點解 AI 晶片大蒸發,Google 反而係最大贏家?
7/22 業績前,拆解佢唔靠 Nvidia 嘅 $1,850 億自研 TPU 底牌

圖片來源:Ynetnews / Bloomberg / Getty(Damian Lemanski、Ezra Acayan 攝) — Google CEO Sundar Pichai(右)同 Nvidia CEO 黃仁勳(左)—— 2025 年 11 月 Gemini 3 一出,Google 市值一度逼近 $4 萬億,Nvidia 當日插 5%

要睇明點解 Google 咁特別,要先睇清楚上個星期到底發生咩事。表面上係「AI 泡沫爆破」,但你揭開數字,會發現市場驚嘅根本唔係 AI 冇需求。

台積電(TSMC)第二季收入按年升 33.7%、純利升 77.4%,第三季指引仲有 $446–458 億,先進製程佔咗晶圓收入 77%。呢啲數字強到離譜。但股價當日照插約 3%。點解?因為 SOX 喺 7 月頭之前已經升咗接近一倍,估值 price 咗「近乎完美嘅增長」。當一個板塊已經完美定價,任何唔夠完美嘅嘢都會變成沽貨藉口。

再加埋槓桿。三倍槓桿半導體 ETF 一度由 6 月高位插咗 57%。呢個就係我哋上星期講嘅「去槓桿洗盤」—— 唔係基本面壞咗,係啲人借得太盡,一調整就要斬倉。上週單週,美股增長型基金流出 $71.8 億,價值型基金反而流入 $30 億,差距達到 $101.8 億。呢個係「板塊輪動」多過「全面撤退」。

宏觀背景仲要火上加油:新任聯儲局主席 Kevin Warsh 上任後,直接將今年市場預期嘅減息「攞走」,利率維持不變。高風險資產首當其衝 —— 比特幣由 2025 年 10 月 $126,000 嘅高位跌到得返 $64,000 左右,腰斬有多,連 Citigroup 都將 12 個月目標由 $112,000 劈到 $82,000。

更值得留意嘅係,呢次沽貨已經蔓延出 AI 板塊以外。Netflix 因為指引失望插約 7%,Intuitive Surgical(手術機械人)因為保險延誤跌約 13%。當日紐約交易所下跌股同上升股比例接近 2 比 1,標普十一個板塊入面淨係能源錄得正回報。呢個先係最令人心寒嘅位:唔係一兩隻股見頂,係「風險偏好」整體收縮。

而背後仲埋咗一個結構性問題 —— 集中度風險。標普 500 已經被幾隻 AI mega-cap 高度綁架,幾隻重磅股一調整,成個指數就跟住震。所以市場今次唔係問「AI 死未」,係問「呢幾隻扛住成個市嘅巨企,邊隻先真係有料到、經得起業績檢驗」。

圖片來源:TS2 / TechStock² — 費城半導體指數(SOX)7 月單月插 17%,但年初至今仍升 63% —— 蒸發嘅唔係需求,係「完美定價」同槓桿

Alphabet 喺美東時間 7 月 22 日(星期三)收市後公布第二季業績。市場共識係咁:

上一季(Q1 2026)嘅數字已經好誇:Google Cloud 收入按年升 63% 到 $200 億,經營利潤率創新高做到 32.9%,雲端 backlog(已簽未入帳訂單)幾乎翻倍,超過 $4,600 億。Gemini Enterprise 付費月活躍用戶按季升 40%。呢啲都係實實在在嘅企業採用訊號。

但有一個位要小心。有分析(indmoney)明言「Alphabet 嘅 EPS 可能會誤導你」—— 因為當中有一次性因素、有折舊假設、有股權投資嘅公允值變動。睇 Alphabet,唔好淨係睇 EPS 個 headline,要睇現金流同雲端毛利率個 trend。呢點我哋喺第六章會拆得好深。

先講重點:市場對 Google 嘅估值,已經同其他 AI mega-cap 分道揚鑣。點解一間收 21% 增長嘅公司,喺恐慌週入面反而企得咁穩?答案要由佢副「唔使買 Nvidia」嘅底牌講起。

2025 年 11 月,Google 出咗 Gemini 3。Salesforce 創辦人 Marc Benioff 喺 X 上寫:「我用咗 ChatGPT 三年,啱啱喺 Gemini 度花咗兩個鐘,我唔會返轉頭。」嗰兩日,Google 股價彈咗 6%,市值一度逼近 $4 萬億,而 Nvidia 同日插 5%。

但真正嘅故事,唔係「Google 個 chatbot 好用啲」。係華爾街突然發現:Gemini 3 由訓練到 inference,由頭到尾用嘅係 Google 自己塊晶片 —— TPU,唔係 Nvidia 嘅 GPU。

圖片來源:TechCrunch(圖:Google) — Google 第八代 TPU:分開 8t(training)同 8i(inference)—— Gemini 3 由頭到尾用自己塊晶片跑,唔使排隊買 Nvidia

第八代 TPU 分開兩塊:TPU 8t 專攻訓練,單一 superpod 可以擴到 9,600 塊、共享 2 PB 高頻寬記憶體,處理能力係上一代 Ironwood 嘅 3 倍;TPU 8i 專攻 inference,單一 pod 連 1,152 塊,片上 SRAM 多 3 倍,可以同時平價咁跑「幾百萬個 AI agent」。Google 官方數字:比上代快到 3 倍、每美元效能好 80%、單一 cluster 可以夾埋超過 100 萬塊 TPU。

更狠嘅係第三方認證。晶片分析機構 SemiAnalysis 直接將 TPU 評為喺訓練同運行先進 AI 系統上面「同 Nvidia 叮噹馬頭」。而 TPU 係為 AI 而設計嘅專用晶片(ASIC),Nvidia 嘅 GPU 本來係打機用嘅通用晶片 —— 所以 TPU 更慳電、throughput 更高。喺美國要起核電廠嚟餵數據中心嘅今日,慳電就係慳成本、就係護城河。

仲有一個好少人講嘅維度:電。除咗 Nvidia 晶片缺貨,AI 另一個最大樽頸係能源 —— 需求大到美國要專登起核電廠去餵數據中心。而 AI 嘅重心,正由「訓練」(training,一次性)轉向「inference」(推理,日日 24 小時跑)。Inference 先係真正嘅長期電費黑洞,亦正正係 TPU 8i 呢類專用晶片最發揮到慳電優勢嘅戰場。當每一度電都係成本,Google 塊為 AI 而生嘅晶片,就唔止係「唔使畀 Nvidia 稅」,仲係「同一份電做多幾成嘅工」。

Google 塊 TPU 唔係佢自己一手一腳砌出嚟。負責將 TPU「實體工程化」嘅設計夥伴,係 Broadcom(博通,AVGO)。Broadcom 專門同各個超大型雲(hyperscaler)夾份設計專用晶片(ASIC),幫佢哋度身訂造。

而 Broadcom 呢盤生意,已經爆到你唔信:2026 財年第一季,AI 半導體收入 $84 億、按年升 106%,當中純 custom AI chip(TPU 呢類)按年勁升 140%。CEO Hock Tan 更加喺電話會上面講咗一句令股票急升嘅說話:

「今日,我哋已經睇到 2027 年單計晶片(just chips)嘅 AI 收入,會超過 $1,000 億。而且我哋已經 secure 咗達成呢個數所需嘅供應鏈。」—— Broadcom CEO Hock Tan

圖片來源:The Motley Fool — Broadcom 係 Google TPU 嘅設計夥伴 —— Hock Tan 話 2027 年單計 AI 晶片收入就睇到 $1,000 億以上

換句話講,喺 Nvidia 之外,一條完整嘅「自研 ASIC」產業鏈已經成形,而 Google 就坐喺呢條鏈嘅正中央:

仲有一間細啲嘅 Marvell(MRVL),同樣做 custom chip 同數據中心高速光互聯,係呢個主題入面另一隻「配角股」。而最尾食糊嘅,係啲根本唔理你用 Google 定 Nvidia 嘅晶圓代工廠 —— 對佢哋嚟講,兩邊都係生意,主要就係台積電(TSM)、三星同 Micron。

呢度有個微妙嘅骨牌效應。當市場嘅目光全部落喺「Google 升、Nvidia 跌」嗰兩隻大股,啲喺幕後做晶片設計同製造嘅公司,反而靜靜雞郁咗一大嚿 —— Broadcom 單日彈 11% 就係最明顯例子。歷史仲有個對照:Marvell 之於 custom chip,有啲似當年畀 Nvidia 收購咗、而家變成佢 AI 方案核心嘅 Mellanox。呢類「賣配件」嘅公司,往往喺主角打生打死嘅時候悶聲發財。

講咗兩張底牌,係時候潑冷水。Coco哥 一向嘅原則:睇好一樣嘢,就要親手搵佢最弱嗰環。Google 最弱嗰環,同全行一樣 —— 資本開支(capex)。

2026 年,五間美國科技巨企嘅資本開支合計估計高達 $6,970 億,由年初計已經加咗 $1,730 億。當中 Amazon 約 $2,000 億、Alphabet $1,800–1,900 億(比上年翻超過一倍)、Meta $1,150–1,350 億。呢個數字大到咩程度?

圖片來源:Forbes — 分析師睇好、對沖基金沽空 —— 半導體嘅真正爭議唔係賣唔賣得郁,係 $6,970 億資本開支幾時見到回報

但要公道啲講:資本開支唔係一定壞,關鍵係「有冇收入配對」。過去幾季嘅業績已經俾咗個訊號 —— 市場只會喺「加開支」同時「加收入預期」嗰啲公司身上,先俾正面反應;淨係狂加開支、但收入追唔上嘅,一律被沽。呢個正正係 Google 相對其他 mega-cap 嘅分別位:佢嘅 $1,800 億開支,背後有一條 +63% 增長、$4,600 億 backlog 嘅雲端生意頂住。開支同收入之間有冇一條清晰嘅線,就係「好 capex」同「壞 capex」嘅分水嶺。

呢啲數字,唔係叫你唔好掂 Google,而係提醒你:就算 Google 有自研晶片護城河,佢一樣要喺呢個「全行一齊燒錢」嘅環境裏面游水。星期三份業績最關鍵嘅一格,就係睇佢嘅資本開支指引係再上調、定係終於肯收手 —— 以及,呢舊錢有冇對應嘅收入去頂。

呢一章有少少技術性,但係最值錢。因為佢係九成散戶睇業績都唔會諗到嘅位。

全部超大型雲,而家都將 AI 硬件(主要係 GPU / TPU)嘅折舊年期定喺 5 至 6 年。但業界普遍認為,呢啲晶片喺 AI 競賽咁快嘅節奏下,實際經濟壽命可能得 2 至 3 年 —— 因為每年都有新一代出,舊嗰代好快就唔夠打。

圖片來源:Google Blog / The Keyword — 折舊嘅魔術:AI 硬件用 5–6 年攤,但實際壽命可能得 2–3 年 —— 呢個假設令全行帳面盈利靚咗一截

將壽命拉長嚟攤折舊,會有咩效果?每年嘅折舊費用做細咗,帳面盈利就自動靚咗。有估算話,單單呢個折舊假設,喺 2026 至 2028 年就低估咗成 $1,760 億嘅折舊 —— 即係話全行嘅「盈利」係被呢個會計假設谷靚咗。

仲有一個藏喺表外嘅計時炸彈:Moody's 早前指出,超大型雲已經簽咗但未開始計數嘅數據中心租約承諾,高達 $6,620 億。呢啲係將來一定要找數嘅嘢,但而家未完全反映喺損益表。

泡沫派最狠嗰一刀,係問:「你哋燒咁多錢起數據中心,但真係有咁多人用 AI 咩?」佢哋有數據撐:調查顯示,淨係 12.6% 嘅人每日用 AI;打工仔自我報告嘅累計生產力提升,得 2.2%,換算落實際勞動生產率一年只加咗 50–60 點子。與此同時,科技股嘅 EV/EBITDA 倍數去到約 25 倍,已經高過 2000 年科網泡沫頂峰。

呢個 bear case 好紮實。但係換個角度睇,Google 手上有幾個數字,係「真需求」嘅硬證據:

分別喺邊?Backlog 係已經簽咗名嘅合約,唔係憧憬。企業肯預先鎖定超過 $4,600 億嘅雲端開支,代表底層 AI 基建嘅需求係實。Google 自己內部 75% 新代碼由 AI 寫、一單複雜嘅代碼遷移由 agent 加工程師夾做快咗 6 倍 —— 呢啲係佢自己攞真金白銀慳到嘅 ROI,唔係 marketing。

所以「AI 有冇人用」呢條問題,答案要分兩層:消費者層面嘅日常滲透率的確仲低;但基建層面嘅企業需求,至少喺雲端 backlog 上面係實打實。爭議唔喺「有冇需求」,係喺「變現嘅速度,追唔追得上燒錢嘅速度」。

講咗咁多 Google 好,要平衡返一句:呢個唔係「沽 Nvidia、揸 Google」嘅零和交易。

幾個事實要記住。第一,Google 自己都講明,TPU 係「補足」而唔係「取代」Nvidia —— 佢嘅雲一樣會提供 Nvidia 最新嘅 Vera Rubin 晶片畀客揀。第二,早喺 2016 年,已經有分析師預言 TPU 會搞死 Nvidia;結果十年之後,Nvidia 市值做到接近 $5 萬億,個預言完全落空。第三,黃仁勳話佢睇到 Blackwell 加 Vera Rubin 到 2027 年有 $1 萬億訂單。喺 Nvidia 眼中,Google 雲做得越大,反而幫佢賣多啲晶片。

圖片來源:DataCenterDynamics(DCD) — 黃仁勳手揸 GB200 Grace Blackwell 超級晶片 —— 佢睇到 Blackwell + Vera Rubin 到 2027 年有 $1 萬億訂單。呢個唔係零和遊戲

所以正確嘅 framing 唔係「邊個死」,係「邊個最抵得住風浪」。喺一個資本開支見頂、估值消化嘅週期,Google 嘅相對優勢就係佢有得揀 —— 自己塊晶片 hedge 住 Nvidia 嘅供應同定價風險。

咁星期三份業績,實際應該盯住邊幾格?Coco哥 幫你整理咗一張對照表 —— 每一格都有「利好訊號」同「利淡訊號」,你自己對號入座:

如果左邊嗰欄贏面多,市場會確認「Google 係 AI 週期入面最抵得諗嗰個」;如果右邊贏面多,連自研晶片都救唔到「全行一齊燒錢」嘅系統性風險。呢個就係星期三收市後,你要即刻 check 嘅五格。

先講清楚:以下唔構成任何投資建議,亦冇任何個人持倉推介。呢度只係將公開研究(各大行、Morningstar、ARK、Fidelity 等)嘅框架整理出嚟,方便你自己做功課。事實上,連價值投資派近年都開始買入 Alphabet,佢喺 mega-cap 入面估值(forward P/E)算相對克制 —— 但「相對平」唔等於「一定升」。

市場上圍繞呢個主題,大致可以分三個籃(basket):

總結一句:呢個唔係「AI 泡沫 vs AI 神話」嘅二選一。真正嘅分野,係喺同一場資本開支狂潮裏面,邊間公司手上有底牌、可以用自己嘅節奏玩;邊間係被個週期拖住走。星期三收市後嗰份 Alphabet 業績,就係第一份幫你分類嘅答卷。