"如果十年后人形机器人走进千家万户，那么这个市场将是惊人的。"王方群将具身智能视作2026年科技 领域值得关注的第三大重点。他认为，具身智能是人工智能的一个重要分支，特别是人形机器人，中国 拥有完整的制造业体系，在人形机器人制造方面具有独特优势。 除科技主线外，王方群还高度关注创新药、新消费、有色金属等方面的投资机遇。他重点探讨了有色金 属，认为从短期来看，由于美联储宽松预期强化，叠加世界地缘政治风险上升等不确定性因素，黄金、 白银等贵金属吸引力提升，而铜等对宏观流动性敏感的工业金属亦获得情绪支撑；从长期来看，市场对 全球货币与债务的担忧，使得黄金受益于债务和货币宽松的交易方向，仍具备一定上涨空间。 王方群拥有超过十五年的行业积淀。在加入华西证券研究所之前，他曾先后任职于易方达基金、中信建 投证券、中银国际证券，积累了贯穿买方与卖方视角的完整经验。研究方面，他善于将宏观经济理论与 前沿科技趋势（如人工智能、数字经济）深度融合，构建独具前瞻性的分析框架，著有畅销书 《AIGC+机器人》《翻盘：跨越周期的财富保卫战》《投资的宏观逻辑》等，在市场上颇受欢迎。 ◎记者 严晓菲 回望2025年，以人工智能、机器人、商业 ...

（本文来自第一财经） 当地时间1月5日，在拉斯维加斯的英伟达发布会上，身穿皮衣的英伟达CEO黄仁勋总结了AI行业去年 的进展，称开源模型的崛起成为全球创新的催化剂，其中Deepseek R1的出现意外推动了整个行业的变 革。目前全球涌现出多个开源模型，他们的性能越来越逼近领先的前沿大模型。他身后图片中展示了多 个开源模型，包括三家中国开源模型，分别是Kimi K2、Qwen、DeepseekV3.2。（第一财经记者刘佳） （本文来自第一财经） 责任编辑：凌辰 责任编辑：凌辰 当地时间1月5日，在拉斯维加斯的英伟达发布会上，身穿皮衣的英伟达CEO黄仁勋总结了AI行业去年 的进展，称开源模型的崛起成为全球创新的催化剂，其中Deepseek R1的出现意外推动了整个行业的变 革。目前全球涌现出多个开源模型，他们的性能越来越逼近领先的前沿大模型。他身后图片中展示了多 个开源模型，包括三家中国开源模型，分别是Kimi K2、Qwen、DeepseekV3.2。（第一财经记者刘佳） ...

行业核心观点 - 开源模型的崛起成为全球创新的催化剂，其中Deepseek R1的出现意外推动了整个行业的变革 [1] - 未来十年里，世界上很大一部分汽车将是自动驾驶或高度自动驾驶的 [3][4] AI模型与开源生态 - 全球涌现出多个开源模型，其性能越来越逼近领先的前沿大模型 [1] - 发布会上展示了多家中国开源模型，包括Kimi K2、Qwen、DeepseekV3.2 [1] - 模型规模每年增长10倍，Test-Time Scaling思考产生的token数每年增长5倍，每token的成本每年便宜10倍 [3] - 公司发布了Alpamayo系列VLA开源AI模型和工具，用于自动驾驶车辆开发 [4] 硬件与算力进展 - 公司发布了新一代Rubin GPU [6] - Rubin GPU的NVFP4推理算力为50 PFLOPS，是Blackwell的5倍 [6] - Rubin GPU的NVFP4训练算力为35 PFLOPS，是Blackwell的3.5倍 [6] - Rubin GPU的HBM4带宽为22 TB/s，是Blackwell的2.8倍 [6] - Rubin GPU的晶体管数量为3360亿个，是Blackwell的1.6倍 [6]

当地时间1月5日，在拉斯维加斯的英伟达发布会上，身穿皮衣的英伟达CEO黄仁勋总结了AI行业去年 的进展，称开源模型的崛起成为全球创新的催化剂，其中Deepseek R1的出现意外推动了整个行业的变 革。目前全球涌现出多个开源模型，他们的性能越来越逼近领先的前沿大模型。他身后图片中展示了多 个开源模型，包括三家中国开源模型，分别是Kimi K2、Qwen、DeepseekV3.2。 （文章来源：第一财经） ...

收购交易核心条款 - Meta以20亿美元最终出价收购AI初创公司Manus 该出价与Manus寻求新一轮融资时的估值一致[1][16] - 整个收购谈判过程仅耗时10余天 属于闪电交易[3][18] - Manus约100人的团队将整体并入Meta超级智能实验室的新加坡分部[3][20] 被收购方Manus业务状况 - Manus公司成立仅8个月 在12月初宣布其年度经常性收入突破1亿美元[3][19] - 公司提供每月最高200美元的付费订阅套餐 上线8个月已实现1.25亿美元的年化经常性收入 并拥有数百万付费用户[10][22] - Manus目前主要使用Anthropic的Claude、阿里的Qwen等第三方大模型作为其产品底层能力[4][20] 收购的战略动机与市场反应 - Meta此前在AI业务上缺乏直接收入来源 收购Manus具有战略补位意义 使Meta一夜之间拥有了成熟的AI付费业务[6][10][20][22] - 市场对收购消息反应积极 公布当天Meta股价收涨1.10% 收复了此前因资本支出消息导致暴跌的部分失地[10][22] - 此前在10月30日 Meta宣布2026年AI资本支出将大幅增加 因其缺乏直接AI营收 导致股价单日下跌11% 市值蒸发2140亿美元 相当于107个Manus的估值 后续最低点跌幅相当于203个Manus[8][20] - 相比之下 同一天亚马逊宣布增加AI资本支出后市值上涨 因其可通过AWS将投资转化为营收[10][22] 收购后的整合与挑战 - 创始人肖弘将出任Meta副总裁 向首席运营官Javier Olivan汇报 而非向AI业务负责人亚历山大王汇报[3][20] - 收购后Manus是否继续使用第三方模型 或切换至Meta自家的Llama模型 目前尚无定论[5][20] - Meta收购公告明确表示 此次收购重点是拓展面向企业客户的服务[13][25] - 然而Manus产品、团队及现有1.25亿美元ARR收入结构均以消费者业务为主 向企业市场转型存在不确定性[15][28] - Meta历史上进军企业市场并不成功 例如其企业通信应用Workplace因不敌竞争对手 将于2026年6月关闭[14][26]

收购交易核心信息 - Meta以20亿美元最终出价收购AI初创公司Manus [1] - 收购谈判过程仅用时10余天闪电完成 [5] - Manus在被收购前正寻求新一轮融资，估值亦为20亿美元 [2] 被收购方Manus的业务表现 - Manus成立仅8个月，年度经常性收入即突破1亿美元 [5] - 公司提供最高每月200美元的付费订阅套餐，上线8个月实现1.25亿美元年化经常性收入，拥有数百万付费用户 [17] - 公司目前主要使用Anthropic的Claude、阿里的Qwen等第三方模型作为底层能力 [7] 收购的战略动机与市场反应 - Meta此前在AI业务上缺乏直接收入来源，收购Manus具有战略补位意义，使其一夜之间拥有了成熟的AI付费业务 [9][18] - 市场对收购消息反应积极，公布当天Meta股价收涨1.10%，收复了此前因AI资本支出计划导致暴跌的部分失地 [19] - 此前Meta宣布2026年AI资本支出将大幅增加时，股价单日下跌11%，市值一夜蒸发2140亿美元，相当于107个Manus的估值 [11] - 有分析师指出，Meta股价下跌的核心原因是其“没有直接的AI营收可以报告” [15] - 相比之下，亚马逊在宣布增加AI资本支出后市值暴涨，相当于165个Manus的估值，因其可通过AWS将AI投资直接转化为营收 [16] 收购后的整合与安排 - Manus约100人的团队将整体并入Meta超级智能实验室的新加坡分部 [6] - 创始人肖弘将出任Meta副总裁，向首席运营官Javier Olivan汇报，而非向AI业务负责人汇报 [6] - 收购公告明示，此次收购的重点是拓展面向企业客户的服务 [23] - 收购后Manus是否继续使用第三方模型，或切换至Meta自家的Llama模型，目前尚无定论 [8] Meta的企业服务业务背景 - Meta之前尝试进军企业市场并未真正成功，例如2016年推出的企业通信应用Workplace将在2026年6月关闭 [24][25] - 此次收购被视为Meta通过Manus“跳车”进入企业服务业务的机会 [9]

收购事件概览 - 美国社交媒体巨头Meta在2025年底宣布收购AI代理创业公司Manus [2][35] - 交易金额据美国媒体报道在20亿至30亿美元之间 [4][37] - 双方从接洽到宣布交易仅用了不到半个月时间，体现了典型的快速交易风格 [4][37] 被收购方Manus公司背景 - Manus名义上是新加坡企业，但实际是中国创业团队的出海企业，于2025年6月搬迁至新加坡 [6][39] - 其背后公司“蝴蝶效应”由中国创业者肖弘与季逸超等人于2022年创立，公司设在北京和武汉 [6][39] - 公司的首个产品是AI助手Monica，到2024年已积累超过1000万用户并实现盈利 [6][39] - 真正引起行业关注的是2025年3月推出的产品Manus [6][39] Manus产品与技术特点 - 产品被称为“世界首个真正的通用AI代理”，能自主完成创建网站、分析股票、制定旅行计划、筛选简历等复杂任务 [8][41] - 采用多智能体架构，由一个中央“执行者”协调多个专业子智能体 [8][41] - 技术实现上并非自主开发新模型，而是主要编排Anthropic的Claude 3.5 Sonnet和阿里巴巴Qwen的定制版本，配合29个专业工具 [8][41] - 产品推出8个多月，已处理超过147万亿个tokens，创建了8000万个虚拟计算机，服务数百万用户和企业 [8][41] - 其年度经常性收入已超过1亿美元，据称是全球最快达到此里程碑的初创公司 [9][41] 收购背后的Meta AI业务困境 - 2025年Meta在AI领域遭遇诸多挫折，被描述为“黑暗之年” [12][44] - 2025年4月发布的Llama 4系列模型表现惨淡，被指在编码和复杂推理等关键领域落后于竞争对手，尤其是中国的DeepSeek模型 [12][14][45][47] - 计划中的2万亿参数模型Behemoth发布时间被无限期推迟 [15][47] - 在开源大模型赛道，Meta已被中国模型反超，中国开源模型全球使用量占比从去年年底的约1%飙升至峰值近30% [15][48] - 前员工透露，团队存在“外行领导内行”的问题，原始Llama团队的14名博士中有11人已离开公司 [16][49][50] Meta的激进重组与内部震荡 - 为应对困境，扎克伯格采取激进变革，引入外部力量 [17][51] - 2025年最重要的交易之一是投资143亿美元获得AI数据标注公司Scale AI 49%的股权，并将其28岁的创始人亚历山大·王招至麾下，领导新成立的Meta Superintelligence Labs [19][53] - 亚历山大空降后引发组织震荡，传奇AI科学家杨立昆因此离职 [22][56] - 亚历山大在2025年10月对AI团队进行精简整合，裁员600多人 [22][56] - 亚历山大与Meta元老高管在AI战略上产生分歧，前者主张专注技术前沿竞争，后者主张利用现有社交数据优势 [22][23][56][57] - 出现文化冲突与人才流失，新引入的高管和员工因官僚主义等问题迅速离职 [24][26][57][59] 收购的战略意图与行业竞争 - 收购旨在补充Meta AI业务短板，Meta拥有强大的基础模型，但缺乏将其转化为可靠、自主完成复杂任务的代理系统 [27][60] - Manus的能力可直接填补Meta在“代理执行层”的短板，让Llama模型从“会聊天”转向“会做事” [29][61] - AI代理已成为巨头竞争焦点，OpenAI、Anthropic、Google等均有布局，收购Manus可阻止竞争对手补强并保持Meta竞争力 [29][61][62] - Manus的中国团队及其在Qwen模型上的经验可能帮助Meta更好地理解和应对来自中国的AI竞争 [29][62] 交易中的投资方与回报 - Manus此前完成两轮融资，总计融资8500万美元，投资者包括腾讯、真格基金、红杉中国等 [10][42] - 2025年4月，Manus完成由美国风投Benchmark领投的7500万美元B轮融资，投后估值约5亿美元 [10][42] - Benchmark在此次撮合交易中发挥关键作用，其投资在8个月内获得4-5倍回报 [10][42] - 这是Benchmark第二次从扎克伯格的收购中获利，此前作为Instagram早期投资者获得了超过25倍回报 [10][11][42][43] 整合挑战与文化碰撞 - 收购后的整合存在不确定性，Manus目前基于Claude和阿里Qwen等外部模型构建，而Meta希望推广自己的Llama模型 [30][63] - Manus创始人肖弘与季逸超习惯于快速迭代与灵活决策，可能与Meta的大公司流程产生文化碰撞 [32][65] - Meta目前采取相对宽松策略，Manus团队以独立雇员身份加入，留在新加坡运营，试图保持初创公司节奏 [32][65] - 肖弘提到，真正的难度在于“克服内部惯性，将其变为组织的行动”，暗示其在Meta内部承担推动文化变革的角色 [33][65]

景林资产市场展望 - AI对各行业的渗透和改造刚刚开始，2026年可能是AI Agent真正普及的元年 [1][3] - 2025年AI行业兴起源于DeepSeek，其与Qwen等国产模型展示了中国在生成式AI领域的竞争力和性价比优势，为全球提供了美国以外的选择 [2] - 核心持仓公司具备共同特点：对客户有强黏性和定价权、产品差异化明显、能自主控制合意利润率水平，这类公司极度稀缺 [2][3] - 应重视作为重要AI应用入口或平台的世界级公司，如谷歌、Meta、苹果、字节跳动、腾讯、OpenAI等 [3] - 软件及软硬件结合的AI Agent设备将不断推出，以手机等硬件为底层操作平台的AI大模型可能挑战原有iOS和安卓系统，没有AI船票的企业会被边缘化 [3] 星石投资市场展望 - 2026年经济结构性分化有望收敛，泛科技产业需求保持旺盛，传统行业价格趋势有望改善 [1][4] - 泛科技产业需求旺盛源于：全球AI资本开支持续上行拉动半导体等产业链需求；中国新质生产力发展推动创新药、机械设备、军工等高端制造业保持高景气度 [4] - 传统行业价格趋势改善源于：国内宏观政策坚持“双宽”保障“十五五”良好开局；美国降息、扩表和赤字再扩张提振全球经济，全球“双宽”延续有利于金融条件宽松和总需求稳定增长 [5] - 2025年大概率是本轮盈利周期底部，三季度以来盈利向好的行业逐步增多，泛科技和传统行业均进入业绩释放期，估值驱动逐步走向业绩驱动 [5] - 重点关注两大投资主线：一是高景气趋势产业，如人工智能、创新药、机械设备、军工；二是供需关系改善行业，如交通运输、可选消费、房地产 [5] 重阳投资市场展望 - 对A股市场持积极态度，但投资者需降低收益预期，策略上倾向于防守反击、守正出奇 [1][6] - 支持市场向好的最重要因素是“资产荒”下居民和金融机构理性渐进的资产再配置过程，该过程更具可持续性，A股和港股市场波动率已大幅下降，行情持续性更强 [6] - 市场绝大多数板块和风格经历显著涨幅，估值修复基本完成，“低垂的果实”不明显，若无基本面显著改善，市场涨幅空间可能趋向收敛 [6] - “防守反击”指首先立足于保住2025年牛市的胜利果实，再寻找扩大收益的机会；“守正出奇”指继续在科技和先进制造板块寻找阿尔法机会的同时，积极挖掘市场中反共识的均值回归机会 [6] - 长期看好泛科技、创新药和先进制造，同时加大力度在消费、军工和房地产等长期不被关注的行业中寻找逆向布局机会 [7] - 具体配置方向：泛科技板块更关注AI应用和AI采用者机会，挖掘未被充分定价的创新药企业；先进制造板块关注国内周期企稳、设备更新、汽车产业链及受益于海外再工业化和数据中心建设、机器人等领域；消费板块挖掘在收入滞涨背景下仍能保持业绩增长的龙头公司；军工板块随“十五五”规划落地，装备采购节奏有望恢复，迎来业绩和估值双重修复；房地产板块寻找房地产服务商及抗风险能力强、竞争优势提升的开发商的结枃性机会 [7]

文章核心观点 - 多家知名私募机构发布2026年市场展望，普遍对市场持积极态度，但强调投资逻辑将从估值驱动转向业绩驱动，并需关注结构性机会 [2][3] - 人工智能被视为核心投资主线，2026年被认为是AI Agent真正普及的元年，没有AI能力的企业可能被边缘化 [2][5][6] - 投资策略呈现多元化，涵盖高景气泛科技产业、供需改善的传统行业，并强调在守住胜利果实的基础上，寻找阿尔法机会和逆向布局 [3][9][11] 景林资产观点 - AI对各行各业的渗透和改造才刚刚开始，未来的巨头可能是当前刚起步的AI原生公司 [5] - 2025年AI行业兴起源于中国生成式AI（如DeepSeek、Qwen）展现出全球竞争力和性价比优势，即使缺乏最先进GPU，国产模型也让领先者焦虑 [5] - 核心持仓公司特点鲜明：对客户有强黏性和定价权、产品差异化明显、能自主控制合意利润率水平，此类公司极度稀缺 [5][6] - 2026年可能是AI Agent真正普及的元年，软件及软硬件结合的AI Agent设备将不断推出，甚至可能挑战原有iOS和安卓系统 [6] - 应重视作为重要AI应用入口或平台的世界级公司，如谷歌、Meta、苹果、字节跳动、腾讯、OpenAI等 [6] 星石投资观点 - 2026年经济结构性分化有望收敛，泛科技产业需求保持旺盛，传统行业价格趋势有望改善 [3][8] - 泛科技产业需求旺盛源于两方面：全球AI资本开支持续上行拉动半导体等产业链需求；中国新质生产力发展带动创新药、机械设备、军工等高端制造业保持高景气度 [8] - 传统行业价格改善源于国内外宏观政策支持：国内政策保障“十五五”良好开局；美国降息、扩表和赤字再扩张将提振全球经济，宽松金融条件有利于总需求稳定增长 [8] - 2025年大概率是本轮盈利周期底部，三季度以来盈利向好行业增多，泛科技和传统行业均进入业绩释放期，市场驱动从估值走向业绩 [8] - 投资关注两大主线：一是高景气趋势产业，如人工智能、创新药、机械设备、军工；二是供需关系改善行业，如交通运输、可选消费、房地产 [9] 重阳投资观点 - 对2026年A股市场持积极态度，但投资者需降低收益预期 [3][11] - 市场向好的核心因素是“资产荒”下居民和金融机构理性渐进的资产再配置过程具有可持续性，且市场波动率下降、韧性增强 [11] - 市场多数板块经历显著涨幅，估值修复基本完成，“低垂的果实”不明显，若无基本面显著改善，涨幅空间可能收敛 [11] - 投资策略倾向于防守反击、守正出奇：先立足于保住2025年牛市胜利果实，再寻找扩大收益的机会；在科技和先进制造中寻找阿尔法机会的同时，积极挖掘反共识的均值回归机会 [11] - 具体配置长期看好泛科技、创新药和先进制造，同时加大力度在消费、军工和房地产等长期不被关注的行业中逆向布局 [11] - 细分领域关注：泛科技板块更关注AI应用和AI采用者，以及未被充分定价的创新药企业；先进制造板块关注国内周期企稳、设备更新、汽车产业链，以及海外再工业化和数据中心、机器人等领域；消费板块挖掘在收入滞涨背景下仍能保持增长的龙头公司；军工板块随“十五五”规划落地，有望迎来业绩和估值双重修复；房地产板块寻找结构性机会，如房地产服务商和抗风险能力强的开发商 [12]

文章核心观点 - 谷歌DeepMind的研究论文《Video models are zero-shot learners and reasoners》及其提出的视频模型Veo 3，标志着计算机视觉领域的“GPT时刻”即将到来 [1][2][3] - 该研究通过借鉴大语言模型（LLM）的成功路径，使视频模型具备了跨任务的通用能力和零样本学习优势，有望解决视觉AI长期存在的任务碎片化问题 [12][15][16] - 论文提出的“思维链”变体Chain-of-Frames（CoF），让视频模型在逐帧生成视频的过程中进行可视化的推理，为统一处理多种视觉任务提供了基础 [17][18][23] 计算机视觉领域的现状与困境 - 在自然语言处理领域，大语言模型（LLM）通过大规模数据训练和生成式架构，实现了“一个模型通吃所有”的零样本学习，彻底改变了该领域 [7] - 相比之下，计算机视觉领域长期处于任务碎片化的困境，不同任务需要不同的专用模型，例如目标检测用YOLO，语义分割依赖SAM，图像超分和3D重建又需其他工具 [8][9] - 这种针对不同任务采用不同模型架构的模式，导致开发成本高，严重限制了视觉AI的泛化能力，其进步长期是单点突破，未能解决“多任务统一”的根本问题 [10][11] 视频模型Veo 3的技术突破 - 谷歌DeepMind的Veo 3模型通过大规模视频与文本数据的生成式训练，打通了视觉感知与语言理解的壁垒，使模型具备了跨任务的通用能力 [12][13] - Veo 3完美复刻了LLM的零样本学习优势，面对未经专门训练的任务，仅需用文字描述需求，模型就能直接输出结果，无需额外调参或数据微调 [15] - 该模型利用其感知、建模、操控、推理四大核心能力，能够处理62种未经学习过的视觉任务 [26] Chain-of-Frames（CoF）与可视化推理 - 论文指出视频模型的一个关键变化是：视频不再仅是输出形式，也开始体现推理过程，这一现象被称为Chain-of-Frames（CoF） [17][18] - CoF类似于语言模型中的思维链（CoT），但视频模型是通过连续生成的视频帧，将整个推理过程“演”出来，用可见的画面变化替代抽象的符号推理 [18][19] - 在解决如解迷宫、路径规划、规则外推等任务时，模型并非一次性输出结果，而是在连续的视觉变化中逐步逼近正确答案，推理过程被隐含地编码在视频序列中 [21][22] 统一生成框架带来的范式变革 - “逐帧生成即推理”的方式为视觉任务的通用性提供了基础，模型不再为具体任务计算结果，而是在统一的生成过程中不断更新对场景状态的理解 [23] - 在此框架下，分割、检测、编辑、路径规划等原本割裂的视觉任务，被统一到“生成下一帧视频”这一套生成机制中，模型始终只做这一件事 [24] - 在逐帧生成过程中，模型自然完成了感知、推理与决策的协同，因此不再需要为每类任务单独设计模型或系统 [24][25] - 论文观察到，无需针对具体任务进行专门训练或引入额外监督，视频模型已能通过不同形式的提示，在多种视觉任务中展现出零样本泛化能力 [25]