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谷歌宣布更新金融服务与产品政策，自 10 月 21 日起，面向阿联酋推广加密交易平台、加密钱包、差价合约及外汇服务的广告商，须获得 CMA、DFSA、FSRA 或 VARA 之一的许可，并完成谷歌认证，同时遵守当地其他法律要求。对于将加密交易所与钱包作为复杂投机性金融产品推广的广告，许可要求限于 CMA、DFSA 或 FSRA。该政策适用于全球所有相关广告账户，违规行为将先收到警告，至少 7 天后才可能暂停账户。

谷歌10年期债券5.9%回报 META10年期债券6.2%回报 亚麻10年期债券6%回报 美债10年期5.2%回报 标普平均每年10%，从资产配置这个角度看，债券会再次成为香饽饽的资产，但不代表美股就一定要跌，参考80年代的高利率和美股同涨，是时候考验公司如何应对高融资成本的时候了。当利率在高位稳定下来之后，科技股仍然是最受欢迎的，为何？因为ROIC高，低ROIC的公司不如买债券。 上一次高利率真的要回到近20年前了。从个人角度，对于稳定现金流有追求的，相对低风险需求的投资人，请考虑增配债券，但别乱碰TLT

谷歌来抢活了。Gemini 4 Argon 已经进了 Gemini 应用。 这次值得看的，不只是模型又涨了几分，而是它开始把「一句想法」接到「一个成品」。 官方演示里： • 一张书桌照片，变成能玩的迷你赛车。 • 调用 Blender，搭出带建筑、树木和灯光的寺庙。 • 做网页、三维文件、幻灯片和报告。 再往后看，产品变化更直接：Mac 版接入 Antigravity 编程界面，聊天能切到后台任务，40 多个应用接进来。模型负责推理，工具负责执行，最后交付结果。 成绩也有硬数字。谷歌公布的 DeepSWE 测试里，Argon 77.9，GPT-6 Astra 74.1，Claude Opus 5.5 为 74.2；但在另一项 FrontierSWE 测试里，它仍落后。强不强，要看你把什么活交给它。 Pro 和 Ultra 用户已能在 Gemini 应用里使用。 我觉得接下来最有意思的竞争是：谁能从接到任务，一直做到把活交完？ 这条视频用官方演示和中文解读，讲清这次更新。👇 #Gemini# #Google# #AI#

谷歌、Meta 、ipollo等厂商竞逐申请 .agent 域名：OpenAI 申请.gpt、Anthropic 申请.claude ICANN 新一轮顶级域名申请共收到 1615 份，AI 域名成热点。 .agent 有 10 份申请，Meta 、OpenAI 和ipollo都参与；OpenAI 共申请 15 个，Meta 提交 21 份。 未来 .agent智能体 .deep人工智能深度学习 .robot机器人，都会成为未来十年的顶级域名。 当然这次.btc .bnb等币圈头部域名也将面试，你最喜欢哪几个域名？

谷歌和Meta，开始押注“下一颗药” AI制药有一个绕不过去的问题：模型给出的答案，实验室里到底能不能成立。 谷歌和Meta这次参与的项目，就是要补上这块短板。 10月7日，Biohub宣布扩大“虚拟生物学”计划，联合美国能源部、美国国立卫生研究院，以及Google DeepMind、Meta、Isomorphic Labs，建设用于训练AI的生物数据资源。 项目合计涉及约18亿美元投入，其中三家企业共同承诺3亿美元。18亿美元包含此前投入和既有科研数据资源，并非当天新增的现金。 美股投资网认为，这件事最值得关注的，是AI制药公司的竞争门槛正在变得更具体：谁能证明自己的模型减少了无效实验，谁才有机会获得药企持续付费。 你可以这样理解这个项目。 研究人员希望记录细胞在不同干预下的反应，再训练模型，让科学家先在电脑里预测实验结果，帮助选择更值得进入实验室验证的方向。这也是美国能源部公告明确提出的目标。 假如模型能提前排除一部分失败方向，药企就有机会节省实验时间和成本，把资源集中在更有希望的候选药物上。 但这里要分清两笔账：更快找到候选药物，与最终研发出安全有效、能够上市的药，之间还有很长的距离。实验预测做得更好，并不能替代后续验证。 这决定了我们该怎么看相关美股。 对 $GOOGL，我把这次合作看作长期研发投入。DeepMind参与建设数据资源，有机会提高生物模型的预测能力；如果这种能力后来能帮助药企提高研发效率，才可能形成新的商业收入。 现在就把它计入谷歌未来几个季度的利润，太早。更有价值的验证是：模型预测能否被实验重复证实，药企是否愿意扩大合作并持续付费。 对 $META，我的判断更谨慎。 Meta参与投入，与扎克伯格和陈慧娴支持的非营利机构Biohub，是不同主体。参与一个生物研究项目，也不能直接推导出Meta即将获得药品收入。 它可以拓宽Meta的AI研究能力，但就这条消息而言，我不会上调Meta的短期盈利预期。 真正可能受到更大影响的，是那些靠“我们有独家生物数据”获得高估值的AI制药公司。 这次合作的目标，是建设开放的生物数据基础。数据如果逐步向研究者开放，更多团队就有机会训练和检验模型。 这会提高整个行业的研究起点，也可能削弱部分公司的数据稀缺优势。投资者需要重新追问：它的数据有多少真正独特？模型比同行准确多少？这种优势有没有转化成实验结果和商业合同？ 所以，我更看好能不断完成“预测—实验—修正”的公司。 它们每做一次真实实验，就能检验模型哪里对、哪里错，再用结果改进下一轮预测。即使大家都能使用公共数据，实验能力、专有数据和研发执行仍然可能拉开差距。 这也是为什么我不会因为18亿美元这个数字，就追着整个AI医疗板块买。 这笔投入提高了AI制药取得进展的可能性，却没有替任何一家上市公司证明盈利能力。 接下来，真正值得给更高估值的，是能拿出证据的公司：同样的研发预算，找到了更多有效候选药物；同样的实验次数，获得了更高成功率；已有合作方愿意继续掏钱。 AI制药的故事，正在进入需要实验结果和收入兑现的阶段。只会展示模型的公司，估值会越来越难撑。 #美股#