事件概述 - 在被誉为计算机程序设计领域“奥林匹克”的国际大学生程序设计竞赛中，OpenAI的GPT-5与Google DeepMind的Gemini 2.5 DeepThink首次作为参赛模型亮相，并取得了超越顶尖人类队伍的成绩 [1] 参赛模型表现 - **GPT-5**：在5小时内解出全部12道赛题，获得满分，相当于“金牌”水准，其解题过程中有11道题一次提交通过，最难的一题在第9次提交时解出 [1][3][4] - **Gemini 2.5 DeepThink**：在677分钟内解出12题中的10题，达到金牌级别，此成绩在人类排名中相当于全球第二，该模型在比赛前半小时内就解决了没有任何大学队伍解出的问题C [1][4] 赛事背景与意义 - ICPC是全球最顶尖的大学生编程赛事，汇聚全球高校算法天才，2024年总决赛有来自103个国家、139所高校的战队参赛，题目涉及图论、数论、动态规划等前沿算法，对编码速度、数学功底与团队合作均有极高要求 [2] - 此次AI在ICPC中的表现具有标志性意义，因为ICPC题目新颖，几乎不可能出现在训练语料中，且要求现场综合运用数学建模、推理和代码实现，这证明了模型已具备临场推理、抽象建模和创造性解题的能力，超越了单纯依赖记忆或算力的质疑 [8] 技术细节与突破 - GPT-5参赛时未针对ICPC做特别训练，也无额外工具，直接通过官方判题系统提交答案，其满分成绩在ICPC历史上极为罕见 [3] - Gemini 2.5 DeepThink在解决无人答出的问题C时，展示出原创性算法思维，其解题思路并非标准做法，而是模型自行推演出的路径，被Google强调为一次“创造性突破” [7][9] - Gemini 2.5 DeepThink解决复杂网络优化问题的具体思路包括：为水库设定优先级值、通过动态规划找最优配置、应用极小化极大定理转化问题、并在凸优化空间中使用嵌套三分搜索快速收敛 [9] 行业影响与定位 - 此次事件表明，AI已从在标准化考试中取得高分，发展到能在现场算法竞赛中击败人类冠军，被行业人士视为见证了“人机智力平权”的时刻 [8] - AI不再仅仅是“会写代码的助手”，而是真正具备了与人类智力正面对抗的实力，这为其未来扩展到解决更复杂的现实问题奠定了基础 [8]

行业投资评级 - 强于大市（维持）[1] 核心观点 - Alphabet 2025年第二季度营收964.28亿美元，同比增长13.79%，高于市场预期的940亿美元；Non-GAAP净利润281.96亿美元，同比增长19.38%[2][7] - AI推动所有业务发展，带来强劲动能，谷歌CEO表示AI正在积极推动所有业务发展[7] - 谷歌服务业务收入825.43亿美元（占比85.6%），同比增长11.65%；谷歌云业务收入136.24亿美元，同比增长31.67%[4][9] - 公司上半年毛利率59.61%（同比+1.49pct），净利率33.61%（同比+5pct）[4][11] - 资本支出上调至850亿美元（原计划750亿美元），预计2026年进一步增加投入[4][24] 二季度业绩表现 - 营收964.28亿美元（同比+13.79%），Non-GAAP净利润281.96亿美元（同比+19.38%）[2][7] - 谷歌服务业务收入825.43亿美元（同比+11.65%），占比85.6%；谷歌云业务收入136.24亿美元（同比+31.67%），占比14.13%[4][9] - 广告收入713.40亿美元（同比+10.41%），订阅服务等其他收入112.03亿美元（同比+20.31%）[4][13] - 研发费用率14%（同比持平），销售费用率7%（整体下降趋势）[11] 谷歌服务业务 - 广告收入713.40亿美元（同比+10.41%），其中搜索广告收入541.90亿美元（同比+11.71%），YouTube广告收入97.96亿美元（同比+13.08%），谷歌网站收入73.54亿美元（同比-1.21%）[4][15][16] - AI新功能（如"AI概览"和"AI模式"）推动商业查询增长，全球月活用户超200万[15] - YouTube广告增长受益于直接响应广告与品牌广告双重发力，连续两年维持美国流媒体观看时长榜首[16] 谷歌云业务 - 收入136.24亿美元（同比+31.67%），主要受益于基础设施服务增长[4][18] - 超过8.5万家企业基于Gemini开发，使用量同比增长35倍；Gemini 2.5 DeepThink在多项基准测试中表现优于竞品[19] - AI能力深度集成到云产品中，如Wayfair、塔吉特等企业案例显示显著提升运营效率[19][20] 投资建议 - 建议关注AI主题投资机会，包括AI算法和应用（如恒生电子、中科创达等）及AI算力（如海光信息、龙芯中科等）[4][5][25] - 国产大模型持续迭代升级将拉动AI算力在训练端及推理端需求，看好我国AI产业未来发展[25]