谷歌与OpenAI上演“AI巅峰对决”！三大投资主题贯穿这场神仙打架：DCI、光互联与存储

随着ChatGPT开发者OpenAI重磅推出在深度推理与代码生成上“强到离谱”GPT-5.2以抗衡谷歌11月下旬推出的Gemini 3，谷歌与OpenAI之间的这场“AI巅峰对决”来到双方对决故事的高潮章节。从投资层面来看，OpenAI与谷歌分别代表全球股市当下的两条最热门投资主线——即“OpenAI链”以及“谷歌AI链”，在华尔街金融巨头摩根大通看来，股票市场有三大“超级投资主题”堪称谷歌 vs OpenAI这场可能持续多年交锋的“最强受益主题”，两者强强抗衡或者某一方进入绝对领先优势，对于这三主题来说都是长期利好。

华尔街金融巨头摩根大通近日发布研报称，数据中心高速互联(DCI)、光互联与企业级高性能存储，至少在全球AI算力产业链持续紧张的2026至2027年，将是同时受益于谷歌与OpenAI这两大AI超级巨头所各自领衔的AI训练/推理算力需求激增的最核心三大投资主题。摩根大通表示，全球AI需求景气度仍然非常强劲，并且该机构的分析师们对于谷歌、OpenAI以及微软、亚马逊等AI与云计算领军者们在2026年至2027年的AI创收兑现路径总体呈现正面预期。

当我们拆解“OpenAI链”以及“谷歌AI链”，能够发现前者基本上对应着“英伟达AI算力链”(以AI GPU技术路线为核心)，后者则对应着“TPU AI算力产业链”(以AI ASIC技术路线为核心)，而抛开GPU与ASIC这两大路线，无论是英伟达主导的“InfiniBand + Spectrum-X/以太网”高性能网络基础架构，还是谷歌主导的“OCS(即Optical Circuit Switching，光路交换)”高性能网络基础架构背后都离不开数据中心高速互联(DCI)与光互联设备供应商们。

此外，聚焦于数据中心企业级高性能存储系统的存储产品领军者们，同样将跟随谷歌与OpenAI主导的AI算力基础设施与AI应用生态野蛮扩张而走向前所未有的“AI繁荣周期”。毕竟无论是谷歌无比庞大的TPU AI算力集群，抑或是谷歌、OpenAI、微软等AI巨头们仍然在大举购置的海量英伟达AI GPU算力集群，均离不开需要全面集成搭载AI芯片的HBM存储系统，叠加当前谷歌、OpenAI等人工智能巨头加速新建或扩建超大型AI数据中心必须大规模购置服务器级别高性能DDR5存储设备以及数据中心企业级高性能SSD。

摩根大通在这份最新公布的重磅研报中，对于DCI、光互联与存储这三大投资主题，给出了该机构认可的以下具体的股票名单，并且予以这些股票标的“超配”评级：Arista(ANET.US)、思科(CSCO.US)、Coherent(COHR.US)、Credo(CRDO.US)、Fabrinet(FN.US)、慧与科技(HPE.US)、Lumentum(LITE.US)、Pure Storage(PSTG.US)、希捷(STX.US)以及Teradyne(TER.US)。

谷歌 vs OpenAI堪称“神仙打架”：你出Gemini3这张牌，我以GPT-5.2见招拆招

谷歌Gemini3，无疑近期在全球范围引爆新一轮AI应用浪潮。Gemini3 系列产品一经发布即带来无比庞大的AI token处理量，迫使谷歌大幅调低Gemini 3 Pro与Nano Banana Pro的免费访问量，对Pro订阅用户也实施暂时限制，叠加韩国近期贸易出口数据显示HBM存储系统以及企业级SSD需求持续强劲，进一步验证了华尔街所高呼的“AI热潮仍然处于算力基础设施供不应求的早期建设阶段”。

在华尔街巨头摩根士丹利、花旗、Loop Capital以及Wedbush看来，以AI算力硬件为核心的全球人工智能基础设施投资浪潮远远未完结，现在仅仅处于开端，在前所未有的“AI推理端算力需求风暴”推动之下，持续至2030年的这一轮AI基础设施投资浪潮规模有望高达3万亿至4万亿美元。

值得注意的是，ChatGPT开发者OpenAI则坚决不服输，而这股AI应用浪潮则有望在谷歌与OpenAI竞争如火如荼之下强势向各行业迅速蔓延，势必也将带来全球AI算力需求踏向新一轮激增态势，对于上述DCI、光互联与存储领军者们来说无疑将是长期利好。

谷歌AI链的下游重要参与者MongoDB 的高质量增长财报数据，加上此前不久谷歌财报所显示的谷歌云平台(Google Cloud)整体营收的高增长态势、Gemini系列产品Token量激增以及谷歌巨额 AI Capex(与AI相关的资本支出)，共同说明AI应用开发到部署层的云数据平台需求和谷歌等云计算平台侧的云端AI推理算力需求都处在非常高的景气区间。

为了紧急对抗谷歌的Gemini 3 ，OpenAI在公司内部拉响“红色警报”的背景之下刚刚推出了GPT-5.2。GPT-5.2是OpenAI迄今最先进的人工智能(AI)大模型，针对专业工作场景进行了全面优化，创多个基准测试的行业最强记录，其中的GPT-5.2 Thinking刷新了SWE编码能力测试的历史最高分，也是OpenAI首个性能达到或超过人类专家水平的模型。此外，GPT-5.2在创建电子表格、制作演示文稿、图像识别、代码编写和长文本理解等方面均优于前代产品，旨在“为人们创造更多经济价值”。

在一些AI研究学者们聚焦的科学研究领域，GPT-5.2 Pro在GPQA Diamond测试中达到93.2%的准确率，GPT-5.2 Thinking紧随其后为92.4%。在专家级数学测试FrontierMath上，GPT-5.2 Thinking解决了40.3%的问题，创下前所未有的纪录。OpenAI称GPT-5.2 Pro和GPT-5.2 Thinking是“世界上最好的科学家助手模型”。

同时受益于“OpenAI链”以及“谷歌AI需求大爆发”的关键词：DCI、光互联与存储

摩根大通研究报告显示，无论是“谷歌链”(TPU/OCS)还是“OpenAI 链”(英伟达 IB/以太网)，最终都会在同一组“硬约束”上会师——数据中心高速互联(DCI)、数据中心光互联、以及数据存储底座(企业级存储/容量介质/内存测试)，这也是摩根大通非常看好Arista(ANET.US)、思科(CSCO.US)、Coherent(COHR.US)等上述股票标的的核心逻辑。

如果把“谷歌 vs OpenAI”看成两条技术路线的巅峰对决，本质上是在抓住物理世界对AI训练/推理的三条硬门槛：第一条是DCI——当训练集群从“一个机房”走向“多楼、多园区、乃至多区域”，互联的速度与一致性要求会迫使网络从端口规模竞赛升级为“跨域调度能力”的竞赛;第二条则是光互联——谷歌在Jupiter设想中深度融合OCS与WDM，把光交换嵌入数据中心网络架构，并直接强调其在性能、功耗、成本与可演进性上的系统收益;OCP(开放计算项目)也已将OCS作为开放子项目推进，意味着“光从器件走向架构”的产业化在提速。

第三条投资主线则是存储：围绕AI的所有“算力盛宴”最终要落到数据的采集、冷储存、沉淀、回灌与治理，企业级数据存储平台与海量容量介质成为训练-推理闭环的底座。这也是为何摩根大通、花旗以及摩根士丹利等华尔街金融巨头们愈发看好西部数据、希捷以及从西部数据拆分出的“新”闪迪(SanDisk)未来股价前景。

希捷(Seagate)HAMR 平台(Mozaic 3+)已量产出货30TB级近线盘，并在推进更高容量(>30TB)节点;HAMR在面密度上领先，直击云厂商“机架功耗/每TB成本”的痛点，是AI数据湖与冷数据池的核心受益者。

从OpenAI已经签署的接近1.4万亿美元规模AI算力基础设施累计协议以及“星际之门”AI基建进程来看，这些超级AI基建项目都迫切需要堪称天量级的数据中心企业级高性能存储(以HBM存储系统、企业级SSD/HDD，服务器级别DDR5等存储产品为核心)，这种激增态势推动产品需求与售价以及希捷、Pure Storage等存储大厂们股价狂飙式增长。

谷歌独家具备的张量处理器算力集群(Tensor Processing Units，即谷歌TPU AI算力集群)产能爬坡非常有利于Lumentum业绩增长。当前AI基建扩张之势可谓如火如荼，谷歌等超大规模云厂们在构建TPU /AI GPU算力集群之时，正在积极把OCS + 高速光模块作为“高性能网络基础设施底座”全面铺开。摩根大通表示，光互连不是“AI 叙事的配角”，而是在2026-2027依旧供需偏紧、代际升级明确的“业绩兑现主线”。

Lumentum 之所以是谷歌AI大爆发的最大赢家之一，主要是因为它正好做的是与谷歌TPU AI算力集群深度捆绑的“高性能网络底座系统”中的不可或缺光互连——即OCS(光路交换机)+ 高速光器件，TPU数量每多一层量级，它的出货就跟着往上乘。毋庸置疑的是，包括光模块在内的整个光通信产业链都在受益，因为基于天量级算力的光互连AI大模型训练/推理本质上是“把十万级算力芯片用光纤织成一台机器”，网络带宽和端口数的增速，已经不亚于AI芯片本身，这也是为何近日中国A股市场光模块全面大爆发。

在OpenAI链这一侧，英伟达所主导的“InfiniBand 与以太网”深度捆绑ANET/CSCO/HPE公司的这类交换机与数据中心网络系统，但并不是“排斥光互联”，相反，英伟达“IB+以太网”成功把“铜的确定性 + 光的距离/密度”打包成标准化互连体系：LinkX 明确覆盖DAC/AOC/多模与单模光，并用于连接 Quantum InfiniBand 与 Spectrum 以太网交换、网卡、DPU及DGX系统——当链路从机架内走向跨排/跨域，光互联硬件系统的占比天然上升;上游的 InP/EML 等关键光互联器件(如 Lumentum 展示的高速InP EML能力、面向800G/1.6T 的器件路线)便构成“带宽升级”的核心耗材。

因此英伟达IB/以太网架构，基本等同于“铜缆用于极短距 + 光模块用于跨机架/跨排/更远距离与更高带宽密度”，所以在“光”占比提升的趋势下，摩根大通表示，LITE/COHR 这类光互联器件等上游设备厂商通常是IB/以太网受益链的重要部分。

本文源自：智通财经网