证券日报网讯 1月6日，中兴通讯（000063）在互动平台回答投资者提问时表示，中东市场是公司国际 市场的组成部分之一，公司在中东市场稳健经营。 ...

格隆汇1月6日丨中兴通讯(000063.SZ)在投资者互动平台表示，空芯光纤等新的传输介质将成为光传输 设备代际演进的重要因素，公司不涉及空芯光纤的生产，公司光传输设备已完成与空芯光纤的适配工 作。为充分发挥空芯光纤的大容量传输优势，提升频谱利用效率和传输容量，公司研究掌握了更高阶的 光调制方式、更高功效的放大器技术、更先进的色散补偿算法等，并联合运营商基于空芯光纤创下 10714公里传输的世界纪录。 ...

据河南省工业和信息化厅提供的数字，2025年前11个月，河南省汽车、家电、通讯器材消费同比分别增 长4.7%、10.5%和61.6%；机电产品出口增长22.9%，占全省出口总值的66.1%。 资讯编辑：陈群 021-26096771 资讯监督：乐卫扬 021-26093827 资讯投诉：陈跃进 021-26093100 免责声明：Mysteel发布的原创及转载内容，仅供客户参考，不作为决策建议。原创内容版权归Mysteel所有，转载需取得Mysteel书面授 权，且Mysteel保留对任何侵权行为和有悖原创内容原意的引用行为进行追究的权利。转载内容来源于网络，目的在于传递更多信息，方 便学习与交流，并不代表Mysteel赞同其观点及对其真实性、完整性负责。 ...

在这里，读懂中国经济、城市和楼市 文|凯风 以下文章来源于国民经略 ，作者凯风 国民经略 . 作为人口第一大区，白云区锚定2030年总量超4300亿元、2035年突破6000亿元的宏大蓝图。 当前，"再造一个新广州"迎来关键节点，经济连年跃升、发展动能愈发澎湃的白云区，正在全方位挑起大梁。 01 开局之年当有开局之势，起步之时当有关键之为。 2026年新年首个工作日，白云区企业家大会在华为广州研发中心拉开帷幕，吹响"十五五"时期"全面发力、决战冲刺"的时代号角。 每年的"新春第一会"或"新年第一会"，都有明显的风向标意义。 "十五五"开局之年的"首日首会"，在特殊的时间节点，更凸显经济大区"走在前、作示范、挑大梁"的使命感。 刚刚过去的2025年，广州白云区GDP总量向3300亿元迈进，跻身全市第一梯队。 近年来，白云在全国不断提级进位，位列2025年全国综合实力百强区第21位、赛迪创新百强区第20位，连续6年获评"中国领军智慧城区"。 面向未来，广州提出"2035年经济总量相比2023年翻番"，直指6万亿经济大市。 新年第一会，为何是"企业家大会"？ 作为"十五五"开局之年，2026年可谓至关重要。新年伊始 ...

文章核心观点 高盛分析师团队揭示了2026年科技行业的十大趋势，聚焦于AI基础设施、消费电子、半导体及新兴赛道，认为技术创新与供应链变革将创造结构性投资机会 [1] AI服务器与核心硬件 - AI服务器出货量预计从2025年的1.9万架激增至2026年的5万架，实现爆发式增长 [2] - ASIC芯片渗透率预计在2026年达到40%，并在2027年进一步升至45%，其能效优势将推动平台多样化 [2] - 客户将更加依赖具有强大设计与制造能力的头部供应商，如鸿海和工业富联 [2] 光通信 - AI基础设施扩张将直接驱动光通信板块增长，数据中心网络正从400G向800G/1.6T升级 [3] - 800G/1.6T光模块出货量预计同比激增逾两倍 [1] - 硅光子和CPO技术应用增加，ASIC芯片渗透率提升将进一步支撑光模块需求 [3] 散热技术 - 随着算力密度提升，液冷技术渗透率将显著上升，特别是在ASIC AI服务器领域 [4] - 供应链将加速向液冷方案迁移，利好AVC、Auras等散热组件供应商 [4] ODM厂商 - 地缘政治与供应链韧性成为关键，在美国拥有坚定承诺或产能计划的ODM厂商将跑赢大市 [5] - 具备强大研发能力、垂直整合优势以及全面芯片组平台敞口的厂商，如鸿海、Wistron和Wiwynn，将更受市场青睐 [5] 消费电子：PC与智能手机 - PC市场在2026年面临严峻挑战，Win10换机周期近尾声，AI PC增长预期已被市场消化，存储成本上升可能影响产品规格或价格 [6] - 全球市场领导者（如联想）凭借更强的供应链议价能力和高端产品敞口，有望保持韧性 [6] - 苹果预计在2026年推出折叠屏iPhone，预计出货量达1100万至3500万部，成为市场强力催化剂 [7] - iPhone的外形变化，尤其是折叠屏的推出，将是核心驱动力，高端品牌和新特性将降低消费者价格敏感度 [7] 印制电路板 - PCB需求稳固，高端CCL和PCB供应商受益于AI服务器出货增长及ASIC渗透率提升 [8] - 随着CCL等级向M8+及M9升级，预计高端产品的平均售价将在2026年和2027年每年增长20-30% [8] 中国半导体 - 中国半导体行业将继续保持增长，本土领军企业（如SMIC、鸿海）在先进制程上的扩张计划以及本土GPU供应商的崛起是主要看点 [9] - AI技术创新和边缘设备（如AI眼镜）的新需求是主要推手，半导体设备和材料领域也将受益于供应链本土化趋势 [9] 智能驾驶 - 城市NOA和Robotaxi的普及将推动芯片组、软件和传感器供应商的增长 [10] - Horizon Robotics等企业的解决方案正被更多车型采用，Pony AI等Robotaxi运营商的商业化进程在加速 [10] 低轨卫星通信 - 低轨卫星行业将进入加速期，随着火箭运载能力提升和发射成本降低，卫星发射将显著提速 [11] - 卫星规格正在升级，带宽将从单频段向多频段演进，考虑到卫星5-6年的生命周期，换代需求最早可能在2026年启动 [11]

公司财务信息发布安排 - Calix公司将于2026年1月28日（星期三）市场收盘后，在其投资者关系网站上发布截至2025年12月31日的2025年第四季度股东信函 [1] - 公司将于2026年1月29日（星期四）太平洋时间上午5:30（东部时间上午8:30）举行电话会议，讨论第四季度业绩 [2] - 电话会议可通过网络直播收听，或拨打电话(877) 407-4019（美国）或(201) 689-8337（国际）接入，会议ID为13757677 [3] - 电话会议网络直播的重播将在会议结束后提供，并归档于公司投资者关系网站 [3] 公司投资者活动安排 - Calix公司将于2026年2月24日在纽约市纽约证券交易所为分析师和机构投资者举办现场投资者日活动 [4] - 演示定于美国东部时间上午8:15开始，并将通过公司投资者关系网站的日历页面提供虚拟参与方式 [4] - 公司执行领导团队成员计划在会上介绍公司的长期战略和财务展望 [4] 公司业务与平台介绍 - Calix公司致力于为各种规模的服务提供商提供转型解决方案，使其成为体验提供商 [5] - 公司平台是业界唯一的基于代理AI云和设备的平台，基于开放标准和高级安全构建，历时超过二十年 [5] - 该平台整合了代理AI、智能设备、完全集成的托管服务、Calix Success服务以及合作伙伴社区 [5] - 平台旨在简化运营、互动和服务，为消费者、企业和市政订阅用户创新，并为其成员、投资者及所服务的社区增长价值 [5]

分析师背景与覆盖范围 - 拥有超过十年的公司深度研究经验 涵盖大宗商品如石油、天然气、黄金、铜以及科技公司如谷歌或诺基亚和许多新兴市场股票 [1] - 撰写个人博客约三年后 转向专注于价值投资的YouTube频道 已研究过数百家不同的公司 [1] - 最青睐覆盖金属与矿业类股票 同时对其他多个行业有研究经验 如非必需消费品/必需消费品、房地产投资信托基金和公用事业 [1] 分析师持仓与文章性质 - 分析师通过股票持有、期权或其他衍生品方式 对谷歌拥有多头持仓 [2] - 文章内容为分析师个人观点 未获得除Seeking Alpha平台外的任何报酬 [2] - 分析师与文章中提及的任何公司均无业务关系 [2]

分析师背景与覆盖范围 - 分析师拥有超过10年的深入研究公司经验 覆盖领域包括大宗商品 如石油 天然气 黄金 铜 以及科技公司 如谷歌或诺基亚 和许多新兴市场股票 [1] - 分析师运营以价值投资为核心的YouTube频道 已研究过数百家不同的公司 [1] - 分析师最擅长覆盖金属和矿业股 同时也熟悉其他多个行业 包括可选消费品 必需消费品 房地产投资信托基金和公用事业 [1] 持仓与利益披露 - 分析师通过股票所有权 期权或其他衍生品对谷歌拥有实质性的多头头寸 [2]

文章核心观点 - AI大模型发展正从基础设施向上层应用演进，基座大模型将收敛，但垂域模型与应用将极大丰富，成为引发技术变革的关键[1] - 物理AI是重要关注窗口，正加速具身智能、自动驾驶等领域演进，但技术路线存在分歧，软性基础尚在夯实[1] - 2025年进入“Agent元年”，AI技术正从Copilot辅助模式向自主行动的Agent模式迈进，目标是全价值链的业务重构，但规模化落地仍面临挑战[6][7] - 部分行业凭借信息密集、数据结构化程度高、价值闭环快等特征，已率先借力AI完成价值闭环，进入数智化转型“深水区”[1][9][11][12] 物理AI的技术路线与分歧 - 物理AI存在两条核心路线竞争：世界模型与视觉语言模型[2] - Sora等模型标志着AI从“预测者”向“模拟者”进化，是从数据驱动到模型仿真驱动、物理对齐、通用模拟的范式转移[2] - 当前Sora仅是“视觉模拟器”，而非真正的“物理世界模型”，因其缺乏因果推理、反事实推演和物理一致性，常出现违背物理逻辑的“物理幻觉”[2] - 世界模型路线分化为“生成派”与“表征派”：生成派通过海量感官数据归纳世界规律，适合做数据工厂或仿真训练；表征派通过构建内在结构推演世界状态，适合做决策大脑和实时推理[3] - 应用于具身智能的VLA模型将控制问题转化为序列建模，优势在于零样本泛化，但缺乏因果推理且依赖训练数据覆盖度；世界模型主张构建环境内部模型进行虚拟试错，样本效率远超VLA[3] - 产业界正呈现VLA与世界模型融合的趋势，例如利用VLA进行高层策略规划，利用世界模型进行底层动作验证[4] 网络架构向AI原生演进 - 网络架构正从“云原生”向“AI原生”演变[5] - 云原生解决了互联网应用的弹性伸缩和敏捷开发需求，互联网流量以“南北向”为主，数据包小而离散，对时延抖动有一定容忍度[6] - 大模型时代流量特征转向分布式“同步计算”，带来“大象流”、丢包零容忍、微秒级时延敏感等特点，需要网络做到“万无一失”[6] - AI原生网络的核心是极致的性能无损和算网协同，具备内生智能、确定性保障和算网一体等关键特征[6] - 应用层面，云原生应用以K8S为底座，以微服务架构为代表；AI原生应用以“大模型+Agent”为底座，以Agent及Agent间通信为代表；两者将趋于融合成为云智一体原生应用[6] Agent元年的机遇与挑战 - 2025年被称为“Agent元年”，将推动千行百业更彻底转型，从效率提升转向业务重构[6][7] - Agent从实验室走向企业核心生产系统的“最后一公里”面临多重挑战[8] - 在高可靠性行业，需解决随机性模型与确定性业务之间的矛盾、确保长程任务稳定性、构建可信安全边界[8] - 核心业务中，AI“幻觉”是不可接受的风险，企业无法容忍“黑盒”在没有人类审核下做出关键决策[8] - 由于上下文窗口限制，处理跨天、跨周的复杂任务链时，模型易出现记忆丢失或逻辑断裂，导致开发复杂度指数级增长[8] - Agent使用工具可能带来沙箱逃逸、资源耗尽和数据泄露等安全风险[8] - 企业现有IT环境复杂，存在接口标准化缺失、数据孤岛等问题，同时需平衡推理维护成本与投资回报率[8] 行业应用与价值闭环 - 能率先实现AI价值规模化复制的行业具备关键特征：信息密集、数据结构化程度高、具备强反馈机制、价值闭环极快、有一定容错度、具备一定范围泛化能力[9] - 数字化转型较好的行业更容易进行智能化转型[10] - 教育、医疗、软件开发、智能制造、城市治理等行业可能率先完成价值闭环[11] - 制造业凭借高度结构化数据环境和明确效率指标，成为AI价值变现的“排头兵”[11] - 城市治理依托海量多模态数据和公共安全需求，正通过“城市智能体”模式实现从被动响应到主动预防的跨越[11] - 数智化转型进入“深水区”意味着AI从外围辅助系统进入核心生产系统，如网络运营、电网调度、城市应急指挥等[12] - “深水区”将面临“三多”：多模态数据、多厂家设备、多业务场景；“三新”：新技术、新架构、新安全威胁；“三跨”：跨领域知识融合、跨系统数据调用、跨组织流程协同[12] 技术路径：通用大模型与行业小模型的协同 - 驱动行业AI发展并非“通用基础大模型+行业精调”与“从零构建行业专属小模型”的二选一，而应采用“云边协同”的混合路径[12] - “通用基础大模型+行业精调”是构建企业“大脑”的最有效路径，解决了认知层面的通用性与专业性矛盾，能以低成本继承通用逻辑能力，解决知识密集型任务[12] - 从零构建行业专属小模型是构建企业“四肢”的可行方案，在非自然语言、极致边缘和极致隐私场景下不可或缺，解决了感知与执行层面的效率、适配和安全问题[12] - 面对工业领域的振动波谱、雷达信号、基因序列等“非自然语言”数据，通用模型的先验知识可能成为噪音，需从零构建专用的CNN或Transformer模型[13] - 对于极致时延和功耗场景，如矿山无人驾驶卡车或高速贴片机，推理时延需控制在毫秒级，算力受限于嵌入式芯片，训练一个参数量在几百万到几亿的专用小模型是唯一可行方案[13] - 面向对数据隐私和主权有极致要求的场景，如金融或核心基础设施，为确保模型无潜在偏见或后门，会选择完全物理隔离环境下的从零训练[13] - AI本身已在重塑软件工程，高效利用AI代码大模型试错，可在一定程度上加速试错和降低成本[13]

文章核心观点 - 2019年特朗普政府对华为及其所有子公司以及中兴通讯实施的市场准入和技术限制 被视为一系列后续行动的开端[1] 作者背景 - 作者Otaviano Canuto是政策中心高级研究员 乔治华盛顿大学教授 宏观经济与发展中心负责人 布鲁金斯学会非常驻高级研究员[1] - 作者曾担任世界银行副行长和执行董事 国际货币基金组织执行董事 美洲开发银行副行长[1] - 作者曾担任巴西财政部国际事务副部长 并在巴西圣保罗大学和坎皮纳斯大学担任经济学教授[1] - 作者撰写或合著了8本书以及超过160篇书籍章节和学术文章 并经常为众多博客和期刊撰稿[1]