<p>在评估大型科技集团的生成性人工智能革命状态时，仅依赖传统财务指标提供的视角是不完整且常常具有误导性的。华尔街可能关注季度收入和每股收益，但在这一平台转变中，竞争优势的真正衡量标准在于战略资本部署、模型有效性，以及至关重要的可衡量用户采用情况。这一必要性促使 CNBC 的 Deirdre Bosa 在《Tech Check》上综合了一份专有的 “AI 评分卡”，根据这些非传统指标对公众大型科技公司——Alphabet、Meta、Microsoft、Amazon 和 Apple 进行排名，为追踪 AI 交易建立了一个关键的基准，超越了单纯的财报电话会议。</p>
<p>这份评分卡的方法论结合了几个关键数据点，包括资本支出与收入比率（投资承诺的衡量标准）、模型排名（基于第三方评估如 LLM Arena）、采用排名（通过代币使用和月活跃用户等信号进行评估）以及短期股票表现（市场信心）。最终的层级挑战了一些流行的市场叙事，Alphabet 以较大优势稳居首位，而 Meta 意外地获得第二名。</p>
<p>Alphabet 的领先地位反映了在所有维度上的平衡和积极承诺。其资本支出与收入比率为 23%，结合顶级模型排名，Alphabet 展示了其在基础设施上的重投资，同时在模型质量上保持技术领先。这种战略一致性产生了显著的市场信心，反映在其过去三个月的股票表现上。Bosa 指出，Alphabet“具有强大的模型能力和财务状况，真实的采用信号，以及过去三个月中最高的市场信心。” 这表明市场认识到基础研究卓越与有效商业化路径的双重必要性。</p>
<p>然而，评分卡中最引人注目的见解是 Meta 强势位居第二。Meta 的形象明显两极分化。它拥有最高的资本支出与收入比率（36%），表明其在基础设施支出上的巨大承诺，这主要是由其元宇宙雄心驱动，但现在也为其 AI 努力提供动力。然而，其模型排名却位于较低的第七位，这表明其专有模型虽然在内部强大，但尚未在技术基准上领先。这一差距完全被其在分发和用户采用方面的压倒性优势所抵消。Meta 在采用方面排名第一，并且在分析的五家公司中，收入增长最高，达 26.2%。这突显了创始人和风险投资者的一个关键动态：在短期内，分发和现有用户基础可以极大地超过纯粹的技术模型优势。Bosa 强调了这一点，解释说 Meta 的形象 “更加极端”，指出虽然资本支出与收入比高且模型评分较弱，但 “它所拥有的是采用和在我们分析的五家公司中最高的收入增长。” 快速在 Facebook 和 Instagram 平台上整合 AI 功能直接推动了采用，验证了投资的合理性。</p>
<p>Microsoft 和 Amazon 位于中间排名，显著受益于 AI 竞赛在各自云业务 Azure 和 AWS 中的流动。尽管 Microsoft 与 OpenAI 有紧密合作，但其模型和采用排名仍然相对低于 Alphabet 和 Meta。Amazon 同样在重金投资（资本支出与收入比 17%），但缺乏 Meta 所利用的可见、规模化的消费者采用信号。这两家公司都是重要的基础设施提供商，但其内部 AI 模型尚未推动直接、广泛的消费者参与，这在前两名公司中是显而易见的。Bosa 指出，这两家公司都没有分享代币使用数据，这意味着它们的 AI 模型 “不仅在第三方排行榜上排名较低，而且尚未以任何真实可见的方式被使用。” 它们的成功在很大程度上仍然与企业云消费相关，而非消费者平台的主导地位。</p>
<p>在大型科技 AI 评分卡的底部是 Apple。其排名反映出与同行相比，明显的投资和开发活动较少。其资本支出与收入比仅为 3%，并且模型和采用排名最低，Apple 在当前生成性 AI 竞赛中显得明显滞后。虽然如果 AI 成为在设备层面上进行的基础平台转变，Apple 有潜力成为 “黑马”，但其当前的指标反映出一种谨慎、孤立的方式，未能获得高市场信心。Bosa 总结了 Apple 的立场：“它在 AI 上的支出最少，显示出的可见采用信号也最少。信心尚未建立。” 这种相对不活跃对公司构成了重大风险，因为其主要竞争对手正在迅速将 AI 深度嵌入其核心产品和基础设施中，威胁到 Apple 历史上主导的平台地位。</p>
<p>这份评分卡提醒我们，AI 竞赛不仅仅是一个在研究实验室中决定的技术军备竞赛，也不仅仅是一个通过过去表现来衡量的财务竞赛。这是一场由资本的战略部署、模型的可衡量效用和用户行为的即时捕捉所定义的竞争。随着财报季的推进，投资者和科技内部人士必须超越头条数字，关注这些潜在信号，以真正理解谁在新 AI 范式中建立了可持续的优势。</p>

Meta 财报，一站看懂！

<p>CNBC AI 评分卡根据非传统指标对主要科技公司进行排名，显示 Alphabet 因其高资本支出与收入比率和强大的模型质量而位居首位。Meta 紧随其后，尽管模型排名较低，但在用户采用方面表现出色。微软和亚马逊排名居中，受益于云服务，但缺乏消费者参与。苹果排名最低，显示出投资和采用信号微弱，面临竞争地位的风险。评分卡强调，在人工智能竞争中，成功不仅依赖于技术进步，还需要有效的商业化策略</p>

<p>When assessing the state of the generative AI revolution among the largest technology conglomerates, relying solely on traditional financial metrics provides an incomplete and often misleading picture. Wall Street may focus on quarterly revenue and earnings per share, but the true measure of competitive advantage in this platform shift lies in strategic capital deployment, model efficacy, and, crucially, measurable user adoption. This necessity prompted CNBC’s Deirdre Bosa, reporting on Tech Check, to synthesize a proprietary “AI Scorecard” ranking the public Big Tech players—Alphabet, Meta, Microsoft, Amazon, and Apple—based on these non-traditional metrics, establishing a critical baseline for tracking the AI trade beyond mere earnings calls.</p>
<div class="lb-trans"><p>在评估大型科技集团的生成性人工智能革命状态时，仅依赖传统财务指标提供的视角是不完整且常常具有误导性的。华尔街可能关注季度收入和每股收益，但在这一平台转变中，竞争优势的真正衡量标准在于战略资本部署、模型有效性，以及至关重要的可衡量用户采用情况。这一必要性促使 CNBC 的 Deirdre Bosa 在《Tech Check》上综合了一份专有的 “AI 评分卡”，根据这些非传统指标对公众大型科技公司——Alphabet、Meta、Microsoft、Amazon 和 Apple 进行排名，为追踪 AI 交易建立了一个关键的基准，超越了单纯的财报电话会议。</p>
</div><p>The methodology for this scorecard combined several key data points, including the CapEx-to-Revenue ratio (a measure of investment commitment), Model Rank (based on third-party evaluations like LLM Arena), Adoption Rank (gauged by signals such as token usage and monthly active users), and short-term stock performance (market conviction). The resulting hierarchy challenges some prevailing market narratives, placing Alphabet firmly in the lead by a wide margin, with Meta surprisingly securing the second spot.</p>
<div class="lb-trans"><p>这份评分卡的方法论结合了几个关键数据点，包括资本支出与收入比率（投资承诺的衡量标准）、模型排名（基于第三方评估如 LLM Arena）、采用排名（通过代币使用和月活跃用户等信号进行评估）以及短期股票表现（市场信心）。最终的层级挑战了一些流行的市场叙事，Alphabet 以较大优势稳居首位，而 Meta 意外地获得第二名。</p>
</div><p>Alphabet’s pole position reflects a balanced and aggressive commitment across all vectors. With a CapEx-to-Revenue ratio of 23%, combined with a top Model Rank, Alphabet demonstrates that it is simultaneously investing heavily in the underlying infrastructure while maintaining technical leadership in model quality. This strategic alignment has generated significant market confidence, reflected in its stock performance over the last three months. Bosa noted that Alphabet “has strong model capability and financials, real adoption signals, [and] the most market confidence over the last three months.” This suggests that the market recognizes the dual necessity of foundational research excellence and effective commercialization pathways.</p>
<div class="lb-trans"><p>Alphabet 的领先地位反映了在所有维度上的平衡和积极承诺。其资本支出与收入比率为 23%，结合顶级模型排名，Alphabet 展示了其在基础设施上的重投资，同时在模型质量上保持技术领先。这种战略一致性产生了显著的市场信心，反映在其过去三个月的股票表现上。Bosa 指出，Alphabet“具有强大的模型能力和财务状况，真实的采用信号，以及过去三个月中最高的市场信心。” 这表明市场认识到基础研究卓越与有效商业化路径的双重必要性。</p>
</div><p>The most compelling insight from the scorecard, however, is Meta’s strong placement at number two. Meta’s profile is distinctly polarized. It boasts the highest CapEx-to-Revenue ratio (36%), indicating a massive commitment to infrastructure spending, largely driven by its metaverse ambitions but now fueling its AI efforts. Yet, its Model Rank sits at a low 7th, suggesting its proprietary models, while powerful internally, are not yet leading the technical benchmarks. This disparity is entirely offset by its overwhelming strength in distribution and user adoption. Meta ranked number one in Adoption and had the highest revenue growth among the five companies analyzed, at 26.2%. This underscores a critical dynamic for founders and VCs: in the short term, distribution and existing user bases can radically outweigh pure technical model superiority. Bosa emphasized this point, explaining that Meta’s profile is “more polarized,” noting that while CapEx to revenue is high and model scores are weak, “what it does have is adoption and the highest revenue growth among the five companies that we looked at.” The ability to quickly integrate AI features across Facebook and Instagram properties feeds adoption directly into the revenue engine, validating the investment.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，评分卡中最引人注目的见解是 Meta 强势位居第二。Meta 的形象明显两极分化。它拥有最高的资本支出与收入比率（36%），表明其在基础设施支出上的巨大承诺，这主要是由其元宇宙雄心驱动，但现在也为其 AI 努力提供动力。然而，其模型排名却位于较低的第七位，这表明其专有模型虽然在内部强大，但尚未在技术基准上领先。这一差距完全被其在分发和用户采用方面的压倒性优势所抵消。Meta 在采用方面排名第一，并且在分析的五家公司中，收入增长最高，达 26.2%。这突显了创始人和风险投资者的一个关键动态：在短期内，分发和现有用户基础可以极大地超过纯粹的技术模型优势。Bosa 强调了这一点，解释说 Meta 的形象 “更加极端”，指出虽然资本支出与收入比高且模型评分较弱，但 “它所拥有的是采用和在我们分析的五家公司中最高的收入增长。” 快速在 Facebook 和 Instagram 平台上整合 AI 功能直接推动了采用，验证了投资的合理性。</p>
</div><p>Microsoft and Amazon occupy the middle ranks, benefiting significantly from the AI race flowing through their respective cloud segments, Azure and AWS. Microsoft, despite its tight partnership with OpenAI, still showed relatively lower Model and Adoption rankings compared to Alphabet and Meta. Amazon, similarly, is investing heavily (17% CapEx/Rev) but lacks the visible, scaled consumer adoption signals that Meta leverages. Both companies are essential infrastructure providers, but their internal AI models are not yet driving the direct, widespread consumer engagement seen by the top two. Bosa pointed out that neither company has shared token usage data, which means their AI models “aren’t just lower on those third-party leaderboards, but they’re also not being used in any real visible capacity yet.” Their success remains tied largely to enterprise cloud consumption rather than consumer platform dominance.</p>
<div class="lb-trans"><p>Microsoft 和 Amazon 位于中间排名，显著受益于 AI 竞赛在各自云业务 Azure 和 AWS 中的流动。尽管 Microsoft 与 OpenAI 有紧密合作，但其模型和采用排名仍然相对低于 Alphabet 和 Meta。Amazon 同样在重金投资（资本支出与收入比 17%），但缺乏 Meta 所利用的可见、规模化的消费者采用信号。这两家公司都是重要的基础设施提供商，但其内部 AI 模型尚未推动直接、广泛的消费者参与，这在前两名公司中是显而易见的。Bosa 指出，这两家公司都没有分享代币使用数据，这意味着它们的 AI 模型 “不仅在第三方排行榜上排名较低，而且尚未以任何真实可见的方式被使用。” 它们的成功在很大程度上仍然与企业云消费相关，而非消费者平台的主导地位。</p>
</div><p>At the bottom of the Big Tech AI Scorecard sits Apple. Its ranking reflects minimal visible investment and development activity compared to its peers. With a CapEx-to-Revenue ratio of just 3% and the lowest Model and Adoption rankings, Apple appears to be trailing significantly in the current manifestation of the generative AI race. While Apple has the potential to be a “wild card” if AI becomes a fundamental platform shift played out at the device level, its current metrics reflect a cautious, siloed approach that is not registering high market conviction. Bosa summarized Apple’s position: “It is spending the least on AI and it’s showing the fewest visible adoption signals. Conviction isn’t there yet.” This relative inactivity poses a significant risk for the company, as its primary competitors are rapidly embedding AI deeply into their core products and infrastructure, threatening to bypass Apple’s historically dominant platform position.</p>
<div class="lb-trans"><p>在大型科技 AI 评分卡的底部是 Apple。其排名反映出与同行相比，明显的投资和开发活动较少。其资本支出与收入比仅为 3%，并且模型和采用排名最低，Apple 在当前生成性 AI 竞赛中显得明显滞后。虽然如果 AI 成为在设备层面上进行的基础平台转变，Apple 有潜力成为 “黑马”，但其当前的指标反映出一种谨慎、孤立的方式，未能获得高市场信心。Bosa 总结了 Apple 的立场：“它在 AI 上的支出最少，显示出的可见采用信号也最少。信心尚未建立。” 这种相对不活跃对公司构成了重大风险，因为其主要竞争对手正在迅速将 AI 深度嵌入其核心产品和基础设施中，威胁到 Apple 历史上主导的平台地位。</p>
</div><p>The scorecard serves as a crucial reminder that the AI race is not just a technological arms race decided in the research labs, nor is it purely a financial contest measured by past performance. It is a competition defined by the strategic deployment of capital, the measurable utility of models, and the immediate capture of user behavior. As earnings season progresses, investors and tech insiders must look beyond headline numbers and focus on these underlying signals to truly understand who is building sustainable advantage in the new AI paradigm.</p>
<div class="lb-trans"><p>这份评分卡提醒我们，AI 竞赛不仅仅是一个在研究实验室中决定的技术军备竞赛，也不仅仅是一个通过过去表现来衡量的财务竞赛。这是一场由资本的战略部署、模型的可衡量效用和用户行为的即时捕捉所定义的竞争。随着财报季的推进，投资者和科技内部人士必须超越头条数字，关注这些潜在信号，以真正理解谁在新 AI 范式中建立了可持续的优势。</p>
</div>

Big Tech’s AI Scorecard Reveals Surprising Leaders and Laggards

- 大型科技公司在生成 AI 领域的竞争需要非传统财务指标评估。  
- CNBC 创建的 “AI Scorecard” 对谷歌、Meta、微软、亚马逊和苹果进行排名。  
- 谷歌在投资与模型质量上表现优异，而苹果投资最低，存在竞争风险。

大型科技公司的 AI 成绩单揭示了意想不到的领先者和落后者