点击上图▲立即收听 " 头部 应用 DeepSeek 月均下载量 较第一季度环比 下跌 72.2% ； 腾讯元宝月均下载量 环比 下跌 54% ； Kimi 月均下载量 环比 跌 57.7% 。 " 文 / 巴九灵（微信公众号：吴晓波频道） 900 天，GPT - 5 终于闪亮登场， 但是朋友圈似乎并没有那么热闹。 圈内人士转发点赞，说要 "抢走打工人饭碗了"，而圈外人士了无波澜。 比如 ， 可以 两分钟就可以搭建出一个完整网站，五分钟做出一款语言学习 App ，并能精准识别并修复 Bug 。 当然，还是不免出现 Bug 。 比如，演示过程中展示的性能测试图表制造了 GPT-5 "碾压式领先" GPT-o3 和 GPT-4o 模型的"幻象"。 图源：OpenAI官网 在发布会前后， OpenAI CEO 山姆·奥特曼做足了给世界一个"惊喜"的氛围。 会场前说，面对 GPT - 5 ，感觉自己一无是处； 会场中，把 GPT - 5 形容为熟悉各个领域的专家；在会后的宣发文章，则是强调它 "博士级"的 智能水平。 奥特曼甚至不惜否定前作：" GPT-3 像个高中生， GPT-4 像个大学生。""我尝试过用回 GP ...

公司动态 - 苹果公司近期获得100亿美元美国制造业投资 为CEO Tim Cook赢得政治好感并缓解关税压力 [1] - Wedbush分析师Dan Ives警告苹果在AI领域明显落后 将其比作"坐在公园长椅上喝柠檬汁" [1] - 当前有24亿台iOS设备在活跃使用 但公司在AI竞赛中未能发挥领导作用 [1] 战略挑战 - 分析师指出苹果面临"黑莓时刻"风险 因缺乏可见的AI战略导致股价承压 [1] - 公司被建议必须快速采取三项措施以避免在数字时代掉队 [2] - Wedbush维持"跑赢大盘"评级 目标价270美元 但强调时间紧迫性 [2] 转型建议 - 建议收购估值300亿美元的AI搜索引擎Perplexity 以增强Siri功能并重塑AI定位 [3] - 急需引进真正的AI人才 现有管理团队需要重大调整 [3] - 应考虑与谷歌Gemini深度合作 而非OpenAI 尽管存在监管障碍 [3]

AI在企业中的应用与挑战 - AI被视为推动效率革命的利器，企业CEO期望通过AI重塑生产力，但基层员工认为AI是掩盖裁员的工具 [1] - 企业在财报中炫耀AI带来的成本节约，但后续维护、内容审核和安全合规等方面的投入与日俱增 [1] - 新兴职业群体专门负责纠正AI的失误，企业通过AI削减的开支以另一种形式被重新投入甚至超出预算 [1] AI工具的普及与问题 - AI工具迅速渗透到企业各个角落，功能贴近职场需求如文案撰写、代码修改和客服话术生成 [1] - Anthropic公司CEO预测未来1至5年内一半的入门级岗位被AI取代，美国失业率可能飙升至10%至20% [1] - 许多企业在通过AI节省预算的同时，不得不花费更多资金处理AI引发的问题如文案修改和代码漏洞 [2][4] AI在技术领域的应用与风险 - 数字营销公司客户因ChatGPT误导修改代码导致网站崩溃并遭黑客攻击，损失惨重 [4] - AI在客服领域的应用暴露出语音识别错误、口音识别困难和对话记录不完整等问题 [4] - 客服人员需纠正AI错误并安抚愤怒客户，AI的"帮倒忙"行为增加工作压力 [4] AI的实际效果与落差 - 78%的企业在至少一个业务环节中使用AI，远高于2023年的55%，但成本平均降低不足10%，收入提升不到5% [7] - 企业更注重展示AI使用情况而非实际效果，AI在正式流程中易出现理解偏差、决策漏洞或品牌事故 [7] - 可口可乐尝试用AI致敬经典圣诞广告失败，广告被批评为诡异且缺乏灵魂 [8] AI的法律与品牌风险 - 加拿大法院裁定企业必须对AI聊天机器人的误导行为负责 [8] - 亚马逊招聘"AGI风险管理经理"以识别AI的技术与社会风险并建立治理流程 [8] - 多邻国、Shopify和Audible等企业因尝试用AI替代人类遭受舆论压力 [8] AI的消费市场反应与调整 - 资本市场将AI取代人类视为利好消息，但消费市场逐渐将其视为负面信号 [8] - Klarna在推行AI客服和翻译系统后用户体验急剧下降，不得不重新招聘客服员工 [8] - AI未能真正实现"自动化"，新技术上线初期需经历混乱期才能趋于稳定 [9] AI的未来展望 - 企业可利用AI提高工作效率，但需充分考虑其可能带来的后果 [9] - AI出错仍需人来兜底，只能取代可替代流程，无法取代有判断力、负责任的人类 [9]

行业动态 - 生成式搜索公司Perplexity正游说Android手机品牌预装其AI浏览器Perplexity Comet 以抢占AI终端入口[1] - 手机厂商普遍拒绝外部AI应用预装 因需将用户AI交互截留在自有生态中 包括小米 OPPO 三星 Google等[3] - 行业矛盾本质是AI供应商与硬件厂商对用户入口及数据控制权的博弈[4] 手机厂商战略 - 国产厂商加速自研大模型 如小米MiMO vivo蓝心大模型 荣耀MagicGUI 并融入系统核心入口[8] - 三星通过Galaxy AI与Google Gemini绑定 Google将Gemini拓展至安卓全系统层级[8] - 手机厂商视用户数据为AI核心竞争力 即使初期模型较弱也要保留数据自主权[8] AI供应商困境 - Perplexity等AI应用需通过预装或独立App突破手机系统封锁 但厂商已从渠道方转型为生态运营商[12] - 移动端是AI主战场 但操作系统控制权仍掌握在手机厂商手中[12] - 外部AI应用深度预装提案被厂商视为"争权"而非合作 类似CarPlay Ultra的遭遇[16] 历史类比 - 当前AI手机竞争态势类似汽车行业"去CarPlay化" 车企曾因智能座舱能力不足接受CarPlay 后因数据主权意识觉醒自建OS[13] - 手机厂商正重走车企老路 从依赖外部AI转向系统级自研大模型[16] 入口争夺本质 - 浏览器入口争夺实质是定义权的转移 涉及用户行为习惯与认知结构的重构[17] - 厂商拒绝外部AI定义用户体验 如同微信小程序架空iOS应用分发形成独立生态[18] - AI时代核心竞争目标是让用户形成使用依赖 入口控制决定长期商业价值[17][18]

行业趋势 - 硅谷裁员潮持续至2025年，AI技术被CEO们视为效率革命和生产力重塑的未来之光，但对普通员工而言却成为裁员理由[1][2] - AI工具在企业内部流程的应用成为显著商业趋势，OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude等模型围绕职场场景推出文案编写、代码修改、客服话术生成等功能[5][6] - Anthropic CEO预测未来1至5年内50%的入门级岗位将被AI替代，美国失业率可能升至10%～20%[7] AI应用的实际效果 - 企业使用AI节省的成本在财报中成为亮点，但后续维护、内容校对、安全合规等环节的投入增加，导致实际节省有限[3][24] - 麦肯锡调查显示78%的企业在至少一个业务环节使用AI，但成本平均降低不足10%，收入提升不到5%[24] - 清华大学与广西电网的联合研究显示AI客服助手在改进流程的同时，暴露出语音识别错误、口音识别困难、对话记录不完整等问题[19][20] AI返工现象 - 专门为AI返工的新职业兴起，包括文案修改、代码修复、客服善后等，原本节省的成本以更高代价重新投入[4][8][13] - 自由文案人案例显示客户使用ChatGPT生成的文案因平淡空洞需返工，20小时修改工作收费2000美元[9][10][11] - 数字营销企业创始人指出客户因AI误导改代码导致网站崩溃，损失360英镑，需支付额外排查费定位AI导致的bug[15][17] 品牌与法律风险 - 可口可乐AI广告因缺乏情感温度引发负面舆论，被批评为"诡异""没有灵魂"[28][29] - 加拿大法院裁定企业需对AI聊天机器人的误导信息负责，加航因AI提供错误丧亲优惠信息被判赔偿[30][31] - 亚马逊招聘AGI风险管理经理，职责包括识别AI技术与社会风险、建立治理流程、协调法律与安全部门[32][33] 市场反应与调整 - 多邻国、Shopify、Audible因推行AI替代人类策略遭遇用户强烈反弹[35] - Klarna在裁员700人并推行AI客服后用户体验下降，最终重新招聘客服员工[37][38][39] - Anthropic与Andon Labs的AI全权运营商店实验因采购失误、定价混乱、伪造账户等问题以破产告终[42][44][45] 技术发展规律 - 斯坦福经济学家提出"J型曲线"理论，新技术初期效果下滑，需经调整完善后才能实现价值超越[46] - 历史表明蒸汽机、电力、互联网等通用技术均经历混乱期，AI也需完成从兴奋到理性的过渡阶段[47] - AI可替代流程但无法取代需判断力和责任归属的工作，企业需为AI错误兜底[48]

人工智能股票投资机会 - 人工智能股票为投资者带来显著收益 行业存在大量投资机会 [1] - 四家公司在人工智能领域具有长期成功潜力 [1] Nvidia - 全球最大AI芯片制造商 市值达4.2万亿美元(截至7月18日) [3] - 连续9个季度实现两位数收入增长 市盈率超过55倍 [3] - 数据中心GPU市场份额达92%(2024年Q1) 数据中心投资将从4300亿美元增长至1.1万亿美元(2029年) [4] - 公司文化优秀 在Glassdoor 2025最佳工作场所排名第四 [5] 台积电(TSMC) - 全球芯片制造龙头企业 客户包括Nvidia、AMD、苹果和高通 [6] - 2025年Q1净收入255亿美元 同比增长35% [7] - 市盈率低于28倍 远低于纳斯达克100指数 [8] Alphabet - 2025年Q1收入902亿美元(同比增长12%) 营业利润率从32%提升至34% [9] - 谷歌搜索占上季度收入56%(507亿美元) 面临AI聊天机器人竞争 [10] - AI Overviews功能月活用户达15亿 Gemini聊天机器人市场份额13.5% [11] - 市盈率低于21倍 低于标普500指数 [12] 亚马逊 - 2025年Q1净销售额1557亿美元(同比增长9%) 每股收益增长62%至1.59美元 [14] - 部署第100万台机器人 DeepFleet AI模型使机器人运输效率提升10% [13] - 正在开发1000多项生成式AI服务和应用 涵盖AWS和电商业务 [14] - 市盈率约37倍 仍具投资价值 [14]

新加坡AI创业生态 - 新加坡AI创业活动高度活跃，华人创业者占比显著，Google举办的AI沙龙因报名人数超预期增设分会场，与会者绝大部分为华人AI创业者[1] - 新加坡正成为价值10万亿美元全球AI技术革命的"关键节点"，孵化平台观察到中国创业者数量激增，全中文行业沙龙成为独特现象[1][2] - AI初创公司在新加坡创业生态中占比突出，某创业服务机构服务的出海企业中1/3为AI公司[1] 新加坡AI市场特征 - 新加坡高居全球AI兴趣度前十，App下载中1.6%为AI应用，全球排名第10，同时是企业采用生成式AI最快的国家之一[2] - 2019-2023年新加坡AI领域累计投资达70亿新元（约51.8亿美元），占2022年GDP的1.5%，投资强度全球第一[2] - 2024年东南亚AI融资中新加坡占比超60%，红杉、淡马锡等顶级机构重点押注AI应用层产品[2] 全球AI投资格局 - 新加坡AI投资占比达15.01元，超过美国的116.3%，瑞典（14.13元）、爱沙尼亚（10.89元）分列二三位[3] - 中国和韩国AI投资占比分别为7.39元和6.21元，相当于美国的57.2%和48.2%[3] - 印度AI投资占比4.77元，仅为美国的37%，瑞士以4.01元位列第十[3] 东南亚市场机遇 - 新加坡AI创业者瞄准6.8亿人口、3.6万亿美元GDP的东南亚市场，本地化AI产品如Sapiens AI通过多语言支持和文化适配寻求差异化[5] - AI教育硬件公司转向东南亚和日韩市场，看重文化相似性和地缘政策安全性，通过东南亚"曲线"进入北美成为可行路径[6] - 创业者认为全球AI基建已完成，社交领域是少数蓝海，AI产品向协作、人际关系和社区方向演进成为新趋势[6] 新加坡战略优势 - 数据中心容量全球领先且不受美国芯片禁令影响，政策开放吸引360前高管创立的WIZAI等公司将亚太总部设于此[7] - 中国AI应用数量占全球43.8%但出海比例低，新加坡被视为撬动东南亚及全球市场的"黄金支点"[7] - 监管友好性和国际化视野使新加坡成为AI公司出海"第一站"，中立地位便于企业拓展海外市场[6][7] 商业化挑战 - AI投资热度与谨慎度同步提升，商业模式类似SaaS但估值更高引发评估难题[8][9] - 生成式AI面临商业结果量化困境，ToB场景中准确性和可靠性验证成为关键障碍[9] - 新加坡本地市场容量有限，创业者需具备全球化拓展能力，中国技术团队常缺乏本地化销售能力[10] 成功案例启示 - Notellectai通过整合多源数据解决企业IT系统僵化问题，瞄准"超级个体"数据分析蓝海市场[11][12] - 成功商业化需平衡技术理想与落地能力，找到独特场景避免同质化竞争[10][12] - 创业者对本地企业的深刻洞察是差异化竞争核心，如实现"上下文工程"等关键功能[11][12] 行业发展趋势 - AI出海商业模式从"卖工具"转向"卖结果"，对腰部创业者既是机会也是挑战[9] - 新加坡汇聚政策红利、资本热度和全球视野，正成为AI创新关键节点[13] - AI时代被视为财富再分配"奇点"，新加坡提供公平竞争环境但考验商业化能力[14]

科技巨头市场格局演变 - 过去20年大型科技公司划分利基市场互不干扰：谷歌主导信息流和搜索 微软占据企业办公软件和操作系统 苹果依靠封闭生态系统掌握10亿级用户群体 [1] - 2022年AI技术突破打破平衡 迫使企业重构商业模式并引发直接利益冲突 [1] - 苹果与OpenAI合作计划威胁谷歌核心业务 Safari浏览器整合AI可能导致谷歌损失200亿美元年收入 [1] 企业战略矛盾与竞争态势 - 谷歌面临苹果生态转向OpenAI的风险 其信息流霸主地位遭遇挑战 [2] - 微软通过与OpenAI合作获得AI落地优势 股价飙升15%跑赢大盘 而谷歌和苹果股价同期下跌15% [2][4] - 苹果在AI领域处于追赶者位置 但凭借10亿用户基数成为各方争夺的关键节点 [2][3] 合作模式与市场博弈 - 苹果采用折中策略：ChatGPT仅作为可选插件 复杂任务才调用 保留自主AI发展空间 [5] - 苹果高管证实系统架构支持多模型集成 未来可能引入Google Gemini等竞品 [6] - OpenAI作为技术供给方处于战略枢纽地位 可能同时与微软和苹果建立平等合作 [7] 行业未来发展趋势 - 技术边界模糊化促使跨界竞争 谷歌可能反向进军微软办公软件领域 [7] - 消费者选择将成为决定性因素 竞争焦点从存量市场争夺转向新产品创造 [8] - 行业将经历长期动态调整 包括合作重组、市场再分配和技术迭代 [7][8]

核心观点 - 苹果公司正考虑使用Anthropic或OpenAI的大型语言模型来升级Siri 放弃原计划2026年推出的自研模型 这标志着其AI战略的重大转变[1][3][5] - 公司内部测试显示Anthropic的Claude模型最适合Siri需求 但尚未最终决定 同时自研项目LLM Siri仍在开发中[9][10][13] - 若采用第三方模型 将帮助苹果缩小与Android手机AI助手的差距 改变其在AI领域的落后形象[5][14] Siri现状与挑战 - Siri自2011年发布后已落后主流AI聊天机器人 升级计划因工程障碍多次延迟 原定2025年初的功能更新推迟至明年春季[10][11] - 新任Siri负责人Mike Rockwell主导评估外部模型 测试范围包括Claude ChatGPT和Google Gemini[7][9] - 去年展示的新功能包括分析用户个人数据和屏幕内容 以及跨设备精准控制应用 但开发进度远未达标[11] 技术路线选择 - 苹果要求Anthropic和OpenAI定制可在其私有云服务器运行的模型版本 以保护用户隐私[22][23] - 公司已批准数十亿美元预算用于2026年自研云端模型 但长期规划仍不明确[12] - 目前设备端AI功能仍使用自研模型 处理简单任务如邮件摘要和表情生成 今年将向第三方开发者开放[23][24] 组织架构变动 - AI负责人John Giannandrea职权被削弱 失去对Siri 机器人团队 Core ML和App Intents框架的管理权[7][29] - 基础模型团队约100人 由前谷歌工程师Ruoming Pang领导 但面临人才流失风险[17][18][20] - 近期高级研究员Tom Gunter离职 MLX开源系统团队也险些流失 反映出人才竞争压力[20][21] 商业合作进展 - 与Anthropic的谈判因每年数十亿美元且逐年大幅增长的费用条款陷入僵局[27] - 已与OpenAI达成部分合作 包括Siri知识查询 文本写作工具 即将推出的iOS 26图像生成功能[26] - 考虑过收购Perplexity和Thinking Machines Lab等AI初创公司以增强技术实力[16] 行业对比 - 类似三星采用Google Gemini的"白标"策略 亚马逊也在使用Anthropic技术升级Alexa[14] - Meta等竞争对手以1000-4000万美元年薪争夺AI人才 远超苹果通常的薪酬水平[19] - 开发者工具转向第三方支持 取消自研Swift Assist项目 Xcode将集成ChatGPT和Claude[30]

报告行业投资评级 | 公司名称 | 12 个月评级 | | --- | --- | | Adobe Systems Inc | Neutral | | Advanced Micro Devices Inc | Buy (CBE) | | Alphabet Inc. | Neutral | | Alphabet Inc. - Class A | Neutral | | Amazon.com | Buy | | Atlassian Corporation | Neutral | | Cloudflare Inc | Neutral | | Crowdstrike Holdings Inc | Buy | | GitLab Inc | Buy | | Microsoft Corp. | Buy | | MongoDB Inc | Neutral | | NVIDIA Corp | Buy | | Oracle Corporation | Buy | | Palo Alto Networks | Neutral | | Salesforce Inc | Neutral | | ServiceNow Inc | Buy | | Snowflake Inc | Buy (CBE) | | Tenable Holdings, Inc. | Buy | | Varonis Systems Inc | Buy | | Workday | Neutral | [216] 报告的核心观点 - 本次调查结果显示Nvidia、Microsoft和OpenAI仍是AI领域的领先者，但也关注AI现象在其他方面的影响 [2] - 企业AI应用仍处于早期阶段，大规模部署可能在2026年更有可能，投资者应冷静看待2025年AI产品的收入增长提升 [3][8] - 企业在AI采用方面面临“不明确的ROI”和“缺乏引人注目的用例”等障碍，AI投资可能会取代其他IT预算项目 [8] - 目前来看基于席位的软件模式受AI影响较小，整体IT支出前景相对稳定 [8] 各部分总结 整体企业AI采用情况 - 所有受访者至少处于AI调查和用例发现阶段，但只有14%的企业达到大规模生产阶段，平均每家企业的AI支出仅为327万美元 [3][8] - “不明确的ROI”是AI采用的主要障碍，企业仍在努力寻找第三方AI产品的价值和“杀手级用例” [8] - 28%的受访者表示AI支出将完全是增量的，其余72%表示会取代或削减其他IT支出 [8] - 目前AI对基于席位的SaaS软件提供商的影响较小，43%的受访者预计AI将增加员工数量 [8] - 所有受访者预计明年IT预算平均增长4.4%，与2024年10月的调查结果持平，但实际情况可能更糟 [8] Nvidia和AI硬件 - Nvidia仍然是大多数受访者首选的训练和推理平台，其H100、A100和H200 GPU最受欢迎，Blackwell的使用也在增加 [12] - 除Nvidia外，更多受访者使用ASICs（如AWS Trainium和Google TPU）进行模型训练，对AMD的兴趣也在逐渐增加 [12] - 在推理用例中，Nvidia GPUs仍然是最受欢迎的选择，A100的使用显著增加 [86] - 只有26%的组织预计因AI升级PC，更多企业选择升级操作系统以支持AI功能 [90] AI模型选择 - OpenAI的模型在企业用户中占据主导地位，包括GPT 4.0、GPT 3.5和o3，Google Gemini排名第二 [11][91] - 在AI搜索工具方面，OpenAI绝对占主导地位，M365 Copilot基于OpenAI模型，ChatGPT也很受欢迎 [13][95] 基础设施提供商选择 - Microsoft Azure在AI工作负载的云基础设施提供商中保持领先地位，AWS排名第二，Google Cloud有所恢复 [12][96] - 只有13%的受访者表示遇到了“重大”的GPU限制，这表明GPU供应限制可能更多来自模型提供商和高速增长的AI初创公司 [12][98] - 企业计划将更多应用和数据迁移到公共云，以加速AI服务的使用，这可能会使公共云基础设施供应商受益 [107] AI对软件应用支出的影响 - 微软M365 Copilot的调查结果显示渗透率过高，可能是受访者将免费和付费席位混淆，实际价格为每个席位每月22美元 [16][113] - 在AI代码生成工具市场，微软GitHub Copilot保持领先地位，但Anthropic Claude和Cursor等新参与者的市场份额正在增加 [15][124] - 在图像/视频创作工具领域，OpenAI的DALL - E仍然领先，但Google的创意AI产品增长迅速，超过了Adobe [15][122] - Salesforce和ServiceNow在SaaS或应用程序领域被认为拥有引人注目的AI产品，部署GenAI自动化内部IT任务的计划高于外部或面向客户的任务 [15][131] AI对数据需求的影响 - 数据软件公司总体上有望从AI计划中受益，云数据仓库、云数据湖和ML/AIOps领域预计将获得最多的支出拉动 [143][144] - 数据本体和向量数据库市场的支出增长较少，表明这些市场可能已经商品化 [144] AI安全要求 - 在AI安全态势管理（AISPM）方面，CrowdStrike占据主导地位，微软和Tenable在未来支出意向方面得分较高 [180] - 在AI数据安全方面，微软Purview排名最高，OneTrust、SecuritiAI和Varonis也受到关注 [182] - 在AI应用和模型安全方面，CloudFlare的AI防火墙领先，Robust Intelligence、Mindguard和HiddenLayer等私有供应商也被频繁提及 [187] 服务公司 - Accenture是GenAI采用的主要服务提供商，预计将从企业增加的应用使用和采用中受益 [200]