文章核心观点 - 谷歌正通过其TPU算力系统从英伟达手中争夺市场份额，行业格局出现结构性松动，一条全新的“谷歌链”正在快速成形 [1][3] - 谷歌TPU的竞争优势不在于单芯片性能，而在于系统级的性价比、规模、效率和总拥有成本，这吸引了Meta、Anthropic等顶级客户 [5][7][10] - AI算力基础设施正从英伟达主导的单一生态，升级为“客户说了算”的多层次、可组合的算力池，形成“英伟达链”与“谷歌链”双轨并行的新结构 [22][25][27] 谷歌TPU的竞争优势 - 谷歌TPU的战略是拼规模、效率、成本和稳定性，而非单卡性能，其第六代TPU Trillium训练主流大模型的“性能/成本比”比上一代最高提升约2.1倍 [5] - 第七代TPU Ironwood将一个Pod最多塞进9,216颗TPU，并配备1.77PB共享HBM内存，配合自研光交换网络降低通信延迟，像一台巨型超级计算机 [5] - 在主流大模型任务上，TPU v5e/v6的性能/成本比相较传统高端GPU方案可提升2–4倍，企业整体算力成本可降低30%–40%甚至更多 [7] - 定价对比直观：同一地区，一颗H100的Spot价格为2.25美元/小时，而一颗TPU v5e仅为0.24美元/小时，单芯片计费价格相差9倍 [8] - TPU已进入高频交易公司、银行、国防部门等对数据隔离、超低延迟、可审计性有严苛要求的场景，打开了GPU难以进入的高价值市场 [15] 关键客户合作与动机 - 谷歌正与Meta洽谈数十亿美元级的TPU采购，Meta考虑自2027年起将部分推理算力从英伟达迁移至Google TPU [1] - 谷歌与Anthropic确立“最高百万颗TPU”的扩容计划，规模直指数百亿美元 [1] - Anthropic的动机在于TPU能用更低预算支撑更大模型规模，并将数据中心建设维护托付给谷歌云，可专注于模型本身 [10] - Meta的动机是进行风险对冲，优化长期运营成本，特别是在每天消耗大量算力的推理和微调场景，迁至更便宜平台可节省持续性现金流 [13] - 谷歌云内部高管表示，若TPU采用率持续扩大，公司有能力从英伟达手中夺走约10%的年收入份额 [1] “谷歌链”核心受益公司 - **博通**：提供TPU集群核心的通信和网络部分，包括高速SerDes、交换ASIC及支撑Jupiter光网络的光交换芯片，合作已近十年 [15][16] - **台积电、Amkor、日月光**：构成制造端铁三角，负责3nm/2nm制程、HBM堆叠、高密度Chiplet封装，决定算力上限与带宽落地 [18] - **Jabil、Flex、Celestica**：负责TPU模组、服务器机架、电源系统与整柜装配，是谷歌数据中心扩容最敏感直观的环节 [18] - **Lumentum、Coherent、博通的光通信业务**：提供Jupiter光交换体系所需的高带宽光模块，支撑数据中心互联从400G向800G、1.6T升级 [19] - **SiTime、Luna Innovations**：作为OCS上游供应商，提供2D MEMS微镜阵列等高精度器件 [19] - **Vertiv**：提供解决高功耗带来的散热、电力与液冷需求的电源管理与液冷系统，是算力密度走高的底层能力保障 [20] - **高通**：为谷歌端侧AI提供Snapdragon算力平台，是安卓生态运行“端侧大模型”的关键基础，补全谷歌“云-端”AI版图 [20] 行业格局与投资逻辑演变 - 谷歌TPU的崛起触发了全球AI算力结构的“大扩容”，为产业开辟了第二条成熟可靠的算力供给线，降低了单一供应商依赖风险 [22] - AI基础设施升级为可组合、可调度、可精分的“多层次算力池”，客户可根据任务需求（稳定性、灵活性、成本、安全性）配置算力 [22][24][25] - 英伟达链的估值逻辑看生态、通用性、平台溢价，是“成熟期的估值体系”；谷歌链看订单、产能、扩张速度，是“成长期的加速度逻辑” [26][27] - 两条链并非零和替代，而是共同驱动算力扩张：英伟达推高天花板让模型更强，谷歌拓宽高速路让算力供给更可持续、规模化 [27]

炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 当市值两个多月内飙升超 1.34 万亿美元、Gemini 3 大模型引爆 AI 圈、Waymo 自动驾驶加速攻城略 地，谷歌正以多重颠覆性动作重塑科技产业格局，成为全球资本与市场的核心关注点。 9 月 15 日，Alphabet 成为全球第四家市值突破 3 万亿美元的企业，与苹果、微软、英伟达跻身同一阵 营。 谷歌本轮快速上涨由多方面驱动 9月初：反垄断裁决缓解市场对公司拆分的担忧 9月中：监管环境利好，人工智能乐观情绪升温 10月末：第三季度（Q3）财报业绩超预期 10月末-11月初：AI 战略获得更广泛认可 11月中：巴菲特旗下伯克希尔・哈撒韦披露 49 亿美元持仓 11月6日：TPU v7 Ironwood 正式全面商用 11月18日起：Gemini 3 大模型发布引发突破性上涨行情 11月25日，谷歌市值突破3.91万亿美元，9月初以来涨幅52%~ 指数君整理了谷歌概念相关ETF（以华宝基金旗下ETF为例），感兴趣的朋友不妨收藏关注~ 自动驾驶之争，谷歌Waymo与特斯拉的路线博弈 Gemini 3的强大之处大家已经看过不少了， ...

投资评级 - 行业投资评级为看好并维持 [6] 核心观点 - 谷歌发布新一代大语言模型Gemini 3，并部署至谷歌搜索的AI模式、Gemini应用、API接口、VertexAI等核心产品，同时上线图像生成模型Nano Banana Pro [1][4] - 报告看好AI细分赛道：AI玩具、工具等交互赛道；具备流量、模型、数据优势的互联网大厂；海外已跑通商业模式、国内有望复制的垂直赛道（广告、电商、教育等）；AI+游戏厂商 [1][11] 事件描述 - 谷歌发布Gemini 3模型，基于谷歌TPU训练，支持100万个token的上下文窗口 [11] - 同时上线图像生成模型Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image） [1][4] 模型能力升级 - Gemini 3 Pro在基础思考能力测试"人类最后的考试"中取得37.5%成绩，不使用工具情况下领先排名第二的GPT.5.1约10% [11] - 推理能力方面，Gemini 3 Pro以1501分位列LMArena排行榜榜首 [11] - 多模态能力方面，在MMMU-Pro、Video-MMMU等测试中刷新多模态推理记录 [11] - 推出生成式UI，可为每个请求动态生成定制用户界面，回答具备更强结构化、可视化和可交互水平 [11] - 率先将Agent能力融入模型界面，通过提升函数调用能力完成多步骤复杂任务，包括自动整理用户邮箱、规划完整旅行行程等 [11] - 定价采用分级机制：200k tokens以下任务输入/输出价格为2.0/12.0美元每百万tokens；超200k tokens任务输入/输出价格分别为4.0/18.0美元每百万tokens [11] Nano Banana Pro特性 - 支持2K/4K高分辨率与多种宽高比图像生成，可直接应用于生产级场景 [11] - 可支持使用14张参考图像、保持多达5个人物的一致性 [11] - 图像中生成清晰文本并与图像深度融合，支持多元纹理、字体、语言 [11] - 整合Gemini 3 Pro多模态理解能力，接入谷歌搜索知识库，基于实时网页信息生成图像 [11] 投资建议关注领域 - 优质IP或受益于AI技术提升创作效率和变现价值，关注具备强IP储备和运营能力的公司，工具型实力领先且AI能力持续迭代的快手等 [11] - 大厂具备流量分发、模型、数据优势，聚焦to C AI Agent打造商业闭环，关注腾讯控股等 [11] - 海外已跑通商业模式，国内有望复制的广告、电商、教育等垂直赛道 [11] - AI+游戏陆续落地，关注AI布局积极的巨人网络、恺英网络等游戏厂商 [11]

核心观点总结 - 通信行业：谷歌Nano Banana Pro模型引发现象级热潮，AI算力需求持续高增长，英伟达财报超预期，国内算力市场催化剂频发，2026年仍处于大模型赛马期[3][4][5][7] - 珂玛科技：公司作为国产先进陶瓷材料龙头，陶瓷加热器、静电卡盘等产品加速放量，受益于半导体供应链国产化趋势，2026年业绩弹性可期[6][8] 行业评论：通信 行业动向 - 英伟达2026财年第三季度营收达570亿美元，环比增长22%、同比增长62%，数据中心收入达512亿美元，同环比分别增长66%、25%[4] - 英伟达数据中心计算产品线收入达430亿美元，同环比分别增长56%、27%，网络收入达82亿美元，同环比分别增长162%、13%[4] - 谷歌发布AI图像旗舰模型Nano Banana Pro，支持4K原生及多模态能力，引发社交媒体现象级传播[4] - 谷歌云副总裁透露公司需每6个月将AI算力翻倍，计划4-5年实现1000倍增长[4] - 美国特朗普政府考虑批准英伟达H200芯片对华销售，若获批将直接提振国内CSP资本开支[4][5] - 摩尔线程IPO发行价114.28元/股，市值约537.15亿元，市场定价显示国产算力替代空间巨大[7] - 华为开源AI容器技术Flex:AI，可将智算资源利用率提升30%，支持GPU/NPU共同适用[7] 市场表现 - 本周（2025.11.17-2025.11.21）申万通信指数跌2.51%，细分板块中运营商涨0.95%、光模块跌0.45%、连接器跌0.63%[7] - 个股涨幅前五为博创科技(+14.23%)、贝仕达克(+7.48%)、和而泰(+6.62%)、奥飞数据(+1.27%)、中国移动(+1.18%)[7] 投资建议 - 关注谷歌链标的：光库科技、长芯博创、中际旭创、沪电股份等[7] - 关注国产超节点标的：寒武纪、海光信息、盛科通信、中兴通讯等[7] - 关注商业航天标的：航天动力、超捷股份、斯瑞新材等[7] 公司研究：珂玛科技 财务表现 - 2025年第三季度营收7.94亿元，同比增长28.86%，归母净利润2.45亿元，同比增长8.29%[8] - 2025Q3单季度营收2.74亿元，同比增长18.10%，归母净利润0.73亿元，同比下降16.16%[8] 业务进展 - 陶瓷加热器产线搬迁至先进材料生产基地，产能利用率显著提升，已切入北方华创、中微公司、拓荆科技等主流设备厂商供应链[8] - 12英寸静电卡盘实现小规模量产，12寸多区加热静电卡盘完成产品开发并推进验证[8] - 超高纯碳化硅套件逐步量产，并在报告期内形成一定收入[8] 竞争优势 - 掌握陶瓷加热器等关键零部件制备技术，建成覆盖粉体制备到表面处理的全产业链生产体系[8] - 产品与国际同类相比具有价格优势，在半导体设备关键零部件国产化中处于行业前列[8] 业绩展望 - 预计2025-2027年归母净利润分别为3.5亿元、5.5亿元、8.3亿元，同比增长12.3%、56.8%、51.0%[8] - 对应EPS为0.8元、1.3元、1.9元，当前股价50.50元对应PE为63倍、40倍、27倍[8]

A股相关概念股有博士眼镜(sz300622)、恒信东方(sz300081)等。 股票频道更多独家策划、专家专栏，免费查阅>>责任编辑：栎树 据报道，12月，深圳太若科技有限公司（XREAL）与谷歌联手将正式发布首款搭载Android XR平台的 AI眼镜Project Aura。该产品集成谷歌Gemini AI作为核心"大脑"，标志着Gemini从软件助手向空间硬件 的跨越。用户可通过眼镜的摄像头、麦克风与传感器，直接与Gemini进行自然对话、环境分析与任务处 理。 点评：作为连续四年稳居全球AR市场份额榜首的企业，XREAL此次携手谷歌旨在打造下一代XR人机 交互标杆。该眼镜采用70°超广视场角光学方案，配备XREAL自研X1S芯片与高通计算单元，兼顾轻薄 设计与强劲算力，将是谷歌AI生态的关键落地产品。随着Gemini在搜索、创作等场景的深度赋能， Project Aura有望成为AI连接现实世界的新入口，推动消费级AR向生产力工具演进。 ...

AI芯片市场竞争格局变化 - 谷歌加速自研AI芯片TPU商业化步伐，正与Meta等科技公司洽谈外部采购合作，若合作落地TPU将进入谷歌体系外超大规模数据中心，可能冲击英伟达GPU主导的算力市场[1] - 谷歌推动TPU走向外部客户，Meta考虑从2027年开始在数据中心部署谷歌TPU，并可能最早于2025年通过Google Cloud租用TPU容量，潜在合同金额或达数十亿美元[4] - 全球科技巨头普遍加速自研AI芯片争夺算力主权，从训练到推理、从通用模型到专业应用，企业将掌握自有算力视为下一阶段竞争力关键[6] 英伟达市场反应与应对策略 - 谷歌TPU商业化消息导致英伟达股价震荡，周二美股早盘一度下滑7%，最终收跌约2.6%，自10月29日以来市值从5.03万亿美元跌至4.32万亿美元，缩水超7000亿美元[1] - 英伟达正面回应竞争，强调继续向谷歌供货，自称"领先行业整整一代"，是唯一能运行所有AI模型并在所有计算场景中部署的平台[1] - 英伟达创始人黄仁勋指出AI ASIC企业虽多但极少有产品能真正投入生产，强调加速计算技术栈异常复杂[7] 技术路线与市场趋势演变 - 业内观点认为随着AI训练与推理负载增长和多元化，未来更可能呈现ASIC、GPU异构部署，而非单一架构一统天下[2] - 行业正从GPU单线制向多架构、多供应商异构化体系演进，Anthropic同时采用英伟达Blackwell、Rubin系统和谷歌Ironwood TPU，体现"多路线并行"采购趋势[7] - AI基础设施行业从单一硬件竞争转向系统级竞争，随着软件框架、模型体系、能效变化，AI芯片格局持续演变[8] 谷歌TPU发展现状 - 谷歌TPU研发始于2013年，与谷歌云服务紧密结合，最新一代为TPU v7（Ironwood），最近迭代出Gemini 3[4] - 谷歌通过模型和硬件耦合方式强化大模型时代技术闭环，Gemini 3已大量使用TPU完成训练和推理，为TPU商业化提供更强验证场景[4] - 谷歌表示自家定制TPU和英伟达GPU需求都在加速增长，谷歌依然采购英伟达GPU[5] 竞争对手动态 - AWS持续迭代Graviton、Trainium、Inferentia系列自研芯片，势头凶猛，微软在发布自研AI芯片Maia系列后新芯片计划有所推迟[7] - 中国市场后起之秀如华为昇腾、寒武纪、百度昆仑芯等正在快速推进[7] - TPU、Gaudi、Trainium等ASIC芯片往往根据特定框架或任务场景，在特定负载上取得极高效率[5]

高频电力数据证实AI算力需求加速 - 通过对美国PJM电网覆盖的弗吉尼亚和俄亥俄核心数据中心集群进行高频监测，观察到负荷和电价均大幅提升 [1][2] - 弗吉尼亚DOM区域2025年月度平均负荷增量约3GW，较2024年增加0.98GW，9至11月平均负荷增量同比分别大幅增长73%、53.2%、56.4% [2] - 俄亥俄AEP区域2025年月度平均负荷增量约1.34GW，较2024年增加近0.8GW，9至11月单月平均负荷增量同比分别大幅增长158%、223%、180% [3] 关键节点电价与电网压力分析 - 弗吉尼亚DOM区域下ARCOLA、SHILOHDP、BOYDTNDP三个电网计价节点夜间电价差明显抬升，ARCOLA节点2025年10月电价差达7.94美元/MWh，同比增长197%，11月达13.11美元/MWh，同比增长680% [2] - 上述三地电价标准差在10、11月明显高于PJM地区整体标准差，表明电网可用容量接近极限，导致短时价格波动加剧 [3] - 夜间拥堵费同步提升，ARCOLA节点10、11月拥堵费差价同比2024年分别增长223%、890% [3] AI应用的四重门槛与投资选择 - AI应用存在四重门槛：单用户成本规模效应弱、订阅制限制用户拓展、应用要求更高ROI和附加值、数据闭环飞轮 [4] - 投资上选择能跨过四重门槛的标的可大幅增加胜率，前三个门槛涉及资金和赛道，第四个门槛在于生态布局 [4][5] - 垂类场景因拥有独有数据也是可投资方向，前提是垂类行业AI带来的附加价值足够高 [5] Google的AI生态布局与优势 - Google的AI生态布局涵盖硬件芯片、智能终端、云基础设施、软件和落地应用，形成完整闭环 [4] - 公司依托Gemini大模型强大的原生多模态能力，以自有芯片TPU大幅降低算力成本开支，将AI融入整个生态 [4] - 生态布局包括TPU、Tensor G5芯片、Pixel手机、Vertex AI云服务、Android系统、Chrome浏览器及Youtube、Search等应用 [4]

行业竞争格局变化 - 谷歌发布基于自研TPU芯片训练的多模态AI模型Gemini 3，其性能被认为已超越OpenAI的ChatGPT，引发人工智能领域竞争格局剧变 [1] - 谷歌TPU作为一种定制芯片，具备低功耗与低成本的双重优势，其架构特性契合AI模型的响应生成场景，使谷歌比竞争对手更具优势 [1] - 市场格局正从单行道演变为双向通行的高速公路，谷歌AI模式的出现将推动AI算力向更易获取、更稳定、更符合经济理性的方向发展 [4] 英伟达市场地位与股价表现 - 英伟达在AI芯片市场中占据主导地位，估计拥有80%至90%的市场份额，其H100和H200系列GPU芯片是全球AI训练基础设施的核心支柱 [2] - 受谷歌Gemini 3发布等因素影响，英伟达股价于25日早盘一度重挫超过7%，较一个月前历史最高点时市值蒸发约1万亿美元 [1][2] - 英伟达回应称其领先行业整整一代，是唯一能运行所有AI模型并在所有计算场景中部署的平台，公司将继续向谷歌供货 [2] 谷歌TPU的替代性与成本优势 - 谷歌TPU的成本仅为同等英伟达芯片的1/10到1/2，考虑到大型科技公司数十亿美元的支出，省去的成本相当可观 [3] - Meta据称正在考虑从2027年起在其数据中心部署谷歌TPU，并可能最早在明年通过谷歌云租借TPU，这笔交易或为谷歌带来数十亿美元收入 [2] - 业界已经开始意识到谷歌的芯片是一种可行的替代方案，英伟达的客户正迫切寻找更便宜和多元化的方案以降低依赖 [2][3] 生态系统与转型挑战 - 英伟达的核心优势部分在于其CUDA生态系统，全球AI开发者已深度融入这一平台并形成广泛依赖，因此客户转向谷歌芯片并非易事 [3] - 分析人士认为英伟达实力仍不容小觑，谷歌目前仍需要英伟达的GPU，并将其与自家TPU配合使用以获得所需的性能和能效组合 [3] - 目前包括谷歌在内的任何公司都没有完全取代英伟达GPU的计划 [3]

生成式AI的行业前景与重要性 - 亚马逊CEO Andy Jassy将生成式AI描述为“一生一次”的技术，正在被用于重塑客户体验[1] - 埃隆·马斯克预测到2040年人形机器人数量将至少达到100亿台，单价在2万至2.5万美元之间[1] - 马斯克预测该技术到2040年价值将达到250万亿美元，相当于重塑全球企业、政府和消费者的运营方式[2] 行业领袖与主要公司的布局 - 比尔·盖茨将人工智能视为其一生中“最大的技术进步”，比互联网或个人电脑更具变革性[8] - 拉里·埃里森通过甲骨文公司斥资数十亿美元购买英伟达芯片，并与Cohere合作将生成式AI嵌入其云和应用中[8] - 沃伦·巴菲特认为该突破可能产生“巨大的有益社会影响”[8] - 即使钦佩特斯拉、英伟达、Alphabet和微软的成就，但更大的机会被认为存在于其他地方[6] 市场潜力与规模对比 - 普华永道和麦肯锡等主要公司认为AI有望释放数万亿美元的潜力[3] - 250万亿美元的市场价值约等于175个特斯拉、107个亚马逊、140个Meta、84个谷歌、65个微软和55个英伟达的价值总和[7] - 此次技术浪潮并非与单一公司挂钩，而是与整个AI创新者生态系统相关，将重塑全球经济[2]

对科技巨头大规模发债的担忧被夸大 - 专家认为市场对Meta和Alphabet等科技巨头大规模发债造成信贷市场供应过剩的担忧为时过早[1] - 尽管发债活动导致投资级债券利差扩大约10个基点并引起市场短期不适但更广泛的担忧被过度夸大[2] - 科技公司发债部分原因是为满足巨额AI相关投资需求引发市场对债务快速膨胀可能导致大幅抛售的担忧[2] 科技巨头发债被视为有吸引力的机会 - 发债公司是每年产生显著收益的巨型企业当前水平尚未到需要过度担忧的程度[3] - 近期交易中提供的让步使其成为相当有吸引力的机会特别是考虑到发行方质量非常高[3] - 大型科技公司债务极少使其作为信贷具有吸引力例如Alphabet的信用评级高于法国[4] 对未来市场供需和整体信贷的展望 - 预计未来供应将更均匀分布Meta已表示可能要到明年下半年才会再次发债[3] - 当高质量科技公司进入欧洲市场时预计将出现巨大的需求[4] - 整体信贷观点乐观收益率仍非常有吸引力使得向高质量转移成为合理策略投资者因所承担风险获得了适当补偿[5]