2024至2026年，新西兰房地产的价值能否跑赢美股！

ling6264

由于消息驱动，海洋经济涨幅不错。

ling6264

ling6264 发表于 2025-7-2 14:21
由于消息驱动，海洋经济涨幅不错。

一、海洋经济的主要领域

1 海洋渔业
包括海洋捕捞养殖水产品加工及相关配套产业
代表公司：獐子岛 国联水产 大湖股份等

2 海洋工程与装备制造
包括海上油气开采设备 海底管道 海洋风电基础设施 船舶制造
代表公司：中集集团 中船系 中国船舶 中国重工 海油工程 杰瑞股份等

3 海洋能源
包括海上风电 潮汐能 海洋油气资源勘探与开发
代表公司：明阳智能 东方电缆 中广核技

4 海洋运输与港口物流
包括航运 港口运营 航运物流服务
代表公司：中远海控 中远海发 招商港口 上港集团

5 海洋生态与环境保护
包括海洋生态修复 海洋污染治理 海水淡化等
代表公司：海兰信 雪浪环境 碧水源 有涉足海水淡化业务

6 海洋旅游与滨海开发
包括沿海旅游 海岛开发 邮轮经济
代表公司：张家界 三特索道 宋城演艺等有间接涉足

二、政策驱动

高度重视海洋经济发展
十四五规划提出建设海洋强国
多次发布全国海洋经济发展十四五规划 海洋经济发展示范区建设方案等政策
鼓励发展海上风电 海洋牧场 高端海工装备等新兴领域

三、A股市场中的海洋经济概念股代表部分

公司名称：中国船舶
涉及领域：海工装备
简介：世界领先的船舶制造集团

公司名称：海油工程
涉及领域：海洋油气
简介：中海油旗下工程技术服务企业

公司名称：东方电缆
涉及领域：海缆
简介：海上风电电缆领军企业

公司名称：獐子岛
涉及领域：海洋养殖
简介：主营海参扇贝养殖

公司名称：中远海控
涉及领域：航运
简介：中国最大的集装箱运输公司

公司名称：明阳智能
涉及领域：海上风电
简介：风电整机制造商

四、投资视角

机会点：
国家战略扶持 如南海开发 一带一路沿海基建
海上风电爆发期
海洋牧场和深远海养殖技术进步

风险点：
行业周期性明显 尤其是船舶和航运
海洋气候 自然灾害等不可控因素
政策与环保监管加强可能提高成本

ling6264

2000R

ling6264 发表于 2025-3-31 21:31
00后，超级顶流美国网红，可能平时你不怎么用油管，英文版的windows 油管会推荐他 （^_^） ...

今年初他来过啊。我儿子还去追星了，新西兰经济靠它？这只对中国大陆有效果。。。

ling6264

2000R 发表于 2025-7-31 12:32
今年初他来过啊。我儿子还去追星了，新西兰经济靠它？这只对中国大陆有效果。。。 ...

新西兰属于小经济体，走中间地带最有利，网红嘛，最多也就是带动下旅游之类的。

ling6264

华为昇腾384 vs 英伟达 GB200 NVL72 对比总结：

• 架构设计：

  • 华为昇腾384由384颗昇腾910C NPU与192颗鲲鹏CPU组成，采用自研的MatrixLink全对等高速互联架构，实现超低延迟和高带宽，类似超级计算机集群架构。

  • 英伟达GB200 NVL72则采用72个GB200模块（每个包含2个B200 GPU和2个Grace CPU），配合NVLink/NVSwitch，模块化集成更强。

    
    

• 计算性能：

  • 昇腾384在BF16精度下系统总算力约300 PFlops，整体通信延迟低至0.2微秒。

  • GB200 NVL72系统算力约175–180 PFlops，通信延迟约1–2微秒。

  • 华为声称在训练LLaMA3这类大模型时，性能可达英伟达同类系统的2.5倍以上。

    
    

• 功耗与成本：

  • 昇腾384系统功率约为559千瓦，远高于英伟达NVL72的140–150千瓦，单位能效较低。

  • 单套昇腾384售价约6000万元人民币（约820万美元），高于GB200 NVL72的300万美元左右。

  • 不过在中国低电价和自建算力的背景下，仍具有实际部署优势。

    
    

• 软件生态：

  • 昇腾平台采用华为自研的MindSpore框架与CANN编译器，生态仍在发展中，第三方支持较少。

  • 英伟达拥有完整的软件生态，包括CUDA、cuDNN、TensorRT、NCCL等，全面支持主流框架如PyTorch、TensorFlow、JAX。

  • 软件生态上，英伟达优势巨大。

    
    

• 适用场景与战略意义：

  • 华为昇腾适合中国本土大模型训练、自主可控算力建设，弥补对英伟达高端芯片的进口限制。

  • 英伟达仍是全球AI开发者和云厂商的首选平台，生态与效率具压倒性优势。

    
    
  
  

结论：
华为昇腾384在系统规模和通信性能上非常强大，是“堆量+高速互联”策略的极致体现，适合国家级或大型模型训练部署；但在能效、生态兼容性、开发效率方面仍不如英伟达的GB200 NVL72。整体上，属于各有侧重、分工明显。


补充内容 (2025-8-1 11:37):
预计华为在未来的10年内发展迅猛！

补充内容 (2025-8-1 11:45):
华为的理论市值区间大致为：0.30 – 0.45 万亿美元（即 3,000 – 4,500 亿美元）

补充内容 (2025-8-1 11:46):
这相当于全球市值排名第20–25位之间，略低于台积电、Meta，略高于高通和思科。（以美元统计）

ling6264

-欧盟的关税被大幅下调至0–15%，显著低于此前被WX的30%。这显示老美和欧盟之间近期成功的谈判结果，可能包括欧盟在能源进口（如液化天然气）和取消对老美工业品关税方面作出的让步。

-墨西哥蛋卷目前的协议延期了90天，说明仍处于谈判状态，但面临的上限关税为30%，谈判结果尚未明朗。

-红杉叶也尚未达成协议，依旧面对35%的高额关税WX，显示美加关系仍有紧张之处。

-中国仍在谈判阶段，原先的WX关税为30%。财政部长Bessent表示已具备“达成协议的雏形”，但仍存变数。

-秋叶原和思密达则接受了15%的税率，低于原先的30%WX值，反映两国倾向于保持稳定贸易关系的意愿。

-台湾和越南被征收20%的税率，尽管较之前的30%有所缓和，但相较其它依旧偏高，可能因为两者对美贸易顺差较大。

-英国被统一设定10%的关税，显示英美关系的相对稳定。

-三哥被征收25%，比之前的30%略降，说明美印之间的谈判存在一定成果但让步有限。

-亚马逊森林的税率为10%，但图中注明其“累计税率”达50%，可能涉及多个产品类别叠加关税。

-瑞士则未被明确列入新税率，仍保留高达39%的WX性关税，说明美瑞之间缺乏有效贸易缓解谈判。

-泰国、马来西亚和印尼均被征收统一的19%税率，表明老美对东南亚国家采取了一种中间偏高的通用政策。

-以色L维持15%的关税不变，显示关系稳定；而土耳其则首次被征收15%的关税，表明其与老美之间存在一定程度的政策摩擦或不满。

总体而言，老美采用了“先高后谈”的策略：即先WX高达25–39%的关税，再通过谈判统一调低到10–20%的中间水平，以换取更有利的贸易协议。这种做法在短期内提升了老美的谈判筹码，但长期影响仍待观察。

补充内容 (2025-8-3 14:48):
新西兰15%的关税属于随波逐流的角色，其它国家也有高，有中间地带的关税，表面各有各的考量，总结一下就是南无阿弥陀佛.

ling6264

2025年：年产量规模
多项行业报告指出，兔子国的计划在2025年 实现人形机器人年产量超过10000台，占全球总量的一半以上。
2030年：制造业需求规模
根据XXXX预测，到 2030 年，兔子国的制造业对人形机器人的需求将达到110万台，相比老美的需求（约58.3万台）更为庞大。
2050年：在用总量预测
XXXXX研究表明，预计到2050年，兔子国的将是全球拥有最多人形机器人的国家，约3.023亿台。
同报告指出，工业与商业用途将占2050年全球人形机器人总量的约90%，即约9.3亿台，其中兔子占约三分之一。
政策扶持与产业布局
兔子国的自“兔子制造 2025”以来，一直积极推动服务型机器人和人形机器人应用，大规模推广于健康护理、制造、物流及公共服务等领域。
市场规模增长
预测显示，兔子国的人形机器人市场规模将从 2024 年约人民币 27.6 亿 （约 3.78 亿美元）增长到 2029 年约 750 亿元（约 102.6 亿美元），并在 2035 年可达约 3000 亿元人民币（约 413 亿美元）。
成本结构下降
技术成熟和模化生产将推动单位成本下降，XXXXX估算表示：温和下降至 2028 年每台约 15 万美元，至 2050 年全球价格平均将降至约 5 万美元甚至更低 ，兔子市场可能更低。
这些预测反映出兔子国的人形机器人产业的迅猛发展趋势，尤其在应对人口老龄化与劳动力短缺的背景下，其应用规模将持续扩大。


市场规模预测
美国人形机器人市场在 2023 年的营收约为 5.84 亿美元，占全球市场份额约 44%–52%。
预计到 2025 年，美国市场收入将增长至 约 11.76 亿美元至 18.1 亿美元，按年复合增长率约 17%~17.4% 计算。
到 2030 年，市场规模预计达到 约 17.94 亿美元至 18.04 亿美元。
更长期来看，整个北美市场（以美国为主）规模预计到 2030 年将达到 约 94.4 亿美元，年复合增长率达 50.9%。
设备出货与部署预测
根据 Bernstein 和市场观察者的预测，美国（北美）年出货量预计在 2030–2032 年间将超过 100 万台。
Morgan Stanley 预计，到 2050 年，全球人形机器人总量将接近 10 亿台，美国作为重要市场，年产及在用数可能占一大部分。
企业与产能进展
Tesla
计划在 2025 年底前部署 数千台 Optimus 机器人于其工厂内部使用。
目标在 2029–2030 年实现 年产 100 万台 Optimus。
Figure AI（美国 Startup）
2025 年建立制造设施 BotQ，预计 年产能约 12,000 台。
Figure 02 机器人已可执行 80%–90% 的体力劳动任务，并在宝马南卡罗来纳工厂进行试点测试。
1X Technologies
专注于家用人形助手机器人，获得 OpenAI 和多家风险投资支持，预计将在未来几年进入家庭服务市场。
行业驱动因素与应用方向
AI 技术融合加速：Nvidia 与 OpenAI 的领导者预测，真实可用的 AI 人形机器人将在 2027 年左右进入快速普及阶段。
制造和服务双轨发展：Tesla 的内部部署+Figure、1X 向物流、家庭及医疗领域扩展，覆盖制造、零售、健康护理等多个应用场景。
劳动力压力与人口老龄化：美国对护理、陪护、危险环境作业等需求上升，助推人形机器人成为社会发展的重要补充。
总结说明
美国人形机器人市场从 2023 年的约 5.8 亿美元，预计到 2030 年增长至近 18 亿美元。
年出货量将从初始的 “数千台” 快速上升，至 2030 年左右达到百万台级别。
企业层面，Tesla 是主力推动者计划生产百万级规模的 Optimus，Figure AI 和 1X Technologies 等公司则主攻工业及家庭应用。
到 2050 年，美国将拥有数千万至上亿部人形机器人，总体市场与全球约 10 亿台规模相呼应。
应用领域与用途比例细化（预测至 2030 与 2050 年）
2030年用途占比预测
制造与装配 - 35% - 主要集中在 Tesla 工厂、仓储物流、人机协作装配等场景
仓储与物流 - 20% - Figure 与亚马逊等电商仓库合作正在推进
医疗与陪护 - 15% - 包括护理机器人、医院内运送与接待机器人等
零售与客户服务 - 10% - 超市、酒店、快餐等使用迎宾、点单机器人
家庭服务与教育 - 15% - 如 1X Technologies 推出的人形家庭助理机器人


军事与危险作业 - 5% - 特种用途，例如救援、排爆、探测等
注：到 2050 年，家庭服务与陪护将快速上升，预计占比将超过 35%，制造类占比相对下降。
重点企业未来产能规划与阶段目标
Tesla（Optimus）
2024 年：已部署首批机器人于德州工厂进行物料搬运任务
2025 年：部署规模预计达 数千台，覆盖焊装、组装、物流等环节
2030 年：目标实现 年产能 100 万台，外售给其他工厂/企业
Tesla CEO Elon Musk 多次表示，Optimus 未来营收可能超过汽车业务，单位成本预计将降至 25000–30000 美元
Figure AI（Figure 01/02）
2024 年：Figure 01 已在宝马美国工厂投入试点运作
2025 年：Figure 02 开始量产，具备自主抓取、搬运、导航能力
建设产线“BotQ”，初步年产能力为 12000 台，计划未来扩产至 每年数十万台
长期目标是 进入医疗、家庭、制造业等多行业，与 OpenAI 深度合作集成其多模态 AI 技术
1X Technologies（由 OpenAI 投资）
方向：主打家用助理机器人，外形更贴近人类、可进行自然语言交互和多任务协作
目标：2026 年进入美国主流家庭市场，先以高净值家庭试点，逐步大众化
长期目标：成为“家庭成员”型机器人产品，以低于 10000 美元价格推入市场
未来关键趋势（美国视角）
AI + 人形融合化：OpenAI、Google DeepMind、Nvidia 等将逐步将类 GPT 的认知能力内置至机器人本体
家庭场景爆发点临近：尤其是美国婴儿潮一代人口老龄化，家庭助理与陪护需求将快速上升
立法与伦理约束发展同步：美国正在推动机器人行为规范立法，保障人类控制权、安全与隐私
就业结构重塑：预计 2040 年起，部分简单劳动岗位将大规模由人形机器人替代，出现“辅助型新工种”
总结强化版
到 2030 年，美国预计部署人形机器人累计超过 100 万台，集中于制造、物流与医疗场景
Tesla、Figure、1X 为三大核心推动者，构成“人形机器人美系联盟”
成本将从 10 万美元降至 2 万美元以下，促成家庭与中小企业大规模部署
到 2050 年，美国将拥有上亿部人形机器人，成为全球“第二大机器人保有国”，仅次于中国

ling6264

最近大半年，国内的国人和海外国人以及华人圈层闹得沸沸扬扬的CRS，私底下都在开M，它究竟是什么呢，原本Bro也不想聊这事，既然有人想知道，那么咱就聊聊呗。

1.CRS 的基本机制
CRS，全称为“共同申报准则”（Common Reporting Standard），由经济合作与发展组织（OECD）制定，是一个全球金融账户涉税信息自动交换标准。其运作模式是：各国金融机构识别非当地税务居民的账户信息（如账户余额、利息、股息、纳税人识别号等），并通过本地税务机关与账户持有人税务居民国进行交换—旨在提升跨境税务透明度、打击逃税行为。
中国自 2018 年起正式实施 CRS，与全球 100 多个国家和地区进行定期信息交换。
2. 为何最近引发热议？监管为何骤然加剧？
稽查对象从“富豪”扩散至“中产” 过去，税务机关主要关注高净值人士。但自 2025 年起，CRS 执行范围显著扩大，监管对象已经普及到包括持有美股、港股、数字资产等投资资产的中产阶级群。
实施智能化比对监控模型
税务机关已开始将 CRS 数据与“金税四期”系统结合，运用智能算法自动识别异常行为，如“长期境外大额存款却没有申报”的账户。
多地同步展开稽查行动
2025 年 3 月，湖北、山东、上海、浙江等地税务机关同步开展稽查。未申报境外收入的纳税人，被要求对 2022–2024 年的境外所得补税，追缴金额在 12 万至 140 万人民币 不等。
监管重点覆盖更多类型收入
除了传统的利息、股息和资本利得外，税务机关还关切包括加密货币收益在内的多种境外资产收入，CRS 的覆盖范围正在不断扩大。

总结来看，CRS 在中国的机制已从“声明阶段”过渡到“实质稽查阶段”。这波监管升级覆盖人群更广、方式更智能、涉及范围更全面。若你或你的熟人拥有境外资产或账户，建议务必加强税务合规意识，及时自查申报，规避风险。

现在国内的 CRS 规则下，单纯有信托并不能让你“避掉”信息交换，除非这个信托在结构和运作方式上刚好不落入 CRS 的报告范围。
1. CRS 对信托的态度
在 CRS 标准下，绝大多数信托都会被视为“金融机构”（尤其是有专业受托人管理、投资资产的家族信托）。
金融机构必须识别信托的 设立人（Settlor）、受托人（Trustee）、受益人（Beneficiary）以及实际控制人（Controlling Person），并将这些人的信息上报到税务机关。
即使信托本身不是金融机构（比如纯家族管理型信托），如果信托在银行、券商开了投资账户，那么这些机构仍会向 CRS 报告 信托名下的账户信息，并间接追溯到最终受益人。
2.“信托不透明”时代已结束
过去：很多人认为信托能隔离资产与个人名义，税务机关难以追踪。
现在：在 CRS 下，信托相关的金融机构会自动上报信托关联的所有“重要人士”身份和税务居民信息，无法简单用信托隐藏资产。
一旦上报，中国税务机关会结合“金税四期”自动比对，发现你是否申报了相关境外收入。
3. 哪些情况信托可能不触发 CRS 报告
理论上存在，但条件苛刻，例如：
信托不持有任何金融账户（只持有非金融类实物资产，如艺术品、实物黄金，且不存放在金融机构）。
信托所有受益人都是信托所在国的税务居民（且该国不参与 CRS 信息交换）。
信托被设计成 非金融机构（NFE），且持有的投资资产不超过一定比例。
这种情况多见于特定离岸架构，但要避免触碰反避税条款。
4. 信托能做什么
虽然信托不能直接让你“消失在 CRS 里”，但它在 资产隔离、财富传承、遗产税筹划 上依然有很大作用。 只是如果你是中国税务居民，信托名下的境外收入还是要依法申报。




这就是 “CRS 下信托信息流向图”：从设立人 → 受托人 → 信托 → 金融机构 → CRS 报送 → 中国税务机关，全链路都可能被穿透，受益人也在信息披露范围内。

在信托结构中，CRS 穿透的关键节点有四个

1 受托人（Trustee）
CRS 要求受托人识别信托的控制人，包括委托人、受益人、保护人等。受托人一旦掌握真实身份信息，就可以穿透到自然人的税务居民身份。

2 信托银行或证券账户（Financial Institution）
信托在银行或券商开账户时，金融机构会执行尽职调查，识别并记录最终受益人（UBO）信息。账户资产与交易会归集到实际控制人名下。

3 控制人身份（Controlling Persons）
CRS 规定信托的控制人包括委托人、受托人、保护人、受益人以及其他实际控制人。即使是未领取收益的可分配受益人，也可能出现在 CRS 报告中。

4 税务机关信息比对（Tax Authority Matching）
信息一旦进入税务机关，会与国内的个人所得税申报、财产申报等数据进行匹配，未申报的境外资产和收益很容易被发现。

触及CRS涉及到是否在国内居住满183天以上或是否没有注销户籍，或是否啥啥啥，啥啥啥，等等等，自己脑补！

看完以上内容，网友们会问一个犀利的问题，有什么方法可以避免啊，Bro可不知道哈，即使Bro知道也不会告诉你，咱点到为止，O(∩_∩)O哈哈。

补充内容 (2025-8-11 18:14):
249楼的内容有点长，建议吃完饭再来看！

毒舌纽西兰

只是做消息面短线，都能轻松覆盖新西兰人的中位数收入了。
其实真实世界并不奖励勤奋工作。（当然，多数人是不信这个的）
更别早先目光卓绝，买call的那些骚操。
一个字，妙不可言。

ling6264

毒舌纽西兰 发表于 2025-8-11 18:48
只是做消息面短线，都能轻松覆盖新西兰人的中位数收入了。
其实真实世界并不奖励勤奋工作。（当然，多数人 ...

浮世千帆皆竞逐，
劳心劳力未必偿。
消息如潮瞬息变，
机遇藏于细微光。

曾叹前路难预料，
却知今日可扬帆。
不问昔日得失多，
只看今朝敢追攀。

功名如烟皆虚幻，
财富真味在心间。
从此一刻作起点，
风云变幻我自闲。

ling6264

送大家一首歌

ling6264

DeepSeek V3.1 正式发布，新一代开源 AI 编程模型，主打“最强开源、AI 编程模型”的定位。视频重点放在对比 DeepSeek V3.1 与 GPT-5、Claude Opus 4.1 的性能、成本和开放性，并通过实测来判断实际表现。

DeepSeek V3.1 的亮点在于采用混合推理架构，能够在“思考模式”和“非思考模式”之间切换，兼顾效率和逻辑推理。相较于早期版本，V3.1 推理速度更快更精准，工具调用和多步骤任务能力也有所增强。它支持最高 128K tokens 的超长上下文，在大规模文档和多轮对话中非常实用。同时采用 MIT 开源许可，允许商业化使用和二次开发。模型结构使用 Mixture-of-Experts，仅激活 37B 参数，推理效率高，成本明显降低。

在性能上，DeepSeek V3.1 在 Aider benchmark 中达到 71.6%，略优于 Claude Opus 4，在数学和逻辑推理测试中表现突出。最大的优势是成本，相比其他大模型可节省约 98% 的费用。

GPT-5 的优势在于上下文长度可达 272K 至 400K tokens，在编码和推理 benchmark 中表现居于领先，在 SWE-bench、Aider Polyglot 等测试中取得高分，在数学测试中更是接近满分。它的 Agent 能力强，任务规划和工具调用出色，同时定价相对合理，整体性价比高。

Claude Opus 4.1 更注重安全性和稳定性，生成的代码解释更详细，适合高风险行业应用。虽然运行速度慢、成本高，但长期一致性和稳健性出色，企业版甚至支持 100 万 tokens 的上下文。

实测中开发者用一道经典算法题对比 GPT-5 和 Claude Opus 4.1，GPT-5 用时约 13 秒生成精炼正确的代码，而 Claude 用时 34 秒，输出更冗长但包含测试覆盖。整体上 GPT-5 更高效，Claude 更稳重。

从定位来看，DeepSeek V3.1 更适合研究者、初创团队和对成本敏感的用户，它开源灵活性强，但部署门槛较高。GPT-5 适合企业级和生产环境，性能全面稳定，工具生态成熟。Claude Opus 4.1 更适合金融、法律等对安全和一致性要求极高的行业。

总体而言，DeepSeek V3.1 在开源、性价比和数学逻辑推理方面优势明显，GPT-5 在全面性、上下文和工具生态上表现最佳，Claude Opus 4.1 则在可靠性和稳健性上有独特价值。

除了功能定位、上下文、推理、成本和适用人群，还可以从几个更深入的角度分析 DeepSeek V3.1、GPT-5 和 Claude Opus 4.1 的差异。

在模型架构和技术路线方面，DeepSeek V3.1 采用 Mixture-of-Experts 结构，每次推理只激活 37B 参数，优点是效率高，在保证精度的同时降低算力消耗，但在小样本和跨领域泛化时可能不如全参数模型稳定。GPT-5 目前未公开细节，但被认为是全参数 Transformer 演进版，可能融入稀疏注意力和多模态优化，通用性、上下文记忆和任务整合能力最强，但训练和推理成本极高。Claude Opus 4.1 强调 Constitutional AI 安全框架，减少模型产生有害内容，逻辑和输出风格稳重，但灵活度和创造性不如 GPT-5。

在生态与工具链方面，DeepSeek V3.1 开源，可以接入 HuggingFace、Colab 或私有服务器，更适合科研机构和小团队做二次开发。GPT-5 背靠 OpenAI 生态，能无缝接入 Copilot、Office、API、多模态工具，是企业级部署和开发工具链最完整的。Claude Opus 4.1 生态相对封闭，但在 Slack、Notion 等生产力软件中有深度集成。

在多模态能力方面，DeepSeek V3.1 以代码和语言为主，多模态能力有限。GPT-5 全面支持文字、图片、语音、视频，是真正的多模态 AI。Claude Opus 4.1 主要还是语言模型，图片理解在 Claude 3.5 后有所加强，但不如 GPT 系列。

在输出风格方面，DeepSeek V3.1 偏向技术冷静，答案简洁高效，适合编程和数学推理。GPT-5 输出风格灵活，可以兼顾创意和技术，适合需要多样化的应用场景。Claude Opus 4.1 输出更稳健、细节详尽，常附带解释说明，适合专业文档和正式场合。

在未来发展潜力方面，DeepSeek V3.1 如果持续迭代，可能成为开源界的 GPT 替代品，尤其在中国和开源社群影响大。GPT-5 继续强化多模态和 Agent 化，很可能在 AGI 路线上走得最远。Claude Opus 4.1 保持安全稳健的定位，未来可能在 B2B、政府、法律领域持续领先。

综合来看，如果关注开源和成本，可以选择 DeepSeek V3.1。如果追求全能和生态，可以选择 GPT-5。如果需要稳健和安全，可以选择 Claude Opus 4.1。

补充内容 (2025-8-24 12:34):
DeepSeek V3.1本身都是 AI大模型，它们背后需要庞大的 算力、光模块、存储、芯片制造 等产业链支持！

补充内容 (2025-8-24 12:37):
寒武x，海光xx，中际xx，北方xx，新易x，中芯xx，汇顶xx，长江xx，兆易xx，浪潮xx，紫光xx，光环xx，宝信xx等等。