2025年回顾与2026年展望 - 2025年互联网板块在外部扰动反复的环境下走出震荡上行行情，上行动力主要来自AI驱动的价值重估及流动性改善 [1] - 2025年恒生科技指数年内涨幅达23%，但EPS同比-10%（彭博一致预期），板块行情主要得益于流动性托底下AI驱动的估值修复 [2] - 展望2026年，AI依然是板块估值上行的核心催化，核心关注模型迭代、应用落地、业绩兑现带来的叙事强化，以及模型公司上市带来的估值对标 [1] - 对于短期AI相关性较低的公司，业绩能见度和估值性价比将是选股核心要素 [1] 市场表现与估值 - 截至2025年12月24日，恒生科技指数NTM PE为19.3x，处于过去5年42.4%分位数 [2] - 个股层面，截至12月22日，2025年YTD泡泡玛特涨幅126%、阿里巴巴涨幅81%、网易云音乐涨幅63%、快手涨幅62%、网易涨幅59%、腾讯音乐涨幅58%、BOSS直聘涨幅54%、腾讯控股涨幅49% [2] - 个股跑赢板块主要得益于AI产业趋势带动的估值修复，以及情绪消费相关标的业绩与估值的双击 [2] AI模型发展 - 国产模型加速追赶，全模态、长上下文和Agentic能力将是2026年重要迭代方向 [3] - 以DeepSeek、阿里通义千问、字节豆包等模型自2024H2起持续稳居头部阵营 [3] - 大模型Token消耗量实现快速增长，字节日均Token消耗量从24年5月的0.12万亿增长至25年12月的50万亿 [3] - 伴随智谱、Minimax等模型公司上市，有望作为互联网模型的估值对标，推动模型侧价值重估 [3] 基础设施与资本支出 - 2025年阿里巴巴资本支出有望达1300亿元，占收比12.7%；腾讯资本支出有望达829亿元，占收比11.0% [4] - 阿里巴巴与腾讯的资本支出占比远低于微软的32.7%、亚马逊的17.5%、谷歌的25.3%及Meta的35.2% [4] - 展望2026年，互联网公司CAPEX投入将进一步扩张，主因海外算力供给约束缓解、国产算力能力及产能提升、国内云厂商海外拓展 [4] - FY25Q3-26Q2，阿里巴巴于AI基础设施及AI产品研发累计投入超过1200亿元，预期公司将在此前3年3800亿CAPEX规划上继续增加投入；2026年腾讯CAPEX也将实现明显增长 [4] AI应用发展 - AI应用呈业务赋能、原生应用及端侧创新三线并行发展 [5] - AI赋能广告、游戏、电商等传统业务，推荐精准度和生产效率提升的红利料将在2026年快速释放 [5] - 2026年互联网大厂将加大AI原生应用的投放，并融入更丰富的内容、商品、服务生态，以争夺更高的入口价值 [5] - 建议关注豆包、DeepSeek、元宝、千问、夸克等AI原生产品的版本迭代及用户增长趋势，以及垂类场景如蚂蚁阿福、灵光等AI原生APP潜力 [5] - AI Agent作为高阶智能体，有望在2026年实现能力和应用场景的突破 [5] - 豆包手机、夸克眼镜等AI端侧产品百花齐放，有望重塑人机交互逻辑和商业模式 [5] 非AI核心公司的投资视角 - 对于AI相关性较低的公司，业绩能见度和估值性价比将是股价的核心影响因素 [6] - 竞争格局相对稳定的垂类龙头有望保持业绩韧性 [6] - 以供给创新驱动的情绪消费有望保持高景气 [6] - 随着25Q4起各大即时零售平台开始注重优化效率，2026年行业竞争强度如若边际趋缓，核心玩家则存股价反转机遇 [6]

文章核心观点 - 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 [1] - 模型能力的持续提升是驱动AI商业化落地的根本，将为前期巨大的资本开支提供清晰的商业化回报路径 [17][16] - AI发展是一个逐步渐进、在不同场景中依次落地的过程，而非一蹴而就的爆发式增长 [27][28] - 中国AI生态展现出强大的竞争力与独特优势，未来在基础设施、算力及场景应用方面均有丰富机会 [29][32] 全球AI竞争格局与趋势 - 2025年AI行业竞争将更加激烈，OpenAI、xAI、Meta、微软、谷歌等巨头将持续推出新模型，大模型发布节奏预计进一步加快 [6] - 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 [4] - Meta在经历2025年组织架构与人员调整后，通过资源整合与引入顶尖AI人才，有望在2026年推出具有竞争力的模型 [4] - 微软在维持与OpenAI合作的同时，已开始布局自有模型，其后期发力大模型并与微软生态结合的机会值得关注 [4] - 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 [4] AI模型能力演进的关键方向 - 多模态能力增强是核心驱动力之一，其应用空间远超内容创作（如影视、短视频），将深刻变革广告、电商的内容生产模式与效率 [9][10] - 多模态能力是撬动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，能力提升后将极大丰富用户体验，推动硬件普及 [11][12] - 展望2027年，多模态能力的提升将带来端侧以及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 [13] - 记忆与个性化能力突破是另一关键，AI正从通用工具向“个人助手”演进，模型记忆能力的增强（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 [15] - 记忆与个性化能力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消耗量的增长 [16] AI应用场景的延伸 - 随着模型能力提升，AI的应用场景正从虚拟内容向更广阔的物理世界延伸 [21] - 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的落地进程 [22] - 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 [22] 市场与产业发展节奏 - 随着发布的模型变多，市场可能会把整体预期不断提升，投资会先行，不断把预期以及估值往上拔 [24] - 产业发展是一个渐进的过程，期间可能会出现调整，但产业推动依然在前进，市场调整完后或将有新的机会涌现 [25][26] - 市场情绪与产业发展之间会存在节奏差，此轮AI发展路径与互联网时代的“爆发式增长”不同，是一个逐步渐进、在不同场景中依次落地的过程 [27][28] 中国AI生态与投资机会 - 国内大模型能力得到广泛国际认可，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 [30] - 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，并进行了相应的组织架构调整 [30] - 中国拥有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，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 [30] - 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 [31] - 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 [34]

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]

文章核心观点 - 当前科技行业呈现人才流动的显著分野：顶尖AI人才正被互联网大厂以极高薪酬激烈争抢并用于核心业务，而具身智能领域的顶尖人才则倾向于从大厂离职创业，这反映了大厂对AI志在必得、对具身智能则持观望态度的不同战略 [4] - 具身智能赛道被投资人视为对创业者友好的领域，相比由大厂主导的AI大模型，风险资本更青睐具身智能，大量热钱和投资人正紧盯该赛道及有大厂背景的创业者 [4][13] - 互联网大厂将AI大模型竞争视为关乎未来生存的“生死之战”，因此不惜重金投入；而对具身智能，则认为其与现有业务结合难、投入产出比不确定，因此更倾向于通过投资入股而非亲自下场的方式参与 [20][22] AI人才争夺与大厂战略 - 大厂为争夺AI人才提供天价薪酬：清华计算机博士可获得国内大厂160万至200万年薪，做基座大模型的大厂给到三四百万，海外大厂更高 [6] - 人才争夺战蔓延至高校：字节跳动“Top Seed”计划为相关专业实习生提供最高日薪2000元（月薪约4万元），腾讯“青云计划”、阿里“AI Clouder”等计划针对在校生和应届生，薪酬不设上限 [7] - 大厂之间互相挖角现象普遍：腾讯曾从字节跳动AI团队挖人并承诺薪资翻倍，字节跳动自身也持续从多家科技公司挖人 [9] - 大厂对AI投入巨大：2024年上半年，“BAT”（阿里、腾讯、百度）累计投入约800亿元，其中阿里巴巴投入约500亿元（占营收10.3%），腾讯投入229亿元（占营收6.3%），百度投入88.3亿元（占营收13.5%） [9] - AI投入已开始产生回报：阿里云AI相关收入连续九个季度实现三位数同比增长；百度智能云核心非在线营销收入突破100亿元，同比增长34%；腾讯营销服务收入因AI需求同比增加20% [11] 具身智能人才创业潮 - 大量技术精英从大厂离职投身具身智能创业：2023年至今，已有超30位创业者从大厂离职创业具身智能 [3] - 创业者名单涵盖多家头部公司：包括来自特斯拉、地平线、腾讯、阿里巴巴、华为、大疆、文远知行等公司的技术高管或核心成员 [14][15] - 具身智能融资活跃：2024年具身智能融资额超70亿元，占整个机器人行业41%；2025年7月底，年内融资金额已达153.5亿元，是2024年全年的两倍之多 [15] - 投资人紧密跟进具身智能赛道：许多投资人专门在大厂楼下咖啡厅守候，随时与有创业想法的大厂员工接触 [13] 大厂对具身智能的态度与策略 - 大厂内部对具身智能业务投入有限、重视不足：许多大厂的机器人研究院实际投入仅几亿元，远低于其在AI领域动辄数百亿的投入 [16] - 大厂在具身智能领域缺乏优势：互联网大厂起家于软件，转向硬件整合与制造缺乏人才储备和可复制路径，边际成本难以控制 [17][22] - 大厂更倾向于以财务投资或战略投资方式参与具身智能：阿里、腾讯、字节跳动、美团等均通过投资入股相关创业公司来布局该领域，而非亲自下场 [22] - 大厂投资风格各异：腾讯倾向于作为生态合作者支持企业独立发展；阿里则倾向于作为战略主导者，推动被投企业与自身生态整合 [22] - 大厂的最终目的可能是规避试错风险，待产品成熟、模式跑通后进行整体收购 [22] 人才流动背后的行业逻辑 - AI人才流向大厂的核心原因：大厂拥有用户和变现场景，在信息智能赛道占据约60%的市场，能快速将技术转化为业务规模 [11] - 具身智能人才离开大厂的核心原因：大厂对新业务审批谨慎，具身智能在大厂内部属于边缘业务，人才难以施展拳脚 [16] - 人才流动呈现清晰分野：软件（AI大模型）人才向互联网大厂汇聚，硬件（具身智能）人才则流向创业领域 [20] - 大厂全力投入AI是生存所需：传统搜索已被大模型抢占大量市场份额，互联网大厂若跟不上AI浪潮将面临被替代的风险 [23]

文章核心观点 2025年AI大模型行业竞争焦点从单纯的能力竞赛转向可持续性比拼，行业在技术范式、市场格局、应用形态与全球治理四大维度发生深刻转变，共同重塑发展轨迹[1] 技术范式演进 - 训练范式发生关键拐点，从依赖主观反馈的RLHF全面转向客观可验证的RLVR，模型通过自我检验实现推理能力飞跃[1][27][28] - 混合专家架构强势回潮，以稀疏激活模式平衡参数规模与计算成本，追求极致性价比[1] - 多智能体自我博弈与合成数据微调成为常态，模型减少对人类标注数据的依赖[1][29] - 检索增强生成成为企业级应用标配，有效解决幻觉与知识时效性问题[1][61][63] - 模型能力呈现“锯齿化”结构，在数学、编程等形式化智力领域突飞猛进，但在常识推理上仍存短板[1][32][33][34] 市场格局变化 - 市场格局呈现集中化与民主化的双重张力，谷歌Gemini 3凭借自研TPU v5芯片与多模态优势，终结了OpenAI的长期领先地位[1][2][10][14] - 中国模型凭借成本效益实现弯道超车，市场向头部集中，Anthropic等顶尖初创企业获巨额融资，二三线玩家面临出清[1][2] - 开源浪潮形成制衡，阿里通义千问、01.ai Yi-34B等开源模型性能逼近闭源产品，中国厂商成为开源生态主力军[1][2][19] - 科技巨头加速构筑全栈生态闭环，通过芯片、模型、平台、应用的垂直整合形成护城河，竞争焦点转向生态控制权[1][2] 应用形态发展 - 应用形态从通用聊天助手进化为专用工具与自主智能体，深度嵌入编程、办公等专业流程，“AI原生应用层”崛起[1][2][53] - “氛围编程”重塑软件开发模式，开发者角色从编码者转向系统设计师与AI驯导师[1][2][57] - 智能体成为生态博弈核心，例如字节跳动豆包手机助手可实现跨应用复杂操作，引发与超级App的流量控制权之争[2][60] - 部署模式呈现“云+端协同”趋势，本地部署因隐私合规需求兴起，开源工具与硬件进步让大模型在个人手机和企业私有服务器上运行成为可能[2][67][68] 全球治理动态 - 全球治理进入差异化竞争阶段，欧盟《AI法案》以安全优先实施严格监管，美国侧重行业自律与国际主导，中国坚持发展与安全并举的审慎包容路径[3] - 全球统一规则难以达成但多边协作萌芽显现，监管竞赛背后是技术标准制定权的争夺[3] - AI安全暗战持续，对齐与越狱的攻防常态化，自动化对抗与长期安全机制建设提上日程[3] - 社会层面初步显现就业结构调整、教育模式变革等震荡，人与AI协作成为新趋势[3]

行业核心观点 - 关注传媒行业景气赛道趋势，布局政策转向与AI应用机会 [1] 游戏板块 - 11月国产游戏版号发放178款，进口游戏版号6款，创3年以来新高 [2] - 1至11月累计发放游戏版号1625个，同比增长26.8% [2] - 10月中国游戏市场收入314亿元人民币，同比增长7.8%，主要受头部公司强劲新品周期驱动 [2] - 10月移动游戏市场实际销售收入226亿元人民币，同比增长2.4% [2] - 强新品周期有望推动游戏板块业绩与估值持续上修，需自下而上把握产品周期及业绩表现 [1] - 游戏行业受众及品类持续泛化，出海打开新空间 [1] - 新品、监管政策及AI应用驱动下，中长期看板块具备向上可能，重点关注新品表现 [2] 媒体与广告 - 媒体端关注经济底部向上带来的广告投放增长 [1] 内容与娱乐 - 娱乐内容关注政策转向，供给端底部改善可能带动需求改善 [1] - 综艺市场腾讯与芒果表现出色，腾讯《现在就出发第三季》全网正片市占率达24.96% [2] - 网综市场前十中，芒果、腾讯、爱奇艺分别占据3、5、3个席位 [2] - 11月总票房达35.53亿元人民币，同比增长89.3%，主要受益于《疯狂动物城2》贡献 [2] - 剧集市场《唐朝诡事录之长安》以15.00亿播放量问鼎榜首，《水龙吟》和《四喜》分别取得7.14亿和6.00亿播放量 [2] - 11月短剧热度第一为《弃我如尘，嫁你为珍》，漫剧热度第一为《边关不用我守》 [2] AI应用 - 重点看好AI动漫短剧方向，并关注AI在广告、游戏、玩具等领域的应用机会 [1] - 可灵AI公司自主研发的O1视频大模型已全量开放，可一句话生成3-10秒视频 [3] - PixVerse V5.5发布，为国内首款支持“多镜头+音画同步一键直出”的AI视频大模型 [3] - 谷歌发布的Gemini 3 Pro在推理、多模态融合与智能体行为方面实现飞跃 [3] - 谷歌新发布的Nano Banana Pro可提供网络搜索加图像生成一站式体验 [3] - 阿里通义千问单周下载量突破千万，搭载该模型的AI眼镜已发布，具备强大拍摄与翻译功能 [3]

文章核心观点 - Meta在研发新一代旗舰AI大模型“牛油果”时，未经授权使用了阿里巴巴的开源模型“通义千问”进行微调优化，此举引发伦理争议，同时标志着中国开源AI模型在全球影响力显著提升，Meta自身则从开源霸主转向闭源策略 [1][4] - Meta在AI领域面临内部领导层变动与战略分歧，创始人级AI科学家离职，新任年轻首席AI官主导闭源开发，公司为追赶竞争对手进行了大规模收购与挖角，但在当前的AI热潮中并未获得明显优势 [5][6][7] - 全球AI格局正在发生深刻变化，中国AI技术凭借性价比优势正在获得国际认可并出海，预测未来十年全球AI市场将形成中美双强格局，中国市场份额有望从约30%提升至40%-45% [8][9] Meta的“牛油果”项目与战略转向 - Meta正在开发下一代旗舰AI大模型“牛油果”，目标性能直指GPT-5，计划于2026年第一季度发布 [2] - 在“牛油果”研发中，Meta引入了阿里巴巴的通义千问开源模型进行微调优化，但事先未向阿里索要授权 [1] - “牛油果”模型标志着Meta从Llama系列的开源路线彻底转向闭源专有模型，仅通过API和托管服务向企业开放 [4] - 通义千问为开源模型，全球累计下载量已突破7亿次 [1] Meta的AI领导层与内部变动 - Meta AI奠基人、首席AI科学家杨立坤（图灵奖得主）已于上月离职，其AI理念与业界主流存在分歧，不看好大语言模型作为AGI核心路径，主张发展“世界模型” [5][6] - Meta新任首席AI官为亚历山大王，年仅28岁，于2025年7月空降，主导闭源AI开发并拥有实权 [6] - 为加强AI实力，Meta于2025年6月以148亿美元（约1045亿元人民币）收购了亚历山大王创办的AI数据标注公司49%的股份，并从OpenAI等公司高薪挖人 [6][7] 中国AI模型的全球影响力提升 - 阿里巴巴通义千问模型被Meta用于微调“牛油果”，显示其技术影响力 [1] - 新加坡国家人工智能计划在其最新的东南亚语言大模型项目中，放弃Meta的Llama系列，全面转向阿里千问开源架构 [8] - 爱彼迎CEO表示公司正大量依赖阿里千问模型，并认为其“比OpenAI更好更便宜” [8] 全球AI竞争格局未来展望 - 预测未来十年，全球AI领域将形成中美双强格局，中国AI市场占有率将从目前的30%左右提升至40%-45%，美国则从约50%降至45%-50% [9] - 从全球市占率考虑，OpenAI和谷歌可能占据美国市场前两名，合计份额约30%；中国则以阿里、字节和DeepSeek为首，合计占据约25%的份额 [9] - 更多发展中国家可能出于性价比考虑采用中国AI技术，而欧洲和中东国家可能因数据隐私等因素选择美国技术 [9]

Meta的战略转型：从开源到闭源 - 公司核心战略发生根本性转变，从开源先锋转向押注闭源模型Avocado [2] - 此次转型由商业现实驱动，公司每年AI投入超700亿美元，但企业授权收入不足10亿美元，开源模式盈利困难 [2] - 为支持转型，公司进行了一系列激进动作，包括以143亿美元收购Scale AI股权并任命其创始人为首席AI官 [2][5] - 内部伴随剧烈动荡，首席AI科学家杨立昆因理念不合离职，FAIR实验室大规模裁员 [3][6] 闭源模型Avocado的技术与商业路径 - 新模型Avocado计划融合谷歌Gemma、OpenAI gpt-oss与阿里通义千问的技术亮点，采取“博采众长”策略 [2][3] - 模型主打复杂推理与长视频分析，目标对标GPT-5与Gemini 3 Ultra，计划于2026年第一季度发布 [3][9] - 发布后将仅开放API与托管服务，旨在构建“模型-硬件-广告”的商业闭环，预计带动广告收入提升10-15% [8][10] - 为保障算力，公司官宣了270亿美元的Hyperion数据中心计划 [7] 开源模式的商业化困境与行业格局演变 - 尽管Llama系列曾构建全球最繁荣的开源AI生态，下载量超3000万次，但开发者成果多流向竞争对手云平台 [2] - 与闭源模式的商业成功形成强烈反差，例如OpenAI仅凭闭源API服务在2025年就斩获约120亿美元收入 [2] - 行业进入“二元共存”新阶段，开源模型主导学术与中小场景，闭源模型凭借性能与合规抢占企业核心市场 [3] - 市场洗牌加速，头部企业倾向于通过闭源构建护城河，而DeepSeek、Mistral等玩家有望承接Meta留下的开源生态空白 [4] 中美AI巨头战略路径差异 - 美国巨头以闭源为主，商业闭环清晰，如OpenAI的订阅制与企业API，谷歌的闭源API与云服务融合 [11] - 中国玩家采取开源与闭源并行策略，如阿里通义千问采取“开源引流+闭源变现”模式 [11] - 技术路径差异：美国以闭源保护壁垒并推动前沿能力，中国通过开源弥补单点短板并加速行业落地 [11] - 迭代节奏差异：美国以半年或年为单位更新一代，中国则以周或双周为单位进行高频小版本迭代，开源社区驱动更快 [13]

核心观点 - 金融监管总局发布通知调整保险公司相关业务风险因子 旨在引导保险资金发挥长期耐心资本作用 服务实体经济与科技创新 此举有望推动险资加快入市 平抑市场波动 并提升险企资金运用效率和投资收益[5][8][9] - 报告认为 在当前经济环境下 险资作为资本市场的“稳定器”作用尤为重要 政策支持将释放其活力 有利于权益市场均衡健康发展 同时直接利好券商及非银金融行业头部机构[8][9][10] 宏观经济与政策环境 - 2025年11月全国工业生产者出厂价格(PPI)同比下降2.2% 环比上涨0.1% 1-11月平均同比下降2.7%[1] - 2025年11月全国居民消费价格(CPI)同比上涨0.7% 环比下降0.1% 1-11月平均与上年同期持平[1] - 联合国预计2025年全球贸易总额有望首次突破35万亿美元 较去年增长约7% 其中货物贸易预计增长约1.5万亿美元 服务贸易预计增长约7500亿美元[1] - 国际货币基金组织(IMF)预计2025年中国经济增速将达5% 较其10月预测上调0.2个百分点[1] - 工信部修订印发《产业技术基础公共服务平台管理办法》 服务重点涵盖新一代信息技术、新能源、新材料、人工智能、量子信息等二十余个行业和领域[1] - 商务部表示“十五五”时期将把零售业作为培育完整内需体系、做强国内大循环的关键着力点[1] 非银行金融行业政策分析 - 金融监管总局调整保险公司相关业务风险因子 主要包括两方面：一是对投资沪深300、中证红利低波动100指数成分股及科创板股票根据持仓时间差异化设置风险因子 以培育耐心资本和支持科技创新 二是调整出口信用保险业务风险因子 以支持外贸企业和服务国家战略[5][6] - 具体调整细节：持仓超三年的沪深300及中证红利低波动100指数成分股风险因子从0.3下调至0.27 持仓超两年的科创板上市普通股风险因子从0.4下调至0.36 出口信用保险业务的保费风险因子从0.467下调至0.42 准备金风险因子从0.605下调至0.545[7] - 该政策将有效推动险资加快入市进程 平抑市场波动 支持范围涵盖大盘蓝筹、高股息红利及科技成长等主流投资风格 有利于权益市场均衡健康发展[8] - 政策同时有望提升险企资金运用效率和投资收益 改善其经营业绩 资本市场运行环境改善亦将直接推动券商业绩释放[9] 行业趋势与投资建议 - 非银金融行业马太效应增强 行业头部机构更有能力把握政策红利窗口期 提升自身经营业绩 建议持续重点关注行业头部公司的投资价值[10] - 在ETF蓬勃发展的背景下 出于投资需求的差异化 证券、保险ETF的投资价值也应继续重点关注[10] 公司动态与金股推荐 - 东兴证券研究所推荐十二月金股包括：北京利尔、牧原股份、甘源食品、金银河、中科海讯、江苏银行、浙江仙通、福昕软件、威胜信息、日联科技[3] - 重要公司资讯：中国人寿截至2025年11月30日总保费超过7000亿元 阿里巴巴通义千问升级Qwen Code v0.3.0 厦门空港筹划收购兆翔科技100%股权 海光信息及思瑞浦终止相关资本运作事项[4]

豆包AI手机市场反应 - 售价3499元的nubia M153 豆包手机助手技术预览版在中兴商城官网已售罄[4] - 在二手网站上，该款手机被以3999元至4599元不等的价格转售，同时有卖家以百元左右价格售卖购买资格F码[8] - 中兴终端方面表示，此手机为合作工程样机，仅面向需要体验豆包手机助手的行业人士，非大众消费级产品[8] 手机行业AI助手合作动态 - 字节方面称，豆包正在与多家手机厂商洽谈助手合作，但无自研手机计划[9] - 多家手机厂商表示目前尚无明确的合作动向，对豆包助手持关注态度但暂无合作计划[9] - 国内主流手机厂商如华为、小米、OPPO、荣耀等均已自研AI助手，并探索将AI融入操作系统的平台级能力[9] 行业合作模式与技术挑战 - 手机厂商在AI合作上更倾向于自研端侧模型，云端大模型则选择与字节豆包、阿里通义千问、百度文心等互联网公司合作[9] - 手机AI助手全面调用移动应用需攻克生态难关，包括获得阿里、腾讯、美团等互联网应用厂商的授权[11] - 跨应用的安全授权标准需行业共建，涉及智能体时代的分发等敏感问题，需推动行业标准建立并等待AI技术成熟[11] 系统整合挑战与投资观点 - 豆包演示版本展现丰富功能生态系统，但其深度系统级整合需修改操作系统，落地执行面临重大挑战[11] - 深度系统整合直接触动手机厂商利益核心，主要手机厂商和超级应用更倾向于自研AI助手[12] - 有投资机构基于此维持对应用层股票的看好，重申对腾讯、阿里巴巴和美图的"增持"评级[12]