对当前主流AI发展路径的批判 - 图灵奖得主Yann LeCun尖锐批评当前硅谷主流的人工智能发展路径，认为单纯依靠扩大语言模型规模、喂更多合成数据、雇佣数千人进行后训练以及强化学习微调，是一条“完全胡扯”且“根本行不通”的死胡同[1] - 其观点挑战了行业以语言能力和知识覆盖面为中心的评估体系，指出现实世界中的理解、预测和行动能力远比生成流畅文本复杂，而现有以语言为核心的模型并未触及问题本质[2] - 业界对大语言模型规模化的执念，正将人工智能引向一条看似高速、实则封闭的死胡同[1] 对AI发展关键瓶颈的判断 - 真正制约AI进步的关键，并非如何更快逼近“人类级智能”，而是如何跨越一个常被低估却极其困难的门槛——让机器具备“狗的智能水平”[2] - 从“狗水平智能”到“人类水平智能”的跨越相对容易，最难的部分是达到“狗水平”，一旦达到该阶段，绝大多数核心要素就已具备[34] - 从灵长类到人类，新增的关键能力可能主要是语言，而语言在大脑中只占据极小的区域，当前技术在这方面已做得相当不错[34] 关于AGI（通用人工智能）的见解 - “通用智能”这个概念本身站不住脚，它本质是以“人类智能”为参照定义的，但人类智能本身高度专用化[30] - 与其讨论“通用智能”，不如讨论“人类水平智能”，即机器在所有人类擅长的领域达到或超过人类，这个过程将是渐进而非突发的[31] - 如果一切顺利且无根本性障碍，最乐观估计在5到10年内，或许能看到接近人类或至少接近“狗水平”的智能系统，但历史表明AI发展中总会出现新瓶颈，可能需要20年甚至更久才能突破[32][33] 新公司AMI的技术路线与愿景 - 结束在Meta长达12年的职业生涯后，LeCun通过其新公司AMI（先进机器智能）推动构建“世界模型”的技术路线，旨在让机器理解和预测世界[2][5] - 与主流生成模型在像素或文本层面输出不同，AMI的核心思路是在抽象表征空间中对世界运行规律进行建模和预测，关注“世界将如何演化”而非“生成看起来像什么”[2] - 公司最终目标是推出围绕世界模型和规划等核心技术的实际产品，并希望未来成为智能系统的主要供应商之一[7] - 公司计划以开放的方式进行上游研究，认为公开发表成果是取得突破的必要途径[5][6] 世界模型的技术原理与优势 - 世界模型旨在处理高维度、连续且含噪声的数据模态（如图像、视频），而大语言模型对此完全无能为力[9] - 有效方法是学习一个抽象的表征空间，滤除输入中大量无法预测的细节（包括噪声），然后在该表征空间内进行预测，这是JEPA（联合嵌入预测架构）的核心思想[9] - 世界模型不需要是现实的逐像素模拟器，而是在抽象表征空间中，只模拟与任务相关的那部分现实，这类似于计算流体力学等科学模拟中使用的抽象层级[20][21][22] - 视频等真实世界数据在字节层面更冗余，这种冗余结构使得自监督学习成为可能，其结构远比文本丰富，仅靠文本训练永远不可能达到人类水平的智能[18][19] 对大语言模型局限性的分析 - 当前基于大语言模型的架构构建的智能体系统并不理想，需要海量数据模仿人类行为且可靠性有限[8] - 要训练一个性能尚可的大语言模型，需使用几乎整个互联网中所有可获取的文本数据，一个典型模型的预训练规模大约是30万亿token（约10¹⁴字节），模型需要极大存储能力来记忆并复述这些事实[18] - 大语言模型并不真正理解基础世界规律（如物体会下落），它们只是被微调到给出“看起来正确”的答案，这是复述而非理解[25] - 通过微调语言模型来解决安全问题存在根本缺陷，因为它们总可以被“越狱”绕过限制[37] 对合成数据与模拟环境的看法 - 合成数据具有价值，例如孩子通过游戏在受控模拟环境中学习[24] - 需警惕某些模拟的失真（如视频游戏中为“好看”而非真实的物理效果），不加控制可能会影响模型在现实世界中的泛化能力[24] - 关键不在于是否使用模拟，而在于在哪个抽象层级上训练模型，很多基础世界规律是在非常抽象的层面上学到的[24] 对AI安全与治理的立场 - 安全必须与发展同步进行，而不是先停下来等“绝对安全”，可类比喷气发动机通过不断工程改进达到高可靠性的发展路径[37] - 应转向以目标驱动为核心的AI架构，该系统拥有世界模型预测行为后果，可规划行动序列，并受到一整套硬性约束限制，在设计层面就是安全的[38][39] - 当前LLM领域通过生成大量候选输出再进行过滤排序来限制输出的方法，计算成本高得离谱，昂贵、低效且不可规模化[39] - 强大技术必然伴随风险（如汽车早期），但那是工程和治理问题，而非不可逾越的根本障碍，AI已在医疗影像等领域挽救大量生命[35][36][50] 对行业生态与竞争格局的观察 - 当前AI投资热潮让长期研究型创业成为可能，而以前这类研究只能依托于大企业或大公司的研究院[5] - 包括谷歌、OpenAI甚至Meta在内的许多实验室正从开放研究转向封闭[5] - 硅谷因竞争极端激烈，所有公司都被迫做同一件事（大语言模型），催生了技术单一化现象，OpenAI、Meta、Google、Anthropic几乎所有公司都在做同样的事情[47] - 这种环境导致公司拼命在同一条战壕里竞争，却很容易被来自“完全不同方向”的技术突破所颠覆[48] - 在硅谷大公司内部，也有不少人私下认同当前主流路径错误，LeCun的新公司正在招募这些人[49] 对其他相关公司与技术的评价 - 对大多数试图构建世界模型的公司（如SSI）具体在做什么不太清楚，SSI甚至成了行业笑话[44] - Physical Intelligence主要做几何一致的视频生成，但这仍是“生成像素”的思路，LeCun认为这是错误方向[44] - 认可Wayve公司在自动驾驶领域构建的世界模型，认为其做对了一半（预测发生在表示空间），但问题在于其表示空间仍主要通过重建训练得到[45] - 认可NVIDIA和Sandbox AQ的类似方向，Sandbox AQ提出的“大型定量模型”与LeCun的主张高度一致[46] - Google做了很多世界模型，但主要仍是生成式路径，Danijar Hafner的Dreamer系列模型走在正确道路上，但其已离开Google创业[47] 关于Meta内部AI方向的变动 - Alex Wang负责Meta所有AI相关的研发与产品整体运作，而非科研本身，他并不是在“接替”LeCun的科研角色[40] - Meta的“超级智能实验室”体系下分为四部分：FAIR（长期基础研究）、TBD Lab（前沿大语言模型）、AI基础设施、产品部门，Alex Wang统管这四个方向[40] - FAIR目前被明显推向更短期、更偏应用的研究方向，发表论文的重要性下降，更多是为TBD Lab的大模型工作提供支持，这意味着Meta整体正在变得更“封闭”[42] - 一些研究团队（如做SAM的团队）已被重新归类到产品部门[43]

全球智能眼镜市场整体表现 - 2025年第三季度全球智能眼镜市场出货量达429.6万台，同比大幅增长74.1% [1] - 市场呈现结构性分化：音频和音频拍摄眼镜出货299.4万台，同比激增287.5%；AR/VR设备出货130.2万台，同比下滑23.2% [1] 市场竞争格局 - Meta凭借Ray-Ban Meta二代等新品，市场份额高达75.7%，稳居行业主导地位 [1] - 全球市场前五名中，小米、雷鸟、Xreal和Viture四家中国厂商成功入围，显示中国企业的创新能力和国际竞争力 [1] 区域市场表现 - 北美、西欧、中国及亚太（不含中国、日本）市场均实现50%以上的同比增长 [2] - 西欧市场以106.5%的增速领跑全球，成为行业增长的重要引擎 [2] 中国市场表现与预测 - 2025年第三季度中国智能眼镜市场出货量62.3万台，同比增长62.3% [5] - 中国市场细分：音频和音频拍摄眼镜出货45.4万台，同比增长79.2%；AR/VR设备出货16.9万台，同比增长29.4% [5] - IDC预测2026年中国智能眼镜市场出货量将达450.8万台，同比增长77.7% [5] - 2026年细分市场预测：音频和音频拍摄眼镜出货343.4万台，同比增长68.1%；AR/VR设备出货107.3万台，同比增长62.1% [5]

美国11月非农就业数据与市场反应 - 美国11月季调后非农就业人口增加6.4万人，超过预期的增加5万人 [2] - 美国11月失业率升至4.6%，创2021年9月以来新高，高于预期的4.4% [1][2] - 美国10月非农就业人数减少10.5万人，为2020年底以来最大降幅，远超市场预期的减少2.5万人 [2] - 私营部门就业人数在过去六个月（截至11月）的月均增幅为4.4万人，为疫情后经济重启周期内最慢增速 [2] - 11月三个月期的就业人数平均增幅回升至7.5万人，创下自5月以来新高 [2] - 美国联邦基金期货显示，明年1月降息的几率从之前的22%升至31% [3] 金融市场表现 - 美股三大股指收盘涨跌不一，道指跌0.62%，标普500指数跌0.24%，纳指涨0.23% [4][5] - 标普500指数已连续三个交易日下行 [1][4] - 美元指数一度失守98关口，创两个多月新低 [1][4][6] - 现货黄金价格攀升至4310美元/盎司附近，随后报4307美元/盎司，上涨0.13% [1][4][7] - 万得美国科技七巨头指数上涨0.45%，特斯拉涨超3%，英伟达涨0.81% [5] - 纳斯达克中国金龙指数跌0.34%，个股表现分化 [5] 美国移民政策变动 - 美国总统特朗普签署公告，将受美方入境限制的国家数量从19个扩大至40个 [1][8] - 受到美国全面入境限制的国家数量由12个增至20个，新增国家包括布基纳法索、马里、尼日尔等 [8] - 受到美国部分入境限制的国家数量增加到20个，新增国家包括尼日利亚、科特迪瓦、坦桑尼亚等 [8] - 政策变动背景包括华盛顿特区枪击事件，枪手系一名阿富汗公民 [9] 欧盟政策与融资计划 - 欧盟委员会计划在2026年上半年发行约900亿欧元债券，募集资金将用于支持乌克兰以及向成员国提供贷款 [10] - 欧盟计划在2024至2027年间，向乌克兰提供高达330亿欧元的贷款 [10] - 欧盟委员会提议修改2035年新车“零排放”目标，调整为“减排90%”，为插电式混合动力等车型留出销售空间 [11]

宏观经济与市场分析 - 中央财办表示扩大内需是明年排在首位的重点任务 [1][4] - 今年前三季度内需对经济增长贡献率达到71% [1][4] - 近几个月消费和投资增速有所放缓 需要持续加力扩内需 [1][4] 上市公司重要公告 - 万科提议将2022年度第四期中期票据本金兑付展期12个月至2026年12月15日 [2][5] - 该票据于2025年12月15日到期的6000万元人民币利息在宽限期（2025年12月22日内）支付 [2][5] - 宽限期内未偿付本金按3.00%计息 展期期间票面利率维持3.00%不变 [2][5] - 12月16日盘后 丽尚国潮、诺瓦星云、行动教育披露增持情况 [2][5] - 12月16日盘后 宁波色母、赛微微电、德科立、华塑股份、孚能科技披露减持情况 [2][5] 外围市场与关联资产 - 周二美股道指跌0.62% 纳指涨0.23% 标普500指数跌0.24% [3][6] - 大型科技股多数上涨 特斯拉收涨3.07% 时隔一年再创收盘历史新高 [3][6] - 纳斯达克中国金龙指数收跌0.34% [3][7] - 中进医疗跌10.36% 康迪车业跌5.70% 复朗集团跌5.61% 小赢科技跌4.07% 优品车跌4.05% [3][7] - WTI原油日内跌3% 失守55美元/桶 现报54.97美元/桶 [3][7] - 布伦特原油失守59美元/桶 日内跌2.58% [3][7]

重磅数据搅动美联储降息前景。 北京时间12月16日晚间，美国劳工统计局一次性公布了10月和11月的非农就业数据，其中显示，美国11 月失业率却意外升至4.6%，创下2021年9月以来的新高。有分析称，这很可能是促使美联储进一步降息 的关键因素。 非农数据公布后，交易员押注美联储2026年将降息两次。据CME"美联储观察"，美联储明年1月降息25 个基点的概率一度升至26.6%，数据公布前这一概率为22%。受此影响，美元指数直线跳水，一度跌破 98，为10月6日以来首次。美股三大指数集体低开后，震荡分化，纳指拉升翻红，大型科技股多数收 涨。 另据最新消息，美国总统特朗普将于当地时间周三面试另一位美联储主席候选人——美联储理事克里斯 托弗·沃勒（Christopher Waller）。在所有被考虑的美联储主席人选中，沃勒在《华尔街日报》10月对经 济学家的调查中被评为首选，华尔街普遍对沃勒评价较高。 重磅数据出炉 从修正数据来看，美国就业市场正加速"降温"。美国8月非农新增就业人数由-0.4万人修正至-2.6万人； 9月份非农新增就业人数由11.9万人修正至10.8万人。这意味着，美国8月和9月新增就业人数合计下 ...

文章核心观点 - 文章以新兴AI云服务公司CoreWeave为案例，分析了AI时代基础云服务的商业模式变化，并评估了其作为一家公司的长期价值与核心竞争力[1] - 核心结论认为，CoreWeave在产业链中占据的价值量有限，中长期确定性不高，主要因其客户与供应商高度集中、服务附加值有限、以及在供需两端议价能力较弱[34] 云计算商业模式视角 - IaaS行业的商业模式核心在于整合上游供给与下游需求，通过大规模需求分摊机房建设和研发成本[2] - 需求整合的本质是共享机房，通过汇集不同行业、时区的多样化客户需求，平滑使用峰谷，提升整体产能利用率[3] - 供给整合涉及数据中心建设的三层基础设施：土建与能源、IT与非IT硬件设备、软件与工程能力[5] 数据中心成本结构 - 第一层（土建与能源）占数据中心建设总投入（不含软件）的约5%至10%[6] - 第二层中的IT类设备（服务器、网络设备、存储）是投入大头，占比可达60%至70%，其中服务器占约40%至50%[8] - 在AI时代，由于算力芯片、内存及高性能交换设备单价更高，IT设备在总投入中的比重会进一步上升[8] - 非IT类设备（供电、冷却、机柜、监控等）占据总投入剩余的约20%至30%，在AI数据中心中比重相对更少[9] 客户结构集中度与风险 - CoreWeave客户结构高度集中，2024财年约19亿美元总营收中，接近80%来自微软和英伟达两家客户，其中微软一家占比达62%[11] - 截至2025年第三季度，公司556亿美元未履约合同余额中，来自OpenAI、微软和Meta三家的合约金额接近470亿美元[11] - 公司大部分业务依赖于以OpenAI为主的少数头部AI/科技公司，客户行业单一，缺乏传统云服务商通过分散客户平滑需求波动的能力[12] 服务模式与技术能力 - CoreWeave提供的服务主要包括：纯硬件出租的基础设施服务、包含基础软件管理的托管服务、应用软件服务以及监控运维服务[18] - 在AI时代，头部客户普遍采用Bare Metal模式，即100%独享物理服务器，这源于AI训练对算力大规模、持续、独占性的需求特点[18][19] - 公司在软件/编程能力上相对欠缺，其优势在于高效的工程实施能力，能在约3至5个月内完成数据中心从零到上线[17][21] - 公司核心管理层背景多来自能源投资领域，而非科技行业，这与其技术能力积累较弱的现状相符[21] - 公司收费标准主要基于硬件租赁，许多软件及监控服务作为免费附加功能提供[22] 供应链与议价能力 - CoreWeave供应商高度集中，2023至2024年，前三家最大供应商占据总采购额的80%至90%[26] - 最大供应商推测为英伟达，占采购额约50%至60%，提供GPU及高性能连接系统；第二、三大供应商推测为Dell和Super Micro[26] - 公司在土地、建筑等基础设施上曾依赖Core Scientific等供应商，并于2025年以90亿美元对价收购了Core Scientific，部分转向自营[27] - 公司在产业链中处于中间位置，对上游核心供应商（如英伟达）议价能力弱，对下游也主要作为大型云厂商的供应商，不直接接触分散终端客户[29] - 市场共识认为公司真实毛利率仅在25%至30%左右，远低于微软智慧云板块60%以上的毛利率，体现了其在产业链中较弱的议价地位[30] 长期竞争力评估 - 公司客户结构高度集中，面临丢失大客户的重大风险，且对头部客户缺乏议价能力[12][34] - 公司当前服务以基础硬件租赁为主，附加值有限，不利于客户绑定及向利润更高的PaaS层业务拓展[34] - 公司过度依赖少数大供应商，定制化能力弱，当前体量不足以成为对供应商举足轻重的客户[34] - 综合来看，公司在供需稳定后，缺乏与三大云巨头正面竞争的明显实力，中长期在市场中保持独特竞争力的确定性不高[34]

美股市场表现 - 美东时间周二，美股三大指数仅纳斯达克指数小幅收涨0.23%，收于23111.46点，道琼斯工业平均指数下跌0.62%至48114.26点，标普500指数下跌0.24%至6800.26点，为连续第三个交易日下跌 [1][2] - 大型科技股普遍上涨，特斯拉股价上涨超过3%，创历史新高，市值一夜增加485亿美元，达到1.63万亿美元，超越博通成为美国市值第七大公司，甲骨文股价上涨超过2%，Meta股价上涨超过1% [2] - 油气和能源板块跌幅居前，英国石油股价下跌超过4%，加密货币概念和计算机硬件板块涨幅居前，Hut 8股价上涨近4%，Strategy和SanDisk股价上涨超过3% [2] 热门中概股表现 - 热门中概股多数下跌，纳斯达克中国金龙指数下跌0.34%至7556.33点 [2] - 下跌个股中，亿鹏能源股价下跌6.5%，联掌门户和小赢科技股价下跌超过4%，拼多多和网易股价下跌超过1% [2] - 上涨个股中，叮咚买菜股价上涨超过11%，小马智行股价上涨超过7%，知乎股价上涨超过3% [2] - 其他下跌中概股包括：亿鹏能源跌6.47%，联掌门户跌4.23%，小赢科技跌4.00%，逸仙电商跌3.91%，NEXT TECHNOLOGY跌3.88%，霸王茶姬跌3.46%，亚朵跌3.35%，博美跌3.09%，搜狐跌2.72% [3] 原油市场动态 - 原油市场暴跌，WTI原油期货价格一度失守55美元/桶，为2021年2月以来首次，截至收盘，WTI原油和ICE布伦特原油期货均收跌超过2.8% [3] - 今年以来，美国基准WTI原油期货累计下跌约22%，创2018年以来最差年度表现，全球基准布伦特原油期货累计下跌接近20%，为2020年以来最差年度表现 [4] - 油市承压的一个关键原因是OPEC+成员在经历多年减产后迅速提高产量，同时投资者也在为地缘政治风险可能下降进行定价 [5] 加密货币市场动态 - 加密货币经历大跌后几乎全线反弹，比特币价格涨至8.7万美元上方，截至北京时间17日6:46的近24小时内，比特币和SOL等多个品种价格上涨超过2% [5] - 具体价格表现：比特币价格为87876.9美元，24小时上涨2.21%，以太坊价格为2956.56美元，24小时上涨0.67%，SOL价格为128.71美元，24小时上涨2.26%，XRP价格为1.9276美元，24小时上涨2.35% [6] - 全市场超过10万人被爆仓，过去24小时爆仓总额达2.71亿美元，其中多单爆仓1.61亿美元，空单爆仓1.10亿美元 [5][7] 宏观经济数据 - 美国劳工部12月16日公布的数据显示，今年11月美国失业率升至4.6%，为2021年10月以来的最高水平 [7] - 数据公布后，美国联邦基金利率期货市场对美联储1月降息的预期概率小幅升至31%，数据公布前该概率为22% [7]

美股市场整体表现 - 美股三大指数收盘涨跌不一 道琼斯工业平均指数下跌0.62% 纳斯达克综合指数上涨0.23% 标普500指数下跌0.24% [1] 重点公司股价表现 - 特斯拉股价上涨超过3% [1] - Meta股价上涨超过1% [1] - 英伟达股价上涨接近1% [1] 中概股市场表现 - 纳斯达克中国金龙指数下跌0.34% [1] - 热门中概股走势分化 知乎股价上涨超过4% 网易和爱奇艺股价下跌超过1% [1]

文章核心观点 - 尽管市场估值偏高，英伟达和Meta Platforms的股票目前仍是安全的投资选择，值得增持 [1][2] 英伟达 (Nvidia) - 过去十年股价飙升超过21,000%，成为全球市值最高的公司，市值达4.3万亿美元 [4][6] - 控制着超过90%的独立GPU和数据中心GPU市场，全球顶级云和AI公司几乎都使用其芯片 [5] - 通过其专有的CUDA编程平台锁定客户，该平台为其自家芯片优化 [5] - 从2025财年（截至今年1月）到2028财年，分析师预计其营收和调整后每股收益的复合年增长率分别为46%和29% [8] - 尽管面临来自AMD等更便宜的数据中心GPU制造商以及其顶级客户自研定制AI加速芯片的竞争，但其先发优势、最佳声誉和CUDA的粘性应能继续推动长期增长 [7] - 若美国放松对AI相关芯片的出口限制，其对中国的销售可能再次增长 [7] - 该股估值仅为明年预期收益的23倍 [8] Meta Platforms - 过去十年股价上涨超过500%，成为全球第六大市值公司，市值达1.6万亿美元 [10][12] - 其核心社交媒体平台（Facebook、Instagram、Messenger、WhatsApp）在全球拥有35.4亿日活跃用户 [10] - 庞大的用户群使其成为重要的数字广告平台，在全球大部分地区与Alphabet的谷歌形成近乎双头垄断的格局 [11] - 即使面临来自字节跳动TikTok等平台的激烈竞争，其广告展示量和价格仍在持续上涨 [11] - 从2024年到2027年，分析师预计其营收和每股收益的复合年增长率分别为18%和12% [13] - 增长动力包括用户增长、通过Reels和Threads扩展生态系统，以及升级AI算法以精简内部运营和制作更精准的定向广告 [13] - 该股估值合理，为明年预期收益的22倍 [14] - 对亏损的Reality Labs部门的持续投资，可能在未来几年随着更多消费者采用其增强现实和虚拟现实设备而获得回报 [14]

Meta战略重心从元宇宙转向AI硬件 - 公司正计划削减元宇宙业务预算并转向加码AI硬件 考虑将明年元宇宙业务团队预算削减30% 并有意收购一家AI可穿戴设备初创公司 [1] - 战略转变源于元宇宙业务持续亏损的现实压力 旨在平衡长期愿景与短期效益并寻求新增长极 [1] - 市场对此次预算削减反应积极 Meta股价近期上涨超3% 反映出投资者对元宇宙持续亏损的担忧 [1] 元宇宙业务现状与挑战 - 元宇宙业务“现实实验室”过去4年持续亏损超700亿美元 至今未能真正打开市场空间 [1] - 元宇宙面临技术成熟度不及预期、用户兴趣不足、商业化前景不明朗等挑战 [1] - 元宇宙正从概念炒作回归理性发展 作为长期技术愿景仍有价值 生成式AI可加速其内容构建 [1] AI硬件成为新增长引擎与投资重点 - 公司AI眼镜持续热销 今年上半年拿下73%的市场份额 出货量同比增长超200% 成为新的增长引擎 [2] - 公司声明将部分投资从元宇宙转向AI眼镜及可穿戴设备领域 战略重心加速转向AI硬件 [2] - 公司从苹果、谷歌等公司挖来顶级人才 收购AI公司 并承诺将今年720亿美元的资本支出大部分投向AI基础设施 [2] 行业竞争格局与趋势 - AI加速走向应用层 科技巨头加紧布局“新入口” AI眼镜和AI手机成重点方向 [2] - 阿里巴巴发布首款夸克AI眼镜 字节跳动联合中兴通讯“试水”AI手机 谷歌公司将于明年推出AI眼镜 OpenAI正推进硬件战略布局 [2] - 预计2026年围绕AI硬件的竞争将更加激烈 [2] 对AI硬件热潮的观察 - AI硬件创新风头正盛 但需警惕重蹈概念炒作覆辙 AI从产品试水走向成熟产业才刚刚起步 [2] - 市场上不乏被冠以“颠覆性”标签的AI产品 但许多后续销声匿迹 表明技术潮流不能偏离商业价值 [2]