文章核心观点 - 达人营销是AI出海公司重要的增长杠杆，但其规模化执行面临巨大挑战，而Aha公司通过“AI员工+双边平台”的模式，对达人营销的作业模式进行了基础设施级重构，实现了规模化、可控、高效且安全的合作，并成功服务了大量AI企业客户 [1][2][3][9][28][30] 达人营销的价值与规模化困境 - 达人营销因其“活人感”能降低用户信任门槛，成为AI出海公司的重要增长杠杆 [1] - 行业成功实践表明，达人营销需要规模化，并将单次合作沉淀为长期增长资产，如Gamma通过广泛合作沉淀10%爆款带来90%用户增长，Notion通过数据追踪将合作转化为稳定资产 [2][3] - 达人营销规模化执行面临全链路难题：从“找人难”（粉丝量≠影响力、找到≠能合作）、价格博弈不透明（经历4-5轮沟通拉锯战），到执行过程沦为“保姆式”跟进的“人力黑洞” [5][7] - 品牌内部执行触达天花板后，转向与外部Agency合作，但面临其达人池有限、筛选损耗及反复对齐的问题；引入多家Agency则导致管理成本线性上升，去重比价困难，资源与方法论难以沉淀 [7][8] Aha平台的解决方案与核心能力 - Aha定位为连接品牌与创作者的双边平台，其核心是让AI员工承担所有“执行苦役”，人类负责关键决策把关 [9][10] - **智能找人**：重塑决策模式，让AI基于多平台数据像专家一样理解任务，评估达人价值与风险，经过一年多、十余个版本迭代，决策稳定性与专业性接近人类专家 [11] - **智能定价与建联**：通过一口价系统，综合数十个关键因子由算法模型计算达人合理市场价值区间，提供最优一口价，终结价格不透明问题 [12] - **全链路交付与安全保障**：内置授权校验、实时进度监控与催稿；采用预算托管机制，达人完成内容并通过质量验证后才获得付款，保障品牌预算安全 [13] - **品牌端可视化管理**：提供操作面板，清晰展示AI员工沟通进展、意向达人列表（附详细报价、CPM/CPC预估、匹配度分析及粉丝画像），将线下Excel作业升级为可视化平台 [15][16][18] - **高效履约与数据追踪**：品牌确认合作后无缝进入内容制作；平台提供实时更新的数据报表，可随时查看预算花费、播放量、点击量、CPM、CPC等数据，无需人工定期回收 [16][19] - 平台将能力系统化，转化为不依赖人员流动的组织能力，使达人营销方法论得以持续运转和沉淀 [21] 市场验证与商业成果 - Aha已跑通双边平台飞轮模型：品牌增加提升交易流动性，吸引更多优质达人；达人供给丰富又提升品牌体验，吸引更多品牌加入 [23] - **供给侧**：平台沉淀超过500万高质量可合作达人储备，其中已完成签约的达人超过5万名，覆盖从头部到长尾的全层级矩阵 [24] - **需求侧**：已成功服务300+企业客户，包括国内外大厂及AI产品出海榜TOP 50产品（如AiPPT、Vizard）等众多对效率与合规要求极高的AI品牌 [24] - **客户案例**：以客户Manna为例，使用Aha后，单个合作周期从“月”级缩短至最快3天；其通过Aha合作的42位达人中，出现了3条“大爆款”，其中一条几万播放量的视频带来几千次App下载 [26] 平台进化与行业契合 - Aha从1.0到2.0的进化，是对达人营销底层作业模式的“基础设施级重构” [28] - **可控性提升**：2.0版本保持品牌在反选、内容审核等关键路径的决策权，并新增外联邮件预审批、模板预览等功能 [29] - **匹配精准度进化**：依托海量AI行业投放数据，抽象出更细颗粒度的专家经验作为判断因子，使匹配逻辑更稳定地适配不同类型AI产品 [29] - **安全保障强化**：构建了达人信用与交付评分体系、多层反作弊体系，全流程确保数据真实与内容可信 [29] - Aha“AI + 双边平台”的解决方案，将达人营销从高度依赖个人经验的项目，转变为可计划、可掌控、可持续积累的增长资产，精准契合了AI企业对效率与系统化能力的生存需求 [30]

核心观点 - AI Agent不会取代传统的CRM、ERP等企业软件系统，而是会推动这些系统转型为Agent网络的“基础设施”和后端，其核心价值将从服务于人的操作界面转向服务于机器的程序化调用[2][12] - 企业Agent的能力上限取决于对“上下文”的正确使用，即能否从正确的系统中获取准确的数据并理解数据间的协作规则，输入数据的准确性决定了Agent任务执行的准确性[2][6] - 企业内部80%的知识和信息存在于非结构化数据中，数据的时效性、结构化和准确性正在下降，因此，帮助企业清理、结构化和管理混乱数据将是一个巨大的创业机会[2][3] - 自动化程度越高，对单一、可靠、权威的“事实来源”（记录系统）的需求就越强烈，未来的竞争将围绕谁能成为数据规则的“制定者”和“事实登记处”展开[6][7][10][14] Agent能力与数据基础 - Agent天生需要跨系统工作并以行动为导向，其能力上限完全取决于对“哪个系统里的哪个数据才是标准”以及“数据间协作规则”的理解[9] - 人类可以处理模糊数据和分歧，但Agent需要明确的规则和数据优先级定义，例如区分用于外部汇报、计算绩效或产品分析的不同ARR数据定义[7][11] - 数据仓库和湖仓在实践中已成为许多公司分析的核心，承载了定义业务指标和实体的语义层，但它们是用于回顾分析的“后视镜”，而非处理实时交易的“前门”[8] 传统企业系统的演变 - CRM、ERP等系统不会消失，而是会逐渐向“带API的状态机”转变，其核心价值将从服务于人的操作界面转向服务于机器的程序化调用[12] - 未来的交互界面可以是聊天框或自然语言入口，但在技术底层必须有一个能定义“标准客户记录”、“法律合同条款”等权威事实的地方[10] - Agent正在倒逼行业将“做事的方式”（用户体验）和“事实的来源”分开，记录系统将变成一个供机器调用、保证数据持久性和一致性的引擎[10][12] 数据治理与价值重构 - 企业系统的核心价值在于把混乱的数据用清晰的契约封装起来，让Agent能安全、高效地运行[13] - “数据仓库 + 指标层 + 治理工具”的组合，形态上超越了传统报告系统，更像是一个公司内部人人都能信赖的“事实登记处”[10] - 记录系统本身（即事实）会越来越多地存在于数据仓库、湖仓和核心业务系统的组合里，之上会有一个新的语义层和控制平台来指导Agent安全读写[14] - 产品的估值倍数将取决于其与“事实”的相关性，而非营销宣传，能定义指标、规范实体和执行策略的Agent平台本身将成为事实来源，从而更具价值[14] 行业趋势与投资逻辑 - 像Databricks这样的公司被资本市场看好，因为它们更有机会成为AI Agent的调度中心，甚至自己开发Agent[9] - 最优秀的“AI原生”应用通常选择紧挨着数据仓库、CRM或ERP进行开发，其竞争优势在于工作流设计、语义建模以及与客户现有事实来源的深度整合[13] - 在AI新周期里，能赢的公司是那些能在稳定、可靠的事实来源之上构建出色Agent体验的公司，而非忽视事实来源重要性的公司[15]

文章核心观点 - 数据是AIGC创业公司，特别是出海企业，必须严肃对待的关键风险点，而非简单的产品护城河[1][3] - AIGC公司在模型训练、内容生成及产品出海等环节面临复杂且多样的数据合规与知识产权风险，亟需将合规工作前置[2][3][4] - 针对AIGC领域的特定数据风险，行业需要专业的法律合规指导以规避高风险的诉讼与侵权争议[3][4] 活动背景与目的 - 活动由北京星也律师事务所的两位合伙人郑玮和孙奇敏主导，旨在为AIGC创业公司提供出海合规指导[4][10] - 活动形式为线上闭门研讨会，采用筛选制，面向特定受众，需付费报名[5][6][10] AIGC行业面临的核心数据合规议题 - **模型训练数据来源的合规性**：需明确区分合成数据、版权内容、专有数据及用户行为数据等不同类型数据的可用性边界[8] - **不同类型数据的侵权风险**：代码、人像、音视频等不同种类的数据在利用时需注意各自独特的侵权风险[2][8] - **AI生成内容的权属界定**：需要厘清AI生成内容的所有权归属，并针对ToB与ToC不同应用场景界定数据使用权与知识产权[8][10] - **产品出海的数据管理**：出海企业需妥善处理数据跨境传输、本地存储与数据隔离等关键合规问题[8][10] 目标参与人群 - 图像、文本、视频等生成式AI产品的创始人或出海负责人[10] - AI陪伴/社交、AI Coding类产品的创始人或出海负责人[10]

文章核心观点 - 数据是AIGC创业公司需要认真对待的关键风险点，尤其在出海过程中，将合规风险前置至关重要[1][3] - 针对AIGC创业公司，北京星也律师事务所的合伙人将探讨如何规避出海过程中的一系列合规与高风险问题[4] 活动信息 - 活动形式为线上闭门workshop，将于12月18日晚20点举行[5] - 活动采用筛选制，名额有限，需扫描海报二维码报名[6] 研讨会核心议题 - 模型训练阶段，如何合规利用合成数据、版权内容、专有数据及用户使用数据[8] - 针对代码、人像、音视频等不同种类数据，需要分别注意的侵权风险[8] - AI生成内容的归属权问题，以及在ToB和ToC应用中，数据使用权与知识产权的界定方式[8] - 产品出海时，如何妥善处理跨境数据传输、本地存储与数据隔离[8] 目标参会人群 - 图像、文本、视频等生成式AI产品的创始人或出海负责人[10] - AI陪伴/社交、AI Coding类产品的创始人或出海负责人[10]

文章核心观点 - 数据是AIGC创业公司，特别是出海企业，必须严肃对待的关键风险点，需要将合规风险前置处理[1][3] 模型训练阶段的数据合规 - 合成数据、版权内容、专有数据、用户使用数据等不同类型的数据，其法律风险和处理流程完全不同，需明确判断哪些数据可用[2][8] - 代码、人像、音视频等不同种类的数据，分别对应着不同的侵权风险，需要特别注意[8] - 模型训练阶段需关注如何合规利用爬取数据、版权内容与用户行为数据[10] 生成内容的权属与使用界定 - AI生成的内容所有权归属、以及ToB和ToC应用场景下的数据使用权与知识产权界定，是核心法律问题[8][10] 产品出海的数据合规挑战 - 产品出海面临跨境数据传输、本地存储与数据隔离等一系列高风险合规问题[8] - 出海企业需特别关注如何在各类诉讼和侵权争议频发的环境下做好数据合规[3][8][10]

行业概览与市场动态 - 输入法是一个沉寂多年的老赛道，但在2023年下半年重新活跃，字节跳动、智谱等大模型公司纷纷入局[1] - 输入法是国民级的日常应用场景，2020年第三方输入法App的活跃用户规模已达8.82亿，渗透率高达89.5%[1] - 过去两年，无论是老玩家搜狗还是后来者微信，都在持续强化输入法的AI功能[1] 主要参与者与产品动态 - 字节跳动的豆包输入法于11月24日正式上架，主打实时语音输入和智能联想功能[3] - 豆包输入法接入语音识别大模型Seed-ASR，官方称其语音识别错误率下降约40%，并支持多种方言[3] - 豆包输入法在键盘输入上也接入了大模型，用于联想句和语境预测[3] - 豆包应用是国内市占率第一的原生AI应用，2024年9月月活用户达到1.72亿，超过DeepSeek的1.4亿月活[3] - 智谱在AutoGLM中推出了小凹语音输入法，支持语音实时转写、自动润色和风格转换，但没有独立版本[7] - 行业参与者主要分为三类：传统输入法厂商（如搜狗、讯飞、百度）、大模型原生玩家（如豆包、智谱）以及垂直创业公司（如闪电说、Wispr Flow）[7] 产品功能与技术发展 - AI输入法的核心功能包括实时语音输入和基于大模型的智能联想[3] - 语音输入的价值被重新锚定为大模型的操作层入口，被视为可能取代图形交互界面的语音交互界面[9] - 创业公司如Wispr Flow的目标是实现零编辑率指标，并致力于成为以语音为核心的操作系统[9] - 未来的发展方向是让输入法具备更强的全局记忆，能够连接不同应用中的信息，为超级智能体（Agent）提供上下文基础[9][10] 数据隐私与安全设计 - 输入法被认为是打破App壁垒、获取全局信息最自然的方式，其长期上下文记忆能力引发隐私担忧[1] - 豆包输入法提供两种模式：不收集任何数据的基础打字模式和需要联网收集数据的完整体验模式[4] - 完整体验模式会收集通讯录、文字输入、语音输入、剪切板内容、上屏文字信息、应用场景信息以及设备信息和使用记录[4] - 苹果iOS系统对第三方输入法的语音输入有严格限制，会强制触发跳转以提醒用户麦克风权限被调用[4] - 为改善体验，豆包输入法设计了“免跳转保持时间”，默认开启30分钟，最长可选择“一直保持”[6] - 豆包输入法承诺只在用户主动使用语音输入时收集数据[6] - 其他输入法的免跳转设计各异：微信没有此功能；讯飞默认关闭，开启后最多维持3小时；搜狐和百度默认保持时间为1分钟[6] - 一些创业公司如闪电说强调使用安全私密、完全离线的端侧大模型，但为提升准确度也提供了需要联网的“AI纠错”选项[7] 商业化与数据使用演变 - 输入法长期面临商业化难题，过去其价值被视为流量入口，为其他盈利业务输血[9] - 剪贴板和键盘输入内容曾是隐私泄露的高风险地带，数据可能被用于用户画像和广告变现[8] - 2021年6月，搜狗、讯飞、QQ等15款输入法因违规收集个人信息被要求下架整改[8] - 随着监管趋严，行业数据使用不断收紧，越来越多产品开始强调不再将数据用于个性化广告[8] - 豆包输入法、微信输入法和闪电说的《第三方信息共享清单》中未出现广告投放商[8] - 搜狐输入法仅接入了去身份化的广告工具SDK[8] - 讯飞输入法和百度输入法仍接入了多个广告联盟SDK[8] - 在大模型时代，输入法的角色正在转变，不再追求直接变现，而是为AI提供更多上下文记忆[1][10] 行业挑战与未来展望 - 数据保护是输入法面临的最大挑战，需要解决如何说服用户接受以及满足合规要求的问题[10] - 纯离线的端侧处理方案面临产品内存大、计算量大和识别准确率有限等现实困难[10] - 如何从海量信息中提取真正有效的记忆和上下文，是技术上面临的发展问题[10] - 目前输入法普遍未提供明确的AI训练授权开关，但设有“体验改进计划”，在去标识化后使用数据优化产品[10]

行业核心观点 - 高盛研报指出，主要的中国智能手机品牌均已嵌入了由自研和/或第三方大语言模型驱动的操作系统原生AI助手，而苹果在Apple Intelligence方面尚未取得实质性进展 [1] 字节跳动（豆包）分析 - 字节跳动旗下豆包手机助手通过与智能手机OEM厂商合作实现了系统级整合 [1] - 结合近期发布的豆包输入法产品，体现了字节跳动向移动互联网基础设施和智能手机生态系统扩张的意图 [1] 小米AI布局分析 - 小米在图形用户界面方面投入巨大 [1] - 旗下AI智能体“超级小爱”与OPPO、华为助手并列中国前三大操作系统原生AI助手 [1] - “超级小爱”在小米智能手机月活跃用户中的渗透率为71% [1] 阶跃星辰分析 - 大模型厂商阶跃星辰近期开源了图形用户界面智能体Gelab，可在本地部署 [1] - Gelab在多项基准测试中达到最先进水平 [1] - 该公司曾与中兴合作面向老年人的手机助手，并与荣耀、OPPO等国产手机厂商开展AI手机功能合作 [1]

事件概述 - 字节跳动旗下豆包团队与中兴通讯合作，于12月1日发布“豆包手机助手”技术预览版，并同步发售nubia M153工程样机 [2] - 该手机助手通过获得“系统级Agent”权限，在操作系统之上构建新的“调度层”，用户可通过语音指令让AI助手直接解析并操作底层应用，如点外卖、比价购物、回复微信等 [5][6][7] - 产品开售一天即告售罄，资本市场反应剧烈，12月2日中兴通讯股价涨停，成交额超137亿元，总市值达2007亿元 [2] 市场与行业影响 - 豆包手机助手改变了用户从“找工具（App）”到“说意图”的习惯，使AI助手成为流量的第一入口，直接冲击了微信、淘宝等超级App依靠用户停留和广告变现的底层逻辑 [10][12][16] - 2025年9月中国移动互联网月活跃用户规模达12.69亿人次，月人均使用时长达178.2小时，同比增长8.2% [12] - 互联网巨头企业流量庞大，例如2025年9月末腾讯控股企业流量为12.68亿，阿里巴巴为12.51亿 [13] - 行业预测可能引发技术攻防战，各大App可能调整页面结构、增加动态验证码以限制AI读取，并可能形成联合防御协议；手机厂商也可能推出自家系统级助手进行抗衡 [17] 引发的冲突与应对 - 产品发布后迅速引发与主流应用的摩擦：部分用户微信账号因“登录环境异常”被封；淘宝比价触发平台风控验证；农业银行、建设银行等App也出现针对AI屏幕共享的监测及风控措施 [2][4][5] - 微信方面回应称可能是触发了原有安全风控措施 [8] - 豆包团队于12月3日下线操作微信的能力并协助解封账号，并于12月4日发布公告，计划对刷分、金融类应用、部分游戏等三大场景限制使用AI操作能力 [4][5][18] - 12月5日，豆包手机助手官方发文，表示将调整AI操作能力，并与厂商共同制定清晰准则，呼吁避免“一刀切” [3] 技术核心与安全争议 - 豆包手机助手通过获得安卓系统INJECT_EVENTS等高危权限实现跨应用自动化操作，公司称此为行业主流AI助手必需权限 [9] - 公司强调操作需用户授权、执行过程有明确展示并可中断，屏幕内容不会上传云端或用于模型训练，以保障用户可控性与隐私安全 [9] - 安全争议与“流量围墙”之争并存，AI助手对系统级控制权的争夺触及了现有互联网生态的核心利益 [9] 公司战略与行业格局 - 豆包在C端市场优势明显，2025年9月以1.72亿月活跃用户稳居行业榜首，并长期占据苹果App Store免费榜榜首 [18] - 字节跳动展现出战略焦虑，其AI能力此前困于“应用”孤岛，难以调用系统权限完成连贯任务，因此迫切寻求与硬件厂商合作获取系统级入口 [18][19] - 字节跳动通过推出豆包输入法、Ola Friend智能耳机等软硬件组合，培养用户“有事找豆包”的习惯，为向系统级助手迁移铺垫 [19] - 行业未来格局可能分化：一是手机操作系统厂商自建或深度掌控大模型能力；二是操作系统厂商引入第三方大模型但保持架构主导权，如苹果可能采取的模式 [20] - 此次合作款手机限量发售被视为一次“数据采集器”式的尝试，旨在通过开发者与发烧友收集真实场景数据，为后续迭代提供依据 [23] 挑战与未来展望 - 监管政策是核心外部变量，系统级权限调用与数据流转的规则将直接决定合作落地的范围 [23] - 超级App拥有深厚用户关系链、丰富服务生态和强烈品牌认知，正通过强化生态闭环、内嵌自有AI能力来应对挑战，这是通用型AI短期内难以替代的 [23] - 用户体验是关键，普通用户首要关心产品是否“好用”，预设的炫酷场景能否转化为稳定高频的真实需求仍需验证 [23] - 用户对复杂权限的认知模糊，未来数据开放可能走向精细权限管理，也可能出现“一刀切”式限制，最终成功取决于能否形成真实、持续的使用习惯 [24]

腾讯EdgeOne Pages发布 - 腾讯正式发布国内首个边缘全栈开发平台EdgeOne Pages，基于边缘计算基础设施，为开发者提供“前端+后端+无服务器+全球加速”的一站式Web项目构建部署能力 [2] - 该平台支持主流全栈框架、自动全球CDN加速、Serverless函数、KV存储和安全防护，通过模板与Git集成，实现“几分钟从代码到上线” [2] - 内测阶段用户已突破15万，该平台旨在加速开发流程、降低运维门槛，支持内容创作者和初创团队快速上线及“出海” [2] 大模型与AI技术进展 - **DeepSeek V3.2发布**：开源大模型DeepSeek发布V3.2版本，引入DSA稀疏注意力机制，在处理128K token序列时推理成本降低约60%、速度提升约3.5倍、内存占用减少约70% [3][4] - 新版本支持“思考模式”自动调用工具，实现多步骤推理和任务执行，在数学、编程及长文本分析等复杂任务上表现显著提升，其低成本、高性能和开源特性有望挑战闭源大模型 [4] - **亚马逊推出首款3nm AI芯片**：亚马逊发布自研AI芯片Trainium 3和配套UltraServer服务器，计算能力和能效显著提升，专为AWS云训练大模型优化，可降低成本约50% [5] - **OpenAI收购Neptune**：OpenAI收购AI模型训练监控工具公司Neptune，以强化其模型训练基础设施，实现实时观察训练过程、分析复杂工作流，加快模型迭代与优化速度 [6][7] - **中国首个无障碍AI伴读系统上线**：面向盲童的无障碍AI伴读系统“星光AI伴读·小星”上线，基于大语言模型，能在阅读过程中回答释义、解读情节和拓展知识，支持角色扮演和沉浸式对话 [4] - **快手可灵2.6“音画同出”模型上线**：快手可灵AI推出首个音画同出模型，单次生成可同时产出画面、自然语音、匹配音效及环境氛围 [4] AI硬件与终端产品 - **理想发布首款AI眼镜Livis**：理想发布AI眼镜Livis，重36克，国补后售价1699元起，搭载“理想同学智能体”，支持语音/视觉问答、待办管理，并能控制理想汽车的充电、空调等功能 [5] - **Meta投资转向**：Meta正考虑裁减Reality Labs部门下属的元宇宙团队（可能涉及10%至30%员工），将部分投资转向增强现实（AR）眼镜和可穿戴设备的研发 [7][8] - **苹果高管离职与AI挑战**：苹果公司面临高管和关键员工离职潮，包括人工智能战略主管等，若缺乏连贯的AI战略，可能让竞争对手迎头赶上，领导层更迭和人才流动将影响其创新能力 [8] - **苹果健康研究**：苹果最新研究表明，可通过AI从Apple Watch光学传感器（PPG信号）中推断更深层的心血管指标，如每搏输出量和心输出量，展示了从可穿戴设备提取临床健康信息的潜力 [13] AI在移动终端与系统集成 - **字节跳动发布豆包手机助手**：字节跳动正式发布豆包手机助手技术预览版，并搭载于努比亚M153工程样机，标志着豆包首次以系统级方式深度嵌入手机底层，形成接近“AI原生手机”的形态 [6] - 豆包手机助手可通过语音或侧边AI键唤醒，直接读取屏幕、进行多模态理解，并在购物、出行、办公等场景跨应用自动执行任务，Pro模式可一句话完成旅行规划等多目标任务 [6] - **字节推出豆包输入法**：字节推出以AI语音输入为核心的轻量化输入工具豆包输入法，采用大模型语音识别，支持中英混合、噪音环境下准确转写，并提供离线低延迟识别 [12] AI芯片与半导体行业动态 - **摩尔线程科创板上市**：国产GPU企业摩尔线程在科创板上市，成为“国产GPU第一股”，开盘价大涨468.78%，总市值达3055亿元，拟募资80亿元用于AI训推一体芯片等研发 [9] - **英伟达入股新思科技**：英伟达以每股414.79美元收购新思科技480万股，总投资约20亿美元，持股比例达2.6%，成为其前十大股东，双方将扩展战略合作整合GPU加速能力与工程解决方案 [10] - **寒武纪业绩增长**：寒武纪科技2025年前三季度实现营收46.07亿元，同比增长逾23倍，并由亏转盈，公司被视为英伟达受限后的国产AI芯片替代主要候选者，但公司声明称相关产能与供货信息不实 [11] AI应用与行业落地 - **Physical AI机器人**：酷哇机器人推出面向城市环卫和公共服务的“物理AI”机器人，能够自主规划并执行街道清扫等复杂任务，实现端到端环境理解和任务执行，推动具身智能在真实城市场景落地 [10] - **AI驱动游戏**：AI游戏开发商美酷瑞旗下AI驱动3D推理游戏《神探夏洛克：暗夜追踪者》预计于2026年全平台发售，游戏将AI技术与非线性叙事、实时语音对话和动态人格系统相结合 [9] - **华为任正非谈AI应用**：任正非强调AI应关注应用而非单纯发明，重点是将大模型技术应用于工业、医疗、交通等实际场景以提升效率和安全，华为定位为技术应用公司，重视AI技术落地 [13] - **汇丰银行驳斥AI泡沫论**：汇丰银行报告引用研究显示，74%的公司已经从生成式AI中获得正向回报，生产效率和业务表现有所提升，认为AI投资带来的收益正在逐步显现 [11] AI生态与人才市场 - **大厂AI兼职**：目前不少非985/非一线高校学生通过兼职参与大厂AI模型训练的基础工作，如图像标注、对话校对等，每月收入约800–2000元，满足了大厂对训练数据的需求 [11] - **英伟达投资生态**：近两年，英伟达加大对AI生态系统的投资，累计投入超622亿美元，包括投资OpenAI、Anthropic等项目，以扩大CUDA生态和技术合作 [10]

全球开发者先锋大会 (GDPS 2025) - 由上海市人工智能行业协会主办，将于2025年12月12日至14日在上海举办 [1][7] - 活动是行业内首个聚焦具身智能技能领域的专项赛事，聚焦9大真实场景同场竞技 [12] - 面向具身智能/机器人领域开发者，包括团队、企业、研究机构和个人 [8] - 活动亮点包括丰厚大赛专项奖金、算力券、语料券、模型券补贴，以及上海模力社区、AI小镇等孵化器免费入驻机会 [12] 极客公园创新大会 2026 - 由极客公园主办，将于2026年12月6日至7日在北京举办 [5] - 活动亮点是探讨技术迭代，嘉宾包括何小鹏、王小川、罗永浩等行业先锋 [5] - 面向人群为科技行业从业者、创业者、爱好者、投资及求职人员 [11] - 活动旨在帮助参与者在AI时代找到方向、队友和机会 [5] Global Immersion @CES2026 - 由极客公园Global Ready社区组织，将于2026年1月5日至11日在拉斯维加斯和洛杉矶举行 [2][9] - 行程包括CES 2026看展、7场闭门交流或主题夜谈 [2] - 适合希望了解世界消费硬件最新情况、渴望出海考察市场的战略决策者与探索全球化增长的新锐力量 [17] 蓝驰不鸣创业营（第五期·AI） - 由蓝驰创投主办，地点在北京，正式开营时间为2026年1月 [18][24] - 活动提供高质量头脑风暴，与顶级AI创业者交流，并通过Office Hour、Demo Inn、Workshop等环节进行共创 [18][19][20] - 蓝驰创投将拿出1亿元资金支持创业营，并提供包括产品、GTM、团队及融资在内的方法论指导 [22] - 面向成长于1997年后的AI-native创业者，要求消耗token量是身边人的百倍，并具有快速验证、主动实践的特点 [25] NVIDIA初创加速计划 - 由NVIDIA主办，报名已开启，面试沟通在12月，正式开营在2026年1月 [23][24][26] - 会员可获享免费的NVIDIA深度学习培训中心课程、SDK访问权限、精选硬件和软件优惠价格、GPU云折扣、投融资对接等权益 [26] - 计划面向创业公司，在报名链接中推荐机构填写“极客公园”或“Founder Park”可更快通过审核 [27]