The voice AI solutions provider has a bright future despite a turbulent 2024.SoundHound AI (SOUN +1.15%) went public after merging with a special purpose acquisition company (SPAC) in April 2022, which means that it started trading on the stock market just before the artificial intelligence (AI) boom began with the arrival of ChatGPT later that year.Importantly, SoundHound AI has capitalized on the growing demand for AI applications over the past three years. The company's voice AI solutions are gaining pop ...

Scott Wilder, a BCG partner and managing director, told Business Insider that a new team, called "forward deployed consultants," is rising through the ranks. It takes inspiration from a software engineering role popularized by Palantir, Wilder said."We're essentially building a tech company inside a consulting firm," said Sylvain Duranton, Global Leader of BCG X. "Our job has always been to help companies transform. But tech has become so critical to transformation that we needed to have a grip on it oursel ...

文章核心观点 - 人工智能代理正从辅助工具演变为能够自主运行、重塑工作流程和业务系统的变革性力量 这标志着知识工作的“代理时代”已经开始 其影响堪比历史上的蒸汽动力和电力革命 [1][4][17] 人工智能代理的采用现状与计划 - 前沿公司平均在7个业务职能中使用AI 超过70%的公司将其用于客户服务、营销、IT、产品开发和网络安全 67%的公司通过行业特定的AI用例实现收入增长 [2] - 在2025年工作趋势指数中 80%的领导者表示其公司计划在未来12至18个月内将代理集成到AI战略中 超过三分之一计划将其作为主要业务流程的核心 [3] 人工智能代理的能力与价值 - 代理将AI与工具、API、数据和组织知识连接起来 能在关键流程中自主运行 持续工作 在需要时向人类升级 并以前所未有的速度和规模交付成果 [6] - 代理正在提高准确性 减少人工投入 并提升客户体验 它们正成为企业内部可靠的一层 并塑造着未来的组织运营方式 [5] - 代理可实现无停机或瓶颈的运营 使组织能够服务更多客户 加快速度并降低成本 随着它们承担更多重复性工作 公司可以将人才和预算重新分配到更高价值的活动上 [9] 对工作结构与企业运营的变革性影响 - 代理的更深层影响在于重塑工作本身的结构 随着能力增强 团队将包括与人类并肩工作的代理 人类提供监督、指导和战略方向 这指向一个代理处理常规任务、人类专注于创造力、判断力和创新的工作场所 [7] - 新的角色将会出现 例如代理构建师和AI战略师 现有职位将扩展至包括监督和管理数字员工 [8] - 领导者需要以谦逊和好奇的心态来思考领导力 将AI定位为赋能工具而非替代品 并展示代理创造价值的地方 [15] 安全、治理与集成实践 - 安全是实现规模应用的基础 对代理应用零信任原则 仅授予必要权限并根据职责演变进行调整 为负责任创新奠定基础 结合强有力的防护措施和将AI安全视为共同责任的文化 团队可以自信地部署和扩展代理 [10] - 最有效的方法始于普及化访问 广泛提供代理 让每位员工都能实验并发现价值 从基于规则的重复性流程开始 例如数据录入、开票、客户跟进和审批 这些是低风险、高量的任务 代理能产生立竿见影的效果 [11] - 采用受益于双管齐下的模式 赋能各级员工日常使用AI以推动自下而上的创新 同时高层领导者自上而下推动高影响力项目 来自上层和下层的压力共同加速转型 [13] - 构建时应考虑到发展轨迹 这些系统目前的能力处于最低点 未来六个月和六年能力将大幅提升并无处不在 因此从一开始就需为规模、互操作性和治理进行设计 [14] 未来展望与行动呼吁 - IDC预计 在未来两年内 使用代理式AI的公司数量将增加两倍 早期投入的组织将更快扩展 更智能运营 并释放新的价值 [17] - 每家公司都需要AI战略 每位领导者都需要重新思考工作完成的方式 最终每个流程都将拥有一个代理 [17] - 最重要的是每天使用AI 将其融入日常工作流程 用真实项目落实炒作 工作的基本面仍然重要 AI不会改变这些 但会改变我们实现它们的方式 [16]

文章核心观点 - 人工智能行业正从生成式AI阶段进入代理式AI新超级周期，商业领域将出现能自主完成复杂任务的AI智能体 [2][4] - UiPath凭借其Maestro平台，定位为企业AI智能体的“瑞士”式协调者，有望成为下一阶段AI竞赛的黑马赢家 [6][7][14] - 公司股价被低估，营收增长开始加速，未来面临巨大市场机遇 [1][14][15] AI行业发展趋势 - AI市场发展初期赢家主要集中在数据中心基础设施领域，如英伟达等芯片制造商和微软等云计算提供商 [1] - 生成式AI阶段以ChatGPT、Claude、Gemini等聊天机器人及Copilot等AI助手为代表 [2] - 下一阶段为代理式AI，AI智能体将能自主执行任务，例如预订航班酒店，而不仅限于生成计划 [2] - 商业环境中，AI智能体可作为虚拟员工，处理客户支持、账单问题、退款、人力资源、编写代码及供应链管理等复杂任务 [4] - 目前众多公司正通过无代码和低代码工具提供预编程及定制AI智能体，以捕捉此市场机遇 [5] UiPath公司战略与定位 - UiPath的Maestro平台旨在解决企业因使用多家供应商AI智能体而产生的管理协调需求 [7] - 平台不仅允许客户通过无代码/低代码工具创建自有AI智能体，还能协调第三方供应商的智能体 [7] - 公司起源于机器人流程自动化领域，其RPA背景在治理协议、监控管理数千软件机器人及与企业系统集成方面为AI智能体协调提供了强大优势 [8] - 即使AI智能体出现，RPA软件机器人因其成本较低，在简单任务中仍具重要价值，Maestro平台可协调AI智能体与软件机器人，将其分配至最适合的任务以帮助客户节省成本 [10][11] - 公司正通过与领先AI公司合作增强平台能力，例如集成Google Gemini模型以实现语音控制，加入英伟达Nemotron模型和NIM微服务以管理需在医疗等受严格监管行业本地运行的智能体 [12] - 与Snowflake的合作颇具吸引力，可利用存储在Snowflake服务器中的客户数据提供即时现实洞察和数据驱动自动化 [13] - 公司致力于成为企业AI智能体领域的“瑞士”，帮助客户避免被单一供应商锁定，并在快速变化的环境中通过使用更便宜的软件机器人节省开支 [14] 公司财务与市场表现 - 公司营收增长已开始加速 [1][14] - 股票当前价格17.42美元，单日下跌3.38% [9][10] - 市值约为93亿美元 [10] - 股票估值较低，市销率低于6倍 [15] - 公司毛利率高达83.16% [10]

AI需求从训练向推理的转变 - AI需求焦点正从训练转向推理 推理是训练好的AI模型处理新数据以产生洞察、预测或支持决策的阶段 处理每个提示（推理）都会产生代币并带来成本 [1] - 2025年4月 Alphabet旗下产品及API处理了480万亿个代币 是去年同期同月的50倍 代币量的激增反映了AI模型使用率和采用度的增长 预示着对算力和芯片的更大需求 [1] - 推理需求的增长也因新推理模型的推出而加速 推理模型旨在通过显式逻辑推理将复杂问题分解为更小、可管理的步骤来解决 它们在推理过程中需要显著更多的计算资源 [3] 超大规模资本支出与数据中心扩张 - 尽管面临关税和经济阻力 超大规模企业的资本支出仍在上升 2025年第一季度全球数据中心资本支出同比增长53% 连续第六个季度实现两位数年度增长 [2] - 微软、亚马逊和谷歌报告称 AI工作负载的需求持续超过可用基础设施容量 预计额外容量将在全年持续扩张 [2] - 亚马逊计划投资至少200亿美元在宾夕法尼亚州和130亿美元在澳大利亚 以扩展其AI和云服务的数据中心基础设施 Meta的资本支出可能在2026年进一步增加 因其正在建设多个千兆瓦级数据中心集群来推动其AI雄心 [2] 全球半导体市场增长与销售 - 人工智能继续是当今时代最具变革性的技术 半导体公司引领潮流 全球半导体市场在2024年因逻辑和内存芯片需求强劲复苏后 预计今年将增长15% 总价值达到7280亿美元 美洲和亚太地区预计将引领增长 [2] - 数据中心扩张继续推动显著增长 2025年6月全球半导体销售额为600亿美元 同比增长20% [2] AI智能体与推理模型的兴起 - AI智能体有望彻底改变组织运作方式 在生产力与运营效率上实现突破 它们是能够通过理解目标、制定决策并采取行动以实现预定目标的智能系统 [4] - 客户服务、销售与营销以及IT和网络安全是未来六个月内最常部署或计划部署AI智能体的三大业务职能 [4] - 推理模型与传统AI模型不同 专为展示其工作过程并遵循更结构化的思维过程而训练 这导致用户查询的计算时间更长 对复杂问题进行推理需要显著更多的推理计算 [3] 定制AI芯片与ASIC基础设施 - 超大规模企业日益关注ASIC基础设施以满足激增的AI需求 ASIC专为特定工作负载定制构建 能比高性能GPU更高效、成本更低地执行这些任务 [5] - 例如 2025年4月谷歌发布了其第七代张量处理单元Ironwood 专为推理工作负载设计 谷歌正在扩大其内部TPU的外部访问权限 以推动其云业务更快增长 [5] - Marvell Technology预计 定制计算设备市场将在2028年激增至554亿美元 是2023年规模的八倍多 [5] 高带宽内存技术需求强劲 - HBM是一种尖端内存技术 旨在提供更快的数据访问并降低能耗 这对AI处理性能至关重要 HBM在DRAM细分市场中的份额预计将从2024年的18%跃升至2030年的50%以上 [6] - 从下一代HBM4开始 基础芯片将采用逻辑工艺生产 从而实现更低的功耗和根据客户需求定制的功能 [6] - 作为英伟达的主要HBM供应商 SK海力士在2025年第二季度占全球HBM出货量的62% 该公司预计全球HBM市场到2030年将以每年30%的速度扩张 [6] 半导体行业指数表现 - 涵盖30家最大的美国上市半导体公司股票及ADR的纳斯达克PHLX半导体指数在过去三年实现了96%的总回报 表现优于NYSE半导体指数12个百分点 几乎是标普半导体精选行业指数回报的两倍 [7] - 截至2025年7月底 前十大成分股占指数权重的61.5% 根据ICB分类 79.8%的指数权重在半导体子行业 其余在生产技术设备子行业 [9] - 前七大持仓股在过去12个月均录得正总回报 前10家公司平均一年总回报为21% 前10大成分股中表现最佳与最差股票的一年总回报差异高达102个百分点 [11] 主要半导体公司表现与动态 - **英伟达**：作为SOX指数最大成分股 过去12个月上涨52% 是表现第三佳的成分股 于2025年7月成为历史上首家市值达到4万亿美元的上市公司 其技术优势依然明显 Blackwell芯片出货加速 除了AI 公司将机器人技术视为其最大的可及增长机会 [13] - **博通**：作为SOX指数第二大成分股 是表现最佳的指数成分股 截至2025年7月的一年总回报为85% 公司继续主导AI ASIC和AI网络半导体市场 与七大超大规模企业就定制硅产品进行合作 其基础设施软件部门上季度营业利润率为76% 高于一年前的60% [14] - **台积电**：作为全球最大的半导体合同制造商 是SOX指数第三大成分股 过去十二个月总回报为47% 其高性能计算部门净收入占比从一年前的52%扩大至60% AI驱动的需求仍是主要增长催化剂 7纳米或更先进的芯片在2025年第二季度占其晶圆总收入的74% [15]

行业与公司概览 * 纪要涉及的行业为美国支付与互联网行业 具体聚焦于由人工智能代理驱动的商业变革 即“代理商业” [1] * 报告由伯恩斯坦研究公司发布 日期为2025年12月9日 旨在启动一个关于代理商业的跨行业系列研究 [2][24] 核心观点与论据 **代理商业的定义与演进阶段** * 代理商业被视为继百货商店、电子商务、移动商务之后的下一场重大商业变革 [2] * 第一阶段 消费者已越来越多地使用AI工具进行产品搜索和价格比较 [2][24] * 第二阶段 可能在2026或2027年 代理将能够为我们执行复杂的工作流和跨应用任务 [24] * 最终阶段 可能看到一个代理对代理交易的世界 代理可以代表我们进行计划、执行和谈判 [2][24] **当前现状：炒作与现实并存** * 一方面 消费者使用AI进行购物相关任务的比例正在增长 根据Visa调查 约47%的美国消费者已将AI用于至少一项购物任务 [25][26] * 另一方面 代理尚未对商业运作方式产生实质性影响 例如 Etsy网站约30%的推荐流量来自AI聊天机器人 但这仅占其总网站流量的不到1% [3][30][33][35] * 即使有新的购物功能 目前更多处于对话式搜索/商业领域 而非真正的代理商业 仍处于早期阶段 [3][31] **真正的变革：自主规划与执行** * 当代理能够代表我们“自主”规划和执行时 真正的转型才会发生 [4][36] * 这需要模型能力、对模型的信任、治理框架、协议和商户基础设施的完善 [4][36] * 例如 代理可以提前提醒和规划一个生日派对 包括致电预订场地、扫描邮件发送邀请、集思广益选择主题以及订购派对用品 [4][36] * 未来场景中 代理还可以代表我们进行谈判 例如争取特定折扣 [4][36] **对电子商务的潜在影响** * 代理可能带来深刻变化 开启超个性化时代 释放长尾商户潜力 并可能加速电子商务增长 [5][46] * 当前在线市场渗透率为15-16% 仍有扩张空间 尤其是在高考虑品类 消费者将从更好的搜索结果、更好的跨平台可比性和更个性化的结果中受益 [16] * 代理可能最初“影响”低价值商品、服装、杂货、票务等垂直领域 最终演变为涉及旅行和奢侈品等高考虑购买 [5] * 代理商业可能重塑整个B2B价值链 通过采购代理和购买机器人实现供应商选择、采购订单、对账、营运资金优化和更快的采购流程自动化 [12][70] **对支付行业的深远影响与潜在赢家** * 在代理时代 信任和治理变得至关重要且具有挑战性 [7][9] * 鉴于代理在“信任、治理和标准”方面带来新挑战 而卡组织在这方面做得非常出色 因此卡组织很可能在代理时代成为赢家 [10][70] * 像Stripe和Adyen这样的新型支付处理商也可能成为赢家 [10][68] * 潜在的电子商务加速增长通常对卡组织有利 意味着更多的市场份额和增值服务 [10][70] * 代理商业也意味着围绕安全、授权、可编程性、争议管理的更多交易和潜在增值服务 以及代币的激增 [10][70] * 代币是成功将拥有60年历史的卡结构带入数字时代的关键推动者 就像Apple Pay对卡所做的那样 AI代理最终可能会巩固卡的效用/护城河 [11][70] * 数字钱包处于一个更未知的领域 一方面 如果代理处理支付 消费者可能不再关心“访客结账”的摩擦 另一方面 像PayPal这样的双边网络可以扩展其价值主张 并帮助消费者动态寻找节省、奖励、个性化 [13][68] * 发卡行最终可能处于一个棘手的境地 想象一个AI助手为每次购买推荐正确的卡并极度优化奖励的世界 这将使竞争达到一个全新的水平 [13][68] **关键协议与实验** * 目前存在大量碎片化和实验 类似于互联网早期的HTML/HTTP演进 [6][48] * 已宣布和实验了多种协议 包括数据通信协议、身份/信任协议和商业协议 [50][51][52] * 重要协议包括：Google的代理支付协议、OpenAI/Stripe的代理商业协议、Visa智能商业平台、Visa可信代理协议、万事达卡代理支付、Coinbase x402协议等 [14][52][53][54][55][59] **商户的谨慎态度** * 商户正谨慎地进入代理时代 沃尔玛、Target、Etsy、Shopify与OpenAI合作 而亚马逊则阻止AI代理 [60] * 商户担心去中介化、消费者忠诚度、广告收入、基础设施和产品设计等问题 [60] * 各商户采取不同策略 例如Etsy通过ChatGPT集成进行即时结账 eBay创建自己的统一商业平台 Wayfair优化其在AI搜索结果中的列表 沃尔玛开发自己的AI助手Sparky [61] **在线旅游与住宿领域的考量** * AI代理已存在于更广泛的休闲领域 例如Google的AI代理能够预订餐厅桌位和门票 [18] * 关键问题包括：代理商业将由漏斗顶端的玩家主导 还是消费者会在垂直特定平台上使用代理工具 以及这将如何影响在线旅行社的广告/付费展示收入 [18] * 在在线旅游领域 如果销售的内容是专有的/独特的/不那么复杂的 预计会受到更大的保护 因此更看好Airbnb而非Booking/Expedia [20] **需要关注的风险** * 治理问题可能由大语言模型解决 从而削弱Visa/万事达卡的作用 但由于Visa/万事达卡控制着卡的赔偿责任转移/交换费 因此很难强制执行 [15][74] * 稳定币最初可能用于微支付 并在此基础上发展 但存在治理规则缺失和巨大的最后一英里问题等挑战 [15][74] * 代理整合与碎片化 价值链其他部分的整合可能对支付生态系统不利 [15][74] * 在代理对代理谈判交易的长期场景中 代理有可能在更便宜的轨道上进行谈判并优化支付方式 [15][74] 其他重要数据与细节 **消费者使用数据** * 根据Visa调查 在已使用AI购物的约47%消费者中 21%用于寻找礼物创意 16%用于进行产品研究 15%用于AI驱动的搜索 11%用于在线虚拟试衣间/工具“试用”产品 [26][27][30] * 根据万事达卡对4000多名消费者的调查 42%的人使用AI工具进行假日购物 [30] * 根据Adobe数据 黑色星期五期间AI代理驱动的流量增长了800%以上 [30] * Salesforce报告称 今年全球由AI代理驱动的在线销售额为142亿美元 其中美国为30亿美元 占美国在线销售额的17% [30] * 亚马逊网站总会话量同比增长20% 其中涉及Rufus的会话量同比增长35% [30] **市场预测** * 麦肯锡估计 到2030年 B2C零售中由代理商业协调的收入在美国将达到1万亿美元 全球达到3-5万亿美元 [28][29] **公司具体动态与评级** * 报告附有涵盖多家公司的伯恩斯坦股票评级表 包括支付领域的Adyen、万事达卡、PayPal、Visa等 以及互联网和在线旅游领域的亚马逊、Meta、谷歌、Airbnb、Booking等 [75] * 例如 对Adyen、万事达卡、Visa给予“跑赢大盘”评级 对PayPal给予“与市场持平”评级 [75]

涉及的行业与公司 * 公司：Five9 (FIVN)，一家提供云联络中心即服务 (CCaaS) 和客户体验 (CX) 平台的公司 [1] * 行业：云联络中心 (CCaaS)、客户体验 (CX)、人工智能 (AI) 在企业服务中的应用 [3][4][23] 核心观点与论据 1. 双重增长战略 * 公司增长前景基于两个主要驱动力：传统CCaaS市场的云迁移，以及AI带来的增长 [3] * 传统CCaaS市场：目前仅有40%的联络中心座席在云端，预计未来几年将增长至80%，这是一个坚实且持久的增长机会 [4][5] * AI业务：是更快的增长向量，AI收入同比增长41%，占企业订阅收入的11% [3] AI预订量在上一季度同比增长80% [4] 2. AI是云迁移的催化剂与关键竞争优势 * AI成为企业从本地部署迁移到云端的巨大推动力，因为要在旧系统上实现AI非常困难 [7][8][10] * 公司提供端到端的AI平台，相比单点解决方案更具优势 [12][13][14] * 举例：某包裹递送服务公司曾使用单点AI解决方案，但在生产环境中效果不佳，后转而使用公司的AI座席，该交易在上个季度带来了350万美元的年度经常性收入 (ARR) [14] * 关键数据资产：公司平台拥有对话数据（数十亿次品牌与消费者的对话），这是训练有效AI所必需的“黄金”数据，且这些数据存储在公司的系统中，而非CRM中 [27] 3. 产品组合与市场定位 * AI产品组合包括：前端自助服务的AI座席（数字/语音）、座席辅助/副驾驶产品、以及面向业务运营的AI洞察产品 [17][18][19][20] * 与CRM（如Salesforce、ServiceNow）的关系是互补且紧密集成的，共同构成客户服务运营的必要部分 [23][24] * 在AI领域，越来越多的品牌意识到他们希望从CX平台供应商（即公司）获得AI能力，因为公司是交互的协调引擎 [26] * 合作伙伴关系强劲：与ServiceNow的预订额（ACV）同比增长了四倍；与Salesforce的预订额同比增长60%；与Google的渠道自第一季度以来增长了两倍 [33][34][35] 4. 财务表现与展望 * 订阅收入占总收入的81% [42] * 近期增长放缓原因：与2024年艰难的比较基数有关（最大客户完成多年爬坡期，季节性差异）[42] 商业（SMB）业务下滑幅度高于预期（十位数 vs 个位数），原因是需求生成支出分配不足和销售能力暂时出现缺口，但问题已得到解决 [43][44] * 增长动力：新增客户预订和基于现有客户的预订（包括AI等新软件的增销和交叉销售）正在转化为收入，预计将在2024年第四季度及2026年加速 [44][45][46] * 对2026年达成12.54亿美元的收入共识感到放心 [46] * 市场重点：企业级市场（占订阅收入的91%）远比商业市场（SMB，占9%）更具吸引力 [49][52] 5. 盈利能力提升与资本配置 * 调整后EBITDA利润率从2024年的19%提升至2025年指引的23%，并预计2026年至少达到24%，中期目标（2027年）为25%-30% [56] * 盈利改善源于运营审查后的成本节约举措（如离岸外包、延迟、费用控制自动化），同时继续对AI和市场进入等战略领域进行再投资 [55][56] * 自由现金流：预计2026年自由现金流为1.75亿美元，对应收入12.54亿美元的利润率约为14%，与24%的EBITDA利润率有10个百分点的差距，预计通过改善营运资本（如增加年度预付款）和降低资本支出（2025年低于3%）来提高转换效率 [59][60][61] * 资本配置：宣布了1.5亿美元的股票回购计划，为期两年，其中5000万美元将在2026年第一季度加速执行，以利用当前估值并基于强劲的现金状况（超过6.75亿美元）和增长的自由现金流 [62][63] * 并购：倾向于进行技术性补强收购，不会为无足轻重的资产支付过高价格 [65][66] 6. 其他重要信息 * 定价模式：AI产品采用基于消费或容量的定价模式 [37] 同时，开始签订基于收入的合同（而非基于座席），客户承诺最低收入，无论交互由AI还是人工处理，交互量增加都会推动软件销售增长 [37][38][39] * 销售渠道：销售渠道覆盖良好，RFP（招标请求）流量作为领先指标，在过去八个季度一直处于高位 [53][54] * 管理层：公司正在寻找新任CEO，要求具备产品创新、规模化运营卓越、成长型思维并能传承公司以客户为中心的文化 [67][70] * 客户成功：公司的净推荐值 (NPS) 在实施后超过85分，体现了对客户成功的重视 [69]

行业与公司 * 报告主要关注人工智能（AI）行业，特别是其在美国的投资、企业采用、对劳动力市场的影响以及对生产力的影响[2] * 报告由高盛全球投资研究部发布，作者包括Sarah Dong和Joseph Briggs[1][80] AI投资 * AI相关投资增长依然强劲，尤其是半导体公司，股票分析师预计到2026年底，其收入将从当前水平增长47%[2] * 自2022年底ChatGPT发布以来，分析师已将2026年底的半导体收入预测上调了3440亿美元（占美国GDP的1.2%），AI硬件使能者的收入预测上调了1250亿美元（占美国GDP的0.4%）[2] * 自2022年以来，美国国民账户中的AI相关硬件投资增加了2210亿美元[2][13] * 美国、日本和加拿大的AI相关组件制造商出货量保持高位，但德国则显著下降[2] * 台湾最近的贸易数据显示，截至11月，对美国的AI相关硬件出货量持续增长[2] * 受关税驱动的前置采购，使美国在2025年第二季度对AI相关软件和硬件的投资保持高位[15] * 亚洲科技出口和美国AI硬件进口持续上升[18] AI企业采用 * 根据美国人口普查局的商业趋势和展望调查，美国企业中AI采用率目前为17.4%[2] * 这较去年9月底报告的10%采用率有显著提升，但大幅增长很可能主要反映了调查问题措辞的变更：从AI用于“商品和服务生产”改为用于“任何业务职能”[2][21] * 在各行业中，信息、专业服务和教育公司继续引领采用[2] * 出版和计算公司报告称，未来六个月AI采用率的预期增幅最大[2] * 工作内容更易受AI自动化影响的子行业，其AI采用率持续更高[2] * 拥有250名以上员工的大型企业采用率最高，其中40%预计将在六个月内使用AI[2][36] * 最近的行业调查表明，许多采用者已经开始看到AI业务举措带来积极的投资回报[2] * 多项行业调查显示，企业AI采用率正在提升，并已观察到积极回报[42] * 麦肯锡2025年11月调查：88%的受访组织定期在至少一项业务职能中使用AI，高于去年的78%[42] * 沃顿人类AI研究2025年10月调查：近四分之三的企业已看到生成式AI的积极投资回报，五分之四预计在两到三年内获得积极回报[42] * 贝恩公司2025年5月调查：超过80%的已报告AI用例达到或超过预期[42] * EPAM 2025年4月调查：54%的受访公司认为自己是已取得稳定成果的AI高级用户[42] * Gallagher Re 2025年3月调查：超过三分之二的领导者认为其AI转型之旅是成功的[42] AI对劳动力市场的影响 * AI对整体劳动力市场的影响仍然有限，但在营销、平面设计、客户服务，尤其是科技等特定职业中，AI带来的就业阻力已可见（科技行业就业占总就业的比例已低于其长期趋势）[2][71] * 在AI采用率较高的行业中，20-30岁年轻员工的就业阻力也出现早期迹象[2] * 自上次更新以来，企业裁员公告中提及AI影响了44,319名员工（预计在全面采用后，AI驱动的岗位替代最终将影响所有员工的6-7%）[2][52] * 与此同时，AI相关职位空缺现在占所有IT职位空缺的28%，在Indeed.com英国、加拿大和澳大利亚的招聘信息中，近5%包含AI相关关键词[2][48] * 近30%的IT公司在2025年第三季度财报电话会议中提及AI，其中与劳动力相关的提及显著增加[53] * 官方数据显示，AI暴露和采用对广泛的劳动力市场结果（如就业增长、平均时薪、周平均工时、失业率、求职率、裁员率）的影响仍然很小且统计上不显著[58][62] * 但在年轻工人中，观察到AI采用率与失业率之间存在轻微的正相关关系[64] * 在传闻受AI影响的职业中，就业增长持续表现不佳[67] * 年轻科技工人的失业率仍然居高不下[68] AI对生产力的影响 * 在生成式AI已部署的有限领域，持续观察到对劳动生产率的巨大影响[3] * 学术研究表明，生产率平均提升27%，而公司案例则暗示效率提升略高，约为33%[3][74] * 美国官方数据显示，过去一年，AI采用率较高的行业现在显示出略大的生产率增长[3] * 早期迹象表明，已采用AI的行业出现了生产率提升[74] * 公司层面的AI暴露与利润率增长之间没有关联[77]

科技巨头战略转向 - Meta宣布将整体支出削减约30%，延续去年的效率提升浪潮 [2] - 公司计划增加对AI可穿戴设备的投资，战略重点转向设备端智能和下一代硬件 [2] - AR眼镜、多模态AI助手和空间计算体验成为核心优先事项，表明公司预见重大平台转变即将到来 [3] - 此次重新加速投资的时机可能为Meta 2025年的利润率状况定下基调 [3] AI软件与自动化公司表现 - UiPath季度营收增长加速，年度经常性收入超出预期，股价大涨超过25% [4] - 管理层强调对AI智能体和企业自动化工作流的需求正在迅速增长 [4] - 公司利润率显著改善，表明其正从早期增长模式过渡到更持久、以盈利为重点的阶段 [6] - 此次业绩表现扭转了投资者情绪，使其重新获得市场青睐 [6] 宏观经济数据与市场影响 - 核心PCE物价指数（美联储偏爱的通胀指标）将于今日公布，这是本周最重要的宏观数据发布 [7] - 经济学家预计读数将基本符合共识，显示通胀持续降温但未滑入收缩区间 [7] - 若PCE数据符合或低于预期，将强化明年进一步降息的依据 [9] - 若数据高于预期，可能引发股市、债市和加密货币的波动，因市场将重新评估宽松政策的时机和幅度 [9]

核心观点 - SoundHound AI 可能成为2026年强劲的反弹候选股 其股价较52周高点下跌超50% 年内下跌近40% [1] - 公司正走上与英伟达持股时期不同的发展道路 这为其在2026年强劲反弹奠定基础 [2] 公司业务与技术转型 - 公司最初为音乐识别应用 后利用相关技术创建语音AI平台 [3] - 语音技术超越简单转录或预设回答 通过专利的“语音到含义”和“深度含义理解”技术 实现更自然的交互 在人们说完话之前理解意图 [4] - 通过收购Amelia实现转型 从语音AI转向智能体AI Amelia在受监管行业提供虚拟座席 擅长对话智能 但处理自然语言的速度和准确性不及SoundHound [7] - 将Amelia技术与自身技术结合 不仅增强语音平台 更成为向语音驱动AI智能体转型的基础 目标是提供能充当虚拟员工的AI智能体 [8] - 公司已开始将其最大客户迁移至新的Amelia 7平台 该平台使用AI智能体处理复杂的客户和员工互动 [9] 市场应用与差异化 - 早期在汽车领域取得进展 平台允许车主通过语音命令与车辆交互 如获取路线或按特定条件寻找附近餐厅 并能从汽车手册中为驾驶员提供实时帮助 [5] - 在餐饮业占据一席之地 能够通过电话、自助服务亭和得来速接受订单 甚至提供通过耳机帮助员工完成任务的解决方案 [6] - 随着世界从生成式AI转向AI智能体 这可能成为下一个大市场 [10] - 公司通过其语音优先的方法实现差异化 如果AI智能体要外出执行任务 它们必须充分理解人的话语和意图 这可能是其一大优势 [10] 财务表现与增长前景 - 今年前九个月收入增长超一倍 上季度收入增长68% [11] - 公司正接近息税折旧摊销前利润盈利 并表示若达到收入目标的高端 应在第四季度实现EBITDA盈利 [11] - 公司正处于AI智能体发展历程的起点 面前有很长的增长跑道 [12] - 如果公司明年能转为EBITDA盈利 继续提高毛利率 并保持收入快速增长 其股价应在2026年强劲反弹 [12]