中国资产市场表现与投资主线 - 元旦节期间中国资产表现强劲，恒生指数涨2.76%，恒生科技指数涨4%，纳斯达克中国金龙指数大涨4.38% [1] - 市场关注2026年A股能否迎来“开门红”及年初行情主线 [1] 业绩预告与高增长公司 - A股公司2025年年度业绩预告拉开序幕，12家公司预告净利润增长上限超过50% [3] - 传化智联预告净利润约5.4亿元至7亿元，增长256.07%至361.57% [4] - 百奥赛图预告净利润约1.35亿元，增长303.57% [4] - 天赐材料预告净利润约11亿元至16亿元，增长127.31%至230.63% [4] - 光库科技预告净利润约1.69亿元至1.82亿元，增长152%至172% [4] - 首钢股份预告净利润约9.2亿元至10.6亿元，增长95.29%至125.01% [4] - 盐湖股份预告净利润约82.9亿元至88.9亿元，增长77.78%至90.65% [4] - 孩子王预告净利润约2.75亿元至3.3亿元，增长51.72%至82.06% [4] - 强一股份预告净利润约3.55亿元至4.2亿元，增长52.3%至80.18% [4] - 紫金矿业预告净利润约510亿元至520亿元，增长59%至62% [4] - 锡华科技预告净利润约2.04亿元至2.17亿元，增长43.89%至52.61% [4] - 三花智控预告净利润约38.74亿元至46.49亿元，增长25%至50% [4] 行业景气周期与驱动因素 - 业绩预喜公司反映出碳酸锂、有色金属、黄金白银等行业处于景气周期中 [5] - 2025年下半年广期所碳酸锂期货价格涨幅翻倍，盐湖提锂因成本优势受关注 [6] - 市场观点认为若美联储下半年开始大幅降息，将利好有色金属、黄金白银等行业 [6] 科技展会与产业趋势 - 2026年国际消费电子展（CES 2026）将于1月6日至9日举行，涉及AI、自动驾驶、人形机器人、AI眼镜等领域 [3][6] - 英伟达、苹果、Meta等科技巨头将参展，元旦节前A股人形机器人板块已有所启动 [6] - AI叙事正从训练时代迈入推理时代，谷歌TPU芯片正在撼动英伟达GPU芯片的长期统治 [6] - 谷歌TPU芯片因实现降本增效构成竞争，英伟达支付约200亿美元获得初创公司Groq技术授权并聘用其核心团队 [6] - SRAM存储芯片在内存带宽和访问速度上远超HBM，前景值得研究 [6] 地缘局势与板块影响 - 市场担忧地缘局势升温，委内瑞拉局势引发广泛关注 [3][6] - 参赛高手认为地缘局势可能刺激军工、黄金板块 [6] 市场走势观点 - 目前大盘处于震荡蓄势之中，一些参赛高手认为春节前A股大概率有一波上攻行情 [6] - 后市大盘一旦放量拉升，将被视为新的启动信号 [6]

文章核心观点 - 谷歌自研TPU的核心价值在于通过掌控全栈设计绕开“英伟达税”，从而显著提升AI业务的利润率，并为AI推理时代构建强大护城河 [1][17][18] - 谷歌TPU v7在算力、显存和能效比等关键性能指标上实现代际跨越，足以与英伟达最新Blackwell架构芯片处于同一竞争梯队 [14][15][16][20] - TPU获得Meta数十亿美元规模的洽购，表明其市场竞争力已对英伟达构成实质性威胁 [3][4] TPU的发展背景与战略意义 - TPU的研发缘起于2013年，是为应对语音搜索等AI业务算力需求激增导致的财务和物流成本噩梦而进行的“生存自救” [6] - 项目从设计概念到数据中心部署仅用15个月，2015年已默默支撑谷歌地图、照片和翻译等核心业务 [7][8] - 公司并非将TPU视为“备胎”，而是为AI推理时代构建一道几乎不可逾越的护城河的关键战略 [5] TPU的技术架构优势 - TPU采用极简主义的“脉动阵列”架构，剥离了GPU中为图形处理设计的无关硬件，使数据能像血液一样流动，大幅减少对HBM的读写次数 [10][11] - 这种设计有效规避了“冯·诺依曼瓶颈”，让芯片将更多时间用于计算而非等待数据，从而在“每焦耳运算量”上拥有碾压级优势 [11][12] - 在互联技术上使用光路交换机和3D环面网络，相比英伟达的InfiniBand，极其节省成本和功耗 [16] TPU v7 (Ironwood) 的性能突破 - 算力实现数量级提升：BF16算力高达4,614 TFLOPS，远超上一代TPU v5p的459 TFLOPS [15] - 显存容量对标英伟达B200：单芯片HBM容量达到192GB，内存带宽飙升至7,370 GB/s，远超v5p的2,765 GB/s [16] - 能效比显著优化：v7的每瓦性能比v6e提升了100%，针对特定应用能提供比GPU高出1.4倍的每美元性能，处理动态模型训练时速度可达GPU的5倍 [16] TPU对商业模式和行业格局的影响 - 自研ASIC是云厂商逃离“英伟达税”、重回高毛利时代的唯一解药，可避免AI业务毛利从传统的50-70%骤降至20-35% [17][18] - 谷歌通过全栈设计掌控（前端RTL自行设计，Broadcom仅负责后端物理实现），并利用Broadcom远低于英伟达的毛利，将算力成本压到极致 [1][18] - 随着AI工作负载从训练向推理转移，CUDA生态系统的重要性在降低，TPU的性价比优势（成本可降至原五分之一）日益凸显 [19][20]