美SEC一口氣把88家中企列「預摘牌」名單!京東、拼多多、網易岌岌可危
美SEC一口氣把88家中企列「預摘牌」名單!京東、拼多多、網易岌岌可危

摘牌「中概股」的行動仍在繼續加碼——據美國證券交易委員會(United States Securitiesand Exchange Commission,簡稱SEC)官網最新消息,該機構週三(5月4日)一口氣又將88家中概股公司加入「預摘牌」名單,新增名單囊括了京東、拼多多、嗶哩嗶哩、網易、騰訊音樂、攜程等知名公司。目前該名單上中概股數量上升至105家。

今年以來,美國SEC不斷將中國企業列入「預摘牌」名單:
* 3月8日首次公佈的五家中概股「預摘牌」公司分別是百濟神州、百勝中國、再鼎醫藥、盛美半導體、和黃醫藥;
* 3月23日,名單中新增了微博;
* 3月31日,百度、愛奇藝、富途控股、凱信遠達醫藥和從事漁業養殖的Nocera也被加入到「預摘牌名單」中;
* 4月12日,SEC將包括搜狐在內的12家中概股公司加入「預摘牌」名單;
* 4月21日,SEC披露,知乎、瑞幸咖啡、貝殼等公司已加入《外國公司問責法》「預摘牌」名單。
*
加上此次加入的88家,已經有六批中概股公司先後被加入到「預摘牌」名單。

此外,極客公園從SEC官網上注意到,由於已經超過最終申訴時間(「預摘牌」名單中的的公司可以在15個工作日內,向SEC發送電子郵件申訴並提供支持證據,否則將進入「確定名單」),包括百度、微博、愛奇藝、富途、搜狐在內的多家中概股公司已經進入「確定摘牌名單」。

部分「確定摘牌名單」來源
部分「確定摘牌名單」
圖/ SEC官網

根據規定,被列入「確定摘牌名單」的公司需要在(自披露第一份年報開始計算、且2021年當做第一年)三年內提交SEC需要的文件。如果「確定摘牌名單」中的公司沒有提交或提交的文件不符合SEC要求,理論上將會在披露2023年年報後(2024年初)面臨立即退市。

「預摘牌名單」此前曾一度成為中概股大跌的「元兇」之一:

3月10日,受剛剛公佈的「預摘牌名單」影響,中概股遭遇「驚魂一夜」。截至收盤,逸仙電商暴跌39.52%,貝殼跌23.93%,愛奇藝跌21.71%,拼多多跌17.49%,好未來跌16.72%,京東跌15.83%,嗶哩嗶哩跌14.10%,高途、攜程、360數科跌超12%,騰訊音樂、滴滴跌逾10%,唯品會、新東方、小鵬汽車跌逾9%,阿里巴巴、網易、知乎跌逾7%,微博、百度跌超6%。追踪中概股的納斯達克金龍中國指數收跌10%,創2008年10月以來最大單日跌幅。

拼多多進軍美國那斯達克.jpg
圖/ Reuters

3月30日,SEC公佈第三批被納入該名單的中概股,中概股在美股一季度收官日(3月31日)大跌。美股收盤,百度跌8.02%,愛奇藝跌9.92%,富途控股跌12.94%,中概股板塊整體表現不佳,阿里巴巴跌6.67%,京東跌5.89%,網易跌2.53%,蔚來跌5.05%,滴滴跌14.97%,嗶哩嗶哩跌9.36%。

相較於3月「預摘牌名單」引發顯著波動,SEC週三的這次操作幾乎未影響市場走勢,截止發稿,百度集團美股上漲3.43%、阿里巴巴美股上漲1.03%,名單中的公司走勢也未見波瀾,京東集團美股上漲1.62%,港股科技股也多數上漲。

有分析認為,「預摘牌」名單增速加快主要與近期上市公司披露財報時間點較為集中有關,按照SEC的規定,大部分中概股公司進入該名單只是時間問題,市場已經逐漸消化SEC「退市威脅」帶來的影響。此外,隨著此前一系列的市場波動,頭部網路公司的估值已顯著下探,來到了更加安全的位置。

進入「預摘牌」名單並不意味著一定退市,中美兩國的監管部門也一直在為此艱難談判並尋求解決途徑,搜狐創始人張朝陽曾在朋友圈回應「是否會被退市」的問題:「搜狐公司沒有要退市,所有中概股都將在這個名單裡,這是中美之間的事情,幾年之內還不知道結果。」

張朝陽在朋友圈的回應
圖/ 極客公園

不過,中概股加速回歸已經成為主要趨勢,港股依然是首選。

在阿里巴巴、京東、網易悉數回歸港股之後,微博和百度等也在香港上市或二次上市。知乎在4月22日成為首家在港交所實現雙重上市的網路公司,B站在港交所的雙重上市申請也已經獲得批准,今年10月將會生效。

除了上述幾家之外,還有一長串的回港上市的名單——中金公司的數據顯示目前還有另外的25家公司,可能在未來3-5年內滿足回港上市條件。

本文授權轉載自:極客公園

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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