每经记者：郑雨航 每经编辑：兰素英 ① 【三大期指齐涨】道指期货涨0.01%、标普500指数期货涨0.11%、纳指期货涨0.19%。 ② 【36氪盘前跌超16%】36氪盘前跌超16%。昨日，该股在盘中多次触发熔断，一度大涨307%，最终 收涨近93%。 ③ 【CoreWeave盘前涨超6%】英伟达概念股CoreWeave盘前涨超6%。消息面上，该公司近期收购了 OpenPipe Inc.，后者专门从事人工智能代理的强化学习（RL）。 ⑨ 【苹果秋季发布会凌晨举行】北京时间9月10日凌晨1点，苹果公司将在美国加州库比蒂诺举行秋季 发布会，外界普遍预期其将发布完整的iPhone 17系列、升级版Apple Watch，以及一系列基于"Apple Intelligence"的人工智能功能。 ⑩ 北京时间22:00，美国劳工统计局将发布非农年度基准修正数据。华尔街普遍认为，美国劳工统计局 此前公布的就业数据或许明显高估了实际状况，截至今年3月的年度就业总人数可能会被大幅下修近80 万。 免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前核实。据此操作，风险自担。 ④ 【Tourmaline Bio盘前涨超56% ...

全球云基础设施服务市场概况 - 2025年第二季度全球云基础设施服务支出达到953亿美元，同比增长22% [1] - 市场已连续四个季度保持超过20%的同比增幅，增长势头稳健 [1] 市场增长核心驱动力 - 云服务需求增长主要受到三方面推动：AI使用量提升、传统系统迁移复苏、云原生业务规模化发展 [1] - 头部云厂商不断增强AI能力和应用，客户开始采用多模型策略以兼顾成本控制和特定场景需求 [1] 主要厂商竞争格局 - 2025年第二季度，AWS、微软Azure和谷歌云保持上季度排名，三者合计占据全球65%的市场份额 [1] - 头部三家厂商的整体收入同比增长27% [1]

智通财经APP获悉，微软(MSFT.US)与Nebius(NBIS.US)达成了一项为期多年的协议，协议金额近 200 亿 美元，旨在从这家从俄罗斯互联网巨头Yandex分拆出来的科技公司那里获得人工智能云计算能力。该 公司周一向美国证券交易委员会提交的文件中称，该交易在 2031 年前将为 Nebius 带来 174 亿至 194 亿 美元的收益。Nebius 的投资者包括英伟达(NVDA.US)和 Accel Partners。 该协议对Nebius而言是一笔巨大的收益。该公司一直致力于利用人工智能热潮的契机，扩大其数据中心 业务。与此同时，微软也在努力解决人工智能云计算能力持续短缺的问题。 在该消息公布后，截至发稿，Nebius 的股价在盘后交易中上涨了约43%，而微软的股价变化不大。截至 收盘，Nebius 的股价今年已经上涨了超过一倍。 面对对人工智能服务需求的不断增长，微软在过去几年里大幅增加了资本支出，达到了创纪录的水平。 这家总部位于华盛顿州雷德蒙德市的公司正致力于建设新的数据中心，并为其配备昂贵的服务器和网络 设备。 尽管云服务和人工智能服务的使用范围迅速扩大，但其需求仍持续超过供应。微软首 ...

公司宣传事件 - 微软Surface团队发布的新宣传片显示Surface Pro屏幕界面与iPadOS高度相似[1] - 宣传片中将Surface Pro定位为研究伙伴 强调其内置Copilot功能可帮助用户阅读内容、突出显示和总结[2] - 在数百名用户指出宣传片图像错误后 微软撤下了该宣传片[2] 行业技术应用 - 外媒分析认为微软宣传片图像可能由人工智能模型生成 但模型产生幻觉错误使用了iPad风格的用户界面[2] - 该事件被视为对品牌的警示 提醒行业不应随意使用人工智能技术[2]

微软Azure服务中断事件 - 微软Azure云平台因红海海底电缆断裂导致中东地区用户响应速度变慢 [1] - 故障影响途经中东地区的数据传输 但该地区以外的服务不受影响 [1] - 公司预计途经中东的网络流量传输延迟增加 非途经流量不受影响 [1] 应对措施与影响范围 - 微软通过改道传输数据减少影响 避免了网络彻底中断 [1] - 部分用户仍可能遇到连接延迟问题 [1] - 公司承诺每日或更早发布最新消息 [1] 行业背景与地理因素 - 红海是连接欧洲、非洲与亚洲的重要通信通道 通过埃及进行数据传输 [1] - 也门胡塞武装持续袭击船只 导致海底电缆修复面临较大困难 [1] - Azure是全球第二大云服务供应商 仅次于亚马逊AWS [1]

公司产品规划 - OpenAI计划在2026年年中推出AI驱动的招聘平台 旨在帮助候选人与雇主匹配 并设有专门板块帮助本地企业提升竞争力和地方政府寻找AI人才[1] - 公司扩展OpenAI Academy在线学习中心 新增认证项目 提供从基础职场AI技能到定制化AI岗位及提示工程的高级培训 并使用ChatGPT学习模式进行互动式练习[2] 行业竞争格局 - OpenAI招聘平台可能对微软旗下LinkedIn构成挑战 尽管微软仍是OpenAI最大投资者 持股规模约130亿美元[1][2] - 微软去年已将OpenAI正式列为在搜索和广告等领域的竞争对手[2]

OpenAI深度研究报告关键要点 涉及的行业和公司 * 人工智能（AI）行业，特别是大型语言模型（LLM）和生成式AI领域[2] * 核心公司：OpenAI[2] * 主要合作伙伴与受影响上市公司：微软（Microsoft）、甲骨文（Oracle）、英伟达（Nvidia）、谷歌（Google/Alphabet）[2][3][4] * 更广泛的软件和云计算行业，包括基础设施、数据、安全类公司以及SaaS/应用软件公司[4][117][118] 核心观点和论据 OpenAI的财务规模与增长轨迹 * 2025年收入预计接近150亿美元，较2024年估计的37亿美元增长约275%[7] * 媒体报告目标2029年收入达到1250亿美元，这意味着4年复合年增长率（CAGR）需达到70%[7] * 2025年预计现金亏损80亿美元，总现金成本结构约为230亿美元，其中计算（GPU）支出可能占三分之二，约150亿美元[11][15] * 近期完成400亿美元融资，估值可能达到5000亿美元，10个月内估值增长超过3倍[18] ChatGPT作为核心增长引擎 * ChatGPT每周活跃用户（WAU）已达7亿，较一年前的2亿增长250%，接近全球人口的10%[20] * 估计付费用户数约为3500万，占用户总数的5%，表明免费用户转化空间巨大[22] * 企业市场加速渗透，付费企业用户数在两个月内从300万增长至500万，增幅60%[25][27] * 估计ChatGPT企业业务年化收入（ARR）约为13亿美元，占OpenAI总120亿美元年化收入的约11%[28][29] 对计算能力的巨大需求与基础设施合作伙伴的多元化 * OpenAI可能是全球最大的英伟达GPU消费者，其成功对英伟达股价构成实质性顺风[4][46] * 与微软的独家计算协议在2025年1月变更，OpenAI开始多元化其计算能力供应商[58] * 与甲骨文达成重大合作，预计到2028财年，甲骨文来自单一客户（普遍认为是OpenAI）的收入可能达到300亿美元[4][60] * 此外还与CoreWeave签署了总计160亿美元的多年协议，并与谷歌云达成主要交易[63] * 大量新GPU产能（包括德克萨斯州Abilene园区）预计在2025年第四季度上线，这是一个重要的催化剂[64][67] 与微软的合作伙伴关系：影响与风险 * 微软通过Azure提供OpenAI所需的大部分计算能力，AI工作负载为Azure增长率贡献了16-19个百分点[54] * 估计Azure AI年化收入为186亿美元，其中相当大一部分与OpenAI直接或间接相关[55][56] * 合作关系正在重新谈判，关键议题包括：微软的股权（可能从49%降至33-35%）、收入分成（据报告目前为20%，可能下调）、IP权利（目前至2030年）以及Azure托管OpenAI API的独家性[85][86][94][95] * ChatGPT for Business与微软的M365 Copilot（估计年化收入22亿美元）竞争日益重叠，可能对双方关系构成压力[30][33][34] 对更广泛软件行业的影响 * OpenAI的模型（如GPT-4.0, GPT-3.5, o3）在企业中占据主导地位，是大多数企业AI应用的基础[39] * 投资者担忧OpenAI及其同行可能进军企业软件市场（如编码、代理、创意AI），对现有的SaaS/应用软件公司构成颠覆风险[102][103][105] * 当前AI monetization主要集中在基础设施层（模型、云、GPU），而非应用层，这导致基础设施/数据类软件股票表现优于SaaS/应用类软件股票[106][118][120] * OpenAI自身大量使用第三方软件（如Datadog、Snowflake、Databricks、Salesforce、Oracle ERP），其供应商选择能显著影响这些公司的股价[110][112][113][114] 其他重要但可能被忽略的内容 * **微软的会计处理**：OpenAI在Azure上用于模型训练的计算支出并未反映在微软的营收、COGS或资本支出中，而是作为表外项目与股权投资相抵消，这可能低估了微软的营收和资本支出，并高估了利润率[53] * **通过微软的转包协议**：微软已将大量OpenAI工作负载转包给甲骨文、CoreWeave和Lambda，这些收入计入Azure营收，但成本是甲骨文和CoreWeave的收入。新的直接交易可能部分替代而非完全增量这些现有安排[61][82][83] * **OpenAI自建基础设施的野心**：OpenAI高管表示有意“拥有基础设施IP”，并讨论购买“价值数十亿美元的数据存储设备和软件”用于自己的数据中心，这可能长期改变其与云计算提供商的关系[65][66] * **GPT-5发布的影响**：虽然GPT-5被定位为重大升级，但用户反应褒贬不一，其性能提升未达部分预期，这反而可能缓解了一些软件投资者对SaaS/应用软件被颠覆的担忧[41][42][117] * **客户集中度风险**：对于微软、Datadog等公司而言，OpenAI作为一个巨大且快速增长但集中的客户，既是机遇也是风险[68][110] * **搜索市场份额主张**：OpenAI的CFO声称ChatGPT在搜索市场的份额在6个月内从6%增长到12%，并且由于对话性质，其影响可能被低估[24]

事件影响 - 微软旗下云计算平台Azure用户可能面临网络延迟增加的情况 [2] - 通过中东地区往返亚洲或欧洲的数据传输已受到影响 [2] - 工程团队正采取措施缓解问题 包括监控网络状况 重新分配流量并优化路由路径 [2] 事件背景 - 红海海域多条国际海底通信电缆遭切断 [2] - 红海是连接欧洲 非洲与亚洲的重要电信通道 相关线路通常经由埃及实现跨洲通信 [2] - 海底光纤电缆断裂修复可能需要一定时间 [2] 区域风险 - 也门胡塞武装可能对红海海域航行船只发动袭击 [2] - 该地区海底电缆修复工作预计将面临较大困难 [2]

服务中断事件 - 微软Azure服务因红海多条海底光纤中断出现网络延迟加剧 [1] - 服务中断导致需通过备用路径改道传输 引发高于正常水平的网络延迟 [1] - 工程团队正通过多样化容量调配及流量改道处理服务中断问题 [1] 影响范围 - 往返亚洲与欧洲且需途经中东地区的数据传输面临延迟加剧 [1]

技术优化方法 - TriangleMix是一种免训练、适用于超长输入的Attention模式组合，通过浅层致密、深层三角稀疏的结构设计显著降低预填阶段延迟[2] - 该方法在32K–128K长度下将首Token延迟降低12%–32%，Attention核延迟提升3.7×–15.3×[2] - 通过梯度敏感性分析裁剪无用Middle Q-K区块，仅保留Streaming与末尾聚合区域，复杂度从O(N²)降至O(N)[2][5] 性能表现 - 在Llama‑3.1‑8B‑Instruct模型中将每层内核延迟从750ms压缩至49ms，加速比例达15.3×[10] - 在Llama‑3.1‑8B‑Instruct和Llama‑3‑8B‑262K上应用后62.5%层时保留99.7%原始性能[8] - 在RULER和LongBench等基准测试任务上与Dense attention保持几乎相同的准确率表现[10] 系统架构创新 - 团队主攻智能体原生系统，包括Agent优化中间件、多模态结构融合和人群敏感系统设计[22][24][25] - 提出Parrot系统针对智能体系统计算图优化，传统推理系统面向单次请求优化，而智能体需考虑整个任务链条[15][16] - 开发POML框架实现对象类型自动Token转换，类似前端开发的HTML语言和前端框架[20] 信息检索机制 - Attention被视为Token级别的内积检索，构成可微分搜索引擎，每个Token进行查询增强[32] - 相比Embedding检索具有三大优势：Token级别细粒度、千维级别多视角表达、构建连续推理路径[33][34] - Attention机制成为AI系统最具策略性的控制中心，决定信息调取、保留和匹配方式[27][35] 多模态应用 - 稀疏注意力机制适用于多模态模型，Attention+Memory架构成为多模态系统通用骨架[45] - Video-RAG系统通过事件图处理原始视频信息，在图上进行检索和游走回答用户问题[45] - 主流模态间Token化和对齐基本实现，包括视觉、声音及WiFi感知信号等前沿模态[45] 存储优化策略 - 性能瓶颈来自庞大且不断增长的KV Cache系统，100K-1M上下文长度下TTFT呈平方级别上升[41][47] - 优化策略聚焦写入与读取结构化、语义感知，构建GPU+CPU+RAM混合KV Cache体系[48] - "挑着读"上限高于"挑着写"，阅读时选择性加载可更智能、更任务相关[48] 人群服务应用 - 针对视觉障碍开发者优化Agent反馈策略和交互结构，提升编程体验[68] - 开发个性化认知训练框架"忆我"Reme，为认知障碍提供早期预防和非药物干预新方法[68] - Agent系统目标成为人的"第二操作系统"，特别关注技术依赖高但传统系统难以覆盖的用户[67][69]