市场对AI的恐慌性抛售 - 追踪微软、Palantir、Salesforce等顶级软件股的iShares Expanded Tech-Software Sector ETF (IGV) 年初至今下跌22% [2] - 市场恐慌源于投资者担心OpenAI和Anthropic等公司的新AI工具可能颠覆既有的软件即服务模式 [2] - 尽管尚无迹象表明AI对主要软件业务造成重大冲击，但该行业历史上昂贵的估值已被大幅压缩 [2] 历史先例：Alphabet对ChatGPT的反应 - OpenAI于2022年11月30日发布ChatGPT，投资者立即意识到这是一项颠覆性创新 [4] - Alphabet及其投资者将此视为对谷歌搜索业务的最大挑战 [4] - 为应对ChatGPT，Alphabet宣布进入“红色警报”状态，并于2023年2月推出类似聊天机器人Bard [5] Alphabet的初期挫折与后续复苏 - 在初期演示中，Bard给出了一些错误答案，导致Alphabet股价在单日交易中暴跌8% [5] - 公司随后重组，合并了其两个AI实验室Google Brain和DeepMind，并最终推出了最新的LLM模型Gemini [8] - 许多观察者认为Gemini优于ChatGPT的最新模型，这成为公司股价近期突破的一个主要原因 [8] 当前软件行业的启示 - 当股票因非基本面原因（如市场情绪）而抛售时，逢低买入通常会获得回报 [9] - 新科技带来的威胁常常被夸大或缺乏依据，行业颠覆和用户习惯改变需要时间 [9] - 整个软件板块因纯粹的AI恐慌而出现超过20%的抛售似乎过度，对一些股票进行逢低买入未来可能获得回报 [10] 相关业务的韧性表现 - 即使AI聊天平台不断发展，谷歌搜索业务仍保持韧性并持续实现稳定增长 [8]

UNITED STATES SECURITIES AND EXCHANGE COMMISSION Washington, D.C. 20549 ___________________________________________ FORM 10-K ___________________________________________ (Mark One) ☒ ANNUAL REPORT PURSUANT TO SECTION 13 OR 15(d) OF THE SECURITIES EXCHANGE ACT OF 1934 For the fiscal year ended December 31, 2025 OR ☐ TRANSITION REPORT PURSUANT TO SECTION 13 OR 15(d) OF THE SECURITIES EXCHANGE ACT OF 1934 For the transition period from to . Commission file number: 001-37580 ____________________________________ ...

纳斯达克100指数纳入规则修订提案 - 纳斯达克交易所计划修订其旗舰指数纳斯达克100的纳入规则 拟设立“快速准入”机制 将大型新股纳入指数的等待时间从现有的至少三个月大幅缩短至上市后首个15个交易日结束后 [1][3] 新规具体内容与资格标准 - 新规适用于市值能跻身纳斯达克现有指数成分股前40名的新上市公司 此类公司将获得指数加速纳入资格 [3] - 符合条件的企业仅需提前至少五个交易日发出通知 在上市满15个交易日后便可纳入相关指数 同时将免除常规的上市时限与流动性相关要求 [3] - 通过该机制新纳入的成分股不会取代现有成分股 而是暂时增加指数成分股数量 待下一次年度成分股调整时再做统筹 此处理方式与分拆上市企业的纳入规则一致 [3] 新规推出的市场背景与潜在影响 - 新规提案推出的市场背景是新股上市及大型公司上市活动异常活跃 埃隆·马斯克旗下SpaceX、人工智能初创公司Anthropic等企业已披露IPO计划 [3] - 2026年有望迎来一批估值达数千亿美元的人工智能科技巨头启动上市流程 新规将为这类大型企业纳入指数提供高效通道 [3] - 加快大型公司的纳斯达克指数纳入速度 将推动纳斯达克打造更完善的市场生态系统 能为大型科技公司带来更优的流动性 并借助被动持股效应缩小其股票买卖价差 [4] - 此前因缺乏加速机制 部分大型新上市公司迟迟未纳入指数 常导致指数与整体市场发展脱节 新规是对投资者期待指数及时反映新股纳入市场影响这一需求的回应 [4] 纳斯达克交易所与纳斯达克100指数的市场地位 - 纳斯达克是美国科技巨头的首选上市交易所 拥有Alphabet、英伟达等一众万亿美元市值的企业 [4] - 纳斯达克旗下的纳斯达克100指数汇集了交易所内的头部企业 是全球投资者和分析师密切关注的重要指数 更是科技行业与成长型企业发展状况的关键晴雨表 [4]

美股市场表现与分化 - 隔夜美股市场出现显著分化 道琼斯指数逆势上涨0.53% 而纳斯达克指数暴跌1.51% 标普500指数连跌两日[1] - 市场分化反映市场正在对科技股业绩持续性及美国经济健康状况两个核心问题投下严肃投票[1] 科技股面临业绩验证压力 - 明星芯片公司AMD因一季度业绩展望不及预期 股价单日重挫超过17% 并拖累整个半导体板块[3] - 市场对AI的投资热情正从狂热期进入严苛筛选期 开始区分该领域的胜负者 更关注AI产品带来的实际收入及增长的可持续性[3] - 市场情绪从软件股蔓延至硬件股 任何财报数据的疑虑都可能引发剧烈抛售[3] 美国经济数据发出警报 - 美国1月ADP就业数据显示私营部门仅新增2.2万个岗位 远低于预期的4.5万个[3] - 该数据描绘出近乎停滞的劳动力市场图景 给认为美国经济可无视高利率强劲增长的乐观预期泼了冷水[3] - 数据可能使美联储政策更加谨慎 并引发市场对企业盈利宏观基础的担忧[3] 对A股市场的潜在影响与策略 - 美股科技股及芯片板块波动 短期内会对A股相关的半导体、AI算力等板块形成情绪压制[4] - 需区分外部情绪传染与自身产业逻辑逆转 对于有订单、有技术的核心公司 情绪波动可能带来机会[4] - 全球资金风格偏好可能从大市值成长股向价值股和国际市场轮动 去年国际市场表现几乎是美国的两倍[4] - 估值合理、增长稳定、受外部情绪影响较小的A股板块 如部分高端制造、消费及受益于国内政策的领域 可能获得相对优势[4] - 市场进入看报表阶段 投资策略应升级 需严格审视持仓公司的业绩兑现能力及估值安全边际 减少对纯粹主题概念的依赖[5] 后续关键观察点 - 市场将重点关注即将公布财报的谷歌和亚马逊 其业绩和指引将成为检验科技巨头盈利能力及消费者线上活力的试金石[5] - 这些财报结果将直接影响全球科技板块的情绪锚[5]

报告行业投资评级 * 报告未对行业或公司给出明确的投资评级 报告的核心观点 * 海外闭源模型（Claude, Gemini, GPT）在综合能力上仍占据领先地位，但国产大模型正从“跟跑”向“并跑”阶段加速演进，在部分领域（如代码生成）已实现超越[23][24] * 大模型行业竞争格局呈现结构性差异：闭源阵营是“海外领先、国产追赶”，而开源阵营则是“国产主导、海外式微”[24] * 2025年大模型发展的关键趋势包括：多模态与推理能力突破、智能体（Agent）崛起与生态重构、混合专家（MoE）架构成为主流、以及中国开源模型在全球开源社区占据半壁江山[16] 2025年关键进展总结 * **全景图**：报告展示了涵盖通用、多模态、行业等领域的“2025年最值得关注的中文大模型全景图”，以及覆盖通用和垂直领域的“国内智能体产品全景图”[11][13] * **发展脉络**：自ChatGPT发布以来，大模型发展经历了“百模大战与多模态萌芽”、“多模态爆发与推理突破”、“智能体崛起与生态重构”三个时期[16] * **关键事件**：2025年1月深度求索发布的DeepSeek-R1开源推理大模型以超高性价比引爆全球；中国开源模型（Qwen3, DeepSeek, GLM等）在全球开源社区已占据半壁江山[16] * **竞争动态**：根据2025年全年月度测评，国内榜首位置在Kimi、DeepSeek、Qwen、豆包等模型间频繁更替，竞争激烈[18] 2025年年度测评结果与分析总结 * **总榜排名**：在2025年年度中文大模型基准测评总榜中，海外闭源模型Claude-Opus-4.5-Reasoning以68.25分位居榜首，Gemini-3-Pro-Preview（65.59分）和GPT-5.2（64.32分）紧随其后；国内最佳开源模型Kimi-K2.5-Thinking（61.50分）和最佳闭源模型Qwen3-Max-Thinking（60.61分）分列全球第四和第六[23][45] * **模型能力格局**：通过PCA分析，报告将模型划分为“综合能力待提升区”、“全能稳健型”（右上，侧重长链路规划与精准执行）和“硬核理科型”（右下，侧重深度思考与逻辑计算）等区域[41][42] * **六大任务国内Top3**： * 数学推理：Qwen3-Max-Thinking (国内第一，80.87分) * 科学推理：DeepSeek-V3.2-Thinking (国内第一，71.37分) * 代码生成：Kimi-K2.5-Thinking (国内第一，53.33分) * 智能体任务规划：Qwen3-Max-Thinking (国内第一，70.13分) * 精确指令遵循：ERNIE-5.0 (国内第一，37.53分) * 幻觉控制：GLM-4.7 (国内第一，83.85分)[43] * **海内外对比分析**： * 数学推理：国内头部模型（Qwen3-Max-Thinking）已追平海外最佳（Gemini-3-Pro-Preview，均为80.87分），但国内整体梯队靠后[52] * 代码生成：国产模型表现亮眼，Kimi-K2.5-Thinking（53.33分）超越海外最佳Grok-4（49.51分），尤其在Web Coding子任务上优势明显[56][60] * 智能体任务规划：海外头部模型（GPT-5.2，81.39分）优势显著[62] * 精确指令遵循与幻觉控制：海外头部模型领先优势显著，是国内模型的短板[64][70] * **开闭源对比分析**： * 闭源模型在科学推理、幻觉控制、精确指令遵循等任务上全方位领先[74][78][80][81] * 开源模型在推理能力上持续追赶，并在代码生成任务上实现头部突破，Kimi-K2.5-Thinking（53.33分）领先所有闭源模型[74][84] * **性价比与效能**：国内模型较海外模型具有更高的性价比；海外推理模型的推理效能整体上显著领先于国内推理模型[90][93] * **代表性模型**： * **Kimi-K2.5-Thinking**：优势在于代码生成（尤其是Web Coding）和智能体任务规划能力，需提升精确指令遵循和幻觉控制[96] * **Qwen3-Max-Thinking**：优势在于复杂推理（数学推理80.87分）和智能体任务规划，需提升幻觉控制、精确指令遵循和代码生成能力[100] * **评测一致性**：SuperCLUE基准测评成绩与人类评估（以LMArena为代表）具有高度一致性，皮尔逊相关系数为0.8239[102] SuperCLUE中文竞技场介绍总结 * **平台性质**：大模型中文竞技场是一个于2025年10月推出的交互式大众投票匿名评测平台，通过用户直接投票和Bradley-Terry模型计算排名[106] * **四大板块**：包含编程、图像、视频、音频四大竞技场，下设共7个具体竞技场模式（如前端网页、文生图、文生视频、语音合成等），共有84个大模型参与评测[106] * **各板块排行榜前列**： * **编程竞技场**：Claude-Opus-4.5-Reasoning排名第一，Kimi-K2.5-Thinking国内第一[109] * **图像竞技场**：图像编辑和文生图榜首均为Gemini-3-Pro-Image-Preview[111][112] * **视频竞技场**：文生视频、图生视频、参考生视频榜首分别为Veo 3.1、可灵2.5 Turbo、Veo 1.1[114] * **音频竞技场**：讯飞超拟人语音合成排名第一，Doubao-Seed-TTS 2.0第二[115] SuperCLUE专项测评基准介绍总结 * **Agent系列基准**： * **EmbodiedCLUE-VLA（具身智能）**：Gemini-3-Pro-Preview以79.61分领跑，字节跳动的Doubao-Seed-1.8-251228以75.24分取得国内第一[122][123] * **SuperCLUE-DeepSearch（深度搜索）**：GPT Agent以74.29分居首，华为的盘古R.7211模型以73.33分位列国内第一[128] * **AgentCLUE-Mobile（手机GUI Agent）**：中兴通讯的Nebula-GUI-V2以92.27分排名第一，字节跳动的Doubao-Seed-1.6-thinking-250715以89.86分紧随其后[132][133] * **AgentCLUE-CUA（Computer Use Agent）**：阿里巴巴的qwen3-vl-235b-a22b-thinking以87.37分排名第一[138] * **SuperCLUE-DeepResearch（深度研究）**：OpenAI的Deep Research产品以76.37分位居榜首，月之暗面的Kimi Researcher以58.65分位于国内第一[143][144] * **核心发现**：在各类Agent测评中，模型在不同任务上表现差异显著，头部与尾部模型能力差距巨大，且国内头部模型在多个领域已能媲美国际顶尖模型[124][133][135][144]

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公募基金与私募产品动态 - 2026年以来公募基金分红金额同比大幅提升，已分红逾330亿元，其中权益类基金分红占比近八成，分红力度加大是行业高质量发展趋势[1] - 私募MOM产品在2025年备案数量创下历史新高，但近期新增备案已被监管叫停，主要原因是监管部门担忧该业务在实践中可能沦为“通道”，偏离主动管理[1] 能源与电力数据 - 2025年中国全社会用电量历史性突破10万亿千瓦时，相当于美国全年用电量的两倍多，高于欧盟、俄罗斯、印度和日本全年用电量的总和[1] - 从2015年约5.5万亿千瓦时到2025年突破10万亿千瓦时，10年间用电量近乎翻倍[1] 人工智能与半导体产业 - 中国AI产业进入商业验证与规模化应用新阶段，但国产芯片在英伟达生态高墙下仍面临“卡脖子”困境[2] - 国产AI发展路径转向通过芯片与模型的“双向奔赴”和联合优化来提升系统效率与场景贴合度，以加速应用落地[2] - 美股半导体指数大跌4.4%，AMD在发布业绩后股价暴跌17%，创8年最大日跌幅[10] 消费与制造业热点 - 为迎接2026年美加墨足球世界杯，义乌的世界杯相关订单生产已进入“冲刺期”，有巴西采购商计划采购五千到一万件球服[2] 加密货币市场波动 - 比特币一度跌破72,000美元，为15个月以来最低，从去年10月的高位已下跌约42%[3][4] - 市场分析认为比特币正经历“信仰危机”，若无法守住72,000美元，可能跌至68,000美元甚至2024年低点[3][4] - 比特币日内跌逾5%至7.2万美元附近，以太坊跌超5%，创九个月新低[11] 大型科技公司财报与计划 - 谷歌母公司Alphabet第四财季营收1,138.3亿美元，同比增长18%；净利润344.55亿美元，同比增长29.8%[4] - 公司四季度大模型Gemini月活用户数超过7.5亿，上一季度超过6.50亿[4] - 公司预计2026年资本开支1750亿至1850亿美元，高于分析师预期的1195亿美元[4] 半导体行业并购 - 德州仪器宣布将以75亿美元收购美国芯片公司芯科科技，芯科科技股东每股将获得231美元现金，交易预计在2027年上半年完成[5] 上市公司监管与公司治理 - 八一钢铁因在2022年至2024年期间与控股股东发生未披露的非经营性资金往来，导致定期报告存在重大遗漏，被新疆证监局责令改正、警告，并合计处以1050万元罚款（公司300万元，控股股东400万元，相关责任人350万元）[5] - 电科数字董事长、法定代表人江波及董事于开勇因工作变动原因辞职，辞职后将不再担任公司任何职务[5] 上市公司资本运作 - 凯普生物持股6.21%的股东云南众合之计划减持公司股份不超过1939.5万股，占公司总股本的3%[6] - 长安汽车正筹划以10亿至20亿元回购公司A股和B股股份，其中A股回购金额不低于7亿元且不超过14亿元，B股回购金额不低于3亿元且不超过6亿元，回购用途为减少注册资本[7][8] 支付牌照与资产转让 - 东方付通100%股权以1.82亿元底价挂牌转让，其核心价值在于持有的储值账户运营Ⅰ类牌照，新股东需在2026年6月21日前完成至少1亿元的增资和牌照续展材料递交工作[9] 上市公司业绩预告 - 康泰医学预计2025年度归母净亏损1700万至3300万元，较上年同期亏损7790万元有所减亏，主要原因是预计计提的存货减值准备金额较上年减少[9] 美股与全球金融市场 - 美股三大指数收盘涨跌不一，道指涨0.53%，纳指跌1.51%，标普500指数跌0.51%[10] - 市场出现板块轮动，资金从软件、半导体、AI板块流向能源、材料等板块，大型科技股严重跑输[10] - 美国30年期美债收益率涨2个基点至4.92%，2年期美债收益率微跌1个基点至3.56%，美元指数上涨0.3%[10] - 现货黄金一度重回5000美元/盎司上方但未能守住，最终上涨0.3%；现货白银上涨3%[12] 其他行业新闻 - 美国耶鲁大学与密苏里大学科学家研发出一种锰基催化剂，可高效将二氧化碳转化为甲酸盐[3] - 水贝贵金属报价平台“水贝会”小程序因需配合微信平台规则更新而暂停服务，进行资料更新与重新审核[4]

高空风能发电技术概述 - 高空风能发电技术正从实验边缘迈向商业开发阶段，在欧洲和美国表现尤为明显 [1] - 该技术摒弃笨重的混凝土基础，依靠运行在离地数百米高空的系留风筝捕捉传统风机难以企及的高空风能 [1] - 其核心工程难题在于如何自动且可靠地控制飞行装置，同时提供电网可调度的稳定功率输出 [1] 技术原理与物理优势 - 高空风能的核心优势基于物理原理：风速是高度的函数，在300米至500米高空，平均风速远高于地面且分布更均匀稳定 [1] - 风筝通过在空中进行高速横风运动获取的功率密度远高于静态系缆，必须快速切割气流来产生巨大牵引力 [2] - 发电过程采用“泵送循环”：放线阶段风筝以“8”字形飞行产生牵引力发电，收线阶段以极少能耗收回系缆，两个阶段通常分别持续80秒与20秒 [2] 系统构成与材料创新 - 与传统使用数千吨钢材和混凝土的150米级风机相比，AWE系统主要由轻质复合材料翼型和高强度系缆组成，本质是用主动控制算法取代被动材料约束 [3] - 系统完全依靠复杂自主飞控软件驱动，每秒进行数百次数据计算，算法需实时融合系缆张力、风速及空间坐标，精准控制风筝以在每次旋转中产生高达2.5吨的拉力 [3] - 德国莱茵集团的测试设备翼展达40米，总重量仅为80公斤，采用迪尼玛系缆，其强度高于同尺寸钢索但重量不足其十分之一 [3] 部署与运营优势 - AWE系统具备极低的隐含碳足迹和极速部署灵活性，据称可在24小时内完成安装并带到任何地方 [4] - 系统不需要建造昂贵、耗时耗力的涡轮机基础，对景观的破坏性远小于风力涡轮机 [4] - 系统能产生清洁能源，且不需要燃料供应链来维持运行 [4] 当前发电能力与储能 - 测试风筝可飞至约400米高空，然后收回至约190米，产生约30千瓦的电力用于存储 [3] - 产生的电力储存在电池中，类似于太阳能光伏系统 [3] 行业参与者与发展阶段 - 在欧洲，德国SkySails电力公司正推进配备自动驾驶仪的智能风筝，德国EnerKite与瑞士TwingTec等公司则深耕自主模块化系统 [6] - 在美国，谷歌母公司“字母表”旗下的Makani项目虽已于2020年终止，但其长达13年的研发积累为美国能源部与先进能源研究计划局提供了宝贵的高强度空气动力学数据与机载飞控系统研究经验 [6] - 高空风能正处于从物理可行性转向“电网级可靠性”的关键转折点 [6] 应用前景与待解挑战 - 该技术在土地可用性不足、成本过高或物流受限的地区具有独特优势 [6] - 下一步仍需攻克设备长期可用性、空域监管审批以及复杂环境下的系统自愈性等挑战 [6] - 实现与现有电网的无缝集成是技术从实验室走向广泛应用的关键 [6]

公司业绩与市场反应 - Alphabet 2024年第四季度业绩全面超出华尔街预期 包括营收 每股收益和云业务 [1][2] - 尽管业绩超预期 但公司股价在盘后交易中持续下跌 显示市场对人工智能基础设施支出高度敏感 [1][2] - 公司预计2026年资本支出将在1750亿至1850亿美元之间 该预测上限较2025年支出水平增加超过一倍 [2] 资本支出规划与行业对比 - Alphabet 2026年资本支出预测远超其超大规模云计算同行 重新设定了市场对年度支出的预期 [3] - 微软未提供具体年度预测 但表示本季度资本支出将“环比下降” 其最新报告期支出为375亿美元 [4] - Meta预计2026年资本支出在1150亿至1350亿美元之间 其预测上限较去年722亿美元支出几乎翻倍 [4] - 分析师预计亚马逊2025年资本支出约为1245亿美元 2026年将增长18%至1466亿美元 [5] 人工智能投资背景与市场担忧 - 华尔街目前对额外的AI支出特别敏感 尽管科技股财报积极 但软件板块在过去三个月市值整体下跌30% [5][6] - 市场担忧AI工具可能颠覆现有软件工具 并使得高额支出风险增加 [6] - 科技公司正竞相建设更多基础设施 以满足客户对AI服务的需求 [7] 云业务与AI增长动力 - 谷歌云部门（承载大部分AI产品和服务）第四季度末的积压订单额环比激增55% 同比增长超过一倍 达到2400亿美元 [8] - 谷歌云收入同比增长近48% [8]

Alphabet 2026年资本支出计划与AI需求 - Alphabet计划在2026年投入1750亿至1850亿美元的资本支出 以应对AI需求 该投资被管理层视为对持续AI需求的直接回应 而非单纯的雄心 [1][2][3] - 公司正面临产能压力 预计供应紧张将持续至2026年的大部分时间 原因是训练、推理和企业工作负载持续增长 [4] - 资本支出中约60%用于服务器 40%用于数据中心和网络 同时公司持续进行效率优化 [18] Gemini业务进展与市场采用 - Gemini正从功能层转向运营层 其直接API每分钟处理的token数量超过100亿个 较上一季度的70亿个有所增长 [1][5] - Gemini应用月活跃用户超过7.5亿 Gemini Enterprise在约四个月内已售出超过800万个付费席位 [5] - 超过12万家组织正在使用Gemini 前20大SaaS公司中的95%以及前100大中的超过80%已将Gemini集成到其产品或工作流中 [6] 企业级AI采用与SaaS整合 - 管理层将Gemini定位为赋能层而非破坏性力量 成功的SaaS公司正将Gemini深度集成到关键工作流中 以改善产品体验、驱动增长或提升组织效率 [7][8] - Google Cloud积压订单额达到2400亿美元 环比增长55% 云业务收入增长48%至177亿美元 主要受企业AI基础设施和解决方案推动 [5][13] 广告与核心业务表现 - 第四季度综合收入达到1138亿美元 同比增长18% Google Services收入为960亿美元 [5][13] - 搜索收入同比增长17% 由零售、金融和健康领域推动 AI概览和AI模式延长了会话时长和复杂性 AI模式查询平均时长是传统搜索的三倍 [12] - 广告商在第四季度使用Gemini创建了近7000万个创意素材 Gemini的改进显著提高了广告相关性并减少了无关展示 [11][13] YouTube增长与商业化 - YouTube年度总收入（广告和订阅）超过600亿美元 第四季度增长由直接响应广告驱动 订阅收入在YouTube Music和Premium推动下增长 [14] - 公司在Shorts、联网电视格式和可购物广告体验方面势头强劲 包括允许观众浏览产品并将购买链接发送至手机的互动横幅广告 [15] 智能体商务与未来方向 - 公司正推动智能体商务发展 使AI系统从推荐引擎转变为交易促进者 2025年的重点是基础工作 包括与合作伙伴开发通用商务协议 [8][9] - 下一阶段是将这些能力直接集成到Gemini、AI模式和搜索中 消费者将能够在对话体验中完成从发现到购买的过程 [9][10] 合作伙伴关系与运营挑战 - Alphabet确认与Apple深化合作 成为其首选云提供商 并共同开发基于Gemini技术的下一代基础模型 该合作扩展了公司的AI生态足迹 [16] - 电力供应、数据中心建设时间表和组件交付周期将决定公司将需求转化为实际部署产能的速度 计算能力是当前主要的运营挑战 [17][19]