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Google AI帝國崛起！產業鏈上有哪些掘金機會？

隨著Gemini 3的橫空出世， $谷歌-A (GOOGL.US)$ TPU從幕后走到台前。

谷歌憑借從底層硬件到上層應用的AI全棧布局，構建起深厚的競爭壁壘，形成了覆蓋「芯片（TPU）- 網絡（OCS）- 模型（Gemini）- 應用」的完整生態閉環。

在「AI泡沫」擔憂引發美股科技板塊走勢分化行情的背景下，谷歌股價扶搖直上，過去一個月漲幅接近13%。

隨著谷歌的強勢崛起，市場也紛紛討論起英偉達GPU是否會受到沖擊，而此前《谷歌TPU vs 英偉達GPU：誰將主宰AI算力未來？哪些產業鏈有望受益?》一文也曾為牛友們解釋，TPU與GPU并非簡單的替代關系，而是AI算力市場專業分工的體現，芯片行業「不是只有一個贏家的零和游戲」。

站在2026年的門檻前，谷歌的AI布局仍是關鍵風向標，其產業鏈無疑是值得聚焦的投資金礦。接下來，本文將重點解讀谷歌TPU的競爭優勢，并梳理產業鏈上的核心「掘金」機會。

谷歌TPU憑何成為大模型公司的新寵？

要理解谷歌為何能撬動算力市場，必須認清一個基本事實：英偉達在「單芯片性能」與「整柜峰值算力」上的統治地位，始終未被撼動。

其最新的Blackwell架構（尤其是B200/GB200）專為萬億參數模型打造，訓練、推理與能效表現卓越。一個GB200 NVL72機柜可實現1.4 EFLOPS的峰值算力——這無疑是業界的性能標桿。

然而，谷歌的路徑并非在英偉達的優勢主場正面競爭。它選擇了一條差異化的道路：不追求最強的單卡，而是圍繞規模、效率、成本與穩定性，構建一套系統級的算力平臺。TPU并非簡單的GPU替代品，而是一次系統性破局。

Ironwood的發布不僅是單個芯片的革新，更是一套完整的、旨在實現極致擴展性的系統級解決方案。谷歌此前同時公布了圍繞該芯片構建的機架、網絡互連和冷卻系統，展示了其將尖端算力轉化為大規模、高效率生產力的全棧能力。

而據半導體行業研究機構SemiAnalysis最新文章可發現，客戶倒戈的理由很純粹：在AI軍備競賽中，性能是入場券，但TCO（總擁有成本）決定生死。

SemiAnalysis的模型數據顯示，谷歌TPUv7在成本效率上對英偉達構成了碾壓優勢。從谷歌內部視角看，TPUv7服務器的TCO比英偉達GB200服務器低約44%。即便加上谷歌和博通的利潤，Anthropic通過GCP使用TPU的TCO，仍比購買GB200低約30%。

來源：SemiAnalysis

值得關注的是，谷歌真正的殺手锏，是其獨步天下的光互連（ICI）技術。不同于英偉達依賴昂貴的NVLink和InfiniBand/Ethernet交換機，谷歌利用自研的光路交換機（OCS）和3D Torus拓撲結構，構建了名為ICI的片間互連網絡。

正因為谷歌TPU在成本、可擴展性與集群效率上的綜合優勢，大模型公司正重新規劃其算力架構。這絕非簡單的「降本」，而是一次基于 TSO（規模 × 成本 × 風險）綜合考量的底層邏輯遷移，是追求最優效率的理性決策。

谷歌產業鏈有哪些掘金機會？

隨著AI算力需求持續增長，谷歌已將2025年資本開支上調至910億-930億美元，并預計在2026年進一步加大投入，重點用于擴展TPU集群及推進全球數據中心的建設。

一個貫穿芯片、集群乃至應用的「全棧式創新」體系正在加速形成。谷歌鏈不僅重新定義了云服務商（CSP）的數據中心架構，也正成為驅動高速光模塊、MEMS、薄膜鈮酸鋰等前沿產業增長的核心引擎。

牛牛梳理了谷歌產業鏈公司，供牛友們參考：

1. 晶片環節 - 核心運算大腦

首先，在谷歌的技術體系中， $博通 (AVGO.US)$ 扮演著無可替代的核心支柱角色。其三大關鍵技術——高速SerDes、交換ASIC，以及支撐Jupiter網絡的光交換芯片——共同構成了TPU超大規模集群的物理基礎，分別好比集群的「血管」、「神經系統」與「主干公路」。沒有這一系列底層芯片，谷歌的TPU集群與光網絡都無法實現當下的規模與性能。因此，只要谷歌持續發展專用加速器路線，博通就將是其無法繞開的核心供應商。

在封裝方面， $台積電 (TSM.US)$ 、 $艾馬克技術 (AMKR.US)$ 與 $日月光半導體 (ASX.US)$ 構成了不可或缺的「鐵三角」。TPU v7對3nm/2nm先進制程、HBM堆疊及高密度Chiplet封裝的深度依賴，使其分工明確：台積電定義算力上限，Amkor與日月光則通過尖端封裝技術，成為高帶寬落地的關鍵承載者。隨著市場預期2026年谷歌TPU將成為全球主導的自研ASIC，這三家公司的技術協同，已成為其算力迭代不可逾越的底層基石。

此外，谷歌在設計晶片時需要 $鏗騰電子 (CDNS.US)$ 和 $新思科技 (SNPS.US)$ 的軟體工具；同時谷歌的Axion CPU是基於 $Arm Holdings (ARM.US)$ 架構開發的。

2. 連接技術部分 - 數據傳輸的高速公路

AI運算瓶頸往往在於數據傳輸速度，因此這一塊是技術升級最快的地方。連接技術這一層不負責運算，而是負責解決數據在芯片間、伺服器間高速移動時的信號完整性問題。其中，

$Astera Labs (ALAB.US)$ ：PCIe 與 CXL Retimer 的市場領導者，解決 AI 伺服器內部晶片間的高速互連問題。

$Credo Technology (CRDO.US)$ ：專注於 SerDes 技術與 AEC（主動電纜）晶片，解決伺服器對外的短距互連。

$邁威爾科技 (MRVL.US)$ ：光通訊 DSP 與交換晶片巨頭。

$Rambus (RMBS.US)$ ：提供高速內存接口 IP（HBM/DDR 接口）與 CXL 解決方案。

$SiTime (SITM.US)$ ：MEMS 時脈元件，確保傳輸頻率同步。

3. 記憶體與存儲環節

伴隨谷歌第七代TPU的崛起，HBM市場需求或持續增長。

據韓國《朝鮮日報》等媒體報道，三星電子（ $南方兩倍做多三星電子 (07747.HK)$ ）和SK海力士（ $南方兩倍做多海力士 (07709.HK)$ ）已成為谷歌TPU供應鏈中的關鍵參與者。其中，SK海力士或成為谷歌第七代TPU內部HBM3E 8層芯片的首選供應商，并將獨家為第七代改進型產品（TPU 7e）提供HBM3E 12層芯片，使之具備更高的能效。

此外，瑞穗分析師團隊認為美國存儲巨頭美光科技也將是谷歌AI算力集群加速擴張的最大受益者之一，畢竟無論是谷歌無比龐大的TPU AI算力集群，抑或是谷歌購置的海量英偉達AI GPU算力集群，均離不開需要全面集成搭載AI芯片的HBM存儲系統，以及當前谷歌加速新建或擴建AI數據中心必須大規模購置服務器級別高性能DDR5存儲設備以及企業級高性能SSD。而 $美光科技 (MU.US)$ 正好同時卡在這三塊：HBM、服務器DRAM(包括 DDR5/LPDDR5X)、以及高端數據中心SSD，是「AI內存+存儲棧」里最直接的受益者之一。

此外， $西部數據 (WDC.US)$ 和 $希捷科技 (STX.US)$ 提供海量數據冷存儲。

4. 光通訊與物理連接環節

在Hot Chips 2025大會上，谷歌詳細介紹了新一代TPU芯片Ironwood。新一代Ironwood超節點由9216張Ironwood芯片通過OCS光交換實現機柜級連接，進一步強化OCS光交換在谷歌網絡連接中的重要作用。

光交換OCS是一種無需光電/電光轉換，直接實現光信號在光纖端口間切換的技術。谷歌在TPU互聯中引入光交換OCS技術，構建由多個機柜組成的TPU超節點，支持3D Torus拓撲架構。

方正證券稱，據Cignal AI預測，到2029年，OCS光交換的總潛在市場規模將超過16億美元。伴隨著谷歌大模型的進展，OCS產業鏈有望受益于谷歌AI進程的持續推進。

其中，光學組件包括 $Lumentum (LITE.US)$ 、 $Coherent (COHR.US)$ 。Lumentum之所以是谷歌AI大爆發的最大贏家之一，主要是因為它正好做的是與谷歌TPU AI算力集群深度捆綁的「高性能網絡底座系統」中的不可或缺光互連——即OCS(光路交換機)+ 高速光器件，TPU數量每多一層量級，它的出貨就跟著往上乘。

光模組製造與組裝則包括 $Fabrinet (FN.US)$ 、 $FIT HON TENG (06088.HK)$ 。Fabrinet是光通訊模組的「代工之王」，替Lumentum、Coherent光學廠組裝高精密模組。鴻騰精密目前已成為谷歌在數據中心硬件領域的核心供應商，主要提供光通信模塊、共封裝光學（CPO）解決方案及高速連接器等關鍵組件。

光纖、線纜與連接器則包括 $安費諾 (APH.US)$ 、 $康寧 (GLW.US)$ 、 $長飛光纖光纜 (06869.HK)$ 、 $匯聚科技 (01729.HK)$ 、 $Luna Innovations (LUNA.US)$ 。

5. 網絡硬件與系統設備

$Arista Networks (ANET.US)$ ：谷歌數據中心最核心的交換機供應商。

$Ciena (CIEN.US)$ ：長距離光傳輸系統（DCI），負責連接不同的數據中心。

6. 組裝與PCB環節

負責將所有零件組裝成伺服器機櫃。

$天弘科技 (CLS.US)$ ：專精於交換機與 AI 伺服器組裝。

$捷普科技 (JBL.US)$ / $偉創力 (FLEX.US)$ ：通用伺服器與電子組件製造。

$TTM科技 (TTMI.US)$ ：提供伺服器與網絡設備用的高層數 PCB。

7. 電力、散熱與基礎設施

$Vicor電子 (VICR.US)$ ：垂直供電模組，專門解決 AI 晶片（如 TPU）最後一哩的高密度供電問題。

$Vertiv Holdings (VRT.US)$ ：熱管理（液冷/風冷）與電源保護系統。

$nVent Electric (NVT.US)$ ：液冷機櫃與連接解決方案。

$派克漢尼汾 (PH.US)$ ：液冷系統的快接頭與流體件。

$TeraWulf (WULF.US)$ / $Cipher Digital (CIFR.US)$ ：提供電力與場地設施的託管商。

此外，還包括生產線設備供應商 $IPG光電 (IPGP.US)$ 。

總結

整體來看，谷歌TPU的崛起，并非一場「誰取代誰」的零和游戲，而是觸發了全球AI算力基礎設施的一次「大擴容」。換言之，這并非GPU時代的終章，而是開啟了下一輪算力投資周期的明確信號。

摩根士丹利指出，谷歌TPU AI算力集群的角色正在發生戰略性轉變：正從服務于內部需求的基礎設施，升級為在全球算力緊缺背景下可供外部調用的「AI戰略資產」。該機構強調，谷歌云業務的加速增長及其向AI芯片市場的擴張，不僅有望推動谷歌自身估值重塑，也將帶動其整個AI生態鏈合作伙伴，進入一個更具想象力的估值新階段。

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