核心观点 - 当前中国楼市整体处于“筑底阶段”，北京和上海率先出现房价企稳的确定性回暖趋势，其核心逻辑是自身潜在需求消化了历史库存，导致二手房供给侧出清，进而形成价格拐点，其他城市分化将成为新常态 [7][8][11] 楼市整体阶段 - 全国整体定性为“筑底阶段”，从量和价两个维度均可见特征 [7] - 交易量方面，全社会一二手房总交易量折算成年化值，最近三个月持续稳定在约13.5亿平方米的水平，该数值在前低（2024年二三季度）以上 [7] - 房价方面，2025年是2021年下半年房价转入下跌通道后，首个跌幅收窄的年份，房价的二阶导开始转正，这是筑底迹象的表征 [7] 北京和上海市场变化 - 上海1-5月房价累计微涨1.6% [6] - 北京1-5月房价微跌，但前端市场情绪在向好 [6] - 北京和上海是当前出现确定性回暖趋势的典型代表，其房价在环比意义上走稳、不跌甚至回升 [8] - 北京历史上控制投资需求比上海更严，社会库存水平可能更低 [6] - 上海历史上限购严格、投资性需求积累少，就业人口持续流入、需求旺盛 [6] 二手房与新房传导 - 二手房市场回暖中，低总价产品供需关系改善较好 [9] - 最刚需群体进场后，需求自下而上传导顺畅，刚需买房使改善群体能实现“卖旧买新、卖小买大” [9] - 刚需进场→改善群体能卖旧买新→最终传导至改善需求为主的新房市场，该传导过程是循序渐进的，大概率会发生 [6][9] 房价企稳后的走势 - 当前处于二手房库存出清，尤其是小户型库存出清的背景，价格阶段性企稳 [10] - 价格企稳将引导观望群体陆续进场，因为过去房价调整时多租一年房可能省下5%本金，现在房价稳住则需评估租房与买房的划算程度 [10] - 当前租金收益率约2.4%-2.5%，首套购房利率公积金2.6%、商贷3%出头，租房不如买房划算 [10] - 低库存下，只要需求愿意入市，大概率能形成房价上行趋势，中性情景下可能是比较温和的上行 [10][12] 其他城市展望 - 本轮周期与以往不同，过去所有城市周期同时启动是因为城镇化或政策调整同步 [11] - 本次北上房价企稳的逻辑是自身潜在需求持续消化历史库存，造成二手供给侧出清形成拐点 [11] - 其他城市需看自身需求和历史库存，分化很大概率成为未来新常态 [11] - 长期走势一致，但房价调整更早、幅度更大 [12] 租金与房价关系 - 租金有季节性，是后验指标 [12] - 上半年租金平稳微增是积极信号，重点需看下半年走势 [12] 通胀与汇率影响 - 通胀能否利好房价，要看收入和供需 [12] - 汇率变化需要持续、明显才能传导至实体市场 [12] - 当前国内楼市主要还是内源性自我修复 [12]

文章核心观点 该文章是中金公司研究部于2025年8月18日至19日在北京举办的“GRA”培训会议议程，内容覆盖宏观经济、策略、固定收益、行业研究及AI科技等多个领域，旨在展示其研究框架与投资分析逻辑 会议议程与主题总结 第一天（8月18日）宏观与策略分析 - 国际货币秩序重构与人民币国际化，由首席经济学家缪延亮主讲 [5] - 中金宏观分析框架，由首席宏观分析师张文朗主讲 [5] - A股市场策略分析框架探讨，由首席国内策略分析师李求索主讲 [5] - 全球市场与港股策略分析框架，由首席海外与港股策略分析师刘刚主讲 [5] 第一天（8月18日）行业与研究方法 - 跨国公司成长启示录，由研究部国际研究负责人杨鑫主讲 [7] - 中金点晴大模型与分析师Skill介绍，由研究部数字化组负责人刘瀚月主讲 [7] - 信用债投资分析框架，由固定收益分析师许艳主讲 [8] - 房地产行业框架：周期拐点渐近，由不动产与空间服务行业分析师李昊主讲 [8] - 有色3x3矩阵，由有色金属行业首席齐丁主讲 [8] - 汽车及出行设备投资框架——电动智能大势所趋，市场变革挖掘α机遇，由汽车及出行装备行业分析师主讲 [8] - 新型能源体系建设下的电力投资周期展望，由风光公用环保行业首席刘佳妮主讲 [8] 第二天（8月19日）AI与科技前沿 - AI浪潮下的硬科技研究框架，由科技硬件及半导体行业分析师陈昊、成乔升主讲 [9] - AI Agent框架：从Token经济到三层叙事，由软件电信教育行业分析师于钟海主讲 [9] - 2026年具身智能机器人展望，由机械行业分析师郭威秀主讲 [9] - AI“探电”：详解AI算力资本开支下电气设备投资机会，由电力设备新能源行业首席曲昊源主讲 [9] 第二天（8月19日）消费与传媒 - 消费板块结构分析与研究框架，由可选消费行业首席郭海燕主讲 [11] - 食品饮料研究框架：守正待时，价值可期，由食品饮料行业首席王文丹主讲 [11] - AI时代新传媒：从内容工业化到渠道再分配，由传媒行业首席张雪晴主讲 [11]

文章核心观点 全国一体化算力网建设已进入整合攻坚期，通过统一标准、资源池化及跨区域调度，有望为国产算力产业链提供规模化落地场景，带动算力基础设施建设，建议关注国产算力产业链龙头企业 [1] 我国AI产业发展现状与算力需求 - 我国人工智能产业已迈入规模化、产业化、普惠化的高速发展阶段，截至2025年底，人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，企业超过6200家 [4] - 国产大模型快速迭代，以DeepSeek、智谱、Kimi等为代表，通过混合专家架构等核心技术升级，在中文语义理解、行业场景适配、性价比层面实现对海外顶尖模型的部分超越 [5] - 截至2026年8月初，平台内国产大模型周Token调用量已连续14周超过美国，全球调用量前五的大模型全部为中国产品 [6] - 我国已建成5.6万余家基础级、9000余家先进级智能工厂，500余家卓越级智能工厂，培育15家领航级智能工厂 [5] - 2024年初，我国日均词元调用量约为1000亿，截至2025年底已达100万亿，截至2026年3月已超140万亿 [6] - 国内云厂商资本开支对比海外仍存较大差距，截至2Q26，海外头部云服务提供商CapEx合计为187,146百万美元，中国头部上市互联网厂商CapEx合计为10,011百万美元 [6] 传统算力建设的结构性短板 - 算力孤岛问题突出，不同厂商、不同架构、不同地区的算力无法协同，呈现算力布局“碎片化”特征 [7] - 供需空间错配，东部数字经济发达区域算力需求集中但扩容空间受限，西部新能源富集但本地产业需求薄弱，全国算力整体利用率长期偏低 [7] - 算力中心耗能较高，传统算力布局与新能源资源脱节，东部绿电资源稀缺，西部绿电充沛但算力利用率不足 [7] 全国一体化算力网政策演进 - 2021年“十四五”期间，国家四部委联合印发方案，首次提出构建全国一体化算力网络国家枢纽节点，正式启动“东数西算”工程 [10] - 2023年12月，五部委印发《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，为国内首份以“全国一体化算力网”为官方定名的专项文件 [10] - 2026年4月，中央政治局会议首次单列“算力网”，将其纳入国家“六张网”战略性基础设施体系，正式升格为国家战略级核心新基建 [10] 算力网重点工程落地情况 - 2019年，鹏城实验室启动中国算力网（C²NET）的研究与设计工作 [12] - 2022年6月，中国算力网一期工程上线，以“鹏城云脑II”E级智能算力平台为枢纽节点，跨区域实现了20余个异构算力中心的互联 [12] - 2023年4月，科技部牵头启动“国家超算互联网建设工作”，2024年4月国家超算互联网平台正式上线 [12] - 2026年2月，国家超算互联网核心节点在郑州上线试运行，可对外提供超3万卡的国产AI算力，至7月正式上线，算力扩张到10万卡，成为我国第一座十万卡智算集群 [12] 算力网建设三阶段 - 第一阶段：基础布局建设期（2022-2025年，“十四五”阶段），完成八大枢纽、十大集群空间布局，“东数西算”工程已带动万亿级社会投资，培育30余个专业化算力新城，全国新增算力中西部地区占比超七成 [13] - 第二阶段：联网整合攻坚期（2026-2028年，“十五五”前期），核心任务为落地全国统一算力标准、实现70%以上算力资源并网，到2028年基本实现全国公共算力标准化互联 [14] - 第三阶段：成熟运营普及期（2029-2030年，“十五五”收官），最终实现全网算力100%标准化并网，建成功能完备、运行高效的国家级算力基础设施体系 [14] 算力网对国产算力产业链的赋能路径 - 统一标准，降低国产适配成本，建立统一的算力标识、接口规范、资源计量、调度规则与服务评估体系，推动各类异构算力互联互通 [16] - 以网补芯，缓解国产算力单卡性能瓶颈，通过异构资源接入、资源池化和智能调度，将分散的国产算力资源统一纳管 [17] - 算电协同，缓解国产芯片高功耗压力，在空间维度将非时延敏感任务调度至西部枢纽，在时间维度推动算力任务跟随电力生产曲线动态错峰运行 [19] 郑州十万卡集群标杆项目 - 2026年7月，郑州国家超算互联网核心节点十万卡全国产AI超集群正式投入运营，为国内首个投入运行的十万卡级全国产算力集群 [23] - 实现全栈国产化落地，从核心部件到系统落地均实现全国产化，形成覆盖核心芯片、算力系统、分布式存储、高速网络、液冷散热、智能运维和应用软件的整体能力 [25] - 采用超智融合架构，同一套硬件底座同时支持FP64高精度科学计算与INT8大模型推理训练 [27] - 机房物理占地面积仅约2000平方米，实现高密度集约化建设 [27] - 大规模应用浸没式相变液冷技术，把PUE控制在低于1.04的水平，可支撑单机柜兆瓦级高功率负载 [27] 超节点架构发展趋势 - AI模型已迈入万亿参数、长上下文、多模态融合时代，传统松散算力集群节点间通信时延高、任务分片协同难度大，易导致大量算力闲置浪费 [31] - 超节点通过紧耦合架构、统一内存编址、全域资源池化、智能分布式调度四大核心能力，可大幅提升集群效率 [31] - 国产算力芯片在单卡峰值算力、片上缓存容量、端口传输速率等方面仍存在阶段性短板，超节点通过系统层面的资源重组与效率优化，弥补单芯片个体性能不足 [33][34] - 超节点采用整机柜一体化液冷方案，以郑州十万卡集群为例，单机柜功率密度突破900kW的同时，PUE降至1.04以下 [35] - 国家大型算力中心将朝着国产化、大型化、集约化、支持多场景的通用化方向发展 [29]

核心观点 中国大消费连锁业态以“万店”为里程碑，通过标准化扩张、亲民定价和因地制宜的扩张模式，打磨出锋利的门店模型，并打穿下沉市场实现规模突破[1] 万店之后，企业通过能力复用向广度、深度和效率要增长，国内头部品牌仍有加密空间，出海是长期引擎，品类扩展、品质提升和品牌升级可提升单店收入，链路压缩与价值链重塑推升盈利[2] 中国万店龙头估值相比海外存在明显折价，成长与价值兼备，估值提升空间明确[2] 何以万店：用最锋利的门店模型，凝结中国消费最大公约数 万店基因：标准化扩张、亲民定价、因地制宜的扩张模式 - 万店基因源于对生意属性、定价定位和扩张模式的系统性选择[4] - 产品与服务标准化程度越高，门店标准化扩张能力越强，是走向万店业态的基础[4] - 品牌需要以大众价格定位切入需求体量足够大的赛道，并充分渗透下沉市场，以覆盖最大公约数消费人群[4] - 品牌需要平衡门店管理复杂度与外部资源依赖，合理地选择直营、加盟或混合模式以匹配发展需求[4] 生意属性：门店标准化扩张能力是万店业态的基础 - 门店标准化扩张能力主要取决于产品标准化和服务标准化两个维度[6] - 产品标准化：前置生产或轻度加工的产品更容易实现标准复制，取决于门店参与加工的深浅[6] - 服务标准化：轻度服务过程更容易通过流程和系统实现复制，关键在于消费过程是否简单、明确，能否通过SOP、设备和培训降低对个人的依赖[6] - 万店业态的共同前提是产品与服务均具备较强的标准化能力，量贩零食、现制饮品和西式快餐均体现了这一特征[6] - 量贩零食、现制饮品连锁化率达92%/49%[1] 定价定位：捕捉大市场需求分层机遇，以大众价格渗透下沉市场 - 需求体量足够大且拥有丰富分层级结构性机会的赛道，是诞生万店品牌的重要条件[9] - 2025年现制饮品、西式快餐、零食饮料零售市场规模分别为7,464/3,280/43,079亿元[9] - 万店品牌的定价定位与下沉市场消费特征高度契合，体现在“买得起、买得值、买得到”三个层面[11] - 买得起：以较低消费门槛覆盖最大公约数人群，万店品牌普遍将客单价控制在大众可接受范围内[11] - 买得值：以高性价比满足下沉消费者品质消费需求，通过规模化供应链和标准化运营提供高质平价产品[12] - 买得到：门店网络深度覆盖下沉市场，2025年除咖啡等偏高线消费品类外，主流万店品牌下沉市场门店占比普遍高于三线及以下城市社零占比（47%）[12] - 万店业态普遍具备“小店型、轻投入”的特征，得以扩大可选点位范围与降低开店资金门槛[14] 扩张模式的选择：平衡门店管理复杂度与外部资源依赖 - 直营与加盟模式没有绝对优劣之分，本质是品牌方在门店管理复杂度与外部资源依赖之间进行权衡[16] - 数字化与供应链能力是品牌放开加盟的基础前提[16] - 门店管理复杂度越高，越需要直营；反之，若门店管理较简单，则更适合加盟扩张[17] - 若品牌需要快速扩大资本投入、获取分散点位资源或借助经营者积极性提升单店运营效率，则加盟模式较为合适[17] - 不同品牌基于门店管理复杂度与市场定位，形成三类典型扩张路径：先直营后加盟、始终加盟主导、始终直营主导[19] 万店能力“三柱一基”：以数字化为底座 - “三柱”为供应链能力、加盟商管理及门店运营优化、品牌建设，“一基”是数字化能力[19] - 供应链能力包括上游原料获取能力、中游生产加工能力、下游仓配网络能力[20] - 加盟商管理和门店运营以健康单店模型实现利益一致，以全生命周期管理和区域组织保障门店质量，以自动化设备和数字化系统扩大管理半径[20] - 品牌建设是把“锋利的门店模型×广袤的下沉市场”所积累的规模，沉淀为消费者的认知与复购[20] - 数字化能力是企业竞争力的根基，需要同时向供需两端发力[20] 供应链能力：支撑产品低成本稳定交付和灵活创新的核心壁垒 - 万店业态普遍产品复杂度低，强供应链能力优先于大单品创新能力[22] - 产品创新层出不穷，但产品复杂度一般较低，容易被同行模仿，只有扎实的供应链能力才能支撑品牌根据消费者需求不断迭代创新并保障稳定交付[22] - 库迪曾因供应链建设跟不上门店扩张，多次导致大单品缺货，影响门店销售和损害消费者信任[22] - 平价品牌更重视全产业链把控强化质价比定位，蜜雪掌控上中下游全产业链[25] - 量贩零食上游供给充分，当前阶段更多依靠渠道精简带来效率提升，以及自建仓储提升配送效率[25] - 门店布局越下沉，越需要自建仓配网络以保障产品可得性和交付稳定性[27] - 原料复杂度决定是否与外部供应商合作及合作形式，瑞幸核心原料是咖啡豆，源头直采并自建烘焙工厂；百胜中国原料复杂且需高频创新，因此与本土第三方供应商深度合作[27] 加盟商/门店管理：持续创造单店竞争力与稳定的网络复制力 - 当门店由千店迈向万店，瓶颈由“能否招到加盟商”转向“能否持续创造有竞争力的单店回报，并在更大网络中稳定复制”[32] - 单店投资回报是加盟网络可持续扩张的基础，较低的投资门槛和较快的资金回笼有助于降低首次开店的资金压力[33] - 在部分已突破万店规模的连锁品牌中，成熟单店模型的投资回收期整体集中在2年左右，其中现制饮品的小店模型相对更短[33] - 2022-2025年蜜雪/古茗加盟商数量分别以26%/42%的复合增速增长，对应加盟门店数量分别以27%/27%的复合增速增长至59,785/13,545家[33] - 单店成功持续复制至万店规模，还依赖于加盟商的全生命周期管理，分为加盟商筛选、区域进入与开店筹备、持续管理与激励几个阶段[35] - 经营型与投资型加盟并无优劣，差异主要体现为扩张速度与经营韧性[37] - 持续管理：督导体系不仅要保证标准一致，更要承担单店经营改善职能[43] - 激励与退出：复投是对优秀加盟商的激励，淘汰是对加盟网络质量的纠偏[43] - 门店运营的核心是跨门店的品质一致性，对产品制作可被标准化的茶饮、咖啡，路径是“以系统硬件替代、监测人工”[44] 品牌建设：将规模优势沉淀为消费者认知 - 品牌建设具体包括两条相互强化的路径：1）打造与自身价格带匹配的品牌调性，持续强化消费者认知与复购黏性；2）规模即媒介，密度即声量，“万店”网络本身就是最好的品牌宣传[46] - 不同价格带对应不同的品牌建设抓手，本质是将定价差异转化为消费者可持续感知的产品、服务与体验差异[48] - 茶饮更依赖产品、IP与营销的高频触达；餐饮更注重菜品、服务与门店场景的综合塑造；酒店更侧重客房空间与服务标准的长期稳定兑现[48] - 对万店连锁而言，最独特、也最被低估的品牌资产，是门店网络本身，数万家门店构成了一张“一直在线、无需额外付费”的巨型广告网[52] - 对下沉市场尤为关键：低线城市及乡镇消费者的品牌认知，高度依赖“看得见、离得近、可获得”的线下触点[52] 数字化能力：贯穿供应链与会员运营的全域底座 - 数字化并非独立于供应链、门店运营与品牌运营的第四项能力，而是贯穿供应链和会员运营、支撑三者在万店维度上真正落地的能力底座[55] - 供给侧数字化，可实现将采购、仓配、库存与门店运营从“经验驱动”转向“数据驱动”[56] - 需求侧数字化的本质，是围绕“消费者”持续构建并升级数字化能力，把会员系统、点单/入住流水与营销打通成闭环[59] - 截至2024年末，华住会员数达2.67亿人次；截至2025年末，锦江酒店/首旅酒店/亚朵会员数分别达2.1/2.1/1.1亿人次[60] - 截至3Q25，百胜中国（肯德基+必胜客）累计会员数达5.75亿人次；截至2025年底，蜜雪冰城累计会员达4.3亿人次[60] 新万店VS老万店：从规模扩张走向健康增长 - 新旧万店的分野，不在于是否跨越万店门槛，而在于门店网络能否在扩张中持续创造健康回报[63] - 万店连锁的增长质量取决于“广袤的受众市场×锋利的门店模型”[63] - 两端相互强化时，门店加密可转化为供应链摊薄、加盟商回报、品牌认知提升的正循环；反之，万店规模也可能难以转化为持续经营优势[63] 万店之后：门店复制到能力复用，向广度、深度、效率要增长 国内门店潜力：总量高增阶段已过，头部品牌通过拓宽、加密实现超额增长 - 国内万店品牌并未抵达增长的终点，行业在低密度城市仍具扩张空间[68] - 低价茶饮主要由人口规模驱动，高价茶饮与咖啡对城市购买力要求更高，低价咖啡同时偏好人口高密度区域[68] - 从竞争密度看，同品类品牌间门店距离已普遍显著低于单品牌内部距离，核心商圈进一步加密空间或相对有限[68] - 蜜雪、瑞幸已实现高广度、高深度，古茗等品牌则单城开店深度较高，但仍具较多未进入区域[68] - 量贩零食区域网络效应更强，优势区域头部品牌市占率可超过80%[68] - 假设低密度城市分别向现有城市门店密度的50%/75%分位数提升，茶饮行业头部样本品牌门店空间约为+6%/+22%，咖啡头部样本品牌约为+6%/+16%，量贩零食头部样本品牌约为+11%/+28%[68] - 蜜雪、瑞幸已验证茶饮和咖啡赛道高密度全国化布局的可行性，二者全国500米内商业据点覆盖率分别达到49%/39%，一级商业据点入驻率高达75%/72%[69] - 即使蜜雪、瑞幸的门店覆盖已最广泛，二者的全国三级商业据点平均入驻率也仅为28%/21%，四级商业据点入驻率分别为11%/7%，下沉市场仍具有广阔空间[69] - 业态的价格带越高，对高线城市和成熟商业点位的依赖越强；低价茶饮与量贩零食偏向于大众化、下沉化布局[70] - 低价茶饮：只对需求总量敏感，对人口密度和购买力均不敏感[72] - 高价茶饮：同时依赖需求总量与购买力，但对人口密度不敏感[72] - 低价咖啡：对需求总量、人口密度和人均GDP均敏感，是对城市化特征要求最全面的业态[72] - 高价咖啡：依赖需求总量与购买力[72] - 量贩零食：需求总量仍为决定性要素，对人口密度不敏感，购买力影响虽显著但经济意义较弱[72] - 头部品牌已形成较深的城市内门店网络，成熟商圈已呈现贴身竞争，进一步加密难度偏高[74] - 蜜雪冰城、瑞幸咖啡门店密度为全品牌最高，品牌内最近门店距离中位数分别为564/584米[74] - 各品类的品牌间门店距离均明显低于多数单品牌内部间距，高价茶饮/低价咖啡/高价咖啡/低价茶饮/量贩零食的品牌间门店距离中位数分别仅67/134/220/359/529米[74] - 头部现制茶饮与咖啡品牌具备更强的跨区域竞争能力，在较多城市中均能达到较高市场份额水平[80] - 量贩零食是更容易形成区域高市占率的业态，网络效应驱动区域性强于茶饮咖啡，头部量贩零食品牌市占率的90%分位数分别达到80%以上[80] 门店出海：从中国万店走向全球万店 - 2025年麦当劳/KFC/星巴克和达美乐全球门店分别达到4.5/3.4/4.1/2.2万家，其中海外门店占比分别约70%/90%/55%/68%[84] - 蜜雪冰城和瑞幸的海外门店占比仅约7%和1%，仍存在较大出海空间[84] - 2015-2025年，品牌海外门店复合增速分别为3.6%/7.0%/10.7%/7.4%，均高于同期整体门店增速[84] - 国内连锁品牌进入海外后需要完成三层能力迁移：供应链出海、运营体系出海、文化出海[85] - 供应链出海能力：前期输出本土规模效率打开市场，后期建设供应链强化优势[88] - 运营体系出海能力：以数字化系统输出实现标准化经营，以本地化团队实现规模复制[92] - 国内酒店集团的运营体系出海主要采取并购整合与内生扩张两条路径[92] - 文化出海能力：以普适需求降低认知门槛，以中国表达形成品牌差异[94] 品类扩展、品质提升和品牌升级 - 品类扩展是横向做宽消费边界，覆盖新的消费时段和场景，提高门店、人员及供应链的全天利用效率[96] - 品质提升是纵向深化核心品类，将供应链效率转化为更优原料、更稳定品质和更强产品差异化[96] - 品牌升级是向上延伸价格带与客群边界，通过多品牌矩阵承接消费者需求升级[96] - 品类扩展的核心，是复用既有门店网络、客群流量与后台能力，通过点位、时段和需求三重互补，以更低增量成本提升单店产出[97] - 剔除异常坐标后，64.80%的茶饮门店在150米范围内分布有咖啡门店，69.48%的咖啡门店在150米范围内分布有茶饮门店[97] - 现制茶饮真鲜纯升级的本质是释放供应链效率，以更优原料和稳定交付提升产品差异化与质价比[99] - 酒店品牌升级的核心，是在共享中后台能力的基础上，通过多品牌矩阵向更高价格带延伸[100] - 华住早期以汉庭切入大众住宿市场，并自主孵化全季，截至2025年末，汉庭和全季分别拥有4,556家和3,565家酒店，合计占集团酒店总数约63%[100] 盈利中枢：链路压缩、规模效应与价值链重塑打开利润空间 - 万店连锁的利润率提升，核心来自链路压缩、规模效应与价值链重塑三方面的效率增量[102] - 链路压缩：通过集中采购、产地直采和核心原料自产，减少中间环节并强化源头定价权，降低原料采购成本[102] - 规模效应：随着门店密度和采购规模提升，仓配网络、数字化订货及标准化运营的固定投入被进一步摊薄[102] - 价值链重塑：通过联合定制、专供规格和自有品牌，公司由单纯采购逐步向商品开发延伸[102] - 以量贩零食为例，其价值链的重构，正由“压缩流通成本、重分存量利润”的第一阶段进入“组织产业链、创造新增价值”的第二阶段[102] 万店投资：成长与价值兼备，中国万店龙头估值提升正当时 投资框架：成长性与价值性的二元框架 - 从成长性与价值性两个维度构建万店连锁企业的投资框架，不同象限对应不同的基本面判断标准与估值方法[104] - 成长性主要衡量门店扩张、同店表现及盈利增长的持续性，价值性则体现自由现金流质量及分红、回购等股东回报能力[104] - 由此可将企业划分为四类：低扩张、高回报的“稳态回报型”；高扩张、高回报的“扩张回报兼备型”；高扩张、低回报的“扩张再投资型”；以及低扩张、低回报的“模型再验证型”[104] - 海外万店连锁兼具高现金流与长期经营韧性，全球连锁餐饮龙头开启稳态回报[2] - 国内部分万店连锁品牌成长与价值兼备，部分处于扩张再投资[2] - 一致预期下海外/中国头部酒店、餐饮品牌平均PE为33x/15x、29x/15x，中国万店龙头折价明显[2]

核心观点 - AI对影视产业全链路提效，从提升内容成功率、压缩制作成本、加快资金周转三大维度改善行业ROI，长期有望重塑产业链价值分配 [1][5] - AI原生视频应用商业化成熟度分化，AI微短剧/漫剧、IP数字资产沉淀、AI互动叙事三条脉络相对成熟，影院级精品、AI-UGC与数字分身、AI原生内容平台三条脉络需动态观察 [23] AI对影视产业全链路提效 前期环节（成本占比10%-15%） - AI剧本工坊等工具可为编剧节约约70%以上策划和创作时间，AI驱动的剧本分析和票房预测模型提升项目成功率 [7] - AI概念设计周期从1个月压缩至1周，AI场景概念和动态预演将历史剧美术筹备周期从数月缩短至数周 [1][7] - AI实现从文本描述到视觉素材的直接生成，概念图创作周期从数周压缩至3天 [7] - AI解决行业试错成本和沟通成本两大痛点，开机前可视化预演大幅减少片场现场返工 [1] 中期环节（成本占比70%-80%） - AI虚拟制片节省85%场景搭建成本，数字人演员降低建模原画成本80% [1][7] - AI制作成本降幅最高超90%，制作周期压缩70%以上 [7] - 传统5秒专业特效镜头报价3000元，AI生成仅需3元，降幅达99.9% [7] - AI可减少40%的剪辑时间，AI工具可将视频制作时间压缩70%-90% [7] - 42%的制作方已在试用数字人替代部分真人演出 [7] - 演员成本约占剧集成本40%，依赖真人表演短期内难以被完全替代 [12] - AI视频技术工具从实验室进入工业级可用，2026年8月Seedance 2.5单次视频生成时长从15秒提升至30秒 [9] 后期环节（成本占比10%-15%） - AI提升物料生产效率，全面渗透海报、短视频、广告素材等宣发物料生产环节 [18] - AI译制降低出海门槛，从短剧到长剧的译制效率提升 [21] - AI基于内容理解实现受众画像匹配与精准推送以放大声量 [5] - AI通过智能初审加快合规审核与问题打回 [5] 行业痛点与ROI改善 - 头部真人剧集单集成本500-800万元，40集剧集成本在2-3亿元 [5] - 爱奇艺CEO龚宇提到电视剧50%以上是亏损的 [5] - 2025年和2026年前7个月1亿元以上票房的电影仅占4.6%和4.9% [5] - 2026年95%的影片票房在1亿元以下 [5] - AI从提升内容确定性、压缩制作成本、加快变现周转三大方向改善行业ROI [5] AI原生视频应用商业化潜力 AI微短剧/漫剧（相对成熟） - 字节跳动凭借Seedance大模型、番茄小说IP源及红果短剧分发平台构建全产业链闭环 [30] - AI原生仿真人剧与3D漫剧制作数量大幅提升，头部作品质量提升 [24] - AI漫剧已具备突破传统微短剧碎片化娱乐场景的条件，单IP系列微短剧总时长已近传统长剧体量 [28][29] IP数字资产沉淀（相对成熟） - 长视频平台复用现有角色、场景开发AI番外、衍生短剧 [1] - 长视频平台在历年长剧拍摄中积累丰富数字资产，由原班编剧把关保障内容品质 [31] - AI衍生剧集高频推新可衔接传统长剧季播之间的时间断档 [34] AI互动叙事与原生综艺（相对成熟） - AIGC互动内容在制作成本上具备优势，传统精品互动影游前期启动与制作成本较高 [35] - AI原生综艺如《12星练赛》已实现品牌定制小剧场广告及产品植入 [38] - AI原生综艺有助于规避演艺人员个人道德风险并提供独特情绪价值 [38] 影院级AI精品内容（新兴发展） - 国内缺乏中介化发行通道，短期内难以实现商业化闭环 [1][42] - 关注老牌内容公司吸收AI精品产能促成院线端商业化落地 [42] - 一二线城市年轻群体文娱审美分众化，契合特定风格的AI内容社区或具备培育土壤 [42] AI-UGC与艺人数字分身（新兴发展） - 国内AI-UGC呈现粉丝经济与情绪价值驱动特征 [44] - 明星数字资产授权具备商业化空间，经纪公司对旗下艺人肖像、声音等数字资产进行授权 [45] - 营销机构将明星数字分身应用于电商变现、游戏联动及大品牌广告宣发 [45] AI原生内容平台（新兴发展） - 传统平台引入AI是既有视听形态下的降本增效，新平台由交互范式重构驱动 [45] - 独立平台面临流量惯性与商业化生态阻力，但前沿探索为下一代互动文娱形态孕育可能性 [45] - 以Loopit为代表的AI原生应用探索“动态生成+高频交互”的全新消费场景 [48] - AI原生平台可提供千人千面的极度个性化体验，具备催生全新内容的土壤 [47] 行业影响与趋势 - 传统真人剧占观众接受度58.7%，AI生成内容仅22.3%，选择“都可以”占比19.0% [13] - AI影视内容80%从业者来自互联网/游戏等非影视领域 [13] - 技术使用难度降低后，具备“讲故事”能力的复合型人才可能更具优势 [13] - AI虚拟角色缺乏粉丝基础与情感连接，面临流量冷启动难题 [18] - 真人加AI混制模式成为兼顾效率与传播效果的可行路径 [19]

宏观：总量回落，新旧动能分化加大 - 7月工业增加值同比增速由6月的5.3%回落至4.5%[4] - 高技术产业增加值同比增速在外需支撑下上升至16.9%（6月为14.1%）[4] - 电子行业增加值同比增速由6月的15.7%上升至19.1%[4] - 集成电路产量同比增速由6月的18.8%上升至20.7%[4] - 电脑、智能手机产量同比增速由6月的-13.8%、-13.6%下降至-23.0%、-22.9%[4] - 7月社零总额同比增长0.6%，增速比6月放缓0.4个百分点[5] - 汽车、建筑装潢、家具等降幅扩大[5] - 7月乘用车零售量降幅收窄而零售额降幅扩大，反映汽车平均售价走低[5] - 线上商品零售额增速下降0.6个百分点至3.3%[5] - 通讯器材类零售额增速加快至20.4%[5] - 1-7月固定资产投资累计名义同比-6.7%（1-6月为-5.7%）[5] - 设备工器具投资同比9.0%（1-6月为8.1%），呈现逆势上升态势[5] - 高技术产业投资同比5.0%（1-6月为4.6%），与传统行业差异扩大[5] - 1-7月广义基建投资同比下降3.6%，降幅较1-6月（-2.4%）进一步扩大[6] - 7月单月仅交通运输业实现同比正增长[6] - 1-7月制造业投资累计同比-1.7%，降幅较1-6月的-1.2%扩大[7] - 交运设备、电子、通用设备、电气机械等行业固定资产投资增速维持正增长[7] - 多数传统行业固定资产投资负增长且降幅扩大[7] 固收：内需压力仍存，期待刺激政策发力 - 7月低基数下固定投资同比降幅有所扩大[11] - 7月房地产投资和基建投资同比降幅扩大[11] - 7月工业和服务业产出同步下行[11] - 7月AI经济强而传统经济弱的格局进一步强化[12] - 后续增量政策关注点或在货币政策[12] - 预计央行货币政策放松可能加快，全面降准降息值得期待[12] - 继续看好国内债券市场[12] - 继续看好30年国债配置价值[12] 大宗商品：供需格局分化，有色支撑偏强 - 7月我国原油进口量844.5万桶/天，环比+18%，同比降幅收窄至-24%[14] - 7月我国原油加工量1217万桶/天、同比-19.5%[14] - 全国常减压一次产能开工率62.1%，同比-14.4ppt，环比-1.5ppt[14] - 7月我国汽柴煤产量739万桶/天，同比-18.1%[15] - 7月我国汽柴煤消费757.6万桶/天，同比-9.6%、环比+2.1%[15] - 7月汽油消费352万桶/天，环比+4.6%[15] - 7月煤油消费101万桶/天，环比+22.8%、同比转正至0.3%[15] - 7月国内柴油消费306万桶/天，环比-5.1%、同比-15%[15] - 7月国内汽油裂解价差953元/吨、环比上涨23.3%[16] - 7月柴油裂解价差692元/吨、环比上涨11%[16] - 2026年7月原煤产量34321万吨，同比下降10.1%[16] - 煤及褐煤进口4272.8万吨，同比上升20%[16] - 2026年7月中国粗钢产量7693万吨，同比下降3.6%[17] - 7月份生铁产量6835万吨，同比下降4.5%[17] - 2026年7月出口钢材1012.1万吨，同比上升2.9%[17] - 7月中国精炼铜产量112.7万吨，同比下滑4.0%[19] - 7月铜箔开工率达到93.1%，环比上升1.7ppt[19] - 7月铜板带开工率74.5%，同比上升13.6ppt[19] - 7月中国电解铝产量387.4万吨，同比增长1.6%[20] - 7月中国未锻轧铝及铝材出口64.3万吨，同比增长18.6%[20] - 6月底国内电解铝社会库存116.5万吨，7月下降至95.3万吨[20] - 预计短期铜价涨幅有望超预期，或触及15000美元/吨[19] - 维持下半年铝价3300美元/吨价格中枢判断[20] 银行：贷款降速提质，存款搬家放缓 - 7月新增社会融资规模1.4万亿元，同比多增2710亿元[25] - 人民币贷款减少3400亿元，同比多减2900亿元[25] - M1同比增速4.0%，与上月持平[25] - M2同比增速为7.7%，较上月下降0.3个百分点[25] - 7月公司贷款净减少1300亿元，同比多减1900亿元[25] - 短期和中长期贷款分别同比多增3000亿元、300亿元[25] - 票据贴现同比少增4950亿元[25] - 科技类贷款和高新技术贷款分别同比增长20.1%、14.6%[25] - 7月居民贷款减少4600亿元，同比少减290亿元[26] - 短期贷款、中长期贷款分别减少3400亿元、1200亿元[26] - 企业债同比多增1790亿元[26] - 未贴现汇票同比多增1110亿元[26] - 7月居民存款净减少6300亿元，同比少减4800亿元[26] - 预计银行基本面保持稳健，中报业绩有望继续改善[27] 房地产：7月总住房销量同比微降，投资端仍偏弱 - 7月全国新建商品房销售面积同比-13.4%[29] - 金额同比跌幅收窄至-8.9%（6月-13.9%）[29] - 7月二手房高频备案口径成交面积环比下降5%，同比增加8%[29] - 一、二手房总销量7月同比微降低个位数[29] - 7月130城二手房挂牌量环比+0.4%[29] - 7月房地产投资同比降幅较上月走阔至-27.4%（6月-24.4%）[30] - 房屋新开工、竣工面积同比降幅分别略走阔、收窄至-27.8%、-18.5%[30] - 7月末房屋施工面积同比下降12.7%[30] - 7月高频口径宅地成交金额同比降幅收窄-9%[30] 零售及轻工日化：7月社零同增0.6%，关注扩内需战略进展 - 2026年7月我国社会消费品零售总额3.90万亿元，同比增长0.6%[33] - 剔除汽车外的品类零售额同比增长2.5%[33] - 以旧换新品类零售总额同比-9.7%[33] - 非以旧换新品类同比+2.3%[33] - 7月商品零售额及餐饮收入分别同比+0.5%/+1.4%[33] - 1-7月网上商品零售额同增4.6%[33] - 吃类、穿类、用类商品零售额分别增长16.9%/5.8%/1.1%[33] - 便利店、超市零售额分别同增6.1%/3.8%[33] - 7月烟酒、粮油食品、饮料、日用品类同增6.0%/5.3%/3.5%/1.8%[34] - 通讯器材、文化办公、化妆品分别同增20.4%/7.4%/6.8%[34] - 纺服、金银珠宝、体育娱乐用品类同比分别-1.0%/-10.1%/-10.6%[34] - 家电类同比-1.9%，降幅环比收窄[34] - 家具、建材同比分别-8.8%/-14.2%[34] - 汽车类同比-17.0%[34] 建筑与工程：固投降幅扩大，实物工作量承压 - 1-7月固定资产投资（不含农户）同比-6.7%[36] - 7月单月同比-12.9%，增速环比-1.6ppt[36] - 7月新增专项债发行4,170亿元，同比-37%，环比-18%[36] - 7月基建投资同比-14.7%，增速环比-4.5ppt[36] - 7月交通投资同比+2.0%，增速环比+9.7ppt[36] - 7月水电燃热投资同比-24.6%，增速环比-15.6ppt[36] - 7月水利及市政投资同比-27.0%，增速环比-13.5ppt[36] - 7月房地产投资同比-27.4%，增速环比-3.0ppt[40] - 7月房屋新开工面积同比-28.5%[40] - 7月房屋竣工面积同比-20.0%[40] - 7月制造业投资同比-4.4%，增速环比-1.2ppt[40] - 7月水泥产量1.27亿吨，同比-11.6%[40] - 7月粗钢产量0.77亿吨，同比-3.6%[40] - 7月重卡销量8.4万辆，同比-1.1%，环比-27.0%[40] - 国内挖掘机销量0.76万台，同比+4.1%[40] 公用事业：7月发电数据表现平淡；高温推升调峰需求 - 7月规上工业发电量同比-0.1%[39] - 水电发电量同比+6.7%，增速环比+1.9ppt[39] - 火电发电量同比-3.5%，增速环比-4ppt[39] - 光伏、核电发电量同比+5.6%、+6.6%[39] - 风电同比+4.5%，增速环比+10.1ppt[39] - 1-7月规上工业发电量同比+3%[39] - 7月规上工业增加值同比+4.5%[41] - 化工/有色/非金属同比下滑1.2%~3.3%[41] - 黑色同比+0.3%[41] - 煤炭开采洗选同比下滑10.8%[41] - 汽车制造、电气机械、电子设备制造等保持8.7%~19.1%的同比增速[41] - 1-7月份规模以上工业增加值同比增长5.3%[41] - 7月全国平均气温23.5℃，较常年同期偏高1.3℃[41] - 全国用电负荷三创历史新高，最高达15.53亿千瓦[41]