谷歌 Gemini 3 的推出让整个投资界重新思考人工智能领域。新的推理模型不仅超越了 ChatGPT 巨头 OpenAI 的最新模型（这家仍然是私营公司，推动了人工智能领域的大量支出），而且还完全在由 Broadcom 共同设计的谷歌定制芯片（称为张量处理单元（TPU））上进行训练。该科技媒体在 The Information 的一篇新文章中表示，Meta Platforms 正在考虑在 2027 年将谷歌的 TPU 用于其数据中心。该报告引发了关于定制芯片是否会蚕食 Nvidia 图形处理单元业务的争论。俱乐部股票英伟达周二跌至近三个月低点。 Nvidia 在 X 上发表声明称：“我们对谷歌的成功感到高兴——他们在人工智能方面取得了巨大进步，我们将继续向谷歌供货。”但该帖子继续说道，“英伟达领先业界一代——它是唯一一个可以运行所有人工智能模型并在任何计算完成的地方运行的平台。” Jim Cramer 将近期 Nvidia 股价下跌视为买入机会，他周二表示，Meta 或任何其他在 AI 芯片上货比三家的科技公司都不会降低 Nvidia GPU 的价格，Nvidia GPU 被认为是运行 AI 工作负载的通用芯片的黄金标准。吉姆表示：“英伟达的需求是无法满足的。”他指的是上周稳健的盈利和乐观的指引。这里真正的赢家是 Meta 和 Broadcom，它们也是俱乐部控股的。 Jim 表示，使用更便宜的 TPU 的想法让 Meta 有机会表明它不会像醉酒的水手一样花钱，这基本上是该公司提高本已庞大的支出指导第二天该股遭受重挫的原因。 Jim 表示，对于 Broadcom 来说，这是首席执行官 Hock Tan 的又一荣耀，他也是 Meta 的董事会成员。因此，如果《信息》故事属实，那么这可能就是其中的联系。 Broadcom 和 Nvidia 是 2025 年投资组合中表现最好的公司，分别增长了 60% 和 30% 以上。同样是 Club 股票的 Meta 一直在上下波动，今年迄今为止仅上涨了 7.5% 左右。 AVGO NVDA、META YTD mountain Broadcom、Nvidia 和 Meta YTD Gemini 3 的出现及其对 TPU 的依赖也引发了一个问题：Gemini 3 对 OpenAI 及其增长轨迹意味着什么——更不用说它的财务承诺了？毕竟，当今人工智能领域发生的许多事情都以 ChatGPT 创建者为中心。虽然 OpenAI 还不是一家按季度公布收益的上市公司，但可以肯定的是，OpenAI 目前赚到的钱不足以证明其 5000 亿美元的估值，也不足以证明其已宣布的支出计划的合理性。用户采用的势头，更重要的是，这种势头的可持续性，可以证明 OpenAI 的支出意图是合理的。如果失去领先地位，那么 OpenAI 的增长路径将受到更严格的审视。 ChatGPT 已经在 Nvidia 芯片上进行了训练。 Alphabet 旗下的谷歌在 Broadcom 的帮助下设计了 TPU。甚至在上周发布 Gemini 3 之前，Alphabet 的股价就已经飙升。周一，该股又飙升 6%，将年初至今的涨幅扩大至近 70%。 Alphabet 股价周二再次上涨，敲开了 4 万亿美元市值的大门。虽然有些人认为这些问题的答案是 Google/Broadcom 现在正在以牺牲 Nvidia/OpenAI 为代价取得胜利，而且未来现在完全是定制芯片，但我们认为，速度不会这么快。首先，现在断言人工智能推理模型之战将像搜索战一样，胜者通吃还为时过早。像谷歌搜索二十多年来所做的那样，只有一种模型可以统治所有这些，这一想法并不符合我们的预期。不适用于硬件，也不适用于其上运行的软件或法学硕士。我们仍然认为这一切可能会以某种方式发挥作用，即某些模型更适合某些任务。这可能意味着 Gemini 负责编码和研究，Meta AI 负责更多社交或创造性任务，Anthropic 和 Microsoft 负责企业领域，等等。由于我们仍处于人工智能的早期阶段，任何特定时间的领先模型仍然必须努力保持领先地位。例如，当 OpenAI 的 ChatGPT 于 2022 年底推出并迅速走红时，谷歌仓促而灾难性地站出来了 Gemini。但三年后的今天，Gemini 3 使 Google 在功能方面跃居榜首。然而，ChatGPT 正在享受先发优势，上月初报告称每周活跃用户超过 8 亿。谷歌上周表示，Gemini 每月活跃用户超过 6.5 亿。其次，Gemini 不依赖 Nvidia 图形处理单元 (GPU)，并不意味着 Nvidia 硬件的相关性突然下降。定制半导体并不是什么新鲜事。虽然它们可以带来财务成本优势，但这种优势确实是以开发、更新和制造芯片的成本为代价的。另外，投资者必须注意，虽然 Gemini 可能不依赖 Nvidia 硬件，但谷歌云服务却依赖。 TPU 是一种专用集成电路 (ASIC)，这意味着这些芯片适合特定类型的任务或应用。这对于内部项目来说是好事，比如大型语言模型 (LLM) 的进步，它将成为 Google 自己的大部分服务（例如搜索、YouTube 或 Waymo）的基础。然而，当目标是将计算出租给客户时，TPU 就不那么有吸引力了，这正是谷歌作为仅次于亚马逊和微软的全球第三大云的做法。在租用云计算方面，Nvidia 的 GPU 是无可争议的冠军，因为它们与 Nvidia 的 CUDA 软件平台配合使用，而人工智能研究人员多年来一直在使用该平台。 GPU 非常灵活、广泛可用，并且已被世界各地的开发人员广泛采用和熟悉。如果客户严格使用 TPU 进行开发，他们可能会实现成本效益。然而，要做到这一点，就需要放弃 CUDA，转而在 Google 的特定软件堆栈上进行开发，该堆栈无法转换为 GPU，甚至可能无法转换为其他公司提供的其他定制芯片。可以肯定的是，对于最大的法学硕士公司来说，如果业务量允许的话，开发 TPU 版本和 GPU 版本可能是有意义的。我们正在关注有关 Meta 的信息报告，但我们有点怀疑。首先，我们已经知道 Meta 正在与 Broadcom 合作开发自己的定制芯片，因此购买 Alphabet 的定制芯片而不是利用 Alphabet 一直与 Broadcom 合作的芯片来优化自己的工作负载的想法有点奇怪。 Alphabet 也是 Meta 在数字广告领域的主要竞争对手，因此无论是硬件还是软件堆栈，它将开始转向 Alphabet 作为主要供应商的想法似乎有点冒险。尽管如此，建立加速人工智能基础设施的竞赛已经导致形成了大量亦敌亦友的关系，所以我们当然不会对这个消息不屑一顾。然而，对于大多数公司来说，开发 TPU 版本的软件以及基于 GPU 的版本并不适用。即使一家公司的既定目标是在 Nvidia 生态系统之外实现多元化，将自己锁定在另一个甚至更具体的软件和硬件堆栈（例如 Google 的 TPU 环境）中也不是明智的做法。除了必须重新设计多年来用 CUDA 编写的开发并实现该工作的成本效益之外，公司还将放弃迁移到其他云提供商甚至将工作负载引入内部的能力。谷歌的 TPU 无法在 AWS 或微软的 Azure 云上使用，也不能在 CoreWeave 等 Neocloud 上使用，如果公司选择构建自己的基础设施，也不能直接购买它们。虽然《The Information》报告确实表明谷歌可能会考虑这样做，但目前尚不清楚谷歌何时或会在多大程度上向第三方出售用于自己数据中心的芯片——是为大型买家保留，还是向各种买家开放，以便与英伟达进行更直接的竞争，时间会证明一切，我们将继续关注更多细节。 Gemini 3 确实表明，还有其他方法可以开发领先的法学硕士，其运行成本比基于 Nvidia 硬件的法学硕士更便宜。然而，这需要多年的工作和数十亿美元的投资来开发所需的硬件和软件。此外，像谷歌这样的公司为内部使用而开发的降低成本的产品，对于那些不想被锁定的客户来说可能不会那么有吸引力。该策略只适用于内部业务量很大的公司，因此降低财务成本的好处值得牺牲 Nvidia GPU 提供的灵活性。世界上只有少数公司拥有这样的规模，幸运的是，对于 Nvidia 来说，大多数公司通过出租基于 GPU 的计算赚了更多钱。最后，我们回到了开始的地方，相信定制芯片对于大公司来说确实很有意义，这是我们一开始在博通任职的一个关键原因。但我们知道，Nvidia 的 GPU 具有更大的影响力，这要归功于它们能够灵活地运行许多不同类型的工作负载，并且历史悠久，这导致了广泛的采用、从一个云或本地基础设施到另一个云或本地基础设施的可移植性以及最大的软件库。此外，当我们考虑主权人工智能支出时，这些民族国家买家将对更灵活、开放的生态系统更感兴趣，比如英伟达提供的生态系统，让买家可以更好地控制自己编写代码，而不是更专业的封闭生态系统，让他们更容易受到美国公司的摆布。考虑到谷歌甚至不允许进入中国，那么中国买家真的会需要谷歌 TPU，特别是如果唐纳德·特朗普总统授权 Nvidia 的 H200 芯片销往中国的话？节省成本固然重要，但从主权实体的角度来看，国家安全才是重中之重。 AI 代理的引入也可能会改变其中一些动态，因为如果可以部署 AI 代理来将基于 CUDA 的程序转换为将在 TPU 上运行的程序，那么从一种基础设施切换到另一种基础设施可能会变得更容易。然而，就目前而言，我们认为 Gemini 3 的推出不足以破坏 Nvidia 所说的需求，或者搁置其近几个月来进行的大量交易。尽管有些人可能会认为，随着像 Alphabet 这样的公司转而出售其应用程序编程接口 (API) 以转向模型即服务 (MaaS) 商业模式，出租计算（基础设施即服务）的想法将变得不那么重要。我们希望在后 Gemini 3 世界中听到更多关于这一趋势的信息。然而，我们目前还没有打算改变我们对英伟达或更广泛的人工智能群体的投资论点。尽管如此，投资者如果不承认并牢记这种在某些情况下摆脱 Nvidia 芯片的努力，以及 Alphabet 可能完全超越 IaaS 模式而转向新的 MaaS 商业模式的努力，那就太失职了，尽管即使在这种情况下，世界也不需要更少的计算，最终客户可能只是对运行应用程序的硬件不太挑剔，因为转向 MaaS 模式将允许 API 提供商根据成本选择硬件。尽管我们注意到不断变化的竞争环境，但我们对人工智能领域的看法没有重大变化。我们仍然认为 Nvidia 是一个必须拥有的名字，而 Broadcom 是发挥定制芯片空间的方式。然而，Gemini 3 的推出应该会让投资者意识到这些表面下发生的变化，以及它们可能以不同方式给推动人工智能创新的巨头带来的潜在风险。 （吉姆·克莱默 (Jim Cramer) 的慈善信托基金长期持有 NVDA、AVGO、AMZN、META、MSFT。有关股票的完整列表，请参阅此处。）作为吉姆·克莱默 (Jim Cramer) 的 CNBC 投资俱乐部的订户，您将在吉姆 (Jim Cramer) 进行交易之前收到交易提醒。吉姆在发送交易警报后等待 45 分钟，然后才购买或出售其慈善信托投资组合中的股票。如果吉姆在 CNBC 电视上谈论过一只股票，他会在发出交易警报后等待 72 小时，然后再执行交易。上述投资俱乐部信息须遵守我们的条款和条件以及隐私政策以及我们的免责声明。您收到与投资俱乐部有关的任何信息后，不存在或产生任何信托义务或义务。不保证特定的结果或利润。
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