AI即战略：企业并购转向"智能军备" - AI已成为企业核心战略议题，2025年企业并购逻辑被改写，AI在企业科技并购总额中的份额自2020年以来翻了一番，到2024年占所有科技并购交易的7.2% [3] - 并购主角从2020-2021年的苹果、Meta等传统科技巨头，转变为2023-2024年的AI基础设施和数据管理公司，如英伟达、Snowflake、Databricks和埃森哲 [3] - 英伟达、Salesforce和汤森路透等公司在2024年显著加快AI并购步伐，战略从"购买AI功能"转向"收购AI能力与人才"，AI聊天机器人和营销个性化成为最热门的收购目标市场 [3] 基础模型竞争格局：开放与封闭模式 - 封闭模型开发者在股权融资上占绝对优势，OpenAI融资总额达191亿美元，Anthropic融资75亿美元，xAI融资61亿美元，而领先的开放模式公司如Mistral AI和百川智能融资额在10亿美元级别 [4] - 性能上封闭模型在关键基准（如MMLU-Pro）仍保持微弱优势，Anthropic的Claude 3.5 Sonnet和xAI的Grok-2位居前列，企业倾向于使用OpenAI等封闭模型因其模型更好、幻觉更少且提供企业级支持 [5] - 成本天平发生变化，AI推理成本急剧下降，OpenAI的GPT-4o模型成本相较于GPT-4下降近10倍，使基于API的专有解决方案对企业更具吸引力，未来市场将呈现混合形态 [5] 算力需求引发能源与基础设施革命 - AI对算力的需求迫使传统数据中心革新，高盛估计未来AI基础设施总支出将超过1万亿美元，亚马逊、Alphabet、微软和Meta等巨头的季度资本支出总和在2024年飙升至500亿美元以上 [6] - 全球数据中心电力消耗将从2022年的460太瓦时翻倍增长，到2026年超过1000太瓦时，相当于日本全国年能源消耗量，科技巨头史无前例地深入能源生产领域 [7] - 用于耗散AI芯片热量的"液体冷却"技术迎来爆发，相关供应商员工人数过去两年普遍增长20%以上，预计到2026年将有38%的企业在数据中心采用该技术 [7] 太空经济与AI驱动的基础设施 - 太空发射成本断崖式下跌，2008年"猎鹰1号"近地轨道有效载荷成本约为每公斤12,600美元，2018年"猎鹰重型"降至1500美元，发射次数过去五年增长五倍 [8] - 成本下降催生全新太空经济，SpaceX的"星链"在2023年发射1935个物体占全球总数73%，推动地理空间智能、地球观测等应用发展，Y Combinator等加速器正孵化"太空数据中心"前沿概念 [8] AI在金融与医疗领域的渗透与挑战 - 金融领域出现"半机械人财富顾问"趋势，金融顾问平均70%时间未直接服务客户，AI目标为自动化这70%的行政和研究工作，摩根士丹利与OpenAI合作帮助其财富管理部门实现创纪录收入 [9] - 金融下一个前沿是"AI代理被赋予花钱的能力"，加密货币成为第一个AI支付轨道，Skyfire和Coinbase利用区块链使AI代理能绕过人类身份验证交易，Stripe推出面向AI代理的SDK [10] - 医疗健康领域AI推动疾病管理从"被动治疗"转向"主动预测"，利用AI精确评估患者症状的初创公司（如Ubie）在2024年获密集投资，RetiSpec利用AI进行阿尔茨海默症早期筛查 [10] 自主机器人应对护理危机与AI可解释性挑战 - 到2030年美国将面临13.9万名医生和6.3万名护士短缺，Figure和特斯拉等公司开发的类人机器人已将家庭护理和辅助看护作为明确长期商业目标 [11] - AI的"黑匣子"问题是深入应用最大障碍，催生"机械可解释性"前沿研究领域，Anthropic和OpenAI等头部实验室及Martian等初创公司正试图"逆向工程"神经网络理解其决策机制 [11] 智能地缘政治：中美竞争与主权AI浪潮 - 美国在AI竞赛中处于绝对领先，全球AI股权融资中每1美元有71美分流向美国初创企业，高于2020年61%，亚洲份额13%，欧洲14%，全球43%的AI公司总部位于美国，中国以9%位居第二 [12][13] - 中国是唯一可能在LLM领域与美国抗衡的全球力量，阿里巴巴的Qwen2模型在Hugging Face排行榜名列前茅，中国拥有至少五家估值超10亿美元的基础模型开发商 [13] - 中美竞争催生全球性"主权AI"浪潮，英伟达CEO表示帮助各国建立主权AI能力预计将在2024年为公司带来"数十亿美元"收入，比利时、巴西、意大利和澳大利亚等国家在AI资金和员工增长率上可能超越美国 [13][14] 科技巨头能源创新合作 - 微软与Constellation合作计划重启三里岛核电站为数据中心供电，并与亚马逊共同支持美国"小型模块化反应堆"部署 [15] - 微软与Helion达成历史性协议目标2028年开始购买聚变产生的电力，谷歌通过风险投资部门投资TAE等聚变公司 [15] - 谷歌与Fervo Energy合作开发地热发电厂，微软也在探索地热能源 [15]

双方计划在2030年前，将各自的半导体连接在同一块基板上。利用英伟达的技术，实现GPU、CPU等多 颗芯片像一颗芯片一样的超高速互联。海外科技企业普遍看好日本企业的节能技术…… 日本的富士通10月3日宣布，将与美国英伟达（NVIDIA）共同开发一款把双方芯片连接起来、面向人 工智能（AI）用途的半导体。富士通的半导体此前主要用于国家级超级计算机"富岳"等。 该合作将高速连接英伟达的半导体以提高运算效率，同时大幅提升节能水平，目标是开拓数据中心、机 器人等新需求市场。 英伟达是擅长AI计算处理的图形处理半导体（GPU）领域的全球龙头企业。富士通则从事作为计算"指 挥中枢"的中央处理器（CPU）开发。双方计划在2030年前，将各自的半导体连接在同一块基板上。利 用英伟达的技术，实现GPU、CPU等多颗芯片像一颗芯片一样的超高速互联。 英伟达首席执行官黄仁勋当日在记者会上强调，通过与富士通CPU的连接，"能够实现全新层级的节能 与高效"。 电力效率提高2倍 富士通社长时田隆仁表示："这标志着向AI驱动型社会迈出了重要一步"。双方将共同开发的半导体不仅 将用于AI数据中心，还将拓展至机器人、汽车等"物理AI（Phys ...

台积电第二季度业绩表现 - 公司第二季度美元营收达300.7亿美元创新高 [1] - 单季AI相关美元营收跨越百亿美元关卡占单季营收三分之一以上 [1] - 全年AI相关营收预计挑战新高纪录 [1] AI相关业务增长 - 公司定义AI相关需求包含AI加速器、AI GPUs、AI ASICs及HBM控制器等 [1] - 2024年AI相关营收预计4341亿元2025年预估翻倍至8683亿元 [1] - 今年AI加速器对营收贡献将较去年增长一倍 [1] 细分业务表现 - 单季A芯片制造与先进封装营收87.8亿美元年增3.67倍 [1] - 高性能计算芯片营收92.6亿美元年增9.8%包含AI交换器与网络连接相关ASIC [1] - AI电脑边缘设备等累计贡献占比逾三分之一营收 [1] 市场预期与需求 - 公司预期非AI终端市场2025年温和复甦对半导体产生根本性需求 [1] - 中国大陆补贴方案刺激部分短期需求上扬 [1] - 调高今年美元营收年增幅度至约30% [2] 行业趋势 - AI应用快速发展带动长期需求大型语言模型处理文本词元数量爆炸性增长 [2] - 主权AI需求增加带动先进半导体增长 [2] - 客户持续支持强劲AI需求未因外在变数改变行为 [2]