社区

一、明略科技中报主要运营数据和财务数据 FDE实际就是客户业务现场的技术工程师，实际就是帮企业一些科技项目做实际落地，在AI时代FDE区别，实际落地的工程师会不断把现场经验往回喂给企业AI和公司平台，经验沉淀就越来越在AI端，FDE交付最大意义也就变成了从工具交付到结果交付。这就和过去现场工程师存在区别了。在明略科技公司中报里是没有“FDE 业务”这个科目，它在报表上的体现是“智能体化服务”，也就是公司上半年增长最多的业务。 明略26年上半年收入 7.598 亿元、同比增长 18.0%；毛利 3.900 亿元、同比增长 8.3%，毛利率从 55.9% 降至 51.3%。在收入结构切是有变化的：智能体化服务收入 1.709 亿元、同比增长 605.7%，占比从 3.8% 升至 22.5%；数据智能收入 5.870 亿元、同比下降 1.9%，其中营销智能增长 4.2% 至 3.437 亿元，营运智能下降 9.4% 至 2.434 亿元。期内亏损6420万，较上年同期的2.04亿降低68.5%，由于公司处于投入期，是有亏损。去年由于是有 2.08 亿优先股公允价值变动等非现金项今年归零。剔除后的经调整净利从盈利 0.249 亿变成亏损 0.593 亿，主因是研发开支 2.291 亿元、同比增长 52.3%。 智能体化服务多做的 1.467 亿，比全公司新增收入是 1.160 亿，增长基本也就是这个业务。这也体现企业对现在这个产品的实际需求。这个新业务线还在投入期。 明略科技创始人吴明辉对研发有个定义：“token 本质上也是一种数据采购。”这一阶段真正稀缺的不是算力，而是复杂作业场景中的多智能体协作数据，市场上几乎买不到，这部分投入接近资本性支出的费用化。 明略科技在FDE 模式的一些主要运营数据包括：172 个交付场景建立 AI 提效量化基线、综合提效 56

经常会把问分析师，或者问董秘，ir问题问过AI回答，看Ai回答怎么样，然后会不断换Ai回复，看谁回复的好[得意]。最近是很多问题，甩给百度搭子，也是正好在测这产品。一系列问题里就有让他出一个孙宇晨和景甜事件详细调研报告。 这产品就是用百度新发的AI办公产品百度搭子里的金融套件去做这个报告。百度搭子的服务人群金融套件是面向二级市场研究员，投研助理，个人投资者，财经内容从业者。可以做财报分析，研报纪要整理，行情新闻整理。 我使用下来这个产品我觉得比较大特点是可以出深度报告。现在产品在测试期，我最近也是在测试这个产品，出报告和纪要质量我觉得是好于很多其他通用Al的。也是让百度搭子用券商投资报告的模式出一个孙宇晨和景甜事件的调研分析报告。 而报告最后也附上了法律层面的分析，及追问后孙宇晨二级市场持仓股票报告[得意] 另外百度搭子在套件下功能也比较多样，除了金融套件，还有设计套件，设计套件是可以强化设计功能，可以设计海报，也可以把财报分析和设计海报混一块，比如做一个泡泡玛特的中报海报[得意] $百度(BIDU)$ $百度集团-SW(09888)$

BOSS直聘发布2026年二季度财报，有几个数据比较值得关注。 第一，收入23.99亿元，同比增长14.1%，较一季度7.6%的增速加快。其中企业招聘服务收入23.84亿元，增长14.7%，占总收入99.4%。过去十二个月付费企业客户720万，增长10.8%。二季度平均MAU达到7020万，增长10.4%。 第二，利润端比收入端情况更好。 这里并不建议看19.42亿元净利润，因为其中包含14.66亿元投资公允价值变动收益。更体现实际经营情况的数据是经营利润，二季度为8.63亿元，同比增长32.6%，经营利润率提高5%到36%，经调整后经营利润10.50亿元，同比增长19.2%。而同期营业成本及费用只增长6.1%，明显低于收入增速。虽然世界杯营销投放把销售费用推高至5.81亿元，但经营杠杆仍然得到优化，也就在其他地方省了不少钱。 第三，股东回报比较实际 公司发约2.3亿美元现金股息，每股ADS派0.51美元，资金来自账面盈余现金。加上年内已经完成的超过3亿美元回购，派息和回购合计超过5.3亿美元，已经超过2025年经调整后净利润的100%（此前承诺50%）。对现金充裕的中概互联网公司来说，能否持续把现金返还给股东，对于相当一部分投资者，特别是大众投资者来说，比账面上躺着多少钱更重要。 券商那边整体给评级也偏正面。按照公开信息，摩根大通、高毅资产、瑞银集团、施罗德等长线基金是继续增持BOSS直聘。二季度内，高盛、瑞银、花旗、汇丰、华泰、广发、杰富瑞等机构对公司持“买入”评级。 从未来需求看，蓝领和中小企业招聘数量非常大，而这个业务的线上渗透率还是有提升空间，但单个客户预算低、需求分散，服务成本也更高。这是AI能发挥作用的地方。AI如果只能帮着改改JD，价值有限。如果AI能继续进入沟通，筛选，面试和候选人交付环节，就既能降低服务小客户的成本，也能提高企业付费深度。

篇幅有限，这次主要介绍阿里的云和AI业务。这个季度阿里云取得爆发增长，而根据目前产品需求，云和AI的高收入增长可能会持续最少几个季度。而在中报业绩会上，阿里管理层也披露未来云业务的利润率有望到20%以上。（现在，阿里云业务调整后EBITDA利润率为12%） 一，先看一下阿里巴巴26年第二季度财报主要运营数据和财务数据 2026年第二季度收入为2700亿，同比增长9%，环比增长11%。经调整EBITDA同比下降34%到262亿，主要是AI大模型训练，AI算力持续投入，及即时零售投入产生影响。本季度的资本开支为676亿，同比增长75%，环比增长153%。经营现金流为229亿，同比增长11%。这个季度资本开支高是因为目前GPU供给仍然紧张，提前锁芯片和算力需求所致，单个季度会高一些。AI算力资本投入是形成长期壁垒必要支出。AI和基建投入在短期是费用，而时间长了之后，随着投入期下降，会逐步开始产生利润。 阿里巴巴这个季度云收入同比增长45%，利润同比增长133%，利润率提升至11%，AI算力方面的需求非常强。阿里也做了财报口径上调整，云和AI及相关业务合并一起成一个财务数据输出口。 阿里巴巴AI相关产品收入为124亿，连续12个季度保持三位数增长，占云外部收入35%。AI相关年化收入突破495亿，是阿里云加速增长核心引擎。因为AI算力资本开始上行，对集团盈利，和现金流产生了影响。 这比较值得一提的一点是，AI全栈（芯片+云+AI+应用）这种商业模式，是一种接近重资产的商业模式，所以会有一个很明显的投入期，而这种重资产模式壁垒也因为时间和资产的积累壁垒，竞争对手很难复制。像搭载芯片的服务器（用于AI算力搭建）通过不超过三年收回成本，按五年使用年限，管理层在业绩会时介绍，实现盈亏平衡后，至少两年会持续产生现金流。而根据管理层介绍，回收的周期在不断缩短，现在在往2.5年靠。 

胖东来是最近几年我研究比较多的一家公司，一个是我自己很喜欢他们公司及其商业模式和他们的创始人于东来。另外一个点，我觉得他们很有研究意义，主要是基于 （1）公司非常特别，类似于一家实验型公司，很多想法是其他公司想过，但不敢做的，胖东来是不断将这些创新和打法不断优化的公司。芒格也说过伯克希尔也是很类似于这点，说伯克希尔是一家实验型公司。 （2）他们创始人和公司分享非常多，很多胖东来的经营体系，数据，包括运转方式东西都非常公开，很便于研究 （3）研究这家公司，有助于了解零售和消费行业一些本质的运转体系和问题。 看最近胖东来创始人于东来总结胖东来时，说胖东来一些部门绩效和考核比较低（胖东来绩效考核不是只有销售额，是一套比较综合体系），是因为部门最后虽然工作非常认为，但基本全都是责任，缺少热爱，都是出于责任做这件事，缺少真正热爱。最终经营的能力没跟上。 看完我还是有感触。如果你在一个竞争领域里，你想把自身竞争强度提到一个比较高的水平，光热爱是不够的。很多孩子小时候很喜欢足球，平常踢比赛是一个强度，但如果你目标是要进入职业足球，成为足球运动，那你面对竞争强度有时是非常高的。训练量，包括对饮食，作息限制，很多好吃的东西就不能吃了，也不能晚睡。要非常拼去竞争主力位置。有时就是热爱，把很多困难的消耗给降低了，不至于让很多困难给你压弯了。热爱是少数你能把运转强度提到非常夸张水平的天然良剂。 记得国内排名第一二次元游戏公司米哈游早期创业非常艰难，在做崩坏1时，基本公司还处于续命状态，在做出崩坏2之前，收入很低（14年崩溃公测，14年米哈游收入9400多万，利润是6000多万），因为没钱招不到人，公司创始人什么工作都要做，包括扮女生去做客服。但他也说热爱冲淡了早期的艰难。 胖东来在商业模式和经营理念和体系上追求极限的公司，他们也很早就观察到这点。而且也在自身的体系运转上开始让这点得到非常好的发挥。

来靳总新公司做一个分享活动，主要是对各个公司IR和PR。讲长期投资者在一个长周期下如何评估一家公司的IR和PR的。 还分享了一个特别案例。阿根廷国家队一直存在艺术家+屠夫球员并存问题，大家喜欢梅西，但屠夫球员给球队带来很大负面影响。阿根廷🇦🇷国家队主教练斯卡洛尼是如何通过赛前赛后发布会来扭转球迷对阿根廷的看法[得意]

之前在莱斯特城黑马夺冠赛季刚开始时，写过分析讲莱斯特城转会非常成功，球队会受益于此，之后莱斯特城就黑马赛季英超夺冠了。虽然那次预测准确性还是可以的，而且后来还靠这个拿到入职英超俱乐部的机会。但我觉得那时对于足球本身理解还是差点意思的[得意] 随着这几年踢球越来越多，看球也更多，也包括自己做投资工作也更深入。我觉得现在对足球和一支球队未来的理解，比那时要更成熟和深刻一些。但整体来说，我还是认真足球分析对于证券投资分析是一件难度比较高的事。 足球分析上，有几个点是非常困难的。我觉得他的难度比证券分析的高的地方。那么困难在哪里，是在于， 第一，你更衣室情况是不知道的。 一般球迷，很难去了解到更衣室情况。即便有一些信息出来，哪怕是准确的，他可能也很难能理解更衣室究竟发生了什么问题。很多时候主教练选择一个首发阵容，特别是杯赛，考虑真是这个球员当下的状态，水平，伤病等等因素。即便你是从业者，你评估起来有时都非常困难。 第二，自身踢球水平会很限制这个问题。 自己踢的不行，会非常限制他理解比赛这个问题。也就是说你理解比赛和球队能力圈如果是要打一个折扣的。 这还是预测是一支球队长期是不是会崛起，还不是说一场比赛的胜负。但我觉得足球分析要做好也有一些地方是可以优化的。 我觉得有一个点是比较关键：就是如果你要更加精确的去理解足球分析，比如分析一支球队在未来几年会不会变强。到底什么事你可以分析的，什么是不可以的。这是非常重要的。比如我觉得比较关键，就是要对自己的能力圈吃的更加细。  在我刚开始比较有意识去分析足球比赛的时候，我其实是比较喜欢分析一些弱队，这也是之前比较早就发现莱斯特城赛季战斗力会大幅提升的原因，因为对这种体系会理解更深刻，而且看的时间长。而莱斯特城在那时一直在这件事做的就非常好。 但随着年龄增长，也包括越来越多的从事投资行业。我现在其实看一些自己感兴趣的球队会更多，比如这

工信部、国务院国资委展开“人形机器人与具身智能实景实训专项行动”，从字面看是机器人政策，细看其实说的是一个比较实用问题。 具身智能要从“能看、能说、能动”，走向“能在真实场景里稳定干活”。 这难度其实不算低。因为机器人在展台上演示是比较简单的场景，变量因素少。但机器人进入工厂、园区、养老、商超、巡检现场，是两回事。因素就多了，而且变量多，且持续时间长，展台上表演才多少时间，哪怕连续3天展台演示，但机器人进工厂可能一共走就是1年，长了多100倍。 真实场景里有光线变化、人员流动、复杂路线、突发情况、隐私边界、安全责任，还有长期运行的稳定性要求。 所以这次政策强调“实景实训”，重点不是“机器人又热了”，而是政策逐步把具身智能的产业化路径方向说更清楚了： 要有真实场景；要有高质量数据；要有训练验证；要有作业技能攻关；还要有安全治理和应用部署。所以如何，提供具身智能落地前的“训练场”和“验证体系”，就是比较关键的问题。 以前行业和市场重点都是机器人，现在更重要的是机器人背后的基建 过去市场对具身智能，以本体、关节、电机、减速器，为主。这些也很重要，但机器人真正进入产业现场之后，底层逻辑会发生变化。一个机器人能不能落地，不只看它有没有手脚，还要看它有没有足够的场景数据，有没有训练环境，有没有测试验证，有没有任务调度，有没有安全边界。具身智能后面拼的是各家的训练体系和后勤系统。 训练场的重要性会越来越高。训练场并非是纯摆几台机器人做展示，而是要把真实场景、真实任务、真实数据、测试验证、安全评估放在一起。机器人在正式上岗前先把，能不能干活，能不能稳定的干活，能不能一直放心这么干活，这一系列问题要测试跑清楚。也就是这次政策提到“百个以上高价值应用场景”和“万台级规模落地能力”。 云从科技主要是做具身智能落地链条里，做“AI基础设施+智能体+训练验证 云从就更类似于：它在具身智能落地链条里，

昨天去泡泡玛特股东会，来了快300人，酒店大厅都快装不下了，最少那时泡泡玛特股东会只有4个人来，一个小会议室都装得下，那时泡泡玛特董事长觉得人太少，大家可以坐的密一些。其实中间也就间隔了4年[得意]。一直持有泡泡玛特，每年都来，算是看着这家公司从第一次进世界杯，再到打到世界杯决赛了[得意] $泡泡玛特(09992)$

很高兴可以来机器人公司宇树科技的投资方，北京首钢孵化的机器人投资公司首程控股调研[得意]，团队最早就是早年首钢基金的年轻人班底。 我早年刚毕业开始做股票投资时，经常调研北京国企，特别是离金融街近的，专找离家近的调研，就那国企多[得意]。首程控股是我见过最好的国企之一了，他优秀体现在可以把国企的规模优势和民营化决策机制良好的混合。就类似一个黑人足球运动员的身体同时又结合了一定西班牙足球运动员那种技术，在对局中是非常有压迫感的。 $首程控股(00697)$