瑞银在最新的人工智能(AI)研报中指出，近期谷歌(GOOGL.US)、Anthropic、DeepSeek等企业相继推出新一代大语言模型(LLM)，推动智能前沿持续突破，行业竞争日益激烈。该行认为，模型性能的“规模定律”(scaling laws)依然有效，算力投入将继续成为决定AI竞争格局的关键因素。

报告指出，过去几周内，AI模型领域迎来密集发布潮。谷歌于11月18日推出Gemini 3 Pro多模态模型，凭借强劲的推理能力和出色的图像生成表现，在Hugging Face排行榜中斩获综合性能、文生图及视觉任务三项第一，网页开发任务排名第二。Anthropic紧随其后，于11月24日发布Claude Opus 4.5模型，在软件工程任务中表现突出，同时在模型安全性和防滥用方面实现显著提升，其网页开发任务排名位居榜首。12月1日，DeepSeek推出开源模型DeepSeek V3.2，该模型通过强化学习算法创新和稀疏注意力架构，在保持接近闭源前沿模型性能的同时，显著降低了推理成本，其中高算力版本“Speciale”性能与Gemini 3 Pro相当。

在核心性能指标上，新一代模型展现出突破性进展。ARC-AGI-2基准测试显示，Gemini 3 Deep Think和Claude Opus 4.5的多步推理任务得分分别达到45%和38%，远超此前多数前沿模型10%-20%的水平，接近人类平均60%的表现。瑞银分析师指出，这一成果印证了AI模型预训练规模定律的有效性，即算力投入的增加持续带来模型能力的非线性提升。

芯片领域的技术路线竞争同样备受关注。谷歌披露Gemini 3 Pro完全基于自研TPU芯片训练，引发市场对GPU与AI专用ASIC芯片的讨论。报告分析，ASIC芯片在特定AI任务上效率更高，但GPU凭借灵活架构和广泛的软件生态支持，目前仍占据数据中心芯片市场90%的份额。随着OpenAI与博通(AVGO.US)、Anthropic与谷歌等合作的推进，ASIC芯片关注度持续提升，预计未来两类芯片将并行发展。英伟达(NVDA.US)最新财报显示，其下一代GPU产品已获得5000亿美元的营收可见性，彰显算力需求的强劲增长态势。

总的来说，随着英伟达Blackwell和Rubin等新一代芯片的推出，瑞银预计算力扩张的竞赛将持续，这也支持了该机构近期对AI资本支出预测的上调。除了谷歌带来的跨越式进步，Anthropic和DeepSeek的新模型也为行业增添了竞争动力，主要对OpenAI等公司构成压力，推动AI行业向多模型、多供应商的格局演进，这一趋势预计将至少持续至2026年。