独家新闻：强大的开源模型将撼动 AI 竞赛格局

一家备受关注、由 Nvidia 支持的初创公司 Reflection 正准备通过一套强大的开源权重系统来撼动 AI 竞赛，这可能会同时威胁到中国的初创公司和美国的 AI 巨头。

重要原因：美国开源权重模型与 Nvidia GPU 的结合，将为个人和公司提供一个替代 Anthropic、OpenAI 和 Google 的更廉价的新选择。

旨在与中国对手竞争的开源模型，比所谓的 “三大巨头” 前沿模型更难监管和规范。此类生态系统的支持者表示，其广泛的可用性和透明度也带来了安全优势。

消息人士告诉 Axios，Reflection 的首个模型预计将于本月与来自其他西方厂商的开源权重模型一同发布。这将为 AI 热潮带来全新的竞争维度。

现状：Reflection 即将发布的模型预计初期会落后于美国最尖端的模型，但将具备与中国顶尖开源权重模型竞争的实力。

消息人士告诉 Axios，该模型仍将拥有强大的智能水平，足以帮助公司构建自有的、低成本的人工智能系统。

在特定情况下，将较低层级的开源模型与高质量的公司数据相结合，可以产生足以媲美最昂贵的前沿人工智能系统的效果。

Reflection 的发言人拒绝置评。

大局观：权重开放模型（其中最强大的模型几乎清一色由中国制造）席卷了硅谷。

与 Claude 和 ChatGPT 等封闭模型不同，像 Reflection 这样的权重开放模型通常可以免费下载，并且任何人都可以使用和定制。

在提供多种模型的平台上，它们的合计市场份额有时会激增，占据大部分使用量。

然而，AI 高管和分析师表示，在支出高得多的公司级应用领域（通常通过 API 和公司计费处理），权重开放模型仅占使用量的一小部分。

深入分析：Reflection 的最终目标是开创AI 工厂—— 这是一款允许机构建立属于自己的本地化 AI 生态系统的产品。

例如，一家公司可以利用其专有的数据，通过 Reflection 的模型并确保自身的计算算力，来构建一个高度定制化且低成本的 AI 系统。

一些机构，尤其是对冲基金和贸易公司，已经迫切希望利用其严密保护的私有数据来构建专有的 AI 系统。

这家初创公司已经开始测试这一概念，并宣布与韩国新世界集团（Shinsegae Group）达成主权 AI 工厂合作伙伴关系。

幕后消息：据 Axios 消息人士透露，为了筹备发布，Reflection 在最近几周与华盛顿及其他地区的利益相关方进行了讨论，详细介绍了其模型的发布计划，并解释了 AI 工厂的运作机制。

该公司还在积极锁定扩展所需的算力资源。最近几周，这家初创公司与 Nebius 和 SpaceX 签署了巨额协议，租用 Nvidia AI 服务器。

各方观点：Reflection 首席执行官 Misha Laskin 表示，让模型达到最先进的能力水平尚需时日。

Laskin 曾在谷歌任职，他告诉 CNBC，它们有点像火箭船，建造一艘大型火箭船是需要时间的。

Nvidia 因素：多年来，AI 工厂一直是 Nvidia 首席执行官黄仁勋的核心愿景，该方案将计算硬件与开源模型相结合，允许公司保留其数据的所有权。

西方商业和政府领域的顶级 AI 用户（如银行或五角大楼）出于安全风险，对使用高性能的中国模型犹豫不决，Reflection 和其他西方参与者正试图填补这一空白。

多年来《华尔街日报》和《The Information》报道称，黄仁勋一直大力支持 Reflection 致力于构建顶级开放 AI 系统的举措。

Reflection 的发布，以及该初创公司与 Nvidia 的紧密联系，将使人们重新关注开源权重模型，并与其他即将推出的产品一同撼动 AI 竞赛的格局。

谷歌：Gemini 4 Argon 能否让谷歌重振雄风？

周三，谷歌发布全新前沿模型 Gemini 4 Argon。该模型在复杂工作流、网络防御以及软件工程领域展现出前沿水准。

根据 DeepMind 提供的基准测试数据，在大量用例与工作流场景下，Argon 对比 GPT?6 Astra、Claude Fable 5.1 以及 Claude Opus 5.5 表现不俗。

尽管该模型已经在谷歌内部大规模投入使用，但目前公司仅通过预发布模型访问自愿流程，向一批受信任的网络防御人员以及美国政府开放。

值得注意的是，Argon 单次回复的输出 token 上限达到行业领先的 100 万 token，对比之下，其他主流模型的该项数值普遍为 12.8 万 token。

Arena AI 的数据表明，Argon 的单任务价格显著低于 GPT?6.1 Sol 与 Claude Opus 5.5，使 Argon 处在帕累托最优前沿。

我们注意到，彭博社昨日报道，部分谷歌内部员工对 Argon 的实际落地性能存在质疑，但我们预计模型会快速迭代更新，包括推出新版本，桑达尔此前也曾表示，后续版本几乎会保持月度更新节奏。

我们认为，谷歌重新站在行业前沿、树立 AI 行业龙头地位，对行业本身以及投资者而言都至关重要；同时 Gemini 4 还需要赋能谷歌搜索、云业务、Gemini 等一众谷歌旗下产品，并且作为智能代理等新产品的底层基座。

过去数月，Alphabet 持续消耗资金，股价累计下跌 18%。

核心影响因素包含：谷歌在前沿 AI 赛道掉队、产品迭代节奏相较竞品更慢且声量更低、下半年搜索业务面临更严苛的同比基数压力以及利润率承压。

市场重点关注 AI 基础设施的大规模建设，公司给出 2026 年资本开支指引为 1950?2050 亿美元，我们预测 2027 年资本开支将提升 85%，达到 3780 亿美元，这大概率会导致谷歌明年自由现金流转为大额负数，我们测算亏损规模可达 1150 亿美元。

但我们相信谷歌 AI 投入终将兑现回报，第二季度搜索业务同比增长 17%，云业务同比增长 82%。

Gemini 4 Argon 能否重振谷歌雄风？

现阶段尚处于早期，但 Gemini 4 Argon 的初始基准测试结果与性价比表现令我们感到鼓舞，我们预计伴随更广泛的版本发布以及更频繁的迭代优化，该模型性能还会进一步提升。

我们依旧认为，谷歌手握实现 AI 领域领跑的全部关键要素，包含自研芯片、重返前沿梯队的大模型、云业务的强劲增长势能、数据储备，还有产品分发能力，公司拥有 5 款月活超 30 亿用户、14 款月活超 10 亿用户的产品。

我们维持增持评级，2027 年 12 月目标价 420 美元，该目标价基于我们测算的 2028 年公认会计准则每股收益 16.66 美元，给予 25 倍估值。

谷歌当下的困境

前沿模型可持续竞争能力存疑。我们认为投资者一直担忧谷歌的前沿赛道竞争实力，近几个月，新版模型的发布节奏以及市场感知到的模型质量均落后同行。

谷歌 DeepMind 出现 AI 人才流失与管理层变动，进一步放大上述担忧；同时，谷歌的算力需求覆盖云业务、内部产品、持续的模型训练多方面，对比专注 AI 赛道的同行，算力分配与优先级排布复杂度更高，市场就此也产生诸多讨论。

我们认为 Gemini 4 Argon 的发布可以缓解该类担忧，该模型多项基准测试处于行业前沿，同时实现智能能力与成本的帕累托最优。

但需要说明，Argon 目前仅面向首批测试群体开放；投资者会持续关注模型更新迭代节奏，以及模型在真实场景当中的实际表现。

产品发布声势不足。谷歌生态内持续落地大量 AI 产品、功能以及优化升级。

今年代表性动作包含：在 Gemini 与搜索上线个人智能功能、推出图像、视频、音乐多模态模型、发布 Gemini Spark，同时持续为搜索、Gmail 与办公套件、地图、YouTube 以及其他核心产品扩充 AI 能力。

但谷歌难以把充足的产品迭代速度转化为有影响力的发布活动，无法充分获取消费者关注度，难以持续塑造市场对于自身 AI 龙头地位的正面认知。

下半年经营环境承压，同时市场担忧智能代理带来业务颠覆风险。二季度财报披露后，投资者关注到，2026 下半年搜索业务的同比对比基数将抬升 5 个百分点，经营环境难度加大。

与此同时，第三方算力租赁、折旧、数据中心运营成本、AI 和云业务人员招聘、AI 产品营销，外加 Wiz 收购案，都将对利润表形成压力，市场担忧下半年经营利润率。

更本质的一点，近期 Muse、Grok Bot、Instinct 这类面向消费者的智能代理产品热度走高，再次引发市场讨论搜索业务被颠覆的风险。

截至目前，AI 实际上拓展了搜索业务的市场空间，但消费者对于智能代理的使用尚处在非常早期；倘若代理逐步替用户处理交易，尤其覆盖零售、旅行等高价值垂直领域，则会带来实质业务风险。

推动公司改善的核心驱动要素

Gemini 4。Gemini 4 Argon 初步基准测试结果亮眼，有望帮助谷歌重回前沿阵营。需要重点说明，Argon 还只是 Gemini 4 的早期版本。

谷歌 DeepMind 新任主管 Koray Kavukcuoglu 在 9 月 24 日表示，公司会尽快推出早期版本；我们预计随着完整 Gemini 4 产品家族陆续发布，性能还会持续优化。

Argon 尚未深度接入谷歌各个核心业务界面，若深度集成到搜索、云、Gemini、智能代理相关产品，会夯实基本面表现。

月度模型迭代节奏。谷歌已经实现大致按月更新模型，但该更新节奏面向轻量化的 Flash 版本，并非对代码、智能代理业务更关键的 Pro 版本。

近期发布版本包括：9 月 2 日的 Gemini 3.8 Flash 与 Flash Cyber；9 月 15 日面向实时对话场景的 Gemini 3.8 Live 与 Live 深度思考版本；9 月 23 日面向高吞吐、表现力语音场景的 Gemini 3.8 Flash 语音合成以及轻量化语音合成版本；9 月 24 日搭载虚拟形象的 Gemini Live。

我们认为 Flash 及其衍生版本持续更新，可以填补前沿大模型两次发布之间的产品迭代空白；而 Gemini 4 Argon 的推出，是谷歌加快更大规模、更高智能水平模型迭代的第一步，这也是投资者重点关注方向。

我们注意到，二季度业绩沟通会上管理层提到，在搭建 Gemini 4 并且持续迭代的路线图当中，实现近乎月度的模型发布是规划的一部分。

面向消费者与企业端的智能代理产品。Muse、Grok Bot、Instinct 拉高端到端 “完成实际工作” 产品体验的行业标准，智能代理赛道竞争加剧。

谷歌对应的产品包含 Gemini Spark、Antigravity、搜索 AI 模式 / 搜索智能代理，以及云业务板块的 Gemini 企业版。

已经有实际使用数据作为佐证：Gemini 应用月活用户突破 10 亿；Antigravity 二季度周活约 240 万；Gemini 企业版付费月活一季度环比提升 40%。

但对比同行，谷歌产品依旧缺少 “惊艳感”。我们相信谷歌具备人才、技术能力与算力储备，但智能代理产品需要实现跨越式升级，做到用户必需使用，而不仅仅是可供选择。

搜索业务增长。搜索以及其他广告是公司规模最大的收入来源，也是最核心的利润贡献板块；一季度同比增长 19%，二季度同比增长 17%，收入规模 633 亿美元，AI 模式月活已经突破 10 亿。

管理层在二季度电话会提到，下半年同比基数难度提升。即便如此，想要反驳市场当中搜索业务增长下行的论调，三季度需要实现稳健的 15% 以上增速。我们测算三季度报告口径增速 14%，四季度 13%。

我们依旧认为 AI 会扩大搜索业务的市场空间，但搜索业务自身同样需要迭代，才能够和智能代理平台展开竞争。

云业务的增长与待交付订单。云业务是基本面支撑最确定的板块，二季度云业务同比增速 82%，收入 248 亿美元；二季度待交付订单环比增加 520 亿美元，来到 5140 亿美元，其中略超半数会在未来 24 个月转化为收入。

我们期待三季度需求持续高于供给、待交付订单顺利转化而不是单纯累积，同时第三方过渡算力成本维持管理层所说的 “适度水平”。

我们预测云业务增速继续抬升，三季度报告口径同比 88%，四季度 90%。

TPU 加速器硬件。二季度开始确认相关收入，已经向首批客户的数据中心完成交付。2026 年现有订单贡献收入占比有限，但年末开始放量，绝大部分收入将落在 2027 年。

即便没有单独披露 TPU 业务板块，硬件业务带来增量收入，也会验证全栈自研芯片的底层基础。

我们预测 TPU 确认的总营收，2026 年介于 40-70 亿美元区间，2027 年超过 300 亿美元。