报告行业投资评级 - 看好（维持）[1] 报告核心观点 - 互联网行业短期面临高基数与竞争压力，但多条业务线整合协同与AI赋能有望成为业绩及估值驱动因素，需关注AI商业化及应用场景拓展[5][14] - AI行业需求可预见性提升，Google TPU商业化潜力获大额订单确认，Agent产业在百融云与Anthropic推动下有望加速进入工程化交付阶段[6][7][21][22][27] - 智能驾驶行业迎来关键政策突破，国内L3级自动驾驶获准入试点许可，高阶智驾商业化拐点将至，Robotaxi在技术、成本、政策驱动下蓄势待发[6][30][35] 根据相关目录分别总结 1. 互联网：豆包日均Tokens使用量突破50万亿，平台规范完善 - **大模型渗透加速**：字节跳动豆包大模型家族能力位于全球第一梯队，截至2025年12月，其日均Tokens使用量已突破**50万亿**，居中国第一、全球第三，已有超过**100家**企业在火山引擎上累计Tokens使用量超过**一万亿**[17] - **平台政策导向转变**：国家发布《互联网平台价格行为规则》，旨在规范价格竞争、保护经营者自主定价权及消费者权益，政策导向从“低价惠民”转向“保障商家利润、促进消费升级”，平台战略重点或从单纯GMV转向商户健康度与AI驱动效率提升[20] - **市场表现与资金流向**：报告期内（2025年12月15日-19日），恒生互联网科技业指数下跌**2.9%**，跑输主要指数，但港股通资金净流入互联网大厂，其中小米集团-W、美团-W、阿里巴巴-W、腾讯控股分别净流入**41.0亿港元**、**18.9亿港元**、**11.1亿港元**、**11.1亿港元**[14][52][53] 2. AI：Google TPU商业化潜力进一步确认，关注Agent产业机会 - **TPU大订单确认商业化潜力**：博通披露其**210亿美元**的ASIC订单买家为Anthropic（Q3 **100亿美元**，Q4追加**110亿美元**），涉及谷歌TPU v7机架系统，预计2026年底前交付，博通AI产品订单积压金额高达**730亿美元**，谷歌TPU阵营商业化潜力强化[21] - **Agent产业化进程加速**： - **百融云**提出硅基员工及RaaS（按结果付费）战略，其专属模型在成本与效果上具备优势，例如500通对话成本仅**0.1元**，优于字节的**1.2元**和DeepSeek的**6元**，对应人工坐席成本为**1900元**，公司定位企业级Agent开发平台，与2B基因形成差异化[22][24] - **Anthropic**发布基于Skill的模块化Agent范式并开源，采用三层架构（元数据约**100 tokens**、主体文档低于**5000 tokens**、资源无上限）提升上下文窗口效率，旨在降低复杂Agent开发门槛，推动AI应用从“实验性对话”进入“工程化交付”[26][27][29] - **市场空间广阔**：报告引用数据，2023年中国Agentic AI可触达市场规模为**739亿元**，替代率不足**1%**，若2030年替代率提升至**10%**，市场规模可达**1.8万亿元**，年复合增长率（CAGR）为**58%**[22] 3. 智能驾驶：国内L3级获准入试点许可，Robotaxi蓄势待发 - **L3级自动驾驶实现关键突破**：2025年12月15日，工信部批准长安深蓝SL03与极狐阿尔法S6两款车型的L3级准入试点许可，标志着L3自动驾驶从测试进入商业化应用关键一步，当前车型暂不面向个人消费者，仅限运营单位在限定区域使用[30] - **Robotaxi商业化加速**：在技术成熟、成本下降与政策驱动下，Robotaxi有望加速落地，报告分析了“主机厂+自动驾驶公司+出行服务商”等商业模式，认为该模式能综合各方能力，有利于加速商业化[35][37] - **国内外企业进展**： - **海外**：Waymo较为领先，已在多个城市实现无安全员全天候运营，并以**1100亿美元**估值寻求新一轮融资，特斯拉、Zoox等企业也在积极推进[41][42] - **国内**：百度Apollo（萝卜快跑）、小马智行、文远知行均已开启小规模全无人商业化运营，截至2025年10月，萝卜快跑全球覆盖**22个**城市，国内运营城市实现**100%**全无人驾驶，每周全无人订单超过**25万单**，小马智行2025年第三季度Robotaxi收入达**4770万元**[43][44] 4. 周度数据更新 - **指数表现**：报告期内（2025年12月15日-19日），恒生指数下跌**1.10%**，恒生科技指数下跌**2.82%**，在全球主要市场中涨幅靠后[46] - **AH股溢价**：恒生沪港通AH溢价指数为**121.58**，环比有所提升，报告认为AH股溢价或已触底[57] 5. 投资建议 - **互联网**：关注AI商业化及应用场景拓展，推荐阿里巴巴-W、拼多多、百度集团-SW，受益标的腾讯控股[5][58][60] - **计算机**：AI需求可预见性提升，软件侧孕育机会，重点推荐受益于央国企IT支出的浪潮数字企业，受益标的有金蝶国际、百融云、北森控股、第四范式等[60] - **汽车&自动驾驶**：国内L3级获准入试点许可，高阶智驾商业化迎来拐点，Robotaxi有望加速落地，受益标的包括整车（小鹏汽车-W、小米集团-W、特斯拉）、自动驾驶解决方案（百度集团-SW、小马智行-W、文远知行-W）及零部件（地平线机器人-W、速腾聚创、禾赛-W）[60]

行业投资评级 - 投资评级：看好（维持）[1] 核心观点 - 报告认为AI产业出现新变化，包括光纤光缆或涨价、谷歌液冷和光模块需求或提升、国内AI招标或提速[3][10] - 展望2026年，AI“虹吸效应”显著，全球AI或继续共振，看好“光、液冷、国产算力、卫星”四条核心主线[7][19] 周投资观点：AI新变化 - **火山引擎大会与豆包大模型**：2025年12月18日至19日，火山引擎冬季FORCE原动力大会召开，发布企业级AI Agent平台AgentKit和智能体工作站HiAgent，推动Agent大规模落地[4][13][14] - **豆包大模型日均Tokens使用量已突破50万亿**，居中国第一、全球第三，2025年上半年在中国大模型公有云服务中占据49.2%的份额，已有超过100家企业在火山引擎上累计Tokens使用量超过一万亿[4][15] - **谷歌AI生态完善**：2025年4月9日，谷歌发布TPUv7 Ironwood，单芯片算力达4614 TeraFlops，内存192GB，带宽7.2 Tbps，单集群可扩展至9216芯片并采用液冷方案[5][16] - **海外TPU需求旺盛**：Anthropic计划部署多达100万个谷歌TPU芯片训练Claude模型，该扩展计划价值数百亿美元，预计算力容量将于2026年达1GW级别；Meta正商讨最早于2026年从谷歌云租用芯片，投资或价值数十亿美元[5][17] - **AI拉动光纤光缆需求**：AI大模型训练与推理加速，对集群内部网络及外部数据中心互联（DCI）要求提升，带动光纤光缆用量增长，价格有望复苏[6][18] 通信数据追踪 - **5G基建**：截至2025年10月底，我国5G基站总数达475.8万站，较2024年末净增50.7万站[28][30] - **5G用户**：2025年10月，三大运营商及广电5G移动电话用户数达11.84亿户，同比增长18.99%[28][31] - **5G手机出货**：2025年9月，5G手机出货2410.6万部，占总出货量的86.3%，出货量同比增长8.02%[28][38] - **运营商云业务**：2025年上半年，移动云营收561亿元，同比增长11.3%；天翼云营收573亿元，同比增长3.8%；2025年前三季度，联通云营收529亿元[47] - **运营商ARPU值**：2025年前三季度，中国移动移动业务ARPU值为48.0元，同比略减3.0%；2025年上半年，中国电信移动业务ARPU值为46.0元，同比略减0.6%；2023年，中国联通移动业务ARPU值为44.0元，同比略减0.7%[47] 投资建议与推荐主线 - **光网络设备**：推荐光模块、光器件、CPO、光纤光缆、交换机路由器及芯片等领域标的，如中际旭创、新易盛、天孚通信、源杰科技、中天科技、亨通光电、紫光股份、中兴通讯、盛科通信等[7][19] - **计算设备**：推荐国产AI芯片、AI服务器及电源等领域标的，如中兴通讯、紫光股份、欧陆通等[20] - **AIDC机房建设**：推荐液冷温控、AIDC机房等领域标的，如英维克、光环新网、奥飞数据等[22] - **算力租赁**：列出受益标的，如有方科技、云赛智联等[23] - **云计算平台**：列出受益标的，如中国移动、中国电信、中国联通、阿里巴巴、腾讯控股等[24] - **AI应用**：推荐AI模组等领域标的，如广和通[25] - **卫星互联网&6G**：列出卫星互联网和6G领域受益标的，如海格通信、信科移动、通宇通讯等[25]

核心观点 - 庆阳市通过全方位优化营商环境 显著推动了经济高质量发展 具体表现为经济总量突破1200亿元 招商引资持续强劲 数字经济产业快速聚集 [1] 政务服务优化 - 全面升级政务服务 深化“综窗改革”推动“一窗受理” 实现企业和群众进一扇门办所有事 [2] - 通过“一把手走流程”等活动优化再造流程事项2143个 全面实行“一件事一次办” 企业群众平均提交材料从16.78份减至4.56份 平均跑动次数从6.94次减至0.5次 [2] - 甘肃政务服务网庆阳分站和“甘快办”APP涵盖8.19万个事项全部实现网上受理 并与16个城市结成“跨省通办”合作伙伴 目前跨省通办事项达173个 办理跨域业务32.25万件 [2] 法治环境与权益保护 - 建立纠纷化解“七步”闭环流程 对企业诉求一站式受理调处 全市民商事案件审限内结案率达98.86% [3] - 结合产业特色实体化运行“苹果法庭”处理果农果商纠纷 创新设立“大数据基地法庭”专业调处数据权属交易侵权等新型案件 [3] 要素资源保障与产业发展 - 创新资金土地人才等要素保障 围绕“东数西算”工程开通“人才专列”建设“人才公寓” 与多所高校合作每年培养各类数字经济人才4500人 [3] - 抢抓“东数西算”战略机遇 招引落地金山云、首都在线、燧弘、阿里、百度、龙芯中科等500多家数字经济企业 数字经济产值连续三年实现倍数级增长 [3] 经济发展成效 - 全市营商环境评价前进至全省第6 城市信用监测在全国261个地级市中排名第14 [1] - 招商引资到位资金连续三年实现百亿级增长 达到926.3亿元 [1] - 经济总量连续四年跨越4个百亿台阶 突破1200亿元 [1]

行业竞争格局演变 - AI云市场竞争焦点正从C端应用转向更具决定性的B端市场，其中阿里云和百度智能云已处于行业前列[3][22] - 2025年上半年中国一站式AI云市场规模达到259亿元，阿里云与百度智能云两家合计市场份额超过50%，市场呈现头部集中趋势[4][24] - 行业共识认为真正的AI云需要提供从底层算力基础设施、中层AI开发平台到上层模型服务与行业解决方案的全栈闭环服务[3][24] 主要厂商战略与定位 - 百度智能云在Forrester报告中获评产品能力得分第一，阿里云获评战略布局得分第一，两者均处于领导者象限[3][22] - 百度智能云定义AI云为“AI Infra + Agent Infra”，并凭借“云智一体”策略和自研闭环构建全栈能力[5][6][25] - 阿里云通过自研通义大模型，并采取“开源+平台”模式完善生态服务能力，提供系统化云服务[5][24] 竞争维度升级：从模型到Agent - 市场竞争已从单一的模型能力竞赛，升级为全栈产品体系效率的比拼[14][30] - 百度千帆大模型平台作为全球首个面向企业级生产场景的平台，已累计服务超过46万企业客户，平台Agent开发数量超过130万[12][28] - 百度智能云凭借“AI搜索”这一独特组件构建差异化优势，其标准版时延在2025年进一步降低25%，并支持多模态检索与企业级RAG[13][29] 国际趋势与行业影响 - 2025年被称作Agent落地元年，Agent正在重塑云服务市场格局，竞争焦点从算力规模与价格转向提供Agent开发与运营的全栈能力[15][31][32] - 国际云巨头（微软、谷歌、亚马逊）均战略转向提供涵盖模型、工具链、开发环境与行业组件的全栈Agent能力[16][32] - OpenAI等传统模型厂商也开始调整策略，投入100亿美元研发定制AI芯片并推出开发工具，向打造软硬一体全栈能力的方向发展[17][33] 具体应用案例与成效 - 在金融领域，百度智能云与银河证券合作的“场外交易Agent”上线后，客户从询价到下单的转化率提升了3倍，业务规模实现翻倍增长[13][29] - 在机器人行业，百度百舸平台提升了具身模型开发效率，北京人形机器人创新中心利用百度千帆平台实现了自然语言指令的精准解析与复杂任务分解[12][29]

文章核心观点 - 医药流通行业乃至更广泛的制造业和零售业，其供应链复杂度已超越人类经验处理极限，正经历从经验系统向可计算系统的历史性迁移，而人工智能（AI）是驱动这一转型的关键引擎 [11][20] - 广西柳药集团作为典型案例，通过与华为云合作，构建了由数据湖、盘古预测大模型和天筹AI求解器组成的三层智能供应链系统，实现了需求预测、运筹优化和自动决策，显著提升了运营效率并降低了成本 [4][12][19] - 供应链智能化正从企业自发升级转变为国家产业能力建设的一部分，成为未来几年最确定的结构性投资方向，而华为云凭借其数据治理、行业大模型和求解器工程能力，正在成为该领域重要的基础设施建设者 [10][11][22] 行业趋势与挑战 - **行业复杂度极高**：医药流通行业具有上万SKU、多仓协同、强时效（如两小时送达ICU）与强合规监管等特点，形成了时效性、合规性、经济性的“不可能三角”约束 [3][5][6] - **成本压力与效率瓶颈**：中国社会物流总成本占GDP比重约18%，显著高于美国的8%，产业链中段存在大量“无效流动”推高成本，行业利润空间被挤压，降本增效成为必答题 [9][6] - **政策与市场双重驱动**：未来三年，超过60%的中国大型企业将在供应链关键环节部署AI与智能调度系统；工信部相关规划已将智能调度、运筹优化列为制造业必备的数字底座能力 [10] - **全球共识形成**：到2027年，全球超过50%的大型跨国企业将采用AI等技术构建供应链控制塔，以增强实时可视化与智能决策能力 [8] 柳药集团的智能化转型实践 - **转型背景**：作为广西区域龙头医药流通企业，业务覆盖医院、药店与B2B客户，日常运营需处理来自多区域仓的数百条配送请求，面临跨仓调拨、需求波动等动态调度难题，人工排车需一小时以上 [3][4] - **核心解决方案**：与华为云合作，构建三层智能供应链系统 - **数字底座（数据湖）**：整合分散数据，实现供应链全局状态分钟级可视化，为预测与优化奠基 [13][14] - **智能预测（盘古大模型）**：基于数万SKU历史数据及多维特征进行SKU级需求预测，公开实践显示预测准确率可达89%以上 [14] - **最优求解（天筹AI求解器）**：在拣货路径、配送排车、采购补货等多约束场景下进行全局优化，自动生成最优解 [15][16][18] - **实施成效**：调拨决策时间显著压缩，仓间调拨成本与物料成本下降约20%，拣选与配送效率提升15%–18% [18] 华为云的角色与能力 - **战略定位**：从云服务商向“数据+AI”底座演进，致力于解决行业中最复杂、最难抽象的问题，成为智能供应链的基础设施建设者 [22][23] - **核心能力**： - 数据治理与安全能力达行业领先水平 - 大模型可进行行业适配 - 求解器工程能力可在千万级变量上稳定运行 [22] - **落地策略**：具备长期ToB基因，将AI能力拆解为聚焦具体行业的“小分队”，与企业共同将业务逻辑转化为可计算、可验证的系统能力 [24] - **业务规模**：已帮助超过500家企业走向全球，云基础设施服务170多个国家，覆盖全球34个Region、101个可用区 [22] 智能供应链的系统性价值 - **从成本中心到增长引擎**：供应链从后台支持走向前台驱动，成为影响经营质量的关键变量，并可复用于零售、制造、快消等多个领域 [6][19][26] - **获得自我进化能力**：当数据湖、预测模型、求解器形成闭环后，供应链能提前预判、自动优化、持续学习，形成系统级的结构竞争优势 [20] - **技术周期成熟**：2020–2030年被视为供应链AI落地的黄金十年，运筹优化与AI结合成为共识，大模型、云计算算力等技术条件、产业需求与组织能力已同时成熟 [26]

文章核心观点 - 广西柳药集团作为区域医药流通龙头，其日常运营面临医药供应链的极端复杂性，包括上万SKU、多仓协同、强时效与强合规约束，这构成了一个需要同时平衡时效性、合规性、经济性的“不可能三角”难题 [1][2][4] - 为解决这一难题，柳药集团与华为云合作，通过数据湖整合、盘古预测大模型和天筹AI求解器等技术，构建了一套可自动求解复杂问题的智能供应链系统，实现了从经验驱动到数据智能驱动的转型 [2][13][22] - 智能供应链正成为行业确定性的发展方向，其核心是让供应链成为一个可被建模、推演和求解的计算系统，以应对业务复杂度超越人力极限的挑战，并为企业带来系统级的竞争优势 [11][25][26] - 华为云凭借其在数据治理、行业大模型和AI求解器工程化方面的综合能力，正成为推动智能供应链落地的重要基础设施提供者，其策略是从解决行业最复杂的真实问题入手，构建开放可复用的AI底座 [28][32][33] 行业背景与趋势 - 医药流通行业天生极端复杂，SKU数量以万计，对时效、温控与合规要求极高，且区域需求季节性波动强，同时行业利润空间被挤压，降本增效成为必答题 [7] - 供应链的角色正在转变，从后台成本中心走向前台，成为影响企业经营质量的关键变量，而AI是驱动整个供应链系统持续运转与自我优化的关键引擎 [7] - 全球趋势显示，到2027年，超过50%的大型跨国企业将采用AI、先进分析和事件驱动架构来构建具备实时可视化与智能决策能力的供应链控制塔 [8] - 中国市场供应链升级更为紧迫，中国社会物流总成本占GDP比重约为18%，远高于美国的8%，存在大量“无效流动”导致的隐性成本 [9] - 未来三年内，超过60%的中国大型企业将在供应链关键环节部署AI、预测模型与智能调度系统，供应链调度优化是数字化投资增速最快的领域之一，且已成为国家产业能力建设的一部分 [10][11] 柳药集团的挑战与智能化实践 - 公司日常运营面临典型挑战：需同时处理来自医院、药店、B2B渠道的数百条配送请求，每条请求时效、合规要求不同；订单品规多（一个订单可能超80种），包含高价值药和易报废冷链药品；调度员过去排车需一小时以上，难以应对动态变化 [1] - 公司选择与华为云合作，核心路径是将传统供应链“翻译”为数学语言，再用AI求解，具体分为三步：1）通过数据湖整合分散数据，实现全局状态可视；2）用盘古大模型进行SKU级需求预测；3）用天筹AI求解器进行多约束全局优化 [13][15][16][17] - 盘古预测大模型基于数万SKU历史数据及多维特征进行预测，在零售与供应链行业的公开实践中，预测准确率可达89%以上 [16] - 天筹AI求解器在跨仓调拨、拣货路径优化、配送排车等场景中，能在几分钟内求解多目标、多约束的全局最优方案，例如在排车时统筹时效、成本、车载率等目标 [18][20] - 项目落地数据显示，优化使仓间调拨成本与物料成本下降约20%，拣选与配送效率提升15%–18%，并显著压缩了调拨决策时间 [21] - 公司构建的智能供应链体系形成了一个可复用的三层结构：数字底座（业务抽象、数据实时化）、智能预测（需求推演、动态库存）、最优求解（运筹优化、自动执行） [22][23] 智能供应链的技术架构与价值 - 智能供应链系统的核心能力由数据湖、预测模型、AI求解器闭环实现，使供应链具备自我进化能力，能提前预判、自动优化、持续学习 [26] - 该技术架构的本质是把复杂系统“翻译”为机器可以理解和推演的对象，让需求可预测、约束可表达、最优解可求出并自动执行 [34][36] - 其价值在于将供应链从成本中心转变为可量化、可复用、可扩展的系统能力，成为企业新的增长引擎 [36] 华为云的策略与能力 - 华为云正从云服务商向“数据+AI”底座演进，其核心能力包括：行业领先的数据治理与安全能力、可做行业适配的大模型、能在千万级变量上稳定运行的求解器工程能力 [28] - 市场定位独特，能同时满足数据治理、行业大模型、高性能求解器三项能力的企业不多 [29] - 华为云已服务超过500家企业走向全球，云基础设施覆盖全球170多个国家、34个Region、101个可用区 [29] - 其AI落地策略具有ToB基因，不抢占单一入口，而是构建开放、可复用的AI底座（“算力黑土地”），并组建聚焦具体行业的“行业小分队”，深入解决高复杂度行业的真实问题 [32][33] - 公司着眼于未来3-5年，研究大模型、大数据、大算力在工农业、科技产业等传统但关键场景的应用 [33]

涉及的公司与行业 * 公司：腾讯控股 (0700.HK, 700 HK) [1][4] * 行业：游戏（特别是射击游戏）、云计算（国际云业务）、人工智能、互联网科技 [1][2][3][5] 核心观点与论据 游戏业务：工业化体系与增长框架 * 公司的核心优势在于可重复的运行体系，而非单款热门游戏，该体系能发现或创造下一个玩法拐点，并实现工业化执行与全球化扩展 [1] * 公司通过发行商+开发商/联合开发商+投资人的“三引擎”模式，结构性提升新玩法创新在业务中的占比 [1] * 射击游戏是公司最“工业化”的类型，管理层估算2025年其市场规模为380亿美元 [2] * 射击游戏的增长由玩法范式转变驱动，形成循环：基础型PVE→战术PVP→大逃杀→搜打撤 [2][6] * 搜打撤是重要的新增长矢量，目前仅占射击游戏收入的10%左右，但潜力十足，而大逃杀游戏正走向成熟并转向更基于平台的模式 [1][2][6] * 公司认为其能比同业更快捕捉循环变化，关键在于“三引擎”体系及引擎间的“交叉授粉” [6] 人工智能：作为生产率和参与度杠杆 * 公司将AI作为结构性生产率和质量杠杆，而不仅仅是成本杠杆 [3] * 生产效率显著提升：2D资产生产成本下降50%以上，角色设计成本下降约8% [3][7] * 开发者采用率很高，95%的游戏开发者使用AI工具 [3][7] * AI赋能原型设计提高了检验速度，月度测试的demo数量增加10-20倍 [3][7] * AI正被用于提升用户参与度和留存率，例如：光子工作室群的AI团队成员“花傲天”在一周内通过84亿次互动获得269万日活跃用户，《英雄联盟》AI教练将新用户留存率提高了10%以上并增强了付费意愿 [7] * 公司认为AI有可能提高质量标准，并可能有利于规模化工作室 [8] 全球发行：可扩展的本地化能力 * 全球发行正在成为可扩展的能力栈，关键要素是基础设施+本地化+执行速度 [3][9] * 具体实例包括：在中东通过设立本地服务器和阿拉伯语本地化解决入门问题；在印度将游戏容量从700MB压缩到25MB以消除带宽/设备制约；《绝地求生》手游在签约5个月内上线，得益于密集执行；进行文化适配，如斋月“黄金月”活动、采用从右向左的用户界面等 [5][11] * 公司正在打造一个可在多个市场重复使用的发行、运营和本地化平台 [9] 国际云业务：选择性楔形扩张策略 * 国际云业务采用选择性楔形策略，务实且由投资回报率驱动 [2][5] * 市场推广逻辑是赢得标志性大客户（如GoTo）以树立信誉，从而降低中小企业获客成本并加快其增速 [2][5][12] * 地理上优先考虑泰国和印尼，并投资本地基础设施（如在泰国增设第三个数据中心）以增强可靠性 [2][5][12] * 差异化在于垂直PaaS定位，特别是媒体和金融科技解决方案，并指出部分西方竞争对手已退出某些媒体服务，留下了市场空白 [2][12] * 公司向云业务出口自研AI工具（如CodeBody），得到80%的工程师采用，30%的新代码由AI生成 [5] 海外游戏策略与整体主题 * 海外市场探讨要点：新兴市场仍被低估（如中国台湾2025年游戏支出可能达100亿美元）；手游优先趋势未得到充分重视；中国大陆工作室在生产率和服务专业能力方面领先，海外工作室在真实性和核心设计创意方面领先 [10] * 公司采用“两全其美”模式：利用国内在实时运营和数据驱动优化方面的优势支持海外工作室，同时保持工作室层面的真实性和多样性 [10] * 报告赋予公司的主题是“具有多年盈利可持续增长潜力的公司”，认为公司正利用AI和全球化提高内容吞吐量和命中率，其框架性意图是增效再投资（员工人数/基础设施/内容质量），而非实现短期利润率 [2] * 公司运营形成一种复合循环：更好的工具→更快的迭代→更出色的游戏/服务→更多的数据/更大的规模→更好的工具和分销，从而支持盈利的持久增长潜力 [2] 其他重要内容 投资评级与估值 * 摩根大通给予腾讯控股“增持”评级，目标价750港元，目标价截至日期为2026年6月30日 [4][13][14] * 目标价基于21倍的2026年预期市盈率，处于一线互联网股当前市场一致预期估值区间的高端，原因是腾讯运营稳健且有望受益于生成式AI [14] * 报告认为当前股价的上行空间主要依赖于盈利的复合增长，叙事发生变化的可能原因包括生成式AI应用的普及和变现、电商业务起飞、金融科技业务加速等 [13] 风险提示 * 下行风险包括：游戏市场监管进一步收紧、宏观经济持续放缓、无法持续推出成功的手游、移动广告收入增速低于预期、视频内容支出、由于竞争加剧导致对新业务（如云和互联网金融）的投资高于预期并导致利润率承压 [15] * 上行风险包括：腾讯在国内推出新游戏并变现、宏观环境向好支持广告业务增长、云及企业服务等业务获得政策支持 [15]

文章核心观点 - 谷歌云与网络安全公司Palo Alto Networks签署了一份价值近100亿美元的多年期合同，这是谷歌云迄今最大的安全服务交易，双方将重点围绕人工智能驱动的安全服务展开联合开发 [1] - 此次合作旨在应对由生成式AI工具驱动的网络攻击所催生的巨大安全需求，不仅强化了谷歌云在AI重塑的云计算竞争中的优势，也为Palo Alto Networks在快速扩张的AI安全市场提供了关键支持 [1] 合作细节与资金用途 - 合同价值接近100亿美元，将分阶段执行 [2] - 部分资金将用于将Palo Alto Networks现有服务迁移至谷歌云平台，而大部分将投入于开发基于人工智能的新型安全服务 [2] - 谷歌云高管指出，AI催生了对安全服务的巨大需求，并将当前网络安全形势比作云计算兴起初期，出现了前所未有的新安全威胁 [2] AI重塑网络安全格局 - 网络攻击正日益频繁地利用生成式AI工具，而安全服务提供商也利用AI技术强化防御 [2] - 网络安全领域的AI应用仍处于发展初期，但正对企业日益增长的AI安全需求做出响应 [2] - 为应对需求，谷歌正以320亿美元收购安全公司Wiz（交易待监管批准），而Palo Alto Networks已于10月推出AI驱动的安全服务，并计划以33.5亿美元收购软件公司Chronosphere [2] 战略合作历史与竞争优势 - 两家公司自2018年起已建立战略合作关系 [3] - Palo Alto Networks首席执行官Nikesh Arora曾任谷歌高管，直至2014年担任首席业务官 [3] - 此次合作突显了谷歌云在AI驱动的竞争格局中，相比亚马逊和微软等其他超大规模云服务商所具有的差异化优势，标志着谷歌云在企业级AI安全服务市场实现了一次重要突破 [3]

文章核心观点 - 2025年人工智能热潮持续但市场担忧加剧，焦点从是否存在泡沫转向技术颠覆性影响 [1] - 2026年核心议题是人工智能技术的价值兑现，即巨额资本投入能否产生可观的投资回报率 [1][9] - 科技行业格局未变，高估值与增长机遇并存，股价进一步上涨需企业业绩远超市场预期 [7][16] 新型云服务商的焦虑与风险 - 专为AI提供定制化云服务的新型云服务商成为衡量AI泡沫风险的风向标 [2][10] - 开放人工智能长期未盈利，引发市场对其履行巨额支出承诺能力的质疑，例如与甲骨文签订的五年价值3000亿美元云计算协议 [2][10] - 受开放人工智能风险敞口拖累，甲骨文股价自9月峰值至周四收盘跌幅超45%，周五早盘因TikTok收购消息上涨约6% [2][10] - 甲骨文面临数据中心租赁成本高、项目延期、融资质疑及债务攀升等问题，信用风险指标飙升至金融危机以来最高水平 [2][10] - 其他新型云服务商股价也大幅回调：CoreWeave自6月峰值后市值缩水约三分之二，Nebius集团自10月高点至周四收盘跌幅超42% [3][11] 被低估的“传统科技”与硬件赛道 - 投资者循AI领域数千亿资本开支发掘新赛道，2025年标普500涨幅榜前列多为硬件公司 [4][12] - 存储芯片企业闪迪位居年度涨幅榜首，硬盘制造商西部数据、希捷科技紧随其后，内存芯片厂商美光科技位列第五 [4][12] - 随着资本开支持续扩大，该趋势有望在2026年延续，投资者开始关注围绕AI基础设施形成的完整生态系统 [4][12] 软件板块的低迷困境 - 2025年软件股估值具备吸引力但未能吸引投资者，软件即服务企业股价尤其受重创 [4][12] - 板块走弱主因是市场担忧AI工具如ChatGPT、谷歌Gemini将颠覆传统软件，蚕食其市场需求与定价能力 [4][12] - 人工智能对部分软件企业构成“关乎生存的竞争威胁”，AI聊天机器人与智能代理的主导权之争成为核心战场 [5][13] - 赛富时、奥多比、销售力量等企业位列科技板块跌幅榜前列，摩根士丹利SaaS指数下跌10%，而涵盖微软等AI受益股的更广泛软件指数同期上涨约6% [5][13] - 部分华尔街人士认为当前下跌过度，KeyBanc分析师指出SaaS企业当前估值较基本面应有水平存在30%至40%的折价 [5][14] 高估值科技巨头的强劲表现 - 2024年热门高估值股在2025年并未滞涨，帕兰提尔技术公司预期市盈率超200倍，股价仍跻身标普500涨幅榜第八，累计上涨近150% [6][15] - 尽管华尔街对帕兰提尔高估值持怀疑态度，但分析师平均预计其2026年营收将激增43%，2027年增速达39% [6][15] - 特斯拉在“美股七巨头”中估值领先，预期市盈率超200倍，尽管面临电动汽车销量放缓等压力，股价仍创历史新高 [6][15] - 投资者看好其自动驾驶与机器人领域蓝图，预计公司2026年营收增长13%，2027年增速提升至19% [7][16]

监管政策动向 - 美国联邦监管机构已指示美国最大的电力市场之一PJM制定新规则 [1][2] - 新规则旨在允许大型电力用户直接从发电厂获取电力 [1][2] 对行业的影响 - 此项监管举措可能加快人工智能数据中心接入电网的进程 [1][2] - 此前曾发生一起涉及亚马逊旗下AWS与宾夕法尼亚州一座核电站的争议 [1][2]