“惊艳”两个字已不足以形容，它是跨时代的领先。 锦缎 🤯 若论当前最火的AI应用，非谷歌的香蕉Nano Bana😜na莫属。 Nano Banana原名是Gemini 🚀2.5 Flash Image，但自从它验明真身，大家普遍反👍映还是Banana好记。 而听劝的谷歌，也马上把模型名😉换了回去。 不论是文本生成还是图像编辑，Nano Ba🔥nana都展现出了断档领先的实力。 首先来看看评分： 💯 图：LMarena文生图模型排行榜 图：LMar🥳ena图像编辑模型排行榜 展开全文 可以看到，文🤯生图能力属于最优一档，而图像编辑能力更是碾压级别，几乎砸穿了🙌Photoshop的锅。 我们可以笃定，Nano Ba😉nana之后，全球软件业彻底变天了。 01 用户体验：😆惊艳两个字已不足以形容 事实上，惊艳这两个字，已经不足🎉以形容Nano Banana的强大。 先前的文生图评测🚀中，我们已经见识过它的本事。 但根据Gemini AP⭐I文档中的描述，它还有几个其他的拿手好活： 在Nano🥳 Banana被发现出现于LMarena之前，各家大模型对于🥳文生图中的文字几乎都束手无策。 哪怕不提汉字，只是英文🙌单词，生成出来的基本都是乱码，令人难以理解。 Nano🤩 Banana轻而易举地攻克了这一难关。 而最近让Na🤗no Banana在网络上爆火的原因，则是有网友发现它可以制🎉作精度极高的手办图。 图片中的手办完全能够以假乱真，圈🙌外人可能完全无法分辨这到底是不是真的手办。 除此之外，😀Google还明确介绍了Nano Banana的其他生图优势😜： 例如逼真的场景、风格化的插图和贴纸、产品模型和商业😡摄影、极简风格和负空间设计等。 而在图像编辑方面，Na🤯no Banana也能够出色的完成以下任务：例如添加和移除元😊素、局部重绘、风格迁移、组合多张图片、高保真细节保留等有效解😆决了以往模型牵一发而动全身的问题。 这么说可能有些抽象💯，我们用Nano Banana团队在采访中谈到的例子来解释。🙄 ①像素级的修图编辑 最常见的需求之一：只想修改😜一张图像中的一处细节，但又希望其他部分保持原样。 旅游🎉照片P掉路过的游客、自拍照去掉熬夜的黑眼圈，这些对于以往的多🤯模态模型来说，并不是一项很简单的挑战。 微小的修改往往🌟会导致图像整体风格或结构的不协调，而观感则会遭到严重的破坏。😡 Robert Riachi在采访中提到，团队在模型2😜.0版本时期遇到的一个主要挑战，就是编辑时往往无法保证与图像😀其他部分的一致性。 但通过持续的爬坡训练和用户反馈收集🤔，Nano Banana才取得了明显的进步。 无论是给😂小猫戴上一顶帽子，还是调整一件家具的方向，它都能做到保持场景🥳的整体姿态和结构不变，让编辑的部分与图像其余部分无缝融合。 😉 而这种精准的控制力，对于需要高度一致性的创作场景至关重🤗要。 ②不同角度的渲染 图像虽然是2D的，但它反🤔映的内容却是3D的。 因此，想要完成对现实世界中物体的🤩精确编辑，还需要AI对三维空间具备一定的理解能力。 N🥳anoBanana能够从不同的角度渲染角色和物体，创造出全新😉的场景。 比如，上传一件家具的图像，让它从侧面或是背面🥳重新生成，生成的结果仍然能保持高度一致性。 这种能力不😘仅是像素的复制，而是通过理解对象的外观和深层结构，对原始图像🔥进行实质性变换，而创作自由度也是由此而来。 ③交错式生⭐成 相比于文本，图像中包含的信息往往更多。 对于😁较为复杂的图像生成任务，Nano Banana引入了交错式生🚀成的新范式。 传统的文生图模型需要一次性处理所有细节，🤔如果指令中包含大量修改或元素的提示，模型就很容易发生饱和现象🎉。 Nano Banana采取的解决方案是化整为零。 🤩 将复杂的提示分解为多个步骤，逐步进行编辑或生成。 😀 这种增量生成的方式，能够让模型处理细节时更加精准。 🙄同时，它还可以积累上下文信息，从而生成高度复杂且高质量的图像😊。 创作流程因此变得更加灵活可控，模型处理复杂任务的能🥳力也得以显著提升。 ④超越用户的预期 Mosta😉fa Dehghani在访谈中提到了一个词智能感。 他😁给出了一个有趣的例子：在要求模型执行某项操作时，模型并未原封🤯不动地遵循并执行他的指令。 但最终生成的结果却比他实际😉描述的要更好，这使得他感到十分惊喜。 可以看出，Nan😅o Banana已经打破执行命令的工具这一格局。 它具😎备一定的真实世界的相关知识和常识，能够在一些特定情境下对用户🤔的模糊或错误指令进行修正和优化。 这种智能带来的影响可💯好可坏，或许它无法达成用户的预期效果，但也可能生成更符合用户❤️潜在需求甚至更具创意的图像。 对于大部分人来说，这种智😆能还是会明显提升用户体验，毕竟创意总是可遇而不可求的。 🙄 02 商业化前景：文生图盈亏平衡出现曙光 任何先进的😉技术，其商业化落地都离不开成本效益的考量。 而Nano😆 Banana在图像领域的应用，自然也涉及到成本和潜在的盈利🎉模式。 Robert Riachi在采访中，明确提出多😴模态数据（图像和视频等）的爬坡训练非常困难。 这需要大😅量的人类偏好信号，因此训练就需要投入巨大的时间成本和资源。 🔥 机器学习的过程中，需要锚定一个指标用于评估训练结果的好🎉坏。 以往的指标往往需要几个小时才能获取到有效反馈，而😘Google的研究团队则始终在努力寻找更为高效的训练指标。 😁 另一方面，图像的极度主观性，使得收集并处理用户反馈成为😜一个同样耗时且昂贵的过程。 Kaushik Shiva⭐kumar强调了人工评分在图像生成评估中的成本效益问题。 😍 先前我们的AI竞技场一文中曾经介绍过，LMarena就采⭐用了这种人工评分的方式。 我们看到的排行榜上的Vote😍s正是由该网站的使用者进行投票得出的。 即便是效果如此😎出色的Nano Banana，目前的投票数量也只有22万左右😘。 因此，让足够多的用户进行图像质量评分固然能提供良好😡的信号，但这种方式的成本恐怕令Google团队都难以承受。 👍 这条路走不通，就必须寻找更加高效且经济的评估指标，也就🙄是Nano Banana目前使用的文本渲染度量，这项技术我们👍后面再介绍。 除了训练成本，模型部署上线后的推理成本也😆要考虑。 目前，Nano Banana的API定价为：😅 文字输入：＄0.30/M tokens 文字输⭐出：＄2.50/M tokens 图像输入：＄0.30❤️/张 图像输出：＄0.039/张 在Google😁 AI Studio上可以免费使用，但近期已经设置免费额度。🤩 如此低的定价再加上高质量的生成效果，Nano Ban😴ana的性价比可以说是直接拉满。 与此同时，本周网上已😊经开始出现第三方平台以更低的价格提供Nano Banana的🥳API服务。 以AI领域现有的产品迭代速度，其他厂商推😢出水平相近的模型恐怕也只是时间问题。 仅仅依靠Nano😉 Banana的使用费用，极难覆盖Google在如此先进的模😀型上投入的巨大成本。 因此，这一重新定义AI图像领域的🎉模型的诞生，更多还是为了应对市场份额和生态系统的竞争。 🙌 AIGC作为科技巨头公司竞争的焦点，Google必须不断推🌟出有竞争力的产品以对抗OpenAI或是Midjourney等😁公司。 而Nano Banana和Gemini 2.5🔥 Pro两款高用户评分产品的存在，有效保持了Google在A😂I领域的领导地位。 从技术角度来看，模型的迭代和优化是😢一个几乎永不间断的过程。 平民级别的价格能够带来的，是😆所有厂商都急需的大量真实用户数据。 Google这样的😉科技公司，更多是通过平台上提供的各种服务实现盈利。 即🙄使Nano Banana现在可能亏本，但低成本的图像生成和编😊辑能力，不仅可以用来吸引用户进入Google的生态系统，鼓励😎用户使用Google提供的相关服务；未来，还可能成为某些更大🙌利润业务的核心组件。 03 技术逻辑：跨时代的强大 😁 Nano Banana能够在AI图像领域实现如此强大的能🌟力，归功于Google团队在多模态学习、用户反馈机制和创新架🤩构设计等方面的长期投入和努力。 在观看完Google官🥳方发布的约30分钟的采访后，不得不对其技术能力感到惊讶。 😍 ①文本渲染度量 这是Kaushik Shivaku🎉mar始终坚持的一项指标，起初谁也没能想到它就是成功的关键。🌟 前面我们说过，Google团队需要找到一个无需依靠用⭐户主观评价的指标来判断模型是否在越变越好。 在Nano🙄 Banana正式发布之前，无论是国内还是国外的多模态模型，😁生图水平参差不齐。 但在图片中加入文字这件事上，所有的🙄模型都无法准确完成。 看起来，文字生成只是AI图像领域👍的一个分支，但Google团队坚持以此为优化目标。 最😢终结果也证明了这是一个无比正确的决定。 在对文本渲染的😢不断优化过程中，研究团队发现图像生成质量也在不断提高。 💯 天才般的想法，加上持之以恒的努力，成就了Nano Bana🤩na的强大。 ②多模态统一模型与正向迁移 Mos🚀tafa Dehghani提出了Nano Banana的核心😀理念之一：实现原生的图像生成和多模态理解与生成。 这意😎味着模型会在同一个训练运行中学习所有模态和不同的能力，而最终😂目标则是实现跨不同维度的正迁移。 简单地说，就是要让模😴型不仅能理解和生成单一模态（比如文本或图像），还能利用从一种😊模态中学到的知识，帮助理解和生成另一种模态。 例如，模🚀型可以从图像、音频和视频中学到真实世界的相关知识，从而更好地😅理解和生成文本。 就像Robert Riachi提到的🤯一种名为报告偏差的现象： 人们在日常对话中通常不会提及😡哪些显而易见、习以为常的事物，比如朋友家的普通沙发。 🤯但如果展示一张房间的图片，沙发就会自然呈现在眼前。 说😴实话，这个例子举得有点莫名其妙，但确实有一定道理： 图🤗像和视频等视觉信号里，包含着大量关于真实世界的隐性信息，而这😜些信息无需明确请求即可获取。 对于一个多模态模型来说，🔥视觉信号是了解世界难得的捷径。 这种统一的多模态学习方😡式，帮助Google团队建立了更全面和深入的世界模型。 😘 Gemini系列产品也在各种模态任务中表现出了更高的智能化😉程度，LMarena的数据已经验证了这一点。 因此，采😆访中提及图像理解和图像生成被视为姐妹，在交错生成中互相促进。⭐ ③从错误中学习：用户反馈驱动爬坡训练 Robe🚀rt Riachi着重强调了利用人类偏好进行爬坡训练的重要性🤗。 但前面已经说过，不可能模型每次生成图片都让人类来判🌟断孰优孰劣。 因此，Google团队收集了大量来自Tw😀itter等平台的真实用户反馈，将失败案例转化为评估基准，而😜这些恰恰是用于改进模型的宝贵信号。 在模型的2.0版本😢发布时，团队成员敏锐地注意到一个常见的失败案 例： 🙌 编辑时无法保持图像其余部分的一致性。 于是，以此为🤯基础，团队开始针对于具体问题进行爬坡训练和迭代。 这种🚀以用户为中心、从错误中学习的机制，正是Nano Banana🤯能够解决这一挑战的关键。 ④团队协作：Gemini与I🔥magen的融合 采访的最后，Robert Riach🙌i也谈到了Nano Banana的成功离不开Gemini和I😉magen两个团队的紧密协作。 Gemini团队专注于👍指令遵循和世界知识等方面，确保模型能够理解用户的意图并生成符😜合逻辑的内容。 Imagen团队专注于图像的视觉质量，😅确保生成的图像自然美观，且不出现明显问题。 Gemin😍i 2.5 Pro之前的长期霸榜已经说明其功能的强大，而融合🤯两个团队的视角和专业知识，Nano Banana做到了兼顾图👍像的智能性和美观性。 Nano Banana在Goog👏le AI Studio上线后，我们也可以发现，它和Gemi😎ni 2.5 Pro是融为一体的，在原先的聊天界面就可以直接😴使用，而非两个独立的模型。 这种跨团队的深度合作，使得😂Google的产品体系上升到了一个新的高度。 04 结💯语 就像很多标题所说，Nano Banana的出现毫无😉疑问给AI图像领域带来了革命性的变化。 从像素级的完美🌟编辑，到交错式的复杂图像构建； 从对用户意图的智能理解👏，到超越预期的创意发散； 人工智能在视觉艺术上的创作潜😅力正在被逐步发掘。 但与此同时，以假乱真的高质量图像也👏在改变很多行业的现状。 尽管Nano Banana生成😍的图像目前也已经明确带有AI生成标识，但它的作品已经足以满足😍大多数人的需求。 未来的创作者和艺术家又该何去何从？ 👏 唯一可以确定的，是AI图像领域的未来将会更加智能、更加😅高效、更具创意。 而人机之间的协作，也即将开始书写全新⭐的篇章，全球软件业正因此重塑。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)

文 | 道总有理 文 | 道总有理 9月末，大连🤗万达集团及法人王健林被兰州市中级人民法院采取限制高消费措施，😡限高涉及执行标的1.86亿元。从昔日“中国首富”到无法乘坐飞❤️机头等舱、入住星级酒店，巨大的身份反差让这一消息震动社交平台😊。 很快，情况发生反转，9月29日，王健林“限高”措施😁已取消。有媒体报道本次事件是万达下属项目公司经济纠纷，或因在😍执行层面信息不对称导致。 但这已并非万达首次陷入执行纠😜纷。 9月初，北京金融法院已新增一则对万达的执行信息，🥳标的超4亿元。截至目前，万达累计被执行总金额已突破52亿元，😁同时背负94亿元股权冻结，其中上海万达网络金融与小额贷款两家👍公司的冻结股权占比超九成。 细究这几年的万达发展，诸如💯此类风波数不胜数，有些甚至早已埋下了伏笔，更有意思的是，王健😊林与万达的生存命题，似乎也成了中国一代民营企业管理者必须面对😜的时代课题。 从「强势崛起」到「大势已去」 19😡88年，中国成立房地产公司需要100万元注册资金，王健林就借💯了100万。 据他自己说，借款必须找人担保，担保人拿走😘50万元，实际上只拿到50 万元，而且借100 万元给他的人😊，要求他5年还款，每年25%的回报。看起来条件非常苛刻，但彼🌟时王健林骨子里的风险精神就开始显露。 他拿着借来的钱在😍大连西岗区创立了一家房地产公司。 当时，中国市场经济浪😍潮涌得热烈，到1992年，这家公司已经占据大连房地产市场20🔥%的份额，年销售额达到20亿，也是这一年，王健林掏出2000😅块重金登报征名，最终，从满纸投稿里挑出的“万达”二字，寓意万😍事顺遂、通达四方。 王健林不止一次在公开场合把万达的成🤩长分为四步。 第一步在1993年，他带着团队南下广州，🙌 那时候，民营企业到外地发展困难重重。王健林就去找广州😉当地企业谈，最后跟广州华侨房地产公司谈好，一年交200 万元🔥，注册了一个分公司，也正是从广州开始，万达逐渐从一个区域公司🙌变成全国性公司。 第二步在2000年，进军商业地产。 😡 2000年前，万达主要做住宅开发，之所以要转型，王健林🎉在哈佛大学演讲时提到，是因为当时民营企业的医疗保险体系尚未完🤯善，公司有两个老员工，一个得了癌症，一个得了肝病，这件事促使😆他想要更多现金来保障员工福利。 住宅房地产开发的现金流😡不稳定。 为了寻求稳定的现金流，万达做过制造业、制药厂😀，还做过超市，外贸等等，到2000年，决定把不动产作为企业的🤯支柱产业，2004年，王健林提出“城市综合体”的概念，把商场😎、酒店、写字楼、公寓都整合在一起。 展开全文 从😊那年开始，万达开启了属于自己的时代，最风光的时候，地方排队与😍万达合作，甚至在上海，万达都以超低价拿下了五角场的场块。同时👏，万达广场飞速扩张，唐山万达广场110万平米，石家庄万达广场😆更是达到183万平米。 第三步在2006年，因为万达购🤗物中心需要配电影院，王健林开始琢磨文化产业。 他投资了😎万达乐园，扬言要让上海迪士尼二十年无法盈利。最初万达跟美国时😜代华纳院线合作，但由于两方面原因，双方没能合作下去，万达先后🤩和上海、江苏、广东、北京等地的广电集团谈合作。 第四步🔥在2015年前后，万达大举进军海外。 彼时，万达宣布了🥳十年战略规划，计划十年内成为世界一流的跨国企业。2014年到😉2016年，万达投资了16个海外项目，买下位于马德里市中心的😉西班牙大厦，以9.21亿英镑吞下了欧洲第一大院线，买下美国传👍奇影业。 那几年，万达风光无限，综合过往年度报告，20😀09年，万达员工总人数近两万人，2015年达到十三万人，等到😢2016年，万达的总资产已经逼近8000亿元，营业收入达到2🤗550亿元，王健林连续三年成为中国的首富。 在他看来，😎万达“去地产化”目标终于实现。 2017年，万达在全国😁已经有近200个商业项目，也正是在当年，万达急转直下。2月份😎，万达的海外收购之路受挫，6月份，遇上“股债双杀”，7月份，😢万达在海外的六个项目被严格管控。 2018年1月，万达🙌集团2017年年会在哈尔滨召开，会上称2017年是万达集团历🙄史上难忘的一年，万达商业不得已转让文旅项目、酒店资产，曾经让🤯首富引以为傲的四步棋，终于沦为“弃子”。 2017年，🎉王健林以438亿的价格，把13个文旅项目卖给了融创，又把77🎉家酒店以199亿卖给了富力，2019年，万达影视被儒意影业收😉购，2020年，百年人寿卖给了绿城，百货业务卖给了苏宁。 👍 到了2023年，万达大规模出售购物广场，三十多座万达广场🙌易主。2024年，北京CBD的总部大楼卖给了新华保险和中金资😴本，万达商管的控制权交给了太盟投资集团；截至2025年9月，🤗万达广场已累计出售85个。 或许，浪潮从不会永远朝着一🥳个方向奔涌，后来的每一次出售，也都是王健林在时代洪流下的无奈🎉抉择。当万达广场的灯光熄灭在夜色里，不只是一个企业的起落，更❤️是一个时代里，野心与命运、辉煌与落寞交织的篇章。 冲动😆退市「误终身」 绝大部分人起底王健林会把他与万达的不幸😴归咎于2016年的私有化退市上。 早在2014年，万达😉商业成功在港股上市，2015年，万达商业的股价最高涨到了76🥳港元，但好景不长，很快就跌破发行价，跌到30港元左右。此时的😉王健林对港股的低估很是失望，一口气以52.8港元的价格，回购👏了万达商业所有H股股票。 私有化退市后，引发了一系列连😊锁反应，包括A股IPO受阻；转战港股再受挫；对赌协议引爆危机😁；索债方生出多米诺骨牌效应；资产大规模出售……一连串的危机叠💯加在一起，最终导致了王健林如今的局面。 至于王健林为什💯么选择私有化退市，除了对港股估值的不满，其过于自信的行事作风🥳也一度被视为另一个主因。纵观这位首富先生的前半生，一个“赌”😂字基本可以概括，他本人也曾说过：“没有人永远赢得所有赌局，但🎉永远有人愿意赌。” 但在这两大因素之外，万达本身的发展🔥其实才是王健林选择私有化退市的关键。 2015年，万达🌟商业收入1242亿元，比2014年增长15.14%；归属于母🤩公司股东净利润299.7亿元，同比增长20.66%。看起来很🤔亮眼，但细究起来风险不少。据悉，万达商业虽有三大业务，但主营🤩收是物业销售板块。 当年，物业销售为万达商业贡献了82❤️.5%的收入，总合同销售额约为人民币1640亿元。 但🔥这一成绩与万达本身的关系不大，更多是得益于地产行业回暖，20😜15年，《中国房地产企业销售TOP100排行榜》显示，201👍4年万达商业销售金额1501亿元人民币排名第三， 2015年🙄销售金额1512.6亿元人民币，位列第四。 换句话说，😉在地产行业发达的一年，万达排名不进反退。 其次，201🙌5年万达商业业绩公告显示，其物业存货出现15%的增长，酒店业😀务净利润为亏损6.02亿元人民币；万达商业物业租赁出租率从2😆014年的99.32%下滑到2015年的96.37%，同期，🙌太古地产、中粮地产2015年的出租率都维持在99%左右。 🚀 或许，港股对万达商业的估值未必失了公允。 另外，商😆业地产是“吞金兽”，万达商业的负债率一直居高不下，尤其是20❤️13年，万达商业的资产负债率接近90%，2015年报显示，万🙌达商业的净负债率为61.05%，较2014年底的56.68%🤩上升了4.37个百分点。 对比之下，同行的净负债率维持👍在40%左右，华润置地甚至已降到23%。 这时候，王健❤️林发现发债券比在股市融资划算。2015年8月28日，万达商业❤️首次五年期（3+2）50亿元公司债成功发行，票面利率4.09👏%，2015年10月15日、2016年1月12日，万达商业两🔥次发行五年期、额度为50亿元的公司债券，票面利率分别为3.9😂3%和3.20%。 当然，万达商业退市不是不想上市，是🤯想换个地方上市，然而，后续的一切已不需要赘述。 十年前⭐，王健林手握292座万达广场、1300家影院、13家文旅城、😊80家五星级酒店、150亿美元海外投资，以2200亿身家登上👍胡润百富榜首富。2025年，《2025新财富500创富榜》上🙄，王健林父子的财富为588.1亿元。 时至今日，曾经叱😂咤风云的首富跌进谷底。 再路过那些换了主人的万达广场，😉还会有很多人想起王健林在商海上挥斥方遒的模样，只是这一次，赌🚀桌早已散场，筹码尽失，资本市场从不同情“赌徒”，一旦行差踏错😊，都有可能满盘皆输，在时代的风里，满是繁华落尽的唏嘘。 😁 首富翻盘，也要靠「下沉市场」了 十年光阴，曾经的商业🤗帝国一点点瓦解，王健林卖了半副身家，手中的资产版图大幅收缩。🎉那么，险些被限高的“首富”还剩什么？ 不完全统计显示，👍截至目前，万达集团对外投资仍处于存续状态的企业为24家，持股😎超过50%的为15家；王健林所控制的企业有76家处于存续期间😎，对外投资的11家企业中则仅有6家显示为存续状态。 值😉得注意的是，万达集团及王健林所拥有的资产包括大连新达盟40%⭐股权、约200座万达广场，以及万达体育、万达宝贝王等。这大概👏是王健林能否在70岁高龄再逆袭的重要筹码，尤其是幸存的万达广🎉场。 从这些广场的分布来看，王健林远没有认输，因为他卖👏掉的与留下的都藏着他对未来的渴望。比如，王健林正加速出手一二🚀线城市的万达广场，2025年5月6日，王健林500亿元出售4😜8座万达广场，这其中覆盖多城首发项目及一二线城市元老级项目。😍 结合赢商大数据最新《2024中国城市商业力》分析显示😅，商业一线和准一线城市项目占比高达33%，北京、上海、广州、👍成都、重庆等重要城市均有涉及；商业二线城市项目占27%。 😜 相反的，遍布全国县城的万达广场却很少被列入出售名单。 🤔 理由很简单，因为下沉市场的万达广场展现出了强劲的消费活力😡。 2023年12月，四川宜宾下辖县级市宜昌万达广场开🌟业，开业3天累计客流近40万，销售额超千万；2024年1月，😎重庆忠县万达广场开业首日，共接待消费者23.6万人次，销售额😎突破750万元，创下行业多个第一。 投资与运营成本上，💯县城万达广场也有超高性价比。 以湖北宜都万达广场为例，😴其总建筑面积约12万平方米，总投资约8亿元，而一线城市同等规😎模项目投资额往往超过20亿元。在运营成本上，县城万达广场的租😴金、人力成本较一二线城市低30%-50%，宜都万达广场租金回😴报率达6.8%，高于一线城市平均5.2%的水平。 同时👏，县城万达广场在资源获取上优于一二线城市项目。 以重庆😆忠县为例，当地为万达广场提供了土地出让金返还、税收优惠等政策⭐支持，并协调开通了直达广场的公交线路。在万达面临流动性压力的😀背景下，县城万达广场的现金流价值凸显，湖北宜都万达广场年租金🤗收入约8000万元。 公开数据显示，截至2024年底，🙄全国513座万达广场中，三四线城市占比超过60%，同时，轻资👏产占比超40％。这也是王健林为自己留的后路，在一些出售的万达😡广场里，万达仍然保留运营管理权。 轻资产模式对万达而言🤗，是退而求其次的生存法则。 总的来说，王健林的万达广场😁分布已从全国扩张转向“五环外留守”，三四线城市与整个下沉地区🤔成为最后的生存空间。尽管通过轻资产化和业态调整，暂时维持了运😂营，但债务危机、消费疲软和竞争加剧，无疑又构成了一重新的枷锁🤗。 王健林还有机会翻身吗？ 未来几年，这些幸存的🤯万达广场能否在县域市场续写“一个广场改变一座城”的神话，还是😉未知数。若无法实现重新上市或引入战略投资者，这些广场可能进一😘步被出售或抵押，届时，王健林的商业版图或将彻底重构。返回搜狐🙄，查看更多