OpenAI新一轮大规模融资计划 - 公司正在酝酿新一轮规模空前的资本运作，融资规模可能高达数百亿乃至一千亿美元，旨在巩固其在人工智能领域的统治地位，并为高昂的模型训练成本补充弹药 [1] - 公司在近期与投资者的接触中，讨论了约7500亿美元的估值水平，若以此估值完成融资，将较其去年10月最近一次股份出售的估值高出约50% [1] - 除此前已从Thrive Capital、软银等投资者处筹集超过600亿美元外，公司也已开始为新增融资进行铺垫 [1] 潜在战略投资者亚马逊 - 亚马逊正与公司进行深入接触，洽谈向公司投资至少100亿美元 [1] - 作为交易的关键一环，公司将同意使用亚马逊自研的Trainium芯片 [2] - 公司此前已宣布在未来七年内斥资380亿美元租用亚马逊Web Services（AWS）的服务器，而拟议中的这笔投资将直接为该租赁承诺提供资金支持 [2] 行业竞争格局与影响 - 这一系列融资动态凸显了生成式AI领域日益激烈的昂贵军备竞赛 [2] - 若公司成功引入亚马逊等战略盟友并实现芯片供应链多元化，不仅意味着其现金储备的大幅扩充，也预示着硅谷巨头间关于算力、独家协议与市场份额的竞争关系正变得更加错综复杂 [2] - 如果交易落地，亚马逊将加入包括英伟达在内的科技巨头行列，成为公司最新一轮的重量级投资者 [2]

文章核心观点 - 金融业应主动融入国家“人工智能+”行动，通过平衡开源与闭源模型、协同决策式与生成式AI、优化算力供给与保障安全性等多维路径，提升人工智能应用的普惠性，推动技术与业务深度融合，最终提升金融服务质效和内部管理效能 [3][4][5][8][9] 开源模型与闭源模型 - 开源模型意味着技术平权和自主可控，通过分布式协同创新降低企业应用成本，提升AI普惠性，但存在模型迭代速度较慢、幻觉率较高的特点 [4] - 闭源模型在稳定性和可靠性上相对更高，同等参数规模下性能可能更优，服务支持更成熟，但自主定制化程度受限且模型透明度较低 [4] - 金融业应重点考虑“AI+”应用而非自建大模型，融合开源与闭源优势，围绕场景建设提升服务质效和管理效能 [4] - 以农业银行为例，采取“两条腿走路”策略：在普惠服务、办公等领域加快探索应用开源模型以提高普及率；同时通过本地化部署闭源模型，在客户服务、知识优化推荐等场景确保数据隐私和极致体验 [4] 决策式AI与生成式AI - 决策式AI擅长“确定性优化”，在强可解释性和准确性要求高的场景中仍是最优选择，目前金融业应用占比超过八成，主导风险评估、算法交易和欺诈检测等核心业务领域 [5] - 生成式AI擅长“可能性涌现”，在开放式和创意性场景中泛化能力更好，主要应用于智能客服、知识助手、报告撰写等非核心业务领域 [5] - 随着大模型能力增强、生态完善和算力突破，生成式AI应用可能实现指数级增长，并与决策式AI协同，形成以智能体为主的通用范式，二者边界趋于模糊 [5] - 多智能体配合的“双AI”编排协作模式能更好实现AI能力普惠化，例如在客户营销中，用决策式AI构建客户画像，用生成式AI形成个性化服务方案，提升服务精准性和获得感 [5] AI普惠与算力供给 - AI普惠性提升导致数据处理规模和复杂度指数级增长，数据中心计算量膨胀速度将远大于CPU处理效率进化速度，AI大规模应用意味着进入加速计算时代 [7] - GPU凭借强大并行计算能力能高效应对计算密集型任务，未来通用计算将退化为“控制平面”，高时效高计算负载场景由专用加速计算实现 [7] - AI加速普及过程中，GPU算力需求与供给将始终处于“紧平衡”状态，从绿色发展角度看这种平衡是必要的 [8] - 需从存量挖潜和增量扩容两端发力平衡矛盾：一方面通过算力灵活调度、参数合理匹配、模型压缩加速等工程化手段降低运行成本；另一方面加快建设支持AI高性能计算的智算中心 [8] - 以农业银行为例，依托“农银智+”平台构建参数多样、能力丰富的模型矩阵，通过模型蒸馏、微调等手段精细化匹配业务并充分利用GPU资源，同时建设支持多类型GPU组合的算力云平台，保障AI算力弹性、韧性和可持续供给 [8] 普惠性与安全性 - 提升AI应用普惠性同时必须高度重视安全性，需强化AI稳定性以保障大众利益，未来AI将成为数字世界“基础设施”，需建立模型安全护栏、主动防御等技术手段应对提示词注入、资源消耗攻击等风险，保障AI稳定运行和业务连续性 [9] - 需提升数据质量以增强模型可信度，在AI广泛应用背景下，数据来源更丰富、结构更复杂，数据倾斜、数据投毒等问题会加剧模型决策偏差，引发公众信任危机，需建立全生命周期模型评测和监控体系，加强算法公平性约束，提升模型稳定性和可解释性 [9] - 需避免模型共振以防范系统性风险，随着竞争加剧，市场主流大模型集中度会越来越高，商业银行依赖的模型算法逐步趋同，局部缺陷可能形成机构间模型共振并引发系统性风险，需加快构建更可靠知识体系，开展差异化模型训练，提升金融系统整体韧性 [9]

AI不会平均地抬升所有云厂商，这是后进者朝着前排座位冲击的最好机会。 在大模型之前的叙事逻辑中，规模效应驱动行业集中度持续提升，强者愈强的趋势不断强化，谷歌、阿 里云、和AWS、微软的距离只会越拉越大。 但是，大模型让这一切有了可能，云厂商的生意发生了本质变化。有意思的是，对于如何做AI云，即 便是顶级云厂商，也没有很快达成共识。 AI云，巨头也曾犯错 AI云的热闹最早是微软云的。凭借对早期OpenAI的投资，微软拥有GPT大模型的优先使用权，故事很 美好，微软希望通过GPT大模型先带飞Azure，再融入Office、Teams等应用中。 阿里云的目标是让Qwen模型成为产业的默认依赖，就像linux之于服务器，MySQL/HAdoop之于数据， Kubernetes之于云原生，开源为了成为标准。 问题恰恰出在这里，OpenAI不甘于做微软的附庸，不仅多方寻找云资源的替代方案，与AWS、甲骨文 等合纵连横，还推出了和微软有竞争关系的浏览器等产品。微软也不得不投资Anthropic、加大自研模 型力度来应对，双方的合作从最初的美好变为"貌合神离"。 微软云的声势一度超过AWS，这也不禁让"老大哥"有危机感，于是 ...

外汇市场上"利率差缩小→日元升值"的定论已经失效。由于美国降息日本加息，日美利率差缩小至约3 年来最低。但日元汇率与年初基本持平，仍处于历史性贬值局面。其背后是日本经济根深蒂固的结构性 因素…… 外汇市场上"利率差缩小→日元升值"的定论已经失效。2025年以来美国降息日本加息，日美政策利率差 缩小至约3年来的最低水平，但日元汇率仍维持在1美元兑155日元附近，与年初基本持平。弄清利率差 缩小局面下日元持续贬值这一"谜题"的关键在哪里？ 日本央行将于12月18~19日召开金融政策会议，讨论上调政策利率。市场预测12月会议的加息概率高达 95%。 日本财务省的国际收支统计显示，1～10月的经常项目收支顺差27.6万亿日元，全年也很有可能继2024 年（29.3万亿日元）之后再创历史新高。在赚到的钱中，1～10月约有5万亿日元流回日本，推动了日元 买入。 从具体项目来看，日本的贸易收支截至2024年已连续4年出现逆差，2025年截至10月也出现1.5万亿日元 的逆差。日本的进口货款大多需要用美元支付，这成为日元贬值压力。 最严重的是服务收支。日本的数字收支截至10月出现5.6万亿日元逆差，另一方面旅游收支得益于访日 ...

以下文章来源于码农翻身 ，作者刘欣 码农翻身 . 一个技术和职场的宝藏博主 今天看到了Photoshop1.0的源码，有两个想不到： 1. 竟然没有用C语言，而是PASCAL。 2. 代码中几乎没啥注释。 托马斯和约翰是兄弟俩，小时候深受父亲的影响，有两个爱好： 1. 喜欢摄影，经常到地下室的暗房去学习冲洗照片。 仅有的一点儿注释也都是汇编相关的，不过没有注释根本不是问题，因为代码写得太清晰易懂了，添加注释反而会成为一种阻碍。 IBM Almaden 研究院的软件工程首席科学家，也是UML创始人之一的Grady Booch曾经研究过这个版本的代码，他说： Photoshop的 架构设计得非常精良，尤其是每种类型都抽象得如此出色，以至于带来令人惊叹的简洁实现。 Photoshop 第一个版本中建立的基本结构例如图块、滤镜、虚拟内存抽象在如今的Photoshop中依然存在，显示了抽象的强大生命力。 Grady Booch 说：这就是我渴望编写的代码！ 这样的代码是如何写出来的呢？ 今天我们来聊聊Photoshop的故事。 无心插柳 01 2. 计算机 两人被父亲带回家的那个外形奇特的盒子而深深吸引，这是一台App ...

公司计划将所得款项净额中，48%用于关键临床阶段管线候选药物的进一步临床研发提供资金；15%用 于开发新的生成式AI模型及相关的验证研究工作；12%用于进一步开发及扩展自动化实验室；20%将用 于为早期药物发现及开发的研发提供资金；5%将用作营运资金及其他一般公司用途。 本文源自：格隆汇 12月18日，英矽智能(3696.HK)今日起至下周二(23日)招股，发售9469.05万股H股，香港公开发售占 10%，其余为国际配售，每股招股价24.05港元，集资22.77亿港元。一手500股，入场费12146.27港元。 该股预期12月30日挂牌买卖。摩根士丹利、中金公司及广发证券为联席保荐人。 ...

根据业界权威研究机构最新发布的"世界品牌500强"榜单，谷歌超越苹果位居榜首，微软继续排于第 二，苹果则退居第三。中国有50个品牌入选，稳居全球第三。 今年新上榜品牌总计23个，其中包括宁德时代、中国联通和通鼎3个中国品牌。美国的金宝汤 (Campbell's)、固特异(Goodyear)、赫兹(Hertz)和日本邮政(Japan Post)等企业因业务疲软、盈利下滑、出 现重大决策失误或受外部冲击影响品牌声誉等原因落榜。 本年度上榜品牌的平均年龄为98.46岁，相比去年有所降低，主要是由于科技行业的快速发展带动了一 批年轻品牌的迅速成长。100岁及以上"百年老牌"达221个，占比超四成。中国入选品牌中，茅台、青岛 啤酒、五粮液、中国银行、友邦保险超越百龄。 此份2025年度(第二十二届)《世界品牌500强》排行榜由世界品牌实验室(World Brand Lab)研究推出，17 日在纽约揭晓并于同日在香港举行了发布会。 从品牌数量的国家分布看，美国以184个品牌入选居首位；法国、中国、日本和英国分别有51、50、40 和34个品牌上榜。在入选的中国品牌中，国家电网、腾讯、海尔、华润、中国五矿、中国南方电网、五 ...

公司融资动态 - OpenAI正酝酿新一轮大规模融资，估值水平讨论约为7500亿美元，融资规模可能达数百亿美元，最高可达1000亿美元 [1] - 若以此估值完成融资，将较公司去年10月最近一次股份出售的估值高出约50% [1] - 公司此前已从Thrive Capital、软银等投资者处筹集超过600亿美元 [1] - 亚马逊正与OpenAI深入接触，洽谈投资至少100亿美元 [1] 战略合作与资金用途 - 拟议中的亚马逊投资将直接为OpenAI未来七年内斥资380亿美元租用亚马逊AWS服务器的承诺提供资金支持 [2] - 作为交易关键一环，OpenAI将同意使用亚马逊自研的Trainium芯片 [2] - 融资旨在为公司高昂的模型训练和运行成本补充弹药，进一步扩大其现金储备 [1] 行业竞争格局 - 融资动态凸显了生成式AI领域日益激烈的昂贵军备竞赛 [2] - 若成功引入亚马逊等战略盟友，将意味着公司芯片供应链的多元化 [2] - 此举预示着硅谷巨头间关于算力、独家协议与市场份额的竞争关系正变得更加错综复杂 [2]

文章核心观点 2025年国内ESG发展格局呈现系统性、融合性加强及战略高度提升的新特征 各维度界限逐渐模糊 多维协同正在重塑企业价值创造的基本逻辑 企业需将ESG深度融入战略与运营 实现从报告到管理再到价值创造的跨越 以构筑面向未来的持久竞争力 [1] ESG监管新格局 - 全球ESG披露正从自愿性倡议转向强制性要求 中国ESG监管体系在过去五年快速发展 从分散指引走向系统披露要求 [2] - 2022年为关键转折点 国务院国资委要求央企控股上市公司在2023年实现ESG报告披露全覆盖 2024年沪深北交易所和财政部先后发布ESG信披指引或准则 [2] - 2025年中国ESG相关政策体系持续完善 标志着中国ESG披露体系基本形成 框架既借鉴国际共识又强调中国特色议题 [2] ESG投融资规模 - 全球新能源投资成为驱动可持续发展的核心资本力量 2025年全球能源领域投资预计攀升至23.49万亿元人民币 达历史峰值 较去年增长2% [3] - 国内绿色债券市场快速发展 截至2025年7月4日 我国银行间市场绿色金融债券发行规模已突破3000亿元人民币 超过2024年全年发行规模 [3] 企业出海与ESG合规 - 企业出海需高度重视ESG合规带来的深远影响 欧盟和东盟等市场复杂严格的政策环境在ESG方面带来诸多挑战 [4] - 不同行业在全球面临的ESG核心议题不同 如能源业碳排放管控 制造业供应链可持续性 科技业数据隐私与社会责任 这些议题关系企业市场准入、运营成本及品牌声誉 [4] - 赴港上市是A股企业出海重要途径 企业需统筹兼顾A股与H股市场的最新ESG政策要求 确保同时符合两地的ESG合规标准 [4] 自然生态领域信披 - TNFD框架正式发布和推广 引导企业评估并披露其活动对森林、土地、淡水及海洋等生态系统的依赖与影响 [6] - 领先企业开始绘制价值链与自然界的交互图 识别“自然热点”并设定“自然向好”转型目标 [6] - 投资者与金融机构正加速开发工具以评估投资组合对自然资本的风险暴露 忽视自然议题的企业将面临日益增长的融资与保险压力 [6] 循环经济发展 - 欧盟“数字产品护照”等政策逐步落地 将迫使企业公开产品从原材料到报废的全生命周期信息 提升供应链透明度 [7] - 2025年前沿企业实践致力于源头材料创新与商业模式重构 “产品即服务”、模块化设计与共享平台等模式更受青睐 目标是从根本上杜绝浪费 实现资源价值最大化留存 [7] - 构建材料闭环系统要求企业打破传统线性思维 与供应链伙伴开展深度协作 [7] 范围3排放管理 - 全球多个司法管辖区将温室气体范围3排放纳入强制披露范围 企业对其价值链上下游间接排放的掌控能力直接关系合规成本与市场准入 [8] - 科学碳目标倡议组织正成为主流企业的标准配置 实现目标尤其依赖于对范围3排放的有效管理 [8] - 2025年企业或投入更多资源构建精细化供应商碳排放数据管理系统 并通过绿色采购条款、技术转移与联合项目赋能价值链伙伴共同脱碳 [8] 董事会层面履职 - 董事会作为ESG治理最高责任主体 其专业结构与履职方式正在重构 越来越多企业要求董事会成员具备ESG相关专业背景或通过培训提升认知 [9] - 2025年5月港交所修订的《董事会及董事企业管治指引》要求所有董事每年必须完成包含ESG在内的强制培训 [9] - ESG绩效与高管薪酬挂钩机制逐步细化 从定性评价转向量化指标关联 碳减排目标、多元化进程、供应链合规等可衡量指标的权重显著提升 [9] 人工智能治理框架 - 随着生成式AI等技术爆炸式应用 其带来的算法偏见、数据隐私与安全伦理挑战已不容忽视 [10] - 2025年领先企业致力于构建覆盖AI全生命周期的治理框架 包括设立AI伦理委员会、制定公开的AI道德准则 并确保算法公平性、透明性与可解释性 [10] - 卓越的AI治理能力正成为企业赢得客户信任、规避监管风险并维持社会运营许可的关键差异化优势 [10]

海外云业务 - 公司采取“基础设施先行”策略，加速全球数据中心布局，目前已覆盖全球22个地区，运营64个可用区，全球加速节点超过3200个 [1][3] - 2025年计划在中东投入1.5亿美元建设沙特首个数据中心，在印尼投入5亿美元建设第三个数据中心，并在日本大阪新建第三个可用区，形成深耕亚洲、发力中东、辐射欧美的格局 [3] - 核心优势在于技术领先与深度本地化服务，技术层面媒体云、音视频传输、Fintech场景服务全球领先，本地化层面通过建设本地IDC提升响应速度，成功迁移印尼GoTo、泰国正大集团等标杆客户 [1][4] - 海外市场竞争相对温和，公司主攻SaaS和PaaS业务，以“高性价比”和优化架构切入市场，客户主要包括中企出海和本地互联网企业，已成为90%以上出海互联网企业、95%以上出海游戏公司的首选云服务商 [1][3][5][6] - 面对芯片供应问题，公司优先保障内部模型训练芯片储备，同时利用CPU资源支撑推理场景需求，并帮助已拥有GPU资源的海外客户更好地利用这些资源 [1][5] 海外游戏业务 - 2025年第三季度国际市场游戏收入同比增长43%至人民币208亿元，预计2025年全年海外游戏收入达757亿元，同比增长31%，占公司游戏总收入比例提升3个百分点至32% [2][6] - 增长动力主要来自公司工业化能力成熟以及前期收购的海外工作室（如Supercell、GGG）经过4-5年积累后开始贡献收入，新发布的PC及主机游戏《消逝的光芒：困兽》销量表现良好 [2][6] - 公司通过国内团队的工程师红利与GaaS（游戏即服务）能力与海外团队的创意优势协同，成功将国内验证的GaaS模式复制到全球，例如《三角洲行动》通过千人团队实现每周迭代，内容产出效率远超西方工作室 [2][7] - 未来将聚焦深化GaaS运营模式以延长产品生命周期，并强化IP价值挖掘，通过电竞、影视化等方式打造全球化长青品牌 [7] AI赋能游戏 - AI工具已广泛应用于游戏生产制造环节，以光子工作室为例，95%的员工使用AI工具，实现2D美术制作效率提升50%，3D建模单任务成本下降8% [3][8] - 在游戏体验端，AI队友、AI教练等应用提升了用户留存，AI Bot可创造千人千面的游戏体验，同时AI也赋能技术运营，如异常图片检测和智能外挂检测 [8] - 公司在AI原生游戏技术方面取得突破，已跳出纯大语言模型框架，开始具备基础的“场景连贯性”和“实时生成能力”，例如实现了“玩家奔跑后转身，身后场景实时动态生成”的演示 [3][9] - 公司凭借游戏原生基因与大模型布局，在针对性打造游戏专属世界模型方面具备先发优势，未来将通过自研AI大模型提升跨平台适配效率与内容生产能力，降低本地化开发成本 [3][7][9] 财务预测与增长曲线 - 海外市场已成为公司游戏与云业务明确的第二增长曲线，前期战略投入进入成果兑现期 [3][9] - 维持盈利预测，预计公司2025年至2027年调整后净利润分别为2626亿元、3013亿元和3454亿元 [3][9]