平台主导下的旧秩序 - 互联网底层权力结构体现为注意力权利不对称，用户是注意力的供给方，平台是垄断性代理和加工方，将注意力打包成广告位售卖[4] - 平台掌握三大核心权力：信息优先级设置权（算法决定用户看到的内容）、个人数据使用权（单向收集行为数据构建用户画像）、价值分配权（定义创作者/商家/用户的收益规则）[5][6] - 用户在该体系中处于被动地位，成为"被看见、被分析、被引导"的客体，权利与服务免费性形成对冲[7] 个人智能体引发的新范式 - 个人智能体（Personal Agent）作为用户数字世界的专属代理人，唯一效忠用户利益，颠覆平台中心主义[8][10] - 权力结构从不对称转向对称：广告模式面临终结（Agent自动过滤营销信息除非用户主动同意）、算法目标反转（从最大化粘性转向效率优先）、数据主权回归用户（Agent控制数据分享权限与定价）[10][11] - 技术本质是依赖倒置：平台需通过用户Agent获取许可，而非用户依赖平台访问信息，这一变革由AI算力成本下降驱动[11] AI思维与无人公司的应对策略 - 虚拟先行：商业Agent需在世界模型中与数百万模拟个人Agent预交互，验证价值主张与定价策略的算法适配性[13] - 规模化试错：通过生成数千种API接口和价值证明协议，快速测试主流个人Agent的接受度，试错成本趋近于零[13] - 算力对冲：企业投入算力模拟Agent集群行为，替代传统市场费用，未来护城河取决于对Agent生态的理解深度[14] 行业范式转移的核心结论 - AI驱动的冲突本质是市场主导权再分配，直接挑战平台中心化的数字经济秩序[3][15] - 未来竞争核心转为赢得用户Agent信任，商业交互频次与数据处理量级将推动智能组织和无人公司成为必然形态[15]

行业投资评级 - 通信行业评级为"优于大市" [1][5] 核心观点 AI算力基础设施高景气度 - 全球AI产业链业绩亮眼：工业富联2025H1 AI服务器营收同比增速60%+，800G交换机营收较2024全年增长近3倍 [1][11][12] - Lumentum云计算与网络业务FY2025Q4收入4.241亿美元，同比增长66.5%，AI数据中心产品需求强劲 [1][19][20] - 思科FY2025 AI订单超20亿美元，网络业务收入76.33亿美元（占总营收52%），同比增长12% [1][25][27][28] - AVC散热产品2025Q2营收占比59.8%，服务器与网通领域营收年增150%，GB300和ASIC液冷需求将持续增长 [23][24] 国内光通信公司业绩快速增长 - 华工科技2025H1营收76.29亿元（同比+44.66%），联接业务营收37.44亿元（同比+124%），400G/800G光模块放量 [2][29][30] - 太辰光2025H1营收8.28亿元（同比+62.49%），净利润1.73亿元（同比+118.02%），MPO+CPO双重布局 [33][34] 运营商稳健增长 - 三大运营商2025H1归母净利润同比增速：移动+5.0%/电信+5.5%/联通+5.0%，中期分红总额742.56亿元 [2][48][52][55] - 资本开支占收比持续下降：移动全年计划资本开支<1512亿元，电信<836亿元，联通550亿元 [55] 行情回顾 - 通信（申万）指数本周上涨7.66%，跑赢沪深300指数5.28个百分点，在申万一级行业中排名第1 [3][61][63] - 细分领域表现：光模块光器件（+12.12%）、IDC（+10.56%）、设备商（+9.49%）涨幅居前 [63][64] 投资建议 - 短期聚焦AI算力基础设施：推荐光通信（中际旭创、新易盛等）、国产算力（华工科技、中兴通讯等）、端侧模组（广和通） [4][66] - 长期配置高股息运营商：中国移动、中国电信、中国联通 [4][66] - 第34周重点组合：中国移动、中兴通讯、华工科技、广和通 [4][66]

公司业务结构 - 公司业务范围远超消费电子领域，涵盖医疗、教育、房地产等多元化业务，形成韩国社会全方位渗透的"平行宇宙"生态 [4] - 电子业务仍是核心支柱，其中DRAM内存贡献半导体部门50%-70%利润 [5][7] - 半导体部门2024Q2运营利润仅4000亿韩元，大幅低于分析师预期的2.73万亿韩元 [1] 市场竞争格局 - 公司在DRAM市场30年霸主地位被SK海力士取代，2024年市场份额首次被超越 [10] - SK海力士凭借HBM技术占据英伟达供应链20%份额，公司仅占1% [9] - 代工业务面临台积电压制，后者占据全球2/3市场份额，公司最新季度仅8% [14] 战略失误与挑战 - 公司未提前布局HBM技术，错失AI浪潮带来的海量内存需求机遇 [8] - 当前HBM产品未通过英伟达测试标准，被排除在供应商名单之外 [13] - 需同时应对内存领域SK海力士和逻辑芯片领域台积电的双线竞争 [14] 转型措施 - 加速研发下一代HBM4技术，已获得行业初步兴趣但商业化仍需时间 [14] - 2024年7月与特斯拉达成165亿美元AI芯片代工协议，提振市场信心 [14] - 芯片部门高层罕见公开道歉并启动全面改革 [12] 宏观经济影响 - 公司贡献韩国约20%出口额，其KOSPI指数权重最大，业务波动直接关联国家经济安全 [4] - 股价自2021年峰值持续下滑，2024年表现显著落后于SK海力士 [1] 行业启示 - 科技行业领先地位具有时效性，需持续押注未来技术方向 [14] - AI驱动的新格局正在重塑半导体行业竞争态势 [8][14]

AI咨询行业的市场机遇 - AI被视为彻底改变商业和社会的基础性技术，而非短暂风口，将催生万亿级AI咨询市场 [1] - 企业普遍存在强烈的AI转型需求与实施能力之间的巨大真空，形成市场机会 [2] - 现有咨询巨头和科技公司因基因缺陷无法完全满足企业AI转型需求，为独立AI咨询公司创造空间 [5] 企业AI转型面临的四大能力陷阱 - 认知陷阱：企业追逐AI标签而非商业价值，导致资源浪费和战略失效 [3] - 技术陷阱：企业在技术路线选择上反复纠结，错失市场窗口期 [3] - 数据陷阱：企业数据质量差且分散，严重影响AI实施效果 [3] - 组织陷阱：组织惯性和利益冲突阻碍AI落地，比技术挑战更难克服 [3] AI咨询公司的服务方法论 - 价值发现：通过全面审计识别高ROI的AI应用场景，提供量化价值地图 [7][8][9] - 渐进实施：选择灯塔项目分阶段推进，降低组织阻力并建立信心 [9][10] - 技术中立：建立评估矩阵为客户选择最优技术方案，不受厂商利益影响 [11][12] - 组织赋能：通过系统培训建立AI文化，形成可持续的AI应用能力 [12][15] AI咨询行业的未来格局 - 商业模式将向价值共享演进，包括效果付费和合资孵化等创新形式 [14][16] - 行业将形成传统咨询公司、科技巨头和独立AI咨询公司三足鼎立格局 [16] - 独立AI咨询公司需专注垂直领域、打造人才优势并构建开放生态 [17][18]

行业动态 - 全国首家聚焦多元机器人互动的旗舰场馆宇新奇智能机器人体验馆在深圳龙华区壹方天地正式开放 标志着深圳在人工智能消费级应用领域迈入新阶段 [3] - 场馆由深圳市新奇通科技有限公司打造 打破传统科技展览边界 首次实现观众与全球尖端机器人进行零距离、沉浸式交互 [3] - 场馆定位为科普引擎与产业展示窗口 用互动、趣味等形式向青少年普及机器人技术、增强现实（AR）、人工智能（AI）等前沿科技知识 [5] 产品与技术 - 观众可与宇树双足机器人面对面实时互动 在专业指导下亲自操控其完成行走、转身等高精度仿生动作 [4] - "四足机器狗'撒欢'竞技场"提供趣味体验 观众可指挥宇树机器狗奔跑、跳跃、翻滚甚至作揖 [4] - "AR虚实融合空间对战"支持多人实时竞技 观众可佩戴轻便AR头显召唤虚拟机器人伙伴并肩作战 [4] - "AI棋手'元萝卜'"支持国际象棋、围棋、中国象棋等多棋种对弈 智能难度匹配满足从新手到高手的需求 [4] - 肯綮助力外骨骼设备专为登山场景设计 观众可实时体验科技赋能下的运动省力与负重减轻 [4] 社会功能与产业影响 - 场馆肩负重要社会功能 激发青少年科学探索热情和创新思维 同时成为亲子娱乐新地标 [5] - 集中展示宇树科技、元萝卜、肯綮科技等国内领先创新成果 成为公众了解中国机器人产业发展的重要窗口 [5] - 场馆以"可玩、可触、可感"模式重构科技传播逻辑 推动人机协作智能时代从想象照进现实 [5]

Figma AI集成与功能 - Figma在设计平台集成AI功能 包括自动命名层和Figma Make工具 可将文本提示、图像或设计框架转换为可实时协作编辑的生产就绪代码 [2] - 非技术人员可在数小时内构建原型 部分生成代码精度足以让工程师直接投入生产 同时确保设计师保持对最终输出的控制权 [2] - AI产品理念为"领航员而非副驾驶员" 所有AI生成元素(文本/图像/代码)均完全可编辑 用户可细化输出以匹配意图 [5] 技术基础设施 - AI功能建立在现有基础设施上 关键组件包括Dev Mode(提供CSS片段/设计token/组件细节)和MCP服务器(生成生产就绪前端代码) [3] - 现有设计到代码管道使Figma Make无需新建基础设施 即可将输入转换为交互式应用程序 部分团队已用其生成生产代码 [4] - 人力资源案例显示 无编码背景员工使用公司数据在2小时内构建"谁是谁"游戏 该成果已被纳入新员工入职流程 [4] 协作与创新应用 - 调整多人设计模式 支持多用户实时协作编辑AI生成内容 设计师/开发人员等可同步处理同一文件 [5] - AI融入共享仪式 如在FigJam和Slides中团队混合同事头像生成定制周年纪念卡 [5] - 功能可用于测试产品理念或构建内部工具 显著降低制作功能性软件的障碍 [6][7] 行业影响 - 展示AI嵌入协作平台的可能性 通过AI加速工作流程同时保留人类决策权 [7] - 使非技术人员具备快速原型开发能力 典型案例显示开发周期从数周缩短至数小时 [4][7]

期货市场作用凸显 - 期货市场作为实体企业风险管理的重要工具，其作用愈发凸显，帮助客户穿越经济周期，增强企业应对风险的能力 [1] - 通过工具创新、服务升级和生态优化，推动期货市场从"风险管理"向"价值创造"跃迁，为实体经济高质量发展贡献更多价值 [1] 宏观环境与企业经营挑战 - 市场环境的不确定性给实体企业带来较大压力，主要体现在原材料价格大幅回调、地缘局势导致价格波动风险上升、贸易环境高度不确定 [2] - 中小微企业普遍面临流动性压力增大、资金周转困难等问题，流动资金不足制约了企业套期保值规模 [2] 期货工具应用案例 - 某新能源材料企业参考碳酸锂期货远期合约价格锁定原材料成本，通过期货市场买入套期保值，以期货端盈利弥补现货采购端亏损 [3] - 期货价格已成为产业链定价的"风向标"，企业利用期货工具进行风险管理的意识正在逐步增强 [3] 企业运用期货工具的障碍 - 企业专业人才不足，缺乏熟悉期货交易的专业人员 [4] - 企业内控制度不健全，审批流程不严格、监督机制缺失 [4] - 现金流压力大，可能因保证金不足而被迫止损或被强制平仓 [4] - 品种覆盖不全，部分商品或原材料尚未上市期货品种 [4] - 企业对期货工具存在认知偏差，参与度不高 [4] 企业对期货服务的更高要求 - 企业希望期货公司提供从投教培训、团队搭建、制度建设到风险敞口分析、套期保值方案设计、风险控制、实物交割的全流程服务 [5] - 期望引入AI、大数据等技术，赋能智能套期保值管理系统的开发，提升策略建议、实时预警、数据分析的效率和精度 [5] 方正中期期货的创新实践 - 开展多元化创新实践，研究员通过深入企业调研，结合企业需求和特点，探索定制化、差异化的特色服务模式 [5] - 协助企业通过期货市场将现货"一口价"头寸转换为基差头寸，通过多元报价促成贸易成交，扩大贸易规模 [6][7] - 运用"基差+含权"模式，帮助中小型企业规避商品价格下跌风险，优化采购成本并锁定利润 [7] 期货市场服务实体经济的结构性堵点 - 产业客户风险对冲工具适配性不足，新兴产业及细分领域的风险管理需求尚未得到充分满足 [7] - 市场流动性分层增加了实体企业使用期货工具的难度，新上市品种及非主力合约面临流动性不足的问题 [8] - "内卷式竞争"导致服务专业性不足 [8] 优化行业生态与政策环境的建议 - 加快推出新兴领域的创新品种，如新能源产业链细分品种、区域性特色农产品期货、与碳排放权挂钩的衍生品工具 [8] - 优化交易机制，提升低流动性合约的交易活跃度，推广组合保证金制度，减轻企业资金占用压力 [8] - 推动场外期权标准化，降低中小微企业参与门槛 [8] 方正中期期货的未来规划 - 从"服务提升"和"数字赋能"两方面持续强化核心竞争力，健全客户全周期服务体系，提供专业化和差异化的策略支持 [9] - 大力推进数字化转型，利用大数据、AI等技术，为企业提供实时风险监测、动态策略调整等服务 [9] - 与科技公司深度合作，推出"方期看盘""AI智选""策略商城"等智能应用，融合风险管理、资讯解读和客户服务场景 [9]

行业投资评级 - 给予计算机行业"强于大市"的投资评级，维持原有评级不变 [1][4] 核心观点 AI领域 - GPT-5性能虽有提升但未实现代际突破，评分领先但优势有限，API调用价格较R1提升127%-357% [3][34][70] - 阿里Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507成为全球最强开源模型，位居第一梯队 [3][35][75] - 2025年7月大模型中标项目574个，金额13.35亿元，同比分别增长422%和540% [3][80][82] - AI在广告、云业务等方向为科技大厂带来显著经济效益，Meta广告转化率提升3-5%，微软Copilot月活超1亿 [92][93] 国产化领域 - 2025年1-6月基础软件收入增长13.8%，连续4个月回升，高于行业增速1.9 PCT [3][19] - 国产AI芯片加速发展，2024年下半年国产化率从20%提升至34%，寒武纪2025Q1收入同比增长4230% [94][100][102] - 华为开源CANN加速AI生态建设，对标英伟达CUDA [115][116] - 鸿蒙电脑操作系统适配应用超2500款，C端销售良好 [126][130] 算力领域 - 2025Q2美国6大科技厂商资本开支达999.73亿美元，同比增长77%，甲骨文增速超200% [4][150][152] - 海外云巨头上调资本开支计划，微软预计2026财年Q1超300亿美元，谷歌上调至850亿美元 [150][153] - 2025年大规模智算中心将集中交付，润泽科技计划交付200MW新一代智算中心 [143][148] - 液冷技术加速落地，微软所有区域支持液冷，超节点全面拥抱液冷 [4][8] 行业数据 整体表现 - 2025年1-6月软件业务收入7.06万亿元，同比增长11.9%，增速较1-5月回升0.7 PCT [13][16] - 软件业务利润总额8581亿元，同比增长12.0%，增速连续两个月放缓 [14][17] - 软件出口金额283亿美元，同比增长5.3%，为2022年1-9月以来最高值 [15][18] 细分领域 - IC设计子行业增长18.8%，高于行业增速6.9 PCT [18][23] - 云服务和大数据服务增长12.1%，受AI应用带动增速加快 [18][23] - 基础软件增长13.8%，连续4个月回升，高于行业增速1.9 PCT [19][24] - 工业软件增长8.8%，景气度偏弱 [20][24]

AI工具使用体验 - 产品经理Franz在2022年11月ChatGPT发布后开始接触AI工具 但初期仅将其作为百科全书式问答工具 对实际应用场景感到茫然 [7] - 2024年AI Agent概念兴起后 尝试搭建私人音乐AI Agent 预期实现基于天气/时间/偏好的智能音乐推荐功能 [10][15] - 实际搭建过程耗时10天 远超最初"最多3天"的预期 最终成果未完全实现预期功能 [12][30] 工具实践挑战 - 使用n8n工作流自动化工具时发现需要代码能力 DeepSeek提供的代码方案存在节点缺失/格式不匹配/无法执行等实操问题 [19][23] - 教学视频普遍省略修改调试细节 5分钟演示内容实际需3小时修正 小白用户缺乏代码修改能力成为主要瓶颈 [24] - 尝试切换至Dify等宣称"0代码"工具 但面临外部软件支持有限/系统响应延迟近2秒等新问题 最终回归n8n [27] 行业生态现状 - 全球AI市场规模达6382亿美元 2023-2024年复合增长率19.1% 各行业先驱者积极尝试应用AI解决问题 [32] - AI编程工具持续涌现 Vibe coding等概念推动氛围编程发展 但工具更迭过快导致用户学习成本增加 [27] - AI暂时无法取代人类工作 但掌握AI能力已成为新时代关键技能 行业处于互联网早期的野蛮生长阶段 [32] 用户行为模式 - 用户典型路径包含好奇-上手-走弯路-复盘四个阶段 容易被"零代码""一键生成"等宣传口号误导 [2] - 实际使用中存在提示-修改代码的循环操作 单问题修改次数可达上百次 调试过程消耗主要时间 [29] - 社交媒体AI作品传播形成peer pressure 普通用户易陷入工具选择困难与实操困境 [8][28] 技术能力边界 - AI工具在思考全面性/代码生成量方面表现突出 5分钟可生成数百行代码 但复杂任务实现效率事倍功半 [32] - 多工具对比测试显示 DeepSeek/豆包/Cursor提供的解决方案高度雷同 均存在实际执行缺陷 [28] - 当前AI技术仍存在明显局限性 需要用户具备基础代码能力进行手动修正补足 [29]

业绩情况 - 预计截至2025年6月30日半年综合净亏损800 - 850万港元，较2024年同期显著增加[4] - 净亏损增加因策略定价、2024年金融资产收益及开支增加[4] - 2025年8月底前刊发中期业绩公告[5] 业务发展 - 业务扩展至高端智能电子及AI领域，加大创新投入[6] - 在迪拜成立附属公司，发展新业务，用领航员算法创建营销方案[6] - 迪拜附属公司预计2025年Q3末营运，正转让股本，预计下周完成[7]