中小企业的智能化跃升，是智能世界真正落地的"最后一公里" 对华为而言，这是一次生态建设的全面升级；对中小企业而言，则是一条能够跨越技术门槛的智能化新路径。 新趋势，老愿景 "智能世界正在加速到来，AI将给企业带来颠覆式变化。"在9月17日的华为坤灵秋季新品发布会上，华为常务董事汪涛用这样一句话开场。 全球范围内，AI已经成为企业增长的新引擎，但在普惠性和落地深度上，鸿沟正在迅速拉开。 麻省理工学院今年7月发布的《GenAI鸿沟：2025年AI商业状况》指出，大型企业正加速在核心业务中部署AI，已经有超过70%的头部公司将AI融入生产、 研发与客户服务，并在效率和营收增长上获得实质回报；相比之下，小企业的状况却不尽如人意——尝试引入AI的比例不到25%，能形成稳定应用并带来实 际收益的比例更是低于10%。 这背后蕴含着明显的时代转向：AI已经从效率提升工具，进一步进入企业的生产、服务和管理核心系统，推动商业模式、产品形态和工作模式全方位重构。 这一矛盾在中国则表现得更为明显。汪涛在发言中提到，全国中小企业数量超过5800万家，贡献了60%的GDP、70%的技术创新以及超过80%的城镇就业， 是国民经济的毛细血管 ...

安博通2025年上半年电话会议纪要关键要点 涉及的行业与公司 * 网络安全与人工智能融合行业[2] * 国产AI算力芯片行业[2] * 稳定币与RWA（资产代币化）行业[9] * 低空经济算力网络行业[20] * 上市公司：北京安博通科技股份有限公司（安博通）[1] 财务业绩与运营表现 * 2025年上半年营收达4.29亿元，同比增长123.98%[2][3] * 增长主要受益于安全人工智能新产品线的强劲表现[2][3] * 公司主动调整网安业务策略，放弃低毛利和高回款风险的政府类业务[4][13] * 加强预付款和回款管理，应收账款占收入比例从去年的280%降至90%左右，显著改善现金流和风险控制[4][13] * 毛利率显著提升，预计年度毛利率将维持在60%左右[21] * 提升原因包括抛弃高风险低毛利业务，以及AI算力新业务采用净额法核算（部分业务毛利率为100%）[21] * 公司今年利润肯定转正，相比2024年的负值将实现大幅增长[22] 技术创新与研发投入 * 公司研发和技术支持人员163名，占员工总数的59.28%[3] * 新申请专利24项，新获得发明专利13项，新取得软件注册权52项[2][3] * 成立了鲁班AI研究院，发布了易采AI交互架构[3][17] * 发布国内首款商用化AI防火墙[4][17] * 开发合规智能体和安全检测智能体，提升行业客户效率[4][18] 战略合作与产品进展 * 与国产芯片厂商江源合作推进AI算力中心实验局[2][5] * 山东项目因国家发改委审批延迟受阻，湖北项目仍在推进[2][5] * 有望成为江源边缘算力中心大面积部署的首个实战案例[2][5] * 供应链全国产化，产能不受国际制裁影响[2][5] * 已推出搭载江原芯片的一体机、服务器及液冷台式静音一体机等产品，并已上市销售[2][6] * 与大模型厂商展开合作，包括百度、中科院龙泰数等，合作紧密度较高的是百度和龙泰数[4][19] 市场拓展与业务布局 海外市场 * 安全业务出海：已签订日本长期合作项目，推进马来西亚和印尼的安全业务[9] * AI算力方向：积极推进海外算力中心建设和运营项目，目前主要集中于印尼[9] * 安博通香港承接国内无法开展的稳定币RWA业务[2][9] 新业务领域 * 稳定币与RWA：视稳定币为发币权，盈利模式类似美债；RWA为资产代币化，公司正积极布局并提供技术服务[16] * 低空经济：专注于算力和算网，非飞行器本身；已在浙江落地项目，涉及无人机飞行时的算力网络调度[20] * 模组产品：战略定位为行业上游供应商，供底层软件及模组类产品；采用贸工技路径，从贸易开始逐步转向自有[10][11] 公司治理与资本运作 * 董事长钟竹先生股权转让涉及约5.6%的股份，锁定18个月[2][7] * 引入的投资人背后有业务资源支持，被视为利好消息，市场反应积极[2][7][8] * 当前阶段暂时没有计划推动对江源优先认股权的变化，需待其业务达到盈亏平衡水平后才会考虑[9] 项目进展与未来展望 * 公司在推进至少四个重要的计算中心项目，两个为国产化项目，两个使用海外芯片[14] * 一个项目即将挂网，另一个已开工不受审批限制，预计能在年内完成；其余两个需视审批进度而定[14][15] * 这些计算中心项目有望为下半年带来显著收入增量[15] * 安全和AI融合被视为重要方向，AI加安全不仅保障性资源，更可成为生产性资源[17] * 智能体服务对象包括安全运维人员和企业端业务层面（如医疗器械CRO），旨在帮助客户提质增效[18][19]

环球网财经中心《环球问策》系列报道 【环球网科技报道 记者 林迪】近日，Akamai发布《2025年Web应用与API安全态势分享》（以下简称 《报告》），Akamai大中华区解决方案技术经理马俊向记者深入解读了该《报告》。马俊强调，AI技 术正深刻影响着互联网安全的格局。 他特别指出，未授权或不恰当的授权是导致敏感数据泄漏和系统渗透的主要原因。 在API安全方面，《报告》揭示了四大风险：API滥用、测试频率下降、缺少事先测试以及僵尸API和影 子API。马俊举例说："我们发现某个电子商务企业因API未进行充分校验，导致同一时间从不同IP地址 发起大量请求，造成虚假用户注册和短信发送，带来了直接的经济损失。" 随着全球各地区对互联网安全和数据隐私保护的要求日益严格，合规性成为企业不可忽视的重要方面。 《报告》指出，违反OWASP和MITRE框架的API安全事件显著加剧了企业的合规风险。马俊强 调："OWASP API3/API5/API2等身份认证漏洞因过度暴露用户隐私数据，导致大规模数据泄露，给企业 带来了非常大的安全风险。" 不同行业在面临API安全风险时，既有特异性也有共性。马俊分析道："电子商务行业在 ...

AI模型发展现状 - AI在过去12个月取得现象级发展 正在构建具有强大记忆和处理能力的"大脑" [3] - 当前AI模型存在幻觉问题 50次提示注入攻击中有50次成功 攻击成功率高达100% [5] - 模型构建成本大幅降低 可能仅需600万美元就能获得与OpenAI相似的结果 [5] - 未来将出现更多特定任务模型 构建成本远低于通用大模型 [5] AI安全风险与防护 - AI模型需要设置防护栏 建立防护措施是成本所在 早期防护措施容易被绕过 [6] - 当AI被赋予执行权限时风险增加 出现过免费赠送汽车和退换机票的案例 [4] - 坏人可利用LLM加速攻击 通过开源模型获取利用漏洞的方案 缩短攻击时间 [11][12] - 在错误手中 AI可能被用于制造生物武器等危险用途 防护栏至关重要 [14] 企业AI应用策略 - 企业AI应用分为人类增强和任务自动化两类 目前主要用于员工能力增强 [9] - 企业需控制员工使用AI的方式 防止专有数据被输入模型训练 [9] - AI防火墙可检查进出模型内容 确保数据安全和不被劫持 [10] - 企业应进行AB测试和实验 在不赋予控制权的情况下了解AI能力 [18][19] AI行业竞争格局 - AI领域将分化为通用大模型和特定任务模型两大阵营 [54] - 高后果应用需要更精确的领域数据和专业模型 容忍度低于消费者应用 [55] - 现有消费者巨头正在构建通用模型 OpenAI建立了独特的订阅制消费者模式 [56] - 基础设施领域存在真实收入支撑 芯片销售数量是两年前的4-10倍 [57] 安全行业变革 - AI将彻底改变安全行业 从95%预防+5%检测转向基于模式识别的实时异常检测 [24][25] - 安全公司需要位于数据收集点 AI需要大量数据才能有效工作 [26] - 安全团队是风险管理者 需要平衡业务需求与风险控制 [29] - 安全人员最终将允许AI拥有执行权限 但需要设置多重保护措施 [30] 公司战略与领导力 - Palo Alto Networks自评敏捷性7-7.5分(满分10分) 受客户规模和安全责任制约 [31] - 采用收购与自建双轨策略 已完成19次收购 半数以上产品为自主构建 [33] - 收购原则聚焦市场前两名 避免收购第三选择 重视创始人留存 [46][47] - 领导力核心是确定方向、制定可行计划、配置资源、清除执行障碍 [42][43] 技术发展趋势 - 专用模型将基于专有数据构建 企业间难以共享敏感数据 [54] - 计算、带宽和内存需求历史上从未缩减 未来将继续增长 [63] - 通用模型与特定任务模型将分化 企业应用需要更高精确度 [55] - 模型开发成本下降可能导致监管挑战 低成本模型难以控制 [17]