最近美股各投行在大肆鼓吹TPU芯片了，谷歌自从被巴菲特锁定后，股价蹭蹭涨📈，已经临近4万亿大关，今天就简单解析一下TPU的潜力以及相关利好利空的公司。

我最近也跟随巴菲特，在押注谷歌TPU，我认为这不仅仅是芯片，而是一场云计算的“阳谋”。

可能大家都听说过GPU——英伟达（#NVDA）靠着它成了AI时代的“印钞机”，市值一度飙到5万亿。但TPU，是谷歌偷偷练了12年的大招。过去，它只给自己用，比如训练Gemini大模型、优化YouTube推荐、支撑Google Search的AI功能。但现在，谷歌突然说：“嘿，Meta、Anthropic，你们要不要也试试我的芯片？”

#AI 芯片三足鼎立，可能就此展开竞争，英伟达，AMD，谷歌。而谷歌家的TPU，可能是改变整个AI芯片格局的一招。

TPU是什么？简单理解就是“谷歌自研的AI加速卡”

你可以把它想象成英伟达GPU的“竞品”，但专为谷歌的AI任务深度优化。TPU不是通用芯片，而是ASIC（专用芯片），就像为跑马拉松专门定制的跑鞋，别的路可能不灵，但在谷歌这套AI生态里，又快又省电。

过去TPU只在谷歌自家数据中心跑，从不对外。但现在，风向变了。Morgan Stanley的报告显示，谷歌已经和 #Anthropic 签下100万颗TPU的大单，还正和 #Meta 谈明年租用、后年直接采购用于训练Llama模型——注意，是训练，不是简单的推理。训练对芯片性能要求高得多，这说明谷歌在自家Gemini的实际使用上，已经被大众所认可。

这会给谷歌带来哪些财务影响？根据Morgan Stanley的测算：每对外卖出50万颗TPU，谷歌2027年云业务收入就能多130亿美元（+11%），每股收益（EPS）能涨$0.37，相当于整体EPS提升3%。别小看3%——在 #GOOGL 这种体量的公司，这就是实实在在的利润增量，而且还能推动估值倍数上移。

现在谷歌云还在追赶AWS和Azure，但TPU可能是它的“差异化王牌”：别人用英伟达GPU，又贵又抢不到；而谷歌说，“我不仅有云，还有自己造的、性价比更高的AI芯片，还能和PyTorch无缝对接。”这对大多数AI客户来说，诱惑太大了。

📝这里面存在利好利空的公司？

谷歌（#GOOGL）：显然是最大受益者。不仅云收入增长，还能摊薄TPU研发成本，形成“芯片-云-大模型”闭环。是一个典型的正向飞轮加速。

英伟达（#NVDA）：短期影响不大，长期投资者心态有一定影响。毕竟NVDA 2027年预计卖800万颗GPU，谷歌TPU就算卖100万颗，也只是小部分替代。但长期看，如果TPU生态做起来，NVDA的“独占”地位会被削弱，长远来看还是有一定负面影响。

#AMD：有点尴尬。本来指望靠MI450抢点份额，结果Meta转头去试TPU了。AMD一直强调“通用性+云兼容”，但现在TPU也变成“准商用”产品了，这个优势被完全稀释了，苏妈又要焦虑了。

博通（#AVGO）：它可能是隐形最大受益者。因为TPU是谷歌设计、博通代工制造的。Morgan Stanley估计，2025年博通为谷歌生产了180万颗TPU，2027年要干到300万颗。TPU越火，博通订单越稳。虽然这块业务毛利率可能不如NVDA那么高，但量大、稳定、绑定头部客户，是优质资产。

⚠️我的三点担忧，从Morgan Stanley报告中，提到了一些风险点，需要注意：

1️⃣商业模式：谷歌是直接卖芯片？还是只租用？如果是卖，会计入硬件收入（低毛利）；如果是云服务形式，就计入高毛利的云收入。这对利润结构影响巨大。

2️⃣开发者生态：TPU过去被诟病“难用”。现在谷歌搞了个“TPU Command Center”，还能用PyTorch调用，这是重大进步。但真能打消开发者对NVDA CUDA的依赖吗？还得看实际体验。

3️⃣Meta到底买多少？如果只是“试试”，影响有限；但如果Meta真把Llama 4或5的大规模训练交给TPU，那等于给TPU发了“行业认证证书”，对其他AI公司来说，会大批量跟进。

我最近已经加大对谷歌和博通的押注，我不赌“英伟达会不会影响”，而是押注“谷歌能不能跑出第二曲线”。TPU对外销售，是谷歌从“AI使用者”变成“AI基础设施提供商”的关键一步。如果2027年谷歌真能卖出200万~300万颗TPU，那不仅云业务估值要重估，整个 #GOOGL 的AI叙事也会从“追赶者”变成“规则制定者”之一，所以，我现在更坚定地持有 #GOOGL，甚至在回调时准备再加一点。这不是炒概念，而是在押注一个被低估的硬件+软件+云一体化AI平台的崛起。毕竟，在AI这场马拉松里，光有引擎（GPU）不够，还得有整辆车——而谷歌，正在悄悄造一辆自己的车。🧐

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