<p>收听本文的音频版本（由 AI 生成）。</p>
<p>你好，读者。</p>
<p>在机器学习中——这种教会计算机从示例中学习的 AI 类型——并非所有数据都是平等的。</p>
<p>“有害数据”，无论是标签错误、误导性还是偏见，都可能降低 AI 模型的性能。这就像一张猫的照片被标记为 “狗”。其他数据则是 “无用的”，因为它们重复、质量低下，或没有提供任何有意义的新信息。</p>
<p>如果示例是错误的，模型就会学习到错误的模式。</p>
<p>这意味着 AI 的进步越来越不在于谁拥有最大的模型，而在于谁拥有最好的数据。</p>
<p>应用 AI 的公司也并非都是平等的。</p>
<p>我在 <strong><em>Smart Money</em></strong> 中谈论这些 “AI 应用者”。这些公司正在采用 AI 技术来提高效率、生产力和盈利能力。</p>
<p>许多公司在其运营中部署 AI 技术后可能会获得巨大的利润，潜在的收益与在互联网基础设施时代使用互联网的公司相似，并最终主导全球经济。</p>
<p>但有一个问题……</p>
<p>并非每个使用 AI 的公司都有优势。我们已经进入了技术周期的阶段，在这个阶段，执行比采用更为重要。</p>
<p>尤其是当 “A-AI”——能够自主行动的 AI 模型——变得越来越普遍时，这一点尤为真实。</p>
<p>在今天的_Smart Money_中，我将关注一家突显传统 AI 应用者在 A-AI 加速时难以适应的公司的案例。然后，我将分析一家能够成功利用 A-AI 来增强其核心业务并获得竞争优势的 AI 应用者。</p>
<p>让我们深入探讨……</p>
<h2><strong>一家努力跟上的传统 AI 应用者</strong></h2>
<p><strong>施乐控股公司（XRX）</strong> 是一家围绕打印机、复印机和传统办公服务建立的知名公司。</p>
<p>在 2010 年代初，管理层明智地预见到其传统打印业务的衰退。因此，他们收购了一家名为 Affiliated Computer Services 的公司，以提供 “业务流程外包”，也称为 “BPO”。这项新业务提供 IT 外包、行政管理、呼叫中心、人力资源和其他后端服务，以补充其传统业务。</p>
<p>然而，这一战略并没有解决施乐的长期问题：打印量仍在下降，而 BPO 是一个低利润、复杂的业务，面临来自外国公司的激烈竞争。因此，在 2016 年，施乐出售了 BPO 部门，但在 2023 年其打印业务进一步下滑后又重新进入该领域。</p>
<p>这一次，他们尝试了一种更狭窄的 “工作场所技术” 战略。</p>
<p>起初情况看起来很有希望。由于收购和公司进入 AI 驱动的自动化，收入稳定……甚至在 2025 年略有增长。施乐内部人士在 2025 年 4 月时仍在积极购买自家股票。</p>
<p>但随着 A-AI 的逐渐普及，今年情况又开始恶化。</p>
<p>你看，施乐最新的外包尝试涉及到 A-AI 可以越来越多地自动化的业务领域，如：</p>
<ol>
<li>文档工作流自动化。</li>
<li>中型市场 IT 服务</li>
<li>知识工作者生产力服务</li>
</ol>
<p>而施乐不一致的 BPO 历史意味着它没有足够的优质数据来反击。</p>
<p>此外，施乐的收购使得公司负债超过 40 亿美元（是其市值的 10 倍以上）。A-AI 正在压缩施乐 “增长” 业务的利润，而此时公司最需要这些利润。</p>
<p>当然，管理层仍在继续反击。上周，施乐发布了施乐 IT 即服务（ITaaS），这是一个旨在简化公司 IT 的 AI 驱动操作平台。基本上，企业将支付施乐来管理和支持他们的技术系统，而不是自己处理 IT。</p>
<p>但内部人士不再像 2025 年那样购买股票。A-AI 竞争日益明显，而施乐可能没有足够的数据或财务实力来抵御竞争。</p>
<p>施乐可能应用 AI，但这并不意味着它的 AI 应用者生涯会长久或成功。</p>
<p>这里有一个更好的 “匹配”……</p>
<h2><strong>为 AI 应用者时代量身定制的匹配</strong></h2>
<p><strong>Match Group Inc.（MTCH）</strong> 是在线约会网站和应用程序的无可争议的巨头，拥有大约 8200 万月活跃用户——其中约 1500 万为付费订阅用户——并且在全球市场中占有约 30-40% 的份额。</p>
<p>其产品组合包括全球第一的约会应用 Tinder，以及其他十多个在线约会品牌，如 Hinge、OkCupid、Plenty of Fish 和 Match.com。</p>
<p>虽然这些面向消费者的举措对用户增长和留存至关重要，但 Match 也在利用 AI 来转变其内部运营，使公司更加高效和协作。</p>
<p>例如，Match 在全球范围内部署了 AI 编码助手 “Cursor”，以加快开发周期并减少工程工作负担。</p>
<p>此外，近 1000 名工程师现在通过共享的 GitHub 系统与 AI 工具协作，这使得团队能够查看彼此的代码，重用优秀功能，并更快、更一致地构建产品——类似于 <strong>Meta Platforms Inc.（META）</strong> 和 <strong>Microsoft Corp.（MSFT）</strong> 等大型科技公司。</p>
<p>Match 还创建了一个集中式 AI 工具组，构建和维护共享的 AI 基础设施。这种方法使公司产品组合中的小品牌，如 HER 或 The League，能够访问与旗舰应用相同的先进能力，而无需重复工程工作。</p>
<p>通过在多个接触点嵌入 AI——从入职和匹配推荐到内部产品开发——Match 正在构建一个数据、技术和人类创造力相互强化的统一生态系统。</p>
<p>这种对消费者体验和运营效率的双重关注不仅仅是一次实验；它是公司振兴计划的战略基础。</p>
<p>如果 Match Group 能够成为拥有 “AI 关系助手” 层的公司，那么它实际上可能会从 A-AI 的崛起中受益。</p>
<p>与施乐不同，Match 的核心业务已经围绕推荐、个性化和匹配构建——这正是 A-AI 擅长解决的问题。</p>
<p>A-AI 并不会取代 Match 的业务，而是可以使其产品更有用。应用这项技术将是一个福音，而不是灾难。</p>
<p>在 A-AI 的世界中，执行力胜过采用。合适的 AI 应用者不仅仅是在使用这项技术；它正因这项技术而变得更强大。</p>
<p>这就是为什么 AI 应用者之间的差距在扩大。</p>
<p>对于我们投资者来说，这种差异正在成为整个故事。它可能会 <strong>将长期赢家与其他公司区分开来。</strong></p>
<p>我在我的 <strong>最新特别广播</strong> 中分享了更多关于 A-AI 转变的信息，以及那些将从中获利的应用者公司。我还免费提供了我的首选 AI 应用者股票推荐。</p>
<p><strong>点击这里了解更多。</strong></p>
<p>此致，</p>
<p>Eric Fry</p>

施乐

MTCH

<p>施乐控股公司（XRX）在适应自主人工智能（A-AI）技术的崛起方面面临困难，尽管过去曾努力多元化进入业务流程外包（BPO）领域。该公司的 BPO 历史不稳定以及超过 40 亿美元的债务阻碍了其有效竞争的能力。虽然施乐推出了一个基于人工智能的运营平台，但内部信心已减弱。相比之下，Match Group Inc.（MTCH）被视为强大的人工智能应用者，利用技术增强其商业模式。文章强调了在不断发展的人工智能领域中数据质量和执行的重要性</p>

<p>Listen to the audio version of this article (generated by AI).</p>
<div class="lb-trans"><p>收听本文的音频版本（由 AI 生成）。</p>
</div><p>Hello, Reader.</p>
<div class="lb-trans"><p>你好，读者。</p>
</div><p>In machine learning – the type of AI that teaches computers to learn from examples – not all data is created equal.</p>
<div class="lb-trans"><p>在机器学习中——这种教会计算机从示例中学习的 AI 类型——并非所有数据都是平等的。</p>
</div><p>“Hurtful data,” be it mislabeled, misleading, or biased, can degrade AI models. That’s like a photo of a cat being labeled “dog.” Other data is “useless” because it is repetitive, low quality, or adds no meaningful new information.</p>
<div class="lb-trans"><p>“有害数据”，无论是标签错误、误导性还是偏见，都可能降低 AI 模型的性能。这就像一张猫的照片被标记为 “狗”。其他数据则是 “无用的”，因为它们重复、质量低下，或没有提供任何有意义的新信息。</p>
</div><p>If the examples are wrong, the model learns the wrong patterns.</p>
<div class="lb-trans"><p>如果示例是错误的，模型就会学习到错误的模式。</p>
</div><p>That means AI progress is becoming less about who has the biggest model and more about who has the best data.</p>
<div class="lb-trans"><p>这意味着 AI 的进步越来越不在于谁拥有最大的模型，而在于谁拥有最好的数据。</p>
</div><p>Companies that <em>apply</em> AI are not created equal, either.</p>
<div class="lb-trans"><p>应用 AI 的公司也并非都是平等的。</p>
</div><p>I’ve been talking about these “AI Appliers” here at <strong><em>Smart Money</em></strong>. These companies are adopting AI technologies to boost efficiency, productivity, and profitability.</p>
<div class="lb-trans"><p>我在 <strong><em>Smart Money</em></strong> 中谈论这些 “AI 应用者”。这些公司正在采用 AI 技术来提高效率、生产力和盈利能力。</p>
</div><p>Many could profit enormously as they deploy AI technologies throughout their operations and potentially see gains not unlike the companies that <em>used</em> internet infrastructure in the dot-com era and went on to dominate the global economy.</p>
<div class="lb-trans"><p>许多公司在其运营中部署 AI 技术后可能会获得巨大的利润，潜在的收益与在互联网基础设施时代使用互联网的公司相似，并最终主导全球经济。</p>
</div><p>But there’s a catch…</p>
<div class="lb-trans"><p>但有一个问题……</p>
</div><p>Not every company using AI has an advantage. We’ve reached the stage in the technological cycle where execution matters more than adoption.</p>
<div class="lb-trans"><p>并非每个使用 AI 的公司都有优势。我们已经进入了技术周期的阶段，在这个阶段，执行比采用更为重要。</p>
</div><p>That is especially true as “A-AI” – AI models that can act all on their own – becomes more prevalent</p>
<div class="lb-trans"><p>尤其是当 “A-AI”——能够自主行动的 AI 模型——变得越来越普遍时，这一点尤为真实。</p>
</div><p>In today’s <em>Smart Money</em>, I’ll look at a company that highlights the limits of legacy AI Appliers struggling to adapt as A-AI accelerates. Then, I’ll break down an AI Applier that can successfully leverage A-AI to strengthen its core business and gain a competitive advantage.</p>
<div class="lb-trans"><p>在今天的_Smart Money_中，我将关注一家突显传统 AI 应用者在 A-AI 加速时难以适应的公司的案例。然后，我将分析一家能够成功利用 A-AI 来增强其核心业务并获得竞争优势的 AI 应用者。</p>
</div><p>Let’s dive in…</p>
<div class="lb-trans"><p>让我们深入探讨……</p>
</div><h2><strong>A Legacy AI Applier Struggling to Keep Up</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>一家努力跟上的传统 AI 应用者</strong></h2>
</div><p><strong>Xerox Holdings Corp. (XRX)</strong> is a well-recognized company built around printers, copiers, and traditional office services</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>施乐控股公司（XRX）</strong> 是一家围绕打印机、复印机和传统办公服务建立的知名公司。</p>
</div><p>In the early 2010s, management wisely anticipated a decline in its traditional printing business. And so, they acquired a company called Affiliated Computer Services to offer “business process outsourcing,” also known as “BPO.” This new business offered IT outsourcing, administration, call-center, HR and other back-office services to complement its legacy business.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 2010 年代初，管理层明智地预见到其传统打印业务的衰退。因此，他们收购了一家名为 Affiliated Computer Services 的公司，以提供 “业务流程外包”，也称为 “BPO”。这项新业务提供 IT 外包、行政管理、呼叫中心、人力资源和其他后端服务，以补充其传统业务。</p>
</div><p>However, the strategy did not solve Xerox’s long-term problem: print volumes were still going down, and BPO was a low-margin, complex business that faced intense competition from foreign firms. And so, in 2016, Xerox sold the BPO division, only to jump in again in 2023 after its printing business saw further declines.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，这一战略并没有解决施乐的长期问题：打印量仍在下降，而 BPO 是一个低利润、复杂的业务，面临来自外国公司的激烈竞争。因此，在 2016 年，施乐出售了 BPO 部门，但在 2023 年其打印业务进一步下滑后又重新进入该领域。</p>
</div><p>This time, they tried a narrower “workplace technology” strategy.</p>
<div class="lb-trans"><p>这一次，他们尝试了一种更狭窄的 “工作场所技术” 战略。</p>
</div><p>Things looked promising at first. Revenues stabilized… and even grew slightly in 2025 thanks to acquisitions and the company’s entry into AI-enabled automation. Insiders at Xerox were aggressively buying stock in their own company as late as April 2025.</p>
<div class="lb-trans"><p>起初情况看起来很有希望。由于收购和公司进入 AI 驱动的自动化，收入稳定……甚至在 2025 年略有增长。施乐内部人士在 2025 年 4 月时仍在积极购买自家股票。</p>
</div><p>But things began to fall apart again this year as A-AI started to take hold.</p>
<div class="lb-trans"><p>但随着 A-AI 的逐渐普及，今年情况又开始恶化。</p>
</div><p>You see, Xerox’s latest foray into outsourcing involves businesses that A-AI can increasingly automate. Areas like:</p>
<div class="lb-trans"><p>你看，施乐最新的外包尝试涉及到 A-AI 可以越来越多地自动化的业务领域，如：</p>
</div><ol>
<li>Document workflow automation.</li>
<li>Mid-market IT services</li>
<li>Knowledge-worker productivity services</li>
</ol>
<div class="lb-trans"><ol>
<li>文档工作流自动化。</li>
<li>中型市场 IT 服务</li>
<li>知识工作者生产力服务</li>
</ol>
</div><p>And Xerox’s inconsistent BPO history means it doesn’t have the quality data needed to fight back.</p>
<div class="lb-trans"><p>而施乐不一致的 BPO 历史意味着它没有足够的优质数据来反击。</p>
</div><p>In addition, Xerox’s acquisitions mean the firm holds over $4 billion in debt (more than 10 times its market capitalization). A-AI is shrinking profits in Xerox’s “growth” business right as the company needs it most.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，施乐的收购使得公司负债超过 40 亿美元（是其市值的 10 倍以上）。A-AI 正在压缩施乐 “增长” 业务的利润，而此时公司最需要这些利润。</p>
</div><p>Of course, management is continuing to fight back. Last week, Xerox released Xerox IT as a Service (ITaaS), an AI-powered operations platform designed to simplify IT for companies. Basically, businesses will pay Xerox to manage and support their technology systems instead of handling IT themselves.</p>
<div class="lb-trans"><p>当然，管理层仍在继续反击。上周，施乐发布了施乐 IT 即服务（ITaaS），这是一个旨在简化公司 IT 的 AI 驱动操作平台。基本上，企业将支付施乐来管理和支持他们的技术系统，而不是自己处理 IT。</p>
</div><p>But insiders are no longer buying shares like they did in 2025. A-AI competition is becoming clearer by the day, and Xerox might not have the data or financial strength left to beat back the competition.</p>
<div class="lb-trans"><p>但内部人士不再像 2025 年那样购买股票。A-AI 竞争日益明显，而施乐可能没有足够的数据或财务实力来抵御竞争。</p>
</div><p>Xerox may apply AI, but that doesn’t mean it’s guaranteed a long, or successful, life as an AI Applier.</p>
<div class="lb-trans"><p>施乐可能应用 AI，但这并不意味着它的 AI 应用者生涯会长久或成功。</p>
</div><p>Here’s a better “match” instead…</p>
<div class="lb-trans"><p>这里有一个更好的 “匹配”……</p>
</div><h2><strong>A Match Made for the AI Applier Era</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>为 AI 应用者时代量身定制的匹配</strong></h2>
</div><p><strong>Match Group Inc. (MTCH)</strong> is the undisputed titan of online dating websites and apps, with roughly 82 million monthly active users – about 15 million of whom pay for subscriptions – and an estimated 30–40% global market share.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>Match Group Inc.（MTCH）</strong> 是在线约会网站和应用程序的无可争议的巨头，拥有大约 8200 万月活跃用户——其中约 1500 万为付费订阅用户——并且在全球市场中占有约 30-40% 的份额。</p>
</div><p>Its portfolio includes Tinder, the world’s No. 1 dating app, along with more than a dozen other online dating brands like Hinge, OkCupid, Plenty of Fish, and Match.com.</p>
<div class="lb-trans"><p>其产品组合包括全球第一的约会应用 Tinder，以及其他十多个在线约会品牌，如 Hinge、OkCupid、Plenty of Fish 和 Match.com。</p>
</div><p>While these consumer-facing initiatives are critical to user growth and retention, Match is also using AI to transform its internal operations, making the company more efficient and more collaborative.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然这些面向消费者的举措对用户增长和留存至关重要，但 Match 也在利用 AI 来转变其内部运营，使公司更加高效和协作。</p>
</div><p>For example, Match has deployed AI coding assistants like “Cursor” globally to speed up development cycles and reduce engineering workloads.</p>
<div class="lb-trans"><p>例如，Match 在全球范围内部署了 AI 编码助手 “Cursor”，以加快开发周期并减少工程工作负担。</p>
</div><p>Additionally, nearly 1,000 engineers now work through a shared GitHub system with AI tools, which lets teams see each other’s code, reuse good features, and build products faster and more consistently – similar to larger tech firms like <strong>Meta Platforms Inc. (META)</strong> and <strong>Microsoft Corp. (MSFT)</strong>.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，近 1000 名工程师现在通过共享的 GitHub 系统与 AI 工具协作，这使得团队能够查看彼此的代码，重用优秀功能，并更快、更一致地构建产品——类似于 <strong>Meta Platforms Inc.（META）</strong> 和 <strong>Microsoft Corp.（MSFT）</strong> 等大型科技公司。</p>
</div><p>Match has also created a centralized AI tooling group that builds and maintains shared AI infrastructure. This approach gives smaller brands in the company’s portfolio, like HER or The League, access to the same advanced capabilities as the flagship apps without having to duplicate engineering efforts.</p>
<div class="lb-trans"><p>Match 还创建了一个集中式 AI 工具组，构建和维护共享的 AI 基础设施。这种方法使公司产品组合中的小品牌，如 HER 或 The League，能够访问与旗舰应用相同的先进能力，而无需重复工程工作。</p>
</div><p>By embedding AI at multiple touchpoints – from onboarding and match recommendations to internal product development – Match is building a unified ecosystem where data, technology, and human creativity reinforce each other.</p>
<div class="lb-trans"><p>通过在多个接触点嵌入 AI——从入职和匹配推荐到内部产品开发——Match 正在构建一个数据、技术和人类创造力相互强化的统一生态系统。</p>
</div><p>This dual focus on consumer experience and operational efficiency is not simply an experiment; it is the strategic foundation for the company’s revitalization plan.</p>
<div class="lb-trans"><p>这种对消费者体验和运营效率的双重关注不仅仅是一次实验；它是公司振兴计划的战略基础。</p>
</div><p>Match Group could actually benefit from the rise of A-AI if it becomes the company that owns the “AI relationship assistant” layer for dating.</p>
<div class="lb-trans"><p>如果 Match Group 能够成为拥有 “AI 关系助手” 层的公司，那么它实际上可能会从 A-AI 的崛起中受益。</p>
</div><p>Unlike Xerox, Match’s core business is already built around recommendations, personalization, and matching – exactly the kinds of problems A-AI is good at solving.</p>
<div class="lb-trans"><p>与施乐不同，Match 的核心业务已经围绕推荐、个性化和匹配构建——这正是 A-AI 擅长解决的问题。</p>
</div><p>Instead of replacing Match’s business, A-AI could make its products more useful. Applying the technology would be a boon, rather than a bust.</p>
<div class="lb-trans"><p>A-AI 并不会取代 Match 的业务，而是可以使其产品更有用。应用这项技术将是一个福音，而不是灾难。</p>
</div><p>And in a world of A-AI, execution beats adoption. The right AI Applier isn’t just using the technology; it’s being made stronger by it.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 A-AI 的世界中，执行力胜过采用。合适的 AI 应用者不仅仅是在使用这项技术；它正因这项技术而变得更强大。</p>
</div><p>That’s why the gap between AI Appliers is widening.</p>
<div class="lb-trans"><p>这就是为什么 AI 应用者之间的差距在扩大。</p>
</div><p>And for us investors, that difference is becoming the entire story. It’s likely to <strong>separate the long-term winners from the rest.</strong></p>
<div class="lb-trans"><p>对于我们投资者来说，这种差异正在成为整个故事。它可能会 <strong>将长期赢家与其他公司区分开来。</strong></p>
</div><p>I share more about the A-AI shift – and the Applier companies set to profit from it – in my <strong>newest, special broadcast</strong>. I also give away my number-one AI Applier stock pick – absolutely free.</p>
<div class="lb-trans"><p>我在我的 <strong>最新特别广播</strong> 中分享了更多关于 A-AI 转变的信息，以及那些将从中获利的应用者公司。我还免费提供了我的首选 AI 应用者股票推荐。</p>
</div><p><strong>Click here to learn more.</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>点击这里了解更多。</strong></p>
</div><p>Regards,</p>
<div class="lb-trans"><p>此致，</p>
</div><p>Eric Fry</p>
<div class="lb-trans"><p>Eric Fry</p>
</div>

施乐是一个 AI 陷阱——这家公司是一个更好的选择