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美联储理事米兰发表讲话
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无匹配数据
TEAM.O Atlassian Corp-A:该股最近90天内共有1家给出研报评级,买入评级1家,过去90天内机构目标均价为245美元;最新机构研报观点:Atlassian US(TEAM.OQ)FY26Q1季报点评—云迁移持续,尚未看到AI侵蚀席位的迹象 中信证券 2025-11-18
华尔街见闻
Gavin Baker认为,投资回报的提升部分来自运营成本节省,但更重要的是从CPU迁移到GPU后,这些公司实现了巨大的效率提升,推动了收入增长的加速。Baker观察到每家大型互联网公司内部,负责创造收入的部门都在激烈争夺GPU资源,因为这是一个简单的线性关系:更多的GPU意味着更多的收入。
资深科技投资人Gavin Baker表示大型GPU采购方的公开财报显示,AI已经明确赚钱。
12月9日,科技投资大佬Gavin Baker接受播客采访时表示,在GPU上投入最大的公司都是上市公司,通过计算这些公司的财报可以发现,在大规模GPU投入后,这些公司的投资资本回报率(ROIC)实际上高于投入前的水平。Baker表示:
我总是觉得奇怪,为什么还会有人对此存在争论。
这种回报提升部分来自运营成本节省,但更重要的是将大型推荐系统从CPU迁移到GPU后,这些公司实现了巨大的效率提升,推动了收入增长的加速。
Baker强调,无论回报来源如何,关键事实是ROI确实为正。他还观察到,每家大型互联网公司内部,负责创造收入的部门都在激烈争夺GPU资源。因为这是一个简单的线性关系:更多的GPU意味着更多的收入。
企业正在兑现AI红利
Baker特别强调,2024年第三季度成为一个重要分水岭。这是科技行业之外的财富500强公司首次给出AI驱动业绩提升的具体量化案例。
货运代理公司C.H. Robinson的股价在财报发布后上涨约20%,原因正是AI带来的生产力提升。
该公司的核心业务之一是为货运需求报价。过去,处理一个询价需要15到45分钟,且只能响应60%的入站请求。
引入AI后,公司现在能够在几秒钟内响应100%的询价请求。这种AI驱动的生产力提升同时影响了收入端和成本端,该公司当季业绩超预期,股价大涨。Baker表示:
这是AI驱动的生产力提升影响营收、成本以及所有指标的实例。
Baker强调这一案例尤为重要,因为它缓解了市场对“Blackwell投资回报率空档期”的担忧。Blackwell是英伟达的新一代芯片,需要巨额资本投入。
由于这些芯片最初主要用于训练模型而非推理,存在一个潜在的风险期:资本支出极高,但收入暂时持平,导致ROIC下降。
创业公司展现显著效率提升
风险投资人比公开市场投资者更看好AI,部分原因在于他们能直接观察到真实的生产力提升。
Baker指出数据显示,今天达到特定收入水平的公司,其员工数量明显少于两年前同等收入规模的公司。原因很简单:AI正在承担大量的销售、客户支持工作,并协助产品开发。
这些效率提升在财务数据中清晰可见。投资机构Accel和Andreessen Horowitz都公布了相关数据,证明这一趋势的存在。那些能够接触创业公司的投资者,看到了AI在企业内部创造价值的具体证据。
年轻的AI原生创业者表现尤为突出。这一代23、24岁的创始人展现出的成熟度,相当于过去30岁出头的创业者水平。
他们从一开始就熟练使用AI来解决各种问题——从如何向投资者推介项目,到处理棘手的人事问题,再到优化产品销售策略。Baker说:
AI在今天已经能够很好地处理这些问题。
SaaS公司正重蹈零售商覆辙
Baker对传统SaaS公司未能拥抱AI表示担忧,认为这与当年实体零售商面对电商的失误如出一辙。
实体零售商曾因电商的低毛利率而拒绝投资,他们从第一性原理出发认为,让客户自己到店购物并运送商品回家,总比企业挨家挨户配送更高效。
但现实证明,当配送网络足够密集时,效率和利润率都会改善。如今亚马逊北美零售业务的利润率已高于许多大众市场零售商。Baker指出:
SaaS公司正在犯同样的错误,这些公司拥有70%到80%甚至90%的毛利率,但不愿接受AI业务40%左右的毛利率。
由于AI的本质决定了每次计算都需要消耗算力,这与传统软件“写一次即可低成本分发”的模式截然不同。
然而Baker强调,AI公司虽然毛利率较低,但因为员工数量极少,实际上比传统SaaS公司更早产生现金流。
Baker认为,这是一个“生死攸关的决策”,除了微软,几乎所有公司都在这一决策上失败。
他建议SaaS公司应该效仿Adobe和微软当年向云转型时的做法——虽然短期内毛利率承压,但只要毛利润绝对值增长,投资者就会接受。
Salesforce、ServiceNow、HubSpot、GitLab、Atlassian等公司都拥有现金流充沛的核心业务,这是AI原生创业公司所不具备的优势,完全可以利用这一优势在AI领域展开竞争。
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TEAM.O Atlassian Corp-A:该股最近90天内共有1家给出研报评级,买入评级1家,过去90天内机构目标均价为245美元;最新机构研报观点:Atlassian US(TEAM.OQ)FY26Q1季报点评—云迁移持续,尚未看到AI侵蚀席位的迹象 中信证券 2025-11-18
TEAM.O Atlassian Corp-A:该股最近90天内共有1家给出研报评级,买入评级1家,过去90天内机构目标均价为245美元;最新机构研报观点:Atlassian US(TEAM.OQ)FY26Q1季报点评—云迁移持续,尚未看到AI侵蚀席位的迹象 中信证券 2025-11-18
TEAM.O Atlassian Corp-A:该股最近90天内共有1家给出研报评级,买入评级1家,过去90天内机构目标均价为245美元;最新机构研报观点:Atlassian US(TEAM.OQ)FY26Q1季报点评—云迁移持续,尚未看到AI侵蚀席位的迹象 中信证券 2025-11-18
研报标题:Atlassian US(TEAM.OQ)FY26Q1季报点评—云迁移持续,尚未看到AI侵蚀席位的迹象
Atlassian US(TEAM.OQ) 评级:买入(维持); 评级机构:中信证券
评级日期:2025年11月18日
一家专注于 “模型上下文协议”(Model Context Protocol,简称 MCP)安全的新创公司 Runlayer 结束 “隐身模式” 正式推出。该公司已完成 1100 万美元种子轮融资,投资方包括科斯拉风投(Khosla Ventures)的基思・拉博伊斯(Keith Rabois)及风投公司 Felicis。
Runlayer 由连续创业者安德鲁・伯曼(Andrew Berman)创立 —— 他此前创办过两家公司:婴儿监护仪制造商 Nanit,以及人工智能视频会议工具 Vowel(2024 年被 Zapier 收购)。
伯曼向 TechCrunch 透露,在 Runlayer 以 “隐身模式” 推出产品后的四个月里,已签约数十家客户,其中包括 8 家独角兽企业或上市公司,如薪资管理公司 Gusto、人力资源平台 Rippling、数据工具开发商 dbt Labs、生鲜配送平台 Instacart、房产交易平台 Opendoor 及企业支付服务商 Ramp 等。此外,MCP 协议的主要创建者大卫・索里亚・帕拉(David Soria Parra)也已以天使投资人及顾问身份加入 Runlayer(帕拉未回应置评请求)。
2024 年 11 月,帕拉在 Anthropic 公司的团队将 MCP 协议作为开源项目推出。此后,MCP 逐渐成为人工智能代理(AI agent)连接所需数据与系统、实现独立运行的 “事实标准”。通过该协议,AI 代理可在无需人工监督的情况下访问、传输、修改数据,并执行业务流程。
目前,所有主流模型开发商均支持该协议,包括 OpenAI、微软(Microsoft)、亚马逊云服务(AWS)、谷歌(Google);同时支持该协议的还有数千家科技公司及企业客户,仅举几例:协作工具提供商 Atlassian、项目管理平台 Asana、支付服务商 Stripe、金融科技公司 Block,此外还涵盖从银行到消费品制造商等多个领域的企业。
Runlayer 首席执行官伯曼在接受 TechCrunch 采访时表示:“所有人都在谈论人工智能,但人工智能的实用价值,完全取决于它所能获取的工具与资源。”
当前的核心问题在于,MCP 协议本身并未内置完善的安全机制,因此已发现许多 MCP 协议应用存在各类安全漏洞。
最典型的案例或许是 GitHub 与 Asana。今年 5 月,Invariant Labs 的研究人员发现 MCP 服务器存在 “提示注入漏洞”,利用该漏洞可获取 GitHub 私人代码仓库(本应不对公众开放)中的数据;6 月,Asana 发现并修复了其 MCP 服务器中的一个漏洞,该漏洞原本可能导致客户数据泄露。此后,研究人员还发现了更多可针对常见 MCP 服务器配置发起的攻击方式。
可想而知,这类安全问题催生出大量 MCP 安全产品,既有来自 CloudFlare(云安全公司)、Docker(容器化平台)、Wiz(网络安全公司)等知名企业的解决方案,也有众多专注于特定领域的初创公司推出相关产品。
目前最常见的 MCP 安全产品类型是 “网关”(gateway)—— 本质上是一层安全防护层,用于识别 AI 代理身份,并控制其对应用程序的访问权限。
在这片拥挤的市场中,Runlayer 计划通过 “一体化安全工具” 实现差异化竞争:该工具不仅包含网关功能,还整合了多项特色功能,例如 “威胁检测”(分析每一项 MCP 请求)、“可观测性”(监控 IT 部门授权的所有 MCP 服务器上的 AI 代理活动)、“企业级开发”(IT 部门可为本企业用户构建定制化 AI 自动化工具),以及 “精细化权限管理”(与 Okta、Entra 等现有身份认证服务商兼容)。
与开源工具 Obot 等竞争对手类似,Runlayer 向企业用户提供类似 Okta 的 “目录”,其中列出经 IT 部门审核通过、允许 AI 代理访问的 MCP 服务器。Runlayer 会将 AI 代理的应用权限与人类用户的权限进行匹配。例如,部分人员可能仅拥有财务系统的 “只读权限”,部分人员拥有 “写入权限”(可修改数据),而另一些人则完全没有访问权限。
伯曼认为,Runlayer 之所以能在同类产品中脱颖而出,不仅在于产品功能的广度,更在于团队的经验。他表示,自己创办这家初创公司的契机是:将 Vowel 出售给 Zapier 后,他担任了 Zapier 的人工智能部门负责人,并参与搭建了首批 MCP 服务器之一,当时还与 OpenAI 及 Anthropic 有过密切合作。
“我们发现该协议存在哪些问题?首先是安全风险,因为它的普及速度太快了,” 伯曼说,“在可观测性、审计等领域存在‘盲区’,这使得企业向用户推广该协议时面临较高风险。”
因此,今年 8 月,“我们辞去了工作,邀请到协议规范的创建者大卫・索里亚・帕拉加入。短短四个月内,我们就签约了 8 家独角兽企业。” 伯曼口中的 “我们”,包括他本人及来自 Zapier 的联合创始人塔尔・佩雷茨与维托尔・巴洛科。
伯曼还透露,公司的其他顾问及投资者包括代码编辑器 Cursor 的安全负责人特拉维斯・麦克皮克(Travis McPeak),以及数据库公司 Neon 的创始人尼基塔・沙姆古诺夫(Nikita Shamgunov)。
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