豆包大模型业务进展与数据 - 截至今年12月，豆包大模型的日均tokens调用量已超过50万亿，相比去年12月实现了超过十倍的增速 [1] - 火山引擎宣布将豆包大模型升级至1.8版本，面向多模态、Agent（智能体）等场景进行定向优化 [1] - 豆包APP在月活数据上断层领先其他AI行业应用，坐稳C端应用领先地位 [4] 模型能力升级与产品应用 - 豆包1.8模型在Agent能力方面实现大幅增强，包括Tool Use（工具使用）能力、复杂指令遵循能力及OS Agent（操作系统智能体）能力 [2] - 模型展示了执行复杂任务的能力，例如规划流程、理解屏幕、调用工具进行全网比价选购耳机 [2] - 豆包1.8展示了长视频理解能力，例如通过1小时4分钟的监控画面定位事件，该能力可应用于在线教育、安全巡检、产品质检等企业场景以提升效率、降低成本 [3] - 豆包底层是一套复杂的Agent系统，内部开发了大量Agent以处理不同领域的问题，如垂直搜索、开放性问题和闭环任务 [3] - 火山引擎正式发布豆包视频生成模型Seedance 1.5 pro，在“音画同步”能力上表现更强，声称可做到中文讲方言都音画同步 [4] 市场竞争格局与动态 - 阿里高调进军C端AI应用市场，旗下APP千问自11月17日公测仅23天月活跃用户数突破3000万，灵光上线4天下载量突破百万且增速超过ChatGPT和Sora2，蚂蚁阿福在品牌升级后隔日冲上苹果应用总榜第三 [4] - 在云市场，火山引擎与阿里云均宣称市场份额领先，双方广告牌在机场“隔空对峙”，数据差异源于统计口径不同：火山引擎引用MaaS层外部客户Tokens调用量数据，阿里云引用包括全链条的数据 [1][5] - 公司认为模型厂商之间最核心的关系并非存量竞争，预测明年整个AI市场规模有望再增长十倍 [1][6] - 公司欢迎更多企业加入并重视MaaS，认为更多云厂商积极投入是市场走向成熟的积极信号，生态参与者共同做大基础层能加速上层AI应用落地 [6] 公司战略与行业观点 - 公司强调安全是重中之重，将安全放在第一位，认为“能力越强责任越大” [2] - 公司较早明确了持续强调模型能力与tokens规模的重要性，并通过技术优化大幅降低模型调用成本，降幅高达99%，同时保持健康毛利 [6] - 公司认为行业天花板很高，更多人加入能加速行业发展、AI落地及社会发展 [6]

行业趋势与驱动力 - 人工智能技术正从辅助工具升级为网络传播的核心驱动力量[3] - 以大模型为代表的AI技术正在重塑网络传播生态[3] - AIGC技术正在塑造“人机共生”的新范式 带来生产效率的几何级提升以及创作主体、创意过程和产业生态的深刻重构[3] - 人工智能生成内容对全球传播格局产生深远影响[3] 公司/机构战略与举措 - 微博首席运营官王巍指出互联网企业在网络传播生态建设中肩负责任 需持续加大在内容安全、可信算法等领域的投入[3] - 清华大学教授沈阳强调海淀区在AI内容创作领域具有先发优势 是提升区域文化影响力的重要契机[3] - 海淀区成立“科技自媒体专业委员会” 首批委员包括13家优质科技自媒体机构与5位科技领域网络大V 旨在提升科技传播的专业性与影响力[5] - 海淀区发布“光影朋友圈”计划 旨在构建“培育-联动-赋能”的开放传播共同体 实现资源共融、内容共创、声量共振[6] - 海淀区网络知名人士联谊会完成第二届理事会换届选举 以团结引领网络知名人士为区域发展汇聚智慧与力量[7] - 大会邀请快手、36氪、科大讯飞等重点互联网企业展示其在内容生态、智能技术、平台渠道等方面的科技资源与核心能力[7] 区域发展与合作 - 大会汇聚“政产学研用”各方力量共200余人 共谋区域网络传播发展未来[1] - 海淀区强调要把握数字化、网络化、智能化趋势 以高质量网络传播服务区域创新发展大局[2] - 行业领袖与学者在“新趋势主旨谈”单元贡献智慧洞见 共同探索智能网络传播的良性发展路径[3] - “解码‘海淀IP’”单元从五大维度展现海淀在网络传播领域的丰硕成果与多元生态[4] - 内容创作者、产业观察者与学术研究者共同探讨如何将海淀的科技底蕴、文化资源转化为具有感召力的城市叙事[4] - 大会强化了协同创新的平台纽带 为构建良好网络传播生态、赋能区域高质量发展奠定基础[7]

行业现状与核心挑战 - 个人养老金产品目录中存在上千种产品，投资者面临选择困难 [1][4] - 年轻人及低收入群体参与长期养老储蓄的意愿较低 [3][6] 核心责任主体理念 - 个人是养老的核心责任主体与直接受益者，不能单纯依赖政府、企业或家庭 [2][5] - 个人需在养老理念、长期规划和参与度方面承担更多责任，提高自身养老认知并进行科学规划 [2][5] 解决方案：制度与产品设计 - 制度设计需引入行为金融学成果，提供更灵活的参与机制以降低入门门槛，国外实践表明允许加入后退出的机制实际退出率极低 [3][6] - 建议商业机构利用大模型等智能技术，提供低成本、高质量的投顾服务，以降低投资者选择门槛 [1][4] - 需优化产品设计，设置默认投资选项，将优质投资资源集中于默认产品以满足大多数普通消费者需求 [1][4] - 通过默认投资选项减少决策负担，让专业团队为普通消费者管理养老资金，以提升收益稳定性 [3][7] - 需建立产品评价与进出机制，以保障产品质量与市场竞争透明度，增强消费者信任 [1][4] 解决方案：技术工具与长期合力 - 借助智能技术搭建类似“养老金面板”的工具，整合个人在不同机构的养老账户信息，清晰展示账户余额、投资收益、通胀影响等，帮助个人精准量化养老需求并倒推当前储蓄目标 [3][7] - 养老问题的解决需政府、市场、个人形成合力，在政策支持、产品创新、意识提升等方面持续发力，才能使多层次养老保障体系落地见效，为应对人口老龄化提供支撑 [3][7]

文章核心观点 - 工业和信息化部公布我国首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可，标志着中国智能网联汽车准入和上路通行试点正式进入上路通行试点阶段，自动驾驶正从技术验证转向量产应用 [1][9] 试点城市与路段选择 - 试点限定在重庆和北京的特定路段，是出于安全优先、稳步推进的考虑 [3] - 重庆交通地形复杂、北京交通场景丰富，选择这两地能够测试系统在不同环境下的适应性 [3] - 其中一款轿车可在北京市京台高速、机场北线高速及大兴机场高速等的部分路段开启自动驾驶功能，最高车速限80km/h [3] 获批车型与准入考核 - 首批两款车型分别适配高速路段和城市拥堵场景 [1] - 工信部联合相关部门对试点生产企业的研发、测试及应急保障能力开展全方位考核 [7] - 组织第三方测试机构及专家，针对试点车型的预期功能安全、网络安全等风险开展系统性测试 [7] - 同步验证试点依托城市的管理能力及相应应急保障能力，择优确定两家联合体通过首批准入试点 [7] L3级自动驾驶的定义与责任 - L3级有条件自动驾驶允许在特定条件和场景下，系统充当“临时司机”，独立完成驾驶任务 [6] - 当系统发出介入请求时，需要驾驶员能够及时接管车辆，不能完全依赖智能系统开车 [8] - 智驾不能当“代驾”，驾驶人才是最终责任主体 [8] 当前试点阶段与消费者体验 - 目前获批车型暂时不可向普通消费者销售，仅限试点使用单位运营 [8] - 消费者可通过打车方式体验自动驾驶功能 [8] - 随着试点深化及行业对安全风险规律性认识的提升，后续相关限制条款或将逐步放宽 [8] 对行业的意义与发展机遇 - 此次发布标志着我国智能网联汽车准入和上路通行试点正式进入上路通行试点阶段 [9] - 对于整个行业而言，意味着我国自动驾驶正从技术验证转向量产应用 [9] - 智能化已从车企的“可选项”变为“必答题”，已从“有没有”转向“安不安全、成不成熟” [9] - L3级别自动驾驶的落地，涵盖整车、零部件、软件等多个产业链环节的发展机遇 [9] - 强调“附条件”准入，将允许开启自动驾驶功能的路段限定在典型、低风险场景中，以安全有序推进技术稳妥落地 [9]

字节跳动AI手机生态合作战略 - 字节跳动正加速拓展AI手机“朋友圈”，与vivo、联想、传音等全球主流手机厂商推进合作，标志着国内AI手机市场进入“互联网巨头+硬件厂商”深度共建的新阶段 [1][2] - 公司核心战略是通过“生态合作”模式，将豆包手机助手深度植入合作厂商的操作系统底层，获取“系统级权限”，而非自研硬件 [3] - 此举意在建立一个庞大的“AI终端矩阵”，对缺乏自研大模型能力的中小手机厂商具有吸引力，帮助其快速补齐AI短板，提供差异化智能体验 [6] 豆包大模型的技术定位与能力 - 豆包手机助手获得了类似“注入事件”的高级权限，使其从一个被动回答问题的工具，转变为能“看懂屏幕、操作应用、跨APP执行任务”的系统级智能体 [3] - 搭载于中兴工程样机（努比亚M153）的豆包大模型1.6版本，能通过一句语音指令（如比价下单）自动在多个平台间跳转并完成任务，实现“动口不动手” [4] - 面对跨应用操作引发的生态壁垒挑战，豆包正通过技术迭代，尝试在不触碰核心数据隐私的前提下，通过“屏幕理解”和“模拟交互”来完成任务 [5] 合作进展与市场反应 - 豆包与中兴通讯合作的工程样机已于12月1日亮相，搭载高通骁龙8至尊版处理器并配备专属AI物理按键 [4] - 合作消息发布当日，中兴通讯A股强势涨停，H股大涨超10%，显示资本市场对“大模型+硬件”跨界组合的认可 [4] - 在经历短暂的产品调整后，中兴商城于12月16日重启了该工程机的销售，但名额极其有限 [5] 面临的挑战与调整 - 豆包助手因需要跨应用操作，触碰了微信、淘宝、美团等“超级App”的生态围墙，部分用户反馈登录或支付时出现异常 [4] - 豆包方面迅速做出“规范化调整”，明确了新的安全边界：在涉及金融、支付等高敏感环节，助手将提示用户手动完成或无法截取受保护界面 [5] - 这一插曲揭示了AI手机发展的核心痛点：如何在用户体验与平台安全、数据隐私之间找到平衡点 [5] 行业影响与发展前景 - 字节跳动的“开放生态”模式，为AI技术落地提供了一条新路径，正在尝试重构用户与手机的交互方式 [6] - 随着更多厂商加入和模型能力迭代，未来可能迎来手机能替用户“跑腿办事”的新时代 [6]

谷歌发布Gemma 3家族新模型 - 公司在“大模型”领域发布Gemini 3 Pro和Flash后，继续在端侧“小模型”发力，于近期发布了两项与端侧相关的新技术 [1] - 新发布的两个模型均属于Gemma 3家族，分别是T5Gemma 2和FunctionGemma，两者均为“小模型”但专攻方向不同 [3] T5Gemma 2：架构创新与性能 - T5Gemma 2是一个底层架构创新，是首个开源的多模态长上下文编码器-解码器模型，其最小规模为270M–270M参数 [1] - 公司开源了T5Gemma 2的三种预训练模型规模：270M–270M、1B–1B以及4B–4B [5] - 该模型采用编码器-解码器架构，与当前主流的仅解码器架构不同，代表了AI技术领域的“另一条路” [4][14] - 在多个基准测试中，T5Gemma 2展现出强大的多模态性能，超越了公司自己的Gemma 3模型 [8] - 在代码、推理和多语言等任务的通用能力上，T5Gemma 2整体上优于对应规模的Gemma 3模型 [9] - 相较于Gemma 3和第一代T5Gemma，T5Gemma 2在生成长上下文内容的质量上有显著提升 [9] - 在预训练阶段的性能可能超过对应体量的Gemma 3模型，而在后训练阶段则取得了显著更优的表现 [11] 编码器-解码器架构的回归与优势 - 在GPT、Llama、Gemini、DeepSeek等仅解码器架构主导的时代，T5Gemma 2是对经典Transformer中编码器-解码器路线的回归与现代化改造 [14][15][16][17][18][19][20] - 编码器-解码器架构采用“先读懂再动笔”的机制，能强迫模型先消化输入再生成输出，这种机制天生更严谨，有助于减少“幻觉”问题 [32] - 该架构在多模态处理方面具有天然优势，编码器可以作为处理图像信号的“眼睛”，比强行塞给仅解码器模型处理更顺畅 [33][34] - 在手机等端侧算力有限的环境中，编码器-解码器架构往往能用更少的参数达到与大型仅解码器模型相当的效果，效率更高 [35] - 公司并未从零训练T5Gemma 2，而是采用“模型适配”技术，利用已训练的Gemma 2或Gemma 3解码器模型作为种子，将其权重映射到新结构中，大幅降低了计算成本 [36] FunctionGemma：功能与场景创新 - FunctionGemma是一个专为函数调用优化的模型，参数规模为2.7亿，可在手机、浏览器及其他设备上运行 [1] - 该模型是对模型“技能”的专项训练，类似于剥离大模型的知识类能力，只保留针对性的函数调用功能 [7] - FunctionGemma旨在解决大模型落地痛点，让模型“不仅要能聊，还要能干活”，能够输出结构化数据去调用外部API或工具 [37][40] - 该模型为AI智能体设计，擅长多步骤推理和执行任务，且极致轻量化，可直接运行在手机等低功耗边缘设备上，作为系统的“控制中枢” [40] - 它是一个专门设计的“神经路由器”，旨在解决云端大模型在延迟、隐私和成本上的固有缺陷 [42] - 模型专注于函数调用这一特定任务的极致优化，通过小型化和专业化，将智能下沉至网络边缘 [44] - 其270M参数规模在当今时代显得微不足道，但证明了在特定领域，小模型通过高质量数据微调可达到甚至超越大模型的表现 [44] - 模型剔除了大量通用世界知识，专注于解析JSON、匹配函数签名和处理参数类型等技能 [45] 端侧部署与移动端战略 - FunctionGemma专为在移动设备上运行而设计，其270M参数在FP16精度下的权重大小约为540MB，仅占现代Android旗舰机总内存的5%-7%，可在后台常驻 [46][48] - 通过Int8量化，模型大小可降至约270MB；通过Int4量化，可降至约135MB，使其能在入门级甚至嵌入式设备上流畅运行 [49][50][51] - 公司发布该“小”模型背后，隐藏着对未来AI计算架构的深刻思考及在移动操作系统控制权争夺中的防御性布局 [52] - 在移动互联网向意图驱动发展的下一阶段，FunctionGemma试图让AI成为通用的用户界面，用户可直接表达意图而非点击图标打开应用 [53][54][55] - 通过让模型直接学习应用的API定义，开发者只需暴露工具，FunctionGemma就能理解并操作这些工具 [56] - 公司通过开源FunctionGemma，意在制定一套AI与应用交互的标准协议，如果所有Android开发者都按其格式定义工具，Android系统将成为强大的智能体平台，加深公司护城河 [57][58] 应用验证与行业影响 - 公司提供了两个参考实现来验证FunctionGemma的能力，展示了其在游戏和系统控制领域的潜力 [59] - 在系统控制场景中，经微调的FunctionGemma在将自然语言指令转换为Android系统意图的任务上，准确率达到85%，远超未微调基座模型的58% [60][61] - 在名为“Tiny Garden”的游戏Demo中，FunctionGemma展示了任务分解能力，可将一句语音指令拆解为一系列函数调用，且整个过程完全离线，无需联网 [62] - 对于开发者，FunctionGemma提供了低成本、高隐私的方案，将智能体能力集成到普通应用中，无需昂贵服务器开销 [64] - 对于手机厂商，270M的参数量是完美的“甜点”，既能利用现有NPU硬件，又不会过度挤占系统资源，为打造“AI原生操作系统”提供了理想基础 [64] - 对于公司自身，这是在AI时代捍卫Android生态控制权的关键一步 [64]

公司概况与融资 - 公司名称为模态跃迁（MercAllure），由三名00后武汉大学校友于2023年8月在武汉注册成立 [1] - 公司已完成两轮累计数千万元融资，投资方包括深圳高新投、力合科创、楚天凤鸣天使基金、武汉基金、奇绩创坛等机构 [1] - 公司团队规模已发展至约40人，其中80%以上为硕博生 [4] - 公司早期成员主要来自武汉大学，武汉大学计算机学院的王正教授出任公司首席科学家 [3] - 公司CEO邴龙志曾作为创新创业青年企业家代表在武汉市民营经济发展大会发言，公司于2024年11月入选“光谷AI新势力八强”榜单 [3] 核心产品与技术 - 公司核心产品为“跃迁基座”，定位为“智能体的3D打印机”，是一套面向大规模AI应用的综合技术中台 [1][8] - 跃迁基座整合了多模态模型、智能体框架、RAG框架、合成数据引擎、本地推理加速技术等中间组件 [1] - 跃迁基座1.0于2024年8月发布，目前已迭代至1.5版本，包含6个核心组件、30多个模块，覆盖企业级智能体落地的关键环节 [11] - 公司旨在通过跃迁基座，将企业落地中反复出现的共性能力标准化、模块化，使后续交付像“搭积木”，提升可复制性和交付效率 [8][10] 商业模式与战略 - 公司定位为专注软件与算法的企业级智能体落地公司，其商业模式借鉴了美国科技公司Palantir的FDE模式 [8][10] - 公司内部人力配置强调“反外包”，将多数工程师投入跃迁基座研发，只有少量人力做交付与产品化，旨在将新增需求抽象为可复用组件以提升复用率和毛利 [10][11] - 公司避开热门赛道，优先切入工程咨询、水利水文、教育等行业，策略为“先做标杆”，目前已服务多家海内外大型企业与国际知名高校科研院所 [2][12] - 在定价逻辑上，公司尝试从传统的“按人天”或“按项目”计费，转向“按效果”计算，例如按为客户节省成本的15%-20%收取服务费用 [13] 具体落地产品 - 公司基于跃迁基座构建了水利水文、高校教育、工程咨询等领域的企业级解决方案 [2] - 第一款落地产品为工程咨询产品“鼎慧通”，专注于可行性研究报告编制，目标将传统需5-7人团队工作约一个月（报告体量从10万字起步）的流程压缩到“10分钟级” [12] - “鼎慧通”产品于2024年10月发布，目前处于内测阶段，已有多家头部客户将其作为内部降本提效工具，其长期目标是覆盖国内约3万家工程咨询企业并达到70%市占率 [13] - 第二款落地产品为教育方向的“墨跃启智”，同样基于跃迁基座生成，旨在与垂直场景紧密结合 [13] 创始团队背景与创业历程 - 三位联合创始人邴龙志、常元和、丁震宇在本科阶段（2021年起）即开始创业尝试 [6] - 一条创业线由邴龙志主导，用深度学习技术做跨境电商平台服务，该平台在2022年的GMV已达到两千多万元 [6] - 另一条创业线由常元和、丁震宇主导，做AIGC文生图平台，声称较早推出“可商业化使用”的产品，在不依赖融资的情况下半年获得超过100万注册用户，随后项目被收购 [6] - 在2022年底ChatGPT发布后，团队判断大模型将带来一场贯穿生产力与生产关系的深度变革，核心战场在企业级应用，遂于2023年8月创立模态跃迁 [6][7] - 创业初期，奇绩创坛创始人兼CEO陆奇博士提供了第一笔关键资金 [7] 行业趋势与公司愿景 - 公司认为，大模型带来的不是单一产品机会，而是一场将重构企业协作模式、业务流程与价值创造方式的深度变革 [7] - 公司愿景是“定义下一代企业级 AI，成为大模型时代创业冠军” [7] - 行业趋势显示，企业级智能体领域稀缺的是能把智能体接进业务系统、跑通流程并能长期维护迭代的交付能力，而非仅会写Demo的团队 [14] - 公司希望探索出“FDE模式”或“本体模式”在中国化场景下的最佳实践 [14]

公司近期动态与投资者交流 - 2025年12月16日，万兴科技在深圳接待了近40家机构及个人投资者调研，公司董事会秘书、副总经理刘江华出席并解读了公司产品布局、大模型发展及经营策略 [1] 产品与业务布局 - 公司长期深耕数字创意软件领域，已打造视频、绘图、文档等产品线，并全力推进产品的移动化与AI化 [1] - 公司业务覆盖全球200多个国家和地区，累计活跃用户突破20亿，旗下拥有万兴天幕AI、万兴喵影、万兴脑图、万兴图示、万兴PDF等软件，被视为“中国版Adobe” [3] 大模型技术进展 - 公司已推出自研大模型万兴天幕2.0，其海外版ToMoviee 2.0 AI在文生视频大模型全球评测榜单VBench-2.0中综合得分位列全球前三，并在摄像机运动与运动合理性两项关键指标上位列全球第一 [1] - 公司采取“双模驱动”策略：一方面持续投入自研万兴天幕大模型以实现成本最优；另一方面积极引入谷歌Veo3、Nano Banana Pro、OpenAI Sora2、可灵 2.5 Turbo等优质第三方通用大模型 [2] - 公司已全面升级AI云平台架构和服务，可实现第三方大模型API最快“T+2小时”接入 [2] - 随着万兴天幕2.0能力升级，公司旗下产品中自研模型调用量占比已超过第三方模型，并已搭建垂直场景视频特效模型全流程训练体系 [2] - 公司旗下万兴天幕AI已联合深圳广电、湖北卫视、大艺博ONLINE等持续推进AI创作实践案例落地 [1] 经营与财务表现 - 公司当前经营策略主要从三个方向发力：紧抓AIGC场景化落地机遇，推进AI原生应用与创新业务布局；推进多端协同发展，强化产品移动化布局；强化内部提质增效，引入AI代码、AI客服、AI面试等工具 [3] - 2025年前三季度，公司AI服务器累计调用量超8亿次，用户AI功能使用意愿持续提升 [2] - 公司整体毛利率长期稳定在90%以上，未来万兴天幕大模型将为更多产品AI功能赋能，有助于公司成本进一步下降 [2] 资本市场认可 - 公司于2018年登陆深交所创业板，持续加强信息披露与投资者沟通 [3] - 2025年以来，公司已接待百余家国内外机构调研，并入围第二十届中国上市公司董事会“金圆桌奖”，获得价值在线2025年度上市公司“卓越投关建设奖”和“AI前沿创新奖”，以及证券之星第三届ESG新标杆企业“公司治理先锋奖” [3]

港股市场表现与驱动因素 - 12月19日港股全线反弹，科网龙头普遍上涨，腾讯控股、快手-W涨幅超过1%，小米集团-W、阿里巴巴-W、美团-W跟涨 [1] - 跟踪互联网龙头的港股互联网ETF（513770）场内价格一度上涨1.73%，现涨逾1.54% [1] - 美国11月未季调CPI年率录得2.7%，低于市场预期的3.1%，芝加哥联储行长认为数据积极，若通胀持续回归2%轨道，明年利率可能大幅下降 [1] 机构观点与市场展望 - 兴业证券表示，2026年港股牛市将继续，盈利和估值双提升潜力较大，特别是大盘成长和红利资产 [1] - 中信建投证券认为，前期深度调整的成长板块（如互联网）可能伴随市场情绪回暖，凭借高盈利弹性成为引领市场的核心主线 [1] - 随着海外流动性预期恢复及政策利好，港股有望重启升势，此前回调较深的科技方向受关注 [1] 港股互联网ETF（513770）资金与产品情况 - 在前期回调区间，该ETF近10日连续获得资金净流入，合计净流入13.3亿元 [2] - 该ETF被动跟踪中证港股通互联网指数，重仓阿里巴巴-W、腾讯控股、小米集团-W等龙头，前十大持仓合计占比超过73%，汇聚AI云计算、大模型及应用公司 [2] - 该ETF最新规模超百亿元，年内日均成交额超6亿元，支持日内T+0交易且不受QDII额度限制 [2] - 中证港股通互联网指数近5年涨跌幅分别为：2020年109.31%，2021年-36.61%，2022年-23.01%，2023年-24.74%，2024年23.04% [3] 其他相关投资工具 - 香港大盘30ETF（520560）作为全市场首只产品，采用“科技+红利”哑铃策略，重仓股既包括阿里巴巴、腾讯控股等高弹性科技股，也囊括建设银行、中国平安等稳健高股息股票 [2]

港股市场表现 - 12月19日港股全线反弹，科网龙头普遍上涨，腾讯控股、快手-W涨逾1%，小米集团-W、阿里巴巴-W、美团-W跟涨 [1][5] - 重仓互联网龙头的港股互联网ETF（513770）场内价格一度上涨1.73%，现涨逾1.54% [1][5] 宏观与市场环境 - 美国11月未季调CPI年率录得2.7%，低于市场预期的3.1% [2][7] - 芝加哥联储行长古尔斯比表示，若通胀持续向好，将为明年进一步降息打开大门，目标是让通胀回到2%的轨道 [2][7] - 随着海外流动性预期重新恢复，叠加政策利好，港股有望重启升势，尤其是此前回调较深的科技方向 [2][7] 机构观点 - 兴业证券表示，2026年港股牛市将继续，盈利和估值双提升的潜力依然较大，特别是大盘成长和红利资产 [2][7] - 中信建投证券表示，前期深度调整的成长板块，或伴随市场情绪回暖与宏观不确定性消退，将凭借高盈利弹性成为引领市场的核心主线，重点关注互联网等板块 [3][7] 资金流向与产品特征 - 在前期回调区间，港股互联网ETF（513770）获资金密集涌入，近10日连续吸金，合计获资金净流入13.3亿元 [3][7] - 港股互联网ETF（513770）被动跟踪中证港股通互联网指数，重仓阿里巴巴-W、腾讯控股、小米集团-W等互联网龙头，前10大持仓合计占比超73% [3][8] - 该ETF最新规模超百亿，年内日均成交额超6亿元，支持日内T+0交易，不受QDII额度限制 [3][8] - 中证港股通互联网指数近5个完整年度涨跌幅分别为：2020年109.31%，2021年-36.61%，2022年-23.01%，2023年-24.74%，2024年23.04% [4][9] 相关投资工具 - 香港大盘30ETF（520560）采用“科技+红利”哑铃策略，重仓股既包括阿里巴巴、腾讯控股等高弹性科技股，也囊括建设银行、中国平安等稳健高股息股票 [3][8]