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猫眼影戏记者 申阳 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
智通财经APP获悉 ，随着ChatGPT开发者OpenAI重磅推出在深度推理与代码天生上“强到离谱”GPT-5.2以抗衡谷歌11月下旬推出的Gemini 3 ，谷歌与OpenAI之间的这场“AI巅峰对决”来到双方对决故事的热潮章节 。从投资层面来看 ，OpenAI与谷歌划分代表全球股市当下的两条最热门投资主线——即“OpenAI链”以及“谷歌AI链” ，在华尔街金融巨头摩根大通看来 ，股票市场有三大“超等投资主题”堪称谷歌 vs OpenAI这场可能一连多年交锋的“最强受益主题” ，两者强强抗衡或者某一方进入绝对领先优势 ，关于这三主题来说都是恒久利好 。
华尔街金融巨头摩根大通克日宣布研报称 ，数据中心高速互联(DCI)、光互联与企业级高性能存储 ，至少在全球AI算力工业链一连主要的2026至2027年 ，将是同时受益于谷歌与OpenAI这两大AI超等巨头所各自领衔的AI训练/推理算力需求激增的最焦点三大投资主题 。摩根大通体现 ，全球AI需求景心胸仍然很是强劲 ，并且该机构的剖析师们关于谷歌、OpenAI以及微软、亚马逊等AI与云盘算领军者们在2026年至2027年的AI创收兑现路径总体泛起正面预期 。
当我们拆解“OpenAI链”以及“谷歌AI链” ，能够发明前者基本上对应着“英伟达AI算力链”(以AI GPU手艺蹊径为焦点) ，后者则对应着“TPU AI算力工业链”(以AI ASIC手艺蹊径为焦点) ，而抛开GPU与ASIC这两大蹊径 ，无论是英伟达主导的“InfiniBand + Spectrum-X/以太网”高性能网络基础架构 ，照旧谷歌主导的“OCS(即Optical Circuit Switching ，光路交流)”高性能网络基础架构背后都离不开数据中心高速互联(DCI)与光互联装备供应商们 。
别的 ，聚焦于数据中心企业级高性能存储系统的存储产品领军者们 ，同样将追随谷歌与OpenAI主导的AI算力基础设施与AI应用生态野蛮扩张而走向亘古未有的“AI昌盛周期” 。事实无论是谷歌无比重大的TPU AI算力集群 ，抑或是谷歌、OpenAI、微软等AI巨头们仍然在放纵购置的海量英伟达AI GPU算力集群 ，均离不开需要周全集成搭载AI芯片的HBM存储系统 ，叠加目今谷歌、OpenAI等人工智能巨头加速新建或扩建超大型AI数据中心必需大规模购置效劳器级别高性能DDR5存储装备以及数据中心企业级高性能SSD 。
摩根大通在这份最新宣布的重磅研报中 ，关于DCI、光互联与存储这三大投资主题 ，给出了该机构认可的以下详细的股票名单 ，并且予以这些股票标的“超配”评级：Arista(ANET.US)、思科(CSCO.US)、Coherent(COHR.US)、Credo(CRDO.US)、Fabrinet(FN.US)、慧与科技(HPE.US)、Lumentum(LITE.US)、Pure Storage(PSTG.US)、希捷(STX.US)以及Teradyne(TER.US) 。
谷歌 vs OpenAI堪称“仙人打斗”：你出Gemini3这张牌 ，我以GPT-5.2见招拆招
谷歌Gemini3 ，无疑近期在全球规模引爆新一轮AI应用浪潮 。Gemini3 系列产品一经宣布即带来无比重大的AI token处置惩罚量 ，迫使谷歌大幅调低Gemini 3 Pro与Nano Banana Pro的免费会见量 ，对Pro订阅用户也实验暂时限制 ，叠加韩国近期商业出口数据显示HBM存储系统以及企业级SSD需求一连强劲 ，进一步验证了华尔街所高呼的“AI热潮仍然处于算力基础设施求过于供的早期建设阶段” 。
在华尔街巨头摩根士丹利、花旗、Loop Capital以及Wedbush看来 ，以AI算力硬件为焦点的全球人工智能基础设施投资浪潮远远未完结 ，现在仅仅处于起源 ，在亘古未有的“AI推理端算力需求风暴”推动之下 ，一连至2030年的这一轮AI基础设施投资浪潮规模有望高达3万亿至4万亿美元 。
值得注重的是 ，ChatGPT开发者OpenAI则坚决不平输 ，而这股AI应用浪潮则有望在谷歌与OpenAI竞争如火如荼之下强势向各行业迅速伸张 ，势必也将带来全球AI算力需求踏向新一轮激增态势 ，关于上述DCI、光互联与存储领军者们来说无疑将是恒久利好 。
谷歌AI链的下游主要加入者MongoDB 的高质量增添财报数据 ，加上此前不久谷歌财报所显示的谷歌云平台(Google Cloud)整体营收的高增添态势、Gemini系列产品Token量激增以及谷歌巨额 AI Capex(与AI相关的资笔僻出) ，配合说明AI应用开发到安排层的云数据平台需求和谷歌等云盘算平台侧的云端AI推理算力需求都处在很是高的景气区间 。
为了紧迫对抗谷歌的Gemini 3 ，OpenAI在公司内部拉响“红色警报”的配景之下刚刚推出了GPT-5.2 。GPT-5.2是OpenAI迄今最先进的人工智能(AI)大模子 ，针对专业事情场景举行了周全优化 ，创多个基准测试的行业最强纪录 ，其中的GPT-5.2 Thinking刷新了SWE编码能力测试的历史最高分 ，也是OpenAI首个性能抵达或凌驾人类专家水平的模子 。别的 ，GPT-5.2在建设电子表格、制作演示文稿、图像识别、代码编写和长文本明确等方面均优于前代产品 ，旨在“为人们创立更多经济价值” 。
在一些AI研究学者们聚焦的科学研究领域 ，GPT-5.2 Pro在GPQA Diamond测试中抵达93.2%的准确率 ，GPT-5.2 Thinking紧随厥后为92.4% 。在专家级数学测试FrontierMath上 ，GPT-5.2 Thinking解决了40.3%的问题 ，创下亘古未有的纪录 。OpenAI称GPT-5.2 Pro和GPT-5.2 Thinking是“天下上最好的科学家助手模子” 。
同时受益于“OpenAI链”以及“谷歌AI需求大爆发”的要害词：DCI、光互联与存储
摩根大通研究报告显示 ，无论是“谷歌链”(TPU/OCS)照旧“OpenAI 链”(英伟达 IB/以太网) ，最终都会在统一组“硬约束”上会师——数据中心高速互联(DCI)、数据中心光互联、以及数据存储底座(企业级存储/容量介质/内存测试) ，这也是摩根大通非 ？春肁rista(ANET.US)、思科(CSCO.US)、Coherent(COHR.US)等上述股票标的的焦点逻辑 。
若是把“谷歌 vs OpenAI”看成两条手艺蹊径的巅峰对决 ，实质上是在捉住物理天下对AI训练/推理的三条硬门槛：第一条是DCI——当训练集群从“一个机房”走向“多楼、多园区、以致多区域” ，互联的速率与一致性要求会迫使网络从端口规模竞赛升级为“跨域调理能力”的竞赛;第二条则是光互联——谷歌在Jupiter设想中深度融合OCS与WDM ，把光交流嵌入数据中心网络架构 ，并直接强调其在性能、功耗、本钱与可演进性上的系统收益;OCP(开放盘算项目)也已将OCS作为开放子项目推进 ，意味着“光从器件走向架构”的工业化在提速 。
第三条投资主线则是存储：围绕AI的所有“算力盛宴”最终要落到数据的收罗、冷贮存、沉淀、回灌与治理 ，企业级数据存储平台与海量容量介质成为训练-推理闭环的底座 。这也是为何摩根大通、花旗以及摩根士丹利等华尔街金融巨头们愈发看好西部数据、希捷以及从西部数据拆分出的“新”闪迪(SanDisk)未来股价远景 。
希捷(Seagate)HAMR 平台(Mozaic 3+)已量产出货30TB级近线盘 ，并在推进更高容量(>30TB)节点;HAMR在面密度上领先 ，直击云厂商“机架功耗/每TB本钱”的痛点 ，是AI数据湖与冷数据池的焦点受益者 。
从OpenAI已经签署的靠近1.4万亿美元规模AI算力基础设施累计协议以及“星际之门”AI基建历程来看 ，这些超等AI基建项目都迫切需要堪称天量级的数据中心企业级高性能存储(以HBM存储系统、企业级SSD/HDD ，效劳器级别DDR5等存储产品为焦点) ，这种激增态势推动产品需求与售价以及希捷、Pure Storage等存储大厂们股价狂飙式增添 。
谷歌独家具备的张量处置惩罚器算力集群(Tensor Processing Units ，即谷歌TPU AI算力集群)产能爬坡很是有利于Lumentum业绩增添 。目今AI基建扩张之势可谓如火如荼 ，谷歌等超大规模云厂们在构建TPU /AI GPU算力集群之时 ，正在起劲把OCS + 高速光 ？樽魑案咝阅芡缁∩枋┑鬃敝苋炭 。摩根大通体现 ，光互连不是“AI 叙事的配角” ，而是在2026-2027依旧供需偏紧、代际升级明确的“业绩兑现主线” 。
Lumentum 之以是是谷歌AI大爆发的最大赢家之一 ，主要是由于它正好做的是与谷歌TPU AI算力集群深度捆绑的“高性能网络底座系统”中的不可或缺光互连——即OCS(光路交流机)+ 高速光器件 ，TPU数目每多一层量级 ，它的出货就随着往上乘 。毋庸置疑的是 ，包括光 ？樵谀诘恼龉馔ㄑ豆ひ盗炊荚谑芤 ，由于基于天量级算力的光互连AI大模子训练/推理实质上是“把十万级算力芯片用光纤织成一台机械” ，网络带宽和端口数的增速 ，已经不亚于AI芯片自己 ，这也是为何克日中国A股市场光 ？橹苋蟊 。
在OpenAI链这一侧 ，英伟达所主导的“InfiniBand 与以太网”深度捆绑ANET/CSCO/HPE公司的这类交流机与数据中心网络系统 ，但并不是“倾轧光互联” ，相反 ，英伟达“IB+以太网”乐成把“铜简直定性 + 光的距离/密度”打包成标准化互连系统：LinkX 明确笼罩DAC/AOC/多模与单模光 ，并用于毗连 Quantum InfiniBand 与 Spectrum 以太网交流、网卡、DPU及DGX系统——当链路从机架内走向跨排/跨域 ，光互联硬件系统的占比自然上升;上游的 InP/EML 等要害光互联器件(如 Lumentum 展示的高速InP EML能力、面向800G/1.6T 的器件蹊径)便组成“带宽升级”的焦点耗材 。
因此英伟达IB/以太网架构 ，基本等同于“铜缆用于极短距 + 光 ？橛糜诳缁/跨排/更远距离与更高带宽密度” ，以是在“光”占比提升的趋势下 ，摩根大通体现 ，LITE/COHR 这类光互联器件等上游装备厂商通常是IB/以太网受益链的主要部分 。
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