新款理想L9发布背景与使命 - 公司计划于2026年第二季度发布新款理想L9，并推出售价55.98万元的“理想L9 Livis”终极版本 [2] - 新款车型承担着扭转公司势头的重任，因公司近期面临交付量下滑和纯电战略受阻的困境 [8][9] - 2025年公司汽车交付量同比下滑约19%，2026年1月交付27668辆，同比下滑7.5% [9] - 被视为“走量车”的理想i6因核心零部件产能问题延期交付，可能影响潜在消费者信心 [9] - 公司近期召开的全员会聚焦AI趋势，未深入讨论汽车业务，引发部分员工对公司战略的疑问 [11] 新款理想L9的战略意义 - 若新款理想L9取得不俗销量，可为公司带来可观营收，并一扫当前阴霾 [12] - “理想L9 Livis”作为售价超55万元的车型，旨在提升品牌调性，为后续L系列新车型的市场接受度铺路 [12] - 新款理想L9的成功被视为公司“All in AI”新战略旗开得胜的标志，公司CEO李想称其70%时间聚焦汽车业务，并将新款L9定义为“具身智能机器人的开山之作” [13] - 公司的AI战略与汽车业务强绑定，旨在将车从被动工具变为主动伙伴，通过创造体验代差而非卷参数来竞争 [13][14][23] 历史参照与市场竞争格局 - 初代理想L9于2022年8月底交付，同年9月成为首款售价40万元以上且月交付过万的自主品牌车型，帮助公司走出当时因问界M7竞争导致的季度亏损十几亿的困境 [16] - 初代L9及后续L8、L7的成功，助力公司在2023年实现全年盈利，成为全球第三家盈利的新能源车企 [18] - 新款理想L9预计价格带在40万至55万元之间，其成败关键可能不在于价格，而在于能否满足目标用户在社交、智能化、家庭场景适配等方面的需求 [19] - 2025年40-55万元价格区间的SUV市场竞争激烈，初代理想L9销量为45214辆，低于同价位的问界M9（118124辆）、奔驰GLC（130610辆）等竞品 [20][21] - 初代理想L9通过提供大空间和后排娱乐等功能，开创了“家庭旗舰SUV”细分品类并取得先发优势，新款车型试图通过激进的技术投入（如两个“全球首次”和一个“全球最强”配置）复现这一路径，成为“开创者” [21][22] 新款理想L9的成功关键 - 新款车型能否成功，关键在于其激进的技术投入能否转化为用户可感知且独特的体验，实现“主动认出用户、主动服务用户”的场景 [23] - 若能展示出与上述场景相匹配的性能，则有望重现初代L9的胜利；反之，公司需寻找其他脱困方式 [23]

文章核心观点 - 腾讯和阿里在2026年春节期间的AI用户争夺策略呈现根本差异：腾讯通过“红包”进行社交防御，旨在巩固其社交生态；阿里通过“奶茶”进行场景进攻，旨在将AI能力融入本地生活，打造生态闭环 [6][7][19] - 中国AI产业的竞争焦点正从技术参数转向用户日常生活体感，未来的赢家将是能将技术转化为具体生活体验的公司 [23][24] AI请客的两种玩法 - **腾讯策略：红包绑定社交** - 腾讯元宝的红包玩法核心是围绕微信社交生态展开，通过小额现金红包（如红包雨）实现低成本、高热闹度的用户吸引 [7] - 红包设计旨在通过利诱引导社交裂变，例如点开即领、转发再领，以加深用户对腾讯社交属性的路径依赖 [7] - 该策略的短板在于时效性强，热闹过后用户连接易断，更像一种流量买断工具，难以转化为用户对AI产品功能性的深度信任 [7] - **阿里策略：奶茶承载AI体感** - 阿里未跟风发红包，而是投入**30亿**福利，以“1分钱喝一杯奶茶”为切口，将大模型的生成式能力与本地生活的物理交付深度绑定 [4][7] - 与红包的“转移支付”不同，奶茶涉及“触发、生成、下单、履约、反馈”一整套动作，旨在让AI可见、可得，追求用户习惯的养成 [8][11] 为什么偏偏是奶茶？ - **选择奶茶的战略考量** - 奶茶具有高频、低价、无社交压力的刚需属性，是AI落地生活、降低用户教育门槛的最佳载体 [11] - 奶茶的个性化属性能完美适配通义千问的生成式能力，用户只需说出需求即可获得体验，使AI从高深技术落地为生活助手 [11] - **实现生态闭环激活** - 通过一杯奶茶的核销流程，阿里能串联并激活其核心业务矩阵：用户在通义千问领取，跳转至淘宝，使用支付宝支付，通过高德查看配送，最终由外卖履约 [11] - 该过程实现了“一句话下单”的闭环，用户可在**1分钟**内完成从点单到支付的全部操作，并能自动计算优惠、适配复杂需求 [12] - 此举旨在让通义千问成为阿里生态的超级入口，打通AI与本地生活的壁垒，收集用户习惯数据，并教育市场接受AI融入消费决策 [13][16] 防御与进攻：两大巨头的生态博弈 - **腾讯的防御策略** - 腾讯的核心优势是其基于微信和QQ构建的**14亿**人际关系网，这是其最坚固的防线 [17] - 选择红包补贴是最稳妥的防御策略，核心诉求是防止用户流向其他AI平台，维持社交生态的热度，而非让用户深度依赖其AI功能 [17][18] - 在大模型领域，腾讯功能相对辅助性（如红包分发算法、简单聊天机器人），缺乏个性化体验与业务协同效应 [17] - **阿里的进攻策略** - 阿里没有强大的社交护城河，其核心优势在于完善的本地生活生态和领先的AI技术 [18] - 选择“AI+奶茶”是为了避开与腾讯在社交赛道的正面竞争，转而进攻用户的生活习惯，通过高频刚需场景和生态闭环服务培养用户长期依赖 [18] - 目标是让用户在体验中形成“遇事找通义千问”的习惯，将AI深度绑定至交易与生活场景 [18] 从拼技术到拼体感：行业竞争转折点 - **竞争维度转变** - 过去大模型竞争集中在参数规模、回答速度、API接入数量等技术维度 [22] - 2026年的“奶茶vs红包”之争揭示，中国AI产业的主战场正转向普通用户的日常生活体感 [23] - **未来竞争关键** - 绝大多数用户不关心技术参数排名，只关心AI能否“省钱”或“省事” [23] - 技术若无法被用户感知即为徒劳，未来的赢家将是最懂得将技术转化为用户生活体验的公司 [23][24] - **对AI心智的定义** - 竞争的核心命题在于：AI是作为“人际关系的润滑剂”（如腾讯红包），还是“商业决策的执行者”（如阿里奶茶） [26] - 阿里通过奶茶代表的“AI闭环交付”（一句话下单，东西送到手），试图在腾讯用红包锁定用户之前，率先建立AI的交易心智 [26]

文章核心观点 - 具身智能（人形机器人）行业在2025年呈现出显著的“热潮与泡沫并存”的特征，资本投入与真实市场收入之间存在巨大落差，商业模式尚未跑通，行业面临“订单饥渴”和现金流造血能力不足的困境 [4][36][37] 行业现状与市场热度 - 2025年具身智能赛道融资异常活跃，国内一级市场融资总金额已超过500亿元人民币，但行业第一梯队公司全年总营收不足100亿元，资本投入与真实收入形成数倍落差 [36] - 众多来自汽车产业链、自动驾驶、工业设备等领域的跨界创业者热情涌入行业，与投资人对商业模式和现金流的担忧形成鲜明对比 [5][6] - 2025年行业出现第一波“退潮”，多个细分赛道（如消费机器人、陪伴机器人、协作机器人）有公司倒闭或退出市场，例如iRobot申请破产保护、Aldebaran停止运营 [31][32] 商业模式与落地挑战 - 行业大部分公司面临“订单饥渴”，真实市场需求不足以消化2025年年内生产的机器人，商业模式本质上是“To LP”（面向投资机构），而非健康的ToB或ToC [4] - 当前订单高度依赖科研场景，2025年行业订单总额超90亿元中科研类订单快速增长，但此类需求被视为阶段性产物，采购规模有限且难以转化为生产力 [10][11] - 工业场景被视为最可能落地的方向，但存在明显错配：机器人调试周期长（前期平均需7到8个月），整体成本高于人力成本，且确定性不足，导致大规模应用门槛高 [12][14][15] - 2025年行业实际销量仅千台级别，距离“万台规模”尚有明显距离，实质性工业订单稀少，富临精工部署约80台机器人是少数案例之一 [15] - 为获取现金流，机器人租赁与表演类生意在2025年迅速走红，租赁市场规模已达约10亿元营收，预计2026年规模不低于100亿元，但这被视为过渡阶段的权宜之计 [18] 技术成熟度与时间预期 - 被寄予厚望的康养场景（如帮老人倒水）距离真正落地至少还需3到5年时间 [19] - 能转化为生产力的工业场景，需要至少5-10年时间才能达到成熟期 [20] - 行业内仅宇树、智元等少数头部公司探索出了较为成熟的商业化模式，大部分公司2026年的存活逻辑依然是“如何说服资本下场” [4] 产业链与核心零部件（灵巧手） - 作为核心执行器的灵巧手赛道聚集了显著热度，2024年全球市场规模达8.15亿美元，预计2031年将达103.22亿美元，年复合增长率40.4% [23] - 截至2025年12月，灵巧手赛道融资事件超55起，披露融资金额超75亿元，有公司在9个月内完成了五轮融资 [25] - 灵巧手存在性能、成本和可靠性的“不可能三角”，成本居高不下，技术路线百花齐放尚未收敛，大规模商业化依赖供应链成长与成本下降 [27][28] - 随着具身投资火热，2026年投资重心可能向上游核心零部件转移 [26] 资本驱动与估值泡沫 - 行业泡沫主要来源于资本投入与真实收入之间的巨大落差，以及估值错配 [36][37] - 许多投资人以FOMO（害怕错过）心态，沿用投资大模型的逻辑来看具身智能，强调技术叙事，但该行业本质遵循制造业的长周期、强验证逻辑，导入周期需5年甚至更长 [38] - 重要出资方多来自产业资本和国资背景，缺乏“耐心资本”，导致估值被提前拉升但商业化时间窗口未被同步拉长 [40] - 行业出现明显的“上市冲动”，多公司被传筹划上市，但产业规律显示当前并非集中上市的合适时间点 [42][43] 行业格局与公司分层 - 行业公司已出现明显分层，第一梯队包括宇树科技、智元机器人、银河通用等，但即便同处第一梯队，公司经营状况差异显著：2025年营收最高的公司接近20亿元，较低的仅在5亿元左右徘徊 [34] - 不少公司的收入结构高度依赖项目制、展示型订单或关联交易，商业模式的稳定性未经验证 [34] - 能够获得较多工业订单的公司仅集中在第一梯队中的两三家 [16]

文章核心观点 - AI时代，知识的获取成本大幅降低，但个体间的认知差距可能因此拉大，未来竞争力的核心从知识储存量转向知识运用能力、高阶思考与系统整合能力 [12][15][37][73] - AI技术有望推动教育向个性化、低成本方向转型，但技术普及本身不会自动实现结果公平，使用条件与个体能动性将构成新的分水岭 [26][31][34][35] - 面对AI与短视频等技术的双重影响，个体将分化：一类人利用AI增强思考、实现认知复利；另一类人则可能将其用于即时满足，导致思维惰性与注意力消耗 [44][48][56][106] 一、AI时代学习模式的根本转变 - 传统“填鸭式”的知识记忆型学习模式正在失效，AI如同一个“随时可取的超级知识仓库”，使得低阶的重复记忆劳动快速贬值 [10][11][14] - 学习本身不会消失，但竞争维度被拔高，未来比拼的不再是“知识储存量”，而是“运用能力”与“调用知识”的能力 [12][15] - 类比历史，计算器淘汰了算盘，导航淘汰了背诵地图，AI将淘汰旧学习模式，让“高阶的思考能力”升值 [13][14] 二、教育体系的转型与AI的平权作用 - 过去两三百年，教育是工业社会的配套系统，特点是标准化、统一进度与考核，催生了“千军万马过独木桥”的竞争模式 [18][20] - 这种工业化教育虽提升效率，但压抑个性，使“优质教育”成为稀缺资源，催生了高价补习、学区房等难以逾越的壁垒 [22][23][25] - AI技术能提供极低成本甚至免费的“超级导师”，实现个性化教学，让教育从“批量生产的标准件”转向“千人千面的私人定制” [27][30][31] - AI降低了获取优质讲解的门槛，但未抹平使用条件差异，如设备、网络、信息素养、家庭支持等，它让起点更接近，但不保证终点公平 [34][35][36] 三、新时代的机遇、危机与人群分化 - 当前时代存在“AI外挂带来的知识平权”与“短视频喂养的即时满足”两股力量的较量 [39] - 技术普及可能使差距拉得更快、更隐蔽，差距从“接入鸿沟”（有无工具）转向“使用鸿沟”（如何利用工具） [41][42] - AI将人群无声分为两类：第一类人视AI为“复制粘贴工具”或“思维麻醉剂”，跳过思考过程，导致大脑如肌肉般萎缩 [49][51][52]；第二类人视AI为“外脑、军师与辩友”，用它补足短板、激发思辨、构建体系，突破思维局限 [54][55] - 未来的贫富差距可能首先体现在“认知差距”上，AI本身无价值观，但会放大使用者原有的倾向：自律者更高效，放任者更沉迷 [56][59] 四、两种思维模式：从“外包思考”到“增强思考” - 未来竞争力可视为一条从“外包思考”到“增强思考”的连续光谱，关键不在于是否使用AI，而在于处于光谱的哪一端并努力向“增强”端移动 [62][63] - “做题家思维”模式是等待题目、搜寻标准答案、记忆与复述，而AI是人类历史上最强大的“标准答案生成器”，使得依赖记忆与重复的技能快速贬值 [65][66][67] - “提问家思维”模式擅长定义问题、拆解任务、整合资源，未来的竞争将不再是答题更快，而是提问更深，比拼“提问的功力”与“系统的整合能力” [70][72][73] 五、AI时代真正值钱的三种核心能力 - **能力一：跨界迁移力**：未来值钱的是“π型人才”或“跨界融合高手”，即具备一项专业深度，又能将其他领域知识与之连接创造新价值，AI大幅降低了跨界的门槛 [76][77][78] - **能力二：辨别力（批判性思维）**：必须认识到AI会“一本正经地编造”（产生幻觉），不能做被动信息接收者，而应成为“主动的风控审核员”，对AI输出进行交叉验证与逻辑挑战 [83][84][86][87] - **能力三：任务拆解力**：提示工程的本质是系统化思维能力，即能否将模糊想法拆解为机器可理解、可执行的具体指令，清晰的指令源于清晰的思维 [91][92][93] 六、个人可立即践行的行动建议 - **让AI成为“苏格拉底教练”**：每天花20分钟，让AI扮演逻辑学导师，反驳观点、指出漏洞，进行思维的“负重训练” [96][97][98] - **建立“知识图谱”而非仅做“收藏党”**：利用AI将零散阅读转化为系统认知，将新知识点与已知框架关联，搭建有机联通的认知大厦 [99][100][101] - **寻找“真人学习同伴”**：知识获取越容易，“与谁同行”越关键，AI无法提供情感理解与真实互动，真人同伴的价值不可替代 [102][103] 七、AI时代教育的本质与个人责任 - AI将人从繁重的记忆与重复中解放，但也迫使人追问作为人的不可替代价值，技术赋予了前所未有的工具，也带来了“自我教育”的责任 [105] - 未来没有所谓的“普通人”，只有两种行走方式的人：一种把AI当作外挂走向认知复利；另一种被信息流喂养走向注意力消耗，两者之间往往没有温和过渡 [106][107] - 最终的选择朝向哪一边，取决于个体每一次向AI或向自己提问的瞬间 [108]

雅诗兰黛的现状与挑战 - 2026年初，公司处于“薛定谔状态”，一方面进行史上最大规模裁员与重组，业绩回暖主要依靠降本增效；另一方面获得富国银行、美银证券等华尔街券商集体上调评级与目标价 [4] - 过去五年，公司市值一度蒸发1100亿美元，在市值打了三折后，于去年成功挽回210亿美元市值 [4] - 与竞争对手欧莱雅股价的持续上扬曲线相比，公司表现落寞 [4] 业绩表现与历史对比 - 2025财年（自然年24Q3至25Q3），公司持续经营利润由盈转亏，亏损达11.33亿美元 [14] - 2023年，公司销售额同比下降7%，净利润同比下降69%（以自然年计），并将下滑归咎于亚太地区高端美妆市场疲软 [17] - 相比之下，欧莱雅2023年销售额增长11%，营业利润增长9.2%，其北亚地区（包括中国）收入实现25.9%的高增长 [18] - 2025财年第一季度（自然年24Q3），公司净销售额同比下滑，净利润同比转亏 [20] - 按业务计，主品牌雅诗兰黛与海蓝之谜双双两位数下滑，导致皮肤护理业务板块同比下滑7% [20] - 按地区计，全球旅游零售渠道出现双位数暴跌，尤其亚洲旅游零售承压，导致EMEA地区净销售额与营业利润同比负增长 [20] 重组与自救措施 - 2023年11月，公司推出“利润恢复和增长计划”（PRGP），试图通过降本增效挽救局面 [18] - 新任CEO司泰峰到岗后，将该计划加码为“史上最大规模的运营变革” [18] - 2025年2月，公司重新调整业务架构，将裁员范围扩大至5800-7000人，并计划持续优化市场营销方案，摒弃低回报活动 [18] - 公司面临两个长期困境：品牌老化和渠道冲突 [19] 对旅游零售渠道的过度依赖与问题 - 旅游零售渠道曾是公司重要增长点，2021财年该渠道收入占比达到破天荒的28%，同期欧莱雅仅10%左右 [25] - 2021年，中国免税渠道营收同比增长超过120% [27] - 疫情后渠道受重创，2023年第一季度，公司全球旅游零售有机销售额下降45%，管理层称主因之一是“渠道的补货订单变少了” [31] - 渠道库存积压导致产品被投放至常规渠道（如代购、淘宝），出现2-3折的低价产品，冲击了专柜、官方旗舰店等有税渠道的价格体系 [31][32] - 渠道冲突根源在于旅游零售与区域市场的“双轨制”管理，即两个业务部门争夺同一市场 [33] - 公司反应滞后，直到2025年初，新任CEO才在改革中强调将在亚太市场实现旅游零售与常规零售的“历史性整合”，以解决价格冲突问题 [37] 市场竞争与国货崛起 - 中国美妆市场概括为“国货崛起，平替当道” [40] - 自2023年起，天猫双11美妆榜首连续3年是国货品牌珀莱雅，抖音渠道则由珀莱雅和韩束轮流坐庄 [40] - 2025年上半年，美国高端护肤品市场出现1%的下滑，而由平价品牌支撑的大众市场增速明显 [41] - 高端品牌溢价依赖营销和成分，但核心成分（如雅诗兰黛主打的二裂酵母）并非独家，国产供应链可以仿制，导致“平替”产品层出不穷 [42][44] - 公司品牌矩阵集中于高端（如海蓝之谜、TomFord、祖马龙），其“入门级”品牌倩碧和悦木之源因运营思路和定价逻辑，未能真正实现平价，导致在大众市场覆盖不足，无法对冲风险 [46] - 竞争对手欧莱雅则拥有从顶奢（赫莲娜）到大众（美宝莲、薇姿、理肤泉）的完整品牌矩阵，能在不同经济周期中平衡发展 [47] 行业整体动态 - 2025年，宝洁、联合利华、高丝、科蒂、资生堂等美妆及快消巨头纷纷换帅，裁员与收缩成为行业年度关键词 [7] - 部分国际品牌已退出中国市场，例如2024年爱茉莉旗下的兰芝，资生堂旗下的玑妍之光、醉象等品牌关闭店铺、撤出中国市场 [48]

文章核心观点 - 中国顶尖医院在临床规模和部分技术上已取得显著成就，但不应满足于国内考核标准，而应正视与世界顶级医院在资源分配、科研投入和管理理念上的代际差距，从追求规模转向追求价值引领，实现从“汗水经济”到“智慧经济”的转变 [6][7][8][20] 业务关注点与运营模式差异 - 中国顶尖医院以门诊量、住院量、手术量为傲，例如北京协和医院年门急诊量达300万～400万人次，而梅奥诊所患者量仅为130万～140万 [10] - 梅奥诊所拥有超7万名员工，其中医生仅5000余人，医生日均看诊10～15位患者，每次问诊45～60分钟；中国顶尖专家日门诊量常达80～100人 [12] - 梅奥诊所2023年营收约179亿美元（约1280亿元人民币），而中国顶尖医院年营收通常在100亿～200亿元人民币区间，意味着梅奥以约1/3的患者量创造了6～10倍的经济价值 [12] 收入结构差异 - 中国医院收入结构高度单一，主要依赖临床服务费、检查费和药耗差价 [14] - 世界顶级医院如梅奥诊所和克利夫兰医学中心收入多元化，来自慈善捐赠、技术转化（如专利授权、衍生公司股权收益）等非临床收入占比达30%～55% [15] - 这种差异导致中国医院科研投入捉襟见肘，而世界顶级医院拥有“长钱”支持长周期医学探索 [15] 科研转化效率差异 - 中国在SCI论文数量上已实现追赶甚至超越，但科研成果从实验室到临床的转化速度远落后于世界顶级医院 [17] - 克利夫兰医学中心一项科研成果从实验室验证到临床应用平均仅需18个月左右，而中国顶尖医院往往需要3年以上，大量专利在评审后未能转化 [17] - 差距源于创新生态不完善，缺乏专业转化经理人、风险共担的早期投资以及支持医生成为科学家和发明家的制度土壤 [18] 奋起直追的倡议与路径 - 呼吁中国顶尖医院重新定义目标，从追求“门诊量亚洲第一”等规模指标，转向关注“患者体验”和“改变医学进程的创新” [20] - 重新定义“大医”：医院应从培养“手术匠”转向培养能定义新疾病、发明新术式、改写指南的“医学家”，在考核机制上激励高质量科研，给予顶尖人才思考时间 [21] - 补齐“转化医学”短板：建议头部医院建立专业化技术转移办公室，聘请懂市场、懂法律的专业人才管理专利，并积极与社会资本、药械企业建立深度合作及联合实验室 [22] - 增加接受捐赠力度，用“长钱”支持高科技内涵的科学研究 [23] - 深度国际化与对标：建立机构层面的对标机制，选择世界级“假想敌”进行管理数据、诊疗规范、科研产出的全方位颗粒度对标，避免粗放式比较 [24]

文章核心观点 - 全球资本市场对软件板块进行了无差别抛售，导火索是AI公司Anthropic发布了能够直接操作软件的桌面智能体Claude Cowork，这引发了市场对传统软件行业将被AI重塑的深度担忧 [4][5][8] - 华尔街预判，在AI大规模替代人类工作之前，传统软件行业将先经历一次彻底的洗牌，其商业模式和估值逻辑面临根本性挑战 [6][13][27] - AI正在“吞噬”软件，软件行业将分化为“工具型”和“系统型”两类，前者可能被淘汰，后者必须改变商业模式以适应AI作为“超级用户”的新时代 [23][24][25] 市场抛售与行业震荡 - 2026年2月3日，美股软件股率先跳水，标普北美软件指数连续三周收跌，1月累计跌幅达15%，创2008年以来最差单月表现 [4] - 恐慌蔓延至亚太市场，多家行业龙头股价暴跌，Salesforce、Workday、Intuit等公司在一天内市值蒸发近2580亿美元（约合人民币19785.13亿元） [4] - 多只知名软件股股价较52周高点大幅下跌，例如：ADBE下跌42.27%，CRM下跌44.40%，INTU下跌47.22%，NOW下跌48.51%，TEAM下跌68.10% [5] AI技术突破：从“大脑”到“手脚” - Anthropic在2026年初发布王炸产品Claude Cowork，这是一个桌面智能体应用，使其AI具备了点击鼠标、管理文件、操作软件的“手脚”能力 [8] - 该公司随后发布了11款针对法律、销售、财务、市场营销等核心业务领域的插件，其“法律插件”能够通过连接Slack等工具，自主完成“研究-起草-审核-归档”的全流程 [8][10] - 这些插件的本质只是一套提示词和配置设定，但意味着AI开始直接“掌控工作流”，对封装AI能力提供垂直解决方案的传统软件公司构成直接竞争 [11][12][13] 对传统软件行业的冲击逻辑 - **商业模式冲击**：AI Agent的核心价值是自动化与减少人力，这将瓦解SaaS行业按使用人数收费的订阅模式，因为AI替代人力将直接导致软件订阅账号减少 [27] - **产品价值冲击**：AI取代的不是软件背后的代码或逻辑，而是“人类操作软件”这一中间环节以及为人类设计的图形界面，这使许多软件复杂的界面和操作学习成本变得毫无意义 [17][18] - **竞争格局冲击**：像Anthropic这样的AI平台通过提供现成的垂直行业解决方案，从“卖模型”转向“掌控工作流”，直接变成了传统软件公司的竞争对手 [13] 软件行业的分化与未来 - **“工具型”软件可能被淘汰**：功能单一、逻辑简单的软件（如简单PDF编辑器、初级报税软件）在能直接输出结果的AI Agent面前没有还手之力 [24] - **“系统型”软件将存活但需变革**：如微软Office或深度CRM系统，因其承载了企业的组织架构、合规流程和历史数据，AI难以凭空构建整套系统 [25][26] - **新的定价与商业模式**：软件公司需将收费锚点从“人”转移到“事”上，采用基于结果的定价，知名分析机构Gartner预测到2026年底，40%的企业级SaaS将包含此类定价要素 [27][28] 行业领袖的不同观点 - **英伟达CEO黄仁勋**：反驳软件行业被AI取代的观点，认为AI将成为软件的“超级用户”，最高效的方式是使用现有工具而非重新发明，企业的基础系统（如记录系统、数据库）依然必要 [17] - **OpenAI CEO Sam Altman**：认为10亿日活用户比最先进的模型更具价值，试图通过堆砌产品功能将公司发展为SaaS公司 [19] - **Anthropic的路径**：通过Claude Cowork证明，最好的AI产品是为了终结现在的SaaS模式，而非成为下一个SaaS巨头 [19] 对工作与技能的重新定义 - AI的崛起意味着，过去被视为核心竞争力的软件操作技能（如精通Office、Photoshop）价值可能大幅贬损 [28][29] - 在未来“半人马”协作模式中，人类的审美、判断力、定义问题的能力以及指挥AI实现目标的能力，将比操作特定软件的技能更为重要 [28][29]

文章核心观点 - 资本市场表现与普遍预期相悖，市场下跌的核心驱动因素是“新技术进步吞噬旧技术应用”，即AI技术对传统软件行业构成了颠覆性威胁 [4] - AI技术的进步正从两个层面威胁传统软件公司：一是通过提升员工效率减少软件订阅需求，二是使企业能够绕过传统供应商自行开发应用 [15] - 开源、免费的AI模型（如OpenClaw）的出现，可能破坏AI巨头（如OpenAI、Anthropic）刚刚萌芽的盈利模式，导致整个AI叙事面临挑战，并引发科技股无差别下跌 [16] - 传统软件行业的股价暴跌已对私募信贷行业造成实质性冲击，因为该行业在软件领域有巨大风险敞口 [19] 市场表现与现象 - 截至2月5日，标普北美科技软件指数年初至今（YTD）已下跌25% [5] - iShares标普北美科技软件ETF（IGV）在2月5日交易中下跌5.00%，成交额达17.10亿美元 [6] - 该指数成分股中的知名大公司，如Palantir、微软、甲骨文、Salesforce、Servicenow等，在过去两个月内股价平均跌幅超过30% [8][9][10] - 具体成分股表现：Palantir 20日跌28.44%，微软20日跌18.57%，甲骨文60日跌42.84%，Salesforce 20日跌28.61%，Servicenow 60日跌40.47%，财捷（Intuit）20日跌33.09% [11] - 其他软件股如奥多比（Adobe）20日跌20.32%，Palo Alto Networks 20日跌20.18%，CrowdStrike 20日跌21.25% [12] - 特定行业软件公司受冲击更甚：金融信息软件领头羊汤森路透股价连续五个月暴跌，接近腰斩再腰斩；法律服务公司Legalzoom.com因Anthropic推出法律插件而在一天内下跌20% [12] AI对软件行业的威胁机制 - **第一层威胁**：员工借助AI工具提升效率后，企业可能减少SaaS软件的订阅采购量，因为软件通常按员工席位收费，若员工数量不增长，采购量增长将停滞 [15] - **第二层威胁**：若AI工具足够成熟，企业可能无需向传统软件供应商采购，即可自行开发和优化所需系统与应用 [15] - 开源、免费的AI模型（如OpenClaw）的出现，结合灵活的应用层，能以极低成本实现不错的AI Agent效果，这直接挑战了AI巨头（如OpenAI、Anthropic）试图建立的盈利模式 [16] - 当前市场担忧从“AI是否可行、估值是否过高”转向“AI若成功，传统软件业将如何自处”以及“胜利者之外是否只剩一地鸡毛” [14][15] 对更广泛资本市场的影响 - AI叙事的内生矛盾（开源免费模型冲击盈利模式）被认为是导致近期科技股无差别下跌，甚至将英伟达等股票拉下水的原因 [16] - 软件行业是私募信贷最重要的投资方向，相关业务发展公司（BDC）在软件领域的总敞口超过1000亿美元 [19] - 因此，软件行业股价的暴跌已波及Blue Owl、Ares乃至Blackstone等私募信贷巨头 [19]

行业背景与公司市场表现 - 2025年手机行业面临上游元器件成本上涨、用户换机欲望走低、换机周期拉长以及AI眼镜等新兴硬件产品冲击等多重不确定性 [2] - 2025年公司以4635.7万台激活量蝉联中国手机市场冠军 并以1.053亿台出货量拿下全球8%的市场份额 同比增长4% 是全球前五名中唯一实现正增长的中国品牌 [2] “用户导向”方法论的核心与实践 - “用户导向”是公司最重要的认知 在2026年新年致辞中被提及38次 公司致力于将其转化为可复用、可沉淀的系统化洞察与践行体系 并成为组织的核心能力 [6] - 公司已建立机制 要求各部门负责人细看NPS数据中的用户反馈 具体问题会分发至实际部门并反馈给高管 形成从用户反馈到高层决策的紧密、迅速链条 [7] - 公司正按照麦肯锡7S模型在全公司范围（从产品定义、设计、研发到采购、制造、销售、品质管控乃至行政物流）全面落地“用户导向” [10][11] “用户导向”方法论的成功案例 - X系列的成功源于对用户需求的精准洞察 切入影像赛道 结合自研与共研优势 例如X300系列以“蔡司2亿APO超级长焦”满足高质量拍摄需求 成为“旅拍神器”并取得商业成功 [9] - 公司为特定用户群体研发产品 如为外卖和快递骑手研发Y300系列 为视障听障群体研发“看见”“听见”功能 针对印度市场推出专属“婚礼人像模式” [9] - 在“华小v”新格局中 公司提供了“向下深耕的用户导向”这一成功范式 即通过长期专注自研+共研 在用户高感知领域深度拓展 构建技术和生态护城河 [10] 公司的经营哲学：择其不为与进而有为 - “择其不为”体现了公司坚守“本分”的底线 即便在成本提高时也不做隐性减配 面对市场热点仍坚持从用户需求出发深耕影像科技 [13] - “进而有为”体现了公司的进取心 一方面将资源集中在影像、系统流畅、通信体验、自研芯片等核心能力上长期投入 另一方面将技术优势和方法论延伸至新兴领域 [13] - 不为与有为的辩证关系 映射了公司的不变（坚守本分）与新局（拓展边界） 并支撑其“逐步迈向生态型科技平台企业”的新愿景 [14][15] 公司的战略演进与未来展望 - 公司成长轨迹清晰：以卓越影像能力奠基 锤炼出深厚技术体系与产品力 并以此为核心扩展能力与业务边界 正从领先的手机公司扩展为生态型科技平台 [17] - 公司展现出强大的战略定力 面对行业对速度的追逐 选择摒弃浮躁、回归本心与长期主义 专注于以用户为导向夯实技术高原 [19] - 公司认为“用户需求”是回归一切的本源 其展现出的平常心与进取心被视为中国品牌能够穿越周期的秘诀 [20]

文章核心观点 - 中国制造业正遭遇一场由上游原材料成本飙升、中游营销与融资费用高企、下游竞争压价等多重因素构成的“全链条围剿”，导致其陷入“干得最多，赚得最少”的利润困境，尽管行业已向高端制造转型成功 [4][5][19][26] 上游原材料价格飙升 - 2025年铜价已上涨34.34%，2026年开年后持续上行 [4] - 2025年全球锡价累计上涨近40%，锌和铅价格也分别上涨超4%和约3% [8] - 碳酸锂价格从2025年1月的每吨75700元飙升至2026年1月23日的175250元，涨幅高达131.4% [9] - 钨精矿价格涨至52万元/吨，碳化钨价格从2025年初约30万元/吨涨至2026年1月的120万元/吨 [9] 上游采矿企业业绩爆发 - 紫金矿业2025年预计归母净利润510亿元至520亿元，同比增长59%至62% [11] - 洛阳钼业2025年归母净利润预计同比增长47.8%至53.71% [11] - 中钨高新2025年前三季度扣非净利润同比暴涨407.52%，第三季度环比增长超700% [11] - 厦门钨业2025年净利润23.11亿元，同比增长35.08%，部分钨矿山每吨利润可达30万—40万元 [11] - 锡业股份、华锡有色和兴业银锡2026年开年以来股价涨幅分别达43.26%、34.85%和47.92% [11] 下游制造业成本承压 - 铜在空调总成本中占比超20%，现货铜价从2025年初的73830元/吨涨至2026年2月4日的105020元/吨，上涨42.25%，导致空调成本因此上涨8.45% [12] - 瑞银研报称，仅金属原材料一项，纯电动车的单车成本通胀就高达人民币5600元 [15] - 2025年汽车产业链单车毛利润仅为1.3万元 [16] - 在激烈行业竞争下，制造企业难以将成本上涨完全转嫁给下游客户 [16] 制造业面临多方成本挤压 - 营销成本高企，超过63%的电商商家付费流量占销售额比例在10%以上，其中17.8%的商家甚至超过30% [20] - 中国规模以上工业企业利润率已逐年下降至5.32% [22] - 2025年制造业工业企业实现利润总额56915.7亿元，同比增长5.0%，但利润率仅为4.7%，远低于采矿业15.9%的利润率 [23] 制造业的破局尝试 - **业务范围延伸**：加大高附加值产品出口，2025年中国进出口贸易顺差达1.19万亿美元，顺差来源转向机械及运输设备等高附加值产品 [30] - **产业链延伸**：制造企业向上游布局以降低外部依赖，例如铜陵有色扩建铜矿，比亚迪、长城汽车等车企寻求购买锂矿 [32] - **技术延伸**：通过技术替代降低原料依赖，如空调行业推进“铝代铜”技术，电池行业研发钠离子电池，宁德时代已推出首款轻商量产钠离子电池 [33]