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【白酒一线销售的一年：有“黄牛”退场，有代理商破局******

　　2024年已进入倒计时，白酒行业期待中的“开门红”却仍未热络展开。今年仍未消化完的库存，和对未来市场的不确定性，让经销商对接下来的备货产生了犹豫。

　　在过去的一年里，一些白酒销售从业者黯然离开了这个行业，他们中有想要淘金“酱酒热”的跨界人士，也有曾一晚就赚上万的“茅台黄牛”；而在投机心态之外，也有不少深耕行业的销售人员正在改变打法，在企业团购和应酬用酒下降的环境里，通过新场景的开拓寻找机遇，维持业绩。

　　中国酒业协会在刚刚发布的《2024中国白酒产业发展年度报告》中提出，明年是白酒产业进入到转型重塑的关键一年，行业将不再以增长速度看优劣。2024年，白酒行业加剧分化，在来年的转型到来之前，缩量市场在残酷地大浪淘沙。

　　“本以为白酒是稳赚不赔的暴利行当，入行才知水太深。”王胜意满心懊悔。2022 年，他父亲投身某酱香白酒经销，彼时正值“酱酒热”，想着能大赚一笔，却未料热潮迅速退去。2023 年进的货至今滞销，无奈只能亏本离场。

　　王父代理的白酒，看似融合两家头部酒企关键字，实则是傍名牌的白牌产品。网友们在评论区纷纷指出，当下酒类市场格局稳固，新品牌难有立锥之地，若无客群积累，经销商极易沦为“韭菜”，压货即死。

　　王胜意一家的遭遇颇具代表性。他父亲本从事服装生意，逢年过节采购白酒用于宴请、送礼，见熟人在茅台镇贴牌代工的酱香白酒2021 年价格飞涨，中等品质基酒供应价从百元左右一斤翻倍，便动了入局的心思。

　　2022年，酱酒狂热，茅台镇酒厂合作门槛极高，王胜意父子以年拿1000万元货量拿下代理权。起初销售尚可，周边老板、熟人囤酒，第一年收支勉强平衡。然而，2023年春节一过，动销放缓，下游分销商库存积压，更糟的是，业外经销商甩货套现，价盘体系崩塌。

　　2024年，飞天茅台散批价从年初近2800元/瓶暴跌至逼近2000元/瓶，中间商利润大减，不少“黄牛”纷纷出局。曾靠倒卖茅台酒日赚上万的李兴如感慨，如今茅台价格下滑，生意难做，已转行。听闻端午后茅台降价太快，部分大黄牛为拢住客户，还得补给买家差价，资金链脆弱的更是砸盘甩货、卷款跑路。

　　茅台降价促使酱酒市场回归理性，也有人早嗅危机，全身而退。有着十年白酒销售经验的李铁林，在酱酒热、价格上涨之际，因嫌成本高、投资重资产风险大，果断放弃贴牌生意。

　　“很多人以为白酒市场是这两年开始下滑的，其实疫情之前我就隐隐觉得不对。酱酒热期间大酒商动不动就要做10亿大单品，我觉得酒还是很传统的东西，并且无论投资酒厂还是在自己手里压存货，都挺重资产的，并不适合像互联网一样大规模推广复制。”李铁林告诉记者。

　　李铁林庆幸当时凭借从业直觉及时抽身。现在回头想来，他觉得当时退出的决定并不只是运气，而是来自从业多年的敏锐直觉。

　　白酒行业寒潮不仅席卷贴牌商、代理商，更波及上游中小酒厂。

　　赖兴文在茅台镇经营酒厂，近来厂里销售人员频繁离职，主因是收入大不如前。

　　因前两年产酒库存积压，赖兴文的酒厂今年停产新酒，制酒工人岗位随之减少。“行情好时，月入五六万，如今普遍几千块，若整月无订单，底薪仅1500 元。”赖兴文无奈说道。

　　今年8月，界面新闻走访茅台镇，中国酒文化城门口的杨柳湾商业步行街，酱香白酒销售门店鳞次栉比，店员们卖力招揽游客免费试酒，可工作日上午和傍晚，店内顾客寥寥。全无2020年左右时酒厂门口排队求购、住宿一房难求的局面。

　　酒仙网创始人郝鸿峰曾透露，茅台镇半数酒厂已停止下沙生产新酒。对此，力天酒业研究员副董事长张锋表示，虽说茅台镇下沙具体数据难辨真伪，但去年起酱香白酒生产企业下沙就极为谨慎，行业困境确凿无疑。

　　赖兴文的酒厂规模虽小，仅24口标准窖池，年均产近200吨酱香白酒，年经营成本却达八百万。酒厂主要为大酒厂供基酒，兼做少量贴牌产品。今年下游动销迟滞，大酒厂要货量锐减，销量仅为去年四分之一，价格腰斩。

　　赖兴文算了一笔账，每个窖池年均投料成本约30万元，还有人工、水电、排污等开支，酱酒存5年才销售，每吨年存储费近千元。缺乏现金流支撑，停产实属无奈。他听闻，茅台镇部分小酒企库存比高达10：1，即生产1000吨的酒却只能卖掉100吨。这样的酒厂通常缺乏自己的品牌和稳定客群，甚至可能存在生产质量良莠不齐的情况。

　　在茅台镇，不少酿酒人相信品质优良的酱酒仍然有机会，比如前述采访人张锋在茅台镇经营的酒厂今年全部下沙，并且明年开始二期建设。

　　不过，就像郝鸿峰所说，“此轮白酒低谷期尚未到底”。酒类产业产能过剩，老龄化趋势下消费者对白酒的消费需求减少，商务活动减少，以上三大因素的持续存在使白酒行业在2024年很难发生逆转、突飞猛进。

　　当需求明显下降时，将有更多生产企业面临淘汰。

　　“躺着赚钱的时代一去不复返。”白酒一线销售人员纷纷感慨。在投机退潮后，诸多深耕行业的从业者逆境求变。

　　王林，一位区域名酒品牌销售人员，从业十多年，今年业绩首次“难产”。“2023年业绩8000万元，完成率110%，今年领导把任务提到1.1亿，可到12月初才完成七千多万，我拼尽全力让经销商配合，在年底冲到8100万，也算有个交代。”王林向界面新闻记者诉苦。

　　“今年都不好做，尤其是大商，现在想让经销商打款，特别费劲。”王林对接的一位大商，在2024年年初信誓旦旦立下某款酒36000箱销售任务军令状，结果截止到上个月也就完成了四分之一，年底再努努力争取能完成年初计划任务量的二分之一。基于这样的情况，大商们对2025年的拿货量更加谨慎。

　　为保收入，王林另寻他法。以往靠品鉴会拉订单，如今客户进货意愿低，参会积极性差。好在王林从业多年，积累一批以40至50 岁中年男性为主的忠实客户，多为科级体制内或离退休基层领导干部、小企业主，他们人脉广，或是分销商，或是潜在客户“引路人”。

　　王林还私下售卖高端酒水满足客户需求。虽然王林公司是销售二线酱酒，但有一些客户仍有购买高端酒的需求，因此他也会通过自己的关系进货卖给客户。但今年以来推销的重点已经从名品白酒转向名品黄酒。

　　“我自己会去酒展上找到一款高端黄酒，因为客户现在健康意识增强，喝不动白酒的时候就想试试低度的黄酒。五粮液这类名品白酒利润薄，若客人预算不够买茅台又想喝高端酒，我就推荐这款正在打市场、对酒商利润空间大的黄酒”。王林说。

　　酒业“老兵”李权同样在求变。从业十余年，他手中销售份额曾侧重烟酒店，后因拿下企业团购采购业务，重心转移。“那时候拿下几个大企业团购，意气风发，觉得烟酒店单店拿货少、维护麻烦，就交给新同事，自己主攻团购。”

　　但2023年起，企业商务宴请、礼品采购预算大减，团购订单锐减，大客户甚至砍掉白酒采购。反观烟酒店，虽单店出货少，好在网点多，片区零售端全年销量稳定。王林如今频繁巡店，帮老板运营线上私域，老板们也乐意推广他的产品，零售端业绩还略高于去年同期。

　　王林和李权都深感，如今客户维护愈发精细、繁杂。但逆水行舟，不进则退。

　　2024年，名品白酒下沉，挤压区域酒空间。乡镇白酒销售避开锋芒，发力宴席场景。利辛县天诚商贸有限公司总经理郝嘉男巧用当地宴席推广金种子酒。此前，古井在利辛县城买断多数优质终端，乡镇投入少，而乡镇宴席看重品牌，能带动礼品、即饮消费。郝嘉男估算，上半年在利辛县办1013 场宴席，馥合香占40%以上，自己代理的金种子营收有望超过去年的400万元。

　　在这场行业巨变中，酒企也各寻生机。大厂纷纷加注研发，探索低度酒、健康养生酒，迎合年轻与健康消费潮流。某知名酒企新推低度果味白酒系列，半年销售额破5000万元。数字化营销也成行业标配，贯穿生产、销售全流程，酒类新零售品牌则布局线上线下即时配送。多家酒企在2024年提出厂商命运共同体的说法，减少下游压货，共同清理库存、促进动销。

　　“白酒存量竞争虽激烈，但市场够大，仍能养活一代用心耕耘的白酒人。”王林坚信。

　　（应被访者要求，文中王胜意、李铁林、赖兴文、李权为化名。）

【AI浪潮高涨，中兴通讯迎来价值重估******

21世纪经济报道记者骆轶琪 广州报道 

由AI大模型掀起的智能计算需求正持续高涨，也搅动着A股市场情绪。

近日字节跳动旗下智能助手豆包发布视觉理解模型，小米被曝正着手搭建自己的GPU万卡集群等消息，都成为驱动资本市场波澜的外部条件。

其中备受资本市场热捧的公司就包括中兴通讯，从12月17日开始截至12月27日收盘，中兴通讯股价大约从31.35元/股一路波动中上行，最高至41.62元/股，整体涨幅约32.76%，27日股价有所回落，收盘市值约1917亿元。

作为早期主打通信设备业务的厂商，中兴通讯此前已经提出，定位从“全连接”向“连接+算力”拓展，算力相关产业链业务也被公司视为“第二曲线”。

12月20日，中兴通讯曾发布公告称，公司股价连续三个交易日收盘价格涨幅偏离值累计达20%以上，生产经营活动一切正常，内外部经营环境未发生重大变化；字节跳动也否认了市场传闻其与中兴探讨成立新品牌或开展芯片合作的消息。但后续中兴通讯股价仍在上行，这也显示出，市场上看到了其在AI智算产业链的业务布局进展。

财报中没有具体披露中兴在AI产业链中的收入贡献，但AI业务实际上是渗透到了公司定位的运营商、政企、消费者三大业务线中，从基础设施、大模型、行业应用等维度推进业务落地。那么中兴通讯的AI业务成分到底有多高？

智算需求旺盛

本次股价扰动的根源一定程度在于市场对智能计算的需求正持续旺盛。

IDC在12月中旬发布的统计显示，智算服务市场以远超预期的增速在高速成长，且未来五年仍将保持超高增速成长。2024上半年中国智算服务整体市场同比增长79.6%，市场规模达146.1亿元人民币。

业内普遍认为，目前互联网厂商是智算需求的重要主体，但其实头部智能硬件厂商也在陆续部署自己的智能计算能力。除了前述小米的计划，OPPO在今年初也公开介绍过其在东莞滨海湾建设数据中心的概况，这意味着在AI大模型驱动下，各类型厂商都在积极建设自身AI体系化能力。

通信行业更是如此，随着国内5G大规模建设取得成效，接下来通信运营商在无线通信领域的资本开支正减弱，但算力相关投入却在增多。

一方面，通信与AI能力融合将为通信技术向前演进打开更多商业化空间；另一方面，通信能力本身也是智算生态建设中必不可少的要素。

近日中国信通院发布的2025年通信业十大趋势中就提到两个与AI相关的内容：智能算力步入万卡时代，全盘调度提升计算效率；网络智能双向融合赋能，智算推动网络演进创新。

上海证券指出，2024年，中国电信云/算力投资计划180亿元，智算算力累计超过21EFLOPS；中国移动算力开支计划为475亿元，较2023年上涨21.5%，计划通用算力累计达9EFLOPS，智算算力累计超过17EFLOPS；中国联通在算网数智投资方面将坚持适度超前、加快布局。

据该机构分析，2024年以来，运营商开展了几次重要的算力服务器集采。招标中，运营商不仅注重服务器性能、功耗、扩展性、稳定性、运维效率等方面，还要考虑是否能够满足大数据和人工智能业务的算力需求。

运营商业务是中兴通讯一直以来的核心营收支撑，随着运营商业务发展侧重的拓展，中兴通讯也在顺势改变。

此前中兴通讯执行副总裁、首席运营官谢峻石曾分析，2024年看到三大运营商资本开支中对无线投资开始下降，对算网投资加大。中兴在2021年确立第二曲线发展策略，也跟随运营商客户的云网转型步伐，积极拓展在服务器、数据中心、交换机、5G行业应用等第二曲线业务的产品。

中兴通讯总裁徐子阳此前在公开演讲中指出，当前AI产业发展面临三大难题：成本高、能耗大、商业模式没有形成完整闭环。

对此，可以从三方面缓解这些难题。首先是以网强算，“单颗GPU处理能力很重要，但以网强算、构建更大规模集群是重要方案。”他指出，中兴通讯与中国移动推进GPU的开放互联，联合研发新互联超节点AI服务器，突破传统GPU服务器的通信瓶颈。未来，还可将高带宽域（HBD）从机内扩展至机间互联，为构建更大规模的超节点奠定基础。

同时，训推并举才能加速商业闭环，中兴通讯与中国移动共同探索训推一体机，期望解决大模型商用的“最后一公里”难题。“智睿魔方AiCube”智算一体机已经赋能8个行业、20多个应用场景。此外要做到开放解耦，倡导推进软硬解耦、训推解耦、模型解耦。

AI+生态落地

虽然未在财报中明确披露AI相关业务带来的具体营收，但AI其实贯穿了中兴通讯旗下运营商、政企、消费者三大业务线。这与AI本身属于一种底层基础设施也密切关联。

今年半年报中，公司高层提到对2024年下半年的业务展望。其中在运营商网络领域，将联合运营商开展算力网络、云网融合创新，推进服务器及存储、数据中心交换机、数据中心配套、全栈全域智算解决方案等业务。

此外在政企市场，推出新一代智算服务器、高端存储、数据中心交换机等产品。服务器及存储专注于互联网、金融、电力行业头部客户，落地JDM（联合设计制造）深度合作模式；数据中心交换机加速布局互联网和金融行业，国内订货同比快速增长。消费者业务提出“AI for All”理念，布局全系AI终端。

在交换机业务方面，中兴通讯承载网副总经理李新双此前接受21世纪经济报道记者采访时指出，面对智算中心对数据交换和传输的新要求，中兴通讯交换机产品基于20多年的研发积累，推出星云智算网络方案，并已在多个市场项目规模中标。

他介绍，公司紧跟智算中心趋势，研发并推出包括盒式12.8T、盒式51.2T、框式核心交换机和白盒交换机等系列产品，满足千卡、万卡、十万卡GPU集群组网需求。

“中兴在交换机市场的布局是全面且深入的，包括数据中心交换机和园区交换机。策略是多元化发展，既要在数据中心交换机等高端市场上保持领先地位，也要确保在园区交换机等传统市场上保持稳固的市场份额。”他对记者介绍，在交换机市场，中兴已经在国内运营商网络云、公有云、私有云等新增市场项目中取得显著成果，同时在互联网、金融等行业逐步实现突破。

中兴通讯在三季报中披露，在智算基础设施和平台技术方面，推出了“一机多芯”开放架构AI服务器，兼容适配主流GPU，并以网强算，基于自研芯片推出2*200G网卡；推进OLink高速总线互联标准，并自研大容量交换芯片，在超万卡集群核心技术、算力原生、智算中心长距互联、推理任务智能分发等前瞻技术方向上开展研究。

大模型研发和应用也是必不可少的一环。今年6月的MWC上海期间，中兴通讯发布全栈自研的星云通信大模型，包括从14B参数到100B参数的多个版本，目标是要构建网络高阶自智的加速器。三季报指出，公司自研星云系列大模型，其中研发大模型有效带动研发效率提升；通信大模型在反诈、重保、新通话、体验保障等场景落地应用，加速自智网络进阶。

中兴通讯首席发展官崔丽指出，AI未来发展一定是融合性的，智算建设是系统化工程，仅靠纯GPU堆砌无法实现。为此，中兴通讯对内通过“芯片+整机+组装式研发+大模型”的方式启动智算拓；对外依托在通信领域的深耕、组装式研发、软件、硬件和系统工程实践等优势，与产业伙伴共同推进产业突破。

AI大模型的发展为通信产业链厂商提出新发展挑战的同时也带来新增长机会，国内产业链厂商合作并行正显得愈发重要。

【镰刀妹AI智能播报******

长沙晚报掌上长沙12月28日讯  长沙市，12月28日，白天，晴，气温11摄氏度，夜晚，晴，气温1摄氏度。

长沙市，12月29日，白天，多云，气温13摄氏度，夜晚，多云，气温1摄氏度。

（以上资讯由写稿机器人系统自动撰写）

【原神阿蕾奇诺怎么配队 原神仆人配队的四种思路******

在原神阿蕾奇诺复刻之际，很多小伙伴想知道「仆人」阿蕾奇诺的最佳匹配队友有哪些，我们一起来看看。阿蕾奇诺作为一名火元素主C角色，适合多种阵容搭配。无论是纯火队、蒸发队还是超载队，阿蕾奇诺都能够在队伍中担任核心输出角色。以下是几种推荐的阵容搭配，帮助你发挥阿蕾奇诺的最大潜力。

1. 纯火队

• 核心角色：阿蕾奇诺、班尼特、万叶、钟离
• 玩法解析：纯火队搭配阿蕾奇诺能够在伤害上达到稳步提升。班尼特提供高额的攻击力加成，万叶则可以提供全元素伤害加成与减抗，钟离的护盾能够有效提高阿蕾奇诺的生存能力，并使她可以全力输出。

2. 蒸发队

• 核心角色：阿蕾奇诺、夜兰、班尼特、钟离
• 玩法解析：阿蕾奇诺作为蒸发队的主C，配合夜兰的水元素攻击能够快速触发蒸发反应。班尼特提供攻击加成，而钟离则提供抗打断和减抗，从而使得输出流程变得顺滑。

3. 超载队

• 核心角色：阿蕾奇诺、夏沃蕾、菲谢尔/九条裟罗、班尼特
• 玩法解析：超载队利用夏沃蕾的强化长E提供伤害加成，同时超载反应使敌人受到额外火雷伤害。阿蕾奇诺在队伍中的输出非常稳定，并且通过菲谢尔/九条裟罗的雷元素辅助，能够频繁触发超载反应。

4. 双火双雷队

• 核心角色：阿蕾奇诺、九条裟罗、夏沃蕾、北斗
• 玩法解析：在双火双雷阵容中，阿蕾奇诺通过高频的普攻输出与元素反应增加伤害。九条裟罗提供攻击加成，夏沃蕾增强雷伤，而北斗则为阿蕾奇诺提供护盾，确保她在战斗中的生存能力。

阿蕾奇诺作为火系主C，她的相应配队还是相当丰富的，主要思路和传统火C几乎无异。但是在配队时尽量选择可以加强火系C的队友或者可以打反应的队友，可以事半功倍。

【媒体：有了“AI使用率”检测，会增加原创论文么******

技术的升维会打破系统力量的平衡，往往猝不及防，貌似让问题之新锐前所未有，其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题，说是一个痼疾恐怕不会有异议。

ChatGPT迄今已发布两周年，媒体持续关注着学术研究日益上涨的“AI”含量。最新报道显示，国内多所学校开始探索人工智能技术在学生论文中的应用边界，有高校要求学生填写人工智能使用情况说明表、有高校使用现有AIGC检测工具进行检测、有高校则针对本科生毕业论文出台了AI使用的专门规定。

目前对论文文本中AI率检测的有效工具是缺乏的，一些自称可以检测AI使用率的工具又可以被反向应用——就像传统“查重”工具同样能教作者“去重”一样，因而高校在这个问题上方法有限，实际上是把能用到的治理杠杆都集束起来而已，比如警示、自查、教师甄别、规则引导。约束手段的乏力，似乎更加重了高校尤其是文科教育者对原创性、批判性的焦虑。

技术的升维会打破系统力量的平衡，往往猝不及防，貌似让问题之新锐前所未有，其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题，说是一个痼疾恐怕不会有异议。今天学者们忧虑的、高度依赖AI生成的论文，在20年前可能是高度依赖“Control C + Control V”的论文，在10年前可能是高度依赖“降重神器”的论文，性质上没有差别。原创意识是一种珍贵的自觉，甚至是一种自信，它需要建立在对专业神圣性的深度信任之上。专业本身、专业的讲述者引发的这种信任越多，有原创意图的学生就会越多。当然，即便如此，也不会人人皆有。

教育者的另一个焦虑是，AI生成论文，严重缺乏人文主义精神和批判性，但它的高速简便却在强烈吸引着学生竞相采用。无疑如此，只是要更进一步想想，这个致命的吸引力从何而来？今天的学术评判标准，整体上都在朝向高效率、高功绩标准，所有行内人都在不断寻找，什么手段能高度压缩时间、什么办法能带来最高性价比的投入产出。否则，拿什么来跑过“非升即走”的倒计时，拿什么来达到论文、项目的订单量，拿什么来紧紧卡住年龄申请各类“基金”“人才”？

是否能找到最高产高效的方法，其结果，与其说是奖励性的，不如说是惩罚性的。也即，找到了只是过关，而找不到却是淘汰。大学生在高校中的学习，实际范围远大于专业知识，其中必定包括对这套“学术算法”的了解与识别。如果这套被习得的“学术算法”，本身就是反人文主义的，那么这个悖论也无法在更年轻一代思维里得到解决。从这个角度看，预防AI生成论文或许只是一个大问题的子命题。

从过往经验看，技术手段与技术治理手段一定会在一定时间内达到均衡，所以更精准化的AI检测工具早晚会出现。需要想一想的事情是，上述那些问题，比如缺乏原创性、批判性与人文主义，会不会随着工具的升级而消失。

来源：微信公号“光明论”