行业投资评级 - 报告未明确给出整体行业投资评级 但针对特定公司和细分领域提供了详细分析和前景评估[1][8][42] 核心观点 - iPhone 17 Air因e-SIM设计无法进入中国市场 预计将显著影响其全球销售表现 立讯精密虽获得更多组装份额但受限于中国市场缺席和关税压力 实际贡献可能低于预期 而富士康凭借多元产能和高端机型主导地位保持稳健[1][3][5] - NVIDIA与英特尔合作引发对联发科合作关系的质疑 但联发科回应称与NVIDIA的合作按计划进行 双方在产品和技术上互补性高 合作范围不限于单一产品[8][9][38] - AI发展正在重塑半导体产业格局 推动从设计、制造到封装和基板等整个供应链的技术和价值变革 其中ASIC阵营成长幅度将超越GPU 台积电在AI芯片制造中保持主导地位 预计未来5-10年80-90%的AI芯片将在台积电设计定案[13][14][45] - 智能眼镜市场面临硬件性能和软件生态的挑战 字节跳动已完成两代AI眼镜原型但等待苹果2026年推出产品后再决定进入时机 以借助苹果带动市场需求和供应链成熟[17][19][50] iPhone 17系列市场影响 - iPhone 17 Air采用e-SIM-only设计 不符合中国监管要求 在中国尚未有明确上市时间 这将削弱其整体销售能量和市场成长性[1][3][28] - 立讯精密在iPhone 17 Air初期出货比重较以往增加 象征其制程与良率获得苹果信任 但由于中国市场缺席和输美关税影响 难以转化为明确优势[2][5][6] - 立讯由中国出货至美国的iPhone 17 Air将被课征总计高达30%的关税 远高于由印度出口进入美国的10% 成本劣势明显 实际利润恐遭压缩[4][5][32] - 富士康凭借多元产能布局 在中国具备大量生产能力 并在印度建立稳定生产基地 有效分散关税风险 同时仍在Pro及Pro Max等高端机型维持主要代工地位 整体营收贡献度高于立讯[5][33][34] NVIDIA与英特尔合作影响 - NVIDIA宣布投资英特尔并在数据中心及PC应用进行技术合作 引发外界对联发科与NVIDIA合作关系的质疑[8][35][36] - 联发科总经理表示 联发科与NVIDIA的产品和技术互补性高 合作没有局限在任何单一产品 包括终端运算的ARM Compute产品、车用芯片以及ASIC服务 开发进度按计划进行[9][38][39] - NVIDIA与英特尔的合作模式在PC芯片上与NVIDIA与联发科的合作模式几乎相同 但联发科强调NVIDIA和英特尔的合作对双方关系不会有影响[8][9][36] - 若英特尔借助NVIDIA在GPU方面的实力和品牌光环重新找回竞争力 可能对非英特尔平台的PC芯片供应商如超微、高通和联发科造成负面冲击[10][40][41] AI重塑半导体产业格局 - AI芯片正在推动半导体供应链上下游的技术和价值革命 过去芯片设计、先进制程、先进封装等独立发展的环节开始交错形成完整发展蓝图[13][42][43] - ASIC阵营的成长幅度将明显超越GPU体系 尽管NVIDIA维持领先地位 但Google、Meta、百度等云端服务供应商强势加入战局 NVIDIA的市占率与利润空间将逐年下降[13][44] - 台积电在AI芯片制造中保持主导地位 预计未来5-10年80-90%的AI芯片将在台积电设计定案 三星和英特尔可能拿到一些订单但占比较小[14][45][46] - 封装和IC载板环节的技术与价值明显提升 在芯片整体产值所占比重增加 日月光投控、艾克尔等OSAT供应链以及揖斐电、新光电气工业、欣兴等IC载板制造商受益并重新拥有更大议价空间[14][15][46] 智能眼镜市场发展 - 智能眼镜市场需求明确但受限于硬件性能与软件生态 各品牌铺货成果不如预期 字节跳动已完成两代AI眼镜原型但选择等待时机而非急于推出商用产品[17][18][49] - 字节跳动从早期开始投入智能穿戴装置 但曾在VR赛道上亏损 每售出一台Pico VR装置亏损约人民币1500元 用户黏着度低 每日使用时长仅2-3小时[17][49][50] - 字节跳动高层订下目标先完成三代Demo原型暂不上市 等待苹果2026年推出智能眼镜后再决定进入时机 以借助苹果带动市场需求、应用开发和供应链成熟[18][19][50] - 智能眼镜缺乏杀手级应用 光波导技术存在单绿光波导仅显示单色信息和全彩波导耗电量大、显示亮度不足等问题 特别是室外强光环境下色彩亮度偏低影响使用体验[20][21][52] 科技产品更新与AI应用 - Chrome进行最大更新 集成Gemini AI助手到浏览器右上角 支持跨标签页对话和内容总结 地址栏升级为"Omnibox全能框" 可根据页面内容智能推荐问题[22][53][54] - Notion 3.0引入Agent功能 可自主执行所有Notion操作长达20分钟 能跨工具完成复杂任务如整合客户反馈、更新知识库、生成入职计划等[22][56][57] - 腾讯发布混元3D Studio 利用AI技术整合3D资产生产全流程 将生产周期从天级缩短到分钟级 提供概念设计、几何建模、贴图、绑骨蒙皮、动画等全方位3D创作管线[23][57][58] - 阿里云开源通义万相动作生成模型Wan2.2-Animate 支持驱动人物、动漫形象和动物照片 可用于短视频创作 在主观评测中超越Runway Act-two等闭源模型[23][58][59]

核心观点 - OpenAI和Anthropic的用户行为报告显示ChatGPT已成为日常化产品，非工作用途占比显著增长至73%，而Claude主要聚焦专业生产力场景 [1][4][23] - 两类产品定位分化明显：ChatGPT覆盖广泛大众市场包括低中收入国家，Claude集中于企业级和高教育背景用户 [25][29][30] - AI应用以辅助协作为主（Anthropic报告中augmentation占比57%），完全自动化替代尚未成为主流 [12][13][26] 用户行为与增长趋势 - ChatGPT周活跃用户超7亿，2024年7月至2025年7月用户总消息量增长超5倍，老用户使用深度持续增加 [1] - 非工作用途消息占比从53%提升至73%，工作用途从47%降至27%，该转变源于用户习惯改变而非新用户结构变化 [2][4] - 三大核心话题类别为Practical Guidance（~29%）、Seeking Information（24%）和Writing（24%），合计占比77-80% [2][5] 使用意图与话题分布 - 用户消息意图分布：Asking（49%）、Doing（40%）、Expressing（11%），其中工作场景中Doing占比达56% [3][5] - Technical Help类话题比重下降（如编程仅占4.2%），Multimedia类从2%提升至7% [5] - 写作类需求从36%降至24%，信息寻求类从14%增长至24% [5] 用户人口统计特征 - 性别比例从80%男性主导变为近乎平衡，女性用户略占优 [7][8] - 46%消息量来自18-25岁用户，但工作用途随年龄增长而增加 [8] - 高教育用户更倾向工作用途：低于学士学位者工作消息占比37%，本科46%，研究生及以上48% [8] 职业与地域差异 - 技术/管理/工程类职业工作使用率更高，行政/体力类职业使用率低 [8] - 低中等收入国家用户增长更快，地域渗透率差异显著 [8][17] - Claude用户中计算机与数学类任务占比37.2%，艺术媒体类占10.3% [10] 企业级应用特点 - 仅4%职业的75%以上任务被AI覆盖，36%职业有25%任务涉及AI使用 [10] - AI应用集中在中高薪技术岗位，低薪体力劳动或极高责任岗位使用率低 [14] - 企业采用不均衡，技术发达地区和大企业使用率更高 [17][18] 产品定位对比 - ChatGPT覆盖年轻用户、多教育背景群体，非工作场景占主导 [25][30] - Claude聚焦专业任务和企业客户，用户多为中高教育水平的知识工作者 [25][30] - ChatGPT满足日常生活信息查询和娱乐需求，Claude侧重软件开发、写作编辑等专业任务 [25][28] 市场机会方向 - 非工作用途市场增长迅速，涵盖教育支持、生活助手、兴趣指导等场景 [28] - 企业级B2B用例价值高，付费意愿强，尤其技术开发和写作类任务 [28] - 低满意度领域（技术帮助、媒体生成）存在产品差异化机会 [22][30] - 低中收入国家市场拓展需结合本地化、语言支持和定价策略 [29]

浏览器与生产力工具AI升级 - Chrome进行2008年以来最大更新 集成Gemini AI助手到浏览器右上角 支持跨标签页对话和内容总结 [1] - 地址栏升级为"Omnibox全能框" 可智能推荐问题并直接开启AI模式进行复杂查询 [1] - 利用Gemini Nano增强安全保护 识别有害网站 自动管理垃圾通知 一键修复泄露密码 已向美国用户开放 [1] - Notion发布3.0版本 引入Agent功能 可自主执行所有Notion操作 为时隔7年重大更新 [2] - Agent能自主工作长达20分钟 跨工具完成复杂任务 如整合客户反馈 更新知识库 生成入职计划 [2] - 新版本引入个性化"记忆库" 即将推出"自定义Agent"支持自动运行和团队共享 创建专属AI团队成员 [2] 3D设计与视频生成技术突破 - 腾讯发布混元3D Studio 整合3D资产生产全流程 将生产周期从天级缩短到分钟级 [3] - 工作台提供概念设计 几何建模 组件拆分 低模拓扑 贴图 绑骨蒙皮 动画等全方位3D创作管线 [3] - 平台搭载混元3D 3.0模型 具备分割生成 UV展开 材质编辑等创新功能 已集成于混元3D AI创作引擎 [3] - 阿里云开源通义万相动作生成模型Wan2.2-Animate 支持驱动人物 动漫形象和动物照片 [4] - 模型提供角色模仿和角色扮演两种模式 人物一致性和生成质量大幅提升 [4] - 通过骨骼信号 隐式特征和光照融合LoRA技术 在主观评测中超越Runway Act-two等闭源模型 [4] - Luma AI发布Ray3全球首个推理视频模型 将AI视频从实验性生成推进到专业可用 [5] - Draft Mode仅用20秒生成预览 成本为最终渲染1/5 支持精细控制 允许涂鸦引导演员动作和镜头运动 [6] - 模型支持保真运动 物理模拟 复杂人群 光照交互和写实细节 原生支持10 12 16-bit HDR视频输出 [6] 音频与语音技术进展 - ElevenLabs推出Studio 3.0 将旁白 音乐 音效 字幕和视频编辑整合到一条时间线 [7] - 支持从10,000+AI声音中选择 自动生成专属配乐 文本提示生成音效 语音校正和隔离 一键多语言字幕 [7] - 工具适用于视频创作者 播客主 有声书作者和AI电影人 所有功能可通过API调用 [7] - 小米开源首个原生端到端语音模型Xiaomi-MiMo-Audio 参数规模70亿 预训练数据超1亿小时 [8] - 模型具备自然对话 音频字幕 长时间音频理解等多种能力 首次实现语音领域基于ICL的少样本泛化 [8] - 在MMSU MMAU等基准测试实现SOTA 可用于语音续写 语音编辑和音频理解 [8] 生物科技与AI交叉创新 - Retro Biosciences宣布年底启动实验药RTR242首次人体试验 可激活衰老细胞自噬系统 [9] - 公司使命是清理大脑中堆积变异蛋白和损伤分子 以延长人类10年健康寿命 [9] - 实验室中干细胞标记表达量提升50倍 公司计划募资10亿美元与Altos Labs竞争 [9] - Arc研究所和斯坦福大学团队利用Evo模型构建全球首个AI生成功能性噬菌体基因组 [10] - 所有功能性基因组携带67-392个新突变 部分基因组整合远缘噬菌体蛋白质并保持功能 [11] - 实验验证AI设计基因组能感染特定宿主菌株 展示AI协调复杂突变能力 [11] 开发工具与代码生成应用 - OpenAI公开Codex7种核心应用场景 包括代码理解 重构迁移 性能优化 提升测试覆盖率等 [12] - 技术团队用Codex快速理解陌生代码 批量修改多文件 优化性能瓶颈 生成单元测试 [12] - 公开6条最佳实践 包括用提问模式分析 迭代改进开发环境 构建详细提示等 [12]

同时核心是你可以添加任意的上下文，上传文件也行，选择你的 Notion 指定数据库也可以，还能 添加多个 Notion 数据库。 Notion 应该是传统互联网工具产品 AI 转型最成功的一个。 昨晚，他们更新了 Notion 3.0，现在的 Notion 可以看作一个你有所有上下文的通用 Agent 产品， 而且你可以在这里用所有顶尖模型完成任务。 我早上研究了一下，发现这玩意会相当强大，所以顺便写一篇内容介绍一下现在的 Notion AI 能 力。 首先是基础的 AI 能力，你可以在Notion左侧的 Notion AI 看到一个跟其他 AI 产品差不多的页面。 支持选择所有现在的顶尖模型，比如 GPT-5 或者 Claude 4.1。 如果你觉得上面给 AI 的上下文还不够的话你还可以选择通过 Notion 链接很多其他软件获取上下 文，比如海外常用的 Gmail、开发协作的 Github 和 Linear 等。 而且现在的 Notion AI 不知可以回答问题和写作也可以帮你生成和修改你需要的数据库表格格式， 比如我这里查询了一下未打款内容，他在查完之后还问我要不要帮我创建一个逾期的视图。 比如我这里 ...

Notion 3.0版本发布 - Notion 3.0版本正式上线 引入Agent功能 可完成人类在Notion中的所有操作 包括创建文档 搭建数据库 跨工具搜索 执行多步骤工作流等[2] - 此次更新是Notion迄今为止规模最大的一次升级 距离2.0版本已过去7年[3][4] Agent功能特性 - Notion AI Agents被定义为世界上第一个知识工作Agent 通过与数据库协同执行多步骤复杂指令 支持长达20多分钟的自主运行[3] - Agent能同时处理几百个页面 跨工具检索信息 整合结论并创建结构化数据库 例如从Slack Notion和邮件中汇总客户反馈并提炼可执行见解[14] - 包括自定义"记忆库"功能 用户可通过指令页面自定义Agent行为模式 包括任务分类 回复格式和参考信息要求[17] 应用场景与案例 - 团队场景应用包括将会议纪要转化为提案 更新任务追踪表 保持知识库实时更新 以及生成个性化新员工入职计划[15] - 个人场景应用示例包括记录想看电影和搭建"咖啡操作系统"[16] - 即将推出"自定义Agent"功能 可创建自动运行且支持团队共享的专属Agent 例如每日用户反馈汇总 每周项目更新发布和IT需求自动分类[18] 产品发展历程 - 2016年Notion在Product Hunt发布并迅速爆红 随后实现盈利成为硅谷明星初创公司[6] - 2018年2.0版本上线 引入数据库功能 支持表格 看板 日历 列表和画廊等多种视图组织信息[6] - 2025年3.0版本上线 标志从简单AI功能向"AI工作空间"转型 目标让Notion AI学会使用基础模块完成实际工作[5][13]

而且，你很快将从一个个人 Agent 转变为一个完整的自定义 Agent 团队，以自动化不同的工作流程： 这不是一个提供通用建议的人工智能聊天机器人。你的 Notion Agent 能够处理实际工作，因为它理解 你的工作并能采取行动。 它可以一次完成多个操作，直接在你的工作区中创建完成的页面、数据库和 报告。只需分配任务，你的代理就会完成工作。 Notion 今天宣布推出 Notion 3.0 版本，官方说这是 Notion 迄今为止最大的一次进化，这个版本的核心是 AI Agent，特别是 自动化工作流程 这块。 Notion 说，Notion 1.0 版本为你的文档和知识引入了一个协作画布，而 Notion 2.0 带来了数据库和集成来 帮助你管理各种工作。 现在 Notion 的 Agent 可以完成人在 Notion 中可以做的所有事情，它可以同时在数百个页面上执行长达 20 分钟的复杂多步骤操作，比方说创建和编辑页面，管理数据库，并跨多个工作区组件开发执行计划。 现在，Notion 3.0 版本中，他们教会了 Notion AI 使用这些构建块，以便你的 Agent 能够完成实际工作。 上下文、协作 ...