招聘市场趋势 - 2025年下半年招聘市场开始回暖 [1] - 2025年9月单月AI相关岗位量同比增幅超过11倍 [1] - 新发岗位中明确要求"AI"或"大模型"关键词的职位占比已达19.18% [1] AI行业人才供需与薪资 - 2025年1-10月新经济行业整体人才供需比为2.23 [1] - 算法工程师与大模型算法工程师位列新发岗位量前两位 [1] - AI科学家平均月薪超过12.7万元 AI相关岗位普遍存在薪资溢价 [1] 企业奖项与认可 - 京东 比亚迪 SHEIN 滴滴等企业入选"年度职得去雇主" [1] - 字节跳动 比亚迪等获"应届生好评雇主" [1] - 特斯拉 博世中国等被评为"最受欢迎外企" [1] AI对职场的影响与渗透 - 未来3至10年 AI将逐步重构岗位 工作流乃至组织形态 [1] - 当前超过九成职场人已在工作中使用AI工具 [1] - DeepSeek与豆包是使用率最高的AI工具 [1]

公司服务与安全举措 - 抖音平台于12月12日宣布，为提升服务体验和增强用户防骗意识，将官方人工客服外呼及短信通道统一至号码95152 [1] - 整合后的95152热线是公司面向全体用户的官方服务窗口和关键反诈工具，旨在解决用户难以识别官方联系的痛点 [1] - 此举旨在从源头上减少因多个客服号码并存可能带来的混淆，增加诈骗分子仿冒的难度，为用户提供更清晰、便捷、可靠的服务体验 [1] 诈骗风险与用户识别 - 当前存在诈骗分子假冒“抖音客服”的现象，谎称为用户取消“抖音会员”、“百万保障”、“直播会员”等不存在的扣费服务，诱导用户下载第三方软件并进行屏幕共享、远程控制以窃取钱财 [1] - 公司明确，只要是官方主动联系用户，均将源自95152号码，用户如接到非此号码却自称“抖音客服”的来电，需保持高度谨慎并尽快验证核实 [1] 客服功能整合 - 除了反诈相关，用户遇到账号、短视频、直播相关问题，或需要进行抖音电商、生活服务相关的消费购物咨询，均可拨打95152解决 [1] - 这意味着95152已成为连接用户与抖音官方服务体系的“一站式”枢纽 [1]

【#腾讯回应双倍薪水挖字节AI人才# ：外界传闻，无法回复】日前有报道称，腾讯在积极挖角字节跳 动的人工智能研究人员，开出双倍薪水，已经成功招揽了其中至少一部分人。而且腾讯还向一些应届博 士毕业生提供了比行业标准高出50%的薪资。对此，腾讯相关人士回应称："系外界传闻，无法回 复。"（科创板日报） ...

涉及的行业与公司 * **行业**：人工智能（AI）行业，特别是大型语言模型（LLM）领域、AI基础设施与半导体行业 [1] * **公司**： * **AI模型开发商**：Google（Gemini）、Anthropic（Claude）、xAI（Grok）、OpenAI（GPT）、Meta、DeepSeek [2][3][6] * **半导体与基础设施供应商**：NVIDIA（NVDA）、Advanced Micro Devices（AMD）、Broadcom（AVGO） [7][10] * **云服务与互联网平台**：Amazon（AMZN）、Alphabet（GOOGL）、Meta Platforms（META） [9][11][12] 核心观点与论据 * **近期模型性能评估**：Gemini 3 Pro 与 Claude Opus 4.5 在第三方基准测试中表现不相上下，而 DeepSeek v3.2 的领导地位声明受到更多质疑，因其基准测试排除了 Claude Opus 4.5 且在某些代理任务上承认落后 [3][14][16] * **缩放定律依然有效**：预训练和后训练的缩放定律显然并未失效，这增强了AI实验室及其资金支持者快速建设AI基础设施的信心 [4][15] * **OpenAI面临挑战**：OpenAI已从明显领先者地位滑落，可能已不在前三，原因包括GPT-5表现令人失望、连续三次预训练失败、关键人才大量流失以及管理层发出“红色警报” [6][18] * **计算稀缺是核心主题**：尽管新模型未使用 Blackwell GPU 且部分使用ASIC/TPU训练引发对NVIDIA护城河的担忧，但当前核心主题是计算稀缺，GPU和ASIC都将因此受益 [7][20][22] * **范式向产品化与货币化转移**：长期来看，行业范式可能从模型基准测试转向产品采用和货币化，Gemini 3 虽性能领先但未能取代 ChatGPT 在应用商店的榜首位置即是例证 [8][22] * **投资影响**： * **NVIDIA（NVDA）**：数据中心机会巨大且仍处早期，近期股价停滞反应过度，当前估值具有吸引力 [10][22] * **Broadcom（AVGO）**：强劲的2025年AI发展轨迹预计将在2026年加速 [10] * **AMD（MP）**：AI预期仍高，但与OpenAI的新交易有望推动进一步增长 [10] * **Amazon（AMZN）**：随着大量产能上线、Tranium 3 推出及企业级AI产品简化，AWS增长预计将加速 [11] * **Alphabet（GOOGL）**：Gemini 3 的发布和TPU叙事支撑了其强劲走势，但需关注从纯模型性能向产品采用的转变 [11][22] * **Meta（META）**：被认为是最有能力将AI货币化的公司之一，需平衡盈利增长与AI模型前沿进展 [12] 其他重要细节 * **模型发布与参数**：过去三周内发布了 Grok 4.1、Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5 和 DeepSeek v3.2 四款模型，DeepSeek v3.2 披露总参数量为 6850亿，每令牌激活约 370亿 参数 [2][16] * **基准测试数据**： * LLM Arena 总体排名显示 Gemini 3 Pro 第一，Grok 4.1-thinking 第二，Claude Opus 4.5 第三 [36] * Google 披露的基准测试中，Gemini 3 Pro 在多项测试领先，例如 Humanity's Last Exam（45.8%）、AIME 2025（100%）、Vending-Bench 2（平均净值 5,478.16 美元） [24] * **基础设施成本分析**： * 一个 GB200 / NVL 72 机架的物料成本（BOM）约为 341.3万美元，其中 GPU（含设计毛利）占比 38.8% [38] * 支持 1吉瓦（GW）数据中心容量的总资本支出约为 35.2亿美元，其中机架成本占 20.2亿美元 [39] * **估值与目标价**： * NVIDIA（NVDA）：目标价 275美元，基于约 33倍 的 FY27/FY28 平均非GAAP每股收益预期 8.43美元 [43] * AMD（AMD）：目标价 200美元，基于约 30倍 的 FY2026/27 平均非GAAP每股收益预期 6.95美元 [44] * Broadcom（AVGO）：目标价 400美元，基于约 35倍 的 FY2026/27 平均备考每股收益预期 11.38美元 [45] * Amazon（AMZN）：目标价 300美元，采用 SOTP 和 DCF 各占 50% 的估值方法 [46] * Alphabet（GOOGL）：目标价 305美元，采用 2027年 EV/EBIT 倍数（23倍）和 DCF 各占 50% 的估值方法 [47] * Meta（META）：目标价 870美元，采用 2027年 EV/Sales 倍数（8倍）和 DCF 各占 50% 的估值方法 [48]

涉及的公司与行业 * **公司**：Meta Platforms Inc (META.O, META US) [1][5][6] * **行业**：互联网 [6] 核心观点与论据 * **投资评级与目标价调整**：摩根士丹利对Meta维持“增持”评级，但将目标价从820美元下调至750美元，对应约12%的上涨空间，隐含约23倍2027年预期市盈率 [1][5][6][10][15] 看涨情景目标价为1000美元，隐含约27倍2027年预期市盈率 [1][9][15] * **核心投资论点**：公司正进行结构性转变，专注于多年期的效率、生产力和更精简的运营，这不仅是“效率之年”的短期变化 [23] 同时，核心平台的收入和参与度趋势正在改善 [24] * **三大催化剂**： 1. **收入预期上调**：分析师对2026年和2027年的收入预测分别比市场共识高出2%和4% [3] 第四季度业绩中若能给出优于预期的收入指引，将增强投资者对公司核心平台（参与度和货币化）长期改善前景的信心 [3] 2. **2026年运营支出指引明确化**：尽管将2026年和2027年的GAAP运营支出预测分别上调了5%和6%，至1550亿美元和1870亿美元，但分析师仍看到实现2027年每股收益33美元的路径 [4][8][10] 关键在于公司1月份给出的2026年运营支出指引（结合收入预期）能否让市场对2026/2027年每股收益不低于约30/33美元更有信心 [8] 3. **超级智能团队的模型与货币化节点**：市场尚未充分认可该团队的价值，但其在大型语言模型和产品创新方面的成功可能推动股价达到1000美元的看涨情景 [9] 潜在的创新包括基于Blackwell芯片训练的前沿模型、开源Llama推理模型，以及开发成本效益显著更高的开源模型 [9] 这些进展可能为公司创造新的长期收入流，并推动估值倍数扩张 [9] * **盈利预测调整**：由于运营支出预测上调5%/6%，将2026年和2027年的每股收益预测均下调约8%，目前预测2027年每股收益为33美元 [10] * **估值与比较**：750美元的目标价隐含的估值倍数较同行增长调整后平均倍数有7%的折让，较谷歌当前的增长调整后倍数也有7%的折让 [10] 在基础情景中，Meta的EV/销售额倍数（9.4倍）高于可比公司中位数（8.3倍），但经过增长和利润率调整后的指标（1.19倍）则低于中位数（1.28倍） [15] * **风险与机会**： * **上行风险**：Reels货币化速度快于预期、参与度增长更高、AI投资带来更大收益、订阅和点击发送消息广告推动收入增长、效率提升带来超预期的自由现金流增长 [35] * **下行风险**：参与度下降、Reels货币化进度慢于预期、宏观经济压力/消费者支出疲软、监管影响广告定向能力、Reality Labs亏损进一步扩大、数据中心建设执行失误导致资本密集度升高 [27][35] 其他重要细节 * **市场情绪与估值**：投资者情绪转负，Meta的远期市盈率从今年早些时候的高点约28倍降至约22倍，与长期平均水平一致 [2][11] 相比之下，谷歌的远期市盈率溢价达到33%，为三年最高 [2] * **财务预测关键数据**： * **收入**：预测2025-2027年总收入分别为2005.81亿美元、2402.50亿美元、2833.79亿美元，三年复合年增长率20% [37] 广告收入同期复合年增长率20% [37] * **毛利率**：预计将从2025年的82.1%下降至2026年的74.8%和2027年的73.3% [37] * **运营支出**：2026年GAAP运营支出预测为1553.18亿美元，同比增长33% [13] 增长主要由基础设施成本推动，包括云交易、折旧摊销、能源和人力成本等 [4][13] * **资本支出**：预计2026年和2027年将分别增至1150亿美元和1350亿美元 [13] * **每股收益**：2025-2027年GAAP每股收益预测分别为23.45美元、29.35美元、33.02美元 [37] * **运营指标**：预测总日活跃用户数将从2024年的21.799亿增长至2027年的23.440亿 [29] * **地域收入分布**：北美地区贡献40-50%的收入，欧洲（除英国）贡献20-30%，其他地区各贡献0-10% [31] * **机构持仓**：机构主动所有者占比57.1%，对冲基金行业多空比率2.9倍 [32]

文章核心观点 - 互联网行业增长放缓、进入降本增效周期后，“老白兔”（指工龄长、产出低、关系稳的员工）现象从个人问题演变为组织问题的必然产物，其存在与清除均反映了成熟期公司的结构性困境 [4][5] - “老白兔”是组织生态与行业周期的共同结果，而非单纯个人惰性的产物；公司在批判与清除“老白兔”的同时，其固化的体系与文化也在不断催生新的“老白兔” [12][16][18] - 由于清除成本高、维稳需求强以及“老白兔”自身深谙公司规则的价值，公司往往难以彻底清除他们；甚至，在现有体系下，“老白兔”的低风险生存策略正被越来越多员工效仿或羡慕 [25][26][28][31] 一、有事勿扰 - 大厂高职级员工常通过树立“生人勿近”人设、对消息“已读不回”等方式，主动规避对自身利益不大的工作，这是“老白兔”行为的一种体现 [7][8] - “老白兔”概念源于阿里巴巴的人才盘点矩阵，原指价值观好但业绩不达标的“兔子”；随着互联网行业成熟，早期员工演变为“工龄长、产出低、关系稳”的“老白兔”群体 [9] - 互联网高速增长期，公司已公开批判“老白兔”，如史玉柱与马云曾讨论认为“兔子”比坏人危害更大；近年来，腾讯、京东、淘宝天猫、百度等公司通过优化中层、改革职级、轮岗裁员等方式持续向“老白兔”施压 [10] - 当公司进入成熟期、业务增长放缓、组织结构固化时，“老白兔”必然出现；裁员后留下的员工很可能成为下一个“老白兔”，使其更像是组织产物而非特定群体 [12] 二、“我们的目标是准点下班” - 在一些增长停滞的互联网公司，系统陈旧、工作低效（如大量手工操作），员工陷入制作PPT等无效忙碌，业务实质增长与个人努力关联度低，导致“老白兔”现象普遍 [15] - “老白兔”的滋生土壤是业务周期停滞、系统陈旧、组织惯性沉重，有观点认为“哪家互联网公司越像国企，老白兔就越多” [16] - 行业进入收缩周期，大厂内多数业务增长空间有限，导致高职级（如百度P/T6以上）或“高龄”（如30岁以上）员工晋升无望、业务可能被裁，工作热情消退 [16] - 年龄与生活压力（如35岁分界线、家庭责任）是“老白兔”形成的现实原因；例如阿里某电商部门70%员工在三十岁以上，晋升瓶颈与生活压力使其状态难以逆转 [17] - “老白兔”定义在降本增效背景下被泛化和道德化，成为合理化裁员或宣泄不满的标签，能力问题有时让位于年龄与经验的原罪 [17] 三、除不掉的老白兔 - “老白兔”对基层员工的伤害体现在不配合工作、沟通成本极高、打压新人等方面，其常用推诿话术导致事情难以推进，破坏团队效率 [22] - 公司层面担忧“老白兔”形成低效抱团圈层，或心态失衡者侵蚀组织，因此创造这一概念以期管理 [23] - “老白兔”难以清除的原因包括：其“能力”可能体现在非业绩方面，如精通公司汇报文化、善于“讲故事”，这在大厂体系中本身就是一种价值 [24] - 从业绩角度看，关键岗位“能顶上去的人”稀缺，换人可能导致业务断档数月甚至滑坡；在行业下行期，熟悉流程、能兜底的老员工维稳价值凸显 [25] - 清除“老白兔”涉及高昂的显性（招聘、培训）与隐性（业务断档、团队波动）成本，且他们往往成群，清理一人可能引发协作瘫痪，使得维稳成本常高于清理收益 [25] 四、人人都想成为老白兔 - 员工在适应大厂体系过程中，可能被迫学习“老白兔”的生存策略，如注重汇报技巧而非单纯业绩；有员工在晋升受挫后意识到深谙规则比努力更能获得上升空间 [24][28] - 公司结构固化使“老白兔”状态成为一种低风险、可复制的生存策略，不仅老员工遵循，新人也开始效仿或向往；有员工羡慕被裁“老白兔”拿N+1后提前退休的状态 [28] - 努力与回报不匹配的案例（如勤恳员工绩效高分却未获晋升）打击员工热情，促使他们转向为跳槽铺路的功利性规划，而非为公司长期奋斗 [29] - 资深员工为自保，会避免对个人绩效无助益的沟通，即使看到对部门有益的问题也懒得提，行为模式逐渐向曾经讨厌的“老白兔”靠拢 [31]

核心观点 - 尽管亚马逊和Meta Platforms在2024年表现不及标普500指数，但两者均有望在2026年迎来反弹，其中Meta Platforms因其更高的增长率和更具吸引力的估值，被视为更优的成长股选择 [1][2][15] 亚马逊 (Amazon) 业务表现与增长动力 - 公司拥有多元化的增长杠杆，包括在线市场、亚马逊云服务、在线广告和人工智能芯片等多个重要业务板块 [4] - 亚马逊云服务第三季度销售额同比增长20%，广告收入同比增长24%，在线市场也实现了两位数增长 [6] - 人工智能代理已协助客户节省大量时间与成本，例如AWS AI代理Transform年内已节省超过70万小时的手动迁移工作量，相当于335个开发人年；Quick Suite代理AI应用帮助企业节省80%的复杂任务处理时间，并实现90%的成本节约 [7] - Trainium2 AI芯片业务环比增长150%，已成为一项价值数十亿美元的业务 [8] - 公司当前股价为230.28美元，市值2.478万亿美元，市盈率为32.8 [5][11] Meta Platforms 业务表现与增长动力 - 公司收入几乎全部来自在线广告，但第三季度收入同比增长26%，显著超过亚马逊13%的增长率 [9][11] - 社交媒体日活跃用户同比增长8%，但真正的增长机会在于可穿戴技术，公司旨在成为该行业的领导者 [12] - 公司首席执行官马克·扎克伯格表示，公司在AI眼镜领域持续领先，若把握住部分未来机遇，未来几年将是其历史上最激动人心的时期 [12] - 若AI眼镜成为主流产品，并像智能手机一样普及，公司每季度可能带来数十亿美元的额外收入 [13][14] - 公司当前股价为652.71美元，市值1.639万亿美元，市盈率为29.8，股息收益率为0.32% [10][11] 增长前景与比较 - Meta Platforms的增长速度更快，且估值比亚马逊更具吸引力 [11] - 亚马逊的收入增长可能因亚马逊云服务、在线广告、AI代理和AI芯片而加速 [15] - Meta Platforms的广告业务持续高水平表现，而AI眼镜可能最终为其提供第二个主要产品，降低对广告收入的完全依赖 [15] - 随着AI眼镜技术改进，它可能成为下一个创新的必备科技产品 [16] - 亚马逊拥有更多长期增长路径，而Meta Platforms在依靠其原有可靠收入来源的同时，也在寻找新的收入流 [16]

会议开场与介绍 - 本次会议由巴克莱银行互联网团队负责人Ross Sandler主持 [1] - 会议邀请了Match公司的团队参与 [1] 前瞻性陈述与风险说明 - 在演示和问答环节中可能讨论公司对未来的展望和业绩预期 这些陈述属于前瞻性陈述 [2] - 前瞻性陈述可能包含“我们预计”、“我们相信”、“我们预期”或类似措辞 [2] - 这些陈述受到风险和不确定性的影响 实际结果可能与当前表达的观点存在重大差异 [2][3] - 部分相关风险已在提交给美国证券交易委员会(SEC)的定期报告中列明 [3] 非公认会计准则财务指标使用说明 - 演示中可能讨论某些非公认会计准则财务指标 [3] - 与最直接可比的公认会计准则财务指标的调节表可在公司投资者关系网站的公开材料中找到 [3] - 这些非公认会计准则指标并非旨在替代公认会计准则结果 [3]

市场情绪与趋势 - 过去几周阻碍中国大型科技公司复苏的看跌势头并未真正获得动力 [1] - 尽管中国领先的互联网股票毫无疑问地面临挑战，但市场情绪可能正在转变 [1] 分析师背景与投资方法 - 分析师被TipRanks评为顶级分析师，并被Seeking Alpha评为科技、软件、互联网以及增长和GARP领域的“值得关注顶级分析师” [1] - 分析师专注于识别具有吸引力的风险/回报机会，这些机会由强劲的价格走势支撑，旨在产生远超标普500指数的超额收益 [1] - 投资方法结合了敏锐的价格走势分析和基本面投资，倾向于避开过度炒作和高估的股票，同时利用具有显著上行复苏可能性的受挫股票 [1] - 投资理念专注于具有强劲增长潜力和被严重打压的反向投资机会，投资主题展望期为18至24个月 [1] - 投资组合旨在为寻求利用基本面强劲、买入势头良好、估值极具吸引力的成长股和转型股的投资者服务 [1]

美团AI战略与人才布局 - 前闪极AI合伙人、前字节视觉大模型AI平台负责人潘欣近期已加入美团，负责多模态AI创新工作，主导了LongCat App等多个相关应用的开发[4][5] - 2025年美团在AI人才招聘上积极性未减，招聘集中在模型训练方面，标准很高，人才主要来自阿里通义、Seed以及腾讯混元团队[7] - 当前美团金融线、客服线、电商线等业务正在大力招聘AI应用人才，集中在后训练和商业化落地[11] - 原“光年之外”团队（GN06）负责人刘炯已调任至美团，直接向美团平台负责人李树斌汇报，近期该团队招聘力度有所减少[11] 美团AI战略框架 - 公司创始人王兴将美团AI战略定位为“积极进攻而非消极防御”，并首次披露了AI大模型LongCat的相关进展[5] - 公司AI战略建立在三个层面：AI at work（将AI用于员工工作和运营）、AI in products（用AI改造既有2B和2C产品服务并打造AI原生产品）、Building LLM（积极投入资本支出完善自研基座模型能力）[6] - 2025年第二季度起，在外卖大战压力下，公司将有限的资源优先放在了基座模型的训练上[7] 美团AI基座模型与开源进展 - 2025年至今，公司密集发布了一系列基座模型和应用，基本完成了从语言模型到视觉、音频、视频的全模态基座建设[8] - 具体发布包括：6月发布首款AI编程产品Nocode；9月发布并开源大语言模型LongCat-Flash-Chat及推理模型LongCat-Flash-Thinking；10月发布并开源视频生成模型LongCat-Video；11月发布开源全模态模型LongCat-Flash-Omni；12月发布并开源三款图像模型LongCat‑Image、LongCat‑Image‑Dev、LongCat‑Image‑Edit[10] 美团AI业务应用聚焦 - 基座能力建设是为公司主营业务AI化铺路，2025年下半年起，公司在AI应用侧明显提速，并更加聚焦于主线业务的AI化改造[8] - 例如，10月公司向餐饮商家推出了“袋鼠参谋”、“智能掌柜”等AI工具，并向行业所有商家免费开放[9] - 此前公司的AI应用创新以独立的AI To C应用为主（如Wow、妙刷），如今这些To C探索已有所收缩[11]