谷歌近期或准备对自研AI芯片TPU进行关键战略转型，计划将其从自身云生态中“解绑”。据The Information 9/2报道，谷歌正准备将TPU直接部署到第三方云服务商的数据中心，首个合作伙伴为Fluidstack。我们判断其战略动因在于：1）拓展潜在客户覆盖范围；2）推动TPU/OpenXLA技术栈的加速普及；3）为跟英伟达在硬件格局上长期竞争奠定基础。我们认为，谷歌的举措看似在挤压自有云服务的市场，但实际上旨在推动更长远的版图拓展，并对英伟达的主导地位发起长期而根本性的挑战。
　　以HaaS模式的游击，能否成功入侵英伟达版图？
　　我们认为谷歌此次战略的核心在于以“硬件即服务”（HaaS）为基础的合作模式。不同于传统硬件销售，谷歌选择保留TPU所有权，将TPU部署于合作伙伴的数据中心并开放给外部客户应用，提取收入分成。我们认为，这是一种典型的“游击战式”市场渗透策略；巧妙地降低合作伙伴的capex进入壁垒，免除新兴和中小型云厂商数十亿美元的硬件投资压力。我们认为谷歌借此“入侵”由英伟达主导的算力租赁生态。在具体运作上，合作伙伴负责提供数据中心和配套设施，再将谷歌TPU的算力时间出租给其客户，并与谷歌收益分成。此安排不仅为谷歌云业务提供“溢出阀”，以承接原本可能因容量不足而流失的客户需求，实现硬件投资的进一步变现。
　　与英伟达GPU的技术对决将集中在算力、传输速度与软件生态
　　单芯片性能，谷歌Ironwood TPU的FP16/BF16 Dense算力2.3 Petaflops，与英伟达B300的2.5 PFLOPS（Dense）大致相当。而系统架构，谷歌TPU自设计之初即瞄准Scale Out，因此完整Ironwood Pod可集成9,216颗芯片，总算力高达21.2 Exaflops；英伟达GB300 NVL72机柜配置72颗GPU，算力约180 PFLOPS，但8台NVL72可连接一起（共576个GPU）总算力为1.44 Exaflops。互联传输，英伟达凭借第五代NVLink的高速传输，Scale Up带宽高达1.8 TB/s（14.4Tbps），但Scale Out则依赖速度400 Gbps的InfiniBand。而谷歌依托自研ICI互联技术（带宽1.2 Tbps），可实现数千颗芯片的互联，形成二维环形（2DTorus）拓扑。我们认为竞争也将从硬件延伸至软件生态。英伟达凭借CUDA平台多年积累的护城河，构建成熟且易用的开发环境。谷歌则依托开源编译器OpenXLA，强调跨平台的灵活性和客户定制化，但要释放峰值性能仍需专业开发者进行深度调优。
　　需求激增已得到验证，但仍面临地缘因素限制
　　我们认为，谷歌TPU战略的可行性已被市场初步印证。其核心供应商博通3Q业绩显示，AI芯片收入同比大增63%至52亿美元，主要受益于TPU订单放量。同时，OpenAI、Anthropic等AI企业也开始将TPU纳入其算力体系。但在全球市场，谷歌仍面临地缘因素约束。Ironwood TPU的总处理性能（TPP）高达36,800，并配置192GBHBM3E内存，超出美国出口管制的性能阙值。因此，不排除谷歌向中国客户销售或提供相关云服务也存在相应不确定性。但我们认为，北美、欧洲及其他地区的旺盛需求仍足以支撑TPU的扩张，谷歌或将成为推动AI硬件产业格局演变的重要力量。
　　上调目标价至270美元，对应26E 25xPE，重申“买入”
　　考虑到TPU业务外延或带来谷歌云业务增速上行，我们上调25-27E营收预测2/3/3%到3966/4433/4885亿美元，上调净利润预测7/7/6%到1183/1308/1453亿美元。我们认为谷歌在AI技术壁垒逐步兑现后，将迎来价值重估，基于广告和科技可比公司26E 19.8x/30.4x PE中值，上调26年PE从23.0x到25.0x，上调目标价从233美元至270美元。重申“买入”。
　　风险提示：AI技术落地不及预期，行业竞争激烈，反垄断监管变化。