行业竞争格局 - 近期AI大语言模型领域迎来密集发布潮，谷歌、Anthropic、DeepSeek等企业相继推出新一代模型，推动智能前沿持续突破，行业竞争日益激烈 [1] - 谷歌于11月18日推出Gemini 3 Pro多模态模型，在Hugging Face排行榜中斩获综合性能、文生图及视觉任务三项第一，网页开发任务排名第二 [1] - Anthropic于11月24日发布Claude Opus 4.5模型，其网页开发任务排名位居榜首，同时在模型安全性和防滥用方面实现显著提升 [1] - DeepSeek于12月1日推出开源模型DeepSeek V3.2，其高算力版本“Speciale”性能与Gemini 3 Pro相当，在保持接近闭源前沿模型性能的同时显著降低了推理成本 [1] - 行业竞争加剧对OpenAI等公司构成压力，推动AI行业向多模型、多供应商的格局演进，这一趋势预计将至少持续至2026年 [3] 模型性能突破 - 新一代模型在核心性能指标上展现出突破性进展，ARC-AGI-2基准测试显示，Gemini 3 Deep Think和Claude Opus 4.5的多步推理任务得分分别达到45%和38%，远超此前多数前沿模型10%-20%的水平，接近人类平均60%的表现 [2] - 模型性能的“规模定律”依然有效，算力投入的增加持续带来模型能力的非线性提升 [1][2] - DeepSeek V3.2通过强化学习算法创新和稀疏注意力架构实现了性能与成本效益的平衡 [1] 算力与芯片竞争 - 算力投入是决定AI竞争格局的关键因素 [1] - 芯片领域存在GPU与AI专用ASIC芯片的技术路线竞争，ASIC芯片在特定AI任务上效率更高，但GPU凭借灵活架构和广泛的软件生态支持，目前仍占据数据中心芯片市场90%的份额 [2] - 谷歌披露Gemini 3 Pro完全基于自研TPU芯片训练，随着OpenAI与博通、Anthropic与谷歌等合作的推进，ASIC芯片关注度持续提升，预计未来两类芯片将并行发展 [2] - 英伟达最新财报显示，其下一代GPU产品已获得5000亿美元的营收可见性，彰显算力需求的强劲增长态势 [2] - 随着英伟达Blackwell和Rubin等新一代芯片的推出，算力扩张的竞赛将持续，这也支持了瑞银近期对AI资本支出预测的上调 [3]