行业整体展望 - 科技行业在经历今年的大幅上涨后，仍被视为极具吸引力的买入机会 分析师认为这一势头在明年很可能持续 [1] - 人工智能、半导体和自动化等多个领域的创新 持续为投资者提供引人注目的机会 [14] Alphabet (GOOGL) - 该股是今年表现最出色的“七巨头”股票之一 显著跑赢同行和标普500指数 截至发稿时股价略高于308美元 年内涨幅近63% [2] - 公司在人工智能竞赛中凭借其旗舰Gemini模型和定制芯片张量处理单元取得巨大成功 这使其在数据中心业务中成为强有力的竞争者 [3] - 张量处理单元已在内部使用或通过谷歌云以租赁算力形式提供 鉴于其优异表现 公司可能围绕该技术建立新的合作伙伴关系 例如Meta据报道已寻求利用该技术 这可能为公司开辟全新的、市场尚未完全定价的收入流 [3][4] Nvidia (NVDA) - 该公司在公众认知中仍与人工智能及相关领域关联最紧密 截至发稿时股价约176美元 年内上涨31.6% [5] - 公司的优势主要在于其图形处理单元的普及 该产品被OpenAI等行业领导者采用 其通用灵活性带来了广泛的潜在用例 这些芯片是数据中心业务的核心 [7] - 公司于12月15日发布了新的开源人工智能模型系列Nemotron 3 专为构建人工智能代理设计 首席执行官黄仁勋指出 这一新系列将有助于将先进人工智能转变为开放平台 并让开发者更容易进行扩展 [8] Tesla (TSLA) - 尽管主要是一家汽车制造商 但鉴于其近期对机器人和人工智能的重视 亦可被视为科技股 截至发稿时股价接近473美元 年内上涨17% [9] - 首席执行官埃隆·马斯克对自动驾驶和人工智能日益增长的兴趣引起许多分析师关注 例如 Wedbush的Dan Ives近期暗示特斯拉2026年股价目标可能达到800美元 并认为该公司市值明年可能翻倍 [11] - 本月在德克萨斯州奥斯汀进行的自动驾驶测试提振了投资者情绪 特斯拉Model Y车型本周末开始在没有安全驾驶员的情况下运行 同时 管理层正专注于提升欧洲销量 并推出更实惠的车型 以期消除在该地区面临的一些阻力 [12]

行业投资趋势 - 2023、2024及2025年均为投资人工智能领域的绝佳年份 随着2025年接近尾声 市场关注2026年能否延续此趋势 但投资者对巨额AI计算能力建设投资能否产生回报的担忧正在加剧 并开始要求看到实际的投资回报 而迄今为止尚未出现 [1] - 尽管存在担忧 AI超大规模资本支出在2025年创下纪录 且大部分资金流向数据中心 多数公司指引2026年资本支出将进一步增加 [2] - 尽管投资者可能看到AI基础设施支出的风险 但仍存在多种从该趋势中获利的方式 [2] AI硬件供应商 - 英伟达和AMD等为AI提供高端处理器的芯片设计商一直是该领域的首选股票 它们生产的图形处理器因能将复杂计算分解并行处理 从而擅长快速处理AI工作负载 [4] - 自2023年初基础设施支出激增以来 英伟达一直是领先的AI股票 其一流的技术栈已使其成为全球最大的公司 其股票当日下跌3.30% 报收174.96美元 毛利率为70.05% [5][6] - 在AI大趋势兴起前 AMD一直逊于英伟达 目前仍是如此 但其产品正变得更具竞争力 且AI超大规模公司更积极地寻找比英伟达芯片更便宜的替代品 若转向AMD芯片 可用更少资金获得同等算力 或用同等资金获得更多算力 [6] - AMD管理层近期告知投资者 预计未来五年数据中心收入复合年增长率为60% [7] - 博通是另一家细分计算供应商 其不销售自有计算单元 而是直接与AI超大规模公司合作 为其定制设计计算单元 以最大化性能并降低成本 包括Alphabet在内的多家AI超大规模公司已与博通合作 [8] - 博通股票当日下跌11.58% 报收359.32美元 市值为1.7万亿美元 毛利率为64.71% [9] 定制化芯片与潜在新进入者 - Alphabet的自定义AI加速器是张量处理单元 已用于内部处理并通过谷歌云供客户租赁 据报道 Alphabet正考虑直接向Meta Platforms销售一定数量的TPU 这将是其当前仅将TPU安装在自身数据中心模式的转变 若决定销售 Meta可能只是第一个感兴趣的买家 [10] 芯片制造环节 - 前述公司均为“无晶圆厂”芯片制造商 只设计芯片 不负责制造 大多数高端芯片的制造都来自一家代工厂商：台积电 台积电是全球营收最大的芯片制造商 是AI芯片竞赛中的中立参与者 [12] - 台积电股票当日下跌4.26% 报收291.85美元 市值为1.5万亿美元 毛利率为57.75% [13] - 只要AI计算能力支出增加 台积电就必定受益 这使其成为一项无需多虑的投资 其可能不是这五家公司中2026年表现最佳的 但应轻松成为第二或第三佳 [14] 投资策略观点 - 考虑到AI基础设施的巨大投入 英伟达、AMD、博通和Alphabet这四家公司的股票目前看起来都是极佳的买入选择 同时买入这四家公司是一个明智的策略 因为无法预知未来几年哪家公司表现最好 但无论几年后哪家公司在AI芯片领域领先 至少有一家公司可能表现良好 [11]

英伟达的市场地位与增长动力 - 公司是全球市值最高的公司 市值达4.5万亿美元 并领先于其他大型科技同行[1] - 公司是图形处理器的主要供应商 其产品已成为运行人工智能工作负载最受欢迎的选择 并借此推动增长[4] - 人工智能超大规模企业在2025年创纪录的数据中心资本支出后 已告知投资者2026年可能再创新高 这利好作为首选计算供应商的英伟达[5] - 公司首席执行官在第三季度财报中指出 其云GPU已“售罄” 同时该季度营收同比增长62% 表明未来几年计算需求将持续上升[5] - 公司的长期预测是 到2030年全球数据中心资本支出将达到3万亿至4万亿美元 若此预测实现且2026年及2027年支出计划如期 公司有望在2026年底稳居全球最大公司宝座[8] 谷歌的潜在挑战与业务拓展 - 谷歌可能开始向外部公司销售其自主研发的AI计算单元 这将拓展其核心业务并挑战英伟达[2] - 谷歌多年前已预见趋势 并与博通合作开发了张量处理单元 在特定工作负载下其性能可超越英伟达GPU 且成本更低[8] - 谷歌目前绝大部分收入来自广告相关业务 其最大收入来源谷歌搜索引擎在第三季度增长15%[12] - 若谷歌开始对外销售TPU 可能开辟一个利润丰厚的新业务单元 带来快速增长的收入来源 若在此领域取得进展且核心业务保持成功 公司可能在2026年底成为新的全球最大公司[13] 行业竞争格局与未来展望 - 英伟达的GPU价格昂贵 导致许多AI超大规模企业正在寻找替代方案[8] - 谷歌的TPU最初仅用于内部计算项目 并通过谷歌云提供租赁 但现在可能考虑将其计算单元出售给Meta Platforms等公司[8] - 当前趋势强烈倾向于计算能力建设 英伟达是市场上最能利用这一趋势的公司[14] - 如果人工智能支出未达普遍预期速度 英伟达可能在2026年失去其领先地位[14]

行业趋势与投资背景 - 人工智能基础设施建设预计将在2026年达到新高[1] - 投资组合经理通常在年底前将资金调入预期将成为下一年表现优异的股票，从而推高股价，形成所谓的“圣诞老人行情”[1] 英伟达 - 凭借其行业领先的图形处理器计算堆栈，英伟达在过去三年一直是市场的首选股票[4] - 当前大量生成式人工智能技术运行在英伟达的GPU上，但其主导地位正受到挑战[4] - 公司CEO在第三季度财报中表示，其云端GPU“已售罄”[6] - 公司当前股价为182.35美元，市值达44330亿美元，毛利率为70.05%[5][6] - 竞争对手AMD的产品以及如Alphabet与博通合作设计的定制AI加速器正在挑战其地位[6] 谷歌 - 谷歌与博通合作自主研发了张量处理单元[7] - 谷歌正考虑直接向Meta出售TPU，这可能为其开辟一个全新的、未被计入的收入流[7][8] - 公司当前股价为320.86美元，市值达38770亿美元，毛利率为59.18%[9][10] - 第三季度营收同比增长16%至1020亿美元，稀释后每股收益同比增长35%[10] - 若其TPU能获得重大商业成功，且现有业务持续表现良好，股价仍有上升空间[11] 台积电 - 台积电是人工智能竞赛中未被赞颂的英雄，作为全球营收最大的芯片制造商，英伟达和谷歌等公司都依赖其进行芯片制造[12] - 公司当前股价为294.72美元，市值达15280亿美元，毛利率为57.75%[13][14] - 台积电的2纳米芯片已进入生产阶段，在相同处理速度下，比上一代3纳米芯片能耗降低25%至30%[14] - 能耗能力正成为AI建设的一大问题，台积电的高能效芯片可能使AI建设按原计划速度继续推进[14] - 作为芯片领域的中立方，只要AI基础设施支出增加，台积电都将受益，且主要AI超大规模企业均已宣布2026年创纪录的数据中心资本支出计划[15]

文章核心观点 - 英伟达在人工智能计算领域的市场主导地位正面临日益激烈的竞争并开始减弱 [1] - 来自超大规模企业的定制化AI硬件开发趋势，为Alphabet、博通和台积电等公司创造了投资机会 [1][2] 行业竞争格局 - 投资者关注焦点正从2025年底转向2026年的市场走向 [1] - 英伟达过去三年是顶级AI计算单元提供商，但正面临来自意想不到领域的竞争挑战 [1] - 全球数据中心资本支出预计到2030年将达到每年3万亿至4万亿美元 [15] Alphabet (GOOG/GOOGL) - 公司长期与博通合作设计定制AI加速器单元（TPU） [4] - TPU过去仅供内部使用或通过云计算平台租赁，但近期有消息称Meta Platforms正与Alphabet洽谈购买TPU [4] - 这为Alphabet带来了未计入的潜在收入流 [5] - 英伟达在2025财年第三季度数据中心计算硬件销售额达521亿美元，显示该市场利润丰厚 [5] - 公司最近一个季度营收增长16%，稀释后每股收益增长35% [7] - 若TPU销售完全发展后每季度能增加100亿美元营收，将对公司财务状况产生显著影响 [7] - 股票当日上涨1.15%至321.27美元，市值达3.877万亿美元 [6][7] Broadcom (AVGO) - 作为Alphabet等AI超大规模企业的合作伙伴，帮助设计定制AI硬件 [9] - 其计算硬件有潜力以更低价格提供优于英伟达GPU的性能，但牺牲了灵活性 [9] - 公司客户不限于Alphabet，还包括OpenAI等多家合作伙伴 [11] - 有一家神秘客户下了价值100亿美元的定制AI芯片订单 [11] - 公司毛利率为63.13%，股息收益率0.60% [11] - 股票当日上涨2.28%至389.72美元，市值达1.843万亿美元 [10][11] - 公司未来几年有望获得市场份额 [12] Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSM) - 公司是全球领先的芯片制造商，客户包括博通和英伟达等 [13] - 作为AI军备竞赛中所有公司的芯片供应商，只要支出增加，公司就能作为中立方受益 [13] - AI超大规模企业均指引2026年支出将超过已令人印象深刻的2025年水平 [15] - 公司毛利率57.75%，股息收益率0.98% [14][15] - 股票当日上涨0.51%至294.42美元，市值达1.528万亿美元 [14] - 只要AI支出增加，公司股票就值得持有 [15]

核心观点 - 文章认为，尽管英伟达仍是一家卓越的公司，但其超高估值已充分反映完美预期，而随着人工智能从训练转向推理阶段，其面临增长放缓、竞争加剧和利润率受压等多重挑战 [5][9][10] - 相比之下，英特尔虽然面临执行挑战，但其股价已充分反映负面因素，而公司在先进制程（18A）、地缘政治优势和美国本土制造方面的潜力被低估，任何积极进展都可能带来巨大的股价上行空间 [12][13][14][17] - 基于以上分析，文章重申一年前提出的策略，即减持英伟达并转向英特尔的交易在2026年及以后仍然可行 [3][13] 英伟达面临的挑战 - **市场估值极高**：公司市值高达4.4万亿美元，营收倍数超过20倍，估值已反映完美无瑕的预期 [5][13] - **增长阶段转换**：人工智能的“轻松”增长阶段（三位数扩张）已经结束，正在进入“艰难爬行”阶段 [5] - **从训练转向推理**：未来人工智能的重点可能从训练大模型转向执行模型的推理阶段，而推理对成本更为敏感，可能转向更专业、更便宜的芯片，这可能导致英伟达利润率受压 [6][9] - **竞争加剧**： - **谷歌TPU的威胁**：硅谷正在低调部署谷歌的TPU（包括Trillium芯片）用于人工智能 [7] 谷歌使用TPU训练和运行其Gemini模型，并向Anthropic等外部公司销售，Anthropic计划投资数百亿美元购买多达100万个谷歌TPU [10] 据报道，Meta也在谈判购买TPU用于其人工智能计划 [10] 有说法称，Trillium在推理方面的性价比比英伟达顶级GPU高30-50% [10] - **软件生态挑战**：英伟达主导的CUDA软件正面临PyTorch 2.0和OpenAI的Triton的挑战，这可能最终简化硬件转换 [10] - **客户成本压力**：亚马逊、微软和Meta已在人工智能硬件资本支出上投入了数千亿美元，股东将要求回报 [10] 英伟达高端GPU单价超过3万美元，且享有超过50%的净利润率，实质上在侵蚀超大规模云计算公司的利润，这些大科技公司有动力通过定制芯片或优化来积极降低硬件成本 [10] 英特尔的潜在机遇 - **股价表现与估值**：自2024年12月6日以来，英特尔股价飙升了95%，而英伟达上涨约28% [3] 英特尔当前市值约2000亿美元，仅为预期销售额的4倍，估值已反映诸多不利情况 [13] - **技术追赶**：英特尔的18A制程节点虽不太可能在投产首日就在良率或整体性能上超越台积电的N2，但这并非必需 [11] 公司创新的背面供电（PowerVia）设计解决了高密度芯片的关键散热问题，使18A节点对某些高性能应用极具吸引力 [17] 若其性能能达到台积电的90-85%，地缘政治优势将弥补其余差距 [17] - **地缘政治优势**： - **供应链安全**：随着芯片供应与国家安全交织，英特尔成为少数能够建立有弹性、非台积电供应链的西方生产商之一 [12] 全球最先进的芯片在台湾生产，全球科技公司被迫寻找替代方案，而英特尔拥有晶圆厂、知识产权和规模，能够在台湾以外建立第二条供应链 [17] - **政策支持**：新实施的进口芯片关税可能最终缩小台湾与美国晶圆的成本差距，使英特尔受益 [17] 英特尔在俄亥俄州和亚利桑那州的巨型晶圆厂计划投资超过500亿美元，美国国防部、能源部等政府机构有结构性激励确保这些设施运营，将英特尔纳入美国战略框架 [17] - **潜在客户与重估催化剂**：据报道，苹果正考虑使用英特尔的代工厂生产其部分逻辑芯片，这可能有助于建立基于地缘政治稳定的美国基地 [17] 任何关于18A良率或确认一级客户协议的利好消息都可能带来巨大的上行空间 [14]

核心观点 - 美银分析师Vivek Arya将博通目标价从400美元上调至460美元并维持“买入”评级 对公司在谷歌TPU生态系统中不断扩大的影响力表示乐观 [1] 分析师观点与评级调整 - 美银分析师团队基于对谷歌TPU生态系统扩张的看好 上调了博通的目标价 [1] - 分析师认为谷歌TPU利用率的提升对关键设计合作伙伴博通构成利好 [2] 财务与业务预测 - 博通当前TPU相关产品的平均售价约为5000至6000美元 预计2025年销量约为200万单位 [2] - 随着下一代产品上量 预计2026年平均售价可能升至12000至15000美元 销量可能超过300万单位 [2] - 若需求持续扩张 2026年销量上行空间可能达到360万至380万单位 [3] - 基于更高的计算和ASIC产品组合 公司略微下调了毛利率预期 但整体盈利预测基本保持不变 [3] 公司战略定位 - 博通因其定制芯片产品和网络资产 在人工智能革命中处于独特地位 [3]

公司表现与市场动态 - Alphabet股价在2025年上涨66% [2] - 谷歌最新AI聊天机器人Gemini 3的性能被报道可击败ChatGPT [2] - 谷歌可能与Meta达成一项"价值数十亿美元"的合同，向后者出租并最终出售其张量处理单元（TPU） [3] - 该潜在交易推动Alphabet市值上周升至近4万亿美元 [10] AI芯片市场竞争格局 - AI芯片市场预计将以25%的年均增长率增长，到2030年达到4400亿美元 [5] - 预计到2030年，英伟达在AI芯片市场的主导份额可能从90%大幅下降至70%，而谷歌的份额可能从5%增至25% [5] - 谷歌TPU在2025年可能控制AI芯片市场8%的份额 [11] - 到2030年，谷歌TPU可能控制AI芯片市场25%的份额 [12] AI聊天机器人用户与竞争 - OpenAI的ChatGPT每周用户数超过8亿，但面临严峻挑战 [6] - 自7月谷歌增加名为Nano Banana的图像生成器后，Gemini用户数增长44%，至10月达到6.5亿 [6] - Gemini的成功促使OpenAI宣布进入"Code Red"状态，以提升ChatGPT [4][8] - OpenAI预计2025年和2026年净亏损分别为90亿美元和140亿美元，为实现盈利，其2030年营收需增长至约2000亿美元 [7] 公司财务状况与竞争资本 - 过去四个季度，英伟达的营业利润超过1100亿美元，而谷歌的营业利润为1514亿美元，在标普500指数中领先 [9] - 谷歌TPU可能因更低的计算成本、强大的性能和效率、与领先云平台集成以及缓解GPU供应短缺而赢得更多客户 [12] - 尽管英伟达因其CUDA软件的广泛开发者社区采用而提供更大灵活性，但TPU在明确的大规模深度学习任务中表现出色 [13] - OpenAI通过威胁采购TPU，为其英伟达计算集群谈判获得了30%的折扣 [14] 市场估值与预期 - 华尔街认为Alphabet股票估值略高，而英伟达股票估值便宜 [15] - 谷歌股价略高于每股314.70美元的平均目标价，而英伟达股价在2025年上涨45%，需再上涨46%才能达到每股257.72美元的目标价 [15]

核心观点 - 博通公司正受益于谷歌对其自研TPU的推广和外部租赁计划 这成为其AI加速器业务的重要增长动力 分析师因此重申买入评级并上调目标价[1][2] - 分析师预计博通的TPU业务将显著加速 其市场份额和营收有望大幅增长 但未来也面临来自英伟达新架构和谷歌潜在策略调整的竞争压力[3][6][7] 分析师评级与财务预测 - 美国银行证券分析师Vivek Arya重申对博通的买入评级 并将目标价从400美元上调至460美元[2] - 分析师预测博通第四季度营收为174.45亿美元 较此前预测的174.05亿美元有所上调 调整后每股收益为1.83美元 低于此前指引的1.85美元[9] - 分析师建模预测 到2030年 博通的每股收益潜力将超过23美元 并因计算类芯片占比提高而小幅调整了毛利率预期[8] TPU业务增长前景 - 谷歌完全使用TPU训练Gemini 3 并计划向外部客户出租TPU 这为博通带来强劲顺风[2][3] - 当前TPU平均售价约为5000至6000美元 预计2025年出货量约为200万单元 到2026年 平均售价可能增长至12000至15000美元 出货量可能超过300万单元[4] - 若来自谷歌及Anthropic、Meta等新外部客户的需求扩大 2026年出货量可能进一步达到360万至380万单元[4] - 到2030年 博通的自定义ASIC和TPU产品预计将占据约9000亿美元AI加速器市场的15% 高于今年的约8%[8] 产品竞争力分析 - 在特定AI训练任务上 TPUv7在能效上可能优于英伟达的Blackwell Ultra 例如对于FP8大语言模型 TPUv7每瓦可产生约5.4 TFLOPs 而Blackwell Ultra约为3.6 TFLOPs[5] - 对于优化的工作负载 上述优势可转化为高达40%的总拥有成本降低[5] - 但性能表现高度依赖于工作负载类型、模型支持和软件优化 在这些领域 英伟达的GPU生态系统仍然领先[5] 未来竞争格局与风险 - 英伟达的下一个主要架构Vera Rubin预计在2026年底推出 可能在内存技术和系统成本上超越TPU[6] - 博通的TPU路线图可能要到2027年的TPUv8才会进行重大的半导体升级 这可能会缩小其竞争优势[6] - 若谷歌从仅通过谷歌云出租TPU转变为直接销售TPU 可能会对博通的其他自定义ASIC客户构成新的竞争 这些客户包括Meta、字节跳动和OpenAI[7] - 谷歌也可能通过增加联发科作为低端TPU变体的设计合作伙伴来扩大其合作名单 从而降低博通的份额[7]

AI基础设施需求 - 公司必须每6个月将计算容量翻倍以满足AI服务需求[1] - 目标是在未来4至5年内实现计算能力提升1000倍[2] - AI基础设施竞争是AI竞赛中最关键且最昂贵的部分[2] 行业资本支出 - 公司将2024年资本支出指引上调至910亿-930亿美元范围[3] - 预计2026年将出现"显著增长"[3] - 四家超大规模企业（包括微软、亚马逊和Meta）2024年计划资本支出总额超过3800亿美元[3] 公司战略与优势 - 核心目标是构建更可靠、性能更高、可扩展性更强的基础设施而非单纯超越竞争对手支出[4] - 通过更高效模型和定制芯片（如第七代TPU Ironwood）提升容量[4] - 与DeepMind的合作带来未来AI模型研究的重要优势[5] 技术发展目标 - 第七代TPU Ironwood相比2018年第一代Cloud TPU能效提升近30倍[4] - 需要以相同成本和能耗水平提供1000倍以上的计算、存储和网络能力[5] - 通过协同设计和合作实现技术突破[5]