出品 | 妙投APP

作者 | 董必政

編輯 | 關(guān)雪菁

頭圖 | AI制圖

美股的AI正在走向新的分水嶺。

如果你只盯著指數(shù)看，或許覺得依舊歌舞升平，但如果你扒開內(nèi)里，會發(fā)現(xiàn)兩股力量正在瘋狂博弈：

一邊是曾經(jīng)不可一世的“OpenAI鏈”——英偉達、軟銀、甲骨文、CoreWeave，連續(xù)陰跌；

而另一邊，代表“谷歌鏈”的谷歌、博通卻在持續(xù)走高。

值得一提的是，谷歌的股價盤中一度創(chuàng)下每股328.83美元的歷史新高。另外，??伯克希爾·哈撒韋于2025年第三季度首次建倉谷歌母公司Alphabet，持倉市值約43.4億美元。

在新的“AI交易”邏輯里，谷歌似乎正在取代英偉達，試圖加冕為新的AI之王。

#01一、英偉達的護城河，被TPU鑿出了缺口

在過去三年里，美股最大的信仰就是：“不管誰贏，英偉達必賺?！边@套“賣鏟子”的邏輯簡單粗暴，卻堅不可摧。

但現(xiàn)在，鏟子不再只有一家了。

谷歌在2025年11月的一系列動作，特別是Gemini 3 Pro的訓(xùn)練基于第六代、第七代TPU（代號Trillium和Ironwood），實際上是在向市場宣告：訓(xùn)練頂尖大模型，不再非英偉達GPU不可。

要理解這一轉(zhuǎn)變，我們需要回到技術(shù)的底層邏輯。

早期大模型（如BERT、GPT-2）依賴于靈活性，結(jié)構(gòu)尚未標(biāo)準(zhǔn)化，常需自定義層、動態(tài)shape、調(diào)試迭代。

GPU的通用性和成熟工具鏈（如CUDA、cuDNN、NVIDIANsight） 更適合這種探索階段。

當(dāng)前主流大模型架構(gòu)趨于標(biāo)準(zhǔn)化，Llama、Gemini等基本都基于 Transformer架構(gòu)。

而Transformer架構(gòu)的核心是大規(guī)模矩陣乘法+Attention機制，這正是TPU脈動陣列最擅長的計算模式。

簡而言之，GPU是萬能施工隊，啥樓都能蓋；TPU 是“專為 Transformer 砌墻而生的自動砌磚機”，當(dāng)砌墻規(guī)模大、磚塊尺寸統(tǒng)一時，又快又省。

谷歌這次發(fā)布的Gemini 3 Pro，其訓(xùn)練和推理完全依托于自研的TPU集群。這證明了針對萬億參數(shù)級MoE（混合專家模型）和超長上下文（Infinite Context）場景，軟硬協(xié)同設(shè)計的ASIC芯片方案，已經(jīng)完全跑通。

換句話說，大模型可以在Google自研的TPU上訓(xùn)練，可以不再依賴于英偉達的GPU。

此前，黃仁勛受邀出席《Bg2 Pod》對話節(jié)目曾自信表示，“即使競爭對手的ASIC芯片免費，客戶依然會選擇英偉達?！?/strong>

黃仁勛觀點的核心在于，超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的運營受電力限制，客戶的核心目標(biāo)是將有限的電力最大化轉(zhuǎn)化為營收。

由于英偉達系統(tǒng)在“單位能耗產(chǎn)生的Token”方面擁有數(shù)量級優(yōu)勢，這意味著選擇英偉達方案能在相同電力消耗下產(chǎn)生數(shù)倍甚至數(shù)十倍的業(yè)務(wù)收入。因此，放棄巨大營收機會的機會成本遠高于芯片本身的采購成本。

這個邏輯以前還說得過去，但在2025年11月，被動搖了。

據(jù)國信證券測算，谷歌的TPU v6e在單位算力資金投入（TOPS/美元）上已經(jīng)與英偉達的Blackwell接近。

此外，就目前公開的數(shù)據(jù)和評測來看，在“訓(xùn)練標(biāo)準(zhǔn)Transformer / LLM 這類大模型”這一細(xì)分場景下，TPU的性能/功耗（Perf/Watt）整體上比同代數(shù)據(jù)中心 GPU 更有優(yōu)勢，能耗比更突出。

下游客戶也開始倒戈。

谷歌云正式上線的TPU v7 Ironwood實例，已經(jīng)不再是谷歌自用，而是向行業(yè)開放。谷歌與Anthropic達成了百萬卡級別的TPU合作協(xié)議，全部投產(chǎn)后預(yù)計為谷歌云帶來百億美元的年營收增量。

近日，有媒體報道，Meta正與谷歌就2027年在其數(shù)據(jù)中心使用價值數(shù)十億美元TPU芯片進行談判，同時計劃明年從谷歌云租用芯片，可能為谷歌帶來數(shù)十億美元的新增收入。

如果Meta和Anthropic都開始轉(zhuǎn)向，英偉達在AI芯片市場那90%的壟斷份額，必然會遭到稀釋。

“只要做大模型，就必須囤英偉達GPU”的鐵律，被打破了。從“壟斷”變成“可選”，對于一家享受極高溢價的硬件公司來說，這就是最大的利空。

#02二、AI商業(yè)化開始閉環(huán)

除了芯片的“釜底抽薪”，大模型側(cè)谷歌Gemini3也超越了主流的大模型。

谷歌在2025年11月19日發(fā)布Gemini 3 Pro，其旗艦版本Gemini 3 Pro在LMArena榜單中位列第一。該模型在文本、視覺、WebDev及編碼、數(shù)學(xué)、創(chuàng)意寫作等多個領(lǐng)域表現(xiàn)領(lǐng)先，超越Grok-4.1、Claude-4.5與GPT-5。

跑分、大模型性能只是一方面?，F(xiàn)階段，資本更看重OpenAI等大模型公司的商業(yè)化能力。

華爾街目前彌漫著濃重的“AI泡沫論”。

不少機構(gòu)質(zhì)疑以O(shè)penAI為首的AI公司，到底能不能賺到錢，以及它們所描繪的未來，究竟是海市蜃樓還是真實愿景。

多家研究和評論都指出，七朵金花和一眾云廠商的AI+數(shù)據(jù)中心資本開支正沖向每年3000億美元甚至更高，市場越來越擔(dān)心“AI 收益兌現(xiàn)速度”跟不上“硬件燒錢速度”。

在這個維度上，OpenAI面臨著巨大的尷尬。Sam Altman描繪的愿景很宏大，但現(xiàn)實很骨感：OpenAI雖然用戶眾多，但C端付費意愿較為有限，B端商業(yè)化路徑始終受制于微軟，且自身缺乏足夠厚的“流量護城河”。

谷歌則可以把Gemini 3.0的能力，嵌進它那無處不在的生態(tài)里——搜索、YouTube 廣告、Workspace、Gemini Enterprise、Vertex AI，這些都能成為AI變現(xiàn)的載體。

這樣不僅可以實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)，還可以縮短“投入—驗證—收入”的時間差。

其他科技巨頭還在“用越來越貴的資本支出，賭一個尚未完全證明的商業(yè)模型”，Alphabet借Gemini 3.0把“技術(shù)領(lǐng)先+變現(xiàn)路徑”這兩個故事終于講圓了。

#03三、終局與投資機會

對于投資者而言，這不僅僅是技術(shù)路線之爭，更是實打?qū)嵉氖找骖A(yù)期調(diào)整。

妙投認(rèn)為，短期內(nèi)，谷歌將迎來經(jīng)典的“戴維斯雙擊”。

一方面是估值的修復(fù)。過去兩年，谷歌因為被視為在AI領(lǐng)域“起大早趕晚集”，估值一直由于“落后恐懼”而被壓制。如今，Gemini 3重奪王座，TPU證明了硬件獨立性，谷歌拿回了AI話語權(quán)，資本市場理應(yīng)給予更高的溢價。

另一方面是業(yè)績的兌現(xiàn)。TPU v7帶來的外部云客戶收入（如Anthropic的訂單），以及Gemini全面融入廣告和企業(yè)服務(wù)后的ARPU值（每用戶平均收入）提升，將實實在在地體現(xiàn)在利潤表中。

機構(gòu)已經(jīng)聞風(fēng)而動。申萬宏源最近的一份研報中，直接將谷歌2026年的凈利潤預(yù)期從1230億美元上調(diào)至1370億美元，并給予了34倍PE的目標(biāo)估值。

反觀英偉達、甲骨文等“OpenAI鏈”標(biāo)的，短期內(nèi)將面臨巨大的估值壓力。一旦市場確認(rèn)“堆算力不一定非英偉達不可”，那么英偉達那種享受無限溢價的好日子就到頭了。

不過，AI戰(zhàn)事，遠未結(jié)束。

從目前的技術(shù)演進和商業(yè)格局來看，“大模型一戰(zhàn)”最終不太可能出現(xiàn)某一家公司徹底消滅對手的局面，而是會演變成OpenAI+微軟 vs Alphabet (Google)的雙巨頭格局。

在消費和辦公場景，Alphabet借Gemini3深度綁定Search、YouTube、Workspace和Android，微軟則用Copilot把OpenAI模型融進Office和Windows，誰的日活和留存更高，誰就贏下這塊戰(zhàn)場。

在企業(yè)和開發(fā)者生態(tài)，Azure+OpenAI一側(cè)和Google Cloud+Gemini另一側(cè)形成類似iOS/Android的二元結(jié)構(gòu)，大多數(shù)企業(yè)會選其中一主一備，而不是只押一邊。

不過要注意的是，Google過往在云和企業(yè)軟件的執(zhí)行力明顯弱于微軟——Gemini3技術(shù)上領(lǐng)先不假，但能否把這套全棧真正鋪進千行百業(yè)，還需要兩三年的落地驗證。

*以上分析討論僅供參考，不構(gòu)成任何投資建議。

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