核心观点 - OpenAI宣布放弃全面营利化重组方案，将营利性子公司转型为公益公司（PBC），保留非营利组织控制权，以平衡商业扩张与社会使命[2][3] - 公司通过收购与结构调整双线推进，构建平台级AI应用生态，同时回应监管和社会对其"逐利化"的质疑[3][4] - 治理结构调整（PBC）为收购与扩张创造制度前提，确保战略不被短期财务回报驱动[3] - 公司战略聚焦从模型能力竞争转向应用生态与数据闭环构建，与Anthropic、Google DeepMind等巨头展开平台化竞争[4] OpenAI布局动态的阶段性特征 - 2023年应用爆发初期：收购Global Illumination（创意体验团队），加强C端产品体验，快速迭代用户界面[6][7] - 2024年ToB需求爆发前夜：收购Rockset（实时数据库公司），建立企业服务能力，补齐检索短板[6][7] - 2024年远程协作需求上升期：收购Multi（小型协作平台），打通ToB协同场景，提升应用黏性[6][7] - 2025年生态整合前夜：筹划以约30亿美元收购Windsurf（AI辅助编程），绑定流量入口，掌控数据闭环[6][7] - ChatGPT周活超5亿，成为全球第一超级原生AI应用，体现"产模一体"战略成效[7] 收购逻辑与时机选择 抢占时间窗口 - 2023年初收购Global Illumination（8人团队），快速补齐C端产品短板，缩短迭代周期[9] - 收购Rockset与Multi同样基于时机敏感，避免错过产业标准形成期[10] 构建长期壁垒 - 收购Rockset（实时数据库公司）强化基础设施，支持毫秒级数据索引与查询，适配企业级AI场景[11][12] - 探索自研AI芯片（如与Rain AI合作），降低对英伟达GPU依赖，模仿苹果硬件自主化路径[12] 绑定流量与数据闭环 - 2024年收购Chat.com顶级域名，抢占自然搜索流量，提升用户留存与转化率[13] - 布局AI社交平台，自建数据生产与分发体系，对抗Facebook等平台的数据垄断[17] 特别观察：收购之外的野心 - 传闻探索收购Chrome浏览器（日活25亿），反映控制信息流量入口的野心[15][16] - 与Jony Ive合作开发AI可穿戴设备，探索硬件入口[18][19] - 投资Harvey AI（法律）、Ambience Healthcare（医疗），扩展细分行业应用[18][19] 未来趋势推演 - 细分行业应用：法律、医疗、教育领域深化ToB/ToC场景[19] - 本地部署解决方案：轻量端推理、边缘计算平台应对云端算力瓶颈[19] - AI硬件设备：可穿戴设备、无屏设备构建多模态入口[19] - 国际化流量布局：新兴市场社交/教育平台扩展数据源[19] 结语 - PBC结构调整为商业化扩张提供"制度引擎"，平衡资本需求与社会信任[21] - 收购与治理协同演化，构建技术、产品、数据、治理的超级结构[21]

股权结构优化：非营利母公司通过持股获取资源，同时允许员工、投资者持有PBC股份，形成全员持股的资本架 构； 决策权分配：PBC将负责日常运营与商业化，非营利部门则聚焦慈善项目，双方通过独立董事会实现协同； 监管强化：非营利委员会将制定AI普惠性标准，确保技术成果在医疗、教育等领域的落地。 【环球网科技综合报道】5月6日消息，OpenAI宣布调整重组计划，明确其非营利性母公司将继续保持对公司的最 终控制权，同时推进营利性部门向公益企业（Public Benefit Corporation，简称PBC）转型，以平衡融资需求与公 益使命。 重组核心：非营利主导，营利部门独立化 OpenAI在官方声明中表示，经与加州、特拉华州总检察长办公室及公民领袖协商，公司决定保留非营利母公司对 营利性业务的监督权。根据调整后的方案，原属非营利架构的营利性有限责任公司（LLC）将转型为PBC结构， 后者需在决策中同时考虑股东利益与公共利益。非营利母公司不仅将持有PBC多数股权，还将通过独立财务顾问 确定的合理估值，成为其核心股东，从而为非营利部门提供资金支持，用于医疗、教育等领域的普惠AI项目。 OpenAI自2015年成立以来， ...

每经编辑 毕陆名 北京时间6日凌晨2点，OpenAI宣布，将继续由非营利组织控制；现有的营利性实体将转变为一家公共利益公司；非营利组织 将控制该公共利益公司，并成为其重要的持股方。 这也就是说OpenAI曾在去年提到的由非营利性转变成营利性公司，现阶段已经暂停，并引入了PBC控制模式。 OpenAI董事会主席布雷特·泰勒（Bret Taylor）周一在官方声明中表示。"我们期待与他们、微软以及新任命的非营利机构委 员持续沟通，推进该计划的具体细节。" 早在2024年12月27日，OpenAI曾表示要转变成营利性公司，并希望通过营利赚的钱来养非营利性部门，为冲击AGI提供充足 的资源。 而将公司转变成营利性公司也是OpenAI几次巨额融资的关键条约之一。如果无法完整转型可能会退还一些资金。 据奥尔特曼称，即便非营利机构仍然掌控公司，新架构依然可以实现同样的目标。 今年3月，OpenAI宣布计划在软银集团牵头的一轮融资中筹集最多400亿美元，而估值达到了3000亿美元。该轮融资的前提是 OpenAI需在年底前完成营利性转型。 OpenAI的转型计划遭到了外界的猛烈批评及法律挑战。埃隆·马斯克对OpenAI提起了诉 ...

大模型技术进展 - DeepSeek推出数学定理证明专用模型DeepSeek-Prover-V2，参数规模达6710亿，较前代V1.5的70亿规模增长近百倍，在miniF2F测试通过率达88.9%，解决普特南测试49道题 [3] - 月之暗面同期推出形式化定理证明模型Kimina-Prover，开源1.5B和7B参数版本，miniF2F测试通过率80.7%，普特南测试解决10道题 [3] - 两家公司技术报告均采用强化学习方法，DeepSeek通过子目标分解推进数学推理，月之暗面基于强化学习技术构建形式推理模型 [4] - DeepSeek模型矩阵同步进化，Prover系列从2024年3月发布后历经三次升级，代码系列Coder从2024年4月起完成五次迭代至V3-0324版本 [10] 行业竞争格局 - DeepSeek面临阿里巴巴开源模型追赶，通义千问Qwen3参数量仅为R1的1/3但性能全面超越，阿里已开源200余个模型全球下载超3亿次 [19] - 百度发布文心4.5 Turbo和X1 Turbo，性能更强成本更低，计划6月开源文心大模型4.5系列 [19][21] - 月之暗面Kimi用户增长受挑战，腾讯元宝通过微信引流和14亿元投流费用超越Kimi成为月活第三的AI产品，Kimi月活2000万不及豆包5600万 [16] - 华为昇腾芯片被传用于DeepSeek R2模型研发，但行业人士指出其训练效果一般且生态系统不完善，更适合推理部署 [14] 技术发展路径 - DeepSeek押注数学/代码、多模态和自然语言三大AGI实现路径，认为数学和代码是封闭可验证系统，可能通过自我学习实现高智能 [9] - 推理大模型R1价格低廉且性能强劲，Prover-V2以DeepSeek-V3为基础模型进行微调，利用子目标分解和思维过程链强化推理能力 [12] - 算法专家指出R2可能侧重强化学习能力提升，研发周期较短，而V4将涉及预训练工程和方法变革，研发周期更长 [13] 市场动态 - 中国AI原生APP月活排名变化：DeepSeek以1.94亿居首，豆包1.16亿次之，腾讯元宝0.42亿超越Kimi成为第三 [16] - 行业观点认为中国需要2-3个世界领先大模型而非单一明星企业，应鼓励领域内竞争和创业 [19] - 百度指出DeepSeek存在处理单一文本、幻觉率高、响应速度慢和API价格高等局限性 [19][20]

公司财务表现 - 2024年营收56.62亿元，同比增长15.2%，但净利润亏损15.95亿元，同比下跌226.8%，为上市十年首度亏损 [1] - 亏损主因包括研发费用增至15.4亿元（同比增59.5%）及金融资产价格波动导致投资损失8.2亿元 [4] - 公司长期储备至少10亿美元资金支持AGI和AIGC业务发展，并计划持续加大研发投入 [4] AI技术布局与成果 - 2025年密集发布多款大模型：1月推出天工大模型4.0，2月发布3D生成模型Matrix-Zero和短剧视频模型SkyReels-V1，3月开源工业界多模态模型Skywork R1V及音乐模型Mureka O1，4月升级Skywork-R1V 2.0 [3] - Mureka O1模型性能超越Suno，被称"音乐圈DeepSeek" [2] - 多模态推理模型Skywork-R1V 2.0因高考题目测试表现获"能考上985的AI"评价 [1] - 2023年4月发布千亿级大语言模型"天工"，为国内首批入局"百模大战"企业 [3] 战略转型与行业定位 - 游戏业务营收占比从90%以上降至2024年的9.6%，全面转向AI赛道 [6] - 采用"红海找蓝海"策略，聚焦细分领域如AI短剧、音乐、3D生成，海外收入占比达88% [9] - 2022年ChatGPT热潮后加速AI布局，覆盖搜索、社交、游戏等全场景应用 [8][9] 行业竞争与挑战 - 国际科技巨头2025年AI投资计划：亚马逊1000亿美元、微软800亿美元、谷歌750亿美元、Meta 600-650亿美元 [11] - 国内阿里宣布未来三年AI投入超3800亿元，昆仑万维研发规模相对较小（2024年15.4亿元） [11] - AI Agent成为新竞争焦点，公司2024年推出通用计算机控制框架Cradle，但行业仍处生态建设早期 [14] 资本市场与人才动态 - 2023年5月股价从ChatGPT爆火前的14.13元最高飙升至70.61元 [10] - 机构投资者持股家数从414家降至不足百家，部分因技术高管颜水成卸任研究院院长 [18] - 当前估值逻辑更看重技术突破而非短期商业化，OpenAI 2024年收入仅37亿美元 [11][12]

哪吒汽车断网事件 - 哪吒汽车App及官网5月2日起出现断网问题 导致车主无法使用远程操控功能 官网也无法访问 [1] - 5月3日车主收到后台维护通知 目前服务已恢复正常 知情人士透露断网原因为流量欠费且假期无人看管 [1] - 哪吒汽车官网和App此前也曾出现异常 公司目前经营困难 仍在寻求融资解决债务问题 [1] 比亚迪员工持股计划 - 比亚迪2025年员工持股计划通过二级市场累计买入公司A股股票301 2万股 占总股本0 0991% [2] - 成交均价为357 59元/股 总成交金额达10 77亿元(不含交易费用) [2] 极越汽车关联公司经营异常 - 极越CEO夏一平名下青岛集度科技服务有限公司和义乌集度科技服务有限公司被列入经营异常名录 原因为通过登记住所无法联系 [3] - 两家公司均成立于2023年10月 注册资本1000万人民币 经营范围包括新能源汽车销售及充电设施运营等 [3] - 两家公司均由集度科技(武汉)有限公司全资持股 法定代表人均为夏一平 [3]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 2025年是Agent元年，AI正从L2向L3进化，由技术成熟、标杆产品出现、MCP协议普及和市场需求驱动[2] - Agent重要性在于深度自动化、通往AGI和重塑互联网入口，预计入口级通用Agent竞争2025年下半年开启[2] - Agent竞争格局是“巨头环伺，新锐突破”，大厂主导通用Agent，垂直领域有创新机会但面临通用Agent威胁[2] - 投资建议重视2025年Agent投资窗口，长期配置平台巨头，关注垂直领域领跑者，知识工作领域尤其是编程领域会最先落地[2] 根据相关目录分别进行总结 为什么说2025年是Agent元年 - AI正从L2向L3进化，L3能自主规划和执行复杂任务，从“思考”走向“行动”[6][7] - 驱动力包括技术成熟，强大多模态基础模型和强化学习训练方法就绪；行业领导者推动，标杆产品验证；市场需求驱动，企业需要AI落地解决复杂业务问题[2][9][18] - MCP协议普及有助于推动Agent行业互联互通，解决交互碎片化和高成本问题[22] - 市场对AI需求从“尝试”到“落地”，渴望自动化复杂任务和显著提升生产力，Agent契合这些需求[40][41] - 只有同时具备对话、推理、长记忆和工具调用四项能力才能称之为Agent，工具调用是核心区分要素[43] Agent为何重要 - Agent带来深度自动化，能理解模糊指令，执行复杂认知型任务，打通端到端工作流，实现认知自动化[49] - 带来指数级效率提升，形成人机协作新范式，让人类聚焦高价值活动，赋能创新，处理速度快、可规模化、有成本优化潜力、减少错误[53][55] - 是通往AGI和具身智能的关键阶段，从L3到L4存在鸿沟，当前“只读”型Agent有PMF，未来向“读写”型进化[56][57][59] - 可能重塑互联网流量入口格局，挑战传统搜索引擎，部分APP被“管道化”，Agent本身可能成为入口，预计2025年下半年围绕通用入口级Agent的大战将开启[61][67][70] 竞争格局：模型即产品，通用Agent将由大厂主导 - Agent领域竞争围绕平台与应用、通用与垂直、成本与效率、交互范式、数据与护城河、人才竞争六个维度展开[75][76] - 模型即产品，爆款应用背后是模型能力更新，“浅层套壳产品”缺乏壁垒，易被颠覆，真正的壁垒来自复杂工作流编排、工具集成和领域知识[77][86][88] - Agent分为垂直型和通用型，大厂主导通用型Agent格局，通过基础大模型、平台与生态、应用集成等策略布局[90][92][95] - 通用Agent对垂直Agent构成长期威胁，但短期内垂直Agent凭借深度领域知识和定制化能力仍有发展空间[112][113][114] Agent将最先落地于知识工作（尤其是代码） - 未详细阐述相关内容 投资建议 - 重视2025年Agent投资窗口，跟踪基础模型、强化学习、工具调用、推理成本和标准化协议进展[2] - 长期配置拥有强大基础大模型、算力、数据和生态系统的大型科技平台公司，如海外的Google、微软，国内的阿里、腾讯、字节等[2] - 关注在特定垂直赛道建立深厚领域知识壁垒、有清晰商业模式和客户基础的垂直Agent提供商，知识工作领域尤其是编程领域会最先落地，已有成功案例，如Cursor、Devin等[2]

阿里AI战略与成果 - 阿里通过Qwen3系列大模型的发布确立了在开源大模型领域的全球领先地位 终结了关于其是否为AI公司的讨论 [2] - Qwen3系列模型在多项基准测试中表现优异 如235B版本在ArenaHard达到95.6分 显著优于OpenAl-o1(92.1)和Deepseek-R1(93.2) [3] - 公司宣布未来三年将投入3800亿人民币建设云和AI基础设施 金额超过过去十年总和 [5] 技术优势与成本控制 - Qwen3-235B仅需4张H20显卡即可部署 成本仅为竞品DeepSeek-R1(需16张H20)的30% [7] - 模型支持从0.6B到235B的全尺寸分类 适配手机/智能眼镜/机器人等多种终端设备 [7] - 具备自适应算力分配功能 可根据需求动态调整思考模式与非思考模式的资源调用 [9] 行业竞争格局 - 中国AI应用需求旺盛 2022年工业机器人安装量达29万台 远超日本等十国总和 [11] - 中国78%受访者对AI持乐观态度 显著高于美国的35% 反映两国市场接受度差异 [10] - 当前ChatGPT单产品月活已超过中国前十大AI产品总和 显示国内应用层仍有差距 [12] 战略定位与生态布局 - 公司采用"云+AI"组合拳战略 将云计算定位为AI时代的核心基础设施 [14] - 通过开源策略构建产业生态 已为夸克/钉钉等内部产品提供AI底层支持 [11][12] - 明确从模型训练向Agent中心时代过渡的技术路线 强化对计算资源的整合能力 [14] 行业发展趋势 - AI投资呈现"杰文斯悖论" 技术进步未降低资源消耗 反而刺激全球算力需求激增 [6] - 中美AI发展路径分化 美国侧重AGI愿景 中国更注重产业落地与实际问题解决 [10] - 中国互联网进入"智能化"十年周期 需将技术优势转化为商业动能与用户福祉 [13]

核心观点 - 2025年是Agent元年，AI正从L2向L3进化，由技术成熟、标杆产品出现、MCP协议普及和市场需求驱动 [2] - Agent重要性在于深度自动化、通往AGI和重塑互联网入口，预计2025年下半年开启入口级通用Agent竞争 [2] - Agent竞争格局是“巨头环伺，新锐突破”，大厂主导通用Agent，垂直领域有创新机会但面临通用Agent威胁 [2] - 投资建议是重视2025年Agent投资窗口，长期配置平台巨头，关注垂直领域领跑者 [2] 为什么说2025年是Agent元年 AI从L2向L3进化 - AI从L2（推理者）向L3（Agent）进化，代表从“思考”走向“行动” [6] - L1是聊天机器人，L2是推理者，L3是智能体，具备记忆、规划、工具使用和行为记忆四大核心能力 [6][7] 驱动力 - 技术成熟度达到临界点，强大的多模态基础模型和成熟的强化学习训练方法已就绪 [2][9] - 行业领导者推动，标杆产品验证，如OpenAI、Google等发布关键产品，RE - Bench测试显示顶尖Agent在特定任务上效率匹敌人类专家 [2][18][20] - MCP协议普及，解决Agent与外部世界交互的碎片化和高成本问题，促进互联互通 [2][22] - 市场需求驱动，2023年是“模型竞赛年”，2024年是“应用探索年”，2025年市场需要AI落地解决复杂业务问题，Agent契合需求 [2][39][40] 定义 - 同时具备对话、推理、长记忆和工具调用四项能力才能称之为Agent，工具调用是核心区分要素 [43] - Agent智能程度有层次和梯度，关于Agent定义存在诸多问题待明确 [46] Agent为何重要 深度自动化 - Agent能理解模糊指令，自主规划并执行复杂认知型任务，打通端到端工作流，实现认知自动化 [49] - 带来指数级效率提升，形成人机协作新范式，让人类聚焦高价值活动，赋能创新 [53] - 解放人类生产力与创造力，将人类从重复性劳动中解放出来 [55] 通往AGI和具身智能 - Agent是通往AGI和具身智能的关键环节，从L3到L4存在鸿沟，目前“只读”型Agent有PMF，未来向“读写”型进化 [56][57][59] 重塑互联网流量入口格局 - 对传统搜索引擎形成挑战，改变信息获取方式，将搜索升级为“完成任务” [62][65] - 部分APP被“管道化”，功能单一的服务型App入口价值下降，复杂或体验型App仍是入口 [67] - Agent本身成为入口，可能是APP、浏览器或OS操作系统，预计2025年下半年围绕“通用入口级Agent”的大战将开启 [69][70] 竞争格局 竞争维度 - 围绕平台与应用、通用与垂直、成本与效率、交互范式、数据与护城河、人才竞争六个维度展开 [75][76] 模型即产品 - AI应用核心价值在于模型能力，爆款应用背后是模型能力更新，API经济可能走向终结 [77][78][79] - “浅层套壳产品”缺乏可持续竞争壁垒，终将被颠覆，真正的壁垒来自复杂工作流编排、工具集成能力和深度领域知识 [86][88] 通用Agent与垂直Agent - 通用Agent由大厂主导，大厂在基础大模型、平台与生态、应用集成方面布局 [92][95] - 垂直Agent短期内凭借深度领域知识和定制化能力有优势，但长期面临通用Agent泛化能力的威胁 [113][114] Agent将最先落地于知识工作 最先落地的行业和场景 - Agent最先落地于知识工作领域，尤其是代码/软件开发领域，已有成功案例，如Cursor、Devin [2][4] 代码/软件开发领域进展 - 代码领域进展较快，Cursor成长曲线陡峭，ARR和估值大幅增长 [115] 法律AI Agent对比 - 文档未提及相关内容 投资建议 - 重视2025年Agent投资窗口，跟踪基础模型、强化学习、工具调用等进展 [2] - 长期配置平台巨头，如海外的Google、微软，国内的阿里、腾讯、字节等 [2] - 关注垂直领域领跑者，如编程、研究、法律等领域，总结了30家上市公司在垂类Agent方面的布局 [2]

大模型技术进展 - DeepSeek推出数学定理证明专用模型DeepSeek-Prover-V2，参数规模达6710亿，较前代V1.5的70亿增长近百倍，miniF2F测试通过率88.9%，解决普特南测试49道题 [2] - 月之暗面同期发布形式化定理证明模型Kimina-Prover，开源1.5B和7B参数版本，miniF2F通过率80.7%，普特南测试成绩10道题，性能逊于DeepSeek-Prover-V2 [2] - 两家公司技术均采用强化学习方法，DeepSeek侧重子目标分解，月之暗面聚焦形式推理 [3] 公司竞争动态 - DeepSeek面临阿里巴巴开源模型追赶，市场期待其发布R2或V4模型巩固优势 [4] - 月之暗面Kimi受字节跳动豆包和腾讯元宝挑战，豆包月活5600万领先Kimi的2000万（2024年11月数据），2025年2月DeepSeek以1.94亿月活反超豆包1.16亿 [12] - 腾讯元宝通过微信引流和14亿元投流费用（一季度数据），月活达4200万超越Kimi [13] 技术路径与产品矩阵 - DeepSeek押注数学/代码、多模态、自然语言三大AGI路径，数学与代码被视为封闭可验证的智能试验场 [7] - DeepSeek模型矩阵同步进化：Prover系列2024年3月首发，2025年4月升级至V2；代码模型Coder迭代至V3-0324；通用推理模型R1性能比肩OpenAI o1 [8] - Prover-V2基于DeepSeek-V3微调，采用子目标分解与思维链合成技术 [9] 行业格局与挑战 - 阿里巴巴发布通义千问Qwen3，参数量为DeepSeek-R1的1/3但性能全面超越，开源模型全球下载量超3亿次 [14] - 百度推出文心4.5 Turbo和X1 Turbo，批评DeepSeek存在多模态缺失、幻觉率高、响应慢及成本高问题，但计划6月跟进开源策略 [15][16] - 行业观点认为中国需多个领先大模型而非单一明星公司，鼓励竞争推动技术发展 [14]