谷歌AI模型与自研芯片进展 - 谷歌AI模型表现亮眼，加速对自研芯片及集群方案的演进，有望带来更多液冷增量需求 [1][2] - 谷歌正在推动TPU与PyTorch的完全兼容，有望大幅降低企业迁移成本，加速开拓市场 [2] - 谷歌发布TPUv7 Ironwood，单芯片算力达到4614 TeraFlops，内存容量为192GB，带宽高达7.2 Tbps，单集群可扩展至9216个芯片，并采用液冷解决方案 [2] - 谷歌发布Gemini 3系列模型，在多个测试基准中表现亮眼，其发布有望加速TPU集群部署 [2] TPU/ASIC需求与市场拓展 - TPU需求旺盛，除谷歌自用外，Anthropic、Meta等企业计划租用TPU [1][3] - Anthropic与谷歌达成合作，将部署多达100万个谷歌的TPU芯片，此次扩展计划价值数百亿美元，预计算力容量将于2026年达到1GW级别 [3] - Meta正与谷歌商讨，计划最早在2026年从谷歌云租用芯片，并在2027年开始在自有数据中心使用谷歌TPU芯片，此次投资或价值数十亿美元 [3] AI驱动的光通信与液冷需求 - AI大模型训练与推理应用加速，对集群内部网络要求提升，带动光纤光缆用量提升，外部数据中心互联及城域光缆需求增长，或将带动光纤光缆价格复苏 [1][4] - 谷歌TPUv7 Ironwood采用液冷解决方案，AI算力发展有望带来更多液冷增量需求 [1][2] 投资主线与相关标的 - 研报坚定看好“光、液冷、国产算力”三条核心主线，并重视卫星、端侧AI [5] - 液冷相关推荐标的包括英维克，受益标的包括飞龙股份、大元泵业等同飞股份、申菱环境、高澜股份等 [3][5] - 光纤光缆相关推荐标的包括中天科技、亨通光电，受益标的包括长飞光纤、永鼎股份、烽火通信等 [4][5] - 光通信、国产算力等其他主线涉及大量推荐及受益标的，包括中际旭创、新易盛、寒武纪、海光信息等公司 [5]