财务业绩概览 - 截至2025年12月的季度，公司营收为1.7337亿美元，同比增长9.4% [1] - 季度每股收益为0.08美元，低于去年同期的0.18美元 [1] - 季度营收超出Zacks一致预期1.6853亿美元，带来+2.87%的意外惊喜 [1] - 季度每股收益超出Zacks一致预期0.03美元，带来+155.59%的意外惊喜 [1] 关键运营指标表现 - 年度经常性收入为7.454亿美元，高于六位分析师平均预估的7.3529亿美元 [4] - 维护与服务收入为1009万美元，高于七位分析师平均预估的996万美元，但同比大幅下降48.3% [4] - 定期许可订阅收入为2096万美元，略高于三位分析师平均预估的2059万美元，但同比大幅下降68.6% [4] - 软件即服务收入为1.4232亿美元，高于三位分析师平均预估的1.3914亿美元，同比大幅增长97.1% [4] 市场表现与展望 - 过去一个月公司股价回报率为-11%，同期Zacks S&P 500综合指数上涨1.8% [3] - 公司股票目前Zacks评级为3，意味着其近期表现可能与整体市场同步 [3]

行业监管与技术趋势 - 打击有组织零售犯罪法案正获得罕见的两党支持动力 凸显了商品级追溯的紧迫性[1][2] - 欧盟针对纺织品和轮胎的法规将于2027年生效 迫使零售商从观望模式转向锁定合规与投资计划[5] - 技术发展能为零售商提供所需的可视性 以发现和预防欺诈 同时提高库存准确性 支持退货与回收 并为未来的合规要求做好准备[2] 供应链与防伪挑战 - 零售商正与日益复杂的多步骤供应链以及庞大的第三方物流和电商物流合作伙伴生态系统作斗争[1] - 许多货件缺乏像预先发货通知这样的基本规范 导致品牌方不清楚货物详情 这种碎片化成为假冒商品和欺诈性重新贴牌的完美切入点[3] - 假冒和欺诈已达到临界点 美国消费者对假冒产品或不诚实交付行为的意识和发声日益增强[3] - 基于商品级追踪和可视性的、更清晰的数据共享 对于保护利润率和防止错误发货或假冒问题变得至关重要[8] 标签技术与追溯投资 - 近年来标签技术的进步意味着品牌可以最终实施兼顾耐用性和可负担性的标签策略[4] - 对于服装等高销量品类 嵌入式标签将成为新标准 实现商品全生命周期可视性、更顺畅的退货、更易回收 并为数字产品护照要求做好准备[4] - 2026年零售商应关注的技术投资重点在于嵌入式标签、商品级追溯和供应链智能[4] - 商品级追溯使不良行为者更难隐藏 RAIN RFID等技术让供应链合作伙伴共享正品可视性 有助于在供应链更早环节揭露假冒产品[7] - 对于销售高端、有机或符合道德标准商品的零售商而言 这一点更为重要 因为一件假冒产品就可能抹去品牌多年的可持续发展成果和消费者信任[7] 数字产品护照与人工智能代理 - 数字产品护照即服务正在兴起 它正成为品牌故事讲述、忠诚度建设以及合规的即插即用基础设施[7] - 品牌可以对外向消费者提供经过验证的产品数据即时访问 对内则简化实施并降低复杂性[7] - 零售业正进入一个由人工智能代理日益塑造消费者发现和购买产品方式的“代理时代”[11] - 人工智能代理购物是指客户告诉AI答案引擎他们的需求 然后由AI代理进行研究、比较甚至代为购买 从而将AI转变为从发现到结账一站式处理的购物助手[13] - 新的“数字货架”就是AI答案引擎 零售商若不能使其定价、库存和产品数据保持清洁、结构化并适配大语言模型 则将永远不会被推荐[14] - 麦肯锡公司估计 约50%的谷歌搜索已包含AI摘要 预计到2028年该比例将超过75% 届时AI驱动的搜索可能影响7500亿美元的美国收入[14] 企业软件与数据整合 - 软件平台若能跨整个企业扩展数据和工作流将占据主导 而孤立的工具将变得无关紧要[9] - 剩余的本地部署软件公司的消亡将加速 未来三年内将仅剩15%[10] - SaaS并未消亡 而是在与AI代理一同复兴 2026年的赢家将是那些能将AI代理的敏捷性与SaaS的可靠性相结合以交付可衡量商业价值的企业[10] - SaaS提供了企业所需的工作流、治理和防护栏 而AI代理则扩展了生产力和速度 二者结合设定了企业软件的新标准[11] - 零售商正在将企业资源计划系统与商务、营销、销售和服务整合成单一集成堆栈 以确保企业数据保持清洁和互联[18] - 以企业资源计划系统作为连接层 代理可以利用运营背景更有效地个性化推荐并推动盈利增长[18] 搜索优化与品牌战略演变 - 搜索引擎优化并未死亡 而是正在演变为“AI引擎优化”[12] - 代理购物并非取代搜索引擎优化 而是一种有价值且必要的混合策略 以满足客户所处场景的需求[12] - 传统搜索引擎优化仍然重要 但随着AI代理越来越多地通过推荐引导购物者 未做好准备品牌的网站流量可能出现显著下降[15] - 零售商必须拥有混合策略 以确保产品在客户选择的任何购物场所都能被理解和展示 做好的品牌将赢得信任、减少购买旅程摩擦、增加可发现性并建立忠诚度[16] - 在代理主导的购物模式中 忠诚度成为一个复合信号 当品牌持续满足期望时 代理会学会优先推荐它 从而将忠诚度转化为获客杠杆而不仅仅是留存杠杆[16] - 忠诚度从未由谷歌、AI或搜索引擎优化决定 而是通过可靠性和一致性赢得[18]

文章核心观点 - 对AI影响的普遍预测（如替代岗位、情感陪伴、效率优化）陷入了线性外推的陷阱，未能预见其可能引发的根本性社会“相变” [2][3] - AI作为一种边际成本趋近于零的通用认知能力，其真正的爆发点将发生在交互、供给、组织和认知四个维度引发“相变”，即旧规则失效、新规律诞生 [4][5][6] - 未来的竞争将围绕“让认知能力像电力一样流动”展开，当认知成为基础设施，当前的软件形态、内容生产模式和组织形式都可能失效 [32][33] 交互的相变：过程的消失 - 当前软件逻辑基于“工具论”，用户需完成一系列操作并承担交易成本，例如购买机票需经历输入、比价、选座、支付等多步流程 [7][8] - AI将推动从工具到代理的跃迁，用户只需表达意图，AI代理即可在10秒内完成从行程规划到预订支付的全过程，直接交付结果 [9][10][11] - 这意味着App作为互联网入口的地位将失效，被通用AI代理取代，商业模式将从售卖工具使用权转向售卖结果 [12][13] 供给的相变：现实的即时渲染 - 当前数字内容产业采用“工业库存制”，即预先生产内容并上架分发，赌爆款出现 [14] - AI将推动供给从库存内容转向“即时生成的现实”，内容根据用户个人兴趣与状态实时生成，例如将枯燥的历史课实时改编为用户痴迷的《权力的游戏》世界观 [16][17][18] - 在游戏中，AI能实时监测用户心流状态并动态调整难度、剧情与玩法，实现无限精度的个人定制，内容的边际成本趋近于零 [20][21] 组织的相变：公司会变成负资产 - 公司的存在是为了降低市场交易成本，但AI将使许多环节的交易成本趋近于零 [22] - 大公司原有的流程、合规、分工等优势将转变为负资产，导致决策缓慢、创新滞后，组织内部活力丧失 [24][26][27] - 未来的竞争单位将是“核动力游击队”或“蜂群组织”，例如5个人加20个AI代理就能完成过去500人的工作，它们高度灵活、没有固定编制，通过蚕食边缘市场颠覆巨头 [28][29] - 公司不会消失，但将不再是主要的生产力单位，而需要解释其存在的合理性 [30] 认知的相变：高维望远镜 - 人类科学发现受限于大脑处理高维变量的能力，而AI擅长捕捉高维相关性，不一定解释因果但能提供答案 [31] - AI将成为探索复杂系统的新感官，例如AlphaFold通过“看见”高维规律预测蛋白质结构，在材料学、药物设计等领域解决人类原本无法解决的问题 [31] - 这将导致一个反直觉的时代：先获得答案，再慢慢补上解释，本质上是文明能力边界的扩张 [31]

涉及的行业与公司 * **行业**：信息技术与业务流程外包服务行业，涵盖托管服务、云基础设施即服务、软件即服务、工程研发服务、业务流程外包等细分领域[11] * **公司**：Information Services Group (ISG) 及其指数所追踪的众多服务提供商，包括但不限于：HCLTech、TCS、Infosys、DXC、Wipro、Cognizant、LTIMindtree、AFRY、TTEC、Neusoft、Sonata Software、Tata Elxsi、Oracle、Snowflake、Databricks、AWS、Microsoft、Google等[21][43][44][46] 核心观点与论据 市场整体表现与趋势 * 2025年全球技术外包市场表现强劲，综合市场年度合同价值增长18%，新增近190亿美元ACV，为2021年以来最强劲的年度增长[14] * 增长主要由“即服务”市场驱动，该市场在2025年全球增长29%，而托管服务仅增长1.3%[14] * SaaS现占综合市场总ACV的66%，标志着市场持续向云、软件和基于消费的服务模式转变[15] * 人工智能已成为主导驱动力，而不再是一个未来主题，超大规模云服务商增长显著加速[13] 区域市场表现 * **美洲**：引领全球市场增长，托管服务ACV首次突破230亿美元，全年增长9%，达到创纪录的235亿美元[12][28] * **欧洲、中东和非洲**：展现出新的增长势头，工程服务ACV增长20%，第四季度托管服务ACV增长19%，但全年仍小幅下降1.4%[13][29][30] * **亚太地区**：面临严峻挑战，全年托管服务ACV下降27%，至33亿美元，其中澳新地区下降42%，为2019年以来最低水平；印度是亮点，全年增长4%[30][31] 细分市场表现 * **托管服务**：增长受限，2025年ACV基本持平，但总合同价值因交易期限延长而增长17%[13][16] * **信息技术外包**：全年ACV达325亿美元，增长2.4%，创历史新高，签署了近2100份合同[17] * **业务流程外包**：第四季度表现改善，ACV超过20亿美元，同比增长13%，但全年下降14%，至约70亿美元[24][25] * **工程研发服务**：2025年增长最快的细分市场，ACV达36亿美元，同比增长35%，平均交易规模增长21%[21] * **软件即服务**：2025年ACV达193亿美元，增长16%，协作软件是增长最快的细分领域，ACV增长55%[37][38] * **基础设施即服务**：2025年ACV达647亿美元，增长33%，创下新纪录[40] 行业垂直领域表现 * **能源与医疗保健**：表现强劲，2025年ACV均增长超过30%[18] * **金融服务**：全球表现持平，但区域差异大，美洲增长近18%，欧洲、中东和非洲下降11%，亚太下降34%[32] * **制造业、电信、零售、消费品**：均出现下滑[19] 2026年展望与预测 * 预计托管服务增长将保持温和，预测增长率为2.1%[54] * 预计“即服务”市场将增长20%，受持续云迁移、AI采用、网络安全投资和平台主导的消费模式推动[54] * 企业正在整合大型供应商以推动成本效率，同时利用利基供应商获得敏捷性和AI专业知识[47] * AI支出将继续主导2026年预算，平均增长5.6%，网络安全解决方案增长4.1%[48] 其他重要内容 交易动态与定价模式 * 超大额交易数量下降，但活动转向大型次超大额交易（约8000万至1亿美元范围）以及多年期、多塔楼合作[13] * 交易期限平均延长12%，推动总合同价值增长，反映了交易中更多的转型内容[16] * 随着AI重塑SaaS，供应商正在尝试一系列定价模式，导致企业面临更复杂的定价环境[40] * 采购组织正在适应新的定价机制，如“自主水平定价”，但仍在从传统的人员定价模式向基于价值和结果的模式过渡[72][96] 全球能力中心 * 企业对全球能力中心的兴趣持续上升，这通常被视为与托管服务提供商合作的协作模式，而非替代方案[87][91] * 全球能力中心相关的支出通常不计入ISG追踪的托管服务ACV，除非有大型技术提供商支持其创建[87] 人工智能的影响与采用 * AI正在加速云基础设施和平台的增长，同时给传统的基于人力的托管服务定价和利润结构带来压力[54] * 77%的企业表示将在2026年增加AI预算，其中60%的增长将用于新项目和创新[49] * 与之前的RPA自动化浪潮不同，AI的采用伴随着更长期、更根本的技术转型，这反映在交易期限的延长上[74] * 组织在AI投资上趋于务实，更倾向于在易于衡量投资回报率的业务领域（如销售）进行投入[100]

文章核心观点 - 智能体（Agent）浪潮正引发SaaS行业的颠覆性变革，其核心是人机交互模式从“人单向操作系统”转变为“人与数字员工协同” [4][9][11] - SaaS行业若不进行智能变革，将被时代颠覆，但SaaS在五年内大概率不会消亡，而是会经历向嵌入式、局部性智能应用的转型 [4][5][14] - 智能体对SaaS业务流程的全面改造是渐进式的，在To B领域相对缓慢，全面升级可能需要2年到5年时间 [3][5][22] - 数据是SaaS厂商在Agent浪潮下的核心资产与生存关键，构建基于私域数据的高价值数据集是形成竞争力的核心 [7][27][30] SaaS行业面临的智能变革与未来形态 - 技术演变导致数字世界入口不断变化：软件时代是操作系统，PC互联网时代是门户与搜索引擎，移动互联网时代是App，云计算时代是SaaS，而智能时代人机交互范式将再次变革 [4][9] - 未来SaaS产品形态将演变：一部分保留传统必要界面，一部分承载业务流程，其余则由一组组专业化智能体构成 [5][14] - 人机协同模式将根本改变：从“人操作界面调用数据”变为“人向智能体下达指令，智能体自主完成工作并交付业务结果” [5][10][11] - 工作负载分配将逐步演化：从当前人类主宰80%、智能体辅助20%，向人类负责10%-20%指令、智能体承担80%-90%工作负载转变，最终实现全面由智能体主宰 [5][11] 智能体驱动的SaaS核心变化 - **技术层面**：真正的智能体具备记忆、任务规划、工具调用、数据应用及动态交付结果的能力，例如从人工静态生成报告变为智能体主动扫描风险并生成动态报告 [12] - **商业模式**：付费模式将从固定订阅转向更多按量、按结果付费，例如百望的智能体已采用按MCP调用次数收费，未来可能出现按业务价值分成等多种模式 [13] - **产品区别**：智能体驱动的SaaS将业务流程从“流程化作业”转向采用A2A（智能体互通协议）与MCP（模型上下文协议）的协同模式 [21] 智能体在SaaS领域的应用落地与挑战 - **应用场景**：在制造业，一个人带着四五个不同角色的智能体可替代原来需要一个项目经理带三四个专业工种团队的工作 [11]；在财税领域，智能体可完成凭证处理、记账、报税等重复手工劳动，释放生产力 [11] - **落地路径**：从实际应用看，渐进式创新更为现实，先在现有业务流程引入智能体以减轻人力、降本增效，再逐渐推展 [5][22] - **主要挑战**：在专业性强的“严肃”行业（如金融、财税），因受监管规定和业务流程SOP约束，变革进程会更慢 [6][22]；智能体面临与公有云发展初期类似的安全顾虑，在国企、金融机构的部署受到较多监管限制 [8][26] - **责任界定**：AI执行任务出错的责任归属问题，在法律和业务落地层面仍需论证 [24] 国内外市场差异与竞争格局 - **资本投入**：中国在大模型、智能体浪潮中获得的全球风投资金非常有限，2024年底数据显示中国大概只有美国的7% [18] - **竞争态势**：国内市场更“卷”，倒逼企业追求极致性价比和技术内核优化，可能卷到毛利率下滑，但也加速了前沿技术的普适化与平权化 [16][18] - **技术生态**：开源成为国内厂商关键突破点，如通义千问、DeepSeek等开源产品在全球获得认可，是中国技术全球化的重要因素 [19] - **企业类型**：颠覆性创新更多来自新一代AI原生企业，它们更激进，想推翻原有作业模式；而传统SaaS巨头（如SAP、Salesforce、微软）多在现有产品中通过插件形式增强能力 [6][25] SaaS厂商的转型战略与核心竞争力 - **核心资产**：数据是SaaS厂商的核心竞争力，例如财税SaaS的核心价值在于掌握的交易级数据 [7][27] - **转型必要性**：中国的SaaS厂商没有一家可以在原地生存，必须贴合自身业务DNA进行转型 [7][26] - **战略路径**：以百望为例，其发展曲线是分层战略：最底层是税控设备，依托其拓展电子发票业务，通过电子发票沉淀数据资产，再基于数据构建智能体护城河 [7][27] - **数据应用**：关键在于将私域数据提炼成高价值数据集，为垂类大模型和场景化智能体提供支撑，例如百望利用发票数据开发汽车经销商监控服务，形成数据驱动的ARR业务 [7][28][30] 智能体对SaaS行业的长远影响 - **行业内卷**：智能体可能加剧市场竞争，导致毛利率下滑，但当竞争使技术变成“白菜价”时，恰恰是千行百业实现全面智能化的时代 [16] - **中外差异**：中国SaaS盈利困难部分因客户偏好本地化部署和定制化开发，智能体化转型不一定能打破此困境，因为智能体本身也面临非标品化挑战 [20] - **未来演进**：人类目前仍在扮演“大脑”指挥官角色，如果“大脑”角色被替代，人类可能进入硅基时代，成为智能体的附属劳动力而非大脑 [21]

文章核心观点 - 国信证券认为，人工智能行业的发展叙事正从模型训练转向推理侧，预计2026年推理侧需求将进入放量拐点，模型和算力或为最优投资方向 [1] - 2025年北美四大科技巨头资本开支同比增长50%以上，预计2026年将持续实现30%以上增速，巨额投入面临电力瓶颈，算力能耗比成为关键考量因素 [2] - 模型架构持续演化，Scaling law延续，多模态与长文本能力的成熟为AI Agent的爆发提供了技术基础 [3] - 通用大模型厂商商业化路径存在差异，OpenAI、Gemini、Anthropic和Grok各自凭借用户、技术、路线或数据优势展开竞争 [4] - AI技术正在降低软件开发门槛并打开软件需求天花板，预计2029年全球SaaS市场规模将达近1万亿美元，但行业玩家将面临重新洗牌 [5][6] 行业发展趋势与叙事演进 - 2023年由OpenAI引领AI加速，微软因独家合作估值明显抬升 [1] - 2024年市场叙事转向推理侧，应用公司受关注，Meta因社交生态和广告场景成为除英伟达外市盈率唯一抬升的巨头，同年英伟达估计其数据中心收入约40%来自推理 [1] - 2024年云厂商因资本开支大增但供给受限，收入传导延迟，三大云服务提供商估值略有回落 [1] - 2025年模型能力与OpenAI明显收敛，谷歌后来居上，其生态优势受市场追逐 [1] - 2026年预计Scaling Law将持续，模型厂商将打开差异化应用市场，推理侧需求或进入放量拐点 [1] 资本开支与算力基础设施 - 2025年北美四家科技巨头资本开支从年初的3200-3300亿美元上修至年末接近4000亿美元，各家全年资本开支同比增长均超过50% [2] - 预计2026年资本开支将持续实现30%以上增速 [2] - 巨额资本开支投入数据中心建设面临电力瓶颈，2024年北美数据中心容量约25吉瓦，据Grid Strategies估计，至2029年的五年将新增80吉瓦需求，电力缺口预计成为主要矛盾 [2] 模型技术演进与竞争格局 - 模型架构需解决训练阶段Transformer的计算量、内存消耗瓶颈及推理时模型的记忆能力有限等痛点，海外有谷歌Titans、Mamba架构，国内如Qwen3-Next、DeepSeek V3.2从成本效率优化角度取得明显提升 [3] - 预计2026年Scaling law仍将延续，强化学习将成为未来重点突破方向 [3] - 多模态、长文本能力更加成熟，为AI Agent的涌现提供技术基础，目前中美模型差距在3-6个月 [3] - OpenAI尽管短期模型能力被反超，但下一代模型值得期待，其C端8亿用户是核心壁垒，公司明年也将发力企业业务 [4] - Gemini当前成为大模型的SOTA基准，得益于原生多模态路线及自研芯片生态，明年Tokens消耗有望继续大幅提升 [4] - Anthropic坚持企业路线，在编程领域能力突出，依靠企业定价优势有望取得更好利润率，公司估值已达3500亿美元，其2025年初推出的AI编程产品年末年度经常性收入已达10亿美元 [4] - Grok信奉大力出奇迹，因推理场景有限而训练算力充足，结合特斯拉独特数据优势，下一代原生多模态模型值得期待 [4] 应用场景与软件市场影响 - 2025年tokens消耗更多用于大模型企业内部及推荐系统重构，2026年开始预计下游应用需求将持续增加 [5] - AI打开了软件需求天花板，据IDC数据，预计2029年全球SaaS市场规模将达到近1万亿美元，对比2025年的5800亿美元有明显增长 [5] - 行业玩家将重新洗牌，拥有数据壁垒、布局垂类细分场景、工作流程复杂或对准确度要求极高的行业被大模型替代的风险较小，如医疗、能源、会计、安全等领域 [5][6] - 大模型厂商开始通过与B端软件服务商合作开发行业需求，或与传统SaaS厂商产生直面竞争 [6] 当前快速增长的应用方向 - 从用户量和创业公司收入估值水平看，当前规模增长较快的行业以AI编程、AI Agent、AI内容创作为主，聚焦生产力提升 [1] - 今年以来诞生了多个爆款应用，明年办公场景有望迎来更多产品落地 [1] - 随着模型能力成熟，明年在端侧的AI手机、AI眼镜，以及协助大模型在企业落地的分销商领域将看到明显增长 [1]

文章核心观点 a16z发布的《Big Ideas 2026》报告指出，科技发展正迎来关键转折点，AI将从“数字助理”进化为“自主执行集群”，并从屏幕中“溢出”以全面重构物理世界的运行规则，这将在多个领域催生颠覆性的投资机会[1][2][31] AI基础设施与智能体 - AI正从“对话工具”向“多智能体系统”跨越，2026年将见证这一转变，企业将由多智能体系统驱动，实现运营杠杆的历史性突破[1][2][7] - AI的终极目标是让用户离开屏幕，未来AI将在后台完成90%的重复性工作，投资逻辑将从关注用户粘性转向关注自动化任务的完成质量[8] - 企业中80%的知识锁在非结构化、多模态数据中，能高效清理、验证并管理这些“暗数据”的平台将掌握企业级知识管理的主动权，这是一个千亿级赛道[8] - 当智能体触发的递归任务流呈指数级增长时，现有基础设施将不堪重负，未来的“智能体原生基建”必须支持大规模并发、极低延迟和智能路由，这将决定AI应用落地的天花板[8][9] - AI将接管网络安全中大量重复性工作，解放安全团队进行更深层次的漏洞修复和犯罪追踪[10] - 创意工具将实现跨模态整合，用户可用一段声音生成视频或用草图生成3D建模，使内容创作的边际成本趋向于零[10] - 2026年将诞生第一所完全围绕AI构建的“AI原生大学”，其课程设置和科研协作由AI实时优化[10] SaaS与企业软件范式转移 - 企业软件正经历从“被动记录”到“主动推理”的范式转移，未来的企业软件将是“主动的智能工作流引擎”，能预测需求并协调端到端执行，取代仅提供存储功能的过时软件[1][11][13] - 在医疗、法律、建筑等垂直行业，AI将成为协调买卖双方、顾问与供应商的“超级节点”，打破行业围墙，大幅提升行业整体周转效率[14] - 个性化服务将实现从“为所有人优化”到“为每个人定制”的飞跃，AI将实时根据个人偏好量身定制教育路径、健康方案等独特体验[1][14] 物理世界的复兴与制造业 - 科技正在“溢出屏幕”，“比特”开始全面接管“原子”，软件和AI正在让美国制造业机器重新运转，迎来“电气化复兴”的黄金时代[1][2][15][21] - 未来企业将以“工厂思维”应对能源、采矿、建筑挑战，通过模块化部署和AI自动审批流程，使复杂流程像流水线一样高效，未来能像生产手机一样大规模生产核反应堆，像组装家具一样快速建造住房[21] - 电气化、材料科学与AI的进步正在融合，形成“电子工业堆栈”，使软件能够真正控制物理世界，从矿物精炼、电池储能到电力电子设备控制都由软件协调[22][23] - 掌握“电气化产业链”的国家和企业，将决定未来工业和军事技术的制高点[24] 生物健康与虚拟交互 - 2026年，AI将把“健康的青年用户”推向医疗科技的核心，通过长期、低成本的实时监测和预防性护理，帮助用户延缓进入重症阶段，这是一个极具潜力的长效订阅商业模式[25] - 在虚拟世界中，用户只需一段文字描述，AI就能实时生成完整的3D交互环境，这些“生成式多元宇宙”不仅用于娱乐，更是训练自动驾驶和机器人的重要虚拟靶场[26] 加密货币与金融基础设施 - 加密货币将化身为互联网的基础结算层，稳定币与RWA将重构金融底层[1] - 隐私将是未来区块链竞争的关键要素，具备隐私功能的区块链能够形成强大的网络效应，成为加密货币领域的赢家[27] - 越来越多的传统资产将被代币化上链，未来的代币化产品应充分利用加密技术的原生特性，例如永续期货等创新金融工具[28] - 稳定币正在成为全球支付的基础设施，2026年，新的支付方式将更加普及，稳定币将从一种金融工具转变为互联网的基础结算层[29] - 未来的即时通讯将采用去中心化协议，取代对私有服务器的依赖，从而实现更高的隐私和安全性[30] 投资格局与趋势总结 - AI的护城河正在下移，核心价值向“智能体协调能力”和“物理世界执行力”转移[31] - 制造业、电气化、能源基建等“硬科技”领域正在被AI重新赋能，将诞生新的万亿级巨头[32] - 能够为每个人提供定制化服务的平台，将拥有极高的获客壁垒和提价空间[33] - 投资者应抓住足以改变世界运行轨迹的“大构想”，重仓那些敢于重塑底层架构的颠覆者[33]

公司业务与定位 - 公司AvePoint Inc (AVPT) 在数据安全行业定位良好 [1] - 公司正顺利向SaaS模式转型 [1] - 与往年相比 公司利润率有所改善 [1] 收入增长驱动 - 收入增长主要来源于使用量 [1]

文章核心观点 - 马来西亚及东盟地区在中美博弈背景下成为产业承接与发展的缓冲地带和机遇高地 但中国企业出海至此面临显著的本土化困境 心态急躁与策略不清是主要障碍 未来在新能源、数字化、智能制造、医疗及养老等领域存在明确机会 但成功关键在于深度本土化、产业协同及弥补当地基础设施与民生短板 [1][2][30] 中美博弈下的产业承接与缓冲 - 中美贸易战促使供应链重组 马来西亚及东盟凭借其地理位置和产业基础 成为大国争取合作的对象和产业外包的承接方 [3] - 马来西亚自身的产业优势、高科技工业及在穆斯林世界的话语权 使其成为中美都想合作的对象 前提是自身产业基础建设完善 [3] - 东南亚地区历史上即是商业避风港 当前作为一个相对发达、繁荣、充满活力的缓冲地带 能在纷争中吸引投资并促成生意 [4][5][6][7] 关税战与东南亚的工业机遇 - 美国关税战的核心目的是将工业拉回本土 这直接引发了中美博弈 并给马来西亚等缓冲区域带来了产业机遇 [9] - 马来西亚需要抓住此机遇 让产业创造更高价值 不能只做外包 而应通过增值服务并借助金融体系走向世界舞台 [10] 中企出海的本土化困境 - 进入马来西亚的中国科技型企业 尤其是软件类企业 许多发展三五年后铩羽而归 主因是对当地文化、用户体验、语言和应用习惯不了解 以及数据安全考量 [11] - 许多中国SaaS、PaaS平台企业基于微信、小程序等中国生态开发产品 但马来西亚华人占比已可能低于2%-3% 依赖中国生态的用户更少 导致市场范围收窄 [11] - 智能制造和硬件企业看到马来西亚在棕榈油、石油、基建等领域的商机 但将中国成熟经验直接照搬至本地可能存在问题 [12][13][14] - 近年出海东南亚的中国企业心态较急 旨在快速获取项目 而五六年前出海的企业更愿意花时间适应本地市场 当时企业更倾向利润更高的欧美澳市场 [16][17] - 部分企业将马来西亚视为规避美国关税的“洗产地”跳板 这种行为已被美国关注并不可取 企业应实实在在为开拓东南亚市场而来 [17] 马来西亚的市场机会 - 中企出海马来西亚以服务业为主 占比超过制造业 这得益于其经济发展和人才储备 为数字化产业生根发芽提供了条件 [20] - **新能源领域**：中国企业有意将电动车、电池项目转移至马来西亚 但面临充电桩等基础设施跟不上的挑战 建议企业可主动参与基础设施建设以形成产业联动 [20][21][22] - **智能制造领域**：马来西亚约三千多万人口无法支撑劳动密集型产业 因此从低端劳动力密集型转向中高端技术驱动型的中国智能制造能力在此很有潜力 [23][24] - **生物医药医疗领域**：马来西亚旅游医疗全球排名第12位 公立与私立医疗体系并行 中国的医疗设备在性价比上有竞争力 远程医疗技术也已达标 但需解决数据打通问题 [25][26][27] - **银发族养老领域**：马来西亚面临少子化问题 需完善养老体系 其温暖气候可吸引中国银发族 例如沙巴地区有发展养老产业的潜力 [27] - **数字化改造领域**：马来西亚许多大中型跨国企业在周边多国设厂 其在库存管理等环节的数字化程度不足 中国的万物互联互通技术及数字化改造能力在此能找到机会 [27] - 技术推广需与政府监管同步推进 许多发展中国家的政府规划常由国际咨询公司制定 因此与政府沟通协调至关重要 [28][29] 成功出海的关键方向 - 出海方向需契合马来西亚的供应链需求及当地民生与便利设施的短板 用中国企业的优势进行补位 实现互补协作 [30] - 企业需调整心态 理解全球市场需要分工合作 而非包揽所有生意 各做优势领域才能长久共赢 [30] - 本土化不是口号 需多与本地人打交道、融入本地生态 避免局限在华人圈子而错失机会 [30]

公司业务转型 - Mitek Systems (MITK) 正在经历从永久许可模式向软件即服务 (SaaS) 模式的转型 [2] - 这一转型过程伴随着成长的阵痛 解释了公司面临的部分毛利率压力和销售压力 [2] 投资策略与平台服务 - 相关分析团队专注于长期多头价值投资 寻找国际市场上被错误定价的股票 目标投资组合收益率约为4% [1] - 该团队在过去5年取得了非常好的业绩 但其成功源于深入参与国际市场 [1] - 该团队为会员提供实时更新的投资组合、24/7问答聊天、定期全球市场新闻报告、会员股票想法反馈、每月新交易、季度财报解读以及每日宏观观点等服务 [2]