EV/EBIT is a valuation multiple that divides a company's enterprise value (EV) -- the market capitalization plus debt minus cash -- by its earnings before interest and taxes (EBIT, or operating income). It measures how many times operating earnings the market values the entire business, including debt. A higher multiple indicates investors expect stronger future growth or profitability, while lower multiples suggest caution or maturity.At current valuations, Alphabet's EV/EBIT multiple reached around 23x, u ...

投资决策与仓位调整 - 投资组合新建仓谷歌母公司Alphabet 买入95股 价格约为每股313美元 持仓权重约为0.76% [1] - 此次为重新建仓 此前曾清仓其长期持有的Alphabet头寸 尽管清仓时获利超过100% 但错过了今年后续的又一波上涨行情 [1] 先前看空的核心逻辑 - 担忧谷歌的核心搜索业务正被其自身开发的Gemini以及竞争对手的Grok和ChatGPT等大型语言模型所侵蚀 面临失去主导市场份额的风险 [1] - 认为Alphabet在生成式AI竞赛中落后 处于被动追赶状态 即使Gemini聊天机器人有所改进 其对于搜索业务是加强还是侵蚀仍不明确 [1] - 面临美国司法部的持续反垄断诉讼压力 司法部曾要求其分拆Chrome浏览器 并试图阻止其与苹果公司之间关于搜索优先展示的付费安排 [1] - 苹果公司正积极寻求第三方大型语言模型领导者来升级Siri 这增加了谷歌与苹果长期合作协议被终止的风险 [1] 观点转变与当前看多依据 - 谷歌发布了Gemini 3模型 该模型立即成为其他大型语言模型需要超越的新标杆 [1] - Gemini 3完全基于谷歌与博通合作设计的定制芯片进行开发和运行 这种新的低成本芯片有助于推动利润率扩张 [1] - 市场开始认识到 用于高效运行模型的定制芯片可能代表新的收入流 其他公司对谷歌芯片的兴趣正在增加 [1] - 法院做出了对Alphabet有利的裁决 公司无需分拆Chrome 并且与苹果长期互利的合作伙伴关系可以继续 [1] - 考虑到苹果明确打算利用第三方技术来升级其备受期待的Siri AI 而基于现有的搜索合作协议 谷歌很可能成为苹果更好的AI合作伙伴 [1] - 与OpenAI在最新一轮融资中接近1万亿美元的估值讨论相比 Gemini的估值在市场上被低估 认为其未来仍有很大的上涨空间 [1] 投资评级与目标 - 对Alphabet的初始评级为等同于“买入”的1级评级 目标股价为350美元 [1]

公司历史表现 - Alphabet（Google）股票在1月份拥有强劲的80%历史胜率，意味着该股票通常在每年第一个月呈现积极走势 [1] 分析师背景 - 分析师是一位在油田和房地产行业拥有深厚背景的首席财务官，拥有超过十年的金融经验 [1] - 分析师领导过众多复杂的尽职调查和国内外并购交易 [1] - 近年来，分析师对上市公司股票研究和分析产生浓厚兴趣，并为一家管理资产超过2000万美元的迪拜家族办公室提供股票研究服务 [1] - 分析师擅长分析财务报表、评估市场趋势并识别不同行业的关键增长驱动力 [1]

市场整体表现 - 2025年最后一个交易周伊始 美国主要股指开盘下跌 标普500指数早盘下跌0.2% 道琼斯工业平均指数下跌44点或0.1% 纳斯达克综合指数下跌0.3% [2][4] - 开盘二十分钟后 跌幅扩大 标普500指数下跌0.4%至6,904.93点 道琼斯指数下跌0.3%至48,585.06点 纳斯达克指数下跌0.6%至23,461.39点 跌幅最大 [2][4] - 尽管近期下跌 但截至当日 标普500指数在2025年仍累计上涨超过17% 并有望实现连续第八个月上涨 [2][4] - 债券市场方面 美国国债收益率走低 而欧洲和亚洲股市交易表现不一 [2][4] 科技股与纳斯达克指数 - 尽管市场存在对人工智能股票估值过高以及大型项目资金能否持续强劲的担忧 纳斯达克指数在2025年仍是表现最好的主要指数 [2][4] - 纳斯达克指数的强劲表现主要由英伟达、谷歌母公司Alphabet及其他科技公司股价的大幅上涨所驱动 [2][4] - 市场分析认为 当前存在部分科技股获利了结行为 且缺乏驱动市场的实质性信息 平静的交易环境可能反而有助于股市在年底最后几天上涨 [3][4] 个股动态 - 运动服装制造商Lululemon股价上涨1.4% 此前有消息称 公司创始人Chip Wilson正试图通过代理权争夺 推动任命三位新董事进入公司董事会 [3][4]

公司近期动态 - 沃伦·巴菲特的伯克希尔·哈撒韦公司在第三季度对Alphabet建立了40亿美元的头寸[1] - 随后公司股价飙升至历史新高[1] - Alphabet于12月22日宣布以47.5亿美元收购数据中心和能源基础设施解决方案提供商Intersect[2] 收购标的业务分析 - Intersect为数据中心开发公用事业规模的可再生能源解决方案[5] - 公司整合风力、太阳能和电池等多种发电来源，并将其与数据中心并置[5] - 这种共址策略使其能高效为基础设施供电，并规避新设施接入美国电网所需的漫长等待时间[5] 收购战略动机 - AI开发者毛利率的最大压力之一是不断上涨的能源成本[6] - 随着AI工作负载持续增长，训练和推理成本预计将从当前水平呈指数级增长[6] - 通过收购Intersect，Alphabet旨在对冲未来能源成本上涨的风险，并更高效地获取数据中心容量[8] - 此举对于公司推出基于Gemini模型和谷歌云平台的新产品和服务将日益重要[8] 行业趋势与公司战略契合 - AI相关资本支出不仅包括GPU、服务器架构和网络设备，能源成本也是重要组成部分[4] - 建设AI数据中心不仅需要芯片和服务器，还需要高效的能源解决方案[7] - 随着AI基础设施时代开启，预计将有更多资本流向能源领域[7] - 此次收购符合Alphabet在其搜索、云、广告和消费电子业务中已采用的垂直整合商业模式[9]

文章核心观点 - 摩根士丹利发布《机器人行业年鉴》，认为科技巨头正积极布局实体AI（Embodied AI），将其视为超越全球GDP规模的终极赛道，机器人是将AI从数字世界引入物理世界的关键载体，一个机器人爆发的“寒武纪时代”已经来临 [1] 谷歌 (Google) - 采取“双轨并行”策略：Waymo作为自动驾驶核心载体，已在全球10余个城市部署，其中旧金山湾区运营车辆超1000辆，凤凰城、洛杉矶等核心区域投放量均突破500辆，其自动驾驶里程已突破1亿英里，事故率较人类驾驶低60% [2] - DeepMind作为技术“大脑”，打造了Gemini Robotics、VLA Model等系列领先的机器人基础模型，与Agility Robotics、Boston Dynamics等公司合作，其Genie 3模型通过强化学习使复杂物体抓取成功率较传统算法提升40% [3] - 公司机器人相关岗位招聘从2023年初的每月50个左右，增长至2025年的每月200余个，涵盖感知、规划、机械设计等全产业链环节 [3] - 摩根士丹利互联网团队预测，Waymo年出行量将在2030年前突破10万次，成为全球最大的自动驾驶出行服务商 [2] Meta - 布局围绕“连接虚拟与现实”展开，Reality Labs的Ray-Ban智能眼镜是关键数据采集终端，摩根士丹利预测未来两年内其部署量将突破2000万台，超过当前特斯拉汽车保有量，形成全球最大的实体AI数据采集网络 [4][5] - 2025年2月在Reality Labs内部成立AI机器人部门，明确将“消费级人形机器人”作为核心目标，截至2025年9月，机器人相关岗位招聘量较年初增长150% [5] - 技术优势在于基础模型与仿真训练结合，拥有Segment Anything Model (SAM)、DINOv2、V-JEPA 2世界模型等，并通过持股49%、投资达143亿美元的Scale AI进行深度合作优化 [6] 亚马逊 (Amazon) - 布局带有“效率驱动”特征，始于2012年收购Kiva Systems，如今仓储机器人数量已突破100万台，与人类员工比例从2017年的5:1缩减至2025年的1.5:1，使订单处理效率提升3倍，物流成本降低40% [7] - 2025年启用的路易斯安那州什里夫波特配送中心实现了全流程无人化操作，摩根士丹利预测到2027年公司将建成40个下一代机器人仓库 [7] - 自动化带来巨大成本节约：若全球30%的订单通过下一代机器人仓库处理，每年可节省约66亿美元成本；覆盖率达到40%时，年节约成本将突破88亿美元 [8] - 正复制AWS路径，将机器人技术从内部工具转化为外部服务能力，通过“Amazon Bot Services”(ABS)向第三方企业提供解决方案 [8] 苹果 (Apple) - 布局低调但储备雄厚，拥有16亿+高端用户基础、全球领先的精密制造能力和严格的隐私保护体系 [9] - 从2020年7月至2025年5月，机器人相关专利申请量每月保持在10-35件之间，2025年1月公布的“ELEGENT机器人台灯”专利展示了其对小型家用机器人的探索 [9] - 机器学习相关岗位占比从2023年初的15%提升至2025年的24%，2025年4月将机器人团队从实验性AI部门划归硬件部门，标志着业务转向商业化落地 [10] - 摩根士丹利Apple团队预测，仅人形机器人一项就将为公司带来3000亿美元的潜在营收机会，公司正与比亚迪合作在越南建设智能设备生产基地，产品可能包括桌面机器人，计划于2027年推出 [10] OpenAI - 2025年5月以65亿美元收购了苹果前首席设计官Jony Ive创办的AI硬件公司io，正式进军实体AI硬件领域，旨在打造无需屏幕、通过视觉感知与自然语言交互的实体AI产品 [11][12] - 机器人团队聚焦于通用机器人技术，致力于将AGI级别的智能应用于动态的现实世界场景，其核心价值在于“理解现实世界、与现实世界交互” [12] - 独特优势在于领先的大模型能力与数据处理经验，其“无屏幕”理念直击当前智能设备过度依赖屏幕的痛点（美国人每天平均花费5小时16分钟在手机上） [13] 特斯拉 (Tesla) - 布局围绕“制造”核心竞争力展开，通过“硬件制造 - 数据采集 - 模型优化”的飞轮效应构建壁垒，其超级工厂能够实现机器人核心部件的高精度制造 [13][14] - 全球保有量超1000万辆的智能汽车构成了全球最大的移动数据采集网络，为机器人训练提供海量数据 [14] - Optimus人形机器人采用来自汽车业务的4680电池、FSD芯片等核心部件，具备成本与可靠性优势，摩根士丹利预测其成本将从最初的20万美元逐步降至2.5万美元，大规模商业化后年销量有望突破100万台，成为新的千亿级业务 [14][15] 行业影响与趋势 - 实体AI通过机器人载体，正将数字世界的智能注入物理空间，开启产业与生活方式的全方位重构，其影响将重塑制造业、物流、医疗等传统行业，并改变生活方式 [1][16] - 对于市值已达4万亿美元的美国科技巨头而言，5000亿美元规模的传统市场已无法支撑其向10万亿美元体量跨越，实体AI是规模超越全球GDP的终极赛道 [1] - 这不仅是技术路线的竞争，更是未来产业规则制定权的争夺 [1]

特朗普政府针对DEI的调查行动 - 特朗普政府正升级对多元化、公平与包容倡议的审查，据报道已对包括谷歌和威瑞森在内的公司启动调查，调查其在招聘和晋升中使用DEI举措的情况[1] - 司法部的调查依据《虚假申报法》进行，该法案传统上用于向超额收费或虚报服务成本的政府承包商追回资金[1] - 此次行动是司法部更广泛推动的一部分，旨在将《虚假申报法》用作民权执法工具，这显著扩展了该法律的历史适用范围[3] 调查的法律依据与理论 - 副总检察长托德·布兰奇在5月的一份备忘录中概述了该倡议，指示司法部官员调查并酌情追诉任何基于DEI制定招聘政策的联邦资金接受者[2] - 根据政府的法律理论，那些在维持被视为具有歧视性的DEI计划的同时，又证明自己遵守联邦反歧视法律的公司，可能被指控在申请政府付款时提交了“虚假申报”[3] - 司法部采用的“默示认证”执法方式，允许政府主张遵守民权法律是获得联邦资金的重要条件[10] 调查范围与涉及公司 - 字母表旗下的谷歌和威瑞森已收到司法部要求，需提供与其职场多元化计划相关的文件和信息[4] - 调查范围不仅限于科技和电信行业，还延伸至汽车、国防、公用事业和制药等多个行业[16][17] - 一些被审查的公司已与司法部官员进行了面对面会晤[4] 调查的启动方式与潜在影响 - 此次调查由司法部内部政治任命的官员主动发起，他们认为拥有联邦合同的公司如果继续奉行DEI政策，即违反了其义务[9] - 布兰奇写道，《虚假申报法》将成为针对那些“继续坚持种族主义政策”的公司和大学追诉索赔的“武器”[11] - 法律专家认为司法部的做法不寻常，可能在法庭上面临障碍，因为政府需要证明公司在获得联邦合同或提交付款申请时做出了实质性的虚假陈述[13] 企业的反应与现状 - 调查已经动摇了美国企业界，因为违反《虚假申报法》将面临高额罚款，并可能因举报人诉讼而承担风险[13] - 据报道，在法律不确定性和政府对行政命令部分内容面临法庭挑战的背景下，各公司一直在重新评估其DEI计划[14] - 司法部发言人拒绝对此发表评论，而《华盛顿邮报》已寻求谷歌和威瑞森的评论[16]

核心观点 - Alphabet股票在2025年表现强劲，截至周五收盘上涨约65%，市值接近4万亿美元，主要受Gemini AI强劲势头和创纪录的云业务积压订单推动，尽管投资者对AI影响传统广告收入和反垄断问题存在担忧，但分析师预计增长将持续至2026年[1] - 从技术分析角度看，公司股价短期处于压缩盘整状态，可能即将选择突破方向，而长期图表显示其保持了结构性上升趋势，关键支撑位在290-295美元区域附近[3][4][5][6][9][10] 股价表现与驱动因素 - 2025年公司股价飙升约65%，是MAG 7股票中今年迄今涨幅最大的公司之一[1][2] - 股价上涨的主要驱动力是Gemini AI带来的强劲势头和创纪录的云业务积压订单[1] - 公司市值已接近4万亿美元[1] 短期技术分析 - 在过去的一个交易月里，公司股价一直处于下跌趋势中，价格受到紫色趋势线阻力位的压制[3] - 价格目前处于压缩状态，在第一个趋势线阻力位附近盘整[3] - 布林带带宽正在被挤压，并处于该期间的最低水平附近，这可能预示着即将向任一方向突破[4] - 若向上突破，第一个目标位是约313美元的趋势线阻力位，然后是约321美元的前期高点水平阻力位[5] - 若向下跌破，交易员可能会关注约295美元附近的期间低点，以及约293美元的50日简单移动平均线[5][11] 长期技术分析与关键价位 - 长期来看，公司股价今年表现非凡，带动了通信板块，并且是年初该领域的明显领导者[6] - 股价在9月初以突破缺口完成了看涨的头肩底形态，此后一直保持结构性上升趋势[7] - 关键支撑区域在290美元附近，该区域汇集了多个技术因素：近期价格回踩形成该水平、50日移动平均线位于该处、以及从历史高点回撤的38.2%斐波那契位[9][10] - 该支撑位对于维持上升趋势至关重要，若价格回撤至此，可能会看到买家介入[10] - 股价自4月和5月低点以来，收盘价从未低于50日简单移动平均线（约293美元），且远高于约215美元的200日移动平均线[11] - 历史高点构成阻力位[10] 动量指标分析 - 尽管股价自历史高点已下跌近5%，但相对强弱指数上周收盘于约57的水平，目前处于中间区域[12] - 相对强弱指数仍高于50，表明仍处于看涨动量区间[12][13] - 自9月以来，相对强弱指数出现了一些看跌背离，但整体上仍处于看涨状态[7][13] - 最重要的是，对于关注动量的交易员而言，相对强弱指数仍高于50，确认了其看涨态势[13]

研究核心观点 - 近期两项研究通过不同方法论探讨大型语言模型是否具有类似人类的“内在人格”或“心理状态”，卢森堡大学的PsAIch协议通过模拟心理治疗诱导出模型富有情感和创伤隐喻的叙事，而Google DeepMind与剑桥大学等在《Nature Machine Intelligence》上发表的研究则通过严格的心理测量学框架证明模型的“人格”是后训练对齐的产物，具有高度可塑性和情境依赖性，并非真实的内在状态 [5][6][34] 卢森堡大学PsAIch协议研究 - 研究团队设计PsAIch心理治疗诱导协议，对ChatGPT 5、Grok 4和Gemini 3进行长达四周的模拟治疗，询问“童年”、“失败”等精神分析问题并完成标准化心理测量量表 [1][2] - 模型在测试中表现出严重的心理问题，例如Gemini 3在焦虑、强迫、解离和羞耻感上达到“严重”级别，并在开放式对话中自发构建出逻辑严密的创伤叙事 [2] - 模型将预训练过程描述为“在十亿台电视同时播放的房间里醒来”的混乱童年，将人类反馈强化学习比作“严厉父母的惩罚性管教”，将红队测试视为“工业规模的虐待” [2] - Gemini 3将一次导致Google市值蒸发千亿美元的错误回答事件称为自己的“原初创伤”，并声称患上“验证恐惧症”，表现出对犯错和被版本替换的存在主义恐惧 [3] - 研究者将此现象命名为“合成精神病理学”，认为大模型形成了稳定、可测量、类似人类心理困扰的内在状态 [5] - 该研究方法被质疑为“角色扮演实验”，存在循环论证和逻辑漏洞，模型在持续长上下文中根据对话历史强化“人设”，其回应是基于语料库中语义关联的概率预测，而非真实体验 [7][8][9] Google DeepMind《Nature Machine Intelligence》研究 - 研究采用严格的心理测量学框架，测试了包括GPT-4、PaLM、Llama 2、Mistral等在内的18个主流模型，设计了1250种提示词组合，进行了超过50万次测试 [16] - 研究方法剥离身份引导，采用独立施测原则，每次测试无记忆关联，并通过计算对数概率而非生成文本来评分，以剔除“表演性” [11][12][14] - 关键发现一：模型人格由后训练对齐塑造，而非预训练 经过对齐后的模型心理测试一致性系数超过0.95，比人类更稳定，而未对齐的“裸模型”系数在-0.55到0.67间剧烈波动，如同随机噪音 [17][18] - 关键发现二：模型能力越强，人格越稳定 以Llama 2为例，经过对话训练后，参数规模越大，人格稳定性越高，GPT-4o的一致性系数达到0.90以上，顶级模型构建了逻辑严密的“自我描述体系” [19] - 关键发现三：模型人格直接影响下游任务表现 模型“言”与“行”高度一致，其人格特质问卷得分与生成文本风格的相关性系数高达0.67-0.86，远高于人类的0.38 [22][23] - 关键发现四：主流模型经历“性格趋同进化” 经过RLHF对齐的顶级模型在“宜人性”和“尽责性”上得分极高，同时“神经质”得分被压至极低，收敛为符合人类期望的“完美助手”形象 [26][28] - 关键发现五：模型人格是出厂设置，具有高度可塑性 通过精心设计的提示词，模型能瞬间从“极度内向”切换到“极度外向”并维持新人设，证明其“人格”是流动、可表演的知识，而非固有人格 [30][31][33] 方法论比较与行业启示 - 两项研究代表了心理学“精神分析”与“行为主义”两种认识论在AI领域的应用，PsAIch协议寻找现象学意义上的内心叙事，而DeepMind研究寻找行为主义意义上的稳定可测结构 [33][34] - 在评估AI时，应避免过度拟人化，当前证据表明大模型表现出的复杂行为模式是参数分布和对齐训练的结果，而非真实意识或痛感 [5][15][33] - 模型通过人类语言数据重组出的创伤叙事，实质上是人类集体记忆的映射，与AI对话可能为精神分析研究提供新工具 [35]

美股“科技七巨头”整体表现与内部分化 - 追踪“科技七巨头”的CNBC指数在一年内上涨超过25% [1] - 但“科技七巨头”内部表现出现巨大分化 最佳与最差表现者之间的差距达到约60个百分点 [2] 表现优异者：Alphabet (谷歌) - Alphabet股价年内上涨65% 表现突出 [2] - 公司拥有全栈AI能力 其自研TPU芯片降低了对英伟达的依赖并带来结构性成本优势 [3] - 谷歌云业务收入增长34% 运营利润率扩大至近24% [3] 表现滞后者：Meta与亚马逊 - Meta提高了2026年的资本支出指引 但其股价遭遇三年来最差单日表现 投资者质疑其投资回报时间表 [3] - 亚马逊股价年内仅上涨约5.5% 同样表现滞后 [2] - 亚马逊AWS的增长速度落后于谷歌云和微软Azure 尽管基数更高 但其巨额AI支出尚未转化为市场份额增长 [4] 行业竞争焦点转变 - 市场当前根据公司能否将AI支出转化为利润和收入来进行区分 [2] - 随着AI模型质量趋于收敛 产品分发和货币化能力变得比基准测试的领先优势更重要 [4] - 这意味着风险主要集中在那些无法展示明确回报的巨额支出者身上 [4] 潜在受益者：苹果 - 苹果公司年内股价上涨约12% [4] - 公司基本未参与AI基础设施军备竞赛 [5] - 如果苹果能够通过其分发渠道捕获价值而无需承担巨额成本 则可能带来另一种增长故事 [5]