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      網絡效應之殤:恒生科技為何跌跌不休?

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      流量可能不是資產,是負債

      “字節跳動沒有上市,但你想買入股份,怎么辦?”

      “可以通過買入「南方兩倍看空恒科」間接持有”——

      這是2026年中國資本市場最冷的冷笑話。從25年10月開始,恒生科技指數就一直處于下行過程中,馬年開年劈頭就是4.7%的跌幅,3個多月已經跌去了21%的估值。


      (上下滑動)

      很多人不理解,恒科應該匯集了中國最頂尖的科技公司,很多都應該可以蹭上AI概念,為什么市場會棄如敝履呢?原因并不復雜——從上面的圖里面我們可以看到,恒科的權重股主要是汽車股和上幾代的互聯網大廠。

      汽車股為何下跌已經無需多言。2026年新能源車補貼政策退坡,銷量面臨“倒春寒”——2026年1月國內新能源乘用車終端銷量56.5萬臺,環比大跌57.6%,同比下滑19.7%。銷量排名第一的比亞迪,國內銷量環比暴跌70.65%;排名第二的小米汽車,國內銷量環比下跌21.66%。給定國內市場的疲軟和廠商”卷“的程度,未來這些企業的希望可能就在于出海業績能否超預期了(這方面比亞迪的處境較好,2026年1月出口量達到10.05萬輛,占當月總銷量的48.9%,其他恒科成分股,小米、理想、小鵬的出海進程才剛剛啟動。)

      那互聯網大廠呢?從年前開始,大廠們不就已經開始“紅包大戰”,爭奪時代的入口與心智嗎?為什么一個如火如荼的AI春節后,大廠們的估值卻都折上加折?

      回想一下,這場大戰從2月初就開始了——

      • 騰訊元寶推出“春節10億紅包”活動。到除夕夜,元寶全網累計抽獎次數超36億次,完成AI創作10億次,超3400萬人拆開了好友的分享紅包,累計領取2.1億次。

      • 阿里旗下AI應用“千問”宣布投入30億啟動“春節請客計劃”,邀請全國人民用AI一句話免費點奶茶。活動期間,每個人可以領取21張無門檻的25元免單卡,相當于525塊錢。活動上線后,全國超過1.3億人體驗了AI購物,僅15和16兩天,用戶用AI買門票的訂單環比增長22倍,AI訂機票等交通票務單量增長超7倍。所有AI訂單中,近一半訂單來自縣城,此外,近400萬60歲以上用戶體驗了AI購物。訂單量激增導致系統崩潰;

      • 央視春晚期間,字節跳動旗下豆包送出超10萬份接入豆包大模型的科技好禮以及現金紅包,生成超過5000萬張新春頭像,寫下超過1億條祝福語等,AI總互動達19億次。

      戰績不可謂不輝煌,但且慢——冠名春晚、紅包裂變、補貼拉新——是不是有點似曾相識?像時光倒流回到了12年前,打車大戰,外賣大戰.....各種流量大戰,當年很多大廠就是這樣“打”出來的。

      為什么2026年,熟悉的配方卻沒有了熟悉的味道?

      因為APP應用和AI應用的核心競爭不同。

      當年大廠們這套打法成功的關鍵就在于網絡效應——這也是1993年以太網標準之父Robert Metcalfe(梅特卡夫)提出的著名的梅特卡夫定律:網絡的價值與連接用戶數的平方(N^2)成正比關系。就像下面這張圖所顯示的,隨著用戶數量增長,網絡價值加速上漲,而邊際成本遞減,那么當用戶總數突破爆發點時——這種自我加強的網絡效應就會推動平臺滾雪球式地擴張。這種正向互動就會推動越來越多的消費者和商戶加入平臺。


      為了啟動網絡效應,快速觸達爆發節點對平臺來說至關重要。所以在移動互聯網時代,資金以"億"為基本單位涌入各個戰場,各個大廠拼命燒錢,給用戶、商戶大額補貼,把大家拉上自己這艘船——因為沒有網絡效應,這種平臺應用就價值很低(e.g.如果你的社交圈不在微信,微信對你來說就是個占內存的垃圾)。

      但“AI應用”不一樣。AI的核心價值是“單點爆發”的工具屬性——哪怕全世界只有你一個人用豆包或元寶,只要它能寫代碼、畫圖、幫你訂機票,它就是有價值的。它不依賴于“別人也用”,而依賴于“它好不好用”。

      換句話說,AI應用競爭的核心變量不再是日活規模,而是AI產品的好用度、技術代際的壓制。

      與此同時,雖然AI工具不太符合梅特卡夫定律,但它遵循數據飛輪效應,即更多用戶——更多真實場景——對模型微調越精準——產品體驗越好——更多用戶。這意味著,大廠們砸錢買流量的意義,并不在于用戶本身,而是在于“喂數據”。但是,數據飛輪效應的邊際成本比移動互聯網高得多。以前增加一個微信用戶,服務器成本幾乎為零;現在增加一個AI用戶,每一句對話都是真金白銀的算力消耗。所以阿里千問請喝奶茶導致系統崩潰,其實是算力儲備沒跟上這種短時的爆發沖擊。

      這意味著什么呢?意味著在移動互聯網時代,流量是“資產”;而在AI時代,低質量的流量可能是“負債”。如果用戶只是為了薅羊毛,問一些“怎么買免費奶茶”、“給我講個笑話”這種同質化嚴重的問題,這種數據對提升模型推理能力的邊際貢獻幾乎為零。

      02

      中國大廠的AI應用之戰

      誰能笑到最后?

      現在全球都覺得,AI競爭主要在中美之間展開。中國大廠,誰能跑出來,這可能是當下市場最關切的問題之一。

      從目前來看,不管是算法,算力,還是數據,組織架構等維度看,字節都占據相對領先(或者至少不落后)的狀態。而字節沒有上市,所以也成了整個恒科的“對手盤”,成了恒科最大的“空頭”。

      字節最核心的資產一直是那套推薦算法,這本質上就是AI。以前的AI算法經驗,讓他們在大語言模型的開發上更加絲滑。而且,字節擁有天然的超大規模反饋池(抖音/TikTok),可以通過用戶與豆包的交互、甚至用戶對視頻的反應,進行實時的模型微調。和阿里擁有最豐厚的電商數據,騰訊有最全面社交數據相比,字節的多模態數據是最豐富的,尤其是短視頻數據,包含文字、語音、視覺和人類情感反應,是很好的AI學習的養料。

      另外,字節的“小登”組織架構也非常適應于這波”超級個體“大放異彩的AI技術革命。阿里和騰訊都是成立于00年前后的初代互聯網霸主,不管是“帝國制”還是“聯邦制”,都已經顯露出大企業病——隨著企業規模擴大,分工變細,層級增加,流程無數,天然會導致部門墻、隔熱層和流程桶等官僚主義現象。比如,騰訊的混元大模型表現一直不如意,組織架構就是一個重要原因——騰訊的聯邦制導致算力的碎片化和數據的孤島化,各個部門之間的數據很難流通,而且“元寶”團隊隸屬于CSIG(云與智慧產業事業群),但其核心場景基本掌握在微信事業群手中,這導致資源協調也很困難。這次“元寶”分享鏈接被微信封殺,也是一個明證。

      而字節一直被稱為“APP工廠”,內部組織結構相對扁平化,創業氛圍特別濃厚。Seed(大模型)負責底層技術研發,而產品團隊實行“賽馬機制”,字節內部有很多個并行的AI項目組。如果一個項目(比如豆包)表現出潛力,全公司的資源會迅速向其傾斜;如果不行,迅速關停或合并,沒有傳統企業的“部門墻”保護。因此,豆包等AI應用的推廣和迭代速度都很快。從下圖可以看到,豆包的周度活躍用戶平穩增長,已經接近2億人,大大超過Deepseek、元寶、千問(千問在春節前的增速很快,但能否持續還有待觀察)等競爭對手。


      數據來自QuestMobile、瑞銀

      當然,字節也有自己的弱點,比如大模型能力還落后于前沿,而且字節模式太強調數據和反饋。但AI底層技術的突破有時需要幾年的“坐冷板凳”,如果短期沒看到數據爆發,這種結構可能會過早放棄一些具有顛覆性的長線研究。我始終會覺得,底層數據質量會取決于企業的底層價值觀。(參考百度和谷歌的“不作惡”)

      當然,AI應用大戰還剛剛開始,大廠們也都基本在同一條起跑線上,這場大戰鹿死誰手還尚未可知。但是,心急的資本市場已經在計價騰訊、阿里在AI大戰中落敗的可能性(從2月初至今,騰訊和阿里股價都是兩位數的跌幅)。

      至于拼多多和美團,已經放棄在AI資本支出上拼命,反正血包也沒那么厚。但這兩家反而用AI工具提效,其實效果很不錯。但他們的問題也是“老登”行業——就像當年中國工廠干臟活累活,處于價值鏈底端一樣,現在這兩家干的是“數字產業價值鏈”底端的活,靠利潤微薄,效率極致取勝。從企業角度這是企業的生存戰略,但從估值角度,增長的想象空間有限。

      但是,我們還是對騰訊抱有有限度的樂觀(短期內不會買,但仍會持續關注)。騰訊的社交+游戲的基本盤仍然很穩,而且理論上,騰訊如果想推動AI應用,應該還有很多潤物細無聲的做法。比如說,如果騰訊直接在微信列表中加入類似于“文件傳輸助手”的“AI助手”,可以在微信上給它布置工作,搜集資料;可以把收到的文件發給它,讓他生成摘要;讓他根據我的微信聊天生成日程表,提醒我什么時間該做什么事;可以跟它實時語音對話,記錄我的想法,激發我的靈感,而且也能實時分享給團隊微信群,那么我也一定會愿意嘗試這個“AI助手”——換句話說,騰訊需要一次“社交+AI生產力”的集成,才能真正完成從“移動互聯網霸主”向“AI時代基座”的跳躍。

      目前的恒科,正在經歷一場痛苦的“去老登化”。在這期間,我們依然會保持關注,但離真正的“右側交易”機會,或許還需要一點耐心。其實,在2月9日的香帥觀察室,我就表達了短期內對恒科不樂觀的態度。(閱讀:)

      這個態度,到目前為止,沒有變化。

      最近其實是很興奮的。從2022年開始說“新世界,新秩序,新財富”,到2025年說“重置”,很多變化一點點在醞釀發酵中——馬年一個春節過去,好像世界又變了樣子,迫不及待要往新世界趕路了。

      好像,連告別的時間都沒有。

      點個在看支持一下??

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