南向资金流向 - 南向资金当日整体净买入6.11亿港元 [1] 资金净买入个股 - 阿里巴巴-W获净买入13.60亿港元，位列净买入榜首 [1] - 美团-W获净买入2.23亿港元，位列净买入第二 [1] - 紫金矿业获净买入1.12亿港元，位列净买入第三 [1] 资金净卖出个股 - 中国移动遭净卖出19.75亿港元，为净卖出金额最高个股 [1] - 腾讯控股遭净卖出10.88亿港元，位列净卖出第二 [1] - 快手-W遭净卖出1.74亿港元，位列净卖出第三 [1]

公司获奖情况 - 阿里巴巴在格隆汇"金格奖"年度卓越公司评选中荣获"年度投资价值"奖项 [1] - 该奖项于12月23日由格隆汇在"科技赋能·资本破局"线上分享会上揭晓 [1] 奖项评选标准 - "年度投资价值奖"重点考察上市公司的营收以及净利润增长 [1] - 奖项评选从公司规模、商业模式、管理能力、创新能力等多方面进行综合考量 [1] - 该奖项体现了对上市公司盈利能力以及稳定投资回报的肯定 [1] - 该奖项亦是对公司经营能力的高度肯定 [1]

公司战略与市场定位 - 阿里速卖通通过发布“拳击对决”主题海报，公开向亚马逊发起挑战，海报中红色与黑色拳击手套分别对应速卖通与亚马逊的品牌色 [1] - 公司将于2026年1月7日在杭州举办品牌出海大会，邀请备货海外的大卖商家，此举与公司发力海外托管的战略相吻合 [3] - 作为“出海四小龙”之一，速卖通被视为唯一能在品牌出海赛道与亚马逊正面竞争的平台，有望成为中国品牌出海的“新主场” [4] 竞争策略与业务发展 - 过去亚马逊是中国品牌出海主通道，而“出海四小龙”多聚焦性价比轻小件商品，但速卖通通过2025年上线的“超级品牌计划”与“Brand+”频道，以“一半成本，全新成交”吸引众多亚马逊类目王转向，加剧了与亚马逊的竞争 [3] - 速卖通打出的王牌是海外托管服务，该服务已成为品牌出海的重要支撑，商家只需备货海外仓，物流履约由认证仓或第三方服务商完成，平台承担推广与运营，加入该服务的商品拥有“Local+”标志 [3] - 数据显示，在家具、家电等大件商品中，已有超过50%的成交额来自海外托管服务 [3] 市场表现与行业动态 - 2025年“黑五”开卖首日，速卖通App在欧洲的下载量超过了亚马逊，这被视为在其核心“主场”实现的市场突破 [4] - 2026年1月7日于杭州举办的大会，标志着2026年品牌出海“主场话语权”争夺战的开始 [4]

平台内容治理行动 - 近期多地进入冰雪旅游旺季且假期临近，户外游玩成为许多人的选择，平台发现部分用户为博取流量，以“野生感”、“小众打卡”、“秘境探险”等标签为噱头，展示未经开发、缺乏安全保障的“野景点”，吸引他人贸然前往，存在安全隐患 [1][4] - 平台持续治理“野景点”类违规内容，禁止用户通过直播、视频等任何形式宣传展示未经开发、未对公众开放、无防护措施的风险区域，如无人岛、野峡谷、野长城、废弃矿洞、废墟等 [4][6] - 平台禁止以发布攻略、组织招募、言语怂恿等方式诱导他人前往此类风险地点，相关行为不仅危及发布者自身安全，还可能误导其他用户盲目跟风，造成安全事故 [4][6] 典型违规案例与处罚措施 - 账号“龙*生”在高海拔无人区雪山露营，通过昵称、直播间标题等方式突出危险环境为噱头吸引关注，平台识别后立即中断其直播间，并回收其直播及连麦权限15天，若处罚到期后仍无改进将被升级处置 [2][5] - 账号“阿**”多次发布洞穴穿越等高风险野外游玩视频，以“小众不撞款”、“贵州版哀牢山”博取眼球，推荐存在安全隐患的“野景点”，并企图通过个人资料引流用户至线下提供户外领队服务，平台已下架相关内容，并对账号处以限流、禁言处罚 [3][6] 治理成效与用户提醒 - 平台持续优化技术手段以提升对违规内容的发现、识别和处置能力，近一个月针对“野景点”类违规，共处置违规内容1.5万条，处置违规直播间97个，对296个违规账号处以限流、禁言、封禁等不同梯度的处罚 [4][7] - 平台提醒广大用户户外环境复杂，注意出行安全，切勿轻信所谓“纯天然”、“小众秘境”、“平替景点”的误导宣传，盲目跟风前往未经开发、缺乏安全保障的“野景点” [4][7]

作为阿里巴巴旗下的在线旅游平台（OTA），飞猪凭借阿里生态背书与"囤旅游"概念，在行业内占据一席之地。 不过，近年来从铁路12306的官方"打假"，到用户规模与同业拉开差距，再从购票页面的隐秘保险搭售，到被用户诟病的"大数据杀熟"，飞猪在增长与用 户信任之间逐渐偏离。 当通过复杂的界面设计和信息不透明诱导消费成为常态，飞猪是否在透支未来？ 购票界面的"套路" "正常人是不可能识破的"，这是一位网友在社交平台爆料飞猪购票经历时的感慨。 12月19日，这位网友称自己在飞猪APP购买机票时遇到了一个隐秘搭售保险的"100%被骗的骗局"。当在飞猪APP上选好航班，填好购票人信息，点击"确 定"后，会进入一个看似是最后确认的支付界面，在这个界面上最醒目的莫过于一个"继续支付"的按钮，而右上角有一个毫不起眼的、通常意味着"关 闭"或"取消"的叉号。 更令消费者无语的是，取消保险的操作设计极具迷惑性。据凤凰网财经报道，一位用户也在社交平台讲述了自己的遭遇："付款页面找了半天都不知道哪 个环节就给我加上了意外险和无忧险……最后找了飞猪客服，才知道原来是需要点击'取消订单'，才会出现可以取消附加险的地方。这入口也太隐蔽了！ 飞 ...

火山引擎与豆包合作春晚事件 - 火山引擎将成为2026年央视春晚独家AI云合作伙伴，字节跳动旗下智能助手豆包也将配合上线多种互动玩法 [2][3] - 抖音曾于2019年与2021年两次成为春晚独家互动平台 [3] 春晚作为互联网增长渠道的价值 - 春晚逐渐成为中国仅剩的“全民级”晚会平台，是互联网产品所剩不多的新用户增长渠道 [3] - 2015年微信借助春晚带动微信支付短期内新增约2亿张银行卡绑定，微信“摇一摇”当晚被摇了110亿次 [3] - 2016年起，支付宝、淘宝、京东、抖音、拼多多、快手、小红书、bilibili等知名互联网产品均与春晚有过深度合作 [3] AI行业对春晚机会的争夺 - 随着AI行业近三年快速发展，相关企业看中春晚机会，包括智元和宇树在内的具身智能企业也在力争春晚赞助机会 [4] AI助手产品竞争格局与增长态势 - AI智能助手类产品有可能成为下一个超级入口，ChatGPT上线约两个月后达到1亿月活跃用户，如今每周有8亿用户活跃其中 [6] - 字节跳动豆包于2023年8月问世，据QuestMobile数据，其日活跃用户数已超过5000万 [6] - 腾讯元宝于2024年5月底发布，比豆包晚了近一年，在2025年1月接入DeepSeek-R1模型后开启激进推广，投放力度超过豆包和Kimi，其日活跃用户数只用一周时间便增长了十倍，一度冲上iOS免费榜第一名 [6] - 阿里最初将AI超级入口希望寄托在夸克浏览器，经过一年尝试于今年11月将重点转向千问app，目前以天为单位进行功能更新，几百名工程师封闭开发，加速接入淘宝、高德等应用，预计春节前会有一次大迭代 [7] - 与传统互联网产品相比，AI产品至今未出现明显的规模效应，各智能助手平台当前的买量曲线与增长曲线基本一致 [7] 模型能力对产品发展的决定性作用 - 模型能力将决定产品能走多远，例如没有多模态能力、没有营销和投放的DeepSeek在2025年春节期间登上各大应用商店榜首，日活跃用户数至今稳定在千万级别高位 [8] - 当Google在2025年11月发布Gemini 3并在多项榜单表现强势后，OpenAI及ChatGPT迅速感受到威胁 [8] - 腾讯总裁刘炽平称，并不认为国内有哪一个模型具有决定性优势，每家公司实际上都处于非常接近的竞赛中 [8]

行业核心问题：长序列推理的成本与效率瓶颈 - 在当前主流的Full Attention机制下，计算开销会随着输入长度平方增长，导致处理长序列时“又贵又慢”，成为大模型应用中最昂贵的奢侈品 [1] - 尽管各大模型厂商竞相推出更长的上下文窗口（如128K），但在计费上长文本显著更贵，且实际落地产品常需将用户输入变短，这凸显了长序列处理在成本与性能上的核心矛盾 [1] 现有技术路线及其局限性 - 业界主流的Attention压缩方案分为Linear Attention和Sparse Attention两种 [8] - Linear Attention（以Qwen-Next和Kimi-K2为代表）可将存储代价压缩到O(n)，计算代价压缩到O(n)，但长序列下的信息召回能力显著弱于Full Attention，常需混合使用，限制了性能与加速收益 [10] - Sparse Attention通过稀疏化优化计算，实践中能达到接近**90%**以上的稀疏度，已被DeepSeek-V3.2采用，但其算子与调度设计复杂，影响工程生态的通用性与可维护性 [8][10] - Sliding Window Attention（SWA）因其简单和可规模化复用，被gpt-oss和MiMo等项目采用，并非仅是权宜之计 [10] RTPurbo解决方案：核心原理与假设 - 阿里RTP-LLM团队提出非侵入式的后训练压缩方案RTPurbo，在不损失模型效果的前提下，实现了Attention计算**5倍**压缩 [1][4] - 其核心假设源于对LLM注意力模式的观察：绝大多数Attention Head天然偏好局部信息，只有极少数“长程头”能在长文本中稳定定位并召回关键关联信息 [10] - 类比人类阅读写作，LLM处理长文本时，先由少量Head从长上下文中“召回”相关信息，再在更局部的上下文范围内完成推理输出 [10][11] - 基于此，RTPurbo采用Headwise级别的混合压缩算法，仅保留关键长程Attention Head的全局信息（使用Full Attention），对剩余冗余Head直接丢弃远程Tokens（使用SWA） [4][7] 技术验证与性能表现 - 对比试验表明，仅**15%**的长程头使用Full Attention配合**85%**的Head使用SWA（方案一），其长文能力显著优于反向配置的方案二（后者保留**85%**的KV cache） [12][13] - 在2Wikimqa任务上，原模型（100% FULL）得分为**35.75%**，方案一为**35.40%**，方案二降至**32.58%**；在Passage_retrieval_en任务上，原模型与方案一均为**100%**，方案二降至**62.25%** [13][14] - 未经微调，方案一在Ruler-32k和Ruler-64k任务上表现几乎无损，分别为**96.06%**和**94.44%**，与原模型（**95.15%**和**94.57%**）相当 [14] - 但在某些特定任务（如Hotpotqa、Musique）上，未经微调的压缩模型会出现性能退化，表明需要额外训练来消化注意力模式切换带来的扰动 [14][15] 训练策略：自蒸馏解决数据与能力保留难题 - 直接使用长文SFT/预训练语料对RL后模型进行续训，会导致过拟合、灾难性遗忘，并损伤短文本任务能力，例如在MMLU-Pro上分数从**72.54%**降至**67.28%** [17][18] - RTPurbo采用“模型自蒸馏”作为关键训练策略，让压缩后模型对齐原模型输出，仅需约**1万条32k**长度的预训练语料（训练时间小时级），即可使长文任务表现与原模型持平 [19] - 该策略仅对模型自身输出进行对齐，避免依赖特定领域数据，从而确保短文本下游指标基本无损 [24] 压缩效果与通用能力保持 - 在长文本测试集Longbench上，压缩后的Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct平均得分达**52.02%**，略高于原模型的**51.20%**；Qwen3-Coder-Plus压缩后平均得分为**50.03%**，与原模型**49.82%**相当 [22] - 在Ruler测试集上，压缩模型在32k和64k长度下的平均得分分别为**92.31%**和**88.57%**，与原模型持平 [22] - 在多项短文本通用Benchmark上，采用自蒸馏训练的模型未出现性能衰减：例如Qwen3-Coder-30B-A3B在MMLU PRO上得分从**70.08%**微升至**70.55%**，在HumanEval上从**95.10%**升至**96.34%** [23] 工程优化与极致性能 - 为解决Headwise混合计算模式导致的负载不均衡问题，RTP-LLM在算子层与框架层做了针对性优化 [30][31] - 优化包括：对Full Attention Head进行PTX指令级优化、采用稀疏度感知的动态负载均衡调度、实现高效的SWA算子以避免冗余访存、以及用Context Parallel替代Tensor Parallel以提高GPU利用率 [34][35] - 通过综合优化，RTP-LLM能将Attention稀疏的理论收益稳定转化为端到端加速，在**256k**长序列下实现单算子最高**9倍**加速（图中仅使用**15%**的Full Attention） [35] 项目影响与开源 - RTPurbo被定位为一套具有良好可迁移性和通用性的长序列加速方案，可为更大规模、更多架构的LLM提供高性价比的推理加速路径 [25] - RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队自研的高性能大模型推理引擎，支持了淘宝、天猫、高德、饿了么等核心业务的大模型推理需求 [37] - 项目模型与推理代码已发布至Huggingface和ModelScope平台，项目已在GitHub开源 [5][9][38]

快科技12月23日消息，今日，阿里Z-Image登顶开源图像生成模型榜单。 全球权威AI基准测试平台Artificial Analysis公布最新的图像模型榜单，阿里6B参数Z-Image Turbo超越 32B的FLUX.2，成为最强开源图像生成模型。 目前，该模型已在阿里云百炼上线，生成1千张图片仅需5美元。 Z-Image Turbo的ELO分数达到1152，也刷新了榜单纪录。 在推理层面，通过解耦式蒸馏与强化学习训练，原本20步以上的推理流程直接缩短到8步，图像生成速 度有效提升。 此外，通过提示词增强器，Z-Image Turbo能先理解复杂任务再生成图片，例如用户输入"生一道残阳铺 水中，半江瑟瑟半江红"，模型能精准理解并生成匹配诗句意境的图片。 11月底，Z-Image Turbo面向全球开源，开源首日即登顶Hugging Face热榜第一位，并连续三周霸榜。 不到一个月，该模型下载量已超400万，是近期最受欢迎的图像生成模型。 业内人士认为，这是业界性能最好、生成速度最快、价格最便宜的图像生成模型之一。 | 1J Creator 1J | | Model 1↓ | ELO 11 | 95% C ...

小米集团 - 小米集团总裁卢伟冰确认新一代旗舰机型小米17 Ultra将涨价，称定价压力非常大[1] - 内存价格疯涨是导致定价压力的主要原因，卢伟冰称“这是我最近很头疼的一个问题”[1] - 过去三年AI爆发式增长导致大量产能转向HPC（高性能计算），手机不再是内存最主要的需求方，高性能算力需求已超过手机[1] - 内存行业近几年没有新增产能，预计到2027年底才可能有新产能产出[1] 华为 - 华为于12月22日下午发布nova 15系列[2] - 该系列首次前后置均搭载红枫原色镜头[2] - 前置搭载5000万人像大底主摄，后置升级为5000万全RYYB红枫影像系统[2] Faraday Future (FF) - 12月22日，Faraday Future宣布其FX Super One预量产车已在加州汉福德工厂下线[3] 阿里巴巴 - 阿里旗下夸克AI眼镜在阿里千问C端事业群成立后，开启两款新品预售[4] - G1风尚眉框款最低到手价为1999元[4] - 旗舰款S1系列推出全新圆框玳瑁配色[4] - 新品G1在核心硬件配置上与旗舰S1系列保持一致，配备双旗舰芯片双系统、五个麦克风阵列加骨传导、大振膜高性能喇叭声学硬件等[4]

2025下半年AI应用行业核心观点 - 行业处于高景气度，资本逻辑从“投模型”转向“投应用”，下半年投融资活动显著升温，应用层成为资本关注焦点 [4][8][10] - 技术发展路径从单模态走向多模态，并探索全模态，多模态交互已成为主流范式，是驱动应用创新和体验升级的关键前提 [4][8][17][31] - 市场竞争呈现体系化与生态化特征，头部互联网公司凭借技术、用户和生态优势，通过“通用应用先行、反向生态赋能”策略实现规模化复用 [5][8][9][53] - 应用落地呈现百花齐放格局，插件是主要形态，垂直场景应用成为重要突破口，新上线原生应用在细分领域展现出强劲增长活力 [5][8][34][45] 行业投融资趋势 - **投融资规模与活跃度**：2025年7月至11月，AIGC产业共完成186起投融资事件，总金额达336.7亿元，较上半年增长20.8% [4][8][10] - **投资偏好转移**：资本偏好从产业链中游（大模型开发）向上游基础设施及下游行业解决方案转移，应用层融资事件占比接近每月总量的50% [8][13] - **驱动因素**：下半年商业模式与技术落地路径逐步清晰，市场信心走强，应用层更契合资本对投资回报的诉求 [10][13] 技术发展：从单模态到全模态 - **模型格局**：截至2025年11月，8个主流厂商共推出409个大模型，其中单模态、多模态、全模态占比分别为61.4%、36.7%、1.9% [4][8][19] - **多模态交互主流化**：在多模态模型中，“多模态输入>单模态输出”的组合占比最高，达73.3%，表明技术更擅长从复杂信息中提炼单一结果 [4][8][23] - **全模态探索**：全模态大模型强调原生统一架构，旨在实现“感知-理解-推理-生成”一体化，是AI走向通用智能的关键路径，百川智能、阿里巴巴、百度等已开始布局 [17][19][21][27] - **厂商技术侧重**：部分厂商在多模态领域占比突出，如抖音集团、智谱、月之暗面旗下多模态大模型占比分别达68.4%、47.1%和45.5% [21] 应用落地与市场格局 - **应用上线情况**：2025下半年共上新205个AI应用，其中插件形态占比81.5%，PC网页端占10.7%，原生APP占7.8% [5][8][34] - **热门应用方向**：新上应用中，AI图像处理、AI专业顾问、AI效率办公、AI社交互动、AI文案写作是主要方向，占比分别为24.9%、18.5%、6.8%、5.9%、5.9% [5] - **头部应用表现**： - 截至统计周期（12.08-12.14），AI原生APP周活跃用户前三名为：豆包（1.55亿）、DeepSeek（8156万）、元宝（2084万）[3] - 蚂蚁阿福、千问、豆包爱学位居第二梯队，周活跃用户分别为1025万、872万、722万 [3] - 下半年新上线原生APP中，蚂蚁阿福（周活1025.4万）和灵光（周活295.2万）表现最为突出，分别位列榜单第一、第二 [8][46] - **垂直应用增长**：垂直场景应用增长迅速，例如蚂蚁的灵光APP自11月18日上线至12月14日，日活跃用户实现7倍增长 [5][49] 抖音旗下的小荷AI医生在医疗垂直领域也有不错表现 [46][51] 互联网公司生态化竞争策略 - **通用应用先行先试**：腾讯、百度、阿里等集团采用通用AI应用先行策略，在验证场景和积累用户后，将其反向嵌入自有生态产品中，实现集团级规模化复用 [8][9][53] - **产品命名与认知统一**：通过标准化命名（如百度“文心助手”、阿里“千问”）统一用户认知，强化产品心智，并内嵌于多个核心APP中 [55] - **生态整合案例**：腾讯“元宝”已基本完成在微信、QQ等全场景应用矩阵的内嵌 [5][57] 阿里“千问”内嵌于夸克、高德地图等应用 [55] 终端厂商：GUI智能体与交互变革 - **交互方向**：国内手机厂商以“看屏+点屏”的GUI（图形用户界面）智能体为主要发展方向，旨在系统性解决APP长尾操作痛点 [9][60] - **角色定位**：GUI智能体负责“落地执行”，与手机AI助手、工具类AI应用协同，完成从“用户说需求”到“手机自动完成任务”的完整链路 [11][62] - **发展目标**：推动交互从“App主导”转向“Agent主导”，最终实现“跨App无感串联”的智能体验 [59][67] 市场赛道与竞争态势 - **头部赛道特征**：AI搜索与AI综合助手已形成近7亿用户规模的流量池，但新玩家仍在突破入局，表明赛道兼具规模壁垒与增量空间 [36] - **垂直赛道机会**：垂直应用通过聚焦细分场景的专业价值与多模态交互重构体验，找到了差异化发展路径，例如AI专业顾问（特别是医疗）、AI图像处理等 [36][47] - **竞争焦点演进**：行业竞争正从技术赋能向体验升级和生态整合演进，未来将更聚焦于功能创新与用户体验的精细化博弈 [36][38][39]