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 ...

收购要约核心观点 - AI创业公司Perplexity提出以345亿美元收购谷歌公司的Chrome浏览器 [1] - 该报价远高于Perplexity自身180亿美元的估值 [1] - 美国商业杂志《快公司》认为此交易更多是一场公关噱头，并非认真的战略布局 [1][2] 收购要约背景与动机 - 美国地方法官正在权衡是否强制谷歌出售Chrome浏览器，以削弱其网络搜索垄断控制 [1] - Perplexity在给谷歌母公司的信中称，收购提议旨在满足反垄断救济，将Chrome交给独立运营者 [1] - Perplexity的出价可能是在向法官传递信号：若强制出售，已有买家愿意接手 [1] 市场与分析师评价 - 投行贝雅分析师指出，345亿美元的出价严重低估了Chrome资产价值，其估计价值接近1000亿美元 [3] - 分析师认为强制拆分不太可能，因可能导致用户面临质量较低、可靠性不足的产品 [3] - 将Chrome从谷歌平台剥离会带来复杂性，其他替代性补救措施也能实现司法目标 [3] Perplexity公司状况与行业定位 - Perplexity拥有一批优秀AI工程师，其"答案引擎"产品表现出色，并推出了自家浏览器Comet [4] - 公司处理的搜索量仅占互联网总搜索量的零头，为品牌官网导流的商品搜索推荐量微不足道 [4] - 公司更像是一家有被收购潜力的公司，而非收购方，Meta据称在今年早些时候曾与其进行收购谈判 [4] 潜在战略意图与行业影响 - 在生成式AI可能重塑行业格局的关键时期，企业形象至关重要 [5] - Perplexity CEO通过频繁参与播客、公开演讲和发布热门推文，让公司名字与OpenAI、Anthropic等后起之秀一同被提及 [5][6] - 提出收购谷歌核心业务，可能旨在虚张声势，使公司看起来与行业巨头处于同一量级 [6]

收购要约核心信息 - Perplexity提出以345亿美元收购谷歌的Chrome浏览器 [3] - 该报价远高于Perplexity自身约180亿美元的估值 [1][4] - 包括大型风险投资基金在内的多家投资者已同意全额支持这笔交易 [1][4] - 市场对Chrome企业价值的估算区间为200亿至500亿美元 [5] 收购方Perplexity概况 - Perplexity成立于2022年，总部位于旧金山 [6] - 公司以其AI驱动的搜索引擎闻名，能为用户提供简明答案并链接到原始来源 [6] - 公司最近向部分用户推出了其自主研发的网页浏览器Comet [6] - 今年早些时候，Meta曾接触Perplexity商谈潜在收购，但双方未能敲定交易 [7] 收购提议的背景与动机 - 美国地方法官Amit Mehta去年裁定谷歌非法垄断搜索市场，预计本月将就如何恢复竞争作出裁决 [1][8] - 法官正在考虑是否迫使谷歌出售Chrome，以削弱其在网络搜索上高达90%市场份额的垄断地位 [8][10] - Perplexity的收购提议可能是在向法官表明，一旦下令出售，市场上已有潜在买家 [1][11] - 提议旨在通过将Chrome交给独立运营方来满足反垄断措施中的公众利益 [10] 行业竞争格局 - Perplexity正处于生成式AI领域的霸主之争中，竞争对手包括Meta和OpenAI等公司 [6] - 科技巨头每年在AI基础设施上投入数百亿美元，用于构建大型语言模型并运行庞大工作负载 [6] - 初创公司则从风险投资、对冲基金及科技巨头那里筹集数十亿美元，以支付竞争所需的硬件与人力成本 [6] 谷歌的立场与应对 - 谷歌方面尚未表现出出售Chrome的意愿 [10] - 谷歌母公司Alphabet首席执行官皮查伊表示，强迫公司出售或共享数据将损害业务并打击投资意愿 [10] - Chrome拥有约35亿全球用户，占据全球浏览器市场逾60%的份额 [10] - 谷歌提出了一套更有限的补救措施，包括修改与苹果、Mozilla及Android的独家协议，并表示将对裁决提起上诉 [9] Perplexity的收购承诺 - 作为拟议收购的一部分，公司承诺继续维护并支持开源项目Chromium [10] - Chrome内仍将继续默认使用Google搜索引擎，但用户可以自行更改设置 [10]

英伟达和AMD芯片出口许可 - 英伟达和AMD同意向美国政府上缴特供中国芯片收入的15%以换取出口许可证 [1] - 英伟达将上缴H20芯片在中国销售收入的15%，AMD上缴MI308芯片相同比例收入 [1] - 美国商务部已开始发放面向中国市场的出口许可证 [1] OpenAI在IOI竞赛表现 - OpenAI在2025年国际信息学奥林匹克AI赛道取得金牌级成绩，在330位人类选手中排名第6 [2] - 仅使用通用推理模型，未针对比赛专门训练，遵守5小时答题时间和50次提交限制 [2] - 成绩从去年第49百分位跃升至第98百分位，展示强大通用推理能力 [2] 智谱开源GLM-4.5V模型 - 开源106B参数视觉推理模型GLM-4.5V，在41个多模态榜单达SOTA性能 [3] - 图像识别与推理测试击败99%人类玩家，创下图寻游戏全球第66名 [3] - 采用三阶段训练策略，支持64K多模态长上下文，API价格低至输入2元/M tokens [3] 昆仑万维开源3D生成模型 - 开源Matrix-3D大模型，可从单张图像生成高质量全景视频和可漫游3D空间 [4] - 具备场景全局一致、生成范围大、高度可控等五大核心优势 [4] - 构建包含116K全景视频、22M全景帧的Matrix-Pano数据集 [4] 腾讯混元多模态模型 - 发布混元Large-Vision模型，采用MoE架构，激活参数52B [5] - 在国际LMArena Vision榜取得1256分，位列国内第一 [6] - 基于数十亿参数视觉编码器和389B参数MoE语言模型构成 [6] GitHub并入微软CoreAI - GitHub将整体并入微软新成立的CoreAI工程集团，不再独立运营 [7] - 由微软开发者部门负责人和AI平台副总裁分管 [7] - 目标是将GitHub打造为"AI智能体工厂" [7] 商汤AI视频工具Seko - 推出全流程视频生成工具Seko，可自动完成剧本理解、镜头拆解等工作 [8] - 基于Agent系统集成文生图、图生视频等多种功能 [8] - 提供可视化成片编辑体验，支持分镜复制和单镜头替换 [8] 苹果Siri升级计划 - 分三阶段重塑Siri，2025年底推出初步"Apple智能" [9] - 基于App Intents框架打通应用间接口，支持屏幕感知和连续对话 [9] - 正与Uber、YouTube等战略伙伴进行内部测试 [9] Periodic Labs材料科学AI - 由OpenAI和DeepMind前成员创立，获2亿美元融资 [10] - 成立3个月即获10亿美元投前估值，OpenAI可能参投 [10] - 目标是构建"用于材料科学的ChatGPT" [11] GPT-5与Claude编程测评 - GPT-5在算法题上token消耗比Claude少90%(8K vs 79K) [12] - Claude在网页开发还原度更高但token消耗更多(140万 vs 90万) [12] - GPT-5完成任务成本约$3.50，Claude约$7.58 [12]

美国AI融资与估值 - OpenAI完成83亿美元融资，估值达3000亿美元[1][7] - Anthropic计划融资50亿美元，估值将达1700亿美元[1][7] - 美国AI投资占VC总额比例从2019年16%升至2025年Q1的71%[2][10] 中美AI格局对比 - 美国高估值独角兽（>100亿美元）数量是中国的1.5倍[1][8] - 中国AI独角兽总数88家，超过美国，70%集中在垂直行业应用[1][8] - 2024年美国AI私人投资1091亿美元，是中国的12倍[10][11] 中国政策动态 - 国常会审议通过《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》[4][14] - 上海市设立首期30亿元AI风险投资基金，浦东追加20亿元种子基金[18] - 中国联通斥资18.6亿元入股AI企业，持股20.3%[19] 美国政策与技术 - 特朗普宣布对进口芯片征收100%关税，建厂企业可豁免[4][23] - OpenAI在挪威建设欧洲首个数据中心Stargate Norway[21] - 美国启动ATOM开源模型计划应对中国开源生态竞争[22] 欧洲AI进展 - 欧盟计划投资300亿欧元建设千兆瓦AI数据中心[26] - 法国Mistral AI拟以100亿美元估值融资10亿美元[27] - Google等数十家企业签署欧盟《通用AI行为准则》[25] 技术前沿突破 - OpenAI发布GPT-5，编程与视觉能力显著提升[33] - 谷歌AlphaEarth模型将地球数据存储需求降至传统1/16[33] - 360集团推出全球首个L4级多智能体蜂群系统[35] 智库观点 - 麦肯锡报告指出AI已成为驱动其他技术的"基础放大器"[36] - Agentic AI岗位需求同比增长985%，OpenAI等推出自主代理[37] - 未来十年由"AI+能源+机器人+生物+太空"驱动产业重构[38]

公司 * Udemy公司 一家在线教育技术公司 正在从传统的在线内容提供商转型为人工智能驱动的技能加速平台[5][15][62] * 公司拥有庞大的规模优势 包括17,000家大型企业客户 80,000,000学习者 以及超过250,000门课程[5] * 公司收入构成中 企业业务（B2B）已达5亿美元 占总收入8亿美元的绝大部分[48] 核心战略转型 * 公司正进行根本性战略转型 从在线学习内容/目录提供商 转向成为企业级AI驱动的技能加速平台[15][62] * 此转型的核心是利用AI改变学习体验 从“以防万一”（just in case）的学习模式 转向“及时”（just in time）的学习模式 在工作流程中提供相关知识[10][11] * 新平台的价值主张超越了内容本身 涵盖了技能评估、角色扮演、实验室操作以及证明技能的掌握程度和相关性[16] * 公司认为其是行业内首个进行此类转型的企业 并相信这将使其进入一个全新的、价值更高的类别[15] 企业业务（B2B）进展与策略 * 当前财年被设定为转型年 企业业务面临一些短期挑战 包括销售团队重组（将人员从商业部门转向企业部门）以及疫情后客户续约的“后遗症”（客户正在重新评估疫情期间购买的大量许可）[18][19] * 尽管面临挑战 企业业务仍展现出积极信号：达成了40多个10万美元以上的大额交易 创下疫情以来的新高 并且该级别的交易管线规模也达到了疫情以来的最高水平[20][21] * 公司通过商品化策略刺激增长 将产品SKU数量翻倍 并重点推出AI相关的SKU 预计到年底AI SKU将占其交易管线的30%[23] * 订阅模式转型取得巨大成功 七月份订阅收入同比增长了60%[21][22] * 推出了创新的MCP服务器产品 允许将课程内容（而不仅仅是目录）通过API集成到企业自建的大型语言模型（LLM）中 一个案例在3周内从零签署了超过一百万美元的企业许可协议（ELA）[30][31][33] * 建立了新的战略合作伙伴关系 例如与Indeed的合作将产品投放在求职场景中 转化率高于谷歌关键词搜索 与Glean和Workera的合作则专注于在工作流中提供技能提升和评估服务[24][25] 消费者业务（B2C）进展与策略 * 消费者业务在过去一段时间内因内部关注度不足而表现不佳 公司已着手重组 任命了新的消费者业务总裁并组建了专职团队来扭转局面[49][50] * 增长重点转向订阅模式 因其用户生命周期价值（LTV）远高于一次性交易[50][51] * 订阅业务增长迅猛：七月份同比增长60% 当前订阅用户数已超过20万 预计将轻松超越原定的年底25万用户的目标 并有望实现明年50万用户的目标[51][52] * 公司认为当前订阅产品的质量处于最低点 未来将通过增加新功能和货币化机会来提升其价值和平均销售价格（ASP）[53] 产品创新与机遇 * **MCP服务器**：被视为改变游戏规则的产品 开启了与企业的全新对话 旨在增强企业传统的LLM[30][36] * **角色扮演功能**：约8周前推出 目前已创建7,000个角色扮演场景 数量超过整个行业的总和 应用场景广泛 包括新经理培训、销售团队加速上岗等 其价值主张可以切入销售运营等非传统L&D预算[36][37][38][39][40] * **企业创作者平台**：利用为讲师开发的AI工具 为企业客户提供“创作者版”平台 使其能够为自身组织创建高度定制化的内容 从而增强客户粘性和对结果的控制力[42] * **凭证（Voucher）业务**：这是一个高利润率的增长点 以CompTIA认证为例 培训凭证的ASP是培训本身价格的3倍 公司已启动此项业务并计划拓展至60多个类似项目[65][66][67] 财务表现与展望 * 公司已连续14个季度达到或超过调整后税息折旧及摊销前利润（EBITDA）目标 展现了强大的运营执行力[55] * 截至当时 年内已实现5000万美元的调整后EBITDA 并指引全年接近9000万美元[55] * 对于企业业务增长 公司预计下半年净年度经常性收入（Net ARR）将大幅提高 净美元留存率（NDRR）将趋于稳定并开始回升 目标是在2026年使企业业务恢复两位数增长[45][46][63] * 公司的整体增长衡量标准将侧重于企业业务增长和订阅用户增长 目前这两项之和的增长率接近10%[64] * 公司持有近4亿美元现金 并新增了2亿美元的循环信贷额度 为并购提供了灵活性 并购策略将专注于能加速其成为AI驱动技能提升平台的目标 可能涉及技术能力、特定区域市场或邻近类别[57][58][59] 行业背景与市场机遇 * 人工智能（AI）正在极大地加速 workforce 再技能（reskilling）的需求 这是一个巨大的、持续增长的市场机遇[5][6][7][9] * 行业数据显示 仅在美国 未来五年内就有92,000,000人因AI而需要接受再技能培训[6] * 传统的在线内容分发模式（目录式）创新于十五年前 主要降低了分销成本 但未能改变学习者的体验[9][10] * 公司看到了成为平台而不仅仅是内容提供商的价值 平台能深入技术栈 整合来自人力资本管理（HCM）系统的数据 从而提供更具变革性的、个性化的学习体验并证明投资回报率（ROI）[11][13][14] 其他重要内容 * 日本市场目前正经历两位数的高增长 公司是该市场的绝对领导者 并考虑在其他市场复制此成功模式[60][61] * 除了核心业务 公司还在 layering ancillary revenues 如广告业务和前述的凭证业务[64]

图片来源：Datumo 根据麦肯锡最新报告显示，大多数企业表示尚未做好充分准备以安全负责任的方式使用生成式AI。其中一个关键问题是可解释性——即理解 AI 如何及为何做出特定决策。该报告指出，虽然 40%的受访者认为这是重大风险，但仅有 17%的企业正在积极应对。 总部位于首尔的 Datumo 最初是一家 AI 数据标注公司，如今致力于通过提供工具和数据来帮助企业构建更安全的 AI 系统。 这些工具支持对模型进行测试、监控和优化，且无需专业技术背景。本周一这家初创公司获得 1550 万美元融资，投资方包括 Salesforce Ventures、KB Investment、ACVC Partners 和 SBI Investment 等机构，使其总融资额达到约 2800 万美元。 Datumo 首席执行官 David Kim 曾是韩国国防发展署的 AI 研究员，他对数据标注耗时耗力的现状感到沮丧，于是萌生了一个新想法：开发一款基 于奖励机制的应用程序，让人们可以利用空闲时间标注数据并赚取报酬。这家初创公司在韩国科学技术院（KAIST）的创业竞赛中验证了这个概 念。2018 年，Kim 与五位 KAIST 校友 ...