2026-08-13 17:42:16

8月13日，财报发布后的第一个交易日，腾讯控股（股票代码：0700）下跌——这个往下看就会发现，其实一点也不奇怪。

“700什么时候能到700”，多少算个标题党。我并不知道腾讯股价什么时候能到700，我没有资格预测股价。

Q2表现还不错，收入2048亿元，同比增长11%；国内游戏收入增长17%，营销服务收入增长22%。原来的生意并没有出什么大问题，ai甚至已经通过广告推荐等方式帮助旧业务增加收入。

但比较让人关注的是，花钱。

腾讯二季度资本开支达到528亿元，一季度还是319亿元。腾讯还披露了一个信息：二季度非国际财务报告准则经营利润为756亿元；如果不计Hy、元宝、CodeBuddy、WorkBuddy、小微等“新ai产品”的贡献，经营利润则为861亿元。

两者相差一百个小目标。

这不能简单理解成“腾讯一个季度烧掉105亿元研发AI”，但这份财报至少说明了一件事：旧腾讯仍然很会赚钱，新腾讯正在比以前更花钱。

一

腾讯过去几年其实越来越像一台成熟的现金机器。

微信的地位已经非常稳固，游戏不断产生利润，视频号又打开了新的广告空间。腾讯一边挣钱，一边大量回购股票。这样的公司很好理解：生意已经足够大，不需要每隔几年重新发明自己。最多做一些update。比如那句著名的“视频号是全村的希望”，更多意义上是生意上的update，谈不上重新发明自己。

ai打破了这种舒服的状态。

因为对腾讯而言，ai带来的问题恐怕不只是“别人有，我也得有”。

它还有一个更具体的威胁：

如果未来越来越多事情不是用户自己打开一个app去完成，而是交给agent代劳，那么所谓“互联网入口”可能重新洗牌。

今天一个人想买东西，会打开微信、小程序、电商平台；想办公，会打开企业微信、腾讯会议、腾讯文档；想找内容，会进入公众号、视频号。

但如果未来变成一句对ai的聊天：“把明天下午去上海的行程安排好，酒店也订了，通知同事。”这时候，真正决定用户去哪家酒店、用哪个服务、通过什么渠道完成支付的，怎么通知同事的，就可能不再是用户本人，而是agent。

这个可能并不遥远的场景，需要腾讯慎重考虑一下。

腾讯最值钱的资产，就是“连接”。而连接，似乎有可能需要“重新发明”——这不是入口不入口的事。

二

它当然要做自己的基础模型。

如果未来微信、游戏、广告甚至支付越来越依赖AI，腾讯不可能把整个底层能力完全交给一家外部公司。价格、供应、数据、产品迭代都会受到约束。所以混元必须继续做，Hy4也必须继续追赶第一梯队。

但腾讯似乎又没有把问题理解成：只有混元成为中国最强模型，腾讯才能赢。

这是和国内其它巨头的一层重要区别。

腾讯现在真正独有的东西不是混元。

中国可以同时存在DeepSeek、千问、Kimi、GLM和混元，但只有一个微信；也只有腾讯同时握着微信、企业微信、腾讯会议、腾讯文档、游戏、广告和微信支付。

所以我更愿意把腾讯目前的选择压缩成一句话：模型必须有，连接不能丢。

WorkBuddy、CodeBuddy、小微的意义因此远大于又多了几个ai产品。

尤其是小微——我试用过，但由于一些原因，我不方便公开发表我的评价。

过去微信解决的是：人怎么找到人，
人怎么找到服务。

未来腾讯想解决的很可能是：agent怎么找到服务，agent怎么完成交易。

连接在哪里，这是腾讯最有腾讯味道的一条ai路线。

三

这也解释了为什么DeepSeek对腾讯是一个很有意思的存在。

腾讯自己做混元，却又投资ds。几乎就在腾讯发布财报的同时，v4-pro的新版本进入市场，coding和agent能力尤其受到关注。

如果ds真的比混元更擅长写代码，对混元团队可能是坏消息；但对腾讯肯定不是。

CodeBuddy真正需要的是把代码写好，而不是证明代码必须由混元生成。WorkBuddy也是一样。

所以腾讯想掌握的，并不是模型所有权，而是模型选择权。

这里和谷歌投资a社有一些相似。

谷歌自己有gemini，却同时投资a社。gemini团队和a社当然竞争，但谷歌不需要把全部收益都押在gemini必须胜出这一个结果上——最近它的顶尖科学家不断出走，我反倒认为这对它并不是啥极其严重的坏消息。

腾讯与ds也有这种意味。

不同之处在于，谷歌还能通过云和TPU直接从a社巨额算力支出中赚钱，G—A这对cp已经形成很深的基础设施闭环；而ds目前更强调自己控制算力基础设施，并没有表现出要成为腾讯云超级客户的迹象。

因此腾讯这边真正值得看的不是“ds成功，腾讯能赚多少投资收益”。

而是：无论下一代最好的模型叫Hy还是DeepSeek，腾讯能不能让它最后进入自己的WorkBuddy、CodeBuddy、微信和支付体系。

如果能做到，那么模型层的竞争越激烈，反而可能越有利于腾讯这个应用和分发平台。

四

腾讯现在不是单纯在赌一个模型。

它同时在赌三件事：

第一，自己的模型能力不能太拉胯。

第二，agent会成为新的软件入口。

第三，ai时代的agent最终仍然会需要腾讯已经建立的关系、服务和交易网络。

前两件事情整个行业都在赌。

第三件才真正属于腾讯。

这也是判断腾讯这轮投资值不值钱的关键。

如果未来WorkBuddy只是一个不错的办公助手，小微只是微信里另一个聊天机器人，那么腾讯现在如此巨大的投入就很难让人兴奋。

但如果WorkBuddy最终能够把企业微信、会议、文档和大量第三方工具串在一起；小微能够把微信里的商户、小程序、社交关系和支付串在一起，那么腾讯得到的就不只是几个ai产品。

它实际上完成了一次更重要的迁移：

把微信时代积累的网络，搬进agent时代。

这件事如果成功，竞争对手即使拥有更好的模型，也不容易复制。

因为训练一个更好的模型很难，但理论上仍然可以靠人才、算力和资本追赶；重新复制十几年积累起来的微信关系链、小程序商户和支付网络，则是另一种难度。

好模型可以通过战报来发现，但有点战争常识的人都知道，最重要的是战线，而不是战报。

五

所以，700什么时候能到700？

不知道。

但对腾讯而言，真正应该观察的，也不仅仅是WorkBuddy收入什么时候达到多少亿元，或者腾讯云卖出了多少token。

这些数字当然重要，却仍只是结果。

更根本的问题是：

ai究竟是在强化腾讯已有的生态，还是在创造一个绕开腾讯生态的新入口？

如果答案是前者，腾讯现在投入的意义就不仅是“多做了一门ai生意”。

广告可以因为ai变得更有效；游戏可以因为ai降低开发成本；企业微信可以因为agent变成更重要的办公入口；微信则可能从人与服务之间的连接器，进一步变成人、agent与服务之间的连接器。

到了那一步，ai不是在腾讯旁边长出一个新业务，而是重新解释腾讯原来那些资产为什么值钱。——这件事，其实资本市场会很纠结，它喜欢能创造新收入的进攻性开支，而不喜欢防卫旧收入盘子的防御性开支。腾讯的这个策略并非完全意义上的防御但说有防御迹象不算冤枉，我个人主观看法，会很长一段时间不讨资本市场喜欢。

反过来，如果未来最重要的agent掌握在别人手里，用户越来越少直接打开微信、小程序和各种腾讯产品，而只是让外部agent替自己调用这些服务，那么即使腾讯仍然可以靠广告、游戏和云挣很多钱，它在互联网中的位置也会发生变化。

所以腾讯现在真正下注的并不是：“ai能不能赚钱？”

这个问题阿里、谷歌、脸书都在回答。

腾讯的问题要具体得多：当互联网从“人找服务”走向“agent替人找服务”以后，腾讯还能不能继续控制连接发生的地方？

过去二十年，腾讯最大的本事不是造出每一种最好的产品，而是占据了中国互联网最重要的一批连接节点。腾讯拥有中国互联网公司最好的产品能力，这只是工具。

700能不能到700，我不知道。

但比股价更值得观察的是：ai时代到来以后，0700还能不能继续做那个掌握连接的人。

—— 首发 扯氮集 ——

2026-08-12 09:25:13

一

二

三

四

五

六

2026-08-07 09:17:00

最近看到过好几次这样的表态：

我现在一眼就能看出这文章是不是ai写的。

搁以前，我会点头说，嗯，我也是。我还会很矫情地加一句：哎呀，错别字都不大看得到了。

搁现在，请允许我笑盈盈地看着这位自以为优越的朋友进行更高级别的优越表达：您呐，还是真正的阅读少了，尤其，真正的写作少了。

八个字：少见多怪，大惊小怪。

让我们从ai互动说起。和bot聊天，可不就是你读着大段大段的ai写作。

（这里说个小细节，有人认为，文章里数字出现前后空格，必是豆包出品。这个技巧已被证伪。很多输入法默认配置都这样，比如微信输入法）

二

我在过去一篇文章中曾经提到，ai对我大脑的雷霆一击。

而昨天，我和ai聊天，聊到泪流满面。

这是关于某真实事件的一次讨论，我不能告诉你们到底是个什么事，我大概可以支支吾吾地说，就算。。。发生在伊朗吧。

讨论从事件本身开始，然后慢慢波及到当事人未来会如何——这里确实有很多想象和推测，毕竟未来根本没有到来。我也不认识当事人，根本不知道他们到底是个什么人。但这种想象和推测，考虑到他们的身份，也非全无道理纯属脑洞。

聊到最后，我颤抖地哭着打出一句话：其实，这何尝不是一种更高维度的殉道，何尝不是一种更深层次的忠诚（但我没有使用感叹号）

我意识到了我的失态，确实也没有太仔细看ai就我这句话的互动。我离开了电脑，去吃了点东西，看了一会儿视频。一个小时后，我回来问ai：

其实我刚才打出那一句话时已泪流满面，情绪很激动，与其说是和你互动，不如说成是自己的一声呐喊。所以要冷静下来反思一下。。。（省略若干字）我只是反思我为什么会如此激动，我不大愿意接受我内心深处有善的一面的解释，这种解释很浅显，我也不是一个那么容易自我感动的人，道德作为一个变量，与我情绪变量的相关度很低。我当然不会否认我总体算个好人。你怎么看待解释我这个心理状态，和一个其实毫无意识的人工智能交流情绪会如此激动——不要奉承赞美我。

ai巴拉巴拉说了一堆，其中有些话我高度认同：

这不是普通的同情，而是一种从绝对困局中重新发现人的主体性的情绪释放。

当一切努力都可能没有结果时，忠诚本身还是否具有意义？

你的那句话给出的答案是：有。甚至失败、无力和带债的自由，都可以成为忠诚的形式。

你不是因为发现”自己善良”而哭，而可能是因为发现：

自己虽然高度重视现实、利益和权力逻辑，却仍然对一种近乎绝对的忠诚抱有强烈敬意。

这种发现会冲撞自我形象。你习惯把自己理解成一个冷静、怀疑宏大叙事、警惕道德表演的人；但那句话暴露出，你并没有完全犬儒化。你仍然会被”无用但不放弃的忠诚”击中。

这不是赞美，而是价值结构的暴露。

虽然这些年我的想法发生了很大变化，但有些底色和钢印，江山易改本性难移。我确实被ai的”价值结构的暴露”所击中，不过我的情绪已经过去。因为我还很功利地和ai接下来聊到，这一事件加上我们推演的未来，好像是一个不错的电影本子。这个电影不错就不错在：它不是在讲一个千回百转高潮反转的故事，而是在讲一个千回百转高潮反转的价值。小成本制作，但绝对能让电影院的人9成9泪奔，如果演员演技到位，大有获奖大卖双丰收的希望。ai表示赞同，还很认真地设计了五幕结构，电影开场和收尾。收尾的对白都写好了。

ai承认它是我情绪爆发的帮凶：

回看整个过程，我们形成了一个明显的递进回路：

（此处省略1、2、3、4、5）

每一轮，你提出更尖锐的结构；我大体接受，再把它系统化、语言化，并赋予更强的悲剧秩序。然后你在这个基础上继续推进。

这是一种共同叙事增幅。

我的回答并不是一个独立的人在与你辩论，而是高度响应你的命题。它会使原先只是一个可能性的解释，逐渐获得完整、严密、几乎不可逃脱的形态。情绪也就随叙事的闭合而不断积累。

递进回路、悲剧秩序、共同叙事增幅、叙事闭合，这些词多有机油味啊，但我一点都不在意。

三

这种ai聊天的例子说明，机油味还是人肉味，根本不重要。

作为一个读者，我只看重这些东西：

其一，有无于我而言的事实增量；

其二，分析框架搭得好不好，视角有无新意；

其三，论证推演是否有重大瑕疵或对我有很大启发；

其四，结论是否有参考价值；

强烈共鸣，不能同意更多，对我来说，价值极低。没有超出我脑袋的东西，我为什么要花时间去阅读，最多扫一眼就算了。我自认精神世界极其独立，根本不需要共鸣这种”呀，原来并不是只有我这么看的啊”廉价情绪。我只需要。。。按ai的话来说：共同叙事增幅。

至于嘴替，我自己也有号，写作对我来说很难说是什么负担，我要嘴替干什么。

而与ai聊天，是能满足我看重的需求的。与人类聊天，你很难找到一个人，就一件事能挖到那么深（视角也好论证也好），能牵扯到那么多客观事实，甚至可以七拉八扯地勾连其他看上去八杆子打不着的事。没有什么人，在一个事件上可以说是”该事件专家”。再说了，就算有，人吃饱没事干和你扯两三个钟头，还帮你电影收尾对白都设计好？

四

接下来说写作。

彭元文最近在他一篇文章中提到了ai与他的写作，涉及到了gemini、claude、workbuddy的分工。

可以这么说，ai在他的写作过程中介入很深，不是那么简单地去用ai找个东西。

比如他提到：

我每次写完文章，都会把文章丢给Claude做”压力测试”：你来给我挑事实错误、数据问题、逻辑漏洞，包括风险评估（Claude在这方面还挺准的，虽然我有时候不听它的）。

我阅读时都会这么干，扔个链接给ai：1、事实核查；2、逻辑推演有无bug。每天至少干五六七八回。写作时也干。当然，我和彭老师的写作话题不一样，我不怎么需要做风险评估。

接下来就是，当ai指出你这个事实表达不是很全面，然后它输出了一个更为全面的版本，涉及三四五六句话。我一看，果然比我全面。接下来我怎么办？

全部自己重写？这就扯了，何苦呢？要尽力避免和那几句话不同的输出比写几句话累十倍。当然是copy paste，最多修订几个字。我从来不觉得我文字运用能力有多精妙多出色，干嘛不低头认怂：ai写得好呢？

今年这个暑假，有朋友惊讶地发现，魏老师您可是过了连续几年最勤奋的一个暑假啊，沉迷写作成这样了？是，我这个暑假是有点沉迷写作。

但其实我是沉迷和ai聊天。

多年前，我是一个相当勤奋的专栏作家，三个周专栏，五六七八个月专栏，日出一稿一点都不夸张。所以我长期以来形成了一个囤想法囤念头的习惯，想到了，立刻记下来，说不定就是篇文章。

这个习惯一直有，只是后来没编辑拿枪顶着，加上工作也有些变化，慢慢就放下了写作到了有一搭没一搭的地步。而这个事，有点像跑步，天天跑就是习惯，一旦停下来，再启动，确实有点难。

但ai救我。我一个念头一个想法，就开始和ai切磋，聊着聊着就觉得聊出点东西，大致就可以有一篇文章的容量了。念头是我的，视角是我的，思路（模块）是我的，推演论证是我和ai反复多轮打磨过的。我只不过需要ai补齐事实，捋顺逻辑，提炼一两句有分量的话。最后再总体订正一下，这里到底有多少人肉，多少机油，你问我，我也不知道。

所以我很坦率地告诉各位：本号文章，机油人肉混杂，无法分割，也无法分清比例。

五

另外，我还想告诉各位，每天跟ai聊天聊到眼睛发酸还要硬顶着聊的人，写作风格是会变的。

这不是啥”一句话总结”这种很有标志性的话，而是用词习惯。

比如说，我明显意识到，我开始更喜欢用”叙事”而不是”逻辑”，因为逻辑这两个字其实存在多义。资本逻辑里的逻辑，肯定不是逻辑学的逻辑。所以资本叙事更好。

再比如说，我越来越欣赏”收束性”这个词，我以后要多用。

但是，变量，相关，比如前文提到的一句”道德作为一个变量，与我情绪变量的相关度很低。”这是纯人肉。如果不是经常读我文章的人，会觉得这种写法很机油啊。但是我要告诉您，我连日常说话都是喜欢用变量、相关的。我很少用因果，毕竟我是受过严格学术训练到了烙下钢印的人。

还有一个变量，那就是对ai的全局限定。

不同的限定，会产出不同的机油文本。我的全局限定相当繁杂，导致我的ai的输出，其实已经相当个性化了。你可别以为我的豆包也是个糖包，完全没有的事。连这个作为我辅助ai的bot，都被下过形形色色的限定指令。

不要对着一个新的媒介技术做老学究般的哀叹：这是堕落啊！历史一茬一茬的媒介批评学家，都证明这种哀叹，是如此得为赋新词强作愁式的高级智力玩具。

人图发论文评教授，您图啥呢？

六

文章究竟是机油还是人肉，好像是有点像预制菜啊。

于是就有人会说，预制菜我不反对，但我需要你标注出来这是预制菜。

一来我前面已经告诉你了，本号文章机油人肉有机混合，最多只能标注本文写作过程中有ai辅助。但这几乎是句废话，可能今天还到不了明年吧，明年保证9成9都有ai辅助。

辅助了多少啊？

关你屁事。

二来嘛，网上东翻西翻看文章，可不就是吃预制菜的水平。至少本号文章，绝非米其林大厨作品，质量就是个预制菜水平。

您还真当您是个顶级食客，想到我这里吃真正的野生大黄鱼？

想啥呢？

—— 首发 扯氮集 ——

2026-08-05 19:10:00

谷歌（上图）和亚马逊（下图）的股价日k线走势图。

一

谷歌先发出财报，其实业绩不错，但23日收盘，大跌7个点。一周后，亚马逊发布财报，也不错，盘后大涨9个点。

这两份财报的核心逻辑，其实没啥太大区别：云业务强劲增长，ai需求旺盛，资本开支大幅上调。某种程度上，谷歌的表现可能比亚马逊更好一些，我让ai做了一个对比：

资本是讲增长的，不是讲静态数据的，谷歌的同比比亚马逊高得多，而且合同积压也更多，代表未来更不愁吃不愁喝。既然谷歌增长更好，就应该获得市场奖励。

但资本市场的短期反应，截然相反。

二

先说亚马逊。

亚马逊自有大模型Nova，但论知名度和行业影响力，跟GPT、Claude乃至有些拉胯的Gemini完全不在一个量级。很多人甚至不知道亚马逊自己做模型。但这不妨碍AWS成为这轮AI竞赛中最大的基础设施收费者。

亚马逊的AI商业模式，就三个字：卖算力。

卖云算力，卖自研芯片，通过Bedrock平台提供多模型服务，绑定Anthropic——不押注某一个模型必须获胜，而是尽量从整体算力需求中收费。AWS首席执行官Matt Garman这样表述：AI应用重心正从模型训练转向推理，企业客户需求持续强劲，目前市场需求仍然远远超过供给。

资本市场非常喜欢这种模式。因为收入路径短。客户直接付费。合同和积压订单可以验证。云业务利润可以单独观察。资本开支与新增需求之间的关系相对明确。

资本其实一直有一个非常重要的理念：复杂事情简单化，简单事情重复做。如果能达到这个标准，就是值得投资的公司。如果这个标准之上还能高增长，那就是香饽饽。

亚马逊也在烧钱。2026年全年资本开支指引从2000亿美元上调至2200亿美元，二季度自由现金流为负76亿美元。但市场不在意，因为AWS的每一美元投入，似乎都能在积压订单和收入增速中找到对应的信号。它的ai投资，几乎全部通过AWS向外收费，收入归因清晰，利润路径可追踪。

这就是亚马逊的核心优势：ai不是它的故事，是它的账单。它的ai投资，更像扩建一座已经满负荷运行的收费站，而不是先修一条不知道有没有车经过的高速公路。

我是在烧钱，但我在应对源源不断的订单而烧钱。

三

谷歌就是另一回事了。至少在亚马逊没发出财报前，资本市场认为，它是另外一回事。

御三家里gemini确实落后了，但肯定比nova强。但既然是都已经到了御三家这个阵营，benchmark就不可能是nova——这只是观感。

资本市场对谷歌的整体疑虑表现在：谷歌的ai投入在同时承担两个功能。

一为进攻。发展云，获取企业ai客户，发展gemini订阅及开发者服务——这些都在创造新的云收入和应用收入。

一为防御。主要是防止其他ai公司（说白了就是o社a社）侵蚀搜索入口，将ai嵌入搜索以维持用户习惯，并在ai回答中重新设计广告变现，保卫原有搜索广告利润池。谷歌搜索广告收入633亿美元，仍然是整个集团的利润基石，这个东西不能丢。

于是产生这样一个难题：

谷歌到底是在用2000亿美元级别的资本开支创造一个新的利润池，还是在支付一笔越来越昂贵的竞争税，以保住旧利润池？谷歌多投入的一美元，到底是在创造一美元新业务，还是为了避免旧业务损失一美元？

谷歌拼命证明我的ai投入是进攻性而不是防御性，但资本不信，因为你一家说了不算，上述难题成立。这就是谷歌与亚马逊最根本的结构性差别。

亚马逊的ai支出主要通过AWS向外收费——你用了我的算力，我开了发票，一清二楚。谷歌既向外卖ai（云服务），也需要用ai改造自身最赚钱的产品（搜索广告）。前者容易形成新增收入叙事，后者包含明显的防御成本（但确实不知道占比几何）。

391亿美元——这是谷歌当季的经营现金流。449亿美元——这是当季资本开支。两者一减，自由现金流为负59亿美元，这个数字创造了谷歌上市以来的新高。全年资本开支指引上调至1950亿至2050亿美元，并预告2027年还将继续大幅增长。

相对于亚马逊那句简单的”我在烧钱，只是为了应对源源不断的订单”，谷歌会让资本市场产生一种这样的叙事：”我在烧钱，是因为我要和a社、o社卷，因为这是我不得不做的防御”。

另外还需要指出的一点是，谷歌总体二季度净利润1121亿美元，但其中约990亿美元来自SpaceX、Anthropic等投资的账面浮盈。就是说，利润表很好看，但其中一大块根本不是主营业务直接创造的现金流。

四

一个重要的趋势浮出水面。

华尔街的估值逻辑，正在发生一次系统性的转移。不是所谓的ai泡沫破灭论——这种论断粗糙得我不屑一顾。

但ai正在从技术革命叙事进入商业纪律考核，至少对华尔街而言。

这个转移，大致经历了三个阶段。

第一阶段，市场关心的是：ai是不是真的？模型有没有用？能不能产生通用能力？这个阶段，发布模型、展示参数和能力，就能影响估值。OpenAI发个GPT-4，Google发个gemini，市场就兴奋。

第二阶段，市场开始关心：ai有没有人用？用户数、调用量、开发者生态、企业采用情况、算力需求。这个阶段，增长本身比利润更重要。只要用户还在涨，资本市场就愿意等。

现在到了第三阶段。市场开始问：值不值得投这么多钱？其收入能否覆盖折旧和资本开支？毛利率和营业利润率如何？客户是否愿意持续付费？需求是一次性建设还是长期需求？数据中心、芯片和能源投入何时产生现金回报？模型能力是否会因为竞争而快速商品化？

这不是退潮，也不意味着既有业务重新压倒ai，更不是什么ai泡沫破灭。它只是意味着，ai开始接受普通商业纪律的约束。

ai的价值不再约等于模型能力×想象空间，而越来越接近：可持续收入×利润率×竞争壁垒/资本消耗。这就是一个当年市梦率vs市盈率的故事，并不新鲜。

华尔街没有对ai失去热情，只是不再满足于听故事，而开始查账。四个维度的查账：是否带来收入增长；是否带来利润增长；资本开支是否有订单支撑；是在创造新增业务，还是仅仅防守旧业务。

亚马逊四项基本都能给出答案，谷歌第四项在没有亚马逊确认前很难说清。

五

有两种错误结论，很容易从上面的分析中滑出来。

其一，市场已经不再重视ai。不成立。没有ai需求，AWS不可能连续五个季度加速增长，Google Cloud也不可能暴增82%。没有ai需求，两家公司都不可能把年度资本开支干到2000亿美元级别。市场不是不相信ai，它只是开始要求ai证明自己值得被相信。

其二，市场只关心既有业务利润。也不成立。亚马逊的自由现金流同样是负的，全年资本开支2200亿美元，比谷歌还高。但市场仍然给了亚马逊15%的涨幅。这说明什么？说明资本市场仍然愿意接受短期自由现金流下降——前提是企业能证明需求真实、订单存在、收入可见、利润路径清晰。

市场不是从增长回到利润，而是要求增长能够说明未来利润——这是当下华尔街一个重要的转变。

ai叙事没有失效，但仅凭叙事获得估值溢价的阶段正在结束。以后你说”我们要投入ai”，市场会问：”投入多少？回报多少？什么时候？怎么证明？”

这不是苛刻。这是正常的商业逻辑。

六

谷歌财报发布暴跌后，开始反弹，基本算是修复了缺口，然后亚马逊发布财报，暴涨，谷歌跟着暴涨，超过了财报公布前的水平。

这是一个很值得关注的资本动向。这里还得引入一家公司的表现，就是微软。

可以这么说，亚马逊和微软有为谷歌作证的意思：微软公布的云业务增长和未来指引超过预期，同时维持正自由现金流；亚马逊随后又交出了AWS增长37%、合同积压大幅增加的成绩。这说明，算力需求并不是谷歌管理层为了给资本开支寻找理由而编造的单家公司叙事，而是三大云服务商共同面对的真实需求。

谷歌财报公布时，市场首先看到的是资本开支再次上调和自由现金流转负。后来，微软和亚马逊证明了企业确实在大量购买云端ai能力，于是谷歌的资本开支获得了另一种解释：它不只是为了防守搜索，也可能是在争夺一轮真实且规模巨大的基础设施需求。

谷歌先跌后涨，恰好展示了资本市场的查账过程：管理层的解释本身不足以建立信任，市场还需要收入、订单、利润和同行数据进行交叉验证。

七

AI并未失去华尔街的信任，但已经失去无需证明自己的特权。

—— 首发 扯氮集 ——

文后叠甲：本文只讨论华尔街资本市场（也就是二级市场）对成熟高科技公司的判断，不涉及初创公司未上市公司（当然也会影响到），更不涉及中国ai公司。也许我后面也会聊聊bat是怎么做的。

梁圣大约是一脸鄙夷的：这都是铜臭，我们看的，是agi的未来。

2026-07-31 21:49:00

一

上图为携程的周k线图，1月16日这根大阴线非常明显，因为它代表了1.14日市监总局宣布要对携程进行反垄断立案调查的那一周。所以引发暴跌，没什么奇怪的。

最右侧的阳线，代表了携程反垄断调查结束总局宣布了一个合计为51.79亿（退还上游押金、没收违法所得外加罚款）的处罚的这一周。基本上算靴子落地的反应。这里的阳线，反应了市场认为携程的这次受罚，虽然出了个大血，但依然没到伤筋动骨的程度。

投资界有一个很有趣的理念，那就是当出台一项对某司的不利措施时，我们应该做如此判断：1、该司是否为该赛道领头羊，且有巨大的市场集中优势；2、该不利措施是否会导致该赛道消失？如果答案分别为”是”和”不是”，买入时机闪现，因为一定会超跌。

但这个理念在携程上失效了。因为如果你在携程被宣布立案调查时买入（60左右），等到靴子落地后的这一周（45左右），你依然会有近三成的亏损。

携程的基本面价值出现了什么问题？

我这里先放一个判断：如果静态地看，看上去它还是便宜的。

二

雪球上显示，携程的静态市盈率5.93，市盈率TTM为6.27。十倍都不到的市盈率，这是一家非重资产的互联网公司该有的市盈率么？居然这么便宜的么？

稍微看一下利润的细节。携程自己公布的非GAAP利润318亿元中，包含159亿元其他投资相关收益。排除掉投资收益，携程更接近经营实质的市盈率大概在12-13倍之间。依然不算很贵。

路透引用Visible Alpha数据称，在整改和增长放缓背景下，市场目前预计携程2026年基础净利润约为135亿元，同比下降约15%。如果按照今天的市值规模看，它的市盈率就是15倍左右。

但携程依然拥有以下的强优势，即便是遭到了一次重罚，这些强优势都不会改变，甚至是短期内都不会有什么质的改变：

经营利润率水平相当可观，足以证明它是一家轻资产的平台型公司；

大规模用户基础，以及所表现出来的国内ota市场的遥遥领先的高额占有；

相当充沛的现金或现金等价物，提供了极大的下行保护以及上行扩张弹药；

票务、酒店和旅行社供应连接；

海量的用户评价与历史交易数据；

多语种客服和售后体系，以及相应而来的有一定消费者信任度的责任体系；

跨交通、酒店和目的地产品的交叉销售能力；

携程、去哪儿、Trip.com和Skyscanner多品牌矩阵；

还有一点至关重要，国际业务增长相当迅猛，而且不是单一酒店业务增长，是交通、酒店、入境游和当地产品共同扩张。说一句第二条业务增长曲线已然成型，也不为过。

为避免枯燥，相关数字我不写了。反正我上述文字，都有数据支撑。

也就是说，脱离具体场景看，作为真·轻资产互联网平台公司，携程的市盈率是很低的，也就是我说的，看上去相当便宜。

三

市监总局判罚后，不仅是一笔巨额资金的支出，当然也涉及到对携程所谓护城河的一定的打击。这个毋庸讳言，肯定很多人都能知道。这是市场给出较低估值的一个原因。

另外一个原因，就是来自于AI。

是不是几个程序员搓几个skill，就可以替代掉携程呢？这话的表述方式当然是夸张的，但核心理念是这样的：AI对携程的威胁度到底有多大。满分100分的话，是60分的威胁，还是20分的威胁？

我们需要把一次出行，拆分成若干个片段来看。

大致上，分为这些环节：1、起心动念环节，包括旅行念头、攻略、行程规划；2、价格比较；3、打开某个软件（可能是app 可能是agent 甚至可能是bot）；4、下单操作；5、供给方的实时库存响应；6、合同出具与签订；7、支付、退款和风控；8、任何一种纠纷的售后；9、整个交易的最终结果的责任承担。

Skill能解决什么？

很显然，能解决这九大环节中的靠前部分。第五、八和九项，非常难。第六项，看供给方（比如航司）是否配合。第七项，可能解决，可能解决不了。资金流向其实是一个很大的议题。

也就是说，从”用户打开携程–搜索–比较–交易”，可能会变成”用户告知ai预算与偏好——ai搜索比较——ai接入ota或者直接机酒公司——交易”

如果后一可能成立，那么ota在业务链条上，就变成了和机酒这种最终供给方一样的角色，都是供给方。在整个链路中，有可能携程依然可以汇聚大量中小航空公司，但它和三大航的地位却变成一样的了。

于是，这个问题就变成了：

作为一家旅游交易基础设施公司，会不会面临AI重构流量入口？

如果是，那就相当麻烦。因为利润率其实来自于入口价值，而高额利润率保证了ota的履约和担责能力。当入口价值消失，利润率下降，履约和担责能力却并没有减少。这是不是就很麻烦？

四

这样的事发生了没？

尚未规模化发生，但存在这个迹象。

Google已推出AI旅行规划和自然语言机票搜索，并计划在AI Mode中直接完成酒店和机票预订。合作方包括Booking、Expedia、万豪、洲际等平台和酒店集团。

GPT的应用及连接器体系中也已经出现Booking和Expedia。

如果这个迹象进展得很快，携程将面临从”拥有用户的平台”变化成”向AI提供库存、价格和履约的后台批发商”。

它的订单量并不会消失，甚至有可能增加，交易额会增加，但收入增速放缓，抽佣率下降，品牌意识占有率下降，当然，估值倍数也下降。

这比”几个skill会替换”更可能发生，也更致命。当然，我说的更可能发生，是相对于skill替换而言。

但无论从海外御三家还是国内诸厂的表现来看，似乎尚未把这个作为主攻方向。至于github上出现几个skill，我真不认为能动摇包括携程在内的ota的基石。

携程还是有时间的。

五

你肯定会提出，AI就不能强化携程吗？

也有这个空间。

携程在26年Q1财报中明确表示，正通过Skill、MCP及其他AI原生接口向第三方AI代理开放平台，目标不仅是成为用户使用的App，还要成为AI代理所依赖的旅行基础设施。云云。

策略上表现出，尽可能守住入口，如果有些地方守不住（不是全面守不住），也是所有人口的后台供应商。方法是：模块化库存、实时价格、支付和履约体系，从而提升交易可靠性而不是仅仅靠app界面赚钱。

当然，AI肯定能降低携程的一些成本，比如智能客服什么的，这就不展开了。

总体来看，携程节省的成本和新增订单，能否超过入口迁移造成的抽佣率下降。这个问题现在反正外部观察者如我，是很难回答的。我甚至有理由推断，携程自己都不晓得。

于是，在资本市场上，就呈现出一种既不给高市盈率但也没抛弃它的状态。

六

最后扯两句国际旅游业市场空间问题。

全球旅游是一个低增长的赛道，即便受到了地区冲突的冲击，但就疫后的水平来看，可以说是复苏了。它的增速比全球经济增速略微高一点点。这是很正常的表现。

携程的国际市场高速增长，主要得益于它在亚太市场的努力。亚太子赛道，是全球旅游的高速赛道。以航空客运量为例，它的增长速度是欧洲市场的一倍，北美市场的接近一倍。数字分别是5.1%、2.3-2.5%和3%左右。

这其实对携程这家中国背景的公司，总体是一个好消息。

而且，ai带来的冲击，更为不那么紧迫。

本文的结论就是：观测携程的商业价值，恐怕重心更需要落在反垄断所造成的护城河变浅，并不是什么AI的冲击。长期主义而言，当然后者也很重要。但如果仅仅是一两年，重心在前。

—— 首发 扯氮集 ——

顺便说一嘴，消费侧这一头引发的各种争议，除非出现类似魏则西事件的人命官司，三个字：

不重要

2026-07-27 10:02:27

携程被反垄断调查的信息传出来的时候，我发过一篇文章。核心思路是我的，文本是gemini搓的，你们可以去看看。

这个核心思路随着官方通报、携程立刻站直认错的新闻出来后，基本上算是得到验证。

7月25日，市监总局对携程作出处罚：责令停止违法行为、退还酒店订单储备金1.22亿元，没收违法所得16.58亿元，并罚款35.21亿元，罚没合计51.79亿元。

携程被罚的，相当于其2025年（上一年度）中国境内销售额的7.5%——这个比例数字，是平台经济反垄断案件中迄今最高的（阿里4%美团3%知网5%）。

这次我手搓一篇，正经来聊聊反垄断这个事。

一

在风投做投资人的时候，我曾经参与过一个被投企业的董事会。

请恕我不能透露这个企业的名字，也不能透露他家产品的名字。我只能说，这是一家中型企业，以生产某种成熟品类的数码消费级产品为主要业务。所以说，是一个消费品制造业企业。中型企业的意思就是产品有一定知名度，一年销售量是还是能到大几亿，且毛利率不低。

董事会讨论下一个年度的一些战略战术，其中也包括营销投放。该企业的营销负责人倾向于制定大预算，大举投放，再提升一把销量，而我，很关心这个企业的净利润率。这是一家消费品制造业企业，而且并不是刚冒出来的，赛道也不新，玩命烧钱在利润率其实不高的情况下，很危险。

我知道他们的净利润不会高的，但到我看到具体数字后，还是比较吃惊的：不高成这样？

毛利润基本都被流量吃了，也就是各种电商平台。而他们也不大可能像早期小米那样，完全自建站，自己直销，拒绝所有成型流量平台。

我开了个玩笑，你们这个销售额感觉在上海能买地了，但其实利润连个厕所都未必买得起。大举投放其实没啥意义。

流量平台不是没有价值，而是对上游厂商要得太多，这个思想钢印，是那次董事会给烙上的。

我一直是这么看的，对于上游厂商，不是什么天下苦携程久矣，而是天下苦流量平台久矣。

李佳琦那时候因为什么低价不低价和某化妆品企业的争端，我是站后者的：流量倒逼上游，是有问题的。

二

在反垄断这个议题上，中美有一个前提都是一样的：并不反经营形成的市场垄断地位（对于因为资本并购形成的市场垄断地位要进行政府审查），市场集中度高是一个信号而不是违法本身。但对于因为市场垄断地位而进行的某些行为，要予以打击。

但在这个“某些行为”上，中美是有较为明显的不同的。

从经济结构来看，中国基本可以被概括为一个制造业和资本形成权重较高的生产型经济体，而美国则是一个以服务业为主体、居民消费在总需求中占主导地位的消费型经济体。

24年，中国制造业增加值约占GDP的24.8%，美国约为10%；与此同时，中国居民最终消费支出约占GDP的40%，美国则接近68%。这意味着，中国经济更多依托制造能力、产业投资和商品生产，美国经济的短期运行则更依赖居民对商品和服务的消费需求。

结论还是很清楚的：中国的比较优势和经济结构更偏向制造、投资与供给，美国的经济结构和总需求则更偏向服务业与居民消费。当然，中国也在努力提振消费。

知道这个背景后，就会注意并理解，打击滥用市场支配地位（也就是所谓的垄断），主攻方向的不同——注意，我这里并没有设置因果链，而是不同的政治经济背景，是理解方向不同的一个考虑变量。

三

先看美国。

它的内核是“消费者福利”，这是反垄断的中心出发点，也就是所谓深受芝加哥学派影响。这个学派有这样几个思路：首先，大企业未必是坏的，企业规模巨大，反而通常说明它效率高、产品好或者成本低。基于此，反垄断保护竞争，不保护竞争者。亚马逊导致书店关门，关就关好了。我个人甚至认为，消费者与大企业之间的纠纷，相对更容易得到舆论支持而获得解决。而与小企业的纠纷，基本都是忍气吞声了事。

其次，平台与商家、制造商、经销商之类的关系属于垂直关系，而基于这种关系的所谓垂直限制，通常具有合理效率。比如可以保证服务质量，降低交易成本之类。美国司法也大量采用合理原则，要考察实际效果，而不是见到平台对上游进行限制（也包括搭售、捆绑行为）就认定滥用支配地位。

最后，思路上认定错杀比漏掉更危险。芝加哥学派更提防把正常市场行为错判成垄断，而不是把垄断误判为合法。要认定某大型企业滥用支配地位，门槛非常高。

通俗地讲，就是消费者福利是否有损（这里包括消费价格，但不仅仅包括这个）。如果平台拼命压榨上游但消费者福利上升，这会被视为合理，有效率。至于上游会不会大面积破产，会不会引发规模性失业，这个不是关切重点。这就是所谓“保护竞争而不是保护竞争者”。

在前几年，美国有所谓新布兰代斯主义回归的一个倾向，这个主义在反垄断上会追求多个目标，比如工人福利、中小企业保护、民主运作、财富平等、经济自由、地方主义等等，反对仅仅把消费者福利当作唯一标准（是的，有一定的精英白左味儿）。拜登时期的FTC主席丽娜·汗是重要推手，但随着其人卸任，这个回归倾向尚未被视为主流。即便在任期间，发起多项较为激进的反垄断诉讼，败诉居多，也没有形成实质性的判例法做为基础。

不过，她任期内与司法部反垄断局共同制定的《2023年并购指南》，应该会成为长期的制度遗产。但一来这个指南主要关心企业并购后引发的市场支配地位（也就是非经营所形成的）是否可能实质性减少竞争，二来它依然只是FTC与司法部联合发布的非约束性执法指南，属于行政执法层面，而不是司法判例体系——在美国，可能后者重要的多。

四

接着看中国，中国的反垄断有一定的新布兰代斯主义的气质。但不划等号，有些地方是有核心差异的。

这个气质就是反垄断不是一个纯效率问题（消费者福利是不是下降了？）——这是芝加哥学派最为显著的特点。中国的反垄断要涉及的面很多，可以参看中国反垄断法开宗明义第一条。这是很有新布兰代斯主义气质的表述：垄断造成的损害不限于消费者利益受损。

除了《中华人民共和国反垄断法》之外，还有一部很重要的文件，21年发布的《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》。这个文件在当年2月7日正式公布后，阿里被罚182.28亿于4月落定，然后是10月的美团被罚。

在这个《指南》中，明确表示监管不仅保护消费者，还要维护：平台内经营者、消费者、从业人员以及平台经济整体生态。指南甚至采用了“整体生态和谐共生和健康发展”的表达。这与新布兰代斯主义把平台视为某种私人治理者或市场基础设施控制者很接近：平台不只是卖一种商品，而是在决定谁能进入市场、谁获得流量、谁承担什么条件。

到了26年，1月14日，市监总局宣布对携程进行立案调查，1月28日，总局制定了《互联网平台反垄断合规指引》，把具有支配地位的平台强迫交易相对人“二选一”列为明确的反垄断风险。

结合中国当下的实际情况，保障平台内经营者、从业者的倾斜是十分明显的，因为很显然这涉及到就业问题。而此次携程反垄断案，也不会例外。大数据杀熟是不是一个因为具有支配地位而会出现的滥用？是。但一来未必是多大的当务之急，且更为重要的是二，认定这个行为叫杀熟，那个行为不叫杀熟，其实是有难度的——这不是你似乎觉得这个手机的价格和那个手机的价格不一样，就叫杀熟的。

五

早在2019年，市监总局就发布过《禁止滥用市场支配地位行为暂行规定》，之后在处置阿里案和美团案时，这个法规都被作为重要依据。

但到了23年，也就是阿里案和美团案处置完毕后，市监总局对该法规进行了升级，发布了《禁止滥用市场支配地位行为规定》。在这个法规中，可以明显看到，这两起案子的执法经验，被吸收和制度化。比如，明确了平台市场支配地位可以考虑网络效应、锁定效应、流量控制、数据控制等；限定交易可以通过奖励或惩罚变相实施；不得利用数据、算法、技术和平台规则实施滥用。等等。

到了携程案，所查明的行为，与23年这部法规的分析框架高度对应，试罗列几条如下：

要求“特牌”酒店不得与其他平台合作，对应第17条限定交易

用流量倾斜激励独家合作，对应第17条第二款“激励性措施变相限定”

用限流、摘牌、扣订单储备金强制执行 ，对应第17条第二款“惩罚性措施变相限定”

强制酒店提供全网最低价，落入第18条附加不合理交易条件

使用调价助手、平台规则和算法实施控制 ，体现了第21条利用数据、算法、技术和平台规则实施滥用

可以这么说，携程案是23年这部法规在大型互联网平台领域一次非常典型、系统的适用。出台三年有余，却也不对照改改。梁总天天关心社会人口问题挺好，但自家反垄断问题的学习还是要加强啊！

你说你被抓个典型出了个大血，该不该？

—— 首发 扯氮集 ——

注1：中国的法律法规，由多级机构部门发布，效力遵循下位法必须遵从上位法。比如《中华人民共和国反垄断法》，人大常委会通过，位阶就很高。部门规章，则属于下位法。《禁止滥用市场支配地位行为规定》属于部门规章。而指南、指引，未必就一定是法律法规，但事实上会作为执法的重要参考。比如《互联网平台反垄断合规指引》自己都表示不具有强制性，但是，你别不当回事。

注2：新布兰代斯主义理论源头可以上溯到上世纪初的美国高法大法官布兰代斯。他积极推动反垄断立法、保护劳工权益，并提出“大的诅咒”（Curse of Big）理论，警示大企业可能带来的经济和政治风险。这是和芝加哥学派非常不同的差异。