报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 报告研究的具体公司定位为通用多模态大模型及AI原生应用提供商，在通用大模型厂商中处于第一梯队竞争位势，2025年已迈入规模化商业化阶段 [3] - 公司商业模式以自研通用大模型为核心，模型调用放量持续驱动收入增长，2025年收入延续高增长趋势 [4] - 公司具备通用多模态模型能力持续迭代、B端与C端并行的产品与商业化路径、平台化可扩展的商业模式、管理及研发团队具备AI领域长期经验等核心竞争优势 [5] 根据相关目录分别进行总结 公司概况 成长复盘 - 公司成立于2021年，聚焦通用人工智能与大语言模型方向，完成多轮融资，累计融资金额超15亿美元，最近一轮融资发生于2025年12月，融资金额约3.5亿美元，投后估值超42亿美元 [13][15] - 创始人闫俊杰为公司实际控制人，通过其直接及间接控制的持股平台，结合贠女士持有的股份，作为一致行动方，合计持有公司约30.75%的已发行股本权益 [18] 主营业务 - AI原生产品（ToC为主）围绕自研通用大模型与多模态技术能力，面向个人用户推出多款AI原生应用，构建消费级AI产品矩阵，包括MiniMax、海螺AI、MiniMax语音、Talkie/星野等 [21] - 开放平台及其他AI企业服务（ToB/开发者）通过开放平台向企业与开发者提供通用大模型能力，包括开放模型能力API、企业级模型交付与部署、行业与场景化解决方案、开发者生态与技术支持等业务模块 [28][30] 商业模式 - 采用MaaS商业模式，将自研的通用大模型能力以云端服务形式向外部客户提供，通过API调用、模型定制、解决方案输出及自有AI应用等方式实现商业化 [33] 定价策略 - 采用多维度、分层化的定价策略，ToC端以“按月订阅”为核心的分级定价，预付积分/虚拟物品为补充定价机制；ToB端API套餐+Token按量计费并行 [35] 客户结构 - 客户结构多元化、国际化，企业客户构成核心收入来源，客户集中度持续下降，单一客户依赖风险显著缓释，多渠道获客叠加框架协议机制，客户关系具备长期稳定性 [41] 财务分析 - 收入高速增长，AI原生产品与开放平台共同驱动商业化，业务结构持续优化，ToB占比提升改善收入质量，海外收入占比高，商业化具备全球化属性 [48] - 毛利率显著修复，模型效率释放规模效应，研发投入与OPEX高，费用率快速收敛，亏损率快速收敛，反映商业化效率而非单纯压缩投入 [49][55] 行业概况 大模型技术演进趋势 - 技术重点从单纯扩大规模转向在可控成本与稳定性前提下提升训练效率与泛化能力，单位智能成本持续下行，大模型由单点生成升级为具备任务拆解、工具调用与多步执行能力的Agent，多模态能力加速融合 [62] 大模型应用市场格局变化 - 应用分化加速，模型能力平台化，大模型应用市场格局呈现分层式竞争结构，包括通用智能助手、生产力、娱乐/陪伴、视觉生成、音频生成、行业应用等多个赛道 [63][64] 大模型竞争格局 - 全球大模型市场规模高速增长，预计至2029年增长至约2,065亿美元，CAGR达到80.7%，市场结构拆分为MaaS与应用两大板块，竞争格局呈现分层竞争、头部集中、生态化演进的趋势 [68][69] 核心竞争力 全模态统一底座+工程化效率优势构筑长期壁垒 - 全模态能力以“统一底座模型”支撑多场景落地，模型算法创新采用工程化导向的效率优先路线，具备训练+推理的系统性降本能力 [71] 战略与商业化 - 采用可扩展架构，支撑模型、客户与调用规模的持续放大，商业化路径ToC+ToB双轮驱动、风险分散，开放平台与客户粘性强，形成以模型能力为核心的技术锁定效应 [72] 历史财务情况 合并损益表 - 报告研究的具体公司2022 - 2025年9月收入快速增长，销售成本占比逐渐下降，毛利逐渐改善，但仍处于亏损状态 [74] 合并资产负债表 - 公司资产总额逐渐增加，负债总额也逐渐增加，股东权益合计为负数，主要由于累计亏损较大 [75] 合并现金流量表 - 经营活动现金流量净额为负数，投资活动现金流量净额为负数，融资活动现金流量净额为正数，现金及现金等价物增加净额波动较大 [78][79] 利润表拆分 - AI原生产品收入占比逐渐增加，开放平台及其他基于AI的企业服务收入占比逐渐下降，AI原生产品成本占比逐渐增加，开放平台及其他基于AI的企业服务成本占比逐渐下降 [80]

英伟达的市场地位与行业标杆意义 - 英伟达在普通公众认知中是一家“造芯片的公司” [1] - 英伟达在资本市场地位显赫，其市值于2025年7月首次突破4万亿美元，成为全球首家达到此市值的上市公司 [1] - 在中国产业界，“对标英伟达”或“替代英伟达”被视为对公司市场地位和定位的褒奖 [1] 中国AI芯片产业的发展现状与目标 - 中国AI芯片厂商正在全力缩小与英伟达的差距 [1] - “替代英伟达”的目标并非短期内在所有场景完全替代，而是在推理等更合适、经济的场景使用国产AI芯片，实现从能用到好用的渐进式发展 [1] - 国产芯片常带有“用性能换安全”的标签，其采购常被视为一种带有政策色彩的“成本” [1] - 国产AI芯片的角色不能仅限于简单的国产化替代 [1] - 仅作为“安全备胎”无法支撑一个万亿规模的产业雄心，其发展路径需从为安全买单，演进至提供商业性价比，最终迈向创新平台 [1] 中国算力基础设施的终极愿景 - 中国算力基础设施建设的终极目标是让算力像电力、水力、通信一样，成为即取即用、价格普惠的公共资源 [1] - 国产AI芯片是实现上述目标的关键部件 [1] - 算力最终应成为这个澎湃时代的“空气”，它存在但常被忽略 [2] 国产AI芯片成功的核心衡量标准 - 成功的标志不应是简单的参数对标或替代比例 [2] - 成功的标志在于是否最大化降低了应用创新与获取用户的边际成本 [2] - 成功的标志在于是否能让一大批应用开发者专注于商业模式与用户体验的极致创新 [2] - 最终目标不是造出多少个“中国英伟达”，而是让算力便宜到足以催生一批世界级、外国无法复制的AI原生应用 [2]

中经记者 李立 上海报道 迟到47分钟后，罗永浩从舞台一侧缓缓现身。 "一会儿我上台的时候，我们假装什么也没发生好吗？"在罗永浩上台之前，他的声音先上场，"具体是 什么错，回头我写一篇文章专门解释一下。" 2025年12月30日晚上近8点，"罗永浩的十字路口"年度科技创新分享大会终于缓缓拉开大幕。这场被外 界普遍视为罗永浩标志性的"科技春晚"，阔别七年后回归。 从官方公布晚上7点开始，整场发布会一直延续到午夜12点之后。尽管看似混乱、漏洞百出，但《中国 经营报》记者在现场注意到，这场长达5小时的发布会，近八成观众坚持到最后才离场。罗永浩再次以 自己的方式回到舞台中央。 晚上7点，上海西岸国际会展中心，现场近4000人已经坐满。在等待罗永浩出现的近50分钟内，从瑞 幸、理想到抖音精选，现场接受了至少十几遍广告的轮番轰炸。 等待超过半小时时，现场才有人吐槽式喊"退票"。不过现场熟悉罗永浩的老粉表现淡定："还记得以前 吗，每次都是这样。"在线上更多的人也在等待，有网友调侃："重新定义了晚上7点。" 经历了前期暖场，"科技春晚"开始发布多款"年度产品"：大疆"年度最佳傻瓜化无人机"大疆NEO2无人 机、"年度最佳外骨 ...

公司IPO与财务表现 - 公司于2024年12月21日通过港交所上市聆讯并披露招股书，申报主体为开曼群岛红筹控股公司，合并报表以美元列报 [1] - 公司成立于2021年，于2022年4月发布首个文本模型 [1] - 公司收入从2023年的346万美元增长至2024年的3052万美元，并在2025年前三季度实现收入5344万美元，同比增长175% [1] - 公司毛利率从2023年的-24.7%改善至2024年的12.2%，并在2025年前三季度进一步提升至23.3% [1] - 公司归母净亏损在2022年至2024年及2025年前九个月分别为7373万美元、2.69亿美元、4.65亿美元和5.12亿美元，累计亏损约13.20亿美元 [2] - 公司经调整净亏损在相应期间分别为1215万美元、8907万美元、2.44亿美元和1.86亿美元，经调整净亏损率从2023年的2574%下降至2024年的800%，2025年前九个月为349% [2] - 公司解释亏损主要源于大模型研发、AI基础设施的重大初始投资以及金融负债公允价值亏损 [2] 研发投入与市场估值 - 公司研发开支从2022年的1056万美元增长至2024年的1.89亿美元，2025年1-9月研发开支为1.80亿美元，同比增长30% [2] - 公司自创立以来完成七轮股权融资，截至2025年8月19日最新投后估值为42.40亿美元 [3] - 公司主要投资方包括阿里巴巴、腾讯、米哈游等科技大厂及专业投资机构 [3] 行业市场前景与竞争格局 - 全球大模型市场仍处于商业化落地早期阶段，基于模型的收入口径市场预计将从2024年的107亿美元快速增长至2029年的2065亿美元 [3] - 大模型应用市场规模预计到2029年将增长至1515亿美元 [3] - 大模型MaaS（模型即服务）市场规模预计从2024年的36亿美元增至2029年的550亿美元，年复合增长率达72.7% [3] - 按2024年全球基于模型的收入计，公司在全球大模型技术公司中排名第十位，市场占有率为0.3%，排名前三位的市占率分别为30.1%、16.9%和8.2% [3] 收入结构与业务构成 - 公司收入主要划分为“AI原生产品”与“开放平台及其他基于AI的企业服务”两大板块 [4] - 2023年，API使用收入及企业级服务占总收入78.1%，2024年该比例降至28.6%，AI原生产品业务收入占比提升至71.4% [4] - 2025年前三季度，AI原生产品收入为3802万美元，占总收入71.1% [4] - AI原生产品矩阵包括大语言模型MiniMax、视频生成模型海螺AI、语音生成工具MiniMax语音、全模态交互平台Talkie（国际）/星野（国内） [5] - 2025年1-9月，上述四类产品在总收入中贡献占比分别为1.4%、32.6%、2.0%、35.1%，海螺AI和Talkie/星野是两大营收主力 [5] - 海螺AI的收入占比从2024年的7.7%跃升至2025年前九个月的32.6% [5] - 营收模式为用户付费订阅及线上广告营销 [5] 用户规模与市场覆盖 - 截至2025年9月30日，公司AI原生产品矩阵的月平均活跃用户数为2760万人，累计用户数超过2.12亿人 [5] - AI原生产品的付费用户数为177.16万人 [5] - 公司AI原生产品服务覆盖全球200多个国家和地区的超2亿名个人用户，以及超过100个国家和地区的10万余个企业及开发者 [6] - 公司是“AI大模型六小龙”中在海外市场表现较为突出的一家 [6]

宏观经济表现与展望 - 2025年前三季度中国国内生产总值达近102万亿元，同比增长5.2%，增速较2024年稳中有升 [2] - 前三季度制造业增加值同比增长6.5%，信息传输、软件和信息技术服务业增速高达11.2% [2] - 入境游门票订单同比增长180%，消费市场持续回暖 [2] - 当前中国经济下行主要由房地产行业下滑驱动，属于短期需求不足问题，而非结构性因素或地缘政治影响所致 [8] - 近十年来中国消费增速始终高于投资增速，出口在经济总量中的占比已从历史较高水平显著下降 [7] - 长期增长需依靠供给侧改革，短期则应采取需求侧政策，宏观政策应聚焦于扩大总需求而非调整需求结构 [8] 产业发展与科技创新 - “十五五”时期被视为中国新消费产业革命的重要发展阶段，需推动科技创新成果更多赋能消费领域 [10] - 新消费的核心在于以技术创新推动“单品革命”，通过精准对接消费需求实现产品快速迭代 [10] - AI、创新药等新兴赛道迸发蓬勃活力 [5] - 在圆桌讨论中，嘉宾从游戏产业、3D大模型、AI漫剧和资本视角，探讨了AI原生应用规模化落地的阻碍和商业化方式 [16] - 华熙生物的增长点在于围绕生命科学对衰老机制的理解，在多组学交叉、多靶点、全链路趋势上的整合能力 [12] - 消费品产业曾是经济发展的重要支撑，但当前部分消费品在国际市场的竞争力面临挑战，传统发展模式已难以适配新的消费需求 [10] 企业战略与品牌建设 - 美赞臣中国启动“婴幼儿+儿童成人”双轮驱动战略，将母婴领域积累的科研实力拓展至全生命周期营养解决方案 [14] - 未来中国企业的品牌建设需将品牌和科技、知识和创意结合，在全球塑造绿色创新的国家品牌形象 [20] - 品牌需在优势产业树立领导品牌，在优势市场扩大品牌影响力，在战略产业或市场寻求品牌创新突破 [20] - 在内需市场强化科创品牌、情感品牌建设，推进品牌共鸣效应 [20] - 媒体需跳出单一传播维度，通过整合资源参与价值创造、构建共生生态 [5] - WeWork中国进入2.0时代，以灵活创新科技为核心，构建开放生态赋能办公楼宇行业 [24] 可持续发展与ESG实践 - 三菱电机致力于兼顾社会贡献与业务增长的“协同共赢Trade-On”活动，并创新提出“效率化碳中和”战略 [22] - 三菱电机加速从“运营型公司”向“创新型公司”转变，在提高能源效率、资源效率的基础上，同时实现碳中和与企业的降本增效 [22] - 企业践行可持续发展时，需考虑品牌影响力需求、消费者对话体系优化以及公共关系策略升级，以实现共赢价值 [25] - 可持续发展的本质是“以人为本”，例如人体工学椅行业将“健康久坐”视为对可持续发展的响应，通过医研共创实现商业与社会价值统一 [26] - 可持续理念应贯穿供应链、产品研发、运营的系统能力，新兴品牌在爆品打造初期就植入可持续基因，并以此重构“人货场牌”逻辑 [27] - OATLY的线下空间Hey Barista是品牌精神的立体表达，通过设计、活动与创新，让可持续从口号变为可沉浸、可参与的生动体验 [25] 投资与创新生态 - 【2025 界面 REAL100 创新家&创新机构】榜单发布，涵盖硬科技与先进制造、人工智能技术与算力、AI+应用、机器人与具身智能、科技医疗、互联网与消费科技六大赛道 [18] - “REAL100创新家”榜单最终有智元机器人、阶跃星辰、万有引力、剂泰科技、美ONE等60家公司上榜 [18] - “REAL100创新机构”榜单覆盖五大关键赛道，最终红杉中国、启明创投、联想创投等40家机构上榜 [18] - 年会现场颁布了包括【超级CEO】、【好公司50】、【好品牌100】、【ESG先锋60】在内的11大年度奖项，表彰市场表现卓越的企业和领袖 [27]

阿里云发布AI基础设施平台 - 阿里云于12月10日正式发布一站式Agentic AI基础设施平台“函数计算AgentRun” [1] - 该平台将Serverless的极致弹性、零运维和按量付费特性与AI原生应用场景深度融合 [1] - 平台旨在助力企业优化成本与效率，平均TCO（总拥有成本）降低60% [1] 泡泡玛特董事会人事变动 - 泡泡玛特公告，何愚因其他工作安排辞任公司非执行董事，自2025年12月10日起生效 [2] - LVMH大中华区集团总裁吴越获委任为泡泡玛特非执行董事，自2025年12月10日起生效 [2] 瑞幸咖啡业务扩张 - 瑞幸咖啡近日在云南新成立了“瑞幸咖啡(云南)有限公司” [3] - 新公司法定代表人为夏伟，注册资本为1000万美元 [3] - 公司经营范围包括食品销售、食品生产、餐饮服务、茶叶制品生产等 [3] - 该公司由瑞幸咖啡商贸(香港)有限公司全资持股 [3]

公司战略与产品服务 - 公司提供基于MaaS模式的部署方案，以满足大型金融机构对数据隐私和安全合规的刚性需求，将技术能力与其核心业务系统深度融合 [1] - 公司通过MaaS平台为中小金融机构提供轻量级、高性价比的API服务，使其能以极低成本获得与国际顶尖模型媲美的能力，实现技术普惠化 [1] - 公司可提供从预训练模型、有监督指令微调，到推理、智能体开发的全链条技术支持，旨在打造能深度改变金融业的AI原生应用 [2] - 公司认为通过原生训练打造金融垂直领域大模型，能更深入地适配行业需求，解决仅靠通用开源模型无法应对的核心问题 [2] AI在金融行业的应用与价值 - 金融行业凭借资金、人才、数据、技术等多维度优势及丰富的应用场景，成为AI+浪潮中的领跑者 [1] - AI已成为金融行业提升效率与优化体验的重要抓手，在流程处理、信息处理、决策辅助及服务体验上均实现显著效率提升 [1] - 公司期待AI与金融的结合能进一步深化，尤其在普惠金融领域实现应用体验的更大突破，创造更好的社会价值 [1] - 目前AI作为效率工具已在金融行业实现良好应用，期待未来能加速发展，涌现更多深度融合的标杆应用 [3] 安全、合规与治理 - 公司在基础能力建设中高度重视风险防控，其GLM模型在国际大语言模型幻觉评测榜单的低幻觉指标上排名全球领先 [2] - 公司认为可通过应用层优化实现模型的可信可控，并通过附加流程管控、人机协同机制确保AI在手机银行等业务场景中的安全应用 [2] - 公司较早参与国际AI安全治理工作，已与谷歌、微软等企业联合签署前沿人工智能安全承诺 [3] - 公司计划先推动AI智能体水平提升，再将治理水平与行业应用深度结合，通过应用反哺治理能力升级 [3]

阿里巴巴AI战略调整 - 公司于11月17日将原“通义”App改版并更名为“千问”App上线公测，标志着其C端AI入口战略思路发生变化 [1][3] - 此次调整代表公司对AI时代C端入口的思考、布局及战略打法发生改变，千问被重新推向前台 [3] - 公司决策层定调“必须要有一个AI原生的C端超级入口”，千问成为集团战略项目，获得资源倾斜 [7][22] 产品历史与市场表现 - “千问”App前身为“通义千问”，发布已两年并经历两次更名，其月活跃用户规模不理想 [1] - 今年9月中国AI应用月活跃用户排名中，豆包（1.72亿）、DeepSeek（1.45亿）、腾讯元宝（3286万）分列前三，千问（当时为“通义”）仅排第十，月活跃用户为306万 [1] - 在过去近一年时间里，公司的资源重心更多偏向夸克而非通义千问，后者应用端团队并非公司主力 [3] 竞争格局与战略转变 - 互联网大厂C端AI入口角逐集中在“搜索框”和“Chat框”两条路径，两者边界日益模糊 [4] - 公司此前思路是通过夸克的“AI超级框”实现“ALL in One”，认为其足以应对竞争 [4] - 当前思路转变，团队认为对话式AI助手是更好的形式，千问取代夸克成为“ALL in One”的主语和核心入口 [6][9] 夸克与千问的定位差异 - 夸克定位调整为AI搜索和AI浏览器，需回到“工具属性”，在战略优先级上给千问让路 [14] - 千问旨在成为AI生态闭环的核心“支点”，正联合淘宝、高德、闪购、支付宝等产品团队进行深度嵌入开发 [13] - 夸克作为非严格意义上的AI原生应用，拥有用户基础，2018年转型后用户量过亿，2020至2023年每年用户增长率超200% [12] 公司AI生态布局路径 - 公司过去两年AI生态打造路径更偏向先聚焦AI基础设施建设和AI to B业务 [10] - 公司AI生态潜在方向与OpenAI类似，旨在构建平台化路径，超级入口需具备唯一性 [15][20][21] - 公司与OpenAI路径相反，OpenAI先有热门AI原生应用（ChatGPT市占率74.7%），公司则是先搞基建再回头搞应用 [21] 资源投入与未来挑战 - 公司从北京、广东调集上百名工程师封闭开发千问项目，涉及多个业务方共同参与 [22] - 千问是公司继3800亿AI基建投入、淘宝闪购后的另一个集团战略项目，对标ChatGPT [22] - 公司面临流量短板，相较于字节（抖音）、腾讯（微信）、百度（百度App）的固有流量入口优势，千问需寻找自己的突围路径 [26][28] - 千问突围依赖与内部各业务（购物、支付、办公、出行等）的深度协同，但这些场景工具属性强，用户“用完即走”特征明显 [29]

AI对开发者的角色与技能重构 - AI是能力放大器而非替代者，让开发者从"如何写"转向"如何理解"系统、判断AI输出和审视逻辑[6][9] - 开发者角色向"构建者"转变，核心价值在于理解业务和客户问题，并将理解传递给AI工具[11] - 开发者需掌握"读代码"而非仅"写代码"，从创造者向审视者转变，职责本质未变但沟通成为稀缺生产力[15][16] - 沟通能力是关键生产力，需将业务语境转化为机器可理解逻辑语言，提出高质量请求让机器真正理解[17][21] - 技术平权现象出现，LLM打通编程与自然语言界限，非技术背景者可快速创建应用但缺乏深度技术理解[22][23] - 未来开发者竞争力关键不在语言而在理解用户和善用AI，传统编程语言如Python、Java、Rust仍为支柱但会进化[65][66] AI原生应用与开发模式变革 - AI原生应用以语言模型为神经中枢，智能体具备理解、推理、决策能力并以工具集形成执行闭环[13] - 出现"一次性应用"概念，AI快速生成用于原型测试或短期功能，生命周期短暂且即用即抛[25][26] - 形成双层代码生态：底层系统性代码由人类精构（操作系统、数据库等），上层代码由AI生长，AI负责速度而人类负责秩序[27][29] - AI编码助手加速"意图→代码"路径，形式化验证以数学方法确保程序正确性，两者共同提升效率与可靠性[24][33] - Vibe Coding支持小团体快速试错，规范驱动开发（Spec-Driven Development）模式让团队在复杂协作中保持高效秩序[44][48] 数据价值与组织形态演变 - 企业竞争力从"应用数量"转向"数据质量"，数据成为新护城河，AI生成应用会过期但数据持续累积智能[31][32][34] - AI推动"小而精"组织演化，开发者可完成过去团队工作，成为具备端到端创造力的全能构建者[38][39] - 可能出现"一人独角兽"公司，个人或小团队借助AI打造十亿美元级别企业，持续试验和快速迭代成为核心竞争力[40][42] - 云计算未来十年仍是基础设施终极形态，微服务架构为AI时代最优解，云从算力池演进为自我优化智能系统[50][52] AI技术本质与学习路径 - AI是颠覆性突破无前例可循，学习曲线是重新学习"学习"而非掌握新工具，为IT技术集体智慧成果[54][56] - 工具演进本质是"意图的上移"，从机器码到自然语言，软件开发本质始终是让机器理解人类意图[57][62] - 开发者需保持每周4-8小时学习配额，深入理解抽象层下方机制，懂业务和客户的中坚工程师最具AI价值变现条件[64][67]

公司AI战略核心观点 - 公司AI战略是构建从芯片、框架、模型到应用的全栈能力，将AI锻造成深入产业肌理的原生能力[5] - 公司选择尊重技术发展规律，根据技术内在节奏竞争，而非追求互联网时代的“速胜”[9][12] - 公司评估自身价值需跳出“寻找下一个爆款App”的固有思维，关注其底层基础设施与通用AI能力构建[13] 技术能力与基础设施投入 - 公司发布全自研三万卡集群昆仑芯，可同时承载多个千亿参数大模型全量训练，支持1000个企业进行百亿参数大模型精调[14] - 公司自主研发深度学习平台飞桨，成为中国市场少有的具备与国际主流框架竞争能力的产业级AI底座[14] - 芯片、框架、模型、应用的链条协同，使每个环节的进步能在整个体系中产生放大效应[24] 自动驾驶业务进展 - 萝卜快跑无人车累计服务超1700万次，覆盖全球22座城市，自动驾驶里程超过2.4亿公里，每周全无人订单超25万[4][17][19] - 萝卜快跑安全性达平均每1014万公里出现一次气囊弹出事故，数据远超人类驾驶员及行业领头羊Waymo[18] - 萝卜快跑通过与Uber、Lyft、瑞士邮政等本土巨头建立“技术+运营”深度联盟出海，构建坚固护城河[19] AI应用层效果涌现 - 慧播星数字人实现“罗永浩”等直播IP规模化复用，证明AI在电商等场景的商业价值[20] - 百度搜索实现全面AI化重构，“百看”功能支持图文、音视频混合输出，使搜索从信息工具转变为内容与信息平台[20] - GenFlow 3.0智能体实现从“人操作AI”到“AI主动协作人”的转变[25] - 百度伐谋智能体在金融风控、港口调度等领域应用，在权威基准中实现SOTA，可全天候挖掘风险特征[25] AI能力开放与生态建设 - 千帆平台已服务超过46万家企业，开发了130万Agent，成为AI能力的“分发中枢”[25] - 秒哒作为“对话式”应用开发平台，以无代码方式降低企业应用AI门槛[25] - 公司定位为AI时代“军火商”，通过模块化输出将“慢变量”进行产品化沉淀[24]