文章核心观点 - AI泡沫争议的终结并非依赖更先进的硬件或算力，而是取决于能够实现商业化落地并产生真实收入的AI应用 [4][5][6] - 行业主要矛盾已从“技术不够强”转变为“应用不够多”，投资逻辑正从“赌基建”转向“抱应用” [7][8][25][26][27] - 谷歌和阿里作为行业巨头，其AI应用战略的落地已彻底改变行业交易范式，并指明了未来的核心投资方向 [4][5][28] 市场调整与当前阶段分析 - 近三轮科技牛市中，创业板指最大调整幅度在20.75%至25.09%之间，调整时长为20至57个交易日 [3] - 本轮牛市（截至文章发布时），创业板指最大调整幅度为12.36%（持续17个交易日），科创50指数最大调整幅度为19.28%（持续31个交易日） [3] - 当前市场调整幅度相较于历史科技牛市中的调整更为温和 [3] AI产业发展阶段与投资逻辑转变 - AI产业初期过度聚焦基础设施投入（芯片、数据中心），全球科技巨头资本开支达数千亿美元，但基建本身是成本中心而非利润中心，导致“投入”与“产出”失衡 [7] - 2025年全球AI产业规模已突破2150亿美元，88%的企业已应用AI，但真正依靠AI实现大规模盈利的企业尚不多，表明应用落地窗口期刚刚打开 [8] - 投资逻辑已从关注“谁有芯片、数据中心”的基建增量，转变为关注“谁能赚钱、谁有场景”的应用落地能力 [25][26][27] 谷歌AI应用战略分析 - 谷歌通过发布Gemini 3 Pro（权威评测Elo得分1501，复杂推理能力领先GPT-5.1约10个百分点）并全量接入其核心产品生态（搜索、Gmail、Docs），旨在将AI能力转化为实际用户时长和广告收入 [9][10][11] - 战略核心是构建“顶级模型+垄断级生态渠道”的闭环，使AI能力无缝融入用户日常高频应用 [10][11] - 后续推出AI图像生成模型Nano Banana 2和企业级数据分析平台Bigquery AI，持续强化其AI生态圈 [11] 阿里巴巴AI应用战略分析 - 阿里采取“开源破局+全场景织网”策略，Qwen3系列模型全线开源（参数范围0.6B至235B），部署成本较同类模型低65%，降低技术使用门槛 [13] - 核心产品千问APP定位为“超级生活助手”，整合地图、淘宝、飞猪等生态资源，旨在打造新的AI超级入口 [13][15] - 阿里云在Gartner生成式AI四大维度（云基础设施、工程、模型、知识管理应用）均位于领导者象限，是亚太地区唯一入选厂商 [17] 潜在投资机会与代表公司 - **海外核心标的**：谷歌作为AI应用“发动机”，优势在于“模型+渠道”双垄断；Applovin作为AI广告“赚钱机器”，2025年Q3营收同比增长68%，利润率达82% [18] - **国内阿里系标的**：石基信息（覆盖国内70%高端酒店PMS系统）、值得买（拥有10亿级商品数据库）、数据港（阿里云核心IDC托管商）被视为千问生态关键场景的卡位者 [21] - **国内通用型标的**：易点天下（广告投放推理效率提升7倍，成本降25%）、蓝色光标（2025年前三季度净利润同比增长469%）、焦点科技（AI对主站渗透率超50%）等公司正将AI深度融入主业 [22][23] - **其他AI+方向**：文章列举了AI在金融、办公、医疗、传媒、教育、军工等多个垂直应用领域的代表公司 [30] 行业未来展望 - 未来1-2年，能够真正落地并产生现金流的AI应用公司将显著跑赢纯基建概念股 [28] - AI泡沫将被能赚钱的应用刺破，而非被基建投入刺破，缺乏实际业务落地和现金流支撑的公司将被市场淘汰 [30]

格隆汇11月24日｜有投资者在互动平台向海天瑞声提问：请问谷歌和阿里是不是贵司客户？贵司有为上 述公司提供AI语料训练数据吗？阿里在公司主营业务收入占比能否达到10%？ 海天瑞声回复称，谷 歌、阿里一直以来是公司的重要客户，公司为其提供AI训练数据。关于阿里收入占比问题，公司将严 格按照交易所相关法律法规履行信息披露义务，请您关注公司披露的公告。 ...

闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 真·乘胜追击。 Gemini 3"大获全胜"之后，谷歌又抛出重磅人事消息—— Gemini 3爆火，哈萨比斯紧接着聘请硬件大佬，其实是准备让Gemini当机器人界的安卓。 构建一个适用于任何身体配置的Gemini系统 如果说过去一年谷歌在机器人领域的动作是"想做，但不急"，那Gemini 3发布之后，它的态度明显变了： 我们想要构建一个AI系统，一个Gemini基础，这个系统几乎能够做到即插即用，适用于任何身体配置，包括人形机器人，也包括非人形 机器人。 要让同一个AI适配五花八门的身体配置，那就只有一件事—— 做一个全行业通用的机器人OS 。 哈萨比斯在接受Wired采访时直言： 你可以把它想象成有点像安卓的系统。 挖到了曾主导腿式机器人学会后空翻和跳舞技术、一手打造Atlas的前波士顿动力CTO Aaron Saunders。 Saunders加盟DeepMind之后，将出任硬件工程副总裁，领导相关工作。 谷歌希望，Gemini就是那个统一设备、统一接口的底层大脑。但除了大脑这种"软件"，一个优秀的操作系统还需要硬件协同。 于是，哈萨比斯挖来了Aaro ...

美国AI算力投资规模与规划 - 美国当前规划建设的大型数据中心项目总装机容量已突破45吉瓦，预计将吸引超2.5万亿美元投资[2][4] - OpenAI在不到一个月内披露三项超大规模算力合作：与Oracle、软银合作部署至少10吉瓦算力的星际之门计划，与博通共同研发10吉瓦定制AI加速器，与AMD合作部署不少于6吉瓦的AMD GPU卡[4] - Meta正在推进多个"泰坦集群"项目，包括俄亥俄州1吉瓦的普罗米修斯项目，以及计划扩容至5吉瓦的路易斯安那州海伯利安项目，亚马逊预计在2026-2027年新增约13吉瓦容量[4] 领军企业业绩与增长预期 - 预计OpenAI今年底年化收入将超过200亿美元，比之前预测的130亿美元大幅增长，相比去年的40亿美元增长5倍，并计划到2030年增长至数千亿美元[3][8] - Anthropic有望在今年底实现90亿美元年度经常性收入，为2026年设定了200亿至260亿美元的指标，相比去年10亿美元收入增长9倍，预计到2028年实现700亿美元收入和170亿美元现金流[10] - 今年三季度，亚马逊、微软和谷歌的云计算收入受AI拉动，分别达330亿美元、309亿美元和152亿美元，同比增长分别达20%、28%和34%[4][11] 用户需求与算力消耗 - GPT的周活用户达到8亿仅用了2年多时间，而互联网达到这一数字用了13年，全球GPT加上Gemini、Claude等大模型的个人用户去重后约10亿，而全球互联网用户数量已达55亿，渗透率68%[7] - 仅Google一家，10月公布的月均Token使用量就达到1300万亿，相较7月公布的980万亿再创新高，过去17个月内全球Token处理量增加150倍[11] - Sam Altman表示，过去一年OpenAI的算力已经扩展了10倍，但如果再拥有10倍的算力，收入几乎能增10倍[8] 芯片需求与供应商表现 - 英伟达过去4个季度已售出600万块Blackwell GPU，预计Blackwell和Rubin系列芯片明年的销售额将达到5000亿美元，相比分析师预测的今年2070亿美元的营收，2026年增速将实现2倍以上增长[12] - 英伟达市值一度达到破纪录的5万亿美元，成为有史以来市值最高的公司，甚至有分析师预测其市值将达到8.5万亿美元[12] 投资资金来源与结构 - 英伟达、微软、谷歌、亚马逊、博通、Meta、特斯拉、Oracle的合计现金及等价物超过2000亿美元，现金流相对充足[19] - 今年以来美国AI公司的发债规模已经超过2000亿美元，AI相关债务正以每季度约1000亿美元的速度累积，部分债务被置于表外[20] - 摩根士丹利预测到2028年全球在AI数据中心和芯片上的总支出将高达2.9万亿美元，科技巨头将提供1.4万亿美元，余下1.2万亿美元缺口预计通过债务融资填补，私募信贷基金将成为主力，预计提供其中的8000亿美元[20] 潜在风险因素 - 芯片的折旧周期往往只有短短5年左右，一旦出现过剩，其价值容易短短几年内损耗殆尽，与互联网泡沫时光纤25年使用寿命形成对比[26] - 到2030年数据中心可能会占美国能源消耗的10%，而2022年这一比例仅为2.5%，卡内基梅隆大学预测到2030年数据中心扩张将使全美平均电费再上涨8%，部分数据中心密集区涨幅可能高达25%[26] 历史对比与长期前景 - 对比2000年互联网泡沫时大型企业的估值，当前整体上虽然有一定程度的上升，但仍然处于相对合理区间，有较强的业绩支撑保障[5][23] - 高盛预期AI的广泛普及有望为美国经济增加约20万亿美元，其中约8万亿美元将以资本收入的形式流入企业[15]

奥特曼向OpenAI的全体员工发了一封内部信，他坦言道，虽然OpenAI仍处于领先地位，但是谷歌正在缩短差距。并 奥特曼也承认，正是由于谷歌最近一系列的产品发布，为OpenAI带来了不小的压力。 事实也正如奥特曼所言，谷歌这次带来的，除了赢得满堂彩的Gemini 3 Pro，还有让整个AIGC圈震撼的Nano Banana Pro。在此之前，所有生图模型的底层逻辑都是临摹世界。通过海量的数据库，寻找最接近描述的图，将其拼凑给 你。 而Nano Banana Pro的出现，则彻底打破了这个规则。它并不是在"画图"，而是在"模拟物理世界"。其最大的突破在 于，引入了思维链（Chain of Thought）推理机制，先让模型进行思考，再去画图。 在落下第一个像素之前，模型会先在潜空间内进行逻辑推演，计算物体的数量、确定光影的投射角度、规划空间嵌套 关系。它不再依赖文本作为中转站，推理结果直接以高维向量的形式指导像素生成。 那么问题来了，为什么OpenAI开发不出Nano Banana Pro？ 01 在回答问题之前，不妨先看看Nano Banana Pro，它和OpenAI现在生图主要使用的GPT-4o到底有何区 ...

迈克尔·伯里的职业转向与新博客 - 迈克尔·伯里将其工作重心从投资转向写作，推出了付费订阅博客“Cassandra Unchained”，该博客现为其唯一关注焦点 [1] - 该博客旨在提供其对股票、市场和泡沫的分析与预测，并常结合历史视角 [1] - 博客已发布两篇初始文章，一篇回顾其1999年至2000年初在斯坦福大学医院担任神经科住院医师期间撰写价值投资文章的经历，另一篇探讨泡沫的关键迹象 [1] 对当前AI热潮的批判性观点 - 将当前的人工智能热潮称为“辉煌的愚蠢”，并计划通过多篇文章深入剖析此观点 [2] - 驳斥了关于互联网泡沫与AI热潮差异的常见论点，即25年前的公司大多无盈利而当前公司是赚钱机器 [3] - 指出互联网泡沫时期纳斯达克主要由盈利能力强的大型股驱动，包括当时的“四骑士”：微软、英特尔、戴尔和思科 [3] - 认为互联网泡沫的关键问题在于“灾难性的供应过度建设和远不足的需求”，并指出当前情况“并非如此不同” [3] 类比互联网泡沫与当前AI领域的公司 - 指出当前AI热潮中的“五大公开上市骑士”是微软、谷歌、Meta、亚马逊和甲骨文，以及包括OpenAI在内的几家初创公司 [3] - 将英伟达在当今AI热潮中的角色比作互联网泡沫时期的思科，指出思科在互联网泡沫破裂期间暴跌了78% [4] - 引用查理·芒格的言论，暗示对市场流行观点提出批评可能不受欢迎 [4] 迈克尔·伯里的近期动态与市场观点 - 近期终止了Scion Asset Management在美国证券交易委员会的注册，关闭了其对外部资金开放的对冲基金 [5] - 在社交平台X上复出，并以暗示AI热潮是泡沫且“唯一的获胜方法是不参与”的加密帖子作为回归标志 [5]

美国算力投资热潮的规模与驱动因素 - 当前美国算力投资是在通用人工智能趋势下的超前基础设施布局，规划中的大型数据中心项目总装机容量已突破45吉瓦，预计吸引超2.5万亿美元投资[3][7] - 代表项目包括OpenAI与Oracle、软银合作的星际之门计划（部署至少10吉瓦算力），与博通研发10吉瓦定制AI加速器，与AMD合作部署不少于6吉瓦AMD GPU卡；Meta正在推进包括1吉瓦普罗米修斯项目和计划扩容至5吉瓦的海伯利安项目；亚马逊预计在2026-2027年新增约13吉瓦容量[7] - 英伟达因AI投资跃升为全球市值最高的公司，市值一度达到破纪录的5万亿美元，甚至有分析师预测其市值将达到8.5万亿美元[7][17] 市场需求与收入增长 - 大模型企业增长斜率高，对芯片需求持续提升：OpenAI预计今年底年化收入将超过200亿美元，相比去年40亿美元增长5倍，并计划到2030年增长至数千亿美元；Anthropic有望在今年底实现90亿美元年度经常性收入，相比去年10亿美元增长9倍[3][13][14] - 行业落地推动云厂商收入增长：今年三季度，亚马逊、微软和谷歌的云计算收入受AI拉动，分别达330亿美元（同比增长20%）、309亿美元（同比增长28%）和152亿美元（同比增长34%）[4][16] - 用户增长和Token使用量激增：全球大模型个人用户去重后约10亿，而全球互联网用户达55亿，显示AI用户仍有巨大增长空间；Google一家10月公布的月均Token使用量就达1300万亿，a16z合伙人表示过去17个月内全球Token处理量增加150倍[12][16] 投资资金来源与潜在风险 - 主要科技公司现金流相对充足：英伟达、微软、谷歌、亚马逊、博通、Meta、特斯拉、Oracle的合计现金及等价物超过2000亿美元[23] - 债务融资规模巨大且风险凸显：美国AI公司今年以来发债规模已超过2000亿美元，AI相关债务正以每季度约1000亿美元的速度累积；Meta发行债券筹资270亿美元，微软携手贝莱德推出300亿美元基金并计划最终筹集高达1000亿美元，xAI通过特殊目的实体模式筹集200亿美元[23][24] - 摩根士丹利预测到2028年全球在AI数据中心和芯片上的总支出将高达2.9万亿美元，其中科技巨头提供1.4万亿美元，债务融资预计填补1.2万亿美元缺口，私募信贷基金将成为主力提供8000亿美元[24] 历史对比与泡沫评估 - 判断投资是否为泡沫需考察其生产性及资金来源：当前投资相较于荷兰郁金香等非生产性泡沫更具合理性；对比2000年互联网泡沫时期，当前科技股估值虽有一定上升但仍处于相对合理区间，有较强业绩支撑[5][26][27] - 芯片资产特性风险被忽视：芯片折旧周期仅约5年，一旦过剩其价值会迅速损耗，这与互联网泡沫时期光纤长达25年使用寿命且后期能被重新利用的特性不同[28] - 电力供应成为重大制约：到2030年数据中心可能占美国能源消耗的10%（2022年仅为2.5%），卡内基梅隆大学预测数据中心扩张将使全美平均电费再上涨8%，部分密集区涨幅甚至可能高达25%[30] 技术演进与未来展望 - 黄仁勋提出3个Scaling Law观点，认为在预训练、后训练强化学习及推理过程中均存在规模法则支撑算力持续增长；英伟达过去4个季度已售出600万块Blackwell GPU，预计Blackwell和Rubin系列芯片明年销售额将达到5000亿美元[17][19] - 高盛预期AI广泛普及有望为美国经济增加约20万亿美元，其中约8万亿美元以资本收入形式流入企业，为算力基建提供更强合理性[18] - 数据中心建设是美国再工业化战略的重要组成部分，可有效牵引本土土建、钢构、机电、冷却、发电、储能等成套工业链条[20]

行业投资评级 - 通信行业评级为增持（维持）[9] - 通信设备制造子行业评级为增持（维持）[9] 核心观点 - 看好AI算力链行情持续演绎，首推谷歌链核心环节（光模块/OCS、液冷等）[2][3][13] - 谷歌Gemini 3在推理、多模态与Agent平台三条主线实现代际跃迁，Nano Banana Pro将图像生成升级为"先理解/再生成"的推理式生产[3][18][20] - 模型能力跨越与生态级集成正在缩短"投入—验证—收入"的时间差，叠加推理需求占比提升与云端Token规模化增长[3][20] 市场表现 - 上周通信（申万）指数下跌2.51%，同期上证综指下跌3.90%，深证成指下跌5.13%[2][13][26] - 通信行业在申万一级行业中周涨幅排名靠前，表现优于多数行业[8] 重点推荐公司 - AI算力链推荐：中际旭创（目标价626.68元）、新易盛（目标价476.71元）、中兴通讯（目标价64.34元）、锐捷网络（目标价102.51元）[9][40] - 核心资产价值重估推荐：中国移动（目标价126.20元）、中国电信（目标价9.11元）、中国联通（目标价7.56元）[9][40] - 新质生产力及自主可控赛道推荐：海格通信（目标价13.70元）、上海瀚讯（目标价28.28元）[9][40] 谷歌新模型技术突破 - Gemini 3 Pro在LMArena以1501 Elo登顶，在"博士级推理"测试中取得Humanity's Last Exam无工具37.5%[14] - "深度思考模式"将HLE提升至41.0%，GPQA Diamond达到93.8%，ARC-AGI-2视觉推理实现31.1%（Deep Think 45.1%）[14] - 多模态方面MMMU-Pro达81.0%、Video-MMMU达87.6%，屏幕理解ScreenSpot-Pro达72.7%显著领先[14] - Agent能力方面Terminal-Bench 2.0达54.2%、τ2-bench达85.4%展示更强端到端任务执行力[14] - Nano Banana Pro支持14张参考图输入，保持至多5个人物形象一致性，支持2K/4K输出与专业级参数操控[18] 行业新闻热点 - 中国启动卫星物联网商用试验，低空经济与商业航天站上新风口[50] - 2025移动通信高质量发展论坛探讨6G技术演进发展[50] - 英伟达业绩全面超预期，光模块再迎重磅催化[50] - 重庆规划到2030年人工智能终端产业规模达3000亿元以上[50]

A股三大指数今日小幅反弹，截至收盘，沪指涨0.05%报3836点，深证成指涨0.37%，创业板指涨0.31%。全市场成交额1.74万亿元，较前一交易日缩量2433 亿元，超4200股上涨。 游戏传媒ETF涨超4%；软件50ETF、文娱传媒ETF、软件ETF基金、传媒ETF、游戏ETF、游戏ETF华泰柏瑞、软件ETF、软件龙头ETF、软件ETF指数涨超 3%。 | 证券代码 | 证券简称 | 当日涨幅% | 年内涨幅% | 管理人 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 517770.SH | 游戏传媒ETF | 4.30% | 31.13% | 浦银安盛! | | 159590.SZ | 软件50ETF | 3.52% | 13.89% | 汇添富县 | | 516190.SH | 文娱传媒ETF | 3.42% | 25.31% | 花直耳 | | 561010.SH | 软件ETF基金 | 3.40% | 15.37% | 华安县: | | 512980.SH | 传媒ETF | 3.34% | 27.91% | 广发县: | | 159869.SZ | 游戏ETF | 3 ...

行业竞争格局 - 谷歌Gemini 3 Pro在LMArena排行榜上以1501的Elo评分位列第一，显著领先于竞争对手Grok-4.1-thinking（1484）和Grok-4.1（1465）[1] - 在多个核心基准测试中，Gemini 3 Pro表现突出，例如在Humanity's Last Exam学术推理测试中达到37.5%（无工具）和45.8%（使用搜索和代码执行），远超Gemini 2.5 Pro的21.6%和GPT-5.1的26.5%[7] - 在数学能力测试AIME 2025中，Gemini 3 Pro达到95.0%（无工具）和100%（使用代码执行），优于GPT-5.1的94.0%和Claude Sonnet 4.5的87.0%[7] 技术能力突破 - Gemini 3在多模态理解方面表现卓越，在MMMU-Pro测试中获得81.0%的成绩，高于GPT-5.1的76.0%和Gemini 2.5 Pro的68.0%[7] - 在屏幕理解能力测试ScreenSpot-Pro中，Gemini 3达到72.7%的准确率，远超Gemini 2.5 Pro的11.4%和GPT-5.1的3.5%[7] - 长上下文处理能力显著提升，在MRCR v2（8-needle）测试中，128k上下文平均准确率达77.0%，1M上下文点准确率达26.3%，明显优于其他模型[7] 产品应用创新 - Gemini 3实现了从"写代码"到"生成应用"的跨越，能够根据截图快速生成完整可交互的网页应用，包括游戏和工具类产品[11][13] - 具备生成交互式SVG动态界面的能力，可在30多秒内创建带开关功能的可交互小灯泡等复杂UI元素[20] - 谷歌计划在Gemini App中引入"生成式UI"功能，用户查询将获得可互动的界面响应，如动态旅游杂志和可编辑的dashboard[20] 市场影响与用户反应 - Gemini 3发布后在社交媒体引发广泛关注，各种测评和试玩内容大量涌现，形成现象级传播效应[2][6] - 用户实测反馈积极，能够快速生成《我的世界》网页版、3D乐高编辑器和MacOS网页版等复杂应用[13][16] - 行业领袖如埃隆·马斯克对Gemini 3的表现给予肯定，标志着谷歌在AI行业竞争力的显著提升[25] 生产力变革 - Gemini 3将AI从"智能搜索框"升级为"万能生产引擎"，显著改变了内容创作和软件开发的工作流程[24][25] - 该技术使非专业用户也能通过自然语言指令快速创建功能性应用，降低了软件开发的技术门槛[21][22] - 生成式UI的出现预示着交互式AI从概念走向实际应用，可能对设计师和程序员的工作方式产生深远影响[20][21]