核心观点 - 美国麻省理工学院研究团队利用模拟计算与机器学习技术，成功开发出一种新型3D打印铝合金，其强度是传统铸造最强铝合金的5倍，比未经机器学习辅助设计的合金强度高出50% [1] - 新合金在400℃极端高温下仍能保持稳定，有望替代钛合金等更重、更昂贵的材料，应用于喷气发动机风扇叶片等领域 [1] - 该材料结合3D打印技术，在复杂造型、材料节约与设计自由方面具有优势，可拓展至交通运输、高端制造及散热设备等场景，助力行业降低能耗 [2] 技术突破 - 研发方法结合模拟计算与机器学习，将候选材料组合的评估数量从传统方法需模拟的上百万种大幅缩减至仅40种，高效锁定了目标成分 [1] - 实际打印测试结果与预测高度吻合，新合金的微观结构中分布着更多细小沉淀物，是其高性能的关键 [1] 材料性能 - 新型3D打印铝合金的强度是传统铸造法制备的最强铝合金的5倍 [1] - 新合金比未经机器学习辅助设计的合金强度高出50% [1] - 新合金在400℃的极端高温下仍能保持稳定 [1] 应用前景 - 新合金有望用于制造喷气发动机风扇叶片等部件，制造出更轻、更强、更耐高温的产品 [1] - 目前风扇叶片多采用的钛合金比铝重50%以上，成本更是铝的10倍之多，新材料具有显著的替代优势 [1] - 应用可拓展至高端真空泵、汽车冷却系统及数据中心散热设备等场景 [2] 行业影响 - 以更轻、更强的材料制造风扇叶片，将使交通运输领域大幅降低能耗 [2] - 得益于3D打印技术在复杂造型、材料节约与设计自由方面的优势，该合金为相关行业带来新的制造可能性 [2]

当前市场状况评估 - 环球市场行为和定价出现与过去泡沫相似的迹象但存在关键差异 [1] - 科技板块上涨主要由基本面增长驱动而非非理性投机 [1] - 表现最强劲的领先企业拥有异常稳健的资产负债表 [1] - 人工智能领域由少数现有巨头主导而非竞争激烈的新进入者阶段 [1] 美股科技公司估值分析 - 估值问题难以回答但通过四个角度分析：与过去泡沫时期比较 PEG比率 ROE与市净率对比 股利折现模型 [1] - 在多数情况下目前估值虽高但仍距离科网泡沫高峰期有一定距离 [1] - 综合来看目前尚未处于泡沫之中但不能排除最终形成泡沫的风险 [1] 未来行业趋势展望 - 领先科技股的命运愈来愈依赖于实体基础设施如暴增的电力需求 [2] - 电力需求需投入真正资源于发电与配电领域为能源 资源 房地产及运输等行业带来增长前景 [2] - 科技行业内部回报来源将进一步分化2020年代的领先科技巨头可能继续主导各自领域 [2] - 快速创新尤其是机器学习及人工智能将催生新一波科技明星企业借助资本支出热潮推出新产品 [2]

人工智能在量化投资中的应用 - 人工智能出现革命性技术突破，通过整合强化学习与大语言模型架构，使机器学习具备自我思考能力，突破人脑思维边界 [1] - 机器学习在自动驾驶、机器人等领域实现重大技术突破 [1] - 基金经理施荣盛将机器学习应用于量化投资，采用“白盒化”方式，属于公募量化中的“少数派” [1] 安信量化精选沪深300指数增强基金业绩表现 - 安信量化精选沪深300指数增强A近一年回报达45.63%，优于对比产品（38.12%、38.55%、38.18%、36.48%）[2] - 该基金近一年最大回撤为-10.90%，优于对比产品（-11.98%、-11.65%、-12.85%、-12.94%）[2] - 基金规模从2024年末的1.06亿元增长至2025年中的12.05亿元，规模增长10.99亿元，在2025年上半年规模增长超3亿的同类产品中表现突出 [2][3] - 自2023年8月24日管理以来，累计收益率36.53%，历史年化收益16.62%，跑赢沪深300指数14.89% [4] - 该基金在不同市场环境下表现稳健，指数上涨时表现分位数达100%，指数下跌时为78.9%，成长占优时为96.1%，价值占优时为82.9%，大盘占优时为94.7%，小盘占优时为94.7% [18] “白盒化”机器学习模型框架 - 采用统一模型管理所有指数增强产品，框架为预期收益率y来自x因子的挖掘和f因子的组合 [11] - 主动筛选因子，运用遗传算法、深度学习、大语言模型等方法挖掘因子，并进行主动检测以确保数据质量 [13] - 采用因子随机剔除（dropout）机制进行模型训练，以增强模型稳健性，例如剔除北向因子后模型结果无显著差异 [13] - 建立统一的指数增强框架，适用于不同市值和风格指数（如沪深300、上证科创综指、红利增强等），确保因子普适性，避免过度拟合 [13][14] - 通过跟踪数十个指数增强策略表现，理解模型有效性及市场特征，实现统一策略评估和调整 [14][15] 模型优化与创新 - 采用集成学习方式，使用多个模型互相验证，而非依赖单一模型 [17] - 模型训练时考虑交易成本并设置严格风险约束，追求Pure Alpha [17] - 进行动态优化，模型根据实时市场表现自行调整约束条件和优化目标 [19] - 采用模块化处理，将收益率预测、因子挖掘筛选、组合优化、风险管理、交易执行等环节标准化，形成可持续迭代能力 [21] - 积极探索大语言模型（如DeepSeek）挖掘因子，通过API接入进行测试，保持模型创新 [22] 行业比较与竞争优势 - 该基金超额收益与其他公募量化产品相关性低，源于底层方法论的差异 [21] - 多因子模型仍是公募量化主流，而机器学习在私募基金中应用更普遍，该策略结合了公募与私募量化投资的优势 [21][22] - 通过持续创新寻找低相关性Alpha，改善基金组合风险收益比 [22] - 在工具化产品盛行的时代，积极拥抱AI、有效训练模型的“白盒化”量化策略具备竞争优势 [24]

金驰教授学术晋升与贡献 - 华人学者金驰在普林斯顿大学晋升为终身副教授，任命于2026年1月16日正式生效[1][4] - 金驰于2019年加入普林斯顿大学电气与计算机工程系担任助理教授，在6年任期内AI学术影响力迅速提升[3] - 其晋升是对其在机器学习理论领域所做基础性贡献的高度认可，这些贡献为当前大语言模型的崛起提供了关键数学基石[4] - 金驰与杨笛一、杜少雷等华人学者于2024年获得斯隆奖[6] - 在Google Scholar上，其论文总引用次数已达13,588次[27] 核心理论贡献：非凸优化 - 金驰的研究解决了深度学习革命中的一个根本问题：为何像随机梯度下降这样简单的优化器能有效训练大规模非凸模型[8][9] - 其工作证明，只要存在少量噪声，简单的梯度方法就能有效逃离损失函数景观中的鞍点，并在多项式时间内继续向更优区域探索[12] - 代表性论文《How to Escape Saddle Points Efficiently》（ICML 2017）被引1,111次，《Accelerated Gradient Descent Escapes Saddle Points Faster than Gradient Descent》（COLT 2018）也是该领域奠基性工作[14][17] - 该理论成果解释了简单算法在复杂问题上表现出的“不合理的有效性”，让公司和研究机构敢于投入数十亿美元进行模型训练，确信底层优化过程稳健[17] 核心理论贡献：强化学习 - 金驰的研究为强化学习核心算法的样本效率建立了严谨证明，推动了理论突破[10][19] - 其工作首次证明了无模型算法在复杂设定下具备样本效率，达到了近乎最优的遗憾界限[22] - 代表性论文《Is Q-learning Provably Efficient?》（NIPS 2018）被引1,113次，《Provably Efficient Reinforcement Learning with Linear Function Approximation》（COLT 2020）被引997次[20][22][27] - 该理论保障为开发更稳健、可靠的强化学习算法提供指导，确保其能在高风险、关键应用中安全部署[23] 学术背景与影响 - 金驰拥有北京大学物理学学士学位和加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学博士学位[25] - 其博士导师为机器学习领域泰斗Michael I Jordan教授，早期多篇关键论文均与Jordan合作完成[25] - 金驰团队近期领衔开发了最强开源数学定理证明模型“哥德尔-Prover”，其32B参数模型性能大幅超越前代SOTA DeepSeek 671B模型[31]

今年1月，该公司任命资深宏观交易员Ben Melkman为副首席投资官。他是首批从其他公司加入这家传 统封闭公司的高管之一，也是最受关注的一位。Melkman目前与公司内部的David Trinh和Blake Cecil共 同担任副CIO。 Melkman于去年加入桥水，是最早、也是最引人注目的外部高管之一。桥水是一家系统化宏观对冲基 金，运用其所谓"永恒且普遍"的算法规则来进行交易，而Melkman的风格历来更为灵活。 他曾在Brevan Howard资产管理公司工作七年，担任合伙人。2017年，他创立了自己的对冲基金Light Sky Macro，并在五年后关闭该基金，随后加入Schonfeld Strategic Advisors，不到一年后就跳槽到桥 水。 相比之下，桥水的三位共同CIO几乎整个职业生涯都在公司内部发展。Bob Prince在1986年加入，Greg Jensen和Karen Karniol-Tambour大学毕业后就进入了公司。而Melkman的两位副CIO同事几乎没有任何外 部工作经验。 媒体援引知情人士表示，桥水基金（Bridgewater Associates）的旗舰宏观基金P ...

编辑丨王多鱼 排版丨水成文 近日，的 一篇研究文章登上了 登上了 Cell Press 官网头条。 该论文题为 ： Global flux of perfluoroalkyl acids from glaciers in a warming climate （气候变暖背景 下冰川中全氟烷基酸的全球通量 ） ，论文于 2025 年 9 月 19 日在线发表于 Cell 子刊 One Earth 上， 通讯作者为中国科学院 青藏高原研究所 王小萍 研究员、 中国科学院生态环境研究中心 傅建捷 研究员。 该研究评估了气候变暖背景下 全球冰川中的 全氟烷基酸 （PFAA） 通量，确定了包括北极、南亚和中亚在 内的主要的 PFAA 释放热点， 强调了在管理历史遗留污染物和气候缓解方面采取协调行动的紧迫性。 全氟烷基酸 （PFAA） 是一种工业污染物，它们在全球范围内循环，并在包括 冰川 在内的寒冷地区积累 。 PFAA 对生态和人类健康构成重大风险，且具有极强的持久性。 全球气候变暖 正在加速冰川融化，释放出多年来被冰川封存的人造化学物质，其中就包括全氟烷基酸 （PFAA） 。 尽管全球都在努力控制 PFAA 的排放， ...

人工智能革命被视为人类社会的最后一次技术革命，这一观点由华为首席执行官任正非提出，他认为人 工智能发展将经历数十年乃至数百年，并可能伴随能源核聚变的突破。在这一革命进程中，技术突破往 往伴随着牺牲，具体表现为科研人员在推动前沿应用时承担的风险。 人工智能革命中具体的牺牲案例：在推动人工智能技术（尤其是国防应用）时，已有专家因公牺牲。代 表性的案例是冯旸赫副教授：冯旸赫的牺牲：他是中国著名指挥控制和人工智能领域专家，任职于国防 科技大学，专注于兵棋推演、智能辅助决策等军事人工智能研究。2023年7月1日，他在北京执行任务期 间因车祸不幸因公牺牲，年仅38岁。官方通报称其为"因公牺牲"，强调其在人工智能军事应用领域的贡 献，例如提升国防系统的智能决策能力。 尽管有猜测（如境外势力干预或保护国家机密），但这些未被证实；官方与可信来源均以突发事故定 性，未指向外部阴谋。人工智能革命作为潜在的最后一次技术革命，其发展依赖于无数科研工作者的奉 献与风险承担。冯旸赫的牺牲是这一进程中已知的突出案例，凸显了技术前沿探索的代价。未来，随着 人工智能在国防等领域深化应用，确保科研人员的伦理保护与技术安全至关重要 人工智能革命作为 ...

财务数据和关键指标变化 - 全年调整后EBITDA达到1.287亿美元 创纪录增长43% [4][11] - 第四季度调整后EBITDA为3340万美元 同比增长33% [14] - 全年营收增长2% 为2021年以来首次全年增长 [12] - 第四季度综合营收增长3% [11] - 综合毛利率第四季度和全年分别提升310和380个基点 [12] - 第四季度运营收入增长9%至2190万美元 全年增长55%至1.004亿美元 [13] - 现金及投资增加3000万美元至2.54亿美元 [23] 各条业务线数据和关键指标变化 - NRS业务第四季度运营收入下降3%至580万美元 但全年增长28%至2780万美元 [14] - NRS调整后EBITDA第四季度增长32%至930万美元 全年增长37%至3420万美元 [14] - NRS经常性收入第四季度增长22%至3260万美元 全年增长27%至1.226亿美元 [14] - 商户服务和SaaS费用收入增长均超过30% [15] - 金融科技业务第四季度运营收入增长88%至480万美元 调整后EBITDA增长超三倍至550万美元 [16] - 金融科技全年运营收入从上年亏损10万美元增至1540万美元 调整后EBITDA从110万美元增至1840万美元 [16] - net2phone第四季度运营收入增长74%至150万美元 调整后EBITDA增长42%至350万美元 [19] - net2phone全年运营收入增长194%至490万美元 调整后EBITDA增长54%至1210万美元 [19] - net2phone订阅收入第四季度增长8%至2220万美元 全年增长9%至8570万美元 [19] 各个市场数据和关键指标变化 - 数字渠道汇款金额第四季度增长41% 交易量增长34% [6] - 数字交易占汇款总量83% [17] - 数字交易第四季度增长28% 相关汇款金额增长41% [17] - 每终端月平均经常性收入达到299美元 [15] 公司战略和发展方向和行业竞争 - NRS与DoorDash整合取得成功 准备与另一大型配送服务整合 [4] - NRS Insights与全国最大优惠券提供商签署协议 将于2026年推出数字优惠券 [5] - BOSS Money数字渠道扩张 占汇款量80%以上 [5] - 通过WhatsApp整合和跨境数字钱包部署扩大覆盖范围 [5] - 利用机器学习和AI降低成本并改善客户体验 [6] - net2phone AI代理计划处于预热阶段 已成功销售和推出数百个代理 [7] - 收入模式将从基于座位逐渐转向基于使用量 [7] - 专注于构建AI代理和AI教练产品 为特定行业垂直领域部署定制解决方案 [7] - 传统通信业务通过简化运营成本继续受益 [8] - 通过机会性回购和季度股息向股东返还现金 [9] - 对并购采取保守态度 不会追求价格不合理的交易 [9] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 消费者态度、政府政策和/或技术正在推动快速变化 [9] - 客户对服务表现出热情 [9] - 2026年1月1日起对现金或汇票发起的汇款征收1%联邦税 预计将加速行业向数字渠道迁移 [18] - 数字交易每笔交易产生的毛利润比零售高约20% 且管理费用更低 [18] - 移民政策变化对汇款业务不利 [47] - 数字业务正在变得更加成熟 增长可能放缓 [47] 其他重要信息 - 修订调整后EBITDA计量方法 排除非现金补偿费用 [24] - 过去四年非现金补偿平均为420万美元 [24] - 2026财年调整后EBITDA预期为1.41亿-1.45亿美元 增长7%-10% [25] - 公司SEC报告状态变为大型加速申报公司 10-K申报期限缩短 [26] 问答环节所有提问和回答 问题: 稳定币和Visa链接钱包的进展 [28] - 钱包已向部分客户推出 目前处于测试阶段 [28] - 预计未来大部分交易将使用稳定币进行 [28] - 尚未对业务产生实质性影响 [28] 问题: WhatsApp启动日期 [29][30] - 将在接下来几天内启动 [30] - 首先面向现有客户 预计30-45天后向新客户推出 [30] - 未来将在应用中提供该功能 [31] 问题: Intermex被Western Union收购可能存在的监管问题 [32][33] - 无法评论监管问题 建议咨询律师 [33] 问题: 本季度后IDT的并购前景是否发生变化 [34] - 市场状况没有改善 [34] - 某些收购愿意支付较高溢价 [34] 问题: 今年主要投资事项 [35][36] - 不愿向竞争对手提供太多指导 [36] - 将继续明智和创造性地支出 以最低成本获取客户 [36] 问题: net2phone从座位模式转向使用模式的范围 [37] - 主要针对AI代理 [37] - UCaaS和CCaaS产品仍将按座位销售 [37] 问题: NRS终端流失率增加的原因 [41][42] - 某些地区移民执法加强导致零售商关闭 [42] - 竞争对手增加 声称能复制定价和功能集但交付不足 [42] - 卡组织对商户合规性要求过于严格 [43] - 设备与技术服务提供商交互存在技术问题 现已基本解决 [44] 问题: 新竞争对手类型 [45] - 既有Clover等传统企业 也有初创公司 [45] - 通常用户界面好看但缺乏实质内容 [45] 问题: BOSS Money强劲增长是否可持续 [46][47][48][49][50][51][52] - 移民政策变化对业务不利 [47] - 数字业务正在成熟 增长可能放缓 [47] - 钱包、WhatsApp等举措将促进业务增长 [48][49] - 新税将促使更多人寻找在线汇款替代方案 [49][50] - 税收最终版本不如预期高 影响可能较小 [50] - 2026年预算收入增长预期为十几百分比 [51] - 管理层对增长前景存在轻微分歧 [52] 问题: 并购策略倾向 [53][54] - 更倾向于较小规模收购 [54] - 大型收购机会较少 [54] - 短期内更注重内部建设和有机获客 [54]

张文翊 《中国经营报》记者9月29日获悉，数字支付公司Visa当日宣布任命张文翊（Elaine Chang）为Visa大中 华区总裁，将接替计划于年底退休的于雪莉（Shirley Yu）。 张文翊曾在亚马逊（Amazon）、亚马逊云科技(AWS)以及英特尔（Intel）担任高层管理职务，其在半 导体、云计算、电商领域拥有超过30年的职业经历。 张文翊曾在英特尔任职长达20年，2013年加入亚马逊，担任全球副总裁兼Kindle中国总经理，并于2016 年升任亚马逊中国总裁，其后于2019年至2023年担任AWS大中华区董事总经理。2024年，张文翊负责 AWS生成式人工智能与机器学习的全球市场拓展(Global Go-to-Market)，并帮助客户释放人工智能及机 器学习的变革潜力。 Visa亚太区总裁康轩诚(Stephen Karpin)表示，Visa将继续致力于通过最新的技术与安全解决方案推动整 个支付行业的发展。 中经记者 李晖 北京报道 对于此次任命，张文翊表示，将通过与政府及行业伙伴的合作，充分发挥Visa在全球科技领域优势—— 包括引领"一拍即付"的创新、推动智能商务的发展等。未来将打造流畅安全的 ...

公司人事任命 - 国际支付巨头Visa任命张文翊女士为Visa大中华区总裁，接替计划于年底退休的于雪莉 [1] - 张文翊在半导体、在线零售、云计算等跨领域拥有三十多年的工作经验，有共事者称其以实干著称，“非常有能力” [1] 新任总裁职业履历 - 张文翊于1993年加入英特尔，历任软件设计工程师、亚太区品牌与广告总监、公关总监、中国区市场总监、市场与渠道部总经理等职位 [1] - 2013年5月，张文翊加入亚马逊担任Kindle中国业务总经理，并于2016年升任亚马逊中国总裁，全面负责电商业务及Kindle在华业务 [1] - 在亚马逊三年期间，其带领团队成功将Kindle全线产品引入中国，完善了Kindle及数字出版生态系统，与超过600家出版社建立合作伙伴关系 [1] - 2019年7月，张文翊被任命为亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区执行董事，掌管亚马逊云科技在整个大中华区的业务战略制定和执行 [2] - 2024年，其转而负责AWS生成式人工智能与机器学习的全球市场拓展 [2] 公司业务与战略展望 - Visa是全球支付巨头，业务覆盖超200个国家和地区，核心业务领域包括消费支付、商业支付、增值服务等 [2] - 新任总裁表示将加强与政府及行业伙伴的合作，充分发挥Visa在科技领域的优势，共同打造流畅且安全的支付体验 [2] - 战略目标是帮助客户开拓新的收入来源，并推动整个地区的可持续业务增长 [2]