核心观点 - 报告认为2026年中国AI产业链将进入成熟发展阶段，各环节创新加速，从算力、模型到应用均存在投资机会 [4] - 谷歌Gemini 3 Pro及Nano Banana Pro的发布标志着多模态模型在效果、理解和生产应用上取得重大突破 [4][6] - 华为Flex:ai容器技术的发布是AI基础设施领域的关键进展，有望提升算力利用率并加速行业落地 [4][65] 谷歌大模型突破 - Gemini 3 Pro及其图像生成模型Nano Banana Pro在直观效果上实现大幅提升，具备精准的语义对齐、精细化控制、空间理解和高分辨率细节增强能力 [4][6] - 模型不再是单纯的生图工具，而是基于多模态理解进行产出，例如能理解“无法仅凭图片标出实际长宽数字”的复杂推理 [6][16] - 在多语言理解和生成上效果显著提升，能够稳定生成中文文字并准确理解语义，例如生成《琵琶行》全文及对应水墨画 [12][13] - 模型落地从创意素材环节深入至生产过程，可在电商、工业设计、教育等多个行业实现应用 [18][20] 2026年中国AI趋势：算力 - 2026年是国产算力产业化元年，供给侧国产AI芯片从可用到好用，超节点展现强大工程能力；需求侧互联网和运营商智算中心需求旺盛 [4][18] - 国产超节点分化为“多机柜”和“单机高密”两大路径，华为CM384方案可搭载384个NPU，通过自研UB-Switch实现高速全互联，提升整体计算性能 [22][23] - 服务器架构创新采用正交架构，缩短计算模块到交换模块走线距离，降低插损，工程优势显著 [27][29] - 液冷等新技术正式落地，中科曙光scaleX640采用浸没相变液冷，其10万卡集群已通过30天长稳运行测试 [30] 2026年中国AI趋势：模型 - 2025年全球大模型迭代速度整体放缓，中美模型差距迅速缩小，预计2026年将进一步缩小乃至部分领域超越 [4][33] - 大模型货币化加速，Anthropic年化收入达30亿美元，OpenAI年化达120亿美元，AI编程和多模态是重点场景 [33][34] - 模型使用量持续上升，2025年为效率转化元年，全球216家科技公司累计裁员近10万人，而AI研发岗位扩招 [40][43] - 2026年模型迭代将聚焦三大方向：突破长上下文瓶颈（如DeepSeek OCR压缩比<10倍时精度达97%）、多模态细节控制与世界模型、以及Mid-training三阶段训练法 [44][48][51] 2026年中国AI趋势：应用 - 中国软件行业以乙方定制化为特色，行业know-how形成壁垒，大模型难以完全取代应用软件 [58][60] - AI应用渗透率正处加速初期，类比云计算渗透率约15%-40%的最佳投资窗口期，当前软件行业进入最佳布局期 [61][64] - 大量公司AI收入占比突破10%，看好Deep Research、AI编程、多模态、行业Agent等方向 [4][47] AI基础设施突破 - 华为发布并开源AI容器技术Flex:ai，基于Kubernetes构建，可统一管理英伟达、昇腾等异构算力 [4][65] - Flex:ai通过芯片级算力切分（粒度精准至10%）和“拉远虚拟化”技术，使算力利用率提升30%，解决算力分布不均衡问题 [69][70] - 该技术对标英伟达Run:ai但兼容异构算力，将融入华为ModelEngine开源生态，加速AI行业化落地 [4][72][74] - 传统容器技术无法满足AI工作负载需求，例如AI大模型镜像可达TB级别，传统容器拉起环境需数小时 [68][71] 重点投资标的 - AIGC应用方向关注金山办公、万兴科技、虹软科技等公司 [4][77] - 数字经济领军方向包括海康威视、恒生电子、中控技术等 [4][77] - AIGC算力方向推荐浪潮信息、海光信息、中科曙光等 [4][77] - 信创&数据方向涉及海光信息、软通动力、太极股份等 [4][77]

核心观点 - 报告认为2026年将是中国AI产业链从“百舸争流”走向“自成畦径”的关键一年，算力、模型、应用三大环节均存在投资机会 [5] - 谷歌发布的多模态模型Nano Banana Pro在效果、理解和应用深度上实现显著突破，标志着多模态AI正从创意素材环节深入生产核心链条 [5][7] - 华为发布并开源的AI容器技术Flex:ai实现了异构算力统一管理和效率提升，是AI基础设施领域的关键突破 [5][71] 谷歌大模型突破 - 谷歌发布的Gemini 3 Pro及基于其的图像生成模型Nano Banana Pro核心影响在于直观效果大幅提升、基于多模态理解的产出、以及落地应用从创意素材深入生产过程 [5][7] - 模型在语义对齐、精细化控制、空间理解、高分辨率细节增强和多语言理解方面效果显著，例如能精准呈现“木架上有三个玻璃罐，左边罐装两个红苹果，中间空，右边装蓝色弹珠”的复杂提示词 [7] - 模型具备多模态思考能力，例如在被要求标出图中罐子长宽时，会反馈“仅凭此图无法准确标出实际数字，需要参照物”，而非盲目生成 [7][18] - 在高分辨率细节上能生成极其细微复杂的纹理和结构，如根据提示词生成“彩色跳蛛脸部极限微距摄影，聚焦独立绒毛、多面体纹理和晨露水珠”的4K分辨率图像 [10][12] - 多语言能力提升迅速，能稳定生成中文文字并准确理解语义，例如成功生成《琵琶行》全文并配以对应水墨画风格画面 [14][15] - 模型能结合世界知识通过图片呈现复杂信息，例如根据搜索生成“植物光合作用原理”的科普图片，标志着多模态AI可更深入业务核心链条 [19][20] 2026年中国AI趋势：算力 - 2026年是国产算力产业化元年，供给侧国产AI芯片从可用到好用，超节点展现国产工程能力；需求侧互联网、运营商智算中心需求旺盛 [5] - 超节点是全球算力发展重心，国产方案如华为CM384、阿里磐久、腾讯ETH-X、海光scaleX640等具备较强竞争力 [20][25] - 国产超节点分化为“多机柜”和“单机高密”两大路径，华为CM384为多机柜代表可搭载384个NPU，阿里磐久等为单机高密方案 [25] - 超节点通过工程创新提升性能，例如华为CM384通过自研UB-Switch芯片实现384个NPU高速全互联，有效弥补国产AI芯片单卡性能短板 [26] - 服务器架构创新采用正交架构，缩短计算模块到交换模块走线距离，较英伟达NVL72的Cable Tray方案插损降低、容错性提升 [30][32] - 液冷等新技术正式落地，中科曙光scaleX640采用浸没相变液冷等技术，其10万卡集群已通过30天长稳运行测试，进度领先海外 [32] - 超节点及互联技术走向开放兼容，为众多国产AI芯片提供标准基础设施底座，提升整体国产算力性价比，趋势进一步确立 [33][34] 2026年中国AI趋势：模型 - 2025年全球大模型迭代速度整体放缓，中美大模型差距迅速缩小，预计2026年将进一步缩小乃至部分领域超越 [5] - 根据测评数据，中美模型在语言能力上持平，在多模态、数学、编程有差距但缩小；从人类真实偏好反馈看，国内模型不落后于海外 [38][39] - 大模型使用量持续上升，2025年为效率转化元年，模型能力提升带来AI落地加速和对传统人力替代，全球216家科技公司累计裁员近10万人 [42][45] - 模型迭代方向一为突破长上下文瓶颈和效率提升，DeepSeek开源OCR模型通过光学压缩方式将文本渲染为图像压缩为少量视觉token，压缩比<10倍时精度达97%，单张A100-40G GPU可支持20万页数据处理每日 [46] - 模型迭代方向二为多模态细节控制及世界模型与物理AI，谷歌Genie3可基于文本提示以每秒24帧、720p分辨率生成长达数分钟交互式3D环境 [51] - 物理AI核心价值在于将物理规律与数据驱动结合，核心应用领域在于数字孪生、智能驾驶及具身智能的训练和推理 [52] - 模型迭代方向三为Mid-training，从“预训练+后训练”两阶段变为三阶段，标志大模型开发从粗放规模扩张进入精细化系统工程阶段 [55][56] 2026年中国AI趋势：应用 - 中国软件行业具有强乙方和定制化特色，行业know-how形成壁垒，大模型难以完全取代应用，AI应用在软件行业的渗透率正处在加速初期 [63][65][66] - 复盘云计算演绎路径，当前软件行业处在最佳布局期，以广联达为例，云渗透率约15%-40%时为最佳投资窗口期，其云收入占比从2017年2%提升至2020年41%，期间市值涨幅超过300% [70][73] - 2025年部分公司开始披露AI订单，标志行业即将进入市值快速提升阶段，大量公司AI收入占比突破10% [5][71] AI基础设施关键突破 - 华为发布并开源AI容器技术Flex:ai，基于Kubernetes构建，可统一管理英伟达、昇腾等异构算力 [5][71] - Flex:ai通过芯片级算力切分（粒度精准至10%）和“拉远虚拟化”技术，使算力利用率提升30%，并能解决超大镜像拉起慢等传统容器痛点 [5][76][77] - 该技术对标英伟达Run:ai且兼容异构算力，后续将融入华为ModelEngine开源生态，加速AI行业化落地 [5][79][81]

生成式AI硬件市场概况 - ChatGPT发布三年后，更多搭载生成式AI技术的设备在2025年假日购物季上市，包括更先进的智能眼镜、智能音箱和可作为知己的AI挂坠 [1] - 这些新设备来自大型公司如亚马逊、Alphabet、Meta以及小型公司如Friend和Plaud [1] - 尽管新产品涌现，但许多设备的评价褒贬不一，尚未出现明确的行业领导者，部分原因是AI领域的支出主要集中在其他方面 [2] - 科技行业大部分重心转向开发大语言模型以追求通用人工智能，但AI硬件世界正在快速增长 [3][4] 亚马逊Alexa+与Echo设备 - 公司于2025年2月推出Alexa+，并于9月发布新款Echo音箱和显示屏，这是首批预装Alexa+的设备 [5][6] - 产品线包括100美元的Echo Dot Max、180美元的Echo Show、220美元的Echo Studio和220美元的Echo Show 11 [6] - 所有设备均配备了改进的传感器、扬声器和麦克风，作为黑色星期五促销，Echo Show 11提供11%折扣，Echo Dot Max提供10%折扣 [7] - Alexa+的卖点包括无需在每次命令后重复唤醒词，使对话更自然，并能连接Uber、OpenTable等外部服务为用户代劳 [10][11] - Alexa+尚未向公众开放，早期访问用户免费使用，但未来非Prime会员需支付每月19.99美元的费用 [11][12] - 公司于2025年7月宣布计划收购AI公司Bee，预示未来可能有更多融合该技术的硬件 [13] 谷歌Pixel 10系列智能手机 - 公司于2025年8月推出Pixel 10智能手机，深度整合其AI技术，具备实时翻译、基于文本的照片编辑和内置Gemini助手等功能 [14] - 基础款Pixel 10起售价799美元，Pro系列包括999美元的Pixel 10 Pro、1199美元的Pixel Pro XL和1799美元的Pixel 10 Pro Fold [15] - AI功能包括“Magic Cue”，可跨应用连接数据以呈现相关信息并建议操作，以及“Camera Coach”为拍照提供构图、灯光等建议 [16] - Pixel 10 Pro手机附带一年Google“AI Pro”计划订阅，该计划通常每月收费19美元，提供包括NotebookLM和Veo 3在内的多种AI工具 [17] - 所有Pixel 10型号在12月6日前优惠200至300美元，Pixel 10 Pro Fold在12月2日前优惠300美元 [17] Meta智能眼镜产品线 - 公司与EssilorLuxottica的合作推出了Ray-Ban Meta智能眼镜，用户可通过配备摄像头的眼镜拍照、播放音乐和查询地标信息 [18][19] - 2025年9月推出新版Ray-Ban Meta（第二代），电池续航提升一倍，相机改进，售价379美元，比前代贵80美元 [19][20] - 同年还推出面向运动员的Oakley品牌智能眼镜，399美元的Oakley Meta HSTN针对休闲运动员，499美元的Oakley Meta Vanguard针对极限运动爱好者 [20] - 公司还推出了799美元的Meta Ray-Ban Display眼镜，首次向公众提供带显示镜片的产品，并配有可利用神经技术进行手势控制的腕带 [21][22] - 购买Display眼镜需在Best Buy等商店预约线下体验，早期评价褒贬不一，赞扬其彩色显示屏和相机，但批评其高价格和功能限制 [22][23] - 黑色星期五促销持续至12月1日，Ray-Ban Meta（第一代）所有版本在多个渠道享受20%折扣，购买第二代和HSTN眼镜可享镜片20%折扣 [24] 其他AI硬件设备 - Friend公司推出129美元的AI挂坠Friend，搭载Google Gemini，可聆听周围对话并通过手机应用提供评论，旨在成为用户的朋友 [25][26] - Plaud公司推出Plaud Note录音器，外形似信用卡，具备超过30小时录音时间和60天待机电池，支持112种语言转录，配套应用由GPT-5等AI模型驱动，可生成详细摘要 [27][28] - 基础计划每月提供300分钟转录，专业计划每月8.33美元提供1200分钟，无限制计划每月19.99美元，设备可通过MagSafe磁铁附着手机 [29] - 公司还提供更小的Plaud NotePin版本，可作为磁吸针、夹子、腕带或项链佩戴，两款设备黑色星期五期间均享受20%折扣，圣诞节另有15%折扣 [30]

行业竞争格局变化 - OpenAI的主要合作伙伴微软与芯片巨头英伟达宣布，已与OpenAI的竞争对手Anthropic达成价值3500亿美元的"战略伙伴关系"，这一合作几乎使Anthropic在9月份的估值翻了一番[1] - 谷歌发布了其最新AI模型Gemini 3，在早期测试中表现已赶超ChatGPT，尤其是在与OpenAI上周刚刚发布的GPT-5.1模型对比时[1] - 市场对OpenAI能否维持其主导地位的看法出现分歧，一些分析师预计Anthropic和谷歌将继续削弱OpenAI的领先优势[6] 技术优势对比 - 在多模态处理能力方面，Gemini 3 Pro相比竞争对手建立了显著优势[8] - 在MMMU-Pro多模态基准测试中，Gemini 3 Pro得分为81.0%，超越GPT-5.1的80.8%[10] - 在ScreenSpot-Pro屏幕理解测试中，Gemini 3 Pro得分72.7%，大幅超越GPT-5.1的3.5%[10] - 在图像理解的逻辑推理测试Humanity's Last Exam中，Gemini 3 Pro得分37.5%，高于GPT-5.1的26.5%[10] - 在数学测试AIME 2025中，Gemini 3 Pro得分95.0%，略高于GPT-5.1的94.0%[10] 用户与供应链动态 - 谷歌Gemini应用已拥有6.5亿月度活跃用户，而ChatGPT的周活跃用户达到了8亿，统计口径不同但竞争对手用户增长势头明显[11] - 英伟达首次签约同意向Anthropic提供其AI硬件，这意味着OpenAI在算力资源上的优势可能会被削弱[13] 公司财务状况与战略 - OpenAI计划在未来几年内斥资超过1.4万亿美元用于数据中心建设，采取激进的资本支出策略[15] - 该公司每个季度仍在消耗数十亿美元的资金，这种策略可能会将华尔街的不确定性传导至私募市场[16] - 在激烈的竞争可能抑制潜在收入增长的情况下，为OpenAI的"天价估值"找到合理的支撑正变得越来越困难[17]

谷歌AI模型与产品进展 - 推出新一代图像生成与编辑模型NANO BANANA PRO [2] - 正式推出最新人工智能模型Gemini 3，其Pro版本在推理与多模态能力上实现前所未有的深度与细腻度，并在几乎所有主流AI基准上全面超越前代2.5 Pro [2] - 推出全新天气预测模型WeatherNext 2，运算速度较前代提升约8倍，可生成分辨率精细到1小时级别的预测结果 [3] 中国科技公司AI产品动态 - 蚂蚁集团发布全模态通用AI助手"灵光"，可在移动端实现自然语言30秒生成小应用，是业内首个全代码生成多模态内容的AI助手 [3] - 阿里巴巴正式宣布"千问"项目并上线App公测版，计划将地图、外卖、订票等各类生活场景接入 [3] - 月之暗面发布的Kimi K2 Thinking模型被AI搜索应用Perplexity接入，成为唯一被接入的国产模型 [11] 全球AI产业合作与投资 - 微软、英伟达与Anthropic宣布建立战略合作伙伴关系，Anthropic承诺采购价值300亿美元的Azure计算资源，并额外签约获取最高达1吉瓦的算力容量 [6] - 作为合作一部分，英伟达与微软分别承诺向Anthropic投资最多100亿美元与50亿美元 [7] - 商业和财务管理解决方案提供商Intuit与OpenAI签署一份为期多年的合作协议，合同总价值逾1亿美元 [6] - 日本人工智能初创企业Sakana AI以约4000亿日元的投后估值完成B轮融资，创下日本非上市初创企业的估值纪录 [7] 硬件与算力发展 - 英特尔副总裁高嵩表示，下一代AI PC平台已在研发中，首款基于Intel 18A制程工艺的客户端SoC将于明年1月的CES正式发布 [5] - 英伟达CEO黄仁勋在财报电话会上表示Blackwell芯片的销售远超预期，云端GPU已经全部售罄，算力需求正在加速增长 [11] - 埃隆・马斯克预测未来4~5年内，在太空部署和运行大规模AI系统的成本可能比在地球上更具成本效益，但英伟达CEO黄仁勋认为该方案目前仅是梦想 [8] 行业人才流动与监管动态 - 人工智能先驱Yann LeCun计划宣布离开Meta并创办一家新公司，Meta计划与LeCun就他的初创公司展开合作 [4] - 苹果明星设计师Abidur Chowdhury已从苹果公司离职，加入一家人工智能初创公司 [5][6] - OverDrive向俄亥俄州法院提起诉讼，指控OpenAI推出的AI文本生成视频应用Sora涉嫌商标侵权、不正当竞争及欺诈性商业行为 [4] - 法国检察官正在调查埃隆・马斯克的AI聊天机器人Grok发表否认大屠杀言论的指控 [13] 市场趋势与用户反馈 - 智能穿戴市场持续升温，AI眼镜、智能手表等产品网零额增长23.1% [14] - 微软推广Copilot AI遇冷，市场反馈显示用户对于AI模型全面渗透日常生活的想法并不买账 [10] - Perplexity AI与美国总务管理局GSA达成协议，美国政府所有联邦机构可以0.25美元的象征性资费获得其AI服务订阅 [9]

行业竞争格局 - Gemini 3在基准测试中表现超越ChatGPT及其他竞争对手 [1] - 此次胜利对谷歌而言是难得的成功 [1]

伯克希尔哈撒韦投资 Alphabet 的核心观点 - 伯克希尔哈撒韦在第三季度建仓 Alphabet，这符合其一贯投资拥有强大现金流的成熟企业的风格，而非因其前沿的量子计算业务 [2][3][5] - 投资 Alphabet 的主要理由是其核心广告业务的强劲增长和巨大现金流，量子计算等长期投资仅为潜在补充 [7][8] - 尽管量子计算取得显著进展，但 Alphabet 的股票估值（约19倍远期收益）和人工智能、云计算领域的增长动力使其成为一项稳健投资 [9][11][12] Alphabet 的量子计算业务 - Google 的 Willow 量子计算芯片运行了首个可验证的量子计算算法，速度比全球最快超级计算机快 13,000 倍 [6] - 公司在量子计算竞赛中拥有几乎所有竞争对手都无法比拟的资源，是该领域的顶级竞争者 [7] - 量子计算技术非常复杂，不符合伯克希尔偏好简单易懂业务的一贯投资哲学 [5] Alphabet 的核心广告业务 - 尽管业务已成熟，谷歌搜索收入在第三季度仍增长了15% [8] - 增长动力来自于生成式人工智能与传统搜索的整合 [8] - 强大的基础业务产生巨大现金流，这是伯克希尔投资时关注的重点 [8] 投资分析与估值 - 伯克希尔以每股约200美元的价格买入 Alphabet 股票，估值约为远期收益的19倍 [9] - 当前股价为299.66美元，市值达36160亿美元，当日涨幅3.53% [5] - 公司在人工智能和云计算领域拥有强劲发展势头，将推动其增长率 [11]

OpenAI接连遭遇两大冲击。 首先，本周OpenAI的主要合作伙伴微软(MSFT)与芯片巨头英伟达(NVDA.US)宣布，已与OpenAI的竞争对手Anthropic达成价值3500亿美元 的"战略伙伴关系"。这一合作几乎使Anthropic在9月份的估值翻了一番，标志着AI领域的合纵连横进入新阶段。 紧接着，谷歌(GOOG.US)发布了其最新、号称"最智能"的AI模型Gemini 3。在早期测试中，Gemini 3的表现已经赶超ChatGPT，尤其是在与 OpenAI上周刚刚发布的GPT-5.1模型对比时。 这一系列事件，使得自近三年前ChatGPT问世以来声名鹊起的OpenAI，其行业掌控力显得比以往任何时候都更加脆弱。 这些动向发生在一个市场情绪不稳的背景之下。本月早些时候，对人工智能（AI）泡沫日益增长的担忧曾引发了一场大规模的科技股抛售，分 析师们对天文数字般的估值与相对微薄的收入之间不断扩大的鸿沟感到不安。尽管英伟达周三公布的超预期财报重新点燃了投资者的热情，但 AI领域的最终格局仍充满未知。 OpenAI技术领先优势已不再？ 目前，市场对OpenAI能否维持其主导地位的看法出现了分歧。一些分析 ...

阿克曼第三季度交易动态 - 比尔·阿克曼在2025年第三季度未新建仓也未增持任何股票，而是减持了四只股票[2] - 其管理的Pershing Square对冲基金仅持有11只股票[1] - 在人工智能相关股票中，第三季度减持了优步0.1%的股份，并大幅减持了Alphabet A类股超过519,000股，减持比例约为9.7%[4] Alphabet公司财务与市场表现 - Alphabet第三季度营收达到1023亿美元，同比增长16%，收益飙升33%至约350亿美元[8] - Alphabet A类股当前价格为299.58美元，市值达36160亿美元，当日涨幅3.50%[6] - 自2023年第一季度末以来，Alphabet A类股股价已大幅上涨[5] 华尔街分析师观点 - 标准普尔全球在11月调查的66名覆盖Alphabet的分析师中，无一人建议卖出该股票[7] - 华尔街对Alphabet极度看好，12名分析师给予A类股“强力买入”评级，45名分析师给予“买入”评级，仅9名分析师建议持有[8] Alphabet人工智能业务进展 - 谷歌Gemini大语言模型目前拥有超过6.5亿月活跃用户[9] - 生成式AI功能（如AI Overviews）的引入推动了谷歌搜索业务的发展[9] - 谷歌云业务的增长正在加速，主要受益于人工智能的推动[9] Alphabet未来增长驱动力 - 谷歌Gemini 3.0的推出预计将助力谷歌云业务，智能体AI的普及有望吸引更多客户[11] - Waymo自动驾驶部门已在美国五个城市提供自动驾驶叫车服务，并计划扩展至另外11个美国城市和伦敦[11] - 谷歌量子AI部门已实现两项重要量子计算里程碑，目标在未来十年内交付可广泛应用的大规模量子计算机[12]

核心观点 - 谷歌DeepMind聘请波士顿动力前CTO Aaron Saunders，标志着公司在具身智能领域的战略深化，旨在解决AGI在物理世界落地的硬件问题 [2][3][8] - 此次人才流动反映了机器人行业从追求高机动性向发展通用操作能力的范式转移，谷歌正通过整合顶尖硬件人才与Gemini AI系统，试图打造类似安卓的机器人操作系统 [9][11][13] - 行业竞争格局发生变化，中国公司如宇树科技在四足机器人供应链成本优势显著，但谷歌DeepMind仍将战略重心放在AI"大脑"的研发上 [14][15] 人才战略与行业意义 - Aaron Saunders于本月初正式加入DeepMind担任硬件工程副总裁，其核心任务是"负责任地解决具身智能问题" [8][9] - 此次招聘是DeepMind CEO Demis Hassabis宏大愿景的关键部分，旨在将Gemini打造为可跨身体构型工作的机器人操作系统 [11][13] - 谷歌与波士顿动力存在历史渊源：Alphabet于2017年将波士顿动力出售给软银，后者又转售给现代汽车，时隔8年后谷歌重新引入其核心技术高管 [5][6] 技术范式与行业趋势 - 机器人领域正从"去任何地方"（高机动性）向"做任何事情"（通用操作能力）转型 [9] - 制造足式机器人的组件和专业知识日益普及，美国公司如Agility Robotics、Figure AI、1X及特斯拉均在研发人形机器人 [14] - 中国公司宇树科技在面向制造业和建筑业的四足机器人供应方面已超越波士顿动力，成为全球最大供应商 [14] 公司战略定位 - DeepMind强调其战略重心在于AI"大脑"而非硬件，Hassabis对宇树科技表示印象深刻但更关注Gemini的多模态能力 [15] - 公司采用类似安卓的开放策略，目标是构建可适配不同身体构型（包括人形与非人形）的通用AI系统 [11][13] - Hassabis预测AI驱动的机器人技术将在未来几年迎来"突破性时刻"，此次高管招聘被视为实现该目标的关键拼图 [15]