人工智能重塑采矿业 - 人工智能正深刻重塑采矿业发展格局，全面渗透从勘探、开采到加工、回收的全价值链，同时为供应链物流等辅助环节带来效率革新，成为推动行业经济效益与可持续发展融合的核心力量 [1] - 在勘探领域，人工智能能够对海量历史数据和实时地质科学数据进行深度分析，提供前所未有的洞察 [8] - 研究表明，在勘探阶段运用人工智能可使矿产发现所需时间与成本降低20%至30% [1][9] 行业转型驱动力与市场需求 - 在全球能源转型背景下，2040年清洁能源技术相关矿产需求预计增长四倍 [1][9] - 人工智能为矿业应对资源短缺、减排压力等挑战提供了关键解决方案 [1] - 人工智能在推动矿业可持续发展方面发挥着不可忽视的作用，帮助矿业公司更精准高效地定位、分析和处理资源 [9] 人工智能在采矿各环节的具体应用 - **资源维持与回收**：采用人工智能技术，可以有效地回收低品位或以前被忽视的矿产资源，延长矿山的运营寿命 [12] - **优化价值回收**：针对含有多种贵重矿物的复杂矿石系统，人工智能可提供创新方法，以最大化回收所有具有经济价值的矿物 [14] - **加强可追溯性**：人工智能技术能够实时监控从爆破、运输到市场交付的各个环节，可通过为金属分配独特的数字护照，或通过指纹识别微量元素来实现 [1][14] - **提升安全与环境监测**：尾矿库近实时监测技术结合人工智能、大数据与遥感传感器数据，能识别风险并分析储层的成分及其经济回收潜力 [14]；爆破诱导裂缝与矿体几何结构的测绘结合分布式声学传感技术与人工智能，能提升作业安全性并确保最大限度地提取矿石价值 [15] - **保障加工稳定性**：冶金厂智能药剂混合系统可根据传感器反馈动态调整药剂剂量，确保冶金产品质量稳定，同时减少浪费并提升效率 [1][15] 企业成功实施AI转型的核心驱动因素 - **组织和文化**：需构建敏捷创新的环境，强化领导层认同与跨领域合作，建立开放透明的沟通机制并获得持续支持 [2][28] - **商业战略**：要明确商业目标与人工智能在其中的定位，制定清晰的用例与投资计划 [2][22] - **AI应用经验**：AI应用经验的积累能促进新场景开发、加速流程优化，生成式AI对历史数据的挖掘还能降低勘探风险 [2] - **AI治理**：需建立合规、透明的流程，平衡数据隐私与价值创造，实施流程、控制和问责结构以负责任地使用人工智能 [2][25] - **技术和数据战略**：要保障数据质量，优化服务器托管与云基础设施，合理抉择解决方案构建方式，评估数据和基础设施能力以推动和运行大规模人工智能解决方案 [2][25] AI转型的关键技术支撑 - **开放数据平台**：OSDU数据平台打破数据孤岛，NASA与微软合作的“地球Copilot”简化地理空间数据应用 [2] - **自适应云技术**：Azure自适应云解决方案通过集中管理、跨环境应用扩展、分布式数据整合等功能，适配矿业分散运营的特点，解决规模化发展难题 [2] - **定制化解决方案**：针对不同规模、类型的矿业企业提供从探索到规模化应用全流程的支持，助力行业数字化转型 [2] 生成式AI时代的网络安全挑战与应对 - 网络威胁正变得愈发复杂，网络犯罪分子与国家行为体的参与日益频繁，勒索软件攻击和网络金融诈骗案件显著增加 [20] - 人工智能正日益成为工业领域提升威胁检测能力与运营效率的关键利器，但攻击者同样在运用人工智能升级攻击手段 [20] - 微软推出“安全未来计划”，将安全作为产品与服务设计、开发、运营的核心考量，强调透明度与信息共享 [20] - 鼓励矿业组织采取基于威胁情报的策略以增强抗风险能力，并加强行业与政府间的深度合作，共同提升全行业安全水平 [20]

文章核心观点 - 微软正式发布第二代自研AI芯片Maia 200及配套软件Triton，旨在降低对英伟达的依赖并挑战其CUDA生态，标志着AI算力竞争从训练转向推理降本，行业格局可能发生重大变化 [1][21][24] 微软的战略与产品发布 - 微软于2026年1月26日正式发布第二代自研AI芯片Maia 200，采用台积电3nm工艺 [1][2] - 芯片设计思路强调“特化打击”与成本效益，并非追求绝对最快，而是追求同价位下更高的经济性 [14] - Maia 200集成了272MB的片上SRAM，旨在优化推理阶段的毫秒级延迟和响应速度，官方宣称其性能比现有硬件高30% [10][12] - 随芯片一同发布的软件“核武器”是Triton，其核心开发者来自OpenAI，旨在实现从CUDA的无痛迁移 [2][4] - 开发者实测显示，Triton在Transformer注意力内核等场景下，代码量比CUDA减少75-90%，性能媲美甚至局部超越CUDA 5-37% [6] 对英伟达的挑战与行业影响 - 微软此举被视作全球最大买家对供应商的“背刺”，直接挑战英伟达最核心的CUDA软件生态护城河 [1][3] - 行业竞争焦点正从比拼训练速度（“训得快”）转向推理降本（“回得快”），高溢价模式受到冲击 [21][22] - 除微软外，Google与Meta合作TorchTPU，目标在2026年推翻CUDA生态墙，Amazon Inferentia、Cerebras等公司也在争夺市场 [7][23] - 为应对危机，英伟达紧急花费200亿美元从Groq许可技术以弥补推理短板 [16] 微软的内部动机与财务影响 - 推动自研芯片的核心动机是降本增效和掌控“算力主权”，避免利润被侵蚀 [17][20] - 微软2025年在AI基础设施上的资本开支预计将突破800亿美元，减少对英伟达的依赖可直接提升公司毛利率 [19] - 公司CEO纳德拉的薪酬与Maia 200的成功挂钩，其能否获得9650万美元奖金与此直接相关 [17] - 对于市值4万亿美元的微软而言，即便是1%的降本增效也能带来数百亿美元的估值溢价 [19] 产业链合作关系的变化 - 微软与OpenAI的关系呈现“同床异梦”的态势，OpenAI在追求算力多样化，其价值100亿美元的采购单并未给微软，而是给了Cerebras [15][16] - 行业形成四方博弈：微软在投资OpenAI的同时推进“去OpenAI化”；OpenAI在依赖微软的同时削弱英伟达并扶持第三方；英伟达被迫防御；Google与Meta伺机而动 [16] - 微软将成本可控的自研芯片视为比盟友更可靠的资产 [16]

核心观点 - 华尔街对科技巨头AI巨额资本支出的担忧加剧，市场正从单纯押注增长转向要求投资变现，导致相关股票近期承压并出现板块轮动 [1][3][6] 微软与Meta的财报与市场反应 - 微软公布财报后，尽管业绩稳健，但市场更关注其Azure云计算业务增长停滞以及预计今年超过1000亿美元的资本支出，导致股价在上周四暴跌10%，两个交易日内市值蒸发3810亿美元，创2020年3月以来最差单周表现 [1][8] - Meta财报预测将实现四年多来最快的季度营收增长，推动其股价单日飙升10%，但公司计划到2026年将资本支出增加多达87%，此负面因素导致其股价次日回落近3%，创下去年10月30日以来最差单日表现 [3][11] - 市场反馈表明，投资者可以容忍巨额支出，但前提是必须有增长支撑，否则将面临惩罚，科技巨头需在增长与激进投资间保持平衡 [3][11] 即将发布财报的谷歌与亚马逊 - 谷歌和亚马逊将于本周发布财报，市场持续关注其AI支出，这两家公司与微软、Meta今年的资本支出总额预计将突破5000亿美元，大部分将投入AI算力基础设施 [5][13] - 过去六个月，谷歌在“七巨头”中表现最为亮眼，涨幅超过70%，这得益于其Gemini AI模型的成功和定制AI处理器的热潮，当前远期市盈率超过28倍，处于近二十年来最高水平 [5][13] - 亚马逊旗下AWS上季度创下近三年来最强劲扩张，公司面临维持增长动能的压力 [5][13] 投资者情绪与资金流向变化 - 追踪“七巨头”表现的指数较三个月前的创纪录收盘价下跌了1.5%，而同期标普500指数上涨0.7%，显示科技巨头板块表现落后 [6][14] - 部分科技个股跌幅惨烈，例如甲骨文公司股价自去年9月历史高点后已惨遭腰斩，抛售源于市场对AI初创企业资本支出承诺兑现能力及算力成本高昂的担忧 [6][14] - 主动管理型基金经理对科技行业的配置降至最低，自主投资者持续从科技巨头股转向周期性板块，如原材料和工业类股 [6][14] - 根据高盛数据，截至1月23日当周，信息科技板块连续两周成为对冲基金净卖出额最大的板块 [6][14] 市场对AI投资的核心关切 - 市场进入新阶段，科技股估值的合理性取决于人工智能资本支出能否实现变现，核心在于巨额支出如何转化为超额回报 [3][7][15] - 分析师指出，并非所有的增长率都能达到预期，长期来看市场预期可能遭受重创，在抵达预期收益前市场可能遭遇更多波折 [5][7][15] - 当前市场缺乏足够信息来确认企业的增长速度能否超过其支出增速，这促使投资者重新审视和质疑现有战略 [6][14]

报告行业投资评级 - 对微软（MSFT）给出积极评级，基于28倍市盈率设定目标股价为600美元，意味着仍有30%以上的上涨空间 [2][9] - 对先锋集团（VG）给出积极评级，采用10.75%的股权贴现率测算目标股价为15美元，当前股价低于10美元，上行空间充足 [2][13] 报告核心观点 - 微软的AI战略涵盖基础设施、平台和应用多层，通过自研芯片和整合Anthropic等，构建了多元增长机会，使其在AI算力周期中成为领导者 [1][5][7] - 微软短期内牺牲Azure营收加速增长，优先发展Copilot和内部研发，是为构建更稳健长期战略所做的短期权衡 [1][4] - Copilot的单位经济效益优于Azure，长期产品粘性和差异化程度更高，将GPU资源投入Copilot比投入Azure更合理 [1][6] - Fairwater项目上线后，有望缓解GPU供应限制，解决Copilot和Azure业务之间的资源竞争 [1][8] - 市场对Copilot货币化的预期正在增强，超级智能团队在医疗诊断领域的突破可能扭转市场对产品表现的负面看法 [1][9] - 先锋集团采用模块化建造方法建设液化天然气出口设施，显著提升建设速度，CP2项目建设速度远超预期 [2][10][11] - 全球LNG市场未来几年供应将大幅增加，先锋集团的低成本运营模式至关重要，将决定其竞争优势和市场地位 [2][13] - 先锋集团融资路径清晰，计划通过项目融资、经营现金流等组合，实现年产能从4,000万吨提升至2029年的8,500万吨左右 [12] 微软（MSFT）AI战略与布局 - AI战略覆盖基础设施、平台和应用多层：基础设施层通过自研芯片Maya 200取得进展，并将Anthropic加入Azure服务阵列 [1][5]；平台层通过Foundry等工具帮助用户对比不同大语言模型 [3]；应用层如Copilot旨在提升知识工作者效率 [3] - 通过多元化布局确保在不同AI场景中受益，且每项投资的下行风险有限 [2] - 在基准情形下，预计微软每股收益复合年增长率约为20% [2][9] 微软（MSFT）业务运营与财务 - 近期股价下跌约10%，主要因给出的Azure业绩指引为37-38%，低于市场预期的高增长 [4] - 优先将GPU资源分配给Copilot和内部研发，而非全部投入Azure，是因Copilot长期单位经济效益更优且战略意义更大 [4][6] - 关注优化Azure跨工作负载性能及毛利率，以及客户沟通和销售管线管理 [7] - 各业务部门更加关注成本控制，以应对设施扩张及资本支出增加带来的折旧成本压力 [7] 微软（MSFT）未来催化剂 - Fairwater项目上线将帮助解决GPU供应受限问题 [1][8] - 未来12个月内预计能看到更多关于Copilot货币化的迹象 [8][9] - 超级智能团队在医疗诊断市场取得突破，将医学期刊难题解决率从专家最佳5%-10%提升至85% [9] 先锋集团（VG）业务与市场 - 主要业务是建设和运营液化天然气出口设施，在美国能源生态系统中处于中游出口环节 [10] - 采用创新的模块化建造方法，尽可能减少现场施工量，提升建设效率 [10][11] - 有两座运营中的设施：Calcasieu Pass和Plaquemines，CP2项目有望成为最快完成的项目 [10][11] 先锋集团（VG）项目进展与融资 - CP2项目建设速度远超预期，例如仅用六个月便接近完成一个LNG储罐 [11] - 预计今年夏季会有明确的最新进展通报 [2][11] - CP2项目第一阶段总投资约200亿美元，其中120亿美元来自项目融资，其余来自经营现金及贷款 [12] - 第二阶段预计本季度或下季度启动，总资本支出约80至90亿美元，计划募集至多80亿美元 [12] - 融资计划支持公司将年产能从4,000万吨提升至2029年的8,500万吨左右 [12] 液化天然气行业与先锋集团（VG）竞争优势 - 未来几年全球LNG市场供应将大幅增加，目前市场规模约为每年4亿吨，到2029年预计新增产能约2亿吨 [13] - 新增产能大部分来自卡塔尔和美国，美国因国内天然气供应充足、综合成本低而成为主要来源之一 [13] - 市场需要全球LNG价格下降以刺激新需求，实现供需平衡 [13] - 先锋集团的核心优势在于其低成本运营模式、快速施工能力以及优异的融资表现 [13] - 需关注其资本支出吨成本及运营吨成本表现，这将决定其竞争优势和市场地位 [2][13]

涉及的行业与公司 * **行业**：硬件与网络、IT硬件/电信与网络设备、云计算资本支出[1][2] * **主要讨论的公司**：Meta Platforms Inc (META)、Microsoft (MSFT)[1][3][14] * **报告覆盖的相关公司**：Amphenol (APH)、Arista (ANET)、Celestica (CLS)、Ciena (CIEN)、Coherent Corp (COHR)、Fabrinet (FN)、Flex Ltd (FLEX)、Jabil Inc (JBL)、Lumentum (LITE) 等[1][27] 核心观点与论据 * **核心观点**：Meta和微软在第四季度财报中强调了强劲的资本支出趋势，并指引2026财年资本支出将继续强劲增长，增幅预计将轻松超过+60% 同比[1] * **总体资本支出增长**：两家公司合计资本支出环比增长+10%，同比增长+60%，达到600亿美元[1] * **Meta资本支出详情**： * 2025年第四季度资本支出环比增长14%，同比增长49%，达到220亿美元，主要由数据中心、服务器和网络基础设施投资推动[3] * 将2026年全年资本支出指引上调至1150亿至1350亿美元，中点意味着同比增长近+75%，或美元增加值接近+550亿美元（相比之下，2025年增加330亿美元，2024年增加110亿美元）[3] * 此前的预期是2026年资本支出的美元增长将“显著大于”2025年[3] * **微软资本支出详情**： * 2026财年第二季度（截至12月）资本支出（含租赁）环比增长+7%，同比增长+66%，达到380亿美元[3] * 支出的三分之二用于短寿命资产（例如GPU和CPU，以及服务器和网络设备的持续更换），其余用于长寿命资产[3] * 公司指出，仅在2026财年第二季度就增加了近1吉瓦的总容量，包括通过AI广域网连接亚特兰大和威斯康星数据中心站点，以构建“AI超级工厂”[3] * 展望未来，由于正常建设波动和融资租赁的时间安排，预计2026财年第三季度（截至3月）资本支出将环比下降，但同比仍增长+65%，或美元增加+140亿美元（假设环比中个位数下降，与上年一致）[3] * 这一指引表明，2026财年（截至6月）的资本支出增长率仍有望高于2025财年（2025财年增长了近+60%）[3] * **对产业链的影响**：云服务提供商持续的强劲资本支出增长预期，为报告中覆盖的、与AI基础设施支出相关的公司（如Amphenol, Arista, Celestica等）提供了积极的顺风[1] 其他重要内容 * **报告性质与日期**：该文件是摩根大通北美股票研究部于2026年1月28日发布的研究报告[4][50] * **分析师评级**：报告发布时，摩根大通对Meta和微软的评级均为“增持”[14] * **价格信息**：报告发布时，Meta股价为668.73美元，微软股价为481.63美元[14] * **历史评级图表**：报告附有摩根大通对Meta和微软的历史评级及目标价表格，时间跨度从2023年2月至2025年10月[25] * **免责声明与利益冲突披露**：报告包含大量法律免责声明、分析师认证以及重要的利益冲突披露，例如摩根大通是Meta和微软相关证券的做市商/流动性提供者，与两家公司存在投行业务、非投行业务等多种业务关系，并可能持有其债务或权益头寸[2][16][17][18][19][20][21]

电话会议纪要研读：关键要点总结 1 涉及的行业与公司 * **行业**：半导体行业，特别是与人工智能（AI）基础设施、数据中心资本支出相关的计算、网络和存储半导体领域[1] * **主要讨论的公司**： * **云/超大规模公司**：Meta（脸书）、Microsoft（微软）[1] * **半导体公司**：Advanced Micro Devices (AMD), Astera Labs Inc (ALAB), Broadcom Inc (AVGO), MACOM (MTSI), Marvell Technology Inc (MRVL), Micron Technology (MU), NVIDIA Corporation (NVDA), Western Digital (WDC)[1][4] * **分析师覆盖范围中的其他公司**：Analog Devices, Applied Materials, Arm Holdings, Cadence Design Systems, GlobalFoundries, Intel, KLA Corporation, Lam Research, Microchip Technology, NXP Semiconductors, ON Semiconductor, Sandisk, Synopsys, Texas Instruments[8] 2 核心观点与论据 * **AI基础设施支出持续强劲**：进入2026年，与AI相关的基础设施支出持续加强，云和超大规模公司专注于基础模型开发、智能体（Agentic）AI以及利用AI推动收入和业务改进[1] * **需求持续超过供应**：微软和Meta均指出，计算需求持续超过供应，Meta预计供应紧张的局面将持续至2026年，这将继续支撑对数据中心、服务器和网络基础设施的强劲投资至2026年并延续到2027年[1] * **近期及中期资本支出趋势强劲**： * 两家公司第四季度的资本支出均超出市场普遍预期：微软资本支出为375亿美元（市场预期为363亿美元），Meta资本支出为221.37亿美元（市场预期为220亿美元）[1] * Meta预计2026年资本支出将达到1250亿美元，同比增长73%（市场普遍预期为同比增长57%），这主要由对数据中心、服务器和网络基础设施的持续强劲投资驱动[1] * 随着2026年的推进，资本支出增长预期有望继续上调[1] * **定制硅与ASIC开发是重点**： * 除了采购更多GPU（AMD和Nvidia），两家公司都高度专注于定制ASIC芯片开发并扩大其用例[1] * Meta的MTIA项目持续扩展，检索引擎已在MTIA上运行，团队计划在2026年第一季度将该项目扩展到支持核心排序和推荐训练工作负载[1] * Broadcom是Meta的ASIC芯片设计合作伙伴，Meta将成为其数十亿美元级别的客户，预计收入将在2026年实现阶跃式增长[1] * 微软团队持续优化“每美元每瓦特性能的令牌数”，强调定制硅的重要性[1] * 尽管认为Marvell未支持微软最近发布的MAIA 200芯片，但确信Marvell正在按计划推进下一代MAIA 300芯片，该芯片将在今年下半年开始上量[1] * **计算强度呈指数级上升**：随着模型变得更大、更复杂，计算强度持续呈指数级增长[1] * Meta指出，用于训练其生成式广告推荐模型（用于广告排序）的GPU数量翻了一番，并计划在2026年扩展至更大的集群来训练其GEM模型[1] * **云资本支出评论聚焦AI基础设施建设**：Meta和微软的指引支持了关于在网络、定制芯片（ASIC）以及用于计算和存储加速的GPU项目上持续强劲支出的观点[1] * **受益于AI/数据中心支出的公司**：报告列出了受益于此趋势的公司，包括增持评级的Broadcom (AVGO)、Marvell (MRVL)、NVIDIA (NVDA)、Astera Labs (ALAB)、Micron (MU)、Western Digital (WDC)，以及中性评级的MACOM (MTSI) 和 AMD (AMD)[1] 3 其他重要内容 * **报告性质与日期**：这是一份由摩根大通（J.P. Morgan）北美股票研究部门于2026年1月29日发布的研究报告，完成于2026年1月28日美国东部时间晚上11:53，于2026年1月29日美国东部时间凌晨2:00分发[53] * **分析师评级与覆盖**： * 报告使用了明确的股票评级系统：增持（Overweight）、中性（Neutral）、减持（Underweight）[7] * 截至2026年1月1日，摩根大通全球股票研究覆盖中，增持评级占51%，中性评级占37%，减持评级占12%[9] * 报告列出了主要分析师Harlan Sur的覆盖公司范围[8] * **免责声明与合规信息**：报告包含了大量的法律实体披露、地区特定披露、分析师认证、评级解释、利益冲突声明以及一般性免责声明，强调报告信息仅供参考，投资者应独立决策[2][4][5][6][7][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][35][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45][46][47][49][50][51][52] * **价格信息**：报告中讨论的公司股价信息截至2026年1月28日市场收盘，例如AMD股价252.74美元，Broadcom股价333.24美元，NVIDIA股价191.52美元等[4]

微软市值暴跌与市场反应 - 微软市值单日蒸发3500亿美元 折合人民币2.4万亿元 跻身美股历史单日市值损失榜第二位 [2] - 市场剧烈反应源于对微软“无限增长”预期的破灭 而非财报表现不佳 公司当季营收813亿美元同比增长17% 净利润385亿美元飙升60% [3] 核心业务增长放缓引发担忧 - 支撑微软万亿市值的关键Azure云业务增速出现放缓 从上季度的40%微降至39% 市场将此解读为AI红利见顶和增长神话终结的信号 [3] - 科技巨头估值依赖“高增长溢价” 一旦增速放缓 即使幅度轻微 也会引发市场对增长前景的重新评估 [5] AI战略面临高投入与商业化挑战 - 为抢占AI算力赛道 公司本季度资本支出高达375亿美元 同比激增66% 相当于每小时投入约1.4亿元人民币 [5] - 巨额投入面临回报不确定性 公司为OpenAI提供算力基本属于“免费赞助” 从OpenAI的API收入中分成有限 AI产品商业化路径依然模糊 市场担忧公司从利润机器变为烧钱包袱 [7] 对OpenAI的深度依赖构成风险 - 公司财报首次披露 其6250亿美元的“未确认收入”中 有45%与OpenAI直接相关 显示出严重的单一客户依赖 [7] - OpenAI正试图摆脱微软绑定并自建算力团队 双方“相互依赖又相互提防”的关系 为微软的AI布局带来了不确定性 [9] 管理团队与文化变迁的潜在影响 - 公司管理层出现“单一文化”趋势 从CEO到各级核心岗位印度面孔占据主导 而原技术派华人高管相继离职 [9] - 管理文化变迁被指导致产品创新力下降 例如游戏部门因白人核心团队被边缘化而致Xbox游戏营收持续下滑 企业软件被批评为“臃肿、难用” [11] - 市场认为公司正从“技术驱动”转向“关系驱动” 这可能削弱其创新引擎 [11]

微软Windows 11开始菜单更新全面推送 - 公司全新的Windows 11开始菜单已随1月系统更新全面推送，用户可通过开启“获取最新更新”开关加速接收，其余未收到更新的设备将在未来几天至几周内陆续显示 [1][3] 新开始菜单的设计背景与目标 - 公司研发这款新开始菜单已近一年，在否决了数十个激进设计方案后确定了当前版本，新版与现有版本差异并非天壤之别 [2] - 公司初衷是保留开始菜单的核心定位，同时让它适配节奏更快、信息更繁杂的当下使用环境 [5] - 设计团队仔细研读了用户反馈，得出两大核心结论：开始菜单作为操作起点必须运行和响应速度更快；界面需要更具个性化与静谧感 [5] 新开始菜单的核心设计变更 - 界面具有清晰的层级结构：顶部为搜索栏，其次是固定快捷方式，再往下是推荐内容，最后是全部应用列表 [5] - 搜索栏置于顶部是为了方便用户快速检索应用、文件或图片 [5] - 公司将原本在“所有应用”列表里的应用移至开始菜单主界面，以响应用户希望更便捷查找应用的反馈 [7] - “全部应用”提升至一级界面，提供三种视图模式，包含按分类排列的网格视图，会优先展示最常用应用，体验贴近手机，无需长时间滚动翻找 [9] - 公司将“手机连接”面板调整为可选面板，支持侧边滑入呼出，不使用时自动隐藏，形成一个纤薄的“手机侧边栏” [9] 推荐内容与个性化功能 - 添加推荐信息流是因为用户提出了智能推荐的需求，这些专属推荐会实时学习用户使用习惯，用户也可选择将其隐藏 [5] - 若想关闭推荐信息流，用户需在设置中关闭“在开始菜单中显示推荐的文件、文件资源管理器中的最近使用文件，以及跳转列表中的项目”的开关 [7] 设计灵感与用户感知 - 设计团队希望开始菜单的应用列表能让人联想到手机界面，这也是部分用户会觉得新界面与iOS相似的原因 [7]

微软Copilot产品功能更新 - 微软正在为其AI助手Copilot测试一项名为“提醒”的新功能 [1] - 该功能目前正面向所有移动端用户进行推送 网页端仅提供部分支持 [1] 功能开放与用户策略 - 提醒功能对免费用户开放 无需订阅每月20美元的Copilot付费服务即可使用 [3] - 订阅Microsoft 365个人版的用户将解锁额外功能权益 [3] 功能特性与使用场景 - 用户可让Copilot设置提醒 例如在五分钟后提醒取消Microsoft 365订阅或参加重要会议 [3] - Copilot能精准获取设备日期与时间信息 甚至可以在一分钟内触发提醒 [3] - 提醒功能具备跨设备同步特性 但提醒通知仅会发送至移动设备 [3] 功能使用前提与限制 - 用户需安装Copilot应用并开启应用通知权限才能接收提醒 [3] - 若在安卓或iOS系统中关闭Copilot的通知权限 相关提醒弹窗将不会显示 [3] - 目前尚不清楚后续版本的Windows 11内置Copilot是否会新增对此功能的支持 [3]

美股1月市场表现 - 美股主要指数1月全线累计上涨 道琼斯工业平均指数累计上涨1.73% 纳斯达克综合指数累计上涨0.95% 标普500指数累计上涨1.37% 纳斯达克中国金龙指数累计上涨2.69% [1] - 道琼斯工业平均指数录得连续第9个月上涨 并续刷历史新高 [1] 个股月度涨跌表现 - 1月份股价累计下跌的热门公司包括 Salesforce下跌19.86% Adobe下跌16.21% 甲骨文下跌15.34% 高通下跌11.38% 微软下跌11.03% 奈飞下跌10.95% 苹果下跌4.55% 伯克希尔哈撒韦B类股下跌4.4% 特斯拉下跌4.29% 博通下跌4.28% [1] - 1月份股价累计上涨的热门公司包括 AMD上涨10.54% 台积电累计上涨8.78% Meta上涨8.55% 谷歌A类股上涨7.99% 亚马逊上涨3.67% 英伟达上涨2.48% [1] 美股总市值排名 - 当前美股总市值排名前十的个股依次为 英伟达 苹果 谷歌C类股 谷歌A类股 微软 亚马逊 Meta 台积电 博通 特斯拉 [1]