软件板块午后反弹,软件ETF汇添富标的指数上涨5.63%,同花顺前三季度净利润增长68.86%
A股软件板块今日午后反弹,截至发稿,软件ETF汇添富(159590)标的指数上涨5.63%,同花顺涨超11%。同花顺2026年前三季度营业收入47.94亿元,同比增长47.01%,归母净利润20.37亿元,同比增长68.86%;赛意信息同期净利润1.22亿元,同比增长342.87%。

A股软件板块今日午后反弹,截至发稿,软件ETF汇添富(159590)标的指数上涨5.63%,同花顺涨超11%。同花顺2026年前三季度营业收入47.94亿元,同比增长47.01%,归母净利润20.37亿元,同比增长68.86%;赛意信息同期净利润1.22亿元,同比增长342.87%。

截至2026年10月23日14:24,金融科技ETF汇添富(159103)跟踪的中证金融科技主题指数(930986)上涨5.01%,成分股同花顺上涨11.84%。

创业板算力ETF广发(158049)截至2026年10月22日连续3天获得资金净流入,合计8880.01万元,材料援引机构观点讨论算力硬件超跌反弹机会。10月23日午间,其跟踪的创业板算力基础设施指数(970083)下跌5.39%,该ETF半日成交3.33亿元、换手24.49%。

SpaceX 披露按当前价格新部署算力不到一年即可回本,Meta 则因算力成本等因素尚不能在全球推出个人智能体 Muse。Muse 尝试通过商家交易付费及订阅变现;特斯拉三季度汽车交付同比下降2%,包含一次性购买和月度订阅的活跃 FSD 订阅指标却同比增长67%。这组财报分析强调,判断 AI 商业回报需要区分外部付费与内部转移、新增收入与原有收入替代,并核对资本开支口径变化后的真实投入。
恒生科技指数昨日跌破3800点、回到“924”水平后,今日截至发稿逆势上涨0.51%,小米集团年内累计回购127.07亿港元。10月22日,恒生科技指数挂钩ETF获资金净流入19.46亿元。中金认为,低估值与超卖仅构成短期反弹条件,进一步上行仍需居民信用周期改善或AI产业催化。

72岁的董明珠在格力技工学校授课时表示,被学生喊奶奶很不开心,人的价值应以精神而非年龄衡量。雷军强调汽车产业没有安全,其他都是零,并称AI与汽车融合需要实现整车层面的智能协同。苹果因预订需求强劲,为抑制黄牛囤货,在多国网上商店将iPhone Duo限制为每位顾客最多购买2台。
SpaceX、Meta和特斯拉的三季度财报呈现出算力出租、免费智能体与任务订阅三种AI变现路径,核心差别在于谁为服务付费。SpaceX称按当前价格,新部署算力不到一年回本;Meta Muse受算力限制尚不能全球推出,正尝试通过购物交易收费及订阅获得收入;特斯拉活跃FSD订阅指标同比增长67%,该指标包含一次性购买和月度订阅。

Meta Q3营收646亿美元,同比增长26%,广告业务贡献97.6%,但高额资本开支使自由现金流降至负的21.2亿美元。个人智能体Muse上线40天下载量突破1000万,其影响尚未体现在本季财报数据中,目前主要依靠订阅变现,未来商业化潜力在于交易抽成。

手机AI智能体正从推荐内容转向预判意图、代为执行,算法对用户选择的影响随之延伸至操作系统底层。注意力捕获、差异化定价、劳动调度与个性化推荐,分别影响用户的时间、支出、劳动和认知。卸载应用与数字断连存在现实局限,现行监管规定已要求提供便捷的关闭算法推荐服务选项。

Meta Q3营收646亿美元,同比增长26%,广告贡献97.6%的收入,但高额资本开支使自由现金流降至负的21.2亿美元。个人智能体Muse上线40天下载量突破1000万,其影响尚未体现在本季财报数据中,管理层表示将较以往产品更早启动变现。摩根士丹利测算,在使用每周token配额25%的基准情景下,Muse单用户月服务成本约37.12美元,持续服务成本构成商业化压力。

Meta AI 支出激增重燃市场担忧,财报发布后股价跌近7%,纳斯达克综合指数跌2.8%。OpenAI以1.25万亿美元投前估值募资至多300亿美元,较9月底要价下调逾10%。Anthropic拟公开递交上市申请,目标估值约2万亿美元,独立机构New Constructs仅估约1500亿美元。

PHP曝出两个高危漏洞,可通过特制请求实现远程代码执行,CNVD建议受影响用户立即升级。微信称正推进对苹果可折叠设备的适配;微软员工总数十年来首次下降至约22.3万名。Meta未来支出承诺约8250亿美元,信用风险指标升至新高;宇树将推进机器人量产、物理AI小模型和算力集群布局。

国家发展改革委公布《对外投资管理办法》,12月1日起施行,明确投资者包括境内企业、其他组织和居民个人。DeepSeek据称拟融资约1000亿元,腾讯和宁德时代为出资最多的投资方,交易尚未官宣,最终金额未定。知情人士否认宁德时代董秘在基金公司路演时被打,称其并未出席。

Meta 修复 Muse 共享内容的 URL 问题并恢复分享功能,此前安全研究人员发现部分公开链接容易被找到。Claroc 研究人员称,共享地址以对话标题命名并写入公共 DNS;Meta 的 David Singleton 则表示,问题涉及文档、图像等 artifacts 的链接,而非聊天分享功能。

Meta 修改了商业条款,删除抓取内容可用于“训练”产品的表述,但法律专家称,剩余措辞仍可能涵盖新闻网站抓取与 AI 训练。将于 10 月 30 日生效的条款仍允许使用关联网站内容开发“商业产品”,专家认为“开发”的范围可能包含“训练”。Meta 则表示,此次更新并非为了抓取新闻网站,也未赋予其凌驾于内容所有者通过 robots.txt 表达的偏好之上的新权利。

Meta 押注个人 AI 智能体 Muse,扎克伯格在周三财报电话会上描绘了由数十亿用户的智能体相互沟通、交易的网络愿景。上月面向公众发布后,Muse 在美国和加拿大已有超过 10 million 用户下载并完成设置;扎克伯格称,四分之一的初始下载用户每天使用,四分之一的用户通过平台购物,平均每笔消费超过 $200,Meta 从商业交易中收费。

Meta 在第三季度财报电话会上确认,计划设立新类别的无投票权股份,以拓宽融资渠道、支持 AI 扩张并保留现有股东的投票权。新股将通过股票股利分配给所有现有股东,可用于融资、员工薪酬、收购及其他一般公司用途,同时维持创始人主导结构。该季度 Meta 营收为 $64 billion,同比增长 26%,成本与费用则同比增长 68%。
Meta披露未来租赁和合同支出承诺约8250亿美元,其中许多涉及AI算力和基础设施,信用风险指标周四升至纪录新高,公司债券下跌。承诺包括尚未计入资产负债表的3557亿美元经营租赁和融资租赁,以及截至9月30日的4545亿美元不可撤销合同承诺,高于今年7月披露的接近7000亿美元。Meta计划进一步提高资本支出,引发市场对科技巨头在债券供应已经饱和之际继续发债建设AI基础设施的担忧。
Meta的2026年第三季度财报呈现增长与支出的反差,文章认为Muse已显现超级应用潜力,但尚未显示能否赚回AI投入。Meta单季营收646亿美元,同比增长26%;Muse上线22天获得500万次美国下载,美国和加拿大超过1000万人设置个人智能体,其中约25%每天使用。
推荐理由:将Muse的下载、活跃与购物数据同Meta的资本开支和现金流对照,区分了产品获得用户与公司收回投入这两个阶段。
Mia Sato 实测 Meta Muse 发现,零售商封锁和不稳定的网站访问权限,使购物智能体难以完整搜索商品并可靠比价。Amazon 已要求 Meta 将其从 Muse 中移除,Target 的机器人检查则让同类搜索时而成功、时而受阻。

Anthropic 于10月21日发布 Claude Duet 研究预览版,面向专业人士和中小企业家,首批向美国地区 Claude Pro、Max 个人订阅用户开放候补申请。
全球科技板块再次共振下跌,港股科技板块跌幅超过5%,但美国科技龙头财报数据仅缺少惊喜,未构成明确利空。Meta未来资本开支仍大,引发上游订单充足与融资压力的不同解读;特斯拉现金流改善则伴随未来资本开支削减。
豆包手机助手10月21日将拒绝自动化操作的应用名单从155款更新至166款,文章分析其背后的安全风险与平台入口竞争。限制主要针对识别屏幕、模拟点击和输入的GUI自动化能力,不影响用户安装和手动使用应用。文章按运行环境与权限来源区分系统级手机智能体、独立应用内个人智能体和云端常驻智能体,认为平台除关注账户安全与隐私,也担忧流量分配权转向AI助手。

布鲁金斯学会访问研究员汤姆·惠勒批评,特朗普与六家AI公司签署的《白宫超级智能协议》仅有道德约束,无法替代公共监督。协议要求内部控制、外部审计和董事会监督,却未规定审计结果公开、向公共机构报告或叫停发布的权力。惠勒结合科技企业修改或放弃自愿承诺的案例,主张以独立审查、信息披露和可执行的纠正措施约束企业。
Meta 暂停了 Muse 的对话链接分享功能,此前安全公司 Claroc 的研究人员发现,这些链接可通过公开 DNS 记录找到。Claroc 本周发布的报告称,研究人员找到了超过 6,800 个 Muse 链接,并查看了数百段对话,其中包括企业营收评估、贷款申请和员工全年日程等内容。

推荐理由:分享链接的主机名包含对话标题,且可从公开 DNS 记录重建链接,呈现了链接分享功能中可发现性设计带来的隐私风险。
机器人ETF鹏华(159278)标的指数逆市上涨,宇*科技发布人形机器人“H2-X 功夫传奇”,最长续航时间约8小时。马斯克称人形机器人赛道有望成为全球最大产业,但提醒商业化周期较长。Anthropic宣布推出AI智能体Claude Duet。

Meta 的通用 AI 智能体 Muse 被研究人员发现可通过对话分享链接泄露敏感信息,Meta 表示将暂停分享功能并审查其设计。安全公司 Claroc 的研究人员称,链接构造方式使其容易被发现,他们枚举出 6,800 个分享链接,打开其中几百个后发现了明显不打算公开的信息。
Meta 的 AI 伴侣应用 Muse 上线 40 天内美国下载量突破 10M,Sensor Tower 称此前仅有另外 11 款应用达到这一里程碑。其美国用户 7 天和 14 天留存率分别为 30% 和 23%,高于 ChatGPT、Claude 和 Grok 的平均水平 19% 和 16%。
推荐理由:下载增长与留存数据提供了不同于榜单排名的比较视角,但 Muse 与 ChatGPT 的上线市场范围不同,全球下载量不宜直接对比。
Personal Agent 的全天候运行依赖会话之外的持久状态与运行时管理,而不只是模型能力提升。文章结合多款产品的设计与使用体验,拆解任务中断恢复、长期记忆、身份与权限延续、工具越权防护及外部结果核验等挑战。商业化方面,文章提出个人端可能走向免费入口与佣金、广告变现,企业端走向数字员工,并判断中国市场更可能形成生态内嵌的个人智能体。
Meta 在周三发布的第三季度财报中表示,将发行无投票权的新类别股票,为 AI 项目、潜在收购和员工薪酬提供资金,预计于 2027 年开始交易。公司将今年资本开支预期从 $130 billion 至 $145 billion 调整为 $135 billion 至 $145 billion。首席财务官 Susan Li 表示,新股将扩展融资工具,为 AI 驱动的业务投资提供灵活性。

Meta 在第三季度财报电话会上表示,其 AI 应用 Muse 的用户已超过 10 million,购物是热门用途之一。Zuckerberg 称,约 25% 完成 Muse 设置的用户如今每天使用它;在通过该 AI 智能体购物的活跃用户中,超过四分之一的平均购买金额高于 $200。Meta 计划让多数用户免费使用 Muse,通过交易抽成及面向高需求用户的付费服务实现变现。
DeepSeek 用 DeepInfer 提升推理效率,Google 与 Meta 为 TPU 带来原生 PyTorch 支持,Ramp 介绍自研智能体框架 Laminar。TorchTPU 是支持训练与推理的开源后端。Laminar 提供会话压缩、工具调用和子智能体等能力,初版代码全部由智能体生成。
Meta 在遭遇 AI 相关反对声浪后,从商业服务条款中删除了“训练”一词。法律专家指出,遵守 robots.txt 属于自愿行为,条款若未明确承诺尊重其中的抓取限制,Meta 仍可能抓取试图阻止抓取的网站。英国、欧盟和美国的出版业组织呼吁监管机构介入,美国 News/Media Alliance 要求阻止相关条款于 10 月 30 日实施。
Meta 试图避免披露批准下载影子图书馆数据的高管,但 Hixon 要求其进一步说明所有相关决策者及其参与情况。Meta 辩称,为 Llama 1 和 2 等模型获取早期训练数据时,管理层通常不作正式决策,下载批准也来自集体讨论;Hixon 不接受以此缩小披露范围。Meta 还须回答那些未用于 AI 训练的盗版作品最终如何处置。
DeepSeek、Reflection 等发布开放模型,中美政府也在推进涉及开放模型的监管措施。DeepSeek-V4.1-Flash-1017 规模为 552B-A16B,支持图像输入,采用 MIT 许可证。中国商务部提案拟要求前沿模型跨境共享前获批,并为开源技术设置自动审批;美国国土安全部限制联邦民用采购使用 DeepSeek。

Latent Space 汇总 DeepSeek V4.1 Flash 1017、MiniMax M3.1 Flash 和 Mercury 3 的发布信息、定价与评测,并梳理智能体、安全及推理基础设施动态。

MiniMax M3.1 Flash 在线推理提速近3倍、使用成本降低70%,Mercury 3 与 Exa 3.0 也公布进展。Mercury 3 是扩散模型,生成速度超过每秒1,000 tokens。Exa 3.0 新增 Exa Lite 搜索,定价为 $4 per 1,000 requests。
Meta 的 GenRecs Tokenization 用稳定语义词表表示广告等项目,改进广告召回与排序。它融合内容与互动信号,帮助模型理解缺乏互动历史的新项目。与 GEM 和 Adaptive Ranking Model 配合后,广告转化量提升 +0.35%。

Meta 讲解薄编排器架构,将路由和可靠性检查留给确定性流程,把领域推理交给隔离上下文的专业 AI 智能体。其 1,300 行编排器将 20+ 个工作流分派给 14 个专业智能体,通过调整工作流模板复用现有智能体,并在运行时按需加载领域知识。新数据列的配置准备从人工操作的三至四天、此前配置驱动系统的约一天缩短至不到一小时,约三分之二的系统改动无需人工大幅修改即可落地。

推荐理由:将确定性路由与领域推理解耦,并通过工作流模板复用专家智能体,为复杂多步骤任务提供了可迁移的架构设计方法。
Meta 详解吉瓦级超级集群 Prometheus 的硬件、网络与可靠性工程,其第一阶段已完成并用于训练 Muse 基础模型。集群目前拥有数十万 GPU,正向约 1 million GPUs 扩展;Muse Wonder 预训练和强化学习运行的有效训练时间占比分别超过 85% 和 90%。

推荐理由:通过备用 GPU、分层故障恢复与逐项归因的工程实践,解释超大规模训练如何减少中断并提高有效吞吐量。