港股市场表现 - 恒生指数上涨1.37%至26518.65点 恒生科技指数上涨2.53%至6323.15点 国企指数上涨1.64%至9442.99点[1] - 科网 云计算 电池个股走强 阿里巴巴大涨9% 中芯国际涨近6% 均创新高[1] - 快手涨超3.5% 蔚来涨超3% 腾讯控股涨超2% 哔哩哔哩涨近1.5% 恒生科技指数ETF收涨2.4%[1] 南向资金动向 - 单日净买入港股137.05亿港元 阿里巴巴获净买入53.39亿港元 腾讯控股获净买入26.51亿港元[2] - 今年以来累计净买入额达11321.02亿港元 大幅超过去年全年水平[2] 美股市场表现 - 道指跌0.37% 标普500跌0.28% 纳指跌0.33% 安进跌超2% 高盛跌逾1%[3] - 万得美国科技七巨头指数跌0.28% 谷歌跌超1% 苹果跌0.83% 英特尔大涨逾6%[3] - 纳斯达克中国金龙指数收涨2.83% 阿里巴巴涨超8% 百度京东涨超5% 蔚来涨超2%[3] 行业热点事件 - 阿里巴巴与英伟达开展Physical AI合作 宣布推进3800亿元AI基础设施建设[4] - 阿里云发布七款大模型产品 Qwen3-Max为规模最大能力最强模型[4] - 国家新闻出版署批准145款国产游戏 包括腾讯《归环》等 11款进口游戏获批[4] 市场交易数据 - 港股沽空总额382.56亿港元 涉及647只个股[5] - 62只个股沽空超1亿港元 阿里巴巴106.59亿港元 腾讯控股22.34亿港元 百度集团15.16亿港元位列前三[5] 机构研究观点 - 华泰证券认为阿里巴巴AI战略获市场积极反馈 包括管理层信心 模型能力突破 服务器升级 与英伟达全链路合作[6] - 阿里巴巴在AI基础设施规模效应和技术领先性方面表现坚决 有望捕捉新商业化机遇[6] 指数成分信息 - 阿里巴巴为恒生科技指数第一大权重股 权重达9.36%[7] - 恒生科技指数ETF可布局中国AI核心资产[7]

报告行业投资评级 - 全球经济板块投资评级偏多 [1] 报告的核心观点 - 全球经济保持上行方向，中国实施人工智能 + 行动，国际资本积极加仓中国科技板块，美国零售环比增长超预期、资本品进口创新高，制造业加速，华为算力领先，OpenAI 和阿里加大 AI 投入 [1] 根据相关目录分别进行总结 重要资讯 - OpenAI 计划投入约 4000 亿美元与甲骨文和软银合作，在美国开发五个新的数据中心站点，履行 5000 亿美元人工智能基础设施建设承诺 [1] - 阿里云智能集团董事长称大模型是下一代操作系统，AI Cloud 是下一代计算机，未来或只有 5 - 6 个超级云计算平台，阿里正推进 3800 亿 AI 基础设施建设并计划追加投入 [1] - 大摩预计到 2028 年，AI 数据中心和芯片投资将达 2.9 万亿美元，科技巨头承担 1.4 万亿美元，缺口 1.2 万亿美元通过债务融资填补，私募信贷基金提供 8000 亿美元 [1] - 阿里云展出单柜支持 144 个计算节点的高密度 AI 服务器和新一代高性能网络架构 HPN8.0，其生态相关公司推进客户导入与产品交付，200 多个 Agent 应用和 300 款 AI 终端产品参展 [1] - 以瑞士法郎计算的黄金价格今年创新高，央行的结构性需求是贵金属上涨关键驱动因素 [1] - 微软、谷歌等科技巨头进行 AI 资本支出竞赛，德意志银行警示技术革命驱动的资本开支热潮可能导致“繁荣 - 萧条”周期和股票泡沫破裂 [1] 全球经济逻辑 - 中国实施人工智能 + 行动，国际资本加仓中国科技板块，认为中国在 AI、机器人、生物科技等前沿领域具备全球竞争力 [1] - 美国 8 月零售环比增 0.6% 超预期，7 月资本品进口 958 亿美元创历史记录，制造业加速 [1] - 华为公布昇腾芯片演进和目标，算力“超节点 + 集群”领先英伟达两年以上 [1] - OpenAI 计划投入约 4000 亿美元开发数据中心站点，阿里推进 3800 亿 AI 基础设施建设并计划追加投入 [1]

Plaud 在招兵买马，疯狂招人。 他们去年赚了一亿多美金，今年能赚两亿多。 怎么理解这个数字的价值？如果你在国内融资，几乎不可能拿到比这更多的美元。 不过 Plaud 没那么需要融资，它是全世界最成功的 AI 硬件 Startup。约 150 美金的录音卡片，卖给了全球超过 100 万人，引来大厂效仿，甚至还有美国团 队跑来中国找供应商。 你不好奇吗？为什么？ 莫子皓是 Plaud 中国区 CEO，也是负责 AI 产品和研发的合伙人。加入之前，他「看到了真实的数据，一年增长四倍。这就是 PMF。」 硬件的销售带来的用户，稳定、真实、有粘性，还高净值。他们有真实的需求，用 Plaud 记录了密度和价值极高的信息，对他们个人至关重要的信息。所 有这些，用今天流行的话说，就是 context。 过去的东西任由行业 follow 和 copy，对 Plaud 来说，这些竞争来得太慢了，他们无瑕顾及。 我们更好奇的是，在 PMF 的助推下，在这丰沃的用户 context 土壤上，Plaud 可以做什么？他们「误打误撞」发现和解锁的下一个关卡，是什么？ 以下是我们与莫子皓的对话内容，经 Founder Park 编辑整 ...

首先，3年3800亿元只是起点，未来还会投入更多。 最引人注目的当属阿里巴巴在算力基础设施上的巨额投入。吴泳铭明确表示，公司正在推进一项为 期三年、总额高达3800亿元人民币的AI基础设施投资计划，并且强调"会在3800亿的基础上，增加更多 的投入"。 吴泳铭预测，到2032年，阿里云全球数据中心的能耗规模将比2022年提升10倍。 在2025年云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭公布了一系列AI战略规划，清晰地勾勒出公司迈 向"超级人工智能"时代的路线图。 达哥将这一系列举措的核心概括为：以前所未有的资本开支夯实算力基础，以发布顶尖大模型为技 术引擎，共同指向一个智能体数量超越人口的未来愿景。 其次，发布"最强模型"Qwen3-Max，夯实技术核心。 我们回到市场。 今天，A股主要指数集体上涨。截至收盘，上证指数、深证成指分别上涨0.83%、1.80%，创业板指 数、科创50指数分别上涨2.28%、3.49%。 在夯实算力"硬实力"的同时，阿里巴巴也展示了其技术软实力的最新成果——推出通义千问最新版 本Qwen3-Max，它也是迄今为止规模最大、能力最强的模型。该产品的发布，标志着阿里巴巴在大模 型技术研发 ...

要闻提示 NEWS REMIND 1. 985管培生吐槽每天拧螺丝12小时，车间实习期长达半年，五菱紧急回应 2. 周鸿祎：大模型不是越大越好，"大"和"有能力"并不完全成正比 3. 手机、汽车、芯片等，雷军回应"对标"：只有对标第一才能最终赶超第一 4. 比亚迪高管：若遭遇英伟达芯片断供，已有备选方案 5. 理想汽车被指未经授权用歼-20 战机做宣传海报，中航工业发声 国内资讯 DOMESTIC NEWS 6. 销售渠道调整为"单城单店"？丰田中国称目前仅是一种尝试 7. 谷歌高管出席高通骁龙2025峰会，暗示正在开发"安卓电脑" 8. 英伟达入局Robotaxi？业内人士：或打造"开放版FSD"吸引车企合作 今日头条 HEADLINE NEWS 985管培生吐槽每天拧螺丝12小时，车间实习期长达半年，五菱紧急回应 据多位名校管培生透露，今年上汽通用五菱在全国招聘了约800名毕业生作为管理培训生（管培生），他 们均来自于985、211等高校。但刚上岗的他们发现工作量巨大——每天做着拧螺丝、打磨车身等基础工 作，需从早8点干到晚8点，一周工作六至七 天，需干满6个月再定岗。有 网友发帖避雷上汽通用五菱秋 招， ...

公司技术突破 - 擎朗智能于9月24日升级并发布自研VLA模型KOM2.0 专为服务行业设计 将应用于人形具身服务机器人 显著提升机器人泛化能力和岗位化服务水平 并加快产品迭代速度[1] - 该大模型在架构上有突破性创新 引入时空自适应注意力机制与分层决策推理模块 能从海量实时数据中精准提取关键信息 理解复杂场景中的长短程关联[1] - 模型内嵌强化学习框架与增量迁移学习技术 可在部署后持续自我进化 实时适应环境变化与任务迭代[1] - 利用分层拆分技术 将通用动作如拿杯子、递杯子训练成通用技能 应用于所有类似场景 提升效率与泛化能力 例如爆米花和饮料制作任务[1] - 模型利用公司多年积累的海量场景数据资产及每日十万台在线机器人的运行数据 源自真实环境的数据为模型鲁棒性和泛化能力提供基础[2] - 机器人部署全新大模型后 拥有更深度的环境认知 更好适应多机协同调度等高难度场景 大幅减少场景定制与人工调试需求 支持快速复制和灵活扩展 为规模化商业落地提供基础[2] 产品与市场地位 - 一个多月前推出首款双足人形具身服务机器人XMAN-F1 深度拓展具身服务机器人领域 机器人搭载的岗位化垂域模型以擎朗VLA模型为基础开发 面向复杂服务场景[2] - 公司2010年成立于上海 一直深耕服务机器人领域 IDC报告显示服务机器人出货量超10万台 居全球商用服务机器人行业第一位 同时在全球配送服务机器人和全球餐饮配送机器人细分领域出货量均位列第一[2] - 公司定位为通用+专用具身人形机器人企业 在原有强项配送机器人、清洁机器人等专用机器人之外 未来将继续打造更多通用人形机器人产品 完善产品矩阵[5] - 公司愿景是到2050年助力打造100亿零一台机器人的世界 根据预测全球约有100亿人 希望每个人都能拥有一台机器人[5] 全球业务布局 - 公司在美国、日本、韩国、荷兰等地设有子公司或办公室 在全球共有80余个运营中心 产品销售往全球60余个国家和地区的600多个城市 业务覆盖餐饮、酒店、医疗康养等场景[6] - 目前海外营收约占总营收的50% 所销售机器人的运行总里程数已超过400亿米 约等于绕地球赤道1000圈 未来将继续把海外市场作为重点业务拓展区域 进一步提高营收占比[6] 人形机器人进展 - 最新发布的人形机器人已经卖出不少 还有一些大订单正在POC和对接中 未来希望在最熟悉的服务场景中实现大规模落地[6] - 第一步先实现岗位化 例如在厨房做汉堡、清洁整理房间、在吧台做酒保等 终极目标是让机器人成为家庭中的全职保姆[6]

公司投资计划 - 未来3年将投入3800亿元用于建设云和AI基础设施 总额超过过去十年总和 [1] - 持续追加更大投入 2032年全球数据中心能耗规模将较2022年提升10倍 [2] 技术发展路径 - 提出通往超级人工智能ASI的三阶段演进路线：智能涌现、自主行动、自我迭代 目前处于第二阶段 [1] - 大模型定位为下一代操作系统 将成为承载用户 软件与AI计算资源交互调度的中间层 [1] - 通义千问坚持开源开放路线 致力于打造AI时代的Android [2] 产品与技术进展 - 发布通义大模型"七连发" 在模型智能水平 Agent工具调用和Coding能力等方面实现多项突破 [2] - 旗舰模型Qwen3-Max性能超过GPT5和Claude Opus 4 跻身全球前三 [2] - 正在打造全新AI超级计算机 同时拥有最领先的AI基础设施和最领先的模型 [2] 战略合作 - 与英伟达在物理AI领域达成合作 阿里云人工智能平台PAI将集成英伟达Physical AI软件栈 [3] - 将为企业用户提供数据预处理 仿真数据生成 模型训练评估等全链路平台服务 [3] - 合作旨在缩短具身智能 辅助驾驶等应用的开发周期 [3] 业务定位 - 阿里云定位为"全栈人工智能服务商" [2] - 构建作为"下一代计算机"的超级AI云 为全球提供智能算力网络 [2]

旺盛的AI智算需求驱动下，越来越多GPU路线之外的AI芯片正获得更多市场关注。 他进一步表示，过去，业界普遍认为ASIC芯片从流片到最终落地应用过程中，需要付出较高成本，但 随着专用芯片持续发展，其成本不再那么高昂时，会有越来越多厂商愿意借力自研专用芯片架构，探索 推进个性化AI能力落地。这是ASIC芯片备受关注的原因。 TPU跃起 寻找GPU芯片之外的发展机会早已是一种新趋势。 "渐进式能力提升难以缩小与英伟达的差距，唯有求新求变，才有可能实现类似新能源汽车领域的'弯道 超车'。"他指出。此外，GPU芯片如今取得的成功，更大程度在于英伟达的成功，其多年来累积了深厚 的工程化实验团队，这已经不是所有后来者可以直接照搬复制的路线。 在GPU之外，定制化ASIC芯片早已受到更大关注，无论是博通近期再度"炸裂"市场的百亿美元订单， 还是谷歌持续对TPU自研芯片的演进，都显示出，市场的确对GPU之外的AI计算芯片同样有关注度。 中昊芯英选择的就是与谷歌类似的GPTPU路线。 郑瀚寻对21世纪经济报道记者分析，自从英伟达在旗下Tesla V100系列芯片中加入Tensor Core（张量处 理单元）以来，其对CUDA ...

阿里巴巴AI战略愿景 - 公司预测通用人工智能AGI是确定性事件 终极目标是发展超越人类的超级人工智能ASI [2] - 大模型是下一代操作系统 超级AI云是下一代计算机 [2] - 一旦跨过奇点 AI将催生IT产业巨大变革 [2] AI基础设施投资 - 公司积极推进三年3800亿AI基础设施建设计划 并持续追加更大投入 [2][3] - 2032年阿里云全球数据中心能耗规模将比2022年提升10倍 [3] - 过去一年阿里云AI算力增长超5倍 AI存力增长4倍多 [4] 全球基础设施扩建 - 在巴西 法国 荷兰首次设立云计算地域节点 [4] - 扩建墨西哥 日本 韩国 马来西亚和迪拜的数据中心 [4] - 目前在全球29个地区运营91个可用区 是中国最大 亚太第一云服务商 [4] 全栈技术能力展示 - 发布新一代磐久128超节点AI服务器 单柜支持128个AI计算芯片 密度刷新业界纪录 [4] - 展示从底层芯片 超节点服务器 高性能网络到AI平台的全栈AI技术能力 [4] 大模型产品突破 - 发布七款大模型技术产品 覆盖语言 语音 视觉 多模态 代码等领域 [5] - 通义旗舰模型Qwen3-Max性能超过GPT5和Claude Opus 4 跻身全球前三 [5] - 千问视觉理解模型Qwen3-VL开源 在32项核心能力测评中超过Gemini2.5-Pro和GPT5 [5] 产业合作与落地 - 与英伟达在Physical AI领域合作 集成全套Physical AI软件栈 [7] - 阿里云百炼平台已有超20万开发者开发80多万个Agent [8] - 通义灵码插件下载量超2200万 累计为开发者生成超60亿行代码 [8] 行业应用案例 - 工商银行使用多模态技术取代传统OCR技术开发商户智能审核助手 [9] - 网易借助Qwen3-coder模型实现游戏开发提效50% [9] - 宝马 比亚迪 蔚来等车企利用阿里AI打造智能座舱 [9] - 西门子工业智能系统使用多个AI Agent完成订单调度 生产等具体任务 [9]

人形机器人发展路线图 - 通信连接创新对人形机器人发展至关重要 机器人移动性和空间限制对芯片算力和功耗控制有更严苛要求[1] - 具身智能未来需要产业更开放合作和共同创新 推动行业加速发展到下一阶段[1] - 2025年上半年机器人学习人类舞蹈武术动作的丝滑程度和效果已远好于此前[1] 技术发展阶段 - 下一阶段目标是实现机器人实时生成任意动作 随便下达指令即可开始工作[1] - 快则2025年慢则2026年上半年 基本实现人形机器人任意实时生成各种动作[1] - 2026年底前目标让机器人在不熟悉场景中通过任意指令自然运作 例如在新场景自主找水交给客人[1] 行业技术挑战 - 线束是机器人行业发展重要挑战 工业机器人故障率和寿命60%-70%与线缆故障相关[2] - 降低电线重量需要花费大量时间和精力 降低线缆数量对提升机器人性能和可靠性尤其重要[2] - 未来理想形态是主控大脑和四肢之间只用一根线缆连接[2] 模型开源策略 - 发展大模型能力是实现机器人更好通用能力的关键[3] - 呼吁产业界开放合作 类似OpenAI早期开源ChatGPT1-2代推动产业发展[3] - 宇树科技9月15日开源UnifoLM-WMA-0模型 包含数据集训练源代码部署源代码[3] - 彻底开源旨在加速行业迈入下一阶段 使整个市场规模扩大[3]