文 | 公司研究室，作者 | 宋志平 竞争是市场经济的💯灵魂。不少人误认为，要竞争就不可能合作，市场竞争就是“你死我🤯活”的丛林法则。 其实，竞争有好坏之分，良性、有序的竞🎉争是好竞争，而恶性、无序的竞争是坏竞争。良性竞争创造价值，恶😴性竞争毁灭价值。 2024年7月30日，中共中央政治局🔥会议指出，要强化行业自律，防止“内卷式”恶性竞争；2024年😂12月，中央经济工作会议进一步提出，综合整治“内卷式”竞争，😅规范地方政府和企业行为；2025年《政府工作报告》也强调了综😂合整治“内卷式”竞争。 “内卷式”竞争通常表现为片面追👏求低价格的过度同质化竞争，不仅会导致产品价格和企业利润下降，🙄还将影响上市公司的市值，进而影响资本市场以及上证指数等，所以😀必须综合施治，化解重点产业结构性矛盾，促进产业健康发展和升级🤔。 传统“量本利”的失效与教训 价格是企业的生命😊线，必须认真对待。不少人认为产品价格是由市场决定的，是客观的😘，企业只能适应。 但事实是，市场价格往往是由卖方进行恶🙌性竞争而形成的不合理的低价。在产能过剩的情况下，企业之间常大🚀打价格战，结果价格大幅下降，全行业亏损，没有一个胜利者。 🤩 在买方市场中，产品供大于求，市场已从供给制约转为需求制约😊。在这种形势下，企业再去增加产量，不仅不能摊薄固定成本，反而🔥会增加变动成本，致使流动资金紧张。更为严重的是，产能过剩引发😡企业之间愈演愈烈的低价倾销和恶性竞争，极大地压缩了企业的利润😎空间，甚至导致亏损。 举个例子，卖20万辆汽车比卖10💯万辆汽车的单位成本更低，表面上看也能获得更多的盈利。但在过剩😴经济背景下，生产10万辆汽车能卖得出去；生产20万辆汽车，就😜有10万辆卖不出去，不但没有真正降低每辆汽车的单位成本，还会😢占用大量的流动资金。 不少企业在经济危机和过剩时期采取🤗了降价放量的竞争策略。这样的策略往往使企业的经营状况雪上加霜👍，因为市场这时本来就在萎缩，企业放量销售完全是逆市场操作。理🤗智的做法是竞争各方尽量合理地减产，在降价上慎之又慎，用减产保🌟价的方式渡过难关。 水泥行业的启示：限电保价 2🤗011年下半年，由于电力供应紧张，再加上节能环保的需要，浙江🚀、江苏等地方政府对工业企业采取了分期分批控制用电的措施，这些❤️企业中也包括水泥企业。一开始，不少水泥企业跑到电力局，希望不⭐要拉闸，后来大家发现拉闸限电后，水泥价格竟“因祸得福”，每吨🤯涨了100多元。虽然水泥产量少了一些，但是利润提高了许多。2😡011年，整个水泥行业的利润竟破天荒地超过了1000亿元，这🙄种增长确实得益于限电。 这件事提醒我们：过去把竞争焦点🤩放在量上，价格不停地往下降，企业赚不到钱；现在减量了，企业反🚀倒赚了很多钱。可见，行业的主要矛盾是价格，不是量，而且在供大😢于求的情况下，想放量也放不了，因为这时的水泥产品价格弹性更是🌟微乎其微。 通过这一年，大家认识到，影响企业效益的是价😜格，影响价格的是供需关系，这就把逻辑讲通了。量多不赚钱，量少😡才赚钱，要想取得可观的利润，就不能盲目地靠放量降价，而是要进🙄行产销平衡，以销定产，稳产保价。可以说，限电事件对水泥行业来😂说既是一场市场教育，也是一场价格教育。 构建“价本利”🎉新模式 面对“量本利”的失效，我们创造性地提出一种全新😉的盈利模式：价本利。“价本利”模式不再将企业的盈利核心立足于😀产量的增加，而是实行“稳价、保量、降本”的六字方针。 😀它的基本要义有两点：一是通过稳价保价手段，使价格处在合理的水💯平区间，使它不严重偏离产品的价值；二是控制一切应该控制的成本🥳。 “价本利”是从传统的“量本利”发展而来的，并不是对🥳“量本利”的否定，而是针对行业关键矛盾的转化提出的新模式。 🎉 在供大于求的背景下，“价本利”重构合理的价格体系，不是😘围绕“增量”压价销售，而是围绕“稳价”以销定产、降本增效，维😢护区域市场供需平衡。 “价本利”追求的是稳定价格，不滥🙌用市场支配地位，让市场有序化，不漫天要价也不恶意杀价，在市场🔥、客户、竞争者都能接受的情况下追求价格理性化。 （来源❤️：《硬道理》，作者系中国上市公司协会会长、中国企业改革与发展🥳研究会首席专家。）返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多