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连AI都有领导了!DeepSeek让它们自己抢活干

网易科技

2026-11-02T08:44:07+08:00 · 大模型,DeepSeek

I animated what GPT-4o's tokenizer does to "strawberry": real token ids, a tiny BPE run, and why the space belongs to the word (6 min video) [D]

Reddit r/MachineLearning

I made this explainer for my small channel and would like feedback from people learning this, especially if anything is wrong.

It follows one word the whole way:

"How many r's are in strawberry?" is 8 tokens in o200k_base (the GPT-4o / GPT-5 tokenizer). " strawberry" is a single token, id 101830, so the three r's are hidden inside one id.
Why pieces of words: letters make sequences about 4x longer, whole words need a huge vocabulary and can't handle new words.
A tiny byte pair encoding run on a made-up text, merge by merge, until strawberry becomes st | raw | berry.
The space belongs to the word: "strawberry", " strawberry" and "Strawberry" are three different token sequences.
Why reasoning models count letters better: in OpenAI's 2025 paper "Why Language Models Hallucinate", DeepSeek-R1 spells DEEPSEEK out letter by letter before counting, while DeepSeek-V3 answered 2 or 3 (the answer is 1).
Bonus: the same Hindi sentence took 21 tokens with GPT-4's tokenizer and 5 with GPT-4o's.

Every split comes from running tiktoken 0.14.0. The narration is an AI voice reading my own script.

Video: https://www.youtube.com/watch?v=FdWcUJAhfpo&pp=0gcJCSsMAYcqIYzv

submitted by /u/Rajucg
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2026-11-01 18:01:28 · 大模型,OpenAI,DeepSeek,推理思考,扩散模型,招聘HR

TwinPast: Benchmarking Historical Evidence Use in Streaming Video Understanding with Evidence Contrastive Video Pairs

arXiv cs.CVarXiv:2610.41983v1 Announce Type: new Abstract: High accuracy on streaming video benchmarks does not establish whether a model uses visual history. Our review of OVO-Bench and StreamingBench finds that recent frames suffice for 32% of sampled historical questions, while models also answer many questions correctly from the question and options alone. We introduce TwinPast to test whether answers correctly follow changes in history, using 350 human-reviewed video pairs spanning five historical tasks. Each pair holds the recent video context, question, and ordered options fixed while changing critical historical evidence and the correct answer. Each video is evaluated independently, and PairAcc requires correct answers for both histories. We evaluate 34 model and input configurations. For Qwen3-VL-8B and DeepSeek-Flash, historical inputs improve performance on TwinPast, reversing the recent-frame advantage on existing benchmarks. The strongest evaluated streaming system reaches 49.14% PairAcc, compared with 66.57-91.43% for the evaluated general-purpose models. This gap persists across all five tasks. Case studies further show that models select states from the wrong time or contradict recorded event order despite retaining the relevant evidence. These findings highlight the need to connect historical memory and retrieval with reasoning that uses evidence according to the question's temporal references and event relations.

2026-11-02 05:00:00 · 大模型,阿里巴巴,DeepSeek,推理思考,模型评测,端侧AI,论文

What We Keep of What We Forget: Replacement Operators and Routing Semantics in Training-Free MoE Expert Pruning

arXiv cs.CLarXiv:2610.41366v1 Announce Type: cross Abstract: Training-free expert pruning makes two decisions: which experts to remove, and what the layer computes when its router still selects a removed expert. Published methods change both at once. Holding the mask fixed, we compare replacement operators from three families on OLMoE, DeepSeek-V2-Lite and Moonlight, with Granite as a fourth router, using paired, multiplicity-corrected tests. The largest effect is a choice usually left implicit: the survivors' gate scale. On routers trained without top-k renormalization, renormalizing the survivors' gates, a common implementation choice, costs 0.8-8.5 points and reverses whether rerouting beats MoNE's mean-output replacement; on two routers trained with renormalization, the trained scale wins at 50% pruning. We introduce the tilted novice, a closed-form low-rank map of the pruned expert's input whose rank-0 case is MoNE's constant. At 50% pruning it adds 1.2-1.8% parameters and gains 3.45 and 1.37 points over the constant on OLMoE and Moonlight, stable across calibration draws and largely unchanged by 4- and 3-bit quantization. No operator dominates: trained-scale rerouting is best on DeepSeek-V2-Lite, and a partial copy of each pruned expert is statistically indistinguishable from the tilted novice on two models. Evaluation can change conclusions: at 25% pruning MoNE's constant keeps 92-97% of dense multiple-choice accuracy but only 5-65% of GSM8K and 0-17% of code scores, and the calibration domain moves the mask 4-9 times more than resampling. We propose a five-item reporting checklist.

2026-11-02 05:00:00 · 大模型,算力芯片,Google,DeepSeek,MoE架构,微调蒸馏,端侧AI,招聘HR,榜单评测,论文

ThinkSafe: Self-Generated Safety Alignment for Reasoning Models

arXiv cs.AIarXiv:2601.23143v5 Announce Type: replace Abstract: Large reasoning models achieve strong performance through reinforcement learning but can suffer safety degradation. External teacher distillation can restore safety yet may compromise reasoning performance. We formalize safety realignment as a KL projection: the student's native filter-accepted distribution is uniquely KL-optimal, while teacher targets incur excess KL when they differ. Guided by this analysis, we propose ThinkSafe, which generates safety-alignment data from the frozen student without external teachers. Refusal steering elicits safety reasoning, and a safety guard filters the responses before offline fine-tuning. Our analysis bounds steering-induced target distortion and gives a sufficient condition for lower average target KL than teacher distillation. Experiments on DeepSeek-R1-Distill and Qwen3 show substantial safety improvements with competitive reasoning performance. On Qwen3-0.6B, ThinkSafe achieves better safety and comparable reasoning to GRPO in about one-seventh of the wall-clock time, including data generation. Code, models, and datasets are available at https://github.com/seanie12/ThinkSafe and https://huggingface.co/Seanie-lee/collections.

2026-11-02 05:00:00 · 大模型,AI应用,开源,阿里巴巴,DeepSeek,推理思考,搜索RAG,扩散模型,强化学习,微调蒸馏,模型安全对齐,招聘HR,论文

Structure-Aware Skill Retrieval and Arbitration for Optimization Modeling

arXiv cs.AIarXiv:2610.41909v1 Announce Type: new Abstract: Large Language Models (LLMs) can turn natural-language optimization tasks into solver-checked answers, but current agents remain brittle under narrative rewrites and often store reusable experience at the instance level. We introduce \textsc{ArchOR}, an archetype-centric skill agent that builds on \textsc{OptSkills} by adding two retrieval-focused modules. \emph{Centroid-Aware Representation Learning} (CARL) refines the ordering of cached skill representations through a low-rank prototype residual. \emph{Signature-Guided Retrieval} (S\textsuperscript{3}R) attaches open-dimensional structural signatures to skills, prioritizes candidates by weighted Jaccard overlap, and bounds semantic re-ranking to a top-$K$ set. A baseline-preserving arbitration rule determines when the structural route should replace the original selector. With the same DeepSeek-V4.1-Flash backbone and released skill library, \textsc{ArchOR} reaches 65.00\% Micro-Avg.\ Pass@1 across five benchmarks, improving over \textsc{OptSkills} by 1.64~pp Micro-Avg.\ and 2.68~pp Macro-Avg.

2026-11-02 05:00:00 · 大模型,AI应用,DeepSeek,Agent智能体,模型评测,招聘HR,榜单评测,论文

Verify--Backtrack Loop: Structured Precondition Recovery for Long-Horizon Language Agents

arXiv cs.AIarXiv:2610.41564v1 Announce Type: new Abstract: Language agents increasingly tackle long-horizon tasks in interactive environments, where actions often depend on latent preconditions. The core difficulty is not trajectory length but recovery: when a prerequisite is missing or an earlier decomposition fails, trying another plausible action rarely helps. ReAct and later reflection or adaptive-planning methods support local correction, but express recovery as free-form text, with no explicit control state linking the terminal goal, the active goal, and the failure source. We introduce the Verify--Backtrack Loop (VBL), a training-free extension of ReAct that turns precondition discovery and failure diagnosis into structured planning-state updates. VBL maintains the task decomposition as a bounded goal stack and, on goal activation, execution failure, or material state change, jointly verifies two horizons---whether the active goal contributes to the terminal goal and whether it is feasible in the current state. These dual-horizon judgments, combined with typed failure attribution, trigger explicit operations---Push, Pop, retry, or BacktrackTo the parent. We evaluate VBL with Qwen3.5-9B, GPT-4o, and DeepSeek-V3.2 on AppWorld, ALFWorld, and ScienceWorld. VBL improves over ReAct and reflection-based control on every backbone--benchmark pair. On the challenging AppWorld setting, it improves task success by up to 22.07 percentage points over ReAct. Ablations show that removing either verification or diagnosis degrades performance, in several settings below ReAct, confirming that the two mechanisms are complementary. These results show that reliable long-horizon interaction benefits from revising the planning state, not merely the next action.

2026-11-02 05:00:00 · 大模型,AI应用,OpenAI,阿里巴巴,DeepSeek,Agent智能体,扩散模型,强化学习,模型评测,论文

Experts Exhibit Structured Redundancy: Structure-Preserving Expert Pruning for Mixture-of-Experts Large Language Models

arXiv cs.AIarXiv:2610.41236v1 Announce Type: new Abstract: Sparse MoE mechanism significantly improves the trade-off between model capacity and inference efficiency. However, practical deployment still requires storing all experts, resulting in substantial memory overhead. We show that expert outputs in MoE layers exhibit structured redundancy. Across different models and task categories, the stable rank and entropy effective rank of expert outputs are consistently far below the nominal number of experts, while expert output distributions also exhibit fewer effective modes. Motivated by these observations, we reformulate expert pruning as a structure-preserving expert subset selection problem and efficiently optimize it via a greedy strategy, rather than only independently scoring and ranking individual experts or exhaustively searching over expert combinations. We propose two expert pruning methods under the unified structure-preserving framework: Projection Energy Expert Pruning (PEEP), which preserves the functional subspace by maximizing weighted projection energy, and Distributional Coverage Expert Pruning (DCEP), which preserves the distributional geometry by minimizing weighted coverage error. Both methods incorporate router-derived weights as priors, enabling them to jointly preserve the global structural relationships among experts while accounting for the local importance of individual experts. Experiments on DeepSeek-V2-Lite and Qwen3-30B-A3B demonstrate that, at the expert retention ratios of 75% and 50%, our methods outperform the state-of-the-art baselines on the majority of benchmarks and consistently achieve the best average performance across both general tasks and mathematical reasoning tasks.

2026-11-02 05:00:00 · 大模型,算力芯片,AI应用,Google,阿里巴巴,DeepSeek,推理思考,搜索RAG,MoE架构,模型评测,论文

RTL-Interact: Training EDA-Interactive Models for Multi-Task RTL Design

arXiv cs.AIarXiv:2610.41225v1 Announce Type: new Abstract: Large language models offer a promising route to register-transfer-level (RTL) design, but reliable implementations require checking and revision based on electronic design automation (EDA) tools' feedback. Existing RTL-specialized models often lack learned interaction with such EDA tools or rely on separate generation and repair components. We introduce RTL-Interact, a multi-task post-training framework that trains a single RTL-specialized model to generate RTL, construct task-appropriate EDA checks, and revise implementations using tool feedback. The framework combines automatically constructed multi-task demonstrations with staged supervision from chain-of-thought to tool-integrated reasoning. We further introduce Pattern-Aware Policy Optimization (PAPO) for multi-task reinforcement learning. PAPO augments Group Relative Policy Optimization with correctness-gated rewards that favor concise successful checking while rewarding effective revision, and uses task grouping to preserve coverage across objectives. On CVDP, RTL-Interact-32B achieves 48.7% weighted Pass@1 and 68.9% Pass@5, surpassing its teacher model, DeepSeek-V3.2, while RTL-Interact-8B achieves 44.9% weighted Pass@1. Additionally, we show that PAPO can reduce average tool calls by 63.8% while improving Pass@1. Both models also outperform all RTL-specialized baselines on VerilogEval v2 and RTLLM v2, demonstrating the effectiveness of our method.

2026-11-02 05:00:00 · 大模型,AI应用,DeepSeek,推理思考,搜索RAG,扩散模型,强化学习,论文

ReplayRCA: Measuring Post-hoc Diagnosis and Live Oversight of Agent Failures by Counterfactual Replay

arXiv cs.AIarXiv:2610.41025v1 Announce Type: new Abstract: When a language-model agent fails a multi-step task, can another model find the decisive mistake and fix it with a single action? We introduce ReplayRCA, a benchmark that scores such diagnoses by intervention rather than by agreement with annotations: the environment is restored to the state preceding the chosen step, the proposed action replaces the agent's own, and the same agent continues. The score, causal repair, is the continuation success rate minus that of a paired placebo that replays the agent's original action through the same mechanism. Two tracks share this protocol: a post-hoc autopsy, where the diagnoser sees the whole failed run and is told that it failed, and live oversight, where a supervisor watches the run unfold and may intervene once, before an irreversible action, without knowing whether the run will fail. Tasks come from OpsWorld, a deterministic, procedurally generated back-office environment with six difficulty levels, the last of which is multimodal (QR codes, handwriting). On 62 calibrated systematic failures, the best of 13 frontier models (Grok 4.7) reaches a causal repair of +51.3 points; the top eight models are statistically indistinguishable, the flagship models of the two largest vendors rank 8th and 12th, and 5 items are repaired by no model. Forcing a strong model to intervene at the last step costs it 17.1 points, so the last-step shortcut of annotation-based attribution benchmarks does not transfer. On 87 runs, the two best live supervisors are statistically tied and one of them is a small open-weight model (DeepSeek V4.1 Flash); the supervisor that is among the best post-hoc diagnosers (GPT-6.1 Sol) is the weakest live one (-14.5 points on the same runs, p = 0.002), so post-hoc diagnostic performance can be a poor proxy for live oversight. The environment and the evaluation code are released at https://github.com/jeremy1392/RCAreplay.

2026-11-02 05:00:00 · 大模型,AI应用,开源,OpenAI,DeepSeek,xAI,多模态,Agent智能体,模型评测,招聘HR,榜单评测,论文

DeepSeek developing AI agent requiring less human input: Report

Cointelegraph

DeepSeek developing AI agent requiring less human input: Report

The proposal comes amid intense competition among AI developers, including US companies Anthropic and OpenAI, the SCMP said.

2026-11-01T13:40:33.738Z · 大模型,AI应用,OpenAI,Anthropic,阿里巴巴,DeepSeek,xAI,对话助手,Agent智能体,搜索RAG,Transformer,扩散模型,端侧AI,招聘HR,网络安全,榜单评测

Experts Expect 'Security Reckoning' As AI Tools Find And Exploit Software Bugs

SlashdotThe Washington Post reports: Tens of thousands of South Koreans had their financial data exposed online in recent weeks after at least nine major banks there suffered cyberattacks that suggested a dark future for online security. One man, a 26-year-old living in southern China, was allegedly behind the attacks, according to an investigation by cybersecurity company CrowdStrike. Traces left online and failure to secure his own systems allowed investigators to piece together the man's name, age, location and what he allegedly did. The clues revealed that the devastating assault on some of Asia's most sophisticated financial institutions was the work of an amateur. The attacks were launched with help from a few artificial intelligence chatbots, CrowdStrike found, before asking one to help sell the stolen data online and draft a fake résumé touting cybersecurity skills... The hacker who broke into the South Korean banks had access to Anthropic's Claude, but because the U.S. firm's tools generally refuse to take illegal actions, free Chinese models were also used, including DeepSeek, CrowdStrike found. "The models are interchangeable," said Meyers, the CrowdStrike executive. The Post calls it "part of a wave of AI-enabled hacking that is advancing across the world, triggering alarm inside national governments as well as multinational companies." "Basically any pedestrian, non-hacker can take these frameworks and start leveraging them to go after different targets," said Adam Meyers, senior vice president of counter adversary operations at CrowdStrike. The company has tracked an increase in the speed with which cyberattacks can move once inside a target's networks, as seasoned hackers and rank amateurs alike get a boost from AI tools. "Anyone can be a super-hacker now," Meyers said... Many cyber experts still expect the security reckoning to intensify as AI tools that can find and exploit software bugs become more widely distributed and understood. [Last] Monday, The Post reported that cybersecurity researchers from the start-up Cathedral who set out to test Anthropic's security found that they could access internal messages and meeting transcripts. Cathedral reported its findings to Anthropic, which said it resolved the newly discovered problems... Security experts say it's unlikely that any hacker is forgoing the use of AI tools right now. Even in America, critical infrastructure like energy and water companies need to be "immediately and comprehensively" tested for exploitable bugs, according to Snehal Antani, chief executive of cybersecurity company Horizon3. He tells the Post the government might need to fund that remediation, and even form "a public and private partnership to accelerate incident response."

DeepSeek wants to steal Claude Code and Codex’s lunch with an AI Super Agent that does not wait around

Digital TrendsDeepSeek’s new Super-Agent aims to spot coding problems and suggest solutions without waiting for developers to prompt it, putting it in the same conversation as Claude Code and OpenAI Codex.

2026-11-01T09:15:39-07:00 · 大模型,AI应用,OpenAI,Anthropic,DeepSeek,代码生成,Agent智能体,提示工程

[推广] 受不了官方 Claude 的价格和封号，自己搭了个聚合中转，分享下

V2EX利益相关先说在前：这是我自己的项目 kevoryn.com 。

起因就是官方 Claude / ChatGPT 的 API 又贵、又要国外卡、挂 agent 跑一跑额度就见底，还时不时风控。干脆做了个聚合中转自用，现在开放出来。

几个我觉得有用的点：

一个 key 调 80+ 模型，Claude / GPT / Gemini / Grok 和国产的 DeepSeek / Kimi / GLM / Qwen 都在。保留原生协议，代码只换 base_url 和 key ，不用改。

OpenAI 兼容: https://api.kevoryn.com/v1
Anthropic 原生: https://api.kevoryn.com (客户端补 /v1/messages)
Gemini 原生: https://api.kevoryn.com (客户端补 /v1beta)

分组按渠道质量分层，官方直连贵但稳，特价/第三方渠道便宜，按需求选。价格和官方价对照在 kevoryn.com/model-plaza ，文档 kevoryn.com/docs 。

按量计费没月费。支持 Claude Code 、Codex 、Gemini CLI 这些，也接了 CC Switch 一键导入。

主要想听听大家对这类网关还想要什么功能，有问题回帖

2026-11-02 03:22:20 · 大模型,AI应用,OpenAI,Google,Anthropic,阿里巴巴,DeepSeek,xAI,月之暗面,智谱,代码生成,Agent智能体,办公效率,金融,招聘HR,开发者生态

DeepSeek 团队把 Agent 设计成“操作系统”：多任务的上限不该是人的注意力

开源中国DeepSeek Harness 团队发了一篇架构长文，讲他们怎么做出一个"永远在线"的 Agent。文章有一句话很精辟：单任务的上限取决于模型能力，多任务的上限取决于人的注意力。他们观察到，一个人通常只能同时跟进 3 到 5 个活跃 Session。因为现有 Agent 都以单个 Session 为单位，Session 之间彼此独立——你并行推进多项工作...

· 大模型,AI应用,DeepSeek,Agent智能体,设计创意

刚刚，DeepSeek重磅开源：Agent底座架构！

量子位AI已经自己找到Bug并提交PR

· 大模型,AI应用,开源,DeepSeek,Agent智能体

百度搜索 AI API 千次仅需 4.9 元，低于 DeepSeek

InfoQ 中文

点击查看原文>

· 大模型,百度,DeepSeek,搜索RAG,招聘HR,开发者生态

算力不再是AI Agent的天花板，生态围墙才是？

钛媒体

（本文作者为硅碳变量，钛媒体经授权发布）

文｜硅碳变量，作者｜胡一刀

10月14日，豆包手机助手官方公众号发文称，《屏幕自动化操作声明协议》（SAEP，Screen Automation Execution Protocol）30天公示期已结束，平台将逐步放开第三方应用的屏幕自动化操作权限。

据公示，最新拒绝操作的应用清单涵盖拼多多、Kimi、快手系列应用、美团系列应用、小红书、DeepSeek、中国工商银行等，以及淘宝、千问、支付宝等23款阿里巴巴及关联生态应用，微信、QQ、王者荣耀等65款腾讯及关联生态应用，共计151款。

据此前介绍，SAEP是面向第三方App的AI操作规则，开发者可自主声明是否允许AI助手对自身应用执行屏幕自动化操作，划定操作边界与限制范围。官方强调，公示期结束后，应用开发者仍可随时提交拒绝声明，收到后豆包手机助手将及时关闭相关操作。

超级App的根基，藏在流量闭环之中

手机AI Agent的算力焦虑曾是行业两年多来的核心叙事，而它消散的速度超出了不少人的预期。

短短两年时间，端侧大模型参数规模实现了从数十亿到上百亿的跨越，旗舰芯片NPU算力密度实现大幅提升；内存带宽瓶颈、量化压缩算法、端侧推理框架等底层工程难题，在芯片厂商与手机厂商的联合攻坚下持续取得进展。

如今不少旗舰机型已经能够在本地承载语音交互、意图理解、图像识别这类基础AI能力，多模态模型对手机屏幕的感知也不再局限于识别按钮坐标，开始具备解析页面浅层语义的能力。

技术迭代的脚步仍在加速，但一个此前长期被行业低估的核心矛盾正迅速浮出水面：当AI初步具备看懂屏幕、模拟点击、跨应用拆解执行指令的能力时，决定手机AI Agent边界的早已不再是技术上限，而是应用生态的准入红线。

算力定义了AI Agent的能力天花板，而生态规则划定了它的实际活动边界。

二者的难度完全不在一个维度：算力瓶颈依托资本投入与技术迭代，存在持续改善的空间；但生态秩序的重构，撬动的是移动互联网沉淀十余年的商业利益底盘。

要读懂这批App集体关闭权限背后的动因，需要回到移动互联网运行十余年的核心商业模型：流量闭环。

过去十余年，移动互联网平台的价值链条始终围绕这套闭环体系运转：平台以内容、社交关系、商品供给、本地服务为锚点，将用户时长与注意力沉淀在自有App生态内，再通过信息流广告、搜索竞价、交易佣金、会员订阅等方式完成价值变现。

用户在App内的每一次浏览、点击、比价、下单都是流量价值的载体；广告主为曝光付费，商家为流量付费，用户为服务付费，平台则在每一层价值交换中抽取收益。

这套流量闭环之所以足够稳固，核心不在于技术壁垒，而在于它是一套被反复验证和自洽的商业模型。

搜索广告按点击结算，信息流广告以停留时长等指标衡量价值，电商平台按成交额抽佣，本地生活按到店核销分成——所有变现环节成立的前提，都是用户在App内完成完整交互链路。

平台对用户交互路径的控制权，本质上是其商业定价权的根基。谁掌握了用户的浏览路径、决策过程与交易入口，就拥有整条价值链的分配主导权。

技术可以被追赶，产品功能可以被模仿，但十余年用户习惯沉淀下来的流量分配权，构成了移动互联网的商业底盘。任何试图动摇用户在App内完成全链路动作这一前提的技术，都有可能冲击整条价值链的根基。

SAEP 协议的出现，是手机厂商针对这一商业现实搭建的协商机制。

它不再由手机厂商单方面决定屏幕读取与自动化权限，而是建立了一套事前声明机制：把是否允许AI助手对自身应用执行屏幕自动化操作的决定权交还给开发者。开发者可自主划定权限边界、设置操作限制，即便公示期结束，也能随时提交拒绝声明。

这套机制的设计思路类似PC互联网的robots.txt，由开发者自主划定可访问边界，再探讨合作可能性。但SAEP机制能够落地生效的前提，是开发者愿意配合。

从首批公示的结果来看，头部平台的配合度远低于行业预期。这场集体拒绝的背后，远非单纯针对某一手机厂商：不同赛道的超级App，都立足自身商业底盘，权衡开放权限的成本与风险，各有商业考量，拒绝都有对应的现实理由。

决策入口位移，平台面临前台到后端的角色变局

App顾虑的核心并非不信任AI技术本身，而是开放权限带来的商业损失缺少补偿机制。

社交与游戏平台的核心诉求是守住用户时长与沉浸式交互，而AI代操作降低了用户主动打开、浏览、交互应用的意愿，信息流广告赖以生存的用户时长，存在被分流的风险。对于依靠用户时长与广告变现的社交、游戏体系而言，这可能冲击其商业基本盘。

电商与本地生活平台的重点，在于守护交易链路与流量分配权。若AI代理深度介入，跨平台比价和自动下单有望成为一种潜在趋势，平台精心设计的搜索排序、广告展位、店铺流量分配机制，有可能在AI执行链路中被绕开。

倘若失去对用户决策路径的掌控，平台广告与佣金收入的根基便存在动摇的风险。

大模型厂商的顾虑，本质是同类产品之间的相互设防。AI产品天然存在直接竞争，若允许竞品智能体在自家应用内自动操作，用户行为、对话数据存在被对手间接采集的可能，产品能力边界也有被探测的风险。

在数据是核心资产的大模型赛道，这类开放行为近似于向竞争对手暴露自身底牌。

金融类App的顾虑，源于风控与合规层面的硬性约束。屏幕自动化场景下，交易责任划分、异常交易识别、对应的监管细则，目前仍缺少清晰标准。对金融机构而言，资金安全与合规优先级远高于体验效率提升，在相关规则明确前，关闭权限是风险最低的选择。

不难看出，拒绝开放的根源不在于AI技术本身不可靠，而是平台预判开放后核心利益可能受损，且缺少对应的补偿机制。社交平台担忧时长流失，电商担心交易链路被绕过，大模型厂商忌惮数据泄露，金融机构首要防范安全风险。

GUI自动化AI Agent对现有生态的真正冲击，不在于AI代为点击屏幕，而在于它可能从底层促成用户决策入口的迁移。

GUI自动化所描绘的理想场景是：用户给出一句自然语言指令，AI跨应用完成比价、下单、预约、查询等一整套任务流程。用户无需逐个打开App，也不会浏览首页推荐内容，原生广告或将失去触达机会，平台苦心搭建的搜索流量分配机制，在AI执行链路中可能被弱化。

对平台而言，这意味着角色变迁：从直接承接用户的业务前台，转变为被AI调用的后台服务。前台掌握流量、广告位与定价权，转为后台之后，只能被动响应调用请求，收益如何兑现是不少平台需要直面的难题。

更值得警惕的是，一旦形成这类用户习惯，后续扭转的成本会显著抬升。

平台的选择逻辑由此变得清晰：与其等待AI智能体逐步分流用户决策环节，不如提前划定边界。拒绝GUI自动化并非抵触技术进步，而是守住自身最核心资产——用户交互的主导权。

算力拥有持续优化升级的空间，但超级App历经十余年沉淀的用户习惯、流量分配权与交易链路，不会随技术迭代自动重构。

甚至会形成反向博弈：Agent能力越强、渗透场景越深，平台的戒备心理越强，生态壁垒或将持续加固。

AI Agent下半场：技术竞赛落幕，利益博弈登场

曾经被行业寄予厚望的全能Agent叙事，正在生态现实面前被不断修正。

第一条路线便是GUI屏幕自动化，也就是SAEP协议对应的方案。它的优势很直观，无需 App单独开发接口，落地门槛低，理论上可覆盖大量应用场景。

但其短板同样突出，这套能力高度依赖应用方的配合意愿，平台一纸声明即可切断功能；页面改版就可能造成识别失效，安全审计、权责划分等一系列问题至今没有定论。

这条路线更适配愿意开放权限的长尾应用，很难成为打通头部超级App的通用解法。

第二条路线为原生API协作模式：AI助手依托标准化接口调用平台服务。该方案交互稳定、权限可控、权责清晰，平台可自主选择开放能力范围，自主设计分润规则。

代价则是推进节奏缓慢，需要逐一对接商务、敲定接口规范、协商收益分成。而多数头部平台本身已有AI业务布局，未必愿意向外部AI助手开放核心接口。

行业更有可能走向中间形态：部分持开放态度的应用开放原生接口，AI在安全稳定场景中承接高价值任务；面对拒绝开放的头部超级App，AI仅能识别任务卡点，提示用户手动介入，完成跳转后不再自动执行后续动作。

一句话搞定全部事务的全能Agent叙事，其适用边界或将被生态现实持续压缩。手机厂商此前常以跨应用全链路操作描绘产品愿景，SAEP事件之后，这套叙事需要重新校准：阻碍并非来自技术能力，而是生态层面的约束。

手机AI Agent若要深度介入用户全链路操作，离不开三方核心主体：用户追求使用效率，AI厂商希望拓展能力边界、挖掘商业价值，平台则要守住流量与交易的主导权。三方诉求天然存在张力，现有的协议框架仅搭建起基础规则却没能解决最核心的利益分配难题。

平台开放权限本质是出让部分用户决策主导权，倘若没有对等的分润、流量置换或是价值共享机制，这种权限让渡便缺少商业层面的合理性。

拉长时间维度来看，手机AI Agent下半场的竞争重心或将不再是模型参数、算力这类技术指标，而是能否在既有的流量闭环体系内找到多方可接受的协作方案。

技术可以打造读懂屏幕和执行指令的智能体，但想要让它在真实移动生态里稳定为用户处理事务，本质是一道商业命题：平台打开这扇权限之门，能够收获什么？

算力竞赛仍会持续，但决定手机AI Agent最终发展上限的早已不是算力本身。

移动互联网筑起的从来不是技术围墙，而是商业围墙。只要围墙背后的收益分配问题缺少解决方案，再强大的算力也难以穿透超级App的流量闭环。

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2026-11-02 02:27:04 · 大模型,算力芯片,AI应用,具身智能,政策监管,字节跳动,阿里巴巴,腾讯,DeepSeek,月之暗面,快手,语音音频,对话助手,多模态,Agent智能体,推理思考,搜索RAG,设计创意,金融,游戏,扩散模型,微调蒸馏,端侧AI,零售电商,营销广告,模型发布,产品更新,合作,财报,开发者生态

PPTV创始人再创业做“算力版滴滴”，日均消耗token超万亿，却难赚到钱？

钛媒体

（本文作者为创业最前线，钛媒体经授权发布）

文 | 创业最前线，作者 | 于莹，编辑 | 王亚静

当AI大模型开始收费，卖Token的“工厂”逐渐成为市场最“吸金”的AI赛道之一。

在海外，被黄仁勋称为“AI工厂的台积电”的Fireworks AI7月拿到15.05亿美元融资，估值升至175亿美元；在国内，10月12日，上海AI Infra（人工智能基础设施）企业无问芯穹确认已完成23亿元C轮融资，累计融资额达43亿元。

资本追捧之下，做Token“工厂”的企业，开始走向大众视野，硅基流动、派想未来等企业纷纷向港交所递交上市申请。

其中，派想未来的创始人是曾创立了PPTV的“80后”学霸姚欣，他在退出ppvt后，在AI算力爆发前悄悄布局了算力赛道。

派想未来是一家独立分布式云计算服务商，业务始于边缘云计算服务领域，2025年营收已经达到7.7亿元。按灼识咨询口径，公司是中国最大的独立AI云计算服务商。

不过，公司至今尚未盈利，经营现金流也呈现净流出状态。而在可转股的条件压力下，公司上市需求十分迫切。

只是，这门在资本市场陆续拿到“大结果”的Token生意，底色究竟如何呢？

1、打造token工厂，要做“算力版滴滴”

通俗来说，Token工厂就是专门规模化生产推理服务的“车间”，把电力、芯片、模型和数据，持续转化为可计量、可调度、可定价的模型调用能力。

而一般的传统云计算巨头，主要是“中心化大厂”逻辑，在全国建几个超级数据中心，通过长途光纤把算力输送给用户。这种模式，在需要超低时延、海量并发的5G和智能化时代，容易遇到物理瓶颈。

与阿里云、腾讯云等公有云平台不同，派想未来并非自建数据中心，而是通过“蜂群思维”搭建起中国最大的分布式算力网络。

公司发现，社会上存在大量分散、闲置、异构的第三方闲置算力资源，海量的算力需求与分散且尚未充分利用的算力供给之间存在重大错配。

所以，公司搭建了算力调度平台，把它们当成“私家车”，汇聚和管理异构资源的闲置算力，以最优方式向客户部署，从而加速内容传输及提升低延迟计算体验。

在接受采访时，创始人姚欣将公司比作“算力版滴滴”，称公司不采购、不持有大规模GPU服务器与数据中心，不自主搭建自有智算园区，全部算力资源向外采购整合，再通过自研分布式调度系统匹配供需。

（图 / 招股书）

可以说，派想未来的核心资产不是硬件，而是一套极度聪明的分布式云计算架构和统一调度平台。正是通过这种调度能力，公司把全国1340多个县市的4600多个闲置节点盘活，成功构建起了一个边缘算力网络，把算力直接下沉到网络的最边缘。

（图 / 招股书）

这种“轻资产、重调度”的模式，在2023年撞上了大模型爆发的超级风口。招股书显示，公司通过分布式调度后，GPU利用率在2025年一直超过75%，远高于行业40%-50%的平均水平，模型推理成本理论上可以下降超过80%。当AI时代来临的时候，这种优势被放大。

（图 / 招股书）

而打造派想未来，并非是姚欣的首次创业。

2004年，正在华中科技大学读研一的姚欣，为了解决同学们在宿舍看球赛直播卡顿的痛点，敏锐地捕捉到了P2P技术“人越多越快”的特性，索性休学创办了PPTV的前身PPLive。

在那个宽带和分发基础设施极度匮乏的互联网黄金年代，PPTV一度坐拥4.5亿全球用户，成了仅次于优酷的全国第二大视频平台，2014年PPTV最终被苏宁集团收购。

2018年，姚欣与当年的老搭档、华科学弟王闻宇再度联手，成立了派欧云计算（上海）有限公司（以下简称派欧云，派想未来在中国的合并联属实体之一），如今一起带领着派想未来冲刺资本市场。

招股书显示，IPO前，姚欣及其配偶吕姗姗，通过数家实体合计控制约48.05%的股份投票权；王闻宇间接持股10.17%，其他投资者包括Millennium、IMO Ventures、CCV Fund、华业天成、磐霖、沸点等。

2、营收2年翻倍，但为何越卖越亏？

目前，派想未来的商业模式采用云计算的收费模式，即按算力使用量或使用时长计费，主要付费客户包括大型互联网企业，以及中小型AI创业企业。

2023年至2025年（以下简称报告期内），公司收入从3.58亿元迅速增长至7.70亿元，复合年增长率达46.6%。

其中，边缘云计算服务收入（包括边缘节点服务、边缘CDN）分别为3.58亿元、5.48亿元、6.51亿元，长期占据总收入84%以上。

而AI云计算服务收入从2023年的26.5万元暴涨至1.19亿元，2025年同比增长超过10倍，占比提升至15.5%，成为招股书重点渲染的第二增长曲线。

（图 / 招股书）

营收高增，毛利率却明显下滑。报告期内，其综合毛利率从2023年的17.7%滑落到2024年的12.3%，再到2025年的9.4%，近乎腰斩。

（图 / 招股书）

在这背后，公司一直深陷亏损之中。报告期内，其净亏损分别为1.89亿元、2.94亿元和2.23亿元。如果剔掉可转换可赎回优先股公允价值变动等非现金项，经调整净亏损仍从0.37亿元扩大到1.05亿元，陷入了“卖得越多，亏得越多”的境地。

（图 / 招股书）

造成亏损的根源，主要出在公司快速增长的AI云计算业务上。

2025年，其AI云计算毛利率为-10.7%，而2023年、2024年则分别为-91.3%和-95.1%，虽然毛利率亏损收窄，但至今仍是一笔“亏本买卖”，而其收入占比越来越高，拖累了整体毛利率表现。

「创业最前线」了解到，公司边缘云业务，主要是把算力放到离用户最近的地方，专门给视频、直播、文件下载做加速（也就是边缘CDN）。

而AI云业务，则提供的是GPU算力和现成大模型接口（MaaS），客户不用自己买显卡、搭环境就能跑AI推理。但这块收入，主要来源于模型API，其为客户调大模型、按Token收费。

但Token价格并非为派想未来所定，而是模型官方定价。根据爱分析的报道，派欧云的定价页面和DeepSeek、GLM、Kimi等官方API文档定价一致。

（图 / 爱分析（上）、招股书（下））

原因在于，定价权在模型厂商手里。Token API是同质化商品，用户切换Token供给方的成本、门槛极低。因此，即使大模型厂商的推理算力供给不足，派想未来也难以溢价收费。

而在成本端，派想未来的GPU算力多是租赁而来，2025年GPU资源成本1.17亿元，几乎追平了整体的AI云收入（1.19亿元）。可以说，公司每多提供一个Token，就要多付一笔GPU租金。

（图 / 招股书）

从这点看，虽然公司把自身比喻成“算力版滴滴”，但滴滴的抽佣定价权在自己手里，而派想未来上游是掌握定价权的模型厂商，下游是可以一键切换的客户，两头都被挤压。

不过，需求端确实是十分紧俏，公司披露的日均Token消耗早已破万亿，说明市场确实存在广泛需求，只是需求旺盛并不等于赚钱能力，公司的利润空间尚未打开。

在招股书中，公司也提示：“随着对公司产品及服务的使用量增加，客户可能要求降低定价，部分客户可能出于商业、合规或其他原因选择使用其他云服务提供商。为此，公司为维持或增加收入，或需要在销售及营销方面投入更多的支出，这些都会对公司的毛利率产生不利影响。”

可见，公司的低毛利率并非一时阵痛，是这套“租卡—转售Token”模式的天然限制。另外，算力中介赛道门槛低、同质化严重，派想未来若想突围并不容易。

3、上市倒计时，仅剩两个月时间

值得注意的是，公司的经营命脉，压在极少数大客户身上。

2023至2025年，公司的前五大客户收入占总营收比重分别达92.5%、89.5%、79.0%，营收高度依赖大客户。

（图 / 招股书）

面对大客户，派想未来的回款周期较长，导致公司经营现金流持续为负。

招股书显示，公司通常向边缘云计算服务客户授予一至三个月的信贷期，2023年至2025年，贸易应收款项分别为0.9亿元、1.5亿元、1.68亿元。

同期，贸易应收账款周转天数分别为83天、79天及75天。报告期内，贸易应收款项中分别有93.6%、88.1%及74.9%为应收五大客户款项。

而从客户收取按使用量计算的费用，与向供应商付款之间通常存在时间差，从而导致潜在的经营现金流错配。报告期内，其经营现金流净额分别为-0.35亿元、-0.41亿元、-1.36亿元。

（图 / 招股书）

而公司运营颇为依赖融资。2023年至2025年，其累计股权融资额分别为0.6亿美元、0.6亿美元及1.06亿美元，计息银行借款分别为0.44亿元、0.74亿元及0.81亿元，逐年攀升。

（图 / 招股书）

此次港股IPO，公司拟将募资用于，提升公司于分布式云计算服务的技术能力及升级AI云计算服务；海外扩张，特别是在成熟市场及潜力尚未开发的新兴市场；战略投资及收购；营运资金及一般企业用途。

除了营运资金的压力，目前派想未来着急上市的原因，还有来自于悬在头顶的“赎回压力”。

招股书显示，派想未来的背后站着蓝驰创投、创世伙伴、华业天成等投资机构，以及早期重仓的百川智能王小川、前微软Azure中国区总裁申元庆、元气森林唐彬森。

从2021年天使轮后的4600万美元估值，到2025年B轮融资后的4.69亿美元，再到2026年5月底6月初刚完成的B-2轮，派想未来的投后估值已经达到5.76亿美元。

融来的钱虽然撑起了业务扩张，但也可能变成到期要还的债。当初为它背书的投资天团，此刻也正是手握赎回权的人。

2023年至2025年，公司分别录得可转换可

2026-11-02 02:43:00 · 大模型,算力芯片,融资,政策监管,Microsoft,阿里巴巴,腾讯,DeepSeek,月之暗面,智谱,Agent智能体,推理思考,办公效率,扩散模型,工业制造,传媒内容,营销广告,基础设施,模型发布,产品更新,收购并购,合作,财报,开发者生态

抄底两家破产工厂，恒力夫妇跑出3020亿财富版图

钛媒体

（本文作者为融中财经，钛媒体经授权发布）

文 | 融中财经

一对来自传统制造业的江苏夫妻，成了今年“最大黑马”。

10月27日，胡润研究院发布了《2026胡润百富榜》，恒力集团创始人陈建华、范红卫夫妇以3020亿元财富首次跻身前十，位列全国第六，蝉联江苏首富的位置。过去一年，两人的财富增长了1120亿元，涨幅59%，财富增量仅次于张一鸣。

2026年10月发布· 胡润百富榜

在今年3月发布的《胡润全球富豪榜》上，这对夫妇以2500亿元的财富位列全球第52位。

2026年3月发布 · 胡润全球富豪榜

从今年的榜单来看，AI造富成为了主线。DeepSeek创始人梁文锋首次上榜就排在第七，寒武纪创始人陈天石也跻身前十。相比这些科技新贵，陈建华、范红卫夫妇的财富主要来自纺织、石化和造船等制造业。

从369万元接手一家濒临倒闭的织造厂，到坐拥3020亿元财富。这对江苏夫妻是如何走到今天的？

3020亿，“最意外的夫妻档”

“今年最令我意外的是苏州恒力陈建华、范红卫夫妇。”胡润在榜单资讯中表示。

事实上，陈建华最早在2005年就登上了胡润百富榜，当时个人财富为8.5亿元。2015年，陈建华、范红卫夫妇以300亿元位列第49位。到了今年，两人的财富达到3020亿元，排名从去年的第13位跃升至第6位。

比财富数字更加直观的，是恒力集团如今的体量。

据全国工商联今年9月发布的《2026中国民营企业500强》，恒力集团以2025年8990.69亿元的营业收入位列全国第三，仅次于京东和阿里巴巴。在制造业民营企业500强中，恒力更是超过华为、比亚迪，排名第一。

2026中国民营企业500强

从纺织厂起家，恒力如今已形成以石化、化纤、新材料和造船为核心的产业布局，同时恒力系还涉足了地产、酒店旅游及贸易等业务。

恒力目前拥有两家A股上市公司：恒力石化（600346.SH）和松发股份（603268.SH）。

恒力石化主要从事炼油、化工及新材料生产，拥有年加工2000万吨原油的能力，以及1660万吨的PTA年产能，产品广泛应用于服装、包装、汽车和家电等领域。

松发股份则于2025年完成重组，由陶瓷制造企业转型造船，主要生产大型油轮、散货船、集装箱船等，并具备船用发动机生产能力。

据财报，恒力石化前三季度营收1510.75亿元，同比下降4.01%；但它的归母净利润为102.56亿元，同比增长104.20%。营收有所下滑，净利润却实现翻倍。

松发股份的增长更为迅猛。今年前三个季度，公司实现营收377.74亿元，同比增长221.25%；归母净利润66.73亿元，同比增长424.87%，造船业务正成为恒力新的增长点。

两座老厂的“逆袭”

1994年，23岁的陈建华花369万元，买下了江苏吴江南麻镇一家濒临倒闭的镇办织造厂。

陈建华出生在江苏吴江，13岁时因家境困难辍学，曾经当过泥瓦匠，后来靠做蚕丝生意，在几年间攒下了200多万元。为了凑齐收购款，他还借了一部分钱。

妻子范红卫原本在当地纺织企业做会计，后来辞职与陈建华一同创业，1994年至2001年，她担任吴江化纤织造厂总经理。此后，她又参与化纤业务经营，并于2016年起担任恒力石化董事长。

第一步：369万元，盘活老厂

上世纪90年代，中国乡镇企业正经历市场化改革，一批经营困难的集体企业开始寻找出路，吴江化纤织造厂便是其中之一。

陈建华接手时，工厂只有三亩三分地、27名员工，还背负着大量三角债。

为了扭转局面，他要求销售尽量现款结算，减少赊账，同时更新设备、改革管理，并坚持每月15日按时发工资。

效果很快显现。1995年，工厂盈利超1000万元，1996年进一步增至2700多万元。

短短两年，陈建华将一家濒临倒闭的老厂重新盘活。

第二步：金融危机，逆势扩产

1997年，亚洲金融危机爆发，纺织行业受到冲击，不少企业收缩生产。

陈建华却判断纺织需求终将恢复，选择继续投资。1998年初，他购入306台先进喷水织机，随后市场进一步低迷，他又趁设备降价追加了500台。

随着纺织市场逐步回暖，恒力凭借新增设备扩大产能，企业规模迅速增长。据陈建华回忆，到1999年前后，喷水织机已从创业初期的88台增加至6000台。

随着织造规模扩大，原料供应成为了新的问题。当时，国内部分高品质涤纶纱线依赖进口，需要从日本、韩国等地采购。为了减少对外部供应的依赖，陈建华决定自己生产化纤。

2002年，恒力投资22亿元建设化纤项目，2003年正式组建恒力集团。

但生产涤纶需要PTA，生产PTA又离不开更上游的PX。恒力因此继续向产业链上游扩张。

2010年，恒力在大连长兴岛建设PTA生产基地。2015年12月，年加工2000万吨原油的炼化一体化项目开工，2019年全面投产。次年，150万吨乙烯项目也投入运营。

此后，恒力继续拓展化工新材料业务，通过旗下康辉新材生产聚酯薄膜、工程塑料等产品，并布局锂电池隔膜。

从织布到炼油，看似跨越多个行业，背后却是同一套逻辑：掌握上游原料，降低成本，减少对外部供应的依赖。

第三步：两笔收购，拿下A股平台

随着产业规模扩大，恒力也开始借助资本市场发展。

2015年，恒力集团以约11.7亿元取得上市公司大橡塑29.98%的股权，随后通过重大资产重组，将旗下化纤资产注入上市公司。2016年，重组完成，恒力由此拥有了首个A股上市平台。

2018年，恒力又以约8.2亿元的协议价款，取得松发股份29.91%的股权，成为其控股股东。

不过，松发股份当时主要经营日用陶瓷和教育业务。恒力最初看中的是其“陶瓷+教育”模式，并非为了布局造船。

但这笔投资没有达到预期。

随着陶瓷行业竞争加剧、2021年校外培训行业政策调整，松发股份在2021年—2024年连续四年亏损。2023年，公司曾经尝试收购动力电池企业安徽利维能的控股权，但因为交易双方未能就关键事项达成一致而终止。

第四步：17.29亿元，买下破产船厂

2022年，陈建华把目光投向了大连长兴岛一座闲置多年的大型船厂。

这座船厂原本由韩国STX集团投资建设，拥有大型船坞、码头、厂房和生产设备。受此前造船市场低迷及企业经营问题影响，相关企业陷入破产，资产历经多轮拍卖仍无人接手。

造船投入巨大，旧设施需要修复，还要重新建立生产团队、争取订单。但恒力看中的，正是这些重新建设起来耗资巨大、耗时漫长的工业设施。

2022年7月，陈建华、范红卫通过旗下投资公司设立恒力重工。同月，恒力重工以17.29亿元竞得原STX大连13家企业的相关破产资产，计入税费后的资产取得总成本约21.1亿元。

买下船厂后，真正的考验才刚开始。

陈建华在接受央视财经《经济半小时》采访时回忆，刚接手时，厂区道路下沉，杂草长到齐腰高。由于缺乏造船经验，恒力起初拿不到外部订单，只能先为旗下企业造船。

2023年3月，恒力开始建造首艘6.1万吨散货船，历时385天，于2024年4月交付，随后由旗下企业租用。随着造船能力得到验证，外部船东的订单逐渐增加。

与此同时，恒力还开始建设船用发动机生产能力，以减少关键设备对外部供应的依赖。

为了让老船厂恢复生产，恒力投入的资金远不止最初的收购款。截至2024年9月底，恒力又累计投入约32.11亿元，用于旧设施修缮和新增生产资产。

随着造船业务逐步走上正轨，此前急需转型的松发股份也迎来了新的机会。

2024年10月，松发股份宣布重大资产重组，计划剥离原有陶瓷业务，置入恒力重工100%股权。2025年5月，交易完成，恒力重工成为松发股份的全资子公司，松发股份由此转型为船舶及高端装备制造企业。

这笔重组既为松发股份带来了新的主营业务，也让恒力重工拥有了A股融资平台。

此时恰逢全球造船业进入新一轮景气周期。此前多年行业低迷，部分船厂退出市场，随着老旧船舶更新、新船需求增加，造船产能难以迅速跟上。

恒力接手并修复的船厂，正好赶上市场回暖。

据松发股份2026年半年报，今年上半年，公司新承接船舶订单207艘，超过2025年全年的115艘；同时交付40艘船舶，交船计划已排至2030年。

当然，造船仍是重资产生意，未来盈利还取决于订单交付和成本控制。

回看恒力三十多年的发展，陈建华几次逆势出手，背后有着相似的逻辑：在行业低谷中寻找机会，再通过改善经营、持续投入，把资产转化为生产能力。而从织布、化纤到炼油、造船，恒力也始终在补齐产业链上的关键环节。

如今，恒力的下一代也开始参与经营。

陈建华、范红卫的女儿陈逸婷已担任恒力集团副董事长；2001年出生的儿子陈汉伦则于2025年出任松发股份董事、总经理，参与造船业务的管理。

传统制造业，依然能打

AI正在创造一批新富豪，但今年的胡润百富榜上，传统制造业出身的企业家同样表现亮眼。

美的何享健家族以3100亿元财富位列第五，同比增长12%；荣盛控股李水荣的财富增长34%，达到805亿元，排在第63位；亨通集团崔根良、崔巍父子财富增长111%，达到635亿元；扬子江船业任元林的财富也增长了68%。

这些企业家的经历，与陈建华夫妇有着不少相似之处。

李水荣从8台织机起家，在1997年行业低谷时逆势扩产，随后向化纤、PTA、炼化领域延伸，与恒力的发展路径十分相似。

同样起步于江苏吴江的崔根良，曾担任乡镇乳胶厂厂长，1991年在当地政府推动下转向通信电缆产业，随后逐步拓展光纤光缆、海缆等业务。任元林则在亚洲金融危机后推动老船厂改制，通过扩大产能、开拓海外市场，将扬子江船业发展为大型造船企业。

这些企业虽然身处不同领域，却都在原有业务的基础上建立了新的竞争优势。荣盛、恒力通过向上游延伸，增强对原料和成本的控制；亨通、扬子江则依靠技术、设备和交付能力，逐步形成较高的行业门槛。

当然，制造业始终无法摆脱周期。行业景气时的大规模投资，也可能在需求下滑时带来成本和资金压力。

因此，真正决定这些企业能否穿越周期的，不是能否每次都精准抄底，而是能否在市场变化中持续提升生产效率、技术能力和产业链竞争力。

对恒力来说，369万元的织造厂和17.29亿元的破产船厂都是起点。真正决定它们价值的，是收购之后持续多年的经营与投入。

结语

回看陈建华夫妇三十多年来的创业路，他们并非每一次选择都正确，也不是每次都能赶上好行情。但恒力几次真正做大的关键，都在于抓住了产业变化中的机会，再通过持续投入和经营，把机会变成实际的生产能力。

买下一座工厂，只需要一次决定；让它重新焕发生机，却需要无数个日夜。

3020亿元，是财富榜单给恒力的阶段性答案。AI正在改写财富版图，而中国制造业，仍在以自己的方式，书写新的篇章。

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2026-11-02 03:18:36 · 大模型,算力芯片,AI应用,融资,政策监管,阿里巴巴,华为,DeepSeek,京东,金融,教育学习,扩散模型,政务,工业制造,AI for Science,模型发布,产品更新,收购并购,财报,榜单评测

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