核心观点 - 尽管市场对AI资本开支可持续性存在疑虑，但对2026年及之后的AI发展方向保持乐观 [2][6] - 模型快速迭代与算力提升为2026年模型能力整体进步奠定基础 [12] - AI发展路径是逐步渐进、在不同场景中依次落地的过程，而非一蹴而就 [37][38] - 中国AI生态展现出强大的竞争力与独特优势，未来机会丰富 [39][44] 全球AI发展趋势与市场观察 - 市场近期主要探讨AI是否存在泡沫以及2025年机会，并对2025-2027年持续加大的资本开支产生疑虑 [3][4] - 2025年美股财报季带来的股价回调加剧了市场疑虑 [4] - 以谷歌Gemini系列为代表的多模态模型取得突破，为市场注入强劲信心 [7] - 展望2026年，OpenAI、xAI、Meta、微软、谷歌等巨头将持续推出新模型，行业竞争白热化 [11] - 模型发布节奏快、数量多，但市场更期待看到大模型能力的持续提升 [13] - 市场情绪与产业发展之间存在节奏差，投资会先行拔高预期与估值，而产业发展是渐进过程，期间可能出现调整 [34][35][36] 主要科技公司竞争力与观察点 - 谷歌：凭借全栈自研能力、长期技术积累与雄厚资本资源，在长跑中后劲充足 [8] - 核心观察点：1) GCP增速能否利用多模态优势缩小与AWS/Azure的差距；2) AI Overviews变现，即搜索生成体验对传统搜索广告点击率的影响及新广告位转化率；3) Gemini迭代速度、推理成本优化及多模态原生能力的护城河 [11] - Meta：2025年经历组织架构与人员调整后，在资源整合与引入顶尖AI人才后，期待2026年推出有竞争力的模型 [8] - 核心观察点：1) AI赋能的广告推荐系统能否持续提升货币化率；2) 开源模型Llama通过云合作伙伴分润或企业定制服务的收入规模；3) AI+硬件，如Ray-Ban Meta眼镜销量及后续Orion AR眼镜量产进度 [11] - 微软：在维持与OpenAI合作的同时，已开始布局自有模型 [9] - 核心观察点：1) Copilot留存率与ARPU值，关注渗透率、企业续费率及从基础版向高级版转化的比例；2) Azure AI增量，即AI推理算力在Azure总营收中的占比；3) Agentic AI，即Studio环境下企业自定义Agent的数量及活跃度 [11] - 亚马逊： - 核心观察点：1) AWS利润率能否通过自研芯片维持高利润；2) 自研芯片Trainium/Inferentia的渗透率，关注Trainium 2的规模化部署及Trainium 3的研发节点，以降低对英伟达的依赖；3) AI购物助手Rufus/Q对GMV的拉动及AWS Q在开发者中的采用率 [11] - xAI：虽起步较晚，但发展势头迅猛，模型迭代快速，是不容忽视的变量 [10] 2026年AI模型能力演进的关键方向 - 多模态能力增强：是内容创作（如影视、短视频）的核心驱动力，应用空间远超于此 [15][16] - 将深刻变革广告、电商的内容生产模式与效率 [17] - 是撬动AI硬件与端侧设备（如AR/VR眼镜）体验升级与市场放量的关键，能力提升将极大丰富用户体验，推动硬件普及 [18][19] - 展望2027年，多模态能力提升将带来端侧及AI演进未来较强的能力和用户体验，进而带来整个方向和赛道的机会 [20] - 记忆与个性化能力突破：AI正从通用工具向“个人助手”演进 [23] - 模型记忆能力增强（长上下文、个性化记忆）将使其能提供更贴合用户需求的个性化服务 [23] - 这将显著提升应用场景、用户粘性、使用频率与渗透率，直接带动token消耗量增长，为前期巨大的资本开支提供清晰的商业化回报路径 [24] - 模型能力提升是驱动AI商业化落地的根本，当AI带来更多可落地场景，商业化机会也会越来越多 [25][26] - 自动驾驶是另一条重要主线：大模型技术正在加速高级别自动驾驶落地进程 [30][31] - 以特斯拉FSD为例，其体验已日趋“丝滑”与可靠，无人化运营（如去掉安全员）已在局部区域开始实践 [31] - 和自动驾驶有关的方向是2026年关注的一个重点 [32] 中国AI生态与投资机会 - 国内大模型能力获国际认可：以DeepSeek、阿里通义千问为代表的开源模型在全球开发者社区中获得肯定 [40] - 科技大厂持续坚定投入：阿里巴巴、腾讯等头部企业在财报中明确了对AI资本开支的持续展望，并进行了相应组织架构调整 [40] - 拥有独特优势：全球最庞大的工程师群体、快速的产品迭代文化以及丰富的应用场景 [40] - 在移动互联网时代已验证的“应用创新”能力，有望在AI时代于内容、硬件、自动驾驶等领域再次复制，催生大量投资机会 [40] - 估值具备优势：相较于美国同业，当前中国AI相关公司估值水平更为合理，甚至处于相对低位，为投资提供了较好的安全边际 [41] - 未来机会丰富：不论是基础设施、算力，还是场景应用，都有不错的表现 [42] - 结合不断迭代的模型能力，中国AI应用的机会也会越来越多 [44]