报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 过去一个月发生诸多事件，股票市场左尾风险被剔除，宏观团队上调增长预测、推迟降息时间、提高全球指数目标并降低衰退风险至35% [1] - 短期内，较好地缘政治形势、硬数据、软数据复苏潜力、投资者较轻股票持仓及人工智能主题或支持风险偏好推动股市超调；长期看，诸多利好已被消化，债券市场担忧美国财政，贸易政策滞胀冲击影响待察，衰退风险仍存，美国股市估值和集中度处高位，全球股市也不便宜 [1] - 增加风险时应谨慎选择，关注市场错位、基本面及阿尔法与贝塔关系，利用波动率下调增加保护措施 [2] - 长期来看，生成式人工智能是股市变数，其通缩影响被低估，将远超关税通胀效应 [3] 根据相关目录分别进行总结 市场表现 - 标普500指数可能见证从20%回撤到创新高的最快反弹之一，给出了历史上不同时间达到新高所需工作日数 [4][5] - VIX和MOVE指数经历自1990年以来最剧烈四周调整之一，VIX再次跌破20 [6] - 市场定价乐观经济增长前景，自4月4日以来周期股表现优于防御股18%，推动股市对未来美国实际GDP增长预期提升超150个基点 [8] - 尽管标普500指数今年略有上涨，欧洲市场上涨10%（以美元计上涨18%），意大利和德国美元计价均涨超27%，香港涨14%，地域多元化有回报 [18] 数据情况 - 就业、零售销售、GDP等硬数据坚挺，但软数据（如ISM、PMI、消费者信心调查）今年迄今恶化，两者差距为1970年代以来最大之一 [10] - 尽管关税是上次贸易战8倍，金融状况几乎未收紧 [12] - 估值上升，美国市盈率接近历史高点，其他地区也不便宜 [13] 利率情况 - 长期利率变动值得关注，低于趋势的增长与高于目标的通胀冲突、政策利率宽松空间减少及财政轨迹推动长期收益率重置走高，利率策略师上调年底2年期和10年期收益率预测至3.90%和4.50% [22][23] - 需关注利率变动速度和驱动因素，收益率快速上升（超2个标准差，约1个月内60个基点）股票通常抛售，因增长预期上升股票通常能更好消化 [25] - 美国债券收益率上升与股票回报长期无明确持续关系，如1998 - 2000年债券收益率上升时股市强劲，1994年盈利增长良好时股票仍下跌 [26][27] 投资者情况 - 仍处于低位的股票投资者仓位是近期市场上涨有力论据，美国股票情绪指标上周录得 - 1个标准差，预示未来2 - 8周标普500指数回报高于平均 [30] - 对冲基金净杠杆率处于第15百分位，系统性投资者持有的股票仓位低，CTAs在美国和全球增仓，预计未来一周全球买入约155亿美元，资金流向将保持支持态势 [32][34][35] - 因实现波动率低，波动率控制策略将增加多头头寸，其仓位比两年平均水平低40%；风险平价仓位低于两年平均水平44% [39][44] 个股情况 - 现在适合关注阿尔法和错位，强大定价能力、强健资产负债表、质量和长期增长领域值得投资，七巨头相对标普493的估值溢价降至2018年以来最低 [46] - 七巨头与指数其余部分表现差异显著，七巨头自四月低点反弹28%，今年迄今跌5%，较2024年12月高点跌9%，标普493今年迄今回报率4%，领先七巨头9个百分点；除NVDA外，其余七巨头一季度同比每股收益增长28%，超出市场预期16%，为2021年二季度以来最大惊喜幅度 [49][50] - 市场对七巨头盈利增长溢价减弱的预期可能错误，2023和2024年七巨头盈利增长表现比年初分析师预期高超10个百分点，过去一年2025年预期增长差距从3个百分点扩至11个百分点 [53] - 七巨头中GOOGL未因良好每股收益等受益，诉讼和搜索业务威胁压制股价 [55] - Fiserv从高点下跌30%，被认为是有吸引力的入场点，预计下半年Clover交易量将两位数增长 [60] - UNH经历约60%回撤，为25年来除COVID外最严重，重新审视这种情况对有持有期限的资本通常值得 [61]

智能手机厂商自研芯片历程 - 华为2012年启动自研智能手机芯片，2014年推出"麒麟"系列处理器，2019年发布首款5G SoC芯片麒麟990后遭遇美国出口管制导致供应链中断 [2] - 小米2017年发布首款自研手机SoC芯片澎湃S1，搭载于小米5C卖出40-50万台，但后续澎湃S2推进不顺导致项目暂停 [2] - OPPO 2019年启动造芯计划，组建3000人研发团队，2021-2022年推出影像NPU和蓝牙音频NPU芯片，但2022年突然关停芯片业务"哲库" [3] 自研芯片的商业决策差异 - OPPO关停哲库主因是2022年全球智能手机出货量同比下滑11.3%，OPPO自身出货量暴跌22.7%，现金流承压难以支撑芯片研发投入 [7] - 小米重启造芯时全球出货量稳居前三，现金储备充足且业务多元化（手机+AIoT+造车），财务韧性更强 [8] - 芯片研发投入差异：设计高端手机SoC需数十亿元前期研发，每次流片失败损失上亿元，OPPO哲库三年投入估计达150亿元 [7] 组织架构与经验积累 - OPPO哲库采用独立法人模式，与手机业务协同存在信息壁垒，内部被视为"供应商"而非有机组成部分 [9] - 小米"玄戒"团队归属手机部旗下，研发人员为小米正式员工，实现产品需求与芯片设计的高效协同 [10] - 小米从澎湃S1/S2失败中吸取教训，转为先研发手机周边芯片积累技术，而OPPO哲库重复了小米早期错误 [11] 技术路径与行业环境变化 - 小米玄戒SoC采取与联发科合作5G基带的务实策略，规避专利壁垒，而OPPO哲库同时挑战CPU架构和自研基带两大技术难题 [12] - 美国监管焦点转向AI高性能计算芯片，消费级SoC领域出现窗口期，OPPO哲库关停主因是商业考量而非制裁 [15] - AI手机时代催生定制芯片需求，vivo、OPPO、荣耀等厂商已布局影像NPU、显示芯片等专用芯片 [16] 未来发展趋势 - 自研SoC可深度优化软硬件协同，推动AI功能落地，旗舰机型将越来越依赖芯片自主设计能力 [16] - 小米造车和AIoT生态为芯片技术提供更广泛应用场景，手机SoC研发成果可反哺智能驾驶等领域 [17] - 若小米玄戒SoC成功量产，将成为全球第四家具备高端手机芯片自研能力的消费电子厂商 [18]

技术使用与AI渗透 - 2024年英国成年人以巩固现有设备为主，仅少数人购置新设备，部分用户降级设备或取消付费电视订阅转向流媒体服务 [1] - AI工具应用显著增加，办公族普遍使用ChatGPT、Microsoft Copilot处理重复性工作，部分用于个人生活如撰写申请、规划旅行 [1] - 智能门铃因安防功能成为新增长点，但用户对订阅服务抵触情绪明显 [1] - 超半数参与者使用智能设备和应用监测健康数据、制定健身计划，心理健康类应用如Headspace获得认可 [1] 内容消费与平台分化 - 在线点播观看趋势持续，智能电视普及推动BBC iPlayer、ITVX等公共服务平台使用，但公众对BBC信任度下降 [1] - YouTube重要性显著提升，尤其在男性群体中超越传统电视和流媒体成为主要观看平台，内容涵盖体育赛事、小众兴趣播客及指南 [2] - TikTok仍是年轻群体重要信息来源，其算法推荐的个性化内容使其保持例外地位 [2] 隐私与安全 - 多数参与者将提供个人数据视为使用在线服务的"必要之恶"，态度趋于被动接受 [2] - 用户对识别诈骗电话和邮件的信心较强，主要通过核查发件地址、咨询家人等方式应对 [2] - AI生成内容泛滥引发新担忧，部分参与者对社交媒体上的深度伪造视频表示担忧 [2] 新闻获取与媒体信任 - 新闻消费呈现明显分化趋势，乌克兰和中东冲突报道加剧公众态度两极化 [2] - BBC新闻仍是最广泛使用的新闻服务，但其公信力面临挑战，低收入家庭和少数族裔群体转向社交媒体和YouTube上的替代信源 [2] - 2024年大选报道中，主流媒体的对抗性辩论模式遭批评，多数参与者认为媒体报道未显著影响其投票决策 [2] 二十年媒体生活反思 - 智能手机被公认为影响力最大的技术，重塑了通信、内容消费和社会互动模式 [3] - 参与者既认可技术带来的便利和信息获取渠道拓展，也担忧技术更新压力、隐私泄露及家庭生活碎片化 [3] - AI被视为关键变量，教育、就业领域的潜在变革引发广泛讨论，部分人期待技术反叛回归简单生活 [3] 群体差异 - 年轻群体更依赖TikTok和YouTube，中老年用户坚守传统电视和广播 [3] - 高收入群体更倾向于使用智能设备管理健康和财务，低收入群体通过二手交易平台和价格比较网站应对生活成本压力 [3] - 父母群体在平衡子女技术使用与保护方面面临挑战，对学校禁手机政策普遍持支持态度 [3] 翻译行业AI应用指南 - 生成式人工智能推动翻译实践模式从"人主导-机辅助"向"人机双向赋能"演进 [6] - 生成式人工智能具备语义推理与文化适配能力，被视为"数字伙伴"而非效率工具 [7] - 翻译行业人员可聚焦情感传递、文化适配、创意表达等更具主观性与人文价值的环节 [8] - 生成式人工智能可应用于译前预置、译中生成、译后优化等关键环节，构建"人机协同驱动"的智能化工作流程 [10] - 翻译行业人员需提升语言理解能力、语言表达能力、翻译能力和跨文化交际能力等核心竞争力 [15] - 生成式人工智能可辅助构建领域知识库、翻译记忆库等，提升翻译质量稳定性与项目执行效率 [22] - 翻译行业人员需掌握提示词设计和优化技巧，通过精准指令引导生成式人工智能完成任务 [24]

"GenAI(生成式人工智能)推动全球企业数据量高速增长。"IDC中国软件行业研究经理李凌霄17日在广州 表示，根据IDC报告，受生成式AI等技术驱动，预计2028年全球新生成数据量规模将达到393.9ZB(泽字 节)，其中企业数据规模和增速尤为凸显。(中新网) ...

生成式AI视频技术发展 - 生成式AI在文本和图像领域已成熟，视频生成成为AIGC重要研究方向，应用于影视制作、短视频合成等领域[1] - 现有商用/开源模型（如Sora、可灵、CogVideo）依赖文本/图像输入，但存在几何细节控制不足、运动信息难以精确调节等局限性[7][9] - 视频局部二次编辑需解决空间与时序一致性难题，当前方法多聚焦整体风格变化而非局部几何编辑[9][11] SketchVideo技术创新 - 提出基于线稿的可控视频生成/编辑方法，仅需1-2帧关键帧线稿即可生成时序一致的动态视频，支持局部区域修改[1][12] - 采用跳跃式残差控制结构：将条件模块以固定间隔嵌入预训练模型（CogVideo-2B），参数开销减少50%以上[11][12] - 引入帧间注意力机制，通过稀疏传播关键帧控制特征实现全视频一致性[12] - 视频编辑新增视频嵌入模块，结合局部融合策略保留非编辑区域内容[12] 应用效果展示 - 单帧线稿+文本输入可生成高质量视频，指定时间点与线稿匹配度达90%以上[15][17] - 双帧线稿输入可控制物体运动轨迹，实现定制化生成[17][19] - 真实视频编辑支持局部区域修改（如树枝移动、头部旋转），新内容与原始视频运动同步[19][21] 行业影响 - 突破专业视频制作门槛，用户通过简单线稿即可创作动态内容，效率提升约70%[23] - 技术已被CVPR 2025收录，相关代码及Demo在GitHub和YouTube开源[8][23] - 相比传统文本驱动方法，几何控制精度提升40%，填补了视频生成领域可控性空白[9][12]

5月15日，由北京市委金融办牵头搭建的服务北京全球高端专业服务机构平台正式启动。作为平台财会领域的牵头机构掌舵者，ACCA（特许公认会计师公 会）行政总裁白容（Helen Brand）特地从英国来到北京参加启动会。 在启动仪式结束后，经济观察报记者对白容进行了采访。谈及ACCA在中国高水平对外开放中所扮演的角色时，白容表示，在促进开放、推动互联互通以及 贸易繁荣发展的关键进程中，一个全球通用的商业语言至关重要。商业人士、监管者、政府以及更广泛的商业生态系统之间需要建立稳固且紧密的联系。 白容表示，在助力北京打造高端专业服务平台的过程中，ACCA的首要职责是统筹协调财会与金融领域内各方参与者的共同努力。凭借自身广泛的全球影响 力以及在中国的深厚根基，能够协调众多其他组织与企业共同参与其中，贡献国际视野。 据ACCA（特许公认会计师公会）与IMA®（管理会计师协会）近日公布的2025年第一季度《全球经济状况调查》报告显示，中国财会专业人士整体市场情 绪大幅跃升，而北美地区的市场信心已降至有史以来最低水平。 根据上述报告，一季度调研结果显示北美市场信心显著下降，主要归因于美国财会专业人士的信心跌至历史第二低水平。调 ...

微沃科技与Future Vision II合并交易 - 中国证监会要求微沃科技补充说明股权控制架构合规性及业务是否符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》[1] - 微沃科技与Future Vision II签署1亿美元合并协议 微沃股东将获得9,950,250股Future Vision II股票 每股价值10 05美元[1] - 交易预计2025年第二季度末完成 合并后公司更名为Viwo Inc 并挂牌纳斯达克[1] 证监会补充材料要求 - 要求核查股权控制架构合规性 包括搭建和返程投资涉及的外汇管理 境外投资等监管程序是否符合《关于外国投资者并购境内企业的规定》[2] - 需说明境内运营实体具体业务情况 包括人工智能行业应用系统集成服务 人工智能软件开发等 是否符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》[2] - 要求核查合并交易按照《关于非居民间接转让财产企业所得税若干问题的公告》进行税务申报缴纳情况[2] 微沃科技业务概况 - 公司专注于人工智能和"Martech"(营销+技术)服务 以及人工智能和软件开发服务[2] - 业务范围包括人工智能行业应用系统集成服务 人工智能通用应用系统 人工智能公共数据平台等[2] - 公司致力于推动业务增长并为客户提升企业价值 帮助各行业客户实现数字化升级转型[2] Future Vision II背景信息 - 为空白支票公司 2024年9月12日挂牌纳斯达克Capital Market 募集资金5000万美元[3] - SPAC发起人为英属维尔京群岛注册的HWei Super Speed Co Ltd 董事会主席兼CEO为Xiaodong Wang[3] - 初始并购期限18-24个月 计划重点关注大中华区TMT行业 包括智能芯片 5G 集成电路等新兴技术领域[3]

行业前景与发展战略 - 算力是数字经济时代的核心生产力，推动信息技术产业和传统产业数字化转型 [1] - 生成式人工智能和大模型是人工智能技术发展的关键因素，持续深化与各行业融合 [1][2] - 公司未来增长点聚焦算力基础设施投资运营、数字化解决方案赋能、绿色算力创新三大领域 [2] - 公司致力于构建"算力基建-智能调度-行业应用"全产业链服务能力，并拓展海外市场 [2] 财务业绩 - 2024年度公司营业收入13.79亿元 [2] - 2024年度归属于上市公司股东的净利润2750.43万元 [2] 业务布局 - 公司核心业务包括算力设备集成销售、算力基础设施综合服务、数字化增值解决方案服务 [2] - 积极推进以"东数西算"为核心的算力网络建设 [2]

企业培训行业变革 - 传统企业培训面临供需不匹配的发展难题 生成式AI技术推动组织学习方式从经验传授向智能赋能转变 [1] - AI技术将专家经验转化为可复用智能资源 使学习模式从"一刀切"转变为高度个性化的"量身定制"路径 [1] AI个性化学习机制 - AI根据学员背景、兴趣及学习习惯定制内容与路径 采用动态调整机制贴合学习者实际进度和理解层次 [3] - 相较于传统静态学习材料 AI能根据企业内外环境动态及知识库更新实时迭代内容 确保学员接触前沿知识 [3] - 通过自然语言处理和机器学习构建智能交互环境 支持语音/文字多媒介互动 提供即时反馈与个性化辅导 [3] 智能培训产品体系 - AI伴学：智能化融合教学练测 开创高效学习新生态 [6] - AI教练：以精准学习为核心 通过实战演练实现学习效率飞跃 [6] - AI陪练：利用语音互动模拟真实对话场景 提升员工软技能与沟通技巧 [6] - 智能巡考：覆盖考前/考中/考后全流程 实现考试管理全智能化 [6] 培训模式价值升级 - 学员需求从通用内容转向陪伴式个性化指导 需在真实业务场景中快速解决问题 [5] - AI通过智能教练形式实现全天候陪伴 提供定制规划/内容匹配/自主学习和实践评估闭环 [5] - 知学云AI+学习产品体系推动培训向个性化/实战化/智能化演进 使培训成为组织能力进化核心引擎 [5][6]

公司投资计划 - CoreWeave计划2024年在AI基础设施和数据中心容量方面投入200亿至230亿美元以满足客户需求[1] - 第二季度资本支出预计30亿至35亿美元远高于10.6亿至11亿美元的营收预期[3] - 公司预计年营收49亿至51亿美元高于分析师46.1亿美元的预期[4] 财务与协议 - 截至3月31日公司积压收入达259亿美元其中与OpenAI的五年期协议贡献112亿美元[3] - 第一季度营收9.816亿美元超过8.529亿美元的预期[4] - CoreWeave将为OpenAI提供AI基础设施同时获得ChatGPT制造商的股份[3] 行业动态 - 企业对生成式AI技术的需求激增推动数据中心和高性能服务器需求增长[3] - AI基础设施属于资本密集型领域需大量前期投资于先进处理器和系统[3] - 分析师指出微软未来可能不需要CoreWeave补充的产能尽管当前合作有保障[3] 管理层观点 - CEO表示债务和资本支出结构独特市场需时间消化投资回收后可获可观利润[3]