公司股价表现与市场叙事转变 - 公司股价表现强劲 是大型科技股中的赢家 第四季度创下328美元的新高 年初至今涨幅超过65% [1] - 自去年4月以来股价从140美元涨至314美元 涨幅约124% 这反映了华尔街对公司叙事的根本性转变 [2] - 市场观点已从将人工智能视为对公司业务的巨大威胁 转变为视其为巨大的机遇 这一转变是推动股价上涨的关键因素 [3][4][8] 人工智能业务进展 - 公司旗下AI产品Gemini增长迅猛 其月活跃用户数同比增长了7倍 [4] - 尽管基数较小 但Gemini的用户增长势头强劲 访问量同比增长300% 而竞争对手GPT的增长率为67% [5] - 在AI聊天市场份额方面 GPT仍占据主导地位 约为80-85% 但Gemini正在快速追赶 [5] - Gemini的日活跃用户平均每天进行约4次查询 而GPT为每天7.5次 但Gemini的月活用户中仅有约10%是日活用户 这一比例远低于GPT的27% [6][7] - 公司将Gemini深度整合至其默认搜索引擎中 通过提供AI概览功能来获取用户 其相关收入已非常接近搜索业务 [12][13][14] 核心搜索业务表现 - 核心搜索业务保持健康增长 付费点击量同比增长7% 同时每次点击成本也同比增长7% [9] 云计算业务表现 - 云计算业务增长强劲 收入同比增长34% 利润同比增长约85% [17] - 数据显示其云业务增长约28% 与收入增长趋势一致 [17] - 在年同比增长方面 公司云业务表现突出 而同期微软和亚马逊的云业务均出现下滑 [18] 流媒体业务表现 - 旗下YouTube是美国头号流媒体平台 占据了约13%的电视观看时间 作为对比 排名第二的Netflix占比为8% [19] - YouTube凭借其用户生成内容的平台模式持续扩大领先优势 而Netflix增长停滞 面临激烈的内容竞争与成本压力 [19][20] 其他业务与整体前景 - 公司所有主要业务部门均表现优异 市场情绪已从不确定转为对未来非常乐观的看涨 [10][20] - 公司拥有全球最大的用户基础之一 这使其能够快速推出新产品并追赶竞争对手 [14] - 自动驾驶业务Waymo被视为高风险高回报的尝试 但相对于公司整体规模而言占比很小 [21][22] - 行业对AI的关注和资本支出持续高涨 并未有停止迹象 [22] - 有观点认为 当前主要AI模型在可用性上的差异较小 竞争激烈 公司凭借其渠道优势有望胜出 [16][17]

AI行业发展阶段与历史定位 - 人工智能作为生产力革命仍处于非常早期阶段 相较于蒸汽机普及的100年、内燃机应用的30多年以及互联网发展的30年 人工智能发展至今仅约20年 若严格计算其发展期可能只有13年[7][8] - 当前AI浪潮的空前热度与全球宏观流动性环境密切相关 并非单纯由技术成熟度驱动[9] 全球资本市场与AI叙事 - 2019年至2021年 全球主要央行大规模扩表 规模达12万亿美元 经货币乘数放大后对经济体的潜在影响接近50万亿美元 相当于全球GDP在短期内增长约60%[9] - 大量流动性推动全球资本市场总市值增长 从2019年与全球GDP大致相当的89万亿美元 增长至2024年的130万亿美元 超过114万亿美元的名义GDP 巴菲特指数超过1.1倍[10] - 全球资本在2022年后集中配置美元资产 叠加ChatGPT于2022年11月出现 为资产价格上涨提供了关键叙事支撑 催生并需要AI这一宏大叙事来赋予高估值合理性[10][11] - 当前全球总市值维持在130多万亿美元水平 市场进入存量博弈阶段 各地区资本市场表现差异取决于其创造新投资叙事与想象空间的能力[13] 技术投资周期规律 - 每一轮技术投资均经历三个阶段：第一阶段投资技术本身 第二阶段投资最有想象力的应用 第三阶段投资能落地的应用[15] - 2023年投资焦点集中于大模型技术本身 2024-2025年转向最具想象力的应用 如通用Agent和具身智能 预计后续将进入探索垂直领域落地应用的阶段[15][16] - 技术变革能否催生新的千亿市值公司 关键取决于前（用户界面）、中（技术）、后（基础设施）台是否同时发生变化并引发消费者习惯迁移 否则大公司可能通过资本投入追赶上来[18][20][21] 大模型发展趋势 - 大模型发展可能遵循“云化”路径 类似硬件云和算力云 最终演变为由巨头提供的基础设施服务[18][19] - 当前大模型讨论焦点集中于谷歌Gemini、千问、豆包等大公司产品 因技术若未伴随前端UI升级和消费者习惯转变 大公司具备追赶优势[18] 机器人行业现状与挑战 - 当前机器人运动能力（如跑步、跳跃）取得显著进展 主要受益于传统汽车行业带来的硬件（电机）发展以及自动驾驶和强化学习推动的算法革命[22] - 机器人操作能力（如叠衣服）仍是行业短板 因其需要改变物体物理状态 相关领域缺乏历史数据积累[22] - 解决操作能力的关键在于获取新维度的数据 而数据采集面临核心挑战：机器人硬件尚未定型 硬件改动会导致原有采集数据失效[23] AI数据问题的解决路径 - 解决机器人数据问题的主要方法包括独立采集和合成数据/VLA 但各有局限[23] - 独立采集方案在自动驾驶领域已验证 但规模扩展慢 且受机器人硬件迭代影响大[23] - 合成数据/VLA存在局限性 仅凭视觉学习难以直接转化为实际操作能力[23] - 最核心的大规模数据采集最终需从传感器或“新设备”中获取 多样化消费级智能设备的普及及其产生的新维度数据是解决问题的关键[24][25] 峰瑞资本的投资布局与逻辑 - 投资聚焦于五条主线：AI基础设施、具身智能、AI应用、AI+新药研发、未来科技 覆盖近两年80%以上的投资公司[6] - 投资节奏遵循技术投资三阶段规律：2023年关注大模型（技术本身） 2024年重点布局具身智能（最有想象力的应用） 2024年底转向AI智能硬件（探索落地应用）[6][15][16][18] - 在具身智能市场变热前即开始集中投资 但在2024年7月判断行业过热而放缓 然而机器人热度持续上涨约一年半[18] - AI智能硬件投资初期竞争较少 但近一个季度赛道变得非常火爆[18] AI基础设施投资机会 - AI基础设施投资主要指向为AI应用而生的新型芯片[26] - 历史上 新终端设备（如PC、手机）的出现催生了新的芯片巨头（如英特尔、英伟达、高通）[26] - 大量新消费级设备的出现将催生新的芯片公司机会 新芯片需满足数据存储、通讯、算力、功耗、尺寸、成本等方面的新需求组合[26][27] 垂直领域AI Agent投资机会 - 垂直领域AI Agent的成功需具备两个基础条件：行业已有较高的数字化水平；行业服务价值能用自然语言交互形态兑现[27] - 该赛道更适合已有公司的转型（如教育、心理、金融公司） 因其已具备业务流、数据流、客户流及技术能力[27] - 新公司机会存在于全链条数字化的领域 如电商直播、编程、游戏Agent 但普遍面临缺乏数据和客户积累的挑战[27] AI智能硬件的战略意义 - 中国具备通过软科技与产业链结合 研发新产品、带动新需求、形成新物种并销往全球的能力 例如将吸尘器改造为扫地机器人 将传统汽车升级为智能车[28] - 智能硬件的普及具有多重意义：创造大量新维度数据；驱动由新需求牵引的新供给 符合中国新外贸发展需要；有助于保持合理的制造业比例并促进高效制造及芯片传感器产业发展[28] - 新一轮智能硬件的诞生是技术元件日益成熟与消费者需求成熟共同作用的产物 历史上苹果等成功硬件也非凭空出现 而是经历了iPod、MP3等前代产品的技术铺垫和用户习惯教育[29][30] 中国在AI应用阶段的超越机会 - 历史经验表明 中国在技术应用阶段存在超越机会 例如人脸识别技术从2015年落后到2018年后领跑全球 关键驱动因素是将技术应用推至极限[31] - 自动驾驶领域同样存在类似趋势 中国新能源车的普及和大规模传感器加装 正在改变技术竞争格局[31] - 当AI发展进入应用爆发阶段 中国凭借广泛的应用场景有机会实现超越[31]

行业融资与资本需求 - 超大规模科技公司为支持其人工智能雄心而进行的债务发行是当前市场的首要悬而未决问题[1][2] - 行业正从人工智能炒作阶段进入“证明给我看”阶段 公司需要证明其能产生收入和实际基础设施 这将需要大量资本[3] - 甲骨文公司已明确指出 其利润率将下降 资本要求将增加 资本支出将上升[3] 甲骨文与OpenAI的依存关系 - 甲骨文的成功将直接与OpenAI的财务状况挂钩[3] - 甲骨文对如何实现其人工智能计划并未给出非常清晰的说明 主要基于对OpenAI能力的信心[3] - 由于OpenAI是私营公司 其财务状况不透明 这为依赖它的公司（如甲骨文）的故事带来了不确定性[5][6] OpenAI的市场地位与战略 - 目前人工智能领域的领导者是OpenAI和谷歌的Gemini[3] - OpenAI正从消费者市场更坚决地转向企业市场 这是其明确的迹象[3] - 通过向大型企业销售服务来实现货币化 其企业业务潜力巨大 并可能成为其业务拓展的重要资金渠道[4] - 人工智能行业的赢家通常只有少数几家 历史周期显示 排名第一的供应商可获得60%-70%的市场份额 目前主要是OpenAI、Anthropic和谷歌等[9] OpenAI的团队与执行能力 - 尽管存在担忧 但对OpenAI组建的团队质量感到相对放心[7] - OpenAI近期聘请了Denise Dresser负责企业销售 她曾在Salesforce工作13-14年 是Benioff的得力助手 她的加入增强了市场对OpenAI执行路径的信心[7][8] - OpenAI拥有在人工智能领域获胜的关键要素：资本、用户和数据[9] 企业市场的增长潜力 - 大型企业开始为OpenAI的服务支付大量费用 这可能是2026-2027年的重要故事[9] - OpenAI尚未完全破解企业市场的密码 这意味着其在该领域有巨大的增长潜力[9] 甲骨文的估值与市场预期 - 甲骨文股票目前的交易价格约为其潜在估值的一半[10] - 如果甲骨文能达到其200亿美元盈利目标 并给予20倍市盈率（该倍数并不激进） 其估值可达4000亿美元 而目前市值仅为此预期的一半[10]

核心观点 - 分析师重申对Reddit的买入评级 目标价300美元 核心看涨逻辑在于其海量、高质量、完全由用户生成的内容数据在AI训练领域的独特价值和货币化潜力 同时公司产品与广告业务的增长动力强劲 [1][2][5] AI数据授权业务 - 公司最大的增长潜力来自向生成式AI大语言模型授权数据 其内容库包含约10亿条帖子和160亿条评论 每日新增约120万条帖子和750万条评论 这种规模的高质量人类对话数据缺乏可比替代品 赋予公司定价权 [2][3] - 公司已与OpenAI和谷歌Gemini签署数据授权协议 分析师估计每份协议总价值约为2亿美元 分三年支付 公司目前每年从AI授权费中已产生超过1亿美元收入 [3][5] - 分析师预计Reddit的数据将成为所有主要生成式AI模型的必需品 并预期在诉讼结束后将与Anthropic和Perplexity达成额外协议 授权收入有望显著超越当前水平 [4][6] 产品与增长驱动 - 公司2026年的优先事项包括减少新用户入门摩擦以加速用户增长 并预计搜索和问答功能的改进将提升用户参与度并降低流失率 [7] - Reddit Max产品有望扩大可寻址市场并提高盈利能力 效果广告作为全漏斗解决方案 有助于获取更大的广告主预算 [7] - 分析师预计公司2025财年收入将增长64% 2026财年增长近40% [7] 市场地位与广告货币化 - 与Meta的Facebook和Instagram平台相比 Reddit的收入基数仍然较小 [8] - 广告主调研凸显了Reddit利基社区和高意向受众的价值 其子社区结构能够实现精准定位且竞争较低 减少了广告浪费 广告能影响用户从认知到购买决策的考虑阶段 这一定位对广告主而言稀有且价值高 [9] 财务预测与展望 - 分析师上调了对2025年第四季度、2026财年和2027财年的业绩预测 同时调低了日活跃用户增长假设 但提高了平均每用户收入预期 [10] - 预计2025年第四季度收入为6.64亿美元 同比增长55% 毛利率为89% 营业利润增长超过200% [10] - 预计2026财年收入为29.5亿美元 调整后税息折旧及摊销前利润为12.5亿美元 [10] - 预计2027财年收入接近38亿美元 利润率持续扩大 预计国内外市场的平均每用户收入将持续增长 [11]

核心观点 - Reddit正利用其庞大的人类对话数据，满足高质量AI训练数据激增的需求，并被视为该领域的关键数据提供商[1][2] - 分析师重申买入评级，目标价300美元，认为公司在AI数据授权和广告业务方面具有显著增长潜力[1][7][10] AI数据授权业务 - Reddit最大的增长潜力来自向生成式AI大语言模型授权数据，其内容库包含约10亿帖子和160亿条评论[2] - 平台每日新增约120万帖子和750万条评论，缺乏可比的、同等规模的高质量替代数据源，这赋予了公司定价权[3] - 已与OpenAI和谷歌Gemini签署数据授权协议，估计每份协议总价值约2亿美元，分三年支付[3] - 分析师预计Reddit的数据将成为所有主要生成式AI模型的必需品，并预计将与Anthropic和Perplexity达成更多协议[4][6] - 公司完全由人类生成的内容是AI训练的关键优势，预计AI授权费年收入已超过1亿美元[5] 产品与增长驱动 - 2026年的优先事项包括减少新用户上手摩擦以加速用户增长，并改进搜索和问答功能以提升用户粘性、减少流失[7] - Reddit Max产品有望扩大可寻址市场并提高盈利能力[7] - 预计2025财年收入增长64%，2026财年增长近40%[7] 市场地位与货币化 - 与Meta的Facebook和Instagram平台相比，Reddit的收入基数仍然较小[8] - 广告主看重其利基社区和高意向受众，使其成为精准目标广告的高回报平台[9] - 子社区（subreddit）结构能够实现精准定位且竞争较低，减少了广告浪费，其广告在用户认知和购买决策之间产生影响，定位对广告主而言稀有且有价值[9] 财务预测 - 分析师上调了对2025年第四季度、2026财年和2027财年的预测，同时调低了日活跃用户增长假设，提高了平均每用户收入（ARPU）预期[10] - 预计2025年第四季度收入为6.64亿美元，同比增长55%，毛利率为89%，营业利润增长超过200%[10] - 预计2026财年收入为29.5亿美元，调整后税息折旧及摊销前利润为12.5亿美元[10] - 预计2027财年收入接近38亿美元，利润率将扩大，国内外市场的ARPU将持续增长[11]

微软CEO对AI产品进展不满 - 微软CEO萨提亚·纳德拉对该公司人工智能助手Copilot的消费者版本与Gmail和Outlook等产品的连接功能表示不满 认为这些功能“大部分情况下并不真正有效”且“不够智能” [2][3] - 纳德拉在近几个月已成为公司“最具影响力的产品经理” 更专注于AI产品 并减少了其他职责的委派 [4] - 纳德拉活跃于一个约有100名微软顶级技术人员的内部Teams频道 经常在产品未达预期时发帖 并每周与许多相同员工举行长达一小时的会议 详细询问他们的工作 [4] 微软在AI领域的战略与投入 - 纳德拉希望尽量减少干扰 专注于微软在AI领域需要做的事情 [5] - 微软认为 金融服务公司正处于AI应用的决定性阶段 成功的关键不在于实验 而在于围绕智能体AI重构核心业务流程 [6] - 微软援引其委托的IDC研究显示 那些嵌入AI智能体但仍保持人类参与的公司 其AI投资回报率大约是采用较慢者的三倍 [6] 微软提出的AI成功预测因素与案例 - 微软确定了2026年AI成功的五个预测因素：将AI计划锚定在价值创造上 培养全员AI素养 跨多个业务职能扩展创新 将负责任的AI和监管准备作为竞争优势 以及现代化数据基础以支持规模化 [7] - 微软强调了现实世界的例子 包括保险公司使用AI智能体自主解决大量客户来电 以及银行大力投资于推动日常AI使用的技能培训计划 [8]

市场格局与竞争态势 - 英伟达成为首家市值达到4万亿美元的公司 这一竞争长期在苹果和微软之间展开 英伟达的崛起令人意外 [1] - 下一个有望达到4万亿美元市值的公司是Alphabet 其当前市值为3.7万亿美元 已超过微软的3.5万亿美元 [4] - ChatGPT的崛起曾对Alphabet股价构成压力 GPT-4在2023年发布后 投资者看淡谷歌搜索 其市场份额数十年来首次跌破90% [6] 公司业务与战略转型 - Alphabet长期致力于减少对广告收入的依赖 谷歌云在近年收入占比不断提升 [8] - 公司受益于巨大的流动性和可观的自由现金流 在2024年底承诺2025年资本支出为750亿美元 后提高至910亿至930亿美元范围 [9] - 大部分资本支出用于改进现有产品 搜索整合了AI驱动结果 谷歌云提供升级的基础设施、多模态AI模型和开发者新工具 AI也有助于Waymo在自动驾驶领域创收 [10] 产品进展与市场反应 - 公司于2023年发布了Google Gemini 但初期并未在众多AI平台中脱颖而出 [7] - 2024年11月发布的Gemini 3因其改进的推理、编码和多模态理解能力获得了最多关注 部分分析师称其“优于ChatGPT” [11] - 自Gemini 3发布以来 公司股价在过去一年上涨超过60% 较4月低点上涨超过110% 其中近一半的涨幅发生在10月之后 [11] 估值与财务表现 - 尽管股价上涨 Alphabet仍是“七巨头”中第二便宜的股票 其市盈率约为30倍 仅高于市盈率为28倍的Meta Platforms [13] - 公司当前股价为296.69美元 市值为3.7万亿美元 52周价格区间为140.53美元至328.83美元 毛利率为59.18% [13] - 相对较低的估值和Gemini 3的新成功 使Alphabet看起来很可能成为下一个达到4万亿美元市值的公司 [15] 未来前景与增长动力 - 在尖端技术中 投资者青睐赢家 Gemini 3被视为“优于ChatGPT” 这为Alphabet股价进一步上涨奠定了基础 [16] - 这家AI先驱正积极将技术应用于谷歌云 Waymo的努力也可能很快开始产生成果 [16] - 随着投资者注意到其股票相对于同行被低估 公司持续受益于诸多顺风因素 未来不仅可能达到4万亿美元市值 还可能挑战苹果和英伟达的全球最大市值地位 [16][17]

文章核心观点 - 当前人工智能领域并非泡沫，而是处于一个可能持续数十年的技术超级周期中 [2][3] - 尽管存在部分“泡沫化”现象，例如部分公司滥用AI概念炒作估值或过度支出而未产生实际AI收入，但核心基础设施公司拥有真实收入和盈利增长 [4][5] - 真正的AI投资机会和货币化在于企业级应用，而非仅仅是大语言模型或聊天机器人产生的收入，目前行业仍处于非常早期的阶段 [8][9][18] AI行业现状与性质 - 行业正处于基础设施建设的早期阶段，所有已部署的AI芯片和能源都被完全消耗，不存在互联网泡沫时期的基础设施闲置问题 [7][10] - 供应链限制非常真实，存在于硅供应链的各个环节，目前是一个产能和供应侧的约束问题 [10][13] - 市场对AI芯片的需求旺盛，即使谷歌TPU等定制芯片使用量增长，也不会对英伟达构成零和博弈，预计约25%的AI芯片将是定制的，其余大部分将是像AMD和英伟达这样的商用芯片 [11][12] 投资重点与货币化路径 - 当前AI领域的真实资金正投入于数据中心等基础设施的建设 [6] - 整个AI领域的投资叙事目前依赖于OpenAI或Anthropic等公司的大语言模型能创造多少收入，但真正的AI货币化机会在于企业级市场 [8] - 企业将通过应用AI模型于金融、医疗、制造业等领域来解决具体问题，从而驱动价值数万亿美元的经济增长 [9][16] - 现有AI模型仅训练了全球约5%的数据，剩余95%的数据位于企业防火墙之后，是尚未被AI触及的专有数据 [17] 基础设施与核心公司 - 像英伟达、谷歌、微软这样的核心基础设施公司是拥有真实收入和强大现金流的实体 [5] - 超大规模云服务商和一些SaaS公司（如Salesforce、ServiceNow）正进行巨额投资，试图向智能体化转型 [18] 对聊天机器人及LLMs的评估 - 过度聚焦于ChatGPT、Gemini等聊天机器人是错误的，它们并非AI的未来 [14] - 聊天机器人或大语言模型将是众多强大AI应用场景的推动者，但其本身并非全部机会 [15] - 大语言模型目前更像是“客厅魔术”或Netflix早期邮寄DVD的阶段，而非代表AI的成熟形态 [19] - 部分市场参与者将当前阶段误认为行业已发展得很深入 [20] 关键时间点与风险 - 2026年将是重要的验证之年，市场将关注巨额资本支出究竟产生了多少收入 [8] - 潜在风险在于，如果突然出现供应过剩、利用率需求下降且应用场景未能起飞，则可能出现泡沫 [13]

市场情绪与股价表现 - Coreweave股价本周已下跌超过20% 突显市场对人工智能领域的焦虑情绪及对AI泡沫的担忧 [1] - Coreweave和Oracle的案例引发市场关注 但其仅占整个融资图景中债务市场的2%或3% 属于引发担忧的尾部案例 [5] 行业资本支出与融资结构 - 预计未来几年人工智能领域的总体资本支出需求约为7000亿至1万亿美元 [3] - 约90%的资本支出由经营现金流提供资金 仅约10%依赖债务融资 [4] - 债务融资中的大部分由Meta发行 其债券评级优于美国政府 且交易收益率低于美国国债 [4] - 整体融资结构被认为非常健康 预计到2026年资金不会成为问题 [5][6] 公司面临的挑战与竞争格局 - Coreweave和Oracle并未面临需求问题 但存在供应链备份问题 这引发了一些担忧 [6][7] - 部分公司对OpenAI生态系统存在较高风险敞口 因此受到其发展状况的影响 [7][8] - 前沿AI模型领域的市场情绪和主导者认知在2025年发生剧烈变化：年初Meta的Llama被视为主导模型 6个月后OpenAI被视为主导者并能筹集约5000亿美元资本 近期谷歌Gemini在投资者眼中取得领先 [9][10] - 谷歌因能力领先的认知 在最近3个月内市值增加了1万亿美元 [11] - 模型主导地位的波动性可能持续 首批基于Blackwell训练的AI模型预计将于2026年第一季度上市 因此尚不能断定OpenAI领导地位的终结 [11]

文章核心观点 - 微软和Alphabet均为人工智能行业的领导者 但近期Alphabet在市值上超越微软 文章探讨了哪家公司是更好的投资选择 最终认为Alphabet可能更具优势 [1][2][13][14] 微软的AI布局与财务表现 - 微软在AI竞赛中脱颖而出 因其早期收购了OpenAI 27%的股份 在生成式AI热潮初期使其股票处于强势地位 [2] - 微软开发了自有AI引擎Copilot 并因其合作伙伴关系吸引了大量投资者关注 近期还与Anthropic达成协议 在搭载英伟达芯片的Azure服务器上扩展Claude AI [3] - 公司财务实力雄厚 过去12个月产生了近780亿美元的自由现金流 同期还投入了690亿美元的资本支出 [4] - 由于早期与OpenAI的联系 微软股价在前几年大幅上涨 导致其年初至今涨幅放缓至约14% 其市盈率为34倍 略高于标普500平均的31倍 [5] Alphabet的AI布局与财务表现 - 面对ChatGPT的竞争 Alphabet推出了Google Gemini应战 随着Gemini 3的改进 它已成为获取实时信息、视频生成和处理非结构化提示的首选平台 [8] - 尽管面临质疑 Alphabet收入仍实现增长 并持续产生巨额自由现金流 这为其Gemini的改进以及其他AI相关业务提供了资金支持 [9] - 公司计划仅今年就投入910亿至930亿美元的资本支出 尽管如此 其过去12个月的自由现金流仍接近740亿美元 表明公司有能力承担这些巨额开支 [10] - 公司股价今年迄今已上涨约70% 但其市盈率为32倍 接近标普500平均水平 考虑到其AI相关业务实力不断增强 这些条件使其成为有吸引力的选择 [12] 两家公司的比较与投资前景 - 两家公司都展示了其在AI领域的领导地位 股价都可能持续上涨 [13] - 微软的股价和估值似乎已反映了其增长 而Alphabet的投资者可能仍能受益于市场对其AI进展的延迟反应 [14] - Alphabet的资本支出高于微软 并且克服了AI将其超越的认知 同时考虑到其略低的估值 Alphabet应处于更强的地位 有望在未来带来更高的回报 [14]