摘要：谷歌近期发布的Gemini 3模型及其相关技术，标志着AI竞争从模型能力转向产业生态闭环的比拼。其成功不仅在于模型性能的突破，更在于构建了“自研TPU芯片+最强底座模型+超6.5亿月活的超级入口+庞大搜索数据”的完整生态，实现了硬件成本、模型迭代与商业落地的正向循环。

　　1.Gemini 3发布，Google加快赶超openAI

　　11月18日，Google正式发布第三代旗舰AI模型Gemini 3.0，同时推出该系列首款子模型Gemini 3 Pro。Gemini 3.0并非单纯的模型迭代，而是一套整合了深度推理（Deep Think）、原生多模态感知能力和全栈代理开发环境（Google Antigravity）的综合智能系统。

　　Gemini 3在多项关键基准达到或刷新SOTA，体现出“强推理+原生多模态+长上下文+工具使用/终端控制”的系统性增强。依据多源跑分对比，Gemini 3 Pro在LMArena以1501 Elo登顶，并在“博士级推理”测试中取得Humanity’s Last Exam无工具37.5%；“深度思考模式”进一步将HLE提升至41.0%并在GPQA Diamond达到93.8%，同时在ARC-AGI-2视觉推理实现31.1%（Deep Think 45.1%）。多模态方面，MMMU-Pro 81.0%、Video-MMMU 87.6%；屏幕理解ScreenSpot-Pro 72.7%显著领先；在“Agentic终端编码”与“工具使用”类评测中，Terminal-Bench 2.0 54.2%、τ2-bench 85.4%均展示更强的端到端任务执行力。在“Humanity’s Last Exam/GPQA/ARC-AGI-2”的多维对比中，Gemini 3 Deep Think相对Pro版进一步提升，构成推理代际跃迁的强证据链。在应用与生态集成方面，Gemini 3发布即集成到搜索AI Mode，对复杂查询给出动态、交互式的“生成页”体验；Gemini App与Google AI Studio/Vertex AI同步适配，覆盖消费者、开发者与企业用户；Antigravity将gent能力前置到编码/测试/UI素材生成的全流程，体现“产品—工具—平台”的多层嵌入。

　　技术架构层面，Gemini 3采用稀疏MoE全新设计，支持百万级token上下文长度（Gemini 3 Pro最大输入token为100万，最大输出token为6.4万），在长文档理解测试中表现优异。相较于同期发行的GPT-5（输入1.25美元/百万token、输出10美元/百万token），尽管Gemini 3 Pro的API定价相对较高，但凭借更多token带来的长文本深度解析能力，其长文档信息提取的完整性与跨段落逻辑关联的理解精度均显著提升。

　　Google一直作为大模型第一梯队中的跟进者，在Bard、Gemini 1.x和2.x等前期版本中均呈现跟随和追逐姿态，本次Gemini 3的推出，既相对于前期版本有明显提升，同时针对GPT-5.1、Claude 4.5等竞品均表现出赶超乃至领先态势，标志着Google有望成为基础模型技术第一梯队领头羊角色。

　　2.谷歌TPU因Gemini 3获突破，挑战英伟达，Meta考虑采用

　　Gemini 3大语言模型完全基于其自研的TPU（张量处理单元）训练而成，这一技术突破显著动摇了英伟达在AI芯片市场的霸主地位。谷歌基于自研第六代Trillium TPU芯片，实现算力较前代提升4倍、能耗降低67%的突破性表现，并且根据11月6日Google云在官方博客宣布，新一代Ironwood TPU即将上市，其在峰值性能上较TPU v5p提升高达10倍，并支持单集群连接9,216颗芯片，有效突破超大规模模型训练与推理的数据瓶颈。

　　更引人注目的是，谷歌不再满足于仅在自家云平台提供TPU算力，而是推出了激进的“TPU Premises”计划，意图将芯片直接部署到客户的数据中心中。此策略的首个重要信号是，英伟达长期大客户Meta正与谷歌深入谈判，考虑在2027年于其自有数据中心内部署价值数十亿美元的谷歌TPU芯片。这一潜在合作被视为Meta对谷歌AI技术实力的“一种相当认真的承认”。为应对挑战，英伟达CEO黄仁勋已迅速采取投资行动，以绑定Anthropic、OpenAI等关键客户，巩固其GPU生态。谷歌此番软硬件协同的全面进击，标志着AI算力市场竞争格局正在发生深刻变化。

　　3.谷歌产业链投资逻辑与个股梳理

　　谷歌近期发布的Gemini 3模型及其相关技术，标志着AI竞争从模型能力转向产业生态闭环的比拼。其成功不仅在于模型性能的突破，更在于构建了“自研TPU芯片+最强底座模型+超6.5亿月活的超级入口+庞大搜索数据”的完整生态，实现了硬件成本、模型迭代与商业落地的正向循环。

　　这一爆发性增长对上游硬件产业链提出了明确需求，主要映射出四大核心赛道：

　　液冷散热：高密度TPU集群算力狂飙，使液冷从“选配”变为能耗管理“标配”，是保障算力稳定的关键。相关个股：英维克、科创新源、飞荣达。

　　光模块：多模态应用（如高清图像生成）带来数据量指数级增长，直接推动800G乃至1.6T高速光模块需求放量。相关个股：中际旭创、新易盛。

　　高端电源：AI服务器功率密度激增，催生了对高功率、高效率特种电源的刚性需求。相关个股：欧陆通。

　　光交换（OCS）：谷歌数据中心独有架构技术，为应对超大规模集群数据传输，相关光学元器件需求具备爆发潜力。相关个股：腾景科技、德科立、光库科技。

　　风险提示：技术进展不及预期；模型落地不及预期；商业落地不及预期。

　　参考资料来源：

　　1.2025-11-24华泰证券——谷歌新模型发布，首推谷歌链

　　2.2025-11-14中邮证券——通胀或进入温和修复阶段

　　3.2025-9-11东方证券——丙公司生猪产业链套期保值方案

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