近几个月，越来越多的AI企业正寻求供应商多元化，据报道，Meta Platforms正与谷歌洽谈采购数十亿 美元的TPU芯片，OpenAI则与英伟达竞争对手AMD及定制芯片设计商博通达成合作。 Trainium3已获得包括Anthropic、Decart在内的多家客户采用。 AI视频初创公司Decart联合创始人兼CEO Dean Leitersdorf表示，在测试多种竞争芯片包括英伟达处理 器后，Trainium3帮助其实现了技术突破，视频生成帧率提升至其他芯片的四倍。 又一家大型科技公司进军英伟达领地。 周二，亚马逊云服务(AWS)正式推出第三代定制AI芯片Trainium3，直接瞄准英伟达主导的GPU市场。 这家云计算巨头宣称，新芯片性能较上一代提升四倍，与同等GPU系统相比，可将AI模型训练和运行 成本降低最多50%。 尽管如此，新入局者的进展并不意味着AI企业放弃英伟达芯片。AWS的许多大客户同时也是英伟达的 买家，但这一趋势表明英伟达近乎垄断的地位可能不会永久持续。 定制芯片挑战GPU霸主 AWS通过旗下Annapurna Labs定制芯片设计业务推出的Trainium3，在性价比上打出差异化竞争 ...

公司股价异动与核查情况 - 公司股票自8月22日至11月27日累计上涨451.8%，股价已严重偏离公司基本面，未来有快速下跌可能 [1] - 公司股票于12月3日开市起复牌 [1] - 今年以来，公司股价累计上涨1076.8% [5] 控制权转让与收购方情况 - 公司实际控制人尤建义明确，收购方中昊芯英无资产注入计划，且在未来12个月内无改变或重大调整上市公司主营业务的计划 [1] - 收购方中昊芯英为AI芯片行业的明星初创企业，专注研发高性能AI芯片及计算集群，致力于构建国产自主可控的AI算力基础设施 [4] - 中昊芯英创始人杨龚轶凡曾为谷歌TPU架构AI芯片的核心开发团队成员 [4] 收购方上市计划与要约收购进展 - 中昊芯英已启动独立自主的IPO相关工作，现已进入股份制改制过程阶段 [3] - 未来36个月内，中昊芯英不存在通过公司借壳上市的计划或安排 [3] - 股份转让及增资完成后，中昊芯英及其一致行动人将合计控制公司68.29%的股份，触发全面要约收购义务 [3] - 要约收购期限自11月20日起至12月19日止，截至12月1日，预受要约账户总数为2户，股份总数为2800股，占公司股份总数的0.00209% [3] 公司经营与财务基本面 - 公司主要从事汽车、工程车辆、工程机械、中高压管路及总成的研发与制造 [4] - 2025年前三季度，公司实现归母净利润1785.08万元，同比下降2.91% [7] - 公司多次强调其主营业务未发生重大变化 [7] 潜在风险与股东提示 - 此次要约收购后，公司面临股权分布不具备上市条件的风险，如最终终止上市，收购人将安排保证剩余股份股东按要约价格出售股票 [3] - 公司声明投资者接受要约收购可能遭受经济损失 [3]

公司动态 - 科德教育参股的中昊芯英已启动独立自主的首次公开发行股票相关工作，现已进入股份制改制过程阶段 [1] - 根据科德教育2025年半年度报告，公司对中昊芯英的持股比例为5.53% [1] 被投公司业务 - 中昊芯英是国内掌握TPU架构AI芯片核心技术并实现芯片量产的公司 [1] - 科德教育持续关注中昊芯英的经营情况，动态评估其业务发展、财务状况及市场表现，以提升投资价值 [1]

文章核心观点 - 谷歌凭借其自研的专用AI芯片TPU，在性能与成本上展现出对英伟达通用GPU的竞争优势，正在打破英伟达在AI算力领域的垄断格局，这可能引发英伟达估值修正及全球科技股波动 [4][5][8] 市场格局与资金流向变化 - 过去三年，英伟达占据全球AI训练芯片80%以上的市场份额，市值一度突破5万亿美元 [4] - 近期市场风向改变，谷歌股价大涨而英伟达股价大跌，显示华尔街资金正从英伟达流向谷歌 [10] - 谷歌TPU及Gemini 3大模型在市场排名中名列前茅，获得业内认可 [5] 谷歌TPU获得市场验证与订单 - Meta Platforms正与谷歌讨论一项潜在的数十亿美元交易，计划从2027年开始为其数据中心购买谷歌芯片 [11] - Anthropic官宣订购最高100万片谷歌TPU，价值几十亿美元 [11] - 苹果自2024年起已确认使用TPU训练模型 [12] - 这些订单为行业做出示范，证明谷歌芯片的可用性 [20] 谷歌TPU的技术与成本优势 - 谷歌TPU是专用集成电路，更专业、更省钱，而英伟达GPU是综合性芯片，部分算力不参与大模型计算，利用率无法最大化 [15] - 训练超大规模模型时，英伟达芯片实际算力利用率普遍较低，硬件资源被浪费 [16] - 英伟达芯片电费昂贵，训练一个大模型的光电费就够买好几台H100，影响企业盈利 [16] - 谷歌TPU采用矩阵乘法，实现稀疏计算和集群互连，功耗显著低于同级别英伟达GPU [17] - 根据1GW AI数据中心测算表，谷歌TPU v6e的单芯片功率为0.25kW，远低于英伟达Grace Blackwell的1.00kW和Vera Rubin的0.90kW [18] - 在1GW AI数据中心配置下，TPU v6e可部署1,333,333个芯片，数量远超英伟达方案 [18] - TPU v6e的芯片单价为4.5千美元，低于英伟达Grace Blackwell的30.0千美元和Vera Rubin的45.0千美元 [18] - 谷歌是唯一一家将ASIC真正投入大规模部署的公司 [19] - 有初创公司从英伟达GPU切换至谷歌TPU，测算可节省成本30%以上 [20] 对英伟达及AI生态的潜在冲击 - 谷歌TPU的替代冲击开始动摇“AI就是英伟达”的市场预期 [27][28] - 谷歌TPU在公有云AI加速器市场份额已达两位数，且快速增长 [28] - 英伟达估值已严重脱离基本面，市盈率远超行业均值，逼近互联网泡沫时期水平 [26] - 英伟达市值超过4万亿美元，其数据中心业务占比超70%，高度绑定AI芯片 [26] - 若TPU持续分流核心客户，英伟达营收增速将显著放缓，高估值缺乏业绩支撑 [28] - 英伟达作为全球市值最高的科技企业之一，是各大指数核心权重股，其股价波动将影响全球股市稳定性 [28] - 对冲基金持有英伟达的仓位达历史峰值并动用巨量杠杆，若股价大幅下跌可能引发基金砍仓和螺旋式下跌 [29] - 英伟达产业链上的供应商和下游云厂商库存将面临减值风险，可能放大市场波动甚至引发流动性危机 [29] 对行业及宏观经济的潜在影响 - 英伟达泡沫破裂可能冲击本已脆弱的实体经济，导致市场重新审视AI行业发展，相关企业融资受阻 [30] - 可能导致AI行业内初创企业破产倒闭，以及大企业降薪裁员，影响就业并形成坏账 [30][31] - 短期来看，纳斯达克科技股可能进入挤泡沫周期 [32] - 长期来看，训练成本下跌和大模型门槛降低，市场将进入真正的“百模大战” [32]

公司股价与交易表现 - 12月2日盘中股价下跌2.03%，报118.01元/股，总市值1351.39亿元 [1] - 当日成交额12.15亿元，换手率0.89% [1] - 主力资金净流出6445.85万元，特大单与大单买卖占比显示资金呈净卖出状态 [1] - 今年以来股价累计上涨75.31%，但近期表现分化，近5日涨1.48%，近20日跌9.27%，近60日跌4.85% [1] 公司业务与行业属性 - 公司主营业务是为云计算和人工智能领域提供以芯片为主的解决方案 [1] - 主营业务收入构成为：互连类芯片占93.44%，津逮服务器平台占6.37%，其他(补充)占0.19% [1] - 公司所属申万行业为电子-半导体-数字芯片设计，概念板块包括AI芯片、集成电路、人工智能、芯片概念、半导体等 [1] 公司财务与股东情况 - 2025年1-9月实现营业收入40.58亿元，同比增长57.83% [2] - 2025年1-9月实现归母净利润16.32亿元，同比增长66.89% [2] - 截至9月30日，股东户数9.29万，较上期大幅增加36.10%，人均流通股12326股，较上期减少26.50% [2] - A股上市后累计派现23.67亿元，近三年累计派现13.50亿元 [3] 机构持仓变动 - 截至2025年9月30日，香港中央结算有限公司为第一大流通股东，持股1.45亿股，较上期增加2972.74万股 [3] - 多家主要指数ETF持仓出现减少，包括易方达上证科创板50ETF、华夏上证科创板50成份ETF、嘉实上证科创板芯片ETF等 [3] - 易方达沪深300ETF为新进第十大流通股东，持股1408.93万股，华夏国证半导体芯片ETF退出十大流通股东之列 [3]

融资事件 - 公司于12月2日宣布完成超20亿元人民币C轮融资 [1] - 本轮融资由北京市属国企京能集团领投 [1] - 北创投、成都科创投等机构参与跟投 [1] - 老股东京国瑞、中关村科学城公司、商汤国香资本等继续追加投资 [1] 资金用途 - 融资将重点投向下一代可重构芯片的研发 [1] - 资金将用于智算场景的落地应用 [1] - 部分融资将用于高端人才的引进 [1] 公司发展 - 公司已正式启动上市筹备相关工作 [1]

AI芯片市场竞争格局出现根本性松动 - 2025年AI芯片市场处于关键转折点，英伟达的主导地位首次出现根本性松动[1][21] - 谷歌从云服务商变身为商用芯片供应商，成为英伟达最懂的对手[3][21] 谷歌TPU的全面商业化与市场进攻 - 谷歌TPU全面商业化，通过直接销售和云租赁的“混合销售”方式向外界开放最先进算力系统[6] - Anthropic大规模采购超过1GW的TPU，部署超过100万颗TPUv7芯片，其中40万颗由博通直接出售价值约100亿美元，60万颗通过谷歌云租赁对应约420亿美元履约义务[3][6] - Meta、SSI、xAI等一线AI实验室均在考虑采购TPU[6] - OpenAI仅凭“威胁购买TPU”就迫使英伟达生态链让步，使其计算集群总拥有成本下降约30%[3][23] TPU在总拥有成本上具备显著优势 - 根据SemiAnalysis模型，TPUv7服务器的总拥有成本比英伟达GB200低约44%，即便通过云租赁，采用TPU的总拥有成本仍比采购GB200低约30%[8][9] - 成本优势源于谷歌独有的“超级云厂商兜底”金融工程，通过信用担保形式构建独立于英伟达体系的低成本基础设施生态[8] - 具体数据对比显示，TPU v7 Torus - External配置的总成本为每小时每GPU 1.60美元，低于英伟达GB200 NVL72的2.28美元和GB300 NVL 72的2.73美元[8] 谷歌TPU具备系统级架构优势 - 谷歌通过更高的模型算力利用率和更先进的系统架构弥补了单芯片理论峰值算力的差距[13] - 谷歌的ICI光互连系统是杀手锏，其自研OCS光交换机结合3D Torus拓扑，一个TPUv7 Pod可扩展至9216颗芯片，远高于英伟达的64/72卡结构[16][17] - 光网络可毫秒级动态重构并绕过故障点，光信号无需光电转换，功耗与延迟大幅降低[17] - 系统级成本对比显示，TPUv7 IC架构的扩展网络资本成本为每XPU 1,752美元，低于英伟达Trn2 Teton 2的1,855美元和PDS的4,590美元[18] 谷歌积极填补软件生态短板 - 过去外界不采用TPU的最大痛点是软件生态，谷歌长期坚持JAX而开发者普遍使用PyTorch + CUDA[19] - 谷歌态度彻底改变，软件团队KPI从“内部服务”转向“全面拥抱开源”[22] - 谷歌正全力支持PyTorch Native在TPU上运行，让XLA直接对接PyTorch的eager mode，并大量投入vLLM、SGLang等开源推理框架[22] 行业影响与未来展望 - Gemini 3与Claude 4.5 Opus两大最强模型均在TPU上完成预训练，为TPU系统能力提供了有力背书[16] - 英伟达的“循环经济”商业模式受到市场质疑，其财务团队罕见发布长文回应相关质疑[6][23] - TPUv8与英伟达Rubin架构的下一轮正面对决已经在路上[23]

谷歌TPU战略转变 - 谷歌正从仅内部使用转向向外部客户推销其自研AI芯片TPU，标志着其战略发生重大转变[2] - Meta考虑斥资数十亿美元购买谷歌TPU用于数据中心建设，突显外部市场需求[2] TPU产量与财务影响预测 - 摩根士丹利将谷歌2027年TPU产量预测从300万块上调至500万块，上调幅度达67%[3] - 将谷歌2028年TPU产量预测从320万块上调至700万块，上调幅度高达120%[3] - 预计未来2年TPU生产规模达1200万块，而此前4年合计仅为790万块，显示商业化潜力巨大[5] - 每销售50万块TPU芯片，可能在2027年为谷歌增加约130亿美元营收和0.40美元每股收益[4] 市场格局与竞争分析 - 谷歌TPU产量的提升可能重塑AI芯片市场格局[2] - 与英伟达预计2027年出货约800万颗GPU相比，谷歌年销售50万至100万颗TPU的预测被视为合理[5] - 对外销售TPU可能成为谷歌云平台产品体系的重要补充[4]

融资概况 - AI芯片企业清微智能完成超20亿元人民币C轮融资 [1] - 本轮融资由北京市属国企京能集团领投，并有十余家机构跟投及老股东持续追投 [1] 资金用途与战略规划 - 融资将重点投向下一代可重构芯片研发、智算场景落地、高端人才引进 [2] - 公司已启动上市筹备工作，目标成为国内“非GPU”新型架构芯片领域首个上市标杆企业 [2]

文章核心观点 - 谷歌自研AI芯片TPU供应链不确定性正在消退，未来两年产量预期呈爆炸式增长，这可能是其准备向第三方大规模销售TPU的早期信号 [1] - 谷歌可能从TPU的“自产自用”模式转向直接与AI芯片巨头竞争，这一战略转变将为其开辟新的巨大收入来源并重塑市场估值逻辑 [1][8][9][11] 供应链与产量预测 - 摩根士丹利基于供应链端最新排查，大幅上调谷歌TPU产量预测：2027年预测从约300万块上调至约500万块，增幅约67%；2028年预测从约320万块飙升至约700万块，增幅高达120% [2][4] - 2027至2028两年间，谷歌将获得1200万块TPU供应，而过去4年总量仅为790万块，预示其在AI硬件上的投入和布局正以前所未有的速度扩张 [4] - 详细的TPU版本产量预测表格显示，总产量将从2023年的50万块增长至2028年的700万块，其中采用更先进制程（如2nm）的版本将贡献主要增量 [6] 潜在财务影响与战略意义 - 报告测算，每销售50万块TPU芯片，可能在2027年为谷歌增加约130亿美元的收入和0.40美元的每股收益 [2][5][11] - 庞大的产量规模（两年1200万块）揭示了谷歌通过谷歌云平台销售更多TPU以及将其作为独立产品进行销售的潜力，供应瓶颈可能不再是问题 [7][8] - 若策略实施，谷歌将从AI芯片的“消费者”和“服务提供商”转变为直接的硬件“销售商”，进入高利润AI芯片市场，对现有竞争格局产生深远影响 [9][11]