#博通 当然不是GPU公司，但是是定制AI加速器（XPU/ASIC）领域的绝对主导者，目前约占全球定制AI加速器市场70%的份额，是市场当之无愧的王者。其商业模式的核心，是与超大型科技公司深度共同设计专属芯片：谷歌的TPU（张量处理器）系列自2014年的第一代起便由博通协同设计，双方的合作协议已在2026年4月正式延长至2031年。#MRVL Marvell并非新玩家，但过去两年的转型速度令人咋舌。2026财年（截至2026年1月），Marvell数据中心营收达61亿美元，占总营收74%，同比增42%。更重要的是，Marvell已为亚马逊（Trainium系列AI加速器）、微软（Maia AI加速器）、Meta（数据处理单元）以及谷歌（Axion ARM CPU）提供定制芯片设计服务，手握18个活跃的定制硅项目。换言之，Marvell在悄悄地成为所有想要摆脱博通垄断的超大型客户的第二选择，乃至平行选择。超大型客户委托Marvell设计的"去英伟达化"定制芯片，只要部署在NVLink Fusion架构之下，仍然会给英伟达带来每个机架的收入。这是一座收费站，是对"定制ASIC征的一种税"。英伟达通过Marvell，确保了自己在定制芯片时代的分润权。

Anthropic联合Apollo、黑石发起约360亿美元私募信贷交易，通过SPV购买谷歌TPU芯片并租赁给Anthropic使用。博通提供残值支持担保，对A1、A2档票据损失实现100%补足。此次交易有望成为史上最大私募信贷及芯片融资交易。#AIDC #信贷危机

周一晚间，#谷歌 与 #黑石 宣布联手组建一家新合资公司，专注于基于谷歌自研张量处理器（TPU）的云计算服务，黑石承诺初期投入50亿美元，计划于明年上线500兆瓦云计算容量。从绝对体量看，此次合资公司的初期规模尚不足以对CoreWeave构成即时威胁。此次合资公司的架构清晰呈现了超大规模云计算巨头的竞争逻辑：谷歌负责提供TPU芯片、软件及各类服务，黑石则以雄厚资本支撑基础设施建设，双方形成技术与资金的高度互补。#AIDC

花旗研究5月11日发布的最新深度报告指出，阿里云正在构建一套从芯片到应用的垂直整合AI体系——从自研T-Head（平头哥）芯片，到云基础设施、AI平台，再到以Qwen为核心的模型即服务（MaaS）——这一布局与谷歌在AI领域“从TPU到Gemini”的全栈策略相似。在这份长达60页的报告中，分析师 Alicia Yap 和 Nelson Cheung 首次引入对阿里云MaaS收入的系统性预测，并大幅上调了FY2028至FY2031年的云收入预测。分析师预测，阿里云AI相关收入将从FY2026年的人民币240亿元，以90%的年复合增长率（CAGR）增至FY2031年的5855亿元，届时占总云收入比例将从15%跃升至70%。其中，增速最快的是MaaS（模型即服务）业务。分析师引用了英伟达CEO黄仁勋的“五层AI蛋糕”理论——从能源、芯片、基础设施、模型到应用，构成AI产业的完整纵向链条。除能源层外，阿里巴巴在其余四个层次均有布局。第一层：芯片（T-Head平头哥）第二层：基础设施（IaaS）第三层：平台（PaaS）与第四层：模型即服务（MaaS）分析师维持 #阿里巴巴 “买入”评级，ADR目标价205美元，港股目标价204港元

花旗研究5月11日发布的最新深度报告指出，阿里云正在构建一套从芯片到应用的垂直整合AI体系——从自研T-Head（平头哥）芯片，到云基础设施、AI平台，再到以Qwen为核心的模型即服务（MaaS）——这一布局与谷歌在AI领域“从TPU到Gemini”的全栈策略相似。在这份长达60页的报告中，分析师 Alicia Yap 和 Nelson Cheung 首次引入对阿里云MaaS收入的系统性预测，并大幅上调了FY2028至FY2031年的云收入预测。分析师预测，阿里云AI相关收入将从FY2026年的人民币240亿元，以90%的年复合增长率（CAGR）增至FY2031年的5855亿元，届时占总云收入比例将从15%跃升至70%。其中，增速最快的是MaaS（模型即服务）业务。分析师维持 #阿里巴巴 “买入”评级，ADR目标价205美元，港股目标价204港元

#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。

主流大模型token定价虽已大幅下降，但目前已趋于稳定，部分情形下甚至出现回升；与此同时，英伟达、谷歌TPU（博通）、AMD和Trainium（Marvell）的每token全成本仍在快速且持续地下降。若token定价稳定在高于token成本的水平，则智能体AI采用率的提升将带来正向利润扩张，而非仅仅是收入增长。高盛进一步指出，智能体AI可能形成自我强化的经济飞轮：更低的每token算力成本催生更丰富、更复杂的代理；更丰富的代理通过更长的上下文、更多循环、更多验证和持续监控消耗更多token；更高的利用率改善AI基础设施的经济性，进而支持提供商持续投入模型质量和分发能力。高盛认为，这一飞轮与市场上"AI使用将带来不可持续成本负担"的主流叙事截然不同。#AI代理

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。