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CZ投了一个华人大三学生，1100万美元种子轮，做教育Agent

学习。而且这个市场是可以平移的，做完美国市场，我们还可以平移到加拿大、英国的 A-Level 考试等等，付费需求非常大。 Founder Park：付费这块你们现在怎么考虑？ Kai：我们是包月订阅，还有一种是按学习结果付费。我觉得现在 AI 已经可以做到按结果付费了。我们可能会推出一个套餐，比如你付 799 美金，我们保证你的孩子 SAT 数学能考满分。 Founder Park：但是按考试结果付费，不是还要看学生个人的能动性吗？ Kai：这个在国内高考可能做不了，因为高考考核点非常多，有上千个。但美国高考 SAT 只有 62 个考点，其中 50 个是常规考点，大部分学生都没问题，剩下的 12 个考点也基本能掌握。除非这个学生的逻辑水平确实有问题，否则基本不存在学不会的情况。而且 AI 的提效效果非常明显。其实很多美国在线 tutor 也有这个服务，你付给老师 1800 美金，老师辅导孩子，成功率基本是 100%，因为 SAT 考点是固定的。只要学生智商水平正常，基本都没问题。但高考不行，高考没办法短期内提上来。而且国内高考需要拉开分数差距，会有难题，但美国高考不存在绝对的难题，因为它更多是考察你是否掌握了知识点。按结果付费也是之前教辅老师已经在用的模式，具备这个前置条件。 Founder Park：那你们的定价里，模型成本会是一个困扰吗？占比高吗？ Kai：我们这个领域的客单价定价非常高，都是 69 美金一个月起步，模型成本现在很便宜，不成问题。教育这个行业不像 coding 领域，大家都在卷价格，因为 coding 需要支持很长的上下文。面向高中生的产品，网页端最重要 Founder Park：记得你上次说，你们第一版的原型差不多只花了两个多月的时间。当时整个开发周期，比如分工、决定做哪些功能、不做哪些功能，是怎么考虑的？ Kai：我们团队所有人的共识就是，迭代要快，因为快才能快速得到早期用户的反馈。第一个版本在推特上发了之后引起了很大轰动，带来了大量用户。但这些用户里，很多是程序员、投资人或者科技爱好者，我们可以统称为「技术尝鲜者」。在那个阶段，从他们那里得到的反馈比较分散，价值不大。还是要从这么多广泛的用户里，筛选出真正核心的种子用户，也就是高质量的高中生，然后通过咨询的方式获取有用的反馈。我们得到的核心反馈就是，视频渲染的精确性必须达到 100%，这是需要优化的重中之重。UI 是否好看，或者是否支持不同的 TTS 声色选择这些功能，都被我们砍掉了。回归到产品的核心：我们做的是理科场景的知识学习，那么图形渲染的精确性就是核心。 Founder Park：生成时长当时是怎么取舍的？ Kai：那时候最高的峰值时长大概是 6 分钟。当时的主要考量是，普通题目的讲解和知识点讲解不应该超过 6 分钟。但后续的反馈中，我们发现有些学习能力不是那么好的学生，希望内容讲得慢一点、深入一点。我们意识到时长不应该做限制，更多还是取决于用户的学习能力。 Founder Park：现在最长能到多长时间？ Kai：最长应该在一个小时以内，可以一直打破砂锅问到底。边交流边实时生成，不过这个功能是最近上的，最开始的版本是没有的。 Founder Park：有没有当时想做，后来发现没那么重要就先不做的功能？ Kai：比如说 App。当时觉得是不是要快速开发 App，但后来发现美国大部分学生基本上都是用 Laptop 或者 iPad 学习，美国大部分 K12 学校都会给学生发一台 Chromebook 电脑，电脑高度普及，他们的作业也都是在电脑上完成。高中生基本上人手一台电脑，手机在学习场景的占比不到 5%，比例很低。 Founder Park：所以如果是一款主打教育或者学生群体的产品，网页端是首先要做的，App 反倒没那么重要。 Kai：对，当时其实已经知道这个数据了，毕竟在美国上学多年。后来我们从早期的几万名用户里挖了 100 个学生做调研，这 100 个学生里面 90 多个都有电脑，所以我们更加确信了这一点。 Founder Park：你们上线第一个版本时，也是瞄准 K12 群体来做的吗？ Kai：是的，之后也是瞄准这个群体。我们跟 Gauth 不算竞品，我们更多的是做考试培训场景。美国大量高中生本身就会选择线下培训或者在线学习平台，而 VideoTutor 很好地把这个需求平移了过来。 Founder Park：K12 会是你们起码一年内的核心用户群体吗？ Kai：应该是两年以内的核心指标。用大模型，但不只依靠大模型 Founder Park：简单介绍一下你们现在的技术实现方案吧？VideoTutor 在生成课程、图表这块确实做得比其他视频生成模型好很多，甚至在很多模型连文字都无法准确生成的时候，你们的技术让人很惊喜。 James：我们生成的视频既有文字也有图案。大概的生产流程就是：让大语言模型去生成文字和对应的动画指令，然后动画指令再经过我们的动画引擎渲染，最终呈现在视频上。文字部分相对简单，我们让大语言模型生成文本，然后直接渲染上去。但动画部分，是我们自己的一个数学动画渲染引擎生成的。它的优点在于渲染坐标轴、几何图形等内容的精确度非常高，而这正是我们的核心技术所在。现在的大语言模型输出的只是文本，我们做的这套 agent 就相当于给了大语言模型一张纸和一支笔，让它能把它想象中合适的教学动画给画出来。画出来的那一部分，就全是我们的技术了。 Founder Park：整个视频最后的合成，包括音视频，是怎么处理的？ James：一开始用户会传入一个 prompt，比如「什么是勾股定理？」。第一步，我们让大语言模型去推理所有场景，一般会规定 3 到 5 个场景，这取决于问题的难度。然后，模型会为每个场景生成大致的脚本。接着，再根据每个场景的脚本做第二次推理，生成场景中的文字、对应的图案和人声的文本。人声文本再用 TTS 合成。最后，我们把所有场景拼接起来，组成一个完整的视频。 Founder Park：我理解第一版是这样的方案。现在加入了随时可交互的过程之后，生成过程是不是也有变化了？ James：确实有变化。我们现在为了让用户能最快看到内容，会先生成第一个场景，让用户先看，后面的场景则在后台继续渲染。当用户提出问题时，我们会将他的人声转换为文本，然后把这个文本连同之前所有场景的内容一起交给大语言模型去推理，让它规划接下来的教学场景。后续场景的渲染流程就和之前一样了。 Founder Park：如果用户在听到一分钟时有个问题，他会直接提问。你们收到提问后，就把用户的提问和之前讲过的内容一起返回给模型处理。在这个过程中，用户提问完之后，动画是继续播还是会停下来？ James：我们现在的延迟已经从一开始的二三十秒，压到了 5 秒以内。在交互上，我们会做一些过渡，让用户不会过多地关注这 5 秒，整个过程的衔接会比较丝滑。在 4-5 秒内，他就能看到根据他问题全新呈现的内容。目前阶段的设计是，AI 老师会说：「嗯，我考虑一下」，然后把黑板一擦，就像真实模拟老师一样。你觉得讲得有问题，那我就擦掉重新给你写一遍，这样的流程会感觉比较自然。而且我们不只是被动地等待用户提问，中途我们也会做 Quiz。我们会根据 Quiz 的反馈和用户的问题进行推理。而且我们不是完全自由麦，而是需要用户主动打开麦克风，有一个开启和关闭的动作。 Founder Park：所以基于这样的机制，最长大概能生成一个小时的讲解。 James：准确来说是没有限制的，如果他一直有问题，就可以一直问下去。 Kai：对，没有预设限制。其实 VideoTutor 做这个方向，也是随着多模态 AI 的进步，我们并不是在创造需求，而是在更好地满足已有的需求。你看线下的真人教育，为什么美国家长愿意付很贵的钱？因为美国教培行业更多是一对一教学，每小时 100 美金起步。就是因为线下的老师能做到引导式提问，我能观察到你哪里不会，然后接着问你。VideoTutor 也是尽量去实现这种真老师的教学效果，让每个孩子都能做到实时互动、实时教学。 Founder Park：学生上课时，会要求开启摄像头吗？ Kai：不太会。学生是否开摄像头主要取决于美国的隐私法案。产品里面不太会设计强制开启的功能，是否开启取决于学生的意愿。主要的交互还是通过提问和语音反馈。 Founder Park：技术上，你们是采用小模型和云端大模型配合的策略，还是怎么样？ Kai：是一种配合。我们内部有一个数据集，现在已经有超过 10 万多条的视频数据。这些数据中比较好的都会被人工进行二次标注，然后用来训练微调模型。比如我们现有超过 8000 条的 SAT 样本训练数据。这些微调过的小模型会配合云端的通用商用模型像 Claude、Gemini 来做。 Founder Park：用 Claude、Gemini 还是 GPT，会对产品的核心性能有影响吗？ Kai：我们主要涉及 K12 领域，基础模型的水平已经足够了。但为了确保 100% 正确，我们会调用两个模型同时校对，如果两个模型答案一致，那基本就不会出错。在代码生成方面，更多还是以 Claude 为主，它的代码能力比较好。 Founder Park：现在产品的技术瓶颈在哪？是模型能力还是代码生成？ Kai：模型能力是其中一环。还有就是渲染，现在已经攻克到 5 秒以内，随着 GPU 的更多部署还能更快。另外一个就是长期记忆能力。我们需要对学生进行长期的学习行为数据积累，知道这个学生有哪些知识点不懂，比如一个月前学的知识点忘了，可以重新提醒他。 James：我们在渲染时间上其实下了很多功夫，一直在做技术突破，从一开始的 2 分钟到 1 分钟，再到现在的 10 秒以内。我们最终的目标是希望能做到基本没有延迟的渲染，用户一问，推理一结束马上就出结果。这是我们团队目前在攻克的一个难题，但已经找到了新方向。不看完播率，只看最终考试分数 Founder Park：现阶段怎么衡量产品的核心指标？怎么判断一个视频对用户是有用的？ Kai：最核心的一个指标就是考试。在新版本里，你看完视频，结尾会有一个 quiz，做对了就证明你理解了，没做对就证明没讲明白。学习效果没办法只看完播率，有些学生可能看一半就懂了。在他看一半的时候给他做个测试，通过了，剩下的就不需要看了。我们产品的核心指标，就是看多少学生在这里提高了分数。 Founder Park：但他最终的考试是在别的场景完成的，你们怎么得到他是否通过的这个结果？ Kai：这就要说到美国的产品文化，就是用户使用产品后，得到好的结果，会有一种自发性的分享。很多学生用完 VideoTutor 考完 SAT 后，会主动过来分享他们的使用体验和成绩。我们还会让他们成为校园大使，进行二次传播。我们有 20 个高中生组成的校园大使。其实你看 Mercor 早期非常成功，用的就是典型的「用户成功故事」模式。Mercor 早期帮很多印度程序员找到了美国的工作，然后他们就会联系这些用户，给他们拍一个 user story，讲怎么用 Mercor 找到工作的。这形成了很好的口碑传播。VideoTutor 也是一个道理，我们要的就是更多学生使用产品后达到非常好的效果，然后把这些学生的经历做成 user story 分享出去。 Founder Park：学生主要分享的渠道是在哪？ Kai：学生主要在 TikTok，家长在 Facebook 的群组里。 Founder Park：如果把时间放到半年或一年的时间维度，你们规划的产品增长方式是怎样的？ Kai：我觉得本质上，VideoTutor 核心还是一个 C 端用户产品，口碑传播非常重要。很多成功的 AI 应用早期都是靠种子用户的口碑，比如设计师用了觉得好，就传播开了。对我们来说，核心指标就是有多少 SAT 考生用了这个产品后考了高分，然后传播给其他孩子和家长。家长主要用 Facebook 和 Instagram，学生用 TikTok，我们会在这些平台上传播。当形成这种共识性的口碑时，学校老师自然而然就会意识到。我们早期能被这么多学校知道，就是因为很多老师用了觉得不错，推荐给了学校的采购负责人。所以，最核心的还是 C 端用户的口碑传播，多少孩子用了之后提高了分数是关键指标。 Founder Park：新版本大概的状态和推出的时间规划是怎样的？ Kai：我们希望最快在两个月以内正式 public release。届时学生能够以很低的延迟做到所问即所答，并且理科场景的图形渲染能做到 100% 准确。当然，我们暂时不会覆盖竞赛场景或者像线性代数这种复杂的大学知识，更多还是覆盖 K12 领域。 Founder Park：VideoTutor 现在的壁垒或者护城河是什么？ Kai：我觉得有几点。第一是数据飞轮。视频背后都是代码，用户生成的好的视频数据，经过二次标注后，就能被重新训练微调模型。越多的数据，视频效果就越好。另外就是学习行为数据，我们知道不同学生哪个知识点薄弱，就能建立起数据飞轮，越多人用，产品就越懂学生。第二是领先的技术优势，比如动画引擎的算法。虽然算法本身不是最核心的优势，但随着我们快速迭代，数据越来越多，优势会更明显。第三是品牌，VideoTutor 已经在北美家长圈里成为 AI 教育领域的一个头部品牌了，家长的信任度也是一种无形的壁垒。 Founder Park：三到五年后，你预期 VideoTutor 最终会成长成一个什么样的产品？ Kai：我们希望未来 VideoTutor 能成为每个人学习理科知识的 AI 老师。我们只做理科。我觉得未来它会超过多邻国。多邻国是一个世界级的语言学习产品，但在 STEM 理科场景，过去一直没有出现世界级的产品，因为理科需要太多图形渲染。现在基础模型的技术已经 ready 了，所以我觉得理科场景会诞生下一个「多邻国」。招人，尤其想要国内大厂出来的人 Founder Park：你之前有过几次创业经历，大概都是做什么的？ Kai：我现在大三。大一的时候就和 James 一起创业做教育产品，拿了 20 万美金的天使投资。虽然那次失败了，但学到了宝贵的经验：你不能陷入同质化的竞争。当时我们做的 App，市面上有很多同类产品，早期就不得不陷入投流竞争，很难收费。第二次创业，我是作为联合创始人加入另一个团队 MathGPTPro，待了几个月。在那个阶段，我学到了怎么看产品指标、如何打造产品、怎么做用户扩展。也是在那个时候，我得出一个结论：基于文字类的解答型教育产品已经到头了。因为它和 ChatGPT 没什么区别，而且过去像作业帮花很大代价做的结构化知识题库，也被大模型的编辑能力取代了。所以第三次创业，我就知道，可视化是必然的趋势。赵凯在哈佛大学跟 Sam Altman pitch 的合影 Founder Park：过去的两段经历，除了让你认识到文字类产品的局限，在团队或其他方面，对你现在做 VideoTutor 有什么帮助吗？ Kai：有很大帮助。第一点，更好地判断方向和产品是否有未来。我会通过看竞品的网站流量、营收，来判断整个产品的进化方向。第二点，产品打造方面，能更好地判断产品的开发节奏，包括产品设计、前后端对接、要看哪些指标。第三点，团队管理和组织文化能力。我建立了更完整的管理制度，包括每个同学的分工、奖励和期权发放。还有，也学会了怎么去融资。这一轮 1000 万美金的融资，我们在 20 天以内就完成了。 Founder Park：你们现在团队有多少人？ Kai：6 个人，大家住在一起。 Founder Park：团队最初是怎么搭建起来的？ Kai：我跟 James 已经创业两次了。我们俩都是一个学校毕业的，大一的时候就一起做了一款 App。大二的时候，我跟另外两个人一起创业，大家彼此都认识了。当意识到这个技术能带来非常大的产品愿景时，我们就联系组队来做这个产品。之前大家都是校友，包括团队另一个合伙人 Nick 也是我的大学室友。 Founder Park：你们现在也准备扩招，想招什么样的人？ Kai：我们主要招后端、前端、大语言模型和 UI/UX 方面的，希望是有经验的。因为我们现在已经跨过了试错阶段，进入了产品快速 build 的阶段，需要有经验的人来帮助我们成长。 Founder Park：需要有经验的工程师、产品经理和增长负责人，来把产品从 1 做到 10，甚至从 10 做到 100。 Kai：是的，就是这个阶段。我们预期把团队扩充到 9 到 10 个人，核心还是以招工程师为优先。这次招的可能会在国内，所以是 in-person 和远程混合的方式。 Founder Park：希望这个人是什么画像的？ Kai：我们更希望他是在一些大厂经历过的，比如字节、美团。因为字节是一个高速、比较卷的组织文化，重视年轻人。在字节训练过的人，有比较好的方法论和能力，加入我们之后能把这些成功的经验带进来，进行融合学习。想要在国内大厂打过硬仗、有快速迭代经验的人。我们已经度过学生创业阶段了，不太需要招新手，更多需要招一些有经验，但又不是那种完全的「行业老炮」。因为行业老炮可能要顾及家庭，没办法那么卷。所以中间层次的，年轻又能卷的就比较好。我们愿意给优秀的人才丰富的期权。我们虽然融了 1100 万美金，但为什么没在美国招工程师？就是因为我们觉得国内的产品力和工程能力真的非常好。这一波 100% 会有华人经营的团队打造出伟大的产品，在国际上跑出来。现在很多 AI 应用层面都是华人打造的，国内的工程能力真的很厉害。这也是我们的优势，要利用中美两国之间的优势。硅谷的大学生，都在 AI 创业了 Founder Park：现在尤其是在硅谷，大学生创业的趋势特别明显，你看到的是一个什么样的状态？ Kai：看一个事实，就说这轮百亿美金估值的公司：主打 AI 招聘的 Mercor，已经完成 3 亿多美金的新的融资，估值已经百亿美金；而 Cursor 已经是板上钉钉的 100 亿美金估值。对应的还有像 GPTZero、Pika 等等。这些都是大学生创业项目，尤其是 Cursor 和 Mercor 的创始人都是大三辍学生。这一波年轻人创业，都有一个特点，就是高度差异化竞争。他们在极其窄的领域里专注去做，没有做通用的东西。比如 Mercor 做 AI 招聘，一开始就只做印度程序员的招募。第二点是环境。整个硅谷的资本环境和底层创新，像斯坦福、YC、Peter Thiel 的基金，都在最早的阶段支持大学生创业，不管你有没有成熟的想法，都愿意支持你，并且提供强大的人脉网络。第三点，我觉得是这些大学生的品质。无论是我们，还是硅谷出来的这些大学生，都有非常勇敢的冒险精神和极强的学习能力。这种勇敢闯荡的精神，国内很多学生可能不太具备。因为在硅谷，身边有很多同龄人成功的案例激励着你，资本环境也愿意相信年轻人。对我来说，当时也对比过成本和收益。如果我选择读完大学再找工作，未必能还得起家里的留学成本，也未必有很大的收益回报。但如果选择创业，我能在最年轻的时候去疯狂学习，我的人生就有无限的可能。我从小就想创立一家伟大的公司。 Founder Park：为什么今天这一代大学生创业能做出百亿美金的公司，而以前可能卖个一两千万美金就算很了不起了？这里面有 AI 的热潮和泡沫因素吗？ Kai：我觉得不完全是泡沫。Cursor 有 4.5 亿美金的真实营收，这是很可靠的。这背后，是这一代年轻团队的方法论和认知 insight 非常关键。你看这些团队，背景都挺优秀，他们有非常好的学习能力。 Cursor 早期就是靠身边的大学生程序员，这些人对 AI 接受度高，给了很强的反馈。创始人本身也是个小天才工程师，能深刻理解用户，工程迭代能力强，早期就四个人把产品干起来了。他们把产品迭代好之后，就形成了用户口碑，有了营收，投资人也怕错过下一个 Mark Zuckerberg，所以资本又来助力。最底层的条件是，AI 这波很多技术是新的，年轻人学习速度快，又务实、靠谱、敢干，所以有极致的用户理解和超快的迭代速度，去击败传统的产品。比如在 Cursor 之前，GitHub Copilot 做得也挺好，但为什么没干过它？就是因为用户体验和执行速度。 Founder Park：是不是可以说，因为 AI 是个新技术，所以很多产品认知也需要用新的角度来看？ Kai：对，年轻这一代比上一代创业者有更深的认知见解，能离用户更近。现在主流的 AI 用户都是 00 后了，他们学习和反馈的迭代速度、包容程度，都比上一辈创业者更快。所以，认知迭代速度是核心。移动互联网时代，技术迭代是以年或者季度为单位的，但 AI 时代，技术迭代可能是以天为单位的。作为 founder，你必须快速学习，而年轻人更能熬夜，更有拼劲。 Founder Park：之前有媒体说硅谷很多创始人也开始 996 了，你们怎么看？ Kai：我身边一些白人创业者朋友，融了很多钱，也 996。他们也跟我们一样，租个大 house，所有人生活在一起办公。我觉得 996 更多是环境所迫，现在硅谷有点像淘金热，大家都不想落后，那就只能比产品迭代速度，必须熬夜快速迭代。这是一种环境塑造，倒逼人必须这么做。 Founder Park：硅谷的这些大学生创业，在赛道选择上有什么趋势吗？ Kai：我觉得无论是我们做教育，还是其他人，大家都有一个趋势，就是在自己的舒适圈里创业。舒适圈指的是你对这个领域和用户足够了解。Cursor 创始人对 coding 非常了解，我们做教育也是因为对这个人群足够了解。现在的年轻人更多是在自己已有的认知舒适圈里创业，不再贸然跳到一个不了解的领域。因为这样你获得的用户的反馈才足够快、足够正确。还有认知叠加。我们三次都做教育，我的认知是不断叠加的。这帮大学生不太会贸然做自己过去没干过的事，都是想着怎么干得更好。他们有新一代的思维方式，在自己认知圈里不断迭代，勇于创造机会。还有一点是勇敢闯荡的精神，不太会因为别人的否定而否定自己，有一种「I don't care what you think about me」的态度，非常自信。背后就是「高速实验」的文化，我知道我产品还没 ready，但我不管，快速上线、快速迭代、快速反馈。 Founder Park：这个风潮大概是从什么时候开始的？ Kai：我觉得是一种共识性的成功。当大家看到像 GPTZero 这样的项目，从宿舍里成长起来，不断迭代，然后获得资本助力和用户认可，这种快速试错、快速爆发的成功案例多了，就形成了共识。一句话，「Better done than perfect」，完成比完美更重要。而且大家也不太担心竞争，硅谷很多 founder 都愿意把自己的产品理念讲出来，不怕你抄，我只要快速迭代就好。我觉得这一波年轻人还有很好的 story telling 的能力，这种讲故事不是假大空，而是在务实求真的基础上，加上自己对未来的展望。 Founder Park：先把自己营销出去。 Kai：对。我觉得底层的观念在于冒险精神和极度自信。在这种驱动下，他们就不断勇敢试错，不怕讲错话。大胆地讲自己的产品理念，大胆去执行，错了大不了再改。这种不怕试错的文化，促成了这一波大学生创业的热潮和成功。美国那边的 VC 也都会看大学生的项目，YC 每期都会固定投一些大学生的项目。融资是 VideoTutor 现在最不需要担心的事情 Founder Park：如果回到刚做 VideoTutor 的时候，你会给自己提什么建议？有什么可以做得更好的地方？ Kai：我觉得应该是节奏更快一点。还有就是团队组成。VideoTutor 的团队是经过多轮磨合的。如果早知道，我会更早地根据产品需要的技能画像，去更好地组建团队。我觉得创业回归到最后，组织能力非常关键。我会花更多时间在组织能力上：选人、识人、用好人。现在的团队适合从 0 到 1 的成长，但要把 VideoTutor 做得更大，还是需要更有工作经验的人加入进来，把他们优秀的经验和能力带到团队，帮助整个团队共同成长。 Founder Park：未来半年内，你觉得 VideoTutor 可能会遇到什么样的产品或技术难题？ Kai：我觉得一个是渲染，要降到真正的零延迟，还需要工程上的突破。第二点是增长方面，我觉得是产品的 taste，这背后包含很多东西，比如 UI、交互设计是否丝滑完美，功能交互是否没有 bug，视觉布局是否漂亮等等。这些对我们来说都是考验。 James：我觉得一开始我们对 VideoTutor 的定位是针对所有学科的可视化教学辅导，但后来我们做得非常垂直，只针对数学领域，因为那是我们最擅长的。我们的数学渲染引擎是最专业的。接下来重点要突破的，可能就是横向扩展。比如，如何把可视化的优势带到文科类场景？比如解释「锄禾日当午，汗滴禾下土」。这是我们接下来在技术上要考虑的点。 Founder Park：会因为创始人的背景在后续扩张上遇到困扰吗？ Kai：不太会。其实有很多大的 VC 都找过我们，像 a16z 这些，不会在太早期出手，而是在团队已经有成功迹象时再助力，这样他们知道投资不会失败。我们和很多大 VC 都保持着很好的关系。融资是 VideoTutor 最不需要担心的事情，最需要担心的还是围绕着用户生态和产品。

财经智选10-31 04:31

营收增速超60%，多品类破局，石头科技筑牢全球化增长根基

域消费习惯与市场特征的差异化布局：针对美国市场优化贴边清扫功能，贴合日本市场需求强化静音设计，适配欧洲市场推出节能环保方案，同时为东南亚市场提供多语言支持。石头科技产研团队对市场变化持续快速响应，依托 “用户反馈驱动研发” 的本土化策略，既坚守全球领先的技术内核，又深度匹配不同区域的消费需求。而这种 “敏捷响应” 能力不仅提升了用户满意度，更持续巩固了公司在海外市场的份额。截至第三季度末，其产品已覆盖超 170 个国家和地区，服务超 2000 万家庭。庞大的用户基础与深厚的品牌认知度，成为全球化布局的关键支撑，也为后续业绩增长筑牢了基础。结语：以技术为锚，以全球为疆，石头科技的增长故事仍在继续回顾石头科技的发展历程，从早期聚焦扫地机单一品类，到如今形成多品类协同、全球化布局的格局，其增长逻辑始终围绕 “技术创新” 与 “用户需求” 两大核心。在行业竞争日益激烈的背景下，石头科技凭借技术迁移能力与全渠道优势，已构筑起难以复制的竞争壁垒。 2025年 Q3 的业绩答卷，不仅是对过去战略的验证，更是未来增长的起点 —— 洗地机的快速崛起、割草机的市场突破、海外渠道的持续深化，均为公司后续发展注入强劲动能。对于投资者而言，高增速背后的业务韧性、新兴品类的增长潜力、全球化布局的广阔空间，均是判断其长期价值的重要依据；对于消费者而言，持续迭代的产品与优质的服务体验，将进一步强化品牌认知，形成口碑传播的良性循环。未来，随着全球家居清洁设备市场的持续增长与技术创新的不断突破，石头科技有望在 “智能清洁” 与 “家居生态” 的赛道上持续领跑，其增长故事，仍在继续书写新的篇章。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。

有连云10-30 19:35

创新药大幅回调，发生了什么？港股通创新药ETF(159570)跌超2.5%，盘中持续溢价！机构：阶段加速调整后机会凸显！创新药三大支柱是什么？

有刷新国内BD总金额新纪录的大单官宣，美国市场高比例分成、“共同研发+共同商业化”的深度合作模式，意味着国内药企将更深层次参与国际战略合作。中泰证券指出，从基本面角度，创新药并没有变差，仍然是医药板块中景气度、成长性最好的方向，当前的波动更多是因为资金情绪放大了涨跌幅，且存在行业间的轮动，阶段加速调整后机会凸显。（来源：中泰证券20251026《业绩行情持续演绎》）【行情巩固后，继续看好创新药产业周期！三大逻辑支撑】从BD看，2025年中国创新药BD交易正在从数量突破转向质量提升。据长江证券此前统计，截至9月15日，年内中国创新药BD交易总金额已远超去年全年，且全球占比已达33%。为什么中国创新药今年能有如此耀眼的成就？离不开三大逻辑支撑！逻辑一：工程师红利，带来临床前研发阶段极高的效率。本轮技术核心方向-ADC、双抗等多特异性药物需要大量的筛选工作，中国产出冠绝全球。高等教育体系输出大量理工人才，海外留学背景、多年大药企从业经验专家回国，为产业发展打下坚实基础。逻辑二：丰富的临床资源，中国临床入组效率远高于海外，临床试验成本更低。华泰证券指出，中国创新药企在临床前阶段可以将时间缩短至行业平均水平的1/2（麦肯锡数据）；中国创新药企人均临床研究成本只有大型跨国制药公司的约30-50%（医药魔方数据）。逻辑三：政策对于创新药的全链条支持态度毋庸置疑。 2015-2017的关键药审改革、集采的腾笼换鸟、医保谈判温和化、商保政策等等，都带来创新药市场的扩容。国家对创新药行业的支持不仅体现在商业化，而是全链条的持续支持，例如2024年7月出台《全链条支持创新药发展实施方案》，今年7月出台《支持创新药高质量发展的若干措施》，以及近期出台的高层规划。【关注中国硬核创新药力量，新质生产力代表，认准港股通创新药ETF(159570)】港股通创新药ETF(159570)标的指数100%布局创新药！截至9月30日，前十大成分股权重高达71.83%，高纯度浓缩港股通创新药精华！来源：国证指数官网，截至2025/9/30。成分股仅做展示，不作为个股推介。港股通创新药ETF(159570)标的指数是弹性更高的创新药，截至7月末，2025年内涨幅超109%，港股医药类指数领先！底层资产是港股，可以T+0交易！关注中国硬核创新药力量，新质生产力代表，认准港股通创新药ETF(159570)，场外联接(A类：021030；C类：021031)！风险提示：基金有风险，投资需谨慎。文中个股仅作为指数成份股客观展示，不代表任何投资建议。港股通创新药ETF(159570)属于中等风险等级(R3)产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型(C3)及以上的投资者。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。本基金投资范围包括港股，会面临因投资环境、投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险。港股通创新药ETF(159570)标的指数为国证港股通创新药指数，该指数近5个完整年度(2020-2024)的涨幅分别为88.80%、-21.59%、-25.60%、-22.80%、-10.50%。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。

有连云10-30 14:55

谷歌前董事长：中国正在建设未来，美国可以从中国的科技成就中汲取经验

业回流，就需要考虑如何吸收那些希望进入美国市场、在美国本土发展的中国人才和企业。中国今年的流行词是“内卷”，意指激烈竞争下利润不断被压缩。随着大量公司在国内竞争，价格战席卷了外卖平台、电动车企业、太阳能面板制造商，甚至AI聊天机器人公司。今年夏天我们参加在上海举行的世界人工智能大会时，接触到的几乎每一家中国公司都想拓展海外市场，包括进入美国。但许多中国创始人看到的唯一道路，就是在国内市场持续拼搏。 9月，习近平也承认内卷是个问题。中国政府已敦促企业通过创新和提升品质来增强竞争力，而不是依赖削价竞争。中国这种竞争局面，很大程度上源自改革开放后形成的经济架构。在中国，省级和市级政府像风险投资人一样运作，试图通过优惠政策和税收补贴吸引企业家落地。最新的典型是杭州，这里出现了所谓的“六小龙”科技企业，包括机器人制造商宇树科技、类脑接口公司BrainCo，以及AI公司深度求索。广东、山东等地方政府也在效仿杭州，出台亲商政策，依托本地大学发展科技产业。竞争虽然有副作用，但也促使中国企业加快差异化发展，推动了科技行业多元化。在AI领域，中国不仅专注于扩展大语言模型（部分原因是受到美国出口管制限制，高端芯片供应不足），也在追求技术结构优化。比如，深度求索在提高AI模型架构效率方面领先，大幅降低了成本。很多创业公司专注于“具身智能”，即可以与现实世界互动的AI。也有公司专注于AI在特定行业的应用，比如养老服务、警务巡逻等。同时，一些研究机构正在探索神经网络以外的替代模型，比如只需少量数据就能进行推理的“认知架构”。这种竞争也促使企业和地方政府加速采用AI。据估算，中国至少有72个省市级政府已将深度求索的模型用于日常运营和公共服务。医院、电动车公司和家电品牌也争相集成最新AI模型。8月，中国国务院向各地发布了关于落实“人工智能+”国家战略的指导意见，推动AI融入各个行业。美国不需要像中国这样过度的国内竞争，但可以借鉴中国在AI以及更广泛技术领域的多元发展路径。将现有AI技术融入传统和新兴行业，能让更多人切实感受到科技带来的益处。美国还应鼓励更多意想不到的、富有创意且实用的AI应用，尤其是在科学、教育和医疗领域。中国南方沿海城市深圳，从一个沉寂的渔村蜕变为繁华的高科技都市，正是自20世纪80年代以来中国开放进程的缩影。今年2月，我们走访了深圳华强北，这里是全球最大的电子零售市场之一，拥有一片多层商场和露天市场，摊位上出售着各种电子零件。有句玩笑说，世界上所有丢失的手机，最终都会出现在华强北。不久前，“山寨”这个词还常常用来形容华强北，意指廉价、劣质、模仿的产品，比如运行安卓系统的山寨iPhone。但随着电子制造活动不断聚集，华强北涌现出成千上万家小型工厂、设计公司和电子卖家，他们迅速掌握了如何开发、制造和大规模交付新产品的能力。这个自下而上、开放多元的制造生态，最终孕育了中国的科技巨头，比如华为和大疆。与十几年前相比，如今华强北的很多摊位销售的是国产品牌产品，还有很多富有创意的发明，比如LED背包、跳舞机器人、可穿戴监控摄像头等。如今，随着中国企业不断推出创新产品，“山寨”这个词似乎已经过时。与此同时，开源理念在中国的AI行业依然蓬勃发展，并为中国带来了巨大益处。中国企业经常公开AI模型的权重参数和训练方法，也就是允许用户免费下载、修改和适配模型（权重是AI在处理输入时的数值参考，用来决定某些信息的重要性）。今年早些时候，深度求索发布模型时，令人震惊的不是接近了美国的水平，而是将权重参数向公众开放。在此之后，阿里巴巴、字节跳动、百度等大公司，以及Minimax、月之暗面、StepFun、Z.ai等创业公司，陆续发布了大量开源AI模型。未来，中国的AI技术可能在全球许多地区，特别是全球南方国家成为主流。这将吸引更多开发者加入中国生态系统，提升中国技术的竞争力，同时赋予中国制定全球技术标准的影响力。这种影响甚至可能超过中国在“一带一路”项目中投入的数千亿美元基础设施建设。中国政府也意识到了开源AI的潜力。在“人工智能+”政策文件中，有一节专门提到开源，鼓励开发“具有全球影响力的工具”，并推动高校将开源成果纳入学分体系，对教师开源贡献给予奖励。我们预计，中国将在其他科技领域继续支持开源模式。民主化获取知识，传统上是美国大学和科研机构的重要角色。西方开源软件推动了编程语言、网页浏览器等方面的技术创新。美国科技企业应继续保持开放，积极与希望使用美国产品的国家合作，并在模型和研究上推动更多开源。 20世纪80到90年代，中国对外企敞开大门，吸引它们投资建厂，很多是通过合资企业方式进行。外方提供资金、技术和出口渠道，中方则负责厂房和员工。随着时间推移，这些企业——从通用汽车、强生这样的早期进入者，到后来者特斯拉——共同将中国变成全球制造业最强国家。经过多年向西方学习，中国已成为自冷战以来，美国所面对最强大的科技对手。1957年苏联发射“斯普特尼克”卫星后，美国在科学教育和研究方面加大投入，国会成立NASA，并扩大中小学科学经费，以维持竞争力。这个战略获得了成功。如今，中国的技术实力也应当成为美国的新激励。如果美国真想实现制造业回归，就必须在自身优势领域加倍努力，比如支持科研、制定有利于吸引全球人才的移民政策，以及减少监管障碍。但美国科技行业也必须正视自己的短板，特别是在硬件能力、AI行业多元化以及技术开源方面。中美之间的竞争将持续下去，也理应继续。但在某些领域，双方可以也应该加强合作。如果美国想振兴制造业，特别是在电池、汽车零部件和可再生能源领域，贸易协议中应允许中国企业向美方授权其知识产权。这将有助于中国公司培训美国工人、创造更多就业机会，进而推动先进制造业重返美国。宁德时代等中国企业已表达了在特朗普政府许可下愿意在美国建厂的意愿。美国甚至可以要求中企与本地公司成立合资企业。当然，美国不能忽视国家安全问题，但在降低对中国依赖与维持全球竞争力之间，必须找到平衡。如果美国因傲慢或敌意而拒绝正视中国的优势，最终可能会变得更加封闭和保守，陷入国产高价产品、电价昂贵、高等教育衰退的困境。到那时，我们也许将不再是世界首屈一指的超级大国。来源：加美财经

加美财经10-30 12:00

星巴克同店销售率一年多来首次增长国际市场表现强劲营业利润承压

销售额增长3%，其中中国市场销售回升。美国市场同店销售额持平，与市场预期一致。指标本季度市场预期同比变化净营收 95.7亿美元 93.4亿美元 +5.5% 同店销售额 +1% -0.48% 首次正增长调整后每股收益（EPS） 0.52美元 0.55美元 - 营业利润率与成本压力分析调整后营业利润率为9.4%，较上年同期下降900个基点。主要受到咖啡成本上涨、关税增加及劳动力投资影响。其中，大部分劳动力投资用于增加员工工时以提升服务质量。门店调整与翻新计划星巴克在第四季度关闭627家门店，其中90%以上位于美国，整体门店数量净减少107家。公司仅完成70家门店翻新，主要分布于纽约和南加州。计划到2026财年结束时，完成翻新门店超过1000家。 CEO Brian Niccol谈复兴计划 CEO Brian Niccol表示：“虽然样本量还不大，但我们对目前销售和交易量的改善感到鼓舞。”他领导的“重返星巴克”计划旨在提升门店吸引力与客户服务体验，应对整体物价上涨对消费的压力。市场与未来展望星巴克未提供业绩指引，但计划于明年1月底投资者日公布2026财年及长期展望。CFO预计较高的咖啡成本将继续对2026财年前半年的利润构成压力。编辑总结星巴克第四季度同店销售额实现一年多来首次正增长，显示其复兴计划初见成效。国际市场尤其是中国市场表现强劲，推动整体销售回升。然而，成本上升和劳动力投资压缩了营业利润率。门店调整和翻新计划正在推进，CEO Brian Niccol的策略初步显现成效，但短期内利润仍面临压力。常见问题解答问：星巴克同店销售额为何首次实现正增长？答：主要受国际市场强劲表现带动，尤其是中国市场销售回升，同时复兴计划改善了门店环境和客户体验。问：为何调整后EPS低于市场预期？答：调整后EPS为0.52美元，略低于预期的0.55美元，主要受咖啡成本、关税及劳动力投资影响。问：星巴克门店关闭与翻新计划有何影响？答：第四季度关闭627家门店，净减少107家，同时翻新门店进度缓慢（70家），计划到2026财年末完成超过1000家翻新，有助于提升长期销售和客户体验。问：CEO Brian Niccol提出的“重返星巴克”计划有哪些措施？答：旨在提升门店吸引力和客户服务质量，包括优化菜单、淘汰不受欢迎饮品、增加员工工时及改善门店环境。问：星巴克未来业绩面临哪些压力？答：咖啡成本上升仍是主要压力，短期内可能影响利润率；同时，门店翻新进度和消费回升速度将决定未来销售持续增长能力。来源：今日美股网

今日美股网10-30 10:10

Alphabet财报解读：Waymo增长势头持续，Gemini应用突破6.5亿月活，欧盟35亿美元罚款影响有限

年中持续扩大其测试和商业化部署，尤其在美国市场的自动驾驶出租车和物流解决方案上取得显著进展。分析人士指出，Waymo的增长主要源于三个方面：技术积累：深度学习和传感器融合技术持续优化。市场扩张：与多家汽车和物流企业建立合作。政策支持：部分州政府逐步放宽自动驾驶商业化监管。 Gemini应用与新版本发布计划 Alphabet表示，Gemini应用程序的月活跃用户已突破6.5亿，显示出其在人工智能应用领域的广泛影响力。公司预计在今年晚些时候发布Gemini 3，进一步增强AI功能和用户体验。CEO指出，新版本将重点优化多模态交互和数据分析能力，以满足企业级客户和个人用户的需求。通过对比现有用户数据和竞争产品，Gemini的市场表现如下：应用月活跃用户主要优势 Gemini 6.5亿+ 多模态AI、企业级支持竞争应用A 4.2亿强大的社交功能竞争应用B 3.8亿个性化推荐算法 Alphabet三季度财务数据分析 Alphabet三季度财报显示，公司核心财务数据表现稳健：谷歌广告收入：741.8亿美元 YouTube广告收入：102.6亿美元谷歌搜索收入：565.67亿美元营业利润率：31% 从财务角度看，搜索业务依然是Alphabet的核心收入来源，而YouTube和广告服务也表现出持续增长。与去年同期相比，广告业务增速放缓，但整体盈利能力仍维持在高水平。欧盟罚款及其财务影响欧盟委员会决定对Alphabet处以35亿美元罚款，该费用已计入截至9月30日季度的谷歌服务部门一般及管理费用。财务分析师指出，这笔罚款对公司整体利润率的影响有限，主要因为Alphabet在广告和搜索业务中仍保持强劲现金流。CEO回应称，公司将继续遵守监管要求，同时优化业务结构以降低潜在法律风险。编辑总结总体来看，Alphabet在AI应用和自动驾驶领域保持领先优势，Gemini月活跃用户突破6.5亿显示其平台吸引力，而Waymo未来增长可期。尽管欧盟35亿美元罚款对短期利润有一定影响，但核心广告业务稳定增长为公司提供稳固支撑。综合来看，Alphabet的长期发展潜力依然强劲。常见问题解答 Q1：Waymo的增长主要依靠哪些因素？ A1：Waymo的增长受益于技术积累、市场扩张和政策支持。公司在自动驾驶核心技术上持续投入，并通过与汽车和物流企业合作拓展应用场景，同时部分州政府对自动驾驶商业化放宽监管，为Waymo提供良好发展环境。 Q2：Gemini应用突破6.5亿月活说明了什么？ A2：这一数字显示Gemini在人工智能领域的广泛吸引力，尤其在多模态交互和企业级应用方面表现突出。同时，它也反映出用户对AI产品的需求增长，为Gemini 3发布提供了坚实基础。 Q3：Alphabet三季度财务表现如何？ A3：三季度谷歌广告收入741.8亿美元，YouTube广告102.6亿美元，搜索收入565.67亿美元，营业利润率31%。整体来看，公司核心业务保持稳定增长，盈利能力较强。 Q4：欧盟35亿美元罚款会对公司造成长期影响吗？ A4：短期内罚款会增加支出，但由于Alphabet广告和搜索业务现金流稳健，整体财务影响有限。长期影响主要取决于公司合规策略和业务调整能力。 Q5：Alphabet未来发展前景如何？ A5：公司在AI、自动驾驶和广告业务上具备长期竞争力。Waymo和Gemini的发展潜力，以及核心广告业务稳定增长，使Alphabet在全球科技和互联网市场中保持领先地位。来源：今日美股网

今日美股网10-30 10:10

国际油价上涨：纽约轻质原油收于60.48美元，伦敦布伦特油价64.92美元

场需求及运输成本不同。轻质原油主要用于美国市场，布伦特原油作为国际基准价格，更受全球供应与地缘政治因素影响。来源：今日美股网

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强势归来！联合健康Q3交出逆转答卷

业务量增长也起到了一定作用——该公司在美国市场的客户数量同比增加了80万人，这意味着约1.5%的稳健增长率。若进一步细分联合健康保险业务，我们会发现，雇主与个人业务板块（Employer and Individual）并未呈现出任何有意义的增长，而联邦医疗保险与退休业务板块（Medicare & Retirement）则实现了24%的同比高增长。联合健康保险业务板块的新增客户中，大部分（80万新增客户里有60万）来自联邦医疗保险与退休业务板块，这表明公司在该领域处于有利地位，且其产品具有竞争力。与此同时，联合健康的另一大核心业务板块——Optum，营收同比增长约8%——这一增速虽仍属稳健，但低于保险业务板块的增长水平。Optum可划分为多个子板块，其中最重要的是药品福利管理业务板块OptumRx。第三季度，OptumRx创造了近400亿美元的营收，同比大幅增长16%。管理层解释称，过去一年，新客户的获取、现有客户业务量的增加，是推动增长的相关因素，此外，高价处方药处方量的增加也起到了一定作用。作为Optum的第二大子板块，Optum Health的营收与去年同期持平，约为250亿美元，这一表现略显令人失望。当然，营收并非全部——投资者通常更关注利润，因为利润是推动公司股价上涨的动力，同时也是公司发放股息和进行股票回购所需资金的来源。与前两个季度一样，由于利润率面临压力，联合健康的盈利能力仍处于承压状态——尽管营收有所增长，但公司利润较去年同期有所下降。这并非联合健康独有的问题，许多其他健康保险公司也面临着同样的情况——高价新药带来的成本压力、人口老龄化导致平均医疗需求增加、医疗行业专业人才短缺等因素，均对利润率构成了压力。联合健康集团的保险业务板块利润从42亿美元降至仅1.8亿美元，降幅超过一半，该板块本季度的营业利润率仅略高于2%。健康保险行业以利润率偏低而闻名，这就是为什么一旦利润率下降，利润就可能大幅缩水——利润率从5%降至2%所带来的冲击，远大于利润率从25%降至22%的影响。不过，好消息是，反过来的情况同样成立——若联合健康最终能将利润率重新提升至5%，其利润将会大幅增长：利润率从2%提升至5%所产生的影响，远大于利润率从22%提升至25%的影响。不出所料，联合健康管理层将过去一年利润率下降的原因归咎于不利的成本趋势以及联邦医疗保险资金的削减。这些原因都是真实存在的，但理想情况下，管理层本应在这些问题显现之前就预见到，并相应调整保险保费，以保护公司的盈利能力。 Optum业务板块的利润下降了约40%，这一表现略好于联合健康保险业务板块，但仍远非强劲。其中，Optum Health子板块的表现值得关注，该板块利润降幅约为90%，导致这一情况的相关因素包括联邦医疗保险资金削减以及成本高于预期。从公司整体业绩来看，情况如下：我们可以看到，公司整体成本增加了167亿美元，其中几乎所有新增成本都来自医疗成本的上升，医疗成本增加了140亿美元。运营成本等其他成本的增长幅度则远不及医疗成本——因此，管理层将盈利问题归咎于高额医疗成本的说法是合理的，公司并未在其他方面浪费大量资金。利润问题并非意外，第一季度和第二季度也存在同样情况，而且管理层此前的业绩指引已将这一因素考虑在内。事实上，利润问题的严重程度略低于预期，这也解释了为何公司每股收益能超出预期，且上调了业绩指引：目前，联合健康预计本年度调整后每股收益至少为16.25美元，这一数值略高于市场共识的16.22美元，也高于管理层此前给出的指引。这可能是由以下两个因素中的一个造成的： 1. 成本趋势可能没有此前预期的那么糟糕，因此管理层现在对公司的盈利能力更有信心。 2. 管理层此前的业绩指引较为保守，故意降低预期，为后续上调指引预留空间。这两种可能的解释都具有积极意义——成本趋势好于预期当然是理想情况，但一个倾向于“承诺偏低、交付超预期”的管理层，同样是值得肯定的。联合健康是否是优质投资标的？从利润角度来看，2025年将远不如2024年，这一点是绝对明确的。但与此同时，联合健康当前的股价也远低于一年前——目前股价约为370美元，而其历史最高价曾超过600美元。尽管联合健康股价已从今年200多美元的低点大幅回升，但如果后续一切顺利，未来几年仍有显著的上涨潜力。未来几年，公司可以通过调整保费，更好地反映高额医疗成本；或许可以通过优化运营来节省部分成本；同时也应能从客户数量增长中获益。综合这些因素，公司利润有望在未来几年实现显著复苏——例如，分析师目前预测，2028年联合健康每股收益将达到26美元，2029年将达到32美元。如果联合健康能实现这些目标（尽管这并非板上钉钉），且未来股价市盈率维持在18倍，那么2029年其股价有望达到约580美元，较当前股价高出约55%。再加上当前2.4%的股息收益率，整体回报率可能会颇具吸引力。不过，投资者不应忽视股价波动加剧的风险，以及业绩复苏所需时间可能超出预期的风险。 $联合健康(UNH)$

老虎证券10-29 18:53

AI学会“付钱”：加密新热点x402市值冲80亿，机器自主经济正在重塑行业叙事

olymarket计划在11月底前重启美国市场

Cointelegraph中文10-29 18:25

港股科技四季度展望：虽波动加剧，但长期产业趋势较为清晰

可量化的投资主线。从市场需求来看，参照美国市场的发展经验，中国云服务市场仍有数倍的成长空间。若以云支出占企业IT预算及GDP的比重作为参考，长期市场规模预计有望实现四倍以上的增长。在需求持续扩张的同时，互联网巨头凭借其先发优势与生态壁垒，有望占据市场的主要份额。图：中国云市场的长期空间：对标美国，仍有四倍上行空间数据来源：JPM研究中国云业务生态：头部互联网企业具备较大优势数据来源：JPM研究综合来看，当前港股科技板块的投资逻辑清晰：生成式AI需求持续爆发，互联网龙头企业“AI驱动+高毛利”的商业模式已经得到验证，而估值仍处于历史低位，具备情绪修复与价值重估的双重潜力。短期来看，政策面持续释放“支持健康发展”的积极信号，行业竞争格局趋于缓和，消费基本盘保持稳健，为企业盈利提供了安全边际；中长期而言，AI云服务、广告及企业软件等业务将开启第二增长曲线，收入结构的优化升级叠加充裕的现金流，板块估值中枢有望迎来系统性提升，当前配置价值显著。而投资者面临的另外一个问题就是，随着港股科技ETF产品数量快速增加，面对琳琅满目的选择，难免产生“选择困难”：究竟哪一只产品更贴合自己的配置需求？易方达指数团队对此提出“一题三解”的策略思路：若希望一键配置横跨港股与美股市场的中国互联网龙头，相关产品旗舰QDII产品——中证海外互联ETF（513050），该产品腾讯、阿里等权重股占比突出，历史超额收益表现领先；若更看重AI产业链的全面布局，从上游芯片至下游应用全覆盖，恒生科技ETF易方达（513010，场外联接A类：013308；C类：013309）是更精准的工具选择；若受投资范围限制，中证港股通互联网ETF（513040）则通过分散均衡的港股通持仓，提供相近赛道的有效替代敞口。综上，三只产品定位清晰、互为补充：追求龙头集中度的可选513050，聚焦AI全链布局的可选513010，聚焦软件的则可直接关注513040。投资者不妨从自身需求出发，灵活选择适配工具，把握港股科技板块的配置机遇。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。

有连云10-29 15:33

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