谷歌向看似竞争对手的Anthropic投资400亿美元，本质是用现金和芯片换订单与股权，上演一场“投资你，然后你花钱租我服务器”的闭环游戏，背后是对算力霸权而非模型霸权的终极押注。
这钱到底给不给得出门右转就回家
谷歌打算掏出四百亿美金砸进Anthropic这家公司。四百亿美金是什么概念，差不多能买下好几个欧洲老牌航空公司还找零。但这笔钱不是一次性到账，先给一百亿，剩下三百亿要看Anthropic能不能完成一些很猛的增长目标。最关键的地方在于，这钱给出去之后，很大一部分可能马上又通过购买谷歌的云服务和TPU芯片流回谷歌自己的腰包。这是一个非常聪明的闭环，就像一个人去邻居开的超市买了一张购物卡，然后邻居拿着这张购物卡的钱，又回到这个人开的饭馆吃饭。钱转了一圈，两家人的GDP都涨了，但彼此的口袋没怎么变。
这种操作在硅谷有个不太体面的名字叫做循环交易。往好听了说就是超级大号版的供应商融资。汽车厂商把车卖给租车公司，租车公司用车队做抵押向银行贷款，银行再把贷款打包卖给汽车厂商的金融子公司。钱在几个大池子里来回倒腾，谁也没真的掏出压箱底的私房钱，但表面上所有人的生意规模都膨胀了好几圈。谷歌和Anthropic玩的就是这个套路，只不过赌注从几百万辆汽车换成了几百万颗最先进的AI芯片。
Anthropic拿到这笔钱之后，转头就会向谷歌订购巨量的TPU算力。就在几周前，这两家公司刚签了一个合同，Anthropic要买好几个吉瓦级别的下一代TPU算力。一个吉瓦大概能同时给七十五万个美国家庭供电。好几个吉瓦加起来，差不多能点亮半个加州。这么庞大的算力订单，金额用屁股想都知道是天价。谷歌投入的一百亿现金，可能不到一个季度就被Anthropic以服务费的形式又还了回来。剩下的三百亿如果到账，也是同样路径。
这就像一个人给了邻居一把种子，然后邻居用这把种子种出粮食，再卖回给这个人做成面包。看起来是两家独立的公司在做交易，实际上是一条产业链上的两个环节在左手倒右手。谷歌不再仅仅是一家搜索广告公司，还在变成一个算力批发商。Anthropic不再仅仅是一个模型开发商，还在变成一个算力零售商，只不过零售的方式是打包成智能对话和代码生成服务。
普通用户可能觉得这事情特别分裂。谷歌自己有Gemini模型，为什么还要砸重金去奶一个直接竞争对手。这就像可口可乐突然宣布要投资百事可乐，还要把自己的糖浆生产线借给百事用。听起来像是董事会集体喝大了之后做出的决定。但硅谷的逻辑从来不是打架就要把对方打死，而是确保无论谁最后赢了，自己都能从牌桌上抽成。
算力才是那根真正的金条而不是模型
谷歌看得很清楚的一个事实是，在AI这场游戏里，卖铲子的人比挖金子的人更稳当。淘金热的时候，真正发财的不是那些满怀希望冲向河床的矿工，而是卖牛仔裤、卖铁锹、卖水的商贩。矿工可能挖了一辈子啥也没挖到，但卖水的老板每天数钱数到手抽筋。在AI时代，谷歌就是那个卖水的大老板。Anthropic和OpenAI就是那些拿着铁锹挖金子的矿工。挖得到挖不到金子另说，但铁锹和水每天都要消耗。
谷歌手里最硬的通货不是Gemini模型，而是TPU芯片和遍布全球的云计算数据中心。这些硬件资源是训练和运行大模型不可或缺的燃料。没有这些算力，再牛的模型也只是一堆躺在硬盘里的代码，跑不起来。Anthropic现在最大的问题不是模型不够聪明，而是算力不够用。
有评论指出，Anthropic的营收在一个季度内从九十亿美金飙到了三百亿美金。这种比坐火箭还猛的增速，直接把它的算力需求拉爆了。用户发现Claude的响应速度变慢，模型质量下滑，有时候问一个问题要等好几分钟才能收到回复。这不是Anthropic的技术退步了，而是服务器被挤爆了。
就像一家网红奶茶店，突然来了十倍的客人，但店里的奶茶机还是原来那两台。每做一杯奶茶都要排队，奶盖来不及打，珍珠来不及煮，最后顾客拿到的奶茶味道就不如以前好了。Anthropic现在就是这个状态，客人暴增，机器不够用。所以它急吼吼地找亚马逊拿五十亿，又找谷歌拿一百亿，目的只有一个，买更多的奶茶机。
谷歌给的不是现金，或者说不仅仅是现金。谷歌给的是优先使用TPU的权力，是实实在在能跑模型的算力。Anthropic拿着这笔钱，转头就去买谷歌最新的TPU v7或者v8。这些芯片目前全世界只有谷歌能大规模供货。Anthropic就算自己有钱，想从其他渠道买也买不到，因为产能全被谷歌、亚马逊、微软这些巨头提前包圆了。所以这笔交易的本质是，谷歌用股权换取了Anthropic未来几年所有算力需求的锁定。Anthropic交出了公司的一部分所有权，换来了活下去必须的粮食。
亚马逊谷歌微软都在给同一个人发工资
这场算力争夺战里最搞笑的一幕是，Anthropic同时拿了亚马逊和谷歌的巨额投资。这两家可是云计算市场里打得头破血流的老冤家。亚马逊的AWS和谷歌的GCP平日里抢客户抢到互相挖墙脚，但在给Anthropic送钱这件事上，却表现得异常团结。亚马逊给了五十亿，谷歌立马跟进一百亿，好像谁给少了谁就没面子。
更离谱的是，微软虽然没有直接给Anthropic投钱，但微软的Azure云服务也在争抢为Anthropic提供算力的机会。也就是说，全球最大的三家云计算厂商，都在争着把自己的服务器租给同一个客户。这个客户不仅不是什么财大气粗的石油帝国，反而是一个成立才几年的初创公司。这三家巨头平时的市值加起来好几万亿，现在却像三个侍者一样围着一个客人转。
这背后只有一个解释，大模型公司已经成为算力市场里最大的单一买家。谁抓住了Anthropic和OpenAI的订单，谁的云计算营收报表就会好看一大截。谷歌给Anthropic投四百亿，表面上是在支持一个竞争对手，实际上是在给自己云计算部门创造一笔有保障的长期大单。这笔钱从谷歌的左手出去，经过Anthropic的口袋转一圈，又从右手回到了谷歌的云服务部门。中间产生的GDP和就业是真实的，谷歌的股价也是真实的，谷歌的云计算市场份额增长也是真实的。
至于Gemini能不能打过Claude，那是另一个部门需要头疼的问题。对于整个谷歌集团来说，只要算力这张牌还在手里，不管是Gemini赢了还是Claude赢了，谷歌都能分到一杯羹。
所有人都缺算力而谷歌手里握着水龙头
目前整个AI行业最稀缺的资源不是天才算法工程师，不是海量训练数据，而是那一个个长得像电脑显卡的加速芯片。训练一个大模型需要的算力，在短短几年内从几百张卡跑几天，变成了几万张卡跑好几个月。OpenAI训练GPT-4据说用了几万张H100。谷歌训练下一代Gemini消耗的TPU数量也是天文数字。
Anthropic要维持Claude Code和后续模型的领先地位，需要的算力只会更多，不会更少。Claude Code这个产品成了硅谷工程师的新宠，很多人付费使用，每个月的花费从二十美金到几百美金不等。有工程师评论说，现在开发新功能的速度比以前快太多了，以前要写一周的代码，现在用Claude Code两三个小时就搞定。代码质量不降反升，因为模型帮忙规避了很多低级错误。
但甜蜜的烦恼也随之而来。用户越多，消耗的算力越多。Anthropic的服务器开始频繁过载。有用户吐槽，最近几天每次请求至少要等六分钟才能得到回复。这个等待时间对于需要频繁交互的编程助手来说，几乎是不可接受的。程序员等六分钟的思路早断了，还不如自己手敲代码来得快。
所以Anthropic急需要扩容。而扩容这件事，除了花钱，还得看芯片厂商的脸色。目前市场上能大规模供货的训练芯片就两家，英伟达和谷歌。英伟达的H100和B200被所有AI公司疯抢，排期已经排到了一两年之后。谷歌的TPU虽然也很抢手，但谷歌自己就是生产商和使用者，调度起来更灵活。Anthropic选择跟谷歌深度绑定，很大概率是因为在英伟达那边实在排不上队，只能来找谷歌开后门。
这种供需关系扭曲到了一种程度。算力变成了比钱更硬的硬通货。如果你现在拿着十亿美金去找英伟达或者谷歌买一万张最先进的AI芯片，人家可能会告诉你，不好意思，请您排号。但如果你愿意出让一部分公司股权，情况就完全不同了。谷歌会说，股权我要，芯片也可以优先给你。这就是Anthropic为什么不停地拿投资、不停地出让股权的根本原因。不是因为它缺钱，而是因为它缺关系。在算力黑市里，股权是最好的硬通货。
模型质量下滑根本原因是穷得只剩钱
一个很反直觉的现象是，Anthropic拿了那么多投资，收入也涨到了三百亿美金一年，按理说应该财大气粗，想买多少服务器就买多少。但实际情况是，它的模型服务质量反而下降了。用户普遍反映Claude变笨了，回答问题的质量没有以前高了，有时候会犯一些低级错误。
有评论一针见血地指出了问题所在。不是Anthropic的技术退步了，而是它的用户增长太快，算力增长跟不上。Anthropic可能为了在算力有限的情况下服务更多的用户，偷偷对模型做了一些量化或者剪枝，牺牲了一点点精度来换取更高的并发处理能力。这种做法在互联网公司非常常见。当服务器扛不住的时候，产品经理和工程师的第一反应不是去加服务器，因为加服务器要时间，而是先优化现有代码，降低每个请求的资源消耗。这种优化往往是以牺牲输出质量为代价的。
用奶茶店的例子来说，原来做一杯奶茶用一勺奶粉，味道香浓。现在客人多了，奶粉不够用了，奶茶店老板就把一勺奶粉换成半勺奶粉加一勺奶精。客人喝起来感觉味道淡了，但也说不上哪里不对。这就是大家感觉Claude质量下滑但无法量化的原因。Anthropic可能打死也不会承认自己给模型降级了，但用户的身体是诚实的，吐槽的帖子在论坛上到处都是。
而要解决这个问题，唯一的办法就是增加算力。于是又回到了原点。Anthropic必须想办法搞到更多的芯片。找谷歌拿投资，本质上就是用股权换奶粉。先把股权给出去，让谷歌把仓库里囤着的奶粉先拿出来救急。等自己的收入继续增长，再慢慢用赚来的钱把股权买回去，或者就接受稀释。这是目前所有大模型公司共同的困境。看起来估值几千亿美金，风光无限，实际上每天都在为买不到下一批芯片而发愁。
谷歌的重心在卖芯片而不是赢比赛
普通大众一直以为谷歌跟Anthropic是死对头，两家在争夺谁家的AI最聪明。但事实可能完全相反。谷歌高层的真实想法或许从来没把赢下大模型这场竞赛当作唯一目标。谷歌真正的目标是，无论谁最后赢得了这场比赛，都要用谷歌的芯片来跑。
这是一个典型的渔翁得利策略。让Anthropic、OpenAI、Meta这些公司在前面烧钱血拼，互相比拼模型参数和用户体验。谷歌在后面安安静静地扩大TPU产能，改进芯片设计，降低制造成本。不管最后是Claude赢了还是GPT赢了，只要它们跑在谷歌的TPU上，谷歌就赢了。如果最后是Gemini自己赢了，那更是锦上添花。
所以谷歌对Anthropic的投资，与其说是在资助对手，不如说是在培养一个最苛刻的TPU测试用户。Anthropic作为全球顶尖的AI模型开发商，对算力的要求是最极致的。把TPU卖给Anthropic，让Anthropic在上面跑最复杂的模型，暴露各种bug和性能瓶颈。谷歌再根据这些反馈改进下一代TPU。这种正反馈循环，是谷歌独自关起门来研发无法实现的。
有评论说，英伟达之所以能成为万亿美元市值的公司，就是因为它的CUDA生态绑定了几乎所有的AI开发者。任何新的AI芯片要进入市场，最大的障碍不是硬件性能不如英伟达，而是软件生态不兼容。所有AI框架和模型都是为CUDA优化的，换到其他芯片上跑，要么跑不起来，要么性能打折。谷歌的TPU虽然性能强悍，但在软件生态上一直被英伟达死死压着。
现在谷歌找到了一个破局的办法。通过向Anthropic这种头部模型公司提供超低价的TPU，诱导它们把模型迁移到TPU上运行。一旦Anthropic的核心推理和训练任务都跑在TPU上了，TPU的软件生态就能迅速丰富起来。其他中小公司看到头部公司都用了TPU，也会跟着迁移。谷歌这是在用真金白银砸出一个新生态，而Anthropic就是那个关键的头羊。
四百亿美金买的是未来的保险单
还有一个不能明说的理由，谷歌需要防止Anthropic彻底倒向竞争对手。亚马逊已经给了Anthropic五十亿，而且双方也有深度合作的意向。如果谷歌不赶快跟进，Anthropic可能就会把大部分的算力采购订单都交给亚马逊的AWS。这对于谷歌云来说是一个巨大的打击。
谷歌和亚马逊在云计算市场的竞争已经到了寸土必争的地步。丢失任何一个大客户的订单，都可能导致市场份额的变动。Anthropic这样的客户，一年在云服务上的花费可能是几十亿甚至上百亿美金。这笔生意绝对不能让亚马逊独吞。谷歌砸下四百亿美金，其中有很大一部分是用来收买Anthropic的忠诚度。拿人手短，吃人嘴软。Anthropic拿了谷歌的钱，总不好意思转头把所有订单都给亚马逊吧。
这就像两家奶茶店争夺一条街上的唯一一个奶茶粉供应商。奶茶粉供应商手里就那么多货。一家奶茶店说，我给你投钱，你把货优先卖给我。另一家奶茶店说，我给你的价格更高，货归我。最后供应商两家都拿了钱，两家都供货，但量是有限的，最终还是要看谁出的价更高，谁的关系更硬。谷歌用四百亿美金作为敲门砖，硬生生在亚马逊和Anthropic的合作关系里撕开了一个大口子。
从长远来看，这笔投资还是谷歌的一张保险单。如果有一天谷歌自己的Gemini项目彻底失败了，追赶无望，至少手里还握着Anthropic的大量股权。谷歌可以顺势把Anthropic收编，就像当年微软投资苹果一样。虽然自己做的手机系统没赢，但买了苹果的股票，一样赚钱。这种对冲策略，对于谷歌这种体量的公司来说，是非常划算的。花几百亿美金买个安心，确保在AI时代不管风向怎么变，自己都能站得住脚。
工程师的效率翻了倍而文档的篇幅翻了十倍
这笔巨额投资最终会辐射到普通的程序员和上班族身上。大量评论提到，现在的开发效率和以前完全不是一个量级。以前写一个静态分析工具、搭一个内部监控面板，可能要花几周时间，因为有很多边缘情况要处理，UI要打磨。现在用Claude Code，一两天就能出一个能用的版本。
有工程师分享，现在公司里出现了大量的新内部工具。以前没人有时间和精力去解决的那些小痛点，现在被AI一一铲平。比如测试流程太慢、部署脚本太复杂、日志查询不方便。这些没人愿意干的脏活累活，现在交给AI，几轮对话就能生成一个可用的解决方案。
但硬币的另一面也随之出现。有人吐槽，现在公司里弥漫着一种文档爆炸的现象。以前大家懒得写文档，现在有了AI，任何人都可以随手生成一份四页纸的分析报告。问题是，这些报告的质量参差不齐，大部分内容都是AI为了凑字数编出来的漂亮废话。真正的核心观点可能只有一段，但被AI包装成了辞藻华丽的八股文。每个人都在忙着阅读别人生成的AI文档，然后用AI回复别人生成的AI文档。人类的工作变成了AI生成内容的搬运工和审核者。
更可怕的是代码质量的滑坡。有评论指出，有些工程师开始无脑地复制粘贴AI生成的代码，这些代码能跑通功能测试，但内部结构是一团乱麻，充满了重复逻辑和奇怪的不规范写法。等到下一次需要修改这个功能的时候，发现人类已经看不懂这段代码了，AI自己也看不懂了，因为上下文窗口装不下这么大的屎山。最后只能推倒重来。
这就像家里请了一个特别勤快但有点笨手笨脚的保姆。保姆把家里所有东西都重新收纳了一遍，表面上整整齐齐，但你想找个勺子，发现它被塞进了鞋柜里，想找双袜子，发现它被叠在了碗架上。保姆干了很多活，但这些活给主人带来了更大的困扰。AI辅助编程还处在这么一个阶段，能干很多活，但干得不一定对，最后收拾残局花的工夫可能比自己做还多。
股价和估值都是数字只有电表转得飞快
这次投资的估值是三千五百亿美金。Anthropic在二级市场的传闻估值已经到了八千亿甚至一万亿。也就是说，场外的人愿意花更高的价格买Anthropic的股份，但Anthropic偏偏选择以一个更低的价格把股份卖给谷歌。这听起来很傻，但实际上非常聪明。
Anthropic没有选择那些只给钱的财务投资者，而是选择了能提供算力的战略投资者。估值高一百亿或者低一百亿，对于Anthropic来说，远不如拿到实实在在的芯片重要。如果Anthropic接受了八千亿估值的支票，拿着钱去市场上买芯片，对不起，买不到，没货。但接受谷歌三千五百亿的估值，虽然股权被稀释得更多，但马上就能拿到几千块TPU芯片，数据中心立马就能扩容，用户抱怨模型变慢的问题马上就能缓解。
这个选择直接决定了公司的生死。没有算力，估值再高也是一座空中楼阁，随时可能因为服务质量崩盘而倒塌。有了算力，今天三千五百亿，明天可能就真的变成八千亿。所以这不是贱卖，这是用时间换空间，用短期的股权稀释换取长期的生存和发展。
Anthropic的营收增长也支撑了这个策略。它的收入从九十亿跳到三百亿，证明市场对它的服务有巨大的需求。只要能把算力供给跟上，收入还能继续往上冲。等到收入做到一千亿美金的时候，回过头来看当年被稀释的股权，就不是那么心疼了。如果当年因为舍不得股权而没搞到算力，导致市场份额被竞争对手抢走，那才是真正的灭顶之灾。
这就像一家面包店生意火爆，但面粉不够用了。有人来说，我给你三袋面粉，你把面包店百分之十的股份给我。另一个人说，我给你四袋面粉，你把百分之十五的股份给我。第一个人的面粉虽然少给一袋，但要的股份也少。第二个人的面粉多，但要的股份也多。作为面包店老板，应该选哪个。答案是哪个面粉先到货选哪个。面包店现在最缺的是面粉，不是未来的股权。只要今天有面粉烤面包卖出去，明天就能买更多的面粉，把失去的股份慢慢赚回来。Anthropic就是这个急需面粉的面包店老板。
一切才刚刚开始而钱已经不像钱了
有人感叹，四百亿美金这个数字已经失去了意义。几年前，一家创业公司融资一亿美金就是超级独角兽了。现在，四百亿美金只是一个轮次的三分之一，而这还不是全部。后面可能还有更多的追加以至于总数突破五百亿。这些钱流向了哪里，流向了台积电的工厂，流向了电力公司的账单，流向了冷却服务器的水循环系统。一个数据中心的耗电量堪比一座小城市，为了给这些数据中心供电，旁边要配套建一个天然气发电厂甚至核电站。
这个行业现在的状态是，每秒都在烧掉惊人的现金。谷歌的市值目前是四万亿美金左右，一年赚三百亿美金的利润。拿出四百亿美金投出去，相当于一年多白干。但如果不投，未来可能连白干的机会都没有。所有巨头都被裹挟在这场算力军备竞赛里，谁停下来谁就出局。哪怕心里知道这可能是一个泡沫，但没有人敢在泡沫破裂之前提前离场。
论坛里有些人已经把这一轮AI热潮跟世纪之交的互联网泡沫和零八年的金融危机相提并论。当年的互联网泡沫也是钱多到没处烧，随便一个带.com的公司就能融到几千万然后烧光。零八年之前，金融机构把次级贷款打包成复杂的金融衍生品，卖给全世界的投资者，最后底层资产崩盘，整个金字塔坍塌。现在的AI投资有没有类似的味道。科技巨头们先投钱给AI公司，AI公司拿钱买科技巨头的算力，科技巨头收到钱确认营收变成利润股价上涨，然后有更多的钱继续投给AI公司。这个循环如果一直转下去，皆大欢喜。但如果某一天，AI应用层的收入增长没有达到预期，AI公司没钱继续买算力了，这个循环就会被打破。
到那时候，所有依赖于这个闭环的估值和股价都要重新计算。但就目前来看，没有人想当那个先停下来的人。所有人都捂着鼻子继续往前冲。Anthropic拿到了救命的算力，谷歌锁定了未来几年的云收入，亚马逊也没输，英伟达的股价稳如泰山。这场四百亿美金的豪赌，至少在签字的那一刻，所有参与者都笑得很开心。只有那些等待模型响应等了六分钟的普通用户，还在屏幕前不停地按着刷新按钮。
接线的疯狂：光模块的刚性配比游戏
对于A股股民来说，最容易理解的第一环就是光模块。这个东西就像是芯片之间的高速公路，负责把数据和指令在成千上万颗芯片之间传来传去。谷歌TPU集群有个特点，它跟光模块之间存在一种极其刚性的引用关系。
有行业经验显示，TPU芯片和光模块的配比大概是一比二点五到一比三。意思是，每装进去一颗TPU芯片，就得配套两点五到三个光模块。现在谷歌要把TPU出货量从四百万颗加到六百万颗，多出来的两百万颗芯片，直接凭空创造出了五百万到六百万个光模块的新增需求。这还只是今年的增量，如果算上明年的千万颗和后年的三千多万颗，光模块的需求量级是以亿为单位计算的。
而且，以前用的是八百G的光模块，现在为了提高传输速度，正在全面切换到一点六T。这不仅数量在涨，单价也在翻倍。A股里的光模块老大哥们，比如中际旭创和新易盛，它们不仅是英伟达的供应商，同样是谷歌TPU生态里不可或缺的一环。在这种双重需求暴击下，它们的股价和业绩，自然跟着北美那边的算力扩张节奏跳动。
为了说明这种行情的火爆程度，数据是最好的证明。就在消息发酵后不久，A股通信板块虽然经历了一次像“假摔”一样的回调，但像中际旭创这样的行业龙头，盘中市值甚至一度突破了一万亿大关。虽然那天追高的股民可能被短暂的“闪腰”吓了一跳，但回顾历史，这种抱团行情在瓦解前通常都会经历几次“假摔”，然后摔完之后，大家一看业绩还是那么好，抱团反而抱得更紧了。
新贵登场：全光交换机OCS带来的新面孔
除了传统的光模块，这次谷歌TPU集群的升级还捧红了一个技术概念，全光交换机，英文缩写叫OCS。这玩意儿听起来高大上，其实作用很简单。以前的电交换机处理信号要先把光转成电，处理完再转回光，费电又费时。OCS就不用，它在光里面就直接把路给交换了，速度快、延迟低，还省电。
谷歌是OCS技术最大的推手，尤其是在它的第八代TPU里，这个技术被大量采用。A股的炒作逻辑从来都是跟着技术路线图走。既然谷歌开了这个头，而且要在明后年大规模铺开，那么给OCS供应零部件的A股公司，自然就成了香饸饸。
哪些A股公司能吃上这口饭？主要有几类。
做光学器件的公司如腾景科技、炬光科技，它们提供的光栅、透镜是OCS里面传输光线的基础部件。
那些做精密光学加工的公司如光库科技、德科立等，也被划入了OCS的受益名单。
只要谷歌的OCS交换机装得越多，这些公司的订单就有望从无到有，从小变大。
液冷的爆发：980瓦芯片带来的散热革命
光有连接和交换还不够，还有个更棘手的问题，发热。新款的TPU v7芯片，功耗高得吓人，单颗芯片的功耗达到了九百八十瓦。这是什么概念？一个电磁炉也就两千瓦左右。两颗芯片放在一起，发热量就顶一个电磁炉。几千颗几万颗堆在一起，不亚于在一个房间里点了成千上万个电磁炉，传统的吹风扇风冷根本压不住。
因此，谷歌新一代的TPU集群强制要求百分之一百采用液冷散热方案。这就是说，只要想买性能最强的TPU芯片，就必须配套买液冷系统，没有别的退路。
这对A股的液冷概念股来说，简直是天降大订单。
英维克，这家公司被直接点名，市场传闻谷歌正在跟它洽谈采购数据中心冷却系统。
高澜股份、飞龙股份等做冷却液分配单元和泵阀的公司，也出现在了各大研报的推荐名单里。
这个赛道的逻辑非常清晰明了。芯片越热，液冷的需求就越硬。只要AI芯片的功耗还在往上走，液冷就不是一个可有可无的配件，而是一个必选的基础设施。现在连谷歌这种级别的巨头都全面转向液冷，这意味着整个行业的标准可能都要跟着变。