【國盛計算機】AI泡沫？

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　　來源：計算機暢想

　　1核心觀點

算法還在革新，DeepSeekMath-V2發佈。1）11月27日DeepSeek推出新型數學推理模型DeepSeekMath-V2 ，採用可自我驗證的訓練框架。該模型基於DeepSeek-V3.2-Exp-Base構建，通過LLM驗證器自動審查生成的數學證明，並利用高難度樣本持續優化性能。在IMO 2025和CMO 2024中均達到金牌水平，Putnam 2024獲118/120分。爲了實現可自驗證的數學推理，deepseek研究瞭如何訓練一個準確且忠實的基於大型語言模型的定理證明驗證器。然后deepseek以驗證器為獎勵模型訓練一個證明生成器，並激勵生成器在最終定稿前儘可能多地識別和解決自身證明中的問題。2）谷歌發佈的Gemini   3 Pro則證明了高質量訓練數據對提高模型能力的重要作用，預訓練數據集是一個大規模、多樣化的數據集合，涵蓋了廣泛的領域和模態，后訓練數據集包括不同類型的指令微調數據、強化學習數據和人類偏好數據。Gemini   3 Pro 使用強化學習技術進行訓練，這些技術可以利用多步推理、問題解決和定理證明數據，我們認為這是Scaling   Law依舊生效的重要體現。大模型的潛能遠未釋放完畢，發展動力不僅有基於Scaling Law的規模競賽，還有不斷創新的算法，持續打破AI泡沫論的質疑。

阿里：AI不是泡沫，此前資本開支投入規劃偏保守。11月25日阿里發佈2026財年第二財季財報，本季度阿里雲在收入強勁增長34%的同時，外部商業化收入也加速增長29%，AI相關產品收入連續9個季度實現三位數同比增長。在混合雲市場，阿里雲增速超20%，超過市場平均增速，市場份額持續提升；金融雲增速也領先市場，份額持續提升；在中國AI雲市場份額超過第二到第四名總和。

千問App公測版上線一周，新下載量已超過1000萬。一方面，Qwen3-Max的模型智能水平、工具調用能力都已達到全球領先，另一方面，AI和阿里電商、地圖、本地生活等業務生態的協同是更大的想象力。基於AI模型和阿里生態優勢，千問App有望率先打造未來的AI生活入口。因此在AI to B加速增長的同時，做出了全力入局AI to C的戰略決定。

阿里CEO吳泳銘表示未來三年內並不存在所謂的「AI泡沫」，行業相關投資具備紮實的需求支撐與合理的回報潛力。從需求側和供給側兩個維度來看：從需求側，有兩大核心驅動力支撐ROIC的提升。一是模型能力持續進階，規模化法則發展尚未觸頂。二是AI任務在各行業的滲透率不斷提高，兩大動能疊加，未來三年內AI需求的增長具有高度確定性。從供給側來看，當前全球AI服務器產業鏈各環節——從半導體制造廠、存儲器廠商到CPU供應商——自今年下半年起普遍缺貨，擴產周期至少需要兩三年。

阿里CFO徐宏表示對於從當前客户需求的旺盛程度來看，大方向上此前阿里提及的三年3800億元CAPEX投資規劃可能偏保守。同時在AI資本開支方面我們分析北美科技巨頭最新季度財務數據，認為對於幾家主要公司而言，即使在假設AI的貢獻尚未完全顯現的情況下，明年北美巨頭的資本支出仍有較大提升空間。

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Agent：谷歌、阿里巴巴、騰訊控股、阜博集團、廣立微、第四範式、360、金蝶國際、拓爾思、合合信息、税友股份、新致軟件、金橋信息、快手、美圖公司、鼎捷數智、慧辰股份（維權）、嘉和美康、海天瑞聲、泛微網絡（維權）、朗新集團、潤達醫療、壹網壹創、萬興科技、用友網絡、麥迪科技、宇信科技、京北方、中科金財、致遠互聯、漢得信息、軟通動力、光雲科技、上海鋼聯、同花順、信雅達、螢石網絡、迪安診斷、中科金財、恆生電子、星環科技、衞寧健康、創業慧康、科大訊飛、萬興科技、創業黑馬、邁富時、小商品城、金證股份、頂點軟件、朗新集團、晶泰控股、佳發教育、新大陸、新開普等。

自動駕駛：江淮汽車、賽力斯、小鵬汽車、理想汽車、禾賽、地平線、世運電路等。

軍工AI：拓爾思、能科科技、普天科技、品高股份、海格通信、中科星圖等。

風險提示：技術迭代不及預期風險；經濟下行超預期風險；行業競爭加劇風險。

報告正文

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算法還在革新，DeepSeekMath-V2發佈

11月27日，DeepSeek在推出新型數學推理模型DeepSeekMath-V2，採用可自我驗證的訓練框架。該模型基於DeepSeek-V3.2-Exp-Base構建，通過LLM驗證器自動審查生成的數學證明，並利用高難度樣本持續優化性能。在IMO 2025和CMO 2024中均達到金牌水平，Putnam 2024獲118/120分。團隊表示，該成果驗證了自驗證推理路徑的可行性，為構建可靠數學智能系統提供新方向。模型代碼與權重已開源，發佈於Hugging Face及GitHub平臺。

通過強化學習（獎勵正確的最終答案）來擴展推理能力，大語言模型在短短一年內就從表現不佳躍升至在AIME和HMMT等定量推理競賽中佔據主導地位。然而，這種方法面臨着根本性的侷限性。追求更高的最終答案准確率並不能解決一個關鍵問題：正確的答案並不能保證推理過程的正確性。此外，許多數學任務（例如定理證明）需要嚴謹的逐步推導，而非數值答案，這使得最終答案獎勵不再適用。爲了突破深度推理的極限，deepseek認為有必要驗證數學推理的全面性和嚴謹性。自驗證對於擴展測試時計算能力尤為重要，特別是對於那些尚無已知解決方案的開放性問題。爲了實現可自驗證的數學推理，deepseek研究瞭如何訓練一個準確且忠實的基於大型語言模型的定理證明驗證器。然后，deepseek以驗證器為獎勵模型訓練一個證明生成器，並激勵生成器在最終定稿前儘可能多地識別和解決自身證明中的問題。爲了在生成器能力不斷增強的同時保持生成與驗證之間的差距，deepseek提出擴展驗證計算能力，以自動標記新的難以驗證的證明，從而創建訓練數據以進一步改進驗證器。最終得到的模型 DeepSeekMath-V2 展現了強大的定理證明能力。谷歌發佈的Gemini 3 Pro則證明了高質量訓練數據對提高模型能力的重要作用，我們認為這是Scaling Law依舊生效的重要體現。據谷歌公佈的訓練數據相關細節，預訓練數據集是一個大規模、多樣化的數據集合，涵蓋了廣泛的領域和模態，包括公開可用的網絡文檔、文本、代碼、圖像、音頻（包括語音和其他音頻類型）以及視頻。后訓練數據集包括不同類型的指令微調數據、強化學習數據和人類偏好數據。Gemini 3 Pro 使用強化學習技術進行訓練，這些技術可以利用多步推理、問題解決和定理證明數據。訓練數據集還包括：易於下載的公開數據集；爬蟲獲取的數據；通過商業許可協議獲得的許可數據；根據Google 相關的服務條款、隱私政策、特定服務政策，並適當遵循用户控制收集的用戶數據（即用於訓練 AI 模型的 Google 產品和服務用戶數據，以及用户與模型的交互）；Google 在其業務運營過程中獲得或生成的其他數據集；以及直接從其員工處獲得的人工智能生成合成數據。

我們認為Gemini 3 Pro和DeepSeekMath-V2的進展説明大模型的潛能遠未釋放完畢。大模型的發展動力不僅有基於Scaling Law的規模競賽，還有不斷創新的算法，這些創新轉化為解決數學推理等複雜問題的實際能力，AI的進化從未停歇，每一次創新都在不斷打破 「AI泡沫論」 的質疑，大模型的能力邊界還將持續拓寬，未來必將在更多專業領域釋放更大價值。

　　02

阿里：AI不是泡沫，此前資本開支投入規劃偏保守

11月25日阿里發佈了截至2025年9月30日的2026財年第二財季財報：營收為2477.95億元，同比增長5%。若不考慮高鑫零售和銀泰的已處置業務的收入，則同口徑收入同比增長將為15%。淨利潤為206.12億元，同比下滑53%，主要由於運營利潤的下滑。不按美國通用會計準則，淨利潤為103.52億元，同比下滑72%。歸屬於普通股股東的淨利潤為209.90億元。據上海證券報，阿里CEO吳泳銘分享了阿里巴巴集團AI戰略進展。阿里正在AI to B 和AI to C兩大方向齊發力——在AI to B領域，做世界領先的全棧AI服務商，服務千行百業不斷增長的AI需求；在AI to C領域，基於性能領先的AI模型和阿里生態優勢，打造面向C端用户的AI超級原生應用，推動AI從千行百業到人人可用。

本季度，阿里持續投入全棧AI能力提升。在旺盛的AI需求驅動下，阿里雲在收入強勁增長34%的同時，外部商業化收入也加速增長29%，AI相關產品收入連續9個季度實現三位數同比增長。吳泳銘表示，全棧AI技術能力已成為阿里雲的關鍵競爭優勢，在多個細分領域的市場份額全面提升。在混合雲市場，阿里雲已成為核心參與者，增速超20%，超過市場平均增速，市場份額持續提升；金融雲增速也領先市場，份額持續提升；在中國AI雲市場份額同樣保持領先，超過第二到第四名的總和。

千問App公測版正式發佈，標誌着阿里巴巴開始在AI To B與AI To C兩個方向齊發力。千問App公測版上線一周，新下載量已超過1000萬。吳泳銘表示，一方面，Qwen3-Max的模型智能水平、工具調用能力都已達到全球領先，另一方面，AI和阿里電商、地圖、本地生活等業務生態的協同是更大的想象力。基於AI模型和阿里生態優勢，千問App有望率先打造未來的AI生活入口。因此在AI to B加速增長的同時，做出了全力入局AI to C的戰略決定。在問答環節，關於雲業務吳泳銘表示目前看到客户需求依然非常旺盛。阿里雲的人工智能服務器上架節奏，嚴重跟不上客户訂單的增長速度，在手的積壓訂單數量還在持續擴大。因此，從當前的數據需求來看，未來的增長潛力仍處於持續加速過程中。在需求側，企業應用各方面的需求都在快速增長。阿里支持的眾多企業中，無論是產品研發、產品製造過程，還是產品上線后客户日常使用的各個環節，AI需求都在持續滲透。所以無論是企業進行模型訓練、推理，還是其終端客户使用他們開發的AI產品，都會用到雲端算力。由此可見，客户企業的付費需求仍存在較大增長潛力，因此阿里對AI未來的需求抱有充足信心。關於如何評價整個行業圍繞訓練和推理相關AI 投資的投入資本回報率ROIC。吳泳銘表示從需求側和供給側兩個維度來看：從需求側，有兩大核心驅動力支撐ROIC的提升，一是模型能力持續進階，基座模型、視頻生成模型及未來的全模態模型等，能力仍在不斷突破，規模化法則的發展尚未觸頂，谷歌Gemini 3人工智能模型的進展就印證了這一點。隨着模型能力提升，AI可承載的任務與適配的場景持續增多。二是AI任務在各行業的滲透率不斷提高，兩大動能疊加，未來三年內AI需求的增長具有高度確定性。從供給側來看，當前全球AI服務器產業鏈各環節——從半導體制造廠、存儲器廠商到CPU供應商——自今年下半年起普遍缺貨，且缺貨由AI需求直接帶動。而供應鏈廠商的擴產存在顯著瓶頸，擴產周期至少需要兩三年。在這一周期內，需求增長速度遠快於供給提升速度，AI資源將持續處於供不應求的狀態。目前行業內無論是阿里自身，還是美國的大型雲服務提供商，不僅最新GPU基本滿負荷運行，甚至三五年前的舊款GPU也處於滿載狀態。綜合供需兩側情況，加之AI投資的ROIC在資本支出增加后仍有明確提升空間，阿里認為未來三年內並不存在所謂的「AI泡沫」，行業相關投資具備紮實的需求支撐與合理的回報潛力。阿里CFO徐宏表示：對於此前阿里提及的3800億元CAPEX投資，是一項三年期規劃。但就目前情況來看，服務器上架速度遠跟不上客户訂單的增長節奏。因此，在供應鏈保障、機房建設進度及服務器上架等方面，阿里正以最快速度推進，全力滿足客户需求。若仍無法充分滿足市場需求，不排除進一步增加投資的可能。儘管當前全球供應鏈受多重因素影響，但總體而言，阿里仍會以積極態度佈局AI基礎設施投資，保障客户需求得到滿足。從當前客户需求的旺盛程度來看，大方向上，此前提出的3800億元規劃可能偏保守。同時在AI資本開支方面我們分析北美科技巨頭最新季度財務數據，認為尚有較大提升空間。用於AI基礎設施建設的投入帶來的資本支出的顯著增長，將對經營性現金流（OCF）向自由現金流（FCF）的轉化形成一定衝擊，綜合考慮各家的自由現金流以及在手的現金及現金等價物和短期投資。北美科技巨頭中的Meta 在明年可能資金壓力會稍大一些。而對於其他幾家主要科技公司而言，即使在假設人工智能（AI）的貢獻對自由現金流的推動作用尚未完全顯現的情況下，明年的資本支出壓力預計仍處於可控範圍。

　　04

投資建議

建議關注：

算力：寒武紀、海光信息、東陽光、神州數碼、新易盛、中芯國際、華虹半導體、勝宏科技、普天科技、品高股份、鴻騰精密、有方科技、協創數據、中際旭創、滬電股份、興森科技、中科曙光、浪潮信息、東山精密、雲天勵飛、偉仕佳傑、宏景科技、中芯國際、奧飛數據、雲賽智聯、科華數據、禾盛新材、濰柴重機、金山雲、浙數文化、青雲、大位科技、玉柴國際、億田智能、弘信電子、聖陽股份、潤澤科技、潤建股份、深桑達、優刻得、雲從科技、太極股份、數據港、首都在線。

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風險提示

技術迭代不及預期風險：若技術迭代不及預期，則對產業鏈相關公司會造成一定不利影響。

經濟下行超預期風險：若宏觀經濟景氣度下行，固定資產投資額放緩，影響企業再投資意願，從而影響消費者消費意願和產業鏈生產意願，對整個行業將會造成不利影響。

行業競爭加劇風險：若相關企業加快技術迭代和應用佈局，整體行業競爭程度加劇，將會對目前行業內企業的增長產生威脅。

具體分析詳見2025年11月30日發佈的報告《AI泡沫？》

　　分析師 劉高暢 分析師執業編號S0680518090001

分析師 李可夫 分析師執業編號S0680525060001