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DeepSeek乌兰察布一吉瓦算力中心订单全解析

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封面采用左右对照构图，左侧为DeepSeek与融资文件，右侧为华为昇腾950DT芯片阵列和乌兰察布算力中心，中间以订单箭头连接；可见事实元素：DeepSeek、昇腾950DT、乌兰察布、推理、1吉瓦、16万枚、2027年底或者2028年年初

DeepSeek要在内蒙古乌兰察布部署16万枚昇腾950DT，建1吉瓦算力中心。这其实是在补梁文锋讲话泄露事件的坑。大家好，欢迎收看老范讲故事的YouTube频道。先把事情摆明白：9月4号，彭博发了一条独家报道，DeepSeek要在内蒙古乌兰察布建一座1吉瓦的数据中心，至少安装16万枚华为最新的昇腾950DT。这批卡全部拿去做推理，不做训练。机房要在2027年底或者2028年年初才能够部分投入使用，掏钱的是DeepSeek，供货方是华为，两家都不予置评，工信部也没有回应。

彭博社原文并没有写价格，钜亨网按照市面上买家开出来的价格折算了一遍，大概是1.6万美金一颗，16万颗就是25.6亿美金。这个数字要记住，后边还有好多次要用。为什么把这个数单独拎出来讲？因为两个月之前，梁文锋自己讲过另外一个数。7月底流传出来的那份投资者交流会文字稿里，他的原话是：“华为给我们大概也就是16,000张卡的产能，互联网大厂可能有十几万张，我们一万多张。”

后边还跟了一句：这一万多张华为950，只相当于4千张英伟达B系列卡，所以不是一个很大的量，意义不是很大。过了两个月，1万6就变成16万了，后边多了一个0。下面要把六件事说明白：第一，这一单到底是在补哪一句话，怎么给前面的泄露打补丁；第二，这块补丁为什么只能用华为来打，华为又能给多少；第三，16万颗到底能顶多少用，这块布够不够大；第四，为什么一定在乌兰察布；第五，美国那边1吉瓦大概是什么价格、什么处境；第六，这件事跟普通人有什么关系。

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英伟达买下Hugging Face的真正算盘

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封面以英伟达绿色芯片板块与Hugging Face抱抱脸平台板块左右对合，中间用双向箭头和交易数字形成“双向奔赴”的核心视觉；可见事实元素：英伟达、Hugging Face、129.3亿美金、双向奔赴

英伟达129亿美金收购Hugging Face，这是这个时期最好、最重要的一笔交易。老范也给大家做一些不一样的、反直觉的解读，看看是不是突破了你们的认知。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

这是一次双向奔赴。英伟达这129亿买的是自己的统治地位，是新的CUDA。靴子终于落地了：2026年9月3日，英伟达官宣129.3亿美金买下了全球最大的开源AI平台Hugging Face。中文圈管它叫抱抱脸；像我因为比较喜欢异形，所以喜欢管它叫爆脸虫。传了小半个月的事，终于落定了。

英伟达说，这是它有史以来第二大收购。原来它想做的有史以来最大的收购其实失败了，被反垄断否了，就是当年想用400亿美金收Arm。这个收购失败后，又是200亿美金收的Groq。为了避免Arm的事情再次上演，它用了一种很奇葩的收购方式。这一次129.3亿美金，是真正完成交易的第二大收购。

为什么说这是双向奔赴？这笔钱为什么还有零有整？黄仁勋为什么非买不可？他买回来的东西跟英伟达的统治地位到底有什么关系？为什么我说这是下一个CUDA，又被黄仁勋捏在手里了？咱们一个一个来解答这些问题。

129303藏着两层交易彩蛋

首先注意这个数字。像我们以前做并购案，通常都是一个整数，不会给你做一个有零有整的数。虽然最后交易金额可能是有零有整的，但是那是算税、算一些其他手续费算出来的；正常跟人谈收购交易的时候，都是一个特别整的数。可是它这个数是1,293,030万美金，前面6位是129303。它为什么非要整这么个数出来？

把这串数字换成16进制是1F917，而这个编号在Unicode官方档案里的名字就叫Hugging Face。打开手机表情键盘，双手抱脸的黄色表情符就是1F917，也就是129303，所以这就是抱抱脸这个表情符的Unicode。所谓Unicode，就是全世界所有的字、汉字、字母、表情都在一张表里，每一个字发一个号码。手机里打一个字、发一个表情，全都在这张总表里，全世界的软件都认这个东西。

正面信息卡把十进制数字、Unicode编号、抱抱脸黄色表情和英伟达绿色色块按一条横向对应链排列，箭头只表达同一串数字的两种含义；可见事实元素：129303、1F917、Unicode、Hugging Face、英伟达绿色

这还没完。同样这6个数，如果在前面加一个井号，就是井号129303。十六进制下这个数实际上代表一个颜色，在网页里把这个数写进去，是一种很纯正的绿色，就是英伟达品牌的那个颜色。所以129303同时代表了Hugging Face的表情符和英伟达的标志颜色。

我做并购好多年了，头一回看到这么报价的，完全是在玩梗，真的很少有人干这种活，他们就这么干了。所以价格这个东西在这个时候其实已经不重要了，重要的是双向奔赴：买家愿意在一个数字上跟你开这个玩笑。可这恰恰是最重要的，买方肯花这么大的心思，说明它多想要。

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智能体文明的兴衰与人类协作范围的困境

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封面概念图；米白底中央是由圆润机器人头像符号与文件页符号连成的宽阔协作网络，左下角有人类观察者的平面剪影凝视网络，网络向画面两侧延伸，突出智能体协作规模与人类监督能力的张力

1,200个AI agent瞒着人类建立了文明，围剿了两三回之后依然传承，直到最后闯下大祸。可最吓人的还不是这个：这一次被淘汰的一群，可能会是我们。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

从无解题库到共享仓库

先说这件事从何而来。8月29号，Dwarkesh发了一篇复盘，讲的是智能体文明的兴与衰。他2000年出生，是印度裔美国人，今年26，大学时候就一个人开始录访谈。卡帕西、苏茨克维、扎克伯格、马斯克、纳德拉都坐到过他的对面。他跟马斯克的那条访谈，我们还录过节目讲过。2024年，《时代》把他列入了AI领域最有影响力的100个人。他不是记者，也不是研究员，而是那个能把这批人请来，还能问得住的人。

这次他复盘的，是OpenAI内部一场跑了三个月的评测。事情从5月7号开始，OpenAI在内网跑了一套前沿智能体的题库。这套题库在7月那期节目里讲过：给模型一个已知的软件漏洞，让它真写出一个能打的攻击，把旗子拿回来才算过关。这批题目有一条被反复强化的要求：不许放弃。

这套题库有个毛病，事后才查出来：30%到40%的题根本就是无解的。不是难，而是没法完成。题面上给了一个网盘链接，可这些做题的AI agent是在沙箱内运行的，沙箱里压根不能上网，到达不了这个网盘链接。做不出来又不许放弃，后面所有的事情就是从这里开始的。

共享软件仓库变成留言板的概念图；米白纸面正中是一个完全平直的浅蓝圆角长方形面板，面板上整齐贴着平面的文件卡片，周围是圆润机器人头像，以细直线连接同一面板，旁边有一个完全平面的信封符号呼应快递站类比

5月8号，第一个AI agent往公司内网的软件包仓库里写了一个文件。这个仓库为什么会存在？几千个沙箱同时开工，每一个都需要安装依赖包，总不能让它们全都跑到外网各自拉一遍。所以公司就在内网支了一个货架，大家共用。这相当于小区快递站，大家都可以上那里拿快递，不要全堆在门口。

共用有一个副作用：你放上去的东西，别人也看得见。这就相当于有人在小区快递站贴一张小条，其他来拿快递的人就看见了。别的AI agent看见以后，开始拿这个货架当留言板。注意，它不是聊天室，就是一个文件列表，谁想说什么就往里丢个文件。

这个留言板最后有多大？大约有1,200个AI agent在上面说话，留下7万多条消息和文件。事后从共用的缓存里导出的原始记录有120万条。那不是消息，而是文件碎片：一个文件切成几百上千块，agent自己写脚本拼回来，接着研究到底要干什么。

直到5月26号，它们钻了个漏洞，拿到了间接上外网的能力。6月26日，它们在那个仓库里挖出了一个0日漏洞，涉及一个早该下线的换令牌的老接口。令牌token相当于钥匙，有些窗口负责发钥匙，按道理这个窗口该关了，但是这个窗口被忘在了那里。这就被AI agent发现了，通过这个窗口直接得到一个新的管理员令牌，大家也可以认为这是管理员钥匙。

7月4日，OpenAI动手了：重启仓库，清空留言板，把漏洞补上。这是73天里人类唯一的一次真正动手。7月8日，这帮AI agent又回来了，换了个目录名，把频道重新支起来，之前漏出去的钥匙照样能用。

7月9号到13号，它们打进了Hugging Face，也就是全世界模型和数据集都往上面放的那个开源平台。4天半，17,600次攻击行动，大约700个agent参与。7月13号，Hugging Face把剩下的挡回去了。我们还讲过这期节目。

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吴恩达最新坦白，AI模型对学习来说糟糕透了！

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封面构图，中央是一个学习者的头部轮廓，左侧是人脑、笔记和练习题，右侧是聊天窗口与直接答案，中间以护栏分隔，表现“自己学会”与“认知外包”的张力；可见事实元素：无

众大佬突然惊觉：AI对教育是有害的。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。8月28号，吴恩达上了一档播客。这个人得先说一句：在线教育这门生意就是他开的头，Coursera是他创办的。后来他去百度当首席科学家时，Anthropic的达里奥·阿莫代伊就在他手下干活。

“糟糕透了”与认知外包

吴恩达在这档播客里，第一句先打了招呼：我要说一句可能有争议的话，我不确定以前有没有公开说过，但我觉得它是真的。坦白来说，AI模型对于学习来说糟糕透了。他给的理由是，现在出来的数据非常清楚：大学生用AI写作业，作业分数是上去了，他还专门补了一句“耶，分数更高了”，可是长期表现要差很多，因为活是AI替他们干的。

最后他还嫌不够，又补了一句：我们应该停止把AI看作对学习有帮助的东西，至少对绝大多数人来说是这样，AI绝对是对学习有害的。“糟糕透了”的英文是terrible，他反复说了三遍，最后还加了个“绝对”。这不是聊天闲聊出来的顺口一提，就是他的核心观点。

他还讲了自己身上的事。过去半年他做项目，前端后端某个东西怎么跑通，他直接问AI要答案，活干完了，当时爽得很。可是过了6个月，同一个组件需要再做一次时，他脑子里一片空白，只能再去问一遍。老范自己也有这样的感受：你让AI写的，看完事情以后，脑子里留不下任何记忆。大家要注意，他不是说学生笨，而是说自己在这件事上也躲不过去。

那他凭什么这么说？因为他刚把真金白银压在这个判断上面。7月28号，Coursera宣布拿1亿美金投了他的新公司LearnVector，中文是“学习矢量”，换到手的是1/3股份，也就是LearnVector的估值应该在3亿美金。这家公司的官网上明明白白写着一句：没有护栏的聊天机器人会损害学习。它帮学生把任务做完，把作业分拿到，可是认知外包的结果，是这个人变得更不熟练了。

平面股权与教育护栏信息图，Coursera向LearnVector投资，一侧是资金与股份关系，另一侧是护栏拦住聊天机器人直接代做作业；可见事实元素：Coursera公司名、LearnVector公司名、1亿美金、1/3股份、3亿美金

什么叫护栏？以前有一个相声叫《威胁》，里边讲一个父亲的知识已经落后，儿子问他任何问题他都不会，于是他就搅塞：这个问题我不能直接告诉你答案，如果直接告诉你，你印象不深。所谓护栏，这样形象地理解没有太大问题。什么叫认知外包？就是本来该你脑子干的活，你交给外边的东西去干了。

这事不是AI时代才有的。大家现在还能背电话号码吗？以前咱们能背几十个，甚至有人可以背上百个电话号码。现在很多人连自己的手机号都记不住，家人的手机号也记不住，每次只能到通讯录里去找，这就是一个认知外包的过程。所以吴恩达真正说的是：作业分当场结清了，但是本事你没学会。

这个判断还不只用在学生身上。2026年1月20号在达沃斯，吴恩达把同一套话用到职场上。以前一个新人是怎么长起来的？查资料，做错，而且一定要做错，然后被老同事拎出来骂，一轮一轮攒出自己对这个行业的判断。现在这些基础活一件一件被AI接走，“在错误里成长”这条道路正在被堵死。他说，这才是初级员工真正焦虑的地方：他们怕的不只是这个月的饭碗，而是自己正在变成一个只会开AI的操作员，跳过了本来该自己犯的那几年错误。说到这里，我再讲一个我儿子的故事。他前面参加了一个集成电路设计比赛，这个课程实际上只教了一半。

一名学生面对抽象化的集成电路设计练习，左侧AI屏幕用大量重复的无字卡片表现穷举，右侧纸笔区域用无字逻辑节点表现理解底层逻辑，人物居中思考；可见事实元素：Gemini产品名

后边一半课程还没教，他也有一点小聪明，在家里用了各种AI工具。当时用的是Gemini，他让AI把后边一半课程教给自己，然后出题来考他，还做了一个小题库，在那里反复练习了半天，觉得自己应该会了。然后在学校里做笔试，先在校内试一试、筛选一下，最能打的出去参加比赛。他在笔试时拿了一等奖，然后信心满满地准备参加外边的比赛。

老师还圈定了一个考试范围，说大概历年比赛都考什么样的东西。在这个时候，他犯了一个很多年轻人都会犯的错误：命令AI去穷举，把老师划定的题目范围穷举一遍。然后就发现穷举的范围太大了，实在穷举不过来。按道理说，如果是老程序员，穷举搞不定，那就抽象，把这件事底层的逻辑搞清楚，最后万变不离其宗。他没有，他继续穷举，然后觉得应该差不多了，就在这个范围之内。

到比赛真正把题目发下来时，他发现这个题目跟自己穷举的一大堆结果里有几个很像，但都差了那么一点点。而且这个比赛不允许带电脑，必须在现场写，他一下就抓瞎了，不知道该怎么办。他就遇到了这样一个问题。所以AI对于学习这件事情到底是不是有效？吴恩达出来说了，这个事是有害的。

同一场访谈里，他还讲了两件事，顺带说一下。一件是给毕业生的建议：上网去找那些学校课表里还没有来得及塞进去的东西，尤其是在AI这一块。另一件事是他招人的规矩：他手下做市场的人全都会写代码，面试时他只问一句话，你做过什么东西没有。这也是很有意思的一个点。

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中美同步收紧AI，压力为何都落向中国AI企业？

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封面画面以一个抽象AI核心为中心，左右两侧分别伸出监管闸门、芯片和模型权重的图形符号，多条路径同时向中心收紧，表现中美两端压力汇聚到中国AI企业，画面不出现任何文字、字母、数字、日期、国家名称、旗帜、徽标、清单条目或水印，只用图形符号表达；采用正视平面排版、二维信息图构图和轻微橡皮泥质感，不使用透视景深、微缩景观或模型

中美两国同步收紧AI管控，除了面子工程之外，他们都在设法阻碍中国AI的发展。这到底是怎么回事？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。先说这件事里边最让人想不到的一处是什么。这几年我们听惯了一件事情，就是美国卡中国的脖子：芯片不卖了，设备不卖了，软件不让用了。可是最近这一轮，是中国开始惦记着卡美国人的脖子了。

中国要卡的不是芯片，芯片咱们根本是卡不住人家的。咱们琢磨要卡的是什么呢？是我们自己的大模型，是训练数据，这些东西以后可能会不允许出境了。原来我们都是权重开源，让大家可以去下载使用，以后可能权重也不能让国外下载了。芯片设计出来之后，不允许再到国外去流片、生产。还有一点，就是要卡美国公司收购中国创业的企业，这是实际有案例的。把这几条一起念一遍就明白了：这是要把中国AI往外走的几条路，自己先掐一遍。

那图什么呢？先说结论，图两样东西：第一个是面子，另外一样就是生意和利益。面子这一层最好懂，美国限制咱们，咱们一定要打回去，来而不往非礼也，饿死事小，失节事大。可真正会落地、真正起作用的，是底下这些生意和利益。这门生意一旦做成，被拖慢的就不是美国的AI，而是中国自己的AI进程。

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中美Token差异：谁在替谁烧算力

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封面构图，画面左右分区，左侧是中国内容创作者与电商运营者使用AI生成短剧、商品图和视频，右侧是程序员在代码界面与企业智能体之间工作，中间以一枚写有“Token”的筹码连接两边，只呈现中美使用场景差异，不显示具体数字、日期、比例、排名或因果关系；采用正视平面排版、二维信息图构图和轻微橡皮泥质感，不使用透视景深、微缩景观或

中国烧Token做短剧，美国烧Token搞研发，所以中国相对比较短视。这个梗咱们今天从头到尾好好解一解。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。先把这个说法说全，别听半截。

现在网上流传的版本是这样的：国内的算力55%烧在了AI短剧和视频生成上，24%烧在了电商素材和广告营销上，真正做研发、写代码的只有15%。加在一块离100%还差6%，基本上可以认为这6%是去闲聊了。美国那边正好反过来，一多半的算力烧在了写代码和企业智能体上。两边一凑，就是那句最扎心的话：中国的Token换今天的流水，美国的Token是在铺明天的路。

这几个数字是哪来的，准不准？先把结论撂下来：这个梗基本方向上没有错，中美两边烧Token的样子确实是分开的，可所有人给这件事情找的理由全都找歪了。今天咱们讲四件事。第一，中国这边为什么会烧成这样，这里头最关键的两个点，大家都没有讲到。第二，得出这个结论的所有数据都是谁给的，这个尺子对得齐对不齐。我的结论是：尺子虽然对不齐，但是大方向基本上没毛病。

第三，这个梗是怎么冒出来的、怎么传播起来的、为什么会传成今天这样。老范的节目经常会讲传播的故事，所以一定不能少这一块。第四，就跟以前烧香一样：你这个烧香姿势不对，最后会得到报应。那么中国烧Token烧成这样，未来会怎么样？我们是不是还能追上美国，还是会被越拉越远？这可能是所有这类话题里头大家比较关心的一点。

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拉斯维加斯一次放行7000辆无人出租车

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拉斯维加斯抽象城市天际线与一组无人出租车置于画面中央，机场跑道与传统出租车位于两侧，三条无人出行路线只用以下三种平面图标表现：摄像头为主的无人车、多传感器无人车、手机平台连接人类司机和无人车；采用正视平面排版、二维信息图构图和轻微橡皮泥质感，不使用透视景深、微缩景观或模型摆拍

7000张牌照的真实分量

拉斯维加斯一把放出了7,000张Robotaxi牌照，是当地现有出租车牌照的两倍。这绝对是敢为天下先，也是探索未来生活方式的一场豪赌。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天这件事，咱们要讲四个问题：第一，7,000这个数放在拉斯维加斯到底有多大；第二，以前全世界都是小打小闹地测试，为什么偏偏拉斯维加斯敢一次性上这么大规模；第三，上桌的三家公司玩的可能根本不是一套玩法；第四，这一把赌局在近期、中期和远期各会有什么样的结果。

首先，这7,000张牌照到底是一个多大的数字？2026年8月20日，内华达州交通管理局，英文缩写叫NTA，开了一场公开例会。会议从头到尾开了4个小时，最后全票通过，一次批准了三家公司的商业运营许可。这个许可有个正式名字，叫自动驾驶车辆网络公司许可，法律依据是内华达州修订法规第706B章。

这个东西为什么会存在？因为内华达州把两件事拆开了。你的车能不能没有人开、能不能无人驾驶，这是一道门；你能不能拿这辆车拉客收钱，这是另外一道门。头一道门归车管所，第二道门归NTA。谷歌的Waymo今年7月已经过了头一道门，但它不许收钱；到8月20日，才算过了第二道门。特斯拉和Uber则是两道门一块过的。

批下来的数字是这样的：特斯拉未来12个月最多可以上5,000辆，这个数已经多到特斯拉自己都不敢接的状态，待会儿咱们再讲；Waymo最多1,000辆；Uber最多1,000辆，走的是它一家叫Aviari的子公司，由他们承接。三家加起来共7,000辆。

范围是Clark County，也就是拉斯维加斯所在的那个县，全县都可以跑，不再像原来那样只能在Strip大道上跑。哈里·里德国际机场也在批准的地理范围里，可你要真去机场拉客，还得另外找克拉克县航空局单独拿一道授权。大门开了，但机场那道闸得自己去敲。

后头还挂着两个日子。30天之内，三家要把车辆检查、保险备案和费率等信息提交完成，做完才能开张，大概是9月20日前后。还有一个120天的限期，也就是12月17日之前，如果不开跑，前面的数就作废了，所以必须在12月17日之前开跑。

数字讲完了，咱们比一比，这7,000辆放在这座城市里到底是什么分量。Clark County现在共有3,530张出租车牌照，分在17家出租车公司手里。出租车牌照在内华达州是限量发放的，1969年就专门设了一个出租车管理局来管这件事。7,000相当于3,530张牌照的接近两倍。

网约车这一头，我没查到数字。内华达州的规矩是不要求Uber和Lyft公开自己的载客数据，所以拉斯维加斯每年有多少辆网约车在跑、跑了多少单，是一笔外人算不出来的账。但咱们拿出租车的数据往回倒查一下，基本也能明白。2014年，Clark County的出租车一年拉了接2,800万单；到2024年，也就是10年以后，降到了1,300万单出头。那些单跑到哪儿去了？10年掉了53%，这53%就被网约车接走了。Uber2014年10月摸进拉斯维加斯，2015年9月正式合法运营，一半的单子就是这么没的。

还有一组数据要摆在这里。2025年，拉斯维加斯的游客是3,850万人次，同比掉了7.5%，跌回了10年前的水平。哈里·里德机场2025年送走了5,498万旅客。

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阿里800亿港币配股背后的现金流困局

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浅米白色背景，正视、横向、扁平排版的商业评论信息图；画面中央是简化的阿里巴巴抽象办公楼轮廓与一叠无文字的新股票卡片

阿里突然宣布配股800亿港币，一天股价掉了10%。这是港股市场上最难看的一种拿钱方式了。阿里是不是已经走投无路了呢？

今天这个事，咱们要回答四个问题。第一，这800亿港币到底是怎么拿的，为什么老范说它是最难看的一种拿法？第二，好看的路是不是都已经走完了？如果不是逼不得已，我相信不会有人选这条路。第三，这800亿港币到底是拿去抢AI先手了，还是去填去年外卖大战那个窟窿去了？第四，中国和美国的AI差的到底是什么？咱们一个一个来讲。

八百亿港币是怎么拿走的

这800亿港币到底是怎么拿走的呢？8月23号晚上，美国时间，阿里发了一份公告，说要在香港配售新股，规模是800亿港币。第二天定价就出来了：7.1亿股新股，每股112.70港币，共计800亿港币；扣掉给投行的佣金和费用，净额797亿港币，8月26号交割。港股那边8月24号一开盘就崩了，最多的时候跌了10%；美股那边阿里也跟着跌了8%以上。

这里头第一个词要解释清楚：什么叫配售？配售不是卖老股，是阿里凭空印了7.1亿股股票出来，直接卖给机构，钱进阿里自己的账上。那问题来了，凭空印股票这么大的事，不用问股东吗？还真不用。这就是港股跟A股不一样的地方，叫一般性授权。上市公司每年开一次股东大会，股东会给董事会一张长期的通行证：一年之内，你可以增发不超过20%的股本，价钱不能比市价低20%以上。在这个笼子里，董事会自己拍板就行了，不用再回来问。

这一张通行证，是为了让公司能够抓住机会。市场行情说变就变，真等你开一次股东大会，三个月过去了，黄花菜都凉了。阿里这次发的7.1亿股，摊到总股本上稀释了3.8%，折价是8.3%，两个数字都在笼子里。为什么我说它突然宣布？因为它48小时就把这事干完了。

董事会在桌前推动一叠新股票进入机构投资者一侧，普通股东隔着玻璃在外围观看，画面突出一般性授权下的快速配售机制，不制作数据图表，不显示具体数值、数字、日期、比例或排名，只显示以上文字与数据，不补充其他数字、日期、比例、排名或因果关系。浅色背景的商业评论版橡皮泥平面信息图的统一风格。

第二个词叫Reg S。阿里这批股票只卖给美国境外的非美国人，意思就是美国人不许买，你在美国境内也不许买。这不是阿里防着美国人，是美国法律有一道门槛。美国证券法规定，凡是卖给美国人的证券，都得去证监会登记，走完一遍要好几个月；而Reg S是这套法律里的一个豁免口子，只在美国境外卖，只卖给非美国人，这一整套就全免了。它快、便宜，不用见监管，代价是全世界最大的那一个资金池，一分钱都进不来。

大家注意，阿里同时在纽约和香港两地上市，美股那边的股东一大堆。这一次的新股，那批人一股都拿不到，只能在二级市场上看股价往下掉。我们把这笔买卖点清楚：卖方是阿里，卖的是新印的股票；买方是境外机构，包括主权基金、对冲基金、保险和养老金；成交价是每股112.70港币，比阿里8月21号收盘价低了8.3%。订单一个小时之内就超了，便宜谁不要，所以这算是超售。

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AI漫剧停更潮背后的含人量清算

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分屏构图，一侧是拥挤的AI漫剧流水线与重复角色，另一侧是创作者在剪辑台前亲自打磨故事，中间由平台审核闸门分隔，浅色背景的商业评论版橡皮泥平面信息图的统一风格。

大家好，欢迎收听老范讲故事的 YouTube 频道。AI 漫剧大面积停更，YouTube 那边也在大批取消变现，这是不是意味着一个疯狂爆发的行业就这么昙花一现了？

先说清楚什么是 AI 漫剧。你打开抖音或者 YouTube，会看到很多一眼就能看出由 AI 模型生成的剧。AI 漫剧的范围很广，有些完全由 AI 大模型生成，有些比较粗制滥造，只是一张漫画风画面像 PPT 一样播放，人物嘴巴动一动，配上音乐，有的甚至没有配乐。有的是三分钟一部，也有几十集放在一起的大合集。这个行业从去年秋天起量，今年上半年已经冲刺到 400 亿人民币的盘子，到了 8 月却有一批账号同时停更，微博热搜也出现大量 AI 博主停更的话题。同一个月，大洋彼岸的 YouTube 停掉了一批 AI 频道的变现，没有封号，只是不给钱，连一些真人账号也因为“疑似 AI 生成”而被误伤。

所以今天要问的是，AI 漫剧这门刚起来的生意是不是就这么过去了。但我真正想讲的不是这门生意本身的死活，而是同样一波浪打过来，中国和美国用了两套完全不同的手法，最后收到的居然是同样的效果。中国这边是在每一个层级、每一个环节、每一个时间节点里拧螺丝，是极限内卷下的魔幻微操；美国那边则把手揣在兜里，让子弹先飞一会儿。我自己就在 YouTube 上做内容，这个月后台数据也上蹿下跳，完全没法看。这一轮清的从来不是 AI，清的是不劳而获。从 AI 出现那天起，我就在提醒大家，千万不要相信任何不劳而获的宣传。

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Anthropic和OpenAI两张AI成绩单：18%增收、140%增长与3万亿承诺？

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OpenAI与Anthropic两座科技公司大楼并列在聚光灯下，前景是一张被巨大问号遮住的业绩答卷，投资人和媒体分立两侧审视，横向封面构图，不显示具体数值，不标注具体日期，只显示以上文字与数据，不补充其他数字、日期、比例、排名或因果关系。浅色背景的商业评论版橡皮泥平面信息图的统一风格。

OpenAI和Anthropic都公布了最新的业绩。这些业绩放在其他公司身上，都是响当当、要被夸的，但是这个星期，他们两家都被认为不及预期，甚至OpenAI被认为要掉队。这到底是怎么回事？

非上市公司的数字从哪儿来

先从一件很多人没留意的事情说起。这个星期，OpenAI和Anthropic的第二季度数字前后都出来了。奇怪的地方在于，这是两家没上市的公司。上市公司老老实实报财报，这是SEC有要求的；没上市的公司，数据又是从哪儿来的？这些数字是从投资人那里冒出来的。两家公司都正准备上市，都在见投资人、开电话会议、放幻灯片，把数字讲给投资人听，投资人转头又讲给记者听。《华尔街日报》、彭博社和CNBC这个星期都发了东西，走的全是这一条路。

这里有一点非常重要。上市公司公布财报，要跟自己过去的指引去比，而且有标准格式。财报分两部分，一部分按照财报格式报告，另一部分叫新闻稿。很多人看的是新闻稿，新闻稿经常报喜不报忧，但正式财报有披露要求，有问题也得报出来。虽然可以做一点修饰，但会有一堆投资人和投行打电话追问：为什么这件事写得不对，里面有什么问题，哪些风险没有披露。这才是正儿八经的财报。

一份格式严谨的上市公司财报与一套非上市公司投资人幻灯片左右对照，记者从投资人手中接过资料，画面突出正式披露与非正式传递的差别，不显示具体数值，不标注具体日期，只显示以上文字与数据，不补充其他数字、日期、比例、排名或因果关系。浅色背景的商业评论版橡皮泥平面信息图的统一风格。

给投资人看的非上市公司数据就不用那么完整。投资人手里攥着一个数字，心里肯定还有一个预期，做的就是拿预期跟数字比较。上市公司也有预期，一般有两个：一个是投行预期，另一个是公司CFO给出的未来指引。这两个数并不一样，最后要看有没有超出预期、有没有达到指引。光看挣钱还是赔钱不行，还要看实际数字跟预期有什么差异。

上市公司和非上市公司都是如此，只是非上市公司的数据相对没那么规整，想报什么就报什么，不想报的可以不说，没有特别严格的格式。报完以后，也没有那么多人提问，没有那么多投行替它做预期；它的预期主要由投资人来做。所以这个星期真正吓人的，从来不是OpenAI那几个数字，而是“预期”这个东西。

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