基金净值表现 - 互联网龙头ETF工银10月22日最新净值下跌3.24% [1][2] - 该基金成立以来收益为-48.39% [1][2] - 今年以来收益为-31.48% [1][2] - 近一月收益为-9.52% [1][2] - 近一年收益为-36.45% [1][2] - 近三年收益为1.39% [1][2] - 近一年该基金排名同类5161/5234 [1][2] 基金基本信息 - 互联网龙头ETF工银全称为工银瑞信中证沪港深互联网交易型开放式指数证券投资基金，代码159856 [1][2] - 该基金成立于2021年1月22日 [1][2] - 业绩比较基准为中证沪港深互联网指数收益率 [1][2] - 基金经理为史宝珖，自2023年1月4日起管理该基金，任职期内收益为-5.42% [1][2] 前十大重仓股 - 腾讯控股（00700）持仓占比10.08%，持仓股数52372股，持仓市值1955.06万元 [1][3] - 阿里巴巴-W（09988）持仓占比8.26%，持仓股数198630股，持仓市值1601.85万元 [1][3] - 美团-W（03690）持仓占比7.23%，持仓股数235770股，持仓市值1402.73万元 [1][3] - 小米集团-W（01810）持仓占比6.69%，持仓股数690668股，持仓市值1298.14万元 [1][3] - 东方财富（300059）持仓占比5.11%，持仓股数486048股，持仓市值990.57万元 [1][3] - 快手-W（01024）持仓占比4.18%，持仓股数224540股，持仓市值811.3万元 [1][3] - 世纪华通（002602）持仓占比3.88%，持仓股数533500股，持仓市值752.24万元 [1][3] - 科大讯飞（002230）持仓占比3.66%，持仓股数173900股，持仓市值710.21万元 [1][3] - 同花顺（300033）持仓占比3.38%，持仓股数27200股，持仓市值655.52万元 [1][3] - 贝壳-W（02423）持仓占比3.14%，持仓股数186900股，持仓市值609.72万元 [1][3]

文章核心观点 - 北京呼吁提高标准，阿里巴巴及其他中国电商股下跌 [1] - 转向人工智能无法使阿里巴巴免受其核心业务风险的影响 [1] 行业与公司要点 - 阿里巴巴及其他中国电商股因监管标准提高而出现下跌 [1] - 阿里巴巴核心业务面临风险，人工智能转型不足以对冲该风险 [1]

文章核心观点 - 10月22日港股三大指数低开低走，恒生指数收跌3.03%，恒生科技指数跌5.03%跌破3800点关口，恒生中国企业指数跌3.20%，机构操作出现分歧：有人小幅加仓、有人检查敞口、有人等信号、有人早已离场观望 [1][2] - 机构共识认为当日下跌并非单一因素所致，而是多层压力在同一时间窗口叠加释放，核心逻辑是"流动性+情绪"双重承压，而非基本面变化 [3] - 私募机构将当日调整拆解为"四股力"：利率杀估值、政策杀预期、互联网杀利润、半导体/AI杀拥挤盘 [5] - 南向资金连续净流出引发关注，但机构对其定价权角色存在分歧，有观点认为南向是"放大器而非方向决定者"，真正决定港股定价权的是外资机构持仓和美股中概股锚定价 [7] - 后市企稳信号关注接下来两周的南向数据、中美利差和积极政策落地节奏 [2] 市场表现与板块个股 - 恒生指数现价22934.68点，跌717.19点，跌幅3.03%，成交额2561亿；恒生科技现价3793.93点，跌200.84点，跌幅5.03%，成交额726亿；恒生生物科技现价14180.18点，跌909.42点，跌幅6.03%，成交额163亿；恒生中国企业指数现价7689.19点，跌254.22点，跌幅3.20%，成交额963亿 [2] - 科网股普跌，联想跌超10%，网易、阿里巴巴跌超6%；PCB概念股跌幅居前，景旺电子跌超11%；锂电池股走弱，宁德时代跌超7%；黄金股普遍下跌，紫金黄金国际跌超7% [2] - 宁德时代三季报净利同比+14.5%、环比-5.8%，受产品结构、出口退税下调及消费税等因素影响，三季度业绩低于预期，目标价被机构下调，H股此前一日已大跌11.4% [5] - 宁德时代在港股中具有特殊信号意义：估值锚定全球电动车产业链，若与A股联动跌说明是产业链层面重估，若与恒科整体联动跌则更多是港股通资金撤退的映射 [5] 下跌原因分层解析 - 第一层行业利空集中释放：Omdia最新研究显示2026年三季度全球台式机、笔记本和工作站出货量同比下降21.2%，直接冲击联想系和硬件板块；联想集团今年股价已上涨数倍，本身存在回调压力，资金撤退时前期涨幅大的股票跌得最猛 [3] - 第二层业绩期与事件不确定性：下月美国中期选举前后的政策变化、内地可能的刺激政策，以及大量配售叠加此前密集IPO持续抽紧流动性 [3] - 第三层区域联动：当日亚太股市集体走弱，日韩、A股、港股主要指数均大幅下挫 [4] - 催化剂三方面因素同一时点叠加：隔夜美股科技股领跌、中概相关传闻扰动、美元走强，恒科成为"最脆弱的那个出口" [3] - 利率层面：市场原来交易美联储降息，现在美债长端高位、降息预期后移，离岸市场先杀估值 [5] - 政策层面：国内稳增长政策力度与"强刺激"预期存在落差 [5] - 互联网层面：一边承受内需关联度七八成的宏观压制，一边面对大厂AI资本开支"投入前置、回报后置"的利润表压力，市场把"消费互联网"重新按"重资产AI基建"来估值，锚直接下移 [5] - 半导体/AI层面：宁德时代"增收不增利"、联想与PCB光模块前期AI硬件交易过度拥挤，全球半导体设备景气拐点信号一出，最拥挤的算力链条先被平掉 [5] 南向资金动态 - 10月22日南向资金净流出92.18亿港元，已连续7个交易日净流出，合计净流出246.16亿港元 [7] - 港股通股票对南向资金依赖度很高，创新药、科技板块尤其明显，南向撤退时这些板块缺少承接，跌幅被放大 [7] - 南向资金逻辑是典型的情绪资金，涨的时候追、跌的时候跑，属于结构性而非策略性行为 [7] - 三个持续性观察指标：南向资金是单日流出还是连续三日以上净流出；资金流出是获利了结还是止损；美元指数与10年期美债收益率是同步还是背离 [7] - 私募机构将南向流出视为"跨市场流动性自救"：A股半导体、光模块、PCB预期撑不住资金出逃，一些产品要补A股保证金、应对赎回、降杠杆，就会卖流动性最好的港股组合，腾讯、阿里、宁德、中海油等"钱最认"的标的反而先被砍 [7] - 短期南向定价权弱化，外资和量化/对冲盘重新主导边际价格，底部会更尖、波动更疯；中期一旦国内科技股止跌、人民币和南向风险偏好回来，南向还会回来捡便宜筹码 [7] - 格雷资产总经理张可兴认为当前美国利率高、美联储持续加息预期高，资金在往美国走 [8] 机构操作与策略分化 - 私募机构当日小幅加仓港股，操作框架分三层：第一层不追、不杠杆、不接飞刀，恐慌中段最怕用杠杆抄底，先活下来；第二层恐慌里逆向建底仓，尤其港股互联网——腾讯、阿里、美团这类标的，内需修复、AI投入期阵痛、南向被动卖出，很多已把最坏资本开支和最差政策预期打进去，分批小仓先铺；第三层如果出现港股大回调、恒科再暴量杀一根、南向流出最猛那天，反手加大仓，这种位置出来的货不是基本面全毁，是流动性错杀 [8][11] - 公募投资人士强调风控：先检查组合里有没有恒科权重过高这个结构性问题，如果超过20%的恒科相关敞口，无论方向判断对错，波动率本身已超出大多数个人投资者的风险承受范围；操作上跌到这个位置分批建仓的纪律比抄到底更重要，如果是结构性重估应等政策面与外资回流两个信号共振再动手 [8] - 格上基金研究员毕梦娴偏谨慎：部分大型互联网公司估值已处于历史低位区间，但低估值不等于马上反弹，流动性约束仍然存在，建议控制仓位和节奏，在方向变量没有明朗之前避免重仓抄底和恐慌割肉 [8] - 毕梦娴给出四个后市关键变量：下月初美国中期选举前后的政策变化、内地是否出台经济刺激政策、南向能否止住净流出、业绩期蓝筹股的财报质量；第一个可观察的企稳信号是南向单日净流出收窄、恢复净买入 [8] - 张可兴公司旗下基金港股基本上没有配置，腾讯、阿里等主要港股持仓近两年已卖得差不多，仓位比较低所以港股没有操作；对短期判断是"最后一跌、接近前期底部"，对长期则认为需要强有力政策支持市场走出底部 [9]

文章核心观点 - 大模型行业人才招聘从“广撒网抢聪明人”转向“按具体缺口精准补人”，年轻候选人仅凭论文和实习经历已不足以保证竞争力，行业进入K型分化阶段 [3][4][8] - 各家基模团队整体缩减校招和社招名额，招聘门槛提高，筛选提前，流程放缓，求职者体感明显“遇冷” [6][5] - 有大规模预训练、强化学习或万卡集群基础设施经验的资深人才仍能拿到高价，而主要凭论文、缺少训练经验的初级候选人机会显著减少 [8] 招聘市场整体变化 - 某头部大模型公司招聘负责人表示，各家基模团队整体在缩减校招、社招的招聘名额，这基本是今年业内共识 [6] - 最受欢迎的学生报价仍可能高于去年，但供他们选择的机会变少了，试错空间明显收窄 [4] - 猎头和招聘负责人反复提到，各家模型团队逐渐配齐，招人开始看具体缺口，会追问候选人做过什么、独立解决过什么问题、能给现有团队补充哪种能力 [4] - 即使已有基模经验，跳到另一支核心团队也变得更难，“基座算法团队的门越收越窄” [4] - Anthropic 10月发布内部研究称，技术部门初级岗位占比从2025年初的21%降至14%，新招初级岗位占比从27%降至9% [8] - DeepSeek 9月公布约150个招聘名额，主要面向2至10年经验的资深工程师 [8] 求职者面临的具体困境 - 一位2027届博士生带着六篇顶刊论文、两段头部大厂模型实习经历，申请二十多家公司人才计划，原本预计拿到十二三家机会，到10月下旬手里只有五六个意向且薪资大多未定，腾讯、阿里求职结果均不如预期 [3] - 一位研究员推荐几名候选人，多数没有进入面试，其余还在等待；曾看好的一位有知名模型公司实习经历和不错论文、技术博客的候选人，推荐后一个月流程仍未推进 [4] - 一位候选人7月下旬申请Momenta人才计划，完成三轮技术面试后，9月被HR告知公司技术重点调整、岗位取消 [5] - 另一位候选人8月上旬申请腾讯混元世界模型岗位，9月初发现招聘页面提示“岗位已下架，请重新选择岗位” [5] - 有候选人追问HR面试进度出现“一次不回、两次不回、三次不回”的情况，与急于招人时HR隔几天主动询问近况、带鲜花到学校庆贺形成鲜明对比 [5] - 一位做推理加速的实习生在面试模型团队时被问到更底层的算子，因熟悉的是框架而回答不够好，几轮面试后未能通过 [9] - 另一位做视频模型的候选人在面试中被反复问到如何造数据，而这并非其此前负责的工作 [9] 筛选标准与门槛提高 - 一位入选腾讯青云计划的混元实习生表示，2025年同批符合条件的实习生会一起参加转正答辩；2026年只有获邀者才能参加，也不一定能通过，筛选提前到了答辩之前 [6] - 对于校招学生，一些基模团队已经收敛到几个核心高校、核心教授所带的团队 [5] - 公司会更青睐经过实习验证的候选人，但留下的门槛在提高；有求职者申请正式岗位时被告知需要先来实习再竞争转正，即使已有大厂实习经历仍可能要再投入几个月 [6][7] - 招聘负责人会追问具体贡献、负责哪个环节、有什么技术判断；只参与边缘工作、“缺乏思考、活特别糙、最后效果还行单纯是公司资源给得够”的候选人会被pass掉 [8] - 一位招聘负责人见过不少履历漂亮的候选人能说清做了什么实验、得到什么结果，但再问为什么选这个方向、依据哪些论文作出判断就不一定答得出来 [12] - 早期推荐一个不错的人选团队往往愿意见一见；现在对方会把候选人和现有成员比较，看能补上哪一块缺口或带来多少新能力 [8] 团队分工细化与方向需求分化 - 一位业内人士介绍，以前大家急着收集数据、训练模型再看效果；如今会先评测模型、找出需要改善的能力，再有针对性地准备数据、安排实验，招聘也跟着这些任务走 [9] - 该人士把基模研发比作“制造业”：数据清洗、小模型实验、强化学习、合板，工序标准明确后公司更清楚哪里缺人，并称“人不再是核心生产要素了” [9] - 能持续投入预训练的公司有限，后训练和Agent则随着应用场景增加仍有新需求；模型进入更多实际任务后，数据、强化学习基础设施等环节还需要补人 [9] - 核心基模团队普遍收紧校招后，社招更偏向从友商挖有后训练、强化学习和推理优化经验的熟手 [9] - 一位做多智能体的研究员表示，Code Agent的机会仍有但候选人已经很多，有些博士生毕业前就在公司做了一两年相关工作并承担重要任务，后来转入该方向的人要和这些已做出成果的人一起竞争 [10] 资源分配与后来者劣势 - 一位今年加入新模型团队的研究员看重这里有更多算力，但更重要的任务仍多由从其他公司招来的资深研究员承担，应届生需要证明自己 [15] - 一位AI公司招聘负责人与多名模型团队实习生交流后发现，他们常做的是数据配比或小规模实验，实验有结果后再验证能否用于主要模型，“已经很少有人能碰到模型架构等核心工作了” [15] - 先来的人靠项目积累了经验，后来的人却要先有经验才能争到项目，形成错位；一位投资人感叹“人才是被环境塑造出来的，现在没有那种环境可以塑造人才” [15] - 一位进入头部人才计划的学生观察到，公司把更多算力投入Coding，其他方向都要往后排，“有卡才能说其他事” [15] - 一位曾在大厂模型团队实习的研究者希望把方案部署进模型，但掌握“合板”权力的只有少数人，潜规则是后来者得先“自己重搞一遍”再把成果送过去，“把东西搞得很好，求着人家，最后才可能有机会合板” [16] - 该研究者觉得最影响效率的是工作被反复打断，有些文档和代码需要申请权限、有些流程要等不同负责人审核，自己的工作在其他人那里优先级并不高，最终其所在组方向变了也没有完成部署 [16] 熟人推荐与人际网络的重要性 - 一起做过项目的人知道是谁提出了办法、谁解决了问题，了解一份成果里哪些是个人贡献，而通过论文署名和简历往往很难看清 [12] - 很多大模型研究员是校友、同门，一起参加过顶会，彼此熟识、交流频繁，哪里缺人、谁想走、谁做了什么消息传得很快，“大模型圈几乎没有秘密” [12] - 一位进入头部模型团队的年轻研究员最初是因为一项研究工作被注意到，团队负责人联系了他的合作者再由合作者推荐，“强connection”既是合作的结果也成为下一次录用的依据 [13] - 一位业内人士观察到，校招愈发集中于少数学校和团队，能力之外还有“某种信任的传递” [13] - 一位研究员表示推荐熟悉的人确实能让团队更全面了解候选人，可当熟悉的人里就有很多在等机会时团队也未必急着向外寻找，并表达不满称“人家自己的人都没有安排明白呢” [13] - 一位去年求职的研究员在几家模型团队碰壁后决定暂时不再反复投递，把时间用来做一项更好的研究，“攒代表作，发出来……等人家找吧”，后来确有新团队主动联系但相比熟人内推波折许多 [13] 高校与人才培养端的变化 - 中国人民大学、南开大学、中国科学院大学等学校均设立了人工智能学院培养硕士、博士；上海创智学院2024年成立，目前已有800余名联合培养博士生 [11] - 一位高校教师表示并不想把学生一直留在学校，“我们没有那么多资源去提供给他做他想做的研究”，学生得先靠导师经费或校企合作做研究，用好论文争取第一段实习，再靠实习成果换下一次机会 [16] - 该教师称“履历越好看，拿到的机会越多；履历越一般，越拿不到机会，就像滚雪球，最后越滚越大” [16] - 一位研究员观察到，一些学生从本科起就由导师推荐进入大厂，其中有人水平一般也未必喜欢这份工作只是听从安排攒一段履历，另一些更想做这份工作的人却找不到入口；有产业联系的导师越来越热门，进组同样需要拿出成果 [16] - 一名在模型团队实习的学生还有课程未结束却基本保持全勤，学校在外地有事就坐高铁回去再赶回来工作，忙时晚上没有足够时间睡觉，距离参加校招还有一年 [16] 相邻两届求职结果分化 - 2026届博士毕业的师兄拿到“阿里星”人才计划，2027届发表更好、经历更丰富的师弟却没拿到；一位求职者将基模找工作比作抢椅子，“后来者没空位只能干着急” [14] - 一位研究员回忆刚加入模型团队时每周都有4、5个人在群里打招呼，既有实习生也有正式员工，几个月后新面孔明显少了 [5] - 一位曾希望把研究方案部署到模型里的研究员今年也开始找工作，愿意接受更低薪资去一家能让自己继续成长的公司，但认为去年后训练兴起时公司急着补人手，到自己找工作时许多团队已经招过一轮，他把这称为“年景的问题” [17]

Meta Muse产品定位与商业化测算 - Muse是当前个人智能代理赛道领先产品 上线首月下载量大幅领先ChatGPT 为首个可规模化完成实际任务的AI智能体 领先未全量开放的谷歌Sparks与偏向企业级的OpenAI Dots[3] - 未来3-4年仅美国市场Muse营收可达270亿美元 测算基准为美国9大垂直行业总潜在市场16.5万亿美元 线上渗透率达33% 其中8%交易份额由Muse覆盖 对应4500亿美元交易规模 按5%保守交易佣金假设测算 叠加订阅收入得出总营收[4] - 5%交易抽成率参考联盟营销行业中间值 实际早期费率可能为2%-2.5% 在线旅游行业佣金可达8%-30% 5%假设存在上行空间[6] AI智能体行业影响与受益赛道 - AI智能体将改变消费决策逻辑 从情绪驱动转向理性比价 具备实体履约能力与差异化供给的企业拥有长期护城河 平台交易多为增量消费而非存量转移[7][8] - 智能体流量激增带来四大基础设施与网络安全机遇 分别利好CDN服务商 DDoS防御与机器人管理服务商 支持小额拆分支付的Cloudflare类服务商 以及可观测性解决方案厂商Datadog等[10] 海内外互联网厂商AI商业化格局 - 阿里AI商业化在云业务端兑现更快 资本投入直接带动云业务营收与利润率同步提升 腾讯微信生态内的小微AI智能体具备强消费连接潜力 但短期变现路径尚不清晰[11] - 软件与互联网板块防御性优于硬件 谷歌云2027年全年营收增速预期上调至105% 算力不足是当前C端AI服务普及的核心瓶颈[2][12] 区域市场与其他板块机会 - 澳大利亚电信消费宽带业务表现预计较市场共识低5.3个百分点 对应14%的偏差幅度 该业务仅占其总营收的4% 当地三大主流门户平台凭借差异化供给具备较强抗风险能力[9] - 澳大利亚数据中心板块个股普遍承压 核心服务超大规模云厂商的DC公司90%营收来自该类客户 目前股价已跌破账面价值[12] - 中概互联网板块中游戏标的网易具备防御属性 2027年1月将上线重磅新游戏 后续有望获得投资者布局[13]

重点互联网公司三季度业绩前瞻纪要要点总结 一、纪要涉及的公司与行业 - 行业：中国互联网行业（港股恒生科技板块为主），涵盖游戏、广告、金融科技与企业服务、云计算、电商、即时零售、外卖、到店等细分领域[1][2] - 公司：腾讯控股、阿里巴巴、美团；对标海外公司包括Meta、谷歌、亚马逊、微软[1][2] 二、核心观点与论据 （一）行业整体判断 - 国内互联网估值处于历史底部，腾讯2026年PE约12.3倍，已反映悲观预期，市场核心矛盾在于高资本开支与AI回报释放的时间差[1] - 美股CSP厂商及头部互联网公司股价虽有回撤但大多处于或接近历史新高区域，抗跌性较强，得益于云、广告核心业务及企业级AI变现稳步推进、自由现金流稳健[2] - 港股恒生科技指数自2025年10月高点约6,700点回撤至约4,000点以下，表现全球垫底；阿里巴巴股价从175港元跌至约108港元，腾讯控股从640港元跌至不足400港元，美团跌幅更大、基本回到2025年初AI行情启动前水平[2] - 国内互联网公司在AI方向已取得明显进展：腾讯在微信生态和云业务、阿里巴巴在MaaS业务、自研芯片及"千问"模型、美团在即时零售和新业务减亏方面均有改善，市场高度关注三季报是否成为拐点，观察从博弈反弹转向博弈反转的时机[2] （二）腾讯控股 **游戏业务** - 2026Q3游戏业务营收预计约690亿元，同比增长8%，本土增速快于海外，延续Q2趋势[3][4] - 本土市场营收预计约500亿元，同比增长约14%，得益于《王者荣耀》《和平精英》《无畏契约》等核心产品流水坚挺，《王者荣耀》8月和9月均位列全球手游收入榜首[1][4] - 海外市场营收预计160亿元，同比下降约7%，因新产品线增量有限、存量产品排名变化不大且去年同期基数较高，业务仍处过渡期[1][4] - 2026Q3无重磅新游戏上线，以存量游戏资料片更新和精细化运营为主，避免新游戏高额营销费用及市场表现不确定性，游戏板块营收预计接近700亿元，与市场普遍预期基本一致[8] **广告（营销服务）业务** - 2026Q3营收预计约420亿元，同比维持约20%高速增长，驱动力来自AI对算法的提升及视频号广告加载率持续提升，高增长有望持续到2027年中期[1][4] - 广告业务具备超预期潜力：此前基数相对不高、广告弹性巨大、视频号广告加载率持续提升，不排除公司2026年调整视频号投放策略带来积极效果[8] - 预计游戏、金融科技与企业服务业务表现符合市场预期，营销服务（广告）业务可能超出预期[8] **金融科技与企业服务业务** - 2026Q3营收预计约640亿元，同比增长10%，主要增量来自算力需求旺盛带动云服务单价提升，行业整体增速为小幅两位数，公司增速将优于行业平均水平[4] - 该板块估算多采用自上而下模型，基于中国云服务市场整体营收规模预测，主要参与者为腾讯和阿里，市场份额未出现剧烈变化，业务表现相对稳定[8] **AI投入与资本开支** - 2026Q3 AI相关运营支出可能达160亿元；全年资本开支指引从年初约1,400亿元上调至2,200亿元，对业绩构成明显拖累，前期资本开支转为固定资产后折旧费用相应增加[1][5] - 混元4 Preview版本提前推出，进度和强度超出市场预期，但产品尚未正式上线且保密严格，尚难量化判断[6] - Workday应用MAU 7月已超过1,000万，在AI办公应用中处于领先地位，9月最新数据已接近2,000万[1][6] - 近期推出短剧平台"绿泡泡"，以AI短剧为核心，若运营数据良好有望与公司AI工具形成业务闭环[6] - 资本开支回收已初见端倪，一阶导数（改善趋势）表现友好，但实现市场认可的营收和利润释放可能还需观察一到两个季度[5][6] **盈利预测与估值** - 预计2026年和2027年Non-GAAP净利润分别为2,680亿元和3,026亿元，同比增长率分别为3.2%和12.9%，2026年增速较低主要因庞大资本开支和折旧压力[7] - 当前股价对应2026年和2027年市盈率分别约12.3倍和11倍，处于历史低位，与2023年底行业监管征求意见稿发布时期、2022年底疫情结束前消费极度悲观时期、2018年和2021年中游戏版号停发时期估值水平相当[7] - 当前基本面尤其是现金流核心的游戏业务表现稳健，未面临类似历史时期的重大外部事件冲击，股价处于较为超跌阶段，可视为底部区域，具备看涨期权投资价值，坚挺的游戏业务基本盘为估值提供有力支撑[7] **现金流与市场情绪** - 账面现金及定期存款合计超过4,000亿元人民币，单季度经营性现金流约500亿元；假设Q3资本开支与Q2持平，单季度自由现金流仍可达约500亿元，足以支撑AI投入[9] - 市场对加大AI投入普遍持谨慎态度：公司香港上市外资投资者占比较高，更看重业务实际落地和对营收利润的直接贡献，而AI业务落地成果尚不显著；恒生科技指数整体市场风格对公司股价不十分有利；谨慎情绪反映在估值上，目前估值处于仅在过往极端事件中才会出现的低位[9] （三）阿里巴巴 **电商与即时零售** - 传统电商业务2026Q3预计同比下滑约5个百分点，较Q2的7个百分点下滑幅度有所收窄[9] - 即时零售业务持续减亏，单均亏损进一步收窄，亏损额从Q2的120亿元降至Q3的90亿元，电商板块表现符合预期[9] - 即时零售亏损收窄拐点已在2026Q2出现，预计未来亏损逐季收窄[12] **云业务** - 2026Q3云业务收入增速预计提升至50%出头，低于部分买方最高预期但高于市场一致预期；公司暗示Q4增速可能更高、或达55%左右，预计2027年全年增速维持在50%以上[1][10] - 云业务增长将持续加速至2027年Q1、Q2，之后可能因高基数效应放缓，增长节奏与海外云厂商趋势基本一致，显示至少到2027年年中行业景气度逐季抬升[10] - 云业务利润率Q3预计达12%出头，较Q2的11.6%小幅提升；Q4指引较模糊，表示云业务利润将与"千问"亏损相抵消，市场普遍预期Q4利润率在13%至15%之间，较乐观买方预期约15%[10] - 云业务利润率2026年已呈提升趋势：Q1约9%，Q2提升至11.6%，Q3预计进一步提升至12.5%左右，Q4可达13.5%；预计2027年利润率提升加速，年中可能达15%，2027年底或2028年初有望达20%[12] - 利润提升主要驱动力来自M890和V900芯片规模化应用，M890于2026年发布，V900将于2027年Q1量产；2026年下半年至2027年上半年为收入快速增长期，2027年开始利润提升速度加快[12] - 若云业务利润率提升至15%乃至20%，市场对云业务PS估值有望从目前最高约4倍水平继续抬升，利润率达20%时对应净利润率和现金流更充裕，给予6倍甚至更高估值值得期待[12] **盈利预测与估值** - 预计non-GAAP归母净利润分别为1,239亿、1,629亿和1,974亿元[11] - 采用分部估值法，估值区间为1.2万亿至3.2万亿元；估值底部仅考虑电商业务，以1,700亿元经营利润和8倍估值计算约1.2万亿元；估值上限考虑云业务，若给予云业务6倍PS，整体估值可达3.2万亿元[11] - 对标海外云厂商，微软和亚马逊云业务估值约4倍PS，谷歌因全栈自研能力（Gemini和TPU）享有溢价；阿里巴巴同样具备全栈自研能力（千问大模型和平头哥芯片），市场愿意给予一定溢价[11] - 目前市值对应云业务估值仅两倍多，处于偏低水平；市场主要担忧未来两年高额资本开支可能侵蚀现金流，以及公司后续是否产生新的融资需求[11][12] - 市场对阿里巴巴的要求已不仅限于云业务高速增长，更关注利润率拐点及新业务亏损收窄，这些因素对估值重估至关重要[12] （四）美团 **股价与核心看点** - 美团股价已回落至2024年水平，核心看点在于主营业务业绩修复；短期市场关注主业修复，长期增长点可能来自闪购和小象等非餐业务，但目前仍处战略投入期[13] **2026Q3各业务表现** - 外卖业务：UE预计小幅修复，受补贴下降影响日均订单量同比去年可能下滑不到5%，UE预计修复至每单0.2至0.3元，主要得益于补贴率下降，尤其七八月份茶饮品类补贴明显减少[13] - 闪购业务：Q3订单量增速预计远高于外卖，同比增长约25%；目前单均亏损不到1元，UE转正可能要到2027年，因非餐领域竞争比外卖更激烈[13] - 到店业务：Q3 GMV预计增长约30%，因暑期定向补贴，利润率较Q2的30%左右略有下滑；综合Q3、Q4整体利润率预计在28%至29%之间，较上半年最低点（Q1为25%）显著回升；竞争对手抖音2026Q2后也减少对到店业务补贴，为美团利润修复提供窗口期[13] **利润修复可持续性与估值** - 利润修复被认为可持续，竞争对手有明确收缩补贴计划，预计Q4外卖UE能修复至0.5元左右，并能在2027年上半年维持该水平，对应即时零售利润约120亿至150亿元[14] - 到店业务若Q3、Q4利润率稳定在28%至29%且未来竞争趋缓，预计2026年全年利润可达200亿元[15] - 短期利润底约350亿元，以10倍PE计算估值底部约3,500亿元[15] - 估值上限取决于2027年利润修复情况：预计2027年下半年外卖UE有望向1元修复，到店业务利润率能恢复到30%以上，对应业绩利润约600亿元，给予10倍PE，市值顶部可达6,000亿元[15] - 当前约3,900亿市值反映目前UE修复水平，但未充分计入未来持续修复预期；若后续观察到Q4客单价进一步提升或竞争格局持续优化，股价仍有修复空间；若UE能修复至1元以上，相较当前市值存在接近翻倍的弹性[1][15] 三、其他重要但可能被忽略的内容 - 腾讯2026Q3主营业务预计保持健康，但加大的AI投入及随之抬升的折旧成本构成主要压力[3] - 腾讯游戏业务市场透明度较高，可通过第三方及渠道数据进行侧面观察[8] - 阿里巴巴云业务Q3增速低于部分买方投资者的最高预期，但高于市场一致预期[10] - 美团闪购业务UE转正时点预计在2027年，主要受非餐领域竞争激烈影响[13] - 美团当前约3,900亿市值与估值底部3,500亿元、顶部6,000亿元的区间对比，显示市场尚未充分定价后续修复预期[15]

文章核心观点 - 腾讯短剧小程序绿泡泡向红果短剧发起竞争，表面是腾讯与字节的对抗，实则AI短剧赛道已聚集快手、百度、爱奇艺、优酷、淘宝、京东、美团、支付宝等众多玩家 [2] - 大厂纷纷入局的核心原因是移动互联网电商、短视频、社交平台格局固化、用户大盘触顶，AI短剧成为当下互联网流量生意中唯一的增量市场 [3] - AI短剧创造新内容形式并成功开辟全新流量入口，同时制作成本大幅下降使试错成本降低、市场供给增加，对流量饥渴的互联网公司形成吸引力 [4][5] - 当前AI短剧市场类似2016年前后的短视频市场，先发优势不代表格局已定，竞争格局难以脱离原有互联网势力版图 [5][11] - 内容行业竞争本质是争夺独家优质内容，独家版权成为重要筹码，但AI成熟后内容供给脉冲式增长使制作方议价权分化，前1%内容仍具议价权 [12][13] - AI短剧上下游链条复杂，话语权向市场格局更集中一方倾斜，最终由谁主导取决于技术、内容、渠道和利润分配权的争夺 [14][26] 市场格局与平台竞争位置 - 红果短剧与腾讯绿泡泡短剧处于重点投入、战略布局层级 [8] - 快手、爱奇艺、京东、优酷、淘宝处于战略布局层级 [8] - 百度、美团处于试水阶段 [8] - 支付宝处于重在参与阶段 [8] - 平台原有优势分为内容分发强与交易/社交/场景入口强两类 [9] - 腾讯调子起得最高、准备最充分，除绿泡泡外还推出全民短剧、火星短剧社等产品，兵分三路围剿红果并兼顾内部赛马 [2] 成本结构与市场数据 - 去年普通微短剧制作成本约20万—30万元，高配置精品剧平均成本已突破300万元 [4] - 单分钟制作成本：AI漫剧约250元/分钟，AI仿真人约900元/分钟，真人实拍约10,000元/分钟 [6] - 到今年5月短剧行业去重用户8.51亿，其中5亿在微信小程序里，占比最大 [16] - 短剧APP应用端去重用户从2025年5月2.27亿增至2026年5月4.02亿，同比+77.1% [18] - 短剧微信小程序应用端去重用户从2025年5月4.05亿增至2026年5月5.08亿 [20] - 短剧抖音小程序应用端去重用户从2025年5月0.83亿降至2026年5月0.14亿，同比-83.3% [22] - 内容平台触达用户从2025年5月3.71亿增至2026年5月4.72亿，同比+27.1% [24] - 内容端指在内容平台中浏览短剧相关内容的用户，包含抖音主版、快手主版，同比+25.4% [25] 产业链上下游结构 - IP与版权环节屹立阅文、晋江、中文在线、番茄小说等多个平台 [15] - IP下面是编剧与制作公司，大量主体为轻量级制作公司和项目型团队，编剧以个体创作者或小型工作室为主，主体高度分散 [15] - 技术支持环节包括Seedance、可灵等模型和工具 [16] - 最后由短剧平台负责发行、分发和商业化 [16] - 上下游越复杂博弈空间越大，话语权天然向市场格局更集中一方倾斜，类似车企去宁化、内存厂商集中而手机厂商分散的案例 [26] - 内容平台掌握流量但未必掌握最好IP、模型和制作能力，模型公司有技术却未必有用户，制作公司可在不同渠道间左右逢源 [26] 行业类比与竞争逻辑 - 2016年快手具先发优势，但抖音、火山小视频、西瓜视频、腾讯微视接连入场，短短两年抖音后来居上 [11] - 红果用户规模虽大，但AI短剧增长空间广阔，新玩家入场会稀释其市场份额 [12] - 内容平台竞争很大程度是对优质内容的争夺，观众难以用一部剧替代另一部剧，独家版权成为关键筹码 [12] - Netflix创造视频流媒体形态但未滚雪球式吞噬市场，与HBO Max、Disney+长期并存，靠纸牌屋、怪奇物语等独占内容维持竞争力 [12] - 苹果持续加码视频流媒体业务，稳定市场格局难以出现 [13] - 内容娱乐是真实存在的消费需求，在人工智能时代并无不同 [27]

文章核心观点 - 00后群体正在构建一套“攒小钱、买大单”的新型财务安全感体系，左手通过灵活储蓄应对日常开销波动，右手通过商业保险抵御积蓄难以承受的大额风险，形成攻守兼备的生活防线 [45][46][55] - 存款做加法、风险做乘法，00后通过资金配置弥补财富积累速度与风险发生速度之间的时间差，安全感不再来自账户数字的堆积，而是来自风险来临时的底气 [29][37][46] - 从追捧精致人设到选择“纯过日子”，这并非消极退缩，而是社会情绪的集体觉醒——安稳不是生活的馈赠，而是可以主动搭建的体系 [2][55] 00后的经济压力与风险担忧 - 63.8%的00后认为“自己或家人突然生病/住院”最容易带来经济压力，62.0%的人担心突然失业或较长时间没有收入 [6] - 面对大病风险，46.6%的00后最担心“医疗费用较高，现有储蓄难以覆盖”，39.3%担心生病后无法正常工作、收入减少甚至中断，38.2%担心长期用药、复诊带来的持续支出 [25] - 原本稳定的收支节奏可能在某一个时刻突然被打断，攒钱的意义正在变成“保留多少选择权” [8] 00后的储蓄现状与行为特征 - 过去一年00后平均攒下约2.54万元，其中一年攒下1万—3万元的人最多占25%，能够攒下5万元以上的人接近15% [9] - 女性比男性更能攒钱，00后女性平均攒下2.78万元，比男性的2.19万元多出约6000元 [11] - 55.1%的00后把钱放在余额宝等可灵活取用的账户里，43.6%直接放在银行卡里，39.2%选择银行定期存款，年轻人想要的是在积累的同时保留资金灵活性 [13][15] - 52.0%的00后平时主动控制消费预算，39.6%购买前比价看优惠，33.4%定期看账单或记账，35.9%每月固定留出一笔应急资金，24.1%针对大件消费或旅行提前存钱 [16][17] - 49.3%的00后攒钱是为了在收入中断时给自己留有余地，42.9%希望用储蓄应对生病住院等医疗支出，11.9%已提前考虑养老 [18] - 存钱不再只是为了房车类大件消费，更是为了给自己兜底 [20] 00后的保险配置行为 - 64.9%的00后在支付宝等互联网渠道为自己配置了商业保险，50万—100万元是最常见的累计保障额度，18.8%的00后累计保额已达100万元及以上，接受调研的00后人均累计商业保险保障额度约为134万元 [27] - 近半数00后愿意考虑购买额外保险，自己或家人经历重病的人群更加重视额外保险的价值 [29] - 收入2万元以上的00后中接近半数会通过购买保险抵御大额开支风险，而收入3000元的人群中这一比例为14% [30] - 已购买场景保险的00后中，旅行出行类最常见，其次是购物消费类和数码设备类，运动户外、居家财产、宠物等也成为考虑保障的对象 [31] - 26.1%的00后会因为“攒钱进展慢，保额也得管够”而考虑投保，在过去一年攒下5000元以内的00后中这一比例升至35.6%，为所有储蓄组最高 [32] - 00后已是支付宝上买保险的主力人群之一，平台超过八成用户是80后、90后和00后，用AI配置保险的人中四成是95后和00后 [33] - 26.9%的00后更倾向于“先积累储蓄，再安排非必要消费”，21.8%明确选择“一边积累储蓄，一边通过保险等方式补充保障”，把当下生活体验放在最前面、暂时将储蓄和保障靠后的00后占一成 [38] 安全感与储蓄、保额的相关性 - 过去一年没有攒下钱的00后生活安全感平均仅6.08分，攒下1万元以内的人升至6.81分，3万—10万元的人为7.41分，一年攒下10万元以上的人安全感平均达7.87分 [39] - 商业保险累计保障额度在10万元以内的00后生活安全感平均为6.46分，50万—100万元的人群为7.02分，100万—300万元进一步达7.58分，500万元以上的人群为7.68分 [43] - 00后通过攒钱增加可支配储蓄，通过购买保险增强抵御风险的上限，储蓄和保险承担不同功能，共同组成年轻人的财务安全感 [45] 典型案例与行业趋势 - 有00后因母亲突发脑梗住院花费两三万元、恢复期三四个月，庆幸有存款度过恢复期，后续会继续存钱抵御风险 [22] - 有00后财务岗毕业一年年攒1.5万元、总保额460万元，因胃炎住院目睹隔壁床医保外自费十几万元，出院当天即配齐保险 [47] - 有00后年攒约1.7万元、总保额420万元，配置百万医疗险、意外险和重疾险，因目睹亲戚突发急症住院后积蓄被医药费快速消耗而开始保障规划 [48] - 有00后保额超过400万元，购买好医保加意外险，因摔伤拍片花费近千元后意识到保障的重要性，“可以脆皮，但钱包不能脆皮” [36] - 有00后认为“攒五千不如先买五千的保险”，生活费和应急钱留够后多出来的钱更愿意拿来配保险 [37] - 社交平台上攒钱复盘、保险选购攻略分享热度持续走高，不少00后习惯使用支付宝将结余放在余额宝打理日常现金流，在蚂蚁保上对比产品、交流规划心得 [49] - 00后通过余额宝守住日常现金流、蚂蚁保上的健康保障挡住可能掏空积蓄的重大风险，建立的不是一笔更大的存款，而是一套攻守兼备的生活防线 [55]

文章核心观点 - 阿里巴巴股票本月遭遇强烈抛售，技术面呈现看跌形态（跌破61.8%斐波那契回撤位约109美元、下降通道、死亡交叉风险），同时基本面承压：AI支出持续上升而自由现金流和利润大幅下滑 [1] - DeepSeek和MiniMax等竞争对手在AI领域抢占份额，即时电商利润率承压，使得“先投入后盈利”的逻辑更难被市场认可 [1] - 中国科技股整体遭遇大规模抛售，市值蒸发2.4万亿美元，市场对AI行业的疑虑持续加深 [4] 阿里巴巴股价表现 - 阿里巴巴股价在盘前交易中跌至100美元，较年内最高点下跌48% [4] - 空头目标指向关键支撑位91.96美元，即该股6月最低点 [4] - 股价已从9月高点193美元跌至当前100美元 [12] - 股价已跌破61.8%斐波那契回撤位109美元，最小阻力路径为下行，下一关键目标为91.96美元，跌破该水平将指向更多下行空间 [13] - 周线图显示股价形成下降通道，50周与200周移动均线利差接近交叉，即将形成死亡交叉形态 [12] 中国科技股整体表现 - 恒生科技指数跌至3793点，为2024年9月以来最低水平，较去年9月最高点下跌44% [5] - 联想集团下跌10%，华虹半导体下跌9.46% [6] - Z.AI、网易、MiniMax、中芯国际等主要科技公司均处于下跌状态 [6] AI行业竞争格局 - 阿里巴巴在AI领域拥有良好市场份额，但MiniMax、MoonShot、DeepSeek和Z.ai等公司正在抢占份额 [7] - DeepSeek刚从投资者处筹集150亿美元，成为中国资金最充裕的公司之一 [7] - 中国AI公司还面临来自微软、OpenAI、SpaceX和Meta Platforms等资金充裕的国际企业的激烈竞争 [7] 阿里巴巴财务与业务表现 - 阿里巴巴近期通过出售香港股份筹集100亿美元，用于资助其AI雄心 [9] - 由于AI支出，公司过去几个季度自由现金流和利润大幅下滑 [9] - 最近财报显示业务表现相对良好，受云业务推动，营收增长9%至396亿美元 [10] - AI云和计算业务收入为71.3亿美元，同比增长45%，受中国及其他国家AI需求上升推动 [10] - 核心电商业务放缓，营收与去年同期持平 [11] - 快速/即时电商业务竞争激烈，对利润率造成影响 [11] 行业资金流向与市场情绪 - 投资者持续抛售中国股票，阿里巴巴延续强烈抛售趋势 [5] - 中国科技股整体去风险化明显，恒生科技指数处于多月低点，多只同行股票下跌 [2] - 如果AI融资/竞争疑虑持续扩大，整个板块将走低，即使部分公司基本面较好 [2]

文章核心观点 - 10月以来A股与港股再度进入下行通道，市场情绪持续降温，本周四个交易日沪指跌1.57%，恒指跌超5%，恒科指和创业板指跌均超7% [3] - 本轮下跌主导板块为前期强势的科技、算力、新能源赛道，资金抛售迹象明显，与2022年10月历史大底有相似驱动逻辑（美债高企、外资撤离、核心资产无差别抛售）但极端程度和后续反弹条件存在本质区别 [4][20] - 当前下跌本质是"杀估值"而非"杀基本面"，很多公司下跌不是因为今年赚的钱变少，而是市场不愿意为未来三五年现金流买单 [18][19] - 反弹大概率不会是2022年那种暴力深V反转，更可能是震荡式、阶梯式修复，真正拐点需美债收益率明确见顶回落与国内超预期稳增长政策两个条件共振 [43][44] 港股急跌根源：资金流动性问题 - 近期市场热议的"补税"问题是港股巨头下跌的直接触发因素，海底捞为典型代表，10月22日为官方给离岸信托补税开的90天窗口截止日，资金在最后窗口出现抛售，预计这波过去后行情有可能缓下来 [6][7][10] - 美债收益率飙升、美元加息对全球流动性产生虹吸效应，10年期美债收益率近期始终维持在5%上方，最高一度突破5.2%，作为全球资产定价的"锚"，当无风险利率能给到5%以上回报时全球资本风险偏好自然收缩 [11][12] - 港股作为典型离岸市场，定价权掌握在海外资金手里，南向资金近期持续净卖出，仅10月22日单日净卖出规模就超92亿港元，核心龙头股被被动指数基金、海外主权基金无差别减仓 [12] - A股同样受到波及，北向资金持续流出，外资重仓的白马股、成长股承压明显 [14] - 国内经济处于弱复苏状态，消费、地产修复节奏慢于市场预期，企业盈利改善斜率偏平缓，市场对政策期待从"强刺激"转向"结构性托底"，缺少一次性扭转预期的爆发力 [15][16] 与2022年10月历史大底的相似之处 - 外部流动性冲击内核完全一致：2022年美联储激进加息，10年期美债收益率从年初1.5%一路冲上4.3%，美元指数突破114，全球资本回流美国；本轮美债收益率维持5%以上高位，美元保持强势，同样是全球资金从新兴市场回流美元资产的逻辑 [21] - 港股作为离岸市场，两轮都是跌幅最大、超卖最严重的市场 [22] - 核心资产无差别抛售特征一致：2022年是互联网、创新药、新能源、消费白马集体杀跌，与当下领跌板块几乎完全重合，两轮下跌中外资持仓占比越高、久期越长的资产跌幅越大，和企业自身经营质量脱节 [22] - 估值都打到历史极低分位：2022年10月恒生科技指数从高点回撤超70%，龙头股估值跌到历史1%分位；当前核心赛道估值水平、外资持仓下降幅度、港股成交额萎缩程度已接近当时底部区间，PE处于近5年历史11.44%分位点 [22][23] 与2022年的关键不同点 - 海外流动性拐点斜率不一样：2022年底是美联储政策"急转弯"，通胀快速回落，市场直接把加息预期从75bp下调到50bp，随后很快交易降息，美债收益率跳水式下行，资金回流爆发力极强；当前市场共识是"高利率维持更久"，即使美联储停止加息也很难快速给出降息指引，美债收益率更可能是高位震荡而非快速回落，资金回流力度会平缓很多 [23] - 国内政策爆发力不一样：2022年11月是疫情防控优化、地产"三支箭"接连落地，属于从0到1的颠覆性政策拐点，对市场预期提振是爆炸式的；当前国内政策以渐进式优化、结构性托底为主，更多是针对高端制造、科技自立的精准支持，缺少一次性扭转全局的强催化，预期修复会更慢、更曲折 [24] 超卖赛道：半导体与AI算力链 - 成熟制程代工、半导体设备材料、算力硬件的AI链核心标的，是这轮下跌中被外资抛压最重的板块之一 [25] - 下跌原因一方面是跟着全球AI周期杀估值，高利率环境下市场不愿意给远期的国产替代逻辑买单；另一方面是市场把长期国产替代趋势当成短期题材炒作，涨的时候炒预期，跌的时候无差别抛售 [26] - 从基本面看，国产替代是慢变量，不是每年都能高增长，但长期刚需和壁垒没有消失，很多核心公司订单、客户验证都在稳步推进，现金流也保持健康，短期流动性冲击反而让长期配置的性价比凸显 [27][28] 超卖赛道：互联网龙头 - 互联网龙头在这一轮跟着大盘大幅调整，腾讯跌穿400港元，阿里跌穿100港元，资金抛售力度惊人，是和2022年最像的超卖赛道 [29] - 市场当前定价隐含了对它们"增长停滞、利润永久下滑"的悲观假设，但实际上头部巨头基本盘并没有松动，经营性现金流非常扎实，资本开支也在持续优化，很多公司还在持续回购 [29][30] - 下跌核心原因只是资金的短期选择，与公司基本面关系不大，一旦美债收益率见顶回落、外资回流，它们的估值修复弹性会是所有板块里最大的，这一点和2022年反弹逻辑完全一致 [31][33] 超卖赛道：新能源板块 - 新能源板块是当前市场分歧最大的板块，内部分化极其严重，不能一概而论 [35] - 中游低壁垒、产能过剩的环节，比如部分电池材料、小组件厂，下跌是基本面驱动的，属于合理的价值重估 [36] - 全球份额领先、具备成本优势和技术壁垒的龙头企业已出现过度超卖迹象，市场把价格战、产能过剩当成永久格局，直接压缩了它们未来储能、海外市场的现金流估值 [37][38] - 龙头企业成本优势、供应链能力、海外建厂布局都在，第二增长曲线也在逐步兑现，问题是周期波动而非价值毁灭，当供给出清节奏快于预期或需求端出现边际改善，估值修复空间同样可观 [39][40] 反弹节奏与机会方向 - 回顾2022年10月见底后的反弹，恒生科技指数两个月内从2720点最高涨到5830点，接近翻倍；头部互联网龙头涨幅普遍在50%以上，弹性品种直接翻倍 [41] - 领涨品种恰恰是前期被外资抛压最重、超卖最严重的互联网、创新药、新能源等赛道，本轮如果出现估值修复，核心机会方向依然会是这些板块，因为流动性冲击带来的错杀一旦流动性拐点出现，修复弹性永远是最大的 [42] - 真正的拐点需要两个条件共振：一是美债收益率明确见顶回落，美联储释放清晰的暂停加息甚至降息指引，这是外资回流港股、长久期资产估值修复的必要前提；二是国内出现超预期的稳增长、稳消费政策，或者核心行业的政策拐点，能够扭转市场对企业盈利的悲观预期 [44] - 在这两个信号同时出现之前，市场大概率会维持底部震荡磨底的状态 [45] - 每一轮流动性驱动的大跌本质上都是对优质资产的一次压力测试，潮水退去时好公司和差公司都会跌，但等潮水回来时只有真正有基本面支撑的资产才能重新涨回来，由分母端冲击带来的超卖最终都会迎来估值修复 [46][47][48]