核心观点 - 港股互联网巨头估值与海外差异快速收敛，当前腾讯与Meta、阿里与谷歌的估值已回到类似水平 [2] - 国内互联网巨头正式进入加码AI投入阶段，类似于海外巨头在2023年中旬的资本开支扩张，该阶段股价主要受AI投入力度及技术边际进展驱动 [2] - 报告推荐AI投入最坚决的阿里巴巴、腾讯控股和快手公司 [2][64] 行情回顾 - 9月恒生科技指数上涨9.2%，同期纳斯达克指数上涨4.8% [11] - 港股方面，百度集团、阿里巴巴、阿里健康单月涨幅分别为44.4%、43.9%、13.7%，跑赢恒生科技指数35.2、34.7、4.5个百分点 [14] - 美股方面，谷歌、哔哩哔哩、贝壳单月涨幅分别为15.9%、12.2%、10.6%，跑赢纳斯达克指数11.1、7.4、5.8个百分点 [14] - 截至2025年9月29日，恒生科技指数PE-TTM为23.69倍，处于其成立以来33.09%分位点 [16] 人工智能动态 - 谷歌发布Nano Banana Prompt模板，其图像生成模型定价为每百万输出token 30美元，单图成本约0.039美元，低于OpenAI同类产品定价 [19]；推出AP2支付协议 [20]；并将Gemini添加到Chrome浏览器 [21] - OpenAI向免费用户开放ChatGPT Projects功能 [22]；宣布将在美国新建五个数据中心，未来三年总投资预计超过4000亿美元，算力规模目标扩展至10吉瓦 [23] - Meta发布具备沙箱推演能力的代码世界模型CWM [25]；并推出AI视频生成平台Vibes [25] - 微软发布GPT-realtime语音模型，价格较预览版下调20% [26]；推出Copilot Audio音频模式 [26] - 腾讯开源3D世界模型混元Voyager [31]；用户每天向腾讯元宝的提问量已达年初一个月的总量 [32]；推出专业级AI 3D工作台混元3D Studio [33] - 阿里发布下一代基础模型架构Qwen3-Next，其800亿参数模型的训练成本仅为Qwen3-32B的十分之一不到 [35]；开源动作生成模型Wan2.2-Animate [36] - 高德AI出行智能体“小高老师”月活跃用户数突破4亿，单日调用量达12亿次 [42] 行业政策 - 《人工智能生成合成内容标识办法》及配套强制性国家标准于9月1日正式生效，对AI生成内容实施全链条管理 [43] - 广东省印发行动方案，支持AI融合机器人开辟陪伴玩具新市场 [44] - 四川省提出到2027年全省算力总规模达到40EFLOPS，智能算力占比不低于60% [45] 行业动态 - 游戏：9月国产网络游戏版号下发145款，米哈游《崩坏：因缘精灵》、腾讯《归环》等游戏获批 [47]；2025年8月国内游戏市场收入为292.63亿元，同比下降13.01% [46] - 金融科技：8月支付机构备付金达25010亿元，同比增长6% [48]；跨境二维码统一网关于7月底上线试运行 [50] - 短视频：国家版权局约谈15家重点短视频平台，将重点打击侵权盗版行为 [51]；主要平台集中下架数百部违规微短剧 [51] - 电商：抖音电商过去一年货架场GMV同比增长49% [56]；超过511万名新电商作者和536万新商家通过平台获得收入 [56]；天猫旗舰店接入闪购，首批超260个品牌参与 [55] - 本地生活：淘宝闪购上线到店团购业务，首批覆盖上海、深圳、嘉兴 [59]；美团旗下国际外卖品牌Keeta在40天内开拓卡塔尔、科威特、阿联酋三个中东市场 [60][61]；高德地图上线“高德扫街榜”并启动补贴计划 [63] 盈利预测与投资建议 - 重点推荐公司包括腾讯控股、阿里巴巴-SW、快手-W等，均给予“优于大市”评级 [4] - 国内巨头加码AI投入的阶段特征为短期利润或受影响，但股价由AI投入力度及技术进展驱动 [64]

（来源：明哥夜谈） 1 2025年，虽然经历了4月9日之前的惊魂时刻，但是纳斯达克100指数在前9个月的综合涨幅依然达到了 +17%左右。 这是连续第3个上涨的年份了。 我们会听到美联储主席认为美国股票估值相当高的发言，自然能看到市场当日迅速调整； 如果股票的市盈率高，但是股票背后的公司经营基本面和历史上绝大多数时候比也更优更强，那么二者 相比，股票就不一定贵。 经营基本面包括且不限于： 但是另一方面，大科技公司们的业绩和在AI技术、产品上的进展依旧让人觉得目不暇接。 所以，过去的一周，从9月24日开始，纳斯达克市场进入了一种可进可退、进了会有解释、退了也能被 投资者理解的状态。 这几天，在我年轻时对我很重要的一个好友，要初步进入市场投资国内的纳指ETF； 我自己和家人的证券账户里已经集中了家庭净资产的99%比例，从4月9日开始All In后持续了半年时间 之久了。 所以，我现在迫切需要给自己一个答案，在短期来看，市场可能会怎么走；以中期视角（明年降息进程 收尾之前）来看，是机会更大还是风险更大。 2 毫无疑问，现在的纳斯达克100指数的估值，和历史上绝大多数时候比，估值是高的。 但是，估值高，就一定代表股票 ...

Nano Banana的市场影响与用户增长 - Nano Banana上线两周内全球生成超2亿张图片 亚太地区用户热情最高[1] - 英伟达CEO黄仁勋公开宣称是其忠实粉丝[1] - 为Gemini App带来超1000万新用户 并助其超越ChatGPT登顶苹果应用榜[1] 行业竞争格局变化 - OpenAI以11亿美元全股票交易收购产品实验平台Statsig以应对冲击[3] - 字节跳动快速推出Seedream4.0强化豆包和即梦产品[5] - 美图股价因通用模型威胁出现巨量波动[5] 技术突破与产品特性 - 通过自然语言对话实现精准图像编辑 无需结构化提示词[8][9] - 具备Gemini大模型的"原生世界知识" 支持风格一致性/多图融合/逐步编辑等功能[9] - 成本为0.039美元每张图片（按30美元/百万token 每张消耗1290 token计算）[11] - 核心技术依赖文字渲染/交错生成/速度哲学及世界知识引入[11] 垂类应用的竞争壁垒 - 摩根士丹利认为美图核心价值在于"最后一公里"解决方案[14] - 美图优势包括垂直领域数据积累/付费功能专注/多模型整合能力[14] - C端业务依赖美颜美体精细化理解 B端业务聚焦商拍场景know-how[14] - 与阿里达成18亿元战略合作 重点推进AI试衣和AI商品图功能[17] 行业发展趋势与战略方向 - 通用模型与垂类应用的竞争焦点在于场景赋能能力[24][25] - 垂类应用需聚焦"用户付费转化" 避免与通用模型直接技术对抗[24] - AI时代演化速度是移动互联网的三倍 需寻找差异化竞争机会[25] - 终极胜负手取决于能否将通用技术转化为用户愿付费的场景服务[25]

这是网友学了三年动画做出来的《泰坦尼克号》，不知道大家是啥想法，反正我看完就精神分裂了。 机器之心报道 编辑：杨文 OpenAI要「干趴」好莱坞。 视频来自学了三年的动画，毕业只能去电子厂打螺丝的 B 站 up 主 MAX - 小仙女 一边是李云龙附体：开炮，开炮！赶紧把杰克和露西轰海里，一个也别活。 一边眼睛又很诚实，对着这丑的清新脱俗、美的人神共愤的小视频反复观看。 实在太鬼畜了。涂着死亡芭比粉的女主不仅能高抬腿风骚走位，还能穿墙而过，人都 360 度旋转飞了头发还在原地。 男主顶着鸟窝头咧着大嘴，突然劈腿壁咚那下，把我脑子都干宕机了。 果然努力在天份面前一文不值，学了三年动画还不如 AI 的一哆嗦。 X 博主 @fofrAI 拿字节的 Seedance Pro 模型，使用图生视频功能，制作了一个延时摄影的动画短片。 其中图片提示词：A woman is working at her chill desk in a large home living room in a rooftop penthouse, wearing large headphones, a photo of a city outsi ...

以下文章来源于未来人类实验室 ，作者马渝囝 未来人类实验室 . 即刻上场，与未来交手。36氪旗下账号。 前段时间詹姆斯中国行，我在朋友圈刷到好几个朋友都跟詹姆斯合影了，我还纳闷儿他们怎么都不上班跑去参加活动，一问才知道都是用即梦4.0生成蹭热 度的，打工人的世界哪有那么多说走就走的美好。 那还说啥了，我转头也去即梦官网做了一张： 一句好话术，顶十个滤镜。 文 ｜ 马渝囝 编辑 ｜ 巴芮 来源｜ 未来人类实验室（ID：LabforAI） 封面来源 ｜ AI生成 FOREVER KING 即梦4.0生成的明星合照 大家有兴趣的也可以用这个提示词试一试—— 请将图1和图2融合成一张双人俯拍自拍照，画面构图紧凑，两位主体靠得很近，头部略微上仰，眼神直视镜头，营造出强烈的视觉冲击力。左侧人物站得略 靠前，参考我图1的主体形象特征造型保持不变，需要保持人脸相似度；右侧人物参考图2的主体形象特征保持造型不变，需要保持人脸相似度，略微内扣身 体，拍摄角度为高角度俯拍，使头部比例被夸张放大，符合典型的日韩视觉自拍风格。背景为纯白色，简洁干净，进一步凸显人物主体。画面风格偏向日系 视觉系，整体画面清晰度高，用iphone前置自拍 ...

Google Gemini Nano Banana功能的市场表现 - 谷歌于8月底推出代号为Nano Banana的图像生成与编辑模型Gemini 2 5 Flash Image 带动Google Gemini应用在9月13日登顶全球多国免费榜 [2] - Nano Banana功能上线一周内累计完成超2亿次图像编辑 并吸引超1000万新用户尝试Gemini应用 内部系统因流量激增出现TPU过载和SRE警报 [2] - 移动端数据爆发始于9月8日推广活动后 单日下载量从8月26日的49万激增至9月13日的302万 [3][5] - Nano Banana关键词热度在9月初暴增 仅9月3日一周内就有172个App以该关键词命名 [5] Nano Banana的技术突破与用户反响 - 该模型在LMArena盲测中击败GPT-4o等顶尖模型 成为图像编辑方向投票第一 引发用户为体验该功能频繁参与盲测 [7] - 核心技术创新包括颠覆性的一致性（保持人物身份稳定） 自然语言驱动的交互性（理解物理规律） 以及1-2秒内生成8K图像的效率 [11][12] - 生成速度在普通安卓手机上仅需3-5秒 调用成本比Stable Diffusion XL降低80% [12] - 用户将生成的3D手办等作品在社交媒体广泛传播 形成口碑效应 [9] 谷歌的全栈AI战略优势 - 谷歌通过自研Pixel手机 Ironwood TPU芯片 以及Gemini模型 Android系统等多模态产品 形成软硬件一体化的规模效应 [12] - 全栈能力支撑了Nano Banana快速孵化 体现为足够简单 便宜且强大的产品特性 [12] - Google Gemini的崛起验证了全栈优势在AI竞争中的决定性作用 [13] 全球AI行业竞争格局 - 海外市场由谷歌与OpenAI两强主导 OpenAI坚持通用化路线 依靠先发优势弥补硬件依赖缺陷 [13] - Meta xAI 微软 苹果等巨头凭借资金和用户基础争夺通用AI市场话语权 [15] - 垂直领域AI企业面临被吞并或退场压力 如估值超50亿美元的Character ai最终被谷歌收购 Perplexity寻求收购 [15] - 中国市场呈现多元竞争 巨头并存 依赖国家战略支持应对算力成本与芯片自主性挑战 [17] - 深度求索的DeepSeek 阿里Qwen等通过开源策略构建生态系统 推动技术普惠与产业实效 [17] AI行业发展趋势 - 技术发展从追求模型规模转向产业实效 AI从工具向协同伙伴演进 [11][18] - AI Agent成为行业新焦点 预示深入千行百业推动运营智能化的方向 [18] - 技术创新被视为跨越周期的关键 企业需构建可持续商业模式应对动态市场 [18]

Meta人才流失与组织问题 - Meta以143亿美元收购Scale AI 49%股权并招募其28岁创始人亚历山大·王 随后开出最高4年3亿美元薪资招募顶尖AI研究员 但团队组建后出现离职潮 包括工作12年的老员工和刚加入的OpenAI研究员[4] - 离职原因包括组织臃肿 疫情后VP层级增多导致审批流程低效 以及内部政治斗争频繁 OpenAI和Google背景的研究员不擅长应对此类环境[8] - 超级智能实验室规模达5000人 但核心模型训练团队仅需50人 其中20多人负责模型设计调优 20多人负责基础设施 其余人员从事边缘化产品 效率低下[9] - 内部存在主动"赛马"现象 缺乏明确ownership 多个团队重复相同工作 与亚马逊和Google的集中式管理形成对比[10] - 部门财务自主权弱 VP预算有限 无法独立决策奖金分配或资源调配 导致团队难以进行战略性改变[11] 顶尖AI公司组织策略对比 - OpenAI和Anthropic采用使命驱动模式 全公司围绕单一目标努力 避免重复工作 团队规模虽达千人但目标一致[10][12] - Google依赖权威研究者定方向 相对集权 减少内部冲突 2023年后通过多点推进策略 在文字 图像 视频等多领域同时发力 最终实现技术反超[18][23] - xAI偏工程驱动 通过扩大模型规模和算力构建壁垒 马斯克认为"不存在research 一切都是engineering" 与Google的科学驱动形成对比[18] - Anthropic聚焦文字空间 专注coding场景 OpenAI侧重C端多样化应用 ChatGPT周活达7-8亿 但面临Google桌面端Chrome的壁垒挑战[23][24] AI人才流动与职业发展 - 顶尖AI人才首选OpenAI和Anthropic 其次为Google 核心驱动力是参与AGI突破并留名历史 而非金钱报酬[21][22] - 研究者年龄多在35-40岁 需有奠基性成果 但近年博士生难有突破性研究 因算力被大公司垄断 多数人跟随LLM主线[15] - 理想团队架构为5-6名顶尖研究者配5-6名工程型人才 前者决定公司10年发展 后者决定2-3年发展[16][17][19] - 当前研究环境浮躁 博士生普遍追逐大模型方向 缺乏底层算法改进 批判性思维培养不足 甚至辍学创业[35] AI原生组织构建 - AI原生组织应最大化利用AI工具 仅在新岗位需求时招人 采用去中心化网状结构替代金字塔层级 提升协作效率[26] - 任务分配需抽象化 避免过度细节 强调工程师的架构设计能力 而非单纯代码执行 AI使团队产出提升3-5倍[26][27] - 团队信任至关重要 CEO需判断哪些工作可放手 同时保持能力互补 避免重叠导致冲突[27][29] - Pokee AI案例显示 8人团队通过每日站会协调优先级 依赖关系抽象化任务 实现5-10倍效率提升[28] 资本市场与技术脱节 - 2025年AI资本市场可能降温 VC将评估年度表现 若营收不及预期则冷却 当前市场期望过高[34] - Meta广告业务提升被二级市场认可 但实际与LLM和GenAI关联较小 主要依赖传统推荐系统优化 存在技术进展与资本认知脱节[34] - 美国顶尖研究基金会(如盖茨 扎克伯格设立)资源充裕 但难招募执行层人才 因加入大厂更具晋升确定性[20]

产品发布与功能特点 - 谷歌发布由Banana支持的AI画板工具Mixboard 实现自然语言即时可视化创意想法 [1][2] - 工具支持自然语言编辑图板 轻松调整或合并图像 适用于创意点子与家居装饰设计 [4][5] - 可生成约15张相关图片响应文本提示 并保持新增图片与原有内容颜色风格一致 [10][12] - 支持批量编辑图片与跨区块组合操作 包括物体替换与风格迁移 无需拖入编辑框 [14][16][17] - 单张图片编辑功能包括重新生成 生成类似图 消除背景 复制与下载操作 [21] 应用场景与用户反馈 - 应用覆盖多场景：服装设计（花卉刺绣牛仔裤上身效果） 活动策划（秋季派对氛围布置） 宠物主题（万圣节宠物服装） [5][6][23] - 用户生成创意案例包括鸽子主题约会界面与儿童插图 体现高真实度与多样化形态 [23][24][26] - 网友建议尝试除Banana外其他模型 显示对工具扩展性关注 [8] 技术优势与行业定位 - 工具引入面板界面设计 解决传统聊天框翻找图片痛点 提升可视化操作效率 [28] - 谷歌定位该工具为视觉AI爆发式增长前关键布局 旨在主导全创意工作流程 [29][30] - 目前产品已开放公测 直接面向用户提供体验渠道 [30]

现在最好的图像质量，和几年后图像质量可能相差不大，实际在于模型能力下限的提升。 未来的交互一定是多模态的，识别用户的意图特别关键。 这是一篇 Nano Banana 背后核心团队成员的专访， 信息量很大。 在 Nano Banana 正式上线后的近一个月以来，社交平台上充满了各种「 邪修 」玩法和探索。Nano Banana 的热度甚至一度冲击了图像、修图类产品的股价。 Nano Banana 为什么好用？读懂背后的 「 how 」特别重要 。Nano Banana 核心团队是如何思考和做图 像模型的？基于图像模型的能力，衍生出来的应用会有哪些特点？ 在一期播客节目中，Nano Banana 核心团队研究员 Nicole Brichtova 和 Oliver Wang，围绕基于模型打造 产品时遇到的挑战、如何思考解决「空白画布难题」以及如何与其他图像编辑产品进行交互等话题进行 了分享。 TLDR: 图像模型未来的趋势可能和 LLM 的发展很像，从单纯的创意工具变为信息查询工具。 未来，模型应该会变得更主动、更智能，能根据用户的问题，灵活运用文本、图像等不同模态进 行交互。 如何把 LLM 中的「世界知识」融入 ...

AI技术发展驱动因素 - 计算机行业大行情均由技术驱动 2013年互联网 2018-2020年云计算 当前为AI [3] - AI发展经历算力投资—模型迭代—应用落地—数据反哺的正向飞轮 算力端已率先发力 应用端将逐步兑现价值 [3] - AI发展正从算力驱动转向应用驱动 从技术突破迈向产业落地 [3] AI应用爆发领域 - 创意生成 数字营销 代码编程 客服接待成为AI技术落地最快 应用最成熟的赛道 [4] - 重复性劳动和封闭工业场景是AI应用未来重点领域 海外头部车企工厂在搬运 分拣 质检等环节仍有替代空间 [4] - 判断应用爆发关键指标包括容错率 技术成熟度 场景封闭性与开放性 以及ROI回报 [4] 具身智能发展路径 - 具身智能终局是走入家庭 但需较长周期 应优先在工业或商业场景以单一岗位切入落地 [5] - 通过执行真实任务产生商业价值并规模化部署 积累物理世界数据 能力从单岗位扩展至多岗位协同 [5] - 特斯拉机器人已能完成家务劳动 陪伴互动及复杂决策 量产可能改变消费者认知并点燃服务机器人消费市场 [6] 数据挑战与投资机会 - 高质量数据缺失制约具身智能技术迭代与商业化 物理世界数据高度复杂且难以大规模获取 [7] - 行业积极推进人形机器人训练场建设 提供实际高质量异构物理数据 推动数据标准统一与跨企业共享 [7] - 数据生产 处理与交易企业迎来机遇 地方政府针对性扶持数据企业 大数据交易所推动高质量AI数据标准化流通 [8] 后市投资三大方向 - 人工智能方向包括AI算力与AI应用 海外厂商资本开支超预期 国内巨头加大投入带动算力需求爆发 [9] - 科技自立自强围绕信创展开 OA 门户 邮箱等通用软件已全面替代 ERP等工业软件替代加速 [9] - 金融IT作为计算机板块情绪先行指标 每轮牛市率先活跃 [9] 科技产业发展特性 - 科技创新伴随高风险高投入及适度泡沫 行业过热需谨慎 低潮需坚定信心 [10] - 科技发展是持续向上客观过程 只有耐心资本能捕捉机遇 服务机器人五年内从无到有实现场景普及 [10]