大公司财报研究所

B站今天发了2025年全年财报，数据很感人啊，日活用户有了10%的增长，广告营收同比上升了27%，全年总营收到了303.5亿。

国创和人工智能内容播放时常增长了50%，这就是时代脉搏啊，小破站确实是全网最好的AI内容学习平台了~

亚马逊的资深首席科学家在上面教课，叫 跟李沐学AI。《强化学习基础》的作者王树森也在上面开视频板书课。

图灵的猫、AI疯人院等知名UP主也都挺有意思的。

我还有好朋友负责B站许多课程的孵化与服务（周六野等等），听说卖的特别好，这也是一大增长点，像编程这种小众课程月售也在5000+份。现在有1000万+用户愿意为UP的付费内容充电，不知道各类课程贡献有多少。

说到B站跨年晚会，真是我每年必看，迎新又念旧。

二次元原住民稀释后，B站核心用户平均年龄来到了27岁，要成家立业了，消费力也上来了，B站财报也好看了很多。长视频平台的春天到了，夏天也不远了😏

怎么...又发钱？？？

“当专用推理芯片（XPUs）能以更低成本、更低功耗实现同等甚至更优的性能时，是否还需依赖通用型 GPU 进行大规模密集矩阵运算？这正是客户初始选择的原因。

不过如今他们已进入训练阶段，我们的 XPUs 在训练与推理场景中均被广泛采用——顺带一提，这两类芯片是可互换的。

GPU 不仅能用于训练（这或许是其最擅长的领域），同样适用于推理场景。我们看到的是，我们的 XPU 正被用于这两方面。这种趋势正在持续。

但我们也注意到，对于那些在向完整 XPU 演进过程中更为成熟的客户而言，他们将开始每年同步开发两款芯片——一款用于训练，一款用于推理，实现专业化分工。

原因何在？因为我们清晰地看到，对于大型语言模型（LLM）从业者而言，训练旨在提升模型的智能水平。

当你成功打造出顶尖甚至超越前沿的 LLM 后，下一步便是实现产品化——这意味着必须进行推理部署。那么，你可以在模型运行时将其认定为最佳方案，因为若此时决定推进推理产品化，至少需要一年时间才能完成产品化，而届时他人很可能已开发出比你更优的 LLM 模型。

因此——这里存在一个信念飞跃：当你投入训练以打造下一代超智能 LLM 时，必须同步在推理能力上进行投资，包括芯片和运算能力的双重投入。

随着我们发现这 6 家客户在迈向更优质 LLM 的进程中日益成熟，我们的市场可见度正持续提升。没错，这正是我们观察到的趋势。

虽然尚未覆盖全部六家客户，但目前多数客户正朝着这个方向发展。”

刚刚看了下去年挖掘的“财报业绩说明会”的内容小品类数据。

从2025年1月1日到12月31日，公众号文章总共发了111篇，其中有10来篇短图文，其余约100篇全部都是财报业绩说明会、深度报告，以及老黄的演讲之类的。财报业绩说明会基本上都是每篇至少1.5万字，有不少接近2万字～～

从2026年1月以来用AI改进流程来看，能提效25％-30％，不过财报业绩说明会这个品类不准备做量的增加了，毕竟产业和市场都走到了新阶段。更重要的是，每一年都有新的台阶要上～～

瑞幸咖啡发布2025Q4及全年业绩：全年总净收入492.88亿元，同比增长43%；GMV超566亿元；GAAP营业利润50.73亿元。总门店数31048家，累计交易客户数超4.5亿[庆祝]

（ps 读报真有意思 有问题欢迎指正 ）

英伟达、博通、迈威尔 TSMC台积电、AMD TPU这些到底是什么？

gpt以厨房为例子

1️⃣台积电 (TSMC) —— 厨房本身 (基础赛道)

角色： 所有的芯片（英伟达、博通、AMD）最后都必须在台积电的工厂里“炒”出来。

2️⃣ 博通 (Broadcom) —— 定制化大厨 + 餐厅流水线 (核心 & 辅助赛道)

1. 定制芯片 (ASIC)： 为大客户（谷歌、Meta）设计专属“菜谱”，比如 TPU。
2. 网络技术： 提供数据中心里的“传送带”（以太网芯片），确保成千上万个英伟达 GPU 之间能快速说话。

迈威尔（小博通）

1.定制 AI 芯片 (ASIC)： 这是它目前最火的业务。和博通一样，它帮大厂（比如亚马逊 AWS、微软、甚至 OpenAI）量身定做 AI 芯片。2026 年最新的消息显示，它已经拿到了亚马逊 Trainium 3 芯片的合作，这让它在定制化赛道站稳了脚跟。

2.光通信与网络连接： 在 AI 数据中心里，成千上万个 GPU 需要通过光纤连在一起。迈威尔提供的光电芯片（DSP）就像是光纤接口上的“翻译官”，负责把电信号瞬间变成光信号传出去。

3.存储控制器： 它是全球硬盘和固态硬盘（SSD）控制器芯片的领头羊。

明天等一波迈威尔财报

3️⃣ 英伟达 (NVIDIA) —— 主厨 (核心赛道)
AMD —— 另一家主厨 (挑战赛道)
英伟达的直接竞争对手，主要抢占二线市场或作为大厂的 Plan B。

总结：你的“芯片地图”
英伟达：主力输出，负责“算得快”。
博通：全能管家，负责“连得稳”+“软件管”。
迈威尔：专项尖兵，负责“传得快”+“大厂定制”。
台积电：幕后大佬，负责“生出来”。

瑞幸咖啡于 2026 年 2 月 26 日盘前发布 2025 年第四季度及全年财报。
核心结论：全年业绩高增收官，规模与用户基础持续夯实；但Q4 受淡季与税率提升影响，净利润同比下滑明显，联营门店增速持续快于自营，成为扩张主力。

“我们持续见证传统数据中心的整合与现代化进程——通过升级旧技术实现惊人效率提升。例如 14G 设备升级至 17G 时，能效提升比例达 6:1 至 7:1。这为电力、空间和制冷带来显著效益，该趋势贯穿整个季度，并预计将延续至 2027 财年。

此外，我们注意到 x86 架构上的人工智能工作负载正在加速增长。我认为这具有重要意义。

这种趋势在企业领域尤为明显。公司内部常用的一个词是"AI 前瞻"——那些真正积极拥抱人工智能的领先企业正快速推进部署。

我们观察到它们在大量应用场景中运用 AI 技术，无论是软件开发、科学计算，还是采用复杂算法的金融交易领域。我们看到 AI 不仅在广泛部署，也在某些推理场景中应用。”

“根据我们观察，当前研究表明，那种认为只需构建一个大型模型，连接数据集就能解决所有问题的想法，完全不可行。
这只会催生完全失控的人工智能，它既不懂企业流程，也不理解合规性、确定性与可重复性。
因此你必须为 AI 构建专属的人力资源和财务系统——这才是真正的智能层。它并非双模架构（智能模型加数据堆砌），而是基于 AI 的 ERP 系统。
这正是阿尼尔所说的智能层，也是我们正在构建的核心架构。我们正通过 API 同步开放这些功能，因为我们坚信生态系统的开放性与交互层的开放性，对吧？ 我们与所有人工智能公司都是优秀的合作伙伴。
但正如阿尼尔所言，他们选择与我们合作、使用 Workday 的原因在于：企业需要同时拥有 HR 人工智能和财务人工智能系统。
这正是我们正在构建的智能体系——它既创造价值，也为我们带来价值。”