核心观点 - 谷歌旗下Gemini人工智能模型的性能升级正持续拉动公司营收增长，其API授权业务在过去一年实现爆发式增长，并有望提振谷歌云核心服务器销售及基于模型的软件销售业务 [2][11] - 投资者将密切关注谷歌于2月4日发布的四季度财报，以判断其在人工智能领域的巨额资本开支是否开始产生回报 [2][11] 业务增长与财务影响 - **Gemini API调用量激增**：自今年3月Gemini 2.5版本发布以来，其接口调用量从约350亿次一路攀升至8月的约850亿次，实现翻倍增长 [3][12] - **带动关联业务收入**：客户在人工智能业务上的投入往往会带动其在谷歌云存储、数据库等其他产品上的支出，从而对谷歌云的拉动效应远超API销售本身 [2][6][15] - **资本开支计划**：谷歌去年秋季披露计划投入910亿至930亿美元用于资本开支（包括支持AI业务），这一规模几乎是2024年525亿美元资本开支的两倍 [2][11] 产品发展与市场表现 - **Gemini企业版用户增长**：该产品目前已拥有遍布1500家企业的800万用户，同时线上注册用户突破100万 [3][12] - **版本迭代与市场反响**：早期Gemini模型市场反响平平，但Gemini 2.5版本推出后收获开发者广泛好评，引发用户需求激增；去年11月发布的Gemini 3版本同样收获市场热烈反响 [5][13][14] - **客户评价褒贬不一**：根据对客户及顾问的采访，对Gemini企业版的评价并非一边倒好评，满意与不满意的客户比例几乎对半开 [4][13] - **正面案例**：法律AI初创公司Harvey称其帮助很大；毕马威内部调研显示83%的员工对产品感到满意 [7][16] - **负面反馈**：有客户反映其在执行特定任务或定制化应用开发（如开发邮件摘要智能体）时表现力不从心 [7][8][16][17] 盈利能力与战略挑战 - **利润率改善路径**：初代Gemini模型（1.0和1.5）利润率为负值；Gemini 2版本利润率时好时坏；Gemini 2.5凭借性能升级实现盈利（仅覆盖代币服务成本）；截至去年年中，Gemini系列模型的综合利润率刚刚由负转正，但仍远低于谷歌云业务整体利润率 [6][14] - **核心战略挑战**：公司面临如何说服企业客户为其基于AI模型开发的高端软件（如Gemini企业版）付费的挑战，这类软件被视为提升AI业务利润率的关键抓手 [3][12] - **平台定位的双刃剑效应**：谷歌云更偏向“开发者平台”，企业客户可能选择利用其便捷性自主开发定制化智能体，这反而可能制约Gemini企业版等上层软件产品的销售 [5][13]

谷歌Gemini AI模型业务表现 - 谷歌Gemini AI模型的业务销售量在过去一年激增 [2] - Gemini API调用量已增长逾一倍，达到850亿次 [2]

市场与投资主题 - 成长股持续引领市场上涨 是构建投资组合的良好选择[1] 英伟达 (NVIDIA) - 作为人工智能建设浪潮的最大受益者 公司拥有广阔的长期增长前景[2] - 人工智能数据中心支出持续增加 其图形处理器仍是支持AI工作负载的主要芯片[2] - 在GPU领域占据约90%的市场份额 其CUDA软件平台和NVLink互连系统构筑了宽阔的护城河[2] - 当前股价为186.51美元 市值达4.5万亿美元 毛利率为70.05%[3][4] 字母表 (Alphabet) - 作为不依赖英伟达的AI数据中心运营商 在AI竞赛中拥有巨大优势[5] - 拥有最完整的AI技术栈 使用自研定制AI芯片训练其领先的大语言模型Gemini[5] - Gemini已融入包括谷歌搜索在内的全线产品 带来稳定的查询和收入增长[6] - 谷歌云部门上季度收入增长34% 随着客户开始使用其张量处理单元运行AI工作负载 AI增长刚刚起步[6] Pinterest - 公司估值具有吸引力 前瞻市盈率约为12.5倍 上季度收入增长17%[6] - 已转型为AI驱动的发现购物平台 其视觉搜索功能可识别照片中的物品并提供直接购物链接[6] - 当前股价为25.91美元 市值为180亿美元 毛利率为79.99%[7][8] - 其Performance+套件帮助广告商创建更好的活动 改进定位 并识别高购买意向用户以提高转化率[8] Toast - 公司是软件即服务领域卓越的增长典范 成为中小型餐厅运营商的宝贵合作伙伴[9] - 上季度年度经常性收入增长30% 使用其解决方案的新门店数量增长23%[10] - 通过向大型连锁店和国际市场等相邻市场扩张 未来仍有大量增长空间[10] e.l.f. Beauty - 公司在消费领域拥有引人注目的增长前景 其同名品牌在大众化妆品市场占据份额并获得大量货架空间[11] - 当前股价为89.99美元 市值为54亿美元 毛利率为66.54%[12] - 未来几年最大的增长动力来自近期收购的Rhode品牌 该高端护肤品牌在不到三年内销售额增长至超过2亿美元[13] - 随着Rhode品牌近期在LVMH旗下的丝芙兰上市 公司将有机会在未来几年大幅增加其分销渠道 产品种类和品牌知名度以推动增长[14]

核心观点 - Google Research发现一种极其简单的提示词技巧——将输入问题重复一遍，能显著提升主流大语言模型在非推理任务上的准确率，最高提升达76个百分点，且几乎不增加延迟或成本，堪称“免费午餐” [1][2][5] 技术发现与效果 - 在要求模型不进行显式推理、只给直接答案的非推理任务中，简单的“提示词重复”在70组正面对比中，赢了47组，输了0组，其余为平局 [5][7] - 在名为“NameIndex”的精确检索测试中，Gemini 2.0 Flash-Lite的准确率从21.33%飙升至97.33%，提升76个百分点 [1][7][28] - 该技巧主要适用于信息检索、抽取、分类及简单问答等非推理任务，但不适用于需要逐步推导的复杂推理场景 [31][32][39] 技术原理 - 效果提升源于Transformer架构的“因果盲点”：模型严格从左到右处理文本，无法在阅读时“回头看”后续信息 [9][10][13] - 重复输入提示词（<QUERY><QUERY>）使得模型在处理第二遍内容时，能“注意”到第一遍的完整信息，从而获得一种“类双向注意力”效果，更准确地对齐任务上下文 [14] 效率与成本优势 - 提示词重复带来的用户感知延迟几乎可忽略不计，因为模型处理输入内容的“预填充”阶段是高度并行的，现代GPU能高效处理 [18][22][23][24] - 该技巧不会让生成的答案变长，也不会让大多数模型的“首字延迟”变慢 [25] - 这意味着开发者无需为追求准确率而升级到更大、更贵、更慢的模型，轻量级模型经此优化后，在检索任务上可打平甚至超越未优化的顶配模型 [26][27][29] 应用边界与安全影响 - 该技巧与需要逐步思考的“思维链”方法结合时效果不佳，在28次测试中仅赢5次、输1次、平22次，推测因推理模型自身会复述题目，人工重复可能打断其思路 [33][34][37][38] - 重复可能放大某些指令的显著性，需警惕其潜在安全风险，例如“重复注入”攻击可能更容易让模型突破安全护栏 [40][41][43] - 反过来，该机制也可用于增强防御，例如在系统提示词中重复安全规则，可能成为一种低成本的模型加固方式 [44][45]

公司核心优势与基本面 - Alphabet (Google母公司) 的成就不仅源于人工智能，更基于其异常强劲的基本面，包括双位数营收增长、显著的自由现金流以及超越多数大型同行的运营利润率 [1] - 公司搜索引擎占据90.8%的市场份额，这种市场控制力为其提供了竞争优势，推动营收从2020财年的1820亿美元增长至2025财年预计的4000亿美元 [4] - 在最近2025财年第三季度，公司报告了首个单季营收超过1000亿美元的季度，总营收达到1023亿美元，同比增长16%，每股净收益同比增长35%至2.87美元 [5] 人工智能整合与应用 - 谷歌与人工智能的故事始于2017年，公司已将AI深度整合至Gmail等产品中，通过智能回复、智能撰写、高级垃圾邮件过滤等功能提升体验 [4] - 谷歌云是另一个盈利部门，其营收增长34%至152亿美元，运营利润率达到23.7%，超过70%的现有云客户正在采用其AI产品 [6] - 由企业AI需求驱动，谷歌云的积压订单现已达到1550亿美元 [6] - 公司相信，由生成式AI驱动的新工具可能提升YouTube的长期货币化潜力 [7] 各业务部门表现 - 谷歌云业务正在签署更多客户、达成更大交易并建立更深层联系，营收增长主要由企业AI需求推动 [6] - YouTube广告营收增长15%，由直接响应和品牌支出共同驱动 [7] - 公司几乎所有业务部门都实现了增长，尽管在AI领域进行了大量投资，但仍实现了稳健的运营杠杆 [5] 市场表现与前景 - 过去十年，GOOGL股票回报率超过774%，去年股价飙升70%，大幅跑赢整体市场 [2] - 市场观点认为，该股票在未来十年仍有充足的上涨空间 [2]

行业需求与就业增长 - 美国劳工统计局估计2024年至2034年间美国每年平均将出现约8.1万名电工缺口未来十年电工就业人数将增长9%远高于所有职业的平均水平 [1] - 国际电气工人兄弟会指出部分分会单个数据中心项目所需工人数量已达其现有规模的两倍、三倍甚至四倍 [3] - 数据中心建设拉动了包括水管工、建筑工人以及暖通空调技术人员在内的整个蓝领就业市场水管工工会代表称数据中心项目所需工人数量已超过任何其他单一行业 [3] 科技巨头招聘与人才竞争 - 2024年科技巨头在能源领域的招聘人数同比增长34%2025年相比ChatGPT发布前的2022年整体高出约30% [4] - 自2022年以来亚马逊在能源领域新招605名员工微软和谷歌紧随其后分别新增超570人和340人 [5][6] - 苹果、英伟达等公司各自新增了接近200个相关岗位高管层面人才竞争激烈如微软与谷歌互相挖角能源领域负责人 [7][8] 数据中心驱动因素与电力消耗 - 数据中心耗电量激增根据Epoch AI估算目前已达30 GW相当于纽约州一年中最热时的用电峰值 [11] - 数据中心电力消耗中GPU约占40%剩余电力用于冷却、照明及服务器网络互连 [14] - 科技公司为赶工期支付高昂费用及加班费提升了蓝领工人的薪酬与流动性 [10][11] 劳动力供给短缺与挑战 - 美国建筑工人短缺已持续多年住宅、医院、工厂及能源设施劳动力供不应求科技公司需求加剧了紧张局面 [15] - 熟练工人老龄化年轻一代接班不足数据中心建设周期严格承包商不愿承担“干中学”风险学徒需接受严格培训进一步放大供需不平衡 [15][16] - 正常学徒培养方式在数据中心项目中受阻因项目进度严格任何延误都可能造成巨额损失 [16] 企业应对措施与培训投入 - 谷歌宣布向Electrical Training Alliance捐赠资金用于帮助10万名在职电工提升技能并在2030年前培训3万名新学徒预计将使电工整体规模扩大约70% [18] - 科技公司主动补位投资培训以应对短期劳动力缺口但数据中心建成后大部分新增工人将流向其他项目仅保留小支运维团队 [18] AI发展瓶颈与能源竞争 - AI发展进入能源驱动时代微软CEO纳德拉指出“缺电比缺GPU更致命”电力供应及数据中心建设速度成为关键瓶颈否则芯片将闲置 [19] - 马斯克认为能源已成为AI发展的决定性因素不单指发电量还包括变压器、电网连接和冷却系统等整个基础设施产业链 [21] - 中国在能源竞赛中具备优势马斯克预计2026年中国的电力产出将达到美国的3倍 [21]

全球AI基础设施投资进入超级周期 - 全球AI网络市场增长势头将延续至2026年甚至2027年，受技术升级路线图和关键组件供应短缺双重驱动 [1] 光模块市场增长与预测 - 800G光模块出货量预计将从2025年的2000万只增至2026年的4300万只，1.6T光模块出货量预计将从250万只激增至2000万只 [1] - 硅光子技术在800G/1.6T市场的渗透率预计将达到50-70% [1] - 2024年以太网光模块市场收入同比激增93%，预计2025年和2026年将分别实现48%和35%的增长 [12] 技术路线图与演进 - AI巨头正积极推进网络架构升级，涵盖硅光子、共封装光学、光电路交换、有源电子缆、空芯光纤等多条技术路径 [1] - AI数据中心互联形成三个关键层级：机架内互联、机架间/集群互联和跨数据中心互联 [3] - 在scale-out网络中，1.6T升级和SiPh迁移是2026年的关键驱动因素，SiPh光模块在2026年将占据800G市场50-60%、1.6T市场60-70%的份额 [3] 共封装光学技术前景 - CPO技术有望从2026年开始加速商业化，可显著提升带宽密度和端口密度，同时降低每比特功耗 [4] - CPO交换机渗透率预计将从2026年的3%提升至2030年的20%，市场规模预计将从2026年的16亿美元增至2030年的131亿美元 [14] - 英伟达Quantum X800 CPO交换机总成本约8-9万美元 [14] 供应链瓶颈与竞争格局 - 主要全球光芯片供应商的先进光芯片产能2026年将同比增长超80%，但仍将落后需求5%-15% [2] - 光芯片供应紧张状况将持续，为头部厂商带来价格和毛利率上行空间 [1] - 光模块主要成本构成中，TOSA、ROSA和电子芯片合计占800G/1.6T光模块总成本的56-61% [12] 主要厂商市场地位 - 中际旭创在800G/1.6T光模块市场保持全球领先份额，预计将在800G市场保持25-30%份额，在1.6T市场保持35-40%份额 [2][12] - 天孚通信在光引擎及FAU环节具备核心竞争力，将受益于1.6T升级，并有望在CPO市场的FAU产品中获得订单 [2][12][14] - 太辰光在MPO等高端连接器市场具备稳固地位，长飞光纤在AIDC相关光纤光缆产品上加速全球渗透 [2][13] 高速铜缆市场 - 铜缆在scale-up和部分scale-out网络中仍将扮演重要角色，凭借速度和效率优势，且具有成本优势 [16] - 未来五年高速铜缆销售额有望翻倍，到2028年达到28亿美元 [16] - 英伟达GB200 NVL72采用定制铜缆盒实现72个计算节点互联，铜缆连接数量达5184根 [3] 交换机市场动态 - 2025年第三季度全球以太网交换机市场收入达147亿美元，同比增长35.2%，数据中心细分市场同比增长62.0% [17] - 800G交换机收入环比增长91.6%，占数据中心市场收入的18.3% [17] - ODM直销收入同比增长152.4%，占数据中心市场收入的30.2% [17] 光纤光缆市场 - 2024年AI应用光缆需求同比增长138%，预计2025年将继续增长77% [13] - 国内传统电信市场需求承压，但AI数据中心需求强劲 [13] 巨头技术布局 - 英伟达计划在2026年推出Rubin平台，配备1.6T网络接口，其Rubin系列平台将采用NVLink 6.0技术 [1][7] - 谷歌TPU v7采用800G光模块和OCS技术，采用3D环面拓扑 [1][10] - Meta在18K卡集群中已规模部署定制网络架构，采用混合互联架构 [1][10] - AWS的Trainium3 + NeuronLink采用PCB+背板+AEC混合互联，并通过自研EFA协议替代RoCE v2/IB [10]

报告行业投资评级 - 计算机行业评级为“强于大市” [4] 报告的核心观点 - AI商业化正在加速落地，竞争焦点从模型对话能力转向应用闭环、超级入口和标准化基础设施 [1][4] - 视频生成赛道商业化提速，行业竞争加剧，进入产品力与算力投入的双重竞速阶段 [1][4][12] - 大厂AI竞争升级，通过深度打通自有生态，让AI从信息提供者转变为能执行真实交易的任务代理人 [1][4][15] - 高级别自动驾驶在政策推动下迈向规模化和商业化的临界点 [4][19] - 地缘政治因素加剧，半导体产业链自主可控需求再度成为焦点 [1][4][22] 根据相关目录分别进行总结 蚂蚁国际与谷歌共推UCP落地 - 蚂蚁国际与谷歌合作推出面向智能体商业的开放标准——通用商业协议（UCP），旨在为智能体与各类系统建立通用语言，覆盖从商品发现到售后支持的全流程 [4][10] - UCP协议具备跨行业适用性，并兼容现有的代理间协议（A2A）、代理支付协议（AP2）及模型上下文协议（MCP） [4][10] - 该合作旨在降低智能体商业的对接成本，推动其从局部试验走向大规模、跨平台应用，标志着大厂竞争转向围绕标准与支付基础设施共建生态 [10][11] 可灵AI商业化提速 - 快手旗下可灵AI在2025年12月实现月收入突破2000万美元（约1.4亿元人民币），年化收入运行率（ARR）达2.4亿美元（约16.8亿元人民币） [1][4][12] - 对比2025年第一季度总收入1.5亿元人民币，其商业化进程明显加速 [4][13] - 为支持业务增长和模型迭代，快手正持续追加推理侧和训练侧的算力投入，预计2025年集团整体资本性支出（Capex）将实现中高双位数同比增长 [4][13] - 国内视频生成赛道竞争同步加剧，阿里云的万相2.6、火山引擎的Seedance 1.5 Pro等产品已上线对标 [4][12] 千问App深度接入阿里生态 - 阿里巴巴旗下千问App全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购等核心业务，上线超过400项AI办事功能，实现点外卖、买东西、订机票等真实交易场景的闭环操作 [4][15] - 此次升级标志着AI从“聊天对话”迈入“办事时代”，AI助手具备理解意图、多步骤规划与执行任务的能力 [4][16] - 阿里的核心优势在于将“Qwen模型”与自身庞大的电商及本地生活服务生态深度打通，让AI能直接调度支付、物流等全链路服务资源 [15][16][17] 上海“模速智行”行动 - 上海发布《高级别自动驾驶引领区“模速智行”行动计划》，目标到2027年实现L4级自动驾驶技术在智能公交、智能重卡等场景的规模化应用 [4][19] - 具体目标包括：载客超600万人次，载货运输超80万TEU；全市自动驾驶开放区域面积达2000平方公里，道路长度超5000公里；L2/L3级汽车占新车生产比例超过90%，L4级汽车实现量产 [4][19] - 该计划旨在推动自动驾驶技术创新向产业竞争力转化，并打造世界级智能网联汽车产业集群，聚焦车载大算力芯片、操作系统等关键环节 [20][21] 美国关税威胁与半导体自主可控 - 美国商务部长威胁韩国等存储芯片制造商，如不增加在美国本土的产能，将可能面临最高100%的关税 [1][4][22] - 此举将全球半导体产业链的焦点再次引向“安全优先”和自主可控，增加了跨国运营的不确定性 [22][23] - 事件凸显了在存储芯片等关键环节推进自主可控的战略必要性 [4][23] 行业新闻动态摘要 - **芯片及服务器**：台积电给出乐观业绩展望并计划创历史新高的资本支出；美光科技启动千亿美元内存制造综合体建设；我国成功研制首台串列型高能氢离子注入机 [24] - **云计算**：阿里云目标拿下2026年中国AI云市场增量的80%；苹果与谷歌达成协议，使用Gemini模型改进Siri [25] - **人工智能**：谷歌Gemini推出个人智能产品；全球首个全基因组规模SNP基础模型SNPBag发布，拥有8.4亿参数；OpenAI计划在ChatGPT中测试广告投放 [25] - **数字经济**：金融业将持续深化数据要素市场化改革；上海发布首批“芯模数智”生态共建解决方案 [27] - **工业互联网**：工信部推动工业互联网平台高质量发展，目标到2028年平台普及率超55%，工业设备连接数破1.2亿台；2025年我国工业互联网核心产业规模预计超1.6万亿元 [29] 公司动态摘要 - **用友网络**：预计2025年归母净亏损13-13.9亿元，同比减亏，第四季度单季实现扭亏为盈 [30] - **奇安信**：预计2025年年度归母净利润为负值，业绩将出现亏损 [30] - **广电运通**：续签对广电五舟的表决权委托协议，合计持有广电五舟表决权比例为60.37% [31] - **锐明技术**：预计2025年归母净利润盈利3.7-4.0亿元，同比增长27.58%至37.92% [32]

文章核心观点 - 全球人工智能生态系统被概念化为一个垂直堆叠的“五层蛋糕”结构 包括能源、芯片、基础设施、AI模型和应用五个层级 [1] - 投资者可通过投资于各层级的代表性公司来构建一个覆盖整个AI生态系统的多元化投资组合 [1][17] - AI生态系统的万亿美元级建设预计将使上述各层级的领先公司成为赢家 为长期投资者带来可观回报 [18] 第一层：能源 - 星座能源公司是美国最大的可靠清洁能源生产商 核电约占其总能源输出的三分之二 [2] - 2025年第三季度 公司营业收入同比增长0.31%至66亿美元 调整后非GAAP营业收益因核电机组停运天数减少而同比增长10.7% [2] - 2025年前九个月 营运现金流从上年同期的流出14.4亿美元转为流入34亿美元 [3] - 公司一流的核电机组以96.8%的最大功率运行 非常适合为高耗能的AI数据中心供电 [3] - 公司设定了到2030年营业收益年增长13%的长期目标 [4] 第二层：芯片 - 英伟达已从游戏GPU供应商发展为全球最大的网络业务公司 其GPU架构驱动着生成式AI模型 [5] - 在截至2025年10月26日的2026财年第三季度 收入同比增长62.5%至570亿美元 净利润同比增长超65%至近320亿美元 [6] - 同期自由现金流同比增长31.5%至221亿美元 [6] - CUDA平台是支持几乎所有现有及新兴AI模型的单一通用平台 构成了公司强大的护城河 [7] 第三层：基础设施 - 微软Azure在全球云市场份额中占20% 仅次于亚马逊AWS的29% 领先于谷歌云平台的13% [8] - 在截至2025年9月30日的2026财年第一季度 微软收入同比增长18.4%至776.7亿美元 净利润同比增长12.5%至277.5亿美元 [9] - 受云业务强劲驱动 同期营运现金流同比增长近32%至451亿美元 [9] - 微软通过Copilot将AI堆栈深度集成到其企业生态系统中 并与OpenAI合作 推动Azure需求 使其商业预订量增长超过100% [10] 第四层：AI模型 - 谷歌母公司Alphabet在AI模型开发上采用专有的全栈方法 [11] - 在截至2025年9月30日的第三季度 收入同比增长近16%至1023亿美元 净利润因营运收益及非上市股权证券的未实现收益而同比增长近33%至350亿美元 [11] - 公司拥有覆盖AI生态系统多个层级的资产 包括TPU定制芯片设计、谷歌云平台基础设施、Gemini AI模型以及YouTube、地图和搜索等市场领先的应用 [11][16] - 其垂直集成的堆栈支持Gemini模型 形成了独特的自我强化AI生态系统 [11] 第五层：应用 - Salesforce是全球客户关系管理技术领导者 据IDC数据占据20.7%的市场份额 [12] - 在截至2025年10月31日的2026财年第三季度 收入增长8.6%至103亿美元 [12] - 受订阅和支持业务增长推动 净利润和自由现金流分别同比增长36.6%和22.3% 达到21亿美元和22亿美元 [12] - 公司通过一年前部署的Agentforce平台加大了对智能体AI的投入 使客户能够实现自主决策 例如美国国税局自动化了98%的手动活动 [13] - 在最近一个季度 十分之六的交易涉及Agentforce 证明了其持续的市场势头 [14]

核心观点 - 多家投资机构重申对Alphabet Inc (GOOGL)的买入评级并上调目标价 主要基于其与苹果和沃尔玛达成的重要人工智能及商业合作 这些合作被视为对其Gemini人工智能能力商业化的有力验证 并可能带来显著的财务收益 [1][2][3] 机构评级与目标价 - RBC Capital于1月14日重申对Alphabet的买入评级 并设定375美元的目标价 [1] - 美国银行于1月13日将Alphabet的目标价从335美元上调至370美元 并维持买入评级 [1] 与苹果公司的合作 - Alphabet与苹果宣布达成多年合作 下一代苹果基础模型将基于谷歌的Gemini模型和云技术 [1] - 苹果公司表示 相信谷歌的人工智能技术为其基础模型提供了“最强大的基础” 未来其他苹果智能功能也将由其模型驱动 包括计划今年推出的更个性化Siri [2] - 根据路透社报道 该协议还确立谷歌为苹果设备上的默认搜索引擎 这是一项“利润丰厚”的安排 不仅为谷歌带来流量 每年还为苹果创造数百亿美元的收入 [2] 与沃尔玛的合作 - 美国银行提及了谷歌与沃尔玛在NRF上宣布的合作伙伴关系 该合作旨在通过谷歌的通用购物协议将沃尔玛库存引入Gemini应用 [3] - 美国银行认为 与苹果和沃尔玛的交易证明了谷歌Gemini能力的商业化进展 这为其估值提供了更高的倍数支撑 [3] 公司业务构成 - Alphabet是一家控股公司 业务板块包括谷歌服务、谷歌云和其他投资 [4] - 谷歌服务板块运营多种服务和产品 包括Android、谷歌地图、Google Play、Chrome、搜索和YouTube [4]