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花旗:AI助内地互联网企业提升营运效率 看好腾讯控股(00700)及阿里巴巴-W
智通财经网· 2026-01-06 11:24
文章核心观点 - 花旗研究报告指出,2026年中国内地互联网行业将聚焦于三大AI驱动主题,并预计AI将帮助大多数企业优化成本、改善营运杠杆,部分企业可能实现收入加速增长 [1] - 随着AI助手工具的普及,消费者效率提升可能增加休闲娱乐时间,从而支撑在线旅游和游戏等领域的稳定需求 [1] - 报告将腾讯控股与阿里巴巴列为行业首选的核心AI投资概念股,并分别给予买入评级与目标价 [1] 2026年互联网行业三大聚焦主题 - 主题一: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 [1] - 主题二:主要互联网企业竞相抢占AI聊天机器人的用户流量,为未来生态系统变现奠定基础 [1] - 主题三: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 [1] AI对互联网企业财务与运营的影响 - 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 [1] - 部分企业更可能因有效部署AI代理而实现收入增长加速 [1] 消费者行为变化及衍生投资机会 - 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 [1] - 消费者效率提升后,可能有更多时间投入休闲娱乐活动 [1] - 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 [1] - 在线旅游和游戏板块可为投资组合提供良好的多元化,抵销AI炒作的较高风险 [1] 行业首选公司及观点 - 花旗就中国互联网板块,首选腾讯控股及阿里巴巴作为核心AI投资概念股 [1] - 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 [1] - 给予阿里巴巴"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 [1]
花旗:AI助内地互联网企业提升营运效率 看好腾讯控股(00700)及阿里巴巴-W(09988)
智通财经网· 2026-01-06 11:13
2026年中国互联网行业核心主题 - 行业将聚焦于三大主题: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;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;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 [1] - 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 [1] - 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 [1] 细分领域展望 - 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 [1] - 在线旅游和游戏板块可为投资组合提供良好的多元化,抵销AI炒作的较高风险 [1] 首选投资标的 - 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 [1] - 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 [1] - 给予阿里巴巴"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 [1]
"人工智能+制造"的关键时刻:不是降本,而是重构
36氪· 2025-06-10 18:56
政策导向与行业趋势 - 工信部明确提出实施"人工智能+制造"行动,加快重点行业智能升级,打造智能制造"升级版" [1] - 国家层面高度重视"人工智能+制造"深度融合,为制造业在新一轮技术革命指明方向 [2] - 制造业面临全球产业链重构、劳动力短缺、质量与效率压力等结构性挑战,AI成为驱动高质量发展的新变量 [3] AI与制造业融合路径 - 制造业从层级式架构向平台化、一体化、去中心化系统重构,AI深度嵌入制造网络神经中枢 [7] - AI在制造业落地经历五次迭代:感知迭代(从能看见到能理解)、控制迭代(从规则控制到智能生成)、执行迭代(从自动化到智能协同体)、运营迭代(从记录管理到预测优化)、决策迭代(从周期滞后分析到实时智能决策) [8][9][10][11][12] - AI推动制造系统从分层控制走向智能协同,从局部优化走向系统智能 [12][13] 组织能力与人才需求 - 48%制造企业计划通过智能制造技术转岗或新增员工岗位,AI催生对新型技能与复合型人才的需求 [15][16] - 制造企业需要构建"AI工程师+业务专家"的复合型梯队,培养具备跨界能力和系统思维的AI通才 [18][19] - 企业需设立跨部门AI应用委员会或数字化运营小组,打破IT与OT、研发与制造之间的壁垒 [20] 数据与模型挑战 - 制造企业仅44%数据被有效利用,数据孤岛、质量参差、缺乏上下文结构是主要问题 [27][28][29][30] - 工业AI模型面临工艺理解缺失、数据稀缺与标签困难、泛化能力不足三大挑战 [32][33] - 制造业需要场景深耕型AI模型,能理解物理行为与工艺机制,适应动态条件与设备差异 [33][34] 未来展望 - 95%制造企业将在未来五年内投资人工智能,AI成为制造业第二增长曲线的起点 [36] - 未来制造企业的核心能力是构建自主感知、持续优化、智能协同的系统,AI将重构生产逻辑与竞争方式 [36]