上证科创板100指数及ETF表现 - 截至2025年11月26日13:24，上证科创板100指数强势上涨，成分股源杰科技上涨13.08%，东芯股份上涨12.93%，燕东微上涨8.04%，微导纳米、华曙高科等个股跟涨 [1] - 科创100ETF基金(588220)上涨1.98%，冲击3连涨，最新价报1.29元 [1] - 上证科创板100指数选取科创板中市值中等且流动性较好的100只证券作为样本，前十大权重股合计占比25.77% [3] 算力硬件与半导体行业动态 - 算力硬件股延续强势，半导体芯片走高 [1] - 全球大型云端服务业者加速自研AI ASIC，预估将带动2025年八大CSP的合计资本支出突破4200亿美元 [1] - Meta正与谷歌就2027年在其数据中心使用价值数十亿美元TPU芯片进行谈判，同时计划明年从谷歌云租用芯片，可能为谷歌带来数十亿美元的新增收入 [1] 谷歌AI生态系统分析 - 谷歌正在构建从芯片（TPU v7p）到模型（Gemini 3.0）再到应用（搜索+Waymo）的完全自给自足的生态闭环 [2] - 该闭环正转化为财务回报：TPU部署大幅降低推理成本，搜索市场份额企稳回升至90%以上，充沛的广告现金流为高强度资本开支提供充足弹药 [2] ASIC与光模块市场影响 - 同等算力规模情况下，ASIC的光模块用量远超GPU [2] - TPU v7的FP8精度算力估算为4614 TFLOPS，推测其1.6T模块配比约1:4.5，在纸面算力相等的情况下TPU v7光模块用量是英伟达Rubin（2die）的3.3倍 [2] - 若英伟达份额下降，ASIC或将取得更多份额，光模块板块增速更快，占整体资本支出比例或将进一步提升 [2]

全栈式AI生态优势 - 公司构建从自研芯片（TPU v7p）到模型（Gemini 3.0）再到应用（搜索、Waymo）的完全自给自足生态闭环，与严重依赖外部算力和云设施的竞争对手形成鲜明对比 [3] - 该闭环已转化为财务回报，包括降低推理成本、搜索市场份额企稳回升以及为高强度资本开支提供充足现金流 [3] - 依托TensorFlow、OpenXLA等学习框架与TPU构建的软硬一体AI生态，具备与英伟达CUDA竞争的潜力 [7] 自研芯片TPU的算力优势 - 自研芯片TPU v7p的FP8算力高达4.5PF，直接对标英伟达B300芯片 [7] - 通过光学电路交换（OCS）实现Scale-out，单集群可拓展至9216 pod互联 [7] - 公司早在2016年就启动TPU部署，目前正推动TPU部署至第三方云服务商，采用按用量分成模式，有望开辟新增长空间 [7] - 竞争对手Anthropic计划在2026年启用100万颗TPU，OpenAI也开始采用TPU以降低成本 [7] 云业务增长与市场份额 - 第三季度谷歌云收入达152亿美元，同比增长34%，增速在主要云服务商中仅次于Azure的40% [8] - 云业务市场份额从上年同期的18.6%提升至19.3% [8] 核心搜索与广告业务表现 - 搜索市占率在9月和10月已回升至90%以上 [1][11] - 搜索和广告业务为公司AI发展提供稳定的现金流和庞大的用户流量基础 [13] - 充沛的广告现金流支撑高强度的资本开支 [1][3] Gemini模型用户规模与应用 - Gemini月活用户达6.5亿，AI Overviews功能已服务超20亿用户 [1][11] - Chrome浏览器正加速Gemini功能融入，新增任务执行和情境理解等Agent功能 [11] - 尽管Gemini月活仍落后于ChatGPT的8亿周活，但随着与搜索业务深度协同，有望承接全站用户流量 [11] 多元化AI生态布局 - Waymo自动驾驶车队现有超2500台车辆，周订单量超30万次，已进入多个城市 [14] - AlphaFold项目在蛋白质结构预测领域取得突破性进展，正在重塑AI药物研发领域 [14] - 公司拥有五位诺贝尔奖得主效力或曾效力，覆盖神经网络、蛋白质结构预测与量子计算等前沿领域 [14] 财务预测与目标价 - 华泰证券上调公司2025-2027年营收预测，预计2025年营收将达到4051.69亿美元，净利润预期上调至1315.13亿美元 [14] - 将公司目标价上调至380美元，较当前价格有超过18%的上涨空间，对应2026年30倍市盈率 [4][15]

公司AI生态优势 - 构建从芯片（TPU v7p）到模型（Gemini 3.0）再到应用（搜索、Waymo）的全栈式自给自足AI生态闭环 [1] - 云端大规模自研TPU及配套软件生态，带动云业务增速及份额提升，广告业务在Gemini赋能下具备变现弹性 [1] - 全栈式生态正转化为财务回报：TPU部署降低推理成本，搜索市场份额企稳回升，充沛广告现金流支持高强度资本开支 [1] 自研芯片与算力优势 - 自研芯片TPU v7p的FP8算力高达4.5PF，直接对标英伟达B300芯片，通过光学电路交换实现单集群可拓展至9216 pod互联 [2] - 谷歌早在2016年启动TPU部署，目前正推动TPU部署至第三方云服务商，采用按用量分成模式，有望开辟新增长空间 [2] - 竞争对手Anthropic计划在2026年启用100万颗TPU，OpenAI也开始采用TPU，谷歌依托TensorFlow等框架构建的软硬一体生态具备与英伟达CUDA竞争潜力 [2] 云业务表现 - 第三季度谷歌云收入达152亿美元，同比增长34%，增速在主要云服务商中仅次于Azure的40%，高于AWS的20%和甲骨文的28% [3] - 云业务市场份额从上年同期的18.6%提升至19.3% [3] 核心业务与用户基础 - Gemini 3.0在多项基准测试中领先，月活用户达6.5亿，Chrome浏览器加速Gemini功能融入，AI Overviews功能已服务超20亿用户 [5] - 9月和10月，谷歌搜索市占率已回升至90%以上，搜索和广告业务为AI发展提供稳定现金流和庞大用户流量基础 [5][8] - 广告业务具备较强商业化变现弹性，能为持续资本支出投入提供充足资金支持 [8] 多元化AI布局 - Waymo自动驾驶车队超2500台车辆，周订单量超30万次，代表全球自动驾驶和物理AI先进水平 [9] - AlphaFold项目在蛋白质结构预测领域取得突破性进展，正在重塑AI药物研发领域 [9] - 基于全生态建设，预计2025年营收将达到4051.69亿美元，净利润预期上调至1315.13亿美元 [9] 财务目标与估值 - 目标价上调至380美元，较当前股价有超过18%上涨空间，对应2026年30倍市盈率 [1][10]

公司核心AI战略与财务前景 - 市场低估公司构建的从芯片（TPU v7p）、模型（Gemini 3.0）到应用（搜索、Waymo）的全栈式自给自足AI生态闭环 [1] - 该生态正转化为财务回报：TPU部署降低推理成本，搜索市场份额企稳回升至90%以上，广告现金流为高强度资本开支提供充足弹药 [1] - 华泰证券将公司目标价上调至380美元，较当前有超过18%上涨空间，对应2026年30倍市盈率 [1][10] 算力基础设施优势 - 自研芯片TPU v7p的FP8算力高达4.5PF，直接对标英伟达B300芯片，通过光学电路交换实现单集群可拓展至9216 pod互联 [3] - 公司早在2016年启动TPU部署，目前正推动TPU部署至第三方云服务商并采用按用量分成模式，有望开辟新增长空间 [3] - 竞争对手Anthropic计划在2026年启用100万颗TPU，OpenAI也开始采用TPU以降低推理成本 [3] 云业务表现与市场份额 - 第三季度云收入达152亿美元，同比增长34%，增速在主要云服务商中仅次于Azure的40%，高于亚马逊AWS的20% [4] - 云业务市场份额从上年同期的18.6%提升至19.3% [4] - 云端大规模自研TPU及配套软件生态带动云业务增速及份额提升 [1] 核心搜索与广告业务韧性 - 搜索市场份额在9月和10月已回升至90%以上，AI Overviews功能已服务超20亿用户 [6] - Gemini月活用户达6.5亿，随着与搜索业务深度协同，有望承接公司全站用户流量 [6] - 搜索和广告业务为AI发展提供稳定现金流和庞大用户流量基础，在Gemini赋能下具备较强商业化变现弹性 [7] 多元化AI生态布局 - Waymo自动驾驶车队拥有超2500台车辆，周订单量超30万次，已进入凤凰城、旧金山、洛杉矶等多个城市 [8] - AlphaFold项目在蛋白质结构预测领域取得突破性进展，正在重塑AI药物研发领域 [8] - 公司拥有五位诺贝尔奖得主效力或曾效力，覆盖神经网络、蛋白质结构预测与量子计算等前沿科技 [8] 财务预测更新 - 基于全生态建设，上调2025-2027年营收预测，预计2025年营收将达到4051.69亿美元 [10] - 2025年净利润预期上调至1315.13亿美元 [10] - 维持“买入”评级，目标价对应2026年预测每股收益的30倍市盈率 [10]

文章核心观点 - 全球云端AI服务器投资浪潮为台积电带来巨大增长机遇，每1GW服务器项目可带来10-20亿美元收入，相当于2025年预期销售额的1.0-1.5% [1] - OpenAI等超大规模云服务商数十GW级别的建设计划将使台积电收入增长潜力远超市场预期 [1] - AI基础设施的扩张直接转化为台积电的产能需求和资本开支增长 [9] AI服务器投资对台积电的收入机会 - 每1GW服务器建设为台积电带来10-20亿美元的收入机会 [1][9] - 瑞银测算OpenAI已宣布的26GW交易（英伟达10GW、AMD 6GW、谷歌10GW）为台积电带来344亿美元潜在收入，其中英伟达110亿美元、AMD 45亿美元、谷歌189亿美元 [10] - 按40-45%营业利润率计算，OpenAI相关项目可贡献约146亿美元营业利润 [10] 不同AI平台的技术需求与收入贡献 - 英伟达平台：从Blackwell Ultra/Rubin平台的每1GW收入约11亿美元，增长至Rubin Ultra/Feynman平台的14-19亿美元 [2] - 博通ASIC平台：为谷歌设计的TPU v7p，每1GW为台积电带来18.95亿美元收入，收入占机架价值比例达10-11%，高于GPU方案的4-6% [8] - AMD平台：MI455每1GW为台积电带来约7.46亿美元收入，产能需求在主要厂商中最低 [8] 产能与资本开支需求 - 每1GW服务器建设需要台积电提供约2-5千片/月（kwpm）的先进制程产能（N3或N2），以及3-6千片/月的CoWoS先进封装产能 [9] - 具体到英伟达Blackwell Ultra，需要约3.5千片/月产能（xPU芯片2.3千片/月、CPU 0.5千片/月、网络芯片0.7千片/月），CoWoS封装需求为2.3千片/月 [5] - 博通TPU v7p每1GW需要约4.9千片/月的N3产能，高于英伟达的2-4千片/月 [8] - AMD MI455每1GW仅需约1.0千片/月的N2产能 [8] - 每1GW项目将推动10-20亿美元的晶圆厂设备（WFE）投资用于逻辑芯片生产 [9] 驱动增长的技术因素 - 增长动力来自制程工艺迁移、每机架GPU单元数量增加、CoWoS等先进封装技术应用 [5] - 可能在2028年过渡到面板级封装技术 [5]

台积电3纳米制程产能与需求 - 3纳米制程已进入黄金量产期，第三季营收占比提升至23%，成长幅度超越5纳米制程[2] - 南科Fab18厂产能利用率几近满载，AI芯片与旗舰行动芯片需求持续升温[2] - 3纳米月产能从去年底的10万片快速提升至10至11万片，预计2025年进一步上看16万片，增幅接近50%[2] 关键客户与产品驱动 - 英伟达是最大推手，单月追加投片量达3.5万片，带动先进制程产能吃紧[2] - 英伟达下一代Vera Rubin GPU及Rubin Ultra平台将采用台积电N3P制程，成为明后年高效能运算营收主力[2] - 国际云端服务供应商争相导入3纳米，包括AWS的自研AI芯片Trainium 3和谷歌的自研AI加速器TPU v7p[2] 产能挑战与市场动态 - 明年主要挑战在于3纳米晶圆供应，部分云端服务大厂持续争取更多晶圆配额，可能挤压如英伟达等对手的产能供给[3] - 台积电3纳米制程除基本版N3外，还有针对效能、功耗、良率优化的衍生节点如N3E、N3P[3] - 法人预估台积电明年3纳米制程占比将进一步挑战30%以上，并以AI/高效能运算为主要成长动能[3] 价格趋势与市场地位 - 供应链表示台积电将于未来四年调涨先进制程价格，调幅达3%至5%[3] - 价格弹性同步上升，凸显AI芯片需求殷切，最先进制程之晶圆代工已成卖方市场[3]

核心观点 - AI大模型能力快速提升推动算力芯片需求增长，全球主要厂商在制程、晶体管密度、算力峰值、显存及互联带宽等指标上展开竞争 [2] - 英伟达Blackwell系列在算力、能效比和互联带宽保持领先，国产芯片在制裁背景下加速自主技术突破 [10][14][26] 算力指标 制程 - 海外：英伟达Blackwell采用台积电4NP(4nm高性能版)，谷歌TPU v7p和亚马逊Trainium3采用3nm最先进制程 [3] - 中国大陆：受制裁前主要采用台积电7nm，现转向中芯国际7nm，燧原科技采用GlobalFoundries 12nm [4] 晶体管密度 - 英伟达B200通过Chiplet技术实现1600mm²芯片面积，密度130百万/mm²，谷歌TPU v7p密度达308百万/mm²为行业最高 [6] - 华为910C采用双Die设计，FP16算力较910B提升2倍以上，燧原邃思2.0芯片面积达3306mm²为国内最大AI单芯片 [7] 理论算力峰值 - 英伟达GB200 FP16算力5000TFLOPS较H200提升5倍，首次支持FP4数据类型直接处理 [10] - 华为910C FP16算力781TFLOPS为国产最高，壁仞BR100达1024TFLOPS但因制裁无法量产 [12] 能效比 - 英伟达GB200能效比1.9 TFLOPS/W行业领先，国产芯片普遍低于1，华为910B达1.2，壁仞BR104达1.7 [14][15] 显存指标 - 英伟达GB200配备HBM3e显存，带宽16TB/s、容量384GB为H200三倍，H20/H800因合规性显存性能大幅缩减 [18] - 国产芯片受限于制裁主要采用HBM2e，华为910C带宽3.2TB/s、容量128GB对标H200 [19] 互联带宽 - 英伟达NVLink5带宽达1800GB/s，H20采用NVLink4带宽900GB/s仍显著优于国产芯片 [26] - 华为910C采用HCCS 3.0带宽700GB/s接近NVLink4，寒武纪MLU-Link达600GB/s [27]