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郴州市(资兴市、嘉禾县、北湖区、桂东县、桂阳县、汝城县、宜章县、苏仙区、永兴县、安仁县、临武县)

大理白族自治州(洱源县、云龙县、鹤庆县、弥渡县、大理市、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、剑川县、祥云县、永平县、巍山彝族回族自治县、宾川县)

鸡西市(城子河区、虎林市、滴道区、梨树区、恒山区、密山市、鸡冠区、鸡东县、麻山区)

辽阳市(弓长岭区、灯塔市、文圣区、宏伟区、太子河区、辽阳县、白塔区)  博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、博乐市、阿拉山口市)

随州市(曾都区、广水市、随县)

齐齐哈尔市(碾子山区、甘南县、讷河市、梅里斯达斡尔族区、龙江县、龙沙区、拜泉县、依安县、克东县、铁锋区、富裕县、昂昂溪区、泰来县、建华区、克山县、富拉尔基区)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)威海市(环翠区、乳山市、文登区、荣成市)

和田地区(墨玉县、皮山县、于田县、和田市、洛浦县、策勒县、和田县、民丰县)  淮安市(淮阴区、清江浦区、淮安区、涟水县、金湖县、盱眙县、洪泽区)

邯郸市(肥乡区、复兴区、馆陶县、广平县、磁县、鸡泽县、丛台区、武安市、临漳县、大名县、魏县、邱县、峰峰矿区、永年区、涉县、邯山区、曲周县、成安县)

凉山彝族自治州(甘洛县、金阳县、雷波县、盐源县、木里藏族自治县、德昌县、会理市、普格县、西昌市、越西县、美姑县、喜德县、会东县、布拖县、冕宁县、宁南县、昭觉县)

乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)

揭阳市(普宁市、揭东区、惠来县、榕城区、揭西县)

济源市

大连市(普兰店区、瓦房店市、旅顺口区、沙河口区、中山区、庄河市、长海县、西岗区、甘井子区、金州区)

泰州市(兴化市、靖江市、海陵区、高港区、姜堰区、泰兴市)

开封市(尉氏县、杞县、祥符区、兰考县、顺河回族区、龙亭区、通许县、鼓楼区、禹王台区)

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

廊坊市(霸州市、三河市、安次区、大厂回族自治县、大城县、文安县、永清县、固安县、香河县、广阳区)

嘉峪关市

泉州市(金门县、永春县、德化县、南安市、安溪县、泉港区、晋江市、石狮市、鲤城区、惠安县、洛江区、丰泽区)

岳阳市(岳阳楼区、平江县、湘阴县、君山区、华容县、岳阳县、汨罗市、临湘市、云溪区)

阜阳市(颍泉区、太和县、颍州区、颍上县、界首市、阜南县、临泉县、颍东区)

荆门市(沙洋县、东宝区、钟祥市、京山市、掇刀区)

兴安盟(扎赉特旗、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、突泉县)

黔南布依族苗族自治州(独山县、罗甸县、平塘县、都匀市、瓮安县、惠水县、三都水族自治县、长顺县、福泉市、荔波县、贵定县、龙里县)

贵阳市(乌当区、花溪区、息烽县、观山湖区、云岩区、开阳县、修文县、南明区、清镇市、白云区)

湘潭市(雨湖区、湘潭县、湘乡市、韶山市、岳塘区)

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滁州市(南谯区、凤阳县、明光市、定远县、天长市、来安县、全椒县、琅琊区)

惠州市(博罗县、惠阳区、惠东县、惠城区、龙门县)

梧州市(藤县、苍梧县、蒙山县、岑溪市、长洲区、万秀区、龙圩区)

四平市(梨树县、双辽市、铁西区、铁东区、伊通满族自治县)  内蒙古自治区

鞍山市(铁西区、立山区、铁东区、岫岩满族自治县、台安县、千山区、海城市)

新乡市(延津县、长垣市、封丘县、凤泉区、辉县市、获嘉县、红旗区、原阳县、卫辉市、卫滨区、牧野区、新乡县)

绥化市(北林区、望奎县、庆安县、绥棱县、明水县、海伦市、安达市、肇东市、青冈县、兰西县)海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、刚察县、祁连县)

常州市(武进区、新北区、金坛区、天宁区、溧阳市、钟楼区)  商丘市(睢县、睢阳区、永城市、虞城县、夏邑县、民权县、宁陵县、柘城县、梁园区)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

扬州市(邗江区、广陵区、宝应县、江都区、高邮市、仪征市)

台州市(临海市、路桥区、温岭市、椒江区、黄岩区、天台县、仙居县、玉环市、三门县)唐山市(路南区、玉田县、丰南区、遵化市、曹妃甸区、开平区、乐亭县、古冶区、滦南县、路北区、丰润区、滦州市、迁西县、迁安市)

昌吉回族自治州(玛纳斯县、阜康市、奇台县、吉木萨尔县、呼图壁县、木垒哈萨克自治县、昌吉市)

沧州市(海兴县、青县、东光县、沧县、泊头市、任丘市、吴桥县、盐山县、新华区、运河区、南皮县、孟村回族自治县、河间市、献县、黄骅市、肃宁县)

石河子市(北屯市、胡杨河市、昆玉市、阿拉尔市、五家渠市、白杨市、新星市、铁门关市、双河市、图木舒克市、可克达拉市)

西安市(长安区、蓝田县、碑林区、周至县、高陵区、未央区、鄠邑区、雁塔区、新城区、临潼区、阎良区、灞桥区、莲湖区)

拉萨市(墨竹工卡县、尼木县、当雄县、林周县、达孜区、堆龙德庆区、城关区、曲水县)

温州市(龙港市、泰顺县、鹿城区、瑞安市、文成县、苍南县、洞头区、乐清市、永嘉县、龙湾区、平阳县、瓯海区)

无锡市(梁溪区、新吴区、锡山区、惠山区、滨湖区、江阴市、宜兴市)

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

葫芦岛市(南票区、连山区、建昌县、龙港区、绥中县、兴城市)

丽水市(青田县、缙云县、松阳县、龙泉市、莲都区、景宁畲族自治县、云和县、遂昌县、庆元县)

吴忠市(青铜峡市、同心县、利通区、盐池县、红寺堡区)

宣城市(泾县、郎溪县、绩溪县、旌德县、广德市、宁国市、宣州区)

曲靖市(麒麟区、师宗县、罗平县、宣威市、陆良县、富源县、沾益区、马龙区、会泽县)

宜宾市(筠连县、江安县、高县、屏山县、叙州区、翠屏区、长宁县、南溪区、兴文县、珙县)

普洱市(景东彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、西盟佤族自治县、思茅区、墨江哈尼族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县)

张掖市(民乐县、高台县、临泽县、山丹县、肃南裕固族自治县、甘州区)

　　华夏时报

　　4月25日，中共中央政治局召开会议，分析研究当前经济形势和经济工作。记者注意到，房地产是此次政治局会议的重点关注领域。在“平稳”基调不变的背景下，政治局会议指出，加力实施城市更新行动，加快构建房地产发展新模式，并首次提出加大高品质住房供给。

　　平稳基调不变

　　此次有关房地产的内容依旧是在“防范重点领域风险”的部分被提出。具体来看，政治局会议指出，要持续用力防范化解重点领域风险。继续实施地方政府一揽子化债政策，加快解决地方政府拖欠企业账款问题。加力实施城市更新行动，有力有序推进城中村和危旧房改造。加快构建房地产发展新模式，加大高品质住房供给，优化存量商品房收购政策，持续巩固房地产市场稳定态势。

　　58安居客研究院院长张波对《华夏时报》记者表示，此次政治局会议延续了“止跌回稳”的总基调。落实“一揽子化债政策”将有利于直接改善房企现金流，并对其参与城市更新、基建配套形成实质利好。

　　张波表示，地方政府化债、城市更新与住房供给改革的协同推进，既可以避免系统性风险，也可以为市场注入新动能，预计后续政策也会加快落地。其中，包括北京、上海在内的一线城市有望加快存量住房改造、优化限售限购政策，二、三线城市则可能通过降低购房门槛、加大购房补贴等方式激活市场。同时，房地产市场止跌回稳的大趋势进一步强化，行业长期健康发展的确定性进一步增强。

　　可以看出，城中村和危旧房改造、收购存量商品房依旧是下一步房地产的主要发力点。上海易居房地产研究院副院长严跃进对《华夏时报》记者表示：“城中村改造不仅能改善居住条件，还能激活更多市场需求，这与当前国内提振内需密切相关。”

　　此外，中指研究院监测到的数据显示，今年以来，已经有超过20个地区优化房票政策。近期，厦门发文表示，房票使用范围扩展至二手房，且继续鼓励房票用于购买新房，进一步打通新房、二手房链条，促进市场库存去化。

　　首提加大高品质住房供给

　　值得关注的是，尽管高品质住房已经走进行业视野有一段时间了，但此次政治局会议则是首提“加大高品质住房供给”。

　　在张波看来，此次政治局会议聚焦当下，更关注长远。会议强调构建房地产发展新模式，推动住房供给侧结构性改革，加大高品质住房供给，这标志着行业从规模扩张转向质量提升的转型路径进一步清晰，并引导开发企业从“增量开发”向“品质竞争”转变。

　　中指研究院方面对《华夏时报》记者表示，今年，有关部门已经发布国家标准的住宅项目规范，将在5月份落地实施，部分城市也跟进发布了“好房子”建设相关标准，预计未来政策将进一步完善，更多城市明确标准规范，助力高品质住房建设，“好房子”有望放量。

　　今年2月份，北京发布了“好房子”文件，表示可按需设置封闭或开放阳台，部分面积不计入容积率；允许套内面积较大的住宅在起居室设置一定比例面积的挑空空间，提高住宅得房率。4月24日，被看作是北京亦庄首个“好房子”项目的招商序做了产品发布，项目集齐了阳台、架空层、风雨连廊等一众“好房子”因素。

　　股价先行

　　业内认为，后续房地产市场会出台更多政策以打通交易链条。尽管实际政策尚未落地，但股价早已出现异动。4月25日，地产股受政策预期影响，涨幅明显。其中，A股房地产服务板块报收1112.74点，涨幅为1.10%。全新好涨停，报收7.16元/股，世联行股价涨幅超过5.91%。

　　A股房地产开发板块早盘上涨明显，午后逐渐回落，报收12032.79点，涨幅为0.14%。成份股南国置业涨停，报收1.39元/股。

　　消息面上，4月24日，南国置业发布公告表示，公司收到控股股东电建地产的通知，其拟受让公司持有的房地产开发业务等相关资产和负债，此次交易构成关联交易，预计可能构成重大资产重组。自2021年以来，南国置业已经连续4年亏损。此前，南国置业发布提示性公告，表示公司初步测算2024年度期末归属于母公司净资产可能为负值，或将被实施退市风险警示。

　　除南国置业之外，A股房地产开发板块中的汇丽B、渝开发股价涨幅超过5%，大龙地产、卧龙地产等股票股价涨幅超过3%。港股地产板块涨幅同样明显，报收946.61点，涨幅为1.05%。其中，金辉控股、领地控股涨幅超过25%，京维集团、中国新城镇、花样年控股、大中华控股涨幅则超过10%。

　　今年以来，房地产市场出现了多个向好信号，特别是土拍市场，热度明显增高。中指研究院发布的数据显示，今年前4月，22个重点城市土拍月度平均溢价率均在20%左右。截至4月22日，300城住宅用地出让金同比增长20.1%。

　　中指研究院指数研究部总经理曹晶晶对《华夏时报》记者表示，核心城市土拍升温传递出一个重要信号，即随着限价政策逐步退出，“政府保障基本住房需求、市场满足多层次、多样化住房需求”的趋势正在加快形成。未来，企业通过开发高品质改善性产品则有助于进一步撬动住房消费潜能释放。

　　作者|AI工作坊

　　来源 | AI深度研究员  管理智慧AI+

　　文章仅代表作者本人观点

　　过去十年，这家保险巨头从公众视野中“消失”。

　　它曾经亏掉330亿美金，被贴上“不能倒”的危机标签。

　　如今，它用AI大模型重构核心流程，年赚19亿，成为全球AI转型的新范本。

　　纽约，这里是国际性跨国保险及金融服务机构集团AIG十年来首次举办投资者日的现场。而这一次，除了资本市场的回归，更令人瞩目的是一位“不速之客”——AI独角兽Anthropic的CEODarioAmodei。科技与金融，一场新叙事正在开启。

　　沉潜十年，AIG如何重生

　　如果不是这场投资者日，或许很多人已经快要遗忘AIG（美国国际集团）的名字。它曾是全球最知名的保险公司之一，也是2008年金融危机中最具代表性的“重灾区”。

　　彼时的AIG，因高杠杆、高风险的信用违约掉期产品（CDS）暴露，最终在美国政府7000亿美元救市计划中，被迫接受高达1820亿美元的紧急救援。一度，“TooBigToFail（大而不能倒）”成为它身上最沉重的标签。

　　但很少有人知道，接下来的十年，AIG经历的是一场真正意义上的“涅槃重构”。

　　一、CEOPeterZaffino的执掌之路

　　2021年，PeterZaffino正式成为AIG的CEO。在此前长达十年的“救赎周期”中，AIG虽然在技术上避免了破产，但始终未能在市场中“赢回尊重”。

　　Peter面临的挑战是双重的：

　　1、如何从过去的阴影中“清零”，重新定义公司的市场定位与商业逻辑；

　　2、如何带领这家庞然大物真正实现盈利能力的结构性改善。

　　而从2021年至今，他交出了一份令人惊叹的答卷：

　　三年稳定盈利：每年承保利润维持在19亿美元左右；

　　资本市场回暖：重拾投资者信心，重启投资者日活动；

　　战略灵活性显现：从运营、财务到技术全面焕新，进入AI时代的准备已经悄然完成。

　　Peter在这次访谈中提到，“我们刚刚花了三个半小时向投资者梳理这些年所走过的历程，大家普遍反馈很积极。这代表了整个公司多年来的集体努力。”

　　一句“集体努力”，听似平淡，实则沉重。这背后，是一场从文化、结构到战略的深度重构工程。它不仅仅是“活下来”，而是真正“活明白”。

　　二、从亏损330亿到盈利19亿：数据背后的故事

　　我们来看看这组关键数据：

　　2008-2018年：AIG累计亏损330亿美元；

　　2021-2023年：每年稳定实现19亿美元承保利润；

　　2024年：资本结构优化，开始释放战略灵活性，进入AI合作阶段。

　　Peter特别强调，“今天的AIG，已经不是那个依赖风险定价套利的金融巨兽，而是一家通过真实业务价值驱动增长的现代化保险企业。”

　　这段转型路的关键词只有两个字：“苦撑”。

　　管理层选择的是最难的一条路——慢、重、稳地修复体系，而不是用爆款产品快速博市场眼球；

　　他们没有选择“科技换增长”这类时髦口号，而是先筑好底层，再寻AI赋能的时机。

　　所以，当AIG终于牵手Anthropic的时候，外界才真正意识到，这不是“跟风”，而是“蓄谋已久”。

　　不是跟风，是深度共建

　　如果说前十年是“治病救人”，那么今天的AIG，已然到了“强身健体”的阶段。而人工智能，正成为这家老牌金融企业的新增长引擎。

　　Peter在现场宣布与AI独角兽Anthropic的合作正式升级时，全场安静了几秒——不是因为惊讶，而是因为这步棋，落得太稳了。

　　一、为什么是Anthropic？

　　这家公司可能对大众还不够熟悉，但在AI技术圈内，它被视为“可信AI”的代名词。它的Claude模型是ChatGPT最强劲的竞争者之一，更重要的是，它对企业市场的理解远超同类玩家。

　　DarioAmodei在访谈中透露，Anthropic从第一天起就将“企业级AI”作为核心方向，尤其强调模型的安全性、可控性、合规性。

　　“我们清楚地知道，像保险这样的高度监管行业，不允许出错。这就意味着，我们不仅要让模型好用，更要让它在所有审计与安全规则下运行。”

　　这正中AIG下怀。

　　对于一家经历过金融危机、历经监管风暴的大型金融机构而言，AI不可能是一种“炫技”，而只能是“加法”：要么提效降本，要么优化决策，要么提升客户信任度。更重要的是，这些“加法”都必须在合规与风控的体系内完成。

　　而Anthropic，提供的正是这样一套“企业级可信AI方案”：

　　模型输出可解释、可回溯；

　　支持“嵌入式”部署，确保数据不出企业内网；

　　拥有跨团队协作的工程能力，可以与客户共同定义落地路径。

　　这不是OpenAI或Google那样的“平台能力输出”，而是一种“联合建构式合作”。

　　这些对话，是企业如何“把AI用对”的真实写照。

　　AI深入核心，动了真刀

　　企业真正走向AI时代的标志，往往不是“部署了多少模型”，而是“AI是否进入了核心流程”。对保险行业而言，承保与理赔，是最核心、最复杂、也最敏感的两个流程。而AIG选择将AI用于这两大板块，堪称一次“深水区测试”。

　　Peter在接受采访时直言：“AI理论上可以进行承保，但我们当前主要利用它来提取数据、理解风险，并大幅缩短决策时间。”

　　这句话，暗藏三层逻辑：

　　一、用AI重塑承保逻辑，而非取代人工判断

　　传统保险承保，往往依赖资深专家“人脑+Excel”进行风险评估。这种方式既慢又容易受限于经验偏见。而AI能够实现的，是基于大量异构数据的“风险画像”，为承保人员提供更全面、实时的参考依据。

　　Claude模型就被用来自动提取投保人资料、历史记录、相关法规、市场数据，并在几分钟内生成多维度评估结果。这不是“取代人”，而是“增强人”的判断力。

　　AIG团队特别强调：

　　AI仅作为“第一筛查助手”，最终决策仍由承保专家做出；

　　所有模型输出必须可解释，并可回溯决策路径，满足监管要求；

　　每次模型迭代，需通过跨部门校验，尤其重视合规与道德边界。

　　二、理赔流程全面智能化，提高效率与透明度

　　理赔流程长期以来是保险行业的“黑箱地带”，时效长、争议多、体验差。AIG将AI介入这一流程，带来的是前所未有的变化：

　　利用自然语言处理模型分析客户提交的文本与图像资料，实现自动初判；

　　将历史案例与当前案件进行相似性匹配，辅助理赔人员做出快速决策；

　　在客户服务端，实现理赔进度追踪与智能问答，大幅减少投诉率。

　　Dario表示：“我们和AIG的理赔团队是‘一对一深度共建’，很多模块是他们现场提需求，我们两周内上线POC（原型系统）。”

　　这种“从一线需求出发”的合作方式，既避免了“模型空转”，也真正实现了“从实验室走向业务一线”。

　　三、从流程优化迈向策略变革

　　更深层的变化，是AIG在推动“端到端的增长逻辑”：不仅是单点提效，而是从获客、核保、理赔到再保的全链条重构。

　　Peter多次提到：“我们不是用AI去修修补补，而是思考如何用技术重写保险行业的基本逻辑。”

　　这场由Claude等模型驱动的流程重构，让AIG不再只是“跟上AI浪潮”，而是“引领行业变革路径”。

　　他们没有急于宣布“全自动化承保”，而是通过“安全、合规、可控”的方式，从一点突破，再点线成面，逐步重构整个运营体系。

　　而这，正是所有大型企业面对AI的典范路径：慢，就是快。稳，才走得远。

　　企业级AI合作的三重逻辑

　　Dario在采访中坦言：“企业市场是我们最重要的方向。”这不仅是业务选择，更是一种战略判断。

　　对所有寻求AI转型的传统企业来说，真正的挑战从不是“能不能用AI”，而是“是否具备用好AI的能力与组织基础”。AIG与Anthropic的合作，正是为这一难题提供了结构化解法。

　　一、不是采购，而是组织能力的重塑

　　过去企业对AI厂商的合作大多是“采购模型”，希望通过“买技术”快速变革，但结果常常是“水土不服”。

　　而AIG与Anthropic的合作，从一开始就不是“供需关系”，而是“共建关系”：

　　技术团队与业务团队并肩作战，共同定义问题边界；

　　模型上线节奏以业务痛点为锚，不追求“全面部署”，而是“精准落地”；

　　数据治理、合规设计、用户反馈机制同步嵌入AI开发流程，形成“业务-技术-监管”三维协同框架。

　　这意味着，AI不再是“外挂”，而成为组织内部机制的一部分。

　　二、平台化的生态思维搭建

　　AIG在推动AI转型的过程中，并未止步于某几个成功场景，而是开始思考如何构建一套“可复制、可扩展”的AI应用体系。

　　这背后是平台化的生态逻辑：

　　构建统一的AI中台，支持不同业务模块调用模型能力；

　　设立AI伦理与审查委员会，确保模型在各业务场景下的合规使用；

　　搭建AI人才内训体系，让非技术团队也具备基本的AI素养与使用能力。

　　平台化的生态思维，使得AI不再是“项目”，而是一种“企业能力”。

　　三、AI不只是技术，更是企业价值观的延伸

　　Dario特别强调：“我们选择合作企业的标准之一，是对方是否具备长期主义与责任感。”

　　AI是一把双刃剑，它既可以提升效率，也可能带来偏见、失控与误导。而AIG在合作中的表现恰恰体现了一种“克制的勇气”：

　　对模型的部署慎之又慎，每一次扩展都要通过伦理与风控双审；

　　将“可解释性”作为模型上线的前置门槛，哪怕牺牲短期速度；

　　鼓励一线员工提出模型异常与客户反馈，不搞“唯技术崇拜”。

　　这是一种新的AI治理观：

　　不是一味“加速”，而是在“加速中保持秩序”；不是追求“替代”，而是推动“协作”；不是短期“炫技”，而是长期“信任”。

　　而这种价值观上的契合，才是AIG与Anthropic能走得深、走得久的底层原因。

　　中国企业的三条AI转型路

　　AIG与Anthropic的合作，不仅为全球传统金融行业树立了AI转型的范式，也为中国企业，尤其是大型机构型企业带来了深刻启发。

　　在AI加速落地的当下，中国企业如果希望真正“用好AI”，以下三点尤为关键：

　　启发一：组织结构必须为“技术共建”预留接口

　　AI绝不是一个“外挂项目”，而是一次对组织边界、角色分工和决策机制的系统挑战。

　　AIG能与Anthropic深入合作的关键在于，它内部已有明确的跨部门协作机制、数据治理架构与项目推进中台。中国企业要推动AI，不仅要“设一个AI部门”，更要打造一个“支持AI跨界落地”的企业架构：

　　建立业务与技术“双轮驱动”的产品共建机制；

　　让法务、风控、合规成为AI项目的“标配角色”；

　　对AI试点业务赋予“容错权”，以“快速试错”换“经验积累”。

　　启发二：AI转型不能“浮于边缘”，要敢于“打穿核心”

　　很多中国企业在AI应用上，往往从客服、财务、HR等非核心业务入手，这确实风险较低，但也容易陷入“技术不痛不痒”的境地。

　　而AIG选择将AI嵌入承保、理赔等关键流程，正是对“AI价值兑现”的最有力体现。对中国企业而言，真正的变革性突破，往往来自“最难的地方”：

　　制造业企业要将AI纳入供应链、质量检测、设备运维等环节；

　　医疗企业要在诊断、治疗、药物研发中引入大模型；

　　金融企业则要让AI深入风控、投研、客户画像与服务流程。

　　AI不是“锦上添花”，而是“重塑主干”。敢不敢打穿核心，是转型成败的分水岭。

　　启发三：中国需要自己的“Anthropic式共建者生态”

　　与其说AIG选择了Anthropic，不如说它们彼此“成就”了对方。

　　一个拥有数据、场景、业务痛点的传统巨头，遇到一个拥有技术、工程化能力与长期主义价值观的AI创新公司，才能产生真正的“生态级共建”。

　　中国企业若要真正释放AI红利，必须推动一个新生态的形成：

　　大企业不再只看“供应商履历”，而是以“共创力”为标准选伙伴；

　　AI创业者不仅专注模型精度，更要懂行业Know-how与部署逻辑；

　　风险资本也应从“独角兽下注”转向“产业共建”长期陪跑。

　　用中国自己的话说，这叫“结硬寨、打呆仗”。不是追风口，而是建能力。

　　尾声：重建信任，重塑未来

　　从AIG的沉潜重生，到与Anthropic共同推进AI的系统性落地，我们看到的不是一个简单的“技术升级”，而是企业对信任机制、组织能力、长期主义的一次深度再造。

　　如果说2008年危机让AIG学会“如何活下来”，那么今天的AI合作，则让它学会“如何活得好”。

　　对所有正在穿越周期、期待突围的中国企业而言，AI不是救命稻草，而是一次“自我进化”的机会。

　　关键是，我们有没有准备好，和它一起“重写未来”？