行业与公司 * **涉及的行业**：全球人工智能产业，重点关注AI基础设施、算力、模型演化和相关投资[1] * **涉及的公司**： * **大型科技公司/模型厂商**：谷歌、OpenAI、Meta、微软、亚马逊、特斯拉、苹果[2][15][16] * **芯片与半导体**：台积电、英伟达、博通[1][2][14][17] * **其他硬件与基础设施**：Oracle、科沃斯[2][6][17] 核心观点与论据 * **投资焦点与收益分配**：全球AI投资重点仍集中于基础设施，大部分收益流向大型模型公司和大厂，传统软件或智能终端公司受益有限[1][3][4] * **需求与供给瓶颈**：AI算力需求旺盛，核心矛盾已从需求转向供给瓶颈，包括电力供应、互联效率和存储能力[1][6][8] * **电力**：美国电力供应受各州政策不一致和审批效率低下制约，短期内难以解决[1][8][12] * **互联**：提升集群互联效率是优化前训练的关键，谷歌因此表现出色，而其他公司（如OpenAI、Meta）需依赖增加GPU数量[8][10][15] * **存储**：HBM、DRAM、NAND等存储环节是重要瓶颈[6][8] * **模型演化方向**： * **前训练**：核心是提升基础设施能力，通过提高集群互联效率实现更高效训练[1][10] * **后训练**：依赖奖励范式突破和新技术（如Deepseek）应用，预计2025年11月至2026年1月会有突破，这些创新对计算资源需求较低[3][10] * **多模态与智能代理**：多模态技术可能在2026年上半年有重大进展，智能代理技术将在2026年下半年变得更清晰[3] * **投资策略建议**： * 关注模型参数量、数据集和计算集群发展趋势[1][11] * “通胀逻辑”仍在强化，不必过度担心通缩[1][11] * Token成本目前较高，但有望随技术成熟和竞争加剧而下降[1][11] * 应识别并投资于解决核心卡点（电力、互联、存储）的技术和企业[7][11] * **关键节点预测**：预计2026年将出现1至2次重要的token加速点，可能带来10倍甚至更大量级的增长，推动AI计算能力大幅提升，研究这些节点比关注月度数据更具意义[1][12] * **市场表现与分化**： * 市场对AI发展趋势预期分化，2025年仅约三分之一的AI股票上涨，预计2026年分化将更明显，可能只有五分之一的股票上涨[1][16][18] * 2025年算力板块内部已现分化，例如光模块表现突出，而PCB、铜连接等相对一般[21] * 在主要科技公司（“七姐妹”）中，谷歌表现可能最好，其他公司较为一般[15][18] 其他重要信息 * **产能扩张**：台积电产能扩展显著，过去一个月内产能增加20%，月产能从市场预期的2026年100K-110K提升至120K-135K[1][14] * **公司具体表现**： * **谷歌**：在AI领域表现出色，得益于其高效的互联技术和深厚的AI基因，能在GPU卡数量受限背景下更高效利用资源[1][15] * **Oracle与博通**：市场对其订单向收入转化速度的担忧集中在供给能力，而非需求问题；同时市场存在对其利润率及Oracle高债券利率的担忧，但这可能并非核心问题[2][17] * **芯片领域**：TPU表现优异，但其他ASIC芯片（包括国内产品）因需要持续大量投入而面临巨大挑战；GPU壁垒高，总体无太大问题[19][20] * **地缘与区域对比**：中国在大集群构建完成前，在前训练上难以赶超美国，但可通过后训练上的创新取得一定优势[10] * **政策动态**：特朗普政府决定统一各州的监管和政策审批制度，以解决电力供应瓶颈，具体效果待观察[12] * **投资者环境**：AI领域投资难度加大，需精准识别不同阶段的核心矛盾点，避免情绪化交易，注重产业变化研究而非泡沫讨论[22][23]

股价表现与估值水平 - 博通股价自4月4日触底以来累计上涨超过180%，成为同期标普500指数中表现第十好的成分股，并在周三收盘创下历史新高 [1] - 由AI带动的强劲反弹已将公司估值推高至预期收益的42倍，远高于其17倍的十年平均水平，在“七巨头”中估值仅次于特斯拉 [1][4] - 美股盘前，博通股价下跌1.38% [1] 市场情绪与担忧 - 市场担忧在股价已充分反映乐观预期后，即便业绩超预期也可能引发“卖事实”行情 [3] - 机构投资者警告该股目前的定价可能已“为失望情绪做好了准备”，基础设施类股票的容错率正在降低 [3] - 分析师认为，无论公司发布的报告如何，博通令人咋舌的市场估值可能已到临界点，即便是爆炸性的盈利数据也可能成为市场抛售新闻的契机 [4] 业绩预期与增长动力 - 分析师预计博通第四财季调整后每股收益将从去年同期的1.42美元增至1.87美元，营收预计将从141亿美元增至约175亿美元 [6] - 其中，来自AI部门的营收预计将达到约62亿美元，同比跃升约68% [6] - 乐观情绪基于博通为谷歌等客户制造的定制芯片在AI数据中心建设中扮演的核心角色，摩根大通预测其2026财年AI收入有望突破500亿美元 [6] - 市场关注管理层能否带来除了谷歌生态系统之外的增长动力，并寻找软件、企业存储、宽带和无线通信等其他业务复苏的迹象 [3][8] 客户集中度与风险 - 市场对客户集中度存在担忧，长期更希望看到博通在其七个“超大规模”机会中拥有多样化的客户群 [7] - 甲骨文因云增长预测未达预期而股价下跌超过11%，提醒投资者AI基础设施领域的波动风险依然存在 [8] 管理层声誉与未来指引 - 首席执行官Hock Tan在投资者社区享有极高声誉，市场采取“我们信任Hock”的态度，因其“每个季度都能像变魔术一样带来新惊喜” [8] - 上个季度，博通宣布了一个总额超过100亿美元的新客户订单，推动其股价在报告次日大涨9.4% [8] - 如果今夜能宣布另一个新客户，将有助于缓解市场对少数超大规模企业支出依赖过重的担忧 [8]

最近几周，炙手可热的人工智能（AI）交易似乎正面临着一次"重大洗牌"风险：谷歌杀出重围，风头盖 过英伟达。但摩根士丹利（Morgan Stanley）最新安抚投资者称，目前还没有太多理由担心这家"AI霸 主"。 英伟达的股价上个月下跌了9%，就连该公司第三季度的超亮眼"成绩单"也未能为其和更广泛的人工智 能行业带来新的动力。日本首富、软银孙正义和亿万富翁彼得·蒂尔（Peter Thiel）等知名投资者相继清 仓英伟达，一时间，对泡沫的担忧笼罩了市场。 不过，在大摩看来，其他芯片制造商不会对英伟达构成重大威胁。与此同时，这位分析师最近还访问了 亚洲，并分享了他对英伟达为何不应担心来自东方的竞争的看法。 "尽管人们对亚洲的人工智能解决方案给予了很大的关注，但我们认为，它们在多个层面上都非常有 限，包括集群规模和向外扩展技术，而且亚洲的软件仍然希望获得西方的解决方案。"他在报告中写 道。 最后，虽然这位分析师也上调了同为芯片制造商的博通（Broadcom）的目标股价，但Moore表示，他 仍认为英伟达是该行业的明显赢家。 但大摩分析师Joseph Moore本周反驳了悲观论调，并将该股的目标价从此前的235美元上调 ...

市场表现与资金流向 - 12月3日，光模块等算力硬件股走强，创业板人工智能ETF华夏盘中一度涨超2%，截至9:58成交额快速突破2亿元 [1] - 该ETF持仓股兆龙互联涨超11%，新易盛、天孚通信、长芯博创、中际旭创等纷纷跟涨 [1] - 资金积极布局，近20日该ETF累计吸金1.37亿元 [1] 产品结构与特征 - 创业板人工智能ETF华夏跟踪“创业板人工智能指数”，深度聚焦光模块CPO、国产软硬件及AI应用 [1] - 跟踪指数中光模块CPO权重占比高达56.7%，同时覆盖国产软件与AI应用企业，具备较高弹性 [1] - 指数前三大权重股为中际旭创（26.62%）、新易盛（19.35%）、天孚通信（5.05%） [1] - 该ETF场内综合费率仅0.20%，位居同类最低 [1] 行业动态与需求驱动 - 谷歌自研AI芯片TPU产量预测被大幅上调，摩根士丹利将谷歌2027年TPU产量预测从约300万块上调至500万块，上调幅度达67% [2] - 摩根士丹利将谷歌2028年TPU产量预测从约320万块上调至700万块，上调幅度高达120% [2] - 谷歌新一代大模型Gemini 3表现优异，Scaling Law持续有效 [2] - 英伟达发布三季度财报，业绩及指引全面超预期 [2] - 谷歌与英伟达的强势表现，共同印证了模型创新与算力建设正在形成相互促进的良性循环，算力需求加速扩张 [2]

文章核心观点 - 谷歌发布的新大模型Gemini 3 Pro在关键性能指标上领先，市场认为这可能动摇OpenAI的领先优势，并引发了AI相关股票行情的显著分化 [2] - 谷歌阵营（如Alphabet、博通、联发科技）股价在11月普遍上涨，而OpenAI阵营（如微软、软银、英伟达）股价则普遍下跌，显示出市场对AI竞争格局变化的反应 [2][3] - AI行业的竞争正日趋激烈，市场对单一公司（如英伟达）持续高增长的预期产生怀疑，并预期行情主角将因技术迭代和竞争而反复更替 [4][5] 行业动态与竞争格局 - 人工智能行情发生异变，此前拉动行情的英伟达等公司股价下跌，而谷歌母公司Alphabet股价因生成式AI模型受好评而明显上涨 [2] - 2025年初，中国公司DeepSeek开发出低成本高性能AI模型的消息曾引发市场对美国AI企业优势可能动摇的担忧，导致股市一度暴跌 [4] - AI开发竞争非常激烈，行业分析师认为竞争将加剧，并反复发生行情主角的更替 [5] - 如果“物理AI”等新领域取得成果，很可能出现替代当前主角Alphabet的新领导者 [5] 公司表现与市场反应 - **Alphabet（谷歌母公司）**：11月股价上涨14%，总市值接近4万亿美元，时隔6年反超微软，跃居世界第三 [2] - **博通**：11月股价上涨9%，因其与谷歌就TPU设计展开合作 [3] - **联发科技**：11月股价上涨6.5%，作为谷歌阵营企业受益 [3] - **微软**：11月股价下跌5%，作为OpenAI阵营企业 [3] - **软银集团**：11月股价下跌38%，作为OpenAI阵营企业 [3] - **英伟达**：11月股价下跌13%，其预期市盈率约为25倍多，低于过去10年平均的37倍多，市场对其高增长持续性持怀疑态度 [2][5] - **TOPPAN控股**：11月股价刷新上市以来最高点，因其新加坡半导体封装基板工厂获博通投资 [3] 技术与产品进展 - 谷歌于11月18日发布最新大语言模型“Gemini 3”，其中“Gemini 3 Pro”在比拼LLM性能的主要指标上居首，成为ChatGPT的强有力竞争对手 [2] - 谷歌自主设计的AI半导体TPU（张量处理单元）应用扩大，其成本被认为低于英伟达GPU，抢夺市场份额的预期加强 [3] - 谷歌于10月23日宣布向AI开发公司Anthropic提供TPU，11月下旬有消息称Meta正考虑将其用于数据中心 [3] - 摩根士丹利推算，如果TPU销量增加50万个，将把Alphabet的2027年每股收益推高3%左右 [3] 历史行情与市场情绪 - 夏季以后，每当有英伟达投资OpenAI等加强合作的消息传出，甲骨文、软银集团等相关股票股价就会上涨 [4] - 10月，英伟达总市值达到5万亿美元，微软总市值达到4万亿美元 [4] - 各家科技公司的过度投资隐忧浮出水面，在对现有赢家怀疑不断的背景下，Alphabet的崛起导致了股价的两极分化 [4]

谷歌TPU战略转变 - 谷歌正从仅内部使用转向向外部客户推销其自研AI芯片TPU，标志着其战略发生重大转变[2] - Meta考虑斥资数十亿美元购买谷歌TPU用于数据中心建设，突显外部市场需求[2] TPU产量与财务影响预测 - 摩根士丹利将谷歌2027年TPU产量预测从300万块上调至500万块，上调幅度达67%[3] - 将谷歌2028年TPU产量预测从320万块上调至700万块，上调幅度高达120%[3] - 预计未来2年TPU生产规模达1200万块，而此前4年合计仅为790万块，显示商业化潜力巨大[5] - 每销售50万块TPU芯片，可能在2027年为谷歌增加约130亿美元营收和0.40美元每股收益[4] 市场格局与竞争分析 - 谷歌TPU产量的提升可能重塑AI芯片市场格局[2] - 与英伟达预计2027年出货约800万颗GPU相比，谷歌年销售50万至100万颗TPU的预测被视为合理[5] - 对外销售TPU可能成为谷歌云平台产品体系的重要补充[4]

文章核心观点 谷歌TPU经过十年迭代，已从解决内部算力危机的自研项目，发展为在性能上可与英伟达GPU正面竞争的战略级产品，并开始积极推动商业化，可能动摇英伟达在AI算力市场的霸权地位 [1][27] TPU的发展背景与初衷 - 2013年，谷歌面临算力危机，预测若1亿安卓用户每天进行3分钟语音识别，所需算力将是其数据中心总算力的两倍 [2] - 为避免依赖单一供应商（英伟达）并追求更高效率，谷歌决定自研深度学习专用ASIC芯片，目标是在推理上实现相比GPU 10倍的成本性能优势 [2] - 项目仅用15个月就完成从立项到大规模部署，2015年推出的第一代TPU（28nm制程）带来了15-30倍的性能提升和30-80倍的能效提升 [3] TPU的核心技术创新与早期争议 - 核心架构采用“脉动阵列”，由65536个乘法单元构成256×256网格，并采用“提前编译”策略，减少内存访问并降低能耗 [5] - 早期备受业界质疑，英伟达曾公布基准测试，称其Pascal P40 GPU在GoogLeNet推理上的性能是TPU的两倍（56万次/秒 vs 28万次/秒），并质疑TPU的单位性能成本 [6] - 谷歌的应对策略是聚焦于特定工作负载下的总拥有成本（TCO）和战略主动权，而非单卡峰值性能 [7] - TPU最终生产超过10万颗，并在AlphaGo等关键应用中证明价值，仅用48个TPU就战胜了使用1202个CPU和176个GPU的版本 [7] TPU的迭代历程与关键突破 - **TPU v2 (2017)**: 从专用推理转向训练，定义了bfloat16数值格式，片上内存16GB，带宽600GB/s，采用“2D环形互连”，v2 Pod峰值算力达11.5 PetaFLOPS [9][10] - **TPU v3 (2018)**: 性能翻倍，单芯片功耗达450W，推动全面转向液冷散热，为超大规模集群奠定物理基础 [11] - **TPU v4 (2022)**: 引入OCS光电路交换技术，实现动态可编程互连，单集群规模达4096颗芯片，采用7nm工艺 [12][13] - **TPU v5p (2023)**: 定位转向训练与推理双强，集群规模达8960颗芯片，互连带宽翻倍至1200GB/s，使用800G光模块 [14] - **TPU v6 (2024)**: 专为推理优化，采用FP8格式，片上SRAM翻倍，能效比上一代提升67% [15] - **TPU v7 Ironwood (2025)**: 单芯片FP8峰值算力达4614 TFLOPS，略高于英伟达B200的4500 TFLOPS，配备192GB HBM3e（带宽7.2TB/s），最高可组9216颗芯片集群，峰值算力达42.5 ExaFLOPS，是当前最大超级计算机的24倍以上 [1][16][18] TPU的商业化进展与市场影响 - 谷歌开始积极推动TPU商业化，与云服务商Fluidstack达成协议，并为其提供高达32亿美元的兜底担保 [20] - 向Meta、大型金融机构等推介在其自有数据中心部署TPU的方案，该业务可能为谷歌带来数十亿美元年收入，目标拿下英伟达10%的年营收盘子 [20] - 为简化客户使用，谷歌开发了“TPU command center”工具，并承诺客户可借助PyTorch生态与TPU交互 [20] - 野村证券预计，到2026年ASIC总出货量可能首次超过GPU，谷歌TPU 2025年预计出货250万片，2026年将超300万片 [21] - 相关消息导致英伟达股价波动，自10月底以来其市值已缩水超5万亿人民币 [22] - 谷歌自身仍同时支持两种芯片，2024年订购了约16.9万台英伟达Hopper架构GPU，同时内部已部署约150万颗TPU [22] 行业竞争格局与人才流动 - TPU的成功引发了激烈的人才争夺，其核心团队成为行业“黄埔军校” [24][26] - 2016年底，TPU核心十人团队中有八人离职创办Groq，其LPU芯片推理速度号称达英伟达GPU的10倍，成本仅1/10，并于2024年8月完成6.4亿美元融资，估值达28亿美元 [25] - OpenAI为推进自研芯片战略，大量挖角谷歌TPU团队，组建了以前谷歌高级工程总监Richard Ho为首的硬件团队，计划于2026年生产首个定制芯片 [25][26] - 亚马逊、微软、特斯拉等巨头以及Cerebras等初创公司也纷纷入局自研AI芯片，其团队中多有前TPU成员身影 [26] - 行业观点认为未来更可能呈现ASIC和GPU异构部署的格局，而非单一架构统治市场 [22] TPU成功带来的启示与行业展望 - 专用芯片（ASIC）在特定领域可实现比通用芯片高出数十倍的能效比 [27] - 软硬件协同是关键，谷歌的成功得益于TensorFlow、JAX等软件生态与海量内部场景的垂直整合 [27] - 算力竞争的本质是成本竞争，尤其在推理成本成为AI公司最大开支的当下 [27] - 生态系统仍是关键壁垒，未来的竞争是芯片性能与生态系统的综合较量 [27] - AI基础设施将转向“云+专用芯片+混合部署”的多样化形态，打破垄断并为产业带来新机遇 [28]

市场成交活跃度 - 本周（11月24日至28日）谷歌产业链概念股成交活跃，多只个股创历史新高，中际旭创成交额达1157.22亿元，为A股市场唯一破千亿元个股 [1] - 本周共有42只个股股价创历史新高，11月以来每周创新高个股数量逐渐减少，市场情绪有所回落 [1] - 今年以来截至11月28日，已有1013只个股股价创历史新高 [1] 行业与板块分布 - 创新高个股按申万一级行业划分，电子行业8只、机械设备行业6只、电力设备行业4只最为集中 [1] - 从上市板块看，主板股票13只、科创板股票11只、创业板股票17只、北交所股票1只 [1] 个股成交与市值表现 - 成交额居前个股包括中际旭创1157.22亿元、赛微电子397.24亿元、光库科技293.30亿元、易点天下283.95亿元、长盈精密268.46亿元 [1] - 总市值超千亿元个股有1只，中际旭创总市值5716.7亿元居首，其次为新奥股份659.68亿元、长盈精密584.09亿元、东芯股份574.92亿元、光库科技383.24亿元 [6] - 股价涨幅居前个股包括品高股份上涨66.93%、金富科技上涨61.07%、昀冢科技上涨60.35%、航天环宇上涨53.33%、海科新源上涨48.64% [6] 股价与创新高频率 - 截至11月28日收盘，42只个股中股价超百元的有9只，中际旭创514.5元/股、浩欧博199.9元/股、腾景科技176元/股、品茗科技159.24元/股、光库科技153.8元/股居前 [7] - 近30个交易日创新高次数，海科新源12次创新高，斯瑞新材、真爱美家、力聚热能均为11次创新高，亚翔集成9次创新高 [5] 谷歌概念股驱动因素 - 谷歌AI技术突破驱动概念股上涨，包括发布先进AI模型Gemini3、推出新一代AI图像生成模型NanoBanana2等，性能大幅提升 [5] - 谷歌自研AI芯片TPU相关消息引发资本市场关注，摩根士丹利认为TPU业务或为谷歌销售额和盈利带来温和提振 [5] - 伯克希尔第三季度首次买入谷歌母公司Alphabet股票，持仓市值约43.4亿美元，使其成为伯克希尔第十大持仓股 [5]

文章核心观点 - 谷歌TPU从内部自研项目发展为战略级产品，性能显著提升并开始商业化，可能撼动英伟达在AI算力市场的霸权地位 [1][28] - TPU的成功证明了专用芯片在特定场景下的能效优势，AI基础设施未来将呈现GPU、TPU、定制ASIC多样化共存的生态格局 [28][29] - 算力竞争的本质是成本竞争，尤其在推理成本成为行业焦点时，性价比高的算力解决方案将赢得市场 [28] TPU的发展背景与初衷 - 2013年谷歌面临算力危机，预测语音搜索需求将消耗其数据中心总算力的两倍，通过扩大数据中心规模成本过高 [3] - 为避免依赖单一供应商英伟达GPU带来的效率损失和供应链风险，谷歌决定自研深度学习专用ASIC芯片 [3] - 项目目标明确：快速交付硬件，并在推理方面实现相比GPU 10倍的成本性能优势 [3] TPU的技术演进与突破 - 第一代TPU于2015年推出，采用28nm工艺，专为推理设计，带来15-30倍性能提升和30-80倍能效提升 [4] - TPU v2（2017）实现从推理到训练的跨越，创新定义bfloat16数值格式，并引入2D环形互连技术连接256颗TPU组成训练阵列 [10] - TPU v3（2018）性能翻倍，但因功耗问题首次引入液冷技术，奠定超大规模集群工程基础 [11] - TPU v4（2022）最大突破是引入光电路交换技术，使网络拓扑动态可编程，单集群规模达4096颗芯片 [13][14] - TPU v5p（2023）定位为训练与推理双强芯片，集群规模提升至8960颗，互连带宽翻倍至1200GB/s [14][15] - TPU v6（2024）专为推理进行架构重做，能效比提升67%，片上SRAM翻倍 [15][16] - TPU v7 Ironwood（2025）单芯片FP8峰值算力达4614 TFLOPS，略高于英伟达B200，最高集群算力达42.5 ExaFLOPS，是最大超级计算机的24倍 [1][16][18] TPU的商业化进展与行业影响 - 谷歌开始积极推动TPU商业化，与小型云服务商Fluidstack达成协议，并向Meta、大型金融机构等推介自有数据中心部署方案 [20] - 野村证券预计到2026年ASIC总出货量将首次超过GPU，谷歌TPU 2025年预计出货250万片，2026年超300万片 [21] - 谷歌开发TPU command center简化客户使用流程，并承诺可借助PyTorch生态与TPU交互 [20] - 谷歌自身仍在大量采购英伟达GPU，2024年订购约16.9万台Hopper架构GPU，同时内部部署约150万颗TPU，未来更可能呈现异构部署 [22] 行业竞争与人才流动 - TPU核心团队人才流失严重，2016年底十人核心团队中有八人离职创办Groq公司，其LPU芯片推理速度达英伟达GPU的10倍 [24] - OpenAI为推进自研芯片战略，大量挖角谷歌TPU团队，并与博通、台积电合作计划于2026年生产定制芯片 [24][25][26] - TPU的成功促使多家公司自研AI芯片，如亚马逊的Trainium/Inferentia、微软的Maia、特斯拉的Dojo，谷歌TPU项目成为行业“黄埔军校” [26]

移民政策 - 美国总统特朗普宣布无限期暂停来自所有“第三世界国家”的移民，旨在恢复美国移民系统 [2][3] - 该政策背景涉及一名原籍阿富汗的嫌疑人枪击美国国民警卫队成员事件，该嫌疑人通过拜登政府时期的“盟友欢迎行动”于2021年入境美国 [3][4] 科技与人工智能 - 小米集团创始人雷军表示人工智能将深刻影响传统产业，所有产业都值得用AI再做一遍，AI与传统产业深度融合将开启万亿级市场 [4] - 小米汽车工厂通过AI视觉大模型进行大压铸件检测，效率是人工的10倍达2秒内完成，精度是人工的5倍以上 [4] - 未来5年人形机器人将大面积在小米工厂上岗，家庭对人形机器人的需求和市场更大 [4] - 谷歌首席执行官希望2027年前将TPU（张量处理单元）部署到太空 [10] - 钉钉联合壹生检康发布首个面向医生的专业AI应用“豆蔻医生超级助理”，聚焦产前诊断、妇科肿瘤等复杂医学场景 [22] - 野村证券启动与OpenAI的战略合作，旨在通过AI技术推进资产管理服务 [23] - 摩尔线程发布PyTorch深度学习框架的MUSA扩展库Torch-MUSA v2.7.0，在功能集成、性能优化与硬件支持方面实现突破 [20][21] 流媒体与内容 - 搜狐视频计划重启美剧采购业务，加大对美剧和美国电影的采购力度，创始人张朝阳认为盗版严重是其他平台不做美剧的主要原因 [5] - 韩国互联网公司Naver与Spotify合作推出新的音乐流媒体服务Spotify Premium Basic，该服务已加入Naver Plus会员计划 [26] 航空与交通 - 国内航线燃油附加费自2025年12月5日起上调，800公里以下航线每位旅客收取20元，800公里以上航线收取40元，较此前标准分别上涨10元和20元 [9] - 空客公司表示约6000架A320飞机需紧急更换飞行控制软件，多家航空公司已宣布部分航班停飞 [12] 金融市场与监管 - 标普将万科及其子公司万科香港的长期发行人信用评级从“CCC”下调至“CCC-”，并列入负面观察名单，万科A股股价跌至近10年新低 [5] - ST立方公告称其2021至2023年年度报告存在虚假记载，2021、2022年虚假记载营业收入金额合计达5.92亿元，占该两年披露营收总额的50.91%，公司可能被实施重大违法强制退市 [7] - 天风证券因涉嫌信息披露违法违规、违法提供融资被证监会立案，或与原大股东当代集团资金占用事项相关 [15] - 华夏银行被央行处以警告、没收违法所得15.46万元并罚款1365.5万元，此前该行已于2025年9月因多项违规被罚款8725万元 [15] - 卓越睿新港股IPO拟全球发售666.67万股，最高发售价76.10港元，预计筹资不超过5.07亿港元，股票预计12月8日挂牌上市 [16] - 牧原食品股份有限公司向港交所提交上市申请书 [17] - 上海仙工智能科技股份有限公司再度向港交所提交上市申请书 [18] - 轻松健康集团通过港交所上市聆讯 [19] 消费与零售 - 苹果北京直营店加入国家补贴行列，消费者购买指定产品可享受最高2000元优惠，例如iPhone 17 256GB版本可享受500元补贴后价格为5499元 [6][7] - 淘宝闪购取消骑手超时扣款范围扩大，12月3日将覆盖北京、杭州等60城，年底前覆盖全国直营城市 [6] - 名创优品与全球超150个IP建立合作，孵化自有IP，其MINISO LAND全球壹号店在上海开业9个月销售额破亿，单月销售额破1600万元 [9] - 美团第三季度营收955亿元，同比增长2%，核心本地商业板块营收674亿元但经营亏损141亿元，新业务板块营收280亿元同比增长15.9% [23] - 霸王茶姬第三季度全球门店数达7338家，总GMV为79.30亿元，净收入32.08亿元，经调整后净利润5.03亿元，海外GMV超3亿元同比大增75.3% [24] 半导体与硬件 - 全球存储芯片短缺加剧，研究机构预测到2026年第二季度前存储芯片价格将在当前基础上再上涨约50% [10][11] - 影石创新计划推出的全景无人机将于2025年12月4日正式发售 [25] 行业动态与战略 - 香港建造业总工会对金属棚架取代竹棚架持开放态度，但关注储存和运输问题，估计全面转型需时超过两年 [3][9] - 美团CEO王兴表示外卖价格战是低质低价的“内卷式”竞争，不可持续，美团在实付超过15元订单中占有2/3以上份额，超过30元订单占有70%以上份额 [13] - 亚马逊通过收购非银行贷款机构Axio向印度银行业进军，准备为印度小企业提供贷款 [15] - WeChat港币钱包上线支援大埔火灾救援捐款专区，捐款不收取任何行政费用或手续费 [8] 太空与航天 - 中国将发射156颗卫星组建新一代太空感知星座，构建覆盖全球的近地轨道检测网络，用于预测碰撞风险、监测太空碎片 [26]