人工智慧（AI）對傳統商業模式的威脅正在股市蔓延，從軟體公司擴散至更多行業。財富管理類股成為最新的“受害者”。美東時間10日周二，金融軟體供應商Altruist Corp.周二推出一款用於制定稅務策略的AI工具，可幫助理財顧問為客戶制定個性化策略，並生成工資單、帳戶對帳單及其他檔案。這一功能直指傳統財富管理公司的核心業務。Altruist發佈的工具立即引發市場對傳統財富管理公司業務前景的擔憂。周二盤中，嘉信理財（SCHW）一度跌9.5%，收跌7.4%，Raymond James Financial Inc.（RJF）和LPL Financial Holdings Inc.（LPLA）午盤曾分別跌逾9%和11%，分別收跌近9%和逾8%，Stifel Financial Corp.（SF）盤中曾跌超7%，最終收跌3.8%。彭博行業研究分析師Neil Sipes表示，“此次拋售似乎與市場對AI顛覆理財諮詢和財富管理模式的擔憂有關”。投資者可能主要擔心效率紅利因競爭而消散，長期費率壓縮以及潛在市場份額轉移。Sipes指出，當前投資者的關注點集中在效率提升帶來的競爭壓力，以及可能導致的長期費率壓縮和市場份額轉移。這種擔憂反映出市場對AI工具取代人工服務能力的重新評估。財富管理股暴跌前一天，保險經紀類股剛剛經歷類似重挫。上周，AI初創公司Anthropic發佈的新工具更是引發了軟體股大規模拋售潮，暴露出市場對AI顛覆傳統行業的深層焦慮。保險經紀股周一受重創在財富管理股暴跌前一天，保險經紀類股剛剛領教了AI工具的衝擊。標普500保險指數周一收跌3.9%，創2025年10月以來最大單日跌幅。Willis Towers Watson PLC當日跌幅達12%，創下自2008年11月以來最大跌幅。Arthur J Gallagher & Co.下跌9.9%，Aon PLC跌9.3%。彭博行業研究保險業分析師Matthew Palazola表示，拋售可能與私營線上保險購物平台Insurify推出的新AI工具以及Anthropic的新工具有關。Insurify的應用使用ChatGPT比較汽車保險費率，輸入車輛資訊、客戶信用記錄、駕駛記錄等細節即可完成比價。該應用於2月3日上線。Palazola指出，"這些應用可能對保險經紀公司的部分諮詢業務構成威脅，但我們認為它們更像是效率放大器，而非生存威脅。"Anthropic引爆軟體股拋售潮市場對AI應用顛覆多個行業的擔憂上周大規模湧入股市，導火索是AI初創公司Anthropic發佈的新工具。這些工具旨在自動化從法律服務、資料服務到金融研究等領域的工作任務。消息公佈後，投資者拋售大量股票，從Expedia Group Inc.到Salesforce Inc.，再到倫敦證券交易所集團均未能倖免。在上周五隨著抄底資金入場而股價反彈之前，廣受關注的軟體類ETF iShares Expanded Tech-Software Sector ETF（IGV）上周前四個交易日累跌約12%。加拿大上市的湯森路透股價上周暴跌20%，創該司上世紀90年代上市以來最大單周跌幅。金融研究公司Morningstar Inc.經歷了自2009年以來最糟糕的一周。軟體開發商HubSpot Inc.、Atlassian Corp.和Zscaler Inc.跌幅均超過16%。媒體統計顯示，軟體、金融服務和資產管理類股的164隻股票上周市值合計蒸發6110億美元。顛覆威脅成為市場新現實Futurum Group首席執行長Daniel Newman上周末評論稱：“事態每周、每天都在發展。可能受到AI影響的公司範圍每天都在擴大。"自2022年底OpenAI的ChatGPT問世以來，AI的顛覆潛力一直是熱議話題。但直到上周之前，市場注意力主要集中在受益者身上。隨著數千億美元投入算力建設，投資者熱捧晶片製造商、網路裝置公司、能源供應商和材料生產商等被視為受益方的企業股票。這一策略回報豐厚。自2022年底以來，追蹤半導體相關股票的指數漲幅超過兩倍，而IGV上漲61%，標普500指數上漲81%。但Anthropic、OpenAI以及Google等公司將新工具快速推向市場，使長期以來理論上的顛覆顯得更加迫在眉睫。僅在過去一個月，Google就憑藉一款可通過簡單圖像或文字提示建立沉浸式數字世界的工具衝擊了視訊遊戲股。而Anthropic發佈的基於Claude編碼服務的工作助手則引發軟體股暴跌。KeyBanc軟體分析師Jackson Ader表示：“如果你的業績和指引不達標，就會讓人質疑：我們對整個類股還能有什麼信心？”傳統軟體製造商受到的打擊尤為嚴重。Salesforce較2024年12月的歷史高點下跌48%，ServiceNow自2025年1月觸及峰值以來已下跌57%。據高盛主經紀商資料，軟體是今年以來所有類股中淨賣出最多的類別。截至2月3日，避險基金對軟體的淨敞口降至不到3%的歷史低點，而2023年時這一比例曾達到18%的峰值。不過，彭博行業研究彙編的資料顯示，華爾街分析師對利潤前景的看法實際上在改善。分析師預計，標普500軟體和服務成分股2026年的盈利將增長19%，高於幾個月前預測的16%增幅。Boston Partners全球市場研究總監Michael Mullaney表示：“人人都在假設營運指標會見底。我對此持懷疑態度。即使存在顛覆，利潤和利潤率最終可能也會保持良好。如果我是成長型基金經理，我會逢低買入。” (華爾街見聞)

在短短48小時內，馬斯克旗下人工智慧初創公司xAI連續兩名聯合創始人離職，並且兩人都是華人。xAI華人聯合創始人Jimmy Ba周二表示，他已離開埃隆·馬斯克的這家初創公司。“是時候重新調整我對大局的看法了。2026年將會是瘋狂的一年，很可能是我們物種未來最忙碌（也是影響最深遠）的一年，”據知情人士透露，Jimmy Ba直接向馬斯克匯報工作。直到去年年底，他一直負責公司的大部分事務，之後他的幾項職責被分給了另外兩位聯合創始人Tony Wu和Guodong Zhang。據去年年初的一份組織架構圖顯示，Jimmy Ba此前還負責管理一個擁有超過一千名人工智慧導師的團隊。該職位已於去年9月由迭戈·帕西尼接任。Jimmy Ba在多倫多大學完成本科、碩士及博士的學業。如今身為多倫多大學電腦科學系助理教授的他，曾在該校師從諾貝爾獎得主傑佛瑞·辛頓（常被稱為“人工智慧之父”），並獲得博士學位。他也是深度學習領域的重要人物。他開發的Adam最佳化器是訓練深度學習模型的首選演算法之一，廣泛應用於AI領域。他的研究涵蓋了強化學習、自然語言處理等多個方向。Jimmy Ba是48小時內第二位離開xAI公司的聯合創始人。xAI的聯合創始人之一——華人大神吳宇懷（Yuhuai Tony Wu）——在加入公司不到三年後離職。周一，吳宇懷在X上發帖宣佈辭職，他表示：“是時候開啟我人生的新篇章了……這是一個充滿無限可能的時代：一支擁有人工智慧的小團隊可以移山填海，重新定義一切皆有可能。” 他感謝了馬斯克，但在聲明中並未透露下一步的計畫。吳宇懷曾就職於Google，是xAI的12位聯合創始人之一，其他聯合創始人包括馬斯克，該公司於2023年創立。吳宇懷是一名95後，杭州建德人，初中在杭州讀書，高中轉到加拿大。2015 年，他以滿績點的成績從加拿大新不倫瑞克（NB）大學畢業，又在2021年於多倫多大學機器學習專業博士畢業，與Jimmy Ba一樣也是師從“深度學習之父”傑佛瑞·辛頓。博士期間，他曾在Deepmind和OpenAI實習。他的研究方向是打造具備推理能力的AI，曾開發自訓練增強推理模型STAR和語言模型Minerva，目標是創造一個能解決所有數學難題的AI“數學家”去年2月18日，xAI發佈了被稱為“地表最聰明AI”的Grok 3。發佈會上，吳宇懷和Jimmy Ba就是坐在C位的兩位華人科學家之一，足見他們在Grok 3研發中的關鍵地位。截至目前，吳宇懷至少是xAI第五位退出的聯合創始人。凱爾·科西奇於2024年離職，伊戈爾·巴布什金和克里斯蒂安·塞格迪則於去年離開。此外，同樣是華人的楊格（Greg Yang）上個月表示，在被診斷出患有萊姆病後，他將卸任。楊格出生於湖南，初中赴美求學。楊格在哈佛大學先後取得數學學士學位與電腦科學碩士學位，師從丘成桐與亞歷山大·拉什兩位學者，2018年斬獲本科生數學領域最高榮譽摩根獎（Morgan Prize）榮譽提名，畢業後加入微軟研究院。2019 年，楊格曾受邀在國際華人數學家大會上發表演講。加入xAI前，楊格曾任微軟雷蒙德研究院高級研究員，其提出的 “Tensor Programs” 框架為GPT-3等大模型的參數調優奠定了理論基礎。2023年xAI成立時，他作為核心創始成員加入，主導Grok大模型的數學理論與底層架構研究，是馬斯克AI版圖的關鍵技術推動者。馬斯克於2023年與另外11位創始人共同創立了這家人工智慧公司。目前已有6人離開了公司——其中5人是在過去一年內離開的。xAI官方顯示，12位聯合創始人中，除了Jimmy Ba、吳宇懷和楊格外，僅剩兩位華人。值得注意的是，這三位華人聯合創始人的離職，恰巧是在xAI與SpaceX的合併之後，不禁引發業界的猜想。xAI與SpaceX合併後的公司估值達到1.25兆美元。這筆交易有望緩解xAI的資金困境。xAI一直在籌集大量資金，以應對其為建設資料中心、購買晶片和支付人才費用而消耗的巨額現金流。但是，這一合併卻很可能引發了xAI高層技術骨幹的出走。 (美股財經社)

隨著1月底美國司法部公佈了最後一批關於“淫魔富商”愛潑斯坦案件的調查檔案投行圈又新增地獄笑話一則：“ 跟你同期一起的實習生，可能就有走愛潑斯坦後門進的🤐”*開玩笑的別來沾邊🙏🙏🙏01愛潑斯坦的瓜，吃到了投行圈...1月30日，美國司法部正式公佈了最後一批愛潑斯坦案件的調查檔案：300萬頁檔案、2000段視訊、18萬張圖片，如同驚雷般再次引爆全球輿論。cr.NYT這場橫跨數十年的權力、金錢與罪惡的博弈，從最初的“逍遙法外”到2019年在獄中“離奇自殺”。如今數百萬頁機密檔案的解密徹底撕開了美國上流社會的遮羞布。在翻閱那堆密密麻麻的證據清單裡，除了不堪入目的名流醜聞清單，還發現了盲點——愛潑斯坦私底下不僅是情感顧問、投資顧問，還偷偷當起了求職中介......頂級權貴二代也操心實習！*以下郵件內容均來源於美國司法部官網根據DOJ公佈的資料，一封2013年6月的郵件顯示，愛潑斯坦的助手詢問著名設計師品牌Vera Wang是否願意接收來自義大利阿涅利家族的實習生。郵件內容Vera Wang是否想要一名來自阿涅利家族的實習生？郵件內容發件人：Lesley Groff （愛潑斯坦助理之一）傳送時間：2013年6月24日 周一 下午3:25收件人：Epstein Jeffrey主題：給Vera Wang的阿涅利家族實習生簡歷Vera想看一下你之前推薦給她的那位阿涅利家族實習生的簡歷……你現在手頭還有這份簡歷嗎，我再轉交給Vera一次。郵件內容（回覆引用）發件人：Lesley Groff（愛潑斯坦助理之一）傳送時間：2013年7月23日 周二 下午1:27收件人：Nina Furia（Vera Wang 私人助理）主題：有關Jeffrey Epstein嗨Nina，這件事有點奇怪……我找不到之前發給你的那幾封關於xxx的郵件了。我記得當時向你“介紹”過她作為一名實習生，郵件裡可能寫了類似這樣的話：“Vera可能會對來自xxx家族的實習生感興趣嗎？”這些資訊對你有幫助嗎？郵件內容發件人：Nina Furia（Vera Wang 私人助理）傳送時間：2013年7月24日 周三 下午8:20收件人：Lesley Groff（愛潑斯坦助理之一）主題：回覆：Jeffrey Epstein她將每周一半時間在我們的授權部門實習，另一半時間在設計部門實習。謝謝！這組郵件來往中提到的Vera Wang這個牌子，可以說是婚紗界的天花板，其創始人美籍華人設計師王薇薇（Vera Wang）被譽為“婚紗女王”。cr.Vera Wang而整個過程中的“簡歷”似乎只是形式，而如果你對“阿涅利”這個姓氏有所瞭解，那應該瞬間明白了一切。郵件中出現的“阿涅利家族”是義大利乃至整個歐洲赫赫有名的“老錢”家族。阿涅利家族現任掌門人約翰·埃爾坎或許你對這個名字不太熟悉，但一定聽說過由他們在一百多年前創立的菲亞特汽車。如今，阿涅利家族通過其投資平台EXOR建構了龐大的產業版圖，涵蓋汽車（如法拉利、瑪莎拉蒂）、金融（PartnerRe保險）、媒體（《經濟學人》）以及足球（尤文圖斯俱樂部）等多個領域，甚至深度影響著歐洲政經格局。對這樣的家族而言，實習不是學習機會，而是身份象徵。當然這樣的事情不止一件，另一份2016年8月的郵件中也曝光了愛潑斯坦幫實習生landing一份基金公司崗位的內幕。郵件內容發件人：Richard Kahn（愛潑斯坦的私人會計師）日期：2016年8月1日 9:06Jeffrey希望安排一位名叫Maxim Churkin的小孩作為實習生從九月到十一月每周兩天來你們公司觀摩學習。請告知，謝謝。郵件內容發件人：Ari Glass收件人：Richard Kahn（愛潑斯坦的私人會計師）主題：轉發：實習生日期：2016年8月1日 9:07我們可以安排。您或Jeffrey今天晚些時候是否有空討論？郵件內容發件人：Richard Kahn（愛潑斯坦的私人會計師）收件人："jeffrey E." 主題：轉發：實習生日期：2016年8月1日 13:15您希望我和Ari（基金公司創始人）談，還是您親自來？如果由我來談，請告知需要注意的其他細節。是否有薪酬？在美國工作的合法身份？謝謝。據傳該名叫Maxim Churkin的實習生還並非顯赫權貴家族的核心人物，都能得到這樣細緻的安排。這一套流程下來行雲流水，各方響應效率極高的同時還關心備至，能關注到實習工作的性質是否unpaid，以及實習生是否有美國身份，需要sponsor等等......挪威大使家公子鬧烏龍當然，並非所有所有的特權安排都能如願以償。要說“愛潑斯坦求職門”中最出名也是最多細節流出的大烏龍事件，那還得是挪威駐英國大使家的“公子”。事情的起因是這位挪威駐英國大使想幫自己16歲的兒子Edward去倫敦搞個5天的Work Experience，於是找愛潑斯坦幫忙，愛潑斯坦就委託David Stern（“首席跑腿官”）幫忙找關係。Stern先是盯上了渣打銀行，發郵件給CEO Bill Winters，並且提到了Edward的父親（前聯合國副秘書長）和母親（挪威駐英國大使）的身份，然而人間清醒Bill Winters並沒有買帳，明確指出給客戶子女安排實習會被監管視為“賄賂”並受到制裁，堅持必須走HR正規流程。給Bill Winters👍，這波渣打的風控真的贏麻了......被渣打拒了之後，他們轉頭找了中國銀行倫敦分行，結果順利塞進去了，並在郵件中David Stern明確承認中行給了巨大的“Special Favour”，讓少爺繞過所有測試流程（“Bypassing all tests”）直接入職。結果Edward少爺去完第一天就開始玩消失，抱怨自己在辦公室像個透明人，不僅不用幹活還沒人理他。中行的反應快得跟處理VIP投訴的客服一樣，馬上給愛潑斯坦發了一段小作文，語氣認真略帶小心翼翼：“第一天主要是讓他適應環境……接下來我們會安排他去交易大廳實際操作，還有高管親自指導。不知道您還有什麼特別要求嗎？”從此該少爺再也沒有露面，連一句正式的告別都沒有，只是通過中間人甩下一句：“那家銀行和我的預期差太多，不去了。”更有意思的是，他在郵件裡連銀行的全稱都懶得寫，只隨意提了句“the bank”，氣得愛潑斯坦和聯絡人火冒三丈。有網友更是爆出：即便如此不體面，愛潑斯坦還是又把少爺塞進了摩根大通，主打一個安排到位。還有網友嘴毒道👇02北美投行求職難如登月？留學生也有捷徑！這些黑幕也從側面反映出，北美投行求職的難度堪比登月，真的不是危言聳聽。需要注意的是上面所有郵件的時間，已經是將近10年前的陳年舊事，就已經捲成這樣。近兩年的情況就更是誇張：就算出生在金融世家，也可能一張Offer也拿不到。之前也有投行MD大佬發文，自己的孩子投了幾百封簡歷才拿到一張Offer。cr.efc這位MD把兒子的求職經歷發到Linkedln後，不少同行都來評論，紛紛表示共鳴。其中有不少是德銀、美國銀行、瑞銀集團和匯豐銀行的其他高管，而他們的孩子們面臨同樣的求職困境。WST就有一位出生於金融世家、媽媽是投行高管的NYU美籍混血甜妹，拿下了全網首批頭部精品投行2027年暑期實習Offer！在投行摸爬滾打了十幾年的媽媽深知投行求職難度之高，也更加清楚有專業的人領路是最明智的選擇👇Maddie我出生金融世家，爸爸媽媽都是“incredibly smart and hardworking”的人，所以我從小就受到一種非常強烈的work ethic熏陶。和同在投行摸爬滾打了十幾年的媽媽說出了我求職方面的焦慮，於是大一暑假，我在媽媽的推薦下籤約了WST，我知道自己需要一個support system，幫我梳理那些曾被忽視的細節——那些無從下手的Technicals、那些雜亂的投遞進度、那些networking很難獲得的內部資源，以及那個我本該更早拿到的結果。但如上文提到的，正因為有如渣打銀行般擁有嚴格的招聘流程管理的投行，從另一個角度來看，這未嘗不是一件好事。畢竟現在所有學生都站在同一起跑線，得一起闖過自動化簡歷篩選、統一測試和標準Hirevue面試這幾關 —— 就算是富二代想進投行，也得跟著一起卷，大家憑實力公平競爭，這樣反而更讓人有衝勁，想朝著目標拼一把。“愛潑斯坦求職門”本質實際上是：在高度資源化、強圈層化的社會裡，“機會”往往不是市場自動分配的，而是被少數人通過“准入門檻+背書體系+資訊壟斷”進行再分配。也正因為如此，再回頭看北美投行求職，會更容易理解為什麼WST一直強調Networking：投行招聘本質就是高篩選、強路徑依賴、資訊差巨大的市場。很多坑位不是“海底撈”，而是靠校友、同事一句話的 referral、一次coffee chat裡建立的可信度、以及你對組裡deal/需求的提前匹配來推進。眾所周知，北美投行求職鐵律：沒有networking=沒有面試。很多投行regional office其實是把networking call當成第一輪面試了，經常會問一些簡歷相關的問題，甚至還可能會問到technicals。對於想求職投行的留學生而言，通過networking不僅能獲取投行內部招聘的一手資訊，更關鍵的是有機會爭取到referral。 (WallStreetTequila)

核心要點模型“大路貨”化： 頂尖模型間的代差已從 6 個月縮短至 3 個月，基礎模型正迅速商品化，技術壁壘正在瓦解。告別 AGI 幻想： 相比遙不可及的通用人工智慧，企業更需要“系統思維”。價值不再由模型大小決定，而由定製化程度決定。“保姆式”服務是剛需： AI 尚未達到“開箱即用”。目前最成功的商業模式是：頂尖模型 + 深度行業服務。工業級應用落地： AI 正在走出聊天框，進入半導體製造（ASML）和全球物流調度等物理世界場景，重構生產流程。在 AI 的競技場上，我們似乎正迎來一個轉折點。經歷了三年的激烈軍備競賽，頭部玩家——OpenAI、Google、Anthropic——的模型能力似乎正逐漸趨同。當基礎模型不再是遙不可及的“神話”，而是逐漸變成一種大宗商品時，AI 行業的商業邏輯將發生怎樣的巨變？近日，歐洲 AI 獨角獸 Mistral AI 的聯合創始人兼 CEO Arthur Mensch接受了一次專訪。這家成立不到三年、估值已達 140 億美元的法國公司，正試圖在矽谷巨頭的陰影下走出一條不同的道路。基礎模型的“商品化”宿命：差距正從 6 個月縮短到 3 個月到 2025 年底，Google 和 OpenAI 的模型似乎已經旗鼓相當，基礎大模型的“商品化”速度比預想中快得多。Arthur 坦言，這是一項註定會商品化的技術。“建造這項技術其實並不難。全球大約有 10 個實驗室知道如何建構它，獲取的資料相似，遵循的配方也基本一致。因為知識傳播很快，很難創造持久的 IP 差異化。”Arthur 提供了一個具體的觀察維度：算力飽和效應。當預訓練模型的算力達到  FLOPS 等級時，就會遇到資料壓縮的瓶頸。2024年： 開源與閉源模型的差距約為 6 個月。2025年： 這個差距已經縮小到了 3 個月 左右。這意味著，競爭對手們投入數千億美元建立的資產正在迅速貶值。如果模型本身不再是核心壁壘，價值究竟在那裡沉澱？告別 AGI 幻想，擁抱企業“系統思維”如果拼參數不再是唯一出路，AI 公司的戰略重心必須轉移。Arthur 觀察到，即便是 OpenAI，敘事重點也開始從“AGI（通用人工智慧）”轉向更務實的“企業應用”。“AGI 是一個太簡單的概念，對於複雜的企業來說毫無意義。” Arthur 直言，他並不相信存在一個能解決所有問題的單一系統。企業真正需要的是從“魔法思維”回歸到 “系統思維”：定製化是關鍵： AI 在前幾年帶來了巨大的承諾，但企業往往沒賺到錢，原因在於缺乏深度定製。靜態與動態的結合： 自動化工作流需要“靜態定義（規則）”與“動態智能（模型）”的結合。單純依靠模型自主思考是不切實際的。Mistral 的賭注是：未來的 AI 將更加去中心化，垂直領域的專家系統將取代全能型模型。Mistral 的生存之道：開源、主權與“保姆式”服務作為身處歐洲的挑戰者，Mistral 的競爭策略非常明確：1. 主打“主權”與“不被鎖定”“如果整個經濟都將運行在 AI 之上，企業和國家自然希望確保沒有人能切斷他們的系統。”Arthur 將 AI 比作電力，你不想因為供應商不喜歡你，或者地緣政治原因而被“斷電”。Mistral 提供的開源、可私有化部署方案，成了對抗供應商鎖定的有力武器。2. 模型建構者 + 服務提供商有趣的是，Arthur 承認 AI 在現階段本質上是一種 “託管服務”：企業目前缺乏獨立部署和微調的能力。Mistral 不僅提供模型，還提供工具和專業知識，手把手教客戶如何將私有資料轉化為競爭對手無法複製的智能資產。超越聊天機器人：工業才是 AI 的深水區Arthur 認為，AI 正在進入比聊天機器人更硬核的領域：全球物流調度（CMA CGM）： 貨輪進港後的複雜調度，涉及數百人的協調。AI 模型現在可以決策並串聯整個工作流，**效率提升了 80%**。半導體製造（ASML）： 在光刻流程中，利用視覺推理模型分析圖像，驗證晶片雕刻是否存在錯誤。這種極其專業、資料封閉的場景，是通用模型的盲區。“未來十年，所有的製造流程都將圍繞 LLM 協調器 進行重建，就像當年工廠圍繞蒸汽機重建一樣。”我們是否處於泡沫之中？面對“泡沫”質疑，Arthur 的回答十分審慎。他認為，行業確實存在過度投資的嫌疑，因為企業採納 AI 的速度非常緩慢。這不僅是技術問題，更涉及到組織架構的重組和人員職能的變遷。“AI 全面運行整個經濟是確定的，但可能需要 20 年時間。” 他建議企業不要指望購買“開箱即用”的神藥，而應從基礎原型開始，通過使用者反饋進行長期的迭代和進化。 (GD梯度下降)

AI Agent 不用再「裝人類」瀏覽網頁了。Google 在 Chrome 146 中悄悄上線了 WebMCP 的早期預覽版，通過 flag 即可開啟。而這個東西，可能會徹底改寫 AI Agent 與網頁互動的方式。Chrome 146 包含了 WebMCP 的早期預覽，通過 flag 開啟，允許 AI Agent 直接查詢和執行服務，而無需像使用者一樣瀏覽網頁。服務可以通過命令式的 navigator.modelContext API 或聲明式的表單來聲明。而這，用開發者 Alex Volkov 的話說，就像是 UI 裡的 API。這真的很有意思。WebMCP 是一個新標準，允許 Web 開發者為 AI Agent / 智能瀏覽器暴露一套直接的工具集，這樣它們就不用再點按鈕了，而是直接存取網站上的函數！現在的 Agent目前 AI Agent 操作網頁的方式，本質上就是在模擬一個人類使用者：螢幕擷圖、識別按鈕在那、點選、填表、等頁面載入……這就好比你請了一個天才助手，結果讓他蒙著眼睛去操作電腦，只能靠不停螢幕擷圖來「看」螢幕上有什麼。結果就是：又慢，又貴，又脆弱……網站一改版，Agent 就懵了。一個簡單的搜尋操作，可能要消耗上千個 token 來處理螢幕擷圖圖片和 DOM 解析。而 WebMCP 的思路則完全不同：讓網站主動告訴 Agent「我能做什麼」。兩種暴露方式WebMCP 給開發者提供了兩條路。命令式 API通過 JavaScript 的 navigator.modelContext.registerTool() 註冊工具函數。比如一個電商網站可以註冊一個 search_products 工具，AI Agent 發現後直接傳入關鍵詞呼叫，拿到結構化的商品資料——不需要螢幕擷圖，不需要解析 DOM，不需要模擬點選搜尋框。聲明式表單通過標註 HTML 表單元素，讓 Agent 自動理解頁面上的互動能力。這種方式更簡單，適合輕量級場景。兩種方式可以混用。老練的開發者用命令式做精細控制，簡單的網站用聲明式快速接入，靈活度拉滿。極其節省 token據實測資料，WebMCP 的結構化工具呼叫相比螢幕擷圖式的 Agent 互動，token 消耗最多可節省 89%。這意味著，原來要花 2000 個 token 處理一張截圖才能「看懂」頁面，現在一個 JSON 響應 20-100 個 token 就搞定了。而且不需要驗證截圖，工具的返回值直接就是確認結果。微軟和 Google 聯手並且，WebMCP 並不只是 Google 一家在玩。微軟的 Edge 團隊獨立提出了「WebModel Context」方案，Chrome 團隊也有一個類似的「Script Tools」提案。結果，雙方一碰頭發現撞車了，於是決定在 W3C Web Machine Learning 社區組下合併為統一的 WebMCP 提案。微軟 Edge 平台的產品經理 Kyle Pflug 稱：WebMCP 讓網頁暴露 MCP 工具給 Agent，類似於傳統 MCP 伺服器暴露的工具，但不需要單獨的伺服器元件。這對「人在回路」的場景是天然適配的，因為它運行在瀏覽器的 browsing context 中，可以簡化狀態和認證——而這在傳統的瀏覽 Agent 方案中非常棘手。簡單說就是：網頁本身變成了 MCP 伺服器，但不需要真的跑一個伺服器。如何認證你可能想問：認證怎麼搞？會不會復用使用者已有的登錄會話？答案是：對，就是這樣。WebMCP 運行在瀏覽器的 browsing context 中，天然繼承使用者當前的認證會話和瀏覽器的同源安全模型。Agent 呼叫的工具和使用者手動操作在權限上完全一致，不需要額外的 OAuth 流程或 API Key。這比傳統的伺服器端 MCP 方案簡單太多了。Kyle Pflug 也確認，他們預計「一些網站會同時使用 WebMCP 和傳統 MCP 伺服器」，因為兩者服務的場景不同：WebMCP 適合有使用者在場的瀏覽器場景，傳統 MCP 適合無頭的伺服器端場景。人與 AIWebMCP 的設計哲學有一條很明確的紅線：Agent 是輔助，不是替代。官方文件列了幾條原則：網頁的人類介面仍然是主體，WebMCP 不會替代你的 UIAI Agent 是增強而不是取代人類互動使用者對 Agent 的所有操作保持可見和可控人和 AI 協作，而不是 AI 單干所以 WebMCP 不支援無頭瀏覽、完全自主的 Agent、也不支援後端服務整合。它就是為「使用者坐在瀏覽器前，Agent 在旁邊幫忙」這個場景設計的。兩層 Web 的未來當主流瀏覽器開始原生支援 AI Agent 與網頁的結構化互動，一個有趣的變化正在發生：網站可能要分出兩層。面向人類的層：視覺化、品牌化、敘事驅動。面向 Agent 的層：結構化、Schema 驅動、快速響應。或許，是時候討論「Agent SEO」了：你的網站對 AI Agent 友不友好，可能成為新的競爭維度；那些不暴露 WebMCP 工具的網站，可能會逐漸變得對 Agent「不可見」。雖然目前的 WebMCP 還處於非常早期的階段，API 設計仍在迭代，Chrome 146 中的實現需要手動開啟 flag，但方向或許已經不言而喻：瀏覽器不再只是人類的工具，它正在同時成為 AI Agent 的作業系統。 (AGI Hunt)

2025年，首次公開募股（IPO）市場延續了從2022、2023年低迷態勢中復甦的強勁勢頭。這一年，市場再度見證了IPO數量、特殊目的收購公司（SPAC）數量以及IPO融資規模的全面增長。從資料層面剖析，年底IPO市場呈現出強勁的增長態勢，資金籌集量顯著增加，SPAC市場更是反彈至接近2020年的水平。2025年IPO：連續三年增長借助知名IPO研究學者Jay Ritter的資料，我們對美國公司的歷史IPO情況展開了深入考察。Ritter的資料排除了交易所交易基金，並且將IPO價格低於5美元的公司、SPAC、銀行、單位要約、合夥企業、信託以及房地產投資信託基金（REITS）統一歸入“其他”類別（詳見下文）。IPO數量持續攀升2025年，美國股票市場共迎來了354次IPO，相較於2024年增加了136次，比2023年更是多出206次。不過，這一數字與2021年的巔峰水平相比仍有較大差距。值得注意的是，營運公司的IPO數量仍未恢復到2010年代後半期的規模。IPO融資規模達440億美元2025年，資本募集活動持續升溫，非SPAC的IPO總額高達440億美元，較2024年多出140億美元，比2023年多240億美元。這一數字甚至超越了2015 - 2018年間的總融資規模。其中，81%的新IPO企業選擇納斯達克作為上市平台，這些企業在IPO當天共籌集了250億美元資金。行業格局：科技與工業領銜，醫療獨佔鰲頭科技與工業主導IPO市場在人工智慧浪潮的推動下，資訊技術（IT）公司在2025年非SPAC的IPO中佔據了超過25%的份額，這一現象並不令人意外。IT與工業公司合計貢獻了2025年IPO市場的一半以上份額。其中，不乏一些知名企業：CoreWeave， Inc.（CRWV）成功籌集15億美元，首日市值便達到186億美元。SailPoint公司（SAIL）籌集13.8億美元，首日市值達122億美元。Firefly Aerospace， Inc.（FLY）籌集9.986億美元，首日市值85億美元。然而，2025年IPO融資的冠軍當屬醫療公司Medline公司（MDLN），其IPO籌集資金高達62.6億美元。首日回報：積極趨勢延續首日回報，即IPO pop，是衡量股票從機構配售價到首日交易收盤價回報率的重要指標。2025年，IPO首日回報相較於2024年略有改善，且更接近長期平均水平。具體而言，中位數IPO回報率為13%，平均回報率為22%，71%的公司實現了正增長。不過，我們也觀察到，隨著IPO上市時間的延長，其“熱度”逐漸消退。儘管2025年IPO的中位數表現有所下滑，但從長期來看，其中位數回報優於2024年和2023年的IPO表現。值得一提的是，6個月平均回報率為36%，位居第二，但這一資料排除了6月之後的IPO，因為這些IPO尚未足夠成熟。行業表現分化顯著按行業劃分，醫療保健股表現最為亮眼，截至2025年12月31日，平均回報率高達39%。消費行業也有不錯表現，不過考慮到圖表3中僅有一次消費行業IPO（SFD），其回報率為13%。能源行業表現墊底，平均下跌38.5%。資訊技術行業儘管累計融資最多（112億美元），但截至年底，其IPO平均回報率為 -33%。從資本需求角度來看，各行業差異明顯。MDLN和CRWV是兩大IPO巨頭，首日市值分別達到540億美元和186億美元（儘管實際籌集資金僅為市值的一小部分）。醫療保健行業緊隨其後，34家公司IPO共籌集106億美元。工業行業雖已有53次IPO，但僅籌集50億美元，顯示出工業公司對資本的需求約為醫療保健公司的一半。SPAC市場：復甦跡象明顯數量與規模雙增長2025年，SPAC市場迎來了復甦，新上市SPAC數量達到我們記錄中的第三高水平，僅次於2020年和2021年。這一年，新上市SPAC數量比2024年多88個，僅比2020年少101個。目前，2025年上市的SPAC中有120家仍在積極尋找目標企業（橙色），24個已宣佈達成協議（紫色）。通常，SPAC有大約兩年時間達成協議，不過可通過股東批准延長存續期（一般可再延長一年），之後若未達成協議則必須清算。回顧過往幾代SPAC的情況：2024年所有SPAC仍在運作，截至年底，8個完成交易（綠色），26個已宣佈，22個仍在運作；2023年僅有兩個SPAC仍在運作，兩個已清算（黑色）；2021年上市高峰年度的SPAC中，已有50%被清算。融資規模創新高2025年，許多SPAC籌集的資本超過了前三年。中位數SPAC籌集資金達2億美元，2021年略低於2.2億美元，大致與2016 - 2020年持平。價格穩定在10美元左右仍在積極尋找目標的SPAC價格範圍在9.94美元至13.03美元之間，平均價格為10.47美元，中位價為10.28美元。宣佈交易的SPAC價格略高，這主要得益於WLACU的強勁表現。資料顯示，僅有少數宣佈交易的SPAC交易價格超過11美元。展望2026：IPO市場有望續寫輝煌2025年無疑是過去十年中IPO表現最為出色的年份之一（僅次於2020 - 2021年）。這一年，我們見證了IPO數量、融資規模、SPAC數量的全面增長，以及首日回報的改善。我們的IPO脈搏預測，2026年IPO市場將持續保持強勁態勢。僅“百角獸”（估值達到1000億美元或更高的公司）潛在IPO名單就包括SpaceX（最近收購了xAI）、OpenAI、字節跳動、Anthropic AI、Databricks和Stripe等。彭博社預計，得益於人工智慧投資熱潮，總市值達3兆美元的公司有望在2026年首次公開募股。簡而言之，2026年極有可能成為首次公開募股（IPO）歷史上具有里程碑意義的一年！ (中概股港美上市)

記憶體市場史上最大短缺將至！2026年DRAM/NAND供不應求空前嚴重，HBM持續吃緊。高盛在最新發佈的報告中，對記憶體行業前景給出了極其樂觀的判斷。核心結論如下：1.史上最緊周期預計 2026年 DRAM和NAND將遭遇過去15年來最嚴重的供應短缺。DRAM缺口從之前預測的-3.3%擴大至 -4.9% ；NAND缺口從-2.5%擴大至 -4.2%。2.強勁驅動切換伺服器相關需求（尤其是AI伺服器、HBM、企業級SSD）已成為記憶體增長的絕對主力，而PC/智慧型手機需求增長顯著放緩。3.價格與利潤飆升在供需極度緊張下，記憶體公司定價能力大幅提升，預計三星/海力士的DRAM營業利潤率在2026年將飆升至70%-80%的歷史高位。4.HBM市場擴容上調2026/2027年HBM市場規模預測至540億/754億美元，預計供應短缺將從之前預測的-0.7%/-1.6%擴大至 -5.1%/-4.0%。5.成本傳導無憂報告通過BOM分析指出，儘管記憶體成本飆升將擠壓PC/手機廠商利潤，但即便在最悲觀的需求假設下，2026年DRAM行業供需依然保持緊缺。一、 傳統記憶體（DRAM/NAND）：2026年將遭遇“史上最大短缺”1. DRAM：三股力量共同推高緊缺度需求端：伺服器獨挑大樑，PC/手機增長乏力全球DRAM需求增長，伺服器為主要動力.伺服器是核心驅動。預計2026年伺服器DRAM（不含HBM）需求將同比增長39%，佔全球DRAM需求的44%。若包含HBM，則伺服器相關需求佔比將高達53%。.PC和手機需求增長顯著放緩。因記憶體價格上漲抑制了單機搭載容量增長，預計2026年移動DRAM和PC DRAM需求增速分別僅為7%和5%，遠低於過去幾年的兩位數增長。供給端：產能擴張受限，庫存維持低位.主要廠商（三星、海力士）受限於潔淨室空間，傳統DRAM晶圓產能增長有限。新建工廠（如三星P5、海力士龍仁廠）在2027年下半年之前難以上量。.全行業庫存水位健康，某些客戶已開始為2028年的需求爭取供應配額，突顯當前供應鏈緊張程度。結論與預測：在伺服器強需求與供給強約束下，高盛將2026/2027年DRAM行業供應缺口預測分別上調至 -4.9% 和 -2.5%。2026年缺口將是過去15年之最。預計2026年傳統DRAM價格將同比上漲約180%，推動三星/海力士的營業利潤率達到71%和79%的驚人水平。2. NAND：企業級SSD與AI新架構引爆需求新需求引擎：NVIDIA的ICMSP與KV快取.ICMSP是NVIDIA為最佳化AI推理上下文儲存而推出的新平台，實質上在本地儲存和網路儲存之間增加了一個“G3.5層級”，由BlueField DPU驅動。.這主要為瞭解決KV快取（保存AI對話歷史）規模激增帶來的性能瓶頸。當HBM和DRAM放不下時，資料需要下移到NAND。.增量需求巨大僅NVIDIA的Rubin平台，預計在2026/2027年就能分別帶來29EB/79EB的額外NAND需求，相當於高盛對這兩年全球NAND總需求預測的3%/6%。閃迪也預計ICMSP將在2027年帶來75-100EB的額外需求。供需預測：在強勁的企業級SSD（預計2026年增長58%）和新增AI架構需求驅動下，高盛將2026/2027年NAND行業供應缺口預測分別上調至 -4.2% 和 -2.1%。供給端同樣受限於資本開支優先投向DRAM以及技術遷移（而非擴產）的戰略。價格與利潤：預計2026年NAND價格將同比上漲100%-120%，三星/海力士的NAND業務營業利潤率將分別達到40%和44%。二、 HBM：市場規模上調，競爭格局生變，供應依然緊張1. 市場更大、增長更快高盛將2026/2027年HBM總市場規模（TAM）預測分別上調8%/9%至540億/754億美元。需求上修主要歸因於ASIC需求超預期（如GoogleTPU、AWS Trainium等）。預計2026年ASIC將佔HBM需求的33%（原為28%）。2. 競爭加劇，三星奮力追趕海力士憑藉在NVIDIA供應鏈中的優勢地位，預計2026年HBM市場佔有率將保持在52% 左右，維持領導地位。三星正積極追趕，已開始向ASIC客戶（特別是Google）大規模供應HBM3E，並在HBM4（包括11.7Gbps版本）認證上取得進展，預計本月開始大規模交付。預計其2026年HBM收入將同比大增157%，市佔率回升至27%。3. 供需持續吃緊儘管三星和SK海力士都在加快提升HBM產能，但由於需求上調幅度更大，預計2026/2027年HBM行業供應缺口將從之前預測的-0.7%/-1.6%擴大至 -5.1%/-4.0%。三、 BOM成本分析：記憶體成本佔比飆升，但難改緊缺大勢記憶體價格暴漲已引發下游PC和智慧型手機廠商的強烈擔憂，戴爾、惠普、聯想、蘋果、三星等均已表示將提價或調整產品配置以應對成本壓力。高盛通過分析iPhone、三星Galaxy S系列、戴爾XPS系列的BOM成本發現：智慧型手機到2026年第三季度，記憶體成本佔iPhone BOM的比例可能從2025年同期的10%飆升至23%；三星手機可能從13%升至29%。PC記憶體成本佔戴爾XPS BOM的比例可能從7%升至17%。iPhone BOM trend & Memory/BOM (%) Estimates（圖示：iPhone的BOM成本中記憶體佔比趨勢預測）然而，關鍵結論是：即便在最悲觀的場景下，DRAM供需依然緊張。高盛模擬了“極度悲觀”情景：智慧型手機/PC出貨量和單機記憶體容量增長均弱於基準預測。結果顯示，2026年DRAM需求年增長率仍能達到21%（基準為25%），行業仍將面臨 -1.7% 的供應缺口（基準為-4.9%）。這意味著，記憶體成本的上升可能會抑制消費者端的需求，但無法扭轉由伺服器/AI驅動的、強勁且緊迫的需求基本面。四、 投資建議：重申看好記憶體產業鏈龍頭基於對記憶體行業持續、深度緊缺的判斷，高盛重申了對以下公司的“買入”評級：記憶體製造商三星電子、SK海力士、閃迪裝置與材料商東京電子、愛發科、迪思科報告認為，這些公司將主要受益於他們預期的記憶體行業供需趨緊。 (數之湧現)

儲存晶片漲完，或許該輪到MLCC了。儲存晶片漲價的風還沒過去，現在輪到了電子行業裡最基礎、也最重要的元器件之一——MLCC，也就是多層陶瓷電容器漲價了。這玩意兒被叫做“電子工業的大米”，幾乎所有電路板都離不開。最近韓國市場的現貨價一下子就漲了近20%，相關公司的股價也跟著往上走。在AI算力需求的大潮下，“電子工業的大米”也要重新被掂量掂量身價了。硬科技離不開的MLCCMLCC是電路里用來穩定電壓、濾除雜波的小元件。每部手機裡都有幾百顆，每台電腦裡也有上千顆。但AI伺服器來了之後，情況完全不一樣了。這玩意兒特別耗電，並且對電源穩定性的要求極高，所以MLCC的用量比普通伺服器多了三倍還不止。一台AI伺服器裡，通常要塞進去1.5萬到2.5萬顆MLCC。更高端的AI伺服器用量更誇張。據台灣最大的被動元件代理商日電貿統計，搭載GB200的NVL36機櫃約需23.4萬顆高階MLCC，NVL72機櫃約需44.1萬顆。而且AI伺服器一跑起來就是滿負荷，晶片發熱巨大，所以必須採用耐高溫、大容量的高端MLCC。業內老大村田預計，光是AI伺服器帶來的MLCC需求，每年就能增長30%，到2030年市場規模會是現在的3.3倍。除了AI這個新貴，新能源汽車也在大量“吞吃”MLCC。一輛普通的燃油車，大概需要幾千顆MLCC，變成電動汽車需求翻了10倍。據三星電機官網顯示，依託AI技術推廣、電動汽車普及和自動駕駛系統的進化，AI伺服器與車載用MLCC需求預計將高速增長，每輛電動汽車所需的MLCC大約為2萬至3萬個，AI伺服器所搭載的MLCC則是普通伺服器的十倍以上。車輛智能化水平不斷提升，尤其是高級駕駛輔助系統（ADAS）的普及，推動車規級MLCC向小型化、高容化、耐高壓化方向發展。AI與新能源汽車的雙重驅動，正在改變MLCC市場的需求結構，帶動MLCC行業從傳統的周期性波動轉向結構性成長新軌道。從投資邏輯看，MLCC的吸引力在於其"剛需+易耗"的雙重屬性。 一方面，用量大意味著規模效應顯著；另一方面，AI處理器滿負荷運轉下，MLCC容易出現燒損碳化等故障，維修更換需求將形成穩定的後市場。這種"一次性裝機+持續性替換"的需求結構，為行業提供了比儲存晶片更持久的增長動能。冰火兩重天現在的MLCC市場，完全是兩個世界。一方面，高端搶破頭，低端沒人要；另一方面，日韓吃肉，國內廠商喝湯。高端市場這邊，日韓大廠的產線都開足了馬力。村田、三星電機、太陽誘電這些巨頭的產能利用率超過80%，有些高端產品線一直在滿負荷運轉。但中低端市場完全是另一番景象。做手機、筆記本的代工廠都在縮減訂單，TrendForce集邦諮詢報告顯示，和碩等原始設計製造商（ODM）備料收斂，1月份MLCC訂單平均月減5%至6%。很多專做中低端的工廠，產能只開了六七成，倉庫裡還堆著兩三個月的庫存。屋漏偏逢連夜雨。製造MLCC要用到的鈀、銀等金屬原材料，價格還在往上漲，進一步擠壓了中低端廠商的利潤。這樣的“冰火兩重天”，進一步固化了全球MLCC市場多年來的既有格局。根據中國電子元件行業協會資訊中心統計，2023年，包括村田製作所、三星電機、太陽誘電在內的全球MLCC供給端前五大廠商佔據超過80%的市場份額。日系廠商憑藉技術優勢主導高端市場。村田作為行業絕對霸主，市佔率約25%，其策略是“棄低保高”，系統性地縮減消費類通用料的產能，將資源傾注於車規級和小尺寸高容產品。中國在全球中低端MLCC市場已確立相對優勢，並正在加速向高端市場突圍。三環集團MLCC產品聚焦5G通訊、AI伺服器、汽車電子等方向，已覆蓋常規產品及中高壓產品、車規產品，並在高容產品領域不斷突破。風華高科則以中低端通用型MLCC為基礎，向車規高壓產品拓展，已成功進入比亞迪等主機廠供應鏈體系。國內廠商正通過持續的技術研發與產線升級，逐步向中高端市場滲透。擴產彈性將壓制價格天花板不過，對於MLCC，也不能一味樂觀。MLCC與儲存晶片在供給端有根本差異。儲存晶片價格飛漲的核心支撐在於技術壁壘高、擴產周期長（通常需2-3年），而MLCC的技術門檻相對較低，擴產周期短得多。風華高科、日本TDK等廠商，新增產能的建設量產周期一般在1-2年，相比儲存晶片動輒三四年要快很多。以村田製造所的業績為例。圖片來源：村田製造所2025年第三季度訂單額為5007億日元，環比有所增長，同比大增11.5%。其中電容訂單額暴增29.4%至2681億日元。BB值（訂單額與銷售額的比）為1.07，訂單額略大於銷售額，且連續5個季度高於“1”。村田零元件部門（包含電容和電感/EMI濾波器）營收較去年同期成長11.7%至2955億日元，其中，主力產品電容（以MLCC為主）營收增加12.2%至2391億日元，電感/EMI濾波器營收增加9.5%至564億日元。2025財年全年盈利預測已上調，銷售額上調，營業利潤下調。銷售額因日元持續貶值，加上AI伺服器及周邊裝置搭載量增加、智慧型手機產量提升帶動需求擴大，上調600億日元至1.8兆日元。針對主力產品多層陶瓷電容器（MLCC）等電子元件在AI伺服器領域需求增長的情況，村田製造所社長中島先生表示："2026年能否滿足需求將成為重大課題。目前公司尚未討論漲價事宜，但認為應根據市場行情進行審慎考量。"對比儲存晶片龍頭海力士、三星動不動報價翻倍，MLCC龍頭的發聲更加克制，也可見生產端漲價的底氣並不十分充足。此外，另一重變數自然是國產廠商的高端化。日系廠商在2016年年底開始放棄部分中端MLCC市場轉向高端後，中國大陸不少中高端客戶開始轉單國巨等廠商。國巨隨之醞釀推動MLCC漲價大潮，帶動華新科等被動元件廠商紛紛漲價。2017年4月20日，國巨開始發佈第一份MLCC漲價通知，隨後按季度分別在2017年6月19日、9月7日以及12月1日發佈MLCC漲價通知，漲幅之大讓友商看在眼裡記在心裡。行業價格普漲，為國產廠商的高端化，提供了歷史性機遇。三環集團、風華高科、火炬電子等國產廠商積極改進工藝，收穫了包括汽車廠商在內的諸多中端訂單。如今，AI浪潮下，日韓廠商將注意力更多放在高端乃至超高端產線，是否會為國產廠商的趕超提供更大機會，值得關注。結語綜合來看，MLCC行業正步入一個由技術創新定義需求、供給彈性調節節奏、國產替代重塑格局的新階段。MLCC作為"電子工業的大米"，正在AI浪潮中煥發新價值。但它終究不是"電子黃金"——技術門檻決定了它難以長期享受超額利潤，價格漲到一定程度就會引來新產能。本輪機會的核心不是漲價，而是押注國產替代和高端升級。在AI伺服器和新能源汽車的雙重驅動下，能夠打入高端供應鏈、實現技術突破的國產廠商，才是穿越周期的正解。對於中國MLCC企業而言，歷史性的機遇窗口已經打開。唯有依靠紮實的研發、穩定的品控和持續的客戶驗證，在中高端市場實現從“量產”到“質變”的跨越，才能分享到最豐厚、最長久的價值。 (財經早餐)