文章核心观点 - 当前AI领域的投资热潮并非转瞬即破的泡沫，而是一场类似“野火”的行业周期性修正，它将清理冗余、释放资源，为真正有价值的公司创造生长空间 [4] - 历史表明，2000年互联网泡沫和2008年金融危机后的“野火”都催生了一批核心强者，如亚马逊、谷歌等，AI领域也将经历类似过程 [4][7] - 参与者需根据自身“耐火力”进行分类，关键在于是否扎根核心能力、筑牢商业闭环并适配真实需求，以扛过周期考验 [4] AI热潮的本质与“野火”隐喻 - 硅谷当前资本极度充沛，但人才稀缺，同质化竞争严重，多个AI初创公司争抢同一批工程师和设计师，赛道拥挤 [12] - 行业过度增长后需要修正，AI领域的修正更像一场重塑生态的“野火”，而非瞬间破裂的泡沫，理解此区别对生存至关重要 [9] - “野火”是生态系统的纠偏机制，能清理过于密集的“灌木丛”，将养分归还土壤，为下一代森林的繁茂创造条件 [7] 生态参与者分类与“耐火力”指标 - **易燃的“灌木丛”**：靠叙事和溢价估值驱动，缺乏坚实商业模式，当资本收紧、客户关注投资回报率时极易被淘汰，但其释放的资源（如人才）将成为幸存者的养分 [16][17] - **阻燃巨木**：如苹果、微软、英伟达、谷歌、亚马逊等巨头，拥有强大的资产负债表、稳固的客户关系和结构性产品市场契合度，能吸收冲击并在火后变得更强 [18][19][21] - **火后“再生者”**：指那些经历烧毁后能转型或重生的公司，例如没有自有数据和分发的AI应用壳子、基础设施克隆品或只追逐日活跃用户而非忠诚用户的消费级应用，它们能从失败中学习并更精干地重生 [20][22] - **“火随者”**：指在旧森林被烧光后才起步的创始人，如LinkedIn、Stripe、Slack，下一代真正AI原生的伟大公司可能出现在此，其核心是把智能深度嵌入而不仅是装饰工作流，竞争焦点将从训练大模型转向以最低成本规模化高效交付智能 [23][24] 历史参照：2000年与2008年的“野火” - **2000年互联网泡沫**：烧掉了无利润的增长故事，但留下了数据中心、光纤网络等基础设施，以及学会了“长得慢、扎得深”的幸存公司，如亚马逊股价从峰值5.60美元跌至0.30美元，跌幅达95%，但后来回报达约720倍 [31][32] - **2000年泡沫的建设性成果**：电信公司通过股权和债务筹集了约2.6万亿美元，铺设了超过8000万英里的光纤，尽管到2005年近85%的光纤闲置，但廉价的带宽（价格下降90%）为YouTube、Facebook、云计算等后续创新奠定了基础 [34] - **2008年金融危机**：烧穿了商业模式幻觉，风险投资冻结，但幸存者如苹果、亚马逊、Netflix将“热量”转化为养分，进化出整合硬件、软件和服务的自我维持生态系统 [35][36][37] 本轮AI周期的独特挑战：“树冠火”与算力过剩 - 本轮“野火”热量集中在最高大的“树”上，如英伟达、OpenAI、微软等巨头，形成了以算力为核心、互相放大的收益回路，更接近“工业泡沫” [39] - “树冠问题”在于巨头间高度依赖和交叉投资，一旦需求回归正常或资本成本上升，可能导致算力利用率阶段性崩塌，风险从众多创业公司破产转向生态对少数大买家的依赖 [40] - 当前是供给约束型市场，算力是根本瓶颈，公司因恐惧拿不到算力而签下跨越数年的数十亿美元合同，推动产能过度建设，预计到2026年可能重演类似2000年后的带宽过剩情景 [42][43] - 过度建设由“胆小鬼游戏”驱动，例如微软宣布投入1000亿美元建数据中心，迫使竞争对手加大支出，形成可能导致集体产能过剩的反馈回路 [43][44] 算力的分化：训练与推理的不同未来 - **训练算力**：用于训练新模型的超大规模集群，军备竞赛由竞争恐惧驱动，而非实际需求，可能导致严重过度建设 [46] - **推理算力**：在真实环境中运行模型、服务用户所需的算力，社会对“智能”的实际需求几乎是无限的，约束在于供给而非需求 [46] - 随着GPU商品化和算力充沛，推理能力成为关键市场，竞争核心转向“谁能以最低的单token成本、单决策成本输出最大量的智能” [46] - AI推理需求直接指向实际利润改善（如降低获客成本、提升生产率），回报可度量且即时，这与互联网泡沫依赖投机性广告支出有本质不同，可能使本轮调整更温和 [47] - 即便训练端严重过度建设，推理端仍有足够多“潜在需求”来吸收多余算力，使其从军备竞赛转向生产性应用 [48] 更深层的约束：能源基础设施 - 算力本质是高度浓缩的电力，一个现代AI数据中心用电量可相当于一座小城市，真正稀缺的是千瓦时，而非芯片 [56] - 电力基础设施（电厂、输电线路）建设周期长达数年甚至数十年，可能成为决定AI发展上限的根本约束 [56][57] - 一个大型AI训练集群持续功率需求可超过100兆瓦，若AI算力按预测增长，十年内可能吃掉美国全国5–10%的发电总量 [57] - 真正有远见的公司不仅在囤积算力，更在锁定长期能源合同、建设电力基础设施，这将在未来形成几乎无法超越的地理优势和护城河 [58] 本轮周期的“耐火性”评估指标 - **基础模型实验室**：关键看收入增长能否跑在算力成本前面，耐火者表现为收入增速快于算力投入，证明能力提升能解锁更大客户价值 [62] - **企业级AI平台**：需证明AI功能是客户留存的核心原因，而非传统平台能力，若AI功能真实使用率低（如仅12%），在资本收紧时会被重估 [63] - **应用层公司**：关键指标是净收入留存率和获客成本回收周期，NRR高于120%、回本周期短于12个月者通常已完成深度工作流整合，不易被替代 [63] - **推理API提供商**：需关注“每GPU小时收入”和推理成本的价格弹性，高收入者利润空间大，低价格弹性表明客户重视超越原始算力的价值 [64] - **能源与基础设施公司**：经济性由利用率和电价共同决定，拥有结构性能源优势（如长期低价电力合同）的运营商能在调整期通过降价保持竞争力 [64] - 贯穿所有指标的元模式是：当外部资本消失，商业模式能否自我维持，实现“热力学上的可持续”，即每单位投入产出超过一单位回报 [65] 对行业与创业生态的启示 - 规律性的行业修正（如周期性破产、创意破坏）是健康的，能清理冗余、释放资源，长期压制修正只会积累燃料，导致灾难性“火灾” [68][69] - 真正的行业巨人需要时间扎根，构筑深厚根系（如核心技术、客户关系、能源基础）以承受周期性高温，而非仅仅在资本丰裕期快速生长 [69][73] - 野火过后，资源与人才的再分配是关键，历史表明，从失败公司流出的人才（如谷歌早期员工来自互联网泡沫创业公司）能塑造下一代巨头的文化与竞争力 [26][29] - AI技术的发展应有意识地用于解放和增强人类能动性，服务于医疗、法律、基础行业等具有实质社会价值的领域，而非仅加剧数字鸿沟或消费主义 [74][75][76]

文章核心观点 - 文章以“老登”这一网络标签为切入点，分析了传统行业和品牌如何从曾经的“新锐”变为如今被视为“老派、落伍”的代表，其核心观点在于：一个企业或品牌被贴上“老登”标签，并非其主观意愿，而是时代变迁、社会关系总和以及利益格局变化的必然结果，关键在于其是否还能站在时代前沿，满足新一代核心人群的利益需求 [9][10][21] “老登”现象的定义与成因 - “老登”标签最初为蔑称，现已中性化，泛指老派、落伍的人事物，在生产上多指资产重、科技含量低、依赖渠道和政商关系的传统行业；在消费上则指注重“保值”和商务属性的产品，如茅台酒、燃油车 [5] - 年轻人给事物贴“老登”标签的核心标准是“利益冲突”，即那些既不能给年轻人带来确定的未来收益（如金钱、健康、情绪价值），又在当下与其存在利益冲突的事物 [8][9] - 被标签化并非主观故意，而是时代浪潮与社会关系总和下的必然，即“老登第二定律” [21] 案例分析：从“小登”到“老登”的演变 - **白酒行业**：被视为典型“老登”行业，并非因为品牌历史老或业绩差，而是因为其在典型商务酒桌文化中，与年轻人的权力结构（服从性测试）和健康利益相冲突 [6][8] - **商务男装品牌（如海澜之家、雅戈尔、七匹狼）**：这些品牌曾是新锐“小登”，受60后/70后追捧，但随着消费主力代际更迭（至90后、00后），出现品牌老化与消费共识断代 [14][15][16][17] - **国美与黄光裕**：国美在1990年代以“取消中间商、薄利多销”的创新模式成为零售业“小登”，2004年已有200家门店，2005年目标2008年销售额达1200亿元；但因创始人入狱错过互联网电商时代，尽管回归后尝试超级APP、万店计划、氢能等新方向，但环境已变，难以重回巅峰 [28][29][30][31][33] 时代背景与宏观动力 - **城市化红利**：1990年至2024年，中国城镇人口占比从约26%提升至约67%（预计将破70%），以亿为单位的人口城市化进程，驱动了房地产、家电、服装、汽车、教育等行业的史诗级增长，成就了恒大、万科、海尔、格力、比亚迪等企业 [22][23][24][25] - **时代车轮的转向**：时代红利如“城市化”和“互联网”既能成就企业，也能抛弃企业，企业命运与时代脉搏紧密相连 [26][27] “中登”的挑战与机遇 - **“中登”的定义**：指如当今互联网大厂，商业模式已验证、现金流充沛，但增长故事渐老、用户增长乏力，处于“老登”与“小登”之间的状态 [35] - **内部“老登化”苗头**：对新一代员工（如00后）而言，大厂光环褪色，收入虽高但成长空间小，内部文化趋于僵化 [35] - **转型机遇**：“中登”仍拥有人才、资金和技术优势，通过拥抱前沿科技可避免沦为“老登”，例如阿里通过“通义”AI、百度通过“昆仑芯”和“萝卜快跑”AI业务重返时代前沿 [37][38] - **未来主旋律**：无人机、机器人、AI、商业航天等科技领域是中国未来的主旋律，坚持科技初心的企业可避免从“中登”滑落为“老登” [39]

文章核心观点 - 合成生物学行业正从投融资热潮期进入存量竞争阶段，创业窗口期正在关闭，行业竞争加剧，对企业的商业化落地和稳定交付能力要求更高 [5][16] - 未名拾光作为一家合成生物学初创公司，通过务实策略选择高价值、差异化的产品路线（如17型胶原蛋白、植物愈伤组织），并成功获得产业资本（如欧莱雅）的认可，度过了关键融资危机，完成了初步商业化验证 [4][7][10][18] - 行业投资逻辑已发生转变，从看重故事和未来市场空间，转向看重产品效果交付、稳定生产供应等综合能力，国资和产业资本成为更务实谨慎的投资方 [16][18] 行业现状与趋势 - 全球合成生物学融资规模在2020年达到78亿美元，2021年接近200亿美元，融资规模增长幅度超过100% [11] - 中国合成生物学市场规模在2020年近40亿美元，2021年达到64.16亿美元，同比增长150%以上 [11] - 2024年全球合成生物投资总金额122亿美元，同比增长14%，但相比2021年的巅峰期仍有差距 [17] - 行业已有多家知名企业破产或陷入危机，包括被称为合成生物鼻祖的Amyris [5] - 行业竞争进入存量时代，是经过生死局存活下来的玩家的战场，新玩家的创业窗口期几乎关闭 [16] 未名拾光公司概况 - 公司成立5年，已完成6轮融资，估值超1亿美元 [3] - 公司拥有欧莱雅、纳爱斯、华熙生物等上百家客户，已完成158项国家药监局原料备案 [4] - 核心团队背景强大，创始人及核心成员多毕业于清华、北大，背后有北京大学和清华大学两大重点实验室支持 [16] - 公司发展分为三个阶段：0到1完成初步商业化验证，1到10成为国内头部，10到100走向全球，目前公司刚完成第一阶段 [19] 产品与技术策略 - 公司选择并量产了当时市场未知但科学潜力巨大的17型胶原蛋白，而非市场成熟但竞争激烈的3型胶原蛋白 [8][9] - 公司专注于消费医疗领域相对零散但需求明确的高价值活性物 [10] - 公司看好并布局植物愈伤组织（植物干细胞）提取物领域，其在该领域的新原料备案产品数量超过半数 [4][11] - 公司拥有人工智能设计平台和“全能的生物能力”，这是其获得欧莱雅投资与合作的关键因素之一 [12] - 获得新一轮融资后，公司将继续深化AI技术平台建设，并致力于应用场景多元化和渠道全球化 [19] 融资历程与资本态度转变 - 公司在2022年面临严峻融资危机，当时账上资金仅能维持基础运营一年，一笔关键融资出现2000多万元的缺口，一度危及生存 [5] - 公司创立初期（约2020年）曾享受融资热潮，有投资人愿意给出1亿美元的估值 [18] - 当前，国资和产业资本的投资逻辑更加务实和谨慎，团队背景和技术能力仅是“门票”，最终投资取决于产品效果的市场检验和稳定生产供应的综合能力 [16][18] - 公司与欧莱雅的合作始于2023年，经过两年合作才最终达成投资 [19]

文章核心观点 - 互联网大厂对00后应届生的吸引力正在发生变化，高薪光环因超长工作时间而褪色，时薪可能低于基础服务业[5][7][9] - 大厂为文科生提供的主要岗位（如传统运营）职业成长性有限，工作内容琐碎，被视为“dirty work”，晋升通道拥挤[4][12][18] - 00后职场新人面临独特的职业构造挑战：前有晋升无望的资深员工堵路，后有更廉价、更年轻的实习生追兵，可能需做好坐“5年冷板凳”的准备[4][17][21] - 尽管存在诸多问题，大厂因其行业前沿地位、高薪及对职业生涯起步的背书作用，对许多年轻人仍具感召力，是一座“围城”[24][29][32] - 大厂岗位结构正在分化：传统劳动力密集型岗位含金量下降，而AI等增长业务线提供大量高含金量技术岗，但这些岗位属于技术/资金密集型，门槛高[4][32] 一、高薪除以工作时长，实际是低薪 - 某商科毕业生入职大厂运营岗，正式工作后工作量呈指数型增长，除睡觉吃饭外几乎所有时间都在工作，每周平均出差两次[7] - 该员工计算其超长工作时间后的时薪，可能不如在瑞幸摇咖啡[9] - 另一位00后毕业生通过7轮面试获得某顶级大厂商家运营顾问offer，但发现工作内容实为电话推销，属于“dirty work”，最终放弃入职[12][13] - 该毕业生拒绝入职的深层原因包括害怕6个月转正考察期未通过，公司可能通过“绩效改进计划”合规收集证据并低赔偿解除合同[13] - 该毕业生后来选择一家百人规模公司的独立站运营工作，虽需租房且公司不大，但获得了跨部门学习市场营销、广告投放的成长空间[14] 二、00后已遭遇：前有拥堵的前辈，后有更便宜的追兵 - 00后面临增长趋缓时代的大厂职业前景：前有大量晋升无望、工龄超过7年的资深员工堵住晋升通道[16][18][19] - 有HR指出，即使晋升成功，涨薪幅度也不会太大，近年有校招生初次晋升被卡两年，这在过去不可想象[20] - 00后身后有更便宜的追兵：大厂在降本增效环境下，倾向于用大厂头衔吸引大量廉价实习生，日薪通常不超过300元，却需承担与正职员工平齐的加班时长[21] - 实习生清楚自己985/211等名校标签被用于评估“性价比”，他们比00后正职员工更快“看透”现实[21] - HR指出当前用人方对00后的普遍心态是：“你不干，有的是比你年轻比你听话比你好用的人干”，并用大环境不好作为晋升失败或加薪少的理由[21] 三、大厂门口，还挤着许多失意者和希望者 - 尽管有吐槽，大厂仍是一座“围城”，很多人想进去一探究竟[24] - 一位实习生为进大厂，在半年多时间里于三家大厂运营岗实习，每日通勤3小时，承担大量末端工作，但最终错失秋招春招，未能获得正式offer[25][26][29] - 有观点认为大厂如同“校招生的黄埔军校”，能学到行业最前沿的东西，为职业生涯提供有力背书[29][31] - 一位23岁的员工坦然面对“35岁困境”，计划只在大厂待三四年，将所学作为未来职业跳板的背书[31] - 大厂岗位结构正在“腾笼换鸟”：传统基础运营岗含金量低且可能被AI取代，而AI关联的高含金量技术岗位正在批量出现[31][32] - 以字节跳动为例，2026届校招开放5000+ Offer机会，较2025届的4000+有所增加，其中研发类岗位招聘数量同比增长23%，算法、前端、客户端增幅显著，产品方向offer翻倍[32] - 这些新的高增长岗位（如AI技术岗）属于智力密集型和资金密集型，对新人设有门槛，并非人人可进[32] - 专业选择将决定毕业生是赶上时代坐上“最热的坑”，还是去大厂“坐上冷板凳”[33]

美国政府批准英伟达对华销售H200芯片 - 美国政府正式批准英伟达向中国及其他“经批准的客户”出售高端H200 GPU芯片，但需缴纳25%的销售提成，此比例同样适用于AMD、英特尔等其他美国芯片巨头[4] - 英伟达最新的Blackwell和未来的Rubin系列GPU仍被禁止出口[4] - 此举是英伟达首席执行官黄仁勋长达数月游说的结果，受此利好消息推动，英伟达股价盘后上涨[4] - 过去两年，受美国芯片禁运令限制，英伟达逐步失去迅猛增长的中国市场，丢掉了在AI GPU市场原先高达95%的份额，其数据中心业务在中国市场的营收占比也从原先的四分之一急剧下滑[4] - 黄仁勋曾公开抱怨公司在中国市场“完全出局，市场份额已经归零”，而中国AI GPU市场今年规模估计高达200亿-300亿美元，因此即使缴纳25%提成，重新进入该市场对英伟达业绩意义重大[5] 英伟达的市场地位与潜在风险 - 英伟达是生成式AI时代的领军公司，在AI芯片这个万亿级赛道中，以压倒性的性能优势和CUDA平台优势占据主导地位，其GPU产品线几乎垄断了八成以上的市场份额[5] - 公司是全球最具价值的上市公司之一，市值一度突破5万亿美元[5] - 英伟达数据中心业务营收高达1300亿美元（最近财年），但存在客户集中度过高的巨大隐患：前两大客户营收占比39%，前三大客户营收占比高达53%[5] - 据媒体猜测，前五大客户为微软、谷歌、亚马逊、Meta和甲骨文，而前三大巨头（微软、谷歌、亚马逊）正在加速转用自研芯片，这直接威胁英伟达的订单和市场份额[6] 亚马逊AWS的自研芯片战略 - 亚马逊AWS在re:Invent大会上发布了新一代自研AI芯片Trainium 3，被媒体誉为“对英伟达的直接宣战”[7][8] - Trainium 3是亚马逊自2022年以来的第三代AI芯片，主打低成本与推理优势，训练速度比前代快4倍，成本减半[8] - 与英伟达相当的GPU系统相比，Trainium 3可节省50%训练费用，现场演示显示其在Llama 3.1训练中，仅需24小时完成相当于H100集群一周的任务[8] - AWS计划用自研芯片、自研模型、私有化部署及智能体全家桶，覆盖从训练到推理的整条AI赛道[9] - AWS在云计算市场保持巨大领先，市场份额超过三成，排名二三位的微软与谷歌市场份额分别为20%与16%[9] - OpenAI宣布与AWS签署七年价值380亿美元的AI基础设施服务协议，Anthropic等AI初创公司已转向Trainium，节省了超过三成的预算[9] 谷歌TPU的进展与市场威胁 - 谷歌是行业最早自研芯片的巨头，其第一代TPU于2016年发布，最新发布的第七代TPU v7 Ironwood进一步给英伟达带来压力[10][11] - Ironwood单芯片FP8计算能力达4.6 PFLOPS，比第五代TPU提升10倍，是第六代TPU的4倍，专为“高吞吐、低延迟”推理优化[11] - 相比英伟达Blackwell，Ironwood在能效上领先20%，功耗仅300W/芯片[11] - 2025年，谷歌的AI芯片市场份额预计已达到8%，尤其在占AI算力80%的推理领域[12] - 谷歌声称使用TPU可将训练成本降低40%，并已吸引Meta作为第三方客户，Meta计划在2027年部署谷歌TPU，而Meta正是英伟达AI芯片的第四大客户[12] - 谷歌Ironwood服务器将交由富士康代工[12] 微软自研芯片的挑战与延误 - 相比亚马逊和谷歌，微软在自研芯片领域遭遇挫折，其首代Maia 100芯片于2024年推出并开始部署，但原计划今年发布的Maia 200的大规模量产已推迟至2026年[13][14] - Maia 100是微软与博通合作开发的芯片，预计比英伟达H100芯片成本低40%，未来三代计划覆盖训练、推理和边缘[14] - 微软CTO表示公司未来将“主要使用自家芯片”，以减少对英伟达的严重依赖，但Maia 200的量产延误主要由于设计变更、仿真不稳定等技术内部因素以及台积电的产能瓶颈[15] - 由于在台积电抢不到先进制程产能，微软转向英特尔的18A节点计划在明年实现量产，如果Maia二代不能及时部署，微软明年可能还要投入100亿美元购买英伟达芯片[16] 性能与成本的竞争格局 - 英伟达在性能技术上仍具核心优势，其Blackwell架构B200 GPU单芯片FP8计算能力达20 PFLOPS，比前代H100提升4倍，在推理任务中能效比谷歌TPU高出30%[17][18] - 英伟达的CUDA平台支持4000多个AI框架和库，拥有庞大的开发者生态，是其真正的护城河[18] - 成本是AI巨头自研芯片的最大卖点：亚马逊Trainium3宣称可将训练成本降至前代的50%，谷歌Ironwood TPU在推理任务中能效比英伟达H100高出20-30%[19] - AI巨头正通过软件生态蚕食英伟达优势：谷歌的JAX和PyTorch/XLA集成已覆盖70% AI工作负载，AWS Neuron SDK支持主流开源模型，微软DirectML无缝嵌入Visual Studio[19] - 亚马逊计划在Trainium4上集成NVLink兼容技术，预计训练费用再降40%，谷歌TPU v8计划于2027年商用，成本优势或达50%以上[19] 自研芯片的市场份额展望 - 亚马逊的目标是在明年达到50%的自研芯片占比，推动AWS在AI云市场的份额从31%升至35%[20][21] - 谷歌TPU的市场份额已攀升至8%，其外部销售占比已达到20%，随着2027年Meta转用TPU，将给英伟达带来更大竞争压力[21] - AI大模型公司如Anthropic正在推动芯片多元化，同时使用多家芯片而非仅依赖英伟达，Anthropic与谷歌签署了价值数百亿美元的协议，计划使用多达100万片TPU[21] - AMD CEO苏姿丰评价认为，未来五年内，GPU仍将占据市场大部分份额，但给ASIC类加速器（即三大巨头的自研芯片）留出20%–25%的市场份额是合理的[22] - 苏姿丰还计划AMD在未来3-5年抢到两位数的市场份额[22]

以下文章来源于镜相工作室 ，作者镜相作者 镜相工作室 . 商业世界的风向与人 本文来自微信公众号： 镜相工作室 ，作者：阮怡玲，头图来自：AI生成 阿里工号11的戴珊曾给过"老白兔"一个形象的定义：那些看起来勤勤恳恳、实际产出不高，还时不时 说点风凉话的人，就是"老白兔"。 过去几年，"老白兔"一度是互联网公司公开批判的对象。但那时行业仍风光，巨头们有钱、有资源， 既能对外扩张，也能对内安抚，招新人、养老人都不算难。如今环境变了，增长变慢、故事退潮，大 厂对"老白兔"的容忍度也随之下降。当企业不再处在一路狂飙的轨道上，这些"老人"的位置也变得愈 发微妙。 在基层员工眼中，他们占位、压舱、影响晋升；在管理者心里，他们既带不动业务，又动不得——清 理他们的成本，往往比留着更高。但更尴尬的是，在降本增效的周期里，老白兔似乎已并非个人的问 题，而是组织缩编的必然产物。 一种新的现实也浮现了——在大厂，人们清除老白兔，但也培养老白兔。 五年前，周乾刚进百度时，一度很疑惑，为什么给高职级的员工发消息时，对方常常不回复，甚至如 果不多催几次或者打电话，永远不会回复。 后来，一位高职级的同事主动给周乾分享了秘密——他会主动立 ...

文章核心观点 文章通过梳理火锅品牌“熊喵来了”创始人吴红涛的创业历程与品牌发展关键节点，揭示了该品牌如何在竞争激烈的火锅赛道中实现逆势快速增长。其核心在于通过精准的“质价比”定位、创新的“同盟商”扩张模式、持续的产品与服务迭代，以及对市场红利（如抖音）的敏锐捕捉，成功从一家区域网红店发展为全国性连锁品牌，并计划未来进一步扩张[7][9][11][19][33]。 品牌创立与早期探索 - 创始人吴红涛于2000年辞去体制内工作赴京，从送餐员做起，后回沈阳经营中餐品牌“好妈骨头王”长达17年[4][5][13] - 2015年，因中餐标准化难度高，吴红涛转向火锅赛道，在沈阳创立“熊喵来了”，初期定位“餐饮界的迪士尼”，主打年轻人客群与90元客单价[13][14] - 首家店选址沈阳大悦城，凭借台湾火锅品类、免费鸭血豆腐及本地探店推文（一篇10万+）迅速成为网红店，首月流水突破70万元[14][15] - 2016年第二家店因定位（网红、90元客单价）与社区选址错配而遇冷，促使品牌进入盘整期，反思纯网红路线的局限性[16][17] 关键转折与模式创新 - **疫情催化深度思考**：2020年疫情迫使团队重新思考品牌定位与发展路径，借鉴优衣库“优质平价”模式，定下3年开100家店的目标[19] - **创立“同盟商”模式**：为快速规模化，放弃纯直营，创新推出“同盟商”模式，严选合作伙伴（面试通过率仅5%），并提供全流程扶持与标准化管理，确保与直营店同标准[19][20] - **模式裂变与扩张**：首个同盟商在长春试水成功，并裂变出80家店；模式跑通后，品牌从2021年初的18家直营店迅速扩张至目前的400多家门店[21][22] - **财务表现**：2024年公司营收已达19亿元[22] 产品、服务与运营升级 - **空间与体验重塑**：疫情期间砸店重装，聘请国际获奖设计师，将空间定位从过于年轻化调整为适合18-45岁全客群的舒适场景[22][23] - **产品创新**：在免费鸭血豆腐基础上，推出12道免费不限量甜品及免费儿童餐，显著提升家庭客群复购率[24] - **服务提升**：引入海底捞式赛马机制，疫情期间将店长培训频率提升至每10天一次，通过PK大幅提升服务水平[24] - **运营优化**：通过5S管理优化门店动线，将桌位从40张增至49张，翻桌率提升30%；套餐销售占比达70%，平均用餐时间65分钟，人效接近快餐水平[28][32] 精准定位与扩张战略 - **客单价战略调整**：2021年启动全国扩张时，将客单价从90元主动降至70元，定位“火锅界优衣库”，瞄准18-45岁全客群，追求优质平价[30][31] - **聚焦下沉市场**：扩张初期全部集中在北方下沉市场，所有门店均选址于购物中心（如与万达战略合作），以规避一线城市高成本，保持“质价比”优势[32][33] - **供应链与成本控制**：通过规模化采购降低成本；与供应商战略合作，利用整牛不同部位减少浪费；践行“地产地销”逻辑（如新疆番茄制酱、辣椒做底料）进一步控制成本[32] - **门店结构**：至2023年，直营与加盟（同盟）店比例达1:3，100家直营店作为标准模板，300家加盟店快速抢占市场[33] 营销与用户洞察 - **抓住抖音红利**：早期一家选址不佳的亏损店，通过“9块9吃锅底（含10只小龙虾）”和“羊驼陪你吃火锅”等创意营销在抖音爆火，次月即扭亏为盈，盈利8万元[25][27] - **流量打法**：不盲目投流，依靠制造场景和话题（如与《甄嬛传》、《非人哉》IP联名）引发自发传播[27] - **年轻化洞察**：创始人的子女成为重要“用户洞察官”，其喜好（如二次元文化）直接影响了品牌的产品与营销决策[27] 未来规划与行业背景 - **行业逆势增长**：在火锅行业整体增速放缓、头部品牌收缩（如海底捞2021-2022年关闭约300家店，2024年仅净增约30家；呷哺呷哺2024年净减少约50家）的背景下，熊喵来了实现爆发式增长，2025年成为川渝火锅增长力第二大品牌及门店增速最快的火锅品牌[9] - **打破地域偏见**：品牌2015年成立于沈阳，成功打破了“消费不过山海关”的地域认知[9] - **品牌迭代**：推出“甄选店”新店型，引入世界牧场原切牛羊肉及全国地标食材，将12道免费甜品升级为现场手作中式糖水铺，以迎合中产理性消费与主流市场消费升级需求[33] - **长远目标**：创始人计划到2030年将门店数量扩展至3000家[33]

人工智能与科技行业 - OpenAI发布新一代人工智能模型GPT-5.2，该模型速度更快，擅长信息查找、写作和翻译，分为三档以模拟人类推理，处理复杂任务，将于周四向付费用户开放 [3] - 沃特-迪士尼与OpenAI达成一项为期三年的里程碑式许可协议，授权Sora平台使用200多个迪士尼、漫威、皮克斯和星球大战的角色和环境，用于生成用户提示的社交短视频 [6] - 迪士尼将向OpenAI进行10亿美元的股权投资，并获得认股权证，同时作为主要客户使用OpenAI的API和ChatGPT来构建新产品和供员工使用，生成的视频和图像预计将于2026年初开始提供 [6] - 宇树科技创始人王兴兴表示，具身智能的拐点可能在未来一两年内发生，关键指标是机器人在80%的陌生环境中，仅凭语音指令达成80%的任务成功率 [25] 消费与零售行业 - 喜茶在一年内门店数量大幅减少，据不同数据源统计，门店净减少数量在680家至711家之间，同比降幅达15.41%，公司此前已宣布暂停加盟申请，不做低价内卷 [7] - 短视频平台头部主播“周周珍可爱625”（实名周珍）名下控股企业广东嘉星文化传媒有限公司因涉嫌逃税被查处，涉及少缴税款金额逾1600万元，罚款金额逾829万元，该主播在该平台拥有5044.7万粉丝，店铺位列平台面部护肤店铺榜第5名 [13][14] 互联网与平台经济 - 云南省旅游民宿行业协会发布决定，将代表会员对携程等在线旅游平台启动反垄断维权工作，指控平台利用市场支配地位实施“二选一”霸王条款、单方面随意涨佣等不正当竞争行为 [8] - 哔哩哔哩辟谣关于“需购买会员才能看完整视频”的网络传言，公司表示相关截图纯假，已向警方报案 [15] - 哈啰无人驾驶出租车在湖南株洲发生伤人事故，事故车辆将伤者卷入车底，此时距离其在株洲启动试运营仅过去四个月，客服建议乘客考虑其他出行方式 [15][16] - 市场传闻称监管要求券商清退所有客户在交易所的专属设备，多家券商IT部门相关负责人回应称目前尚未接到具体通知 [19] 宏观经济与政策 - 中央经济工作会议部署2026年经济工作，强调推进教育资源布局结构调整，增加普通高中学位供给和优质高校本科招生 [4] - 中央经济工作会议于12月11日至12日召开，总结2024年经济工作，部署2025年任务，涉及货币政策、财政政策、房地产新模式、碳市场建设等 [21] - 第十五届国际跨国公司领袖圆桌会议召开，主题为“开放的中国与世界”，聚焦“十五五”规划与中国经济可持续发展、地缘政治对全球供应链影响等议题，数百位全球500强企业及国际组织代表参会 [22][23] - 财政部将于12月12日定向续发7500亿元特别国债，其中10年期4000亿元、15年期3500亿元，用于偿还到期旧债，不新增赤字，旨在稳定政府债务规模并支持城市更新等“三大工程” [24] 公司动态 - 东软集团公告，公司55岁的高级副总裁陈宏印因突发疾病去世，陈宏印于1996年加入公司 [5] - 画家范曾首度公开露面回应失联风波，宣布与范晓蕙、范仲达及其家属断绝关系，并透露将委托妻子全面掌管家庭事务 [19][20]

题图｜视觉中国 撬动用户转化的钩子，零落分散在种草短视频、直播间、货架，乃至一张优惠券、一份运费险、一个 用户好评里。 各位电商朋友们，又到了年底复盘总结的日子。 不知道今年你的生意好不好做？闯了多少关，踩了多少坑，用了多少新工具，上了多少导师课，花了 多少广告费，最后一算总账，盈亏与否？ 时至今日，投流工具更量化了，理论更扎实了，算法武装到了牙齿，道理装满了头脑，结果不少商家 发现：投入和产出的账算不清了。 两个月前，一位电商老板发帖诉苦，今年前九个月，公司电商销售额飙涨到了1300万元，但财务核 算后，发现净利润只有5万元。原因在于，老板只盯着GMV增长这一单项指标，忽视了ROI。 在复杂的电商平台生态中，光是投入这一项，就有流量、达人、运费险、补贴等，而每一项的投入带 来了多少产出，其实并不清晰。 亏钱知道怎么改进，赚钱知道如何持续，是长期经营的基础。 怎么把这笔账算清楚，是当下商家面 临的首要议题。 玩法多，商家怎么抓浪潮？ 随着平台的场景和玩法越来越丰富，用户的消费行为链路越来越复杂，对商家提出了更高的要求。 抖音电商用户的行为正在从单点，走向全链覆盖的"看搜买晒"，用户每天在抖音电商看完短视频后， ...

文章核心观点 - 有色金属行业正经历系统性变革，其叙事逻辑已超越传统周期，金融、资源、加工三大属性叠加全球话语权竞争构成新逻辑 [6][7][42] - 中国作为全球最大生产与消费国，通过海外并购、产能扩张及成本技术优势，深度参与全球资源配置，正从行业追随者成长为引领者 [7][13][42] - 金、铜、铝三大品种因战略属性突出、市场规模大，是此轮变革的核心，其产业逻辑、供需格局及中国企业的角色均发生深刻变化 [7] 有色行业叙事逻辑之变 - **加工属性成为第三大属性**：对于铜、铝等储量不稀缺的品种，决定其价格和竞争力的关键新增变量是低成本的加工和冶炼能力，权重日益提高 [9] - **供给刚性支撑价格**：过去十年全球资源开采投资不足，叠加资源民族主义与环保约束，新产能释放难；同时需求端受全球降息、再工业化、AI及新能源拉动，供需紧平衡支撑价格 [10] - **地理错配引发国家竞争**：有色金属产地与消费地严重分离，产业话语权随经济体实力提升而转移，中国企业借鉴日本商社模式，凭借加工成本优势积极出海提升全球话语权 [12][13] - **中国企业构建全球供应链**：为保障资源安全（如铜精矿对外依存度约80%），中国有色央国企带头出海收购优质矿山，构建自主可控的全球供应链体系 [14] 黄金：最新定价的锚与矿企突围 - **定价逻辑转变为对冲美元信用风险**：2025年以来黄金价格涨幅达60%，发生在实际利率居高不下的背景下，传统以实际利率为锚的逻辑失灵；新逻辑是黄金成为广义美元信用的替代与对冲选择 [16] - **去美元化与资产外溢推动金价**：全球货币超发、美债压顶（美国国债总额达38.43万亿美元），美元真实贬值速度比黄金快；乐观观点认为若资产从美债继续外溢，黄金可涨至6000美元 [17][19] - **央行购金成为结构性主驱动力**：2022-2024年央行年均净购金约千吨级，占全球需求约23%，与美债减持现象同步；全球黄金供应稳定（年矿产金约3640吨），年增幅小于3%，开采成本年增10%以上 [19][20] - **中国黄金产业全球竞争力提升**：中国是全球最大黄金生产国（2023年产量370吨）与消费国，在全球矿金生产中份额达11%；形成以紫金矿业为龙头，山东黄金、招金矿业等为骨干的产业梯队，并通过海外收购优质资产主动弥补国内资源短板 [21][24] 铜：新能源与算力时代的紧平衡 - **供给受限碰上需求景气**：铜价2025年涨幅超30%，突破2021年高点，核心逻辑是“供给增速放缓、需求稳步扩张”的紧平衡格局 [26] - **供给面临三大挑战**：矿山老龄化（全球约一半铜矿开采年限超50年）、品位下降（全球平均品位从1900年4%降至2024年1.07%）、资本开支不足（2010-2020年持续低迷）及生产扰动（2024年干扰率超5%），导致有效开采量有限 [31] - **需求受多领域拉动**：2024年全球精炼铜消费约2733万吨，中国消费1595万吨占比超一半；需求结构以电力（46%）、家电（14%）、交通（13%）为主，新能源转型和AI投资（如AI机柜中的铜材）将推动需求稳步增长；预计2025-2028年全球年产能缺口在20万吨以上 [29] - **中国铜企从跟随到领跑**：中国铜矿原料进口依赖度超80%，但通过锻炼低品位矿开采，已构建完整产业链，技术与成本领先（如西部矿业成本低至3万多元/吨）；2024年中国精炼铜产量1364万吨占全球50%，CR5达58%，紫金矿业（107万吨）、洛阳钼业（65万吨）等成为全球头部；企业加速全球化布局（海外并购铜矿项目152个），并在非洲与拉美展现快速建设与运营能力，紫金矿业和洛阳钼业均规划2028年产量较2024年翻倍 [30][33] 铝：工业体系之争与中国主导权 - **定价权源于工业体系**：铝土矿全球供应充足，但铝价维持高位，核心在于铝的加工属性最强，电解铝是高耗能行业（电力成本占比34%），竞争力取决于完备的工业体系 [35] - **中国主导全球供给**：中国电解铝产能4400万吨占全球57%，前7家企业合计产量占全球37%，行业头部集中度高且由中国主导；供给端受国内4500万吨产能硬约束，2026年起无增量，海外新增产能因电力不稳定、开发难度大而有限，预计2026-2028年全球产量增速仅2%～3.5% [36] - **需求场景多元化形成支撑**：2024年国内电解铝消费中，交通领域增长12%，电力电子领域增长9.1%，新能源汽车轻量化与光伏组件边框用铝成为新增长动力 [37] - **中国企业扩大成本与产业链优势**：通过向低电价区域（新疆/云南）转移、提高自备电比例（如中国宏桥山东基地电力自给率超50%）进一步降低成本；龙头企业实现“铝土矿-氧化铝-电解铝-铝加工”全产业链覆盖（如中国宏桥氧化铝产能自给率超160%）；并加速拓展国际产能（如中国宏桥在印尼布局200万吨氧化铝产能），输出技术与管理经验，巩固全球主导地位 [38][40]