縮放定律（Scaling law）可能是AI時代最重要的「金科玉律」之一。縮放定律的原出處，是OpenAI的一篇叫做《神經語言模型的縮放定律》（Scaling Laws for Neural Language Models）的論文。而這篇論文的通訊作者，就是達裡奧·阿莫迪，他的另一個廣為人知的身份，則是Anthropic的聯合創始人。Anthropic在AI程式領域優勢明顯，地位隱隱然與OpenAI和Google鼎足而三，剛傳出將以3,500億美元估值融資200億美元的消息。作為聯創，阿莫迪當然功不可沒。但很少人注意到，阿莫迪還有另一個身分──百度前員工。依照百度內部通訊軟體「如流」的分級來看，阿莫迪應該叫「紅度阿莫迪同學」。更有趣的是，在2024年底Amodei在一次播客訪談中，阿莫迪透露2014年與吳恩達在百度研究AI的時候，他就已經發現了模型發展的規律縮放定律。此話一出，掀起了一陣「百度是否比OpenAI更早發現縮放定律」的爭論。Amodei不是個例，在矽谷，「百度」常出現在大佬的履歷裡。最為人所知的是AI學術大牛、史丹佛大學教授、Google大腦共同創辦人吳恩達，他曾是百度矽谷實驗室的「靈魂」。離職時，他不滿意對李彥宏的讚美，稱他是“第一個清晰看到深度學習價值的大型公司CEO，也是全球最好的AI CEO之一。他的熱情和百度的決心讓我覺得這是一個難得的機會”在Meta，沙蘭·納朗（Sharan Narang）組建並擴展了Llama預訓練團隊，交付了Llama 2、3和4的預訓練模型，奠定了Meta在生成式人工智慧領域的領先地位。而他曾是百度矽谷實驗室的高級研究員，離開後先在谷歌當技術主管，然後跳槽到Meta。在蘋果，曾擔任AI/機器學習相關方向總監的亞當·考特斯（Adam Coates），曾是百度矽谷實驗室的早期核心成員之一，跟隨師父吳恩達加入，並在後者離開之後接棒。在輝達，應用深度學習副總裁布萊恩·卡坦扎羅（Bryan Catanzaro），曾是百度矽谷實驗室的高級研究員，專門研究GPU優化。他們的共同經歷，是在十年前的「百度矽谷實驗室」效力過。那代表著百度的一次矽谷野心。01.矽谷野心百度請來了“谷歌大腦（Google Brain）之父”，要在矽谷搞一個“百度大腦”，這在當時是爆炸性新聞。2014年，百度矽谷實驗室成立，專注於人工智慧與深度學習技術研究，與北京深度學習實驗室、大數據實驗室共同構成百度研究院核心科研體系，並任命史丹佛大學教授、Coursera聯合創始人吳恩達出任首席科學家，負責統籌百度在北京與矽谷兩地的人工智慧研究工作。吳恩達是Google大腦的早期核心成員之一，也是深度學習從學術走向工業化過程中最具代表性的人物之一。對一家中國網路公司而言，在這一時間點、以研究負責人而非顧問的形式，將這樣一位學者級人物納入體系，在矽谷並不多見。媒體在通報中強調，這是百度在矽谷長期佈局人工智慧研究的重要一步，並揭露百度計畫在未來五年內為這項國際研究計畫投入約3億美元，目標是將矽谷團隊擴展至約200人規模。那一年，Transformer架構尚未出現，「大模型」仍是一個不存在的概念。但深度學習的轉折點已經到來。2012年，AlexNet在ImageNet競賽中取得壓倒性優勢，卷積神經網路開始從學術論文走向產業實踐。2013年，Facebook邀請楊立昆（Yann LeCun），成立Facebook AI Research。2014年初，Google以數億美元等級的價格收購英國AI公司DeepMind。人工智慧已經不再只是研究熱點。但在當時，這仍然是一條高投入、長周期、結局不明的路線。少數巨頭已經開始下注，大多數公司仍在觀望。百度正是在這階段選擇大膽押注的一方。彼時，行動端搜尋使用量開始超過PC。但行動廣告的變現效率明顯低於PC，成本結構也更為複雜，使得公司整體獲利能力承壓。在多次公開場合，李彥宏將這種變化描述為結構性的轉折。他強調，從PC向行動的遷移並非終點，更大的科技浪潮正在醞釀，而人工智慧將深刻改變資訊獲取與分發的方式。正是在這樣的判斷下，百度決定不再只在國內推動應用層改進，而是直接進入全球AI研究最密集的現場－矽谷。其實早在2011年，百度矽谷研究院就成立了，但主要是將矽谷的中國工程師招募回國。而吳恩達的加入才是百度捲入矽谷人才爭奪核心圈的標誌，在那之後，百度的AI研究形成三大實驗室－矽谷人工智慧實驗室（SVAIL）、深度學習實驗室（IDL）、大數據實驗室（BDL），一個在矽谷，兩個在北京，形成了中美兩地聯動的格局。推動這次合作的關鍵人物是吳恩達的老朋友、百度當時負責深度學習研究的高階主管餘凱（Kai Yu）。兩人多次在帕洛阿爾託一家喜來登酒店會面，從早餐談到晚餐，隨後餘凱又引見了百度的其他研究負責人。之後，吳恩達飛往北京，與李彥宏進行了一次長達數小時的會談，討論百度研究體系未來應如何搭建。這並不是一次傳統意義上的跳槽談判。對吳恩達而言，吸引力不在於頭銜，而在於空間。百度為他提供的，是從零設計研究方向、在矽谷搭建國際化團隊、並在相對獨立的環境中推進長期研究的空間。吳恩達在接受採訪時直言，他對「從零開始建立一個國際研究組織」感到興奮。對許多研究者而言，這意味著一家中國公司正在以接近Google、Facebook的方式，系統性地參與人工智慧基礎研究競爭。02人來了吳恩達的存在本身，就形成了一種吸引力。他在史丹佛和谷歌大腦的背景，讓不少研究者願意過來試試看。實驗室早期最重要的工作之一，就是語音辨識系統Deep Speech。模型要夠大，資料要夠多，訓練要持續夠久，人才極為重要。一群後來在AI世界中反覆出現的名字聚到了一起。亞當·考特斯（Adam Coates）是其中的核心人物之一。他本身是史丹佛出身，師從吳恩達，研究背景紮實。他跟著吳恩達加入百度，在實驗室裡承擔的角色，更多是把「研究」變成「能持續推進的工程」。在工程層面，布萊恩·卡坦扎羅（Bryan Catanzaro）的角色逐漸顯現。他從輝達跳槽過來，重點在於如何讓這些越來越大的模型，真正有效率地跑在GPU上。很多時候，瓶頸並不來自演算法，而是來自系統效率。葛瑞格里‧迪亞莫斯（Gregory Diamos）來百度之前，是輝達CUDA架構師。他在百度對DeepSpeech和DeepVoice系統有貢獻，他關注的則是更底層的系統問題：訓練過程如何被拆解、調度和優化，如何把高效能運算的思路真正嫁接到深度學習訓練中。在這些人之間，後來創辦Anthropic的阿莫迪當時並不顯眼。他在團隊裡的身份，只是一名研究科學家，參與模型和系統的實際打磨。但正是在這段經歷中，一種後來被反覆提及的直覺，逐漸成形。多年後，阿莫迪在回顧自己職涯路徑時提到，他對「規模」的認識，並不是來自某一次靈光乍現，而是來自反覆的工程實踐。在Deep Speech的實驗中，當模型規模、資料量和計算資源被同步放大時，系統表現並不是隨機起伏，而是呈現出一種平滑而穩定的提升趨勢。那時，「縮放定律」還沒有成為一個被命名的概念，多年後，2024年底，已經是Anthropic創始人的阿莫迪透露此事，引發了「百度是不是先於OpenAI發現縮放定律」的爭議。當年在百度觀察到類似「縮放定律」的科學家，迪亞莫斯也是其中之一。到現在他的領英界面上百度那段工作經驗裡還寫著頭銜是「大語言模型縮放定律研究員（LLM Scaling Law Researcher）」。隨著專案推進，實驗室本身也在變化。最初，它更像一個相對獨立的研究飛地；但到2016年前後，語音、視覺、自然語言處理、自動駕駛等方向同時展開，團隊迅速膨脹，研究開始不可避免地與公司整體戰略發生更緊密的咬合。實驗室不再只是“做研究”，而逐漸承擔起連結前沿探索與內部工程系統的角色。正是在這種張力之下，百度在2017年做出了一個新的組織性選擇。第二個大型研發中心在矽谷設立，這次，重心不再是基礎研究，而是更明確地服務於自動駕駛等方向的工程落地。新的中心配備了車輛實驗室，主要支援Apollo自動駕駛平台的開發與測試，同時也容納了部分安全相關團隊。它與最初的矽谷AI實驗室形成了分工：一個更偏前沿研究，一個更偏系統工程和實際應用。那場以研究為核心的實驗階段，正走向尾聲。接下來不可迴避的問題是：從2014年到2017年，百度這套「在矽谷重金押注AI」的策略，究竟有沒有起到效果？如果從最直觀的財務結果來看，答案並不簡單。至少在這三年裡，人工智慧並沒有立刻成為百度新的現金引擎。 2016年，百度營收成長率明顯放緩，第四季甚至出現年比下滑，公司在財報溝通中反覆強調「轉型期投入」的必要性。這意味著，AI更像是一項面向未來的長期基礎設施投資，而不是可以迅速反映在利潤表上的業務。但如果把標準切換為“是否改變了公司在技術與人才層面的地位”，結論就要複雜得多。在科技層面，百度在這階段確實獲得了前所未有的國際能見度。Deep Speech 2的論文被大量引用，作者名單中同時出現北京與矽谷研究者。百度的語音辨識成果開始常被拿來與Google、微軟對比，進入全球科技敘事。03散是滿天星吳恩達在2017年3月宣布離開百度。在他的公開信中，幾乎看不到任何衝突描述，他強調的是團隊已經成型、接班安排已經就緒，以及公司在AI上的長期投入。文字克製而體面。就在吳恩達離開前後，百度內部確實發生了一輪明確、可見，而且影響深遠的管理階層與組織結構調整。最關鍵的變化發生在2017年1月。百度宣布引進陸奇，擔任集團總裁兼營運長（President&COO）。在此之前，陸奇長期任職於微軟，以執行力強、組織管理風格明確著稱；再往前，他也是Yahoo搜尋與廣告體系的重要負責人。這是一個典型的、以業務整合、流程效率和結果導向聞名的管理者。在陸奇加入之前，百度的AI體系——尤其是矽谷實驗室——更接近一種明星科學家牽引的研究「飛地」模式。吳恩達直接向李彥宏匯報，百度矽谷實驗室在組織上相對獨立，研究方向、用人節奏、計畫推進，很大程度上圍繞著吳恩達本人展開。這種模式的優點很明顯：決策快、學術自由度高、對頂尖研究者極具吸引力。它的隱含前提是：研究本身被視為階段性優先順序最高的事。但到了2016年末，這個前提正在改變。一方面，在當年9月召開的百度世界大會上，李彥宏首次提出“人工智慧是百度核心中的核心”，並將吳恩達安排為僅次於自己的第二位演講嘉賓，AI被明確推到公司級戰略的最前台。另一方面，Apollo自動駕駛、對話式系統、智慧硬體等方向開始被提升到公司級策略高度，AI不再只是研究部門的事情，而是需要與搜尋、地圖、雲端、汽車產業鏈發生深度耦合。這正是陸奇被引進的背景。在這樣的結構變遷下，吳恩達時代那種「由一位世界級學者牽引、跨中美兩端、以研究為核心」的模式，開始顯得不再匹配新的組織邏輯。隨著百度進入一個更強調執行、協同和業務結果的階段，個人影響力必然要讓位給組織機制。吳恩達所代表的那種高度依賴個人號召力、研究優先順序極高的模式，完成了它的歷史使命。2017年還有一個重大的變化，那就是川普就任美國總統，中美科技摩擦陡然加劇，百度矽谷實驗室的長期可行性必然會受到檢視。彼時川普推出強硬的移民政策，持有H1-B簽證的科技從業人員人心惶惶，李彥宏公開鼓勵人才回國發展。從吸收以餘凱為代表的歸國人才，到直插美國腹地在矽谷搶奪人才並在當地直接開展工作，再到鼓勵人才回國，李彥宏微妙的心態轉變已見端倪。除了AI在短期內難以對財務形成貢獻以及外部環境的變化，更深層的張力來自組織內部：研究導向的AI探索，始終需要嵌入以搜索為核心、節奏高度成熟的業務體系，而這種協同，從未真正順暢。一條財經曾經在2017年的一篇報導中援引知情人士的話：“別看百度人工智能那麼風光，實際上搜索的數據根本不向研究院開放。做人工智能的這撥人都是海歸、精英，跟搜索那邊完全是兩種風格，兩邊互相看不上。”這也解釋了為什麼2017年前後，不只是吳恩達，一群早期在矽谷實驗室集結的研究者，在隨後一兩年內陸續離開。回頭看，百度矽谷的人工智慧實驗室是以一種更安靜，也更複雜的方式退場。它沒有等來一紙“關閉公告”，卻在2017年後逐漸失去了作為獨立研究中樞的意義。核心人物離開，研究重心回撤，組織結構被拆解吸收。這與當年的雄心壯志形成了鮮明對比。百度曾在公開場合多次描繪一個極具野心的未來——人工智慧將成為公司最重要的成長引擎，甚至承載著國際化的想像，彼時流行的說法是「到2020年，AI將深度重塑百度的業務結構」。現實卻是，到了那個時間節點，百度真正押注的重心已經明顯轉向了更可控，也更貼近現實的方向：自動駕駛、雲端服務、產業智慧化。 AI不再是一個獨立的信仰中心，而是被重新嵌入商業體系，成為工具和能力的一部分。那個曾被寄予厚望、試圖在矽谷復刻一次科技奇蹟的實驗室，最後完成了它的歷史使命。矽谷實驗室所代表的，是一種以研究優先、以個人號召力和前沿探索為核心的模式。而百度最終選擇的，則是更強調組織效率、工程落地和業務協同的路徑。那些從矽谷實驗室離開的人，則沿著各自的方向四散開花。考特斯先接棒了老師吳恩達，成為百度矽谷實驗室的負責人，然後他也離開了，之後進入Apple，繼續在更封閉，也更工程化的體系中推進機器學習實踐；卡坦札羅從輝達來，揮舞百度之後，又回到輝達，現在已經是輝達副總裁、深度學習應用研究部分負責人。他最為人所知的形象標誌，是一頭長髮和茂密的鬍鬚；「大語言模型縮放定律研究員」迪亞莫斯繼續深耕系統與算力方向，創辦了AI公司Lamini。而阿莫迪，把在Deep Speech工程實踐中形成的「規模直覺」帶去了新的地方，最終創辦了Anthropic，站在了後來大模型浪潮的最前沿。至於吳恩達，當年餘凱勸說他加入百度的時候，曾說他「在線上教育領域做得太出色了，但那不是AI」。吳恩達離開百度之後，再次把重心放回「教育」。他透過Courser把深度學習課程推給成千上萬的學生；隨後創辦DeepLearning.AI，把多年累積下來的方法論、經驗和判斷，整理成課程、專案和創業資源。當時間來到今天，回頭翻看這些人的履歷，你會發現一個反覆出現的註腳──百度。它不指向某一項具體成果，而更像是一段共同經驗。在那幾年裡，這些人曾同時站在野心交會的地方，看清了什麼是可行的，什麼是不可持續的，然後各自走向不同的方向。從這個意義上說，百度矽谷實驗室並沒有成為全球AI敘事的最終中心。它更像是一處早期的中繼站——在浪潮真正成形之前，率先聚攏了一群人，讓他們完成一次密集的試探與碰撞。當方向切換、舞台轉移，這些人離開，故事也隨之散開。矽谷實驗室並未被正式關閉，但它所代表的那種時代，已經停留在那裡了。(字母AI)

DeepMind CEO:中國 AI 公司落後西方約六個月,DeepSeek R1 反應過度/X 開源核心推薦演算法:基於 Grok 的 Transformer 模型驅動資訊流/DeepSeek 新模型 MODEL1 程式碼曝光,預示新架構最快 2 月發佈X 開源核心推薦演算法:基於 Grok 的 Transformer 模型驅動資訊流要點一:演算法技術架構與工作原理X(原 Twitter)於 2026 年 1 月 20 日在 GitHub 上開源了其核心推薦系統程式碼,該系統完全依賴於 xAI 的 Grok Transformer 模型來學習使用者參與序列的相關性。系統通過分析使用者的互動歷史(點選、點贊等行為),結合網路內帖子和利用機器學習分析"網路外"內容,為使用者生成個性化資訊流。演算法會過濾被遮蔽帳戶、靜音關鍵詞以及暴力或垃圾內容,然後根據相關性、內容多樣性以及使用者可能的互動行為(點贊、回覆、轉發等)對內容進行排序。系統採用 RecsysBatch 輸入模型,使用統一的 AI 驅動 Transformer 架構,完全實現自動化推薦,無需人工特徵工程。TechCrunch要點二:開源背景與爭議此次開源履行了馬斯克一周前的承諾,承諾每四周提供演算法透明度更新。然而,X 當前正面臨多重監管壓力:歐盟監管機構因其驗證系統違反《數字服務法》透明度義務對其處以 1.4 億美元罰款;加州總檢察長辦公室和國會議員正在審查 Grok 被用於製作女性和未成年人的性化內容問題。批評人士認為這是"透明度作秀",因為 2023 年首次開源時被批評"不完整",未能揭示組織內部運作或程式碼工作原理。值得注意的是,自馬斯克 2022 年收購以來,X 從上市公司轉為私有公司,透明度報告從每年多次減少至 2024 年 9 月才發佈首份報告。TechCrunchNetflix Q4 業績強勁:付費使用者突破 3 億,2025 年收入預期上調要點一:Q4 財務資料與使用者增長Netflix 於 2025 年 1 月 21 日公佈的 2024 年第四季度財報顯示,營收同比增長 16% 至 102.5 億美元,超過市場預期的 101.1 億美元;每股收益 4.27 美元,超過預期的 4.20 美元。公司在該季度新增 1900 萬付費會員,創下季度最大增長記錄,使全球付費會員總數達到 3.0163 億(301.63 million),超過預期的 2.909 億。淨利潤達 18.7 億美元,而上年同期為 9.38 億美元。包括"額外會員帳戶"在內,Netflix 全球觀眾估計超過 7 億。Q4 的成功得益於《魷魚遊戲》第二季、Jake Paul 對 Mike Tyson 拳擊賽以及聖誕節 NFL 比賽等內容的推動。聯席 CEO Ted Sarandos 表示,為體育賽事而來的使用者留存率與其他熱門內容使用者相當。CNBC要點二:2025 年展望與業務戰略Netflix 將 2025 全年收入預期從此前預測上調約 5 億美元,調整至 435-445 億美元區間,同時宣佈部分套餐價格上漲 1-2 美元/月。公司表示將增加內容投入,2026 年內容支出計畫增長 10%。廣告支援套餐表現強勁,在提供該選項的國家中佔註冊量的 55% 以上,會員數環比增長約 30%。Netflix 表示有望在 2025 年在所有廣告業務國家達到充足規模,大幅增長廣告業務是 2025 年首要任務。這是 Netflix 最後一次按季度報告付費訂戶數,未來將在第二和第四季度發佈"參與度報告"。2025 年將推出《怪奇物語》和《星期三》回歸,以及《利刃出鞘 3》、Adam Sandler 的《快樂吉爾莫 2》等重磅內容。公司強調其優勢在於專注核心業務,沒有管理衰退的線性網路等分心因素。CNBC馬斯克起訴 OpenAI 案內部檔案曝光:微軟與 OpenAI 十年合作關係細節披露要點一:微軟-OpenAI 關係演變與關鍵轉折點最新法庭檔案揭示了微軟與 OpenAI 長達十年的合作關係內幕。2015 年 12 月 OpenAI 成立時,微軟 CEO 納德拉發現 AWS 已成為捐助方而驚訝詢問團隊。2016 年,在馬斯克支援下(稱貝索斯"有點工具人"),微軟以 5000 萬美元計算資源贏得合作。2019 年,微軟投資 10 億美元,獲得 OpenAI 商業許可和獨家雲端運算權,以及對"重大決策"的批准權(包括結構變更、合併等),當時微軟出資佔總投資 85%,實際擁有否決權。微軟 CFO Amy Hood 評論 OpenAI 的利潤上限"實際上比 90% 的上市公司都大,並不太受約束"。2022 年 11 月 ChatGPT 發佈時董事會從社交媒體上得知,微軟隨後在 2023 年 1 月追加 100 億美元投資。2023 年 11 月 Altman 被解僱危機中,微軟在 24 小時內成立 Microsoft RAI Inc. 子公司準備接收 OpenAI 團隊,估算成本 250 億美元,並在新董事會遴選中發揮關鍵作用。GeekWire要點二:最新訴訟進展與公司治理轉變馬斯克於 2026 年 1 月尋求從 OpenAI 和微軟獲得 790-1340 億美元賠償,指控 OpenAI 背離非營利使命欺騙了他。聯邦法官已裁定此案將於今春進行陪審團審判,OpenAI 和微軟未能逃避審判。OpenAI 反駁稱馬斯克在 2017 年就同意需要營利性結構,談判破裂是因為 OpenAI 拒絕給他完全控制權。2024 年 12 月 27 日,OpenAI 宣佈解除限制利潤結構,內部稱為"Project Watershed"。2025 年 9 月簽署諒解備忘錄,45 天內完成條款。微軟的"重大決策"批准權涵蓋此次重組,雖無董事會席位和投票權,但重組無法在未經微軟批准下進行。Morgan Stanley 估值 1220-1770 億美元,Goldman Sachs 估值 3530 億美元,最終以 5000 億美元估值完成(軟銀領投),微軟股權從 32.5% 稀釋至 27%,但 OpenAI 承諾未來在 Azure 上支出 2500 億美元。同時微軟失去新雲工作負載優先權,但 IP 權利延長至 2032 年。2025 年 11 月,OpenAI 與 AWS 簽訂 7 年 380 億美元基礎設施協議,實現雲服務商多元化。GeekWireDeepMind CEO:中國 AI 公司落後西方約六個月,DeepSeek R1 反應過度要點一:對中國 AI 能力的評估Google DeepMind CEO Demis Hassabis 於 2026 年 1 月 20 日在達沃斯世界經濟論壇接受 Bloomberg 採訪時表示,中國 AI 公司目前落後領先西方實驗室約六個月。他認為市場對 2025 年發佈的 DeepSeek R1 模型的反應是"大規模過度反應"(massive overreaction)。Hassabis 表示中國公司"非常擅長追趕前沿水平,並且越來越有能力做到這一點",但並未實現科學突破。他此前在 2025 年 2 月曾評價 DeepSeek 的 AI 模型"可能是中國最好的工作",但補充說這不是科學進步,炒作被"誇大了"。這一評估與業界對中國 AI 快速發展的擔憂形成對比,Hassabis 試圖平息內部員工對 DeepSeek 的焦慮情緒。Bloomberg要點二:技術競爭態勢分析Hassabis 的評估反映了西方 AI 領導者對中國追趕速度的謹慎樂觀。雖然承認中國在快速進步,但強調其主要優勢在於"追趕"而非創新性突破。DeepSeek 作為中國 AI 初創公司,以遠低於美國競爭對手的成本開發出具有競爭力的 AI 模型,引發了對美國高額 AI 投資必要性的質疑。然而 Hassabis 的言論暗示,儘管 DeepSeek 展現了成本效率,但在技術前沿性和創新能力上,西方實驗室仍保持領先。這一觀點與當時市場因 DeepSeek 發佈而出現的恐慌情緒形成鮮明對比,試圖重新定位競爭格局的真實狀態。值得注意的是,Hassabis 的評估也可能帶有戰略性考量,旨在穩定投資者信心並維持西方在 AI 領域的主導敘事。BloombergAnthropic CEO:向中國出售 AI 晶片如同"向朝鮮出售核武器"要點一:國家安全警告與政策批評Anthropic CEO Dario Amodei 於 2026 年 1 月 20 日在達沃斯世界經濟論壇接受 Bloomberg 採訪時,強烈批評川普政府允許向中國出售先進 AI 晶片的決定,將其比作"向朝鮮出售核武器"。Amodei 表示美國在晶片製造能力上領先中國"許多年",向中國出口這些晶片可能幫助北京縮小差距,具有"令人難以置信的國家安全影響"。他描繪了 AI 的未來場景:"一個資料中心裡的天才之國",想像"1 億個比任何諾貝爾獎得主都聰明的人,它將受某一個國家的控制"。Amodei 表示中國在 AI 發展上仍然落後,並受到晶片禁運的制約。美國工業和安全域(BIS)上周修訂了向中國出售晶片的許可政策,川普隨後宣佈對 Nvidia 計畫運往中國的晶片(如 H200)徵收 25% 的關稅。Axios要點二:行業內部分歧與政治博弈Amodei 在業界對政府政策的批評中較為突出,儘管試圖緩和緊張關係,但並非孤立聲音。在國會山,眾議院外交事務委員會主席 Brian Mast 等共和黨高層正在推動立法,阻止中國獲取敏感美國技術。MAGA 影響者 Laura Loomer 和 AI 與加密貨幣主管 David Sacks 則為總統政策辯護。Amodei 在採訪中避免直接批評 Sacks(被廣泛視為川普 AI 政策背後的策劃者),僅表示"這一特定政策並不明智"。目前某些先進 AI 晶片(如 Nvidia H200、AMD MI325X)向中國出口的各項準備工作正在落實。這一爭議凸顯了商業利益、國家安全考量與政治立場之間的複雜博弈,以及 AI 行業領導者在公共政策制定中日益重要的發聲角色。Amodei 此前撰文強調需要加強對華晶片出口管制,此次公開批評進一步表明他在這一議題上的堅定立場。Axios百度文心助手月活使用者突破 2 億,與京東美團等平台深度整合要點一:使用者規模與生態整合百度旗下 AI 助手"文心一言"(Ernie Assistant)月活躍使用者數已突破 2 億大關,這一里程碑標誌著中國科技巨頭在 AI 助手領域競爭的顯著進展。根據《華爾街日報》2026 年 1 月 20 日報導,文心一言已與京東(JD.com)、美團(Meituan)和攜程(Trip.com)等廣泛使用的應用程式實現連結整合,使得該 AI 助手能夠幫助使用者預訂機票、訂購外賣等實際服務。這種深度生態整合使文心一言不再僅是獨立的聊天機器人,而是嵌入到使用者日常生活場景的智能助手。百度股價因這一消息上漲,反映了市場對其 AI 業務增長的積極預期。除活躍使用者基數外,文心一言每日 API 請求量也達到 2 億次,顯示其在企業客戶中的廣泛應用。百度還擁有超過 85,000 家企業客戶使用其 AI 服務。Wall Street Journal要點二:中國 AI 競爭格局隨著中國科技巨頭在 AI 領域競爭的加劇,百度、阿里巴巴、騰訊等公司都在爭奪 AI 助手市場份額。百度的文心一言現已整合到其旗艦搜尋引擎中,並在 PC 端可用,重塑了使用者搜尋和互動方式,從傳統關鍵詞搜尋轉向 AI 驅動的對話式搜尋。這一轉變體現了百度將自身從傳統搜尋引擎轉型為 AI 平台的戰略。與競爭對手相比,百度在中文語言模型和本土化服務整合方面具有優勢。文心一言與京東、美團等電商和生活服務平台的整合,使其能夠直接參與交易環節,而不僅僅提供資訊查詢。這種"AI+服務"的模式代表了中國 AI 應用的獨特路徑,與美國市場以通用對話為主的 ChatGPT 等產品形成差異。2 億月活使用者的規模雖然顯著,但在中國龐大的網際網路使用者基數中仍有巨大增長空間,預示著 AI 助手市場的激烈競爭將持續升級。Wall Street Journal字節跳動擴張雲業務:AI 雲市場份額近 13%,挑戰阿里巴巴主導地位要點一:市場份額與擴張戰略根據《金融時報》2026 年 1 月 20 日報導及 IDC 資料,字節跳動旗下火山引擎(Volcano Engine)在 2025 年上半年佔據中國 AI 雲服務市場近 13% 的份額,營收約 3.9 億美元,而阿里巴巴保持約 23% 的市場領先地位。字節跳動正在通過招聘銷售人員和降低價格策略積極擴張其雲業務,成為增長最快的挑戰者。公司依託其短影片平台抖音(TikTok)和今日頭條積累的海量資料和 AI 技術優勢,向企業客戶提供 AI 驅動的雲服務。字節跳動宣稱每日處理 30 兆 tokens,佔據 49.2% 的 token 消費份額,而阿里巴巴則以 334 億元人民幣的雲收入和更成熟的企業客戶基礎作為反擊。儘管雙方在 2025 年上半年的市場份額都略有下滑,但字節跳動的快速崛起仍對阿里巴巴長期主導的雲端運算市場構成威脅。Financial Times要點二:雲端運算市場競爭格局演變中國 AI 雲基礎設施競爭已進入白熱化階段,字節跳動和阿里巴巴成為最激進的競爭者。分析師指出,字節跳動在 AI 雲市場的挑戰對阿里巴巴構成顯著壓力,特別是在 AI 原生應用和新興企業客戶群體中。阿里巴巴雖然保持整體市場領先(約 35.8% 的 AI 雲市場份額,超過其後三家競爭對手的總和),但面臨增長放緩壓力。字節跳動的優勢在於其在消費網際網路領域積累的 AI 技術和演算法能力,以及願意提供更有競爭力的價格。市場研究機構預測,中國雲端運算市場規模將從 2025 年的 504.7 億美元增長至 2031 年的更大規模。這場競爭的背後是對未來 AI 經濟基礎設施控制權的爭奪:兩家公司都聲稱在中國 AI 領域處於領先地位,但採取不同的戰略路徑——阿里巴巴強調企業雲收入和成熟的商業模式,而字節跳動則突出技術處理能力和消費者應用經驗。此次雲業務擴張也被視為字節跳動多元化戰略的一部分,在面臨 TikTok 在海外監管壓力的背景下,拓展 B2B 企業服務市場。Financial TimesOpenAI 將於 2026 年下半年推出首款硬體裝置,無螢幕可穿戴形態要點一:產品時間表與形態特徵OpenAI 全球事務主管 Chris Lehane 於 2026 年 1 月 19 日在達沃斯 Axios House 活動中透露,公司"正按計畫"在 2026 年下半年推出首款硬體裝置。這一時間表與去年 5 月 CEO Sam Altman 收購前蘋果設計總監 Jony Ive 公司時的暗示一致,Ive 公司當時發佈的宣傳視訊中寫道"期待明年與您分享我們的作品"。根據多方報導,OpenAI 正在開發小型無螢幕裝置原型,可能是可穿戴形式,將通過互動方式與使用者溝通。Altman 此前表示該裝置將比智慧型手機更"平和",使用者會對其簡潔性感到震驚。Lehane 將"裝置"列為 OpenAI 2026 年的重要看點之一,但拒絕透露具體細節,包括是別針、耳機還是其他形態。他表示將在"今年晚些時候"分享消息,強調這是"最可能"的時間表,但"我們會看看事情如何進展"。Lehane 並未承諾裝置今年一定上市銷售,暗示發佈可能僅是產品展示而非正式商業化。Axios要點二:AI 硬體市場前景與競爭態勢儘管早期 AI 裝置如 Humane 的 AI Pin 基本失敗,但 2026 年預計將迎來眾多 AI 硬體新嘗試。高通 CEO Cristiano Amon 在同一活動中透露,目前每年約有 1000 萬台 AI 智能眼鏡出貨,預計今年或明年將增至 1 億台。他表示 AI 裝置將採取多種形式,包括帶攝影機的耳塞和珠寶,高通晶片將為大多數產品提供動力,但 AI 智能眼鏡可能是銷量最大的品類。關於 OpenAI 裝置是否使用高通晶片,Amon 較為謹慎地表示"我會說我們一直在與他們合作,所以我們對正在做的事情感到興奮,但他們會談論自己的裝置"。這暗示雙方可能存在某種合作關係。OpenAI 進軍硬體市場代表著從純軟體/API 提供商向垂直整合的戰略轉變,類似於蘋果的軟硬體一體化模式。與 Jony Ive 的合作更強化了這一願景,利用 Ive 在蘋果創造 iPhone、iPad 等革命性產品的經驗。然而,AI 硬體市場尚未找到真正的產品市場契合點,OpenAI 面臨的挑戰是如何創造出既有實用價值又能提供超越智慧型手機的獨特體驗的裝置。Axios字節跳動 AI 平台 Coze 發佈 2.0 版本,支援長期自主規劃與智能辦公要點一:核心功能升級與技術突破字節跳動旗下 AI Agent 開發平台 Coze(中文名"扣子")於 2026 年 1 月 19 日發佈 2.0 版本,實現從"AI 輔助工具"到"主動執行的 AI 工作夥伴"的重大升級。新版本具備三大核心能力:Agent Skills(技能封裝)、Agent Plan(長期規劃)和 Agent Office(智能辦公)。Agent Skills 功能允許將複雜工作流封裝為可呼叫的技能包,通過簡單的自然語言指令即可執行多步驟任務,例如一句話完成從資料收集到可視化的全流程。Agent Plan 實現了從"單次對話"到"長期服務"的跨越,使用者只需設定宏觀目標(如管理社交媒體帳戶),AI Agent 就能自主分解步驟、執行任務並持續最佳化,支援複雜目標的閉環管理和長期任務的自主執行。Agent Office 增強了深度上下文理解能力,可輔助生成報告、製作 PPT、梳理會議紀要等職場辦公場景,與 WPS、飛書等辦公軟體深度整合。扣子程式設計功能支援雲端協作開發,使用者可使用 Python、JavaScript 等語言編寫自訂邏輯。Readhub要點二:應用場景與市場定位扣子 2.0 主要應用於行銷文案、長期計畫管理、職場辦公等場景。歷經 700 多天迭代,扣子已積累上千萬使用者。此次升級通過"技能封裝"和"長期計畫"等功能,試圖解決 AI 在複雜工作流中執行力不足的問題。與初版相比,2.0 版本不再侷限於單純的對話互動,而是強調 AI Agent 的自主規劃和持續執行能力。例如在行銷場景中,Agent 可以持續監測市場趨勢、自動生成內容、最佳化投放策略;在項目管理中,可以跟蹤進度、協調資源、提醒風險。扣子 2.0 的發佈體現了字節跳動在企業級 AI 應用領域的戰略佈局,與其消費級 AI 產品(如豆包)形成互補。作為低程式碼甚至零程式碼的 AI Bot 開發平台,扣子降低了企業和開發者建構定製化 AI 智能體的門檻。這一戰略與微軟的 Copilot Studio、OpenAI 的 GPTs 等產品形成競爭,但扣子更強調"長期規劃"和"自主執行"能力,試圖在 AI Agent 市場中建立差異化優勢。平台支援可視化工作流、自主編排、自動規劃等多種智能體建構方式,並可分發到多個管道。ReadhubDeepSeek 新模型 MODEL1 程式碼曝光,預示新架構最快 2 月發佈要點一:MODEL1 程式碼細節與技術特徵DeepSeek 在 GitHub 上更新的 FlashMLA 程式碼庫中,橫跨 114 個檔案有 28 處提到了神秘的"MODEL1"識別碼,這被認為是下一代旗艦模型的開發代號。程式碼分析顯示,MODEL1 與現有的 V32(DeepSeek-V3.2)架構並列出現,暗示這是一個全新的模型架構。具體技術差異體現在 KV 快取佈局、稀疏性處理和 FP8 解碼等方面,顯示該模型在記憶體最佳化上進行了多處改進。MODEL1 可能整合了最佳化的殘差連接、Engram 記憶模組與 mHC 流形約束技術等創新。開發者推斷 MODEL1 很可能是 DeepSeek-V4 的內部開發代號或首個工程版本。此前《The Information》月初爆料稱,DeepSeek 將在 2026 年 2 月中旬農曆新年期間推出新一代旗艦 AI 模型 DeepSeek V4,將具備更強的寫程式碼能力。MODEL1 在開放原始碼中的意外現身,類似於 DeepSeek 發佈前的慣例,增加了 2 月發佈的可能性。IT之家要點二:發佈時機與市場影響DeepSeek-R1 發佈剛滿一周年之際,MODEL1 的曝光引發行業高度關注。如果按照預期在 2026 年 2 月發佈,DeepSeek V4 將成為中國 AI 公司在農曆新年期間推出的重磅產品。DeepSeek 以低成本高效能著稱,其 R1 模型曾在 2025 年引發全球關注(儘管 DeepMind CEO 認為反應"過度")。新模型如果在程式碼能力上實現顯著提升,將進一步鞏固 DeepSeek 在開源 AI 領域的地位,並加劇與 OpenAI、Anthropic 等西方公司的競爭。MODEL1 程式碼中對記憶體最佳化、稀疏性處理等方面的改進,暗示 DeepSeek 繼續追求"用更少資源實現更強性能"的技術路線,這對受美國晶片出口限制的中國 AI 公司尤為重要。不少行業分析人士認為,MODEL1 在開放原始碼中的提前曝光可能是 DeepSeek 的一種預熱策略,類似其以往的發佈模式。如果 DeepSeek V4 如期在 2 月發佈並展現顯著進步,將對全球 AI 市場格局產生重要影響,特別是在程式碼生成和開發者工具領域。這也將考驗 Demis Hassabis"中國落後六個月"論斷的精準性。IT之家香港 IPO 市場強勁開局:新能源、AI、電動車和生物科技驅動增長要點一:2026 年開局表現與融資資料根據香港交易所(HKEX)CEO 陳穎婷(Bonnie Chan)在 2026 年 1 月達沃斯世界經濟論壇前夕發表的文章,2026 年前三周已有 11 家公司在香港上市,融資近 40 億美元。目前有 50 份新上市申請提交,超過 300 家公司正在排隊等待上市批准。這延續了 2025 年的強勁勢頭:2025 年共有 114 家公司在主機板上市,融資 372.2 億美元,同比增長 230%,推動香港重回自 2019 年以來全球最大 IPO 市場的位置。寧德時代的 53 億美元 IPO 是 2025 年香港最大的上市項目。陳穎婷表示,新能源、人工智慧、電動汽車和生物技術公司將繼續成為未來幾年香港 IPO 市場的驅動力。她寫道:"過去一年,數十家綠色能源、自動化和其他領域的新公司在香港上市,使它們能夠擴大研究規模和全球影響力。"South China Morning Post要點二:市場前景與戰略定位陳穎婷強調 HKEX 的角色是"幫助更快地翻開這個故事的篇章,使更清潔的能源、變革性的醫療保健和更高的生活水平從承諾走向實踐"。她表示,從上市申請管道來看,她的樂觀情緒得到了"穩定流動的變革性創意"的支援,"下一章進步正由這些富有遠見的公司、他們大膽的創意以及賦能它們的市場書寫"。香港 IPO 市場的復甦得益於多重因素:中國經濟復甦預期、科技和新能源行業的強勁增長、以及香港作為連接中國內地與國際資本市場橋樑的獨特地位。特別是在 AI、電動車和生物科技等高增長領域,許多中國公司選擇香港作為上市地,以獲得國際投資者的認可和資金支援。陳穎婷的表態反映了 HKEX 對 2026 年市場的信心,預計科技創新類企業將繼續主導香港資本市場。這一趨勢與中國政府推動"新質生產力"、支援科技創新和綠色轉型的政策方向高度一致,香港正在鞏固其作為亞洲科技企業首選上市地的地位。South China Morning Post (AI Daily Insights)

01前不久Google發佈的Gemini 3在經歷了各種測試後，榮登目前全球第一的AI大模型。包括在公認最權威的LMSYS Chatbot Arena（大模型競技場）最新排名中，Gemini 3 Pro以顯著優勢位居榜首，是目前的版本之子。聯想到Gemini 3發佈前，巴菲特悄悄出手買了43億美元Google股票，看來AI浪潮之下，連股神也坐不住了。作為親歷三次巴菲特股東會、五度走進騰訊/美的/比亞迪股東會的價值投資者，我腦海裡突然想到一個問題：中國的科技公司中，誰能長出這樣的參天大樹，扛起中國AI時代的大旗？為此，我們研究團隊做了深度的研究，完成《中國科技巨頭AI實力對比分析》的報告，來看看誰更有希望扛起大旗。02首先，我們來看下Google的“護城河”到底是什麼？我認為是“用技術把複雜資訊變簡單，用生態把使用者粘住，用全球網路把收入做穩”。拆解來看，就是三重護城河：1、技術底座：以AI演算法為核心，覆蓋晶片、框架、模型的全端能力，這是讓資訊流動更高效的根基。2、生態閉環：從搜尋到YouTube，從Android到雲服務，形成“使用者-資料-應用”的自循環，這也是OpenAI、Meta、蘋果、微軟和輝達沒有的優勢，外人難以打破。3、全球化能力：海外收入佔比超50%，用統一技術標準服務全球市場，抵禦單一區域風險。帶著這把標尺，我逐一透視中國五大科技巨頭的“成色”，資料均來自我調研獲取的一手財報、股東會紀要及行業白皮書，這也是我做價值投資的底線。不看概念看資料，不聽故事聽邏輯。03首先，我們看一下第一位：阿里巴巴，它是最接近“生態型Google”的選手。上個月阿里集團董事會主席蔡崇信在香港的演講讓我印象深刻，他說：AI競賽的贏家不是看誰的模型最好，而是看誰在自己的行業和生活中用得最好。這句話點出了阿里的核心邏輯——不是做單一技術巨頭，而是做“商業生態的AI基礎設施”，這與Google“資訊生態基礎設施”的定位高度契合。從技術底座看，阿里的投入足夠重。未來三年3800億的AI基建投入，比騰訊、百度、字節的總和還多，千問Qwen3-Max在全球排名第3，國產第一，程式設計測試得分進入全球第一梯隊，這背後是磐久超節點伺服器、PPU自研晶片的支撐，特別是PPU晶片多項規格超越輝達A800，解決了“卡脖子”的算力問題。生態閉環上，阿里比Google更“全”。Google的生態圍繞“資訊”，阿里圍繞“商業”，淘天的交易資料、菜鳥的物流資料、支付寶的金融資料、阿里雲的企業資料，形成了從消費到產業的全鏈路資料鏈。2025年的雙11，阿里的AI對20億件商品做語義重構，搜尋相關性提升20%，這就是資料閉環的威力。還有投入500億的外賣補貼大戰，我和研究團隊說，阿里500億的外賣補貼，看上的不是美團的外賣、京東的流量，而且背後大模型訓練的資料，另外，阿里雲在AI雲市場佔比35.8%，超過第二到第四名總和，相當於Google雲在全球的地位。當然，全球化是阿里的短板，目前海外收入佔比只有13.3%，但正在彌補，菜鳥50%收入來自海外，速賣通覆蓋200多國，Lazada在東南亞穩居前列。第二位是字節跳動：最像“增長型Google”的黑馬。如果說阿里有Google的“生態”，那字節學的就是Google的“增長基因”。2025年第二季度，字節營收480億美元超越Meta，成為全球最大社交媒體公司，這樣的增速讓我想起2000年前後的Google。在技術上，字節的“App工廠”模式極具爆發力，其中抖音國內使用者日活7.8億，使用者日均使用122分鐘，豆包在C端使用者規模已經超越百度文心一言，月活破1億。像我媽媽很喜歡看歷史書和人物傳記，碰到很多疑問，我女兒就教她使用豆包解惑。前天，豆包和中興通訊合作內測了AI手機助手，從單一APP向全場景AI助手升級，給使用者帶來"動口不動手"的智能生活體驗。我在想蘋果沒做成的AI手機，豆包給做成了，估計這也是巴菲特大手筆減持蘋果股票的原因。在2025年字節1600億的資本開支中，有將近千億投入AI晶片，這種“資料+算力”的雙輪驅動，和Google早期“搜尋資料+深度學習”的路徑高度相似，潛力非凡。而全球化是字節的最大亮點，也是最大的風險。像讓川普又愛又恨的TikTok，全球使用者近16億，國際業務收入佔比25%，2024年國際業務收入同比增長63%，遠超字節公司整體29%，這是中國科技公司裡最接近Google全球化水平的，但因為複雜的地緣政治，這個收入隨時可能失守。字節目前最大的短板在於生態單一，近70%收入來自廣告，與Google相近，電商和企業服務還在起步階段，這種“內容生態”向“商業生態”的延伸，比Google從“資訊”到“服務”的延伸難度要大。04第三位騰訊：“社交版Google”的優勢與桎梏。我多次參加騰訊股東會，最深刻的感受就是“穩”。微信13億月活建構的社交護城河，堪比Google的Android系統，但也正是這種“穩”，讓騰訊的AI轉型少了些爆發力。技術上，騰訊的AI更像“效率工具”而非“創新引擎”，992名AI人才位居行業第一，混元大模型接入700+業務場景，把廣告點選率從0.1%提升到3%，推動廣告收入增長20%。這種“用AI最佳化現有業務”的模式很穩健，但缺乏Google那種“用AI創造新業務”的突破，比如GoogleAI的突破解決了困擾生物學50年的蛋白質摺疊難題，而元寶在騰訊的定位一直在搖擺，沒有阿里、字節的堅決。在生態上，騰訊的社交地位牢不可破，但商業延伸不足。跟Google搜尋資料、阿里電商資料天然對接商業需求的優勢不同，微信的社交資料能否轉化為商業資料的隱私問題，目前還沒有突破。在全球化上，三季報騰訊遊戲業務的海外收入佔比32%，同比增長43%，但社交產品在海外幾乎沒有突破，全球化程度遠不及Google、阿里和字節。如果騰訊要成為“中國Google”，就要打破“社交舒適區”的勇氣。第四位是華為：“技術硬核版Google”的天花板。華為的技術硬核程度，在五大科技巨頭裡首屈一指，華為手機2025年Q3中國市場1040萬台，全球約1420萬台，AI昇騰910C晶片算力達輝達H100的80%，推理成本僅10%，CloudMatrix 384超節點的“高密、高速、高效”，都是Google羨慕的優勢。但鴻蒙手機系統市場份額在全球佔比只有4%，GoogleAndroid手機系統全球佔比79%，中國是69%，總體看華為定位更像“C+B端技術服務商”，而非Google式的“C端生態平台”。華為的盤古大模型在氣象預測、工業製造等30多個行業、400多個場景中落地，表現出色，但C端使用者幾乎感知不到。2025年上半年969.5億的研發投入，佔營收22.7%，這種“為技術而技術”的投入，和Google“技術服務生態”的邏輯不同。同時，華為海外業務受地緣政治影響嚴重，收入佔比持續下滑，而Google的全球化是建立在“無政治邊界”的資訊服務基礎上，這是華為難以複製的。第五位是百度：“初代搜尋版Google”的轉型困境。百度是最早被稱為“中國Google”的公司，但20年過去，百度在中國搜尋市場份額降到63.2%，轉型之路充滿坎坷，2.7萬件AI專利看似領先，但商業化效率太低。文心5.0在文字能力上國內第一、全球第二，但AI業務收入三季度佔比僅40%，百度雲增速21%，遠低於阿里雲的34%。自動駕駛“蘿蔔快跑”雷聲大雨點小，商業化落地緩慢，百度的問題在於“技術強、生態弱”，搜尋資料難以轉化為產業資料，這和Google從搜尋延伸到雲、地圖、視訊的生態擴張完全不同。百度技術儲備值得關注，但缺乏生態閉環的支撐，在AI時代估計很難重現網際網路搜尋時代的增長奇蹟。05那麼，誰有可能成為AI時代的“中國Google”？在Google的【技術底座+生態閉環+全球化】三重護城河中，阿里具備“技術底座+生態閉環”，正在補“全球化”短板；字節具備“技術底座+全球化”，缺乏“生態閉環”；騰訊、華為、百度各缺兩環。結合我30多年價值投資經驗，以及對五大巨頭的財報解讀、股東會調研，我認為沒有一家公司能完全成為“中國Google”，但阿里最接近，字節跳動是潛力黑馬。當然，巴菲特曾說：“不要找下一個巴菲特，而要找能持續創造價值的企業”。成為Google固然好，但更要關注誰能在AI浪潮中建構不可替代的價值。那麼，你覺得這五家巨頭中，誰在AI時代創造的價值更大呢？誰能成為AI時代繼微信、抖音後的超級app呢？ (單仁行)

今天早上美國那邊突然爆出來小作文，要把中國8家公司（阿里巴巴、百度、比亞迪、新易盛、華虹半導體、速騰聚創、藥明康德、中際旭創）加入1260H清單。今天市場漲跌不一（新易盛漲2.9%、中際旭創跌3.5%），說明這個1260H名單的威力一般，市場反應沒有之前那麼大了（騰訊年初因為這個跌了10%）。美國國防副部長斯蒂芬·范伯格告訴議員，有8家公司符合被歸類為“中國軍事公司”的法律標準。斯蒂芬在信中寫道：“在我們對最新資訊的審查中，國防部已確定有8個實體符合應加入1260H名單的法規，認定為'中國軍事公司'。”首先搞清楚什麼是1260H名單。美國1260H清單，正式名稱為中國軍事企業清單（Chinese Military Companies List），是美國國防部依據《2021 財年國防授權法》第 1260H 章節要求制定的清單，核心是針對美方認定的與中國軍方存在關聯的企業，本質是其遏制中國相關產業發展、針對中國 “軍民融合” 戰略的針對性舉措。在今年1月的最近更新中列出了134家公司，其中包括騰訊和寧德時代。也就是說美國認為中國這些企業和軍工有關係就會列入清單，只要美國認為有嫌疑即可，比如騰訊，純粹是亂扣帽子。再搞清楚上了名單會有什麼後果。美國1260H清單核心影響是限制清單內企業與美國國防部的合作，它不會直接禁止企業與美國普通公司合作，但確實可能引發間接合作阻礙，但目前看影響是比較小的。畢竟該清單不會觸發自動制裁或禁令，但可能損害企業聲譽，並向美國公司和投資者發出關於商業關係潛在國家安全風險的警示。美國手上有兩個清單影響是比較大的：一個是美國財政部OFAC的SDN（特別指定國民清單），另一個是美國商務部（BIS）的Entity List(實體清單）。SDN清單一般是被經濟制裁國家的企業會上這個清單，比如俄羅斯和朝鮮等，啟動SDN相當於美國動用了美元清算體系的核武器，被美國進行金融制裁。當年海康和大華差點上了SDN清單，一有路邊社的小道消息，股票就立馬跌停給你看。EL實體清單就是管制清單，進了清單的公司會被美國企業掐斷供應鏈，俗稱卡脖子，比如華為和海康等，中國很多企業都進了EL清單。雖然1260H清單影響不大（卡腳脖子），但這是美國在不停的試探我們的底線，不得不防。我們外交部對此作出強烈反對和拒絕了美方的立場，估計後面還有對應的反制措施，比如不可靠實體清單。所以不要在意別人怎麼幹你，自己發展好才是硬道理，畢竟打鐵還需自身硬。1 萬科繼續股債雙殺：銀行昨天深夜披露萬科一筆20億元債券將展期的消息後，萬科今天多筆債券繼續暴跌。基本的故事情節是：機構逼迫萬科還貸款，萬科帳上沒錢，只能被迫延期還錢。因此今天萬科所有的債券比昨天跌的還猛，“22萬科06”超跌31%，“21萬科02”跌超41％，“21萬科06”跌超36％，“22萬科02”跌超28％，“22萬科04”跌超41%，“21萬科04”跌超36%。基本可以認為市場覺得萬科不會還錢了，所以開始大面積拋售債券，能少虧點是一點。萬科的A股和H股都跌了7%，股債雙殺，深不見底，殺人不見血。我查了一下相關資訊，萬科的大股東深圳地鐵這幾天幹了一件事，就是要求萬科補充質押物，因為之前都是深圳地鐵對萬科的信用借款。深圳地鐵也是擔心萬科萬一不行，自己還能優先拿到質押物，少吃點虧。信心比黃金更重要，大股東的這個行為，深深的刺痛了市場的神經，也是一個重大的訊號。我估計萬科的結局是破產重組，債轉股，類似於當年的紫光集團，這就是市場化的化債手段。2 東芯繼續漲停：東芯股份除了自己的儲存基本盤，更多是受子公司礪算的影響，畢竟GPU才是當紅炸子雞。當年礪算差點破產，東芯在自己過的很艱難的時候伸出援手，用4.11億真金白銀救了礪算，前前後後拿下了37.88%的股份。這兩天東芯的連續漲了近40%，異常波動，導致東芯自己出來主動澄清。近日市場上出現了關於公司對外投資企業礪算科技（上海）有限公司簽署了大額GPU晶片訂單的相關市場傳聞。經向上海礪算核實，上海礪算近日與某國內領先雲端運算服務商簽署了《戰略合作框架協議》，雙方就未來在國產雲桌面系統開發、國產AIPC、雲渲染、數字孿生解決方案等領域的合作達成指導性的框架協議，具體項目未來再另行簽訂具體的業務協議。估計是和騰訊簽署的戰略合作協議，因為阿里和百度都是自研晶片，不會主動外購晶片。更不會是華為雲，因為華為哈勃投資在上半年清倉了所有東芯的股票，兩家關係沒有那麼緊密了。3 Google產業鏈：Google現在近4兆美金市值，一舉一動都在影響市場的風向，接替輝達產業鏈的風向標作用。TPU算力配套硬體OCS交換機產業鏈的賽微電子漲停，加上之前大漲的德科立、騰景科技等，現在Google產業鏈才是當紅炸子雞。Google概念的應用炒作的很火，藍色游標和易點天下等每天的換手率都在30%以上，基本上這三天時間籌碼全部換了一遍。從成交量上看，肯定是有大量的量化基金參與，散戶估計是被反覆折磨。對於雲廠家而言，Google的技術路線才是未來，作為雲端運算巨頭的AWS，目前市值2.5兆，已經落後Google太多，估計後續會啟動雲廠家的技術軍備競賽。美國要過感恩節，美股市場交易將調整為27號全天和28號半天休市，所以今天早點洗洗睡吧。但沒有了美股的風向標，明天A股還能找準自己的方向麼？畢竟明天是周五，最後一個交易日，拭目以待吧！早上看到新聞報導香港居民樓發生了超大火災，目前已經死亡55人，人間悲劇。經濟越發達的地方，貧富差距越大，馬太效應。香港最大的問題是普通人退無可退，只能蝸居在這裡，被資本持續剝削。借用朋友一句非常有力的話：香港的劏房和籠屋是對人類文明的反諷，人怎麼忍心把同類逼進籠子裡過活？這不是簡單的內卷，而是赤裸裸的XX。香港人不像我們，一線不行去二線，二線不行去三線，甚至十八線小縣城，最差的就是回老家耕田，總有退路。逝者已矣，只願悲劇不在重演。 (科技錨)

中國國內第二家網際網路大廠正式開售AI眼鏡。時隔364天，百度的AI眼鏡大招，終於正式開售，明天就能上手！智東西11月10日報導，剛剛，百度旗下小度AI眼鏡Pro正式開售，售價2299元，疊加雙十一優惠價格為2199元，京東頁面顯示小度AI眼鏡Pro第二天使用者即可收貨。這是繼阿里巴巴夸克AI眼鏡S1後，國內第二家正式開售AI眼鏡的網際網路大廠，不過夸克AI眼鏡S1於12月正式發貨，S1售價為4699元，疊加雙十一優惠價格為3329元。從基本能力來看，小度AI眼鏡Pro是一款AI拍攝眼鏡，與小米AI眼鏡類型相同，並非當下更為“完全體”版本的AI+AR眼鏡，雷鳥、Rokid、阿里、聯想、魅族等品牌旗下均有AI+AR眼鏡產品。從雙十一促銷力度來看，小米AI眼鏡疊加雙十一優惠價格可低至1691.11元，原價為1999元。相比去年11月，小度在百度世界大會發佈的全球首款搭載中文大模型的原生AI眼鏡概念版，新發售的眼鏡硬體配置和AI功能稍有不同。產品詳情頁顯示，小度AI眼鏡Pro將有波士頓和貓眼兩個款式，目前發售的為波士頓款式。▲從左至右：小度AI眼鏡Pro、小米AI眼鏡、夸克AI眼鏡S1該眼鏡可選墨鏡或光致變，支援使用者自主更換鏡片、使用者自配度數。小度AI眼鏡重量為39克，搭載1200萬像素廣角攝影機，可拍攝1440p/30fps高畫質視訊，搭配旗艦級ISP與EIS防抖，搭載五麥克風陣列精準識音，開放式防漏音揚聲器單元，自研ENC演算法可保障通話清晰。去年AI眼鏡概念版的硬體配置為，重量49克，搭載1600萬像素超廣角攝影機、四陣列麥克風和定製的開放式防漏音揚聲器單元。結合小度自研AI防抖演算法，使用者可使用眼鏡拍攝日常生活或者運動場景。續航方面，去年概念版中提到，小度AI眼鏡基於其採用的低功耗電路架構設計，能實現56小時待機，支援連續5小時以上聆聽，30分鐘即可快速充滿電。不過在新品發售的詳情頁，並未提及續航，電池容量173mAh，標配智能眼鏡盒可充電。軟體功能上，小度AI眼鏡融合多模態AI大模型，產品功能包括拍照、聽歌識曲、智能匹配歌單、AI翻譯、AI識物、AI備忘、AI錄音等。在拍攝方面，該眼鏡內建多種濾鏡，同時搭載EIS防抖演算法，可以補償運動時產生的畫面抖動。聽音樂時，其可以通過視覺識別所處場景，為使用者自動匹配氛圍歌單。同時使用者佩戴眼鏡可以喚醒小度進行聽歌識曲，再基於其內建的網易雲音樂就可以通過喚醒小度線上點歌。AI能力方面，使用者佩戴這幅眼鏡，就可以在旅行中邊走邊問，AI識物功能通過視覺AI和百科視覺庫，覆蓋植物、商品、藝術品等2000多種類別。工作和學習方面，這一眼鏡也整合了AI能力，這體現在翻譯和備忘兩個場景中。如在跨語言交流場景下，小度AI眼鏡可以即時翻譯，3秒內App即時出字幕，同時通過AI克隆音色技術可以還原音色音調，目前僅支援中英文。還有AI備忘功能使得使用者在開會、讀書過程中，如果需要進行摘抄記錄，就無需使用其他裝置，用手指一點，眼鏡就可以將這部分重點內容加入備忘錄。此外，開會場景下，小度AI眼鏡的AI錄音功能可以自動識別發言人聲紋進行錄音，然後生成紀要，這一功能後續會通過OTA升級支援。從AI眼鏡整個產業來看，當前市面上產品價格跨度較大，從900元覆蓋至9000元。目前恰逢雙十一促銷節點，各家品牌的AI眼鏡優惠力度都不小，而小度AI眼鏡的定價處於中間檔位。▲2025全球AI眼鏡新品不完全統計，如有缺漏歡迎補充結語：AI眼鏡混戰白熱化國內大廠爭相入局當下，AI眼鏡賽道發展仍處於早期階段，AI眼鏡領域新玩家和新產品如雨後春筍般湧現，百度、小米、阿里、華為等諸多頭部玩家入局，還有Rokid、影目科技等垂直賽道玩家繼續深耕，都預示著這一賽道的競爭愈發激烈。不過對於消費電子產品而言，真實的使用者感受才是關鍵，其在硬體、AI 等領域的技術積累能否真正落地，轉化為引爆市場的爆款產品，最終仍需交由市場來檢驗。 (智東西)

大模型的戰爭，正悄然換牌。閉源一度是頂尖玩家的主流選擇，視為堅實護城河。然而，2025年9月，阿里、騰訊、百度等大廠幾乎同一時間，將模型開源大舉擺上牌桌，集中且密集的動作令人關注。從能看圖、能對話，到能寫程式碼、能做3D建模，大廠幾乎將壓箱底的招數一股腦甩出來。過去以技術封閉建構壁壘的模式正在被打破，取而代之的是將核心模型技術對外開放，結合開發者的集體智慧進行迭代最佳化，並快速佔領開發者心智。眼下，各類AI需求被拆得越來越細，落地場景也五花八門，而開源也不再是某種技術該不該開放的問題，而是直接成了大廠們硬碰硬的底層功夫。這就像在一場大牌局裡，底牌幾乎都已經翻出來了，大家手裡的牌面差不多，真正決定最後輸贏的，就不再是有沒有牌，而是誰能打得更巧，誰能留在桌上。開源別做選擇題當騰訊、阿里、百度紛紛甩出大招，將重量級模型陸續擺上檯面，重點不僅在於模型本身，更在於大廠們大都選擇了開源路線。表面上看似動作上的巧合，但深入分析，這更像是大廠對市場需求變化所做出的一種共識性反應。開源已不再是可選的附加題，而幾乎是必須正面回答的必答題。誰能答得更漂亮，誰就可能在下一局多佔一份先機。據騰訊混元公眾號及天眼查媒體綜合消息顯示，9月28日，混元圖像3.0正式發佈並開源。騰訊混元公眾號介紹稱，該模型為“首個工業級原生多模態生圖模型，參數規模80B，也是目前測評效果最好、參數量最大的開源生圖模型，效果可對標業界頭部閉源模型。”兩天前的9月26日，混元3D-Omni、混元3D-Part發佈並開源。這一連續出牌，一定程度上可以看作騰訊通過開源來調動外部開發者的力量，讓複雜的3D建模、圖像生成等任務在更大範圍內、更快速地向前推進和完善。然而，各大廠模型越做越龐大，與其一個人握著手裡的牌，不如攤開讓更多玩家一起來出招、共建。這樣一來，原本孤立的牌面，就可能被拼接成更厚實的成果，推動整場牌局不斷升級。據《新京報》9月24日報導，阿里巴巴在雲棲大會上一口氣發佈了7款模型，包括旗艦模型Qwen3-Max、下一代基礎模型架構Qwen3-Next及系列模型等。據通義千問Qwen公眾號消息，其已率先開源視覺理解模型Qwen3-VL系列的旗艦模型Qwen3-VL-235B-A22B，同時包含Instruct與Thinking 兩個版本。▲圖：通義大模型公眾號而面對多元的產業需求，開源也成為推動技術更快進入實際應用的有效路徑。據《上海證券報》9月23日報導，百度智能雲千帆宣佈推出全新視覺理解模型Qianfan-VL，並全面開源。該系列模型包含3B、8B和70B三個尺寸版本，面向企業級多模態應用場景，可以說是進行了深度最佳化的視覺理解大模型。Qianfan-VL具備基礎通用能力，也針對產業落地中的高頻需求，如OCR和教育垂直場景做了專項強化。這裡釋放出的訊號是，模型本身是工具，決定能否落地的，是可得性和成本可控性。百度通過對企業級多模態應用場景的需求深挖，某種程度上凸顯了其自身的技術攻堅能力，也在降低應用門檻上，讓更多企業可以以較低成本接入。從研發端的集體迭代，再到產業應用的快速落地，一系列動向表明，同時作用於研發和產業兩端的開源策略，其戰略價值不言而喻，也正逐漸成為大廠發展的關鍵動力之一。在研發層面，開源將分散的嘗試匯成合力。在產業層面，開源則讓更多企業能夠跨過門檻，將模型真正用起來。驅動未來的引擎當開發者與企業客戶習慣於在某個開源生態中進行開發時，其產生的龐大算力需求、對更高性能的付費版本以及配套的雲服務與行業解決方案的依賴，有望自然匯入大廠的商業河流。開源，就這樣從一張亮出的牌，變成了整個牌局繼續運轉的引擎。技術演進與應用落地的雙輪驅動，牌桌的規則正被改寫，對於旨在建構廣泛生態的大廠而言，開源似乎已無懸念，真正的問題是能開源到什麼程度。大廠選擇將底牌攤得更大、更全，不是炫技，而是試圖讓市場與產業習慣於圍繞自己的生態來運轉。共識既已形成，接下來的賽點是比較誰開放原始碼的尺度更為拉滿，給的是更多乾貨。拉滿，不是單純將參數堆到天花板，而是將模態、場景和應用儘可能覆蓋；乾貨，也不是象徵性地開放幾個版本，而是擺出一整套可落地的模型能力組合。這樣的開源，不是讓開發者挑不出缺口，而是要讓上下游產業明確感受到，這是一種確定性的開源，不僅能用，還好用。天眼查媒體綜合資訊顯示，阿里通過提供大規模、多模態的模型矩陣，滿足不同開發者的需求。其戰略意圖或在於，讓阿里的模型庫成為開發者的優先選擇。據《經濟觀察網》9月29日報導，阿里通義系列已經累計開源超過300個模型，下載量突破6億次，衍生模型超過17萬個。騰訊和百度則有所分化。從騰訊混元公眾號公開的消息內容看，騰訊的開源重點看上去是放在了展現其差異化能力上。進而，無論是複雜的3D生成，還是高語義要求的圖像創作，這一開源舉措，有助於騰訊在專業創作者和相關企業客戶心中建立強關聯。百度則給人一種主打軟硬一體組合拳的陣勢，將模型與自研崑崙芯P800計算卡深度繫結。據《上海證券報》，崑崙芯P800提供了強大的算力支撐，確保模型能夠高效處理海量資料與複雜演算法，同時支援單任務5000卡規模的平行計算。▲圖：百度智能雲千帆官方公眾號報導指出，“在通用能力基準測試中，Qianfan-VL系列模型（3B、8B、70B）展現出顯著核心優勢。從視覺理解到專業領域問答，模型性能隨參數規模增大提升顯著”。儘管大廠們開源策略各有側重，但體現出明確的行業趨勢，開源不再是點到為止的小修小補，而是大廠們拋出全乾貨的開放姿態。看似風格各異，實則目標同一。大廠們力求儘可能將開源尺度拉滿，不只是實力的展示，也是信心的釋放。然而，將乾貨拱手相授，只是上半場的局。真正決定成敗的下半場，在於誰能將這些開放原始碼的能力轉化為產業入口和使用黏性，讓開發者、企業客戶在不知不覺間依賴於大廠的雲基礎設施、API以及深度定製的企業級服務。大廠競技換牌桌隨著頂尖模型能力通過開源逐漸成為公共資源，大廠們的戰爭，悄然更換了牌桌。技術層面的准入差距正在縮小，行業的焦點急劇轉移，接下來的比拚，不再是技術本身的優劣，而是生態的廣度和深度。要在這場新的生態競爭中勝出，阿里打造龐大模型矩陣的長期目標，或可能是將通義模型庫打造為AI開發的基礎性平台。例如，開發者在處理相關任務時，是否會習慣性地前往其模型庫尋找解決方案。不同於阿里，騰訊的做法或是依託於其龐大的內容生態與社交應用積累，在相關領域建立優勢。譬如，其在遊戲、社交等領域擁有深厚的根系，對高複雜度、高表現力的3D內容和圖像有著天然的內生需求。而通過將開源重點放在3D生成和圖像創作上，或是要將其差異化能力擺上桌。▲圖：騰訊混元公眾號這不僅是技術實力的展示，更像是一種生態的順勢而為。當外部開發者，尤其是遊戲開發者、動畫師和設計師，如果將混元模型深度嵌入其創作流程時，騰訊或將在某種意義上實現從工具提供者到數字內容生產規則制定者的躍遷。這種路徑一旦站穩，所帶來的使用者黏性和生態壁壘往往更難被替代。而百度的路徑，看上去是要基於其作為搜尋巨頭和AI先行者對算力與穩定性的長期優勢，將模型開源與自研崑崙芯P800計算卡深度繫結，形成技術路線的自然延伸。進而，打造從晶片、框架到模型應用的完整生態，這對政務、金融、教育等百度早已佈局的重要場景而言，相對更為友好。換言之，百度要做的，或是將經過深度最佳化的模型能力和可靠高效的算力支撐同步開放給目標客戶和開發者，降低試錯和整合成本。通過這種生態建構，百度的競爭力便也不再停留在模型層面，而是在產業服務上紮根更深。這些差異化的佈局，說明大廠們的大模型競爭正轉換風向，它們並非在全新的戰場上從零開始，而是將自身固有的核心優勢，通過開源戰略投射和放大到大模型的疆域之中。過去看誰的團隊更大、投入更多，如今比的是誰能將自身優勢轉化為生態吸引力，讓開發者在特定場景下最先想到“就用它”。開發者一旦習慣了某套開源模型，企業客戶在搭建應用時自然就會跟上，這套系統便有望成為事實上的“王牌”。寫在最後從開源是否做選擇題，到日趨尺度拉滿的乾貨，再到牌桌換新的生態競爭，中國大廠的大模型路徑已經顯現出某種確定感。大廠不再滿足於單一產品的比拚，而是通過一次次開源，將競爭延伸到更廣闊的開發者社群與行業場景中。儘管閉源在特定領域仍有價值，但就建構廣泛產業影響力而言，開源無疑已成為大廠大模型戰略的必然歸宿和主戰場。未來幾年，大模型的競爭會愈演愈烈，開源讓技術門檻降低，但也讓競爭提前白熱化。真正的勝負，不是今天誰先開源了多少，而是誰能在開放之後，將開發者、行業客戶和應用場景都拉進自己的生態之中。惟其如此，才能在新的牌桌上佔據主動。大廠的大模型之戰，終究不是看誰先出完手裡的牌，而是誰能讓更多人心甘情願地跟著出牌。 (零態LT)

中國海外網際網路企業代表KWEB（KraneShares CSI China Internet ETF）指數今年的回報率高達50%。是的，風水輪流轉，中概股又開始在華爾街走俏。KWEB從2021年初的104美元，跌至2024年底的21美元，累計跌幅接近80%。這是中概網際網路股最慘烈的一輪熊市，反映了“政策監管+宏觀環境疲軟+中美關係緊張”的三重打擊，全球投資者對中概網際網路的風險偏好幾乎崩塌，然而到今年，一切似乎都變了。事實上，不僅是在美上市的中概股，外資對港股、A股的關注度明顯在今年下半年回升，中國是否具有“可投資性”已無人再談及。這在國慶節行情中就得以體現。假日仍正常交易的港股在10月2日大漲，恆生指數一舉突破27000點大關，科技與AI再次成為市場核心。在南下資金因假期缺席的情況下，港股依然大漲，可見這波強勢主要是由海外資金驅動。高盛交易台的資訊顯示，這波上漲是由真實買盤推動，而非空頭回補。在美中概股的表現同樣不俗，受益於雲服務主題的科網巨頭阿里巴巴大漲3.59%，百度上漲2.03%；受益於資料中心概念的萬國資料（GDS）和世紀互聯（VNET）分別上漲了2.78%和4.46%。當日，上述個股漲幅顯然超出美國AI概念股。近期，多家華爾街投行分析師紛紛給出了類似表態——過去一個月，我們在美國和亞洲開展了多次路演，國際投資者的興趣達到近年來的最高水平。據筆者瞭解，美股的AI浪潮今年終於徹底聯動到了中國股市，帶動半導體、硬體、網際網路類股大漲，原因則在於中國在自研推理專用晶片方面取得重大進展，網際網路巨頭雲業務佔比擴大，估值從而得以提升，且不提寒武紀這類晶片行業熱門股，阿里巴巴、騰訊今年的漲幅就分別接近120%和60%。儘管眾人對中概股的記憶可能仍停在2021年到2024年那段近乎黑暗的時期，但當年就有一位避險基金經理寫道——“資本是逐利的，只要賺錢機會回來了，錢總會回歸。”不過，當前歐美機構可能仍停留在“感興趣”或“小試牛刀”的階段，畢竟當年它們幾乎砍掉了大部分中國股市研究員、交易員，目前的第一步是“招人”。一、中概股爆發“今年我的倉位都是靠中概股、港股、A股賺了幾十個點。”某亞洲小型避險基金投資經理對筆者表示，“就是靠干科技、創新藥這些主題，美股因為覺得估值貴就沒加倉位。”這位投資人的狀態頗具代表性——喊著美股貴，但天天看著美股創新高，只能感嘆自己“臉都被打腫了”。今年以來，標普500指數已經刷新了約30次歷史新高、突破6700點大關。不過，今年令這批人欣慰的是，中國股市終於沒讓他們失望，跟上了美股的漲勢。催化劑無疑就是科技股。近期，先是半導體類股龍頭的寒武紀大熱，半年報成了“史上最佳”成績單：收入暴增43倍、首度實現半年度盈利，字節跳動是其最大的客戶；再是網際網路巨頭加大AI基礎設施投資、自研先進晶片（如百度的崑崙系列）取得進展，以及AI大模型達到全球競爭水平，這進一步激發了投資者的興奮情緒。同時，科網巨頭的雲業務佔比擴大，這使它們的估值得以抬升，例如阿里已不再被簡單視為一家面臨逆風的電商公司。除了半導體、網際網路類股，AI資料中心概念也是近期外資極為關注的主題，當然，這一切都發生在全球AI浪潮背景下。由於中國三大雲服務提供商（BAT）大力投入對AI領域的資本開支，BAT也是資料中心公司的主要客戶，這使得資料中心提供商成了最大受益方。華爾街投行傑富瑞認為，世紀互聯、萬國資料是最大受益方，也仍是該機構的首選投資標的，二者近期是漲勢靠前的中概股。據筆者瞭解，美資公募基金今年以來對中國資料中心概念有所佈局。高盛在客戶會上提及，在相對平靜的第二季度後，萬國資料和世紀互聯股價回暖，展望突然變得更積極。“世紀互聯在我們的亞洲領導者大會上做了演講，表示看到需求復甦的高度可見性，將在8月開始顯現，隨後上周又宣佈了一筆40兆瓦的批發訂單。受近期甲骨文新聞影響，兩者的買盤均明顯增加。”中國資料中心公司的增長前景如何？高盛提到，世紀互聯管理層指出，自8月底以來，已有3個每個容量在50兆瓦～100兆瓦的新項目向不止一個客戶公開招標，尤其是來自網際網路垂直領域的龍頭公司。因此，管理層有信心，2025財年第三季度的訂單量可以超過2025財年第二季度的水平，並有望接近2025財年第一季度的水平；萬國資料的管理層向來更保守，他們的管理層並不預計在第三、四季度會出現大訂單（100+兆瓦），但他們仍然預計，中國的晶片客戶會大規模購買新晶片。上述客戶的業務結構有何不同？萬國資料在批發業務上的披露更多，其國內業務中，阿里佔比20%～30%，其次是騰訊和字節跳動，各佔15%～20%，隨後是金山雲和百度；世紀互聯過去幾乎一直是零售資料中心營運商，零售仍佔EBITDA（息稅折舊攤銷後利潤）約50%，但在批發業務中，字節跳動是最大的客戶，且其份額在持續增長。二、中美行情開始聯動前兩年，由於國產晶片進展仍較慢，這影響了各界對於國產AI大模型的預期，放慢了網際網路巨頭雲服務業務的發展腳步。然而，今年先是DeepSeek橫空出世，再是國產晶片取得一定突破，於是上述鏈路似乎一舉被打通了，在美股上演的AI產業鏈大牛市也開始在中國股市有所對應。美股AI產業鏈。來源：筆者整理“現在我對中國AI產業更為樂觀。AI的產業鏈主要有電力、算力、模型和應用等幾方面。應用和電力一直是中國的傳統強項。現在的卡點是算力，晶片設計、流片、模型適配這一鏈條一旦跑通，在國內，通過各種支援，快速複製這個模式應該不難。目前粗略估算，僅用國產卡訓練出來的模型就至少已經有5個了。”某海外AI企業工程師對筆者表示。在業內人士看來，在“百模大戰”的時代，沒有很好的標準看出誰強誰弱。現在開源模式佔據主導，誰好誰壞一看便知，可以引導資源的高效配置。因此，只要國內可以大量流片，疊加中國本就充沛的電力供給，在國內建幾個幾十萬卡的叢集，給已通過開源證明自己的中國模型公司強化訓練，中國在AI領域加速發展看來也並不是夢。當然，中國在AI方面的發展仍有不短的路要走，但這種預期已經足夠刺激資本市場的神經。例如，近期網際網路巨頭（如BAT）的股價之所以大漲，也是因為AI相關的資本開支大漲，而且雲業務佔比攀升。2025年第二季度，在BAT三大中國雲服務提供商中，僅騰訊的資本開支環比出現下降，阿里和百度的資本開支環比增速分別達到57%和30%。阿里是推動資本開支增長的最大動力。這種資本開支大增的故事是外資最為買單的劇情——資本支出在表面上是花出去的錢（成本），但市場更關注的是它背後代表的未來需求前景。對超大規模企業（微軟、亞馬遜、Google等）來說，建資料中心、買GPU、加光模組、電力裝置不是單純燒錢，而是為了滿足客戶未來對AI雲算力的需求。如果資本支出放緩，市場會解讀為“AI客戶的需求沒那麼強烈了”，甚至認為AI投入的回報不如預期。結果就是——成長性邏輯受挫，估值下修，反之則股價大漲。摩根士丹利預計，2025年、2026年、2027年全球AI賦能企業的資本支出將分別達4500億美元、5200億美元和5400億美元。此外，已披露但尚未啟動的承諾租賃付款額還超過3350億美元。中國正快速實現追趕，傑富瑞提及，在過去12個月裡（截至8月底），中國四大雲服務提供商（CSP）的資本開支約為450億美元，而美國同行的這一資料為2910億美元，差距正在縮小，而且自2024年第四季度起，中國雲服務提供商資本開支佔雲服務收入的比例已超過美國。再看資料中心概念，其實中國也對應了美股的行情。中國的世紀互聯、萬國資料的在美中概股股價近乎翻倍，邏輯與美國一致——AI帶來算力與儲存的指數級擴張。在美國，相關公司包括：Equinix（EQIX）、Digital Realty（DLR）、Vertiv（VRT）等。Vertiv一年來股價漲幅近60%，該公司是資料中心電力管理、散熱裝置的提供商，輝達GPU叢集耗電量、散熱需求激增，Vertiv提供液冷與高效能電力管理，需求大增，這也使得業績超預期。Digital Realty是美國第二巨量資料中心營運商，同樣是REIT，客戶群與EQIX類似。2025年以來股價攀升了20%左右。邏輯在於，該公司擴張腳步積極，在北美、歐洲、中東均有項目。在AI算力浪潮下，GPU叢集需要更多三、四線資料中心。差異在於，美國市場的資金更看中穩定現金流+AI需求帶動擴容，而中國市場在現階段仍體現為估值彈性，但同時受政策、融資成本的影響更大。也有華爾街資管機構的投資經理對筆者提及，中國科技股整體肯定是比美國便宜很多，所以會有押注“追趕行情”的快錢進來。在中美元首通話的背景下，市場情緒修復，此外，聯準會重啟降息周期，在弱美元背景下，新興市場迎來資金回流，而中國股市也是新興市場中流動性最好的市場。所以三個因素加起來，短期肯定有正面影響的。三、興趣很大、長線投資仍需時間總體而言，國際投資者對中國股票的興趣濃厚，即使是之前對之不感冒的歐美公募基金也在觀望投資機會，不過要看到更多長線的真金白銀則可能還需要一定時間。例如，瑞銀的中國股票策略師近期談到了美國與亞洲路演的反饋，稱國際投資者興趣達到近年來的最高水平。儘管如此，一些投資者感到些許不安，因為近期經濟表現走弱（尤其是房地產和消費），尤其是那些從中國持倉中獲利的投資者。不過，考慮到強勁的走勢和散戶資金的潛在流入，該機構並不認為這些投資者願意在短期內減持其中國倉位。此外，反內卷是大多數會議討論的重點話題，投資者也對中國的AI/技術發展和資本回報發展感興趣。進入四季度，在聯準會降息、全球進入流動性牛市的背景下，中國股市的韌性仍有望維持，主要影響因素和事件窗口包括：中美談判進展及APEC峰會元首互動；聯準會後續降息的節奏及力度；市場對中國經濟韌性和企業盈利前景的再評估；四中全會、12月政治局會議和年底中央經濟工作會議等是重要的增量政策觀察窗口；關注DeepSeek R2或其他新版本潛在發佈計畫。可見，目前一些海外投資者的中國倉位仍是戰術性的（短線交易），但是考慮到外國投資者對中國股市的倉位很低（很難繼續降倉），中國的股市估值相對全球市場更便宜，以及10月底聯準會大機率繼續降息，外國資金進一步流入中國股市的機會依然存在。 (虎嗅APP)

10月8日，港股開盤大幅回呼。截至午盤收盤，三大指數跌超1%，其中恆生科技指數一度跌超2%。阿里、百度、商湯等大跌人工智慧相關個股集體下跌。商湯跌超4%，阿里、百度跌超3%，金山軟體、京東跌超2%。據券商中國報導分析人士認為，美股昨晚全線殺跌，晶片等人工智慧相關股票跌幅居前，費城半導體指數跌超2%，甲骨文股價一度暴跌超7%，這可能是港股大幅回呼的主因。核電類股，黃金股走強港股核電類股走強，中核國際漲逾18%，中廣核礦業漲逾9%，上海電氣漲逾4%。黃金股大漲，赤峰黃金漲超14%。截至發稿，現貨黃金站上4020美元整數關口，日內漲0.9%，再創歷史新高。部分投資機構對金價的後續走勢仍然保持高度樂觀。高盛將2026年12月金價預估上調至4900美元/盎司，先前預估為4300美元。預計2025年和2026年各國央行的黃金淨購買量將分別平均為80噸和70噸，因為新興市場央行可能會繼續通過增持黃金來實現外匯儲備的結構性多元化。瑞銀近期發佈報告稱，黃金市場目前傾向於看漲行情，預計到2026年年中金價將升至4200美元/盎司。瑞銀認為，美元走弱、央行大舉購買黃金以及ETF投資增加等因素對金價構成利多，同時建議黃金在投資組合中的配置比例為5%左右。新股長風藥業（02652.HK）上市首日大幅高開逾218%。截至發稿，上漲近超180%。實際上，10月6日，長風藥業暗盤漲近97%，總市值近120億港元。長風藥業主要專注於吸入技術及吸入藥物的研發、生產及商業化，專注於治療呼吸系統疾病。公司已開發出覆蓋廣泛患者、醫學專科及治療領域的產品組合。財務狀況方面，於2022年、2023年、2024年及截至2024年前3個月及2025年3月31日止三個月，公司的收益分別為人民幣3.49億元、人民幣5.56億元、人民幣6.08億元、人民幣1.4億元及人民幣1.36億元，公司的毛利分別為人民幣2.67億元、人民幣4.58億元、人民幣4.91億元、人民幣1.15億元及人民幣1.08億元。儘管今日港股市場有所調整，但未來走勢仍被機構看好。前海開源基金首席經濟學家、基金經理楊德龍認為，港股受到更多外資流入的推動。國慶期間，南下資金暫停，但港股仍保持強勢，這說明不少外資在加速配置港股資產，無論是港股低估值資產還是科技網際網路類股，都成為資金配置的重點。“我們預計這輪A股和港股的牛市行情有望長期持續。現在A股和港股‘金九銀十’的行情成色越來越足，預計‘十一’之後，A股和港股仍會延續強勢上攻態勢，市場賺錢效應依然較高。建議投資者保持信心與耐心，抓住中國資產估值大幅回升的機會，努力實現財富增長，把握這輪牛市機遇。” (21世紀經濟報導)