文 | 增长工场，作者 | 相青，编辑 | 嘉辛 文 😜| 增长工场，作者 | 相青，编辑 | 嘉辛 今年，跨🤯境头部公司安克创新可谓风波不断。 上半年，安克创新因部🔥分充电宝存在“自燃风险”经历多轮大规模召回。9月18日，美国🥳消费者产品安全委员会（CPSC）再次发布召回公告，称因存在过😢热、起火风险，约 48.1 万台 Anker 的充电宝被召回😊。同时，安克创新已收到33起火灾和爆炸事故报告，其中4人轻度🙌烧伤，1人严重财产损失。 紧接着，9月22日，美国众议⭐院中国事务委员会敦促对安克公司的关税合规性进行调查，理由是该😴公司存在不公平定价和可能非法逃避美国关税的行为。当日，安克创😁新股票大跌近8%。 接连不断的风波，让安克创新在美国的👏品牌形象正面临严峻考验。 一、涉嫌非法避税 据报😊道，安克创新可能面临的主要问题有两方面。 一是采用“非😆法手段”逃避美国关税，包括错误分类产品代码和非法将产品经由东👏南亚国家转运以逃避支付贸易税；二是安克在2023年至少获得了😎中国政府的1200万美元的补贴，使其获得了进入美国市场的“不😢公平准入”。 对此，Anker 表示已启动内部审查程序🤯，并计划聘请美国顾问协助核查事实与合规问题。公司称，待核实完😜成后将适时向相关机构与公众披露说明。 所谓“错误分类”👍与“第三国转运”，是跨境产业链中长期存在的灰色地带。前者指的😅是企业将原本关税较高的电子产品报关为“零配件”“组件”或其他😜低关税产品以降低税负。 后者则是通过越南、马来西亚等国👍进行中转，从而规避原产国被加征的关税，一般如果中转国家没有进😂行实质性加工，这类操作可能被认定为规避关税，是美国海关重点关🔥注的敏感行为。 对于那些利润率本就不高、价格竞争激烈的🤔出海企业而言，这种操作往往成为公开的秘——既是压低成本、维持😢价格优势的手段，也是在高关税壁垒面前的无奈选择。 但是🔥监管环境正在发生根本性变化。尤其今年以来，美国一直在打击海关😢欺诈行为，重点打击的就是非法转运、重复开票和货物错误分类等行😴为。 据美国海关和边境保护局（CBP）宣布，根据《执行😁和保护法案》（EAPA），在 1 月 20 日至 8 月 8🥳 日期间发现了超过 4 亿美元的未缴纳贸易关税。 贸易😎专家认为，高关税是海关欺诈的催化剂。例如，在2018-201🙌9年中美贸易战期间，越南海关报告了数十起中国商品被非法贴上“🙄越南制造”标签以逃避美国关税的案件。 自特朗普总统今年😆一月就职以来，美国已对从中国、印度、越南和墨西哥等主要贸易伙😊伴进口的商品征收了一系列关税。美国司法部已明确表示，将把打击😁贸易欺诈和逃税的刑事执法作为优先事项。 展开全文 😢 过去，“第三国转运”这一操作本身处于灰色地带。但在如今的贸🙌易环境下，合规的边界正在快速收紧。对于跨境商家和品牌而言，任🔥何供应链环节的不透明都可能成为美国监管部门的重点排查对象。 🔥 二、补贴问题 补贴则是另一条更具政治意味的问题。👏众议院之所以将“政府补贴”与“关税规避”并列提出，是因为在美🚀国舆论场的逻辑中，“补贴—低价—倾销”构成了针对中国制造业的🚀常规叙事链条。 据安克创新2023年财报，获得7371💯万政府补助。这类补助通常包括研发补贴、租金减免等，属于国内制🤯造业的普遍政策工具，并非安克创新独有。 然而，在美国立❤️法者眼中，即便这笔金额在公司整体营收中比例不高，它依然可能被😎视为“国家力量介入市场竞争”的证据，从而成为发起调查的依据。🤩 实际上，安克创新在美国的售价并不算低，其在美国市场属😆于中高端消费电子品牌。而且价格还在上涨。据报道，今年4月，安😍克创新已在其美国平台上提高了五分之一的产品价格，部分安克产品🌟的价格平均上涨了18%。 这两项指控背后，实际上指向的😴是同一个核心逻辑——中国品牌以低价突围的出海模式，正在全球化👏博弈中逐渐失效。 过去，价格优势是中国跨境电商品牌崛起😜的重要优势之一，低关税、政府扶持、灵活供应链正是支撑这种优势😘的地基。如今，这些地基开始被逐渐拆解：关税审查、原产地追踪、😅补贴调查、反倾销诉讼……每一项都在不断抬高中国品牌的出海门槛🙄。 对安克来说，这场风暴可能远未到终点。北美一直是安克🙄创新最重要的收入来源之一。今年上半年，安克创新在北美市场获得🤩57亿元营收，同比增长23.20%，占总营收比例是44.30😁%。这意味着，任何针对补贴、关税或合规的调查，都可能会直接影🤔响其在核心市场的业务。 无论调查结果如何，留给它的考题🌟已经很清晰：如何在合规审查、监管压力和品牌信任的多重考验下，😀维持业务的增长确定性与市场份额。这不仅是安克当下的挑战，也可😅能是所有中国出海品牌接下来必须面对的现实命题。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