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CxO

埃森哲与AWS推AI代理加速数据转型

企业数据从战略资产到AI驱动的竞争优势之间，始终横亘着一道“数据就绪度”的鸿沟。尽管近九成企业计划在2026年增加AI投资，但数据碎片化、缺乏治理与格式陈旧等问题，正导致大量生成式AI项目在概念验证后被无情抛弃。全球IT服务巨头埃森哲（Accenture）与亚马逊云科技（AWS）于近期联合推出了三款深度集成智能体（Agentic AI）能力的解决方案，旨在革新企业数据的发现、迁移、治理与消费模式，为大规模落地生成式AI和智能体应用铺平道路。这三款产品现已上架AWS Marketplace。三大智能体解决方案破解数据就绪度难题这三款解决方案分别针对数据生命周期的不同阶段，形成从评估到消费的完整闭环。它们并非必须按序使用，企业可根据自身现状并行启动。核心包括三个独立但互补的产品：Accenture Agentic Data Discovery for AWS（数据发现）、Accenture Agentic Data Modernization for AWS（数据现代化），以及Accenture Agentic Semantic Layer for AWS（语义层）。数据发现负责

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没必要死盯光刻机：华为版“新定律”正悄悄改变芯片的未来

在摩尔定律逼近物理极限与美国技术封锁的双重压力下，华为于2026年国际电路与系统研讨会上正式发布“韬定律（τ-law）”，提出以“时间缩微”替代传统“几何缩微”，通过系统级协同设计持续压缩信号传播时延。这一原则不仅是中国半导体产业在受限条件下的突围策略，更标志着全球芯片演进逻辑从单纯追求制程微缩向全栈架构优化的范式转变。 “韬定律”核心：以时间缩微替代几何缩微，逻辑折叠技术率先落地何庭波在演讲中指出，传统摩尔定律依赖晶体管尺寸持续缩小来提升性能，但1纳米级工艺已遭遇量子隧穿效应与成本指数飙升的双重瓶颈。华为提出的“韬定律”将焦点从“晶体管数量”转向“信号传播时延（τ）”，通过“逻辑折叠”等创新技术，在不依赖先进制程的前提下，从器件、电路、芯片到系统多层级协同优化，系统性降低时间常数。这一路径与美国半导体产业“制造更好芯片”的纵向分工模式截然不同：华为更倾向于“重新设计整车系统，让普通发动机也能跑出赛车速度”。六年量产381款芯片，麒麟芯片率先完整采用逻辑折叠自2020年起，华为已基于“韬定律”理念设计并量产381款芯片，覆盖通信、计算、物联网等千行百业。即将于2026

Startups

Stilta获1050万美元融资打造AI专利诉讼平台

企业专利诉讼领域迎来AI破局者。2026年刚成立的Stilta宣布完成1050万美元融资，由Andreessen Horowitz领投，Y Combinator及OpenAI、Sana、Legora等AI公司创始人跟投。该公司打造的代理式AI平台，能分析超1.8亿项专利、2.5亿篇科学出版物及万亿级网页存档，自动挖掘传统审查系统可能遗漏的侵权证据，旨在将企业专利从“沉睡资产”变为可强制执行、防御和商业化的战略工具。目前Stilta已签约罗氏、阿法拉伐、马士基等企业客户，以及全球五大知识产权律所中的三家。 Stilta获1050万美元融资，a16z领投并押注AI代理式专利诉讼 AI公司Stilta宣布获得由Andreessen Horowitz（a16z）领投的1050万美元融资，Y Combinator以及来自Sana、Legora、OpenAI、Lovable、Listen Labs等领先AI公司的创始人和运营者参与跟投。Stilta成立于2026年，专注开发用于专利诉讼与情报的代理式AI软件，帮助企业执行、防御和商业化专利。a16z普通合伙人David Haber表示：“专利

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OpenAI推Codex预置提示库，整合Excel/Zoom

OpenAI 开发者平台近日正式推出 Codex 智能体脚本目录，为这一编程与工作流自动化工具提供了开箱即用的提示词库。更新后的 Codex 已不再局限于代码领域，而是扩展至 Excel 电子表格、演示文稿、浏览器、GitHub、Slack、Gmail 及 Zoom 等常用服务，标志着 AI 编码助手正从“辅助写代码”向“全程操作办公软件”的角色跃迁。财务分析与数据处理：从 CSV 到可编辑报表 OpenAI 在官方指南中详细演示了财务分析场景：用户只需上传包含预算、实际支出及注释的 CSV 文件，Codex 即可调用“Spreadsheets”技能自动比对计划与实际数据，找出差异并生成可编辑的 .xlsx 报告。OpenAI 特别强调，原始数据禁止手动修改，所有计算必须通过公式实现，有疑问的分类应单独剔除而非“调整”结果—

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微软发布Webwright：终端原生Web代理框架

微软研究院AI前沿实验室近日开源了名为Webwright的全新网络智能体框架。与传统浏览器智能体逐帧预测点击坐标的“动作执行”模式不同，Webwright让智能体在终端环境中直接编写并运行Playwright代码，通过bash命令和日志反馈迭代优化脚本。这种“代码驱动”的设计大幅提升了复杂任务的执行能力：在Odysseys长程浏览基准测试中，搭载GPT-5.4的Webwright取得60.1%的成绩，较基础GPT-5.4的33.5%提升79.4%；在Online-Mind2Web上达到86.7%的准确率，创下开源方案最高纪录。整个框架仅约1000行代码，无多智能体编排，体现了极简主义工程哲学。代码驱动：Webwright如何用终端取代浏览器会话传统网络智能体每次仅执行一个原子动作（点击、键盘输入、滚动），模型需要实时解析页面截图或DOM文本。随着语言模型代码能力的增强，这种逐动作循环已成为瓶颈。Webwright的突破在于将智能体与浏览器彻底解耦：智能体通过Playwright脚本控制Chromium、Firefox或WebKit浏览器，可随时启动、检查、丢弃浏览器会话，而持

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封杀Databricks：AI代理数据层争夺战升级

随着企业软件行业加速向AI智能体（AI Agent）转型，一场围绕数据层控制权的暗战正在升级。微软近日以“可靠性”为由，阻断Databricks连接其旗舰BI产品Power BI的测试，被业界视为争夺下一代平台入口的明确信号。语义层（Semantic Layer）作为降低AI Agent运行成本、提升准确性的关键基础设施，成为各巨头封锁与反封锁的焦点。与此同时，Snowflake、Salesforce联合近50家企业建立Open Semantic Interchange开放标准，而SAP则通过API政策强硬限制外部Agent直连，行业正分化为“开放联盟”与“封闭生态”两大阵营。微软封杀Databricks连接Power BI：AI数据层控制权之争升级据The Information报道，Databricks于3月初测试一项新功能，旨在帮助客户更便捷地将其平台数据连接到可视化工具，但遭到微软拒绝。Databricks用户无法访问微软的Power BI——这一产品几乎被所有《财富》500强企业采用。Databricks设计的方案是让Power BI客户直接在其平台上管理数据并构建

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英伟达Vera CPU性能曝光，超Intel/AMD 1.5倍

随着2026年Computex台北国际电脑展的临近，AI计算领域的“CPU vs GPU”之争成为焦点。在Intel财报引发市场对“智能体AI”时代CPU回归趋势的讨论后，Nvidia被曝将祭出杀手锏。据GF证券分析师最新研报，Nvidia计划在展会期间强势展示其第二代Arm架构数据中心CPU——Vera Rubin，并宣称其性能相比AMD和Intel的x86竞品高出惊人的1.5倍，直击市场对GPU算力地位动摇的疑虑。 1.5倍速度碾压x86，Nvidia Vera CPU正面回击质疑在Intel公布第一季度财报后，业界出现“Agentic AI”（智能体AI）计算正转向更多使用CPU的声音，引发GPU在AI集群中占比可能下降的猜测。然而，GF证券分析师坚信，Nvidia将在Computex上扭转这一叙事。分析师预测，Nvidia将公布其Vera CPU相比x86竞品的显著优势：**1.5倍的速度、2倍的总体性能，以及单机柜4倍更高的密度**。这些数据旨在证明，在AI推理和智能体任务日益增长的背景下，CPU和GPU的协同并非零和博弈，而Nvidia的紧密耦合方案具备绝对优势。

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DeepSeek 700亿融资后推AI编程产品

在融资规模攀升至700亿元后，DeepSeek管理层向潜在投资者明确表示将优先推进突破性AI研究而非短期商业化。与此同时，该公司亲自下场打造AI编程产品的信号愈发强烈——资深研究员Deli Chen亲自发帖招募“Code Harness”团队，前TSY Capital联合创始人崔添翼或将出任Agent Harness团队负责人。一系列密集动作表明，DeepSeek Code产品已从概念进入实际构建阶段。 700亿融资与AI编程野心：DeepSeek Code团队开始组建 DeepSeek的融资规模已扩大至700亿元，其战略重心明确指向突破性AI研究。5月15日起，该公司在官方招聘网站密集放出多个与“Harness”相关的职位，包括Agent Harness产品经理、Agent Harness研发工程师等。这些岗位的任职要求直指AI编程与Agent工作流：要求深度使用过Claude Code、Cursor、GitHub Copilot等编程工具，以及Manus、OpenClaw等Agent执行平台。招聘信息中明确写道“Model+Harness=Agent”，揭示了Harness作

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结构性转变：代理AI工作负载将超对话AI

新加坡人工智能API聚合平台AI.cc近日发布市场预测报告，基于平台在2026年1月至4月间处理的24亿次API调用数据，揭示出企业级AI工作负载正经历一场结构性转变：以目标驱动、自主执行、多工具调用为特征的代理型AI（Agentic AI）工作负载，预计将在2026年第三季度超越传统对话型AI（Conversational AI），成为企业Token消耗的主导类别。这一转折不仅代表着用量比例的变化，更意味着企业对AI基础设施的架构逻辑、采购策略和优化方向都必须重新定义。数据实证：代理型API调用年增速680%，对话型仅94% AI.cc平台统计了超过8000个开发者与企业账户的API调用行为。数据显示，2026年第一季度，代理模式API调用（定义为包含多轮上下文积累、工具调用及自我纠错循环的序列化请求）年化增长率达到680%，而单轮对话型工作负载的年化增长率仅为94%。按此趋势推算，到2026年9月，代理型工作负载将占据平台企业Token用量的54%，首次突破50%阈值；到第四季度将进一步升至61%。这一判断基于严格的分类框架：凡具备单会话内超过5轮上下文积累、工具调用（

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AI代理购物冲击零售媒体广告逻辑受冲击

随着人工智能代理（AI Agent）开始代表消费者自主完成商品比价、下单乃至支付，传统零售媒体网络赖以生存的“结账前影响消费者”的商业模式正面临根本性挑战。据PYMNTS报道，一项4月报告显示，48%的消费者对使用AI代理购买生鲜或规划餐食至少表现出一定兴趣，同时订阅管理和礼品购买也是热门用例。这意味着，零售媒体网络赖以生存的视觉商品陈列和用户注意力经济，正逐步让位于API驱动的程序化交易逻辑。行业专家指出，AI引擎优化（AEO）将成为数字货架的新战场，而API、代币化支付和原生交易能力则可能成为商户的差异化优势。 48%消费者倾向AI代理购物，零售媒体广告逻辑受冲击根据PYMNTS援引的4月报告，约半数消费者对AI代理参与日常购物持开放态度，这些智能体不仅进行商品筛选，还能自主管理订阅和赠礼采购。这一趋势直接挑战了零售媒体网络的核心假设——即消费者在结账前的人工浏览时间是主要变现渠道。当决策权从人类转向算法，传统的视觉营销、位置竞价和展示广告效果将大幅衰减。PYMNTS强调，商户需要构建机器可读的结构化产品数据、确定性库存信号和信任元数据，才能在新生态中保持竞争力。 AP

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迪克体育六月推出AI教练

美国最大体育用品零售商Dick's Sporting Goods宣布，将于2026年6月起在其移动应用中正式推出名为"Coach by Dick's"的Agentic AI个人助理。该工具基于Adobe Brand Concierge解决方案构建，通过自然对话实时提供个性化产品推荐与购物指导，旨在将线下专业销售人员的服务能力规模化复制到数字渠道。这标志着零售业AI应用从简单的聊天机器人向具备主动推理与个性化决策能力的Agentic AI阶段迈进。 AI教练核心功能：自然对话驱动的个性化推荐 Coach by Dick's采用自然语言交互方式，系统能在对话中动态理解顾客的运动项目、技能水平、兴趣爱好及特定需求，结合Dick's深厚的产品知识与运动场景理解，实时输出"什么产品最合适、尺码如何选择、该运动需要哪些装备"等专业建议。该工具基于Dick's自有的内容资产与知识库，而非通用大模型，从而确保推荐的专业性与品牌一致性。 Dick's首席技术官Vlad

Deep

英伟达Q1营收816亿，Vera CPU瞄准Agentic AI

Nvidia刚刚交出了一份令人瞩目的成绩单。截至4月26日的季度营收达到816亿美元，同比增长20%，其中数据中心业务贡献752亿美元。在亮眼财报之外，该公司同时宣布推出专为代理型AI设计的Vera CPU，并预测这将开辟一个2000亿美元的新市场。CEO黄仁勋在财报电话会上表示，Vera已经录得20亿美元的独立销售额，而Nvidia也在加速对OpenAI和Anthropic的战略投资，其私人持股规模翻倍至430亿美元。创纪录营收：数据中心业务独领风骚 Nvidia本季度营收816亿美元，高于上一季度的680亿美元，同比增长显著。数据中心收入752亿美元是绝对主力。公司对下一季度的展望高达910亿美元，同时授权了800亿美元的股票回购。CFO Colette Kress表示，Blackwell架构已被所有主要超大规模云厂商、云服务提供商和模型制造商采用。这巩固了Nvidia在企业AI算力市场的统治地位。战略投资激增：向OpenAI与Anthropic重注押宝财报还揭示了Nvidia投资策略的急剧转变。其私人持股份额从220亿美元增至430亿美元，接近翻倍，其中本季度购

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AI代理购物冲击 零售媒体广告逻辑受冲击

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