亚商投顾沈杨：关注算力“挑战者”及其产业链

这则关于Meta、谷歌TPU以及算力硬件股的消息，确实为我们揭示了AI投资领域正在发生的深刻变化和未来的关键方向。这不仅仅是一笔潜在的芯片订单，更是AI算力市场格局可能发生转变的重要信号。

指引一：关注算力“挑战者”及其产业链

英伟达的王座正面临谷歌等公司的正面挑战。这意味着投资机会不再仅仅局限于英伟达生态。

核心标的：谷歌（Alphabet）自身的投资价值被重估。市场开始认识到，谷歌不仅是AI软件和模型的巨头，其通过TPU和AI Hypercomputer架构，正在成为一家垂直整合的AI硬件公司，拥有“模型+算力”的闭环优势。

指引二：深挖算力基础设施的“卖水人”

无论是用GPU还是TPU，AI算力的爆发式增长是确定性趋势。 训练和运行一个万亿参数的大模型，需要将成千上万颗芯片高速连接成一个庞大的计算集群。这一过程离不开底层硬件的支持，尤其是光通信和散热等领域。

光模块/光通信：这是近期算力硬件股走强的核心逻辑。PCB（印制电路板）：AI芯片需要使用高层数、高规格的PCB板。据报道，谷歌近期已开始考察国内PCB厂商，为AI芯片进行采购洽谈。其他关键硬件：包括服务器、液冷散热、高带宽内存（HBM）、电源设备等，都是AI算力扩张中不可或缺的环节。这些领域的龙头企业将持续受益于整体行业的投入增长。

指引三：重新审视“自研芯片”（Custom Silicon）趋势

Meta考虑购买谷歌TPU，本质上是其“外购定制芯片”的策略。同时，Meta、亚马逊、微软等巨头也都在大力投入自研AI芯片。

这一趋势为投资者提供了新的视角。

“造芯”服务商：对于大多数公司而言，从零开始设计一款先进芯片难度极高。因此，能够提供半导体设计服务、IP授权以及帮助整合供应链的公司将迎来机遇。

降低对单一巨头的依赖：投资者应意识到，AI的未来并非绑定在单一公司的技术路径上。随着市场参与者和技术方案的多样化，投资组合也应适当分散，覆盖不同的技术路线和产业链环节，以对冲风险。

总结与建议

总而言之，Meta与谷歌的这则消息，以及早盘算力股的强势表现，共同指向了AI投资的新阶段：在算力需求持续爆发的大背景下，市场正在从追捧单一的芯片巨头，转向挖掘更多元、更底层的硬件基础设施机会。

谷歌方向的三大机会和核心逻辑

机会一：谷歌（Alphabet）自身的价值重估

这是最直接、最顶层的投资机会。

核心逻辑：市场正在重新认识谷歌——它不仅是AI模型公司，更是“模型+平台+硬件”三位一体的垂直整合巨头。

过去，市场主要根据其广告和云业务（GCP）来为谷歌定价。TPU虽然强大，但被视为内部成本中心和技术储备，其商业价值被严重低估。现在，随着Anthropic、Meta等外部巨头的采购，TPU正式从“幕后英雄”走向“台前商品”。这为谷歌开辟了一个全新的、可与英伟达竞争的、价值数千亿美金的AI硬件市场。

机会二：TPU核心供应商（“卖铲人”中的“钻石铲”）

如果说投资AI算力是“卖水”或“卖铲”，那么谷歌TPU的核心供应商，就是提供最关键、技术壁垒最高的“钻石铲”和“水源净化器”的公司。

核心逻辑：深度绑定，一荣俱荣。这些公司的技术是TPU得以实现的关键，它们的订单量与TPU的出货量直接挂钩。

关键领域与代表公司，ASIC设计与整合服务的代表是博通，博通是谷歌长期的ASIC设计合作伙伴。先进封装与制造的代表台积电（TSMC）。所有顶级的AI芯片，无论是GPU还是TPU，都依赖台积电最先进的制造工艺（如5nm, 3nm）和封装技术（如CoWoS）。谷歌TPU的大规模出货，将为台积电的先进工艺产能提供强劲需求。高带宽内存的代表有SK海力士、三星电子、美光科技。HBM是AI芯片的“粮仓”，负责为计算核心高速输送数据。谷歌TPU v5p和最新的Ironwood都配备了大量的HBM。AI芯片市场的整体扩张，尤其是谷歌这一新增长极的出现，将持续推高对HBM的需求和价格。

机会三：TPU架构衍生的基础设施（“新生态的筑路者”）

这是最值得深入挖掘、也最容易产生超额收益的领域。谷歌TPU的“Scale-Out”（横向扩展）架构，催生了与英伟达“Scale-Up”（向上扩展）架构不同的基础设施需求。核心逻辑：谷歌的技术路线决定了其基础设施的独特形态。投资这些“筑路者”，就是投资于谷歌AI生态扩张的必然需求。

光通信/光模块，这是与英伟达方案差异化最显著、确定性最高的机会。谷歌的TPU集群从设计之初就大规模采用光路交换（OCS）技术，通过光纤连接成千上万颗芯片。这意味着，谷歌对光模块的需求量和依赖度，可能比英伟达更高。

海内外大模型齐发力,AI应用进展超预期

2025 年 11 月 19 日，谷歌推出第三代通用人工智能模型 Gemini3。在AI模型参数量持续扩容、多模态能力竞争加剧的行业背景下，其Gemini3Pro版本凭借“推理、多模态理解、智能体氛围编程”的综合优势，在MMMU-Pro（81.0%）、GPQADiamond（91.9%）等基准测试中全面超越GPT-5.1，同时在ARC-AGI2任务中创下31.1%的历史新高，表现与当前业界头部模型形成直接对标，且被定位为“面向 AGI 的关键一步”。

1、谷歌推出 Gemini3，领跑 AI 科研与多模态测试

2、阿里巴巴推出通义千问，落地场景化个人助手

3、 北美四大云厂商一季度资本开支总计 773 亿美元，同比增长 62%，二季度资本开支总计 958 亿美元，同比增长 64%。

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