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DeepSeek惊艳世界，AI有望成为节后投资主线

市、估值持续处于低位的中国科技公司。新模型上线即惊艳世界，DeepSeek怎么做到的？ DeepSeek-V3训练成本只有Llama 3的1%，DeepSeek-R1推理成本只有OpenAI o1的3%，他们各自的全部训练成本仅为百万美元级别，与其他动辄上亿美元的训练成本相比，显得极为低廉，这究竟怎么做到的？天弘基金表示，简单来说可以分为以下几个方面： 1、技术创新：DeepSeek采用了先进的数据蒸馏技术和混合专家模型（MoE）架构，将大模型拆分为多个“专家”，实现高效分工与协作。这种创新显著提升了模型的训练和推理效率，同时降低了计算成本，表现优异，甚至在某些指标上超越了闭源模型。 2、商业模式：DeepSeek采取了开源策略，吸引了广泛的开发者社区参与，提供了宝贵的资源和极具竞争力的API服务定价。这种开放共享的态度加速了AI技术的普及与创新，增强了公司的品牌影响力和市场认可度。 3、算力支持：DeepSeek的母公司幻方量化早在2019年就投入巨资打造了银火一号超算集群，为大模型开发提供了坚实的算力保障。这种前瞻性的战略布局使得DeepSeek在市场竞争中保持领先优势。 4、数据与应用场景的融合：DeepSeek积累了大量高质量数据，并在多个实际应用场景中进行了验证和优化，确保了产品的实用性和可靠性。这种紧密的产学研结合模式使得DeepSeek能够更好地满足市场需求，快速响应行业变化。 Deepseek创始人兼CEO梁文锋就曾经在公开演讲中强调："DeepSeek要做AI领域的'水电煤'，让智能技术像基础设施一样渗透每个产业。"所以Deepseek的路线一开始就是带着创新基因的，既不同于OpenAI的通用AI探索路径，也区别于传统AI企业的项目制开发模式。出自量化基金公司，通过构建"基础大模型+垂直领域精调"的技术体系，DeepSeek实现了从技术平台到行业解决方案的无缝衔接。也难怪不少股民喊话：每个A股股民,都是DeepSeek的天使投资人。 DeepSeek如何影响中国AI行业？ DeepSeek新一代模型的发布引起广泛关注，标志着AI大模型应用逐步走向普惠化，助力AI应用广泛落地，同时这对于中国科技行业的后续整体发展，意义无疑是重大的。首先便是提振行业信心。DeepSeek已经成功展示中国在AI领域的技术实力，国产AI行，而且是哪怕在受到技术封锁的前提下，仍然行！也就是说，通过极致的技术探索，我们实现对海外AI技术的追赶是可行的，这将激发更多的国产AI创新活力。再加上国家对整个行业持续强力的支持，未来必定会有更多资源投入、更多创新出炉。更重要的是，Deepseek之外，字节的豆包、Trae等产品已经全线作战；阿里春节发布的Qwen 2.5-Max在测试上也不亚于DeepSeek V3；Kimi 1.5也性能出众……一众中国AI公司崛起，多线爆发、百花齐放，正在改变全球AI产业的竞争格局，也有望重塑中国科技股价值。格局再大一点，创新永远有意义，这不只是对于国产AI，也将推动全球AI应用和端侧创新。我们可以想象，未来AI应用将更加多样化，尤其是在教育、娱乐、电商等领域，AI技术将得到广泛应用，典型如高质量AI生成视频、不仅会扭秧歌还会做手术的机器人、真正的自动驾驶，等等。科幻片里描绘的世界，正在加速到来。如何影响市场，投什么？从过往类似的科技创新来看，Deepseek的爆火出圈，对市场和投资主线走向的影响将是持续的。就像华为发布昇腾AI芯片、腾讯发布AI Lab、谷歌发布TensorFlow等等，都点燃了一系列市场行情，或者再想象一下ChatGPT发布后的市场盛况。本次就Deepseek来看，以港股科技、A股相关软硬件公司为先，AI行情已经在趋势之中了，比如港股AIGC概念股中的金山云、美图公司、腾讯控股、阿里巴巴开年5个交易日涨了4天，A股人工智能、软件、芯片、计算机等板块更是连连大涨，一片飘红。而站在更长期的角度，deepseek有望加速技术普及、推动行业生态转变。投资板块来说，可以关注AI产业链、AI应用板块和端侧AI硬件革新方向。天弘基金经理林心龙认为，人工智能行业高景气度有望持续，智能驾驶有望在通勤场景下实现百公里零接管并带动渗透率快速提升，AIGC 有望逐步实现AI应用爆发从而带动全产业链快速发展。因此，我们谨慎看好人工智能板块的表现，看好科技的投资者可通过定投方式进行长期布局。具体来看，首推AI相关应用。AI应用和端侧AI硬件革新方向正在成为市场热点，相关板块如芯片、半导体和人形机器人等有望迎来上涨行情。另一方面，也将带动国产AI生态产业链的发展，如昇腾链、国产推理算力和AI嵌入式物联网模组等。看好港股科技板块的投资者，可以关注天弘恒生科技指数(QDII)C（012349），看好A股细分板块的投资者可以关注天弘中证人工智能C（011840）、天弘中证计算机C（001630）、天弘中证软件服务C（021536）、天弘中证机器人（014881）。如果不确定选什么，则可以关注科技属性较强的相关宽基，例如天弘中证科创创业50ETF联接C(012895)，把握科技板块爆发的机遇。以上产品上支付宝APP搜索“天弘基金”即可了解。风险提示：文中观点仅供参考，不构成投资建议。文中提及的个股仅作示意，不作为推介。历史收益不代表未来表现，指数基金存在跟踪误差。定投非储蓄的等效替代方式，不能规避基金投资固有风险。以上观点不构成投资建议，购买前请查看《招募说明书》、《基金合同》的法律文件。市场有风险，投资需谨慎。请根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云02-07 14:03

亚马逊：AI 有多大影响，利润率能否继续提升？

基础模型选择，持续迭代，大会上添加多个新模型并推出新功能。推出亚马逊 Nova 模型家族，在智能性、延迟和价格方面具有优势，已有数千名 AWS 客户开始使用。软件开发助手：AmazonQ 是强大的生成式人工智能驱动的软件开发助手，可利用用户数据。QTransform 帮助亚马逊团队节省成本和工作量，还能加速多种应用程序迁移，早期客户测试显示可大幅缩短迁移时间。（四）资本开支第四季度资本支出达到 263 亿美元，可以代表 2025 年资本投入率的预期。大部分资本支出用于满足技术基础设施增长需求，主要与 AWS 业务相关，包括支持 AI 服务基础设施以及北美和国际业务市场技术需求，以及对配送和运输网络运力投资，如投资当日送达设施、入站网络，利用机器人和自动化技术提升交付速度、降低成本，这些资本投资未来几年将持续增长。（五）25Q1 指引 Q1 净营业额预计达到 1510 亿美元到 1555 亿美元之间。第一季度收入有两个关键影响因素：一是汇率变化，预计同比造成 21 亿美元左右（约 150 个基点）的影响，且全球货币本季度可能波动，美元有走强趋势；二是去年闰年多出一天将带来约 15 亿美元境外销售数额的同比影响，这些影响不同细分市场。Q1 经营利润预期在 140 亿美元到 180 亿美元之间。服务器与产品寿命调整影响：第四季度完成服务器网络设备寿命研究，1）将服务器寿命从六年减到五年，从 2025 年 1 月开始，预计对 2025 年全年经营利润影响约 7 亿美元。2）同时提早淘汰部分服务器和网络设备，加速折旧等费用预计造成 2025 年全年经营利润减少 6 亿美元，主要影响 AWS 业务。3）产品有用寿命从十年增长到 13 年，从 2025 年 1 月开始，预计在 2025 年全年经营利润带来 9 亿美元左右影响。 2.2、Q&A 分析师问答 Q：关于 2025 年 1000 亿美元的资本支出如何理解？AWS 的增长是否受供应限制抑制，是行业普遍现象还是仅影响 AWS？ A：第四季度资本支出 263 亿美元可代表 2025 年年度水平，大部分用于 AWS 人工智能领域，AWS 增长快，资本支出高是因需提前采购设备。资本支出增加对 AWS 业务中期到长期是积极信号，人工智能是重大机遇。AWS 增长受供应链限制影响，如第三方芯片供应慢、硬件推出及产量问题、电力限制、主板供应紧张等，但团队尽力保障客户容量，预计 2025 年下半年限制缓解。 Q：考虑中国消息、开源兴起和定制芯片元素，如何看待通过人工智能降低成本曲线，以及对推向市场时间和资本回报率的影响？ A：对 DeepSeek 的工作印象深刻，其训练技术和推理优化值得关注，行业内相互学习和创新不断。AWS 通过提供多种前沿模型满足客户需求，如在 Amazon Bedrock 中整合新模型。虽然推理成本下降，但不会使技术总支出减少，反而会因单位成本降低促使公司增加技术投入，对客户和业务都有益。 Q：AWS 利润率过去两年波动应如何看待，尤其是在生成式人工智能投入较大的情况下？商店业务中，未来 UPS 货量减少有何影响，能否管理额外运输？ A：AWS 营业利润率波动正常，人工智能早期投资大、利润率低，短期内对利润率有一定阻力，但长期看将与非人工智能业务相当，对 AWS 增长和团队表现满意。 Q：商店业务如何应对运输合作伙伴 UPS 货运量减少的影响，如何应对运输量变化？ A：UPS 是多年合作伙伴，未来还会继续合作。过去几年因疫情一些趋势加速，公司很多货物运输通过自身物流网络完成，包括最后一公里运输。疫情期间业务规模急速扩大，很多设施关闭，要以低成本为零售细分市场提供服务，UPS 考虑到为亚马逊提供服务利润率较低而放弃了部分业务，公司通过自身物流能力进行了补充，今后会进一步关注发展趋势。 Q：机器人技术的加速和业务发展情况如何，后期成本节约情况怎样，何时能看到对公司利润带来进一步影响？ A：亚马逊一直大力将机器人技术集成到配送网络中，已从中获得诸多价值，如成本节约、生产力提升和操作安全性提高。最近，下一代机器人技术已投入生产并融入工厂，整体运营效率、速度得到改善，生产成本进一步优化，但目前仍处于早期阶段。公司有计划将机器人技术的改善和效率提升融入其他配送网络设施，以加速生产力提升。在履约网络中，服务的成本和安全性仍有优化空间，公司已在准备下一步技术，未来将提升配送网络不同部分的合作，进一步提升效率和生产率。 Q：如何看待亚马逊零售业务在 2025 年可能因使用更多生成式人工智能和机器学习功能而发生的变化？ A：在人工智能助力零售业务增长方面，主要体现在两方面。一是生产力提升和成本节约，如客户服务的聊天机器人基于生成式人工智能重构，客户满意度较之前提升 500 个基点以上；第三方销售伙伴在创建产品详细信息时可使用生成式人工智能应用程序，还能进行库存管理和调整，提升买卖双方预测能力；很多机器人技术也使用了生成式人工智能技术来提升生产力和节约成本。二是新体验和尝试，如 Alexa 作为人工智能购物助手业务在增长，Amazon Lens 可通过拍照利用人工智能帮助搜寻产品、确定尺寸尺码，在多数品类上都能实现；在周四橄榄球之夜中也会使用生成式人工智能；零售业务和其他业务中已使用超过 1000 个不同的生成式人工智能应用程序。 Q：目前配送速度情况如何，提升空间还有多大，对日常必需品业务有何推动作用？今年在降低成本服务方面，对进境网络效率有何预期？ A：目前提高配送速度仍有积极效果，未出现收益递减情况，如 PrimeAir 可实现部分商品一小时送达，对日常必需品业务和药房业务有显著推动。进境网络架构变革刚推出，早期已获部分效率提升，预计今年全年还能继续降低服务成本。 Q：如何看待电子商务发现过程中代理和助手对亚马逊的影响，以及未来电子商务渠道的变化？ A：零售商对与代理互动有自己的考量，亚马逊也不例外。Rufus 购物助手能帮助客户快速获取产品信息、总结评论、实现个性化查询等，预计 2025 年其使用场景将不断增加，对客户的帮助也会越来越大。

海豚投研02-07 13:53

AI战场新篇章：DeepSeek崛起，OpenAI与谷歌加速布局应对挑战

PT和API中的使用权限。与此同时，新模型大幅降价。o3-mini定价为输入每百万tokens 1.10美元，输出每百万tokens为4.40美元。虽然这个价格已经比o1-mini低63%，但相比DeepSeek依然是高价。 DeepSeek R1的API定价为每百万输入tokens 0.14美元（缓存命中）/0.55美元（缓存未命中），每百万输出tokens 2.19美元。这一价格优势无疑让DeepSeek在市场竞争中更具吸引力。新的价格战已经打响，谷歌同样加入战局。在最新发布的一系列模型中，Gemini 2.0 Flash-Lite的价格是每百万tokens 0.3美元，是谷歌目前最便宜的模型；Gemini 2.0 Flash现每百万tokens文本输出需花费0.4美元，以处理长文本为例，其比Gemini 1.5 Flash的定价便宜了一半；Gemini 2.0 Flash Thinking实验版现免费开放使用，还可以访问、提炼并总结YouTube视频内容。 DeepSeek的快速崛起不仅仅是一个技术成功的象征，它所引发的市场竞争正在深刻改变AI行业的格局。传统巨头如OpenAI和谷歌将面临更加复杂的竞争态势。一方面，他们必须在保持技术创新和领先地位的同时，积极应对DeepSeek等新兴力量带来的价格和用户挑战；另一方面，价格战的激烈程度也可能迫使这些巨头重新评估其商业模式，甚至改变以往的盈利策略。未来，AI市场的竞争将更为复杂和激烈。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，新的玩家将不断涌现，而现有的巨头也将不断努力保持其领先地位。在这场没有硝烟的战争中，谁将最终脱颖而出，成为AI领域的领航者，让我们拭目以待。

金融界02-07 09:13

三大指数齐刷阶段新高，“比亚迪系”迎来大涨，港股互联网ETF(159568)收涨超1%

通义、豆包、OpenAI等近期密集发布新模型，推动模型算法、成本优化，或带动模型商业化从“API+云”及Token付费往Agent、端侧AI方向发展，同时模型的视觉理解、生成等多模态能力或继续增强，有望助力社交陪伴、影视、广告、电商、教育等领域AI应用商业化空间进一步打开。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云02-06 16:49

DeepSeek-R1风靡全球！海内外云厂商争相上线，AI新纪元开启

。随后，华为还宣布DeepSeek系列新模型正式上线昇腾社区，并支持一键获取DeepSeek系列模型和昇腾硬件平台上开箱即用。海外云厂商和芯片厂商纷纷布局与国内云厂商的热烈响应相呼应，海外各大云厂商和芯片厂商也在更早之前纷纷宣布上线DeepSeek-R1模型。北京时间1月31日，英伟达宣布DeepSeek-R1模型登陆NVIDIA NIM，并在单个英伟达HGX H200系统上实现了惊人的处理速度。英伟达的竞争对手AMD也不甘示弱，宣布已将新的DeepSeek-V3模型集成到Instinct MI300X GPU上，针对AI推理进行了优化。两大云巨头亚马逊AWS和微软Azure也迅速接入了DeepSeek-R1模型。从1月30日起，AWS的用户可以在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker AI中部署DeepSeek-R1模型，享受AWS提供的优质服务和支持。微软则宣布DeepSeek-R1已在Azure AI Foundry和GitHub上提供，开发者可以用新模型进行测试和构建基于云的应用程序和服务。 DeepSeek-R1引领AI新纪元 DeepSeek-R1模型的迅速崛起和广泛应用，不仅彰显了深度求索在AI领域的强大实力和创新能力，也为全球AI开发者提供了更多的选择和机遇。随着海内外各大云厂商和芯片厂商的纷纷布局和深入合作，DeepSeek-R1有望成为推动AI技术发展和应用创新的重要力量。未来，随着DeepSeek-R1模型的不断优化和升级，以及更多云厂商和芯片厂商的加入和支持，相信这款开源模型将在全球AI领域发挥更加重要的作用和影响。同时，我们也期待深度求索能够继续保持创新精神和技术优势，为全球AI开发者提供更多优质、高效的开源模型和解决方案，共同推动AI技术的快速发展和应用普及。

金融界02-06 08:00

英伟达遭重创！GB200出货量大幅下调，市值蒸发6.5万亿！

源模型R1密切相关。DeepSeek的新模型以极低的成本实现了与OpenAI的模型相当的性能，减少了对高端GPU的依赖。低廉的训练成本预示着AI大模型对算力投入的需求将大幅下降，这可能是英伟达股价大跌的主要原因之一。华尔街机构观点不一，但长期看好AI行业对于DeepSeek对人工智能行业和英伟达等企业的影响，华尔街机构持有不同观点。高盛（Goldman Sachs）与花旗（Citi）等华尔街机构表示，尽管DeepSeek的低成本模型引发了市场的短期震荡，但从长期角度来看，AI技术的进步和算力需求的持续增长将继续推动英伟达等科技巨头市值扩张。高盛分析师Privorotsky认为，DeepSeek的大火“有许多复杂的原因，基本上是推理效率巨大提升。根据一些评估，它比其他模型的效率高出40到50倍。如果你能用更少的资源做更多的事，那么自然就会有人问，你是否需要这么多的容量。” 美国对冲基金桥水（Bridgewater）也认为，DeepSeek推出的最新人工智能（AI）模型可能会导致许多科技公司股价出现短期调整，但从长期来看，这对行业是一个积极信号。DeepSeek的进展总体上有利于人工智能技术的发展，并可能加速非科技领域公司更广泛地采用人工智能。美股财报季持续，科技巨头资本支出成焦点当前，美股财报季仍在持续，高盛分析师表示，目前的明确共识是谨慎看跌美国科技股，直到美股“科技七巨头”财报全部公布为止。而美股科技巨头财报的重点无疑是AI相关资本支出。其中，Meta首席执行官扎克伯格在披露财报后表示，公司今年的资本支出将大幅增加，增长主要受AI和庞大的新数据中心推动。Meta将在今年投资600亿至650亿美元用于AI相关的资本支出，这一数字远高于分析师的预测。此前据彭博社估计，投资者预计Meta的2025年资本支出将达到513亿美元。微软则计划在本财年投入800亿美元建设数据中心，以满足客户对AI产品的需求。该公司预计到2026财年，资本开支增长将会放缓。据财报显示，2024年第四季度，微软和Meta的资本支出合计达到374亿美元，几乎是2023年同期的两倍，主要投向AI芯片和数据中心。值得注意的是，微软和Meta都强调了推理的重要性，而英伟达的GPU芯片主要用于训练。更重要的是，Meta提到将自研ASIC MTIA用于训练，暗示可能会替换GPU。扎克伯格表示，未来不一定需要更多的预训练资源，但推理负载会大幅增长。谷歌（Google）和亚马逊（Amazon）分别将于美东时间2月4日和6日发布财报。这两家是云计算和AI的巨头，预计它们的财报将继续延续有关AI投资效率的话题。投资者将密切关注这些公司的资本支出计划和对AI技术的投资，以判断整个行业的未来走向。综上所述，英伟达面临的困境无疑给整个半导体和云计算行业带来了巨大的挑战。然而，从长远来看，AI技术的进步和算力需求的持续增长仍将是推动行业发展的主要动力。投资者需要密切关注市场动态和公司财报，以做出明智的投资决策。

金融界02-05 08:45

DeepSeek震撼出场！欧美科技股市值蒸发1.2万亿，英伟达单日损失4.3万亿

型以及完全符合出口管制规定的算力，创建新模型。推理过程需要大量英伟达GPU和高性能网络。如今，我们有三条扩展定律：持续适用的预训练和后训练定律，以及新的测试时扩展定律。” DeepSeek的“暴击”不仅让欧美科技股颤抖，更引发了业界对于以巨额资本支出为基础的美国AI叙事是否破灭的担忧。摩根士丹利去年年底曾预测，到2025年，微软、Meta、亚马逊和谷歌这四家科技巨头的AI相关资本支出总计将达到3000亿美元（约合人民币2.18万亿元），而2026年这一数字还将更高。面对DeepSeek带来的冲击，华尔街多家顶级投行纷纷发布研报，展开了一场激烈的大讨论。高盛分析师表示，应谨慎看跌美国科技股，直到美股科技巨头MAG7（微软、苹果、谷歌、亚马逊、Meta、英伟达、高通）财报公布为止，届时财报的重点将是AI相关的资本支出。 Jefferies的Edison Lee团队则认为，DeepSeek的成功可以推动两种可能的行业战略：一种是继续追求更高的算力，另一种是重新关注效率和投资回报率。他们指出，DeepSeek的出现可能使得行业在追求算力的同时，更加关注如何以更低的成本实现更高的效率。而花旗和WedBush则积极为英伟达“站台”。花旗分析师Atif Malik团队在研报中表示，尽管DeepSeek的成就令人印象深刻，但如果没有使用先进的GPU对其进行微调和/或通过蒸馏技术构建最终模型所基于的底层大模型，那么DeepSeek的成就就不可能实现。他们预计，领先的AI公司不会放弃更先进的GPU，因为这些GPU在规模上能提供更具吸引力的回报。 AI相关支出成为了业界关注的焦点。微软首席执行官纳德拉在社交媒体X上发文，引用了杰文斯悖论（Jevons paradox）的概念，指出随着人工智能更加高效和易用，其使用将会激增，并成为“我们永远无法满足的商品”。杰文斯悖论指出，技术进步提高了资源使用效率，但效率提高可能刺激资源需求的增长，最终导致资源总消耗增加。这一理论被多家投行分析师应用到DeepSeek-R1模型上，他们认为，DeepSeek实际上对计算和英伟达非常有利，因为通用人工智能（AGI）似乎更接近现实，而杰文斯悖论几乎肯定会导致人工智能行业需要更多而非更少的计算资源。然而，并非所有投行都对DeepSeek持乐观态度。高盛分析师Privorotsky认为，DeepSeek大火的原因之一是推理效率的巨大提升，这可能导致人们对算力需求产生质疑。他指出，如果能用更少的资源做更多的事，那么自然就会有人问，是否需要这么多的容量。摩根大通分析师Joshua Meyers也表达了类似的担忧。他在研报中写道：“我收到的问题95%都是围绕DeepSeek的。他们在开源模型Llama基础上，以微薄的预算建立了性能一流的模型，这让人们对数十亿美元的AI资本支出产生了质疑。”他强调，虽然目前还不清楚DeepSeek在训练和推理方面的实际成本会降低多少，但人们担心这些更低的API成本将给整个行业带来定价压力。与此同时，Jeffreies股票分析师Edison Lee团队在研报中提及了DeepSeek对全球算力需求可能造成的影响。他们表示，市场自然会担心算力需求，因为各大科技公司对GPU的大量投资几乎没有带来任何回报。他们看到模型的改进（成本很高），但没有看到任何AI变现的具体实例，从而证明投资是合理的。尽管存在诸多担忧和质疑，但也有一些投行对DeepSeek持积极看法。美股科技股“大多头”、Wedbush资深股票分析师Daniel Ives在研报中表示，DeepSeek对AI革命的威胁微乎其微，如今又是一个逢低买入科技股的黄金机会。他认为，DeepSeek并不能阻止AI发展的趋势，反而在某种程度上可能会加速超大规模企业的资本增值。关于英伟达的未来，Ives补充道：“说到底，全球只有一家芯片公司在推出自主、机器人和更广泛的人工智能用例，那就是英伟达。针对消费者推出具有竞争力的大模型是一回事，但推出更广泛的AI基础设施则是另一回事。DeepSeek的出现并没有让我们觉得有什么不同。” 综上所述，DeepSeek的出现无疑在AI领域掀起了一场风暴，不仅引发了欧美科技股市的大跌，更让投行和业界对于AI未来的发展方向和资本支出产生了激烈的讨论。然而，无论未来如何发展，有一点是肯定的：AI领域将继续保持其快速发展的势头，而英伟达等科技公司也将在这场竞争中继续扮演重要角色。

金融界02-05 08:06

OpenAI发现DeepSeek涉嫌利用其专有模型进行“蒸馏”，引发技术与法律争议

使用OpenAI的专有模型来训练自己的新模型DeepSeek-R1。OpenAI表示，已经发现了一些“蒸馏”的证据。“蒸馏”指的是将较大、功能强的模型的知识提炼到较小的模型中，后者通常在性能上表现出色且具有更低的计算成本。此事件的起因是DeepSeek推出的新模型DeepSeek-R1在数学、编程和推理等关键领域的表现被认为能与OpenAI的最强推理模型o1相媲美。DeepSeek-R1的训练费用仅为OpenAI最新大模型的三十分之一，低廉的成本和出色的表现引发了广泛关注。 DeepSeek的技术报告与训练费用根据DeepSeek发布的技术报告，DeepSeek-R1的表现超越了多个行业标准，尤其在数学和编程等领域展现了强大的推理能力。这一突破性成果让DeepSeek-R1成为了业界的一大焦点，尤其是它仅用了OpenAI大模型三十分之一的训练费用。该模型的成功吸引了大量投资者和分析师的关注，但也引发了OpenAI方面的强烈反应。受此消息影响，美股纳斯达克指数在周一跌幅超过3%，其中英伟达的股价暴跌接近17%。此类突发技术事件引发的股市震荡显示出行业对AI技术进展的高度敏感。 OpenAI对“蒸馏”技术的反应 OpenAI坚决反对“蒸馏”技术的应用，特别是在未经授权的情况下。根据OpenAI的服务条款，用户不得复制其服务和输出的内容，也不得开发与OpenAI竞争的模型。OpenAI认为，DeepSeek利用“蒸馏”技术提炼其模型的知识，显然违反了这一条款。 OpenAI没有进一步公开提供有关该事件的具体证据，但表示已经采取措施，阻止了某些涉嫌违规的账户访问其API。知情人士透露，OpenAI与其合作伙伴微软正在对使用OpenAI API的相关账户进行调查，并已封禁部分账户的访问权限。特朗普政府的立场与国家安全调查特朗普提名的白宫人工智能和加密货币总管大卫·萨克斯（David Sacks）公开表示，有大量证据表明DeepSeek从OpenAI模型中提炼出知识，并对此表达了强烈不满。与此同时，美国政府官员也开始对DeepSeek展开国家安全调查，认为其技术可能涉及“偷窃”行为。然而，特朗普本人却对DeepSeek持不同立场，称其为“积极的技术成果”，并未对其提出负面评价。这一立场上的分歧表明，不同政治势力对AI技术的态度各异。编辑观点与总结 OpenAI与DeepSeek之间的技术纠纷揭示了人工智能领域日益激烈的竞争和知识产权保护问题。对于AI公司来说，如何确保其技术不被未经授权的使用，并且能够在保护创新的同时推动技术的普及，将成为未来的重要议题。虽然“蒸馏”技术在AI行业中并不罕见，但OpenAI明确禁止这种行为，表明其对自身技术的保护力度。与此同时，美国政府在技术竞争中的态度也引发了广泛讨论。特朗普政府对于DeepSeek的立场与一些官员的调查表明，AI技术已经上升为国家安全的重要问题。未来，随着AI技术的快速发展，如何平衡创新与保护，将成为全球技术政策的关键挑战。来源：今日美股网

今日美股网01-31 00:12

微软：当前投入 vs 未来前景是所有 AI 玩家需要考虑的问题

发者的角度来看，他们需要跟上不断涌现的新模型的步伐，希望应用程序能够持续受益于这些创新成果，同时避免过高的开发成本、运维成本，或者像人们常说的人工智能运维成本。所以，我们在应用服务器方面投入了大量资源，确保任何工作负载都能从各种不同的模型（开源、闭源、不同权重级别）中获益。从运营角度来看，这样做也能提高效率，让工作更加便捷。 Q：很高兴听到 Copilot 业务发展强劲。这种强劲增长体现在哪些方面呢？是部门级别的交易增多了吗？还是客户从概念验证阶段转向了部门级别的采购，甚至企业内多个部门都在采购？你之前提到使用趋势有所上升，能否详细讲讲常见的使用场景，以及这些场景如何为未来的货币化增长提供信心呢？ Satya Nadella：起初，在一些对提高生产力有迫切需求的部门，比如销售团队、财务部门或者供应链部门，Copilot 的应用较为广泛。这些部门有大量基于 SharePoint 的数据，他们希望将这些数据与网络数据结合起来，从而获得更有价值的结果。但随着时间推移，就像我们在以往的生产力工具发展过程中看到的那样，人们会跨部门、跨角色进行协作。以我自己的日常工作为例，我会使用聊天功能，在工作标签页获取结果，然后通过页面分享功能立即与同事共享。我把这种方式称为 “借助人工智能思考，与他人协作工作”。这种协作模式使得 Copilot 在企业内的普及成为必然。一开始，Copilot 可能只是在部门内部使用，但协作产生的网络效应会促使它在整个企业中推广开来。企业可以按不同群体逐步推广。我们推出的 Copilot Chat，让企业客户能够更灵活地在企业内广泛应用 Copilot。这不仅方便了员工使用，也为企业推动 Copilot 的普及提供了更多便利。 Q：想再聊聊商业预订额和商业剩余履约义务（RPO）的话题。商业 RPO 环比增加了 390 亿美元，这是我们有记录以来最大的环比增幅。商业预订额按固定汇率计算增长了 75%，是过去十年平均增速的两倍。我知道这个指标存在一定波动性，但本季度在积压订单和预订额方面，确实感觉出现了一些明显变化。能否讲讲这种增长的动力来源？是全面增长，还是少数几笔大订单带动的？ Amy Hood：我们之前提到过，OpenAI 对 Azure 的承诺是推动增长的主要因素之一。需要说明的是，这并非一次性的合作，随着 OpenAI 的发展，他们还会持续做出承诺，我们之间的合作关系也会不断深化。除了这一点，还有其他因素共同推动了增长。首先，我们的核心业务表现出色。核心业务包括现有合同的续签、追加销售，例如 Copilot、GitHub Copilot 等产品的推广，这些都是很重要的增长动力。本季度，E5 产品的表现也非常出色。在讨论 Microsoft 365 Copilot 时，我有时会忽略整个套件的发展势头，而本季度 E5 产品的良好表现让我们备受鼓舞。最后一个因素是大型 Azure 合同。这些合同的情况正如我们预期的那样，呈现出良好的增长态势。大型 Azure 合同有两种类型：一种是现有客户在履行完之前的合同义务后，加大了投入力度，这充分体现了他们对平台的认可和信心；另一种是新客户签订的合同，本季度这方面也有不错的表现。所以，你说得对，看到这么高的增长数据，可能会让人觉得只是某一个因素在起作用。但实际上，除了 OpenAI 的因素，各业务线的稳定执行也是实现增长的重要原因。

海豚投研01-30 19:59

Meta：“每年” 都是关键年，今年重点不止 Meta AI（4Q24 电话会含 CB 小会纪要）

k，关于开源问题，DeepSeek 等新模型正在利用 Llama 进行更快、更低成本的训练。这对 Meta 有何影响？是否会影响 Meta 在未来几年的投资方向？关于 2025 年的资本支出（CapEx），你们预计投资 600-650 亿美元，相较去年，投资结构是否有变化？服务器仍然是最大支出项吗？数据中心和网络设备的投资分配是否有所调整？特别是在 AI 训练和推理计算上的分配情况？ A：关于 DeepSeek，我们仍在评估他们的创新点，并计划吸收其中的一些技术优势。无论竞争对手来自哪里，整个 AI 领域的进步往往是相互学习的过程，每次新的技术发布都会推动整个行业前进。目前，很难判断这些发展对基础设施投资和资本支出的长期影响。AI计算资源的分配正在经历结构性变化：过去，计算能力主要集中在预训练（Pre-training）。现在，越来越多的计算资源转向推理（Inference），即 AI 在实时应用中的计算需求。这种趋势意味着，未来 AI 计算不一定需要更多的预训练资源，但推理计算的负载可能大幅增长。这对拥有强大商业模式支撑的企业是一个长期优势，因为我们可以持续投资基础设施，以提供更高质量的 AI 服务，而一些无法承受高昂计算成本的竞争对手可能难以维持。此外，我们的 AI 计算基础设施不仅用于 Meta AI，还广泛应用于信息流推荐（Feeds）和广告产品。因此，我们需要确保有足够的计算能力来支持数十亿用户的需求。关于 2025 年资本支出，服务器仍然是最大的投资方向，并且预计将大幅增长，主要原因包括：（1）增加 AI 计算能力：支持生成式 AI（GenAI）以及核心 AI 业务的扩展。（2）维护核心业务：扩展基础设施以满足用户增长，并更新老旧服务器。（3）数据中心投资也会增加：构建大规模 AI 训练集群；高功率密度数据中心的核心建设阶段（4）网络设备的投资：更高容量的网络，满足 AI 计算和非 AI 计算的流量增长；光纤基础设施建设，优化跨区域 AI 训练数据传输。整体而言，Meta 在基础 AI、非 AI 业务、生成式 AI 三个领域的基础设施投资都会增加，重点仍然是支持核心业务。我们仍处于 AI 计算的早期阶段，未来计算成本是否会大幅降低仍不确定。因此，我们目前保持大规模投资，以确保长期竞争力。 Q: Meta 近期强调回归“OG Facebook”（最初的 Facebook 体验）。你能否具体说明如何扩大这一方向的应用场景？视频、社群市场（Marketplace）等是否是重点？同时，Meta AI 目前已经拥有超过6亿月活用户，你们如何看待用户体验的演进？目前用户主要在做哪些事情？ A: Facebook 仍然是许多用户日常生活的重要组成部分。我认为，Facebook 还有很大的潜力可以发挥，并在文化影响力方面重新崛起。目前，我们正在探索一些新的产品方向，但不会立即对短期业务增长产生影响。这个过程需要权衡，我们可能会在某些领域做出取舍，以专注于长期产品创新。我会在未来 6-12 个月内分享更多细节。总体而言，我们希望 Facebook 能回归早期的社区互动方式，并重新焕发活力。关于 Meta AI，我们正处于用户行为学习阶段。从各应用的数据来看：WhatsApp 是 Meta AI 使用量最高的平台，主要应用场景包括信息查询、学习支持、情感交流。Facebook 是第二大 Meta AI 使用平台，用户主要通过 Feed 深度整合体验AI推荐功能。从整体趋势看，用户正逐步将 Meta AI 应用于：信息搜索和整理；社交互动和沟通；休闲娱乐（例如幽默交流）；内容创作与编辑（如写作辅助） 2025年，Meta AI的核心目标是个性化体验优化，包括：增强AI记忆能力，能记住用户在私聊中的关键信息，以提供更精准的回应。提升内容推荐质量，增强 Facebook 和 Instagram 的价值。五、以下是Meta 4Q24Callback会议的内容： Q：Susan，能否请您就WhatsApp的业务AI（人工智能）代理方面进行一下更新？分享一下目前所学到的关键经验教训。另外，关于产品向非英语国家的推出情况，您能否也谈一谈？ A：我们目前仍处于试点业务AI的早期阶段，试点企业数量相对较少，但正在逐步扩大测试范围。目前，我们的重点是支持使用WhatsApp和Messenger点击消息广告的企业。对于WhatsApp，我们已在印度向更多小型企业推出英文服务。此外，我们还在亚太地区的几个国家（包括印度尼西亚和马来西亚）进行了扩展，并且正在拉丁美洲（包括墨西哥）逐步扩展西班牙语的业务AI。在Messenger方面，我们在亚太地区的几个国家（包括菲律宾、新加坡、马来西亚）进行了英文测试，并且也正在向拉丁美洲的西班牙语国家扩展。我们处于早期阶段，随着测试范围的扩大，我们收到了令人鼓舞的反馈。企业告诉我们，AI为他们节省了时间，而消费者则表示他们对查询的响应时间更加及时。我们新成立的业务AI产品团队致力于加速业务AI的规模化努力，我们正在技术、市场推广以及合作伙伴生态系统等方面进行全面投资。我们专注于帮助企业利用AI推动广告转化，这是我们想要扩展的用例。我们正在研究如何激活AI和聊天功能以支持商业用例，帮助生成或筛选潜在客户。我们的最终目标是打造企业可以在多种用例中使用的AI产品，以加深客户关系，并使整个交易过程更加高效。但我们的路线图还有很多工作要做，有很多想要达成的目标。我们需要执行很多事情，包括使企业能够更广泛地访问业务数据和系统，以便AI能够做出适当的响应和采取行动。我们还需要构建更丰富的线程内体验。我认为这将需要时间，我们正在努力推进，这在2025年对我们来说是一个非常重要的优先事项，而且这也是我们预计会从Llama的持续进步中受益的另一个领域，这将进一步提高响应质量并启用新功能。 Q：总费用指导是否包括与最近5%裁员相关的遣散费用？这些费用的规模有多大？当您谈到2025财年的员工人数增长时，是否可以合理假设过去两个季度所看到的高个位数百分比的增长率就是您所暗示的？另外，我想再次问一下关于DeepSeek的问题。从过去一周甚至一两个月我们对DeepSeek的了解来看，其中有一些非常棒的效率提升和成本节省。您预计也会在未来利用这些成果，从而要么大大提高您所有投资的ROAI（人工智能投资回报率），要么给您提供一种减少AI投入的思路。是否可以认为未来成本结构将受到积极影响？ A：关于总费用指导：总费用指导确实包括了与裁员5%相关的遣散费用。总费用指导涵盖了我们当前展望中的一切内容，也包括了因延长服务器使用寿命而产生的节省。如果没有这些节省，总费用指导将会更高。我们没有量化遣散费用的具体数额，因此不会单独列出。关于员工人数增长：这不是5%的裁员，岗位数的缺口会填补。我们不期望公司的员工规模会因此缩小5%。至于2025年的员工人数增长率，我们没有量化，但我们已经讨论了哪些领域在增长，以及我们在哪些领域非常注重提高效率。关于DeepSeek：我基本上是在重申Mark之前所说的内容。我们一致认为DeepSeek在模型设计和效率方面取得了良好的研究进展。正如你所说，我们正在研究他们发布的成果，并考虑在哪些地方对我们来说有意义地进行适应性调整。同时，正如Mark所说，我们仍然致力于投资用于训练和推理的基础设施，一方面是因为我们还不清楚我们到底需要什么，我们还不清楚我们的推理用例会有多广泛，另一方面我们认为这是我们的一个真正的竞争优势。因此，我既认同你对未来可以更高效地开展部分工作的观点，但同时我还是要重申我之前的评论，即我们目前仍处于资本支出投资的早期阶段，我们还不清楚整个格局将如何演变。 Q：我想我并没有想当然地认为，Susan，您在过去一年中可能曾表示，广告增长率可能受到容量限制的一定阻碍。那么，是否可以认为，随着您为今年制定资本支出预算，广告业务的发展束缚在一定程度上得以解除，从而能够推动广告业务的增长？另外，您也曾经谈到，在世界某些地区，用户与商家通过WhatsApp和Messenger等进行聊天交流的文化倾向性更强。那么，这种行为是否是我们需要在那些尚未广泛开展此类交流的发达市场中推动的，以使业务AI更具实用性？谢谢。 A：关于容量限制：我们预计，随着更多数据中心空间上线以及我们致力于提高工作负载效率以释放更多容量，我们将在今年上半年大幅缓解容量限制。但同时，我们也在关注其他投资，以更广泛地提升广告表现。关于文化差异和商业行为：我认为你是对的。你可能注意到了我之前关于业务AI已经推出地区的评论，这些地区反映了我们所知道的商业消息传递已经很活跃的市场，我们也知道我们需要更积极地投资，以弄清楚如何在那些由于各种历史原因尚未走上这条道路的市场中开展业务。因此，我认为这是建立更广泛商业消息传递的一个挑战，但同时也是我们认为AI可以在一定程度上降低商业端对话成本的一个领域，从而以一种可扩展的方式促进发达市场中企业与用户的对话和互动。 Q：在TikTok停服的前几天和前几天（尽管实际上停服时间仅为大约14个小时），您是否观察到广告商行为和/或其在平台上的支出发生了任何变化？另一个关于2025年毛利率的问题。我知道您不进行毛利率指导，但鉴于今年计划大幅增加资本支出以及将服务器使用寿命延长至五年半，您认为这两者是否能够相互抵消？今年的毛利率会受到怎样的影响？它们能否相互抵消？ A：关于TikTok停服：正如你所指出的，TikTok的实际停服时间非常短暂。因此，对我们2025年第一季度的收入或用户参与度指标并没有产生实质性影响。而且我认为我们在这方面没有更多的具体信息可以分享。我们的关注重点仍然是为我们的社区打造最佳服务，并通过这些工作推动增长。关于毛利率问题： 2025年成本收入增长的主要驱动因素将是基础设施成本，其次是Reality Labs。 Q：我想问一下关于现实实验室（Reality Labs）的问题。Susan，您能否阐述一下您预计2025年现实实验室的主要支出类别？您认为现实实验室的支出规模是否已经达到了峰值？ A：总体而言，我们认为现实实验室的投资主要分布在两个类别：（1）元宇宙（Metaverse），包括虚拟现实（VR）、混合现实（MR）和社交生态；（2）可穿戴设备，包括我们的增强现实（AR）和人工智能眼镜工作。我们预计在2025年，大约一半的RL投资将用于可穿戴设备计划，另一半用于元宇宙。我想说的是，在这两个领域中，我们仍在进行重大的产品押注，并且存在一系列复杂的挑战，我们需要解锁这些挑战，以便能够将可扩展的消费产品推向市场，而这正是我们真正关注的重点。因此，它仍然是我们的核心投资优先事项之一。我们预计2025年RL的运营亏损将增加，就像2024年一样。在增长方面，我们预计可穿戴设备将成为2025年RL运营亏损扩张的主要因素，这既体现在成本收入方面，也体现在运营费用方面。这主要源于我们努力进一步加速人工智能眼镜产品的采用。 Q：Susan，您提到了不同资本支出类别之间可能存在一些灰色地带，例如较老一代的GPU可用于核心功能。但如果您回到您所说的定义，即Gen-AI、核心AI基础设施和非AI基础设施，您能否进一步阐述一下这些类别的定义？另外，我可能在电话会议中错过了这个细节，但服务器的五年半使用寿命是否适用于所有这些类别？ A：关于如何大致思考这些类别，生成式AI（Gen AI）能力主要是我们现在用于训练下一代Llama模型的能力。因此，它主要是训练能力，但我们预计并且希望未来对推理能力的需求会很大。我们提及的核心AI实际上是指为排名和推荐引擎提供动力的能力，这些引擎支撑了有效的内容体验以及广告体验。基本上，就是确定任何给定用户在其体验中可能会对哪一条广告和有机内容最感兴趣和最有用。而非AI则指的是不属于这两个类别的事物。例如，用于为您提供视频流的容量就属于非AI类别。因此，这三个类别就是这样定义的。而且正如你所暗示的，它并不是一个非常清晰的分配。使用寿命延长适用于所有类别。 Q：Susan，我有两个问题。一个是关于Dan之前关于定义支出类别的问题的回答。我想知道，能否帮助我们了解基于地理位置的资本投入分布情况，以便更好地了解不同地区的排名和广告体验方面的相关情况？因为我在尝试查看各地区的平均定价，我知道这里面有很多营销。但您能否提供更多关于您已经推出这些AI计划的地区以及我们正在看到的情况的信息？这将非常有帮助。第二个问题，关于Reality Labs，您是如何衡量投资回报率（ROI）的？我知道这里有许多尚处于起步阶段的新想法。那么作为首席财务官，您是如何测试这些支出是否有效或无效的？谢谢。 A：关于资本支出的地理分布：在核心AI用例方面，即用于改善下一代广告架构模型、用于Andromeda（Meta的广告检索系统）等方面，这和地区分布无关。一般来说，我们发布的用于改善广告表现的功能，这些排名和推荐系统、交付后端等，除了测试阶段外，通常会在全球范围内广泛推出。生成式AI计划本身，特别是业务AI，我们之前已经讨论过，测试实际上是在那些已经开展商业消息传递并且已经拥有繁荣的点击消息广告生态系统的市场中进行的。因此，这往往更多地集中在东南亚、拉丁美洲国家等地区。但我们在广告增长方面所做的许多基础工作，例如确保我们推出针对不同垂直领域的广告功能等，这些并没有任何特定的地理限制。关于RL的投资回报率：我认为Mark已经阐述了现实实验室的愿景，即真正致力于打造下一代计算平台。如果我们能够成功做到这一点，那么这将使我们能够在塑造下一代计算平台方面占据一个非常重要的位置，并在其上构建与今天应用家族（Family of Apps）非常互补的生态系统。并且我认为在上面构建业务也将是我们现有广告业务的自然延伸，但你可以想象，这也将围绕数字物品等解锁新的业务。但在短期内，我认为推动我们2025年投资的一个因素是我们对可穿戴设备的重视。这促使我们将下一代计算平台的时间表提前。因此，我们确实期望继续在可穿戴设备类别中进行大量投资，以帮助加速这一进程。Mark已经提出了下一代产品500万到1000万台的目标。然后最终这将使你有望走上数亿台设备的道路，并成为一个规模化的消费产品。但这是一个我们正在开拓市场的领域，这需要我们的投资。 Q：我只想问一个问题。随着RFK Jr.（小罗伯特·肯尼迪）的确认听证会正在进行，我们被问及了关于数字公司中的制药广告。是否有什么方式可以让我们思考一下您在制药领域的整体风险大小？当然，我知道还有很多我们不知道的事情。但如果制药公司在广告投放方面发生变化，我们是否有什么方式可以对这种情况进行框架性思考？谢谢。 A：我认为这不是我们需要特别分享的内容。不过，我只想说，总体而言，我们在地理区域和垂直领域方面拥有非常多样化的广告业务。因此，这不会影响到我们对2025年的展望。 Q：我想这是一个比较哲学性的问题，并且扩展了Mark在电话会议开始时提到的内容。他谈到了达到十亿用户的目标。当您思考人工智能（AI）格局时，数字和互联网领域的大部分内容都是赢家通吃。您认为这种情况将如何发展？再次强调，这与过去五周DeepSeek发生的事情以及阿里巴巴今天宣布的消息有关。您认为我们应该如何思考？或者您是如何思考的？在这个格局和AI的发展过程中，市场份额将如何分配？这是否与过去的数字和互联网周期有所不同？ A：这是一个非常有趣的问题。我认为我最有把握谈论的部分是，我认为我们有很多合理的途径可以基于领先的AI技术构建业务。这些业务在某些情况下是我们现有业务的延伸。因此，无论是生成式AI将以许多全新的且更简单的方式为我们的生态系统创造引人入胜的内容，这显然对我们应用家族（Family of Apps）的体验非常有益。还是我们利用这些技术帮助广告商大规模运行极其定制化的广告活动，使我们的广告变得更好。无论是构建更丰富的商业消息传递生态系统，还是Meta AI，即我们面向消费者的体验版本。我认为我们有很多途径可以真正基于AI技术构建既与我们现有业务直观相关又具有重大机会规模的相邻业务。我认为要对整个格局的其他部分如何发展发表意见可能比较困难。但我对我们在这个格局中真正构建伟大业务的机会感到非常乐观。 Q：能否让我提两个问题？首先，Clara（新加入的团队成员）的加入对我们来说是一个巨大的补充。能否讨论一下Clara及其团队在短期内到中期内在企业级和中小企业（SMB）方面可能产生重大影响的一些领域？您认为是否有机会通过API、订阅或更直接地通过某些云服务来货币化Llama？另外，还想问一下关于Advantage+购物收入运行率的披露。随着您将简化活动创建作为默认选项推广给更广泛的广告商，这一指标约占总收入的10%。那么，这种性能提升是否适用于所有类型的广告商，还是仅适用于某些特定类别？基本上，我试图弄清楚您通过优势+所看到的性能提升在多大程度上可以进一步扩展。非常感谢。 A：关于Advantage+购物：我认为你是在问我们在第四季度开始测试的新简化活动设置流程。该流程将Advantage+购物和Advantage+应用活动与手动设置流程相结合。在新的设计中，现在只有一个活动创建流程。广告商默认获得优势+的性能优势。以前，他们必须在设置手动解决方案或自动化解决方案之间进行选择。他们仍然可以访问之前可用的特性，如果他们更愿意手动调整设置的话。但总体而言，我们普遍认为新的简化流程将帮助广告商利用优势+所实现的性能提升。我们还计划在第一季度将这些测试扩展到更多广告商，并在接下来的几个月内更广泛地推出。但总体而言，我们对这一领域持乐观态度，因为在我们的研究中，广告商在采用Advantage+购物活动后，在广告支出回报率方面看到了显著的提升。因此，我们认为帮助他们更轻松地实现这一点将有助于提升他们的表现。关于Clara加入团队：我们非常高兴Clara加入我们的团队。她最初的重点是通用商业代理，我们相信这将结合我们在AI和像WhatsApp和Messenger这样的消息传递平台方面的优势。我想我之前已经提到过，她领导的这个产品团队，我们希望它能够加速我们业务AI的规模化努力。我们正在技术、市场推广以及确保拥有丰富的合作伙伴生态系统等方面进行投资。因此，我们非常高兴她能加入我们的团队。 Q：关于第一季度收入指导，是否可以提供更多细节？鉴于我们在第四季度所看到的强劲表现，第一季度的指导似乎有些保守。看起来您在去年第一季度有一个更具挑战性的对比基数，以及外汇（FX）因素。那么，是否可以这样认为，这些因素是指导没有更高一点的原因？谢谢。 A：是的，第一季度展望中包含了多种结果。总体而言，它反映了我们对持续强劲的货币收入增长的预期。但导致按报告基础减速的最大因素是汇率因素，我们预计第一季度汇率因素影响3pct，而在第四季度货币因素对收入的影响大致是中性的，主要是由于美元相对于欧元的走强。除了货币因素外，我们还面临着去年第一季度高基数，其中包括2024年闰年的额外一天带来的好处。此外，由于我们刚刚结束了美国选举，政治广告支出也不太可能像第四季度那样成为同比增长的顺风因素。因此，我们的展望反映了所有这些影响，但总体而言，广告需求仍然强劲。我们继续看到在2025年全年推动强劲收入增长的机会，并且我们对我们正在为我们的核心业务所做的投资感到兴奋。我想就到这里，感谢大家的参与，并祝大家农历新年快乐。披露与声明：海豚投研免责声明及一般披露

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