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谷歌Gemini可能推出视频生成功能，助力创作者简化视频制作流程

视频等多种领域。 Gemini：谷歌的AI平台，内含多个功能，致力于提供高效的人工智能解决方案。 Google Vids：谷歌推出的视频工具，支持脚本编写、编辑、语音生成和背景移除等功能，但不属于纯粹的生成式AI视频系统。今年相关大事件 2025年2月18日：谷歌Gemini视频生成功能代码曝光，可能即将推出。专家点评 “视频生成技术在AI领域的进展可能会彻底改变内容创作的方式，谷歌的Gemini平台如果能够实现这一功能，将为创作者提供新的灵感和工具。” —— 人工智能专家John Doe，2025年2月 “视频生成技术需要高效的算法支持，谷歌若能在这方面突破，可能在视频创作工具市场中占据领先地位。” —— 数据科学家Jane Smith，2025年2月来源：今日美股网

今日美股网02-20 00:10

2月18日十大人气股：两只个股人气超千万

有限公司微信公众号发布，南洋万邦星宫 AI 平台全面接入 DeepSeek 系列模型，此外，公司完成了上海市 DaaS 数据平台集成和数据运营总包等项目，目前，云赛智联已经成为上海市大数据中心资源平台总集成商和运维商、数据运营平台总运营商。 3、浙文互联：尾盘无缘连板今日浙文互联早盘低开后快速拉起，封于涨停，但尾盘该股还是打开涨停，最终收涨6.12%。尽管并没有出现连续的多个涨停，但在进二退一的过程中，浙文互联的股价在近一个月最高还是实现了翻倍，而本轮行情该股的上涨也与DeepSeek概念有一定关联，春节前，浙文互联完成本地化部署的DeepSeek-R1推理大模型，将DeepSeek-R1作为智慧内容生态平台的核心决策模型，紧锣密鼓地推进AI营销产品的技术迭代。此外公司还开发了AIGC应用工具、数字人、汽车元宇宙、文旅元宇宙的业务。此外还积极推动算力相关业务的落地，为AI相关业务及数字文化发展提供算力底座。这些AI方向的布局，整体来看还是该股炒作的主要原因。

证券之星02-18 16:22

PLTR：当前买入如同徒手接飞刀

的竞争对手可能来自多个方向，包括大型 AI 平台企业以及快速崛起的初创公司。诸如 Meta、Alphabet、Microsoft 和 Amazon 等科技巨头构成了巨大的威胁。这些公司早已深耕数据行业，并且能够从其核心业务（如社交媒体、云计算和电商）中获取大量一手数据。如果这些巨头推出与 Palantir 直接竞争的产品，无疑将对其形成强大的挑战。尤其是在财务资源方面，Palantir 与这些科技巨头根本不在同一量级。2024 年，Palantir 在研发和资本支出上的投入仅略高于 5 亿美元，相较于 MAG7 每年在新技术和产品开发上投入的数千亿美元，这一数字几乎微不足道。此外，威胁还可能来自当前尚未被广泛关注的小型企业。这些竞争对手不一定来自美国，也可能来自其他国家，比如中国。比如，DeepSeek 最近在市场中的颠覆性表现就是一个完全出乎意料的案例。原文链接

TradingKey02-18 14:35

DeepSeek引爆AI成本革命！台积电能否扛住"砍单"风暴？

好的模型。我们很可能会看到一种更谨慎的AI平台投资策略，这种策略也试图提高效率。Meta和其他大型科技公司尚未宣布削减其资本支出计划。台积电为几乎所有这些科技公司提供芯片，我们可能会看到收入增长的短期阻力。然而，台积电拥有巨大的护城河，任何推迟的需求最终都会被该公司捕获。良好的业绩和前瞻性预测台积电最近公布了强劲的业绩，超出了每股收益和收入预期。其每股收益增长的前瞻性预测也非常高。预计台积电在截至2025年12月的当前财年将实现28%的每股收益增长，并在截至2026年12月的财年实现18%的增长。尽管有如此高的前瞻性增长预期，但台积电的股票目前仅以2026年12月财年的每股收益预期的19.6倍市盈率交易。来源：Seeking Alpha 需要注意的是，台积电的股票在2022年初AI热潮开始之前已经接近150美元。另一方面，英伟达在2022年初的股价仅为当前价格的四分之一（考虑拆股因素）。英伟达凭借其AI芯片实现了当前的股价水平，未来可能会出现一些回调。然而，台积电拥有更多元化的收入来源，不会受到短期需求下降的显著影响。对股价走势的影响从市场领导地位、前瞻性增长预期和估值倍数来看，台积电相当便宜。当我们观察未来两年的每股收益时，英伟达的市盈率为22倍，而台积电接近19倍。英伟达在过去两年由于AI投资实现了大幅盈利增长。任何对这些投资的减少都将对英伟达产生巨大影响。另一方面，台积电的盈利在过去几年以更稳定的速度增长，这减少了因AI行业重大变化而对股票产生的阻力。来源：YCharts 台积电在AI行业中是一个风险较低的选择，并且估值更低。AI行业短期内需求的减少对台积电的业绩影响不大。该公司也处于完美位置，能够抓住未来的市场需求。总结台积电的股价在DeepSeek-R1模型发布后有所下跌。未来很可能会推出更高效的AI模型和工具，这可能导致高端AI芯片需求的减少。然而，台积电的业务非常多元化，AI芯片销售的下降对其盈利潜力的影响非常有限。在英特尔代工战略出现问题后，台积电的护城河得到了加强，这应该会提升公司的增长潜力。预计在截至2025年12月的财年中，台积电将实现28%的同比增长。与其他大型科技同行相比，这是一个巨大的增长率。与此同时，台积电的股票目前以明年每股收益预期的不到20倍市盈率交易，使其成为当前价格下AI行业中一个不错的选择。 $台积电(TSM)$

老虎证券02-17 19:14

离院不离网！盈康生命AI平台重塑患者健康管理体验

升级和体验迭代。近日，盈康生命旗下的AI平台盈康大脑以及数智化产品和服务还接入了DeepSeek-R1大语言模型。这一举措将进一步推动盈康生命在肿瘤特色领域的预诊治康全周期服务能力的发展，助力公司朝着更加智能化、个性化和高质量的方向迈进。在医疗服务领域，盈康生命聚焦诊疗能力提升、患者体验升级和运营管理提效三个战略方向，并形成了以AI影像为支撑的精准诊疗能力、以大模型能力为底座的智能交互平台和以盈康大脑代表的AI应用平台。此外，在医疗器械领域，盈康生命已将AI技术创新应用到了乳腺图像分析场景，数字乳腺机的病灶检出率和良恶性判断准确率均达到93%以上。未来，盈康生命将继续以AI+临床医疗为驱动，持续探索AI创新应用、推进AI产品研发，打造贯穿用户全周期健康管理的新模式，推进医疗服务的全面提质增效和高质量发展。

金融界02-16 21:22

AI制药：开启医药产业的价值新变革

靶点。例如，英矽智能的 Pharma.AI 平台，通过分析大量的生物医学文献和临床数据，成功识别出多个新的药物靶点，加速了从靶点发现到临床验证的过程。AI 还能够通过对疾病相关信号通路的分析，预测新的靶点，为新药研发提供更多的可能性。这种数据驱动的靶点发现方式，不仅提高了靶点发现的效率和准确性，还能够发现一些传统方法难以发现的新型靶点，为药物研发开辟新的方向。药物筛选是新药研发的关键环节，AI 技术的应用使得药物筛选从传统的实验筛选向虚拟筛选转变。传统的高通量实验筛选方法虽然能够对大量化合物进行测试，但成本高、周期长，且容易受到实验条件的限制。AI 虚拟筛选则利用计算机模拟和机器学习算法，在虚拟环境中对化合物库进行筛选，预测化合物与靶点的相互作用和活性。这种方法可以在短时间内对数十亿个化合物进行评估，大大提高了筛选的速度和效率。同时，AI 还可以根据筛选结果对化合物进行优化设计，提高化合物的活性和选择性。例如，薛定谔公司（Schrödinger）利用其基于物理模型的 AI 技术，在药物分子设计和优化方面取得了显著成果，帮助制药企业更快地找到具有潜力的药物候选分子。临床试验设计是新药研发中确保药物安全性和有效性的重要步骤，AI 为临床试验设计带来了新的思路和方法。AI 可以通过对历史临床试验数据、患者特征数据和疾病模型的分析，优化临床试验的设计方案，包括确定合适的患者群体、选择最佳的试验终点、优化给药方案等。这样可以提高临床试验的成功率，减少不必要的试验次数和患者暴露，降低研发成本和风险。AI 还可以实时监测临床试验过程中的数据，及时发现潜在的问题并进行调整，确保试验的顺利进行。例如，Tempus 公司利用 AI 技术对肿瘤患者的临床数据和基因数据进行分析，为肿瘤药物临床试验提供精准的患者分层和入组建议，提高了临床试验的效率和质量。 AI 制药还促进了药物研发与其他领域的交叉融合，如与基因编辑技术、纳米技术等的结合。AI 与基因编辑技术的结合，可以实现对基因的精准编辑和调控，为治疗遗传性疾病提供新的手段；AI 与纳米技术的结合，可以设计和开发新型的纳米药物载体，提高药物的递送效率和靶向性。这些交叉融合的创新应用，将进一步拓展药物研发的边界，推动医药行业向更高水平发展。挑战与风险并存尽管 AI 制药展现出巨大的潜力和价值，但作为一个新兴领域，它在发展过程中也面临着诸多挑战与风险。技术层面，AI 制药涉及多学科的深度融合，技术壁垒较高。AI 技术在药物研发中的应用仍处于不断探索和完善的阶段，目前还存在一些技术难题尚未完全攻克。例如，AI 模型的可解释性问题，许多深度学习模型被视为 “黑箱”，难以解释其决策过程和预测结果，这在对安全性和有效性要求极高的医药领域，可能会引发监管和信任方面的担忧。AI 模型的准确性和稳定性也有待进一步提高，药物研发过程中数据的复杂性和多样性，以及生物系统的高度复杂性，都对 AI 模型的性能提出了严峻的挑战。如何提高 AI 模型对复杂生物数据的理解和处理能力，使其能够更准确地预测药物的活性、毒性和药代动力学等性质，是当前需要解决的关键技术问题。数据是 AI 制药的核心驱动力之一，但数据相关的问题也不容忽视。药物研发涉及大量的生物医学数据，包括基因组学、蛋白质组学、临床数据等，这些数据来源广泛、格式多样，且往往存在数据质量不高、数据标注不准确、数据缺失等问题。如何有效地整合和管理这些多源异构数据，提高数据的质量和可用性，是 AI 制药面临的一大挑战。数据的隐私和安全问题也至关重要，医药数据包含患者的敏感信息，一旦泄露，将对患者的隐私和权益造成严重损害。因此，在数据的收集、存储、传输和使用过程中，需要建立严格的数据安全保护机制，确保数据的安全性和合规性。法规政策方面，AI 制药作为新兴领域，相关的法规政策还不够完善。目前，各国的药品监管机构对于 AI 在药物研发中的应用，尚未形成统一的监管标准和指南。这使得 AI 制药企业在研发过程中面临一定的不确定性，不知道其研发成果是否能够符合监管要求，从而增加了研发的风险和成本。如何在保障患者安全和药品质量的前提下，制定出合理、科学的 AI 制药监管政策，为 AI 制药的发展提供明确的指导和规范，是政府和监管部门需要解决的重要问题。临床试验阶段是 AI 制药面临的重要挑战之一。虽然 AI 在临床前研究阶段展现出了巨大的优势，但在临床试验中，AI 的应用还相对有限。临床试验的复杂性和严格性要求药物必须经过充分的人体试验验证，以确保其安全性和有效性。AI 设计的药物在临床试验中可能面临更多的不确定性，如何设计合理的临床试验方案，充分验证 AI 药物的疗效和安全性，是 AI 制药走向成功的关键一步。临床试验的成本高昂、周期长，也对 AI 制药企业的资金和资源提出了巨大的挑战。 AI 制药领域的人才短缺也是制约其发展的因素之一。AI 制药需要既懂 AI 技术又懂医药知识的跨学科复合型人才，然而目前这类人才相对匮乏。人才的培养需要较长的时间和较高的成本，如何加强相关学科的教育和培训，培养出更多适应 AI 制药发展需求的专业人才，是行业发展面临的重要任务。投资价值与前景展望从投资的角度来看，AI 制药无疑具有巨大的潜力，吸引着众多投资者的目光。其投资价值主要体现在以下几个方面。 AI 制药能够显著降低研发成本，提高研发效率，这意味着在相同的投入下，企业有望获得更多的研发成果，从而增加产品的市场竞争力，提升企业的盈利能力。一旦 AI 设计的药物成功上市，凭借其独特的优势，有望在市场上获得较高的定价和市场份额，为企业带来丰厚的回报。随着人们对健康的关注度不断提高，对创新药物的需求也日益增长。AI 制药作为创新药物研发的重要手段，能够更快地推出满足市场需求的新药，市场前景广阔。特别是在肿瘤、神经退行性疾病、罕见病等领域，AI 制药有望开发出更有效的治疗药物，满足患者未被满足的医疗需求，市场潜力巨大。 AI 制药领域的技术创新层出不穷，不断推动着行业的发展。投资 AI 制药企业，不仅能够分享行业增长带来的红利，还能受益于技术创新带来的超额收益。随着 AI 技术的不断进步和应用，AI 制药企业有望在技术创新的驱动下，实现快速发展，为投资者带来丰厚的回报。从市场表现来看，AI 制药企业也受到了资本市场的青睐。近年来，AI 制药领域的融资活动频繁，吸引了大量的资金涌入。据统计，2022 年全球 AI + 药物研发相关融资总事件达 144 起，总金额为 62.02 亿美元。越来越多的 AI 制药企业选择上市，通过资本市场进一步扩大规模，提升竞争力。如美国的 Recursion Pharmaceuticals、英国的 BenevolentAI 等 AI 制药企业在上市后，股价表现良好，为投资者带来了可观的收益。展望未来，AI 制药有望在多个方面取得更大的突破和发展。随着技术的不断进步，AI 模型的性能将不断提升，能够更准确地预测药物的活性、毒性和药代动力学等性质，进一步提高药物研发的成功率。AI 与其他新兴技术，如基因编辑、纳米技术、量子计算等的融合将更加深入，为药物研发带来更多的创新思路和方法。随着 AI 制药技术的成熟和应用，将会有越来越多的 AI 设计的药物进入市场，改变医药市场的格局。AI 制药还将推动医药行业的数字化转型，实现从药物研发、生产到销售的全流程数字化管理，提高行业的运营效率和管理水平。对于投资者而言，AI 制药领域虽然充满机遇，但也需要谨慎评估风险。在投资时，可以关注以下几个方向。一是技术领先的初创企业，这些企业通常在 AI 算法和药物研发领域具有独特的技术优势和创新能力，有可能成为行业的引领者，但同时也伴随着较高的风险。二是积极布局 AI 制药的传统药企，这些企业拥有丰富的研发经验、完善的产业链和庞大的市场渠道，通过与 AI 技术的结合，有望实现转型升级，提升市场竞争力。三是提供 AI 制药基础设施的科技公司，如云计算平台、数据库、GPU 芯片等供应商，随着 AI 制药行业的发展，对这些基础设施的需求也将不断增加，相关企业将受益于行业的发展。 AI 制药作为医药行业的新兴领域，具有巨大的投资价值和广阔的发展前景。虽然在发展过程中面临着诸多挑战和风险，但随着技术的不断进步、政策的逐步完善以及市场的不断成熟，AI 制药有望为医药行业带来革命性的变化，为投资者创造丰厚的回报，同时也将为全球患者带来更多的治疗希望，推动人类健康事业的发展。

金融界02-16 13:32

AI+医疗行业爆发，佩洛西加持助推行业迅猛增长，未来发展潜力巨大

治疗方案。 DeepSeek：一种开源AI平台，旨在降低中小企业的AI应用开发成本，推动AI技术在医疗领域的普及。生成式AI：一种基于深度学习的AI技术，能够生成新数据，例如图像、文本或音频，广泛应用于医疗数据分析中。相关大事件 2025年，预计AI将在智能代理、手术机器人和生成式AI工具领域对医疗产生变革性影响。 2024年，世界经济论坛发布报告预测AI医疗市场规模将达到4910亿美元，年增长率43%。专家点评 “AI在药物开发中的角色愈加重要，未来将进一步改变整个行业。” — JP摩根，2025年1月。 “DeepSeek的开源政策为中小企业提供了前所未有的机会。” — 东吴证券，2025年2月。 “AI在精准医疗中的应用正处于飞速发展阶段，预计会带来广泛的行业变革。” — 世界经济论坛，2025年1月。 “AI技术将彻底重塑医疗行业的药物研发过程。” — FDA，2025年1月。 “AI驱动的智能代理将彻底改变患者的治疗体验。” — 医疗行业分析师，2025年2月。来源：今日美股网

今日美股网02-16 00:12

概念掘金 | Deepseek+华为引爆AI革命！万亿市场爆发

中的重要产品—ModelEngine AI平台，全面支持DeepSeek大模型R1&V3和蒸馏系列模型的本地部署与优化。而在2月12日，华为与DeepSeek的合作再次取得重大进展。华为云官宣，DeepSeek V3/R1满血版已经上线华为云。DeepSeek V3/R1满血版是其开发的V3/R1模型的旗舰版，据称具有媲美ChatGPT的优秀AI能力，可以提供精准的AI对话体验。而华为作为中国科技巨头，其昇腾云服务的全栈优化能力，更是为Deepseek的爆发提供了坚实的后盾。华为昇腾云服务的核心优势在于三点： 1. 澎湃算力：通过自研推理加速引擎，实现模型并行与专家并行策略的深度融合，单节点可支持320个GPU的“超节点”部署，满足生产级稳定性需求； 2. 混合云适配：华为云Stack提供图形化向导，支持企业将DeepSeek模型无缝部署至本地混合云环境，兼顾数据安全与灵活扩展； 3. 成本革命：以DeepSeek-V3为例，输入输出成本仅为1元/百万Token，较传统方案下降超80%。这一技术突破意味着，中国企业无需依赖海外高端GPU，即可实现AI推理的规模化商用。 DeepSeek与华为云的组合，不仅是一次技术合作，更是一场宣告：中国AI的黄金十年已然开启。企业决策者需要思考的不再是“是否拥抱AI”，而是“以多快的速度重构业务”。正如硅基流动创始人所言：“DeepSeek是星星之火，而2025年，我们将见证燎原之势。” 华为算力产业链迎新风口上海证券认为，IT企业与DeepSeek的深入合作嵌套将对模型推广&云服务体验产生显著正向助推，同时DeepSeek所带来的开源策略的广泛应用改变了闭源巨头的商业模式，传统开发者协作方式出现转变，AI模型迭代有望加速进行。和众汇富指出，在技术创新上，华为有望持续突破，如进一步优化昇腾芯片性能，提升算力效率，降低能耗；在软件层面，加强昇腾 AI 软件栈与各类大模型的适配，让模型训练和推理更加高效、稳定。市场规模方面，随着 AI应用在各行业的深度渗透，对算力的需求将持续井喷。据权威机构预测，未来几年全球算力市场规模将保持高速增长，华为算力产业链作为重要参与者，有望在其中分得一杯羹，其市场份额有望不断扩大。机构预判，2025年国产AI芯片市场规模将破千亿，昇腾产业链核心供应商业绩或迎3-5倍增长。附：华为算力产业链梳理此外，华为算力产业链还包括以下重点企业及其合作内容

格隆汇02-14 16:23

特斯拉2026年量产10万台人形机器人，Figure、英伟达推动行业进入“iPhone时刻”

发门槛 2025年1月，英伟达发布开源AI平台NVIDIACosmos，提供预训练的生成式世界模型，赋能机器人环境感知与决策能力。此前，Genesis物理引擎的推出（2024年12月）已实现4D动态场景模拟，大幅提升机器人运动控制精度。这些工具降低了机器人开发的技术壁垒，吸引更多开发者加入生态构建。 DeepSeek大模型开启国产化替代 2025年1月，国产大模型DeepSeek发布，其性能接近GPT-4，并在多模态交互、逻辑推理等任务中表现突出。上海钢联等企业已将其应用于智能客服系统，实现降本增效。中国AI技术的突破，为人形机器人本土化“大脑”提供核心支撑。 Figure“去OpenAI化”后的技术突围 2025年2月，Figure宣布终止与OpenAI合作，并预告其机器人将迎来“iPhone时刻”。外界推测，Figure或已构建自主AI系统，未来可能采用混合架构（如自研模型+第三方引擎）实现技术闭环。此举凸显头部企业对核心技术的掌控需求，也预示着行业竞争从硬件向软件与算法延伸。结语机器人产业正处于“0到1”爆发的临界点。特斯拉、Figure等企业的量产计划，叠加英伟达、DeepSeek的技术突破，推动行业进入“硬件规模化+软件开源化”双轮驱动阶段。随着中国供应链在成本与效率上的优势凸显，以及特种场景需求的释放，2025年商业化元年之后，2027年有望迎来一般场景的大规模普及。未来的竞争将聚焦于技术迭代速度与生态整合能力，机器人“iPhone时代”的黄金赛道已然开启。

金融界02-14 11:42

中国科技看AI，AI之光在科创，科创AIETF(588790)触底反弹翻红，成交额超1亿元

中的重要产品—ModelEngine AI平台，全面支持DeepSeek大模型R1&V3和蒸馏系列模型的本地部署与优化，加速客户AI应用快速落地。欧盟委员会在人工智能行动峰会上发起了“人工智能投资”倡议，旨在筹集2000亿欧元用于人工智能投资，其中包括200亿欧元用于人工智能超级工厂的新欧洲基金，欧盟的投资基金将为四个未来的人工智能超级工厂提供资金。高盛在最新研报中表示，全球对冲基金今年以来大部分时间里一直在大幅买入中国股票。随着全球资本市场形成“DeepSeek共识”，上一周的资金流入更是出现井喷。中金公司表示，DeepSeek于2025年1月末全球范围内出圈，APP端DAU达2,215万，在AI产品日活总榜中仅次于ChatGPT，在157个国家地区的苹果应用商店下载量排名第一。我们认为，DeepSeek出圈背后的技术创新、工程能力突出，引领全球技术趋势，其降本成果对于端云应用的铺垫作用具备重要意义，建议2025年关注国内模型性能优化背景下的应用层投资机遇。国泰君安证券指出，尽管DeepSeek在算法上实现一定程度的算力节约，但随着AI步入推理时代，DeepSeek会推动推理芯片集群和AI应用的繁荣。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云02-12 10:47

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