2025年9月15日，国家市场监督管理总局发布公告称，近日，经初步调查，英伟达（NVIDIA）公司违反《中华人民共和国反垄断法》和《市场监管总局 关于附加限制性条件批准英伟达公司收购迈络思科技有限公司股权案反垄断审查决定的公告》，市场监管总局依法决定对其实施进一步调查。 早在2024年12月9日晚间，国家市场监督管理总局就曾发布公告称，近日，因英伟达公司涉嫌违反《中华人民共和国反垄断法》及《市场监管总局关于 附加限制性条件批准英伟达公司收购迈络思科技有限公司股权案反垄断审查决定的公告》（市场监管总局公告〔2020〕第16号），市场监管总局依法对 英伟达公司开展立案调查。 当时，英伟达发言人在一份声明中回应称："我们努力在每个地区提供最好的产品，并在我们开展业务的所有地方履行我们的承诺。我们很乐意回答监 管机构对我们业务的任何问题。" 经过9个多月的调查，从国家市场监督管理总局最新发布的公告来看，已经初步确认了英伟达违反中国的"反垄断法"以及此前市场监管总局有条件批准 英伟达收购迈络思交易的相关协议。 或与捆绑销售有关 近年来，随着生成式AI的爆发，市场对于英伟达的AI芯片需求也呈爆发式增长，这也使得英伟达占据 ...

行业趋势：手机AI键的复兴与功能升级 - 多家手机厂商在旗舰机型中重新引入实体AI键，包括魅族22、iPhone 16系列、OPPO Find X8/X8s系列、华为Mate 70系列、Nothing Phone (3a)系列以及即将推出的vivo X300系列 [4][8] - 新一代AI键定位为多功能快捷入口，核心功能包括传统操作（如手电筒、相机切换）和AI上下文处理（如屏幕内容分析、语音交互），而非单纯唤醒语音助手 [7][16] - 与2016-2019年的AI键（如三星Bixby键、vivo Jovi AI键、小米AI键）相比，当前设计强调系统级整合，通过生成式AI直接处理实时信息并触发动作 [8][9][11] 技术演进：AI键的功能实现与差异化 - OPPO的AI闪记功能可抓取屏幕内容并由AI自动摘要、提取行程信息，同步至跨设备记忆空间 [11][13] - Nothing的Essential Key配合Essential Space实现个人信息自动归纳分类，构建"个人信息中枢" [13] - 苹果视觉智能通过镜头理解现实世界提供主动服务，华为采用双击电源键触发AI功能，实现三合一设计 [13][19] - 技术依赖多模态大模型能力和系统深度整合，若识别不准或响应慢可能导致体验倒退 [20][24] 市场定位：AI键的战略价值与用户需求 - 当前AI功能处于"有用但不刚需"阶段，使用频率远低于拍照、社交等核心功能 [17] - 实体键优势包括物理反馈强、误操作少、发现性高，可能提升低频AI功能的触达率 [20] - 厂商将AI键视为争夺AI入口心智的战略布局，未来可能成为用户"AI中枢" [22] - 实际价值取决于厂商AI能力成熟度，对能力强者是"战未来"按钮，对能力弱者可能多余 [22] 产品设计：AI键的交互逻辑与用户体验 - 多数AI键设计兼顾通用性与未来性，保留传统快捷功能确保基础实用性 [19] - 华为通过双击触发集成多功能快捷，减少独立按键占用空间 [19] - 实体键将模糊的AI使用意图转化为明确操作路径（点击或长按），降低使用门槛 [20] - 跨厂商设计思路相近（如OPPO、苹果、Nothing），存在相互借鉴优化空间 [23]

大模型技术发展趋势 - 大模型已成为推动社会生产的重要工具，广泛应用于日常办公、自动驾驶、具身智能和AIGC生成等领域 [2] - 大模型产业正经历技术普惠化、应用垂直化和生态开源化的深度变革 [2] - RAG和AI Agent技术成为AI从业者核心竞争力，相关岗位需求旺盛且算法岗位年薪领先行业 [2] 技术社区建设 - 创建了集视频、图文、学习路线、问答和求职交流为一体的综合型大模型社区 [2] - 社区已邀请40+来自国内外知名高校和头部企业的专家，包括上交、清华、北大、上海AI实验室、港科大、阿里、美团、深度求索、字节、百度和月之暗面等机构 [4][66] - 社区提供学术进展追踪、工业应用交流、求职对接和行业机会挖掘等服务 [7] RAG技术体系 - 提供完整的RAG学习路线，包括Graph RAG、Knowledge-Oriented RAG、Reasoning RAG等子领域 [4][9] - 汇总了最新综述、开源仓库和BenchMark，涵盖RAG在视觉理解和AIGC中的应用 [11][12][14][16][18][21][23] - 包含个性化RAG工作汇总和专业技术资料，适合从入门到进阶的系统性学习 [4][11] AI Agent技术体系 - 详细解析AI Agent核心技术，包括前沿综述、强化学习、多模态应用和通讯协议 [25][27][29][31][32] - 汇总基座Agent、自进化Agent和Multi-Agent的最新研究成果 [34][36][38] - 提供Agent评测框架和开源工具链，覆盖工业界与学术界需求 [4] 多模态大模型训练 - 涵盖多模态大模型（MLLM）和视觉语言模型（VLM）的训练方法，包括微调、RLHF和MoE技术 [40][44][45][47][49][50] - 汇总开源数据集和提示适配器学习方案，支持3D世界应用开发 [42][51][53] - 持续扩展强化学习与模型优化模块，满足科研和工业落地需求 [40] 模型量化与部署 - 提供大模型量化、推理和部署的完整技术方案 [55][56] - 涵盖参数优化、推理加速和部署实践，助力模型高效落地 [58][60][62] - 扩展社区内容至工程应用领域，满足开发者对模型部署的需求 [56] 社区发展计划 - 计划邀请国内外顶尖学术界和工业界专家进行直播分享，内容可回放 [64] - 持续扩展专家网络，打造大模型前沿技术聚集地 [66] - 提供独家岗位招聘信息，赋能社区成员职业发展 [67]

自生成式AI爆发以来，医疗始终是最重要的应用赛道之一。 资本的热度足以证明这一点： OpenEvidence在B轮融了2.1亿美元，Qventus的D轮拿下1.05亿美元，Chai Discovery的A轮也 有7000万美元。 红杉更是连续出手，在医疗AI领域投了6家公司，其中4次领投，覆盖临床决策支持、药物研发、医院 信息系统、医疗文档、行政自动化等关键环节。 投资人看好AI医疗的逻辑很简单，AI的角色正在从"辅助工具"升级为"核心工作流"。 它不再只是锦上添花的插件，而是嵌入医疗体系的关键节点：在病历生成、处方开立、临床试验、影像 分析等环节直接创造数据、触发流程，从而影响一系列下游决策。谁掌握了数据入口和流程启动点，谁 就有机会改写整个生态的价值分配。 Abridge就是一个鲜明例子：它把医患对话转化为结构化数据，不仅帮医生减负，还衍生出一套贯穿计 费、护理协调、临床试验的完整数据流。 类似的战略入口，还包括处方点、DME订购、医生教育、证据生成、试验设计与样本采集等，几乎每 一个节点都可能成为AI驱动创新的"爆破口"。 这也意味着，AI在医疗中的角色已经从"支持"变成"决策参与者"，能直接影响诊疗路 ...

财务业绩 - 第二季度营收3.97亿元 同比增长40% [1] - 平台首年保费11.28亿元 同比增长73% [1] - 平台总促成保费17.96亿元 同比增长34% [1] - 实现净利润1088万元 [1] 产品与客户结构 - 长期险件均首年保费超过7600元 同比提升87% [2] - 分红型储蓄险战略巩固市场领导地位 年金险成为增长新引擎 [2] - 累计投保客户数突破1140万 本季度新增投保客户40万 [2] - 长期险投保客户平均年龄35.2岁 二线及以上城市客户占比超65% [2] 技术赋能与运营效率 - AI版APP日均服务用户数稳定超过1.5万人次 [1] - 新客户自主投保率同比提升超50% [1] - 智能体累计数量突破700个 赋能业务全流程 [1] - AI技术月均生成有效代码超20万行 相当于60位中级工程师产能 [1]

不久前才宣称要收购谷歌Chrome浏览器，如今又以2亿美元的新一轮融资再次刷新自己的估值纪录，成 立仅三年的AI搜索创业公司Perplexity以其高调的行事作风，成为硅谷最引人注目的AI独角兽之一。 近日，据多家外媒报道，Perplexity已获得2亿美元的新一轮融资承诺，公司估值飙升至200亿美元。而 就在两个月前，Perplexity才刚刚以180亿美元估值融资了1亿美元。然而，尽管Perplexity备受资本青 睐，以密集的融资节奏和惊人的估值涨幅迅速跃升为头部AI创业公司，但在估值一路狂飙的背后，其 商业化进程却显得步履蹒跚。广告业务几近停滞、电商功能缺失严重，这家被寄予厚望的"谷歌杀手"， 似乎仍在寻找属于自己的"钱景"。这一强烈反差，也为Perplexity的未来蒙上了一层不确定性。 A面：三年"吸金"15亿美元 Perplexity的融资历程，堪称AI创业中的"速度与激情"。 公开资料显示，Perplexity成立于2022年8月，总部位于美国旧金山。联合创始人兼首席执行官Aravind Srinivas曾在OpenAI担任研究科学家，创始团队成员来自Meta、Quora和Databricks ...

公司动态 - 万兴科技连续第七年受邀参加2025互联网岳麓大会 展示多项创新成果包括万兴天幕2.0和万兴超媒Agent [1] - 董事长吴太兵在大会开幕式发表主题演讲 宣布万兴天幕2.0原生应用矩阵升级 万兴超媒Agent Web及App中英文版本全球全平台同步上线 [1] - 万兴天幕2.0与岳麓大会共创预热宣传片《AI湘江畅想》 展现AI与湘江文化科技交融 [1] 行业趋势 - AI产业呈现三大趋势：创意生产全流程AI化 大模型从单模态迈向多模态 技术普惠推动创作从专业化走向全民化 [2] - 生成式AI市场规模预计2032年超1.8万亿美元 Bloomberg数据 [2] - AI正颠覆全球数字创意产业 形成音视频AIGC新市场 [2] 产品技术 - 万兴超媒Agent支持一句话生成完整视频 多模态内容交付和多轮对话交互 视频创作效率提升超60倍 成功率超95% [3] - 万兴天幕2.0实现对多模态深度理解与音视频原子能力全面升级 性能对比1.0版本平均提升90% 在专业级运镜和立体音效生成方面业界领先 [3] - 公司产品矩阵全面AI化 视频绘图文档等创意产品均融入AI能力 2025年上半年AI服务器累计调用超5亿次 同比增长超2倍 [3] 生态布局 - 公司通过三大生态路径实现价值共创：拥抱文娱内容平台赋能AI超创者 全面开放能力赋能开发者与企业用户 深化产教融合赋能大学生创新创业 [4] - 已推出万兴天幕创作引擎 提供视频图像音频三大解决方案 支持工作流编排和Agent编排 开放API接口并支持MCP协议 [4][5] - 加速"拓长沙谋全球"布局 与湘江实验室战略合作 与中南大学等高校共建人才培养基地 2026届校招应届生平均年薪达50万元 研发岗首年年薪可达百万 [5] 公司背景 - 公司2003年以刻录软件Photo2VCD起步 逐步搭建覆盖多垂直创作场景的AI应用及AIGC原生应用产品矩阵 业务覆盖全球200多个国家和地区 被视为"中国版Adobe" [5]

行业趋势 - AI工程师以顾问身份进入咨询行业 直接挑战麦肯锡等传统咨询巨头 [1][4] - 新型"AI工程师顾问"同时承担策略制定与编码部署角色 弥合AI从构想到现实的落地鸿沟 [1][6] - 企业面临高达95%的生成式AI试点项目失败率 凸显传统咨询模式在AI落地方面的局限性 [1][4][10] 商业模式创新 - Hasura旗下PromptQL平台推出AI工程师顾问服务 时薪定价达900美元 [4][6] - AI工程师顾问兼具技术直觉与业务落地能力 与传统MBA式顾问形成鲜明对比 [6][8] - 服务模式结合销售与工程职能 负责AI解决方案的集成与部署 [6] 市场定价 - 900美元时薪远超四大咨询公司合伙人400-600美元的收费标准 [8] - 资深AI工程师供不应求 企业间人才竞争推高薪酬水平 [8] - AI培训课程每小时收费达400-500美元 反映市场对AI专业服务的高定价预期 [9] 客户与市场反应 - PromptQL客户涵盖网络巨头、顶级快餐、电商、杂货、外卖科技公司及大型B2B企业 [7] - 企业为避免落入95%失败统计 愿意支付高溢价购买AI工程师服务 [12] - 市场存在对传统顾问模式的路径依赖 新服务模式需要克服企业决策者的观念障碍 [14] 失败原因分析 - AI项目失败主因在于工具和组织存在的"学习鸿沟" 而非模型质量 [12] - 成功企业专注于解决AI落地过程中的单一痛点 并与客户建立聪明合作关系 [12] - 高管追逐炒作和激励措施不完善被指为项目失败的重要因素 非技术能力可解决 [13] 行业影响 - AI工程师顾问化风潮正在改变咨询行业的合作伙伴关系预期与文化 [6] - 传统管理咨询顾问可设计AI战略但缺乏实际技术专长 无法完成模型调试和数据管道构建 [8] - 带有AI组件的项目普遍出现溢价 反映市场对AI落地能力的迫切需求 [8]

公司概况与融资进展 - 法律科技垂直AI领域增长最快的创企之一 起源于瑞典 成立不到两年已与全球250家律所达成合作 包括Cleary Gottlieb和Goodwin等顶级律所[1] - 近期获得8000万美元B轮融资 由ICONIQ和General Catalyst领投 估值达6.75亿美元 成为Harvey的强劲竞争对手[2] - 创始人Max Junestrand年仅25岁且无法律背景 通过保持谦逊态度与早期合作伙伴建立紧密反馈机制实现快速发展[3] 产品功能与技术架构 - 产品分为网页应用和Word插件两部分 直接集成到Microsoft Word中 被称为"律师版Cursor"[4][10] - 网页应用从简单聊天功能发展为独立智能体 能调用应用内功能点和外部工具处理复杂工作流 如自动生成完整备忘录报告[5][6] - 创新表格化审查功能可并行运行10万个查询 通过分块和RAG搜索处理超长法律文件 确保引用准确性[9][10] - 支持基于策略手册的自动化合同审查 提供标准语言修改建议 功能已从法务团队扩展至合规、风险和销售部门[27][28][29] - 采用多模型技术栈 交替使用AWS、Claude、Gemini、GPT和Mistral等模型 建立热插拔机制并根据查询复杂度动态选择模型[50] 市场拓展与销售策略 - 采用从高层切入的销售策略 通过先与明星合伙人团队合作形成示范效应 再向其他部门扩展[32][33] - 针对不同规模律所采取差异化销售：大型律所与创新部门合作 中型律所由合伙人决策[31] - 从欧洲市场起步 已进入芬兰、丹麦、挪威、西班牙、法国、德国、英国等15个市场 最后拓展美国市场[65][69] - 在纽约、伦敦、斯德哥尔摩设立中心 并在西班牙、法国和德国部署本地员工[69] 竞争优势与行业定位 - 以30名工程师团队在开发速度上超越数千人规模的竞争对手 公司100名员工时开发效率仍远超规模百倍的企业[44][45] - 关键竞争优势在于"变化率"而非当前功能 能够快速响应客户从A点到B点的转型需求[48] - 打破传统法律服务的同质化均衡 通过AI技术帮助律所提升效率并重新分配时间到高价值工作[20][24][25] - 与传统法律科技巨头的竞争策略是避免长期合同绑定 利用技术迭代速度优势赢得一年期合同[46][47] 团队建设与组织文化 - 团队从YC毕业时的10人快速增长至100人 平均每周入职两人[45][68] - 优先招聘其他公司的前创始人 注重创业精神和问题解决能力 建立内部多个小公司的运营模式[70] - 组织架构扁平化 强调员工主动性和超越自我的工作态度 利用AI工具实现10倍人效提升[73] - 扩展新中心时派遣斯德哥尔摩最优秀员工进行文化传承 保持核心文化的一致性[72] 行业洞察与发展趋势 - AI技术使法律服务从"执行者"模式转向"审阅者"模式 律师更多承担工作指导和质量管控角色[52] - Token成本下降使大规模查询成为可能 客户不再愿意为简单合同审阅支付高昂费用[16][17] - 法律科技行业正经历从单点解决方案向平台化服务转变 模型实验室提供的基础功能逐渐标准化[56] - 垂直AI创业需明确价值定位 避免与AI实验室直接竞争 专注于行业特定应用场景的深度优化[63][64]

数字化时代背景下，金融科技正在以前所未有的方式和速度改变银行业服务格局，随着科技的不断突破 与发展，一系列技术为商业银行带来全方位革新。那么，当前数字金融领域最显著的突破是什么？又是 如何重塑银行服务模式的？本期《财富领航征程》对话中央财经大学商学院教授、博士生导师、商业银 行管理研究所所长郭建鸾。 随着数字经济的持续演进和人工智能技术的迅速发展，商业银行正面临着一场深刻的变革。面对改革挑 战，郭建鸾认为，商业银行需从宏观环境、内部资源与能力、风险管理以及市场机遇四大维度综合考 量，制定差异化且灵活应变的战略路径。 郭建鸾强调，在战略选择上，银行既不能盲目国际化，也不能忽视深耕本土市场。一方面，深耕本土市 场的优势在于银行对本地客户需求、监管环境和文化习惯的深刻理解，更容易形成稳固的客户关系和品 牌认知。同时，随着数字技术的应用，本土市场的细分和定制化服务能力显著提升；另一方面，国际化 布局能够帮助银行拓展增长空间、分散单一市场风险。特别是随着政策的不断推动，跨境金融需求日益 增长，国际化成为银行全球资源配置和市场扩张的重要方向。 此外，在他看来，区块链、生成式AI等是未来最有可能颠覆传统信贷与支付体系的关键 ...