8月的最后一周,A股中报披露最密集的一周。
光模块那边,中际旭创和新易盛的半年报同时出炉,800G放量节奏和毛利率走势成了全市场关注的焦点。一个细节很有意思:中际旭创800G收入占比已经过半,但毛利率环比是提升还是下滑,直接关系到市场对"量增价跌"逻辑的定价——这决定了光模块到底是制造业还是半导体的估值锚。
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AI算力这边,某大厂最新capex指引超预期,液冷渗透率也在快速爬升。更关键的是,英伟达B200和GB200的出货节奏开始影响整个产业链的备货周期,光模块从400G到800G再到1.6T的代际切换,正在重塑竞争格局。
国产算力更不用说,某GPU厂商流片成功的消息把产业链情绪全带了起来。国产替代的逻辑从"有没有"进入"能不能用"的阶段,这意味着研究框架也要跟着变。
几条主线同时发酵,信息量大到爆炸。粗略数了一下,光是这周需要跟踪的重大产业事件就有17个,还不算各家公司的半年报数据。
做产业研究这些年,我越来越觉得值钱的是"判断",不是"搜集"。但每周那份AI算力产业链笔记——上游芯片、中游光模块、下游capex——光是开网页、复制粘贴、调格式、核对来源,两个半小时就没了。等机械活干完,脑子已经转不动。
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更崩溃的是人在外地时,手机弹出龙头财报,想拉数据对比拐点,电脑却不在身边,最后只能熬到凌晨在手机上硬凑。
这种“不得不做、又不得不亲自做”的体力活,占了我六成以上的时间。研究做得越深,留给真正思考的时间反而越少。
但是现在,这六成以上的体力活,是真的可以直接甩给【豆包工作】来帮我完成了。(PS:文末有免费体验 30 天的福利,先别急着划走)
01 豆包工作,不止是更新个软件那么简单
就在这两天,我发现豆包推出了【豆包工作】PC端。本来没当回事,结果试了一次之后,发现事情不太对。
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它跟以前那种"你问一句、它答一句"的对话模式完全不一样。现在的逻辑是:你说目标,它自己拆解步骤、调用工具、跑完全程、交付成品。
不需要你教它"先搜A再搜B然后整理成表格"。你丢给它一句话,自己把活干完,最后把成果摆在你面前。
而且有个点特别戳我:豆包用户本来就在用,因此豆包工作和原来的豆包历史信息互通,不需要频繁切换软件,而是可以相互调用,门槛几乎为零。
我花了大概一天时间,把它嵌进了自己的研究工作流。下面这几个场景,是我测下来觉得最实在、最省时间的。
02 场景一:每周的AI算力产业链笔记,时间骤降
以前我的流程是这样的:
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这次我试了下豆包工作。
操作其实很简单:
打开豆包工作电脑版,直接输入:
"帮我整理本周AI算力产业链跟踪笔记,包含:
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然后我去接了杯水。
回来一看,它已经跑完了:自动联网搜了LightCounting的光模块数据、英伟达的出货信息、各家云厂商的capex指引,交叉验证了几个来源,生成了一份结构完整的文档,数据后面都带了引用链接。
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我打开看了一眼,框架、数据、来源全齐了。生成的一份笔记文档已经相当完备,数据也更新到了最近的,内容的分析也是值得一看,可以说,对我们日常研究是相当大的助力了。
我花了大概十分钟,在几个关键数据上做了自己的判断和观点补充——比如800G出货量环比改善的幅度是否足以支撑一次调仓,硅光渗透率提升对毛利率的影响是正面还是负面——然后存档。
前后对比:
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省下来的两个多小时,我用来把硅光技术路线的几份深度报告翻了翻,琢磨了一个问题:硅光方案起量之后,传统EML光模块厂商的护城河还在不在?这才是研究该干的事。
03 场景二:三份光模块财报,它帮我填完了Excel
做投资决策,横向对比财务指标是家常便饭。营收、毛利率、研发费用、1.6T产品收入占比——这些数字藏在PDF财报里,手动提取简直是反人类。
上周光模块几家龙头集中发半年报,我手里有中际旭创、新易盛、天孚通信三份PDF,本来打算花一个下午慢慢抠。
这里有个研究上的门道:光模块公司的毛利率差异,往往不体现在"卖得多不多",而体现在"产品结构"。800G占比高的公司,毛利率通常比400G为主的公司高出一截;如果还在做硅光方案,毛利结构又不一样。手动提取的时候,这些细节很容易漏掉。
我打开豆包工作,选择的是"云电脑",不是"本地电脑"。
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区别很大。本地电脑模式是远程连回你自己的机器,电脑得开着;云电脑是豆包在云端给你开了一台独立机器,7×24小时在线,跟你本地电脑开不开机完全没关系。
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关键是,这活儿我压根没开电脑——是在手机上派的单。那天下午我出去见朋友,在咖啡馆等人的工夫,掏出手机给豆包工作下了指令,然后把手机揣回兜里接着喝咖啡。过了一会,手机震了一下:任务完成通知。我点开一看,Excel已经躺在云端工作区里,三大细分赛道的龙头厂商、出货量数据、趋势图全做好了,还自动插了柱状图。我当场在手机上抽查了两家公司的原始PDF,数字对得上。
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有个细节挺有意思:其中一家公司的财报里写的是"高速光通信产品收入",另一家是"光模块业务收入",豆包自己做了匹配,还在备注里标注了"该数据为近似值,建议人工复核"。这种"知道自己可能错了"的谨慎,反而让人更放心。
这个功能解决了我最大的焦虑:人不在电脑前,重活照样能跑。
省下来的时间,我用来琢磨这些数据背后的产业逻辑——为什么A公司毛利率逆势提升,是800G占比提高带来的结构优化,还是硅光方案在起量降低了BOM成本?这个判断,直接决定了我下一步的仓位配置。
04 关于Skill和连接器,说两句实在的
除了上面这些基础能力,豆包工作这次还加了Skill调用和连接器。
Skill你可以理解为"预制的工作流"。比如我常用的"产业链上下游关联分析",以前每次都要手动梳理A公司的供应商和客户是谁,现在写了个简单的Skill,输入公司名,它自动调用天眼查抓股权关系,再搜新闻验证,最后输出一张产业链位置图。
连接器则可以直接打通飞书、钉钉、企微、同花顺iFinD这些工具。任务跑完后,自动把跟踪笔记同步到在线文档,或者把数据表发到自己的投资群里,省得再手动转发一遍。
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这两个功能我目前用得还不算深,但方向是对的:让AI不只是"生成内容",而是能嵌入你现有的研究工作流。
只需要点击左侧技能·连接器·伙伴功能菜单,进入到技能·连接器界面后,点击右上角的新建,选择与豆包对话新建技能选项就行。
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比如我平时需要时刻关注全球的各大要问,我就会生成一个【全球要闻】Skill:
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05 几点真实的感受
不吹不黑,说几句实话。
第一,它替代不了你的判断,但能替你干体力活。
豆包工作目前最适合的是"结构化、有明确交付物"的任务——产业跟踪笔记、数据整理、PPT框架、定时监控。那种需要深度洞察和创造性判断的研究工作,目前还得人来。但问题是,前者占了我们六成以上的时间。
第二,"记忆"这个点,越用越顺手。
因为我跟豆包对话了很久,它确实会沉淀一些偏好。比如我习惯笔记里先放上游芯片数据再放下游capex,几次之后它生成的初稿就自动按这个顺序排了。这种"越用越懂你"的体感,是换一个新工具很难获得的。
第三,云电脑+手机派活,出差党的救命稻草。
市面上很多"手机操控电脑"的工具,电脑休眠就断连;豆包的云电脑完全独立,任务跑在云端,Web端还能完整编辑交付物,三端真正打通。
第四,门槛真的低。
不用配环境,豆包和豆包工作APP记忆共享。对比其他桌面Agent,这点体验差距很大。
06 写在最后
8月的中报季还没结束,光模块、AI算力、国产芯片三条主线还在发酵,信息量只会越来越大。
作为一个自己做产业研究、自己做投资决策的人,我的判断是:AI Agent在2026年正在从"概念验证"走向"生产力落地"。豆包工作的任务模式,本质上是把AI从"参谋"变成了"副手"——不是只告诉你"该怎么做",而是直接帮你"把活干完"。
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从产业格局来看,Agent赛道今年竞争很激烈。豆包工作的优势在于3.83亿月活用户已经在这个App里积累了大量对话和工作记录,它天然"更懂你"——不需要从零训练偏好,直接就能调用上下文记忆。而"豆包工作Agent"的推出,意味着它正在从"信息入口"向"执行入口"进化。
这意味着什么?
不是研究变得不重要了,而是研究的价值在迁移。当机械性工作被自动化后,真正的竞争力会更聚焦于产业判断、交叉验证、对商业本质的理解。这些才是AI短期内替代不了的东西。
而豆包工作的价值,就是帮你把省下来的两个半小时,花在真正重要的事上——比如,想清楚硅光方案起量之后,光模块行业的竞争格局到底会怎么变。
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