市场情绪与股价表现 - 过去一年被视为“硬通货”的“OpenAI概念股”自12月11日起“魔法”失效，市场情绪发生重大逆转 [1] - 12月11日，甲骨文股价一度下跌16%，博通股价大跌11%，市值蒸发2192亿美元 [1] - 美股AI八巨头（包括博通、甲骨文、英伟达、微软等）市值合计一夜蒸发5470亿美元（约合人民币3.8万亿元） [1] - 与OpenAI深度绑定的上市公司（甲骨文、软银、微软、英伟达、CoreWeave、AMD）股价从10月底开始集体大跌 [2][16] - 具体公司自10月底以来股价与市值表现：甲骨文跌27.7%，市值蒸发2094亿美元；软银跌34%，市值蒸发13.5万亿日元（约865亿美元）；微软跌7.42%，市值蒸发2851亿美元；英伟达跌13.51%，市值蒸发6678亿美元；CoreWeave跌41.22%，市值蒸发274亿美元；AMD跌17.70%，市值蒸发738亿美元 [17] 博通（Broadcom）的困境 - 公司2025财年第四季度业绩超预期：每股盈利1.95美元（预期1.87美元），营收180.2亿美元（预期174.5亿美元） [4] - 预计2026财年第一季度AI芯片销售额将达82亿美元，较去年同期翻倍 [4] - 公司目前拥有730亿美元的AI产品订单积压，将在未来六个季度内交付，但此数字令部分投资者失望 [6] - 引发市场担忧的两个关键信息：其一，AI收入毛利率低于非AI收入毛利率；其二，与OpenAI的合同在2026年不会开始产生太多收益 [6][7] - 根据与OpenAI的合同，博通将在2026年至2029年间为其提供10吉瓦的数据中心基础设施，大部分收益将在2027年至2029年产生 [7] - 市场认为，漫长的回报周期和低于预期的利润率，让博通与OpenAI的交易充满不确定性 [8] 甲骨文（Oracle）的风险 - 公司2026财年第二季度总营收160.6亿美元不及预期，云业务营收80亿美元（同比增长34%）未达80.4亿美元的分析师预期 [9] - 剩余履约义务（RPO）同比飙升438%至5230亿美元，远超FactSet分析师预期的5020亿美元，成为风险导火索 [9] - 5230亿美元的RPO中，有3000亿美元来自OpenAI一项为期五年的算力采购协议，公司未来与OpenAI深度捆绑 [12] - 市场严重怀疑OpenAI的履约能力，分析师估算OpenAI需在2030年实现逾3000亿美元年收入才能覆盖甲骨文合同对应的支出 [12] - 公司现金流状况恶化：上财季自由现金流约为-132亿美元（市场预期-52亿美元），并将2026财年资本支出预期上调150亿美元至500亿美元 [12] - 公司五年期信用违约掉期（CDS）已升至2009年以来最高点，反映投资者对其信用质量信心崩塌 [12][14] - 公司联席CEO试图安抚市场，称拥有超700家AI客户，即使OpenAI违约也能在“数小时内”重新分配基础设施，但这暴露了OpenAI可能“吃不下”订单的风险 [14] OpenAI的挑战与行业影响 - OpenAI在成立10周年之际紧急发布GPT-5.2，但被不少观点认为仅靠模型难以与谷歌的全栈生态抗衡，制约其收入潜力和履约能力 [3][18] - 谷歌新一代模型Gemini 3的出现给OpenAI带来巨大压力，OpenAI首席执行官宣布公司进入“红色警报”状态 [17] - 评论认为，OpenAI模型水准不再有明显优势，且难以抗衡谷歌的全栈全生态优势 [18] - OpenAI高昂的算力成本和巨额支出承诺，与其尚未完全清晰的盈利模式形成鲜明对比 [18] - 科技评论员估算，建设1GW数据中心需耗资约500亿美元且耗时至少两年半，OpenAI要兑现多个1GW部署承诺需筹集超1000亿美元资金，其33GW目标总投资达万亿美元级别，250GW蓝图成本高达约10万亿美元（相当于美国去年GDP的三分之一） [18] - 汇丰银行研报警告，到2030年OpenAI的累计自由现金流仍将为负，资金缺口高达2070亿美元，商业模式可持续性面临挑战 [19] - 分析师指出，若OpenAI成功，将成为谷歌、Meta等合作伙伴的直接竞争对手；若失败，其巨额算力合同将变成无法兑现的“白条”，让供应商背负坏账和闲置数据中心 [22] 谷歌（Google）的竞争优势 - OpenAI的困局恰好成就了谷歌的崛起，谷歌拥有OpenAI最稀缺的现金流和完整的产业链 [23] - 谷歌2026年预期资本支出占经营性现金流的56%，在巨头中效率最高 [23] - 最新财季数据显示，甲骨文资本支出/经营活动现金流（CapEx/CFO）为571.4%，而谷歌仅为49.5% [24] - 谷歌走全栈自研路线：用自家张量处理单元（TPU）芯片支撑谷歌云平台（GCP），训练和运行Gemini系列大模型，垂直整合带来极致成本优势 [24] - 模型数据显示，谷歌TPUv7的总拥有成本（TCO）比英伟达GB200服务器低约44% [24] - 分析师预测，若谷歌推进TPU对外销售，数年内有望占据AI芯片市场20%份额，催生一个约9000亿美元规模的业务 [25] - 摩根士丹利测算，谷歌每向第三方数据中心销售50万块TPU，就可能在2027年增加约130亿美元的收入 [25] - 市场预估谷歌明年市值有望站稳5万亿美元，其拥有全球50亿用户、“全家桶”产品生态及Android覆盖30亿设备，使得AI产品能瞬间扩散至全球并形成市场闭环 [25]

谷歌TPU战略转变 - 谷歌正从仅内部使用转向向外部客户推销其自研AI芯片TPU，标志着其战略发生重大转变[2] - Meta考虑斥资数十亿美元购买谷歌TPU用于数据中心建设，突显外部市场需求[2] TPU产量与财务影响预测 - 摩根士丹利将谷歌2027年TPU产量预测从300万块上调至500万块，上调幅度达67%[3] - 将谷歌2028年TPU产量预测从320万块上调至700万块，上调幅度高达120%[3] - 预计未来2年TPU生产规模达1200万块，而此前4年合计仅为790万块，显示商业化潜力巨大[5] - 每销售50万块TPU芯片，可能在2027年为谷歌增加约130亿美元营收和0.40美元每股收益[4] 市场格局与竞争分析 - 谷歌TPU产量的提升可能重塑AI芯片市场格局[2] - 与英伟达预计2027年出货约800万颗GPU相比，谷歌年销售50万至100万颗TPU的预测被视为合理[5] - 对外销售TPU可能成为谷歌云平台产品体系的重要补充[4]

谷歌TPU产量预测与战略转向 - 谷歌自研AI芯片TPU供应链不确定性消退，未来两年产量预期呈爆炸式增长，预示公司准备向第三方大规模销售TPU芯片[1] - 摩根士丹利将2027年TPU产量预测从约300万块大幅上调至约500万块，增幅约67%[1][3] - 摩根士丹利将2028年TPU产量预测从约320万块大幅上调至约700万块，增幅高达120%[3] 详细产量预测与版本规划 - 2027年总TPU产量预测为500万块，2028年总TPU产量预测进一步跃升至700万块[2] - 产量增长主要由先进制程版本驱动，包括v8（3nm）及N+1（2nm）、N+2（2nm）等后续版本[2] - 2027至2028年两年间，谷歌将获得1200万块TPU供应，远超过去4年790万块的总量，显示扩张速度空前[3] 潜在财务影响与市场意义 - 开启TPU“外销”模式将为谷歌开辟新的巨大收入来源[1] - 报告测算，每销售50万块TPU芯片，有望在2027年为谷歌增加约130亿美元收入和0.40美元的每股收益（EPS）[1] - 产量预测数据打消了市场对谷歌TPU供应能力的顾虑，揭示了其作为独立产品销售的潜力，意味着谷歌从“自产自用”转向直接与AI芯片巨头竞争[3] 产业链溢出效应与行业机遇 - 谷歌构建了从芯片（TPU）、网络（OCS）、模型（Gemini）到应用的完整AI技术闭环，推动资本开支持续增长[4] - TPU出货量预期上修、OCS渗透率提升以及1.6T光模块放量，将为光模块、OCS和PCB市场带来超预期增量，使相关硬件供应商受益[4] - 谷歌Gemini 3模型能力的跨越与生态级集成，缩短商业化时间差，叠加推理需求提升，看好AI算力链行情持续，重点关注光模块、OCS、液冷等环节[4]

谷歌TPU战略与市场潜力 - 谷歌自研AI芯片TPU正显露出挑战现有市场格局的巨大潜力，其供应链不确定性正在消退，未来两年产量预期呈爆炸式增长[1] - 摩根士丹利将谷歌TPU在2027年的产量预测从此前的约300万块大幅上调至约500万块，增幅约67%；2028年预测从此前的约320万块飙升至约700万块，增幅高达120%[1][3] - 2027至2028两年间，谷歌将获得1200万块TPU供应，而过去4年总量仅为790万块，产量激增预示着谷歌在AI硬件上的投入正以前所未有的速度扩张[1] TPU外销策略与财务影响 - 产量的大幅提升被解读为谷歌可能从“自产自用”模式转向直接与AI芯片巨头竞争的重要战略转变，显示出通过GCP销售更多TPU以及将其作为独立产品销售的潜力[1][4] - 摩根士丹利测算，每销售50万块TPU芯片，可能在2027年为谷歌增加约130亿美元的收入和0.40美元的每股收益（EPS）[1][4] - 若TPU外销策略实施成功，哪怕只销售一小部分产量，都将为谷歌贡献可观的收入和利润增长，可能重塑市场对其的估值逻辑[4] TPU各代产品产量规划 - 根据产量规划表，TPU总产量将从2023年的50万块快速增长至2028年的700万块，呈现显著加速趋势[2] - V7（Ironwood）由博通生产，预计2025年产量50万块，2026年大幅提升至250万块；V8（3nm）由联发科生产，预计2026年产量40万块，2027年跃升至200万块[2] - 更先进的N+1（2nm）和N+2（2nm）工艺产品预计将在2027年和2028年分别贡献180万块和440万块的产量[2] 供应链与生产计划调整 - 除了谷歌自身需求，大客户租赁和采购对象主要转向V7P和V8P，促使谷歌大幅提升这两款产品2026年的出货量[7] - 鸿海将于2025年五六月份提出计划，在2026年以代工商和液冷解决方案提供商的双重身份重新参与V7的生产[7] - 谷歌正在讨论将组装流程拆分为L6模组（PCBA）和L11整柜两部分，分别由不同供应商负责，此方案预计最晚在明年1月定案，旨在提升组装效率[7][8] V8产品技术升级与价值量 - V8芯片性能升级，包括HBM和浮点运算能力均有提升；硬件结构上可能在柜内增加交换tray，实现计算与交换一体化[11] - V8E用于推理，芯片单价约8000美元，每柜价值量约73万美元（含芯片51万多美元），较训练芯片为低，主要因推理芯片单价低、功耗低且自研成本可控[16][17][19] - V8P芯片单价预计在1万美元左右，其服务器除了芯片，还多了交换板，但可节省约5万美元的交换机成本[21][22] 液冷技术发展与供应商格局 - V8P液冷方案肯定会采用，功耗预计比V7高100到200瓦左右；谷歌可能会尝试部分采用浸没式液冷，为后续产品升级做准备，预计浸没式液冷比例不会超过30%[25][27] - 浸没式液冷相比传统液冷，价值量预计至少提升30%；其主要挑战在于Tank的选材，包括物理和化学属性，目前仍在研发阶段[30][29] - 鸿海是液冷供应商之一，但只要参与该项目的厂商都需要有对应的液冷解决方案；若采用三家各自做整柜的方案，各方需推出相应的浸没式液冷方案[26] 主板技术与供应商份额 - V7主板采用38层高多层方案，V8建议为44层，且预计会采用M9材料并结合HDI技术；每块板子的价值均在2000美元以上[32][34] - V8P预计50万颗产量中，一半采用HDI方案由胜宏生产，另一半采用高多层方案由沪电生产；试生产阶段将同时试验两种板型以测试性能[37][38] - 高多层板市场份额大致是沪电占七成，TTM占三成，若TTM产能不足，深南将作为第四家供应商进入[40][33]

文章核心观点 - 谷歌的人工智能战略已取得长足发展，成功扭转了市场对生成式AI冲击其搜索与广告“护城河”的担忧 [1] - 公司自主研发的AI技术正为现有业务开辟增量增长空间与盈利机遇，这一结论得到过去12个月业绩的支撑 [1] - 生成式AI对谷歌而言已从威胁转变为机遇，其AI战略的持续落地重塑了长期商业化路径和前景 [15][19] 谷歌云（GCP）业务 - 谷歌云平台已成为行业多云战略普及过程中的核心受益者，市场环境已从结构上对其有利 [2][3] - 竞争对手云服务接连发生的宕机事件凸显了可靠性的关键意义，进一步提升了多云战略的吸引力 [3] - 叠加谷歌在AI领域的领先地位，推动GCP市场相关性与采用率持续提升 [3] AI增长瓶颈与基础设施优势 - 当前AI商业化的关键制约因素在于基础设施供给不足，供需紧张局面预计将持续至2026年 [4][5] - 谷歌在应对算力瓶颈方面具备显著优势，增强了市场对其云业务增速持续性的信心 [5] - 公司将2025年全年资本支出上调至910亿至930亿美元区间，大部分投向AI基础设施 [6] - 自研的张量处理单元（TPU）已成为云业务关键增长引擎，最新Ironwood TPUv7实例全面可用 [6][7] - Ironwood TPUv7峰值性能较TPUv5提升10倍，每瓦性能较TPUv6提升2倍，成为商用GPU的可行替代方案 [9] - Anthropic决定将其TPU采购量翻倍，新增100万个单元，证明谷歌云正削弱英伟达主导地位并抢占市场份额 [10] 多元化AI商业化路径 - 谷歌的关键优势在于其AI技术栈的独立性，涵盖自主基础设施、一手数据及定制化基础模型 [11][12] - 通过核心平台与终端市场垂直整合，有效规避依赖竞争对手平台面临的AI部署挑战 [12] - AI创新在各平台多元化部署，使AI研发投入快速产生回报，尤其体现在核心搜索广告业务的增速提升 [12] - “AI概览”功能月活跃用户达20亿，推动搜索查询量实现增量增长并带动具有商业意图的查询量上升 [13] - “AI模式”日活跃用户达7500万，为搜索总查询量增长提供强劲动力 [14] - 新推出的“AI Max”广告工具可优化搜索广告全流程，已启用广告主表示转化量或转化价值提升14% [14] - AI技术进步通过优化推荐系统提升YouTube用户粘性，推动内容创作与广告“飞轮”加速 [14] 基本面与盈利能力展望 - 预计公司2025年全年营收同比增长14%，达到4001亿美元 [17] - 谷歌云将继续作为核心增长引擎，预计到2030年其五年复合年增长率将达到29.9% [17] - 谷歌云增长的强劲势头与规模效应下的利润率持续扩张相辅相成，抵消AI战略带来的成本上升压力 [18] - 谷歌云预期的盈利增长将为公司整体利润提供增量贡献，结合核心广告业务的韧性共同推动盈利能力提升 [18] 长期前景与护城河 - 谷歌AI战略的持续落地为其长期商业化路径带来实质性改变，引入了新的增量增长引擎 [19] - 全栈AI产品部署支撑了谷歌云增速的长期稳定性，随着技术迭代持续获得市场认可 [19] - 在AI自主创新垂直整合的支撑下，谷歌在用户粘性及转化效率等关键指标上的领先地位将得以维持 [20] - 即便在广告预算收缩周期，谷歌也能保住市场份额，意味着其“护城河”将持续稳固并具备上行潜力 [20]

谷歌2025年第二季度财报核心观点 - 公司合并营收同比增长14%至964亿美元，超出预期且与去年同期增速持平，体现大规模企业持续增长能力 [1] - 营业利润同比增长14%至312.71亿美元，营业利润率稳定在32.4%，收入成本仅增长10%支撑毛利率改善 [3] - 谷歌云业务表现突出：营收同比加速增长32%至136.24亿美元，营业利润飙升141%，利润率提升9.4个百分点 [8] - 资本支出同比激增70%至224.46亿美元创季度新高，反映AI基础设施投入力度，但导致自由现金流暴跌60.6%至53.01亿美元 [12][14] - 稀释后每股收益增长22.22%至2.31美元，但经营现金流仅增4.16%至277.47亿美元，现金生成能力相对疲软 [10] 财务表现 - **营收结构**：服务部门营收同比增长12%至825.43亿美元，其中搜索业务维持12%增速，未受AI冲击 [6] - **成本控制**：研发费用增长16%至138.08亿美元显示战略投入，但行政开支激增65%至52.09亿美元引发效率担忧 [4] - **股东回报**：股票回购额同比减少13%至136.38亿美元，与自由现金流下降直接相关 [14] 业务板块分析 - **谷歌云**：增速较上季28%进一步提升至32%，GCP核心产品与AI解决方案驱动增长，营业利润率接近翻倍 [8] - **搜索业务**：人工智能未颠覆其市场主导地位，增长稳定性验证商业模式韧性 [6] 资本配置与估值 - **AI投资**：224亿美元资本支出聚焦云计算和AI基础设施，为长期竞争力奠定基础 [12] - **估值水平**：市盈率较通信服务行业中值仅溢价5%，作为AI领跑者存在估值扩张空间 [16] 增长前景 - 公司通过牺牲短期现金流换取长期增长，谷歌云加速与AI商业化落地构成核心驱动力 [8][12][17] - 营业利润率稳定在32.4%的高位，叠加云业务利润率跃升，显示盈利质量优化 [3][8]

报告行业投资评级 - 电子行业投资评级为优于大市 [1][5] 报告的核心观点 - 看好25年电子板块在“宏观政策周期、产业库存周期、AI创新周期”共振下的“估值扩张”行情 [1] - 美国AI行动计划将限制半导体出口，国产半导体各环节将加速自主可控 [2] - 国内模拟芯片公司新产品将进入规模放量阶段 [3] - AI是需求确定性高增长的投资主线，AI应用与算力基建形成正向循环 [4][7] - 存储进入技术迭代十字路口，看好存储方案迭代的增量机遇 [7] - LCD产业竞争格局洗牌充分，其崛起增强了国产电视品牌及ODM的出海竞争力 [8] 行情回顾 - 过去一周上证指数、深证成指、沪深300分别上涨1.67%、2.33%、1.69%，电子行业整体上涨2.85%，二级子行业中半导体涨幅较大为4.65%，元件跌幅较大为0.85%；恒生科技指数上涨2.51%，费城半导体指数、台湾资讯科技指数分别下跌1.51%、0.36% [1][11] - 过去一周电子板块涨幅前十的公司有统联精密、苏州天脉等，跌幅前十的公司有*ST恒久、东田微等 [16] 行业动态 - 过去一周行业新闻包括Q2中国智能手机市场出货量同比下降2.4%、宇树科技启动IPO、Q2全球PC出货量市场同比增长8.4%等 [35] - 过去一周重点公司发布多项公告，如视源股份股份回购完成、杰华特增加日常关联交易预计等 [35][36] 投资建议 - 推荐中芯国际、华虹半导体、翱捷科技等公司 [1] - 建议关注自主可控链相关公司，如中芯国际、华虹半导体等 [2] - 继续推荐国内模拟芯片公司，如圣邦股份、思瑞浦等 [3] - 建议持续关注AI相关公司，如工业富联、华勤技术等 [4] - 继续推荐AI算力产业链公司，如生益科技、工业富联等 [7] - 建议关注存储相关公司，如兆易创新、北京君正等 [7] - 推荐LCD相关公司，如京东方A、兆驰股份等 [8] - 给出重点投资组合，包括消费电子、半导体、设备及材料、被动元件等多个领域的公司 [9] - 给出重点公司盈利预测及投资评级，涉及中芯国际、翱捷科技等公司 [10]

微软调整对美国政府客户服务方式 - 微软宣布停止任用中国工程师向美国军方提供技术支持 [1] - 公司调整服务方式以确保没有中国本土工程团队为五角大楼使用的服务提供技术支持 [1] - 微软发言人表示此举是为回应本周早些时候出现的担忧 [1] "数字护卫"计划背景 - 微软建立"数字护卫"计划以雇佣拥有美国安全许可的员工执行海外工程师指令 [2] - "数字护卫"通常为退役军人，核心考量在于安全权限而非技术能力 [2] - 该计划被质疑可能导致外国工程师提供的"恶意代码"插入国防部系统 [2] 微软回应与安全措施 - 微软表示"护卫模式"符合美国政府要求和流程，全球员工无法直接访问客户数据或系统 [4] - 公司强调护卫人员接受专门培训以保护敏感数据并防止损害 [4] - 前副总裁提到设置审计日志等安全措施，剩余风险极小 [4] 美国政府反应 - 阿肯色州参议员要求国防部提供雇佣中国籍人员的承包商名单及"数字护卫"训练细节 [4] - 国防部长宣布启动为期两周的审查以确保中国籍工程师未参与云服务合同 [5] - 国防部宣布中国将不再以任何形式参与云服务，立即生效 [5] 微软业务影响 - 停用中国工程师将影响微软Azure云服务部门业务 [5] - Azure部门贡献公司超25%营收，规模超过谷歌云平台但小于亚马逊网络服务 [5] - 微软最新季度财报显示政府合同贡献可观收入，美国本土客户占一季度700亿美元营收逾半数 [5]