报告行业投资评级 * 报告未明确给出统一的行业投资评级 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][14][15][16][17][19][20][21][23][24][25][26][27][29][30][32][33][34][35][36][37][38][40][41][42][44][45][46][47][48][50][51][52][53][54][55][56][57][59][60][61][62][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77][78][79][80][81][82][83][84][85][86][87] 报告核心观点 * **AI入口竞争加剧，大厂投资力度增强**：AI入口竞争已从手机扩展到“OS级智能体”与“超级APP”层面，直接触及大型互联网企业的流量与商业基本盘，预计2026年各家在模型和AI应用产品上的算力投入将进入白热化阶段 [2][45] * **国产算力持续突破，预计2026年迎来爆发**：国产通用GPU正从“可用”向“好用”升级，智算中心持续扩容，国产替代加速，叠加国内云服务提供商加速适配，为国产芯片生态建设提供了强劲动力 [5][50][55] * **国内算力产业供需两旺，增长斜率陡峭**：在模型迭代加速推升训练需求、AI终端落地增强推理需求的双重驱动下，叠加国产GPU性能提升和生态适配的供给侧支持，GPU、服务器、电源、柴发、IDC、云等六大产业环节均呈现供需两高的局面 [5][59] 根据相关目录分别进行总结 一、AI 入口之争，大厂投资力度再增强 * **中国AI全球影响力显著提升**：在全球顶级模型排名中，中国国产模型已有效改变北美单极主导格局，在全球Top 10中，GLM-4.7、DeepSeek V3.2、Kimi K2 Thinking占据3席；观测范围扩大至Top 15时，中国企业席位达6个 [2][11] * **中国开源模型占据全球主导地位**：2025年中国开源AI模型调用量约占全球市场的70%以上，其中DeepSeek与Qwen分别以14.37万亿及5.59万亿Token消耗量领跑 [2][14][16] * **中国模型在开源社区表现活跃**：2025年9月，阿里巴巴的Qwen模型家族成为Hugging Face上下载量最多的LLM家族；自2025年1月起，基于阿里巴巴和DeepSeek开源模型的衍生模型已超过基于美欧主要模型的衍生模型 [20] * **模型能力进步路径依然有效**：大模型的Scaling Law仍然有效，训练正从单一的预训练向预训练、后训练、推理深度思考三大Scaling转变；DeepSeek V3.2将后训练算力预算上调至超过预训练成本的10%，并计划进一步扩大预训练规模 [26][27][29][33] * **推理需求激增，算力消耗大幅提升**：o1类推理模型的出现，使推理阶段的计算量相对传统模型解锁了约10倍的潜力，算力需求从“训练驱动”转向“训练+推理双轮驱动” [2][37] * **硬件架构升级助力模型训练**：大模型训练的硬件基础正从英伟达Hopper架构转向Blackwell架构，后者在单卡算力、显存带宽、容量及集群互联上大幅提升，有助于训练稳定性和效率 [33][34] * **AI入口竞争白热化，流量争夺加剧**：入口竞争演变为“OS级智能体”与“超级APP”层面的较量；字节跳动旗下AI应用豆包日均活跃用户数突破1亿，千问App公测23天月活突破3000万；豆包通过“AI操作系统”模式触碰微信、支付宝等超级App的商业命门，引发后者封禁权限 [2][42][44] * **AI手机成为关键生态节点**：手机作为超级个人计算终端，是AI击穿C端的关键，将形成“大云小端”模式，进一步拉动算力需求 [47][48] 二、国产卡持续突破，2026年爆发之时 * **中国智能算力规模高速增长**：2020年中国智能算力规模为75.0 EFLOPS，预计到2028年将达到2,781.9 EFLOPS，2020-2028年复合增长率达57.1% [50] * **国产AI加速芯片市场份额提升**：2024年中国AI加速芯片市场中，英伟达、AMD合计占比71%，华为海思/沐曦/摩尔线程的市场份额已分别达到23%/1%/1% [50][51] * **国产通用GPU性能快速追赶**：国产GPU在性能指标上已基本追平英伟达A100、H20等产品，少数厂商通过先进封装等方式实现接近H100的算力；显存带宽在0.5-2 TB/s左右 [53] * **本土晶圆厂产能提供坚实保障**：以中芯国际为代表，其2025年第三季度月产能达102.28万片（折合8英寸），产能利用率达95.8%，为国产AI芯片产能提供了保障 [54] * **国内云厂商加速适配国产芯片生态**：腾讯云宣布全面适配主流国产芯片，百度、阿里等企业也在加速适配，推动“芯片-模型-应用”闭环形成 [5][55] 三、供需双高，国内算力斜率陡峭 * **AI服务器市场结构向推理倾斜**：目前AI服务器市场中训练型服务器占57.33%，推理型服务器占42.67%，预计未来推理型服务器将逐渐成为市场主流 [64] * **中国x86服务器市场集中度高且增长迅速**：2024年中国x86服务器市场规模约为393亿美元，同比增长49.7%；市场CR6分别为浪潮信息（30.8%）、超聚变（13.3%）、新华三（12.6%）、联想（9.8%）、宁畅（8.3%）、中兴（6.5%） [64][66] * **AIDC电源市场规模可观**：2024年全球AIDC电源市场规模已达约49亿美元；国内企业如麦格米特、欧陆通、中恒电气等凭借技术突破和成本优势，市场份额逐步提升 [67][68] * **柴油发电机是数据中心重要备用电源**：柴油发电机组约占数据中心基建成本的23%；2024年中国数据中心用柴发机组中，国产品牌科泰电源、泰豪科技、潍柴重机、苏美达市占率合计约为30%；同年我国数据中心用2MW柴发机组市场规模或达82亿元 [69][71][72] * **AIDC参与主体多元，商业模式以算力租赁为主**：2024年，互联网及云厂商、基础电信运营商、地方政府分别占我国AIDC算力规模份额的35.0%、25.6%、14.2%；目前算力租赁为AIDC主要商业模式 [72][73][74] * **大模型公有云调用量爆发式增长**：2024年我国公有云大模型调用量达114万亿Tokens；2025年上半年达536.7万亿Tokens，实现同比近400%的增长；市场格局方面，火山引擎、阿里云、百度智能云份额分别为49.2%、27.0%、17.0% [74][76][78] 四、相关标的 * **国内算力产业链标的**：包括寒武纪、海光信息、中科曙光、浪潮信息、中芯国际、华虹半导体、兆易创新、中微公司、兴森科技、润泽科技、百度集团、神州数码、协创数据、星环科技、大位科技、润建股份、华丰科技、禾盛新材、东山精密、亿田智能、奥飞数据、云赛智联、瑞晟智能、科华数据、潍柴重机、金山云、欧陆通、杰创智能、东阳光、大普微等 [3][79] * **海外算力/存储产业链标的**：包括中际旭创、新易盛、天孚通信、源杰科技、胜宏科技、景旺电子、英维克等；以及闪迪、铠侠、美光、SK海力士、北方华创、拓荆科技、长川科技等 [3][79]

文章核心观点 - 主流输入法厂商正全力投入AI功能“军备竞赛”，试图将输入法打造为AI大模型的超级入口，但在此过程中却忽视了基础输入体验的优化，导致词联想不准、语音识别出错、广告过多等问题，引发了用户的普遍不满和耐心消耗 [1][2] - 输入法行业面临“效率悖论”：产品在追求智能化（如写诗、预测）的同时，其“本分”——准确、高效地打字和表达——却出现退步，基础功能体验与AI能力发展失衡 [2][4] - 行业竞争格局高度集中，头部厂商合计占据超过84%的市场份额，在存量竞争下，争夺作为AI关键数据入口的输入法，成为各大厂AI模型应用能力角力的焦点 [8][9] - 作为免费工具，输入法长期面临“高流量、低价值”的商业化焦虑，同时用户隐私保护是必须严守的红线，这两大因素共同制约了产品的性能提升与用户体验优化 [14][15][16] 用户反馈与产品问题 - 用户普遍反映输入法“变笨”，具体问题包括：常用字词联想失准（如输入“是”频繁推荐“事”）、语音识别转文字错误增多需反复修改、广告弹窗频繁影响体验 [2][4] - 具体案例显示，搜狗输入法存在将语气助词“呀”误判为“压”或“亚”，且未记住用户纠正习惯的问题 [4] - 厂商积极收集用户反馈，例如搜狗输入法团队平均每周回复用户内容1000余条，每周收到数千条需求，并快速响应优化，如用户提出“在大写数字后加‘圆整’”的功能在4个工作日后上线 [5] - 针对广告问题，搜狗输入法正考虑在2026年一季度上线能去除广告的新版本；百度输入法则表示会根据用户偏好提供个性化功能界面，并保证输入主流程体验 [5] 行业竞争格局与AI军备竞赛 - 中国第三方输入法市场呈“寡占格局”，截至2025年7月，搜狗、讯飞、百度、微信等头部厂商的合计市场占有率高达84.4% [8] - 各大厂商将输入法定位为AI大模型的“第一入口”或“超级入口”，竞争核心是将大模型的理解与生成能力更好地融入打字场景，以占据上下文数据信息的入口 [9] - 腾讯正用AI将搜狗输入法“重做一遍”，推动全面AI化，并将混元大模型与微信输入法深度协同 [2][9] - 百度依托文心一言大模型，希望将输入法发展为AI驱动的表达与协作工具 [10] - 科大讯飞强化“离线语音识别”优势，并通过AI键盘解决个性化需求 [11] - 字节跳动于2025年下半年加入战场，旗下豆包输入法在9月内测，主打语音输入与端侧智能，一个多月后上线安卓商店 [11] - 阿里云千问APP也在研发输入法，试图抓住上下文输入这一关键入口 [11] 技术挑战与未来方向 - 当前AI算法在理解人类意图上仍有局限，词联想不准部分源于训练数据中存在大量噪声（如错别字、语法错误），影响了算法效果 [11] - 输入法之父马占凯描绘的未来方向是输入法成为真正的智能体（Agent），能理解复杂指令并执行任务（如识别“约张总”并自动拨打电话），而不仅是文字转换工具 [12] - AI多模态交互（语音、文字、图片）对输入法提出了更高要求，需要高度复杂的算法支持不同模态信息间的转换与协同处理 [17] - 数据质量与隐私保护是制约性能提升的重要因素，为保护隐私进行的数据匿名化、脱敏处理增加了数据处理的复杂性与难度 [16] 商业化与隐私困境 - 输入法作为工具型产品，长期面临“高流量、低价值”的变现难题，商业化模式主要包括广告、会员付费及定制服务等 [15] - 搜狗输入法虽拥有皮肤、广告弹窗、专有词库定制等变现手段，但其具体营收贡献未在腾讯财报中单独披露 [15] - 用户隐私是行业红线，2021年多家输入法曾因违规收集个人信息被要求整改甚至下架，此后厂商加强了隐私保护措施 [16] - 目前厂商提供不同模式以平衡功能与隐私，如搜狗输入法的“完全体验模式”（数据上传云端）和“基础打字模式”（不收集数据）；讯飞输入法则在基础输入模式下实现核心功能完全离线化 [16]

政策概览 - 2026年新一轮“以旧换新”补贴政策全面落地，首批专项资金625亿元已拨付到位 [2] - 政策覆盖家电、数码、汽车及智能家居等多个消费领域 [2] 家电行业 - 补贴聚焦冰箱、洗衣机、电视、空调、电脑、热水器6类核心产品 [2] - 补贴产品仅限一级能效/水效机型，补贴比例为售价的15%，单件补贴上限1500元 [2] - 每人每类产品限购1件，累计最高可省9000元 [2] - 政策实施首周，苏宁易购北京某门店一级能效家电销量环比增长320%，部分高端机型断货 [3] - 商务部数据显示，政策实施首周全国重点零售企业绿色家电销售额同比增长210% [10] 数码行业 - 补贴覆盖手机、平板、智能手表/手环、智能眼镜4类产品 [3] - 单件售价不超过6000元可享受15%补贴，单件补贴上限500元 [3] - AI硬件（如智能眼镜）首次被纳入国补范畴 [3] - IDC分析师预计，补贴政策将加速AI眼镜等新兴品类普及，2026年国内智能穿戴设备出货量将突破1.2亿台 [5] 汽车行业 - 汽车补贴分为报废更新和置换更新两类 [6] - 报废更新：新能源新车补贴12%（最高2万元），燃油车补贴10%（最高1.5万元） [6] - 置换更新：新能源新车补贴8%（最高1.5万元），燃油车补贴6%（最高1.3万元） [8] - 全国执行统一补贴标准，以售价20万元的新能源车为例，新政下补贴可达2万元，较此前某省8000元补贴增幅达150% [8] - 政策实施首周，新能源汽车销量环比增长45% [10] 市场影响与行业趋势 - 补贴政策通过“精准滴灌”引导绿色消费，加速行业低碳转型 [10] - 以家电为例，一级能效产品占比不足30%，补贴政策将推动其占比提升 [10] - 消费市场呈现“量价齐升”态势 [10]

会议背景与核心观点 - 2025年1月10日，一场由中国大模型领域顶尖人物参与的对话在北京举行，核心议题是寻找中国AGI的突围路径[1][16] - 与会者平均年龄不到35岁，代表了中国AGI赛道的主要力量，包括智谱AI（唐杰）、腾讯（姚顺雨）、阿里巴巴（林俊旸）、月之暗面（杨植麟）等公司[1][2][15][16] - 会议核心共识是，“Chat（对话）范式”的竞争已结束，大模型的未来将向解决问题与自主学习的“深水区”演进[3][17] 下一代AGI范式：自主学习 - 阿里巴巴林俊旸认为，2026年最关键的赌注在于AI的主动性，未来范式应是环境直接Prompt模型，让AI自主思考决策，而非被动响应指令[3][17] - 腾讯姚顺雨同样认为AGI接下来最重要的点是自主学习，这是一个由数据和任务驱动的渐变过程[4][18] - 姚顺雨举例，目前Claude 95%的代码已由Claude自己编写，ChatGPT利用用户数据更新风格也是自主学习的早期信号[4][18] - 林俊旸指出主动学习范式存在风险，需为AI注入正确方向指引，类似培养小孩[3][17] - 姚顺雨认为，尽管OpenAI内部创新受损，但其仍是全球最可能引领下一代范式创新的公司[4][18] Scaling Law（规模法则）的演进与效率 - 智谱AI唐杰指出Scaling Law面临效率困境，从2025年初的10T数据到现在的30T甚至未来100T，单纯增加数据量的收益正在递减[5][19] - 唐杰提出新衡量标准“智能效率”，即用更少算力、更小规模获得同等或更高智能提升，并预判在持续学习、记忆及多模态领域会发生效率范式变革[5][19] - 月之暗面杨植麟认为Scaling Law远未到终点，但内涵已变，Scaling意味着在架构、优化器、数据层面做技术改进，以让模型拥有更好的“品味”，形成护城河[6][20] - 杨植麟指出，Token效率与长文本将是决定AI智力水平的核心因素[6][20] - 阿里巴巴林俊旸提出“测试时扩展”思路，认为o1系列证明可在推理时投入更多计算资源让模型变强，而非仅在训练阶段死磕数据量[6][20] 模型分化趋势 - 模型分化指大模型不再追求样样精通的通用工具，而是根据场景、产品形态和技术特性裂变成不同方向[7][21] - 腾讯姚顺雨认为，模型分化首先发生在商业逻辑上：在B端，智能直接等同于收益，美国用户愿为强模型支付数倍溢价，因其能将任务正确率从60%提升到90%[8][22] - 在C端，分化不在于模型变大，而在于上下文厚度，产品应通过垂直整合让模型感知用户实时环境，走“模型与产品强耦合”路线[8][22] - 阿里巴巴林俊旸认为，公司基因对生态位影响不大，To B和To C本质都是服务人类，他以Anthropic为例，指出其成功源于发现B端客户巨大的Token消耗场景[8][22] - 杨强院士提出，大模型进入稳态后，学术界应研究智能上限和幻觉的平衡，即投入资源与降低错误率之间的风险收益平衡，并建议借鉴人类睡眠机制清理学习噪音[9][23] AI Agent的发展前景与挑战 - 2026年市场对Agent价值爆发充满信心，但对其能否自动化1-2周工作存在不同看法[11][25] - 腾讯姚顺雨认为，To B的Agent正处在上升曲线，但在To C场景，DAU和模型智能常不相关甚至相反，瓶颈在于环境部署和用户教育[11][25] - 阿里巴巴林俊旸认为，通用Agent的魅力在于解决长尾问题，其未来应不止于电脑，需与真实物理世界交互，未来三到五年可能与具身智能结合[11][25] - 杨强院士将Agent发展分为四阶段，认为当前处于最初级阶段（人定义目标与规划），未来大模型将能利用人的过程数据，自行定义目标与规划[12][26] - 智谱AI唐杰认为Agent未来取决于三方面：真正帮助人的价值、成本、以及应用开发速度，行业目前更多在拼速度和时间[12][26] 中美AI竞争与中国的机会 - 智谱AI唐杰对中美差距持保守态度，认为中国模型在快速迭代，但差距可能未缩小，因美国有大量未开源闭源模型[12][26] - 腾讯姚顺雨认为，中国要成为引领者关键在算力突破、发展更成熟的To B市场、以及参与国际商业竞争[13][27] - 姚顺雨指出，美国在To B模型和应用上领先，因其支付意愿更强、文化更鼓励冒险和创新精神[13][27] - 姚顺雨强调，中国需解决能否引领新范式的问题，并走出“榜单的束缚”[13][27] - 阿里巴巴林俊旸同样强调了冒险和创新的重要性[14][28] - 唐杰指出中国市场的赶超机会在于：一群敢冒险的聪明人、更好的营商环境（包括政策）、以及个人的坚持精神[14][28]

中国科技与汽车企业全球化进程加速 - 在新加坡国际车展上获悉，中国车企在出海业务中100%使用了阿里云，阿里云的基础设施和AI算力已成为中国车企出海“标配” [2] - 包括中国一汽、长安、广汽、比亚迪、奇瑞、小鹏、理想等全部中国车企均已与阿里云深化合作，共同推进全球化战略 [2] - 汽车出海正从整车销售延伸至“智能基建出海”，依托阿里云统一的全球技术架构、覆盖多区域的云节点与合规体系，中国车企得以在欧洲、中东、东南亚等市场快速落地车联网和智能服务 [2] 中国企业在国际消费电子展(CES)表现突出 - 在CES 2026上，全球有超过4100家企业参展，其中中国企业数量超过1100家，约占参展商总数的四分之一 [2] - 参展的中国企业涵盖了人工智能、自动驾驶、具身智能、消费电子以及智慧物流等多个技术领域 [2] - B2B跨境贸易支付平台XTransfer首次亮相CES，加速进军北美及南美市场，截至2025年11月，已在美国25个州取得依法开展业务的许可 [3] 云计算与AI成为智能硬件全球化核心驱动力 - 阿里云在深圳举办通义智能硬件展，吸引220余家企业参展，展出1500多件产品，其中约180款与美国CES同步发布 [3] - 展出的1500多件产品几乎全部由通义大模型提供AI能力支持 [3] - 借助阿里云的全球基础设施与合规体系，智能硬件企业在研发阶段就具备“生而全球化”的能力，实现国内首发、海外同步上市 [3] 跨境电商与物流服务取得关键突破 - 菜鸟上线美洲G2G跨境物流服务，成为首家在亚洲、欧洲、美洲三大洲提供G2G服务的全球性物流公司 [4] - 产品首期开通美国至墨西哥的跨境物流服务，覆盖美西最活跃的电商区域及墨西哥99%地区 [4] - 速卖通“黑五”开卖首日，在欧洲市场下载量超过亚马逊 [4] - 小米国际加入速卖通“超级品牌出海计划”，黑五期间，小米手机POCO F8系列以200万美元销售额成为速卖通TOP1新品，小米电视拿下速卖通欧洲市场电视类目第一名 [4] 自动驾驶与智慧物流海外落地取得进展 - 无人驾驶出行服务平台“萝卜快跑”获得迪拜首个全无人驾驶测试许可，并启用海外首个无人驾驶一体化运营基地 [6] - 京东物流无人机在沙特完成首次海外试飞，采用电动垂直起降固定翼无人机，最大载重10公斤，将原本需1小时以上的地面配送时间缩短至约15分钟 [5] - 新石器无人车与葡萄牙汽车及移动出行解决方案提供商Salvador Caetano Auto达成战略合作，共同探索欧洲自动驾驶物流生态 [6] - 美团Keeta进军巴林，布局中东第五国，已投资建设本地运营体系 [6] 中国电商与出行平台海外业务高速增长 - 2025年，TikTok Shop活跃消费者达4亿，平台GMV接近千亿美元，在海外主流电商平台中排名第五、增速全球第一 [7] - 受“黑五”拉动，TikTok Shop第四季度GMV超250亿美元 [7] - 广汽国际与东南亚网约车巨头Grab达成战略合作，计划未来两年内在东南亚六国达成20000台广汽高性能电动汽车的合作目标 [7] 科技企业融资活跃，聚焦出海与研发 - AI智能自动化平台提供商“九科信息”完成B2轮融资，融资金额累计超过1亿元人民币，资金将用于产品研发、市场拓展及出海业务布局 [7] - 柔性织物压力传感器研发商“尧乐科技”完成近亿元Pre-A轮融资，资金将重点投向核心技术迭代、出海市场扩展以及硬件规模化量产 [8] 全球人形机器人市场中国厂商领先 - 根据Omdia报告，2025年全球人形机器人出货量预计达1.3万台 [8] - 中国厂商智元以超5100台出货量、39%市场份额位居全球第一 [8] - 全球前六大人形机器人企业均为中国厂商，包括智元、宇树、优必选等 [8] - 报告预测到2035年全球年出货量将达260万台 [8] 海外市场需求与政策环境变化 - 变压器海外市场需求增加，有公司表示订单饱满，数据中心相关订单增速很快，中东、欧洲和南美市场表现较好 [9] - 沙特计划从2月1日起向所有外国投资者开放金融市场，以吸引更多海外资金，促进资金流入并改善市场流动性 [9]

抖音小店动销起店模式核心解析 - 动销起店模式是一种爆发力突出、见效较快的运营方法 通过系统性的销售推动 能在短时间内激活店铺潜力 带来明显的流量与销量提升 [3] - 动销策略的核心在于通过主动操作帮助商品获得初期销量 从而向平台算法发出积极信号 打破新品“零销量、无流量”的恶性循环 [4] - 有效动销必须在遵循平台规则的前提下进行 通过合理的营销手段获取真实或仿真的初期销售 数据增长需符合正常市场逻辑 违规操作可能导致销量被清除或店铺降权 [5] 动销的定义与重要性 - 动销是指通过主动操作帮助商品获得初期销量 进而带动平台流量分发的策略 是店铺启动阶段的助推手段 [4] - 电商平台主要依据数据表现分配流量 系统会优先推荐已产生销售、经过市场初步验证的商品 长时间无销量的商品会被系统判断为缺乏吸引力 从而减少曝光 [4] - 动销是店铺运营中不可或缺的一环 用于实现销量递增、补充成交额、积累用户评价、测试产品潜力 从而在较短时间内提升店铺权重与访问量 [5] 动销前的选品与上架优化 - 选品与上架优化是决定动销策略能否见效的根本 动销本身不能替代产品自身的市场竞争力 [6][7] - 产品若不具备吸引力或差异化优势 即使通过动销引入短期流量也难以转化 无法支撑店铺长期稳定经营 [8] - 任何快速有效的店铺启动方法都必须以优质选品为前提 需投入精力进行市场分析、竞品调研和产品测试 确保商品具备潜在爆款特质 [10][12] - 上架时需对标题、主图、详情页进行细致优化 使其在符合平台规则的基础上突出卖点、形成差异化竞争力 以提升初次曝光效果 [13] 动销单量与坑产测算方法 - 动销单量测算实用公式：昨日店铺总销售额 ÷ 昨日总访客数 × 实时访客数 × 1.5 ＝ 目标销售额 用目标销售额减去当前店铺总销售额 即可得出需完成的动销金额 [14] - 若想推动自然流量显著增长 可依据上述动销金额连续执行七天 实践表明 这种方法能有效激活推荐流量 使单日流量突破十万至二十万 [14] - 补足坑产有两个参考方向：一是参照同类店铺数据以缩小与竞对的差距 二是为维持商品流量稳定 针对单品将成交率提升至10%以上 以强化关键词权重和稳定推荐流量 [15] 实现高效动销的核心要素与操作方法 - 实现高效动销需将计算逻辑与实操细节紧密结合 并确保操作手法与所用资源可靠 [14][16] - 采用的动销策略已升级为新型技术引流模式 是传统AB单与低价SKU引流的优化版本 更注重流量质量与店铺整体权重的提升 [16] - 该方法能帮助店铺体验分稳步提升 避免中差评影响 销量被平台正常计入 并可切入猜你喜欢等推荐流量入口 即使精选联盟未开启也可安全稳定进行 [16] - 此方法已历经多家店铺验证 在不同类目与规模的店铺中均表现良好 对老店提升猜你喜欢流量权重和店铺综合评分效果显著 [17]

阿里巴巴股价表现 - 阿里巴巴股价在周四上涨超过5% [1] 股价上涨的驱动因素 - 美国政府为H200 GPU向中国的出货扫清了障碍 [1] - 新型高性能GPU的供应可能加速阿里巴巴的增长 [1]

监管动态 - 国务院反垄断反不正当竞争委员会办公室依据《中华人民共和国反垄断法》，对外卖平台服务行业市场竞争状况开展调查、评估 [1] - 调查旨在推动外卖平台依法合规经营、公平有序竞争，形成优质优价、良性竞争的市场秩序 [3] - 本次调查评估是表达竞争关注、评估垄断风险、规范市场秩序的重要举措，将通过现场核实、当面访谈、问卷调查等方式进行 [9] 行业现状与问题 - 外卖平台服务行业在促进消费、扩大就业、推动创新等方面发挥了重要作用 [3] - 近段时间以来，外卖平台服务行业拼补贴、拼价格、控流量等问题突出，挤压实体经济，加剧行业“内卷式”竞争，社会各方面反映强烈 [3] - 2025年以来，外卖平台“补贴大战”持续引发关注，国家市场监督管理总局于2025年5月与7月连续两次对三家外卖平台进行约谈 [9] 平台回应与立场 - 美团、淘宝闪购、京东外卖相继发布公告称支持相关调查和评估，将积极做好配合工作 [3] - 美团表示坚决拥护，将全力做好配合工作，并多次呼吁行业回归理性，坚决反对“内卷式”竞争 [3] - 淘宝闪购表示欢迎并将积极配合，深知公平竞争是市场经济的核心原则，并严格遵守相关法律法规开展业务 [5] - 京东外卖表示坚决支持并欢迎这一决定，高度赞同反内卷、维护市场公平竞争秩序的措施，将推动品质外卖的高质量发展 [7]

下一代AI技术范式 - 行业专家普遍认为，大模型发展面临缩放定律瓶颈，下一代技术范式成为焦点，其中“自主学习”是热门概念，指模型能自主生成学习信号、闭环迭代优化以持续进化[3] - 腾讯首席AI科学家姚顺雨指出，自主学习已在实际发生，但高度依赖具体数据与任务，是场景化实践，其范式迭代目前是渐变而非突变，例如Claude已能转型自身项目95%的代码以实现自我改进[3] - 阿里巴巴Qwen技术负责人林俊旸认为，当前强化学习范式仍处早期，下一代范式核心在于“自主进化”与“主动性”，但主动性会引发新的AI安全问题，需为AI注入正确价值观与约束[4] - Kimi创始人杨植麟透露，团队在探索下一代模型，最重要改进是线性注意力机制，旨在长程任务上超越全注意力机制[4] - 智谱创始人唐杰预测2026年将发生重大范式革新，包括持续学习、记忆和多模态，因学术界算力环境改善，与工业界算力差距已缩小至约10倍，具备孵化颠覆性技术的土壤[4] 范式创新的引领者 - 姚顺雨表示，尽管OpenAI经历商业化变化后创新基因被削弱，但其仍是最有可能率先诞生新范式的地方[4] - 关于三至五年后全球领先AI公司出自中国团队的概率，姚顺雨认为概率挺高，因中国具备快速复现与局部优化能力，关键取决于光刻机能否突破，中国市场有电力与基础设施优势，主要瓶颈在产能与软件生态[5] - 姚顺雨指出，中国需要培养更成熟的TO B市场或参与国际竞争，且国内环境对刷榜或数字看得更重，而像DeepSeek更注重做正确的事，Anthropic Claude在编程领域虽非榜单最高但被行业公认最好[5]

公司评级与目标价调整 - Freedom Capital将阿里巴巴股票评级从“买入”下调至“持有” [1] - 目标价从140美元上调至180美元 [1] 季度业绩表现 - 公司季度业绩超出市场预期 [2] - 零售业务与电商同行相比呈现温和增长 [3] 云业务与资本支出 - 云业务部门持续展现巨大增长，是股价的关键驱动力 [2] - 云业务的增长伴随着资本支出的快速上升 [2] - 资本支出的回报前景仍不确定 [2] 未来业绩关键驱动因素 - 未来几个季度业绩成败的关键在于公司能否在不过度增加相关成本的情况下，同时扩张零售和云业务 [3]