以下文章来源于米筐投资 ，作者安娜 米筐投资 . 米筐投资，专注研究金融财经、国际资本、产业前沿！以宏观视野，从宏观政策、货币供给、产业结构 等多维度研究全球经济，为国人资产配置保驾护航！ 作者： 安娜 来源：米筐投资 过去三年，AI算力 一直 就是英伟达说了算。 -------------------------------- 这家芯片巨头凭借 自身 生态的垄断性优势，占据全球 AI 训练芯片80%以上的市场份额，市值一 度突破5万亿美元，成为资本市场追捧的AI 核心资产。 AI就应该是英伟达！ 可最近一个月，市场的风向开始改变。谷歌不仅仅获得巴菲特的青睐，自己也确实争气，自研的 TPU 芯片完美地跑出了自家的 Gemini 3 大模型。数据证明，无论是谷歌的TPU芯片还是 Gemini 3 大模型都在市场里的排名名列前茅。 谷歌正在打破AI就是英伟达的标签，这会使得整个英伟达AI生态圈集体回调吗？而微软、甲骨文、 软银等的集体回调又是否会引发全球股市科技泡沫的破裂？ 这是一个重要的预警信号。 01 谷歌股价大涨，而英伟达股价大跌！ 一直是这几天的常态，说明华尔街资金正在从英伟达流出，部分流向谷歌。本质上还 ...

公司战略调整 - OpenAI宣布进入红色警报状态，调集更多资源改进核心产品ChatGPT [1] - 公司资源调度向核心战线倾斜，非关键项目如广告业务暂时让位 [5] - 为改进ChatGPT的紧急升级将推迟其他产品开发进度，包括自动化购物和健康任务的AI智能体以及个性化报告功能Pulse [6] 竞争格局与市场压力 - 谷歌Gemini月活跃用户从7月的4.5亿激增至10月的6.5亿，增长迅猛 [9] - 谷歌在AI模式搜索和图像生成模型上激进布局，对OpenAI构成切实威胁 [9] - 开发者对谷歌和Anthropic新模型给予强烈好评，加剧行业竞争紧迫感 [10] 财务状况与增长挑战 - 公司首席财务官暗示ChatGPT增长速度出现放缓迹象 [8] - 公司正处于寻求约1000亿美元新融资的关键节点，以支撑其惊人的现金消耗 [8] - 公司预测ChatGPT今年通过订阅产生约100亿美元收入，并在2027年达到350亿美元 [8] 产品与技术反击 - 公司计划发布新款推理模型，内部评估其性能已领先于谷歌Gemini 3 [12] - 新模型将强化ChatGPT的思考模式和深度研究功能，通过消耗更多算力提供更精准答案 [12] - 针对每周8亿活跃用户，ChatGPT将推出高度自定义互动方式，致力于成为真正的私人助理 [13] - 产品优化重点包括减少AI过度拒绝回答良性问题，并提升在公开排名中的表现 [13] - 多模态能力将重点优化图像生成功能，以对标谷歌竞品 [13] 市场地位与行业影响 - ChatGPT目前处理了全球70%的AI助手活动和10%的搜索活动 [15] - 谷歌CEO曾在2022年底因ChatGPT全球爆红而在公司内部发布红色警报，如今攻守之势异也 [4]

2025.12. 02 本文字数：1475，阅读时长大约2分钟 作者 | 第一财经 刘晓洁 刚刚进入12月，视频生成模型的竞赛又开始了。当地时间12月1日，海外AI视频初创公司Runway正 式发布新一代视频模型Gen-4.5，在基准测试中超越谷歌的Veo3登顶。 就在Runway发布后的1小时，国内视频生成选手可灵AI也在海外X平台上宣布，全新视频模型可灵 O1上线，这款模型被定义为"首个统一多模态视频大模型"。两家公司同一时间发布新品，火药味很 浓。 目前在基准测试Artificial Analysis的榜单上还没有可灵O1，但Gen-4.5早在发布前就用"Whisper Thunder (aka) David"这一名字出现在测试中，经过匿名票选成为当前文生视频的最佳模型。 根据Artificial Analysis的榜单，目前Gen-4.5以1247的评分拿下文生视频的第一名，紧随其后的是 谷歌的Veo3，分数为1226，9月发布的快手可灵2.5排在第三位，分数为1225，与谷歌Veo3仅一分 之差。OpenAI的Sora2 pro排在第7位，MiniMax的海螺02排在第8位。 | Current m ...

文章核心观点 - Ark Innovation ETF基金专注于投资具有变革性技术的公司 [1] - 基金操盘手Cathie Wood近期以合理或折价价格买入三只股票 [2] - 新增持仓包括两只估值合理的“科技七巨头”股票和一只人工智能领域股票 [2] 新增持仓详情：Meta Platforms - 于11月25日买入23,769股Meta Platforms股票，使其成为ARK Innovation ETF的第25大持仓（共48只） [3] - 公司是“科技七巨头”成员，当前估值在同类公司中最便宜，前瞻市盈率为25倍 [3] - 公司市值达16150亿美元，毛利率为82.00%，股息收益率为0.32% [5] - 核心业务为社交媒体与广告，并通过自建大语言模型和Meta AI虚拟助理积极投资人工智能领域 [5][6] 新增持仓详情：Alphabet - 于11月25日买入113,276股Alphabet股票，使其成为ARK Innovation ETF的第42大持仓 [7] - 公司是估值合理的“科技七巨头”成员，前瞻市盈率为30倍 [7] - 公司市值达38000亿美元，毛利率为59.18%，股息收益率为0.26% [9][10] - 核心业务为谷歌搜索广告，并通过谷歌云业务布局人工智能基础设施 [8][10] 新增持仓详情：CoreWeave - 于11月25日买入358,999股CoreWeave股票，并于次日增持约10,000股，使其成为ARK Innovation ETF的第31大持仓 [11] - 该股自今年3月底IPO后涨幅超过300%，但自6月峰值已下跌约60% [12] - 公司市值为380亿美元，毛利率为49.23% [13][14] - 公司主营“GPU即服务”，专注于为AI工作负载提供高性能GPU芯片的租赁访问 [14] - 公司目前尚未盈利，但受益于市场需求，营收呈现爆发式增长 [15]

多年来，谷歌张量处理单元（TPU）主要服务于自有AI模型。而随着TPUv7推出，这一战略正在转变。芯片分析机构SemiAnalysis指出， 谷歌正积极向第三方销售芯片，直接与英伟达展开竞争。 Anthropic成为谷歌TPU的首批重要客户之一。分析显示，该初创公司的交易涉及约100万颗TPU，包括直接采购硬件和通过谷歌云平台 （GCP）租赁两种方式。支撑这些硬件运行的基础设施，其功耗预计超过1吉瓦（10亿瓦）。 市场竞争格局已现变化。SemiAnalysis报告称，OpenAI凭借转向TPU或其他替代方案，在与英伟达的谈判中获得了约30%的价格折扣。 与Anthropic合作：向外部客户提供商业化硬件 TPU技术栈长期以来一直与英伟达的AI硬件竞争，但过去主要支持谷歌的内部工作负载。按照谷歌一贯的作风，即便在2018年将其提供 给GCP客户后，TPU始终未能完全实现商业化。 然而，随着时间的推移，这一状况正在发生变化。近年来，谷歌已动员其全栈资源，通过GCP向外部客户提供TPU，甚至作为商业供应 商销售完整的TPU系统。凭借其强大的内部芯片设计能力，谷歌正逐步成为一名真正的差异化云服务提供商。 这一举措也正 ...

公司业务技术应用 - 公司在业务开展过程中已应用谷歌的Veo3模型 [1] - 公司在业务开展过程中已应用Nano Banana模型 [1]

马斯克对美国债务危机的技术解决方案 - 核心观点是人工智能和机器人能在三年内解决美国38万亿美元的债务危机，无需依赖加税或减支等传统财政工具[6][10] - 商品和服务产出的增长速度将超过通胀，人工智能和机器人通过降低劳动成本、提高生产速度导致物价下跌和通缩，从而减轻债务的实际压力[8][9] - 技术升级的速度是解决债务危机的关键，而非利率或财政赤字等传统经济变量[11][12] 马斯克旗下公司的技术融合与战略定位 - 特斯拉、SpaceX、xAI和Starlink四家公司正进行技术底层对接，形成一个连贯的技术体系[13][14] - 特斯拉的真实世界人工智能进展迅速，其Optimus机器人预计明年夏天开始规模化生产，成为现实劳动力[16] - SpaceX被定位为未来能源系统的一环，Starlink作为“太空网状网络”提供永不断联的通信，xAI则充当协调不同系统的智能层[18][19] - 整体结构是人工智能作为大脑、机器人作为手脚、通信作为神经、能源作为输入的文明操作系统[19] 人工智能与机器人驱动的未来经济范式 - 长期来看，货币作为概念可能消失，真正的货币是能量，因为机器运转、人工智能训练和生产力释放都依赖能量[21] - 当机器承担绝大部分生产时，工作将转变为基于兴趣的选择，人类可能获得“全民高收入”，贫富差距体现在生活方式选择上[23][24] - 人工智能和机器人产出的商品与服务将远超其他所有行业，成为未来价值创造的核心[28] 人工智能投资格局与算力市场竞争 - 马斯克认为，从投资角度会选择人工智能和机器人公司，提及谷歌和英伟达是具备巨大价值释放潜力的公司[27] - 人工智能竞争焦点正从模型训练转向推理阶段，谷歌TPU v6e在性价比上较英伟达H100有显著优势，性能每美元比高出4倍，功耗低60-65%[37][39][40] - 华尔街出现对英伟达的大规模撤资，第三季度Peter Thiel旗下基金清仓价值约1亿美元的英伟达股票，Michael Burry建立920万美元看跌期权，英伟达远期市盈率达70倍引发估值质疑[43][46][49]

面对谷歌Gemini用户激增及技术反超的严峻威胁，OpenAI宣布启动内部"红色警报"。公司将推迟广告业务及AI代理等新项目，集中全部资源优化 ChatGPT的核心体验，包括提升个性化、图像生成能力及响应速度。此举旨在巩固超过8亿用户的护城河，为预计约1000亿美元的下一轮关键融资奠定 基础。 面对谷歌的激烈竞争，OpenAI首席执行官Sam Altman坐不住了。在承认面临"暂时性经济逆风"后，他宣布在公司内部启动最高级别的"红色警报"！ 据The Information今日获得的内部备忘录显示，OpenAI首席执行官Sam Altman于周一（12月1日）正式向全体员工宣布进入"红色警报（Code Red）"状态。 Altman在备忘录中直言： "我们正处于ChatGPT的关键时刻。" 图像生成： 改进Imagegen功能，以应对谷歌新发布的Nano Banana Pro等竞品。该功能支持用户创建从室内设计到将现实照片动画化的各类图像。 模型行为： 优化模型表现，使其在LMArena等公开排行榜上的受欢迎程度超过竞争对手。 千亿豪赌：下一轮融资的关键战役 此次"红色警报"不仅是产品保卫战，更是资本生存战。 ...

文章核心观点 - 詹姆斯·安德森认为，在当前经济结构深刻变化的背景下，传统的格雷厄姆式价值投资理念（如低市盈率、低市净率、均值回归）面临挑战，而高增长投资（尤其是具备规模报酬递增、网络效应和知识密集型特征的公司）的底层逻辑需要被更清晰地阐释 [5][7] - 高成长投资与价值投资在核心原则（如诚实地估算长期现金流、防范大亏损、将股票视为企业一部分）上存在共同点，分歧在于对底层经济结构变化的认知不同 [6][8] - 世界的经济规则正在发生变化，由技术、数据和网络效应驱动，导致少数公司（如微软、亚马逊、特斯拉）能在极大规模下实现持续高增长，回报结构呈现幂律分布，这使得“均值回归”的传统观念不再完全适用 [7][20][24] - 投资者需要以更长的时间视角、更严肃的企业研究来应对高度不确定性的未来，并关注“潜在上涨边际”（即非对称高回报的可能性），而非仅仅依赖“安全边际” [28][91][93] 对格雷厄姆投资理念的重新审视 - 格雷厄姆投资理念的核心是专注于股价未高于有形资产价值太多的公司，并强调安全边际，认为稳健保守的策略比高增长股票更可靠 [17][18] - 格雷厄姆指出真正的成长股（十年内每股收益翻倍）往往因过度追捧而带有投机色彩，他更倾向于投资规模较大但市场关注较少的公司，并认为大多数企业的发展历程是起伏波动的，最终会均值回归 [16][17] - 然而，过去十年的现实已偏离格雷厄姆的观察，真正的超额收益来自那些他可能敬而远之的“热门甚至高风险”成长股，如微软、谷歌等 [20][22] 经济结构变化与规模报酬递增 - 当前经济正从资产密集型转向知识密集型，许多主导型企业的有形资产重要性持续下降，规模报酬递减的假设面临挑战，而规模报酬递增的现象正变得愈发强大 [61][70][74] - 规模报酬递增的企业（如微软、谷歌、亚马逊）具备网络效应、平台地位和路径锁定等特征，其增长机制是正反馈，可能展现出真正的“超线性增长”，从而对传统估值模型构成修正 [71][73] - 经济学家布莱恩·阿瑟将经济世界划分为两种体系：以资源为主的大规模生产型经济（报酬递减）和以知识为主导的智能型经济（报酬递增），后者在资本市场中的规律截然不同 [73] 公司案例分析（可口可乐 vs Facebook） - 可口可乐在1884年代表了“财富、健康与现代性”的象征，但到2019年这一象征已明显褪色，公司面临肥胖等健康问题导致的潜在需求下降，并开始向瓶装水、果汁等多元业务转型 [83] - 可口可乐过去20年股权价值累计仅增长约12%，远离芒格设定的2万亿美元目标，其市盈率约为23倍，市场预计长期增长为6%–8% [82][83] - Facebook（Meta）上市时静态市盈率高达88倍，但到2019年2月初，其历史市盈率约为22倍，纳斯达克预测未来五年年均增长率为15%–25% [85][86] - 使用格雷厄姆的中期估值公式反推，可口可乐对应的隐含增长率约为7.5%，而Facebook的隐含增长率不足7%，低于市场普遍预测，从这一角度看Facebook可能被“低估” [87] 汽车行业案例比较 - 通用汽车2018年售出838万辆汽车，实现自由现金流44亿美元，每股收益5.72美元，市场定价反映出未来回报可能略有下滑 [100][102] - 宝马2017年售出约250万辆汽车，自由现金流44.6亿欧元，但估值仅为2018年预估收益的6.5倍，市场预期其未来五年将进入负增长区间 [105][106] - 法拉利2018年售出9,251辆车，实现自由现金流4.05亿欧元，每辆车带来的自由现金流为43,779欧元，是通用汽车的10倍以上，市场预期其未来可保持年化12.5%的收益增长 [108] - 特斯拉2018年自由现金流净流出237万美元，但下半年因Model 3产能爬坡奏效，净流入17.91亿美元，其长期盈利能力可能维持在高位（毛利率目标达30%） [111][137] - 蔚来处于中国极度混乱的电动车市场，没有接近盈利的前景，自由现金流为负，在所有可能情境中有30%的概率价值归零，但也有5%的概率实现65倍回报 [115][144] 对未来投资方向的思考 - 投资者需要构建多个可想象的未来情境（从最理想延伸到最糟糕），并为这些情境分配概率，重点关注“非对称高回报”的机会，而非追求确定性 [91][128] - 在结构性变革的时代，“创造性毁灭”成为主旋律，到2030年战后经济秩序可能显得陈旧，投资者应更关注由知识、技术与网络效应驱动的经济体量持续上升的趋势 [48][168] - 公开股票市场对高资本支出、高不确定性的企业越来越不友好，许多真正的平台级成长公司在尚未盈利前就已具备“递增回报结构”，传统的价值策略和指数基金可能无法捕捉这种早期价值创造 [170] - 上市股票的收益结构更接近风险投资，一次成功所带来的价值远远超过数次失败带来的损失，这对价值投资“不要亏钱”的传统格言构成挑战 [172][173]

市场情绪与估值驱动因素 - 人工智能相关股票估值可能受到害怕错过机会的恐惧心理驱动 [1] - 投资者可能受到乐观情绪驱动 认为尾部风险不会实现 或反映出对错过持续上涨行情的恐惧 [3] - 市场定价似乎未反映持续高企的脆弱性和不确定性 [3] - 部分估值由害怕错过机会的情绪驱动 而另一些则受到非凡盈利增长支撑 [5] 市场结构与风险 - 全球股市持续处于高位 [2] - 市场集中度在一小部分相互关联的美国超大规模公司中加剧 这些公司包括英伟达、Alphabet、微软和Meta等人工智能相关科技公司 [2] - 市场集中度的加剧使市场容易受到剧烈调整的影响 [2] 行业分化与投资策略 - 估值并不便宜 但公司正在实现增长 需要在不同行业领域进行区分 [4] - 主要风险在于那些股价上涨但尚未产生盈利的公司 例如量子计算相关公司 [4] - 在这些情况下 投资者头寸布局似乎更多由乐观情绪而非切实成果驱动 [4] - 投资关键在于区分不同公司 部分估值有盈利增长支撑 部分则由市场情绪驱动 [5]