文章核心观点 - 2025年被视为AI工业时代的黎明 模型性能通过推理能力达到新高度 基础设施建设成为推动美国GDP增长的关键力量 顶尖科技公司为争夺人才展开前所未有的薪酬战 [1] - 随着技术更紧密地融入日常生活 新的一年将进一步巩固这些变革 [2] 万亿级资本开支与能源挑战 - 以OpenAI、微软、亚马逊、Meta和Alphabet为首的科技巨头宣布了巨额基础设施投资计划 每一吉瓦数据中心容量建设成本约为500亿美元 [3] - OpenAI与其合作伙伴宣布耗资5000亿美元的"Stargate"项目 并计划最终在全球建设20吉瓦的容量 [3] - 微软在2025年的全球数据中心支出达到800亿美元 并签署了一项为期20年的协议 计划于2028年重启宾夕法尼亚州的三里岛核反应堆以确保电力供应 [3] - 贝恩公司估计 要支撑这种规模的建设 到2030年AI年收入需达到2万亿美元 这超过了主要科技巨头2024年的总盈利 [3] - 电网容量不足已导致硅谷部分数据中心闲置 出于对债务水平的担忧 Blue Owl Capital于12月中旬退出了为Oracle和OpenAI提供100亿美元数据中心融资的谈判 [3] 天价薪酬重塑人才市场 - Meta在2025年打破了传统的薪酬结构 向来自OpenAI、谷歌和Anthropic的研究人员提供包括现金奖金和巨额股权在内的薪酬包 部分四年期合同价值高达3亿美元 [5] - 扎克伯格亲自参与人才争夺战 成功招募了OpenAI的Jason Wei和Hyung Won Chung等关键研究人员 此前与Mira Murati共同创立Thinking Machines Lab的Andrew Tulloch最终也加入了Meta [5] - 作为回应 OpenAI为新员工提供了更激进的股票期权归属时间表和高达150万美元的留任奖金 [6] - 随着AI从学术兴趣转变为革命性技术 顶尖人才的身价已飙升至职业体育明星的水平 [9] 推理模型与智能体编码的普及 - 2025年被视为推理模型广泛应用的元年 OpenAI的o1模型和随后的DeepSeek-R1展示了通过强化学习微调模型以进行"思维链"推理的能力 显著提高了在数学、科学和编程任务中的表现 [8] - 例如 OpenAI o4-mini在结合工具使用后 在一项多模态理解测试中达到了17.7%的准确率 [10] - 技术进步直接推动了"智能体编码"的爆发 到2025年底 Claude Code、谷歌 Gemini CLI和OpenAI Codex等工具已能通过智能体工作流处理复杂的软件开发任务 [10] - 在SWE-Bench基准测试中 基于最新大模型的编码智能体能够完成超过80%的任务 [11] - 虽然苹果和Anthropic的研究指出推理模型在某些复杂逻辑上仍存在局限性 且推理过程增加了推理成本 但这并未阻挡企业利用AI自动生成代码、降低开发成本的趋势 [11]

亚马逊股票表现 - 公司在2025年表现逊于“七巨头”其他成员 其股价涨幅低于6% 而追踪该集团的ETF涨幅超过22% [1] - 自2020年底以来 公司股票表现持续落后于标普500指数 截至周一上涨42.5% 而同期大盘上涨83.9% [1] - 自2023年4月11日成立以来 Roundhill七巨头ETF已飙升172% 突显公司相对该集团整体表现不佳 [1]

AI工业时代的开启 - 2025年标志着AI从“学术探索”正式迈向“工业化基础设施”时代，创新将模型性能推向新高度，AI驱动的应用变得不可或缺 [1][10] - AI投资成为驱动美国GDP增长的核心力量，2025年上半年数据中心和AI投资几乎占美国国内生产总值增长的全部 [1][20] - 全球年度资本支出突破3000亿美元，其中大部分用于建设新的数据中心来处理AI任务 [1][17] 万亿级基础设施投资与能源挑战 - 科技巨头开启大规模数据中心计划，单项投资动辄数千亿美元，例如OpenAI与合作伙伴宣布耗资5000亿美元的“Stargate”项目，并计划最终在全球建设20吉瓦的容量 [1][5][19] - 主要公司2025年基础设施支出巨大：微软全球数据中心支出达800亿美元，亚马逊预计支出1250亿美元，Alphabet预计支出930亿美元，Meta在基础设施项目上花费约720亿美元 [5][19] - 电力供应成为硬约束，科技公司开始通过重启核电站来保障算力需求，例如微软签署为期20年的协议计划于2028年重启宾夕法尼亚州的三里岛核反应堆以提供835兆瓦电力 [1][5][19] - 电网容量不足已导致硅谷部分数据中心闲置，且贝恩公司估计到2030年AI年收入需达到2万亿美元以支撑建设规模，这超过了主要科技巨头2024年的总盈利 [5][24] 推理模型成为主流与智能体编码爆发 - 以OpenAI o1和DeepSeek-R1为代表的推理模型成为主流，AI具备了“多步思考”能力，显著提高了在数学、科学和编程任务中的表现 [1][7][11] - 推理的早期形式通过提示“让我们一步步思考”兴起，关键是通过强化学习进行微调，训练模型在生成输出前“思考”问题 [11] - 当推理模型学会使用工具时性能更好，例如结合工具使用的OpenAI o4-mini在一项多模态理解测试中达到了17.7%的准确率，比没有工具时高出3个百分点以上 [7][14] - “智能体编码”爆发，AI智能体已能独立处理复杂的软件开发任务，到2025年底，基于最新大模型的编码智能体在SWE-Bench基准测试中能够完成超过80%的任务 [1][7][21] - 编码应用从代码补全发展到能管理广泛软件开发任务的智能体系统，Claude Code、Google Gemini CLI、OpenAI Codex等成为竞争焦点 [7][21][25] 天价薪酬重塑人才市场 - 顶尖AI人才身价飙升至职业体育明星水平，Meta在2025年打破了传统薪酬结构，向研究人员提供部分四年期合同价值高达3亿美元的薪酬包 [2][6][15] - 扎克伯格亲自参与人才争夺战，成功招募了OpenAI的Jason Wei和Hyung Won Chung等关键研究人员 [6][18] - 作为回应，OpenAI为新员工提供了更激进的股票期权归属时间表和高达150万美元的留任奖金 [6][17] - AI工程师薪资轨迹反映了AI从学术好奇心到革命性技术的演变，顶级薪酬不断攀升 [16][18] 行业竞争与公司动态 - 顶级AI公司为熟练从业者展开激烈争夺战，从竞争对手处吸引顶尖人才，Meta从OpenAI、谷歌和Anthropic挖角，而微软AI首席执行官从Google挖走了20多名研究人员 [6][18] - 埃隆·马斯克的xAI从Meta聘请了十几名AI研究人员，马斯克谴责竞争对手的“疯狂”offer [18] - 除了人才竞争，模型制造商和集成开发环境开发者之间存在拉锯战，导致一些IDE提供商构建自己的模型，而谷歌构建了自己的IDE Antigravity [25] - 开放权重模型如Z.ai GLM-4.5和Moonshot Kimi K2成为热门选择，使自动化编码初创公司能够大幅削减成本 [25] 面临的现实挑战与成本 - 推理过程增加了推理成本，例如启用推理的Gemini 3 Flash在基准测试中使用了1.6亿个token，而未推理版本仅使用740万个token [13] - 生成推理token可能会延迟输出，增加了LLM推理提供商更快服务token的压力，但研究人员正在寻找使过程更高效的方法 [13] - 苹果和Anthropic的研究指出推理模型在某些复杂逻辑上仍存在局限性，且推理步骤可能遗漏对结论有关键贡献的信息 [7][14] - 尽管存在对AI泡沫的担忧，但对于计划花费数百亿美元建设AI数据中心的公司来说，高薪被认为是合理的支出 [17]

Everyday investors have made clear that five members of the "Magnificent Seven" and an ultra-popular exchange-traded fund (ETF) are the securities to own in the new year.Three decades ago, the proliferation of the internet began reshaping corporate America by opening new sales and marketing channels for businesses.However, the internet also broke down information barriers that had previously existed between Wall Street and Main Street. With income statements, balance sheets, management commentary, investor ...

此举发生之际，韩国总统李在明领导的政府倡导加倍投入可再生能源，扭转了其前任更为支持核能的立 场，但是李在明政府在发展太阳能、风电等可再生能源之际对于已经建设中核能项目的支持力度未出现 明显削减。 根据该国在上周五提交给联合国的国家自主贡献报告，可再生能源体系在韩国发电结构中的占比将从去 年的仅仅9%提高到2035年至少30%。 李在明在9月曾表示，新建设更多核电站并不现实，因为从零开始建造一座新设施往往需要超过15年。 不过他领导的新一届政府仍然支持使用那些已经上线或已处于开工建设状态的核反应堆。根据知情人士 透露的消息，新乌尔3号机组正式投运将帮助韩国大幅减少对海外煤炭和天然气运输的极度依赖。 核电系统对AI数据中心的重要性，核心在于它能同时满足"电力资源高效率供给、24/7可靠性、低碳合 规、价格长期稳定"四个硬约束，而这四点基本上就是天量级别的AI训练/推理工作负载把传统电网推到 极限时全球范围最稀缺的能力。 在这一全球趋势下，韩国核监管机构最新批准新乌尔(Saeul)3号大型机组启动、先行六个月试运行并为 2026年商业投运铺路，为核电在AI用电浪潮中的"稳基荷、稳电价、减少碳减排"价值给出强烈注脚： ...

据了解，有韩国媒体报道称，韩国核安全与安保委员会周二在一份声明中宣布，为新乌尔3号机组 (Saeul No. 3)亮起监管绿灯——这是该国约两年来首次给予此类新的监管批准。韩国产业水电与核电公 司计划在为期六个月的试运行之后，于明年开始商业化运行。 此举发生之际，韩国总统李在明领导的政府倡导加倍投入可再生能源，扭转了其前任更为支持核能的立 场，但是李在明政府在发展太阳能、风电等可再生能源之际对于已经建设中核能项目的支持力度未出现 明显削减。 根据该国在上周五提交给联合国的国家自主贡献报告，可再生能源体系在韩国发电结构中的占比将从去 年的仅仅9%提高到2035年至少30%。 李在明在9月曾表示，新建设更多核电站并不现实，因为从零开始建造一座新设施往往需要超过15年。 不过他领导的新一届政府仍然支持使用那些已经上线或已处于开工建设状态的核反应堆。根据知情人士 透露的消息，新乌尔3号机组正式投运将帮助韩国大幅减少对海外煤炭和天然气运输的极度依赖。 核电系统对AI数据中心的重要性，核心在于它能同时满足"电力资源高效率供给、24/7可靠性、低碳合 规、价格长期稳定"四个硬约束，而这四点基本上就是天量级别的AI训练/推理 ...

文章核心观点 - 2025年是人工智能工业时代的黎明，行业从算法竞赛演变为一场涉及人才、算力、基建和能源的工业革命 [13][36] - 尽管行业在人才、资本和基础设施上投入巨大，但推理模型的成熟和编程智能体的进化极大地降低了AI开发的门槛，为开发者创造了前所未有的机会 [36] 2025年AI行业关键趋势 模型能力：推理成为标配并解决更大问题 - 2025年初，模型需明确提示才会执行推理策略，而年底大多数新的大语言模型已默认具备此能力，显著提升了广泛任务的性能 [20] - 推理模型在数学、编程和科学问题解答上表现卓越，例如OpenAI的o1-preview在AIME 2024上比GPT-4o高出43个百分点，在GPQA Diamond上高出22个百分点，在Codeforces编程题中表现位于人类选手的第62百分位，而GPT-4o仅为第11百分位 [23] - 当推理模型学会使用工具（如计算器、搜索引擎）时，表现进一步提升，例如带工具的OpenAI o4-mini在一项高难度测试中准确率达17.7%，比不使用工具时高出3个多百分点 [23] - 机器人动作模型通过强化学习学会推理，在任务上的表现相较于不具备思考能力的模型提升了约8% [23] - 推理能力提升性能的同时也增加了成本和延迟，例如Gemini 3 Flash开启推理时消耗1.6亿tokens（得分71），关闭推理仅消耗740万tokens（得分55）[21] - 研究人员正努力提高推理效率，例如Claude Opus 4.5与GPT-5.1取得相同分数，但前者消耗4800万tokens，后者消耗8100万tokens [21] 人才争夺：巨额薪酬成为常态 - 领先的AI公司展开激烈人才争夺战，提供堪比职业体育明星级别的薪酬挖角，例如Meta为新成立的Meta Superintelligence Labs向来自OpenAI、Google、Anthropic的研究人员开出高达数亿美元的待遇 [22] - 为抵御挖角，OpenAI提供了更高比例的股票薪酬，加快新员工期权归属进度，并发放高达150万美元的留任奖金 [26] - 具体案例包括：Meta成功招募了OpenAI的Jason Wei和Hyung Won Chung [27]；Andrew Tulloch最初拒绝了Meta价值15亿美元的奖金方案，但几个月后改变主意加入 [27]；Meta聘请了前Apple AI主管Ruoming Pang，其薪酬方案在数年内累计高达数亿美元 [27]；Microsoft AI CEO从Google带走了20多名研究人员 [27]；xAI从Meta挖走了十多名AI研究人员 [27] 基础设施：数据中心建设狂潮 - 2025年AI行业资本支出突破3000亿美元，大部分用于建设处理AI任务的新数据中心 [26] - 各大公司规划宏伟蓝图，建设规模堪比小镇、能耗相当于中型城市的设施，据麦肯锡预测，到2030年相关成本可能高达5.2万亿美元 [26] - 主要公司具体计划： - **OpenAI**：启动与甲骨文、软银等合作的5000亿美元“星际之门”项目，计划在全球建设20吉瓦的数据中心产能，并预测需求量是该数字的5倍 [31] - **Meta**：2025年在基础设施项目上投入约720亿美元，其Hyperion项目包括在路易斯安那州建设一个价值270亿美元、容量为5吉瓦的数据中心 [31] - **微软**：2025年全球数据中心项目支出达800亿美元，计划将其在欧洲的云和AI产能扩展至200个数据中心 [31] - **亚马逊**：预计2025年基础设施支出达1250亿美元，其耗资110亿美元的“雷尼尔计划”是位于印第安纳州的一个2.2吉瓦数据中心 [31] - **Alphabet**：预计2025年基础设施支出高达930亿美元，宣布了一项400亿美元的计划，到2027年在得克萨斯州增加3个数据中心 [31] - 基础设施建设热潮为经济带来增长，2025年上半年美国GDP的增长几乎全部来自数据中心和AI领域的投资 [29] 应用落地：智能体编程成为核心战场 - 编程已成为智能体工作流中最具直接商业价值的应用场景，是AI巨头竞争最激烈的战场之一 [30] - 2024年首个智能体代码生成器Devin将SWE-Bench基准测试的最高水平从1.96%提升到13.86%，而到2025年，使用最新大语言模型的编程智能体已能常态化完成超过80%的同类任务 [30] - 智能体系统性能的快速提升催生了SWE-Bench Verified、LiveBench等一系列新的评估基准 [33] - 2025年初，业界认为智能体仅擅长生成常规代码，但到年底，许多公司报告已开始自动化资深级别的任务，Microsoft、Google、Amazon和Anthropic均表示自身越来越多的代码正由AI生成 [33] - 主要模型与应用进展：Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5和GPT-5.2成为编程和智能体工作流领域的顶尖模型 [39]；开放权重模型如GLM-4.5和Kimi K2帮助初创公司大幅削减成本 [39]；Anthropic推出Claude Code应用，OpenAI随即推出基于GPT-5系列的Codex应用 [39]；模型制造商与IDE开发者展开竞争，导致部分IDE提供商开始构建自己的模型，而Google也构建了自己的IDE——Antigravity [39] 对从业者的建议 - 要真正具备构建AI系统的能力，需要进行结构化学习（如学习AI课程）、持续动手构建AI系统，并可选择阅读研究论文 [6][14] - 在没有理解AI基础的情况下贸然动手，容易导致重复发明轮子或走弯路 [6] - 随着高度智能化的编程助手出现，动手构建的门槛已比以往任何时候都低 [8]

核心观点 - 报告认为，全球AI产业在2026年将延续高景气，并看好“一主两副”三条投资主线：主线是AI算力链，副线一是以商业航天、低空经济、量子科技为代表的“新质生产力”，副线二是以电信运营商为代表的“核心资产” [1] 2025年行情回顾 - 2025年初至12月18日，通信（申万）指数累计涨幅为84%，跑赢沪深300指数（+19%），在31个申万一级行业中位列第1位 [14] - 板块走势分为四个阶段：第一阶段（1月1日至2月21日）受DeepSeek出圈影响，市场对海外算力逻辑产生担忧，国产算力链关注度提升；第二阶段（2月22日至4月8日）地缘政治因素成为核心矛盾，板块承压调整；第三阶段（4月9日至9月1日）板块迎来单边上涨，受北美云厂商加码AI资本开支、800G/1.6T光模块需求预期上修等因素推动；第四阶段（9月2日至12月18日）板块震荡，但AI巨头（谷歌、英伟达、阿里）有力回击“AI泡沫论”，国内超节点方案密集发布 [14] - 自生成式AI革命以来，AI算力需求带动GPU、液冷&铜连接、光模块环节的3Q25单季度归母净利润相比于1Q23分别扩张15.6倍、3.7倍、13.7倍 [17] 2026年投资主线：AI算力链 - 报告认为2026年或将迎来此轮AI的第三次算力需求高增，看好海外与国内算力链投资机会 [1][21] - **海外算力**：1）光通信方面，2026年800G、1.6T光模块需求有望快速提升，龙头厂商及上游核心物料环节（如光芯片）业绩有望延续高增 [1][21]；2）液冷方面，国内液冷产业链厂商出海进程提速，有望凭借制造业优势提升全球份额 [1][21]；3）光纤光缆方面，看好2026年空芯光纤在数据中心场景的产业化落地机遇 [1][21] - **国产算力**：超节点是弥补国产卡与海外先进卡算力差距的必由之路，预计2026年有望成为国产超节点放量元年，其中Scale Up为核心增量环节，国产卡集群放量有望带动网络配比提升，重点板块包括铜连接、交换机、交换芯片 [1][21] AI算力：海外链详细展望 - **光通信产业高景气延续**：3Q25光模块及光器件板块总营收/归母净利润分别同比增长51%/123% [28] - **1.6T升级周期开启**：英伟达GB300搭载CX-8网卡，Rubin架构将搭配CX-9网卡，单台Compute Tray配套网卡数量较GB系列翻倍至8张，有望推动GPU与1.6T光模块配比提升，利好头部厂商 [33] - **关注新晋供应商与核心物料**：随着800G、1.6T需求提升，上游光芯片（如100G/200G EML、70mW/100mW CW光源）需求快速释放，供应商正积极扩产 [43]。上游InP衬底市场集中度高，2020年全球前三大厂商（Sumitomo、北京通美、日本JX）占据90%以上份额 [44] - **新技术趋势**：1）**CPO（光电共封装）**：相比传统1.6T光模块的30W功耗，CPO方案可将光通信功耗降低至9W [49]。2025年英伟达、博通均发布CPO新品，产业进展积极 [53][56]。2）**OCS（全光交换）**：可有效降低数据中心组网功耗与成本，Coherent预计OCS可带来30%的成本节省及41%的功耗降低，并为其带来20亿美元的增量市场空间 [63] - **光纤光缆新机遇**：AI数据中心需求成为新引擎，CRU预计2029年数据中心光纤在全球总光纤需求占比有望达到11%（芯公里数） [70]。空芯光纤凭借超低时延等优势有望迎来快速发展，微软数据显示光通过空芯光纤的速度比传统方案快47% [75] - **液冷市场步入高增元年**：2026年北美云厂商主力出货的AI芯片（如GB300、TPU v7）均将采用液冷方案，产业链步入业绩收获期 [81]。Promersion统计2025年全球液冷市场规模预计增长85%至70亿美元 [84]。国内厂商（如英维克、申菱环境）出海进程提速，有望凭借工程师红利和供应链优势提升全球份额 [91][94] AI算力：国内链详细展望 - **超节点引领国产算力突围**：面对“单卡算力有差距”、“单位算力成本更高”的困局，超节点通过多卡协同有望在集群层面实现赶超，例如华为CM384超节点以5.3倍于英伟达GB200 NVL72的卡数，实现了1.7倍于后者的算力性能 [105] - **Scale Up为核心增量环节**：超节点的核心在于强化Scale Up（节点内部互联），国产超节点需求释放将为铜连接、交换芯片、交换机等Scale Up环节带来核心增长机遇 [109] - **铜连接全面受益**：高速铜连接（DAC）在短距互联场景相比光连接（AOC）具备成本低（单根25G DAC价格仅为25G AOC的1/3至1/4）、功耗低（25G DAC/AOC线缆功耗分别为0.1W/2W）、稳定性高等优势 [110]。英伟达GB200 NVL72超节点所用铜连接总价值量约65万元人民币，占GPU价值量的4% [114] - **市场规模测算**：报告测算，2026年中国高速铜连接（AI）市场规模有望达129亿元，同比增长56%，2025E-2029E市场空间CAGR为46% [121]。预计2026年英伟达GB系列服务器对应高速铜芯线市场规模为66.5亿元，同比增长106% [123][125] 副线一：核心资产（电信运营商） - 国内三大运营商收入增速虽有所放缓，但经营效率提升、资本开支下降的趋势仍在延续，为利润及股息的稳健增长留出充足空间 [2][21] - 三大运营商借助科技央企定位，在各行各业AI转型中发挥重要作用，同时秉持审慎投资原则 [2] - 运营商利润呈现稳步增长态势，叠加分红率提升，其港股股息率具备较强吸引力，是红利资产的优质选择 [2][21] 副线二：新质生产力（新兴产业） - “十五五”规划擘画了商业航天、低空经济、量子科技等新兴信息通信产业方向 [3][22] - **商业航天迎来三重拐点**：1）政策面：“十五五”规划首提建设航天强国目标；2）业绩面：中国星网、垣信卫星加快发射节奏，有望带动上游卫星制造、火箭发射等环节业绩兑现；3）技术面：商业火箭公司加快可回收技术突破，地面蜂窝网络产业优势有望赋能NTN技术发展 [3][22] - **低空经济**：省市级信息基础设施建设有望提速 [9] - **量子科技**：建议关注量子通信与计算在政策、技术等方面的催化 [9] 投资建议与重点公司 - 报告重点推荐光通信领域的中际旭创、新易盛、太辰光；ICT设备领域的锐捷网络、星网锐捷、中兴通讯、紫光股份；铜连接领域的沃尔核材；AIDC领域的润泽科技；光纤光缆领域的亨通光电；运营商领域的中国移动-H、中国电信-H、中国联通-H；商业航天领域的盟升电子；低空经济领域的莱斯信息 [4] - 报告同时列出了产业链其他相关公司，包括光通信领域的天孚通信、铜连接领域的华丰科技、液冷领域的英维克、光纤光缆领域的长飞光纤、商业航天领域的海格通信和上海瀚讯 [4]

美股市场于当地时间周一（12月29日）迎来2025年最后一周交易，三大股指全线收跌，其中科技股表现 疲软成为主要拖累。截至收盘，道琼斯工业平均指数下跌0.51%，纳斯达克综合指数下跌0.50%，标准 普尔500指数下跌0.35%。 声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。 盘面上，大型科技股多数走低。特斯拉股价跌幅超过3%，英伟达跌逾1%，微软、亚马逊、Meta等公司 股价也出现小幅下跌。与此形成对比的是，苹果公司股价微幅上涨，英特尔则录得超过1%的涨幅。 本文源自：市场资讯 作者：观察君 当日市场的另一个焦点是贵金属板块的剧烈波动。在经历了前期大幅上涨后，白银、黄金等贵金属价格 出现显著回调，并拖累了相关矿业股票。哈莫尼黄金、泛美白银、金罗斯黄金等公司股价跌幅居前。 进入2025年最后一周，市场交易活动整体趋于清淡。尽管年内美股表现强劲，三大指数均有望实现连续 第三年录得两位数百分比涨幅，但部分投资者在年末选择获利了结。据美国芝商所集团公告，其在周一 收盘后全线上调了包括黄金、白银在内的多种金属期货交易的保证金要求。 本周经济数据发布较少，市场关注点集中在美 ...

航天发射与卫星应用 - 俄罗斯国家航天集团于莫斯科时间12月28日成功发射52颗卫星，总发射时长为5小时，卫星将用于地球遥感、电磁辐射研究、全球航运监测、物联网信号接收及太空生物影响研究等领域 [2] 半导体制造与先进制程 - 受AI应用火热驱动，台积电3纳米以下先进制程产能吃紧，公司已与客户沟通，计划从2026年至2029年连续四年调升先进制程报价，2026年新报价将于元旦生效 [2] - 业界认为，英伟达、超微新平台推出及博通等非苹客户扩大AI应用，是台积电先进制程持续供不应求的关键动能 [2] 无人机物流与航空监管 - 亚马逊已决定暂停在意大利的无人机送货计划，原因是尽管航空监管取得进展，但更广泛的商业监管问题阻碍了项目推进 [2] 飞行汽车与资本投入 - 小鹏汽车旗下广州汇天飞行汽车制造有限公司近期完成增资，注册资本由6.5亿人民币增至9亿人民币，增幅约38% [2] - 该公司成立于2024年8月，经营范围包括工业自动控制系统装置制造、人工智能理论与算法软件开发等 [2]