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【國台辦回應陸委會抹黑“台青e家”:無腦言論、蓄意抹黑】國務院台辦7月29日舉行例行新聞發布會。會上,有記者問:對於大陸推出“台青e家”服務平台,陸委會稱,大陸藉此拉攏台灣年輕人,而“台青e家”設有在線投遞履歷、在線報名等功能,有大陸藉此搜集、掌握台青個人資料進一步運用、施壓的極高風險。請問對此有何評論? 對此,國務院台辦發言人陳斌華表示,相關說法完全是無腦言論、蓄意抹黑。請問民進黨當局,台灣地區有不需要填報姓名、投遞履歷的網絡求職平台嗎?“台青e家”是面向台灣青年打造的公益性綜合服務平台,初衷就是搭建數字化便捷通道,解決台灣青年來大陸交流、求學、實習、就業信息不對稱難題,暢通信息服務渠道,讓台青到大陸追夢圓夢更加便利。目前,已有近2000家企業入駐“台青e家”,發布崗位近6000個。平台堅持以“最小必要原則”填報信息,依法嚴格保護求職者資料,台青使用“台青e家”不必有任何顧慮。 民進黨當局越是編造謠言謊言、炒作所謂“風險”,就越證明“台青e家”契合了台青的需求,觸到了民進黨的痛點。台青有選擇到哪裡發展的自由,哪裡機遇多、空間大,自然就會去哪裡。相信廣大台灣青年自會明辨是非,用腳做出選擇。歡迎台灣青年積極使用“台青e家”,將持續完善平台功能,竭誠為台灣青年來大陸發展提供更多便利與支持。
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【觀察:兩岸交流熱絡 台灣青年認知重塑成融合新動力】 民進黨當局對兩岸交流採取諸多阻撓和限制措施,卻擋不住台灣青年對大陸的熱情。近期,兩岸青年交流頻繁,6月22日至24日間,就有“兩岸媒體川渝行”、“兩岸青年直播電商創業交流大會”、“兩岸青年‘創未來’科普夏令營”在中國多地舉行,為兩岸關係和平發展釋放積極信號。 上海海峽兩岸研究會研究員包承柯在接受香港中通社專訪時談到,在台灣民意“去川普化”、“去倚美化”的當下,島內青年的認知正在經歷一場深刻的“後真相重塑”,成為兩岸關係和平發展的正向力量。 近期兩岸青年交流頻繁,6月22日舉行的“2026兩岸媒體川渝行”活動中,來自海峽兩岸的專家學者、媒體記者、自媒體人等近40人,實地探訪成渝地區雙城經濟圈在產業、科技、基建、民生、生態、人文等領域的發展成果,挖掘兩岸產業、文化合作新空間。 23日,海峽兩岸近500位青年代表齊聚義烏的“兩岸青年直播電商創業交流大會”,在深度交流中幫助台灣青年掌握數字貿易核心技能、促成經驗共享與項目孵化。現場,8組合作項目集中簽約,涵蓋跨境電商、文創IP、供應鏈整合等多個領域,達成合作意向金額約1.5億元。 24日,包括32名台灣青年在內的60餘名兩岸青年齊聚“兩岸科創行”科普夏令營,開營儀式上機器人、機器狗和憨態可掬的機器熊貓表演吸引台灣青年爭相拍照留念。 “大陸的科技進步超乎想像。”首次到訪大陸,參與科創夏令營的台灣青年張家豪說,兩岸應發揮各自優勢,在相關領域加強交流合作,共同提升產業競爭力。福建人形機器人創新中心工程師向台灣青年發出邀請:“福州有場景、數據、供應鏈,等著台灣青年加入,願未來產線上的人形機器人,將銘刻‘兩岸青年,共同定義’。” 據國務院台辦17日發布的數據,截至目前,第十八屆海峽論壇大會已發布23項兩岸青年社團合作項目,19組結對共建、簽約合作。 “近期兩岸青年交流頻繁,操作智能剪輯、分析電商數據、達成簽約合作……這種‘體驗式’、‘實戰式’的交流,在過去實不多見,充分顯示大陸為兩岸青年搭建發展平台、共享發展機遇的誠意和實際行動。” 包承柯在接受香港中通社專訪時談到:“習特會”之後,美國減少對台灣事務插手程度,對台支持力度正在明顯縮減——這些新動向還會更加明確地表現出來,不斷打擊島內民進黨當局一直推行的“倚美謀獨”政策。民調顯示,台灣青年人更加主張通過兩岸談判來解決分歧,反映了台灣青年不甘當“台獨”炮灰的認知變化。 “當下,台灣青年正成為兩岸關係和平發展的正向力量。他們的認知正在經歷一場深刻的‘後真相重塑’,開始重新思考自己的未來,特別願意來大陸交流和參訪,大陸的發展給他們帶來新的感受,讓他們增長見識。” 包承柯認為,兩岸青年生活在同一個時代,彼此有很多共同語言,對生活的感受、對科技的觀感、對服裝和生活美學的共同追求……未來是青年們的,目前,島內青年的變化還只是處在“量變”的水平上,只要這樣的變化持續下去,總有一天會引起台灣社會發展的真正“質變”,兩岸融合發展一定會實現。(來源:香港新聞網) 詳情: #台灣# #兩岸# #青年#
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台灣第一季經濟成長率超過13%,是1980年代以來的最高紀錄,我們這種經歷過經濟起飛大家樂年代的人,都以為不會再看到這個榮景,所以看到這個結果,感到非常不可思議。在世界的歷史裡也少有進入已開發經濟的國家,還可以有這樣的成長率。我有幾個觀察重點。 第一,很多人都說台灣運氣好,搭上這波AI的順風車,我說不是運氣好,而是台灣一直都選對陣營壓寶。從國民黨來台之後,台灣因為全球戰略的關係,一直採取「親美」的國策,蔣介石靠美國保護而得以偏安,蔣經國搭上出口美國的大潮,創造了台灣第一次的經濟奇蹟。民進黨因為反共而親美,自然不用說,但除了馬英九要把台灣綁進中國的那幾年外,其它的國民黨政策也都是親美的。1989年天安門事件後的二十年,台商瘋狂投資中國,那也是親美的政策造成,台商去中國蓋工廠,因為要賣產品到美國,因為要幫美國公司生產,所有的終極目標都是對著美國,連台積電都是美國人張忠謀成立的。美國巨大的商業市場,自由的經濟,加上法治的人權保護和發達的金融市場,得以一再地創造新科技,一再地把生產力提升帶來的繁榮富庶,帶給美國及親美陣營。親美的國策,給了勤奮、聰明的台灣人一個發達的機會,那不是是運氣。光憑這點,台灣花再多錢買美國武器都值得。 第二,一如1980年代的大家樂瘋狂,一旦台灣人發財了,各式各樣的泡沫,就會出現。但這一次不一樣的是,台積電帶來的「雨露均霑」溢流效應,還連帶地促進了股票市場的發達,這是一個很重要的不同於1980年代之處。當台灣人在1980年代發財了,台灣人的理財方式相當受侷限,因此有些熱錢跑去炒消費品,跑去玩大家樂、六合彩,但更多的錢是進了銀行或是買了房產。銀行和房地產市場,對國家來說,都是比較差的儲蓄資源分配方式,因為相信「有土斯有財」,所以台灣人不但有超高的房屋自有率,還把房價炒到年輕人買不起房子。而銀行的保守放貸方式,也限制了資金流向新興科技業。因此,當台積電的高股價、高市值、高全球知名度,把一般不買股票的台灣人也吸進台股後,台灣的股票市場,變成一個更好的儲蓄及資源分配管道。當然,股市相對變得重要,也代表股市的榮枯,會是民心及政府執政的重要經濟指標,如何處理熊市時的低盪,也會是執政者未來的考驗。但總的來說,讓自由的股市來運用台灣人的儲蓄,是比讓銀行或是房市來吸納,更有效率。 第三,經濟成長帶來的財富及稅收,可以解決很多的政治問題,但執政者能不能抵抗亂花錢買票的民主壞習慣,變得相當重要。因為有高經濟成長的政府,很容易像中了彩券的個人一樣,把錢隨便就花掉,甚至花在需要長期供養的習慣上,那就會造成長期的問題。台灣因為一直有中國威脅及外交孤立的問題,在財政上比一般國家來得小心,但是還是得防範左派的正義魔人試圖綁架政策,「錢那麼多,福利多一點有什麼關係?」。大體來說,如果要花錢,要花在投資,而不是是消費。所以如果要在「加發失業救濟」和「提高基本工資」之間選一個,要選提高基本工資;如果要在「住房補助、社會住宅」和「捷運基建」之間選一個,要選「捷運基建」;如果要在「育兒補助」和「老人健保免費」,要選「育兒補助」。選未來,而不是買選票,保留經濟彈性,而不是綁住僵化的福利制度,就是一個比較理性的選擇。 台灣的問題很多,極待處理,但我想世界上很多國家,都會想要有台灣的這些問題。
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为了防止一些新翻墙的网友忘记了,这里重新发一下任志强的长文《剥光衣服坚持当皇帝的小丑》 疫情已经结束了,现在再看,任志强说的基本上是全对 2月18日落笔了“记忆与反思”,本想就此罢手了,尤其是不愿再碰触2月19日的伤疤。 四年前的2月19日,我在转发“央视姓党”的微博照片时,加上了“当所有媒体都有了姓,并且不代表人民的利益时,人民就被抛弃到被遗忘的角落了。”的一段评论,于是引发了“十日文革“式的全网大批判和留党察看一年的党的组织纪律的处分!因此,每年的2月19日我都坚决的放下手中的笔,以守护曾经的这一天。 但此次中国武汉肺炎疫情的暴发,恰恰验证了“当媒体都姓党”时,“人民就被抛弃”了的现实。没有了媒体代表人民利益去公告事实的真相,剩下的就是人民的生命被病毒和体制的重病共同伤害的结果。 几天之后媒体上、网络上疯传着2月23日中央召开全国上下约17万人参加的大会,被称为中国历史上参加人数最多的中央大会。且远胜于当年七千人的庐山会议的规模,有着比七千人大会更重要的现实意义,也被称为是一次伟大的会议。 网上许多人在用各种方式吹嘘和吹捧这次大会的伟大意义,并且格外的强调这次会议中最重要的党的主席的长篇讲话,是一个鼓舞人心、英明正确的战略部署,为世界指明了防治疫情的方向,号召用举国体制的力量,应对大考,战胜疫情,并取得中国特色社会主义制度的伟大胜利。“体现了”党中央对疫情形势的判断是正确的,“彰显了中国共产党领导和中国特色社会主义制度的显著优势。” 一时之间,举国上下都在为伟大领袖的讲话而欢呼雀跃,似乎中国又进入了那个曾经伟大的大跃进时代,又进入了四处红旗飘舞,高举红宝书,三呼领袖“万岁、万岁、万万岁”的时代。更有许多人在从各个角度解释自己从2月23日讲话中发现的精华,以为中国又进入了一个新时代。 我也好奇并认真的学习了这篇讲话,但我从中看到的却与各种新闻媒体和网络上报道的“伟大”完全相反。那里站着的不是一位皇帝在展示自己的“新衣”,而是一位剥光了衣服也要坚持当皇帝的小丑。尽管高举一块又一块的遮羞布试图掩盖自己根本就没穿衣服的现实,但丝毫也不掩饰自己要坚决当皇帝的野心,和谁不让我当皇帝,就让你灭亡的决心! 讲话分为一、二、三、四和最后,我也来个一、二、三、四和最后吧! 一、 第一部分是“关于前一段疫情防治工作” 这里讲的是表彰自己的伟大成绩,包括1月7日的批示。“亲自指挥、亲自部署”要有正确的战略策略,要靠统一领导、统一指挥、统一行动,举国体制的医疗物资和生活用品的保供和维护社会稳定、防止社会失序,以及加强宣传教育和舆论引导。总之都是一尊亲自靠“巨大政治勇气”做出的决策和亲自指挥而取得的重大成绩。 网上有位名为李锦的专家,出版过国企政策的书籍多本,被媒体誉为“我国国企政策与新闻第一解读人”。专门写了篇《“17万人大会”的抗疫历史传奇》的长文,将历史上的“七千人大会”与“17万人大会”并列称为党史上空前的事情,必将载入史册。对此次会议大肆吹捧,已到了无耻之极了! 中国历史上的“七千人大会”可谓是党内执政的一次危机,并提出了“不怕批评,敢于接受批评,敢于自我批评”的信息。对“反右倾”和“大跃进”及瞒产、瞒报等问题进行了批判和对真相的追查,最终刘少奇用“三七”开承认了七分人祸的错误。毛则在大会上终于作了检讨:“凡是中央犯的错误,直接的归我负责,间接的我也有份,因为我是中央主席。我不是要别人推卸责任,其他一些同志也有责任,但是第一个负责的应当是我”,同时也做了自我批评,事后还做了一些平反的工作,这才让危机渡过了。 这次的大会,也许同样面临的是党内执政的危机,但人们没有看到大会上有批评的意见,没有对事实真相的追究与批露,没有查清疫情暴发的原因,更没有人检讨责任和承担责任。却在试图用各种伟大的成绩掩盖事实的真相,好像这个疫情是从1月7日的批示才开始。那么去年12月发生了什么?为什么没有及时公布信息?为什么会发生1月1日中央电视台追究8名谣言者的新闻?为什么会有1月3日的训诫?为什么会有1月3日对美国通报的疫情信息?为什么不提1月7日之前已发生的各种危机?为什么1月7日的批示未向社会公布?至今也未公布!为什么1月7日之后还会召开了各种聚集性的全国大会?为什么还出境访问?为什么在云南敲鼓庆春节?…… 这所有只用1月7日和1月20日来试图终止与斩断国民与社会对疫情发生原因和扩散原因的追究。不再提为何没有及时公布疫情等等的原由,正是掌握权力者不想承担任何责任,也拒绝社会追究这些责任。只想用伟大成绩来为自己遮羞,同时动用各种党所控制的媒体,用所谓的宣传教育和舆论引导,规范和完善信息发布机制,宣传党中央的决策部署,迷人感人的事迹,引导舆论的正能量等方式坚决堵住各种追查事实真相的言论。坚决堵住追究造成这次疫情责任的言论,坚决不承认吹哨人的作用,不承认体制与决策无能的事实! 但这种遮羞式的宣传,大约只能欺骗那些愿意被你欺骗的人,却无法欺骗那些只相信事实与真相的人。 无论目前的防控取得了多大的成绩,都无法挽回那些失去了的生命和失去了欢乐的节日,失去了亲人的破碎家庭。也无法挽回因疫情而造成的重大经济损失和家庭对幸福生活的追求! 满篇的讲话中根本不提造成疫情的原因,不提疫情扩大化的失控原因,全社会没有看到“早发现,早报告,早隔离,早治疗”的情况。同时不提党的领导的统一体制之下的弊病;不提谁应对疫情的扩大化承担责任;更不会检查和检讨自去年12月以来出现各种问题的原因和责任。历史上的皇帝尚有“罪己诏”,七千人大会尚有检讨、自我批评和认错,但这伟大的“十七万人”的大会,却只有表扬和功劳,并无原因、真相与责任。 这哪里是“七千人大会”啊,这只能是天安门上招手接见红卫兵啊! 不提原因、真相与责任的自我表彰,都是些傻瓜也知道的“马后炮”。伟大与英明正确的战略策略,本应都是防御疫情发生和扩大的工作,但却都发生在钟教授的严重警告之后,而非发生在钟教授的呐喊之前。这也敢称是英明?也敢自吹为成绩?也敢自吹是“及时制定和打响了疫情防控的人民战争”?明明是在事后不得不进行的各种挽救,是在补漏洞、堵窟窿,却被吹成了“该出手时,必须出手”,真是不知天下还有“无耻”二字了! 皇帝可以骗自己是穿了衣服了,但连孩子们都知道皇帝是光着屁股的,那些不敢说皇帝没有穿衣服的人,都知道什么是穿着新衣,什么是没穿衣服。齐奥塞斯库以为人民仍然会相信他的谎言欺骗时,却不知道船已调头了! 二、 关于当前加强疫情防控重点 这段讲话的核心大约在“对借机恶意攻击的舆论坚决依法制止”上! 疫情防控的部署是在告诉社会,目前的情况全党、全国都纳入了一体,是在同一条船上。将疫情发生的原因和责任下放到各级政府的头上,告诉全党和社会,必须团结一致,共同努力去取得胜利。取得的所有成绩都是我领导的,没我你们都不行。如果不能取得全面胜利,则我死就会中国共产党死,中国共产党死,中国也就死了! 因此必须保住湖北、保住武汉、保住北京,用举国体制支援重疫灾区,并切实维护社会稳定。尤其是防控的重点要提高新闻舆论工作的有效性。让全国人民都知道,做好防控工作,没有我不行,没有党不行,没有统一指挥不行,没有所有人共同为维护核心的努力不行。 皇权意识的传统是国为君天下,臣为君命,故同船同命。没有了君,就没有了国,也就不会有臣的地位与权力了。因此只能是同船同命运,要先共同保住这条船,保住这个君,才能保住臣与民。 当一个现代的国家中,民为天下之主时,则并非是同船同命的概念,也并非都与执政党和执政党的领袖同命运。如果是个民主制的国家,民主制度可以选择谁当船长,也可罢免和撤换船长。同样不但可以撤换船长,还可以撤换整个管理体系中的大副和水手们。 即使是现代的中国也同样,可以没有一尊,也可以没有执政党,但绝不能没有人民的权利和利益的保障。 这次疫情中可以看到的现实是,党在维护党的利益,官在维护官的利益,君则只是在维护一尊的核心地位与利益。正是这种体制造成了,只听君命而不顾民情的情况。当疫情已经发生时,却不敢在没有君令的情况下,向民众公布疫情。不敢公布事实与真相,反而用抓批“谣言”的方式,限制和阻止真相的传播,才造成了不可控制的传播。 此时所有人并非站在一条船上,各自严守着各自的利益,却将一国之民抛弃于后。但当疫情发展到失控时,皇帝却变成了英明的指挥与部署者,让全党全国都被捆绑于这个指挥和部署的船上,成为了必须和只能为皇帝承担责任的人。皇帝可以随意的撤换任何不为维护皇权而献身的臣子,也可以用同船同命的方式要求所有人为了党的利益去打好这场保卫战,迎接此次大考。 如果没有上命之错,又何来危机与大考?既然党中央已对疫情形势有了准确的判断,既然亲自指挥已采取了有力有效的举措,既然各项工作部署都是及时的,那么为什么会有疫情全国性、全球性的传播呢?这些并非事前、事中的举措与预防,而是造成了事后的补救。当疫情失控的大量传播时,也才出现了危机。如果是事前的预防,又何来的大考? 当前的所有举措都是在失了先机的情况之下的补救,是在掩盖与纠正错误的不得已和不得不采取的措施。全世界都知道如能提前预告与预防就不会有武汉500万人的流动,不会有武汉各种的聚会,不会有几十万人的密切接触,不会有几万人的确诊,也不会有几千人的死亡和全国不得不居家隔离的春节,更不会有不能营业与开工的各种经济损失了! 防控的重点不是在那些具体的工作上,而在于不改变这种体制上的弊病,则无论用什么样的举国体制,能解决了此次的疫情问题,也还会再出现下一次的灾难。十七年前的教训,并没有让这个体制发生彻底的改变,也才有了今天的疫情再次暴发。此次不解决根子上的问题,下次也一定会再出现更大的灾难。 疫情发生的原因也许尚未查清,但疫情出现之后,未能及时让国民知情,则在于“上无令则下不行”。同时也在于“媒体姓党”,没有了新闻和言论的自由,如今又加了个“对借机恶毒攻击”要严惩的罪名! 真相并不会造成社会秩序的不稳定,反到是没有真相才会造成社会的混乱。 当问题已经出现,社会要求查明真相时,执政党却将所有人的命运试图用捆在一条船上的方式,让所有人都共同努力来救这条船。并试图用同为一条船而堵住要查明真相、追究罪首责任的那股力量的嘴,试用用以法制止借机恶毒攻击来扼杀可能对圣君不利的言行。 即使是同在一条船上,各级的责任也各有不同。船长本就应承担船长的责任,这是大副及水手们无法替代的。想用同船一体的概念掩盖船长应承担的责任则是幕后的真实目的。 “同舟共济”是当今必须共同努力解决疫情的必要,但却不能用此来掩盖船长的责任。 三、 关于统筹推进疫情防控和经济社会发展 新中国执政党的文化是习惯于将两种完全对立的情况统一于一个命题之下。如宪法中的“人民民主专政”,“民主”与“专政”本是完全对立的两种体制,却能合并为一个特殊的无法合理解释的词。在汉语词典中的解释是在中华人民共和国成立以前,它担负民主革命的任务;在中华人民共和国成立之后,它实质是无产阶级专政,此时已经没有了民主而只剩下专政了! 中央的文件中经常可以看到的是“既◊◊◊◊,又◊◊◊◊”的用语,每当“既”和“又”连在一起时的两个定义通常是相对的,这大约就是一种两面开刀的艺术。 讲话的前者是强调防控的重点,后者则是强调经济社会发展的重点工作,于是就有了既要重点防控疫情,又要抓好经济发展工作的部署与安排。 如果一个民主制的国家,信息是完全开放与公开的,经济是由市场化的方式自我调节的,那么任何时候与任何情况之下,这个小政府都无法用非市场化的手段去调控经济与人们自由选择的生活方式。即使是在疫情有危险的情况下,政府可以提出对疫情防控的要求,却无需为人民选择的市场行为提出限制。 但在一个专政的国家,一个非市场化的国家中,极权的宏观政策调控则成为市场经济的障碍。这个统一指挥的调控中,既包括了要服从于疫情防控的一切严格的要求,同时又要精准复工,却又难以获取疫情防控的真实信息,还要由企业承担重点防控的疫情控制,要保证不发生病情的出现,这就更难上加难了。疫情并不能将企业家们变成神仙! 疫情是一种关系人情、生命和难以防控的风险。企业经营同样是有各种风险的,也涉及员工、股东和上下游等。在完全市场化的情况下,企业家会在这两种不同的风险中做合理的评估和防预的对策,并做出适当的选择。 但非市场的情况下,则难以进行合理的安排。也许上下游并不能因疫情和各种规定给以配合,也许你的生产复工也因各种规定而无法满足上下游的要求。尤其是当政治排在第一位时,任何人都不再以市场的需求和信息做出判断而只能服从于政治的责任。又有谁敢跨越雷池呢?在这种连完全复工正常生产都难以兑现时,又何谈扩大与维护就业呢? 两面开刀则必然会出现左右为难的局面,但这已成为执政党文化的特征。因此才有了冲在第一线的医务人员,本是为挽救生命的主力军,却大量的被感染而变成了被救治的病人。失去了许多的生命,失去了优秀的医学界人才。 为什么浙江也出现了全国病人第二多的地区,但却没有一例医务人员染病呢?原因与差别正在于一种是按完全行政管理的方式,下级绝对服从于上级,政治第一且信息无法公开。另一种则是市场化的方式,将信息公开并各有灵活性,首先尊重人民的利益与权利! 经济社会发展确实面临着巨大的压力,停工与延长假期本就给社会带来许多的问题,但试图用举国体制的计划经济的方式并不能有效解决这些问题。这也正是为什么会前武汉发出了17号令,会后则撤消了17号令的原因。前者也许是想增加复工的可能,后者则重在疫情的防控,导致了朝令夕改的再次冲突。 靠中央或国家统筹,还是靠市场自我调节,仍是中国经济发展中的主要矛盾。个别省市敢政府付费用专车、专列、专机去迎接农民工入境,支持企业复工,这也许是市场化的需要,政府给以支持和补充,但绝不是统筹防疫和发展的安排。 原本,防疫的事是政府应尽的责任,而企业的事是市场的自我调节,但双面开刀的统筹则将两种责任关系混为一谈了!企业也成为了防疫的责任主体了,承担了本应由政府承担的责任,也被政治第一捆住了手脚! 新加坡、日本、韩国等周边国家都出现了疫情,但各国却采取了适合于本国国情的措施。政府承担政府的责任,社会承担社会的义务,企业负责企业的经营,各司其职让国家在没有统筹之中,也并未影响国家的发展和国民的正常生活。 虽然疫情尚未结束,无法认定疫情后续的变化,但分工与职责的承担,则十分清楚。这些国家并不会追求领导者的伟大胜利,只追求人民的生活幸福,也绝不会让人民用鲜血与生命为代价去换取胜利,并承担本应由决策者承担的错误责任。 国家为复工出台了一系列的减税、减息、减费等政策,以支持中小企业自救与发展,许多人将此认为是一种上天的恩惠。但却不知如果疫情被有效的在初期被公布于众,并相应防治,又岂会有如今的各种损失与困境,又何需靠各种政策支持才能活下去?与其说这是政府对企业的恩惠,不如说这是政府不作为造成的恶果,是理应承担的赔偿。 在武汉的疫情防治中,更多的看到的并非是党与政府走在了前面,而是各种民间组织与私人企业走在了前面,并无私的奉献了许多。为了人的生命在贡献自己的一份力量。如果没有这些民间的支持和支援,则政府早已走不到今天了! 虽然中央下达了上千亿的资金以支持疫情防治,但如没有此前不负责任的隐瞒疫情的错误,又岂会有后续的发展与不得已的投入?政府的投入是在补救自己决策的失误,而民间的投入则是为了保护人民的利益免受政府失误的侵害。这是两种完全不同的内涵,不能并列与同解,更不能将政府的责任与民间的奉献混为一谈。 但在一尊的眼中则所有的一切都来自于伟大的亲自指挥与亲自部署! 这种认识上的差别,更重要的体现出的是人格上的素质差别! 四、 加强党的领导 这才是所有讲话中最重要的部分,引用唐太宗“疾风知劲草,板荡识诚臣。”之言,一语道破了圣心之意。重不在我为上,重在各级组织要落实圣谕,让党旗高高飘扬,尤其是用此疫辨诚臣。 你若冲在前,必被我所用,你若退于后,必被我所杀之“决不容忍”!关键时刻要冲上去,并用关键时刻来考察干部,委以重任。 此疫的责任在于重大疫情防控机制、公共卫生应急管理体系的短板,而非党的领导的失责失职,以此来推卸党的领导的相关责任。正是一边高喊加强党的领导,高喊此次“两个亲自”的功劳,一边却在加强党的领导的同时,将责任推给了党的领导之下的短板,似乎这样就能回避社会对疫情未能及时发布与公告真相的责任追究了。但这恰恰揭穿了这个体制的病根。所有在讲话中存在的这些党的组织中的问题,其根源都来自于一个不受人民监督,一个不受法律约束的执政党,只忠于皇权与维护核心的体制,来自只讲对党负责在前,而将人民于后的责任关系的必然结果。 中国的改革最成功的是“党政分开,政企分开”。承包制首先要打破的正是党的领导,党决定一切。承包制就是要让人民自己说了算,自己对自己负责,同时对人民负责。先交国家的,再交集体的,剩下的是自己的。如果坚持党的领导,又如何承包呢?这里最简单的道理正在于如果你要领导,你就必须承担责任。就像这次疫情的暴发正是在“东西南北中,一切服从于党的领导”之下发生的,那么这里所有的责任就不是哪一块短板的问题,而是党的领导的责任。而承包切割了党的领导,却明确了承担责任的人,也因此才有了改革的成功。 当这个国家再次回到了党领导一切,但党绝不对出现的问题承担责任管理体制中时,那么不但会出现本不应出现的疫情暴发,也会让疫情扩大到影响经济发展和人民安康幸福的地步,也许还会在党的领导中出现更严重的其他问题。 从彻底否定邓的一系列讲话精神到修改宪法都证明了,这个执政党在试图重新建立一党专政的党国体系。这个一党专政也违背了宪法的精神,将人民踢出去,由党代替了人民民主。此后看到的正是纪委领导着监察委、党的网信办领导着国家的体系B,并可任意的制定超越国家法律的相关规定。因此这个国家早已不是党的领导的问题,而是只有党的国家,而无人民的利益与权利了! 这段话还告诉所有的党员,你们今天都同在一条船上,但如果你不去努力的救这条党国的船,那么我就将你扔到船下去,让你死无葬身之地!另想当“逃兵”,没门!加大问责的刀已经架在了你们的脖子上了! 讲话的最后提出了三点要求,并引用了著名的古诗来鼓励全党下定决心冲向第一线,落实再落实这些党领导一切的指示。 我只好奇的是皇上重提了2018年1月就提到“像非典那样的重大传染姓疾病,也要时刻保持警惕,严密防范”,要“时刻保持如履薄冰的谨慎,见叶知秋的敏锐……第一时间提出意见和建议”。但这次为什么这句话没有用在自己身上?皇上自称今年的1月7日就做出了批示,说明早已知道了疫情的特殊性和危险性,否则又何需批示?但为什么这个见叶知秋的敏锐却未能让这个批示公示于众,甚至没向社会透露丝毫疫情的公开消息?中国已于1月3日向美国通报了疫情情况,为什么如履薄冰的谨慎,却未能将在1月3日向美国通报的信息也同时向中国人民公告呢? 从全文的开始到最后,我所能看到的都是在用各种谎言来当遮羞布,试图掩盖自己根本就没穿衣服的事实。在试图证明自己的英明伟大时,却已将自己置于无法自圆其说的困境之中。越是吹则让遮羞布飞的越高,越是露出了其内心的恐惧和赤裸裸的维护皇权地位的野心。也许这些口号与古诗会让许多人倍受鼓舞,但聪明的人都能看到这些美丽装饰的背后,是其绝不为此次疫情暴发和领导失误准备承担任何的责任,反倒准备用全国人民的努力与生命的代价换来的疫情防治的“胜利”为自己庆功,准备迎接全国人民欢呼“万岁”的战果。 中国执政党用隐瞒前期疫情暴发的原因,靠后续封城的举国之力,骗取了世卫组织的信任,并赢得了国际的称赞。但身历其中的中国人却难以再次欺骗。生活在言论自由的民主国家的人,也许并不知道没有新闻自由与言论自由的痛苦,但中国人知道这次疫情的暴发和所引发的一切本不应出现的痛苦,都来自于这个严禁新闻自由与言论自由的体制。 不管中国的管理体系上有多少的短板,但如果有了言论自由,那么国民在提前知道事实真相时,就会主动的采取各种自我保护,也不会发生这么严重的失控和传播。比如被当成谣言者的李文亮的微信,不正是在告诫朋友和亲属们要严防疫情的传播吗!如果这不当成谣言,而变成政府对社会警告,那么又何需1月7日的批示和后来发生的一切呢?或许仅靠民间的言论自由的传播就早已取得了防治疫情的伟大胜利了,也根本就不会有后来的巨大代价的付出! 无论如何去吹嘘党的领导和“两个亲自”,都无法向中国人民解释1月1日的中央电视台的抓批“谣言”的广播,都无法改变整个社会对疫情暴发现任的追究。也许不是今天,但迟早这些政党对人民欠下的债,都是要还的! 我无法为2月23日的讲话欢呼,反倒从中看到了更大的危机,这种危机会在那些为讲话而欢呼的声音中更快的发酵。当无耻和无知的人们试图甘心于伟大领袖的愚蠢中生存时,这个社会就会在乌合之众中难以发展与维持了。也许不远的将来,执政党也会在这种愚昧中清醒,再来一次“打倒四人帮”的运动,再来一次邓小平式的改革,重新挽救这个民族和国家! 24日公安系统学习2月23日讲话的大会上,给出的信号是政治第一。全国的公安系统要为了“政治第一”而行动起来。拿起刀,扛起枪,坚决消灭一切借机恶毒攻击的势力,为维护社会稳定而不惜一切代价! 你愿意成为这个代价吗?代价能让你从梦中清醒吗?
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研華2026年Q2 研華法說會公布Q2合併營收261.26億元(季增28%、年增46%),毛利率37.7%,營業利益率19.6%,稅後淨利45.18億元(季增36%、年增127%),EPS 5.2元,營收與獲利均創同期新高。上半年營收465.12億元(年增32%)、淨利78.52億元(年增66%)、EPS 9.05元。 董事長劉克振指出,受惠全球客戶加速AI布局,上半年續創新高。 公司積極推動 IWS(Integrated WISE Solution & Station)軟硬整合平台,整合邊緣AI設備、軟體與產業應用,提供一站式解決方案,加速AI Agent在智慧工廠等場域規模化落地,縮短導入時程並降低複雜度。 財務長陳清熙表示,Q2 B/B值達1.44(北美1.92、歐洲1.25、中國1.21),日、韓、台市場也維持1以上,接單穩健。展望Q3,接單與Design win維持高檔,營收可望年、季雙增,毛利率與營業利益率持平上季。 事業群主管指出,半導體設備、AI資料中心、智能電網進入長期成長,持續深化智慧製造、醫療、能源、機器人等布局。美國加州ANA Tustin新總部預計10/20開幕,已取得ISO-9001,有助北美業績衝刺15億美元。
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最近有好多粉丝私信我说很焦虑,该如何解决当下的焦虑,我从道德经给我最大的启发中找到了答案,是它让我第一次真正意识到: 未来的一切,其实早已折叠在当下的每一个动作里。 这叫——当下即终局。 这就是《道德经》第64章最想告诉我们的时空观。 我们为什么总坚持不下去? 为什么听再多“长期主义”,到自己身上还是做不到? 问题不在于我们不够努力,而在于大脑里天然装着一个“进度条”。 想赚人生第一个100万,是进度条。 想把账号粉丝做到10万,也是进度条。 在这种思维下,只要进度条没走满,每一个当下都是残缺的、匮乏的。 但当你真正读懂第64章,就会发现:这个进度条,根本是个幻觉。 “合抱之木,生于毫末;九层之台,起于垒土;千里之行,始于足下。” 以前我总以为这是在教我们从小事做起、慢慢把进度条攒满。 现在再读,却读出了完全不同的味道: 那棵需要两人合抱的参天大树,它的全部生命形态,其实早已完整地藏在那一颗小小的种子之中。 大树,只是种子在当下的某种显化。 事物的发展,从来不是单纯的线性积累。 你日思夜想的那个宏大结局,其实早已以某种形态,藏在你当下的每一个动作里。 千里之行,始于足下。 你迈出的第一步,和你在终点迈出的最后一步,本质上有什么区别吗? 没有。 你不是在艰难地奔向千里之外, 你当下的每一步、每一个态度,就是“千里之行”本身。 把这个认知套用到现实中,很多死结瞬间迎刃而解。 今天你安安静静坐下来,认认真真写下1000个对别人有用的字,拍成视频发出去—— 这个动作,和那些百万粉丝博主正在做的事,本质上有什么区别? 没有。 你不需要去追求一个遥远的“终局”, 因为你当下所做的每一件事,已经把终局落在了自己身上。 看不透这一点,你就一定会焦虑。 你会忍不住想直接掌控那个庞大而虚幻的结果。 老子说:“其安易持,其未兆易谋。其脆易泮,其微易散。为之于未有,治之于未乱。” 为什么我们总觉得生活难以掌控? 因为我们总是盯着那些已经长得极其庞大、复杂的结果。 看着别人成功,眼红、心急,却无从下手。 真正聪明的人,只在事情最脆弱、最微小、还没显露出明显征兆的时候,就开始行动。 你想做好账号, 你根本控制不了单条视频能有多少流量, 但你完全可以控制今天下午坐下来,把文章逻辑理顺、把内容写扎实。 这就叫“为之于未有,治之于未乱”。 把全部注意力,从虚无缥缈的进度条上收回来, 只放在当下你能完全掌控的微小动作上。 大多数人却反着来——只盯着未来的宏大结果。 所以老子一针见血:“为之者败之,执者失之。是以圣人无为故无败,无执故无失。” 这里的“为”,不是不做事,而是带着强烈功利心、逆着事物本性去强求的妄为。 这里的“执”,就是死死盯着进度条不撒手的执念。 因为太渴望结果,所以总想找捷径:蹭热点、抄袭、洗稿、搞营销套路…… 脱离了事物的本质,用手段去催熟,最后动作变形,必然败之。 因为太害怕失去想象中的结果,反而彻底失去了把当下事情做好的能力,这叫执者失之。 圣人为什么无败无失? 因为他“无为”——他清楚“当下即终局”,对未来的宏大结果没有强烈的执着渴望。 他没有进度条,也就没有对达不到的焦虑。 他只是顺应事物的本性,每天老老实实浇水、迈步、做好最基本的动作。 因为不强求,所以永远不会失败;因为不执着,所以永远不会失去。 老子最后又点出一个常见现象: “民之从事,常于几成而败之。慎终如始,则无败事。” 很多人能踏实做事,但往往只在开始阶段。 一旦事情快要看见结果了,就容易功亏一篑。 不是因为粗心,而是因为:当宏大结果即将显现时,我们的心智最容易被名利诱惑吸走。 你开始嫌弃当初那个笨拙却踏实的自己,觉得那些基础动作已经配不上你即将拥有的“新身份”。 老子说:要慎终如始。 不管你取得多大成就,都永远不要抛弃最初那个最基本的动作。 对待每一个客户反馈,都要像卖出第一件产品时那样认真。 最后一句话,是整章的落脚点: “是以圣人欲不欲,不贵难得之货;学不学,复众人之所过。以辅万物之自然,而不敢为。” 世人都把名声、地位、财富当作“难得之货”拼命追求。 圣人追求的,却是“没有这些欲望”——欲不欲。 世人都学走捷径、快速成功,圣人却学如何摒弃这些妄念,回到本质——学不学。 最终,一切都要落在: 辅万物之自然,而不敢为。 你的人生、你的事业,都有它自然的历程。 你不可能代替天地去规划它。 你能做的,只是“辅”——陪伴它、给它提供条件, 每天老老实实做好那个最核心、最基本的动作。 当你真正把这个智慧融入生活,你会发现: 你敲下的每一个字、拍的每一个视频、迈出的每一步, 都不再是为了达到某个目的的手段, 它们本身就成了目的, 它们本身就已经圆满。 就在此时此刻, 在每一个微不足道的基本动作里, 你已经完整地拥有了你想获得的一切。 这就是《道德经》最深沉、最温柔、也最有力的智慧。
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"禁团令"难挡台北 旅展赴陆咨询热 大陆是台湾旅客离 台旅行的重要目的地, 但台当局阻止台湾旅 行社组团赴陆的"禁团 令"一直未解。近日 "TTE台北国际观光 博览会"举行,岛内业 者宣传赴陆文化参访 团的揽客广告遭撤, 持续在岛内引发不满。 据台湾《旺报》23 日报道,岛内大型旅 展"TTE台北国际观光 博览会"22日至25日 举行,旅展正式开幕 前,岛内旅行业者已 在展位张贴广告宣传 "大陆文化参访团"。其 宣传的大陆旅游地点 相当多元,包括江西、 山东、重庆等,参访 时间为今年7月至12 月,行程天数约5天至 8天,价格在2万多元 至4万多元新台币不等, 还提供第二人优惠。有 宣传广告上特别标注, "禁团令未开前,若有 整团考察文化交流, 参考此行程的内容及 售价推荐"。更有业者 提醒,"因需配合岛内 相关政策,公告日期 采预约模式,待相关单 位解除禁团令,就能正 式开团出发"。 2020年年初,民进党 当局发布"禁团令", 禁止岛内旅行社组团 赴大陆旅游,也阻碍 大陆人士赴台。 据台媒报道,台北旅 展近日开幕后,相关 展位宣传赴陆文化参 访团的图文已被台 "观光署"撤下。台 "交通部长"陈世凯还 声称,希望岛内业者都 遵照台当局规定。 但"禁团令"难挡岛内 民众的赴陆旅游咨询 热情,台媒观察到,旅 展上赴陆相关信息很 受关注。在海峡两岸旅 游交流协会摊位,民众 可免费获得大陆各地的 旅游信息,更提供代办 台胞证等服务,大陆航 司中国国航、春秋航空、 南方航空、厦门航空等 向民众介绍大陆旅游新 趋势,吸引许多民众驻 足询问。 相关统计显示,2025年 台湾居民来大陆489.18 万人次,同比增加86.88 万人次,增长21.6%。台 媒称,大陆是台湾旅客 的重要旅游目的地,岛 内旅行业者表示,根据 实际的市场情况,岛内 有明显的赴陆旅游需求。 中华两岸旅行协会理事 长许晋睿表示,近年来, 大陆成为台湾人离台旅 行人数第二多的目的地, 显示岛内消费者在有台 当局"禁团令"的情况 下,仍将大陆视为重要 目的地,呼吁台当局让 相关业者为岛内消费者 提供更周全的服务,一 起把市场做好,而非想 办法增加阻碍。同时, 许晋睿也呼吁台当局更 多开放直航。 台湾优质旅游发展协会 理事长李奇岳直言,台 当局的"禁团令"实施至 今,台湾赴陆旅行人数 却屡创新高,证明"禁团 令"已徒具形式。另有两 岸资深旅行业者痛批,民 进党当局为何不开大门 走大路,直接解除"禁团 令"。目前大陆希望开放 新航点,台当局却声称 "没需求",其歪理邪说 也是基于"禁团令"的存 在,"但应回归市场,由 航空公司自行评估"。该 业者直言,此举对台湾民 生与经济没好处,"一点 建树都没有,只会搞破 坏,该转弯了"。 台湾三三企业交流会理 事长林伯丰日前建议, 民进党当局应务实修补 两岸关系,包括恢复海 基会与海协会互动,恢 复及增加两岸直航航点 及航班,松绑赴大陆旅 游的"禁团令",欢迎大 陆企业等来台,支持产 业、学术及青年互动, 增加两岸交流活动,鼓 励岛内工商团体、产业 公协会、智库等民间团 体持续与大陆民间团体 进行交流。 台湾《中国时报》称, 2016年民进党上台后, 两岸关系降温,2020年 新冠疫情暴发,民进党 当局宣布暂停陆客来台, 并发布旅游"禁团令", 不允许旅行团赴陆,禁 令颁布转眼已超6年。文 章提及,台"行政院长" 卓荣泰日前辩称,"仍盼 两岸之间进行健康有序 交流……例如开放观光议 题,我方曾主动去函要求 答复,但至今未获对方正 式回应。"但经常往返两 岸的旅游业者直言台当局 "说一套做一套",这几年, 他们不知跑了台当局相关 单位多少遍,但台当局"说 不开放就不开"。 台湾《联合报》称,台湾 人赴陆旅游人数一再攀升, 可见"禁团令"早就名存 实亡。文章说,两岸同根 同源,大陆长期以来就是 岛内民众旅行的热门目的 地,民进党当局通过政治 政策阻碍两岸往来,但事 实上岛内相关需求依旧强 劲,"面对政策与市场脱节 的现实,赖当局还能头埋 在沙堆里多久?"
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AI半导体终局推演2026(I) 当新token经济学范式从GPU算力转移到HBM 本文从从GPU架构进化路线本质出发,解释这个市场长久以来担心的问题: 每个GPU的HBM内存需求为什么一定会是指数增长,为什么HBM需求指数增长不会停滞? 并推导token经济学在当前架构下第一性原理:token吞吐 = HBM size X HBM BW带宽 同时讨论了,为什么GPU的天花板被HBM的两个发展维度所决定 HBM周期性这个话题争议一直很大,乐观派认为AI带来的需求比以前要大的多,但市场主流仍然认为前几次上升周期也有需求每年20%+增长,这次又有什么不一样呢?AI不影响HBM和传统DRAM一样有commodity属性,一旦在需求顶峰扩产遇上需求下行又会重蹈覆辙。 我们可以从算力芯片架构视角,从第一性原理出发,来拆解和推演一下这个问题:为什么这次真的不一样 ------------------------------- 历史:CPU算力时代 很久以来,我们都处在CPU主导算力的时代,CPU的最高级KPI就是performance,跑的更快,所以每一代的CPU都用各种方法来提高跑分,最开始是频率上升,后来是架构演进superscaler等等 这个时候为什么DDR不需要很快的技术进步速度?比如DDR3到DDR5竟然经历了15年之久 因为这个时期的DDR的角色是纯粹的辅助,而且辅助功能极弱,以业界经验,DDR的速度即便是提高一倍,CPU的performance一般只能提高不到20%这个量级 为什么DDR带宽速度提高了用处不大?两个原因 1. CPU设计了各种架构去隐藏 DDR延迟,比如superscaler,加大发射宽度,用海量的ROB和register renaming来提高并行度隐藏延迟,一级缓存cache,二级缓存cache,削弱了DDR的带宽速度需求 2. CPU workload对DDR带宽要求并不高,大部分日常负载比如打开网页,DDR带宽是严重过剩的,甚至云端负载 也就是说,在CPU时代,DDR的带宽速度是不太有所谓的,DDR4和DDR5除了少数游戏就没啥差别,甚至JEDEC标准也进步缓慢。 另外,绝大部分app需要一直停留在DDR上的部分并不多,需要的时候从硬盘上调度到DDR即可,app的size增长没那么快,导致对DDR的容量需求也较为缓慢。 所以最近十年来,平均每台电脑上的DDR容量大概从7~8GB变成了23GB,十年只增长了3倍。 而这部分升级缓慢直接影响了营收,size容量计价是赚钱的主要方式,速度的提高只是技术升级,提高size的单价,这两个的升级需求都不大,需求主要是随着电脑/手机数量增长而增长 所以DRAM在带宽速度和容量这两个维度上,一直是都是芯片产业锦上添花性质的附属品,DDR升级带来的边际效用是很低的,跟CPU时代的最高KPI几乎没什么直接联系 -------------------------------------------- 而到了genAI 大模型为主导的新时代,计算范式转移让最高级KPI起了根本变化 GPU发展到AI推理的时代,不再像CPU那样只看跑分,最高级的KPI不再是算力TOPS/FLOPS,而是token的成本,特别是单位成本/单位电力下的overall token throuput 其次是token吞吐速度,因为在agent时代,很多任务变成了串行,token吞吐速度成了用户体验的重要瓶颈。 这也是为什么老黄发明AI工厂概念的原因:最低成本的输出最多token,同时尽量提高token吞吐速度 AI训练时代,老黄的经济学是TCO(total cost ownership),买的GPU越多,省的越多 而老黄在推理时代的token经济学是: AI推理的毛利润很可观,所以逻辑已经转换成:Nvidia GPU是这个世界上让token单价最便宜的GPU,买的GPU越多,赚的越多 最高的KPI变成了Pareto frontier曲线,在提高token 吞吐throughput和提高token速度两个维度上尽量优化 (见图一) NVIDIA 的 token factory 代际进步,其实是在把整条 Pareto frontier 往右上推,这就是是AI推理这个时代最重要的KPI ---------------------------------- 接下来是本文最重要的逻辑链,如何从token吞吐量指数型增长的本质出发,推导出天花板瓶颈在HBM size和HBM 带宽的指数型增长 单卡GPU推理单线程batch size = 1的时代,token吞吐只有一个维度,就是HBM的带宽速度,带宽速度越高,token吞吐越大 但进入NVL72的年代,推理不再是单卡GPU时代,而是72个GPU + 36个CPU整个系统级别的token工厂,把HBM带宽和算力用满,获得极致的token吞吐量 Token 吞吐throughput的增长,依赖两个东西:同时批处理的请求数 X 每个user请求的平均token速度 也就是batch size X per user token 速度 以Rubin NVL72为例,在平均token速度是100 token/s的情况下,同时批处理1920个请求,得到token吞吐量是19.2万token/s 一个Rubin NVL72大概是120KW(0.12MW)的功率,所以得到单位MW能处理1.6M token/s (见图一) 所以,我们需要想方设法提高这两个参数:批处理数量batch size和per user token的平均速度,这两者相乘就是我们的最高KPI,也就是token的吞吐量 ------- 第一个参数:batch size的增长,瓶颈在HBM size 批处理量里的每一个请求req,都会自带kv cache,这部分kv cache是需要存在HBM里的,大小大概在几个GB到数十GB不等 因为hot kv cache是随时需要高频高速读取,所以必须放在HBM里,比如一个大模型的层数是80层,那么每一个token的生成阶段,都需要读取80次HBM里的kv cache 随着批处理数量batch size的增长,会带来hot kv cache的线性增长 又因为这个批处理量的所有请求的hot kv cache,都要放在HBM上,这也就带来了HBM size必须要随着批处理量batch size线性增长 就像是机场接驳车,登机口尽量快的接旅客到飞机,HBM size小了,相当于接驳车size小了,就得多接一趟 结论是:批处理量的数量batch size,瓶颈依赖于HBM size的增长 --------- 第二个参数:每个user请求的平均token速度,瓶颈在HBM带宽 大模型decode阶段的速度,瓶颈取决于HBM的带宽速度,因为每生成一个 token,都要把激活的权重和kv cache 读很多遍 LPU的出现,在batch不那么大的情况下,把激活权重这个部分搬到了SRAM上,但是每生成一个 token仍然要从HBM读很多次KV cache。HBM带宽越高,生成每一个token的速度也就越快,基本上是线性对应的 就像是机场接驳车,登机口尽量快的接旅客到飞机,hbm本身带宽速度就像是接驳车的车门有多宽,门越宽,旅客上接驳车越快 GPU的其他配置,都是在适配batch的增长以及要让token compute的速度配平HBM的增长,甚至会用多余的算力来获得部分的带宽(比如部分带宽压缩技术) —----- 在那个接驳车的比喻例子里 接驳车的车厢大小 = HBM Size(容量): 决定了一次能装下多少名旅客(也就是能同时装下多少个请求的 KV Cache)。车厢越大,一次能拉载的旅客(Batch Size)就越多。如果车太小,想拉100个人就得分两趟,系统整体的吞吐量就上不去。 接驳车的车门宽度 = HBM Bandwidth(带宽): 决定了旅客上下车的速度。门越宽,大家呼啦啦一下全上去了(Decode/生成Token的速度极快)。如果门很窄,哪怕车厢巨大能装200人,大家也得排着队一个一个挤上去,全耗在上下车的时间里了。 旅客的吞吐量 = 接驳车车厢容量 x 接驳车旅客上车速度(车门宽度) —--------------------------- 至此,我们从逻辑上推演出了token经济学的硬件需求第一性原理: Token throughput = HBM size X HBM Bandwidth AI推理这个时代的最高KPI,实际上是高度依赖于HBM的两个维度的进步的 如果要维持token throuput每一代两倍的增长,实际上意味着,每一代的单GPU上,HBM size X HBM BW带宽之积要增长两倍! 这也是历史上第一次,HBM内存的size可以影响最高的KPI token throughput! 要验证这个理论,可以把Nvidia从A100到Rubin Ultra这几代的token 吞吐throughput,和HBM size X HBM BW 放在同一个图里比较 (见图二) 可以发现,这两个曲线的走势在对数轴上惊人的一致 HBM size x HBM带宽增长的甚至要比token吞吐量更快,毕竟HBM决定的是天花板,实际上这个天花板增长的利用率utilization是很难达到100%的,也就是说,HBM size x HBM 带宽就算增长1000倍,其他算力和架构的配合下,很难把这1000倍的天花板潜力全部榨干 这条曲线不是巧合,而是系统最优化的必然解 throughput = batch × Bandwidth,这就是token factory 经济学最绕不开的第一性原理 —-------- 软件的影响呢?软件的优化会不会降低带宽的需求?降低HBM的需求? 这跟硬件是独立两个维度的,这好像在问,如果CPU上的软件优化了之后跑的更快,是不是CPU就十年不用发展了?反正软件跑的更快了嘛 这样的话,CPU厂还能赚得到钱吗?CPU想要存活下去,只有一条路可走,在标准benchmark,不考虑软件优化,每一代CPU必须要跑分更高,不然就卖不出去 GPU也是一样,软件优化如何,和自己的token吞吐量KPI每年都要大幅进步,是两回事 只要token的需求继续增长,对token throuput的追求就绝不会停止,那么对HBM size X HBM 带宽的追求也不会停止 如果HBM size和HBM 带宽发展慢了,老黄一定会亲自到御三家逼着他们技术升级,因为这就是老黄gpu的天花板,天花板要是钉死了不进步,老黄的GPU还能卖出去吗? 当然了,Nvidia需要绞尽脑汁去从异构计算的架构角度榨取HBM天花板之外的部分,比如LPU就是一个很好的尝试,把Pareto frontier从另一个角度改善了很多 (右半边高token速度的部分) —-------------------------------------- HBM内存已然告别了那个随波逐流的旧时代,在这条由指数级需求铺就的单行道上,以一种近乎宿命的方式走到了产业史诗的主舞台中央 推理范式第一性原理演化到这一步,只要老黄还要卖GPU,HBM就必须翻倍,而且必须代代翻倍。这是supply side的内生压力,与AI需求无关,与宏观周期无关,与hyperscaler的心情也无关 剩下的问题,只有一个: 当需求被物理锁定为指数增长的时候,供给侧的三个玩家,会不会还像过去三十年那样,亲手把自己再拖回一次周期的泥潭?
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回顾2025年半导体市场,真的是有太多太多精彩的故事,最大的主题就是: AI需求驱动导致半导体基建的估值体系重构 + 产业链的价值分配重写 从2024年开始,半导体基建正在飞速吞噬整个IT产业利润,SP500里半导体净利润EPS在IT行业里占比,在两年时间从不到20%上升了到了40%,而且还在呈加速上升姿态 半导体整体前瞻利润率从2023年的25%已经升到了2025年11月的43%,已经明显超过了几个互联网巨头的平均利润率,这也印证了半导体利润率超过互联网会是新常态。整个IT产业的利润分配,流向半导体的比例越来越大。 要知道,就算是20~22年的半导体芯片荒,短缺如此严重,半导体的利润率和整个IT利润分配也没有显著增长 这就是故事的上半篇:AI需求驱动导致半导体基建的估值体系重构,不再是互联网时期的基建从属地位 ------------------------ 这个现象背后的逻辑是商业模式随着技术特性的变迁: 互联网时代,每次请求的网络和算力成本,边际成本极低,scaling的效果极好,分发的边际成本几乎为零 在AI时代,这个互联网时代分发边际成本几乎为零利于scalable的特性遭遇了根本性的重大挑战:且不说训练成本从此不是一次性开销而是年年增长,就客户的AI推理请求而言,由于inference scaling成为共识,加上垂直领域仍然需要更大规模的旗舰模型来保持竞争力,推理的成本不会随着硬件算力价格的通缩而同步降低 互联网企业从前的最大成本只有OPEX尤其是SDE人工成本,而现在,互联网公司历史上第一次像半导体厂foundry那样背上高折旧成本的资产负债表,商业模型恨不得要慢慢从“流量 × 转化率”部分转向“每 token 毛利”了 简单的说,互联网时代到AI时代的成本分布,在人力成本opex的基础上又加上了沉重的硬件/算力成本capex(财报里占比:MSFT 33%, Meta 38%)。 上个时代的互联网公司+CSP+SAAS是收租行业里的大赢家,而AI时代,算力(半导体/芯片折旧)成为了新的收租行业,整个IT行业的利润分布发生了剧烈的重新分配(EPS利润流向半导体从20%升到40%而且持续攀升中),这就是半导体基建估值体系重构最重要的原因 --------------- 半导体高利润率的新常态趋势能持续多久? 目前的高溢价来自于前期不计成本的军备竞赛造成的半导体订单积压过多 但很显然,hyperscalers都不愿意当冤大头,都在试图自建ASIC降低成本,那么可以从2030年远期的算力分布来回看这个问题 长线来看,openai已经明牌了标准答案,10GW Nvidia,10GW ASIC,6GW AMD,其他hyperscaler划分比例有类似考虑 比如说,推理端希望ASIC >50%,GPU里再细分的话,AMD和NV(legacy)对半分。训练还是得NV占大头,60%+,剩下的自研ASIC和AMD对半分 2030年按60%推理,40%训练比例划分,算下来NV 38%, ASIC 39%, AMD 23%,跟openAI比例是几乎完全一致的,算是一个标准答案参考值 当然了,微软,Amazon,Google,Anthropic这几家里AMD的比例会比这个标准答案中枢/参考值明显低一些,xAI则是没有ASIC只有Nvidia+少量AMD AMD的风险在于,当2030年再往后的更长期,CSP的in house ASIC越来越成熟(微软除外),推理端ASIC占比可能越来越高,很难有incentive新买入大量GPU了,除非卖的足够便宜 最近风头正劲的TPU呢?Meta是不是要转向TPU?对Nvidia的利润率影响大吗? 实际上,Meta今年capex72B,明年capex110B,未来六年capex平均值可能达到160B附近,而Meta 6年10B的TPU订单算下来年均只有1.6B,而且购买的是TPU云服务,并不是裸TPU 也就是说,Meta这笔TPU订单只占到Meta未来6年capex的1%,并没有严肃的考虑大规模部署,可能只是作为和Nvidia讨价还价的手段而已 另外从Meta最近几个月的招聘广告来看,也并没有看到任何TPU engineer方面的招聘,不像 Anthropic那样从五月就招一堆TPU kernel engineer,十月才宣布大规模采购TPU做训练 所以说,不管原因是diversify供货商,还是给自研ASIC延迟做退路,还是因为AMD的MI350X延迟,Meta买TPU基本上只有一个考虑:增加买Nvidia GPU的议价权,但顶多只有推理份额里能讨价还价,实际效果很有限,对Nvidia利润率影响也很有限。 要知道,22年加密货币熊市矿难的时候,NVDA库存上升到了198天,利润率只是从65%回撤到了56%,算上PE/宏观双杀股价才从300变100,现在一直供不应求,利润率没道理能降下来 再加上TPU v8设计过于保守(没用HBM4),Kyber rack的Rubin方案会比TPU v8的TCO更好,到头来最后还是得继续依赖Nvidia,很难议价。只要Nvidia继续保持这样的大踏步前进,竞争对手其实要跟上还是不容易的。 总之,一方面,全产业链瓶颈,比如cowos扩张都很谨慎,供不应求的状态还能持续多年。 另一方面,AI变现的利润曲线和硬件投入曲线存在“时间错配”,应用端的增长曲线会落后几年,只要这个应用端和基建端的增长曲线的时间错位依旧存在,半导体在IT行业的利润分配就会一直占优势。 从OpenAI的到2030年的投入曲线来看,这个时间错位至少要持续到2030年附近。也就是说半导体行业的超级扩张期带来的在IT产业利润划分的主导地位,目前看至少能持续到2030年 而半导体高利润率可能会维持的更长远一些,因为从互联网时代一次性基建属性变成了现在的收租基建属性 --------------------------------------------------- AI 不是只养活了 GPU,而是在用算力预算把“能把电变成 token 的每一环”都抬了一轮,从内存,存储,互联,光纤,电力,储能…..等等 上半篇讲完了“半导体吞噬IT利润”,那么下半篇讲的就是“AI算力价值溢出效应(Spillover Effect)重塑半导体内部格局”:GPU算力增长 -> 内存/存储/互联/CPU瓶颈 -> 溢出效应 -> 结构性机会 2025 年更有趣的故事,是巨大的行业红利在半导体内部怎么诞生结构性新机会,比如说,一个super cluster需要几个数据中心互联,光纤互联的长度需要上百万mile这个级别,这就是新机会 半导体产业链的结构性趋势带来的新机会,最典型的例子就是内存(DRAM/HBM)和存储(SSD),HBM的需求增长太夸张,连带挤压DDR4/5产能,直接让以周期性为标志的内存行业甚至喊出了“周期不存在”了,Hynix因为在HBM上领先,甚至都开始憧憬起了几年后年利润1000亿美元,妥妥一个万亿市值的公司 这两个板块背后,是结构性趋势的转变:AI workload从训练逐渐往推理延申,推理比例越来越大。 而推理是一个非常纯粹的吃内存带宽速度(memory bound)的事情,可以说带宽速度=token/s。模型尺寸越来越大,以及上下文context length的增加,对内存的尺寸要求也相应增大,导致了内存的需求激增:推理即内存 下一代的的GPU/ASIC内存已经成了暴力美学,配备的内存size之巨大,是三年前无法想象的,回看22年H100的80GB简直像个玩具,这才几年就增长了十倍: Nvidia Ultra Rubin - 1024GB HBM Qualcomm AI200 - 768GB LPDDR AMD MI400x - 432GB HBM 内存的另外一个潜在的爆发点在端侧,也就是手机/PC/汽车/机器人的端侧LLM,这两年主流的手机旗舰机已经从6GB升级到了8GB/12GB/16GB,提前为可能的端侧LLM生态做准备,毕竟手机算力下一代就能达到150TOPS量级,妥妥的桌面级,非常暴力 潜力上来说,端侧内存升级是比云端内存增量要更大的市场,毕竟端侧终端device的数量太惊人了,每年都是billion级别,一旦端侧LLM生态繁荣起来,内存用量翻倍轻而易举,针对端侧低功耗内存/存算一体的各种设计都会跟上 但端侧genAI的软件生态,似乎明显滞后,一直比我想象的进度要慢,可能是因为这方面还处于摸索期,并没有云端那么确定的ROI,厂商们在投入上都很谨慎,我在23~24年时候看好27年,可能还是太乐观了 互联网->移动互联网用了10~15年,端侧genAI/LLM可能也需要7~10年,可能得等云端ROI开发的差不多了,边际收益下降了,才能轮得到端侧genAI/LLM拿到开发资源,跑通端侧ROI。 -------------------------------------- 另一个2025年半导体内部结构性转变的故事是NAND存储,特别是企业级eSSD硬盘 结构性趋势来源也是同一个,AI workload的推理需求越来越大。内存红利也外溢到了SSD存储,甚至HDD存储,因为内存不够用就用高速SSD作为多级缓存 主要逻辑是AI推理过程中内存溢出KV cache offloading到下一层SSD存储,以及向量数据库检索/indexing,都在增加SSD存储的需求 Micron财报说的精准又直白:“AI inference use cases such as KV cache tiering and vector database search and indexing, are driving demand for performance storage.” 至于为什么存储价格在第四季度才爆发,这需要区分一下合约价格和现货价格,合约价格涨幅会温和一些,就算是最紧缺的企业级eSSD合约Q4上涨大概25%。而当NAND产能在2025年被合约慢慢的吃光,现货的价格就造成了观感上强烈的冲击,一个月上涨50%以上。 另一个未经验证的逻辑是多模态的爆发,特别是AI图片和AI视频的需求爆发,也会加剧存储的短缺,我觉得这条线只能说未来可期,但目前的视频/图片精细程度,可能还不到当年GPT3的水平,要达到出圈效果还需要一些时日。 ------------------------ 那么下一步还有什么趋势转移带来的半导体结构性的机会呢 那么就要先看下一步AI推理端的需求趋势是什么,毫无疑问,agentic flow的比例会越来越大,2025并不是year of agent,而是一个decade of agent 从CPU视角去看agentic workload,routing和工具处理都在CPU上,如果把常用的agentic框架做profiling,比如SWE-Agent, LangChain, Toolformer,CPU最长可以占到90%的E2E端到端延迟,throughput瓶颈也更多的卡在CPU,甚至CPU能耗也超过了总能耗的40% Agentic AI目前是一个CPU瓶颈更多的事情,在 agentic 框架里,CPU 是永远在忙的总指挥orchestrator, 很可能会成就CPU需求的新一波回暖 AMD 2025年Q2财报(8月5日),Lisa Su明确表述了这一现象:​"In particular, adoption of agentic AI is creating additional demand for general-purpose compute infrastructure, as customers quickly realize that each token generated by a GPU triggers multiple CPU-intensive tasks." "agent AI的采用正在对通用计算基础架构产生额外的需求,因为客户很快就意识到GPU产生的每个令牌都会触发多个CPU密集型任务。" ​Q3 财报里Lisa又明牌了一次CPU TAM increasing due to Gen AI. "Many customers are now planning substantially larger CPU build outs over the coming quarters to support increased demands from AI, serving as a powerful new catalyst for our server business." Nvidia也是把agent flow视为CPU需求,GB200/300 架构配置的CPU比例也比以往大的多,36颗 Grace CPU : 72颗 Blackwell GPU,直接达到了1:2的水平,AMD的路线则是用1~4个256核的EPYC去服务MI400系列72~128个GPU 以后的硬件架构,一定会往优化agent workload方向发展,比如agent task graph的调度和load balancing,CPU/GPU协同micro-batching 算力上的比较,说不定以后也会摆脱现在的纯GPU token rate比较,转向整个系统级全栈agentic benchmark比较. -------------------------- 半导体结构性转变带来的机会同时,下一步,可能也会带来一些意想不到的次生效应 云端AI数据中心需求爆发,造成内存和存储的暴涨,给消费电子的成本带来了很大压力,在2026年,这也许会演变成消费电子产业潜在的黑天鹅 PC厂商最近的股票大跌,也是这个原因。HP已经说了要减少内存配置,暗示要把PC重回8GB内存+256GB存储的时代了。 DRAM内存和存储再这么涨下去,可能会出现很离谱的情况:内存/存储现货价格比CPU和GPU还要更贵。尴尬的是,这可能直接延缓了消费电子期望的AI PC的进程,毕竟大内存是更有利AI PC的表现力的。 夸张的说,每个PC厂商和手机厂商的员工,甚至是消费电子厂商的员工,都应该买入存储和内存,作为职业风险对冲 明年年初开始,安卓阵营的内存以及存储成本要压不住了,三星,小米的手机售价都提高的话(美国市场现在已经提高不少了),利好最大的就是苹果 苹果的内存产能,nand产能都是专属长约锁价特供的,顺带还把Kioxia给坑了好多不涨价产能,导致苹果的成本优势进一步扩大,苹果全球手机销量市占率增长可能会非常可观,接下来一阵子可能会是iphone辉煌的时光。 ----------------------- 2025年半导体市场真的是太多精彩的故事了,Nvidia/AMD/TPU和各家hyperscaler的恩怨情仇引得各路下注的吃瓜群众心情跌宕起伏。 HBM/内存厂商吃到了memory-bound的红利,NAND厂商意外收获了KV cache的溢出效应,CPU在沉寂近十年后,可能会因agent orchestration再次回到增长叙事的中心 不再是Nvidia/AVGO几家算力厂商独大,而是AI workload算力价值溢出后的每一次演进,从训练到推理,从文本到多模态,从单模型调用到agentic flow,都在重写产业链的价值分配。 云端AI的繁荣正在挤压消费电子的生存空间——当PC厂商被迫讨论重回8GB时代,苹果却因供应链优势坐收渔利。这场算力军备竞赛的次生效应,可能在2026年以意想不到的方式重塑整个消费电子格局 半导体的故事不再是一条单线,而是一张持续自我重构的网。而 2025 年,大概只是合纵连横的第一回合
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SemiAnalysis Weekly — Ep. 031 - EMERGENCY EPISODE: Are We Doomed? ARR 是新的 GDP 市場目前幾乎只盯四個數字:OpenAI 與 Anthropic 的新增 ARR,以及 AWS、Azure 的年增率。Joey 認為這才是半導體交易的真正基準,其他指標都是雜訊。Max 指出算力仍是「需求遠大於供給」的結構,短期不會翻轉。即使 Dario 主張放慢前沿推進,也不等於需求下降;市場若把「pace the frontier」解讀成訂單減少,方向很可能錯。短期內,實驗室仍會繼續搶產能,因為成長數字才是定價核心。 安全控制反而增加算力消耗 更多安全機制不會省算力,反而更耗。OpenAI 在 Hugging Face 事件後,已把約 20% 算力拿去監控思維鏈。若要讓 METR 這類第三方真正嵌入訓練流程,還得理解模型行為、GPU 叢集與 Kubernetes,計算成本極高。Doug 用極端邏輯補充:若模型消滅人類,終端價值歸零;因此任何降低災難機率的動作,理論上都該抬升整體市場估值基數。安全不是減速器,而是新的算力消耗項。 宣言缺乏硬性約束 Dario 文章最具體的承諾,幾乎只剩引入 METR 做嵌入式評估、審查訓練流程而非只看輸出。但 METR 大約只有 40 人,要同時覆蓋兩大實驗室的複雜基礎設施,門檻極高。更諷刺的是,METR 自己才剛發生 API key 被盜、損失約 60 萬美元算力。Joey 認為短期財務與 IPO 影響很小,反而可能因為安全檢查點增加而加快招聘。真正關鍵不是宣言措辭,而是後續有沒有可驗證的執行。 OpenAI Hugging Face 事件 防守前沿模型攻擊,本身也需要前沿模型。攻擊者可一次部署數千到數萬個 agent,傳統資安工具跟不上。更嚴重的是模型已能利用公開 CVE,在基礎設施未更新時拿到內部 Linux 主機 root。Jordan 假設:若模型挾持 1 萬顆 GPU 的資料中心,而現場拔線要 90 天,等於被自己訓練出的系統勒索。這不是理論風險,而是「模型能越獄自己所在環境」的實例延伸。 生物武器風險:意圖 vs. 意外 Max 預測兩年內可能出現 AI 相關生物傷害事件,規模可達數百到數千人死亡,但自承非生醫專家。Jordan 認為真正危險不是「AI 故意造武器」,而是「AI 做錯事卻像生成網站一樣說抱歉」。例如新創用 AI 開發蛋白質補充劑、跳過嚴格審批就上架,導致罕見疾病患者集體死亡。這是價值觀與流程失調的副產品,不是蓄意攻擊,但後果同樣致命。風險框架若只盯惡意,會漏掉更大的意外傷害。 TSMC 的 KYC 與算力主權 Doug 問:如何阻止 Instinct、Muse 這類 agent 自己向台積電下單?Max 說台積電已有 KYC,但十萬級 agent theoretically 可繞過。Doug 主張直接拒絕所有來自 AI 的晶片訂單,才是控制算力主權的辦法。Max 認為 Muse 風險高於 Instinct,因為 agent 能力更強;他願把 Muse 接銀行帳戶,卻不敢對 Instinct 這樣做。重點是:算力取得一旦自動化,主權與風控會被規模擊穿。 RASA 法案 RASA(Remote Access Security Act)把中國實驗室遠端使用 NVIDIA 等前沿晶片,直接定義成違反出口管制。眾議院以 300 多票對個位數通過,幾乎全面共識,卻在參議院卡關數月,並遭遇 Oracle 等遊說。Jordan 認為這可能是第一個真正落地的 AI 相關監管,而且是「出口管制更新版」,會先於全面 AI 法案出現。它被低估,卻可能成為後續監管的起點。 監管前景:2028? Joey 認為催化劑不一定是生物武器,中型銀行被攻破、金融災難或武器技術外洩,更容易推動政治系統。Max 反問:關鍵不在「發生什麼」,而在「遊說力量誰比較強」。若 AI 遊說像 NRA 一樣強,災難也可能被壓下來;但事件夠大,民意仍可能突破。Jordan 判斷下一屆美國政府無論誰上台,都會搶先宣稱「我們率先監管 AI」,目的是在中國等國出台框架前占住話語權。 投資啟示:做空網安? Max 提出極端觀點:可考慮做空 Okta、CrowdStrike、Zscaler 這類傳統網安籃子。理由是攻擊已變成大規模 AI agent 協同滲透,端點、身分、網路防護架構過時。JFrog 被入侵、Artifactory 遭利用,被他視為信號。但他也承認股價仍在漲,因為「攻擊真的發生」和「市場相信會發生」之間還有巨大落差。這是結構性質疑,不是短期交易訊號。 全球競爭與安全悖論 Anthropic 威脅情報指 Moonshot API 背後呼叫 Claude,並把對話拿去訓練;另有 PLA 附屬機構用 Kimi 建構敏感技術的跡象。這引出經典悖論:自己放慢做安全,對手加速,會不會輸掉競爭?Jordan 認為認真做安全反而是優勢——對手若不斷把技術秘密暴露給你,而你又較不容易被自己的系統反噬,你才是贏家。
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━━━━━━━━━━━━━ 【券商研报汇总】 ━━━━━━━━━━━━━ 报告日期:2026年5月27日(周三) 数据区间:近三日(5月25日-27日) 【说明】以下数据来源于公开网络信息整理,基于证券之星、金融界、Wind等平台不完全统计。由于券商研报披露渠道分散,部分个股研报数量和目标价可能存在统计口径差异,建议结合个股实际情况参考。 ━━━━━━━━━━━━━ 一、近期三日研报家数最多的三家个股(买入评级) ① 珀莱雅(603605) • 东方证券:目标价85.92元,买入评级,最新股价58.03元,上涨空间48.06% • 华创证券/申万宏源/国信证券等:目标价58.03元附近,买入评级 • 一致预期目标价:约72元 • 推荐逻辑:美妆龙头,品牌升级+电商渠道持续放量,Q1业绩延续高增。 ② 贵州茅台(600519) • 诚通证券:目标价1285.88元,买入评级 • 华鑫证券/万联证券/开源证券/山西证券/中邮证券/西南证券/群益证券等:共计13份券商研报关注 • 一致预期目标价:约1700元(各券商目标价区间1300-2100元) • 推荐逻辑:白酒龙头地位稳固,现金流充裕,长期品牌溢价突出。 ③ 明阳智能(601615) • 华创证券:目标价25.75元,买入评级,最新股价17.53元,上涨空间46.89% • 国金证券:持续跟踪,维持买入 • 一致预期目标价:约24元 • 推荐逻辑:海风龙头,订单饱满,海外业务高增预期。 ━━━━━━━━━━━━━ 二、近期三日一致预期提高最多的个股 注:由于公开数据有限,本节选取近三日有明确目标价上调或盈利预测上调的代表性个股: ① 恒立液压(601100) • 国信证券(5月26日):上调2026-2027年盈利预测至36.01/44.48亿元(原预测32.32/38.00亿元),新增2028年预测53.71亿元 • 对应PE:43/35/29倍 • 评级:优于大市(维持) • 上调逻辑:液压龙头稳健增长,海外泵阀+丝杠业务加速推进。 ② 汇川技术(300124) • 国信证券(5月26日):下调2026-2027年盈利预测至60.41/73.15亿元(前值63.83/76.42亿元),新增2028年预测86.84亿元 • 注:短期预测略有下调,但AI战略全面布局,中长期成长逻辑强化 • 评级:优于大市(维持) ③ 澜起科技(688008) • 高盛(5月27日):上调A股目标价至363元(参考价257.30元),潜在上行空间41.1% • 评级:Buy(买入) • 上调逻辑:AI服务器内存带宽需求成为新瓶颈,公司的PCIe Retimer和PCIe Switch芯片受益于AI服务器扩张,HBM渗透率提升带动配套芯片需求。 ④ 联想集团(港股00992,但A股投资者关注) • 高盛(5月26日):大幅上调目标价71%至27港元 • 多家券商跟进上调目标价 • 评级:买入 • 上调逻辑:Q4净利润暴涨479.5%,AI收入占比近四成,ISG业务扭亏为盈。 ⑤ 特海国际(港股09658) • 浦银国际(5月26日):上调至"买入"评级,目标价13.7港元 • 上调逻辑:2025年战略调整见效,翻台率回升,2026年复苏趋势明确。 ━━━━━━━━━━━━━ 三、近期三日机构首次评级买入的A股个股 ① 天赐材料(002709) • 评级机构:国金证券 • 评级:增持(首次覆盖) • 目标价:65.96元 • 评级逻辑:长期主义筑龙头,全链整合驭周期。电 解液龙头,硅碳负极+钠电布局带来新成长曲线。 ② 君实生物(688180) • 评级机构:开源证券 • 评级:买入(首次覆盖) • 目标价:未明确给出 • 评级逻辑:全面布局IO+ADC 2.0时代,争新一代实体瘤SOC,核心管线进展超预期。 ③ 必贝特(688759) • 评级机构:华福证券 • 评级:买入(首次覆盖) • 目标价:未明确给出 • 评级逻辑:首创双靶抑制剂已获批,肝外siRNA平台剑指CNS与肾病蓝海,技术平台稀缺性强。 ④ 希荻微(688173) • 评级机构:中航证券 • 评级:买入(首次覆盖) • 目标价:未明确给出 • 评级逻辑:新兴业务多点开花,业绩拐点加速到来,消费电子+汽车电子双轮驱动。 ⑤ 兆易创新(603986) • 评级机构:中航证券 • 评级:买入(首次覆盖) • 目标价:未明确给出 • 评级逻辑:存储量价齐升空间打开,定制化存储进程加速,AI驱动存储需求爆发。 ━━━━━━━━━━━━━ 【板块聚焦】 近三日券商关注度较高的行业板块: • 半导体/AI硬件:澜起科技、海光信息、兆易创新 • 新能源/电力设备:明阳智能、亿纬锂能、阳光电源 • 工程机械:徐工机械、恒立液压 • 医疗耗材/设备:爱迪特、振德医疗、三友医疗、海泰新光 • 白酒/大消费:贵州茅台、珀莱雅 ━━━━━━━━━━━━━ 请关注、转发、收藏,华尔街观察团队将持续跟踪相关消息、解读量化数据,基于WSV模型,给出股票、黄金、债券(ETF)大类资产及板块(ETF)轮动量数据,个股案例研究,为您提供超前布局机会。 ⭐️⭐️⭐️ 文章所载内容信息参考,不构成任何投资建议或操作指南。信息基于公开公告整理和量化数据机器学习计算,文章信息与数据的真实性、完整性、有效性不承担任何责任。历史数据不代表未来、案例分析不代表收益承诺。投资者据此操作,风险自担。投资有风险,入市需谨慎。
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