2026年9月，重点新能源车企交付量发布，新势力整体销量同比增长、环比持平。其中，极氪、零跑表现亮眼，同比分别增长103.8%、58.5%；小鹏、蔚来环比分别增长5.5%、4.4%。9月5家样本新势力车企（不含小米）合计交付253,353辆，同比增长29.8%，环比增长0.2%。

各车企表现：

• 零跑：9月交付105,656辆，同比增长58.5%，环比增长2.5%。发布LEAP5.0新移动空间架构及CTC3.0高低压融合电池技术，首批车型计划于2027年亮相。欧洲销售网点达到1,020家，覆盖36个国家。
• 小鹏：9月交付41,256辆，同比下降0.8%，环比增长5.5%。G9L正式上市，提供纯电及超级增程两种动力，全系搭载800V高压平台和5C超充。XOS6.3.0开始推送，搭载第二代VLA最新版本。G9L计划于10月12日在巴黎车展全球发布，拟进入64个国家及地区。
• 蔚来：9月交付37,408辆，同比增长7.7%，环比增长4.4%。萤火虫交付环比增长25.2%。与吉利控股宣布充换电领域全面战略合作，扩大服务覆盖。
• 极氪：9月交付37,216辆，同比增长103.8%，环比增长0.6%。极氪7X第20万辆量产车下线。新一代AI智充技术发布，第五代智充站峰值功率达2,250kW。极氪9X启动首批规模发运阿联酋，德国新增两家经销伙伴。
• 理想：9月交付31,817辆，同比下降6.3%，环比下降15.6%。新一代理想MEGA和六座纯电旗舰SUV理想i9分别上市。通过OTA向近百万辆搭载Orin-X及Thor芯片的AD Max车型推送马赫VLA2.0。
• 小米：9月交付超40,000辆，全新增程SUV系列澎程首月交付超10,000辆。澎程N70 Pro、N70Max、N90 Max及N90 Max探索版正式上市，覆盖五座、七座及空间拓展需求。宣布计划于2027年进入欧洲市场，并与首批8家德国汽车经销商集团签署合作备忘录。

智驾技术：小鹏和华为系为代表的车企持续进行智驾迭代及推广，智驾普及和推广加速，标配智驾时代已来。预计2026年智驾技术进步将降低硬件门槛，以小鹏和比亚迪为首的车企有望通过平价智能化，对合资品牌形成进一步差异化优势。

投资建议：智能化能力成为车企竞争的重要因素，自主新势力城市辅助驾驶加速落地，智能驾驶正逐步迎来技术、用户接受度和商业模式的三重拐点。推荐【比亚迪、吉利汽车、小鹏集团】，建议关注【江淮汽车】。

风险提示：新车型销量不及预期；车企新车型投放进度不达预期；智能化落地进度不及预期。

核心观点

• 9月恒生科技指数下跌6.7%，纳斯达克互联网指数下跌2.4%，个股表现不一致。
• 恒生科技指数估值较上月下降，PE-TTM为22.93x，处于34.27%分位点；纳斯达克指数估值上升，PE-TTM为33.29x，处于近10年24.76%分位点。
• 人工智能模型密集迭代，智能体、多模态能力持续升级，但模型智能可能已超过普通人需求上限和企业部署速度。
• 市场关注下游需求的真实性，海外C端场景具备潜力，推理需求向端侧场景下沉。
• 建议关注业绩高景气方向和有望打开新场景的公司，如阿里巴巴-W、爱芯元智等。

人工智能动态

• 谷歌发布Gemini 3.8系列模型，升级推理与实时语音能力。
• OpenAI推出GPT-6系列模型，更新大众图像生成产品。
• Anthropic接连更新Claude模型系列。
• xAI发布新一代Grok模型。
• Meta推出个人智能体，并将其延伸至AI眼镜。
• 英伟达拟收购Hugging Face，扩大开放模型生态布局。
• 腾讯发布混元新一代图像生成模型。
• 阿里接连发布多模态模型，公布全栈AI战略进展。
• 字节跳动升级豆包Seed 2.1 Pro模型。
• DeepSeek发布V4.1-Flash并开放API。
• 小米发布并开源MiMo-V2.6系列。
• 华为公布昇腾960超节点等AI算力方案。

行业动态

• 游戏：新游供给推进，AI创作工具与电竞赛事拓展应用场景。
• 金融科技：8月支付机构备付金同比增长2.5%。
• 短视频：优质内容供给扩展，平台治理同步加强。
• 电商：阿里B2B业务国内外打通。
• 本地生活：即时零售大踏步跨入商品时代。

10月投资策略

• 随着模型价格战加剧，市场关注下游需求的真实性，如Meta Muse爆火说明海外C端场景具备潜力。
• 建议关注业绩高景气方向和有望打开新场景的公司，如阿里巴巴-W、爱芯元智等。

行业政策

• 成都市施行《成都市促进人工智能产业发展办法》，支持新一代智能终端、具身智能和智能体等领域发展。
• 工业和信息化部印发《“人工智能+软件”专项行动实施方案》，推动相关应用覆盖2万家规模以上软件企业。
• 最高人民法院发布《最高人民法院关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》，回应AI换脸拟声、模型训练中的个人信息使用等争议。
• 全国网络安全标准化技术委员会发布《人工智能安全治理框架3.0》，增设智能体风险管理框架等内容。

关键数据

• 恒生科技指数9月下跌6.7%，纳斯达克互联网指数下跌2.4%。
• 恒生科技指数PE-TTM为22.93x，纳斯达克指数PE-TTM为33.29x。
• 8月支付机构备付金同比增长2.5%。
• 抖音创作者大会显示，优质创作者涨粉量为平台均值的4.2倍，用户主动推荐优质作品的次数为平台均值的27倍。
• 阿里B2B业务1688与阿里国际站进行打通。
• 美团闪购未来三年将加码300亿投入即时零售。
• 淘宝闪购发布连锁餐饮智能经营系统“问鼎”。
• 京东超市上半年营收双位数增长，用户数同比增长15%。

研报总结

上游材料加速更新，涨价仍为主旋律

PCB上游：供需不平衡推动涨价，新材料应用带来新机遇

• 玻纤布：E-Glass（高级）、LowDK-2、T-Glass在2026Q4至2027年呈现全面短缺，成为推动当前上游材料涨价的主要因素，也是决定结构性缺货的关键原料。
• 铜箔：HVLP4加速验证日台以外的供应商，中系扩产积极，维持2027年供需缺口放缓预期。
• 铜箔基板：PTFE树脂为美系客户解决互连的确定性解方，成为铜箔基板材料中新晋路线；传统的PPO/CH树脂仍有一片天，26Q4 VR300设计将定案，PTFE+M8/M9设计呼声较高。
• 钻针：高阶镀膜针需求攀升，供应商在2026~2028年加快投入建置产能，新材料(PTFE)仍有一定的钻针消耗，产品组合的改变远比涨价来得重要。

IC载板：产能全部售罄，缺料与缺产能并行，关注供应商涨价态度

• 供需缺口：维持2026/2027年20%+/40%+缺口预期。

PCB：关注AWS、Google新品放量，以及2027~2028年HDI设计的变

化，聚焦Tier 1供应体系。

全年核心：政策主导AI为基本方针

• AI成为美国政策上的基本方针，OBBBA法案刺激企业加大投资AI算力，AAAP计划扫除建置AI算力的瓶颈和主权AI方针的確立。
• 云端巨头对资本支出态度维持积极：2026年云端CSP业者和算力租賃業者正加快扩建算力基础设施，2026年预计资本支出成长上修至103%（含Amazon成长92%）；2027年目前资本支出预计成长52%。
• 全球伺服器出貨2026~2027年预期双位數成長：参考Digitimes最新数据预估，2026年预计出貨量YoY+17%，2027年目前预计11.2%。
• GPU：26Q42027年VR200合计88K柜：根据供应链调查统计，2026年Rubin(VR200)预计组装量约1314K柜，2027年预计组装量约75K柜；Rubin Ultra (VR300)于2027年预计需求量约5~6K组，2028潜在12K组(NVL576)。
• 云端厂商ASIC相关规格-高阶材料/製程加快导入。

钻针主逻辑—PCB厂积极扩产

• PCB设计日益复杂，耗用大量产能：过去服务器板层数约162X层数，目前主流已经来到2030层数，未来30~50层数越显常见。
• PCB用量增加，耗用大量产能：随着各家设计陆续参考NVIDIA Rack设计，除了原有的主板(GPU/ASIC使用)，亦新增更多副板，例如Switchboard、midplane等，终端客户积极验证新供应厂商。
• PCB钻针需求呈现翻倍成长-CCL材料影响：PCB用钻针受到板材影响，在同样新厚下，每针可钻孔次数大幅縮水：M6M7时主针钻孔寿命约600800次，M8材料下可钻400500次，M9材料下仅剩下100200次，材料越高阶，钻针使用量会是过往的6倍以上。
• PCB钻针需求呈现翻倍成长-长径比带动报价上扬：当前主流GPU用PCB约5mm厚度，随着AI用PCB板厚的提升，每增加1mm，製造上可能會采用增加一根预钻针，采用预钻针预钻至特定深度，后续用主针完成加工。GPU服务器:GB200采用「1主针配2白针」→GB300采用「1主针配3白针」→VR200采用「1主针配4白针」，AI用的钻针，长度/直径比超过30规格的钻针，报价会采用一个方案一个价格，因为加工精度要求提高，难度变大；目前AI用的镀膜钻针报价较传统白针多2050%，若是这种报价方式，特别是板厚超过7mm，产品售价将会多4050%；未来约在20272028年时，7.58.5mm的钻针将成为主流，报价将会是一般白针的6倍以上；毛利率方向:AI用的镀膜钻针，根据产业访问，产品毛利率约50%+。
• 全球主要钻针厂亦积极扩充产能，供需维持吃紧：目前全球主要服务器PCB厂采用的钻针厂，高阶钻针以中鎢高新旗下的金洲科技和尖点为主、中阶以下以鼎泰高科为主；日本佑能主要用於载板生產用针。钻针厂的外溢效果:由于前四大厂優先用於AI伺服器相關生產用针，使得中低阶针有排擠效應，白针类產品外溢给凱崴等廠商。

HVLP4铜箔需求受良率影响，需求惊人

• 根据供应链调查，依照良率8090%的假設下，Nvidia Rubin的需求约300400噸/、LPU约200250噸/月，Amazon AWS 800850噸/月，Meta MTIA200噸/月，AMDMI450100200噸/月，800G交换机400噸/月，合計1,2001,300噸/月/2,7002,800噸/月。若依照實際PCB生產狀況，總需求可達1,400噸/月/3,0003,100/噸/月。

全球主要供应商概況:加快导入新供应體系

• 铜箔供需缺口往2027年將縮小，供應廠商增加：根据供应链调查，由于供需缺口明显，主要CCL廠商(台光電、生益科技等)積極導入新的供應體系，2026年主要生產廠商擴產後，可達1,2001,300噸/月，2027年預計達2,3002,400噸/月。(供應體系:台銅/古河/盧森堡/金居/福田/德福/銅冠/樂天)、台系長春後續有望驗證進入供應體系。根据福邦投顧對於供需格局的假設預估，基於客戶加快認證相關可用產能，2026~2027年的供需缺口更新預估為27%(下修)/17%(上修)。

玻纤布使用種類

• 高階電子布供應商概況:台光電開始取得日東紡料源

T-Glass:客户積極導入抗翹曲設計

• 下個世代的半導體封裝需要更大的面積來放置更多元件、支持2D3D封裝(CoWoSSOIC)，因此材料的要求需要Low CTE、高彈性變量來達到低翹曲度（Warpage)和連接可靠度。
• 根据Resonac白皮書，為了解決內埋元件載板對於核心層的厚度精度要求，較薄的核心層或不均勻的厚度，會導致內埋元件的損壞，因此之後許多載板核心的設計會採用厚Core+ low CTE膠片（採用T/Q Glass)。2026年的TPU，2027年的Maia300都有見到這類核心Core CCL+PP的設計方案 (Multilayer Core)，此也會多消耗T-Glass的供應量。

T-glass至2027年仍將呈現供不應求格局，缺口30%+

• 目前需求看起來，T-glass需求中有70%用於FCBGA用的ABF載板，30%用於手機等FCCSP用的BT載板上。
• T-glass產能劃分來看，日東紡佔有全球主要產能的40%，台玻約1520%，宏和約2030%，其他(包含泰山玻纖等)15~20%。
• 福邦投顧預期儘管日東紡於2027年陸續開產能出來，但只緩解了Intel/AMD/Nvidia的用料，對於ASIC陣營的Broadcom/Marvell/MTK/Annapurna而言，仍難以取得足夠料源，維持T-Glass持續供不應求的判斷，缺口仍會逐年往上。

LowDKGen22027年預期缺口下修至33%(原估60%+)

• 根据供應鏈訪查，2026H2開始，低介電二代布需求約400~500萬米/月，其中主要需求來源是NvidiaVR200、Google V8T/V8I。
• 以其銅箔基板廠商供應來看，主要以台玻、泰山玻纖、國際複材、Asahi為主，不足部分將由富喬、光遠、Nittobo補足，合計20262027年供應量350400萬米/月。

Q-Glass:LPU產品將率先採用

• 目前最新的NVIDIA LPXRack從原先的全M9Q設計，改採用M8(K2)+M9(Q)的設計，配置為1:1，其中QGlass主要採用10系列的極薄布，供應廠商少。
• 根据产业调查，预计NVIDIALPU產品需求约在1213K(20262027Y)，潜在Qglass需求约110萬米/月，隐含良率损耗则需要210~220萬米/月。

Q-Glass:供應者寡，關注非日系供應

• 根据产业调查，统计台系(1家)、日系(2家)、中系(2家)產能規劃，2026年底预计產能超過300萬米/月，2027年预计產能可達600萬米/月以上。

Q-Glass:26客戶進入庫存建立期，缺口下修至25%

• 目前供應鏈的良率约在55~60%，26H2進入NvidiaLPU產品的備貨期，將帶動銅箔基板廠商的備貨需求，其中以生益科技需求最為迫切，台光電供過於求。
• ASIC陣營態度:目前Meta選用M9Q進行打樣，Amazon/MSFT選用M9-(K2)進行主板打樣，GoogleTPU V9至少選用M9以上材料。

价格:E glass涨幅驚人，2H26將續漲至創新高價

• 玻纖布於2021~2022年週期係受到需求端推動帶動漲價，以7628系列為例，報價達到8.8RMB/米，本輪低階起漲，除受原物料之外，也受到主要供應商陸續轉做高階玻布(283，排擠低階布生產(打破供需平衡情況)，進而帶動漲價。7628布累計至26Q3 YTD150%+，2116/1080布YTD 210%+，均已創下歷史新高，2027年 2116/1080的規格將繼續延續漲價趨勢。

价格:高階電子布漲價，漲勢可望持續至2027H1

• 高階布種由於生產效率較傳統布下滑，以及良率因素影響，配合需求持續攀升下，每年均有約20~30%的漲幅，考量缺貨持續至2027年，漲價趨勢將延續至27H1。

铜箔基板漲價循環直至2027H2

• 目前AI相關CCL交期延長至46個月，上游料況吃緊（庫存12周），福邦投顧預期考量上游材料漲價循環至少漲至27H1，將推動下游CCL客戶漲價續漲至2027年。

Rubin Ultra帶起的材料變化-PTFE的方案發展

• 由於傳輸的需求(337G)，PPO或HC系列樹脂的M9無法滿足NVIDIA要求，NVIDIA在RubinUltra將導入混壓PTFE材料應用於SW Tray、Feynman將導入純PTFE板材應用於正交背板。
• 目前銅板基板廠商正在積極送樣測試純無布的方案因應客戶需求。

無布VS.有布方向選擇

• PTFE由於Dk/Df的性能優於電子布，如果PTFE搭配電子布，會導致其Dk/Df轉差。
• 未來走向:
  1. 有布方案(M9M10搭配LowDK24電子布):若PCB上須放置CPU/GPU/ASIC等晶片，考量尺寸安定性因素，會需要搭配具有電子布的銅箔基板，例如UBB、ComputeBoard、SwitchBoard、MotherBoard。
  2. 無布方案(搭配無布膠片):若僅考連傳輸性能(不放置晶片)，目前採取的無布方案，樹脂填矽粉/球型矽微粉的方案為主流，以改善膨脹性。

不同填料對於銅箔基板的影響

• 在樹脂中加入填料能降低熱膨脹係數(CTE)、提高尺寸安定性和降低Dk/Df，近年的填料主要以球型粉料為主。

PCB製造端的製程變化-銅漿燒結

• 銅漿燒結製程源於瞬態液相燒結(TLPS)技術，主要用於實現PCB盲/埋孔電路層間的Z軸互連。
• 過去傳統高多層多採用背鑽的製程，但在NV陣營，開始嘗試使用”銅漿燒結“的製程來處理高多層版的訊號連接，以解決背鑽精度控制的問題。
• 目前具有【燒結製程+大板製造能力】的主要為板廠，例如深南電路、景旺電子、勝宏科技、滬電股份、生益電子。

PTFE供應商產能預期

• 目前Nvidia的供應來看，主要會以生益科技為第一供應商(合作最久)，第二供應商則從非中國供應商中選擇，目前與生益科技與台虹入列的優先供應商，生益科技具有CCL+PP(PTFE/CH)的製造能力，台虹PTFECCL(PFA)可搭配生益/台光電的CH PP方案，亦能搭配自產的PFAPP，可提供客戶彈性的產能需求。其餘具有PTFE樹脂CCL開發能力的供應商，開發進度較落後，不在考量範圍內。
• PCB段的生產:以目前客戶的意願上，採用無布方案為優先目標，PCB生產良率約在10~30%，主要量產生產廠商預期為深南電路、景旺電子、勝宏科技、滬電股份；欣興僅參與配合RD階段(台郡負責燒結部分,但設備有限制)。

PTFECCL潛在使用需求預估

• 假設:Rubin Ultra於20272028年的晶片需求量預估400萬、900萬顆，所有機櫃均採用18層SWITCH TRAY設計，PCB板材採用混壓結構下，PTFE於20272028年的月均需求26、63萬張。

OpenClaw:加速從LLM往AI Agent發展

• OpenClaw:開放式AI助理項目，可以根據使用者指令在應用程式和線上服務之間自行處理複雜任務，並被設計為可以代替使用者執行任務的AI軟體，並非過往的聊天機器人。
• OpenAI推出GPT5.4，此次更新提供Thinking和Pro兩種模型；Pro主要適用於需要進行複雜任務的使用者，Thinking模型可以在產出答案前提出思考計畫，使用者可以從中調整任務方向→強化Agent能力，可以支持智慧裝置執行複雜的工作流程。

Agentic AI的瓶頸主要來自CPU

• 根據論文《ACPU-Centric Perspective on Agentic AI》一文指出，可以看出執行時間中CPU延遲占了大比例（紅圈），最高可達到90%以上；吞吐量瓶頸除了來自GPU，亦會來自CPU;能耗方面，大批次處理中(Batch size提升至128)，CPU平行處理效率低於GPU，佔到總能耗超過44%，延遲會從2.8秒提升至6秒以上，超過2倍。

CPU朝向多核發展→推升載板面積

• Agent執行:API處理、資料解析、腳本執行，90%由CPU完成，為了降低延遲，CPU往多核心發展是趨勢。
• 記憶體與上下文切換:CPU需要頻繁在不同Agent狀態做切換，多核心架構能讓每個Agent有獨立的處理單元，降低上下文切換帶來的效率損耗。
• 沙盒隔離/安全:Agent需要大量獨立的一般伺服器建立Sandbox來執行，使用量與使用者和使用量正相關，需要更多核心數、高頻寬。

IC載板:主流晶片使用面積攀升

IC載板:產業能見度拉長

• 根據供應鏈訪查，目前主流載板對於供需的意見陸續在26H1看到供不應求，與之對應的生產相關輔材訂單能見度可至2028年。

IC載板:ABF載板供需將從2026年開始見到供不應求

• 根據福邦投顧預估，2025年ABF載板仍處於供過於求的格局，2026年開始在AI的需求強勢帶動影響下，ABF載板將開始見到供不應求格局，並於2027~28年逐步擴大。(本圖不含缺T-glass影響)

可插拔光通訊模組:800G/1.6T潛在需求上升

• 根據福邦投顧產業調查，2026/27/28年800G的採購”需求”可望達到6,000/7,500/6,500萬支，1.6T需求預估2,500/7,000/9,000萬支。(隱含終端客戶對於良率的考量造成的Overbooking)

傳統光通訊模組板-HDI/mSAP供應體系的新機會

• 因應高度整合和小型化需求，光模組開始大量採用MSAP來縮小產品體積和損耗；進入1.6T，L/S要求微縮至20μm-25μm；因此1.6T開始，強制採用MSAP。
• 材料規格上，亦往M7~M8等級以上升級，但在MSAP部分，會大量採用載體銅箔(三井金屬90%市佔率)、日東紡的Low CTE布，目前有面臨缺料的情況。

雲端資料中心採用之交換器品牌

• 雲端資料中心多採用品牌+白牌的混合方案
• Spine和DCI因為結構複雜，所以多採用品牌廠，但Google和Amazon由於架構和軟體上較強，所以選擇白牌來配合他們的結構。
• TOR和Leaf結構簡單，可以看到較多白牌(裸機、白盒)的方案。
• xAI的交換機品牌主要採用Juniper的方案，主權AI體系(ex:星際之門、中東等)多會採用Cisco等品牌交換機。

交換機板:主流AI層數較低，傳統乙太網多層為主

• 資料中心需要承載流量大+高速傳輸，在此需求下，高多層板成為此需求的解決方案，其優點在於電子元件間連線縮短下，訊號傳輸速度提高，而且也方遍佈線。
• 乙太網交換機為各家CSP+主權主要Scale out的主流，800G報價是400G的2倍以上，1.6T是800G的4倍以上。

交換機的材料

• 在交換機升級的過程中，由於高速傳輸需求，對於耗損也是嚴格規範，800G材料價格則會較400G材料增加60%+，Tomahawk6將會使用於2026年的1.6T交換機，可使用材料約M8U~M9-(碳氫+LK2)等級，2027年後的規格可望往M9發展。

核心观点

• 消费互联网领域最大的地盘争夺战在2026年已经打响，持久消费者AI代理领域将成为关键战场。
• 获胜的关键因素包括：1）信任，2）低成本计算，3）访问个人连接器。
• 该领域的潜在市场规模高达上千亿美元。

关键数据

• 持久消费者AI代理的成本约为聊天机器人的10倍，其中虚拟机（VM）和模型API调用是主要成本。
• Meta和Google拥有庞大的广告基础和每用户平均收入（ARPU）超过300美元，在商业模式方面处于优势地位。
• 在线聊天机器人免费用户的托管成本约为每月4美元，而ChatGPT免费用户的托管成本约为每月50美分。

研究结论

1. 低成本计算和高广告收入每用户平均收入（DAU）很重要：持久消费者AI代理的成本约为聊天机器人的10倍，这主要体现在虚拟机和模型API调用上。Meta和Google拥有庞大的广告基础和每用户平均收入（ARPU）超过300美元，在商业模式方面处于优势地位。标准化商户费用和API（如联盟营销）将帮助Instinct等公司更早地产生收入。
2. 信任和安全至关重要：Meta的Muse由WhatsApp的一些核心加密专家构建，这可能在一段时间内帮助消费者建立信心。苹果和谷歌在这一点上处于最佳起点。Instinct最近披露，40%的用户在加入后的三周内提供了信用卡信息，这是一个很好的迹象，表明该公司在早期建立了信任。存储私人凭证并确保只有在用户授予权限的情况下才向用户公开这些凭证，对于赢得信任至关重要。
3. 访问个人连接器：首先赢得“连接器”的公司将受益。持久代理只有在其消费者向其暴露信息时才有效。连接到电子邮件、日历、付款、登录、购物、旅行等下游服务的连接器，是让AI代理完成更广泛任务的一种方式。我们看不到消费者将许多代理连接到这些下游服务，因此，率先做到这一点可能具有优势。目前，Muse和ChatGPT都处于良好位置。
4. 架构很重要：持久代理需要在云端运行大部分计算，而不是在本地，以完成大多数任务。子代理可能会在用户离线时持续运行。苹果可以将一些较轻量级的特性卸载到设备上的AI模型上，但我们认为这将代表非常小一部分的活动。与上述第1点相关，为了赢得比赛，这些消费公司可能不得不承担在云中为用户运行VM和API的长期费用。

持久AI代理领域

• 消费者持久AI代理可能会成为一个主要的类别。在最近几周，我们看到一些初创公司推出了Instinct类似的提供的产品，我们猜测还有更多的产品即将推出。
• 该领域可能为少数新进入者留有空间，但我们认为，这个价值高达上千亿美元的市场规模对最大的消费互联网公司来说太小而忽略了。
• 目前，Muse和Instinct处于领先地位，但我们猜测Gemini Spark、Grok Bot和Siri可能在2027年 heavily参与竞争。

广告收入模型

• 我们认为广告收入每用户平均收入（DAU）是思考持久代理未来收入状态的最佳方式。数字广告已经发展了数十年，直接响应营销人员已经达到了在各个平台上购买广告的精确科学，每点击和转化都可以衡量。在Google搜索和Meta的Instagram或Facebook上购买的广告已经嵌入了一个跨所有直接响应类别的嵌入式成本获取框架。Shopify的商家知道“每1美元的广告支出，可以获得X美元的毛利润”很可能在用户导航到他们的网站或应用程序并做出购买时得到实现。同样，对于在线旅行、保险、食品配送以及几乎所有在网络上运行的服务来说，情况也是如此。
• 持久代理以对下游毛利润的每笔交易收取交易费的方式收费，按类别划分。这或多或少是直接响应广告行业已经运作的方式。因此，我们可以使用广告收入每用户平均收入（DAU）作为Muse代理可能产生的收入的代理。有趣的是，谷歌和Meta都曾走过了“原生结账”的路线，例如在搜索和Instagram等表面上，并开发出商家已经欣赏的流程（在应用程序中加载iFrame浏览器等），因此，在Muse或Gemini Spark中设置交易应该相对简单。

交易成本

• Shopify最近通过此路线与Muse进行了集成，暴露了数十亿个清单在一个对AI友好的目录中。一些应用程序更进一步，通过SDK在AI应用程序内部构建定制的体验，如ChatGPT和各种商家早期所见的那样。
• Google/Shopify的通用商务协议（UCP）和Stripe/OpenAI的代理商务协议（ACP）是API和工具集成的例子，如下面的图9所示。最终用户主要与持久代理在原生AI应用程序（即Muse）中进行交互，而交易后的大部分行动都落在商家或其平台（即Shopify）上。交易在哪里发生并不重要（在原生应用程序中、浏览器iFrame中、通过Stripe Link等）；目标是为代理和商家减少步骤和摩擦。
• 如果持久消费者AI代理获得实质性进展，我们预计市场层面将出现进一步的动荡，因为发现和交易将重新路由，从而在消费互联网中重新引发中介化问题。如上所述，有理由相信Instinct的50%的交易额为10亿美元GMV的跑率是旅行预订，尽管OTA评论相反，但消费者可能正在寻找替代一些涉及规划和预订旅行的繁琐工作。我们预计供应商将进行调整，并且如果持久AI代理最终成为1亿多个西方市场用户，那么那些抵制整合的供应商可能会发现自己正在失去市场份额，而那些拥抱整合的供应商则可能会保留他们的单位经济。

供应商业务模式的可防御性

• 逻辑问题是哪些供应商最容易受到威胁，哪些供应商可能在其未来状态（AI进行发现和交易履行）中保留他们的单位经济。总的来说，履行交易越痛苦，供应商的商业模式就越有防御性。痛苦可能意味着大量使用现实世界的物理资产来成功完成交易（昂贵的仓库、司机等）。越不痛苦，越有可能存在多个供应商已经准备好促进这些交易（直接响应生成器和轻资产市场）。
• 我们通过以下方式看待我们的公司：市场做了多少工作，卖家做了多少工作。我们还关注那些仅作为需求生成者而存在的公司，以及那些在交易过程中整合的公司。
• 另一个需要考虑的动态是商业模式的大部分运营利润在哪里生成：1）通过履行交易，或2）通过现场广告（广告占GMV的百分比）。代理不仅创造了消费者价格战，还拿走了广告收入，广告收入往往代表电子商务运营利润的大部分。管理严密的市场将能够调整他们的费用结构，以弥补失去的广告收入。但那些在供应商费用方面没有杠杆的公司可能会失去收入。