蚂蚁数科在杭州成立科技新公司 注册资本3000万 智通财经6月19日电，天眼查App显示，近日，蚂蚁鑫能（杭州）科技有限公司成立，法定代表人为边 卓群，注册资本3000万人民币，经营范围包括软件开发、软件销售、计算机系统服务、数据处理服务 等。股东信息显示，该公司由蚂蚁数科旗下上海云镌企业管理咨询有限公司全资持股。 ...

产品发布 - Globant推出专为全渠道营销设计的AI代理套件Globant FUSION，整合了创意网络Globant GUT的现有能力和公司高级AI加速平台Globant Enterprise AI [1] - FUSION套件旨在解决品牌旅程中的实际挑战，从战略规划到内容创作再到活动部署和优化，将生成式AI与可衡量的业务成果相结合 [2] - 该套件重新定义AI对营销人员的作用，通过集中关键营销功能于单一生态系统，简化执行流程，适应不同渠道、预算和业务场景 [3] 产品功能 - FUSION包含多个AI代理：Scale Ads（自动化数字广告创意生产）、Content（生成高质量内容资产）、Images（生产符合品牌标准的视觉资产）、Video（快速生成品牌视频内容）、Landing Pages（实时构建动态落地页） [6] - 使用FUSION的客户实现了点击率提升23%、资产创建数量增加4倍、适应速度加快6倍、生产时间减少3倍 [6] - 产品采用Globant首创的AI Pods订阅模式，使营销团队能够根据实际需求扩展AI服务，仅按工作复杂性和数量付费 [4] 公司战略 - Globant GUT将创意DNA与AI领导力相结合，使人类专家和AI代理在营销流程的每个阶段都能协作 [3] - 公司专注于开发针对营销行业特定需求的专门AI解决方案，而非通过战略收购扩展AI能力 [7] - FUSION体现了公司通过智能技术和人类洞察力改造营销的承诺，提供更精准、敏捷和个性化的体验以推动增长和价值 [7] 公司背景 - Globant GUT是首个由技术重塑的创意网络，作为一站式全渠道服务提供商，通过技术和创造力弥合企业与消费者之间的差距 [8] - 公司被IDC MarketScape评为2023年全球AI服务领导者和2020年客户体验改进服务领导者 [8] - Globant在全球36个国家拥有31,100名员工，为谷歌、艺电和桑坦德银行等公司服务，被Brand Finance评为2024年全球增长最快的IT品牌和第五强IT品牌 [10]

本周观点聚焦 - 当前市场进入半年末阶段 风险偏好波动可能加大 确定性成为投资核心抓手 [2] - 计算机行业板块位置及持仓水平较低 建议从两方面把握确定性：1)底部的核心龙头 特别是AI及国产化领域龙头 2)边际变化较大的细分领域及个股 [2] - 重点加仓AI应用细分领军 在大模型持续迭代及算法平权背景下 AI应用加速发展 数据、场景及行业Know-How成为Agent厂商竞争关键要素 [2] - 关注金融IT产业政策红利 全球经贸环境变化及国内金融市场高质量发展背景下 流动性存在进一步宽松可能性 并购重组与创新业务均有空间 [2] 火山引擎Force原动力大会专题 - 火山引擎Force原动力大会发布豆包1 6及视频生成大模型Seedance1 0 pro 有望带动多模态发展提速 [2] - 2025陆家嘴论坛将于6月18日在上海开幕 继稳定币相关政策后 有望进一步释放金融IT产业政策红利 [2]

"DeepSeek很热，但它的大影响还没全面到来"。"生成式AI影响最大的不是企业，而是他擅长的领域 ——文生图、翻译、写代码等，这些利用大语言模型能力的领域发展迅速，但真正改变企业流程、提升 效率的事情并不多。"这是IBM大中华区董事长、总经理陈旭东对当前生成式AI发展的冷静评价。（新 浪科技） ...

行业趋势与人才需求 - AI技术人才严重稀缺，大厂加紧落地AI应用，导致相关岗位需求激增 [1] - 常规开发岗竞争激烈（投递70-80份无反馈），而AI相关岗位HR响应迅速且薪资高达70-100W年薪 [1] - RAG、Agent、微调、Function Call等AI应用开发技术成为市场抢手技能，智能客服、AI助手等应用开发需求旺盛 [1][15] - 现有"连接、封装、服务"能力是大模型接入业务的核心刚需，无需深奥算法即可开发爆款应用 [1] 职业转型与课程价值 - 技术人需快速补齐AI大模型底层原理、应用技术和项目实操经验以应对职业瓶颈或业务转型 [3] - 「大模型应用开发实战课程」覆盖前端、后端、算法、测试等所有技术岗位，助力职业转型与高薪机会 [4] - 课程包含5小时直播，限前100名免费预约，内容涵盖AI技术原理、实战应用与职业发展 [5][18] - 课程由AI大模型领域专家研发，结合商业化项目案例，提升技术+原理+实战能力 [7] 课程内容与实战资源 - 课程拆解金融行业"支小助"、知乎直答等热门产品的技术架构，提供全流程项目复现机会 [12] - 2节直播课详解RAG、Fine-tuning技术原理与应用场景，解析大模型底层架构 [14] - 涵盖GPT及开源模型，展示个人开发者如何完成AI原生应用全栈开发 [15] - Agent技术成为企业级智能客服首选方案，Function Call增强大模型复杂任务处理能力 [15] 就业支持与学员成果 - 课程提供大厂内推机会，简历直达面试官，已有学员实现职业跃迁 [9][11] - 完课赠送大模型应用案例集、AI商业落地白皮书及热门项目拆解资源 [12][18] - 课程已开班58期，服务20000+学员，口碑爆棚且多人获得高薪offer [17] - 学习路径包括大模型原理掌握→AI工具应用→产品开发→前沿信息链接→实战演练五步法 [12]

文章核心观点 cBrain宣布任命新首席财务官Lars Møller Christiansen，其将于2025年8月1日上任，原首席财务官Ejvind Jørgensen任职九年后将卸任 [1][2] 分组1：新首席财务官信息 - 新首席财务官为Lars Møller Christiansen 将于2025年8月1日上任 [1] - 其来自丹麦环境保护局副局长职位 负责财务管理和数字化工作 [1] - 拥有超24年丹麦政府工作经验 参与财务管理并领导多个数字化项目 [3] - 认为数字决策过程对绿色转型速度至关重要 期待在cBrain应用经验 [4] 分组2：原首席财务官信息 - 原首席财务官Ejvind Jørgensen任职九年后卸任 过渡后将担任其他职责 [2] 分组3：联系方式 - 有关公司公告的咨询可联系Ejvind Jørgensen 邮箱ir@cbrain.com 电话+45 2594 4973 [5]

AI工作流预期增长 - 企业预计将大幅扩展AI驱动的工作流，由自主AI推动，用于提升决策和自动化水平[1] - AI驱动的工作流预计从当前的3%增长至2025年底的25%，增长约8倍[2][6] - 70%的高管认为自主AI对其组织未来至关重要，83%预计AI代理将在2026年前提升流程效率和产出[2][3] AI代理的核心优势 - 69%的高管将“改进决策”列为自主AI系统的首要效益，67%提到“通过自动化降低成本”[7] - 47%的高管认为自主AI带来“竞争优势”，44%强调“扩展员工体验”，42%指出“提升人才保留率”[7] - 71%的高管相信AI代理能自主适应工作流变化[3] AI投资与业务整合 - AI投资占IT支出的12%，预计2026年增至20%[7] - 64%的AI预算用于核心业务功能，显示AI从实验阶段转向战略核心[6][7] - 采用“AI优先”策略的公司中，52%的收入增长和54%的运营利润率改善归因于AI举措[7] 行业转型趋势 - 依赖临时性AI策略的组织比例从19%降至6%，反映对AI驱动转型的信心增强[7] - 25%的公司已采用“AI优先”策略，自主AI在供应链和HR等核心流程中创造价值[4][7] 研究方法与数据来源 - 研究基于两项2025年调查：覆盖18个行业2500名高管的“AI核心调查”，以及涵盖400名C级高管的“自主AI脉冲调查”[8] - 分析聚焦AI对收入、盈利、生产力和资源效率的影响[8]

AI检测工具市场现状与测评背景 - 测评针对国内10款热门的文本和图片AIGC检测工具，包括知网、PaperPass、万方、维普、朱雀大模型检测、挖错网、大雅、PaperYY、团象、茅茅虫 [2] - 测评样本包括四类文章：老舍原著《林海》（0% AI）、人工撰写论文（0% AI）、含20% AI内容的假新闻、AI生成散文《林海》（100% AI）[3] - 进行了40次测试，发现文本检测工具存在明显误判、漏检、乱检现象，图片检测工具对PS后的摄影图片难以识别 [2][3] 文本检测工具性能表现 - 对老舍《林海》检测中，7款工具准确率接近0%，但茅茅虫误判率高达99.9%，万方误判比例达35.6% [4][5] - 对人工撰写论文检测中，4款工具准确率为0%，茅茅虫和维普误判率超过90%，挖错网误判率达43.3% [4][5] - 对100% AI生成内容检测中，万方和朱雀准确识别，茅茅虫和PaperYY判定率超95%，而知网、挖错网、团象出现严重漏检，检测率仅为0%-2% [6][7] - 对含20% AI内容检测中，茅茅虫识别率83%，PaperPass达69.3%，而知网、维普、大雅识别率为0% [6][7] 图片检测工具与技术原理 - 图片检测整体准确性较高，挖错网对5张AI生成图全部判定准确，但对经PS修改的摄影图片均出现误判 [8] - 文本检测技术基于特征提取、困惑度计算和分类模型训练，通过分析文本结构、词汇集中度和句式规律性进行判别 [8] - 图像检测技术通过训练模型学习形状、纹理、颜色等特征实现目标识别 [8] 行业挑战与发展趋势 - AI检测技术面临新型内容识别困难、多模态内容融合特征复杂、二次编辑内容痕迹消失等挑战 [9] - 国家网信办等四部门发布《人工智能生成合成内容标识办法》，将于9月1日实施，建立双层标识体系 [9] - 行业需要技术迭代与合规框架构建"双轨并行"发展路径 [9]

文章核心观点 3 E Network Technology Group Limited宣布向机构投资者私募发行最高740万美元的高级可转换有担保票据及附带认股权证，分三批发行，同时达成注册权协议、担保协议等，还发行了预交付股份及预融资认股权证 [1][2][3] 发行情况 - 发行最高740万美元高级可转换有担保票据及附带认股权证，私募给机构投资者 [1] - 分三批发行，第一批最高220万美元，分两期发行；第二批最高220万美元，在特定条件下发行；第三批最高300万美元，经双方同意可在第二批交割后180天内发行 [2] - 票据转换价格为固定价格（适用交割日前三个交易日成交量加权平均价的120%）和浮动价格（转换前10个交易日最低成交量加权平均价的93%，无违约事件时）中的较低者 [2] 协议情况 - 公司与投资者签订注册权协议，需在第一批交割后15天内提交F - 1表格注册声明，后续各批交割后15天内提交对应注册声明 [3] - 公司、子公司与投资者在每批交割时签订担保协议，保障公司履行购买协议义务 [4] 股份及认股权证情况 - 公司发行1248611股预交付股份及预融资认股权证以购买213389股预交付股份，投资者有条件使用这些股份进行票据转换，预交付股份数量可调整 [5] - 购买协议最终交割且无票据未偿还后6个月内，投资者有权以特定价格购买预交付股份 [5] 公司情况 - 3 E Network Technology Group Limited是B2B信息技术业务解决方案提供商，通过两家子公司开展业务 [7] - 公司业务包括软件开发和展览会议两大板块，服务多个行业 [8] 其他情况 - Boustead Securities, LLC担任公司独家配售代理 [6]

公司AI技术进展 - CLPS新加坡子公司CLPS Technology (Singapore) Pte Ltd在人工智能技术开发和实际场景应用方面取得关键突破[1] - 公司已完成专有AI创新解决方案(CLPS AI)的概念验证和试点部署 该方案将成为定制化IT解决方案服务的新收入来源[1] - AI解决方案针对金融服务业和高需求商业领域进行优化 提供定制化AI实施服务[1] AI解决方案应用场景 - **AI代码迁移**: 解决数十亿美元规模的遗留系统现代化挑战 将COBOL和JCL系统智能转换为Java/Python架构 显著降低开发成本和时间[3] - **智能自动化测试**: 利用NLP技术将需求文档自动转化为测试场景 提高缺陷检测率并缩短测试周期[4] - **长文本智能解析**: 处理复杂非结构化文档 提升合规审查效率并减少人工错误[5] - **多语言客服矩阵**: 整合语音识别与神经机器翻译 提供24/7多语言支持 降低运营成本并增强客户满意度[6] - **AI-OCR合同处理平台**: 结合深度学习与OCR技术 实现精准签名定位和关键条款提取 加速商业交易完成[7] 公司战略方向 - 采用"场景优先 价值为本"的市场驱动策略 将AI深度嵌入客户核心业务流程[8] - 2025年战略重点为深化基于场景的AI实施 持续加大AI研发和市场拓展投入[8] - 已通过海外合资企业与行业领导者建立战略合作 旨在重构产业价值链并放大AI乘数效应[8] 公司背景 - 成立于2005年 总部位于香港 专注于通过AI、云计算和大数据推动行业数字化转型[9] - 业务覆盖金融科技、支付信贷、电子商务、教育留学及全球旅游交通服务等领域[9] - 全球10个国家设有运营 战略区域中心位于上海、新加坡和加利福尼亚 日本和阿联酋设有子公司[9]