人工智能演进 - 全球算力结构将发生根本性倒置，用于推理的计算量将占据所有AI算力的三分之二，远超用于模型训练的算力 [3] - 生成式AI的使用形态正经历静默革命，通过嵌入现有应用的被动方式使用Gen AI的用户数量将远超直接使用独立工具的用户，到2026年搜索引擎AI摘要使用频率将是独立工具的3倍 [3] - 企业端变革核心是代理AI，2026年是自主AI代理编排关键年，传统SaaS模式面临解构，到2030年自主AI代理市场规模可能高达450亿美元 [4] 半导体与地缘政治 - 技术主权成为各国政策核心，各国政府将加速推动建立独立的数字基础设施，特别是针对AI算力、半导体和云服务 [5] - 环绕栅极晶体管制造、电子设计自动化软件及高带宽内存先进封装工具将成为2026年新的供应链瓶颈，相关设备直接支出约300亿美元但撬动价值3000亿美元的AI芯片市场 [5] - 低轨道通信卫星数量到2026年底将超过1.5万颗，但商业化前景仍充满不确定性 [6] 媒体消费模式 - 微短剧全球崛起，预计到2026年应用内微短剧收入将翻倍达到78亿美元 [7] - 视频播客在2026年全球广告收入预计将达到50亿美元，正占领家庭客厅大屏幕 [7] - 生成式AI视频技术成熟是一把双刃剑，独立创作者获赋能的同时可能导致社交媒体充斥合成内容，监管压力将显著增加 [7] 电信行业竞争 - 电信运营商技术升级边际效应递减，在发达市场消费者难感知网络速度提升差异 [6] - 2026年运营商奖励计划在留存客户方面可能比宣扬5G甚至6G网络性能更为有效，标志竞争从技术参数比拼转向品牌价值与服务体验博弈 [6] 行业整体趋势 - TMT行业体量可能超越所有其他行业总和，技术渗透至每一条经济毛细血管 [2] - 2026年是承诺与现实差距缩小的一年，AI炒作声浪减弱，数据治理、系统集成和合规性建设等规模化应用工作成为主旋律 [2]

行业现状与核心观点 - AI行业投入巨大但整体仍处于投入远大于回报的阶段 大部分公司处于赔本赚吆喝的状态 [1][6] - 行业商业化进度出现明显分化 形成清晰的梯队格局 [5] - AI被视为一场不能掉队的军备竞赛 是企业赢得未来的入场券 巨头用今天的投入换取明天的想象空间 [8] AI商业化变现路径 - 头部厂商主要通过四种模式布局AI 商业化能力差异显著 [3] - 模型即服务是通过云平台向企业提供AI模型调用或定制开发 是目前最成熟的变现路径 是企业端AI收入的重要支柱 [3] - 模型即产品是直接面向普通用户推出AI应用 主要依靠订阅会员盈利 但此赛道同质化严重用户黏性低 多数玩家仍在烧钱投广告拉新 能实现自负盈亏的极少 [3] - AI即功能是将AI技术融入现有业务提效 通过降本增效间接贡献利润 不直接产生AI收入 [3] - 卖铲人模式是提供算力基础设施 投入巨大且回报周期长 [3] 公司梯队与商业化表现 - 第一梯队的百度、阿里、腾讯、华为 AI已成为重要增长引擎 [5] - 百度2025年Q1非广告收入同比增长40% 主要靠AI云业务推动 [5] - 阿里云业务连续多季度保持三位数增长 [5] - 腾讯虽未单独披露AI收入 但承认AI对广告和游戏业务有实质贡献 [5] - 第二梯队的快手、美图通过AI打造爆款应用或为主业赋能已见成效 快手的AI视频生成工具可灵Q1收入超1.5亿元 美图凭借AI功能实现营收和利润双增长 [5] - 第三梯队的科大讯飞、昆仑万维等 虽有AI产品但仍处投入期 面临亏损换增长的局面 [5] 行业挑战与投入 - 腾讯、阿里等大厂每年研发投入高达数百亿 且持续加码 阿里宣布未来三年将投入3800亿用于AI和云计算 [6] - 随着DeepSeek等开源模型的崛起 闭源大模型的溢价优势正在削弱 [6] - 目前几乎没有公司能单靠AI业务实现正现金流 [6]

TikTok Shop 2025年黑五全球大促战略 - 平台首次推出“全球黑五”概念，横跨美国、英国、德国、法国、意大利、西班牙、日本、墨西哥八大核心市场，活动从10月下旬预热持续至12月初 [1] - TikTok Shop承诺投入超百亿站内外曝光资源，为跨境卖家提供战略级流量窗口 [1] - 2024年美区黑五当天GMV突破1亿美元，2025年上半年多场大促GMV持续刷新纪录，印证提前布局价值 [1] 大促运营挑战与人力需求 - 大促战线长达近两个月，对团队响应速度、执行效率和资源协调能力提出极高要求 [3] - 美妆类目中卖家若采用传统人工方式处理选品、内容制作、达人对接等环节，需配置8-12人专职团队才能跟上节奏 [3] - 在平台流量成本攀升、竞争白热化背景下，此类人力投入对中小商家近乎不可承受 [3] AI运营工具的爆发式增长与应用 - AI工具通过机器学习算法筛选近30天内GMV增长最快、互动率突升的商品，结合站内搜索热度趋势交叉验证，大幅提升选品准确率和效率 [3] - 服务商如知行奇点、白昼鸟智能、易仓科技等提供相关AI选品解决方案 [3] - AI视频生成工具可输入产品卖点和目标人群画像，自动生成多版本脚本框架，并基于爆款视频节奏、转场、音乐给出剪辑建议 [5] - 知行奇点、马帮ERP、店小秘等平台AI内容工具可调用素材库元素，使一人日完成过去团队一周的内容产出量 [5] AI工具的角色与价值定位 - AI工具核心价值在于将运营人员从重复性低价值劳动解放，转向高价值策略决策和创意优化 [6] - 在达人营销环节，AI可快速筛选粉丝画像匹配、完播率高、带货转化优的达人候选列表，但最终合作决策仍需经验丰富的运营人员拍板 [6] - 工具提供决策支撑和效率提升，而非替代决策本身 [6] 速度与精准度带来的竞争优势 - 通过AI数据分析提前锁定潜力爆款并完成测试，利用AI生成视频快速获取转化数据，提前布局达人矩阵，可建立数倍销售额差距的先发优势 [8] - 竞争对手在会议讨论选品时，领先商家已通过AI工具完成多轮测试和布局 [8] 数据复盘的重要性与实施 - 大促后仅看最终GMV会浪费实战数据资产，需结构化沉淀每日流量来源、转化路径、用户停留时长、素材点击率等数据 [9] - 白昼鸟智能、知行奇点、店小秘、马帮ERP等SaaS平台提供多维度关联分析功能，如识别高转化时段视频类型或达人粉丝价格带偏好，为下次大促提供核心洞察 [9] TikTok Shop平台运营逻辑与货品策略 - 平台本质是兴趣电商，用户通过短视频被种草转化，内容需提供情绪、实用或娱乐价值，优秀内容策划和创意人才仍是核心稀缺资源 [11] - 平台建议商家重点布局两类商品：站内外长青款长周期爆品（品牌性强、硬通货属性、内容可营销性强）以及黑五趋势品（品牌新品、节庆限定品、囤货组合套装） [11] - 平台推出新品激励赛、爆品孵化赛，扩大激励范围并提高力度，助推商品在黑五期间爆发式增长 [11] 内容营销的分阶段策略 - 提前两个月进行选品测品，结合平台数据测出优质内容模板，储备爆款脚本和视频素材库 [12] - 提前一个月加大素材投稿节奏，报名平台大场直播间，申请爆款内容商家券及投放预算 [12] - 分阶段有节奏的内容策略确保大促期间素材储备和流量支撑，避免临时应对 [12] 平台扶持政策与玩法创新 - 平台超百亿曝光资源向准备充分、数据表现优的商家倾斜 [13] - 推出平台全资券玩法，商家完成直降或立减至目标底价后，平台提供全额券补贴，实现降本增效 [13] - 推出New Novelty Picks（新奇精选）玩法，借助内容场优势将特色新奇好物精准推向全球市场 [13] 不同类型商家的备战策略 - 自运营商家以好商品、好内容、好服务为三大支柱，货品策略同时布局常青爆款、秋冬趋势品、节庆限定品及活动专属组合套装 [14] - 内容筹备上，黑五前加大新品、爆品、主推品的短视频覆盖密度，发力头部达人合作及大场直播间导流 [14] - 全托管商家重点关注秋冬趋势品和节庆专属品，提前规划产能、配合买手团队测款上新，前置寄样达人建立长期合作 [14] 运营工具选择与市场机遇 - 工具服务商如易仓科技、知行奇点、白昼鸟智能、马帮ERP、店小秘等各有侧重，需找到适配业务场景和团队能力的工具组合矩阵 [14] - TikTok Shop近期放宽欧洲市场入驻门槛，第三方电商平台经验调整为选填，更多商家可进入高客单价、强消费力市场 [15] - 小家电品牌Euhomy在2025年欧洲夏季大促增速超300%，印证欧洲市场巨大机遇 [15] 行动呼吁与成功关键 - 商家需立即行动，科学建立选品库、提前准备内容素材、系统化维护达人关系 [15] - 机会属于准备最充分、执行最高效的团队，需完成从选品到内容、达人到投流、数据到复盘的全链路精细化准备 [15] - 平台投入百亿级曝光和全资券等政策时，准备越充分的团队收获越丰厚，此为平台验证过的铁律 [15]

AI Agent技术演进 - AI服务架构正从"模型即服务"向"Agent即服务"跃迁 2025年被视为AI Agent"元年" [1] - AI Agent基于目标驱动 具备环境感知 自主决策 任务执行和学习能力 以大语言模型为核心大脑 [2] - 主流分类包括基于规则 传统机器学习和LLM-based三种技术路径 [3][4] AI Agent功能分类 - 按功能分为信息获取 任务自动化 个人助理 决策支持 创作生成和娱乐交互六大类 [6][7] - 应用场景覆盖客户服务 金融 教育 医疗 零售 内容创作 软件开发和智能制造八大领域 [8][9] AI Agent产业链 - 底层基础设施包括算力 数据和网络存储三大要素 [11] - 核心层由大语言模型和规划 记忆等算法构成 [12] - 中间层提供组件化和平台化服务 终端层分为通用型 垂直行业和嵌入式三类产品 [13][14] 行业发展历程 - 萌芽于20世纪50年代的理论探索 80年代进入符号主义与连接主义发展期 [16][17] - 2000年代机器学习与互联网推动应用落地 2020年后大语言模型驱动爆发式增长 [18][19][20] 中国出海企业案例 - HeyGen专注AI视频生成 海外ARR达3500万美元 估值5亿美元 [22][23][24] - 来也科技提供RPA+AI解决方案 累计融资超1.6亿美元 [26][27][29] - 波形智能开发长文本生成工具 布局多语言市场 [30][31][32] 行业痛点与解决方案 - 面临算力成本高 供给不足和能耗大三大挑战 [33] - 通过算法优化 专用芯片 边缘计算和绿色算力等路径应对 [34]