苹果明年必推折叠iPhone、GPU/TPU将长期共存，郭明錤万字访谈揭秘AI和消费电子竞争格局

诛仙九妹

智东西（公众号：zhidxcom）
编译 | 万贵霞
编辑 | 王涵
智东西12月23日消息，近期，天风国际证券知名苹果分析师郭明錤在财经M平方十周年特辑中，就AI竞争、苹果策略与全球消费电子产业趋势、供应链格局等热点话题展开深度解读。当前AI竞争仍处早期，模型能力尚有明显进步空间，而苹果在折叠机、智能眼镜等新形态产品上的布局，将深刻影响全球供应链的走向。
郭明錤透露，谷歌Gemini 3虽引发市场热潮，但在实际使用中仍存在“肉眼可见”的错误，AI模型远未到终局。与此同时，苹果正加速推进折叠iPhone研发，预计2026年推出，三星也在去年开始积极布局。
他还提到，能源问题正成为AI扩张的关键制约，其战略地位甚至不亚于半导体；而在端侧AI落地之前，消费电子行业仍将依赖硬件体验、定价策略等传统维度增长。
郭明錤，2018年成为天风国际证券分析师。2014年至今，郭明錤因多次准确预测苹果产品动态被称为“地表最强苹果分析师”和“苹果爆料之王”。
以下是访谈的部分核心信息提炼：
2023年底，苹果明确将生成式AI定为核心发展方向，并进行了战略调整。未来的AI应用将趋向多模态，影像、声音与影片生成将变得如同日常操作一般频繁。在未来5到10年内，这类具备显示能力的智能眼镜，可能会逐步取代手机，甚至在应用成熟之后，连电视或笔记型电脑的需求形态都会发生变化。如果苹果没有自有AI模型，其处境将类似于操作系统掌握在别人手中。AI竞争、尤其是AI模型的竞争，仍处于非常早期的阶段。能源的重要性很可能持续上升，其战略地位甚至不亚于半导体。TPU或在2027至2028年出现明显出货增长。只要整个AI产业仍在扩张，TPU与GPU长期共存是非常合理的状态，资金流向TPU，并不等同于看衰GPU。
以下是郭明錤与财经M平方播客主持人Roger的座谈会的完整纪要，为方便阅读，智东西在不改变原意的情况下进行了精简：
主持人：您个人近期最常用的AI工具或平台是哪一个？
郭明錤：我主要长期使用三款工具，分别是Grok、Gemini和ChatGPT。Gemini 3是本周市场的焦点，但我实际使用后发现，它的回答肉眼可见存在错误。
另外，针对一些关键问题，我习惯让不同AI工具互相校验。比如Grok和ChatGPT就帮我查出过Gemini 3的回答错误，我后续核实后确认确实存在问题。
我认为当前AI仍处于发展早期阶段，但Gemini 3能在本周引发热潮，核心原因有两点：
第一，谷歌将其与Workspace生态（包含Gmail、谷歌 Drive、Docs等）深度整合，比如NotebookLM生成简报的功能就非常便捷。这一整合在宣传上极具优势，本周社群中随处可见“人人都能快速做出精美投影片”的分享，极大助推了网络营销效果。这种高整合度让用户体验到前所未有的便利性，突破了对AI工具的传统认知边界。
这一点其实值得微软反思。微软同样拥有生态体系，且更早推出Copilot布局类似功能，但此次谷歌的整合完成度更高，给市场带来了更多惊喜。
第二，就是大家关注的生图功能，也就是之前的Banana系列。上一代2.5版本的Banana生图已经让市场惊艳，此次Gemini 3的生图能力更上一层楼，且同样与Workspace生态深度协同，进一步放大了宣传效果。
简单来说，高整合度带来的极致体验，加上本身就极具优势的生图能力，再叠加“基于整合资料完成操作”的便捷性，让Gemini 3瞬间在网络社群中引爆关注。
从供应链视角来看，关注行业的人应该知道，今年二三季度起，博通（Broadcom）的CoWoS晶圆投片量就持续增加，且谷歌对投片的要求也不断提升，只是当时市场无法解读背后原因。结合当前Gemini 3的表现可以合理推断：谷歌在推出Gemini 3前就已有充足信心，因此提前上调了相关订单。
本周我除了使用Gemini 3，也一直在用另外两款工具，发现Gemini 3仍有明显的优化空间。这对资本市场而言其实是好事——有改善空间就意味着有想象空间，也可能催生新的竞争格局。AI竞争、尤其是AI模型的竞争，仍处于非常早期的阶段。
从资本市场的表现来看，不少人似乎觉得AI行业的胜负已分，但实际情况并非如此。我个人的使用体验证明，当前AI模型仍有很大进步空间。比如我订阅了Gemini 3的最高级付费版本，经常使用其深度检索模式——该模式会对问题进行深度探讨，而非仅做字面延伸解读。但使用中常遇到“运算资源不足，请稍后再试”的提示。
主持人：这是因为问题太复杂吗？
郭明錤：不是的，核心原因是同时试用的用户太多。而这些现象，其实已经隐含了行业接下来的发展趋势。
首先，谷歌相关订单的增长值得期待。后续谷歌与Anthropic的合作，以及计划明年采购一百万颗相关芯片的布局，都是积极信号。此外，Meta已确认将向谷歌采购相关产品，苹果与谷歌展开合作的可能性也极高。叠加此次Gemini 3推出后的市场热烈反响，谷歌在2027、2028年的投片计划大概率会更加乐观。
所以，谷歌这条产业链并非情绪驱动的短期题材的产物——尽管市场情绪可能是暂时的，但它的基本面支撑能够持续一段时间。这条供应链未来有望成为AI产业、尤其是硬件产业链的主流。当英伟达供应链因外部限制等因素出现波动时，资金可能会转向布局谷歌产业链。未来几年，大概率会看到资金在这两条供应链之间反复切换。
其次，正如我之前提到的，Gemini 3的回答存在可见错误，说明行业仍有进步空间。我相信其他语言模型开发商也不会坐以待毙。或许三个月、六个月后，当前的市场格局就可能发生翻转。这种变化对整个行业而言是正向的，推动技术持续进步；对投资者来说，也会不断涌现新的投资机会。
主持人：苹果能否借助iPhone 17夺回市场份额龙头宝座？今年是否具备这样的机会？
郭明錤：这几个问题覆盖面较广，不过核心结论是，今年iPhone 17的表现超出预期。最关键的原因在于苹果自身产生了生存危机感，以往“挤牙膏”式的产品升级策略在本次得到了明显克制。
例如，苹果愿意将更多Pro版本的规格下放至标准版机型，同时售价未出现明显波动。以iPhone 17标准版为例，今年全系列加单中，该机型的加单量占比超半数。这背后的核心逻辑的是苹果的生存焦虑——其在AI领域的进展相对滞后，若连核心主业都无法稳固，后续将面临极高风险，因此必须先守住主业基本盘。
苹果在今年iPhone 17的发布会上也表现得十分务实，未再提及AI相关内容。此前因未能搭载DeepSeek相关技术，其AI相关宣传曾出现失误，因此苹果清楚当前在AI领域暂无成熟成果可对外披露。从市场反馈来看，iPhone 17的诸多调整——包括应对生存危机而收敛的“挤牙膏”策略、调整对外沟通基调等，均取得了积极成效。
这一结果对于当前行业热议的端侧AI（Edge AI）话题，并非否定，而是提供了反向思考的视角：短期内，端侧AI是否真的能对消费电子出货量产生实质性拉动？苹果未强调AI反而实现超预期销售，恰恰引发了这一思考。
此外，竞争对手的处境也为苹果带来了利好。从今年第三季度开始，内存价格进入上涨通道，行业内多数厂商面临较大成本压力，陆续上调产品售价。这一趋势对苹果更为有利，因为当安卓机型与iPhone的价格差距不断缩小，消费者更倾向于选择iPhone。
今年iPhone销售动能超预期，是上述多重因素叠加的结果。从产能规划来看，iPhone 17今年最终生产量接近9600万台，而iPhone 16的产量约为8400万至8500万台。在成熟的智能手机市场中，能实现10%的年增长率，实属难得。
值得注意的是，苹果今年未以AI为核心宣传iPhone 17，却仍取得优异销售成绩，这一现象需消费电子行业及端侧AI领域的观察者高度警惕。
自2023年下半年起，行业开始炒作端侧AI概念，核心期望是复制AI服务器的增长逻辑——即通过AI技术升级带动手机、PC等终端产品的规格提升与出货量回暖。但这一预期最终并未实现。
反观消费电子市场，苹果在未强调AI的情况下仍实现热销，这表明短期内消费电子行业的增长仍存在其他变量。不过我的判断是，中长期来看，消费电子行业仍将回归AI驱动的主线，端侧AI仍是核心发展方向，当前仍处于过渡阶段。
从更细致的节奏分析，至少在明年，端侧AI仍不会成为消费电子行业的主流。短期内，行业讨论的核心仍将聚焦于消费电子的基础维度，如用户体验优化、产品定价策略、市场竞争布局、细分市场定位等，这一趋势预计将持续至少一年。
主持人：iPhone Air始终未有实质性进展，此前呼声高但落地动作少，该产品是否已终止？
郭明錤：我个人其实比较认可iPhone Air的产品设计。从网络上的用户反馈来看，购买iPhone Air的用户满意度较高，当然，“使用后满意”这一结果存在一定的因果倒置——选择购买该产品的用户，本身已被其独特卖点所吸引，因而愿意忽略其在其他规格上的劣势及价格因素，这也使得用户满意度普遍较高。
从实际使用反馈来看，iPhone Air的负面评价较少，尤其是后悔购买的案例不多，这说明其事前宣传的卖点与用户实际使用体验较为一致，未出现明显落差。相比之下，今年的iPhone Pro系列则因部分机型出现掉漆、脱色等问题，受到消费者诟病。
尽管产品体验获得特定群体认可，但从出货表现来看，iPhone Air的市场表现远未达预期，甚至不及Plus系列。从产能规划调整来看，iPhone Air今年上半年的出货目标原本定在1500万台左右，到第三季度下调至1200万台，最新数据已降至800万至900万台。目前的库存规模，足以支撑销售至明年第二季度。
此前我也曾提及，iPhone Air的供应链生产线已开始大幅削减明年第一季度的产能，部分前置生产周期较长的零部件甚至将在今年年底前停止生产——现有库存已能满足至明年第二季度的销售需求。因此，iPhone Air无疑是一款市场表现不及预期的产品。
但对于这一结果的解读，我的观点是：苹果今年推出iPhone Air的决策并非错误。核心原因在于，这标志着苹果终于迈出舒适区，开始尝试新的产品形态与市场方向。
至于为何iPhone Air仅以“超薄”为核心卖点，未呈现更多创新，这与产业发展的时间周期密切相关。在产业分析中，从市场变化出现，到厂商完成应对并推出相应产品，中间需要一定的时间周期，并非看到变化就能立即推出新产品。
回顾历史，生成式AI热潮爆发于2023年。热潮初期，行业内普遍存在观望情绪，不少人质疑这一趋势是否只是短期热潮甚至泡沫。
我判断，苹果直到2023年底才彻底意识到生成式AI是未来的核心发展方向，必须做出战略调整。此后，苹果开始推进AI领域的布局，包括Apple Intelligence相关技术研发，同时也明确核心主业不能再延续“挤牙膏”式升级。但问题在于，2024年的产品线规划早在2023年第二季度就已确定，因此苹果无法对2024年的产品进行调整。
与安卓厂商相比，苹果对产品品质的要求更为严格，因此在产品前置规划上缺乏弹性，无法像安卓厂商那样灵活调整。
因此，当苹果意识到行业变化并感受到生存挑战时，能够做出调整的只有2025年的产品线，且调整幅度有限——毕竟时间窗口已较为紧张，无法进行大幅革新。
以折叠手机为例，近期已有券商报告指出其可能延期。核心原因在于，苹果2023年底才完成战略认知调整，2024年产品线已无法更改，2025年虽可调整，但难以实现折叠手机这类大幅创新的产品形态突破。因此，在2025年的产品规划中，苹果只能在现有技术基础上，尽可能打造让消费者直观感受到明显变化的产品，而iPhone Air已算是这一背景下的极限成果。
主持人：我们能否明年看到iPhone Air 2？另外，后年是否有机会见到苹果正式推出折叠手机？
郭明錤：目前来看，折叠手机的推出时间点仍然锁定在明年。我先从折叠iPhone谈起。此前市场上确实曾传出折叠机可能延后至2027年的说法，但根据我们过去几周所进行的产业调查，苹果并未调整这一既定目标。
原本苹果的产品线规划是在明年下半年推出iPhone Air下一代，同时包含两款Pro机型以及一款折叠机。不过，由于iPhone Air的出货规模明显偏小，今年约为800万台，明年初步的生产规划——我必须强调，这一数字仍可能调整——目前我们看到可能低于600万台。在这样的规模下，苹果选择延后Air的推出，其实是一个相当合理的决策。
主要有两个考量。第一，折叠机目前正处于密集开发阶段，将原本分配给iPhone Air的研发与工程资源转移至折叠机，有助于推动这款更具战略意义的产品提前解决更多生产与技术问题。
第二，则与近期市场高度关注的记忆体供给有关。在销售旺季，将原本配置给iPhone Air的记忆体资源，转移至Pro机型与折叠机，所能创造的整体经济效益更高。
基于这些综合考量，iPhone Air在明年下半年暂时不会推出，较有可能延后至后年的上半年。
从产品线完整性的角度来看，原本明年下半年的规划是包含一款Air、两款Pro以及一款折叠机。如今Air确定延后，如果折叠机也缺席，那么整个下半年就只剩下两款Pro机型。虽然两款Pro本身并非没有吸引力，但对于市场而言，等同于缺乏真正意义上的“新产品”。
当然，明年Pro机型仍有值得期待的升级，例如广角相机将导入可变光圈设计。以智能手机摄影来说，对一般用户体验影响最大的仍是广角相机，而非长焦。虽然长焦镜头在演唱会等场景中具有优势，但在日常使用中，广角镜头的变化最为明显。
过去华为曾率先推出可变光圈方案，实际体验上的提升相当显著。因此，明年Pro机型在广角相机导入可变光圈后，其实用性与拍摄体验都相当值得期待。
但仅有这些升级仍然不够。以目前市场对苹果的期待而言，如果明年下半年只推出两款Pro机型，苹果在市场竞争中的处境将相当艰难。
部分市场人士或许会推测，是否有可能提前推出下一代标准版机型。但事实上，苹果早已决定将iPhone 18标准版安排在后年的上半年发布，相关时程与供应链规划均已敲定。苹果的产品开发流程极为严谨，延期相对容易，但提前推出的难度却高得多，几乎不可行。
因此，从苹果的角度来看，我可以理解为什么折叠机在部分验证环节上进度略慢于预期，某些关键零组件规格甚至到11月底仍未完全定案，整体时程确实相当紧张。但在公司的战略目标层面，明年一定要推出这款产品。
基于此，我判断折叠iPhone极有可能与iPhone 18标准版同步亮相，但正式发售或大规模量产时间将相对靠后，消费者真正拿到产品，可能要到年底甚至隔年。重点不在于首年出货量多寡，而是“一定要发布”。即便初期出货规模有限，从苹果的整体战略来看，明年推出折叠机是势在必行的。
至于价格，折叠iPhone预计将非常高昂。我先前的预测约在2000美元以上。从这个角度来看，它确实属于一款利基型产品。就明年来看，出货量预估约为800万至1000万部。但我也与不少客户讨论过，其中有些人的预期更为保守，主要考量在于产能爬坡难度极高，以及规格最终定案时间偏晚，这些都会对实际出货量造成影响。
不过，这些都属于短期变量。从中长期来看，苹果势必会逐步将产品与创新重心放在折叠机上。
原因有二。第一，折叠机本身是一种体验层面的创新装置。第二，从中长期趋势来看，如果智能手机要成为更理想的AI载体，屏幕尺寸的扩大将变得极为关键。未来的AI应用将趋向多模态，影像、声音与影片生成将变得如同日常操作一般频繁，单纯的文字交互已不足以支撑这些需求。
在业界普遍共识中，端侧AI若要真正落地，多模态是必经之路，而多模态意味着更高的内容产出量与更丰富的呈现形式。从基本逻辑来看，更大的显示空间无疑更具优势。因此，若要在智能手机上实现更完整的端侧AI体验，折叠机反而具备相对有利的条件。
从更长远的角度来看，在下一代消费电子产品——例如具备显示能力的智能眼镜——真正取代智能手机之前，手机形态下一次较为明显的进化，很可能就集中在折叠机上。
值得注意的是，产业本身具有高度互动性。随着苹果明确投入折叠机领域，安卓阵营已经明显感受到压力。
回顾过去，安卓阵营的折叠手机在过去两年的市场表现低于预期。苹果在去年较为明确地确定将推出折叠iPhone，作为重要供应商的三星必然提前掌握这一动向，因此三星也在去年开始积极布局。
可以分享一个细节：早期折叠iPhone样品机在折叠状态下的厚度约为9.2mm，而三星今年推出的Fold 7厚度为8.9mm。这个数字很难被视为巧合，更像是刻意提前布局的结果。假设明年折叠iPhone最终定案厚度为约9mm，三星完全可以对外宣称，其在前一年便已推出更薄的产品。
我提及这一点，主要是想强调苹果进入折叠机领域，对整个市场具有实质性的带动效果。原本折叠机在部分厂商眼中已逐渐被视为不再值得加大投资的产品线，但苹果的加入，让整个产业重新聚焦这一方向。
而这种投入是有效的。以三星为例，为了实现更轻薄的设计，其单机成本增加了超过100美元。这在内部曾引发激烈讨论，但市场结果已经证明，今年7月开卖后的预购表现创下历史新高。
这说明在高阶市场，只要产品做得足够好，消费者仍然愿意为体验买单。这也进一步强化了三星在明年持续投入折叠机的动力，对中国品牌同样如此。大家普遍认为，苹果的加入等于将价格天花板拉高，为中低价位产品创造了更大的生存与发挥空间。
此外，零组件成本的上升并不只发生在手机领域，明年的PC与其他消费电子产品亦然。随着售价上升可能对出货量形成压制，厂商势必更重视高阶产品，以维持整体利润结构。
过去市场曾担忧高阶手机缺乏新话题，如今折叠机重新成为焦点，中国品牌也开始转趋积极，甚至希望将推出时程提前，与折叠iPhone同步，甚至更早。
这有可能带动折叠机的“第三波发展”。第一波由三星引领，第二波由华为推动，随后市场一度转冷，原因相当复杂，此处不再展开。第三波，很可能正是由折叠iPhone所重新点燃。
因此，在与客户讨论明年乃至未来三年的消费电子趋势时，我一定会将折叠机纳入重点讨论范围。至少在消费电子领域，苹果的回归具有不同以往的意义，而更关键的是，苹果已经展现出相当明确且坚定的决心，要把这条产品线真正做起来。
主持人：除了手机之外，苹果在明年的产品线上，还会有哪些不同或值得关注的变化？
郭明錤：严格来说，对于大多数消费者而言，明年最显著、最直观的改变，仍然会是折叠iPhone。这是一项幅度非常大的产品形态变化，尤其从资本市场的角度来看更为明显。折叠iPhone所采用的许多关键零组件，其单价往往是传统直板手机的5到10倍以上。
因此，我认为苹果一定会设法避免将折叠iPhone推迟到后年上半年。无论如何，明年都必须完成发布。即便初期出货量不大，也要让产品正式上市，并交付到消费者手中，开始累积真实的使用回馈与市场口碑。
不过，从较为客观的研究角度来看，明年苹果在其他产品线上同样存在值得关注的变化。
首先是MacBook。明年MacBook将开始采用OLED面板，我认为这对于高阶笔记型电脑市场而言，可能具有相当重要的示范意义。过去市场普遍认为高阶机型会长期以mini LED为主，但随着OLED面板成本持续下降，其在功耗、厚度与显示特性上的优势开始逐渐显现。
采用mini LED的MacBook Pro在过去几年中机身厚度明显增加，iPad亦是如此。若改用OLED面板，有助于进一步降低厚度，这对于消费电子产品的整体外观设计与便携性而言，具有实质影响。因此，MacBook导入OLED，很可能引发后续一系列产业层面的连锁变化。
整体而言，明年的MacBook将是一项相当重要的产品更新。
第二个变化来自AirPods。苹果计划在AirPods中导入Camera Module相机模组，主要为红外线（IR）相机，功能更偏向于环境感知与距离侦测。
初步来看，这项设计可与Vision Pro在空间感知相关应用上形成更好的协同。此外，更基础的应用场景是，通过相机模组实现更自然的手势操作，例如在AirPods前方滑动手势，即可控制音量或播放状态，无需再进行按压操作，整体交互体验会更加直觉。
综合来看，从主观感受上，市场焦点仍会集中在折叠iPhone；但从客观的产品线变化角度分析，MacBook与AirPods在明年同样存在不容忽视的重要进展。
主持人：那在眼镜方面呢？苹果是否已经有明确布局？目前主要还是Vision Pro吗？
郭明錤：我刚才提到过，从厂商“意识到趋势变化”到“产品真正问世”，本身就需要时间。对苹果而言，从开始规划到推出具体产品，两年已经算是相当快的节奏。
以今年市场高度讨论的Meta Ray-Ban为例，这款智能眼镜今年的出货量已接近1000万台，明年稳定站上1000万台规模，基本上没有太大问题。
在消费电子产业中，过去其实存在一个不成文但多次被验证的规律：当单一产品品类的年出货量达到千万级别时，它往往就具备成为下一个“产业风口”的条件。对资本市场而言，这自然也会形成一个可操作的长期题材。
因此，今年大家会明显感觉到，财经媒体与产业讨论中，智能眼镜的曝光频率显著提升。背后的原因并不只是题材炒作，而是确实看到了出货量的成长，同时在用户体验层面，满意度也相当高。
目前市面上的Ray-Ban智能眼镜，虽然存在具备显示功能的版本，但数量极少，主流仍以“相机＋耳机”为核心功能组合，耳机部分也进一步结合了AI对话等应用。这类产品确实为用户带来了与传统设备截然不同的体验。
举一个我亲眼看到的例子：一位父亲在抱着女儿的情况下，用智能眼镜进行录影。如果是使用手机，这样的拍摄行为几乎不可能实现。这也引出了一个在影像领域逐渐成形的观点——从用户行为的角度来看，最理想的相机，并不是拿在手上的设备，而是戴在眼睛上的装置。
因为眼镜能够完整、忠实地呈现使用者当下所看到的视角，本质上就是一种POV（第一人称视角）的记录方式。这也是智能眼镜并非单纯概念炒作，而是真正满足了特定且真实的使用需求。
当然，未来随着规格升级、设计优化、成本下降以及产品线区隔的细化，智能眼镜仍有机会进一步扩大受众范围，这些都是可以合理预期的发展方向。
从趋势来看，Ray-Ban智能眼镜真正开始形成风潮，我认为是在去年下半年，今年只是延续并放大了这股动能。因此，当苹果观察到这一变化后，势必需要重新分配资源，开始认真规划相关产品。
如我先前所说，对苹果而言，两年的开发周期已经相当紧凑。因此我过去便多次提到，类似Ray-Ban形态的苹果智能眼镜，较有可能在2027年上半年推出。我相信这个专案目前已经在全速推进中。
外界可能会认为，这类产品无非是在眼镜中加入相机与耳机，但苹果并不会以如此简单的方式看待这件事。正因为进入市场的时间较晚，苹果更不可能仓促推出产品，而是会试图将整体体验打磨至极致。
这一点从Vision Pro就能看出端倪。无论Vision Pro最终在市场上的商业成功与否，苹果在产品规格、工业设计与技术整合上的投入，都是“不计成本”的级别。因为苹果本身就高度认同“头戴式装置”这一方向，否则它不会投入如此大量资源去开发Vision Pro。
以智能眼镜为例，苹果非常在意重量问题，目标是尽可能轻量化。因此，在镜架与镜框等结构件上，甚至会考虑采用3D打印等新制造技术。
这也反映了苹果一贯的产品风格：它不会为了追赶产业节奏或竞争对手而急于推出产品，而是重新思考产品的本质，并利用自身较强的技术能力与成本承受力，反复打磨细节。因此，苹果的智能眼镜不会在2026年出现，时间点仍将落在2027年。
至于Vision Pro产品线，今年下半年已经推出了处理器升级版本。原本规划在2027年推出较低价版本，但我认为目前这个案子的能见度出现了一些动摇。它并未被取消，但优先顺序正在被重新评估。
原因在于，苹果对于“具备显示功能的眼镜”这一方向，态度正变得愈发积极。以目前的判断来看，真正具备显示功能的苹果智能眼镜，较有可能在2028年前后推出。这一时程很难大幅提前，因为仍有许多关键技术瓶颈需要克服。
如果参考我们刚才讨论的iPhone Air案例，当苹果重新调整产品优先顺序时，内部资源配置也必然随之变化。在这样的情况下，某些产品线的短期能见度自然会出现波动。
我认为，苹果目前正认真评估是否要进一步加大在“具备显示功能的眼镜”上的投入，因为从更长期的角度来看，这是一个影响深远的趋势。
在未来5到10年内，这类具备显示能力的智能眼镜，可能会逐步取代手机，甚至在应用成熟之后，连电视或笔记型电脑的需求形态都会发生变化，因为显示功能本身已经整合进眼镜之中。
对苹果而言，这样的长期趋势不可能一蹴而就，但在短期节奏上，也不希望缺席，甚至希望能够打造出领先竞争对手的使用体验。这就意味着，相关产品势必需要投入更多资源。
因此，从整体节奏来看，苹果在这条产品线上的“精彩表现”，将主要集中在2027年之后。
此外，我们也观察到，苹果自建AI服务器的大规模投入与建置进展，同样集中在2027年以后。由此推测，Apple Intelligence以及更多装置端AI功能，届时也更有可能迎来较密集的更新与发布。
若严格来看，明年苹果在产品层面的真正亮点，几乎只剩下折叠iPhone；但从后年开始，整体产品布局与技术演进，将会明显变得更加精彩。
主持人：在明年、后年，甚至更长期的时间尺度下，苹果在AI领域是否有更大的战略想像？还是会持续维持这种相对谨慎的路线？
郭明錤：AI正在成为未来产品设计核心，这一点几乎已经没有悬念。但从企业经营的角度来看，必须清楚区分短期与长期策略。
就短期而言，苹果目前最重要的目标，是打磨出一个能够真正让用户满意的装置端AI模型。以Siri为例，这件事的难度其实相当高。原因之一在于，云端AI的发展速度实在太快了。无论是一年前、现在，还是一年之后，用户对AI助手的期待标准都会持续提高，因为他们不断体验到更强大的云端模型。
从客观条件来看，将云端数据中心规模运算的AI，与一款运行在手机端的模型直接比较，确实并不完全公平。但对一般用户来说，这并不是他们会考虑的重点。用户的直观感受是：为什么我现在使用Gemini 3、Gemini 4，甚至未来的版本时体验如此顺畅，而Siri却显得反应迟钝。
事实上，Siri本身已经进步了很多，只是用户的期待提升得更快。而云端AI本身又是一个竞争极为激烈的产业，这使得苹果在短期内，想要“百分之百确定”推出一个令市场高度满意的Siri，确实存在不小挑战。
在这样的背景下，苹果慎重评估与谷歌的合作是可以理解的。对谷歌而言，这样的合作同样极具吸引力，因为这代表AI模型获得了一个极为重要的落地场景。
另一方面，苹果本身对TPU与机器学习并不陌生。早在五到十年前，苹果就已经开始在机器学习领域进行布局。类似地，Meta在2020年前后也已接触并导入相关技术。这些产业变化并非一夕之间发生，而是长期累积的结果。
因此，如果苹果在短期内选择采用Gemini，并不是一件反常的事情。一方面是短期内自身模型尚未完全成熟，另一方面，今年未能顺利衔接部分AI趋势所带来的挫折，也让苹果在明年不容再犯同样的错误。
以这家公司的风格来看，我不认为它能够承受连续两次在关键技术方向上“翻车”。因此，明年苹果一定要交出一个被市场认为“好用”的Siri。在这样的压力下，完全依赖自研模型所承担的风险过高，现实上并不划算。
也正因如此，目前苹果在AI合作模式上仍未百分之百定案，实际采用的组合方案仍存在调整空间。但可以确定的是，Gemini会是一个非常重要的选项。尤其是近期Gemini在性能与体验上的表现确实相当出色，对谷歌而言，也等于找到了一个极具规模的应用载体。
从更宏观的角度来看，这其实也与“AI是否存在泡沫”的讨论密切相关。关键并不在于技术本身，而在于AI如何真正落地。若谷歌的模型能够进入iOS生态系统，即便只是阶段性合作，也会创造出相当可观的经济价值。因此，谷歌势必会积极争取这一机会。
但从长期来看，苹果一定必须拥有自己的AI模型。这一点至关重要。
原因在于，至少在明年这一时间尺度内，我并不认为端侧AI会对消费电子出货量产生显著拉动效果，目前并未看到明确迹象。例如，台积电在谈端侧AI时，更多强调的是“每颗晶片的价值提升”，而非装置数量的成长；但在谈及AI服务器晶片时，强调的则是数量级的扩张。
这某种程度上也验证了一个判断：短期内，端侧AI对消费电子出货量的直接影响有限；但若拉长至三到五年的周期，情况就未必如此。因为AI本身是一项真实且持续增长的需求。
以AI为核心重新思考终端装置的设计，并结合真实的用户行为，这将是一个不可逆的趋势。对苹果而言，若在中长期内，产品设计的核心逻辑全面围绕AI展开，却没有自有AI模型，那么等同于将核心命脉掌握在他人手中。
这里可以举一个清楚的对比例子。以特斯拉为例，市场现在关注的重点，早已不只是电动车的出货量，而是其自动驾驶系统FSD的覆盖率，以及机器人相关进展。特斯拉之所以能够享有极高的估值，其中一个关键因素就在于，其自动驾驶AI模型是完全自有的，且基于真实物理世界的数据训练。
可以想像，如果特斯拉的硬体仍由自己制造，但自动驾驶核心算法是向其他公司授权取得，那么它今天的估值结构将完全不同，市场溢价反而会反映在算法提供方身上。
同样的逻辑适用于所有硬体装置厂商。未来，AI将成为产品设计的真正核心。甚至马斯克也曾直言，未来可能不再需要传统意义上的操作系统，而是“AI本身就是操作系统”。
这个比喻未必完全精确，但足以说明AI在未来系统架构中的地位。如果苹果没有自有AI模型，其处境将类似于操作系统掌握在别人手中。
因此，从长期来看，苹果一定会发展出属于自己的AI体系。它不一定要在云端层面与当前的一线大模型正面竞争，但至少在终端装置层面，必须拥有足够成熟、可靠的AI能力。同时，苹果也可以凭借其生态优势，与外部模型进行更有利的合作。
在更高阶或更专业的应用需求上，消费者未来很可能会以极为便利的方式，介接至更大型的云端模型。这种“装置端为核心、云端模型协同”的路径，我认为将是未来主流的发展方向，也与马斯克所描绘的方向相当接近。
主持人：当前Gemini表现亮眼，且主要运行在TPU架构之上，甚至在部分体验上被认为优于ChatGPT，这是否意味着GPU的价值正在下降？
英伟达长期强调的GPU路线，是否会因此面临中长期压力？也请明錤从产业角度分享对TPU与GPU的看法。
郭明錤：首先，我认为近期市场对TPU的情绪确实存在一定程度的过热。过去一到两周，相关交易更多反映的是短期情绪与主题轮动：TPU被视为赢家，而GPU则成为相对弱势的一方。
但如果回到基本逻辑与基本面层面来看，至少以我们对明年的判断，无论从供应链调研还是从现实产业演进的角度推论，这种变化都不至于在短时间内出现根本性逆转，不太可能一瞬间发生结构性扭转。
从供应链验证来看，近期确实有不少市场参与者在追踪博通或谷歌的投片情况，但不同调查对象、不同部门与不同供应商，所反馈的数据本身就存在差异。整体而言，市场对于大致区间已有一定共识，例如博通投片中有多少来自谷歌订单等，但目前并未观察到明显超出预期的戏剧性变化。
确实，在部分环节上可以看到相对积极的数字，但如果将整个供应链串联起来看，这些信息尚未在各个关键节点形成高度一致的验证。因此可以解读为：近期市场所感知到的变化，部分可能已在谷歌内部预期之中，而供应链本身的调整也需要时间。在此背景下，短期内并未看到实际订单出现显著变化；同时，从英伟达的投片情况来看，也没有出现所谓“砍单”的现象。
在资金层面，如果市场希望持续支撑AI板块，短期内可能会感觉在英伟达本身或其供应链上暂时缺乏新的叙事方向，而此时谷歌与TPU的进展，正好为资金提供了一个新的切入点，更接近于一种阶段性的情绪主题运作。
但从基本面角度来看，AI模型的研发仍在持续推进。以我个人的使用经验而言，即便是当前表现受到高度评价的Gemini 3，其回答中仍可明显观察到不足之处，这本身也意味着其后续仍存在相当大的改进空间。
此外，需要强调的是，第一，谷歌自身并非完全不使用英伟达的GPU；第二，其他竞争对手若希望在这一领域与谷歌或英伟达展开竞争，势必会持续调整技术路径、研究对方的做法，并加速自身模型的演进。可以预期，在三到六个月之后，市场上出现性能进一步提升、甚至超越现有模型的新方案，是高度可能的。这正是AI产业持续快速演进的典型特征。
因此，尽管近期市场将Gemini 3与TPU视为“赢家”，但从AI整体发展阶段来看，这仍处于非常早期的阶段，尚不足以形成长期定论。短期内的胜负，并不代表长期格局已经确定，未来一两个月内市场观点发生转变，完全存在可能性。
同时，还需要将英伟达自身的应对纳入考量。从黄仁勋的个人风格以及英伟达一贯的企业行事方式来看，近期英伟达的动作相当积极，无论是通过Newsroom发布信息，还是直接向华尔街分析师发送备忘录，均在回应市场对于AI泡沫化的讨论。
这反映出英伟达对当前市场情绪的高度重视。以过往经验判断，英伟达并不会在此情境下保持沉默；若其后续行动再次超出市场预期，相关情绪焦点是否重新回流至英伟达及其供应链，是值得关注的变量。
综合来看，可以得出几个阶段性结论：第一，近期TPU确实成为市场情绪的焦点，但这一焦点更多反映的是短期现象，并不意味着明年产业结构就会发生重大转变。第二，市场情绪本身具有高度流动性，随时可能因特定事件而重新转向英伟达阵营。
英伟达近期动作频繁，也意味着其不太可能在接下来毫无作为。根据我近期进行的产业调研，英伟达实际上已经有所行动。尽管其整体战略方向不易在短期内大幅调整，但在执行节奏、产品规划先后顺序等层面，仍具备相当程度的灵活性。
因此，英伟达不太可能仅停留在公关叙事或声明层面，而是会通过实际行动来回应市场变化。即便这些举措未必立即反映在短期订单上，但一旦市场情绪再次发生转移，资金是否重新回流至英伟达相关链条，依然是一个高度现实的可能性。
从整体发展阶段来看，目前确实仍然处在非常早期的位置。不过，从更长期的角度观察，产业中也正在逐步累积一些新的变量。
目前我们已经看到，除了谷歌本身之外，也有其他企业开始与谷歌展开合作。在TPU这一方向上，明年市场很可能会开始系统性检视这些合作的实际成效。如果合作结果良好，至少可以验证一件事：在推论端将模型运行在TPU之上，相关技术问题是可以被克服的，同时在成本结构上也具备一定吸引力。
当然，这类变化若要真正反映在订单层面。例如TPU出现明显的出货增长，或英伟达相关订单在数量上出现可观察的调整，时间点更可能落在2027至2028年之后。从当前时点来看，这仍然偏早，但从长期趋势而言，这确实为产业埋下了一项值得关注的潜在变数。
现实层面是，英伟达在当前AI产业链中获取的利润占比非常高，典型地体现了“卖铲子的人赚最多钱”的现象。从产业结构的长期健康性来看，这种状态本身存在一定的不平衡。未来要么是上游算力供应的利润率逐步下降，要么是下游应用端真正创造出新的、可规模化的利润来源。
至少从现阶段观察，谷歌在成本控制与自有基础设施上，确实具备一定优势去探索不同于通用GPU的路径，但这并不意味着短期内就会出现结构性转变。
此外，即便更多公司开始关注或加大对TPU的投入，挑战也不仅限于技术层面，还包括组织与执行能力的问题。谷歌本身是一家高度以技术为核心驱动的公司，其内部围绕TPU的开发与使用，已经积累了长期经验。其他企业在使用相同硬体资源时，是否能够在组织效率、开发流程与实际效益上达到类似水平，仍存在不确定性。
同时，模型架构本身也并非一成不变。目前主流的大型语言模型仍基于Transformer架构，但并不能排除在未来一到两年内，出现新的技术路径或架构演进，从而重新强化通用GPU在计算生态中的核心地位。
因此，在假设当前产业发展路径大体延续的情况下，真正需要开始严肃关注AI晶片市占率与架构变化的时间点，更可能落在2027至2028年之后，而非短期内。
主持人：站在产业观察的角度，明錤在审视整个AI产业时，是否已经看到泡沫化的具体迹象？
郭明錤：这是一个覆盖面非常广的问题。在我看来，当市场讨论AI是否泡沫化时，往往同时混合在讨论两个层次不同、但彼此相关的问题。
第一个层面，是AI的基本面是否真实存在，也就是AI需求本身是否具有实质性基础。从目前的时间点来看，市场对于AI存在真实需求这件事，整体共识其实相当高，分歧更多集中在“需求将以何种形式落地”。
例如，当前讨论较多的方向包括端侧AI、新型终端装置、自动驾驶、机器人与智能眼镜；在软件层面，则包括以Perplexity或OpenAI为代表的新一代浏览器形态。曾经一段时间，市场认为浏览器可能成为AI的重要落地入口，但随之而来的问题是：其商业模式为何？因为单纯依赖订阅制，显然难以支撑长期规模化发展。
因此，最终仍需回到是否能创造出新的应用形态与新的变现模式。以谷歌为例，其近期将AI与谷歌Workspace进行高度整合，本质上就是在强化生态价值，并通过这种整合间接推动付费转化。这本身也是AI商业化路径的一种体现。
从供应链角度来看，明年的规划其实相当明确，只是以特斯拉为代表的部分企业，其供应链调整幅度一向较大，呈现出边执行、边修正的特性。但整体而言，围绕AI需求如何实现落地，确实存在多个分支议题，市场看法并不完全一致。
然而，从大方向来看，AI需求本身是客观存在的，这一点并不存在根本争议。差异更多体现在延伸性议题上，而这些分歧既是投资机会的来源，也是产业自身必须面对、并决定下一步发展方向的关键问题。
第二个层面，则是估值问题。许多人在谈论AI泡沫化时，实际上关注的是当前AI相关资产的估值是否过高。这两个问题并非不能同时讨论，因为它们确实会彼此影响，但若不加区分，往往容易造成讨论失焦。
例如，Michael Burry等人提出的“泡沫”观点，核心可能在于估值偏高；而另一部分市场参与者则会反驳称，AI模型应用体验持续改善、自动驾驶即将进入成长阶段。这两种论述其实讨论的是完全不同的问题，因此并不构成直接对立。
围绕估值层面，市场目前重点关注几个指标。首先是资本支出的投资回报率（ROI）。在过去两到三年，市场对AI相关资本支出高度关注，但随着投入规模不断扩大，逐渐出现一种“麻痹效应”。过去，投资人会反复计算资本支出可持续性；而现在，微软宣布千亿美元级投资，市场往往选择被动接受，甚至认为融资不足就再度举债或再融资即可。
循环融资是近期引发泡沫讨论升温的重要原因之一。在AI产业链中，部分龙头企业已经显现出循环融资的特征。
其中最受关注的两家公司是甲骨文（Oracle）与OpenAI。甲骨文因与OpenAI合作推进“Stargate（星际之门）”计划，被市场视为从轻资产模式转向重资产模式。这种转变在资本市场语境中，往往意味着估值下修（derate），而非估值提升（rerate）。这也是为何甲骨文在法说会中强调其五年长期目标，却仍令部分法人感到不安。
至于OpenAI，其受到质疑的层面不仅在于商业模式，也包括其在生态整合方面与谷歌的差距。正如先前所讨论的，谷歌在Gemini 3发布中给市场留下深刻印象，其中一个关键原因正是其与Workspace生态的高度整合。即便单一模型能力并非压倒性领先，这种整合本身就能创造显著价值，并有助于支撑营收目标。
这些疑虑，在循环融资结构下被进一步放大。而甲骨文与OpenAI，恰恰又是当前AI供应链中最为积极喊单的企业之一——无论是DRAM、HBM记忆体合约，还是大规模数据中心建设计划，规模与节奏都相当激进，且往往较少讨论现实约束条件。
今年下半年，AI供应链的紧张态势持续升温，包括PCB与记忆体等关键环节。虽然不能将责任完全归因于甲骨文与OpenAI，但推动这一波热度达到新高，这两家公司确实扮演了极为关键的角色。
接下来较近的观察重点包括：甲骨文下一次法说会如何回应市场疑虑；以及宏观环境的变化，尤其是12月是否降息，以及对明年降息节奏的预期。这些因素都会直接影响循环融资模式的可持续性。
因此，当我们讨论AI泡沫化，延伸到估值问题时，核心仍围绕在资本支出ROI与循环融资这两个主题之上。
进一步来看，未来业绩预期通常体现在出货量、数据中心建设速度等指标上，而电力供应是否成为瓶颈，正逐渐成为不可忽视的变量。微软CEO曾公开表示，部分已采购的GPU因电力不足而无法启用，这一现实情况对产业形成实质制约。
在这种背景下，客户与供应链能承受多久的高强度扩张，也成为关键问题。展望明年及未来数年，能源的重要性很可能持续上升，其战略地位甚至不亚于半导体。
能源议题的特殊之处在于，当我们讨论AI模型、半导体与零组件供应链时，竞争始终是核心变量；但在能源领域，竞争反而并非焦点。无论是既有国家级电力基础设施，还是近期受到高度关注的现场发电（On-site generation），即便全部加总，供给仍明显不足。这也是Altman与黄仁勋多次强调的问题。
从投资角度来看，这恰恰是最理想的情境之一：供给长期不足，使得竞争因素相对弱化，不存在明显的赢家或输家之分，也不高度依赖内幕信息。只要基于公开资讯进行研究，结合技术面与宏观判断，便有机会构建相对稳健的投资策略；若研究能力有限，选择相关ETF亦是一种可行方式。
相比之下，一旦进入高度竞争的领域，投资难度便显著上升，因为竞争往往涉及大量非公开信息与更高专业判断门槛。正如先前讨论的TPU与GPU之争，乃至英伟达、ASIC、x86架构之间的竞争，以及英伟达与AMD之间的差距变化，甚至不同大型语言模型之间的角力，本质上都属于高度竞争的范畴。
主持人：展望2026年，在产业层面上，有哪些议题或关键事件是你特别关注的？
郭明錤：首先，我会重点关注消费电子的实际落地情况。事实上，今年消费电子的竞争格局已经出现变化，其中苹果的表现明显优于市场原先预期。
但从整体产业来看，消费电子当前仍处于承压状态，主要原因在于零组件成本上升，尤其是记忆体价格的上涨，对厂商毛利形成明显挤压。更关键的是，业界普遍担忧短期价格波动可能引发库存风险。因此，多数厂商目前选择自行吸收成本，而非立即将涨价压力转嫁给终端市场。
在可预期的情况下，若要看到较为明显的终端售价上调，时间点可能要落在明年第二季或第三季之后。原因在于，既有产品线不太可能轻易调整价格；相较于其他负面因素，库存压力始终是消费电子产业最痛苦、也最具破坏性的风险。过去手机产业去库存的经验仍历历在目，因此厂商普遍不愿重蹈覆辙，只能选择短期承压。
从财务表现来看，消费电子的压力将在今年第四季延续至明年第一季，而明年上半年本就是产业传统淡季。从基本面角度判断，整体压力可能持续至明年第二季。不过，资本市场往往会提前反映这些变化，因此不排除在年底或明年农历年前后，相关利空已被市场消化。
这是一回事，但若单纯从基本面观察，消费电子产业在明年很可能处于“寻找底部”的阶段。以苹果为例，2027年之后其产品线将明显更加多元，因此2026年更像是为后续产品周期做准备的过渡期。
需要强调的是，供应链厂商所承受的压力远高于苹果本身。苹果尚有服务业务，以及市场对Apple Intelligence的长期期待作为支撑；而供应链的现实判断标准，仍然高度依赖出货量表现。此前已提及，短期内AI并不一定能显著拉动消费电子出货量，这对供应链而言构成实质压力。
因此，2026年在消费电子层面，很可能是一个“筑底期”，为2027年苹果产品线更加丰富、多元的阶段做铺垫。
第二个我高度关注的主题，是能源问题。明年市场将更加深刻地意识到，能源供给缺口正在扩大。资本支出的主升段，可能出现在2027年至2029年前后，而在资本支出快速扩张阶段，对现实世界中电力限制的感受将更加明显。今年市场已开始意识到这一问题，但若未来某个时间点，电力限制真实地反映在供应链订单修正上，这一主题的重要性将被进一步强化。
届时，市场未必会因此看空AI或相关供应链，而更可能从资金效率的角度出发，认为投资能源领域的回报效率更高。这种共识有可能在明年逐步形成，尽管我无法确定它是否会在明年完全发酵，但可以确定的是，能源议题在2026年将持续围绕AI产业，并成为无法忽视的结构性主题。
第三个重点观察对象是英伟达。我非常关注黄仁勋接下来将如何应对当前的产业与市场环境。从我的判断来看，英伟达很可能会进一步强调其下一代服务器架构——例如Kyber——并通过更直观的展示方式，凸显其系统级优势。
值得注意的是，Kyber服务器的设计已经开始涉及对数据中心基础规格的整体要求。这意味着英伟达的角色，正在从单纯的晶片或服务器方案提供者，向“数据中心整体解决方案提供者”转变。
这一趋势并非英伟达独有。以鸿海为例，其近期的公开发言与策略布局，也明显不再局限于系统组装，而是从数据中心整体方案的角度重新定义自身定位。鸿海与东元的合作，同样直指这一方向。
未来，英伟达很可能会强化这样一种叙事逻辑：其产品虽然单价高，但在单位架构产出、单位面积产出、乃至单位功耗（每瓦）产出上，能够全面超越竞争对手，从而为客户带来更高的综合效率——“买得越多，整体成本反而越低”。这类系统级、效率导向的论述，我认为必然会成为其核心沟通重点。
不过，从产品节奏来看，现阶段的NVL144可能仍不足以完全拉开与竞争者的差距，真正形成代际优势的关键，仍将落在Kyber服务器架构上。因此，在英伟达这一条主线上，我仍维持相对正向的看法。
此外，2026年也将看到更多大型企业开始更大规模地导入TPU，而这些实际部署的成果与反馈，将极具观察价值。如果TPU在企业级推论或特定应用场景中的表现被证明是成功的，这可能会影响市场对2027、2028年之后AI晶片格局的判断，并催生新的投资主题。
届时，TPU相关供应链若在边际成长性上出现明显优势，市场对其关注就可能从短期情绪驱动，转变为基于基本面的趋势变化。
只要整个AI产业仍在扩张，我认为TPU与GPU长期共存是非常合理的状态。资金流向TPU，并不等同于看衰GPU，而更多反映的是资金在不同阶段，选择其认为“效率更高、回报更快”的投资标的。
因此，明年值得重点关注的，将是几个大规模TPU部署案例，以及厂商与终端用户的实际使用反馈。这些结果，将为后续数年的AI晶片投资逻辑提供重要参考。
主持人：本期节目到此告一段落，非常感谢郭明錤参与本次播客节目，与我们分享关于消费电子、AI产业与资本市场的深度观察。
郭明錤：谢谢大家！
来源：财经M平方

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