文章核心观点 - AI算力芯片市场正经历从英伟达通用GPU主导，向谷歌自研定制化TPU等多元化技术路线发展的结构性转变，这一竞争被视为效率与成本的理性回归，而非你死我活的替代关系 [1][2] - 芯片技术路线的竞争加剧了对上游硬件（如光模块、PCB）的需求，为相关供应链带来结构性利好，特别是已具备全球领先优势的中国企业 [5][6] - AI投资的下半场将转向应用爆发，但其前提是大模型能力出现“爆品”突破，而非仅靠算力降本；当前市场估值尚未出现普遍过热，应用落地速度是验证是否存在泡沫的关键 [8][9][11][12][13] 定制化与通用型芯片竞争格局 - 谷歌TPU是定制化芯片，核心诉求是降本，在性能发挥和成本上优于英伟达通用GPU，但在生态开放和兼容性上不足 [2][3] - 英伟达GPU凭借CUDA的强兼容性，在当前技术路线未定型的背景下仍是大多数厂商的最优选，一家独大的格局预计将持续至2026年 [3][4] - 定制化芯片份额提升是既定趋势，预计到2029-2030年，全球定制化算力芯片和GPU的份额将呈现“五五开”局面 [4] 芯片性能与迭代路径 - 谷歌用TPUv6芯片训练出的Gemini 3在性能上被认为强于OpenAI用英伟达GPU训练出的Chatgpt 5，但v6的单位算力性价比仍弱于英伟达B200/B300 [3] - 谷歌TPU v7p的单位算力性价比预计与英伟达Rubin芯片旗鼓相当，技术距离正在拉近，但并非颠覆性威胁 [3] - 大厂自研芯片和英伟达的迭代都在加快，未来将并行发展，英伟达代表最高端通用算力，而自研芯片将主要用于低推理成本的特定场景 [4] 对上游硬件供应链的影响 - 算力芯片竞争提升了对数据传输效率的要求，对光模块、PCB等硬件供应链是结构性利好 [5] - 在纸面算力相等的情况下，谷歌TPU v7的光模块用量是英伟达Rubin（2die版本）的3.3倍，若TPU份额提升，光模块板块增速将更快 [7] - 谷歌新一代TPU可能采用更先进的覆铜板材料，将直接拉动高端PCB的价格和利润空间；国内头部供应厂商在客户响应速度、量产稳定性和成本上具备优势 [6][7] AI应用前景与市场估值 - AI应用爆发的关键取决于大模型是否足够聪明并出现“爆品”，而不仅仅是算力成本下降，当前仍处于算力为王的阶段 [9] - 与2000年互联网泡沫（龙头公司市盈率150倍）相比，本轮AI龙头2025年市盈率不到40倍，且有强劲财报支撑，估值尚未普遍过热 [12] - AI产业参与门槛极高，2026年云厂商第一轮算力扩张融资风险可控；真正的考验在于2026-2027年能否出现AI应用爆品，以接住高位的股价 [13] - AI作为通用生产力工具，正重塑传统行业，重点方向包括人形机器人与高端制造、智能驾驶、AI+医药研发等 [10]