Gemini 3 AI模型发布与市场反响 - 谷歌推出Gemini 3 AI应用生态，被用户和机构评价为“人类社会迄今最强悍的多模态大模型”，有望指数级提升企业和个人用户效率 [1] - 华尔街机构如摩根士丹利、瑞穗看涨谷歌股价及“谷歌AI生态链”前景 [1] - 谷歌母公司Alphabet股价自10月中旬以来大涨超35%，市值逼近4万亿美元 [13] 谷歌TPU算力需求与性能突破 - 谷歌TPU v7 (Ironwood) 的BF16算力高达4614 TFLOPS，较上一代TPU v5p的459 TFLOPS实现数量级提升 [3] - TPU v7在特定应用上比英伟达Blackwell架构提供高出1.4倍的每美元性能，架构更具性价比与能效比优势 [3] - 谷歌TPU产能爬坡有利于其生态链参与者，未来可能从内部需求转向满足外部市场，成为“AI战略资产” [7][16] - 摩根士丹利预测，谷歌对外销售50万至100万块TPU并非不合理，每销售50万片TPU可为其云计算业务营收带来约11%的额外提升，每股收益增加3%（EPS+0.37美元） [15][16] AI算力基础设施市场趋势 - AI推理端算力需求推动下，至2030年的AI基础设施投资浪潮规模有望达3万亿至4万亿美元 [15] - 谷歌TPU AI算力集群未来有望占据AI算力基础设施市场的3-4成份额，冲击英伟达当前90%的市场垄断地位 [15] - 大模型架构向成熟范式收敛，更具性价比的AI ASIC（如TPU）更容易承接主流推理端算力负载 [7] 谷歌AI生态链核心受益公司 - 博通作为谷歌TPU芯片开发主导者，将受益于谷歌AI算力需求爆发 [1][6][8] - Lumentum因提供OCS（光电路交换机）与高速光互联器件，瑞穗将其目标价从290美元上调至325美元，是TPU产能爬坡的关键受益者 [6][7][10] - 美光科技因提供HBM存储系统、服务器级DDR5存储设备及企业级SSD，成为谷歌AI算力集群扩张的最大受益者之一 [8][12] - AI服务器算力集群的DRAM容量通常是传统CPU服务器的4–8倍，单机超过1TB DRAM，并向DDR5迁移（带宽较DDR4提升约50%） [12] 行业巨头动态与供应链影响 - Meta正与谷歌谈判，考虑2027年斥资数十亿美元采购TPU AI算力集群，用于AI数据中心建设 [2] - 赛富时将弃用OpenAI大模型，转用谷歌Gemini 3；Anthropic计划斥资数百亿美元购置100万块TPU芯片 [2] - Meta当前AI算力基础设施约95%基于英伟达及AMD的AI GPU，转向TPU哪怕仅侵蚀10%份额，也将为博通带来重大利润增量 [9] - 谷歌在Jupiter/AI数据中心网络体系中大规模嵌入OCS集群，Lumentum的R300/R64等产品专门针对大型AI/ML数据中心网络 [11] 存储市场与AI驱动 - AI数据中心建设推动HBM存储系统及服务器级DDR5需求，美光在HBM、服务器DRAM（DDR5/LPDDR5X）及高端数据中心SSD领域直接受益 [8][12] - 全球存储巨头（三星、SK海力士、西部数据、希捷）业绩强劲，摩根士丹利等机构高呼“存储超级周期”已至 [12] - AI训练/推理算力需求及消费电子复苏带动DRAM/NAND存储产品需求指数级扩张，尤其是HBM与服务器级DDR5 [12]