市场整体观点 - 当前市场处于健康的“牛市中场休息”阶段，是做好研究、布局2026年的好时机 [2][10] - 11月股票市场呈现震荡调整，创业板指、科创50、恒生科技调整幅度接近，上证指数消化了此前4000点以上的压力 [1][8] - 看好中国资本市场中长期向上，各行业龙头公司投资价值突出，市场核心依然是“AI+” [2][9] 宏观经济与政策环境 - 国内工业领域反内卷政策推进，有利于工业品价格企稳回升，PPI通缩状况有望持续好转 [1][8] - 以新能源行业为例，锂电池、风电产成品价格从24年下半年开始趋于稳定并回升，光伏行业反内卷于25年下半年开始推进 [1][8] - 国内地产、基建需求低迷预期已形成，叠加全球贸易不确定性，国内制造业投资转向海外的趋势将继续，各行业产能扩张预计将较为审慎 [1][8] - 展望2026年，PPI、CPI有希望逐步由负转正、走出通缩 [1][8] - 资产通缩压力依然不小，万科债券违约事件标志着房地产行业“出清”进入最后阶段，Q3以来一二线城市房价下跌速度加快 [2][9] - 房地产资产持续缩水的影响包括：给消费增长带来压力，可能需要2026年宏观政策发挥稳定作用；以及人民币可投资资产将相对集中到权益类资产 [2][9] 人工智能（AI）产业观察 - AI产业当前处于“AI泡沫化初期”，意味着局部过热结束、全局加速开启 [3][12] - AI科技革命始于2022年底ChatGPT 3.5推出，预计将延续数十年，深刻变革人类社会生产和生活方式 [3][10] - 三年来，AI大模型已从聊天机器人升级迭代为AI Agent，在各领域提高效率、提升体验，1-2年更新一代已成为AI重要特征 [3][10] - AI基建是AI科技革命第一阶段的主要特征，类似于蒸汽机铁路、电力、互联网的普及应用 [3][11] - 市场争议点在于OpenAI用百亿美元收入支撑未来5年1.4万亿美元的资本支出，孤立看是“泡沫”，但动态看：OpenAI收入有概率从百亿美元增长到千亿美元；Google、微软、亚马逊等大厂财务健康，对AI的资本支出投资还处在理性增长状态 [3][11] - AI大规模应用普及是AI基建能否持续的关键，判断过程分三步走：第一步，AI应用已产生巨大用户基数，例如GPT每周活跃用户高达8亿人，国内豆包MAU达到2.5亿 [4][12]；第二步，AI Agent在垂直行业产生直接收入，例如Coding Agent、画图制作视频Agent，2025年很多模型实现突破 [4][12]；第三步，AI+系统性的提升带来收入全面加速，近期Google发布Gemini3带来的“Google时刻”是观察此关键第三步的重要节点 [4][12] - 在“Google时刻”开始后，全球AI基建的新变化、AI应用的全面深化将是投资领域值得关注的重点 [5][12]

文章核心观点 - 人工智能治理正从基于规则的智能转向自我学习进化的智能，模型治理成为关键议题 [2] - 中美欧在通用及前沿大模型治理上形成三种差异化路径：欧盟构建复杂义务体系，美国加州采取轻监管模式，中国从应用场景延伸至模型治理 [2][3] - 三方共性包括柔性治理倾向、构建评估生态、以透明度为核心工具，差异体现在监管范围、义务强度与风险判断逻辑 [2][11][12] 欧盟模型治理路径 - 在原有AI系统四级风险体系外，平行构建针对通用模型的治理机制，区分有无"系统性风险"的模型 [4] - 系统性风险判断结合理念性标准（如"高影响能力"）与技术性量化指标（如训练计算量超过10^26 FLOPs） [4] - 模型义务扩展至应用场景，如要求模型提供者构建未来风险情景和收集最终用户反馈，超出其对模型自身的控制范围 [5] - 治理框架复杂笨重，模型风险与应用风险混同，导致模型提供者承担无法预见的责任，欧盟正推动立法简化方案 [5] 美国加州模型治理路径 - 监管起点高且范围窄，仅覆盖训练计算量超过10^26 FLOPs的"前沿开发者"，"大型前沿开发者"需额外满足年总收入超5亿美元门槛 [5] - 义务轻量化，透明度报告仅要求基础信息，如网站、沟通机制和预期用途，对比欧盟对技术文档的细节要求极为限缩 [5][6] - 立法主线为促进产业发展，避免过多制约，过去三年出台的AI法规多针对细分场景（如伴侣聊天机器人、医疗AI误用） [6] 中国模型治理路径 - 以应用服务为切入点，自下而上延伸至模型治理，通过算法推荐、深度合成、生成式AI等服务规制间接约束模型层 [7][8] - 采用"内生风险—应用风险—衍生风险"三层结构，将模型算法风险归入内生风险范畴（如可解释性不足、鲁棒性不强），厘清风险边界 [9] - 治理工具务实，依托算法备案、安全评估、内容标识等具体抓手，形成系统完善的治理机制 [8][9] 三方治理共性 - 均体现柔性治理倾向：欧盟《实践准则》为自愿性承诺，美国加州SB 53以企业自律主导，中国以指导性文件推进治理 [11] - 重视构建评估生态：欧盟建议社区驱动模型评估榜单，美国要求第三方灾难性风险评估，中国提出建立安全测评体系 [11] - 透明度成为核心工具：欧盟按披露对象分级设置信息层级，加州按开发者规模纵向分级，中国通过算法备案实现模型功能可见性 [12]

近期美股市场动荡原因 - 纳指和标普500指数录得近一个月最大单日跌幅，科技七巨头中六家下跌，日韩股市也大幅下跌 [2] - 市场动荡的直接诱因是基本面与流动性两大核心支柱出现动摇 [2] - 流动性支柱动摇表现为美联储官员释放鹰派言论，叠加美国政府停摆引发的短期流动性紧张，导致市场对宽松周期预期出现修正 [2] - AI基本面支柱动摇表现为市场对AI巨头高资本开支的盈利兑现能力担忧升温，压制科技板块风险偏好 [2] 对美股短期趋势的判断 - 本次动荡可能仅是预演，尚不能认为美股已进入趋势性熊市 [3] - 在美国财政压力下，进一步施压美联储进行宽松的可能性很大，故流动性大幅收紧的可能性不高 [3] - 短期内，美国科技巨头抱团、中国仍在克服卡脖子堵点的背景，使得美国拥有AI霸权的逻辑尚不能立即被证伪 [3] 对美股中期基本面的看法 - 中期来看，美股的基本面逻辑（AI霸权）或终将被证伪 [3] - 在AI发展的四个关键领域中，美国在能源（电力基础设施）领域处于劣势 [3] - 美国在算法（人才）上不占优势 [3] - 美国在数据领域的劣势也在扩大，因美国优先政策动摇了其制度性开放的根基 [3] - 美国仅存的算力（显卡、芯片）优势也并非牢不可破 [3] - 未来类似Deepseek时刻的事件频率可能增加，最终动摇市场对AI霸权这一支柱的信心 [3] 对美股长期格局的展望 - 长期来看，随着美国全球霸权体系动摇，美国再次出现股债汇三杀的时刻或不太远 [6] - 短期内，美股下跌+美元升值的格局显示，美联储若决定放水可对冲美股压力 [6] - 美国可以通过牺牲部分美元信用，来为美股甚至美债市场背书 [6] - 美元地位的核心支撑是美国的霸权体系，一旦市场对此产生怀疑，或将观察到美国股债汇三杀 [6] - 从本届美国政府混乱的内政外交格局看，这一时刻或许不会太远 [6]

英伟达的市值与市场地位 - 英伟达市值突破5万亿美元，成为全球市值第三大“经济体”，仅次于中美两国GDP [3] - 市值在133天内从4万亿美元增长至5万亿美元，增长25% [3] - 公司市值等同于全球前十大芯片公司中其余9家的总和 [4] - 英伟达净利润激增逾10倍，与市值扩张相匹配，估值处于合理区间 [4] AI基础设施投资与英伟达的受益 - 微软、Alphabet、亚马逊、Meta、甲骨文5家公司2025年预计资本开支接近4000亿美元 [4] - OpenAI承诺未来几年投入逾1.4万亿美元用于AI基础建设，其中5000亿美元用于采购英伟达芯片 [5] - 全球AI基础设施建设年投入高达上千亿美元，英伟达作为“卖铲人”实现可观利润 [5] AI应用领域的盈利困境 - OpenAI周活跃用户达8亿人，但用户付费率仅5%左右 [5] - 2024年上半年OpenAI营收43亿美元，亏损135亿美元 [6] - 微软第三季度对OpenAI权益法投资导致净利润减少31亿美元，推算OpenAI当季净亏损约115亿美元 [6] - OpenAI设定了2030年2000亿美元营收目标，但参照Meta全球35.4亿用户仅1645亿美元营收，目标可行性存疑 [6] 当前AI热潮与历史互联网泡沫的对比 - 思科在互联网泡沫时期作为“卖铲人”，其市值在泡沫破裂后下跌近90% [8][9] - 2000年美国风险资本投资总规模1190亿美元，其中45%（535亿美元）流向互联网行业 [7] - 当前科技公司通过发行债券（如Meta发行250亿美元，甲骨文发行180亿美元）和复杂金融产品为AI投资融资 [9][10] - 英伟达承诺向OpenAI投资至多1000亿美元支持其购买自家产品，模式与思科历史“供应商融资”相似 [9] 超级公司的经济与社会影响力 - 美股“七姐妹”总市值逼近22万亿美元，超过美国GDP的70% [3] - 超级公司影响力扩展至文化、政治领域，如企业游说支出逐年递增，并直接介入政治进程 [12] - 美国司法部对谷歌反垄断诉讼历经5年仅获有限结果，谷歌多次触犯欧盟反垄断法但仅罚款了事 [14] - 初创企业难以独立发展，多数选择被超级公司入股或被模仿挤垮，OpenAI创始之初即获彼得·蒂尔、里德·霍夫曼等大佬投资 [14]

中美经贸关系 - 中美两国高层同意尽快举行新一轮经贸磋商 [1] 人工智能与科技行业 - 中国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，人工智能专利申请量157.6万件，占全球38.58% [2] - 瑞银财富管理将中国科技股评级上调至最具吸引力，看好其人工智能货币化能力 [3] - 标普500指数中约30只AI相关股票合计市值占比升至43%，高于2022年11月的26% [3] - 荣耀发布AI原生手机Magic8系列，并预告机器人手机产品 [5] 宏观经济与贸易 - 中国外贸韧性十足，前8个月外贸企业平均结汇率53.7%，较去年全年均值小幅回升约0.5个百分点 [2] - 商务部等9部门推出17项举措推动住宿业高质量发展，包括打造文化主题酒店等 [2] 投资市场动态 - 瑞银财富管理因经济增长强于预期和关税压力缓解，将全球股票评级上调至“有吸引力” [3] - 私募基金市场表现强劲，前三季度百亿私募平均收益28.8%，正收益占比98.39%，百亿量化私募平均收益31.9%优于主观私募 [4] - 黄金在全球外汇储备中占比升至30%，美元份额从43%下降至40% [3] 消费与制造行业 - 国内咖啡机市场1-8月销量168.3万台，同比增长75.6%，预计到2029年市场规模达106亿元，年均复合增长率28% [3] - 中国气象探空业务系统完成升级，北斗探空系统观测数据准确率超过99% [2] 公司与产业合作 - 闻泰科技旗下安世半导体（中国）部分员工系统权限中断，具体原因不明，已有部分恢复 [5] - 国航一航班因旅客行李中锂电池自燃备降，未造成人员受伤 [5] - 华盛锂电与蜂巢能源签署硫化物固态电解质材料合作协议 [6]

企业LLM市场格局变化 - Anthropic年化收益达45亿美元，成为史上增长最快的软件公司[1] - Anthropic在企业LLM API市场份额达32%，超越OpenAI的25%和谷歌的20%[13][14] - OpenAI市场份额从2023年底的50%暴跌至25%，Meta份额不足9%[13][14] Anthropic崛起关键因素 - Claude Sonnet 3 5发布后市场份额加速增长，2024年6月推出的Claude Sonnet 3 7首次展示"Agent-First"能力[17][20] - 代码生成领域占据42%份额，是OpenAI（21%）的两倍，带动GitHub Copilot形成19亿美元生态系统[23] - 采用带验证器的强化学习（RLVR）和智能体技术，通过模型上下文协议整合多工具提升效能[23][24][26] 行业技术趋势 - 企业AI支出从模型训练转向推理，初创公司74%工作负载为推理（去年48%），大企业该比例达49%（去年29%）[44][47] - 开源模型使用率从19%降至13%，性能落后闭源模型9-12个月是主因[27][30] - 开发者66%选择原供应商升级模型，仅11%更换供应商，性能而非价格是切换核心驱动力[36][39] 商业化发展动态 - 企业基础模型API投入达84亿美元，超去年全年两倍，预计将持续增长[6][9] - 闭源模型形成"性能优先"生态，即使年成本下降10倍开发者仍追逐前沿模型[41] - 应用层出现API平台化、垂类微调、原生产品爆发三大趋势，ROI成为关键指标[50]

AI行业现状与创业环境 - 中国AI相关企业数量超过190万家 其中80%成立于近5年内 2024年以来新增企业超过50万家 [2] - AI创业门槛显著提高 大模型研发依赖巨额资金和顶尖人才 草根团队难以参与核心竞争 [4] - 技术突破推动行业发展 ChatGPT 3.5标志技术突破 DeepSeek开源推动人工智能能力提升 [4][5] - 小团队转向基于大模型的垂直应用开发 但2023年首批创业团队存活率不高 [6] 移动互联网与AI创业对比 - 移动互联网时代创业门槛较高 需要注册资金和办公室 但获客成本低 应用下载量容易增长 [4] - 移动互联网黄金期为2009年至2017年 应用爆发式增长催生多家巨头 小公司机会后期基本消失 [4] - AI创业始于2023年ChatGPT爆发 需要重资金投入 小团队机会有限 [4][6] - 移动互联网时代存在大量欺诈项目 如数字货币骗局和传销活动 [10][11] 资本环境变化 - 资本转向硬科技方向 关注人形机器人 上游芯片材料等产业链上游领域 [8] - 基于大模型的应用迭代快 成功概率低 投资机构持观望态度 [8] - 市场资金减少 需要完整商业链条和高变现效率 退出机会变少 [8] - 创业者多为有积蓄人群 年龄偏大或具备一定资质 [8] 成功案例与市场需求 - 新石器成为国内运力第一的无人车企业 专注无人车配送最后一公里智能化 [14][16] - 极飞科技业务规模扩大 专注无人机喷洒农药 提高农业效率 [14] - 一体机DeepBook售价低于1万元 已售出上百套 机械臂产品更新至第三代 [22] - AI本地化应用存在机会 如餐厅菜谱机器人 数字人直播客服等 [22] 创业生态与趋势 - 创业者对商业方向迷茫但对手头事业充满信心 创业需要乐观精神 [19] - 移动互联网初期流量变现困难 当前AI生态仍在成熟过程中 [19] - 创业公司为社会培养大量人才 程序开发员通过市场竞争沉淀至大厂 [21] - 草根创业需要选择短周期 变现快项目 注重现金流生成能力 [23]