格隆汇11月25日｜新加坡国家人工智能计划(AISG)正在进行一次重大战略调整，在其最新的东南亚语言大模型项目中，放弃了Meta模型，转向阿里巴巴的通义千问Qwen开源架构，标志着中国开源AI模型在全球影响力版图中的一次关键扩张。 自2023年全面开源以来，阿里Qwen已经超越Llama、Deepseek等模型，成为全球性能最强、应用最广泛的开源大模型。截至目前，Qwen系列模型的全球下载量已突破6亿次。

格隆汇11月25日丨阿里巴巴旗下AI应用“千问”App在港澳市场再掀热潮。最新数据显示，该应用已登顶苹果App Store澳门免费榜榜首，并同时冲入香港免费榜前三名。

格隆汇11月25日｜中金表示，近期，AI泡沫卷土重来、且似有愈演愈烈之势，这也成为引发美股、A股和港股三地市场AI相关成长风格、甚至整体风险资产大跌的罪魁祸首之一。 <u>如何正确地讨论泡沫？</u>该行认为，第一，泡沫是一个中性词。泡沫并非坏事，一定意义上，恰是投资冲动推动了产业发展。第二，如果任何一个产业趋势最终以泡沫收场，也不应该在泡沫形成阶段过早离场。<u>讨论的关键不在于否认泡沫，而在于确认现在处于哪个阶段。</u>第三，泡沫的讨论是一个涉及到对未来预期的动态过程，但这也恰恰是市场的分歧点。第四，要区分资本市场泡沫和产业本身的泡沫。 <u>如何有效地判断泡沫？</u>对产业自身来说，核心在于投资与需求和能力是否匹配。加速投资不等于泡沫，<u>投入远超需求和远超过自身承担能力才是泡沫。</u>对权益市场来说，持续上涨、高估值或龙头集中都不等同于泡沫，只有<u>当定价脱离基本面支撑的才是</u>。 从当前需求、融资能力和市场定价三个维度来看，1）需求接近于1996~1997年，内生降本增效已兑现，外延需求仍待突破，仅看营收和生产率提升幅度类似于1996~1997年。2）投资接近1997~1998年，规模仍处于初期，但融资依赖度要远低于当时的水平。3）一级市场定价接近1999年，二级市场估值和政策环境接近1998年。<u>综合来看，该行判断当前市场可能更多处于1996~1998年的情形。</u> 这意味着什么？1）估值高和预期高，所以会波动。<u>自2023年以来，“美股七姐妹”估值始终在30倍左右的相对高位徘徊，但每次逼近35倍时都会引发市场对于泡沫的担忧，进而导致回调。</u>2）长期产业趋势还在，所以仍有投资价值。3）结构会走向分化。 对于美股整体，基准情形下，我们判断基本面修复逻辑支撑美股上涨，短期波动不改长期趋势。2026年基准情形下美联储停止缩表、甚至开始扩表，金融流动性的扩张对美股也有提振作用。<u>中金预测2026年底标普500指数或在7600~7800点，涨幅空间13~16%。</u>

格隆汇11月25日｜Anthropic正式发布最新的模型Claude Opus 4.5。微软宣布在Microsoft Foundry、GitHub Copilot付费计划及Microsoft Copilot Studio中引入Claude Opus 4.5。

格隆汇11月24日｜OpenAI CEO Sam Altman近期在内部备忘录中坦言，Google在人工智能领域的进展可能为公司带来“短期经济逆风”。据The Information，Altman承认Google新推出的AI模型或已暂时领先，并表示“我们知道自己还有工作要做”，公众舆论“可能会有一段时间较为严峻”。Altman特别称赞Google在模型预训练阶段取得的“出色成果”，而OpenAI正在开发名为Shallotpeat的新模型以应对技术挑战。 尽管OpenAI估值仍高达5000亿美元，但包括Anthropic和Google在内的竞争对手正加速追赶，后者通过Gemini聊天机器人逐步缩小与ChatGPT的使用差距。

格隆汇11月24日｜据CNBC，本月14 日，伯克希尔哈撒韦披露其在第三季度买入1780万股谷歌母公司Alphabet 的A类股票后，仅一周时间，这笔持仓的市值已增加约4.15亿美元，达到接近53.5亿美元。 尽管媒体普遍将投资决策归功于巴菲特，但CNBC指出，这笔投资实际上很可能是由伯克希尔哈撒韦投资组合经理Ted Weschler或Todd Combs主导，他们两人可以作为“自由投资者”行事。这两位经理人此前也负责了多笔偏科技股投资，包括买入亚马逊股票。 彭博专栏作家Nir Kaissar回顾巴菲特一贯的投资原则，指出正因他始终避免投资自己不完全理解的企业，才得以在1990年代末成功避开互联网泡沫。Kaissar认为，此次投资凸显了伯克希尔哈撒韦在新任首席执行官格雷格·阿贝尔(Greg Abel)领导下的投资风格变化。<u>与巴菲特避免投资自己不完全理解的高估值科技公司不同，阿贝尔似乎更愿意为潜在高增长公司提前付出高价</u>，而巴菲特很少这样做，甚至从未这样做过。