Vol.89 AI行业2025年度总结补充篇（V4不等了版）---70页PPT solo

资本开支还在加速，问题变成投入的边界

节目从微软、Google、Meta 和亚马逊的资本开支说起。按主持人整理的同一口径，四家公司 2023 年合计约投入 1,470 亿美元，2024 年为 2,228 亿美元，2025 年为 3,760 亿美元；财报季给出的 2026 年预期升至约 6,300 亿美元。这里没有计入 Oracle 和一些新云厂商，因而它不是全行业总额，但能说明头部公司并未因高基数而收手。

节目没有把这些现象直接判为泡沫。相反，明浩提出一个更难回答的问题：如果 AI 确实要成为更大规模的基础设施，今天的供给到底已是过度投入，还是离需求还很远？把投入再放大十倍、百倍甚至千倍，需求和物理约束会各自在哪里碰壁，节目没有可验证的答案。

英伟达：业绩仍强，市场寻找更早的信号

主持人列出的英伟达本季数字十分醒目：收入 680 亿美元、同比增长 73%、毛利率 75%，单季利润超过 430 亿美元。数据中心业务已大幅超过游戏业务；在他看来，前述 Capex 计划也使英伟达短期收入和利润难以立刻出现问题。

财报发布后的市场反应却较冷淡，次日股价下跌 5.3%。主持人说，英伟达已经连续 14 个季度超预期，超预期逐渐成为日常预期，单季收入、毛利率和利润不再足以解释股价变化。他更关注 GPU 租赁价格和折旧年限，特别是较早发布的 A100、H100 是否会在租赁市场出现松动。

这些指标也不是干净的温度计。主持人提到英伟达对生态公司的投资和扶持，可能影响云端供给。与此同时，AMD 与 OpenAI、Meta 的大额合作，以及 Google 围绕 TPU 扶持云服务生态，说明竞争发生在芯片、资金、算力供给和客户关系的组合上。节目把租赁价格视为值得继续观察的信号，而不是已经得到验证的拐点。

本地 Agent 让协作更像持续关系

节目把春节期间爆火的开源 Agent 称作龙虾。明浩并不认为给 Agent 一台电脑是全新的概念：云端虚拟机、能够操作本地设备的产品此前已经出现。让这次体验更强烈的，是一套工程组合——用本地文档保留记忆、通过工具调用执行任务、赋予读写本地文件的权限，并接入飞书、Telegram 等即时通信工具。

他讲了自己的本地部署经历：笔记本会每 24 小时重启，Agent 因而失联；后来他让系统修改相关设置，并让 Agent 在重启后自动启动。深夜在消息窗口确认它仍可回应，给他的感受不再只是一次问答，而是一个一直挂在那里的协作对象。这是个人体验，不证明产品对所有用户都同样可靠，却解释了即时通信为何改变了非技术用户的体感。

算力是另一层限制。他估计当时国内无论本地还是云端部署此类 Agent 的用户，可能在数十万到不足一百万之间；如果为了说明问题把一百万当作起点，再按十几亿人口推算，普及到人人可用至少相差千倍。这是他的极端假设计算，不是公布的安装量。它要表达的是：用户数量增加之外，任务时长和复杂度还会把 Token 消耗继续推高，现有云服务的响应变慢已经让供给紧张变得可感。

软件股下跌，与一条条件性的末世论

软件、SaaS 和云相关 ETF 的下跌，是节目里另一个市场信号。主持人指出，SAP、Salesforce、Workday 等公司的收入仍在增长，问题不在于当期财报已经崩坏，而在于市场开始给远期需求打折：企业和用户原本会购买的软件功能，是否会被 Agent 承接。

一篇被讨论为 2028 年末世论的文章，把这一担忧串成了一条更长的路径：AI 替代部分白领工作，企业裁员并更积极采用 AI；白领消费和相关服务承压；个人与企业债务的风险提高，最终可能出现金融压力。文章还把保险、房地产、旅游及支付等带有中介摩擦的行业放进受影响范围。文章发表当天，主持人提到其中一些公司股价明显下跌；Block 随后裁员 4,500 人、股价上涨，也让市场情绪更容易附着在这条叙事上。

节目也提到 ATM 的历史：自动取款机出现后，银行能开更多网点，柜员数量并未立刻下降，后来的长期替代才发生。这个类比不能给出 AI 的具体速度；它只提醒读者，技术替代方向、政策反应和社会调整的节奏并不是一回事。

OpenAI 的融资承诺，和逼近它的收入竞争

主持人称，OpenAI 公布的新一轮融资规模为 1,100 亿美元，来自亚马逊、英伟达和软银，但首付款约为 350 亿美元。按他的转述，亚马逊承诺的 500 亿美元中只有 150 亿美元先付，其余部分与实现 AGI 或启动 IPO 等条件有关；英伟达和软银后续资金也受到里程碑约束。把 headline 金额直接理解为一笔已经到账的资金，会遗漏这些付款条件。

他还提到 The Information 对 OpenAI 2030 年收入和累计亏损的预期，以及公司周活跃用户达到 9 亿的披露。这些预测与用户数字不能直接证明盈利能力，只说明资本市场正在按照很长的时间线给这家公司估值。

而另一条压力来自 Anthropic。主持人称 OpenAI 的 ARR 约为 250 亿美元，Anthropic 约为 190 亿美元，并引用 Ramp 的企业支付统计，认为 Anthropic 在企业聊天与 API 支付中占比很高。节目所说的 2026 年中收入反超，是第三方预测，不是已经发生的事实；不过它说明模型公司的竞争不再只围绕模型榜单，也围绕企业支付和收入兑现。

中国模型集中发布，能力、来源与组织一起被讨论

从 1 月 22 日的文心 5.0，到 2 月 16 日的千问 3.5 Max，节目列出 Kimi K2.5、阶跃 3.5、智谱 GLM-5、MiniMax M2.5 和豆包 Seed 2.0 等多个版本。主持人认为，尽管许多型号带着小数点，春节前后的更新仍是实质性升级；半年一次较大版本更新的节奏正在变快。

他援引 OpenRouter 的 2 月统计：MiniMax M2.5 为 5.44T Token，Kimi K2.5 为 4.2T Token，也提到中国开源模型在竞技场文本和代码榜单中的位置。随后他马上加上限制：OpenRouter 覆盖的是一个聚合平台，不能直接代表全网算力与真实市场份额。

另一个争议来自 Anthropic 对 DeepSeek、Kimi 和 MiniMax 的蒸馏指控。节目没有替任何一方下结论，而是把问题放在训练数据和模型蒸馏的边界上。林俊阳离开的消息又把讨论带到组织层面：当模型追求文本、图像、语音等原生多模态输入输出，预训练、后训练、强化学习和不同模态团队究竟应否分设？节目转述了团队组织和算力约束的说法，但没有足以确认具体原因的一手材料。

视频生成把生产、版权和验证放在同一张桌上

Seedance 2.0 是节目重点展示的中国模型。明浩从人物滑板穿越四季、人物与车辆的一致性、经过更多加工的动画改编，以及仍有瑕疵的动作片段中，看到了镜头控制、角色一致性、场景连续性与声音配合的提升。可灵 3.0 在镜头控制、4K、多语言和声画同步上的进展，以及 Genie 3 生成的可互动视频，让他认为视频模型竞争没有停在某一个产品上。

这种进展会改变制作流程，但节目没有把样片等同于影视行业已经被替代。主持人转述的一个观点是：当生成成百上千个候选镜头变得更便宜，能够判断哪个镜头可用的编辑和审美能力更重要。这个判断讲的是选择成本的变化，不是对所有职业的结论。

现实风险来得更快。节目转述测试者 Tim 的经历：上传脸部照片后，生成视频自动匹配了他的声音。字节随后调整，当前不再支持上传真人脸部图片生成视频。这个产品限制能够降低一类风险，却不能解决伪造内容、版权归属、声音和肖像权、以及观众如何验证视频真实性的问题。海外对 Seedance 的讨论也集中在版权，节目承认新的制度安排仍不清楚。

DeepSeek 仍在等待，红包大战已经给出短期答案

DeepSeek V4 在录制时没有正式发布。节目提到 V3.2 之后的论文和架构更新、与合作机构推出的内容、一次灰度测试，以及有关国产芯片适配的新闻；这些迹象让外界期待新版本具备更强代码能力和原生多模态能力。明浩把两者区分开来：媒体报道和行业期待不是已经发布的功能，3 月 9 日能确认的状态只有尚未发布。

春节的 AI 红包大战则已经可以复盘。豆包侧重春晚合作和科技产品抽奖；千问把免单卡与点单绑定；元宝尝试社交传播、群聊红包和金色朋友圈。千问的公司总结称，6 天活动中 AI 完成 1.2 亿笔下单，其中包括 5,220 万杯奶茶；元宝在 2 月 18 日的总结中称日活 5,000 万、月活 1.14 亿，完成超过 10 亿次 AI 创作。它们是各家公司披露的口径，不能用作统一的留存比较。

主持人援引 QuestMobile 的数据称，豆包春晚当晚 DAU 峰值约 1.4 亿，千问在春节前公布免单活动时超过 7,000 万，元宝春晚当晚超过 4,000 万。节后，各产品的使用次数很快回到日均约 3 至 5 次的区间。他据此判断，Chatbot 很难单独承载高使用时长、高留存和高频使用。2 月 14 日，相关部门约谈多家平台、要求规范促销和避免内卷竞争，也为这轮活动设定了外部约束。

估值上涨如何外溢到下一轮融资

主持人称，智谱与 MiniMax 的市值峰值都接近 3,000 亿港元，相比上市前被讨论的四五百亿港元大幅上涨。他以 OpenAI 8,400 亿美元估值的 1% 作参照，折合约 650 亿港元，并用这个单位描述两家公司从上市初期到峰值的变化。这是节目自己的估值尺子，不是可独立验证的公允价值。

在他的讲述中，二级市场的热度又影响到一级市场。Kimi 在 2025 年最后一天公布一轮 5 亿美元融资、估值 43 亿美元；节目称 2 月 24 日的新融资为 7 亿美元，估值升至 100 亿至 120 亿美元。阶跃的融资、管理层变动和上市传闻也得到更多关注。节目所引述的判断是，二级市场情绪为一级市场融资提供了更高的定价参照；这并不等于股价、融资估值和长期经营表现会同步变化。

AlphaGo 的故事，讲的是经验被迫重估

节目最后回到樊麾与 AlphaGo 的故事。按节目转述，2015 年他与早期 AlphaGo 十局试弈，首日一比一，最终只赢两局；之后加入团队，帮助补充职业棋手的视角。次年李世石对阵 AlphaGo，前三局失利，第四局取胜，系列赛仍由 AlphaGo 获胜。

明浩用这段经历回应当下的焦虑，但没有把围棋和各行各业的就业简单划等号。人在面对没有情绪反馈的机器时，可能把怀疑、纠结和自我否定都收回到自己身上；经验是否还有效，需要重新判断。这个故事提供的是一种心理经验，不是 AI 替代速度的证据。

节目收束在一个朴素的观察：常用 AI 的人仍只占很小一部分。Capex 会投到多大、Agent 能否稳定普及、视频生成如何纳入版权和真实性规则，这些问题都还需要下一轮事实来回答。