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加拿大经济站在衰退边缘 央行或继续“按兵不动”
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不确定性。 以下是多家机构的不同观点
Capital
Economics:下滑未必如表面严重
Capital
Economics北美副首席经济师Stephen Brown指出,8月GDP的0.3%降幅“看似惊人,但未必那么糟糕”,主要受到空乘罢工和干旱导致水电产量下降等短期因素的影响。 不过,他同时表示,制造业和批发行业的普遍疲软反映了关税冲击的负面影响。Brown认为,随着第四季度前景趋弱,加拿大经济可能继续低于央行预期。他预计,央行或将在2026年再度降息50个基点。 BMO:数据仍不足以“吓到央行” BMO资本市场经济学家Benjamin Reitzes指出,8月有多达12个行业出现萎缩,显示贸易战的余波仍在影响加拿大经济。虽然经济表现大体符合BMO及央行对0.5%年化增长的预期,但持续的关税不确定性将抑制未来增长。 Reitzes认为,目前的疲软程度“还不足以让央行感到害怕”,但风险依旧偏向下行。他补充说,下周即将公布的预算可能对增长预期带来一定提振。 Oxford Economics:加拿大濒临技术性衰退 Oxford Economics高级经济师Michael Davenport直言,加拿大经济正“站在衰退的悬崖边”。第二季度GDP年化收缩1.6%,而最新数据“显著增加了技术性衰退的可能性”。 他指出,两季度连续负增长即可定义为技术性衰退。尽管当前GDP走势与央行预期大体一致,但若后续数据显示经济及就业进一步疲软,不排除央行再次小幅降息的可能。 CIBC:数据或存在偏差 CIBC资本市场经济学家Andrew Grantham认为,虽然第三季度经济看似重返增长,但幅度有限,仍无法吸收经济中的闲置产能。受贸易冲击较大的仓储、运输、批发和制造业均出现显著下滑。 他同时指出,受贸易波动影响,月度行业数据与季度支出数据存在偏差,令第三季度GDP估算的可靠性降低。此外,美国政府停摆造成的数据缺失,也可能导致未来修正。Grantham预计,央行短期内仍将维持观望态度,但若增长持续疲弱,明年或难以继续按兵不动。
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Lisa
11-01 00:41
Coinbase2025Q3业绩电话会议分析师问答
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亚历山大·马克格拉夫 KeyBanc
Capital
Markets Inc.研究部 Alesia,或许我想问你一个问题。我们一直在思考 Coinbase 平台的众多新产品和功能,希望能借此机会,你能不能回顾一下你是如何考虑管理这些不同产品和平台功能的利润率的?能否大致阐述一下你对这些新产品利润率的预期? 阿莱西亚·哈斯 首席财务官 所以我们的产品种类繁多,而且它们各自独立盈利。在某些情况下,我们推出的产品仅仅是为了提高用户留存率和用户获取率。例如,Coinbase 卡就是如此。因此,我们的目标是实现整体客户关系的盈利。例如,在机构客户方面,我们有很多客户目前都在使用三项以上的产品和服务,我们会关注整体客户关系和客户经济效益,而不是单一产品的经济效益。 因此,我们专注于提升整体利润。我们关注的是如何推动公司层面调整后 EBITDA 的全面增长。目前,我们更关注的是整体利润增长,而不是针对特定产品的利润率目标。 Dan Dolev 瑞穗证券美国有限公司研究部 各位,结果很棒!我有两个小问题。关于收益率,感谢你们解答机构收益率的问题。能否请你们帮我们预测一下未来几个季度的收益率走势?另外,如果可以的话,我还有一个非常简短的后续问题。 阿莱西亚·哈斯 首席财务官 正如我们之前所说,我们在公开场合不会过多关注未来展望。我们专注于满足客户的需求,通过产品和服务与他们建立联系。同时,我们也在零售环节不断尝试不同的定价策略,以更好地了解如何与客户互动。 目前,我们非常高兴地看到 Coinbase One 用户数量的增长。上个季度我们推出了新的基础套餐,基础套餐与 Coinbase Card 搭配使用,都展现出了良好的市场反响。因此,我们预计未来会有越来越多的用户通过多种产品和服务实现盈利,并且我们将逐步减少对交易手续费这一单一盈利模式的依赖,这与多年前的情况截然不同。 但我们会根据市场需要调整费用,这也是我们长期以来的做法。 爱德华·恩格尔 指南针点研究与交易有限公司,研究部 Alesia,您之前提到过,2025年是你们的再投资之年,因为你们会充分利用更好的政治环境。鉴于第四季度运营支出有所增加,我想问的是,你们是否还会继续在年底前扩大招聘规模?还是说大部分人员增长已经过去了?我只是想了解一下,你们第四季度的业绩指引是否已经完全包含了今年的一些再投资? 阿莱西亚·哈斯 首席财务官 问得好。正如我在开场白中提到的,我们预计第四季度技术研发和一般管理费用合计将环比增加约1亿美元。其中大约一半的成本增长是由于我们进行的两项收购,分别是Deribit和Echo。另一半则来自员工人数的增长。因此,尽管第四季度员工人数仍在增长,但增速远低于第三季度。 Zachary Gunn Financial Technology Partners LP 我还想问一下支付方面的问题。以往的经验表明,要推动新的支付方式或平台普及,通常需要将总交易额的3%到5%作为激励,促使消费者、商家或企业进行转换。那么,您能否谈谈Coinbase在激励其支付平台普及方面采取了哪些措施? Brian Armstrong 联合创始人、董事长兼首席执行官 是的,你说得对。支付领域确实存在强大的网络效应。所以我们不能轻视进入这些新市场所面临的挑战。幸运的是,并非只有 Coinbase 一家公司——或者说,并非只有像 Coinbase 这样的公司在与现有巨头对抗。我认为加密货币的魅力在于它是去中心化的开放网络,全球成千上万家公司参与其中。所以这有点像互联网对抗某种专有系统,而不仅仅是一家公司。 话虽如此——所以很多人——我的意思是,我们平台上大约有5000亿美元的资产。现在全世界有大量的人使用加密货币,持有加密货币。所以我们开始进入那些加密货币能够真正发挥作用的领域。 当然,这并非适用于所有类型的商家,对吧?我的意思是,如果你去街角的星巴克,可能达不到这个门槛,但对于某些类型的电商来说,可能有相当多的人——他们唯一愿意接受的支付方式就是加密货币。这为信用卡普及率低的地区开辟了小额交易或新的国际市场。 所以,我们会看到它首先在人们需求未得到满足的地区兴起。然后,最终,它会占据越来越大的比例,因为它更快、更便宜、更全球化。但没错,这肯定需要时间。我想我之前也提到过,很多人想到支付时,都会想到在街角小店买杯咖啡这种事。 但实际上,绝大多数跨境支付都是企业对企业(B2B)交易,而这正是我们目前看到加密货币应用最广泛的领域。坦白说,它在这个领域的增长速度简直惊人,因为这部分市场需求远未得到满足,企业希望更快地收到款项,并且不想承担外汇风险。所以,这些领域将会率先兴起,我认为最终会覆盖绝大多数的支付方式。 Joseph Vafi Canaccord Genuity Corp. 研究部 顺便提一下,我刚在西海岸吃完午饭,是用我的 Coinbase One 卡买的。非常感谢你们的优质产品。不过,或许可以再多关注一下 Deribit。还有,Alesia,我很欣赏你对跨产品利润率和效率的见解。 但展望未来,Coinbase平台的分布范围如此之大。您认为这会在期权交易领域带来巨大的市场份额增长或提升吗?另外,您能否简要介绍一下基于交易保证金的保证金结构,以及您的期权和衍生品与现货相比有何不同? 阿莱西亚·哈斯 首席财务官 好的。Deribit 已经是期权市场的领导者,占据了超过 75% 的市场份额。值得注意的是,这些市场份额全部来自美国以外的地区。因此,在美国拓展期权市场大有可为。这需要几个季度的时间,包括在美国获得监管许可和推出产品,但我们认为这对我们来说是一个巨大的机遇。 但更重要的是,我们相信将这些产品整合到一个平台进行交易,能够提升我们平台上所有产品的整体交易量。我们已经看到,即使Deribit在我们平台上关闭几周,现有客户对合并后的资产负债表也更有信心。现在,他们将期权交易并入Coinbase资产负债表,交易量更高,并且在我们的平台上交易和持有的资产也更多。 因此,我们现在能够利用Deribit强大的品牌实力和资产负债表实力,以及他们优秀的产品和风险管理,为我们双方带来巨大的收益。关于利润率差异,我们可以再进一步讨论。显然,现货交易没有利润率。我们确实为这些资产提供杠杆,但杠杆会根据产品进行高度定制。因此,它们在不同市场、不同客户群体中的表现各不相同。我无法简单地回答您的问题。 Gustavo Gala Monness,Crespi, Hardt & Co., Inc.,研究部 我想稍微谈谈九月到十月之间的竞争环境。九月是个非常棒的月份,现货市场增长迅猛,但十月似乎出现了逆转。我正在努力分析,这究竟是市场竞争压力造成的,比如来自同行更激烈的价格竞争,还是仅仅因为促销和优惠力度加大?或者仅仅是产品组合的问题?我只是想弄明白到底发生了什么。 阿莱西亚·哈斯 首席财务官 我们一直都面临着竞争。我们是一个拥有多种客户类型和多种产品的平台。因此,自我们创立以来,无论产品线和客户群体如何,我们都始终面临着竞争。我们的重点和目标始终是为客户提供最值得信赖、最易用的产品。我们为市场份额、交易量、规模的持续增长以及产品线的不断扩展感到非常自豪。 所以,当你想到十月份的竞争压力时,一般来说没有什么特别值得一提的,我们一直在寻找方法来继续发展并取悦我们的客户。 Brian Armstrong 联合创始人、董事长兼首席执行官 是的。希望我们已经解答了您的问题。我刚才有点分神,因为我一直在关注市场对 Coinbase 下次财报电话会议内容的预测。我还要补充一下比特币、以太坊、区块链、质押和 Web3 这些词,确保我们在电话会议结束前把它们都提到。 阿莱西亚·哈斯 首席财务官 在结束之前,我想邀请大家参加我们下周在 X Spaces 上的线上会议。请关注我们在 X 上的账号。我和 Brian 将在周一回答更多问题。 (这份记录可能不是100%的准确率,并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录,没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)
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老虎证券
10-31 14:57
亚马逊2025Q3业绩电话会议高管解读财报
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了 120 亿分钟的客户互动,并已被
Capital
One、丰田、美国航空和瑞安航空等大型企业广泛采用。这些都是客户获得的实际成果,还有更多类似的案例。 凭借其卓越的性能、安全性、运营效率和以客户为中心的理念,AWS 持续赢得大多数大型企业和政府机构的云转型需求。因此,AWS 承载着企业的大部分数据和工作负载,这也是大多数企业选择在 AWS 上运行 AI 的原因之一。为了帮助客户实现这一目标,我们需要具备足够的容量。在过去的几个月中,我们一直致力于加速容量扩张,在过去 12 个月中新增了超过 3.8 吉瓦的电力,超过了其他任何云服务提供商。 为了更直观地说明这一点,我们现在的电力容量是 AWS 在 2022 年的两倍,并且有望在 2027 年再次翻番。仅今年最后一个季度,我们就预计新增至少 1 吉瓦的电力容量。这些新增容量包括电力、数据中心和芯片,主要来自我们自主研发的芯片、Tranium 和 NVIDIA 的产品。 我们最近正式上线了“雷尼尔计划”(Project Rainier),这是一个横跨美国多个数据中心、包含近50万个Trainium2芯片的大型人工智能计算集群。Anthoropic公司目前正利用该集群构建并部署其业界领先的人工智能模型云平台,我们预计到年底,该平台将使用超过100万个Trainium2芯片。Trainium2持续获得强劲增长,目前已全部售罄,并已发展成为一项数十亿美元的业务,环比增长率高达150%。 目前,Trainium 仅服务于少数大型客户,但我们预计从 Trainium3 开始,将服务更多客户。我们正在将 Bedrock 打造成全球最大的推理引擎,并且从长远来看,我们相信 Bedrock 对 AWS 的业务规模将与 EC2 不相上下。Amazon Bedrock 中大部分的令牌使用量已经运行在 Trainium 上。此外,我们还与 NVIDIA 等芯片合作伙伴保持着密切合作,并持续向其订购大量芯片。我们也与 AMD 和 Intel 等合作伙伴保持着紧密的合作关系。这些都是非常重要的合作伙伴,我们希望随着时间的推移,与他们的关系能够不断深化。 我们将继续大力投资扩容,因为我们看到了市场需求。我们目前扩容的速度与实现盈利的速度一样快。现在还处于早期阶段,这对AWS客户来说是一个难得的机会。 接下来我想谈谈实体店业务。我们的团队始终致力于为顾客提供优质服务并不断创新,尤其是在商品选择、低价和便捷性(特别是快速配送)方面,我们比上一季度增加了14%的商品种类,涵盖了The North Face和Charlotte Tilbury等热门品牌,并且今年新增了数十万种热门品牌商品。日常必需品业务持续快速增长,今年迄今为止的增长速度几乎是其他业务的两倍。我们不断简化顾客从亚马逊订购低价生鲜食品的流程,现在,超过1000个城镇的顾客可以购买新鲜食品以及数百万种亚马逊自营商品,并享受免费当日送达服务。这对顾客来说意义非凡,他们现在可以同时订购牛奶和电子产品,使用一个购物车完成结账,并在数小时内收到送货上门的商品。 团队还发明了一种新的“添加到配送”按钮,方便顾客将商品添加到之前已安排的订单中。该按钮自推出以来已被使用超过 8000 万次,而它才刚刚上线。这正是那些看似简单却功能强大的创新之一,让顾客的生活更加便捷。我们始终致力于保持价格优势,力争达到甚至低于其他主要零售商的价格。7 月,我们举办了史上规模最大的 Prime Day 活动,顾客在超过 35 个品类中节省了数十亿美元。我们在配送速度方面也持续突破纪录。今年,我们有望再次为全球 Prime 会员提供史上最快的配送速度,并且已在美国部分城市推出 3 小时送达服务。 我们也在持续投资基础设施,以加快农村地区的配送速度,服务更多社区的更多客户。这包括投入超过40亿美元,用于扩大我们在美国各地的农村配送网络。这些小镇的居民渴望快速送货,但其他公司却纷纷撤出或缩减服务。相比之下,我们已经将当日达和次日达服务的覆盖农村社区数量增加了60%,到年底,我们计划拓展服务的社区总数已接近一半。 门店团队也在人工智能领域快速创新。例如,我们的人工智能购物助手 Rufus 今年拥有 2.5 亿活跃用户,月活跃用户同比增长 140%,互动量同比增长 210%,在购物过程中使用 Rufus 的顾客完成购买的可能性提高了 60%。Rufus 有望带来超过 100 亿美元的年度增量销售额。 以下是亮点。我们利用人工智能生成的音频功能,结合产品摘要和评论,让购物更轻松。该功能最初支持数百种产品,如今已扩展至数百万种产品,数百万用户累计收听时长近300万分钟。此外,Amazon Lens是一款人工智能视觉搜索工具,用户可以通过手机摄像头、屏幕截图或条形码查找产品。现在,该工具新增了Lens Live功能,可即时扫描产品,并在可滑动的轮播图中实时显示匹配结果。每月有数千万用户使用Amazon Lens。 接下来谈谈亚马逊广告。我们对持续强劲的增长感到欣喜,本季度营收达176亿美元,同比增长22%。我们丰富的全图广告产品组合表现强劲,仅在美国就帮助广告主触达平均超过3亿美元的广告支持受众。此外,我们对需求方平台Amazon DSP也充满信心,该平台支持广告主规划、激活和衡量全渠道广告投放效果。 上个季度,我提到了我们与 Roku 的合作,现在我们在此基础上又与 Netflix 建立了合作关系,让使用 Amazon DSP 的广告主可以直接访问 Netflix 的优质广告资源。我们还宣布了与 Spotify 和 SiriusXM 的整合。通过与 Spotify 的合作,我们为广告主提供程序化渠道,直接触达全球超过 4 亿的月活跃广告用户。而通过与 SiriusXM 的合作,品牌可以触达 Pandora 和 SoundCloud 等平台上的 1.6 亿月活跃数字用户。此外,我们对 Prime Video 直播体育赛事的广告机会感到非常兴奋。在 2025 年和 2026 年的预售谈判中,直播体育赛事吸引了众多广告主的浓厚兴趣,我们的预售承诺也超出了预期,实现了全面显著的增长。 最后,我们正持续利用人工智能技术拓展广告市场。例如,今年9月,我们发布了一款名为Agentic的人工智能工具和创意工作室,它能在数小时内完成整个创意流程的规划和执行,而以往需要数周时间。此外,我们在其他几个领域也取得了显著进展,并展现出强劲的发展势头,这里仅举几例。在Prime Video的体育直播方面,NBA on Prime上周正式开播,首晚的双赛在美国的平均收视人数达到了125万,比上赛季在有线电视上的收视人数实现了两位数的增长。我们将把我们在NFL转播中秉持的持续创新精神带到体育直播领域。我们将在2026年新增高尔夫赛事——美国大师赛,并在今年的黑色星期五推出PGA巡回赛的全新“逐洞赛”(Skins)活动。此外,我们还在Prime Video的附加订阅服务中新增了Peacock和FOX One频道,使其在美国的频道总数超过100个。 与经典的 Alexa 体验相比,Alexa+ 的反响令我们倍感振奋。Alexa+ 用户与 Alexa 的对话次数是经典 Alexa 的两倍,每次对话时长更长,涵盖的主题也更广泛。Alexa+ 和 Fire TV 的使用率是经典 Alexa 的 2.5 倍,用户通过自然对话发现音频内容的频率是经典 Alexa 的 4 倍,与照片互动的频率是经典 Alexa 的 4 倍,完成最终购买的购物对话次数也是经典 Alexa 的 4 倍。 我们已将超高速卫星和太空项目的数量扩展至 150 多颗,并实现了超过 1 Gbps 的传输速度,并通过我们的企业级客户终端进行了测试。据我们所知,这是首个达到此速度阈值的商用相控阵天线。此外,Zoox 无人驾驶出租车已在拉斯维加斯投入使用,我们还宣布华盛顿特区成为第八个测试地点。我们很高兴看到这项服务能够继续推广到更多用户。第四季度是我们一年中最繁忙也最令人振奋的时期之一,我们对 AWS 的持续需求感到欣喜。我们将在 12 月的“重塑”大会上发布创新成果,并分享客户对我们人工智能驱动体验的积极反馈。此外,我们还将在整个假日季为所有客户提供服务,以及更多其他精彩内容。在此,我们衷心感谢全球各地的团队成员,他们正全力以赴,准备再次为客户提供优质服务。 Brian Olsavsky高级副总裁兼首席财务官 谢谢安迪。首先来看我们的主要财务业绩。全球营收为1802亿美元,同比增长12%,不计入90个基点的汇率利好影响。第三季度,我们报告的全球营业利润为174亿美元。该营业利润包含两项特殊费用,导致营业利润减少了43亿美元。第一项费用为25亿美元,与美国联邦贸易委员会达成的法律和解有关,该和解对北美业务板块产生影响,并计入其他营业费用。 第二项18亿美元的支出与业务重组的遣散费用有关,影响到我们所有三个业务部门。这项遣散费用主要计入技术和基础设施、销售和市场营销以及一般及行政费用项目。若不计入这两项支出,全球营业收入将达到217亿美元,比我们此前预期的上限高出12亿美元。 接下来是各业务板块的业绩。我们对团队在所有三大业务板块为客户提供的创新成果感到鼓舞。北美业务板块第三季度营收为1063亿美元,同比增长11%。国际业务板块营收为409亿美元,同比增长10%(不计汇率影响)。全球付费销量同比增长11%。我们将继续优先考虑对客户至关重要的因素。第三季度,我们极具竞争力的价格、丰富的商品选择和快捷的配送服务继续受到客户的青睐。客户赞赏我们能够快速收到日常必需品,包括易腐食品,并享受当日送达服务。我们遍布全球的数百万第三方卖家继续为我们丰富的商品选择做出重要贡献,帮助客户以极具竞争力的价格找到所需商品。 我们致力于为卖家打造创新服务和功能,包括不断推进的生成式人工智能技术。目前,已有超过130万卖家利用我们的生成式人工智能技术,更快地发布高质量的商品信息。更优质的商品信息能够带来更好的客户转化率。第三季度,全球第三方卖家商品占比达到62%,较去年同期增长200个基点。 转向盈利。北美业务部门营业收入为48亿美元,营业利润率为4.5%。若不计入与美国联邦贸易委员会(FTC)达成的法律和解相关的25亿美元费用,北美业务部门营业收入将达到73亿美元,营业利润率为6.9%。北美业务部门的营业利润率也包含部分遣散费。国际业务部门营业收入为12亿美元,营业利润率为2.9%。剔除遣散费的影响后,国际业务部门的营业利润率同比增长。 在全球范围内,我们在关键投入方面的进展正在提升客户体验,同时优化成本结构。例如,我们在优化库存布局方面取得了显著进展,从而加快了向客户的配送速度。因此,我们连续第三年有望在2025年为Prime会员提供史上最快的配送速度。我们持续调整和改进履约运营,区域化网络也已实现规模化运营。我们从入库流程的改进中获益良多,例如,与去年相比,美国入库交货周期缩短了近4天。这使我们能够更高效地进行库存采购,从而优化营运资金。我们还在整个网络中进行了更具战略性的库存布局。通过利用现有基础设施,我们现在可以为美国客户提供订购易腐食品并在最短5小时内送达的服务。 自1月份推出以来,我们已看到积极的初步成果。当顾客开始在亚马逊上购买生鲜食品时,他们的访问频率更高,回头客数量更是购买非生鲜食品顾客的两倍。展望未来,我们看到了进一步提升全球物流和运输网络效率的机会。我们将继续优化库存布局,以减少包裹的运输距离和经手次数。我们还将通过算法改进以及引入机器人和自动化技术,进一步巩固区域化网络的优势。尽管营业利润率可能会出现季度波动,但我们采取了审慎的策略,力求实现长期的持续增长。 转向广告业务。广告收入达177亿美元,连续第三个季度加速增长。我们持续保持强劲增长,且基数不断扩大,这得益于我们全渠道广告策略的成效,该策略旨在连接品牌与消费者。 接下来来看AWS业务板块。营收达330亿美元,同比增长20.2%。与上一季度相比,增速提升了270个基点,这主要得益于人工智能和核心服务的强劲增长,以及为满足客户需求而上线的新增产能。AWS营收环比增长21亿美元,年化营收达1320亿美元。AWS营业利润为114亿美元,反映了我们持续增长的态势,以及我们致力于提升业务效率的举措。 我们正在扩大数据中心规模,主要是为了满足人工智能时代的需求。而一旦这些资产投入使用,相关的折旧确实会对我们的利润率产生影响。正如我们一直以来所说,我们预计AWS的运营利润率会随时间波动,部分原因是受我们不同时期投资水平的影响。 现在来看我们的现金资本支出,第三季度为342亿美元。今年迄今为止,我们已累计支出899亿美元。这主要与AWS相关,因为我们投资AWS以满足市场对我们人工智能和核心服务的需求,以及投资定制芯片(例如Trainium)和支持北美及国际业务的技术基础设施。我们将继续进行大量投资,尤其是在人工智能领域,因为我们相信人工智能蕴藏着巨大的机遇,并且从长远来看,它具有带来丰厚投资回报的潜力。 此外,我们持续投资于物流和运输网络,以支持业务增长、提升配送速度并降低服务成本。这些投资将为未来多年的增长提供支撑。展望未来,我们预计2025年全年现金资本支出约为1250亿美元,并预计2026年这一数字将有所增长。 最后,我想谈谈净利润。虽然我们主要关注的是营业利润,但第三季度212亿美元的净利润中包含了与我们对Anthroopic的投资相关的95亿美元税前收益。这项投资活动与亚马逊的日常运营无关,计入了非营业利润。我们对旺季的到来感到鼓舞,并已做好准备,在未来几个月为顾客提供服务。我要感谢亚马逊全体团队的辛勤付出,正是他们的努力,我们才能在假日季为顾客带来愉悦的购物体验。我们始终致力于提升顾客体验,这是我们为股东创造可持续价值的唯一可靠途径。 (这份记录可能不是100%的准确率,并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录,没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)
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老虎证券
10-31 14:36
伟星新材:10月28日接受机构调研,国金证券、Citi等多家机构参与
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hina International
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Corporation Ltd.Betty Zhang、中庚基金刘晟、瑞银证券王蓓丽、Harding Loevner高棨孟、湘财基金刘骜飞、高盛郑睿丰、太平基金夏文奇、瑞达基金李湧、天井投资吴海云、工银安盛保险唐苓、东方证券杨春燕、中略投资侯传波、Lazard Asset Mgmt LLCRose Lu、圆信永丰基金李阳、海通证券资管邹立、国海富兰克林基金郑磊、恒越基金薛良辰、Manulife Asset Mgmt (HK) LtdWenlin Li、西部利得基金管浩阳、Polymer
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MAN (HK)Ronnie Ruan、平安基金季清斌、Southeastern Asset Management, Inc.Leonard Lim、创金合信基金张小郭 李晗、Yiheng
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LLCKitty Yan、长江证券资管汪中昊参与。 具体内容如下:问:请公司第三季度防水业务和净水业务的情况如何?答:公司第三季度防水业务的营业收入同比略有增长,净水业务的营业收入同比降幅明显收窄;上述两项业务的毛利率水平保持相对稳定。问:请公司对于当前行业价格战的看法?答:今年行业的价格战趋于白热化,但是公司从年初就明确提出要坚持“三高定位”,并通过提升产品力与服务力来增强核心竞争力,避免价格的无序竞争与无效内卷,坚持高质量发展。从三季报的数据看,这样的逆势而为正在逐步见成效。问:公司未来的股东分红安排?答:公司的分红政策总体比较稳定、透明,上市至今每年均实现现金分红,平均分红率达 70-80%,未来会继续遵循《公司章程》《公司未来三年股东报规划》等规定,综合考虑多种因素后制订当年的利润分配方案。问:请公司未来是否会继续实施股权激励计划?答:股权激励是公司长效激励机制之一,希望通过股权激励有效激发公司骨干的内在动力,促进员工与企业的共赢发展。因此,公司未来会持续开展股权激励,具体时间与形式将根据发展需要并综合多方面因素而定。问:请公司在新疆设立生产基地的原因?答:公司在新疆设立生产基地的原因主要有一是积极把握国家西部大开发和“一带一路”机遇,深耕西北市场并更好辐射中亚市场;二是降低物流运输成本,更好地服务当地客户,从而增强公司的产品竞争力。问:请公司第三季度投资活动产生的现金流量净流出以及货币资金减少的原因是什么?答:主要系公司第三季度购买银行理财产品增加所致。问:请公司应收账款情况?答:公司一直非常注重现金流的管理。目前随着销售规模下降以及风险管控的加强,公司应收账款总体更为良性。问:请公司展望未来 3-5 年新房市场情况?答:从新房角度而言,未来新房市场的数量肯定无法到过去的快速增长阶段,但是新房质量会基于“好房子”的政策引导与个人需求导向不断提升,这将对具有较强服务能力的高端品牌带来机会。问:请目前一次装修和二次装修在公司零售业务中的占比情况?答:不同区域市场的具体比例差异较大。从全国市场来看,公司零售业务仍以一次装修为主。问:请公司存货同比减少的原因及后续展望?答:公司总体执行“以销定产”的原则,并对部分标准产品适当备库。基于当前市场需求和降低资金成本的考量,公司适当减少了工厂端和销售端的存货。未来随着市场需求好转,公司会适时增加存货规模。问:请新加坡捷流和浙江可瑞目前的经营情况?答:目前公司与两家子公司的业务融合均在有序推进中。新加坡捷流前三季度营业收入同比虽有所下降,但毛利率大幅提升,经营质量和经营效率持续向好;浙江可瑞前三季度营业收入也有所下降,但盈利水平有所企稳,目前业务模式处于调整完善过程中。 伟星新材(002372)主营业务:各类中高档新型塑料管道的制造与销售。 伟星新材2025年三季报显示,前三季度公司主营收入33.67亿元,同比下降10.76%;归母净利润5.4亿元,同比下降13.52%;扣非净利润4.9亿元,同比下降19.94%;其中2025年第三季度,公司单季度主营收入12.89亿元,同比下降9.83%;单季度归母净利润2.69亿元,同比下降5.48%;单季度扣非净利润2.22亿元,同比下降18.54%;负债率23.42%,投资收益5393.52万元,财务费用-945.48万元,毛利率41.47%。 该股最近90天内共有26家机构给出评级,买入评级20家,增持评级6家;过去90天内机构目标均价为13.87。 以下是详细的盈利预测信息: 融资融券数据显示该股近3个月融资净流出18.53万,融资余额减少;融券净流入128.66万,融券余额增加。 以上内容为证券之星据公开信息整理,由AI算法生成(网信算备310104345710301240019号),不构成投资建议。
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证券之星
10-31 14:35
苹果2025Q4业绩电话会议高管解读财报
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增强其数字化能力并促进公司内部的创新。
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One也扩大了其Mac选择计划,为其员工增加了数千台MacBook Air。 在捷克共和国,其最大的银行捷克储蓄银行(Ceska sporitelna)持续投资苹果生态系统,除了现有的数千台iPad和Mac电脑外,还购入了超过5000部iPhone。与此同时,普渡大学推出了一个基于Vision Pro的空间计算中心,旨在帮助学生引领半导体和制药等关键行业的下一波创新浪潮。 我们来看看现金状况和资本回报计划。本季度末,我们持有现金及有价证券1320亿美元。我们有13亿美元的债务到期,同时减少了19亿美元的商业票据,最终债务总额为990亿美元。因此,本季度末净现金为340亿美元。 本季度,我们向股东返还了240亿美元。其中包括39亿美元的股息及等价物,以及通过公开市场回购8900万股苹果股票而支付的200亿美元。 回顾过去,我们对2025财年创纪录的业绩感到非常满意。正如蒂姆所提到的,公司全年总收入达到4160亿美元,iPhone、Mac、iPad和服务业务均实现增长,在我们追踪的绝大多数市场也创下历史新高。如此强劲的收入表现带来了非常出色的全年运营业绩,净利润和摊薄后每股收益均创历史新高,经调整后,摊薄后每股收益同比增长两位数。 随着我们进入12月季度,我想回顾一下我们的展望,其中包括苏哈西尼提到的那些前瞻性信息。需要强调的是,我们提供的预测基于以下假设:截至本次电话会议召开之时,全球关税税率、政策和执行情况仍然有效,且全球宏观经济前景不会恶化。我们预计12月季度公司总收入将同比增长10%至12%,这将是我们有史以来业绩最好的一个季度。 我们预计 iPhone 收入将实现两位数同比增长,这将是我们有史以来 iPhone 业绩最好的一个季度。Mac 方面,请注意,由于去年同期推出了搭载 M4 芯片的 MacBook Pro、Mac Mini 和 iMac,我们预计本季度业绩将面临非常大的基数效应。我们预计服务收入的同比增长率将与 2025 财年的数据相近。 我们预计毛利率将在 47% 至 48% 之间,其中包括约 14 亿美元的关税相关成本。正如我们之前所说,我们正在大幅增加对人工智能的投资,同时继续投资于我们的产品路线图。因此,我们预计 12 月季度的运营支出将在 181 亿美元至 185 亿美元之间。我们预计运营、投资和支出 (OI&E) 约为 1.5 亿美元,不包括少数股权投资按市值计价可能产生的任何影响,我们的税率约为 17%。最后,今天,我们的董事会宣布派发每股普通股 0.26 美元的现金股息,将于 2025 年 11 月 13 日支付给截至 2025 年 11 月 10 日登记在册的股东。 (这份记录可能不是100%的准确率,并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录,没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)
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老虎证券
10-31 14:16
早报|过去24小时全网爆仓超10亿美元;MegaETH公募超额认购27.8倍
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字节跳动关联)、百度风投、Amino
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及 BridgeOne
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等参投。 据悉,VideoTutor 由 20 岁硅谷创业者赵恺(Kai Zhao)创立,结合大型语言模型(LLM)与 Manim 渲染管线,可将任意问题转化为个性化动画课程。目前该平台已吸引超 2 万名用户,并收到逾 1,000 份教育机构 API 集成请求。 日本央行维持利率不变 ChainCatcher 消息,格隆汇报道,日本央行连续第六次会议将基准利率维持在0.5%不变,符合市场预期。 日本央行审议委员田村直树认为,鉴于物价风险正变得更加偏向上涨,日本央行应将政策利率设定得更接近中性利率。 香港证监会主席:拟为数字资产财库提供指引,并研究上市公司购买比特币问题 ChainCatcher 消息,据香港文汇报报道,香港证监会主席黄天佑昨表示,香港目前并没有条例规管上市公司参与投资加密货币,后续会监察市场情况,并会研究为市场提供相关指引。 黄天佑补充称,香港目前没有法例去规管上市公司参与虚拟资产财库安排,对于宣称要采用数字资产财库(DAT)的上市公司,黄天佑呼吁投资者要小心认清楚何谓 DAT 及其实质的背后价值如何,同时还表示会研究上市公司购买比特币问题。 OpenAI 目标在 2027 年上市,估值可能高达 1 万亿美元 ChainCatcher 消息,据格隆汇报道,知情人士透露,OpenAI正在为IPO做准备,估值可能高达约1万亿美元,可能成为史上规模最大的IPO之一。 有消息人士称,OpenAI考虑最早在2026年下半年向证券监管机构提交上市申请。在初步讨论中,公司曾考虑筹集至少600亿美元,实际金额可能更高。但消息人士提醒,目前谈判仍处于早期阶段,具体数字和时间表可能会根据业务增长和市场情况调整。 据悉,公司首席财务官Sarah Friar曾向一些合作伙伴表示,OpenAI的目标是2027年上市。 Meme 热门榜 根据 Meme 代币追踪和分析平台 GMGN 行情数据显示,截止 10 月 31 日 09:00, 过去 24h ETH 热门代币前五依次为:LINK、BFX、sUSDe、USDe、RAMDAI 过去 24h Solana 热门代币前五依次为:TRUMP、PORNHUB、XCHANGE、AINET、SHIPIT 过去 24h Base 热门代币前五依次为:VIRTUAL、AORA、CLANKER、EURC、ZORA 过去 24 小时有哪些值得阅读的精彩文章? CZ 投了一个华人大三学生,1100 万美元种子轮,做教育 Agent 华人大三学生,1100 万美元种子轮,硅谷学生创业目前融资最高产品。 主打一句话即可生成个人专属教学/讲解视频,面向 K12 的教育 Agent 产品 VideoTutor,今日宣布完成种子轮 1100 万美元融资。本轮融资由 YZi Labs 领投,百度风投、锦秋基金、Amino
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、BridgeOne
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以及多位知名投资人联合参投。 这也是 YZi Labs 投资的首家 AI 产品公司。 创始人 Kai Zhao(赵凯)表示,VideoTutor 获得了CZ及 YZi Labs 投资团队的认可与支持,并最终由 YZi Labs 领投本轮融资。他们拿到了 10 多个 TS(投资意向书),最终选择了这几家。 三个月称霸 Solana 的神秘团队,要在 Jupiter 发币了? 一个没有官网、没有社区、团队匿名的团队,在 90 天内吃掉了发生在 Jupiter 上近一半的交易量份额。 为了更深入的了解这个神秘的项目,我们先要走进一场在 Solana 上正在悄无声息发生的链上交易革命。 特朗普要自己开赌场了 10 月 28 日,特朗普媒体科技集团(Trump Media & Technology Group)宣布,将在旗下社交平台 Truth Social 上线一款预测市场产品「Truth Predict」。公司 CEO 在声明中说,这个平台要让更多人参与信息判断或预测,让人们不只是发声,而是用下注去验证自己的判断。 这已经是特朗普家族在预测市场领域的第三次重要布局。 早在 2025 年 1 月,小特朗普(Donald Trump Jr.)便以战略顾问的身份加入受监管的预测平台 Kalshi。 同年 8 月,他创立的风险投资公司 1789
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又领投了 Kalshi 的主要竞争对手——加密预测市场 Polymarket 的新一轮融资。后者是一家曾获纽交所母公司 ICE 投资、估值高达 90 亿美元的平台,而在交易完成后,小特朗普也顺势进入了其顾问委员会。 空投预热中,看看这份 MetaMask 第一赛季积分交互指南 10 月 28 日晚间,MetaMask 宣布开启「MetaMask Rewards」第一赛季积分奖励计划。 作为一个从 DeFi 时期开始活跃被广泛使用的老牌钱包应用,叠加此前 MetaMask 官方新闻稿中确认即将发行代币的信息,这次活动的消息迅速引起了市场的大量关注。
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ChainCatcher链捕手
10-31 10:34
令人震惊!5亿美元信贷暴雷,贝莱德深陷“假合同、假邮件、假客户”罗生门
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破产,其关联融资平台 Carriox
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II 与 BB
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SPV 也随后进入破产程序。 贝莱德方面表示,这笔投资在其总管理资产 1,790 亿美元 中占比极小,对整体基金回报影响有限。但此事件无疑暴露出私人信贷领域的监管灰区与审计漏洞。 法国巴黎银行在最新季度报告中确认,已为“特定信贷风险”计提 1.9 亿欧元(约合 2.2 亿美元) 的贷款损失准备金。 信贷繁荣背后的风险 这起欺诈案并非孤例。近期,美国私人信贷市场已因多起企业造假与破产事件而动荡不安。例如: - 汽车零部件供应商 First Brands 因债务信任危机破产; - 连锁汽车金融公司 Tricolor 被指伪造贷款合同后亦倒闭。 业内担忧,这些案例可能预示着美国信贷市场内部潜在的结构性问题。随着数万亿美元的非银行贷款流入中小企业与高风险借贷领域,尽职调查与信息验证的漏洞正在放大系统性风险。 结语:被信任的信贷体系,正在经受考验 截至目前,Brahmbhatt 本人已在 8 月 12 日,也就是其公司破产当天,申请个人破产。知情人士透露,他可能已前往印度。 无论损失规模如何,这起事件对私人信贷市场的意义远超金钱本身。它揭示了一个快速增长的金融体系中最脆弱的环节——信任、透明与监管。
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财经风云
10-31 05:07
特朗普要自己开赌场了
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月,他创立的风险投资公司 1789
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又领投了 Kalshi 的主要竞争对手——加密预测市场 Polymarket 的新一轮融资。后者是一家曾获纽交所母公司 ICE 投资、估值高达 90 亿美元的平台,而在交易完成后,小特朗普也顺势进入了其顾问委员会。 一个家族,同时在同一赛道的三家核心公司中占据要位,在传统风险投资逻辑中属于非常规操作。 CoinFund 管理合伙人 Chris Perkins 表示:「从风投角度看,我们一般不会投资彼此竞争的项目,我们希望押中那个最终的赢家。」 特朗普家族显然并不在意这些常规逻辑,他们要的不是胜利,而是确定性。 预测市场正处在一个爆发的临界点。根据投资管理公司 Certuity 的研究报告,到 2035 年,这个行业的规模将达到 955 亿美元,年复合增长率高达 46.8%,而目前 Polymarket 和 Kalshi 控制着超过 96% 的市场份额。 主流预测市场平台的份额占比|图源:Dune 这个新赛道的魅力在于第一次让「信息」本身被明码标价,并能被市场自由买卖。在 2024 年美国大选期间,这类平台甚至被多家媒体誉为比传统民调更敏感、更具「真相引擎」的潜质。 因为在预测市场里,价格不是统计出来的数字,而是成千上万人用真金白银下注形成的结果,比问卷更能实时反映人们对事件走向的判断。 但当权力和信息开始被同一群人掌握时,这个以「群体智慧」自居的市场,聚合的或许不再是真相,而是被精心设计的幻觉。 监管真空中的狂欢 Polymarket 的故事,是理解整个预测市场行业的关键。2022 年,这家当时风头正劲的平台被美国商品期货交易委员会(CFTC)认定为「未注册的衍生品交易市场」,罚款 140 万美元,并被要求停止向美国用户提供服务。 几天后,Polymarket 宣布实施地理封锁,正式退出美国市场。 2024 年 11 月,美国大选前夕。凌晨的布鲁克林,一队联邦探员敲开了 Polymarket 首席执行官 Shayne Coplan 的公寓大门,没收了他的电脑和手机。 调查的焦点在于这家公司是否违反了当年的和解协议,仍在暗中接受美国用户下注。那时,Polymarket 上与「2024 年总统大选」相关的交易量已经超过 36 亿美元——这是平台历史上最大的一场赌局。 超36亿美元资金在Polymarket上下注2024年美国总统大选|图源:Polymarket 2025 年 1 月 20 日,特朗普宣誓就职,重返白宫。半年后,美国司法部宣布结束对 Polymarket 的调查,既没有提起任何指控,也未公布结果。 如今,Polymarket 正准备于 11 月底重返美国市场,主打体育博彩业务。 从突击搜查到调查撤销,前后不过七个月,整个局势在特朗普重返白宫的前后彻底翻转。加密货币创业者 Zach Hamilton 说得更直接:「如果要解释为什么预测市场能重新进入美国,只需要一个名字——唐纳德·特朗普。」 几乎在同一时间,小特朗普的个人轨迹也与这场转折重叠。 1 月 20 日,也就是他父亲重返白宫的那天,他宣布加入受监管预测平台 Kalshi,出任战略顾问。8 月,当司法部的调查刚刚尘埃落定,他创立的 1789
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又领投了 Polymarket 新一轮融资,而他本人也随即进入了顾问委员会。 这场狂欢的背后是监管者的力不从心。 CFTC 是一个成立近五十年的联邦机构,最初负责监管的是玉米、牛肉这类大宗商品期货。如今,它却要同时面对高速膨胀的加密衍生品和预测市场。这个机构一年的预算不到 4 亿美元,员工还不到 700 人。相比之下,负责证券市场的 SEC 拥有 20 亿美元的预算和超过四千名员工。 一位前 CFTC 官员在接受匿名采访时坦言他们几乎无力应对这一切,「我们根本没有能力监管加密货币或体育博彩,更别提两者的结合。CFTC 会被吞没,你会看到越来越多的内幕交易出现在预测市场上,因为我们没有能力监控,只能依赖举报和自首。」 依靠举报和自首的监管,本质上就是没有监管。 掌握内幕消息算预测吗? 监管的真空,让预测市场成了信息优势可以直接变现的猎场。 10 月 10 日,诺贝尔和平奖公布的那天,Polymarket 上突然爆出一场令全球侧目的内幕交易争议。 早在三个月前,平台就开设了「2025 年诺贝尔和平奖得主」的预测市场,吸引了超过两千万美元的交易量。热门候选人包括俄罗斯反对派领袖纳瓦尔尼的遗孀、美国总统特朗普、环保活动家格蕾塔·桑伯格,以及维基解密创始人朱利安·阿桑奇。 相比之下,委内瑞拉自由党领导人玛丽亚·科里娜·马查多的赔率始终徘徊在 3% 到 5% 之间,几乎无人下注。 然而,就在结果公布前的几个小时,马查多的赔率突然从无人看好的低位暴涨至 70% 以上。数据显示,至少有三个账户在同一时段大额下注,其中单个账户的押注金额就超过数万美元。这些交易的精准程度令人震惊。 诺贝尔委员会的最终决定通常在奖项公布前几小时才会最终确定,知情者极少。但这些账户却能提前数小时大举押注,其赔率曲线几乎完美地预测了最终结果。 内幕交易在预测市场中是否该被允许一直是业内争论的焦点。 乔治梅森大学经济学家、预测市场早期倡导者 Robin Hanson 认为,内部人士的交易反而能提高市场准确性,因为信息会更快地聚合进价格里,「如果预测市场的目标是获取准确信息,那你当然希望允许内幕交易」。 这个观点听起来自洽,却忽略了一个更根本的前提,当信息优势过度集中在少数人手中,内幕交易成为常态时,普通交易者会被迅速挤出市场。 没有散户提供流动性,市场终将萎缩,变成少数掌握内幕的人彼此博弈的场所。这样的市场既不准确,也不公平,因为它失去了「群体智慧」的根基。 监管的真空,让这场争论显得有些空洞。 在现行体系下,SEC 的内幕交易法规并不适用于预测市场,因为这些交易的标的是「事件」而非「证券」。而另一家负责监管的机构 CFTC 至今也没有针对内幕交易的明确禁令。 预测市场的初衷是用价格来衡量未来的可能性。但现在,它更像是一场信息的游戏,谁掌握更多内幕消息,谁就能提前把未来变成利润。 50 万美元入场券 而如果信息可以被定价,那么在小特朗普的新生意里,权力则有了更直接的标价。 2025 年 4 月,小特朗普与他的风投公司 1789
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在华盛顿特区的乔治敦创立了一家私密的会员制俱乐部 Executive Branch。入会费 50 万美元,每年还要缴 2.5 万美元年费。即便如此,俱乐部成立不到两个月,候补名单就已经排起了长队。 这份俱乐部的创始会员名单,几乎可以当作一幅浓缩的权力结构图。 白宫的「加密货币沙皇」David Sacks、加密交易平台 Gemini 的创始人 Winklevoss 双胞胎,以及科技投资人 Chamath Palihapitiya 都名列其中。 更引人注意的,是政府高官的集体现身。 Executive Branch 的启动派对上,至少有 6 位特朗普政府的内阁级官员到场,包括国务卿 Marco Rubio、司法部长 Pam Bondi、证券交易委员会(SEC)主席 Paul Atkins、联邦贸易委员会(FTC)主席 Andrew Ferguson、联邦通信委员会(FCC)主席 Brendan Carr 和国家情报总监 Tulsi Gabbard。 除此之外,联邦调查局(FBI)副局长 Dan Bongino 也现身现场,与多位硅谷公司的首席执行官、创始人一同举杯。 聚会现场|图源:Axios 一位俱乐部内部人士后来在接受采访时透露,他们刻意拒绝媒体与游说者的加入,只希望在一个「绝对私密」的环境里,让人们可以毫无顾忌地交谈。 这种所谓的「隐私对话」的价值,恰恰在于它能有条不紊地绕开现行的政治监督框架。 按照美国《游说披露法》,游说活动需要公开记录对象、议题和支出,但 Executive Branch 俱乐部的闭门聚会显然不在披露范围内。同样,它也不受《联邦咨询委员会法》的约束。 换言之,那张 50 万美元的入场券并非一张普通门票,而是一张能直接通往权力核心、绕过制度审查的通行证。 这种模式让人很难不联想到特朗普的第一个总统任期内,位于华盛顿的特朗普国际酒店。 那座金色立面的建筑,在当时几乎成了权力的中转站。 政府官员、共和党议员、外国政要和商界领袖在这里频繁出入,酒杯之间的寒暄往往比会议更有效。《华盛顿邮报》的调查显示,在特朗普任期期间,至少有 22 个外国政府的官员入住过那家酒店,而特朗普本人也因此被指控违反美国宪法中的「薪酬条款」。 但与那家酒店不同,Executive Branch 俱乐部更加隐秘,也更昂贵、更排他。特朗普酒店毕竟是一个半公开的商业场所,宾客的出入仍可能被媒体捕捉到。而在 Executive Branch,所有的会面、对话与交易,都发生在「隐私」的保护之下。 当 1789
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既是 Polymarket 的投资方,而小特朗普本人又同时担任这家俱乐部的创始人与 Polymarket 的顾问,一个闭环式的利益网络便隐约成形。 更微妙的是,在这家俱乐部的会员名单里,既有 SEC 主席和司法部长这样的监管者,也有预测市场的投资人和平台高管。当监管与被监管、投资与被投资的人出现在同一张酒桌上,所谓的「界限」,就变得无从谈起。 专门监督美国行政部门官员任命与行为的机构「旋转门项目」(Revolving Door Project)执行董事 Jeff Hauser 对此公开表示质疑。 他指出 Polymarket 本身已经是一个充满政治争议的主体,而特朗普家族的双重身份既能影响监管方向,又可能从监管的松动中获益,这使得权力与资本之间的界限变得模糊不清。这种重叠关系,正是典型且本应被严格规避的「利益冲突」。 针对外界的质疑,白宫新闻秘书 Karoline Leavitt 回应称,总统及其家族「从未,也永远不会参与任何利益冲突」。 不再未知的未来 预测市场的理论基础可以追溯到诺贝尔经济学奖得主弗里德里希·哈耶克提出的「知识分散」理论。 哈耶克认为,价格不仅是交易的结果,更是一种社会信号,它能够把分散在无数个体之间、零碎而局部的知识汇聚成整体的信息系统。 预测市场正是这一思想的延伸,通过让人们以真金白银下注未来,它试图把分散在人群中的判断与信念,凝结成一个被价格表达的概率。 但哈耶克的理论有一个常被忽略的前提。市场之所以能聚合知识,是因为信息在参与者之间相对分散。 当少数人掌握了压倒性的信息优势时,价格不再代表集体智慧,而只是权力与资源流向的映照。那时,市场就会从知识的聚合器,退化为财富的转移工具。 那笔出现在诺贝尔奖公布前的精准押注,并没有证明市场的效率,而是在提醒人们,所谓的市场理性,有时只是少数人掌控的信息幻象。 预测市场的核心承诺是把不确定的未来变成一种可交易的资产。这个承诺建立在一个根本的假设上:未来是未知的,所有参与者都在用自己掌握的局部信息去猜测未来的走向。 但对于那些真正掌握权力的人来说,未来在很大程度上并不算是未知的。对他们而言,所谓的「预测」从来不是在「猜测未知的未来」。 当司法部长可以决定是否起诉 Polymarket,SEC 主席能够重新划定整个行业的监管边界,而这些决策者的家族成员同时又深度参与、直接持有这一市场的投资利益时,他们所交易的,便已不再是不确定的未来,而是由自身权力所定义的「确定性」本身。 Truth Predict 的推出让这一逻辑被推向极致。当平台的运营者,其家族成员本身就有能力左右这些事件的结果时,「预测」这个词便失去了意义,它不再指向未来的不确定,而只是权力对结果的提前定价。 从左到右依次为维韦克·拉马斯瓦米、俄亥俄州参议员伯尼·莫雷诺(共和党)、奥米德·马利克、副总统J.D.万斯以及小特朗普|图源:POLITICO 区块链技术能够让所有交易都被记录在公开账本上,似乎人人都能追溯每一笔下注的来龙去脉。但这种透明仅止于钱包地址的可见,而非背后操盘者的身份。 没人知道诺贝尔奖公布前的几小时里是谁在 Polymarket 精准下注,没人知道在政策发布前是谁在 HyperLiquid 精准开单。 未来,当同样的逻辑被复制到 Truth Predict 上,当一个由总统家族直接或间接主导的平台允许人们对选举、利率与战争下注时,交易的透明已不再重要。真正重要的,是谁能提前知道结果、甚至让结果照着自己的意愿发生。 而这些答案大概只存在于 Executive Branch 俱乐部这个被「隐私」守护的角落里。
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财经智选
10-31 05:02
【美股收评】美股三大指数齐跌、科技股遭抛售 AI与关税政策成市场焦点
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。 阿金特资本管理公司(Argent
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Management)投资组合经理杰德·埃勒布鲁克(Jed Ellerbroek)在接受CNBC采访时表示:“今天是价值股的一天。科技股此前涨幅过大,投资者进行轮动是健康的自然调整。不过,从各方面来看,AI基础设施支出依然极为强劲。” 中美贸易再迎缓和信号 市场另一大焦点是中美贸易进展。 特朗普在会晤后宣布,将对中国的芬太尼相关产品关税从20%降至10%,使中国进口商品的整体关税税率由57%降至47%。 作为交换条件,中国承诺加强芬太尼跨境管控,并将扩大对美国大豆及农产品采购。 此外,中方还同意推迟一年实施稀土出口新规。 特朗普在会后对记者表示:“稀土问题已经解决(Rare earth issue has been settled)。” 不过,一些关键议题依然悬而未决。 包括英伟达(Nvidia)芯片出口限制与TikTok股权剥离交易。 中国商务部在声明中表示,“愿与美方妥善处理与TikTok相关问题”,但并未披露进一步细节。 埃勒布鲁克评论称:“事情远未结束。只要特朗普还在任,与其相关的贸易波动就会一直是资本市场的一部分。”
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Linlin
10-31 04:42
CZ投了一个华人大三学生,1100万美元种子轮,做教育Agent
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领投,百度风投、锦秋基金、Amino
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以及多位知名投资人联合参投。 这也是 YZi Labs 投资的首家 AI 产品公司。 创始人 Kai Zhao(赵凯)表示,VideoTutor 获得了CZ及 YZi Labs 投资团队的认可与支持,并最终由 YZi Labs 领投本轮融资。他们拿到了 10 多个 TS(投资意向书),最终选择了这几家。 5 月 14 日上线第一版产品(在 Founder Park 产品市集首发),得到了市场的认可与 PMF 的验证,不到 5 个月的时间,完成了这笔 1100 万美元的种子轮融资。 在 Kai 看来,他们能拿到这笔融资的核心原因是:方向正确的前提下,「小天才团队」用可视化学习的方式解决了 K12 赛道的美国高考学习的痛点。 「这个领域比较适合年轻人去做,再加上有非常好的工程化动手能力,以及 founder 本身有非常好的 insight 和经验,执行力非常快。」 不只是他们,Cursor、Mercor、Pika、GPTZero 等等,硅谷的大学生们,正在用一个一个创下融资新高的 AI 产品,刷新大家对于 AI 创业的认知。 AI 时代的创业,真的有些不一样了。 我们跟 VideoTutor 的这些年轻人们聊了聊,想知道为什么他们能拿到这笔种子轮融资,如今的硅谷创业正在发生什么样的变化。以及,为什么他们这么想招国内大厂的员工。 采访嘉宾:CEO Kai Zhao、CTO James Zhan。 采访&编辑 | 万户 以下是访谈内容,经 Founder Park 编辑整理。 K12 赛道,可视化学习才是真方向 Founder Park:这么多家机构都很看好你们,在你看来,核心是哪个点打动了他们? Kai:我觉得首先是方向正确,AI 教育这个赛道非常有潜力和前景,我们切入的教育领域是美国高考 SAT、AP。瞄准的用户人群是 K12 的高中生,我们和这个用户人群的 gap 非常小,基本上没有代沟。我们走过整个备考学习周期,知道考试和备考的痛点在哪里,能做出一个真正解决这个人群痛点的产品。 其次,团队非常优秀。James 来自 Gemini,在谷歌就是做 AI 工程和算法的核心工程师。我本人有三次教育创业经历,从大一开始就创业做教育软件,在大二期间参与创建 MathGPTPro 其中项目入选奇绩创坛等。有成功打造教育产品的经历。 第三点,我们做的 AI 教育领域,核心是动画引擎,而我们是 VideoTutor 的核心开发者,是最了解核心技术的团队,能把动画引擎做到十分精准的渲染。 团队本身有非常好的 marketing 基因,知道怎么做传播。 VideoTutor 非常符合美国主流 VC 的一个投资共识,叫「小天才团队」,指的就是这个领域比较适合年轻人去做,再加上有非常好的工程化动手能力,以及 founder 本身有非常好的 insight 和经验,执行力非常快。我觉得这是所有投资人都能看好的一个共识性的原因。 VideoTutor 在 YZi Labs EASY Residency Demo Day 登上纽交所 Founder Park:你们的产品想解决教育里行业的哪个核心问题? Kai:市面上目前的学习产品,可以归为两类:主动学习产品和被动学习产品。被动学习产品,像字节的 Gauth、Chegg、AnswersAi 等,覆盖了我们称之为「作业解答」(Homework Help)的场景,学习链路非常短,主要是学生付费来做作业解答。 而 VideoTutor 覆盖的是主动学习场景,我们不需要考虑学生的学习动机,因为他们必须要去学习、要去考试,比如美国高考 SAT、AP。在这个场景里,有大量可视化的痛点需求,美国高考 80% 的内容都涉及函数、微积分等需要复杂图像渲染的知识。VideoTutor 的动画引擎就能非常好地解决这个场景。 而且,这个领域的客单价非常高。美国平均每年有 260 万名学生要参加 SAT 考试,付费需求很大。线下的 SAT 课程收费很贵,不是按套餐,而是按小时收费,平均每小时 150 美金起步,大部分收费在 230 美金。很多学生和家长都会付费学习。但是 VideoTutor 能够很好地平移甚至取代老师的培训,因为现阶段 AI 生成的视频和老师培训的内容几乎没区别了。这样一来,学生能以最低的成本拥有一个自己的 AI 个性化备考老师。 Founder Park:你们当时决定做这个产品的契机是什么? Kai:其实在我们之前,斯坦福已经有个团队做了,叫 Gatekeep Ai。他们当时也想做可视化学习。我当时已经意识到这个方向的影响力了。前几次创业时,大家做的教育产品基本上都是接上 GPT 的 API,类似于一种 ChatGPT Wrapper 的产品。但我们发现,仅仅基于文字问答,这类产品是有天花板的。可以看到,像 Chegg、Gauth 的业务都在下降,很大一部分场景都被 ChatGPT 取代了,因为学生付费 20 美金用 ChatGPT 就能解决很多作业问题。 基于 API 套壳、做优化层面的产品已经到了天花板。 但多模态视觉生成有非常大的前景,因为在美国高考这个领域有非常多可视化学习的场景。可惜 Gatekeep 开了个好头,但没有继续下去,因为它推出得有点早,当时的基础模型编程能力还没成熟,GPT-4 也还没发布。再加上数学动画引擎涉及到渲染和算法,他们没有攻克。但我们团队掌握了动画引擎的所有核心开发,解决了这个问题,让视频渲染非常准确。 PMF:用户付费意愿很强 Founder Park:你们当时产品上线后,跟几个学校也达成了合作。在你们看来,是什么时候或者哪个功能让你们觉得「我这个产品做对了,痛点找对了」,感觉自己找到了 PMF? Kai:可以从三个维度来说。 首先,从营收指标维度,到现在为止 VideoTutor 已经收到了 1000 家企业的 API 请求,包含了美国所有知名的大型教育机构,甚至国内的机构。此外,还有很多学校想要购买服务。C 端用户的意向更直接,有个学生家长,也是个投资人,他体验完产品后,把产品给了所有亲朋好友试用,所有人都愿意付费。然后他不知道从哪拿到了我的电话,给我发短信想要投我们。C 端用户有非常强烈的付费意愿。 第二点,从用户需求层面。为什么美国线下一对一的 Tutor 教育那么刚性?因为家长觉得一对一教学效果好,愿意付这个钱。现在多模态 AI 技术已经能拟人化地做到一对一的教学效果,所问即所答。而且,美国线上一对一教学老师录的视频课,其实跟 AI 生成的视频没区别了。这就是我说的「需求平移」,学生花大价钱买的录播课程,跟我 AI 生成的没区别,那为什么不用 AI 呢?成本更低,教学效果更好。 我们收到了很多学生非常正向的反馈,很多老师也愿意传播这个产品,前期的完播率和使用时长都特别好。我们现在筛选出的 200 个种子用户,都是早期积累的。 第三点,就是一种产品的 taste 和 sense。当你不断地做,从整个教育行业的进步、到学生和家长付费的核心需求点、再到产品自身的进化,倒推回来想,整个逻辑是闭环的。所以从这三个维度来看,你就觉得 PMF 已经足够了。最核心的就是,付费意愿非常非常强。 跟 FIZZ 达成了合作 Founder Park:很多用户主动想付费,也有人主动联系你们想投资。 Kai:对。SAT、AP 这个领域,付费意愿本来就很强。这个领域的客单价都高达 100 到 200 美金起步,线下上课更贵,可能要 800 美金。美国有 260 万名学生要考 SAT,其中 37% 的学生都会主动付费,这是一个付费意愿和需求都非常强的市场。我们的产品能实现非常好的需求平移。 Founder Park: SAT 这个赛道,对考生来说,一个真人老师和一个 AI,他会信任 AI 吗? Kai:现在 AI 回答像美国高考 SAT、AP 这种水平的问题,基本上不太会出现事实性的错误。在这种情况下,它为什么比线下 tutor 更好?一个是便宜,二个是学生有任何问题都能不断提问,不用担心问了笨问题老师会有看法或者不耐烦,可以 24 小时随时随地学习。 而且这个市场是可以平移的,做完美国市场,我们还可以平移到加拿大、英国的 A-Level 考试等等,付费需求非常大。 Founder Park:付费这块你们现在怎么考虑? Kai:我们是包月订阅,还有一种是按学习结果付费。我觉得现在 AI 已经可以做到按结果付费了。我们可能会推出一个套餐,比如你付 799 美金,我们保证你的孩子 SAT 数学能考满分。 Founder Park:但是按考试结果付费,不是还要看学生个人的能动性吗? Kai:这个在国内高考可能做不了,因为高考考核点非常多,有上千个。但美国高考 SAT 只有 62 个考点,其中 50 个是常规考点,大部分学生都没问题,剩下的 12 个考点也基本能掌握。除非这个学生的逻辑水平确实有问题,否则基本不存在学不会的情况。而且 AI 的提效效果非常明显。 其实很多美国在线 tutor 也有这个服务,你付给老师 1800 美金,老师辅导孩子,成功率基本是 100%,因为 SAT 考点是固定的。只要学生智商水平正常,基本都没问题。但高考不行,高考没办法短期内提上来。而且国内高考需要拉开分数差距,会有难题,但美国高考不存在绝对的难题,因为它更多是考察你是否掌握了知识点。 按结果付费也是之前教辅老师已经在用的模式,具备这个前置条件。 Founder Park:那你们的定价里,模型成本会是一个困扰吗?占比高吗? Kai:我们这个领域的客单价定价非常高,都是 69 美金一个月起步,模型成本现在很便宜,不成问题。教育这个行业不像 coding 领域,大家都在卷价格,因为 coding 需要支持很长的上下文。 面向高中生的产品,网页端最重要 Founder Park:记得你上次说,你们第一版的原型差不多只花了两个多月的时间。当时整个开发周期,比如分工、决定做哪些功能、不做哪些功能,是怎么考虑的? Kai:我们团队所有人的共识就是,迭代要快,因为快才能快速得到早期用户的反馈。 第一个版本在推特上发了之后引起了很大轰动,带来了大量用户。但这些用户里,很多是程序员、投资人或者科技爱好者,我们可以统称为「技术尝鲜者」。在那个阶段,从他们那里得到的反馈比较分散,价值不大。还是要从这么多广泛的用户里,筛选出真正核心的种子用户,也就是高质量的高中生,然后通过咨询的方式获取有用的反馈。 我们得到的核心反馈就是,视频渲染的精确性必须达到 100%,这是需要优化的重中之重。UI 是否好看,或者是否支持不同的 TTS 声色选择这些功能,都被我们砍掉了。回归到产品的核心:我们做的是理科场景的知识学习,那么图形渲染的精确性就是核心。 Founder Park:生成时长当时是怎么取舍的? Kai:那时候最高的峰值时长大概是 6 分钟。当时的主要考量是,普通题目的讲解和知识点讲解不应该超过 6 分钟。但后续的反馈中,我们发现有些学习能力不是那么好的学生,希望内容讲得慢一点、深入一点。我们意识到时长不应该做限制,更多还是取决于用户的学习能力。 Founder Park:现在最长能到多长时间? Kai:最长应该在一个小时以内,可以一直打破砂锅问到底。边交流边实时生成,不过这个功能是最近上的,最开始的版本是没有的。 Founder Park:有没有当时想做,后来发现没那么重要就先不做的功能? Kai:比如说 App。当时觉得是不是要快速开发 App,但后来发现美国大部分学生基本上都是用 Laptop 或者 iPad 学习,美国大部分 K12 学校都会给学生发一台 Chromebook 电脑,电脑高度普及,他们的作业也都是在电脑上完成。高中生基本上人手一台电脑,手机在学习场景的占比不到 5%,比例很低。 Founder Park:所以如果是一款主打教育或者学生群体的产品,网页端是首先要做的,App 反倒没那么重要。 Kai:对,当时其实已经知道这个数据了,毕竟在美国上学多年。后来我们从早期的几万名用户里挖了 100 个学生做调研,这 100 个学生里面 90 多个都有电脑,所以我们更加确信了这一点。 Founder Park:你们上线第一个版本时,也是瞄准 K12 群体来做的吗? Kai:是的,之后也是瞄准这个群体。我们跟 Gauth 不算竞品,我们更多的是做考试培训场景。美国大量高中生本身就会选择线下培训或者在线学习平台,而 VideoTutor 很好地把这个需求平移了过来。 Founder Park:K12 会是你们起码一年内的核心用户群体吗? Kai:应该是两年以内的核心指标。 用大模型,但不只依靠大模型 Founder Park:简单介绍一下你们现在的技术实现方案吧?VideoTutor 在生成课程、图表这块确实做得比其他视频生成模型好很多,甚至在很多模型连文字都无法准确生成的时候,你们的技术让人很惊喜。 James:我们生成的视频既有文字也有图案。大概的生产流程就是:让大语言模型去生成文字和对应的动画指令,然后动画指令再经过我们的动画引擎渲染,最终呈现在视频上。 文字部分相对简单,我们让大语言模型生成文本,然后直接渲染上去。但动画部分,是我们自己的一个数学动画渲染引擎生成的。它的优点在于渲染坐标轴、几何图形等内容的精确度非常高,而这正是我们的核心技术所在。 现在的大语言模型输出的只是文本,我们做的这套 agent 就相当于给了大语言模型一张纸和一支笔,让它能把它想象中合适的教学动画给画出来。画出来的那一部分,就全是我们的技术了。 Founder Park:整个视频最后的合成,包括音视频,是怎么处理的? James:一开始用户会传入一个 prompt,比如「什么是勾股定理?」。第一步,我们让大语言模型去推理所有场景,一般会规定 3 到 5 个场景,这取决于问题的难度。然后,模型会为每个场景生成大致的脚本。接着,再根据每个场景的脚本做第二次推理,生成场景中的文字、对应的图案和人声的文本。人声文本再用 TTS 合成。 最后,我们把所有场景拼接起来,组成一个完整的视频。 Founder Park:我理解第一版是这样的方案。现在加入了随时可交互的过程之后,生成过程是不是也有变化了? James:确实有变化。我们现在为了让用户能最快看到内容,会先生成第一个场景,让用户先看,后面的场景则在后台继续渲染。当用户提出问题时,我们会将他的人声转换为文本,然后把这个文本连同之前所有场景的内容一起交给大语言模型去推理,让它规划接下来的教学场景。后续场景的渲染流程就和之前一样了。 Founder Park:如果用户在听到一分钟时有个问题,他会直接提问。你们收到提问后,就把用户的提问和之前讲过的内容一起返回给模型处理。在这个过程中,用户提问完之后,动画是继续播还是会停下来? James:我们现在的延迟已经从一开始的二三十秒,压到了 5 秒以内。在交互上,我们会做一些过渡,让用户不会过多地关注这 5 秒,整个过程的衔接会比较丝滑。在 4-5 秒内,他就能看到根据他问题全新呈现的内容。 目前阶段的设计是,AI 老师会说:「嗯,我考虑一下」,然后把黑板一擦,就像真实模拟老师一样。你觉得讲得有问题,那我就擦掉重新给你写一遍,这样的流程会感觉比较自然。 而且我们不只是被动地等待用户提问,中途我们也会做 Quiz。我们会根据 Quiz 的反馈和用户的问题进行推理。而且我们不是完全自由麦,而是需要用户主动打开麦克风,有一个开启和关闭的动作。 Founder Park:所以基于这样的机制,最长大概能生成一个小时的讲解。 James:准确来说是没有限制的,如果他一直有问题,就可以一直问下去。 Kai:对,没有预设限制。其实 VideoTutor 做这个方向,也是随着多模态 AI 的进步,我们并不是在创造需求,而是在更好地满足已有的需求。你看线下的真人教育,为什么美国家长愿意付很贵的钱?因为美国教培行业更多是一对一教学,每小时 100 美金起步。就是因为线下的老师能做到引导式提问,我能观察到你哪里不会,然后接着问你。VideoTutor 也是尽量去实现这种真老师的教学效果,让每个孩子都能做到实时互动、实时教学。 Founder Park:学生上课时,会要求开启摄像头吗? Kai:不太会。学生是否开摄像头主要取决于美国的隐私法案。产品里面不太会设计强制开启的功能,是否开启取决于学生的意愿。主要的交互还是通过提问和语音反馈。 Founder Park:技术上,你们是采用小模型和云端大模型配合的策略,还是怎么样? Kai:是一种配合。我们内部有一个数据集,现在已经有超过 10 万多条的视频数据。这些数据中比较好的都会被人工进行二次标注,然后用来训练微调模型。比如我们现有超过 8000 条的 SAT 样本训练数据。这些微调过的小模型会配合云端的通用商用模型像 Claude、Gemini 来做。 Founder Park:用 Claude、Gemini 还是 GPT,会对产品的核心性能有影响吗? Kai:我们主要涉及 K12 领域,基础模型的水平已经足够了。但为了确保 100% 正确,我们会调用两个模型同时校对,如果两个模型答案一致,那基本就不会出错。在代码生成方面,更多还是以 Claude 为主,它的代码能力比较好。 Founder Park:现在产品的技术瓶颈在哪?是模型能力还是代码生成? Kai:模型能力是其中一环。还有就是渲染,现在已经攻克到 5 秒以内,随着 GPU 的更多部署还能更快。另外一个就是长期记忆能力。我们需要对学生进行长期的学习行为数据积累,知道这个学生有哪些知识点不懂,比如一个月前学的知识点忘了,可以重新提醒他。 James:我们在渲染时间上其实下了很多功夫,一直在做技术突破,从一开始的 2 分钟到 1 分钟,再到现在的 10 秒以内。我们最终的目标是希望能做到基本没有延迟的渲染,用户一问,推理一结束马上就出结果。这是我们团队目前在攻克的一个难题,但已经找到了新方向。 不看完播率,只看最终考试分数 Founder Park:现阶段怎么衡量产品的核心指标?怎么判断一个视频对用户是有用的? Kai:最核心的一个指标就是考试。在新版本里,你看完视频,结尾会有一个 quiz,做对了就证明你理解了,没做对就证明没讲明白。 学习效果没办法只看完播率,有些学生可能看一半就懂了。在他看一半的时候给他做个测试,通过了,剩下的就不需要看了。我们产品的核心指标,就是看多少学生在这里提高了分数。 Founder Park:但他最终的考试是在别的场景完成的,你们怎么得到他是否通过的这个结果? Kai:这就要说到美国的产品文化,就是用户使用产品后,得到好的结果,会有一种自发性的分享。很多学生用完 VideoTutor 考完 SAT 后,会主动过来分享他们的使用体验和成绩。我们还会让他们成为校园大使,进行二次传播。 我们有 20 个高中生组成的校园大使。其实你看 Mercor 早期非常成功,用的就是典型的「用户成功故事」模式。Mercor 早期帮很多印度程序员找到了美国的工作,然后他们就会联系这些用户,给他们拍一个 user story,讲怎么用 Mercor 找到工作的。这形成了很好的口碑传播。VideoTutor 也是一个道理,我们要的就是更多学生使用产品后达到非常好的效果,然后把这些学生的经历做成 user story 分享出去。 Founder Park:学生主要分享的渠道是在哪? Kai:学生主要在 TikTok,家长在 Facebook 的群组里。 Founder Park:如果把时间放到半年或一年的时间维度,你们规划的产品增长方式是怎样的? Kai:我觉得本质上,VideoTutor 核心还是一个 C 端用户产品,口碑传播非常重要。很多成功的 AI 应用早期都是靠种子用户的口碑,比如设计师用了觉得好,就传播开了。对我们来说,核心指标就是有多少 SAT 考生用了这个产品后考了高分,然后传播给其他孩子和家长。家长主要用 Facebook 和 Instagram,学生用 TikTok,我们会在这些平台上传播。当形成这种共识性的口碑时,学校老师自然而然就会意识到。我们早期能被这么多学校知道,就是因为很多老师用了觉得不错,推荐给了学校的采购负责人。所以,最核心的还是 C 端用户的口碑传播,多少孩子用了之后提高了分数是关键指标。 Founder Park:新版本大概的状态和推出的时间规划是怎样的? Kai:我们希望最快在两个月以内正式 public release。届时学生能够以很低的延迟做到所问即所答,并且理科场景的图形渲染能做到 100% 准确。当然,我们暂时不会覆盖竞赛场景或者像线性代数这种复杂的大学知识,更多还是覆盖 K12 领域。 Founder Park:VideoTutor 现在的壁垒或者护城河是什么? Kai:我觉得有几点。第一是数据飞轮。视频背后都是代码,用户生成的好的视频数据,经过二次标注后,就能被重新训练微调模型。越多的数据,视频效果就越好。另外就是学习行为数据,我们知道不同学生哪个知识点薄弱,就能建立起数据飞轮,越多人用,产品就越懂学生。第二是领先的技术优势,比如动画引擎的算法。虽然算法本身不是最核心的优势,但随着我们快速迭代,数据越来越多,优势会更明显。 第三是品牌,VideoTutor 已经在北美家长圈里成为 AI 教育领域的一个头部品牌了,家长的信任度也是一种无形的壁垒。 Founder Park:三到五年后,你预期 VideoTutor 最终会成长成一个什么样的产品? Kai:我们希望未来 VideoTutor 能成为每个人学习理科知识的 AI 老师。我们只做理科。我觉得未来它会超过多邻国。多邻国是一个世界级的语言学习产品,但在 STEM 理科场景,过去一直没有出现世界级的产品,因为理科需要太多图形渲染。现在基础模型的技术已经 ready 了,所以我觉得理科场景会诞生下一个「多邻国」。 招人,尤其想要国内大厂出来的人 Founder Park:你之前有过几次创业经历,大概都是做什么的? Kai:我现在大三。大一的时候就和 James 一起创业做教育产品,拿了 20 万美金的天使投资。虽然那次失败了,但学到了宝贵的经验:你不能陷入同质化的竞争。当时我们做的 App,市面上有很多同类产品,早期就不得不陷入投流竞争,很难收费。 第二次创业,我是作为联合创始人加入另一个团队 MathGPTPro,待了几个月。在那个阶段,我学到了怎么看产品指标、如何打造产品、怎么做用户扩展。也是在那个时候,我得出一个结论:基于文字类的解答型教育产品已经到头了。因为它和 ChatGPT 没什么区别,而且过去像作业帮花很大代价做的结构化知识题库,也被大模型的编辑能力取代了。所以第三次创业,我就知道,可视化是必然的趋势。 赵凯在哈佛大学跟 Sam Altman pitch 的合影 Founder Park:过去的两段经历,除了让你认识到文字类产品的局限,在团队或其他方面,对你现在做 VideoTutor 有什么帮助吗? Kai:有很大帮助。 第一点,更好地判断方向和产品是否有未来。我会通过看竞品的网站流量、营收,来判断整个产品的进化方向。 第二点,产品打造方面,能更好地判断产品的开发节奏,包括产品设计、前后端对接、要看哪些指标。 第三点,团队管理和组织文化能力。我建立了更完整的管理制度,包括每个同学的分工、奖励和期权发放。还有,也学会了怎么去融资。这一轮 1000 万美金的融资,我们在 20 天以内就完成了。 Founder Park:你们现在团队有多少人? Kai:6 个人,大家住在一起。 Founder Park:团队最初是怎么搭建起来的? Kai:我跟 James 已经创业两次了。我们俩都是一个学校毕业的,大一的时候就一起做了一款 App。大二的时候,我跟另外两个人一起创业,大家彼此都认识了。当意识到这个技术能带来非常大的产品愿景时,我们就联系组队来做这个产品。之前大家都是校友,包括团队另一个合伙人 Nick 也是我的大学室友。 Founder Park:你们现在也准备扩招,想招什么样的人? Kai:我们主要招后端、前端、大语言模型和 UI/UX 方面的,希望是有经验的。因为我们现在已经跨过了试错阶段,进入了产品快速 build 的阶段,需要有经验的人来帮助我们成长。 Founder Park:需要有经验的工程师、产品经理和增长负责人,来把产品从 1 做到 10,甚至从 10 做到 100。 Kai:是的,就是这个阶段。我们预期把团队扩充到 9 到 10 个人,核心还是以招工程师为优先。 这次招的可能会在国内,所以是 in-person 和远程混合的方式。 Founder Park:希望这个人是什么画像的? Kai:我们更希望他是在一些大厂经历过的,比如字节、美团。因为字节是一个高速、比较卷的组织文化,重视年轻人。在字节训练过的人,有比较好的方法论和能力,加入我们之后能把这些成功的经验带进来,进行融合学习。 想要在国内大厂打过硬仗、有快速迭代经验的人。我们已经度过学生创业阶段了,不太需要招新手,更多需要招一些有经验,但又不是那种完全的「行业老炮」。因为行业老炮可能要顾及家庭,没办法那么卷。所以中间层次的,年轻又能卷的就比较好。 我们愿意给优秀的人才丰富的期权。我们虽然融了 1100 万美金,但为什么没在美国招工程师?就是因为我们觉得国内的产品力和工程能力真的非常好。这一波 100% 会有华人经营的团队打造出伟大的产品,在国际上跑出来。现在很多 AI 应用层面都是华人打造的,国内的工程能力真的很厉害。这也是我们的优势,要利用中美两国之间的优势。 硅谷的大学生,都在 AI 创业了 Founder Park:现在尤其是在硅谷,大学生创业的趋势特别明显,你看到的是一个什么样的状态? Kai:看一个事实,就说这轮百亿美金估值的公司:主打 AI 招聘的 Mercor,已经完成 3 亿多美金的新的融资,估值已经百亿美金;而 Cursor 已经是板上钉钉的 100 亿美金估值。对应的还有像 GPTZero、Pika 等等。这些都是大学生创业项目,尤其是 Cursor 和 Mercor 的创始人都是大三辍学生。 这一波年轻人创业,都有一个特点,就是高度差异化竞争。他们在极其窄的领域里专注去做,没有做通用的东西。比如 Mercor 做 AI 招聘,一开始就只做印度程序员的招募。 第二点是环境。整个硅谷的资本环境和底层创新,像斯坦福、YC、Peter Thiel 的基金,都在最早的阶段支持大学生创业,不管你有没有成熟的想法,都愿意支持你,并且提供强大的人脉网络。 第三点,我觉得是这些大学生的品质。无论是我们,还是硅谷出来的这些大学生,都有非常勇敢的冒险精神和极强的学习能力。这种勇敢闯荡的精神,国内很多学生可能不太具备。因为在硅谷,身边有很多同龄人成功的案例激励着你,资本环境也愿意相信年轻人。 对我来说,当时也对比过成本和收益。如果我选择读完大学再找工作,未必能还得起家里的留学成本,也未必有很大的收益回报。但如果选择创业,我能在最年轻的时候去疯狂学习,我的人生就有无限的可能。我从小就想创立一家伟大的公司。 Founder Park:为什么今天这一代大学生创业能做出百亿美金的公司,而以前可能卖个一两千万美金就算很了不起了?这里面有 AI 的热潮和泡沫因素吗? Kai:我觉得不完全是泡沫。Cursor 有 4.5 亿美金的真实营收,这是很可靠的。这背后,是这一代年轻团队的方法论和认知 insight 非常关键。你看这些团队,背景都挺优秀,他们有非常好的学习能力。 Cursor 早期就是靠身边的大学生程序员,这些人对 AI 接受度高,给了很强的反馈。创始人本身也是个小天才工程师,能深刻理解用户,工程迭代能力强,早期就四个人把产品干起来了。他们把产品迭代好之后,就形成了用户口碑,有了营收,投资人也怕错过下一个 Mark Zuckerberg,所以资本又来助力。 最底层的条件是,AI 这波很多技术是新的,年轻人学习速度快,又务实、靠谱、敢干,所以有极致的用户理解和超快的迭代速度,去击败传统的产品。比如在 Cursor 之前,GitHub Copilot 做得也挺好,但为什么没干过它?就是因为用户体验和执行速度。 Founder Park:是不是可以说,因为 AI 是个新技术,所以很多产品认知也需要用新的角度来看? Kai:对,年轻这一代比上一代创业者有更深的认知见解,能离用户更近。现在主流的 AI 用户都是 00 后了,他们学习和反馈的迭代速度、包容程度,都比上一辈创业者更快。 所以,认知迭代速度是核心。移动互联网时代,技术迭代是以年或者季度为单位的,但 AI 时代,技术迭代可能是以天为单位的。作为 founder,你必须快速学习,而年轻人更能熬夜,更有拼劲。 Founder Park:之前有媒体说硅谷很多创始人也开始 996 了,你们怎么看? Kai:我身边一些白人创业者朋友,融了很多钱,也 996。他们也跟我们一样,租个大 house,所有人生活在一起办公。我觉得 996 更多是环境所迫,现在硅谷有点像淘金热,大家都不想落后,那就只能比产品迭代速度,必须熬夜快速迭代。这是一种环境塑造,倒逼人必须这么做。 Founder Park:硅谷的这些大学生创业,在赛道选择上有什么趋势吗? Kai:我觉得无论是我们做教育,还是其他人,大家都有一个趋势,就是在自己的舒适圈里创业。舒适圈指的是你对这个领域和用户足够了解。Cursor 创始人对 coding 非常了解,我们做教育也是因为对这个人群足够了解。现在的年轻人更多是在自己已有的认知舒适圈里创业,不再贸然跳到一个不了解的领域。因为这样你获得的用户的反馈才足够快、足够正确。 还有认知叠加。我们三次都做教育,我的认知是不断叠加的。这帮大学生不太会贸然做自己过去没干过的事,都是想着怎么干得更好。他们有新一代的思维方式,在自己认知圈里不断迭代,勇于创造机会。 还有一点是勇敢闯荡的精神,不太会因为别人的否定而否定自己,有一种「I don't care what you think about me」的态度,非常自信。背后就是「高速实验」的文化,我知道我产品还没 ready,但我不管,快速上线、快速迭代、快速反馈。 Founder Park:这个风潮大概是从什么时候开始的? Kai:我觉得是一种共识性的成功。当大家看到像 GPTZero 这样的项目,从宿舍里成长起来,不断迭代,然后获得资本助力和用户认可,这种快速试错、快速爆发的成功案例多了,就形成了共识。 一句话,「Better done than perfect」,完成比完美更重要。而且大家也不太担心竞争,硅谷很多 founder 都愿意把自己的产品理念讲出来,不怕你抄,我只要快速迭代就好。我觉得这一波年轻人还有很好的 story telling 的能力,这种讲故事不是假大空,而是在务实求真的基础上,加上自己对未来的展望。 Founder Park:先把自己营销出去。 Kai:对。我觉得底层的观念在于冒险精神和极度自信。在这种驱动下,他们就不断勇敢试错,不怕讲错话。大胆地讲自己的产品理念,大胆去执行,错了大不了再改。这种不怕试错的文化,促成了这一波大学生创业的热潮和成功。 美国那边的 VC 也都会看大学生的项目,YC 每期都会固定投一些大学生的项目。 融资是 VideoTutor 现在最不需要担心的事情 Founder Park:如果回到刚做 VideoTutor 的时候,你会给自己提什么建议?有什么可以做得更好的地方? Kai:我觉得应该是节奏更快一点。还有就是团队组成。VideoTutor 的团队是经过多轮磨合的。如果早知道,我会更早地根据产品需要的技能画像,去更好地组建团队。我觉得创业回归到最后,组织能力非常关键。我会花更多时间在组织能力上:选人、识人、用好人。 现在的团队适合从 0 到 1 的成长,但要把 VideoTutor 做得更大,还是需要更有工作经验的人加入进来,把他们优秀的经验和能力带到团队,帮助整个团队共同成长。 Founder Park:未来半年内,你觉得 VideoTutor 可能会遇到什么样的产品或技术难题? Kai:我觉得一个是渲染,要降到真正的零延迟,还需要工程上的突破。第二点是增长方面,我觉得是产品的 taste,这背后包含很多东西,比如 UI、交互设计是否丝滑完美,功能交互是否没有 bug,视觉布局是否漂亮等等。这些对我们来说都是考验。 James:我觉得一开始我们对 VideoTutor 的定位是针对所有学科的可视化教学辅导,但后来我们做得非常垂直,只针对数学领域,因为那是我们最擅长的。我们的数学渲染引擎是最专业的。接下来重点要突破的,可能就是横向扩展。比如,如何把可视化的优势带到文科类场景?比如解释「锄禾日当午,汗滴禾下土」。这是我们接下来在技术上要考虑的点。 Founder Park:会因为创始人的背景在后续扩张上遇到困扰吗? Kai:不太会。其实有很多大的 VC 都找过我们,像 a16z 这些,不会在太早期出手,而是在团队已经有成功迹象时再助力,这样他们知道投资不会失败。我们和很多大 VC 都保持着很好的关系。 融资是 VideoTutor 最不需要担心的事情,最需要担心的还是围绕着用户生态和产品。
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