深圳云天励飞技术股份有限公司 深圳云天励飞技术股份有限公司 2025 年第二次临时股东大会会议资料 会议资料 股票简称：云天励飞 股票代码：688343 深圳云天励飞技术股份有限公 会议资料 为维护深圳云天励飞技术股份有限公司（以下简称"公司"）全体股东的合 法权益，确保股东大会的正常秩序和议事效率，保证大会的顺利进行，根据《中 华人民共和国公司法》《中华人民共和国证券法》、中国证券监督管理委员会发 布的《上市公司股东会规则》以及《深圳云天励飞技术股份有限公司章程》《深 圳云天励飞技术股份有限公司股东大会议事规则》的相关规定，特制定 2025 年 第二次临时股东大会会议须知如下： 一、为保证股东大会的严肃性和正常秩序，除出席会议的股东及股东代理人、 公司董事、监事、高级管理人员、公司聘请的律师及董事会邀请的人员外，公司 有权依法拒绝其他无关人员进入会场。 二、为确认出席大会的股东或其代理人或其他出席者的出席资格，会议工作 人员将对出席会议者的身份进行必要的核对工作，请被核对者给予配合。 三、请出席大会的股东或其代理人或其他出席者在会议开始前 30 分钟到达 会场签到，按照规定出示证明材料经验证后方可出席会议， ...

以下文章来源于并购最前线 ，作者余梦莹 杨文静 并购最前线 . 投资界（PEdaily.cn）旗下，专注并购动态 AI时代，人才就是最大的弹药 。 来源：并购最前线 作者：余梦莹 杨文静 英伟达又出手了。 投资界-并购最前线获悉，近日英伟达以超4亿美元（约合人民币30亿元）的价格，收购加拿 大AI初创公司CentML。至此，英伟达将包括四位联合创始人在内的19名员工团队收入囊中。 CentML身后是一对师生组合。由95后华人博士及导师带队，CentML旨在借助软件手段降低 AI训练成本，成立至今完成了多轮融资。这一次卖身，身后投资方收获现金落袋。 这里插播一条课程资讯： 报名 黑马 「消费重构精选课」， 国内首场，汇聚中日消费领域顶尖实战派导师 ， 用 3天时 间沉浸式拆解中日消费巨头方法论。 我们邀请到了日本企业家 三浦展本人、 萨莉亚前社长、明治食品"爆款教父" ，现场面授 日 本30年周期经验到中国本土化路径 ， 教你效率革命、需求重构、资本破局。 扫码咨询报名 （翻到底部了解详情） 01 30亿，一位95后把公司卖了 CentML的故事，始于一位95后博士。 出生于山东青岛，王尚从青岛二中一路就读到加 ...

☆ 各种迹象显示，守成大国的战略不仅显得过于保守，而且始终落后于时代的步伐。这种叙事模式在 中美之间实际上从上世纪五十年代那场突如其来的战争之后便开始延续。表面上看，美国似乎在主动发 起攻击，气势汹汹，然而最终的结果却揭示了一个真相：在战略层面上，美国始终处于被动的防守状 态。 ☆ 自2018年以来，美国不断失去重要的战略阵地，虽然表面上仍在权衡利弊、考虑应对措施，但心中 却始终抱有侥幸的心理，致使自己一步步滑向更加被动的境地。关税战的局势正在演变为这个超级大国 的滑铁卢之战，实践证明，实际上美国根本无力与中国展开一场真正全面的贸易战争。因此，我们目睹 了一幕有趣的场景：关税战的主角中国已悄然退居幕后，一边悠闲地嗑着瓜子，静静地观摩着美国与全 球的关税争执，似乎全然没有受到影响。 ☆ 美国的种种策略似乎早已被中国洞察无遗。在这场世纪之争中，美国渐渐在中国眼中成为了一个透 明的人物。由此，中国正在慢慢掌握主动权，并且开始按照自身的战略计划逐步出牌。而美国却仍然抱 残守缺，依旧用过时的版本继续进行这场显得无望的抗争。美国骄傲地将经过阉割的英伟达H200芯片 推入中国市场，试图冲击中国刚刚启动的人工智能芯片产业，然 ...

核心观点 - Meta以2亿美金年薪挖角苹果AI基础模型团队负责人庞若鸣 反映苹果AI战略保守且内部阻力大[4][5][6] - 苹果AFM团队研发能力强劲(模型参数达数千亿 接近DeepSeek V3) 但受制于封闭生态和硬件限制 成果无法及时公开[28][39][40] - 公司高管对AI认知分歧导致决策低效 软件工程负责人Craig Federighi长期主导AI资源分配 投入远低于行业水平[36][37] 团队架构与人才储备 - 庞若鸣团队80%为华人 核心成员包括陈智峰(接任负责人)、王子瑞(早期AFM开发者)、尹国立(推理引擎专家)等谷歌系顶尖人才[10][12][20] - 团队学术影响力显著：陈智峰论文被引11.8万次 主导TensorFlow开发 杜楠参与谷歌GLaM/Palm 2项目 论文被引2.5万次[15][24][25] - 多模态领域持续补强 近期引入Zhe Gan(论文被引2.6万次) 强化视觉-语言联合表示学习能力[23] 研发成果与技术瓶颈 - 已训练数千亿参数基础模型 能力接近行业前沿的DeepSeek V3[28] - 硬件性能制约明显：自研PCC芯片仅达英伟达H100水平 需对模型大幅妥协以适应设备[40][41] - 工程化流程滞后：研发成果需等待产品上线才能发布 当前展示功能多为阉割版或落后1-2年的技术[39] 管理层决策矛盾 - AI负责人John Giannandrea自2018年加入后持续受挫 Siri团队于2023年被移交软件工程部门[34][37] - Craig Federighi坚持"苹果标准" 2023年前拒绝大规模AI投入 ChatGPT爆发后才组建千万美元级团队[36] - 内部资源分配失衡：GPU数量远少于竞争对手 部分依赖谷歌TPU租赁[37] 行业竞争对比 - 薪酬差距显著：Meta为庞若鸣开出的2亿美金年薪 远超苹果现有体系[4][27] - 研发投入悬殊：OpenAI累计融资超100亿美元 苹果AI团队年度预算仅千万美元级[36] - 生态开放度差异：苹果坚持封闭硬件适配 而竞争对手普遍采用云端协同方案[39][40]

当下的AI产品创业生态，正呈现出两极分化的新趋势。 出海前辈们衣锦还乡，出海新人们则急着寻觅新天地。 前Manus员工方成（化名）告诉直面AI（ID：faceaibang），在Manus发布前，不少独立开发者都会告诫他，在海 外发布产品不要使用简体中文，最好用英语，其中包含着切实的歧视，彼时海外仍有华人或者第三世界国家团队 做不了好产品的刻板印象。而根据The Information报道，在 Manus 之后，华人创业者推出的 AI Agent 正引起硅 谷的关注，甚至包括 OpenAI。 | 名称(总部) | 创始人 | 投资者 | 产品详情 | | --- | --- | --- | --- | | Manus (新加坡) | 景点 李逸詔 张涛 | Benchmark 红杉中国 腾讯 真格基金 | 通用Agent | | Genspark (新加坡,加利福尼亚) | 景鲲 | 蓝驰创投 真格基金 | 通用Agent | | | 朱凯华 | | | | Lovart (加利福尼亚) | 陈冕 王浩帆 | 高榕资本 源码资本 明势创投 | 设计Agent, 专注于设计相关项目, 从概念到成品 | | Flo ...

黄仁勋与MiniMax创始人闫俊杰单独会面 双方进行了两个小时的单独交流 智通财经7月18日电，英伟达创始人黄仁勋单独会见了中国AI创业公司MiniMax创始人闫俊杰，进行两 小时深入交流。黄仁勋在近期活动中提及MiniMax等中国AI企业正推动全球AI发展。据透露，MiniMax 即将完成近3亿美元新融资，正寻求A股上市。黄仁勋强调开源AI的重要性，表示英伟达将与创新者密 切合作。 (每经网) ...

北京市首批"产教评"技能生态链落地 - 北京市人社局公布首批15家"产教评"技能生态链链主单位 覆盖12个产业门类 包括人工智能 低空技术 生物医药等前沿产业以及康养 餐饮 会展等民生保障领域 [1] - 链主单位包括小米 公交集团 新东方烹饪学校等知名企业 涉及智能硬件制造 数智安全 集成电路 智能装备制造 康养服务 生物医药 宠物经济 会展服务 餐饮服务 交通运输 建筑防水 低空技术 绿色能源 生态环保等行业 [1][4][5] - 生态链采用"岗位需求+技能培训+技能评价+就业服务"四位一体运行模式 由企业出标准 出岗位 出师傅 院校机构出学生 出教师 出教学资源 政府搭平台 出政策 出服务 [1] 技能培训与认证体系 - 首批开发52个生态链特色课程 涉及人工智能训练师 无人机装调 健康照护等27个职业类别 [2] - 支持生态链企业与院校共建企业学院 产业学院 工匠学院 联合开展"订单班""冠名班"培养技能人才 [2] - 开发"技能照亮前程"项目化培训指导目录 包含"北京家政"7个专项职业能力证书和小米MICA质量保证工程师等3条技能生态链企业认证证书 [2] - 试点"专项职业能力证书+企业认证证书"一评双证 技能人才通过一次评价可取得两本证书 [2] 人才培养与评价机制 - 支持生态链企业自主开展技能人才评价 参与开发新职业和相应职业标准 [3] - 链主企业可面向生态链内企业职工提供技能培训评价服务 实现"培训-评价-就业"一体化贯通 [3]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 2025年7月17日NVIDIA创始人黄仁勋与王坚围绕人工智能多话题展开对话，黄仁勋回顾AI三次浪潮并提出物理AI为下一阶段方向，强调未来20年AI发展高度依赖硅基技术 [1][7] - AI发展是计算能力驱动的软件范式变革，从规则式软件过渡到预测型智能系统 [2][8] - NVIDIA推动三维晶体管结构等关键方向形成下一代AI加速平台，规划未来10 - 20年技术路线图，底层创新基于硅基技术突破 [2][8] - 对话具备多重战略含义，包括确立硅基算力20年时间窗、中国开源模型获认可将撬动“算法出海”、开源模式成未来AI创新主引擎、AI for Science成科研新加速器 [3][9][10] 根据相关目录分别总结 AI发展阶段 - 感知AI（2012 - 2017）视觉、语音、语言识别超越人类 [5][11] - 生成式AI（2018 - ）多模态交叉生成，重塑内容生产 [5][11] - 推理AI（2023 - ）具备类人逻辑拆解、未知问题求解能力 [5][11] - 物理AI（未来）具身智能落地机器人系统 [5][11] 对话战略含义 - AI算力时代硅续命确立20年时间窗，黄仁勋将硅基延展技术确认为未来主路径，国产芯片厂商当前架构兼容路线可安全演进一代以上 [3][10][11] - 中国开源模型获世界级认可，黄仁勋点名DeepSeek等模型，其有利于降低部署成本，在国际项目有中立性和合规优势，将撬动“算法出海”新通道 [3][10][11] - 开源模式成为未来AI创新主引擎，全球AI创新将转向工程协作模式，中国模型厂商建立开放社区可在全球开发者生态占关键角色 [3][4][11] - AI for Science将成为科研领域新加速器，AI可补齐人类“中尺度模拟”建模能力缺口，国内相关机构将在多领域迎来产业机会 [4][10][11]

模型排名与性能 - Kimi K2在全球开源模型中排名第一，总榜第五，紧追Grok 4等顶尖闭源模型 [1] - Kimi K2得分为1420，与Grok 4（1437）和GPT 4.5（1437）差距较小 [2][23] - 唯二进入总榜TOP 10的开源模型均来自中国（Kimi K2和DeepSeek R1） [2][28] 技术能力表现 - 连续多轮对话能力并列第一，与Grok 4和o3持平 [3] - 编程能力排名第二，与GPT 4.5和Grok 4相当 [3] - 应对复杂提示词能力排名第二，与o3和4o同梯队 [3] 社区热度与影响力 - GitHub标星达5.6K，Hugging Face下载量近10万 [5] - Perplexity CEO公开站台，计划基于K2进行后训练 [5] - 用户访问量过大导致API响应变慢 [6] 架构设计与优化 - 继承DeepSeek V3架构，但进行了参数调整 [9][12] - 增加专家数量，MoE总参数增加但激活参数量不变 [13] - 注意力头数减半以平衡成本，效果影响微小 [13] - 仅保留第一层Dense，其余使用MoE，推理效率无影响 [13] - 专家无分组设计，通过自由路由提升灵活性 [13] - 总参数增至1.5倍，但推理耗时更小且成本可控 [15] 行业趋势与观点 - 开源模型性能已接近闭源，TOP 10分数均超1400 [21][23] - 开源与闭源差距缩小，Kimi K2接近Grok 4和GPT 4.5 [22] - 行业人士认为开源击败闭源将更普遍 [25][27] - 开源模型在AI能力全球扩散中扮演关键角色 [27]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - AWS向生成式AI创新中心追加1亿美元投资 聚焦Agentic AI场景 强化其在工业级AI应用市场能力建设 拉动客户上云、用AI、绑平台 [1] - AWS通过创新中心补全自身在AI应用栈短板 从IaaS跃升为AIaaS平台 强化其在“算力 + 应用 + 服务”一体化平台角色定位 重塑在AI产业链战略地位 [2] - Agentic AI将成企业AI投入重点方向和AWS算力资源转化关键驱动力 AWS此次投资加速构建方法论和服务能力 有望带动自研AI芯片算力利用率提升 增强CapEx效率与平台闭环 [3] - IaaS厂商切入Agent层是大势所趋 AWS作为全球最大公有云IaaS服务商 具备资源和合作框架优势 构建完整框架可扩大在企业级AI市场战略纵深与产品护城河 [3] - AWS关注点从辅助型AI向更自主、自动化决策系统演进 抢占AI系统性应用场景高地 如自动客户服务、工业巡检、流程协同等 [4] - AWS将AI解决方案作为平台层核心抓手 绑定客户同时提升自家云计算负载与GPU利用率 [4] - AWS借助多模型合作伙伴推动开放模型生态 创新中心拓宽产品能力闭环 提升平台议价权 [4] 根据相关目录分别进行总结 事件 - 2025年7月 AWS宣布向生成式AI创新中心追加1亿美元投资 该中心2023年设立 服务全球客户实现从试点向生产级应用跨越 本轮投资聚焦Agentic AI场景 [1] 点评 - AWS补全上层AI能力 强化服务平台角色 设立创新中心弥补在客户AI项目建模、集成等领域短板 提供全流程服务 帮助企业转入实际业务流程 [2] - Agentic AI崛起 驱动应用场景落地与算力转化 面向To B市场 Agentic AI更具任务导向性与自动执行能力 AWS投资加速构建能力 带动自研芯片算力利用率提升 [3] - IaaS厂商切入Agent层是大势所趋 AWS具备资源和合作框架优势 构建完整框架扩大在企业级AI市场战略纵深与产品护城河 [3] - 加码agentic AI 推进AI从Co - Pilot向Auto - Pilot演进 AWS强调支持agentic AI能力落地 抢占AI系统性应用场景高地 [4] - AI应用向行业纵深渗透 提升客户粘性与计算负载 AWS过去服务数十家企业 积累垂类Know - how 再投资将AI解决方案作为核心抓手 提升云计算负载与GPU利用率 [4] - 构建闭环生态 提升平台议价权与差异化壁垒 AWS借助多模型合作伙伴推动开放模型生态 创新中心拓宽产品能力闭环 提升平台议价权 [4]