引言 - 全球数据总量预计2025年突破180ZB，其中80%为非结构化内容，传统数据分析在多模态信息处理和技术壁垒方面存在不足 [2] - 传统数据分析体系存在数据链路长、门槛高、决策滞后、实时性不足等结构性痛点 [2] TabTab.ai切入Data Agent赛道 - 公司选择从Data Agent切入，构建全栈自动化Multi-Agent系统，覆盖数据获取、准备、建模、洞察、可视化全链路 [3] - 创始人黄启功是连续创业者，曾创立时速云并被收购，拥有云原生领域丰富经验 [4] - 创始人认为"Data Agent is the biggest chance for AI startup right now"，生成式AI市场比云原生大10倍以上 [5] - 团队早期技术来自大模型开源项目KubeAGI核心贡献者，该项目比字节跳动AIBrix早一年半 [7] 产品定位与竞争优势 - 产品定位为全链路Data Agent，打造Vibe Data Analysis新范式 [5] - 三大竞争壁垒：1)多源数据支持(公域+私域+垂直领域)；2)结构化数据语义层构建(100%准确)；3)Multi-Agent智能架构 [11][12][13] - 目标用户为超级个体、知识工作者和SMB客户，采用积分包充值按资源消耗计费 [14] - 典型案例包括多源数据整合、数据清洗处理、对话式数据库分析、分钟级可视化、深度财务报告等 [15][17][18][19][21] 市场前景与战略 - 预计2025年全球数据180ZB，80%非结构化，传统模式抑制数据价值 [9] - 打造"生成-分发-消费"数据平台，降低创作门槛，实现数据平权 [23][25] - 先本土化后全球化战略，7个月开发国内版，3个月内推出海外版 [26] - 已完成百万美金级种子轮融资，正在招聘核心团队成员 [28] 产品愿景 - 重构人机交互模式，实现"语义即服务、对话即分析、洞察即行动" [5] - 让数据分析从"工具插件"升级为"决策伙伴"，加速数据平权 [11] - 愿景是"人人皆数据分析师"，让数据成为驱动业务增长的燃料 [25]

公司股价表现 - 8月14日盘中上涨7 42%至2 46美元/股 [1] - 当日成交额4 27万美元 [1] - 总市值达7188 06万美元 [1] 财务数据 - 截至2024年09月30日收入总额4136 1万美元 同比增长53 82% [1] - 同期归母净利润1213 74万美元 同比增长85 25% [1] 业务模式与技术 - 主营业务为生成式AI驱动的虚拟内容生产与数字资产开发 [1] - 核心技术平台"Mofy Lab"整合交互式3D与AI技术 [1] - 可创建角色/物体/场景等物理世界物体的高清虚拟版本 [1] 行业应用与市场地位 - 数字资产应用于影视/ARVR/动画/广告/游戏等领域 [1] - 中国领先的数字资产银行之一 [1] - 拥有超过10万份高精度3D数字资产库 [1]

股价表现 - 8月14日盘中上涨3.93%至2.38美元/股 成交额5.69万美元 总市值6954.30万美元 [1] 财务数据 - 截至2024年09月30日收入总额4136.1万美元 同比增长53.82% [1] - 归母净利润1213.74万美元 同比增长85.25% [1] 业务定位 - 公司为数字内容产业提供生成式AI驱动的虚拟内容生产和数字资产开发技术解决方案 [1] - 通过专有"Mofy Lab"技术平台结合交互式3D和AI技术创建高清虚拟版本资产 [1] 技术能力 - 数字资产覆盖物理世界物体的虚拟版本 包括角色 物体和场景等 [1] - 数字资产应用于电影 电视剧 AR/VR 动画 广告 游戏等多个领域 [1] 行业地位 - 公司是中国领先的数字资产银行之一 [1] - 拥有超过10万份高精度3D数字资产库 [1]

一、OpenAI投资脑机接口公司挑战Neuralink - OpenAI及Sam Altman将支持脑机接口新公司Merge Labs，预计估值达8.5亿美元，与Neuralink直接竞争 [1] - Altman参与联合创办Merge Labs但不负责日常管理，实现其2017年人机融合愿景 [1] - Merge Labs处于起步阶段，计划利用AI领域最新进展开发更简单实用的脑机接口技术 [1] 二、Claude Sonnet 4解锁百万上下文 - Claude Sonnet 4支持高达100万Token的上下文窗口，容量是之前的5倍，可处理超过75,000行代码或数十篇研究论文 [2] - 定价调整：200K以内每百万Token输入3美元/输出15美元，超过200K部分每百万Token输入6美元/输出22.5美元 [2] - 功能已在亚马逊Bedrock公测，将登陆Google Cloud Vertex AI，被合作伙伴称为"生产级AI工程"能力 [2] 三、昆仑万维开源Skywork UniPic 2.0 - 开源统一多模态模型Skywork UniPic 2.0，实现理解、生图、编辑一体化框架 [3] - 模型包含三核心模块：生图编辑模块、多模态连接器预训练、Flow-GRPO渐进式双任务强化策略 [3] - UniPic2-SD3.5M-Kontext-2B在生图指标上超越12B参数的Flux.dev，编辑效果优于同参数量竞品 [3] 四、Perplexity拟345亿美元收购Chrome - AI初创公司Perplexity向谷歌发出345亿美元全现金收购Chrome浏览器要约 [4] - 报价是Perplexity自身估值（180亿美元）的两倍，时机选在谷歌面临反垄断诉讼关键节点 [4] - Perplexity承诺维护Chromium开源项目并两年内投资超30亿美元，但谷歌表示无意出售 [4] 五、Pika推出音频驱动表演模型 - 新模型能将静态图片与音频结合生成同步视频，实现精确口型同步和自然表情变化 [5] - 平均仅需6秒生成720p高清视频，长度不限，未来可应用于社交媒体、游戏开发和教育领域 [5] - 目前技术限于iOS端并需邀请码，但带来信息真伪辨别新挑战 [5] 六、Figure人形机器人展示衣物折叠能力 - 在原有物流分拣能力基础上仅增加数据即可掌握叠衣服新技能 [6] - 演示中表现出与人类相似的行为（眼神交流、点头确认等），采用端到端视觉-语言-动作模型控制 [6] - 叠衣服是极具挑战的灵巧操作任务，Figure依靠Helix架构实现无需改变原有架构 [6] 七、DeepMind揭秘Genie 3对AGI意义 - Genie 3不仅能生成虚拟世界，更能让世界真实运转并支持智能体训练 [7] - 已开始将Sima智能体放入Genie 3生成世界测试，实现"AI在另一个AI大脑中运行" [7] - 哈萨比斯认为模型评测是关键，Game Arena将成为重要评测基准 [7] 八、Notion CEO谈AI产品开发理念 - AI时代产品应打造"AI工作空间"，将AI从工具转变为提供"工作本身" [8] - AI开发像"酿啤酒"而非"造桥"，常只能完成70-80%功能，需大量实验而非传统设计流程 [8] - 成功的AI产品需平衡工艺与实用性，7.5分足够，过度追求完美影响商业价值 [8] 九、OpenAI联合创始人谈AI发展趋势 - AI开发进入"基础研究回归"阶段，算法再次成为决定性瓶颈 [9] - 未来AI基础设施需平衡"长时间重度计算"和"实时响应"两种工作负载 [9] - 预测AI生态将"百花齐放"，实现经济"10倍增长"需各领域专家深入思考应用方式 [9]

业绩表现 - 报告研究的具体公司二季度实现营业收入12.13亿美元，同比大幅增长206.7%，超出市场预期的10.8亿美元，但增速较一季度420%有所放缓 [1] - 稀释后每股收益（EPS）为-0.60美元，同比亏损减少约63%，逊于分析师预期的-0.52美元 [1] - 净亏损2.90亿美元，同比减少10% [1] - 调整后营业利润约2.00亿美元，同比增长134% [1] - 调整后息税折旧摊销前利润（EBITDA）达7.53亿美元，同比飙升201%，对应的EBITDA利润率为62%，同比下降1个百分点 [1] 增长驱动因素 - AI训练与推理需求双线驱动，生成式AI商业化加速推升训练及推理算力需求 [2] - 报告研究的具体公司凭借产品领先优势，率先为客户规模化部署NVIDIA GB200 NVL72平台，并开放B200实例 [2] - 在MLPerf Training v5.0基准测试中完成迄今最大规模的GB200集群提交，印证其卓越技术能力 [2] - 与头部客户OpenAI签署补充协议追加40亿美元订单，叠加此前119亿美元框架协议 [2] - 新增一家超大规模云服务商客户，剩余履约义务（Backlog）同比增长86%至301亿美元 [2] 产能与扩张 - 截至二季度末运营中数据中心达33座，对应活跃电力容量约470MW [3] - 已签订合同的电力容量（含在建）约2.2GW [3] - 推进位于新泽西州Kenilworth的绿场开发项目 [3] - 通过发行2030年到期、规模20亿美元、票息9.25%的高级无抵押票据进行融资 [3] - 高功率配电外壳的可获得性成为当前产能爬坡的关键瓶颈 [3] 未来展望 - 上调2025年全年营收指引至51.5~53.5亿美元（此前为49~51亿美元） [4] - 预计第三季度营收12.6~13.0亿美元，调整后营业利润1.6~1.9亿美元 [4] - 预计第三季度利息支出3.5~3.9亿美元，资本开支29~34亿美元 [4] - 全年调整后营业利润预计为8.0~8.3亿美元，资本开支维持200~230亿美元 [4] - 下游需求持续强劲，推理工作负载占比提升 [4] - 庞大的剩余履约义务为2025年之后提供多年的收入可见性 [4]

国产HBM3技术突破 - 国内DRAM龙头企业已向华为批量供应自主研发的16nm G4工艺HBM3样品，芯片尺寸较18nm G3工艺缩小20%，能效比显著提升，使中国成为全球第三个具备HBM3量产能力的国家[2] - 国产HBM3将整合至华为昇腾910C AI芯片，应用于韶关商用智算超节点，推理速度较前代提升40%，能效比优化30%，满足生成式AI对高带宽、低功耗存储的需求[3][4] - 国产HBM3在层数(8层)和带宽(6.4Gbps)上仍落后于SK海力士12层HBM3E(9.6Gbps)，但16nm工艺已具备商业化竞争力[6] 全球HBM市场竞争格局 - 当前全球HBM市场由SK海力士(50%份额)、三星、美光垄断，国产HBM3的加入将打破这一平衡[4] - 国际厂商加速技术迭代：SK海力士计划2025年将HBM产能提升至每月15万片；美光目标HBM市场份额达25%；三星与英伟达联合认证HBM3E产品[4] - 国产HBM3规模化应用将倒逼国际厂商技术下放，未来两年HBM3E价格或下降20%-30%[5] 国产HBM3竞争优势 - 国内厂商通过整合自有DDR5产线降低研发成本，依托华为昇腾生态实现全链条协同，2025年底前量产成本可控制在国际同类产品的70%以内[6] - 中国"东数西算"工程和智算中心建设为国产HBM3提供应用场景，预计2025年国内HBM需求达1.2亿GB，占全球30%[6] - 16nm工艺与国内其他高端芯片技术形成协同效应，如辰至半导体车规级C1芯片和飞腾FT-2000/4处理器[2] 产业影响与发展前景 - 中国半导体产业以"算力自主化"为突破口，在AI核心技术领域实现弯道超车，将重塑全球数字经济底层架构[5] - 华为昇腾生态与国产存储芯片深度绑定，提升"中国芯"在全球AI算力竞赛中的话语权[5] - 国产HBM3有望通过"性价比+本土化"策略在中高端市场占据一席之地[5]

美国经济展望 - 预测美国GDP年增长率将从二季度的2%急剧放缓至四季度的0.9%，低于经济学家一致预期的1% [1][7] - 经济放缓的驱动因素包括关税前需求透支、超额储蓄耗尽、移民放缓、基础设施法案的财政拖累以及债务展期利率上升 [7] - 潜在上行风险包括股价上涨10%可能为GDP贡献0.6%-1%、生成式AI资本支出增长60%、投资回流（相当于未来3年GDP的5%）以及宽松金融条件 [7] 利率与通胀 - 预计年底前利率下降1%，远超市场共识的50个基点 [1][8] - 四季度核心PCE同比预测为3.4%，核心服务除住房的3个月年化率为2.3% [9] - 80%家庭债务和73%企业债务为固定利率，经济对短期利率敏感性较低 [9] 美元走势 - 维持长期熊市观点，指出美元自2011年上涨约40%，但历史涨幅通常在40%-70%之间 [11] - 美国净投资头寸达GDP的-88%，需修正后才可能开启新一轮牛市 [13] - 7月美元反弹未改变熊市逻辑，新兴市场或重现1992-1994年降息-干预-资产泡沫的周期 [15] 美股风险 - MSCI全球指数年末目标960点，2026年目标1000点，但近期下行风险显著 [1][16] - 估值担忧：全球股票敞口接近历史高位，美国贝塔定位中性偏多 [16] - 科技股集中度风险：70%盈利增长依赖生成式AI，超大规模企业资本支出占比接近2000年TMT水平，预计增速将从60%放缓至2026年的16% [21] - 市场低估关税风险，非美国家正相互减少贸易壁垒 [22] - 泡沫条件：当前满足7个先决条件中的6个，若美联储降息1%则全部满足，泡沫概率25% [20]

产权与信任体系 - 产权清晰度提升促进企业投资意愿增强 [4] - 社会信用体系建设降低商业交易成本并强化合作效率 [4] - 信用机制营造"说到做到"的商业文化环境 [4] 评比型治理模式 - 文明城市及最佳营商环境等评比推动地方政府服务升级 [4] - 合理设计的长效激励机制加速地方产业升级进程 [4] - 治理模式重点在于持续激励而非短期排名竞争 [4] 绿色转型与金融创新 - 绿色金融与碳中和成为新一轮产业革命核心要素 [4] - ESG披露及CCUS技术重塑全球资本流向与规则体系 [4] - 中国正通过市场化方式加速对接国际标准 [4] 生成式AI技术应用 - 生成式AI具备优化定价与提升产业效率的潜力 [5] - 技术落地需同步具备算力、数据及算法三大基础要素 [5] - 盲目跟风投资可能导致技术泡沫风险 [5] 高质量发展转型 - 经济发展模式从"投物"转向"投人"的战略转型 [5] - 教育、医疗及社保等软实力升级成为经济持续增长新引擎 [5] - 长期投入与精准机遇把握将成为竞争关键因素 [5]

美国经济展望 - 美国GDP年增长率预计从二季度2.0%大幅放缓至四季度0.9% 远低于经济学家一致预期的1% [1][6] - 经济放缓受多重因素驱动 包括关税前需求透支、超额储蓄耗尽、移民放缓、基础设施法案财政拖累及债务展期利率上升 [6] - 私营部门工作小时数急剧下降及ISM就业指数疲弱预示就业增长疲软 [2] 利率与通胀预测 - 预计年底前利率下降1% 为市场预期50个基点的两倍 [1][6] - 四季度核心PCE同比预测为3.4% 核心服务除住房3个月年化率为2.3% [6] - 约80%家庭债务和73%企业债务为固定利率 经济对短期利率敏感性异常低 [6] 美元走势分析 - 维持美元长期熊市观点 美元通常以10年为周期波动 自2011年以来上涨约40% [7] - 美国净投资头寸达GDP的-88% 为美元牛市前的修正创造条件 [1][11] - 若美元进入长期熊市 新兴市场或重现1992-1994年降息、干预及资产泡沫模式 [12] 美股风险因素 - 设定MSCI全球指数年末目标960点 2026年末目标1000点 但警告近期存在明显下行风险 [1][15] - CTA模型显示全球股票敞口近历史高位 美国综合贝塔定位中性偏多 [15] - 市场对关税风险存在自满情绪 美国仅占全球贸易16% 非美国家正相互减少贸易壁垒 [22] 科技股与资本支出 - 约70%盈利增长来自生成式AI 超大规模企业资本支出占销售收入比例接近2000年TMT企业水平 [21] - 预测超大规模企业资本支出增长从60%放缓至2026年16% 对科技股构成阻力 [21] - 生成式AI相关资本支出推动超大规模企业今年资本支出增长60% [9] 市场泡沫风险 - 具备泡沫7个先决条件中的6个 若美联储降息1%将满足全部条件 估计25%概率出现未进入的泡沫 [20] - 市盈率与信贷利差关系紧密 但信贷利差处于历史区间低端 [22] - 股价上涨10%通过财富效应为GDP增加0.6%-1% [9] 潜在上行因素 - 经济上行风险包括大幅降息预期、工资增长稳健及通胀预期良好 [6] - 投资回流美国 韩国、日本和欧盟承诺投资相当于未来3年GDP的5% [9] - 宽松金融条件可能支撑经济 [9]

凤凰网科技讯 北京时间8月13日，微软公司正在争夺Meta的AI人才。根据内部人士提供的信息和《商业 内幕》所查阅的内部文件，微软已整理了一份其最需要的Meta工程师和研究人员名单，并且正在启动 一项新的流程，旨在让其招聘条件更具竞争力，其中包括强制要求公司匹配Meta为顶尖人才提供的薪 酬。 微软最近发布了一份靓丽财报，推动其市值一度突破4万亿美元，这在很大程度上得益于市场对生成式 AI的追捧。为了保持住这一良好发展态势，微软需要吸引顶尖的AI工程师和研究人员。尽管公司今年 已裁员数千人，但其坚称员工总数将保持稳定，表明公司有大规模招聘计划。 匹配顶尖薪酬 不过，微软要想与Meta的薪酬水平看齐绝非易事。Meta一直为顶尖AI人才开出九位数的天价薪酬方 案。OpenAI CEO萨姆·奥特曼(Sam Altman)曾透露，Meta拿出1亿美元签约奖金挖角其工程师。近期， Meta更以高达2.5亿美元的薪酬方案招揽AI研究人员。 《商业内幕》查阅的内部文件显示，微软也在提供数以百万美元计的薪酬方案。两位熟悉此流程的知情 人士表示，企业为AI人才提供数以百万美元计的入职奖金正变得越来越普遍。 为了招揽顶尖AI人才 ...