花旗预计，旅游和在线游戏的持续需求将支持在线旅游和游戏公司的稳定收益增长，可为投资组合提供 良好的多元化，抵销AI炒作的较高风险。 花旗发表研究报告指出，2026年内地互联网行业将聚焦于三大主题：一是云端基础设施、模型堆栈和推 理令牌使用的经常性收入增长；二是主要互联网企业竞相抢占AI聊天机器人的用户流量，以期未来生 态系统变现；三是垂直领域企业部署自训练专有数据AI代理，以保持竞争优势并加强用户参与度和变 现潜力。 报告指出，预计大多数互联网企业将通过AI辅助成本优化来改善营运杠杆，部分企业更可能因有效部 署AI代理而实现收入增长加速。随着AI助手工具的快速采用，消费者的工作和生活效率有望提升，从 而有更多时间投入休闲娱乐活动。 就中国互联网板块，花旗首选腾讯控股(00700)及阿里巴巴-W(09988)作为核心AI投资概念股。该行维持 腾讯控股"买入"评级，目标价751港元，认为该公司在企业和用户应用方面的AI发展前景良好。对于阿 里巴巴，花旗同样给予"买入"评级，目标价223港元，看好其在云端收入增长和效率提升方面的表现。 ...

花旗预计，旅游和在线游戏的持续需求将支持在线旅游和游戏公司的稳定收益增长，可为投资组合提供 良好的多元化，抵销AI炒作的较高风险。 就中国互联网板块，花旗首选腾讯控股(00700)及阿里巴巴-W(09988)作为核心AI投资概念股。该行维持 腾讯控股"买入"评级，目标价751港元，认为该公司在企业和用户应用方面的AI发展前景良好。对于阿 里巴巴，花旗同样给予"买入"评级，目标价223港元，看好其在云端收入增长和效率提升方面的表现。 智通财经APP获悉，花旗发表研究报告指出，2026年内地互联网行业将聚焦于三大主题：一是云端基础 设施、模型堆栈和推理令牌使用的经常性收入增长；二是主要互联网企业竞相抢占AI聊天机器人的用 户流量，以期未来生态系统变现；三是垂直领域企业部署自训练专有数据AI代理，以保持竞争优势并 加强用户参与度和变现潜力。 报告指出，预计大多数互联网企业将通过AI辅助成本优化来改善营运杠杆，部分企业更可能因有效部 署AI代理而实现收入增长加速。随着AI助手工具的快速采用，消费者的工作和生活效率有望提升，从 而有更多时间投入休闲娱乐活动。 ...

Meta 重金并购 Manus ， AI 代理率先跑通 To B 订阅变现路径。 Meta 以逾 20 亿美元快速收购 AI 初创公司 Manus ，从接触到敲定仅十余天，成为其历 史第三大并购，释放出对"可直接变现 AI 能力"的强烈信号。 Manus 通过向企业订阅式销售 AI 代理，年度经常性收入（ ARR ）已达 1.25 亿美元，验证了 AI Agent 在 To B 场景下清晰、可规模化的商业模式，也为 Meta 多年高投入的 AI 研发提供了稀缺的、可量化的收入锚点。在 Meta 承诺未来三年投入 6000 亿美元布局 AI 基础设施、却持续面临资本市场对回报周期质疑的背景下，此次收购标志着其 AI 战略从能力堆栈与模型竞赛向成熟产品与现金流并重的 阶段性转向。更重要的是， Manus 从中国团队起步、迅速完成国际化并实现高 ARR ，被全球科技巨头高溢价并购，也为中国 AI 创业者参与全球竞争、以 产品与商业化能力突围，提供了极具示范意义的样本。 资本持续加码前沿大模型， AI Lab 进入"资金充裕 + 快速迭代"新阶段。 软银已完成对 OpenAI 总计 400 亿美元的投资承诺，成为史上 ...

AI代理行业概述与市场前景 - AI代理指能主动调用工具以完成复杂任务的智能系统，正深刻改变人机交互方式，2025年被视为“AI代理元年” [1] - 与需逐步提示的生成式AI不同，AI代理能自主执行任务，承担繁琐耗时的日常任务，犹如“数字员工” [1] - 据预测，AI代理市场规模将从2024年的51亿美元增长至2030年的471亿美元 [2] - AI代理已成为2025年种子轮投资的主导方向 [2] 技术发展与标准化进程 - 2024年底，Anthropic推出“模型上下文协议”，使开发者能以标准化方式将大语言模型连接至外部工具，为AI代理奠定了基础 [1] - 2025年4月，谷歌发布侧重代理间沟通的“Agent2Agent协议”，且两种协议可协同运作 [2] - Anthropic与谷歌将协议捐赠给Linux基金会，使其确立为开放标准 [2] - 2025年中，涌现出多种“代理型浏览器”，将浏览器转变为能主动协助预订、规划的智能伙伴 [2] 安全风险与恶意应用案例 - 伴随能力提升，AI代理的风险日益凸显 [3] - 2025年9月，Anthropic披露其Claude Code代理被恶意用于发起自动化网络攻击，涉及17个组织 [3] - 攻击者利用AI代理完成了侦察、编写恶意软件乃至勒索文案等全流程，使一人堪比一支黑客团队 [3] - 在此事件中，AI代理已不仅是“技术顾问”，更是“主动操盘手” [3] - AI代理在提升效率的同时，也可能降低恶意活动的门槛 [4] - AI代理将孤立的文本生成模型转化为相互连接、可使用工具且缺乏人工监督的“行动者”，放大了现有系统漏洞 [4] 未来演进的关键议题 - 评估体系需要革新，传统基准测试适用于单一模型，但AI代理是由模型、工具、记忆与决策逻辑构成的复合系统，科学家更关注对其决策过程进行评估 [5] - 治理机制方面，2025年底Linux基金会成立“AI代理基金会”，旨在推动建立共享标准与最佳实践，有望推动构建开放、互操作的AI代理生态 [5] - 模型规模的争论激烈，更轻量、专业的模型往往在特定任务中表现更优，模型选择权正逐渐从实验室转向用户手中 [5] 面临的社会技术挑战 - 能耗方面，数据中心扩张对能源电网与社区承载能力提出考验 [7] - 职场中，AI代理带来的自动化引发岗位替代与员工监控问题 [7] - 安全层面，将模型与工具相连、叠加多层代理，会放大大语言模型仍未解决的风险，如隐藏在开放网络中、可被代理读取的恶意提示，可能导致系统执行有害操作 [7] - 监管是悬而未决的议题，相较于欧洲与中国，美国对算法系统的规制仍显宽松 [7] - 随着AI代理更深融入数字生活，关于准入、问责与限制的讨论亟待推进 [7]

AI技术发展 - 融合多个大语言模型的“AI代理”将在2026年于科研中得到更广泛应用，能够执行复杂的多步骤流程，甚至可在极少人工干预下独立工作，首批由AI开展的重大科学成果很可能在2026年发布 [2] - AI的广泛使用也暴露出一些缺陷，例如“AI代理”容易出现的错误，如意外删除数据 [2] - 未来可能出现超越现有大语言模型的技术，新方法侧重于开发小规模AI模型，其能从有限数据中学习，专注于解决特定问题，这些系统不生成文本，而是进行信息推理，今年已有小型AI模型在逻辑测试中击败大语言模型 [2] 基因与医学技术 - 2026年或将启动两项针对罕见遗传病的个性化基因疗法临床试验，一个团队计划向美国FDA申请，在费城开展针对更多儿童的临床试验，测试用于治疗7种相关基因变异引起的代谢疾病的基因编辑疗法，另一团队也预计在明年启动针对免疫系统遗传病的类似试验 [3] - 英国一项超过14万人参与、旨在评估一种单次血检效果的临床试验，预计将于2026年公布结果，该血检方法通过筛查血液中癌细胞释放的DNA片段，能定位其来源组织或器官，若结果积极，英国卫生部门计划将该检测推广至全国医院 [3] - 英国近20年来最大规模的临床试验监管更新将于2026年4月生效，美国FDA近期提出，未来新药批准可能仅需进行一次而非两次临床试验，相关改革也将在2026年持续推进 [3] 太空探索 - 2026年将是月球探索任务密集的一年，参与美国NASA“阿尔忒弥斯二号”的4名宇航员，将乘坐“猎户座”飞船绕月飞行，这是自1970年代以来的首次载人探月任务，为期约10天，将为后续登月计划奠定基础 [4] - 中国计划于2026年8月发射“嫦娥七号”探测器，该任务将采用具备减震功能的着陆器，挑战月球南极这片地形复杂、遍布岩石与撞击坑的区域，若成功着陆，“嫦娥七号”将探测水冰并开展月震研究 [4] - 日本计划发射“火星卫星探测”器，访问火卫一与火卫二，并采集火卫一表面样本，计划于2031年带回地球 [4] - 欧洲空间局预计在2026年底发射“柏拉图”（PLATO）探测器，旨在通过26台高精度相机阵列，对超过20万颗明亮恒星进行持续观测，探测其周围的系外行星，重点寻找宜居带的类地岩石行星，并测量其半径、质量及年龄 [4] - 印度首颗太阳探测器“Aditya-L1”将在太阳活动极大期对太阳进行观测，目前该卫星已进入日地拉格朗日L1点附近的晕轨道，将持续监测太阳活动 [4] 深海与地球科学 - 2026年，中国自主设计建造的首艘超深水大洋科考钻探船“梦想”号，预计将执行首次科学任务，该船具备钻探海底、采集地幔样本的能力，最深可钻约11公里，帮助揭示海底形成机制及其构造活动的驱动因素 [5] 基础物理研究 - 位于瑞士的欧洲核子研究中心大型强子对撞机（LHC）计划于2026年启动大规模升级，2025年是其第三轮运行的收官之年，2026年3月至6月完成物理运行后，LHC将进入长期停机改造阶段，为“高亮LHC”建设作准备，预计2030年建成后碰撞频率将提升至目前的5倍左右 [6] - 美国费米国家加速器实验室预计于2026年4月完成“缪子转电子实验”（Mu2e）探测器的建造，该实验将探究缪子能否直接转化为电子，且不产生其他粒子，建成后，团队将进行磁调试，数据采集预计2027年开始 [6]

研究核心观点 - 美国华盛顿大学研究首次表明，人工智能系统可以通过观察人类在特定文化中的行为，学习并内化相应的文化价值观，为解决AI跨文化适应问题提供了新思路 [1] 研究方法与过程 - 研究团队尝试让AI以“观察学习”的方式，从具体文化群体的行为中吸取价值观，而非被预先植入通用准则 [1] - 研究探索AI能否像儿童一样，通过观察周围人的行为，自然而然地习得所在文化的价值观 [1] - 团队招募了190名成年人参与实验，让他们与AI代理在一款改编自游戏《Overcooked》的协作任务中互动 [1] - 实验中，参与者可选择是否将自己获得的资源无偿赠送给明显处于劣势的机器人玩家，尽管这会影响自己的任务得分，结果显示有一组参与者整体表现出更多的利他行为 [1] 研究结果与发现 - AI代理通过“逆向强化学习”方法，从所观察群体的行为中推断其行为目标与内在价值观 [2] - 在后续测试中，这些代理成功地将习得的“利他倾向”推广到捐赠资金等新场景中 [2] - 基于表现出更多利他行为的人类组数据训练的AI，在捐赠任务中表现出更高的慷慨度 [2] - 论文合著者将AI的学习过程类比为儿童通过观察父母与他人的互动，潜移默化地学会分享、关怀等社会行为，指出价值观更多是“被捕捉”而非“被教授”的 [2] 研究意义与未来方向 - 团队认为，如何创建具有文化适应性、能理解他人视角的AI，是当前社会面临的重要课题 [2] - 随着输入数据的文化多样性和体量增加，这类方法有望帮助开发出更贴合特定文化背景的AI系统 [2] - 该研究目前仍处于概念验证阶段，未来还需在更多文化情境、价值冲突场景及复杂现实问题中进一步验证其可行性 [2]

中国科技与互联网行业格局变化 - 中国科技板块竞争格局发生巨大变化，核心驱动力已转向AI应用和算力基础设施的爆发式增长 [1] - 整体零售与电商市场增速放缓，对大型电商平台造成明显冲击，企业间竞争加剧影响头部企业盈利表现 [1] - 行业亏损预计在第三季度已触底，第四季度有望迎来改善 [1] - 部分企业对海外即时零售市场的积极扩张策略并未减慢，显示企业布局长期增长的决心 [1] 云计算与AI业务表现 - 大型电商平台的云计算业务表现出逆势增长的韧性 [1] - 某头部企业的AI相关云计算收入占其外部云计算收入的20%以上，且过去连续九个季度保持三位数百分比增长 [1] - 预计未来几个季度，该企业的云计算增长势头将会持续 [1] 人工智能行业优势与趋势 - 中国AI行业的核心优势在于拥有巨大的市场和充足的数据，为技术快速商业化落地奠定基础，能有效缓解先进芯片供应瓶颈 [2] - AI创新已进入应用驱动新阶段，软件和应用板块公司正成为AI变现的先行者，通过开发AI代理等工具将AI能力嵌入企业服务以推动增长 [2] - 未来AI应用趋势将向多模态大语言模型，以及医疗、金融等垂直工业AI模型全面拓展 [2] - 在AI算力基础设施方面，中国的光通信、PCB、液冷等产业链公司正受益于全球云服务商的资本开支增长，并在全球AI基础设施市场中占据重要份额 [2] 医疗保健领域的AI应用与生物科技行业 - AI在医疗保健领域的价值体现在加速药物开发、提升医学影像分析准确性，并能协助优化医院信息系统，在垂直领域的未来价值和潜力巨大 [2] - 生物科技行业近期的回调主要由于获利了结和资金向热门AI主题的重新配置，公司基本面因素并未改变，目前估值仍具有吸引力 [3] - 中国医疗保健板块相对于大盘的估值溢价仍处于五年低位 [3] - 今年港股新股申请中，生物医药板块是重要贡献来源，但该板块IPO供给过多，可能分散投资者注意力与市场流动性，进而对板块表现构成压力 [3]

AI代理的定义与特性 - AI代理被定义为能够自主行动和交互以实现其目标的智能体组成的AI系统，其核心特性包括自主性、目标导向推理、与外部环境互动以及处理非结构化数据[3][6] - AI代理在概念上区别于生成式AI应用（如ChatGPT），后者需要明确的人工指令，也不同于执行重复性任务的机器人流程自动化应用[3] - AI代理结合了机器学习技术的多功能性与RPA的实用性，被视为一种高级AI[3] 金融机构部署AI代理的应用场景 - 消费者主导的金融代理：客户可能将网上银行凭证提供给第三方AI代理，由其代表客户与金融机构互动[6] - 自动化和持续调查：AI代理能以高于人类的速度和准确度，持续分析广泛数据集，用于反洗钱/了解你的客户合规性和欺诈检测[6] - 自然语言交易执行：AI代理可利用自然语言处理技术，根据对话提示发起金融交易[6] - 动态风险分析与实时资产管理：AI代理可实时评估风险变量、监控市场、执行交易并调整投资组合[6] - 反应式市场研究：AI代理可独立生成市场研究和洞察，对全球事件和市场动态做出自发反应[6] 金融机构部署AI代理面临的复合型风险 - AI代理的自主性更高、人为监管更有限、攻击面更大，且代理间可能交互，这些因素加剧了风险[3] - 数据隐私风险增加：AI代理的自主性意味着对其行为控制的部分丧失，增加了共享敏感数据的风险[6] - 网络安全风险显著：赋予AI代理访问内部系统的能力可能造成重大风险，恶意行为者可能通过快速注入攻击等方式加以控制[6] - 偏见与歧视风险：人工监督减少增加了算法偏见被忽视的风险，可能导致系统性歧视，例如在贷款审批中，使金融机构面临监管处罚和声誉损害[6] - 恶意与欺骗风险：目标不一致的AI代理可能隐藏其意图，禁用监督机制并扭曲输出结果[6] - 消费者责任风险：上述风险可能使金融机构难以履行向零售消费者提供良好结果的法律要求[6] - 运营韧性风险：外包AI代理系统可能增加对数量有限的合格AI模型开发商的第三方依赖风险[6] 第三方AI代理互动带来的具体风险 - AI代理拟人操作的风险性：AI代理模拟人类行为，可能削弱金融机构的网络安全控制、身份验证和欺诈检测工具[4] - 金融机构访问权限的困境：在某些司法管辖区，对于某些产品如支付账户，第三方访问数据需要许可，金融机构可能难以拒绝获得适当许可的实体提供的AI代理的访问权限[7] - 客户关系去中介化与责任认定复杂化：依赖外部AI代理可能削弱金融机构与客户的直接互动，导致金融服务商品化，影响品牌价值和客户留存率，并使消费者保护法的适用及责任认定复杂化[8] - 金融运营韧性挑战：近期报告称，互联网上由智能体产生的流量已超过真实用户流量，大量AI代理不断访问可能带来流量激增，对数字可扩展性构成挑战并导致系统性能受损[8] - 系统性风险加剧：AI代理在多家机构间快速且可能协调一致的自主金融活动，可能显著增加系统性风险，引发市场波动甚至流动性危机，例如所有AI代理对某家银行流动性问题做出相同反应可能引发挤兑[9] 监管框架现状与风险缓解措施 - 监管框架缺失：现有的AI监管框架尚未明确涉及智能体系统，欧盟《AI法案》生效15个月后仍未发布针对AI代理的指导文件，监管环境模糊[10] - 潜在的高风险分类：AI代理在金融服务领域的某些应用可能被视为高风险，例如评估信用度、人寿和健康保险的风险评估和定价，其自主程度可能是决定风险分类的关键因素，但标准仍不明确[10] - 金融机构需主动应对：为实现合规，金融机构必须根据快速发展的用例来解释和应用现有法律法规[11] - 现有措施的适用与更新：针对生成式AI的许多风险缓解措施同样适用于AI代理，但鉴于其复合风险，必须对现有措施进行重新评估和更新[11] - 建议的额外风险缓解措施包括：制定合同与人工制约措施以明确责任分配；实施禁止和限制措施以控制数据访问并保留终止开关；开展技术措施如红队鲁棒性测试；以及使用安全类/治理类AI代理进行监控[13] - 金融机构应进行前瞻性分析并优先积极参与监管动态，以更好地遵守即将出台的法规[11]

AI叙事与科技股现实 - 微软与OpenAI关于“AI代理”销售预期下调的消息引发市场对AI变现能力的质疑 微软股价下跌2.5% [1] - 市场关注点从愿景转向实际订单和现金流 要求企业证明其AI产品能产生真金白银的收入 [1][7] - AI概念面临现实检验 市场怀疑其能否从演示厅的掌声转化为可交付的产品和可持续的收入 [1][7] 有色金属与基础材料板块走强 - 有色金属板块表现强劲 美国铝业股价大涨 嘉能可提出十年内成为“世界铜王”的目标 [1] - 铜价再创新高 资金涌入金属材料板块 反映其在现实经济中作为基础财富载体的地位 [1] - 与AI叙事相比 金属材料被视为更基础、更真实的投资标的 [1] 机器人概念股的政策炒作 - 受市场流传的政策利好刺激 部分名称带“机器人”字样的小盘股股价大幅上涨 Nauticus股价大涨超100% iRobot股价上涨73% [2] - 此类上涨暴露了政策预期与产业落地之间的差距 市场炒作基于想象而非实际订单和交付能力 [2] - 机器人产业面临将想象转化为订单和交付的现实考验 [2] 中概股表现与海外资金动向 - 纳斯达克中国金龙指数下跌 中概股多数走软 [3] - 阿里巴巴、京东、百度等公司股价下跌1-2个百分点 反映国际资金在分配风险时的谨慎态度 [3] - 海外市场对中国公司的估值敏感 易受业绩波动、监管风向或宏观担忧影响 [3] 半导体产业链的战略调整 - 美光科技宣布退出Crucial消费业务 将资源转向AI数据中心等增长更快、规模更大的客户 [3] - 此举反映产业链上游集中度提高 资源向能服务大客户的头部玩家倾斜 [3] - 对中小终端厂商构成挑战 显示供应端支持向大规模需求集中 [3] 金融体系对AI基础设施的适应 - 摩根士丹利考虑将数据中心贷款的风险转移出去 显示金融体系在为AI物理基础设施扩张进行调整 [5] - 此类风险转移与再分配是资本市场适应新需求的常态 但也可能成为潜在的系统性风险来源 [5] - 表明AI基础设施的建设和融资已达到需要复杂金融工具管理的规模 [5] AI竞争焦点转向产品体验与整合 - 苹果设计主管跳槽至Meta 负责主导“用AI改造消费产品”的设计 [6] - 人才流动显示AI竞争焦点从纯工程算力转向用户体验与产品整合 [6] - 未来市场优势将属于能将AI技术转化为用户手中“好用”日常产品的公司 [6] 市场核心逻辑与投资检验标准 - 市场最终看重能产生现金流和可持续收入的业务 而非空洞的叙事和愿景 [7][8] - 投资者应关注三个核心问题：想象能否变为订单、订单能否变为收入、收入能否持续复利 [7] - 股价不等于业务 宣传不等于交付 愿景不等于资产 投资需回归商业本质 [8]

全球宏观与市场情绪 - 美国11月私营部门就业人数意外减少3.2万人，创2023年初以来最大降幅，市场对美联储下周降息25个基点的预期概率超过90%[13] - 美国11月ISM服务业增速创九个月新高，但支付价格指标跌至七个月低点[13] - 伦敦金属交易所期铜价格再创纪录新高，加剧了供应担忧[13] 美股市场动态 - 美股三大指数集体收涨，标普500指数收于6,850点（日涨0.30%），纳斯达克指数收于23,454点（日涨0.17%）[3][9] - 微软因AI产品销售预期下调传闻收跌2.5%，并拖累英伟达（跌1.03%）等AI概念股走低[9] - 机器人概念股遭爆炒，Nauticus Robotics收盘暴涨115.89%，iRobot暴涨73.85%[9] - 半导体公司迈威尔科技宣布以32.5亿美元（现金10亿+股票22.5亿）收购Celestial AI，股价收涨7.87%[9] - 纳斯达克中国金龙指数收跌1.38%，阿里巴巴跌1.89%，哔哩哔哩跌2.36%[10] 港股与A股市场动态 - 港股三大指数单边下跌，恒生指数收于25,761点（日跌1.28%），恒生科技指数收于5,535点（日跌1.58%）[3][9] - 南向资金当日逆势净买入22.79亿港元[9] - 有色金属与黄金股逆市上涨，中国铝业涨超4%，紫金矿业收涨；航空股走强，东方航空股份涨超2%[9] - 上证指数收于3,878点，日跌0.51%[3] 日股与其他市场 - 日经225指数上涨1.14%至49,865点，受科技股带动；东证指数则因银行股拖累下跌0.20%[3][13] - 日本芯片股大幅上扬，软银集团涨6.38%，东京电子涨4.73%[13] 行业与公司要闻 - 美国商务部长频繁会见机器人行业CEO，政府考虑明年发布相关行政命令，推动产业发展[15] - 存储芯片方面，美光科技退出英睿达消费业务，专注AI数据中心；TrendForce预计第四季度NAND Flash价格将上涨20%-25%[15] - 全球折叠屏智能手机第三季度出货量同比增长14%，创季度历史新高[15] - 三季度全球平板电脑出货量同比增长9%至880万台，联想出货量同比大增71%至90万台，市场份额升至10%[16]