行业与公司关键要点总结 半导体行业 * **CPU面临短缺且产品升级**：英特尔将Intel 3和Intel 7产能转向服务器，以应对CPU短缺[1]；其下一代产品Rubin大幅提高了CPU核心数和超线程[1]；在Agent时代，CPU的角色被定义为统筹Agent环境运行、多Agent调用、记忆系统管理的“大管家”[1] * **存储芯片短缺预期延长**：美光预计前所未有的存储芯片短缺将持续到2026年之后[1] 机器人行业 * **公司获得重要订单**：优必选获得了空中客车公司的订单[1] * **供应链进展与产品发布**：国内特斯拉机器人供应商正在陆续获得PPA（产品采购协议）等框架协议[1]；何小鹏宣布，用汽车标准研发的ET1版本第一台机器人顺利落地[1] * **市场活动与关注点**：特斯拉计划于1月28日公布四季报并举行电话会议[1]；网络传闻显示，宇树科技的G1/H1机器人及AR数字骏马将在除夕晚会北京主会场进行表演[1] 人工智能行业 * **公司动态与产品升级**：MiniMax创始人闫俊杰参与重磅座谈会并发言[2]；扣子（Coze）官宣2.0品牌升级，推出全新功能Agent Skills[2] * **供应链与成本变化**：传闻称Rubin电源本轮送样只有麦米通过，台达、光宝未通过[2]；日本力森诺克（Likely指某CCL厂商）将CCL（覆铜板）涨价30%[2] * **重要财报发布**：Meta（FY2025Q4）和微软（FY2026Q2）财报将于1月28日公布[2] 消费电子与航天行业 * **苹果公司**：Counterpoint数据显示，苹果iPhone在中国市场出货量飙升28%[3]；苹果FY2026Q1财报将于29日公布[3]；传闻称苹果iPhone 18 Pro系列将成为首款支持5G卫星通信的智能手机[3] * **卫星互联网**：长征十二号运载火箭成功将卫星互联网低轨19组卫星发射升空[3] * **军工航天**：C919客机通过欧洲航空安全局（EASA）符合性试飞[3]；航发集团“太行三兄弟”燃气轮机项目完成评估验收[3] 农业与人口政策 * **农药行业**：针对农药原药及中间体出口退税率取消和下调，卖方观点认为短期将因“抢出口”提振行业景气，中长期则有助于“反内卷”优化供给格局[4] * **生育议题**：马斯克公开表示，将出生率恢复到更替水平应成为所有国家的首要任务[4] 旅游与宏观市场 * **旅游行业**：2026年春节将有9天超长假期，市场预期各项出行数据有望持续景气[5] * **化工行业**：卖方观点认为化工各细分领域百花齐放，是适合稳健配置的方向，配置型大资金开始重视基本面布局，其特点是增长慢但确定性强[7]；分析指出通胀周期的顺序往往是黄金→有色→能源，而化工周期跟随能源周期，并猜测可能有资金从有色板块流出进入化工板块[7] * **市场监管动态**：市场传闻监管禁止过度渲染上涨行情，不得过度解读行业热点[7]；有“抢帽子”行为的网络大V被处罚，显示对“雪球”等平台的监管正在加强[7]

文章核心观点 - 阿里巴巴旗下千问App全面接入阿里生态，通过整合大模型理解能力与电商、支付、本地生活等实体服务，实现了从“提供信息”到“解决问题”的转变，标志着AI超级应用开始具备在物理世界“办事”的能力，并可能重塑未来的购物和数字生活方式 [1][3][15] 新增功能与系统整合 - 千问App新增超过400项功能，包括点外卖、购物、订机票酒店、做报告、做图表、做网页、打电话订餐厅等 [7] - 此次升级实现了“大脑”（通义系列大模型的理解与规划能力）与“手脚”（阿里生态内淘宝、支付宝、飞猪、高德等服务的系统级接入）的系统级会师，让AI能连接数字化工具以完成真实世界任务 [6] - 以春节全家出游为例，千问可作为AI管家，调用飞猪搜索机酒、高德推荐并预定餐厅、淘宝闪购买咖啡奶茶，全程处理复杂需求 [7] 行业趋势与竞争格局 - 全球AI模型公司面临模型能力强但离商业变现远的焦虑，行业共识正从“提供信息”的Chat范式转向“解决问题”的Agent范式 [4][5][8] - 海外头部科技公司如OpenAI、Perplexity、谷歌正通过结盟电商、支付伙伴试图切入交易环节，但其“缝合”式合作面临数据隐私、跨应用跳转延迟和服务标准不统一带来的体验割裂 [5][9] - 阿里巴巴的核心优势在于其“原生性”，作为全球极少数同时拥有顶尖模型与国民级实体服务生态的玩家，其内部协同效率远高于跨公司协议对接，形成了难以复制的“自有基础设施”护城河 [9][10] 商业模式与未来想象 - AI超级应用的价值在于为跨场景的复杂需求或多决策场景提供全新解决方案，其优势在于理解用户意图并调用生态能力给出可直接执行的方案 [11][12] - 流量分发逻辑正从传统搜索的“谁出价高谁在前面”转向Agent时代的“人货最优解匹配”，商业价值从“卖广告位”转向“卖精准决策” [13][14] - 千问App利用阿里巴巴独特的交易和服务数据增强模型，旨在保障购物推荐的客观与准确，通过构建懂用户心思并能跑腿的“数字孪生”管家，将AI的token转化为商业的take rate（成交佣金） [14][15] - 2026年AI战场重点已从拼参数的“模型战争”转向拼落地的“场景战争” [15]

行业趋势：AI应用从Chat范式转向Agent范式 - 行业共识认为，单纯的对话式AI（Chat）无法构成商业闭环，AI应用的发展路径正从“提供信息”转向“解决问题”（Agent）[2][4] - 全球AI模型公司面临模型能力与商业变现距离较远的共同焦虑，AI超级应用的下一个十年属于Agent[4][10] - 海外头部科技公司如OpenAI、Perplexity和谷歌正通过新增购物、研究等功能或联合电商、支付伙伴，试图切入交易环节[5] 公司战略：阿里通过生态整合实现AI Agent能力落地 - 阿里旗下千问App于1月15日全面接入淘宝闪购、支付宝、飞猪、高德等阿里生态场景，实现AI点外卖、购物、订机酒等功能，用户无需跳转即可完成全流程[2] - 此次升级上线了**400多项**新功能，包括点外卖、做报告、做图表、打电话订餐厅等，旨在让AI连接数字化工具以完成真实世界任务[7][8] - 公司战略体现为将“最强大脑”（通义大模型）与“最丰富生态”（阿里商业基础设施）结合，实现“意图即交易”，完成从理解、规划到执行的系统级会师[2][6][7] 竞争优势：原生生态构成核心护城河 - 与海外公司依赖“结盟”和“缝合”式合作不同，阿里拥有“原生”的国民级实体服务生态（如淘宝、支付宝、高德、飞猪），无需跨公司协同即可系统级调度资源[11] - 这种“原生完全体”架构效率更高，避免了数据隐私墙、跨应用跳转延迟和服务标准不统一带来的体验割裂，构成了比算法本身更难跨越的护城河[11][12] - 千问App能利用阿里巴巴独特的交易数据和服务数据增强模型，保障购物推荐的客观与准确，这是其独特优势[16] 产品逻辑与用户体验：以复杂场景服务为核心 - 千问App采用“双核”驱动：大模型负责理解与拆解复杂需求，阿里生态接入负责调用具体服务（如规划路线、搜索商品、支付），充当用户的AI管家[6][8] - 产品价值在于为跨场景的复杂需求提供全新解决方案，例如可为春节全家出游规划全程，包括订机酒、推荐餐厅、预定年夜饭、途中购买饮品等[8] - 现阶段超级AI应用的优势在于理解用户意图，调用生态能力，给出经过筛选、可直接执行的方案，而非取代现有垂直App[14][15] 市场影响与未来展望：重构商业与流量逻辑 - AI开始重构购物，其想象空间在于将按次计费的token转化为按成交计费的take rate（平台佣金率）[13][17] - 市场对AI应用反应积极，AI营销与电商类资产表现抢眼，行业可能正从传统搜索引擎优化（SEO）向生成式引擎优化（GEO）过渡[15] - 流量分发逻辑从传统搜索的“竞价排名”转变为Agent时代的“最优解匹配”，商业价值从“卖广告位”转向“卖精准决策”[20] - 2026年AI战场重点从拼参数的“模型战争”转向拼落地的“场景战争”，千问App的升级是对未来数字生活方式的一次预演[17]

文章核心观点 - AI工业时代已至，企业竞争的关键从应用层转向底层数据基建，构建能够支撑多模态数据规模化落地的数据基座是构筑核心竞争力的战略资产 [1][2][3][4] - 多模态数据湖是企业参与Agent时代竞争的必选项，其价值在于将沉睡的非结构化数据转化为可被AI模型直接消费和学习的战略资源，驱动业务与模型的增长飞轮 [9][14][19][21][57] - 企业数据基建需从“存储中心”升级为“价值中心”，并具备业务优先、开放解耦的特质，以应对技术快速迭代并转化为长期竞争力 [38][39][42][44][45] AI时代数据基建的战略重要性 - AI下半场的竞争焦点在于用AI思维重构业务，其基础是数据能被模型直接“消费”并进行跨模态关联推理 [4][5] - 超过80%的企业数据将是非结构化的，唤醒这些“数字负债”是在Agent时代构建竞争力的工程前提 [16][19] - 强大的数据基建能构建数据、模型与业务深度耦合的闭环，实现“业务滋养模型、模型反哺业务”的持续进化 [20][21] - 统一的多模态数据基座能为企业提供“基建不动，技术常新”的工程确定性，支持业务低成本快速拓展 [22][24][25] 多模态数据湖的价值与应用 - 多模态数据湖通过向量化等技术，让非结构化数据（如视频、音频、图像）从被动存储变为可随时调用、持续学习的战略资源 [18] - 在智能驾驶、游戏、传媒、电商、制造业等行业，多模态数据的处理与使用能力正直接影响商业竞争的形态与上限 [6][10][17] - 实践案例表明多模态数据湖能显著提升业务效率：某智驾企业实现12亿级别数据“以图搜图”响应在150–200毫秒内，性能提升20倍以上；某游戏企业音视频数据加工效率提升50%；某头部传媒企业内容生产与运营效率提升90% [59] 企业数据基建升级路线图 - 升级分为三个阶段：异构算力与分布式引擎阶段（核心是让数据“进得来，跑得快”，原生支持AI服务）[30]；模型即引擎与多模态重构阶段（核心是通过向量化实现多模态数据统一语义转换，使数据对模型友好）[31]；全域数据治理与平台融合阶段（核心是统一管控数据资产，激活价值并确保安全合规）[33] - 该演进路径旨在帮助企业从“拥有模型”过渡到“驾驭智能”，使多模态数据湖从技术底座演变为全域智能中枢 [27][28][34] AI时代数据基建的选型关键 - 数据基建需从“存储中心”转向“价值中心”，核心价值在于数据能否被快速获取、被模型理解并参与推理 [38][39] - 应坚持业务优先的实用主义，衡量标准在于能否以最低成本、最快速度完成从数据到业务决策的闭环 [40][41][42] - 必须具备开放解耦的能力，通过模块化、可替换的基础设施对冲技术路线快速更迭带来的不确定性，将技术不确定性转化为长期竞争力 [43][44][45] - “乐高式”可组合底座是一种先进的理念，它通过提供原子化引擎和开放工具集，赋能企业自主、灵活地按需编排解决方案，成为主导者而非被动使用者 [48][49][50]

豆包大模型1.8及Seedance 1.5 pro发布 - 火山引擎正式发布豆包大模型1.8及音视频创作模型Seedance 1.5 pro [2] - 截至12月，豆包大模型日均token使用量突破50万亿，较去年同期增长超过10倍 [2] - 已有超过100家企业客户累计token使用量超过一万亿 [2] 模型核心能力升级 - 豆包大模型1.8在Agent能力、多模态理解等方面已跻身全球第一梯队 [2] - 模型面向多模态Agent场景进行了定向优化，多模态是模型进入复杂企业应用场景的前提 [4] - 在Agent能力公开测评中，豆包1.8在数学、推理、复杂指令遵循等多项测试上与GPT-5High、Gemini 3 Pro等全球领先模型处于同一水平 [5] - 在通用体智能BrowseComp-en测试中，豆包1.8得分为67.6分，较上一代豆包1.6的16.7分大幅提升，并高于其他对比模型 [5] Agent能力具体进展 - 豆包1.8的“工具调用”能力可一次性调用20多个工具，完成跨平台比价、OA审批等长链条任务 [5] - 执行任务时平均规划步骤降低37%，执行成功率提升21% [5] - 模型原生支持智能上下文管理，可根据策略智能清除低价值历史信息，确保多步骤任务稳定完成 [5] - 在多模态理解方面，豆包1.8提升了视觉理解基础能力，可低帧率理解超长视频，并在视频运动理解、复杂空间理解等方面有提升 [5] 音视频创作模型Seedance 1.5 pro - 针对视频创作需求推出Seedance 1.5 pro音视频创作模型 [2] - 该模型具备影视级叙事张力，能精准捕捉运动细节并细腻呈现人物情绪，在音画同步技术上取得突破性进展 [2] - 个人用户可在豆包、即梦AI等平台体验，企业用户可通过火山引擎API接入服务 [2] 行业对Agent发展的看法与趋势 - 从中国视角观察，2024年是Agent元年，预计明年将继续爆发 [7] - 目前AI在PPT、短剧等创作尝试已非常多，预计明年品质将快速提升 [7] - Agent即将爆发已是行业共识，产业风向聚焦于实际应用场景与经济价值 [7][8] - 互联网、零售、汽车、教育等领域Agent应用进展较快，传统行业起步慢但天花板高 [7] - 企业客户消耗大部分token，但个人用户数量占主导 [7] Agent规模化带来的管理与运营挑战 - 当前最大挑战是Agent的开发和迭代速度远远跟不上模型能力的提升 [7] - Agent不只是开发问题，而是一个需要长期运营和管理的新系统 [7] - 预计企业拥有的Agent数量将从2024年的50多个增至2025年的200多个，管理、运营及协同能力需求迫切 [10] - 火山引擎已升级企业级AI Agent平台AgentKit，覆盖Agent从开发、部署到管控的全生命周期 [10] - 火山引擎推出HiAgent智能体工作站，构建统一的企业AI任务调度中心并提供开箱即用的通用智能体 [10] 多模态与行业早期状态 - 尽管多模态大模型需求旺盛，但行业仍处于早期，技术限制尚未完全突破 [3] - 模型需持续进化并逐步解锁新领域，这是成为“复杂智能体”的必经之路 [3]

小米自研AI大模型开源与战略发布 - 公司宣布自研AI大模型Xiaomi MiMo-V2-Flash正式开源上线 将其定位为迈向Agent时代的全新语言基座 [1] - 公司已推出包括MiMo-7B、MiMo-VL、MiMo-Audio、MiMo-VL-Miloco、MiMo-Embodied在内的系列大模型 [1] - 公司2025年前三季度收入同比增长32.5%至超过3400亿元 经调整利润同比增长73.5% [1] - 公司手机销量在中国市场2024年1-10月排名第二 [1] - 公司未来五年研发投入预计将超过2000亿元 其中2026年预计研发投入约400亿元 [1] 小米人车家全生态战略 - 公司首次拆解“人车家生态” 产品涵盖个人设备、出行设备、家庭设备 核心技术包括芯片、OS、AI 智能制造覆盖手机、汽车、大家电工厂 [2] - 公司互联网业务已构筑全局生态 覆盖全球100+国家 拥有10亿+终端活跃设备 以及100+独特场景 [3] - 公司在短剧内容领域拥有1000部S级短剧 用户人均短剧消费时长达70分钟 [3] - 公司旗下独立短剧App“围观短剧”主打无广告、全免费、轻量化模式 [3] 核心人才引入与团队建设 - 原DeepSeek核心成员罗福莉首次亮相小米发布会 现任小米MiMo大模型负责人 [1] - 罗福莉此前在朋友圈发文 宣布已加入小米并致力于构建从语言迈向物理世界的AGI未来 [2] - 罗福莉宣布MiMo-V2-Flash发布即开源 模型权重与技术报告均开源 API限时免费 [2] - 罗福莉认为下一代智能体系统应是真正理解世界并与之共存的“智能体” 而非“语言模拟器” [2] - 罗福莉现场为小米大模型Core团队进行招募 称其为研究、产品与工程深度耦合的年轻团队 [2] - 罗福莉拥有北京师范大学计算机本科及北京大学计算语言学硕士学历 曾任职于阿里巴巴达摩院和DeepSeek [3]

公司动态 - 小米集团于2025年12月17日举办人车家全生态合作伙伴大会，集团总裁卢伟冰发表主题演讲 [1][3] - 公司宣布其自研AI大模型Xiaomi MiMo-V2-Flash已正式开源上线，并将其定位为迈向Agent时代的全新语言基座 [1][3] - 根据公布的时间表，公司已推出一系列自研MiMo模型，包括推理大模型MiMo-7B、视觉推理大模型MiMo-VL、原生端到端音频生成模型MiMo-Audio、端侧视觉语言大模型MiMo-VL-Miloco以及具身大模型MiMo-Embodied [1][3] 技术进展 - 小米自研AI大模型Xiaomi MiMo-V2-Flash正式开源，标志着公司在AI大模型领域的技术开放与生态建设迈出关键一步 [1][3] - 公司已构建覆盖多模态的AI大模型产品矩阵，涉及文本推理、视觉推理、音频生成、端侧视觉语言及具身智能等多个前沿技术方向 [1][3]

豆包手机助手预览版发布与市场反应 - 豆包于12月1日发布豆包手机助手预览版，基于豆包大模型能力，通过与手机厂商合作获得授权，用户可通过语音指令让其完成跨平台商品比价下单、查车位、订餐厅、打开汽车前备箱等复杂操作[3] - 官方售价为3499元，官方渠道售罄后，第三方渠道出现加价转售，二手价格普遍达到3999元至4999元，部分卖家以约300元价格转售购买资格F码[3] - 豆包公司强调没有开发手机的计划，正在与多家手机厂商推进手机助手的合作落地计划[3] AI助手对移动互联网流量入口的潜在颠覆 - 当用户习惯用对话交代AI任务后，移动互联网最核心的App流量入口地位将大幅下降，淘宝、美团等App可能沦为被AI调用的工具[3] - AI助手作为用户与服务的唯一中介，在后台自主完成比价、跳转、下单等动作，使传统App作为流量入口的价值面临瓦解[5][7] - 新的交互模式可能使当前的流量广告失去价值，AI手机助手作为新入口可能催生如直接收取“Agent佣金”等新的商业模式[7] 系统级AI应用落地的挑战与竞争 - 豆包手机助手通过与手机厂商合作，渗透操作系统底层，获得了跨应用的调度权限，这是Agent时代软件驱动硬件的典型案例[4][9] - 系统级AI的落地面临与现有流量生态利益分配者的直接冲突，头部手机厂商可能不愿将关键入口让给其他公司，因其自有语音助手（如小米小爱、华为小艺）是嵌入操作系统、服务生态闭环的核心枢纽[7] - 豆包手机助手的跨应用调度能力威胁到微信、淘宝等超级App的核心流量，目前其操作手机功能已不再支持操作微信[3][8] 全球科技巨头在AI与硬件融合领域的竞争 - AI与硬件的深度融合被视为下一轮革命级机会，甚至被视作下一次“iPhone时刻”，正在成为全球科技巨头角逐的下一战场[9] - 苹果公司计划于明年春季推出升级版Siri，将使用定制版谷歌Gemini人工智能模型驱动部分新功能，为此苹果每年将支付约10亿美元以获得谷歌的技术使用权[10] - 谷歌正将Gemini深度整合进Android操作系统，期望让其成为系统级AI助手[10] - OpenAI则试图跳出手机和PC的既有框架，从零开始定义下一代以人工智能为核心的革命性设备，并邀请了初代iPhone的设计师艾维参与研发[11] AI原生终端的发展前景与行业影响 - 在手机行业存量竞争背景下，AI原生手机是少有的增量故事；对互联网行业而言，入口之争从浏览器到App，现在转向AI[12] - 豆包押注系统级入口，踩中了行业结构性机遇：当用户习惯从查阅APP转向发出语音指令，移动互联网的游戏规则可能彻底改变[12] - 未来竞争终局充满变数，焦点在于AI助手是会在现有手机或PC终端内逐步进化，还是会出现一个原生AI终端彻底颠覆人机交互[12]

软件产品范式演变 - 过去几十年软件产品底层逻辑是系统不理解用户，必须设计界面、流程和功能来教会用户如何操作[5][11] - 这一逻辑导致产品必然走向臃肿化，为满足不同客户需求而不断增加定制化功能，最终产品变得同质化[6][7][8][9] AI技术带来的根本性变革 - 大语言模型的出现吞并了传统产品设计中需要手工设计的界面、流程和功能等核心要素[10][12] - 技术底层更换导致整个产品世界需要重新构建，AI具备理解上下文、自主规划步骤和跨工具执行任务的能力[12][13] 当前AI产品发展路径 - 从底层基础设施重构开始，文档、表格、操作系统等最通用底层的"土壤"最先生长出智能能力[17][19][21][22] - 通过Chatbot对现有系统进行渐进式改造，这是一种风险较低的软着陆方式，让用户逐步适应无界面交互[23][25][26][28][29] 未来产品形态展望 - 软件将从"工具"演变为"生命体"，具备持续性、感知能力和意图理解，形成新的"意图层"[30][31][33][35] - 未来产品设计核心是定义场景中的角色和交互方式，为Agent装配意图理解、情绪感知、推理行动等能力[37][38][39][40] - 产品经理角色将转变为设计具备性格、本能和行为边界的智能Agent，而非传统功能按钮[41]

科创人工智能ETF市场表现 - 截至13:52，科创人工智能ETF报1.386元，跌幅2.39%，全天维持震荡下行格局，分时均线呈持续压制态势 [1] - 开盘价1.418元，最高1.42元，最低触及1.386元，逼近日内低位 [1] - 成分股方面，仅1只上涨、29只下跌，奥比中光、星环科技、凌云光等跌幅居前，最大跌幅超7% [1] - 近五日资金净流入较前期显著收窄，11月3日流入约1271万元，较此前六千万级水平明显降温 [1] AI行业技术发展前景 - 特斯拉CEO马斯克预测未来5-6年传统手机与App将消失，人类消费的大多数内容将由AI生成 [2] - 未来手机将作为AI推理的边缘节点，配备无线电模块，服务器端AI将与设备上的AI通信并实时生成用户想要的视频 [2] - 银河证券指出Transformer架构带来三大结构性红利：研发侧规模效应成立、部署侧边际成本递减、数据侧出现飞轮效应 [3] - Transformer作为通用引擎将持续吞噬剩余模态孤岛，为Agent时代提供"一个模型、任意任务"的底层支撑 [3] 科创人工智能ETF产品特征 - 科创人工智能ETF紧密跟踪上证科创板人工智能指数，覆盖全产业链优质企业 [3] - 该产品兼具高研发投入与政策红利支持，20%涨跌幅与中小盘弹性助力捕捉AI产业"奇点时刻" [3]