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美股投资网获悉，随着美国科技巨擘谷歌在上周重磅推出Gemini3 AI应用生态之后，这一最前沿AI应用软件随即风靡全球，推动谷歌AI算力需求瞬间激增。从近期谷歌Gemini AI付费用户反馈以及社交媒体热议来看，无论是B端大企业们还是C端的个人用户们均感叹这是“人类社会迄今最强悍的多模态大模型”，有望指数级革新企业经营效率以及C端用户软件协作效率，因此包括摩根士丹利、瑞穗等华尔街大型投资机构们看涨谷歌股价前景以及所谓的整个“谷歌AI生态链”的声音可谓愈发响亮。
在这些金融大鳄们看来，不仅“谷歌AI生态链”最核心参与者——即谷歌TPU芯片开发主导者博通(AVGO)有望全面受益于谷歌AI算力需求史无前例地全面大爆发而迈向新一轮的“超级牛市”，与谷歌主导的“光互联”高性能网络基础设施密切相关联的谷歌AI生态链参与者们以及聚焦于数据中心企业级高性能存储系统的存储领军者们，同样将跟随谷歌AI算力基础设施与AI应用生态野蛮扩张而走向前所未有的“AI繁荣周期”。
在美东时间周二有媒体报道称，Facebook母公司Meta Platforms(META)正与谷歌方面就斥资数十亿美元采购TPU AI算力集群进行谈判，无疑彻底引爆与谷歌TPU AI算力集群有关的全球投资热潮——推动全球股市与谷歌供应链相关的企业股价暴涨，与此同时AI GPU技术路线的代表——英伟达与AMD等AI GPU类别的AI算力领军者股价则陷入颓势。
有知情人士爆料称，Facebook母公司Meta正考虑2027年斥资数十亿美元购买谷歌TPU AI算力基础设施，包括用于Meta的无比庞大AI数据中心建设，以及赛富时首席执行官马克·贝尼奥夫近日表示，该公司将弃用OpenAI大模型，转而使用谷歌最新发布的人工智能大模型Gemini 3，在这些最新消息加之此前不久有着“OpenAI劲敌”称号的Anthropic计划斥资数百亿美元购置100万块TPU芯片共同强劲催化之下，所谓的“谷歌AI生态链”可谓愈发火热，几乎所有生态链参与者股价近日均实现狂飙式上扬。
根据Semianalysis测算数据，谷歌最新的TPU v7 (Ironwood) 展现出了惊人的代际跨越，TPU v7的BF16算力高达4614 TFLOPS，而上一代被广泛使用的TPU v5p仅为459 TFLOPS，这堪称是整整一个数量级的提升。此外，TPU v7显存直接对标英伟达Blackwell架构的 B200，针对特定应用，架构上更具性价比与能效比优势的AI ASIC可以更容易地吃下主流推理端算力负载，比如谷歌最新TPU集群甚至能提供比英伟达Blackwell高出1.4倍的每美元性能。
谷歌最新发布的一系列基于Gemini 3的AI产品组合，一经发布即带来无比庞大的AI token处理量，进一步验证了华尔街所高呼的“AI热潮仍然处于算力基础设施供不应求的早期建设阶段”，再叠加“股神”巴菲特一经建仓谷歌母公司Alphabet(GOOGL)就位列伯克希尔前十大重仓股，谷歌近期可谓全面强化“AI牛市叙事”，强力驳斥一些投资者所焦虑的“AI泡沫时刻”已经来临。
毫无疑问，在谷歌Gemini3震撼问世，加之英伟达仍然炸裂式增长业绩驱动下，全球投资者们时隔多个月之后，再度感受到AI狂热投资资金的“AI信仰”所带来的巨大震撼，带动与谷歌密切相关联的AI半导体以及全球AI应用软件板块股价大举上攻。
瑞穗点出受益于“谷歌AI需求大爆发”的关键股票名单博通、Lumentum以及美光科技
华尔街金融巨头瑞穗(Mizuho)近日在一份最新研报中不仅看好全球AI ASIC最强领军者——博通未来股价将迈向新一轮牛市行情(TPU AI算力集群就是一种最典型的AI ASIC技术路线)，还将OCS(光电路交换机)与高速光互联器件领军者Lumentum(LITE)股票的目标价从290美元大幅上调至325美元。
随着大模型架构逐渐向几种成熟范式收敛，更具性价比与能效比的AI ASIC可以更容易地吃下主流推理端算力负载。并且某些云服务商或行业巨头会深度耦合软件栈，让 ASIC兼容常见的网络算子，并提供优秀的开发者工具，这将加速 ASIC 集群推理在常态化/海量化AI推理场景中的普及。英伟达AI GPU则可能更加聚焦于超大规模前沿探索性的训练、变化极快的多模态或新结构快速试验，以及 HPC、图形渲染、可视分析等通用算力。
瑞穗指出，谷歌独家具备的张量处理器算力集群(Tensor Processing Units，即谷歌TPU AI算力集群)产能爬坡非常有利于Lumentum业绩增长。当前AI基建扩张之势可谓如火如荼，谷歌等超大规模云厂们在构建TPU /AI GPU算力集群之时，正在积极把OCS + 高速光模块作为“高性能网络基础设施底座”全面铺开。
此外，瑞穗分析师团队认为美国存储巨头美光科技(MU)也将是谷歌AI算力集群加速扩张的最大受益者之一，毕竟无论是谷歌无比庞大的TPU AI算力集群，抑或是谷歌购置的海量英伟达AI GPU算力集群，均离不开需要全面集成搭载AI芯片的HBM存储系统，以及当前谷歌加速新建或扩建AI数据中心必须大规模购置服务器级别高性能DDR5存储设备以及企业级高性能SSD。而美光正好同时卡在这三块HBM、服务器DRAM(包括 DDR5/LPDDR5X)、以及高端数据中心SSD，是“AI内存+存储栈”里最直接的受益者之一。
由瑞穗资深分析师Vijay Rakesh领衔的股票分析师团队表示，谷歌TPU在有着“OpenAI劲敌”称号的Anthropic的潜在大规模渗透，以及近期市场上关于Meta和亚马逊(AMZN)旗下云计算巨头Amazon Web Services(AWS)的相关动态消息流，都是对AI ASIC芯片领军者博通的重大利好。
Rakesh等分析师认为，虽然Meta当前庞大的AI算力基础设施大约有95%是建立在英伟达AI GPU基础之上——即基于英伟达以及AMD的大规模AI GPU算力集群，但是转向使用TPU AI算力集群带来的新增TPU订单，无疑对于博通非常有利，哪怕仅仅侵蚀Meta AI算力基础设施中10%的AI GPU算力集群份额，也将对于英伟达以及AMD构成温和挑战，对于博通则是重大利润增量。
不过瑞穗的分析师们表示，虽然TPU AI算力集群正式宣告崛起，他们仍然继续看好英伟达基本面与股价强劲，因为2025-2026年营收规模超过5000亿美元的Blackwell和Rubin架构产品管线“牛市逻辑”依旧完好无损且仍有强劲的估值上行空间。瑞穗的分析师们还表设计，AI芯片巨头英伟达拥有高度多元化的客户群，涵盖云服务提供商、企业客户，以及通过与OpenAI和CoreWeave(CRWV)合作在中东地区达成的全新主权AI合作协议(合作方包括Humain和Neoclouds)。
“整体而言，我们认为，Lumentum是任何程度TPU产能爬坡的关键受益者之一，并且谷歌主导的OCS仍处于早期阶段。”瑞穗分析师们表示。“因此博通仍是我们的首选芯片股标的，与此同时我们将Lumentum的目标价从290美元上调至325美元，因谷歌TPU的爬坡尤其利好于OCS业务。在短期内，分析师同样看好美光盈利的强劲上行潜力——截至2月份的美光季度业绩指引有望受益于DRAM/NAND价格的‘超级顺风’。”瑞穗分析师Rakesh及其团队表示。
Lumentum 之所以是谷歌AI大爆发的最大赢家之一，主要是因为它正好做的是与谷歌TPU AI算力集群深度捆绑的“高性能网络底座系统”中的不可或缺光互连——即OCS(光路交换机)+ 高速光器件，TPU数量每多一层量级，它的出货就跟着往上乘。毋庸置疑的是，包括光模块在内的整个光通信产业链都在受益，因为基于天量级算力的光互连AI大模型训练/推理本质上是“把十万级算力芯片用光纤织成一台机器”，网络带宽和端口数的增速，已经不亚于AI芯片本身，这也是为何近日中国A股市场光模块全面大爆发。
谷歌在Jupiter/AI数据中心网络体系里，已经大规模把 OCS(光路交换机)集群嵌进架构，用来支撑TPU AI系统和大规模训练/推理系统，Lumentum的R300/R64等OCS产品就是专门对准“大型云计算规模 + AI/ML 数据中心网络”用MEMS光路直接在端点间建立光连接，绕开中间电交换和 OEO 转换，主打高端口数、低时延、低功耗。同时它还是 400G/800G 这类高速数通光模块和光互联芯片的重要供应商，官方已经把这些产品定位为“为AI和超大规模云数据中心提供可扩展互连带宽”的核心器件。
瑞穗看好美光受益于谷歌AI算力大爆发的逻辑则在于AI基建热潮如火如荼之下的存储“超级周期”。在谷歌、微软以及Meta正在主导的建设这类超大规模AI数据中心里，除了通过3D堆叠DRAM所打造的HBM存储系统之外，服务器级别的DDR5也是“刚需级”且必须大规模采购的核心存储资源，两者是互补关系，而不是替代关系。当前支撑天量AI训练/推理算力需求的AI服务器算力集群的DRAM容量通常是传统CPU服务器的4–8倍，很多单机已经超过1TB DRAM，并且明确是向DDR5迁移，主要因为DDR5相比DDR4带宽提升约50%，更适合天量级AI工作负载。
全球两大存储巨头——三星电子与SK海力士，以及西部数据和希捷等存储巨头们近期公布的无比强劲业绩，令摩根士丹利等华尔街大行高呼“存储超级周期”已至，凸显出全球持续井喷式扩张的AI训练/推理算力需求以及端侧AI热潮驱动的消费电子需求复苏周期全面带动DRAM/NAND系列存储产品需求指数级扩张，尤其是美光存储业务中占据最高份额的DRAM细分领域HBM存储与服务器级别高性能DDR5;此外，NAND领域的企业级SSD需求激增。
属于谷歌AI生态链的牛市才刚刚开始?
Gemini3震撼全球，再叠加“股神”巴菲特“最后一舞”建仓谷歌母公司Alphabet即位列伯克希尔前十大重仓股，不仅这家谷歌母公司股价步入暴涨曲线且屡创历史新高——自10月中旬以来大涨超35%且市值开始逼近4万亿美元超级关口，博通、Lumentum、台积电以及MongoDB等谷歌AI生态链的重要参与者们股价均进入屡创新高的狂野暴涨模式。
这位驰骋全球商场与金融市场数十年、年龄高达95岁的“奥马哈先知”将在2025年年末正式卸任伯克希尔首席执行官一职，因此巴菲特所掌舵的伯克希尔·哈撒韦公司最新13F股票持仓，更像是巴菲特在他本人堪称传奇的投资生涯谢幕阶段，把“科技时代核心筹码”从苹果的消费电子生态系统逐渐交棒给“谷歌AI生态链”。
谷歌凭借AI全栈优势构筑起的“AI超级护城河”，挂钩AI资本开支的实际效率以及AI货币化/创收路径相比于Facebook母公司Meta、微软以及亚马逊而言可谓具备显著领先优势且具体路径更加清晰明朗。
全面布局芯片(TPU)-高性能网络基础设施(OCS)-模型(Gemini)-AI应用生态(云计算/搜索引擎/AI+广告营销/主权AI等)，尤其是谷歌自研TPU芯片“能效比”与“性价比”相比于单纯的英伟达AI GPU算力集群实现跨越式发展，加之Gemini系列模型能力全球领先，全球资金蜂拥而至，无比重视谷歌AI算力需求的高增长以及TPU算力集群扩张所带来的谷歌AI生态链重大投资机遇。
华尔街分析师们当前集体聚焦的“谷歌TPU AI算力集群”，甚至在不久后的AI算力基础设施市场规模有望占据3-4成，进而冲击当前在该市场占据90%市场份额堪称垄断的英伟达。在华尔街巨头摩根士丹利、花旗、Loop Capital以及Wedbush看来，以AI算力硬件为核心的全球人工智能基础设施投资浪潮远远未完结，现在仅仅处于开端，在前所未有的“AI推理端算力需求风暴”推动之下，持续至2030年的这一轮AI基础设施投资浪潮规模有望高达3万亿至4万亿美元。
摩根士丹利近日发布的一份研报显示，考虑到市场普遍预期英伟达可能将在2027年出货约800万块GPU(假设产能充足)，对于谷歌而言，50万至100万块TPU的销售预测可能并非“不合理”。根据摩根士丹利的最新测算，谷歌每对外部销售50万片TPU，将为其云计算业务营收带来大约11%的额外提升，并使其每股收益(EPS)足足增加3%(即EPS+0.37美元)。
大摩表示，未来谷歌TPU AI算力集群将从仅仅满足谷歌内部的AI算力基础设施需求，转变为在全球AI算力持续紧缺背景下满足外部市场需求的“AI战略资产”。大摩强调，谷歌云业务的超预期加速增长及向AI芯片市场的大举扩张，有望使谷歌以及整个“谷歌AI生态链”参与者们的股票获得更高级别的市盈率估值倍数。
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最近高盛发布了《2025-2035全球股市十年展望》。这份报告之所以重要，是因为它并未纠结于短期的涨跌，而是从资产定价（Asset Pricing）的底层逻辑出发，对过去十年“美股独大”的趋势提出了修正预警。
不仅是结论，其拆解回报来源的方法论更值得我们参考。以下是我们美股投资网核心观点的客观梳理：
标普回报率：回归“常态”
过去十年，标普500指数实现了年化15%的高回报，这在历史上属于极其罕见的“长牛” 。然而，均值回归是金融市场的铁律。
高盛模型预测，未来十年（2025-2035），标普500的年化名义总回报率预计将降至6.5% 。这一数值处于历史分布的后1/3区间。简单来说，投资者需要降低对美股贝塔（Beta）收益的预期，过去那种“躺赢”的高斜率增长恐难以为继。
回报归因分析
成长的动力 vs 估值的拖累
为什么回报率会“腰斩”？高盛将预期回报拆解为三个核心变量：
非美市场
超越美股的结构性机遇
当美股回报中枢下移，全球资产的相对性价比开始显现。高盛预测未来十年全球股市（MSCI ACWI）年化回报约为7.7%，优于美股。
高盛认为，美国以外的市场，无论是发达还是新兴经济体，都因各自的结构性优势和更具吸引力的估值，预计将全面跑赢美股。
A. 亚洲与新兴市场：增长的爆发点
该板块拥有全球最高的预期回报，核心动力是高达9%的盈利年均增长和更低的估值起点。
B. 欧洲与日本：更稳健的超额回报
这两个发达市场也因结构性优势，在模型预测中跑赢了美股。
汇率因素： 如果美元结束强势周期进入长期贬值通道，非美资产将获得额外的汇率收益（预计年化贡献0.6%-3.5%不等）。
结语
我们美股投资网认为这份报告并非看空美股的“崩盘论”，而是一份关于预期管理的修正案。
对于配置的方面：过去十年高度集中于美股（尤其是科技巨头）的单一策略，在未来十年可能面临夏普比率下降的风险。
对于方向的方面：从“美股例外论”思维转向全球均衡配置。在关注美股盈利韧性的同时，适度增加新兴市场及非美发达市场的权重，以捕捉估值修复和汇率波动带来的多元化收益。
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美股AMD股价下跌的原因是多个因素正对AMD的股价造成压力。该股在11月份下跌了近23%，完全抹去了本月早些时候备受好评的投资者日活动后的涨幅。投资者对从成本压力、利率到人工智能领域快速变化的竞争格局等所有问题都感到担忧。
AMD在其投资者日上公布了乐观的预测，但伯恩斯坦分析师斯泰西·拉斯贡在活动后表示，“真实的前景仍然取决于公司能否利用其首个机架级解决方案‘Helios’，在AI市场中成为更大、更具竞争力的参与者。”
“这一点尚无定论，但管理层显然在主动引导市场叙事，”拉斯贡当时在一份报告中写道。
Mizuho的交易部门分析师乔丹·克莱因周一指出，AMD的股价在那次重大活动后经历了快速的涨跌。他表示，这一走势显示存在‘大量意志不坚定的短线交易者’，因为‘动量投资者撤离了’，而其他希望削减半导体和AI资产持仓的投资者可能将AMD视为同业股票中“最不安全的长期押注”。
AMD股价在11月至今下跌23%，正走向自2022年9月下跌25%以来最差的月度表现。
AMD并非唯一感受到压力的股票。随着市场对超大规模企业在AI资本支出可持续性的担忧加剧，整个科技板块在最近几周都出现了回调。华尔街也不确定美联储是否会在下个月的会议上降息，这一决定对依赖增长且对借贷成本敏感的科技股影响重大。
克莱因还指出，供应紧张的内存市场价格上涨也是担忧的原因之一。他表示，AMD的个人电脑部门今年迄今表现良好，但如果明年内存价格上涨抑制了消费需求，该业务可能“面临风险”。这暗示PC制造商可能不得不提价以抵消组件成本，从而吓退部分买家。
克莱因还表示，投资者可能也在担忧ChatGPT使用量和下载量的放缓。ChatGPT的制造商OpenAI在10月宣布了一项协议，将在其AI基础设施建设中部署价值60亿瓦的AMD系统。该合作预计将于2026年下半年开始，届时将部署AMD即将推出的MI450芯片。
与此同时，OpenAI正面临来自阿尔法字母公司日益激烈的竞争。谷歌最近发布了其最新的Gemini 3 AI模型，并称其在某些任务上超越了ChatGPT 5.1和Anthropic的Claude Sonnet 4.5。
$谷歌-A (GOOGL.US)$ 股价周二上涨超过1.5%，此前媒体报道称 $Meta Platforms (META.US)$ 有兴趣在其数据中心中使用谷歌的张量处理单元。谷歌使用其TPU已有约十年历史，用于其搜索和YouTube算法，并一直用这些芯片训练其Gemini模型。但是，这种作为AMD和英伟达图形处理器竞争产品的芯片，其外部兴趣增长的前景似乎惊吓了后两家公司的投资者。
AMD在6月的年度Advancing AI活动上曾表示，Meta使用其Instinct MI300X芯片来运行Llama 3和Llama 4模型，并且这家科技巨头还将使用其当前的MI350系列及后续几代AMD加速器。
“如果AMD的投资者基础如此恐慌和担忧，那么这只股票在进入明年时将面临问题，”克莱因在周一的报告中写道。
拉斯贡在周二的一份报告中表示，关于Meta可能使用谷歌芯片的报道对AMD感觉“更加负面”，考虑到AMD正努力成为除英伟达之外的另一可靠选择，并且其与OpenAI建立了合作伙伴关系。
“在一个假设Gemini主导了市场而TPU被证明对更广泛的AI客户群体是可行的第二来源的世界里，投资者还会像以前一样渴望支持AMD到2030年的目标吗？”拉斯贡质疑道。
与此同时，韦德布什分析师丹·艾夫斯在周二的一份报告中将AMD列为“AI革命中十大首选科技股”之一。艾夫斯表示，AMD“将在AI军备竞赛中获得市场份额”，并补充说该股具有“引人注目的估值”。
“我们相信这是1996年那样的关键时刻……而不是1999年的泡沫时刻，尽管近期投资者存在看跌恐惧，我们仍然坚定看好科技股直至年底和2026年，”艾夫斯表示。
美股涨太多就回调，跌多了就反弹，无需太多理由，盘前，美国公布的 9 月耐用品订单环比增长 0.5%，高于市场预期的 0.3%；其中剔除运输项目的核心耐用品订单录得 0.6% 的环比增速，不仅高于预期，也好于前值。这表明企业资本开支仍在维持，对判断美国经济能否软着陆具有关键意义。
与此同时，上周初请失业金人数继续回落，降至近数月低点，凸显劳动力市场韧性。在机构分析中，这组数据被视为经济尚未出现显著降温的重要佐证。
美股投资网分析认为，宏观数据的组合效应有效消解了此前围绕“硬着陆”的担忧，为资金重新回流科技与成长板块奠定了基础。
在这一背景下，美股三大指数早盘集体高开，科技／AI 板块成为全场最强主线。NVDA、ORCL、DELL、MSFT 等科技巨头普遍走强，带动科技权重较高的纳指显著上行。
午盘时段，涨势进一步扩大：纳指 100涨幅一度逼近 1%，标普500涨超 0.8%。高β（高风险、高弹性）板块的同步反弹，也意味着市场正在对过去两周的技术性回调进行修复。
盘中焦点落在美联储公布的 Beige Book（褐皮书）。报告显示，美国整体经济活动“变化不大”，但 Z 府此前的停摆确实对消费者支出造成负面影响。尽管褐皮书未释放明显宽松信号，但偏温和的措辞并未打击市场情绪。相反，在强于预期的经济数据及降息预期的共振下，资金对风险资产的偏好进一步升温。
尾盘，三大指数保持强势，仅在最后二十分钟出现小幅获利回吐，属于节前典型的锁定收益行为。整体市场呈现出情绪友好、买需充沛的格局。
由此，市场形成了典型的“风险偏好抬升 + 成长估值修复”行情。纳指、标普500）、道指均录得显著上涨。本周迄今，这三大指数正迈向自 6 月以来表现最佳的一周：标普500上涨逾 3%，纳指涨幅超过 4%，道指上涨超过 2%。
从基础逻辑来看，本轮节前上涨具备相对扎实的支撑：宏观数据稳健、企业资本开支未显疲态、科技／AI 板块重新获得资金青睐，加之市场对美联储 11 月降息的押注升温，共同推动风险资产展开修复。
不过，美股投资网分析认为，短期的乐观不应掩盖潜在风险。耐用品订单等数据历史波动较大，后续不排除被修正的可能；褐皮书所提到的消费疲态也需持续跟踪；与此同时，部分高估值科技股虽随行情反弹，但仍面临估值消化压力。
甲骨文暴跌后：价值低估还是巨大雷区？
周三，甲骨文（ORCL）股价在过去一个月暴跌近 30% 后，出现强劲反弹，收涨 4.02%。然而，其股价仍较 9 月高点跌去逾 40%。
在这轮 AI 浪潮中，被视为“AI 基础设施关键一环”的甲骨文，为何突然陷入剧烈波动，从市场宠儿转为“风向标式风险样本”？这背后其实是基本面压力与市场情绪的复杂交织。
华尔街的激烈分歧
看多方认为，当前的股价已经过度反映了风险，反而为长期投资者创造了机会。
德意志银行（目标价 $375，买入）：
汇丰（目标价 $382，买入）：
看空方则认为，市场终于开始认真审视 AI 故事背后的真实风险，警惕其长期兑现能力。
机构DA Davidson（目标价从 $300 下调至 $200，中性）：
RPO：锁定的收入，还是隐形的雷区？
剩余履约义务（RPO），即已签署但尚未确认收入的订单总额，本是衡量未来收入可见性的“护城河”。然而，ORCL 突破 5000 亿美元、在过去 6 个季度增长 411% 的 RPO 却成了市场担忧的核心变量。
问题所在：
资产负债表的真实压力
与 RPO 的焦虑相伴的，是甲骨文为满足 AI 订单而带来的资产负债表恶化。
机会与风险的权衡
当前 ORCL 的剧烈波动，取决于投资者采用的是 “技术面与情绪修复” 还是 “中长期商业模式验证” 的视角。
美股大逆转的七大主线
高盛集团对冲基金客户关系全球主管托尼·帕斯夸里埃洛（Tony Pasquariello）近日深度剖析了驱动当前美股市场格局的七条关键主线，揭示了近期市场戏剧性逆转背后的深层逻辑。他强调，在流动性与基本面预期的双重作用下，当前市场已完成了“真投降”，并正处于一个由板块轮动和AI基建热潮主导的新阶段。
这七大主线构建了市场新叙事的基石：
1、FOMC会议成为关键催化剂，它从根本上扭转了原有的交易模式，尤其体现在会议当周散户对股.票和短期看涨期权交易热情的顶点释放；
2、美联储政策前景的乐观预期，帕斯夸里埃洛预计美联储将在12月开始降息，并在明年还会再实施两次降息，流动性刺激将随之改善；
3、核心观点的强调：“牛市不会在降息周期结束”，这意味着本轮宽松周期对风险资产而言，并非终结信号，而是新一轮增长的起点；
4、市场情绪已完成“真投降”，他观察到上周对冲基金和真实资金投资者都经历了彻底的投降时刻，这种普遍而彻底的信号往往预示着市场正在变好，而非继续探底；
5、经济增长前景的有利区间，高盛经济团队预测明年国内生产总值（GDP）增长率将处于2.0%至2.5%的有利区间，表明风险资产增长前景向好，尽管市场情绪已从略显过度乐观转向“过度担忧”，但整体经济数据意外向好的态势正逐步显现；
6、板块轮动成为常态，真实资金与对冲基金投资者正在显著地从科技板块转向医疗保健板块，帕斯夸里埃洛预计在未来几个月里，此类轮动将成为常态，投资者必须适应这种快速变化；
7、AI基础设施的万亿机遇与谨慎乐观，考虑到超大规模企业预计2027年资本支出将达到6140亿美元，AI基础设施供应商无疑面临巨大的机会，但他流露出资深分析师的克制，表示正在降低对这一趋势未来能引发多大市场热情的预期，暗示投资者需警惕短期估值过热风险。
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大家好，这里是美股投资网，在上一期视频中，我们分析了谷歌最具有潜力超越英伟达5万亿美元市值的公司，随后谷歌利好不断，巴菲特入股，发布天花板级别的AI模型，
就在外界普遍预期“英伟达占据主导地位”的格局短期难以撼动时，谷歌连落两项关键合作，再次让行业把关注点转向它的算力布局：
— 正与 Meta 洽谈数十亿美元级的 TPU 采购，Meta 正考虑自 2027 年起，将部分推理算力从英伟达迁移至 Google TPU。
— 与 Anthropic 确立“最高百万颗 TPU”的扩容计划，规模直指数百亿美元；
要知道，Meta 是英伟达最大的客户之一。谷歌云内部的高管明确表示：
“若 TPU 采用率持续扩大，我们有能力从英伟达手中夺走约 10% 的年收入份额。”
换句话说——谷歌正在从“模型 + 云”两端同时发力，正面冲击英伟达的芯片帝国。一条全新的“谷歌链”正在快速成形，硅谷的 AI 供应链版图随时可能被彻底改写。
那么，最关键的问题来了：
— 当价值数百亿美元的算力订单开始流向谷歌，这是不是在宣告——英伟达这两年的芯片暴利时代，正在走向拐点？
— 谷歌 TPU 明明单卡性能不如英伟达，为什么却能靠“系统级性价比”一口气撬走 Meta、Anthropic这些巨头？
— 一旦资金开始撤离“英伟达链”，那条正在成形的万亿级“谷歌链”里，除了谷歌，谁最有机会成为下一只被资金疯抢的超级强势股？
— 面对“英伟达链 VS 谷歌链”，投资者的资金到底该怎么配置，才能吃到这波万亿级产业扩张的红利？
美股投资网团队2008年成立于美国硅谷，累计投入超百万美元招聘哈佛、清华、港大的数据科学博士，以及谷歌Meta等顶尖科技公司的软件工程师，过去17年，我们始终专注于一件事——通过收集和分析海量股票数据，构建精密的数学模型，打造出可媲美高盛、摩根士丹利等华尔街投行级别的 AI量化投资软件工具，并免费开放给全球美股投资者使用，只需登录官网 StockWe.com 美国热线 626 378 3637
谷歌TPU凭何成为大模型公司的新选择？
要理解谷歌为什么能突然撬动整个算力市场，我们得先看清一个大前提：
英伟达在“单芯片性能”和“整柜峰值算力”上的统治力，从头到尾就没被撼动过。
Blackwell 架构这代产品，尤其是 B200 / GB200，训练猛、推理快、能效高，一个整柜 GB200 NVL72 能做到 1.4 EFLOPS ——这就是专门给“万亿参数模型”造的核武器。
所以，只要讨论“单卡性能”和“极限峰值”，英伟达永远是行业标杆，这是行业公认的事实。
但也正因为如此，谷歌根本没有打算在英伟达最擅长的主场硬碰硬。谷歌选择的是另外一条路：不拼最强单卡，而是拼规模、效率、成本、稳定性。谷歌要做的不是 GPU 的替代品，而是一整套系统级的算力平台。
这点从 TPU 的演进就看得很清楚。
第六代 TPU Trillium 旨在大幅降低训练成本。谷歌云测算，在训练 Llama2、Llama3 等主流大模型时，其“性能 / 成本比”比上一代最高提升约 2.1 倍。这意味着同样的预算可训练两倍规模的模型。更重要的是，Trillium 的分布式扩展效率极高，成千上万颗芯片组成的集群依然能接近满载运行。
到了第七代 TPU Ironwood，谷歌干脆不再走“堆更多显卡”这条路，而是把几千颗 TPU 整合成“一台巨型超级计算机”。一个 Pod 最多塞进 9,216 颗 TPU，背后还有 1.77PB 的共享 HBM 内存，这已经不像服务器集群，更像一台把机房装进机柜里的电脑。
配合谷歌自研的光交换网络，把芯片间的通信延迟压到极低，超大模型在 Ironwood 上跑，不再需要在几千张卡之间来回搬数据——像在一台巨型电脑里跑一样顺滑，“内存墙”被直接跳过，推理速度自然更快。
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如果先把那些复杂的技术参数暂时放一边，回到企业老板最在乎的一件事——这套算力三到五年总共要花多少钱（也就是 TCO，总拥有成本），谷歌和英伟达之间的差别就一下子清楚了。
从谷歌自己的测试来看，在不少主流大模型任务上，TPU v5e / v6 在合适的负载下，性能 / 成本比相较传统高端 GPU 方案，往往可以做到 2–4 倍的提升。换句话说，同样的钱，你要么可以跑出几倍的产出，要么用更少的预算完成同样的训练。在实际业务里，很多公司的整体算力成本，保守看也能压下去 30%–40%，部分场景甚至可以做到更低。
用谷歌云的公开定价对比就更直观了：同一个地区，一颗 H100 的 Spot 价格是 2.25 美元/小时，
而一颗 TPU v5e 只要 0.24 美元/小时。单芯片的计费价格，差 9 倍。
第三方测评也给出类似结论：在 GPT 这种规模的大模型训练上，TPU v5e 在保持差不多吞吐的前提下，总成本能做到高端 GPU 的“零头”级别。
正因为谷歌便宜、能扩容、集群效率高，大模型公司开始重新调整算力结构，这不是“为了省一点钱”，而是TSO（规模×成本×风险）的商业决策。
以 Anthropic 为例，他们之所以愿意把未来几年的核心算力交给谷歌，很简单：TPU 能用更低的预算撑起更大的模型规模。而且，把数据中心的建设和维护全部托付给谷歌云，意味着他们不用像 OpenAI 或 xAI 那样，动辄投入数百亿美元去造机房、拉光纤、配电力。他们可以把全部精力集中在模型本身，这对一家创业公司来说是更务实的选择。
Meta 的出发点则不同，它更像是在做“风险对冲”。作为规模巨大的 AI 用户，仅依赖英伟达已经难以满足它未来的长期规划。把部分推理任务分配给 TPU，一方面让供应链更加稳健，另一方面也能在长期运营成本上做优化——特别是推理和微调这种每天都要消耗大量算力的场景，迁到更便宜的平台，节省的就是持续性的真实现金流。
当我们把所有信息拼到一起，其实逻辑非常清晰：它要比的是系统效率、总成本、长期稳定性。对大模型公司来说，这比单卡性能重要得多，因为企业最终要看的是：钱能省多少、扩容能不能稳定、未来能不能不被卡脖子，这些，是 GPU 在极限性能之外更难给出的答案。
更关键的是，美股投资网获悉，谷歌已经把 TPU 带进了高频交易公司、银行、国防部门这些安全要求最严格的场景。能够在这些体系中本地落地，并通过最严苛的安全审查，这就意味着 TPU 已经跨过了 GPU 长期难以跨越的门槛：数据隔离、超低延迟、可审计性和主权安全。
这是一个质变。因为一旦金融和政府系统开始用 TPU，影响的就不只是几张采购单，而是长期的算力主权布局。
这等于首次打开了一块过去几乎由 GPU 垄断、并对外封闭的高价值市场。
行业格局随之出现结构性松动——
一条全新的“谷歌链”正在快速成形。
谷歌AI芯片利好哪些公司
这不是简单的“换一家买硬件”，而是需求端的顶级巨头亲自推动的一次算力体系重排，对投资者来说含金量极高。
那么，“谷歌链”到底由哪些核心环节组成？哪些公司最先受益？
第一个就是AVGO。很多人可能不知道，谷歌的 TPU 并不是它自己从头做到尾的，真正让 TPU 能“连得起来、跑得稳定、扩得下去”的核心通信和网络部分，几乎都是 AVGO 在提供。双方合作已经接近十年，绑定程度远比外界以为的深。
AVGO 在谷歌体系里最重要的三块能力，就是高速 SerDes、交换 ASIC，以及支撑谷歌 Jupiter 光网络的光交换芯片。它们分别就像 TPU 集群的“血管”“神经系统”和“主干公路”。没有这些东西，TPU 根本搭不出超大规模集群，谷歌的光网络也不可能做到现在这种体量。所以只要谷歌继续走专用加速器路线，AVGO 就是绕不过去的底层核心。
那 AVGO 到底能不能在关键能力上抗衡英伟达？
答案是肯定的。英伟达之所以强，是因为它手里有 GPU、CUDA 和 NVLink 这三张王牌，尤其是 NVLink，这条自研高速互联从 2016 年一路迭代到 4.0，速度几乎是 PCIe Gen5 的三倍，是英伟达大集群性能的核心来源。
但别忘了，AVGO 本来就是做网络通信起家的，它在交换芯片、光通信和数据中心互联这些底层技术上积累深厚，完全具备和 NVLink 对抗的实力。简单来说，一边是“英伟达的私有高速通道”，另一边是“AVGO 的行业顶级网络架构”。在云和数据中心这种超大规模场景里，AVGO 的地位一点不弱。
这也是为什么我们在 2025 年初就提前明确推荐 AVGO。
制造端由台积电 TSM（TSM）、Amkor（AMKR）与日月光 ASE（ASX）组成铁三角。TPU v7 对 3nm/2nm 制程、HBM 堆叠、高密度 Chiplet 封装的依赖进一步增强，TSMC 决定算力上限，AMKR 和 ASX 决定带宽能否落地。随着机构预期 2026 年谷歌 TPU 将成为全球最主要的自研 ASIC，这三家公司是算力迭代的硬核基础。
当芯片从晶圆厂走出，真正把 TPU 部署成“能用”的系统的是 Jabil（JBL）、Flex（FLEX）与 Celestica（CLS）。它们负责 TPU 模组、服务器机架、电源系统与整柜装配，是谷歌数据中心扩容最敏感、最直观的环节。随着 TPU v7 功耗与密度不断上升，机架结构、布线方式、散热设计都要全面重写，这三家整机 ODM 的单柜价值量与出货节奏随之提升，成为追踪谷歌 CapEx 的最佳风向标。
而系统的规模化运行，依赖于更高速的互联能力。谷歌的 Jupiter 光交换体系需要更高带宽的光模块，这是 Lumentum（LITE）、Coherent（COHR）以及 AVGO 的光通信业务所擅长的领域。数据中心互联从 400G 升级到 800G、1.6T，这些厂商会最先感受到需求的跃升。没有高速光通信，就无法支撑 TPU 集群的横向扩张。
OCS（光电路交换机）上游也首次出现具备投资价值的美股公司。
谷歌采用的 Palomar OCS 依赖 2D MEMS 微镜阵列，这类高精度器件 ASP 高、工艺壁垒强，最直接的受益者包括 SiTime（SITM）与 Luna Innovations（LUNA）。同时，OCS 推动的高密度光路也带动了 IPG Photonics（IPGP）、Coherent（COHR）等精密光学厂商在准直器、透镜阵列与硅光波导上的新增需求。这个环节在传统数据中心从未存在，是 OCS 打开的全新美股增量市场。
随着集群规模扩大，基础设施压力同步上升。能否解决高功耗带来的散热、电力与液冷需求，决定了数据中心是否能继续扩容。因此，VRT 成为谷歌链中最“通吃”的公司。无论是部署 GPU 还是 TPU，只要算力密度继续走高，VRT 的电源管理与液冷系统就是不可替代的底层能力。
最后，谷歌的 AI 战略并未停留在云端。为了让 Gemini Nano 在全球终端设备上本地运行，谷歌必须依赖高通（QCOM）提供的端侧算力平台。Snapdragon 的 NPU、DSP 和本地推理能力，是安卓生态能否真正跑起“端侧大模型”的关键基础。因此，谷歌的 AI 想真正触达普通用户，高通就是那个承上启下的核心一环。
当云端由 TPU 撑起、端侧由高通承载，谷歌的 AI 版图才真正被补全——这也意味着，谷歌正在从“云—端”两侧同时发力，构建一条完整、闭环、可规模化的算力体系。
而正是这条“云端 + 端侧”的双引擎，使整个行业发生了更深层的变化：AI 的算力版图，已经不再只靠单一供应商支撑。
AI 算力不再只有一条命脉！
站在更高的产业视角来看，谷歌 TPU 的崛起，触发的根本就不是“谁取代谁”的零和游戏，而是一次全球 AI 算力结构的“大扩容”！
过去两年，全球 AI 产业对英伟达的依赖度实在太高、太集中了！英伟达一旦有点风吹草动——产能紧张、交付延迟，或者价格波动——整个行业都得跟着心惊胆战，引发连锁反应！TPU 的大规模杀入市场，本质上是在给全球 AI 产业开辟第二条成熟、可靠的算力供给线！
这带来的影响，可不是仅仅“多了一个选择”那么简单！它让大模型公司、云厂商和所有企业用户第一次能够像在餐厅点菜一样，对算力进行组合式、精细化的配置：
— 稳定、重复的工作：直接交给 ASIC（专用芯片）。
— 需要灵活、高通用性的大模型：继续放在 GPU（英伟达阵营）。
— 对成本敏感、需要极致性价比的任务：用 TPU 做深度优化。
— 超高安全要求的场景：就采用本地化部署。
这意味着，AI 的底层基础设施正在从过去“英伟达说了算”的单一生态，彻底升级为“客户说了算”的“多层次算力池”！算力不再是单一的商品，而是变成了一个可组合、可调度、可精分的资源体系！
这种结构性变化，直接影响了资本市场对两条链条的估值逻辑：
英伟达链：看生态、看通用性、看平台溢价，是“成熟期的估值体系”。
谷歌链：看订单、看产能、看扩张速度，是“成长期的加速度逻辑”。
这不是两条供应链互相替代，而是全球 AI 基建第一次拥有了更均衡、更弹性、更具扩展空间的双轨结构：
英伟达推高天花板——让模型变得更强；
谷歌拓宽高速路——让算力供给更可持续、更规模化。
事实上，每一次有公司展示更高效的训练网络（无论是 GPU 还是 TPU），都会进一步加强市场对“AI 继续扩张”的信心循环。Google 这次的突破，不是 GPU 的终章，而是下一轮算力投资的开场信号。
因为越多公司加入 AI 军备竞赛，越多训练管线被打开，全球对 GPU 的需求反而会更强——所有追赶者都需要更多 GPU 才能缩短差距。
AI 赛道最终不是“谁的芯片更省电”的比赛，而是“谁能让算力更快扩张”的比赛。在这条扩张曲线上，英伟达仍然是目前唯一能够让全球快速“放大算力”的基础设施提供者。
因此，谷歌链的爆发不是在稀释英伟达，而是在为未来 3～5 年万亿级算力扩张铺设更安全、更立体、更可持续的双轨基建。两条链不是对立，而是共同驱动下一轮超大周期的发动机。
今天的内容就到这里，你认为谁是谷歌链上最大的赢家？你怎么看待谷歌链，欢迎评论区留下你的看法，打开官网StockWe.com订阅我们VIP会员获得更多有深度、有价值的内容和分析，临走前记得点赞、打开小铃铛通知，你的每一次互动，都是我们美股投资网持续输出优质美股内容的最大动力。
华尔街多数分析师认为，在AI基础设施万亿级赛道上，谷歌与英伟达等芯片巨头完全有望实现共赢。
市场认知存偏差
谷歌DeepMind研究科学家Amir Yazdan在X平台发文称：“此次抛售充分暴露了市场对硬件和需求认知的浅薄。”据其领英资料显示，他自2018年中加入谷歌。
Yazdan在后续推文补充道，AI领域的需求极为旺盛，但他同时澄清，自己并未参与谷歌TPU的芯片设计工作。
英伟达则通过其官方X账号驳斥了谷歌将颠覆其AI芯片主导地位的传言，称该说法毫无根据。英伟达在肯定谷歌AI领域成就的同时强调，目前仍在为谷歌提供产品供应，并指出：“英伟达在行业中领先一代——我们是唯一能运行所有AI模型、且支持全场景计算的平台。”
此番关于英伟达AI芯片与谷歌TPU的争论，源于早些时候的一篇报道。该报道称Meta等公司正评估在数据中心采用谷歌TPU。在此之前，谷歌主要将TPU用于内部及向在其云数据中心运行大规模AI工作负载的企业出租。
分析师观点交锋
在多数华尔街分析师看来，英伟达仍是AI芯片领域无可撼动的王者。
美国银行分析师Vivek Arya在一份报告中深入分析了这一议题，他认为自研的TPU芯片未必会对英伟达构成重大竞争威胁。Arya指出，英伟达AI芯片“已遍布各大云平台，几乎参与所有其他大型语言模型(LLM)的运行”，且具备“最快的上市速度和最佳的能效比”。
Futurum Group的Daniel Newman直言：“关于GPU/TPU的无谓争论，将‘零和思维的谬论’展现得淋漓尽致。AI基建市场规模未来将达数万亿美元，谷歌、英伟达、AMD(AMD.US)完全可以实现共赢。”他还预测，凭借这一巨大市场机遇，亚马逊(AMZN.US)、高通(QCOM.US)等其他企业也将从AI芯片业务中收获数十亿美元营收。这与传闻中谷歌高管所称“TPU的普及将导致英伟达年营收减少10%”的观点形成鲜明对比。
Wedbush同样认为，未来数年将有数万亿美元投入该领域，芯片行业除英伟达外众多科技巨头都将受益。
以Daniel Ives为首的分析师团队补充道，但“这绝不能误解为英伟达作为AI革命当之无愧的冠军地位会发生动摇——在芯片领域，这种主导地位短期内不会改变。”
该分析师表示：“谷歌与重要合作伙伴博通(AVGO.US)联合开发的TPU芯片已在AI市场崭露头角并呈现明确增长势头，这无疑是积极进展……正如AMD近期取得的成功那样，未来我们还将看到更多科技巨头加入AI芯片竞赛，在这场第四次工业革命中寻求商业化机遇。但需要明确的是，当前AI革命始终以英伟达为核心，这一格局在未来数年内不会改变。”
美股投资网获悉，瑞穗证券分析师Vijay Rakesh也表态力挺英伟达，称这家芯片巨头拥有高度多元化的客户群，涵盖云服务提供商、企业客户，以及通过与OpenAI和CoreWeave(CRWV)合作在中东地区达成的全新主权协议(合作方包括Humain和Neoclouds)。该分析师补充道，英伟达在AI硬件和软件领域的竞争优势植根于其CUDA平台，这为竞争对手设置了极高的准入壁垒。
不过，有分析师提到，谷歌上月宣布向Anthropic供应多达100万块TPU芯片，这一举措凸显了英伟达主导地位可能面临的长期挑战。Future Fund的Gary Black认为，就目前而言，英伟达芯片仍是科技巨头及初创企业(从Meta到OpenAI)开发和运行AI平台的算力黄金标准，但谷歌与Meta之间潜在合作的可能，或将推动TPU成为英伟达芯片的替代选择。
股价表现分化
近段时间以来，谷歌股价掀起强劲涨势，11月以来累计涨幅达15%，今年迄今涨幅更是高达71%，现已成为2025年“七巨头”中表现最佳的个股。相比之下，英伟达本月股价下跌12%，今年迄今涨幅收窄至32%，主要受AI泡沫担忧、会计操作质疑以及AI芯片竞争压力等因素影响。
Wedbush的Ives对此表示，科技股正处于持续升温后的震荡阶段：虽然英伟达上周交出远超市场预期的强劲增长数据，但次日股价反而下挫，随后持续横盘整理，最新曝出的谷歌TPU消息更对股价形成额外压力。
Ives团队解读称：“这些现象加剧了市场忧虑：看空者关于‘AI泡沫’的议论不绝于耳，叠加对中国区营收受限的担忧(尽管近期美国方面传出积极信号)，还有对OpenAI‘大而不倒’的质疑以及循环融资的争议……加之迈克尔•伯里做空引发的连环闹剧，共同加剧了市场焦虑。”
但该行认为，这仅是科技股的短期消化调整。他们预计科技股将在年内剩余时间重拾升势，因为投资者正积极布局“AI革命及其二三四阶衍生机遇，这些影响正开始渗透至消费端和企业级市场”。
Ives团队总结道：“这是场AI军备竞赛，科技巨头的持续投入正是推动下一阶段增长的关键动力。英伟达强劲的季度表现、业绩指引及高层表态，作为AI产业拼图中的核心部分，预示着这场投入热潮至少将持续至2026年且毫无减速迹象。”
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美股投资网获悉，11月20日，Evercore ISI宣布将英伟达(NVDA)的目标价从261美元上调至352美元，并维持“跑赢大盘”的评级。在英伟达发布第三季度财报后，该机构依然将其列为“首选股”，理由是英伟达营收增长重新提速，且产品供应情况显著改善。Evercore ISI还指出，英伟达仍是“AI生态领域的首选标的”，其GB200与GB300产品的供应状况已大幅好转。
据估算，Blackwell计算平台的营收环比增幅有望达到48%，相较于7月所在季度，新增营收超过130亿美元。
“营收正重新步入加速增长轨道，基于此，我们再次给出‘跑赢大盘’的评级，上调盈利预测，并将目标价从261美元提升至352美元。这一目标价，是以2030自然年基准每股收益(EPS)14.74美元为基准，按35倍市盈率折现回2026年计算得出的。此次业绩表现与我们从渠道获取的信息相互印证英伟达依旧是AI生态领域的首选标的，GB200/GB300的供应状况显著改善，Blackwell平台营收环比增长近50%(新增超130亿美元)。”
尽管当前供应形势依旧紧张，但该行分析指出，英伟达的库存量环比实现了32%的增长，供应承诺金额环比更是大幅增长63%，这样的增长态势足以有力支撑其2025 - 2026年高达5000亿美元的数据中心计算订单需求。
“至关重要的一点在于，我们的模型预测显示，英伟达的营收增速将从2025年7月所在季度的56%显著提升至2026年7月所在季度的79%，如此强劲的增长预期足以支撑其35倍的溢价市盈率。就当前盘后股价来看，英伟达的市盈率仅为25倍，相较于其9年历史中位数35倍，折价幅度接近30%。综合考量，其风险收益比依然颇具吸引力，因此，英伟达依旧是我们最为看好的首选股。”
该行分析师进一步补充道，依照当下的发展趋势来推断，Evercore先前所做出的关于英伟达2025年与2026年两年合计收入达4930亿美元的预测，“或许过于保守” 。
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美股投资网获悉，模拟芯片巨头亚德诺公司(ADI)周二美股盘前公布最新业绩报告，该公司给出了高于华尔街分析师普遍预期的2026财年第一财季业绩展望，并且截至11月1日的第四财季业绩同样高于华尔街普遍预期，亚德诺最新公布的财报可谓释放出模拟芯片需求踏入强劲复苏周期的重磅信号，尤其是电动汽车和工业领域对其模拟芯片产品的需求趋于旺盛。生成式人工智能逐渐与消费电子端、电动汽车以及工业应用端融合也是推动亚德诺、德州仪器等模拟芯片厂商业绩迈入上行轨迹的重要驱动力，自2024年下半年以来AI可谓带动模拟芯片需求持续增长。
财报数据显示，这家总部位于马萨诸塞州威明顿的模拟芯片巨头预计2026财年第一财季营收将达31亿美元，上下浮动1亿美元，意外超过LSEG汇编的华尔街分析师平均预期的29.8亿美元营收。该公司同时预计第一财季调整后的每股收益2.29美元，上下浮动 0.10 美元，高于华尔街平均预期的 2.18美元每股收益预期。
截至11月1日的亚德诺第四财季，亚德诺最新报告的总营收约30.76亿美元，意味着同比增长 26%，比华尔街分析师平均预期高出约6000万美元，可谓全面摆脱了自2022年以来营收持续大幅下滑的低迷困境;亚德诺第四财季的Non-GAAP准则下的每股收益为2.26美元，意味着调整后的利润同比增长35%，比华尔街平均预期高出约0.03美元。
亚德诺财报显示，所有终端市场均实现增长，其中电动汽车与智能驾驶业务共同带来的增长贡献最突出。按终端市场拆分(Q4)业绩来看，工业端营收约14.3 亿美元，略低于市场预期(14.6 亿美元)，但是实现同比大幅增长34%，仍为亚德诺最大规模业务板块;通信业务营收约3.90亿美元，略高于市场预期，同比增长37%;汽车业务营收约8.52亿美元，明显超预期(市场原本预估约7.67 亿)，同比大幅增长19%，凸显出车用与电动汽车与汽车驾驶智能化(即智驾业务)带来的模拟芯片需求持续扩张;消费电子端业务同比增长7%至4.08 亿美元，略好于市场预期。
随着汽车和工业等关键终端市场的模拟芯片需求逐步复苏，以及人工智能大模型更新迭代带动嵌入AI功能的消费电子终端订单规模增加，模拟芯片行业正在全面回暖。
“亚德诺强劲的第四财季业绩为全年周期性增长和特有的模拟芯片增长的良好势头画上了圆满的句号。”该公司首席执行官兼董事长文森特·罗奇表示“这些业绩体现了我们商业模式的实力和韧性，以及我们致力于利用卓越的技术和领域专长解决客户最棘手问题的坚定承诺。我们仍然坚信我们有能力为股东创造持续的长期价值。”
“第四财季的预订量持续保持健康增长势头，工业领域业务增长显著，通信市场表现尤为强劲。尽管宏观经济的不确定性可能会影响我们2026财年的业绩，但我们相信，我们已做好充分准备，继续把握当前周期性复苏和长期增长机遇，”该公司首席财务官理查德·普乔首席财务官表示。
花旗长期看涨的“模拟之王”亚德诺股价即将强势崛起?
亚德诺在模拟芯片领域的重要竞争对手——德州仪器(Texas Instruments)、安森美半导体(Onsemi)以及微芯科技(Microchip Technology)等同行近几个季度也表现相对稳健，并且业绩数据普遍反映出模拟芯片需求随着下游超预期去库存以及AI带动的工业与通信设备、消费电子、电动汽车等“AI+终端设备"需求而加速增长。
亚德诺是一家总部位于美国的全球领先模拟芯片公司，堪称“模拟芯片风向标”，该公司专注于高性能模拟、混合信号和数字信号处理技术的开发和制造。亚德诺的半导体产品广泛应用于汽车、航空航天、工业自动化以及泛消费电子等领域，主要客户包括波音公司以及西门子。
在该公司重点聚焦的工业领域，ADI提供多种解决方案，包括传感器、数据转换器、放大器和电源管理器件，满足自动化、过程控制和能源管理等应用的需求;在该公司近年来持续加码布局的电动汽车方面，ADI的产品涵盖电池管理系统、车载信息娱乐系统和高级驾驶辅助系统(ADAS)等关键组件，支持车辆的电气化和智能化发展。
自2023年下半年以来，在人工智能狂热浪潮推动下，全球企业以及政府机构对于数据中心AI芯片霸主英伟达(NVDA)AI GPU系列产品的井喷式需求，带动服务器CPU、企业级存储芯片以及高性能以太网芯片需求猛增，甚至PC于智能手机芯片也因端侧AI大模型浪潮而呈现需求复苏趋势，但模拟芯片行业却始终释放出需求萎靡的信号，随着亚德诺连续三个季度公布的超预期的财报以及业绩展望出炉，模拟芯片基本面可能已经踏入新一轮复苏周期。
亚德诺目前位列华尔街金融巨头花旗集团的“首选芯片股”，花旗分析团队予以该股“增持”评级，以及高达290美元的12个月内目标价。相比之下，亚德诺股价周三在美股收于239.40美元。在全球极其广泛的半导体业务中，投资者对模拟芯片这一自2022年以来去库存缓慢且需求持续低迷的芯片细分领域依然持悲观态度，但是花旗表示，亚德诺半导体是唯一的例外。
花旗坚信，随着模拟芯片在今年需求全面复苏，该公司将实现显著的销售额与盈利增长，花旗的分析团队特别强调，亚德诺在工业和电动汽车等具有长周期特性的稳定市场中的布局，是其核心竞争优势所在。
“我们意识到，模拟芯片领域在今年年底之前大概率都将处于‘停滞’状态，但考虑到库存仍然较低以及利润率承压，我们依然对其未来某个时点的强劲复苏保持信心。”花旗资深分析师Christopher Danely表示。“很明显，模拟芯片板块整体‘萎靡不振’，而亚德诺几乎是投资者们唯一还在持有的模拟芯片标的。德州仪器(TXN)则似乎是该板块中的首要做空对象，因为市场普遍认为其一致预期EPS会持续下修。”
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美股投资网获悉，美国联邦航空管理局(FAA)周二表示，在美国电商与云计算巨头亚马逊(AMZN)一架送货无人机上周在得克萨斯州中部撞断一条至关重要的互联网电缆设施之后，该机构正在对碰撞事故以及亚马逊无人机配送相关的技术与服务展开调查。
“11月18日周二，下午12点45分左右，一架MK30机型无人机在得克萨斯州韦科市撞上一条电缆，”美国航空监管机构在一份声明中表示，并补充称，目前正在积极展开调查这一碰撞事件。
亚马逊一位发言人在邮件回复中则表示，11月18日，无人机在完成一次配送活动后，擦到了头顶上一根极细的互联网电缆，随后按照基础设计执行了“安全应急着陆(Safe Contingent Landing)”，并补充表示，“没有任何人员受伤或大范围互联网服务中断。”
据首先报道该事件的媒体公布的视频画面显示，一架亚马逊MK30无人运输机从一位客户的院子内起飞时，其六个螺旋桨中的一个缠上了一根公用网络基础设施线路。随后无人机的电机迅速关闭，导致其受控式的缓慢下降。
在此次亚马逊无人机发生意外碰撞事故之前，美国国家运输安全委员会(NTSB)和FAA于10月份表示，他们将调查另一宗无人机运输事件两架亚马逊Prime Air项目框架之下的无人运输机型在亚利桑那州与一台起重机吊臂发生碰撞。
亚马逊自2023年起，已与Amazon Pharmacy建立深度合作，在得克萨斯州学院站(College Station)向客户们提供处方药无人机配送服务。
这家电商与云计算巨头的宏大目标之一是在2030年底前，通过无人机每年递送5亿个包裹。
亚马逊已经把无人机配送当成至关重要的战略进行“长期重点布局”。亚马逊的Prime Air无人机项目已经在美国多地运行试点，目前在亚利桑那 Tolleson、密歇根 Pontiac、得州 Waco 等少数城市提供无人机配送，服务范围是“基地周边有限半径、重量通常 ≤5磅的商品”。
公司多次公开重申其无人机目标——即到 2030 年每年用无人机递送 5 亿个包裹，并为此取得了FAA的关键审批(包括 BVLOS 超视距飞行许可)，最近在得州还在申请进一步扩展商业运营的环境评估与运行许可。
美国低空经济则已进入“政策+试点加速期”。FAA 近两年密集推进 BVLOS(超视距)规则、低空无人机运行概念(CONOPS)和试点项目先有BEYOND等大型计划，2025年又发布《Drone Integration BVLOS 概念方案》以及Part 108拟议规则，目标是未来十年内让美国国内的低空无人机体系在物流运输、巡检、农业等场景做到“常态化并且可规模化运营”。
特朗普再次当选美国总统之后，白宫2025年也发布重要指令，明确提出要“加速无人机商业化、推动无人机全面融入美国国家空域系统”，把无人机项目以及更广泛的先进空中出行(AAM)视为美国航空业和低空经济的重要增长点。
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美股投资网获悉，戴尔(DELL)召开2026 财年第三季度的财报电话会。公司高管表示，下半年人工智能(AI)增长势头显著加速，AI 服务器订单需求异常强劲。 Q3 订单额123 亿美元(创纪录)。年初至今订单额300 亿美元(创纪录)。Q3 出货额56 亿美元。年初至今出货额156 亿美元。积压订单(Backlog)184 亿美元(创纪录)。客户群体持续扩大，覆盖新兴云服务商、二级 CSP(云服务提供商)及主权国家客户。未来5 个季度的项目储备持续增长，且倍数于积压订单，AI 服务器盈利能力环比改善。
Q4业绩具体指引上，公司营收预计 310 亿至 320 亿美元。EPS预计非 GAAP EPS 为 3.50 美元(中点)，同比增长 31%。预计 Q4 AI 服务器出货量约 94 亿美元(创纪录)，推动全年出货量达到约 250 亿美元(同比增长超 150%)。全年隐含业绩 (FY26)营收 1112 -1122 亿美元(中值增长 17%)，EPS 9.92 美元(增长 22%)。
下一财年 (FY27) 初步展望上，公司基于积压订单和项目储备，对 AI 业务抱有坚定信念。确信能通过市场拓展、毛利改善、成本控制和股票回购等多重杠杆推动 EPS 增长。
Q&A 问答
Q鉴于当前投资者关注的焦点，请问管理层预期客户对不同产品类别的价格调整会有何反应?在整体产品组合中，哪些领域更容易通过提价来转嫁成本，而哪些领域相对困难?
ADRAM、NAND 和先进制程芯片的成本上涨速度极快，整体需求远超供应。作为在过去 40 年中经历过多次类似周期的公司，我们的首要任务是利用经验确保零部件供应和产品组合，以满足客户对计算能力的强烈需求。虽然成本上涨将波及从 PC 到服务器的所有产品线，但我们将尽一切努力通过调整配置、优化组合以及利用直销模式的优势来敏捷响应市场信号和调整定价，从而最大限度地减少对客户的影响。对于第四季度，虽然成本展望基本未变，但我们有信心在管理成本上升的同时实现盈利能力的环比改善。我们将继续依靠强大的供应链和执行力来驾驭这一局面。
Q尽管面临存储成本上升等逆风因素，我们是否仍应将 “EPS 实现 mid-teens 增长” 的长期投资目标作为明年业绩预测的基准?
A虽然目前的规划尚处早期，但我们在证券分析师会议上提出的长期框架仍是一个很好的参考起点，EPS 的增长预期将在这个大致范围内。我们将继续利用差异化的市场进入引擎、强大的供应链管理以及显著的运营支出规模效应。同时，我们坚定承诺执行资本回报计划，包括股票回购和股息支付。尽管现在做具体预测还为时过早，但我们拥有丰富的工具和手段来保持敏捷，并有信心实现 EPS 目标。
Q我想请教一下关于 NVIDIA 近期表态可能加强垂直整合、更深入参与供应链的问题。这一趋势可能带来怎样的影响?戴尔目前是如何应对这种潜在变化的?
A面对新技术的演进，我们对自身的差异化优势充满信心。大规模 AI 部署极其复杂，而我们的价值在于机架级乃至更高级别的整体解决方案(L11 及以上)，这种优势在未来几个周期内将依然显著。我们能够尽早与客户合作，快速、大规模地交付复杂方案，并确保更高的正常运行时间(99% 以上)。特别是在未来迈向单机架 500 千瓦甚至兆瓦级功率密度的趋势下，我们在能效优化、工程能力、服务部署及金融支持等方面的提前布局将进一步扩大领先优势。
Q能否详细介绍一下 AI 服务器的订单结构?例如，企业级客户在 AI 服务器订单中的占比是否有显著变化?
A在订单结构方面，本季度积压订单明显向 GB300 转移;同时，我们在主权国家和企业级客户方面的 5 个季度项目储备持续增长，前景令人鼓舞。
Q鉴于管理层提到 AI 服务器的利润率实现了环比增长，能否具体说明一下增长的幅度?这种趋势是否会延续到第四季度?此外，我们是否开始看到更多高利润率的产品或服务随 AI 服务器一同销售?
A正如我们此前所预期的，第二季度面临的一次性成本(如加急运费和供应链调整)在第三季度已消除，且早期利润率较低的激进 GB200 订单也已完成交付，这些因素共同推动了利润率的回升。目前，我们的 AI 服务器利润率已恢复至我们提及的中个位数区间(5% 附近)，并预计将维持这一水平，这也符合我们此前发布的长期价值创造框架。这种改善还得益于我们在 GB200 和 GB300 设计上的差异化优势，以及客户结构的优化——即向更多样化的客户群体交付更广泛的解决方案，这均有助于提升整体利润表现。
Q请问我们目前究竟处于换机周期的哪个阶段?主要的驱动力仍然是 Windows 系统停服前的升级需求吗?还是说有新的因素可能将这一增长周期延长至 2026 年?
A我们对 PC 市场前景持乐观态度，主要基于两大驱动力。首先，Windows 11 的转型尚未完成，目前进度比以往操作系统同期滞后 10-12 个百分点。在约 15 亿台的安装基数中，有 5 亿台虽硬件兼容但未升级，另有 5 亿台因机龄超过 4 年而无法运行 Win11，这构成了巨大的换机潜力。其次，AI PC、端侧小模型、MPU 的应用及操作系统功能的增强将持续赋予市场活力。在继今年实现中高个位数增长后，我们预计明年整体 PC 市场规模将大致持平，我们已据此制定计划，目标是在此环境下通过抢占更多市场份额来实现增长。
Q公司将 AI 业务指引从 200 亿美元上调至 250 亿美元，并对 2027 财年充满信心。请问 Neo-cloud 面临的融资困难对此有何影响?公司的增长预期在多大程度上依赖于这些厂商成功融资，还是更多源于其他可见客户的需求?
A我们对 AI 业务充满信心，并将全年营收预期指向 250 亿美元。目前需求非常强劲且来源广泛，涵盖了 Neo-cloud、主权国家项目及企业级客户。数据显示，年初至今订单额已达 300 亿美元(其中第三季度订单 123 亿美元，出货 56 亿美元)。更重要的是，我们未来 5 个季度的项目储备是当前积压订单的数倍，这充分反映了市场对需求的迫切性和合作意愿。尽管我们无法赢得每一个订单，但我们看好即将到来的新规模，并凭借当前的强劲势头做好了满足客户需求的准备。
Q提到产品组合的成本基数正在上升，请问这种成本压力能在多大程度上通过提高定价来转嫁?又有多少需要依靠削减运营支出(OpEx)来抵消?
A我们的 AI 业务增长迅猛，今年营收预计达 250 亿美元(同比增长 150%)，且第四季度单季出货量将接近去年全年总和。这主要得益于所有类型客户(新兴云、主权及企业)对算力和 Token 生成的强劲需求，且这一势头将延续至第四季度。在成本应对方面，尽管通常我们在 90 天内能回收约 2/3 的上涨成本，但在当前的特殊时期，我们已提前采取非常规措施。依托直销模式获取的需求信号、与存储厂商(DRAM/NAND)的长期产能协议以及高度灵活的定价和产品配置策略，我们正在实时管理这一挑战。借鉴 COVID 和关税时期的供应链应对经验，我们有信心通过积极管理(如高频次的定价调整)，实现优于历史常规水平的成本回收表现。
QISG 的利润率环比显著提升了约 350 个基点。请问是哪些因素推动了第三季度利润率较第二季度的改善?鉴于第四季度 AI 服务器营收预计将创下 94 亿美元以上的新高，这将如何影响损益表(P&L)?我们应该预期毛利率维持在第二季度的水平，还是会有进一步的变动?
A我们对 ISG 部门在第三季度的执行力感到满意，营业利润率环比提升 350 个基点至 12.4%。这一改善主要得益于存储业务的强劲表现自有 IP 存储组合(特别是 PowerStore)需求增长带来的有利产品结构、严格的定价纪律以及产品层面的优化。同时，AI 服务器利润率也如期保持在中个位数水平，并未受到此前一次性成本的影响。展望第四季度，我们将继续依托存储业务的增长(预计实现连续四个季度增长)来稳固利润，预计整体表现将略优于正常季节性趋势，从而推动营业利润率进一步提升。
再次强调，我们的 AI 出货量预计将环比从 56 亿美元大幅跃升至 94 亿美元。尽管 AI 交付规模显著扩大，但我们第四季度的业绩表现将基于一套明确的策略组合即在推动 AI 增长的同时，重点聚焦 Dell 自有 IP 存储业务以提升产品组合与利润率，并加速传统服务器业务的增长，这两者的结合是我们实现预期绩效的关键。
QJeff 提到传统服务器需求实现了双位数增长，但营收增速似乎并未同步。请问目前老旧设备的安装基数和升级周期处于什么阶段?随着需求逐步转化为营收，我们能否将双位数增长视为 2027 财年的基准预期?
A双位数的增长主要体现在需求端，虽未完全同步至营收，但推动了积压订单的增加。区域表现上，北美市场环比改善，国际市场则连续两季保持双位数增长。目前数据中心正经历现代化与整合，单机配置(核心数、DRAM 及 NAND)的提升带动了单价增长。市场潜力依然巨大，因约 70% 的存量设备仍为老旧服务器，升级换代需求迫切。这一较长的消费周期预计将延续至明年及 2027 财年，并已体现在第四季度指引中，我们将致力于将这些持续的动能转化为实际订单。
Q你们是否预期能从战略性采购带来的低于市场成本的库存中获益?这种成本优势预计能维持多久?关于重新定价的可能性，这是否意味着你们会针对成本上涨去重新协商长期商业合同?还是说现有的某些长期合同反而会限制你们灵活调整价格的能力?
A针对长期合同，我们将信守承诺;但当前的核心挑战不仅是成本上升，更是零部件的短缺。我们的首要任务是确保供应链不断货，并基于稀缺性带来的价值进行定价。依托直销模式的灵活性和过往周期的经验，我们正采取调整配置(如降低低价位段配置)、动态调整产品组合以及在交易型业务中快速调整定价等策略。我们的团队正基于未来的成本和供应数据进行实时协同管理，考虑到供应短缺反而强化了我们的定价能力，我们预计此次的成本回收表现将优于常规时期。
Q 请问在面临大宗商品逆风的背景下，你们如何看待明年的存储业务前景?此外，相比分析师日时的预期，Dell 自有 IP 存储(高利润率业务)的增长拐点是否会加速到来，从而更快抵消 HCI 存储业务下滑的影响?
A关于第四季度，我们预计 Dell 自有 IP 存储将持续增长，且环比表现优于正常季节性水平，配合严格的定价纪律，将有效推动利润率改善。服务器方面，受益于第三季度(尤其是季末)的强劲需求及积压订单，预计第四季度将实现高个位数增长并在季末达到高点。至于 2027 财年，鉴于当前尚早且市场多变，建议仍以此前的长期框架为基准，我们将保持敏捷以应对形势发展，暂不提供更多具体细节。
战略上，我们坚定转向 Dell 自有 IP 存储，这不仅提升了其在营收中的占比，也持续改善了利润率。具体表现上，全闪存业务连续两季实现双位数增长，PowerMax、PowerScale 等全线产品均在增长，其中 PowerStore 更是连续 7 个季度增长(含 6 个季度双位数增长)并有效拓展了新客户群。目前我们通过销售激励重点聚焦三大核心领域即开放自动化的 Dell 私有云、AI 数据平台以及网络弹性方案，这一策略正带来显著成效。
Q能否请您拆解一下促使全年 AI 营收增加约 50 亿美元的具体因素?这主要是得益于关键零部件获取能力的提升、新订单的增加，还是现有订单交付时间的提前?请问是哪些具体因素推动了此次 AI 业务预测的上调?
A宏观来看，这主要得益于 123 亿美元的新增订单、不断增长的积压订单以及我们无与伦比的供应链物料整合能力。业绩的波动实际上取决于客户侧的准备程度(包括场地、电力及液冷设施)与我们交付能力的匹配。同时，我们在 Neo Cloud、主权云及企业客户市场的广泛拓展也起到了关键作用。具体到第四季度，随着 GB200 和 GB300 订单的锁定，供应端与客户接收条件完美契合，从而推动了交付量的显著提升。
Q我们能否将你们的 “采购承诺” 视为预测明年利润率走势的晴雨表?除了 AI 服务器业务的影响外，这些承诺金额是否反映了你们对 DRAM 和 NAND 价格走势的预判?能否更新一下进入 2027 财年的采购承诺情况?对比上一季度超过 50 亿美元的水平，作为指标我们该如何解读?
A我们的采购承诺模式和库存策略并未发生显著变化。以 AI 业务为例，尽管年初至今需求激增超过 190 亿美元(包括前述 123 亿美元订单)，我们的库存价值环比反而下降了约 3 亿美元，同比亦保持持平。这证明了我们常规供应链采购流程的有效运作。目前来看，相关数据与上季度相比无明显异动。
Q随着客户组合向 Neo Cloud、主权云及企业客户转化，目前的 “中个位数” 营业利润率是否有望进一步提升?这种组合变化带来的正面影响会有多显著?
A关于 AI 业务，我们将坚持中个位数的利润率目标。尽管大型交易竞争激烈会导致具体订单利润率出现高低波动，但我们将在这一范围内审慎管理，确保整体表现的一致性。此外，我们的基石策略是确保每一笔交易在绝对金额上实现增值，始终将现金流置于我们运营决策的核心位置。
Q针对分析师日提到的 “在保持高端商用优势的同时，夺回其他细分市场份额” 的策略，这是否会对 PC 业务整体的营业利润率造成下行压力?
A针对此前在非高端市场份额下滑的问题，上季度我们重点发力规模效应，通过推广 Dell Pro Essential 和教育类产品深耕商用市场，并在假日季积极拓展消费市场。这一策略成效显著国际市场需求同比实现双位数加速增长，消费业务更是在三年来首次重回增长轨道。未来，我们将持续优化成本结构并调整产品路线图，确保以合适的产品和成本覆盖各价位段，致力于在既定的利润率范围内实现增长与盈利的平衡。
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