近日，四川省人工智能产业链链长办公室公示了全省首批人工智能链主企业名单，共有9家企业入选， 覆盖大模型、机器人、算力、数据、无人机智能控制、智能终端等6个细分赛道。这9家企业分别是大模 型赛道的考拉悠然，机器人赛道的兵装自动化所、卡诺普机器人，数据赛道的成都数之联和成都民航空 管，算力赛道的华鲲振宇，无人机智能控制赛道的中航无人机和航空工业成飞，以及智能终端赛道的鼎 桥通信。(四川在线) ...

公司扩张与增长 - OpenAI在一年内员工数量从1000人增长至3000人，扩张速度在科技行业罕见 [3] - ChatGPT月活跃用户超过5亿且持续攀升，推动公司快速招聘以应对市场竞争 [3] - 快速扩张导致管理体系跟不上节奏，沟通、汇报结构、产品发布流程等环节出现问题 [4] 公司文化与工作方式 - 保持初创公司文化，员工可自由实施想法，但导致多个团队重复工作，至少六个代码库用于队列管理 [4] - 完全依赖Slack进行沟通，几乎没有电子邮件，体现扁平化管理风格 [13] - 鼓励"自下而上"的创新方式，研究领域尤其明显，没有固定路线图，好点子可来自任何人 [13] - 文化具有"重绩效主义"特点，领导者多因好点子及执行力晋升，不擅长政治运作的优秀人才也能脱颖而出 [14] - 决策快速，能瞬间调整方向，保留"快速行动，打破常规"的创业精神 [15] 产品开发与技术创新 - Codex项目仅用7周完成开发并发布，团队包括8名工程师、4名研究人员等共17人 [6][26] - 产品上线后凭借ChatGPT侧边栏获得爆发式流量，53天内生成63万个PR，公开PR达7.8万个/工程师 [28] - 采用全异步产品形态，用户可发送任务给代理自动执行，与Cursor和Claude Code形成差异化 [27] - 大型模型训练流程从实验小型原型到扩容实跑再到疑难调试，训练数据混合也需调整 [24] - 完全在Azure上运行，主要依赖三项服务：Azure Kubernetes Service、CosmosDB和BlobStore [21] 技术挑战与改进 - 代码质量参差不齐，核心代码库被描述为"垃圾场"，CI崩溃频率高，测试运行需约30分钟 [22] - 使用巨大的Python monorepo，代码风格多样，缺乏统一强制风格指南 [21] - 高级工程管理层已意识到问题，正投入大量精力改进代码质量和系统稳定性 [22] - GPU资源消耗巨大，Codex一个小功能的GPU消耗相当于Segment整个基础设施费用 [19] 外部环境与竞争 - 处于AI行业竞争中心，主要对手为Anthropic和Google，各自发展路径不同 [29] - 高度关注社交媒体动态，特别是X平台，被描述为"靠Twitter情绪运营"的公司 [7][19] - 面临政府监管和公众监督压力，产品被数亿用户用于医疗建议等敏感场景 [16] - 保持技术领先的同时需承担社会责任，处于透明与保密的矛盾中 [7] 安全与风险管控 - 实际更关注实用安全风险如仇恨言论、政治操纵、生物武器研发等，而非理论上的爆炸性风险 [9][18] - 有大量人员致力于开发安全系统，但很多安全内容不公开发表 [18] - 产品已被广泛使用，需确保数亿用户获取医疗建议等场景的安全性 [9] 行业影响与未来 - 让AI利益大众化，最先进模型未锁定在企业合同中，任何人都可访问ChatGPT [17] - 编程助手Codex的成功显示AI将改变编程方式，大多数编程未来可能更接近Codex形式 [28] - 被认为是参与AGI建设的领先平台之一，保持高度雄心拓展多领域业务 [19]

当地时间7月15日，美国财政部长贝森特谈及英伟达公司获准出口H20芯片时说，中国已经研发出性能 与H20芯片相当的芯片，因此英伟达销售H20芯片不存在问题。 此外，美国总统特朗普计划7月23日在一场名为"赢得AI竞赛"（Winning the AI Race）的活动上发表讲 话，阐述其确保美国在人工智能领域保持主导地位的愿景。今年早些时候，特朗普宣布了一项总额达 1000亿美元的AI数据中心投资计划，参与方包括软银集团、OpenAI以及甲骨文（ORCL.US）。 中美在 AI 算力领域的博弈加剧，国产化是抢占全球产业链制高点的关键。国投证券指出，AI 算力是中 美科技竞争焦点，中央企业和地方政府明确国产化建设目标，需求确定性强且空间大。 近年来，中国高度重视人工智能发展，积极引导人工智能科技创新与深度应用融合发展。华创证券指 出，人工智能行业近年来政策重视度持续提升，从最初的基础设施建设逐渐转向下游AI+应用。随着国 内厂商技术突破，中国AI模型已显著缩小与美国的差距。当前政策关注方向已从前期算力等基础设施 向大模型及下游应用转移，包括智能制造、智慧教育、智慧医疗等AI+领域。 山西证券指出，国产替代受政策驱 ...

百度近期发布的白皮书详细阐述了其在人工智能领域的创新成就与专利布局，彰显了其技术领先地位及对多个产业的积极推动作用。 据白皮书介绍，过去十年间，百度在研发上的投入已超过1800亿元人民币，其中2024年的核心研发投入占比达到收入的19.44%。在人工智能领域，百度的 全球专利申请量已超过2.7万件，中国地区的申请量更是超过了2.2万件，授权量也已突破1.2万件，连续七年稳居中国专利申请量榜首。特别是在生成式AI和 大模型方面，百度的专利申请量在中国排名第一，同时在深度学习领域的专利申请量也位居全球首位。百度的专利质量也备受认可，已荣获17项中国专利 奖，在创新突破、产业应用、生态支撑等多个方面均处于行业领先地位，其专利的产业化率更是高达90%以上。百度在2024年发布的十大科技前沿发明中， 均涉及大模型及AI原生应用创新。 在技术储备方面，百度的飞桨深度学习框架持续升级，3.0版本在多个方面实现了重大突破，并已吸引了1808万开发者，为43万家企事业单位提供服务。飞 桨的深度学习专利申请量同样位居全球第一。百度的文心大模型也在不断迭代，4.5版本作为原生多模态基础大模型，与深度思考模型X1一同在多领域展现 出 ...

每天10分钟 拆解新闻背后的逻辑 所以像电风扇的这种行情啊我们说对于个人投资者操作难度很大其实不操作也没有任何的问题啊这个确实性价比比较的低那么像今天呢又再次出现的是这种新消费啊就年轻消费新消费的这一波的行情啊对于这个赛道个人的观点仍然没有变啊旁观也不是什么坏事啊 今天唯一好的一点就是市场的情绪略有回暖我们看到沪深粮食的成交量是接近于1.2万亿相比于昨天是回暖了将近1000亿这种情绪的回暖如果达到一定的临界点积聚到一定的水平的话是有利于弹性比较大的科技赛道 所以从增量政策的这个量上我们不指望有太多突破的点不指望有太多超预期的点但是在这个节奏上就是干劲十足这件事情上可能能够体现出来最终给了一个时间表叫做六月底之前都要把这些事情落地完成 也就是说4月25号开的那个会所说到的一系列的维持经济刺激经济的一些手段基本上要在上半年收尾接下来是要酝酿一些新的政策整体的这个节奏比预期当中的稍微快一点所以情绪上会有一点回护当然也不能把它看的太多因为现在整个的政策就是保持一个稳定总体我们看国内的市场就是一个震荡期可能稍微的往上蹭一点涨一点但是空间不大当然你说它反方向去砸盘这个空间更不大 因为现在不光是货币政策财政政策四季待发实际 ...

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：美国AI行业、美国股票市场 - **公司**：英伟达（NVIDIA）、微软（Microsoft）、谷歌（Google）、OpenAI、苹果（Apple）、Snowflake、Autodesk、Workday、Intuent 纪要提到的核心观点和论据 英伟达（NVIDIA） - **核心观点**：NVLink Fusion产品及布局适应大客户定制需求，拓展业务空间，但大集群发展受供需影响，预计年底前有新大集群出现 [2][4][9] - **论据**： - NVLink从2016年的1.0发展到现在的5.0，基于Transformer架构开发了H系列芯片，NVLink Fusion提供两种定制解决方案，满足大客户定制需求并扩大加速计算范围 [2][3][4] - 与Marvel等合作，拓展合作伙伴群体，使产品多元化，但与Boston无法合作 [5][9] - 大集群发展因需求端变化和供应端限制而放缓，GB200和GB300低交付影响大集群进度，但预计年底前第三季度末会有至少50万张卡的新大集群用于模型训练 [8][9] 微软（Microsoft） - **核心观点**：Build大会以Agents为核心，提出AgentWeb概念，但其模型可靠性不如谷歌，与OpenAI关系破裂 [10][13][15] - **论据**： - 今年Build大会以Agents为核心，提出AgentWeb概念，预计明年会有相关成果出现 [10] - 过去一个季度生成的token数量约为100万，远低于谷歌每月处理的48亿token，模型方面不如谷歌可靠，且与OpenAI关系破裂 [11][15] 谷歌（Google） - **核心观点**：在AI领域领导地位强，商业变现表现较好，Gemini模型强大，AI模式和token处理能力值得关注 [12][13][15] - **论据**： - 从2014 - 2017年收购DeepMind开始确立AI领导地位，此次I/O大会基于大模型Gemini布局全面，涵盖基础模型、开发框架、芯片等，领导全球模型发展 [12][15] - 每月处理token量约48亿，是微软的约五倍，C端流量大，在AI商业化方面表现优于微软和亚马逊 [15] - 采用AI模式改变搜索交互方式，对AI生态有重要意义 [13] OpenAI - **核心观点**：收购I.O.公司引入Jony I设计硬件产品，有望争夺下一代互联网入口，但流量与谷歌、Meta相比不占优势 [17][20][21] - **论据**： - 花费65亿美元收购I.O.公司，引入曾参与设计苹果多款产品的Jony I设计硬件产品，预计2026 - 2027年推出，显示其对下一代互联网入口的重视 [17][18][20] - 流量约50 - 60亿，低于谷歌、Meta的30 - 50亿，收购可能是为了争夺下一代互联网流量入口 [21] Cloud4 - **核心观点**：模型能力强大，在任务执行时间和复杂性上有显著提升，为未来Agent发展提供思路 [23][27][28] - **论据**： - Opus 4、Sonic 4等产品在复杂任务、编码等方面表现出色，MADNESS在海外受欢迎，证明其模型能力 [24][28] - 任务执行时间从之前的40分钟提升到7小时，且有进一步延长的潜力，显示任务执行复杂性的飞跃 [26][27] - 提出未来Agent发展需结合上下文、长运行执行和合作等思路，强调与传统AI Agent的区别 [28] 其他重要但是可能被忽略的内容 - **行业发展节奏**：今年会从单Agent发展到多Agent，明年出现Agent平台，后续Agent间协议统一并建立网络，平台间存在竞争 [31] - **美国上市公司表现**：Snowflake表现超预期，股价上涨13 - 14点；Workday表现超预期，股价上涨12点；Autodesk与AI关联不大 [30]

2024财年日本26.7%的日本民众使用过生成式AI服务，远低于中国的81.2%与美国的68.8%。 日本使用生成式AI现状 本财年白皮书介绍了世界范围内AI技术研发的现状和动向，认为大语言模型（LLM）的发展主要由资 金实力雄厚的海外科技巨头和初创企业引领。日本本土的大语言模型研发日趋活跃，但日本在AI领域 的研发能力和应用方面仍落后于中美为代表的世界领先国家。 白皮书调查数据显示，2024财年日本26.7%的日本民众使用过生成式AI服务，远低于中国的81.2%与美 国的68.8%。其中，对比2023与2024财年，中国民众使用生成式AI的占比增幅显著，一年内上升了约35 个百分点，美国同期也上升了约22个百分点。 就年龄结构而言，在日本，20~29岁的年轻人是使用生成式AI服务最多的群体，占比约为44.7%。40~49 岁的群体紧随其后（29.6%）。"不知道如何使用"和"生活中不需要"成为日本民众不使用AI的最主要原 因。 在日本，生成式人工智能（AI）使用情况如何？ 近日，日本总务省发布2025年版《信息通信白皮书》（下称"白皮书"）。白皮书显示，日本在AI研究开 发能力和应用方面仍比较落后，2024 ...

核心人才流动 - OpenAI研究员Jason Wei和Hyung Won Chung将加盟Meta超级智能实验室 两人在OpenAI的Slack账户已停用 [1] - Jason Wei曾参与OpenAI的o3模型开发 是强化学习领域的专家 此前在谷歌专注于思维链研究 [1] - 人才流动引发外界对OpenAI团队文化的好奇 前员工Calvin French-Owen分享内部观察 [2][3] 公司文化特征 - OpenAI采用自下而上的研究模式 没有统一路线图 研究方向由研究员兴趣驱动 [10][11] - 沟通高度依赖Slack 任职期间仅收到10封邮件 信息管理依赖个人组织能力 [10] - 决策迅速 能根据新信息快速转向 体量庞大仍保持敏捷性 [12] - 推崇任人唯贤 领导晋升取决于提出好问题和实践能力 而非会议说服力或政治手腕 [11] 研发与项目运作 - Codex项目仅用7周完成 由8名工程师 4名研究员等组成的小团队推动 [26][28] - 采用"迷你主管"模式 研究人员自主探索问题 结果导向决定资源投入 [12] - 存在多个并行原型项目 如Codex发布前内部有3-4个不同原型在推进 [11] - 使用单体monorepo代码库 主要语言为Python 服务运行在Azure Kubernetes上 [20][22] 业务与竞争格局 - 最大成本为GPU算力 Codex某项功能的GPU成本相当于Segment整个基础设施 [17] - 同时竞争数十个领域 包括API产品 深度研究 硬件 图像生成等 [18] - 面临Meta 谷歌 Anthropic三足鼎立的AGI竞争格局 [33] - 高度关注Twitter舆论 有专人跟进热门帖文 被戏称"靠网络舆论运转" [18] 产品与技术特点 - ChatGPT Connectors采用异步方案 用户可像对待同事一样与编程智能体交互 [28] - Codex擅长处理大型代码库 能同时启动多任务比较输出 发布53天生成63万条PR [30] - 模型训练经历从小规模实验验证到大规模运行的工程化过程 [24] - 安全团队规模庞大 优先处理实际风险如仇恨言论 生物武器制造等 [16] 组织扩张与挑战 - 员工数量从1000人快速扩张至3000人 任职一年的员工资历排名前30% [10] - 不同团队文化差异显著 有的全力冲刺 有的稳定推进 有的专注临门一脚 [10] - 工程工具跟不上团队扩张速度 主服务器CI频繁中断 测试运行需半小时 [22] - 保留技术理想主义 以实现AGI为目标 允许试错并快速修正 [4][15]

行业现状与市场规模 - 2024年中国智能家居市场规模预计达到6821亿元，增速明显加快 [1] - 智能家电细分品类占比高达81%，控制与连接品类仅占10%，反映硬件端优势明显但软件协同滞后 [1] - 37%的智能家居用户平均使用4.3个APP，设备间互联互通不足导致体验割裂 [1] 用户体验痛点与改进方向 - 当前智能家居存在"用着累"问题，主要源于多APP切换操控和被动控制模式 [1] - 行业需从"人适应设备"转向"设备适应人"，通过AI主动识别和感知技术提升体验 [5] - 技术应融入具体场景（如客厅空气优化、阳台防风雨），实现无感化主动服务 [5] 头部企业创新实践 - 三翼鸟凭借AI智慧家方案获"2025智能家居品牌领航者奖"，其智家大脑系统实现主动服务能力突破 [1][5] - 海尔智家APP月活超1100万，支持全屋设备联动（如厨房烟机与调料柜智慧联动） [5] - 提供全屋定制到局部焕新方案，覆盖厨房嵌入、宠物阳台、适老化卫浴等多样化场景 [5] 数字化解决方案 - 三翼鸟平台支持AI快速定制，用户可通过APP完成户型选择、方案生成等全流程 [7] - 数字化平台实现设计、施工、交付环节透明可视，提升服务效率 [7] - 行业需回归用户需求本质，通过场景化方案解决实际痛点才能真正普及 [7]

东吴证券表示，当前，AI应用发展的先决条件已经成熟，包括信息技术逐代堆叠、算力、网络通 讯等基础设施的完善，以及大模型调用成本的大幅下降。这些因素共同推动了AI应用成本的腰斩、渗 透率的快速提升和收入验证的落地，显示出AI应用即将进入快速成长期的行业特征。研报认为，AI的 价值将在应用层面得以实现，并有望复刻传统产品市场的格局，即应用层占据软件行业收入与现金流的 顶层。 每日经济新闻 （责任编辑：张晓波 ） 【免责声明】本文仅代表作者本人观点，与和讯网无关。和讯网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容 的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。邮箱： news_center@staff.hexun.com 创业板人工智能ETF国泰（159388）跟踪创业板人工智能指数（970070），具有高弹性的特点，作 为投资创业板细分赛道的 ETF，单日涨跌幅可达 20%，值得关注。 注：指数/基金短期涨跌幅及历史表现仅供分析参考，不预示未来表现。市场观点随市场环境变化 而变动，不构成任何投资建议或承诺。文中提及指数仅供参考，不构成任何投资建议，也不构成对基金 业绩的 ...