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同时，原监事会成员朱海林、曾诚、秦跃光及李靖野不再担任监事及监事会相关职务，上述人员已分别确认与董事会及监事会无不同意见，亦无需要知会公司股东的任何事项。中国再保董事会及监事会对各位监事任职期间为公司做出的重要贡献表示衷心感谢。
这周，AI圈被一场硬核实测刷了屏。着名博主郭震拉了三款顶流模子比武：概述跑分霸主Claude Opus4.8、国产新锐GLM-5.2和Kimi2.7Code。任务很明确平直：开发一个能贯通Excel、生成可视化讲明的复杂网页用具。适度出东谈主料想。在第三方裁判的盲评下，Opus4.8以45分垫底。
裁判点评：Opus，已往的头部模子犯了“代码懒癌”，面临长辅导时选拔性淡忘，搜索、分页、华文分析讲明等中枢功能平直消散。
而两款国产模子，不仅没偷懒，功能还作念得更全。
这事值得深念念：当外传被推论、期骗击穿时，逐渐浮现的印迹是：这届AI，终于到了拼谁能在真实场景里“闷声扛活儿”的最终决胜局。
产业链全景：强在哪，弱在哪
若从产业链全景视角不雅察，AI产业链不错被分为五层：上游的电力、数据中心、光通讯；中游的GPU、HBM存储、先进封装和大模子；下流的千行百业期骗。
而中国，有两张明牌上风。
一是算力基础设施。依托寰球最完满的工业体系，波澜、晨曦、华为和三大运营商构筑的干事器制造与数据中心智商，是国内AI最褂讪的基本盘。
二是场景期骗落地。14亿用户的庞大商场，让字节、腾讯、阿里、小米们在AI贸易化上具备寰球向上的泥土，最有望复刻移动互联网的红利。
固然，弗成否定，现有的短板也一目了然：
EUV光刻机被ASML寰球左右，短期难以打破；高端HBM存储被SK海力士、三星、好意思光三家主办；底层AI模子生态上，OpenAI、Google、Meta的开发者护城河，是咱们最大的软肋。
业内有个反直观的判断：HBM比GPU更难。GPU的难点在架构策画，完成后可代工分娩；HBM的难点在精密制造，多层晶圆堆叠与硅穿孔工艺条件极高，任一步调出错即整颗报废。量产难度远超GPU。
再看利润分拨，更扎心：以100元AI投资计，40元流向GPU、HBM和干事器硬件，25元用于大模子锻真金不怕火，20元用于期骗落地，15元干预数据与算力基建。刻下寰球最大赢家，已经是英伟达和SK海力士。但也只是是当下，拉永劫刻线，还得看这场竞赛最终留在场上的企业还剩谁？
Token终端：平凡一文不值，扛活儿才有东谈主买单
产业链梳理了了了，那么一个更深层的贸易问题当然也就随之显现：
当所有东谈主王人能分娩Token，凭什么有东谈主能赢利？
近期的一份对于Token经济与AI产业链的研究讲明中对这一疑问早已有了谜底：Token只是分娩资本，不是价值本人。
一千个Token的输出，帮你润色一封邮件，你以为免用度用就行；但要是相同蹧跶一千个Token，AI在你的支付系统代码里发现了一个可能导致资金被盗的逻辑纰谬，你得志付若干钱？
可能便是这个纰谬潜在弃世的某个比例。两个场景的Token蹧跶量敷裕研讨，但价值差距可达数百万倍。
这便是刻下AI贸易时势最中枢的悖论：按Token计费的本体，是用资本订价，而不是用价值订价。
用户得志付费的，始终是适度侧的价值。要津问题被贬责了若干，山东期货配资中枢风险被侧目了若干，真实恶果被进步了若干。平凡的Token，一文不值。
沿着这个逻辑，一个霸道推论浮出水面：惟有能贬责最复杂问题的AI，期间得到真实的、大范围的、致使是闲雅的收入。
正如寰球顶级律所、顶级投行、顶级外科大夫，客户数目远少于平常干事者，却拿走了行业收入的绝大部分。不是因为他们“职责时刻”更长，而是因为他们贬责的问题，别东谈主压根碰不了。
AI宇宙正在复刻归并规章。平常模子在免费开源雄师(Meta的Llama、阿里的Qwen、DeepSeek)会剿下，订价权为零；惟有那些能在代码安全、法务审查、医疗会诊等高价值场景里请托“值得付费的适度”的模子，期间建立委果的贸易护城河。
迈富时的位置：不作念Token分娩商，作念场景Token消纳商
这套逻辑，正巧给了迈富时(02556.HK)、滴普(01384.HK)等这类“AI原生期骗平台”型企业，一个更浮现的商场定位。
这些公司不是底层大模子公司，因此，不会也没必要同OpenAI、DeepSeek拼谁能分娩更智谋的Token。这类企业也不是公有云，与阿里、腾讯、火山引擎拼谁能更低廉地卖算力，更不占上风，也莫得道理。
瑞金资本像 迈富时、滴普这类位于AI期骗层的企业，卡位的执行是“企业场景侧Token消纳平台”。
什么趣味？
企业客户最终不会为“Token蹧跶量”买单，而会为Token干出来的业务适度买单。一次工业品选型、一次金融客户干事、一次出海售后反应、一次规画数据分析——这些，才是场景Token。
迈富时通过KnowForce AI常识中台把企业居品手册、工程常识、售后过程千里淀为可调用钞票；再通过AI-Agentforce企业智能体中台把常识改换为任务推论：征询反应、问题分拨、进程跟进、销售印迹千里淀。
以某国外着名润滑油品牌的智能选型助手为例。润滑油参数杂乱、工况多变，已往选型全靠“淳厚傅”教诲。迈富时把海量居品常识千里淀进常识中台，让智能体完成需求识别、居品匹配和推选评释。这就不是平常客服，而是工业品牌的AI选型系统。
这个案例的普适性很强。地下管网运营、动力开拓爱戴、文旅园区干事、出海品牌售后——这些场景的共同特征是：专科常识多、过程长、问题碎、干事条件高。而这恰是“场景Token”的价值方位。
AI产业的竞争，正在从“产能竞赛”切换到“价值竞赛”。
要是把近期这些AI圈、宏不雅经济情愫的热门捋捋、控制，最终，一个浮现的逻辑框架也就此显现出来了。
中国AI产业链的历久干线，是国产GPU自主打破、HBM国产化落地、先进封装产业升级。这是硬科技的追逐叙事，但AI贸易化的干线，则藏在那句“5万亿埋进地下”里。
畴昔五年，77万公里地下管网纠正，带动超5万亿投资。管网修好只是第一步，后续监测、预警、调换、客服、济急反应，才是委果的深水区。新基建的下半场，拼的不再是看得见的高楼大桥，而是看不见的系统智商。
同理，AI的贸易化下半场，赢家也只会从这些能在产业深处不绝“扛活儿”的模子和平台中选：举例，迈富时、滴普等企业，不炫技、不偷懒、不遗漏辅导，把复杂常识改换为可推论任务，让每一分Token王人对应一个客户得志付费的业务适度。
当“跑分王”翻车，当平常Token一文不值，这届AI的竞争，终于回到了贸易最本真是问题：
你的产出，到底有莫得东谈主得志付钱？
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