市场定价逻辑转变 - 华尔街对AI技术的定价标准已从技术突破预期，全面转向对资本回报率的严苛考核，能否将算力转化为营收与利润成为科技股估值的唯一标尺 [1] - 资金将向能够证明生成式AI或GPU驱动技术带来实质性回报的公司集中，只有展现出更快营收增长、更高用户参与度以及扩大每股收益和自由现金流的企业才能获得市场溢价 [1] - 市场看好亚马逊、META和Doordash等能通过AI实现效率提升和业务扩张的巨头，并预计云服务商将迎来强劲增长 [1] 大语言模型与AI应用 - 前沿模型的参数竞赛不再是市场兴奋点，投资者关注点彻底转向产品化和货币化 [3] - 谷歌的关键在于将Gemini模型深度整合进搜索、YouTube和云服务以驱动收入增长 [3] - Meta的关键在于其“超级智能实验室”能否产出当前最佳模型，并将其转化为广告收入和用户粘性 [3] - 亚马逊在零售端的AI应用能否带来销售增量是重要看点 [3] 生成式AI的资本回报与扩散 - 市场要求看到生成式AI的资本回报，预计2026年将出现企业端采用率的阶梯式跳跃 [4] - 亚马逊AWS、谷歌云和微软Azure将迎来比预期更强劲的增长，积压订单激增预示企业正大规模迁移工作负载以适应AI需求 [4] - 随着电力和算力瓶颈缓解，AI技术将从科技巨头向更广泛经济领域扩散 [4] AI驱动的效率提升与成本控制 - 2026年可能是科技巨头利用生成式AI大幅提升内部效率，从而显著放缓招聘甚至持续裁员的第一年 [5] - 模型假设Meta、亚马逊和谷歌的非折旧/非广告运营支出增速将显著下降 [5] - 若公司能在收入增长的同时控制人力成本，每股收益和自由现金流将有巨大上修空间 [6] 代理商贸与电商变革 - AI智能代理将彻底改变消费者购物方式，拥有特定垂直领域数据和交易闭环的玩家将率先受益 [7] - 在线旅游代理面临巨大风险，如果谷歌或OpenAI推出能直接规划行程并预订的代理，其流量入口地位将被削弱 [7] - 评估框架关注库存、基础设施、创新、增量和损益表 [7] 自动驾驶技术演进 - 2026年将是自动驾驶可用性的拐点，服务覆盖范围将从2025年底的15%城市人口跃升至32% [8] - 自动驾驶不仅不会颠覆网约车，反而会通过降低每英里成本来扩大整个出行市场 [8] - 关注Waymo和Tesla在恶劣天气和机场场景的落地情况，这是技术成熟的标志 [8] 具身智能与物理AI - 巨头开始布局AI与机器人、硬件的结合 [9] - 亚马逊计划到2027年增加约40个下一代机器人仓库，据测算能带来20亿至40亿美元以上的经常性成本节约 [9] - Uber和DoorDash正在构建无人机和自动配送机器人生态以削减人力配送成本 [9] 在线杂货市场的AI机遇 - 美国线下杂货市场规模高达1.4万亿美元，是AI智能代理最大的潜在金矿 [10] - 杂货购物繁琐且个性化，非常适合AI代理介入 [10] - 亚马逊、Instacart和DoorDash处于有利位置，亚马逊在生鲜领域的加速推进可能成为下一个盈利增长点 [10] 搜索市场格局演变 - AI搜索引擎的出现扩大了整个查询市场，预测2023-2026年搜索量复合增速将达14% [11] - 在商业类查询上，谷歌的Gemini相比ChatGPT仍略占优势 [11] - ChatGPT引入广告将首先冲击效果不明显、实验性质的广告预算，而非谷歌核心搜索广告 [11] 游戏行业的AI变革 - AI生成视频和互动内容将大幅降低游戏制作门槛和成本 [12] - 趋势长期利好拥有云算力和AI工具的巨头，对于工具提供商既是机遇也是颠覆风险 [12] - 游戏行业AI变革尚在早期，应关注能够提供底层算力和生成式工具的“卖铲人” [12] 在线约会软件的复苏 - 在线约会行业经历数年用户增长停滞，2026年或是转机 [13] - 约会软件正在利用生成式AI改进匹配算法以减少用户“刷屏疲劳” [13] - 若AI能成功改善用户体验并重启增长，相关公司将迎来巨大的估值修复 [13]