文章核心观点 - 在云计算环境中，评估防火墙性能的传统指标（如拦截能力、规则数量）已不再适用，其性能本质由云平台的底层网络架构、安全体系和治理能力共同决定[2] - 企业需要的是具备平台级能力的防火墙体系，该体系应能确保整体网络在高弹性、分布式和动态的云环境中保持稳定、一致、可观测和自动化，而非依赖单一产品[2][6][17] 为什么云时代不能再用“传统防火墙思维”评估性能 - 传统IT环境评估防火墙主要关注高并发处理能力和拦截规则支持[2] - 云环境中的攻击模型和流量结构发生根本变化，具体表现为：流量是分布式的，攻击可能来自成百上千个源头[2]；业务是弹性的，需要安全策略自动跟随扩容缩容[3]；网络拓扑是动态的，涉及容器、Serverless和微服务的频繁创建与销毁[4]；云网络需要跨区域、跨VPC、跨子网协作，无法由单一防火墙“单点”保障安全[5] - 因此，企业的核心问题从“防火墙快不快”转变为“云平台的安全架构能否确保整体网络不被冲垮”[6] 判断云平台防火墙性能的四个关键维度 - **能否在大规模分布式攻击下保持稳定**：高性能云防火墙需具备分布式流量吸收能力以避免单点瓶颈[8]、自动扩缩容能力以防止服务拒绝、以及低延迟规则匹配[9]，平台底层网络架构是根本支撑[7] - **安全策略能否在多网络环境中“一次配置，全局生效”**：可靠的防火墙性能取决于安全策略能否在复杂的网络结构（如多VPC、多子网、混合云、多AZ、多Region）中保持一致，否则将导致策略遗失、排查困难及运维体系不稳定[9] - **是否具备强大的可观测性与自动化能力**：企业认为“防火墙性能好”的标准包括能否迅速发现、定位和修复问题，关键能力涵盖实时流量日志、异常行为监控、规则冲突识别、审计链路完整性、异常自动封禁和安全事件快速回溯[10] - **能否提供多层级协同安全防护**：云防火墙性能的本质是全链路防护能力，需覆盖L3/L4网络层安全、L7应用层安全、API调用控制、身份与权限治理、零信任访问及横向移动防护[11] 许多企业将AWS纳入云防火墙体系规划选项的原因 - **底层架构决定了防护能力**：AWS的网络和数据中心架构具备多AZ隔离、高带宽骨干网络、流量自动分散和弹性扩展能力，使其防火墙体系在面对大规模攻击时更稳定[11] - **安全策略可在大型网络环境中保持一致性**：AWS的安全体系能保证策略由身份决定而非IP决定，支持多网络区域共享统一安全模型，便于审计策略冲突，且规则变动能自动作用于相关资源[11] - **完善的治理与可观测能力适合企业级场景**：AWS的安全治理能力包括全链路日志、安全事件回溯、权限细粒度管理、自动化响应能力和策略变更审计，对金融、互联网等高监管行业至关重要[12][13] - **从单区域到全球扩展，安全能力一致**：当企业业务从单区域向多区域、从中国部署向海外部署扩展时，AWS的防火墙体系能保持一致性，确保安全能力不随规模变化而失效[14] 企业规划云防火墙体系的最佳落地路径 - **步骤1：从业务风险面而不是攻击类型入手**：明确业务核心资产、敏感数据分布、依赖链路和外部暴露面，作为策略设计的起点[15] - **步骤2：将网络划分为多个控制面，而非单层策略**：安全控制面应至少包含边界安全、服务间访问控制、数据访问控制、用户身份治理和事件响应策略，以实现更稳、更可控的设计[15][16] - **步骤3：建立“多层防护体系”，而不是依赖单点防火墙**：体系应包括网络层、应用层、API层和身份与权限治理层，多层协作比单层硬抗更可靠[16] - **步骤4：让安全策略自动化**：企业需实现自动同步策略、自动更新规则、自动处理简单攻击和自动触发告警，自动化程度越高，防火墙越有效[16] - **步骤5：构建统一的审计与可观测性体系**：确保每条流量可追踪、每个动作可解释、每次策略变更可验证，这是实现“可控安全”的决定性因素[16] 结语：云防火墙性能的关键是平台架构 - 企业真正需要的是架构能抗住攻击、策略能统一管理、网络规模能自由扩张、安全事件能快速定位、且全链路可观测和可治理的云平台[16][17] - 在构建安全体系时，企业最终会认识到防火墙并非一个独立产品，而是一种平台能力[17]

文章核心观点 - 生成式AI在企业中的应用正从“局部使用”进入“体系化建设”阶段，企业对文生图与文生视频的需求已从补充性创意工具升级为构建多模态内容体系的关键能力[1] - 企业评估生成式AI平台的核心标准已从“模型表现”转向具备跨模态一致性、可控性、内容生命周期管理和企业集成能力的“平台能力”[6] - 具备平台级架构的云服务商（如AWS）因其统一框架、可组合模块和企业级治理体系，正成为企业构建未来多模态内容基础设施的重要选择[11][21] 一、文生图与文生视频的商业价值正在显著提升，企业对多模态 AI 的需求全面升级 - 企业对图像与视频内容的需求已转变为贯穿全业务链的持续性需求，多模态生成能力正在成为企业的“基础设施”[1] - **多渠道营销对视觉内容的需求呈指数级增长**：企业需要为海外广告素材、国内短视频内容、官网与社交平台视觉组件、产品演示与包装素材、直播脚本与分镜图等多个渠道准备风格统一、逻辑一致、定位精确的视觉内容，传统人工制作方式难以支撑[1][2] - **企业内部专业内容加速“多模态化”**：产品、客服、培训、人力资源等部门开始依赖视觉内容进行知识表达，例如产品说明需要流程图与演示视频，客服知识库需要图示化内容，培训文档需要多模态案例[3] - **全球化运营要求高一致性、可版本化与可治理能力**：企业需要管理内容，确保海外市场风格统一、多语种内容可快速复用、产品更新能自动同步视觉说明，这要求平台具备可控性、版本管理、结构化生成和生命周期治理等能力[4][5] 二、多功能生成式 AI 平台进入平台化竞争时代：四项关键能力决定平台高度 - 企业评估平台的核心判断已从“模型表现”转向“平台能力”，更加关注系统性与可扩展性[6] - **跨模态一致性**：领先平台需维持视觉逻辑稳定，做到文生图与文生视频风格统一，产品、人物、场景在不同模态中可复现，支持由图生成视频、由视频生成图，并可理解长文本与结构化提示，这直接影响企业视觉资产的统一性[7] - **可控性与编辑能力**：企业级使用要求平台不仅生成效果好，还需支持修改细节、锁定特定元素、支持多版本内容生成以及局部替换与更新，以支撑多团队协同与多渠道分发[8] - **内容生命周期能力**：平台需支持内容版本管理、模板体系与结构化生成、合规审核与风险识别、模型调用追踪以及内容自动归档、更新与撤回，以支持“年级”而非“季度级”的内容策略[9] - **企业集成能力**：成熟平台必须能与CMS、CRM、营销自动化平台、产品文档系统、内部知识库与搜索系统等企业现有系统无缝对接，使多模态内容真正参与业务流程[10][11] 三、AWS 在多模态企业场景中的代表性能力：从“模型工具”走向“内容平台” - AWS展现出适用于对安全性、规模化、跨团队协作要求较高企业的平台级特点[11] - **跨模态统一框架**：其文生图与文生视频基于一致的解析框架，支持企业知识、术语、语境的融合，输出结果稳定，不随任务规模出现大幅波动，有助于提升品牌视觉资产的可控性[12] - **可组合的能力模块**：平台结构支持模块化组合，如图像生成、视频生成、编辑、推理与分析、模板与内容结构等模块，企业可根据自身业务流程重新编排生成链路，构建属于自己的多模态内容生产体系[13][14] - **企业级治理体系**：平台提供模型调用审计、数据与访问权限隔离、风险内容识别、输出过程可记录可追溯、内容更新与撤回可自动化执行等合规能力，对制造、能源、金融、医疗等数据敏感行业尤为关键[15][16] 四、企业如何选择最适合的多模态生成平台？三条现实可执行建议 - **建议一：优先选择能够沉淀“视觉资产体系”的平台**：平台需能帮助企业形成具有一致性、可复制性、可版本化能力和可持续演化能力的多模态内容库，否则企业难以在三年内建立自己的内容体系[16] - **建议二：关注平台是否能支持跨业务场景的统一使用**：越能融入日常运营、客户服务、培训等多部门场景的平台，越能放大AI的价值[17] - **建议三：评估平台与现有系统的集成深度**：多模态能力必须能进入业务流程，否则企业应用将停留在实验室阶段，AWS在此方面具备明显优势，能让企业构建面向未来的内容基础设施[18][19] 结语：多模态时代的竞争，将是平台体系能力的竞争 - 文生图与文生视频已成为企业内容生产体系的重要组成部分，而不再是单纯的创意工具[20] - 未来平台的竞争力将直接取决于其是否具备跨模态一致性、可组合架构、生命周期治理能力以及企业级安全与集成能力[21] - 在此能力框架下，AWS等具有平台级架构的云服务商，正在成为企业构建多模态内容体系的重要选择[21]

2025年亚马逊股价表现与市场对比 - 2025年至今，亚马逊股价回报率略低于7%，显著落后于同期上涨约16%的标普500指数 [1] - 在“美股七巨头”中，亚马逊与特斯拉并列成为2025年表现最差的股票 [1] 2025年第三季度业务表现 - 电子商务部门第三季度收入同比增长10%，为长时间以来最佳季度表现之一 [5] - 第三方卖家服务收入增长12%，同样创下该板块长时间以来的最佳增速 [5] - 亚马逊网络服务第三季度收入增长20%，得益于人工智能工作负载和上云趋势的双重推动，增速创长时间以来新高 [10] - 广告服务业务第三季度收入以24%的强劲速度增长 [13] 公司业务结构与盈利能力分析 - 公司大部分收入来自电子商务部门，但大部分利润来自其他业务单元 [9] - 亚马逊网络服务在第三季度贡献了总收入的18%，但却贡献了66%的营业利润，盈利能力远超其他业务 [11] - 广告服务业务被认为利润率很可能相当高，有助于提升公司整体利润水平 [14] - 增长最快的业务板块同时也是利润率最高的板块，预计利润增速将超过收入增速 [15] 公司估值与市场观点 - 2025年大部分时间里，亚马逊股票交易估值存在溢价，其远期市盈率平均约为30倍，而收入增长率在10%左右徘徊 [6] - 由于估值已高且增长表现仅为尚可，股价潜力此前受到抑制 [8] - 有观点认为，鉴于高利润业务加速增长，亚马逊股票的价值对得起其当前价格，并预计2026年将表现强劲 [15]

企业越来越少问"哪个模型最强?"， 越来越多问—— 过去两年，生成式AI在中国企业内部的推进出现了一个鲜明变化： 表面上看，这是一个关于服务体验的问题; 但真正深入到企业的业务系统后就会发现： "哪个平台的客户支持最可靠?" 所谓"最佳客户支持"，本质是：谁能托住你的AI业务不出事。 这也是为什么，在跨境电商、全球SaaS、游戏、制造、供应链等板块，AWS会频繁被中国企业视为"最 稳的选择之一"。不是因为客服人数多，而是因为它提供的是工程级的支持体系、可预测的架构稳定 性，以及全球一体化的技术护栏。 本文尝试从"系统工程"而不是"客服体验"去回答： 哪些生成式AI平台，才真正算是为中国客户提供了"最佳客户支持"。 01|生成式AI的客户支持，本质不是答疑，而是能否托底风险 中国企业最清楚一个事实： 生成式AI不是小插件，而是正在变成核心业务链路。 一旦系统出现： 推理延迟抖动 并发瓶颈 模型行为异常 跨区域访问不稳定 数据链路风险不透明 影响的不是个别员工，而是业务节点本身。 所以企业在问"最佳客户支持"时，真正的意思是： "我用AI做业务，能不能放心托付给这家平台?" AWS在全球范围内的定位就是："AI是 ...

京东云JoyBuilder平台升级 - 京东云JoyBuilder模型开发平台迎来全新升级，成功支撑业界顶尖模型GR00T N1.5的千卡训练 [1][3] - 该平台成为行业首家支持具身智能千卡级LeRobot开源训练框架的AI开发平台 [1][3] - 平台训练效率较开源社区版本提升3.5倍 [1][3] 训练效率与性能突破 - 通过软硬件深度调优和算法突破，大幅提升模型训练效率与稳定性 [1][3] - 针对1亿以上数据量的千卡训练，时间从15小时缩短至22分钟 [1][3] - 此举加速了具身智能技术迈向规模化落地 [1][3] 全栈优化技术细节 - 在具身数据链路优化方面，重构数据预处理与加载流程，实现CPU数据处理与GPU计算异步执行，减少等待时间 [1][3] - 自研高性能并行文件系统云海JPFS，通过分布式元数据管理与智能预取支持高并发访问 [1] - 在1024卡集群上，读取带宽超过400GB/s，保障数据持续高速供给 [1] 模型计算与基础设施优化 - 在具身模型计算优化方面，针对主流开源VLA模型，从Attention层、Token裁剪和训练后量化等多方位进行极致优化 [2][4] - 通过搭建3.2T RDMA后端网络，并应用多轨道优化、拓扑感知调度与智能震荡抑制，保障千卡间集合通信的高吞吐与低延迟 [2][4] - 基础设施支持单点故障快速恢复，保障长周期训练稳定运行 [2][4] 平台综合能力与行业地位 - 基于云原生的AI数据湖优化了数据调度与流水线，提升端到端处理效率 [2][4] - 平台支持业界当前最主流的LeRobot训练数据最新协议 [2][4] - 基于全链路数据处理、模型计算效率和AI基础设施的全面优化，巩固了其行业领先地位 [2][4]

**行业与公司** * 行业：中国互联网行业，涵盖云计算与数据中心、游戏、出行、电子商务、本地服务、广告、垂直领域（如教育、音乐、房地产）等多个子板块 [1] * 涉及公司：阿里巴巴、腾讯、美团、拼多多、京东、网易、快手、百度、滴滴、满帮集团、GDS Holdings、万国数据、携程、小米、贝壳、好未来、新东方等众多中国互联网上市公司 [1][8][46][47] **核心观点与论据** * **子板块偏好调整**：将云计算与数据中心子板块提升至首选（从第3位升至第1位），游戏板块（从第1位降至第2位）和出行板块（从第2位降至第3位）紧随其后 [1] * **论据**：基于对AI训练/推理需求、超大规模企业的多芯片策略以及数据中心订单量前景向好、资本支出扩张和资本回收的预期，预计AI增长势头将持续 [1] * **论据**：在宏观疲软的背景下，游戏和出行板块因其防御性/有利的竞争格局和定价能力而受到青睐，而电子商务和非电商广告子板块可能面临压力 [1] * **投资者焦点与关键股票观点**： * **后续策略**：中国互联网板块年内因AI和估值倍数驱动表现优异（中位数2026年预期市盈率为18倍），但盈利增长（中位数利润展望为十位数中段）滞后，预计未来的股价表现将取决于盈利交付/增长、叙事变化（如AI模型/芯片/基础设施估值、全球化资产估值、股东回报）或对字节跳动扩张竞争的反应 [1][9] * **关键股票观点**： * **大型股**：阿里巴巴（明年低基数下的盈利复苏 + AI全栈能力，今年即时零售的亏损缓冲将为明年加大AI To-C投资留出空间，同时实现集团利润增长）和腾讯（稳定的盈利增长 + 关键的AI应用代表）[9] * **大型/中小型股**：GDS Holdings & 万国数据（基于强劲的订单量、资本支出和AI计算需求）、网易（防御性游戏、全球化）、滴滴（国内利润率提升潜力、机器人出租车/拉美业务价值）、满帮集团（佣金率上升空间 + 更高的股东回报潜力）和快手（新的关键观点，基于Kling AI模型的突破/上行空间）[9] * **AI助手的新时代及其潜在影响**： * **核心事件**：字节跳动豆包团队于12月1日发布了与中兴努比亚合作的豆包手机助手技术预览版，这是一个集成在操作系统层面的AI助手 [9] * **潜在影响**：OS级AI助手更无缝的能力（允许GUI代理在后台完成任务，具备深度思考功能）可能使用户更接近语音命令/全能助手时代，可能对现有应用流量/广告构成威胁 [1][9] * **挑战与顾虑**： * 互联网巨头/垂直领域（如旅游）为保护其人工用户点击/流量可能做出的反应，以及主导应用是否会通过现有用户条款/新的用户保护措施（如微信的现有用户协议）在安全/基础上进行防御/保护 [9] * 用户隐私/个人数据安全顾虑，因为助手将7x24小时学习并监控屏幕上的一切，尽管在关键步骤会征求用户批准/决定 [9] * 据报道，豆包AI手机助手近期因应用提供商的安全设置已无法访问微信和阿里巴巴应用 [9] * 长期来看，如果由代理/机器人而非人类越来越多地负责日常应用使用并过滤广告，可能对广告市场造成潜在颠覆 [10] * **总体判断**：全能AI助手时代仍处于起步阶段，移动互联网和AI价值链的竞争可能在中期持续存在于智能手机公司（自研OS原生AI代理）、互联网平台（例如，限制外部代理使用并推广自研代理以构建更封闭的生态系统）和第三方大语言模型/代理之间 [10] * **字节跳动竞争**：需持续关注字节跳动利用AI/代理功能在社交/音乐/交易/即时通讯等垂直领域（其应用近期在iOS国内免费应用下载榜占据前5名中的4席）的持续扩张/竞争威胁 [1][10][53] * **食品外卖/即时零售竞争前景及对交易平台股的影响**： * **竞争格局展望**：预计市场份额最终将稳定在美团:阿里巴巴:京东为5:4:1的格局，基本假设是美团在中国本地服务业务中继续保持领导地位，但会出现一个更大的外卖市场第二竞争者，这将导致美团长期每单息税前利润降至0.7元人民币（此前为0.8元）[10] * **行业亏损**：当前行业亏损处于非理性高水平（预计2025年第三季度/第四季度行业亏损分别为-700亿/-500亿元人民币），而价格竞争开始前的行业年度利润池为350亿元人民币一年 [10] * **对电商核心业务影响**： * 包裹量增长放缓（10月同比增长+8%，7-9月为+12%-15%），线上零售额增长放缓（10月同比增长+4.9%，7-9月为+7-8%），受家电销售同比下降-15%拖累 [10] * 预计京东零售第四季度收入将负增长-1%，因电子产品及家电高基数效应；预计阿里巴巴客户管理收入增长在12月季度将放缓至同比增长6%（9月季度为10%），因软件服务费提升（占支付GMV的60个基点）的全年影响消退、即时零售迄今带来的提振有限以及大额商品以旧换新计划的高基数效应 [10] * **战略调整建议**：有投资者认为，考虑到1）阿里巴巴在即时零售领域已成功实现缩小与第一规模差距的目标，并将第三名玩家规模控制在更小范围；2）抖音在电商领域持续获得市场份额（据报道2025年前10个月GMV增长30%，本季度GMV规模将超过拼多多成为第二），阿里巴巴应将更多用户补贴/销售与营销预算用于其核心传统电商平台（提升用户体验和价格竞争力）；3）阿里巴巴在国内和国际上还有其他战略上更重要的AI投资/To-C AI计划 [10][11] * **字节跳动影响**：字节跳动在AI、电商GMV和到店业务份额获取方面的重大进展（始终贯穿于阿里巴巴、美团和京东的外卖竞争之中），可能促使电商和本地服务玩家在未来12个月内进行战略调整，以更好地捍卫其核心市场地位 [1][11] * **全球化主题与竞争**： * **主要参与者与区域**：多家公司正在探索国际外卖/电商机会，并预计将加大至2026财年的投资规模，包括滴滴（巴西外卖）、美团（巴西和中东外卖）、京东（欧洲电商）和拼多多（全球范围的Temu）[11] * **拉美外卖市场竞争加剧**：中国玩家之间的竞争主要在拉美外卖市场升级 [1][11] * **公司具体观点**： * **滴滴**：预计国际业务调整后息税前利润亏损将在第四季度/2026财年扩大，受99Food在巴西持续扩张和竞争加剧驱动；巴西外卖市场代表了一个快速增长的机会（按总交易额规模全球前五，增长健康且盈利）；其国际业务价值仍被市场低估 [11] * **美团**：KeeTa于2025年10月在香港实现盈利（自2023年5月推出后29个月），中东（卡塔尔/科威特/阿联酋）预计将遵循类似路径；公司认为巴西将是KeeTa进入的良好市场，可借鉴美团外卖在中国大陆市场的经验/成功 [11] * **京东**：公司向国际市场（通过其在欧洲的JoyBuy平台）扩张提供了重估故事/叙事，有望成为全球零售业务；其坚实的京东零售绝对利润（高盛估计：2026财年67亿美元 vs 最新市值480亿美元）提供了具有显著上行空间的吸引力估值 [11] * **拼多多**：当前市值（对应11倍2026年预期市盈率）暗示对Temu的估值有限，随着对Temu商业模式地缘政治影响的担忧因其在每个本地市场产品/安全合规性增加以及持续向半托管/本地对本地模式转变而逐渐缓解，预计存在进一步估值重估潜力 [11] **其他重要但可能被忽略的内容** * **云计算板块具体表现**： * 中国云厂商第三季度收入增长健康：阿里云/腾讯云/百度云/金山云分别同比增长34%/高个位数百分比（高盛估计）/21%/31%，主要由AI需求驱动 [59] * 阿里云AI收入连续第九个季度实现三位数增长，占外部云收入贡献的20% [59] * 百度云订阅基础收入（包括GPU和昆仑芯片赋能）本季度增长超过一倍 [59] * 金山云AI相关收入增长强劲，受训练和推理需求（如模型API服务、集成多个开源大语言模型的在线模型服务）以及小米和金山生态系统需求驱动 [59] * **数据中心板块关键主题与展望**： * **强劲订单量与供应瓶颈缓解**：GDS和万国数据预计2026年订单量将高于或不低于各自2025年约300兆瓦的订单量；这暗示两家公司可能占据2026年中国数据中心增量需求约20%的份额；强劲需求前景由超大规模企业资本支出增加（仍仅为美国超大规模企业的一小部分）、国内芯片量产改善芯片供应确定性以及AI推理驱动的代币消耗上升所推动 [59][60] * **更高的资本支出与有利的投资回报率**：预计2026年资本支出将增加以提升服务能力；项目投资回报率因稳定的项目级定价、稳定或下降的单位资本支出（与美国市场相反）以及客户入驻速度加快而有利可图 [59][60] * **有利的融资环境**：除了不断增长的经营现金流外，对境内REITs作为以高于股价隐含交易倍数的EV/EBITDA倍数回收已投资资本的渠道的积极发展充满信心 [60] * **公司具体指引**： * **GDS**：管理层将2026年视为GDS战略转向增长导向的拐点年；C-REIT平台仍是GDS资本回收战略的核心 [60] * **万国数据**：管理层对维持批发订单势头（过去12个月331兆瓦）持乐观态度；预计未来12个月将交付400+兆瓦容量（vs 306兆瓦容量交付指引）；重申10年总容量10吉瓦的计划 [60][69] * **游戏板块亮点**： * 相对健康的板块，与宏观关联度较低，创新的游戏玩法和内容更新（均受益于AI）有望提升每付费用户平均收入 [61] * 个人电脑/主机游戏在中国和全球市场均有所提升，手游正见证常青树/旗舰游戏的复兴 [61] * 小游戏是亮点，腾讯已连续三年实现>20%的同比增长；据报道腾讯与苹果就小程序内游戏交易或数字商品和服务购买的分成谈判，可能达成苹果对微信内购买抽取15%佣金的协议 [61] * 海外扩张加速，更多游戏瞄准全球发布；AI在游戏开发中的应用日益增加；监管保持支持态度 [61] * **出行与物流板块要点**： * **满帮集团**：尽管第三季度净利受贷款应收款拨备增加、信贷利率下降及一次性预扣税影响，但通往更高卡车司机佣金率的路径依然完好；其稳健的利润前景（调整后营业利润在2025-27年估计期间同比增长+27%）和更清晰的商业模式（近期对满运宝和信贷解决方案进行调整后）将继续推动估值倍数扩张空间 [61] * **滴滴**：预计其国内盈利能力改善（总交易额利润率仍有很大提升空间）和不断增长的国际出行+外卖业务将推动滴滴成为全球出行平台；对其领先的技术栈在机器人出租车车队发展（下月首批L4机器人出租车部署，2026年上半年车队规模扩大）中处于顶级梯队保持信心 [62] * **电子商务板块竞争态势**： * 电商竞争依然激烈，货架式电商平台通过货架式商城产品进一步获取市场份额，新兴平台包括微信小程序商店和即时零售继续抢占增量市场增长份额 [62] * 阿里巴巴的货币化率有所提升（例如软件服务费和全站推广），但增长将从2025年9月开始消退；拼多多自2024年8月以来实施了一系列商家支持措施（例如降低软件服务费、商家保证金、1000亿元人民币支持计划等），其对国内利润的影响应在2025年8月/9月一周年后逐渐减弱 [62] * **主要公司市值与目标价参考**（截至2025年12月3日或4日）： * 腾讯：市值约7680.61亿美元，目标价770.00港元 [47][70] * 阿里巴巴：市值约3867.22亿美元，目标价197.00美元 [47][70] * 拼多多：市值约1776.52亿美元，目标价147.00美元 [47][70] * 美团：市值约772.91亿美元，目标价120.00港元 [47][70] * 京东：市值约476.44亿美元，目标价43.00美元 [47][70] * 网易：市值约903.35亿美元，目标价160.00美元 [47][70] * 快手：市值约377.50亿美元，目标价83.00港元 [47][70] * 百度：市值约417.06亿美元，目标价155.00美元 [47][70] * 滴滴：市值约275.24亿美元，目标价7.50美元 [47][70] * 满帮集团：市值约121.35亿美元，目标价13.90美元 [47][70] * GDS Holdings：市值约75.95亿美元，目标价43.00美元 [47][70] * 万国数据：市值约23.51亿美元，目标价14.00美元 [47][70]

行业与公司 * 该纪要为韦德布什证券公司关于颠覆性技术行业的研究报告，核心主题是2026年及以后的科技与人工智能革命展望[1] * 报告广泛涉及科技行业，并重点分析了人工智能生态系统的多个子行业，包括半导体/硬件、超大规模云服务商、软件、消费互联网、网络安全、自动驾驶/机器人/能源等[15][24][30][39][50][57] * 报告更新了“IVES AI 30”股票列表，新增了CoreWeave (CRWV)、Iren Limited (IREN)和Shopify (SHOP)，移除了SoundHound (SOUN)、ServiceNow (NOW)和Salesforce (CRM)[3][6][7][8][9][10][11] 核心观点与论据 **宏观展望与市场观点** * 2026年将是科技股的又一个强劲年份，人工智能革命处于核心地位，预计科技股将再上涨20%[1] * 人工智能泡沫论被夸大，当前并非泡沫，理由包括：消费者人工智能革命尚未开始、自动驾驶刚刚起步、机器人技术仍在实验室、美国只有不到5%的企业真正走上了人工智能战略道路、全球人工智能革命刚刚开始[2] * 人工智能革命正处于第三年，将是一个为期10年的建设周期[3] * 科技资本支出的超级周期正在推动第四次工业革命，未来几年将驱动数万亿美元的支出[2] * 美中紧张局势缓和为2026年提供了积极背景，两国领导人互动频繁，贸易框架已就位，降低了黑天鹅事件风险[14] **人工智能基础设施与资本支出** * 2026年大型科技公司的资本支出预计在5500亿至6000亿美元之间[1] * 人工智能基础设施仍是首要任务，供应/产能限制可能持续12至18个月[12] * 联邦政府计划投资高达920亿美元用于数据中心项目和新能源计划，以支持美国的人工智能计划[12] * 到2030年，数据中心电力市场预计将达到500亿美元，复合年增长率为8%，预计将增加120吉瓦的额外电力需求，其中60吉瓦来自数据中心[12] * 每在英伟达GPU芯片上花费1美元，就会在科技行业产生8-10美元的乘数效应[16] **子行业分析与关键公司观点** * **半导体/硬件**：全球半导体市场预计到2040年将达到1.7万亿至2.4万亿美元[15] 英伟达是人工智能革命的中心，其GPU是新的“石油和黄金”[16] 超大规模云服务商计划投入3250亿美元资本支出用于人工智能项目[16] 人工智能工作负载数量预计到2027年将以25%至35%的速度增长[16] 博通2026年人工智能收入预计将超过2025年50%-60%的增长率，其积压订单超过1000亿美元[22] * **超大规模云服务商**：超过20%的云服务现已包含某种形式的人工智能[24] 微软在人工智能领域处于领先地位，其次是亚马逊、Meta和谷歌[25] 微软计划增加人工智能资本支出，2026财年第二季度资本支出将环比增长，2026财年资本支出增长将高于2025财年[26] * **软件**：全球人工智能市场预计到2027年将达到4070亿美元，到2030年将达到1.81万亿美元，复合年增长率为36%[30] 世界每天产生约400太字节的数据，其中90%是在过去2年多产生的[30] 到2028年，将有10亿个应用由生成式人工智能构建[30] 约20%的总体IT预算现在受到人工智能影响/关注[31] 根据IBM数据，2025年60%的企业将在组织内真正大规模实施人工智能，而2024年这一比例仅为1%[31] * **消费互联网**：Meta AI的月活跃用户数接近10亿[40] 亚马逊Alexa+已拥有超过10万用户[40] 截至2025年4月，人工智能概览每月覆盖全球超过15亿用户，货币化率与传统搜索查询大致相同[41] 估计未来几年全球约25%的人口将通过苹果设备访问人工智能[44] * **网络安全**：网络犯罪成本预计将从2025年的10.5万亿美元增至2027年的23万亿美元[50] 约50%的数据存储在云端[50] 90%的成功网络攻击导致敏感数据在不到1分钟内泄露[50] 2025年，87%的安全专业人员报告了某种形式的人工智能驱动的网络攻击[51] 全球平均数据泄露成本约为190万美元[51] * **自动驾驶/机器人/能源**：全球自动驾驶汽车市场规模预计到2033年将达到3.22万亿美元，复合年增长率为36%[57] 约50%的自动驾驶汽车在亚太地区制造和部署，北美收入约占该市场总收入的37%[57] 到2030年，部分自动驾驶汽车预计将占新车销量的10%[57] 全球人形机器人市场预计到2035年将达到380亿美元，比之前的预期高出约6倍[58] 到2030年，必要的计算能力预计将增长10倍[61] GE Vernova到2025财年末有约70吉瓦的合同燃气电力承诺[62] 其他重要内容 * 报告包含大量具体的公司财务预测和估值数据，例如收入、增长率、利润率、市盈率、企业价值倍数等，涉及“IVES AI 30”列表中的众多公司[64] * 报告末尾包含了详细的分析师认证、评级分布、利益冲突披露和法律免责声明[4][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77][78][79][80] * 报告列出了韦德布什证券公司的研究团队、管理层和全球办公室的联系信息[82][83]

Nvidia holds equity stakes in a number of public companies.When companies generate excess profit, it's typical for them to allocate capital to initiatives in sales and marketing, product development, or additional hiring. From time to time, however, businesses will make investments in other companies -- acquiring an equity stake in the process.According to Nvidia's (NVDA 0.53%) most recent 13F filing, the chip powerhouse holds shares in the following public companies: Applied Digital, Arm Holdings, Nebius G ...

2025年“科技七巨头”表现总结 - “科技七巨头”（苹果、亚马逊、Alphabet、Meta Platforms、微软、英伟达、特斯拉）在2025年截至12月3日整体表现稳健，累计上涨25% [2] - Alphabet在2025年表现领先，是“科技七巨头”中表现最佳的股票 [2] - 截至12月3日，各公司年初至今具体表现为：Alphabet上涨67.4%，英伟达上涨35.2%，微软上涨17.1%，苹果上涨14.8%，Meta Platforms上涨10.8%，亚马逊上涨6.9%，特斯拉上涨6.3% [3] 亚马逊2026年展望与潜力 - 尽管亚马逊是2026年有望领涨“科技七巨头”的潜力股，但其近年来表现落后，过去五年股价涨幅低于50% [3][4] - 公司近年来在幕后进行了大量改进，以提升其电子商务和云计算业务的运营效率 [4] - 亚马逊通过建立全球最大的履约和物流网络来主导电商市场，并持续利用机器人和人工智能来推进这一使命并创造巨大的运营效率 [5] 亚马逊在机器人及人工智能领域的优势 - 亚马逊在机器人领域的领导地位被严重低估，目前在其履约中心部署了超过100万台机器人 [6] - 部分机器人具备先进功能，例如名为Vulcan的机器人拥有触觉，能处理更多类型的物品；另有机器人能在发货前检测损坏产品以节省退货成本，以及能够自我修复的机器人 [6] - 这些机器人现由其DeepFleet AI模型协调，以实现最高效的运作 [7] - 人工智能还被应用于优化配送路线、确定最佳仓储位置以靠近最后一公里配送点，以及帮助司机在大型公寓楼等场所找到难以定位的投递点，从而加快配送速度并降低成本 [7][8] 亚马逊云服务（AWS）增长预期 - 亚马逊云服务（AWS）的增长预计将开始加速 [7]

公司近期股价表现与财务业绩 - 尽管公司公布了强劲的2026财年第三季度业绩并给出乐观展望，但其股价近期仍在下滑 [1] - 股价在年内仍累计上涨近47% [1] 公司业务模式与市场认知演变 - 公司是一家基于云的数据仓库和分析公司，其架构将存储与计算分离，使客户能够跨多个云计算提供商无缝存储和处理数据 [2] - 公司最初被视为潜在的人工智能输家，因市场认为AI不需要结构化数据，但随时间推移，市场认知已转变为AI在干净、有组织的数据下表现最佳 [2] 第三季度财务业绩详情 - 季度营收同比增长29%，达到12.1亿美元，超过分析师普遍预期的11.8亿美元 [5] - 产品营收同比增长29%，达到116万美元 [5] - 调整后每股收益从去年同期的0.20美元跃升至0.35美元，超过0.31美元的普遍预期 [5] 客户指标与增长动力 - 过去12个月的净收入留存率为125%，与第二季度持平，该数字超过100%表明在考虑客户流失后，现有客户的使用量仍在增长 [6] - 增长动力主要来自人工智能，其AI相关收入在本季度达到1亿美元，比原计划提前了整整一个季度 [7] - 超过1,200名客户正在使用其AI驱动的Snowflake Intelligence解决方案来构建AI代理，这是一项基于使用量的消费业务 [7] 客户拓展与重大合作 - 本季度新增了创纪录的615名新客户，其中AI产品贡献了约一半的订单 [8] - 本季度达成了四笔价值超过1亿美元的交易，其中一笔是与Anthropic达成的2亿美元合作伙伴关系，旨在将Claude驱动的AI代理带给企业客户 [8][9]