AI股要變天了

出品 | 妙投APP

作者 | 董必政

編輯 | 關雪菁

頭圖 | AI制圖

美股的AI正在走向新的分水嶺。

如果你只盯著指數看，或許覺得依舊歌舞升平，但如果你扒開內里，會發現兩股力量正在瘋狂博弈：

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

而另一邊，代表“谷歌鏈”的谷歌、博通卻在持續走高。

值得一提的是，谷歌的股價盤中一度創下每股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：訓練頂尖大模型，不再非英偉達GPU不可。

要理解這一轉變，我們需要回到技術的底層邏輯。

早期大模型（如BERT、GPT-2）依賴于靈活性，結構尚未標準化，常需自定義層、動態shape、調試迭代。

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

當前主流大模型架構趨于標準化，Llama、Gemini等基本都基于 Transformer架構。

而Transformer架構的核心是大規模矩陣乘法+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”，當砌墻規模大、磚塊尺寸統一時，又快又省。

谷歌這次發布的Gemini 3 Pro，其訓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級MoE（混合專家模型）和超長上下文（Infinite Context）場景，軟硬協同設計的ASIC芯片方案，已經完全跑通。

換句話說，大模型可以在Google自研的TPU上訓練，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，超大規模數據中心的運營受電力限制，客戶的核心目標是將有限的電力最大化轉化為營收。

由于英偉達系統在“單位能耗產生的Token”方面擁有數量級優勢，這意味著選擇英偉達方案能在相同電力消耗下產生數倍甚至數十倍的業務收入。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）上已經與英偉達的Blackwell接近。

此外，就目前公開的數據和評測來看，在“訓練標準Transformer / LLM 這類大模型”這一細分場景下，TPU的性能/功耗（Perf/Watt）整體上比同代數據中心 GPU 更有優勢，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，已經不再是谷歌自用，而是向行業開放。谷歌與Anthropic達成了百萬卡級別的TPU合作協議，全部投產后預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年在其數據中心使用價值數十億美元TPU芯片進行談判，同時計劃明年從谷歌云租用芯片，可能為谷歌帶來數十億美元的新增收入。

如果Meta和Anthropic都開始轉向，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商業化開始閉環

除了芯片的“釜底抽薪”，大模型側谷歌Gemini3也超越了主流的大模型。

谷歌在2025年11月19日發布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、數學、創意寫作等多個領域表現領先，超越Grok-4.1、Claude-4.5與GPT-5。

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

華爾街目前彌漫著濃重的“AI泡沫論”。

不少機構質疑以OpenAI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+數據中心資本開支正沖向每年3000億美元甚至更高，市場越來越擔心“AI 收益兌現速度”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里——搜索、YouTube 廣告、Workspace、Gemini Enterprise、Vertex AI，這些都能成為AI變現的載體。

這樣不僅可以實現商業閉環，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模型”，Alphabet借Gemini 3.0把“技術領先+變現路徑”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，這不僅僅是技術路線之爭，更是實打實的收益預期調整。

妙投認為，短期內，谷歌將迎來經典的“戴維斯雙擊”。

一方面是估值的修復。過去兩年，谷歌因為被視為在AI領域“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，資本市場理應給予更高的溢價。

另一方面是業績的兌現。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服務后的ARPU值（每用戶平均收入）提升，將實實在在地體現在利潤表中。

機構已經聞風而動。申萬宏源最近的一份研報中，直接將谷歌2026年的凈利潤預期從1230億美元上調至1370億美元，并給予了34倍PE的目標估值。

反觀英偉達、甲骨文等“OpenAI鏈”標的，短期內將面臨巨大的估值壓力。一旦市場確認“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戰事，遠未結束。

從目前的技術演進和商業格局來看，“大模型一戰”最終不太可能出現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，誰就贏下這塊戰場。

在企業和開發者生態，Azure+OpenAI一側和Google Cloud+Gemini另一側形成類似iOS/Android的二元結構，大多數企業會選其中一主一備，而不是只押一邊。

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

*以上分析討論僅供參考，不構成任何投資建議。

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