文章核心观点 - 谷歌TPU与英伟达GPU在AI硬件领域正展开激烈竞争 其核心在于总拥有成本 包括芯片价格、能耗和性能 近期有分析称TPU总拥有成本已低于英伟达当前一代产品 对英伟达股价构成压力 [1] - 专用芯片TPU相比通用GPU能效更高且可能更便宜 谷歌正考虑对外销售TPU 可能引发行业重大转变 并催生大型商业业务 [2] - 控制能耗和单次推理成本是企业在未来AI硬件格局中获得竞争优势的关键 市场情绪已显著转向 与TPU供应链相关的公司表现远超更依赖英伟达的公司 [3] TPU的竞争优势与市场影响 - TPU作为专用集成电路 为特定任务定制 虽灵活性不及GPU 但能效更高 可去除多余算力和功耗需求 [5][6] - 谷歌TPU业务线价值被市场重新发现 类似于“梅西百货房地产理论” 其潜在价值可能被长期低估 [7][8] - 英伟达目前享有70%的利润率 而像Meta这样年资本支出达1000亿美元的公司 其一半营收成本用于购买算力 因此有强烈动机寻找替代方案或降低成本结构 [11] - 谷歌TPU及相关合作伙伴的利润率可能在40-50%区间 若能在规模巨大的AI算力市场获得吸引力 将形成巨大的成本竞争优势 [12] - TPU的优势不仅在于初始购置成本 还在于长期使用的能耗效率 其总拥有成本是当前市场辩论的核心 [14][15] TPU供应链相关公司的财务表现与预期 - 自去年11月至今 与谷歌及TPU基础设施广泛相关的公司指数表现达265 而更依赖英伟达及其他AI算力周期的公司指数仅为134 涨幅分别为164%和34% [17][18] - 市场正为TPU相关产业链公司定价巨大的增长预期 原因包括谷歌Gemini模型表现强劲 以及Meta和Anthropic等公司可能大规模采用TPU [19][21] - 博通宣布向Anthropic销售TPU芯片的协议到2026年底将达到210亿美元 鉴于华尔街预测博通明年销售额为860亿美元 该协议对其营收和利润影响重大 [2] - TPU需求预测显示 明年额外100万颗TPU可为博通带来100亿美元增量收入 为TTM科技带来8亿美元增量收入 为Celestica带来5亿美元增量收入 [22] - TPU出货量预测不断上调 预计2026年达300万颗 2027年500万颗 2028年700万颗 随着预测增长 相关公司业绩可能远超华尔街预期 [23] 行业竞争格局与公司动态 - 谷歌考虑向Meta等公司销售TPU 这将其内部工具转变为大型商业业务 是当前最重要的行业故事之一 [2][7] - 市场讨论已从CPU、GPU演进到TPU 尽管主流媒体关注不多 但在投资圈内已成为热点 并显著影响着整个AI板块的市值表现 [10] - 谷歌若对外销售TPU 可能会削弱其自身云托管服务的一个关键竞争优势 因此面临一个艰难的战略决策 [24] - 行业分析不应是零和游戏 英伟达在其下一个周期中仍将保持强劲领导地位 而TPU目前正受到市场瞩目 [24]

AMD与NVIDIA的估值与市场定位对比 - AMD的估值高于NVIDIA，AMD以55倍2025年共识市盈率交易，而NVIDIA为38倍共识市盈率 [4] - AMD的收入增长率为32%，显著低于NVIDIA的65%以上增长率 [4] - 市场叙事将AMD定位为“下一个NVIDIA”，但当前数据不支持此观点 [1] 驳斥看涨AMD的常见论点 - “供应限制”论不成立，AMD将其竞品芯片定价在1万至1.5万美元，较NVIDIA的3万至4万美元有大幅折扣，这反映需求问题而非供应问题 [7] - “利润率借口”被否定，NVIDIA将每1美元收入保留约65美分作为利润，而AMD仅保留约24美分，这反映了商品与奢侈品的本质差异 [8] - AMD的利润率低并非暂时性故障，而是其在行业价值链中的位置决定 [8] AMD在AI推理阶段的投资价值 - AI发展正从训练阶段转向推理阶段，训练需要高性能的“法拉利”（NVIDIA），而推理更需要高性价比的“巴士”（AMD） [11][14] - AMD的MI300X芯片拥有192GB内存，可容纳整个大型AI模型，而NVIDIA方案需连接两个H100芯片，硬件成本翻倍 [13] - 对于需要将500人从A点运到B点的成本敏感型任务，AMD的廉价解决方案更具吸引力 [9][14] 大型科技公司的战略考量与行业格局 - 大型科技公司为AMD提供资金支持，旨在创造双头垄断格局以制约NVIDIA的定价权 [15] - NVIDIA高达70%毛利率和50%净利率的定价能力是科技公司希望制衡的关键 [12] - 投资AMD实质上是押注大型科技公司对双头垄断格局的需求，而非单纯看好其工程技术 [15] AI从实验室到工厂的转变趋势 - AI正从昂贵的研发（训练）转向日常工具（推理），公司将无情地削减成本 [11] - 在AI成为低利润业务工具时，“内存怪兽”MI300X芯片的成本效益更具优势 [16] - 从总拥有成本角度看，AMD的内存优势使其对Meta或微软等公司的CFO更具吸引力 [10][11]