核心观点 - Meta与谷歌洽谈 计划2027年斥资数十亿美元在Meta数据中心使用TPU 并于2024年从谷歌云租用谷歌芯片 [1] - ASIC渗透率提升是确定性趋势 预计从2025年到2027年 年新增算力规模中ASIC占比提升约10个百分点 [1] - 光模块行业存在显著预期差 包括2026年需求与备货 2027年需求增速以及Scale Up场景新产品的长期潜力 [3] 行业技术趋势 - 在同等算力规模下 ASIC的光模块用量远超GPU 这一变化非常重要 [1] - 具体对比显示 TPU v7的FP8精度算力估算为4614 TFLOPS 而英伟达Rubin（2die）约为16667 TFLOPS [1] - TPU v7的1.6T光模块配比约为1:4.5 Rubin（2die）为1:5 在纸面算力相等的情况下 TPU v7光模块用量是Rubin（2die）的3.3倍 [1] - 若英伟达市场份额下降 ASIC取得份额 光模块板块增速将更快 占整体资本支出比例将提升 [1] 市场需求预测 - 谷歌2027年实际需求预计在2026年高基数基础上再提升150%甚至更多 [2] - 2026年实际需求预计为1000万只1.6T光模块 800G产品近期亦有少量加单 [2] - 市场大幅低估了2026年的需求 并且无视了2027年的需求增长 该需求的能见度将持续增加 [2] 行业预期差 - 预期差一 2026年需求及龙头公司备货超市场预期 [3] - 预期差二 2027年需求增速及置信度超市场预期 而市场预期正逐渐反映这一变化 [3] - 预期差三 Scale Up场景的光互联产品（如NPO/AOC）预计将于2027年开始逐步推出 打开长期估值天花板 [3]

美联储政策与美股科技股表现 - 美联储在10月底实施今年第二次降息，幅度为25个基点，并宣布12月停止量化紧缩[1] - 受此政策影响，美股市场整体攀升，纳斯达克指数创下24019.99点的新高[1] - 头部科技股呈现强劲上涨势头，英伟达、苹果、谷歌、微软市值达到4万亿美元级别[1] - 四家头部科技公司总市值超过A股总体量，A股5444家公司总市值约16.6万亿美元[1] - 亚马逊、博通、Meta、台积电、特斯拉市值进入2万亿美元级别[1] 美股头部科技公司具体市值数据 - 英伟达股价177.820美元，总市值4.32万亿美元[2] - 苹果股价276.970美元，总市值4.09万亿美元[2] - 谷歌C类股股价323.640美元，总市值3.91万亿美元[2] - 谷歌A类股股价323.440美元，总市值3.90万亿美元[2] - 微软股价476.990美元，总市值3.55万亿美元[2] - 亚马逊股价229.670美元，总市值2.46万亿美元[2] - 博通股价385.030美元，总市值1.82万亿美元[2] - Meta Platforms股价636.220美元，总市值1.60万亿美元[2] - 台积电总市值1.48万亿美元[2] - 特斯拉股价419.400美元，总市值1.39万亿美元[2] 中国科技公司2025年市场表现 - 中国科技公司市值绝对值与美国存在差距，尚未出现万亿美元市值公司[4] - 2025年成为中国科技公司"丰收大年"，多家公司股价涨幅显著[4] - 阿里巴巴累计涨幅达92.42%，市值达到3799亿美元[4] - 小鹏汽车涨幅76.53%，中芯国际涨幅116.04%，地平线涨幅110%，腾讯涨幅50.55%，寒武纪涨幅99.8%[4] - 蜜雪集团涨幅103.16%，浪潮数字企业涨幅101.10%[5] - 恒生科技指数报5618.70点，上涨6.67点，涨幅0.12%[5] 全球资本对中国科技产业的投资趋势 - 纳斯达克推出面向中国优质科技公司的指数ETF产品CNQQ[5] - 阿里、腾讯、宁德时代、寒武纪等公司为CNQQ重仓成分股[5] - 全球投资者关注重点从"是否投资"转向"投资哪些"中国科技公司[5] - 市场开始讨论中国科技产业是否会出现类似"美股七姐妹"的头部组合[5] 科技产业头部组合演变历程 - 2013年Jim Cramer提出FANG概念，涵盖Facebook、亚马逊、奈飞、谷歌四大科技赛道[8] - 2017年引入苹果，形成FAANG组合，2022年底占标普500指数总市值比重超过25%[8] - 2021年Facebook更名Meta，2022年股价暴跌76%，后转向AI战略重获市场地位[10] - 2023年5月美国银行提出"七巨头"概念，奈飞出局，微软、特斯拉、英伟达加入[10] - "美股七姐妹"均为AI驱动科技公司，合计市值高达21.24万亿美元[10] - 七巨头控制全球70%云计算份额和85%的AI专利[12] 中国科技产业发展规律与组合演变 - 中国科技产业呈现"与荣俱荣"发展规律，头部公司组团前进[12] - 互联网时代形成BAT"三座大山"，移动互联网时代出现TMD新贵组合[12] - 随着抖音崛起，新BAT（字节、阿里、腾讯）成为中国科技三巨头[12] - AI时代坚定布局AI研发与应用落地的公司表现良好[13] - CNQQ指数成分股中重注研发的新兴科技公司更具增长潜力[13] CNQQ指数ETF产品特点 - CNQQ采用非传统市值加权法，融入三年研发支出占比指标[14] - 选择调整后总市值排名前100位的股票作为成分股[14] - 按调整后流通市值确定权重，单只成分股权重上限为10%[14] - 既关注市值基本面，也关注科技创新实力[14] - 前十大持仓包括阿里、腾讯、宁德时代、寒武纪等重研发公司[14] - 成分股公司战略布局AI，堪称国际科技巨头的中国版[14] 中国科技产业投资价值与全球认可 - 港股恒生科技指数ETF2025年至今涨幅高达25.6%[16] - CNQQ实现跨市场（A股、港股）和跨时段投资便利性[16] - 字节跳动、小红书、蚂蚁集团等准上市巨头估值节节攀升[17] - 全球顶尖投资者加仓中国科技公司，如方舟投资四年来首次买入阿里巴巴[17] - 迈克尔·巴里买入阿里巴巴看涨期权，高瓴资本大举加仓阿里使其成为第二大重仓[17] 国际机构对中国科技产业的乐观看法 - 花旗集团将中国股票评级上调至"增持"，欧洲股票评级降至"中性"[18] - 摩根士丹利指出2024年6月后中国企业盈利逐渐改善[18] - 中国资产长期处于价值洼地，2025年出现"中国资产重估潮"[18] - 中国市场具备AI落地丰富场景、数据、人才等关键资源[19] - 百度、阿里等公司AI技术布局不晚于美国巨头，涌现DeepSeek等新锐公司[19] - 英伟达CEO黄仁勋预期中国将在AI竞赛中击败美国[19] - 中国本土市场规模大、质量高，坚持高质量发展提高长期投资价值[19] - AI时代中国科技公司加速全球化，TikTok、Temu、Shein等公司成功出海[20]

市场表现 - 沪深两市成交额1.78万亿，较上一交易日缩量288亿，沪指跌0.15%，深成指涨1.02%，创业板指涨2.14% [1] - 通信ETF盘中一度冲高接近8%，收涨5.61%，创业板人工智能ETF收涨4.89% [1] 宏观因素 - 美联储官员密集发声支持12月再次降息，市场对美联储宽松预期迅速升温，12月降息25个基点可能性从一周前约40%飙升至80% [2] - 美股持续修复，伴随AI泡沫、降息结束等担忧被市场消化，全球风险偏好或持续提升 [2][7] 人工智能技术进展 - 谷歌发布Gemini 3模型，Gemini 3 Pro刷新几乎所有榜单，是目前综合实力最强的大模型 [2] - Gemini 3 Pro在多项基准测试中表现突出：Humanity's Last Exam学术推理达37.5%（无工具）和45.8%（有工具），ARC-AGI-2视觉推理达31.1%，AIME 2025数学达95.0%（无工具）和100%（有代码执行），MathArena Apex数学竞赛题达23.4%，LiveCodeBench Pro竞技编程Elo评分达2,439 [3] - Nano Banana Pro是谷歌推出的由Gemini 3驱动的升级版图像生成模型，具有4K分辨率输出，生成效果几乎以假乱真 [4] 人工智能硬件与算力 - 谷歌TPU v7（代号Ironwood）在显存容量上追平英伟达B200，并在能效比上实现降维打击 [5] - 谷歌AI基础设施负责人表示每6个月算力需翻倍以满足客户需求，未来4到5年内额外实现1000倍增长以应对AI服务需求上升 [5] - 传闻Meta Platforms正考虑斥资数十亿美元购买谷歌TPU用于数据中心建设 [5] 行业竞争与市场格局 - 谷歌的成长可能侵蚀一部分英伟达芯片增量，但英伟达借助份额优势和主权AI等新增需求，仍有望保持收入端快速上涨 [7] - 计算芯片格局可能有一定改变，但A股光模块、服务器等厂商卖铲人逻辑较强，无论芯片端竞争谁获胜都将受益 [7] 产业前景与投资逻辑 - 人工智能产业端进展迅速，AI投入力度是科技史上浓墨重彩一笔，产业生命周期可能相对此前革命更长 [7][9] - 推理需求持续释放，人工智能从云到端闭环更加紧密，算力需求增长可能持续改善算力硬件景气，暖流有望蔓延到软件 [7][9] - 人工智能产业仍处于早中段，对于AI泡沫无需过度担忧 [7]

谷歌Gemini 3模型与TPU的影响 - 谷歌发布最新大语言模型Gemini 3，被多位业内人士评价为在多方面已超越OpenAI的GPT模型 [3] - Gemini 3模型使用谷歌自研的TPU进行训练，而非英伟达GPU芯片 [3] - 业界普遍认为谷歌在核心模型能力上实现翻盘，重新夺回AI竞争的战略主动权，其主力版本Gemini 3 Pro在代码生成、逻辑推理、多模态能力等关键任务上展现出结构性优势 [8] - 谷歌是垂直整合程度最高的AI大厂，拥有自研TPU芯片和云服务，能控制成本并通过出租算力形成商业循环，同时拥有全球超过20亿用户的Android系统、谷歌搜索及办公套件等强大分发渠道 [9] AI芯片市场竞争格局变动 - 谷歌自研TPU的出现让英伟达GPU长期保持的垄断优势出现动摇 [1] - 随着AI应用深入，推理计算需求爆发式增长，专为AI训练和推理定制的ASIC芯片凭借极致能效和低成本，正在侵蚀原属GPU的市场份额 [4] - 野村证券称Gemini 3重置了AI领域战局，投资服务机构D.A. Davidson表示谷歌TPU已缩小与英伟达芯片的差距，或成为最佳替代品 [4] - 英伟达罕见发文回应，称其技术依然领先行业一代，是唯一能运行所有AI模型并应用于所有计算场景的平台 [3] - 为分散风险，产业链伙伴调整策略，英伟达与微软宣布与Anthropic达成战略合作，后者将斥资300亿美元用于由英伟达支持的计算资源 [10] 资本市场反应与公司表现 - 自11月以来，以谷歌、博通为代表的谷歌链股价持续走高，而以英伟达、软银、甲骨文为代表的OpenAI链股价持续走弱 [1] - 英伟达股价一度大跌超7%，最终收跌2.59%，其未来12个月预期市盈率从本月初约34倍降至25倍，已低于彭博科技七巨头指数约30倍的市盈率 [5] - 谷歌股价盘初一度大涨超3%，最终收涨1.53%再创历史新高，母公司Alphabet总市值升至3.9万亿美元，逼近4万亿美元关口，今年初至今涨幅已超过70% [6] - A股市场谷歌产业链公司股价活跃，赛微电子涨超16%，中际旭创涨超10% [6] 客户与合作伙伴动态 - 谷歌云内部人士透露，若TPU推广顺利，谷歌有望在几年内吃下英伟达约10%的年收入规模，价值数十亿美元 [6] - Meta正与谷歌就2027年在其数据中心使用价值数十亿美元TPU芯片进行谈判，同时计划明年从谷歌云租用芯片，此举可能标志着英伟达核心大客户出现结构性松动 [6][7] - 长期以来Meta几乎完全依赖英伟达GPU，其CEO曾透露计划在年底前储备约35万块英伟达H100 GPU，累计持有量将达60万块 [7] - OpenAI CEO Sam Altman在内部备忘录中坦言公司还有一些工作要做，正在快速追赶，并警告团队需为更艰难的市场氛围做好准备 [9]

市场表现与风格 - 上证综指下跌0.15%至3864.18点，深证成指上涨1.02%，创业板指上涨2.14%，科创综指上涨0.83% [1] - 沪深京三市成交额17972亿元，较上日缩量290亿元 [1] - 科技类板块如通信、人工智能、双创、消电涨幅居前，军工、石油、游戏表现居后 [1] - 全市场超3500只个股下跌，小盘弱于大盘，成长强于价值，双创强于主板 [1] - 市场处于修复行情，未来仍是结构性牛市，建议一手景气，一手红利 [2] 人工智能与科技产业 - 谷歌TPU可能抢占英伟达年收入的10%份额，为其带来数十亿美元新增收入 [3] - 谷歌发布Gemini3 Pro模型，综合实力最强，数学推理、视频生成、代码等能力大幅领先 [3] - 阿里巴巴云业务收入同比增长34%，AI相关产品收入连续9个季度实现三位数增长 [4] - 阿里在AI+云基础设施的资本开支约1200亿元，并承诺三年投资3800亿元 [4] - 新加坡国家AI计划放弃Meta模型，转向阿里巴巴通义千问Qwen开源架构 [4] - AI应用可减少9-11%的成本，但可能加剧企业职能人员的减少 [4] - AI普及速度远快于个人电脑与互联网技术，推理需求持续释放 [6] 宏观经济与政策 - 美联储理事米兰表示美国经济需要大幅降息，纽约联储主席威廉姆斯也释放鸽派信号 [6] - 市场对美联储12月降息25个基点的预期从40%飙升至80% [6] - 白宫国家经济委员会主任凯文·哈塞特被视为下任美联储主席人选领跑者 [7] - 黄金重新站上4100美元/盎司，因美元信用体系受挑战、地缘动荡频发 [7] 地缘政治与谈判 - 美方提出“28点”新计划以结束乌克兰危机，各方对部分条款存在分歧 [8] - 乌克兰总统泽连斯基愿意与特朗普会面讨论和平计划，但乌方否认已原则同意美方方案 [8] - 特朗普放弃原定和平协议最后期限，称美国谈判代表在与俄乌磋商中取得进展 [8] 债券市场 - 债市走势偏弱，30年国债活跃券收益率上行2.2个BP，与PMI超预期下行等基本面背离 [9] - 债市做多力量疲弱，下行空间狭小，未来破局点或在于央行是否进行下一次降息 [9]

谷歌TPU挑战英伟达市场地位 - 谷歌可能已短暂超越或正在挑战英伟达在AI芯片领域的地位，Meta考虑从谷歌购买芯片而非英伟达芯片[1] - 谷歌已开发七代张量处理器单元，并通过与博通的合作实现芯片商业化及大规模市场供应[2][3] - 谷歌正积极采取措施向Meta等公司提供其TPU技术，博通作为设计合作伙伴对实现商业化至关重要[5][6][7] AI芯片市场竞争格局 - AI芯片市场存在大量初创公司推动替代方案，竞争加剧对行业整体有益[2][4] - 英伟达是当前市场主导者，但客户寻求替代方案是预期内的市场行为[5][6] - 为自有数据中心开发专用芯片与为他人数据中心提供商业芯片存在显著差异，后者需要更多额外工作[7] 大型科技公司循环交易与投资 - Anthropic大型语言模型获得微软、亚马逊和谷歌三大科技巨头的投资，形成循环股权交易[8] - 循环交易中企业用资本支持对方购买自身产品，此类收入质量低于客户直接使用自有资本购买[9][10] - 尽管企业资产负债表强劲且通过创新方式杠杆化，但市场需评估循环交易产生的实际收入价值[10] 大型语言模型发展趋势 - 谷歌Gemini模型获得积极评价， Anthropic发布升级版本，ChatGPT预计将有新动作[11][12] - 大型语言模型可能面临收益递减问题，专用模型、多模态体验和专家混合模式更可能带来下一代突破[13] - 基于更大模型的超级智能概念受到质疑，其他形式的知识表示可能成为AI学习的下一个突破点[13]

文章核心观点 - 零售投资者可通过投资于推动下一代变革的人工智能公司而受益 [1]

涉及的行业或公司 * 行业为人工智能与大型语言模型领域 公司包括谷歌及其Gemini系列模型、OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude系列、阿里巴巴、蚂蚁集团等[1][2][4][5][7][9][10][14][15][20][22] * 同时涉及AI芯片领域 包括谷歌自研TPU和英伟达GPU的竞争[10][16][18][19] 核心观点和论据 谷歌Gemini 3 Pro模型的技术创新与性能 * Gemini 3 Pro被认为是全球最强的视觉理解模型 能够精确识别细颗粒度信息如黑板上的数学公式[1][2] * 模型采用Mamba理念优化Transformer 通过线性关系优化推理算力与序列长度关系 减少显存需求并缓解KV cache压力[1][2][3] * 基于GPU训练 采用自适应智能优化范式 从14TB数据中统一纯字母编码 避免跨模态对齐问题[1][4] * 训练过程采用分段式训练方法 结合sliding window机制、强化学习和test time等策略 使用GRPO、DAPO、对齐以及COLT冷启动等四段式优化策略[1][4] * 模型在21个维度中的20项测评中领先 标志着大模型从多模态发展到Agent时代 许多功能基于Agent方式调度[2] 多模态能力与数据处理 * Gemini 3 Pro是原生多模态大模型 统一编码处理文本、图片、音频、视频和代码等数据 通过一个Decode Only骨干网架构融合处理[1][5] * 多模态信号需要重新标注以确保输入输出一致性 例如传统银饰品类的数据需重新标注为跨模态数据[5][6] * 多模态数据标注难点在于不同类型数据间需精确匹配 需使用专门针对多模态对齐的自动化工具完成初步标注 然后由人工评测[6] 模型能力评估与行业比较 * 谷歌最新模型是新的SOTA标杆 展示全能型发展方向 涵盖文科、人文、社科、事实、多元、情商和策略能力以及多模态理解[1][7] * 在理科编程能力上 Claude 4.5仍保持最强位置 编程得分为80.9 高于GPT-3的76.2 谷歌模型未显著超越GPT-5.1及Claude 4.5[2][7] * 头部大模型开始从单一追求理科转向全面发展 包括文科及情商策略等多个维度[2][7] * 与阿里巴巴相比 谷歌在理科综合分数96分对92分 人文学科88分对81分 情商策略76分对68分 多模态理解85分对72分 均领先[14] 中文内容处理与区域市场差异 * 海外文生图模型如Banana、Sora和Biu在处理中文内容上存在问题 无法正确显示中文字符甚至出现乱码 源于开发过程忽略东方元素及相关数据[2][9][12] * 国内模型自2017年起专门添加大量中东方元素数据 包括各种字体如隶书、草书、宋体以及经济角色、旗袍和寺庙等建筑 因此能更准确生成包含复杂汉字和东方文化元素的图像[9] * 海外模型对中文支持不足并非技术障碍 而是因公司未投入足够资源且难以进入中国市场缺乏优化动力[12][13] 硬件生态与竞争格局 * 谷歌使用自研TPU进行训练具有成本较低、能效比更高、显存容量大达192GB、支持4.8TB大带宽等优势 推动行业形成新竞争阵营以降低对CUDA依赖[10][16] * 其他云服务提供商即使采购TPU也难以复制GPT-3方法 因涉及谷歌专有模型和复杂架构改造 改造过程需至少三个月且要求严格[17] * 英伟达组网规模一个Pod支持几千节点 而其他厂商如PoE可支持超过9000个节点 组网规模更大[18] * 企业选择TPU或Cuda需根据业务需求 与谷歌生态绑定紧选TPU 需更灵活扩展性则选Cuda[19] 应用方向与未来发展 * 国内外科技公司将生成式AI模型C端化 如蚂蚁集团推出面向金融场景的灵光产品 实现无代码Agent生成、多模态对话、零代码生成及实时视频分析等功能[20] * 知识图谱作为外部大脑可显著降低AI幻觉率 提供校验信息提高回答准确性 但大规模应用面临获取海量高质量数据成本高、需结合垂直行业细分等挑战[21] * 阿里巴巴"千问"APP下载量增长迅速 日均下载量达4-5倍增长 预计月底DAU接近200万 未来战略通过投流获客、阿里系APP导流等方式增加用户数 专注于Chatbot、AI创作和智能体三大核心功能[22] 其他重要内容 * 海外AI领域呈现谷歌、Grok和OpenAI三强争霸局面 谷歌领先地位预计维持两个季度左右 Grok最有可能接近谷歌[10][11] * 谷歌模型具有更高对话温度 能根据对话风格切换不同人设 而国内大模型如百度和元宝生成文字相对干涩 缺乏语言美感[14] * 在处理中文图像生成不清晰问题时 可通过明确指示系统检查图像中文字体来改进 未来版本需优化多语言支持和字符识别算法[8]

存储行业趋势与展望 * 存储市场预计在2026年保持乐观 DRAM和NAND价格预计持续上涨[1][3] * DRAM价格显著上涨 DDR5合约价自年初以来上涨超过130% 现货价上涨230% DDR4合约价上涨430% 现货价达到500左右[2] * NAND价格同样上涨 以3D TLC 256G为例 合约价和现货价均上涨140%-150%[2] * 需求端表现 服务器端因推理需求带来的Cache需求增长显著高于手机端[2] * 行业趋势持续的关键信号是关注现货价格走势 若现货价格增幅放缓或走平 则存储行情可能结束[1][5] * 台湾的华邦电 南亚科以及大陆的兆易等公司对DRAM价格涨幅持乐观态度 预计趋势将延续全年[3] 存储产业链投资机会与影响 * 看好两类公司 一是以闪迪为代表的存储原厂 核心受益于NAND价格补涨 二是国内优质的存储龙头企业 如中微 拓荆 华创等平台化布局公司 以及芯片端公司如兆易创新[1][6] * 同时应关注模组厂商在利润释放过程中的表现[1][6] * 存储涨价对供应链的短期影响 品牌可能因存储涨价而阶段性延迟拉货 相关零部件公司的备货也可能延迟发货[1][7] * 对于优质供应链企业 若大客户锁定长期合同价格 其出货预期和定价预期相对平稳 可能在这波价格波动中获得相对收益[1][7] * 消费电子供应链优质标的因存储涨价压力处于历史性低位 存在抄底机会 例如歌尔股份和立讯精密目前估值具有较高性价比[1][8][9] * 需关注明年一二季度长协订单谈判结果 如果长协订单价格有所放缓 消费电子供应链预期可能扭转[9] AI硬件终端与产品展望 * 预计苹果将在2026年下半年发布首款AI眼镜 2027年上半年发售 年化销量预计达五六百万台[1][10] * OpenAI计划在2026年底发布类AIP形态产品 2027年初发售[1][10] * 新兴AI硬件产品将满足办公 休闲娱乐 健身助理 外语老师 个人理财等细分场景应用落地[10] * 看好参与这些项目的厂商 如行为通信 宇瞳光学 珠海冠宇 晶晨股份及立讯精密等[10] AI模型与技术进展 * Gemini 3 0模型在多模态能力上实现端到端的升级 能够直接处理视频 图像等输入 并生成各种形态的输出 提高推理稳定性和效果[1][12] * Gemini 3 0的进步依赖于预训练和后训练技术 表明scaling law仍有很大潜力可挖掘[12] * 谷歌在AI领域具备数据和用户基础优势 其完整的软件生态系统（如YouTube）提供丰富数据来源 安卓生态及全家桶产品用户基础强大[13] * 谷歌推出Under Gravity编程工具 以Agent first为设计理念 降低编程门槛 推动AI应用发展[13] * 谷歌自研TPU用于Gemini 3 0的大模型训练 意味着算力竞争出现多元化分叉 不再仅由英伟达主导[17] * 谷歌推出基于强大模型能力的AI应用用于3D世界生成 以及基于Gemini 3开发的NanoBanana Pro模型 在图像理解 细节生成 清晰度以及与文本描述的一致性方面表现出色[18][19] AI产业链与国产AI发展 * AI产业链持续繁荣 算力需求短期内没有放缓迹象 企业自研芯片提升实力 带来积极的资本开支投入和计算架构改变[4][14][15] * 看好核心品种如富联 互电 以及端侧核心品种如歌尔 立讯[4][15] * 国产AI加速发展 阿里坚定投入千问大模型并推出灵光产品 国产AI应用层面也加速发展 如千万APP下载量一周内突破1 000万[4][16] * 2026年科技领域投资主线仍将围绕AI算力和应用展开 关注谷歌链和阿里链相关标的[4][16] * 阿里巴巴推出两款C端AI应用 千问APP定位为全能型AI助手 打通阿里系多个产品 灵光APP由蚂蚁开发 是全模态的AI助手 界面更偏向图文并茂 两款产品均进入iOS榜单前十[20] 投资建议总结 * 继续看好存储板块 包括晶圆原厂及设备零部件 不因短期股价回调改变长期观点[11] * 重视因存储涨价带来的消费电子供应链抄底机会[11] * 重点关注参与苹果或OpenAI AI硬件项目的厂商[11] * 针对传媒板块及相关公司 风险偏好较高的投资者可关注弹性较大的标的 如蓝色光标（谷歌广告代理商）和易点天下（与阿里有深度合作） 或有边际变化且有AI应用进展的公司如欢瑞[21] * 风险偏好一般的投资者可考虑整体配置传媒板块ETF[21] * 风险偏好较低的投资者可逢低布局经过调整后的游戏板块龙头公司 如世纪华通 巨人网络 三七互娱等 或港股中的阿里巴巴和腾讯[21][22]

行业与公司 * 涉及的行业包括人工智能大模型、光通信、数据中心液冷技术、OCS交换机、光模块及AI应用软件[1][3][6][8][9][10][11][12][13] * 涉及的公司包括谷歌、阿里巴巴、Anthropic、中际旭创、新易盛、英维克、腾景科技、德科立、数据港、锐捷网络、金山办公等[1][3][6][10][11][13] 核心观点与论据 谷歌Gemini 3模型评估 * 优势：采用Mind模式动态分配算力，擅长解决复杂数学等复杂问题[1][2] 具备卓越的屏幕理解能力，可识别操作屏幕内容，充当智能代理辅助用户完成任务[1][2] * 劣势：稳定性较差，响应速度慢，处理简单问题时性能不佳[1][5] 代码处理能力弱于Anthropic公司的Claude模型，在代码编写、纠错和修复方面不具优势[1][4][5] 谷歌产业链投资机会 * 光通信领域：中际旭创在谷歌光模块市场占据主导地位，份额超过50%，收入占比达30%-40%[1][6] 新易盛等公司也有突破[1][6] OCS交换机市场加速发展，2025年约有1万多台投入使用，2026年预计增长至三四万台，因其与AI训练柜间互联紧密相关且中国企业已开始受益[1][8] * 液冷技术领域：英维克等公司参与机房式CDU及机柜侧液冷环节，提供高效散热方案[1][9] 若光波导等新技术推广，液冷技术应用范围将进一步扩大[1][9] 国内公司在CDU环节可能有更快突破，液冷板模组及零配件在2026年可能继续超预期发展[11] 光模块市场供需 * 需求端稳定，关注点在于供给端瓶颈和供需缺口幅度[3][10] 预计2026年市场将迎来特别好的一年，主要驱动因素是1.6T硅光渗透率大幅提升及整体供不应求的格局[3][10] 腾景科技、德科立等公司表现突出[3][10] 阿里巴巴开源模型战略 * 阿里巴巴是全球开源模型领域最领先的企业之一，其"千问"模型下载量已突破1000万[3][12] 阿里战略意图是通过屏幕理解能力将开源模型打造为城市入口，代替人操作APP以聚集流量并完善应用生态系统[3][12] AI应用软件公司 * 市场开始关注软件和应用层企业，例如实际信息拥有酒店直连技术，光云科技为淘宝卖家提供AI应用服务[13] 金山办公、万兴科技等公司凭借产品力及深耕用户价值，在AI模型加持下有望提升产品质量和市场份额[13] 其他重要内容 * 技术限制导致目前无法同时实现高质量回答与快速响应，限制了Gemini 3的应用场景[5] * 与国产算力链条相关的IDC、交换机和算力租赁环节的公司也值得关注[11]