AI投资的逻辑变了？如何调整方向？

　　上上周市场还在担忧AI泡沫，上周海内外科技板块便强势反弹，此次领涨的主角不再是英伟达，而是凭借Gemini 3大模型出圈的谷歌。其股价在11月25日超越微软跻身美股市值前三，年内涨幅达67%，同时带动国内AI板块同步走强。

　　本文就来聊聊：谷歌引领的新叙事是什么？为什么威胁到了英伟达？映射到国内有什么新趋势？

　　（本文所提及个股仅为文章分析需要，不构成投资建议）

　　AI新叙事：谷歌为啥能逆袭？

　　过去聊AI投资，市场往往聚焦单一环节，要么盯算力硬件，如英伟达的GPU；要么追模型训练，如OpenAI的GPT。而谷歌这次震动AI界，靠的是“全栈式生态”，把“算力-大模型-应用”整条产业链全握在手里，形成了一个自给自足的闭环。

　　1、底层算力自己造：谷歌TPU VS 英伟达GPU。

　　谷歌训练模型使用的是自研的TPU，而不是依赖英伟达的GPU。二者的区别是GPU是通用型芯片，TPU是定制化芯片，能实现更高能效与更低成本。英伟达大客户 Meta 计划采购谷歌 TPU 的消息，引发市场对份额分流的担忧，推动谷歌股价走高、英伟达短期承压。

　　但是TPU的“定制化”属性也决定了其局限性：无法像GPU那样适配全场景。所以二者并非对立，而是各擅其长，在AI行业整体向上的周期中，这种竞争反而会推动技术迭代加速。

　　2、中间模型自己研：谷歌Gemini VS OpenAI的GPT。

　　Gemini 3大模型堪称 “性能黑马”：在多模态处理、复杂逻辑推理、代码生成等权威测试中大幅领先竞品，打破了此前OpenAI GPT模型“一家独大”的格局。更关键的是，Gemini 3与谷歌TPU芯片原生适配。协同使用时能提升训练速度、降低能耗，这是依赖英伟达 GPU 的 OpenAI 难以比拟的。

　　3、下游应用自己有：现有流量入口，商业化路径清晰。

　　下游应用端是谷歌的核心优势，其手握安卓系统、谷歌搜索、YouTube等海量流量入口，Gemini 模型可直接嵌入这些核心业务实现变现。

　　这种“算力-模型-应用”无缝衔接的模式，让谷歌的AI商业化的确定性远高于单纯做硬件或模型的企业——而这恰恰是当前市场对AI最看重的特质，这或许也是巴菲特旗下的伯克希尔重仓谷歌的重要原因。

　　国内映射：从算力走向应用

　　美股AI的新叙事，会向A股传导。国内AI可分为“海外算力、国产替代、应用落地”三条线，在上周均有所表现。

　　1、海外算力：直接受益，但需警惕交易拥挤。

　　这一块与创业板人工智能标的紧密相关，光模块最为典型。逻辑在于向海外芯片巨头供给“配件”。作为海外芯片巨头的 “配件供应商”，光模块企业既能向英伟达供货，也能对接谷歌需求，海外算力需求走强将直接提升其业绩预期，创业板人工智能成为上周反弹最强劲的方向。

　　但需警惕的是，海外算力方向年内累计涨幅超83%，近期反弹后交易拥挤度重新升至历史高位，虽逻辑还在延续，但风险收益性价比降低。

　　2、国产替代：赢家未定，机会仍在。

　　这一方向与科创板人工智能标的紧密相关。海外谷歌TPU对英伟达GPU的市场份额形成冲击，而国内市场的核心矛盾仍是缺芯片、缺算力，“国产替代”的逻辑并未改变。而且谷歌打破英伟达的算力垄断，也为国产芯片提供了良好的示范。新兴产业中，技术“护城河”具有短期性，迭代速度快，国内企业仍有弯道超车的机会。

　　3、应用落地：或成为2026年AI行情的扩散方向。

　　一类是直接 “搭便车” 的应用端企业，以传媒板块为代表，这类企业无需自研复杂 AI 技术，可借助海外先进模型提升效率，比如游戏公司用 Gemini 开发智能 NPC、短视频平台靠 AI 降低制作成本，业绩弹性更易兑现。

　　另一类是对标谷歌的互联网公司，它们拥有庞大用户基数与丰富应用场景（如电商、社交、办公），能快速推动 AI 落地。如阿里“千问”嵌入淘宝、支付宝，腾讯 “元宝” 融入微信生态，百度“文心一言”接入搜索和智能云。这一块可以关注恒生港股通互联网指数。

　　总结

　　谷歌的“全栈式”生态引领了AI的新叙事，AI投资从算力到应用的扩散趋势已逐步显现，市场越来越关注AI下游能不能赚钱，国内科技的机会也将围绕着这一逻辑展开。

　　实际上，11月以来中美AI行情已经在往中下游应用扩散，这或是2026年的大趋势，值得我们注意。科技仍是核心主线没有改变，而在三条支线中做一些仓位的调整或能帮助我们更好地把握行情。

　　（文章来源：富国基金）

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