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]

谷歌TPU与Gemini模型的崛起 - 谷歌使用其TPU基础设施训练出最强大模型Gemini 3，打破了由英伟达GPU在微软Azure上训练GPT系列的范式，标志着大模型、云和AI芯片在谷歌内部实现一体化整合[1] - 谷歌TPU的崛起对英伟达、微软及依赖英伟达GPU的企业构成竞争压力，市场开始更看好TPU+Gemini在性能和成本上的长期竞争优势胜过OpenAI[1] - 谷歌垂直整合的AI战略长期价值获巴菲特看好，成为其除苹果外投资的第二家科技企业及唯一一家AI企业[3] 谷歌AI战略的反攻与整合 - 2024年谷歌开始真正反击，通过合并DeepMind和谷歌大脑，由哈萨比斯担任CEO，并死磕Gemini模型，同时依靠TPU的迭代升级作为强大支撑[3] - 谷歌拥有比微软更强大的大模型训练和推理平台，2023年底发布的TPUv5p使训练大模型每刀效率提升2倍以上[4] - 谷歌使用TPU进行推理，无需像OpenAI和微软那样支付给英伟达70%的利润[5] TPU技术的迭代与性能突破 - 2024年底谷歌为Gemini 2推出代号Trallium的第六代TPU（TPUv6），建立10万张卡的算力集群，实现100%的训练和推理自由[6][7] - 2025年谷歌发布专为大规模AI推理设计的第七代TPU Ironwood，单个基于Ironwood的超节点纵向最多可容纳9216颗芯片，总算力达42.5 Exaflops，共享1.77PB HBM，每瓦性能是上一代Trillium的2倍[8][12] - TPUv7（Ironwood）在FP8精度下单芯片峰值算力达4,614万亿次浮点运算，与英伟达B200相当，单芯片HBM内存容量192GB，带宽7.2Tbps[8] TPU的商业化与生态系统扩展 - 谷歌正在开放自己的TPU市场，TPU已成为英伟达GPU之外的硬通货，OpenAI、Anthropic、苹果、xAI等顶尖模型厂商均已使用谷歌TPU[13] - 通过与Anthropic的百万TPU合同及与新云服务商、加密矿企的三方合作，谷歌将TPU体系从内部机房搬到第三方数据中心，提供了能与英伟达系统性竞争的替代品[18][19] - 谷歌在PyTorch原生后端、vLLM/SGLang集成等方面投入大量工程力量以弥补软件生态短板，但XLA编译器、运行时等开源方面仍需改进[20] 对AI行业格局的影响 - AI芯片和基础设施格局正从英伟达垄断向"一超多强"转变，英伟达高达75%左右的毛利率越来越难以维持[14][16] - AI软件时代的护城河正从模型延伸到基础设施，谷歌通过TPUv7和Gemini 3证明其在芯片、系统、网络和软件栈协同优化的能力[17] - 未来几年可能形成"多极算力世界"，英伟达、谷歌、亚马逊、AMD及云厂商自研芯片将在不同负载和商业模式下竞争[21]

谷歌TPU产量预期大幅上调 - 摩根士丹利将谷歌TPU在2027年的产量预测从约300万块上调至约500万块，增幅高达约67% [4][5] - 2028年的产量预测从约320万块飙升至约700万块，增幅达到惊人的120% [1][6] - 2027至2028两年间，谷歌TPU总供应量预计将达到1200万块，而过去4年的总量仅为790万块，显示产量呈爆炸式增长 [7][3] TPU外销战略的潜在信号 - 未来两年1200万块的庞大产量规模，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 [9][11] - 这可能意味着谷歌正酝酿从TPU的“自产自用”模式，转向直接与AI芯片巨头竞争的战略转变 [11] - 供应能力的显著提升，可能打破此前制约TPU外销的供应瓶颈不确定性 [9] TPU外销的财务影响测算 - 报告测算，每销售50万块TPU芯片，有望在2027年为谷歌增加约130亿美元的额外收入 [1][4][12] - 同时，每50万片TPU外销可能为谷歌带来0.40美元的每股收益增长 [1][4][13] - 这一量化模型表明，即使只销售一小部分产量，TPU外销策略也可能为公司贡献可观的收入和利润增长 [13]

行业与市场格局 - AI芯片竞赛激烈，谷歌自研的TPU正显露出挑战现有市场格局的巨大潜力 [1] - 谷歌TPU若开启“外销”模式，将为其开辟新的巨大收入来源 [1] 公司产品与供应链 - 谷歌自研AI芯片——TPU供应链的不确定性正在消退 [1] - 未来两年TPU产量预期呈爆炸式增长 [1] - 产量增长可能是谷歌准备向第三方大规模销售TPU芯片的早期信号 [1] 产量与财务预测 - 摩根士丹利将谷歌TPU在2027年的产量预测从约300万块上调至约500万块，增幅约67% [1] - 报告测算，每销售50万块TPU芯片，就有可能在2027年为谷歌增加约130亿美元的收入 [1] - 每销售50万块TPU芯片，就有可能在2027年为谷歌增加0.40美元的每股收益(EPS) [1]

谷歌TPU战略与市场潜力 - 谷歌自研AI芯片TPU正显露出挑战现有市场格局的巨大潜力，其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[1] - 摩根士丹利将谷歌TPU在2027年的产量预测从此前的约300万块大幅上调至约500万块，增幅约67%；2028年预测从此前的约320万块飙升至约700万块，增幅高达120%[1][3] - 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，产量激增预示着谷歌在AI硬件上的投入正以前所未有的速度扩张[1] TPU外销策略与财务影响 - 产量的大幅提升被解读为谷歌可能从“自产自用”模式转向直接与AI芯片巨头竞争的重要战略转变，显示出通过GCP销售更多TPU以及将其作为独立产品销售的潜力[1][4] - 摩根士丹利测算，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（EPS）[1][4] - 若TPU外销策略实施成功，哪怕只销售一小部分产量，都将为谷歌贡献可观的收入和利润增长，可能重塑市场对其的估值逻辑[4] TPU各代产品产量规划 - 根据产量规划表，TPU总产量将从2023年的50万块快速增长至2028年的700万块，呈现显著加速趋势[2] - V7（Ironwood）由博通生产，预计2025年产量50万块，2026年大幅提升至250万块；V8（3nm）由联发科生产，预计2026年产量40万块，2027年跃升至200万块[2] - 更先进的N+1（2nm）和N+2（2nm）工艺产品预计将在2027年和2028年分别贡献180万块和440万块的产量[2] 供应链与生产计划调整 - 除了谷歌自身需求，大客户租赁和采购对象主要转向V7P和V8P，促使谷歌大幅提升这两款产品2026年的出货量[7] - 鸿海将于2025年五六月份提出计划，在2026年以代工商和液冷解决方案提供商的双重身份重新参与V7的生产[7] - 谷歌正在讨论将组装流程拆分为L6模组（PCBA）和L11整柜两部分，分别由不同供应商负责，此方案预计最晚在明年1月定案，旨在提升组装效率[7][8] V8产品技术升级与价值量 - V8芯片性能升级，包括HBM和浮点运算能力均有提升；硬件结构上可能在柜内增加交换tray，实现计算与交换一体化[11] - V8E用于推理，芯片单价约8000美元，每柜价值量约73万美元（含芯片51万多美元），较训练芯片为低，主要因推理芯片单价低、功耗低且自研成本可控[16][17][19] - V8P芯片单价预计在1万美元左右，其服务器除了芯片，还多了交换板，但可节省约5万美元的交换机成本[21][22] 液冷技术发展与供应商格局 - V8P液冷方案肯定会采用，功耗预计比V7高100到200瓦左右；谷歌可能会尝试部分采用浸没式液冷，为后续产品升级做准备，预计浸没式液冷比例不会超过30%[25][27] - 浸没式液冷相比传统液冷，价值量预计至少提升30%；其主要挑战在于Tank的选材，包括物理和化学属性，目前仍在研发阶段[30][29] - 鸿海是液冷供应商之一，但只要参与该项目的厂商都需要有对应的液冷解决方案；若采用三家各自做整柜的方案，各方需推出相应的浸没式液冷方案[26] 主板技术与供应商份额 - V7主板采用38层高多层方案，V8建议为44层，且预计会采用M9材料并结合HDI技术；每块板子的价值均在2000美元以上[32][34] - V8P预计50万颗产量中，一半采用HDI方案由胜宏生产，另一半采用高多层方案由沪电生产；试生产阶段将同时试验两种板型以测试性能[37][38] - 高多层板市场份额大致是沪电占七成，TTM占三成，若TTM产能不足，深南将作为第四家供应商进入[40][33]

核心观点 - 摩根士丹利研报显示，谷歌自研AI芯片TPU的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，这可能是谷歌准备向第三方大规模销售TPU芯片的早期信号，此举将为其开辟新的巨大收入来源，并可能重塑AI芯片市场竞争格局 [1][4][7] 产量预测与增长 - 摩根士丹利基于供应链最新排查，大幅上调了谷歌TPU在2027年和2028年的产量预测 [1] - 2027年产量预测从约300万块上调至约500万块，增幅约67% [1][6] - 2028年产量预测从约320万块飙升至约700万块，增幅高达约120% [6] - 根据详细预测表格，谷歌TPU总产量将从2023年的50万块，增长至2027年的500万块和2028年的700万块 [3] - 这意味着在2027至2028两年间，谷歌将获得总计1200万块TPU的供应，而过去4年（2023-2026）的总供应量预计为785万块（500+2400+1750+3200，单位：千块）[2][3] 外销策略与市场影响 - 此前市场对谷歌外销TPU的疑虑在于供应能力，但最新的产量预测表明供应瓶颈或将不再是问题 [4] - 尽管大部分新增产量可能用于谷歌自有业务和谷歌云平台（GCP），但两年1200万块的庞大规模揭示了谷歌通过GCP销售更多TPU以及将其作为独立产品进行销售的潜力 [4] - 这被解读为谷歌可能正酝酿重要的战略转变：从TPU的“自产自用”模式，转向直接与AI芯片市场竞争，从一个AI芯片的“消费者”和“服务提供商”，转变为一个直接的硬件“销售商” [4] 财务影响测算 - 摩根士丹利报告给出了量化测算：每销售50万块TPU芯片，就有可能在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（EPS）[1][5][7] - 这一测算为投资者提供了清晰的估算模型，表明即使只销售一小部分产量，也将为公司贡献可观的收入和利润增长，并可能重塑市场对谷歌的估值逻辑 [7]

电子和半导体行业发展态势 - 行业呈现强劲发展态势 [1] - 台积电计划增建三座2纳米厂以满足AI芯片订单激增需求 预计资本支出有望达到500亿美元 其中约70%用于先进制程研发及扩产 [1] - 半导体设备国产化取得突破 上海芯上微装自主研发的首台350nm步进光刻机完成出厂调试 标志高端半导体光刻设备领域实现关键突破 [1] AI芯片与消费电子创新 - 谷歌正升级其AI芯片竞赛 Meta或从2027年开始采用谷歌TPU 逐步摆脱对英伟达依赖 [1] - 消费电子领域 阿里夸克AI眼镜正式发布 采用全球量产最小的AR光引擎 显示行业在微型化与高性能芯片集成方面持续创新 [1] 科创芯片指数与市场表现 - 科创芯片ETF国泰（589100）跟踪科创芯片指数（000685） 单日涨跌幅达20% [1] - 指数从科创板市场选取涉及半导体材料、设备、设计、制造等全产业链环节的50家相关上市公司证券作为样本 反映中国芯片产业核心领域整体表现 [1] - 指数重点覆盖数字芯片设计、半导体设备和集成电路制造等关键技术领域 展现国内芯片产业链发展动态与长期潜力 [1]

股价与交易表现 - 12月1日盘中，公司股价报186.75元/股，上涨2.07%，总市值达786.07亿元，当日成交额为14.65亿元，换手率为1.90% [1] - 当日资金流向显示主力资金净流出8833.57万元，特大单买卖占比分别为9.34%和14.63%，大单买卖占比分别为25.51%和26.25% [1] - 公司股价今年以来累计上涨71.08%，但近60日下跌24.18%，近5个交易日和近20日分别上涨9.63%和4.41%，今年以来已6次登上龙虎榜 [1] 财务业绩 - 2025年1月至9月，公司实现营业收入31.41亿元，同比增长45.46%，归母净利润达7.80亿元，同比增长121.65% [2] - 自A股上市以来，公司累计派发现金红利12.74亿元，其中近三年累计派现5.66亿元 [3] 股东结构与机构持仓 - 截至9月30日，公司股东户数为8.75万户，较上期大幅增加34.79%，人均流通股为4811股，较上期减少25.76% [2] - 同期十大流通股东中，香港中央结算有限公司持股1536.08万股，较上期增加165.11万股，位列第四大流通股东 [3] - 同期，银河创新混合A、南方中证500ETF、万家优选等机构股东持股数量均有减少，华夏国证半导体芯片ETF已退出十大流通股东之列 [3] 公司基本情况 - 公司全称为瑞芯微电子股份有限公司，成立于2001年11月25日，于2020年2月7日上市，总部位于福建省福州市 [1] - 公司主营业务为大规模集成电路及应用方案的设计、开发和销售，其智能应用处理器芯片贡献了90.25%的主营业务收入，数模混合芯片占7.39% [1] - 公司所属申万行业为电子-半导体-数字芯片设计，概念板块涵盖NPU、SOC芯片、ISP概念、AI芯片、智能音箱等 [1]

公司发展历程与里程碑 - 1990年，为推动“863计划”项目落地，“国家智能计算机研究开发中心”成立，中科院计算所研究员李国杰出任中心主任，其上任后确立的第一个项目就是制造超级计算机 [1][24][25] - 1993年，中国第一台自主研发的高性能计算机“曙光一号”诞生，终结了中国没有自主HPC的历史 [12][35] - 1995年，“曙光一号”折价2000万吸引外部资本，成立“曙光信息”，成为中科曙光的前身 [38] - 1997年，“曙光天潮1000A”成功落户辽河油田，实现国产超算市场化“零的突破” [39] - 2014年11月6日，中科曙光在上海证券交易所上市，市场以连续22个涨停回应 [51] - 2025年5月，海光信息官宣合并中科曙光，强强联合打造数科航母 [79] 技术与产品成就 - 公司高性能计算机（HPC，即超算）是支撑国家重大工程的关键算力基础，例如“嫦娥三号”的平稳着陆 [6] - 1993年“曙光一号”问世后，相继推出“曙光4000A”、“曙光5000”、“曙光6000（星云）”，使中国成为美、日之后第三个能独立研发制造十万亿次、百万亿次、千万亿次超算的国家 [12] - 曙光“星云”以每秒1270万亿次的运算速度，在2010年全球超算TOP500榜单中排名第二 [12] - 2009至2019年间，公司连续10年蝉联中国HPC TOP100排行榜第一 [13] - 公司最新发布的超节点scaleX640，单柜可绑定640张AI算卡，能扩展成10万卡级的超级AI集群 [19] - 公司基于寒武纪的AI芯片，于2017年推出了AI专用服务器PHANERON [68] 芯片与核心产业链布局 - 公司在芯片领域握有三张“王牌”：自主架构的龙芯、x86架构的海光、AI芯片寒武纪 [76][77] - 子公司海光信息是国内唯一具备x86架构CPU研发能力的企业，其自主DCU“深算二号”性能可达英伟达A100的80% [16][74] - 2014年，公司成功打造出完全自主知识产权的“龙芯3B”服务器 [61] - 海光信息于2018年实现“海光一号”量产，后上市成为国产高端CPU/DCU芯片研发商，目前市值突破5000亿 [74][75] - 合并完成后，“海光+曙光”将打通国产芯片、服务器、存储、数据中心的全产业链，形成“芯片研发-硬件制造-算力服务”的完整闭环 [80] 市场拓展与业务多元化 - 公司产品广泛应用于气象预报、石油探测、证券交易、“神舟”飞天、“嫦娥”落月等领域 [8] - 在历军带领下，公司业务从超算扩展至网络服务器、存储领域，形成HPC、通用服务器、存储三大硬件产品线 [47][48] - 客户覆盖阿里、百度等互联网巨头，中科院、电科院等科研院所，公安、税务等政府机关，以及清华、河北大学等高等院校 [48] - 公司通过曙光云提供“全栈智能云”服务，拥有100+款云服务产品，赋能千行百业 [19][84] - 在江浙粤等7省，公司构建了“5A级智算中心”和“全国一体化算力服务平台” [83] - 子公司中科星图正筹建“太空算网”，构建“天地一体化”智算平台 [85] - 子公司曙光数创的浸没式相变液冷技术全球领先 [86] 财务表现与战略成效 - 公司毛利率从2018年的18.3%提升至2024年的29.16%，净利率从2018年的5.16%提升至2024年的15.16%，分别大增159%和293% [91] - 公司净利润从2014年刚上市时的1.16亿，飙升到2024年的19.11亿，10年间增长16倍 [91] - 公司通过淘汰低毛利项目、将资源投向云计算与智慧城市、以及全产业链布局来构建差异化优势和提升利润率 [89] 行业背景与竞争环境 - 超算是计算驱动科技时代的“大国重器”和科技竞争的“战略高地” [11] - 上世纪80年代，超算被西方严格禁运，中国只能购买最低端产品，且需置于由外方监控的“玻璃房”内，被视为屈辱历史 [22] - 2019年6月，美国商务部将中国5家企业列入“实体清单”，其中4家来自“曙光系”，但打压反而加速了公司的自主创新进程 [14] - 公司通过“芯、算、云、智”全产业链布局，将核心技术牢牢掌握在自己手中 [15]

行业背景与挑战 - 传统MLCC（多层陶瓷电容）在高端电子元器件领域面临全链条被日系企业（如村田、TDK、京瓷）垄断的“卡脖子”困境，关键原材料、核心设备和工艺配方均受制于人[1] - 在先进手机SoC、大芯片、服务器、电动车电子等应用领域，国产替代空间巨大但切入门槛极高[1] 技术路径与优势 - 硅电容使用CMOS/MEMS工艺制造，属于半导体设备体系，可摆脱日系厂商垄断的陶瓷材料体系限制[1] - 硅电容能在高频下提供极低阻抗，对AI芯片等功耗大、频率高的应用起到稳压核心作用，直接影响运算效率[1] - 硅电容的优异高频特性在光模块中能起到高频滤波等作用[1] 公司战略与商业化 - 朗矽科技选择以“硅电容”为战略切入点，寻求破局行业困境的新路径[1] - 公司正与AI大算力芯片、SOC芯片、电源管理IC、光模块等头部企业洽谈合作，计划联合开发模块级整合产品[1] - 公司旨在推动电容从单一组件转变为整体解决方案的一部分，促进行业标准化应用[1]