算法还在革新，DeepSeekMath-V2发布。1）11月27日DeepSeek推出新型数学推理模型DeepSeekMath-V2，采用可自我验证的训练框架。该模型基于DeepSeek-V3.2-Exp-Base构建，通过LLM验证器自动审查生成的数学证明，并利用高难度样本持续优化性能。在IMO 2025和CMO 2024中均达到金牌水平，Putnam 2024获118/120分。为了实现可自验证的数学推理，DeepSeek研究了如何训练一个准确且忠实的基于大型语言模型的定理证明验证器。然后DeepSeek以验证器为奖励模型训练一个证明生成器，并激励生成器在最终定稿前尽可能多地识别和解决自身证明中的问题。2）谷歌发布的Gemini 3 Pro则证明了高质量训练数据对提高模型能力的重要作用，预训练数据集是一个大规模、多样化的数据集合，涵盖了广泛的领域和模态，后训练数据集包括不同类型的指令微调数据、强化学习数据和人类偏好数据。Gemini 3 Pro使用强化学习技术进行训练，这些技术可以利用多步推理、问题解决和定理证明数据，我们认为这是ScalingLaw依旧生效的重要体现。大模型的潜能远未释放完毕，发展动力不仅有基于Scaling Law的规模竞赛，还有不断创新的算法，持续打破AI泡沫论的质疑。
　　阿里：AI不是泡沫，此前资本开支投入规划偏保守。11月25日阿里发布2026财年第二财季财报，本季度阿里云在收入强劲增长34%的同时，外部商业化收入也加速增长29%，AI相关产品收入连续9个季度实现三位数同比增长。在混合云市场，阿里云增速超20%，超过市场平均增速，市场份额持续提升；金融云增速也领先市场，份额持续提升；在中国AI云市场份额超过第二到第四名总和。
　　千问App公测版上线一周，新下载量已超过1000万。一方面，Qwen3-Max的模型智能水平、工具调用能力都已达到全球领先，另一方面，AI和阿里电商、地图、本地生活等业务生态的协同是更大的想象力。基于AI模型和阿里生态优势，千问App有望率先打造未来的AI生活入口。因此在AI to B加速增长的同时，做出了全力入局AI to C的战略决定。
　　阿里CEO吴泳铭表示未来三年内并不存在所谓的“AI泡沫”，行业相关投资具备扎实的需求支撑与合理的回报潜力。从需求侧和供给侧两个维度来看：从需求侧，有两大核心驱动力支撑ROIC的提升。一是模型能力持续进阶，规模化法则发展尚未触顶。二是AI任务在各行业的渗透率不断提高，两大动能叠加，未来三年内AI需求的增长具有高度确定性。从供给侧来看，当前全球AI服务器产业链各环节——从半导体制造厂、存储器厂商到CPU供应商——自今年下半年起普遍缺货，扩产周期至少需要两三年。
　　阿里CFO徐宏表示对于从当前客户需求的旺盛程度来看，大方向上此前阿里提及的三年3800亿元CAPEX投资规划可能偏保守。同时在AI资本开支方面我们分析北美科技巨头最新季度财务数据，认为对于几家主要公司而言，即使在假设AI的贡献尚未完全显现的情况下，明年北美巨头的资本支出仍有较大提升空间。
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　　风险提示：技术迭代不及预期、经济下行超预期、行业竞争加剧。