文章核心观点 Datavault AI与Burke Products达成战略合作伙伴关系，将结合双方优势为国防和航空航天领域提供创新解决方案，推动行业技术发展 [1][9] 合作概况 - Datavault AI是数据可视化、估值和货币化技术领域的领导者，Burke Products是洛克希德·马丁、雷神技术等公司的一级供应商，双方达成战略合作伙伴关系 [1] - 合作将带来2025年现有合同收入，后续将扩展到产品化服务 [1] 合作内容 - Datavault AI受Burke Products委托，针对各类机会设计和生产解决方案，按合同逐案管理 [2] - 双方合作开展军事级工程、制造和产品化工作，整合Datavault AI的服务、数据和技术与Burke的制造和工程团队，加速产品化和推向市场的速度 [3] - 第一阶段将Datavault AI的声学科学服务和产品集成到Burke的现有系统，未来可能扩展到数字孪生建模、预测分析等领域 [5] 行业背景 - 2025年全球国防开支预计超2.2万亿美元，美国国防预算预计超9000亿美元，行业对安全数据解决方案、先进跟踪和预测情报的需求增加 [4] 双方观点 - Burke Products CEO Aaron Bakhshi认为合作是迈向未来解决方案的变革性一步，Sonia Choi在促成合作中发挥重要作用，合作将为客户带来价值，重新定义国防运营标准 [5] - Datavault AI联合创始人兼CMO Sonia Choi表示与Burke Products合作是公司进入国防领域的关键一步，双方共同为可扩展的美国制造解决方案奠定基础 [8] - Datavault AI联合创始人兼CEO Nathaniel T. Bradley称合作是国际里程碑，Sonia Choi贡献卓越，Burke Products是理想合作伙伴，认可公司知识产权和团队实力 [10] 公司介绍 - Datavault AI在Web 3.0环境中提供AI驱动的数据体验、资产估值和货币化服务，其云平台涵盖声学科学和数据科学部门，服务多个行业 [11] - Burke Products是少数族裔拥有的高精度机电组件制造商，为航空航天和国防领域服务超59年，与众多客户建立长期关系，具备多种核心能力 [12]

公司人事任命 - Nano Labs任命蔡凯龙博士为全资子公司Nano bit HK Limited的首席执行官 负责推动战略升级及全球运营 [1] - 此次任命标志着公司向全球领先上市加密货币储备企业转型的重要一步 [1] 新任CEO背景 - 蔡凯龙博士是加密金融领域知名专家 拥有中美金融市场深厚背景 曾任Jasper Crypto Fund合伙人(2020-2025) [2] - 2017-2018年担任火币集团(现HTX)首席战略官及美国子公司CEO 主导全球化战略 [2] - 此前在德意志银行华尔街部门工作6年 专注金融产品创新与风险管理 [2] - 持有CFA和FRM资格 在金融科技、区块链及资产管理领域有十余年经验 [2][3] 公司战略规划 - 董事会主席孔剑平表示 新任CEO将加速核心加密资产战略储备 优化资产负债结构 推进全球化扩张 [4] - 目标成为具有全球影响力的亚洲领先上市加密货币储备公司 为投资者提供高效透明的加密资产配置渠道 [4] - 蔡凯龙博士表态将强化加密资产策略 把握新兴市场趋势与技术发展机遇 [4] 公司业务概况 - 中国领先的Web3 0基础设施及产品解决方案提供商 专注于HTC(高吞吐计算)和HPC(高性能计算)芯片开发 [5] - 建立集成HTC/HPC特性的FPU(流处理单元)架构 [5] - 数字资产领域布局积极 采用BNB作为主要储备资产 累计持有1 7亿美元主流数字货币(含BNB BTC) [5] - 已建立覆盖HTC解决方案和HPC解决方案的综合业务平台 [5]

公司动态 - Nano Labs任命蔡博士为全资子公司Nano bit HK Limited的首席执行官[1] - 蔡博士将负责推动Nano bit的战略升级并监督其全球运营[1] - 此次任命标志着公司向全球领先的上市加密货币储备企业转型的重要一步[1] 高管背景 - 蔡博士是加密金融领域的知名专家，拥有深厚的学术背景和丰富的国际经验[2] - 蔡博士在2020年至2025年期间担任Jasper Crypto Fund的合伙人[2] - 2017年至2018年期间，蔡博士担任火币集团（现HTX）的首席战略官兼美国子公司CEO[2] - 蔡博士曾在德意志银行工作约6年，专注于金融产品创新、风险管理和技术驱动的业务优化[2] - 蔡博士是特许金融分析师（CFA）和金融风险管理师（FRM），在金融科技、区块链和资产管理领域有深厚专长[3] 公司战略 - Nano Labs董事长兼CEO孔博士表示，蔡博士的任命将为公司带来远见卓识的领导力和强大的战略执行能力[4] - 在蔡博士的领导下，公司将加速核心加密资产的战略储备，利用资本市场工具优化资产负债结构，并进一步推动全球扩张[4] - 公司目标是成为具有全球影响力的亚洲领先上市加密货币储备公司，为投资者提供高效透明的加密资产配置渠道[4] 公司概况 - Nano Labs是中国领先的Web 3.0基础设施和产品解决方案提供商[5] - 公司致力于开发高吞吐量计算（HTC）芯片和高性能计算（HPC）芯片[5] - 公司已构建全面的流处理单元（FPU）架构，整合了HTC和HPC的特性[5] - 公司在数字资产领域积极布局，采用BNB作为主要储备资产，累计持有近1.7亿美元的主流数字货币（包括BNB和BTC）[5] - 公司建立了覆盖多个业务垂直领域的综合平台，包括HTC解决方案和HPC解决方案[5]

公司战略布局 - 云锋金融在现有保险与金融科技业务基础上新增Web 3.0、现实世界资产（RWA）、数字货币（例如稳定币）、ESG零碳资产及人工智慧（AI）领域的前沿布局 [1] 业务拓展方向 - 新增战略领域包括Web 3.0技术应用 [1] - 拓展现实世界资产（RWA）相关业务 [1] - 布局数字货币领域并特别提及稳定币 [1] - 进军ESG零碳资产领域 [1] - 涉足人工智慧（AI）技术领域 [1] 企业行动 - 公司通过港交所公告形式披露战略调整 [1]

纪要涉及的公司 海南华铁 纪要提到的核心观点和论据 1. **RWA 布局与技术应用** - 2021 年启动登高车等设备资产再链化，用专用芯片提升数据传输效率，实现轻资产运营，为行业提供 RDV 化服务[2][6] - 与蚂蚁数科合作推出可信上链的 TBOX，累计设备价值达 260 多亿元，设备出厂及时上链[4] 2. **战略合作与业务拓展** - 与阿达威研究院合作推进 RWA 技术落地，未来可能在香港发行相关资产，探索创新业务[2][7] - 参股国内最大的 NFT 二级市场交易平台 Xmeta，推动 NFT 业务发展，发售 MST 碎片化代币[5][11][14] 3. **国际市场发展规划** - 计划在新加坡上市，利用区块链技术提升资产运营能力，为稳定币应用提供协同作用，探索虚拟世界线上资产映射[2][8] - 在东南亚设立算力中心，国外融资模式适合固定回报的 RWA 化，国内国有控股背景方便操作[17] 4. **适合 RWA 上链的资产** - 适合上链的资产应具备实时监控和记录特性，如登高车租赁业务可实现全程透明化管理[9] - 房地产出租过程监控难度大，上链难度高，不是理想的 RWA 对象[10] 5. **区块链领域应用和规划** - 与蚂蚁集团合作探讨技术对接，推进算力上线，推动算力稳定币发展[11] - 计划通过香港市场进行债券式 RWA 发行，在国内开展使用权交易[11][12] 6. **香港市场对 RWA 发行的重要性** - 香港市场有完善生态系统，可提供服务支持，但国际市场债券化 RWA 价格偏高，等待利率变化后大规模推进，同时考虑国内市场[13] 7. **NFT 与国内市场结合** - 通过发行使用权证和会员卡，将每台设备分成 10 张卡对应使用权，收益可能高于香港市场固定回报，符合 Web 3.0 需求[16] 8. **算力稳定币发展前景** - 发展前景广阔，比挂钩法币空间大，公司思考投入未来算力稳定币备用[19] 9. **公司在区块链和 Web3.0 领域的角色** - 不仅是算力资产代币化，要成为生态系统核心角色，参与更多工作，映射金融领域[19][20] 其他重要但是可能被忽略的内容 1. 海南华铁推出大黄蜂品牌，去年完成超 20 万单合同，超 100 万人次使用登高车，为进入 NFT 领域提供基础[5][14] 2. 海南省封关为 WEB3.0 金融运用提供基础，公司将加大区块链技术投入，为海南省 WEB3.0 金融运用提供支持[12][15] 3. 公司股东中除“我”和海南控股外，其他股东分散，约二十几万名，“我”与大股东无减持计划[22] 4. 香港市场发行 RWA 资产目前需三方进入沙盒，近期可能放宽至一方，境外有自由发行模式，公司内部完成战略性工作参与 Web3 金融运用与合作[22] 5. RWA 资产发行过程与现实生活中的 ABS 类似，是映射关系，香港正进行相关工作最后阶段，Web3 金融领域缺乏人才[24]

战略合作 - Nano Labs与Layer 2跨链桥协议Orbiter Finance达成战略合作 共同开发合规稳定币分发和跨网络交换服务 支持包括与美元、港币、离岸人民币挂钩的多种合规稳定币 [1] - 合作结合Orbiter Finance的多链支持能力与Nano Labs的Web3 0技术专长 旨在为用户提供低成本、合规的跨链转账和主流代币兑换服务 初始产品计划于2025年第四季度推出 暂定域名为NBNB io [2] 技术方案与目标 - 新解决方案基于安全高效的稳定币跨链基础设施 旨在推动合规稳定币在DeFi和传统金融领域的广泛应用 [3] - 双方计划未来扩展对更多区块链的支持 并推动机构级应用的采用 [3] 合作方背景 - Orbiter Finance是领先的Layer 2跨链桥协议 累计处理交易量超过230亿美元 [4] - Nano Labs是中国领先的Web3 0基础设施和产品解决方案提供商 专注于高吞吐量计算(HTC)芯片和高性能计算(HPC)芯片开发 已构建集成HTC与HPC特性的流处理单元(FPU)架构 [5] 公司财务与业务布局 - Nano Labs采用BNB作为主要储备资产 累计持有约1 6亿美元主流数字货币(包括BNB和BTC) [5] - 公司建立了覆盖HTC解决方案、HPC解决方案等多业务垂直领域的综合平台 [5] 注：行业数据引用自Frost & Sullivan报告 [6]

公司公告更正 - 公司于2025年7月7日发布更正声明 修正2025年7月3日原始新闻稿第一段内容[1] 数字资产投资详情 - 通过场外交易以均价约672.45美元购入74,315枚BNB 总交易价值约5000万美元[2][3] - 此次交易后公司主流数字货币储备总额增至约1.6亿美元 包括比特币和BNB[2][3] - 计划通过可转换票据和私募方式初步收购价值达10亿美元的BNB[3] - 长期目标持有BNB总流通供应量的5%至10%[3] 公司业务概况 - 中国领先Web 3.0基础设施和产品解决方案提供商[4] - 致力于开发高通量计算(HTC)芯片和高性能计算(HPC)芯片[4] - 建立集成流处理单元(FPU)架构 融合HTC和HPC特性[4] - 采用比特币作为主要储备资产并建立比特币价值投资体系[4] - 主营业态覆盖HTC解决方案和HPC解决方案 其中HTC方案采用自研Cuckoo系列芯片[4] - Cuckoo系列是市场首批近内存HTC芯片 可替代传统GPU的专用集成电路(ASIC)方案[4]

公司动态 - Nano Labs通过场外交易以均价67245美元购入74315枚BNB 总价值约5000万美元[1] - 交易后公司主流数字货币储备(含比特币和BNB)达16亿美元 标志着BNB战略计划的第一步[1] - 公司承诺全面评估BNB安全性和长期价值 计划通过可转换票据和私募初步收购价值10亿美元的BNB[2] - 长期目标持有BNB总流通量的5%至10%[2] 业务概况 - 公司是中国领先的Web30基础设施和产品解决方案提供商 专注于开发HTC(高吞吐量计算)芯片和HPC(高性能计算)芯片[3] - 已建立综合FPU(流处理单元)架构 整合HTC和HPC特性[3] - 业务覆盖三大垂直领域 包括HTC解决方案和HPC解决方案[3] - HTC解决方案采用自研Cuckoo系列芯片 成为传统GPU的替代ASIC方案 是首批近内存HTC芯片之一[3][4] - 将比特币作为主要储备资产 建立比特币价值投资体系[3]

股东及管理团队变动 - 张烈云成为控股股东并担任执行董事兼董事会主席 [2] - 新管理团队推动应收账款回收工作 [2] 业务回顾与财务表现 - 电子贸易业务聚焦高端产品与技术突破 [12] - 金融事业部收入约港币7200万元 较上年度大幅提升 [13] 未来发展战略 - 电子贸易业务采取先稳后进策略 深化供应链管理与成本优化 [7][13] - 探索RWA及Web3技术应用 推动业务向高科技领域升级 [7][13] - 金融业务将发展高质量家办业务 组建专业团队并拓展高端客户网络 [13] - 寻求战略合作伙伴以谋求产业协同效应 [7][13] 公司业务构成 - 业务涵盖金融及专业服务 电子产品贸易及食品供应链 [11] - 金融业务覆盖大中华及亚太地区 持有多项金融监管牌照 [11]

AI技术发展趋势 - AI技术加速渗透各行各业，互联网基础设施需适应混合办公场景，企业有必要积极进行技术转型 [1] - 大模型应用成本大幅下降，企业更倾向于采用混合模式（如金融企业关键信息用私有大模型，非关键信息用公有大模型或算力平台）以缓解资金压力 [1] - 未来AI技术两大关注点：从基础设施到应用场景的全链条技术创新，以及与技术创新同步的安全问题 [1] 企业AI应用策略 - 企业需构建实时动态系统核查内部运行的大模型种类，并通过云端审查机制实现多模型应用管控 [5] - 需制定内部策略规范员工使用大模型行为，搭建AI访问平台（如思科"bridge IT"平台）防止商业机密泄露 [5] - 企业IT管理人员需明确系统中AI应用类型，建立管控机制确保合规使用 [8][10] 个人AI使用建议 - 优先选择主流大模型（如ChatGPT、通义千问、豆包） [5] - 通过不同模型答案交叉验证筛选可靠信息 [5] - 发现错误时主动反馈服务商以推动优化 [5] AI与可持续发展挑战 - AI是"双刃剑"：缩小数据鸿沟但增加能源需求（算力、计算、网络、存储能耗几何级增长） [6] - 四种降耗方式：最优架构设计（如两层结构）、多网融合资源整合、核心设备低功耗升级（如思科自研芯片"Silicon One"能耗降至10%）、光纤光电转换技术优化 [6] - 综合方案可使物理设备整体能耗降至20%~30% [6] Web 3.0时代基建特点 - 去中心化网络架构带来复杂网状连接，需确保业务安全性与可靠性 [8] - 分布式使用模式需保障客户持续一致的用户体验 [8] 大模型安全防护 - 主流大模型被网络攻击成功率高达60%~100%，需构建安全机制（验证可靠性、设置电子围栏、实时监测攻击） [10] - 需防范"带偏见"大模型（数据越多答案越错误），从多角度保护 [10] - 安全策略落地需企业IT与业务人员协同定义规则，可人工设定或系统自我学习 [10] 思科业务布局 - 在Web 3.0与AI时代提供容器化技术监测虚拟应用数据流，实现端到端全链路管理与可视化 [7] - 香港分公司依托"背靠祖国，联通世界"定位，支持中资企业出海，并赋能金融、娱乐等优势产业（如AI技术、WiFi 7升级） [11]