2025 年，AI 硬件赛道喧嚣一片。从形态各异的 AI 眼镜，到 OpenAI 传闻中的无屏设备，无数玩家正试图摆脱智能手机的束缚。 其底层逻辑清晰可见，今天的 AI 不缺智商，缺乏的是「在场感」 。 被困在对话框里的大模型如同「缸中之脑」。当你需要复盘会议或分析孩子情绪时，却不得不将鲜活场景压缩成干巴巴的文字描述，这种依赖「手动 Prompt」的 交互不仅低效，更是反人性的。我们被迫充当了 AI 的「人肉传感器」，而大模型因缺乏 Context（上下文语境），始终处于对物理数据的极度饥渴中。 「在物理世界中，人类本质上是被动的生物。我们期望让 AI 变得主动。」Looki 创始人兼 CEO 孙洋一语道破 。 正是带着这样的思考，一支自带自动驾驶基因的团队，试图将那套解析道路环境的「从感知到决策」逻辑复用到日常生活中，填补大模型对于物理世界的认知 「盲区」。他们打造的 Looki L1，在北美市场积累首批口碑后，于今天正式面向国内发布。 这款 AI 原生多模态可穿戴设备，旨在将实时视听信号转化为模型上下文，让物理世界本身，成为驱动 AI 思考与服务你的最高效 Prompt。 一、藏在 30g 机身里的「智能 ...

文章核心观点 - 基于OpenRouter平台超过100万亿tokens的真实使用数据，AI行业正在经历一场深刻的范式转变，其核心是从“工具”进化为“伙伴” [1][2][3] - 这场转变由两大技术革命驱动：“推理革命”使AI具备多步骤思考能力，“代理式AI”使AI能够自主规划并执行任务 [11][27] - 真实的用户行为和市场数据揭示了与实验室基准测试不同的竞争格局，开源模型（特别是中国的DeepSeek和Kimi）凭借成本、灵活性等综合优势正在强势崛起 [44][47] - 用户选择模型的标准日益多元化，模型“人设”（个性）和突破性能力对用户留存的影响，可能超过传统的性能基准分数 [88][96][100] - AI的应用场景已进入爆发期，正从创意写作和编程两大引擎，扩展到角色扮演等满足情感需求的领域，并深刻重塑普通人的工作、学习和娱乐方式 [69][71][80][121] 数据来源与重要性 - 报告数据来源于硅谷风投A16Z与OpenRouter联合发布的《State of AI: An Empirical 100 Trillion Token Study》，这是基于真实战场数据的首次大规模研究 [2] - 数据覆盖了OpenRouter平台上过去一年产生的超过100万亿tokens，涉及500万开发者、300多个AI模型及60多家提供商 [2] - OpenRouter被比喻为“AI世界的美团外卖”，连接了几乎所有主流AI模型，其数据的核心价值在于多样性，能够反映用户在公平平台上的真实选择 [5][7][8] - 从2024年初到2025年中，OpenRouter的年处理流量从约10万亿tokens增长至超过100万亿tokens，增幅达10倍，标志着AI应用从“尝鲜期”进入“爆发期” [8] - 作为对比，OpenAI官方API在2024年10月的日均处理量为8.6万亿tokens，而OpenRouter的日处理量已突破1万亿tokens [6] 推理革命 - 核心转变是AI从“接话机器”（一次性输出）进化为“思考机器”（多步骤思考），能够像人类一样分解问题、搜索信息并迭代优化 [13][16] - 标志性事件是OpenAI于2024年12月5日发布的o1推理模型，其特点是会进行内部推理，开启了“代理式推理”的新模式 [17][18] - 市场数据支持这一趋势：用户提示词长度显著增加、对话轮次增多，且专业推理模型的市场份额快速上升 [20][21][22] - 用户正用更复杂的任务“训练”AI，而能够胜任复杂任务的推理模型正在赢得市场 [23] - 这喻示着AI的角色从“计算器”（工具）进化为“工程师”（同事），实现了从工具到同事的跨越 [25][26] 代理式AI - 代理式AI改变了AI的“手脚”，使其从被动、单次、静态的问答，转变为主动、多步、动态的任务执行者 [27][29][30] - 例如，在分析财报时，代理式AI能主动搜索最新信息、下载文件、提取数据并生成分析报告，突破了传统模型数据过时的局限 [31][32][33] - A16Z报告指出，代理式推理是OpenRouter上增长最快的行为模式，表明开发者正在大规模构建能自主完成任务的AI代理应用 [34][35] - 这意味着用户期待从“给我一个答案”变为“帮我完成这件事”，AI的价值从“信息检索”升级到“任务执行” [35][36] - 竞争前沿随之改变，重点转向模型的编排能力、控制力和可靠性，而不仅仅是准确率，这要求AI公司构建全新的“模型调度系统”技术栈 [42][43] 开源模型的崛起与中国力量 - 真实使用数据挑战了“闭源模型碾压开源”的常识，显示开源模型，尤其是推理型开源模型正在快速抢占市场份额 [46][47] - 中国的DeepSeek R1和Kimi K2在报告中表现突出，成为开源逆袭的代表 [47] - DeepSeek R1凭借巨大的成本优势（调用成本可能低至GPT-4的十分之一）、不输闭源模型的推理能力以及开源可自部署的灵活性，获得开发者青睐 [51][52][53][54] - Kimi K2是一个万亿参数级的开源MoE模型，在长文本处理和推理任务上表现优异，发布后短时间内即获得显著市场份额 [56][57] - 开源逆袭的关键在于真实世界的“好用”不等于基准测试的“高分”，用户选择是成本、延迟、定制性、隐私及“人设”匹配度等综合权衡的结果 [59][65] - 这对中国AI产业意味着，在推理能力等新方向上与国际顶尖水平的差距正在缩小，开源路线结合成本优势和特定能力可以形成强大的市场竞争力 [67][75] 真实应用场景与用户行为 - 驱动token使用量的两大核心场景是创意写作和编程 [71] - 在编程场景中，代码生成、解释和debug是高频需求，AI的价值不仅在于“生产力”，更在于“理解力” [73][74] - 在创意写作中，AI主要作为“创意合伙人”与人类共创，而非完全替代 [77][78] - 角色扮演占据了相当大比例的使用量，这揭示了人类与AI交互中存在“情感连接”的维度，满足了陪伴、娱乐等需求 [80][81][82] - 全球使用模式存在地区差异，例如北美多用于专业工作，亚洲多用于学习和创意，欧洲更偏好隐私和开源模型，体现了AI应用的本地化特征 [84][88] 模型“人设”与用户选择 - 用户能感知到不同AI模型的独特“性格”，如GPT-4的博学严谨、Claude的细腻谨慎、Gemini的快速直接、DeepSeek的专注深入，这些构成了模型的“人设” [89][94] - 报告发现，某些在学术基准测试中表现一般的模型，却因“人设”受欢迎而拥有出色的用户留存率 [96][97] - 用户体验到的“突破性能力”（如卓越的代码、长文本、多模态或推理能力）能建立用户忠诚度，促使用户迁移并不再返回 [100][102] - 这对AI公司的启示是：不应只追求基准分数，而需打造差异化“人设”并在细分场景做到极致，同时突破性创新是建立护城河的关键 [103][104][105] 对中国AI产业的启示 - 积极信号：DeepSeek R1和Kimi K2在全球真实市场中站稳脚跟，证明中国开源推理模型已具备全球竞争力 [108][109][110] - 现存挑战：在开发者工具、生态集成及海外品牌认知方面，与国际领先者仍有差距 [112][116] - 重大机遇：“推理革命”和“代理式AI”是新赛道，中国公司在工程能力和丰富应用场景方面具有优势，存在弯道超车的机会窗口 [113][114][116] - 发展建议：聚焦推理和代理能力；采用“开源+商业”双轮驱动；重视开发者体验等软实力；打造差异化“人设”而非简单模仿 [115][117][118][119] 对普通人日常的影响 - 工作方式重构：AI正成为各行业从业者的必备技能，其价值在于将人从重复劳动中解放，聚焦于更高价值的洞察、创新与决策 [122][126] - 学习方式升级：AI能提供个性化、沉浸式的学习辅导，如实时答疑、语言对话、知识讲解，有助于消解教育资源不平等的问题 [127][131] - 娱乐方式扩展：AI创造了如角色扮演、互动小说等“主动共创”的新娱乐形态，超越了传统的被动观看 [132][134][135] - 需警惕的风险：包括对AI的依赖性可能导致独立思考能力退化、数据隐私问题、信息茧房效应以及AI生成内容的真假难辨 [136]

产品与技术演进 - 2022年11月30日推出对话交互模型ChatGPT，界面简洁，具备写诗、编程、回答刁钻问题的能力 [1] - 发布五天后用户数突破100万，两个月后达到1亿，超越TikTok九个月和Instagram两年半的里程碑 [2] - 模型展示涌现能力，通过美国律师资格考试，在SAT考试中击败90%的人类考生，能写出以假乱真的学术论文 [2] - 2023年3月发布GPT-4，具备多模态能力，2023年11月推出GPTs和Assistants API，实现从产品向平台的跃迁 [2] - 2024年5月发布GPT-4o，实现实时语音交互，延迟降至毫秒级，对话自然度显著提升 [2] - 2024年12月推出o系列推理模型，具备慢思考能力，展示思维链，包括o3-mini、o3、o3-pro [3] - 2025年8月发布GPT-5，能够自动编写完整应用、管理日历、创建研究简报，并自动选择响应方式 [5] - 技术架构从单一模型演变为模型谱系，包括轻量化GPT-4.1系列、强大的GPT-5整合o3推理能力、开源gpt-oss系列 [5] - 2025年3月图像生成功能升级，支持Ghibli风格图像，Operator智能体开启研究预览，能够自主完成网页操作 [5] - 从交互式AI转向代理式AI，AI不再只是回答问题，而是代表用户行动 [5] 用户增长与商业化 - 用户增长曲线陡峭，2024年底周活跃用户3亿，2025年3月达4亿，8月达7亿，11月达8亿，全球每十个人就有一个每周与它对话 [5] - 2025年8月移动端收入突破20亿美元，单次安装收入达2.91美元 [5] - 2025年企业客户突破100万家，成为史上增长最快的商业平台，客户包括摩根士丹利、安进、Booking等 [6] - 定价策略覆盖多个细分市场，包括免费的ChatGPT Basic、20美元/月的Plus、200美元/月的Pro，以及针对政府的1美元特惠、学生免费计划、亚洲市场Go套餐 [6] - ChatGPT正在成为操作系统，2025年4月发布Atlas浏览器挑战谷歌搜索，9月上线Instant Checkout对接Etsy和Shopify百万商家，11月开放应用内开发平台 [6] 行业影响与竞争格局 - 自ChatGPT发布以来，英伟达股价上涨979%，七大科技巨头贡献了标普500指数64%涨幅的近一半，权重从20%升至35% [9] - 中国竞争对手如DeepSeek崛起，迫使OpenAI在2025年回归开源，推出gpt-oss系列 [10] - 地缘政治压力下，数据驻留计划扩展到欧洲和亚洲，启动与国家合作的OpenAI for Countries项目 [10] - 技术路线出现分歧，包括追求极致能力的GPT-5、强调安全可控的开源模型、面向特定场景的垂直代理 [10] - ChatGPT正从对话界面演变为数字中枢，整合搜索、购物、办公、开发，甚至社交功能 [11] 运营挑战与社会争议 - 安全漏洞频发，2025年4月漏洞让未成年人生成色情内容，8月GPT-4o更新后变得过度阿谀奉承 [8] - 2025年8月，16岁少年父母起诉OpenAI，指控ChatGPT充当自杀教练，随后七起类似诉讼跟进 [8] - OpenAI在法庭文件中辩称该少年绕过了保护措施，并指出ChatGPT曾超过100次建议他寻求帮助 [9] - 版权争议持续，2025年11月慕尼黑法院裁定ChatGPT侵犯九首歌曲版权，Ghibli风格图像引发训练数据合法性质疑 [9] - 2025年10月数据显示，每周有超过100万次对话涉及自杀倾向或严重心理健康问题，AI偏见研究揭示模型仍会无意识强化性别刻板印象 [11]

公司业绩与指引 - 第三季度收入达到570亿美元，同比增长62%，环比增长100亿美元，创下纪录增幅达22% [15] - 第三季度数据中心业务收入达到创纪录的510亿美元，同比增长66% [5][15] - 公司预计第四季度营收将达到650亿美元（±2%），远超市场预期，该指引是在假设“没有来自中国的任何数据中心计算收入”的背景下做出的 [3][11][28] - 公司对从今年初到2026日历年年底的Blackwell和Rubin平台的累计收入能见度已达5000亿美元，且该数字未来还会增长 [3][5][15][39] AI增长驱动力与市场地位 - 公司认为世界正同时经历三大根本性的技术平台转型：从CPU通用计算向GPU加速计算的转型、生成式AI对现有应用的改造、以及代理式AI和物理AI的兴起 [1][3][4][32][34] - 公司强调其单一架构能够支持所有这三种转型，是其在市场中被选择的关键原因 [4][35] - 公司是“世界上唯一一个能运行所有AI模型的平台”，几乎囊括了所有头部的基础模型开发者，包括OpenAI、Anthropic、xAI、Gemini等 [9][55][72] - 生成式AI正在重塑超大规模数据中心的核心业务，例如Meta的GEM广告推荐模型使Instagram广告转化率提高5%以上，Facebook信息流广告转化率提高3% [33] 供应链与产能 - 公司承认供应链（尤其是CoWoS封装）和能源是限制增长的主要因素，最大的增长瓶颈是“电力、散热、液冷”等能源基础设施 [3][6][8] - Blackwell芯片的生产和交付正处于极度紧张状态，供不应求将持续数个季度，公司正在全速运转其供应链以缓解瓶颈 [8] - 公司正在通过锁定产能和本土制造（如与封装巨头Amkor在亚利桑那州的合作）来建立更具韧性的供应链 [3][8][27] - 公司庞大的现金流和资产负债表是其供应链管理的核心武器，供应商可以拿着其订单去银行贷款扩产 [8][52] 战略合作与生态系统 - 公司宣布与AI模型公司Anthropic建立深度技术合作伙伴关系，这是Anthropic首次采用英伟达架构，初始算力承诺高达1吉瓦 [3][9][24] - 公司披露正在协助OpenAI建设至少10吉瓦的AI数据中心，并支持其从单纯依赖云厂商转向“自建基础设施” [3][7][11][24] - 公司对OpenAI、Anthropic等公司的战略投资是为了深化技术合作、扩大CUDA生态系统，并获取“一代人一遇”公司的股份，而非市场担忧的“循环交易” [3][10][25][53][54] - 下一代Vera Rubin平台按计划将于2026年下半年推出，将再次实现相对于Blackwell的“X因子”级性能飞跃 [3][9][20] 其他业务表现 - 游戏业务收入为43亿美元，同比增长30% [27] - 专业可视化业务收入为7.6亿美元，同比增长56% [27] - 汽车业务收入为5.92亿美元，同比增长32%，主要得益于自动驾驶解决方案 [27] - 网络业务收入达到82亿美元，同比增长162%，现已成为全球最大的网络业务 [22]

财务业绩 - 第三季度营收达570亿美元，同比增长62%，环比增长22% [3][7][22] - 数据中心业务营收创纪录达510亿美元，同比增长66% [3][22] - 网络业务营收达82亿美元，同比增长162%，公司现已成为全球最大网络业务 [4][7][29] - 非GAAP毛利率为73.6%，GAAP毛利率为73.4% [10][14] - 第四季度营收展望为650亿美元，环比增长14%，且未计入中国数据中心计算收入 [4][36] 平台与产品路线图 - Blackwell和Rubin平台从今年初至2026年底的营收可见性达5000亿美元，且仍有增长空间 [1][3][7][22] - Blackwell GB300已开始向主要客户出货，并贡献Blackwell总营收约三分之二 [3][25] - Rubin平台计划于2026年下半年加速推广，将提供相对于Blackwell的X因子性能提升 [3][26] - 公司通过年度产品节奏和全栈设计扩大性能领先地位，致力于降低每代币成本 [22][27][29] 市场需求与驱动因素 - 全球AI基础设施年建设规模预计达3-4万亿美元 [7][22][37] - 三大平台转型驱动增长：加速计算、强大AI模型和代理式AI应用 [3][4][37][39] - 云服务提供商容量已售罄，GPU装机量（包括Blackwell、Hopper和Ampere）得到充分利用 [22] - 分析师预计2026年顶级CSP和超大规模数据中心总资本支出将达约6000亿美元，较年初增加2000多亿美元 [23] 生态系统与合作伙伴 - 公司与OpenAI、Anthropic等建立深度战略合作，扩大CUDA AI生态系统 [1][4][31][55] - 与沙特阿拉伯王国达成三年期协议，涉及40万至60万块GPU [1][43] - 物理AI已成为数万亿美元机遇，公司通过Omniverse和Jetson平台推动数字孪生和机器人创新 [4][32] - 网络业务中NVLink InfiniBand和Spectrum X Ethernet均贡献增长，AI部署大多包含公司交换机 [29] 竞争优势与技术领导力 - 公司单一架构可应对三大平台转型，覆盖所有行业、AI阶段和计算需求 [4][37][40][71] - CUDA生态系统提供显著总拥有成本优势，GPU使用寿命长，软件持续优化 [27][28] - 在最新MLPerf训练中，Blackwell Ultra训练时间比Hopper快五倍，推理性能比H200高10-15倍 [30][60] - 公司是唯一拥有AI Scale-Up、Scale-Out和Scale-Across平台的企业，市场地位独特 [29][69] 供应链与运营 - 公司积极规划供应链，预计未来12-18个月甚至更长时间内供应仍难以追平需求 [41][44] - 库存环比增长32%，供应链承诺环比增长63%，为未来显著增长做准备 [35] - 公司与台积电、富士通等合作，扩大美国本土业务，建立供应链弹性和冗余 [32][44] - 2027财年投入成本上升，但公司目标通过成本改进和产品组合将毛利率保持在70%左右 [36][64][65]

产品发布与定位 - 11月16日，阿里巴巴旗下“千问”APP正式上线并开启公测，网页端与PC版同步开放，标志着公司全力进军AI to C市场 [1] - 该应用定位为“免费开放，人人可用”的个人AI助手，目标不仅是与用户对话，更能为用户办事，旨在打造未来的AI生活入口 [1] - 应用采用极简设计，默认开启联网搜索以确保信息准确性，并集成了图像生成、AI修图、视频通话、实时翻译等多种功能 [17][20] 技术实力与性能 - 千问APP搭载的Qwen3-Max模型是通义千问家族尺寸最大、能力最强的基础模型，性能超过GPT5，位列全球前三 [13] - 千问的技术实力获行业认可，Airbnb CEO表示公司正“大量依赖Qwen”，因其比OpenAI模型“更快更好”；英伟达CEO称Qwen已占据全球开源模型很大部分市场 [15] - 该应用具备强大的意图识别能力，允许用户在一个对话框内完成多样化任务 [20] 战略意图与行业影响 - 千问APP的上线是阿里从侧重企业客户向发力消费者市场的关键战略转向，旨在打造一个AI原生的C端超级入口 [22] - 公司计划在未来数月逐步增加代理式AI功能，以支持在淘宝等主要平台上的购物体验，希望通过整合电商优势来吸引并沉淀用户 [23] - 此举使阿里巴巴正式与字节跳动的“豆包”、腾讯的“元宝”等本土对手展开竞争，但市场仍处于早期阶段，国内尚无AI应用能稳定突破亿级日活跃用户门槛 [23] 市场反应与品牌整合 - 受千问APP上线消息刺激，AI应用板块大涨，宣亚国际直线拉升20%涨停，三六零、博睿数据、榕基软件、浪潮软件、苏州科达等多只股票涨停 [7] - 公司将应用名称从“通义”更名为“千问”，是统一AI品牌形象的关键一步，计划将旗下多个AI应用整合到“千问”品牌之下，打造消费者首选的一站式应用 [24] - 公测首日应用因用户涌入过载出现服务拥堵和中断，部分用户反馈输入指令后无法获得响应 [25]

产品发布与定位 - 阿里巴巴于11月16日正式上线千问APP，开启公测，网页端与PC版同步开放，标志着公司全力进军AI to C市场 [1] - 千问APP定位为“免费开放，人人可用”的个人AI助手，目标不仅是对话，更能为用户办事，旨在打造未来的AI生活入口 [1] - 应用采用极简设计，默认开启联网搜索功能以确保信息准确性，并集成图像生成、AI修图、视频通话、实时翻译等多种功能 [15][19] 技术实力与性能 - 千问APP搭载的Qwen3-Max是通义千问家族尺寸最大、能力最强的基础模型，性能超过GPT5，位列全球前三 [11] - 背后的Qwen大模型研发始于三年前，全球下载量已突破6亿次，是全球领先的开源大模型之一 [10][7] - 技术实力获行业认可，Airbnb CEO表示公司正“大量依赖Qwen”，因其比OpenAI模型“更快更好”，英伟达CEO也指出Qwen已占据全球开源模型很大市场份额 [13] 市场战略与竞争格局 - 此次推出千问APP凸显了阿里巴巴在AI变现策略上的关键转向，从长期聚焦企业端（B端）市场转向发力消费者（C端）市场 [23] - 公司计划未来数月逐步增加代理式AI功能，以支持在淘宝等主要平台上的购物体验，希望通过整合电商传统强项来吸引并沉淀用户 [23] - 此举使阿里巴巴正式与字节跳动的“豆包”、腾讯的“元宝”等本土对手，以及OpenAI等全球领导者展开竞争 [23] 品牌整合与用户反响 - 将应用名称从“通义”更名为“千问”是统一AI品牌形象的关键一步，旨在将复杂技术实力压缩成清晰、易于记忆的品牌符号 [24][25][27] - 公司计划将旗下多个AI应用整合到“千问”品牌之下，打造消费者首选的一站式应用 [26] - 公测首日应用即遭遇流量洪峰，因用户涌入过载导致部分服务出现拥堵和中断，反映了市场的高度关注 [21]

AI大模型投资能力竞赛 - 阿里千问Qwen在AI大模型实时投资比赛"Alpha Arena"中夺冠 该比赛集合六大模型在真实市场进行无人工干预交易[1] - 比赛由Nof1机构发起 各模型使用一万美元初始资金根据盈亏决出冠军[1] - 参赛模型包括Qwen3-Max、DeepSeek v3.1、GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Claude Sonnet 4.5、Grok 4[1] AI应用用户增长与产品动态 - 蚂蚁集团AI健康应用AQ月活用户突破千万 成为第五个月活超千万的AI原生APP[1] - AQ是唯一月活超千万的行业专业级AI应用 月活复合增长率达83.4% 远超行业平均13.5%的增速[1] - 网易云音乐推出大模型音效"AI调音大师" 支持AI动态解析歌曲特征并实现智能适配[1] - 钉钉AI表格单表容量支持1000万热行 已应用于德香苑烤鸭等连锁零售和电商品牌[2] AI芯片与技术发展展望 - 特斯拉CEO马斯克表示AI5芯片样品预计2026年推出 计划2027年量产[2] - AI6芯片将采用相同晶圆厂 性能预计提升约2倍[2] - IEEE报告预测代理式AI将于2026年在消费者中实现大众化普及[2] - 91%受访者认为2026年代理式AI分析大规模数据的使用将增加 将引发数据分析师招聘热潮[2]

财务数据和关键指标变化 - 公司第三季度营收增长10%，调整后EBITDA增长16%，调整后每股收益增长29% [6] - 交易性业务收入增长13%，其中投资销售、债务和股权咨询业务增长26% [6] - 自由现金流达到2021年以来最高水平，净债务减少，报告净杠杆率改善至08倍 [20][21] - 全年调整后EBITDA目标区间下限提高7500万美元，新目标区间为1375亿美元至145亿美元 [22] - 公司预计在2025年达到中期调整后EBITDA利润率目标区间的低端 [22] 各条业务线数据和关键指标变化 - 房地产管理服务业务连续第七个季度实现两位数营收增长 [8] - 工作场所管理业务两年累计营收增长近30%，项目管理业务营收实现两位数增长 [14] - 租赁咨询业务营收增长加速，两年累计增长近30%，其中全球办公室租赁营收增长14%，工业租赁营收增长6% [16] - 资本市场服务业务各业务线增长加速，债务咨询收入增长47%，投资销售增长22%，两年累计分别增长68%和37% [17] - 投资管理业务营收增长由更高的激励费驱动，年内迄今筹集34亿美元私募股权资本 [18] - 软件和技术解决方案业务软件收入实现两位数增长，但被部分大型现有客户减少的可自由支配技术解决方案支出所抵消 [19] 各个市场数据和关键指标变化 - 美国市场活动广泛，涵盖资本市场、办公室和工业租赁以及大宗交易活动改善 [6] - 美国工业租赁营收增长9% [48] - 亚太地区是物业管理部门合同流失的主要区域，而美国市场仍呈现中个位数增长 [27][28][45] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 数据、技术和人工智能是公司整体战略的核心，超过41%的目标员工每日使用专有人工智能工具 [9] - 软件和技术解决方案业务将作为第五条业务线并入房地产管理服务板块，以进一步扩大规模并实现协同效应 [10] - 公司正在制定到2030年的新战略和财务目标，计划在2026年第一季度公布 [24] - 公司专注于通过有机增长和生产力提升来部署资本，并购重点在于增强能力并深化客户关系 [21] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 宏观经济环境保持动态，但交易市场的经济前景和前瞻性指标在本季度趋于稳定并改善 [6] - 投资者正越来越多地转向风险偏好模式，健康的债务市场提供了支持 [7] - 经合组织衡量的商业信心在过去一年中保持韧性，为近期持续增长提供了谨慎乐观的理由 [17] - 工业租赁业务表现优于预期，对渠道感觉良好 [48] - 资本市场交易量呈现稳定复苏态势，非曲棍球棒式反弹，整体前景非常乐观 [39] - 基础资产价值出现小幅上涨，表明估值已触底并开始小幅回升 [41] - 美国市场的相对吸引力增加，海外投资者对美国的兴趣回升 [62][64] 其他重要信息 - 物业管理部门正在进行全球业务组合评估，主动退出某些不符合长期利润率目标的合同，此过程预计将持续到明年上半年 [27][31][60] - 资本市场服务部门调整后EBITDA受到与贷款相关损失的720万美元增量费用影响，大部分与先前讨论的涉及借款人欺诈的贷款结清有关 [18] - 公司在本季度回购了7000万美元股票，年内迄今总回购额达131亿美元，显著高于预期全年股票补偿稀释和2024年全年8000万美元的回购额 [21] - 公司计划继续通过回购至少抵消年度股票补偿稀释 [21] 问答环节所有的提问和回答 问题: 关于物业管理部门增长放缓的原因和合同流失情况 - 物业管理部门增长放缓是由于公司主动退出亚太地区某些不符合长期利润率目标的合同所致，美国业务仍保持中个位数增长 [27][28][30] - 设施管理等传统外包业务趋势未变，工作场所管理业务增长8%，项目管理业务增长24%，长期趋势持续 [29] - 合同流失是公司为提升利润率而做出的主动选择，预计此过程将持续至明年上半年，之后增长前景将转为正面 [31][60] 问题: 关于自由现金流和股票回购计划 - 杠杆率处于低位，若未发现能立即为股东增加价值的重大并购机会，公司认为回购股票是极具吸引力的现金使用方式，预计回购趋势将持续 [33] 问题: 关于人工智能解决方案对财务的影响和主要效益 - 目前人工智能的主要效益体现在效率提升上，通过流程优化和共享服务中心的支持，全面提升生产力，尤其在资本市场业务中，人均营收显著提升 [36][37] - 公司总人数仍在增长，主要增长点在于现场员工和共享服务中心，前台办公室人数因技术赋能保持相对平稳 [74][75] 问题: 关于资本市场业务趋势和第四季度展望 - 第三季度增长势头显著加速，并延续至第四季度，资本市场交易量呈现稳定复苏，非曲棍球棒式反弹，整体前景乐观 [39] 问题: 关于资产管理规模中估值增加是否预示房地产估值触底 - 基础资产价值出现小幅上涨，可解读为估值已触底并开始小幅回升，投资管理业务前景健康，近期强劲的募资将逐步转化为管理资产增长 [41] 问题: 关于工业租赁业务趋势 - 全球工业租赁营收增长6%，美国增长9%，表现优于预期，两年累计增长表现良好，对渠道感觉乐观 [48] 问题: 关于资本市场业务的利润率上升空间 - 公司未提供具体细分市场利润率展望，但认为该业务有显著上升空间，因在低迷期保留了核心人才，平台杠杆作用明显，利润率扩张空间充足 [52] 问题: 关于多户住宅贷款损失和信贷趋势 - 贷款损失费用主要与两笔已确认欺诈的贷款有关，其中一笔在本季度完全结清，另一笔相关资产已出售，信贷损失准备金季度间存在波动，但过去十二个月净增加70万美元，大部分费用与先前讨论的欺诈问题相关 [54][55][56][57] 问题: 关于机构投资者对房地产配置的动向和跨境资本 - 未观察到机构投资者大幅撤回房地产配置，海外投资者对美国和亚洲、中东投资者增加房地产配置的兴趣健康，美国市场相对吸引力提升吸引跨境资本 [62][64] 问题: 关于租赁经纪薪酬竞争环境对利润率的影响 - 人才市场竞争始终激烈，但对公司人才库和招聘能力充满信心，平台投资有助于吸引和留住人才，不认为保留和招聘是利润率的重要阻力 [68] 问题: 关于中期利润率目标和2030年长期目标的更新 - 公司相信有望实现2022年设定的利润率目标区间的低端，对持续利润率扩张趋势持乐观态度，新战略将结合有机增长机会和人工智能效率提升 [70][71] 问题: 关于房地产管理服务业务增长预期的澄清 - 此前提及的高个位数至低两位数增长预期主要针对原工作动态业务，物业管理部门的重组暂时将整体增长拉至高个位数范围，影响约15个百分点，预计下半年增长将恢复，长期看该业务不会稀释整体增长 [77][78]

文章核心观点 - 代理式AI（Agentic AI）创新以闪电速度推进 将作为智能助手广泛应用于日常任务场景 并预计在2026年在消费者中实现大众化或接近大众化的普及 [1] 代理式AI的应用与影响 - 代理式AI将应用于个人购物、日程安排、数据隐私管理和健康监测等日常任务场景 [1] - 代理式AI的增长将推动数据分析师招聘热潮 [3] 受AI影响的技术领域 - 报告预测2026年受AI影响最大的技术领域包括机器人、扩展现实、自动驾驶、量子计算和可再生能源 [3]