上市基本信息 - 公司启动港股招股，拟全球发售721.9万股A类股份，发行价每股141港元，预计11月3日挂牌交易，股票代码02718.HK [1] - 此次上市最多集资约10.18亿港元，香港公开发售部分占10%，国际配售部分占90%，每手买卖单位40股，入场费约5697港元 [1] - 公司已于本月17日通过主板上市聆讯，定位为“中国最大数据智能应用软件供应商”，并被称为港股“企业级专有大模型第一股” [1] 业务概况与市场地位 - 公司业务由三大板块构成：营销智能、营运智能和行业解决方案，为超过135家世界500强公司提供服务，包括宝洁、麦当劳、可口可乐等，业务覆盖零售、汽车、3C等领域 [1][2] - 按2023年收入计，公司已成为中国最大的数据智能应用软件供货商 [2] - 公司产品矩阵包括传承自创业初期的广告数据分析平台“秒针系统”以及2014年后拓展的安防、金融、制造等行业的数字化转型业务 [2] 财务业绩表现 - 2025年上半年公司实现营收6.44亿元，同比增长14%，经调整运营利润达到2688万元，成功扭亏为盈 [5] - 营销智能核心产品秒针系统在2025年上半年贡献收入3.2亿，同比增长10.9% [2] - 营运智能业务在2025年上半年实现收入2.69亿元，同比增速达16.8% [2] - 公司经营性亏损持续收窄，从2022年的11亿元减少至2023年的1.74亿元，并在2024年进一步收窄至4511万元 [5] 技术产品与研发 - 公司于9月20日正式推出专有大模型产品线DeepMiner，以“可信智能体模型+可信数据”为核心架构，构建面向企业的生产力级AI系统 [3] - DeepMiner是一个由Foundation Agent统一调度的多智能体协同工作系统，整合了自研的GUI操作模型“Mano”与指令推理模型“Cito” [3] - 公司另一基石技术HMLLM（超图多模态大语言模型）已于2024年推出，核心突破在于实现了脑电图信号、眼动追踪等非标生物模态数据的深度融合 [4] 行业趋势与市场机遇 - AI Agent市场规模预计将从2025年的76.3亿美元激增至2030年的503.1亿美元，年复合增长率达45.8% [4] - 企业对数据隐私、模型可控的要求提升，让专有大模型成为行业刚需，为头部企业提供广阔的增长空间 [4] - 企业级AI应用正迎来从概念验证向规模化商业落地加速转化的机遇 [4] 股东结构与估值历史 - 腾讯通过三家关联公司合计持股26.96%，为最大外部股东，红杉中国、快手、淡马锡等机构合计持股超30%，创始人吴明辉个人持股12.23% [6] - 公司估值在2020年11月完成E2轮融资后达到29亿美元峰值，在2024年初的一轮融资中估值定格于15亿美元，相较高点缩水近一半 [5]

大会与行业背景 - 第六届1024资管科技开发者大会（ITDC 2025）在上海举行 主题为"人工智能+：从产业AI到金融AI" [1] - 大会汇聚政府部门、金融基础设施、银行、保险、公募基金、券商资管、金融科技企业等领域嘉宾 探讨AI技术在资管行业的前沿应用与发展趋势 [1] AI Agent技术趋势 - 基础大模型能力跃迁及开源模型普及 推动AI Agent在金融行业落地应用 [1] - AI Agent技术成熟 从"单点功能"走向"流程自动化" 可自动理解、拆解并执行复杂任务 [1] - AI Agent实现对桌面端、数据中台、业务系统等资源底座的统一调度 [1] - 在投研、投顾等专业场景中 AI Agent成为推动业务效率跃升与模式重构的核心引擎 [1] 投研业务范式变革 - 在AI Agent赋能下 投研业务逐步迈入"人机协同"的范式突破 [2] - 以智能投研平台WarrenQ为例 帮助分析师从繁琐基础工作中解放 聚焦核心价值创造 [2] AI赋能投顾服务 - WarrenQ平台可赋能营销型投顾和产品型投顾 [2] - 针对营销型投顾 在客户分析、针对性推荐、个性营销、专业陪伴等环节助力快速生成个性化投资建议和资讯服务 [2] - 针对产品型投顾 在研究分析、构建投资组合、运作报告、直播路演等环节进行AI全程辅助 [2] - AI赋能下 过去一个投顾深度服务一位客户的时间 可服务5位到6位客户 且服务质量稳定在专业水平之上 [2] 公司业务进展与展望 - 公司智能投研产品与能力已服务数十家金融机构 助力投资研究全流程智能化升级 [3] - 投资研究是金融机构落实"人工智能+"行动的重要领域 [3] - 公司将持续跟进大模型技术前沿发展 为投研业务场景深度赋能 助力金融机构实现投研体系数智化跃迁 [3]

投资评级 - 维持“买入”评级 [4] 核心观点 - 公司2025年第三季度业绩稳健，营业收入同比增长5.0%至12.5亿元，扣非后归母净利润同比增长17.5%至1.2亿元，盈利能力提升 [2] - 公司通过精细运营实现良好费用控制，销售费用同比下滑16.4%，管理费用增速放缓至7.9% [3] - 公司加速推进出海战略，香港子公司已成立并与多家海外机构签署合作协议，未来将重点拓展AI Agent在金融场景的应用及区块链等前沿技术领域 [3] - 预计公司2025年至2027年归母净利润将持续增长，增速分别为9.9%、17.0%和14.6% [4] 业绩简评 - 2025年第三季度营业收入为12.5亿元，同比增长5.0% [2] - 2025年第三季度毛利润同比增长9.8% [2] - 2025年第三季度扣非后归母净利润为1.2亿元，同比增长17.5% [2] 经营分析 - 软件及IT解决方案业务Q3营收为8.6亿元，同比增长9.9% [3] - 业务数字化运营业务Q3营收为4.0亿元，同比下滑4.2% [3] - 智慧客服及消金营销业务营收为2.5亿元，同比增长11.2% [3] - 数智化运营及服务营收为1.5亿元，同比下滑22.1% [3] - 公司战略聚焦于AI Agent在营销、风控、运维等金融场景的应用，并探索区块链、隐私计算及量子科技在数字资产管理、跨境支付等领域的业务机会 [3] 盈利预测与估值 - 预计2025年营业收入为48.7亿元，同比增长5.0%，2026年为52.1亿元，同比增长7.1%，2027年为56.5亿元，同比增长8.3% [4] - 预计2025年归母净利润为3.4亿元，同比增长9.9%，2026年为4.0亿元，同比增长17.0%，2027年为4.6亿元，同比增长14.6% [4] - 对应2025年预测市盈率为37.9倍，2026年为32.3倍，2027年为28.2倍 [4] 公司基本情况与财务预测 - 预计2025年摊薄每股收益为0.553元，2026年为0.647元，2027年为0.742元 [9] - 预计2025年每股经营性现金流净额为0.67元，2026年为0.76元，2027年为0.88元 [9] - 预计2025年净资产收益率为11.18%，2026年为11.87%，2027年为12.26% [9] 市场评级与历史表现 - 市场中相关报告在过去六个月内共有21次“买入”评级 [12] - 国金证券研究所自2023年10月以来多次给予“买入”评级，最近一次为2025年8月17日，当时市价为24.01元 [12]

AI Agent核心观点 - AI Agent能力的质变关键不在于底层大模型智力的增长，而在于围绕模型设计的有效"认知流程" [3] - 行业对Agent存在两种认知误区：过度神秘化或过度简化，导致沟通成本很高 [1][2] - 从Chatbot到Agent的进化是从"优雅的文本统计模仿"转向"可靠的行动派"的本质转变 [47][52] Agent能力演进阶段 - 阶段一原生天才：对应基础API调用，一次性黑盒生成答案，无法保证可靠性 [20] - 阶段二思考者：引入思维链(CoT)流程，将复杂任务分解为线性推理子任务，降低幻觉概率 [22] - 阶段三细心人：通过自我反思(Reflexion)框架实现"先行动、再复盘、后修正"的迭代流程，在HumanEval代码生成任务上达到91%准确率，超越GPT-4的80%记录 [25][26] - 阶段四战略家：具备规划能力，将宏大目标分解为逻辑清晰的子任务清单，提升执行效率和确定性 [29] - 阶段五学者：通过ReAct框架实现思考->行动->观察循环，将AI从封闭大脑转变为能与现实世界互动的行动者 [31][34][38] 流程驱动的三重价值 - 结构价值：用规划(Planning)和思维链(CoT)等流程为AI思考建立逻辑脚手架，对抗思维混沌 [56][59] - 迭代价值：通过反思(Reflection)和总结(Summarization)流程为记忆打造压缩算法，实现长期记忆演化 [61][64] - 交互价值：通过工具使用(Tool Use)连接现实世界，确保获取真实质量而非高质量幻觉 [65][67] 理论基础与科学原理 - 控制论视角：Agent工作流程对应闭环控制系统，通过反馈机制实现从开环到闭环的进化 [74][78][84] - 信息论视角：Agent工作是通过行动获取信息进行熵减的过程，系统性地消除不确定性 [86][90][91] - 两个理论共同为Agent框架的可靠性与有效性提供坚实科学基石 [94] 开发者角色转变 - 从"提示词工程师"转变为"Agent流程架构师"，核心价值体现在思考结构、记忆机制和世界交互范式的设计上 [72][98][99] - 新角色三大核心职责：设计AI思考流程、赋能AI行动工具、构建AI决策上下文 [100][101][102] - 行业竞争力核心从模型参数大小转向智能流程优劣，LLM应用未来取决于流程设计 [96] 性能工程与架构演进 - 架构选型与剪枝：对简单场景使用LLM内置工具调用范式，降低token消耗和延迟 [106] - 并行化执行：通过异步I/O实现并行工具调用，将总耗时从"所有任务耗时之和"缩短为"最长任务耗时" [106] - 模型特化与路由：采用混合模型策略，轻量模型处理高频任务，重量模型处理复杂推理 [115] - 高效记忆架构：设计精准的记忆检索机制，以最低Token成本注入最关键信息 [115] 前沿架构探索方向 - 认知调度中心：实现智能工作流编排，如Anthropic的"Skills"功能允许模型自主选择、组合并调用多个工具 [108] - 规约驱动分层架构：通过技术规约(Specification)实现多Agent可靠协作，进化为可追溯的现代软件工程 [109] - 即时代码生成：让Agent从"使用工具"进化到"创造工具"，通过CodeAct等框架动态生成代码扩展能力边界 [110]

AI Agent核心观点 - AI Agent能力的质变关键不在于大模型智力增长，而在于围绕模型设计的认知流程[2] - 从Chatbot到Agent的进化本质是从静态生成转向动态执行流程[33] - 行业竞争核心已从模型参数转向智能流程设计优劣[62] Agent能力演进路径 - 学霸成长比喻展示Agent五阶段演进：原生天才→思考者→细心人→战略家→学者[15] - 思维链(CoT)强制模型分解复杂任务为线性推理子任务，降低幻觉概率[18] - 自我反思(Reflexion)框架引入"先行动-再复盘-后修正"迭代流程，HumanEval代码任务准确率达91%超越GPT-4的80%[20] - 规划能力将宏大目标分解为逻辑清晰子任务清单，提升执行确定性[22] - ReAct框架通过思考→行动→观察循环将AI从封闭大脑变为现实世界行动者[26] 流程设计三重价值 - 结构价值：规划流程在宏观层面建立逻辑脚手架，思维链在微观层面确保推理严谨[36][37] - 迭代价值：反思流程对记忆进行高效压缩，用极小上下文空间保留关键决策信息[42] - 交互价值：工具作为流程神经触手，通过ReAct框架确保AI获取真实世界信息[46][47] 科学理论基础 - 控制论视角：Agent实现从开环系统到闭环系统进化，通过反馈机制持续逼近目标[53][54] - 信息论视角：Agent工作本质是熵减过程，通过行动获取信息消除不确定性[59][60] 开发者角色转变 - 提示词工程师角色正成为历史，新兴角色是Agent流程架构师[64][65] - 新角色三大核心职责：设计AI思考流程、赋能行动工具、构建决策上下文[66][68][69] - 基础Think-Act-Observe循环是Agent心跳，架构师需在此基础上构建大脑与神经系统[70] 性能工程优化 - 架构剪枝：简单场景使用LLM内置工具调用范式降低延迟[70] - 并行化执行：对无依赖子任务实施并行工具调用，将总耗时缩短为最长任务耗时[71] - 模型路由：轻量模型处理高频任务，重量模型仅用于复杂推理节点[71] - 记忆架构：高效检索机制精准提取关键时刻所需知识[72] 前沿架构方向 - 认知调度中心：Anthropic Skills功能实现智能工作流编排，模型自主规划多工具协作[73] - 规约驱动分层：规划Agent生成技术规约作为执行Agent工作契约[74] - 即时代码生成：CodeAct框架让Agent动态创建工具，实现能力边界动态扩展[75]

融资信息 - 讯兔科技完成超1亿元人民币的Pre-A轮融资 [1] - 本轮融资由高瓴创投和红杉中国联合领投，钟鼎资本和嘉程资本跟投 [1] - 融资将用于加速构建AI驱动的金融"新基建"并推动公司全球化布局 [1] 公司概况 - 公司成立于2021年，为AI驱动的金融数据与生产力服务商 [1] - 公司创始人兼CEO李罗丹为"90后" [1] - 公司致力于通过AI Agent提升全球机构投资者的工作效率和提高资本市场信息有效性 [1] 产品与服务 - 核心产品Alpha派是行业内首个将AI技术成功落地于投资研究场景的应用 [2] - 产品从"会议"痛点切入，凭借AI纪要助理赢得用户，并推出"公司一页纸、业绩点评、调研大纲"等AI Agent矩阵 [2] - Alpha派已累计服务七万余名投研人员，覆盖6000多家机构 [2] 发展战略与市场定位 - 公司战略定位为"用户代理"，帮助用户从信息洪流中解放，聚焦价值创造 [2] - 公司使命是为金融机构配备全球市场竞争所需的先进研究工具 [2] - 投资方认为公司不仅是新一代原生AI SaaS公司，更有潜力成为金融投资领域的平台级新型基础设施 [2]

AI对信息中间商的影响 - 人工智能导致维基百科人类页面浏览量相比去年下降8个百分点[2] - AI利用百科内容寻找答案使用户远离维基百科平台[3] - AI Agent发展将带来生产关系整合对中间商形成围剿[3] Zocdoc的案例与应对策略 - Zocdoc作为连接患者和医生的平台在美国与Uber Airbnb等公司并驾齐驱[3] - 公司从2007年就开始使用机器学习技术提高医患匹配质量[5] - 平台深度整合医生日程保险规则患者偏好等动态私有数据形成竞争壁垒[7] - 通过20年积累的现实业务经验构建学习曲线和应对边缘情况的能力[5] - 积极利用AI提升效率并实现以前不可能的新服务[5] 不同中间商模式的脆弱性对比 - 维基百科的核心资产是静态结构化公共知识易被AI消化重新包装[7] - Zocdoc类服务依赖动态私有且充满容错的深度整合数据网络更难被绕过[7] - 维基百科最珍贵的资产可能转变为持续演进自我修正的知识构建机制[7] AI Agent发展的挑战与不确定性 - AI存在幻觉问题尚未有效解决影响其在医疗等高风险领域的应用[4] - 提升系统可靠性如从90%到99.999%面临类似测量英格兰海岸线的无限细节挑战[4] - AI Agent的盈利模式尚未明朗订阅费与广告模式存在矛盾[7] - 产业链价值分配蛋糕如何分割由谁主导等核心问题仍无答案[7]

AI浏览器行业动态 - Perplexity AI推出基于Chromium架构的AI浏览器Comet，默认集成其搜索引擎，已于2025年7月上线[1] - Atlassian以约6.1亿美元收购AI浏览器产品Dia的公司The Browser Company，强化AI浏览器领域布局[1] - OpenAI正式发布以ChatGPT为核心构建的智能浏览器ChatGPT Atlas，主打"网页陪伴"功能，用户可在任何网页唤出侧边栏获取上下文感知协助[1] ChatGPT Atlas核心功能 - 引入"浏览器记忆"功能，可记住用户访问的网页内容与任务进度，未来自动调取相关信息提升工作效率[3] - 支持"Agent模式"，使ChatGPT能在网页上自动执行检索资料、规划会议等复杂任务，该模式面向Plus、Pro与Business用户开放预览[3] - 实现浏览器从被动工具向主动伙伴的转变，支持在当前窗口直接处理任务[1] 浏览器行业发展历程 - 1993年Mosaic浏览器通过图文混排能力首次让普通人直观浏览互联网，点燃公众热情[9] - 1994年网景通信公司推出Netscape Navigator，引入JavaScript和SSL安全协议，一度占据近九成市场份额[10] - 微软通过Windows操作系统深度捆绑Internet Explorer，执行"拥抱、扩展、消灭"策略，最终导致网景被AOL收购[11][13] - 2004年Mozilla基金会发布Firefox 1.0，以开放、标准、安全和可定制性为旗帜，推动Web标准回归[17] - 2008年Google推出Chrome浏览器，以惊人速度、简洁界面和沙箱安全架构迅速征服用户，市场份额长期稳定在六成以上[18] 当前浏览器市场格局 - Google Chrome全球市场份额达66.6%，覆盖超过36.9亿用户，在桌面端占65.67%，移动端占67.67%[30][33] - Safari以18.01%的全球份额位居第二，拥有约10亿用户，其成功高度依赖苹果硬件生态系统[34] - Edge全球份额5.23%，拥有约2.92亿用户，桌面端表现亮眼达13.77%，自2020年以来从1.45%持续增长至5.23%[36] - Firefox全球份额仅剩2.57%，约1.42亿用户，较2009年高峰期的32%大幅下滑，移动端份额仅0.53%[37] 区域市场特征 - 中国市场Chrome份额45.12%，未形成绝对统治，UC Browser和360安全浏览器分别占据7.42%和5.67%份额[51] - 印度市场Chrome份额高达89.34%，其他浏览器份额可忽略不计[51] - 美国市场Chrome占52.91%，Safari占31.22%，展现苹果在美国市场的强大号召力[51] AI浏览器的战略意义 - AI正扮演类似图形界面、V8引擎的革命性角色，使浏览器从信息检索通道转变为具备行动能力的通用执行平台[55][60] - 美国司法部提出"让Google出售Chrome"为行业带来变数，OpenAI公开表态有意接盘，认为这是展示"AI优先浏览器"的机会[61] - 掌控AI浏览器意味着抢夺下一代互联网入口控制权，可构建生态闭环战略支点，开辟智能广告投放、付费订阅等创新商业模式[65][68][69] 浏览器行业成功要素 - 技术创新是市场格局变化突破口，从Mosaic的内联图片到Chrome的V8引擎，每次技术质变都带来市场机会[47][48] - 分销渠道决定用户规模，IE借助Windows捆绑、Chrome依托Google生态、Safari凭借iOS默认安装都证明渠道控制力的重要性[49][50] - 用户体验是成功核心，无论技术多先进，用户选择最终由浏览器是否直观易用、界面简洁高效决定[52][53]

活动信息 - 计划于2025年10月25日周六晚7点在深圳举办一场8-10人的小型聚餐 主题为AI及硬件出海 面向大厂、创业公司产品/技术及创业者人群 [1] - 计划于2025年11月7日周五晚7点在新加坡举办一场6-8人的小型聚餐 主题为AI及硬件出海 面向大厂、创业公司产品/技术及创业者人群 [1] - 活动旨在交流想法、分享经验、拓展人脉 报名截止时间为活动前一日晚8点 名额有限 [1] 业务与招聘 - 公司业务涉及AI Agent领域 [3] - 公司正在招募新一期的实习生 [6] - 公司定位为AI时代中国年轻版YC 旨在寻找有创造力的00后创业者 [8] - 公司旗下包含Z Potentials、Z Combinator、Z Finance、Z Lives等多个品牌或业务线 [7][8][9]

AI Agent行业发展势头 - AI Agent在短短2年内已从实验品转变为企业的优先事项，财报电话会议提及Agent的次数自2023年以来增加10倍[4] - 2025年按投融资交易数量排名前10的科技细分赛道中，有5个与AI Agent直接相关，占最火爆投融资热点的一半[4] - 每5家新晋独角兽公司中就有1家将Agent技术作为核心产品[4] AI Agent技术演进路径 - 2025年AI Agent在受限环境中运行，利用结构化工作流和"护栏"完成特定目标[5] - 2026年后AI Agent将发展为完全自主代理，在没有人为干预的情况下运行，具有更复杂的决策和任务执行能力[6] - 技术演进从聊天机器人（2025年前）逐步发展为助手/Copilot（2025年）、带护栏的智能体（2025年）和完全自主智能体（2026年后）[7] 2026年AI Agent六大趋势预测 - 语音AI加速崛起，企业正布局通过对话而非文本界面与AI互动的未来[10] - AI并购潮席卷智能体领域，2025年第一季度AI智能体解决方案引领顶级AI退出交易，目前已发生35笔以上收购[11] - 利润压力蔓延，推理模型将输出Token数量增加约20倍，导致计算成本显著增加[12] - 智能体式商业模式基础巩固，Stripe在2025年9月宣布推出代理式支付API，与OpenAI共同推出代理式商业协议[13] - 数据护城河之战重塑企业软件，Salesforce为Slack API设置新速率限制，Snowflake发起联盟制定标准化数据格式[14] - 智能体监控工具成为必需品，2025年AI智能体可观测性、评估和治理市场发生7笔早期交易，总融资额3090万美元[15] AI Agent企业营收表现 - 2025年收入最高的20家Agent初创公司中，有一半3年前都不存在，包括Cursor（收入5亿美元，2022年成立）、Lovable和Mercor（收入均达1亿美元，2023年成立）[4] - 编程AI智能体在商业化中领先，6个软件开发智能体进入收入榜单前列，Cursor年经常性收入达5亿美元，Replit达1.5亿美元[16] - 软件开发智能体是资本效率最高的类别，平均每名员工创造140万美元收入，而所有顶级智能体类别的平均水平为每名员工59.4万美元[16] - 客户服务AI智能体获得最高估值溢价，平均收入倍数高达219倍，所有顶级创收AI智能体的平均值为80倍[16] AI Agent在企业工作流程中的应用进展 - 软件开发Agent正从代码助手进化到风险护栏，超过一半公司专注于通过基于浏览器的测试智能体和自动化审查系统降低风险[20] - 网络浏览Agent从通用走向专业化，Y Combinator孵化现有网络浏览智能体市场50%以上的公司，初创公司通过有针对性的应用进行差异化竞争[21] - 垂直Agent瞄准高度监管行业，医疗保健和金融服务占智能体AI公司的19%，其中32%的垂直化智能体已在积极部署解决方案[22]