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]

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]

计算机ETF（159998）市场表现 - 6月6日计算机ETF微跌0.11%，溢折率0.88%，成交额近1亿元，成分股中石基信息涨停，深信服、江波龙、光环新网、太极股份、浪潮信息等跟涨 [1] - 该ETF昨日获超5400万元资金净流入，居同标的产品第一，已连续14个交易日获资金净流入，近5日、10日净流入额均居同标的产品第一 [1] - 计算机ETF跟踪中证计算机主题指数，成分股包括信息技术服务、应用软件、系统软件、电脑硬件等业务上市公司 [1] - 截至3月31日，该ETF前十大重仓股包括海康威视、中科曙光（占基金净值比6.86%）、科大讯飞、金山办公、恒生电子、润和软件等龙头 [1] 计算机行业基本面分析 - 当前计算机行业PB-ROE处于"估值中枢+盈利极值"的历史性底部区间，风险收益比与2019年通信行业启动前高度相似 [2] - 计算机行业自2015年后进入盈利下行周期，已连续7年保持盈利低位，截至2025Q1 ROE-TTM为1.7%（分位数1.6%历史低位），PB为2.6（2010年以来40%分位） [2] - 展望后续，人工智能产业趋势持续进步、AIAgent渗透率上行、国产创新加速、AIGC重构内容产业等因素有望推动计算机和传媒行业ROE触底回升 [2]

公司概况 - 随手播是一家2024年3月注册于开曼的公司，广州随手播是其主要的营运附属公司，成立于2017年 [3] - 公司专注于向娱乐及社交网络直播、精准营销及新零售行业提供综合SaaS解决方案 [3] - SaaS解决方案包括软件开发服务和技术支持服务，前者协助客户开发新产品或升级现有产品，后者提供系统更新、功能模块开发及维护等服务 [3] 财务表现 - 2024年公司营收达到9895万元，近三年净利润合计9708万元 [1] - 2022-2024年营收分别为4510万元、5067万元和9895万元，2024年同比增长95.3% [4] - 同期净利润分别为3249万元、2645万元和3814万元，2024年同比增长44.2% [4] - 2024年经营性现金流净额为1242.6万元，较2023年的3929.4万元大幅下滑 [9] - 2022年末现金及现金等价物仅有63.2万元，2023年和2024年分别为1901.3万元和988.4万元 [9] 业务构成 - SaaS解决方案收入是公司主要收入来源，2022-2023年占比100%，2024年为6307万元，占比63.7% [5] - 2024年在线营销解决方案收入为3588万元，占比36.3% [5] - 公司SaaS业务服务于娱乐及社交网络直播、精准营销和新零售三大板块 [6] - 2024年中国企业直播SaaS解决方案市场规模为48.1亿元，占企业直播服务市场的79% [4] - 公司在企业直播SaaS解决方案市场排名第十位，市场份额为1%，营收约0.46亿元 [4] 股东与分红 - IPO前孔晓明持股84.77%，对公司具有绝对控制权 [8] - 报告期内附属公司合计派付股息7120万元，其中2022年3460万元，2024年3660万元 [1][8] - 2023年净利润下滑且没有派付股息 [8] 募资用途 - 计划通过IPO募资提升SaaS解决方案技术能力，扩展线上营销解决方案业务 [9] - 寻求投资、收购及战略性机遇，并补充一般营运资金 [9]

智通财经6月3日电，IBM推出WatsonX AI实验室。 ...

华为发布准万亿模型盘古Ultra MoE 金十数据5月30日讯，华为推出参数规模7180亿的新模型——盘古Ultra MoE，这是一个全流程在昇腾AI 计算平台上训练的准万亿MoE模型。华为同时发布盘古Ultra MoE模型架构和训练方法的技术报告。在 训练方法上，华为首次披露在昇腾CloudMatrix 384超节点上，打通大稀疏比MoE强化学习（RL）后训 练框架的关键技术，使RL后训练进入超节点集群时代。 此外，近期发布的盘古Pro MoE大模型，在参 数量为720亿，激活160亿参数量的情况下，大模型榜单SuperCLUE的2025年5月排行榜上，位居千亿参 数量以内大模型排行并列国内第一。 ...

华为盘古Ultra MoE模型发布 - 公司推出参数规模高达7180亿的全新模型盘古Ultra MoE [1] - 该模型为全流程在昇腾AI计算平台上训练的准万亿MoE模型 [1] - 公司同时发布模型架构和训练方法的技术报告 [1] - 技术报告披露众多细节体现昇腾在超大规模MoE训练性能上的跨越 [1] 技术突破 - 训练超大规模和极高稀疏性的MoE模型极具挑战 [1] - 训练过程中的稳定性往往难以保障 [1] - 盘古团队在模型架构和训练方法上进行了创新性设计 [1] - 成功在昇腾平台上实现准万亿MoE模型的全流程训练 [1]

腾讯科技新专利技术 - 公司申请了一项名为"策略调整方法、装置、计算机设备及存储介质"的专利 公开号CN120066907A 申请日期为2023年11月 [1] - 专利技术属于计算机技术领域 通过获取目标服务器历史日志和实际故障信息 对故障类型进行仿真监测并调整仿真策略 [1] - 该方法可调用已存储的历史服务器日志 提高故障检测效率 同时使策略调整过程更加高效省时 [1] 腾讯科技公司概况 - 公司成立于2000年 位于深圳市 主要从事软件和信息技术服务业 [2] - 注册资本为200万美元 对外投资15家企业 参与招投标项目255次 [2] - 拥有商标信息5000条 专利信息5000条 行政许可439个 [2]