报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 临床研究领域正处于非凡时期，GenAI工具在临床试验中的成功应用使行业格局发生转变，FDA等监管机构也开始为临床研究中应用Responsible - AI提供指导；报告介绍GenAI和agentic AI区别，强调训练数据选择性重要性，并提出保障AI在临床试验中效率和质量的多方面原则，还列举成功应用案例[4][6][10] 根据相关目录分别进行总结 概述 临床研究领域发展非凡，每年业内人士都在探讨如何释放AI潜力以提高临床试验效率和包容性；临床试验生态系统有诸多利用AI技术的机会；近期GenAI工具在临床试验中的成功应用改变行业格局，监管机构开始为Responsible - AI应用提供指导；报告将回顾利用IQVIA Healthcare - grade AI®的案例，分析其成功驱动因素及对效率和质量的提升[4][5][6] How the bar was raised: ensuring safe and efficient use GenAI基于训练数据生成响应和内容，具有事务性；agentic AI能独立处理复杂多步问题和操作；开发AI框架需整体哲学方法，类似育儿，要进行适当训练、建立伦理框架、保证模型完整性和透明度，关键是有人为监督；成功应用AI的首要任务是确保其获得适当的情境化和训练[10][12][13] Selectivity of the training data 人工智能的准确性和可靠性取决于训练输入数据的完整性、相关性和选择性；开源消费级大语言模型数据范围广，但在科学领域可能产生低质量或幻觉响应；科学研究中，部分开源GenAI代理会出现幻觉，需对训练数据进行限制、审查和验证，以确保其在临床试验中安全有效使用[15][16][18] Taking a multi - pronged approach to safeguarding efficiency and quality 开发和应用Generative和agentic AI解决方案时，需考虑5个关键保障类别，包括数据的策划和封装、融入“人在回路”、响应的协调统一、使用的客观性和情境性、识别不确定性和知识差距，这些原则有助于确保效率、质量和最大化安全性[19][20][23] Curating and 'containerizing' data 为确保GenAI的质量和效率，需对训练数据进行策划，限制其范围，使其与无关或推测性信息隔离；用于临床试验的GenAI/agentic AI解决方案必须在预定的数据生态系统、操作流程和人为接触点范围内部署[24][25] Integrating "human - in - the - loop" 人工智能发展引发人类参与度的讨论，但在IQVIA成功开发的应用中，人类参与和AI的健康平衡对优化质量和避免幻觉响应至关重要；以自动驾驶汽车为例，“人在回路”与agentic AI结合可确保在各种场景下生成安全和符合伦理的响应；在临床试验中，“人在回路”可融入复杂多步流程，agentic AI用于行政或自动化任务，人类参与需更高敏感度的步骤，可提高效率和质量[26][27][29] Harmonization of response 要生成一致、高质量的响应，不受问题提问方式影响；自然语言处理需高度敏感以检测上下文、挖掘核心问题并提供准确响应，实现全球统一响应需要专业知识、技术和最佳实践经验[30][31] Objectivity and context of use 在GenAI应用中，客观性要求更严格；GenAI可用于客观化医学图像诊断和准确评估严重不良事件的严重程度，基于标准化分级和既定指南[32][33] Recognizing uncertainty and knowledge gaps 许多GenAI模型产生错误或幻觉响应的原因是缺乏识别不确定性的机制；应用于医学科学的新型GenAI代理必须经过严格训练，避免给出部分答案或猜测性回答[34] Putting principles into practice: use cases of successful utilization 报告回顾IQVIA利用相关原则的成功模型，如科学问答聊天机器人、数据审查和agentic AI监测工具[36] Successful utilization of a scientific chatbot in a Phase III trial 在2024年第四季度的大型III期研究中，科学问答聊天机器人快速准确回答多种科学、特定协议问题，加速协议澄清周转时间，减轻专家、医学监测人员和/或赞助商回答查询的负担；该聊天机器人成功的关键在于保留“人在回路”、从超6000个协议的策划数据集中进行严格训练、具备全面科学词汇、提供统一响应以及识别知识差距[39][40][41] Data review 未提及具体内容 Talking to your analytics: an agentic AI platform for monitoring support 未提及具体内容 Looking ahead: supporting a shared vision to improve patient lives 未提及具体内容 About the author 未提及具体内容

文章核心观点 - 上周英伟达股价下跌8.5%，主要受美国投资消息和出口管制两项重大事件影响，虽出口管制会影响短期业绩，但长期来看英伟达仍是值得投资的公司 [1][2] 股价表现 - 上周英伟达股价下跌8.5%，收于每股101.49美元，同期标准普尔500指数下跌1.5%，纳斯达克综合指数下跌2.6%，竞争对手AMD股价下跌6.3% [1] - 英伟达股价周二上涨1.3%，周三下跌6.9%，周四继续下跌 [4][7][8] - 英伟达股价较今年1月6日的历史最高收盘价下跌32%，但较去年仍上涨19.9%，而标准普尔500指数过去一年的回报率为6.9% [20] 美国投资消息 - 英伟达宣布与制造合作伙伴合作，计划未来四年在美国生产价值高达5000亿美元的人工智能基础设施 [4] - 英伟达已开始在台积电位于亚利桑那州凤凰城的工厂生产新的Blackwell芯片，并与Amkor和SPIL在该州合作进行封装和测试业务 [5] - 英伟达正在德克萨斯州建设两座超级计算机制造工厂，预计未来12 - 15个月将实现大规模生产 [6] 出口管制 - 美国政府对英伟达H20芯片出口中国等国家实施限制，英伟达将在第一财季承担高达55亿美元的费用 [7] - 这是2022年8月出口管制的第二轮扩大，首次扩大发生在2023年10月，限制源于国家安全和国际安全担忧 [9] - 2023年10月的扩大影响了英伟达数据中心平台的大量产品，该平台占其大部分收入，之后英伟达为中国市场设计了H20芯片 [10] - 4月9日美国政府通知英伟达出口H20芯片需许可证，4月14日通知该要求将无限期有效，实际上相当于禁令 [12] 财务影响 - 英伟达第一财季原预计营收430亿美元，同比增长65%，环比增长9.4%，55亿美元的费用占预测营收的12.8% [14] - 计入费用后营收约385亿美元，可能略低于上一季度，同比仍有48%的增长 [15][16] - 费用将影响净利润，且对净利润的影响可能大于营收约12% - 13%的降幅 [17] 长期投资价值 - 出口管制会严重影响英伟达第一财季及后续几个季度的业绩，在中国数据中心市场竞争将面临挑战 [18] - 英伟达的总潜在地理市场仍然巨大，其GPU在AI芯片市场领先，需求强劲，且AI的下一阶段正处于快速增长初期 [19]

Salesforce (NYSE: CRM ) is one of the most dominant and innovative software companies on the planet, offering a suite of enterprise tools centered around customer relationship management with a recent focus on agentic AI. Over the past year, Salesforce hasHello and welcome to my Seeking Alpha page. My name is Jack Elias, and I am a dedicated business student with a fervent passion for the world of investing. With a solid foundation in both theoretical knowledge and practical experience, I bring a unique per ...

文章核心观点 - 原子公司获300万美元种子轮融资，借助人工智能重塑200亿美元供应链规划市场，为实体商品销售企业解决供应规划难题，已为早期客户带来显著成效，未来计划扩大团队、提升AI能力并深化平台集成 [1][6][11] 公司概况 - 原子公司由曾在特斯拉供应链和需求规划团队任职的迈克尔·罗西特和尼尔·苏伊丹创立，灵感源于2018年特斯拉Model 3发布时团队对电子表格的依赖问题 [2] - 公司愿景是确保每件实体商品都得到积极管理，为规划人员提供比电子表格更好的工具，推动企业迈向人工智能驱动的库存管理未来 [3] 行业痛点 - 美国有大量资金被困于滞销和规划不善的库存中，多数企业仍用易出错、更新慢且难扩展的电子表格做库存决策，导致销售损失、库存积压和供应链运营信心下降 [4] - 现有供应链规划软件实施周期长、成本高且系统僵化，使规划人员重新依赖电子表格 [5] 产品优势 - 自2024年初推出产品以来，原子公司为消费品、食品饮料和服装行业的早期客户带来显著成效，如一家客户在上线3个月后将库存水平减半，同时保持99%的现货率 [6] - 公司使用代理人工智能，其可配置框架能适配客户数据源，无需系统集成商或手动配置，客户可在一小时内完成初始上线，并通过直观的无代码界面微调预测、模拟中断和进行调整 [8] - 能使库存成本降低20 - 50%，同时提高现货率；每周节省40多小时，让规划人员专注高影响力工作；使库存周转率提高3.5倍，释放数百万美元现金 [9] 战略支持 - 本轮融资投资方包括DVx Ventures和Madrona Ventures，后者通过专注于企业转型应用人工智能的基金X投资原子公司 [1][10] - Madrona董事总经理表示原子公司敏锐洞察重大业务挑战，用人工智能解决问题并带来切实成果，是有望改变行业的应用人工智能创新 [11] 未来规划 - 获得资金后，原子公司计划扩大工程团队、提升人工智能能力，并深化与领先ERP和电子商务平台的集成 [11] - 公司目标是在2025年底前为NetSuite客户提供快速上线服务，消除企业采用的最后障碍 [11]

文章核心观点 - 2025年人工智能股票失宠，但抛售使部分人工智能公司估值降至诱人水平，长期投资者可考虑买入，尤其随着代理人工智能到来，人工智能应用有望长期增长，推荐关注Snowflake和Twilio两家公司 [1][2][4] 行业情况 - 特朗普引发的全球贸易战带来宏观经济动荡，投资者抛售过去几年涨幅大的股票，全球股市下跌，纳斯达克综合指数已进入熊市，标准普尔500指数接近熊市 [1] - 代理人工智能可让人工智能系统根据简单指令自主行动，无需人工干预，预计能执行多种任务，市场预计复合年增长率近44% [3][4] Snowflake公司情况 - 运营数据云平台，允许用户整合数据，提供人工智能工具，帮助客户利用数据，其Cortex AI平台可助客户构建自定义人工智能应用，无需投资昂贵硬件 [5][6] - 11月推出Snowflake Intelligence平台，将允许客户跨企业数据提问并创建数据代理，连接专有数据与第三方工具，代理可分析数据做商业决策 [7] - 已提供的人工智能工具推动公司增长，增加代理人工智能产品或吸引更多客户、促使现有客户增加支出 [8] - 上一季度剩余履约义务同比增长33%至69亿美元，增速超营收，分析师预计本财年净利润增长40%，下一财年增长37% [9][10] - 今年股价下跌15%，为投资者提供以折扣价买入机会 [11] Twilio公司情况 - 云通信平台提供商，2025年股价下跌23%，目前市盈率为19倍，因人工智能其增长态势改善 [12] - 2024年第四季度营收同比增长11%，高于上一年同期，主要因老客户支出增加，季度末美元净留存率为106%，同比提高4个百分点 [13] - 人工智能促使客户增加对其云通信工具的采用，其API允许客户通过多渠道与客户连接，正用人工智能帮助客户提供个性化体验 [14][15] - 推出Twilio AI Assistants平台，可构建自主代理，随着代理人工智能应用需求增加，该平台需求有望上升，公司有32.5万活跃客户，且持续快速增加新客户 [15] - 上一季度活跃客户账户同比增加2万个，分析师预计其盈利增长将加速，当前估值有吸引力，长期投资或获利 [16][18]

文章核心观点 科大讯飞在2025全球智能营销产品发布会上展示AI技术在营销领域的应用和创新，推动营销全链路革新升级，助力中国品牌出海 [1][3][4] 发布会概况 - 4月9日以“AI无界·智营全球”为主题的2025科大讯飞全球智能营销产品发布会举行，400多位出海营销专家参会 [1] - 中国广告协会会长、国际广告协会全球副主席张国华开场致辞，称大模型时代给中国企业带来全新机遇 [2][5] 产品升级与技术发展 - 讯飞星火X1将于近期再次升级 [3] - AI技术从单一能力（L1）演进至动态规划（L4）阶段，是推动营销变革的核心引擎 [3] 解决方案发布 - 发布L4级智能营销解决方案iFLYTEK AIMarX，覆盖三大营销场景，重构营销链路底层逻辑 [3] - 发布首个AI驱动的程序化红人交易平台iFLYTalent，一站式解决红人营销全链路需求 [4] - 推出独立站电商营销平台，以AI为核心引擎，有三大解决方案助力企业出海 [4] 公司发展历程与展望 - 自2014年成立，讯飞AI助力全球伙伴实现营销增长，未来将以全球化视野和创造力服务合作伙伴 [6]

文章核心观点 - 2023 - 2024年人工智能股票表现良好，但2025年受市场抛售影响表现不佳，英伟达股价下跌，而Meta Platforms有望走出低迷并超越英伟达回报 [1][3][4] 行业情况 - 人工智能行业处于早期阶段，代理式人工智能预计到2034年将实现44%的年增长，数字广告市场预计到2030年营收将超1.2万亿美元，年增长率15% [4][10][11] 英伟达情况 - 英伟达作为人工智能领导者，尽管近期业绩出色，但受关税相关不确定性影响，年初至今股价下跌15% [3][4] Meta Platforms情况 用户基础 - Meta拥有庞大用户群，2024年底其应用家族日活用户达33.5亿，约占世界人口40% [5] AI广告工具 - Meta为广告商提供AI工具，如Advantage+可自动创建广告、优化广告活动，其AI广告回报率比平台平均广告高22%，促使广告商愿意支付更高费用，2024年第四季度平均每广告价格上涨14%，六个月内使用生成式AI广告工具的广告商数量增至400万 [6][7][8] 新AI模型 - 即将推出的Llama 4开源模型将帮助企业集成代理式AI功能，目标服务全球2亿小商户，帮助其减少冗余、寻找客户和提供更好服务 [9][10] 财务表现与估值 - 2024年Meta营收增长22%至1606亿美元，分析师预计2025年营收增长14%至1877亿美元，74位分析师给出的12个月中位目标价为770美元，较当前股价有31%涨幅，86%分析师给予买入评级，公司估值为24倍往绩市盈率，低于纳斯达克100指数的27倍 [11][12][13]

文章核心观点 HR Tech 2025公布今年 keynote 演讲者详情，Nickle LaMoreaux 和 Josh Bersin 将分别发表演讲，展示 HR 如何利用 AI 技术提升以人为本的战略，会议还将有多项活动 [1][3][4] 演讲嘉宾信息 - Nickle LaMoreaux 是 IBM 高级副总裁兼首席人力资源官，获 2024 年 HR 高管年度奖，将在 9 月 16 日发表开幕演讲，分享 IBM HR 数字转型历程及 AI 应用经验 [1] - Josh Bersin 是全球行业分析师，将在 9 月 18 日发表闭幕演讲，从研究角度探讨 AI 对 HR 技术生态系统的影响 [1][3] 演讲内容 - Nickle LaMoreaux 将阐述 AI 智能体的价值，探讨在 HR 领域结合 AI 工具进行道德交付的重要性，展示 IBM 如何利用智能 AI 让员工从事高价值工作 [2] - Josh Bersin 将展示 AI 如何扰乱 HR 的战略重点，重新定义供应商的优先级，影响 HR 技术的采用，以及 AI 在技能、工作和人才智能技术方面的进步如何推动动态学习、自适应 HCM 平台和超个性化员工体验 [3] 会议活动 - HR Tech 2025 将有新活动和经典活动，包括 Women in HR Tech Summit、Startup Pavilion、Pitchfest 比赛、9 月 15 日的 HR 高管战略峰会和首届 HR Icons 颁奖晚会 [4] 行业背景 - HR Tech 是展示突破性 HR 技术的行业顶级活动系列，自 1997 年起美国旗舰会议是其基石，活动已扩展到欧洲和亚洲 [5] - HR Tech 是 HR Executive 活动部门的一部分，该媒体公司成立于 1987 年，为全球超 22 万订阅者提供战略 HR 趋势的新闻、内容和分析 [6]

文章核心观点 - 人工智能技术快速发展和大量投入为投资者带来显著增长机会，推荐Meta Platforms、IBM和Okta三只人工智能股票 [2][4][5] 人工智能行业发展情况 - 人工智能能处理大量数据、识别模式并自主决策，通过机器学习等模仿人类智能，正革新机器人、医疗等多个行业，生成式AI和代理式AI进一步增强其能力 [2] - 代理式AI可提供能推理、规划并从客户交互中学习的智能体，谷歌将AI融入搜索业务，生成式AI帮助企业和政府机构高效搜索数据集，AI还能增强网络安全 [3] - 随着人工智能应用加速，全球人工智能基础设施支出预计将飙升，美国科技巨头处于人工智能技术前沿，英伟达提供强大AI芯片支持 [4] 推荐股票情况 Meta Platforms - 专注利用AI提高用户参与度，拥有超33.5亿日活用户，数据丰富，是数字广告销售市场重要参与者 [6] - Meta AI月活超7亿，公司更新功能以提供更个性化响应，预计提升用户参与度，Meta AI支持六种欧洲语言 [7] - 2025年计划在AI资本支出600 - 650亿美元，利用专有机器学习系统Andromeda进行广告推荐，提升广告系统性能 [7] IBM - 受益于混合云和AI的健康需求趋势，生成式AI产品增长强劲，AI产品组合适合各类客户，可使用多种模型 [8] - 生成式AI业务自成立以来增长超50亿美元，季度环比增加约20亿美元，约五分之一来自软件，五分之四来自咨询 [8] - 特定用途的Granite模型成本效益比大型替代方案高90%，RHEL AI和OpenShift AI提供基于开源技术的AI基础，Telum II处理器增强IBM Z的AI能力 [9] - 合作伙伴包括AMD、Palo Alto Networks等，不断扩大的合作伙伴基础是关键催化剂 [9] Okta - 创新产品组合帮助赢得客户，产品包括Okta AI，可帮助组织利用AI改善体验和防范网络攻击，平台与多种云环境兼容 [10] - 2025财年第四季度末有19650个客户，年合同价值超10万美元的客户同比增长7%至4800个，该季度新增25个年合同价值超100万美元的客户，Okta Identity Governance有超1300个客户，年合同价值达1亿美元 [10] - 合作伙伴包括亚马逊网络服务等，2025财年第四季度与亚马逊网络服务的合作总合同价值超10亿美元，2025财年来自亚马逊网络服务市场的收入增长超80% [11]

Agentic AI与搜索基础设施 - Agentic AI的三大要素是工具使用(tool use)、记忆(memory)和上下文(context)，围绕这些场景将出现原生Agent基础设施机会 [2] - AI Agent将成为网页信息搜索的主力用户，需要不同于人类的全新搜索基础设施 [6][7] - 现有搜索引擎主要服务于人类快速查询，无法满足AI Agent对复杂查询、丰富上下文和高吞吐的需求 [9] 搜索行为分类 - 高频快速查询：Google/Bing仍占优势，新玩家机会有限 [6] - 研究性质深入查询：LLM/LRM带来的新场景，代表产品为Chatbot和Deep research [6] - 个人偏好查询：大模型可处理更复杂语义查询，但面临长记忆能力不足等挑战 [6] - 长尾查询：覆盖用户小众兴趣领域 [6] - AI在第二、三类场景最具挑战传统搜索的潜力 [6] Exa公司概况 - 定位为LLM时代的"Bing API"，为AI重新设计搜索系统 [13] - 主要产品包括面向开发者的API和面向专业用户的Websets [13][20] - 技术衍生自端到端神经网络和Transformer架构，将next token prediction改进为next link prediction [59] - 核心差异化：用户可通过投入更多计算资源获得更全面的搜索结果 [3][61] Exa API能力 - Search API：支持自然语言输入的语义搜索，可定制输出格式 [14] - Get Contents API：爬取多个网页内容 [14] - Answer API：对搜索结果进行智能问答 [14] - Find Similar Links API：返回内容相似的网站 [14] - 性能指标：延迟300ms，每秒处理100+查询，支持数千结果返回 [15] Websets产品 - 通过语义搜索生成完整信息列表，类似通用版Clay [22][23] - 支持任意类别搜索和自然语言筛选，准确性是核心卖点 [23] - 在内部测试中比Google和OpenAI Deep research多发现10倍正确结果 [24] - Pro版定价800美元/月，是OpenAI Deep research的4倍 [29] 使用场景 - 投资研究：辅助搜集初创公司信息 [32] - 超级写作补全：自动补全并附参考 [41] - Twitter分析：跨平台搜索分析能力 [44] - 学术论文搜索：可视化展示论文索引和分类 [48][49] 技术架构 - 选择性对互联网部分内容构建索引，采用"二八效应"策略 [54][57] - 基于Transformer架构改进模型，实现预测最相关网页 [59] - 部署基于NVIDIA H200 GPU的AI集群 [61] - 团队规模小但能力强，每个技术环节由1-2人负责 [65] 市场竞争 - 不与Google直接竞争，专注Google无法完成的复杂查询 [66] - 作为LLM补充工具，定位连接LLM智能与互联网知识 [75] - 相比Deep research产品更专注搜索相关性 [78] - 潜在竞争对手包括Brave Software等Agent基础设施提供商 [78] 融资与经营 - 2021年成立，先后完成种子轮和2200万美元A轮融资 [78] - A轮由Lightspeed领投，英伟达等跟投 [78] - 主要收入来自API销售，用户数量数千家 [79] - 收入在过去几个月增长3倍，ARR估算至少960万美元 [79]