📊 今日投资要点总结
关键数据
- 💼 买入卖出操作: 5个
- 💡 买入卖出建议: 3个
- 🟢 买入操作: 2个
- 🔴 卖出操作: 0个
市场情绪
📈 偏乐观: 买入操作和建议多于卖出，市场情绪相对积极
💼 买入卖出操作
1. 格力电器 - 买入
操作价格: 41元
操作数量: 700股
操作时间: 今日（文章发布当日）
操作理由: 使用贵州茅台派发的股息进行买入操作。
来源: 闲来一坐s话投资 - 女儿账户记录（107）：茅台股息买入格力
2. BIL (美债短期债券ETF) - 加仓/买入
操作价格: 文中未提及具体价格
操作数量: 仓位占比从3.93%升至7.95%
操作时间: 昨晚（文章发布前）
操作理由: 明年初还有一笔闲钱会到位，现金储备会再创新高，所以先配置些短债类，方便随时套现调用。
风险评估: 文中未提及具体风险分析
操作结果: 文中未提及操作结果
来源: 金渐成 - 一场漫长的告别~
3. 双欣环保 - 申购
操作价格: 发行价6.85元/股
操作数量: 顶额申购需要深圳市值60万
操作时间: 2024年12月19日新股申购
操作理由: 估值不高，业绩尚可，没啥问题
风险评估: 略有破发风险
操作结果: 文中未提及
来源: 复利土豆 - 12月19日新股，双欣环保，誉帆科技，强一股份
4. 誉帆科技 - 申购
操作价格: 发行价22.29元/股
操作数量: 顶额申购需要深圳市值8.5万
操作时间: 2024年12月19日新股申购
操作理由: 业务没什么想象空间，但估值不算高，业绩比较稳定
风险评估: 略有破发风险
操作结果: 文中未提及
来源: 复利土豆 - 12月19日新股，双欣环保，誉帆科技，强一股份
5. 强一股份 - 申购
操作价格: 发行价85.09元/股
操作数量: 顶额申购需要上海市值7.5万
操作时间: 2024年12月19日新股申购
操作理由: 估值偏高，但是最近新股中这类题材非常火，应该问题不大
风险评估: 略有破发风险
操作结果: 文中未提及
来源: 复利土豆 - 12月19日新股，双欣环保，誉帆科技，强一股份
💡 买入卖出建议
1. 基金定投 - 买入建议
建议理由: 定投不要求精准预测市场时点，而是通过纪律性投资，将人类“按捺不住”的天性、追求快速行动的本能，交给了一套理性的系统，帮助我们在容易做出非理性决策时，用程序替代冲动。定投的本质是“收藏”，把短期的市场回调视为收集更多“便宜”份额的机会，布局那些可能“基业长青”的优质或者潜力公司，与经济的发展、优秀企业的增长共成长。
入场条件: 通过定期、定额的简单纪律，自动完成定投扣款，争取实现“高点少买、低点多买”的平滑成本的操作。
止盈止损: 未明确给出具体的止盈止损条件，但强调长期持有和耐心等待。
持有期限: 长期
建议仓位: 未明确给出具体仓位大小，但建议合理安排投资金额、投资频率、投资期限。
风险等级: 中
来源: 小基快跑 - 25年大数据：为何有时越“努力”，离赚钱越远？
2. 白银LOF基金（文中提及的村里唯一的白银公募基金） - 卖出建议/谨慎建议
建议理由: 该基金场内交易价格出现超高溢价（一度达40%，收盘36%），价格远高于基金净值。历史数据显示，基金溢价率超过30%基本是短期极限，会很快调整回落。高溢价时买入，价格可能回归净值导致亏损。基金公司已多次发布风险提示公告。
入场条件: 不适用（文章不建议买入）
止盈止损: 逢高减仓
持有期限: 短期
建议仓位: 未明确建议仓位，但建议在车上的注意逢高减仓
风险等级: 高
3. 类似大热门基金（泛指高溢价率基金，文中列举了美国50ETF、沙特ETF、纳指科技ETF等） - 未知建议
建议理由: 这些基金在资金和情绪加持下曾出现超高溢价（超过30%）。高溢价率蕴含高风险，容易出现V型顶形态，且会吸引套利资金使价格回归价值。普通人应注意保持距离。
入场条件: 不适用（文章不建议追高买入）
止盈止损: 未明确具体止盈止损条件，但提示注意高溢价率风险
持有期限: 未明确
建议仓位: 未明确
风险等级: 高
📚 今日文章列表
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- 25年大数据：为何有时越“努力”，离赚钱越远？ - 小基快跑 (11:10)
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- 12月19日新股，双欣环保，誉帆科技，强一股份 - 复利土豆 (01:38)
📖 文章全文
1. 爽，200块赚128
作者: 张妈下午茶
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/h2Fv9JJQyJ1brAhdi9csVg
发布时间: 2025-12-19T13:00:00
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2. 25年大数据：为何有时越“努力”，离赚钱越远？
作者: 小基快跑
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/-WGdnpAaCO5gy6g052PUcQ
发布时间: 2025-12-19T11:10:43
近期有小伙伴留言：“市场波动加大，买的股票和基金也跟着起起伏伏，感觉自己不是在理财，是在‘炒’心跳。”
那个 “炒” 字，可能精准地戳中了许多投资者的痛处：动作要快，一刻不能停，仿佛慢一秒，机会就黄了，财富就“糊”了。
但投资真的是一场“争分夺秒”的赛跑吗？
或许我们都误解了时间的角色。
01
当“时间就是金钱”遇上长期投资
我们常常说“时间就是金钱”。
然而，追求“一夜暴富”的短线炒作，与愿意“慢慢变富”的长期投资，赋予了时间截然不同的意义。
投资中很常见的两种失误，大都与时间误判有关：
错误一：买入了经不起时间考验的资产。
错误二：卖出了经得起时间考验的优质或潜力资产。
“炒”这个字背后，是一种急促、焦虑的时间观。
它意味着要频繁地交易、切换，结果可能是在市场的噪音中追涨杀跌，付出了巨大的交易成本和机会成本。
我们曾经做过一个测算，选取A股三大代表性指数—— 上证指数、深证成指和创业板指， 从A股开始实行涨跌停板制度的1996年12月16日开始计算收益率，截止日期是2022年7月31日。
来源：Wind；
注：创业板指数的上市日期为2010年6月1日
Wind数据显示，在上面的回测区间中，上证指数+225.32%、深证成指+224.85%、创业板指+174.39%。
如果剔除各指数涨幅最大的5个交易日：
上证指数涨幅从225.32%下降至107.77%
深成指其涨幅从224.85%降至106.74%
创业板指涨幅从174.39%降至99.54%
如果剔除各指数涨幅最大的10个交易日：
上证指数涨幅降至42.29%
深证成指涨幅降至40.93%
创业板指涨幅降至49.12%
如果剔除各指数涨幅最大的20个交易日：
上证指数-24.77%；
深证成指-25.94%；
创业板指-13.12%。
数据来源：Wind；
原始回测区间指：19961216-20220730
也就是说，在上述统计区间里， 如果你错过那短短的、无法预测的20天，所有努力就可能归零，甚至“亏钱”。
这个数据反衬的，不是我们“不幸运”，而是我们 “试图择时”这种行为本身的高难度。
“
生活就是一连串的‘机会成本’，投资与此何其相似——你需要的不是大量的行动，而是大量的耐心。
——查理·芒格
”
02
定投：把焦虑交给纪律，把答案交给时间
与“炒作”的焦躁相反，基金定投提供了一种截然不同的理财选择：把焦虑交给纪律，把答案交给时间。
它不要求定投者精准预测市场时点，而是通过定期、定额的简单纪律，自动完成定投扣款，争取实现“高点少买、低点多买”的平滑成本的操作。
这意味着，定投者将人类“按捺不住”的天性、追求快速行动的本能，交给了一套理性的系统，它也是一份“与情绪签订的合约”，帮助我们在容易做出非理性决策时， 用程序替代冲动。
以投资创业板指数为例。
Wind数据显示，如果在2015年6月5日创业板指历史高点（4037点）开始定投，截至2025年12月17日，创业板指数收于3175.9点，收益率为-21.3%，同期定投收益率为+26.31%（定投复合年平均收益率为2.24%）。
数据来源：Wind。以上定投测算，均以每月定投1000元、以每月第一个交易日为定投日、当日收盘价为成交价计算，不考虑手续费。定投收益率=[（sum(每期定投金额/每月月初收盘点位）期末收盘点位)/（sum(每期定投金额投资期数）)]-1。以上测算为采用足够长期间内的市场主流指数的历史数据进行的测算。上述采用指数的历史数据对定投业务进行模拟的结果不代表定投业务的真实收益，亦不作为定投业务未来收益的保证，市场行情及历史业绩也不代表未来收益。基金定投不一定盈利。
定投收益率不算高，但指数本身是下跌的，且期间经历多次大幅震荡。
这或许就是 “无欲速，无见小利，欲速则不达” 在投资上的诠释。
投资如种树，定投就是持续浇水施肥，然后耐心等待，而非每天把树苗拔起来看看长了多少。
03
定投的本质是“收藏”
每个定投者心里，都有一把更长的“时间尺子”。
定投的本质是什么？
或许不是“炒卖”，而是 “收藏”。
如果把短期的市场回调视为收集更多“便宜”份额的机会，就如同收藏家不会因为市场一时的冷热而轻易卖出藏品。
而且定投者“收藏”的不仅是单纯的基金份额，而是以定投的方式，布局那些可能“基业长青”的优质或者潜力公司，希望与经济的发展、优秀企业的增长共成长。
04
非凡的耐心：定投者的终极艺术
表面上看，时间对所有人都很公平。但最终，时间更会厚待那些有耐心的人。
定投中的耐心可以看作“不厌倦等待的艺术”。它由两部分组成：
一种是投资前的从容等待。
这种等待，不是等具体的投资时点，而是“等”做好投资前的准备，包括找到符合自己投资风格和风险承受能力的产品，合理安排投资金额、投资频率、投资期限等等。
另一种是投资后的从容等待。
这种等待，是在市场低迷时不盲目放弃，坚持纪律投资，相信周期的力量，不为短期浮亏所动。
定投的耐心，源自深刻的投资智慧：认识到经济和企业价值长期向上的趋势，同时理解市场短期波动的必然。
它可能是逆人性的， 但成熟的定投者并不与时间赛跑，而是邀请时间并肩同行。
因为他们知道，真正的财富很难通过一夜“爆炒”得来，而是在与时间结盟的漫长旅程中，通过理性投资、耐心投资，静静浇灌而成。
那份看似笨拙的长期坚守，有望被时间厚待。
创业板指2020-2024年完整自然年度的涨幅表现分别为：64.96%、12.02%、-29.37%、-19.41%、13.23%。
深成指2020-2024年完整自然年度的涨幅表现分别为38.73%、2.67%、-25.85%、-13.54%、9.34%。
上证指数2020-2024年完整自然年度的涨幅表现分别为：13.87%、4.80%、-15.13%、-3.7%、12.67%%。
谨慎投资。指数过去走势不代表未来表现。本材料是作者基于已公开信息撰写，但不保证该等信息的准确性和完整性。作者或将不时补充、修订或更新有关信息，但不保证及时发布该等更新。材料中的内容和意见基于对历史数据的分析结果，不保证所包含的内容和意见在未来不发生变化。本材料在任何情况下不作为对任何人的投资建议或出售投资标的的邀请。
公开募集证券投资基金风险揭示书
尊敬的投资者：
投资有风险，投资需谨慎。公开募集证券投资基金（以下简称“基金”）是一种长期投资工具，其主要功能是分散投资，降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具，当您购买基金产品时，既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。
您在做出投资决策之前，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和本风险揭示书，充分认识本基金的风险收益特征和产品特性，认真考虑本基金存在的各项风险因素，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。
根据有关法律法规，融通基金管理有限公司作出如下风险揭示：
一、依据投资对象的不同,基金分为股票基金、混合基金、债券基金、货币市场基金、基金中基金、商品基金等不同类型，您投资不同类型的基金将获得不同的收益预期，也将承担不同程度的风险。一般来说，基金的收益预期越高，您承担的风险也越大。
二、基金在投资运作过程中可能面临各种风险，既包括市场风险，也包括基金自身的管理风险、技术风险和合规风险等。巨额赎回风险是开放式基金所特有的一种风险，即当单个开放日基金的净赎回申请超过基金总份额的一定比例（开放式基金为百分之十，定期开放基金为百分之二十，中国证监会规定的特殊产品除外）时，您将可能无法及时赎回申请的全部基金份额，或您赎回的款项可能延缓支付。
三、您应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资者进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式，但并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资者获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。
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3. 告别沙上建塔，加密VC的蜕变时刻
作者: PANews
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/t43Lnn62xaZ8L-lTZn_z_Q
发布时间: 2025-12-19T10:14:46
作者：Nancy，PANews
从昔日的“投资风向标”到如今的“谈VC色变”，加密风投正在经历一场必要的祛魅和出清。
至暗时刻也是涅槃重生的时刻。这场残酷的去泡沫过程，正在倒逼加密市场建立更健康、更可持续的估值逻辑，也推动行业回归理性建设并走向成熟。
01
明星VC倒下，精英光环的祛魅时刻
又一家加密风投倒下了。12月17日，Shima Capital被曝正在悄然结束运营。
在这个残酷的加密周期中，VC的离场并不罕见，但Shima Capital的出局却并不体面。不同于其他VC死于流动性枯竭，亦或被糟糕的投资组合拖垮，Shima Capital更多源于团队内部的道德风险与管理混乱。
这一决定的直接导火索，是三周前美国SEC对该机构及其创始人Yida Gao提起的诉讼。指控称其违反多项证券法，通过欺诈手段从投资者手中非法募集了超过1.699亿美元。
监管压力下，Yida Gao火速选择与SEC及美国司法部达成和解，在支付约400万美元罚金的同时，决定关闭基金，并宣布辞去了所有职务，表示对自己的“误导性决定”深深后悔。基金会进入清盘程序，将在市场允许的情况下逐步变现资产以偿还投资者。
作为曾经在加密领域高频出手的明星风投，Shima Capital的崛起更多依赖于创始人的精英光环。美籍华裔Yida Gao曾是华尔街优等生，拥有麻省理工学院背景，还曾接替前SEC主席Gary Gensler在麻省理工教授加密课程，履历还包含摩根士丹利和New Enterprise Associates等知名机构。
凭借这一背景，Shima首支基金便轻松筹集2亿美元，背后出资者包括Dragonfly、对冲基金亿万富翁比尔·阿克曼、Animoca、OKX、Republic Capital、 Digital Currency Group和Mirana Ventures等。
手握巨额资金，Shima成为上个周期最活跃的捕手之一，押注超200多个加密项目，其中不乏大热级项目，比如Monad、Puddy Penguins、Solv、Berachain、1inch、Coin98等。尽管投资组合庞大，但Shima及其团队却被投资者评价为年轻且缺乏经验，并不真正理解行业，仅仅是顺应了加密货币的投机潮。
更严重的是，这一切还建立在谎言之上。根据SEC的起诉文件，在为Shima Capital Fund I募集1.58亿美元时，他虚构了过往业绩，宣称自己的一项投资获得了90倍回报，而实际数据仅为2.8倍。当谎言面临被戳穿的风险时，他竟试图用“笔误”来搪塞投资者。
不仅如此，Yida Gao通过设立SPV向投资者募集资金购买BitClout代币，承诺提供折扣并保护本金。然而事实上，他虽然以低价购入代币，却并未按原价给到投资者，而是加价倒卖给自己的SPV，在未披露的情况下秘密获利190万美元。
从长远角度来看，Shima的退出也向市场传递了积极信号，加密作恶不再是法外之地，行业的透明度和道德标准将得到更好地提升。
相关阅读：揭秘涉嫌挪用资产的Shima Capital创始人：从福建移民到华尔街金融精英
02
闭眼赚钱的时代结束，VC进入进化期
所谓的VC模式失效，本质上是市场正在倒逼行业进化。
当下，“VC攒局、散户接盘”的流水线模式已被打破，资金正在加速从空气项目中撤离。例如，不久前投资阵容豪华的Monad上线后依旧难逃价格困境，也让一众VC“破防”了，Dragonfly等风投围绕着价值估值展开了激烈辩论。
行业游戏规则已改变。无论是无VC融资项目（比如Hyperliquid）的成功，还是社区对高估值项目的抵制，其实都在推动风投机构们走出傲慢的象牙塔。只有当仅仅依靠“发币卖币”赚快钱的路径被堵死，VC才会真正沉下心来寻找那些具有造血能力、能够解决实际问题的项目。
这种阵痛是显而易见的。随着散户离场导致流动性枯竭，VC传统的退出通道受阻，估值回调不仅拉长了回报周期，更让大量投资面临严重的账面亏损。
前不久，Arthur Hayes家族办公室Maelstrom联创Akshat Vaidya就曾公开抱怨，其4年前投资Pantera某支基金的本金已近腰斩，而同期比特币上涨了约两倍。
更有VC向PANews坦言被退出搞得焦头烂额，即便是参与了种子轮，目前持有的代币价格也低于成本价。手中的项目即便上线头部交易所币安，多年后也仅收回五分之一的本金。不少项目选择随便上个小交易所给投资人交代，但根本没有流动性退出，甚至有项目干脆选择躺平，一问就是等时机。
Glassnode数据显示，当前仅约2%的山寨币供应量处于盈利状态，市场呈现出前所未有的分化。而在比特币牛市阶段，山寨币持续跑输的情况历史上并不常见。
数据印证了，闭眼赚钱的时代彻底结束了。
一个时代结束意味着另一个时代的开始。HashKey Ventures的Rui在社交媒体上指出，VC不怕熬，怕快，这也是熊市反而更适合VC的原因。要想真正成功，得撑到下一个死寂期，不同于项目方，VC挺能熬的。同时，大部分加密VC本质上是靠信息差套利，再加上一些路径依赖，赚点辛苦钱和渠道费。更重要的是，现在这些人很多转成了市场代理或者做市商，本质上差别不大。
03
先修路再造楼，寻找确定性机会
面对热钱退潮，VC们并非都在“逃离”，而是在进行战略性的战线收缩与调整。
“如果一个项目没有数据仪表盘，我们就不会投资它。”近期迪拜加密活动的参会者透露，VC现在更关注实际业务数据，而非单纯的故事。面对惨淡的现实，VC将投资门槛大幅提高，甚至干脆完全放弃新的投资。
Primitive Ventures创始人Dovey Wan则坦言，对于投资人来说, （当下）实力和运气能互换的比例是越来越苛刻了, 特别是后GPT时代。所有行业都是，选择比努力重要，但是选择比努力难多了。
Pantera Capital在近期视频揭露了一个积极趋势。据其披露，虽然今年加密领域总融资额达到340亿美元，超过2021年和2022年纪录，但交易数量却下降了近50%。这种现象背后有几大主要原因：首先，投资者结构发生变化。在2021至2022年期间活跃的家族办公室和个人投资者，在经历熊市亏损后变得更加谨慎，部分甚至选择退出市场；其次，存量VC的投资策略趋于集中，这部分风投更倾向于将资金投入少数高质量项目，而不是像以前那样广撒网，原因在于如今启动新项目所需的资金、时间和资源成本更高；另一方面，部分资金转向相对更安全的资产，这也解释了为何本轮周期中，大量资金高度集中在比特币和少数主线资产上；再次，资金充裕但投放节奏放缓。许多风投基金在2021年和2022年筹集了大量资金，目前手里握着充足“弹药”，主要用于支持现有投资组合，并不急着投资新项目。从更长远的角度看，这种变化并非负面信号，反而是市场走向成熟的标志。
Galaxy Research最近分析Q3投资报告也指出，加密VC当季的投资额有所增长，但较为集中。同时，近60%的投资资金流向了后期公司，这是自2021年第一季度以来的第二高水平。而相比2022年，风险投资募资数据也展示出投资者兴趣出现大幅下降。这一数据也展示了VC更愿意重仓确定性机会。
而为对冲单一市场的风险，部分加密VC开始“不务正业”，瞄准加密原生以外的市场。比YZi Labs近期的投资名单显示，其目光已转向生物科技、机器人等圈外赛道。也有加密原生基金早就开始投资AI项目，虽然相比科技基金并没有大的议价优势，但是个转型的尝试。
Pantera也对上一轮周期的投资进行了反思。“上一轮周期，大量资金涌入NFT和元宇宙等投机性领域。这些项目试图跳过基础设施，直接构建‘文化顶层’。但就像在沙子上建城堡，底层的基础设施还没准备好，支付轨道还不成熟，监管环境也不清晰，用户体验也远没到主流水平。行业太急于寻求杀手级应用，把资源投到了还没土壤的应用层上。”
Pantera认为本轮加密周期正在经历必要“纠偏”。现在资金更多流向基础设施建设，比如更高效的支付链、更成熟的隐私工具以及稳定币体系，这种路径才是正确的顺序，下一个周期的应用才有条件真正爆发。
先打好地基，再建大楼。
当下加密VC的残酷出清，既是一次阵痛，更是一场重塑。
点个【 在看 】，你最好看
4. Menlo Venture AI 调研：一年增长 3.2 倍，370 亿美元的企业级 AI 支出流向了哪？
作者: 海外独角兽
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/wJpD2d5dhTAqoljBdhvYgA
发布时间: 2025-12-19T10:00:00
编译：Haozhen、ChatGPT
AI 正在成为企业软件史上扩散速度最快的一次技术浪潮。
过去十年，企业软件的竞争优势往往掌握在传统巨头手中，它们拥有成熟的分发渠道、深厚的数据积累、稳固的客户关系以及强大的销售网络。但在增长最快的 AI 应用领域，竞争格局正在发生逆转：AI-native 初创公司凭借更高的执行效率和快速迭代能力，正在实现对传统企业的超越。
这份最新的研究报告是 Menlo Ventures 基于对 495 位美国企业的 AI 决策者（包含 C-level 高管、工程与产品副总裁等）调研的观点洞察，这些数据直观地展示了企业为何购买 AI，钱都花在了哪里，哪些公司又从中真正受益，以及 LLM 与 AI infra 的竞争格局会如何演进等关键问题。
• 企业级 AI 的市场规模已在两年内从 17 亿美元跃升至 370 亿美元，较去年的 115 亿美元增长约 3.2 倍，增长速度超过历史上任何一个软件品类；
• 一旦企业开始评估某项 AI 解决方案，47% 的 AI 交易最终会进入生产环境，而传统 SaaS 的这一比例仅为 25%；
• AI 应用和 infra 在 2025 年分别获得了 190 亿和 180 亿美元的支出；
• 当前所有 AI 应用支出中，有 27% 来自 PLG 模式，这一比例约为传统软件（7%）的 4 倍；
• 在 AI 应用层，初创公司已占据了 63% 的市场份额；在 infra 层，传统巨头仍占据了 56% 的市场份额，因为许多 AI 应用构建者仍在使用他们信任多年的数据平台；
• 今年医疗行业就吸纳了几乎一半的 Vertical AI（垂直 AI 领域）支出，约 15 亿美元，较上一年的 4.5 亿美元增长超过三倍；
• 在 Horizontal AI（通用 AI）中，Copilots 以 86% 的份额（72 亿美元）占据绝对主导地位，远大于 agent。
01.
AI 是真实的繁荣，不是短期泡沫
尽管外界普遍担忧 AI 投资可能出现过度，但从企业端的采用速度来看，AI 扩散的规模和节奏在现代软件发展史上是前所未有的。
过去三年中，市场对 AI 充满了持续而强烈的信心，AI 也吸引了创纪录规模的资本投入。这一浪潮不仅推动 Nvidia 成为全球市值最高的公司之一，AI 基础模型公司也相继宣布了总额接近 1 万亿美元的 AI infra 投入计划。与此同时，Venture funding 回升至历史高位，且近一半资金集中流向少数几家前沿 AI labs。
随后，市场情绪在今年夏天发生明显反转。一项来自 MIT 的研究指出，约 95% 的生成式 AI 项目都以失败告终。这个结论引发了市场震动，也暴露出在高强度 AI capex 压力下市场信心的脆弱性，“AI 泡沫”的讨论迅速升温。
The GenAI Divide: State of AI in Business 2025
考虑到当前巨额投入，担忧并非毫无依据，但需求端的数据呈现出截然不同的图景。因为目前 AI 已在企业中实现广泛落地，不仅开始贡献实际营收，也带来了可规模化的生产力提升。这更符合一场真实的“繁荣”（Boom），而非短期的“泡沫”（Bubble）。
自 2023 年以来，企业级 AI 市场规模已从 17 亿美元增长至 370 亿美元，约占全球 SaaS 市场 6% 的份额，增长速度超过了历史上任何软件类别。
企业为什么要购买 AI？
2025 年企业在生成式 AI 上的总支出达到 370 亿美元，较 2024 年的 115 亿美元增长约 3.2 倍。 其中规模最大的一部分（约 190 亿美元）流向了用底层 AI 模型构建的用户端产品和软件，即 AI 应用层。仅应用层支出就已占整个软件市场超过 6% 的份额，而这一切是在 ChatGPT 发布后的短短三年内完成的。
目前企业级 AI 的增长已超出 AI 聊天产品本身，体现在了越来越多具体业务场景中。目前至少有 10 款 AI 产品的 ARR 超过 10 亿美元，另有约 50 款产品的 ARR 超过 1 亿美元。AI 的增长最初由模型 API 供应商（如 Anthropic、OpenAI、Google）带动，目前正在加速向具体业务场景扩散，包括 coding、销售、客户支持、HR 等，并覆盖医疗、法律以及 creator economy（创作者经济）等多个垂直行业。
今年有超过一半的企业 AI 支出流向了 AI 应用，这表明企业在 AI 投资上正优先关注能够尽快落地并提升生产力的解决方案，而非押注周期更长、风险更高的 infra 建设。
• 相比自建，现成的 AI 解决方案能够更快进入企业生产环境
过去主流观点认为企业会自行构建大部分 AI 解决方案，比如 Bloomberg 在金融领域训练了 BloombergGPT，Walmart 在 2024 年为零售业务构建了 Wallaby。当时，企业普遍认为，只要掌握数据、行业知识和技术架构，内部产品就可以满足大多数 AI 需求。
Bloomberg 推出 BloombergGPT
Walmart 推出 Wallaby
但实际上，在 2024 年，47% 的 AI 解决方案仍由企业内部构建，53% 通过外部采购获得，而到了 2025 年，企业有 76% 的 AI 使用场景选择直接采购成熟方案。尽管企业对 AI 的内部研发投入依然存在，但随着企业技术栈逐步成熟，现成的 AI 解决方案能够更快进入生产环境，并更早体现业务价值。
去年，企业在“自建”VS“采购”的比例上还处于几乎对半的状态，今年企业在生产环境中投入使用的更多是现成的 AI 解决方案。
• 相比传统 SaaS，AI 能够提供稳定且可预期的价值回报
一旦企业开始评估某项 AI 解决方案，最终成交并进入生产环境的概率显著高于传统软件：47% 的 AI 交易最终会进入生产环境，而传统 SaaS 的这一比例仅为 25%。这种更高的转化率反映出企业对 AI 投入的预期比较明确，即能在较短时间内获得可量化的业务价值。
数据显示，虽然大多数企业在评估 AI 时都会识别出多个潜在使用场景，通常多达 10 个以上，但实际优先推进的仍是能够在短期内带来生产力提升或成本节约的项目。
从使用对象来看，企业识别出的对内应用场景（59%）略多于面向客户的应用场景（41%）。但在从评估到落地的转化过程中，这两类项目的推进速度基本一致。这表明，无论是运营端的效率提升，还是面向客户的产品和服务创新，AI 投入都能够提供稳定且可预期的价值回报。
AI 买家 47% 的转化率（对比 SaaS 的 25%）意味着，AI 提供的即时价值足以让其“绕过”或缩短标准的采购流程。
• PLG 模式使得 AI 产品达到企业级应用规模的速度更快
在中心化采购渠道之外，越来越多的 AI 解决方案是通过个体用户而非企业高层，在企业内部率先被采用并投入使用的。数据显示，当前所有 AI 应用支出中，有 27% 来自 Product-Led Growth（PLG，产品驱动增长）模式，这一比例约为传统软件（7%）的 4 倍。
这一数字仍属保守估计。如果将“影子 AI 采用”（Shadow AI adoption）纳入统计，即员工使用个人信用卡购买 ChatGPT Plus 等工具，且其中约 27% 的使用场景与工作直接相关，那么由 PLG 驱动的工具可能已占 AI 应用总支出的近 40%。
在 AI 领域，PLG 模式触达并转化企业用户的速度远快于传统 SaaS，因为在任何正式的签约流程开始之前，真实的日常使用就已经证明了产品的价值。
PLG 模式显著加快了 AI 产品走向企业级规模的速度，也让 AI 产品的渗透深度超过了传统 SaaS。Cursor 在招聘第一名企业销售人员之前，营收就已达到 2 亿美元。n8n 则依托开源社区发展，直到企业有数百名员工已成为活跃用户后，才开始正式签署企业合同。ElevenLabs、Gamma 和 Wispr Flow 也在以类似路径实现规模化增长。
开发者和技术团队对这种模式的接受度尤为突出。许多人最初是为了个人使用而发现这些工具，在日常工作中证明了这些工具的价值，随后创造了自下而上的需求，并最终转化为企业合同。Lovable、OpenRouter 和 fal 都遵循这一模式：一旦工具嵌入开发工作流，产品经理和工程师的非正式采用就会转化为企业级协议。
02.
AI 应用层由初创主导，infra 层仍依赖巨头
在 AI 应用层，初创公司已经取得了决定性的领先地位。数据显示，今年初创公司每赚 2 美元，传统巨头仅能赚 1 美元，初创公司已占据了 63% 的市场份额，而去年这一比例仅为 36%。
从理论上看，这一结果并不符合常规认知。因为传统巨头拥有成熟的分发渠道、稳固的数据护城河、深厚的企业客户关系、规模化的销售体系以及更强的资产负债表基础。然而在现实中，在多个增长最快的应用领域，AI- native 初创公司凭借更强的执行效率反而领先于体量大得多的传统竞争对手。
• ****产品与工程（初创公司市场占比 71%）
代码生成是可以说明为何初创公司能够胜出的最典型案例。GitHub Copilot 作为先行者，具备几乎所有结构性优势，但 Cursor 通过更快的产品迭代和更强的功能实现，仍然取得了可观的市场份额。它在 repo 级上下文、多文件编辑、diff 审批以及自然语言指令等关键能力上，都比 Copilot 更早落地。
此外，Cursor 采用模型无关（model-agnostic）的产品策略，使开发者能够在 Claude Sonnet 3.5 等前沿模型一经发布时就立即使用，而不受限于 Microsoft 的合作伙伴选择。这种产品迭代速度推动了一个典型的 PLG 飞轮：Cursor 先在个人开发者中赢得使用场景，再由这些用户将产品带入企业级环境。
• 销售（初创公司市场占比 78%）
以 Clay 和 Actively 为代表的 AI-native 初创公司，通过切入 Salesforce 尚未掌控的工作流而取得优势，这些工作流包括研究、个性化和数据补全（enrichment）。这些环节高度依赖非结构化信号（如网页、社交媒体、邮件），而这些数据通常存在于 CRM 体系之外。
这类公司通过掌控这些 CRM 之外的关键使用界面（off-CRM surfaces），并持续向下游扩展，逐步成为销售人员日常实际使用的 AI 层（AI layer）。短期内，它们正在削弱传统 system of record 的中介地位；长期来看，也有可能进一步演进为新的 system of record。
• 财务与运营（初创公司市场占比 91%）
在财务等受到高度监管的领域，Intuit QuickBooks 这样的老牌巨头面临极高的准确性要求，这放缓了他们推出 AI-native 工作流的速度。尽管这个领域目前涉及的总体资金规模仍然不大，但这种迟滞状态为 Rillet、Campfire 和 Numeric 等初创公司在下沉市场构建 AI-first 的 ERP 创造了空间，这些产品以实时自动化和智能工作流为核心。
下图展示了这一动态在不同企业部门中的差异情况，那些需要应对高度碎片化、数据密集型工作流，且这些流程本身适合自动化的团队，在 AI 采用上往往走在前列。相较之下，在可靠性、集成深度和现有系统依赖性比快速迭代更重要的领域，传统巨头依然保持着较强的实力。
AI 初创公司在市场调研、销售、营销和产品等部门表现活跃。而传统巨头则在 IT 和数据科学领域稳守阵地，在这些领域，可靠性和深度集成的重要性超过了迭代速度。
但在 infra 层，传统巨头仍占据了 56% 的市场份额，因为许多 AI 应用构建者仍在使用他们信任多年的数据平台。尽管像 Temporal、Supabase、Neon 和 Pinecone 这样新兴的 AI-native infra 公司增长势头强劲，但 Databricks、Snowflake、MongoDB 和 Datadog 等传统巨头也同样迎来了显著的业绩再加速，因为即便是新兴的 AI-native 应用开发者，目前仍主要选择现有的平台来管理数据、编排工作流（orchestrate workflows）以及监控运营情况。
在 AI 应用层，初创公司占据主导地位，营收几乎达到传统巨头的两倍；而企业在 infra 方面的支出则依然向传统巨头倾斜。
03.
2025 年 AI 应用是一个 190 亿美元的市场
AI 应用在 2025 年获得了 190 亿美元的支出，占全部生成式 AI 支出的一半以上。 这部分支出可划分为三类：
• Departmental AI（部门级 AI，73 亿美元）：面向特定岗位或职能构建，例如软件开发或销售；
• Vertical AI（垂直领域 AI，35 亿美元）：针对特定行业，如医疗或金融；
• Horizontal AI（通用领域 AI，84 亿美元）：覆盖所有职能，用于提升整体生产力。
Departmental AI：coding 是生成式 AI 的第一个“杀手级用例”
2025 年，Departmental AI 的支出达到 73 亿美元，同比增长 4.1 倍。其中，coding 以 40 亿美元（占总支出的 55%）成为表现最突出的赛道，也是整个应用层中最大的细分类别，其余支出分布在 IT（10%）、marketing（9%）、customer success（9%）等领域。
coding（图中的产品和工程）已成为 departmental AI 中的爆发式用例。
随着模型性能达到具有经济意义的水平，coding 成为 AI 的第一个真正的“杀手级用例”（killer use case），其中 Anthropic 的 Sonnet 3.5 在 2024 年年中触发了这个领域的首次规模性突破。随后，AI 采用率迅速攀升：目前 50% 的开发者每天使用 AI 编程工具（在处于行业前 25% 的顶尖机构中，这一比例高达 65%）。代码补全（code completion）市场规模已增长至 23 亿美元，而 code agents 和 AI 应用构建工具则从几乎为零的基数迅速爆发。
随着各团队在软件开发全生命周期中采用 AI 工具，他们反馈的交付速度提升了 15% 以上：覆盖的环节包括：原型设计（Lovable）、代码重构（OpenHands）、设计到代码（Weaver）、质量保障 QA（Meticulous）、PR 流程（Graphite）、站点可靠性工程（site reliability engineering，Resolve）以及部署（Harness）。
今年 coding 支出从 5.5 亿美元到 40 亿美元的巨大跨越反映了技术能力的本质变化：模型现在已经能够理解整个代码库（codebases）并执行多步骤任务。coding 正从单一环节的工具（point solution），演变为一个端到端的自动化类别。
尽管 coding 以 40 亿美元占据了 departmental AI 支出的半数以上，但该技术正在多个企业部门中加速渗透：
• IT 运维工具规模达到 7 亿美元，主要源于团队实现了故障响应和 infra 管理的自动化；
• 营销平台规模达到 6.6 亿美元，主要由内容生成和营销活动优化所驱动。
• Customer success（客户成功）工具获得 6.3 亿美元的支出，AI 被用于工单分流、情绪分析以及主动触达。
这些类别均聚焦于高度重复的工作流，在这些场景中，生产力提升能够迅速体现且易于衡量。下方的市场图谱展示了各职能领域中涌现出的代表性厂商，它们共同争夺 73 亿美元的 departmental AI 总投资。
AI-native 初创公司正在每一个工作职能领域迅速崛起，在 2025 年高达 73 亿美元的 departmental AI 支出中，它们已经占据了相当可观的市场份额。
Vertical AI: 医疗行业占据了几乎一半的支出
Vertical AI 解决方案在 2025 年获得了 35 亿美元的支出，几乎是 2024 年 12 亿美元投资额的 3 倍。 按行业划分，仅医疗行业就吸纳了几乎一半的 Vertical AI 支出，约 15 亿美元，较上一年的 4.5 亿美元增长超过三倍，并且规模超过其后四个垂直行业的总和。
今年有 35 亿美元投入到各垂直行业，几乎是去年支出的 3 倍。其中医疗行业占 15 亿美元，市场份额达到 43%，支出超过了排名其后的四个垂直行业的总和。
医疗行业因为长期受到采购周期漫长和监管阻力的影响，推进新事物的节奏往往较慢，但在多年行政负担不断上升、利润空间持续收窄以及人员长期短缺的背景下，医疗系统反而成为整个经济中对 AI 自动化需求最为强劲的领域之一。
大部分支出集中在行政和临床相关的工作流中，其中以环境式病历记录（ambient scribes） 为核心。记录工具（Scribe）市场在 2025 年达到 6 亿美元规模（同比增长 2.4 倍），并在市场领导者 Nuance 的 DAX Copilot 之外，催生了两家新的独角兽公司：Abridge 和 Ambience。由于临床医生平均每提供 5 小时医疗服务，就需要花费约 1 小时进行文书记录，那些能够将文档编写时间减少 50% 以上的记录工具可以显著降低行政负担，使医生将更多精力投入到专业诊疗工作中。
除医疗行业之外，AI 已经开始在几乎所有经济部门中落地。在 Eve 等公司的带动下，法律 AI 已成长为规模达 6.5 亿美元的市场，创作者工具的市场规模达到 3.6 亿美元，政府相关应用规模达到 3.5 亿美元。AI 的采用在那些长期缺乏软件支持的行业中尤为强劲。这些行业的典型特征是依赖人工、流程高度非结构化，过去主要依靠人力服务完成，而如今可以通过生成式 AI 实现自动化。
下方的市场图谱展示了在这些领域中布局的代表性公司，它们正在争夺今年企业投入到 Vertical AI 的 35 亿美元资金中的一部分。
Vertical AI 在 2025 年已成长为一个规模达 35 亿美元的类别，投资额是去年的三倍。这些公司展示了 AI-native 软件是如何崛起并服务于经济的每一个领域的。
Horizontal AI：Copilot 支出远大于 Agent
Horizontal AI 的支出规模为 84 亿美元，依然是应用层中最大且增长最快的类别，同比增长达 5.3 倍。
• Copilots 以 86% 的份额（72 亿美元）占据绝对主导地位，主要由 ChatGPT Enterprise、Claude for Work 和 Microsoft Copilot 构成。
• Agent 平台（如 Salesforce Agentforce、Writer、Glean）占据约 10% 的份额（约 7.5 亿美元）。
• 个人生产力工具（如 Granola、Fyxer）则占据剩余的 5%（约 4.5 亿美元）。
通用的 copilots 在当下占据主导地位，但随着 agents 变得更加强大，AI 将从“辅助”向“自动化”转型。
04.
2025 年 AI infra 支出达到 180 亿美元
AI infra 层在 2025 年获得了 180 亿美元的支出，占全部生成式 AI 支出的另一半，较 2024 年的 92 亿美元增长了 2 倍。这部分支出可分为三类：
• 基础模型 APIs（125 亿美元）：为所有 AI 应用提供底层智能驱动；
• 模型训练 infra（40 亿美元）：支持前沿实验室和企业进行模型的训练与适配；
• AI infra（15 亿美元）：负责管理数据的存储、检索和编排，从而将 LLMs 与企业系统连接起来。
现代 AI 技术栈尚在开发中
尽管目前市场上围绕 agent 的讨论很多，但真实的生产级架构却简单得令人意外 ：只有 16% 企业部署的 agent 和 27% 的初创公司部署的 agent 符合真正的 agent 定义，即由 LLM 负责规划并执行行动、观察反馈并调整自身行为的系统。目前大多数系统依然是围绕固定序列或基于路由（Routing- based）的工作流构建的，本质上只是对单一模型调用的封装。
定制化模式也进一步反映了这一技术阶段的早期特征。Prompt 设计仍是最主要的手段，其次是检索增强生成（RAG）。更为先进的方法，如 fine- tuning、tool calling、context engineering 和强化学习，目前仍属小众，主要由前沿团队采用。
大多数所谓的 AI agents 不过是围绕模型调用构建的基础“if- then”逻辑。简单的架构虽然能应对当下的使用场景，但也揭示了市场目前仍然处于非常早期的阶段。
由于基于 LLM 的应用架构仍在逐步演进，现代 AI 技术栈在整体形态上与去年大体相似。到目前为止，最大的受益者是那些基于企业长期信任的数据与 infra 平台来持续扩展 AI 能力的传统巨头，包括 Databricks、Snowflake、MongoDB 和 Datadog。
相比之下，初创公司的活跃度更多集中在推理（inference）和算力（compute）层面，在这一领域，AI-native 厂商正与超大规模云厂商（hyperscalers）的开发者平台正面竞争。诸如 Fireworks、Baseten、Modal 和 Together 等推理平台，凭借性能和开发者体验取胜，提供 serverless、高吞吐量、开放权重（open- weight）的推理端点，并通过手写或融合内核、优化的服务栈以及精细化管理的 GPU 集群，实现 2 倍以上的性能提升。
在技术栈的更上层，一批新的可观测性（Observability）与开发工具厂商正在出现，包括 LangChain、Braintrust 和 Judgment Labs。它们围绕评测（evals）、追踪（tracing）和持续学习（continuous learning）等开发流程切入，构建面向 AI 的运行时可观测性层。下方的市场图谱展示了这些为生成式 AI 应用提供底层支撑的关键参与者。
企业在基础模型、训练系统、数据及编排层等 AI infra 上投资了 180 亿美元。这张图展示了服务于技术栈各环节的公司。
05.
LLM 竞争格局
Anthropic 在企业级市场领先
基础模型格局在今年发生了决定性变化。Anthropic 出人意料地取代 OpenAI，成为企业级市场的领先者。目前 Anthropic 占据约 40% 的企业级 LLM 支出，高于去年的 24%，也明显高于 2023 年的 12%。在同一时期，OpenAI 的企业端份额几乎减半，从 2023 年的 50% 下降至 27%。Google 同样实现了显著增长，企业市场份额从 2023 年的 7% 提升至 2025 年的 21%。
综合来看，这三家公司合计占据了 88% 的企业级 LLM API 使用量，其余 12% 则分散在 Meta 的 Llama、Cohere、Mistral 以及其他大量规模更小的模型供应商中。
上面三张图共同刻画了 LLM 生态的变化趋势。堆叠柱状图展示了市场份额变动的幅度，趋势线突出领先厂商背后的增长动能，而编程（coding）占比则强调了竞争优势正在形成的关键领域。
Anthropic 的崛起归功于其在编程市场极其持久的统治力。据估计，它目前在编程市场占据了 54% 的市场份额，而 OpenAI 仅为 21%。就在六个月前，这一数字还是 42%，而这一增长在很大程度上是由 Claude Code 的普及所推动的。
事实上，自 2024 年 6 月推出 Claude Sonnet 3.5 以来，Anthropic 在编程领域的 LLM 排行榜上已连续领先近 18 个月，几乎无人能及。当 Google 在 2025 年 11 月中旬发布 Gemini 3 Pro 时，Model Card 显示 Gemini 3 Pro 在大多数主要评估指标中处于领先，但唯独在 SWE-bench Verified（一项衡量真实软件工程能力的基准测试）上依然落后于 Claude Sonnet 4.5。
Gemini 3 Pro Model Card
仅仅一周后，Anthropic 凭借 Claude Opus 4.5 再次拉开了差距，刷新了代码生成的最高标准，并巩固了 Anthropic 作为该类别最强选手的地位。
Claude Opus 4.5 的表现
中国开源模型在初创和独立开发者中影响力增强
尽管今年 Llama 在技术前沿的速度有所放缓，但它依然是美国企业中应用最广泛的开源权重模型。然而，该模型的停滞（自 4 月份发布 Llama 4 以来再无重大更新）导致企业级开源市场的整体份额从去年的 19% 下降到如今的 11%。
企业更倾向于选择闭源模型。目前开源 LLM 仅占据 11% 的市场份额，但开发者们正在尝试在生产环境中运行中国模型，并大规模测试新的架构。
尽管中国开源模型在今年取得了令人瞩目的进展，并在初创公司中日益流行，但美国企业对中国开源模型依然保持着格外的谨慎。总的来看，中国模型仅占 LLM API 总使用量的 1%，约占企业级开源支出的 10%。
在大企业之外，采用情况则截然不同。针对初创公司和独立开发者的两个热门基准 vLLM 和 OpenRouter 显示，Qwen（通义千问）、DeepSeek（V3、R1）、Moonshot/Kimi（月之暗面）、MiniMax 以及智谱 AI 的 GLM 的采用率正在迅速获得更多用户，不过，DeepSeek 的使用量在 R1 发布初期的激增之后已趋于平缓。
较小的模型 Qwen3 和 GLM 因在性能上能够与更大型模型竞争而尤其受欢迎。例如，Airbnb 在面向用户的 AI 功能中大量依赖 Qwen，而 Cursor 则将该模型作为内部模型的开源基础。
开源 LLM tokens 的分布正在持续演变，过去一年里，中国模型在开发者群体中的影响力显著增强。
06.
2026 年 AI 预测
2025 年，AI 成为了历史上扩张速度最快的软件类别。Menlo Ventures 基于整个生态系统的观察，对未来一年做出五以下预测：
1.AI 将在日常实际编程任务中超越人类表现：LLM 的技能不会出现停滞，尤其是在可验证的领域如数学和编程中，最先进的模型将持续不断地变得更好。
2.杰文斯悖论（Jevon’s paradox）仍然成立：尽管推理成本因推理量呈数量级增长而下降，生成式 AI 的净支出仍在上升。
杰文斯悖论（Jevons’s paradox）指的是技术效率提高反而可能导致资源消耗增加，而不是减少。也就是说，当某种资源使用变得更高效时，人们往往会增加使用量，最终整体消耗上升。
• 基准测试虽然趋于饱和，但无法完全捕捉模型在现实世界中的实际效果。仅追求基准测试成绩的模型无法长期留住用户。
• 对于前沿用例，比如 coding，用户对价格实际上并不敏感，他们愿意为性能支付更多。
• 模型将在 coding 之外的一个重要用例中获得广泛采用。
3.可解释性（explainability）与治理（governance）将成为主流。随着 agent 自主性和决策能力的提升，解释和管理其决策的能力将变得更加重要，这一需求来自使用 AI 的用户本身。Menlo Ventures 预计各国政府将要求对 agent 结果提供可解释的决策依据和审计日志。Goodfire 这样的公司可以使神经网络可解释且可引导，将在企业中变得越来越重要。
4.模型最终将移至边缘端。出于低延迟需求、隐私/安全以及其他因素的考虑，计算将持续向设备端迁移，越来越多的非前沿模型的成本将接近 $0。Google、Apple 和 Samsung 等移动设备制造商将提供专用的低功耗 GPU 计算，在手机上无需网络即可实现快速推理且无额外成本。
Reference
2025: The State of Generative AI in the Enterprise｜https://menlovc.com/perspective/2025-the-state-of-generative-ai-in- the-enterprise/
排版：傅一诺
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5. 指数基金投资指南：四种类型该怎么选？
作者: 好买研习社
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发布时间: 2025-12-19T09:12:55
指数基金投资指南：四种类型该怎么选？
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6. 溢价40%？这届基民太会玩了
作者: 好买研习社
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发布时间: 2025-12-19T09:12:55
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最近，白银和白银基金持续高涨，热度极高，甚至话题度超过黄金。白银基金溢价率也越走越高，竟然冲到40%，这也太猛了吧？
那么问题来了，实际情况究竟如何？历史高溢价率基金后市如何？具体分析详见下文……
溢价40%？
具体来看，昨天盘中，村里唯一的白银公募基金——白银LOF溢价率一度冲高至40%，收盘仍溢价36%。
数据来源：iFind；截至2025年12月19日
几个意思呢？
就是白银基金场外净值还在1.76，但场内交易价格已冲到2.4几。在场内交易的价格，远高于场外申赎的基金实际净值。
好比场外1块钱的东西，由于场内交易火热、市场情绪偏差，给抬高到1.36或1.40。
溢价30%多近40%，也确实太疯狂了！
顺便跟大家科普下折溢价率指标，和其使用场景。
在投资市场，折溢价率主要用于衡量市场交易价格与公允价值偏离程度。
其中，当资产的市场交易价格，高于其公允价值（如基金净值、股票理论价值）时，统称为溢价；而当市场交易价格低于公允价值时，统称为折价。
计算方式如下：
(1)溢价率：(市价−净值)÷净值×100%；
(2)折价率：(净值−市价)÷净值×100%。
比如某基金，单位净值为1.00元，场内交易价格为1.07元，则溢价，溢价率7%；若场内交易价格0.92元，则折价，折价率8%。
在基金投资里，折溢价主要应用于ETF、LOF等场内基金，是判断投资时机的关键指标。高溢价时谨慎买入，因为价格过高可能回归净值导致亏损；折价时，则可能蕴含打折买入的机会。
再说回白银基金和其他高溢价基金。
面对如此高溢价，基金公司多次提醒风险。根据公告，该基金12月以来，已经发布10来次高溢价的风险提示公告。
数据来源：iFind；截至2025年12月19日
如此这般的超高溢价率，又有哪些危害，未来行情如何？
风险极高，不能瞎搞！
其实，对于经历过市场风雨的人来说，溢价30%的事情虽然少，却不是没有。
比如之前美国50ETF、沙特ETF、纳指科技ETF，以及一些小众基金，在资金和情绪加持之下，都曾溢价率超30%。
数据来源：iFind；截至2025年12月19日
数据来源：iFind；截至2025年12月19日
但是根据过往数据，基金溢价率超过30%，基本就是短期极限了，很快就会调整回落。
技术面上，类似高溢价率的超级短博行情，也很容易出现V型顶形态。因为赚的就是对手盘的钱，谁晚谁吃亏！
还要和套利资金抢时间。
通常有溢价的地方就有套利资金，使价格回归价值，溢价越高套利越猛。面对白银基金30%的溢价，LOF基金套利从场外转托管到场内约2个交易日起，速度还是蛮快的。
加上情绪降温等，确实要小心风险。
另外在ETF市场，目前仍有不少高溢价率基金，名单如下。有持有的，同样要注意高溢价率风险。
数据来源：iFind；截至2025年12月19日
还有就是金融投资这件事，看似门槛低，简单买入就行、谁都能参与，但实际赚钱并落袋非常难。
因为常常80%的时间是在煎熬、在等待，只有20%时间大涨创造收益！
仍以本文主角的白银基金为例，近6年来，前几年年年表现都很惨淡，几乎只有今年业绩大爆发。
时间和行情表现，和二八法则更好对得上。
数据来源：iFind；截至2025年12月18日
如果你总是追风买入、在20%的暴涨时间后买入，后市亏钱的概率非常大。
因此实际投资时，对于高涨的白银基金、类似大热门基金，普通人注意保持距离，在车上的也注意逢高减仓，别在危险的地方狂欢蹦迪。
我知道，对于杀红眼的人，拦是拦不住的。但当吃土的时候，也不要抱怨市场的残酷。
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7. 女儿账户记录（107）：茅台股息买入格力
作者: 闲来一坐s话投资
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/YIGL-CcRvxtnH3ed8xygqw
发布时间: 2025-12-19T08:05:55
女儿账户记录（107）：茅台股息买入格力
原创 闲来一坐s话投资 闲来一坐s话投资
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昨晚，收到茅台股息29946.25元；
今日，买入格力电器700股，成交均价41元，成交金额28700元。
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8. 签了
作者: 知识旅行家
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/Ha0wkM-r4WvjH19P92PyJA
发布时间: 2025-12-19T07:08:52
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日本今天加息25个基点，政策利率由0.5%升至0.75%，为1995年9月以来最高利率。
因为跟预测的一样，已经price in了，市场没有太大反应。
今天大A走的不错，在昨晚美股走强的带动下小幅上扬。
科技板块出现温和反弹，但行业内个股表现比较分化，有的涨的很猛，有的跌的也很多。
今天市场焦点重新回到本周早些时候表现优异的板块，比如智能驾驶和零售。
因为近期L3 级无人驾驶汽车监管取得进展，在政策支持力度加大的背景下，大家对智能驾驶发展进程的信心越来越足了，资金也重新回来。
在消费这块，商务部关于促进"新业态、新模式、新场景"发展的指导意见也再次给了大家希望，吸引资金流入相关板块。
创新药、房地产和贵金属板块今天也表现不错开始领涨，今天创新药终于止跌了。
临近尾盘，平潭被杀爆了，个股还是少玩，太难了…
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9. 港股终于大涨了，今天ETF赚了3万多~
作者: 望京博格投基
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/roRP899HSe-4hOWRp1IxbA
发布时间: 2025-12-19T07:08:14
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10. 一场漫长的告别~
作者: 金渐成
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/pZJor5j676ePnDOf2gbmww
发布时间: 2025-12-19T06:31:00
昨晚，美股科技板块有所反弹，大多数个股有所修复。
我除了新增一些BIL的买入，其他没动。BIL是美债短期债券相关的ETF，这次加仓后，BIL在防守型账户中仓位占比从3.93%升到7.95%;
明年初还有一笔闲钱会到位，现金储备会再创新高，所以先配置些短债类，方便随时套现调用。
深圳那位做跨境电商的朋友，昨天下午带着家人一起过来上海，跟他聊完，不由地感慨很多行业窗口逐渐闭合，未来会越来越难做。
欧盟从2026年1月1日起，提前取消原定于2028年才实行的“150欧元以下非欧盟进口商品”关税豁免，借道欧洲去老美市场的通道，很快就行不通。
他感慨这两年最正确的，就是跟着买了美股港险和做足现金储备，现在才没那么被动。
我建议他高利润且热销型的产品，干脆直接在老美建厂，这样本土自产自销，不担心各种被卡和溯源。
要不现在跨境电商，一方面是合规成本越来越高，一方面是关税这类堵缺漏会导致整体利润大幅度下滑。
他作为跨境电商的头部，目前很多东西只能自己摸索，市场上没有现成的成功案例可以让他拆解和借鉴，这点很被动。
但反过来说，一旦他能摸索出路径来，就会有先发优势，借此又能获得更大的竞争优势和利润。
之前他考虑过墨西哥建厂做转口，我直接让他不要考虑了，墨西哥堵缺漏，对转口加征关税是趋势。
要做，就直接去市场源头，只做最热销、利润最高的品类，从生产到销售完全本土化。
现在老美的石油、天然气等能源类生产原件成本大幅度下降，减税法案通过后，企业综合税负也下降了不少，除了人工成本贵点，整体的净利润反而是涨的。
前几个月写过，去老美做市场调研时，发现制造业已经开始回流，原来的“铁锈地带”一些闲置、废弃的工厂，有了重新动工的迹象。
这些天问了那边的朋友，有不少目前已经接近投产。原来身边认识的一些做实业的，现在在老美建厂的也不少，只是规模会小很多。
制造业回流，尤其是高端制造业回流老美本土，目前已渐渐成趋势。
要说唯一的阻碍，可能就是美元借贷成本太高，这也是为什么川普一直急迫地想让美联储降息的原因。
川普上任不到一年，拉了18-20万亿美元的投资，现在都在等待或接近落地，部分工厂已经开始动工，美元借贷成本如果能下降到3%以下，对这些企业是个利好，落地动作将会更快。
这世上，没什么是不能被替代的，无非是愿意付出什么样的成本而已。总觉得自己无可取代、别人都是憨比的，最后会发现傻子就是自己。
这是一场漫长的告别，从一端迁徙到另一端，非两三年之功，对于重构供应链来说，五年十年只是这个过程中的一个时间标记而已。
对于掌握生产资料的人来说，靠近市场，取得利润最大化，是最好的选择，也是趋势。
对于中产来说，如果不具备外面赚钱外面花的能力，那么最佳选择还是“外面赚钱，里面花”，这既能让购买力最大化，又能享受便捷高效的服务，以及低廉的劳动力。
从世界的角度去看一个国家，而不是从一个国家的视角去看世界。
我经常跟我儿子说，应该从家里的整体视角去看室内的鱼缸，鱼缸是很重要，但也只是室内一个重要饰品，并不是不可或缺;不应该用鱼缸里鱼儿的视角去看整个房子，觉得房子里其他的配套没了水都会死。
奈何，明白这个道理的人，确实太少了。跟信息长期的封闭、过滤有关系，这也是没办法的事。
多走走，多看看，尽可能做信息对冲，多角度多维度去看一个事，或许能尽可能还原出本相。
其实有很多人智力不正常（低下），但是生活能自理，所以一直被当成正常人;可是却又喜欢生孩子，虽然只是享受一时痛快的副产品（仅此而已），于是傻子越来越多，生物的多样性由此而来。
所以遇到了，就尽可能远离吧，不要跟它们废话，浪费时间和精力。
经常说我自己运气好，既是谦虚，也是实话，心里话。运气好是因为选择对，选择源于认知。
比如买中英伟达和谷歌等，并拿住了，是我的能力;但它涨那么好，确实超出我预期，纯属运气好。
有时会遇到一些傻不拉几的小可爱，酸我没什么了不起，只不过是运气好。我经常会笑出声，觉得它们挺可爱的。
这次还看到了朋友他媳妇，首次见面。我跟朋友是在二十年前的一款游戏里认识的，当时他是我的“狗头军师”，对规则研究很深入，也很会出谋划策。
约七八年前？（具体我也忘了哪一年），他创业时找我借了一笔钱，后来还清，他自己做决定匀给我一些股份…虽然我不需要这些，但觉得他真的很不错，很懂做人，品行好，会感恩。
他媳妇不属于常规意义上的美女，但气质很好，很正向、很乐观、很识大体，热情开朗，很有感染力，给人的感觉很通透。
他们俩结婚十年，基本上没绊过嘴，他媳妇帮他把家里打理得干净舒适，儿女的教育做得很稳妥，也没跟他抱怨过或唠叨过那些鸡零狗碎的事。
现在她一个人和阿姨，搞定三个娃每天香港上学的事，这次三个娃也都来上海。大女儿很像她，跟我大儿子聊得很不错;儿子和小女儿，跟我家老二老三也玩得很好。
可能是因为之前有过一次失败的婚姻，所她现在更懂得经营家庭。再婚的家庭，一样也可以过得很幸福。
朋友说每天一工作完，最想做的事就是回家，会觉得安静。家给他的感觉，就是“工作累了，图个安宁，离纷纷扰扰的江湖远一些”时，可以安静呆着的地方。
我说他媳妇很旺他，珍惜着点。朋友表示，有这个媳妇，无论是事业、家庭，还是子女教育，都轻松很多;要没了她，还真不知道该怎么办，所以平时生活中会多让着点他媳妇，关键是他媳妇也不是那种蹬鼻子上脸的类型，比较善解人意。
他媳妇看着他的时候，眼里是有光的，略带一些崇拜感和成就感。看得出来，彼此也确实是真心替对方付出和考虑。
也对，少些计较和算计，多些真诚，多替对方考虑，夫妻齐心，感情和事业的经营，会越来越顺利。
很多国人败在了这点上。人对了，事就对了;人不对，事再怎么做最终都很难对。
就这样吧。
免责声明：本人提供的信息仅供参考，不构成投资建议。本人的交易不代表任何立场；投资者应根据自身财务状况、投资目标等情况自主做出投资决策并承担投资风险。投资有风险，入市需谨慎。
11. 免五低佣
作者: 复利土豆
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/hVnL5UUvo2U3gFoh3aYZGQ
发布时间: 2025-12-19T01:38:08
还是之前的那家，目前免五新开大部分都停了短期不会有新增的了，这家停了之后可能就没免五了，加过的朋友就不用浪费时间加了再问了。
01
低佣免五券商
A股万0.854（免五最低收1毛）场内ETF、LOF 万0.6 （最低收1毛）可转债 万0.5 （最低1）
支持通达信，同花顺登录。
如有需要添加：w712397 （ 注明 ：** 终身黑白读** 者)
12. 12月19日新股，双欣环保，誉帆科技，强一股份
作者: 复利土豆
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/ctDYac7P7DVTCP-RHD2ltA
发布时间: 2025-12-19T01:38:08
01
双欣环保
首先声明：新股很容易受到上市当日市场情绪的影响，建议不一定准确，仅供参考。
企业介绍：
上市版块：深圳主板
顶额申购需要资金：深圳市值60万
双欣环保是一家专业从事聚乙烯醇（ PVA）、 特种纤维、醋酸乙烯（ VAC）、碳化钙（电石）等 PVA 产业链上下游产品的研发、生产、销售的高新技术企业，拥有聚乙烯醇全产业链布局。
其中，电石作为化工“基石” ，主要用于生产乙炔进而合成 PVC、PVA、 BDO 等重要化工材料，是有机化学工业上游的基础性原材料。 聚乙烯醇是一种水溶性可降解高分子材料，具有粘结性、成纤性、乳化稳定性、气体阻隔性、成膜性、生物降解性等诸多性能，主要用于生产工业助剂、特种纤维、胶粘剂、安全玻璃夹层膜（PVB膜）、水溶膜、光学膜等，广泛应用于精细化工、绿色建筑、造纸、纤维、汽车、可降解包装、光电、医药等行业，是国家重点支持的新材料发展方向
募集资金用途：
募集资金18.6亿
营收占比：
估值：
本次发行价格 6.85 元/股对应的发行人 2024 年扣非前后孰低归属于母公司股东的净利润摊薄后市盈率为 16.19 倍
利润：2024年三季报3.96亿、2025年中报4.04亿
个人观点（仅供参考）： 估值不高，业绩尚可，没啥问题，我选择参与了
评级：4星，我参与了。
（五星绝对安全，四星略有破发风险，三星破发风险较大（需要有一定的风险承受能力），三星以下不建议申购
02
誉帆科技
首先声明：新股很容易受到上市当日市场情绪的影响，建议不一定准确，仅供参考。
企业介绍：
上市版块：深圳主板
顶额申购需要资金：深圳市值8.5万
公司主要从事排水管网系统的智慧诊断与健康评估、病害治理以及运营维护业务，经过多年的行业深耕，公司已在我国排水管网维护市场树立起良好的品牌形象。作为国家级专精特新“小巨人” 企业和高新技术企业，公司以高科技诊断和非开挖修复技术手段为抓手，成为行业内工艺技术先进、服务门类丰富、服务能力突出、具有较强竞争力的专业服务型企业。
募集资金用途：
募集资金5.43亿
营收占比：
估值：
本次发行价格 22.29 元/股对应的发行人 2024 年扣除非经常性损益前后孰低的摊薄后市盈率为 19.77 倍
利润：2024年三季报0.74亿、2025年中报0.76亿
个人观点（仅供参考）： 业务没什么想象空间，但估值不算高，业绩比较稳定，我选择打了
评级：4星，我参与了。
（五星绝对安全，四星略有破发风险，三星破发风险较大（需要有一定的风险承受能力），三星以下不建议申购
03
强一股份
首先声明：新股很容易受到上市当日市场情绪的影响，建议不一定准确，仅供参考。
企业介绍：
上市版块：科创板
顶额申购需要资金：上海市值7.5万
公司是一家专注于服务半导体设计与制造的高新技术企业，聚焦晶圆测试核心硬件探针卡的研发、设计、生产与销售。
公司具备探针卡及其核心部件的专业设计能力，是市场地位领先的拥有自主 MEMS 探针制造技术并能够批量生产、销售 MEMS 探针卡的厂商，打破了境外厂商在 MEMS 探针卡领域的垄断。 根据公开信息搜集并经整理以及 Yole 的数据， 2023 年、 2024 年公司分别位居全球半导体探针卡行业第九位、第六位，是近年来唯一跻身全球半导体探针卡行业前十大厂商的境内企业。
探针卡是一种应用于半导体生产过程晶圆测试阶段的“消耗型” 硬件，是半导体产业基础支撑元件。
作为晶圆制造与芯片封装之间的重要节点， 晶圆测试能够在半导体产品构建过程中实现芯片制造缺陷检测及功能测试， 对芯片的设计具有重要的指导意义，能够直接影响芯片良率及制造成本， 是芯片设计与制造不可或缺的一环， 对半导体产业链具有重要意义。
因此， 在人工智能、数字化技术不断革新的趋势下， 探针卡的性能保证了在通信、计算机、消费电子、汽车电子以及工业等领域发挥决定性作用的半导体产品的可靠性。
募集资金用途：
募集资金15亿
营收占比：
估值：
本次发行价格 85.09 元/股对应的发行人 2024 年扣除非经常性损益前后孰低的摊薄后市盈率为 48.55 倍
利润：2024年三季报1.31亿、2025年中报2.5亿
个人观点（仅供参考）：估值偏高，但是最近新股中这类题材非常火，应该问题不大，我个人参与了。
评级：4星，我参与了。
（五星绝对安全，四星略有破发风险，三星破发风险较大（需要有一定的风险承受能力），三星以下不建议申购
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