（文章来源：央视网） 人民财讯11月29日电，随着AI训练与推理对电力的需求飙升，全球多个地区电网已出现吃紧迹象。英 伟达、谷歌等巨头正集体将下一代算力战场转向地球轨道。虽然许多科技巨头看好太空数据中心市场， 并纷纷开始布局，但也有分析指出其中存在一系列问题。例如虽然支持者认为将数据中心放置在太空可 以免受自然灾害破坏，但太空本身也存在风险，包括辐射、太空碎片等，太阳耀斑也会干扰通信。并且 将更多人造物体送入太空却没有清理方案将可能带来严重后果，一旦发生碰撞，许多支撑我们日常生活 的技术都将受到影响。 ...

2025年11月，超5000亿美元市值在英伟达和谷歌之间发生"大挪移"：谷歌母公司Alphabet市值增长约5300亿美元，剑指4万亿美元；而AI芯片"霸主"市值却蒸 发6200亿美元。 这一增一减背后，是一则可能重塑行业格局的行业传闻：Meta正与谷歌密谈，计划2027年斥资数十亿美元采购谷歌TPU（张量处理单元）芯片。作为英伟达 的核心客户，Meta的算力需求曾高度依赖其GPU芯片，"倒戈"将直接冲击英伟达占据的近85%市场份额。 这并非简单的客户流失，而是一场技术路线的博弈。谷歌"十年磨一剑"的TPU芯片，凭2~3倍于GPU的能效比撕开缺口，第七代产品Ironwood性能更是较前 代飙升4倍。英伟达的CUDA生态护城河是否牢不可破？万亿美元AI芯片赛道将迎来何种变局？ TPU突袭：谷歌市值涨约5300亿美元，英伟达跌去6200亿美元 2025年11月，全球AI芯片领域两大巨头谷歌与英伟达的股价呈现显著分化。谷歌母公司Alphabet本月股价累涨13.87%，年内涨幅扩至69%；而英伟达股价同 期下跌近12.59%，年内涨幅收窄至27.96%。本月，谷歌市值累计增长约5300亿美元，市值逼近4万亿美元；而 ...

2025年的AI芯片市场，正处于一个微妙的转折点。 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。 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。 ( 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。 一方面，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。 成本是硬道 ...

（原标题：谷歌预计2025年越南数字经济规模将达到390亿美元） 《越南经济》11月26日报道，根据谷歌、淡马锡和贝恩公司11月25日联合发布的东南亚数字经济年 度报告（《东南亚数字经济2025》），到2025年底，越南数字经济的商品交易总额（GMV）将达到390 亿美元，比上年增长17%。这一增长率使越南在东南亚数字经济中排名第二，仅次于印度尼西亚，并跻 身增长最快的数字经济体之列。 今年报告最引人注目的亮点之一是越南民众对人工智能的接受程度。越南目前在东南亚的三项关键 指标中排名第一：81%的用户每天与人工智能互动；83%的用户积极学习或提升人工智能相关技能； 96%的用户愿意与人工智能代理共享数据访问权限。谷歌称，人工智能的高度互动性有助于越南市场快 速吸收新应用。截至2025年上半年，人工智能集成产品的收入在短短一年内增长了78%。报告还指出， 越南目前拥有超过40家人工智能领域的初创企业，并在过去一年中吸引了1.23亿美元的私人投资，相当 于该国人工智能投资总额的5%。值得注意的是，79%的投资者认为，越南未来将继续吸引投资，尤其 是在软件、人工智能和深度科技领域。 该报告还评估认为，越南正在经历数 ...

科创板日报 . 专注科创板和科技创新，上海报业集团主管主办，界面财联社出品。 随着Gemini 3的横空出世，谷歌TPU从幕后走到台前。英伟达GPU的霸主地位已然有被撼动迹象。 谷歌云内部高管透露，扩大TPU的市场采用率， 有望帮助公司抢占英伟达年收入份额的10%。 紧接着，市场便传出"谷歌加紧向客户推销 TPU""Meta拟斥资数十亿美元购买TPU"等一系列消息。大摩分析师大胆预测，2027年谷歌TPU外销量将达到100万颗。 以下文章来源于科创板日报 ，作者张真 另一边，投资者纷纷用脚投票，表达了对英伟达GPU市场遭遇侵蚀的担忧。英伟达官方发布紧急声明，强调自家产品比ASIC拥有更高的性 能、更强的通用性以及更好的可替代性。 从闭关修炼的隐世高手，到如今直通AI芯片的决赛圈，谷歌TPU的起源还要从12年前的那场"算力焦虑"说起。 深度学习的最优解 2013年，深度学习在谷歌内部的应用开始不断扩散，后台模型的复杂度和算力消耗规模逐渐呈指数级增长。谷歌首席科学家Jeff Dean通过 计算发现，若1亿安卓用户每天使用3分钟语音转文字服务，则消耗的算力竟高达谷歌所有数据中心总算力的两倍不止。 堆砌GPU以获取算 ...

《华尔街日报》将其视为谷歌向英伟达的市场主导地位发起冲击的信号。 克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 学术界看不下去了，直接戳破： 华尔街在尬吹谷歌TPU ！ 起因是Meta被曝要和谷歌签订数十亿美元的TPU订单，消息曝出后英伟达盘中最大跌幅达到了7%，按照现在的市值计算，一举蒸发了超 3000亿美元。 反观谷歌，在盘中情绪最热烈时涨幅一度达4%，换算成市值相当于增加了约1500亿美元，合人民币超1万亿。 但在从业人士看来，华尔街对此举的看法实在是外行了：Meta、xAI在内的大公司和学术界多年一直在用TPU，市场突然就拿他当成算力救世 主了？ OpenAI技术人员 Clive Chan 表示，不仅谷歌自己的Gemini一直在TPU上训练，像Claude、生图模型MidJourney、Ilya的SSI，也全都用 过TPU。 所以在他看来，Meta和谷歌签TPU订单不是什么奇怪的事，如果Meta没用过的话，反而会更让他惊讶。 谷歌没有护城河，英伟达也没有 Clive对Meta的看法也被现实验证——没过多久谢赛宁就亲口证实， Meta早在2020年就已经开始使用TPU了 。 谢赛宁介绍，当时何 ...

Core Insights - Google’s TPU (Tensor Processing Unit) has gained significant attention, with Meta considering a multi-billion dollar contract to deploy TPUs in its data centers starting in 2027, leading to a surge in Google's stock price and a decline in NVIDIA's stock [1][20] - The TPU has evolved from a project initially deemed unpromising to a strategic asset that could challenge NVIDIA's dominance in the AI chip market [1][28] Development History - In 2013, Google faced a computing power crisis, predicting that the demand from just 100 million Android users would exceed its total data center capacity, prompting the decision to develop its own ASIC chips instead of relying on NVIDIA GPUs [3][4] - Google rapidly assembled a team of chip industry veterans and completed the first TPU in just 15 months, achieving significant performance and efficiency improvements over existing solutions [4][6] - The TPU architecture utilizes a "Systolic Array" design, optimizing data flow and reducing energy consumption, which initially faced skepticism from industry experts [6][7] Iterative Breakthroughs - TPU v2 (2017) marked a shift from inference to training capabilities, introducing the bfloat16 format and expanding memory bandwidth to support large-scale training tasks [10][11] - TPU v3 (2018) doubled performance and introduced liquid cooling to manage increased power density, establishing a new standard for AI data centers [12][13] - TPU v4 (2022) incorporated optical circuit switching technology, allowing for dynamic network configurations to meet varying task demands, further enhancing performance [13][14] - TPU v5p (2023) aimed to balance training and inference capabilities, significantly increasing inter-chip bandwidth and cluster size [15][16] - TPU v6 (2024) is designed specifically for inference tasks, improving efficiency and performance metrics crucial for large-scale AI services [16] - TPU v7 Ironwood (2025) is positioned to directly compete with NVIDIA in inference performance, featuring advanced specifications and capabilities [18][19] Market Dynamics - Google is actively pursuing the commercialization of TPU, engaging with cloud service providers and major corporations to deploy TPUs in their data centers, potentially generating billions in revenue [20][21] - The rise of TPU is expected to challenge NVIDIA's market position, with projections indicating that ASIC shipments may surpass GPU shipments by 2026 [21][22] - Despite the success of TPU, Google continues to procure NVIDIA GPUs, indicating a future where both architectures coexist in the market [22][24] Talent Movement and Industry Impact - The success of TPU has led to a talent exodus from Google, with former TPU engineers founding new companies and developing competitive technologies, highlighting the competitive landscape in AI chip development [24][26] - The emergence of various companies developing their own AI chips, influenced by the TPU model, signifies a shift in the industry towards specialized hardware solutions [26][28] Future Outlook - The AI infrastructure landscape is expected to evolve from solely building GPU clusters to a hybrid model incorporating cloud services, dedicated chips, and diverse architectures, breaking NVIDIA's long-standing monopoly [29][30]

完整早报音频，请点击标题下方小耳机收听 【美团三季度营收 955 亿元，核心本地商业经营亏损 141 亿】 美团 11 月 28 日发布截至 2025 年 9 月 30 日的第三季度业绩公告：收入由 2024 年同期的人民币 936 亿元增长 2.0% 至人民币 955 亿元。由于外卖行业竞争持续加剧， 2025 年第三季度，美团核心本地商业分部的经营溢利同比 大幅下降，转为经营亏损人民币 141 亿元。同时，由于海外扩张，新业务分部的经营亏损同比扩大 至人民币 13 亿元。美团于第三季度的经调整 EBITDA 及经调整溢利净额分别同比下降至负人民币 148 亿元及负人民币 160 亿元。这是美团 2022 年以来首次亏损。截至 2025 年 9 月 30 日，美团 持有的现金及现金等价物和短期理财投资分别为人民币 992 亿元和人民币 421 亿元。（新京报） 【曝中国一汽入股零跑最快年内签约，朱江明曾否认公司 "被对方收购"】 11 月 28 日傍晚，财联社 援引知情人士消息称，目前中国一汽入股零跑汽车的相关工作已进入收尾阶段，双方最快将在今年年 内完成签约。知情人士透露，"根据计划，一汽方面初步入股比例 ...

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来源：吴晓波频道CHANNELWU 巴菲特曾说，"永远不要投资一家你无法理解的企业"。然而在"股神时代"即将谢幕之际，巴菲特却作出 了一个违背"家规"的决定：买入谷歌股票，且是以约40倍自由现金流的高溢价。 是的，巴菲特首次买了"AI题材股"，不是OpenAI，也不是英伟达。所有投资者都在问一个问题：凭什 么是谷歌？ 回到2022年底。那时ChatGPT横空出世，谷歌的高管层拉响"红色警报"，他们不断开会，甚至还紧急召 回两位创始人。可那时的谷歌，看起来就像是一头行动迟缓、官僚主义缠身的恐龙。 它匆忙推出了聊天机器人Bard，但在演示中犯下事实性错误，公司股价大跌，市值一日蒸发上千亿美 元。接着，它整合旗下AI团队，推出多模态的Gemini1.5。 但这款被看做撒手锏的产品，也仅在科技圈掀起几小时热议，便被OpenAI随后推出的视频生成模型 Sora夺去所有声量，迅速变得无人在意。 稍显尴尬的是，正是谷歌的研究人员在2017年发表的开创性的学术论文，为这轮AI革命奠定了扎实的 理论基础。 《Attention Is A You Need》论文 提出的Transformer模型 对手嘲讽谷歌。OpenAI的CE ...