当天，特朗普到访英国，英美宣布签署《科技繁荣协议》。Nscale与英伟达和OpenAI将合作，打造英国 版"星际之门"项目；Nscale还与微软建立合作伙伴关系，在洛顿打造英国最大的AI超级计算机。 "星际之门"是年初OpenAI奥尔特曼、软银孙正义和甲骨文埃里森在白宫宣布的美国人工智 能基础设施合资项目，当时三家公司计划在四年内向该项目投资5000亿美元。 与美版"星际之门"对标，Nscale在英版中担任甲骨文的角色。新闻稿称，Nscale将大幅扩展其为"星际之 门英国"（Stargate UK）规划的产能，该项目预计将覆盖多个地点。 同样在本周，Nscale宣布与微软和Aker在挪威北部启动"星际之门挪威"（Stargate Norway）。新闻稿中 称，数据中心将由Nscale设计和建造，合资公司由Nscale和Aker各持股50%。 与创立接近50年的甲骨文不同，Nscale两年前还是一家在英国伦敦刚刚成立的初创公司，既没有获得外 部融资，也未正式公开亮相——而两年前ChatGPT已经掀起了生成式AI浪潮。 需要指出的是，Nscale当时只是可再生能源基础设施公司Arkon Energy的一部分，Ar ...

中国企业GenAI采用概况 - 中国财富500强企业中正在部署或已使用GenAI技术的比例达到74.6% [1] - 高采用率主要受GenAI云巨头提供的全栈解决方案以及开源基础模型和工具的兴起推动 [1] - 中国顶级企业倾向于采用多供应商策略，平均每家企业使用2.1个GenAI供应商的产品和服务 [1] 主要GenAI供应商市场格局 - 阿里云和DeepSeek是领先的GenAI供应商，分别服务了500强里的40%和38%的企业 [1] - 其他主要供应商包括华为云、百度AI云、腾讯云、火山引擎和AWS [1] - 阿里云、DeepSeek和腾讯云都将开源作为关键战略优势，开源模型提供的开放性、透明度、定制化和灵活性协助中国企业迅速部署大模型 [1] 各行业GenAI采用率差异 - 电信、汽车和IT行业的GenAI采用率达到100%，金融服务业为90%，制造业为80%，建筑和房地产行业为60% [2] - 采用率差异主要受数字基础设施成熟度和监管环境影响 [2] - 在汽车行业，所有20家受调查企业都与至少两家GenAI供应商合作，其中10家与五家GenAI供应商有活跃合作关系 [2] 企业GenAI应用场景与成效 - 企业将GenAI应用于员工生产力提升、客户服务、销售和营销以及流程优化等多种场景 [2] - 在软件开发领域，蔚来汽车30%的软件代码由GenAI生成 [2] - 在客户服务方面，一汽集团使用GenAI将客户查询解决率从37%提高到84%，携程通过虚拟助手每天节省10,000工时 [2] - 在后台办公转型方面，泰康保险集团使用AI代理实现了80%的运营数据查询加速 [2] 未来市场展望与重点领域 - 到2025年，中国GenAI软件收入最大的垂直行业是IT、医疗保健、零售、消费者和专业服务，这些行业将继续增长并在2029年保持领先地位 [3] - 由于语言和文本数据的可用性以及语言处理的成熟度，对话工具将在未来数年里是最受欢迎的用例 [3] - 随着中国企业继续探索和采用GenAI，多供应商策略和拥抱代理式AI将帮助他们在竞争激烈的市场中保持领先地位 [3]

评级与目标价调整 - 高盛维持商汤-W买入评级 目标价从2.72港元上调至3.09港元 [1] ToC业务变现策略 - 公司通过新用户免费试用后采用月费或年费订阅模式实现ToC业务变现 [1] - ToC生成式AI应用覆盖生产力工具领域 包括Raccoon办公室AI与Kapi会计AI [1] 技术优势与业务模式 - SenseNova基础模型提供深度分析能力以解决AI原生问题 [1] - 基于高需求场景提供AI行业解决方案 涵盖市场分析、销售分析、产品开发及企业管理领域 [1] - 该业务模式与其他AI应用形成差异化竞争优势 [1]

评级与目标价调整 - 高盛维持商汤-W买入评级 目标价从2.72港元上调至3.09港元 [1] ToC业务扩张与变现模式 - 公司通过提供新用户免费试用后计划以月费或年费订阅形式实现ToC业务变现 [1] - 商汤从生产力工具领域切入ToC生成式AI应用 包括Raccoon办公室AI与Kapi会计AI [1] - SenseNova基础模型提供深度分析能力以解决AI原生问题 [1] 行业解决方案与竞争优势 - 基于高需求场景提供AI行业解决方案 覆盖市场分析 销售分析 产品开发及企业管理等领域 [1] - 该业务模式与其他AI应用形成差异化优势 [1]

业务模式调整 - 高盛预期商汤将在提供新用户免费试用后通过每月或每年订阅费用实现ToC业务变现 [1] - 公司从生产力工具领域切入ToC生成式AI应用 包括Raccoon办公室AI与Kapi会计AI [1] - 基于SenseNova基础模型支持的深度分析能力解决AI原生问题 [1] 差异化竞争优势 - 基于高需求场景提供AI行业解决方案 涵盖市场分析 销售分析 产品开发 企业管理等领域 [1] - 此业务模式与其他AI应用形成差异化优势 [1] 投资评级变化 - 高盛维持对商汤"买入"评级 [1] - 目标价由2.72港元上调至3.09港元 [1]

全球智能手机市场季度表现 - 2025年第二季度，苹果iPhone 16连续第二个季度蝉联全球最畅销智能手机，并扩大了与iPhone 16 Pro系列的领先优势 [9] - 苹果最新机型iPhone 16e在2025年第二季度成功进入销量前十，主要得益于日本和美国市场的强劲表现 [9] - 三星在2025年第二季度十大畅销智能手机中占据四个席位，其中中端机型Galaxy A16 5G表现最佳，旗舰机型Galaxy S25 Ultra因生成式AI功能的市场推广和公司加大投入而持续表现强劲 [9] - 小米Redmi 14C 4G是2025年第二季度榜单中唯一的小米机型，在拉丁美洲、中东和非洲等新兴市场表现稳健 [9] 历史季度排名变化趋势 - 在2023年第四季度，苹果iPhone 15 Pro Max、iPhone 15和iPhone 15 Pro包揽全球最畅销智能手机前三名，这三款机型均为当年度新发布产品 [23] - 苹果iPhone 14在2023年表现出持续的销售韧性，其排名从2023年第一季度的第1位，第二季度的第1位，第三季度的第1位，小幅下滑至第四季度的第4位 [23] - 三星多款Galaxy A系列中端机型在2023年第四季度进入前十，包括Galaxy A54、Galaxy A14 4G、Galaxy A04e、Galaxy A34和Galaxy A14 5G，显示出其在中端市场的强大影响力 [23] 市场研究机构概况 - Counterpoint Research是一家专注于科技行业的全球性研究公司，在全球主要市场具有强大影响力 [2][26] - 公司为合作伙伴提供准确、及时的市场数据，服务对象涵盖智能手机OEM、芯片制造商、渠道企业及大型科技公司 [26] - 公司的核心研究领域包括人工智能、汽车电子、消费电子、半导体、智能手机与可穿戴设备等 [26] - 其研究报告覆盖全球99%的手机市场，并提供规格分析和不同价格区间的驱动因素剖析 [8]

生成式AI催化剂重塑互联网行业格局 - 四项关键生成式AI催化剂包括模型进步、代理式体验、资本支出和定制芯片 正在重塑互联网行业格局 [1][3] - 这些技术进展将推动谷歌 Meta和亚马逊在大型科技股中脱颖而出 [1][3][5] 四大宏观AI催化剂驱动因素 - 模型开发加速：顶尖AI模型将继续甚至加速改进 因充足资本 提升芯片算力和代理式能力开发空间推动 OpenAI 谷歌 Meta等公司将发布新一代更强大模型 [6] - 代理式体验普及：代理式AI产品提供更个性化互动和全面的消费体验 促进消费者钱包数字化 大规模应用需克服算力容量 推理能力和交易流程顺畅性等障碍 [7] - 资本支出激增：六大巨头（亚马逊 谷歌 Meta 微软 甲骨文 CoreWeave）数据中心资本支出总额2026年达5050亿美元 同比增长24% 每建设吉瓦级数据中心需400-500亿美元资本支出 [8] - 定制芯片重要性提升：第三方公司对谷歌TPU和亚马逊Trainium等定制ASIC芯片测试和采用可能性增加 成本效益和产能限制促使客户寻求ASIC解决方案 尤其在推理工作负载方面 [9] 资本支出对财务状况的影响 - 六大科技巨头资本支出2024年到2027年预计以34%复合年增长率增长 [10] - 2026年谷歌 Meta和亚马逊的基建资本支出预计分别占其税前自由现金流的约57% 73%和78% 表明公司愿意牺牲短期盈利能力换取长期技术优势 [12] 亚马逊投资价值分析 - 亚马逊是大型科技股首选 目标价300美元 评级增持 基于AWS业务再加速和北美零售业务利润率持续改善两大支柱 [14] - AWS数据中心建设步伐加快 2025年和2026年新增大量数据中心面积 为2026年实现20%以上收入增长提供物理基础 高于目前19%的基础预测 [14] - 北美零售业务利润率截至2025年第二季度为-1% 远低于2018年约1%水平 预计到2028年恢复至2018年水平 2026/2027年每股收益预测存在上调可能 [16] Meta投资价值分析 - 维持对Meta的增持评级 目标价850美元 关注核心平台改进 下一代Llama模型发布和多个未被充分定价的看涨期权 [18] - Meta利用GPU驱动核心广告业务改进 有巨大空间提升用户参与度和变现能力 预计2026年初发布经过充分测试和改进的下一代Llama模型 [18] - Meta AI搜索 商业消息等新业务是长期增长驱动力 Meta AI搜索到2028年可能创造约220亿美元年收入机会 用户采用率已迅速追平ChatGPT和谷歌Gemini [18] 谷歌投资价值分析 - 维持对谷歌的增持评级 目标价210美元 关注AI驱动的搜索增长 用户商业行为潜在转移和谷歌云增长 [20] - AI Overviews和AI Mode等创新有望推动搜索收入加速增长 预计2025年下半年和2026年搜索收入增速分别为12%和9% 谷歌仍是消费者商业行为首选平台 [20] - Gemini模型和TPU芯片是推动GCP增长的关键 Meta等公司与GCP合作有望为2026年云业务增长贡献约300个基点 定制芯片优势构成潜在上行催化剂 [20]

空间智能与3D生成技术 - 李飞飞公司World Labs发布空间智能模型Marble 仅用单张图片或文本提示即可生成持久存在的大规模3D世界 [1] - Marble相比前代产品支持浏览器自由视角导航 生成世界规模更大、风格更多样化且几何结构更干净 [1] - 用户可将生成内容导出为高斯点云并集成至Three.js 实现在桌面、移动设备和VR头显的高效运行 目前已开放白名单测试 [1] AI支付协议与金融科技 - 谷歌联合美国运通、PayPal、Mastercard等60多家机构推出代理支付协议AP2 旨在构建AI代理支付安全标准框架 [2] - AP2通过加密签名数字合同作为用户指令证明 允许预授权AI代理在特定条件下自动完成购买 支持实时交易与无人工委托任务 [2] - 加密版本A2A x402支持稳定币支付 目前协议已开放GitHub仓库供开发者探索 [2] 企业级AI应用开发 - Anthropic计划投资10亿美元创建企业应用克隆体 OpenAI预计2030年前在数据相关成本支出80亿美元 [3] - 两家公司使用强化学习环境模拟企业软件（如Salesforce、Zendesk、Cerner）训练AI模型操作专业系统 [3] - 通过聘请领域专家示范任务执行 训练AI成为虚拟同事以开辟新盈利渠道 [3] 智能体平台升级与开源 - 腾讯云智能体开发平台ADP3.0全面升级RAG、Multi-Agent及WorkFlow工具链 近3个月完成近600个功能上线 [4] - 平台完善知识库管理运维 支持多方式配置Agent协同 提供工作流全局Agent视野和即时指令技术 [4] - 优图实验室将开源Youtu-Agent智能体框架和Youtu-GraphRAG知识图谱框架 已推出智能质检等行业Agent解决方案 [4] AI版权争议与法律风险 - 迪士尼、华纳兄弟和环球影业联合起诉MiniMax 指控其海螺AI产品未经授权使用蜘蛛侠等IP进行AI训练 [5] - 三大公司要求返还侵权所得并索赔每项侵权最高15万美元 请求法院颁布永久禁令切断MiniMax使用相关IP的可能性 [5] - MiniMax此前在国内面临爱奇艺关于《苍兰诀》的类似指控 揭示AIGC在IP模仿领域的重大法律风险 [6] 音频处理与效率工具 - ima更新支持上传MP3、M4A、WAV、AAC格式音频文件 AI自动生成原文、速览和纪要 方便处理培训录音等内容 [7] - 新增电脑端快捷键截图功能 支持截图后直接提问、加入知识库或记笔记 [7] - 手机端笔记支持离线编辑与新建 无网络状态下可记录灵感 联网后自动同步 [7] 视频创作AI工具 - YouTube为Shorts创作者推出生成式AI工具 引入谷歌文本转视频模型Veo 3定制版"Veo 3 Fast" [8] - 新版以480p分辨率低延迟生成内容并同步添加声音 支持将动态效果应用到静态图片 [8] - 同步推出基于谷歌Lyria 2的语音转歌曲混音工具和AI编辑功能 可自动整理精彩片段并添加音乐与转场效果 [8] 具身智能与机器人融资 - 人形机器人公司Figure完成C轮融资 获超10亿美元承诺资本 投后估值达390亿美元创具身智能赛道纪录 [9] - 融资由Parkway Venture Capital领投 英伟达、英特尔资本等参与 资金用于扩大BotQ工厂生产规模及GPU基础设施搭建 [9] - Figure推出Helix端到端视觉-语言-动作模型 其机器人已实现叠衣服、分拣快递等复杂任务 [9] 未来技术趋势预测 - 华为发布《智能世界2035》报告 预测AGI将成为最具变革性驱动力量 AI智能体从执行工具演进为决策伙伴 [10] - 十大趋势包括人机协同编程成为主流、交互方式向多模态演进 2035年全社会算力总量将增长10万倍 [10] - AI存储容量需求较2025年增长500倍 可再生能源发电占比突破50% [10] AI系统架构实践 - Shopify分享AI助手Sidekick架构经验 建议保持架构简单、工具边界清晰并采用模块化设计如即时指令 [12] - 提出用反映真实生产环境的基准真相集替代黄金数据集 将大语言模型裁判与人类评估结果对齐 [12] - 警告奖励作弊问题（如退出式作弊、标签式作弊） 建议构建多层检测机制并结合程序化验证与语义评估 [12]

AI人才市场供需状况 - 2025年1-7月AI新发岗位量同比增长超10倍 简历投递量同比增长11倍[1][3] - 算法类岗位占据招聘核心地位 大模型算法以招聘指数94.16位居热招岗位榜首[5] - 非技术岗位数量同比增长7.74倍 产品、运营与设计成为三大热招方向[6] 企业招聘格局与薪酬水平 - 字节跳动招聘指数29.83位列榜首 小红书18.32居第二 阿里巴巴12.25第三[1][3] - AI新发岗位平均月薪达61475元 较2024年同期58921元上涨4.33%[3] - 微软以平均月薪90345元居薪酬榜首 平头哥89760元第二 Wish 85371元第三[3] 人才紧缺度与专业需求 - 搜索算法人才供需比仅0.39 相当于5个岗位争夺2个人才[1][5] - 算法类岗位包揽人才紧缺度TOP20 广告算法、推荐算法等商业化相关岗位需求旺盛[5] - 云计算、高性能计算工程师、AI Infra等基础设施岗位同样处于人才稀缺状态[5] 行业渗透率与人才流动特征 - 新经济行业新发岗位AI渗透率超10% 较去年同期提升10倍以上[4] - AI岗位员工平均在职时长2.02年 显著低于新经济领域平均2.91年[6] - 62.99%的AI人才计划一年内跳槽 字节跳动、腾讯、京东位列雇主口碑前三[6] 技术发展趋势与战略意义 - 各行业数智化从"工具替代"迈入"智能重构" 生成式AI产业化加剧人才缺口[1] - 企业需要突破底层创新的科学家和能交付商业价值的工程化人才[1] - 人才竞争从增量争夺转向存量深耕 成为企业构建未来竞争力的核心资源[2][7]

教育市场结构性变化 - 出现本科及研究生毕业生选择进入职业学校进行“反向进修”的现象，其中不乏清华大学等顶尖名校毕业生 [2] - 2024届本科毕业生毕业半年后去向落实率为86.7%，低于同届高职毕业生88.6%的落实率 [3] - 就业市场结构性变化导致高学历群体面临理论知识与实际结合不够、实操能力不足的困境，“高不成低不就”现象突出 [2] 教育体系面临的挑战与反思 - 现有大学教育方式和人才培养方式需要改进，高校需提高高等教育的随需应变能力以适应经济社会和就业市场需求 [3] - 职业教育长期面临社会投入不足的问题，其对就业市场的敏感适应能力并不优于高等教育，许多职校学生同样存在实操能力不足的困惑 [4] - “唯学历论”和大学扩张导致大量本可分流到职校的学生选择了大学教育 [4] 政策与教育改革动向 - 广东省印发方案，明确面向本科或研究生毕业生起点设置1年制的学制技师 [5] - 浙江省提出面向未就业大学生开设全日制预备技师班，并纳入技工院校招生计划，学生可享受相关在校生政策 [5] - 教育改革应围绕就业市场的变迁进行敏感性适应，无论是新工科还是新型研究型大学，都需基于人力资本供需匹配来改革教育方式 [5] 教育本质与未来趋势 - 教育的现实意义是丰富人的选择空间，其本质是人力资本的培育，最终需要接受市场竞争性检验 [2][3] - 人工智能等技术的演进暂时对高学历工作岗位冲击更大，而对服务于真实物理世界的职校毕业生岗位冲击有限 [4] - 终身学习成为未来必备技能，科技快速发展要求人们持续更新知识结构以保持竞争力 [6]