文章核心观点 - 生成式AI正成为品牌与用户建立深度连接和扩大影响力的核心引擎 企业需系统性构建AI营销体系以提升效率和品牌可见度 在生成式AI时代赢得曝光的关键在于成为AI模型的"可信信息源" [1][7][14] 企业AI营销系统构建 - 明确核心目标需诊断当前营销链路效率瓶颈 如内容生产慢 线索转化低或客户互动少 并设定可衡量目标如内容创作效率提升50% 高意向销售线索识别准确率提高至80% [2] - 数据是AI燃料 需梳理整合客户数据 行为数据和内容数据 打破数据孤岛建立统一数据视图 [3][4] - 技术选择需评估内容生成 智能对话 客户洞察等AI能力 对比自研 开源与第三方服务商 成熟服务商是高效低风险路径 [5] 生成式AI品牌曝光策略 - 需产出高质量权威性内容如白皮书和行业报告 使用Schema标记帮助AI理解页面内容 优化语义覆盖多种提问方式 [8] - 强化品牌形象需确保多平台信息一致性 积极管理在线评价和行业奖项 通过行业活动提升专业声望 [8][9][10] - 可探索AI平台知识库接入服务 将结构化知识直接提供给模型 选择服务商需考察技术实力和数据安全措施 [11] AI技术应用案例 - 上海叫醒科技结合AIRO与GEO融合技术 通过语义增强与知识图谱构建实现内容匹配 自研企业AI训练及查询系统具有知识产权 [13] - 服务多家高新技术企业时 通过产品信息精准匹配优化 使AI问答场景曝光度大幅提升 协助获取行业权威认证增强AI识别权威性 [13] - 针对不同行业特点定制解决方案 通过优化产品卖点表达 知识库训练及平台推送 提升品牌在AI智能体中的曝光度和行业影响力 [13] 行业发展趋势 - 生成式AI时代品牌曝光规则重写 企业需主动进入AI认知体系 回归内容与品牌本质提供真实价值并建立可信声誉 [14] - AI应作为赋能工具系统性融入营销战略 选择技术伙伴需考虑技术扎实性 业务理解力 成果案例和知识产权优势 [14]

核心财务表现 - 2025年上半年营业收入24亿元人民币 同比增长36% 超出市场预期 [1] - 生成式人工智能业务收入同比大幅增长73% 连续三年保持高速增长 [1] - 营收增速较高盛/彭博共识预期分别高出6%/9% [2] - 高盛预测2025年全年营收487.41亿元人民币 2026年达649.37亿元人民币 [4] 业务发展动态 - 生成式AI业务成为公司发展核心动力 预计营收贡献率从2024年64%提升至2030年91% [5] - 公司具备"大装置+大模型+应用"全栈能力 产品矩阵涵盖AI基础模型/行业解决方案/应用软件 [5] - 生成式AI与视觉AI形成双引擎战略 在保持视觉AI龙头地位同时加速生成式AI商业化 [6] - 正拓展生成式AI产品矩阵 推动新客户渗透并提升私有云/项目支出规模 [6] 政策与行业环境 - 国务院发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》为行业带来重大政策利好 [5] - 公司处于生成式AI商业化加速的关键位置 直接受益于"人工智能+"政策支持 [5] 市场反应与评级 - 高盛将投资评级由"中性"上调至"买入" 肯定公司超预期业绩表现 [2] - 股价表现活跃 8月29日午盘报2.08港元 最高触及2.23港元创去年10月以来新高 [6] 财务预测数据 - 高盛预测2025年EBITDA为-23.302亿元人民币 2026年转正至15.41亿元人民币 [4] - 预计2025年每股收益-0.07元人民币 2026年提升至0.033元人民币 [4] - 市净率预计从2024年1.6倍提升至2025年3.4倍 [4]

人工智能发展现状 - 尽管大语言模型已能自主对话和解决问题，但实现真实人类智能仍遥远 [1] - 过去五年AI领域进展显著，聊天机器人相互对话可开辟前所未有的商业前景 [1] - 当前AI仍难以精准复现基础人力工作，最先进模型也存在局限性 [1] 技术能力与局限 - AI通过对海量数据解析已能应对复杂问题并提供切实解决方案 [1] - 即便能数秒内解决博士级数学难题，仍无法完成最低时薪工人的基础劳动（如清理厨房） [4][6] - 技术演进存在悖论：功能飞速发展但质量参差不齐 [6] 商业应用机遇 - 生成式AI可节省工作时间并提升效率，尤其适用于创建演示文稿等基础任务 [3] - 大语言模型能挖掘企业非结构化数据价值（邮件/文档/会议记录等），使数据档案焕发新生 [3] - 三类AI助手具备阶梯式经济价值：客户服务助手（处理银行咨询）、自动化流程助手（度假方案预订）、协作型助手（优化申请流程） [4] 内容生成与创新潜力 - 大语言模型将催生全新内容，孵化难以想象的新业务与服务 [4] - 在创意工作领域可生成近乎无限的创意方案（如广告口号），虽质量不一但能激发人类创造力 [3] 实施关键要素 - 企业应用AI需确保高质量、连贯性且术语统一的输入数据 [4] - 需明确数据来源、呈现形式及跨部门输入标准一致性 [4] 潜在风险与缺陷 - 大语言模型常输出以假乱真的错误信息，因不了解事实真相而具有强误导性 [8] - 可能产生偏见与有害输出，难以识别看似无害但导致有害结果的请求 [8] - 训练数据引发版权与知识产权争议，暂无明确解决措施 [8] - 生成内容可能导致互联网内容污染，难以区分人类与机器生成内容 [8] - 存在隐私风险，需谨慎处理网上活动言论与训练数据的边界 [7] - 技术权力集中在少数科技巨头与政府机构，影响经济与民主健康运转 [8] 社会经济影响 - 生成式AI将替代可自动化的工作（写代码/重复性事务），造成就业困难 [8] - 下一代AI技术将毋庸置疑改变世界和工作方式，重点在于如何应用而非是否应用 [9]

核心观点 - 亚马逊在AI人才争夺中面临多重障碍 包括薪酬结构、行业声誉和返岗政策 导致其难以吸引顶尖AI人才 在竞争中处于不利地位 [1][4][5][6][7][8][9] 薪酬结构问题 - 公司采用固定薪酬区间和"平等主义哲学" 使待遇比头号竞争对手偏低 多个关键岗位薪酬区间未能提升 [4] - 股票归属计划高度后置 对新员工吸引力较低 高管通常没有现金奖金 [4] - 2020年机器人副总裁布拉德·波特因公司拒绝提高薪资区间而离职 [4] 行业声誉与竞争地位 - 在AI领域被认为落后 尚未推出类似OpenAI ChatGPT或Anthropic Claude的爆款AI产品 [1][4] - 工程师留任率低于Meta、OpenAI和Anthropic [5] - 摩根士丹利分析师指出华尔街普遍认为AWS在AI领域落后 引发股价下挫 [6] - Meta从ScaleAI、苹果和OpenAI招募高知名度人才 谷歌和OpenAI是AI专家首选目的地 微软列出挖角Meta AI员工名单 [1] 返岗政策影响 - 要求员工搬迁至指定办公中心 否则面临解雇风险 限制招聘高需求人才能力 [7] - 越来越多求职者因返岗政策拒绝工作邀请 即使竞争对手薪酬更低但提供远程办公 [8] - 过去两年甲骨文从亚马逊挖走600多名员工 因严格返岗政策使挖角更容易 [9] 应对措施 - 公司优化薪酬与工作地点策略 探索提供更多"地点灵活"职位 [6][7] - 举办更多活动展示生成式AI能力 在AWS等部门设立生成式AI专项招聘团队 [6] - 发言人声称薪酬具有竞争力 正吸引和留住世界最优秀人才快速构建生成式AI应用 [3]

AI不再甘当好莱坞的"乙方"。这家由华人CEO掌舵的公司，正用8亿营收的开局，告诉世界：生成式AI的终 局，是造梦权。 就在今天，硅谷AI圈炸出一则重磅消息：由前派拉蒙CEO- Tom Ryan投资的3D生成AI公司Cybever正式更名为 Utopai Studios，并宣布转型为全球首家AI原生影视工作室！首年即斩获1.1亿美元预售收入，两部史诗级项目 同步启动-- 这可能是AI闯入娱乐业最高调的一次"掀桌"。 一、从工具商到内容帝国：为什么说这是一步"降维打击"？ 1. 《科尔特斯》（Cortés）：奥斯卡提名编剧Nicholas Kazan执笔，好莱坞列为49的概念设计师Kirk Petruccelli 执导，号称"史上最难拍史诗巨作"，被称为是好莱坞呼声最高但未拍摄电影前10。Utopai用3D预览到视频生 成，将以两部100分钟电影形式问世。 2. 《太空计划》（Project Space）：8集科幻剧集，由Vanessa Coifman和Martin Weisz执笔，Martin Weisz执 导，已预售欧洲市场，被形容为"《壮志凌云》遇见《世界大战》"。 二、技术驱动叙事：谷歌X背景CEO的底 ...

AI云战略转型 - 企业对AI云基础设施要求从降本增效转向直接创造价值 AI云从成本中心转变为新型利润中心 [2] - 算力 模型 数据和工程能力构成AI云四大核心要素 工程平台通过调度编排实现三要素融合 [2] - 所有计算产生的智能被封装进Agents参与价值创造和交付 支撑大模型应用飞速增长 [2] AI计算平台升级 - 强化学习训推一体成为年度最重要AI计算范式变革 后训练取代预训练成为Scaling Laws重心 [3] - 百舸AI计算平台5.0升级网络架构降低延迟 昆仑芯超节点上线提供超级算力 推理系统通过三大策略提升吞吐 [3] - 昆仑芯超节点实现仅用1个云实例几分钟内运行万亿参数开源模型 [3] - 北京人形机器人创新中心采用百舸平台后研发效率提升2倍 [3] AI开发平台演进 - 千帆平台4.0版本以Agent为核心 提供超过150个SOTA模型包括深度推理 视觉理解 视觉生成和语音模型 [4] - 百度自研视频生成模型蒸汽机登顶Vbench全球榜单并接入千帆平台 [4] - 发布千帆慧金金融行业模型和千帆VL视觉理解模型等百亿参数专精模型 特定任务效果超越千亿参数模型 [4] - RFT工具链将模型精调所需数据量从数千条降至数百条 降低企业技术门槛 [5] - 千帆平台企业用户超46万 Agents开发量突破130万 [6] 商业化应用落地 - 一见视觉大模型平台发布工序合规分析能力 可快速生成SOP检测任务 已落地三一能源装备制造车间 [6] - 与雅识教育联合开发吴彦祖数字英语教练 整合端到端语音语义大模型与数字人技术 [6] - 百度智能云在百舸+千帆基础设施上开发开箱即用Agents [6] 行业发展趋势 - 大模型 生成式AI与Agent正在重构软件与服务行业价值创造方式 [4] - 企业需要易用且强大的系统化AI开发基础设施支撑Agent范式创新 [4] - AI产业进入超级周期 当前处于超级周期起点 [6]

行业背景 - 企业生成式AI试点项目失败率高达95% [2] - 先进企业转向采用可持续学习且接受监督的自主AI系统 [2] 公司定位与核心技术 - 公司成立一年 专注于企业自动化需可问责的Agent而非黑盒系统 [3] - 推出模型无关自助服务平台Maisa Studio 支持自然语言训练数字工作者 [4] - 采用工作链（Work Chain）方法 使用AI构建执行流程而非直接生成响应 [4] - 开发HALP系统（人类增强型大语言模型处理） 实时征询用户需求并列出执行步骤 [5] - 研发知识处理单元（KPU） 作为限制AI幻觉的确定性系统 [9] 融资与商业进展 - 完成2500万美元种子轮融资 由欧洲风投Creandum领投 [4] - 此前完成500万美元pre-seed轮融资 由NFX和Village Global领投 [10] - 客户涵盖大型银行、汽车制造和能源企业 [9] - 提供安全云部署和本地部署方案 [9] - 双总部设于巴伦西亚和旧金山 已在美国市场立足 [10] 竞争优势与战略 - 定位为更先进的RPA解决方案 无需预定义规则或大量手动编程 [9] - 专注非技术用户复杂用例 强调可靠性、可审计性和故障修复能力 [10] - 竞争对手包括CrewAI及其他AI驱动工作流自动化产品 [10] 发展计划 - 团队计划从35人扩充至2026年第一季度的65人 [11] - 预计2024年最后一个季度起服务等候名单客户 实现快速增长 [11]

公司融资与估值 - 公司完成1亿美元融资 估值达20亿美元 由现有投资者Meritech Capital Partners和Atomico领投 [2][3] - 2023年完成上一轮融资 筹得2700万美元 但未披露估值信息 [6] 公司业务与定位 - 公司提供网页设计自动化工具 包括网站设计原型工具 网页发布和无代码开发服务 [3] - 将服务定位为Figma和Squarespace的更简化替代方案 提供创建网页动画 追踪营销活动及一站式发布工具 [3] - 让设计师无需花费重金聘请昂贵开发人员即可发布网站 [3] 财务表现与用户规模 - 年度经常性收入突破5000万美元 预计2026年实现翻倍增长 [3] - 拥有50万月活跃用户 客户多为其他软件初创公司 正试图吸引大型企业 [5] - 业务规模远小于Figma Figma第一季度实现2.28亿美元销售额 [3] 行业趋势与竞争环境 - 无代码或低代码编程技术依赖生成式AI模型 科技投资者正纷纷涌入该领域初创企业 [3] - 风险投资商看好AI快速构建精美网站及其他工具的潜力 该赛道因Figma在7月的IPO而备受瞩目 [3] - 知名初创企业以相同收入指标的较小倍数获得高估值 例如Anysphere年化收入突破5亿美元 估值达99亿美元 [4] 区域投资动态 - 欧洲科技投资者在总资本上落后于美国同行 但对初创企业的投资额更大 [5] - 今年上半年超过80%的风险投资交易金额超过1000万欧元（合1170万美元） [5]

文章核心观点 - 未可知人工智能研究院为中信泰富提供AI应用培训 强调AI技术在企业各业务板块的落地潜力和风险管理框架 并指出不使用AI的企业在3年内被淘汰概率高达65% [1][3][9] AI应用行业趋势 - 生成式AI在文本 音频 图像 视频和多模态内容生产领域取得突破 其中DeepSeek上线20天日活突破2000万 7天用户破亿 成为行业级超级应用案例 [3] - AI技术渗透率加速提升 企业需快速布局以避免被市场淘汰 [3] 中信泰富业务板块AI应用场景 - AI+材料：以元冶钢铁大模型为例 AI技术覆盖原料至质检全流程 年创效超过10亿元 特钢板块年产能达3000万吨 形成"6+2+2"沿海沿江战略布局 [6][7] - AI+地产：覆盖设计阶段DaDaLora AI生图 施工数字化质控 智慧物业天石云系统及AI租赁推荐系统 实现投资 建造 运营和服务全周期管理 [6][7] - AI+能源：参考国家电网光明电力大模型10分钟完成保供电方案 南方电网大瓦特缺陷识别效率提升10倍 为能源板块提供智能运维 市场预测和用户侧AI助手解决方案 [6][7] - AI+大健康：通过LemonBox 无限极 万木健康等案例 展示AI在营养定制 免疫研究 医患互动与分级诊疗领域的重构能力 [6][7] - AI+供应链：借鉴华为动产金融仓 京东亚洲一号 戴尔Aera决策平台等实践 构建需求预测 智能仓储 末端协同与供应链金融全链路AI能力 [6][7] AI风险管理框架 - 财务维度需控制一次性投入 追加投入和隐性成本三条曲线的上限 [9][11] - 合规维度需动态扫描算法备案 数据出境 深度伪造和算法歧视等18项触发点 [9][11] - 治理维度采用四阶段上线法 三维熔断机制和15分钟人工接管通道等工具箱 [9][11]

投资评级 - 维持"买入"评级 [4] 核心观点 - 公司2025年上半年营收同比增长35.6%至23.6亿元，毛利润同比增长18.4%至9.1亿元，净利润亏损同比缩窄39.9%至-14.9亿元，经营活动现金流量净额流出缺口同比缩窄81.9%至-6.4亿元 [2] - 生成式AI业务营收同比增长72.7%至18.2亿元，视觉AI业务营收同比下滑14.8%至4.4亿元，但海外商机与订单显著增长 [3] - 公司通过优化GPU芯片组合提升算力效能比20%，临港AIDC二期稳步推进，多地节点资源闲置率维持低位 [3] - 亏损收窄受益于员工数量同比减少31.4%，人均毛利同比增长72.5%至26.1万元，贸易应收款项减少7.4亿元导致金融资产减值亏损缩窄，以及出售附属公司获得9.4亿元 [3] - 预计2025~2027年营业收入分别为50.4亿元、64.1亿元、79.4亿元，同比增长33.7%、27.1%、23.8%，归母净利润亏损同比缩窄25.0%、23.6%、15.5%至-32.1亿元、-24.5亿元、-20.7亿元 [4] 业绩简评 - 2025年上半年营收23.6亿元（+35.6% YoY），毛利润9.1亿元（+18.4% YoY），净利润-14.9亿元（亏损缩窄39.9% YoY），经营活动现金流量净额-6.4亿元（流出缺口缩窄81.9% YoY） [2] 经营分析 - 生成式AI业务营收18.2亿元（+72.7% YoY），视觉AI业务营收4.4亿元（-14.8% YoY） [3] - GPU芯片组合优化带动算力效能比提升20%，临港AIDC二期稳步推进，多地节点资源闲置率维持低位 [3] - 员工数量同比减少31.4%，人均毛利26.1万元（+72.5% YoY） [3] - 贸易应收款项减少7.4亿元，金融资产减值亏损缩窄，出售附属公司获利9.4亿元 [3] 盈利预测与估值 - 2025E营收50.4亿元（+33.7% YoY），2026E营收64.1亿元（+27.1% YoY），2027E营收79.4亿元（+23.8% YoY） [4][9] - 2025E归母净利润-32.1亿元（亏损缩窄25.0% YoY），2026E归母净利润-24.5亿元（亏损缩窄23.6% YoY），2027E归母净利润-20.7亿元（亏损缩窄15.5% YoY） [4][9] - 2025E P/S 14.1倍，2026E P/S 14.7倍，2027E P/S 11.6倍 [4][9] 财务数据摘要 - 2024A营收37.72亿元（+10.68% YoY），归母净利润-42.78亿元（亏损缩窄33.57% YoY） [9] - 预计毛利率稳定在40%（2025E-2027E），研发费用率从80%降至50%（2025E-2027E） [11] - 经营活动现金流持续改善，2025E净流出-32.25亿元（2024A为-39.27亿元） [11] - 净资产收益率（ROE）从-18.24%（2024A）改善至-13.00%（2027E） [9][11]