11月11日，英矽智能向港交所主板提交上市申请，这是公司自2023年6月以来第四次递表港交所。 英矽智能成立于2014年，是一家专注于人工智能驱动药物研发的科技企业。公司自主研发的生成式AI 驱动的药物发现及开发平台，由Biology42、Chemistry42、Medicine42和Science42四大模块组成，能够 提供包括新靶点识别到小分子生成及临床结果预测的端对端服务，优化候选药物的临床开发。 从业务模式来看，英矽智能的业务包括三大板块：药物发现及管线开发、软件解决方案及与非制药领域 相关的其他发现。于业绩记录期，公司收入约9成收入来自药物发现及管线开发。 | | | | 截至12月31日止年度 | | | | | 截至6月30日止六個月 | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | 2022年 | | 2023年 | | 2024年 | | 2024年 | | 2025年 | | | | 美元 | 委 | 更无 | મન્ટ | 美元 | રે | 英元 | 8 | 美元 | ની | | ...

文章核心观点 - 一份据称来自OpenAI的内部文件显示，其实际运营成本远超外界想象，而收入则被显著夸大，高昂的运营成本与收入之间存在巨大鸿沟 [1][2] - 若数据属实，不仅OpenAI的商业模式面临可持续性质疑，整个生成式AI行业的盈利前景也将被彻底颠覆 [2][12] 惊人的成本黑洞 - 从2024年第一季度到2025年第三季度的七个季度里，OpenAI仅在Azure上的推理计算支出就超过了124亿美元 [5] - 仅在2025年的前九个月，其推理成本就已高达86.7亿美元，而此前媒体报道的2025年上半年"收入成本"为25亿美元，真实成本几乎是报道数字的三倍 [3][5] - 推理支出似乎以比收入更快的速度线性攀升，完全吞噬了收入，让人质疑大模型业务在当前技术和定价下是否可能盈利 [5] 被夸大的收入 - 通过微软获得的20%收入分成反向推算，OpenAI的实际收入远低于媒体报道 [3][7] - 2025年上半年，微软获得4.547亿美元分成，暗示OpenAI同期收入至少为22.73亿美元，而媒体报道其创造了43亿美元的收入，差异巨大 [3][7] - 2024年度，文件显示微软获得4.938亿美元分成，意味着OpenAI收入至少为24.69亿美元，但当时媒体预测其收入在37亿至40亿美元之间 [7] 复杂的合作关系与模糊的回应 - OpenAI与微软存在双向的收入分成协议，结构复杂，仅从微软获得的收入分成推算OpenAI总收入会得出"低估值" [9] - 微软回应称"数字不完全正确"但拒绝提供细节，OpenAI未予置评，相关方未能提供有力证据实质性地反驳数据 [3][10] 行业警钟 - 英国《金融时报》推演显示，按照目前增长率，OpenAI的最低预估收入可能要到2033年左右才能覆盖推理成本，若再减去微软20%的分成，则可能"永远"无法覆盖 [12] - 如果行业领导者OpenAI都面临巨大财务压力，其他通用大模型供应商的处境更令人担忧 [12] - 未来只有模型运行成本断崖式下降或客户收费标准大幅提高，生成式AI才可能商业化，但目前这两种趋势都未见苗头 [12]

随着AI工具的应用，以大模型为代表的生成式AI正重塑新电商运营逻辑，也成为这届"双十一"的亮点之一。它释放出一个信号，无论从平台、商家还是消费 者角度看，AI无疑已经从辅助工具升级为决策核心。 文 | 王雅迪 ID | BMR2004 11月12日零点，史上最长的2025年"双十一"购物节落下帷幕，星图数据监测显示，10月7日-11月11日，全网销售总金额达16190.67亿元，产生包裹数57.98亿 个，平均客单价279.21元。在综合电商销售额排名中，天猫、京东稳居前两位，综合电商平台仍是销售主力。 除了"史上最长双十一"，随着AI工具的应用，以大模型为代表的生成式AI正重塑新电商运营逻辑，也成为这届"双十一"的亮点之一。无论是京东物流超脑 2.0和京东物流狼族智能设备集群的首次大规模应用，还是淘宝发布的6款AI导购应用，都显示AI正广泛应用于直播选品、智能客服、精准营销等各个流程， 借助AI电商平台正进行一场自我重构，相比于粗暴的价格战，它们正试图通过用户体验和商家赋能寻求一种更长远的发展。 同时，早就被算优惠券所累的消费者开始主动利用AI工具寻找商品、比价、凑单算折扣，社交平台上网友除了发帖"双十一" ...

液冷服务器板块市场表现 - 11月13日A股液冷服务器板块强势爆发 超频三以20CM涨停领跑 同飞股份涨超10% 英维克涨停 锦富技术、申菱环境等跟涨活跃 [1] - 全球领先的液冷服务器核心厂商联想集团出现短期股价波动 引发市场热议 [1] 液冷技术行业驱动因素 - 生成式AI和大模型训练规模化导致服务器算力密度指数级提升 传统风冷技术难以满足高密度算力集群散热需求 [2] - AI服务器功率可达普通服务器的10-20倍 部分高端AI服务器单台功率突破50KW [2] - 政策层面 "双碳"目标和数字经济发展战略提供强劲动力 国家发改委将高效制冷技术纳入国家重点推广的低碳技术目录 [2] - 工信部提出2025年液冷渗透率从15%跃升至38% 东数西算八大枢纽节点要求100%液冷 [2] 联想集团液冷技术实力 - 公司构建从核心技术研发、整机方案设计到全生命周期服务的全栈式液冷能力 2006年启动液冷技术预研 [3] - 形成覆盖冷板式、浸没式、喷淋式等全技术路线的液冷解决方案 自主研发Neptune海神液冷系统成为行业标杆 [3] - 截至2025年三季度 Neptune海神液冷系统全球部署量已超8万套 覆盖人工智能、超算、政务、金融、汽车等多个领域 [3] - 液冷方案通过ISO、IEEE等多项国际权威认证 参与制定《数据中心液冷技术要求与测试方法》等12项行业标准 [3] 联想液冷方案应用案例 - 为吉利星睿智算中心提供问天海神液冷方案 将全年平均PUE控制在1.1 一年可减少约3179吨碳排放 [4] - 支持华南理工大学液冷数据中心 将能耗降低30% Linpack效率达到理论峰值的90% [4] - 实现出海突破 为巴塞罗那超算中心、韩国气象局、加拿大气象局等项目提供液冷解决方案 [4] - 与NVIDIA、AMD等全球顶尖芯片厂商建立长期战略协作 联合推出ThinkSystem SC777V4Neptune液冷AI服务器 [4] 财务数据与市场前景 - 联想集团2025年一季度财报显示液冷相关业务收入同比增长68% [5] - 高盛研究报告指出全球服务器冷却市场正迎来结构性增长机遇 预计2025-2027年市场规模将实现111%/77%/26%的逐年增长 [5] - 2027年全球服务器冷却总市场规模将达到176亿美元 [5]

液冷服务器行业驱动因素 - 生成式AI和大模型训练规模化发展导致服务器算力密度指数级提升，AI服务器功率可达普通服务器的10-20倍，部分高端AI服务器单台功率突破50KW [1] - 传统风冷技术难以满足高密度算力集群散热需求，且导致数据中心PUE居高不下，液冷技术因散热效率高、能耗低、噪音小等优势成为刚需配置 [1] - 政策层面，“双碳”目标与数字经济发展战略提供强劲动力，国家发改委将高效制冷技术纳入国家重点推广的低碳技术目录，工信部提出2025年液冷渗透率从15%跃升至38%，东数西算八大枢纽节点要求100%液冷 [2] - 全球服务器冷却市场预计2025-2027年总市场规模将实现111%/77%/26%的逐年增长，2027年将达到176亿美元 [4] 联想集团液冷技术实力 - 公司深耕液冷领域近20年，构建了从核心技术研发、整机方案设计到全生命周期服务的全栈式液冷能力 [2] - 公司形成覆盖冷板式、浸没式、喷淋式等全技术路线的液冷解决方案，其自主研发的Neptune海神液冷系统成为行业标杆产品 [2] - 截至2025年三季度，联想Neptune海神液冷系统全球部署量已超8万套，涵盖人工智能、超算、政务、金融、汽车等多个关键领域 [2] - 公司液冷方案通过ISO、IEEE等多项国际权威认证，并参与《数据中心液冷技术要求与测试方法》等12项行业标准制定，技术话语权位居行业前列 [2] 联想集团液冷业务应用案例 - 在汽车制造领域，为吉利星睿智算中心定制问天海神液冷方案，将全年平均PUE控制在1.1，一年可减少约3179吨碳排放 [3] - 在教育科研领域，支持华南理工大学液冷数据中心将能耗降低30%，并使Linpack效率达到理论峰值的90% [3] - 公司液冷方案实现出海突破，为巴塞罗那超算中心、韩国气象局、加拿大气象局等项目提供解决方案 [3] 联想集团生态合作与产品 - 在芯片领域，公司与NVIDIA、AMD等全球顶尖芯片厂商建立长期战略协作关系 [3] - 与NVIDIA联合推出ThinkSystem SC777 V4 Neptune液冷AI服务器，将领先的加速计算和AI技术带给企业市场，在紧凑设计中实现万亿参数的AI模型 [3] 联想集团财务表现与市场前景 - 公司2025年一季度财报显示，液冷相关业务收入同比增长68% [4] - 凭借技术领先、案例丰富、生态完善的三重优势，公司有望在快速增长的液冷服务器市场中持续提升市场份额 [4]

科技博主Ed Zitron援引内部文件披露，OpenAI存在巨大的"财务黑洞"，其真实推理成本可能高达公开数据的三倍，而通过微软分成反推的收入却远低 于官方宣传，导致收入难以覆盖惊人支出。若数据属实，不仅OpenAI的商业模式面临可持续性质疑，整个生成式AI行业的盈利前景也将被彻底颠覆。 一份据称来自OpenAI内部的文件，正对这家人工智能巨头的财务状况和整个生成式AI行业的商业模式构成严峻挑战。 文件内容显示，OpenAI的实际运营成本可能远超外界想象，而其收入则被显著夸大，这使得其高昂的运营成本与收入之间存在一条惊人的鸿沟。 此次引发震荡的源头，是知名科技博主、时事通讯《Where's Your Ed At》的作者、同时也是科技行业尖锐批评者——Ed Zitron。他一方面通过个人媒 体平台激烈批评人工智能行业，预言其泡沫即将破裂；另一方面，他经营的EZPR公关公司却曾为多家AI初创公司提供公关服务，这种既批判AI又为AI 公司代言的双重角色，使他成为科技界一个颇具争议的声音。作为深谙行业运作规则的"内部人士"，他却坚信当前AI热潮本质上是资本催生的泡沫，并 以其标志性的激烈言辞预言着整个行业的"审判日" ...

一份据称来自OpenAI内部的文件，正对这家人工智能巨头的财务状况和整个生成式AI行业的商业模式 构成严峻挑战。 文件内容显示，OpenAI的实际运营成本可能远超外界想象，而其收入则被显著夸大，这使得其高昂的 运营成本与收入之间存在一条惊人的鸿沟。 此次引发震荡的源头，是知名科技博主、时事通讯《Where's Your Ed At》的作者、同时也是科技行业 尖锐批评者——Ed Zitron。他一方面通过个人媒体平台激烈批评人工智能行业，预言其泡沫即将破裂； 另一方面，他经营的EZPR公关公司却曾为多家AI初创公司提供公关服务，这种既批判AI又为AI公司代 言的双重角色，使他成为科技界一个颇具争议的声音。作为深谙行业运作规则的"内部人士"，他却坚信 当前AI热潮本质上是资本催生的泡沫，并以其标志性的激烈言辞预言着整个行业的"审判日"即将来临。 Zitron在其博客发布文章，该文章援引其看到的文件数据称，OpenAI仅在微软Azure云平台上的模型"推 理"成本，就已达到惊人水平。例如，在2025年上半年，该项支出接近50亿美元，而此前媒体报道的同 期"收入成本"仅为25亿美元。这表明，OpenAI的烧钱速度可能 ...

半导体：算力芯片与先进制造国产替代 - 实现算力芯片及半导体先进制造环节国产替代是科技攻坚的核心领域，对“十五五”期间提升科技自立自强水平至关重要 [2] - 国产云端AI芯片已实现与海外次先进产品性能对标，未来有望持续快速成长；端侧AI芯片在部分低功耗场景已实现全球引领 [2] - 在生成式AI发展主线外，消费类半导体已基本实现国产替代，而工业、汽车等领域的高端芯片国产化仍存空白，为国产设计公司提供发展土壤 [3] - 国内先进制程产能预计在“十五五”期间持续明显提升，受益于新建晶圆厂投产、产能爬坡及上游设备材料产业链的配套支撑 [4] - 先进制程芯片产能建设推动先进封装需求，国内先进封装技术需同步升级以承接下游需求，将获得更多订单并推动技术迭代 [5] - 国内半导体制造端企业资本开支维持高水平，头部半导体设备公司凭借技术优势有望实现业绩快速增长 [5][6] - 成熟制程所需半导体材料国产化率已达较高水平，建议重点关注先进逻辑/存储芯片材料及先进封装材料等方向的份额提升机会 [6] - 中国大陆EDA市场国产化率依然较低，但国内主要EDA公司有望迎来更多市场机遇，收入预计持续较快增长 [7] 消费电子：AI硬件创新与制造业升级 - 中国已成为全球消费电子制造中心，2024年智能手机出口量达8.14亿台，占全球出货量的66%，制造业优势正向核心零部件环节延伸 [8] - “十五五”规划促进制造业数智化转型，企业通过部署AI模型与工业机器人等措施增质提效，有望巩固全球引领地位 [8] - 政策设定到2027年新一代智能终端等应用普及率超70%，2030年超90%的目标，AI对终端创新的赋能已逐步显现 [9] - AI+智能穿戴领域，AR眼镜有望在2026年进入快速发展阶段，并挑战手机成为AI时代核心人机交互入口 [9] - AI激发个性化创作需求，推动消费级3D打印机快速发展，预计2026年行业加速扩容，渗透教育、创意设计等多元场景 [9] - 手持智能影像设备在AI算法加持下功能增强，有望成为重要可选配件；OpenAI进军硬件领域预示AI+终端硬件创新进入快速发展阶段 [9] - 中国消费电子品牌在新兴终端领域已取得领先份额，有望借助AI技术融合进一步发挥研发敏捷性与供应链协同优势，提升全球影响力 [10] ICT设备与数字基建 - “十四五”期间中国建成全球最大5G网络，截至2025年上半年5G基站总数达454.9万个，千兆光网覆盖2.26亿户，渗透率达33% [11] - 全国在用算力中心标准机架数截至2024年底超过900万个，较“十三五”末增长一倍以上；2024年数字经济核心产业增加值占GDP比重达10.4% [11] - 中国信通院预测2030年我国数字经济总量将达到80万亿元，“十五五”期间数字技术全要素生产率对经济增长的平均贡献将达23.2% [13] - 国际电联ITU已发布IMT-2030框架，3GPP的6G标准化工作进入实质阶段，第一批6G商用系统计划于2030年投入市场 [14] - 截至2025年6月底，我国5G基站总数达455万个，5G用户达11.18亿户，普及率超79%；已有300多个城市实现5G-A覆盖，5G-A用户数超1000万 [15] - 大模型能力增强推升AI推理算力需求，带动AI硬件总需求成长，高性能、低功耗的追求将牵引AI ASIC、液冷、硅光等技术加速渗透 [16] - 国产算力链及配套环节的核心供应商有望受益，建议关注服务器、交换机、PCB、液冷及交换芯片、光模块等环节及数据中心服务提供商 [16]

生成式AI行业动态与巨头战略 - Meta首席AI科学家LeCun因AI战略分歧将离职，其领导的FAIR实验室被边缘化，公司战略重心转向快速推出模型和AI产品 [1] - LeCun坚信大模型无法通往AGI，离职后将成立新公司专注推进“世界模型”研究，目前正在进行早期融资洽谈 [1] - Meta今年已进行超4次架构调整，由28岁的Alexandr Wang领导全新的“超级智能”团队 [1] AI模型技术突破与应用 - 谷歌AI Studio神秘模型成功识别200多年前的“天书”账本，字符错误率仅1.7%，词错误率6.5%，达到人类专家级准确度 [2] - 该模型展现出抽象推理能力，能纠正原账本书写格式错误，并在18世纪非十进制货币系统等极端场景下表现出色 [2] - AI语音公司ElevenLabs发布Scribe v2 Realtime模型，实现150毫秒超低延迟和93.5%高准确率，覆盖90多种语言 [3] - ElevenLabs成立于2022年，目前拥有7000万用户，月均生成3000万份文档，公司估值达33亿美元 [3] AI产品功能更新与市场策略 - OpenAI即将为ChatGPT网页版推出群聊功能，支持文件上传和图像生成，且群聊的自定义指令与个人设置完全独立以保护隐私 [4] - 此举被解读为OpenAI意图获取企业对话数据以改进模型，并可能推出原生AI生产力套件以取代现有工具 [4] - AI演示工具Gamma以21亿美元估值完成6800万美元B轮融资，50人团队实现年经常性收入1亿美元 [7] - Gamma全面开放API并发布提示词指南，目前已积累7000万用户，其中付费用户超60万，公司自2023年起持续盈利 [7] AI在创意与内容生成领域进展 - LiblibAI旗下Lovart推出分层图像编辑功能，可将像素位图一键拆分为多个可编辑图层，支持中英文识别 [5] - AI生成虚拟歌手“Breaking Rust”的歌曲登上Billboard乡村数字单曲销售榜冠军，月度听众达180万 [6] - 过去几个月至少有6位AI或AI辅助艺术家出现在Billboard榜单，引发关于真人创作竞争力的行业讨论 [6] 资本市场与初创公司融资 - 物理AI公司极佳视界完成亿元级A1轮融资，由华为哈勃等机构投资，这是该公司两个月内完成的第三轮融资 [7] - 极佳视界产品覆盖自动驾驶世界模型等全栈软硬件，已与多家头部主机厂签约定点合作，并发布了国内首个自动驾驶世界模型 [7] 开发者生态与编程语言趋势 - GitHub报告显示TypeScript以约4.2万名贡献者优势首次超越Python，成为使用最广泛的语言 [7] - TypeScript在2025年贡献者数量增长超100万（同比增长66%），主要驱动力来自开发框架和AI辅助开发 [7] - Python在AI和数据科学领域仍保持主导地位，拥有260万贡献者（同比增长48%） [7]

文章核心观点 - 中国IT服务行业正面临从追求规模扩张到追求价值创造的战略转型拐点，生成式AI和地缘政治是核心变量 [1] - 博彦科技作为行业巨头，正通过“咨询升级”和“全球化”两大战略，试图打破“规模陷阱”，从被动接单转向主动咨询，实现从“交付人头”到“交付价值”的转变 [1][5][6] - 公司认为AI是支撑战略转型的技术底座和效率武器，并正推动组织文化从“郭靖”式的执行向“黄蓉”式的创新进化 [9][10] IT服务行业的规模悖论与历史背景 - 行业过去存在根本性悖论：对规模的追求往往以牺牲价值为代价，导致竞争分散、依赖“人海战术”和残酷价格战 [1] - 行业利润率有限，根源在于中国大客户定制化需求极高且将任务切细，导致服务商只能提供小块能力，议价能力极低 [2][3] - 在特定发展阶段，规模是必要的，能带来抗风险能力、提升管理水平和完善组织体系，是过去生存的必要手段 [3] 博彦科技的战略转型：咨询升级 - 公司新定位为“面向全球的咨询、行业解决方案与数智技术服务提供商”，核心变化在于“数智技术” [5] - 转型核心是从被动接标书、拼执行，转变为主动研究客户、带去有价值碰撞的建议，即从“给人力”转向“给建议” [5][6] - 转型契机始于两年前，公司通过内部变革和吸纳关键人才稳步构建咨询能力，精准踩中企业大规模数字化转型带来的“技术+咨询”复合需求 [6] - 新加坡樟宜机场电商平台项目是标杆案例，提供了从咨询、策划到开发、运营的“全生命周期”服务，是未来“按结果付费”模式的雏形 [6] 博彦科技的全球化路径 - 公司强调“全球化”而非“出海”，其基因本就是服务跨国公司，现计划利用成熟供应链和合规体系帮助中国企业“走出去” [7] - 面对Infosys等印度IT巨头（年销售收入几百亿美金），公司采取“田忌赛马”策略，以重兵攻东南亚等“中等马”市场 [7] - 东南亚是AI和数字化热点，也是中国企业出海重点，对本地化咨询和风控服务需求激增，且该市场体量不足以吸引印度巨头全部注意力 [7][8] - 公司与阿里、华为等国内大公司建立生态合作“一块走出去”，并将地缘政治导致的数据主权需求视为新的市场机会 [7][8] AI时代下的组织与人才战略 - AI被视为实现战略目标的技术底座和效率武器，其带来的机会“有可能比互联网还大” [9] - 公司面临核心组织挑战：太多擅长执行确定性任务的“郭靖”，缺少聪明灵活、擅长试错的“黄蓉”式创新人才 [9] - 未来策略是“郭靖守城，黄蓉创新”，公司认为AI替代的只是“不太会用的”那些人 [9] - 对于顶尖AI人才，公司认为“好的AI人才并不算贵”，因其价值可被AI史无前例地放大（如从“顶10个”到“顶100个”），关键在于挖掘而非培养 [10] 创始人的经营哲学与公司愿景 - 公司的生存哲学是“首先要保证不死”，活得长很重要，并在组织结构上保持灵活性，用生态和投资弥补内部创新短板 [10] - 创始人的信念在于创造更多就业岗位，并帮助国际化企业“少走弯路”获得成功 [10] - 对于成为伟大公司，创始人持务实态度，相信长远目标必达，而不在乎具体实现时间 [11]