#博通 公布，截至2026年8月2日的公司2026财年第三财季，净营收同比增长86%至295.91亿美元，继续创单季营收新高，略高于市场预期的约294.5亿美元，刷新前一季所创的九年多来最高单季增速； 调整后每股收益（EPS）同比增长96%至3.32美元，较市场预期高将近3%。 AI仍是最核心的增长引擎。 第三财季，博通的AI半导体收入同比增长两倍多，达到167亿美元，环比增长54%，高于分析师预期的159.3亿美元。 分业务看， —半导体解决方案收入208.39亿美元，同比增长127%，高于市场预期的205.1亿美元； —基础设施软件收入87.52亿美元，同比增长29%。 CEO陈福阳表示，定制AI加速器和网络产品需求“继续非常强劲”，并预计第四财季AI半导体收入将进一步加速至217亿美元，同比增长236%。 - 博通电话会：AI业务营收指引从560亿美元上调至580亿美元 #ASIC
#英伟达 本身持有相关数据中心的租约。 此次交易结构颇为复杂：数据中心由数据中心开发商Hut 8在德克萨斯州努埃塞斯县开发，英伟达数周前已与Hut 8签署协议锁定该产能，Lambda随后将利用这一场地部署从英伟达采购的芯片，向Anthropic提供云算力服务。这一安排使Lambda无需自行获取数据中心空间，便得以拿下与Anthropic的高价值合同。 分析认为，这笔交易对市场的信号意义在于：英伟达正将自身影响力从硬件销售延伸至整个AI基础设施生态的资本与商业安排，而Anthropic在产品快速放量背景下的算力饥渴，正在重塑云计算市场的竞争格局。 与此同时，Hut 8还在为Anthropic单独开发另一批数据中心，这些设施将搭载谷歌的张量处理器（#TPU）——后者与英伟达芯片直接竞争。谷歌为上述项目提供了财务担保，协助Hut 8进行债务融资。 这意味着，Hut 8在同一地区既为英伟达阵营的L
谷歌正研发专为Gemini打造的AI推理芯片“Frozen v2”，将模型架构直接固化进硅片，推理效率预计较现有TPU提升6至10倍。这一设计瞄准AI算力瓶颈，以牺牲部分通用性换取更高性能和更低成本，凸显AI芯片竞争正从“通用计算”转向“专用推理”。#TPU
郭明錤：谷歌正开发 #TPU v9升级芯片，联发科独揽订单、2028年放量。 新芯片内存升至HBM4E、SRAM扩容并新增仿真芯片，专攻AI智能体与强化学习。 其单价提升约30%，预计追加订单100至200万颗，将于2028年量产放量，成为 #联发科 业绩增长新引擎。
摩根大通认为，市场对谷歌 #TPU v9延期的担忧并无依据，项目仍由博通按计划推进、2028年量产。 今年3月签署的五年协议已锁定博通在未来四代TPU中的主导权，收入可见性延至2031年。谷歌自研团队与博通间尚有18个月以上技术差距，短期内难以构成威胁。 随着AI厂商加速转向定制芯片，预计 #博通 AI收入2027年增长2至2.5倍。
阿波罗、#黑石 和博通联手“募资”350亿美元，用于 #Anthropic 向 #谷歌 租赁 #TPU。 本次融资采用特殊目的载体（#SPV）架构。SPV通过债务与股权的混合方式募集资金，350亿美元债务分三档发行，#博通 为A1（60亿）、A2（240亿）两档提供信用背书及残值兜底，B级票据45亿美元利率8.5%。此交易是迄今最大规模芯片融资。
#TSMC 台积电 #CoWoS （chip-on-wafer-on-substrate）技术是目前AI芯片2.5D封装的主流方案，但持续的产能瓶颈已成为制约AI芯片供应链的核心痛点之一。封装是AI竞赛中最早出现的供应短板之一，自2022年底以来始终未能得到根本性缓解。 在此背景下，英特尔的 #EMIB 技术正逐渐受到行业关注。EMIB属于2.5D封装技术范畴，通过插入式中介层（interposer）将主芯片裸片与封装基板相连，再由基板连接至电路板。这一技术路线与CoWoS在功能定位上高度重叠，为寻求替代方案的厂商提供了可行选项。 #SK海力士 正与 #英特尔 合作，评估后者的 EMIB技术用于 #HBM 与逻辑裸片互连的可行性； 谷歌也考虑在下一代#TPU 中采用EMIB。但分析师指出，EMIB能否大规模商用，关键在于量产良率是否达标。
谷歌宣布计划直接向客户销售 #TPU 的同一周，Nebius、Lambda、CoreWeave美国三家主流云服务商公开表态暂不跟进，并都暗示暂时单压 #英伟达 生态。
#Anthropic 发布10款金融AI代理，可执行起草路演材料、审阅财务报表等任务； 并接入Excel等办公软件，实现财务建模与研报自动化，旨在推升金融领域工作效率。 消息发布后引发市场对传统金融数据服务商的担忧，FactSet盘中一度跌超8%，后收窄过半跌幅，收跌约2.2%。 ————— Anthropic承诺，将在谷歌公司云服务和芯片 #TPU 上投资2000亿美元。
#联发科 正加速转向 #AIDC ，2026年AI ASIC营收目标由10亿上调至20亿美元，并切入谷歌 #TPU 供应链、潜在参与OpenAI项目，打开长期增长空间。 尽管手机业务拖累业绩、整体营收与利润同比下滑，但AI芯片有望成为新引擎，市场关注其下半年放量能力。 ———————————— #高通 正与一家超大规模云厂商合作开发定制芯片，首批出货预计于今年12月启动。 公司正在开发CPU、推理加速器及定制ASIC三类芯片。
CEO 电话会： 1. #TPU 硬件协议已反映在4620亿美元的订单中，预计今年晚些时候确认一小部分收入，大部分收入将在2027年实现。 2. 搜索基石：AI非但没削弱广告，反而推高了查询量与转化率 3. #Gemini 付费月活环比增长40%。
谷歌云CEO披露第八代 #TPU 将拆分为训练(v8T)与推理(v8i)双线，凭借十余年自研芯片积淀构筑结构性护城河。在全球算力荒背景下，谷歌自研芯片大幅降低了模型训练与推理的单位成本，其外部需求远超供给。
#谷歌 一口气推出两款 #TPU ，首度拆分训练与推理芯片 8T主攻训练、8I面向推理场景， 训练芯片TPU 8t最多可将9600块芯片组合成一套系统，谷歌表示，在部署如此大规模系统时，电力已成为数据中心的核心制约因素，更高的能效比因此至关重要。 TPU 8i则主要面向推理场景，适用于运行AI模型及处理AI智能体任务。其架构设计重点在于大容量片上存储。每块芯片集成384MB的静态随机存取存储器（SRAM），是上一代Ironwood的三倍。 两款芯片均计划于2026年晚些时候正式对外供应。 并推出Gemini企业级智能体平台，补齐记忆与协作短板，切入自动化入口。
瑞银将 #博通 2027年 #TPU 出货量预测从约600万颗上调至约700万颗，同时上调其未来三年营收与盈利预测，预计2027年营收达1949亿美元，AI业务贡献达1455亿美元。
#博通 披露与谷歌达成长期协议，将为其下一代AI系统提供定制 #TPU 及网络设备，合作延续至2031年； 同时深化与Anthropic合作，自2027年起提供约3.5吉瓦算力。
据报道，#Meta 已签多年协议、以数十亿美元租用谷歌TPU，并计划把 #TPU 用于AI训练，而不仅仅是推理。此次交易发生在Meta刚承诺采购数百万英伟达GPU之后，显示其从“重押英伟达”转向“多供应商”。
高盛表示，Google/Broadcom 的 #TPU 正在迅速缩小与英伟达GPU在推理成本上的差距。从TPU v6升级至TPU v7，单位代币推理成本下降约70%，与英伟达GB200 NVL72基本持平。 这并不意味着英伟达地位被动摇，但它清晰地表明，AI芯片竞争核心评价体系正在从“谁算得更快”，转向“谁算得更便宜、更可持续”。
切勿“半场开香槟” 科技投资大佬Gavin Baker接受播客采访时表示，#谷歌 凭借 #TPU 芯片在AI训练领域占据了低成本优势。 Baker指出，在半导体时代，谷歌TPU芯片相当于拥有"四代喷气式战斗机"，而英伟达的Hopper芯片还停留在"二战时代的P-51野马"水平。这种成本优势使谷歌能够以负30%的利润率运营AI业务，有效"抽干AI生态系统的经济氧气"。 但随着 #英伟达 Blackwell芯片集群在2026年初开始投入训练使用，以及更易部署的GB300芯片随后上市，这一局面即将逆转。 一旦谷歌失去成本优势，可能重塑AI产业的竞争格局和经济模型。
大摩预计，#谷歌 TPU产量在2027年和2028年将分别达到500万和700万块，较此前预期分别增长67%、120%。而这一产量激增可能预示着谷歌将开启TPU芯片的直接对外销售。 更具冲击力的是，报告测算每50万片 #TPU 外销，便有望为谷歌带来130亿美元的额外收入和0.40美元的每股收益。
摩根士丹利报告指出，#谷歌 #TPU 或将外销100万片，推动其从成本中心转向利润中心，这一转变直接挑战英伟达的硬件垄断地位。