谷歌云业务表现与前景 - 谷歌云是公司重要增长引擎，在截至2025年9月30日的过去九个月中，收入同比增长31.2%至410.4亿美元，占公司总收入的14%以上 [1] - 增长动力来自谷歌云平台核心产品、AI基础设施和生成式AI解决方案，特别是基于Gemini等生成式AI模型开发的产品收入在2025年第三季度同比增长超过200% [1][2] - 云业务未履行合同金额在2025年第三季度环比大幅增长46%至1550亿美元，显示强劲的未来收入能见度 [1] AI与安全战略驱动增长 - 公司AI基础设施（包括第七代Ironwood TPU和GPU）和企业AI解决方案需求旺盛，正帮助其赢得企业客户 [2] - 通过收购Wiz（预计2026年完成）以及与Palo Alto Networks的合作，将增强其在云计算领域的安全竞争力，进一步推动收入增长 [3] - 为支持AI和云业务扩张，公司计划2025年资本支出在910亿至930亿美元之间，并预计2026年将进一步增加 [3] 云计算市场竞争格局 - 根据Synergy Research Group数据，2025年第三季度全球云基础设施市场份额为：亚马逊AWS占29%，微软Azure占20%，谷歌云占13% [4] - 竞争对手正大力投资，亚马逊2025年计划资本支出1250亿美元，大部分投向AWS，并在过去12个月增加了3.8吉瓦的电力容量，创下云历史最大扩张 [5] - 微软2026财年第一季度，Azure及其他云服务收入按固定汇率计算加速增长40%，云收入达491亿美元，增长25%，AI相关需求贡献显著 [6] 公司财务表现与估值 - 过去12个月，公司股价上涨60.5%，表现远超Zacks计算机与科技行业21.6%的涨幅 [7] - Zacks对2025年每股收益的一致预期为10.58美元，暗示较2024财年报告数据增长31.6% [12] - 公司股票交易存在溢价，远期12个月市销率为9.67倍，高于行业平均的6.55倍 [13]

2025年2月3日，在日本东京举办的"人工智能推动业务转型"活动中，OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman） 与软银集团（SoftBank Group）首席执行官孙正义（Masayoshi Son）展开对话。图片来源：Tomohiro Ohsumi—Getty Images 据科技媒体The Information报道，为保持其在人工智能领域的领先地位，OpenAI今年已成功提升其付费 产品的利润率。 报道指出，OpenAI提升了其"算力利润率"——该内部指标用于衡量扣除企业版与个人付费用户模型运 行成本后的收入占比。报道援引知情人士称，截至今年10月，OpenAI的算力利润率已达70%，高于 2024年底的52%，较2024年1月的水平翻了一番。 OpenAI发言人回应称，公司未公开相关数据，且不予进一步置评。 OpenAI高管竭力应对AI支出担忧 作为ChatGPT的创造者，OpenAI虽引爆了本轮AI热潮，却尚未实现盈利——这对担忧行业泡沫的投资 者而言是关键指标之一。去年10月估值达5000亿美元的OpenAI，一直在寻找盈利途径以覆盖高昂的算 力成本，并支撑其宏大的基础设施计划。 ...

Janus Henderson Investors, an investment management company, released its third-quarter 2025 investor letter for its “Janus Henderson Global Technology and Innovation Fund”. A copy of the letter can be downloaded here. The technology sector generated strong results in the quarter, driven by the semiconductor complex and hardware makers, which outpaced the broader equities. The fund returned 9.19% in the quarter, compared to the S&P 500 Index’s 8.12% return and the MSCI All Country World Information Technol ...

核心观点 - 谷歌旗下AI应用，特别是Gemini App和NotebookLM，在2024年实现了用户和市场份额的显著增长，这得益于其负责人Josh Woodward独特的“创业者”气质、快速的产品开发策略以及对用户需求的深刻洞察 [1][4][6] Gemini应用的用户增长与市场表现 - NotebookLM移动端月活跃用户达到800万 [2] - Gemini App月活跃用户从2024年8月的2.66亿增长至11月的3.46亿，净增8000万用户 [2] - 在四个月内，Gemini市场份额上升3个百分点，而ChatGPT市场份额则下降了3个百分点 [2] - 过去一年内，Gemini Pro订阅量同比增幅接近300%，大幅领先于ChatGPT的155%增速 [3] - 在Josh Woodward领导下，Gemini应用的月用户数从3月的3.5亿激增至10月的6.5亿 [9][30] 关键人物Josh Woodward的领导风格 - Josh Woodward被评价为行动迅速、善于打破障碍、执行力强，这些特质使其成为谷歌AI战略的核心 [6] - 其领导风格具有独特的“创业者”气质，体现在快速行动、懂技术且有远见、聚焦用户反馈以及有能力绕开公司官僚体系 [7] - 通过建立名为“block”的内部系统，帮助团队推进项目、打破内部障碍并争取资源 [7][39] - 创立“Papercuts”流程，专门快速响应和解决影响用户体验的细微痛点，并常在社交媒体与用户交流 [40] 产品开发策略与创新理念 - 采用小团队快速开发模式，NotebookLM以5-7人团队在六周内完成原型开发 [7][10][15] - 强调将产品快速推向用户以获取反馈，例如Flow视频创作工具从想法到发布仅用86天 [45] - 认为AI不仅是搜索引擎，更应是帮助用户深度理解与重构知识的伙伴，NotebookLM被设计为一种“新的内容容器” [17] - 提出“生成式界面”的前瞻概念，认为未来AI交互将远超聊天框形式，能动态生成可交互的界面和组件 [34] - 对Gemini应用的最终定位是个人化生活助手，核心是“三个P”：个人化、前瞻性、功能强大 [35] NotebookLM的产品特性与成功因素 - NotebookLM能深度分析用户上传的文档、PDF、音视频，并提供基于原始资料的摘要和洞见，规避“幻觉”问题 [15][17] - 产品设计直观，界面分为原始资料、AI问答互动和丰富的媒体输出（如思维导图）三个区域，保证内容可溯源 [17] - 通过“音频概览”和“视频概览”功能，将海量零散信息提炼成易于消化的精华版本，降低了高质量内容创作门槛 [19][20][21] - 为收集用户反馈，大胆使用外部平台Discord，该频道成员已超过23万 [16][22] - 邀请外部科技作家Steven Johnson加入团队，为产品带来“发现连接”的辅助思考视角 [23] Gemini App的产品突破与功能亮点 - 推出的图像生成功能Nano Banana在技术上解决了AI生图渲染文字和角色一致性的痛点，并通过社交媒体形成病毒式传播 [28][29] - 团队策略是快速观察并简化用户的自发创造力，将高频场景固化为预设提示词或一键功能，极大降低用户参与门槛 [30] - 到9月底，Gemini生成的图像数量突破50亿张，应用在苹果商店榜单上超越了ChatGPT [30] - 强调Gemini模型的原生多模态能力是其实现复杂跨模态创作（如Nano Banana）的根本原因 [33] - 致力于通过“上下文工程”理解用户个人数据，以实现真正的个性化助手体验 [36] 内部管理与文化构建 - 通过“block”系统绕过官僚体系，确保小团队的创新动力，例如为NotebookLM成功争取关键的计算资源 [39] - 在谷歌内部建立快速发布产品的文化，核心是保持小团队规模、优先推向用户、招聘热爱动手的“创造者” [44] - 认为早期产品的成功不能只看数据，更需要与真实用户交流，观察其定性反馈 [41][42][43] - 在招聘时倾向于通过原型表达想法、学习速度快且心态积极的候选人 [49]

文章核心观点 - Epoch AI的年终盘点显示，人工智能行业的发展并未停滞，反而在多个关键领域加速进化，特别是在推理能力提升、成本下降和硬件普及方面 [1][7][12] - 当前顶尖AI模型在解决专家级数学难题等复杂任务上仍存在显著局限，但行业整体能力，尤其是推理能力，自2024年4月以来增长速度加快近一倍 [6][10] - AI价值的实现路径可能存在分歧：一种观点认为自动化科研是关键，另一种更主流的观点则认为AI将通过广泛自动化日常经济工作来创造大部分价值 [49][52] AI模型能力与性能评估 - 在由60多名顶尖数学专家出题的FrontierMath基准测试中，所有AI模型表现均不佳，中文开源模型（除DeepSeek-V3.2外）得分为零，全球顶尖模型正确率也不高 [1][5][6] - 唯一在FrontierMath上得分的中文模型是DeepSeek-V3.2 (Thinking)，其答对一题，得分约为2% (1/48) [4] - 尽管在传统数学测试上表现优异，但GPT、Gemini等顶尖模型在FrontierMath上的表现仅略优于中文开源模型 [5][6] - 自2024年4月以来，前沿AI模型的能力增长速度明显加快，比之前快近一倍，这主要得益于更强的推理模型和对强化学习的重视 [10] - GPT-4和GPT-5都在基准测试中实现了重大性能飞跃，超越了前代产品 [32] 技术发展与成本趋势 - AI推理成本正在快速下降，在2023年4月至2025年3月期间，同等性能下每token价格下降了10倍以上 [19] - 消费级硬件已能运行顶级开源模型，其性能与顶尖AI的差距不到一年，预示着前沿AI能力将更快普及 [22] - 架构创新显著降低了开发成本，例如DeepSeek v3通过多头潜在注意力、改进的混合专家架构和多token预测三项技术，以更低算力成为当时最强开源模型 [39] - DeepSeek R1的性能与OpenAI o1相当，但开发成本仅为几分之一 [41] - 推理训练虽重要但增长有上限，OpenAI和Anthropic预计其当前的强化学习扩展速度最多只能维持1-2年 [45] 行业资源分配与基础设施 - 2024年OpenAI的大部分计算资源用于实验而非推理或训练，其研发算力支出约50亿美元，而推理算力支出约20亿美元 [25][27] - 当前AI研发成本主要来自实验，而非训练和部署 [28] - 自2020年以来，英伟达芯片的已部署AI计算量每年增长超过一倍，其旗舰芯片在三年内会占据现有计算量的大部分 [29] - 若AI被视为国家战略项目，其规模可能足以支撑一次比GPT-4训练规模大1万倍的任务 [46] 能源消耗与公众认知 - 大型AI模型单次推理能耗极低，例如GPT-4o单次推理耗电量比点亮一个灯泡五分钟还要少，与Gemini的单次提示能量成本相似 [35] - 尽管当前单次能耗低，但AI的总能源消耗正在指数级增长，未来可能成为问题 [38] AI的价值创造路径 - 一种观点（如Sam Altman等人所持）认为AI自动化研发是通向爆发式增长的关键 [52] - Epoch AI提出另一种更可能的情景：AI创造的大部分价值将来自对经济体系中大量日常工作的广泛自动化，而非加速科研 [49] - 历史数据显示，在1988-2020年间，研发活动对整体生产率的贡献有限 [49] - AI更可能通过缓慢、分散的过程渗透各行业，替代重复劳动，其影响将是长期的而非突变的 [52]

英伟达的竞争护城河分析 - 市场关于TPU和ASIC侵蚀英伟达护城河的观点被严重夸大[2] - 英伟达通过持续精进GB300及后续Vera Rubin架构，可维持领先出货并不断降低成本，成为迄今最具成本效益的平台[2] - 英伟达的护城河源于其端到端、为高频宽、大规模扩展与可持续利用率而打造的整体架构，这是迈向AI工厂最关键的决定因素[3] - 英伟达除了掌握一定先进封装产能外，还持续推进GB200、GB300到Rubin的架构，并改善交换技术与整体系统设计，更具优势[3] - 在供应受限环境下，超大规模云端业者势必采取混合架构策略，难以用TPU全面取代GPU[3] - 英伟达的护城河因出货量、经验曲线效应以及多年端到端系统工作，形成稳固护城河[7] TPU作为替代方案的局限性 - TPU核心问题不在是否为“好芯片”，而在于其架构能否适配AI下一阶段的发展需求[3] - TPU因频宽昂贵且稀少而诞生，适合低频宽需求的AI任务，但随着模型规模扩大与工作负载多样化，在扩展性等方面遇到限制[3] - 目前领先的AI训练走向为“高频宽与大规模扩展”而改善的系统架构，这需要让大量加速器彼此连接并长时间维持高效运转[3] - “TPU走向开放市场”更合理的解释是生态系伙伴及Meta等公司寻求优势带来的压力，而非Google有意成为真正的商用芯片供应商[4] - 像Google这样的主要超大规模业者，不太可能大规模对外销售自家专有加速器，以让直接竞争对手形成真正的外部市场[3] Google与OpenAI的竞争格局 - 市场关于Google通过Gemini击败OpenAI的观点被严重夸大[2] - Google在壮大的同时面临“创新者困境”，其搜寻业务与广告营收高度绑定[2] - 若Google将广告模式转向类似聊天机器人的体验，单次搜寻查询的服务成本将暴增至原来的100倍[2] - Google必须将商业模式转向更高度整合的购物体验，但即便Gemini近期取得一定成功，Google仍不具备这样的信任基础[2] - OpenAI核心在于强调可信资讯，而非推送广告，仍有其优势[2] - 就平台动能而言，现阶段仍是OpenAI“领先一大截”，平台建设、开发者采用、企业用户组合转变以及对稀缺运算资源的掌握都对OpenAI有利[6] - OpenAI因平台执行力及企业需求而保持领先，其先行者优势正逐步转化为更持久的竞争力[7] - 模型品质已成为基本门槛，真正的竞争焦点在于模型周边的软件与服务[7] Google面临的商业模式挑战 - Google的困境在于如何以不损害其获利引擎的前提下，让主导模式过渡到更完善的模式[5] - Google获利引擎建立在与搜寻行为挂钩的广告变现上，但互动模式转向ChatGPT式的体验会使成本结构发生巨大变化[5] - 从经典搜寻转向助手式的交互模式会改变单位经济效益，从而可能破坏其盈利引擎[5]

2）顶尖的AI产品与平台公司：最可能的路径。OpenAI未能垄断AGI，但凭借其在模型性能、产品体验和生态建设上的优势，成为像苹果或微软那样的顶 级科技公司，通过ChatGPT等核心产品获得稳定、巨大的收入和利润。 3）被稀释的领先者：最悲观的路径。开源生态持续冲击，竞争对手在关键领域（如垂直行业、成本控制）实现超越，监管压力增大，内部治理问题频 发。OpenAI虽然仍是一流玩家，但领先优势被不断蚕食，最终成为多极世界中的一极，而非主宰者。 OpenAI的十年，是从理想主义的乌托邦，跌入商业现实的修罗场，再奋力攀登技术与商业双重巅峰的传奇历程。它不仅仅是一家公司的故事，更是这个 时代技术狂热、资本博弈、伦理困境和未来憧憬的集中表现，进而可预见的未来，OpenAI最有可能走向三种截然不同的命运： 1）AGI的先行者与AI大模型的垄断者：最乐观的路径。OpenAI率先实现可控的AGI，其智能体平台成为AI产业界的操作系统，OpenAI成长为堪比甚至超 越当今所有科技巨头总和的实体，深度参与并塑造人类文明的未来形态。 一场旨在打破垄断、以更安全方式引领AI发展的计划，在Rosewood酒店的晚宴上酝酿成熟。 Ope ...

岁末年初，朋友圈又开始了年度报告的大赛。各个平台都拿出了各种设计、交互、数据，势必要占领你的朋友圈。 ChatGPT 也推出了年度回顾，不过，由于各种限制，不是每个人都能打开，有网友等了一天都等不到自己的年度回顾。 拜托，现在 AI 已经这么好用了，为什么不能自己做一个呢？尤其是这一年，有大量的时间正是花在这些 AI 工具里。 没想到，这一个小小的念头，引发了一场我在 AI studio 里埋头苦干了两天，先后完成了两个版本：一个是基于静态和简单互动的「传统版」。 另一个是具备动态效果、可无限缩放、结合 3D 粒子和互动的「技能版」。 更没想到的是，整个经过改变了以往我对与 AI 协作互助的理解：万能咒语什么的不存在的，真正的魔法武器只有一个。 自己做一个技能版「年终总结」 在开始之前，先准备好你最常用的 AI chatbot——一定要是最常用的，几乎每天都要聊个两句的那种。数据不够不仅做不了有意思的总结，还可能被硬塞 不存在的数据。 我准备的是 ChatGPT，直接起一个新窗口，输入以下 prompt： 请基于这一年的对话内容，从"数量、主题、时间、情绪、使用习惯、人格特征"等维度，构建数据感的总结，包含模 ...

年少有为、雄心勃勃的创业者早已不是新鲜事。Bill Gates 19 岁时联合创办了微软；Mark Zuckerberg 也 是在 19 岁那年创立了 Facebook。但如今的创业者，年龄更小了，可能还只是个拿着学车许可证、戴着 牙套的孩子。 他们的创业起点五花八门：有人从参加机器人夏令营起步，有人在 Roblox 平台开发游戏，还有人从糖 果分销业务里淘到了第一桶金。AI 的飞速发展，既点燃了他们的创业热情，也加速了他们的实现能 力。 只写过 10 行代码，14 岁高二生创办 AI 金融平台 和所有优秀的科技创业者一样，Nick Dobroshinsky 为自己的初创公司熬夜加班、起早贪黑。但这位创 业者的情况有些特殊，他似乎别无选择：每天早上 8 点到下午 2 点 55 分，他还得按时去上高中。毕 竟，他只有 15 岁。 据这位来自华盛顿州萨马米什市的高二学生称，"八年级快结束的时候，我就萌生了创业的想法，我花 了很长时间琢磨，哪些问题可以借助 AI 来解决。"在从事金融行业的母亲的帮助下，他完成了初步市场 调研；而在某大型科技公司从事 AI 工作的父亲，则为他提供了早期技术指导。 八年级学生连续两次创 ...

▲ 戳蓝 色字关注我们！ "投资的本质，是对未来价值的提前下注。"——沃伦·巴菲特 上次那篇智谱招股书的分析发出去之后，评论区有个留言让我印象特别深。 他说："你只看到亏损23亿，但你有没有想过，这些钱可能根本没烧掉，而是变成了算力？AI公司的亏损和传统公司完全不一样。" 这个问题问得好。 说实话，我做了这么多年投资，见过太多"讲故事"的公司，所以看到亏损数字第一反应就是警惕。 但这位朋友说的也有道理——我是不是只看到了问题，没看到硬币的另一面？ 所以今天这期，我们换个角度，用投资人的眼光重新审视：智谱这23亿，到底是烧掉了，还是变成了别的东西？ 这个问题的答案，直接关系到你怎么判断这家公司的未来。 所以有了这篇智谱招股书解读第二弹。 一、钱变成了什么？数据里的秘密 然后我昨晚又仔细研究了一遍招股书的研发支出明细，发现了一些第一次看时没注意到的细节。 2025年上半年，智谱研发费用15.9亿，其中11.45亿用于购买云服务和硬件设备——占比71.8%。 更值得关注的是趋势：2022年这个比例只有17.3%，三年时间飙升到七成以上。 | | | | 截至12月31日止年度 | | | | | 截至6月30日止六 ...