openai投放广告利好什么股票

就在昨天，我最担心的事还是发生了， openai 发了一篇很长的文章啊，废话很多，总结下来就一件事啊，他们要在签的 ppt 里投放广告了。我有预感啊，这一步迈出去，不光是 openai 这一家公司的事，更可能是咱们所有大模型的用户， 呃，悲剧的开始吧。可以这么说，咱来看下他这个公告里是咋说的。我们还说，为了让更多的人能用得起 ai， 他 们决定在免费版和新的低价会员里测试广告。 目前的方案是什么呢？啊？当你跟 ai 啊聊天的时候是吧，唠嗑的时候，如果内容匹配的话，他会在对话的下方给你插入一个相关的赞助的内容。我们还特地强调一下说啊，放心，广告跟对话的内容是分开的是吧，广告商不会影响 ai 的 回答啊，我也不会说卖你的数据， 听起来是不是很良心，哎，我不影响内容，我就贴个条在下面，我觉得大错特错，这不就经典的门槛试探吗？大家回想一下，我们之前看视频平台的时候，刚开始是不是也是这样啊，只给你一个几秒钟广告贴片，但后来呢啊，变成了视频的中间也差不多 哈喽，甚至在后面还变成了强制看广告。然后你们看，现在哪怕你充了他们的会员就是，哪怕你已经为他们付过费了，还是会强制给你们插播一些广告。具体是哪些视频平台，这个大家懂都懂，对吧？ 而 open i 这一波呢，也是同理，今天他能够在你的对话框下面提示你，如果用户啊反响不激烈，明天能不能直接插播一段广告在对话的中间呢，后天是不是就直接能把这个广告融合在 ai 的 建议里呢？ 当然我说的可能有些危言耸听，但是按照历史的规律来看啊，确实极有可能发生，一旦这个口子开了，我觉得，呃，内容跟广告的边界我认为只会越来越模糊。 现在为啥这么多人使用大冒险？因为我们默认他是中立且客观的，是基于全人类啊，知识库提炼的出来的一种最优解吧。但是如果这个最优解旁边还站着一个金属爸爸呢，是不是？ 我知道看到这的肯定有小伙伴心里在想，哎，难道博主你未来就不会接广告吗？是吧，你怎么还双标上了呢？ 我想说这个还真不一样，首先啊，博主我是一个人，人就会有偏见对不对？而且你们也肯定会知道我在推广，所以你们天然就会有一定的防备心。但是切的 gdp 呢？或者说现在的大模型呢？他对大众来讲，是不是现在就相当于是属于一种呃， 百科全书一样的作用对不对？也就说是一种基础设施，如果他为了恰饭告诉你一些啊不客观的或者不公平的言论，那性质能一样吗？ 虽然这个欧文恩现在承诺广告不影响回答，但是在商业逻辑上我觉得是悖论。设想一下未来，你问起来记不记。哎，我感冒了是吧，吃什么药才能好？如果药厂投了广告，应该是该给你推荐疗效最好的那个，还是给钱最多的那个呢？ 即使他现在不敢直接撒谎，他会不会在语气上啊，微妙的去偏袒某一个广告主呢？会不会选择性的忽略一些竞品的信息呢？具体你可以参考咱国内的某度搜索，对吧？ 当真理可以被禁驾啊，当 ai 的 建议变得不那么单纯，我们还能够相信他吗？这不仅仅是广告的问题啊，这我觉得这更是对你的认知的一种污染。 最关键的， oppo i 咱都知道他确实是呃， ai 领域的是吧？龙头老大，他今天开了这个头，如果效果不差的话，按照咱国内某些厂商的惯性，那跟进的速度绝对会嘎嘎快，摄像可能只会更难看。我觉得 oppo i 可能只是在啊底部贴了个条是吧，但是到了某些厂商手里，那可能就变成了假设你想问一个法律问题， 那么他回答的前三个或者前几个建议可能都是些叉叉叉啊，什么律师事务所的一些推广，在未来可能就会变成，哎，你不充钱，你连准确的答案你都看不到，只能看到一些什么广告，特工版对不对？ 现在的 ai 很 大程度上正在取代这种搜索引擎对吧？很多时间，像很多问题我们第一时间想到都是先问大魔神怎么回答吗？不会说去拿这个东西去搜索，反正我现在是这样的。 所以我越来越有预感啊，未来的大模型可能也会走搜索引擎像那种竞价排名的那种老路。而 open a 的 这句让更多的人能在较少使用限制或无需付费的情况下受惠于我们的工具。看似好像是未来大众，对吧？但是我们要想一想代价是什么？ 我想说，在互联网上，免费的才是最贵的，如果你没有为产品付费，那你自己大概率就是那个产品， 而这的代价呢？就是我们在亲手把人类历史上最强大的一个知识工具可能变成一个夸张一点讲啊，是吧？最大的带货主播， 对此你们怎么看啊？你愿意为了让你免费使用是吧？从而接受 ai， 未来可能会在中间给你夹带一些私货吗？大家可以在评论区聊聊。

兄弟们啊， openai 发布 chat gpd 健康压住万亿的 ai 医疗市场，医疗有可能成为 ai 垂类应用场景的重要的突破口。你看不懂的核磁骗子 ai 能轻松帮你搞定！

最近拉斯维加斯的 ces 展特别热闹，我看摩根斯坦利刚出了份研报，专门分析英伟达和 amd 的 新品动态，里面藏着不少投资信号呢。 对，我也注意到了，这次 c e s 展上，英伟达的黄仁勋重点介绍了 rubin gpu， 据说性能比前代 blackwell 提升了不少，还整合了 gpu、 cpu、 网络和软件，搭配新的 dpu， 能让存储性能提升五倍，完美适配 ai 的 爆发式需求。 哦，这个数据还挺有意思的，那量产方面呢？有没有什么进展？量产方面传来好消息，日本已经进入全量生产，组装时间从之前的两小时压缩到五分钟，第一台机架也已经部署了， 不过要到二零二六年下半年才上市，但届时营收贡献会很可观，后续还有配套平台跟进，市场需求被形容为激增，完全不用愁。 原来如此，那供应链方面呢？有没有什么隐忧？供应链方面，内存是当前主要瓶颈，但英伟达凭借采购规模优势能稳住局面。除了核心算力产品，英伟达在自动驾驶和机器人领域也有大动作。 自动驾驶方面推出了新的推理模型，和奔驰合作的新车一季度就会搭载完整技术站，这业务已经是数十亿美元规模。 哇，这业务规模不小啊，那机器人领域呢？机器人领域更新了开源工具波士顿动力，这些巨头都推出了基于其平台的产品，生态布局越来越广。中国市场方面，因为大家提到有客户需求，但相关许可流程还在推进的。 amd， 这次有什么新消息吗？ 说到 m d， 这次没给 m i 四五零带来新消息，但首次亮相了 m i 四五五和新硅片相关机价年内就能就绪。客户层面的背书很有说服力， oppo、 ai 联合创始人亲自站台，还有企业透露，百分之六十的推理工作赋在都在 amd 平台上。 哦，这个客户背书很关键啊，那客户端产品呢？有没有什么更新？客户端产品也有更新，对标英伟达的新品二季度上市，笔记本和桌面端新品也会陆续推出，产品线越来越全。 研报给出的评级和财务预期也很关键。英伟达被给予增持评级，目标价两百五十美元，对应二零二七年每股收益九点五七美元，市盈率二十六倍。 那财务预测呢？二零二五年和二零二七年的营收预计是多少？财务预测显示，二零二五年营收一千三百零四点九七亿美元，二零二七年将涨到三千两百九十八点二九亿美元，毛利率长期维持在百分之七十以上，增长动能极强。 amd 则是持平评级，目标价两百六十美元，二零二七年营收预计五百四十一点六一亿美元，非 gap， 毛利率百分之五十六点七。 哦，那 amd 的 增长动能怎么样？虽然有 oppo、 ai 这样的毛定客户，但研报认为他目前的成功更多依赖整体算力，需求旺盛，想要拿出更突出的 tco 优势。 那风险提示呢？对于英伟达和 amd 来说，分别有哪些风险点？对于英伟达来说，下行风险主要来自 ai 终端市场不及预期， amd 竞争家具还有云厂商自研硬件的替代风险。上行空间则看训练推理需求、 aipc 普及和中国市场的营收回流， 那 amd 的 风险点呢？ amd 的 风险点在于 intel 服务器 cpu 的 复苏以及显卡市场份额被英伟达挤压，想要突围必须在数据中心 gpu 性能上实现突破。 整体来看，半导体行业维持有吸引力的评级，英伟达凭借 robot 的 性能优势和全生态布局继续领跑 ai 算力赛道， amd 则在生态合作和客户端市场稳部发力，两家公司的竞争将持续推动行业创新。 对投资者可以重点关注 robot 的 量产进度、 amdmi 四五五的市场反馈以及内存供应链的变化。 好了，今天咱们差不多就聊到这，简单来说，英伟达和 amd 在 c e s 展上都有不少新动作，投资者可以重点关注他们的新品动态和市场反馈。那你怎么看呢？欢迎来评论区告诉我，感谢收听，我们下期再见！

最近有个有意思的现象， openai 开始在聊天界面里投放广告了。这件事看似很小，却折涉出一个大趋势，纯聊天的深沉式 ai 在 寻找稳定赚钱的商业模式上，好像碰到了一点天花板。当虚拟世界的智慧遇上赚钱现实的瓶颈，科技巨头们的目光很自然地投向了下一个战场。 让 ai 不 仅能说会道，更要能动手干活儿。这就是英伟达黄仁勋在最近 c e s 展上喊了十七次的物理 ai。 那么，这个听起来有点悬的物理 ai 到底是什么？它跟我们现在常说的人形机器人又是什么关系？今天咱们就用人话把它拆明白。 你可以这样理解 ai 的 进化三部曲，第一部是传统 ai， 它相当于给机器装了眼睛和耳朵，能识别图片，听懂声音。核心是弄明白是什么，但只是被动接收信息。第二部是生成式 ai， 也就是 check gpt 这类， 它相当于给机器装了大脑和嘴巴，不仅能识别，还能创作对话，核心是说什么，但它的一切都发生在虚拟的数字世界。 而第三步，也就是物理 ai， 则是终极形态，它相当于给机器装上了双手和双脚，并让它真正理解了重力、摩擦力这些真实的物理法则。 它的核心是做什么？目标是让机器能在我们的现实世界里安全可靠地完成端茶倒水、搬运货物，甚至驾驶汽车这种复杂任务。所以，物理 ai 不是 某个特定产品，而是一整套让机器理解物理世界，并动手改变它的技术体系。 人形机器人、自动驾驶汽车、自主无人机都是物理 ai 最重要的载体和表现形式，老黄说它的 chat gpt 时刻已经到来， 意思是让 ai 从虚拟智能迈向物理智能的技术起点可能就在眼前了。但这为什么比单纯聊天难得多呢？关键在于两个实实在在的挑战。首先，一个主要难点在于数据获取既昂贵又复杂。训练拆 gpt 用网上爬取的海量文本和图片就行。 但训练一个机器人稳健地拿起一个玻璃杯，需要它在真实环境里采集成千上万次关于距离、力度、触觉的数据。这些数据必须通过昂贵的传感器获取，还得人工进行精细标注，成本极高。 这就需要像奥比争光这样的公司，提供高精度的三 d 视觉传感器来充当机器的眼睛。其次，犯错的风险和代价完全不同。聊天 ai 说错话可以撤回重来， 但一个由物理 ai 控制的机器人或汽车，在现实世界中一次判断失误，就可能造成无法挽回的物理损失，因此它必须极度可靠，容错率极低。 那么，怎么解决这些难题呢？英伟达给出的核心方案是在虚拟世界狂练，再到现实世界执行。就像飞行员必须在模拟器里经历各种极端天气，练熟了才能开真飞机一样，物理 ai 也需要一个超级逼真的数字宇宙，进行无数次的试错训练， 这个领域叫做仿真，在这方面，专注于工业仿真软件的所成科技，其技术就能为机器人、汽车等的研发提供这样的虚拟训练场，大幅降低实地训练的成本和风险。 当 ai 模型在虚拟世界练成老师傅后，就需要一个强大的小脑来指挥真实的躯体做出毫秒级的反应，这依赖高性能的边缘计算芯片和设备。很多芯片类公司，如智微智能等，就是专门提供这类嵌入式 ai 硬件 充当机器人运动神经中书的公司，确保指令能被快速准确地执行。而所有这些庞大的虚拟训练和实时的复杂推理， 都离不开底层近乎无限的算力支撑。作为全球 ai 服务器制造类企业，如工业互联等扮演的角色， 就是为物理 ai 的 研发和运行建造坚实的算力发电厂。因此，物理 ai 的 产业链条已经清晰浮现，从感知现实的传感器，到虚拟训练的仿真软件，再到底层算力支撑，最后到实体执行的控制设备， 这是一个比消费电子更庞大、更复杂的生态系统，它的成熟将意味着 ai 技术从根本上改变制造、货、物流、交通等每一个实体产业。从 open ai 为赚钱发愁，到英伟达为机器人干活而呐喊， 这条眼镜路径清晰地告诉我们 ai 震撼世界的下半场，其故事将从屏幕里的对话与文字，坚定地转向我们现实世界中的每一个具体动作。这场变化的深度和广度，或许才刚刚拉开帷幕。

看视频 openai has topped elon musk spacex become the world's largest startup with a valuation of 500 billion dollars。 看完这个视频啊，谁在跟我说我们的 ai 有 泡沫，我就打铁锤，论它质朴。今天上市，恭喜！巅峰市值不超过七十亿美元，大概是六十八亿， 是 openai 五千亿估值的百分之一点四。兄弟们是零点零一四，我们就是人家的零头啊！要知道奥特曼去年这波融资的时候卖出去的股票就一百零三亿美元呐！真是旱的旱死，涝的涝死啊。

有报道说啊，这个 open a 正在研究上线广告业务，就比如说啊，你咨询 check jbd 睫毛膏问题，就可能看到厂商的软广了。其实这块我们已经遥遥领先走在前面了，比如这 wps。 你 看， 雷总牛逼哈，我感觉啊，这多少带点黑色幽默。当我们还在仰望 a j i 的 宏大愿景，哎，没成想，牛逼吹上天，一看居然还是老掉牙的广告。这和当年互联网其实特别像， 用户数狂飙，但收入却跟不上，理想和现实之间隔着一个越来越大的亏损窟窿。无独有啊，最近有消息称，谷歌也计划于二六年在 g m 中植入广告了。 再牛的技术也得回归商业规律不是？ ai 太烧钱了。虽然哈，谷歌、亚马逊等都在自量 i 四压低推理芯片成本哈。 不过，而且包括妲己也注意到了，他收购了 gucci 来降低自己 gpu 的 推理成本。但是得注意的是啊，这个是单位推理成本， 你单位推理成本下降之后，自然会激发出更加庞大的推理需求的。那这些大模型的总成本就会像滚雪球一样啊，越来越大，越来越吓人， 各家大模型啊，都烧不起了，必须得考虑如何商业化赚钱。那一言以蔽之啊，二六年将是 ai 大 模型的变现点，那些已经具备应用场景的巨头啊，一定是二六年市场的主线。

a i 医疗最近大的催化事件很多啊，那么我们来说说产业链有哪些相关的公司。 那么事件驱动呢？一共三个，第一是这个切特 gpt 推出了一个叫切特 gpt health 的 模式啊。第二是昨天国家八个部门啊，联手发文件，要大力推动人工智能加医疗啊，重点点名要发展手术机器人，然后智能诊断系统、可穿戴设备和脑机接口。 第三是这个蚂蚁集团把他们家的这个 ai 健康那个应用升级成这个蚂蚁丫福啊，重点做这个健康陪伴啊，问答服务啊，从支付转向支付加健康，而且日活已经突破了三千万啊，那么这一股 ai 医疗的这个热潮， 对我们投资的来说，应该研究哪些具体公司啊？我把它分为四类，第一类是这个用 ai 搞这个深度体检的，呃，比如说像金鱼血，华大制造啊，他们是用 ai 分 析海量的基因蛋白等数据，帮你发现潜在的这个健康风险。 那么第二类呢，是这个用把 ai 当火眼金睛的，就是 ai 加精准诊断啊，比如说安碧平啊，然后圣象生物啊，他们开发这个 ai 辅助诊断系统，主要用于在 主要应用在那个病例分析啊，然后那个癌症早筛啊，这这领域啊，所以他们的这个会让这个诊断更精准。 第三类呢，是用 ai 啊，造这个智能设备的就是 ai 加医疗设备啊，比如祥生医疗啊，联影医疗啊，他们是做集成 ai 的 这个超声设备， ct 啊， m i 啊等这种影像设备的啊，能让这个机器自己看得更清楚，判断的更精准。 呃，第四类呢，是用 ai 发明新药品的啊，就是 ai 制药。比如说像金泰科技啊，然后那个英西智能啊、药食科技啊、浩源医药啊，它们是用这个 ai 大 幅加速新药的这个研发过程。 比如预测药物的效果啊、设计性分子啊，是行业这个制药行业的这个效率革命者。

就在周五， openai 默默更新了一条消息， chat gpt 即将开始测试广告投放。是的，那个曾让全世界惊叹的 ai 对 话工具，那个曾承诺普惠所有人的 chat gpt， 现在也要在回答底部开始卖广告了。 谷歌等 chat gpt 的 竞争对手也已经开始在 ai 产品中引入广告。这不是一家小公司的尝试，这是行业风向标级别的信号。 连曾经公开表示广告是最后手段的奥特曼都转变了态度，说明了一件事， ai 公司的变现压力已经大到无法忽视。 这钱从哪里来？答案很明显，从用户换广告主口袋里来。这也意味着 ai 公司将更加迅速、更加激进地推进商业化变现进程， 而广告和电商都是垂手可得的大蛋糕。这是一个明确的信号， ai 商业化加速了 chat gpt 的 广告实验只是开始，接下来会有更多路径加速商业化。跨境人的流量入口和成本结构可能被重构。对于跨境人来说，这里藏着四个新的变现机会。 机会一，关注 ai 广告的测试数据和参与机会随着 chat gpt 开始测试广告，一个全新的流量入口正在形成。 聪明的夸奖人已经意识到， ai 对 话界面可能成为下一个搜索引擎结果页。机会二，布局 ai 原生内容与导购体验当 ai 成为购物入口，内容及货架的时代真正到来， 客户旅程被重构，从人找货到货找人，再到 ai 帮人找货，卖家需要积极调整产品页面结构，用更自然、更场景化的语言描述产品，提升来自 ai 导购渠道的流量。 机会三，构建 ai 增强的全域客户旅程 ai 对 电商运营的效率提升是颠覆性的，能否用好 ai 工具，将成为 ai 电商时代优胜劣汰的核心关键。 ai 不 应该只是一个孤立的工具，而应该贯穿整个客户旅程。 ai 应用不是在某个单点，而是在整个漏斗中创造连贯体验。当用户在不同触点感受到一致的智能服务时，信任度和忠诚度会显著提升。 机会四，用 ai 做全球市场侦查与本地化深度运营。 ai 让一人军团做全球生意成为可能，窗口期可能比想象中更短。回顾电商发展历程，平台红利期，早入局的赚到第一桶金。 社交媒体红利期，抓住流量红利的实现快速增长。直播带货红利期，转型快的吃到新渠道红利。 现在 ai 红利期正在开启，那些等待技术再成熟一点、风向再清晰一点的观望者，可能会错过最佳入场时机。因为 ai 的 发展速度是指数级爆发，其迭代速度有可能超过大多数人的预期。 当所有人都意识到 ai 电商时代降临的时候，竞争已经白热化，红利已经消失。二零二六年， ai 不 再是要不要用的选择题，而是怎么全面投入的必答题， 跨境人，你的 ai 策略是什么？是主动布局还是被动适应？大掌柜建议你把这个信号转给你身边的跨境伙伴。 check gpt 都开始卖广告了， ai 变现的列车正在加速，现在不上车，等车开远了，可能就追不上了。跨境出海，大掌柜联系我们。

obni 二零二五年盈利爆发全解析，完整内容，一、核心盈利数据，官方透露，二零二五年二两百亿美元，叫二零二四年六十亿美元，增约百分之三百三十三，叫二零二三年二十亿美元，增百分之一。 二零二五年算利规模一点九级码叫二零二四年零六级码，增百分之二百一十七，叫二零二三年零点二级码，增百分之八百五十，见核心公式算利，每增一把，更多 api 调用加更多企业合约收入同比例飙升 二零二五年十一月里程碑 sam 奥特曼官宣，全年发破两百亿美元，七月单月营收首破十亿美元。注意，二零二五年运营亏损约七十八亿美元，主营算力研发人才与股票薪资高投入，尚未实现整体盈利。二、收入增长，核心一， 产品矩阵分层变现 c 端定远，二零二五年一月新增八美元股权，免费勾 plus 二十美元 pro 全梯队 区免费购版测试底部广告，不影响付费用户体验，扩展变现渠道。 b 端与 api chat gpt business 按使用量付费， 企业 api 与定制化模型需求激增， a r p 又持续走高智能体与工作流， operator agents 落地化工具执行任务，直接拉动出币与企业服务收入。二、算力收入正循环 更强，模型更好，产品更多采用更多收入、更多算力与创新投入，形成复利增长飞轮减，二零二五年计算利润达百分之七十，较二零二四年底百分 之五十二大幅提升，模型推理优化与算力布局见效。三、用户与生态增长，日活周活用户持续刷新历史记录，产品从新奇事物变为日常 工具，开发者生态壮大， a p i 调用量与企业合约束随算力提升同步增长。三、 二零二六年增长与盈利展望，一、核心战略定位，实际应用之年，优先医疗科学企业领域，推动智能体与工作流自动化、规模化落地。二、收入模式拓展， 探索授权知识产权协议基于结果的定价，强化财务与实际应用的关联。三、算力与成本优化， star gate 超算中心与定制 ai 芯片投入使用，减少商业云依赖长期算力成本有望降至传统方案的四分之一。四、盈利目标，随着计算利率提升与规模效应，二零二六年有望进一步收窄亏损，迈向整体盈利。