Welcome to The Growth Curve. I do three things here:I share portfolio updates and all transactions every week.Earnings & important updates from companies I own or that are on my watchlist.Deep dives into underfollowed small to medium cap stocks to help you find new investment ideas. Our last two deep dives were on Fluence Energy (FLNC) & UiPath (PATH) & NuScale Power Corporation (SMR). Our next deep dive will be on ONDAS Holdings (ONDS) And Redcat Holdings (RCAT).This was a strong week for the portfolio and ...

核心观点 - 公司第三季度业绩表现强劲，营收同比增长39%，连续第27个季度实现超过30%的同比增长，展现了其生态系统的增长动力和规模效应 [4][50][75] - 公司正通过战略性投资（如降低免运费门槛、发展信用卡业务）来积极把握拉美电商和金融科技的增长机遇，这些投资虽对短期利润率造成压力，但旨在获取市场份额和创造长期价值 [1][4][28][30] - 管理层对长期前景保持乐观，强调将专注于改善用户体验和价值主张，而非宏观经济波动，并计划继续以纪律性方式进行投资以支持增长 [7][28][51] 财务与运营表现 - **营收与利润**：营业收入达7.24亿美元，同比增长30%；尽管面临投资带来的利润率压力，阿根廷市场仍保持高盈利性 [1] - **增长驱动力**：商品交易总额、买家数量和总支付额在阿根廷保持韧性，但在季度内因宏观挑战而放缓；巴西的免运费门槛降低措施显著推动了商品交易总额和售出商品数量的加速增长 [2][4][29] - **成本效率**：在巴西，更高的交易量使单位运输成本环比下降8%，规模效应和利用闲置运力是主要原因 [3][22][24] - **用户增长**：平台活跃买家总数达到7500万，本季度新增买家780万，用户参与度和购买频率提升 [12][39][52] 各市场与业务板块表现 - **阿根廷市场**：尽管面临宏观经济不稳定和利率上升的挑战，营收仍以美元计同比增长39%，以本币计同比增长97%；信贷账簿同比增长100%，且资产质量保持健康；公司在本季度开设了第二个履约中心并推出了信用卡 [7][8][9] - **巴西市场**：核心电商举措成效显著，降低免运费门槛后，售出商品数增速从上季度的26%加速至本季度的42%；净推荐值创历史新高；支付业务总支付额同比增长约28%，市场份额持续增长 [29][52][62] - **墨西哥及其他市场**：墨西哥商品交易总额增长加速；智利和哥伦比亚的商品交易总额增长也表现强劲，市场份额提升；智利金融科技业务的月活跃用户数同比增长75% [3][64][66] - **金融科技（Mercado Pago）**：资产管理规模和信贷组合增长强劲，信用卡业务是关键推动力；在巴西，发行时间超过2年的信用卡客户群已实现盈利，近50%的信用卡交易额来自盈利客户群 [2][26][34] 战略投资与未来规划 - **投资重点**：公司持续投资于免运费、物流、第一方零售和信用卡等领域，以推动增长；这些投资对利润率构成压力，但公司着眼于长期价值创造，不会因短期利润率而犹豫投资 [1][4][30] - **物流与履约**：公司视快速可靠的物流网络为战略重点，将继续投资以提升客户体验；尽管巴西出货量环比增长28%对网络容量造成压力，但现有计划足以应对，中长期产能将根据需求评估增加 [40][41][42] - **技术创新**：公司正在仓库中部署机器人技术和自动化以提升生产率；同时开发生成式AI应用，如卖家助手和金融科技AI助手，以增强平台内的发现和服务能力 [25][67][68] - **新业务举措**：与Casas Bahia的合作有助于补充大家电等品类的选品和竞争力；企业对企业的商业业务被视为一个长期的数十亿美元机会 [56][57] 竞争与行业环境 - **竞争态势**：巴西市场竞争一直非常激烈，但公司凭借强大的价值主张和领先的市场地位（自2014年以来市场份额已翻三倍）保持信心；公司认为其降低免运费门槛等举措是理性的，旨在巩固竞争优势 [71][72][73] - **支付业务竞争**：在巴西，公司的线下POS收单业务通过调整市场策略（如建立直销团队）实现了快于市场的增长；在线上支付，特别是信用卡收单方面，公司也获得了市场份额 [62][63]

融资信息 - 公司完成近5亿元人民币A+轮融资 [1] - 融资由珠海科技集团和孚腾资本（元创未来基金）领投 [1] - 惠远资本、尚颀资本和弘晖基金跟投，洪泰基金、达晨财智、联想创投、君联资本、申万宏源等老股东持续追投 [1] 资金用途 - 募集资金将用于持续扩大软硬协同、多元异构的技术领先优势 [1] - 资金将推动AI云产品与AI终端方案在产业中的规模化拓展 [1] - 公司将加大智能体基础设施研发投入，构建智能体服务平台及配套云、端基础设施 [1] 公司战略与愿景 - 公司将Agentic AI的范式变革视为战略机遇和使命 [2] - 公司已完成智能体原生基础设施转型，将以软硬件联合优化为技术依托 [2] - 战略核心是构建新一代可学习、可进化的Agentic基础设施 [2] - 公司致力于在人工智能基础设施系统优化与生态构建上实现更深层次突破 [2]

融资情况 - 公司完成近5亿元人民币的A+轮融资 [1] - 本轮融资由珠海科技集团和孚腾资本（元创未来基金）领投，惠远资本、尚颀资本和弘晖基金跟投 [1] - 老股东洪泰基金、达晨财智、尚势资本&海棠资金、联想创投、君联资本、申万宏源、徐汇科创投、元智未来追投 [1] - 融资于今年上半年敲定，近期在完成技术成果转化程序后正式披露 [1][4] 公司背景与定位 - 公司成立于2023年5月，由清华大学电子工程系教授汪玉发起，清华大学电子系博士夏立雪任联合创始人和CEO [1] - 公司业务定位为AI基础设施，目标是成为Agentic AI时代首选的“算力运营商” [1] - 公司是清华“科研-验证-产品化-产业化”科技成果转化链路上的一个范本 [1] 行业环境与市场机遇 - Deepseek的出现改写了中国乃至全球大模型的技术走向和行业叙事，为公司带来了更大的施展空间 [2][7] - 从去年到今年，AI推理市场需求增长了10倍以上 [7] - 资本对AI的关注点从大模型延展到了上下游产业链 [3] - 国内AI行业焦点从“如何造模型”转向“如何用模型”，算力配置随之变化，是良性发展 [8] 业务战略与定位演进 - 公司叙事口径从“AI Infra”（人工智能基础设施）转变为“Agentic Infra”（智能体基础设施） [7][8] - Agentic Infra包含三大要素：生产智能体（Into Agent）、协同智能体（With Agent）和服务智能体（For Agent） [9] - 公司定位为“幕后工作人员”，致力于成为国内大型算力运营方，系统性打通和提效中国的芯片硬件、算力服务及人工智能事业 [15][16] - 公司商业模式是连接算法与硬件的桥梁，促进国内芯片企业迭代和模型企业应用新算力，而非直接做芯片或大模型 [13] 创始人视角与公司文化 - 公司被认为是科学家创业的优质样本，发起人汪玉教授在一级市场享有高口碑 [2] - CEO夏立雪认为AI的魅力在于释放个体创造力，公司希望以松耦合模式支持有AI创造力的创业团队 [6] - 公司的使命未本质变化，但看到了中国首次以技术引领者身份参与产业革命的机会 [10][12] - 公司发展注重稳健，融资和估值配合实际业务增长 [4]

Uber AI训练项目裁员事件 - Uber于11月27日裁撤了AI训练计划“Project Sandbox”的项目成员，即便项目雇员原本承诺至少有三个月工作期限也被提前终止 [2] - 裁员理由为客户“内部优先事项发生了变化”，具体裁员人数尚不清楚，涉及零工和博士均收到裁员邮件 [2] - 部分被裁员工因入职时间过短尚未拿到第一笔工资，Uber方面称工资可能需要再等七周至原合同期限结束后发放 [2] - Project Sandbox计划于一个月前启动，主要为谷歌服务，利用人力资源帮助开发AI工具，至少有十余家外包公司参与 [2] - Uber AI Solutions提供数据标注、模型测试及Agentic AI技术栈等企业服务 [2] Uber的AI业务战略 - 公司致力于在网约车、外卖业务基础上加速发展AI业务，利用AI优化系统定价、匹配和调度效率，并布局自动驾驶出租车（Robotaxi） [3] - 今年6月，Uber宣布将其技术平台开放给全球AI实验室和企业使用，利用十年数据积累和业务经验帮助客户构建智能AI模型和应用 [3] - Agentic AI是重点目标市场，公司规划帮助客户在2026年实现大规模采用，其解决方案依赖全球超800万零工劳动力收集和评估资料，提供超过200种语言服务，涵盖30多个网络 [4] - AI训练任务中不少岗位需要博士学位，零工承担更高阶任务 [4] AI数据标注行业动态 - 以人工喂养AI的产业日益壮大，全球数十万人加入AI数据标注工作，有的作为职业发展方向，有的作为副业 [4] - 谷歌Gemini 3和Nano Banana Pro的成功背后也有此类人工训练贡献，Project Sandbox成员完成注册后与谷歌特定员工联系 [5] - Surge AI、Scale AI等初创企业为科技巨头提供人工训练服务，但市场不稳定，裁员是“常规操作” [5] - 为OpenAI提供训练的Invisible Technologies在ChatGPT发布数月后便开始裁员 [5] 行业其他公司裁员情况 - AI明星公司GlobalLogic、Scale AI等今年均启动大规模裁员计划 [6] - Scale AI在Meta收购其49%股权后，因客户流失、经营问题和组织变动，裁撤超过10%的全职员工（200名）及500余名合同工 [6] - Meta自身于10月至11月计划裁撤600名AI条线员工，FAIR研究团队总监田渊栋离职，AI专家杨立昆也确认年底离职创业 [7] AI对就业市场的影响 - 科技公司数据分析领域职位发布数量急剧下降，相比新冠疫情前，相关职位空缺减少40% [7] - AI使企业能以更少投入做更多事，员工无需过多培训即可利用AI分析数据，导致新招聘岗位减少，可能造成未来就业结构畸形 [7]

产品升级 - 公司宣布其代理人工智能驱动的交互式安防摄像头RADCam™与Alexa®语音助手平台完成集成[1] - 用户现在可以通过Alexa询问RADCam当前看到或过去记录的画面内容，并获得清晰的口头活动描述[1] - 该功能适用于所有已部署的RADCam设备，不受购买日期限制，但需要有效订阅服务[5] 技术特点与优势 - 此次升级增加了无需查看屏幕即可获得实时感知的便利性，通过按需提供的语音活动摘要，使产品更好地融入语音驱动的智能家居生态系统[3] - 结合其已有的自动事件描述、智能通知和多奖项获奖的代理AI平台SARA™的洞察力，RADCam支持用户无需费力即可快速感知[6] - 通过添加Alexa的免提访问功能，增强了易用性，并加速了向智能监控的转变[6] 公司合作与支持 - 此次集成的部分工作得到了与亚马逊云科技持续合作的支持，AWS提供了有助于加速RADCam与Alexa集成的技术资源访问[7] - 此次合作有助于推动公司在今年1月15日投资者报告中概述的更广泛平台演进，并支持其“万物安全”的愿景[7] 市场定位与行业背景 - 公司通过其创新的、人工智能驱动的解决方案即服务商业模式，正在重新定义规模近500亿美元的安保服务行业[10] - 与行业现有高成本的有人安保及监控模式相比，公司的解决方案旨在为企业节省35%至80%的成本[10] - 公司拥有超过35家财富500强公司的潜在销售管道以及众多其他客户机会，并期望将现有销售机会转化为产生经常性收入流的已部署客户[13] 未来展望 - 随着平台向更深层次的代理AI性能发展，公司预计将继续扩展RADCam的功能[9] - 未来计划中的增强功能将旨在加强用户感知、提高自动化程度并拓宽智能家居兼容性，以支持在住宅市场的采用并巩固其在AI驱动安防领域的领导地位[9]

行业趋势与驱动力 - AI时代全面加速，企业正采用智能体AI（agentic AI）来改造工作流程，这一趋势正在重塑整个芯片生态系统 [1] - 英伟达的GPU正在推动向更自主的决策系统（即智能体AI）的转变 [1] - 对复杂AI芯片的需求若持续攀升，将惠及相关设计软件公司 [2] 铿腾电子（Cadence Design Systems）业务定位 - 公司是电子设计自动化的市场领导者，专注于“AI和数字孪生”技术，加速从硅片到完整系统的下一代产品工程设计 [4] - 其提供的软件和仿真引擎被芯片制造商用于设计、验证和优化运行智能体AI的处理器 [2] - 公司的工具被全球顶级半导体和科技公司用于开发云计算、5G、AI、汽车、航空航天等领域的芯片 [4] 铿腾电子与行业龙头的协同 - 公司处于智能体AI转变的核心，并通过深化与英伟达的合作关系来巩固地位 [2] - 公司推出了以AI为中心的新设计平台，并拥有不断增长的项目管线 [2] - 对于看好智能体AI和英伟达发展路线的投资者而言，公司是一个值得关注的标的 [3] 公司股价与市场表现 - 公司市值达800亿美元 [5] - 股价在2025年初因对中国出口限制的担忧而承压，但随着限制放宽，业务出现反弹 [5] - 受英伟达-AI热潮和中国市场复苏推动，股价在夏季上涨，并于9月中旬触及约375美元的历史高点附近 [5] - 第三季度财报后股价小幅回调，部分涨幅可能已被提前消化 [5] - 公司股价年内迄今（YTD）基本持平，反映了强劲增长与高预期之间的抵消 [5] 公司估值水平 - 尽管近期股价调整，公司市盈率仍高达48倍，几乎是行业平均24倍的两倍，表明其估值相较同业显著偏高 [6]

阿里开源项目ROCK的核心价值 - 解决了智能体无法在真实环境中规模化训练的难题，为AI执行复杂任务提供了标准化的“实战演练场”[1][2][3] - 与此前开源的强化学习训练框架ROLL协同，构成了完整的智能体训练闭环，打通了从单机实验到集群大规模训练的链路[4][5] - 该组合推开了Agentic AI规模化应用的大门，让开发者不再被底层基础设施困扰[5] 环境服务的重要性与行业趋势 - 大语言模型正经历深刻范式转变，前沿模型已进化为能与外部环境深度交互的Agentic模型，从“能说”扩展到“会做”[6][7] - 训练高效的Agentic模型是一个系统工程，需要四块拼图：大脑（LLM）、考卷（任务描述）、教练（RL框架）和训练场（环境服务）[8] - 环境服务的稳定性和效率直接决定了模型的Scaling潜力，其性能瓶颈往往成为整个训练流程的“卡脖子”问题[9][10] ROLL框架的功能特性 - 基于Ray构建，专为大规模LLM强化学习打造，覆盖从小规模预研到数千卡百亿参数生产环境的完整RL优化流程[12] - 提供环境异步交互和冗余采样等功能，采用极简的GEM标准接口，通过env.reset和env.step两个核心方法大幅简化交互过程[13][14] - 简洁的设计使得新业务应用能快速适配，环境开发者只需实现标准方法即可无缝接入训练体系[15] ROCK项目的核心能力 - 核心使命是规模化，旨在击碎传统训练中因资源限制导致的硬性天花板[19][21][24] - 基于Ray构建，能将计算集群抽象为弹性伸缩的“环境资源池”，支持分钟级别自动调度和拉起成千上万个并行训练环境[25] - 支持在同一集群中同时运行同构与异构环境，既满足大规模重复探索需求，也提升Agent在不同任务间的泛化能力[27][28] ROCK的调试与部署优势 - 提供程序化的Bash交互能力，通过SDK和HTTP API开放Linux Shell功能，使开发者可像操作本地终端一样与成百上千个远程Sandbox深度交互[32][33] - 设计“一次编写，随处运行”的方案，支持本地独立运行、本地集成调试和云端规模化部署三种模式，确保开发与生产环境一致性[37][38][39] - 具备企业级稳定性，包括故障隔离、精细资源调度和快速状态管理，按阿里内部核心基础设施标准构建[42][43][44][45] ModelService的架构创新 - 作为“中间人”完美实现了解耦，通过“提问-拦截-回答”三步让Agent和ROLL各司其职[50][51] - 带来四大好处：彻底解耦、控制权在手、节约成本以及兼容性强[52][57] - 该架构将昂贵的GPU资源集中用于ROLL的中心推理服务，而ROCK Sandbox可在低成本的CPU实例上大规模运行，极大降低训练成本[57] 对行业的影响与总结 - ROCK与ROLL的组合从根本上解决了Agentic模型训练中的两大核心挑战：高效的学习算法和可规模化的环境服务[55] - 为开发者提供了标准化解法，包括弹性扩展、无缝衔接、极致稳定和架构革新四大优势[58] - 使Agentic模型训练从少数顶尖团队的黑科技，转变为每个开发者都能上手的标准工业流程[56]

Tidalwave Announces $22M Series A Round Back to Home Tweet NEW YORK, NY, Tidalwave, an agentic AI-powered mortgage point-of-sale (POS) platform, has announced a $22 million Series A funding round. The round was led by Permanent Capital, with participation from D.R. Horton, Inc., the nation's largest homebuilder, and a follow-on from Engineering Capital. This brings Tidalwave's total funding to $24 million.Tidalwave is an agentic AI company dedicated to eliminating bottlenecks in the mortgage process. ...

业绩总结 - FY26第三季度年化经常性收入（ARR）为4.97亿美元[10] - FY26第三季度收入为1.25亿美元，同比增长29%[60] - FY26 Q3的非GAAP运营利润率为29%[61] - FY26 Q3的毛利率为85%，非GAAP毛利率为87%[70] - FY25 Q3的美元基础净保留率（DBNR）为100%[61] - 2025年10月31日的总收入为124,545千美元，较2024年同期增长4.5%[73] - 2025年10月31日的净收入为159,555千美元，而2024年同期为亏损6,558千美元[72] 用户数据 - 客户留存率（DBNR）为100%[10] - 总付费客户数量为15,398[10] - 年化经常性收入超过10万美元的客户数量为867[10] - FY26 Q3的客户年度经常性收入（ARR）超过100万美元的客户数量为867[61] - 每个组织在过去12个月内经历的高优先级事件数量为25，年损失约为2000万美元[51] 未来展望 - 公司在全球市场的总可寻址市场（TAM）估计为500亿美元[50] - PagerDuty在三年内实现249%的投资回报率（ROI），回收期少于12个月[53] - PagerDuty的产品组合在2024年成为一家主要金融机构的事件响应标准平台[58] 新产品和新技术研发 - FY26 Q3的研发费用占收入的比例为16%[63] 财务表现 - 自由现金流利润率为17%[10] - 自由现金流在2025年10月31日为20,929千美元，较2024年同期增长7.6%[73] - 2025年10月31日的营运现金流量边际为20%，较2024年同期提升[73] - 2025年1月31日的年度净收入为-54,460千美元，较2024年的-81,757千美元有所改善[72] - 2025年1月31日的每股净收入为-0.59美元，较2024年的-0.89美元有所改善[72] 负面信息 - 每次事件的停机成本约为每分钟4,537美元，导致每次事件的总成本约为794,000美元[51]