互联网广告投放产业链现状 - 互联网广告投放产业链中存在APP与聚合广告联盟平台的合谋现象，通过技术手段提升广告点击率[2][3] - 头部聚合广告联盟平台如腾讯优量汇、百度百青藤等掌握广告资源分发权，中小APP依赖其分成收入[6][8] - 2023年3月国内活跃APP数量达261万款，生态层次分化导致中小APP对广告平台话语权较弱[8] 广告SDK的技术控制与利益链 - 聚合广告SDK通过调用陀螺仪、加速度计等传感器控制"摇一摇"广告触发，技术参数可动态调整以规避监管[6][11] - SDK提供灵敏度调节API，实际诱导开发者设置低触发阈值（如手机倾斜小角度即可跳转）[11] - 广告平台与APP开发者形成"变现共谋体"，通过优化CTR（点击率）数据让广告主买单[11] 灰产套利模式与运营机制 - 灰产利用大厂广告预算剩余（如20亿预算中1亿通过第三方APP消化）搭建空壳网赚APP套现[13][14] - 典型灰产模式：通过40万线下用户（宝妈、学生等）完成广告点击，垫资成本投产比达1:2.5-1:3[15][16] - 灰产采用短周期策略（APP生命周期3-6个月），通过养机、伪造高价值用户行为提升广告权重[17] 监管与行业博弈动态 - 2022年《APP用户权益保障测评规范》要求广告触发需满足加速度≥15m/s²、转动角度≥35°等标准，但缺乏强制力[11] - 灰产持续对抗平台风控，如控制日活用户不超过70%、避免数据异常波动等以维持广告结算[18] - 行业存在"技术攻防"现象，大厂投入反作弊系统而灰产声称能绕过检测[18]

与此同时，围绕聚合广告平台SDK机制，还衍生出一整条逆向灰产路径：有人反过来利用这些SDK规则，"埋伏进韭菜园做庄"，批量搭建空壳App，靠养 机、渠道分发和广告分成获利。他们号称只需花费5万以内的启动资金，每天花费两个小时就能坐拥数十万乃至几百万收益。 无论是聚合广告联盟平台与APP合谋，亦或是灰产，都是流量变现压力衍生出的变形操作，它们寄生在互联网广告投放的链条中，扭曲了市场规则，也制造 着互联网广告的泡沫。 21世纪经济报道记者 王俊 尤一炜 章驰 北京报道 打开APP随即弹出广告，想关闭却找不到"×"按钮，甚至瞬间自动跳转购物平台，这些细微的烦扰渗透在使用手机的每一天。 而在屏幕的另一端，声称只需花费5万元成本坐拥百万收益，"一个月提一辆帕拉梅拉"的造富神话，也同时上演。 两种反差感极强的画面背后，都有着一条共同的主线：互联网广告投放产业链。 在以往认知中，APP是花样广告问题的靶心，但实际上开屏跳转、摇一摇跳转广告的控制权把持在聚合广告联盟平台的手中。头部腾讯优量汇、百度百青藤 等聚合广告联盟"打包"来自各方的广告资源 ，通过SDK工具包，嵌入进APP，操盘着APP的广告推送。 为了提升广告曝光与点 ...

人工智能搜索引擎发展 - 22岁开发者Zaid Mukaddam开发开源AI搜索引擎Scira（原名MiniPerplx），定位为Perplexity替代品，支持网页、X帖子、论文、YouTube视频等多源搜索 [1][6][12] - 项目核心优势包括即时视频摘要、多源搜索（覆盖Twitter/论文/产品页）、增强搜索查询（支持文件+位置数据）、集成GPT-4o mini/Claude 3.5等顶级模型 [9] - 技术架构采用Vercel AI SDK简化LLM集成，结合Tavily Search API实现实时结果检索，并引用来源确保透明度 [8][10] 项目成长与商业化 - GitHub星数从200飙升至9000，互联网流量单日从500激增至16000，但流量暴增导致API成本压力剧增 [13][14] - 获Groq计算资源支持及阿里巴巴Qwen模型授权，同时获Vercel/xAI/Tavily等公司赞助，入选Vercel AI加速器（40个团队之一） [15][16] - 对比Perplexity：Scira突出X帖子搜索能力（Perplexity主攻Reddit），界面极简无广告 [12] 个人开发者创新案例 - TinyWow案例：单人开发AI工具平台，月访问量300万次，月收入2万美元，通过TikTok用户原创内容驱动增长 [23][25] - Only Finders案例：单人运营的OnlyFans垂直搜索引擎，采用按点击收费模式为创作者导流 [27][29] - 行业趋势显示AI领域个人开发者能快速构建高影响力项目（如Scira 7个月获60k用户） [21][23]

行业政策动态 - 欧盟委员会启动量子技术战略，目标2030年前使欧洲成为全球量子领域领导者，预计2040年创造数万个高技能岗位，全球市场价值突破1550亿欧元 [4] - 战略聚焦五大支柱：科研创新、量子基础设施、生态培育、航天与两用技术、量子人才 [5][7] - 德克萨斯州通过HB 4751法案启动"得州量子倡议"，2025年9月生效，内容包括成立咨询委员会、制定战略框架和设立专项基金 [6][8] 技术研发进展 - 国际团队研制全球首台太空运行的光子量子计算机，卫星已发射至550公里轨道 [22] - 瑞典查尔姆斯理工大学等团队提出新方法模拟容错量子计算中的GKP编码，突破传统计算机模拟限制 [23][24][25] - 中国科大实现多模量子纠缠态的耗散制备，保真度超84%，覆盖2-5模系统 [31][32][33] - C12公司与ENS大学在碳基电路中实现量子态相干控制，相干时间达1.3微秒创纪录 [35] 企业合作与产品 - IBM发布Qiskit SDK v2.1，新增C API支持，预测2026年实现实用量子优势 [37][38] - Xanadu与三菱化学合作开发EUV光刻量子模拟算法，优化芯片微缩工艺 [40][45] - AWS开源量子芯片设计工具DeviceLayout.jl，支持17量子位处理器设计 [43] - Orientom与EQ Tech Energy合作开发全球首个量子电网系统，目标2030年代中期商业化 [44] 投融资活动 - 量子纠错公司QEDMA获2600万美元A轮融资，IBM参与投资 [47] - D-Wave完成4亿美元股票增发，现金储备增至8.15亿美元 [48][49] - 荷兰Groove Quantum获1000万欧元EIC加速器资金，专注锗基量子比特研发 [50] - Omnes Capital募资1.12亿欧元扶持欧洲量子/AI等深科技企业 [51] 应用场景拓展 - 中电科30所与北邮演示16节点量子接入网，采用无源光网络架构解决"最后一公里"安全通信 [17] - "本源悟空"团队开发量子神经网络图像识别算法，在乳腺癌筛查中提升精度 [18][19][20] - CSIRO首次展示量子机器学习在半导体制造中的应用，欧姆接触电阻建模优于传统AI [29]

纪要涉及的行业和公司 行业：外汇、债券、贸易 公司：高盛集团 纪要提到的核心观点和论据 亚洲外汇波动率策略 - 推荐多项策略，包括卖出USDCNH风险逆转、买入USDKRW看跌期权EKO等 [1][2] - 具体交易细节：如卖出6个月USDCNH 25天风险逆转价格为0.25%，买入3个月USD/KRW 1350 EKO 1300价格为33个基点美元等 [3][4] 日本国债 - 30年期日本国债收益率高于德国国债，近期日本国债收益率急剧上升，源于20年期债券拍卖疲软，长期债券收益率达历史高位 [7][8] - 市场对久期供应需求不足，日本财政状况担忧加剧，央行减少购债使市场承压 [7][8] - 西原先生认为主要投资者需求限于资产再平衡购买，外国投资者需求弱，40年期拍卖附近长端市场仍沉重，期限溢价将继续上升，长端反弹时卖出是好机会 [9][11] 中国贸易 - 对中国贸易的乐观情绪可能已达顶峰，七国集团讨论对中国低价值商品征关税、欧盟考虑对中国小包裹收费，中国反击美国限制华为芯片措施 [15][16][18] - 实际谈判在许多领域仍艰难，预计短期内美元兑离岸人民币在7.1 - 7.3区间波动，CFETS在疲软美元环境下进一步贬值至93 - 94区间 [19][23] 台湾主权财富基金 - 主要目标是海外投资，与阿拉斯加天然气项目相关，投资可能上限为440亿美元的50% [27] - 潜在资金来源有政府向央行发行私募债券、财政盈余、财政部门与央行外汇储备或其他政府资金合作等 [27][28] - 外汇市场影响方面，其与近期新台币走强无关，初始投资资金来源不同对美元兑新台币买入有不同影响，海外投资外汇对冲可能性较高 [28][29] 香港金融管理局 - 总结港币走强至下限原因、触发联汇制度后流动性注入影响及未来不确定性，强调联汇制度触发是正常操作，低收益率对香港经济有利 [33][34] - 暗示在现汇未触及7.85前采取行动可能性低，外汇掉期曲线短端因资金充裕保持低位，关键是现汇是否触及7.85及触及后是否大规模撤回流动性 [33][34] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 与北亚经济学/策略团队的Zoom会议于周四香港时间下午4点、伦敦时间上午9点举行，5月22日与高盛韩国/台湾/中国经济学家及新兴市场/外汇策略主管交流30分钟，可提前发送紧急问题并注册获取日历邀请 [38][39] - 可使用GS视觉结构工具对期权交易进行可视化建模，链接为https://marquee.gs.com/s/visualstructuring ；也可在Marquee MarketView上查看专题小部件，链接为https://marquee.gs.com/s/marketview/dashboards/asia-macro-monitor [4][41] - 彭博报道台湾科技和传统产业出口商被央行要求限制每日美元销售额不超1500万美元，央行本月初战略性允许新台币大幅升值以降低市场预期 [29]

核心观点 - 谷歌通过将人工智能算力迁移到网络边缘的自有芯片上，进入可持续高利润增长阶段，构建垂直整合的AI生态体系 [1] - 公司战略布局类似早期Android，通过开放SDK吸引开发者，同时锁定硬件厂商依赖其更新和计费系统 [2] - 边缘计算技术减少电力需求，可推广为环保且安全的解决方案 [3] - 谷歌TPU技术优势显著，实测吞吐量达前代10倍以上，能耗仅为一半，迫使竞争对手依赖其代工技术 [4] - 云业务收入增长28%至123亿美元，营业利润达46亿美元，资本支出激增至172亿美元，但净收入仍增长46%至345亿美元 [5] 技术战略 - Gemini Robotics On-Device以接近云端性能离线运行，仅需不到100次演示即可部署为低延迟收入节点 [1] - 与MuJoCo物理引擎捆绑的SDK允许本地测试部署，既实现"民主化"又可植入第三方硬件 [2] - 分布式云结合Blackwell芯片为国防机构提供主权控制，设备内置TPU与电网扩张政策相吻合 [3] - 第七代TPU和40%利润增长使公司能自主定价推动普及 [8] - 边缘计算减少数据中心连接，降低电力需求 [3] 商业模式 - 每台机器人成为持续现金流来源，替换成本在于核心认知系统而非硬件 [3] - AI服务定价每百万Token约10-15美元，工业级集群收益接近订阅软件现金流 [3] - 消费者使用数据(如50亿次Lens查询)免费增强模型权重，形成数据护城河 [6] - 客户流失成本高昂，需重新认证安全协议和放弃累积微调数据 [7] - 云业务AI工作负载贡献高毛利率，营业利润几乎达去年同期两倍 [5] 财务表现 - 云收入123亿美元(增长28%)，营业利润46亿美元 [5] - 资本支出172亿美元(预计全年750亿美元)，净收入增长46%至345亿美元 [5] - 服务部门收入773亿美元(增长10%)，YouTube Premium和Google One增长19% [5] - 其他押注部门亏损12亿美元，Waymo付费乘车量增长5倍但仍未盈利 [10] - 营收同比增长13.07%，EBITDA增长29.15%，但增速较历史水平放缓 [17] 竞争态势 - OpenAI开始在谷歌TPU上运行推理工作负载，因Token成本优势 [4] - TPU支撑200万英里光纤和33条海底电缆，竞争对手需巨额资本支出才能摆脱依赖 [4] - 每日活跃用户3500万，远低于ChatGPT，但通过搜索集成覆盖数十亿查询 [11] - 资本支出规模(750亿美元)令小公司难以竞争 [5] - 搜索现金喷泉补贴前沿硬件投入，消除竞争对手希望 [6] 增长前景 - 分析师预计2025年EPS增长19.39%，2026年降至6.24%，之后复苏 [16] - 市盈率从2024年22.17降至2028年13.16，反映盈利大幅增长预期 [16] - 长期每股收益增长率约14.72%，低于5年平均17.78% [18] - 杠杆自由现金流增长16.34%，但预期降至9.04%，低于行业和历史水平 [18] - 边缘计算部署和自主云业务或在未来18-24个月转化为经常性现金流 [20] 风险挑战 - 云业务AI需求2024年末可能超过供应，订单量超出承受能力影响客户信心 [9] - 机器人部署等待计算可能导致设备闲置，影响资本效率 [9] - 产品碎片化(如AI概览、AI模式、Gemini应用共存)增加开发者选择难度 [9] - 敏感工作负载的地理围栏可能限制机器人市场总规模 [11] - 折旧费用同比增长31%，将持续至2025年下半年，挤压毛利率 [8]

核心观点 - 谷歌通过将AI算力迁移至网络边缘设备（如定制TPU芯片），构建垂直整合的AI生态系统，将机器人、传感器等设备转化为持续收费节点 [1][3] - 公司战略复制Android成功模式，通过Gemini Robotics SDK实现硬件厂商深度绑定，形成类似云订阅的经常性收入 [2][7] - 边缘计算降低电力需求并提升安全性，使技术方案兼具环保与抗风险特性 [3][8] - 财务表现强劲：云业务收入123亿美元（+28%），营业利润46亿美元（同比翻倍），资本支出172亿美元支撑AI领先优势 [5][18] - 消费者业务（773亿美元，+10%）为前沿研发提供现金流缓冲，形成搜索广告-硬件部署的协同飞轮 [5][6] 技术战略 - 边缘计算转型：Gemini Robotics On-Device实现云端级离线性能，仅需50-100次演示即可部署机器人 [1][7] - 硬件优势：Ironwood TPU实测吞吐量达前代10倍+，能耗降低50%，已支撑200万英里光纤网络 [4][8] - 生态控制：第三方硬件需依赖谷歌授权的更新、代币计量及计费系统，形成供应商锁定 [2][7] - 性能验证：Gemini 2.5 Pro在Chatbot Arena基准测试领先，科学推理能力突破 [8] 财务表现 - 云业务：季度收入123亿美元（+28%），营业利润46亿美元（同比+100%），AI工作负载贡献高毛利 [5] - 资本支出：季度172亿美元，全年预计750亿美元，净收入仍增长46%至345亿美元 [5][18] - 现金流：杠杆自由现金流增长16.34%，但每股自由现金流增长率（9.04%）较五年均值下降54% [17] - 估值：当前市盈率20.21，低于历史25，2025年预期市盈率18.57，反映盈利增长预期 [13][15] 业务协同 - 消费者入口：Circle to Search覆盖2.5亿设备，Lens查询超50亿次，AI Overviews月活15亿，数据反哺模型优化 [6] - 成本优势：搜索/YouTube等核心业务（773亿美元，+10%）补贴前沿研发，形成现金流缓冲 [5][6] - 定价权：AI服务每百万Token收费10-15美元，工业机器人可产生类SaaS的持续收入 [3][7] 竞争壁垒 - 供应链控制：限制TPU产能出租，迫使竞争对手承担巨额资本支出 [4][5] - 数据护城河：数十亿用户行为数据自动优化模型权重，无需额外收购成本 [6] - 基础设施：7代TPU+40%利润增长+全球光纤网络构成端到端控制能力 [8][18] 增长挑战 - 云产能瓶颈：2024年末AI需求将超供应，影响机器人客户运营连续性 [9] - 产品碎片化：搜索AI概览/Gemini应用/API三套系统增加开发者选择成本 [9][11] - 监管风险：生物识别数据的地理围栏可能限制机器人市场总规模 [10]

工信部通报APP及SDK侵害用户权益行为 - 工信部近期组织第三方检测机构抽查发现57款APP及SDK存在侵害用户权益行为 [1] - 相关APP及SDK已被公开通报 [1]

公司表现与股价 - 公司股价在周三达到52周高点67 49美元 年内涨幅达14 7% 反映投资者对其前景的强劲信心 [1] - 股价上涨得益于稳健的盈利表现 毛利率和运营利润率扩张 以及对下一季度的乐观展望 [1] - 公司目前在Zacks计算机-网络行业中表现优于行业平均回报率13 5% [8] AI基础设施与订单增长 - 公司在AI基础设施领域的订单在第三财季超过6亿美元 年内累计突破10亿美元 主要客户包括Meta等云计算巨头 [2] - AI相关基础设施需求推动公司整体增长 反映市场对AI优化网络的旺盛需求 [2] 产品组合与创新 - 网络产品订单实现两位数增长 主要驱动力包括网络规模基础设施 企业路由 交换和工业物联网产品 [3] - 公司加速创新产品推出 特别是在网络安全与网络产品的深度整合方面 [3] - 新推出的安全产品如Secure Access XDR和Hypershield在第三财季新增超过370名客户 [4] 安全业务与收购整合 - 公司以280亿美元收购Splunk的战略已见成效 与Nvidia和微软等大型金融机构达成重要合作 [4] - 安全业务成为公司战略支柱之一 通过产品整合和新增客户推动增长 [4] 行业竞争格局 - Juniper Networks和Arista Networks在企业和云网络领域加剧竞争 挑战公司的传统主导地位 [5] - Juniper凭借高性能路由 交换和集成安全功能 以及AI驱动的Mist AI和Contrail平台 在多云环境中提供智能网络解决方案 [6] - Arista在AI和云网络领域领先 为微软和Meta等超大规模企业提供高性能以太网交换机 预计2025年AI网络后端收入将超过7 5亿美元 [7] 估值与盈利预测 - 公司当前12个月前瞻市销率为4 56倍 高于行业平均的4 32倍 价值评分为D级 [10] - Zacks共识预测公司2025财年和2026财年每股收益分别为3 79美元和4美元 同比增幅为1 61%和5 63% [11] - 过去60天内 2025财年和2026财年盈利预测分别上调1 6%和1 3% [11]

核心观点 - Google DeepMind团队发布首个完全本地运行的视觉-语言-动作模型Gemini Robotics On-Device，解决了网络延迟和连接不稳定问题 [2][4] - 模型具备强大的多模态推理和真实世界理解能力，可离线运行且响应延迟极低 [3][5] - 在泛化性能测试中表现优异，大幅超越此前最好的本地模型 [6][8] - 首次开放VLA模型微调功能，仅需50-100个演示样本即可适应新任务 [10][11] - 成功实现跨平台部署，在不同机器人本体上展现强大泛化能力 [13][14] - 发布Gemini Robotics SDK，支持开发者评估模型和模拟测试 [15][16] 技术突破 - 将云端AI能力完全本地化，支持从人形机器人到工业双臂机器人的多种平台部署 [4][5] - 在视觉泛化、语义理解和行为泛化等维度接近云端版本性能 [6] - 处理分布外任务和复杂多步骤指令时碾压此前本地模型 [8] - 能理解自然语言指令而非简单执行预设程序 [9] 应用优势 - 特别适合对延迟敏感的应用场景和网络不稳定环境 [6] - 微调效率极高，复杂任务不到100个样本即可达到高成功率 [11][12] - 在ALOHA、Franka FR3和Apollo等不同机器人平台均验证有效 [13][14] - 采用语义安全和物理安全并重的整体安全方案 [14] 开发者支持 - 提供SDK支持开发者评估模型和MuJoCo物理模拟器测试 [15] - 通过可信测试者计划逐步开放申请 [16] - 可先在模拟环境验证再部署到真实机器人，降低开发成本 [15]