环境管理下的精简AI代理系统:架构约束的案例 架构约束有助于AI代理减少不必要的计算,更高效地使用计算资源,并加强治理。 文章•9分钟阅读(Environmental stewardship for
《环境管理下的精简AI代理系统:架构约束的案例 架构约束有助于AI代理减少》中文译文,来源德勤(Deloitte)。支持在线阅读;下载文件为英文原文 PDF。
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本文综合分析了中小微上市公司股东增持行为的收益情况、影响因素,并探讨了基于评分体系的精选增持事件策略。
特种砂浆行业作为千亿市场,面临居民消费升级、政策推动和企业战略重视等多重利好,东方雨虹等企业通过前瞻性布局和强执行力,展现出在细分市场的成长潜力。
本文综合分析了2024年上半年中国金融行业的关键趋势与展望,包括银行业绩、市场空间增长、AI技术应用、主题型基金表现、资产配置策略以及财富管理新动向。
2023年,汽车行业在新能源车的推动下,自主品牌快速崛起,新势力与传统车企竞争加剧。政策支持、技术创新和市场需求共同推动行业变革。
本文综合分析了中小微企业股东增持行为与分红策略,探讨了增持事件的超额收益潜力及分红行为对投资者的影响。
本文综合分析特种砂浆、低碳转型、铝行业、工业金属、导热材料、虚拟现实、稀土、碳纤维等行业的最新研究报告,探讨各领域的发展趋势、市场机遇及潜在风险。
本文综合分析了中国金融行业的发展现状与未来趋势,涵盖银行业绩、市场空间、技术应用、资产配置策略等多个维度。
本文综合分析了汽车行业在新能源汽车领域的竞争格局变化,以及智能驾驶技术对行业的影响。探讨了自主品牌与新势力车企的市场策略,以及豪华车市场的消费升级趋势。
在政策支持与市场需求双重推动下,中药创新药行业迎来高质量发展期。行业顶层设计逐步落地,新药研发路径清晰,申报和审评上市节奏加快。同时,中药创新药的临床定位丰富、市场空间广阔,院内渗透率稳步提高。
本文综合分析了新能源与电力行业的发展趋势,包括技术创新、市场需求增长、产业链拓展等方面,旨在为投资者和产业从业者提供行业洞察。
2023年,中国消费行业在供应链转型、餐饮业反弹、零食市场增长、品牌出海、美妆市场崛起、直播电商创新、高技术产业债发展及国际化应对地缘政治风险等方面展现出不同趋势与挑战。
本文综合八篇行业研报,深入分析了人工智能行业的发展趋势、投资机会以及面临的主要挑战。涵盖光器件、机器视觉、自动驾驶、智能金融等多个细分领域,探讨了技术进步、政策支持、市场需求等因素对行业的影响。
《环境管理下的精简AI代理系统:架构约束的案例 架构约束有助于AI代理减少》中文译文,来源德勤(Deloitte)。支持在线阅读;下载文件为英文原文 PDF。
《扩大a16z增长基金及平台》中文译文,来源a16z(A16z)。支持在线阅读;下载文件为英文原文 PDF。
我们已经为a16z的最新基金——机器时代基金筹集了11亿美元。是时候加大油门,加速人工智能的实体建设了:人工智能是迄今为止为解决问题和带来富足而开发的最强大的工具。这是我们社会和国家的义务。 对于任何关注此事的人来说,这并不令人惊讶。就在过去一年中,我们看到了人工智能可以做的工作效用和种类的上升拐点。随着我们从聊天进化到推理、编码和其他形式的知识工作,工作的需求和工作的代币强度都以数量级增加。机器智能正在垂直发展
代币定价始于正确的地方:模型层。当OpenAI在2020年推出其API时,按模型消耗的计算量收费是衡量原始推理的一种合理方式。然而,两年后ChatGPT的首次亮相帮助引发了一系列基于该基础设施构建的应用程序,这些应用程序做的工作要多得多。这些新产品结合了专有数据、工具、编排、集成和工作流逻辑,代表客户完成工作。 当应用程序以代币形式定价这项工作时,它将模型提供商的成本结构导入与客户的合作关系中,并将产品的价值锚定在一个成本不断下降的单位上。根据我们的工作,将模型层的定价逻辑带入应用层通常是一个错误
图5. 消费者保持韧性:实际消费者支出在6月份增长了0.4%,得益于耐用品支出增加了1.5% 图6. 在7月份,劳动力参与率下降对劳动力供应造成了压力,失业率下降到了4.1%——这是过去一年中的最低值 图7. 7月份名义零售销售额在连续六个月增长后下降了0.2%;然而,迄今为止今年的销售额仍上升了3.5%。 图8. 受访者开始动用储蓄;储蓄率在6月份降至2.7%,为2022年7月以来的最低值。 资料来源:德勤消费者信号;Haver Analytics;美国交通部;德勤分析。
在历史上,我们最伟大的飞跃之一发生在人类智慧与变革性技术相结合时。从利用蒸汽到建立互联网,每个时代最大胆的突破——都始于人们利用新工具来放大他们的潜力。人工智能(AI)是这个故事的最新篇章。它已经改变了我们工作和创造的方式,但我们对人类专业知识和AI能力结合所能实现的可能性仅仅是触及了表面。 当今商业领袖面临一个前所未有的挑战:超越试点阶段,真正将人工智能融入他们组织的核心。这需要一个明确的转变,人们设定愿景并做出负责任的选择,而人工智能提供了洞察力、速度和规模,以实现这一雄心。
仅供专业客户使用。ICONIQ Partners (UK) LLP (973080) 是 Kroll Securities Ltd (466458) 的代表,后者是由金融行为监管局授权和监管的
国际扩张准备清单 进入新国际市场之前应做的事项 以下考虑事项假设已经选定特定的目标市场,因为这些是特定于地点的任务 ICONIQGrowth 准备情况:产品与工程 ❑ 除了CTO和CPO之外,确定哪些产品和工程团队成员将参与此项目,并对此项目负责 确定哪些产品将在新市场提供(与GTM团队合作) ❑ 确保价格可以显示,并且可以在当地货币中收集支付 ❑ 翻译产品(即使是英语国家也有拼写和语法差异) ❑ 正确反映日期、时间、地址 ❑ 除了核心产品体验外,确定产品或网站的其他方面是否需要本地化(例如,博客文章、发票等) ❑ 根据区域要求调整数据隐私和合规性架构(
执行摘要 (1/2) GTM健康状况 (第8-19页) 成长和销售效率: • 过去两年的年化经常性收入(ARR)增长相对平稳,尽管中等规模的公司(\$25M-\$100M ARR)开始看到显著的增长(2025年至今的年化经常性收入增长为93%,而2023年上半年为78%) • 这种停滞部分是由于GTM漏斗更深层次的表现较弱——转化为关闭赢得的转换率每年下降约5-10个百分点。
我们相信,构建和运营AI产品是竞争优势的新前沿 - 而推动这项工作的架构师、工程师和产品领导者的声音应该得到他们自己的关注。虽然去年的AI状态报告侧重于购买旅程和企业采纳动态,但我们的2025年报告则明确转向了“如何做”:实现从头到尾端到端构思、交付和扩展AI驱动产品所需的一切
除非另有说明,本演示文稿中的观点仅代表ICONIQ(“ICONIQ”或“公司”),是基于专有研究的结果,可能是主观的,且在做出投资决策时不应依赖。本演示文稿中使用的资料来自多个来源。其中某些公司是ICONIQ的投资组合公司。ICONIQ不就从这些来源获得的信息的准确性做出任何声明或保证。 本演示文稿仅用于教育目的,并不构成投资建议或出售任何证券的要约,或ICONIQ赞助的任何投资基金或投资产品的购买邀请。任何此类要约或邀请将仅依据最终的发行文件和认购协议进行
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我们相信,构建和运营AI产品不再是竞争优势的新前沿,而是软件世界中的基本要求。在2025年第二季度,我们发表了《AI构建者手册》,以提升那些推动这项工作的架构师、工程师和产品领导者的声望,并强调实现、交付和规模化端到端AI驱动产品所需的一切。 六个月后,情况变得更加清晰。在过去的六个月里,我们相信AI市场已经进入了一个新的成熟阶段。一开始是对大型模型的实验竞赛和早期AI功能的推出,现在已经越来越多地演变为将AI规模化为持久、经济合理的产品的挑战。
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这个视图是有意设计得轻量级的,专注于使董事会能够就AI是否在推动业务发展以及需要关注的地方进行高质量的讨论,而不会迷失在操作细节中 功能细节:研发、销售和市场营销、客户服务和一般管理与行政的页面深入探讨了功能领导者可以直接影响的战术输入和领先指标。这些指标旨在: • 在每个功能内推动问责制和优先级排序 • 显示采用是在停滞还是在加速 将日常执行与摘要框架中反映的结果联系起来 实用指导: 作为标准董事会材料或运营部门审查的一部分,每个季度更新一次 关注趋势,而不是完美。早期的季度可能是方向性的或估计的。
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构建和实施人工智能产品已经从竞争优势转变为基本要求。2026年1月,我们发表了“人工智能状态:半年度快照”,以提升那些推动人工智能产品交付和规模化发展的架构师、工程师和产品领导者的声望。 一开始是竞相推出人工智能功能,现在已经成熟为一个更具深远意义的挑战:将人工智能能力转变为持久的、经济上可行的业务。许多走在前面的建设者已经在整个堆栈中做出了明确的权衡——从模型选择和数据基础设施到组织设计、定价架构和内部部署——并且正在管理与之相关的成本、信任和市场进入的含义
机会前所未有,随着AI颠覆软件、服务和劳动力市场,有超过4万亿美元的市场等待争夺
本文档所含信息仅基于Dharmesh Thakker、Danel Dayan、Jason Mendel和Sudheendra Chilappagari的意见,不应被视为投资建议。本演示文稿及其贯穿始终的轶事示例旨在面向试图建立以云为中心的企业的创业者,而不是对任何特定企业的推荐或背书,也不是提供投资咨询服务的邀请
在Menlo Ventures关于企业在生成式人工智能领域现状的报告中,我们对美国和欧洲的450多名企业高管进行了调查,并与十几位高管进行了交谈,以了解当今企业在生成式人工智能采纳方面的现状。 尽管存在炒作,但我们的研究表明,与其它软件类别相比,企业在生成式人工智能上的投资仍然出奇地少。大部分价值的创造仍有待观察。虽然现有企业今天主导着市场,但我们已经确定了三个机会领域,初创企业在这里有最好的获胜机会
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