在这一点上，$GOOGL 的交易倍数不应低于其他 AI 大型科技同行： 1. 搜索是一个自由现金流机器，正在为 AI 业务提供支持，而 $GOOGL 正在全力走向自我吞噬的路线，这是正确的方向。 2. $GOOGL DeepMind 不仅拥有人才、计算能力和数据，还在高效执行他们的产品路线图（$GOOGL 的紧迫感回来了）。从当前表现来看，有强有力的论据表明，$GOOGL 目前是前沿的 AI 实验室，在模型性能方面处于领先地位，并且考虑到 Gemini 已经连续一周成为下载量最高的 iOS 应用，采用率也在跟随这一趋势。 3. GCP 在云计算竞赛中占据优势，因为计算资源稀缺，云市场正在向推理用例转变——计算成本成为了焦点。$GOOGL 通过其成熟的 TPU 能够提供更便宜的计算服务并获得市场份额。我们很快就会看到越来越多的 TPU 交易，个人认为。 4. $GOOGL 的分发点和资产，如 YT、地图、Gmail、Chrome、Android，都是 AI 提供服务、增强体验和带来新收入来源的绝佳场所。所有这些资产也为 $GOOGL 提供了用于 AI 模型训练的优质专有数据。 5. Waymo 正在加速其 S 曲线，是唯一真正的西方竞争对手 $TSLA。 6. $GOOGL 还持有 Anthropic 14% 的股份，以及 SpaceX 5-10% 的重要股份。

一场非常有见地的采访，采访对象是一位$NVDA员工（也是前$GOOGL员工），讨论了$NVDA/ASIC的话题： 1. 他认为在未来5年内，$NVDA与ASIC的分成不会是50/50，而更像是80/20或70/30，倾向于$NVDA。他确实认为$GOOGL的TPU能带来成本节省，但不认为它们的性能能与$NVDA的GPU相媲美。他提到，在每秒令牌的基础上，TPU大约是每秒1500-2000个令牌，而H100在优化设置下是每秒2000-3500个令牌。 2. 他举例说明了TPU或GPU适合使用的场景。如果你对简单查询（如绘画）运行ChatGPT5推理，他认为TPU会更具成本效益。他还提到，他们看到$GOOGL正在向客户提供显著的TPU使用折扣。 3. 他提到，在他看来，Elon的xAI正在建立一个庞大的销售团队，并造成巨大的颠覆，他们的目标是销售计算能力并成为$ORCL。 4. 他说，在某些情况下，$NVDA正在投入新的GPU/加速器，并从客户那里回购旧的："如果客户有A100，他们想换成H100，我们会回购服务器和芯片，然后再将其转售到海外。" 5. 他暗示他相信$CRWV在未来3-5年内将成为"绝对的怪物"，因为他们得到了$NVDA的优先支持。他还暗示在10月的下一个GTC上会有一些重要的公告，特别是在美国制造方面。 在@AlphaSenseInc发现

对于 $NVDA 和 OpenAI 来说，$100B 的 $NVDA 投资是完美的： 1. 对于 OAI，最大的问题是他们将如何筹集未来超过 $300B 的资金，因为估值已经非常高，未来几年的现金消耗预计会非常疯狂。此外，那个规模的风险投资资金并不多。由于 $NVDA 在这笔交易中的其他动机，我敢打赌，他们在估值方面也不会要求太高。 2. $NVDA 想确保 OAI 继续购买大量的 $NVDA GPU，因为他们不希望 AI 列车停下来。OAI 和 Anthropic 现在已经占据了 $NVDA GPU 采购的 1/3。$NVDA 最大的风险是资本和风险市场停止支出。因此，为了消除资本市场和风险投资资金，他们决定用自己不知道该如何使用的现金来“确保未来收入”（到目前为止，投资者对此表示喜欢，尽管我认为这不是一个好做法，因为它低效地膨胀了需求图景，类似于他们与 neoclouds 进行的出售和回租模式）。对于 $NVDA 来说，OAI 在这场 AI 竞赛中获胜也是最好的，因为 $GOOGL 的 TPU 不是一个完美的客户，而 Anthropic 由于其 $AMZN 的支持，也在使用和测试 $AMZN Trainium 芯片。OAI 最大的支持者 $MSFT 和 $ORCL 并没有或只有非常早期、无效的定制 ASIC 项目，因此他们不是威胁。$NVDA 在 OAI 中拥有相当大的股份，也可以影响 OAI 关于他们自己定制硅的未来决策。 巨头们的游戏...