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两部门:到2027年推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用
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易推广的标杆场景与案例,鼓励体制机制与
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创新,推动能源领域人工智能科技项目实施与成果转化。 国家发展改革委 国家能源局关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见 各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团发展改革委、能源局,有关中央企业,有关行业协会: 为深入贯彻党中央、国务院关于发展人工智能的决策部署,落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(国发〔2025〕11号)有关工作要求,抢抓人工智能发展重大战略机遇,突出应用导向,加快推动人工智能与能源产业深度融合,支撑能源高质量发展和高水平安全,现提出如下意见。 一、总体要求 坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻党的二十大和二十届二中、三中全会精神,全面贯彻习近平总书记关于推动人工智能与实体经济深度融合、培育壮大智能产业的重要指示精神,以拓展人工智能与能源领域深度融合应用场景为重要依托,以提升能源领域人工智能创新应用技术水平为主攻方向,以推进智能算力与电力协同发展为必要支撑,以健全能源智能化发展的创新体系为关键保障,着力提升能源系统安全可靠与灵活高效运行能力,保障能源安全稳定供应和绿色低碳转型,加快培育新质生产力,为新型能源体系建设提供有力支撑。 到2027年,能源与人工智能融合创新体系初步构建,算力与电力协同发展根基不断夯实,人工智能赋能能源核心技术取得显著突破,应用更加广泛深入。推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用,挖掘十个以上可复制、易推广、有竞争力的重点示范项目,探索百个典型应用场景赋能路径,培育一批能源行业人工智能技术应用研发创新平台,制定完善百项技术标准,培养一批能源与人工智能复合型人才,探索建立能源领域人工智能技术研发应用金融支撑体系,形成符合我国国情的能源领域人工智能技术创新发展模式,能源领域智能化成效初显。 到2030年,能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。算力电力协同机制进一步完善,建立绿色、经济、安全、高效的算力用能模式。能源与人工智能融合的理论与技术创新取得明显成效,能源领域人工智能技术实现跨领域、跨行业、跨业务场景赋能,在电力智能调控、能源资源智能勘探、新能源智能预测等方向取得突破,具身智能、科学智能等在关键场景实现落地应用。形成一批全球领先的“人工智能+”能源相关研发创新平台和复合人才培养基地,建成更加完善的政策体系,持续引导“人工智能+”能源高效、健康、有序创新,为能源高质量发展奠定坚实基础。 二、加快能源应用场景赋能 (一)人工智能+电网。围绕新型电力系统下的电网安全、新能源消纳、运行效率等要求,开展电力供需预测、电网智能诊断分析、规划方案智能生成等电网规划设计应用,加强电网工程智慧建设管理;推进电网多尺度智能仿真分析,探索人工智能模型在电网智能辅助决策和调度控制方面的应用,提升电力系统源网荷储全要素安全可靠低碳运行水平;稳步提高输变电等关键装备研制智能化水平;推动电力设备故障预测性维护,打造具备自主感知、决策、执行能力的电力设备健康管理智能体,提升设备精益化管理水平;推动营配调智能一体化应用,构建电网运营服务智能支撑体系,提升电力客户全过程智能服务水平;促进人工智能技术融入电力应急体系和能力建设,提升电力系统防灾减灾救灾智能化水平。 专栏1 人工智能+电网典型应用场景 电网智能规划设计与生产建设。构建电力供需智能预测、电网运行智能诊断分析、电网规划智能辅助决策、输变电设施智能设计等应用,应用人工智能技术开展规划设计和技术经济分析,推动电网规划设计作业模式向智能化转变。聚焦建设阶段的作业感知与业务监测,构建电网建设的人工智能违章识别、进度仿真、在线监测、管控指标实时分析、作业流程智能管理等应用,促进电网工程建造智能升级。 电网调度运行。在全国统一电力市场建设背景下,构建新能源功率预测、负荷预测、离线仿真分析、在线安全分析、极端应急处置、调度辅助决策、市场出清运筹优化、电力市场智慧决策等方面的智能化应用,持续完善新一代智能调控技术支持体系,支撑新型电力系统安全稳定运行。 电力设备状态评价与智能运维。构建设备状态智能感知与预警、设备故障智能定位与诊断、设备状态检修智能决策、设备灾害风险智能预测、检修工作票智能生成等应用,提升设备精益化管理水平。 配电网智能运行管理。构建配电网实时感知、风险分析、智能决策等技术应用,全面提升配电网智慧控制能力和供电可靠性,加强配电网层面源网荷储协同调控。 电力应急抢修。构建电力系统灾害风险智能预警、损毁情况智能分析、应急方案智能决策等辅助决策系统,推进电力应急抢修技术装备智能化应用,提升电力系统防灾减灾救灾能力。 (二)人工智能+能源新业态。围绕能源保供和绿色低碳转型需求,推进人工智能技术在虚拟电厂(含负荷聚合商)、分布式储能、电动汽车车网互动等灵活性调节资源中的应用,提升负荷侧群控优化和动态响应能力;加强人工智能技术在新型储能与电力系统协同优化调度以及全生命周期安全中的应用,推动可再生能源制氢生产工艺智能寻优。强化人工智能技术赋能能源生产过程中的节能和碳排放管理,提升多能互补综合能源系统电、热、冷、气联供的综合能效和降碳水平。推动人工智能在零碳园区、智能微电网、算电协同中的应用,提升源网荷储一体化智能运行水平,促进新能源就地消纳。 专栏2人工智能+能源新业态典型应用场景 虚拟电厂精准控制与智能运营。虚拟电厂运营商平台根据电网调节指令、市场信息,结合资源特性的动态变化,进行控制策略的智能优化和控制指令的智能生成,实现大规模灵活性资源聚合优化调控、实现虚拟电厂参与电力市场的智慧交易决策。 绿氢生产工艺智能寻优。融合风光功率波动预测、储氢罐容量、电解槽温度、催化剂状态等多维数据,基于人工智能算法,智能驱动电解槽电流密度动态寻优,构建电解制氢-储氢-用氢全链条智能调控系统,实现可再生能源功率波动与电解装置柔性负荷的毫秒级匹配。 园区智能降碳。基于光伏、储能等设备运行数据,园区智能降碳协同控制系统实时动态优化能源调度策略,结合电价与碳排放因子自动调节空调温度、充电桩功率及设备启停时序,通过增强现实可视化界面和语音助手向用户推送个性化节能建议,形成“碳-能-费”智能协同模式。 新型储能智能化运行。针对新型储能动态适配电力系统调度、广域协同互动、弱电网支撑、电池装备安全监测、设备本体评估与运维,通过人工智能技术,提升面向弱电网的多类型储能协调控制能力,构建新能源与配建新型储能广域协同优化控制、储能电站智能评估、智慧运维决策支持、全生命周期安全等应用体系,提升系统友好型新能源电站的电力供应保障能力。 智能营销服务。针对油、气、电等直接面向客户服务场景,构建座席业务受理智能辅助、智能客户服务、供电方案智能生成、综合用能方案智能生成、运维工单智能派发、用户用能异常诊断等智能化应用,打造交互式、伴随式的客服新模式,提升客户全过程智能化服务水平。 (三)人工智能+新能源。针对新能源出力波动性与间歇性的问题,加快在高精度功率预测、电力市场、场站智慧运营、新能源规划、项目后评价等方向的人工智能应用,持续推动新能源关键材料及产品不断迭代和创新,推动复杂场景及转折性天气下功率预测大模型在更小尺度、更高精准度方向发展,支撑广域新能源资源协同优化,促进偏远地区新能源场站智能运维发展,打造“气象预测+功率预测+智慧交易+智能运维”一体化新能源智能生产模式,全力支撑新能源稳定供给。 专栏3人工智能+新能源典型应用场景 气象预报与新能源功率精准预测。构建以多时空尺度气象预报为核心的气象服务体系,建立气象-功率非线性关系精准挖掘与解析的多场景多周期算法大模型,实现新能源功率精准预测。 偏远地区场站智能运维。利用大模型、声纹检测、遥感、机器人、智能穿戴设备等技术装备,实时监测周边环境及设备运行状态,实现无人机、无人车、无人船、智能控制等多系统智能联动,提升设备巡检效率,提高场站的综合运营效率。 新能源规划设计。综合考虑发电效率、投资回报率等因素,构建智能化推荐引擎,提供最优机型匹配方案。融合大模型与设计软件,快速生成多版本设计方案并评估关键参数,提升设计效率与质量。 智慧工地建设。推动人工智能技术深度融入工程建设方案选择、人员管理、风险预警、工期管控等电力建设工程管理全流程,研发无人机巡检系统、风险自动研判预警系统等,实时捕捉施工人员违章行为,构建贯穿施工全过程的“智慧工地”管理平台,助力提升电力建设工程安全质量总体水平。 (四)人工智能+水电。聚焦高海拔高寒地区水电工程智能化建设与流域水电站群智慧调度运营,推进人工智能技术在水电工程建设中的应用,提升水电工程智能化设计施工管理水平;推进人工智能技术与传统水文模型、气象模型、大规模水库调度技术融合,提升气象、水文双向耦合预测精度,开展调度决策优化智能应用建设;推动知识图谱、大模型、智能体等技术融入新一代水电智慧运营大脑,在水电站智慧运维与精益检修、智能大坝态势感知与智慧管理等重点领域形成智能化解决方案。 专栏4 人工智能+水电典型应用场景 智能水电工程建设。基于多源遥感数据融合和智能机器人等人工智能技术,建立水电工程地质智能化勘测设计体系,实现机组设备数字化智能化安装调试,提升水电工程智能化施工管理水平。 气象水文联合预测。基于流域气象水文双向耦合预测大模型,构建洪旱极端事件风险量化工具,充分融合气象知识、水文知识和流域地理信息,提升气象水文预报精度和预见期。 流域综合调度。基于流域站群联合智慧优化调度、风险控制和模拟仿真等关键技术,建设精准调度决策优化智能应用,实现对水资源调度方案执行情况的实时监测、分析和评估,在时间和空间上对水资源分配进行优化,提高水能利用率,增加发电效益。 设备智能运检。基于物理场、声学、视觉、智能传感器等多源数据以及知识图谱、大模型等技术,推动水电关键设备实现状态全息监测、全生命周期健康管理、智能运维和状态检修等业务领域全流程智能化升级,实现运维知识结构化管理与基于大模型-智能体的智能辅助决策系统。 大坝高质量运行。构建大坝典型病害特征数据库与知识图谱,结合大坝智能感知-融合-诊断-防控理论方法,实现多元驱动的大坝安全状态早期识别-自诊断-自适应预警-智能馈控,确保水电站大坝运行安全,支撑水库大坝高质量运行管理。 (五)人工智能+火电。围绕火电清洁降碳、安全可靠、高效调节、智能运行的发展方向,在燃料管控、生产运行优化与智能控制、设备全生命周期管理等业务场景,协同开展人工智能赋能及技术创新。加快火电数字化设计建造和智能化升级,推动火电运行控制系统智能化发展和应用,提升火电关键装备全生命周期智能监测及健康管理能力,助力火电支撑保障能力进一步提升。 专栏5 人工智能+火电典型应用场景 燃料智能管控。基于燃料市场价格波动、库存量、耗煤量以及煤堆三维结构、煤质分析等多维度多类型数据,采用先进传感、图像识别、规则理解以及智能体等技术,实现燃料数量、质量等智能检测和智能管控。 生产运行优化。基于大模型和生产运营相关系统数据,实现生产运营过程中燃料掺配、运行优化、智能灵活调峰、安全智能管控等核心业务场景智能化升级,提升生产运营的智能化水平和效率。 设备全生命周期管理。基于大模型和机器人等人工智能技术,通过对汽轮机(含燃气轮机)、发电机、锅炉受热面等关键设备多类型数据进行实时状态监测,实现设备状态全景监测、健康量化评估、隐患识别与故障预警、剩余寿命预测、运行方案调整、异常分析判断和隐患闭环管理。 智能技术监督及评价。依托锅炉、汽轮机(含燃气轮机)、发电机等关键设备的海量运行数据与火电技术监督工作相关资料,基于火电大模型多模态分析能力,深度融合火电特色场景,提升技术监督的智能化和人员专业能力。 (六)人工智能+核电。围绕核电安全发展,构建核电安全预警、电站运行事件智能溯源分析、应急响应的智能辅助支持系统,开展核工业特种运维机器人技术攻关,持续推动核电系统的自动启停等技术升级演进,探索人工智能技术助力离子体预测控制、可控核聚变等技术路径,推动核电行业向数据驱动、模型牵引、智能管控的新模式稳步转型。 专栏6 人工智能+核电典型应用场景 核电智能安全管控。借助数据治理及人工智能技术,聚焦运行事件溯源、技术规格书及运行参数边界条件,智能识别人员、设备、环境的不安全状态,推进安全预警、智能应急响应等场景技术攻关与应用。 核电智能运维。利用各阶段的构筑物、系统及设备/部件的数据,建立数据驱动的核电厂模型,推动核电人工智能小模型及专业大模型研发,推进人工智能技术在核电系统智能监测、预警、诊断和预测中的应用,提升机组性能智能诊断和优化能力,提升关键设备、系统及机组的一键启停等能力,拓展高放射性、水下及密闭空间等高危场景机器人作业的范围与深度。 可控核聚变智能控制。结合可控核聚变装置多物理场耦合特征,基于人工智能技术开展可控核聚变智能控制系统研究,研发等离子体位形实时预测-磁约束参数自适应调控智能模型,实现托卡马克等离子体稳态运行的智能化控制。 (七)人工智能+煤炭。聚焦地质勘探、煤矿采掘(剥)、煤炭洗选、生产调度、安全管控、设备管理等典型场景,稳定获取复杂地质、多工况以及多时空协同条件下的各种工况数据,融合应用智能模型,实现生产过程智能控制与自主决策,助力少人无人化作业常态化运行,稳步推进减人、增安、提效,进一步夯实煤炭在能源安全中的兜底保障作用。 专栏7人工智能+煤炭典型应用场景 煤矿地质勘探数智赋能。基于煤矿专业大模型,融合地面高精度勘探与井下动态智能探测的新技术,构建复杂地质条件下的煤矿地质数据库,实现矿井地质信息的全过程动态协同管理和预警,保障矿井高效、快速、绿色、智能生产。 井工煤矿采掘工艺优化与智能控制。通过多模态感知、大小模型融合、设备群协同控制和工艺动态优化,挖掘煤岩特征信息,驱动采煤与掘进工作面设备群智能截割、自主决策与协同控制,实现采煤工作面生产系统自主运行、掘进工作面探-掘-支-锚-运高效协同以及少人无人化常态化作业,大幅提升采掘效率和安全水平。 露天煤矿自主采装与运输无人化。推进大模型模拟爆破参数与穿爆作业的融合,应用人工智能技术快速解析采剥进度,实现采-运-排生产系统内挖掘机、排土推土机以及其他辅助作业设备常态化远控或自主作业,以及矿用卡车无人驾驶规模化运行,提升穿爆智能化程度和精准度,大幅减少坑下作业人员数量,提升露天煤矿生产效率与安全水平。 煤炭质量快速检测与智能洗选。采集与构建煤质特征数据库,实时动态预测煤炭灰分、硫分、挥发分、水分及元素含量等关键指标,实现煤质特征智能识别,大幅提高煤质在线检测精度,实时反馈煤质在线检测数据,优化调节选煤生产工艺参数,提高煤炭产品质量合格率和稳定率。开发煤炭洗选专业模型,建立工业数字孪生体,实现煤炭洗选全过程的信息动态监测、趋势预测及协同管理。 煤矿重大设备状态监测和智能运维。建立重大设备实时运行状态和润滑、温震等检测数据融合大模型,实现故障诊断和智能预警,推动煤矿设备预防性检修,大幅降低故障影响生产时间,有效降低维护成本。 (八)人工智能+油气。聚焦跨专业协同研究、现场作业操控、生产运行管控等方向,推动勘探地质目标智能评价、开发方案智能优化、钻井压裂等作业参数智能调整、炼化装置智能运行、管网运行实时仿真,加快智能钻机、机器人、无人机、智能感知系统等智能生产技术装备的研发与应用,推动生产现场等全过程智能联动与自动优化,推动油气产业链智能化升级建设。 专栏8人工智能+油气典型应用场景 油气勘探智能赋能。提升面向地震、测井、岩心露头等勘探专业领域的软件智能化水平,构建面向地震测井处理解释的专业大模型,打造面向有利地质目标综合评价的智能应用系统,实现可控震源智能辅助驾驶、地震检波器埋置等机器人示范应用。 油气藏开发与生产智能管控。研发油气开发数据与知识智能化技术、智能开发优化软件和专业大模型,打造大模型驱动的协同研究与生产管理决策平台,构建面向智慧油气田开发生产管控的新模式。 海洋油气生产环境预测维护。聚焦海洋油气生产过程环境保护和重大风险防范、治理等需求,通过生产环境智能监测与异常预警、固废处理智能管控、溢油智能识别与应急预测等手段,形成覆盖油气田全域生态环境状况的风险预知、态势感知、事故早知和认知决策一体化能力。 工程技术智能优化。推进地面工程智能设计、钻井参数智能优化、录井实时智能判层、储层改造及智能故障诊断与风险评估,实现井控机器人示范应用,保障复杂地质环境下施工安全高效。 管网仿真及智能调控。推进市场洞察预测、管网实时仿真及动态优化、高效智能站库运行、空天地一体线路管理及关键设备监测预警,实现“黑屏”智能调控,提升油气管网安全生产、油气保供与公平服务能力。 炼厂生产营运一体化优化。面向全流程计划优化、安全生产智能识别、设备预防性维修等环节,攻关新材料研发科学计算大模型,通过大小模型协同、混合建模等技术手段,减少工艺波动,降低安全事故发生概率,提升生产运营智能化水平。 三、加大关键技术供给 聚焦能源领域数据孤岛化、算力碎片化、算法黑盒化、算力高耗能等技术瓶颈,推动开展适用能源领域的数据、算力、算法等共性关键技术攻关。 (一)夯实数据基础。针对能源领域高质量数据集构建和数据安全需求,推动数据智能标注、智能增强、数据合成等技术应用,推进能源数据分类分级技术、隐私计算技术以及智能数据动态加密和跨域可信溯源等技术研发,优化数据分享机制,加快形成能源领域高质量数据集,确保能源数据全流程安全可靠。 (二)强化算力支撑。针对能源领域租建结合模式下的多元异构算力融合利用需求,开展多元异构算力统一调度、任务智能编排、存算网一体化融合、算力池化等关键技术攻关,提升智算服务水平。持续开展能源算力需求监测,统筹规划算力、电力和通信网络资源,构建算力、电力深度融合的算电协同发展机制,不断提高算力中心绿电比例。 (三)提升模型基础能力。针对能源领域对于模型安全性和可解释性的需求,推动模型算法、应用系统等安全能力建设,加大多智能体协同、可解释性、模型轻量化推理等技术的研究,持续深化机器视觉、多模态、时序预测等人工智能关键技术在能源领域的应用研究,推动人工智能与能源领域软件深度融合。针对人工智能计算耗能问题,加快突破人工智能绿色低碳技术瓶颈,研究柔性直流供电、模块化小型堆等能源供给技术,鼓励数据中心液冷技术、废热回收、备电集约化等高效能源综合利用技术的应用。 四、保障措施 (一)强化组织实施。各地方能源主管部门和相关中央企业要根据意见要求,建立健全工作机制,统筹衔接好相关规划,结合实际加快推动本地区、本单位“人工智能+”能源的发展,做好各项要素保障,探索构建安全治理体系,形成上下联动、层层落实、安全发展的工作格局,加快推进人工智能在能源领域融合应用的技术研发、示范试验、推广应用等工作。 (二)推动协同创新。围绕能源领域人工智能融合创新应用关键共性技术和配套专用技术,推动建设一批行业研发创新平台。鼓励企业牵头联合科研机构、高校、社会服务机构等单位,建设以技术创新融合应用为目标的跨领域、跨学科的“人工智能+”能源创新联盟,深化产学研用合作,构建开放协同、共创共享的能源智能化创新生态体系。 (三)加强标准规范建设。在深入总结应用示范实践的基础上,加快编制能源数据治理、多元异构算力融合、典型场景设计等一批技术标准规范,推动能源领域人工智能标准体系建设,探索建立人工智能应用评估指标体系和行业级人工智能应用标准测试平台,提升能源领域人工智能技术安全应用水平。鼓励能源企业主导制定国际标准,以技术标准“走出去”带动人工智能技术和产品在海外能源市场推广应用。 (四)开展试点示范。组织开展能源领域人工智能应用试点示范,遴选一批可复制、易推广的场景和企业标杆应用。鼓励开展能源和交通融合、油气和新能源融合等跨领域、跨行业典型场景示范。能源领域人工智能应用相关技术装备优先纳入能源领域首台(套)重大技术装备支持范围。支持具备条件的地区和企业,因地制宜开展能源领域各类人工智能应用试点示范,在技术创新、
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、发展业态、体制机制等方面深入探索、先行先试。 (五)加大支持力度。充分发挥中央财政资金带动作用,依托能源领域、人工智能领域国家科技重大专项和重点研发计划等科技专项,有序推动能源领域人工智能技术应用创新。发挥多层次资本市场支持科技创新关键枢纽作用,引导社会资本参与人工智能科技项目实施和成果转化应用。 (六)完善人才培育生态。鼓励能源企业与高等院校、科研院所共建“人工智能+”能源人才培养基地,以行业需求为导向设计跨学科课程体系,重点培养具备能源系统知识、人工智能算法应用能力的复合型人才,通过产教协同增加复合型人才供给。 国家发展改革委 国家能源局 2025年9月4日
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金融界
09-08 10:40
ETF盘中资讯|光模块双雄领跌超9%,高“光”创业板人工智能ETF下探逾5%,后市怎么看?三重逻辑下,机构继续看多
go
lg
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正通过提升技术壁垒、扩展市场空间、重塑
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等多条路径系统性提升算力板块估值。且在目前行业技术迅速迭代的大背景下,技术壁垒转化为定价权,率先布局的龙头企业将更优势,强者恒强。 把握以光模块为核心的AI算力机会,建议重点关注全市场首只的创业板人工智能ETF(159363)及场外联接(A类023407、C类023408),标的指数约七成仓位布局算力,三成仓位布局AI应用,高效捕捉AI主题行情,并且重点布局光模块龙头“易中天”,光模块含量超51%。(截至2025.8.31) 提醒:近期市场波动可能较大,短期涨跌幅不预示未来表现。请投资者务必根据自身的资金状况和风险承受能力理性投资,高度注意仓位和风险管理。 数据来源:沪深交易所等。注:“全市场首只”是指首只跟踪创业板人工智能指数的ETF。 风险提示:创业板人工智能ETF华宝被动跟踪创业板人工智能指数,该指数基日为2018.12.28,发布日期为2024.7.11。创业板人工智能指数2020-2024年年度涨跌幅分别为:20.1%、17.57%、-34.52%、47.83%、38.44%,指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整,其回测历史业绩不预示指数未来表现。文中指数成份股仅作展示,个股描述不作为任何形式的投资建议,也不代表管理人旗下任何基金的持仓信息和交易动向。基金管理人评估的本基金风险等级为R4-中高风险,适宜积极型(C4)及以上的投资者,适当性匹配意见请以销售机构为准。任何在本文出现的信息(包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等)均只作为参考,投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另,本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议,亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。基金投资有风险,基金的过往业绩并不代表其未来表现,基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证,基金投资须谨慎。
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金融界
09-08 10:20
名创优品,距离泡泡玛特还有多远?
go
lg
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歧点在于,对于名创优品究竟能否将自己的
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再造一遍,市场还心存疑虑。 2025年上半年,名创优品上半年实现收入93.93亿元,同比增长21.1%。扣非后归母净利润则为9.19亿元,同比下滑近20%。 这样的业绩下,股价仍能暴涨,原因在于名创优品较为亮眼的海外业务。 2025年上半年,名创优品海外市场新增554家门店,已经几乎是内地新增门店的三倍。 而在过去的一年里,其全球新增门店中,近75%开在了海外,可以说是名创优品极为重要的增长引擎。 不难发现,尽管旗下坐拥名创优品和TOPTOY两大品牌,但目前,名创优品仍旧是以零售店模式发展主要依赖门店的扩张来驱动业绩增长。 在这样的模式下,名创优品的业绩增长很容易就触及天花板。 不仅如此,由于海外门店的大幅扩张,直营模式的租金和人工成本以及复杂的供应链管理,名创优品的海外运营成本居高不下。 随着门店增长,名创优品海外和内地门店的同店GMV增长率甚至出现“低个位数”的负增长。 而这,正是零售商模式的弊端。 加盟模式尚且可以靠着加盟费和加盟商采购赚取利润,但在自营模式中,随着门店密度逐渐增大,门店与门店之间的竞食效应也会日渐增强,门店越多,单个门店越不赚钱,这几乎是显而易见的。 也是因此,名创优品的零售商模式,已经离天花板越来越近。 市场都在观望,名创优品能否真正完成
商业模式
的改变,利用IP给门店赋能。 IP的能量是巨大的。 2025年上半年,泡泡玛特收入达到138.76亿元,是名创优品的1.5倍,同比增长高达204.4%,接近名创优品的10倍。 名创优品上半年毛利率为44.3%,同比微增0.6个百分点,已经实属不易,但泡泡玛特同期毛利率高达70.3%,同比提升6.3个百分点。 这背后,几乎全是是品牌溢价和IP运营的功劳。 2025年上半年,泡泡玛特自主产品收入占比高达99.1%,其中艺术家IP收入占比88.1%,共有13个艺术家IP收入过亿。 也是因为IP和品牌的强势,泡泡玛特的出海也势如破竹。2025年上半年,泡泡玛特海外地区收入占比已经超过40%,各个区域市场都实现了三位数以上的增长。 尽管名创优品是IP经济之中的后来者,和泡泡玛特有所差距也是情理之中。 但,自2016年开始IP经济之路以来,名创优品深耕IP经济也已经有近10年。 三丽鸥、哈利波特等IP联名也曾给名创优品带来不小的收益。 名创距离成为下一个泡泡玛特,到底还有多远? 02 在IP流通的全过程中,分为IP生产、IP运营、产品开发和产品销售几个环节。 在去年年底谷子经济打响新消费第一枪之时,不少研报曾将名创优品和泡泡玛特同样划为IP产业链的下游,即是IP衍生物的生产和销售。 但今时今日我们可以发现,泡泡玛特名义上是潮玩销售店铺,但在实际运营中,泡泡玛特对于IP流通的全过程都有较为深入的参与。 不论是外部合作IP还是内部产出IP,最终都由泡泡玛特这一平台推出,且泡泡玛特在实际产品设计中,还会对于IP产品开发进行调整,如今爆火的LABUBU,就经历了多个版本的更新。 而在今年,泡泡玛特的营收已经超越了日本三丽鸥。 因此,名创优品和泡泡玛特目前的区别,实际上是产业上游和产业下游的区别。 和泡泡玛特一样,2016年和三丽鸥合作推出联名产品尝到甜头之后,名创优品就开始逐渐外采IP。 随后的数年间,名创优品逐渐和迪士尼、芭比、三丽鸥、哈利·波特、漫威等超150个全球知名IP合作,一度被称为“IP许愿池”,名创也从中大量获利。 图源:图虫创意 但外采IP带来的是一柄双刃剑。 开发热门IP,固然能够保证声量,但是对于中间的制造商或者销售端企业来说,意味着无止境地掏钱向上游版权方购买授权IP,再在做出产品后卖给下游经销商赚取分成。 中间的差价利润率相当有限,在签约IP当中也没有太大话语权。 2015年,泡泡玛特曾引进一款日本IP,Sonny Angel,销售额一度达到公司全年销售额的一半,但就在此时,Sonny Angel的版权方决定终止与泡泡玛特合作,一度使得泡泡玛特大受打击。 不仅如此,哪怕IP热门,在开发产品之后,销量和收益如何其实也一样未知。 以名创优品为例,就有曾以为能够创造爆款的哈利波特IP,开发后后续销量不佳。 但对于起步的IP开发和销售公司而言,外采IP是必经之路。 以名创旗下的TOP TOY为例,最开始TOP TOY的产品采取70%的IP外采,30%的IP原创或共创。 TOP TOY的创始人兼CEO孙元文对这种模式的总结是—— 外采IP可以保证销量,但毛利空间低、库存风险大。独家IP毛利率高,也更容易从情感角度去获取粉丝,但失败概率也很高,培育一个成功的原创IP要经过不断试错。 如今,TOPTOY的自营产品和外采产品是五五开,孙元文表示,未来要七三开。 目前,名创旗下的TOP TOY签约了近200个独立设计师,包括日本顶级模型原型师横山宏,聚焦IP原创研发与合作。 而从结果来看,去年TOPTOY独家签约的原创IP Nommi糯米儿,该IP去年全渠道营收已经过亿,预计今年全渠道营收将达2.5亿,明年预计5-6亿,可以说已经有了一定声量。 今年,TOPTOY还获得了淡马锡领投的投资,投后估值达到约100亿港元。 未来,名创以及TOPTOY势必在原创IP上加大投入。 但越是原创IP和独家IP,就越依赖运营和开发。 年轻消费者最大的特点,就是喜好瞬息万变,特别是面临井喷的原创IP,如何去运营,又如何去开发出适宜的产品,都在对名创优品提出挑战。 不过,从另一个角度看,一旦自有IP的模式得到验证,在全球拥有大量门店的名创优品,就能迅速将产品销往全国。特别是名创优品拥有对于多种产品的运营经验,在IP衍生产品的开发上,也有着一定优势。 到那时,名创优品的IP和门店就能互相赋能,收获更大增长。更何况中国潮玩在海外的发展本就处于一个高速扩张的红利期。 在这个阶段,名创优品的自有IP打法可以慢慢去探索。 03 结语 在国内已经卷无可卷的现在,越来越多公司将扩张点放到了海外。 从这一点上看,名创优品已经完成得相当成功,海外收入占比已经达到近40%,且这一比例还在不断提升。 不难发现,相比科技公司和其他消费品公司,名创优品的海外之路走得顺利得多。 一方面,是因为名创优品自身的运营能力,另一方面,IP经济的底层实际上是情绪消费,叠加了更多的文化属性。 也是因此,伴随着中国文化逐渐得到更多外国人认可,IP经济和情绪消费的相关产业,势必也会在海外逐渐兴起。从这一点来看,名创优品以及其他相关产业的未来发展,或许还有相当大的想象空间。 但在这之前,还有很多改变需要去做好。(全文完)
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格隆汇
09-05 22:00
新架构芯片公司,缘何赢得全球资本押注?
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倍,而总拥有成本仅为后者的 1/10。
商业模式
上,SambaNova 提供 “芯片到模型部署” 的全栈解决方案,客户名单中不乏阿贡国家实验室、劳伦斯利弗莫尔国家实验室、埃森哲等知名机构与企业。 谷歌自研的 TPU 芯片同样属于数据流芯片,至今已迭代多代云端产品,广泛应用于谷歌云服务器及自有大模型的训练与推理。今年 7 月,业界传出关键消息:AI 巨头 OpenAI 开始采用谷歌 TPU 支撑 ChatGPT 的推理运算,以优化成本结构。这则动态被解读为 “数据流阵营崛起的重要信号”,标志着非 GPU 架构已获得头部企业的实际认可。 新架构芯片:构建国产算力的长期壁垒 国内 AI 芯片市场,如今也呈现 “GPU 与非 GPU 架构并行发展” 的格局。 从技术路径确定性、软件生态适配度来看,GPU 架构无疑是 “最快落地的国产替代选择”:过去一年,沐曦、摩尔线程等国产 GPU 企业相继启动 IPO;行业龙头寒武纪今年股价飙升,进一步带热了 GPU 赛道的资本关注度。短期内(未来 6-12 个月),生态完善、技术优势突出的 GPU 企业,仍是科技资本重点布局的标的。 但如果将投资周期拉长至 1 年以上,GPU 赛道之外,具备创新架构的企业,才更有可能为国产算力构建真正的竞争壁垒。这些企业虽未上市、尚未进入二级市场的广泛讨论,但凭借战略价值与商业潜力,已成为政策性资本、产业资本的 “重点关注对象”。 上海思朗科技,源自中国科学院自动化研究所,今年初获得宁德时代创始人曾毓群旗下溥泉资本领投的 D 轮融资。其核心竞争力在于自主研发的代数运算处理器(MaPU)架构—— 通过指令集与体系结构的底层重构,实现了算力效率的显著突破。 脱胎于清华大学可重构实验室的清微智能,更以 “资本市场稀缺的股东阵容” 展现出强大资本号召力。据公开信息,清微智能已累计完成多轮融资,更获得国家大基金二期(国家级半导体产业投资基金,行业风向标)入股,这无疑是对其可重构计算架构的高度认可。此外,中关村科学城科技投资、北京政府引导基金等国有资本也纷纷入局。产业资本方面,商汤、蚂蚁、兆易创新等产业及技术资本已抢先“上车”。 在资本市场中,“高原创性、高门槛、低同质化” 的项目向来稀缺。但除了技术层面的创新性,资本还会关注新架构在商业化上的“成绩单”。综合商业化因素,清微智能无疑是国内非GPU架构AI芯片领域的领军企业。 2024 年底,其基于可重构计算架构研发的TX8 系列 AI 芯片正式量产;搭载该芯片的 REX1032 训推一体服务器,单机算力可达 4 PFLOPS,支持万亿参数大模型部署。目前,清微智能已在东北、浙江、北京等多省份落地千卡级智算中心,并在金融、能源、教育等行业完成服务器部署。 此外,清微与同属清华系企业的智谱华章并称为清华AI双子星,在“芯片 + 大模型” 协同上,正在重构国产 AI 生态。对标智谱华章的估值(200亿元),清微智能作为硬件底座,以及在国产替代赛道中的战略协同价值,其市场潜力受到广泛关注。 最新发布的Deepseek V3.1 模型需要 UE8M0 浮点支持时,清微技术团队 72 小时完成适配,这种技术的响应速度,正是一级市场估值持续走高的核心逻辑。 央媒也对国产新架构芯片给予高度认可。称其为“高阶国产替代赛道的长期主义样本”,还指出,清微在中国算力版图中占据举足轻重的地位, ,而 “国家队 + 产业链” 的投资结构,更充分体现了市场对其技术路线的信任。 突破 “追赶者陷阱”:中国算力的 “新能源时刻” 从 “0 到 1” 的创新,从无捷径可走。与选择 “成熟架构本土化” 的 GPU 企业不同,深耕可重构数据流等新架构的企业,面临着更大的技术挑战与市场风险: 单卡算力:国内领先的非GPU架构的单卡算力已接近英伟达主流产品,但与最新产品仍存在一到两代差距,需要通过综合成本和集群算力来平衡差距。 资金层面:创新架构需要更长的验证周期与更高的研发投入。据行业数据,一款新型架构芯片从研发、量产到生态建设,通常需要 3-5 年,研发和建设投入往往超 10 亿元,且研发难度和失败风险都要高于传统架构; 生态层面:创新架构需突破算法适配、工具链完善等多重障碍 —— 客户迁移成本高,不愿为 “缺乏生态支持的架构” 买单,算法厂商也不愿为 “小众芯片” 投入适配资源,形成 “先有鸡还是先有蛋” 的博弈困境。对于创新技术,生态适配、迭代和培育建设始终是一项长期、复杂的系统性工程,至少需要3-5年才能缓解新架构芯片相较GPU架构生态薄弱的困境。 虽然新架构这条路比传统 GPU 架构艰难,但其可能带来的技术突破与产业价值,远超 “跟随式方案”。蚂蚁集团投资部相关负责人曾表示,在评估前沿科技项目时,“技术的前瞻性和稀缺性(非同质化)”是最核心的考量指标。清华大学五道口金融学院讲席教授鞠建东将 “跟随式发展” 称为 “追赶者陷阱”——“沿着领先者设计好的路径渐进发展,最多只能达到领先者已完成的成就,永远无法实现赶超。” 正如当年比亚迪毅然押注纯电技术、笃定前行,最终成为中国汽车产业 “追赶变引领” 的排头兵 —— 那些曾嘲笑 “新技术” 的 “跟随派”“复制党”,最终在时代更迭中淡出视野。对于中国算力产业而言,新架构芯片的探索,或许正是突破 “追赶者陷阱”、走出差异化之路的关键所在。
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金融界
09-05 19:40
8月行情这么“猛”,绩优主动基金谁赚的最多?
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超300倍。在投资层面,国内已出现一批
商业模式
跑通的AI应用公司,主要集中在ERP、视频生成、图片处理等领域,值得持续关注。 对于算力板块后续机会,王浩聿表示,尽管国产算力二季度受到海外禁售和代工限制等不利因素影响,但当前已出现积极变化。随着英伟达有望重新供货,云厂商资本开支或于下半年恢复增长,先进制程产能和良率也有所提升。除芯片和晶圆厂外,上游半导体设备和下游IDC产业链也具备投资机会,国产化趋势和需求复苏将带动相关企业持续受益。 风险提示:基金投资有风险,基金的过往业绩并不代表其未来表现,基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证,基金投资须谨慎。
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金融界
09-05 19:10
Salesforce财报后的冷思考:AI颠覆将至,还是悲观过头了?
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和自由现金流盈利能力依然强劲,但关于其
商业模式
是否可能面临结构性风险(即便目前尚未危及生存)的疑问,仍未完全消除。 因为,当我们看到私有AI公司营收增长惊人,且估值接连创下纪录时,这与关注Salesforce参与度的典型SaaS投资者的思路,似乎存在一定矛盾。而且,Salesforce并非没有对外公布过其战略转型及进军智能体AI(Agentic AI)领域的相关举措与战略。 就此而言,Salesforce认为,其运营的核心SaaS层面具有抗风险能力,能够抵御基础AI大语言模型(LLM)公司可能带来的颠覆。考虑到Salesforce多年积累的专有数据优势及管理能力,公司声称自己完全有能力基于其数据层开发出高性能的智能体AI系统——而LLM竞争对手无法获得这样的数据层——这一说法似乎具有可信度。 不过,阻碍Salesforce估值提升的主要障碍,或许并非它面临短期颠覆威胁。相反,市场或许正在判断:随着LLM竞争对手的AI产品采用率不断提高,再加上这些对手可能通过重大并购交易进一步增强AI能力,它们是否有可能从Salesforce手中夺走软件行业的领军地位。 需要注意的是,当Salesforce的估值跌至2400亿美元水平时,OpenAI、Anthropic等公司的估值却大幅飙升——这提醒投资者,智能体AI领域的竞争仍处于开放状态,胜负未定。而且,Salesforce面临的竞争对手实力雄厚,其雄心与财力都可能对Salesforce构成挑战。 因此,估值脱节在一定程度上反映出,投资者认为Salesforce或许正迎来更糟糕的局面。但也有可能,这些投资者的悲观情绪过了头,以至于忽视了Salesforce仍保持稳健盈利,且已准备好与尚未盈利的竞争对手展开较量这一事实?目前谁也无法精准预测未来的走向。 但当市场对Salesforce这类基本面强劲、盈利稳健的公司过度悲观时,这种情绪不会持续太久——因为市场终将意识到自己此前的判断有多不明智。 Salesforce前景如何? 你猜怎么着?尽管Salesforce的前瞻EBITDA倍数仍维持在13.2倍左右(较其10年平均值低两个标准差),但买家并未完全放弃这只股票。值得注意的是,该股的长期上涨趋势并未动摇,这种乐观情绪与Salesforce基本面强劲的观点相契合。 从Salesforce的股价表现来看,我们不难发现,230美元价位的买入支撑力依然稳固。因此,如果本周剩余时间该股再次出现下跌,这将为那些错过了此前回调买入机会的投资者,提供又一次建仓契机。 $赛富时(CRM)$
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老虎证券
09-05 18:20
国海富兰克林基金狄星华:利率决议愈加临近,如何选股构建核心仓位
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还是那几个具备长期竞争优势、财务稳健、
商业模式
成熟的公司。”狄星华认为,这类公司无论从基本面、治理结构还是全球竞争力来看,都具备突出的吸引力,自然会被反复验证和筛选出来。所以在组合配置上,她偏好以大盘股作为基础的核心仓位,另外留有一定空间在中小盘股票中寻找长期成长机会,力争挖掘有望从中小盘逐渐成长为大盘的公司。整体上,致力于构建一个具备复利能力、能够穿越周期的投资组合。 狄星华介绍,具体来说,她主要聚焦于那些在行业中排名前1-2名的公司。这样做的好处是,这类公司通常具备较强的稳定性,其增长能够随着整个行业的发展稳步提升。狄星华在全球范围内寻找符合这一框架的企业,尤其是那些在行业中拥有明显议价能力且竞争者极少的公司。她表示,过去五年中已经筛选出不少这样的企业,但随着行业渗透率提升,每年仍需持续寻找。“整体来看,全球范围内这类公司大概十来家,我们会将它们作为长期持有的核心标的。就像巴菲特说的,十年后这些公司依然存在且壁垒依旧牢固,我们才会坚定持有。” 狄星华现任国富全球科技互联(QDII)(人民币份额:006373)的基金经理,她表示,目前在构建组合时主要关注美股科技股,也有小部分来自港股或日股。狄星华的操作风格相对稳定,不会因个别公司某一季度业绩波动而大幅调整仓位,同时在战术层面上也会适时调整持仓结构,“例如当我们判断某企业在AI方面的推进暂不清晰时,可能会阶段性下调其权重,但若其技术能力逐步显现,我们也会迅速将其重新纳入核心持仓。”狄星华坦言,也正是这种机制,基于对个股的长期跟踪和深入了解,让她在面对市场短期波动时能够保持足够的信心,即使碰到类似2020年、2022年或今年第一季度这样的困难时期,也不太会怀疑它们的长期前景,每次市场大幅回撤时也能抓住较好的加仓机会,力争做出长期超额收益。 以上内容与数据,与有连云立场无关,不构成投资建议。据此操作,风险自担。
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有连云
09-05 15:41
Agent会给百融云戴维斯双击
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其实很简单,因为百融云比别人更懂客户的
商业模式
。 举个例子,百融云如果想让保险公司给Agent付费,就必须帮保险公司解决对应的问题。保险公司的
商业模式
简单来说,就是一边卖保险,一边偿付之前卖过的保险,收来的保费去掉赔付成本,剩下的钱就可以用来进行权益投资。所以赚投资的钱就是利差;靠运营实现合理赔付,这个就是死差,比如健康险预估赔付10个人,但最终只赔付了5个人,保险公司就赚了;还有就是通过控制运营成本和佣金比例,这个就是费差。所以百融云的Agent,就要在健康险营销、车险理赔和续保、质检这些场景有非常多的信息积累。 举个例子,Agent之所以跟大模型不同,是因为Agent可以主动调用各种工具,比如怎么让Agent全程主导销售流程,不被客户的问题带偏,完全围绕营销高端医疗险进行对话,这些会被编辑成Agent工作流;解答完客户问题后,主动引导客户回到健康险销售流程,这需要Voice的语义识别,为了满足智能语音通话时候的打断和响应,Voice的响应速度甚至要到毫秒级,否则就会影响通话质量;再比如面对保险客户的反面问题,Agent会至少进行2次及以上劝阻,甚至客户最终拒绝,Agent也会告知客户发短信,永远留下下次营销机会,这就需要Agent和Voice有外呼和嵌入其他APP的工程化能力。 Agent除了保险场景之外,还有信贷、财富、金融、泛行业各种各样的场景应用,所以这就是为什么百融云的Agent能率先在业内商业化落地,签合同如此之快。 那如果从整体业务线来讲的话,如果机构客户们用百融云的Agent来评估用户画像、做建模,那么其实就相当于把Agent当作MaaS业务的API入口,毕竟机构客户每天要分析的用户画像非常多,所以一个靠谱的AI模型供应商就很关键,这也解释了百融云的MaaS业务为什么核心客户留存率高达98%、常年高于95%以上。 根据25年中报显示,报告期内公司实现收入超过16亿元,同比增幅22%;调整后净利润2.54亿元,大增29%,调整后净利润率录得16%,非常直观的能够看出公司产品(以Agent为代表)在B端场景的使用价值。分业务线看,以决策式AI为主的基石MaaS业务收入5.02亿元,同比增长19%;以生成式AI驱动的第二增长曲线BaaS中,旗舰板块BaaS金融云收入8.57亿元,同比增长45%。“百工”Agent在两大业务线中均有重要贡献。 我们经常会听到一种券商报告中的估值方法:“原有业务线增速不超过10%,所以给不到15倍PE;新业务线增速超35%,所以给50倍PE。”潜台词就是当一家公司的新业务占比开始迅速提升的时候,也就是拔估值最快的阶段,也就是——戴维斯双击。而“百工”Agent,非常像百融云即将被市场给出戴维斯双击的——锚点。
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金融界
09-05 14:21
新能源ETF(159875)盘中涨近5%冲击3连涨!规模创近半年新高
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分储能厂商排单已至10月份,且国内储能
商业模式
改变,对电池性能要求提升,2025H1储能电芯价格已小幅上涨,近期涨价迹象持续,储能系统厂商有望顺价,且排产紧张将利好具备更强规模效应的头部储能厂商。 数据显示,截至2025年8月29日,中证新能源指数前十大权重股分别为宁德时代、阳光电源、隆基绿能、中国核电、特变电工、亿纬锂能、华友钴业、三峡能源、通威股份、天齐锂业,前十大权重股合计占比42.78%。 以上内容与数据,与有连云立场无关,不构成投资建议。据此操作,风险自担。
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有连云
09-05 10:40
特朗普家族推动American Bitcoin上市,加密资产布局持续扩张
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资者 American Bitcoin
商业模式
及比特币积累策略 政策环境与市场推动因素 特朗普家族加密资产版图 编辑总结 常见问题解答 American Bitcoin上市概况 美东时间9月3日,通过与同行Gryphon Digital Mining的股权置换合并,American Bitcoin在纳斯达克以股票代码 ABTC.US 正式上市。交易首日股价曾一度飙涨至14.52美元,日内涨幅超过100%,临近午盘涨幅收窄至约30%,盘中因波动过大曾暂停交易。 此次上市是特朗普家族推动加密资产进入主流资本市场的第二大事件,继周一支持的加密货币代币WLFI上线交易所之后。 股权结构与主要投资者 股东 持股比例 备注 小唐纳德·特朗普 & 埃里克·特朗普 部分持股 公司联合控股股东 Hut 8 Corp. 与特朗普家族合计持股98% 比特币矿商及战略合作伙伴 Gryphon Digital Mining原投资者 剩余股份 通过股权置换保留部分股权 American Bitcoin
商业模式
及比特币积累策略 American Bitcoin自称为美国主要比特币基础设施的积累平台,采用双重积累策略:自主挖矿与机会性比特币收购相结合,旨在最大化每股比特币持有量。上市前,公司已囤积约2443枚比特币,遵循MicroStrategy联合创始人Michael Saylor推广的企业财务策略。 通过与Hut 8的合作,American Bitcoin获得下一代ASIC技术及大规模托管基础设施,无需大量资本建设自有数据中心。公司在纽约、阿尔伯塔省和得克萨斯州均设有挖矿设备。今年6月,公司通过私募向Gemini联合创始人Winklevoss兄弟筹集2.2亿美元现金和比特币,用于扩大挖矿及数字资产持仓。 执行董事兼Hut 8 CEO Asher Genoot表示:“整合挖矿、市场收购及Hut 8的能源与基础设施,公司创建了一个快速高效的每股比特币增长工具。” 政策环境与市场推动因素 特朗普及其家族在政策上对加密货币持积极态度,上任后推动立法合法化部分加密资产,并结束部分大型加密公司调查,为加密货币企业上市提供有利环境。在此背景下,American Bitcoin的上市成为投资者检验特朗普家族加密资产吸引力的重要事件。 特朗普家族加密资产版图 American Bitcoin上市标志着家族加密帝国持续扩张,覆盖挖矿、模因币及稳定币等领域。周一发行的WLFI代币在币安、Bybit和OKX等交易所上线,开盘价0.20美元,盘中曾升至约0.40美元高点,目前较发行价上涨约1%,全球市值位列第27。 特朗普及三名子女为WLFI联合创始人之一,通过壳公司持有约四分之一代币(225亿枚),账面价值约50亿美元,超过传统酒店和高尔夫资产价值。此前与Alt5达成协议,WLFI二级市场涨跌不直接影响家族收益,锁定数亿美元现金。 执行董事兼首席战略官埃里克·特朗普称:“American Bitcoin成为加密货币领域响当当的名字,是比特币进入美国资本市场核心的历史性里程碑。” 编辑总结 American Bitcoin上市显示特朗普家族通过股权控股及政策支持推动加密资产进入主流资本市场。公司通过自主挖矿和机会性收购积累比特币,同时借助Hut 8基础设施降低运营成本。政策环境宽松和家族影响力为加密市场提供推动力,但高股权集中度、市场波动及监管风险仍需投资者警惕。整体来看,该事件是加密货币与传统金融市场融合的典型案例。 常见问题解答 Q1:American Bitcoin上市首日股价为何波动剧烈? A1:上市首日股价一度飙涨超过100%,随后收窄至约30%,主要由于投资者对特朗普家族支持的加密资产兴趣高涨,同时市场对公司高集中股权和未来业绩存在不确定性。 Q2:Trump家族持股结构对公司运营有何影响? A2:家族与Hut 8合计持股98%,控制力极高,有助于战略决策和加密资产积累,但也可能引发监管关注和治理风险。 Q3:American Bitcoin的积累策略主要包括哪些内容? A3:采用双重策略:自主挖矿和机会性比特币收购,借助Hut 8基础设施和下一代ASIC技术,实现每股比特币持有量最大化。 Q4:WLFI代币上市与家族加密战略有何关系? A4:WLFI代币上市是家族加密资产布局的重要环节,通过发行代币并控制股权,家族在数字资产和传统资本市场形成协同效应,强化市场影响力。 Q5:上市后的主要风险有哪些? A5:包括股价高波动性、政策及监管变化、加密市场整体风险及高股权集中度可能带来的治理问题。投资者应综合评估市场环境与家族控股结构。 来源:今日美股网
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今日美股网
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