格隆汇12月2日｜摩根士丹利最新发布了一份基于亚洲实地调研的报告，报告指出英伟达的市场主导地 位比市场认知更加稳固，客户未来12个月最大焦虑是"无法获得足够的英伟达产品"，尤其是Vera Rubin 芯片。其次，存储芯片短缺已达到"30年来最严重水平之一"，云计算买家的抢购潮正在导致PC和服务 器OEM厂商产品匮乏。此外，大摩还表示，博通为谷歌设计的TPU供应链预期上调，但这部分增长来 自于对其他客户订单的替代。大摩基于此次调研上调了英伟达和博通的目标价和盈利预期，其认为AI 强度正在考验整个半导体生态系统的极限，从前端晶圆到后端封装以及存储器都面临供应紧张。 ...

这是孙正义对软银清仓英伟达全部持股的首次回应。他表示，公司需要资金建设数据中心，并推动多项 AI相关投资。"卖英伟达的时候我都快哭出来了。"孙正义表示。 对于外界反复提到的"AI投资泡沫"，孙正义直接驳斥，称这种说法"不够聪明"。他指出，如果AI未来能 贡献全球GDP的10%，即便投入以万亿美元计，也远不算泡沫。 此前，在11月11日发布的财报上，软银集团表示，已经全部卖出持有的英伟达股票，合计约3210万股， 总价值约58.3亿美元。 经济观察网 据证券时报消息，当地时间12月1日，日本软银集团创始人孙正义举行的东京FII Priority Asia论坛上首次回应清仓英伟达。软银集团创始人孙正义坦言，如果软银在推进AI计划时能有"无限的 资金"，那么自己根本不会卖掉英伟达的股票，只是为了大力投资OpenAI等一系列项目，才不得不割 爱。 ...

谷歌自主设计并用于自身AI开发的半导体"TPU（张量处理单元，Tensor Processing Unit）"的推广也做出贡献。10月23日，谷歌宣布将向涉足AI开发的美国新兴公司Anthropic 提供产品。11月下旬，有消息称Meta正在考虑将其应用于数据中心。 据称与几乎垄断市场的英伟达GPU相比，TPU的成本更低，因此抢夺市场份额的预期加强。 美国摩根士丹利推算，如果TPU的销量增加50万个，将把Alphabet的2027年每股收益 （EPS）推高3%左右。 （Reuters） 谷歌11月18日发布了生成式AI的最新大语言模型（LLM）"Gemini 3"。新模型之一"Gemini 3 Pro"在比拼LLM性能的主要指标上居首，成为ChatGPT的强有力竞争对手。 人工智能（AI）行情正在发生异变。以曾经拉动行情的美国英伟达为中心，很多股票价格下 跌。另一方面，旗下拥有谷歌的Alphabet股价明显上涨。这是因为谷歌11月发表的生成式AI 基础模型受到了高度评价。市场嗅到了一直领先的美国OpenAI的ChatGPT的优势地位发生动 摇的可能性。 Alphabet股票11月上涨14%。总市值接近4万亿美 ...

Fanuc shares rose after the company said it’s partnering with Nvidia in real-world factory lines as well as in production simulations https://t.co/PMcoqTVjrX ...

格隆汇12月2日｜摩根士丹利最新发布了一份基于亚洲实地调研的报告，报告指出英伟达的市场主导地 位比市场认知更加稳固，客户未来12个月最大焦虑是"无法获得足够的英伟达产品"，尤其是Vera Rubin 芯片。其次，存储芯片短缺已达到"30年来最严重水平之一"，云计算买家的抢购潮正在导致PC和服务 器OEM厂商产品匮乏。此外，大摩还表示，博通为谷歌设计的TPU供应链预期上调，但这部分增长来 自于对其他客户订单的替代。大摩基于此次调研上调了英伟达和博通的目标价和盈利预期，其认为AI 强度正在考验整个半导体生态系统的极限，从前端晶圆到后端封装以及存储器都面临供应紧张。 ...

在11月26日接受Google DeepMind团队的Logan Kilpatrick采访时，谷歌CEO皮查伊详细阐述了谷歌如何 利用全栈优势和长期布局承接这一轮爆发： 自ChatGPT问世以来，英伟达（NVDA）几乎是"AI算力＝GPU＝NVDA"的代名词，但今年11月末的市 场风向突然开始变化。谷歌持续加码自研TPU，并吸引Meta等大型科技公司考虑采购，这让"英伟达一 家独大"的算力叙事第一次出现松动，标志着 AI 算力正从单一的"英伟达采购模式"向"GPU + TPU 双轨 赛跑"演进 。 受此影响，英伟达自高位回落，而Alphabet（GOOGL）股价则频创历史新高，资本市场正在重新评估 下一阶段的AI赢家版图。 TPU的崛起：算力不再只属于英伟达 GPU是"通用电网"，TPU是"为AI而生的核电站"：能效高、成本低、推理强。谷歌通过自研TPU实现 了"算力自治"，不再仅是英伟达的客户，而是拥有了从底层芯片到上层应用的完整闭环控制权 。 皮查伊最新访谈核心：全栈优势与长期主义 谷歌在这一轮竞争中之所以被认为"突然翻身"，不是因为发布了更强的模型，而是它用Gemini + TPU + 全栈整合能力，搭 ...

21世纪经济报道新质生产力研究院综合报道 12月1日，罗永浩发长文宣布，"罗永浩的十字路口"之年度科技创新分享大会（2025）将于今年12月30 日在上海召开。在长文中，罗永浩解答了一些相关问题。他表示，科技创新分享大会不是"带货直播"， 大会上将发布细红线科技内部开发的AI软件。 【巨头风向标】 软银孙正义回应清仓英伟达：急需资金建设数据中心 12月1日消息，软银集团创始人孙正义坦言，如果软银在推进AI计划时能有"无限的资金"，那么自己根 本不会卖掉英伟达的股票，只是因为为了大力投资OpenAI等一系列项目，才不得不割爱。这是孙正义 对软银清仓英伟达全部持股的首次回应。他在东京的FII Priority Asia论坛上说，公司需要资金建设数据 中心，并推动多项AI相关投资，"卖英伟达的时候我都快哭出来了"。软银近期在AI上全面提速：与鸿海 合作建设"星际之门"数据中心、收购美国芯片公司Ampere Computing，并计划在今年底前进一步增持 OpenAI。 "豆包手机"来了 字节跳动旗下豆包团队正式发布豆包手机助手技术预览版，搭载于字节与中兴联合开发的nubia M153工 程样机，售价3499元，仅面 ...

December 1, 2025 10:37 PM GMT Asia-Pacific Technology | Asia Pacific M Idea AI Supply Chain: TSMC CoWoS Expansion; ASIC Dynamics; Asia Field Trip Our new CoWoS forecast implies a very strong AI semi growth in 2026 for both AI GPU and AI ASICs. NVIDIA's AI demand remains very strong: NVDIA's CoWoS-L capacity upward revision to 700k wafers echoes to MS analyst Joe Moore's new forecast for NVIDIA (link) to deliver on its US$500bn AI GPU revenue guidance through end-2026. Although not that meaningful to NVIDIA' ...

中国资产逆势走强，纳斯达克中国金龙指数收涨0.87%。霸王茶姬涨超6%，网易涨5%，阿里巴巴涨超 4%，新东方涨超3%，百度涨超2%。 根据一份声明，在这项为期多年的合作中，英伟达将协助新思科技实现以下目标：加速其计算密集型应 用产品组合的迭代、推进智能体人工智能工程技术研发、扩大云服务接入范围，以及联合制定市场推广 计划。 当地时间12月1日（周一），美股三大指数集体收跌，结束此前连续五个交易日的上涨趋势。截至收 盘，道指跌0.90%，纳指跌0.38%，标普500指数跌0.53%。 美股下跌 当地时间周一，美股三大指数结束此前连续五个交易日的上涨趋势。截至收盘，道指跌0.90%，纳指跌 0.38%，标普500指数跌0.53%。 板块方面，标普500指数十一大板块八跌三涨。公用事业板块、工业板块、医疗板块分别以2.35%、 1.49%和1.49%的跌幅领跌，能源板块和科技板块分别以0.91%和0.07%的涨幅领涨。 热门科技股涨跌不一。阿斯麦涨超2%，美光科技、英伟达、苹果、奈飞、AMD涨超1%，安森美半导 体、亚马逊小幅上涨；博通跌超4%，谷歌-A、英特尔、台积电、超微电脑、Meta、微软小幅下跌。 英伟达 ...

半导体生态系统的两大巨头英伟达 和 Synopsys 宣布达成一项里程碑式的多年战略合作，英伟达将向 Synopsys 主导的项目投资 20 亿美元。此次合作旨在将英伟达的 GPU 加速计算平台与 Synopsys 业 界领先的电子设计自动化 (EDA) 和半导体 IP 产品组合相融合，从而显著加快芯片设计周期、大幅 降低功耗，并助力下一代人工智能、汽车和高性能计算芯片的研发。 此次合作的核心在于创建一个统一的云原生设计环境，该环境整合了 Synopsys 的 TestMAX、Verdi 和 VC Formal 工具、NVIDIA 的 cuLitho 计算光刻平台以及更广泛的 Grace-Blackwell 软件栈。设 计人员将首次能够以 GPU 加速的速度运行全芯片布局布线、设计规则检查和电磁仿真，速度比传统 的基于 CPU 的流程快 10 到 50 倍。在发布会上分享的早期基准测试表明，一款 3nm AI 训练芯片此 前需要 12 周的计算时间才能完成的相同签核流程，在运行 Synopsys 工具的 NVIDIA DGX 云实例 上仅需不到 60 小时即可完成。 英伟达首席执行官黄仁勋将此次合作描述为"自 ...