文章核心观点 文章以郑州大学第一附属医院（郑大一附院）为案例，深入剖析了中国公立医院在特定历史背景下通过规模扩张实现高速发展的模式，并揭示了该模式因内部管理积弊、外部政策环境变化而难以为继的转折过程，指出以郑大一附院为代表的“医疗航母”时代已告终结[5][10][13] 医院规模扩张与黄金时代 - 医院规模急速扩张，从2008年1860张床位增长至2016年实际开放超万张床位，成为“全球最大医院”，并最终形成“一院五区”格局[6][21][29] - 2010年启动郑东院区建设，最初规划投资25亿元，2016年建成时总投资额翻倍至48.57亿元[6][19] - 硬件设备快速升级，2008年斥资1.3亿元购置4800台设备，高端医疗设备引进速度几乎与北上广顶尖医院同步[17][21] - 业务量迅猛增长，门诊量从2009年156万人次增长至2024年超千万人次，手术量从2009年超5.6万台增长至2024年42万余台次[26][33] 医院内部运营与激励模式 - 实行强绩效激励，医生薪酬与诊疗量、手术量强绑定，有医生奖金从每月三五千元暴涨至三五万元[9][35] - 医院通过“二次议价”降低药品耗材采购成本，产生的差价部分留存科室并流向医生，形成了“内部循环”的创收机制[28][29] - 科室划分极细，最多时有324个病区，为医生提供了广阔的晋升空间[7] - 医院通过高额启动经费、科研经费及住房等条件吸引高端人才，例如为院士和学科带头人提供1000万启动经费、200-500万科研经费及120平方米住房[37] 发展背后的支持与争议 - 医院发展获得了地方政府与卫健部门的明确支持，得以在禁止扩张的政策声中持续扩建院区[15][21] - 2008年医改后，财政补贴转向患者，新农合（后整合为城乡居民保险）资金池在河南迅速扩大，2024年突破900亿元，为医院提供了庞大的支付来源[17][23] - 医院被批评“虹吸”医保基金和患者，其规模扩张模式与分级诊疗的设计初衷相悖[15][30] - 医院通过基层转诊奖励等方式吸引病源，有知情人士称基层医生每转诊一位住院患者可获得3000元报酬[30] 内部管理问题与腐败 - 前院长阚全程权力集中，医院药械采购、基建等大小事均可拍板，其于2025年因严重违法违纪被查[7][13] - 存在利用职务收受回扣、非法放贷等问题，例如呼吸二科主任王静被举报在2013年1-5月间一张银行卡流水达1570万元[36] - 存在“关系户”入职的暗箱操作，2015年前后操作一名护士入职的要价达25万元，行政后勤岗位人员庞大且薪资分配占优[13][37] - 管理混乱催生灰色产业链，如找关系可低价快速做检查、中介打包出售挂号住院服务，甚至虚报垃圾车数量都能牟利[38] 行业政策转变与医院转折 - 医保支付方式改革是关键转折点，河南省2012年对二级及以上公立医院住院费用实行以总额预付为主的付费方式[26] - 2018年国家医保局成立后，通过带量采购等方式大幅降低药品、耗材价格，并推行DIP（按病种分值付费）支付改革[43] - DIP改革在河南全面覆盖后，医院收入模式发生根本改变，陷入“省钱→标准下调”的降费循环，导致医生绩效奖金以10%-30%的速度逐年下滑[43][44] - 2025年，医院春节后门诊量首次下滑，全年预算收入218.45亿元，较去年减少约6亿元，为多年来首次下降[11][42] 规模收缩与模式终结 - 2025年，医院院区版图收缩，西院区关停，北院区独立运营，由“一院五区”重回“一院三区”[13][43] - 床位总数从13810张大幅缩减至7500张，各院区领到“限床令”[13][43] - 文章明确指出，郑大一附院的规模性增长难再重现，中国亦不会再出现下一个类似的“医疗航母”[13] - 曾经依赖高住院量、高床位使用率的营收系统，以及与之绑定的旧绩效分配体系已难以为继[13][44]

文章核心观点 - 当代中国社会面临婚恋等问题的深层原因，并非简单的个体或家庭矛盾，而是一整套源于特定历史时期、强调纪律与目标的“到点打卡”式传统价值观体系，与当前已发生变化的物质现实之间出现了脱节[6][7][19] - 该体系塑造了从“早6晚9”的准军事化教育到按部就班工作结婚的人生路径，个人为此付出了极高的沉没成本，当外部环境变化导致预期回报无法实现时，便会在婚恋等环节集中爆发矛盾[7][12][16] - 尽管旧的物质基础（如包分配、分房）已退潮，但社会在精神层面尚未形成能与之抗衡的新价值体系，导致许多人（包括年轻一代）在行为上仍受旧体系无形驱动，这是诸多社会现象背后的共同逻辑[17][19][42] 教育体系的特点与影响 - 中国的教育体系具有极高强度，学生作息从早6点至晚9点，课业密集，考核频繁，绩效压力（考试排名）甚至超过许多高压职场[7] - 该体系源于历史背景，最初为应对战争威胁而塑造全民“圣骑士”般的纪律性，后为适应工业化对廉价劳动力的需求而延续，其核心是“时刻准备着”的动员状态[9][10][11] - 这种高强度培养模式带来了明确的目标导向和极高的个人沉没成本，即前期巨大的付出必须要在后期（如升学、就业、婚恋）获得明确回报，这为后续人生阶段的矛盾埋下了伏笔[12][13] 传统“到点打卡”价值观体系的运作与现状 - 在过去计划经济时代，该体系在精神与物质上完全自洽：努力学习可换取大学包分配和铁饭碗，努力工作可积累工龄福利，按时结婚可分配单位住房，人生每个阶段都有清晰的目标和收益节点[16] - 该体系融合了传统吃苦文化、工业纪律性及官方叙事，在社会话语权上非常强势，其他亚文化难以挑战[17] - 当前，该体系的物质基础（包分配、分房）已基本消失，但成长于那个时代的父母、主流媒体乃至许多年轻人，在精神层面仍默认其逻辑，例如普遍认为“到年龄就应该结婚生子”，否则就是人生扣分项[17][18][19] 当代年轻人的困境与行为模式 - 许多年轻人在物质层面已取得新时代的成功（如“胖猫”靠打游戏赚取几十万收入），但在精神层面仍被传统价值观束缚，认为必须完成“结婚”等人生打卡任务，导致行为与物质条件脱节[21][22] - 高强度的教育投入造就了巨大的沉没成本，使得个体难以接受与付出不匹配的结果（例如，辛苦考取编制后无法接受低薪或不如意的婚恋对象），从而陷入“死守”或“无法离开”的困境[28][30][31] - 当预期与现实严重不符时，出现了几种应对模式：坚守大城市（类似“东京神待少女”）以维持选择范围、彻底放弃婚恋社交（类似“宅文化尼特族”）、或在旧体系内进行成本转嫁（如部分女性主义叙事变为“彩礼加钱”）[34][37][38][43] 解决路径的探讨 - 问题的核心不在于婚恋环节本身，而在于需要一整套能进行长期人生指引、替代传统“到点打卡”体系的新价值观体系[6][42] - 构建新叙事非常困难，一个可能的思路是从“成家立业”转向“找寻自我”，即追求个人真正热爱的人生主线任务，而非将其作为达成传统目标（如结婚）的手段[44][46]

文章核心观点 - 万宁中国宣布将全面退出中国市场，其线下门店将于2026年1月15日停止运营，线上平台将于2025年12月底停止运营[5] - 万宁的退出是其进入中国市场后一系列战略选择的结果，其发展路径与中国市场的内在游戏规则和消费者代际变化产生了根本性错配，最终导致其未能建立起可持续的竞争力[13][23][28] 错失时机的万宁 - 万宁于2004年进入中国内地市场，恰逢中国零售业黄金十年的开端，但未能把握住历史机遇窗口[9] - 与同源香港的竞争对手屈臣氏相比，万宁的扩张策略显得格外谨慎和保守[9] - 屈臣氏凭借先发优势和积极扩张策略，巅峰时期门店数突破3000家，渗透至全国超300个城市，而万宁在内地门店总数长期徘徊在200余家，两者存在量级差距[9] - 万宁的门店主要集中在华南部分城市，在广袤的华北、华东、中西部市场几乎缺席，未能跨越从“区域性品牌”到“全国性品牌”的关键门槛[12] - 缺乏规模导致品牌声量微弱、供应链成本高企、市场反馈滞后，在崇尚速度与规模的中国市场难以长久[12] - 当电商浪潮席卷时，万宁稀疏的线下网络既无法形成协同防御，也难以支撑线上业务所需的仓储、物流与即时配送网络，使其全渠道战略如同无根之木[13] 当年轻人不再走进店铺 - 作为互联网原住民的Z世代已逐渐掌控消费话语权，但万宁的店铺体验和产品矩阵仍停留在上一个零售纪元，与新一代消费者产生隔阂[16][17] - 年轻消费者习惯在踏入实体店前，通过小红书、抖音、B站等平台完成消费决策的功课，追求自主掌控与信息透明[18] - 万宁许多门店延续的传统推销模式（店员主动介绍与推荐）被年轻人视为侵扰和不信任，打断了自主探索的节奏[18] - 这种体验错位导致门店从“探索的目的地”沦为了“迫不得已的提货站”，甚至被直接绕过[19] - 以完美日记、花西子为代表的国货品牌通过KOL测评、内容营销、跨界联名与年轻人建立紧密联系[20] - THE COLORIST调色师、WOW COLOUR等新兴美妆集合店用开放式货架、鼓励试玩的氛围，将线下购物的核心价值转向“体验与发现”，而万宁的店铺仍像以销售转换为目标的“卖场”[20] - 万宁承袭药妆基因，保健用品、药品、基础个护占据重要位置，形象偏向家庭健康顾问[21] - 年轻消费浪潮的驱动力是“悦己”与“社交”，他们追逐包装时尚的保健品和不断迭代的护肤成分风潮，而万宁的自有品牌和选品体系在潮流感知和迭代速度上未能跟上节奏[22][23] - 年轻人容易在社交媒体上被种草，却很难在万宁的货架上找到被热议的产品[23] 这是一个失效的零售公式 - 对于有明确健康管理需求的中老年群体，万宁相较于线下专业药店或线上问诊购药平台，显得专业性和服务深度不足[25] - 万宁既未能成为年轻人追捧的时尚健康生活地标，也未能夯实其作为家庭可信赖健康顾问的专业形象，在两面不靠的定位中逐渐流失核心客群[25] - 现代零售竞争很大程度上是供应链效率的竞争，领先企业通过数字化工具实现数据驱动的快速响应[26] - 有迹象表明，万宁的供应链体系可能未能完全跟上这种进化节奏，其商品更新速度和区域消费偏好应对有时显得迟滞，影响了门店货品新鲜度和竞争力[26] - 作为一家架构庞大的跨国零售集团的一部分，万宁在应对中国市场变化时受到“大企业惯性”约束，难以像本土创业公司那样进行快速试错和激进转型[26] - 当市场发生颠覆性变化时，渐进式的改良和局部优化已无法扭转系统性趋势[27] 母公司DFI的抉择 - 万宁的退出并非其母公司DFI零售集团在中国市场的全面溃退，而是一种差异化的战略抉择[29] - DFI旗下餐饮业务美心集团在中国市场扮演了成功的“国际餐饮品牌运营商与买手”角色，通过引入并本土化运营星巴克（华南区）、Shake Shack、元气寿司等品牌获得成功[30] - 美心的成功在于深刻理解中国消费者“为体验、为社交、为文化认同”付费的心理，并搭建了将国际潮流与本地化执行高效连接的平台能力[30] - DFI旗下超市业务惠康在2023年与内地生鲜电商叮咚买菜建立战略合作，共同构建数字化跨境食品供应链，计划首年通过新渠道实现约1亿港元的销售额[32][33] - 惠康通过合作，试图以轻资产、数字化的方式，借助叮咚买菜的庞大用户基团、高效配送网络及数据洞察能力，将其供应链优势在中国内地市场进行价值变现[34] - DFI零售集团在中国市场呈现多线并行策略：在餐饮板块通过美心进行深度投资；在超市板块通过惠康尝试供应链与数字化渠道的跨境整合；而在健康美容零售板块则对万宁做出止损退出的决定[34] - 万宁的退出，很可能是在持续投入后，集团判断其难以在竞争已呈红海的中国药妆/健康零售市场获得与其投入相匹配的份额与回报[34] - 将资源和注意力转向如惠康-叮咚模式这样更具杠杆效应、或像美心运营那样已有成熟盈利模式的方向，在商业上更为理性[34] - 对于跨国集团而言，在像中国这样层叠多变的市场，“退出”未必代表失败，更多反映了一种动态的战略管理能力[35]

文章核心观点 - 资本市场高度追捧国产GPU公司，沐曦股份上市首日表现创纪录，其市值与摩尔线程、寒武纪一同被市场以“国产英伟达”的宏大叙事进行定价，核心在于抢占英伟达退出后留下的市场真空[5][6][35] - 国产GPU厂商面临的核心挑战是英伟达的CUDA生态壁垒，沐曦选择了“高度兼容CUDA”的务实路径，以极低的迁移成本吸引开发者，旨在快速商业化并生存下来，长期目标仍是构建自主生态[10][16][25][27] - 公司的盈利前景是支撑当前高估值叙事的关键，沐曦凭借快速的产品迭代和商业化能力，营收迅猛增长，并预计在2026年实现盈利，若其新一代产品曦云C600如期放量，将有望巩固其市场地位并提升市值[30][31][34][39] 一、行业生态壁垒与竞争格局 - **CUDA生态是英伟达垄断的根基**：CUDA已成为行业事实标准，它降低了开发者的使用门槛和成本，形成了强大的用户粘性和开发惯性，是国产GPU厂商必须面对的核心生存问题[10][11][12][13] - **国内厂商生态建设路径分化**：主要分为“自建生态”（如寒武纪的NeuWare、摩尔线程的MUSA）和“兼容生态”两种路线，前者面临开发者迁移成本高、生态分散难以形成合力的问题[20][21][22][23] - **沐曦选择高度兼容CUDA的轻量化路径**：其自研软件栈MXMACA实现对CUDA生态的高度兼容，迁移一个中等复杂度应用仅需1人天，旨在以最低成本吸引开发者，快速推进商业化[25][26] 二、沐曦股份的核心竞争力与商业化进展 - **产品迭代与量产速度行业领先**：公司在3年内实现两款芯片一次流片并成功量产，曦云C500于2024年2月量产，基于国产供应链的曦云C600已于2025年7月回片，预计2026年初量产[30][34] - **营收呈现爆发式增长**：营业收入从2022年的43万元飙升至2025年前三季度的12.36亿元，复合年均增长率显著高于国内可比公司[31] - **盈利时间表明确**：公司预计最快2026年可实现盈利，早于摩尔线程预计的2027年，盈利前景是资本市场关注焦点[31][39] 三、市场表现与估值逻辑 - **上市首日创纪录表现**：沐曦股份登陆A股首日高开568.83%，报700元，中一签可赚29.77万元，刷新A股单签收益纪录[6] - **市值对比与估值锚定**：截至12月17日中午收盘，沐曦市值3299亿，摩尔线程3330亿，寒武纪5391亿，寒武纪市值较高源于其已实现盈利且营收规模最大，沐曦的市值表现锚定摩尔线程[6][36] - **估值基于稀缺性与叙事溢价**：当前资本市场对国产GPU的定价已超出传统PS估值法范畴，本质上是对“国产替代空间”和“中国英伟达”宏大叙事的溢价[35] - **潜在市值空间测算**：以沐曦Pre-IPO轮估值210.71亿元约为摩尔线程300亿元的70%进行换算，参照摩尔线程当前约3600亿市值，沐曦市值有望达到2500亿左右，若能如期盈利则存在进一步上行空间[37][39]

日本央行加息的核心观点 - 日本央行即将进行的加息（市场预期概率达94%）是自1995年以来近30年首次触及的货币政策重大转折，标志着全球廉价资金锚点的松动 [4][6][8][9] 一、日本国内加息动因与条件 - 日本已摆脱长期通缩，截至2025年10月核心CPI（除生鲜食品）已连续28个月维持在央行2%的目标上方 [11][12] - 通胀性质转变，2025年11月服务业PPI月率为0.4，高于前值0.3和预测值0.3，表明通胀从输入性转向由工资上涨驱动的内生性通胀 [13][14][15] - 2025年春斗谈判企业平均加薪5.46%，创34年来新高，购买力传导至消费端，形成良性循环 [19][20] - 日本产出缺口已连续三个季度为正值，表明需求超过供给，社会消费欲望重燃 [22][23][24] - 利率与通胀严重倒挂，日本通胀约3%而政策利率仅0.5%，远低于历史可比时期（如1990年通胀3%时政策利率为6%），存在纠错必要 [26][27][28] - 汇率压力巨大，在美联储降息而日本已两次加息背景下，美元兑日元在11月一度突破157，接近160干预红线，进口能源成本大幅上升（原油同比涨28%，液化天然气涨34%）加剧国内通胀，美国暗示日本需先“自救”，加息成为选项 [30][31][32][34][35] - 政府高债务构成制约，日本政府负债1333.6万亿日元，占GDP比重超260%，2024财年利息支出已占预算22.4%，加息25基点将令政府年利息支出再增3.3万亿日元 [38][39][40] - 央行行动谨慎，2024年3月结束负利率并放弃YCC（利率升至0-0.1%），7月加息至0.5%，近期2026财年加薪预期稳定及行长植田和男讲话将“调整宽松幅度”明确为“加息”，增强了12月会议加息底气 [42][43][44] 二、对全球资本市场的蝴蝶效应 - 日元长期作为全球套利交易融资货币，投资者以极低利率（如0.1%或负利率）借入日元，兑换成美元后投资美债、美股及新兴市场，此类交易规模超过1万亿美元，相当于全球GDP的1.2% [58][60][61] - 加息25基点使日元融资成本从0.5%升至0.75%，与美债收益率（约4.15%）的息差从3.65%收窄至3.4%，资金成本提升50%，可能触发量化基金模型参数改变及自动去杠杆 [62][65][66] - 历史教训显示，2024年7月日本加息0.25%后，日元两周内升值7.5%，导致大批未对冲汇率风险的基金亏损超10% [67] - 市场已现动荡端倪，2025年12月初外资一周内净卖出1.2万亿日元日本股票，同时减持800亿美元美债，全球债券指数单日下跌0.8% [68] - 加息落地且若暗示明年继续，可能引发万亿美元级别资产挪移 [68] - **对美国国债的影响**：日本投资者是美债最大海外持有者（规模1.2万亿美元），日债收益率上升（10年期从2024年1.2%升至2025年12月1.9%-2.0%）使其相对美债（收益率从3.8%升至4.15%）吸引力增强，日本投资者已连续3个月累计抛售230亿美元美债，趋势可能加速 [71][72][73][75] - 美日货币政策分化（市场押注美联储12月降息概率近90%而日本加息）将打乱全球资本流动，高盛模型预测美元兑日元可能在2026年一季度跌至145 [76][77] - **对新兴市场的影响**：2024年流入新兴市场的外资中18%来自日元套息交易，资金撤离后果严重 [81][82] - 新兴市场当前更脆弱，外债/GDP比率已从2013年25%升至38%，其中60%以美元计价，面临资本外流、汇率贬值（如印尼盾、印度卢比、南非兰特12月初以来累计贬值均超2%）、通胀高企的恶性循环 [85][86][87] - 日本加息成为全球流动性的抽水机，对高估值科技股不利 [87][88] 三、对日本国内各行业的影响 - **银行业**：加息是明确利好，将改善长期受压抑的净息差，三菱UFJ银行预测加息25基点将使其2026财年净利润增加4800亿日元，净息差从0.7%升至0.95% [90][91] - **房地产业**：将受重锤，日本房价自2012年以来累计上涨45%很大程度上依赖低息房贷（当前平均利率仅1.1%），若零售端房贷利率升至1.5%，东京一套80平米公寓月供将增加1.2万日元，预计2026年新房成交量将下降12% [92][93][94] - **中小企业**：面临灾难，约15%的企业只能勉强偿还利息无力偿还本金，利率上升至0.75%后实际融资成本可能突破2%，将触发“创造性破坏”，导致破产率与失业率上升 [96][97][99] - **宏观经济**：短期将经历房价回调、股市震荡等阵痛，但长期看利率回归正常水平有助于经济走出长期阴影，完成“出清” [100][101]

360集团财务造假指控 - 前360高级副总裁玉红公开表示曾帮助360集团创始人周鸿祎做假账达数十亿元 [2] - 360集团回应称玉红言论完全背离事实 其从未担任集团核心管理层职务 将依法追究其法律责任 [2][3] 特斯拉股价与AI叙事 - 特斯拉股价连续三日收涨 周二涨3%至489.8美元 突破历史高点 总市值超1.6万亿美元 [5] - 自上周五开启涨势以来累计上涨9.33% 自4月初低点后累涨逾一倍 [6] - 分析师指出特斯拉股价交易更多基于情绪而非基本面 支撑其万亿美元估值的是AI叙事 [6] - 另有分析师认为特斯拉处于泡沫区域 预计公司销售业绩后续将大幅放缓 [6] 豆包AI手机销售动态 - 豆包手机助手及合作机型nubiaM153重启F码候补申请通道 正式恢复产品购买资格 [6] - 此次开放仅有少量名额且无扩大生产计划 将优先面向此前未购买到该机型的爱好者 [6] 苹果未来产品路线图 - 到2027年秋季 苹果将推出至少七款新iPhone机型 较目前五款大幅增加 [8] - 核心新品为首款折叠屏iPhone 预计2026年秋季发布 展开后宽度大于高度 [8] - 2027年秋季计划推出iPhone 20周年纪念版 采用前后曲面玻璃外壳 实现全面屏无边框设计 [8] 中央财办谈扩大内需 - 中央财办表示扩大内需是明年排在首位的重点任务 [11] - 今年前三季度内需对经济增长贡献率达到71% [11] - 近几个月消费和投资增速有所放缓 明年需从供需两侧发力提振消费并推动投资止跌回稳 [11] 华为终端人事变动 - 华为终端有限公司发生工商变更 余承东接替郭平出任董事长 [14][15] - 法定代表人由赵明路变更为魏承敏 [15] - 公司成立于2012年11月 注册资本6.06亿人民币 [15] 证券行业人员结构变化 - 截至2025年12月15日 券商行业从业人员总数降至33.14万人 较2023年末累计减少2.07万人 降幅5.88% [16] - 2025年减员4965人 较2024年的15747人收窄68.47% [16] - 投资顾问2025年新增5734人 增长明显 保荐代表人数量小幅减少340人 [16] 中国对欧盟猪肉征收反倾销税 - 自2025年12月17日起 对原产于欧盟的进口相关猪肉及猪副产品征收反倾销税 [17] 茅台经销商传闻澄清 - 网传茅台文件称“飞天茅台低于1650元出货的 立即取消经销商资格” [18] - 茅台方面回应称该文件是假的 [19] 杭州网红经济现状 - 针对“杭州网红主播大撤退”话题 当地党媒发文回应 [20] - 有报道称杭州知名“网红大楼”丽晶国际大厦租金近乎腰斩 高空置率成为常态 [20] - 另有业内人士表示杭州的网红净流入量目前仍呈增长状态 [20] 抖音财经内容治理 - 抖音集团表示推出财经行业治理公约 旨在重点打击不具备专业资质讲解金融市场、推荐金融产品的现象 [23] - 希望通过更严格的资质限制清理仿冒专家、金融机构员工身份的账号 [23] - 倡导深度专业内容分享者前置做好资质认证 [23] 沐曦股份科创板上市 - 沐曦股份股票将于2025年12月17日在上海证券交易所科创板上市 发行价104.66元/股 [26] - 公司尚未盈利 上市后纳入科创成长层 [26] AMD CEO谈AI行业前景 - AMD CEO苏姿丰表示AI行业仍处于婴儿期 未来增长空间巨大 不存在泡沫 [26] - 强调真正的压力来自于创新速度 AMD的核心使命是加快创新步伐 [26]

文章核心观点 - 文章探讨了在中国，特别是深圳，为老年人提供付费陪伴服务这一新兴职业的现状、市场需求、商业模式探索及面临的挑战 核心观点认为 随着社会老龄化加剧和家庭结构变化 老年人存在巨大且未被充分满足的情感陪伴需求 这催生了“外包儿女”式的陪伴服务 但该行业目前仍处于早期阶段 存在供需匹配难、服务标准化不足、定价模糊及信任建立等问题 [4][6][8][20] 老年人情感陪伴市场需求 - 中国老龄化形势严峻 截至2023年底 60岁及以上老年人口达2.97亿 占总人口比重21.1% [20] - 老年人空巢现象普遍 2021年全国老年人生活在空巢家庭的比例为59.7% 60岁以上独居老年人（含仅与配偶居住）约有1.6亿 其中80岁以上独居者占了一半 [8] - 老年人的情感需求强烈 在中国老龄科学研究中心的调查中 78%的老人把“有人陪”看得比“有人照顾生活”更重要 [8] - 在深圳 许多随子女迁居的老人面临社交隔离 每日独处时间可能超过12小时 他们的情感需求容易被子女忽略或无暇顾及 [10] - 医院就诊场景会放大老年人的孤独、脆弱与无助感 他们更渴望陪伴 [11] 陪伴服务行业现状与挑战 - 陪伴老人作为一门职业在中国过于新兴 一切处于摸索阶段 缺乏监管和统一的行业标准 [6][20] - 市场供需匹配困难 社交平台上存在大量求职帖和招募帖 但匹配效率低 有经验的从业者（如陪诊师）接到的陪伴订单也有限 [6][9] - 老年人对付费陪伴服务的接受度普遍不高 认为“花钱请人聊天”不符合其消费观念和处世习惯 相比之下 陪诊服务更容易被接受 [14] - 服务提供者相对分散 线上挂出的价格各不相同 缺乏市场公认的定价标准 [17] - 服务过程中存在实际风险与伦理困境 如老人发生意外时的责任界定 以及如何处理老人赠送贵重礼物等关系边界问题 [19][20] 国内外商业模式探索 - 美国养老平台Papa创立于2017年 对接缺“钱”的年轻人和缺“伴”的老年人 截至2024年末已提供超过260万次陪伴、接送等非医疗服务 [14] - 日本AgeWellJapan公司旗下的“Motto Mate”平台创立于2020年 由20-30岁年轻人上门为老人提供社交陪伴 单次服务费用约500元人民币 用户续费率非常高 实际中途退订比例低于5% [14] - 日本平台通过定期对员工进行心理学、老年沟通技巧等培训来提升服务能力 解决了陪伴初期“不知道聊什么”的普遍问题 [6] - 在深圳 有陪护机构在团购平台挂出“老年陪伴师”服务 服务内容包括情感陪伴、心理疏导、生活协助及认知康复训练等 [9] 服务提供者视角与实操 - 深圳陪诊师易蓉的经历具有一定代表性 其客户中老年人占六七成 今年以来为约10位老人提供了陪伴服务 [9][10] - 订单主要来自子女 他们常要求陪伴师以“子女朋友”的身份接触老人 以降低老人的心理门槛并建立信任 [14][15] - 陪伴是一种情感劳动 服务者需把握边界 不介入老人家庭矛盾 同时需与子女保持沟通 让其了解服务价值 [16] - 陪伴服务对心力、专注度和风险承担的要求可能高于陪诊 因此定价也可能更高 易蓉的陪伴服务按小时计价 价格根据老人身体状况和服务内容浮动 [19] - 接单前需充分了解老人健康状况 并与亲属签订健康情况告知书以规避风险 [19] - 长期陪伴易与老人产生情感牵绊 能有效缓解老人的精神空虚 例如一位独居老太太每周接受3次上门陪伴后 明显表现出对陪伴的期盼 [15]

AI行业现状与悖论 - 2025年AI行业处于技术高烧状态，大模型发布会密集，参数规模从千亿飙升至万亿，推理能力不断刷新[2][3] - 技术热潮下，企业端投入激增，但常面临产出落空，“AI技术空转”和“算力浪费”成为高频词，体验曲线提升缓慢[4][5] - 行业面临悖论：模型越强，实业界越焦虑，陷入是否继续加码投入、算力成本可持续性及落地场景何在的困惑[5] - 技术瓶颈往往出现在缺乏与真实世界的触点，AI正处於类似节点，需进入容错率极低、流程极长、变量极多的产业现场才能实现真实价值[6] 技术价值源于场景 - 科技史规律表明，技术价值诞生于真实使用场景而非实验室“真空环境”，基础研究提供可能性，但需由离市场更近的应用者将其与具体场景匹配[8][10] - 当前AI技术突破集中於少数大模型公司，但模型越大适配成本越高，企业接入后需补足接口、知识库、流程改造等大量工程，价值不会自动释放[11] - 大模型行业来到拐点，参数竞赛难以维持领先，找到“用起来”的路径才有资格继续向前[12] - 制造业成为检验AI的终极关卡，因其容错率极低、流程链条长、场景碎片化，通用模型难以直接驾驭[14] - 通用模型与产业场景间存在差距，需要复杂的产业适配，将行业知识、实时数据、可靠性工程等整合，才能将AI转化为生产力[15] - 在制造业应用AI既繁琐又复杂，只有像TCL这样在产业链扎根深、拥有真实场景和长期数据的企业才具备承载条件[17] - 下一轮AI竞争中，构建产业适配能力比模型能力本身更重要[18] TCL的产业基础与AI路径 - TCL的底气源於数十年对显示与光伏技术的深度投入及全球化研发布局[20] - 公司通过TCL实业和TCL科技两大产业集团，在全球布局47个研发中心，拥有近2万名研发人员[21] - 2019年至2024年累计研发投入超过600亿元人民币，预计2025年将达到150亿元[21] - 持续投入构建了横跨智能终端、半导体显示、新能源光伏的复杂产业链，为AI落地提供了稀缺试验场景[22] - 产业链一端是覆盖全球的智能终端，海量使用场景数据为AI提供真实、全球化学习样本；另一端是半导体显示，工艺复杂、数据密度与难度高；还有一端是新能源光伏，包含高度结构化数据和耦合的工艺变量[22] - TCL未参与通用模型军备竞赛，而是选择基于自身工业数据和真实场景，与生态伙伴协作打造垂域模型，再嵌入具体工艺、设备和产品中[23] - 公司构建了从AI到工厂、产品，再到用户的完整通路[25] - 在底层，训练出面向显示行业的星智大模型（3.0版本能力“相当於从业三年的博士和全科目专家”）及光伏业务的深蓝AI模型，专门解决具体工艺问题[27] - 在中间层，用模型与产线打交道，进行工艺参数建模、AI仿真和数字孪生，优化生产参数[27] - 在上层，能力通过产品表达，如电视中的“大智能体”可实时理解画面，空调通过毫米波雷达感知睡眠状态[27] - TCL的真正优势在於其掌握的、模型无法自发获得的真实世界的复杂性[28] AI应用的具体案例与效益 - **面板工厂案例**：TCL华星联手阿里云打造星智大模型，具备“隔空诊断”屏幕缺陷的能力，提升约20%问题解析效率和30%材料开发效率，将生产线决策从“凭手感”变为“看系统”[31] - **光伏工厂案例**：TCL中环的单晶炉车间利用AI时序数据建模，实现“一炉一策”个性化控制，使单一操作员管理的单晶炉数量提升到300多台，开炉成本较2024年底降低约21%，整体劳动生产率提升300%[32][34] - **研发效率提升**：AI与仿真结合提升了预研效率，TCL华星在产品开发、量产验证等环节缩短人均项目周期1-2个月，通过“研产一体”减少42%的实验投产次数[36] - **制造良率与成本**：面板良率提升0.2个百分点在万片级生产规模下可实现可观成本节约，使高端显示技术能以更亲民价格进入市场[38] - **产品智能化与体验升级**：电视搭载行业首个超级大智能体，从四大维度提升影音体验；雷鸟X3 Pro AR眼镜具备图像识别、知识解析功能，入选《时代》2025最佳发明；空调采用毫米波雷达感知与AI遗传算法，可提升深睡时长25%[39] - **市场表现**：雷鸟眼镜市场份额连续三年半稳居行业第一；2024年TCL电视整体出货量达2900万台，居全球第二；TCL空调产销量突破2000万套，出口位於行业前二[41] - **综合效益**：2025年，通过AI在研发、制造中的应用，TCL大约创造了10亿元的综合效益，部分体现为利润，部分转化为消费者享有的价格优势[43] 行业未来展望 - 未来几年，大模型将继续迭代，但缺乏场景的企业仍难进入产业，同时制造业面临市场需求波动和绿色能源转型的压力[45][46] - AI的介入既是机会也是压力，业界需将注意力放回效率、良率和体验上，关注工厂和客厅的具体变化[48] - 未来可能实现工厂机器通过AI自我感知、决策的“黑灯生产”，以及家庭设备成为主动服务的智能体[48] - AI未来将如同水和空气一样，成为无处不在的基础设施[49] - AI的演化将经历筛选，只有能让模型融入复杂实体产业的企业才能在下一阶段站稳脚跟[49] - 技术改变世界的力量会经历从显眼到隐形的过程，当人们不再讨论模型参数而是关注工厂良率、供应链稳定性和产品体验时，AI才算真正长大[49] - 中国制造业给出的答案是“AI向实”，即把技术归位於真实世界，将智能嵌入实体产业，在用户体验里兑现价值[49]

行业趋势：成品油消费达峰并进入减量发展 - 2024年中国成品油消费总量为3.9亿吨，同比下降2.4%，标志着行业已进入“减量发展”的历史新时期 [5][14] - 2024年汽油和柴油消费量分别下滑3.1%和4.8% [14] - 据预测，2026年中国汽油消费量将降至14150万吨，同比继续下降4% [14] 核心驱动：新能源汽车的替代效应 - 2025年11月，新能源汽车单月销量达182.3万辆，渗透率创53.2%的历史新高 [8] - 2025年前11个月，新能源汽车累计销量1478万辆，渗透率达47.5% [8] - 截至2025年6月底，全国新能源汽车保有量达3689万辆，占汽车总量的10.27%，较2024年底的8.9%快速提升 [9] - 模型推演显示，2025年新能源汽车对汽油消费的替代量预计为3458万吨，相当于2024年全国汽油需求的21% [9] - 2025年1月至10月，中国汽油月均消费量1226.35万吨，同比下跌5.04% [10] 产业链影响：炼化与销售环节承压 - 2025年前三季度，中国石化成品油总经销量为1.714亿吨，同比减少5.7% [5][29] - 中国石化2025年前三季度归母净利润大幅下滑32.23% [5] - 2025年预计成品油产量达4.22亿吨，而同期需求仅3.82亿吨，供大于求4000万吨 [19] - 行业竞争从存量竞争演变为“缩量厮杀”，部分加油站汽油销量较峰值下降超一半 [19] 终端市场：加油站面临残酷洗牌 - 截至2024年底，中国加油站数量近12.1万座，中石化与中石油合计占比近46%，民营加油站数量超过半壁江山 [19] - 2024年，6.3万座民营油站仅销售了1亿吨成品油，占全国成品油总消费量的25% [19] - 加油站年增长率在2024年降至1.13%，为1956年有统计数据以来的最低增速 [19] - 预计到2030年，中国加油站数量将从约11万座锐减至9万座，相当于每天减少10座 [22] - 重卡加速向天然气和氢能转型，2023年天然气重卡销量大增255%，冲击了加油站的柴油业务 [20] 企业应对：向综合能源服务商转型 - 行业共识是从传统“燃料供应商”向“综合能源服务商”转变 [25] - 中石化积极打造“油气氢电服”综合能源服务商，已建成综合加能站3万座、超充快充站超万座 [26] - 中石化与宁德时代计划在2025年建设不少于500座换电站，未来目标为万座换电站 [26] - 中国石化2024年充电服务费收入4.3亿元，同比增幅高达20多倍，充电量18亿度，增长21倍 [27] - 中石油2024年投入71.88亿元用于国内综合能源站、充换电站建设，2025年预计还将投入76亿元 [27] 民营油站：面临严峻生存危机 - 民营油站普遍面临销量下滑，部分站点销量暴跌三成甚至更多 [17][19] - 民营油站地理位置多位于城郊、国道、村镇等偏僻地区，在向充电服务转型时存在区位劣势 [19][32] - 平均投建一个充电桩需花费200万元，超过六成的民营加油站无力负担 [26] - “民营加油站第一股”和顺石油2025年前三季度净利润暴跌近50%，利润规模仅2200万元，净利率约1% [23] - 和顺石油虽联手华为投运7座超快充站，但充电业务“盈利不多”，公司正计划跨界收购半导体公司寻求转型 [31][32]

文章核心观点 - 2025年美国就业市场出现大规模裁员潮，截至11月累计裁员人数达1,170,821人，较去年激增54%，其严重程度直逼2008~2009年金融危机[5][6] - 裁员潮发生在宏观经济指标（如GDP、股市）向好的背景下，呈现出“经济繁荣与就业惨淡”并存的荒诞景象[7][8] - 裁员的核心驱动因素已从应对短期危机，转变为一种追求“每员工营收”的常态化企业管理工具，尤其在科技行业，这被形容为一场“物种入侵”[50][51][54] 一、多事之秋：裁员潮的宏观与行业动因 - **首要动因：政府效率改革**：马斯克主导的DOGE部门改革是最大元凶，直接导致293,753名联邦雇员及承包商失业，并连带引发私营和非营利机构20,976人丢饭碗，相关裁员总数相比2024年翻了8倍[15] - **宏观环境压力**： - 高利率环境挤压企业利润：大量企业在2020~2021年低息环境下的债务于2025年集中到期，续借利率高达5%以上，利息支出翻倍导致净利润腰斩，迫使企业裁员[18][19][20] - 关税不确定性：仅11月单月就有2,061人因关税失业，全年近8,000人受影响[24][25] - 医疗福利成本高企：私营部门医疗福利成本暴涨5.8%，创20年新高，加剧企业成本压力[26] - **行业重灾区分析**： - **零售业**：消费者信心低迷，11月密歇根消费者信心指数跌至51，同比暴跌超20%[27]。47%的消费者抱怨高物价，69%预计失业率会涨[28]。企业如塔吉特因涨价11.5%后需求疲软而裁员1,800人，星巴克裁员900人[28] - **服务业**：全年裁减69,089人，涨幅64%，覆盖范围最广[30]。例如UPS为提高效率砍掉1.4万个管理岗位[30] - **食品行业**：11月单月6,708人失业，全年34,165人丢饭碗，涨幅26%[31][32] - **制造业**：2025年累计裁减3.3万人，其中技术升级（如采用机器人）占裁员原因的60%[37][39] - **招聘意愿低迷**：全年零售招聘计划下降35%，季节性岗位仅372,520个，创2012年以来最低，连圣诞季招聘也大幅减少[33][34] - **AI的角色**：在2025年裁员原因中，AI替代人力仅排在第六位，但其影响是长期且必然扩大的[42][43] 二、物种入侵：科技行业的裁员新常态与深远影响 - **裁员结构变化**：2025年裁员潮中，高薪（年薪15万~30万美元）的中层管理岗位成为重灾区，科技行业贡献了总裁员人数（117万）的35%[46][47] - **新管理教条驱动**：华尔街确立“每员工营收”为关键指标，利润增长而员工数下降被视为好公司，使得裁员从危机应对手段变为常态化管理工具[50][51] - **科技巨头“越赚越裁”现象**： - 截至11月，科技七巨头净利润总和同比增长19%，但预计全年裁员153,536人，较去年激增47%[54] - 具体案例：惠普Q4营收146亿美元超预期，宣布三年裁6,000人；亚马逊Q3营收增13%，裁1.4万管理岗；IBM软件收入增10%，计划裁最多1.08万人；微软Q1净利润258亿美元同比增18%，裁员6,000人；特斯拉全球裁1.4万人；谷歌预计3万销售被AI取代[53][54] - **“管理层瘦身”的成效与代价**： - **成效显著**：科技行业管理岗裁员占比从2023年的12%飙升至2025年的31%，每裁1名中层管理者平均每年节省14.7万美元成本[57]。亚马逊裁掉物流管理岗后，跨区域调货效率提升18%；Verizon裁1.3万个中层岗后，季度运营成本下降9.2亿美元[57] - **侵蚀创新根基**：被裁中层中有37%掌握核心技术专利，其离开导致企业平均新产品研发周期从6个月延长至9个月[65]。斯坦福大学研究预测，裁员超5%的科技企业未来3年创新成果数量下降41%[74] - **行业分化与人才危机**： - **人才虹吸效应**：巨头高薪抢人（如英伟达AI工程师平均年薪28万美元，是行业平均3倍），导致中小企业裁员比例达15%，远高于巨头的5.2%[67][68] - **研发投入放缓**：2025年科技行业研发投入增速从15%降至9%，惠普、IBM等裁员巨头的研发增速仅4%[70] - **人才缺口扩大**：美国AI相关人才缺口已达72万人，而中小企业作为人才基石正受到冲击[72][73] - **未来展望**：预计2026年科技行业将迎来降本增效“红利峰值”，全行业运营成本率有望从11.2%降至8.7%，净利润率从8.3%升至10.5%[60]。Gartner预测2026年AI将替代科技行业23%的岗位，节省成本超300亿美元[61] 三、尾声：对AI与就业关系的深层思考 - **对流行观点的批判**：文章驳斥了“被AI取代是因为不会用AI工具”的观点，以微软裁员为例，被裁的6,000名员工中软件工程师占比高达40%，他们必然精通AI工具[78][79][80] - **揭示本质矛盾**：就业问题的核心并非个人技能，而是结构性岗位需求减少。如同工厂自动化后，即使100个工人都会操作机器，也只需要5个人[83][84][85] - **未来趋势判断**：在AI时代，对“合格”劳动力的素质要求将不断提升，竞争环境可能更加内卷，能否留存取决于是否符合新时代对“优秀”的重新定义，而不仅仅是掌握工具[87][89][90]