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苹果高管预计销售增长回暖，AI功能有望推动业绩复苏

期73.2亿美元）。库克表示：“苹果自研芯片非常适合AI计算，这也是促使用户升级的重要因素。” 服务业务稳健增长，缓解iPhone销售压力苹果服务业务（包括iCloud存储、Apple Music和Apple TV+）表现突出：销售额达263.4亿美元，同比增长13.9%，高于市场预期的260.9亿美元（LSEG数据）。 Emarketer分析师雅各布·伯恩（Jacob Bourne）表示：“尽管苹果在AI推广方面较为谨慎，但强劲的服务增长和生态系统扩展正在帮助公司缓解中国市场iPhone销售疲软的影响。” 可穿戴设备销售略低于预期苹果可穿戴设备（Wearables，包括Apple Watch和AirPods）收入117.5亿美元，低于市场预期的120.1亿美元（LSEG数据）。市场展望：苹果稳步推进AI战略，核心生态增长稳定 AI功能推动新设备销量——Apple Intelligence将在2025年逐步推广至更多市场，有助于提振iPhone销售。中国市场仍是挑战——苹果在中国市场的增长压力仍存，缺乏本地AI合作伙伴可能影响长期竞争力。服务业务增长成为关键——iCloud、Apple Music等业务增长稳定，抵消硬件销量放缓的风险。整体来看，苹果在AI布局上虽较为谨慎，但硬件+服务生态的稳健增长，仍支撑公司2025财年业绩复苏，市场对其长期增长前景持谨慎乐观态度。

Linlin01-31 23:15

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）

革。 Q: 关于定制芯片，Meta 在自研芯片和第三方芯片在计算效率和排名模型上的应用有什么经验？未来采用定制芯片的主要原因是什么？ A : 首先，我们仍然会继续从行业领先的供应商采购第三方芯片，并保持长期合作关系。同时，我们也在积极研发自研芯片，以应对一些特定的计算需求，特别是针对那些市面上标准芯片无法优化的工作上。我们的自研芯片可以优化整个计算架构，从而在计算效率、单位成本和功耗方面实现更高的性能。这主要是因为 Meta 的工作负载在内存、网络带宽和计算资源的分配上有着独特需求，而自研芯片可以根据这些需求进行精准优化。目前，我们的 MTIA（Meta Training and Inference Accelerator）主要用于核心排名和推荐推理任务，并已在 2024 年上半年正式投入使用。今年，我们将继续扩大 MTIA 的应用范围，不仅用于新增算力需求，还将逐步替换部分已达到使用寿命的 GPU 服务器。展望未来，我们希望在 2025 年让 MTIA 支持部分核心AI 训练任务，并逐步扩展到生成式 AI 相关的应用场景。 Q: Meta 对开源战略的看法如何演变？你们如何看待开源战略在 AI 领域的竞争格局？从成本控制和资本回报的角度来看，开源模式能否为 Meta 带来长期优势？ A: 在开源策略方面，我们的思路类似于 OpenCompute 项目。当年，我们并不是第一个建立数据中心硬件系统的公司，因此我们决定将其开源，推动整个行业采用我们的方案，并鼓励生态系统共同创新。最终，这种标准化让供应链更加高效，也降低了成本。在 AI 领域，我们认为 Llama 的广泛应用将推动更多芯片供应商、API 开发者和开发平台对其进行优化，从而降低使用成本并提升整体性能。随着行业采用率的提高，我们自身也可以受益于这些优化成果。此外，我们也注意到了近期中国的DeepSeek 等开源竞争对手的崛起。全球范围内可能会形成一个开源标准，我们希望这一标准能由美国主导。因此，我们会继续推动 AI 生态系统的发展，让全球开发者都能使用 Meta 开发的 AI 技术。最近的一些行业动态更坚定了我们对开源战略的信心，我们认为这是正确的方向。 Q: 在智能眼镜的发展趋势方面，Meta 认为AI 助手的最佳硬件形态是智能眼镜吗？还是它只是对应用内 AI 体验的一种场景补充？ A :是的，我一直认为智能眼镜是 AI 设备的理想形态，因为它可以让 AI 助手“看到”你的视角，并“听到”你听到的内容，从而提供更有上下文理解的交互体验。未来，智能眼镜将成为一个重要的计算平台。当智能手机成为主要计算平台时，传统 PC 并没有被淘汰。同样，未来手机仍然会存在，但越来越多的用户会转向 AI 眼镜。这是一个不可逆的趋势，我预计未来十年，市面上所有眼镜都将具备 AI 功能，甚至一些原本不戴眼镜的人也会开始使用 AI 眼镜。去年，我曾认为，只有当智能眼镜拥有全息显示技术时，它才会成为主流产品。但现在，我认为 AI 本身带来的价值可能与全息 AR 一样重要。因此，AI 眼镜的发展可能比我们预想的更快。 Ray-Ban Meta 智能眼镜的成功表明市场对此类产品有需求。尽管我们还不清楚长期的发展轨迹，但2025年将是探索智能眼镜市场潜力的关键一年。 Q: 广告业务方面，最近几个季度 Meta 的广告收入增长主要由广告单价提升驱动。未来广告增长的主要推动因素是什么？定价增长的趋势是否会持续？ A :从长期来看，我们认为广告收入的增长仍然可以从广告定价和广告展示量两方面获得推动。在定价方面，增长可能受到多种因素影响，包括广告位供应情况、广告竞价动态，以及广告展示位置的变化。例如，视频类广告的变现效率通常低于其他广告类型，这也会影响整体定价趋势。此外，宏观经济环境也是一个重要因素。不过，我们预计，Meta 仍然可以通过持续优化广告表现，提升广告主的投资回报率（ROI）。我们在广告变现上的技术创新，包括优化投放算法、提升广告目标匹配精度等，都将有助于广告单价的长期增长。需要注意的是，广告单价是一个复合指标，受到多个变量影响，例如广告主的竞价策略、广告转化成本等。因此，尽管单价可能波动，但我们总体上看到广告转化成本仍然保持在健康水平。随着 Meta 持续提升广告转化率，我们预计未来的CPM（千次展示成本）仍将呈增长趋势。 Q: Mark，你提到美国的政治变化可能会使美国企业在海外的竞争地位更有利。但在美国国内，你如何看待这些变化对用户使用和广告商采用的影响？你们最近取消了事实核查（fact-checking）机制，是否认为这会影响平台内容？这是否可能吸引更多用户？同时，这对广告业务是否会有影响？ Susan，关于 Meta AI，外界对其应用场景感到兴奋，但也关注其商业化路径。你们如何考虑 Meta AI 的变现模式？未来是否可能采用 CPC（按点击付费）广告模式？ A: 关于事实核查和内容政策的问题，我们的目标始终是打造最适合用户的服务。我一直支持言论自由，同时我们也意识到人们不希望看到错误信息，因此需要建立一个有效的系统来提供更多上下文信息。从实践经验来看，我们发现社区注释（Community Notes）系统的效果优于之前的事实核查机制。我愿意承认，当其他公司开发出更好的方法时，我们也应当学习并优化自己的系统。近期的政策调整并不意味着我们对平台内容的质量失去关注。实际上，我们认为社区注释系统（类似于 X 平台的模式）比以往的事实核查机制更有效，并且能够为用户提供更好的体验。因此，我相信这些调整最终会让我们的产品变得更好。就广告业务而言，我们目前没有看到内容政策调整对广告支出的明显影响。广告商的需求依然强劲，特别是AI 赋能的广告工具帮助企业更有效地优化广告支出价值。因此，我们的品牌安全承诺保持不变，并将继续投资于品牌安全工具，以满足广告商的需求。至于 Meta AI 的商业化，我们的初期重点是打造卓越的用户体验，目前所有精力都集中在提升产品质量上。未来，Meta AI 的变现方式可能包括：付费推荐和高级订阅服务但目前，我们的主要目标仍然是产品开发，而不是变现。 Q: Mark，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

海豚投研01-30 14:50

德意志银行研报：看好禾赛（HSAI.US）2025率先达成年度100万台交付，目标价翻3倍至20美金

440线超远距激光雷达，搭载禾赛第四代自研芯片，采用了更前沿的高效感光和超高并行处理技术。AT1440打破了分辨率上限，角分辨率跃迁至0.02°，能输出极致高清的图像级点云，比当前主流车载激光雷达提升了30倍以上。禾赛FTX作为禾赛第二代纯固态超广角激光雷达，对核心技术进行了重磅升级，其采用纯固态电子扫描技术实现了最大视场角180° x 140°，是全球视野最广的纯固态车规级激光雷达。FTX的测距可达30 m@10%反射率，其分辨率表现非常出色，点频是上一代的2.5倍，达到49.2万点每秒。结合禾赛迅猛的业务增长趋势，我们对禾赛（HSAI.US）的目标价从7.5美元大幅上调至20美元。

金融界01-27 14:08

孙正义狂砸5000亿，ARM应声暴涨，还能追吗？

SC-V架构，最终动摇ARM的根基。自研芯片架构并不容易，三星和高通都曾无疾而终，如果不是撕破脸皮，ARM的客户不会自讨苦吃，最后，ARM或许能够温和涨价，但抢夺客户的市场，恐怕只是一厢情愿了。按照分析师的推算，未来一年，ARM的营收或达到49亿美元，同比增长25%；调整后净利润21.5亿。据此测算，ARM的市盈率依然高达88倍。考虑到ARM90%的股份都在软银手中，如果大股东不减持和AI半导体牛市仍存，高估值未必会阻碍股价上涨，但一旦行业东风退去，半导体下行周期来临，高高在上的估值未必能经得住推敲！ $ARM Holdings(ARM)$

老虎证券01-23 15:33

泉果基金调研奥比中光

3、能否介绍一下目前公司有哪些类型的自研芯片？公司有没有SoC芯片？答：公司自成立即围绕“全栈式技术研发能力+全领域技术路线布局”构建3D视觉感知技术体系，具备从底层芯片到上层算法的全自主知识产权研发能力，产品底层技术达到全球3D视觉行业领先水平。在芯片领域，公司的芯片团队具备数字及模拟芯片的研发实力，目前已自主研发专用算力芯片（MX系列结构光深度引擎芯片，已完成了5次迭代升级）及专用感光芯片（结构光专用感光芯片、iToF感光芯片及dToF感光芯片等）。公司专用算力芯片中的MX系列深度引擎芯片是系统级SoC芯片，内含自研IP核并固化了深度引擎算法，可以在接收到感光芯片的空间编码信息后进行实时的深度解算以输出3D数据。与传统的通用处理器调用算法进行深度计算相比，公司MX系列深度引擎芯片在满足高性能运算的同时，大幅降低了功耗，缩小了芯片的物理面积，加强了深度引擎处理能力，丰富了用户输入输出方式，是3D视觉传感器由实验室样机走向规模化量产的关键。公司最新的MX 6800深度引擎芯片，支持“结构光+主动双目/被动双目”，公司Gemini 330系列双目3D相机均搭载了该芯片，该系列产品配备高性能主被动融合成像系统，在强光、暗光、室内外等不同环境均具备出色的适应性，目前已广泛应用于机器人等场景。 4、公司目前在机器人领域的产品布局以及业务进展如何？答：近年来，生成式AI与大模型技术的发展使得机器人的交互应用更加成熟。而除了最关键的技术因素驱动外，市场需求、政策鼓励以及上下游厂家的持续投入也成为推动具身智能机器人快速发展的重要因素。对公司而言，机器人业务方向是公司近年及未来重点布局和发展的重要战略方向之一。目前，公司凭借“研发+制造”的一站式产品和服务，已推出丰富且全面的机器人视觉感知产品方案，通过与机器人产业客户的多年合作，公司从传感器、激光雷达到模型算法都积累了较强的综合实力。公司今年上半年推出的Gemini 335和336系列全场景双目3D相机，兼顾高可靠性、高性能、高性价比和易用性，能够在不同光照条件和复杂多变的动态环境中稳定输出高质量深度数据，精准还原场景和物体的3D信息，可广泛适用于人形机器人、AMR、巡检机器人、配送机器人、机械臂等应用场景。在中国服务机器人3D视觉传感器领域，公司市占率已经很高了，所以在服务机器人基本盘稳健增长的同时，我们近两年也在培育第二增长曲线——如开拓工业机器人场景，公司产品及技术可助力其更好地实现分拣、上下料、物流搬运等多项功能。截至目前，公司工业机器人业务合作已覆盖智能工厂、仓储物流、智能巡检等场景。在人形机器人领域，公司与微软合作的Femto系列iToF相机及今年新推出的Gemini 335和336系列相机均具备卓越的性能，可满足各类人形机器人在室内外复杂场景下执行视觉应用。目前公司已就相关产品/方案与部分人形机器人客户进行适配，并持续提升技术研发及运营效率，以期不断提高在人形机器人等新兴场景的市场占有率。凭借多年的原始技术积累及下游客户合作磨合，加上3D视觉感知产业智能制造基地的顺利投产，公司产能规模水平和量产规划节奏将持续提高和优化，以上都将有助于公司把握具身智能历史发展机遇，为后续市场需求爆发做好充分准备。感谢您对公司的关注与支持！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01-23 14:02

Canalys：2024年中国智能手机出货量增长4%，vivo以17%的市场份额领跑，华为16%排第二出货量同比增长37%

高端领域，华为鸿蒙OS、小米澎湃OS、自研芯片及折叠屏技术革新等成果，极大地激发了高端用户的升级欲望，推动市场实现结构性健康增长。 Canalys研究经理刘艺璇表示，激烈的竞争促使市场格局动态变化，厂商纷纷加大优势领域投入。vivo借助线上线下渠道协同、运营商合作及精准的营销与产品策略，稳固了在入门级到中高端细分市场的地位；小米通过数字系列的口碑积累、电动汽车及生态产品（尤其是家电）的协同创新，修复出货节奏，连续四个季度实现份额增长；苹果虽凭借iPhone 16系列在四季度保持领先，但也面临本土厂商旗舰产品的严峻挑战，正通过促销、渠道管理及以旧换新等策略提升高端市场竞争力与用户粘性。展望2025年，Canalys预计中国智能手机出货量将突破2.9亿台。国内市场需求持续温和复苏、宏观经济稳定回暖、渠道经营健康发展，加之1月政府出台的全国补贴政策涵盖智能手机领域，为市场增长奠定了坚实基础。厂商已积极开展渠道与供应筹备工作，消费者有望在各价位段产品上获得更优体验，如长续航电池、轻薄机身、创新形态设计及智能AI操作系统等方面的升级。

金融界01-16 08:29

隔夜美股全复盘(1.15) | 禾赛大涨10%，获高盛大幅上调目标价至18.4美元

片设计授权费用大幅提高300% 并考虑自研芯片 1.14 据路透，芯片设计商Arm正在制定一项长期战略，计划将其芯片设计授权费用大幅提高300%，并考虑自主研发芯片，以与其最大的客户展开竞争。根据文件显示，Arm的计划在早期阶段被称为“毕卡索”项目，该计划至少可以追溯到2019年，目标是在约十年内将智能手机年收入增加约10亿美元。Arm计划透过提高客户为使用其最新计算架构Armv9的芯片设计现成部件支付的每芯片专利费用来实现目标。 3、特朗普顾问研究渐进式加征关税：每月提升2%-5% 1.14 媒体引述消息人士称，美国候任总统特朗普的经济团队讨论渐进式加征关税的方案，以强化谈判筹码及避免引发通胀突然急升。该经济团队成员包括候任财长贝桑(Scott Bessent)，候任国家经济委员会主任哈塞特(Kevin Hassett)，候任国家经济顾问委员会主席Stephen Miran等人。消息人士称，有成员提出，特朗普政府可用每月提升2%至5%的渐进模式，最终向所有进口货加征10至20%关税。同时，特朗普是可引用《国际紧急经济权力法》(International Emergency Economic Powers Act)赋与的权力，以总统行政命令颁布，毋须国会批准有关行动。有关讨论仍属初步阶段，暂时未有提交至特朗普考虑。特朗普在竞选总统时提出向所有进口货加征关税的构思。他在11月胜选后，12月初提出率先向加拿大及墨西哥进口货征25%关税的说法。 4、礼来预期Q4营收低于此前指引且逊于市场预期 1.14 礼来公司公布，预计2024年第四季度营收将达到约135亿美元，较公司近期发布的预期区间低端少约4亿美元，分析师预期为139.3亿美元。该公司预计2024年全年营收将达到约450亿美元，较公司此前预期区间中值高出40亿美元，分析师预期为454.7亿美元。另外，礼来预计2025年营收将在580亿至610亿美元之间，分析师预期为584.4亿美元。公司表示，Mounjaro和Zepbound销售趋势向好，2025年上半年GLP-1药物供应量将增加60%以上，并有多款新药上市助力业绩增长。预计2025年收入增长将来自新药JAYPIRCA、EBGLYSS、OMVOH和KISUNLA。辉瑞CEO称“全力以赴”开发实验性减肥药 1.14 美国制药商辉瑞公司首席执行官Albert Bourla周一在摩根大通医疗保健会议上表示，该公司正“全力以赴”开发其实验性减肥药，并一直在招募该领域的更多专家。Bourla表示，这些专家正在帮助辉瑞做出更好、更合理的决策，该公司可能会在今年下半年开始对其GLP-1R小分子激动剂Danuglipron进行后期研究。经过大量实验后，辉瑞预计将在几个月内获得剂量测试研究的数据。通过这款药物，辉瑞公司旨在为患者提供一种更方便的、替代注射剂的口服药物——目前这两种药物在减肥治疗市场上占据主导地位。 5、SpaceX即将进行两项发射任务 1.14 SpaceX官网显示，公司计划于1月15日星期三在佛罗里达州发射猎鹰9号，将萤火虫航天公司的“蓝幽灵任务1号”送入月球。此次任务还搭载了ispace公司的“坚韧号”月球着陆器。发射时间定于美东时间凌晨1点11分（北京时间下午2:11）。如有需要，1月16日星期四美东时间凌晨1点09分（北京时间下午2:09）有备用机会。此外，公司计划于1月14日星期二在加州发射猎鹰9号，将“运输者-12”号送入低地球轨道。发射窗口在太平洋时间上午10点49分开放（北京时间次日凌晨2:49），持续时间为27分钟，如有需要，在1月15日星期三的同一时间还有一个备用机会。 04 今日前瞻今日重点关注的财经数据（1）21:30 美国12月CPI

格隆汇01-15 07:05

禾赛发布全球最广视野机器人激光雷达JT系列，已开启量产交付

人领域设计的平台化产品，采用禾赛第四代自研芯片，拥有全球最广的 360° x 187° 超半球视野（1），迷你的外形可隐蔽式轻松安装，为机器人提供零盲区的三维感知，即使物体紧贴也能有效探测。JT 系列最高支持 256 线，刷新迷你型 3D 激光雷达的技术上限，树立机器人领域激光雷达的性能标杆。凭借全球最广的视野和小巧的外形，禾赛 JT 系列以技术革新带来更高性价比，帮助客户实现超值部署，让高精度 3D 激光雷达广泛赋能服务机器人、移动机器人、配送机器人、清扫机器人、割草机器人等机器人应用。全球最广超半球视野，为机器人带来无死角感知凭借 JT 全球最广的超半球视野优势，机器人仅需安装一颗 JT 激光雷达，即可轻松实现对周围环境的全方位探测，为机器人的智能化应用赋予更广的感知。 JT 系列在水平方向采用了全旋转的扫描方式，轻松获得 360° 的水平视野；垂直方向最高可实现 256 线，通过禾赛创新的光学模块设计，垂直方向视野达到了 187°（1），实现全球激光雷达领域最广的 360° x 187° 超半球视野。禾赛 JT 的超广视野优势显著，感知范围相当于 1.5 个标准足球场大小，相比同类产品提升超过 60%（2）。此外，还做到了最小探测距离为 0 米，实现近距离感知无盲区。这一突破性的技术升级，不仅为机器人提供了全面升级的无死角感知能力，还同时兼顾地面探测与上方空间的环境结构感知，大幅提高机器人的定位精度和障碍物识别能力。 Mini 外形，无感嵌入 JT 不仅视野广、无盲区，其小巧的外形更是能够灵活安装在各类机器人的不同位置，通过隐蔽式嵌入安装，视窗露出高度不超过 30 毫米。JT 底部直径最小仅 55 毫米（3），相比同类产品减少约 30%，体积相比同类产品减少了 70%（2）。不仅是体积上的极致优化，JT在重量上也实现了重大突破，整机重量仅为 200-250 克（3），比同类产品减轻了 47% 的重量负担（2），进一步提升安装便携性，并降低对机器人设备的负载影响、助力机器人更持久续航。超高线数，性能高配作为一款平台化产品，JT 可支持 16 线、128、256 线等多种配置，极致高清的分辨率使其可以轻松识别环境细节和细小障碍物，更在 SLAM 3D 建图方面展现出非凡效率。 JT 能高效精准地将移动机器人所在的场地扫描出高清的 3D 点云图，是机器人规划导航必不可少的「眼睛」，赋能机器人进行精准、高效的移动和操作。无惧严苛环境，实现全天候无间断感知通过极致的光电热设计，禾赛 JT 系列运行时的功耗最低可至约 4.3 W（3），相较于同类产品功耗降低 40% （2），极大减小了雷达运行产生的发热，即使在户外阳光暴晒的情况下，也能始终维持产品稳定的运行。此外，面对复杂多变的天气状况，JT 采用全球首创的波形处理技术，实时智能检测视窗状态，并对雨雾噪点实现 99.9% 的高效滤除，为机器人提供实时天气预警，使其能够灵活调整工作策略。这项领先技术确保了 JT 在雨雾等恶劣天气条件下依然能够稳定输出高质量点云，极大拓展了产品的应用边界，提升了终端应用的感知效率。下一代车规级产品首次亮相全球最高线数与全球视野最广除了 JT 系列，禾赛还在 CES 展示了即将发布的全球最高线数 1440 线激光雷达 AT1440 和全球视野最广的纯固态激光雷达 FTX，进一步展示了禾赛在车规级激光雷达市场的持续创新和领先的产品实力。 FTX 的测距可达 30 m@10%反射率，其分辨率表现非常出色，点频是上一代的 2.5 倍，达到 49.2 万点每秒，超高线数能实现对盲区的高清扫描，无论是婴儿车、电动车、行人都能及时捕捉。除了出色的分辨率，FTX 还在提升性能的同时体积大幅减小，相比上一代产品重量减少了 66%，通过嵌入安装，FTX 外露视窗面积可减少 40%，仅为 50 x 30 mm，让造型更加美观。除了作为智能汽车的补盲雷达外，凭借其视野广、体积小的特点，FTX 同样可以灵活应用于各类智能机器人，轻松嵌入不同位置，为其提供超广视野的实时3D感知，赋能更多智能场景。禾赛科技在 2024 年 12 月的激光雷达单月交付量已突破 100,000 台，再次刷新行业记录，成为全球首个达成单月交付量超过 10 万台的激光雷达企业。其中，面向机器人市场的单月交付量超过 20,000 台，JT 已开始向客户量产交付，获得海内外多家企业的青睐与一致好评。回顾 2024，禾赛在 ADAS 前装量产和机器人领域的量产应用方面取得了全面领先的市场表现。2025 年，禾赛规划年产能将超过 200 万台，加速量产落地，持续研发创新，为智能驾驶及机器人领域的广大客户提供强大的感知支持与解决方案，携手共创智能未来。标注（1）JT128 和JT256 的视场角为 360° x 187°，JT16 的视场角为 360° x 40° （2）相比同类型的小巧型 360° 多线数 3D 激光雷达（3）具体产品参数可能会因定制化而有所不同

金融界01-08 10:42

开盘：沪指微跌0.01%、创业板指跌0.18%，首发经济、Web3.0及人脑工程概念股普跌

业主线，值得持续跟踪。华泰证券：云厂自研芯片加速放量，AI+手机/眼镜等终端将率先落地华泰证券提出，当前AI训练端Scaling law逐步收敛，关注AI应用落地进度以及在端侧硬件终端的创新。华泰证券观察到：1)AI算力：为提升效益并减轻对英伟达依赖，云厂加大推理/训练自研芯片推出，据产业链调研，华泰证券预计25年亚马逊自研芯片放量增速有望最高。2)AI终端：现阶段手机硬件制约影响并不大，核心在于手机终端大模型的使用体验感增强，苹果、三星、华为等品牌厂不断锤炼自身大模型能力，25年手机终端软硬件升级趋势相对确定。此外，AI眼镜技术迭代路径清晰，华泰证券看好眼镜硬件迭代+AI Agents生态崛起+用户心智突破三重逻辑共振。国泰君安：微信“送礼”功能催化电商进展，有望带来消费新机国泰君安表示，微信小店“送礼物”功能有望借鉴微信红包成功经验，为微信电商体系发展带来催化。微信生态拥有巨大的社交流量，截至24Q3微信及WeChat的合并月活跃账户数已达13.82亿。参照2015年除夕微信红包借助春晚“摇一摇”红包活动，以5亿元红包投入换来2亿张个人银行卡的绑定，助力微信支付快速普及，微信小店送礼上线正值圣诞、元旦、春节等节日临近，有望借助节日送礼需求快速裂变，将用户流量导至微信小店、培养微信购物习惯。同时。微信小店的购买便利性有望助力其进一步拓展部分非公域电商用户，加大电商人群覆盖广度，为消费品牌带来新渠道机会，预计品牌端也将积极推出对应送礼场景的产品组合以捕捉新兴渠道机会。

金融界2024-12-23

干翻英伟达，明年将是转折吗？

对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，谷歌找到博通开发TPU，亚马逊和Marvel达成五年合作协议，微软在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。这里，巨头们的目标是一致的，即优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。 ASIC是一款高度定制化的芯片，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。国内做ASIC芯片也有这么几家，寒武纪、云天励飞、北京君正以及国科微。近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的昇腾910B和英伟达H100。虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。有机构预计，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。这是因为，AI基建并不只是搞定芯片那么简单。英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。 FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年台积电挑战传统IDM，有些异曲同工的。 02 明年将是推理之年 ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：推理。近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。 Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：面向智能体时代的AI模型。时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。（Open AI） Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。巴克莱的另一份报告则预计，预计AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。 10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。（Ola Friend；官网） 03 AI渗透率即将跨越鸿沟？机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。但，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）

格隆汇2024-12-21

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