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农夫山泉上半年净利近89亿元增16.6%：茶饮料营收增三成 包装水乏力_我的网站

一 |     谷歌正在尝试把 Gemini 与芯片更紧密地结合起来。         据《The Information》援引知情人士消息，谷歌母公司 Alphabet 正在研发一款服务器 AI 芯片，内部非正式代号为“Frozen v2”。    　　农夫山泉上半年茶饮料业务增长强劲，包装饮用水业务在营收占比中进一步下降。
　　8月25日，农夫山泉股份有限公司（农夫山泉，09633.HK）发布半年报，中期总收益为人民币297.18亿元，同比增长16.0%；母公司拥有人应占溢利约为88.87亿元，同比增长16.6%；每股基本盈利为人民币0.790元，同比增长16.7%。

二 | 这款芯片针对 Gemini 模型设计，计划最早于 2028 年部署。　　农夫山泉在财报中表示，中国饮料行业竞争格局呈现巨头领跑、新军破局态势，赛道活力与竞争激烈度同步提升。

三 | 同时，细分品类加速分化，健康化、功能化、多元化趋势愈发明显，消费者对饮品成分透明度及清洁标签的关注度进一步提升，驱动饮料产品向更清洁配方、更少添加、更多功能的方向发展，无糖茶及功能性饮品等细分领域的增长保持强劲态势。谷歌工程师预计，以单位功耗所能处理的 Token 数量计算，其效率可能达到公司最新一代自研 AI 芯片的 6—10 倍。         谷歌目前尚未正式确认 Frozen v2 项目，也没有公布芯片规格。

四 | 公司在回应媒体时表示，其团队一直在研究和试验提升性能与效率的新方案，但并非所有项目最终都会进入生产阶段。谷歌同时强调，从底层共同设计硬件和软件，是其打造高度集成系统的重要方式。

五 | 　　从产品类别表现看，茶饮料产品继续稳坐农夫山泉的第一大品类，2026上半年收益131.22亿元，占总营收44.2%，去年同期收益100.89亿元，同比大增30.1%，是拉动整体增长的核心动力。但报道发布后，Alphabet 股价在当地时间 7 月 20 日早盘上涨约 3.3%。　　据悉，农夫山泉的“东方树叶”在2011年推出时，并不属于主流需求，但随着“减少含糖饮料摄入”逐渐成为共识，无糖饮料开始进入日常消费场景，而无糖茶因其更接近天然形态，成为消费者接受度最高的品类之一。         与现有 TPU 相比，Frozen v2 的主要区别，是它进一步收窄了芯片的适用范围。　　农夫山泉在财报中表示，上半年，茶饮料业务持续推进多规格矩阵布局与配方健康化升级，积极响应消费者多元化和健康化的饮用需求。

六 | 它的定位是一颗更极致的“专用芯片”。财报提及，公司持续推动“茶π”系列的创新升级。根据现有报道，谷歌计划将 Gemini 的部分架构特征固化在芯片中，针对其计算路径和常用操作进行专门优化。         大模型推理不仅需要完成大量矩阵运算，还要频繁从高带宽内存读取参数。在产品研发方面，全线产品实现减糖25%以上。数据在内存与计算单元之间移动，会消耗时间和电力。Frozen v2 希望减少这部分开销，从而提高响应速度，并在相同功耗下处理更多请求。

七 | 　　包装饮用水产品是第二大品类，上半年收益96.41亿元，同比仅增长2.1%，增速明显放缓，收入占比由36.9%回落至32.4%。报道所称的 6—10 倍效率提升，具体指每单位功耗能够处理的 Token 数量，并不是芯片峰值算力。         谷歌现有 TPU 同样是面向机器学习的专用处理器，但需要适配不同模型，并承担训练、推理等多种任务。　　功能饮料、果汁饮料上半年分别实现收益33.48亿元、29.22亿元，同比分别增长15.5%、14.0%；功能饮料收入占比维持11.3%不变，果汁饮料占比小幅下滑。　　其他产品（苏打水、咖啡、植物饮料及鲜果农产品等）收益6.84亿元，同比增长8.7%，占总收益2.3%。　　报告期内，农夫山泉的毛利率为60.9%，与去年同期的60.3%相比增长了0.6个百分点，主要影响因素包括产品品类结构变化及果汁、糖等原物料采购价格较去年同期有所下降；PET原材料采购价格有所上升。　　随着康师傅控股（00322.HK）、统一企业中国（00220.HK）、东鹏饮料（605499.SH）等公司发布财报，不难看出，上半年茶饮料内部出现分化，无糖茶高速增长，传统含糖茶增长乏力，包装饮用水则普遍进入低增长甚至负增长区间，各家上市公司业绩冷暖分明。最新一代 Ironwood 单颗芯片配备 192GB 高带宽内存，单位功耗性能约为上一代 Trillium 的两倍，最多可由 9216 颗芯片组成 Superpod。　　比如，康师傅控股的饮品业务有“茶”品类、果汁、碳酸饮料等。Frozen v2 不会取代 TPU，而是作为一条更具针对性的产品线，与其并行使用。

八 | 在这些品类中，“茶”品类是上半年唯一同比增长的品类，营收同比大涨9.1%至116.40亿元。

九 |          (来源：Google)          但专用芯片也有其劣势，更深的模型与芯片绑定会降低灵活性。　　统一企业中国的饮品板块在总营收占比超六成，上半年饮品业务营收107.51亿元，同比微降0.3%，这是统一近五年来首次在中报出现饮料业务负增长，在细分品类中，奶茶板块逆势增长，该公司的阿萨姆奶茶占据部分消费者心智。

十 | 芯片从设计到投产通常需要数年，如果此后 Gemini 的基础架构发生较大变化，已经固化的设计可能难以适配。

十一 | 　　上述两家公司的包装饮用水业务均出现不同程度的同比下滑。

十二 | 　　东鹏饮料是以能量饮料为基石、电解质饮料为第二增长引擎，茶饮料、咖啡饮料、植物蛋白饮料等品类在该公司营收占比中还不算大。不过，上半年，东鹏饮料最令人瞩目的板块也是茶饮料业务，该板块实现营业收入10.58亿元，同比大幅增长208.99%，营收占比从去年同期的3.19%跃升至8.52%。Frozen v2 能否获得长期收益，既取决于实际能效，也取决于谷歌能否在快速迭代模型的同时，维持底层架构的相对稳定。

十三 |          那么，谷歌为什么要“铤而走险”？首先一个原因，是为了应对持续增长的算力需求。

十四 | 　　东鹏饮料没有布局大规模包装水产品，核心水类是电解质饮料“东鹏补水啦”，上半年收入16.72亿元，同比增长11.98%，增速较前两年大幅回落。据相关数据，谷歌内部的 AI 计算资源短缺已经引发不同团队之间的资源竞争，Google Cloud 甚至因此拒绝过部分外部客户订单。         大模型的计算需求包括训练与推理两个阶段。　　东财图解·加点干货（文章来源：澎湃新闻）。训练先进模型需要集中投入大量算力，但随着 Gemini 被加入搜索、办公软件、云服务和智能终端，长期发生的推理可能形成更庞大的成本。单次生成的费用看似有限，乘以数以亿计的用户和持续增长的调用量后，电力、芯片、网络及数据中心投入都会成为重要支出。

十五 |          Alphabet 已将 2026 年资本开支预期上调至 1,800 亿—1,900 亿美元，主要用于扩建 AI 计算能力、数据中心和相关基础设施。在这一背景下，提高每瓦电力能够生成的 Token 数，不仅意味着更低的能源消耗，还意味着同一座数据中心能够承载更多用户请求。对于已经拥有大量 Gemini 使用场景的谷歌而言，即使单次推理成本只下降一小部分，规模化之后也可能带来可观节省。

十六 |          图｜谷歌历年资本开支预期（来源：S&P）          自研芯片还可以加强谷歌对供应链和产品节奏的控制，减少对英伟达等外部芯片供应商的依赖。

十七 | 但这种“减少依赖”并不等于完全替代。

十八 | Frozen v2 即使顺利投产，预计规模也将低于 TPU；谷歌的数据中心仍会同时使用 TPU、GPU 及其他计算设备。它更像是为高频且相对稳定的 Gemini 任务增加一类成本更低的专用工具。         谷歌也不是唯一走向自研芯片的 AI 公司。2026 年 6 月，OpenAI 与博通公布首款自研推理芯片 Jalapeño。OpenAI 表示，这款芯片围绕大语言模型推理设计，将结合博通的芯片实现和网络技术以及 Celestica 的服务器系统能力，计划于 2026 年底开始部署。         图｜博通公司首席执行官 Hock Tan 将一片芯片晶圆递交给 OpenAI 公司首席执行官 Sam Altman。

十九 | （来源：OpenAI）          Anthropic 也被曝已经开始研究自有 AI 芯片，并与三星电子等潜在合作方接触。不过该项目仍处于早期阶段，芯片的用途、性能目标和服务器部署方式尚未明确 Anthropic 同时表示，亚马逊 Trainium、谷歌 TPU 和英伟达 GPU 仍将是其扩张算力的重要基础。中国方面，此前 DeepSeek 和近期的月之暗面也有自研芯片方面的传闻。         除专注于基础模型的公司外，亚马逊、微软、Meta、阿里巴巴、百度和字节跳动等拥有云服务或大规模互联网业务的企业，也在不同程度上推进专用 AI 芯片。

| 其中部分芯片服务于模型训练，部分集中于推理、推荐和广告等高频工作负载。

| 它们共同反映出一个趋势：随着 AI 服务规模扩大，掌握模型的公司越来越希望同时参与芯片和计算系统设计。

|          这些项目属于同一轮趋势：AI 公司希望根据自身模型和业务负载设计芯片，以获得更好的成本、能效和供应保障。

| 但它们并不是完全相同的技术路线。Trainium、Maia、MTIA 以及 OpenAI 的 Jalapeño 主要面向一类或多类 AI 工作负载，仍保留一定通用性；Frozen v2 则称会把 Gemini 的部分架构直接固化进硬件，模型与芯片的绑定程度可能更高。

|          因此，Frozen v2 所代表的不只是谷歌扩大自研芯片投入，也是一项更激进的软硬件协同试验。

| 答案将取决于芯片能否如期投产，也取决于到 2028 年时，Gemini 是否仍然适合这块为它提前设计的硅片。         参考链接：          1.https://techcrunch.com/2026/07/20/google-is-working-on-a-new-ai-chip-designed-to-make-gemini-more-efficient/          2.https://www.reuters.com/business/google-plans-new-chip-run-gemini-models-more-efficiently-information-reports-2026-07-20/          3.https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/ironwood-tpu-age-of-inference/          4.https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/ironwood-google-tpu-things-to-know/          运营/排版：何晨龙          注：封面由 AI 辅助生成。

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Published on:21:42:09