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摩根士丹利（Morgan Stanley）现在预计，谷歌（ $GOOG ）将在 2027 年部署约 500 万颗 TPU，2028 年部署约 700 万颗，两年合计 1200 万颗，而此前 4 年仅为 790 万颗。
他们估算，每增加 50 万颗 TPU 的销售量，大约可带来 130 亿美元的收入，并增加 0.40 美元的每股收益（EPS）。
在 1GW 规模下，TPU 的年度总拥有成本（TCO）约为 7亿美元，比英伟达（ $NVDA ）GPU 机架便宜约 30%。【消息来源美股大数据 https://Stockwe.com/】
英伟达依然凭借Blackwell维持着技术和市场份额的绝对领先；但另一方面，谷歌TPU的全面商业化，让英伟达看似牢不可破的定价权，正在发生松动。
据半导体行业研究机构SemiAnalysis测算，OpenAI仅凭“威胁购买TPU”这一筹码，就迫使英伟达生态链做出了实质性让步，使其计算集群的总拥有成本（TCO）下降了约30%。
随着Anthropic高达1GW的TPU采购细节曝光，谷歌正式撕下了“云服务商”的面具，转型为一家直接向外部出售高性能芯片与系统的“商用芯片供应商”。
当OpenAI可以用“威胁购买TPU”来换取30%的折扣，当Anthropic可以用TPU训练出超越GPT-4的模型，当谷歌愿意开放软件生态并提供金融杠杆时，英伟达高达75%的毛利率神话便不再牢不可破。
对于英伟达来说，那个曾经最大的客户，现在变成了最懂的对手。
(图表：每百万输入和输出代币的成本)
谷歌“主动出击”
长期以来，谷歌的TPU就像其搜索算法一样，是深藏不露的内部核武器。但SemiAnalysis获取的供应链情报显示，这一策略已发生根本性逆转。
最直接的案例来自Anthropic。作为能在前沿模型上媲美OpenAI抗衡的大模型公司，Anthropic已确认将部署超过100万颗TPU。这笔交易的结构极具破坏力，它揭示了谷歌“混合销售”的新模式：
在这100万颗芯片中，首批约40万颗最新的TPUv7 "Ironwood"将不再通过云租赁，而是由博通直接出售给Anthropic，价值约100亿美元。博通作为TPU的长期联合设计方，在此次交易中从幕后走向台前，成为了这场算力转移的隐形赢家。
而剩余的60万颗TPUv7，则通过谷歌云进行租赁。据估算，这部分交易涉及高达420亿美元的剩余履约义务（RPO），直接支撑了谷歌云近期积压订单的暴涨。
这一动作的信号极为明确：谷歌不再吝啬于将最先进的算力外售。除了Anthropic，Meta、SSI、xAI等顶级AI实验室也出现在了潜在客户名单中。
面对这一突如其来的攻势，英伟达罕见地展现出防御姿态，其财务团队近期不得不针对“循环经济”（即投资初创公司购买自家芯片）的质疑发布长文辩解。这种对市场情绪的敏感反应，恰恰说明谷歌的攻势已经触及了英伟达的神经。
成本是硬道理
客户倒戈的理由很纯粹：在AI军备竞赛中，性能是入场券，但TCO（总拥有成本）决定生死。
SemiAnalysis的模型数据显示，谷歌TPUv7在成本效率上对英伟达构成了碾压优势。
从谷歌内部视角看，TPUv7服务器的TCO比英伟达GB200服务器低约44%。即便加上谷歌和博通的利润，Anthropic通过GCP使用TPU的TCO，仍比购买GB200低约30%。
这种成本优势并非仅靠压低芯片价格实现，而是源于谷歌独特的金融工程创新——“超级云厂商兜底”。
美股投资网https://Tradesmax.com/ 了解到在AI基础设施建设中，存在一个巨大的期限错配：GPU集群的经济寿命仅为4-5年，而数据中心场地的租赁合约通常长达15年以上。这种错配让Fluidstack、TeraWulf等新兴算力服务商难以获得融资。
谷歌通过一种“资产负债表外”的信贷支持（IOU）解决了这一难题：谷歌承诺，如果中间商无法支付租金，谷歌将介入兜底。
这一金融工具直接打通了加密货币矿工（拥有电力和场地）与AI算力需求之间的堵点，构建了一个独立于英伟达体系之外的低成本基础设施生态。
不仅是芯片，还有系统
如果说价格战是战术层面的对垒，那么系统工程则是谷歌战略层面的护城河。
之前，业界素有“系统重于微架构”的观点。如今，这一论断在TPUv7上得到了验证。虽然单颗TPUv7在理论峰值算力（FLOPs）上略逊于英伟达的Blackwell，但谷歌通过极致的系统设计抹平了差距。
现在，TPUv7 "Ironwood"在内存带宽和容量上已大幅缩小与英伟达旗舰芯片的差距。更重要的是，它采用了更务实的设计哲学——不追求不可持续的峰值频率，而是通过更高的模型算力利用率（MFU）来提升实际产出。
而谷歌真正的杀手锏，是其独步天下的光互连（ICI）技术。不同于英伟达依赖昂贵的NVLink和InfiniBand/Ethernet交换机，谷歌利用自研的光路交换机（OCS）和3D Torus拓扑结构，构建了名为ICI的片间互连网络。
这一架构允许单个TPUv7集群（Pod）扩展至惊人的9,216颗芯片，远超英伟达常见的64或72卡集群。OCS允许通过软件定义网络，动态重构拓扑结构。
这意味着如果某部分芯片故障，网络可以毫秒级绕过故障点，重新“切片”成完整的3D环面，极大地提升了集群的可用性。且光信号在OCS中无需进行光电转换，直接物理反射，大幅降低了功耗和延迟。
Gemini 3和Claude 4.5 Opus这两大全球最强模型均完全在TPU上完成预训练，这本身就是对TPU系统处理“前沿模型预训练”这一最高难度任务能力的终极背书。
拆除最后的围墙：软件生态的改变
长期以来，阻碍外部客户采用TPU的最大障碍是软件——谷歌固守JAX语言，而全球AI开发者都在使用PyTorch和CUDA。
但在巨大的商业利益面前，谷歌终于放下了傲慢。
SemiAnalysis报告指出，谷歌软件团队的KPI已发生重大调整，从“服务内部”转向“拥抱开源”。
此前，谷歌“超级队长” Robert Hundt已明确宣布，将全力支持PyTorch Native在TPU上的运行。
谷歌不再依赖低效的Lazy Tensor转换，而是通过XLA编译器直接对接PyTorch的Eager Execution模式。这意味着Meta等习惯使用PyTorch的客户，可以几乎无缝地将代码迁移到TPU上。
同时，谷歌开始向vLLM和SGLang等开源推理框架大量贡献代码，打通了TPU在开源推理生态中的任督二脉。
这一转变意味着英伟达最坚固的“CUDA护城河”，正在被谷歌用“兼容性”填平。
而这场“硅谷王座”的争夺战，才刚刚开始。
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华尔街本周给那些心存疑虑的投资者上了一堂代价高昂的课：在市场狂热中选择“谨慎”，往往意味着错失行情。
更关键的是，这次反弹不只是价格层面的上扬，而是结构性、系统性的“重定价”。它代表着资金、流动性、系统性仓位、美联储预期与科技创新周期的多线共振。
风险偏好全面回归
不同资产之间的联动强度，反映出这并非某一板块的超跌反弹，而是风险偏好的整体回归。
Bitcoin 自 11 月低点反弹超过 7%，加蜜货币作为“散户情绪晴雨表”的意义在于：只有资金真正愿意承担更高波动，它才会率先上涨。
与此同时，一批被大量做空的股.票出现快速回补，从 meme 股到垃圾债，各类高贝塔资产的波动率明显下行。这是市场“重新愿意冒险”的标志。
美债收益率同步回落也推动了资产估值的重新舒展。两年期美债收益率跌至 3.5%，意味着市场在提前定价美联储可能在 12 月甚至明年一季度降息。
更重要的是，这种组合式的修复并不常见：
股.票上涨、债券上涨、Bitcoin 上涨、大宗商品上涨这意味着风险偏好的扩散，而不是局部修复。
AI 再次成为驱动市场的核心逻辑
这轮反弹最关键的催化剂来自谷歌。
新一代 AI 模型的发布，重新点燃了市场对科技板块的信心，也压住了此前最具杀伤力的疑问：“AI 是不是有泡沫？”
科技股上涨并非单纯估值扩张，而是修复“创新周期”预期。从十月到十一月上旬，市场对 AI 的争论集中在两个问题：
1）估值是否过高？
2）创新速度是否放缓？
谷歌的模型展示让机构看到：AI 的创新曲线远未放缓，而是进入下一阶段。科技巨头重新巩固“增长锚”的位置，也解释了为什么标普500 在本周录得六个月来最佳表现。
美股大数据获悉，谷歌本周上涨近7%，带领科技板块集体回升。科技周期本身具备“叙事驱动力”，只要创新仍在推进，修正就不会成为趋势性的顶部。
高盛数据揭示行情反弹的“硬底层”
情绪回暖只是表象，系统性仓位清洗才是真正有力量的转折点。
1）市场广度从 -150 到 +150
高盛交易部门指出，11 月初，标普500成份股上涨家数减去下跌家数的五日均值曾跌至 -150。这意味着指数虽然跌幅不算巨大，但“表面之下”的结构压力在快速积累。
而到了感恩节前，该指标回升至 +150，完成了罕见的“超强反转”——这是一种深度排压后的广度修复。
换句话说：不是只有少数科技股在涨，而是市场大部分资产都开始参与。
2）波动性恐慌指数回落至 5：压力被系统性释放
高盛的波动性恐慌指数目前约为 5，远低于 11 月初的高点，也低于疫情后多年的均值。这反映出：市场对风险的感受正在快速回归正常区间。
3）系统性策略抛售 160 亿美元，现已被完全吸收
过去一个月，系统性策略（CTA、风险平价等）被迫削减仓位，抛售规模估算约 160 亿美元。这也是 11 月初市场回调的直接推手。
随着这些卖盘被市场完全吸收，杠杆水平和拥挤度同步下降，前期累积的连锁性压力得到释放，持仓结构重新回到更为中性的区间。
进入 12 月，市场在缺乏强制性抛压干扰的情况下，呈现出一个相对更“干净”的起点，后续走势也更容易由新的预期和主动买盘来主导。
4）高盛：12 月系统性仓位转为净买入 47 亿美元
这是本轮反弹最有力量的一项数据。
高盛预计，系统性策略在 12 月将从净卖出转向净买入，规模预计约 47 亿美元这意味着结构性资金的方向已经反转，并将成为推动行情的“第二波力量”。
高盛策略师 Lee Coppersmith 写道：“进入 12 月，市场在缺乏强制性抛压干扰的情况下，呈现出一个相对更“干净”的起点，后续走势也更容易由新的预期和主动买盘来主导。”
标普强势反攻
标普500 本周上涨 3.7%，为六个月以来最强单周表现。Bitcoin 重返 90,000 美元上方；两年期美债收益率下行；大宗商品反弹同步加强。这是典型的“趋势恢复型反弹”，而非短期脉冲。
因为多个资产、多个板块、多个因子同时上行，说明资金正在重新布局风险资产，而不是单纯回补空单。
正如巴克莱策略师 Emmanuel Cau 所言：“不要与美联储作对，不要与 AI 作对，这是本周市场的核心信息。”
看空者溃败
今年表现最差的交易之一，就是做空美股。
这种快速、大规模的反弹走势，与近期的多个历史周期如出一辙：每一次看似严重的市场动荡，最终都被证明是多头“结构性买点”。
Cboe 波动率指数（VIX）两周前曾触及今年 4 月以来的高位，但即便在波动加剧阶段，资金也从未真正停止流入风险资产。
管理规模高达 8,200 亿美元的 Vanguard S&P 500 ETF 今年流入资金已达约 1,250 亿美元，该基金年内涨幅约 17%，有望再次创下年度资金流入纪录。
即便只是简单配置美债，今年的总回报率也接近 7%，是 2020 年以来表现最好的一年。高收益债在本周重新录得上涨，投资级信贷和垃圾债的波动性指标也明显回落。
数据显示，看空策略损失惨重。与标普500 挂钩的杠杆看空工具今年已累计损失超过 80%。高盛追踪的一篮子“被做空最多的公司”今年累计上涨约 28%，而那些三倍反向做空美股市场的 ETF 则暴跌了约 84%。
美联储鸽派预期的强化
美联储预期的变化，是本周行情反转的“深层逻辑”。
白宫国家经济委员会主任 Kevin Hassett 被视为下一任美联储主席热门人选；美联储理事 Stephen Miran 再次强调美国经济需要更大幅度降息；劳动力数据持续走弱，进一步提升了市场对 12 月降息的预期。
更换主席的讨论，让市场意识到：
未来两年大概率是鸽派周期，而不是鹰派周期。
Mizuho 宏观策略师 Jordan Rochester 指出：“2026 年 5 月可能上任的新主席，让市场难以因为强数据而做空。”
宏观交易员 James Athey 补充：“要让股.票出现持续显著的下行，需要多个悲观叙事共振，而当前的流动性环境不支持这种情况。”
美股投资网认为，这意味着，美股的下行风险受到结构性限制，风险资产拥有“预期之锚”。
综上所述，华尔街的这场“感恩节反攻”绝非昙花一现的短期反弹，而是一次由“AI创新续命”、“美联储鸽派预期强化”和“系统性仓位排压完成”三股力量推动的结构性重定价。
美股投资网认为，12月大概率会降息，从而推动美股上涨！
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英特尔 INTC 今天大涨的原因是英特尔有望最早在 2027 年开始出货苹果最低端的 M 系列处理器
长期以来，市场一直传闻英特尔可能成为苹果的先进制程代工供应商，但相关能见度一直很低。不过，我最新的产业调查显示，英特尔成为苹果先进制程供应商的可见度近期显著提升。
苹果此前已与英特尔签署保密协议（NDA），并取得了英特尔先进制程 18AP 的 PDK 0.9.1GA。关键的模拟与研发项目（如 PPA）进展符合预期，苹果目前正等待英特尔在 2026 年第一季度按计划发布 PDK 1.0/1.1。按照苹果的规划，英特尔最早可在 2027 年第二到第三季度开始出货采用 18AP 制程的最低端 M 系列处理器，但实际时间仍取决于收到 PDK 1.0/1.1 后的开发进度。
苹果的最低端 M 系列处理器目前主要用于 MacBook Air 和 iPad Pro，预计 2025 年两者合计出货约 2000 万台。由于 2026 年起 MacBook Air 出货量可能受到一款采用 iPhone 级处理器的更低价 MacBook 的影响，最低端 M 系列处理器在 2026 与 2027 年的出货量预计将维持在 1500–2000 万颗左右。
从绝对规模来看，最低端 M 系列处理器的订单量并不大，未来数年对台积电的基本面或技术领先地位几乎不会造成任何实质影响。但对苹果与英特尔而言，其象征意义与趋势意义重大：
对苹果而言：除了展现对特朗普政府大力推动的“美国制造”政策的强力支持之外，苹果虽然在可预见的未来仍高度依赖台积电的先进制程，但从供应链管理需求来看，仍需要确保第二来源。
对英特尔而言：拿下苹果 AAPL 的先进制程订单，其重要性远超业务本身带来的收入与利润贡献。虽然英特尔在未来几年仍无法与台积电正面对决，但这意味着 IFS 业务的最艰难时期可能即将过去。展望未来，14A 及之后的制程节点有机会获得苹果与其他顶级客户更多订单，使英特尔的长期前景更加正面。
引言：为何“投资常识”的错误屡见不鲜
投身投资市场多年的人都知道：赚到钱不难，持续稳健地保值增值，反而最难。市场环境复杂多变，诱惑与噪声不断，哪怕是聪明人也常常在“感觉对了”的那一刻下了错判断。最近，有经验的理财顾问、财富管理机构，甚至老牌投资大佬，都不断提醒：许多亏损、不如预期、甚至“满仓爆雷”，并非因为宏观经济突然崩塌，而是投资者陷入了几个重复且可避免的“思维陷阱”与操作失误。
因此，比起追求“神操作”“抓热点”，更重要的是——识别并避免这些基础的、代际都常见的投资错误。下面，是 2025 年许多机构、分析师反复指出的 5 大 “常见但致命” 投资错误。
一、没有清晰规划 / 投资目标模糊
许多人一开始投资时，并没有对自己的财务目标、风险承受能力、时间 horizon 做一个系统设定。结果是资产零散分布，既与长期目标脱节，也容易因为短期波动而频繁调整。
为什么这是致命错误？因为投资本质上是长期行为。没有规划，就等于航海没有罗盘 — 你可能方向错了，却不知道自己为何偏离；也可能时间到了，却仍然在原地打转。
应对方式：投资前先设 “人生-财务目标表” — 包含购房、退休、教育、流动性需求等。然后基于这些目标设定资产配置比例、周期、定投频率；并每年或重大人生变化后复盘、调整目标与配置。
二、盲目追随潮流／试图“踩准市场节奏”（市场时机／热点追涨追跌）
这是多数投资者最熟悉、但也最危险的误区。特别是在如今信息高度碎片化、社交媒体推波助澜、热点资产不断被炒作的背景下，这种错误更容易发生。
后果：追涨带来的可能是短期收益，但更可能是高风险、高波动、低长期回报。频繁“踩节奏”意味着你实际上是在把自己的资产当作短线投机，而不是长期财富增长工具。
建议：坚持“时间在市场里”而不是“尝试预测市场” — 采用定投（dollar-cost averaging）策略，不论市场波动，坚持投入；将投资视为长期行为，而不是投机。
三、欠缺多元化 / 过度集中某资产或行业
集中押注：无论是因为对某家公司／行业“深爱”，还是对某资产“看好”，都可能带来重大风险。
风险不仅仅是“亏一些”，而是“所有鸡蛋都在一个篮子里”，一旦篮子碎了，损失集中且难以挽回。
正确做法：构建多元化组合 —— 不仅在股票中分散行业／地域，也考虑不同资产类别（股票 + 债券 + 现金／货币基金／其他低风险资产）；随着年龄、目标、风险偏好变化，定期审视与再平衡（rebalance）组合。
四、忽视费用、税务与其他隐性成本
投资并非上车随意，尤其是在使用共同基金、ETF、退休账户（如 401(k) / IRA）时，费用往往是“无形的隐形杀手”。
很多人只是关注收益率，却忽略“净收益 = 总收益 – 成本”。这在长期投资过程中尤其致命，因为费用负担是长期、持续、累积的。
建议：优先选择低成本指数基金或 ETF，避免频繁交易；了解税务结构（尤其是长期 vs 短期资本利得税、退休账户优惠等）；定期审视账户结构与费用明细。
五、对单一公司／资产“过于执着”（情感投资／缺乏理性止损）
有时候，失败不是因为错误的投资选择，而是因为即使情况变了，投资者也不愿放手 —— 他们爱上一家公司，不愿认错。
建议：保持理性 — 每年或每季度审查公司／资产是否仍符合你当初的投资逻辑；如果基本面、估值、行业前景都发生变化，不要犹豫 —— 必要时果断退出。
结语：投资，不是靠运气，而靠纪律、逻辑与耐心
在这个充满高频信息、热点轮动、媒体与舆论噪声的时代，越是看似“普通”的投资原则，越容易被忽视 —— 但它们往往才是决定你长期财富成败的关键。从不设目标，到盲目追涨；从单一押注，到忽视成本；从一见钟情公司，到捂仓不放……这些看似“老生常谈”的错误，其实是无数亏损、错过机会、跌出长期回报的人所曾踩过的坑。
如果你认真避开上面这 5 大错误，你就已经远远超过绝大多数投资者。你真正需要的，不是每次都选中“下一只独角兽”，而是坚持你的资产配置、坚持低成本、坚持纪律 —— 然后给时间一点时间，让复利与市场结构的力量逐渐发挥。
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在北美创业想融资，如何有效找到投资人？
一、社交活动/线下活动
1. 参加创业活动或Demo Day：
2. Y Combinator Demo Day（有公开日）
3. TechCrunch Disrupt、Startup Grind
4. Plug and Play、500 Startups、Founders Institute 等组织的活动
5. Meetup、Eventbrite、LinkedIn本地活动
搜关键词：“startup pitch”, “VC meetup”, “founder networking”
Founder Network（创业者之间互推）——命中率非常高
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你应该马上执行：
一找同领域创业者聊天
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美股投资网总结不同的创业地区的活动
硅谷 / 加州：
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纽约：
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二、在线平台对接投资人
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搜索关键词如“early stage VC”, “seed investor”，找到人后看他们是否在湾区，关注后发一段简洁但真诚的自我介绍。
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三、孵化器/加速器
这些本身就是“融资加速器”，他们会训练你怎么pitch，还会帮你对接投资人：
1. Y Combinator
2. a16z
3. StartX（斯坦福背景）
4. Alchemist Accelerator（偏to B）
5. Berkeley SkyDeck
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如何打动投资人？记住“IPOPTM”公式就够了！
美股投资网总结自多个顶级投资机构（包括 Y Combinator、a16z、Sequoia、500 Startups 等）对创业者 Pitch 的核心评估标准提炼出最实用的 6 点：IPOPTM
I = Idea
你到底在解决一个什么问题？它有多重要？有没有痛点、刚需、刚性高频？
P = Product
你到底做了一个什么产品？有没有原型？能不能演示？不展示产品，天花乱坠都是空谈。
O = Opportunity
你的市场有多大？现在处在哪个阶段？是风口项目还是刚起步但潜力无限？
P = Plan
你的商业模式是什么？你怎么赚钱？未来增长逻辑清晰吗？
T = Team
创始人是谁？技术/产品/运营背景是否互补？
M = Milestones
你已经走到哪一步？有没有早期用户、营收、Demo、测试数据？越具体越有说服力！
我的小总结：
Pitch 不是“画饼”，而是“讲故事+展示执行力”。
能讲明白以上这6点，就已经赢过90%的创业者了。
如果你正在创业、准备找融资，记得先把这个“IPOPTM”模型背熟！
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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。
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