美国半导体行业TPU加剧竞争角逐但行业整体向好建议买入英伟达NV

大型语言模型（LLM）行业动态持续过去几天人工智能行业大事频发：谷歌推出Gemini 3 模型（详见贾斯汀・波斯特相关报告），随后Anthropic低调发布Claude Opus 4.5模型，该模型宣称在编码、智能代理及问题解决等多项重要任务中表现优于Gemini 3。 美国半导体行业——TPU加剧竞争角逐，但行业整体向好，建议买入英伟达（NVDA）、博通（AVGO）、超威半导体（AMD） 大型语言模型（LLM）行业动态持续过去几天人工智能行业大事频发：谷歌推出Gemini 3 模型（详见贾斯汀・波斯特相关报告），随后Anthropic低调发布Claude Opus 4.5模型，该模型宣称在编码、智能代理及问题解决等多项重要任务中表现优于Gemini 3。 美银预计，OpenAI、xAI等其他前沿模型开发商未来几个月可能也会推出竞争性产品。 2025年1月时，深度求索（DeepSeek）还是头部模型开发商，如今在排行榜上已跌至第17位。 这表明大型语言模型领域的竞争是一场长期马拉松，当前的市场格局并不能预示未来市场份额的演变趋势。 TPU加剧人工智能加速器竞争谷歌过去十年一直在研发定制化TPU（张量处理单元），且谷歌明确表示“Gemini 2和Gemini 3模型100% 使用TPU训练”，而其公共云（GCP）业务则主要使用英伟达芯片。 昨日晚间有媒体报道称，谷歌可能在明年向Meta出租TPU，2027年或进一步推进Meta及其他企业的本地部署。 目前两家公司均未就此类交易发表官方评论，但若消息属实，将加剧Meta现有GPU供应商（英伟达、AMD）的 人工智能加速器竞争处于行业上升期初期美银预测，到2030年，人工智能数据中心总可寻址市场（TAM）将从2025年的2420亿美元增长约5 倍，突破1.2万亿美元。 模型显示，随着更多客户开发定制芯片以应对多样化的训练/推理工作负载，英伟达的市场份额可能从当前的85%以上逐步回落至75%左右。 商用GPU芯片具备显著优势：现货供应能力、跨云兼容性、英伟达全栈软件及开发者生态，且面向主权国家和企业本地客户的总可寻址市场规模更大（这些客户缺乏开发定制芯片的专业能力）。 此外，当前供应链紧张及英伟达的规模优势使得竞争对手难以“抢占过多份额”——近中期芯片组件供应有限，即便市场份额发生变化，也将是渐进过程。 定制芯片对特定内部工作负载（如谷歌、Meta等拥有大量内部业务的企业）可能更具成本优势，但在微软Azure、亚马逊AWS等公共云或100多家新兴云服务商中实用性较低——这些场景对灵活性要求极高，这也是谷歌公共云业务仍使用GPU的原因。 维持英伟达（NVDA）、博通（AVGO）、超威半导体（AMD）买入评级尽管英伟达销售额/每股收益（EPS）增长潜力超40%，但其当前市盈率约25倍，市场几乎将其视为普通企业估值，美银对此持不同观点。 博通优势明显：得益于TPU相关项目及Anthropic合作项目，预计2026财年人工智能业务销售额同比增长超100%，其2026财年38倍市盈率（与英伟达的溢价处于历史高位）反映出合理的估值溢价。 需注意的是，若谷歌直接授权更多TPU，可能会挤压博通为其他客户开发专用集成电路（ASIC）的直接市场空间。 AMD 2026财年市盈率33倍，反映出其在CPU、GPU、嵌入式及游戏领域的多元化增长动力。