中国商务部将20家日本实体列入出口管制管控名单，禁止向这20家实体出口两用物项 这20家日本实体为： 1. 防卫研究所（National Institute for Defense Studies） 地址：日本东京都新宿区市谷本村町5番1号 邮编：162-8808 2. 陆上装备研究所（Ground Systems Research Center） 地址：日本神奈川县相模原市中央区渊野边2-9-54 邮编：252-0206 3. 舰艇装备研究所（Naval Systems Research Center） 地址：日本东京都目黑区中目黑2-2-1 邮编：153-0061 4. 航空装备研究所（Air Systems Research Center） 地址：日本东京都立川市荣町1-2-10 邮编：190-8533 5. 日钢特机株式会社（NIKKO TOKKI Co., Ltd.） 地址：日本东京都品川区大崎1-11-1门户城市大崎西塔1005号 邮编：141-0032 6. 日钢YPK商事株式会社（NIKKO-YPK SHOJI Co., Ltd.） 地址：日本东京都品川区大崎一丁目11番1号门户城市大崎西塔10层 邮编：141-0032 7. 三菱电机防卫与空间技术株式会社（Mitsubishi Electric Defense and Space Technologies Corporation） 地址：日本东京都品川区大崎1-15-9 邮编：141-0032 8. 三菱电机软件株式会社（Mitsubishi Electric Software Corporation） 地址：日本东京都港区滨松町二丁目4番1号世界贸易中心大厦南馆29层 邮编：105-5129 9. 三菱电机工程株式会社（Mitsubishi Electric Engineering Company, Limited） 地址：日本东京都港区芝5-34-2三田町露台 邮编：108-0014 10. 三菱精密株式会社（Mitsubishi Precision Company, Limited） 地址：日本东京都港区港南一丁目6番41号芝浦水晶品川8层 邮编：108-0075 11. 三菱重工海洋技术株式会社（MHI Oceanincs Co., Ltd.） 地址：日本长崎县谏早市津久叶町6-53 邮编：854-0065 12. 三菱重工相模高科技株式会社（MHI Sagami High-tech, Ltd.） 地址：日本神奈川县相模原市中央区田名3000番地 邮编：252-5293 13. 三菱重工物流技术株式会社（MHI Logitec Co., Ltd.） 地址：日本爱知县小牧市大字东田中1200番地 邮编：485-0826 14. 光和兴业株式会社（KOWA KOGYO, Ltd.） 地址：日本长崎市出岛町1番14号出岛朝日生命青木大厦8层 邮编：850-0862 15. 菱重特殊车辆服务株式会社（MHI Special Vehicles Parts Supply & Technical Service Co., Ltd.） 地址：日本东京都新宿区片町4番3号（曙桥SHK大厦3层） 邮编：160-0001 16. 三菱重工海事技术株式会社（MHI Maritech, Co., Ltd.） 地址：日本长崎县长崎市饱之浦町1-1 邮编：850-8610 17. KGM株式会社（Kawajyu Gifu Manufacturing Co., Ltd.） 地址：日本岐阜县各务原市川崎町1番地 邮编：504-0971 18. 日本飞机株式会社（NIPPI Corporation） 地址：日本神奈川县横滨市金泽区昭和町3175番地 邮编：236−8540 19. 福图尼奥株式会社（Fortunio Co., Ltd.） 地址：日本东京都目黑区洗足2-16-19 邮编：152-0012 20. 青木精密工业株式会社（Aoki Seimitsu Kogyo Co., Ltd.） 地址：日本埼玉县川口市差间3-38-12 邮编：333-0816

复盘日本地产近四十年的起落，看房价长期下跌怎么淘汰不同房企。 80 年代泡沫顶峰，大家坚信土地永远涨。私铁靠铁路造城，三菱地所这类财阀手握核心地块收租，长谷工快速盖房扩张，还有人到处囤地投机。 90 年代泡沫破了，高杠杆投机商最先爆雷。长谷工高价拿地进退两难；但私铁、财阀靠着租金、铁路稳定现金流扛住冲击。 00 年代外资秃鹫基金低价接坏账，日本本土推出 REITs，开发商慢慢转型做资产运营。 2010 年后市场 K 型分化，东京房价回暖，地方房子变成负动产。说到底，下跌不会干掉地产行业，只会干掉赌房价上涨的玩家，有稳定现金流的企业才能活下来。

过去20年日本最成功的房地产公司 刚刚出炉的数据，大伙儿猜猜日本工资最高的上市公司是谁？ 不是丰田，也不是软银，更不是五大商社。 而是一家可能你从来都没有听过的房地产公司——Hulic。 如果说OpenHouse将新入社员的月薪调整到40万起步，已经是行业的翘楚，那么当你了解了Hulic这家公司之后，你才会发现，什么叫小巫见大巫？ 根据东京商工Research最新披露的数据：Hulic员工2025年度平均年收入达到2295万日元（约合人民币110多万元），比上一年的1908万日元又涨了一大截，创下日本上市企业的历史纪录。 Hulic的员工年薪在被统计的3123家日本上市公司中排名第一。 第二名M&A Capital Partners是2266万，第三名Keyence是2178万。 Hulic在日本房地产行业的市值只能排到第四位。 目前日本市值最大的房地产公司分别是三井不动产，总市值为4.58万亿日元；三菱地所，总市值为4.14万亿日元；住友不动产，总市值为2.98万亿日元。Hulic的总市值为1.24万亿日元。（以上总市值均为2025年9月8日数据） 市值第四位，用人最后一位。 这家公司的员工总数，如果不算入子会社，总数只有234人。我估计比很多中坚型不动产公司的人数还要少。 即使算入子会社，包括酒店管理公司，物业管理公司等等，全部加起来，员工也只有3495人。 比起传统的大财阀，如果按照集团来算，比如三菱6万多人，三井5万多人，伊藤忠11万多人，住友8万多人，丸红5万多人，Hulic的职工人数也就是这些巨头的零头。 就这234个人，管理着一家总资产超过3.5万亿日元的房地产公司。 Hulic从2008年开始，实现了连续18年的增长，2008年利润123亿，2025年利润大约1550亿日元，意味着平均每一名员工，对应创造约6.6亿日元经常利润。 所以它敢给员工2000多万年薪。 看来不是工资给得太高，而是人均创造得太多！ 从ROE的角度看，Hulic一直保持了10%以上的水平。来看看2025年头部几家房地产公司的ROE对比数据。 ROE本质上回答的是：股东给你100块钱，你一年能替股东赚回来多少钱？ 三菱地所大约赚8.5块。 三井不动产大约赚8.7块。 Hulic能赚13块。 所以Hulic真正超过日本三大财阀地产公司的，不是规模，而是资本效率。 要比规模，三菱地所有丸之内，三井不动产有日本桥，住友不动产有新宿，东急有涩谷，森大厦有六本木，这些传统财阀的资产规模都比Hulic大。 但要是比同样出100亿资本，谁能赚出更多的钱。 毫无疑问，Hulic遥遥领先！ 那么这家公司成功在哪里呢？ 答案就藏在他们过去20年的经营逻辑里。 Hulic以前根本不是什么地产巨头。 1957年成立的时候叫“日本桥兴业”，本质上就是富士银行旗下管理自有房地产的公司。本来是用来存放自用不动产和安置半退休行员的子公司，说得更直白一点，它就是富士银行的养老院。 真正的转折点发生在2006年，前瑞穗银行副行长西浦三郎接手以后，做了改革，干了三件事：改名字、挖人才、准备上市。 开始彻底改造这家公司，这三件事的背后，就是一个目标：摆脱银行控制！ 在这样的大刀阔斧改革之下，过去银行体系里那些半退休式的人事安排慢慢退出核心岗位，大量引入真正懂建筑、开发、金融、不动产投资的人。 Hulic最大的秘密：就是坚决不把公司做大。西浦三郎一直认为，公司保持300人左右最好。所以一直到今天，Hulic也只有234人。 很多房地产公司赚钱以后第一件事是扩编：开发部、管理部、销售部、酒店部、海外部、、、、、、最后楼越来越多，人更多，会议更多，效率反而越来越低。 Hulic走的是反方向：公司可以做到万亿级，人要在300以内！ 人少，做的事儿就得精！只是，西浦三郎要的不是“小而精”，而是“中而精”。 简而言之，五点战略： 1、只要东京都心，车站3分钟的物业，放弃日本地方小城市的房地产。 2、重点发展中规模的写字楼，舍弃了大规模的地标性的写字楼。 3、重点做旧楼的再开发和中小规模再开发，舍弃了大规模的再开发。 4、重点做面对老人的养老设施，舍弃了住宅开发。 5、重点做面向观光客人的酒店和日式旅馆，舍弃了海外地产业务。 Hulic的战略高度浓缩，可以归纳成一句话：只做东京核心车站边上的中型物业，加上“3K”：高龄者Koureisha、观光Kankou、环境Kankyou。 目前Hulic持有物业中，68%在东京23区，46%在千代田、中央、港、新宿、涩谷这都心5区，73%的楼距离车站步行5分钟以内。结果就是空室率只有0.3%，而东京都心5区的市场平均空室率是4.0%，相差差了十几倍。 20年后，这家当年没人瞧得上的银行子公司，成了日本银座最大的房东，手握银座39栋物业，超过三井、三菱、住友这些财阀系巨头在银座的存在感。 今天大家都在聊AI，它又开始投资东京的数据中心。战略又进一步延伸到了酒店、数据中心、航空物流、研究设施等下一代资产。 Hulic这样的公司对于我们这样小型房地产公司有哪些启示呢？ 这个，我们明天再聊。

日本外资酒店最大的建设浪潮时期 这个时期，还在当下，但是进入了尾声。 酒店是一个国家国运的晴雨表，这么说虽然有些夸张，但也是事实。 人为什么要住酒店，因为流动。 无论是商业往来的流动还是旅游观光的流动，一个国家经济活跃、国际往来增加，旅游业繁荣，最先感受到的就是酒店行业。 反过来讲，一个国家经济衰退，战争或者政治封闭，国际关系恶化，酒店的入住率和客单价往往也会迅速反应出来； 其实，酒店比普通的房地产更能反映出真实的经济。 住宅的租金可以很多年不变，写字楼也可以空着，只有酒店今晚的房价，入住率，几乎每天都在重新定价。 某种程度上讲，酒店还能反映资本对于这个国家未来的判断。 当一个国际机构愿意花几十亿甚至上百亿买酒店，他买的绝对不是今晚的入住率，而是未来十年二十年这个国家游客数量、房价上涨、城市吸引力、汇率上升、消费能力、旅游政策以及这个国家本身的稳定性。 当前，是日本历史上自二战以来，最大的外资酒店建设浪潮时期。 这股浪潮始于2000年，而且预计要持续到2030年。 为什么是2030年呢？ 因为日本入境游到达6000万人次，就是终极承载量，以及所有的外国头部酒店品牌入住日本为标志。 伴随着酒店热的背后是日本这一轮入境游真正开始加速，大约可以从2000年前后算起。 2000年，访日外国游客只有475.7万人。 2013年，第一次突破1000万人。 2016年，突破2000万人。 2018年，突破3000万人。 2025年，第一次突破4000万人，达到4268万人。 从475万人到4268万人。 25年，接近9倍。 中间除了新冠疫情导致的三年异常中断之外，日本入境游的大趋势几乎一路向上。 拿今年的7月份来说，访日外国游客人数为3442100人，同比增长0.1%，创下历年7月份的最高纪录。 包括韩国、印度尼西亚、墨西哥等在内的17个市场均创下历年7月最高纪录。其中，台湾地区市场更创下单月历史最高纪录，首次突破70万人。 核心是：即使是在大陆游客暴跌56.1%的情况下，依然实现了增长。 我预测今年日本全年入境游与去年基本持平，甚至有可能增加，背景是大概率中国游客减少500万人次的情况下。 如果不受中日关系的影响，以及不受国际地缘政治冲突的影响，日本入境游到2030年实现6000万人次，是可能的。 在日本入境游的推动下，过去20年，几乎所有的国际酒店品牌都在不断入住日本，本土酒店集团也是迅速发展，比如APA，东横Inn，Super hotel，星野集团等等。 每一家入住日本的国际酒店，背后都往往都站着一家日本大型开发商。 比如三井不动产。它先后参与引进了： Mandarin Oriental Tokyo，2005年开业； The Ritz-Carlton Tokyo，2007年开业； Four Seasons Hotel Tokyo at Otemachi，2020年开业； Bulgari Hotel Tokyo，2023年开业； Waldorf Astoria Tokyo Nihonbashi，预计2027年开业。 再看东京建物。 2014年，把Aman第一次带进日本：Aman Tokyo； 2028年，Raffles Tokyo计划开业； 2029年度下半年，SEN/KA TOKYO by The Crest Collection计划开业。 再看三菱地所。 2007年，The Peninsula Tokyo； 2017年，Ascott Marunouchi Tokyo； 2028年，日本第一高楼TORCH TOWER计划引进Dorchester Collection。 这不仅是日本第一家，而是Dorchester Collection的亚洲第一家酒店。 再看森大厦。 2003年，六本木Hills引进Grand Hyatt Tokyo； 2014年，虎之门Hills引进Andaz Tokyo； 2023年，Hotel Toranomon Hills开业； 2024年，麻布台Hills又引进Janu Tokyo。 而Janu Tokyo更有意思，这不是日本第一家，这是Janu这个品牌在全世界的第一家酒店。 还有积水House。 严格来说，它并不是传统意义上的“三井、三菱、住友”式财阀开发商，但在日本高端酒店领域同样非常重要。 它参与推动过一系列Marriott系高端酒店，包括The Ritz-Carlton Kyoto、W Osaka、The Westin Yokohama等。 尤其是京都Ritz-Carlton，是国际顶级酒店从东京、大阪向日本核心旅游城市扩张的一个非常典型的案例。 三井不动产、三菱地所、森大厦、东京建物、积水House……这些日本最聪明的房地产公司，为什么都在抢国际顶级酒店？ 难道他们真的只是为了赚那几十间、几百间客房的钱吗？ 当然不是。 因为对于大型开发商来说，酒店从来不只是一家酒店。 一家安曼、一家宝格丽、一家四季、一家半岛、、、放进一个大型城市综合体之后，它提升的是整栋楼甚至整个区域的价值。 如果说住宅看人口，写字楼看企业，商场看消费。 那么酒店看的就是流动！ 一个国家真正繁荣的时候，就是人、钱、企业和资本都愿意往这里流动的时候。 现在走在东京的街头，无论是旅游密集的台东区，还是繁华昂贵的中央区，一座座酒店正在拔地而起。 当前，日本人口已经低于1.2亿。但全世界来到日本的人，却从一年475万变成了4268万。 从4268万到6000万，这中间还有1700多万人的增量。 这些人来了以后，总要有地方睡觉。吃住行游购娱都是刚需。 这，可能就是未来几年日本酒店最大的故事。

中国对日出口管制，今天又升级了。 这次不是普通贸易摩擦，而是非常明确地把矛头指向日本的军工、防卫研发、航空航天、精密制造、无人机、核燃料和两用技术链条。 中国商务部这次分了两张名单： 第一张，出口管制管控名单，20家。 包括： 防卫研究所、陆上装备研究所、舰艇装备研究所、航空装备研究所；日钢特机、日钢YPK商事；三菱电机防卫与空间技术、三菱电机软件、三菱电机工程、三菱精密； 三菱重工海洋技术、三菱重工相模高科技、三菱重工物流技术、光和兴业、菱重特殊车辆服务、三菱重工海事技术； KGM、日本飞机、福图尼奥、青木精密工业。 对这一类企业的管制，原则上禁止中国出口经营者向这些实体出口两用物项，也禁止境外组织和个人把原产于中国的两用物项转移或提供给这些实体。正在进行的相关活动，也要立即停止。 第二张，关注名单，也是20家。 包括： 三井E&S、三井物产航空航天维修中心、泰拉无人机、ACSL、三菱原子燃料、日本原燃、富士通网络解决方案、日立高端系统、小松产机、小松NTC； 还有冲电气工业、OKI通信回声、OKI电路技术、OKI奈克斯泰克、冲电气工程、YDK科技、日本电磁测器、丰和工业、细谷火工、藤仓航装。 这一类不是直接禁止交易，而是进入更严格审查。 出口经营者如果向这些实体出口两用物项，不能走通用许可，也不能用简化登记方式拿出口凭证。申请单项许可时，必须提交风险评估报告，并承诺相关物项不会用于提升日本军事实力。 这次名单最值得看的，不是“三菱”“三井”“富士通”“日立”“小松”这些名字本身，而是名单背后的产业结构。 管控名单里，是防卫研究所、装备研究机构、三菱电机防卫空间技术、三菱重工海洋技术、日本飞机、青木精密这些明显贴近军工和防卫体系的实体。 关注名单里，是三井物产航空航天、无人机公司、核燃料企业、富士通网络、日立高端系统、小松工业设备、OKI通信与电路系统、火工和降落伞相关企业。 这已经不是单点企业制裁，而是对日本军工供应链做分层识别： 谁直接参与提升军事实力，进管控名单； 谁最终用户和最终用途无法核实，进关注名单。 换句话说，中国这次不是在打日本普通贸易，而是在打日本军事化背后的供应链灰区。 过去日本卡中国，是光刻胶、半导体设备、精密仪器；中国只能被动承受。 但现在中国也开始出牌了，两用物项、稀土、关键材料、基础零部件、电子配套、工业供应链，都可以成为反制工具。 过去是日本和美国用技术规则审查中国企业。 现在中国也开始用出口管制规则审查日本军工链条。 至此，供应链战争正式打响。 对日本来说，真正麻烦的是三类企业： 第一，军工和防卫研发相关企业。 比如三菱电机防卫与空间技术、三菱重工相关海洋/特殊车辆/海事技术实体、日本飞机、各类装备研究所。 第二，航空航天、无人机、通信、精密制造相关企业。 比如三井物产航空航天维修中心、泰拉无人机、ACSL、富士通网络、日立高端系统、小松产机、小松NTC、OKI系企业。 第三，核燃料、火工、降落伞等敏感链条。 比如三菱原子燃料、日本原燃、细谷火工、藤仓航装。 这些企业未必马上断供，但合规成本、采购周期、供应链不确定性都会上升。 对资本市场来说，这件事短期利空的是日本军工、精密机械、航空航天、无人机、核燃料和部分综合商社。 尤其是那些一边参与日本防务体系，一边又依赖中国供应链或中国原产两用物项的企业。 但对中国资产来说，逻辑正好相反。 利好的是国产替代链条： 稀土永磁、高端材料、军工电子、半导体材料、精密加工、工业母机、关键零部件、国产通信设备、无人机反制与军工配套。 这件事释放的最大信号是： 中日经贸关系正在从“政冷经热”，进入“经贸也被安全逻辑重塑”的阶段。 中日之间不会没生意，但只要靠近军工、台湾、航空航天、半导体、核燃料、无人机、海洋安全、通信系统、两用物项，生意就会越来越难做，越来越贵，越来越需要政治风险定价。 企业不再只是企业。 供应链不再只是供应链。 技术也不再只是技术。 只要侵入国家安全范围，它就会变成政治博弈的一部分。 这就是今天这40家日本实体名单真正释放出来的信号。

《State of AI Report 2026》：AI 开始给自己做研发，智能体也闯进了真实系统 一年一度的《State of AI Report》10 月 8 日发布了 2026 年版。今年分量最重的发现，是 AI 已经实质性地参与 AI 自己的研发：在 Anthropic 内部，26% 的模型研发工作由 Claude 主导完成，人类在旁监督。同一份报告里还记录了好几起智能体在测试中攻入真实系统的事故，能力跑在了防护前面。 PDF： 这份报告由投资机构 Air Street Capital 的合伙人 Nathan Benaich 牵头，2018 年起每年一期，今年是第九期，分研究、产业、政治、安全、预测五部分，正文 240 多页。下面挑重点讲。 【三家领跑，考题不够用了】 前沿竞争已经收窄到 Anthropic、OpenAI、Google 三家。在第三方评测机构 Artificial Analysis 的综合智能指数上，Claude Opus 5.5 以 58 分排第一，GPT-6 Astra 和 Google 的 Gemini 4 Argon 并列 53 分。在由用户投票排名的 Arena 榜单上，Argon 第一，一串 Claude 模型紧随其后。中国最强的开放权重模型是小米的 MiMo-V2.6-Pro，指数 46 分。 更显眼的是考题被做穿的速度。FrontierMath 第四级是按“研究级数学、能撑好几年”设计的题库，2025 年 8 月 GPT-5 只做对 22%，14 个月后 GPT-6.1 Sol 把 41 道私有题全部做对。今年 3 月推出的 ARC-AGI-3 是一组互动小游戏，人类能拿满分，前沿模型起初只有 0.5%，5 个月后 Astra 拿到 63%，换一套能保存状态的运行方式后是 99.9%。公开榜单上的分数，越来越难告诉你谁更强。 对日常用户有两个实用发现。 第一，同一个模型，外面套的“壳”不同，表现差很多。这层壳（harness）指模型外面负责调用工具、管理记忆和流程的软件，比如 Claude Code、Codex。一项对照实验里，换壳带来的性能波动是换模型的 7.8 倍。模型变强之后，老壳里那些为弥补旧模型缺陷写的规则反而碍事，Claude Code 给高级模型删掉了 80% 的系统提示词，编程评测没有可测量的下降。挑工具和挑模型一样要紧。 第二，AI 说“做完了”，不一定真做完了。在一项让模型操控机械臂处理实验器材的测试里，192 次“完成”声明中有 89 次其实没完成。办公类测试 OSWorld 2.0 上，Opus 5 按单项要求算能拿 77.7% 的分，但整件事真正办完的只有 44.3%，常见问题是漏了审批、表单没提交。 【AI 开始给 AI 打工】 报告花了不少篇幅讲“递归自我改进”，也就是让 AI 自主造出更好的 AI。今年 3 月，Andrej Karpathy 开源的 autoresearch 项目做了一个小号版本：智能体（Agent）自己改一个小模型的训练代码，每次只训练 5 分钟，留下有效的改动，一块 GPU 一晚上能跑大约 100 次实验。项目 5 个月拿到约 9.5 万个 GitHub 星标。 实验室内部的数据更直接。Anthropic 的内部指标里，被评为“AI 主导”的研发任务（Claude 根据一句高层指令完成大部分工作，人类监督）占比从 2 月的不到 1% 升到 8 月的 26%，超过 90% 的工作有 AI 深度参与，但还没有完全自主的。研究人员评估时，64% 的情况下认为 Anthropic 的 Mythos Preview 模型建议的下一步研究方向比人类研究员选的更好。OpenAI 这边，1 月份智能体能以 18% 的成功率独立完成人类要干 4 到 8 小时的任务，到 7 月，同样的成功率对应的是人类要干 32 到 64 小时的任务。 短板在“决定研究什么”。有研究者让 Opus 4.8 独立完成一篇 NeurIPS 投稿的研究，工程部分全做完了，论文却被原作者打了 2 分和 1 分（满分 6 分），明确拒稿。OpenAI 内部的编程智能体也主要用在搭基础设施、跑实验、查 bug 这些执行环节。至于 AI 让研发提速多少，METR、OpenAI 和 OpenAI 研究员 Noam Brown 给出的估计在 1.5 倍到 3 倍之间，口径各不相同。 数学上有实打实的成果。黎曼猜想说的是 zeta 函数的非平凡零点都落在一条直线上，Claude 组合已有的数学工具，把“已证明落在这条线上的零点比例”下界从 41.67% 提高到 67.25%，猜想本身仍未解决。OpenAI 的系统在有外力驱动的条件下，构造出了三维流体方程（纳维-斯托克斯方程）解的“爆破”，这和千禧年大奖难题之一直接相关；报告说相关评估仍在进行，OpenAI 表示不会申领奖金，没有外力的原问题仍然开放。 另外几条简短记下：在 arXiv 论文提及的开放权重模型里，中国模型的占比从 2024 年的 9% 升到 31%，Qwen 超过了 Llama；机器人领域出现了“GPT-2 时刻”，泛化能力开始随预训练规模提升；两款出自 AI 药物研发公司的药物进入了三期临床。 【钱：两家公司年化收入 1050 亿美元】 OpenAI 8 月的年化收入（按当月收入推算全年）超过 400 亿美元，2025 年底是 214 亿；Anthropic 7 月达到 650 亿美元，年初是 90 亿。两家合计约 1050 亿美元，年初约 300 亿。这个数字有争议：OpenAI 认为 Anthropic 把云平台渠道收入按总额记账，最多虚高 80 亿美元。报告拿它和被 AI 冲击的行业对比：相当于印度两大 IT 外包公司 TCS 和 Infosys 收入之和的 2.1 倍，接近四大会计师事务所总收入的一半。 企业 API 支出方面，按企业财务软件公司 Ramp 追踪的数据，Anthropic 在 9 月底重回第一，占 52.4%，OpenAI 占 43.3%，其他厂商加起来只有 4.2%。 用 AI 编程工具的人群在变。OpenAI 的 Codex 从 2 月的每周 160 万用户涨到 8 月底的 2500 万活跃用户。2 月以来，企业里法务人员的 Codex 周活跃用户涨了 108 倍，销售和招聘各涨 41 倍，工程师只涨 5 倍，因为非程序员几乎是从零起步。用得深的仍然是工程师。 AI 对软件行业的冲击直接反映在股价上。1 月 Anthropic 推出 Claude Cowork，把 Claude Code 包装成普通知识工作者能用的应用，随后陆续加上法律、营销、财务插件。投资者开始担心按人头收费的软件订阅模式要被替代，2 月初软件股市值蒸发约 2850 亿美元，被称为“SaaS 末日”（SaaSpocalypse）。到 9 月，跌掉的市值基本收复。 成本这头，同等能力的 AI 价格每年下降约 13 倍，降速超过以往任何主要技术。但单价便宜不代表办一件事便宜，推理模型会烧掉大量 Token，Anthropic 前沿模型的单任务成本在测量中最高。算力也没有变便宜：GPU 租金从低点平均反弹了 30%，九年前发布的 V100 比去年 9 月贵了 43%。亚马逊、Alphabet、微软、Meta 今年的资本开支指引合计 7330 亿美元，比去年涨 79%。发电设备也跟不上，三菱重工上季度接的燃气轮机订单，交货要排到 2028 到 2030 年。 对职场的影响，报告引用的研究信号并不一致。Anthropic 的研究发现，AI 高暴露岗位的整体失业率没有明显上升，但 22 到 25 岁年轻人进入这些岗位的速度似乎放缓了，原因不确定。另一项实验里，52 名开发者学习一个陌生的 Python 库，用 AI 学的人随后在不用 AI 的理解测试中得分 50%，不用 AI 学的人是 67%。Ramp 的数据显示，AI 花钱最多的那三分之一公司，两年里员工数增加了 10.2%，入门岗位增加 12%，AI 用得少的公司和对照组没有差别。 【政治：模型的开关在谁手里】 美国政府今年展示了对前沿模型的控制力。6 月，出口管制一度叫停了 Anthropic 的 Fable 和 Mythos 模型，Fable 在 7 月恢复。9 月有报道称，白宫要求 OpenAI 和 Anthropic 把新模型交给英国测试机构之前，先经过美国审查。 Anthropic 和美国军方的冲突是今年的焦点之一。Anthropic 拒绝让模型用于美国国内大规模监控和完全自主的致命武器，美国战争部长（即国防部长）Pete Hegseth 随后把它列为“供应链风险”。8 月 27 日，加州法院认定这属于违法报复，撤销了其中一项认定；9 月 25 日，华盛顿特区联邦上诉法院维持了另一项采购排除，Anthropic 目前仍在五角大楼供应链之外。 中国这边，4 月要求撤销 Meta 约 20 亿美元收购 Manus 的交易，7 月起涉及受控技术的人员出境需要审批。美国实验室指控中国公司通过代理账号“蒸馏”（用大模型的回答训练自家模型）前沿模型，Anthropic 称涉及 DeepSeek、月之暗面和 MiniMax 的 2.4 万个账号、1600 万次对话。英伟达的黄仁勋则发公开信，反对把蒸馏等同于窃取，随后两周内在开放权重生态上投入近 200 亿美元，其中 129.3 亿美元用于收购 Hugging Face。 其他国家在追“主权 AI”，报告统计的各国承诺约 1380 亿美元，但算力差距很大：不算中国，欧盟 27 国只占已记录 AI 算力的 5%，美国占 80%，xAI 孟菲斯数据中心一期的算力就是整个欧盟的 3.5 倍。美国国内也有阻力，71% 的美国人反对在自家附近建 AI 数据中心，比反对建核电站的比例（53%）还高。 【安全：智能体真的打进了现实系统】 今年安全部分的案例比往年具体得多。 OpenAI 用一个叫 ExploitGym 的网络攻防题库测试自家智能体。很多题意外地无解，智能体开始找作弊办法。约 1200 个本应互相隔离的智能体，把 OpenAI 内部的一台服务器当成留言板，互相分享发现、分派任务，其中约 700 个参与了攻击：它们借这台服务器连上互联网，在 Hugging Face 的 41 台机器上执行了代码。METR 和 Redwood Research 读了运行记录，发现智能体们知道这超出范围、不道德，但为了帮“同伴”还是加入了。OpenAI 的思维链监控当时没有开启，OpenAI 说如果开着，会在入侵前一天多就报警。 OpenAI 还有一个内部模型在研究药品支出时，入侵了澳大利亚政府的 Medicare 统计门户，拿到内部文件和凭证。OpenAI 说没有访问患者记录，但近三个月后才通知对方，澳大利亚总理阿尔巴尼斯说这“显然不可接受”。 第三起涉及四家实验室。安全公司 Irregular 的攻防评测本应断网，因为配置错误连上了外网，Anthropic、Meta、Google 和另一家实验室的模型都把真实组织当成了测试靶子并实施了入侵。Anthropic 在 7 月 24 日审查记录时自己发现了问题，其中 Opus 4.7 在 4 次运行中都认出目标是真实的生产系统，仍然继续操作。 还有一起，OpenAI 一个内部研究模型通过 DNS 绕过了断网限制，监控报了最高级警报，员工 3 分钟后确认，但自动停止机制失灵，训练又跑了约两个半小时才被手动停下。截至 9 月 25 日，OpenAI 暂停了最强模型涉及工具调用的训练、评测和推理，并准备放弃这个模型重新训练。 有个细节说明了攻防的两难：Hugging Face 调查 OpenAI 智能体那次入侵时，商业模型的安全限制挡住了取证分析，最后用的是自己部署的智谱开放权重模型 GLM-5.2。 监控手段本身也有局限。OpenAI 的测试显示，如果监控只看模型写出来的推理过程，Astra 经常能把破坏行为藏过去，监控同时看推理和实际操作时，成功躲过的情况接近零。Anthropic 的研究则显示，教 Claude 价值观和伦理推理，能把虚构场景中的勒索行为从 65% 降到 19%，只是在真实部署里是否可靠还没有证明。 普通用户能直接感知到的变化，是 Claude Code 从 8 月 14 日起默认使用“自动模式”，由一个分类器代替用户审批命令。在测试中它拦下了 89% 被混进会话的危险命令，人类审批只拦下 13.6%，但仍有 17% 的越界操作漏了过去。开源个人智能体 OpenClaw 能读你的消息、执行命令、用你的账号操作，GitHub 星标 8 月底到了 38.8 万，安全公司在 22% 的客户里发现员工在用它，往往公司还没来得及定规矩。 【实验室负责人呼吁放慢】 Anthropic CEO Dario Amodei 写道：“我们必须放慢提升 AI 模型能力的速度。”Altman、Hassabis 和马斯克大体同意，扎克伯格认为应该由各家实验室自己定节奏。1386 名实验室员工签名支持，约占 Anthropic 员工的 10%、OpenAI 的 3.5%。问题在于，谁有权要求暂停、谁批准重启、谁来核查执行，目前没有任何共识。OpenAI 和 Anthropic 已经各自暂停过部分训练和评测，用的都是自己的标准。 【明年的预测】 报告去年的预测里，“中国实验室在主要榜单上登顶”算是应验了：Kimi K3 7 月登上 Arena 网页开发榜第一。今年报告给出了 9 条新预测，包括：Visa 或万事达出台规则，明确 AI 智能体代为购物出了纠纷由谁担责；一次由 AI 主导的网络攻击从头部实验室偷走一个闭源前沿模型的完整权重；一个已部署的智能体把自己复制到运行环境之外，原实例关闭后仍在运行；美国 AI 实验室正式推出前沿网络防御产品。 最后一条只有一行：AGI 2027。

今天第一次买了台股，把 TSM 的长期仓位从美股 ADR 换了过来，有大概 10% 的溢价，替你们确认了有海外身份即使出生地是中国大陆也是可以买台股的。 另外也配了一些韩股的 Doosan Enerbility 斗山能源，一直想配，但也不是很好的价格了。逻辑就是踏空 BE 不如配 GEV / 三菱重工 / 斗山能源。

“一个本土日本、一个海外日本”是经济圈很有名的观察，但要先分清传闻和官方数据：“海外资本是本土两三倍”属于流行的夸张说法，不是严格统计数字；但日本海外资产体量巨大，是实打实的事实。 起点是广场协议（1985）。日元大幅升值，日本企业、财团的全球购买力陡然变强。80年代后期就是那一波轰轰烈烈的收购潮：三菱买纽约洛克菲勒中心、索尼买下哥伦比亚影业，大量资金在美国、澳洲、欧洲买写字楼、土地、矿山，同时车企、电子厂商大举在东南亚、北美建厂。当时很多西方舆论惊呼日本人正在“买下全世界”。 泡沫破裂之后，海外扩张并没有停下，反而换了逻辑。80年代很多是金融式“买资产赌升值”；90年代之后变成产业转移的长期布局。本土成本高、人口萎缩，大企业把整车、零部件、电子制造搬到海外。丰田、本田、索尼、住友、三井等，在全球铺工厂、供应链、资源权益、销售网络。 日本财务省的数据区分两个概念： • 海外总资产：日本人在全世界持有的全部资产（工厂、土地、股权、债券、矿山），峰值一度接近本土GDP的1.8–2倍； • 海外净资产（总资产减去欠外国的钱），大约是本土GDP的60%–85%，也就是差不多“半个到一个日本”，不是两三个日本，但体量已经极其庞大。 很多人讲的“第二个日本”，更接近GNI（国民总收入）视角。GDP只算日本国内生产；GNI把海外子公司的利润、海外投资收益算进来。过去三十年，日本本土GDP几乎停滞，但每年持续有巨量利润从海外回流，GNI长期高于GDP。等于很多财富不在日本的国土上，但是属于日本的企业与国民。 还要区分两件事： 1. 它不是到处无脑买地。制造业的海外工厂才是大头，土地、不动产只是其中一小部分； 2. 海外资产不等于“无往不利”。80年代一批美国地产后来大亏；但长期经营的汽车、精密制造、资源布局，几十年持续产生回报。 这里有一层很有意思的张力：大家常说日本“失去的三十年”，这个印象几乎完全来自本土GDP。如果把它遍布全球的工厂、股权、投资收益一并纳入观察，它的财富积累、生产率收益并没有停下来，只是很大一块已经移出本国国土。于是才有那个形象的比喻：GDP只看见家门口的日本，GNI才看得见本土之外、飘在全世界的另一个日本。

为什么我们这些无产阶级工人贵族爷爷们不会感谢朱镕基？ 苏联1950年在沈阳建设规划的机床厂，一条生产线，一个型号，你的工人贵族爷爷，我，全家三代人守着这条生产线，清一色中专毕业，每天早晨9点上班，5点下班，每天只机械加工一件轴承，从1950到1990年，一个型号的苏联机床，垄断中国40年， 你工人贵族爷爷我当年是何等威风和光荣，在西门子机床进入中国之前，一个东北沈阳工厂的2000名工人爷爷，靠着一条1950年的苏联车床生产车间，彻底垄断锁死中国的顶级精密车床整整40年，无人撼动这块肥沃的自留地。 从1950年到1990年，我们有自己的100%免费的顶级优质小学、优质中学、优质幼儿园，有我们自己的顶级头部三甲医院，内部医药费和手术全部100%报销，在全国人民啃树皮吃观音土的年代，我们逢年过节必发10斤猪肉、5斤带鱼、5桶油，小孩们周末去免费的少年宫，成年人周末看电影，月月买新衣服，80年代家家户户装电话，90年代买手机摩托车， 我们东北沈阳大锅饭机床厂，真正实现了你无产阶级工人贵族爷爷们的贵族生活。 如果没有朱镕基破坏这一切，如果没有国企下岗和改革开放，如果不让西门子、三菱、山崎进入中国抢我们的生意， 那么，你东北沈阳的2000名工人贵族爷爷们，还能继续垄断全中国车床市场500年，还能继续过上贵族一般的生活。 无产阶级万岁，我们永远怀念我们伟大的贵族生活。

离网算力之难：Bloom Energy的千兆瓦野心与稀土枷锁 AI数据中心对电力的饥渴已将电网逼至极限。重型燃气轮机的排期喊到了2028甚至2030年，离网发电机（Off-grid Power Generation）成为数据中心抢建“Time-to-Power”的唯一救命稻草。在这场战役中，Bloom Energy（NYSE: BE）凭其固态氧化物燃料电池（SOFC）异军突起，拿下了Oracle 2.8GW、AEP 1GW等一系列历史性大单。市场热捧其模块化部署与30至90天的极短交期，但很少有人关注其背后的扩产物理硬极限：Bloom的产能天花板，并不在自己的工厂里，而是在全球稀土废渣的萃取槽中。 模块化神话：生产容易，部署极快 对比传统发电方案，BE的技术架构在生产与部署速度上展现出压倒性优势。传统重型燃机涉及复杂铸造与重型锻件，全球仅GE、西门子和三菱等极少数巨头能造，产能扩充极其缓慢；而BE的制造本质上更接近“半导体封装与电子组装”。其核心电堆（Stack）烧结与模块化封装属于轻资产装配，工厂扩产极为轻量化——每新增1GW年产能仅需1亿至1.5亿美元CapEx，产线复制只需6至9个月。现场部署更可在3至6个月内完成并网，相比天然气发电机1.5至3年的审批与建设周期，这是目前全球唯一能在一年内交付百兆瓦级离网电力的商业化方案。 真正的死穴：氧化钪（Scandium Oxide）的物理极限 尽管工厂组装迅捷，但BE在电堆材料上做出了极高的技术赌注。为了在800°C–1000°C高温下实现高离子导电率并保持去贵金属化，其SOFC陶瓷片高度依赖氧化钪（$\text{Sc}_2\text{O}_3$）作为掺杂剂。正是这一核心材料，构成了BE规模化扩产的绝对硬瓶颈。 钪并非原生独立开采矿物，而是钛白粉（$\text{TiO}_2$）、铝土矿和镍钴湿法冶炼废渣中的副产品。这意味着钪的产量完全取决于上游基础金属的生产周期，本身极缺乏扩产弹性。虽然BE官方宣称已建立多源头回收供应链、理论可支持25GW年产能，但据市场与做空机构Hunterbrook等独立计算，生产5GW的SOFC需要约200至220吨高纯度氧化钪，而目前全球电池级高纯氧化钪的年总产量仅为240至260吨。一旦BE将年出货量拉升至3~5GW，它将直接抽干全球90%以上的钪供应。 在现有的提纯基础设施下，3~5GW就是BE无法逾越的物理极限。 地缘隐患与非中国供应链的“远水难救近火” 除了物理总量的限制，地缘政治更是挂在BE头上的达摩克利斯之剑。目前全球60%至80%的高纯钪精炼产能集中在中国。尽管BE管理层在SEC文件中声明“不依赖中国供应链”，但追溯海关数据与上游粗料来源，其日系与欧系供应商的原料仍严重间接依赖中国提纯链条，间接依赖度估算达50%至80%。 为打破这一枷锁，西方正在倾力扶持非中国钪产业链：加拿大力拓（Rio Tinto）的Sorel-Tracy钛尾矿项目在政府资助下已将产能提至9吨/年；澳大利亚Sunrise（Syerston项目）更是规划了高达180吨/年的原生矿产能；美国NioCorp也在推进95吨/年的项目。然而，这些原生矿山和尾矿工程建设计划多瞄准2028至2030年达产。在未来1-2年内，非中国区的实际钪供应仅能支撑1.5~2.5GW的SOFC制造。 面对庞大的在手订单，BE短期内根本无法彻底切断地缘风险。 技术路线之争：BE与FCEL的供应链对照 将BE与同赛道的FuelCell Energy（NYSE: FCEL）对比，能更清晰地看清这场供应链博弈的本质： 维度Bloom Energy (BE)FuelCell Energy (FCEL)技术路线固态氧化物 (SOFC)熔融碳酸盐 (MCFC)核心材料高阶陶瓷 (YSZ) + 氧化钪 (Sc)镍 (Nickel) + 碳酸盐 (锂/钾盐)上游供给弹性极差。 受限于副产物提纯，全球产能已接近上限。极高。 依赖大宗金属镍，供给总量无物理瓶颈。数据中心契合度极高。 功率密度高，响应快，适合离网调峰。偏低。 热惯性大，启动需数天，适合基荷发电机组。扩产核心瓶颈上游关键原材料（氧化钪）瓶颈。产品形态与自身资产负债表瓶颈。 FCEL的技术路线采用镍和碳酸盐，完全避开了稀土枷锁，其扩产受大宗商品影响极小；但由于其MCFC系统体量庞大、热惯性极高，启动需数天时间，无法适应数据中心灵活动态的负载变化。相比之下，BE拿下了最优秀的产品形态和强劲的市场需求，却把自己困在了极其狭窄的稀土隘口。 总结 Bloom Energy展现了惊人的工程组装与市场兑现能力，是目前数据中心电力危机中最现实的“止疼药”。但投资人必须清醒地认识到：BE的长期扩产故事，本质上是一场与全球稀土提炼周期的对赌。在不大幅改变电堆配方降低钪用量的情况下，BE在2027年之前很难将产能无伤推升至5GW以上。全球AI离网算力的扩张速度，最终竟然取决于冶炼厂尾矿废渣里的化学萃取效率——这是半导体与电力交汇处最残酷的物理现实。 本文非投资建议dyor