明浩：同一代技術，兩個系統，181頁PPT全記錄AI行業的2025

本期內容，由明浩老師提供，用了中美對抗的視角再講點年度暴論

內容一共兩個大的部分：中國和美國

每個部分有3個章節，每個章節又有三個小標題，簡要來說如下

美國部分 img 1、從模型到產品，從lab到公司

• ? 2025到底是什么年？2026年？

• ? “主桌”的比喻是不是要調整？

• ? 主桌上的玩家們到底在bet什么？

• ? 從Chatbot到Agent，從通用到垂直，從用戶到收入

• ? 芯片、云、模型、應用

• ? 行業分工：為什么是coding？為什么是醫療？為什么…

• ? 一二級聯動造就的史詩級大浪

• ? “數據中心”與“泡沫”

• ? 2026會是大年之后的又一個大年嗎？

• ? 寫在DeepSeek R1發布一年之后

• ? 開源崛起與中美模型的“貼身肉搏”

• ? 從Chatbot到Agent

• ? “億級日活”是否等于已經“贏了”？

• ? 多模態的“中國式”繁榮

• ? 泛娛樂、硬件，全村最后的希望？

• ? 巨頭們的AI組織調整與競爭

• ? AI在資本角度外溢到“硬科技”敘事

• ? A股牛市+港股IPO潮+一級市場回暖的共振

以下，是時間線

01:10 標題頁：同一代技術，兩個系統

02:04 之前其實做過年度總結

03:14 回歸傳統：中美對抗視角

03:30 AI幫我寫了一段導語

04:14 美國敘事1

05:05 AI能力邊界的進化

07:07 新模型瘋狂發布的一年

08:09 一段AI視頻記錄過去的2025年AI行業

10:11 我們該如何記錄這一年？+1

10:48 推理模型崛起

11:16 我們如何一步一步走到這里？

11:51 對應當前AI lab的架構

12:16 RLVR之年

12:59 RL環境搭建變得重要了

13:29 誰在搭建RL環境？

14:50 新時代的“數據民工”

15:44 紅杉美國《2026，This is AGI》

18:26 自主學習

19:06 自主學習是不是等于L4？

19:43 所以出現了一批new lab

20:32 關于AI主桌的探討

21:53 不同模型類型之間的表現差異

22:32 講過很多次我給我家孩子做PPT的故事

23:24 notebooklm甚至“懂”什么是立體書

24:33 世界模型以及目前的兩種技術路線：無限視頻流/物理空間

26:01 御三家：Google、OpenAI、Anthropic

27:11 OpenAI不再領先

27:42 美國敘事2

28:10 Chatbot

29:11 OpenAI亮紅燈

29:46 OpenAI VS Anthropic

30:36 OpenAI的策略：成年人全都要

31:13 Anthropic的策略：coding+一切

32:24 Chatbot到Agent

32:45 Agent戰場

33:05 再往下分賽道

33:32 我們在用模型干什么？

34:02 2B AI的分類方式

35:02 這些行業帶來了收入增量

35:41 技術成熟，解鎖場景

36:05 收入快速增長

36:31 vibe coding這個行業

37:49 為什么大家都開始著重做醫療？

39:01 接下來會發生什么？

39:38 產業視角看AI

39:57 行業分工

40:51 “整個晉西北亂成一鍋粥”

41:02 你中有我，我中有你

41:50 產業鏈角度看巨頭公司

43:19 第四波軟件的“大浪”

44:13 美國敘事3

44:35 我們到底期待一個多大的浪？

45:35 過去15年的三浪

45:59 一浪更比一浪強

46:26 市值增長

46:51 AI是核心動力

47:17 二級過去一年的表現

48:12 那些大家伙們

49:10 mag7的敘事

49:41 4萬億美金的公司

49:56 泡沫與PE

50:22 一級市場的回暖

50:50 分階段看一級市場

51:19 AI是核心議題

53:02 共識過于集中

53:23 快速提升的收入與估值

53:51 獨角獸積壓

54:14 IPO有所改善

54:30 并購大年

54:53 兩筆收購給26年定了調

55:16 掏空式并購

55:44 數據中心的議題

55:51 云收入的增長

56:17 那些neo cloud

56:30 云廠商其他的可能性

57:00 云戰場的五年期收入預期

57:12 算力算力算力

57:31 美國數據中心網絡示意圖

57:50 數據中心的衡量：GW

58:34 數據中心產業鏈

59:50 我們炒到了存儲

1:00:21 問題簡單了，需要多少錢？

1:00:57 錢從哪里來呢？

1:01:27 巨頭們的capex頂得住么？

1:02:14 “債”

1:02:35 折舊

1:03:26 那些杠桿拉滿的公司波動最大

1:04:15 Oracle的案例

1:04:46 股價上躥下跳

1:05:15 Oracle這一年：白折騰？

1:05:51 標普500屢創新高

1:06:24 那2026的預期呢？

1:07:06 三角結構的變化趨勢

1:07:39 再往前走那就應該是……

1:08:25 “泡沫”

1:08:31 OpenAI的新一輪融資

1:08:53 OpenAI陣營 VS Google陣營

1:09:39 產業鏈視角看需求的傳導

1:09:58 需求-need more

1:10:24 大家都happy了……是嗎？

1:10:44 誰證明了價值？

1:12:02 問題還是出在錢從哪來

1:13:04 按照一定利潤率倒算收入需要到多少

1:14:07 所以我們到底相信誰？

1:14:20 臺積電：相信我

1:17:06 市場周期曲線

1:17:43 “太硅谷敘事了吧？”

1:18:15 中國敘事1

1:18:33 DeepSeek發布剛滿一年

1:19:00 直到今天影響依然被低估

1:19:23 為什么一定要在V4之前發布這個內容：給DeepSeek足夠的尊重

1:21:06 中美對抗

1:21:29 把中國當成一個整體

1:21:51 開源的共識不僅僅是在中國

1:22:11 開源與閉源的競爭

1:23:14 群英大亂斗

1:23:53 其中超強的Qwen

1:24:14 我們離OpenAI多遠

1:24:42 中國大模型從夯到……

1:25:17 2026年的模型技術發展共識--智譜

1:26:04 2026年的模型技術發展共識--Kimi

1:26:45 我們在追coding

1:27:07 Agent-從語言到行為

1:27:23 各種Agent，其實用戶沒有太強的感知

1:27:55 Skill

1:28:37 Skill會成為標配

1:28:55 中國敘事2

1:29:21 一些之前的結論開始出現變化

1:30:26 Chatbot依然是最核心戰場

1:30:40 豆包在24年年底，就有被定義成“已經贏了”……

1:31:31 傳聞豆包也拿到了“微笑曲線”

1:31:44 阿里和螞蟻肯定不服

1:32:16 Chatbot戰爭升級

1:32:49 多模態的展開

1:33:04 圖片模型榜單

1:33:20 視頻模型榜單

1:33:33 多模態相關應用在國內的拓展

1:33:49 出海領域多模態也是密集分布

1:34:25 語言和多模態其實是一桌

1:35:19 中國的三家巨頭：新BAT

1:35:55 AI硬件

1:36:16 AI玩具

1:36:42 AI+social的故事在海外

1:37:42 AI+social在國內

1:38:12 AI+乙游（對做游戲這件事情缺少敬畏）

1:39:15 這個領域的擦邊和出海也是共識

1:40:51 量子位的AI 100榜單也是這些分類

1:41:38 中國敘事3

1:41:44 巨頭們的AI全鏈條競爭

1:42:58 新BAT-字節

1:43:39 字節的硬件之心不死

1:44:02 新BAT-阿里

1:44:43 千問在阿里體系內的地位變化

1:45:51 值得單獨說的螞蟻

1:47:00 新BAT-騰訊

1:47:32 騰訊動了-社交/群聊/紅包

1:49:22 春節紅包大戰再次……

1:50:00 老BAT的百度呢？

1:51:22 我沒想明白兩個問題

1:52:49 capex的對比

1:53:22 中國科技的新敘事

1:53:50 中美本質上是同步的

1:54:38 1%-2%估值原則

1:56:06 方向指明，那就開干！

1:56:35 一級市場整體數字趨勢

1:57:00 分類角度

1:57:27 AI方向的投資額和big deal的中美共識

1:58:04 IPO

1:58:56 硬科技領域的退出

1:59:30 中美的AI與算力對抗結局推演

2:00:40 結束頁：AI革命尚未成功