市场表现与价格变动 - 近期市场涌现出多只涨幅显著的股票，包括Luminar Technologies (LAZR)、Mint Incorporation Limited (MIMI)、NovaBay Pharmaceuticals (NBY)、Autozi Internet Technology (AZI)和Syntec Optics Holdings (OPTXW) [1] - Luminar Technologies (LAZR) 股价大幅上涨108.23%，收于0.45美元 [2][7] - Mint Incorporation Limited (MIMI) 股价上涨75.63%，收于0.48美元 [3][7] - Autozi Internet Technology (AZI) 股价上涨59.01%，收于2.41美元 [4] - Syntec Optics Holdings (OPTXW) 股价上涨52.75%，收于0.21美元 [5][7] 交易活跃度 - Luminar Technologies (LAZR) 交易量超过6.18亿股 [2] - Mint Incorporation Limited (MIMI) 交易量约为6900万股 [3] - Autozi Internet Technology (AZI) 交易量超过7600万股 [4] - Syntec Optics Holdings (OPTXW) 交易量约为26.4万股 [5] 公司业务与驱动因素 - Luminar Technologies (LAZR) 专注于汽车行业传感器技术和软件的开发，是自动驾驶汽车领域的关键参与者，并与沃尔沃达成关键协议，其激光雷达传感器客户新增梅赛德斯-奔驰和Polestar [2] - Mint Incorporation Limited (MIMI) 专注于室内设计与装修工程，提供3D技术绘图和设计服务，主要市场在香港 [3] - Autozi Internet Technology (AZI) 在中国提供从新车到保险服务的全方位汽车产品与服务 [4] - Syntec Optics Holdings (OPTXW) 是一家集成光学器件制造商和供应商，服务于生物医学和国防等多个领域 [5] 公司特定事件与战略 - Luminar Technologies (LAZR) 在股价飙升后最终面临破产 [2][6][7] - Mint Incorporation Limited (MIMI) 宣布与包括Cheong Shing Ku先生和Hoi Hung Chan先生在内的部分股东达成自愿锁仓协议，有效期至2026年3月31日 [3] - Autozi Internet Technology (AZI) 宣布从其战略投资者CDIB获得9000万美元的初始投资，每股价格为3.50美元 [4]

格隆汇12月17日丨*ST绿康(002868.SZ)公布，公司基于战略规划及未来经营发展的需要，拟投资设立全 资子公司福建浦城云腾网络技术有限责任公司（简称"云腾网络"，暂定名，最终名称以工商注册为 准），公司以自有资金等方式出资，注册资金为100万元人民币，公司持有云腾网络100%的股权。同时 公司授权管理层及其授权人士办理本次设立全资子公司工商注册登记等相关事宜。 ...

行业投入与趋势 - 过去一年AI大模型相关投入超千亿[1] - 中国正站在智能化重塑产业的关键拐点，人工智能正驱动一场深刻的技术革命[3] - 粤港澳大湾区凭借其坚实的制造业基础和强大的创新能力，成为AI技术落地的最丰沃土壤[3] 公司战略与投入 - 腾讯自2018年以来研发投入累计超过4000亿元[3] - 腾讯人工智能发明专利超1.5万件，位居全球第一[3] - 过去一年，腾讯战略性资本开支超1000亿元，重点投向大模型训练、算力基础设施与数据中心建设[3] 公司业务与产品进展 - 腾讯对具身智能的投入可追溯至2018年，当时成立Robotics X实验室[3] - 腾讯已服务大湾区22万家企业和1.3亿个人消费者用户[3] - 腾讯与全国40余家具身智能企业建立合作关系，其中超过20家为广东省内企业[3] - 腾讯联合福田实验室发布国内首个模块化具身智能软件平台Tairos[3] - 腾讯自研的混元大模型一年发布超过30个新模型[4] - 混元图像3.0居国际大模型竞技场LMArena文生图榜单第一位[4] - 混元3D模型在图生3D和文生3D任务中均位列第一，开源模型下载量已超300万[4]

Disney has reportedly sent a cease-and-desist letter to Google, alleging copyright infringement by the tech company via its artificial intelligence tools.By completing this form, you agree to receive marketing communications from PYMNTS and to the sharing of your information with our sponsor, if applicable, in accordance with our Privacy Policy and Terms and Conditions .Complete the form to unlock this article and enjoy unlimited free access to all PYMNTS content — no additional logins required.In the lette ...

涉及的行业与公司 * 行业：中国互联网与人工智能（AI）行业，特别是AI助手聊天机器人领域[1] * 公司：重点涉及字节跳动（ByteDance）及其AI产品豆包（Doubao）和Dola，同时提及阿里巴巴（BABA）的通义千问（Qwen Chat）、腾讯（Tencent）的元宝（Yuanbao）、快手（Kuaishou）的Kling以及DeepSeek等[1][2][8] 核心观点与论据 **中国AI聊天机器人竞争格局** * 豆包（字节跳动）在中国市场占据领先地位，截至10月月活跃用户达1.97亿，日活跃用户达5400万[2][8] * DeepSeek排名第二，腾讯元宝排名第三[2][8] * 阿里巴巴近期改进的通义千问表现强劲，一周内下载量超过1000万，截至11月21日日活跃用户飙升至1670万[2][8] **中国AI公司的全球化雄心** * 中国互联网/AI公司积极向全球市场渗透，旨在输出AI技术并探索全球变现机会，主因在于中国直接面向消费者的变现相对困难[1][5][48] * 字节跳动通过结合豆包（1.97亿月活）和Dola（4700万月活），其AI聊天业务全球月活用户合计约2.5亿，位列全球第三，仅次于ChatGPT（8亿月活）和Gemini（3.35亿月活）[1][3][11] * Dola（前身为Cici）由字节跳动关联公司Spring (SG) PTE LTD发布，专注于新兴市场[4][25] **Dola在新兴市场的快速增长** * Dola的全球月活用户从一年前的1638万快速增长至2025年11月的4660万（排名第四）[4][25] * 在印度尼西亚市场，Dola月活用户从2025年7月的780万跃升至11月的1740万[4][31] * 在菲律宾市场，月活用户从6月的900万增长至11月的1250万[4][31] * 在墨西哥市场，月活用户从2025年7月的240万快速增长至11月的900万[4][31] 其他重要内容 **潜在风险与未来威胁** * 若Dola在特定新兴国家成为主导的AI入口，可能挑战该地区未来电子商务（如Sea旗下的Shopee）和其他服务（如Grab超级应用）的相关性[5][48] * 需要持续关注字节跳动AI发展的成功是否会对阿里巴巴、腾讯、百度、快手、Sea和Grab构成有意义的挑战[49] **Dola的产品与运营细节** * Dola是一款AI助手应用，提供写作帮助、AI艺术生成和学习助手等服务[45] * 为应对全球用户的合规问题及深度理解当地语言文化，Dola未采用豆包的大语言模型，而是选择了海外广泛接受的模型如GPT和Gemini[47] * Dola于2023年首次发布，并在2024年初向公众开放AI聊天功能，于2025年末更名为Dola[46]

项目合作与战略定位 - VEON集团旗下公司Kyivstar与乌克兰数字转型部WINWIN AI卓越中心合作，选择谷歌Gemma作为基础模型，以开发乌克兰国家大语言模型[1] - Kyivstar作为该项目的战略合作伙伴，将主导乌克兰大语言模型的运营开发工作[2] - 该项目旨在利用谷歌Vertex AI基础设施提供算力支持[1] 技术选型与开发目标 - 选择谷歌Gemma作为基础模型，因其为开源模型且来自全球技术领导者，有助于构建反映乌克兰语言深度和文化特性的模型[3] - 国家语言模型的目标是全面捕捉乌克兰的方言、术语、历史和背景，同时将敏感的国家数据安全地存储和处理在乌克兰境内[2] - 开发主要任务是在现成开源模型基础上，使用乌克兰独特数据进行进一步训练，以最小化语言和伦理风险[4] - Kyivstar将首先优化Gemma模型以适配乌克兰语，改进分词器，并在精选的乌克兰数据集上进行训练[6] 预期影响与应用领域 - 乌克兰大语言模型预计将成为乌克兰公共和私营部门新一代人工智能服务的基础[5] - 潜在应用案例包括法规和法律分析工具，以及教育、金融、医疗等领域的特定解决方案[5] - 通过使用乌克兰数据训练模型，Kyivstar旨在提供比通用全球模型更准确、更符合本地需求且可操作的输出结果[5] - 该模型将使乌克兰消费者、企业和政府机构能够集成真正理解乌克兰语言和背景的尖端增强智能技术[5] 公司战略与投资背景 - 此项目基于VEON在其市场缩小AI语言差距的更广泛战略，此前已在哈萨克斯坦推出KazLLM，在巴基斯坦推出乌尔都语大语言模型项目[7] - Kyivstar集团计划在2023年至2027年间通过基础设施投资、技术发展、慈善捐赠和战略收购，向乌克兰投资10亿美元[8] - VEON为近1.5亿连接用户和1.2亿数字用户提供融合连接和数字服务，业务覆盖占全球人口6%以上的五个国家[9]

文章核心观点 - 研究重新审视了基于下一像素预测的生成式图像预训练范式，探讨其大规模扩展的可行性与规律 [2][4][6] - 研究发现，下一像素预测的扩展趋势与文本类似但效率低得多，需要比语言模型多10–20倍的token-per-parameter比例才能达到有效学习 [6][15][16] - 不同下游任务（如图像分类与生成）的最优扩展策略存在显著差异，且策略随图像分辨率提升而改变 [7][18][22][23] - 尽管当前计算成本高昂，但研究预测基于原始像素的建模在未来五年内将变得可行，主要瓶颈是计算量而非训练数据 [8][26] 研究方法与实验设置 - 研究从32×32分辨率的图像出发，在多种等算力配置下训练了一系列Transformer模型，最大计算量达到7e19 FLOPs [10] - 采用四种规模的Transformer架构，参数从2800万到4.49亿不等 [11] - 在包含3亿张图像的JFT-300M数据集上进行预训练，在32×32分辨率下完整遍历一遍相当于处理超过3000亿个像素 [12] - 通过下一像素预测目标、ImageNet分类准确率以及Fréchet Distance衡量生成质量这三个指标评估模型性能 [10][13] 关键研究发现 - 像素的语义信息极低，单个像素几乎不包含语义，其颜色值可能对应多种物体的一部分 [10][19] - 像素之间的空间关系非常复杂，不易用序列方式表示，且随着图像分辨率升高，下一像素预测的计算量会急剧增加 [10] - 在32×32分辨率下，图像生成任务需要比分类任务更大的token-parameter比例，其数据规模增长速度是分类任务的三到五倍 [7][18] - 随着图像分辨率从16×16提升至64×64，最优扩展策略明显偏向更大的模型而非更多的数据 [23][24] 未来展望与可行性分析 - 训练算力正以每年四到五倍的速度增长，为逐像素建模的未来可行性提供了基础 [8] - 研究预计在未来五年内，基于原始像素的学习将成为一条可行的发展方向，并能达到具有竞争力的性能 [26] - 像素级模型的主要瓶颈是计算量，而非训练数据的可获得性 [18][26]

阿里巴巴的AI业务进展 - 公司旗下AI产品Qwen在发布第一周下载量突破1000万次，引发市场对中国科技股的重新评级 [1] - 公司将AI产品整合为统一的消费者品牌Qwen，此举被市场视为一次迟来的重置 [3] - Qwen应用迅速跻身中国应用商店排行榜前列，被分析师称为“AI时代的微信”的有力竞争者 [4] 股价表现与市场反应 - 公司股价年内迄今上涨约80%，AI势头是主要推动力 [1] - 亿万富翁David Tepper持有的645万股公司股份，按当前股价计算价值约9.87亿美元，较其平均成本价81美元每股（总成本约5.22亿美元）实现超过4.65亿美元的收益 [2] 战略协同与领导层影响 - Qwen的发展势头与阿里云重新发力AI同步，加强了产品吸引力与股票重新评级之间的联系 [4] - 马云在蚂蚁集团推出新的多模态AI助手“灵光”时悄然回归并参与实际运营，其历史性的参与通常与战略转型同步，暗示阿里巴巴生态内正在协调努力以在中国AI竞争中夺回失地 [5] 对投资者的启示 - 尽管在2024年和2025年期间有所减持，但持续持有公司头寸的决定，最终与中国科技股复苏相关的业绩逆转联系在一起 [6] - Qwen的强劲开局不仅是一次产品胜利，更表明AI执行力能够迅速改变传统科技巨头的估值逻辑 [6]

市场环境与投资策略 - 2025年11月21日华尔街三大主要股指反弹近1%，主要受纽约联邦储备银行行长John Williams的鸽派评论引发市场对12月降息的乐观情绪推动[1] - 尽管出现反弹，但市场对估值过高的人工智能股票的担忧仍然存在，可能随时引发抛售，因此反弹可能是暂时的[2] - 在不稳定的市场环境中，投资股息增长型股票可作为防御性对冲策略，这类公司通常财务健康，能提供资本增值空间[3] 股息增长型股票的优势 - 拥有强劲股息增长历史的股票属于成熟公司，不易受市场大幅波动影响，能对冲经济或政治不确定性及市场波动[5] - 这类股票具有优质基本面，包括可持续的商业模式、长期盈利记录、现金流增长、良好流动性、强劲资产负债表和一些价值特征[6] - 尽管股息收益率不一定最高，但股息增长型股票在更长时间内的表现优于整体股市或其他股息支付型股票[7] 股票筛选标准 - 筛选标准包括：5年历史股息增长率大于零、5年历史销售额增长率大于零、5年历史每股收益增长率大于零[7][8] - 未来3-5年每股收益增长率预期大于零，价格/现金流比率低于行业中位数，表明股票在其行业内被低估[8][9] - 52周价格涨幅超过标准普尔500指数，Zacks排名为第1或第2名，增长得分为B或更好[11] - 以上标准将股票选择范围从超过7700只缩小至9只[12] 推荐股票详情：Cardinal Health (CAH) - 公司是全球最大的医疗保健服务提供商之一，服务美国近90%的医院，每日处理超过43000批药品运输[12] - 市场对CAH 2026财年收入的共识预期显示同比增长16.2%，长期收益增长率为13.9%，年度股息收益率为0.98%[12] - 该股目前Zacks排名为第2名，增长得分为A[13] 推荐股票详情：Barrick Mining (B) - 公司是全球最大的金矿公司之一，在18个国家拥有世界级黄金和铜资产组合[14] - 市场对B 2025年收入的共识预期显示同比增长21.5%，长期收益增长率为38.4%，年度股息收益率为1.64%[14] - 该股目前Zacks排名为第2名，增长得分为B[14] 推荐股票详情：NetEase (NTES) - 公司是一家互联网技术公司，从事互联网应用、服务及其他技术的开发[15] - 市场对NTES 2025年收入的共识预期显示同比增长10.4%，长期收益增长率为9.9%，年度股息收益率为1.70%[15] - 该股目前Zacks排名为第2名，增长得分为B[15] 推荐股票详情：Lam Research (LRCX) - 公司向半导体行业提供晶圆制造设备和服务[16] - 市场对LRCX 2026财年收入的共识预期显示同比增长14.1%，长期收益增长率为20.3%，年度股息收益率为0.73%[16] - 该股目前Zacks排名为第2名，增长得分为A[16] 推荐股票详情：Enersys (ENS) - 公司从事各种工业电池的制造、营销和分销[17] - 市场对ENS 2026财年收入的共识预期显示同比增长4%，长期收益增长率为15%，年度股息收益率为0.76%[17] - 该股目前Zacks排名为第2名，增长得分为B[17]

核心事件 - 图灵奖得主、深度学习三巨头之一的Yann LeCun宣布将于年底从Meta离职并投身创业[2] - 新创业公司将聚焦高级机器智能研究项目，目标是构建能理解物理世界、具备持久记忆、推理并能规划复杂动作序列的系统[2] - Meta将成为其新公司的合作伙伴，LeCun感谢了Meta领导层但未提及亚历山大·王[4] 离职原因与时间线 - 11月11日金融时报首次报道LeCun离职计划，导致Meta市值在美股盘前下跌约1.5%，收盘跌超3%，单日蒸发449.72亿美元（约合人民币3200.25亿元）[11] - 根本原因为Meta内部AI发展路线长期冲突，公司战略重心向生成式人工智能产品化团队倾斜，压缩了LeCun团队进行长期基础研究的空间[11] - 从8月起硅谷内部就流传LeCun对AI战略重大决策不满，其需要向28岁的亚历山大·王汇报，大决定均由后者掌控[12] 技术路线分歧 - LeCun认为大语言模型创新已从科学突破变成"堆算力、堆数据、堆合成样本"的工程活，属于"优化尾声阶段"技术[13] - 他坚持发展基于"世界模型"和自监督学习的下一代AI技术，强调AI需具备理解物理世界、持久记忆、真正推理能力和规划行动四大关键能力[14][16] - Hugging Face联创Delangue支持该观点，认为当前是"LLM泡沫"而非"AI泡沫"，行业误判了"大模型+巨量算力"的万能钥匙地位[15][18] 行业影响与趋势 - 行业可能出现高度定制化的"小模型生态"，专门解决特定任务而非追求通吃所有场景的巨无霸模型[18] - Delangue预测LLM泡沫可能在明年破碎，但AI真正潜力尚未完全释放[18] - LeCun认为未来十年AI可能达到接近人类智能水平，但前提是行业必须从LLM规模竞赛中走出来[15] LeCun在Meta的贡献 - 2013年受扎克伯格邀请加入Meta，创建FAIR并奠定其AI基础设施格局，FAIR成长为与Google Brain、DeepMind齐名的顶尖研究机构[20] - 最显著的技术贡献为2016年推出PyTorch深度学习框架，彻底改变研究者工作方式并成为最重要框架之一[21] - FAIR为Meta大模型战略提供自监督学习、表征学习和多模态研究等关键技术积累，支撑起全球领先的开源大模型生态[21]