文章核心观点 - Gemini在关键用户指标上首次超越ChatGPT，标志着谷歌在生成式AI领域的竞争力发生实质性转变，其成功源于长期的全栈式AI战略、工程文化回归以及持续的产品迭代节奏 [2][8][10] 关键数据表现 - 截至2025年底，用户在桌面和移动网页端单次使用Gemini的平均停留时长达到约7.2分钟，首次超过ChatGPT的约6分钟，也略高于Anthropic Claude的约6分钟 [2] - Gemini的月度App下载量从2025年年中的约1500万一路飙升至年底的约6600万，追赶速度惊人，而ChatGPT的月度下载量仍以约8700万领先 [5] 产品与技术进展 - Gemini 3的推出是关键节点，在一系列基准测试中得分超过了OpenAI当前最先进的模型，其最大优势在于超大规模与背后投入的巨量算力 [9] - 谷歌形成了约每6个月将前沿模型能力向前推进一次的发布节奏，在Gemini 3之后，团队已在思考下一代预训练模型 [25][26] - Nano Banana Pro的信息图能力与Google搜索结合，展现出跨越实用价值鸿沟的潜力，其能力是随着模型文本渲染能力变强而自然出现的 [23] 战略与组织文化 - 谷歌的核心战略是“全栈式AI”，将模型、TPU、数据中心、基础设施整合成一条通畅链路，使每一层的创新都能向上传递到产品 [10][16][17] - 公司内部重现了早期谷歌“小而密集”的工作文化，创始人与顶级工程师扎堆在Blue Micro Kitchen等高密度区域进行实时交流与协作，促进了思想活跃交换 [11][12][28] - 公司自2016年确立“AI First”战略，并通过合并Google Brain与DeepMind为Google DeepMind (GDM)、加大基础设施投资来推动这一转型 [15][17] 市场影响与生态建设 - 谷歌通过将Gemini深度嵌入Android设备、Google Workspace等自家生态，在用户获取上逐步见效 [5] - Gemini已成为贯穿谷歌几乎所有产品（从搜索、YouTube到Cloud、Waymo）的统一主线，体现了“AI First”战略的具体化 [18][19] - 在Gemini 3发布时，不仅谷歌众多产品同步上线，Copilot、Replit、Figma等第三方公司也同时发布了各自的Gemini版本，形成了规模化创新生态 [20] 未来展望与长期押注 - 公司正以十年视角布局未来，押注方向包括AI、Cloud、Waymo、量子计算以及像“Suncatcher项目”（在太空中建设数据中心）这样的登月计划 [34][35] - Vibe Coding等工具的兴起显著降低了软件创造的门槛，谷歌内部提交第一份代码变更的新人数量出现陡峭增长，预示着更多人将成为“AI Builder” [39][40] - 公司认为当前所有AI工具都还只是“最差版本”，未来将看到巨大进步，并对Gemini路线图及其在所有产品中的持续落地感到兴奋 [41][43]

核心观点 - 截至2025年底，Gemini在桌面和移动网页端的单次平均用户停留时长达到约7.2分钟，首次超过ChatGPT的约6分钟，标志着用户真实使用粘性的提升 [1] - Gemini的月度App下载量从2025年年中的约1500万飙升至年底的约6600万，追赶速度惊人，而ChatGPT仍以约8700万的月度下载量领先 [4] - 谷歌通过将Gemini深度嵌入Android设备和Google Workspace等自家生态的策略，在用户获取上成效显著 [5] 用户指标与市场表现 - 更长的停留时间（7.2分钟 vs 6分钟）表明用户愿意在Gemini中反复解决问题，而非短暂尝鲜 [1][8] - Gemini的下载量在半年内实现快速增长，从1500万/月增至6600万/月，显示出强劲的市场吸引力 [4] - 停留时长指标反映的是真实、主动的使用行为，说明Gemini的回答、功能或整体体验有可感知的提升 [8] 技术与产品优势 - Gemini 3在多项基准测试中得分超过OpenAI当前最先进模型，其优势在于超大规模和巨量算力投入 [9] - 谷歌采用“全栈式”方法，将模型、TPU、数据中心、基础设施整合，使每一层的创新都能传递到产品端 [10] - 与OpenAI依赖算法突破不同，谷歌的反击点在于整合“全栈”能力，避免了训练更贵、推理更慢的代价 [9][10] - Nano Banana Pro的信息图能力是模型能力增强后自然出现的效果，展示了工具对大众创造力的释放 [19] 公司战略与组织文化 - 谷歌的“AI First”战略始于2016年，通过收购DeepMind、发布TPU等举措进行全栈式AI押注 [14] - Gemini项目促使Google Brain和Google DeepMind合并为Google DeepMind（GDM），并加大了基础设施投资 [14] - 公司内部重现早期谷歌文化，在Blue Micro Kitchen等高密度工作区，创始人、顶级工程师扎堆交流，促进思想碰撞 [11][26][28] - Gemini成为贯穿公司几乎所有产品（如搜索、YouTube、Cloud、Waymo）的主线，是“AI First”战略的具体体现 [16] 未来展望与创新节奏 - 公司形成约每6个月推进一次前沿模型的发布节奏，团队已在思考下一代预训练模型 [22][23] - 对未来十年的押注包括量子计算（预计5年后将像今天谈论AI一样令人兴奋）和太空数据中心（Suncatcher项目）等Moonshot项目 [31][32] - Vibe Coding等工具降低了编程门槛，公司内部提交第一份代码变更的新人数量出现陡峭增长，预示着软件创造的大众化趋势 [36] - 产品路线图令人兴奋，包括Gemini在所有产品中的持续落地以及Flow Notebook等新工具的社区发展 [40]

文章核心观点 - Google通过发布新一代大模型Gemini 3和自研TPU芯片，实现了从被质疑到被行业追捧的戏剧性反转，其长期投入的“全栈式AI”体系开始显现威力 [1][2] - 公司的成功并非仅因模型技术的突破，更关键在于其整合了芯片、模型、云基础设施、搜索规模、移动端生态和数据资源的系统性优势 [2][15] - 国内AI竞争格局中，豆包在用户规模上领先，但阿里和百度展现出通过构建类似Google的完整技术体系以实现长期反转的潜力 [16][18][22] Google的AI实力反转 - 新一代大模型Gemini 3在性能上碾压了更大模型，基于Gemini 3 Pro的Nano Banana Pro巩固了公司在AI生成图像领域的领先地位 [1] - 自研TPU芯片被视为英伟达算力霸权的最大变量，Meta正评估大规模采购，导致英伟达股价下跌近7% [1] - Anthropic宣布了最新一批百万级的Google TPU订单，OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever新创立的SSI也选择Google TPU作为算力来源 [1] Google的AI战略与体系 - 公司坚持“AI-first”战略和“全栈式AI”路线，整合了全球第三大云计算、自研AI芯片、大模型训练和AI应用开发 [5] - 2023年4月，Google Brain与DeepMind合并为统一团队，由DeepMind创始人Demis Hassabis统一指挥，消除了内部路线分歧和组织壁垒 [8] - TPU芯片的研发节奏加快，从为内部服务扩展到外部大规模商用，提升了Google云的竞争力 [10] - 从Bard到Gemini的转变伴随着“架构统一工程”，所有模型共享同一套架构、训练方法和评测体系 [12] Google的AI产品化应用 - 搜索业务支持AI预览并正式上线AI Mode，Pixel手机集成不同尺寸的Gemini模型，在影像、翻译等方面带来体验升级 [13] - NotebookLM和Nano Banana作为原生AI应用，分别重构了学习与知识管理、推动了更轻快的视觉生成 [15] - 公司拥有全球规模最大的搜索场景、Google Photos和YouTube的海量多模态训练素材，构成数据优势 [7] 国内AI竞争格局 - 豆包App月活用户达到1.59亿，超越DeepSeek的1.45亿，火山引擎公有云大模型调用量份额逼近一半，日均token调用量突破30万亿 [17][18] - 阿里通过Qwen系列模型在全球开源社区建立号召力，Qwen2.5到Qwen3-Max将模型能力推到国际一线，并以千问整合技术体系向C端输出 [19] - 百度文心5.0采用原生全模态架构和万亿参数规模，与昆仑芯深度绑定，在AI云、自动驾驶等To B/To G领域保持技术完整性和纵深优势 [21]

投资评级 - 报告对阿里巴巴维持“买入”评级 [4][8][15] 核心观点 - 阿里巴巴FY2Q26业绩符合预期，战略重心向大消费生态全面转型，云业务增速创新高，全栈式AI能力持续加码 [4][8][9][11] - 公司形成大消费+科技两大核心驱动，通过即时零售和AI生态构建长期护城河 [8][15] 财务数据及盈利预测 - 营业收入：FY24为9411.68亿元（+8.3%），FY25为9963.47亿元（+5.9%），FY26E为10386.09亿元（+4.2%），FY27E为11434.36亿元（+10.1%），FY28E为12506.35亿元（+9.4%）[5][18] - Non-GAAP归普净利润：FY24为1583.59亿元（+10.0%），FY25为1574.50亿元（-0.6%），FY26E为1019.43亿元（-35.3%），FY27E为1454.52亿元（+42.7%），FY28E为1836.40亿元（+26.3%）[5][18] - 调整后每股收益：FY24为62.11元，FY25为65.20元，FY26E为42.22元，FY27E为60.24元，FY28E为76.05元 [5] 市场数据 - 收盘价：2025年11月25日为157美元，52周最高/最低为192.67美元/78.73美元 [6] - 美股市值：3746亿美元，流通股1.91亿股 [6] 业务表现 - 中国电商集团FY2Q26收入1326亿元（+16%），客户管理收入789亿元（+10%），即时零售业务规模扩大推动淘宝APP月活提升 [8][10] - 云智能集团FY2Q26收入398亿元（+34%），AI相关产品收入连续九个季度三位数增长，调整后EBITA利润率提升至9.0% [8][11] - 国际数字商业集团FY2Q26收入348亿元（+10%），经调整EBITA实现盈利1.62亿元，较去年同期扭亏为盈 [8][13] 战略进展 - 即时零售业务高客单订单和非茶饮订单占比提升，单位经济效益优化，10月底约3500个天猫品牌接入即时零售 [8][10] - 阿里云全栈AI能力升级，25H1中国AI云市场份额达35.8%，千问APP上线一周下载量突破1000万次 [8][11] - 公司FY2Q26回购1700万股普通股，总额2.53亿美元，剩余回购额度191亿美元 [8][14]

公司AI业务财务表现 - 第三季度AI业务总收入同比增长超过50%，接近百亿人民币大关 [1][4] - AI云收入同比增长33%，其中AI高性能计算基础设施订阅收入同比增长128% [4] - AI原生营销服务收入达28亿元，同比增长262% [4][5] - AI应用收入达26亿元，大部分采用高粘性订阅模式 [4] AI云业务市场地位 - 百度智能云以24.6%的市场份额稳居中国AI公有云市场第一，连续六年蝉联冠军 [4] - 服务65%央企、100%系统重要性银行及800多家金融机构、TOP 10手机厂商、中国市场销量TOP15汽车品牌、TOP10新能源车企 [4] - 在具身智能行业获得渗透率第一 [4] AI应用产品生态 - GenFlow3.0活跃用户超2000万，已成为全球最大通用智能体 [5] - 无代码应用搭建平台“秒哒”已生成超过40万个应用，平均每分钟一个新应用落地 [5] - 百度伐谋在发布后数小时内吸引超1000家企业申请接入测试 [5] - 百度文库、百度网盘、数字员工等多款旗舰产品致力于解决特定场景需求 [4] 数字人业务商业化进展 - 百度数字人业务已覆盖20多个行业，在国有大行市占率超50% [6] - 慧播星数字人综合实力行业第一，累计超10万数字人主播，实现直播转化率提升31%、成本降低80% [6] - 在教育领域助力教学视频效率提升20倍，在电商领域拓展多应用场景 [6] 全栈式AI技术能力 - 公司是极少数能提供芯片层（昆仑芯）、框架层（飞桨）、模型层（文心大模型）、应用层四层全栈AI服务的公司 [7][8][9] - 飞桨深度学习平台开发者达到2333万，服务企业76万家 [8] - 文心大模型5.0参数量达2.4万亿，在40余项权威基准评测中与全球顶尖模型能力持平 [8] - 昆仑芯AI芯片中标招商银行项目及中国移动十亿级订单 [7] 自动驾驶业务进展 - 萝卜快跑第三季度全球出行服务次数达310万次，同比增长212% [10] - 截至11月，累计全球出行服务次数超1700万次，全无人驾驶里程突破1.4亿公里，总里程超2.4亿公里 [10] - 业务已覆盖全球22座城市，并与Uber、Lyft等全球出行巨头达成合作，进入迪拜、阿布扎比等市场 [11] AI驱动的新商业模式 - 智能体广告已有超过2.9万家广告主通过智能体进行投放，收入占核心广告收入比例达9% [11] - AI智能体和数字人举措正在成形，推动传统搜索广告转型 [12] - 数字人服务和智能体为百度开辟了新的技术服务收入模式 [11] 市场表现与机构观点 - 2025年以来港股股价从82港元上涨至113港元，涨幅37%，美股从84美元上涨至114美元，涨幅35% [10][16] - 近20家机构看好公司AI长期增长潜力，并上调目标价，例如华泰证券目标价从89美元上调至243美元 [14][16] - 机构认为公司AI战略已从投入期转向收获期，先发优势和全栈能力将转化为持续业绩增长 [3][9]

公司全栈式AI能力 - 公司提供全栈式AI服务，整合从底层算力到顶层应用的各个环节，为企业提供一体化AI解决方案，显著降低技术门槛并提升效率和可靠性[1] - 公司是全球为数不多进行全栈布局的人工智能公司，技术栈涵盖芯片层（昆仑芯）、框架层（飞桨）、模型层（文心大模型）和应用层，各层均有关键自研技术，通过端到端优化大幅提升效率[10] - 为拥有全栈式AI能力，公司10年投入上千亿元，巨额投入逐渐获得回报[10] AI产品商业化成果 - 慧播星数字人直播首秀带来超1300万人次观看和GMV突破5500万元，今年双11期间83%开播主播使用该技术，开播直播间数同比增长119%，GMV同比提升91%[3] - 慧播星数字人主播累计超过10万，覆盖电商、教育、医疗等几十个行业，数字人直播转化率提升31%，并降低商家80%开播成本[3] - 萝卜快跑每周全无人订单数超25万，全球出行服务次数超1700万，成为全球第一[9] 行业解决方案与应用案例 - 百度伐谋是全球首个可商用自我演化超级智能体，应用于海上风电设计时产出高质量优化方案，节省大量成本和近一周工期[2] - 百度伐谋已应用于交通管理、金融风控、农田灌溉、生产线调度等场景，在拥有41个工业大类的中国产业链中，单个百分点优化可带来百万元至亿元价值[2] - 公司内部使用文心快码生成52%新增代码，百度搜索70%结果由AI生成，通过百度伐谋发现新认知和更优解[13] 技术产品进展 - 新一代昆仑芯M100针对大规模推理场景优化，2026年上市，昆仑芯M300面向超大规模多模态模型训练推理，2027年上市[4] - 文心大模型5.0参数量达2.4万亿，采用原生全模态统一建模技术，具备全模态理解与生成能力，支持文本、图像、音频、视频等多模态输入输出[9] - 百度智能云发布天池256超节点与天池512超节点，单个天池512超节点可完成万亿参数模型训练[5] 市场地位与行业趋势 - 2025年上半年中国大模型相关项目中，公司在中标金额和中标数量上位居双第一[10] - AI行业从拼参数转向拼效果，重点看能否给企业带来切实价值，行业正从"智能涌现"走向"效果涌现"[11] - 公司宣布向全球开放慧播星数字人和百度伐谋技术，推动AI能力内化为企业原生能力，带动行业进入"赶大集"阶段[14]

核心观点 - 阿里巴巴与谷歌成为全球唯二具备全栈AI技术能力的头部科技公司 通过构建从硬件基础设施到应用生态的完整闭环 实现性能、成本和创新速度的极致优化 [2][7][21] - 全栈AI模式正成为AI竞争的新范式 行业准入门槛被极大抬高 竞争焦点从算法转向资本实力、系统集成和生态控制力 [11][21][22] 资本投入与财务表现 - 阿里巴巴2026财年Q1资本开支达386亿元创历史新高 过去四个季度累计AI投入超1000亿元 [3] - 阿里云收入增长加速至26% AI相关产品收入连续8个季度实现三位数增长 AI收入占外部商业化收入比例超20% [3] - 谷歌将2025财年资本支出指引从750亿美元上调至850亿美元 主要投向服务器和数据中心建设 [6][16] 技术迭代与开源生态 - 阿里巴巴7月密集发布多款开源模型：Qwen3推理模型登顶全球最强开源推理模型 Qwen3-Coder编程能力比肩顶尖闭源模型 业界首个MoE架构视频生成模型Wan2.2 [3] - 8月开源文生图模型Qwen-Image登上Hugging Face榜单首位 发布Agentic编程平台Qoder [3] - 通义千问衍生模型数量突破14万个 全球下载量超4亿次 成为全球第一大AI开源模型 [4][17] 全栈AI三层架构 硬件/基础设施层 - 阿里巴巴计划三年投入3800亿元建设云和AI硬件基础设施 已在全球29个地域运营89个可用区 下半年将扩展至30个地域95个可用区 [15][16] - 谷歌850亿美元资本支出约三分之二用于服务器 三分之一用于数据中心和网络设备 [16] 基础模型层 - 通义千问通过开源策略构建生态 依托魔搭社区汇聚超1600万开发者 [17] - Gemini通过深度集成吸引超900万开发者 月token处理量从5月480万亿跃升至980万亿 [6][17] 应用/生态层 - 阿里巴巴应用生态：高德地图全面AI化 钉钉完成AI升级 淘宝AI搜索和广告平台升级 RecGPT大模型使加购次数和停留时长提升超5% 国际业务AI工具Marco日均调用超10亿次 [15][19] - 谷歌应用生态：AI Overviews功能覆盖超20亿月活用户 使相关搜索查询量增加10% Gemini捆绑Workspace套件推动谷歌云收入增长32% [20] 市场地位与竞争格局 - 阿里云位居全球第四、亚洲第一云服务商 通义千问API调用量全球第四 超越OpenAI和Meta [15] - 夸克月活超2亿 自研AI眼镜完成研发将于年内发布 [15] - 百炼平台调用通义API的企业和开发者超29万 [15]

核心观点 - 阿里巴巴与谷歌成为全球唯二具备全栈AI技术能力的头部科技公司 通过构建从硬件到应用的完整闭环生态 定义AI竞争新范式 [1][3][4] - 全栈AI模式成为行业领导者的唯一路径 极大抬高准入门槛 竞争焦点从算法转向资本实力 系统集成与生态控制力 [4][5][15] 资本投入与财务表现 - 阿里巴巴2026财年Q1资本开支386亿元创历史新高 过去四个季度AI相关累计投入超1000亿元 [1] - 阿里云收入增长加速至26% AI相关产品收入连续8个季度三位数增长 AI收入占外部商业化收入比例超20% [1] - 谷歌将2025财年资本支出指引从750亿美元上调至850亿美元 主要投向服务器与数据中心建设 [3][8] 技术研发与开源生态 - 阿里巴巴7月发布多款开源模型：Qwen3登顶全球最强开源推理模型 Qwen3-Coder编程能力比肩顶尖闭源模型 Wan2.2为业界首个MoE架构视频生成模型 [1] - 8月开源文生图模型Qwen-Image登顶Hugging Face榜单 发布Agentic编程平台Qoder [2] - 通义千问衍生模型数量突破14万 成为全球第一大AI开源模型 全球下载量超4亿次 [2][9] 全栈战略三层架构 硬件/基础设施层 - 阿里巴巴计划三年投入3800亿元建设云计算网络 已在全球启用8个新数据中心 下半年将扩展至30地域95可用区 [7][8] - 谷歌85%资本支出用于服务器与数据中心 满足云客户AI算力需求 [3][8] 基础模型层 - 通义千问通过开源策略构建生态 魔搭社区汇聚超1600万开发者 [9][10] - Gemini采用深度集成路径 吸引超900万开发者 月处理tokens量从480万亿跃升至980万亿 [3][10] 应用/生态层 - 阿里巴巴将AI注入高德地图 钉钉 淘宝等应用 淘宝RecGPT模型使加购次数和停留时长提升超5% 国际业务AI工具日均调用超10亿次 [12] - 谷歌AI Overviews功能覆盖超20亿月活用户 使搜索查询量增10% Gemini捆绑Workspace推动云收入增长32% [12] 竞争格局与战略意义 - 全栈模式形成数据-模型-应用的正向反馈飞轮：应用层产生数据优化模型 强大模型提升体验吸引用户 [12][13] - 阿里巴巴凭借完整商业生态与全栈AI结合 构建自我强化的商业智能闭环 在中国市场占据战略高地 [14][15]