近日，SemiAnalysis發佈文章《TPUv7: Google或終結輝達的CUDA護城河》指出，世界上最好的兩大模型Anthropic的Claude 4.5 Opus和Google的Gemini 3主要的訓練和推理基礎設施用的都是Google的TPUs和亞馬遜的Trainium，尤其Gemini 3完全是基於TPUs訓練的。事實上，Anthropic等AI實驗室現在可以通過採購（或者威脅採購）TPU，來作為與輝達談判的籌碼，從而大幅降低其GPU的總體擁有成本。黃仁勳從多年前反覆強調的、語氣詼諧但似乎又是不爭的事實的“The more you buy, the more you save”，本來是說The more GPUs you buy, the more money you save，現在似乎就要變成“The more TPUs you buy, the more GPUs you save”。Google2006年開始打造AI專用的基礎設施，到2013年忽然發現，如果要大規模部署AI，就需要讓資料中心的數量翻倍，於是伴隨著越發緊迫的算力需求，TPU晶片在2016年投產，一開始只用於Google內部的工作流，2018年面向GCP客戶提供服務，然後商業化路線越發清晰，現在不僅通過GCP讓TPU全端能力惠及外部客戶，而且作為供應商直接出售完整的TPU系統。今年10月，Anthropic宣佈進一步使用Google雲的技術，包括在2026年投入數百億美元，以多至100萬塊TPUs上線超過1吉瓦的算力，用以支援AI研究和產品研發。而在Anthropic之外，Meta、SSI、xAI等也已加入GoogleTPU的客戶名單。輝達前幾天甚至發文試圖穩住市場對自己的信心，雖然所謂“祝賀Google的成功（We’re delighted by Google’s success）”沒有明確指向是AI應用的成功還是基礎設施的成功——Perhaps both.想到上個月巴菲特的Berkshire Hathaway建倉Google母公司Alphabet，持倉43億美元，而這是股神首次買入“AI題材股”。想到薛兆豐老師的《漫畫經濟學》說：所謂的“內幕消息”都會提前反映在資產價格中。不過，這裡的“內幕消息”絕不只是浮於表面的“某條消息”。SemiAnalysis在兩三年前就預言“TPU霸權（TPU supremacy）”，過去一年的持續追蹤也證明了，GoogleTPU的強勢崛起已經成為一個顛覆性的市場力量。儘管單顆TPU晶片的理論峰值算力可能與輝達旗艦產品還有差距，但Google以卓越的系統級工程能力（system-level engineering）可以實現匹敵輝達的性能和成本效率——相較Gemini 3模型的成功，OpenAI自2024年5月發佈GPT-4o以來，還沒有成功完成一個可大規模部署的前沿模型的全規模預訓練任務；而在具有經濟價值的長程任務測試中，Gemini 3相較GPT 5.1更是毫無懸念地勝出。當然，縱使系統能力很重要，Google也沒有忽視微架構（microarchitecture）。之前Google的TPU設計理念相較輝達更為保守，主要是因為Google優先考慮RAS（可靠性、可用性、可服務性），願意犧牲極限性能來換取更高的可用性，因為硬體故障導致的停止成本會嚴重影響實際的TCO。畢竟，不同於輝達和AMD，Google沒有誇大外部宣傳指標的壓力，不用執著於實際上難以維持的“理論FLOPs峰值”，而且在2023年之前Google的主要AI負載是推薦系統模型，對超高算力的需求沒那麼迫切。但是，進入LLM時代，Google的TPU設計理念也在發生轉變。尤其最新兩代TPU（TPUv6 Trillium和TPUv7 Ironwood）——v6在相同製程和晶片面積下實現了2倍的峰值算力提升，且功耗顯著降低；v7則幾乎全面縮小了與輝達旗艦產品的差距，在算力、記憶體頻寬上接近GB200。事實上，從Google自身的採購視角來看，TPUv7的總體擁有成本比直接採購輝達GB200伺服器要低大約44%，完全彌補了峰值算力和峰值記憶體頻寬方面大約10%的不足。即使是對於外部客戶而言，SemiAnalysis預估每小時的TCO仍然可以比GB200低約30%，比GB300低約41%。另外，TPU的一大特徵在於可以通過ICI互聯協議（Inter-Chip Interconnect）實現極大的規模化擴展，單個TPU pod可以支援高達9216顆Ironwood TPUs，這就可以避免多叢集通訊帶來的效率損耗。然而，GoogleTPU的部署速度受制於電力資源和緩慢的行政流程。對此，Google採用“表外信用擔保”模式，通過為Fluidstack等靈活的新興雲提供商（Neoclouds）提供背書，間接利用轉型礦商等新興資料中心提供商所擁有的電力和基礎設施。這個模式很大程度上解決了Neocloud行業的融資難題，i.e. 算力叢集4-5年的經濟壽命與資料中心15年以上租約的期限錯配，SemiAnalysis預測這種“超大規模雲服務商擔保”的模式或成為行業新標準。而CoreWeave、Nebius、Crusoe等與輝達深度繫結的Neoclouds未來可能需要在“爭奪Nvidia Rubin系統配額”與“開拓TPU市場”之間做出關鍵的戰略抉擇。AI算力市場格局正在發生深刻的變革。GoogleTPU的成功意味著AI算力市場不再是輝達“一家獨大”，而競爭或迫使所有廠商不斷推進技術創新和成本最佳化，或許可以推動整個AI產業以更低的門檻、更高的效率向前發展。 (訪穀神)

【新智元導讀】隨著Gemini 3模型與第七代TPU的強勢發佈，Google終於打破了OpenAI與輝達主導的市場敘事，宣告這一「沉睡的巨人」已憑藉硬核實力完全醒來。ChatGPT一轉眼已發佈三年了。過去三年，全球科技界都沉浸在一個由兩位「雙子星」所主導的敘事中——輝達負責「賣鏟子」，提供高達80%毛利的GPU硬體基石；OpenAI則負責「挖金礦」，堅信Scaling Law（擴展法則），定義模型的前沿。所有人都以為，Google這家一度被分析師認為在AI競賽中「落後」的巨頭，只能扮演一個追趕者的角色。然而，現在一切都已不同。上個月，當Google推出其Gemini 3系列模型和第七代TPU Ironwood時，市場的震撼達到了前所未有的程度。這種震撼不是因為Google「追平」了對手，而是因為它直接重塑了遊戲規則。作為新智元ASI產業圖譜11月號文章，本文將深入分析Google是如何利用獨有的「全端AI」戰略，建構起對手難以複製的護城河並重回巔峰的。「沉睡的巨人」已完全醒來Gemini 3發佈後，就連奧特曼都罕見發聲，承認在某些關鍵維度上確實「落後」了。更加戲劇性的是，輝達股價也應聲下挫，過去一個月跌幅約15%。如此大的跌幅逼得公司不得不發表聲明，強調其GPU的通用性和CUDA生態的不可替代性。與此同時，Google母公司Alphabet的股價卻一路飆升，正邁向4兆美元的市值。這一切都指向了同一個事實：Google這個「沉睡的巨人」，現在已經完全醒來。而這背後的力量源泉，正是其對AI技術堆疊的徹底垂直整合——「全端AI」戰略。正如GoogleCEO Sundar Pichai在Gemini 3發佈時所言——也正因為我們在AI創新上有一套與眾不同的全端做法——從領先的基礎設施，到世界一流的研究、模型和工具，再到觸達全球數十億人的產品——我們才能以前所未有的速度，把先進的能力帶給全世界。性能巔峰：Gemini 3和Nano Banana的非線性突破與Gemini 2.5 Pro相比，Gemini 3的進步並不體現在「參數翻倍」上，而是在推理能力與多模態架構上完成了一次顯著躍遷。它被Google定位為一款基於最先進推理能力的原生多模態模型：能在同一個模型裡同時處理文字、圖像、音訊和視訊，在統一的內部表示中做跨模態推理，並在多項主流基準測試中取得頂尖成績。在LMArena競技場排行榜中，Gemini 3 Pro在所有項目中目前都排名第一。在更強調綜合智能的Artificial Analysis Intelligence Index排行榜中，Gemini 3同樣以73分位居榜首。如果說Gemini 3是智力的巔峰，那麼Nano Banana Pro就是實用性和創造力的狂歡。Nano Banana Pro一經發佈，便迅速引發了一場「社交狂歡」，使用者僅需通過極其簡單的提示詞，就能生成高品質的戰力排行榜、知識繪本和各種表情包等。GoogleCEO Sundar Pichai也提到，Nano Banana Pro在資訊圖表的生成上取得了突破。這種強大的應用屬性，讓普通使用者的創造力得以釋放。正如網際網路讓更多人成為創作者一樣，AI工具正讓更多人以腦海中的方式來表達自我。Nano Banana Pro生成的資訊圖「全端AI」的垂直整合模型能力的突破可能僅僅是冰山一角。要理解Google的強大，則必須深入到其底層的戰略本質——全端垂直整合。如果將AI的進步視為一次登月計畫，那麼競爭對手可能只擁有最先進的火箭（模型）或者最有力的燃料（GPU）。而Google，則建造了一座整合了燃料製造廠、火箭設計院和發射台的全套「航天中心」。這套「全端AI」從底層基礎設施、世界級研究（模型和工具），一直延伸到面向使用者的產品和平台。換句話說，從Nano Banana這樣的應用，到背後的模型，再到最底層的晶片，Google幾乎都握在自己手裡。TPU的誕生與進化Google的全端故事，要從一場看似迫不得已的「自救」行動講起。2015年，Google內部部署了TPU v1，迅速在各部門獲得熱烈反響。這並非出於炫技，而是被逼入了一個「不自研將難以支撐未來業務規模」的現實。當時，深度學習開始廣泛滲透Google的搜尋、廣告等核心業務，這讓Google工程團隊意識到一個關鍵問題：如果全面採用深度學習模型，Google全球資料中心的功耗將暴漲到難以承受的程度。當時的GPU雖然更適合訓練大規模網路，但其能效並非針對即時線上推理設計的。這讓Google的高層意識到，繼續依賴CPU和GPU的現有路線不可持續。於是，Google決定自己造一塊專用晶片（ASIC）——TPU，把目標定得非常簡單粗暴：只幹一件事，把訓練和運行AI模型需要的那些矩陣、向量運算做到極致高效。到了2017年，那篇著名的Transformer論文發表後，Google立即意識到，這個新架構的計算模式高度規則、矩陣密度極高、平行度極高，簡直是為TPU量身定做的。於是，他們自己把軟體架構、編譯器、晶片架構、網路拓撲、散熱系統都握在手裡，形成全端閉環。TPU由此升級為GoogleAI基礎設施的底座和支柱。如今，TPU已發展到了第七代Ironwood（鐵木）。如果說TPU  v4/v5p是兼顧訓練和推理的多面手，那麼Ironwood就是在繼續強化訓練能力的前提下，把推理放到設計核心的一代——一個為大規模推理優先、又能承擔巨型模型訓練的定製利器。相較第六代TPU Trillium（v6e），Ironwood在訓練與推理工作負載上的單晶片性能提升超過4倍；與TPU v5p相比，峰值算力最高可達10倍。它也是Google迄今性能最強、能效最高的TPU。Ironwood單個superpod可容納9,216顆TPU，依託9.6 Tb/s等級的晶片間互聯和約1.77 PB的共享高頻寬記憶體，大幅緩解了大模型訓練和推理中的通訊瓶頸，使複雜AI模型在超大規模叢集上運行得更快、更穩定。它的出現，意味著Google正式把資源和架構重心從「訓練」轉向「訓練+大規模推理一體化」，並公開把「age of inference」（推理時代）定義為下一階段AI基礎設施的主戰場。通過Ironwood+AI Hypercomputer這套系統級組合拳，Google同時在單晶片性能和整機房級算力密度兩條戰線對標輝達，爭奪下一代AI基礎設施的話語權。Ironwood超級機櫃的一部分，直接在一個單一域內連接了9,216個Ironwood TPU模型與硬體的深度契合Google的AI全端戰略在軟硬體一體化這點上看得最清楚。靠著這套從晶片、資料中心到模型架構都自己打通的體系，Google把過去層層割裂的環節擰成了一根繩，性能和效率一起往上抬。以Ironwood為例，它就是研究人員影響硬體設計、硬體反過來加速研究成果的持續閉環產物。當GoogleDeepMind團隊需要為其頂尖模型實現特定架構突破或者最佳化時，他們可以直接與TPU工程師團隊緊密協同創新。這種內部協作確保了模型架構的設計始終是基於最新代際的TPU進行訓練，從而相對於前代硬體實現顯著的性能提升和加速。Jupiter資料中心網路能夠將多個Ironwood超級莢連接成包含數十萬個TPU的叢集現在，Google的創新循環更進了一步，達到了「AI設計AI」的境界。他們用一種名為AlphaChip的AI技術來設計下一代晶片的佈局方案。AlphaChip利用強化學習來生成更最佳化的晶片佈局。目前，這一方法已經成功應用於包括Ironwood在內的連續三代TPU的設計中。這大大降低了Google對外部半導體設計工具和供應商的依賴。通過這種自研晶片+內部最佳化，Google在算力成本上形成了天然優勢，從而避免了昂貴的「CUDA稅」。巨頭們的「投懷送抱」Google內部實測資料顯示，Ironwood在同等負載下的推理成本較GPU旗艦系統低30%-40%。有分析指出，Google提供同等推理服務時的底層成本可能僅為對手的兩成。在推理時代，這樣的成本差異足以改變大客戶的架構選擇：對每年在推理上投入數千萬甚至上億美元的企業來說，壓縮三到五成支出，足以改寫財報。在這一層意義上，TPU正在變成許多公司重構推理基礎設施時優先考慮的算力引擎。Google自己也正在將TPU從「內部黑科技」打造為市場上的「生態可選項」，進而吸引像Anthropic、Meta這樣的大客戶。僅Anthropic一家就計畫接入高達100萬個TPU。Google還順勢啟動了TPU@Premises計畫，將TPU直接部署在企業的資料中心，使得客戶可以在本地以極低的延遲使用推理能力。近期還有市場傳聞稱，Meta正評估在2027年把TPU引入自家資料中心，並最早從明年起通過Google雲租用部分算力——無論最終如何落地，這類討論本身就說明TPU已經進入一線網際網路公司的選項集。回到更可量化的層面：根據Google第三季度財報，Google雲新增客戶數量同比增長近34%，超過10億美元的大單規模已超過前兩年的總和，超過70%的客戶正在使用Google雲的AI產品。這些變化，在很大程度上都與Google在算力成本和產品形態上的優勢緊密相關。C端：全端AI的終極引擎正如上文GoogleCEO劈柴哥所言，Google的全端AI戰略，是一個涵蓋AI基礎設施、世界級研究（包括模型和工具）以及將AI帶給全球使用者的產品和平台的全面系統。C端產品——特別是其核心業務如搜尋、地圖以及Gemini app和Nano Banana Pro等新的AI應用——不僅僅是戰略的最終輸出，它們更是驅動整個全端AI生態系統向前發展的核心引擎，是實現技術驗證、資料積累和商業閉環的關鍵。Google憑藉其無可匹敵的使用者規模和資料廣度，為其定製硬體和領先模型提供了無與倫比的「煉丹爐」和「試驗場」。這些資料來源包括Google搜尋、Android、YouTube等，Google通常自己使用這些資料。而像Gemini系列模型，則被視為是貫穿Google所有產品的主線。在2025年第三季度，Google的第一方模型（如 Gemini）僅通過客戶直接API，每分鐘就處理約70億個tokens。若把搜尋、YouTube、Android等所有介面加起來，每月被模型消化的tokens已超過1.3千兆個（quadrillion），一年內增長了20多倍。這些資料展示了C端產品作為AI能力載體的恐怖規模，也使得Gemini應用在推出後，月活躍使用者數迅速超過6.5億，形成了驅動AI進步的資料飛輪。以GoogleAI Mode為例，自推出以來其在美國實現了強勁且持續的周環比增長，查詢量在一個季度內翻了一番。截至三季度，已擁有超過7500萬的日活使用者，推廣到了全球40種語言。最重要的是，AI Mode已經為搜尋帶來了增量的總查詢增長。12月2日，Google已宣佈將AI Mode融入進搜尋中，給搜尋使用者提供類似ChatGPT的聊天體驗。這種C端產品成功將AI技術轉化為實實在在的業務增長，進一步奠定了Google在核心領域的競爭優勢。簡言之，Google的C端產品（如搜尋），是其全端AI戰略的需求源、資料場和商業出口。這些C端產品一方面製造了真實的流量和使用壓力，另一方面又不斷把反饋灌回Google的TPU和Gemini，讓它們在高頻迭代中越跑越省錢、越跑越高效。全端AI：改寫技術文明底座在當下這個以「推理為先」的AI時代，Google率先把競爭從單一模型的短跑，換成了全端系統的馬拉松。至此，真正的護城河不再是誰有更多的晶片、更先進的模型，而是誰掌握了「基礎設施-研究-產品-資料」的閉環。展望未來，如果說過去網際網路解決的是「資訊是如何被找到的」，那麼全端AI要回答的將是「世界如何被重新組織」。以Google為代表的科技公司，能否將這套AI閉環，轉化為更公平的教育、更高效的科研、更可持續的產業，將在很大程度上決定下一代技術文明的形狀——那時，我們也許不再刻意談論AI，因為它將成為文明的默認背景。 (新智元)

半年前，市場對Google還普遍抱持著謹慎觀望、甚至略帶悲觀的態度。但此後Google接連發力：8月Nano Banana推出，9月反壟斷訴訟落地掃清障礙，11月Gemini 3發佈。疊加巴菲特建倉的利多消息，Google市值一舉突破3兆美元，儼然成為AI應用龍頭。無獨有偶，阿里今年也上演強勢翻盤戲碼：通義千問模型多模態能力領先，阿里雲AI業務增長顯著提速，千問App首周下載量破千萬，硬體端推出夸克AI眼鏡……這場從傳統電商平台到AI科技生態公司的戰略轉型，讓其股價從年初至今斬獲超90%的漲幅，終結了連續四年的低迷態勢。兩家公司雖然身處不同市場，但都走出了同樣的曲線：從巨頭慣性 → 路徑依賴 → 戰略重構 → 再度增長。兩家公司都呈現出一個極罕見的景象：創始人以再創業者的姿態，重新進入核心戰場。🇺🇸 布林回歸，讓Google重新擁有技術靈魂Google聯合創始人謝爾蓋·布林早已功成名就，本可安心享受退休生活。但面對ChatGPT的衝擊和Google內部的山頭林立，他選擇重返公司。這位對技術極其敏銳的聯合創始人，開始重新參與核心研發工作：出現在Gemini團隊的程式碼評審會議、參與模型訓練策略與技術路線討論、重金請回Transformer核心人才、解決DeepMind與Brain合併後的路線與文化摩擦、推動算力與頂尖人才向單一旗艦模型集中。Google過去最大的組織問題，是技術路線分散、部門協作成本高、創新鏈條被拖慢。布林的回歸，以創始人權威壓掉內耗與分歧，重建執行力。🇨🇳 阿里：蔡崇信與吳泳銘掛帥，重建速度與攻勢阿里巴巴的變革則更為激進和徹底。2023年9月阿里創始班底回歸，蔡崇信、吳泳銘分別出任阿里巴巴集團董事會主席和CEO，確立AI驅動的戰略重心。蔡崇信從資本和戰略層面，為阿里的AI轉型提供頂層設計。押注開源模型、聚焦雲+基礎設施。吳泳銘兼任淘天集團和阿里雲智能集團的CEO，以一人雙帥的高效模式，將電商和雲端運算兩大核心業務與AI戰略徹底打通，確保資源聚焦和效率最大化。資源層面，阿里做出重磅承諾：三年投入3800億元佈局 AI 與雲端運算。這是一個遠超常規的戰略訊號，將幾乎是未來三年的利潤全數押注AI，用真金白銀的成本向市場宣告轉型的堅定決心。Google與阿里的逆襲，都是戰略上All in AI，靠持續落地的技術產品與商業成果兌現承諾、重塑市場認知。但所有人都清楚，從知道到做到，中間橫亙著巨大的組織惰性、路徑依賴。職業經理人很難做出這樣的決策——受制於任期、考核和董事會壓力，他們往往選擇最佳化現有業務，偏好漸進式創新，而規避回報周期長、可能顛覆現有業務的顛覆性創新。AI作為公認的範式級革命，顛覆性遠勝以往。大公司破局的唯一解藥，是創始人意志的直接介入：憑藉創始人意志錨定方向，驅動資源的超常規配置和組織的超常規協同，破除創新者窘境。 (張大愚)

近日，GoogleTPU攜Gemini3逆襲之勢大幅拓寬增量前景，Meta考慮斥資數十億美元為其買單，機構將TPU產量預期上調67%至500萬塊。基於“晶片-光交換網路-大模型-雲服務”全鏈閉環，Google智算體系重回AI賽道前沿梯隊，標誌著美式封閉壟斷路線更進一步。與此同時，以DeepSeek為代表的開源模型緊追不捨。月初，DeepSeek V3.2及其長思考增強版模型出爐，前者在性能測試中打平ChatGPT，後者直接對標閉源模型頂流Gemini。這也預示著中國開源開放路線漸入佳境，國產智算體系在應用層展現出良好的生態協同潛力。至此，中美AI產業博弈棋至中盤，“開放協同”與“封閉壟斷”對位格局愈發清晰。尤其在智算生態佈局中，兩大陣營或正醞釀著一場體系化能力的巔峰較量。從Gemini 3到TPU v7，軟硬一體閉環臻至極境毋庸置疑，GoogleTPU的突然走紅，很大程度得益於Gemini3的模型能力驗證。作為專為GoogleTensorFlow框架而生的ASIC晶片，TPU憑藉軟硬體一體化設計為其全端閉環完成奠基，同時也在上層應用高位突破時俘獲外部使用者市場，甚至一度被視為輝達GPU的最強平替。所謂“軟硬一體化”，即硬體的設計完全服務於上層的軟體和演算法需求。如Gemini 3訓練和推理過程高度適配TPU叢集，而這種定製化專用模式也在功耗能效方面展現出極高價值——TPU v5e的功耗僅為NVIDIA H100的20%-30%，TPU v7每瓦性能較前代產品翻倍增長。目前，Google通過“晶片+模型+框架+雲服務”的垂直整合，形成了一個封閉且高效的循環。一方面極大地提升了自身AI研發和應用開發效率，另一方面也在NV主流體系下裂土而治，奪得又一智算賽道主導權，Meta對TPU的採購意向則將這一體系熱度推向了高點。業內有觀點指出，從蘋果到Google，美式的垂直封閉玩法幾乎臻至極境，表現出科技巨頭為鞏固和擴張利益版圖，在產業鏈層面泛在的壟斷慾望。但從生態發展角度來看，封閉模式缺乏長期主義精神，極易導致產業長下游喪失創新活性，並形成單一主體高度集權的格局。另外，從TPU的應用場景來看，軟硬一體閉環儼然是專屬於巨頭的遊戲。某分析人士稱，Google的叢集化設計和“軟體黑盒”，需要使用者重新配置一整套異構基礎設施。如果沒有兆參數模型訓練需求，根本填不滿TPU的脈動陣列，省下的電費可能都抵消不了遷移成本。同時，由於TPU技術路線極為封閉，與主流開發環境無法相容，使用者還需要一支專業的工程團隊駕馭其XLA編譯器，重構底層程式碼。也就是說，只有像Google、Meta這種等級的企業才有資格轉向TPU路線，也只有算力規模達到一定程度才能發揮出定製化產物的能效優勢。不可否認，Google等頭部企業通過垂直整合自建閉環，在局部賽道快速實現單點突破，同時也造就了美國科技巨頭林立的蔚然氣象。但在中美AI博弈背景下，美式封閉壟斷路線憑藉先發優勢提前完成了賽道卡位，被動的追隨式趕超已很難滿足中國智算產業的發展需要。“小院高牆”之外，如何充分發揮舉國體制優勢，團結一切力量拆牆修路，成為拉近中美AI體系差距的關鍵。多元異構生態協同，開放路徑通往下一賽點相較於美式寡頭壟斷模式，中國智算產業正基於多元異構體系層層解耦，重塑開放式生態系統。從頂層設計到產業落地，“開源開放+協同創新”已然成為國產軟硬體全端共識。在政策層面，《算力基礎設施高品質發展行動計畫》提出建構佈局合理、泛在連接、靈活高效的算力網際網路，增強異構算力與網路的融合能力，實現多元異構算力跨域調度編排。並且，相關部門多次強調，鼓勵各方主體創新探索智能計算中心建設營運模式和多方協同合作機制。延伸到AI應用層，《關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》同樣要求深化人工智慧領域高水平開放，推動技術開源可及......不難看出，國家在人工智慧和智算領域給出了截然不同的中國方案——不在封閉路線中盲目追趕封閉，要在開放格局下謀求錯位趕超。事實上，頂層設計完全基於產業現實需要。在美方科技封鎖下，中國智算產業主要面臨兩大挑戰：單卡算力性能瓶頸、算力成本高。除了在晶片、模型、基礎軟體等核心技術領域持續攻堅外，當前更有效的途徑是發展更大規模、更多元高效的智算叢集，突破AI算力瓶頸。業內調研結果顯示，國內宣佈擁有千卡規模的算力叢集不少於100個，但其中大部分是異構晶片。可以想像，假如不同硬體系統相互封閉，標準介面不統一，軟體棧互不相容，將導致難以實現智算資源的有效整合利用，更無法滿足大規模參數模型的應用需求。根據行業主流觀點，國產AI算力存在多元化、碎片化特徵，同時又具備相當的規模化優勢。當務之急並不是各自埋頭推進單一技術路線，更首要的是盡快打通“技術牆”、“生態牆”，實現產業鏈開放跨層協作，真正釋放總體算力生態潛能，從單點突破邁向整合創新。具體來看，所謂開放路線旨在基於開放的計算架構推動產業生態協同創新。比如通過制定統一的介面規範，聯動晶片、計算系統、大模型等產業鏈上下游企業共同參與生態建設，減少重複性研發和適配投入，共享技術攻關和協同創新效益。同時，隨著開放架構中的協作標準趨於統一，可以進一步打造出商品化的軟硬體技術，用以代替定製化、專有化的系統，進而降低計算產品應用成本，實現覆蓋產業全端的算力普惠。顯然，在中國式開放體系下，國產AI算力正打破GoogleTPU的泛化普及困境，將智算生態系統與各方開發者使用者廣泛連結，最終形成體系化協同戰力，更靈活高效賦能人工智慧+落地。屆時，中美AI博弈也將走出單卡競爭和單一模型比拚，全面迎來生態體系能力的終極對壘。 (伯虎財經)

OpenAI也開始慌了！據 The Information 報導，本周一奧特曼在內部下達了“紅色警報”（Red Alert）。這個內部用語在 OpenAI 體系裡並不常見，它帶來的緊迫感卻異常明確：暫停一切非核心項目，把能調動的資源全部押注在同一件事上——繼續拉開ChatGPT與其他產品的差距。觸發警報的直接因素，是 Gemini 3上線後的使用者增長。自 Menlo Ventures 合夥人 Deedy 的追蹤資料顯示，Gemini 發佈後的兩周時間裡，ChatGPT 的 7 日獨立日活下降了約 6%，而 Gemini與ChatGPT的訪問量比值佔比從此前的22%上升至 31%。對 OpenAI 來說，這不是簡單的競爭壓力，而是一種結構性的威脅。作為網際網路時代最優秀的產品公司，Google建立了極為龐大的分發體系：從手機作業系統，到瀏覽器、搜尋、地圖以及YouTube。這讓Google擁有極強的“後發”能力。回顧Android與Chrome的歷史，Google從不是最早的入局者，卻往往總能在最後的競爭裡脫穎而出。如今，當大模型的技術代被差逐漸填平，OpenAI也不得不面臨Google後發優勢的考驗了。/ 01 / 放棄廣告，死磕模型上一次矽谷出現這種等級的動靜，還是ChatGPT剛問世的時候。被嚇壞了的GoogleCEO桑達爾，直接按下了“紅色警報”。這是Google的最高等級危機模式，這意味著公司需要立即採取“全體總動員”（all-hands-on-deck）的應對措施。風水輪流轉，這一次輪到OpenAI慌了。為了應對危機，奧特曼甚至打算推遲包括電商代理以及廣告在內的其他計畫，把所有資源都集中起來，只幹一件事—— 死磕ChatGPT，改進模型。不光如此，OpenAI⾸席研究官 Mark Chen還特地站了出來安撫市場，並提到OpenAI有一款名為Garlic 的新模型，據說該模型在公司評估中表現良好，⾄少在涉及編碼和推理的任務中，與 Gemini 3 和 Anthropic 的Opus 4.5 相⽐表現出⾊。奧特曼之所以這麼緊張，是因為這次Google真的砍到了OpenAI的命門：使用者流量。我們先看一組很引人注目的資料：據外 Google 公開資料顯示，Gemini 使用者規模已從 2024 年7 月報告的4.5 億月活躍使用者，迅速增長至 2025 年10 月 6.5億月活躍使用者。ChatGPT 當前的公開資料是 8 億周活，仍然絕對領先。而隨著Gemini 3的上線，這個差距正在被快速縮小。根據Menlo 的合夥人Deedy的資料，自 Gemini3上線以來的兩周內，ChatGPT 的獨立日活躍使用者（7 天平均）下降了 6%。同時，Gemini 的流量在兩周內從 ChatGPT 流量的 22% 增長到了 31%。看到這裡，你可能會問，為什麼Gemini的流量增長會對OpenAI 造成這麼大的衝擊？原因很簡單，OpenAI 幾乎就是一家依賴完全C端業務的公司。目前，OpenAI 的大部分收入來自其消費者業務。換句話說，它的天價估值，完全是建立在一個假設上的： 未來全世界的人，會有更多的人給 ChatGPT 充值會員。按照 OpenAI 的 PPT 畫的大餅：他們指 5 年後，有 2.2 億人（約佔周活的 8.5%）每個月乖乖掏錢訂閱 Plus。到了時候，光是這一篇，一年就能望進帳870 億了吧。除了訂閱，他們還指望著搞 AI 導購，搞廣告，從每一筆交易裡抽佣金。OpenAI計畫到 2030 年，約有五分之一的收入將來自新產品，如購物或廣告相關功能。所以，使用者就是OpenAI的血條。 使用者不僅要多，還得願意停下來，願意付費。這下好了，OpenAI商業化的路子才剛剛開始，廣告和電商蓄勢待發，結果使用者心智的故事卻開始了鬆動。/ 02 / 當最強心智遇上最強入口，終極一戰才真正開始OpenAI 贏在使用者心智。正如奧特曼所說，10 億使用者比 SOTA 模型更有吸引力。即便外界質疑不斷，在所有玩家裡，OpenAI 仍然是短板最少、長板最長的那一個：最強的免費模型、最順手的介面、最牢固的品牌。它的優勢來自一個最樸素的判斷：最先成為使用者每天都會來的地方。從最早引入 RLHF、推出聊天機器人起，奧特曼早就把自己放在了“成為最理解使用者的AI”的位置上。在一次採訪裡，奧特曼曾經過描繪ChatGPT服務不同代際使用者的美好願景：年長者更多將其作為資訊檢索工具，替代傳統的搜尋引擎二三十歲的青壯年則傾向於將其視為生活顧問，尋求決策參考和情感支援而在更年輕的大學生群體中，ChatGPT 甚至扮演起個人作業系統的角色，深度融入他們的學習與日常在過去很長時間裡，OpenAI的策略取得了巨大的成功，地位無人可以撼動。直到Google來了。Google衝擊OpenAI的方式不僅僅是模型，而是強大的分發體系。作為網際網路產品能力最優秀的公司，Google擁有著大量的使用者分銷管道。這樣的優勢曾經讓Google無往不利。從智能⼿機（Android）到瀏覽器（Chrome），再到電子郵件（Gmail），Google從來不是先行者，卻往往總能在最後的競爭裡脫穎而出。對任何競爭者而言，這種後發優勢反而更難應對。這也是 OpenAI 今天要面對的最大難題。過去，ChatGPT 像唯一選擇；現在，它成了多個助手中的一個。多元化的選擇，很容易讓使用者的忠誠度下降，留存變脆，付費也更猶豫。訂閱收入之所以能持續增長，靠的不是“好一點”，而是“不可替代”。一旦替代品足夠好，訂閱就會從必需變成可選，而可選品類的結局往往是降價、捆綁、套餐化。商業化的更大難題在後面。廣告與交易業務，都需要極高的信任作為支撐。但AI越貼近交易，使用者越容易懷疑推薦的中立性。答案從“為我服務”變成“為轉化服務”，心智就會開始鬆動。信任一旦打折，留存和付費會一起下滑。令人尷尬的是，2025 年的廣告產品還沒來得及推出，OpenAI的心智已經開始出現鬆動了。真正的問題可能不在 Gemini 做得多好，而在 ChatGPT 沒能在對手變強之前，率先建立起一個能支撐廣告場景的穩固模型。OpenAI 贏在心智，但人心是流動的；Google贏在入口，而入口自帶慣性。入口會重寫心智，心智也會反過來塑造入口。這場競爭，才剛剛開始。 (硅基觀察Pro)

Gemini 3 Deep Think用2.5倍的暴力性能把GPT-5.1踩在腳下，OpenAI若再不發新模型，這「推理之王」的寶座今天就正式換人了！太勁爆了！不過半月，GoogleDeepMind終於放出了IMO最強金牌模型——Gemini 3 Deep Think。今年夏天，Gemini 2.5 Deep Think分別在IMO、ICPC國際大賽中，拿下了金牌的戰績。這一次，Google為其注入了全新的血液——Gemini 3。憑藉著「平行思考」能力，Gemini 3 Deep Think可以搞定超高難度的數學、科學難題！在基準測試中，Deep Think全面碾壓Gemini 3 Pro，尤其是在HLE上，未用工具拿下了41%高分。同時在ARC-AGI-2上，以45.1%成績領跑全球。下面實例中，同一個指令，讓Gemini 3 Pro和Deep Think版基於一張博物館展館屋頂的草圖，建立一個精確的互動式3D場景。顯然，後者在還原度上，與原圖幾乎是1:1復刻，並在互動上，光影變化符合物理邏輯。今天，Gemini 3 Deep Think已在Gemini App上線，所有Ultra使用者即可體驗。最強IMO金牌模型來了Gemini 3 Deep Think正式開啟了「深度思考」新紀元，讓智能的邊界再次拓展。Gemini 3 Deep Think基於上一代Gemini 2.5 Deep Think迭代而來，在推理能力上實現了質的飛躍。它專門用於攻克那些連當今最頂尖模型，都感到棘手的複雜數學、科學和邏輯難題。在多項基準測試中，Gemini 3 Deep Think都拿下了行業領先成績。在Humanity’s Last Exam（無工具輔助）上刷爆41%，並在ARC-AGI-2（配合程式碼執行），創下45.1%新紀錄。在ARC-AGI-1和ARC-AGI-2上，Gemini 3 Deep Think實力堪稱無「模」能敵。之所以這麼強，是因為Deep Think採用了「平行推理」來同時思考，能夠同時探索多種假設。在GoogleDeepMind放出的更多demo中，可以看出Gemini 3 Deep Think強大之處。如下，讓它打造一款3D版多米諾骨牌遊戲。在關卡設定中，Deep Think兼具創意與驚喜，而且還模擬出了真實的碰撞物理效果。這個例子，是要求Gemini 3 Pro和Deep Think分別在單個HTML檔案中建立程序化生成的地球類行星。左右對比一眼即可看出，Deep Think更加有創造力。另有開發者實測驚嘆道，Gemini 3 Deep Think具備驚人的能力。上傳一張玻璃瓶的照片，讓它生成一個軟橡膠同款掉在地上的3D動畫。有網友激動地表示，按照這個速度，我們將在2026年真正實現AGI！華人科學家領銜，AGI王牌隊衝刺同在今天，GoogleDeepMind官宣，將在新加坡組建一支全新的精英團隊。它將由華人科學家Yi Tay率隊，專攻高級推理、LLM/RL，以及推進Gemini、Gemini Deep Think等最前沿SOTA模型的發展。Yi Tay將向位於山景城由Quoc Le（GoogleFellow級大佬）領導的團隊匯報。恰好，這一團隊正是Gemini Deep Think在國際競賽中奪下金牌的核心力量之一，同時也在Gemini上取得重要進展。Yi Tay表示，我們會從一支人不多但超強的小團隊開始。因為在大模型的時代，「人才密度」比什麼都關鍵。關鍵是，這個團隊還能與AI領域傳奇大神聯動研究，其中就包括「推理之王」Denny Zhou、「香蕉」背後的男人Mostafa Dehghani、AI界的「GOAT」Noam Shazeer。同時，還有很多「神仙隊友」一起加入研究，包括生成式檢索的發明人Vinh Q. Tran、IMO金牌項目總負責人Thang Luong、思維鏈開創者Xuezhi、日本頂尖AI大神Shane Gu等人。過去幾個月，GoogleDeepMind便開始秘密招募全球頂尖人才。這一項目得到了Demis Hassabis、Jeff Dean等內部高層的大力支援。如今，他們繼續發出英雄招募帖，有機會站上通往AGI的關鍵賽道。用不了多久，這支新加坡團隊很快就會成為一支戰鬥力爆表的隊伍。Gemini 3爆沖15%流量隨著Gemini 3 Pro的強勢發佈，其網頁端的市佔率再創新高，突破15%大關。與此同時，Grok也憑藉著4.1版本的發佈持續增長。ChatGPT在流量上依然斷崖式領先，但份額卻在持續下降。Gemini延續增長勢頭，訪問量達到13.51億次，較10月增長14.3%。ChatGPT跌破60億次大關，網站存取量降至58.44億次。這是繼7月之後，ChatGPT 在 2025 年出現的第二次環比下滑。儘管在11月18日（Cloudflare當機當天），ChatGPT創下了單日2.33億次訪問的歷史紀錄，但這並未扭轉整體流量的跌勢。此外，Grok網站存取量達到2.344億次，創下歷史新高，較10月增長14.7%。這也是該網站自啟用當前域名以來，首次實現連續兩個月的流量增長。(新智元)

今早打開電腦，習慣性地點開 Gemini 準備幹活，結果螢幕一閃——咦？我是不是進錯網站了？定睛一看，原來是Google悄悄給 Gemini 的網頁版（gemini.google.com）搞了一次“裝修”！不得不說，雖然這一波不是模型能力的升級，但介面的變化真的太。舒。服。了。如果說之前的介面像個還沒完工的“工程測試版”，那現在終於有點“旗艦產品”該有的高級感了。我稍微試用了一下，發現這次改版不光是變好看了，還有幾個特別順手的效率小細節。來，帶大家盤點一下，看看有沒有戳中你的那個點。01｜顏值大變樣：更黑、更酷、更有人味 ✨第一眼最直觀的感受就是：變乾淨了。Google這次似乎是有意在做“減法”。最明顯的變化就是那個歡迎語。以前每次打開，它都是那句乾巴巴、公事公辦的標準 “Hello”。現在換成了更隨意的“Hi”，左邊還配上了那個標誌性的Gemini 彩色小火花。圖：Gemini 新的介面雖然只是改了兩個字母，加了一個小圖示，但感覺 AI 一下子沒那麼高冷了，像個隨時待命的小助理在跟你打招呼：“嗨，今天搞點什麼？”👉 給“夜貓子”的福利：真正的暗黑模式如果你和我一樣是“暗黑模式”的死忠粉，你會愛死這次更新。之前的深色模式其實是深灰色（Dark Gray），看著總有點霧濛濛的感覺。而新版背景直接變成了純黑（True Black）。圖：Gemini 更新後的深色模式這不僅僅是酷的問題，如果你用的是 OLED 螢幕，這種高對比度的黑底白字，看起來清晰度更高，而且更有沉浸感。更有意思的是，它的輸入框和左側導覽列依然保留了灰色調。這種“黑灰分層”的設計，讓介面看起來非常有層次感，不再是糊成一團。02｜ 強迫症狂喜：“我的素材”終於有家了 📂這絕對是這次更新裡最實用的功能之一，也是我最喜歡的！不知道大家有沒有這種痛苦：上周讓 Gemini 生成了一張圖，今天想用，結果死活找不到在那段對話裡，只能在一堆歷史記錄裡瘋狂翻找……現在，Google終於在左側導覽列裡加了一個「My Stuff」（我的內容）專區。不管是你生成的圖片，還是做出來的視訊，或者是 Canvas 畫板裡的創作，統統都會自動歸檔到這裡。圖：Gemini 新上線”我的內容”功能這簡直就是個自動化倉庫！再也不用在聊天記錄的大海裡撈針了，對於經常用 AI 做圖的朋友來說，絕對是生產力的大解放。03｜聊天管理，終於不用切菜單了 💬以前想重新命名一個對話，或者刪除、置頂某個聊天，得專門跑到左邊欄去操作，有時候還得把側邊欄展開，這就很斷節奏。現在，你直接點選當前對話頂部的標題，就會彈出一個下拉菜單。圖：更新後的聊天管理分享、置頂、重新命名、刪除——所有操作一步到位。雖然是個小改動，但這種“順手”的感覺，真的能讓人心情變好。04｜ 一個隱藏的“殺手級”功能：相簿直連 🖼️雖然這個不屬於今天的視覺更新，但我必須得再安利一遍，因為很多人可能還沒發現。現在的輸入框那個“+”號菜單裡，已經直接整合了 Google Photos（Google相簿）。圖：直連 Google Photos這意味著什麼？意味著當你需要 AI 分析照片時，再也不用“下載到本地 -> 再上傳給 AI”了！直接點一下，從雲端相簿里拉取，秒開。總的來說，這次 Gemini 的網頁版更新，雖然沒有發佈新模型那麼轟動，但處處都透著一種“打磨產品”的誠意。可以看得出來，現在Google已經比較從容了，之前都在一路追趕，現在終於騰出手來最佳化產品體驗了。 (AI范兒)

11月份，AI熱潮的最大收益者輝達終於迎來了真正的對手Google，而Google最新發佈的Gemini 3也對OpenAI造成了巨大威脅。與此同時，針對AI投資泡沫的擔心，讓軟銀和甲骨文的股價經歷了過山車般的暴漲暴跌。京東、阿里巴巴、美團公佈的第三季度財報顯示，外賣大戰開支大增導致利潤大幅下降甚至虧損。下面，讓我們看看過去一個月都發生了什麼。GoogleTPU威脅輝達GPU霸主地位投資者正推動AI交易的兩大領頭羊走向相反的方向。Alphabet向4兆美元市值又邁進了一步，延續了數月來由投資者對這家Google母公司的AI工具、雲端運算和晶片業務的熱情所推動的漲勢。輝達這家全球市值最高的公司則進一步遠離數周前才達到的5兆美元估值。隨著來自ChatGPT的威脅減退，使用者更多地回到Google進行搜尋，其變現能力似乎保持完好。隨著第三代Gemini大語言模型的發佈，Google(Google)的這款模型在業界公認的基準測試中超越了ChatGPT和其他競爭者，被評為當前能力最強的AI聊天機器人。Google最新推出的Gemini 3再次攪動了矽谷的AI格局。在OpenAI與Anthropic激戰正酣之時，Google憑藉其深厚的基建底蘊與全模態(Native Multimodal)路線，如今已從“追趕者”變成了“領跑者”。Google股票市值已經達到3.86兆美元，有望成為第四家躋身“4兆美元市值俱樂部”的企業。輝達(Nvidia)在11月份累計下跌12.59%，市值蒸發7000億美元，因投資者越來越擔心AI支出出現泡沫，以及輝達對OpenAI等初創企業的循環投資——這些企業同時也是輝達的客戶。此前一份報告稱Google母公司Alphabet的AI處理器正取得進展。輝達的估值實際上是基於它能夠保持市場份額的預期。如果它開始失去部分市場份額，投資者就會重新評估增長前景以及公司應有的估值。不到一個月前，輝達市值剛剛突破5兆美元，輝達市值目前已經回落到4.3兆美元。針對華爾街擔憂其在AI基礎設施領域的主導地位可能受到GoogleAI晶片威脅的問題，輝達表示，其技術仍領先行業一代。此前有報導稱，輝達重要客戶之一的Meta可能與Google達成協議，在資料中心使用Google的張量處理單元(TPU)。與輝達不同，Google並不向其他公司出售其TPU晶片，而是將其用於內部任務，並允許其他企業通過Google雲平台租用該晶片。Google新一代人工智慧模型Gemini 3其訓練過程使用的是Google自研的TPU，而非輝達的GPU。輝達CEO黃仁勳反駁了人們對世界正走向人工智慧泡沫的擔憂，他認為，今天的大規模投資植根於計算本身工作方式的歷史性轉變。他指出了一個驚人的資料點：就在六年前，全球500強超級電腦中有90%是由CPU驅動的。如今，這一比例已降至不足15%，其餘的都在GPU上運行。只有在這種根本性的轉變之後，才會出現人工智慧的爆炸式增長，包括OpenAI、xAI、Anthropic和Alphabet旗下Google的模型。自ChatGPT推出以來，OpenAI在主導人工智慧競賽中的巨大先發優勢正面臨有史以來最大的壓力，因競爭對手Google和Anthropic在這項前沿技術上迅速追趕。在其熱門聊天機器人推出三年後，這家估值達5000億美元的初創公司正面臨資料中心成本飆升的現實、保持AI前沿所帶來的技術挑戰，以及為留住關鍵人才而進行的持久戰。它還面臨著捲土重來的Google。Google發佈最新的大型語言模型Gemini 3，被認為已經超越OpenAI的GPT-5，並在模型訓練過程中取得了OpenAI近幾個月未能實現的進展。波克夏公司(Berkshire Hathaway)在今年第三季度購入1785萬股Google母公司Alphabet股票，市值約49.3億美元。此舉也標誌著波克夏罕見地押注科技股。已故副董事長芒格(Charlie Munger)在2019年波克夏股東大會上談及未早期投資Google時曾表示：“我們搞砸了。”AI初創公司成虧損“無底洞”在外界日益擔憂人工智慧(AI)相關估值過高之際，投資者從大型科技公司穩健的業績中獲得了很大慰藉。但這些業績背後也有隱憂：儘管生成式AI初創公司在這些盈利上市公司提供的晶片和資料中心服務方面大舉投入，但OpenAI這些初創公司正面臨虧損越來越大的處境。隨著科技股飆升以及私人AI企業估值不斷攀高，投資者的擔憂情緒加劇，引發了對AI泡沫的恐懼。OpenAI是一個上面蓋著網站的“燒錢黑洞”，但由於OpenAI是一家私營公司，想要估算這個黑洞有多深，仍需要大量的猜測。匯豐(HSBC)在美國的軟體與服務團隊更新了其OpenAI預測模型，按累計交易總額最高可達1.8兆美元計算，OpenAI每年的資料中心租賃費用約為6200億美元——儘管預計到本十年末，所簽約電力中只有三分之一能投入運行。預測模型顯示，OpenAI到2030年將面臨2070億美元資金缺口。軟銀集團(SoftBank Group)正在加大對OpenAI的投資。12月將追加出資225億美元。還將針對該公司在美國各地建設大型資料中心的“星際之門”(Stargate)計畫展開合作。軟銀集團力爭成為通過人工智慧基礎設施賺取收益的“平台提供商”，不斷加大投資力度。軟銀集團在2024年9月以後對OpenAI進行了多次投資，並在2025年4月實施了追加投資。12月的出資完成後，軟銀集團將累計投資347億美元，成為出資比例約為11%的大股東。在投資額方面，將超過美國微軟成為最大。人工智慧(AI)股票的熱潮正在降溫，軟銀集團正遭受重創。這家總部位於東京的全球科技投資者的股價自10月底觸頂以來已下跌40%，其市值總計已蒸發超過1000億美元。這種過山車般的走勢可能反映了投資者對AI看法的轉變。交易員越來越多地將軟銀視為OpenAI的代表，人們擔心在Google推出Gemini 3.0後，OpenAI將面臨新的壓力。分析師表示，軟銀股價的大幅下跌突顯出它對OpenAI的敏感性，而不是對人工智慧市場整體疲軟的敏感性。甲骨文股價在9月大漲逾30%後罕見地回吐全部漲幅。該公司債務負擔如此之重，以至於穆迪和標普現在越來越傾向於把其債券歸為垃圾債。投資者對科技公司投資AI基礎設施的資本規模感到不安，位於德克薩斯州阿比林市的"星際之門"AI資料中心，由甲骨文、OpenAI和軟銀合作建設。矽谷兩大人工智慧初創公司的財務狀況揭示出它們在AI熱潮中採取了截然不同的發展策略，而Anthropic有望比競爭對手OpenAI更快實現盈利。Anthropic預計將在2028年首次實現盈虧平衡。該公司憑藉其Claude聊天機器人在編碼和其他領域的能力，吸引了越來越多的企業使用者。如今的AI領域參與者也面臨與英特爾類似的困境：他們認為不能等到AI的商業潛力得到證實後再進行投資。科技行業現在有一種共識：在為人工智慧(AI)配置晶片和其他計算基礎設施方面，投入太少比投入太多風險更大。正如OpenAI首席執行官阿爾特曼(Sam Altman)最近所說，人們要麼過度投資而虧錢，要麼投資不足而少賺收入。又如Meta Platforms首席執行官祖克柏(Mark Zuckerberg)所說，AI作為收入驅動因素的前景意味著“我們要確保我們沒有投資不足。”外賣大戰三敗俱傷京東、阿里巴巴、美團先後公佈2025年第三季度財報。從資料來看，三巨頭的財報大傷元氣，外界普遍認為是由於補貼大戰的高額投入。資料顯示，三季度三家巨頭在外賣大戰上的開支應該達到444億元，新增開支48%。京東發佈2025年第三季度財報。季度淨營收為2991億元，同比增長14.9%。歸屬於普通股股東的淨利潤為53億元，同比下降55%；調整後歸屬於普通股股東的淨利潤為58億元，同比下降56%。三季度京東行銷開支由去年第三季度的100億元增加110.5%至今年三季度的211億元。京東集團CEO許冉談及外賣業務時表示，無論是外賣還是即時零售，對於我們來說同樣是一個長期戰略。我們的目標還是推動業務的健康發展，保持可持續的增長。許冉透露，三季度，京東外賣保持了健康的增長態勢。許冉還表示，最終外賣業務是一個可以自己獨立生存的業務。京東集團創始人、董事局主席劉強東宣佈京東外賣獨立App正式上線，“初期很多人搜京東外賣發現沒有App，也不知道我們主App裡面它是秒送，所以導致了很多使用者甚至一批老使用者在京東主App裡面，找不到我們外賣入口。”阿里巴巴發佈截至2025年9月30日第二財季(自然年第三季度)業績。季度營收為2477.95億元，同比增長5%。歸屬於普通股股東的淨利潤為209.90億元，同比下降52%，主要由於營運利潤出現下滑。不按美國通用會計準則，淨利潤為103.52億元，同比下滑72%。季度即時零售收入為229億元，較上年同期的143.21億元暴漲60%。不過，收入暴漲伴隨著高投入，阿里巴巴本季度銷售和市場費用665億元，較上年同期增長104.8%。阿里今年第三季度雖然表面上看公司營收同比增長5%，數字上依然維持著擴張的態勢。然而與此同時，其營運利潤同比暴跌85%，幾乎降至僅53.65億元。更令市場不安的是，經營活動產生的淨現金流也隨之急劇收縮，降幅高達68%。阿里CEO吳泳銘直言，淘寶閃購的投入在三季度可能是高點，預計投入在下個季度將會顯著收縮，也會根據整個市場的競爭狀態動態調整投資。美團發佈2025年第三季度業績報告。季度實現營收955億元人民幣，同比增長2%。淨虧損186億元，上年同期淨利潤129億元；調整後的淨虧損為160億元，上年同期淨利潤為128億元。本季度美團核心本地商業類股實現營收674億元。由於行業競爭加劇，核心本地商業經營利潤轉負，虧損141億元。美團新業務類股實現營收280億元，同比增長15.9%，虧損環比縮小至13億元。美團財報顯示，三季度銷售及行銷開支由此前的180億元增加90.9%至343億元，美團董事長兼CEO王興在第三季度財報分析師電話會議表示，“外賣價格戰”是一個典型的內卷案例。產品價格低廉、質量低劣，本質上其實是一種惡性競爭，而美團是堅決反對這種內卷的。過去六個月的實踐也證明了一點。這種“內卷”是無法為行業創造任何真正價值的，也無法助力行業持續發展。我們完全有信心捍衛美團在即時配送領域的行業領先地位，並為行業創造真正的長期價值。投資中國佳能(Canon)已停止在中國廣東省中山市生產雷射印表機等，生產功能將轉移至其他工廠，部分產品停產。佳能(中山)辦公裝置有限公司於11月21日停止運轉。該工廠成立於2001年。2012年轉移至擴大產能的新工廠，生產雷射印表機和雷射複合機。截至2025年9月底，該公司的員工約為1400人，佳能將進行再就業支援等。大眾汽車(Volkswagen)正在中國開發用於先進駕駛功能的自研人工智慧晶片。這家德國集團正竭力在中國這個全球最大汽車市場中求得生存。這家歐洲最大的汽車製造商表示，其首款自研晶片正通過其軟體部門Cariad與其中國智能駕駛軟體合作夥伴地平線機器人(Horizon Robotics)的合資企業在中國開發，預計將在三至五年內開始交付。大眾汽車董事長奧博穆(Oliver Blume)說：“通過在中國設計和開發系統級晶片(SoC)，我們將掌握決定智能駕駛未來的關鍵技術。”本田(HondaMotor)將在中國對新車開發進行調整。計畫將原定2025年12月之前銷售的純電動汽車(EV)旗艦車型的推出時間推遲到2026年以後。本田與比亞迪等當地企業的價格競爭非常激烈。與豐田和日產汽車等日系車企相比，本田也處於一家獨輸的局面。為了提高成本競爭力，本田將重新制定純電動汽車的銷售戰略。此前計畫由與東風汽車集團的合資公司“東風本田”、與廣州汽車集團合資的“廣汽本田”各推出一款車型。推遲的背景是在中國銷售低迷。瑞士化學物質生產商科萊恩(Clariant)的負責人表示，公司將擴大在中國的產能，並警告稱，由於歐洲更高的能源和勞動力成本，“將有更多生產從歐洲轉移出去”。科萊恩(Clariant)的目標是到2027年其來自中國的銷售佔比提高到14%，高於目前的10%。該公司已擴建了在中國的兩家工廠，這將使科萊恩在中國銷售的化學物質有70%實現本地化生產，高於此前的大約一半。武田(Takeda)中國宣佈其設立於四川成都的武田中國創新中心(TCIC) 正式投入營運。TCIC是武田數位化創新網路的重要組成部分，也是武田首個將同步推進數字醫療解決方案開發與落地應用的創新中心。自1994年進入中國以來，武田已經完成從新藥開發、生產、藥品保障供應及商業化營運的完整藥品價值鏈佈局。TCIC的成立進一步拓展和加強了武田在華價值鏈佈局。雅詩蘭黛(Estee Lauder)的新任首席執行官表示，作為在華開展業務新策略的一部分，他將“加倍押注”中國；而中國正是這家美妝集團在後疫情時期業績疲弱的主要原因。法弗裡(Stephane de La Faverie)計畫從近年來表現尤為疲弱的中國旅遊零售樞紐轉型，但中國對雅詩蘭黛而言“仍具戰略意義”。咖啡巨頭星巴克(Starbucks)宣佈，將以40億美元的價格向私募股權公司博裕資本(Boyu Capital)出售其中國業務的控股權，以推動在中國的門店數量擴大一倍以上。總部位於香港的博裕資本將持有星巴克在中國8000家門店中最多達60%的股份，星巴克將保留40%的股權，並繼續擁有“星巴克”品牌。合資公司將通過獲得星巴克總部的品牌使用授權來開展業務。意在利用博裕的經驗，更新品牌形象，在地方的小規模城市等未開拓地區加快開店步伐，以對抗本土品牌。吉野家控股(YOSHINOYA HOLDINGS)在中國上海開設的拉麵店“煌面屋”開始營業。吉野家控股目前已在中國大陸開設約590家牛肉飯店，但2024年一度退出了中國市場的拉麵店業務。吉野家控股將拉麵定位於繼牛肉飯、烏冬面之後的第三大支柱業務，計畫通過重新進駐中國來擴大海外業務。未來還將通過特許經營(FC)等模式擴大門店網路。吉野家控股通過拉麵子公司“Kiramekino Mirai”，在上海市中心的購物中心內以直營形式開設了雞白湯拉麵店“煌面屋”。日本食醋製造商玉之井醋(Tamanoi Vinegar)宣佈，將在中國擴大醋相關調味品的銷售。最近與當地的代工方成立了合資銷售公司。玉之井醋與生產芥末和醬油等產品的大連天鵬食品共同出資，成立了“玉之井(北京)商貿”。玉之井醋在中國委託大連天鵬生產食醋，供應給日系連鎖餐飲店。但是，在中國沒有自己的銷售網點，玉之井醋幾乎無法開拓普通消費者和當地的餐飲店。通過此次合資，將能夠充分利用大連天鵬遍佈中國各地的批發和超市網點。日本零售巨頭永旺(AEON)在湖南省長沙市開設的新購物中心“永旺夢樂城長沙湘江新區”於11月27日開業，是該公司在湖南開設的第二家店。新店的總建築面積為23.6萬平方米。除永旺自營超市外，還入駐了260家專賣店等。作為吸引客流的亮點，打造了配置大型遊樂設施的屋頂廣場。隨著新店開業，永旺在中國營運的購物中心已達到23家。日本伊藤洋華堂(Ito Yokado)將於11月10日關閉位於四川成都的“食品生活館 華府大道店”。伊藤洋華堂正在調整中國業務，至此2025年已關閉3家店。將通過縮減虧損門店，加緊改善中國業務的收益。華府大道店於2018年11月開業，是食品、日用品、服裝等商品一應俱全的綜合超市。在消費趨勢變化以及競爭環境加劇的背景下，該門店在開業約7年後閉店。華府大道店11月10日關店後，伊藤洋華堂的在華門店將調整為成都(6家)和北京(1家)共計7家店的佈局。行業趨勢和動態資料顯示，剔除11月上市的新股，全部A股上市公司共5443家(其中包括北交所280家)。11月市值榜上，工商銀行再度登頂全市場，市值約28905億元。農業銀行市值28139億元，位居第二。進入市值十強的還包括：建設銀行25271億元、中國移動23298億元、中國銀行19558億元、貴州茅台18164億元、中國石油17845億元、寧德時代17031億元、中國海油13209億元和中國人壽12301億元。韓國經濟人協會發佈的一份報告顯示，韓國十大出口產業中有一半已在企業競爭力方面被中國趕超，預計五年後十大產業競爭力或將全線失守。分行業看，中國企業在鋼鐵、通用機械、二次電池、顯示器、汽車和零部件五個領域領先於韓企，而在半導體、電子和電機、船舶、石油化學和石油產品、生物健康領域仍落後於韓企。但據業界預測，韓國十大出口產業競爭力將在未來五年內全部被趕超。美國的就業狀況正在發生變化。收集全美學生資訊的美國教育部學生資訊中心的資料顯示，2025年春季，教授配管工、木匠等技術的職業培訓學校的入學人數同比增長12%。遠高於大學入學人數的增幅(4%)。這一趨勢從數年前開始增強，背景是人們對於因AI而改變的未來存在擔憂。調查公司Conjointly今年以10～20多歲的Z世代的父母為對象進行的調查顯示，只有16%的人認為“擁有大學學位就能保證長期穩定的就業”，77%的人指出選擇“難以自動化的工作”非常重要。日本郵船、商船三井和川崎汽船等日本三大海運公司將在新一代船舶開發方面與造船公司展開合作。3家海運公司將參股今治造船和三菱重工業共同出資的船舶設計公司。還考慮優先向日本企業訂購船舶。日本的海運和造船公司將一體化，完善新一代船舶的供應鏈。因中國和韓國的造船業崛起，日本造船產業處於劣勢。此次合作將成為日本造船業重振的立足點。貝恩諮詢公司(Bain)發佈的一項新研究顯示，由於富裕消費者對“平淡無奇產品”的過高定價表示抵制，且全球動盪削弱了消費信心，全球個人奢侈品銷售額預計將連續第二年下滑。貝恩在為義大利奢侈品生產商協會Altagamma撰寫的半年度市場報告中指出，今年高端服裝、鞋履和手袋的銷售額預計將從2024年的3640億歐元降至3580億歐元，降幅為2%。這一下滑將標誌著自2008-2009年全球金融危機以來，奢侈品市場首次出現連續兩年增長放緩的情況。巴菲特(Warren Buffett)在發佈的一封信中告訴波克夏(Berkshire Hathaway)的股東，他將“安靜退場”，這位全球最著名的投資人正在為其過去六十年塑造了美國企業界和華爾街的職業生涯畫上句號。這位95歲的老人將於今年底停止承擔波克夏的日常職責，屆時他將卸任首席執行官之職。巴菲特表示，公司下一封年度致股東信——廣受眾多散戶與機構投資者關注——將由其他人撰寫。馬斯克(Elon Musk)的1兆美元薪酬方案獲得特斯拉(Tesla)股東的壓倒性支援，股東們希望，獲得企業史上最高薪酬的前景將促使馬斯克把他的注意力專注於這家電動汽車製造商。這項新方案包括12筆股票，如果馬斯克在未來10年內達成一系列里程碑並將公司市值擴大到8.5兆美元，他可能會獲得特斯拉高達25%的控制權，該方案獲得了超過75%的投票支援。馬斯克此前警告稱，如果該方案未獲通過，他將辭去特斯拉首席執行官職務。 (全球企業動態)