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阿里巴巴(09988)跌超4% 遭Anthropic指控发动蒸馏攻击
金吾财讯 | 阿里巴巴(09988)股价持续受挫，截至发稿，报95港元，跌4.38%，成交额72.76亿港元。消息面上，美国人工智能(AI)大模型开发商Anthropic指控曾被阿里巴巴进行“蒸馏攻击”，窃取公司大模型的数据。Anthropic指控阿里巴巴曾于今年4-6月期间，透过近2.5万个虚假账号与公司大模型Claude进行逾2880万次交互，又指行动由阿里巴巴及旗下千问(Qwen)相关操作人员执行，认为这是竞争对手收割美国AI技术，并协助中国更快达到最先进AI模型的一种方式。所谓“蒸馏攻击”，就是透过假账户偷取先进大模型数据来训练自家大模型。金吾财讯
6月25日 周四
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【首席视野】罗志恒：新旧动能转换的区域图景：基于工业部门的观察
罗志恒、盛中明（罗志恒系粤开证券首席经济学家、中国首席经济学家论坛理事）摘要新旧动能转换是我国近年经济发展的核心叙事之一，关系到长期经济增长潜力的培育和高质量发展的实现。由于我国幅员辽阔，区域间发展条件不一，新旧动能转换的进展与成效可能也会呈现出显著的区域差异。因此，观察我国新旧动能转换，既要关注全国整体趋势，也不能忽视区域视角。本文在《中国新旧动能转换到了什么阶段——转型中国系列之一》《财报里的转型中国：从上市公司九大维度观察新旧动能转换——转型中国系列之二》的基础上研究转型的区域图景。在区域层面可得的统计数据中，规模以上工业企业数据覆盖面广、可得性强、区域可比性高，且工业部门本身也是新动能形成与扩散的重要载体。因此，本文主要基于工业视角，选取医药制造业、汽车制造业、计算机通信和其他电子设备制造业、仪器仪表制造业等八大行业并划分为新动能工业，从三个维度考察区域层面新旧动能转换的基本事实：一是不同区域的新旧动能转换程度，主要以“工业新动能渗透率”为核心指标（全部规模以上工业营业收入中新动能工业的占比），反映各地区工业体系中新动能产业的相对地位及其动态演变。二是新动能工业的区域集中度，关注不同省份和区域的新动能工业营业收入占全国的比重。这既反映不同区域在全国新旧动能转换格局中的相对地位，也揭示新动能产业的空间集聚特征及其演变趋势。三是新动能工业的经营特征，主要从总资产收益率、存货周转天数等指标出发，考察各地区新动能工业的盈利能力、经营效率。基于上述三个维度的分析，本文得出以下初步结论与启示：第一，新旧动能转换的区域分化格局与整体经济地理格局高度吻合，东部和南方整体占优，北方尤其是东北地区压力相对突出；省域间工业新动能渗透率的差距较大，最高超过60%，最低不足10%。东部和南方在新动能渗透率、产业规模、经营效率等方面整体占优，新旧动能接续较为顺畅；东北乃至整个北方地区的新动能渗透率偏低甚至近年来有所回落，且经营效率相对较低，新旧动能转换压力较大；西部则凭借能源资源优势，形成传统工业与新动能工业同步扩张的格局。2024年，重庆的工业新动能渗透率达61.4%，位居全国第一，主要是汽车、计算机通信等电子设备制造带动；另有5个省份渗透率超过50%：上海（58.6%）、广东（55.4%）、吉林（52.2%）、北京（51.8%）和江苏（50.6%）。第二，新动能产业的空间集聚趋势仍在持续强化，由此带来的区域差距扩大风险值得关注。广东、江苏、浙江三省合计占全国新动能工业营收的比重已达47%，南方地区整体份额达77%。头部集聚效应十分突出，这在相当程度上是市场自发选择的结果。但也应关注集聚强化是否会进一步拉大区域差距。第三，不同区域应立足自身禀赋，探索与之相适应的动能转换路径，避免简单复制头部地区模式。对于部分资源禀赋相对薄弱的地区，服务业的发展或许是推动动能转换的另一条有效路径。与工业相比，服务业具有较强的在地性，文旅、养老等领域的需求扩张与本地经济循环更为紧密，更有利于充分发挥各地区的比较优势，形成具有本地特征的新动能增长点。第四，近年来不同区域新动能产业的盈利能力和经营效率普遍下降，一定程度上是新动能扩张时期的阶段性特征，但仍需防范低效扩张风险。新动能产业在规模快速扩张阶段，资产投入和产能建设往往先于盈利兑现，这体现为近年来各区域新动能工业盈利能力普遍下降、存货周转天数普遍上升、部分区域资产负债率有所提高。盈利能力和经营效率的回落在一定程度上具有客观性，但这也提示我们需要更加关注产业发展的质量和效益。未来推动新旧动能转换，不仅要关注新动能产业规模和占比的提高，更应关注企业盈利能力、创新能力和资源配置效率，避免单纯依靠资本投入和产能扩张推动增长。风险提示：数据口径差异、数据可得性都可能导致数据分析准确度有待提高正文在区域视角下考察新旧动能转换，需要依托可比性较强且覆盖面较广的统计数据。目前，区域层面数据质量较高、可进行长期比较的数据主要来自《中国工业统计年鉴》中的规模以上工业企业数据。相比之下，服务业等非工业行业在区域层面的细分数据可得性相对有限，难以开展系统性的区域比较。考虑到工业部门是技术创新和产业升级的重要载体，在各地区经济发展中具有重要地位。所以，本文主要以工业部门为切入点，观察区域层面新旧动能转换的进展与特征。在行业划分上，本文综合参考《高技术产业（制造业）分类（2017）》、《战略性新兴产业分类（2018）》等统计标准，并结合行业数据可得性，将以下8个行业界定为“新动能工业”：医药制造业、汽车制造业、铁路船舶航空航天和其他运输设备制造业、电气机械和器材制造业、计算机通信和其他电子设备制造业、仪器仪表制造业、通用设备制造业、专用设备制造业。其余工业行业统称为“传统工业”（或“旧动能工业”）。在此基础上，本文分别从不同区域的新旧动能转换程度、新动能工业的区域集中度以及新动能工业经营特征三个维度，对我国区域层面的新旧动能转换格局进行分析，以揭示不同地区新动能发展的差异及其演变趋势。一、不同区域新旧动能转换程度：省域间差距较大，东中部和南方新旧切换较顺畅、北方新旧动能双弱（一）省域视角下：6个省份工业新动能渗透率超50%，最低不足10%衡量某区域的新旧动能转换程度，一个直观指标是工业部门的“新动能渗透率”，即区域内规模以上新动能工业营业收入占全部规模以上工业营业收入的比重。该指标反映新动能产业在区域工业体系中的地位和影响力，占比越高，说明新动能产业对工业增长和产业结构升级的支撑作用越强，新旧动能转换程度越高；反之，则表明传统产业仍占据主导地位，新动能培育相对不足。从中国总体情况看，2024年八大新动能规模以上工业营收占全部规模以上工业营收比重合计约38%，各行业从高到低分别是：计算机通信和其他电子设备制造（11.7%）、电气机械和器材制造（7.9%）、汽车制造（7.7%）、通用设备制造（3.6%）、专用设备制造（2.8%）、医药制造（1.8%）、铁路船舶航空航天和其他运输设备制造（1.6%）、仪器仪表制造（0.8%）。从各省份截面数据看，省域间工业新动能渗透率的差距较大，最高超过60%，最低不足10%。2024年，重庆的工业新动能渗透率达61.4%，位居全国第一；另有5个省份渗透率超过50%：上海（58.6%）、广东（55.4%）、吉林（52.2%）、北京（51.8%）和江苏（50.6%）。安徽（45.9%）、浙江（44.8%）的渗透率虽未达到50%，但已高于全国平均水平（38%）。此外，天津、四川、湖北等7个省份的渗透率在30%-40%；辽宁、福建、山东等10个省份在10%-30%；山西、甘肃等6个省份的渗透率则在10%及以下。对于工业新动能渗透率超过50%的6个省份，其省内新动能行业的内部结构各有特点，大致可分为三类：其一，重庆、北京、广东呈现双轮驱动格局。重庆和北京均以汽车制造、计算机通信等电子设备制造为两大新动能工业支柱：在重庆，这两个行业合计营收占本省新动能工业营收的75.4%（汽车40.8%、计算机通信等电子设备制造34.6%）；在北京，这两个行业合计占64.8%（计算机通信等电子设备制造38.0%、汽车26.8%）。汽车制造方面，重庆、北京均拥有较强的整车制造和零部件配套基础，新能源汽车产业发展较快。计算机通信等电子设备制造方面，重庆笔记本电脑产量连续多年居全球第一（重庆市人民政府[1]，2026）；北京则在集成电路设计、服务器、智能硬件等形成了较强的产业竞争力。广东的新动能工业则主要由计算机通信等电子设备制造（50.1%）和电气机械及器材制造业（21.5%）共同驱动，两者合计占71.6%；前者以消费电子、通信设备等产业为代表，后者则涵盖动力电池、储能电池、电力装备等领域。其二，上海、江苏的新动能工业则呈现相对均衡的发展态势。在上海，汽车制造、计算机通信等电子设备制造合计占新动能工业营收的52.8%，但通用设备（14.9%）、电气机械（12.6%）、专用设备（8.5%）合计亦达36.0%，行业布局较为均衡；江苏则以计算机通信等电子设备（27.9%）和电气机械（24.8%）为主导，辅以汽车制造（14.7%）和通用设备（11.9%），多行业均衡发力的特征也较为突出。其三，吉林情况较为特殊，汽车制造一业独大。汽车制造占吉林新动能工业营收的77.2%，远超其他行业，其新动能产业的多元化程度偏低。最后，部分省份的新动能渗透率显著偏低，主要是因为资源性产业占比较高。宁夏（8.6%）、西藏（7.0%）、新疆（5.8%）、内蒙古（5.2%）的新动能渗透率不足10%，甘肃（9.4%）、山西（10.0%）亦处于较低水平。这些地区大多具有较为丰富的能源资源，能源开采和资源加工等产业在工业体系中占据较高比重。2024年，西藏、山西、内蒙古、新疆规模以上采矿业营业收入占全部规模以上工业营业收入的比重分别达到48.0%、37.5%、24.1%和20.1%，宁夏、甘肃也达到11.2%和8.8%，均明显高于全国4.3%的平均水平。由于能源资源产业规模较大，其在工业总量中的权重相对较高，从而在一定程度上拉低了新动能工业营业收入的占比。（二）地理区域视角下：东中部新旧动能有效接续、西部新旧动能同步扩张、北方尤其是东北地区新旧动能接续不畅从动态变化视角看，按四大经济区域划分，工业新动能渗透率呈现“东中部大幅提高、西部小幅提高、东北维持不变”的特征。以2015年供给侧结构性改革启动作为比较时点。2015至2024年，东部和中部地区工业新动能渗透率均明显提高，东部由36.2%升至43.2%，提高7.0个百分点；中部由26.1%升至34.1%，提高8.0个百分点，在四大区域中增幅最高。西部地区渗透率由22.8%升至25.7%，提高2.9个百分点。东北地区则由31.1%微降至31.0%，基本维持不变。按南北划分，“南升北滞”的特征较为突出。2015-2024年，南方工业新动能渗透率由37.0%升至44.6%，提高7.6个百分点；北方则由24.9%微升至25.1%。南北工业新动能渗透率差距由2015年的12.1个百分点扩大至2024年的19.5个百分点，南北分化态势较为明显。新动能渗透率的变化，反映的是新动能工业与传统工业的相对增长速度。东部、中部地区的工业新动能渗透率提高，体现为传统工业增速放缓后，新动能增长实现有效接续。2015至2024年，东部新动能工业营业收入年均增长5.0%，明显快于传统工业的1.6%，推动渗透率稳步提升。类似地，中部地区传统工业年均增速仅为0.7%，新动能工业则保持5.1%的增长。东部和中部的新动能工业扩张有效对冲了传统工业增长放缓的影响，推动新动能渗透率持续提高。西部地区工业新动能渗透率变化相对有限，反映的是传统工业与新动能产业同步增长。2015至2024年，西部新动能工业营业收入年均增速为6.0%，为四大经济区域中最高；同时期，西部传统工业营收年均增速（4.1%）亦居四大区域之首。西部新动能渗透率变化相对有限并不意味着西部新旧动能转换动力不足，而是反映出西部产业结构具有鲜明的资源禀赋特征。近年来，能源安全重要性上升、人工智能发展引发对有色等关键矿产需求上升，在此背景下西部地区能源矿产开发、能源化工等传统优势产业仍保持较快增长。与此同时，西部的新动能产业也在持续发展，比如电子设备制造、新能源设备制造等；2015至2024年，西部地区计算机通信等电子设备、电气机械行业营收年均增速分别达10.7%和9.5%。新旧产业共同支撑工业增长，因此新动能渗透率虽有所提升，但变化幅度相对有限。东北地区乃至整个北方地区面临的主要问题是，在传统工业增长放缓的同时，新动能产业未能形成有效接续。2015至2024年，整个北方地区传统工业和新动能工业营业收入年均增速分别仅为0.01%和0.2%，两者增长均接近停滞，这使得新动能渗透率仅由24.9%微升至25.1%。东北地区新旧动能接续不畅的特征则更为突出：新动能工业营收年均增速为-3.7%，传统工业年均增速也只有-3.6%，新旧动能工业营收双双收缩。东北和广大北方地区在传统工业发展降速的过程中，新动能培育和扩张相对滞后，尚未形成对旧动能的有效接续，新旧动能转换面临较大压力。二、新动能工业的区域集中度：向头部省份、南方和东部集聚，且集聚程度不断强化前文所述的工业新动能渗透率反映的是各地区自身的新旧动能转换程度，而本部分则关注不同省份和区域的新动能工业营业收入占全国的比重。该指标的意义在于：一方面，可以识别不同省份和区域在全国新旧动能转换中的相对地位；另一方面，能够衡量全国范围内新动能工业的空间集中程度，从而揭示新动能产业的头部集聚效应与区域分化趋势，为理解全国新旧动能转换格局提供直观的空间视角。从这一视角观察，我国新动能工业呈现出明显的区域集聚特征，而且这种集聚趋势近年来仍在持续强化。第一，从省际分布看，全国新动能工业已形成较明显的头部集聚格局，新动能工业营收规模前三省份合计营收占全国新动能工业营收的比重达到47.2%。2024年，广东、江苏和浙江的新动能工业营业收入分别占全国的20.3%、16.9%和10.0%，前三省份合计占全国的47.2%，较2015年的43.5%（前三为江苏、广东、山东）提高3.7个百分点。与头部积聚形成鲜明对比的是尾部省份新动能营收规模相对较小：2024年，新动能工业营业收入规模最低的10个省份合计仅占全国新动能工业营收的2.3%。2015-2024年，全国新动能工业占全国份额提升最明显的是广东、浙江、安徽和江西。其中，广东和浙江分别提高5.3个和4.3个百分点，增幅位居前两位；安徽和江西分别提高1.4和1.0个百分点。其中，安徽作为中部省份，在全国新动能版图中的份额提升，主要凭借的是汽车制造和计算机通信等电子设备制造两大行业的高速增长。2015至2024年，安徽汽车制造业营收年均增速高达16.4%，新能源整车及配套产业链加速集聚，安徽跻身全国重要的新能源汽车生产基地；同时期，安徽计算机、通信等电子设备行业的营收年均增长13.9%，反映的是显示器面板、集成电路制造等电子信息产业的持续壮大。相反，山东、辽宁、河南等北方省份的份额下降较为明显，其中山东下降5.4个百分点，辽宁下降2.2个百分点，河南下降1.7个百分点。第二，从四大经济区域看，东部地区始终是我国新动能工业最主要的集聚区域，而且其优势仍在扩大。2015年，东部地区新动能工业营业收入占全国的65.3%，到2024年进一步提高至67.4%。与此同时，中部和西部的占比分别从16.9%和10.3%分别提升至17.5%和11.5%；东北地区则由7.6%下降至3.6%。总体来看，东部地区不仅拥有更高的新动能渗透率，而且集聚了全国三分之二左右的新动能产业规模，是我国新动能产业发展的核心区域。第三，与四大经济区域相比，新动能份额上的“南升北降”更加明显。2015年，南方地区新动能工业营业收入占全国的66.6%，北方占33.4%；到2024年，南方占比进一步提高至77.5%，北方则下降至22.5%。九年间南北新动能工业营收份额的差距从33.2个百分点扩大至55.0个百分点。全国四分之三以上的新动能工业营业收入已集中于南方地区，与东中西差距相比，当前我国新动能产业发展的南北差距更加突出。新动能工业高度集中且集聚趋势不断强化的格局，可能源于以下原因：一是新动能产业对创新资源、高端人才和资本的依赖程度较高，而这些关键要素本身就具有明显的空间集聚特征。高校、科研院所、国家实验室、风险投资机构以及高层次人才更多集中于长三角、珠三角和京津冀等区域，使这些地区在新动能产业培育方面具有先发优势。二是新动能产业通常具有技术迭代快、产业链协同要求高的特点，需要研发、制造、供应链和应用场景的紧密配合，因此更容易形成产业集群。随着产业规模扩大，企业间的知识溢出、专业化分工和规模经济效应进一步强化，形成“强者愈强”的集聚格局。三是市场规模和消费能力差异也会影响新动能产业布局。新能源汽车、电子信息等领域与终端市场联系紧密，而人口规模较大、消费能力较强的东部和南方地区能够提供更丰富的应用场景和市场需求，为企业创新和产品迭代提供支撑。四是开放程度和营商环境的差异也发挥了重要作用。东南沿海地区长期处于改革开放前沿，在市场化程度、产业配套、国际贸易和吸引外资等方面具有明显优势，更容易吸引新兴产业和创新企业集聚发展。三、新动能工业的经营特征：盈利能力和经营效率整体下滑，东部和南方相对占优在前两部分，我们主要从新旧动能转换程度和新动能产业空间分布两个维度，考察了不同区域工业新旧动能转换的进展与特征。但新旧动能转换的最终成效不仅体现在新动能产业占比的提高和产业规模的扩张上，还应体现在企业的盈利能力等经营特征上。因此，本部分进一步从资产负债率、总资产收益率、存货周转天数以及资本结构等指标出发，对不同区域新动能工业企业的经营特征进行比较分析，以考察各地区新动能产业发展的质量。一是盈利维度，各区域新动能工业盈利能力均有所下滑，西部盈利能力显著偏弱。按四大经济区域划分，2015至2024年各区域新动能工业总资产收益率均出现下降：东部从8.2%降至4.5%，中部从8.1%降至3.6%，西部从7.3%降至3.0%，东北从8.8%降至4.7%；在不同时期，西部新动能工业的总资产收益率在四大区域中均为最低。同时，值得注意的是，在不同时期，东北新动能工业的总资产收益率在四大区域中均为最高，这在一定程度上与东北地区新动能工业资产体量较小有关（2024年其新动能工业资产占全国比重约4%），少数特定大项目或企业的利润较容易带动收益率走高。而东部在资产体量巨大的基础上（2024年新动能工业资产占全国比重约67%），其新动能工业仍在2024年保持4.5%的较高收益率。按南北划分，2015至2024年，南方新动能工业总资产收益率从8.0%降至4.2%，北方从8.4%降至4.0%，南北差距较小、目前南方收益率略高。新动能工业盈利能力的普遍收缩，一方面可能与产业发展的阶段性特征有关。在新动能产业快速扩张阶段，企业往往需要持续增加设备、研发和产能投入，资产规模扩张通常快于利润增长，从而导致总资产收益率出现阶段性回落。另一方面，随着新动能产业规模持续扩大，市场竞争趋于激烈，出现“内卷式竞争”，部分行业供给增长较快、产能与需求失衡，企业盈利空间受到一定挤压，也对资产回报水平形成影响。二是经营效率维度，各区域新动能工业存货周转天数全面拉长，反映出新动能产业存货积累压力有所上升；其中，北方尤其是东北地区的压力相对更为突出。按四大经济区域划分，2015至2024年，东北新动能工业存货周转天数从56天大幅增至93天，绝对水平最高且增幅最大；东部从47天增至68天，西部从56天增至67天，中部从39天增至54天。按南北划分，北方新动能工业存货周转天数从48天增至79天，增幅达31天；南方则从47天增至63天的增幅，增幅达16天。新动能工业存货周转效率的普遍下降，反映出各区域新动能产品均面临不同程度的需求不足或产能消化困难，东北以及整个北方地区的压力尤为明显。三是杠杆水平维度，各区域新动能工业资产负债率整体保持稳定，中西部略微偏高。按四大经济区域划分，2015-2024年，中部新动能工业资产负债率从54.3%升至59.4%，升幅最大；东部从55.4%小幅升至55.8%；西部从60.8%小幅降至60.3%，东北从55.6%小幅降至55.3%；中部和西部的资产负债率在四大区域中相对偏高。按南北划分，北方新动能工业资产负债率从53.8%升至56.3%，南方从56.9%微升至57.1%。总体来看，各区域资产负债率仍处于合理区间，区域间分化亦不明显。部分区域资产负债率的温和抬升，更多反映出新动能工业在扩张阶段对资本投入和外部融资保持持续依赖，以支撑设备更新与产能建设的资金需求。四是资本结构维度，东北和整个北方地区国有资本对工业新动能的支撑作用有所增强，其他区域新动能工业的市场化程度更强。按四大经济区域划分，2015至2024年，东北新动能工业国家和集体资本占实收资本比例从24.1%大幅升至32.4%，升幅达8.3个百分点，是四大区域中升幅最大的区域；中部新动能工业该比例从13.6%小幅升至14.3%；东部从8.7%降至6.9%，西部从19.6%大幅降至12.2%。按南北划分，北方新动能工业国家和集体资本占实收资本比例从15.9%小幅降至15.2%，南方从9.4%降至8.3%。总体来看，东部、西部和南方地区的新动能产业发展更多依赖市场化资本投入，国家和集体资本占比呈下降趋势。而东北地区的国有资本占比明显提高，表明近年来国有资本在推动当地新动能产业发展过程中发挥了更加重要的作用，但也在一定程度上反映该地区对市场化资本的吸引力较弱。综合来看，按四大经济区域划分，东部新动能工业则在盈利、效率等维度整体保持相对稳健；中西部新动能工业杠杆水平较高、盈利能力偏弱；东北新动能工业则面临周转效率低、市场化资本吸引力弱的压力。按南北划分，南方新动能工业的经营质量整体高出北方。各区域新动能工业经营质量的差异与前文所述的新动能集中度格局基本契合，也可能进一步强化资本和产业资源向东部和南方集聚的趋势。四、结论与启示前文从不同区域工业的新旧动能转换程度、新动能工业的区域集中度、新动能工业经营特征三个维度，对各区域工业新旧动能转换的进展与差异进行了比较分析。虽然受数据可得性限制、未能将纳入服务业等非工业领域的纳入比较，但上述分析基本可以反映区域间新旧动能转换的若干基本事实。综合来看，我们有以下初步结论与启示。第一，新旧动能转换的区域分化格局与整体经济地理格局高度吻合，东部和南方整体占优，东北和北方压力相对突出。东部和南方地区新动能渗透率较高且仍在提升，新动能工业营收占全国份额持续扩大，企业盈利能力和经营效率相对较好，市场化资本积极参与，新旧动能接续较为顺畅。东北和广大北方地区则面临新动能渗透率偏低甚至回落、经营效率偏弱、国有资本占比上升等多重特征叠加的局面，新旧动能转换压力相对较大。中部地区处于中间状态，新动能渗透率有所提升，但经营质量还有进一步改善的空间。西部地区则呈现出鲜明的资源禀赋特征，传统产业与新动能产业同步扩张，新旧动能并行发展。第二，新动能产业的空间集聚趋势仍在持续强化，需关注由此带来的区域差距扩大风险。广东、江苏、浙江三省合计占全国新动能工业营收的比重已达47%，南方地区整体份额达到77%，头部集聚效应十分突出。从产业规律来看，新动能产业对创新人才、资本、产业链配套和应用场景的高度依赖，使其天然具有向优势地区集中的内在动力，这一集聚格局在相当程度上是市场自发选择的结果。但与此同时，也应关注集聚趋势持续强化是否会进一步拉大区域间经济差距。第三，不同区域应立足自身禀赋，探索与之相适应的动能转换路径，避免简单复制头部地区模式。西部地区的经验表明，资源禀赋本身也可以成为工业动能转换的重要依托。近年来西部传统能源矿产工业与新动能工业同步较快增长，形成了具有自身特色的双轨并行格局。对于部分资源基础相对薄弱的地区，服务业的发展或许是推动动能转换的另一条有效路径。与工业相比，服务业具有较强的在地性，文旅、养老、医疗、教育等领域的需求扩张与本地经济循环更为紧密，更有利于充分发挥各地区的比较优势，形成具有本地特征的新动能增长点。第四，新动能产业盈利能力和经营效率的普遍下降，可能更多是快速扩张阶段的阶段性特征，但仍需防范低效扩张风险。新动能产业在规模快速扩张阶段，资产投入和产能建设往往先于盈利兑现，这体现为近年来各区域新动能工业盈利能力普遍下降、存货周转天数普遍上升、部分区域资产负债率有所提高。这表明当前新动能产业总体已从早期培育阶段逐步进入规模扩张阶段，企业更加注重扩大投资和产能布局。盈利能力和经营效率的阶段性回落在一定程度上具有客观性，但也提示我们需要更加关注产业发展的质量和效益。未来推动新旧动能转换，不仅要关注新动能产业规模和占比的提高，更应关注企业盈利能力、创新能力和资源配置效率，避免单纯依靠资本投入和产能扩张推动增长，促进新动能产业实现更加健康和可持续的发展。金吾财讯
6月25日 周四
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还在赚钱的灵犀互娱，为什么传出出售？
证券之星 王梓旭阿里重排游戏资产近日，有关阿里巴巴计划出售旗下游戏业务品牌灵犀互娱的消息持续发酵。据多家媒体报道，灵犀互娱或被整体打包出售，估值区间在70亿至90亿元之间，潜在买家包括三七互娱、中国儒意、世纪华通、巨人网络以及部分财务投资机构。截至目前，阿里巴巴、灵犀互娱及相关企业尚未就上述传闻作出公开回应。对于一笔仍未被确认的交易，现在判断最终买家和交易走向还为时尚早。但这则消息之所以引发关注，不只是因为交易估值不低，也因为灵犀互娱一直是阿里游戏体系中最核心的资产。如果出售传闻最终落地，它指向的未必是灵犀本身失去价值，而是阿里对游戏业务的定位进一步调整。换句话说，灵犀的问题可能不在于还能不能...证券之星
6月25日 周四
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【首席视野】杨德龙：AI科技时代 我国芯片半导体产业发展前景依然广阔
杨德龙系前海开源基金首席经济学家、中国首席经济学家论坛理事2026.06.24 周三这轮科技行情已经走了一年多的时间。从去年年初开始，我提出了六大赛道的观点，这六大赛道将是AI时代最受益的六大方向，受益顺序也有先后之别。从过去一年半的时间来看，初步验证了我的判断。第一大赛道是芯片半导体，第二大赛道是算力算法，第三大赛道是人形机器人，第四大赛道是商业航天，第五大赛道是固态电池，第六大赛道是生物医药。从受益的先后顺序来看，确实如此，市场表现也按这个顺序逐步启动。芯片半导体和算力算法是最先受益、也是最先表现的。今天从产业角度分享背后的逻辑，让大家清晰把握这轮科技牛。第一大赛道是芯片半导体。芯片半导体是整个AI产业的底层技术。无论大模型、算力设备，还是机器人、智能硬件，都离不开芯片。芯片是AI时代卖铲子的人。有一句老话说，挖金子的不一定赚钱，但卖铲子的大概率赚钱。芯片半导体第一个受益，就是因为它在产业链最上游，景气度变化会沿着产业链往下传导。从产业逻辑看，芯片半导体是典型的“周期+成长”行业。周期属性来自供需波动，成长属性来自技术迭代和应用扩展。在AI大数据模型出现前，芯片半导体需求主要来自手机、笔记本电脑、新能源汽车等传统领域，存在明显周期性。需求上升时，半导体价格大涨，从深圳华强北的芯片价格就能看出。过去两年出现大幅上升，当产能释放、需求不再旺盛时，又会出现大幅跌价。许多半导体企业经历过从暴利到爆亏的过程。现在，它的成长性来自技术迭代和AI应用，直接催生了指数级增长的需求。比如AI数据模型所需的高端芯片HBM，基本被三星、海力士、美光三家公司垄断。这三家公司将产能集中在毛利率较高的HBM芯片上，传统存储芯片如内存和闪存则出现严重供不应求，这给我国芯片企业带来巨大机会。包括存储双雄（长鑫科技和长江存储），迎来大量订单，利润暴涨，一改往年亏损局面。三星、海力士和美光在扩产，但产能释放需要两年时间，因此两年内芯片领域供不应求的情况仍然存在，让这一轮芯片半导体景气度维持更长时间。当然，不同类型芯片早晚会出现产能过剩。但在产能过剩前，预计景气度还有望向上，可以适当关注。将半导体产业链拆开看：上游是设计软件、IP授权、半导体设备材料；中游是芯片设计、制造、封装测试；下游是手机、汽车、服务器、AI加速卡等应用。每一层技术壁垒不同，设备和材料环节壁垒极高，但一旦突破，客户粘性非常强。设计环节比拼架构能力和软件生态，制造环节比拼工艺精度和良率。大家看产业链时可以关注一个指标——国产化率。不同环节国产化率差异很大，有的接近30%到40%，有的还在个位数。这个数据公开，大家可以自行查询，从而更深入了解产业。这一轮芯片半导体行情，本质是对国产替代和自主创新的关注。从政策背景看，国家支持力度很大。十四五规划将芯片半导体作为第一个重点支持领域，十五规划再次强调集成电路的表述，包括自主可控、先进制程、特色工艺、先进封装。国家大基金一期、二期、三期几乎都投向芯片半导体领域。合肥政府投资的长鑫科技、武汉政府投资的长江存储，使我国在存储芯片方面有了很大自主权。最近出口管制政策变化，客观上加速了国内半导体产业链的国产替代进程。前些年美国对我国先进芯片实施出口限制，英伟达不将芯片卖给华为等企业，目的是限制中国AI发展，但客观上加速了我国国产替代。世界前首富比尔·盖茨说过，美国对中国芯片进行限制是最愚蠢的行为，可能会直接培养一个最大竞争对手，中国在芯片方面实现突破只是时间问题。目前，我国对7纳米制程芯片已经实现突破。前段时间，DeepSeek推出V4模型，全部使用华为麒麟芯片，没有使用一片英伟达芯片。这让黄仁勋感到震惊，他惊呼英伟达遇到巨大竞争对手，在华销售占比势必下降。从台积电、三星、英伟达、英特尔等西方半导体头部公司的财报和资本支出来看，他们对未来需求预期非常乐观，大量投入研发，存货周期加快。英伟达季报几乎每个季度都超预期，行业景气度仍然处于不断上升阶段。复盘2019年到2021年那一轮半导体周期：第一阶段是5G拉动需求，第二阶段是疫情导致供应链紧张，第三阶段是缺芯潮推升价格，第四阶段是产能扩张后供需反转。每个阶段产业景气度都发生较大变化。关注芯片价格变化是最直接指标。复盘案例是为了让大家理解半导体周期持续时间，上行期和下行期公司表现特征，以及哪些公司抗风险能力更强。龙头公司抗风险能力更强。投资芯片半导体领域，一定要抓龙头。龙头企业有强大财力支持，技术先进，能度过行业低迷期，而非龙头企业可能熬不过行业低谷。目前，半导体制造领域有几个技术方向并行发展：继续推进先进制程、先进封装、特色工艺。每个方向应用场景不同。AI芯片细分领域有几种技术路线，包括GPU、FPGA、ASIC、存算一体、堆叠等，各有适用场景和优劣势。过去投存储、投GPU，未来要关注堆叠技术。华为提出的“韬定律”引起业内广泛关注。“韬定律”打破了1965年以来摩尔定律统治半导体产业的现状，从物理缩微转向实践缩微，通过芯片逻辑堆叠提高芯片性能。华为过去五年推出两百多款基于“韬定律”的芯片，说明这已是成熟技术。先进封装是我国的优势。我国在先进封装方面占据最先进工艺和大部分市场份额。“韬定律”一定程度上弥补了我国在光刻机方面的短板，可以通过逻辑堆叠，用7纳米芯片实现更小尺寸芯片的性能。根据华为预测，五年后，华为可能会用“韬定律”制造出相当于1.4纳米制程芯片的性能。总结来看，AI芯片领域目前仍处于景气上升周期。从估值上看，在大幅上涨后出现估值高企的情况，需要注意短期风险。但从长期看，这仍然是景气度较高的赛道。金吾财讯
6月25日 周四
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玻璃基板概念股异动拉升，海目星上涨超8%
6月25日，玻璃基板概念股异动拉升。截至发稿，海目星(688559.SH)上涨8.09%，报81.79元，换手率4.67%，成交额9.18亿元。消息面上，据中国台湾电子时报6月22日报道，台积电已于近期确认首批CoPoS设备供应链评估名单，目前各厂商正积极跟随研发进度，以求通过认证。根据设备清单显示，包括玻璃基板处理、光阻涂布、曝光、镀铜、研磨、贴片、模封、检测、最终分选等环节，各设备厂已全面卡位，并陆续进入验证与认证阶段。随着AI GPU、高性能计算(HPC)、Chiplet、HBM及CPO等技术快速发展，先进封装正朝着大尺寸、高带宽、低功耗方向演进。传统ABF有机载板在热膨胀系数、翘曲控制...证券之星
6月25日 周四
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<恒生科技指数盘中报盘> 恒生科技指数午后13：10报盘
截止北京时间2026-06-25 13:10:00，恒生科技指数【涨跌情况】，最新报4401.25点，较昨日收盘跌-77.77前5大涨幅：股票名称代码当前报价(港元) 涨跌幅(%)智谱 02513.hk2256.003.77哔哩哔哩－Ｗ 09626.hk130.303.33海尔智家 06690.hk20.041.57联想集团 00992.hk23.241.40零跑汽车 09863.hk34.140.95前5大跌幅：股票名称代码当前报价(港元)涨跌幅(%)携程集团－Ｓ 09961.hk318.00-10.07舜宇光学科技 02382.hk68.30-10.01MINIMAX-W 00100.hk452.40-5.28同程旅行 00780.hk12.52-4.21阿里巴巴－Ｗ 09988.hk95.25-4.18金吾财讯
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