公司AI战略定位与历史积累 - 公司在AI基础设施竞赛中处于独特优势地位 是下一阶段AI基础设施领域的代表性股票 [1][2] - 公司在AI领域布局超过十年 自2011年成立Google Brain研究实验室起便持续投入 2014年收购DeepMind 并于2023年将两者合并 共同为其Gemini大语言模型奠定基础 [2][3] - 公司于2015年发布TensorFlow机器学习库 次年推出张量处理单元 这些专用集成电路专为机器学习和AI工作负载设计 并针对Google Cloud的TensorFlow框架优化 [4] AI硬件基础设施优势 - 公司的TPU目前已发展至第七代 而许多竞争对手才刚刚认识到ASIC在AI工作负载上的性能和成本优势 [5] - 公司的TPU经过实战检验 既用于其庞大的内部工作负载 也用于训练其先进的Gemini模型 这是其他AI ASIC所不具备的 [5] - 拥有最佳的定制AI芯片 结合世界顶级的基础AI模型 为公司带来了巨大的结构性成本优势 并形成飞轮效应 [6] 垂直整合与成本竞争力 - 使用TPU训练Gemini模型 使公司的资本支出效率高于主要依赖英伟达更昂贵GPU的竞争对手 从而获得更好的投资回报 [7] - 更高的投资回报使公司能投入更多资金改进TPU和AI模型 进而从客户那里创造更多需求 同时TPU还能为自身和客户降低推理成本 形成竞争对手无法匹敌的良性循环 [7] - 下一阶段AI基础设施的赢家将是能够优化整个AI模型训练和推理过程的垂直整合型公司 公司凭借其定制AI芯片和多代际的先发优势 拥有最深的垂直整合能力 [9] 商业模式与生态系统 - 拥有自身世界级的AI模型 使公司能够捕获完整的AI收入流 这与更依赖第三方大语言模型的云计算竞争对手亚马逊和微软不同 [8] - 公司即将收购领先的云安全公司Wiz 这将进一步扩展其生态系统优势 [8]