核心观点 - 北京智源研究院主导的多模态大模型“Emu3”成果发表于《自然》正刊，这是中国科研机构主导的大模型成果首次登陆该期刊，标志着中国在人工智能原始创新领域取得重大突破 [2] 技术性能与突破 - Emu3在文生图任务中性能比肩扩散模型，视觉语言理解能力媲美CLIP与大语言模型融合方案 [6] - Emu3能以纯自回归方式生成高保真视频，并支持视频延展、图文交错生成及机器人操作建模等多元任务 [6] - 团队通过大规模消融实验验证了多模态学习的规模定律，证实直接偏好优化（DPO）可无缝适配自回归视觉生成 [6] - 后续迭代的Emu3.5实现了“预测下一个状态”的能力跃迁，展现出泛化世界建模能力 [6] 行业地位与意义 - Emu3的突破确立了自回归路线在生成式AI中的统一地位 [6] - 《自然》编辑点评称，该成果对构建可扩展、统一的多模态智能系统具有重要意义 [6] - 作为“悟界”大模型系列核心成果，此次突破进一步彰显了中国在人工智能基础研究领域的国际竞争力 [6] 公司背景与战略 - 智源研究院自2020年启动“悟道”大模型研究，持续深耕原始创新 [6]

行业趋势：生成式AI模型驱动云计算平台变革 - OpenAI和Anthropic已从AI实验室演变为基础设施巨头 未来基础设施项目承诺投资额达数万亿美元[1] - 两家公司的目标是成为所有AI构建的默认平台 其深度融入将惠及更广泛的科技股[2] 微软：通过OpenAI合作建立飞轮效应 - 微软是OpenAI的首个超大规模云投资方 为其提供了开发和扩展ChatGPT的基础设施[3] - 合作使微软获得了生成式AI整合的先发优势 ChatGPT现已深度集成于其云服务Azure中[3] - OpenAI软件使用量的增长推动了Azure AI工作负载的激增 并引导企业使用微软的增量云服务[4] - OpenAI的采用与Azure之间形成了飞轮效应 成为Azure长期发展的关键顺风[5] 亚马逊：通过大规模协议与自研芯片成为AI基础设施强者 - 亚马逊在AI领域拥有显著的大型基础设施协议[6] - AWS近期与OpenAI达成价值380亿美元的GPU租赁协议 以缓解其容量压力[7] - 亚马逊已向Anthropic承诺投入80亿美元资本[8] - 合作使AWS成为Anthropic GPU集群的主要用户 并且Anthropic采用了亚马逊自研的ASIC芯片（Trainium和Inferentia）[8] - 自研芯片旨在降低训练和推理成本并提升特定工作负载性能 Anthropic的采用将验证其垂直整合基础设施战略[9] - 若亚马逊的AI加速器能成为NVIDIA和AMD通用GPU的高规格替代品 AWS将获得可观的定价权并提高用户转换成本[10][11] 谷歌：获得AI领军企业的认可并强化云业务竞争力 - 尽管市场曾担忧生成式AI威胁其搜索业务 但谷歌云部门在AI革命中实现了可观的收入增长并持续产生运营利润[12] - 谷歌云的两个标志性客户正是OpenAI和Anthropic[13] - OpenAI利用谷歌云补充算力 Anthropic则在其NVIDIA GPU和亚马逊ASIC芯片栈中补充了谷歌自研的TPU芯片[13] - Anthropic决定在TPU上训练下一代模型 这将强化谷歌云的竞争地位[14] - 随着OpenAI持续解决容量瓶颈 谷歌云将从用户采用加速以及更广泛的数据中心建设中受益[15]

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评级与目标价变动 - 摩根士丹利于1月15日将Amplitude评级从“均配”上调至“超配”，并将其目标价从14美元上调至16美元[1] - 此前于12月19日，Baird维持对Amplitude的“跑赢大盘”评级，并将其目标价从14美元上调至15美元[3] 看涨逻辑与公司优势 - 公司被认为能够充分利用生成式AI加速移动和网页应用开发所带来的数字产品用户行为数据激增的机遇[2] - Amplitude股票估值合理，且其业务模式避免了行业中常见的基于席位许可模式的潜在压力，这支持了其进一步上涨的潜力[2] - 目标价的上调基于与公司管理层会面后更新的财务模型[3] 公司业务概览 - Amplitude Inc及其子公司在美国及全球提供用于分析客户行为的数字分析平台[4]

关于发布方Proactive - 发布方是一家全球性的金融新闻和在线广播提供商 为全球投资受众提供快速、易获取、信息丰富且可操作的商业和金融新闻内容 [2] - 其新闻团队由经验丰富且合格的新闻记者组成 所有内容均由其独立制作 [2] - 该公司在全球主要金融和投资中心设有分社和演播室 包括伦敦、纽约、多伦多、温哥华、悉尼和珀斯 [2] 关于内容覆盖范围与专长 - 该公司是中小型市值市场领域的专家 同时也向投资社区提供关于蓝筹股公司、大宗商品及更广泛投资故事的资讯 [3] - 其团队提供的新闻和独特见解覆盖多个市场领域 包括但不限于生物技术与制药、采矿与自然资源、电池金属、石油与天然气、加密货币以及新兴的数字和电动汽车技术 [3] - 其内容旨在激发和吸引有动力的私人投资者 [3] 关于内容制作与技术应用 - 发布方在内容制作中秉持前瞻性 并积极采用技术 [4] - 其人类内容创作者拥有数十年的宝贵专业知识和经验 [4] - 团队会使用技术来协助和增强工作流程 [4] - 该公司偶尔会使用自动化和软件工具 包括生成式人工智能 [5] - 所有发布的内容均经过人工编辑和创作 遵循内容生产和搜索引擎优化的最佳实践 [5]

核心观点 - 苹果公司2026财年第一季度业绩超出华尔街预期 但股价在财报发布次日小幅下跌 市场反应可能未能充分反映其积极基本面[1] - 公司在中国和印度市场表现强劲 特别是大中华区销售额同比增长38% 创下iPhone升级数量历史记录[3][4] - 公司正通过与谷歌合作 将Gemini大语言模型整合至Siri 以提升其在生成式AI领域的竞争力[8][9] - 公司面临3纳米系统级芯片供应限制和内存价格上涨的潜在挑战 这可能影响未来毛利率[11][12] 大中华区市场表现 - 大中华区营收约占公司总营收的18% 第一季度销售额同比增长38%[3] - 大中华区iPhone升级数量创历史记录 从其他手机品牌转向iPhone的用户数量实现两位数百分比增长[4] - 根据World Panel调查 iPhone在当季中国城市智能手机使用量中占据前三名 iPad在中国城市平板电脑使用量中排名第一[5] - Counterpoint研究显示 MacBook Air是12月中国市场最畅销的笔记本电脑 Mac Mini是最畅销的台式电脑[5] 印度市场表现与机遇 - 公司在印度市场实现强劲的两位数营收增长 印度是全球第二大智能手机市场和第四大PC市场[6] - 公司在印度创下12月iPhone销售记录 第一季度iPhone升级数量也达到历史最高水平[6] - 公司在印度的市场份额仍“有限” 但管理层认为存在巨大机遇 公司正通过扩张零售网络来把握机会 已于12月开设第五家门店 并计划在孟买开设第六家门店[7] 生成式人工智能进展 - 公司被视为生成式AI领域的后进者 其Siri助手相较于其他AI模型已显落后[8] - 公司将使用Alphabet的Google Gemini大语言模型对Siri进行升级 管理层认为谷歌的AI技术能为苹果基础模型提供最具能力的基础 此次合作有望解锁大量新体验并推动关键创新[9] - Gemini增强版Siri有望刺激iPhone销售实现更强劲增长[9] 供应链与成本挑战 - 公司面临获取3纳米系统级芯片的供应限制 供应链灵活性低于正常水平 供需平衡时间难以预测[11] - 内存供应是另一关键挑战 虽然第一季度财务影响不大 但预计对第二季度毛利率有略高影响[12] - 管理层承认 第二季度后内存价格可能“显著”上涨[12]

文章核心观点 - 生成式AI与HPC需求爆发，使先进封装成为全球半导体供应链最关键且最紧张的产能瓶颈，台积电正全面上调并加速其核心先进封装技术CoWoS的产能扩张，以应对远超预期的市场需求 [2][5] 台积电CoWoS产能扩张计划 - 台积电全面上调2026-2027年CoWoS产能目标，2026年底CoWoS月产能将突破14万片，2027至2028年还将释放新产能 [2][3] - 南科AP8厂区将新增P2工厂，成为承担CoWoS产能攻坚任务的核心封装基地 [2][3] - 嘉义AP7厂区原规划的SoIC产线（P2、P3阶段）将调整为CoWoS产线，以应对市场需求 [2][3] - 除现有厂区，台积电已将云林列入先进封装新厂区评估选址，美国亚利桑那州工厂也将在原规划基础上新增至少两座工厂 [5] 市场需求与客户动态 - 英伟达是CoWoS最大客户，持续预订全年超半数产能 [2][3] - 谷歌等ASIC客户频繁抛出紧急订单并加价争抢产能，联发科2026年切入ASIC赛道后，原定2万片产能已无法满足需求，正紧急追加订单 [2][3] - 谷歌、Meta、AWS、xAI、博通、联发科等客户全面入局，通过加价或签订长期协议争夺产能，台积电产能规划已纳入所有客户的长期订单规模 [5][6] 技术路线与产能调整影响 - 由于市场对CoWoS需求远超预期，台积电优先解决当前产能缺口，下一代封装技术的迭代节奏相应放缓 [3][5] - 原计划2028年量产的面板级先进封装技术CoPoS，量产时间调整为2029年，且不排除将大部分产能集中在美国亚利桑那厂区 [4] - CoWoS技术涉及中介层、ABF载板、HBM整合、先进测试等多个环节，从建设到量产通常需要18个月以上周期，导致供给端产能释放滞后于需求增长 [6] 行业供需与供应链影响 - 台积电此前低估了AI芯片的增长潜力与市场需求，导致扩产速度与规模跟不上需求增长 [5] - 预计未来三年全球先进封装产能仍将处于供不应求的状态 [5] - 台积电大举扩产促使稳居其CoWoS供应链的中国台湾设备与材料厂商加速扩产，相关供应链被迫同步调整布局，订单能见度进一步拉长 [2][6]

研究核心观点 - AI技术是驱动互联网媒体产业升级的核心引擎，正深刻变革内容生产、传播和商业模式 [1] - 生成式AI技术正在重构互联网媒体内容生态全链路，推动行业从信息中介转向智能服务枢纽，实现质效升级与价值跃迁 [2] - 行业正从用户规模增长的增量竞争，转向AI赋能的存量精耕与智能化生态融合新阶段 [2][6] 行业发展概况与历程 - 中国互联网媒体行业历经五阶段跃迁：从门户时代、图文时代、图文音视频时代、长短视频+直播时代，发展至当前大模型技术赋能的多模态时代 [4][23] - 技术迭代是行业变革的核心驱动力，推动媒介形态从单向传播向沉浸式、个性化、智能化的生态融合演进 [4] - 中国互联网用户规模增长红利见顶：网民规模达11.2亿，普及率79.7%，移动互联网设备规模达14.4亿台，人均周上网时长30.6小时，行业进入存量精耕阶段 [6] AI技术发展现状 - 人工智能迈入生成式AI驱动的应用落地爆发时代，技术与垂直场景深度耦合 [9][10] - 大语言模型技术成熟度高：Transformer架构和“预训练-微调”范式成为标准，混合专家、检索增强生成、思维链等前沿技术推动其向智能决策者角色演进 [11] - 多模态大模型处于多技术融合进程：生成向DiT架构和理解向MLLM架构并行发展，但尚未实现底层能力的有效融合 [13] - 生成式AI应用在多领域爆发式落地：文本生成已进入商业化成熟期，图像生成实现规模化应用，视频生成因Sora等模型突破进入爆发前夜 [16] - 2025年大语言模型产业呈现三大特征：架构趋同（MoE成为主流）、能力分化（构建专业化模型矩阵）、全模态演进（处理多模态内容成标配） [18] AI对互联网媒体的全链路赋能 内容生产 - AI技术重构创作生态，通过语义理解与多模态生成技术，将文字指令转化为图文、视频，推动全民内容创作 [24] - 中国11亿网民基数成为UGC多模态内容创作的天然土壤 [24] 内容审核 - 生成式AI从自动审核、精准判定、人机互补、动态策略四大方面革新审核体系 [26] - 通过多模态模型实现自动化初筛，语义分析与情感识别提升复杂违规内容判定准确性，人机协同形成互补闭环 [26] 内容分发与平台运营 - AI技术通过多维度数据分析、跨模态再生优化推荐路径，实现精准实时推荐，提升分发效率 [28] - 在用户运营环节，通过内容精准匹配、智能客服等延长用户停留时长，强化粘性 [28] - 助力平台优化人力资源配置、降低运营成本，并优化广告生成与投放，开拓内容定制等新商业形态 [28] 内容消费 - 打破信息触达壁垒，通过多语言翻译、文本语音互转等技术降低消费门槛 [31] - 重构交互范式，以智能摘要、对话式咨询等服务实现从浅层浏览到深度探索的升级 [31] - 基于动态用户画像的精准推荐形成千人千面体验，并借助AI辅助工具使消费者向“产消者”转型，形成创作-消费-再创作的循环 [31] 行业标杆案例实践 中央媒体：人民日报 - 运用生成式AI提升视频内容创作效率，推出多民族数字主持人播报新闻 [36] - 依托“创作大脑”AI+全息采录眼镜等设备，助力记者实现“一镜到底”的全媒体采编流程 [36] - 客户端累计下载量突破2.9亿次，微博粉丝超1.55亿，微信公众号订阅量达5737万，抖音关注数达1.74亿 [36] 地方媒体：澎湃新闻 - 系统性整合AI工具，形成派生万物AI办公、视觉与视频三大工作室，提升内容生产效率 [38][39] - “清穹”内容风控智能平台嵌入生成式AI工作流，提供智能审核、校对、巡检、舆情监测、增值服务五大核心功能 [38][39] 短视频媒体：抖音 - 以“豆包大模型”为核心技术底座，将AIGC深度嵌入“内容生产-处理剪辑-发布呈现-营销传播”全环节 [40] - 豆包大模型1.6版本包含视频生成、语音播客、实时语音等多样化模型技术矩阵，支持深度思考、多模态理解、256k长上下文等能力 [40] 社交媒体：微博 - 以自研多模态“知微大模型”为技术底座，构建AI+产品矩阵，实现全链路智能化升级 [42] - “智搜”产品结合知微大模型、DeepSeek-R1及多模态RAG技术，自动整理新闻事件要素，月活跃用户已突破5000万 [44] AI+互联网媒体产业生态 - 产业图谱呈现分层结构：包括AI基础层（算力、数据、算法）、AI技术层（自然语言处理、计算机视觉等）、大模型层（通用基础模型与媒体自研/垂直模型）、媒体平台层（社交、新闻、短视频、电商等各类媒体） [33][35] - 媒体平台层涵盖微博、微信、抖音、快手、人民日报、澎湃新闻、京东、美团等主流平台 [35] - 大模型层包括OpenAI ChatGPT、Google Gemini、国内阿里通义、百度文心一言、智谱清言、深度求索等通用模型，以及央视、新华社、芒果等媒体自研模型 [35]

关于作者与发布商 - 作者Angela Harmantas拥有超过15年北美股市报道经验 尤其专注于初级资源股 曾在加拿大、美国、澳大利亚、巴西、加纳和南非等多个国家为领先的行业出版物进行报道 [1] - 发布商Proactive是一家全球性的金融新闻和在线广播提供商 为全球投资受众提供快速、易懂、信息丰富且可操作的商业和金融新闻内容 [2] - 其新闻团队遍布全球主要金融和投资中心 在伦敦、纽约、多伦多、温哥华、悉尼和珀斯设有办事处和演播室 [2] 内容覆盖范围与专长 - 公司在中小型市值市场领域是专家 同时也向受众更新蓝筹公司、大宗商品及更广泛投资领域的信息 [3] - 团队提供的新闻和独特见解涵盖多个市场 包括但不限于生物技术与制药、采矿与自然资源、电池金属、石油与天然气、加密货币以及新兴的数字和电动汽车技术 [3] 内容制作与技术应用 - 所有内容均由经验丰富且合格的新闻记者团队独立制作 [2] - 公司始终是前瞻性的技术热衷采用者 其人类内容创作者拥有数十年的宝贵专业知识和经验 并利用技术来协助和增强工作流程 [4] - 公司偶尔会使用自动化和软件工具 包括生成式人工智能 但所有发布的内容均经过人工编辑和创作 遵循内容制作和搜索引擎优化的最佳实践 [5]

核心观点 - 尽管面临内存成本上涨等供应链压力，但公司凭借其卓越的供应链管理、强大的定价能力、旺盛的产品需求（尤其是iPhone）以及在中国市场的强劲表现，展现出显著的竞争优势和增长潜力 [1][2][3] 财务表现与供应链管理 - 公司本季度产品销售额达2000亿美元，毛利率同比及环比均实现增长，并对下季度产品毛利率给出优秀指引 [2][3] - 公司通过为供应商提供生产设备融资等方式，建立了优越的供应链体系，这在科技硬件领域构成了显著的比较优势 [3][4] - 面对内存成本可能显著上涨的压力，公司拥有提价这一可控杠杆，例如对高内存版本设备提价，以抵消供应链成本上升的影响 [3] iPhone销售与需求 - iPhone销售额较市场共识高出约40亿美元，但报道中亦提及有观点认为其低于共识9% [4] - 公司表示iPhone仍面临严重的供应限制，一旦供需平衡，仅渠道库存重建至正常水平的4周，就能带来约150亿美元的额外销售额 [5][6] - 公司指引暗示iPhone本季度增长23%，而市场预期为8%，下季度指引隐含iPhone增长率约为20% [6] - iPhone 17系列获得成功，需求非常旺盛，这对智能手机领域的其他竞争者构成威胁 [4][6][7] 中国市场表现 - 公司在中国的需求增长迅猛，增长率达38% [7] - 尽管此前存在地缘政治等因素导致的负面预期，但公司凭借庞大的用户基数和有吸引力的产品组合，在中国市场表现强劲，证明此前看衰观点为时过早 [8][9][10] - 公司在中国市场服务业务占比偏低，部分原因是某些服务未在当地提供 [11] 产品生态与人工智能战略 - 公司的增长部分来自Mac、iPad、可穿戴设备等产品，这些产品的新客户往往是首次购买公司产品的用户 [10] - 用户购买决策主要基于对公司生态系统的长期依赖和锁定，而非生成式AI功能 [12][13] - 公司在生成式AI领域采取快速跟随策略，目前其13亿iPhone用户基中，约有4.5至5亿用户拥有AI功能设备（iPhone 15 Pro或更新机型），这为新的Siri或AI服务提供了可触达市场 [14] - 公司未来将通过促使用户购买更高端设备，以及在Apple One服务包中增加约5美元以提供高级Siri功能等方式，对AI进行货币化 [15]