人工智能赛道蕴藏着巨大的市场机遇，投资者也普遍预期企业会为布局未来大举投入。 但如 今，英伟达公司（NVIDIA Corporation, NVDA）正将绝大部分现金用于收购与投资。这家 AI 芯片巨头近期不仅官宣了一项重磅人才招募计划，更敲定了一笔巨额收购交易 —— 种种动 向，都应被投资者视作 风险预警信号 。尽管如此，分析师对这只芯片股的投资主线观点仍偏 向 极度看多 ，只是市场必须警惕公司将超额现金用于激进投资可能引发的隐患。 收 购 G r o q 引 发 市 场 担 忧 在圣诞假期前后，英伟达抛出了一则重磅消息 —— 宣布收购一家虚拟技术初创企业。而在此 之前，这家 AI 图形处理器（GPU）巨头在过去一年里，就已频繁开展大规模投资与收购操 作。 从交易实质来看，英伟达斥资 200 亿美元，不仅获得了 Groq 公司的芯片技术授权，还收购 了该公司芯片业务相关的资产与核心团队。 值得关注的是，Groq 的首席执行官正是谷歌 （Alphabet, GOOG）张量处理单元（TPU）的初代开发者，且有消息称，Groq 在推理芯片 领域已取得重大突破。 【如需和我们交流可扫码添加进社群】 据一位前监管机构 ...

Core Insights - The global AI infrastructure market is facing a severe supply shortage, particularly for GPUs, with an expected order volume of 2 million units this year against only 700,000 available units [1] - The demand for self-developed ASICs by cloud service companies is projected to grow at a rate of 44.6%, surpassing the 16.1% growth rate for GPUs, indicating a structural shift towards ASIC adoption due to GPU supply constraints [1] - The supply chain risks for GPUs are expected to peak this year, with production processes and high bandwidth memory (HBM) being interlinked, meaning any bottleneck could disrupt overall supply [1] Group 1 - TSMC is expanding its advanced packaging production lines, crucial for AI accelerators, but the gap between rapidly growing order volumes and actual shipments will persist due to the time required for capacity expansion [2] - ASIC chips, initially led by Google's TPU, are gaining attention as they are designed for specific AI workloads, offering advantages in energy efficiency, performance, and total cost of ownership (TCO) in the long run [2] - The AI accelerator market for ASIC users is expected to maintain a compound annual growth rate (CAGR) of approximately 28% until 2030, with the generative AI ASIC market projected to grow from about $24.9 billion in 2024 to approximately $186.7 billion by 2032, reflecting an annual growth rate of around 28.6% [2] Group 2 - This year is viewed as a critical turning point for the ASIC market, with industry executives noting that the current GPU supply shortage is a short-term issue but will have long-term implications on decision-making [3] - Major tech companies are increasingly viewing GPUs as strategic assets rather than stable commodities, leading to a shift towards reducing GPU dependency and increasing the share of ASICs in new data center investment plans [3]

英伟达公司已与人工智能初创公司 Groq 达成一项批准上市许可 / 注册协议，进一步深化其对 AI 热潮相关企业的投资，并获得了将一项新型技术整 合至其产品中的权利。 这家全球市值最高的上市公司已支付使用 Groq 技术的授权费用，并将把其芯片设计整合到未来产品中。 两家公司表示， Groq 的部分高管将离职加入英伟达，以协助此项整合工作。 Groq 在其官网周三发布的声明中称，公司将保持独立运营，并任命 新的首席执行官。 英伟达的技术已在数据中心领域占据主导地位，而这些数据中心正是支撑 AI 软件与服务所需新型计算能力爆发的核心。其现有产品的广泛普及已 使英伟达成为芯片行业当之无愧的资本最雄厚企业，该公司表示将利用部分资金推动人工智能在整个经济领域中的普及应用。 Groq 是 Alphabet 旗下的谷歌等正在开发自己 AI 芯片以与英伟达竞争的初创公司和企业之一。这家成立于 2016 年的初创公司在 9 月以 69 亿美元 投后估值融资 7.5 亿美元。 当时， Groq 表示将利用这笔资金扩大其数据中心容量。该公司在声明中表示，其提供外包计算的数据中心业务将继续 运营。 Groq 首席执行官乔纳森·罗斯 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 人们关注的焦点在于，三星电子晶圆代工能否抓住机遇，通过与AMD和谷歌等北美科技巨头合作 来扭转局面。由于尖端半导体制造与国家安全直接相关，三星电子有望从美台之间持续的紧张关系 中获益。 因此，台积电未来在美国的任何投资，一旦规模超过一定门槛，都将受到日本经济产业省投资审查 委员会的严格审查。该审查还将从安全的角度评估投资对产业的影响以及技术保护措施的适当性。 三星电子预计将获得更多大宗订单，包括其Exynos 2600处理器、苹果的图像传感器，以及来自中 国比特微和嘉楠科技的挖矿专用集成电路（ASIC）。近期，该公司正与AMD合作，对其2nm第二 代（SF2P）工艺进行样品测试。据报道，谷歌的张量处理单元（TPU）高管也曾到访三星位于泰 勒的工厂，商讨产能供应问题。 一位半导体行业内部人士表示："据我了解，谷歌 TPU 团队曾到访三星位于泰勒的晶圆厂，讨论 了产能以及他们能够使用多少。" TPU是谷歌专为其数据中心设计的一款芯片。随着它逐渐成为英伟达图形处理器（GPU）的竞争 对手，预计其供应量将大幅增长。谷歌目前正计划将此前仅供内部使用的TPU出售给Meta等外部 ...

硬·AI 作者 | 赵雨荷 编辑 | 硬 AI 媒体报道，在英伟达首席执行官黄仁勋提出打造一家可与亚马逊云服务（Amazon Web Services， AWS）竞争的云服务愿景两年多之后，他已经放弃了与这些公司正面竞争的想法，并在上周对公司的云团 队进行了重组。 多位了解此次组织调整情况的人士以及一份内部备忘录披露了这一变化。这些人士对媒体表示，上周向部 分员工分享的这份重组备忘录中，对英伟达云业务部门负责人以及多名相关高管进行了重新分工，同时也 有一些人离开了公司。 根据备忘录，其中一位高管Alexis Black Bjorlin于2023年从Meta加入英伟达，并直接向黄仁勋汇报，目前 正在公司内部寻找新的岗位。英伟达将规模达数百人的云团队并入工程与运营组织，该组织由负责软件工 程的高级副总裁Dwight Diercks领导，Diercks同样向黄仁勋汇报。 备忘录及多位曾在该部门工作的人士对媒体称，这支被称为DGX Cloud的云团队，今后将主要服务于英 伟达工程师对英伟达芯片的需求，这些芯片用于开发开源AI模型，而不再把重点放在向外部企业客户销售 云服务上。 作为重组的一部分，英伟达较新的云服务DG ...

摩根士丹利在近期发布的研究报告中指出，由人工智能基础设施热潮和传统芯片去库存周期共同驱动的 半导体行业"长期牛市逻辑"依然稳固，该板块在2026年仍有望成为美股市场表现最突出的领域之一。 作者：观察君 对于超威半导体和迈威尔科技，摩根士丹利给予了"与大盘一致"的评级，认为这两家公司具备上涨潜 力，但也面临不确定性。该行对英特尔则持更为谨慎的态度，主要源于对其代工业务前景的疑虑。 在细分领域，摩根士丹利看好数据中心光互连技术方向，并将Astera Labs列为其在该领域最青睐的小盘 股。在内存市场，美光被列为首选。在模拟芯片领域，该行认为恩智浦半导体是增长与价值模式的良好 结合，而亚德诺半导体虽然估值较高，但具备更强劲的增长潜力。 与此同时，据路透社援引知情人士消息，谷歌正在推进一项内部代号为"TorchTPU"的计划，旨在提升 其自研的张量处理单元（TPU）对主流人工智能开发框架PyTorch的兼容性，以推动TPU成为市场上的 替代方案。 谷歌云发言人对项目细节不予置评，但向路透社证实此举旨在为客户提供更多选择。该发言人表示，市 场对TPU和GPU基础设施的需求正在大规模激增，公司的核心关注点是无论开发者基于 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 过去十年，NVIDIA 一直主导着用于机器学习/人工智能领域的高性能计算机芯片市场。 英伟达凭借其专有的CUDA软件和快速创新，已成为人工智能处理器的代名词。该公司市值预计将 在2025年短暂达到5万亿美元。2025年2月至10月期间，支持人工智能发展的硬件（包括半导体芯 片和网络连接）的收入达到1478亿美元。 英伟达最新、最强大的处理器"Grace Blackwell"系列一经推出便迅速售罄，但其市场主导地位正 在逐渐消退。随着行业向更加专业化的硬件方向发展，英伟达如今面临的挑战不再仅仅局限于与一 家公司竞争，而是来自多个方面。 NVIDIA 的强劲销售和高利润率主要得益于有限的产量稀缺，高端芯片的主要瓶颈在于台积电在 芯片封装（CoWoS）先进封装方面的产能有限。 英伟达正在利用大部分有限的产能，但半导体供应的竞争正在加剧：作为唯一制造商的台积电计划 到 2026 年将其产能扩大到每月 10 万片晶圆。随着供应限制的缓解，谷歌和 AMD 等公司将从中 受益。 随着业界从试验大规模基础模型转向优先发展大规模、高性价比的推理，NVIDIA 面临着巨大的 风险。 主要 ...

作者：基森・德鲁里，《傻瓜投资指南》 核心要点 新的一年即将到来，是时候开始物色具备强劲买入价值的股票了。我认为有两只股票有望在 2026 年带 来可观回报，它们分别是字母表（纳斯达克股票代码：GOOG、GOOGL）和台积电（纽约证券交易所 股票代码：TSM）。 这两只股票在 2025 年均表现亮眼，展望 2026 年，二者也已做好了迎接业绩增长的准备。 1． 字母表 在 2025 年下半年，鲜有股票的表现能与字母表匹敌。自 7 月 1 日以来，其股价累计涨幅已超 80%，这 一涨势得益于法庭诉讼的利好消息、人工智能领域的突破，以及新业务部门的潜在成立。 曾几何时，字母表因在生成式人工智能平台的推出上落后于多家竞争对手，一度沦为人工智能领域的笑 柄。但如今，局势已彻底扭转。ChatGPT 的开发商 OpenAI 近期就字母表在该技术领域的迅猛崛起拉响 了 "红色警报"。 这其实并不意外，因为字母表拥有 OpenAI 难以企及的资源。同时，其算力成本远低于 OpenAI，能够 以更低的投入实现技术突破。 字母表成本优势的核心在于其张量处理单元（TPU）。TPU 擅长处理特定类型的工作负载，而英伟达 的图形处理器 ...

（全球TMT2025年12月10日讯）今日要点：美国将允许英伟达向中国出售H200芯片；微软宣布公司史上最大亚洲投资计划；SK海力士考虑在 纽约上市；谷歌TPU帮助其模型赶超OpenAI；阿里千问月活突破3000万；海光信息与中科曙光终止重大资产重组。 美国将允许英伟达向中国出售H200芯片 美国总统特朗普表示，他将允许英伟达(Nvidia)对华出口该公司的H200芯片，同时美国将从中获得25%的抽成。这是特朗普通过与一家私营公 司达成非常规协议来为政府赚钱的最新举措。他在Truth Social上说："美国将允许英伟达在能够确保坚实国家安全的条件下，向中国和其他国 家的获批客户销售其H200产品。"他还表示："其中的25%将支付给美利坚合众国。" 微软宣布公司史上最大亚洲投资计划 微软公司(Microsoft)公布了230亿美元的人工智能投资计划，旨在向亚马逊和谷歌发起挑战。该公司周二宣布将投资约230亿美元用于人工智能 领域，其中大部分将投向印度，以加大对全球增长最快的数字市场之一的投资。微软将在印度投资175亿美元，这是其在亚洲最大的一笔投 资，旨在该国建设人工智能基础设施。这项投资是在微软今年早些时候 ...

Core Insights - Google's secret weapon in the AI race is its Tensor Processing Unit (TPU), which has enhanced the performance of its Gemini 3 AI model, surpassing OpenAI's GPT-5 in independent benchmark tests [2] - Analysts predict that Google plans to double its TPU production by 2028, indicating a significant investment in these processors [2] - The integration of AI hardware, software, and chips is expected to provide Google with a technological edge and substantial profits [3] Group 1: Google's AI Strategy - Google aims for vertical integration by developing AI hardware, software, and chips internally, which is believed to yield technological advantages [3] - The Gemini 3 model is primarily trained on TPUs, contrasting with OpenAI's reliance on NVIDIA GPUs for its language models [3] - Morgan Stanley estimates that Google could generate up to $13 billion in revenue for every 500,000 TPUs sold to external customers [3] Group 2: Market Dynamics - Concerns have arisen among NVIDIA investors regarding Google's potential to offer TPUs to clients beyond its cloud platform, including a recent agreement with AI startup Anthropic for 1 million TPUs valued at several billion dollars [2] - Analysts suggest that Google may also engage in similar agreements with other startups, potentially generating over $100 billion in new revenue in the coming years [4] - NVIDIA maintains that it remains a leader in the industry, emphasizing its performance and versatility compared to TPUs [4] Group 3: Historical Context and Development - The TPU project began in 2013, initially as a side project, and has since evolved to support many of Google's core services, including search and YouTube [5] - Google typically releases a new generation of TPUs every two years, but this has shifted to an annual update since 2023 due to increasing demand [6]