核心观点 - IBM推出行业首个将AI安全和AI治理团队整合的软件，提供企业风险态势的统一视图 [1] - 新功能增强并整合watsonx.governance和Guardium AI Security，帮助客户大规模保障AI系统安全和责任 [2] - AI代理若未妥善治理或保护可能带来严重后果，公司通过新解决方案应对此类挑战 [3] 产品整合与自动化 - 增强IBM Guardium AI Security与watsonx.governance的集成，提供首个统一解决方案管理AI用例的安全与治理风险 [3] - 支持用户验证12种合规框架，包括欧盟AI法案和ISO 42001 [3] - 与AllTrue.ai合作新增能力，可检测云端环境、代码库及嵌入式系统中的AI用例，实现广泛可见性与保护 [4] 安全功能升级 - Guardium AI Security新增自动化红队测试功能，帮助企业检测修复AI用例中的漏洞与错误配置 [5] - 支持自定义安全策略分析输入输出提示，缓解代码注入、敏感数据暴露等风险 [5] - 与watsonx.governance的集成功能将于年内逐步推出 [5] AI代理全生命周期治理 - watsonx.governance现可监控管理AI代理从开发到部署的全生命周期 [8] - 评估节点可直接嵌入代理，监测答案相关性、上下文相关性等指标，定位性能问题根源 [8] - 计划6月27日推出代理入驻风险评估、审计追踪及代理工具目录功能 [8] 合规能力 - watsonx.governance Compliance Accelerators提供预加载的全球法规与标准，帮助用户映射AI用例义务 [10] - 涵盖欧盟AI法案、美联储SR 11-7、纽约市144号地方法律及ISO/IEC 42001等标准 [10] 咨询服务扩展 - IBM咨询网络安全服务推出新服务组合，整合数据安全平台与AI技术咨询，支持客户AI转型 [11] - 服务覆盖AI部署发现、漏洞排查、安全设计实践实施及动态监管指导 [11] 市场拓展 - watsonx.governance现已在印度AWS数据中心上线，增强模型监控能力 [12] - 新功能与IBM watsonx AI解决方案套件协同，助力企业负责任且安全地加速生成式AI影响 [12]

文章核心观点 AI正驱动积极投资回报，为广泛实施代理AI奠定基础，企业增加生成式AI投资，代理AI项目预计增长，同时企业需关注领导力和劳动力转型以实现更快回报 [1][2][6] 分组1：AI投资回报与企业投资趋势 - 企业从生成式AI和AI投资中获得1.7倍投资回报率，初期对大规模AI和生成式AI推广实现投资回报率的担忧正在消退 [2] - 62%受访企业今年相比去年增加了对生成式AI的投资 [2] 分组2：生成式AI与代理AI实施情况 - 生成式AI预计未来三年改善关键指标，36%的组织已实施，高于去年的20% [4] - 已采用生成式AI的组织中约30%已将AI代理集成到运营中，平均组织的AI代理项目总数预计2025年增长48% [1][4] - 采用AI代理的前五大行业为高科技、工业制造、消费品、能源与公用事业、制药与医疗保健 [5] 分组3：实现投资回报的关键因素 - 建立强大领导力、治理和AI就绪基础的组织实现投资回报率快45%，但仅三分之一的领导者是生成式AI的有力倡导者 [6] - 过去两年引入自动化和AI用例的企业已自动化30%的运营任务，预计未来两年进一步自动化，近三分之二员工预计2028年工作描述改变 [7] 分组4：AI代理带来的效益 - AI代理和多代理系统已在业务职能中带来显著效益，减少错误、提高客户满意度、增加运营效率和降低运营成本 [5] 分组5：企业AI投资预期 - 五分之二的组织预计1 - 3年内从AI投资中获得正回报，通过将AI能力嵌入核心业务流程已实现显著成本效益 [8]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：美国互联网、美国半导体及半导体资本设备 - **公司**：Cursor、Windsurf、OpenAI、Google、Y Combinator、Anthropic、Alphabet Inc.、Amazon.com, Inc.、Meta Platforms, Inc.等 纪要提到的核心观点和论据 行业进入代理时代 - **观点**：2025年标志着代理时代的开始，行业正进入代理时代，未来代理式AI领域将有许多新产品和新公司涌现 [3][16] - **论据**：代码编写应用Cursor和Windsurf展示了白领工作其他领域的发展方向，谷歌CEO称公司整体生产力提高了10%；Y Combinator 2025年夏季创业主题为“AI代理之年” 行业AI计算能力 - **观点**：2026年行业有足够的计算能力支持17亿个类似Cursor的AI代理，但并非所有推理计算都会分配给“特定领域的Cursor”服务 [3][11] - **论据**：预计2026年行业用于AI代理的计算能力约为440亿exaFLOPs，占GPU和定制ASIC安装基数的20%；假设Cursor运行在Claude 4 Sonnet上，按其订阅价格和速率限制估算，行业可能有能力支持约17亿个此类代理订阅 不同模型对代理订阅容量的影响 - **观点**：为AI代理提供支持的模型大小会极大改变代理订阅的容量，模型越小，可支持的代理越多 [18][19] - **论据**：基于不同模型参数假设，GPT - 5级别的大模型（超15万亿参数）会降低代理容量，而较小且高效的特定垂直模型（如Gemini Flash、Mistral、DeepSeek）支持的企业代理容量更大 API价格下降助力代理式AI - **观点**：API价格下降，用户能用更低价格消耗更多令牌，这对推动代理时代至关重要 [26] - **论据**：OpenAI的Plus层级服务（含o3推理模型）定价为每年240美元，通过API令牌定价推算其达到收支平衡的查询量和每次查询的令牌数；对比Llama系列模型，较小的Llama 4 Scout（1090亿总参数；170亿活跃参数）在MMLU Pro基准测试中表现优于Llama 3.1 405B 模型上下文协议（MCP）的作用 - **观点**：MCP可能是改善整个行业代理式AI服务的关键因素，有助于推动更多类似Cursor和Windsurf服务的采用 [31][32] - **论据**：MCP是连接大语言模型与数据源和AI工具的开源标准，简化了运行代理任务中复杂大语言模型工作流程的工具使用过程 其他重要但可能被忽略的内容 - **公司评级和价格目标**：对Alphabet Inc.、Amazon.com, Inc.、Meta Platforms, Inc.等公司给出了股票评级（均为“增持”）、行业观点（均为“积极”）、收盘价，并说明了价格目标及估值方法和可能影响估值的风险因素 [45][73][82][90] - **研究报告相关信息**：包括分析师认证、重要披露、评级系统说明、价格目标说明、投资建议类型、信息来源披露、风险披露等内容，以及报告的分发范围、适用地区和相关法律声明 [38][39][57][58]

公司战略与加密货币布局 - 公司正通过加密货币领域战略合作重新定义其在数字金融领域的角色，包括建立支付基础设施和推动区块链创新[1] - 与加密货币平台合作使客户能在全球超1.5亿个商户处使用加密货币支付，并重点采用稳定币实现实时跨境交易[2] - 支持USDC稳定币结算，通过Crypto Credential增强跨境转账安全性，Multi-Token Network与摩根大通、渣打等合作提升链上实时结算能力[2] - Wirex、Bit2Me等6家加密企业加入其Crypto Credential生态系统，Kraken、OKX等发卡合作伙伴连接加密经济与日常消费场景[3] 行业竞争格局 - 主要竞争对手Visa通过Crypto.com、Coinbase等合作发行加密联名卡并支持直接加密支付[5] - PayPal在部分市场支持加密货币交易并推出自有稳定币PYUSD，优化生态内快速支付体验[6] 财务表现与估值 - 年内股价上涨6.7%，跑赢行业3.5%的涨幅[9] - 远期市盈率32.66倍，高于行业平均22.57倍，价值评分为D级[11] - 2025年盈利预期同比增长9.5%，过去一个月获1次上调且无下调[12] - 当前季度EPS预期4.05美元（同比增长12.81%），全年EPS预期15.98美元（同比增长9.45%）[13]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 2025年作为中国Agent应用元年，生成式AI正向具备自主决策能力的Agentic AI跃迁，豆包大模型1.6系列升级推动Agentic AI加速落地，Seedance 1.0 Pro登顶全球文生视频和图生视频榜单，大模型商业化持续领跑 [2][3] - 火山引擎通过“大模型+场景化落地”双轮驱动，形成从开发者生态到垂直行业解决方案的完整闭环，高性价比助力应用加速落地，巩固字节跳动在AIGC领域的技术壁垒与市场份额 [8][18] 根据相关目录分别进行总结 大会成果 - 2025年6月11 - 12日，火山引擎春季FORCE原动力大会在北京举行，发布豆包大模型1.6及视频生成模型Seedance 1.0 Pro，升级Agent开发平台等AI云原生能力，展示AI与IoT技术融合路径，推出开发工具链升级方案及相关解决方案 [6][7] 大模型能力升级 - 豆包大模型1.6全系列原生支持多模态、256K超长上下文及深度思考能力，不同子模型各有强化，综合成本下降63% [6][11] - 推理、多模态和GUI操作能力全面升级，支持“边想边搜”及Deep Research，多模态应用覆盖高价值场景，GUI操作能力推动办公自动化落地 [2][12] 视频生成模型优势 - Seedance 1.0 Pro支持文字与图片输入，生成多镜头无缝切换的1080P高清视频，主体运动稳定性与画面自然度领先，生成效率提升，在文生视频与图生视频领域位列全球第一 [3][16] - 通过多镜头叙事等优化，在电商、影视、游戏等场景商业化突破，定价较竞品降低60% - 80%，通过“技术分层+场景渗透”策略形成规模化落地 [18] 大模型商业化情况 - 豆包大模型日均tokens调用量持续增长，助力火山引擎稳居中国公有云市场第一、市占率达46.4%，AI工具、互动娱乐、信息处理为核心场景，新兴场景表现突出 [8] - 应用端向硬件与垂直行业延伸，消费电子、汽车、金融、高校等领域均有合作 [8]

纪要涉及的行业或者公司 - 行业：硬件和网络、人工智能、安全、数据中心等领域 - 公司：Cisco Systems（CSCO）、JPMorgan、The Kingdom Of Saudi Arabia、Humane project、G42、StarGate UAE、NVIDIA、AMD、OpenAI、Norista、White Box、Splunk 纪要提到的核心观点和论据 思科Live活动核心信息 - **核心观点**：思科在新的人工智能时代重新定义解决的问题，推出最大规模产品更新，提出“One Cisco”信息，聚焦AI就绪数据中心、未来工作场所和提供数字弹性三个关键领域，具备平台优势、全栈能力和AI优先的差异化特点[7][11][15]。 - **论据**：举办约22,000名客户参与的思科Live活动；展示了涵盖从硅到网络、安全、模型、数据平台和应用的全栈解决方案；宣布24项新产品发布[7][16][18]。 校园产品升级 - **核心观点**：新一代智能交换机如Catalyst 09/9610能推动企业升级，满足现代人工智能工作场所需求，具有高性能、先进安全等特点[29]。 - **论据**：交换机由Silicon One提供动力，提供高达51.2太比特每秒的吞吐量，延迟低于五微秒；具备量子抗性安全网络、HyperShield就绪和LiveProtect等安全功能[29][31]。 产品组合融合 - **核心观点**：融合Meraki和Catalyst组合可实现统一管理平台，提供多种部署选择，增强网络平台能力[42]。 - **论据**：推出单一统一平台，支持云、本地或混合部署；ThousandEyes可对自有和未知基础设施提供实时可见性和可操作见解；引入AgenTek ops和AI Canvas，提供AI助理和跨域协作工作区[42][43][44]。 AI订单增长因素 - **核心观点**：Silicon One和光学器件在推动AI订单增长中发挥关键作用[54][56]。 - **论据**：上一季度超过10亿美元的AI订单，第三季度AI订单中三分之二基于Silicon One的系统，其余为光学器件；Hyperscalers看重硅多样性和基于Silicon One的高质量系统，光学器件对AI训练用例至关重要[54][56]。 竞争优势 - **核心观点**：思科在竞争中具有全栈解决方案、安全融合和生态系统合作等优势[60][66]。 - **论据**：提供从硅到系统、操作系统、光学器件和安全功能的全栈解决方案；与NVIDIA等建立紧密合作关系；网络竞争对手缺乏安全堆栈和自有硅，安全竞争对手缺乏网络遥测数据[60][66][67]。 中东投资机会 - **核心观点**：中东地区在数据中心建设和基础设施更新方面存在巨大机会，思科通过合作提供网络和安全解决方案[75][76]。 - **论据**：与沙特阿拉伯、Humane项目、G42和Stargate UAE等建立合作关系，为数据中心建设提供网络和安全能力；预计全球数据中心都需要重新配置和升级[79][81][82]。 安全战略 - **核心观点**：思科通过重新架构防火墙、引入通用ZTNA和重塑SOC，实现安全战略转型，解决网络安全和AI安全问题[88][95]。 - **论据**：采用混合网状防火墙，实现分布式防火墙执行；构建通用ZTNA，支持用户、物联网设备和代理的安全连接；宣布XDR为agentic，并与Splunk SIM集成[89][92][94]。 Splunk整合 - **核心观点**：思科分三个阶段整合Splunk，实现数据摄入、联合和分析的优化，为客户提供端到端解决方案[97]。 - **论据**：确保Splunk有机路线图不受影响；升级思科的技术插件；宣布从思科防火墙摄入的遥测数据在每天最多五GB的情况下免费；将AI防御、XDR等技术与Splunk集成[97][99][100]。 其他重要但是可能被忽略的内容 - 会议可能被记录并提供给摩根大通客户，部分内容可能在摩根大通研究中转载，外部演讲者观点不代表摩根大通[1]。 - 会议仅面向摩根大通客户，新闻媒体和摩根大通投资与企业银行成员除非获内部政策允许，否则不得参加[2]。 - 思科引入了小尺寸、高效能、低成本运营的深度网络模型，可通过CCIE考试，此前还在RSA宣布了开源的基础安全模型[47][48]。 - 思科在安全领域招聘了来自谷歌、VMware、微软等公司的人才，以重新架构安全业务[86][87]。

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Agentic系统构建 - 从讨论"是否是Agent"转向"Agentic性光谱"的思维转变 更有效减少定义争论[4][5] - 实际应用中更多机会集中在简单线性流程自动化 而非高度自治的复杂系统[6][7] - 企业面临的主要挑战是如何将现有工作流拆解为可自动化的"微任务"并建立评估体系[7] AI开发关键技能 - 掌握LangGraph/RAG/memory/evals等工具的组合应用能力 如同搭建乐高积木[9][11] - 建立系统性评估体系至关重要 可避免在错误路径上浪费数月时间[10] - AI辅助编程显著提升开发效率 但部分企业仍禁止使用[15] - 语音技术栈(voice stack)被严重低估 在降低用户交互门槛方面潜力巨大[15][18] 技术演进趋势 - MCP协议通过统一API标准显著简化数据对接流程 使集成成本从N×M降至N+M[21][22] - Agent间协作仍处早期阶段 跨团队Agent协同目前几乎没有成功案例[23] - 语音交互面临延迟挑战 需采用预响应机制等技巧优化用户体验[19] 初创企业建议 - 执行速度是初创企业成功的第一关键指标[26] - 技术知识深度比商业知识更为稀缺和关键[26] - 编程能力将成为基础技能 能明确表达需求比编码本身更重要[24]

作者 | 郭炜 白鲸开源 CEO，Apache 基金会成员 从技术架构的角度看，我认为这一次的 AI 浪潮将深刻影响整个软件生态。DSS 系统的设计是以 人作为最终消费者的决策支持逻辑为中心，然而，随着 Agentic AI 时代来临，最终的"消费者"更 可能是 Agent，对数据仓库和复杂 ETL 链路将被重新设计，甚至消失。传统数据仓库偏重结构与 查询模式，会被 Agentic Data Stack 架构强调语义与响应模式取代。本文作者的原标题为《 传统 数据仓库正在被 Agentic AI 吞噬？Agentic Data Stack 初探》。 引言：Snowflake 换 CEO 背后的信号 2024 年春天，云数据仓库的明星公司 Snowflake 宣布换帅，前 Google 广告业务负责人 Sridhar Ramaswamy 接替了曾带领 Snowflake 实现 600 亿美元估值的传奇 CEO Frank Slootman 。 如果你只是把这当成一次高管轮换，理解就不够透彻，因为这背后真正的隐喻是， 数据仓库世界 的范式，正在悄然巨变 。 "技术的演进，从来不是线性推进，而是技术的跃迁，从 OL ...

1. 通用 Agent 之外，Agentic Age 流量赛还有哪些「隐藏副本」？ Agentic AI 的「流量入口」逻辑，与传统互联网时代有何根本不同？有哪些产品被视为当前最值得争夺的战略高地，而又是谁 在主导这些战略入口？在「流量入口即生态」的新范式下，各主力玩家如何划定阵地？有哪些路线分歧？ 2. 烧钱一年，李飞飞的「空间智能」愿景有变化吗？ 机器之心PRO · 会员通讯 Week 24 --- 本周为您解读 ② 个值得细品的 AI & Robotics 业内要事 --- ① AI 助手可以跨平台自主执行任务，绕过传统平台的注意力分发模式。过去的互联网时代，用户获取信息和服务 的入口主要集中在搜索引擎、社交平台、门户网站等传统节点。用户主动搜索或点击链接，即可获得所需内容。 World Labs 的愿景有变化吗？AI 技术如何「反直觉」发展？为什么没有空间智能的 AI 是不完整的？空间智能如何解锁从「单 一现实」到「多元宇宙」的未来？为什么李飞飞没有更早重视 3D 表征？ ... 本期完整版通讯含 2 项专题解读 + 31 项 AI & Robotics 赛道要事速递，其中技术方面 12 项，国内方面 ...