隨着Google母公司Alphabet（GOOGL）推出新一代AI模型Gemini 3廣受好評，加上市傳獲Meta斥資數十億美元採購TPU晶片，令其在AI市場地位大大提升，並對英偉達（Nvidia，NVDA）、OpenAI，以至OpenAI核心投資者軟銀及一眾供應鏈產生影響。不過，高富金融集團投資總監梁偉民表示，目前仍難判斷Google能否取代Nvidia，因這視乎日後技術發展由誰領先，但他認為目前Nvidia晶片效能仍較Google優勝，加上軟件配套上有優勢，因此在市場上仍佔壟斷地位，若股價出現更多調整可考慮買入。
傳獲Meta數十億洽購TPU晶片
據外媒引述消息報道，Meta計劃斥資數十億美元向Google洽購TPU晶片，並於2027年在其數據中心使用，同時可能於明年向Google雲端部門租用TPU容量。若交易成真，此舉將創下Google首次大規模外售TPU予超大規模客戶，亦意味其策略從「內部專用」轉向「對外供應」，對目前主導市場的Nvidia構成挑戰。
Google雲端內部高層表示，擴大TPU的應用範圍或有助於公司從Nvidia手上奪取高達10%的年收入，價值數十億美元。事實上，Meta目前主要使用Nvidia晶片，若與Google達成協議將有助將TPU確立為Nvidia晶片以外的替代方案。此外，早前Google亦與AI初創公司Anthropic簽訂協議，將向其提供高達100萬顆TPU晶片。
梁偉民：Nvidia再調整可買入
被問到Google目前能否買入，梁偉民指Google預測市盈率不足30倍，雖較一年前大幅提高，但對比一眾科技股及AI股仍算合理及便宜。他又提到，Nvidia如有更多調整出現可考慮買入，主因其短期內仍會壟斷AI晶片市場，只要科技巨企仍不惜重金投資AI，未來兩三季的收入和盈利增長也有保證。他又建議，可待Nvidia見160美元才買入。
對於市場有意見認為Google推出Gemini 3已結束了這場AI競賽，梁偉民持反對態度，認為AI競賽還未分高下，目前市場每隔幾個月就有新AI大模型，所以競爭依然巨大、短期內不見得誰可完全勝出。
他表示，大模型只是背後的支持，最後能否在市場上成功跑出，亦要關注是否能成功將AI套用於不同的日常生活和製造過程上，令相關產品和服務能得到消費者和企業青睞和付費。
Gemini 3大獲好評 OpenAI及軟銀遭殃
另一方面，Google早前推出基於自家TPU的Gemini 3廣受好評後，也令OpenAI的市場地位受到威脅。據外媒引述一封OpenAI內部信指出，集團行政總裁Sam Altman承認，Google在部份開發方式已領先OpenAI，目前公司技術的領先優勢已慢慢縮小。
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有關消息也令OpenAI核心投資者軟銀（日股代號：9984）受壓，該股周二（25日）一度下滑逾11%，收市仍跌一成至15390日圓；若以11月計，更已累跌超過4成。
Google TPU晶片供應鏈全解讀：
隨着Google TPU可能從自用走向外售，其背後的硬件供應鏈預計將迎來爆發性增長。而在Google自研晶片TPU的版圖中，博通（AVGO）佔據了設計與製造環節的絕對主力地位。據路透報道，博通與Google曾合作開發TPU晶片，行業研究更顯示博通幾乎參與每一代TPU的共同開發。單計2025年，市場預計博通就從計劃中獲取超過100億美元的收入。
晶片製造方面，高頻寬的AI晶片極度依賴先進封裝技術將運算晶片及HBM（高頻寬記憶體）連接。雖然台積電（TSM）目前已是Nvidia Blackwell架構的關鍵合作夥伴，但行業供應鏈研究同樣認為Google TPU亦在台積電的運算晶片生產線上。
當晶片封裝完成後，硬件需要進一步轉化為電路板、伺服器及完整機架。SemiAnalysis等研究機構指出，天弘科技（CLS）是Google TPU伺服器的關鍵電路板和機架組裝商之一，負責美國部署的PCB組裝和機架集成，並使其成為TPU生態系統中最直接的「工具與設備」供應商之一。
在模塊與機架集成層面，捷普科技（JBL）佔有一席之地，而偉創力（FLEX）則在新一代機架級構建中發揮更大作用。有供應鏈報告指出，兩家公司都是高密度AI機架的主要代工廠商，涵蓋Nvidia、定製ASIC及現在的TPU。
基礎組件方面，TTM科技（TTMI）在歷史上為Google提供相當大份額的TPU印刷電路板；安費諾（APH）則為AI機架高速銅纜和光互連的領先供應商，其產品在OCP和Nvidia自身的活動中都有展示。
在支撐龐大算力的網絡傳輸方面，Lumentum（LITE）是TPU網絡中最純粹的代表之一，Google已公開描述使用光路交換機連接數千個TPU集群，而Lumentum展示的R300光開關正是專為此用例設計。至於在網絡前端，博通的Tomahawk Ultra及相關交換機ASIC扮演着「流量警察」的角色，為TPU集群提供超越主運算晶片的另一層支持。此外，天弘科技與安費諾亦通過為AI機架構建網絡設備和光模塊，滲透進這一關鍵領域。
