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阿里巴巴宣布加大云算力投入，“阿里”含量超16%的港股通科技ETF(159262)半日涨近3%

指令遵循、人类偏好对齐、智能体任务和多语言理解的全面基准测试中均达到业界领先水平。银河证券认为，科技发展的大时代已然而至，科技行业上中下游齐发展，推动我国经济新旧动能转换有望超预期。科技消费将是新质生产力发展应用的重要方向之一。兴业证券指出，港股互联网行情在中报业绩期“利空出尽”后将重新走牛。一方面，互联网在内的TMT经历二季度的震荡整理之后，目前估值合理偏低，在成长板块中的性价比高;另一方面，下半年Al科技有望迎来更多突破，互联网有望从“外卖内卷”叙事，回归Al叙事、科技成长叙事。场内ETF方面，截至2025年9月24日午间收盘，港股通科技ETF(159262)上涨2.84%。成分股方面，ASMPT、华虹半导体涨超7%。前十大权重股合计占比78.47%，其中第三大权重股中芯国际上涨6.68%，阿里巴巴-W上涨6.59%，金蝶国际、快手-W等跟涨。港股通科技ETF紧密跟踪恒生港股通科技主题指数，恒生港股通科技主题指数（「HSSCITI」）旨在反映能通过港股通买卖，业务与科技主题相关的香港上市公司之表现。指数剔除了医药、汽车和家电，聚焦TMT行业，科技属性更加纯正。值得注意的是，权重股中阿里巴巴-W、腾讯控股、小米集团-W三大AI领军企业合计权重近45%，其中第一大权重股阿里巴巴-W权重占比超16%！叠加中芯国际、华虹半导体等核心“硬科技”标的，形成高浓度科技龙头组。规模方面，截至2025年9月23日，港股通科技ETF近1周规模增长5.18亿元，实现显著增长，新增规模位居可比基金第一。份额方面，港股通科技ETF最新份额达38.85亿份，创成立以来新高，位居可比基金第一。从资金净流入方面来看，港股通科技ETF近11天获得连续资金净流入，最高单日获得3.25亿元净流入，合计“吸金”6.93亿元。港股通科技ETF(159262)，覆盖港股科技龙头，一键锚定AI时代“纯科技革命”发展机遇。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云09-24 13:31

明略科技高级技术总监吴昊宇：以“感知-认知-行动”，解锁智能营销新范式

心动力。从技术能力看，大模型已从单一语言交互升级为多模态协同，不仅能“看图说话”，更能跨文本、语音、图像灵活生成内容；推理能力实现质的飞跃，不再是简单输出碎片化内容，而是能做到“说得有逻辑”，进行复杂的内容脚本创作。从应用落地看，大模型成本的快速下降，进一步降低了营销智能化的门槛。此前，顶尖模型的大规模应用多局限于头部企业，2025年，中小品牌也有机会根据自身需求搭建专属智能营销体系。那么，对于企业来说，如何推动AI在营销场景快速落地？明略科技高级技术总监吴昊宇结合公司在大模型领域的技术探索，从“感知-认知-行动”三个层面，拆解了当前营销技术创新的可落地方案。以下内容摘录自其演讲原文：一、感知系统：看到的要真，听到的要全感知系统是整个营销Agent的基础。企业在营销洞察环节，时常面临三个核心痛点：一是深度分析取数做不对——口径不一、第三方榜单失真，甚至连价格字段都可能抓漏，导致数据无法支撑决策；二是全景社媒库不完整——平台割裂、圈层语言不同，中腰部KOL投放，以及用户二创内容很难追踪，看不到完整的市场动态；三是爆款内容解析不到位——抓不住黄金3秒的关键，卖点跟用户痛点脱节，内容风格还和平台调性不匹配，学不到爆款的核心逻辑。针对这些问题，我们用三项对策解决：第一，打造统一口径的可信商业Agent系统——通过专业模型获取数据，确保取数口径一致、数据真实可信；第二，构建覆盖多平台与人群的最全社媒数据+AI洞察——我们每天处理超1.3亿条数据，自动解析数百万的视频和图片内容，构建380多个维度的内容和用户标签，覆盖主流社交平台和新闻站点，让品牌能看到完整的市场动态；第三，做好爆款拆解+AI理解——把爆款视频从“视频-片段-分镜”三级拆解，将开场三秒、证据镜头、节奏、封面等关键要素指标化，让品牌知道“爆款为什么爆”，并能直接复用核心逻辑。这里要特别提一下我们的深度分析Agent框架，它是感知系统的“核心引擎”，确保数据精准、可信：多智能体协作体系：让专业的Agent做专业的事；智能体工作流引擎：自动构建与执行流程，把一次跑通的好路径变成“模板+清单”，下次用的时候一键就能启动，不用重复试错；长短期记忆管理机制：短期记忆保证单次任务连贯，长期记忆把经验沉淀成“避坑手册”，下次少走弯路；多模态专业模型和API：优先对接高可信数据源，确保每一个数据都有来源、可追溯。另外，我们还有两个专有模型支撑感知：一是Cito专业指令推理模型，能把用户模糊的需求转换成可执行的任务链路；二是Mano专业灵巧手模型，只要说清目标和规则，它就会用“Plan→Action→Verify”的闭环在浏览器里操作，每一步都有截图留痕，还能在线强化学习，越用越准。 Mano模型框架概览，图片来源：明略科技二、认知系统：让内容效果可预测、可优化如果说感知系统是“找方向”，那么认知系统就是“判断好坏”。决定增长的不是生成了多少内容，而是哪条内容更好、为什么好。认知系统的核心是从消费者角度出发，预测注意力、好感、信任等主观指标，在投放前就排除“低胜率”内容，避免测试经费浪费。针对品牌广告，我们要看内容是否符合品牌认知一致性、能否强化品牌记忆；针对效果广告，我们会重点看黄金3秒吸引力、信息传递效率，确保内容能打动用户。为了把“专家看片”的直觉转化为可落地的指标，我们分三步走：第一步，把内容交给我们自研的明敬超图多模态大模型——它会基于采集到的脑电、眼动等非标模态数据，预测观众的主观反应；第二步，生成客观证据线——模型自动生成整体与逐秒的内容描述，解码核心信息是否传达到位，比如产品卖点有没有讲清楚、品牌标识有没有足够曝光；第三步，接入MOE多专家推理——让洞察、创意、行业、广告法等“虚拟专家”一起审核，最终输出内容的优势、劣势和优化建议，比如“黄金3秒该换成哪种模式”“文案风险点在哪”“封面和节奏该怎么调”。这里要重点介绍我们自主研发的“明敬超图多模态大语言模型”，它的核心是把人类的主观认知“教”给了机器。简单来说，它不只是“看懂了内容”，还“看懂了用户是如何被打动的”。相关研究论文已经获得了ACMMM2024最佳论文提名。明敬超图多模态大模型整体架构，图片来源：明略科技为了保证模型的准确性，我们做了大量基础工作：采集了超过10万人次的真人广告测试数据。在主观视频理解测试基准Video-SME上，明敬超图多模态大模型多个版本都取得优秀成绩，在客观任务为主的Video-MME测试集上也排名前列，综合理解能力领先；通过对真人样本广告创意测试的平均分，以及模型预测得分进行回归分析，样本一致性高达89%，这表明模型与人类主观评价已具有较高的相关性，非常接近人类判断的能力。在具体场景中，模型不仅能快速实现广告创意效果预测，还能基于预测给出具体的优化建议，从而辅助品牌有针对性的调整内容。三、行动系统：让创意快速落地为可投放内容行动系统是“最后一公里”，基于感知和认知的结果，行动系统可以自动生成脚本、匹配素材、剪辑视频，打通从创意到投放的全流程。举个汽车品牌的例子：我们先通过感知系统明确目标人群——在各自领域小有成就、希望享受生活但关注性价比的中青年，他们看重“恰到好处的驾控体验”和品牌调性；接下来，认知系统预测这类人群对“生活场景化内容”反应更积极；最后，行动系统结合这些洞察，自动生成视频剧本故事板，包括分镜描述、画面概念图、台词、演员建议等，甚至能直接调用素材库匹配画面，若没有匹配素材，可借助AI生成，最终快速产出可投放的视频。随着AI技术的发展，营销行业已经进入了“后寒武纪时代”，不再是仅靠某个单点优势就能存活。真正的核心是“感知-认知-行动”三个系统的协同：有了真且全的感知，才能找准方向；有了能预判效果的认知，才能少走弯路；有了能快速落地的行动，才能抓住流量机会。对于企业来说，机会就在于用好大模型，多去看目标用户的真实需求，多去拆优质内容的核心规律，多去试自动化的生产方式，把这三个能力练扎实。未来，明略科技会继续迭代“感知-认知-行动”系统，以更精准的数据、更智能的模型、更高效的工具，助力更多品牌在大模型时代抓住机遇，实现增长突破。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云09-24 13:00

阿里吴泳铭：AGI只是起点，超级人工智能ASI才是终极目标

类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到AI已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了Tool Use能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过Tool Use，AI可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于AI能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。其次，大模型Coding能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的Agent还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让Agent能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的Coding能力。因为Agent可以自主Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型Coding能力是通往AGI的必经之路。未来，自然语言就是AI时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的Agent。你只需要输入母语，告诉AI你的需求，AI就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。未来，也许会有超过全球人口数量的Agent和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。随后AI将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素： AI连接了真实世界的全量原始数据目前AI的进步最快的领域是内容创作、数学和Coding领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI可以100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的AI接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。举一个简单的例子，比如一家汽车公司的CEO要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在AI要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天AI有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让AI理解的。所以AI要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让AI学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让AI与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。第二、Self-learning自主学习随着AI渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和agent能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是AI发展的关键时刻。随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着AI技术的演进和各行各业需求爆发，AI也将催生IT产业的巨大变革。我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在OS的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM将会是承载用户、软件与 AI计算资源交互调度的中间层，成为AI时代的OS。来做一些简单的类比：自然语言是AI时代的编程语言，Agent就是新的软件，Context是新的Memory，大模型通过MCP这样的接口，连接各类Tools和Agent类似PC时代的总线接口，Agent之间又通过A2A这样的协议完成多Agent协作类似软件之间的API接口。大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型API的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的OS运行在各种环境之中。正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造AI时代的Android。我们认为在LLM时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索AI应用的无限可能。我们的第二个判断：超级AI 云是下一代的计算机。大模型是运行于 AI Cloud之上新的OS。这个OS可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个Agent，这些Agent 24小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从CPU为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU为核心的 AI 计算。新的AI计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的GPU和CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级AI云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有5-6个超级云计算平台。在这个新时代，AI将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分AI能力将以Token的形式在云计算网络上产生和输送。Token就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的AI云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的AI服务。首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了300多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超6亿次，衍生模型超17万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及Agent快速开发，同时提供AgentBay这样的Agent运行环境、灵码/Qoder等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用Agent。其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的AI基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级AI云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。阿里云正在全力打造一台全新的AI超级计算机，它同时拥有最领先的AI基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的AI云。 AI行业发展的速度远超我们的预期，行业对AI基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的AI行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接ASI时代的到来，对比2022年这个GenAI的元年，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动AI行业的发展，迎接ASI时代的到来。超级人工智能到来之后，人类和AI会是怎么样的协作关系？未来的AI越来越强，甚至超越人类智能能力的ASI诞生，那我们人类和AI将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和AI是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过Coding这样的工具，让它晚上12个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和AI怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从Vibe Coding到Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的Agent和机器人24小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用100张GPU芯片为我们工作。正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗10个小时的时间，获得10小时的结果。未来，AI可以让我们10小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！

金融界09-24 11:30

2025云栖大会开幕：144节点服务器与300款AI终端驱动“云智一体”新范式

。海光信息最新推出的DCU加速卡在自然语言处理场景中展现出色性能，单卡可并行处理百万级token。数据港作为阿里云核心IDC服务商，其华东地区超30%的市场份额保障了算力资源的稳定输出，机柜利用率维持在95%以上。液冷技术的突破成为基础设施升级的关键支点。润泽科技研发的浸没式液冷方案将PUE值压降至1.04，在杭州数据中心完成规模化部署。英维克为字节跳动超算中心定制的液冷系统，单项目金额突破5亿元，印证了高密度算力场景对新型散热方案的迫切需求。智能体应用落地：200个场景实践重构产业逻辑前沿应用馆集中呈现AI技术向产业端的渗透深度。西门子展示的电力巡检智能体，通过多模态感知实现故障识别准确率99.7%，较人工巡检效率提升15倍。顺丰科技推出的工业分拣系统，在3C制造场景中实现每小时万件级处理能力，分拣误差率控制在0.01%以下。在汽车智能化领域，理想汽车搭载的智能座舱系统支持毫秒级语音响应，自然语义理解准确度达98.5%。小鹏汽车最新自动驾驶方案实现城市道路场景接管率0.3次/千公里，核心算法通过阿里云分布式训练平台完成迭代优化。企业服务智能化转型呈现加速态势。新致软件为金融机构打造的智能投研系统，可实时解析百万份财报数据，生成投资策略的响应时间缩短至3秒。博彦科技开发的供应链优化智能体，帮助制造企业将库存周转率提升25%，需求预测准确度提高18个百分点。生态协同效应：1600万开发者构建技术共生体系魔搭社区作为AI开发生态的核心载体，已汇聚超过7万个开源模型，吸引1600万开发者参与共建。该平台最新推出的AgentBay开发工具，支持零代码构建行业智能体，在教育、医疗等领域孵化出300余个垂直应用。通义大模型开源矩阵扩展至12个模态，其中视觉模型在ImageNet数据集上的识别准确率突破92%。在算电协同方向，科华数据研发的智能配电系统实现数据中心能耗动态调控，电力使用效率提升15%。高澜股份为张北数据中心设计的冷板式液冷方案，使单机柜功率密度突破40kW，支撑AI训练集群的持续运行。产教融合机制加速人才储备。阿里云与浙江大学共建的智能计算联合实验室，年内已培养500名AI工程化人才。中科软基于云栖大会技术成果开发的行业解决方案，在政务、医疗等领域落地40余个标杆项目，客户续约率保持在95%以上。这场科技盛会不仅展现了云计算与人工智能深度融合的技术图谱，更揭示了“碳硅共生”理念下产业变革的核心路径。从144节点服务器的硬件突破到300款AI终端的场景渗透，中国科技企业正在重塑智能化时代的基础规则。

金融界09-24 11:20

港股科技50ETF（159750）盘中拉升，阿里巴巴：积极推进3800亿的AI基础设施建设！

Flash-Chat ，通过简单的自然语言交互、内部接口调用，能够实现原生、丝滑的外卖下单、餐厅推荐、订座导航等本地生活服务体验；Kimi-K2-0905 RooCode开源榜单排名第一。银河证券认为，科技发展的大时代已然而至，科技行业上中下游齐发展，推动我国经济新旧动能转换有望超预期。科技消费将是新质生产力发展应用的重要方向之一。值得关注的是，“木头姐”（Cathie Wood）四年来首次买入阿里巴巴等中国科技股。其掌门的Ark Investment Management旗下ETF近期向中概股投资了约2100万美元，涉及的股票包括阿里巴巴、百度等头部互联网企业。其中最大的一笔交易是公司旗下ARKF和ARKW两只ETF共买入99090股阿里巴巴股票，总价值超1600万美元。根据美国证交会搜索工具，Ark对阿里巴巴的首次投资可以追溯到2014年，即该公司当年上市不久之后。但在2021年9月之后，未能找到任何投资或代理投票记录。这项最新的投资可能标志着Ark再次开始扩大其在中国互联网领域的投资。兴业证券指出，港股互联网行情在中报业绩期“利空出尽”后将重新走牛。一方面，互联网在内的TMT经历二季度的震荡整理之后，目前估值合理偏低，在成长板块中的性价比高;另一方面，下半年Al科技有望迎来更多突破，互联网有望从“外卖内卷”叙事，回归Al叙事、科技成长叙事。港股科技50ETF（159750）跟踪港股科技指数（931674），为全市场唯一覆盖“中国十大科技股”（阿里巴巴、腾讯、美团、小米、比亚迪、京东、网易、百度、吉利汽车、中芯国际）的港股科技类指数，且对AI产业链有着更广泛的覆盖。历史表现相对恒生科技指数表现更优，港股科技指数（CNY）自基日2014年12月31日至2025年9月19日，累计涨幅131.68%，同期恒生科技指数涨幅109.81%。风险提示：基金有风险，投资需谨慎。

金融界09-24 11:00

阿里Qwen团队六连发，资金积极“抢筹”中国AI核心资产，恒生科技指数ETF(159742)反弹翻红

Qwen3-Coder重磅升级、视觉-语言模型Qwen3-VL和全新旗舰产品模型Qwen3-Max。港股市场迎来大涨，恒生指数收涨+1.78%、逼近27000点整数关口，恒生科技指数大涨超4%、创近4年新高，其中商汤-W和百度集团-SW均涨超15%，蔚来-SW涨超11%。 2、“木头姐”凯西·伍德（Cathie Wood）旗下的基金四年来首次重新购入阿里巴巴集团控股有限公司的股票，根据基金持仓报告，这些股票总价值约1630万美元。 3、9月22日，美团发布高效推理模型LongCat-Flash-Thinking，该模型是国内首个兼具“深度思考+工具调用”与“非形式化+形式化”推理能力的大语言模型，在逻辑、数学、代码、智能体等多领域推理任务中，达到全球开源模型的最先进水平（SOTA），部分任务性能接近闭源模型 GPT5-Thinking。【机构解读】外资开始重新买入阿里等国内互联网龙头厂商，以阿里为代表的互联网龙头企业在AI等领域持续投入和拓展，AI叙事强化。港股相较于美股科技股而言，长期以来估值处于相对低位，有高景气和业绩兑现度的科技板块有望持续获得资金认可，推动估值持续修复。【相关ETF】恒生科技指数ETF（159742.SH）及其场外联接(博时恒生科技ETF发起式联接（QDII）A：014438；博时恒生科技ETF发起式联接（QDII）C：014439)和港股互联网ETF（159568）恒生科技指数最新PE估值仍处于近5年38.93%分位，港股通互联网指数PE估值处于近5年34.27%分位，在美联储降低周期已经开启、中国科技板块AI叙事和反内卷叙事持续强化背景下，指数持续上行行情可期，建议继续关注恒生科技指数ETF及港股互联网ETF，把握板块配置机遇。规模方面，恒生科技指数ETF最新规模达42.15亿元，创近1年新高。份额方面，恒生科技指数ETF最新份额达50.23亿份，创近1年新高。从资金净流入方面来看，恒生科技指数ETF近6天获得连续资金净流入，最高单日获得2.30亿元净流入，合计“吸金”4.85亿元，日均净流入达8079.90万元。恒生科技指数ETF紧密跟踪恒生科技指数，恒生科技指数代表经筛选后最大30间与科技主题高度相关的香港上市公司。资金流入方面，港股互联网ETF最新资金流入流出持平。拉长时间看，近5个交易日内，合计“吸金”2271.84万元。港股互联网ETF紧密跟踪中证港股通互联网指数，中证港股通互联网指数从港股通范围内选取30家涉及互联网相关业务的上市公司证券作为指数样本，以反映港股通内互联网主题上市公司证券的整体表现。以上产品风险等级为：中高（此为管理人评级，具体销售以各代销机构评级为准）风险提示：基金不同于银行储蓄和债券等固定收益预期的金融工具，不同类型的基金风险收益情况不同，投资人既可能分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。基金的过往业绩并不预示其未来表现。投资者应了解基金的风险收益情况，结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎决策并自行承担风险，不应采信不符合法律法规要求的销售行为及违规宣传推介材料。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云09-24 10:31

“木头姐”称美国AI竞赛由四大公司主导，Meta不在其列

可能会缩小到两名。她最近表示：“在大语言模型（LLM）领域竞争、真正竞争的公司数量已经减少。” 她说，OpenAI和Meta最近进行的“人才收购”，也是人工智能领域变得越来越小、“其他公司做不到”的例子。值得注意的是，Meta并不在伍德所说的四大公司之列。 ChatGPT制造商OpenAI是今年创业领域最高调的买家之一。仅在2025年，该公司就斥资64亿美元从苹果前设计师乔尼·艾夫手中收购了硬件初创公司io，并斥资11亿美元收购了产品开发平台Statsig。在达成这些交易的同时，该公司还从初创公司“收购”了顶尖人才，包括编码助理公司Alex背后的团队。今年早些时候，Meta也进行了一次高调的“人才收购”，斥资143亿美元收购了初创公司Scale AI 49%的股份，并聘请后者28岁的首席执行官Alexandr Wang担任其首位首席人工智能官。伍德说，在人工智能整合方面，“这个过程已经开始”，但最终结果还没有出来。她说：“让我们看看随着时间的推移，它们是如何超越彼此的，它们经常这样做。” 截至周二，伍德的旗舰基金Ark创新ETF年初至今上涨了47%，部分原因是其2025年的重仓股表现出色，其中包括Roku、Coinbase和Roblox。其最大重仓股特斯拉的股价尽管今年早些时候出现了动荡，但年初至今仍上涨了8%。伍德今年早些时候曾警告经济增长将陷入停滞，但现在她改变了论调，指出随着AI推动的生产率提高推低通胀，未来几年通胀率有可能降至零。然而，与生产率提高相伴而来的是失业率上升和美联储上周降息。美联储主席杰罗姆·鲍威尔认为，降息的部分原因是年轻人难以找到工作。伍德反驳说，这些生产率的提高可能对整个人工智能行业有利，因为公司在裁员的同时也在增加投入人工智能服务的资金。 “他们愿意每月支付20美元。有些人愿意每月支付200美元，而那些取代博士的人，他们愿意每月支付2000美元或更多。”她说。

金融界09-24 09:00

黄金价格暴跌还会涨吗?黄金实战略分析及实盘指导建议

　王启蒙这里没有华丽多彩的语言，没有花里胡哨的吹嘘，胜不骄败不馁的耐心。就以最真实的态度去对待行情，以真诚去待在市场上做投资的朋友，希望我多年的经验能够给大家一个合理并且科学的解决方案去给大家锦上添花，雪中送炭也没有这么大的高度不现实。希望与困惑和迷茫的你进行交流！　　　　很多人在深夜的时候会想我们没日没夜的挣扎在这个市场上是为了什么？无非就是抓住机会分一分市场这块蛋糕。而事实上并没有那么容易，很多人说自己没有财运，渐渐地对市场产生了难以磨灭的恐惧，每一次诱多每一次诱空，你从来没有错过，每一次正确的感觉你却不敢下单，因为你害怕，所以正中了市场的下怀。不是市场的套路太深，说到底还是你太天真，在你每次欣喜的自以为经过你再三的考虑认为时机已经成熟的时候，你可曾想过有个词语叫做事不过三？　　　　好多人反应“王启蒙老师你的思路我根本就摸不透，有时候盯着一个趋势不放，有时候有善变得很”我一向是这样的啊，可能我白天看多晚上就看空，也可能我连续好几天都看空或者看多，那又怎样呢？分析来分析去还不是对你们做单子有好处，善变是在这个市场上最有用的生活方式，就像狼的嗅觉一样，感受到危险立马就撤，难道你们认为那些上午看空下午趋势变了还打肿脸充胖子不告诉你，继续叫你耐心持有的老师才是最牛逼，最有身份，最有逼格的老师吗？这是什么逻辑，完全行不通啊，因为那是你的钱。大家要记住我今天说的话，善变不是错，赚钱才是王道！　　　　　黄金最新行情趋势分析：　　　　黄金消息面解析：现货黄金在周二（9月23日）亚洲时段触及历史新高3759-3760美元区域后震荡调整，因市场处于极度超买状态，买盘变得谨慎。此外，股市整体的积极氛围也成为避险商品黄金的阻力。然而，在美联储鸽派预期的影响下，任何有意义的回调似乎仍难以出现，这可能继续为非收益的黄金提供支撑。交易员现在期待美联储主席杰罗姆·鲍威尔在北美时段晚些时候的预定演讲，这可能会影响美元价格动态并为黄金提供短期推动力。此外，本交易日还有欧洲国家和美国的9月PMI数据，美联储理事鲍曼、亚特兰大联储主席博斯蒂克也将发表讲话，投资者需要予以关注。　　　　黄金技术面分析：黄金周一继续创新高，日内最低3683一线，最高3747一线，日内突破前高3708美元后迎来加速上涨，整个交易日大涨60余美元，日线以大阳线收盘3745以上。周二，黄金早盘继续上涨，目前最高3759一线，自3311到目前为止，涨幅已达450美元，今年最快的一波上涨是4月份，关税消息后短短10个交易日大涨540美元以上，若本次黄金对等上次涨幅540美元，这一轮从3311开启上涨目前极限位置在3850-3900，理论上在常规情况下是难以实现的涨幅；也就是说，黄金当前的上涨就是逼空加速上涨，多头不死，空头不止。　　　　从技术面来看，日线两连阳，K线站上5日均线后再次走高，布林带再次开口向上，今日黄金有望延续上涨收阳，4小时级别布林带开口向上延伸，K线依托5均线支撑顶着上轨向上运行，单连趋势明显，几乎是连阳收高，没有什么调整空间可看，上方没有压力可言，只有一个日线周期的3800高点，那么，日内交易保持顺势看涨，小时线下方的支撑点在3735附近，进一步关注回撤3725~3728区域以及3712~3708区域。从另一方面来看，多头逼空情况下，要继续涨就不会回调太多，一旦回调加深，多头将面临结束的风险。综合来看，黄金今日短线操作思路上王启蒙建议回调做多为主，反弹做空为辅，上方短期重点关注3790-3800一线阻力，下方短期重点关注3760-3750一线支撑。关于今天的操作，王启蒙在线wqm6453指导已经公布在朋友圈，每天会在指导微信上给出亚盘、欧盘、美盘行情分析和操作方向，准确率百分之九十以上，全是免费。目前对黄金白银（纸黄金/白银、T+D黄金/白银）外汇投资感兴趣的、刚步入金市但资金遭到严重缩水，收益不理想的朋友，仓位上有套单的朋友，都可以找王启蒙聊聊。　　　　行情每天都是千变万化，我们有强大的分析团队做的每一单都是经过深思的判断，要保证每单都能获利出局！每天两到三单的操作不求一夜暴富，只求落袋为安！利润十分，我独取九分，一分靠运气，八分靠实力！一天两天是运气，那一周呢？两周呢？无论是圈内还是群发策略，亦或者各大财经网站，团队老师都是现价喊单！每日分析团队技术指导群内实时公布每日行情走势推送，实时现价喊单每单进场都有理丶有据、公开公明、可免费进群体验考察！　　　　非本人实盘客户，提供大致方向及预期，每天会在朋友圈更新趋势分析和操作思路，需要考察实力的可以去看，需要看建议的可关注（王启蒙）自行去看就可以了，又不收费，你考虑好了就跟实盘操作，觉得我帮不了你或者你有疑问你就再继续考察，免得耽误大家彼此的时间，毕竟时间是宝贵的，不是用来浪费的。　　　　王启蒙老师这里没有100%正确，只有稳健的操作思路。大仓做趋势，小仓做波段，自己控制好比例。没有不赚钱的投资，只有不成功的做单！是否赚钱在于买涨买跌时机的把握，赚钱靠机会，投资靠智慧，理财靠专业。　　　　文/王启蒙（微信：wqm6453）　　　　一个人能走多远，要看他与谁同行;一个人多么优秀，要看他身边有什么样的朋友;一个人能有多大的成就，要看他有谁指点。谁说女子不如男！你若诚意信我，我必拿命相待！我就是我，低调而又有实力的王启蒙！佛祖曰心中有法，万法自然，佛门中人，万物皆可渡，万物皆不可渡，渡的不过是心中层层枷锁，我只渡有缘人！

启蒙理财09-24 01:30

Minute Media 收购领先 AI 体育视频技术平台 Magnifi 的母公司 VideoVerse

，Magnifi 利用计算机视觉、自然语言处理和机器学习，分析音视频信号，识别精彩片段，增强粉丝的视频内容观看体验。该产品集成了各种 GenAI 功能，包括多语言字幕生成、自动缩略图生成、元数据生成以及基于动态规则的引擎，旨在实现端到端的自动化处理，从而打造出一站式编辑工作空间，为内容团队赋能。 “我们很高兴能将 VideoVerse 富有热忱的团队及其强大的技术能力纳入 Minute Media 旗下，为各球队和联赛提供从内容创作、分发到变现的全栈解决方案。此外，借助 VideoVerse 的技术，Minute Media 的自营品牌、合作伙伴及客户还将体验并拥有由 AI 驱动的最顶尖的内容创作能力。”Minute Media 创始人兼首席执行官 Asaf Peled 表示。 VideoVerse 联合创始人兼首席执行官 Vinayak Shrivastav 评论道：“这是 VideoVerse 发展历程中的一个决定性时刻。我们的核心理念是，AI 应当为体育媒体版权方赋能，使其能够从内容中挖掘出更大价值。与 Minute Media 合作，不仅能加速实现我们的全球愿景，还能增强我们为全球版权方和发行方提供服务的能力，同时重塑了短视频内容向全球粉丝实时推送与变现的方式。” 他进一步补充道：“通过合作，我们将在从 AI 驱动的内容创作、分发到变现的全链条中，释放强大的协同效应。”VideoVerse 的技术将推动整个 Minute Media 生态系统的关键升级，强化面向各联赛和发行方的 STN Video 视频平台的功能。关于 Minute MediaMinute Media 是一家专注于体育与文化领域的全球性科技与内容公司。 Minute Media 的专有技术平台为数字内容体验的创作、分发及变现提供支持。其拥有并运营多家领先的体育内容品牌，包括 The Players' Tribune、FanSided 和 90min，同时还在各数字与印刷版刊物平台上担任 Sports Illustrated 及 Sports Illustrated Swimsuit 的发行方。 Minute Media 通过 STN Video 拥有强大的体育赛事集锦版权组合，为各联赛和球队提供内容分发与变现服务。该公司月度用户规模达 2 亿，为全球 14 个市场、10 种语言环境下的 1500 多家内容创作者及 400 多家分发合作伙伴提供支持。他们还通过出版 Sports Illustrated、Sports Illustrated Swim 和 Sports Illustrated Kids 杂志，建立了庞大的印刷版刊物订阅用户群。 Minute Media 在纽约、伦敦、特拉维夫、圣保罗和亚洲设有办事处。如需了解更多信息，请访问 www.minutemedia.com。关于 VideoVerse 旗下的 MagnifiMagnifi 凭借其屡获殊荣的技术，在服务多个行业的企业客户方面实现了极强的产品市场契合度，这些客户包括 OTT 运营商、广播机构、体育俱乐部与联赛、营销机构、电子游戏平台、中小学及高校等。 Magnifi 正在构建新一代视频编辑生态系统，以满足后期制作流程中各类广泛的应用场景需求。该公司专注于即时生成关键时刻精彩片段和自动适配尺寸的短视频，助力内容版权方提升自身的曝光度与观众数量。 Magnifi 与多家顶尖内容版权方/所有者合作，包括葡萄牙足球联合会 (Portugal Football Federation)、丹麦足球联赛 (Danish Football leagues)、FIFA+、电动方程式赛车 (Formula E)、Mountain West Conference 等全球领先的体育广播机构。如需了解更多信息，请访问 www.magnifi.ai 联系人：Paige Graham - paige@minutemedia.comKapil Gadhire - kapil.gadhire@magnifi.ai

GlobeNewswire09-24 01:00

谷歌Gemini人工智能登陆电视端打造跨设备自然语言互动体验

TV平台上线。用户通过电视即可实现自然语言互动，这意味着不再局限于智能手机或平板设备，AI助手将真正进入家庭娱乐核心场景。谷歌产品负责人表示：“Gemini的电视端功能将为用户带来更自然的互动体验，让每位家庭成员都能方便地获取个性化内容。” 核心功能与用户体验 Gemini在电视端的功能设计以内容推荐与互动搜索为核心，主要亮点包括：帮助不同兴趣用户共同选择双方都喜欢的观看内容梳理剧集前几季错过的关键情节，提升连续观看体验通过语音查询影视作品名称或评价，辅助用户判断观看价值支持与AI进行多类问答互动，功能类似智能手机上的聊天助手下表对比了Gemini在手机端与电视端的主要功能差异：功能手机端Gemini 电视端Gemini 交互方式触屏+语音语音为主内容推荐个性化应用及信息推荐影视剧及兴趣内容匹配推荐用户覆盖智能手机用户超3亿台Google TV及Android TV设备设备覆盖与技术优势谷歌表示，待全面推送完成后，Gemini将在超过3亿台活跃的Google TV及搭载Android TV操作系统的设备上可用。这意味着AI助手将在家庭娱乐、学习与信息获取中实现更大范围的应用。技术优势方面，Gemini具备：自然语言处理能力优化，支持多轮对话基于用户偏好和观看历史的智能推荐算法跨设备数据同步能力，保持用户体验一致性市场潜力及竞争分析随着智能电视用户快速增长，Gemini的电视端布局具有明显市场潜力：增强家庭娱乐互动体验，提升用户黏性对标亚马逊Alexa及其他智能助手，形成多平台竞争优势通过AI推荐和语音交互提高广告和内容变现能力分析师John Smith指出：“Gemini在电视端的推出，将进一步巩固谷歌在智能家居及家庭娱乐市场的领导地位，同时也为广告与内容生态带来新的增长点。” 编辑总结谷歌Gemini人工智能登陆电视端，标志着AI助手跨设备应用的新阶段。该功能不仅改善了用户内容发现和互动体验，也为家庭娱乐生态注入智能化元素。尽管市场竞争激烈，但凭借广泛设备覆盖和自然语言交互能力，Gemini有望成为智能电视用户的重要助手。常见问题解答 Q1: Gemini电视端主要面向哪些设备？ A1: 主要面向Google TV和搭载Android TV操作系统的设备，覆盖预计超过3亿台活跃设备。 Q2: 用户可以通过Gemini电视端实现哪些功能？ A2: 用户可通过语音选择观看内容、查询影视名称或评价、梳理剧集剧情，并进行多类问答互动。 Q3: Gemini电视端与手机端有什么不同？ A3: 手机端以触屏和语音交互为主，内容推荐以应用和信息为核心；电视端主要通过语音操作，专注影视内容和兴趣推荐。 Q4: Gemini电视端将如何提升用户体验？ A4: 通过多轮自然语言对话和智能推荐，Gemini可以帮助不同兴趣用户共同选择内容，弥补错过的剧情，并提供个性化互动。 Q5: Gemini电视端在市场上有何潜力和竞争优势？ A5: 凭借广泛设备覆盖和跨设备体验，Gemini在智能电视市场具有较高潜力，可提升家庭娱乐黏性，并在广告与内容生态上创造新的增长机会。来源：今日美股网

今日美股网09-24 00:10

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