高效,也变得不可见。他从被层层抽成,变成了被无声地“稀释”。
与此同时,行业门槛也塌了。他见过从广州花万把元学了几天AI,回来就想要开公司的三门峡夫妻;做汽车美容的师兄也来问他这行能不能干;婚庆公司、工程公司和做新能源的老板一窝蜂进场……用他的话说,但凡跟视频沾点边的人都想入行,“而这个阶段真正稳定赚钱的,是卖教程和办培训的人”。
“没入局的人看不到坑,入局的人都已经踩到了。”
上半年的行业数据他也刷到过:仅抖音端,新增AI短剧22.19万部,播放量破亿的只有1055部,破亿率不足0.5%。在这样一个分母面前,他积攒了7年的经验开始失效。
平台对AI内容的态度也在收紧。7月22日,红果就“高频AI脸”泛滥、形象同质化和版权侵权发布公告,启动专项整治。半年里,AI剧从被热捧走到被规范。
也有同行劝他做自制剧和海外剧,搏一把爆款,他摇头,“自制剧搞不好,亏得更多,海外剧一旦大家都做,也不挣钱了。”能稳稳活下来的,要么手里有平台的稳定额度,要么有自己的发行投流路子,这两样他都没有。
那天的采访结束是傍晚,一行人去吃饭。饭桌上,石艺源的微信响了。有人辗转找到他的联系方式,问他能不能带着做AI短剧,他直接劝退了。不是保守,也不是不愿意带人,是他自己也不知道钱在哪里。7年前,他到处见组、求人给活干,如今有人来求他带路,他反而觉得自己能拿出来的最有价值的东西,是一句规劝。
他30岁,两个孩子,大的快上小学了,母亲在郑州帮他带孩子,父亲还在外省打工。他没当年那么“勇”了。
问他接下来怎么办,那本真人实拍剧还入不入局?他想了很久,先是描述了下他所观察到的现状:真人短剧其实已经在慢慢回暖,有人在开机了,只是不多。
“这个行业淘汰了很多人。”他语气平淡,“我不知道能不能等到回暖。有活的话,我会接,但得先斟酌好。”
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别怪宁德时代赚得多宁德时代一发财报,下游车企必定愁眉苦脸。
什么“宁德时代利润超过七家头部车企总和”“车企利润都被电池厂拿走”,说的都是汽车行业日子苦,而矛头直指日赚斗金的供应商。
相比下游大客户,宁德时代的确赚的太多。2018年,上汽净利润是宁德时代的10倍,今年上半年只有后者的三分之一。汽车行业1954亿的利润,也只够换算4.5个宁德时代。
行业第一次感受宁德时代的印钞速度是在2022年,彼时原材料碳酸锂价格暴涨逼近60万一吨,电池成本水涨船高,车企叫苦不迭,宁德时代“挣扎”在盈利边缘小赚了300亿。
此后宁德变成宁王,广汽前董事长曾庆洪的那句抱怨“我不是在给宁德时代打工吗”也逐渐从吐槽变成车企日常。
时至今日,车企一边在价格战里卷生卷死,一边在媲美消费电子的迭代周期里烧钱搞研发,到头来利润大头被上游电池厂拿走。不仅利润单薄,还得排着队打预付款锁定乙方的优质产能。
宁德时代也许有错,但车企沦为打工人并非一家供应商说了算。
谁偷走了利润
过去几年,汽车行业陷入了一个“收入持续提高,利润不断下滑”的怪圈。
相比2022年,去年汽车行业收入增加1.8万亿,利润减少710亿。车多卖了700万辆,但不仅没有创造新的利润,反而拉低了原本的水平。今年上半年,行业利润直接抹掉490亿,同比暴减20%。
汽车行业的日子越苦,车企给宁德时代打工的说法就越真切。
作为产业链上游盈利能力惊人的供应商,宁德时代过去几年利润屡创新高,去年一举突破700亿。今年上半年利润超过400亿,让行业专家如坐针毡。
乘联会秘书长崔东树率先表态,称车企一定要造电池,拿回利润分配的话语权;电池工业协会专家王建新比较委婉,提议车企和电池厂联合研发或者合资建厂,曲线救国[1]。
矛头一致对准上游,可问题是,汽车行业利润变薄不能全部归责于电池厂。二者利润出现分歧,根源是汽车产业链上下游发展不同步。
首先是所处阶段不同。
中国汽车市场自2018年后进入存量时代,过去七年近乎零增长,年销量维持在2700万辆左右。大盘没变多少,内部又分化剧烈。
燃油车的份额从95%缩水超过三分之一,一年少卖900万辆;新能源车销量则增长12倍以上,拿下了半壁江山。对应的,传统车企业绩普遍下滑,以新能源业务为主的表现刚好相反。
比如上汽,2018年净利润高达360亿,如今加把劲勉强100亿出头。同一时期,比亚迪利润从27亿扩大到326亿。也就是说,汽车行业并非家家利润缩水,只是内部分配出了问题。
汽车行业计算利润要考虑挨打的燃油车,而宁德时代的利润建立在快速增长的新能源市场上。只要车多卖一辆,电池装机量必定增长,想不赚钱都难。
其次是出海进度不同。
相比国内,海外竞争相对温和毛利率更高,是天然的利润高地。最近几年,车企和电池厂都在积极规划出海抢洋人的饭碗,不过进度明显一快一慢。
总体上,汽车行业在海外还在艰难渗透,远远没到收获期。反观动力电池行业,不仅在新能源车全面爆发前走出国门,TOP10也成功打进了六家公司,其中又以宁德时代进展最快。
今年上半年,宁德时代国内份额提高到46%,海外市场也增至39.9%[2],凭借断层领先的市占率,宁德时代赚到了让国内车企望尘莫及的净利润。
如果上游的暴利和下游的困境长期存在,外界就容易建立因果关系,从而忽略造成这种局面的真正原因。
罪魁祸首
汽车行业利润暴减,电池成本一度是头号背锅侠。
动力电池是单车价值量最高的零部件,意味着供应商有天然优势赚走一辆车最多的利润。假设比亚迪从宁德时代采购电池,单车2万的毛利恐怕也得分宁德时代一半。
但事实是,过去十年,动力电池价格下滑幅度超过60%,单Wh电芯从2016年1块多降到如今3毛钱,足够一块60kWh的电池省下几万块。
到今天,电池成本仍在影响整车利润,说到底是车企自己卷出来的。
一方面,随着电池技术成熟和成本下降,新能源车纷纷开始堆大电池,容量提高反而让系统成本降不下来。另一方面,很多车企内部都是一款车型配一款电芯,外加单独开模生产电池包,无形中加大了成本开支[2]。
而内卷的形成源于一个更结构性的矛盾:汽车市场格局太分散了。
国内前五家车企上半年销量彼此相差不到20万辆,新势力更是贴身肉搏,没有绝对领先可言,这种分散迫使车企主动内卷,更要命的是,车企只能默许供应商的强势,自己拿10%的毛利,供应商拿20%。
这才是造成汽车行业盈利困境的元凶。
相比早早呈现寡头格局,即“宁德时代+比亚迪+其他”结构的动力电池市场,汽车行业的集中度非常低。
宁德时代国内装机份额约等于第二名到第十名的总和,上汽作为汽车行业的老大哥只有13%,险胜比亚迪和吉利。只看新能源车市场,比亚迪也不到25%[5]。
大部分工业产业链里,谁集中度高谁话语权大。集中度高的一方很容易形成价格默契,避免陷入高烈度的价格战,同时越集中就越稀缺,越有资格提条件。
汽车产业链正处于上游集中下游分散的阶段,车企面对上游没有话语权,面对下游也没什么定价权。
当原材料碳酸锂价格暴涨,宁德时代可以凭借“你不买有的是人买”的底气,将成本转嫁给下游车企,甚至要求先打预付款。当产能供不应求,车企就必须包下产线,还得承诺产量波动幅度。
电池涨价车企得自己扛,即便在价格战里杀红眼,也不敢将成本轻易转嫁给消费者,利润两头挤压。
好消息是,市场集中度错配导致的利润分配不均是阶段性问题。这一点,汽车市场可以参考手机。
话语权重塑
2016年,智能手机行业发生了两件大事,一是高通怒告魅族侵权,再是三星断供小米屏幕。
高通早年有项铁腕政策“No License,No Chips”,简单说,要买高通的基带芯片,就必须按手机售价支付专利授权费,卖多少部交多少部的钱。强如苹果也得低头,唯独魅族想先用后付,被高通告上法庭。
小米和三星的旧怨则源于一次供应商交流会,双方不欢而散,三星高管因为这事上书总部陈情,直接断掉了小米手机AMOLED屏幕货源,急的雷军亲自赔礼道歉。
十年前,高通和三星之所以强势,是因为高通在基带芯片和无线通信市场近乎垄断,三星也掌握着全球99%的AMOLED产能,反而是下游手机群雄混战,彼此话语权不成比例。
时至今日,手机市场形成稳定的“三星+苹果+中国TOP5”格局,上游高通受联发科挑衅,三星显示也被中国公司紧追,此时两家公司不仅不会翻脸拍桌子,还会端正态度连夜组织管理层拜访大客户。
产业链话语权的重置,本质是上游垄断地位瓦解,下游加速集中的结果。
与手机类似,如今汽车市场格局也极为分散,在售汽车品牌超过130个,年销百万辆的却屈指可数。头部车企极限拉扯,谁都不想退让半步,客观上说,汽车行业的整合出清烈度远超当年的手机。
最直接的体现是价格战,从2023年1月特斯拉带头下调Model 3/Y价格算起,新一轮价格战已经打了三年半。
今年上半年,汽车行业单车收入增长5%,单车毛利下降17%,原来一台30万的车毛利2万多,现在只剩1万出头[7]。当新车迭代周期压缩到以月为单位,今天的新车下个月变成旧车滞销,价格战就是最有效的出清手段。
短期结果是,汽车行业利润越打越薄,但长期来看,随着弱势车企批量倒下,市场就会向头部集中。
假设头部车企每家都能年销百万辆,哪怕将手中的电池订单分出30%,也足以影响上游供应商的生死存亡。上游要维持产能利用率,不得不低头,产业链的利润也会重新分配。
那个时候,人们也许不再关心谁赚得多谁赚得少了,值得关心的是,重获话语权的汽车行业究竟能创造多少公众价值。
新能源产业的崛起和壮大,说到底是宏观的产业叙事,与微观个体关系不大,但也正因如此,普通人的利益很容易被抽象为“人力成本”“运营负担”,而不是客观具体的人。
如果崛起注定要以牺牲普通人的利益为代价,那这场胜利未免太过苍凉。回过头看,宁德时代涨薪200元被群嘲,但真相很可能是,宁德时代提供的待遇已经是中国制造业最好的水平了。
AI天才的价格表,中国模型大厂的山头战|深氪文|王毓婵 温丽虹
编辑|张雨忻 杨轩
热钱
得知那位98年的同事,一位一线算法研究员跳槽去腾讯后的年薪时,朱可欣觉得眩晕。
涨幅高达3倍——朱可欣和这家大厂的同事们在聚餐上猜测对方拿了多少时,“大胆猜测涨50%”。但答案揭晓,是从100万涨到300万,这远超他们预料。一顿饭的时间,饭桌上所有人对自我定价都重估了一遍。
旧有的薪资坐标被迅速改写,“眩晕”不断发生。距离那次跳槽仅一年过去,朱可欣说,现在已经没人会对一线研究员拿300万年薪感到惊讶了。
高昂年薪的年龄层还在下探。
在腾讯混元,一名00后研究生还没走出校园,就以实习生的身份领着5000元的日薪,月收入比这座大城市的大部分白领都高出许多。他的上级跟他交过底,“毕业转正可以给到年薪300万。”这位年轻人很直白地告诉36氪,他今年就想马上毕业。
从硅谷到中国,当顶尖AI人才在以亿级年薪和“一号位送温暖”被争抢时——字节AI一号位吴永辉是张一鸣花了8个月才促成的;腾讯AI一号位姚顺雨是总裁刘炽平亲自去硅谷谈下来的;而Meta不仅能开天价,扎克伯格会给他想挖的OpenAI研究员“送亲手做的汤”——整个AI人才金字塔中,从塔尖到塔基,每一层人才的价格都在被不断推高。
塔尖上的人,能拿到上亿年包——姚顺雨入职腾讯,DeepSeek郭达雅转投字节,都被传年薪上亿。但这个人群非常小,每家的模型团队只有几个人。
往下一层,是在大厂里拿超千万年包的人。一位猎头告诉36氪,每家大体量的公司里有差不多有10-20个这样的人,每位都是职位变动会牵动行业关注的业界明星。
再下一层,是“500万及以上”年包量级的TopSeed、阿里星、腾讯“大咖”等顶尖应届生,每家几十人。一位今年入职字节的博士候选人对36氪解释了600万年薪的构成:“不全是现金,还包含字节期权,豆包股、还有奖金。”他还提到,有的应届生能拿到比600万更多的数字,“但那是极个别”。
再往下,是200万-300万的一线AI算法,被称为“打工仔”,人数最多,定价依据是学术代表作和核心项目经验。“今年,年薪200万+是一个普通算法研究员能接受的基准线,去年还是100万+。”一位大厂算法说,“我有个朋友之前拿到了Seed 200万+的年包,最后没选,因为另一家AI公司给了他300万+,以及更高的职级。”
金字塔的最底层,是AI算法实习生。字节、腾讯、阿里核心方向的博士实习生日薪可达5000-6000元,而两年前,博士实习生的平均薪资还是1万元/月,相当于现在两天的薪水。
当实习生的月薪都来到了十万元以上,对AI人才的争夺,尤其是对大模型研究员的争夺,可以说是从塔尖到塔底全方位地进入了白热化。
这背后,是中国模型厂之间的竞争演化:字节原本是市场上最慷慨的AI人才买家,但最近一年,腾讯也突击抢人,成为顶级人才大金主。同时,DeepSeek、月之暗面在一级市场大额融资,智谱、MiniMax上市,大模型创业公司也筹集了加码的钱。
一直以来,“人才”在各个行业的竞争中都是一个重要的变量。但当下AI行业人才争夺的烈度,明显高于上一个热钱涌入的行业——互联网。可以与之匹敌的,恐怕只有1950-1970年之间的半导体行业刚兴起时对核心人才的抢夺。
这两个行业的共同特点都是:公司看起来拥有技术,但真正拥有技术的,是那几十个核心的技术人员。所以,人才成了公司竞争中“卡脖子”的关键变量。
就这样,AI公司之间的竞争,演变成了人才间的竞争。而人才的流动,剧烈地改变着每一家置身其中的公司,也深切地影响着整个AI行业的格局变化。
买配方
大厂和大模型公司所争夺的,其实是核心人才手中的技术“配方”。
在训模型时,研究员用“配方”这个词来描述模型训练中的方方面面:模型多大尺寸、数据怎么配比、训练路线怎么选,有哪些关键tricks......
模型的成功,是趟过大量的试错经验而实现的。而经历这一切的人,掌握着这些认知。就好像半导体行业早期也是如此:工艺参数、良率、材料、制造诀窍很难完全写进专利。所以,挖到一个对的人,可以拿到这些“隐形认知”,迅速缩抹平模型代差,缩小跟竞争对手的差距。
配方贵有贵的道理。模型训练的重置成本极高:训练一个基座模型,或微调千亿参数模型,一次完整的实验所花费的算力成本可能高达几千万甚至上亿。若训练方向、方法错误,其损失远远超过几个研究员的年薪。
更关键的是,能拿到核心配方的人实际非常少。
与互联网时代大部分所谓的创业经验不同,模型圈讲求的“万卡训练经验”,只有少数头部大厂和顶级实验室才有足够的算力和数据支持;而在这少量公司里能获得“训练指挥官”资格的人,也是凤毛麟角。
“全中国能牵头搞大规模预训练的,就那200个人。”猎头York说。一位字节HR也告诉36氪,当他们在2024年开始集中挖猎核心研究员时拉了一张名单,名单上也就小几百人。
当掌握核心配方的人流动起来,这些原本掌握在少数公司手里的模训练识就会随之被“开源”,完成跨公司的迁移,最后抬高整个行业的天花板。这就好比:一道菜的配方一开始只由几个厨师掌握,那这几个厨师供职的饭店暂时就会看起来很强;可一旦一个王牌厨师跳槽,配方立刻就会流传开来,没有哪家饭店能持续领先,但越来越多好吃的饭店会抬高整个行业的天花板。
2024年下半年原本在阿里负责过多模态预训练的周畅加盟字节,虽然字节为此付出了千万级年薪,但周畅的到来迅速帮字节在多模态能力上取得突破,这是如今大爆的Seedance模型的基础。
另有业内人士告诉36氪,原智谱研究员、GLM-4.5及GLM-4.5V核心贡献者程晔安在今年加入了月之暗面,并位列K3技术报告作者名单。他的主要贡献就在Agentic Coding后训练上,而这正是智谱的强项。
对一家公司来说,当核心人才离开,损失的不只是一份劳动力,而是团队共同积累的知识——实验路径、失败记录、调试经验——被完整地交付给了竞争对手。而这种交付甚至不需要等到入职。有人从面试起就开始把团队内部是怎么做的,悄悄讲给了对家听。面试本身,成了技术细节最高频的外泄渠道。
如果掌握配方的人选择创业,也一定会成为资本的宠儿。
前商汤研究总监刘宇在多模态刚刚起步的2024年,就经历过从数据处理、训练基础设施、模型研发到产品落地的完整闭环,并且调度了超过4000张GPU来训模型。而当时,拥有千卡训练的人才都已经很稀缺。所以,当他离职创业后,投资人立刻蜂拥而上。由于找来的投资人太多,刘宇甚至大部分都只能闭门不见,以至于行业内称他为“投资圈轻易见不到的人”。
人才的流动,本身就是这一轮国内大模型公司能力竞赛中重要的一部分。“模型竞争的核心,主要是算力、数据和人。”猎头Sam告诉36氪,“能找到合适的人,算力和数据才不会白费。否则花了再多的钱也无济于事。”
这就是为什么“人”会成为AI行业竞争中的重要争夺资产。
当然,除了要找到那一小撮掌握配方的人,大模型公司还需要找大量聪明靠谱的年轻人来“剥葱扒蒜”。人才争夺战就这样全面打响了。
怪招
早两年,AI人才的高地和流失源头,原本是技术上先行一步的百度和阿里,但最近,AI人才极其充沛的字节也成为了新的“山头”和被挖对象。一位模型大厂内部人士对36氪透露,他们正在对标字节的数据体系,岗对岗地挖人,“只要挖过去,薪酬就能double”。
字节很快做出反应。2025年底,字节跳动发出全员邮件,宣布奖金和调薪投入分别提升35%和1.5倍,并启用新的职级体系,抬高了每一个职级的薪资上限。这其中职级相关的调整被认为是重点针对AI人才的举措:高薪的研究员没法塞进原有的职级框架内。
留人举措今年还在继续加码:字节只对AI相关业务员工发放的“豆包股”有了明确的标价和回购机会,并且,有豆包股的人还可以选择把自己年终奖或者总包里更多的现金换成豆包股。这就好比字节创立之初时的期权一样值钱。而这些举措或许都有一个共同的触发原因——去年一整年,Seed走掉了近70名技术骨干。
腾讯则不止舍得给钱,还舍得给职位。如姚顺雨、田永龙等硅谷的明星研究员,来到腾讯就可以直接带一个团队,甚至成为整个模型团队的负责人。有了这样的例子后,猎头在挖人的时候也有了话术:“你留在OpenAI可能就是几百个顶级研究员中的一个,你来中国大厂的话,就能做业务一号位。”
不过,钱和职位也不是一切。不少创业公司有自己的招聘“怪招”。
上海两家AI创业公司常常同时盯上同一个人。今年,这两家都看上了一位博士生,他原本已经准备接受其中一家的offer,最后却被背靠高校的另一家挖走。原因不是钱,而是对方称能给他提供“上海某大学的教职”。
智谱可能是这个“高校赛道”上的鼻祖。公司创始人兼首席科学家唐杰,以及公司的核心管理层几乎都来自清华,在这种浓厚的“学院氛围”下,不少清华学生为了读唐杰的硕士或博士,都会选择以加入智谱为敲门砖。
如果拿不出太强势的资源,HR或猎头则会采取“攻心术”。
李清供职的公司位列“大模型六小虎”之一。近段时间,他每周都会接到数通猎头电话,电话往往挑上班时间打来,对方会采用“攻心”打法——他们不着急谈岗位和薪资,而是绕着李清任职公司的股价、工作强度、他本人的健康状况这些负面话题做文章,从侧面动摇李清对当下公司的信心。
李清记得有一位猎头,每次通话都热衷于聊李清所在公司的股票。“你们公司股价跌了,要不要考虑外面的机会?xx上市以后潜力肯定更大。”
大厂有一套更为体系化的打法,我们称其为“饱和式用人”。
一位字节员工告诉36氪,Seed在一些比较核心的研究领域,一定会超出资源配置地保留两个能力相近的团队。“所以就算一个团队被竞争对手整锅端走了,另一个团队也绝对可以填上。你就算在再核心的岗位离职了,在字节也不会溅起水花。”
在猎头侧,也能感受到这种“饱和式用人”。一名猎头告诉36氪,在他承接的各家公司中,腾讯会在组建团队期间集中挖掘人才,但字节的挖人节奏几乎没有什么波动,“不管当下缺不缺人,字节都会持续性地去挖人。”
还有“釜底抽薪式挖角”。
某大厂人士告诉36氪,他们正在“定向孵化其公司的模型人才”。“我们定位了竞争对手最重要的10个人,把他们全部撬一遍。如果他们愿意跳槽过来就最好;如果不愿意过来、就鼓动他们自己创业,我们可以帮他们找投资。”
在他的描述里,这套动作是有名单、有配额的:比如,字节定位Seed最重要的10个人,逐一mapping,然后想办法接触上。跳槽是A方案,投资创业是B方案,两个方案都能达到削弱对手的目的。
VC称这种做法为“投负一轮”:在创业者还没开始创业的时候就投。一些投资人会在字节员工还在职时,就撺掇他们出来,并且帮他们搭好班子、找好第一笔钱;或者扎堆在清华、北大校门口,抓教授、聊学生,甚至投学生创业。
相比被竞对挖走,HR对于人被投资人拐跑的情况态度相对中立,“期权能绑住那些‘可能会被竞对挖走的人’,但绑不住真想创业的人。想创业的人,早晚都会出来。至少不是去给竞对添砖加瓦了。”一位投资人说。
挖角与反挖角,如今是每家AI公司HR的必修课。
一位大厂研究员告诉36氪,某些公司的HR面对想要锁定的候选人,会逐字逐句地教对方一套话术,让他用来应付别家HR。但这很多时候只是一厢情愿——因为一些新人拿到offer后,会直接用offer作为“跟下一家HR谈薪资的资本”。在两家竞争严重的公司之间,新人甚至可以直接跳过面试环节,空手套到一个涨幅。
有的AI公司把招聘搞出了“拍卖会”的感觉:新人拿到offer后,一周内入职给3个月签约奖金,两周内入职则减少到2个月签约奖金,三周以上没有奖金,这就是为了缩短新人的犹豫时间。
猎头找人的办法也在不断变化。
AI人才最大的特点之一是“隐形”,真正符合企业需求的人,往往不会把自己挂在招聘软件上。“一个普通程序员在招聘平台能搜出成千上万,但大模型的人,你找不到10个,有时候5个都找不到”。猎头裴小科说。
但这些人才也不是无迹可寻。他们的名字往往在顶会论文的作者栏里,位列GitHub的贡献者名单中,在X上的技术帖子中,许多人在个人主页上直接留了邮箱。
这代表猎头的工作方式要改变:不再筛简历、打电话,而是要读论文、发邮件。
但是要读完、读懂这些论文实在太难了,有猎头开始用AI来干这个活——用AI读论文、发邮件,对方收到的邮件都是一对一定制的:“张教授,我读了你的论文,你对多模态的理解我觉得特别有道理。”随后,这一套办法快速普及开来,所有猎头都开始这么干,研究员们的邮箱里瞬间充满了大量AI味很重的猎头邮件,小聪明迅速被识破。
“他们根本就不读我写的论文!”小红书上有很多这样的吐槽帖。
渠道被公开后立即失效,研究员们不再搭理这些邮件,猎头们不得不返璞归真,回到原始时代,靠熟人关系和线下蹲人来建联。他们蹲在清华北大门口、混迹教授与学生的圈子、跑大会、定向邀请会、闭门会、after party……凡是有人才扎堆的地方,必有猎头的身影。
选择和山头
纵然HR和猎头使出千百种招数和诱惑,但AI人才们有自己的想法。
“我不会去的,”一位字节研究员经常接到竞争对手大厂打来的电话。他会直接告诉对方:“你们的组织架构设计不合理,等你们搞好了再跟我说吧。”
比如某次他拒绝,是因为对方开的是一个资深岗,但岗位描述像“算法零工”——同时做图像理解和视觉模型的某个部分。“视觉模型光应用在游戏上,就够一个人研究五年。你现在让一个人这样打零工,他在数据的理解上都不完整,那怎么能做起来呢?”他的结论很直接:“只有不懂的人,才会这么设计组织。”
大厂和钱,在很多AI人才那,并不是最重要的衡量指标。
移动互联网后期,大部分人选择在大厂里拼职级、拼薪水,“说白了,就是没有红利了,大家得想办法拿到一个好的位置,然后苟住。” 猎头Henry说,“但现在的AI行业还在绝对的红利期,有能力的人更愿意去能让自己快速出成绩的地方。”
“追求杠杆,而不是眼下的现金”,成了AI人才,尤其是年轻的“小天才们”一个比较主流的想法。“如果我今年能参与一个SOTA模型的核心训练环节,这就是我最大的杠杆,未来的机会只会更多。”而正是这样的想法,让不少年轻人的天平开始向创业型公司倾斜,如月之暗面、DeepSeek、智谱等。而这些公司里关键岗位上的人,也确实更趋于年轻、趋于“原生的AI人”。
在这些人眼里,大厂和创业公司最大区别在哪?答案可能是“组织”。
组织怎么设计,把哪些人放在核心位置,往往是一家公司想怎么做业务的直接体现。通常来说,创业公司的组织往往更精简、更扁平、更灵活、更“AI Native”。又或者说,如果一家大厂能让自己的大模型部门具备这些特点,它也会更容易受到人才的青睐。
“AI Native”这个热词放在大模型训练组织的语境下,说的其实就是:这个组织里有没有真正自己下场做过大模型的人,有没有在一个真正的大模型组织待过的人,知不知道一个能适应AI时代的组织应该是怎样的。
2024年急于在大模型上破局的字节,转年就找来了吴永辉担任Seed负责人。前负责人朱文佳虽然也是资深的算法和架构师,但他大量的技术经验都集中在“搜推广”业务形态中,接手Seed时并未真正做过大模型。后来的事情也证明,做大模型训练还是需要直接做过的人,前Google DeepMind研究副总裁、曾深度参与Gemini研发的吴永辉,被认为才是对的人。
腾讯则在2025年做出了更大胆的选择。这家以“成熟稳重”著称的公司,在大模型持续落后的2025年末,找来了年仅28岁的前OpenAI研究员姚顺雨担任混元大模型负责人。“总办就是希望他来打破秩序的。”一位腾讯人士说。
他的到来,就像在平静的池水中放入了一条鲶鱼。腾讯的大模型组织开始剧烈翻腾。
首先是大批原生AI人才的加入。据36氪梳理,姚顺雨加入后的近一年,混元体系引入了至少8名关键外部人才,直接向他汇报。梳理这份新人名单,无论是来自字节Seed的张弛、黄启,又或是此前已被业内普遍关注的海外明星研究员庞天宇、田永龙与蔺旭东,无一不是在大模型的一线真正训练过大模型的研究型人才。
“姚顺雨有一种明星效应,他吸引了更多掌握配方的人愿意来到腾讯。”一位混元研究员说。他仍然用厨房做比喻:“如果掌握配方的人觉得,你厨房里的锅铲不是我要的锅铲,锅具也不是我要的锅具,我怎么炒出一盘好菜来?现在,他们相信姚顺雨至少是个合格的厨师长。”
旧人也在陆续离开。大模型原先各岗位的关键负责人,包括原腾讯AI Lab副主任俞栋、上一任混元掌舵者蒋杰、原多模态理解负责人胡瀚、原后训练主力徐灿等,都在姚顺雨履职后相继发生变动,或离职、或转岗。
混元的组织在快速地年轻化。“那些所谓的老资历,其实并不比我们懂得多,甚至我们在模型训练各方面的认知上甚至都碾压他们。”一位混元研究员对36氪说,“不是所有资历都能带来增益,很多人没有真正在大模型上打过胜仗。”
一位头部大模型公司员工也感慨,团队里几乎都是95后,05年的都有。对创业公司而言,最不需要的就是一个专门发号施令的人,他不向往大厂,因为“组织庞杂,架构层级多,管理者只是在‘管理团队’”,“在创业公司,因为目标与做事风格高度一致,反而更容易出成绩”。
可见,大模型行业也正在构建一种扁平、一线、按训练战绩而非资历来评判人的工作方式。在上一个时代做过虚拟人,做过推荐系统、广告系统、搜索,做过云的人,不再能直接用资历和年龄来兑换一个领导大模型团队的资格。
组织变化带来的效果很快在业务端显现出来。
2026年之前,谈到混元大模型,行业内的评价几乎是清一色的“拉完了”。而姚顺雨和他的新核心班底陆续到位后交出的Hy3则被认为“上牌桌了”,一个相对公允的评价是:从“模型榜单产品”变成了一个能真正塞进WorkBuddy等生产力产品里的底座。而2个月后发布的Hy4 preview,则被业内评价为:把腾讯推到了国内开源模型第一梯队。
这正是一个“关键人物的到来改变了组织,新的组织改变了业务状态,最后改变了公司在行业中的座次”的故事。“不是说姚顺雨一个人改变了混元,但如果在2025年那个时间点,没有这样一个被赋予重要职权、能越过内部山头的角色承担这些责任,混元绝对不是现在这样,只会更落后。”一位接近腾讯的人士评价。
阿里则陷入了与腾讯不同方向的叙事。
阿里过去因为大模型做得早、人才有积淀,并没太吃过挖人的苦:通义实验室的源头可以追溯到达摩院,周畅、林俊旸、罗福莉等最早一批国内大模型人才都出自于此,且都是阿里一手培养的原生人才。而且,开源文化也吸引了大量有技术情怀的人,这让阿里在2024年一度成为其它大厂挖角的人才高地。
可是近两年来,阿里对人才的吸引力正在松动。
随着字节、腾讯纷纷改革职级体系,打破论资排辈的桎梏,以及创业公司在2026年轮番推出SOTA模型、上市,阿里长期以来严格的职级体系和薪资体系,都成为了招揽人才的障碍。
据了解,原Qwen负责人林俊旸的职级为P10,除去他的直接汇报对象,大部分一线研究员只能给到P7左右。而这些人如果去往字节和腾讯,职级至少高出一到两级。“阿里很难让外部年轻人直接担任核心职位。”一位阿里人说。
自2026年3月林俊旸离职以来,阿里一直在重新搭建大模型相关的组织:3月成立Alibaba Token Hub(ATH)事业群;4月成立集团技术委员会,升级通义大模型事业部;6月又将通义大模型事业部和未来生活实验室两个最重要的模型团队合并,成立Token Foundry事业部。以上皆由集团CEO吴泳铭直接负责。
“管理层确实焦虑了。”一位阿里高管对36氪说,这些调整都是在将阿里的AI主导权不断集中到CEO手上,但这是最好的解法吗?“吴妈(吴泳铭)作为集团CEO要管的事情太多了,精力很容易被分散,很难高度沉浸地盯AI这一件事。”不少行业人士都认为,阿里依然需要寻找一位更原生、能更专注的大模型一号位。
潮涨潮落
AI圈人才的流动如同潮汐,时刻伴随着潮涨潮落。
根据猎头的回忆,国内模型圈的人才迁移经历了四个阶段,这背后也是公司间的起落:
2023年,GPT-3.5成为标杆,OpenAI、Google、Meta等海外大厂的员工成为了国内公司都想挖的热门标的。而国内的大模型人才和公司一样,都刚刚起步,其中阿里和智谱由于入局AI较早,人才更为成熟。
2024年,阿里之外,“AI六小虎”(智谱、月之暗面、MiniMax、百川智能、阶跃星辰、零一万物)从“百模大战”中脱颖而出,也成了第二阶段的黄埔军校。
2025年,DeepSeek、字节、阿里的人几乎和硅谷研究员一样受欢迎。想找能做预训练的人,基本就看这几家。猎头York用一句话来总结:“现在国内人才池里,模型层就看Seed,应用层就看剪映。”
2026年,DeepSeek、字节、阿里的人依然抢手,不过从“六小虎”中成功跑到头部的智谱、月之暗面也再次成为了人才市场的焦点。比如,月之暗面是率先拿出超大参数原生多模态模型的公司,而就在这个模型发布后,猎头们立刻前往月之暗面的办公室楼下蹲守准备挖角多模态研究员。
同时,AI市场对人才的需求结构也在发生一些微妙的变化——有的工种逐渐稳定、落潮,有的则在起势。
Cursor首席人才官Adam Ward在近期的一次访谈中提到,在AI研究员之外,硅谷现在需求更大的一类人是“前沿部署工程师(FDE)”,也就是模型公司或云厂商里派驻到客户一线去,把自家模型或应用部署到客户实际工作环境里的一群人。
“AI研究员是一个非常明确的群体,他们的定义、数量和分布都很清晰。现在比他们更难招的是那些模糊不清或全新的工种。”Adam在访谈里说。
这背后也是硅谷AI圈在发生的变化:在不断投入人、卡、钱做出最好模型的同时,模型的应用和商业化——也就是让模型赚钱——正变得比以往更重要。
在国内,类似的变化也在发生。
清华经管学院与猎聘在6月联合发布的《AI时代技能趋势报告》显示:2022年,AI基础算法与模型岗位占据了AI劳动力需求约一半;到2026年第一季度,这一比例降至20%;第二季度,AI Agent产品开发工程师的需求量首次超过算法工程师,成为AI领域最大的单一岗位类别。在这4年间,Agent产品相关人才需求环比增速达到40%。
行业的重心正在从“训模型的人”分化到“能把模型用起来的人”。
这从近期几家大厂频繁的组织架构和业务调整也能看出端倪:阿里将QoderWork、悟空、MuleRun整合为千问办公,并将“AI办公”提升为公司在AI领域的战略方向;字节则将飞书产品团队与豆包产品团队将整合,并把TRAE和扣子整合进豆包,完成五年来对To B业务最大的一次调整。
两家大厂的调整都被外部解读为对腾讯AI办公助手WorkBuddy的阻击。当三家大厂都势必要拿下这座城池,那么相应人才的需求也会被快速放大——不是产品经理,而是做Harness(驾驭模型,把任务执行落地)的产品工程师。
但大厂对于AI算法的需求跟前两年比确实在退潮。不是不招了,仅仅是因为经历了过去两三年的急招,大厂和头部公司的人才已经趋于饱和——字节Seed的算法人数甚至已经上千。
“各家公司都已经形成了比较有梯队的训练队伍,坑自然就少了。”一位业内人士说,“大厂现在主要的任务是只盯最头部的算法人才,并且留住自己已有的人,而不是继续大规模招聘。”
今年第二季度,腾讯与阿里的单季资本开支合计超过1000亿元,且两巨头自由现金流罕见同步转负。据行业估算,字节单季投入规模至少和腾讯处于同一量级。据此推算,三家巨头单季的资本开支合计超过1500亿元,其中大部分将流向AI业务所需的算力。
1500亿,能造1.25座港珠澳大桥,或60%个三峡大坝,或3艘福建舰。这也是为什么,针对大模型研究员不计成本地疯狂挖猎不会持续太多个年头的原因——地主家也没有余粮了。
猎头裴小科对此有直接的感受:大厂招人的眼光更挑剔了。他打了个比方:2023年那会国内团队招人,只要“见过猪跑”就行;认知成型后,用人标准变成了“吃过猪肉”;随着吃过猪肉的人越来越多,如今只有“吃过好的”那一档,才能接到橄榄枝。
于是,“缩圈”的现象出现了。比如针对一线研究员这个人群,“C9院校(9所顶尖大学)的计算机专业是现在的第一梯队”,裴小科介绍,“C9之后是985院校,而211及其他院校基本不再纳入人才池。”原因很简单:C9院校的学生往往在更前沿、资源更充足的课题组里实践,他们的经验也更被看重。
一位大厂实习算法还观察到一个现象:AI部门转正的HC在减少,但是拿到offer的人薪资包涨了一倍。这不是矛盾,而是同一件事的两面:一些基础的工作会逐渐被模型吃掉,于是预算集中到了少数头部的人。
“今年以来一些场景,比如后训练,正在逐渐自动化,HC的需求也在下降。”上述大厂实习研究员说,他已经见怪不怪,“现在部分组的HC已经锁死了,即使是一些同龄人中的‘大佬’,去投这些组也会被挂简历。”
大厂招聘步伐放缓,创业公司仍在热火朝天。正是观察到字节的人才溢出,他们牟足了劲准备挖人。
一位猎头认同“字节大范围扩招时代基本结束”的判断,他所在的猎头公司正在认真考虑明年是否要解约字节。“签约了字节,就不能挖字节的人,因为被逮到要罚钱、取消合作。比起服务字节,把字节的人才挖到创业公司,收益看起来更大。”
AI人才抢夺远没有结束,但最高潮的阶段已经告一段落。
1983年,物理学家伊曼纽尔·德曼接到华尔街的猎头公司打来的电话,问他想不想要一份15万美元薪资的工作,而当时他在贝尔实验室的工资是5万美元。后来,他在高盛一直待到2002年才离开。他和那一代的物理学家、数学家们在华尔街获得的,不只是三倍、五倍的薪水,还有一个可以待上二三十年的职业身份——他们中的许多人后来成了亿万富翁、终身教授,或对冲基金创始人。
但如今的AI天才们,还会有这么长的时间窗口吗?
*应受访人要求,朱可欣、李清为化名
(36氪作者邓咏仪、李炤锋对本文亦有贡献)
图片来源|AI制图
零跑进入自研自制正循环,连续三个半年度盈利零跑晋升为全球新能源第四大品牌,背后是 18 座自建零部件工厂。
文丨郭瑞婵
8 月 24 日,零跑汽车发布 2026 年半年度业绩。今年上半年,零跑营收 381.1 亿元,同比增长 57.2%;净利润 2.1 亿元,连续三个半年度实现盈利。
今年以来,汽车行业整体面临下游需求不振、上游零部件成本又攀升的不利局面,陷入亏损的车企增多,零跑一季度也受此影响录得 3.9 亿元亏损,但二季度明显改善,扭亏为盈。零跑也成为唯一最近连续三个半年度盈利的新势力车企。
过去,零跑常被视为一家依靠性价比优势竞争的新势力车企,但纯靠拼价格,在外部承压的情况下,盈利更难以实现。零跑能在逆势中盈利,靠的是从成立之初就坚持的 “全域自研 + 深度自制” 的发展路线。
如果走进零跑的工厂,会更容易理解自研自制所发挥的作用:对核心技术的掌握,让零跑得以设计出性能、质量更好的零部件,提高产线自动化率与产品良率、减少浪费,既保证了产品力,又最大化控制了成本。
连续三个半年度盈利,零跑逐渐打开中高端市场
新车销量大增,是零跑营收增长最主要的动因。今年上半年,在国内乘用车整体零售量同比下滑 20.2% 的情况下,零跑一共交付了 35.65 万辆新车, 较去年同期增长 60.8%。
二季度,零跑 A 系列首款新车 A10 开始放量,为零跑提供了最大的销售增量。这款车型将车位到车位的高阶辅助驾驶下放到了 10 万元以下,二季度卖了超 6 万台。
海外市场也是一个新的突出增量。上半年,零跑海外出口 9.6 万辆,贡献了近 3 成的销量,已超过去年全年的出口总量。目前,零跑在欧洲市场发展最快,财报显示,它上半年在欧洲市场的营收为 88.75 亿元,占总营收超过 20%。
但零跑面对的外部环境是残酷的,不是卖得越多就能赚得越多。今年上游成本的上涨是全方位的,除了碳酸锂、贵金属价格的波动,还有存储芯片、PCB、电阻电容等电子元器件,多家车企都在公开场合提到了成本压力。
不过,零跑的修复能力正在显现,二季度毛利率环比提升至 12.6%,较一季度提升 3.2 个百分点,并扭亏为盈,帮助零跑实现第三个半年度盈利。
这一方面是由于零跑产品结构的改善。4 月零跑推出了定位在 20 万元以上中高端市场的 D 系列,首款车型 D19 上市后为二季度贡献了近 2 万台销量。零跑汽车创始人兼 CEO 朱江明曾透露,D19 的均价在 25 万元,低配占比极少。
另一方面,则得益于零跑的 “全域自研 + 深度自制” 的发展路线。零跑目前的平台通用化率达到了 88% 以上,销量规模在二季度大幅提升,带来了规模效应,部分抵消上游成本上涨的影响。
结合零跑接下来的销量走势,下半年的经营质量还将有向好的空间。7 月,零跑全球交付超 10 万台,成为首家月销跨越 10 万台大关的新势力车企。在今年已公布数据的前 5 个月可比终端上牌量中,零跑在全球新能源市场的乘用车品牌中位居第四。
进入下半年,零跑的产品矩阵更加丰富。在大众市场,零跑用 “好而不贵” 的产品理念不断抬高每个价位段的配置上限。A 系列推出了与 A10 同平台的两厢车型 A05,零跑预计 A 系列两款车型合计月销将超过 3 万台;B、C 系列都推出了年度改款车型,其中 B 系列首次在 10 万级的车型里集齐了 800V 和 3C 快充、前排双零重力座椅、AR-HUD、3K 中控屏等四大配置;Lafa 5 车系则新增了 Ultra 版本。
在中高端市场,零跑开始形成自己的品牌口碑。D19 7 月交付过万,上半年的 NPS(客户净推荐值)在 20-30 万级的新车市场里拿下第一。D 系列的第二款车型 D99 6 月上市,定位为 “科技豪华旗舰 MPV”,24.98 万元起售,而销售均价已超过 30 万元。
零跑车型矩阵。
零跑的出海布局也在持续提速。7 月,零跑海外销量超 1.7 万台,今年前 7 个月已完成年度销量目标(15 万台)的 75.9%,零跑预计有机会挑战 20 万台的销量目标。
借助与 Stellantis 的合作,零跑获得了现成的海外渠道与产能资源,在全球已设有超过 1000 家门店,其中大部分位于欧洲,接下来还将重点开拓南美市场。零跑管理层表示,零跑在欧洲与南美都将有充足的产能保证本地化战略落地,今年 10 月西班牙工厂将正式投产。目前,零跑在意大利的纯电市场占有率超过 25%,上半年上牌量达到 2.3 万辆,是当地卖得最好的纯电品牌;6 月,零跑成为德国市场销量最高的中国电动汽车品牌。
零跑汽车 CFO 李腾飞在电话会上也给出了全年的净利润与毛利率指引,预计年度净利润有机会达到大约 30 亿元,毛利率大约恢复到 14% 的水平。
技术驱动效率与规模,零跑进入正循环
销量规模越大,零跑自研自制的优势就更加明显。零跑选择走自研自制的路线,来自于它的基因,在 51 人的初创团队中,90% 都是研发人员。但这并不是一件容易坚持的事情,零跑过去很长一段时间里毛利率都是负的,但长期的坚持最终换来了产品竞争力与平台化能力,带动销量增长、形成规模效应。
目前,零跑已拥有 18 座覆盖三电、三智与高附加值零部件的工厂,零部件自研自制率达 65%,在中国车企中仅次于比亚迪。今年 5 月末,零跑第一次大范围、近距离开放了湖州五座零部件工厂产线参观,包括电池、电驱、域控、车灯与电子电力。
五座工厂之间的间距都不远,四周还聚集了不少上游供应商,缩短的供应半径能节省物流、包装和损耗费用。以电驱为例,零跑电驱的定子、转子、控制器与总成组装都在同一个基地完成,相比外购零部件的拼装式总装,省去了至少 3 次包装、3 次跨厂运输和 3 次出入库,单套电驱制造成本可节省 50 元。如果按湖州电驱基地 100 万套的年产能计算,一年可节省约 5000 万元。
哪些零部件值得投入自研自制,零跑用两个维度来排序:一是成本占比高的,二是对整车性能影响大的。三电同时满足这两条,还是新能源汽车早期最重要的能力,零跑最早的自研自制投入也是从三电开始。
以电机为例。电机的性能、质量与寿命和散热技术息息相关,油冷比水冷能更快带走电机热量,但油冷电驱的关键部件电子油泵曾长期被国外供应商垄断,在 2023 年以前,国内更主流的应用仍是水冷。一位工厂负责人在产线参观时说起这段往事:正是因为早期电子油泵不仅贵、还经常买不到,被 “卡脖子”,零跑才决心投入油冷电驱和电子油泵的自研自制。
零跑 D 平台电驱。
2021 年,零跑发布了自主设计的可变架构油冷电驱,最先在零跑 C11 上量产,当时还只能找代工厂生产;到今天,零跑已经能对外供应油冷电驱,集成度也在继续提升。在三电领域,零跑也是国内最先发布并量产无电池包 CTC 技术的车企。
这套自研自制体系如今支撑的不只是 “好而不贵” 的大众市场产品,也包括零跑向中高端进阶所需要的技术标签。D19 首发搭载了零跑 LEAP4.0 中央域控架构,在单高通 8797 芯片或双 8797 芯片上集成了辅助驾驶、座舱两大系统,数据双向互通。这颗 “大脑” 也是由零跑自己的域控工厂制造,一块 D19 的域控板要在短时间内完成 8000 多个元器件的贴装。此外,D19 搭载的双矢量电驱也是由零跑自研自制,D 系列的 DLP 投影大灯与 AR-HUD 也出自零跑自己的车灯工厂。
自制的前提是自研、对核心技术的掌握,否则即使省下了应付给供应商的约 15% 毛利,也无法带来产品力、质量与效率的提升。
这体现在零跑对质量的重视上。零跑在产线上设置了多重纠错机制,不做抽检,每一个下线的零部件都要通过检测。这些步骤保证了质量,也增加了成本,但更高的良品率,能防止后续更大的损失。
成本节约则更多来自技术与工艺创新。只有把技术和工艺 “吃透”,产线才有条件实现更高的效率。比如零跑在电池工厂采用的 block 工艺:行业过去普遍把 100 多颗电芯一次性焊进电池包,耗时长、报废率也更高,零跑将这道工序拆解开,先把电芯以 4 到 8 颗为一组焊成 block 单元,再整体装进电池包、焊接数个连接片,单包耗时从约 10 分钟压缩到 3 分钟左右。零跑其他零部件产线的自动化率也处于行业领先水平,电子油泵产线已实现 100% 全自动化,车载电源产线自动化率达 90%。
零跑增程 CTC 电池技术。
零跑还在继续扩大零部件自制的规模。压缩机、车载电源与电子油泵等产线去年才陆续投产,仍处于产能爬坡阶段,随着生产规模扩大,制造成本还有进一步下降的空间。
零跑通过自研自制,部分零部件拥有比外部供应商更优的质量与更低的成本,具备外供竞争力。根据今年 5 月的装机量数据,零跑的电池 PACK、BMS、电驱、电控、辅助驾驶域控等核心零部件的装机量均进入行业前五,目前零跑已获得国内外十余家车企的整车级和零部件级合作定点,Stellantis 和中国一汽两位股东都将采用零跑整车技术架构开发全新电动产品。
这样的合作还在深化。8 月 25 日,零跑与中国一汽签订深化战略合作协议,合作范围从整车扩大到辅助驾驶、动力总成、动力电池、智能底盘、车身工艺装备、轻量化部件以及具身智能机器人等领域。据零跑管理层此前透露,技术合作和外供收入将在明年形成一定规模。
在三电与电子电气架构等领域的自研积累之外,零跑也正在推进辅助驾驶技术自研。在辅助驾驶上,零跑采取后发追赶的方式,这带来的好处是减少了前期技术路线更迭带来的试错成本。零跑汽车联席总裁武强在电话会上表示,零跑从去年下半年开始加大对辅助驾驶的整体投入,包括招揽人才,去年推出的带辅助驾驶车型已为 9 月即将发布的新方案积累了大量数据。
财报显示,今年上半年零跑研发支出同比增加 22.8% 至 23.2 亿元,在手资金达 385.9 亿元,这将为零跑后续的技术研发与全球化扩张提供充裕的资金保障。
题图来源:零跑汽车
联影医疗:垂类市占率第一之后,集团的战略才刚开始联影医疗的 48 倍市盈率,买的是设备,还是数据?
文丨胡昊
近些年,关于 “联影” 容易产生混淆的,不是其产品和技术,而是这个主语(或主体)本身。
现在的联影正在向市场递上一张身份图谱,展现的是联影集团及其下属各个子公司的结构与业务,同时传递下一阶段集团层面的总体战略思路及规划。
按照公开信息,联影集团旗下有八大战略子公司,分别为,
联影医疗(上市公司),核心业务是自主研发及销售医学影像与放疗设备;
联影智能,专注医疗 AI 解决方案,服务临床诊疗、科研及设备工作流的优化;
联影智融,聚焦手术机器人治疗与耗材,全覆盖临床需求;
联影智慧,负责精准医疗健康管理及医学影像服务投资运营;
联影微电子,从事医疗级模拟信号芯片和低功率 SoC 研发,提供医疗可穿戴设备;
联影科学仪器,专注科学仪器,赋能基础与科研探索;
联影研究院,开展前瞻性技术研究。
这张图谱的意思很明确,联影不再只把自己定义成一家影像设备公司,而要做成覆盖预防、诊断、治疗、康复的集团生态,同时将研发领域纵向延伸至底层芯片设计与终端可穿戴设备上。以此,联影在宣布其未来的战场将会从联影医疗所代表的医疗影像设备,重心逐步转移到其他子公司所在的领域,并在集团内部搭建与彼此的协同。
市场习惯把 “联影” 等同于科创板上市公司联影医疗,这当然是对联影医疗影像设备在国内取得高市占率的肯定,并且联影医疗也是现阶段集团里唯一能量化经营数据的大规模商业主体;但从集团层面,现在的联影医疗尽管仍然有较高的增长,但其 “设备商” 的强业务属性已经在某种程度上限制了市场对联影整个集团的发展想象,后者需要的是更大想象空间和增长叙事的平台型商业模式,而不只是把一台设备卖得越来越贵。
为此,联影集团近来将战略重心倾斜至旗下的联影智融和联影智能,因为这两家公司的业务属性相较于联影医疗而言,会更加具有明显的 “经常性收入” 的特征,这能够强化平台型的商业模式。
对此,这篇文章所展开讨论的就是联影集团的战略转向,针对的主要是联影医疗、联影智融、以及联影智能三家子公司的经营状况、商业模式、以及行业普遍状况,从而试着回答两大问题,
在国内医疗影像与放射领域,联影医疗在产品价格和市场份额已经不输 GPS(即 GE 医疗、飞利浦医疗、西门子医疗)的情况下,其毛利率为什么多年来基本不涨?其 “设备商” 的收入结构能否转为 “平台商” 模式?
联影智融与智能这两条独立发展路线,是不是已经跳脱出 “设备商” 的逻辑?在手术机器人和医疗 AI(元医院)这两个领域里,联影又会遇到怎样的行业挑战?
联影已经靠自研影像及放疗设备证明了自身的制造能力不输 GPS 等海外龙头,但这也只是帮助联影完成竞争的上半场;联影下半场的竞争对象可能已经不是明确的海外对标公司,更多是考验其能否在设备研发/制造能力之外,生长出 “平台型” 的开发/运营/组织能力。
高端影像:制造追平了 GPS,但下一仗不拼制造
2025 年,联影医疗在中国影像市场全产品线新增市占率第一,CT 连续三年第一,PET/CT 连续十年第一,磁共振 MR 首次综合第一 ...... 其 3.0T MR 集采均价首次超过西门子和 GE,5.0T MR 的售价达到 5200 万元,这个售价大概要高于 GPS 在国内销售高端 3.0T MR 产品的数倍。
联影的市占率成绩已经不再需要来证明,5.0T MR 已进入协和、中山、华山等顶级医院,累计订单超 60 台;光子计数 CT 在中山、瑞金开展临床。
2025 年联影营收 138 亿元,同比增长 34%;净利润 18.7 亿元,增长 48%;海外收入 34 亿元,占比 25%,增长 51%;平均产品单价 ASP 同比提升超 20%,财务数据亮眼,已经走出了 2024 年整个行业的低迷状态。
2026H1 联影营收约 71 亿元,同比增长 17%;净利润约 9 亿元,同比-10%;海外收入约 18 亿元,占比 25%,同比增长 54%;净利润增速的降低主要来自于研发费用的增加、海外汇率波动以及对应的海外销售费用的阶段性增长。
这份成绩单有一个耐人寻味的细节:联影的产品卖的更多了、也更贵了,可能已经超过了 GPS 在国内的表现,例如,
3.0T MR 集采均价约 1774 万元,部分省级集采中联影以 1850 万元中标,同期西门子同类机型约 1720 万元;
高端 CT 客单价约 1800 万元,与西门子、GE 旗舰机型同价带;
光子计数 CT 首台市场化中标约 3970 万元;
5.0T MR 是独家产品,据公开中标公告统计,深圳宝安区人民医院以 5200 万元采购,西安交大二附院以 4980 万元采购(据公开中标公告统计),定价权来自 “没有对手” 或性能对标,而不是此前的性价比路线。
但问题恰恰来自于联影产品越来越贵上,其毛利率已经连续五年介于 47%~50% 之间,市场容易认为联影这五年是原地踏步,虽然产品越来越贵,但没有形成品牌或技术溢价,涨价更多是成本的转嫁。
这个看法并不准确,因为联影的毛利率要明显高于 GPS,以过去五个完整年度数据为例,
联影的整体毛利率介于 47%~50% 之间;
GE 医疗的整体毛利率介于 39%~41%;
飞利浦的整体毛利率在 40%~45%;
西门子医疗的整体毛利率则在 35%~39%。
事实上,GPS 的业务结构要比联影专注于影像诊断及放射设备更加多元,以飞利浦为例,其毛利率近年来增长的重要原因就是个人健康业务的增长,其诊断与治疗业务仍未走出萎缩趋势,而个人健康业务的毛利率往往要大于影像诊断及治疗设备,所以,飞利浦的 MR、CT 等设备的毛利率也应该在整体毛利率表现之下。
也就意味着,联影的毛利率要显著高于 GPS,这很可能是联影的垂直整合、核心部件自研、以及中国本土制造业带来的实打实的成本优势,而 GPS 则面临全球高成本制造的问题。所以,联影并不存在 “毛利率低” 的问题,毛利率恰恰是它最强的部分。
但真正的问题指向两个地方,第一,毛利率没有随产品结构高端化而抬升。
联影 5.0T、光子计数 CT、3.0T 反超集采价,理论上,这应该会把毛利率往上拉,但结果并没有,说明高端机型的增量毛利,很可能被低毛利市场(海外刚起步、服务占比低、新产线爬坡)的扩张而稀释,但这到底是一种良性稀释还是以高养低的 “国产替代后遗症”,需要拆开高端机自身的毛利贡献才能下结论。
第二,也是真正的分水岭,联影缺的不是销售设备的毛利,是经常性服务收入。
这里需要先准确认识业务毛利率的差异,2025 年联影设备销售毛利率 47%,服务毛利率高达 62%,两者相差 15 个百分点,但联影的服务毛利率并不是行业通例,由于它的服务刚起步、内容集中在高毛利的维保和配件、网络主要在国内,成本低,所以这个数字虚高;而 GPS 的 “服务” 里混着设备管理、咨询、供应链等低毛利的人头型业务,又是全球化运营,服务毛利率大概率没那么高。
所以,联影对 GPS 的真实差距不在毛利率,真正的差距是联影只有 10% 出头的收入是 “经常性” 的(2025 年服务收入 17.1 亿元,占总营收 12.4%),而 GE 医疗的 “服务” 占比约三分之一、西门子医疗的存量服务盘子更大。
服务收入的价值不在于当期毛利更高,而在于,
抗周期:招采低谷时,存量设备的维保照收,2024 年国内招采低谷,联影营收同比下滑 10% 至 103 亿元、净利润下滑 36% 至 12.6 亿元、经营现金流转负(-6.2 亿元),2024Q3 单季甚至亏损 2.8 亿元,而同期 GPS 靠存量服务平滑了周期,表明联影的命脉还是系在每年的招标/中标上;
锁定客户:维保和耗材绑定科室,是十年期的人情和依赖;
复利:装机量逐年累积,服务收入自动增长,不用每年重新抢一次中标。
这其实是 “设备商” 与 “平台商” 的分水岭,不是谁毛利高,而是卖完设备之后,账上有没有一笔不用重新销售就能自动续上的收入。联影的高毛利是靠制造能力而来的,GPS 的经常性收入是自然生长出来的,前者靠成本,后者靠装机存量和客户关系。
这就引出了联影真正的天花板,它不在自研自造上,在别的两个地方。
第一个地方是学术生态。
GPS 真正的护城河,是学术生态的复利,也就是顶级医院用 GPS 设备产出论文和指南,反过来强化 GPS 的壁垒,形成 “装机—发论文—指南引用—更多装机” 的正循环。联影的 5.0T 和光子计数 CT 进了协和、中山,但装机只是第一步,三年后这些医院会不会用联影的设备产出高质量论文和指南,才是真正的考验。
一个值得注意的信号是,中山医院团队基于 uMR Jupiter 5.0T 的腹部成像研究,已发表在磁共振核心期刊,这是联影学术生态从 0 到 1 的样本,也是中国医疗学术与顶端中国设备的本土结合。长期来看,这为联影设备进入学术圈起到了非常积极的影响,虽然距离 “复利” 还较长的距离,但正循环的飞轮将逐渐耦合。
第二个地方是海外。
联影过去十年的增长,很大程度上依靠的是 “国产替代” 政策红利,但 GPS 近年已在中国加速建厂,推动主流机型完成国产注册,在多数公立医院招标中获得与本土品牌同等的 “国产” 身份,当对手也变成了 “国产”,联影的身份优势还剩多少?
这个问题的答案,可能不在国内,而在海外。2025 年和 2026H1 联影海外收入的占比均为 25%,增速均超 50%,已覆盖全球 100 多个国家和地区,这是联影在国产替代之后,唯一不靠政策红利、纯拼产品本身的战场。
海外业务的成色,比国内任何市占率数字都更能检验联影的商业质地,目前联影海外仍是比较典型的卖设备模式——服务收入占比低、装机结构分散、学术循环尚未形成。如果国内的身份红利正在消退,海外又只能靠性价比切入,那么未来联影就会限制在一个较为被动的发展形势中。
这也就是联影医疗 “市占率第一之后” 需要回答的问题:国内市场第一,是上半场的终点;海外和生态,才是下半场的起点。
总体上,垂直整合、高度自研让联影医疗追平了 GPS 的设备,让它在中国市场卖出了比 GPS 更贵的价格。但下一阶段的核心能力,可能不是继续造更好的设备,而是让顶级医院用联影的设备产出更多学术成果、让卖出去的设备自动产生复利收入、让海外市场不靠政策也能站稳。
这三件事,是联影医疗现阶段难以依靠制造能力来解决的问题,也不是中短期内能给到市场的明确结果,客观上,其业务结构的改变需要时间维度的沉淀。
制造之外:手术机器人与元医院,平台化路线并不平坦
如果说,联影医疗依靠学术生态和海外市场来提升装机量,进而增加经常性服务收入是一个较为长远且被动的进程。那么在此期间,联影集团可能还是需要更为积极地主动布局集团生态的经常性收入缺口,以此推动整体的平台化进程。
过去几年,AI 在医疗器械领域的应用多为单点突破:临床决策支持系统、影像筛查 AI、可监测健康管理设备等。但联影集团的野心显然不止于此,它把业务从诊断、检查延伸到治疗机器人,再延伸到院外的智慧病案和可穿戴设备,这是一个平台型的商业模式,也是一个覆盖院内院外的全链条智能医疗故事。
为此,联影集团展现了两条路线——手术机器人补经常性收入,元医院补软件订阅收入,承担这两条路线的分别为联影智融和联影智能。
手术机器人:联影为什么要进 “手术室”?
最表层的动机是场景延伸,影像设备解决 “看清问题”,手术机器人解决 “精准治疗”。联影在放射科、介入科已经装了大量设备,如果能和手术室连起来,就能从诊断延伸到治疗,从设备商变成手术流程方案商。
但更深的动机,恰恰是第一章点出的那个缺口——经常性收入。手术机器人是医疗器械里经常性收入占比最高的商业模式,几乎没有之一,
直觉外科 2025 年总营收约 101 亿美元(+21%),其中仪器与耗材 60.2 亿美元,占总营收的 60%;服务业务占比约 19%;系统设备占比约 20% 出头;
旗下核心产品达芬奇手术机器人的国内公开中标价多在 1600 万至 2500 万元,旗舰型号超 3000 万元,但设备只是入场券;
这类设备的年维护费占设备价的 8%~10%,以国内的一些手术场景为例,每台手术耗材额外花费 2 万元~4 万元;
换算下来,直觉外科的耗材 + 服务合计达八成,设备销售若按更宽的 “经常性收入” 口径,可能只剩约 15%。
简言之,卖一台达芬奇手术机器人,锁住的是一个科室未来十年的耗材和服务。 这对任何设备商来说,吸引力是致命的。
达芬奇主要针对的是腔镜手术,微创机器人选择正面对标达芬奇,价格约为后者的七到八成,主攻三甲和部分有实力的二甲医院,试图用性价比撕开一条口子;天智航主攻关节置换和脊柱手术,但骨科耗材价值低、医院付费意愿弱,公司长期亏损,商业化难度比腔镜更高。
联影则选择了从自己最熟悉的场景切入——影像引导下的经皮穿刺。其 CT 已经遍布医院,加上机械臂和导航软件,可以帮助医生更精准地穿刺肺结节或肝脏病灶,提高精度的同时减少并发症,这是联影 “影像 + 机器人” 协同逻辑的自然延伸,能提供更多临床价值。
但从今年开始,联影的手术机器人路线已经变得越来越正面硬刚。作为联影集团旗下专注于临床治疗与手术创新的核心子公司——联影智融,正在从三步走来实现这一路线,
第一步经皮穿刺:uInterv C550,CT 引导下的 “实时可视化” 穿刺,业界首创,帮医生更精准地穿肺结节、肝脏病灶;
第二步骨科:髋关节置换手术导航定位系统获批,切入关节置换赛道;
第三步腔镜手术(也是最关键的一步):2026 年 1 月,联影胸腹腔内窥镜手术系统(腔镜机器人)获 NMPA 批准,其正式进入达芬奇的主战场。
这个三步走本身就是一条值得读的信息,联影智融最初理性地选了经皮穿刺(协同、避开达芬奇),但最终还是要进腔镜,原因其实不难理解,腔镜才是手术机器人最大的市场、最厚的经常性收入,经皮穿刺的耗材价值远撑不起联影集团想要的 “第二曲线”。
但在腔镜赛道里,联影目前最核心制造能力,恰恰是这个赛道里价值含量较低的那一块,
达芬奇的护城河并不是那台机器,而是全球累计装机存量的惯性、随每台手术消耗的耗材生态、以及一个覆盖全球的临床培训体系;
耗材收入占近六成,靠的是 “存量机器每开一台手术就消耗一次耗材” 的复利机制,不是设备性能的迭代;
医生一旦被培训、科室一旦习惯了达芬奇的体系,切换成本极高,这是生态的壁垒。
这其实与第一章关于联影医疗的核心讨论逻辑一致,联影能够用制造能力追平(或者超越)头部设备厂商,但手术机器人赚的钱,恰恰不在设备里,而在装机存量、耗材生态、和临床培训网络这三样东西里,但这三样又恰恰是制造能力给不了的。换言之,即使联影智融的腔镜机器人设备性能追平了达芬奇,但它短期内也没有存量装机、没有耗材复利、没有培训网络,而这三样恰恰是那近八成经常性收入的来源。
对此,联影对手术机器人的表述是 “战略性布局,不与现有业务抢资源,先跑通临床流程”,也就是短期不指望通过协同来创造效益,先让它反哺设备中标来进入具体场景。DSA(数字血管造影)加机器人的组合,确实能提升影像设备在介入科的中标率。
但如果这块业务长期停留在 “帮卖影像设备” 的逻辑上,那它就不是集团的第二曲线,只是联影医疗的附赠品;而如果它真的要独立做起来,它需要的恰恰是联影最缺的那三样东西。目前来看,两头都不容易。
元医院与 AI 影像:软件收入是目标,软件基因是障碍
2026 年联影智能提出 “元医院” 战略,核心是用数据和 AI 把医院内部科室连接起来,管理层的说法是以影像数据为入口,逐步构建全院级智能调度能力。说白了,联影想先让影像科内部的 AI 跑起来,再往其他科室做延伸。
把这条线和手术机器人并排看,意图很清晰,手术机器人补的是 “耗材 + 服务” 的经常性收入,元医院补的是 “软件订阅” 的经常性收入,两条路线都是为了让联影集团的平台化转型。
目前,AI 在诊断和检查环节正逐步落地,临床决策支持系统(CDSS)辅助基层医生减少漏诊,AI 影像快速标记病灶、提高报告效率,但从商业结果看,无论是 CDSS 还是 AI 影像,至今没有跑出真正独立盈利的公司,它们大多作为医院信息系统或影像设备的附加功能存在,而非单独付费的产品。
这也就解释了为什么元医院落地前,最可能先跑起来的是 AI 影像,因为它不需要跨科室数据打通,在影像科内部就能闭环,联影的设备和装机量能提供现成的入口。
但联影的闭环不等于医院就会为此付费。元医院的完整形态是多模态数据融合,而不只是 AI 影像,但多模态融合的前提是医院愿意打破数据孤岛,这一点目前还难以看到清晰的路径。
但从趋势上,AI 在医疗行业的商业价值上限足够高(全球大模型公司都在积极涉足医疗行业),目前的核心障碍可能就是医疗数据的获取,而这正是联影的优势所在。但另一面,联影目前很可能欠缺的就是软件基因,真正能说明联影是否具备(或缺失)软件基因的,是两个收费能力,
AI 能不能单独定价收费?目前联影智能的产品仍以捆绑进联影医疗高端设备的方式落地,AI 的价值止步于 “辅助”,尚未产生独立的、用户愿意单独买单的付费;
软件更新能不能产生持续性收入?一个更硬的信号是:2025 年联影医疗向联影智能采购约 1.5 亿元,说明联影智能的收入至少有一部分来自集团内部——AI 软件作为设备模块打包进联影医疗的产品,再卖给医院。但联影医疗的设备在升级、均价在涨,毛利率却五年不动,说明 AI 影像目前更像是设备的成本项,而不是利润项。
未来元医院需要的不是设备制造能力,而是软件公司的组织基因,例如持续迭代、客户成功、数据治理、跨科室协调。而联影集团的内部管理、考核、人才结构,现阶段可能仍是围绕设备制造与销售建立的,而不是软件的持续运营。
当然,历史上确实有设备商转型软件成功的案例,它们几乎无一例外地成立了独立公司、用独立的薪酬和考核体系,让软件团队不被设备交付的 KPI 所牵制,联影智能就是按照这一路径在发展。只不过,联影智能目前仍需要依靠在集团内部的采购(联影医疗的 1.5 亿元),其目前还没有内化出较为完整的软件基因。
把手术机器人和元医院并排看,它们都是为了补上集团 “经常性收入” 的缺口,前者补耗材和服务,后者补软件订阅,实现平台化转型,且两家公司已经是独立法人、独立拿证、独立融资。
但拆开组织,还不是拆开商业,两条路线在股权和叙事上已经跳出设备商,但在客户、定价和现金流上还没有,两条线暂时都撞在了 “制造基因” 这堵墙上。
所以前言里的第二个问题,现在只能答一半。行业挑战也因此分成两层:
腔镜面对的是达芬奇那种以十年计的生态惯性,这来自于对手;
AI 影像全行业都还很少单独卖出去,这是赛道的现状。
联影多出来的那一层困难,是协同本身——品牌、数据和医院关系都在联影医疗手里,这既是进场的捷径,也是需要独立出来的关联交易。
所以,联影在制造之外的野心,最大的阻力不是来自于 GPS,也不是直觉外科,而是集团本身:能不能让联影智融的手术量和耗材开始脱离对联影医疗的依附,能不能让联影智能对医院的收费开始超过对联影医疗的供货。
做不到,平台化就仍是一张身份图谱;做到了,联影的下半场才算从制造公司的想象,变成另一套平台型组织能力的结果。
数据、估值与时间:联影下半场的底牌与节奏
当然,联影手里握着一张别人很难绕开的牌,这张牌决定了它的平台化即便走得慢,也大概率会有一席之地。
这张牌就是高质量设备背后的数据,
医学影像数据是医疗数据里最值钱的一类,CT、MR、PET-CT 输出的是符合国际标准的结构化影像,标准化程度高、体量大、天然适合训练深度学习模型,相比之下,病历文本是非结构化的、主观的。因此,影像数据是能够满足模型训练的少数医疗数据,是 AI 时代最稀缺的生产资料;
联影是这个数据流里最大的入口,它在国内影像市场全产品线新增市占率第一,意味着国内每一批新增装机里,最大份额的影像数据流,都是从联影的设备里产生的,这是一个逐年复利增长的数据池;
而数据的价值不在于可采集,而在于能够合规地、完整地被使用。这需要三个前提——设备入口、医院授权、数据治理能力,联影恰好三者兼备,因为设备是它自己造的(拥有采集参数、原始投影数据这些第三方拿不到的信息层),医院关系是它多年装机积累下来的(授权的前提是信任),数据治理(标准化、后处理、质控)是它做设备时就完成的。
这就意味着,无论未来是谁来最终实现 “元医院”,都绕不开已经占据先机的联影的数据资产。
大模型公司(无论国内还是全球)想进入医疗领域,卡点不是算力和算法,而是合规、高质量、结构化的临床数据,而医疗数据里最难拿、又最值钱的,恰恰是影像;而如果医院自己想做 AI,除了缺失研发能力之外,同样没有如何把标准化数据变成可用训练集的能力,这又正好是联影智能在做的事情。
所以,“元医院” 这个行业概念及发展趋势,未来最终的主导者可能不是联影,但在数据入口这个位置,联影已经卡住了生态位的一席,这是一个 “即便不能全赢,也不至于出局” 的存在。
不过,现阶段数据资产的含金量还只是停留在潜在收入层面,还难以提供实打实的收入,当数据确权、患者隐私、医院授权这些合规框架尚未完全跑通之前,数据还不能直接变现。
但这也只是迟早的事情,现在没有收入不代表没有对应的估值。
除了高质量数据资产之外,联影体系还有三张牌,
高端设备的不可替代性(也就是议价权),5.0T 是全球独家、光子计数 CT 进入临床,这类产品目前还 “没有对手”,它带来的直接结果是,当集采对中低端设备砍价时,联影的高端机反而在提价(平均单价同比提升超 20%),稀缺性是议价权的来源,而议价权是穿越价格战的能力;
垂直整合与芯片自主,也就是供应链的确定性。联影微电子做医疗级模拟芯片和低功耗 SoC,这让联影在供应链安全和成本上多了一道缓冲。在逆全球化、供应链风险抬升的背景下,这是真实的价值,而不只是成本优势;
顶级医院的装机网络,也就是生态的入口。协和、中山、华山等顶级医院的装机,既是数据的背书,也是学术生态(第一章说的复利)的种子,装机本身不产生经常性收入,但它是未来数据、学术、品牌的全维度布局。
可见,市面上,有设备的没有 AI 团队;有 AI 团队的没有设备入口;有数据入口的没有制造能力,这是联影稀缺性的体现。
但如果聚焦到现在的上市公司——联影医疗,截止 2026 年 8 月,联影医疗的 PE TTM 约为 48 倍,作为参照,
直觉外科:经常性收入占比近 80%,PE 约 44 倍;
GE 医疗:服务收入占比约三分之一,PE 约 16 倍;
西门子医疗:PE 约 15 倍。
一家经常性收入占比只有 10% 出头的公司,估值超过了一家经常性收入占比近 80% 的公司,单看这个对比,联影医疗的价格已经不便宜;并且,2026H1 联影医疗的营收增速又降至 17%,净利率也降至不足 13%,其动态估值进一步承压。
尽管联影医疗的高端设备属性对行业波动具备较强的免疫力,国内的设备集采和医保控费对中低端、标准化的品类是砍价,对联影的影响相对有限,也是其持续获得国产替代份额的基础。
但中短期内,联影医疗也可能很难再冲上高增速发展态势(2025 年的高增长存在基数效应),因为学术生态和海外市场都需要时间进行转化;而如果把 “高质量医疗数据资产” 考虑在估值体系内,尽管这些资产还没有立刻可变现的收入,但其估值却是真实存在的,但能否撑起 48 倍的估值,也取决于联影集团内部协同发展的推进速度,这也就是联影集团加速转型的重要原因之一。
现在,联影集团面临的处境是,自研设备制造的上半场已经取得了市占第一的成绩,但平台化转型的下半场还没有真正开始,联影集团需要一段中场休整期来补上经常性收入、学术生态圈、软件基因这三块缺口。
客观上,这就是联影集团立于市场和当下转型的真实情况。
把一家成立了十余年、把设备制造做到全国第一的公司,改造成一家平台型集团公司,本来就应该是以 “五年计划” 为时间长度的慢变量,因此,现在用 “他还没有做到” 来否定他,和用 “他迟早能做成” 去吹捧他,两者都是不严谨的判断。
但我们也应该要看到,即便联影一时做不到,其手里还握着数据这张慢牌和底牌。
盘点:渣打、花旗、Galaxy等机构对本轮比特币底部价格的预测撰文:吴说区块链
机构判断集中在 5 万 - 6 万美元与 4 万 - 4.6 万美元两个区间
比特币在 2025 年 10 月创下约 12.6 万美元的历史高点后进入下行周期。2026 年 7 月 1 日,BTC 一度跌至约 5.78 万美元,较历史高点最大回撤约 54%;截至 7 月 14 日,价格回升至 6.2 万美元附近。
随着市场进入寻找底部的阶段,渣打银行、Galaxy Research、CryptoQuant、NYDIG、10x Research 等机构陆续给出判断。不过,各方预测的性质并不完全相同:部分机构给出的是基准底部,部分只是关键支撑位或悲观情景,还有一些属于跌破特定价位后的技术目标。
综合目前公开观点,机构预测主要集中在 5 万 — 6 万美元和 4 万 — 4.6 万美元两个区间;KOL 的判断则更为分散,最低延伸至 3 万美元以下。
渣打银行:5.9 万美元可能是本轮周期底部
6 月 12 日,渣打银行数字资产研究主管 Geoffrey Kendrick 表示,比特币可能已经在约 5.9 万美元形成周期底部,并认为本轮“加密寒冬”已经结束。
Kendrick 将此前市场下跌归因于现货 ETF 资金流出、Strategy 等数字资产财库公司的购买能力下降,以及投资者资金向 AI 相关资产转移。渣打银行当时仍维持比特币 2026 年底达到 10 万美元的目标。
不过,比特币随后在 7 月 1 日跌至约 5.78 万美元,短暂跌破渣打给出的 5.9 万美元底部。其预测与实际低点较为接近,但尚不能据此确认市场已经完成最终筑底。
10x Research:从 5.5 万美元进一步下调至约 5 万美元
6 月 24 日,10x Research 创始人 Markus Thielen 表示,比特币可能在跌至约 5.5 万美元后形成低点。他认为,美元走强、流动性收紧及市场季节性因素仍可能对 BTC 构成压力。
7 月 1 日,10x Research 进一步更新其艾略特波浪模型。该机构此前预计,比特币将在约 6.3 万美元完成 A 浪下跌,随后反弹至 8 万 — 9 万美元区域,再通过 C 浪跌向约 5 万美元。最新模型给出的潜在价格区间约为 46,628–50,732 美元。
因此,10x Research 的判断已经从最初的 5.5 万美元逐步下修至 5 万美元附近,但该机构同时认为,比特币跌至 5.5 万美元以下后,长期配置价值将开始显现。
CryptoQuant:5.36 万美元可能构成估值底部
CryptoQuant 研究主管 Julio Moreno 在 6 月发布的报告中指出,比特币当时已经进入链上估值区间,但需求端仍然疲软,市场尚未出现完整的投降信号。
报告显示,当时比特币的已实现价格约为 5.36 万美元。已实现价格反映所有 BTC 最后一次链上转移时的平均成本,历史上经常被视为熊市中的重要估值底线。
CryptoQuant 同时结合 MVRV Z-Score 等指标,将 5.5 万 — 6 万美元视为需要重点观察的潜在筑底区域。不过,该机构强调,只有现货需求、ETF 资金流向及稳定币流动性同步改善,才能进一步确认周期底部。
花旗:悲观情景下为 5.3 万美元
7 月 1 日,花旗将比特币 12 个月目标价由 11.2 万美元下调至 8.2 万美元,主要原因包括现货 ETF 持续流出、美国加密立法进展停滞,以及投资者需求减弱。
在经济衰退和 ETF 继续流出的悲观情景下,花旗给出的比特币估值约为 5.3 万美元。
需要注意的是,5.3 万美元并非花旗明确预测的周期底部,而是建立在经济衰退与资金持续流出假设上的 12 个月悲观情景估值。
NYDIG:5.37 万美元是成本线,极端回撤情景为 3.79 万美元
NYDIG 在 6 月 5 日发布的报告中表示,比特币当时距离历史熊市底部区域已经不远,但市场证据仍然较为复杂,尚不足以确认最终底部。
报告将约 5.37 万美元的 1 倍 MVRV 水平视为重要成本线。该位置意味着比特币的市场价格接近全网持有者的平均链上成本。
NYDIG 同时测算,如果本轮比特币从 12.6 万美元高点回撤约 70%,价格将下降至约 3.79 万美元。不过,这一数字属于参照历史熊市回撤幅度得出的压力情景,并非 NYDIG 的基准预测。
Galaxy Research:基准底部为 4 万 — 4.6 万美元
Galaxy Research 给出了目前机构中相对明确且偏低的基准预测。其 6 月报告认为,比特币可能在当前至 2026 年第四季度之间,于 4 万 — 4.6 万美元区域形成周期底部。
Galaxy 建立了包含 13 项指标的比特币底部监测框架,涵盖价格回撤、持有者亏损、已实现价格、矿工压力、长期持有者行为及市场时间周期等因素。截至报告发布时,只有 4 项指标完全触发,说明比特币虽然已经进入熊市后半段,但市场在跌幅和持续时间上可能仍未充分完成出清。
因此,Galaxy 将 4 万 — 4.6 万美元列为基准底部区间,同时也提醒,如果宏观环境或数字资产财库公司进一步恶化,市场可能出现更深的尾部风险。
Bitfinex:5.34 万美元是结构性支撑,需求不足或下探 4 万美元
Bitfinex Alpha 在 6 月 29 日的报告中,将约 5.34 万美元的已实现价格视为比特币的重要结构性支撑。
报告认为,如果 ETF 流出放缓、现货买盘恢复,比特币可能在该区域完成筑底;如果需求持续疲软,市场则可能在第四季度进一步下探 4 万美元附近。
7 月 1 日,比特币跌至约 5.78 万美元后迅速回升。Bitfinex 在后续报告中指出,这次走势可能属于一次“假跌破”,但当时仍不足以确认最终底部已经形成。
22V Research:跌破 6 万美元后,技术目标可能指向 4 万美元
22V Research 技术策略师 John Roque 表示,比特币正在测试 6 万美元这一首个下行目标。如果价格有效跌破该位置,可能进一步下探 4 万美元。
因此,4 万美元属于跌破关键技术位后的条件性目标,而不是 22V Research 对本轮底部作出的无条件预测。
其他机构:3.1 万 — 4 万美元主要属于深度熊市情景
Zacks Investment Research 首席股票策略师 John Blank 在 2 月表示,如果本轮加密寒冬持续 12–18 个月,比特币可能在未来 6–8 个月跌至约 4 万美元。他主要依据技术形态、流动性下降和历史熊市周期作出判断。
Stifel 此前给出的潜在目标约为 3.8 万美元;Ned Davis Research 则认为,如果市场进入完整的“加密寒冬”,比特币可能跌至约 3.1 万美元。这些数字更多属于长期熊市或深度压力情景,并非各机构当前的统一基准判断。
Strategy 与 Metaplanet:未预测明确底部,但长期财库策略仍在延续
Strategy 和 Metaplanet 没有给出明确的比特币底部价格,但二者的财库行为是机构判断市场需求时的重要变量。
Michael Saylor 表示,近期比特币 ETF 出现约 40 亿美元资金流出,反映的是资本向 AI 领域轮动,而不是比特币本身受损;在他看来,波动仍然能够创造机会。
不过,Strategy 已经开始更加灵活地管理资产负债表。公司在 6 月 29 日至 7 月 5 日期间出售 3,588 枚 BTC,套现约 2.16 亿美元,主要用于支付优先股分派。最新一周,公司没有继续买卖 BTC,而是通过出售普通股筹集约 4.67 亿美元,将美元储备提高至约 30 亿美元。截至披露时,Strategy 持有 843,775 枚 BTC。
Metaplanet 则继续维持扩大 BTC 储备的长期方向,并将 2026 年底持有 10 万枚 BTC、2027 年底持有 21 万枚 BTC 作为目标。两家公司的立场更适合归入长期财库配置,而不是短期底部预测。
KOL 预测:从 5.7 万美元到 3 万美元以下
除机构之外,链上分析师、交易员及行业人士对本轮底部也给出了不同判断。
Michael Terpin 在 4 月表示,比特币尚未触及最终底部,并预计价格可能在 10 月前后跌至约 5.7 万美元。7 月 1 日出现的 5.78 万美元低点已经接近其预测,但是否属于最终底部仍待确认。
Bitget CEO Gracy Chen 在 6 月表示,5.9 万美元是需要关注的首个支撑;如果跌破,下一处重要区域位于 4.8 万 — 5.2 万美元。Biteye 据此将其底部判断概括为约 5 万美元。
链上分析师 Willy Woo 在 3 月依据 CVDD 等传统链上模型,将潜在底部区间放在 4.6 万 — 5.4 万美元。当时 CVDD 底线约为 4.55 万美元,并会随时间逐步上升。他同时提醒,这些模型只经历过 4 轮完整熊市,如果宏观环境显著恶化,实际价格也可能跌得更深。
莱比特矿池创始人江卓尔预计,比特币可能在 2026 年第四季度跌至 4.2 万 — 4.4 万美元。他参考了 Strategy 的市值与比特币净资产价值之比,并结合四年周期和比特币波动率逐轮下降的特征作出判断。
BitMEX 联合创始人 Arthur Hayes 认为,比特币未来 6 个月可能跌至约 4 万美元。他已通过期权结构进行下行对冲,但仍表示自己长期净多头比特币。因此,4 万美元属于其中期风险判断,而非长期看空目标。
KOL 杀破狼 WolfyXBT 表示,自己仍在等待 3.5 万美元的比特币,代表部分交易者对本轮回撤持有更悲观的判断。
据 Biteye 整理,加密投资人 Tony Ling 预计,比特币可能在 2026 年第四季度进入 3 万 — 4 万美元区域,并认为市场之后还可能受到纳斯达克长期熊市及 AI 泡沫破裂影响。由于目前未找到其完整原始帖文,这一观点应保留“据 Biteye 整理”的来源限定。
技术分析师 Tony Severino 则维持约 3.45 万美元的长期目标,对应比特币从历史高点回撤约 72%。他预计,周期低点可能在 10 月前后出现。
Bloomberg Intelligence 高级商品策略师 Mike McGlone 给出的判断最为悲观。他认为,如果比特币无法重新站上 7.5 万美元,价格仍可能在极端情况下跌至 1 万美元。需要强调的是,这是 McGlone 的个人分析观点,并非 Bloomberg 的正式机构预测,也不属于目前市场的主流预期。
各方并未形成 4.4 万 — 4.6 万美元的统一共识
综合各方观点,目前尚不能得出“机构普遍认为本轮底部位于 4.4 万 — 4.6 万美元”的结论。
渣打银行认为 5.9 万美元可能已经构成周期底部;CryptoQuant、NYDIG、花旗及 10x Research 的关键区域主要集中在 5 万 — 5.5 万美元;Galaxy Research、Bitfinex 及 Arthur Hayes 则将更深一层的风险区间放在 4 万 — 4.6 万美元。3 万 — 4 万美元以下的预测,大多建立在深度熊市、宏观衰退或技术结构继续恶化的假设上。
预测分歧的核心,不只是各方使用的模型不同,也在于其对未来宏观环境的假设不同。现货 ETF 能否恢复流入、Strategy 等数字资产财库公司是否继续出售 BTC、美联储政策与美元走势,以及投资者资金是否继续向 AI 资产转移,都可能影响最终底部。
因此,4 万 — 4.6 万美元可以视为当前较受关注的第二层支撑和部分机构的基准底部区间,但不能被描述为市场已经形成的统一共识。Boxlight, 营收停滞不前,盈利能力下滑……受关税及价格竞争影响,净亏损扩大Boxlight($BOXL)在2026年第一季度的业绩中,营收基本持平,但盈利能力明显恶化。这家提供教育及企业交互技术解决方案的公司,第一季度实现营收2240万美元,仅同比增长0.1%。按韩元计算,约合336亿韩元。
营收持平,盈利能力倒退
相反,销售成本增至1550万美元,同比增长7.8%,导致毛利率从35.9%降至30.9%。公司指出,主要原因是销售数量增加以及关税和清关费用增加了150万美元。净亏损扩大至650万美元,而去年同期为320万美元。
关税负担和价格竞争施压业绩
本次业绩中最引人注目的部分是“成本压力”。Boxlight解释说,行业整体价格竞争加剧和清关成本上升拉低了盈利能力。第一季度毛利润为690万美元,比去年同期的800万美元下降了13.7%。
销售管理费用也增至840万美元。这主要是由于专业服务费增加了50万美元,其他费用增加了50万美元。折旧和无形资产摊销费用为260万美元,研发费用为90万美元。研发费用规模与去年持平,但部分成本分配因新项目和进行中项目而进行了调整。
按非公认会计原则(Non-GAAP)计算的EBITDA亏损310万美元,而去年同期为盈利160万美元,由盈转亏。调整后EBITDA同样录得亏损283万美元,而一年前为盈利55万美元。
推出新产品,强化产品组合
即使在业绩低迷的情况下,Boxlight仍加快了产品线的扩展。公司于2026年1月推出了校园统一通信平台“FrontRow Symphony”。该产品是一个解决方案,将铃声、广播、对讲、教室音频和紧急警报整合到一个基于IP的平台中。
首席财务官(CFO)Ryan Zieg表示,公司正在从专有网络包转向更具扩展性的基于SIP的解决方案。他解释说,虽然全球贸易政策给零部件成本带来了压力,但涵盖音频、通信、视频和软件的产品组合以及地域分散的客户基础正成为竞争优势。
Boxlight补充说,公司于2025年采取了先发制人的应对措施,将IEEPA关税相关成本自行消化,而未转嫁给客户,这一影响已反映在2026年第一季度的销售成本中。公司还强调,其已连续三年被《时代》杂志评为“顶尖250家教育科技公司”。
财务余力尚存,但贷款协议构成负担
截至第一季度末,现金及现金等价物为690万美元。营运资本为2530万美元,扣除债务发行成本后的净债务为3410万美元。不过,股东权益录得亏损200万美元。
更值得关注的是借款协议的合规情况。Boxlight表示,截至2026年3月31日,其未能满足Whitehawk信贷协议下的借款基础及与最低合并调整后EBITDA相关的财务契约。不过,根据2026年5月签订的Forbearance协议,贷款方对截至3月31日和4月30日的违约事项给予了有限豁免。
这表明虽然避免了流动性立即受阻的情况,但如果未来业绩复苏延迟,财务负担可能会再次凸显。
市场复苏预期仍存
公司认为,尽管短期压力持续,但长期需求基础依然有效。教育领域的技术更新周期和数字学习转型趋势仍在继续。市场研究机构FutureSource Consulting也预测,2026年的全球出货需求将维持在2025年的水平。这与Boxlight第一季度的营收情况大致吻合。
最终,这份业绩表明,公司在“营收防守”上取得了成功,但在关税、成本和降价压力下,亟需改善盈利能力。新产品上市和市场稳定预期是积极因素,但从投资者的角度来看,短期内需要同时关注利润率的恢复情况以及财务契约的管理状况。
TP AI 注意事项
使用基于TokenPost.ai的语言模型对文章进行了摘要。正文的主要内容可能被省略或与事实存在差异。瑞波币(XRP),波动性压缩在即……能否突破1.50美元将决定未来价格走向瑞波币(XRP), 60%以上的时间在箱体区间内运行…突破1.50美元是关键
瑞波币(XRP)进入2026年以来,大部分时间都在1.30美元至1.50美元的狭窄箱体区间内运行,正在探寻方向。当前价格约为1.49美元水平,较周开盘价下跌约4%。在技术性压缩和监管动态同时展开的情况下,1.50美元至1.52美元阻力位能否被突破,已成为决定XRP未来走向的核心变量。
2026年XRP,全年超60%时间在箱体区间波动…上行动能减弱
数据显示,截至2026年5月15日,XRP价格约为1.49美元,24小时交易量约为40.6亿美元。市值约为920.74亿美元,在整体加密货币市场中保持第四位。
根据24/7华尔街的分析,XRP今年约60%的交易日在1.30美元至1.50美元区间内消化。目前价格低于近期月度高点1.51美元约8%,这与比特币(BTC)和Solana(SOL)等主要大型币种已创下新高或形成强劲趋势的走势形成鲜明对比。
技术分析:关注波动性压缩与杯柄形态
技术层面已检测到积极信号。专家们在日线图上确认了“波动性压缩”现象,以及低点持续抬高的“higher lows”模式。此外,也有分析指出,一个持续数月的“杯柄形态”已接近完成阶段。
技术分析师认为,若日线或周线能伴随强劲交易量突破并站稳1.50美元至1.52美元区间,短期目标价将指向1.60美元至1.70美元。也有观点认为,若动能增强,不排除上涨至1.85美元的可能性。
ETF持续净流入…机构需求为价格提供下方支撑
自2025年11月推出以来,美国现货XRP ETF的累计净流入额已达约13.2亿美元。4月份单月流入额约为8159万美元,仅在5月初(4-6日)的三天内,净流入额就达到2810万美元。总资产管理规模(AUM)约为15.3亿美元,超过8.4亿枚XRP存放在ETF托管机构。
值得关注的是,自推出以来,约77%的周度都保持了净流入态势。这反映的不是短期投机需求,而是机构投资者持续性的吸筹需求。通过ETF持有的XRP数量吸收了约1%的流通供应量,分析认为,只要流入趋势持续,就能对价格起到结构性下方支撑作用。
CLARITY Act进入参议院司法委员会审议…期待监管明确性
美国参议院金融委员会目前正在审议“CLARITY Act”。该法案旨在将XRP正式归类为联邦法律下的“数字商品”。继此前瑞波在SEC诉讼中实质上胜诉后,若能通过立法进一步获得监管明确性,预计XRP的机构信任度将进一步提升。
币安广场的分析报告指出,若CLARITY Act获得通过,预计将加速ETF流入并扩大机构资金配置。另一方面,报告也指出了风险因素:若该法案在委员会阶段未能取得进展,XRP重估叙事的核心依据之一可能会被削弱。
摩根大通、万事达卡、Ondo Finance在XRPL上完成代币化国债结算
在生态系统发展方面,出现了值得关注的案例。摩根大通的“Kinexys”平台、万事达卡以及Ondo Finance已在XRP账本上完成了跨境代币化美国国债回购交易。结算仅用了约5秒,这被评价为XRPL不仅是投机性资产,更是作为机构级金融基础设施扎根的例证。
此外,基于Solana的“封装XRP”正在DeFi生态系统中扩大其影响力,被用于收益率策略、流动性池和跨链整合。比特币维持在80,000美元以上,也作为支撑整体加密货币市场情绪的因素在发挥作用。
年末目标价,机构间差异显著…现实情景为2.50美元至3.50美元
主要机构对XRP年末目标价的预测差异巨大。渣打银行分析师Geoff Kendrick提出的2026年末目标价为8.00美元,而Motley Fool从保守角度预计为3.00美元。CoinDCX给出的范围是1.80美元至3.60美元,并给出5月近期目标价为1.55美元。
币安广场自身的分析,在假设CLARITY Act通过、ETF持续流入、瑞波贷款及机构应用等新需求来源具体化的前提下,将“现实的看涨基本情景”设定为2.50美元至3.50美元。另一方面,也存在若宏观环境恶化或遭遇监管逆风,价格可能下跌至1.20美元的看跌情景。
币安广场的分析报告将XRP定义为“更适合希望在受监管的大型币种中获得敞口的中等风险偏好投资组合,而非期望极端100倍收益的高风险投资者”。供应过剩的担忧、链上交易量下降以及来自稳定币的竞争,被认为是持续存在的风险因素。
XRP目前正处于技术性压缩区间的末端,正朝着临界点迈进。1.50美元至1.52美元的阻力位是否能伴随明确的交易量被突破,以及CLARITY Act的立法进展如何,将成为决定未来XRP价格走势的两个核心轴心。
文章摘要 by TokenPost.ai市场解读
XRP在2026年超过60%的时间在1.30美元至1.50美元的箱体区间内运行,正在探寻方向。当前价格1.49美元已紧逼阻力位1.50美元至1.52美元,处于波动性压缩后方向选择迫近的阶段。比特币维持在80,000美元以上以及ETF持续净流入为其提供了下方支撑,但链上交易量下降和托管供应量构成了结构性负担。
策略要点
短期交易者:若1.50美元至1.52美元区间伴随强劲交易量在周线级别被突破并站稳,可考虑入场做多,第一目标价为1.60美元至1.70美元。若突破失败,需重新确认1.38美元至1.40美元的支撑位。
中长期投资者:核心是监测CLARITY Act是否通过以及ETF的周度流入情况。若两个变量均积极发展,2.50美元至3.50美元情景的现实性将提高。
风险管理:需考虑法案审议延迟或ETF转为净流出时,价格可能下行至1.20美元的情景,并据此调整仓位大小。
术语解释
杯柄形态(Cup and Handle):价格图表上呈现杯子形状的温和下跌后反弹,随后经历短暂回调(柄),是持续看涨形态。突破柄部区间被视为上涨信号。
波动性压缩(Volatility Compression):价格的高点和低点范围变窄的现象,之后一旦方向确定,很可能发生剧烈的价格波动。
CLARITY Act:美国国会正在推进的数字资产监管法案,旨在将XRP归类为联邦法律下的数字商品,使其不适用证券法。
托管供应量(Escrow Supply Overhang):瑞波持有的部分XRP通过托管合约锁定,每月有一定数量释放到市场,构成持续性的抛售压力因素。
AUM(Assets Under Management):基金或ETF实际管理和保管的资产总规模。
TokenPost AI 注意事项
使用基于 TokenPost.ai 的语言模型对文章进行了摘要。可能遗漏了正文的主要内容或与事实不符。全租房价格动摇买卖市场…… 需调控流动性随着全租价格对房价的影响力日益增大,有国家研究机构提出建议,认为有必要调整在全租市场供应的贷款与担保规模。分析指出,全租已超越单纯的租赁价格,成为动摇买卖市场的连接枢纽。
国土研究院住宅与房地产研究中心朴镇百(音)副研究委员领导的研究团队,14日通过《国土问题报告:近期住宅租赁市场结构变化分析与政策启示》,发布了自1986年至2025年全国住宅租赁市场全租价格与买卖价格相互影响的分析结果。研究显示,买卖价格对全租价格的影响,在整个分析期内主要表现为1至3个月的短期时差。尤其是在1992年、1998年、2006年、2015年、2020年前后等房价大幅波动的时期,买卖价格上涨的冲击迅速传导至全租价格,随后又逐渐减弱,这一趋势反复出现。
相反,全租价格推动买卖价格的力量,越到近期越为显著。研究团队分析认为,全租价格上涨的影响主要是在3至9个月的中长期时差后反映在买卖市场中。对于全租价格上涨1个百分点的冲击,24个月累积的买卖价格反应自2000年以后转为正值,并在2010年代急剧扩大。2015至2019年间达到1.24个百分点的峰值,近期也维持在1个百分点左右的高位。朴副研究委员解释称,2010年之前全租对买卖市场几乎没有影响,但此后形成了全租价格上涨刺激房价的结构,并在2020年前后其影响力达到最强。
这一变化的背景被认为是全租市场的金融化。2008年全球金融危机期间,住宅买卖减少而全租需求增加,政府为稳定民生住房扩大了全租资金贷款。之后,在朴槿惠政府时期,随着《住宅租赁保护法》的修订,优先受偿权的对象范围扩大,银行的贷款业务也活跃起来。自2013年9月引入全租保证金返还担保制度后,基于担保的贷款迅速增加。研究团队认为,在这一过程中,全租市场从以现金交易为中心转变为依赖贷款和担保的结构,其结果导致全租价格与买卖价格相互推高的结构得以固化。不过,近期由于月租转换加快,分析显示2022年之后买卖价格对全租价格的影响有所减少。
研究团队将当前全租拉动买卖市场视为不良现象,并建议应逐步减少全租市场的流动性。具体方案包括:将目前适用于一套房持有者的全租资金贷款总负债本息偿还比率(DSR)监管,扩大到无房者;以及将承租人的全租保证金也反映在出租人的DSR计算中。其目的在于减少承租人的过度借贷,同时管理房东实质上利用承租人保证金来扩大杠杆(通过借款扩大投资)的结构。据韩国房地产院数据,截至今年5月第一周,全国公寓全租价格累计上涨率为1.56%,比买卖价格上涨率(0.98%)高出0.58个百分点。这一趋势未来也可能根据全租房源短缺情况及金融监管方向,对整个住宅市场的价格走向产生不小的影响。Ripple (XRP) 价格大户持仓创新高…监管法案投票在即瑞波币(XRP)价格在1.43美元区间反复波动之际,大型持有者的囤积规模达到历史最高水平,而美国国会核心监管法案的投票表决临近,市场目光正聚焦于此。链上数据与机构资金动向同时指向XRP,在短期波动性中,市场对中长期结构性变化的期待正在升温。
巨鲸钱包,刷新历史高点…"聪明钱在行动"
据链上分析平台Santiment数据显示,XRP账本(XRPL)内持有超过1万枚XRP的钱包数量达到了332,230个,创下历史新高。这约占全体XRP持有者中前5%的规模,自2024年6月以来持续保持增长趋势。
值得关注的是,在此期间,即便XRP价格在低于前一个周期高点的水平横盘整理,囤积行为仍在持续。这意味着通常被称为"巨鲸"的机构及大型投资者群体,在低价区间持续积累了筹码。市场上,主流观点将此举解读为价格转向看涨前的先期布局。
美国参议院银行委员会将于韩国时间14日晚间,对《数字资产市场清晰法案》(Digital Asset Market Clarity Act)进行审议表决。该法案的核心内容包括:将今年3月联邦层面将XRP归类为商品的决定法制化,并消除阻碍机构投资者参与市场的不确定性监管。
在预测市场Polymarket上,该法案今年内通过的概率目前为62%。这比上周的80%急跌了18个百分点,原因是银行业贸易团体对稳定币相关条款提出反对,导致局势出现变数。分析认为,若法案最终通过,华尔街推出XRP相关金融产品的势头将得到提振;若被否决或延迟,则短期调整压力不可避免。
瑞波-贝莱德合作,改变机构金融格局的变量
瑞波首席执行官布拉德·加林豪斯(Brad Garlinghouse)正式宣布与全球最大资产管理公司贝莱德(BlackRock)展开战略合作。双方合作主要聚焦于大规模资产代币化,旨在重塑金融资产的发行、交易及托管等整体方式。
瑞波正将XRP定位为下一代机构金融基础设施的核心支付通道。与贝莱德的合作,被视为超越单纯营销事件,将加速传统金融与区块链技术实际融合的契机。瑞波同时也在推进其自身稳定币RLUSD的普及以及加强企业合作伙伴关系。
网络升级正式启动…DeFi功能即将上线
XRPL生态系统内部也正出现有意义的变化。旨在提升网络稳定性的"fixCleanup3_1_3"修正案已获得过半数验证者的支持,预计将于5月27日激活。此外,为XRPL赋予去中心化金融(DeFi)功能的借贷协议更新,目前正以22%的验证者支持率进行投票。
一旦DeFi功能正式上线,XRPL将不再仅仅是支付网络,而是正式迈向链上金融平台。这极有可能吸引开发者生态系统的流入并增加流动性。
价格现状与技术分析
据CoinMarketCap数据,截至韩国时间14日下午7点58分,XRP价格为1.4352美元,较24小时前下跌1.52%。过去7天上涨1.80%,过去30天涨幅则达4.68%。市值约为886.88亿美元,占整个加密货币市场份额的3.35%,在CoinMarketCap上排名第五。
24小时交易量约为22.99亿美元,其中中心化交易所(CEX)交易量占绝大部分,为22.97亿美元。技术上,1.412美元和1.379美元被视作主要支撑位,而阻力位依次为1.45美元、1.464美元和1.488美元。相对强弱指数(RSI)为58,处于中性至偏强区间,表明买盘力量略大于卖盘。
XRP自4月29日从1.34美元开始反弹,于5月10日触及1.50美元后,在当前水平进行盘整。监管法案的表决结果以及贝莱德合作的具体落实情况,预计将成为决定下一步方向的关键变量。
文章摘要 by TokenPost.ai🔎 市场解读
XRP目前正于技术性中性区间寻求方向。大型持有者的囤积规模创下历史新高,暗示长期投资者仍将当前价格水平视为低估区间。短期内,美国参议院的《数字资产清晰法案》表决结果很可能是最大的催化剂。若法案通过,可能引发机构资金大量涌入;若延迟或否决,则可能不得不测试1.38美元的支撑位。
💡 策略要点
对于短线交易者而言,需将能否突破1.45美元阻力位作为核心判断依据。若能稳定站上此价位,则挑战1.488美元乃至1.50美元的行情有望成真。从长线投资者角度看,1.37至1.41美元区间可视为考虑加仓的价位。由于监管事件前后波动性可能加剧,应事先调整仓位大小并设置止损线。
📘 术语解释
资产代币化(Asset Tokenization):将房地产、债券、股票等实物或金融资产转换为基于区块链的数字代币的技术。其效果在于提升交易效率与透明度,并改善小额投资的准入性。
LSI关键词(Latent Semantic Indexing):搜索引擎并非仅通过简单的关键词重复,而是通过分析整体上下文来评估内容相关性的方式。在本篇文章中,巨鲸、验证者、DeFi、稳定币等属于与XRP在语义上关联的相似关键词组。
RSI(Relative Strength Index,相对强弱指数):通过比较特定时期内价格涨跌幅度来判断超买或超卖情况的技术指标。通常数值70以上视为超买,30以下视为超卖。目前XRP的RSI为58,意味着中性或略偏强势区间。
验证者(Validator):在XRP账本中负责验证交易有效性并达成共识的网络参与者。网络升级(修正案)是否激活,需获得全体验证者中半数以上的支持才能决定。
TokenPost AI 注意事项
本文是基于TokenPost.ai语言模型生成的摘要。可能遗漏正文主要内容或与事实存在出入。Robinhood 警告用户其不背书代币,$WALLET 价格暴跌 90%Techub News 消息,Robinhood 在其链上发布免责声明,强调用户需自行承担投机交易风险及潜在的市场波动。与此同时,与 Robinhood 钱包相关的代币 $WALLET 价格在短时间内暴跌约 90%。
(Crypto Briefing)美股收盘:纳指涨 1.69% 领跑,加密概念股全线大涨,白银股集体飙升Techub News 消息,美股三大指数周四集体收涨。道指涨 0.61%,9 月累计下跌 1.87%;标普 500 指数涨 1.14%,9 月累计微涨 0.08%;纳指涨 1.69% 领跑,9 月累计上涨 1.22%。
黄金/白银板块大幅走强,SPDR 黄金 ETF(GLD)涨 1.67%,纽蒙特矿业(NEM)涨 2.14%,iShares 白银 ETF(SLV)涨 3.35%,黄金矿商 ETF(GDX)涨 3.37%,科尔黛伦矿业(CDE)涨 5.34%,第一马杰斯蒂克白银(AG)涨 6.30%。
加密概念股全线大涨。Hut 8(HUT)涨 1.30%,Cipher Mining(CIFR)涨 1.32%,CleanSpark(CLSK)涨 4.38%,Bitmine(BMNR)涨 4.69%,Strategy(MSTR)涨 4.81%,MARA Holdings(MARA)涨 5.43%,Coinbase(COIN)涨 5.75%,Circle(CRCL)涨 5.76%,Bit Brother(BTBT)涨 6.99%,Riot Platforms(RIOT)涨 7.52% 领涨板块。AMD 据悉将芯片价格上调约 10%Techub News 消息,据市场消息,AMD 正在将其芯片价格上调约 10%。此举正值全球半导体行业面临供应链与成本压力之际。
(@Kalshi)美国柴油价格创历史新高,达每加仑 6.31 美元Techub News 消息,美国柴油价格创下历史新高,达到每加仑 6.31 美元。柴油是货运和物流的关键燃料,其价格飙升可能对供应链和通胀产生广泛影响。
(@Kalshi)CoinGecko 报告:代币化股票价格与底层股票存在差异,40% 暴跌揭示风险Techub News 消息,CoinGecko 发布报告指出,持有代币化股票并不等同于持有底层股票,两者之间存在差异。报告以一次 40% 的价格暴跌为例,揭示了这种差异带来的风险。该报告分析了代币化股票发行方及其背后的法律权益结构。
(@coingecko)嘉楠科技二季度净亏损9800万美元,比特币价格下跌影响业绩Techub News 消息,比特币矿机制造商嘉楠科技(Canaan Inc.)公布2026年第二季度财报,报告期内净亏损达9800万美元。公司表示,亏损主要受比特币价格下跌影响,凸显了比特币矿业公司对市场波动的脆弱性。
财报显示,市场波动可能影响公司未来的投资与创新计划。嘉楠科技是全球主要的比特币矿机供应商之一,其业绩与加密货币市场行情紧密相关。(Crypto Briefing)BNB Chain 集成 Atlas Oracle 免费 bStocks 价格数据源Techub News 消息,BNB Chain 现已集成 Atlas Oracle 的 bStocks 价格数据源,开发者可免费获取代币化股票市场数据。此举旨在降低在 BNB Chain 上构建借贷、交易等应用的开发门槛。
该集成意味着开发者能够更便捷地访问实时、可靠的代币化股票价格信息,以支持 DeFi 和 RWA 相关应用的开发与创新。(@BNBCHAIN)Glassnode:比特币价格跌破关键成本基础,链上需求停滞Techub News 消息,Glassnode 报告指出,比特币价格在 9 月 15 日美国参议院 CLARITY 法案投票失败后,连续两个交易日收盘低于真实市场均值(76,700 美元),标志着自 8 月下旬以来的价格区间被打破。下一个关键成本基础是短期持有者成本基础,约为 7.13 万美元。
链上数据显示,比特币 ETF 需求在投票前一周已开始消退。9 月 15 日,比特币基金单日流出 4.5 亿美元,现货比特币和以太坊 ETF 合计流出 5.92 亿美元,为数月来最大单日流出。同时,已实现市值在连续 27 天增长后于 9 月 15 日转为负值,稳定币供应量也停滞在约 3010 亿美元。
尽管面临美联储加息和监管不确定性,比特币价格在消息公布后短暂上涨,截至发稿时交易价格约为 76,297 美元。分析师 Willy Woo 认为底部可能已经形成,概率为 90%。 (BeInCrypto)某地址凌晨从 Coinbase 提取 4827 枚 ETH 建仓,价值 1152 万美元Techub News 消息,美联储利率决议前夕,地址 0xeBf…f22B6 于今日凌晨从 Coinbase 交易所提出 4827 枚以太坊(ETH),价值约 1152 万美元,建仓均价为 2416.14 美元。该地址建仓后,ETH 价格曾一度下跌,导致其仓位最大浮亏约 27.6 万美元,随后币价反弹,目前已收复亏损。
(@ai_9684xtpa)Nebius 上调按需 GPU 价格约 20%Techub News 消息,云服务提供商 Nebius 宣布将其按需 GPU 实例价格上调约 20%。此次调价主要影响其云计算平台上的按需 GPU 资源服务。
Nebius 是一家专注于为 AI 和机器学习工作负载提供云服务的公司,其 GPU 资源被广泛用于模型训练与推理。价格调整已于近期生效。(@Kalshi)真人短剧的产能开始在全国范围内“塌陷”了。 作者丨《中国企业家》记者 陈浩 编辑丨张昊 马吉英 来源丨中国企业家杂志 8月24日下午,《中国企业家》在郑州一处老办公楼见到石艺源的时候,他刚挂断一个电话。 屋里那台五级能耗的旧空调正在费力地转着,墙上、柜子里摆满了剧组开机纪念照和奖杯,桌上摊着一本没拍的男频短剧剧本。这是一位老朋友给他的——前两年常合作的一些平台短剧业务暂停了,老朋友自己拍了4部,据说都爆了,现在想再拉一支队伍,喊石艺源一起投资制作。 老朋友出30多万元,要他再投10万元。 “所以我刚才一直打电话问行情。”他说,“过了年我没开机,一直在做AI。现在AI什么行情我都知道,但如果让我去拍短剧,我肯定也要各方面去打听。” 打听回来的数字是这样的:去年日薪8000元到10000元的主演,现在有的三五千元也拍;他常合作的一个中年演员,去年对外报1500元,现在最低500元也接,即便如此,一个月最多也就干十几天;场务之前正常是400元一天,现在听说200元一天也有人干。大部分工种,价格降幅几乎都是“腰斩”起步。 “没办法。”他说,“大环境不好,大家都没活。你不降,没人找你,但你就是再降,就算不要钱,有时候没人找你也是白费心思。” 他掰着手指数了一些熟人的去向:一个年初还在当主演的演员,去卖房子了;一个中年演员4月找他想做AI,现在在当保安;还有朋友去开服装店、直播间、做风水命理师…… 过去3年,郑州被业内称作“竖店”。据行业数据,这里聚集了上千家微短剧企业和近4万名从业人员,市场规模近百亿元,日均开机近百部。其中占多数的,正是中小型公司。 2026年春节前的一周,两件事接踵而至:红果短剧(以下简称“红果”)收缩保底政策,全国握有大额保底额度的制作公司几乎在同一天接到通知——没有开机的项目,一律停掉;紧接着,字节跳动正式发布视频生成模型Seedance 2.0,AI短剧的制作门槛被再度击穿。春节过后,真人短剧的产能开始在全国范围内“塌陷”。 按往年的节奏,3月中旬本该是复工旺季。可石艺源直到现在,今年只做了4部真人剧,其中2部还没上线。公司十来号人,放了一个多月的长假。“我就相当于一个包工头。”他这么给自己定位,“上游没活干,下游只能歇业。” 暗涌 这个“包工头”30岁,河南尉氏人,2019年从大连艺术学院影视表演专业毕业。他出生在农村,从小由爷爷奶奶带大,父母很早就去了外省打工。毕业前,他在北京找到一份短视频导演的工作,合同都谈妥了,但女朋友在郑州,家里催着安定,他放弃了。 回郑州后,一度没活干。他去女朋友上班的商超应聘储备干部,面试过了,要签合同的那天,一家广告公司打来电话,让他去试镜演员。这边合同没签,他就去了那家广告公司面试,终于可以干回本行,他兴奋极了。 郑州是国内信息流广告的高地。他当时并不了解,还以为进了“传销组织”。后来干起来发现挺简单,主要就是给教辅App和各类消费贷产品拍引流广告,“一天最多能拍几十条”。台词最后一句话永远是:点击视频下方链接就可以下载了。 石艺源现在回想起来,那时他还拍过一种内容,几乎就是短剧的雏形——把网络小说的高潮片段拍成视频投出去,把用户导到小说阅读平台。但那些视频算不上剧,只是一段“钩子”——一个从广告基因里长出来的产品,从第一天起就是为转化付费,不为手艺付费。这件事,他几年后才真正体会到。 信息流广告演员的生活很“安逸”:底薪4000元,朝九晚五,双休,没活干时就歇着。他心里那点躁动压不下去,在公司要给他转正交五险一金的时候,辞职了。期间,他去考了一次北京电影学院导演系的研究生——一个字没复习,交卷时开玩笑地对监考老师说:老师,你等着我,明年我肯定考上。 考完从北京回来,2019年11月12日,他在郑州注册了河南艺影源影视传媒有限公司,干到年底一共挣了1万多元,“还不如上班,但那时候就是有一股闯劲”。 这股闯劲撑着他熬过了新冠疫情。他不只拍中视频赚播放量补贴,还天天跑黄金批发市场拍“金价探店”,靠给粉丝代购黄金一单挣一二百元。2022年信息流广告大爆发,他一天能赶几个组,“屌丝男”“霸总”无缝衔接,那时日薪能到800元,甚至1000元。 那时,一种叫“直播剧”的直播形式也在快手等平台上兴起:豪门恩怨演到情绪顶点,主播就开始卖货。他一般演“反派”:“第一次去演的时候,记忆深刻,主播就在一个臭烘烘的猪圈里,我的戏份是一脚踹开门喊‘还钱’,那天直播间人气高得吓人。”这配角的戏份,一场也能挣五六百元。 2022年年中,朋友叫他去演短剧。30集一天拍完,他惊了。现场两台机器对着两拨演员:一拨对着镜头演,另一拨在旁边背词,画外还有一个人拿着本子替他们搭话。谁忘词谁下去背,刚背好的顶上,基本一条过。 那天下午5点,他还要赶去演直播剧,担心拍不完,结果不到点导演就放他走了。他很开心,一天挣两份钱,像捡了便宜,但并不知道自己正在走进一个此后几年疯狂扩张的新业态。 最后一环 入行后,石艺源只用了几个月就干上了导演。 2022年12月,有人找他导一部100集的剧,五天拍完,导演费1500元一天。第一天拍到凌晨三四点,第二天一早六七点又出工了,他咬了一口包子,结果上面沾着血——熬了一夜,嘴唇干裂出了血。他听说那部剧投了几万块钱,但具体投资额和收益跟他无关。 这是短剧产业链最典型的生存形态。郑州大部分公司做的是短剧承制,接平台或大公司派下来的单子,赚一道差价。整个行业公认的纯承制利润率在5%到8%,而剧组是以天为单位烧钱的组织——他算过,一开机,一秒至少是一元硬成本,而一场雨、一次场地超时、一次男女主的超时,就能把这点利润吃掉。所谓承制费,本质上不是利润,而是团队出租时间的基础价格。 石艺源后来想明白了,一级供应商真正卖的并不是制作能力,而是从平台手里拿到订单的资格。垫资压力、用工风险和不确定性被一层层向下推,最终落在最没有议价能力的产业链末端——只有那里,才需要用真实的人、真实的天数、真实的现金,去兑现合同上的利润。 入行头两年,他还赶上了一轮商业模式的换轨。刚开始,短剧是小程序付费的天下,一部剧八九成的流水要拿去投流,充值款从微信提现还要被抽成。他听说投流的ROI在1.2上下就基本可以挣钱,而提现抽成点数还在一路上涨,吃掉所剩无几的利润。 后来抖音切断了向微信小程序跳转的通道,把这部分流量收进了自家生态。2023年8月,红果上线,用免费模式跑了一年,到2024年下半年,免费剧与付费剧已在市场上各占一半,转过年的春节,免费就成了主流。石艺源对红果的体量没有概念,他只知道,自己上线的剧,最终多半都进了这类免费平台的作品库。 2023年,他去一家新成立的公司当执行导演,约定的薪资结构是1万多元底薪加几个点的分成,他看重的是分成。入职后,他只要开机在组里,每天基本要工作16个小时,平均只能睡三五个小时,出现过三次心悸和呼吸困难。巨大的压力实在难以支撑,3个月后他便离职了。 后来,正赶上咪咕想拍短剧,第一批就找到他。第一部是古装剧,采用的模式是共担成本共享收益,咪咕出大头。但横店剧组有个规矩是先充值再拍摄,由于时间问题,拍摄从7天砍到6天,在保证质量的情况下,他硬挤着拍完了。第二部《君临天下》拍满了7天,结果上线后数据没跑起来,也没挣到分成,“就只挣了个导演费”。 第三部是《盖世医尊》,也是他离“钱”最近的一次。该剧的二轮播放上了红果平台,跑出了成绩,他估摸着平台结给版权方的分账可能有上百万元。但那笔钱与他无关——他只约定了首轮分成权益,而且由于和合伙公司的纠纷,导演费也没拿到,唯一落袋的是一座咪咕的年度导演奖的奖杯。 在中小承制方的视野里,平台大概分成两类:咪咕属于一类,每个项目需要走投标中标流程,比较规范,一碗水要分给很多人,管控严格到一个月最多给一部戏。 红果则是把额度集中给少数头部公司,它们手里的活干不完,从平台接下的单子一个月能到上百部。而一个剧组满负荷运转,一个月最多拍3部——产能撑不起订单,干不完的单子,只能往下转。每转包一层,价格就被“剥掉”一层,直到落进没有转包余地的人手里。 2025年,石艺源开始接一家大型承制公司的活。那家公司一个月能做100多部红果的剧,他一个月能分到一到两部,他很清楚自己在链条中的位置。 他把红果的补贴比作当年“打车大战”:烧钱抢市场,退潮是必然的。对腰部以下的公司,账期永远是悬在头顶的剑。2025年底,和一家头部制作公司再谈合作时,账期已经在拉长,年底结清时他听说对方甚至是借钱贷款结的尾款。情分他记着,但不敢再干了——价格本来就低,账期再拉长,风险高到不值得冒险。 斟酌 春节过后,石艺源开始干AI。原因有两个——真人剧没有开机;两个做AI的朋友拉他合伙。“本身对AI不是很感兴趣,也不是我主动愿意做的,但是真人实拍短剧没活,也算是被逼到这条路上了。”他说。 他先去几家好朋友的公司考察,又花钱买了教程——3月组团队,4月磨流程,五一也没有放假,因为正经接到了第一单活。他并不算早,楼下一家更早转型的兄弟公司年前就去广州学习了一轮,“去年是学习,今年正儿八经干,但听说也没赚到什么钱”。 这单活是一部2D漫剧,出品方是一家网文平台,一共180分钟,合同上每分钟按约400元结算。实操下来,前六集大约12分钟,算力就花掉1万元,折合每分钟接近800元,是合同价的近两倍。 钱烧在抽卡上。AI生成的画面要保持一致——比如这个镜头戴着眼镜,下个镜头眼镜就没了,手表会消失,衣服的拉链会自己解开,穿帮一次就得重新生成一次。全片做完,算力花了6万多元,还不包含音乐、音效和配音,而总预算只有7万多元。 “真人剧要改片子,成本是人力和时间。AI改片子,每次重新生成都要花钱,改一遍就要付费,就怕客户无限制地改。”石艺源认为,这是AI剧与真人剧最本质的差别,AI剧的边际成本是刚性的。但甲方并不理解这个区别,他们只知道AI快,于是提出比过去更多的修改要求,AI确实提高了出片速度,也降低了甲方“推翻上一版”的决策难度。 第二单是一部横屏的仿真人剧,要求直出1080P——分辨率每高一级,单价和废片率一起涨。对方开价每分钟超过1000元,他没敢接:有了上一单的教训,他怕算力超预算,提出算力由对方另算,自己只按四五百元一分钟收制作费。 5个人做了一周,烧掉近30000元算力,产出了二十多分钟的片子,交上去被甲方全部打翻,最后只留下三分钟。后来,他索性改成完全按人/天计价,每人每天400元,不管这一分钟能不能用。最后干了半个多月,挣了1万多元。事后看,这是他今年做过最正确的判断。 更让他不安的,不是钱。真人时代,他至少知道自己是“三包”还是“四包”,到了AI时代,他连这个也不知道了,“我们在给谁干活?我们在挣谁的钱?” 真人剧的分包是“笨拙”的,需要场地、剧组和一群互相认识的人,链条因此是看得见的。AI的分包完全不需要这些,一条群发,一个网上的视频,不管认识不认识,就能完成一次转手——链条变得高效,也变得不可见。他从被层层抽成,变成了被无声地“稀释”。 与此同时,行业门槛也塌了。他见过从广州花万把元学了几天AI,回来就想要开公司的三门峡夫妻;做汽车美容的师兄也来问他这行能不能干;婚庆公司、工程公司和做新能源的老板一窝蜂进场……用他的话说,但凡跟视频沾点边的人都想入行,“而这个阶段真正稳定赚钱的,是卖教程和办培训的人”。 “没入局的人看不到坑,入局的人都已经踩到了。” 上半年的行业数据他也刷到过:仅抖音端,新增AI短剧22.19万部,播放量破亿的只有1055部,破亿率不足0.5%。在这样一个分母面前,他积攒了7年的经验开始失效。 平台对AI内容的态度也在收紧。7月22日,红果就“高频AI脸”泛滥、形象同质化和版权侵权发布公告,启动专项整治。半年里,AI剧从被热捧走到被规范。 也有同行劝他做自制剧和海外剧,搏一把爆款,他摇头,“自制剧搞不好,亏得更多,海外剧一旦大家都做,也不挣钱了。”能稳稳活下来的,要么手里有平台的稳定额度,要么有自己的发行投流路子,这两样他都没有。 那天的采访结束是傍晚,一行人去吃饭。饭桌上,石艺源的微信响了。有人辗转找到他的联系方式,问他能不能带着做AI短剧,他直接劝退了。不是保守,也不是不愿意带人,是他自己也不知道钱在哪里。7年前,他到处见组、求人给活干,如今有人来求他带路,他反而觉得自己能拿出来的最有价值的东西,是一句规劝。 他30岁,两个孩子,大的快上小学了,母亲在郑州帮他带孩子,父亲还在外省打工。他没当年那么“勇”了。 问他接下来怎么办,那本真人实拍剧还入不入局?他想了很久,先是描述了下他所观察到的现状:真人短剧其实已经在慢慢回暖,有人在开机了,只是不多。 “这个行业淘汰了很多人。”他语气平淡,“我不知道能不能等到回暖。有活的话,我会接,但得先斟酌好。” 本文仅代表原作者观点,不代表投中网立场
