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1.语言大模型：
发展至今，OpenAI 领先优势被缩小。中国模型进展超预期，国内Deepseek、豆包等大模型追赶快，多模态能力甚至更强。Deepseek 官网流量增长约十倍，且外国用户占比高，在用户增长和国际影响力上成绩显著。
Deepseek追上o1的核心原因分析：
1）o1技术路线清晰，在推理阶段有思维尝试和反思、高效搜索，国内模型厂跟上o1的技术路线，不需要做冷启动，可以基于关键的推理链数据，通过算法优化大幅缩短复现时间。
2）人才密度的提高、数据基建的改善以及工程能力的成熟。
3）最重要也是鲜为人知的是，Deepseek（幻方）的脱颖而出并不是平白无故的：它不仅是早期算力储备最充分的本土公司之一，而且是最早——2021年之前——即开始意识到大模型的时代意义，并着手进行技术部署研发的本土公司之一。
Deepseek对于产业格局的影响分析：
1）Deepseek基本实现了生成式AI第一阶段的人类愿景，即通过硅基神经元对人类语言框架的压缩部署，以较为合理的成本实现机器与人类的“思维等效”。这意味“机器智能寒武纪时刻”的启动，产业即将因此进入应用创新周期——不同于我们已有的经验认知，即将到来的这个周期内，产业革命不再是单纯由人主导，而将由机器智能的不断自我进化实现。
2）短期来看，Deepseek的率先冲线，将不可避免的使大模型技术领域开始呈现马太效应，越来越多的智能体部署适用开源的Deepseek之后，多数竞争力有限的大模型将失去核心价值。
中期来看，语言大模型的产业化竞争将先易后难：初期阶段，影视出版、客服运维、智能硬件等“AI+”商业模式将更早受益，进入充分竞争的技术平权阶段，但溢价能力有限；中期阶段，机器人、自动驾驶等为代表的“软硬一体”商业模式，以及以3d打印为代表的精益制造领域，将成为增量战场，诞生新一批大模型时代的高溢价能力大厂。当然，此时最核心的竞争赛场还当属AI for science。
远期来看，随着AI for science的深入，大模型的竞争进化，将跳脱语言计算模型，进入光计算模型周期。
3)Deepseek的最关键的现实价值在于，通过对于语言模型底层Kown-how的探索与捕获，将推进实现“国产模型+国产算力+国产云服务”的国产AI产业模式的闭环。
4）随着Deepseek与豆包们的进一步进化，持续验证其中关键数学函数方程，将助推新型算力基础设施的快速迭代，甚至可以说，将推动中国异构芯片技术的指数型发展。Deepseek与算力芯片，相当于阴阳两面，一面的快速推进，也就意味着另一面的潜在突破。
5）本质上，Deepseek们的能力边界仍然是人类语言内的信息密度，毋论其生成的内容多么令人感到震撼，其上限仍然是人类智慧本身，尤其是专业领域的人类智慧。因此，对于各个垂直产业而言，Deepseek与豆包们在当期的价值是人类能力增强，而不具备颠覆专业领域的事实基础。
因此，AI语言大模型将推高各个垂直职业领域的下限，但不妨碍人类精英继续主导这一垂直职业领域。特别是随着行业门槛的智能化抬高，更高水平的专业从业人员——尤其是结合AI工具能够擢升既有行业水平的专业人士，随着AI时代知识产权保护规范的后继出台，将在语言大模型时代充分受益，成为非技术领域内的一股决定性力量。
2.传统能源：
美国总统对汽油价格格外关注，原因在于美国汽车保有量庞大，尤其是传统燃油车居多，汽油零售价格直接影响民众出行成本和总统支持率。
特朗普执政时宣布能源相关国家紧急状态，放宽传统能源限制规定与土地限制，削减对化石燃料公司的管制，大力推动传统能源开采与普及。新一任期内，他将能源列为优先事项，计划通过增加美国自身原油产量抑制油价，保障民众用上低价燃料，这可能会加大传统能源开发。目前美国原油产量近年来持续上升，已处于历史相对高值，且进入产量瓶颈期。
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