Gemini 3 的发布与市场地位 - 2025年底，Gemini 3以“世界最强多模态理解”、“交互最深智能体”、“推理怪兽”的姿态，在多项权威基准测试中“横扫”并“碾压”全球所有同类模型，强势突围 [2] - 谷歌CEO桑达尔·皮查伊亲自为Gemini 3站台，称其为“迄今为止最智能的模型” [2] Gemini 3 性能表现（基于基准测试数据） - 在“Harlord's Lott Each”测试中，Gemini 3得分为57.68，而GPT-5.8为26.6% [3] - 在“ARC 404-2”测试中，Gemini 3得分为51.18，而GPT-5.8为17.0% [3] - 在“OPGA Distribution”测试中，Gemini 3得分为91.98，而GPT-5.8为8.7% [3] - 在“Albat 2026”测试中，Gemini 3达到95.05 (100%)，而GPT-5.8为94.7% [3] - 在“Ventleye Stench 2”测试中，Gemini 3得分为$5,478.16，而GPT-5.8为$1,473.43 [3] 模型强大的核心原因 - Google DeepMind副总裁Oriol Vinyals指出，Gemini 3强大的核心秘诀在于“更好的预训练”和“更好的后训练” [2][10] - 预训练负责人Sebastian Borgeaud强调，Gemini 3的飞跃是无数细节持续优化的结果，而非单一环节的突破 [3] - 谷歌的研发模式已从单纯“做模型”转向“做系统”，其强大根源在于“研究、工程和基础设施”的深度融合 [3][16] - Gemini 3是在谷歌自研的TPU上进行训练的，体现了端到端的垂直整合优势 [16] 行业趋势与范式转变 - AI行业正从“无限数据”的规模化时代，迈入“数据有限”的新阶段 [4] - 在数据受限的背景下，合成数据、推理轨迹、长上下文、持续学习、端到端检索训练以及可靠的评估体系，共同构成行业未来的进化路径 [4] - 经典的Chinchilla项目结论在当下依然具有现实意义：在训练计算量固定的前提下，更快地扩展数据规模比盲目扩大模型规模更能训练出更优的模型，这直接影响模型推理的服务效率和使用成本 [4][22] 预训练的发展方向与创新重点 - 预训练的Scaling Law（规模定律）并未失效，规模依然重要，但架构创新和数据创新的权重已显著提升，甚至变得更为关键 [5][32] - 未来预训练的重点将转向架构创新，而非单纯追求“更大、更长、更贵” [7] - 长上下文和注意力机制是关键的创新变量，更长的上下文能让模型携带更多信息，拓宽能力边界 [7][37] - 更长期的方向是将检索与搜索以端到端、可微的方式深度融入训练，让“会检索”成为模型的内生能力 [7][39] - 公司内部有团队正在研究“后Transformer架构” [6][15] 对合成数据与数据策略的看法 - 对合成数据的使用持审慎态度，核心风险在于数据分布偏移可能导致模型陷入“自嗨”闭环 [5] - 建议的稳妥方案是：用强模型生成合成数据后，必须通过小规模可控消融实验验证其收益和潜在副作用 [5] - 一个核心研究问题是：用合成数据训练出的模型，能否超越生成数据的“老师”模型 [6][34] - Gemini 3的训练数据从一开始就是原生多模态的，融合了多种来源，为其多模态优势打下基础 [6][33] 持续学习与知识更新 - 基础模型一旦预训练结束，知识便基本定格，无法自动更新 [7] - 当前行业更可行的办法是在产品推理侧接入检索，将最新信息实时拉入上下文进行推理，从而避免频繁重训底座 [7] - 这与RETRO项目的思路一致，即将知识放在外部库，模型负责推理 [8] - 未来的目标是改变训练方式，让模型能在真实世界的数据流上持续训练，实现真正的“持续更新” [8][51] 评估体系的重要性 - 评估是预训练阶段的核心难题，如果评估体系跟不上，容易陷入“看似提升”的假象内耗 [8] - 公司内部搭建了专属的评估体系，因为外部基准很容易被污染，保留内部评估阵地是关键 [8][41] - 评估需要跨越两道鸿沟：一是小模型上的有效改进能否迁移到大模型；二是预训练阶段的优势能否在后训练后转化为真实可用的能力 [8][40] 成本与商业化考量 - 随着用户规模扩大，推理预算变得敏感，预训练环节必须为“上线落地”负责，在提升模型能力的同时，还要降低成本、节省资源 [8][52] - 原生多模态模型在处理图像等输入时，计算成本可能更高，但通过研究提升效率，其收益总体上远大于成本 [31] 模型架构细节 - Gemini 3是基于Transformer的混合专家（MoE）架构，其高层架构与上一代相比变化不大，性能飞跃是多个因素叠加的结果 [28][29] - MoE的核心思想是将“使用的计算量”和“参数规模”解耦，通过动态路由将计算分配到某些“专家”上执行 [30] 团队协作与研发文化 - Gemini 3的预训练团队规模庞大，日常参与人数可能在150到200人之间，成功是大团队共同协作的结果 [10][17] - 在谷歌/DeepMind，来自与其他实验室竞赛、强推基准目标的压力很少，领导层更重视研究进展与把研究做成 [26] 未来展望与行业影响 - 模型的能力进步不仅体现在基准测试上，更反映在内部人员使用模型提升生产力的真实工作场景中 [11] - 预测未来模型将更好地服务于科学研究，甚至可能助力获得诺贝尔奖，同时也会更深入地融入普通人生活，解决实际问题 [9][13] - 基础模型越来越强，对于不需要极度专门化的任务，使用通用模型更为合理，这改变了创业公司与研究者的关注点，如何更好地利用（harness）模型变得愈发重要 [55][56]

消费者情绪与通胀预期 - 12月消费者信心指数从密歇根大学初步估计的53.3下修至52.9 但仍高于11月的51.0 [4] - 消费者对未来一年的通胀预期连续第四个月下降至4.2% 为11个月来最低水平 但仍高于1月份的3.3% [5] - 消费者信心的改善集中在低收入群体 而高收入消费者的情绪保持稳定 [5] 科技巨头资本支出与AI竞赛 - 大型科技公司正投资数十亿美元用于AI基础设施 以加速AI领域的领先地位 [9] - Meta Platforms预计2025年资本支出（包括融资租赁本金付款）在700亿至720亿美元之间 高于此前660亿至720亿美元的展望 [10] - Meta表示明年将“积极支出” 并警告2026年资本支出将“显著增加” 总支出将以“明显更快的百分比速度”增长 [11] - Alphabet将2025年资本支出预期上调至910亿至930亿美元 高于此前850亿美元的估计 [12] - Alphabet高级副总裁兼CFO表示 投资激增源于云客户的需求和公司整体的增长机会 [12] - 亚马逊第三季度现金资本支出为342亿美元 今年迄今已支出899亿美元 公司将继续进行重大投资 特别是在AI领域 [13] 2026年标普500指数展望 - 预测标普500指数将在2026年再上涨10-15% [14] - 看涨观点基于科技股背后的顺风因素 包括其巨额支出 以及构成标普指数一半权重的十大公司大多不受关税影响 [14] - 这些公司即使在进入AI这种预计利润率很低的业务时 似乎也在持续扩大其利润率 [14]

公司股价表现与历史回报 - 公司A类股自投资组合持有约九年后 截至2019年12月23日 股价上涨348% 同期标普500指数上涨156% [1] - 公司股价自2019年以来累计涨幅达2084% 若计入股息则涨幅为2096% [2] - 当前股价为313.96美元 较近期高点略有下跌 但过去一年股价上涨66% 表现优于“美股七巨头”中的其他六家公司 [3] 公司当前市场与财务数据 - 公司当前市值为3.8万亿美元 日交易区间为311.95美元至314.97美元 52周交易区间为140.53美元至328.83美元 [3] - 股票日均成交量为3600万股 最新成交量为1400股 毛利率为59.18% 股息率为0.26% [3] 公司核心业务与增长动力 - 公司在在线搜索与广告、人工智能平台、早期量子计算研究、无人驾驶出租车服务等多个领域处于领先地位 [4] - 公司拥有持续增长的能力 即使当前市值已达3.8万亿美元 [4] 投资观点与机会 - 公司股价近期的轻微下跌被视为机会而非警告信号 [1] - 投资应遵循“让赢家持续赢”的理念 不应因股价已大幅上涨而退缩 [2] - 从长期视角看 例如展望2030年末或2040年末 在当前股价低于每股330美元时增持 可能优于在当前冬季卖出 [6]

核心观点 - 文章核心观点为 Alphabet 有望在2026年底市值超越英伟达和苹果 成为全球第一 尽管英伟达是当前人工智能领域的明星 但Alphabet业务多元化 增长动力更强 [1] 公司表现与市值对比 - Alphabet股价今年以来上涨约60% 英伟达股价上涨约25-30% [1] - 英伟达当前市值约为4.3万亿美元 Alphabet市值约为3.7万亿美元 两者差距约为0.6万亿美元 [1] - 苹果当前市值约为4.0万亿美元 今年以来上涨约10% [1] - Alphabet被认为拥有超越的势头 且超越市值的差距并不大 [1] 业务多元化与增长前景 - 英伟达尽管有吸引力 但其业务本质上完全与人工智能绑定 [1] - Alphabet不仅涉足人工智能 还广泛布局其他高增长领域 包括云计算、量子计算、YouTube、Waymo和SpaceX等 [1] - 苹果的表现可能干扰预测 但分析仍坚持认为Alphabet将在2026年底位居市值榜首 [1]

全球亿万富豪2025年财富增长概况 - 2025年全球3100多位亿万富豪总财富增加3.6万亿美元，总额达到18.7万亿美元 [4] - 全球多数股市行情向好，标普500指数全年回报率达17%，德国、日本、加拿大主要股指涨幅分别达22%、26%和30% [4] - 财富增长最多的十位富豪身家合计猛增超7290亿美元，其中美国富豪占据六席，贡献了增长总额的超85% [4] - 人工智能领域投资激增，财富增长前五名均为美国科技界巨擘 [4] 埃隆·马斯克 (Elon Musk) - 身家从年初4210亿美元增长至7540亿美元，全年增长3332亿美元，日均增长9.35亿美元 [3][5] - 旗下SpaceX启动股份出售计划，估值达到约8000亿美元，并计划于2026年IPO，届时估值有望达1.5万亿美元 [3][7] - 特斯拉股东投票通过一项薪酬方案，若达到业绩目标，马斯克将获得价值1万亿美元的股票奖励 [7] - 特斯拉股价过去一年累计上涨22% [7] - 旗下xAI Holdings正在洽谈新一轮融资，估值或将达到2300亿美元，较今年3月估值近乎翻倍 [7] 拉里·佩奇 (Larry Page) - 身家达2547亿美元，2025年财富增长987亿美元 [8] - 谷歌季度营收首次突破1000亿美元，并推出最新AI模型Gemini 3 [8] - 美国国防部正采用Gemini 3开发军方内部人工智能平台 [8] - 谷歌股价2025年累计上涨61% [8] 谢尔盖·布林 (Sergey Brin) - 身家达2351亿美元，2025年财富增长861亿美元 [9] - 作为谷歌联合创始人及控股股东，受益于谷歌股价61%的上涨 [8][9] 黄仁勋 (Jensen Huang) - 身家达1595亿美元，2025年财富增长423亿美元 [11] - 英伟达于10月成为史上首家市值突破5万亿美元的上市公司，股价较年初仍上涨37% [13] - 公司股价上涨带动其个人财富增长近360亿美元 [13] 拉里·埃里森 (Larry Ellison) - 身家达2503亿美元，2025年财富增长406亿美元 [14] - 9月10日，受AI热潮助推，甲骨文股价单日飙升36%，埃里森身家暴增近1000亿美元，创下史上单日财富增长最高纪录 [16] - 取得了TikTok的部分控制权，并促成了其子的大卫天空之舞与派拉蒙的合并交易，价值80亿美元 [16] 阿曼西奥·奥特加 (Amancio Ortega) - 身家达1452亿美元，2025年财富增长287亿美元 [17] - 旗下Inditex集团2025年前三季度净利润创54亿美元历史新高，同比增长3.9% [19] - 在美国推进涉及30家门店的拓展与翻新计划 [19] - 获得超30亿美元的税前股息分红，并投入欧美房地产市场 [20] 格尔曼·拉利阿·莫塔·维拉斯科及家族 (Germán Larrea Mota Velasco & family) - 身家达514亿美元，2025年财富增长256亿美元 [21] - 执掌的墨西哥最大铜矿企业Grupo México股价年内涨幅接近100% [21] - 公司第三季度净利润同比增长50%，得益于钼、锌、银等产品产量与销量的提升 [21] 孙正义 (Masayoshi Son) - 身家达561亿美元，2025年财富增长254亿美元 [22] - 软银加大AI基础设施投资，11月以65亿美元收购美国芯片设计公司Ampere Computing Holdings [22] - 为推进大型项目（如耗资5000亿美元的“星际之门”数据中心计划），出售了价值58亿美元的英伟达股票 [22] 马克·扎克伯格 (Mark Zuckerberg) - 身家达2268亿美元，2025年财富增长243亿美元 [23] - Meta在2025年前九个月营收达1410亿美元，同比增长21% [25] - 公司持续加大AI领域投入，今年截至目前股价累计上涨13% [25] 卡洛斯·斯利姆·埃卢 (Carlos Slim Helú) - 身家达1016亿美元，2025年财富增长243亿美元 [26] - 掌控的美洲电信今年新增移动用户超300万，前九个月总营收同比增长10.5% [28] - 旗下Grupo Carso与墨西哥国家石油公司达成20亿美元合作协议，计划开发至多32座油气井 [28]

作者 | 高允毅 2025 年底，大模型行业的"年终决战"正式打响，各家纷纷亮出压箱底的杀手锏，就在这场激烈角逐中，Gemini 3 以绝对王者 之姿强势突围，一登场就刷新了行业的认知边界。 11 月 18 日，Gemini 3 直接"横扫"多项权威基准测试，以"世界最强多模态理解""交互最深智能体""推理怪兽"的姿态，强势碾压 全球所有同类模型。谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊亲自为其站台，直言这是"迄今为止最智能的模型"。消息一出，整个 AI 圈瞬间沸 腾，所有人都在追问：Gemini 3 的强悍，到底藏着什么秘诀？ 答案在发布当天就有了初步线索。Google DeepMind 研究与深度学习副总裁 Oriol Vinyals 直接在推特上"剧透"： "Gemini 3 这么强，核心秘诀就两点：更好的预训练，更好的后训练。 "这番直白的表态，让"预训练"与"后训练"瞬间成为行业热议的核心 话题。 作为从强化学习转向表征学习的资深研究者，Sebastian Borgeaud 的预训练功底堪称深厚：从 Transformer 架构，到 BERT、 XLNet，再到 DeepMind 第一篇大语言模型论文 Goph ...

行业供需动态 - 高带宽内存（HBM）和低功耗双倍数据速率内存（LPDDR）等内存产品持续短缺，导致微软、谷歌和Meta等超大规模数据中心运营商不得不与三星、SK海力士和美光等主要内存供应商进行漫长谈判 [1] - 三星和SK海力士的HBM产能已满负荷运转，微软、谷歌和Meta等AI数据中心运营商正在下达不设上限的内存订单，并接受任何价格的任何HBM数量 [1] - 内存短缺影响广泛，苹果公司被迫为其LPDDR5X内存支付高达230%的溢价 [3] 公司采购策略与应对 - 科技巨头将采购主管派驻韩国，并积极寻求与内存供应商签署长期协议（LTA），微软高管曾到访SK海力士总部商讨新的LTA [1] - 谷歌因内存供应短缺问题，解雇了一名被认为缺乏远见、未能提前签署长期协议的采购主管 [2] - 大型科技公司正在扩大在亚洲的招聘规模，尤其是在采购经理方面，以更好地管理供应链，谷歌发布了全球内存商品经理的招聘信息，Meta也计划招聘专门的内存芯片全球采购经理 [2] 供应链关系与谈判 - 内存供应商在谈判中占据强势地位，SK海力士曾向微软表示，在其提出的条件下供应内存产品“困难重重”，导致微软一位高管愤怒离席 [1] - 谷歌的定制AI加速器TPU所需的HBM，目前约60%由三星供应 [2] - 苹果与一些主要内存供应商签订的长期协议（LTA）将在明年1月到期，这可能为新一轮的价格上涨埋下隐患 [3]

全球云基础设施服务市场增长 - 2025年全球云基础设施服务支出总额达1026亿美元，约合7198.18亿元人民币，同比增幅为25% [1] - 行业同比增幅已连续第五个季度超过20% [1] 头部云服务提供商竞争格局 - 亚马逊AWS、微软Azure、谷歌Google Cloud合计市场份额达到66% [3] - 三大云巨头营收之和同比增长29%，增速高于行业整体水平 [3] - 亚马逊AWS营收同比增速时隔三年重新站上20% [3] - 微软Azure与谷歌Google Cloud的营收同比增幅均超过35% [3] 市场增长动力与战略演变 - 市场增长点正从AI早期实验和试点项目，转向企业级AI应用的大规模部署 [5] - 三大云巨头的AI策略从专注于模型性能提升，向为企业提供集成诸多可选模型的广泛平台演变 [5]

行业核心观点 - 2025年是人工智能从实验室概念大规模落地到现实应用、走入亿万人生活的“全民AI元年”，AI从“看起来很聪明”转变为“真正开始接管现实世界” [2] 大模型技术突破与迭代 - 深度求索(DeepSeek)于1月20日推出新一代大模型R1，给全球AI界带来“地震” [4] - DeepSeek在5月29日完成R1模型的小版本升级，模型的思维深度与推理能力显著提升 [8] - 深度求索发布新模型DeepSeek-Math-V2，这是全球首个以开源形式达到国际奥林匹克数学竞赛金牌水平的数学推理大模型 [12] - OpenAI于3月25日正式推出基于GPT-4o模型的原生图像生成功能 [6] - OpenAI于8月7日正式发布GPT-5系列模型 [8] - OpenAI于11月13日发布GPT-5.1系列模型，包括即时版和思考版 [12] - 谷歌于3月25日发布号称最强推理模型的Gemini 2.5 Pro [6] - 谷歌于11月18日发布Gemini 3 Pro，可同时处理文本、图像和音频，支持生成杂志风格的可浏览页面或定制化动态布局界面 [12] - Anthropic于5月22日正式推出Claude 4系列大模型 [8] - xAI于2月17日发布最新人工智能模型Grok 3 [6] - 字节跳动旗下火山引擎于10月16日发布新版豆包大模型1.6更新版，成为国内首个支持“分档调节思考长度”的模型 [8] - 截至7月，中国已有433款大模型完成备案并上线 [8] AI智能体与操作系统 - Manus于3月6日正式发布，被广泛认为是首个“真正意义上的通用AI Agent” [6] - OpenAI于7月18日推出全新智能体产品“ChatGPT Agent” [8] - 字节跳动于12月1日发布豆包手机助手技术预览版，开始探路“AI操作手机” [10] 机器人技术发展 - 宇树科技Unitree H1“福兮”机器人于1月28日在春晚舞台上身着喜庆花袄大秀秧歌技艺 [6] - 4月13日，北京举行全球首个人形机器人半程马拉松赛，人形机器人“天工”以2小时40分42秒的成绩夺冠 [6] - 6月7日，2025智源大会召开，人形机器人量产成为现实 [8] AI应用与产品落地 - Perplexity于7月9日推出Comet，一款原生AI网络浏览器，集成搜索与助手功能 [8] - AI音乐生成模型Suno V5发布，将AI音乐生成质量提升至录音室级别 [10] - OpenAI于9月20日正式发布Sora 2 [8] - 特斯拉于6月27日成功完成了Model Y汽车首次“全自动驾驶交付” [8][9] 基础设施与前沿项目 - OpenAI、甲骨文、日本软银于9月23日联合宣布，联手打造的“星际之门”项目将在美国新建5个AI数据中心 [8] - 谷歌公司于11月5日首次公开“太阳捕手”计划，试图打造基于太空的机器学习“数据中心” [12] 行业监管与法律 - 欧盟《人工智能法案》于8月正式生效，成为全球首个系统性的AI监管框架 [8] - 4月17日，全国首例涉及AI模型结构和参数保护的案件正式生效 [6] 跨学科研究 - 美国弧形研究所、英伟达、斯坦福大学等机构的科研人员于2月19日共同开发的AI生物学模型Evo 2正式发布 [6]

美股表现的核心驱动力 - 今年以来，弱美元与强美股并存，美元指数下跌幅度超过9%，而标普500指数上涨14% [4] - 美股的强劲表现是宏观周期与产业变革共振的结果，美元周期性走弱营造了友好的估值环境并改善了跨国企业盈利预期，而人工智能浪潮提供了产业支撑与远景 [2][11] 宏观驱动力：美元回落的提振作用 - 美股企业营收高度国际化，标普500指数约有四成的营收源自美国以外，2024年国际营收敞口占比达到41% [13] - 信息技术行业对国际营收的占比最大，有59%的营收来自美国以外，其次是材料和通讯服务行业 [16] - 美元贬值通过汇兑收益、价格竞争力提升和非美经济走强三个渠道增厚企业盈利，美元指数下跌10%约带动标普500营收多增2-3% [2][28] - 美元走弱往往伴随流动性宽松和风险溢价下降，推升股票估值 [2][29] 产业驱动力：AI的强劲现实与潜在风险 - 当前美股AI未达到泡沫，但正在形成的过程中，美股估值偏高但基本面仍强劲 [2][39] - Scaling Law是支撑AI基本面的核心逻辑，正经历参数缩放、数据缩放和推理侧缩放三阶段演进 [49] - 需求端增长态势强劲，麦肯锡预计到2030年全球数据中心将需要6.7万亿美元资本支出以满足算力需求，英伟达CEO指出当前实际计算量需求比一年前预期高出100倍 [50] - 供给端面临硬约束，国际能源署预计2030年全球数据中心用电量较2024年翻倍，供不应求格局有望持续 [56] - 科技巨头资本开支正从现金流驱动转向债务驱动，2025年三季度四大云服务厂商资本支出合计973亿美元，同比增长65%，预计2025财年资本支出超过3600亿美元，同比增速超过58% [58] - 新兴云厂商债务风险较高，例如甲骨文和CoreWeave的负债权益比超过4倍，2025年三季度CoreWeave的CAPEX/EBITDA高达391% [59] 美股投资展望与配置建议 - 展望未来，美股将从盈利+估值双轮驱动切换为盈利单轮驱动，上涨斜率趋缓 [3][79] - 盈利端，美元贬值的增厚效应将趋于减弱，AI仍是盈利增长的核心支撑，分析师预测标普500指数2025年盈利同比增长11.8%，2026年增长14.2% [3][67] - 估值端，美股估值已处于高位，标普500前瞻市盈率超过23倍，继续扩张的空间有限 [3][74] - 建议对美股标配，赚取盈利增长收益而非博弈估值扩张，并根据估值和基本面变化动态调整配置 [3][79] - 结构方面，应选择盈利增速相对估值更具优势的方向，科技股仍是主要配置方向 [3][81] - 行业板块上，信息技术和材料行业相对较优，信息技术是AI浪潮核心受益者，材料行业具备抗通胀属性可分散风险 [3][82] - 美股AI产业链业绩兑现遵循从上游向下游传导的规律，上游算力芯片业绩和股价增长幅度大，下游应用层内部分化严重 [85]