Rothschild & Co Wealth Management, an investment management company, released its LongRun Equity strategy third-quarter 2025 investor letter. A copy of the letter can be downloaded here. The firm is a committed long-term business owner, focused on a portfolio of high-quality companies. The strategy returned +3.9 % (in EUR, unhedged) in the third quarter, underperforming its benchmark’s 7.5% return. Since its inception, the strategy has delivered an annualized return of 10% compared to 11% for the global equ ...

2025年，伴随海内外巨头对AI（人工智能）大幅投入，AI硬件方向获得资金的大幅追捧，带动电子行 业股价大幅上涨。在电子行业中，消费电子的股价表现有些落后，且估值相比电子行业其他板块相对偏 低。 《每日经济新闻》记者注意到，随着谷歌推出Gemini3（新一代大型语言模型）、豆包推出手机AI助手 技术预览版等，AI终端预期提升，AI手机、AI眼镜等消费电子终端产品将成为互联网公司流量入口的 必争之地。 谷歌还与中国企业XREAL合作开发AR眼镜产品Project Aura，该产品将是全球首款搭载Android XR平台 以及Gemini AI的消费级AR眼镜产品，预计将在2026年正式面向市场。XREAL是连续4年稳居全球AR市 场份额榜首的企业，Project Aura将是谷歌AI生态的关键落地产品。 展望2026年，消费电子行业将迎来产品创新周期、行业复苏、终端产品涨价等多重驱动，产业链估值有 望提升。 大厂将陆续推出新品 在AI赋能下，消费电子正迎来一轮创新周期，包括AI手机、AI眼镜、AI音箱、AI玩具等。此外，折叠 屏手机也有望向主流靠近。 以智能手机为例，方正证券指出，复盘全球智能手机出货量历史，2 ...

日前，美国电影艺术与科学学院与视频网站YouTube签署了一项协议，授予后者奥斯卡颁奖典礼的全球 独家播放权。该协议将于2029年第101届奥斯卡奖开始生效，至少持续至2033年。这也意味着自1976年 开始转播这项盛事的美国广播公司（ABC），彻底失去了播出权。 奥斯卡颁奖礼有望多字幕多语言同步直播 此项协议生效后，奥斯卡颁奖典礼包括红毯报道、幕后花絮和终身成就奖颁奖典礼在内的各项活动，都 会面向全球观众在YouTube上免费直播。据知情人士透露，YouTube上的奥斯卡颁奖典礼可能会提供多 语言字幕甚至是多语言音轨，希望此举能让奥斯卡更容易被"日益增长的全球奥斯卡观众"接触到。这项 协议也被视为学院方面想要拯救奥斯卡收视率的举措。在当代受众越来越远离传统电视机的情况下，新 媒体——尤其是适合长视频的YouTube平台，无疑拥有更为广泛的观看人数与影响力。 各国观众有望同步在YouTube上以母语字幕观看奥斯卡颁奖礼。 而对于ABC及其母公司迪士尼而言，这不仅会造成经济上的损失（上一届奥斯卡颁奖典礼的收入约为 1.27亿美元），更意味着整个行业的变革。传统广播电视行业的江河日下早已是不争的现实，且不仅是 在 ...

IT之家 12 月 25 日消息，在人工智能竞争加速的背景下，实习岗位早已不再只是练手机会。今天晚间，据《商业内幕》报 道，AI 领域短期入门岗位薪酬水平已经可以与不少行业的正式全职工作媲美。 报道提到，围绕 AI 研发展开的人才争夺战，让科技巨头不断刷新薪酬上限。 谷歌的学生研究员项目面向美国境内计算机科学及相关领域的博士生。参与者将加入包括谷歌 DeepMind 和谷歌研究在内 的团队，从事探索性研究工作，基本年薪为 113000 至 150000 美元（现汇率约合 79.4 至 105.4 万元人民币），具体取决于 工作地点和个人经验。 Meta 目前开放多项研究类实习岗位，实习周期为 12 至 24 周，月薪区间为 7650 美元至 12000 美元（现汇率约合 53742 元 至 84302 元人民币），研究方向涵盖神经渲染、自然语言处理、生成式建模和计算机视觉。 同时，Meta 还推出访问研究员项目，面向多所高校的博士生。研究人员将在一年内与 Meta 和所在高校共同开展研究，学 期内兼职、暑期全职。2026 年至 2027 年项目的申请已于 11 月 17 日开启，将于明年 1 月 9 日截止， ...

IT之家 12 月 25 日消息，消息源 @jukan05 于 12 月 23 日在 X 平台发布推文，爆料称谷歌高管近期造访了三星位于美国得克萨斯州泰勒市的半导体工厂，双 方就外包生产 TPU 事宜展开了谈判。 IT之家援引博文介绍，在访问期间，双方不仅讨论了技术细节，还重点商讨了三星未来可能供应的 TPU 数量。这一动向表明，谷歌寻求更具优势的生产方 案，正计划将其自研 AI 芯片的制造业务部分外包给三星。 尽管大量资金涌入人工智能领域，但由于昂贵的硬件投入和数据中心运营开销，多数 AI 公司目前仍处于亏损状态。 谷歌此前与博通合作开发的 TPU，据称在性能相当甚至更优的情况下，成本比英伟达的 H100 低 80%。若谷歌能达成与三星的代工合作，有望进一步降低芯 片制造成本，从而大幅削减构建及升级数据中心的总体支出，为未来的 AI 盈利模式铺平道路。 谷歌研发的 TPU 与英伟达的 GPU 在设计理念上存在本质区别。英伟达的 GPU 旨在处理广泛的 AI 相关工作负载，而谷歌 TPU 则专为神经网络数学运算量 身定制，能更高效地加速机器学习任务，如训练 Gemini 模型、图像识别及推理运算等。 IT之家 ...

文章核心观点 - 投资应选择具有坚固护城河和高进入门槛的行业，避免完全竞争、利润微薄的行业[6][13] - 互联网公司（2C平台）与软件公司（2B SaaS）商业模式存在本质差异，前者因网络效应和垄断性通常能获得高额利润，后者因竞争激烈、客户黏性差、难以标准化而普遍利润微薄[7][11][12][17] - 中国软件/SaaS行业面临激烈竞争、低进入门槛、程序员人力成本低廉以及国内市场容量有限等多重挑战，导致行业整体“高毛利、低净利”，难以实现海外同行的高利润率[11][13][14][15] 行业选择与商业模式分析 - 应避免投资护城河为零的完全竞争行业，如杂货店、餐馆、服装店、小工厂[6] - 某些行业虽看似辛苦，但能通过垄断流通环节创造巨大财富，例如沃尔玛、奥乐齐、7-11便利店曾造就国家首富[8] - 餐饮、服饰、健身房、美容美发等行业通常规模不经济，难以诞生巨头企业[9] - 最坏的行业是增长迅速但需要持续大额投资且难以盈利的行业，例如航空业在过去百年中合并净利润几乎为零[10] 互联网公司（2C平台）特征 - 核心是“连接”，具有网络效应，用户越多网络价值越大[7] - 满足用户的享乐型需求，如社交、购物、娱乐、出行等[16] - 具有“固定成本高，边际成本为零”的特征，稳态下净利率可达30%[11] - 护城河高，用户黏性强，获取用户后可长期盈利，商业模式本质是卖流量或构建垄断平台[12][17] - 中国在电商、游戏、外卖、打车等2C互联网领域市场规模世界第一[16] 软件/SaaS公司（2B服务）特征 - 通常是提供企业级服务以提高效率，如电商建站、HR、财税、办公协作等SaaS[7] - 同样具有“固定成本高，边际成本为零”的特征，但客户留存难，需持续投入获客与研发[11] - 客户黏性差，竞争激烈，中小客户倒闭率高，易被竞争对手通过价格战抢走[12] - 国内SaaS提供商毛利率在55%～60%之间，但销售和研发费用占比超50%，过去三年平均净利润率几乎为负[11] - 代表性公司有赞毛利率46%，长期稳态净利率难以达到10%[11] 中国软件/SaaS行业面临的挑战 - 进入门槛相对较低，护城河不坚固，一旦有利可图（如净利率超10%）就会涌入大量竞争者，将利润打至零[12][13] - 中国拥有约500万程序员，人力成本低廉，广州、杭州等地月薪1万元人民币即可招聘到不错的程序员，成本仅为美国谷歌、Meta、苹果工程师的1/5[13] - 存在大量超高性价比的外包和实施团队，人天单价低至300-500元人民币，导致行业同质化低价竞争[14] - 大客户往往要求定制化服务，使软件公司沦为“高级外包”，成本结构中的销售费用转移为实施费用，无法获得经营杠杆，净利率仍难提升[14] - 国内市场容量有限，大部分2B软件国内市场销售额仅为全球同类市场的1%到5%，而全球市场60%在美国，30%在欧洲[15] - 2B软件满足企业效率型需求，其采用与平均工资密切相关，只有当软件效率比人工高出数倍且更便宜时才会被采用[16] 成功商业模式的关键要素 - 标准化产品能带来高经营杠杆和利润，如茅台、可乐、农夫山泉[15] - 海外SaaS公司如Salesforce、Adobe、Workday净利率稳定在28.5%到30.2%，得益于向全球销售标准化产品[11][14] - 真正的护城河在于他人无法进入的高门槛，而非是否属于高科技行业[13][19] - 企业微信表面是SaaS，实质是售卖与微信互通的流量触达能力，年费可从瑞幸等大客户处获得超500万元人民币收入，这验证了卖流量模式优于卖功能[17][19]

Meta目前提供多个研究类实习岗位，实习周期为12周至24周，月薪在7650美元至1.2万美元以上不等， 具体取决于经验和工作地点。研究方向包括神经渲染、自然语言处理、生成式建模以及计算机视觉等。 OpenAI驻留项目为期六个月，参与者将以全职员工身份加入公司，与研发团队共同开展前沿AI项目。 驻留人员将获得导师指导，参与正在进行的研究项目，并有机会在项目结束后转为正式员工。驻留期间 的月薪为1.83万美元。(作者/箫雨) OpenAI、Anthropic、谷歌DeepMind和Meta就通过一些薪资丰厚的实习、研究员及驻留项目吸引优秀人 才。 例如，谷歌已开放学生研究员项目的申请，持续至明年7月17日，采取一边申请一边审核的方式。该项 目面向美国本土的计算机科学及相关领域博士生，提供横跨多个团队的灵活项目制研究岗位，这些团队 包括谷歌DeepMind和谷歌研究。该职位的基本年薪在11.3万美元至15万美元之间，具体取决于工作地点 和个人经验。 凤凰网科技讯 北京时间12月25日，据《商业内幕》报道，在AI竞赛的背景下，原本不起眼的实习生岗 位如今也变得炙手可热。 头部AI公司正在竞相争夺全球顶级人才，不惜开 ...

最近我们 复盘 了去年「2025 AI Best Ideas」提出的 20 个关键预测，发现绝大部分关于技术方向与 格局演化的 AI 预测已经兑现。而站在当下看 2026 年这个关键时间节点，市场已经显现出了更明显 的分歧：Gemini 3 发布后，Google 能否保持长期领先？OpenAI 是否有机会在 2026 年实现逆转？在 AI 入口竞争中，是操作系统占优，还是超级 APP 更具潜力？ 因此我们组织了一场「2026 AI Best Ideas」社群讨论，AI researchers、创业者、产品经理和一二级 投资人围绕 2026 年 AI 公司竞争格局、AI 应用与 Agent 形态、算力与 infra 瓶颈，以及 AI 在具体 行业中的落地路径等关键问题，展开了一次深入的讨论。 本篇文章并不是一份单一视角的年度判断，而是来自拾象 Best Ideas 社群集体讨论的精华开源。我 们希望它不仅是一份年度预测，更能帮助读者理解：AI 是一次真实且长期的生产力革命，在模型 厂商交替领先的格局中，真正的赢家不仅要关注技术实力，更要在高度不确定的环境中实现长期价 值。 ⬇️ 滑动或点击查看大图 ⬇️ 讨论主 ...

文章核心观点 太空计算是将计算核心任务（如AI模型训练与运行）部署到太空的新兴领域，其核心驱动力在于突破地面算力扩张面临的能源、水资源和空间三大瓶颈，并可能催生新的工程形态与商业模式，但目前发展仍面临技术、经济、规模效应、制度等多重障碍[3][6][18][27] 何谓太空计算 - 太空计算并非指早期卫星用于姿态控制等附属功能的在轨计算，而是强调计算本身成为核心任务，即数据在太空被理解、压缩、分析，并用于训练和运行人工智能模型[8] - 与传统地面计算相比，太空计算在设备维护、交互需求、通信依赖等方面存在重大技术差异，其更强调设备的自治性、连续性及对极端环境的适应能力，并关注如何利用太空条件以更低成本解决大量计算问题[9] 为何发展太空计算 - AI技术，尤其是生成式AI的迅猛发展导致算力需求暴涨，模型训练和持续推理服务使得算力稀缺成为常态[11] - 地面算力扩张面临根本性瓶颈：高端AI芯片（如英伟达H100）的先进制程、封装及供应链存在结构性瓶颈，产能无法迅速扩张[12] - 地面算力增长面临三大具体障碍：1) **能耗**：2024年全球数据中心电力消耗已超过415太瓦时，占全球电力需求1.5%，预计到2030年将达945太瓦时，美国2024年数据中心耗电183太瓦时，占全国总消费4%以上，预计到2030年将比当前增加133%以上[13]；2) **水资源**：AI训练与推理需水冷散热，蒸发冷却塔水损失高达每千瓦时1–9升，加剧水资源压力[14]；3) **空间**：数据中心因占地、耗水、拉高电价等特征，面临社区接纳阻力，成为新的“嫌恶设施”[14] - 太空计算在突破三大瓶颈方面具备天然优势：1) **能源**：近地轨道太阳能资源极其丰富，可利用的太阳能比地球接收到的多出几个数量级[15]；2) **水资源**：太空真空环境中，热量可通过辐射直接散发，无需水冷系统[16]；3) **空间**：太空空间资源几乎无限，且无地面选址的社会阻力[17] 太空计算的工程形态和商业模式 - **工程形态**主要分为三类：1) **轨道算力节点**：目前最接近现实的实验形态，用于验证AI芯片在辐射环境中的稳定性、散热有效性等关键技术问题，如Starcloud在近地轨道用搭载英伟达H100 GPU的卫星训练模型[20]；2) **模块化算力集群**：科技巨头主要努力方向，借鉴云计算和集装箱化思路，将算力、能源、通信拆分成标准化模块在轨道上逐步组装扩展，难点在于系统工程[20]；3) **太空—地面混合算力系统**：太空负责对延迟不敏感、高能耗的计算任务（如大模型训练），地面负责实时推理任务，太空算力充当“缓冲器”[21] - **商业模式**可能随工程形态演变：1) 对于“模块化算力集群”，其商业模式可能更类似于租赁服务，用户租用轨道上的“计算容量”以锁定算力配额，主要客户可能是天体物理、材料计算等对即时性要求低但计算量巨大的机构[22]；2) 模块化结构可能带动关键模块（耐辐射计算单元、在轨电源系统、散热结构、算力调度软件）的产业链发展，相关供应商可能成长为新的“英伟达”[23]；3) 对于“太空—地面混合算力系统”，太空算力可能内嵌于现有云服务中，成为云厂商的“后台能力”或“算力储备”，用于对冲地面电力、水资源及监管压力，优化整体成本与可持续性[24] 太空计算的发展障碍 - **技术问题**：太空的辐射、温差、材料疲劳等环境因素使纠错成本指数级上升，且太空计算系统缺乏快速迭代能力，与AI技术高频试错的节奏不匹配[27] - **经济不确定性**：前期投入巨大、回报周期极长，且需以高度刚性的资本结构去赌一个高速演进的技术未来，若技术路径偏移，太空基础设施可能迅速变为沉没成本[28] - **规模效应的负面制约**：大规模部署可能增加轨道碰撞和碎片风险，引发“公地的悲剧”，对近地轨道环境造成长期甚至不可逆破坏[29] - **制度障碍**：现有太空法体系未充分预设如何规范长期运行的、战略级计算基础设施，监管归属、法律适用及责任界定等问题尚未解决[29] - **可能强化算力集中趋势**：只有极少数具备发射能力、系统工程能力与长期资本耐心的主体才能参与，可能将地面不平等结构投射到太空，导致算力更集中[30] - **改变“计算责任”的理解**：计算活动迁移至轨道可能拉长其与社会后果的距离，削弱社会对算力扩张的感知与制衡[30] - **文明尺度上的不可逆性**：系统性地将认知基础设施外移意味着承认地球无法承载全部计算需求，这不仅是工程决策，更是影响深远的价值判断[30]

全球AI芯片供应紧张与科技巨头应对策略 - 全球人工智能芯片供应紧张加剧 微软、谷歌等科技巨头采购高管集结韩国 争夺三星电子和SK海力士的内存芯片供应[1] - 为应对供应紧张局势 微软、谷歌及Meta等科技巨头的核心采购团队已基本常驻韩国 全力争取与三星电子和SK海力士达成长期稳定的内存供应协议[2] 供应端现状与竞争格局 - 在全球高性能HBM及LPDDR市场 SK海力士与三星电子与美光共同主导供应格局[2] - 两家韩企明年的HBM和DRAM产能已全数被预订[2] - 三星与SK海力士的HBM等先进制程产线已处于满负荷运转状态 无法满足所有市场需求[2] - 谷歌目前约60%的TPU所需HBM由三星电子供应 但在需求超预期后向SK海力士和美光寻求追加供货时遭到拒绝[1] 采购谈判与供应链风险事件 - 微软采购高管在与一家韩国半导体企业进行供应合同及价格谈判时 因对方表示“难以按微软要求的条件供货”而当场愤然离席[1] - 谷歌已解雇部分采购负责人 原因是这些员工未能提前与供应商签订长期协议 导致公司面临供应链风险[1] 行业人才与组织架构调整 - 科技巨头正加速调整其采购组织架构 将原位于硅谷或西雅图总部的内存采购核心岗位向亚洲地区转移[3] - 谷歌发布全球内存商品经理职位招聘 寻求能够制定涵盖DRAM与NAND闪存在内的数据中心级内存采购策略的专业人才[3] - Meta正在招聘具备技术路线图协作能力的内存硅片全球采购经理[3] - 这些职位要求应聘者兼具工程背景与技术理解力 能够在地化同步推进技术对接与供应保障[3] 竞争背后的核心驱动力 - 争夺背后的根本动力源于AI产业竞争对算力的刚性需求[2] - 无论是GPU、TPU还是数据中心 其性能高度依赖HBM、LPDDR等高性能、低功耗内存[2] - 在AI竞赛日益激烈的背景下 确保关键内存的稳定供应已成为科技公司的战略优先事项[2]