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 ...

01 11月收官 科技股拖累指数表现 11月收官， 由于市场对人工智能企业未来盈利能力的疑虑升温，科技股出现回调，拖累了主要股指的月度表现。 纳斯达克综合指数11月累计下跌1.51%，终结了此前连续七个月的上涨势头；得益于本周的上涨，标准普尔500指数和道琼斯工业平均指数月度 小幅走高，实现了连续七个月收涨。 ↑点击上面图片 加雪球核心交流群 ↑ 当地时间11月28日（周五）为感恩节翌日，美股提前3小时休市，芝商所宕机导致交易暂停并未减缓市场上涨势头。 美股三大股指收涨，道指涨0.61%，纳指涨0.65%，标普500指数涨0.54%，均录得五连涨，本周来看， 道指本周累计上涨逾3%，纳指和标普 500指数上涨近4%。 从政策层面来看，多位美联储高官近期言论强化了市场对12月9-10日FOMC会议可能再次降息0.25个百分点的预期。纽约联储主席约翰·威廉姆 斯表示，短期内利率下调不会威胁通胀目标；美联储理事克里斯托弗·沃勒认为，就业市场疲软，支持再次降息；理事斯蒂芬·米兰也在采访中指 出，经济与就业疲软需要大幅降息以实现货币政策中性。 受降息预期打压美元提振，贵金属本周表现不俗，COMEX黄金期货周涨3.36% ...

《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 ...

Stocks rebounded this week from their biggest pullback since April, helped by a firming conviction that the U.S. Federal Reserve will cut interest rates in December. But some of the market's heavyweight shares remained volatile. Big moves in Nvidia and Alphabet, for instance, were driven by developments in AI. Equities are poised to maintain this sensitivity, investors said, after concerns about overheated valuations took some of the steam out of a trade that has propelled markets higher this year. "The na ...

其他热点还有：香港大埔宏福苑发生五级火警，8人被拘捕；许思敏接任娃哈哈董事长 六部门发文增强消费品供需适配性 工信部、国家发改委等六部门联合印发《关于增强消费品供需适配性进一步促进消费的实施方案》（下 称《方案》）11月26日对外公布。 《方案》提出，到2027年，消费品供给结构明显优化，形成3个万亿级消费领域和10个千亿级消费热 点，打造一批富有文化内涵、享誉全球的高品质消费品；到2030年，供给与消费良性互动、相互促进的 高质量发展格局基本形成，消费对经济增长的贡献率稳步提升。 《方案》围绕拓展增量、深挖存量、细分市场、场景赋能、优化环境部署了19项重点任务，提出拓展增 量，加速新技术新模式创新应用，包括加快布局新领域新赛道、推广高效响应制造新模式、强化人工智 能融合赋能等；深挖存量，扩大特色和新型产品供给，包括促进绿色产品扩容迭代、推动农村消费品提 质升级、大力发展休闲和运动产品、推动健康产品创新发展、扩大历史经典名品影响力、拓展多元兴趣 消费供给等；精准匹配不同人群需求，包括丰富婴童产品供给、加强优质学生用品供给、扩大时尚"潮 品"供给、优化适老化产品供给等。 【点评】增强供需适配性是进一步释放消费潜 ...

1.【全球最大3D打印工厂将落地深圳】11月27日记者获悉，拓竹科技将助力汇纳科技在深圳建成首 个超大型3D打印工厂。汇纳科技计划在2026年一季度前布局15000台拓竹3D打印机，项目投产后， 将成为全球规模最大的3D打印工厂。目前已有近5000台各型号的拓竹3D打印机陆续抵达并展开部 署。据拓竹内部估算，全球超过70%的3D打印农场都配备了拓竹的设备。（深圳特区报） 2.【黄仁勋强调英伟达GPU难取代，不怕市场竞争】对于近期市场盛传谷歌(GOOG.O)自研TPU声量 升温，外界忧心冲击英伟达AI芯片市场份额，英伟达CEO黄仁勋直言，AI市场规模极大且成长迅速， 竞争每天都在发生，英伟达必须持续"跑得更快"。他强调，英伟达的定位"非常独特且稳固"，核心在 于GPU与平台的高度通用性，不仅能在各大云端环境部署，更是目前唯一能运行所有AI模型的系统， 无论客户需求为何，英伟达都能提供完整解决方案。（新浪科技） 3.【浙江首个民用无人机试飞运行基地001牌照落地杭州】近日，毗邻南湖未来科学园的杭州余杭民 用无人机试飞运行基地获民航华东地区管理局正式授001号牌照，并开启试运行。该基地总用地面积 102亩，建筑面积 ...

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]

纳指开盘一度下挫逾一成，英伟达股价从高点跌回到4.15万亿美元市值之下，交易员们低声交换着数字，手机通知不停跳动，这是第一波冲突的落点，来 源：e公司 市场的第二波反应来自预期管理，美联储官员的表态像一支看不见的手在拉扯着曲线，美联储理事米兰称应尽快降息，这句话像命令又像祈求，来源：e公 司 在另一间办公室，基金经理翻看数据，9月PPI同比和环比的数值被贴在白板上，0.3%与2.7%像冷冰的刻刀，来源：e公司 屏幕的右下角闪现着零售销售环比增长0.2%的提示，预期是0.4%，这个微小的差距在资金路径上产生裂缝，数据伏笔开始发酵，来源：e公司 在证券公司的研究室里，年轻分析师把米兰的发言逐字敲进报告，句子之间充满停顿，讨论的不是措辞，而是政策方向会如何改变资产配置 | 分时 | 多日 1分 5分 15分 30分 60分 日 周 月 更多 NVDA[英伟达(NVIDIA)] 10:04 价 170.285 涨跌 -12.265(-6.72%) 均 | | --- | --- | | 194.889 | | | 190.776 | | | 186.663 | | | 182.550 | | | 178.437 | ...

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 ...