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今日话题 - 雪球
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Last updated about 9 hours ago
（万字长文）康方生物：真正在为未满足的临床需求做药
about 10 hours ago
康方最近从高点回撤了快50%。我持有康方接近3年，最近在90附近又加了一半仓位。是因为这两个月公司层面实际发生的事情和股价走势完全脱节：HARMONi-6在 ASCO 2026 Plenary 报了 OS HR 0.66并同步发表《柳叶刀》，EHA 上莱法利单抗 AML 数据9个月 OS...
A500红利低波指数2026年中期样本调整效果评析
about 10 hours ago
Hello 大家好呀，中证指数公司旗下指数的中期样本调整已于月中完成，中证也更新了相关指数的资料，今天来简单和大家聊聊A500红利低波指数今年中期的样本调整效果。二季度中证A500红利低波共更换了15只样本，占到了总样本数量的30%，从数量上看，本次样本调整的力度适中，预计不会影响指数的内在风险收益特征。接下来我们从指数十大权重权重样本变化、指数行业权重数据变化以及指数估值变化三个方面来简要的评析本次样本调整对指数的影响。一、指数十大权重样本变化1、从样本权重数据来看，最大权重样本权重和前十大权重样本权重之和保持了高度的一致性，整体呈现出相对分散的特点。2、调样后前十大权重样本有雅戈尔、格力电器、兴业银行、交通银行和工商银行5只样本得到了保留，都是名声在外的优质红利股。3、掉出十大权重的5只样本是中国神华、中国海油、中国石油、中国银行以及唐山港，有些样本被调出是因为涨幅太高拉低了股息率，实际上神华和三桶油在本次样本调整时都被调出指数了，主要原因在于能源股的股价波动在二季度显著地放大，背离了指数低波动的初衷，所以被调出指数了，巧合的是，神华和海油、石油被调出指数后股价都迎来了大幅的下跌。新进十大权重的5只样本是平安银行、招商银行、美的集团、邮储银行和中国建筑，都是分红比较稳定的优质红利股。二、指数行业权重数据变化整体看本次样本调整没有影响到指数的行业分散性，调样后指数以及保持了行业上的相对分散性，当前有5个行业的权重超过了12%，低波类红利指数饱受诟病的银行业权重暴露过大问题也没有出现，实际上指数设有30%的一级行业上限限制，投资者可以不用过的关注指数行业失衡的情况。本次调样在行业上最大的亮点就是直接将能源行业的股票其实就是神华和三桶油一键清仓了，而且恰好卖在了年内的高点附近，清仓的原因主要是这些样本的股价波动性太大了，而且股价的上涨也削弱了其股息率；除此之外，金融行业的权重也被小幅度下调，主要是中国平安和农业银行被调出了指数，原因是因为上半年股价的波动性放大。本次加强了对可选消费、通信服务和医药卫生行业的配置力度，主要是纳入了长安汽车、海尔智家、中国联通、中国电信、同仁堂和天士力，基本面如何难下定论，但跌的多倒是确定的，也算是一个低吸了。三、指数估值变化从估值方面看，本次样本调整完成后，A500红利低波的市盈率从10.24倍下降到了10.02倍，股息率由4.67%下降到4.65%，从数据上看本次样本调整对于指数的估值和股息率的影响是比较小的，这样看指数的内在稳定性还是非常不错的。结语总的来看，2026年中期调样没有影响到A500红利低波指数的内在风险收益特征，调样后指数依旧保持了低估值和高股息的特点，样本调整后指数依旧维持了大盘价值红利风格。当前十年期国债的收益率不足1.8%，A500红利低波稳定且较高的股息率和十债依旧拉开了不小的安全边际，躺师傅比较认可A500红利低波的配置价值。不过可惜的是，当前市场上并没有同时满足高流动性、低费率和稳定分红这三个要求的优质产品，希望后续能有好产品跟进，可千万别埋没了这样一只优质指数。好了，以上就是今天的全部内容了，喜欢的话就转评赞支持一波吧。$红利指数(SH000015)$ $中证红利(SH000922)$ $A500红利低波(CSI932422)$ 风险提示：本文所提到的观点和数据仅代表个人的意见，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。本话题在雪球有0条讨论，点击查看。雪球是一个投资者的社交网络，聪明的投资者都在这里。点击下载雪球手机客户端 http://xueqiu.com/xz
超材料基板，未来AI高端GPU服务器底座第三条产业化突围路线
about 10 hours ago
全球AI算力正沿着高带宽、高功耗、Chiplet三维堆叠方向快速迭代。在这一进程中，封装基板的性能瓶颈日益突出，直接限制了算力密度的提升。从当前全球产业格局看，封装基板领域已形成两条主流技术路线：一是以日本企业为核心的传统有机ABF载板，在高频场景下其物理极限已清晰可见；二是由美、日、韩主导的玻璃TGV基板路线，正试图定义下一代行业标准并加速推进量产。两条路线无一例外都将供应链命脉置于海外，构成国内高端算力的自主难题。在此背景下，光启技术基于军工电磁调控能力推出的超材料功能化方案，正浮出水面。严格来说，它并不是传统意义上的封装载板，而是一种嵌入封装系统的第三代电磁管控架构——在有机和玻璃基板之外，形成了产业第三极。本文依据公开产业信息与企业实际进展，从军工电磁技术向民用转移的可行路径切入，将其与玻璃基板路线的时间表进行对比，并分析超材料路线在关键窗口期的落地逻辑。在此基础上，进一步揭示该路线与国产芯片架构创新所构成的自主闭环，及其为中国高端算力产业绕开海外基板垄断、实现换道超车提供的现实路径。一、算力升级的封装瓶颈：两条主流路线的技术天花板与供应链风险当前高端AI服务器的单GPU功耗已突破700瓦，HBM3e存储带宽超过1.2 TB/s，Chiplet多芯粒堆叠架构对基板的介电损耗、热膨胀匹配、电磁屏蔽以及互连密度提出了极限要求。全球产业界可供选择的封装基板方案实际上只有两条，且各自均面临难以逾越的性能天花板和供应链卡脖子问题。1.1 传统有机ABF载板：物理性能全面承压ABF载板目前仍占据AI服务器封装90%以上的市场份额，但其固有短板已无法回避。从物理特性来看，ABF材料在高频下的介电损耗（Df）通常处于0.02至0.05之间。当信号速率提升至56 Gbps以上时，树脂分子在高速交变电场中反复极化所产生的介质损耗，会使信号衰减幅度超过15%，同时伴随持续热量积累。与此同时，ABF载板的热膨胀系数（CTE）高达15–20 ppm/℃，而硅芯片仅为2.6 ppm/℃。在大尺寸Chiplet封装中，这种严重失配在热循环过程中会引入显著的翘曲应力，直接拉低HBM高密度互连良率。从供应格局看，核心ABF树脂长期由日本味之素公司独家供应，并辅以遍布全工艺的超过3000项专利保护，形成极高的进入壁垒。国内高端载板厂商不仅受制于材料随时断供的风险，还要面对自身高端产品良率不足40%、扩产周期长达6年以上的现实。这使得国内企业在有机路线上的追赶始终处于被动和跟随状态。1.2 玻璃TGV基板：改良思路的先天制约以玻璃通孔（TGV）技术为核心的玻璃基板被视作有机载板的升级方向，其逻辑在于利用玻璃的光滑表面与低介电特性实现更高密度互连。但本质上，它依然延续了“绝缘体加金属导线”的被动传输思维，并未跳出材料本身的内在局限。一方面，即便玻璃的介电损耗已降至0.001–0.003量级，在高功率密度下，微弱极化损耗带来的热量仍然会持续累积。更关键的是，玻璃导热系数仅约1 W/m·K，散热能力远不及多数复合材???，面对千瓦级算力芯片的热流密度时存在先天缺陷。另一方面，玻璃固有脆性导致大尺寸基板加工过程中极易碎裂，TGV钻孔良率难以控制，量产一致性仍是未解难题。产业控制权同样高度集中：高端玻璃原片由美国康宁、日本旭硝子等企业垄断全球85%以上的市场份额，TGV飞秒钻孔装备也高度依赖欧美供应商。国内企业目前仍处于实验室研发与小批量送样阶段，核心材料和加工装备均不能实现自主可控，整体上依然是海外技术路径的被动追随。归结起来，无论有机路线还是玻璃路线，产业链的关键环节均掌握在海外巨头手中。中国企业无论选择跟随哪一条赛道，都很难跳出“材料受制于人、专利壁垒森严、量产节奏慢一代”的被动循环。对于国内高端算力的自主安全而言，一条原创且完全自主的第三路线已成为紧迫需求。二、电磁功能化方案：从军工电磁技术迁移而来的第三条路线超材料方案并非仅仅是在现有有机、玻璃基板基础上的参数改良，而是通过人工设计亚波长微结构，并配合自研特种树脂体系，从底层电磁机理上重构封装体系的功能边界。其技术源头可以追溯到尖端武器装备对电磁波的精确操控，是对成熟军工技术的有序再开发。由此形成的封装电磁方案，构成完全独立的第三路线。2.1 技术起源：从隐身与航电到AI封装的逻辑延续光启在超材料领域的电磁调控能力，最早形成于战斗机超材料结构件，隐身蒙皮、机载智能天线罩等尖端国防场景。这些军事平台对电磁性能的要求远比民用AI服务器更为严苛：战机的超材料结构件，隐身蒙皮需要通过微观结构精确控制雷达波的反射与吸收，同时防止在高功率雷达照射下出现热斑，暴露红外特征；机载航电则必须在高度密集、多频段、高功率射频环境下维持信号隔离和完整性。这些需求所催生的电磁波调控方法——如亚波长结构对电偶极子激发的抑制、对电磁波传播路径的人工重定向——已在军工体系中历经多年工程验证。将其引入AI封装场景，本质上是面对同一个底层物理规律的简化应用：高频信号干扰、极化发热等问题，在物理原理上与军用平台面对的电磁兼容性问题同源。正如刘若鹏所判断，超材料技术并不因军用或民用而发生根本性变化，真正需要调整的只是量产成本结构和应用端的适配要求。2.2 定位差异：电磁管控层而非互连载体需要明确的是，超材料基板并非仅仅是传统意义上用来承载芯片和走线的IC载板，它是嵌入封装体系中的一个功能化电磁结构件。传统有机基板和玻璃基板的核心任务是“物理连接”：关注布线密度、通孔精度与绝缘可靠性，如同为信号搭建物理通道。而超材料方案则聚焦“电磁环境治理”：它通过微结构对电磁波的干涉、引导和隔离，直接管理信号传输过程中的电磁秩序——削弱杂散干扰、消除极化生热、确保有效信号的波形完整性。二者不在同一功能维度上竞争，超材料方案提供的，是传统载板无论怎么改良都不可能触及的电磁物理能力。2.3 性能特征：不可极化特性与主动电磁调控结合刘若鹏此前“超材料产品在微波炉加热，都是凉的”等表述，可以对超材料的核心性能做更深入的分析：其一，极端不可极化能力，从根源上消除极化热。普通低损耗介质之所以仍然发热，是因为在外加高频电场作用下，材料内部电偶极子发生偏转与弛豫，将电磁能转化为热能。超材料通过设计的亚波长金属–介质微结构，在目标频???内可以形成电磁禁带或使等效介电常数趋近于零，大幅抑制内部交变电场，从而切断了极化损耗的物理基础。民用微波炉在2.45 GHz满功率照射下超材料样品保持常温，直观地证实了这种效应。在AI高速互连场景中，这意味着信号传输所经过的介质层本身几乎不产生额外热量，从根本上缓解高密度封装的散热压力。其二，主动电磁调控能力，兼顾干扰抑制与信号完整性。传统封装为应对密集互连中的电磁干扰，或加装金属屏蔽罩（增加体积和重量），或在地平面上设置隔离结构（牺牲布线资源）。超材料则可以借助人工磁导体、电磁带隙等微结构设计，将特定频率的干扰波在微观尺度上吸收或引导至无害路径，替代大面积的金属隔离。由此释放出更多空间用于有效信号布线，提升整体互连密度。其三，工艺适配上的代际跨越。HTCC陶瓷长期以来被认为是大功率封装的一种理想基材，但致命缺陷在于烧结过程中15%–20%的体积收缩，会导致预制的微米级光刻线路严重变形，无法制备精密电磁微结构。超材料方案以自研耐高温光敏树脂为主体，辅以石英纤维与芳纶纤维增强骨架，成型后尺寸高度稳定，可直接进行半导体级高精度光刻，且长期耐温区间达200–400℃，同时保留了陶瓷级别的耐高温能力，成功破解了“耐高温”与“可精密光刻”长期存在的矛盾。三、路线竞争：第三极的差异化生态位作为第三条路线，超材料方案无意全面替代有机或玻璃基板，而是凭借电磁管控能力，在封装体系中占据高附加值功能层，构建差异化的竞争格局。3.1...
大国的新竞赛
about 10 hours ago
这一轮AI竞争，欧，鹅，印应该是彻底落伍了。美日韩T应该建成利益共同体。 在AGI还未出来前，我还做点思考，估计以后连思考都变得可笑了。最近水泥，创新药和金矿备受折磨，被群嘲，也耽误了不少人挣钱。哈哈哈哈，今天聊点其它的，也不会有代码了。太空竞赛，空 X的带来的技术卷给了所有人震撼，虽然也提供了思路，但是作业没那么好抄了，首先没有专利了，也就不会提供基础思路，其次人员入职要美国防部筛选，也就不容易挖人了，最关键的是思路太大胆和烧钱，没有几个老板像老马不在乎这些，所以才会有断层式领先。很快，美国就不需要萨德了，也不需要陆基反导，只需要天基和海基的金盾。M对小国导弹和核武器没有那么敏感了，其它大陆国家会压力山大，反导太烧钱了。鹅欧会直接躺平。真没钱。AI竞赛也会很快出结果，几年吧。模型和算法最后没有太大差异，太容易抄了，人员你中有我，我中有他，大家也都一顿乱抄。最后就是几个新AI门户，比拼的就是服务价格和愿意交费的人群粘性，外加隐私需求。存储的需求会断崖式暴跌，信息存储有几个中心就够了，不需要每个人，每个小组，每个公司，每个国家存一遍，而且长江做存储没问题了。内存，HBM好点，毕竟每个推理都要用自己的，外加以后HBM要用EUV，卷的可能性小点。变数是马斯克的Tera。 那家伙可能一个人买光EUV和DUV。功率半导体会是AI 和物理世界的桥梁。两边会彻底脱钩，都是非自由的竞争。最后会是能源价格，小众材料（千吨级）和资本的竞争。镓铟锑钼钨，用量太少，分布太广，各自都不是问题，铌要看巴西的态度。现在是都不管，也没问题。两边都有各自的生产体系，大局是非市场竞争，各自内部市场竞争。AI信息传输从电彻底转光，影响芯片设计，制造，封装和逻辑计算中心互联，都会改，玩家应该都在台面上了，主要是技术和体系。小小众金属 的竞争会刺刀见血，两边基本脱钩，用别人缺少的部分用来交换自己想要的。澳洲和绿岛都是大变数。要研究一下，以前和大国比没有价值的项目，今后也许有意义了。能源价格最后会趋同，5美分每千瓦时。能源从资源转向技术，中国的煤加核，美国的天然气加核，欧洲的核加天然气。全世界能源问题右转，AI会带来物理世界节能和优化，总能耗增加是人们追求美好生活和享受。比如美国自家游泳池带加热，体育场馆带空调。一顿瞎写，一笑了之，哈哈哈哈本话题在雪球有95条讨论，点击查看。雪球是一个投资者的社交网络，聪明的投资者都在这里。点击下载雪球手机客户端 http://xueqiu.com/xz
终局思维看AI：大模型淘汰赛之后，算力还会稀缺吗？
about 10 hours ago
如果按终局思维看，现在的大模型竞争，很像几年前的新能源车竞争。一开始大家都觉得赛道足够大，所有人都有机会。资本、人才、政策、产业链一起涌入，市场相信只要站在风口上，就能成长为下一个时代巨头。但最后一定会发现，真正能活下来的公司不会太多。新能源车如此，大模型也会如此。不是每家公司都有资格训练基础大模型，不是每一个创业团队都能承受千亿级别的算力投入，不是每一个模型都能拿到足够多的用户、数据、场景和现金流。最终，大模型行业一定走向强者恒强。头部模型吃掉用户，头部平台吃掉生态，头部云厂吃掉基础设施，弱模型、伪模型、重复模型、没有应用场景的模型，会被逐渐淘汰。所以，从这个角度看，市场担心算力过剩，并不是没有道理。过去两年，全球AI硬件链最核心的叙事就是一句话：算力永远不够。只要模型参数继续扩大，只要训练集群继续堆叠，只要英伟达下一代芯片继续迭代，只要云厂资本开支继续上修，那么GPU、HBM、光模块、服务器、液冷、PCB、交换机、数据中心，就都能享受持续高景气。这个逻辑在产业爆发初期是成立的。但问题在于，任何产业都不可能永远停留在不计成本抢产能的阶段。终局一定会回到商业本质：谁在付钱？谁在赚钱？投入的算力能不能变成收入？收入能不能覆盖折旧、电费、HBM成本、网络成本和运维成本？这才是现在市场真正开始担心的地方。大模型会死掉一大批，这意味着什么？首先，训练算力会出现阶段性过剩。很多模型公司过去买卡、租卡、建集群，本质上是在赌自己能够进入终局。但如果融资环境变冷，模型能力追不上头部，用户增长停滞，商业化不及预期，这些公司就不可能继续高强度训练。一旦中小模型公司停止烧钱，边际训练需求一定会下降。这部分算力需求，确实存在泡沫。这就像新能源车行业早期，大家都在建工厂、上产能、抢供应链，最后需求没有想象中那么快，价格战就来了，产能利用率就下来了，设备商、材料商、二三线零部件公司就开始承压。AI硬件链也会有类似过程。尤其是那些单纯绑定下一代训练集群扩张的公司，最容易受到冲击。但是，不能因此简单得出结论：大模型死掉，所以算力需求崩塌。因为AI和新能源车有一个非常大的不同。汽车卖出去以后，是一台车；AI模型跑起来以后，是持续消耗算力。模型公司的数量减少，不代表用户需求减少。恰恰相反，当模型能力更强、成本更低、体验更好以后，用户可能会更加集中地使用头部模型。以前一个人一天问AI几十次，未来一个Agent可能替你连续工作几个小时。以前AI只是回答问题，未来AI可能写代码、做设计、生成视频、分析报表、处理邮件、操作软件、辅助科研、参与工业控制。以前算力主要消耗在训练端，未来算力会越来越多地消耗在推理端。所以，真正的变化不是算力需求消失，而是算力需求结构发生变化。训练端从百花齐放走向头部集中，推理端从早期尝鲜走向日常消耗。这也是为什么我认为，终局不是算力完全过剩，而是无效算力过剩，有效算力继续稀缺。什么是无效算力？没有客户的算力，是无效算力。没有高利用率的算力，是无效算力。没有电力、网络、运维优势的算力，是无效算力。只能服务重复训练、不能服务真实推理需求的算力，是无效算力。只靠地方补贴、讲产业园故事、没有商业闭环的数据中心，也是无效算力。什么是有效算力？绑定头部云厂、头部模型、头部应用的算力，是有效算力。单位成本足够低、利用率足够高、能持续转化为收入的算力，是有效算力。能够服???推理、Agent、多模态、产业应用、国家级AI基础设施的算力，是有效算力。未来过剩的，不是所有算力，而是无效算力、重复算力、低利用率算力、没有ROI的算力。从中国视角看，算力还不只是商业问题，也是一种战略基础设施。AI已经越来越国籍化、军事化、产业化。中美科技竞争的背景下，算力不会完全按照市场经济的短期回报来配置。国家要有自己的模型，重点行业要有自己的模型，金融、能源、军工、制造、通信、医疗、政务，都需要可控算力和可控数据。所以，中国不可能因为海外模型公司死掉一批，就停止算力建设。但这也带来另一个问题：战略投入不等于所有上市公司都有投资价值。基础设施建设可以继续，产业趋势可以继续，但股票估值不能无限透支。这就像新能源车行业一样。新能源车是大趋势，这一点没有错；但在趋势中，很多整车厂死掉了，很多电池厂利润被压缩了，很多材料公司从高增长变成强周期，很多设备公司从香饽饽变成产能过剩。产业趋势没有错，错的是市场把所有环节、所有公司、所有估值都当成赢家来定价。AI硬件也一样。AI产业长期一定有未来，但不代表所有AI硬件股都有未来。真正需要警惕的是，市场之前把算力永远不够交易成了一个线性外推的故事。今年买，明年翻倍；明年买，后年继续翻倍。GPU继续涨，HBM继续缺，光模块继续扩，液冷继续爆，PCB继续涨价，服务器继续堆，数据中心继续建。但当市场开始问ROI的时候，估值体系就变了。云厂资本开支能不能回收？高端AI服务器折旧几年？HBM价格涨到最后，客户能不能接受？Rubin机柜成本太高，部署节奏会不会放慢？推理价格持续下降，能不能覆盖硬件投入？模型公司集中化之后，中小训练需求会不会消失？这些问题一旦被市场反复追问，AI硬件就会从无脑成长股变成周期成长股。这不是说产业结束了，而是说最舒服的估值阶段可能过去了。以前市场只看需求弹性，不看供给周期；只看收入增长，不看资本回报；只看技术迭代，不看客户利润。后面市场会越来越看质量。谁有定价权？谁绑定头部客户？谁不是单一代际依赖？谁的产品不是随时被替代？谁能在需求放缓时保持利润？谁能从训练切到推理？谁能从海外链切到国产链？这才是下一阶段AI硬件投资的核心。所以，如果按终局思维看，大模型会死很多，但AI不会死。训练算力会阶段性过剩，但推理算力不会简单崩塌。无效算力会过剩，但有效算力仍然稀缺。硬件需求不会归零，但硬件估值泡沫会被重估。产业趋势还在，但股票会分化。头部模型更强，二三线模型出清；头部云厂更强，弱算力平台出清；核心硬件仍有需求，边缘硬件开始承压；有定价权的环节活得更好，没有定价权的环节开始被周期审判。这是AI硬件接下来最需要面对的问题。真正的风险不是AI没有未来，而是很多股票已经把未来提前涨完了。真正的机会也不是继续相???所有算力都稀缺，而是去寻找那些在终局里仍然稀缺的东西。终局不是算力崩塌。终局是泡沫退潮后，市场重新区分什么是有效算力，什么是无效算力；什么是真需求，什么是伪需求；什么是真龙头，什么只是风口上的猪。AI大时代还没有结束。但AI硬件的无差别狂欢，正在进入下半场。$中际旭创(SZ300308)$ $兆易创新(SH603986)$ $胜宏科技(SZ300476)$ 本话题在雪球有19条讨论，点击查看。雪球是一个投资者的社交网络，聪明的投资者都在这里。点击下载雪球手机客户端 http://xueqiu.com/xz
保险业正在开启黄金十年？两个指标，判断保险业周期！
about 10 hours ago
“保险业正在开启黄金十年。”这样激情澎湃的言论，我不知道各位保险股股东们是否也听到过？当我前段时间第一次听到一位经济学家说出这句话时，我并没有太多兴奋，而是开始思考，这是真的吗？今天我就通过数据来分享一下我的思考过程。01黄金十年？我认为所谓正在开启黄金十年，并不是没有道理。我不知道各位最近有没有定期存款到期过？大家是如何处置的？继续定存利率太低，投入股市又听说我大A臭名昭著，这个时候如果你要寻找一个可以给到两三个点利率，并且长期保持利率水平的，几乎只有保险。中国民众大量的存款，以及近些年的存款搬家，会让保险的销售相对容易。加上代理人目前对于分红险的销售技巧和技能还有上升空间，我认为保险的销售在最近几年不会有太大的问题。但这只是在量的层面。在价的层面，我认为是另外一种状况。02量价齐升？上一篇文章我介绍了有效业务价值（VIF）打平收益率这个概念，简单的说，假如VIF打平收益率是2%，就说明投资收益率在2%时，有效业务价值是0，也就是所有存量保单不亏不赚，这里的所谓不亏???赚是包括了承保利润、费用、资金成本等所有因素了。超过2%了，保险公司才开始赚钱。理解了这一点，我可以下一个结论，我用两个指标，就可以判断保险业的“价”的趋势是在向上还是向下，这两个指标就是：第一，VIF打平收益率。第二，投资收益率。最好的走势是，VIF打平收益率在下降，而投资收益率在上升；而最不佳的走势是，VIF打平收益率在上升，而投资收益率在下降。这里，就需要明确一个问题，投资收益率用哪一个？保险公司常规公布的投资收益率有净投资收益率、总投资收益率、综合投资收益率。这里应该用净投资收益率，总和综合投资收益率都是波动很大的，都是围绕净投资收益率在波动，净投资收益率是保险公司的基本盘。那么我们来看看VIF打平收益率和净投资收益率这些年是在走高，还是在走低？我们先看净投资收益率，过去9年的趋势如下：可以看到，净投资收益率一路下降，比如平安从2017年5.8%，下降到了2025年的3.7%。再看VIF打平收益率，以下是13精分享过的数据（最近两年的没有更新，我也没有自己算）：可以看到，VIF打平收益率都在上升。至于存量业务为什么一直在上升，我不知道，这就是寿险比较复杂的地方。13精发布过的一篇精算师写的文章里，曾经提到过两点原因，我截图如下：坦白说，我看不太懂，寿险确实太复杂。“附加费用率”、“退保益”等名词已经超过了我这个保险股投资者的认知范畴。但是以上我分享的两个表格已经说明了一个问题，那就是投资收益率在下降，而打平收益率在上升。也就是说，价的层面近年持续恶化。等待保险业的并不是量价齐升的局面，而可能是量在增加， 但是价在降低。我并不认为现在已经是保险业最黄金的时代，如果有一天，能够迎来量价齐升，那才是。03触底反弹？但是关于价的问题，是否能迎来触底反弹？我觉得可能不会太久了。首先，我多次说过，净投资收益率即将触底，比如2025年平安，只比2024年低了10个基点。而且由于股息占比的加大，我相信平安将成为第一家净投资收益率反弹的公司。而且这并不依赖于加息，加息是不可控的，但即便不加息也将迎来反弹。另外，2025年新业务价值（VNB）打平收益率也在下降（我自行计算的），以下图的平安和人保寿为例，都是如此。如果VNB打平收益率持续比较低，那么对VIF打平收益率会有积极影响。其实，寿险行业目前的周期位置跟银行很像，如果说银行的成本是存款利息，收入是贷款利息，银行的利润就是净息差（也就是贷款利息-存款利息）。那么对寿险来说，成本就是VIF打平收益率，收入就是投资收益率，投资收益率-VIF打平收益率就相当于银行的净息差。目前银行的净???差也基本见底，寿险的净息差也是。我会长期持有，等待保险业真正的黄金时代到来。@多鱼乱投 $中国太平(00966)$ $中国平安(SH601318)$ $中国人民保险集团(01339)$ 本话题在雪球有28条讨论，点击查看。雪球是一个投资者的社交网络，聪明的投资者都在这里。点击下载雪球手机客户端 http://xueqiu.com/xz
牛市看利润，熊市看负债
about 10 hours ago
炒股二十一年，我算是看透一件事：行情火热的时候，所有人只盯着赚了多少钱；行情一崩，真正决定公司能不能活下来的，全在资产负债表里。老话“牛市看利润，熊市看负债”不是空话，是帮你熬过牛熊、少亏大钱的实在道理。牛市看利润：谁增长猛，谁涨得凶牛市说白了就是钱变多了，大家愿意给未来的赚钱能力高价。这时候拼的不是便宜，是增长爆发力。彼得·林奇那个PEG指标，牛市特别好用。举个简单例子：银行市盈率10倍，每年只多赚5%；成长股市盈率50倍，但利润直接翻一倍。算下来成长股PEG更低，反而更划算。牛市就要抓业绩加速上涨、毛利率持续变好的公司，这是大涨的起点。但要分清真假增长。靠卖资产、收购别的公司赚的钱不算数，这种涨上去迟早摔下来。靠谱的上涨，得是自家生意越卖越好、成本越控越低带来的利润增长。熊市看负债：没钱还债，再能赚钱也可能倒闭巴菲特说退潮才知道谁裸泳，裸泳说的就是背了一身债的公司。熊市特点：市场缺钱，银行不愿放贷，还会催着还钱。欠一屁股债的企业日子瞬间难过：利息月月要给，到期的借款要还，手里资产又不值钱，急着变现只能亏本甩卖，搞不好直接违约暴雷。以前很多环保、园林公司，还有后来不少房企，账面利润看着很漂亮，但是短期欠款一大堆，银行一收紧资金，股价直接大跌。给大家两个简单好用的排雷标准：1. 经营现金流÷每年利息，如果连续两年不到2倍，风险很大；2. 短期要还的钱占总负债很高，手里现金又不够覆盖短期欠款，等于给自己套上枷锁。还要小心一种情况：账上看着有钱，却还不停借钱（存贷双高），大概率钱被大股东挪用了。安全底线简单记：做生意收到的现金最好比净利润多；利息要赚出来的钱轻松覆盖；手里现金能还清短期欠款。现金才是真家底，欠债全是隐患。另外别漏了隐藏风险：大股东手里股票抵押太多，股价一跌就容易连环爆仓，报表上看不出来。一套完整思路，牛熊都能用牛市靠高???长赚超额收益，熊市靠低负债保小命。牛熊转换的时候，那种欠债少、现金多，以后业绩又能涨的公司，最容易双击大涨。1. 熊市底部别着急抄底那些亏惨、负债又重的公司。优先找欠债少、现金足，行业不景气也能熬死竞争对手的公司。现在赚不多没关系，行情一转好，利润反弹力度很强。2. 可以利用“净现金市值比”这个公式：（公司现金及等价物-有息负债）÷公司总市值。熊市这个数值很高，相当于市场恐慌给你的安全垫。这种机会不多，但逻辑管用。3. 不同行业不能一概而论。白酒、日常消费品天生欠债少，手里全是预收货款，熊市扛揍；地产、基建天生要借钱，价格必须极度便宜才能碰。芒格说负债像老虎，熊市就是老虎最饿的时候，千万别轻易骑上去。实操怎么选股？最好两张表一起看：未来利润能稳步上涨，同时手里现金、做生意来的钱够还短期欠款。行情回暖能跟着大涨，市场大跌的时候亏得也更少。很多人熊市天天猜业绩什么时候见底，其实最该查的是公司欠了多少钱会不会还不上。一家公司哪怕一两年不赚钱，只要没有急着要还的欠款，就不会倒闭；反过来，就算现在一年赚几十亿，短期欠款一大堆，资金周转不开，一次危机就能亏到清零。最后说句实在话：利润决定你能赚多大一笔，负债决定你能不能留在市场里。投资最重要的是活得久，而非某一段跑得快。牛市来了，专心翻利润表，找踏踏实实生意变好、业绩加速增长的公司；熊市来了，先别急着抄底，先深挖资产负债表，把欠钱多、资金紧张的公司全部筛掉。剩下那些底子干净安全的，才拿得住，才配跟时间做朋友。投资建议不作为买入依据，欢迎大家关注点赞讨论。$沪深300ETF嘉实(SZ159919)$ $科创50ETF工银(SH588050)$ $中证红利ETF招商(SH515080)$ #雪球星计划公募达人# @雪球参考 @今日话题 @雪球创作者中心...
随想299 AI硬件投资向“ROI审视”倾斜
about 10 hours ago
过去一段时间炒股，已经进入了这样一种境地：晚上看美股表现，次日盘前看日韩股市表现，然后来推测A股哪些板块会涨；看完A股涨跌，再选择相应的主线去冲美股，互相印证，属实是逻辑“闭环”了。最近两天，这一闭环出现一定程度的松动迹象，究其源头，大概有这么两个消息：一是"英伟达要求PCB厂商降价10%"的???闻，被认为是下游压价上游的表现，但后续迅速被多家媒体和市场人士认定为夸大和误读；二是据韩媒报道，SK海力士正在放缓HBM4扩产步伐，将更多产能和资源转向通用型DRAM，这被市场解读为“Rubin需求预期下修”，但随后就有报道说，SK海力士40%营收来自HBM，全年产能早已订满，加快扩产带来的额外收益其实有限。个人的看法是，这种调整还是因为“弦”绷得太紧，需要情绪的释放。Rubin平台涉及GPU、HBM、先进封装、PCB、液冷等多个环节，任何一环的验证调校都可能影响节奏，有调整也属正常；今年第一季度，通用DRAM的营业利润率估计已比HBM高出至少15个百分点，SK海力士在不同产品之间做利润最大化的产能调配，反而印证了整个存储芯片市场景气度很高。之前有聊过，市场表面上的高风偏，事实上是追逐高景气的低风偏；这种风格下的资金，很难离开AI硬件这一主线，更多是在内部进行切换和仓位平衡，就像SK海力士的选择一样，能赚钱的时候，尽量将资源投入到利润贡献最高的部分去。但随着7-8月半年报的临近，AI硬件的投资，可能会更多向ROI审视倾斜，即谁真的收益、谁真的挣到了钱，昨天盘面上功率半导体、光纤光缆等细分领域还是非常强势，就是很好的例子。产业正常波动影响市场情绪是非常正常的现象，这个阶段也很难去断言“这次不一样”或是“次次都一样”，向市场学习，去寻找景气高且业绩兑现的方向，实在不行也有相关的etf帮助选择。流水不争先，争的是滔滔不绝。观点仅为记录思考，不代表股票推荐@今日话题 @雪球创作者中心 本话题在雪球有182条讨论，点击查看。雪球是一个投资者的社交网络，聪明的投资者都在这里。点击下载雪球手机客户端 http://xueqiu.com/xz
美图：AI影像的隐形冠军
1 day ago
上周在厦门的美图影像节，我看到了一家小登科技公司的模样。一家被大多数投资者当成"修图工具"的公司，一口气发了八款AI产品，覆盖人像修图、商业设计、口播视频、AI短剧、音乐视觉化、概念影像……几乎把AI影像能想到的场景全部吃干抹净。更让我震撼的是吴欣鸿在现场说的那句话——"从交付功能到交付成果"。说白了，别人还在卖铲子和梦想，美图却已经开始帮你挖金子了。这是一场被市场忽视的产品发布会，信息密度炸裂：1）四款全新产品：Picchi（人像修图Agent）、Artflo（概念影像创作）、MVLAND（音乐视觉化）、MeituHub（AI影像生产线底座）。2）四款主力产品深度升级：站酷、美图设计室、开拍、RoboNeo（专注ai短剧）。3）美图奇想大模型V6正式亮相。4）1亿元孵化基金面向全行业AI开发者征集影像创新产品。你们注意看这个产品矩阵——图像领域有美图秀秀+美颜相机+美图云修+Picchi，视频领域有Wink+开拍+RoboNeo+MVLAND+Artflo，设计领域有美图设计室+WHEE，底层是自研大模型，中台是MeituHub，社区是站酷。这早已不是我们熟知的修图工具公司，而是迭代为了一个全栈AI影像生态。说句可能得罪人的话——这个产品矩阵的完整度和迭代节奏，放在一线大厂的AI团队里，绝对是第一梯队。市场对美图的认知还停留在"美颜相机"的年代，但数据已经完全变了样，美图可能是全球AI应用最赚“真钱”的公司：2025年全年收入38.6亿元，同比+28.8%经调整净利润9.65亿元，同比+64.7%，连续七年正增长。影像与设计产品收入29.5亿元，同比+41.6%，占总收入76.6%。全球付费订阅用户1691万，同比+34.1%，订阅渗透率6.1%（生产力场景9%）。到了2026年Q1，更猛：付费用户突破1790万，同比+30.2%。影像与设计产品单季收入8.52亿元，同比+34.3%。AI生产力应用ARR约5.8亿元，同比+56.2%。生产力应用付费用户234万，同比+52.9%。年化34%的收入增速，64%的利润增速，56%的AI ARR增速。这可能是一家"过气修图公司"的数字么？会场结束，跟朋友聊到一个话题——美图的ARR是否应该用AI应用公司的框架来估值？这才是我最想聊的。现在市场给美图的估值是什么？186亿港元市值，今年预计13亿利润，12倍pe出头，0.3倍的PEG。但这还不是最离谱的。最离谱的是：当可灵AI以180亿美元（约1400亿港元）估值寻求首轮外部融资、智谱以万亿港元市值被市场追捧的时候，美图只值186亿港元。让我们做一个简单的对比：公司 收入规模 盈利 估值智谱：2025年收入~7亿元，亏损47亿 巨亏 ~1.07万亿港元可灵AI：5亿美金ARR，未盈利 ~180亿美元（1400亿港元）美图：2025年收入38.6亿元，利润9.65亿，AI生产力ARR 1亿美金 持续盈利 186亿港元这中间差了多少个数量级？有人会说，智谱是通用大模型，可灵是视频生成赛道，不能直接比。但你仔细想想：1）美图有自研大模型（奇想V6），不是套壳。2）美图的AI收入是实打实的订阅+算力点消费，不是"潜在商业化"。3）美图已经盈利且高速增长，不是烧钱买规模。4）美图的AI产品矩阵覆盖影像全场景，从Agent到Agent Teams，从工具到成果交付——这不就是AI应用落地最好的范式吗？说白了，如果可灵AI值180亿美元，是因为市场相信"AI视频生成"的终局很大。那美图覆盖的"AI影像全栈"——图片+视频+设计+短剧+音乐视觉化——终局难道不应该是一个量级的？…………笔者跟一些做AI创业的朋友聊过，他们对美图的评价出奇一致：产品迭代速度快到离谱。从2023年AI浪潮开始，美图几乎没有掉过队：率先把AI融入全线产品，自研大模型持续迭代到V6，从App形态进化到Agent形态，商业模式从纯订阅扩展到算力点消费，组织架构主动打破重组，转向"AI创新组织"。这种执行力，说实话，在港股AI概念股里找不到第二家。更关键的是——美图是少数真正跑通了"AI应用→付费转化→利润释放"全链路的公司。智谱还在亏损，可灵还在探索商业化，而美图已经把AI变成了赚钱机器。吴欣鸿把AI应用比作自动驾驶——从工具到Copilot到Agent再到全托管。美图现在已经走到Agent...
关于银行业的胡思乱想（十八）——未来中国银行业的发展之四
1 day ago
最近，关于银行业未来信贷增速下降的讨论非常多。很多人将银行信贷业务增速下降视为银行业的长期利空。对此观点，我持保留态度。在这个系列前面的文章中我或多或少都对中国银行业未来的发展趋势进行过讨论，包括但不限于：低利率、信用脱媒、利???市场化、直接融资取代间接融资等。这些问题，起码在十年前就在银行分析师的报告里反复出现。我认为这些说法或者趋势长期看都是存在的。但是，长期趋势不代表中间不会有反复。最近1年信贷增速显著慢于总资产增速。很显然，这是直接融资取代间接融资的一种表现。我们也应该考虑到，这一现象是房地产泡沫破裂、经济复苏缓慢、国家推动直接融资发展等因素共同作用的结果。未来当房地产企稳回升，经济复苏向好的时候，信贷需求还有复苏的可能。在前面的专栏文章《贷款vs债券》中说过，在降息周期中由于债券的综合收益率是高于贷款的。可能有人会问既然债券的综合收益率比贷款高，那为啥银行还把贷款放到这么重要的位置？这是因为贷款不仅仅是一种生息资产，还是维护银行和客户之间关系的纽带，而且也是银行负债的来源之一。很多优秀的银行是以低利率的贷款作为敲门砖和目标企业建立联系。有了贷款合作，银行再逐渐把企业的结算账户拉过来，让企业更多的金融服务需求通过这家银行来满足。这样除了利息收入之外还可以产生手续费收入，另外贷款发放后并不会马上被用光，暂时不用的贷款会沉淀在客户的银行账户中形成存款，即我们常说的派生存款。反观债券投资，银行和客户的关联就要弱得多。如果银行配置的是国债、地方债，发债方是政府。政府的金融服务需求相对比较单一，银行很难赚取手续费。即便是企业债，银行配置企业债的行为并不能拉近银行和企业之间的关系。只有银行成为企业的债券承销银行才能拉近和企业的关系，收取债券承销手续费并产生对应的派生存款。如果我们把目光放长远，直接融资取代间接融资，金融脱媒等趋势是金融业发展的必然趋势。为了迎接这些趋势的挑战，商业银行的业务方向势必要进行调整：1，对公业务从信贷为主向综合金融转型未来随着资本过剩、直接融资便利化、行业集中度提升，产业产能向头部龙头企业集中，龙头企业的金融服务需求向多元化发展，资金需求减弱并向发债转移。我们以欧美企业为例，很多巨型企业现金流非常健康，账上有大量的储备现金，基本不需要融资，即便融资也是以直接发行债券为主。商业银行对公业务势必面临信贷需求萎缩，被综合融资需求替代的趋势。商业银行和企业之间不再是简单的债权人和债务人的关系，而应该是一种更为紧密的合作关系。银行应该为企业设计量身定制的金融服务解决方案，全方位满足企业各种金融服务需要。2，零售业务两手抓这里所说的零售业务不是狭义的个人业务，而是广义的个人业务+普惠小微业务。前面说了，对公信贷需求长期看有萎缩的迹象，只有那些没有资格发债的中小微企业才会优先考虑银行贷款。所以，长远看银行的信贷会进一步向广义零售信贷倾斜。这一点其实和最近2年的趋势正好相反。最近两年，我国在房地产泡沫破裂后，经济复苏缓慢，主要的投资需求来自两级政府的驱动，再叠加上地方化债需求。所以，最近这2年主要的信贷需求增量来自于政府驱动的项目。但是，未来随着经济复苏、地方化债结束，国家刺激逐步退出或减量，信贷需求的变化趋势会回到向零售倾斜的长期趋势上。除了信贷需求之外，零售业务未来的另一个增长点就在财富管理。关于财富管理业务的内容，我在过去《老谷子???你侃理财》系列中有过大量专栏文章，今天这里就不展开了。引用一个投行的研究报告结论：到 2026 年，中国个人可投资资产总规模将突破300 万亿元人民币，并在 2030 年前以年均复合增长率约 8%-8.5% 的速度稳步扩张。其中，高净值人群（可投资资产超 1000 万元）数量有望从 2025 年的约...
木头股???超市里，大跌出来的黄金坑位有几个？
1 day ago
上周红利跌的很厉害，木头自己按最新的股息，计算了一下最新的股息率参考，真是不算不知道，一算吓一跳啊。也是把我震惊了一把，同时我也看的直流口水，但是我要忍住，坚持定投就行了，个人认为还没有动用预备金的时候。大家先看图。整体股息率超过5%的有15支，作为木头收息超市严选，还是很对得起自己的头衔啊。NO.1，股息率≥8%，只有1只，那就是格力电器。在木头持仓里面独一档，遥遥领先，家电行业分红力度最强，这几年分红也是比较稳定的，市场为什么悲观看格力，主要就是因地产链需求预期低、库存压力大，利润来源比较单一，领导班子问题等等，这些问题普遍认为都会长期影响企业盈利与分红能否持续。NO.2，股息率7%-8%，有2只，分别是中远海控、港股红利ETF。这第二档挺微妙的，中远是周期航运龙头，高股息依赖海运行业景气度，分红可持续性是有变数的，在木头的持仓里面属于红利进攻型；另外的港股红利ETF呢，它是指数工具，是一篮子的高股息港股，分散个股风险，是很稳定的，还是月月分红。NO.3，股息率6%-7%，有5只，分别是兴业银行、双汇发展、五粮液、分众传媒、中谷物流。第三档里面就非常分散了，5个行业银行、食品、白酒、楼宇广告、航运物流，说明高股息里面消费、周期、银行都已经进度高股息的区间了，有很强的安全垫了。NO.4，股息率5%-6%，有7只，分别是中国平安、招商银行、北京银行 、中国移动、美的集团、中国建筑、凤凰传媒。第四档是最有意思的的档位，覆盖了行业最广，是主流中高股息区间，全是民生行业，保险、银行、通信、家电、建筑、出版发行，都是社会不能缺少的行业，且他们都是行业最顶尖的龙头公司。这么一通总结下来，木头认为我的持仓配置还是比较均衡的，如果按风险来区分，类债永续经营有4家，周期波动类有3家，消费龙头3家，宽基ETF有2个，整体配置较为合理，不过还需再测试。关于配置建议呢，每个人风格不同对每家公司的理解也不同，只能说参考两种风险偏好看问题，可能合理一些，基于木头自己的持仓，给建议：保守稳健吃息：优先5%-6%档，招行、平安、美的、中国移动、港股红利ETF；极低波动底仓，长江电力。追求高分红能承受周期波动：6%以上，兴业、五粮液、中远海控、格力。以上。你持仓里面，哪家公司占比最高？欢迎评论区聊聊。—关注【木头攒股记】，一起慢慢变富如果你认可今天的文章，请点赞，推荐，分享给其他人，感谢大家的关注与支持。温馨提示：本人所发布的文章均仅用于个人投资记录及学习思考，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。本话???在雪球有57条讨论，点击查看。雪球是一个投资者的社交网络，聪明的投资者都在这里。点击下载雪球手机客户端 http://xueqiu.com/xz
算租公司拿卡能力比较
1 day ago
节前最后一天继续强call算租，今天协创、宏景再次大涨十几厘米，联袂创下新高。三年前，我曾系统探讨算租公司商业模式及其核心壁垒，概括起来就是三大能力：拿卡、拿钱、拿单。其中，在B300一卡难求的背景下，拿卡能力无疑是排第一位的，而授权级别是决定拿卡能力最核心的因素。2026年国内B300总进口量不足2万台，NCP直采 vs 散单成本差270-300万/台，1000台规模差出约1.5亿净利润。本文梳理各公司拿卡能力从最高到最低的完整排序，以及各公司拿卡成本的系统对比：第一级：双平台独家授权（唯一） 持有者：协创数据 国内唯一同时获得英伟达 Jetson + DRIVE 双平台授权的企业。这不是算力租赁NCP 体系的级别，而是更深层次的 NV 生态绑定。既有数据中心...