AI编程工具对软件行业的影响 - 生成式AI正在重塑软件行业格局，类似互联网对传统媒体的颠覆 [1] - AI工具如Cursor和Claude Code使编写代码成本从每token数千美元降至几美分 [1] - 软件开发成本断崖式下降，过去数百美元编写数百行代码，现在数百美元可编写数百万行代码 [8] - 传统软件行业毛利率高达90%以上，但AI可能导致高利润时代结束 [8][10] 传统媒体行业的历史变迁 - 互联网前电视捆绑套餐渗透率达87%峰值，2010年代YouTube崛起后跌至40% [2][5] - YouTube用户增长S型曲线与有线电视套餐顶峰时间重合 [2] - YouTube频道数量达1.139亿个，其中3.23万个频道订阅超100万，MrBeast订阅量达4亿 [7] - 电视节目启动成本从25万美元降至YouTube频道的3000美元 [7] 软件行业未来趋势 - AI编程代理将导致软件供应指数级增长，传统软件公司高利润护城河失效 [10][11] - SaaS模式处于类似传统媒体高点，AI将加速其衰退过程 [11] - 行业可能经历整合浪潮，微软等巨头或面临类似迪士尼的转型 [12] - 软件价值可能回归硬件，芯片和算力成为新稀缺资源 [15][16] 软件本质的哲学思考 - 软件可能是科技进步中的"局部最小值"，核心驱动力始终是硬件 [14] - 早期软件以硬件捆绑形式销售，独立收费是特定历史阶段产物 [14] - 未来设备可能内置定制软件，硬件成为信息与物理世界交汇点 [15]

Meta AI部门重组与人才战略 - Meta近期展开大规模AI人才招募行动，以高达1亿至2亿美元天价挖角竞争对手（如苹果AI团队负责人庞若鸣）[3][4] - 新成立由Scale AI前CEO Alexandr Wang领导的「超级智能实验室」（MSL），整合原GenAI团队并赋予高管自主招募权[5][22] - 挖人行动重点针对OpenAI等竞争对手，力度空前导致对方CEO公开回应[3] FAIR与GenAI/MSL的架构差异 - FAIR（基础AI研究院）保持独立研究性质，600人团队专注长期开源研究，与GenAI/MSL的GPU资源、数据/代码完全隔离[8][12][14] - FAIR仅拥有GenAI部门5%的GPU资源且使用不同云服务商，Llama1团队因商业化成功被剥离至GenAI[14][15] - 图灵奖得主Yann LeCun向Alexandr Wang汇报属架构调整，FAIR自2022年起已多次变更上级部门（如Reality Labs、CPO）[10][11] 内部动荡与文化挑战 - GenAI和FAIR部门将面临裁员，MSL高薪招聘加剧内部资源竞争[21][22] - 员工抱怨公司文化侵蚀：2000人Llama团队目标模糊，GenAI同时承担多项冲突任务导致资源分散[25] - 技术声誉受Llama4「刷榜」争议影响，外部引入人才留存率低，内部流传文章批评组织失调[25] 研究方向与未来展望 - MSL研究方向未完全明确，但将整合原GenAI团队（负责Llama模型、Meta AI助手等产品级LLM）[16][21] - 扎克伯格改革力度激进，成效需待下一代大模型发布验证[23] - 生成式AI浪潮下FAIR学者（如田渊栋）转投GenAI部门，基础研究与应用开发界限模糊化[18]

市值与股价表现 - 英伟达股价在2025年7月9日盘中一度上涨2.5%至163.9美元/股，收盘价为162.9美元，总市值达3.97万亿美元，盘后微涨至163.36美元，市值突破4万亿美元 [3] - 全球市值超3万亿美元的公司仅三家，微软3.75万亿美元，苹果3.14万亿美元 [3] - 英伟达市值从2023年6月进入1万亿美元，2024年3月突破2万亿，6月达3万亿，2025年7月突破4万亿 [3] - 股价自2023年初累计涨幅超1000%，2025年至今上涨逾20%，标普500指数权重接近历史最高 [3] 财务与业务增长 - 2026财年Q1营收440.6亿美元（同比+69%），净利润187.8亿美元（同比+26%），每股收益0.81美元（同比+33%） [4] - 数据中心业务营收391亿美元（同比+73%），占总营收89% [6] - 分析师预测英伟达市值可达6万亿美元，目标价上调至250美元 [4] 产品与技术布局 - Blackwell系列芯片GB200已量产，GB300计划2025年Q4量产 [5] - 预计2025年Q3 GB200机架出货量1万台，Q4 GB300出货数千台，全年GB200 NVL72总出货约2.7万台 [5] - 全球数据中心市场规模2500亿美元，年增速20%-25% [5] - 公司提出生成式AI、代理AI和物理AI的蓝图，推理模型计算量或达预训练模型的100倍 [6] 市场与竞争环境 - AI服务器产值2025年预计30亿美元（同比+46%），英伟达在AI芯片供货占比第一 [6] - 重要客户OpenAI使用谷歌TPU芯片替代部分英伟达产品 [7] - 亚马逊、微软、Meta等科技巨头自研芯片可能减少对英伟达依赖 [8] - 量子计算或5-7年内突破，性能可能超越现有技术 [8] 地缘政治与市场风险 - 中国业务占全球比重曾达25%，2023年销售额170亿美元，受美国对华芯片禁令影响 [7] - 公司呼吁美国政府修改AI技术出口法规以把握市场机遇 [7]

核心观点 - 飞书通过AI重构企业协作底层逻辑，发布AI"全家桶"产品组合，强调"真落地"策略 [2][8][21] - 多维表格成为飞书王牌产品，月活接近1000万，技术性能显著提升 [2][9][11] - 协同办公行业三足鼎立（飞书/钉钉/企业微信），盈利仍是共同挑战 [3][4][17] - AI商业化加速，企业服务市场呈现基础设施化和生态化趋势 [15][16] 产品与技术 - 多维表格单表容量达1000万行（较2024年提升10倍），2万行加载速度从7.4秒优化至0.94秒 [9] - 发布AI开发套件：包含Aily企业级agent平台（支持配置人设/接入知识/业务系统）和飞书妙搭AI系统搭建工具 [13][14] - aPaaS平台完成更新，实现AI全程助力业务系统开发 [15] - 技术突破方向：智能系统+Agent组合，AICoding+PaaS开发范式 [15] 市场表现 - 新能源汽车行业：销量前30品牌中60%使用飞书（含小鹏/蔚来/理想/小米等） [19] - 茶饮行业：6家上市企业中5家使用（蜜雪冰城/霸王茶姬/奈雪等） [20] - 国货美妆：10家上市企业中7家使用（珀莱雅/华熙生物/贝泰妮等） [20] - AI创业公司：DeepSeek/智元机器人等早期采用 [20] 行业动态 - 钉钉2025上半财年ARR达2亿美元，计划2025年盈亏平衡 [17] - 企业微信2024年收入翻倍，腾讯会议收入增40%，宣称将率先盈利 [17] - 全球生成式AI企业支出达46亿美元（同比增8倍），代码生成工具采用率51%居首 [16] - 协同办公软件竞争从功能比拼转向生态体系构建 [15]

公司动态 - Manus近期进行大规模裁员，120名员工中仅保留40余名核心技术人员迁往新加坡总部，其余被裁[1] - 公司三位联合创始人已于5月移居新加坡，6月确认总部迁至新加坡并在加州、东京增设办事处[1] - 裁员后在新加坡招聘节奏加快，母公司蝴蝶效应一个月内发布14个职位，最高薪资达14000美元（约为国内同类岗位3倍）[8][9] 融资与估值 - 母公司蝴蝶效应4月25日获得Benchmark领投7500万美元B轮融资，估值跃升至5亿美元[4] - 融资触发美国政府审查，受《特定国家风险投资审查条例》影响[4] - 参考案例HeyGen在注销中国主体后获Benchmark投资，并将总部从深圳迁至洛杉矶[6] 行业竞争格局 - 直接竞争对手GenSpark展现惊人增速：20人团队45天实现3600万美元年化收入，用户增速是Manus同期2倍[15] - 行业平均员工人数为22人，Manus原有120人团队被认为人效比过低[6] - 巨头入场加剧竞争，Google推出AI虚拟试衣功能直接威胁Manus产品安全区[16] 产品与战略 - Manus是产品创新代表，被YC CEO称赞"让用户看到AI在个人计算机上运行的未来"[1] - 公司面临产品被大模型吞噬风险，创始人承认存在速度慢、成本高、有幻觉等问题[14] - 先发优势积累200万等候用户（截至3月数据），但5月后访问量连月下降[15][17] 出海挑战 - AI Agent创业公司普遍在成立之初就瞄准全球市场，出海成为必选项[11] - 中国团队出海面临本土化挑战，包括语言障碍和付费习惯差异[12] - 日本市场需要建立深度信任关系或获得权威第三方背书才能进入供应链[13] 发展路径 - 参考案例Bolt.new通过举办黑客马拉松和免费策略有效提升用户粘性[17] - AI设计公司Krea采用与用户共创模式，设计创作者分成机制（平台抽成5%-15%）[17] - 行业趋势显示垂类AI公司数量占比增长翻倍，部分公司从ToC转向ToB赛道[20] 行业观察 - AI Agent赛道窗口期仅1-2年，公司需快速证明自身价值[14] - 用户粘性成为关键竞争点，需要构建完整工作链条留住用户[19] - 产品"有趣"比"有用"更重要，欧美市场更看重用户体验而非单纯功能[18]

因客户投资意愿会在短期内剧烈变动、需求预估有难度，因此DISCO仅会公布最近一个季度的财 测预估、而不会公布全年度财测预估。 日媒报导，DISCO上修财测，主要是因为生成式AI用高性能半导体需求旺盛、带动制造设备销售 增加，另外日圆较预期走贬、也是原因之一。 DISCO在4月时所设定的4-6月汇率基准为1美元兑 135日圆，而该期间的平均汇率为144.5。 DISCO预计将在7月17日公布2025年度第一季财报、届时也将公布第二季度(2025年7-9月)财测预 估。 DISCO 7月4日公布资料指出，AI需求加持，上季(2025年度第一季、2025年4-6月)非合并(个别) 出货额为930亿日圆、较去年同期增加8.5%，为6季来第5度呈现增长，季度别出货额超越2024年 度第三季(2024年10-12月)的908亿日圆、创下历史新高纪录。 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来 源： 内容来自moneyDJ 。 AI需求旺，日本晶圆切割机大厂DISCO上修财测、纯益将创下历史新高纪录。 DISCO 9日于日股盘后发布新闻稿宣布，2025年度第一季(2025年4-6月)合并营收自原先(4月时)预 估的75 ...

出品｜虎嗅科技组 作者｜陈伊凡 编辑｜苗正卿 美元资本裹挟下的迁徙 Manus的全球化布局和去中国化，是意料之中，与其融资进程高度绑定。 虎嗅根据公开资料，梳理了一条Manus包括融资在内的时间线，Manus从3月份公布内测至今，并没 有太多的产品端更新。不过其在融资上的步伐迅速，在不到一年的时间里完成两轮融资。 4 月 25 日，其母公司蝴蝶效应获得 Benchmark 领投的 7500 万美元 B 轮融资，估值跃升至 5 亿美 元。但这笔交易随即触发美国政府审查——根据今年 1 月生效的《特定国家风险投资审查条例》， 美国资本对中国 AI 领域的投资需向财政部报备，而 Manus 虽聚焦 AI 应用开发，仍被纳入审查范 围。 梳理Benchmark 的投资，已有中国公司给出了避险模版。该机构此前投资的 AI 视频公司 HeyGen， 在产品上线之后的7月个内，实现了100万美元的年度经常性收入，在2023年注销中国公司主体， 头图｜Manus官网 距离 3 月凭借 "AI 智能体自主完成复杂任务" 的产品惊艳亮相仅四个月不到，AI Agent 公司 Manus 就因一场大规模裁员陷入舆论漩涡。近日， Ma ...

AI技术演进历程 - 英伟达GTC2025大会回顾AI领域十余年演进：从2012年AlexNet开启深度学习时代，到近年大模型推动生成式AI浪潮，再到当前Agentic AI范式，最终指向Physical AI愿景 [2] - 技术演进速率呈指数级提升：深度学习十年突破远超传统机器学习三十年积累，ChatGPT问世后两年半内AI进展超越整个深度学习时代，加速效应被形容为"人间一日，AI一年" [2] - 技术史视角下传统机器学习如同"远古文明"，专家系统似"史前技术" [2] Agentic AI发展阶段 - **第一阶段（2024年秋季）**：OpenAI的o1与DeepSeek-R1推理模型技术成熟化 [5] - **第二阶段（2025年初）**：o3模型上线及Deep Research、Operator、Manus等智能体应用涌现 [5] - 核心定义：具备自主理解、规划、记忆和工具调用能力，能自动化完成复杂任务的系统，升级为Auto-Pilot模式 [10] 能力范式对比 - **传统AI阶段**：依赖专业界面与指令，解决限定领域任务，本质为人类操作工具 [6] - **大模型阶段**：获得通用任务解决能力与自然语言交互界面，升级为人机协作副驾驶（Co-Pilot），但仍需人类分步指挥 [6] - **Agentic AI阶段**：新增任务规划与工具调用能力，可理解并执行高层目标导向需求（如设计并发布海报） [10] 技术突破路径 - **任务规划能力**：关键挑战为实现类人类"系统二"慢思考（多步逻辑推理） [11] - **解决方案演进**： - 提示词工程（CoT/ToT）通过示例激发模型上下文学习 [14] - 监督学习提供标准解法路径（类比"通识教育"），强化学习自主探索最优路径（类比"研究生教育"） [15] - **工具调用机制**：支持API/数据库/知识库/外部模型/GUI封装，调用方式包括预设流程（确定性高）与提示词触发（适应动态环境） [17][19] 应用生态与架构 - **实现架构**： - 操作型Agent（Operator）负责环境交互与自动化（"眼和手"） [28] - 信息型Agent（Deep Research）专注知识整合与分析（"大脑"） [28] - **协同模式**：GUI Agent适配人类数字界面，API Agent构建AI原生环境，多Agent协同案例包括荣耀YoYo调用中移动灵犀 [29] - **垂直领域落地**：成功案例覆盖广告（ICON）、网络安全（XBOW）、开发（Traversal），核心趋势包括交互界面简化为目标对话框、Action/Information Agent深度融合 [30] 底层驱动逻辑 - 算力转化智能三阶段定律： - 预训练阶段通过算法优化消化算力（Transformer收敛架构） [30] - 后训练阶段利用强化学习生成高质量合成数据 [30] - 推断阶段消耗算力提升实时智能，形成行为数据反哺预训练模型的正向循环 [30]

市值里程碑 - 英伟达市值一度突破4万亿美元，收盘价达162.88美元/股，总市值3.97万亿美元，与2024年日本GDP相当 [2] - 全球仅有三家公司市值超3万亿美元：英伟达(3.97万亿)、微软(3.75万亿)、苹果(3.14万亿) [4] - Loop Capital预测英伟达市值可达6万亿美元，华尔街最高目标价达250美元/股 [4] 业绩增长 - 2026财年Q1营收440.6亿美元(同比+69%)，GAAP净利润187.8亿美元(同比+26%)，Non-GAAP每股收益0.81美元(同比+33%) [7] - 2023-2024年营收增长率达125%，远超其他Fabless公司20%左右的增速 [8] - 数据中心业务营收391亿美元(同比+73%)，占总营收89% [9] 产品与技术优势 - Blackwell系列芯片GB200已量产，GB300计划Q4量产 [8] - 预计2025年Q3 GB200机架出货量达10000台，全年GB200 NVL72总出货量约27000台 [9] - AI服务器市场占有率约70%，AMD占比8% [9] - 2025年AI服务器产值预计达30亿美元(同比+46%) [9] 战略布局 - 公司定位从芯片制造商转向AI基础设施企业 [13] - 重点布局三大方向：生成式AI、代理AI、物理AI [13] - 推进"十年AI基础设施建设周期"，聚焦机器人(通用机器人产业化)和自动驾驶领域 [14] - 加速主权AI建设，拓展政府与超大规模合作项目 [14] 行业地位 - 带动全球半导体产业增长，2024年行业增长主要来自英伟达 [8] - 建立AI时代算力范式：GPU并行运算+CUDA生态+联接技术+算法软件 [13] - 从游戏显卡公司发展为定义AI时代的算力基础设施巨头 [15] 竞争环境 - 中国市场受限，正尝试更新芯片设计以符合管制标准 [15] - 面临AMD、谷歌、亚马逊等竞争对手的AI布局压力 [15] - 高端AI芯片性能仍保持领先地位 [15]

全球资产配置趋势 - 逾六成亚洲基金把关人计划增持政府债券和投资级债券 [1] - 43%全球基金把关人预计固定收益收益上升 37%计划在降息周期中增加配置 [1] - 私募信贷领域净22%基金把关人计划增加配置 34%预测收益上升 [1][2] - 65%亚洲基金把关人拟增持政府债券 61%计划增加投资级债券配置 [1] 风险偏好与市场分歧 - 32%基金把关人计划增加风险敞口 40%预计减少风险敞口 [2] - 亚洲地区37%基金把关人计划增减风险敞口 与全球趋势一致 [2] - 83%基金把关人预计未来一年收益波动加剧 [2] - 39%基金把关人计划增持现金或货币市场工具 [2] 股票配置动态 - 45%资产配置者预期公募股权回报下降 34%仍计划增加配置 [3] - 近三分之二配置者预计股票表现将呈现地区性分化 [3] - 73%亚洲基金把关人计划增加对人工智能的配置 [3] - 环球股票策略仍是公募股权配置首选方向 [3] 另类投资与私募市场 - 净22%基金把关人计划增配私募信贷 净19%拟增加私募股权配置 [2] - 亚洲超三分之二基金把关人倾向直接投资私募市场 欧洲比例为56% [2] - 58%基金把关人认为中阶市场私募信贷存在持续机遇 [2] 房地产配置特点 - 超半数资产配置者预计维持房地产配置比例 20%计划增加配置 [4] - 欧洲配置者偏好发达欧洲市场 亚洲配置者倾向发达亚洲市场 [4] - 亚洲基金把关人首选工业物流设施及长者住屋 62%看好数据中心机会 [4] 行业主题与策略调整 - 固定收益资产因稳定收益与下行保护受青睐 [1] - 生成式AI被视为重塑全球经济的关键 投资者关注AI应用浪潮 [3] - 资产配置者采取选择性策略 平衡稳定收益与创新主题投资 [4]