阿里AI to C战略与千问接入高德的意义 - 公司宣布千问APP接入高德，标志着阿里生态全线接入AI助手的开始，是其AI to C战略的重要一步[2] - 此举表明大模型智力竞赛进入落地期，市场焦点转向应用，阿里的路径提供了一个值得关注的样本[2] “AI直连服务”的核心方案 - 公司的方案是“AI直连服务”，旨在将复杂的服务意图直接转化为行动，简化互联网交互[2] - 公司正将业务版图的多样能力转化为AI可调用的“原子化能力”，使千问成为更具实操感的AI管家[2] 基于阿里自身基因的差异化路线 - 公司是全球罕见的同时拥有自研模型和庞大服务履约网络的巨头[2] - 公司路线侧重于“Everything in One”，即把衣食住行等需求做成AI可调用的服务能力，与谷歌的“One in everything”（将AI接入自有应用）模式形成对比[2][23] - 路径差异源于资源禀赋：阿里从服务优势出发提升连接效率，谷歌从流量入口出发强化体验[3] 阿里的“关键行动”与持续投入 - 公司将千问与高德的协同视为一场“关键行动”，习惯以重点项目锻炼队伍、沉淀能力[4] - 在超大规模基建投入与自研模型取得进展后，公司已做好准备，高德接入可能只是互联网入口演变中的一环[4] 千问接入高德后的具体能力变化 - 千问通过高德每日千亿次调用的时空引擎，获得了对物理世界的“理解力”，能在真实城市规则和动态路况中求解可落地方案[6] - 传统App固定“壳子”正在消解，被“UI on Demand”（按需生成的界面）取代，实现了“生成式UI”，从“人找功能”变为“界面找人”[6][10] - 具体场景示例：用户提出包含路线、餐饮、预算的复杂需求，千问能瞬间“拼装”出复合交互卡片，提供避堵路线并筛选合适餐馆[6] - 具备“现实锚定”能力，可同时处理限行规则、实时路况、天气预报、空间距离、车型油耗/电量等多变量，为用户构筑动态时空方案[13][14] - 标志着AI正从“知道答案”进化为“解决问题”，利用高德作为物理世界“底座”重新封装复杂规则与零散服务[19] 阿里在Agent（智能体）路径上的差异化选择 - 全球科技巨头在Agent路径上分不同派系：Anthropic采用“视觉”路径（模拟人类操作屏幕），成本高且在复杂场景中脆弱[21] - 公司采用“原生闭环”路径，通过底层协议握手让AI直接接管服务总线，读取结构化、零延迟数据流，确保了执行的“确定性”[22] - 路径对比：OpenAI为“外接”路径（插件），灵活但执行权在外部；谷歌为谨慎集成，可能受制于创新者窘境；阿里为“原生闭环”，依赖自有生态深度[23] - 路径选择反映商业底色：谷歌策略是“One in everything”，防御性地将AI作为原有功能增强插件以守住流量阵地；阿里逻辑是“Everything in One”，生态由真实交易和履约网络构成，流量入口不重要，重在生态内闭环履约[23][24] - 公司是全球罕见的同时拥有“大脑”（模型智力）与“四肢”（履约网络）的玩家，千问接入高德是接管了一个能实时调动城市资源的系统[24] - 真正具备竞争力的将是能直接调度基础设施的“重装兵团”，而非模仿人点鼠标的“数字影子”[25] 高德接入的战略意义与未来展望 - 2025年市场对AI的期待已从“智商”转向“执行力”，千问接入高德标志着执行力革命进入“地面战争”[27] - 选择高德作为第一块拼图，是因为地理位置是物理世界的唯一锚点，所有线下履约都绕不开空间坐标[27] - 高德为千问提供了高精度现实映射，但这仅是阿里庞大“服务总线”上的第一个接口[27] - 未来，公司旗下的电商、支付、本地生活等核心场景将陆续接入，千问将成为串联阿里生态散落业务的“穿珍珠的线”[27] - 展望场景化协同：用户一句意图可触发AI完成一连串复杂调度，如调用大麦订票、通过高德约车、通过飞猪订房、通过淘宝闪购买咖啡等[28] - 公司正将消费、支付和生活服务通过AI重新封装为可随时调用的“原子积木”，构建统管物理世界服务流的“个人管家”，未来将是意图驱动服务而非人找App[28] - 对用户而言，AI变化将体现在具体体感上：一句话完成跨场景复杂决策，无需在多个应用间跳转[28] - 千问接入高德是拆掉应用围墙的第一步，当庞大履约网络被全线激活，大模型将从博学的谈资走向生活的基础设施[28]

沪港通与深港通南向资金成交概况 - 2025年12月18日，沪港通（南向）成交额前三位的公司为阿里巴巴-W（09988）、小米集团-W（01810）和长飞光纤光缆（06869），成交额分别为25.32亿元、20.44亿元和17.85亿元 [1] - 同日，深港通（南向）成交额前三位的公司为阿里巴巴-W（09988）、中金公司（03908）和小米集团-W（01810），成交额分别为16.86亿元、12.22亿元和12.06亿元 [1] 沪港通（南向）十大活跃成交公司资金流向 - 阿里巴巴-W（09988）成交额最高，达25.32亿元，并获得净买入8733.76万元 [2] - 小米集团-W（01810）成交额20.44亿元，净买入额达3.49亿元，显示资金积极流入 [2] - 长飞光纤光缆（06869）成交额17.85亿元，净买入2.51亿元 [2] - 中国移动（00941）成交额14.10亿元，但遭遇净卖出8.13亿元，为当日净卖出额最高的公司之一 [2] - 盈富基金（02800）成交额10.27亿元，净卖出额高达10.22亿元，显示资金大幅流出 [2] - 农业银行（01288）成交额6.37亿元，获得净买入2.12亿元 [2] 深港通（南向）十大活跃成交公司资金流向 - 阿里巴巴-W（09988）成交额16.86亿元，但遭遇净卖出2.43亿元，与沪港通渠道资金流向相反 [2] - 小米集团-W（01810）成交额12.06亿元，获得大幅净买入5.55亿元，为深港通渠道净买入额最高的公司 [2] - 中金公司（03908）成交额12.22亿元，获得净买入1289.70万元 [2] - 腾讯控股（00700）成交额11.13亿元，获得净买入3.69亿元 [2] - 美团-W（03690）成交额7.23亿元，获得净买入4.34亿元 [2] - 中国移动（00941）成交额10.56亿元，遭遇净卖出4.81亿元，在两个渠道均呈现资金流出 [2] - 华虹半导体（01347）成交额5.23亿元，遭遇净卖出2.02亿元 [2]

阿里巴巴集团减持红星美凯龙 - 阿里巴巴集团于12月18日减持红星美凯龙2114.36万股 [1] - 本次减持每股作价为1.2949港元，总金额约为2737.885万港元 [1] - 减持后，阿里巴巴集团最新持股数目约为4236.04万股，持股比例降至5.71% [1]

行业趋势与市场动态 - 2025年成为人形机器人“量产元年”，行业迎来从实验室走向产业化落地的关键转折点 [1] - 2025年中国人形机器人销量有望突破1万台，同比增长125% [1] - 头部企业已获大额订单，例如优必选科技在2025年9月拿下全球迄今最大单笔人形机器人订单，金额达2.5亿元 [1] 主要市场参与者 - 国内入局玩家主要分为三类：车企、初创企业和科技巨头 [2] - 车企代表包括比亚迪（投资智元机器人）、小鹏汽车（推出PX5）、广汽（发布SE01）、奇瑞（成立机器人公司）等 [3][4] - 科技巨头代表包括小米（推出Cyber One）、阿里（投资逐际动力、发布Galbot）、华为（成立具身智能产业创新中心）、百度（与智元机器人战略合作）等 [3][4] - 初创企业代表包括优必选、智元机器人、宇树科技、傅利叶、开普勒等 [3][4] 产业链核心环节与代表企业 - 产业链可分为“大脑”（感知、决策、人机交互）、“小脑”（运动控制）和“本体制造”三大方面 [5][6] - “大脑/小脑”环节以互联网企业和研究机构为代表，如特斯拉、谷歌、英伟达、Figure AI、Meta与卡内基梅隆大学、字节跳动/百度/阿里、华为，以及有鹿机器人、若愚科技等初创企业 [7] - “本体制造”环节涵盖广泛的核心零部件，主要包括： - 传感器：视觉传感器（速腾聚创、奥普特、奥比中光-UW等）、触觉传感器（汉威科技、奥迪威等）、激光雷达（禾赛科技、大疆、速腾聚创等）、力传感器（汉威科技、安培龙、东华测试等） [9] - 执行器：无框力矩电机（昊志机电、科尔摩根等）、谐波减速器（绿的谐波、中大力德等）、行星减速器（中大力德、豪能股份等）、灵巧手（特斯拉、Shadow、因时科技、思灵等）、空心杯电机/无刷有齿槽电机（鸣志电器等） [9] - 其他关键部件：丝杠（恒立液压、鼎智科技、贝斯特等）、轴承（长盛轴承等）、关节模组（鸣志电器、兆威机电等）、电池（宁德时代、亿纬锂能等） [9][10] 主要机器人公司产业链标的 - **特斯拉产业链**： - 绿的谐波：2022年10月拟定增募资20.27亿元用于新一代精密传动装置项目，达产后将新增谐波减速器100万台/年产能；2025年2月表示正在布局行星滚珠丝杠等产品 [11][12] - 鸣志电器：截至2024年6月底，除机器人关节模组外，其他产品均已进入小批量试产或量产阶段 [12] - 恒立液压：截至2024年6月，滚珠丝杠产品已进行送样和小批量供货 [12] - 三花智控：根据2024年中报，公司正对机器人机电执行器进行持续研究与产品开发，积极布局仿生机器人机电执行器业务 [12] - 拓普集团：2024年1月公告拟投资50亿元人民币建设机器人核心部件生产基地 [12] - 北特科技：2024年10月14日投资18.5亿元建设行星滚珠丝杠研发生产基地项目 [12] - **宇树科技产业链**： - 曼恩斯特：2024年12月，子公司与宇树科技签署战略合作协议 [13] - 奥比中光-UW：截至2024年6月，已和宇树、英伟达在机器人场景进行深度合作 [13] - 速腾聚创：截至2024年6月，在多传感器融合感知方案的激光雷达及视觉方面取得重大进展 [13] - 长盛轴承：截至2024年6月，正与多个机器人主机厂及供应商展开合作研发并提供样品 [13] - **智元机器人产业链**： - 卧龙电驱：2024年12月，与浙江人形机器人创新中心合作，涉及“领航者2号” [13] - 富临精工：2025年初与智元合作成立合资公司 [13] - 蓝思科技：2025年1月，批量交付灵犀X1人形机器人相关产品 [14] - **华为产业链**： - 兆威机电：2024年成功开发并推出仿生机器人灵巧手产品；2024年11月与华为具身智能中心签署合作备忘录 [14] - 中坚科技：2024年3月参股1X机器人；2024年11月与华为具身智能创新中心签订战略协议；定增投入3亿建设具身智能机器人产业化项目 [14] - 禾川科技：2024年11月，子公司与华为具身智能中心签署合作备忘录 [13][14] - 埃夫特-U：2024年11月，与华为具身智能中心签署合作备忘录 [14]

南下资金净买入概况 - 南下资金今日净买入港股12.57亿港元 [1] - 南下资金已连续15日净买入小米集团-W，累计净买入147.5053亿港元 [1] - 南下资金已连续7日净买入美团-W，累计净买入59.9241亿港元 [1] 南下资金重点净买入个股 - 净买入小米集团-W 9.03亿港元 [1] - 净买入美团-W 4.34亿港元 [1] - 净买入长飞光纤光缆 3.69亿港元 [1] - 净买入农业银行 2.11亿港元 [1] - 净买入腾讯控股 1.07亿港元 [1] - 深股通数据显示，净买入小米集团-W 5.55亿港元 [2] - 深股通数据显示，净买入腾讯控股 3.69亿港元 [2] - 沪股通数据显示，净买入小米集团-W 3.49亿港元 [2] - 沪股通数据显示，净买入长飞光纤光缆 2.51亿港元 [2] - 沪股通数据显示，净买入农业银行 2.12亿港元 [2] - 深股通数据显示，净买入长飞光纤光缆 1.18亿港元 [2] - 深股通数据显示，净买入中芯国际 1.29亿港元 [2] - 沪股通数据显示，净买入阿里巴巴-W 0.87亿港元 [2] - 深股通数据显示，净买入中金公司 0.13亿港元 [2] 南下资金重点净卖出个股 - 净卖出盈富基金 14.22亿港元 [1] - 净卖出中国移动 12.94亿港元 [1] - 净卖出中国海洋石油 2.25亿港元 [1] - 净卖出华虹半导体 2.01亿港元 [1] - 净卖出阿里巴巴-W 1.55亿港元 [1] - 南下资金已连续6日净卖出中国海洋石油，累计净卖出20.9138亿港元 [1] - 南下资金已连续5日净卖出中国移动，累计净卖出28.8582亿港元 [1] - 沪股通数据显示，净卖出中国移动 8.13亿港元 [2] - 沪股通数据显示，净卖出腾讯控股 2.61亿港元 [2] - 沪股通数据显示，净卖出中国海洋石油 2.25亿港元 [2] - 深股通数据显示，净卖出阿里巴巴-W 2.43亿港元 [2] - 深股通数据显示，净卖出华虹半导体 2.02亿港元 [2] - 深股通数据显示，净卖出盈富基金 4.00亿港元 [2] - 深股通数据显示，净卖出中国移动 4.81亿港元 [2] - 沪股通数据显示，净卖出中芯国际 0.36亿港元 [2] - 沪股通数据显示，净卖出中金公司 0.10亿港元 [2] 相关个股市场表现 - 小米集团-W股价下跌2.5% [2] - 阿里巴巴-W股价下跌1.3% [2] - 长飞光纤光缆股价下跌0.7% [2] - 中国移动股价下跌0.5% [2] - 腾讯控股股价持平 [2] - 中国海洋石油股价上涨1.0% [2] - 中芯国际股价下跌0.1% [2] - 美团-W股价上涨0.1% [2] - 盈富基金股价上涨0.2% [2] - 农业银行股价上涨1.3% [2] - 中金公司股价上涨2.5% [2]

港股通资金流向概览 - 12月18日，南向资金（北水）全天成交净买入12.57亿港元，其中港股通（沪）净卖出10.95亿港元，港股通（深）净买入23.53亿港元 [1] - 北水净买入最多的个股是小米集团-W、美团-W、长飞光纤光缆，净卖出最多的个股是盈富基金、中国移动、中海油 [1] 个股资金流向详情 - **小米集团-W (01810)**：获北水净买入9.03亿港元，同时整体数据显示净流入3.49亿港元 [2][4] - **美团-W (03690)**：获北水净买入4.34亿港元 [4][7] - **长飞光纤光缆 (06869)**：获北水净买入3.69亿港元，同时整体数据显示净流入2.511亿港元 [2][4][5] - **阿里巴巴-W (09988)**：遭北水净卖出1.55亿港元，同时整体数据显示净流入8733.76万港元 [2][7] - **腾讯控股 (00700)**：获北水净买入1.07亿港元，但整体数据显示净流出2.61亿港元 [2][4][7] - **中国移动 (00941)**：遭北水净卖出12.94万港元，同时整体数据显示净流出8.13亿港元，港股通（沪）渠道净流出4.81亿港元 [2][4][7] - **中海油 (00883)**：遭北水净卖出2.25亿港元，同时整体数据显示净流出2.25亿港元 [2][7] - **盈富基金 (02800)**：遭北水净卖出14.22亿港元，港股通（沪）渠道净流出4.00亿港元 [4][7] - **中芯国际 (00981)**：获北水净买入9294万港元，但整体数据显示净流出3627.61万港元 [2][5] - **华虹半导体 (01347)**：遭北水净卖出2.01亿港元，港股通（沪）渠道净流出2.02亿港元 [4][5] - **农业银行 (01288)**：获北水净买入2.11亿港元 [5] - **中金公司 (03908)**：获北水净买入256万港元 [6] 相关公司动态与市场观点 - **小米集团-W**：高盛研究报告指出，公司正快速发展人工智能基础设施与应用能力，并崛起为顶级开源模型开发者，将加速其“人、车、家全生态”的智能化整合，预期会带来更多人工智能相关成果 [4] - **长飞光纤光缆**：公司宣布完成配售7000万股新H股，所得款项净额约为22.29亿港元，约80%将用于发展海外业务，其光互联组件业务受益于北美AI数据中心建设，成为强劲增长点 [5] - **农业银行**：12月11日获平安资管增持约1.24亿股，涉资约7.08亿港元，持股比例由23.61%上升至24.01%，中金预计明年银行股营业收入及纯利按年上升，净息差压力进一步收窄 [5] - **芯片行业**：特朗普宣布将允许英伟达向包括中国在内的“获准客户”出口其H200人工智能芯片，条件是美国政府将从这些销售中获得25%的分成，东海证券表示此举或将加快中国AI模型训练进程，但可能对国产AI芯片厂商短期内市场拓展和生态构建形成压力 [5] - **中金公司**：美银证券研究报告指，公司计划以1140亿元收购东兴证券及信达证券，关键在于资本补充，使公司可在短期内实现增长，并在财富管理和投行业务方面产生协同效应 [6] - **港股市场展望**：招商证券认为，港股近期走弱缘于南向资金回流A股、抱团挤出效应、IPO融资潮担忧、解禁高峰、盈利下修与海外流动性扰动，展望后市，随着南向资金回流和抱团行为减弱，IPO供给压力和解禁金额阶段性缓解，盈利修复，海外流动性释放，港股有望迎来跨年行情 [7]

港股通资金流向总览 - 12月18日，南向资金（北水）全天成交净买入12.57亿港元，其中港股通(沪)净卖出10.95亿港元，港股通(深)净买入23.53亿港元 [1] - 北水净买入最多的个股是小米集团-W、美团-W、长飞光纤光缆 [1] - 北水净卖出最多的个股是盈富基金、中国移动、中海油 [1] 个股资金流向详情 - **小米集团-W (01810)**：获北水净买入3.49亿港元，其中港股通(深)净买入9.03亿港元 [2][4] - **美团-W (03690)**：获北水净买入4.34亿港元 [4] - **长飞光纤光缆 (06869)**：获北水净买入2.51亿港元，其中港股通(沪)净买入1.18亿港元，港股通(深)净买入3.69亿港元 [2][4][5] - **盈富基金 (02800)**：遭北水净卖出14.22亿港元，其中港股通(沪)净卖出4.00亿港元 [4][6] - **中国移动 (00941)**：遭北水净卖出8.13亿港元，其中港股通(沪)净卖出4.81亿港元 [2][4] - **中海油 (00883)**：遭北水净卖出2.25亿港元 [2] - **阿里巴巴-W (09988)**：遭北水净卖出1.55亿港元，买卖总额为25.32亿港元，净流出8733.76万港元 [2][6] - **腾讯控股 (00700)**：获北水净买入1.07亿港元，买卖总额为13.48亿港元，净流出2.61亿港元，但港股通(沪)净买入3.69亿港元 [2][4][6] - **中芯国际 (00981)**：买卖总额为11.32亿港元，净流出3627.61万港元，但获北水净买入9294万港元 [2][5] - **华虹半导体 (01347)**：遭北水净卖出2.01亿港元，其中港股通(沪)净卖出2.02亿港元 [4][5] - **农业银行 (01288)**：获北水净买入2.11亿港元 [5] - **中金公司 (03908)**：获北水净买入256万港元 [6] 相关公司动态与市场观点 - **小米集团-W**：高盛研究报告指出，公司正快速发展人工智能基础设施与应用能力，并崛起为顶级开源模型开发者，将加速其“人、车、家全生态”的智能化整合，预期会带来更多人工智能相关成果 [4] - **长飞光纤光缆**：公司宣布完成配售7000万股新H股，所得款项净额约为22.29亿港元，约80%将用于发展海外业务，其光互联组件业务受益于北美AI数据中心建设，成为强劲增长点 [5] - **农业银行**：12月11日获平安资管增持约1.24亿股，涉资约7.08亿港元，持股比例由23.61%上升至24.01%，中金预计明年银行股营业收入及纯利按年上升，净息差压力进一步收窄 [5] - **芯片行业**：特朗普宣布将允许英伟达向包括中国在内的“获准客户”出口其H200人工智能芯片，条件是美国政府将从这些销售中获得25%的分成，东海证券认为此举或将加快中国AI模型训练进程，但可能对国产AI芯片厂商短期内市场拓展和生态构建形成压力 [5] - **中金公司**：美银证券研究报告指，公司计划以1140亿元收购东兴证券及信达证券，关键在于资本补充，使公司可在短期内实现增长，并在财富管理和投行业务方面产生协同效应 [6] - **港股市场展望**：招商证券认为，港股近期走弱缘于南向资金回流A股、IPO融资潮担忧、解禁高峰、盈利下修与海外流动性扰动，展望后市，随着南向资金回流和抱团行为减弱，IPO供给压力和解禁金额阶段性缓解，盈利修复，海外流动性释放，港股有望迎来跨年行情 [6]

阿里AI战略转向应用落地 - 在移动互联网流量红利见顶的背景下，阿里正密集推进其AI布局，战略重心从技术“云端”转向商业“地面战争”[1][4] - 公司通过将千问大模型与高德地图等生态资源整合，旨在将大模型和算力转化为实际的生产力价值和问题解决能力，回击AI泡沫论调[4] - 这标志着阿里正用AI黏合整个集团的资源，构建庞大的竞争护城河[4] 大模型获得“空间智能”与物理世界操作能力 - 千问接入高德地图，使其获得了认路和在现实世界“干活”的能力，能够基于实时地图数据提供餐馆推荐、路线规划等服务[1] - 接入的高德是国内最庞大的实时时空数据索引库，掌握着路网的实时状态、2亿个POI的实时状态以及海量交通流数据，为模型提供了宝贵的“事实基座”[11] - 此举使大模型从“输出信息”进化到“输出行动”，例如规划旅行时可一键生成包含推荐、地理位置及出行方案的可视化决策卡片，并直接唤起导航或打车[9] - 千问的视觉理解能力得以延伸，例如能通过截图提取地址信息并生成附近酒店建议，还能根据天气推荐地点和穿衣建议[12] - 具备高阶推理能力的千问与理解复杂现实世界的高德结合，正在唤醒一个真正意义上的“空间智能”巨兽[13] 千问成为整合阿里生态的超级入口 - 千问App正将整个阿里生态收入囊中，旨在成为一个ALL IN ONE的超级入口，实现生态协同[2] - 阿里本地生活业务（如淘宝闪购、飞猪、大麦）过去像散落的珍珠，高德虽有8亿+月活却难精准导流，千问通过AI精准理解用户意图，成为串联这些业务的“线”[3] - 未来千问将可顺理成章地调用高德路况、飞猪酒店、大麦演出、饿了么餐饮等资源，实现阿里一直想做但未成的场景化协同[3] - 千问App的快速迭代将陆续接入消费、支付、生活服务等核心业务，调用庞大的现实世界服务履约网络，实现“办事”能力的进化[15] - AI的跨域理解和任务规划能力，使得跨APP的服务调用变得自然，推动交互模式从“菜单选择”进化为“意图驱动”，从“流量分发”转向“意图分发”[17][18] 构建全球难以复制的竞争壁垒 - 阿里是全球科技巨头中极少数同时拥有“顶尖大模型能力”（通义系列模型）与“庞大线下服务履约体系”（高德、蜂鸟配送、酒旅网络、菜鸟物流、支付宝）的特例[23] - 相比OpenAI，其虽拥有“最强大脑”但缺乏地图、物流车队和线下商家，服务链路依赖第三方，存在脆弱性[21] - 相比谷歌，其虽拥有谷歌地图和Gemini模型，但在交易履约环节上未能建立深厚的电商与物流护城河，难以完成一站式闭环[22] - 当用户向千问提出诉求时，它实际上是在调度阿里在现实世界的资源，这种结合了时间与资本双重积淀的壁垒在全球范围内都难以复制[24][21] - 公司因此在新赛道找到了比OpenAI、谷歌更能将AI扎根的途径，不再畏惧拼多多、抖音等后浪分食流量[21] 战略调整与未来愿景 - 阿里近一两年的所有改变，包括从“一拆六”回归大集团战略、ALL IN AI，都是在为整合生态、支持千问新战局的宏大未来铺路[19] - 公司的目标是让AI不仅仅“会聊天”，而是真正“能办事”，从而掌握下一个时代的流量入口[25] - 高德与千问的融合，是阿里迈向“懂你所想，达你所愿”智能未来最关键的一步，这被视为一场关于物理世界操作系统的争夺战，阿里已率先按下启动键[25][26] - 公司正以技术为矛刺破流量天花板，以生态为盾将业务连成铁板，以体验为网捕获用户心智，其市场价值有望在庞大护城河下得到重估[24][26]

AI视频生成行业趋势与驱动力 - 2025年下半年AI视频生成成为全球AI行业最受关注的方向之一，热度以“病毒式”速率扩散[1] - 过去两年视频生成技术在画面质量、时序建模与可用性上持续进步，全球AI视频相关能力迭代节奏显著加快[1] - 当生成效果从“能看”跨越到“可用”、“好用”，并覆盖叙事能力、人物一致性、音画同步等工业化生产关键要素时，AI视频真正进入大众视野，成为极具想象空间的赛道[2] 内容产业的结构性难题与AI的变革作用 - 视频行业是全球增长最快、资本最密集、创新最活跃的领域之一，但内容生产被推向极限，更新周期被压缩至小时甚至分钟级[2] - 传统制作链路依赖的人力规模与制作周期，与高频、碎片化的内容需求形成明显错位，压力体现在影视广告、MCN电商、短剧及出海内容等多个领域[3] - AI视频生成显著拉低创作门槛，使个人与小团队具备接近工业化的生产能力，并催生了从创作工具到垂直解决方案的新中间层[3] - 内容生产从一次性创作转向可反复生成、快速验证、持续优化的过程性资产，成为可规模化运行的系统工程[3] - 技术突破与国内规模化需求汇合，使行业形成清晰判断：AI视频生成已成为下一代内容基础设施的重要组成部分[4] 主要参与者的差异化发展路径 - OpenAI的Sora策略偏向通用能力展示，通过高质量视频打开公众认知，推动AI视频进入大众文化与社交传播场景[5] - Google的Veo强调模型在长时序理解与复杂场景中的表达能力，体现为技术能力的前沿探索[5] - 国内公司更多从平台生态出发，将视频生成能力与内容分发、创作者体系结合，或赋能视频生产全流程以提升效率[5] - 路径差异本质基于对“好用还是好玩”、“B端还是C端”的认知不同：C端优先娱乐与表达，B端则要求确定性、一致性及规模化稳定输出[6] - 阿里巴巴选择将AI视频生成做成行业级基础设施，其通义万相模型试图回应行业从能生成走向可生产、从尝鲜迈向规模化落地的趋势[6] 通义万相2.6的核心技术突破与产品定位 - 将多镜头叙事能力提升为模型核心能力，强调在生成过程中对时间轴与镜头语言的整体建模，支持通过自然语言分镜指令直接调度多镜头叙事[8] - 将参考对象从图片升级为视频，支持输入约5秒参考视频，复刻主体外观、动作模式、表情变化与音色特征，实现声画一致的生成结果，显著降低商业场景制作门槛[11] - 将可控生成时长稳定在约15秒，支持1080P输出与声画同步，这段时长对广告、电商、短剧等商业场景是“刚好可用”的内容长度[15] - 文生图能力同步升级，引入对叙事结构的理解，支持图文混排输入，从简单提示自动拆解故事并生成分镜，结合多图参考与商业级一致性控制，使其从“灵感草图”走向可直接用于生产的生产工具[15] - 在中文语境与中式美学上持续投入，通过与美院等机构合作及引入大量中式审美素材进行迭代优化，使模型表现更贴近本土创作需求[17] - 模型演进遵循“效果好大于一切”的原则，在真实需求与技术突破的反馈循环中持续迭代[19] AI视频对内容生产流程与效率的重构 - AI视频生成介入创作前端，将编剧、导演、剪辑、美工等跨岗位协作工作压缩进同一界面，显著降低岗位交接成本，使创作者能围绕最终效果进行整体判断[20] - 内容生产从线性流程转向以模型为核心的并行与即时生成，效率提升最先发生在承受高频产出压力、对成本和周期高度敏感的场景，如短剧、电商内容、出海工具等领域[22] - 在广告和电商领域，AI使创意能更早转化为可视化内容用于内部讨论或A/B测试，显著压缩从想法到内容的距离[24] - 稳定、可规模化的视频生成能力催生了新的工具平台与创作社区，创作者置身于不断自我扩展的AI创作生态中[24] - 实践案例表明，稳定型AI视频基础设施显著降低小团队及个体创作者的创作门槛，使有限人力条件下仍能维持稳定叙事质量并持续输出体系化内容[25] - 案例：AI漫剧工具平台巨日禄通过调用通义万相模型，将AI使用门槛大幅降低，其创作智能体使效率提升5-8倍[24] - 案例：出海内容公司乐我无限利用万相的多模态生成能力，使其创作平台Ima Studio能支持海外创作者快速生成高质量AI视频，助力社区冷启动并构建“技术—内容—社区”正向循环[25] 从“好玩”到“好用”：产业级基础设施的关键 - 真正的分水岭在于能否进入稳定、可重复的生产流程，生成结果的可控性、稳定性及减少人工返工成本是关键，稳定性是进入生产流程的前提[26] - 通义万相并非孤立工具，可依托阿里云大模型服务与应用开发平台百炼嵌入企业既有内容生产与业务流程[26] - 能力的稳定可用得益于阿里云作为全球领先全栈人工智能服务商在算力供给、数据治理、模型服务及大规模并发调度等方面积累的成熟工程体系[26] - 阿里巴巴对AI的系统性投入可追溯至十多年前，长期技术积累使其能构建从模型训练、部署到服务化调用的完整链路，推动模型在稳定性、可控性与规模化能力上不断逼近真实生产需求[28] 行业长期展望：创作民主化与价值重塑 - AI视频生成将专业制作能力（如镜头语言、叙事节奏、美术风格）编码进模型，使创作所需技能从具体技法转向判断、创意与取舍本身[28] - 这种变化类似于从专业级影像软件走向大众化创作工具的历史拐点，将一整套专业制作能力压缩为可被普通人调用的基础设施[29] - 在降低门槛的同时，创作本身将具备更大规模与更长生命力[30] - 视频生成的终点并非替代创作者，而是让创作者将精力更多投入到真正有价值的部分——创意、叙事与判断本身[31]

文章核心观点 - 大模型的出现改变了云计算的竞争格局，打破了以往由规模效应驱动的“强者恒强”趋势，为后进者提供了冲击前排的机会 [1] - AI云的核心竞争力已从传统的“卖云”资源，转变为“模型+云平台+芯片”的垂直整合全栈能力，企业购买的最终商品是AI而非云本身 [20][21] - 行业竞争仍处在“半程路标”阶段，胜负未定，但方向已清晰指向全栈能力的构建，不同厂商正基于各自优势采取差异化路径 [22] AI云对行业竞争格局的重塑 - 大模型之前的叙事逻辑是规模效应驱动行业集中度提升，强者愈强 [1] - 大模型让云厂商的生意发生本质变化，为后进者提供了冲击机会 [1] - 对于如何做AI云，即便是顶级云厂商也未很快达成共识 [1] - 在AI云语境下，企业购买的最终商品是AI，云退居为支撑AI的基础设施，未来会逐渐消失在客户账单上 [20] - AI的竞争已从单点竞争转向涵盖基础设施、模型、工程、应用四个层级的系统能力竞争，任何只占据其中一层的厂商都很难长期掌握产业主导权 [19] 主要云厂商的AI云战略与表现 **微软** - 早期凭借对OpenAI的投资拥有GPT优先使用权，希望通过GPT带飞Azure [3] - 与OpenAI的合作从最初的美好变为“貌合神离”，因OpenAI寻求多方云资源替代方案并推出竞争产品 [3] - 微软不得不投资Anthropic并加大自研模型力度以应对 [3] **亚马逊云科技 (AWS)** - 选择大手笔投资OpenAI的竞争对手Anthropic（先于微软）以获得领先模型能力 [3] - 核心策略是“Choice Matters”，在Bedrock上提供多种模型选择，认为不存在适用于所有场景的通用最优模型 [3] - 面临的关键问题是头部模型具有无可替代的重要性，而顶级模型多由竞争对手掌控或企业不愿完全托管，影响了其模型层竞争力 [4] - 在最近的re:invent大会上新增了十多款模型，包括中国的Kimi和Minimax，并更新了自研的Nova模型，以在模型层面不落后太多 [4] - 与微软类似，缺少自研模型，正处于关键的自我修正期，需在保持平台中立的同时补齐模型层的确定性 [22] **阿里云** - 凭借Qwen模型在全球技术圈闯出影响力，是全球唯一一家积极研发先进AI模型并且全方位开源的云计算厂商 [5] - 业界率先实现“全尺寸、全模态”的全面开源，其他三家头部云厂商均未将自身模型规模开源 [5] - 通义千问Qwen衍生模型数量已突破18万，远超Meta的Llama系列；全球下载量超7亿，据彭博统计截至2025年10月已超越Llama，成为全球第一AI开源模型 [5] - 阿里云的目标是让Qwen成为产业的默认依赖，通过开源成为标准 [5] - 在Gartner报告中，是唯一入围GenAI云基础设施新兴领导者象限的亚太厂商 [10] - 在“GenAI模型”维度，其“特征”指标领先于AWS和微软，仅次于谷歌和OpenAI [13] - 在“GenAI工程”维度，其“特征”及“未来潜力”指标优于AWS、谷歌和微软 [16] - 与谷歌云一同，因在模型、云平台与芯片多个层级形成正向叠加效应而更受资本市场认可 [21] - 其自研AI芯片PPU虽未公开发布，但公司体量支撑得起相关支出，并具备自用和对外输出的想象空间 [22] **谷歌云** - 是低开高走的典型代表，Gemini 3系列模型和第七代TPU Ironwood被视为谷歌AI逆袭的标志 [6] - 公司创始人坦诚，尽管八年前发布了Transformer论文，但内部未给予足够战略重视，在算力扩展上投入过于保守 [6] - 第七代TPU Ironwood在性能、能效比和互联带宽上均显示出对GPU的显著优势 [6] - Gemini 3系列的原生多模态能力和超长上下文窗口将行业标准提升到新量级 [6] - 其“模型+云+芯片”的垂直整合，展现了更深厚的护城河，为行业提供了AI云的参考标准 [6] - 与阿里云一同，因在模型、云平台与芯片多个层级形成正向叠加效应而更受资本市场认可 [21] - TPU已经证明其在性能和成本上的优势 [22] Gartner生成式AI技术栈象限分析 - Gartner发布了涵盖GenAI云基础设施、GenAI工程、GenAI模型以及AI知识管理应用四大维度的新兴市场象限报告，可视为AI技术栈的参考指南 [7] - **GenAI云基础设施**：新兴领导者象限仅有微软、谷歌、AWS和阿里云四家厂商入围，阿里云是唯一入围的亚太厂商 [10] - **GenAI模型**：市场高度集中，主要由少数几家厂商主导，四家云厂商依旧位居领导者象限 [13] - **GenAI工程**：收录厂商数量更多，四家云厂商继续领跑，但与其他厂商的差距并未拉开 [16] - **AI知识管理应用/通用生产力**：评测范围覆盖企业级AI搜索、对话式AI平台及生产力工具，除四家云厂商外，Salesforce等软件厂商也位列其中 [19] AI云的核心竞争力与未来趋势 - AI云的核心竞争力在于模型、云平台与芯片的垂直整合 [21] - 模型决定智能上限，云平台把模型变成可规模化的商品，芯片决定成本下限和性能天花板 [21] - 当AI成为算力、数据、软件栈高度耦合的系统工程，全栈能力使得模型迭代能直接反馈到底层基础设施，也让基础设施投入更快转化为产品优势 [21] - 海外新兴云厂商如CoreWeave和Nebius试图从提供最新GPU裸机服务或AI推理服务等单点优势切入，但很难冲击原有的四强格局 [20] - 云厂商过去二十年的变化是不断在技术栈上叠加新能力，这本身就是护城河 [21]