Group 1: Core Themes in China's Internet Industry - The Chinese internet industry will focus on three main themes in 2026: growth in recurring revenue from cloud infrastructure, model stacks, and inference token usage; competition among major internet companies for user traffic in AI chatbots; and vertical companies deploying self-trained proprietary data AI agents to maintain competitive advantages and enhance user engagement and monetization potential [1][9]. - Citigroup identifies Tencent Holdings and Alibaba-W as core AI investment concept stocks, reflecting confidence in the capital market regarding the value reassessment driven by AI in leading companies [1][9]. Group 2: Market Performance and Investment Trends - Since the beginning of 2026, the Hong Kong stock market has seen a significant rise in AI stocks, with the Hong Kong Internet ETF (513770) increasing by 6.17% over two trading days. There has been a net inflow of 131 million yuan on the latest trading day and a cumulative net inflow of 318 million yuan over the past five days [1][9]. - The Hong Kong Internet ETF (513770) and its linked funds passively track the CSI Hong Kong Internet Index, heavily weighted towards Alibaba-W and Tencent Holdings, which together account for nearly 30% of the ETF. The top ten holdings focus on AI cloud computing and applications, comprising over 78% of the portfolio [3][11]. Group 3: Valuation and Future Opportunities - As of the end of 2025, the CSI Hong Kong Internet Index has seen a cumulative decline of 18.55% since October, with a current price-to-earnings ratio (PE TTM) of 24.43, which is significantly lower than the valuations of the ChiNext Index and Nasdaq 100, indicating a value opportunity [4][12]. - Industry analysts suggest that leading internet companies in China are poised to benefit from a resurgence in both domestic and foreign investment, with the potential for upward adjustments in long-term profit growth expectations, leading to a "Davis Double" effect on valuations [5][12].

据介绍，Maestro是AI21的商业化支柱，年化收入约5000万美元。该平台帮助企业预处理结构化与非结 构化数据，优化输入以供AI代理高效分析，并对生成结果进行准确性验证与格式化输出。 知情人士透露，英伟达有意将Maestro整合进其企业级AI软件套件 NVIDIA AI Enterprise，以增强其在AI 代理开发与部署领域的端到端能力。此举将进一步丰富该套件中的预训练模型、开发工具及工作流管理 功能，强化英伟达在生成式AI基础设施市场的领导地位。 此次潜在收购紧随英伟达另一项重大技术合作之后——近日，该公司宣布以200亿美元获得AI芯片初创 公司Groq的技术授权，并吸纳其创始CEO及核心团队加入。Groq专注于高性能推理处理器，其技术有 望与英伟达现有GPU架构形成互补。 外媒称，AI21 Labs曾于2023年完成一轮由英伟达、谷歌、三星电子等共同参与的融资，并在今年早些 时候低调完成3亿美元新融资，估值与前轮基本持平。尽管此前已有投资关系，此次拟议收购表明英伟 达正从"财务支持者"转向"战略整合者"，意图通过垂直整合关键AI软件能力，巩固其在大模型时代软硬 协同的生态优势。（青云） 来源：环球网 ...

出品 / 新浪科技（ID:techsina） 作者 / 郑峻 距离2025年结束还有一天时间，美国社交媒体巨头Meta突然宣布收购AI代理创业公司Manus，引入了充满活力与速度的中国创业团队，为扎克伯格 充满焦虑症与危机感的一年画上了充满象征意义的句号。 岁末火线达成收购 Meta的AI业务负责人亚历山大·王(Alexandr Wang)昨天在社交媒体上宣布，Manus已经加入Meta，期待与Manus联合创始人兼CEO肖弘一道打造 出色的AI产品。他称赞，Manus团队在探索当今模型的过剩能力方面处于世界一流水平，能够构建强大的AI代理。 Manus的肖弘回应称， "加入Meta让我们能够在更强大、更可持续的基础上发展，同时不改变Manus的运作方式或决策方式。 "收购完成之后，他将 出任Meta的副总裁，与团队继续留在新加坡。 收购AI代理产品公司Manus，不仅是Meta AI业务版图的又一次扩张与补缺，更是扎克伯格和亚历山大试图引入外部力量重塑内部组织，在内部矛 盾不断的情况下，提振自身AI产品竞争力的又一次豪赌。 Meta在公告中表示，交易完成之后，计划继续运营并销售 Manus的服务，并将其整合 ...

硅谷观察/郑峻 距离2025年结束还有一天时间，美国社交媒体巨头Meta突然宣布收购AI代理创业公司Manus，引入了充 满活力与速度的中国创业团队，为扎克伯格充满焦虑症与危机感的一年画上了充满象征意义的句号。 岁末火线达成收购 Meta的AI业务负责人亚历山大·王（Alexandr Wang）昨天在社交媒体上宣布，Manus已经加入Meta，期 待与Manus联合创始人兼CEO肖弘一道打造出色的AI产品。他称赞，Manus团队在探索当今模型的过剩 能力方面处于世界一流水平，能够构建强大的AI代理。 Manus的肖弘回应称，"加入Meta让我们能够在更强大、更可持续的基础上发展，同时不改变Manus的运 作方式或决策方式。"收购完成之后，他将出任Meta的副总裁，与团队继续留在新加坡。 收购AI代理产品公司Manus，不仅是Meta AI业务版图的又一次扩张与补缺，更是扎克伯格和亚历山大 试图引入外部力量重塑内部组织，在内部矛盾不断的情况下，提振自身AI产品竞争力的又一次豪赌。 Meta在公告中表示，交易完成之后，计划继续运营并销售 Manus的服务，并将其整合到其社交媒体产 品套件中。AI代理工具已经成为巨 ...

基于 Injective 区块链的 AI 代理驱动 Web3 操作系统 HodlHer 宣布完成 150 万美元战略融资，由 Chain Capital、Bitrise Capital、CGV 等投资者参与，资金将主要用于加强 HodlHer 核心技术基础设施 HodlOS 的研发。据悉，HodlHer 正在开发一个多代理架构，以实现情感智能与去中心化执行的深度融合。 （来源：吴说） ...

美联储周二启动为期两天的政策会议，尽管通胀率仍高于2%的目标，交易员普遍预计本周将降息25个 基点。 近期政策制定者释放出混合信号：一部分官员担忧通胀卷土重来，另一些人则更担忧劳动力市场的健康 状况。 而美国劳工部最新发布的报告并未帮助澄清前景——10月职位空缺小幅上升，但招聘仍然疲软；此外， 美国独立企业联合会(NFIB)的报告显示，企业计划在未来增加岗位的意愿有所提升。 美东时间周二，美股三大股指收盘涨跌不一，投资者预计即便美联储本周降息，其措辞仍可能偏鹰；同 时，美国最大银行摩根大通警告2026年支出将大幅增加，拖累银行股表现，限制大盘涨幅。 ClearBridge经济与市场策略主管Jeff Schulze表示："当前市场倾向认为，美联储会因职位空缺数据而略 显鹰派。" 根据芝商所的FedWatch观察工具，交易员对明日降息25个基点的押注仍高达87%。而Schulze认为，明 天降息之后暂停进一步行动的可能性更高。 Gabelli Funds组合经理Justin Bergner指出，美债收益率持续走高也令股市承压。"美联储决议前，美债收 益率反弹，股市涨势暂歇并不意外。"10年期美债收益率当日升至4. ...

Group 1 - The core idea of the news is the establishment of the AI Agent Foundation (AAIF) by leading companies to create open-source technical standards related to AI agents, addressing the growing conflict between AI-based tools and the internet ecosystem [1][2] - The AAIF is operated under the Linux Foundation, ensuring that the development of technical standards is not controlled by individual companies, similar to the standardization efforts in cross-bank electronic payments [1] - Founding projects of the AAIF include Anthropic's MCP protocol, OpenAI's AGENTS.md design blueprint, and Block's open-source AI agent Goose, with significant participation from major tech companies like Google, Microsoft, and Amazon [2][3] Group 2 - The MCP protocol, released by Anthropic, provides a standardized way for AI models to connect to various data sources and tools, which is essential for achieving AI agent functionality [3] - Major tech companies, including Google, Microsoft, OpenAI, Alibaba, Tencent, and Baidu, have announced their support for the MCP protocol, although developers have reported issues, particularly regarding security vulnerabilities [3] - AGENTS.md is a format developed by OpenAI for instructing coding agents, while Goose is a locally run open-source AI agent developed by Block that does not require an internet connection [3]

随着AI的演进，AI代理已成为2025年最具代表性的技术趋势之一。金融机构已经开始探索并采用AI代理来提升效率、扩展性和创新能力。然而，伴随变 革潜力而来的，是法律和监管风险，尤其是在第三方AI代理代表客户行事的情况下。本文将探讨金融机构在采用AI代理时面临的法律风险以及相应的风 险缓解措施。 一、AI代理的定义及其与生成式AI的区别 由于AI代理发展时间相对较短，目前尚无普遍接受或统一的定义。英国政府将AI代理定义为由能够自主行动和交互以实现其目标的智能体组成的AI系 统。相比之下，欧盟《AI法案》并未提及AI代理。因此，AI代理通常根据其区别于其他数字系统的独特能力来理解： AI代理的自主性和目标导向性使其在概念上与生成式AI应用（例如 ChatGPT）截然不同，后者需要明确的人工指令或提示才能生成输出。同样，AI代理 也不同于其他机器人流程自动化（RPA）应用（例如脚本式聊天机器人），后者执行的是重复性、结构化的任务。相比之下，AI代理利用机器学习技术来 完成复杂任务并适应各种应用场景。因此，AI代理可以被视为一种高级AI，它结合了机器学习技术的多功能性和强大功能以及RPA 的实用性。 上述特性使得AI ...

（原标题：AI手机遭"抵抗"，便利和安全起冲突了？） 21世纪经济报道记者孔海丽 北京报道 科技圈大事件，"AI手机"火了，安全性问题也吵翻了。 字节冲锋，腾讯、阿里、网银开团。 简单说，中兴通讯旗下的努比亚手机，里头装了"豆包手机助手"，它能直接替我们操作其他APP，替用 户回微信、代刷淘宝。 AI手机一面世就售罄，二手市场加价疯抢。 并且，有技术人员透露，努比亚手机用自己的系统私钥签名，把豆包手机助手设置成了操作系统的一部 分，单独开设了属于上帝之手级别的操作系统高危权限，让AI体验更丝滑。 不过，这个权限一旦交出，就等于把手机控制权，交给了这个"数字替身"。 12月3日，豆包手机助手回应了"侵犯隐私"问题，称豆包手机助手确实获得了系统级权限，但是，都需 要用户主动授权才能进行操作，支付、身份验证登敏感操作需要人工接管，不会在云端存储用户屏幕内 容并用于大模型训练。并且特意强调，这款AI手机不面向普通消费者。 抖音集团副总裁李亮也在微博强调，只要是用户许可就不存在侵犯隐私的行为。 一款探索性产品，遇到市场这么大的反应，有人说是大厂之间的生态壁垒，是商战。实际上，面对AI 新物种，大厂和公众都是既兴奋，又恐 ...

Core Insights - Amazon has launched new "frontier AI agents," with Kiro being a standout tool capable of learning from human developers and autonomously programming for days, marking a significant shift in software development [2][3][4] - The introduction of AI agents is compared to the advent of cloud computing, indicating a major technological transformation [9][10] Group 1: Kiro's Capabilities - Kiro is designed to function as an "AI colleague" for development teams, capable of independently handling complex programming tasks by learning from human instructions and existing codebases [6][10] - It maintains "persistent contextual memory," allowing it to work on long-term tasks without losing track of instructions, thus requiring minimal human intervention [6][10] Group 2: Cost Savings and Efficiency - Amazon claims that the internal use of AI agents has saved $250 million in capital expenditures and 4,500 developer years, showcasing the potential for efficiency and cost reduction [4][10] - A specific case was shared where the AWS Bedrock team rebuilt its inference platform in a fraction of the time it would have traditionally taken, highlighting the effectiveness of AI agents in accelerating development processes [10] Group 3: Competitive Landscape - The launch intensifies competition in the AI agent space, with major players like Google, Microsoft, and OpenAI also investing heavily in similar technologies [4][12] - Despite the promising outlook, challenges remain regarding the accuracy of large language models, which may require developers to supervise AI outputs closely [12]