她快速浏览着那些材料，纸张翻动时发出沙沙的轻响。空气里咖啡的甜腻味道似乎更浓了，混合着某种复印机墨粉的化学气味。



不对劲。



时间紧、任务重、让一个实习生“协助”却承担最关键的统稿和最终提交责任——这本身就像个精心设计的陷阱。而让张涛负责“核心数据”，更是将引信直接塞进了她手里。



赖佩关掉电脑屏幕上关于星火科技的文档，打开一个新的ppt文件。标题页，她打下“新能源赛道投资机会简报”几个字，字体选用公司规定的标准模板。然后，她点开公司内部的数据系统，开始搜索相关的行业报告、上市公司财报、第三方研究数据。



她的动作有条不紊，但每一个步骤都格外缓慢、仔细。下载文件时，她会核对文件名和来源；复制数据时，她会同时打开原始报告页面进行比对；就连引用一句行业观点，她也会去确认原文的上下文。



下午两点，张涛抱着一个u盘走了过来。



“赖佩，我这边初步的数据整理好了。”他把u盘放在她桌上，金属外壳磕在木质桌面上，发出轻微的“咔”声。“市场预测、技术曲线、还有几个典型项目的财务模型底稿，都在里面。你整合的时候直接用就行。”



他的语气很平常，甚至带着点公事公办的疏离。



“谢谢。”赖佩接过u盘，指尖触碰到冰凉的金属表面，“原始数据来源和计算过程，有备注吗？”



“都在文件里了。”张涛耸耸肩，“时间太紧，有些是直接引用的权威机构最新报告，我标了出处。有些是估算，我写了假设条件。你看一下，有问题再问我。”



他说完就走了，回到自己工位，戴上耳机，开始对着电脑屏幕敲打什么。



赖佩将u盘插入电脑。里面只有一个文件夹，命名为“优品简报核心数据张涛”。点开，里面是三个excel文件和一个ord文档说明。



她先打开了那个ord文档。说明写得很简略，列出了几个主要数据表格的名称和对应的“来源”，比如“光伏组件未来三年价格预测——引自《绿色能源洞察2023q3》”，“储能系统投资成本下降曲线——综合bnef及ood ackenzie数据”，“某磷酸铁锂储能项目irr测算——基于公开资料估算”。



然后，她打开了第一个excel文件，“光伏市场数据”。



屏幕上是密密麻麻的数字和图表。赖佩的目光快速扫过，手指滚动鼠标滚轮。她的呼吸渐渐放缓，瞳孔微微收缩。



在“全球光伏年度新增装机容量预测（2024-2026）”这个表格里，2025年的预测值是380g。这个数字，她记得。就在上周，她刚看过国际能源署（iea）的最新报告，里面的预测是320-350g区间。380g，那是某些极度乐观的机构在去年初的预测。



她不动声色，继续往下看。



在“中国分布式光伏项目典型投资回报测算”表格里，有一个关键参数——“项目全投资内部收益率（irr）”，计算结果是128。赖佩心算了一下，按照表格里给出的初始投资、发电量、电价、运维成本等数据，如果她没记错近期行业平均水平，irr应该在9-11之间。128这个数字，过于漂亮了。



她关掉这个文件，打开第二个，“储能技术成本”。



“锂离子电池储能系统每千瓦时成本下降预测”曲线，显示到2026年，成本将降至600元千瓦时以下。而目前行业共识的乐观预测，也在800元左右。600元，那是实验室理想状态或者某些特定场景下的理论值。



第三个文件，“标的项目财务模型”，问题更隐蔽。在一个名为“a公司钠离子电池中试线项目”的模型里，折旧年限被设定为5年（行业通常8-10年），残值率设为20（通常5-10），销售价格预测采用了未来三年每年下降5的乐观假设（实际技术迭代和竞争可能导致更大幅度降价）。这些参数单独看似乎都有一定依据，但组合在一起，却将项目的财务前景描绘得异常光明，净现值（npv）和内部收益率（irr）都显著高于合理范围。



赖佩靠在椅背上，办公室的灯光从头顶洒下，在电脑屏幕边缘反射出冷白的光晕。空调的冷风持续吹着，她感到后颈有些发凉。空气里除了咖啡和墨粉味，似乎