<p>在評估大型科技集團的生成性人工智能革命狀態時，僅依賴傳統財務指標提供的視角是不完整且常常具有誤導性的。華爾街可能關注季度收入和每股收益，但在這一平台轉變中，競爭優勢的真正衡量標準在於戰略資本部署、模型有效性，以及至關重要的可衡量用户採用情況。這一必要性促使 CNBC 的 Deirdre Bosa 在《Tech Check》上綜合了一份專有的 “AI 評分卡”，根據這些非傳統指標對公眾大型科技公司——Alphabet、Meta、Microsoft、Amazon 和 Apple 進行排名，為追蹤 AI 交易建立了一個關鍵的基準，超越了單純的財報電話會議。</p>
<p>這份評分卡的方法論結合了幾個關鍵數據點，包括資本支出與收入比率（投資承諾的衡量標準）、模型排名（基於第三方評估如 LLM Arena）、採用排名（通過代幣使用和月活躍用户等信號進行評估）以及短期股票表現（市場信心）。最終的層級挑戰了一些流行的市場敍事，Alphabet 以較大優勢穩居首位，而 Meta 意外地獲得第二名。</p>
<p>Alphabet 的領先地位反映了在所有維度上的平衡和積極承諾。其資本支出與收入比率為 23%，結合頂級模型排名，Alphabet 展示了其在基礎設施上的重投資，同時在模型質量上保持技術領先。這種戰略一致性產生了顯著的市場信心，反映在其過去三個月的股票表現上。Bosa 指出，Alphabet“具有強大的模型能力和財務狀況，真實的採用信號，以及過去三個月中最高的市場信心。” 這表明市場認識到基礎研究卓越與有效商業化路徑的雙重必要性。</p>
<p>然而，評分卡中最引人注目的見解是 Meta 強勢位居第二。Meta 的形象明顯兩極分化。它擁有最高的資本支出與收入比率（36%），表明其在基礎設施支出上的巨大承諾，這主要是由其元宇宙雄心驅動，但現在也為其 AI 努力提供動力。然而，其模型排名卻位於較低的第七位，這表明其專有模型雖然在內部強大，但尚未在技術基準上領先。這一差距完全被其在分發和用户採用方面的壓倒性優勢所抵消。Meta 在採用方面排名第一，並且在分析的五家公司中，收入增長最高，達 26.2%。這突顯了創始人和風險投資者的一個關鍵動態：在短期內，分發和現有用户基礎可以極大地超過純粹的技術模型優勢。Bosa 強調了這一點，解釋説 Meta 的形象 “更加極端”，指出雖然資本支出與收入比高且模型評分較弱，但 “它所擁有的是採用和在我們分析的五家公司中最高的收入增長。” 快速在 Facebook 和 Instagram 平台上整合 AI 功能直接推動了採用，驗證了投資的合理性。</p>
<p>Microsoft 和 Amazon 位於中間排名，顯著受益於 AI 競賽在各自雲業務 Azure 和 AWS 中的流動。儘管 Microsoft 與 OpenAI 有緊密合作，但其模型和採用排名仍然相對低於 Alphabet 和 Meta。Amazon 同樣在重金投資（資本支出與收入比 17%），但缺乏 Meta 所利用的可見、規模化的消費者採用信號。這兩家公司都是重要的基礎設施提供商，但其內部 AI 模型尚未推動直接、廣泛的消費者參與，這在前兩名公司中是顯而易見的。Bosa 指出，這兩家公司都沒有分享代幣使用數據，這意味着它們的 AI 模型 “不僅在第三方排行榜上排名較低，而且尚未以任何真實可見的方式被使用。” 它們的成功在很大程度上仍然與企業雲消費相關，而非消費者平台的主導地位。</p>
<p>在大型科技 AI 評分卡的底部是 Apple。其排名反映出與同行相比，明顯的投資和開發活動較少。其資本支出與收入比僅為 3%，並且模型和採用排名最低，Apple 在當前生成性 AI 競賽中顯得明顯滯後。雖然如果 AI 成為在設備層面上進行的基礎平台轉變，Apple 有潛力成為 “黑馬”，但其當前的指標反映出一種謹慎、孤立的方式，未能獲得高市場信心。Bosa 總結了 Apple 的立場：“它在 AI 上的支出最少，顯示出的可見採用信號也最少。信心尚未建立。” 這種相對不活躍對公司構成了重大風險，因為其主要競爭對手正在迅速將 AI 深度嵌入其核心產品和基礎設施中，威脅到 Apple 歷史上主導的平台地位。</p>
<p>這份評分卡提醒我們，AI 競賽不僅僅是一個在研究實驗室中決定的技術軍備競賽，也不僅僅是一個通過過去表現來衡量的財務競賽。這是一場由資本的戰略部署、模型的可衡量效用和用户行為的即時捕捉所定義的競爭。隨着財報季的推進，投資者和科技內部人士必須超越頭條數字，關注這些潛在信號，以真正理解誰在新 AI 範式中建立了可持續的優勢。</p>

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<p>CNBC AI 評分卡根據非傳統指標對主要科技公司進行排名，顯示 Alphabet 因其高資本支出與收入比率和強大的模型質量而位居首位。Meta 緊隨其後，儘管模型排名較低，但在用户採用方面表現出色。微軟和亞馬遜排名居中，受益於雲服務，但缺乏消費者參與。蘋果排名最低，顯示出投資和採用信號微弱，面臨競爭地位的風險。評分卡強調，在人工智能競爭中，成功不僅依賴於技術進步，還需要有效的商業化策略</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>在評估大型科技集團的生成性人工智能革命狀態時，僅依賴傳統財務指標提供的視角是不完整且常常具有誤導性的。華爾街可能關注季度收入和每股收益，但在這一平台轉變中，競爭優勢的真正衡量標準在於戰略資本部署、模型有效性，以及至關重要的可衡量用户採用情況。這一必要性促使 CNBC 的 Deirdre Bosa 在《Tech Check》上綜合了一份專有的 “AI 評分卡”，根據這些非傳統指標對公眾大型科技公司——Alphabet、Meta、Microsoft、Amazon 和 Apple 進行排名，為追蹤 AI 交易建立了一個關鍵的基準，超越了單純的財報電話會議。</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>這份評分卡的方法論結合了幾個關鍵數據點，包括資本支出與收入比率（投資承諾的衡量標準）、模型排名（基於第三方評估如 LLM Arena）、採用排名（通過代幣使用和月活躍用户等信號進行評估）以及短期股票表現（市場信心）。最終的層級挑戰了一些流行的市場敍事，Alphabet 以較大優勢穩居首位，而 Meta 意外地獲得第二名。</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 的領先地位反映了在所有維度上的平衡和積極承諾。其資本支出與收入比率為 23%，結合頂級模型排名，Alphabet 展示了其在基礎設施上的重投資，同時在模型質量上保持技術領先。這種戰略一致性產生了顯著的市場信心，反映在其過去三個月的股票表現上。Bosa 指出，Alphabet“具有強大的模型能力和財務狀況，真實的採用信號，以及過去三個月中最高的市場信心。” 這表明市場認識到基礎研究卓越與有效商業化路徑的雙重必要性。</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，評分卡中最引人注目的見解是 Meta 強勢位居第二。Meta 的形象明顯兩極分化。它擁有最高的資本支出與收入比率（36%），表明其在基礎設施支出上的巨大承諾，這主要是由其元宇宙雄心驅動，但現在也為其 AI 努力提供動力。然而，其模型排名卻位於較低的第七位，這表明其專有模型雖然在內部強大，但尚未在技術基準上領先。這一差距完全被其在分發和用户採用方面的壓倒性優勢所抵消。Meta 在採用方面排名第一，並且在分析的五家公司中，收入增長最高，達 26.2%。這突顯了創始人和風險投資者的一個關鍵動態：在短期內，分發和現有用户基礎可以極大地超過純粹的技術模型優勢。Bosa 強調了這一點，解釋説 Meta 的形象 “更加極端”，指出雖然資本支出與收入比高且模型評分較弱，但 “它所擁有的是採用和在我們分析的五家公司中最高的收入增長。” 快速在 Facebook 和 Instagram 平台上整合 AI 功能直接推動了採用，驗證了投資的合理性。</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 位於中間排名，顯著受益於 AI 競賽在各自雲業務 Azure 和 AWS 中的流動。儘管 Microsoft 與 OpenAI 有緊密合作，但其模型和採用排名仍然相對低於 Alphabet 和 Meta。Amazon 同樣在重金投資（資本支出與收入比 17%），但缺乏 Meta 所利用的可見、規模化的消費者採用信號。這兩家公司都是重要的基礎設施提供商，但其內部 AI 模型尚未推動直接、廣泛的消費者參與，這在前兩名公司中是顯而易見的。Bosa 指出，這兩家公司都沒有分享代幣使用數據，這意味着它們的 AI 模型 “不僅在第三方排行榜上排名較低，而且尚未以任何真實可見的方式被使用。” 它們的成功在很大程度上仍然與企業雲消費相關，而非消費者平台的主導地位。</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 評分卡的底部是 Apple。其排名反映出與同行相比，明顯的投資和開發活動較少。其資本支出與收入比僅為 3%，並且模型和採用排名最低，Apple 在當前生成性 AI 競賽中顯得明顯滯後。雖然如果 AI 成為在設備層面上進行的基礎平台轉變，Apple 有潛力成為 “黑馬”，但其當前的指標反映出一種謹慎、孤立的方式，未能獲得高市場信心。Bosa 總結了 Apple 的立場：“它在 AI 上的支出最少，顯示出的可見採用信號也最少。信心尚未建立。” 這種相對不活躍對公司構成了重大風險，因為其主要競爭對手正在迅速將 AI 深度嵌入其核心產品和基礎設施中，威脅到 Apple 歷史上主導的平台地位。</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>這份評分卡提醒我們，AI 競賽不僅僅是一個在研究實驗室中決定的技術軍備競賽，也不僅僅是一個通過過去表現來衡量的財務競賽。這是一場由資本的戰略部署、模型的可衡量效用和用户行為的即時捕捉所定義的競爭。隨着財報季的推進，投資者和科技內部人士必須超越頭條數字，關注這些潛在信號，以真正理解誰在新 AI 範式中建立了可持續的優勢。</p>
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Big Tech’s AI Scorecard Reveals Surprising Leaders and Laggards

- 大型科技公司在生成 AI 領域的競爭需要非傳統財務指標評估。  
- CNBC 創建的 “AI Scorecard” 對谷歌、Meta、微軟、亞馬遜和蘋果進行排名。  
- 谷歌在投資與模型質量上表現優異，而蘋果投資最低，存在競爭風險。

大型科技公司的 AI 成績單揭示了意想不到的領先者和落後者