2025.12. 18 这场由巨头博弈引发的震荡，将一个核心议题推至台前：在以大模型为核心的AI时代，硬件的技术范 式是否正在从通用GPU转向专用芯片如TPU？这是否意味着一场结构性的变革已然来临？ 本文字数：1632，阅读时长大约3分钟 作者 | 第一财经 刘佳 这一悬念不仅关乎国际巨头的战略布局，也紧密牵动着中国AI算力产业链的神经。作为对标英伟达、 不久前刚刚上市的中国GPU厂商代表，摩尔线程创始成员、摩尔学院院长李丰与沐曦高级副总裁孙 国梁在今日腾讯contech大会上"同框"，并回应了对于两种路线的看法。 在李丰看来，争议背后其实是"通才与专才"的分工，而非简单的替代关系。 他分析，谷歌能做TPU，本质上是因为它是全栈整合公司。谷歌有强大的 Infra、基础模型与云服务 形成闭环，把模型跑在自家芯片上量身优化，实现成本性价比的最大化。"但绝大部分企业不具备这 样的垂直整合能力。" 他总结，GPU持续保持优势的原因有三个：灵活度是"甜点"、多模态时代的全功能性、生态的护城 河。 谷歌新一代AI模型Gemini 3系列的发布，在硬件领域投下一颗"重磅炸弹"——其自研TPU（张量处 理器）所展现的性能与成 ...

谷歌新一代AI模型Gemini 3系列的发布，在硬件领域投下一颗"重磅炸弹"——其自研TPU（张量处理 器）所展现的性能与成本优势，被外界解读为对英伟达GPU（图形处理器）霸主地位的强劲挑战。资本 市场反应迅速，英伟达市值一度蒸发超千亿美元。 生态更是关键壁垒，英伟达之所以在计算领域成为"王者"，得益于它所建立起的CUDA生态，能够联合 所有开发者建设生态。李丰称，摩尔线程也在搭建自己MUSA的生态。 沐曦创始人孙国梁的观点更加直接：任何芯片架构都没有高低优劣之分，关键还是看场景。 他认为，GPU和ASIC（专用芯片）的架构几十年前就存在，已经是超级稳态。而现在的大模型太卷 了，迭代速度非常快，达到了按周计、按月计的程度，任何基础模型远未到达收敛的时间点，通用 GPU 的泛化能力和适配性仍是核心竞争力，现在业界还很难把一个专用性的产品放在通用的场景里。 但与此同时，客户是多元化的，应用场景分散、层出不穷，因此GPU和类似TPU这样的ASIC会长期共 存。 这场由巨头博弈引发的震荡，将一个核心议题推至台前：在以大模型为核心的AI时代，硬件的技术范 式是否正在从通用GPU转向专用芯片如TPU？这是否意味着一场结构 ...

核心观点 报告认为，美国就业市场走弱和消费动能放缓为美联储本周（2025年12月）再次降息提供了依据，预计将降息25个基点[17][18][19]在此宏观背景下，报告对全球不同市场提出了差异化的投资策略：美国市场关注AI产业的中短期走向，并看好特定科技巨头；澳大利亚市场因通胀高企而推荐原材料和红利板块；印度尼西亚市场则因通胀缓解为央行提供了降息空间，对2026年持谨慎乐观态度[3][11][27][38] 全球大类资产表现总结 股市表现 - **全球股市普遍向好**：截至2025年12月5日，MSCI全球指数（ACWI）一周上涨0.6%，本年累计上涨20.1%[4] - **美国市场领涨科技股**：纳斯达克指数一周上涨0.9%，本年累计上涨22.1%，远期市盈率为28.2倍，远期EPS增长率达30%[4] - **新兴市场表现强劲**：MSCI新兴市场指数一周上涨1.4%，本年累计上涨28.8%[4] - **亚太市场分化**：韩国KOSPI指数一周大涨4.4%，本年累计涨幅高达70.9%；而澳大利亚ASX200指数本年仅上涨5.8%[4] - **中国市场小幅上涨**：沪深300指数一周上涨1.3%，恒生指数一周上涨0.9%[4][5] 债市表现 - **美债收益率曲线熊市走陡**：美国10年期国债收益率一周上升10个基点至3.92%[7] - **日本国债遭抛售**：日本10年期国债收益率一周大幅上升11个基点至1.83%，主要受日本央行鹰派言论影响[7] - **信用利差普遍收窄**：美国高收益债信用利差一周收窄8个基点至267个基点；亚洲高收益债信用利差收窄11个基点至433个基点[7] 外汇及商品表现 - **美元指数下行**：受降息预期推动，美元指数一周下跌0.5%至98.99[8] - **铜价突破历史新高**：LME期铜价格一周上涨3.8%至每吨11,653.07美元，受供需扰动推动[8] - **贵金属表现强劲**：COMEX期金价格本年累计上涨59.5%，COMEX期银价格本年累计上涨99.8%[8] - **能源价格涨跌互现**：NYMEX天然气期货价格一周大涨9.1%，本年累计上涨45.6%；而WTI原油期货本年累计下跌16.2%[8] 主要市场焦点与投资策略 美国市场 - **宏观背景**：美国9月失业率连续三个月上升至4.44%，9月零售销售低于预期，11月谘商会消费者信心指数下滑，显示就业市场下行风险和消费动能走弱[13][14][15][17] - **货币政策预期**：报告预计美联储将在2025年12月的议息会议上再次降息25个基点[11][18][19] - **AI产业展望**：报告认为未来12个月AI产业有三种可能情形：基准情形是OpenAI陷入经营危机、AI产业投资节奏放缓（概率60%）；小概率情形是AI算法实质性突破或美国通胀反弹刺破泡沫（各20%概率）[20][21] - **股票推荐**： - **Alphabet (GOOGL US)**：近期发布的Gemini 3系列模型推理能力进步明显，在多项测试中优于竞争对手，定价与主流模型持平，货币化路径清晰[22] - **亚马逊 (AMZN US)**：AI业务拐点已至，零售业务在AI带动下有望改善，AWS云业务在AI收入驱动下有望保持加速增长，目标价300美元[22] - **ETF推荐**：**Invesco纳斯达克100指数ETF (QQQ US)**，截至2025年12月5日总资产达4116.43亿美元，本年迄今总回报为22.8%[11][24][25] 澳大利亚市场 - **宏观背景**：澳大利亚三季度GDP同比增速为2.1%，略低于预期；10月整体通胀率加速至3.8%，创2024年6月以来新高，导致降息预期落空[27][29][31] - **股市与板块观点**：截至11月底，ASX200指数本年仅上涨约5%，板块分化明显[34]报告认为2026年商品大周期将延续，重点关注原材料行业，如金、铜、铝；同时，银行等红利板块可作为分散投资的标的[32][34] - **股票推荐**： - **Northern Star (NST AU)**：执行力与产能爬坡突出，未来5年黄金产量复合年增长率约8.7%，净现金达6.1亿澳元，目标价35.15澳元[35] - **Woodside (WDS AU)**：全球领先的油气生产商，当前价格对应股息率超过7%，目标价32.3澳元[35] 印度尼西亚市场 - **宏观背景**：印度尼西亚11月总体通胀率同比下降至2.72%，核心通胀率为2.36%，波动性食品通胀下降至5.48%，为央行降息提供了依据[38][43][45]央行当前短期重点是保持印尼盾汇率稳定[40][42] - **市场展望**：对2026年市场持谨慎乐观态度，期待新政府财政部与央行更协调的努力以推动经济增长和盈利复苏[46][48] - **关注行业**：低利率环境下的消费和金融（银行、房地产）[48] - **股票推荐**： - **中亚银行 (BBCA IJ)**：预计2026年利润增长将改善，目标价12,000印尼盾[49][50] - **Telkom (TLKM IJ)**：移动业务ARPU恢复健康增长，数据中心和非核心资产剥离可能创造价值，目标价4,100印尼盾[49][50] - **ETF推荐**：**VanEck印度尼西亚指数ETF (IDX US)**，截至2025年12月5日，本年迄今总回报为15.5%[38][53][54] 本周经济数据日程 报告列出了2025年12月8日至15日期间全球主要经济体的关键数据公布日程，包括： - **12月8日**：日本三季度GDP、中国11月进出口数据、美国9月新宅开工数据[56] - **12月10日**：中国11月CPI与PPI、美国三季度就业成本指数[57] - **12月15日**：中国11月社会消费品零售总额和工业增加值、日本短观大型制造业指数[57][58]

DeepSeek模型进展 - 开源首个达到国际奥林匹克数学竞赛金牌水平的数学模型DeepSeek-Math-V2 [1] - 模型部分性能优于谷歌旗下的Gemini DeepThink [1] - 行业头部厂商近期密集迭代模型，包括OpenAI发布GPT-5.1、xAI发布Grok 4.1、谷歌发布Gemini 3系列 [1] AI技术路线与行业观点 - 前OpenAI联合创始人伊利亚·苏茨克维认为AI规模扩展时代已终结，主流路线遇到瓶颈 [2] - 其观点指出算力规模已很大却不能持续带来更好的扩展，扩展与浪费算力界限模糊 [2] - 未来需要解决大模型泛化能力比人类差的问题，AI可能缺少人类情绪这种价值函数 [2] 百度组织架构调整 - 百度新设立基础模型研发部与应用模型研发部两大部门 [3] - 基础模型研发部由吴甜牵头专注通用人工智能大模型研发，应用模型研发部由贾磊负责聚焦业务场景专精模型调优 [3] - 新设部门均直接向百度CEO李彦宏汇报，体现推进干部年轻化决心 [3] 英伟达市场动态与回应 - 英伟达股价一度重挫逾7%，市值瞬间蒸发近3500亿美元，最终收跌2.59% [4] - 公司回应大空头迈克尔·伯里言论，称战略投资在营收中比例较小，投资组合公司主要从第三方客户获取收入 [4] - 投资者对AI算力真实需求和投入能否转化为足够收益产生怀疑 [4] 谷歌硬件与芯片动态 - 谷歌重启AI眼镜项目，硬件代工由富士康负责，参考设计由三星提供，芯片由高通提供 [5][6] - 项目已进入小批量试产阶段，预计最早2026年第四季度发布 [6] - 谷歌自研第七代TPU单芯片峰值算力可达4614TFLOPs，是目前性能最强大、能效最高的自研芯片 [10] AI产业链公司动态 - 工业富联澄清第四季度业绩目标下调传闻，称英伟达GB200、GB300等相关产品出货均按计划推进 [8] - 公司股价从10月30日到11月24日累计下跌30.77%，但11月25日至28日累计上涨8.54% [8] - 天孚通信辟谣获谷歌30亿美元订单，称信息不实 [9] AI行业资源消耗与挑战 - 汇丰银行分析指出OpenAI至2030年仍难盈利，即便用户规模覆盖全球成年人44%且营收可能突破2130亿美元 [7] - OpenAI目标在本年代末达到36GW算力，接近美国中型州用电量，预计自由现金流仍为负，整体缺口达2070亿美元 [7] - 摩根士丹利报告指出AI不仅是主要电力消费者，也是吃水大户，数据中心严重依赖水资源 [11][12]

模型发布与核心性能 - 公司于本周三晚间低调发布专注于数学推理与定理证明的新模型DeepSeek-Math-V2，参数量为685B [1] - 在2025年国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）和2024年中国数学奥林匹克竞赛（CMO 2024）中，模型均达到金牌水平 [1] - 在普特南（Putnam 2024）数学竞赛中，模型通过扩展测试计算取得118分（满分120分）的近乎满分成绩，远超人类选手约90分的历史最高分记录 [1] 具体竞赛成绩 - 在IMO 2025竞赛中，模型在P1至P5题上取得83.3%的成绩 [3] - 在CMO 2024竞赛中，模型在P1、P2、P4、P5、P6题上取得73.8%的成绩 [3] - 在Putnam 2024竞赛中，模型在A1至B4、B5、B6题上取得98.3%的成绩 [3] 基准测试对比 - 在IMO-ProofBench基准测试的基础集上，模型得分接近99%，大幅领先谷歌Gemini DeepThink (IMO Gold) 的89% [4] - 在难度更高的进阶集上，模型得分61.9%，略低于Gemini DeepThink的65.7%，但作为开源模型已无限接近闭源商用模型的顶尖水平 [4] - 在自主构建的91个CNML级别问题测试中，模型在代数、几何、数论、组合学和不等式等所有类别中，均超越了GPT-5-Thinking-High和Gemini 2.5-Pro的表现 [4] 核心技术革新 - 模型采取严苛的“死磕过程”策略，必须展示清晰、严谨的分步推导过程，只要中间步骤出现逻辑断裂，即便最终结果正确也不给予正向反馈，以解决“推理假象”问题 [5][6] - 公司独创多层级的“元验证”机制，通过类似“套娃”的监督架构（学生-老师-校长），将评分系统的置信度从0.85提升至0.96，极大保证训练数据质量 [9] - 模型展现出类似人类“三省吾身”的自我反思能力，在处理高难度定理证明时，能通过测试时间计算进行停顿和自省，一旦发现逻辑漏洞会自主推翻重写 [9] 行业影响与市场定位 - 模型发布在海外开发者社区引发强烈反响，被舆论称为“鲸鱼回归”，以10个百分点的优势在基础基准上击败谷歌获奖模型，打破顶级推理模型长期被闭源巨头垄断的局面 [11] - 行业推测公司极有可能将这一逻辑验证能力迁移至编程模型，届时将对现有代码辅助工具市场产生巨大冲击 [11] - 模型代码与权重已在Hugging Face及GitHub平台完全开源，为开源社区提供了通过构建严谨验证机制而非单纯堆砌算力来实现机器智能质变的技术演进路线 [11]

模型发布与性能表现 - 公司于11月27日在Hugging Face上开源数学模型DeepSeek-Math-V2，该模型是行业首个达到国际奥林匹克数学竞赛金牌水平且开源的模型[3] - 在IMO-ProofBench基准测试中，模型在IMO 2025题目上取得83.3%的成绩，在CMO 2024上取得73.8%的成绩，在Putnam 2024上取得98.3%的成绩[4] - 在Basic基准上，模型取得近99%的高分，远高于第二名谷歌Gemini DeepThink的89%；在更难的Advanced子集上，模型得分为61.9%，略低于Gemini DeepThink的65.7%[5] 技术创新与研究方向 - 模型从结果导向转向过程导向，通过自我验证方法教会AI像数学家一样严谨审查证明过程，不依赖大量数学题答案数据[8] - 该技术突破当前AI数学推理的研究局限，即正确最终答案不能保证推理过程正确的问题，展示了强大的定理证明能力[8] - 公司在技术论文中指出，可自我验证的数学推理是可行研究方向，可能有助于开发更强大的数学AI系统[8] 行业影响与市场反应 - 海外市场反应积极，有评论称"鲸鱼终于回来了"，并认为公司以10个百分点优势击败谷歌IMO Gold获奖模型超出预期[9] - 行业期待公司的下一步动作，特别是在头部厂商如OpenAI、xAI、谷歌相继发布新模型后，市场关注公司旗舰模型的更新计划[10]

模型发布与性能表现 - 公司于2025年11月27日晚在Hugging Face上开源新模型DeepSeek-Math-V2，这是行业首个达到国际奥林匹克数学竞赛金牌水平且开源的模型[3] - 在Basic基准上，该模型取得近99%的高分，远高于第二名谷歌Gemini Deep Think的89%[5] - 在更难的Advanced子集上，该模型分数为61.9%，略逊于谷歌Gemini Deep Think的65.7%[5] 技术创新与突破 - 模型从结果导向转向过程导向，具备强大的定理证明能力，不依赖大量数学题答案数据，而是教会AI像数学家一样严谨地审查证明过程[8] - 该技术突破当前AI数学推理的研究局限，即正确的最终答案不能保证正确的推理，通过自我验证来扩展测试时间计算，特别是针对没有已知解决方案的开放问题[8] - 模型在IMO 2025和CMO 2024上取得金牌级成绩，在Putnam 2024上通过扩展测试计算实现接近满分的118/120分[8] 行业影响与市场反应 - 海外市场反应积极，有评论称“鲸鱼终于回来了”，并以10个百分点优势击败谷歌的IMO Gold获奖模型DeepThink[9] - 行业头部厂商模型近期密集迭代，包括OpenAI发布GPT-5.1、xAI发布Grok 4.1、谷歌发布Gemini 3系列，市场期待公司下一步动作[9] - 外界更关注公司旗舰模型的更新时间，行业期待“鲸鱼”的下一个动作[9]

模型发布与核心成就 - 公司于11月27日在Hugging Face上开源数学模型DeepSeek-Math-V2，该模型是行业首个达到国际奥林匹克数学竞赛金牌水平且开源的模型[1] - 模型在IMO-ProofBench基准及近期数学竞赛中表现出色，部分性能优于谷歌旗下的Gemini DeepThink模型[1] - 模型在Basic基准上取得近99%的高分，远高于第二名Gemini Deep Think (IMO Gold)的89%分数[5] 具体性能表现 - 在IMO 2025的P1至P5问题上取得83.3%的成绩[4] - 在CMO 2024的P1、P2、P4、P5、P6问题上取得73.8%的成绩[4] - 在Putnam 2024的A1至B4、B5、B6问题上取得98.3%的成绩[4] - 在更难的Advanced子集上得分为61.9%，略低于Gemini Deep Think (IMO Gold)的65.7%[5] - 在Putnam 2024上通过扩展测试计算实现118/120接近满分的成绩[8] 技术创新与研究方向 - 模型从结果导向转向过程导向，展示了强大的定理证明能力，不依赖大量数学题答案数据[8] - 核心创新在于教会AI像数学家一样严谨地审查证明过程，实现自我验证，从而在没有人类干预下提升解决高难度数学证明题的能力[8] - 公司提出自我验证对于扩展测试时间计算尤为重要，特别是针对没有已知解决方案的开放问题[8] - 可自我验证的数学推理被证明是可行的研究方向，可能有助于开发更强大的数学AI系统[8] 行业影响与市场反应 - 海外反应积极，有观点认为公司以10个百分点的优势击败谷歌的IMO Gold获奖模型DeepThink超出预期[9] - 行业期待公司的旗舰模型更新，市场关注"鲸鱼"的下一个动作[10] - 在OpenAI发布GPT-5.1、xAI发布Grok 4.1、谷歌发布Gemini 3系列后，行业关注公司的下一步动作[10]

AI大模型技术突破 - 谷歌发布新一代AI模型Gemini 3.0，其视觉、推理、编程、多模态等能力均显著提升，实际应用层面可用性及适用性大幅提升[1] - 新一代大模型在多项基准测试中实现断层式领先，展现出跨越式的性能提升，标志着大模型能力的关键跃迁[2] - Gemini的成功证明Scaling Law（规模法则）发展路径依然有效，AI模型能力随参数规模、数据量和计算资源增加而可预测地提升，反驳了性能到顶的悲观论调[2] 资本市场表现 - AI算力产业链强势反弹，光模块CPO概念股爆发，太辰光涨超11%，新易盛、光库科技、天孚通信、联特科技等纷纷走强[1] - 谷歌股价创出历史新高，公司最新市值仅次于英伟达、苹果，成为美股市值第三大公司[1] - 热门ETF创业板人工智能ETF华夏（159381）及5G通信ETF（515050）盘中涨超3%[1] AI光模块产业链 - AI光模块是专门为满足AI计算集群超高带宽与低延迟需求的光模块，是AI算力革命的“神经中枢”[3] - 技术迭代与市场需求共振下，中国厂商已占据全球竞争先机，2024年全球光模块厂商TOP10中多家中国厂商入围[3] - 行业正从800G向1.6T迈进，3.2T等更高速率技术也已突破，产业链迎来量价齐升的高景气阶段[3] 相关ETF产品概况 - 5G通信ETF（515050）跟踪中证5G通信主题指数，最新规模超80亿元，深度聚焦英伟达、苹果、华为、谷歌产业链[4] - 该指数通信与电子两大核心赛道合计占比79.4%，其中通信权重44%锁定5G网络基建，电子权重35%向上游半导体等延伸[4] - 创业板人工智能ETF华夏（159381）跟踪创业板人工智能指数，光模块CPO权重占比超54%，前三大权重股为中际旭创（24.78%）、新易盛（19.40%）、天孚通信（5.11%）[4]

英伟达Rubin平台与1.6T光模块需求 - 2026年英伟达Rubin出货预期上调，头部企业将2025年1.6T光模块总需求上调至1500万，且仍有上修动能 [1] - 需求上修直接增厚头部厂商盈利预期，强化AI算力驱动下光模块高景气周期的持续性与确定性 [1] - 上游CW光源、EML光芯片及关键设备（如MOCVD、电子束）排产紧张，供给约束增强，价格与毛利率韧性提升，龙头受益度更高 [1] 云厂商资本开支与AI投入 - 北美云服务提供商计划2025财年资本开支超过3700亿美元，同比增长40% [2] - 甲骨文FY26Q1末剩余履约义务达4550亿美元，较上季度末增加3170亿美元，公司预计2026财年资本开支达350亿美元 [2] - OpenAI与AMD共同部署6GW的MI450 GPU集群 [2] - 中国云厂商预计2025年投入AI算力的支出超过4500亿元，国产超节点算力集群产业化进程加速 [2] 光模块市场规模与增长 - 光模块行业受计算芯片放量及技术升级驱动，处于量价齐升状态，2025年增速或高于2024年 [3] - 据测算，2025/2026/2027年数通100G以上光模块市场规模同比增长54%/69%/34%，规模分别达144亿/244亿/327亿美元 [3] - 市场份额格局总体稳定，中国头部大厂占据核心份额 [3] AI产业趋势与催化剂 - 谷歌Gemini 3系列预计于10月22日发布，新模型在延迟和成本控制方面优化，可能为AI板块带来催化 [1] - AI浪潮长坡厚雪，算力主线“卖铲人”逻辑清晰，龙头效应有望加强 [9] - 全球AI资本开支浪潮可能带来结构性机会，光模块作为核心环节受益显著 [4][9] 通信ETF与投资机会 - 通信ETF（515880）规模为87.64亿元，在同类15只产品中排名第一，截至9月30日，“光模块+服务器+铜连接+光纤”占比近79% [10] - 光模块在通信ETF中占比近50%，可关注相关布局机会 [4][10] - 海外AI基建投入与业绩共振，国内国产GPU放量加速，AI基础设施投入规模仍有较大空间 [10]