行业核心观点 - 数字传播行业面临信息验证滞后与谣言快速扩散的核心矛盾 任何个体均可即时生成内容 但事实查证需要更长周期 导致公众最初接触的信息多为未经证实的内容[1] - 平台推出AI辅助验证工具如抖音"AI抖音求真" 通过生成"求真卡"在用户浏览场景中嵌入查证入口 集中呈现事件发展脉络并澄清错误信息 使验证行为随手可及[1] - 该功能重新配置信息传播与事实核查关系 使查证与传播可同时并置 降低公众接近可验证信息的门槛 减少主动检索不同来源的求真成本[2] 技术解决方案 - "AI抖音求真"在用户浏览或搜索可能引发误解的信息时自动触发 提供事件发展脉络和错误澄清 其价值在于将查证入口嵌入日常信息接触场景[1] - 平台通过集中呈现相关材料于同一页面 为公众提供更容易获得的参照 使思考和判断能建立在更充分材料基础上 既不取代个人判断也不简化复杂事件[2] 认知模式变革 - 真相被重新理解为动态生成过程 随新证据加入而补充 随旧信息修正而改写 平台工具旨在创造窗口让公众更早接触支撑判断的材料[3] - 工具帮助用户在第一时间寻找可追溯证据 延缓情绪化反应 使事实呈现更快进入公共视野 促进讨论建立在有依据基础之上[3] 行业影响 - 数字时代真相治理是技术与社会双重问题 需科学手段精准性、文化理解宽容度及制度协商稳定性协同作用[3] - 平台AI工具可提升用户对事实信息的识别与澄清效率 但核心仍需用户主动参与并保持批判性思维以理性应对信息流动[3]

开源AI模型趋势 - DeepSeek等中国开源模型显著影响行业 保证AI技术不被少数私有化公司控制 开源成为AI领域主流趋势[3] - Hugging Face平台中国开源模型下载量已超过美国 开源模型与闭源模型能力差距正迅速缩小 预计半年到一年内可齐头并进[4] - 形成"中国开源vs美国闭源"竞争格局 美国开发者也在采用开源模型 开源生态一旦建立将形成长期壁垒[5][6][7][9] AI应用核心壁垒 - Manus案例显示Go-to-Market能力是关键壁垒 中国创业者技术能力不逊色但市场进入策略存在短板[10] - AI应用公司首要壁垒是发展速度 需要让竞争对手感到绝望的快速增长 其次才是用户留存能力[11] - 中美市场存在Token消耗差异 中国更关注Token消耗量作为"含AI量"指标 日均消耗达百亿级别 大厂提供补贴使性价比显著提升[12][13][14] AI编程赛道分析 - AI编程是大厂主导领域 中美都在进行补贴 美国补贴AI Coding 中国补贴外卖 几乎都是负毛利运营[15] - Cursor从月费改为按流量收费 显示ARR难以维持 负毛利达300%-500% 收入增长越快VC补贴压力越大[16] - 程序员群体忠诚度低 对价格和性能高度敏感 切换成本极低 OpenAI的API调用量曾因Gemini新版本发布而急剧下降[18] 机器人投资策略 - 重点关注能实际干活的"牛马型机器人" 如洗船机器人和按摩机器人 虽然外观不讨巧但能创造真实商业价值[21] - 按摩机器人不仅能按摩理疗 还能实现卖卡功能 转化率甚至高于人工 真正取代整个岗位而非"半个人"[22][23] - 机器人ROI计算必须完整取代岗位 很多创业公司陷入只能取代"半个人"的陷阱 导致ROI测算不真实[22] AI硬件发展逻辑 - AI硬件成功关键是做减法而非加法 优先保证大批量发货能力 许多公司因添加花哨功能无法交货而失败[28] - Plaud案例显示应选择小切入点 使用成熟技术实现商业化 FuzozoAI玩具本质是游戏玩法创新 AI只是噱头[28] - AI时代独有新硬件物种尚未出现 取代手机非常困难 电池 存储 联网等技术瓶颈可能需要10-20年突破[29][30] 全球化战略 - 中国C端App在全球市场具有绝对优势 过去十年超过百亿美金的C端App几乎全是中国创业者开发 美国VC已基本不投Consumer领域[37] - To B应用面临Go-to-Market挑战 PLG模式可做到2000-3000万美金ARR 但要突破5000万美金必须转型SLG模式[38][39] - 出海市场选择取决于团队背景 F-35级别打美国市场 F-20级别打日本市场 F-16级别打东南亚市场[39] 估值与资本环境 - 高估值会压缩犯错空间 移动互联网时代很多大厂高管创业即获5000万美金估值 但产品上线后第二轮融资就失败[43] - 中国美元基金资金量减少 因大量LP资金被锁在字节 小红书 蚂蚁等未上市公司 总市值约1.5-2万亿美金[45] - 香港成为主要IPO目的地 中国企业应选择在香港上市 全球投资人都认可香港市场的资产购买价值[47] AI创业投资策略 - 投资回报期指现金回收时间 希望市场投放资金在3-6个月内回笼 最佳情况是首月投1元收回0.8元 六个月后能收回2元[50] - 早期投资更关注用户参与度指标 如日活率 周活率 留存率 使用时长等 而非仅看收入数据[51] - AI时代演化速度是移动互联网的三倍速 创业者需在离大厂三条马路之外寻找机会 并以三倍速发展[53]

核心交易事件 - 英伟达以50亿美元战略入股英特尔 持有超过4%股份成为最大股东之一 [1] - 双方将在AI PC 数据中心 加速计算等领域展开多代深度协同 [1] - 交易宣布后英特尔单日股价暴涨22.77% 创1987年以来最大涨幅 [1] 供应链影响 - 联想获得AI芯片和x86处理器产能优先待遇 构建供应链双保险机制 [2] - 英伟达成为英特尔CPU核心大客户 英特尔先进封装技术支持联合研发 [2] - 合作平衡全球产能布局 降低地缘政治导致的供应链中断风险 [2][3] - 美国政府此前入股英特尔57亿美元 合作符合美国本土芯片制造战略 [2] 产品与技术升级 - 通过NVIDIA NVLink技术实现CPU与GPU无缝互连 结合x86生态与AI算力优势 [4] - 联想AI PC本地推理能力升级：英特尔将推出集成英伟达RTX GPU芯粒的x86 SoC [5] - 服务器业务受益于企业自建x86/中低端/推理用AI服务器趋势 [5] - 合作覆盖目标市场规模达500亿美元 [6] 市场表现与预测 - 联想中国AI PC出货量占比达笔记本总出货量27% [5] - 全球AI PC出货量占整体PC出货量30%以上 稳居Windows AI PC市场第一 [5] - 2025年全球AI优化服务器支出将达1400亿美元 较2022年翻倍 其中80%投向硬件 [2] - 2025年全球生成式AI支出达6440亿美元 [8] - 液冷数据中心市场规模2028年达55.44亿美元 渗透率从13%升至33% [6] 生态竞争地位 - 联想从硬件组装商向标准制定者跨越 获得AI时代标准话语权 [8] - 凭借英特尔渠道与英伟达技术优势 快速推出细分场景解决方案 [8] - 联想x86服务器市场跃升至全球前三和中国市场前三 [5] - 高附加值AI产品占比提升优化营收结构 供应链稳定降低运营风险 [8] 行业趋势影响 - CPU+GPU异构计算标准化开端 重塑全球科技格局 [9] - 企业自建推理用AI服务器成为关键趋势 [5] - 联想同时深度绑定x86生态与AI技术 兑现AI时代战略价值 [1]

9月16日，由大连商品交易所（以下简称"大商所"）倾力支持、浙商期货有限公司携手物产中大期货有 限公司共同主办的2025年度"百校万才"工程教学项目在浙江大学正式启动。该项目作为大商所"企业风 险管理计划"的重要一环，旨在推动产学研深度融合，为高校学子提供期货与衍生品领域的系统教育， 培育服务实体经济的新生力量。浙江大学作为顶尖合作院校，为项目提供了坚实的学术平台。 开班仪式由浙江大学经济学院系主任朱燕建主持仪式。大连商品交易所市场发展部总监助理曹丹、市场 发展部高级经理艾克白尔·阿布拉，浙江大学经济学院教授张小茜，浙商期货有限公司总经理助理徐文 杰，物产中大期货有限公司期货研究院院长吕洁，以及物产中大化工集团有限公司交易管理部责任人高 泉都等领导嘉宾出席。 本次教学项目基于大商所2025年"百校万才"工程通知精神，面向浙江大学经济、数学金融等相关专业本 科生开设。课程体系由浙商期货协同物产中大期货联合设计，覆盖期货基础知识、期权交易策略、期现 业务、风险管理及企业应用等模块。此外，项目还计划开展产业调研、投保专项活动和学子交流，强化 产学研联动。 该项目的启动，既是浙商期货打造行业人才培育的标杆平台，也为期 ...

AI角色化趋势 - AI从工具转变为具有情感属性的角色 能够学习用户习惯和感知需求 建立深厚信任关系[2] - AI角色可跨场景满足多种需求 如订餐 订票等 替代多个单一功能App[4] - 用户难以放弃已建立信任的AI角色 替代成本极高[6][12] 企业AI应用演进 - 企业AI从"企业助理"演进为"数字员工"和"虚拟高管" 重构工作方式[8] - 数字员工可处理跨部门协作 如销售客户计划 人事文档处理 管理层数据报表[8] - 虚拟高管包括AI CMO生成广告策略 AI CFO预测财务风险 AI CEO助理参与战略制定[10] 竞争格局变革 - 互联网时代竞争焦点是场景占领 AI时代转向角色定位占领[4][14] - AI角色具备跨场景迁移能力 从订餐延伸到健康管理 职业建议等[12] - 抢占角色定位的企业将在未来产业格局中掌握主动权[14] AI角色核心价值 - 角色心智建立强大信任壁垒 形成深度绑定关系[12] - 数字员工相比传统人力具有高效 可靠和实时进化优势[10] - 跨场景能力产生复利效应 更全面满足用户和企业需求[12]

文章核心观点 - 中国移动支付正迈入以AI技术驱动的新一轮创新周期 特征包括硬件创新 用户场景拓展和支付体验简化 [1][2] - 科技发展 守正创新和监管赋能是支付行业发展的核心动力 [1] - 创新支付通过降低使用门槛和激活增量市场 形成自我强化的飞轮循环效应 [1] - 支付宝呈现三个明显创新周期：2004年PC互联网期 2011年移动互联网期和2024年AI硬件生态期 [1][2] 支付创新周期演进 - 2004年PC普及期：网络支付通过担保支付和快捷支付降低交易信任门槛 推动电商产业繁荣 [1] - 2011年移动互联网期：智能手机与3G网络普及促使条码支付和刷脸支付出现 使中国移动支付覆盖率达86%位居世界第一 [1] - 2024年AI硬件生态期：NFC手机 智能座舱 智能眼镜和AI智能体成熟 推动"碰一下""看一下""AI支付"等新形态出现 [2] 新一代支付技术特征 - "碰一下"支付基于NFC技术 手机触碰收款设备即可完成支付 最近4个月新增1亿用户 总用户超2亿 [2] - "看一下"支付针对智能眼镜设备 通过视觉识别和语音确认完成支付 解决双手不便场景的需求 [2] - "AI支付"包含支付MCP服务 AI打赏服务和AI付等方案 满足AI工具和智能体服务的新支付场景 [2] 行业生态影响 - 新支付方式显著降低老年人 视障人群和入境外国游客的使用门槛 [2] - 形成从硬件供应链 智能终端 服务商到商家的完整生态链 生态伙伴通过相互启发持续迭代改进 [2] - 支付体验趋向自然人机交互模式 呈现"手机可碰 眼镜与汽车可看 智能体可说"的融合特征 [2]

投资评级 - 维持"买入"评级 [8][12] 核心财务表现 - 2025年上半年实现收入19.38亿元 同比增长26.58% 归母净利润3.05亿元 同比增长106.45% [2][6] - 2025年第二季度实现营收9.44亿元 同比增长7.48% 环比下降5.09% 归母净利润1.14亿元 同比下降4.79% 环比下降40.02% [2][6] - 2025年上半年毛利率达39.3% 同比提升6.1个百分点 第二季度毛利率40.12% 同比提升6.73个百分点 环比提升1.65个百分点 [12] - 预计2025-2027年归母净利润分别为7.96亿元、11.87亿元、17.11亿元 对应EPS分别为4.73元、7.05元、10.16元 [12] 业务发展亮点 - BES2800系列芯片快速放量 广泛应用于TWS耳机、手表、眼镜等市场 [12] - 成功导入小天才、颂拓等国内外新客户并实现量产 智能手表芯片出货量保持高速增长 [12] - 2700、2800系列芯片完成智能眼镜、无线麦克风客户的量产落地 [12] - 第二季度封测转产影响部分产品交付 导致收入环比略有下滑 [12] 研发与技术优势 - 2025年上半年研发费用3.95亿元 同比增长22.77% 研发费用率20.37% [12] - BES2800系列具备多并发、低延时、高带宽、低功耗等优势 [12] - 自研NPU和ISP系统提升低功耗下的计算性能 [12] - 产品从TWS耳机扩展到手表/手环市场 跨终端产品品类拓展能力得到验证 [12] 未来成长预期 - 耳机市场作为基本盘业务 手表/手环协处理器延续高增长 [12] - 手表主控和AI眼镜市场有望构筑后续确定性成长曲线 [12] - 作为可穿戴SoC龙头 公司中长期持续成长可期 [12]

宏观经济与政策环境 - 上半年中国实际GDP增速达5.3%，但名义GDP仅增长3.9%，反映物价下行压力[4][5] - 八月份PPI为-3%，CPI为-0.4%，物价回升仍需增量政策支持[5] - 政策是稀缺资源，多用政策边际效应递减，推测今年降准降息空间不大，但明年一定会有[10] - 股市回暖主要驱动力源于利率下行和政策面对资本市场的重视，四月末会议将“稳股市”置于“稳楼市”之前[6][7] A股市场估值与流动性 - A股整体估值低于海外主要市场，沪深300市盈率为14倍，标普500为29倍，纳斯达克为41倍，估值有明显提升空间[23][25] - 沪深300股息率为2.6%，高于标普500的1.2%[24] - 当前融资余额占流通市值比例约为2.49%，显著低于2015年峰值时的4.7%，且场外配资规模有限[20][21] - 居民部门存款达162万亿元，其中定期存款120万亿元，风险偏好有所上升，部分资金可能流入股市[14][16] 科技板块与科创50 - 科创50估值提升幅度较大，当前市盈率水平约为177倍，创上市以来新高[31] - 八月份以来科创50涨幅达21%，科技股行情核心驱动力集中在AI算力硬件产业链[31] - 当前处于AI时代和第四次工业革命，市场对科技子板块想象空间较大，情绪乐观[31] 港股市场与联动效应 - 港股走势与美元指数高度逆相关，美元指数走弱对港股有利[34][39] - 相比A股，港股估值更便宜，若A股呈现慢牛格局，可能反过来推动港股上涨[40][41] - 港股继续上升可能提升南下资金的定价权[39] 黄金市场展望 - 全球债务扩张导致货币超发，利好黄金的逻辑依然成立[48] - 降息预期有望继续拉升黄金价格，黄金价格已突破每盎司3600美元[43][49]

但随着银行智能化程度加深，海量、实时、多模态的数据处理需求激增，传统数据库系统在扩展性、实施性及AI 原生支持等方面面临严峻挑战，尤其对于资源相对匮乏的中小银行而言，如何实现"机智"转变至关重要。 优选性价比，拒绝复杂架构，自动化运维。 "数据库怎么换？"面对AI时代到来，这成为不少中小银行首席信息官（CIO）上任后的第一道难题。相比大型银 行拥有雄厚的资金和技术储备，中小银行在客户基础与资本实力上相对弱势，数字化转型既是机遇，也是压力。 9月11日，在"2025·外滩大会inclusion"期间举行的"金融CIO数智越迁闭门会"上，来自全国20多家中小银行的CIO 齐聚一堂，交流各自的焦虑与探索，现场座无虚席。会上，《面向AI时代中小银行数据库研究与展望》（下称 《报告》）首次发布，聚焦AI时代中小银行数字化转型中的数据库迭代难题。 从手工处理到PC时代，再到联网联机、数据大集中，银行业务系统经历了数次重大变革，如今已全面进入AI时 代。"在这一过程中，大型银行凭借其雄厚的资金实力和技术积累，数字化转型相对顺利，数字化程度已达到90% 以上。然而，中小银行却在这一轮数字化转型中掉队严重，数字化程度仅为50% ...

文章核心观点 - 高德地图推出基于真实行为数据的"扫街榜"产品 旨在构建AI驱动的线下服务信用体系而非直接竞争传统点评平台 [2][9][24] - 该产品通过导航搜索到店收藏等用户行为数据交叉验证 结合芝麻信用体系加权 解决服务业信息不对称和信用缺失问题 [14][19][21] - 上线首日用户超4000万 公司同步推出烟火好店支持计划 发放2亿元打车券和95亿元消费券 提供3000万元现金激励 [1][21] 行业背景与需求 - 中国服务消费市场规模从2013年72万亿元扩至2024年183万亿元 涨幅快于实物消费 [7] - 居民人均服务消费支出占比达434% 服务消费渐成消费增量主要贡献者 [7] - 人均GDP达1万美元时服务消费需求大幅增加 达15万美元时成为主导性消费 [7] 产品机制与创新 - 评分纳入导航搜索到店收藏等真实行为数据 检验评论真实性专业度时效性 [14][19] - 引入支付宝芝麻信用体系 根据用户信用等级为评价加权 [14][19] - 通过AI模型分析导航到店率复购率停留时长达标率等数据真实性 [19] - 从空间价值（时间距离成本）时间密度（客流量曲线消费频次）行为纯度（剔除虚假轨迹）三维度重构评价机制 [20] 与传统模式对比 - 传统点评依赖主观UGC内容 存在刷单买好评等失真问题 高分餐厅可能受营销影响而非真实品质 [10][12] - 线下服务具有非标性（高度个性化）即时性（难以撤销）隐蔽性（后厨卫生等核心信息不透明）三大硬伤 [13] - 高德扫街榜基于不可篡改的行为数据（如导航记录停留时长）造假成本指数级增加 [19] 战略定位与生态优势 - 高德地图作为国民级导航应用拥有17亿日活 覆盖餐饮酒店理发加油站等线下核心场景 [22] - 实时生成导航目的地停留时长搜索记录等数据 能真实反映商家最新口碑 [22] - 公司定位为打造AI时代线下服务信用基建 而非加入传统到店业务竞争 [24] 历史沿革与行业意义 - 2003年支付宝通过担保交易解决线上交易信任难题 推动淘宝GMV在2007年达433亿元 [4][5] - 信用体系创新贯穿商业进步历程：1985年海尔砸冰箱事件推动制造业质量信用 2012年网约车评分体系实现司乘双向信用约束 [25] - 商业信用从熟人信用演进至制度信用再到数字信用 信用边界持续扩大 [26]