[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"content-doc-dcio6c9691b3":3},{"user":4,"document":8,"mainDocument":30,"columnUrl":32,"subscription":33,"footer":45,"text":80},{"isAuthenticated":5,"isAdmin":5,"displayName":6,"avatarUrl":6,"nid":6,"groupLevel":7},false,"",-10,{"id":9,"fullTitle":10,"subTitle":6,"url":11,"columnId":12,"columnName":13,"columnUrl":14,"summary":6,"contentHtml":15,"mainContentHtml":6,"posterUrl":16,"createDate":17,"displayDate":18,"displayDateSlash":19,"pageviews":20,"tags":21,"hidden":5,"isSubContent":5,"replyDocOrTargetId":6,"contentType":26,"videoId":6,"liveVideoUrl":6,"duration":27,"price":27,"priceText":28,"priceBadgeText":28,"priceBadgeClass":29,"freeForMinGroupLevel":27,"redirectUrl":6,"readyToStream":5},"dcio6c9691b3","美股 一次全曝光“谷歌AI芯片”最强核心供应商，有哪些公司将利好？","\u002Fdoc\u002Fdcio6c9691b3","col18178739ee","美股资讯","\u002Fcol\u002Fcol18178739ee","\u003Cp>在上一期深度文章中，我们分析了谷\u003Cstrong>歌是最具有潜力超越英伟达5万亿美元市值的公司\u003C\u002Fstrong>，随后谷歌利好不断，巴菲特入股，发布天花板级别的AI模型\u003C\u002Fp>\u003Cp>就在外界普遍预期“英伟达占据主导地位”的格局短期难以撼动时，谷歌连落两项关键合作，再次让行业把关注点转向它的算力布局：\u003C\u002Fp>\u003Cp>正与 Meta 洽谈数十亿美元级的 TPU 采购，Meta 正考虑自 2027 年起，将部分推理算力从英伟达迁移至 Google TPU。\u003C\u002Fp>\u003Cp>与 Anthropic 确立“最高百万颗 TPU”的扩容计划，规模直指数百亿美元；\u003C\u002Fp>\u003Cp>要知道，Meta 是英伟达最大的客户之一。谷歌云内部的高管明确表示：\u003C\u002Fp>\u003Cp>“若 TPU 采用率持续扩大，我们有能力从英伟达手中夺走约 10% 的年收入份额。”\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\" data-img-size-val=\"800,506\">\u003Cimg style=\"aspect-ratio:800\u002F506;\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.36krcdn.com\u002Fhsossms\u002F20251128\u002Fv2_b14fc161cea54385ae27472f0c6e22ee@5576020_oswg37751oswg800oswg506_img_000\" width=\"800\" height=\"506\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>换句话说——谷歌正在从 “模型 + 云” 两端同时发力，正面冲击英伟达的芯片帝国。一条全新的 “谷歌链” 正在快速成形，硅谷的 AI 供应链版图随时可能被彻底改写。\u003C\u002Fp>\u003Cp>那么，最关键的问题来了：\u003C\u002Fp>\u003Cp>当价值数百亿美元的算力订单开始流向谷歌，这是不是在宣告——英伟达这两年的芯片暴利时代，正在走向拐点？\u003C\u002Fp>\u003Cp>谷歌 TPU 明明单卡性能不如英伟达，为什么却能靠“系统级性价比”一口气撬走 Meta、Anthropic这些巨头？\u003C\u002Fp>\u003Cp>一旦资金开始撤离“英伟达链”，那条正在成形的万亿级“谷歌链”里，除了谷歌，谁最有机会成为下一只被资金疯抢的超级强势股？\u003C\u002Fp>\u003Cp>面对“英伟达链 VS 谷歌链”，投资者的资金到底该怎么配置，才能吃到这波万亿级产业扩张的红利？\u003C\u002Fp>\u003Cp style=\"text-align:center;\">\u003Ciframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fembed\u002FM9SThabdQ5o?si=bpe_iCHurskkq2u6\" title=\"YouTube video player\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen=\"\">\u003C\u002Fiframe>\u003C\u002Fp>\u003Ch2>谷歌TPU凭何成为大模型公司的新选择？\u003C\u002Fh2>\u003Cp>理解谷歌为什么能突然撬动整个算力市场，我们得先看清一个大前提：英伟达在“单芯片性能”和“整柜峰值算力”上的统治力，从头到尾就没被撼动过。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Blackwell 架构这代产品，尤其是 B200 \u002F GB200，训练猛、推理快、能效高，一个整柜 GB200 NVL72 能做到 1.4 EFLOPS ——这就是专门给“万亿参数模型”造的核武器。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\" data-img-size-val=\"923,1221\">\u003Cimg style=\"aspect-ratio:923\u002F1221;\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.36krcdn.com\u002Fhsossms\u002F20251128\u002Fv2_f420353b7eea47a7b7cba88365f228d1@5576020_oswg387242oswg923oswg1221_img_000\" width=\"923\" height=\"1221\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>所以，只要讨论“单卡性能”和“极限峰值”，英伟达永远是行业标杆，这是行业公认的事实。\u003C\u002Fp>\u003Cp>但也正因为如此，谷歌根本没有打算在英伟达最擅长的主场硬碰硬。谷歌选择的是另外一条路：不拼最强单卡，而是拼 规模、效率、成本、稳定性。谷歌要做的不是 GPU 的替代品，而是一整套系统级的算力平台。\u003C\u002Fp>\u003Cp>这点从 TPU 的演进就看得很清楚。\u003C\u002Fp>\u003Cp>第六代 TPU Trillium 旨在大幅降低训练成本。谷歌云测算，在训练 Llama2、Llama3 等主流大模型时，其“性能 \u002F 成本比”比上一代最高提升约 2.1 倍。这意味着同样的预算可训练两倍规模的模型。更重要的是，Trillium 的分布式扩展效率极高，成千上万颗芯片组成的集群依然能接近满载运行。\u003C\u002Fp>\u003Cp>到了第七代 TPU Ironwood，谷歌干脆不再走“堆更多显卡”这条路，而是把几千颗 TPU 整合成“一台巨型超级计算机”。一个 Pod 最多塞进 9,216 颗 TPU，背后还有 1.77PB 的共享 HBM 内存，这已经不像服务器集群，更像一台把机房装进机柜里的电脑。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\" data-img-size-val=\"500,323\">\u003Cimg style=\"aspect-ratio:500\u002F323;\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.36krcdn.com\u002Fhsossms\u002F20251128\u002Fv2_a6827a00904c41c4b51a6a23874cfdec@5576020_oswg121300oswg500oswg323_img_000\" width=\"500\" height=\"323\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>配合谷歌自研的光交换网络，把芯片间的通信延迟压到极低，超大模型在 Ironwood 上跑，不再需要在几千张卡之间来回搬数据——像在一台巨型电脑里跑一样顺滑，“内存墙”被直接跳过，推理速度自然更快。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果先把那些复杂的技术参数暂时放一边，回到企业老板最在乎的一件事——这套算力三到五年总共要花多少钱也就是 TCO，总拥有成本），谷歌和英伟达之间的差别就一下子清楚了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>从谷歌自己的测试来看，在不少主流大模型任务上，TPU v5e \u002F v6 在合适的负载下，性能 \u002F 成本比相较传统高端 GPU 方案，往往可以做到\u003Cstrong> 2–4 倍\u003C\u002Fstrong>的提升。换句话说，同样的钱，你要么可以跑出几倍的产出，要么用更少的预算完成同样的训练。在实际业务里，很多公司的整体算力成本，保守看也能压下去\u003Cstrong> 30%–40%，\u003C\u002Fstrong>部分场景甚至可以做到更低。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\" data-img-size-val=\"1004,816\">\u003Cimg style=\"aspect-ratio:1004\u002F816;\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.36krcdn.com\u002Fhsossms\u002F20251128\u002Fv2_6198e358de1447f5a15bb5e0505a37bf@5576020_oswg152060oswg1004oswg816_img_000\" width=\"1004\" height=\"816\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>用 谷歌云 的公开定价对比就更直观了：同一个地区，一颗 H100 的 Spot 价格是 2.25 美元\u002F小时，而一颗 TPU v5e 只要 0.24 美元\u002F小时。单芯片的计费价格，差 9 倍。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\" data-img-size-val=\"1080,692\">\u003Cimg style=\"aspect-ratio:1080\u002F692;\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.36krcdn.com\u002Fhsossms\u002F20251128\u002Fv2_6782aaa7f711426798063f2764065b19@5576020_oswg54236oswg1080oswg692_img_000\" width=\"1080\" height=\"692\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cfigure class=\"image\" data-img-size-val=\"1080,355\">\u003Cimg style=\"aspect-ratio:1080\u002F355;\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.36krcdn.com\u002Fhsossms\u002F20251128\u002Fv2_30e49177c1064dc29f854d2f4aa03e9e@5576020_oswg32202oswg1080oswg355_img_000\" width=\"1080\" height=\"355\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>第三方测评也给出类似结论：在 GPT 这种规模的大模型训练上，TPU v5e 在保持差不多吞吐的前提下，总成本能做到高端 GPU 的“零头”级别。\u003C\u002Fp>\u003Cp>正因为谷歌便宜、能扩容、集群效率高，大模型公司开始重新调整算力结构，这不是“为了省一点钱”，而是TSO（规模 × 成本 × 风险）的商业决策。\u003C\u002Fp>\u003Cp>以 Anthropic 为例，他们之所以愿意把未来几年的核心算力交给谷歌，很简单：TPU 能用更低的预算撑起更大的模型规模。而且，把数据中心的建设和维护全部托付给 谷歌云，意味着他们不用像 OpenAI 或 xAI 那样，动辄投入数百亿美元去造机房、拉光纤、配电力。他们可以把全部精力集中在模型本身，这对一家创业公司来说是更务实的选择。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\" data-img-size-val=\"595,680\">\u003Cimg style=\"aspect-ratio:595\u002F680;\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.36krcdn.com\u002Fhsossms\u002F20251128\u002Fv2_c3428c435a014d9e8c1a6b3ae1c9bec2@5576020_oswg50677oswg595oswg680_img_000\" width=\"595\" height=\"680\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>Meta 的出发点则不同，它更像是在做“风险对冲”。作为规模巨大的 AI 用户，仅依赖英伟达已经难以满足它未来的长期规划。把部分推理任务分配给 TPU，一方面让供应链更加稳健，另一方面也能在长期运营成本上做优化——特别是推理和微调这种每天都要消耗大量算力的场景，迁到更便宜的平台，节省的就是持续性的真实现金流。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\" data-img-size-val=\"1080,1080\">\u003Cimg style=\"aspect-ratio:1080\u002F1080;\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.36krcdn.com\u002Fhsossms\u002F20251128\u002Fv2_6bb4da4684d2410ab88828ff098dc94e@5576020_oswg192638oswg1080oswg1080_img_000\" width=\"1080\" height=\"1080\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>当我们把所有信息拼到一起，其实逻辑非常清晰：它要比的是系统效率、总成本、长期稳定性。对大模型公司来说，这比单卡性能重要得多，因为企业最终要看的是：钱能省多少、扩容能不能稳定、未来能不能不被卡脖子。\u003C\u002Fp>\u003Cp>更关键的是，美股投资网获悉，谷歌已经把 TPU 带进了高频交易公司、银行、国防部门 这些安全要求最严格的场景。能够在这些体系中本地落地，并通过最严苛的安全审查，这就意味着 TPU 已经跨过了 GPU 长期难以跨越的门槛：数据隔离、超低延迟、可审计性和主权安全。\u003C\u002Fp>\u003Cp>这是一个质变。因为一旦金融和Z府系统开始用 TPU，影响的就不只是几张采购单，而是长期的 算力主权布局。\u003C\u002Fp>\u003Cp>这等于首次打开了一块过去几乎由 GPU 垄断、并对外封闭的高价值市场。\u003C\u002Fp>\u003Cp>行业格局随之出现结构性松动，一条全新的“谷歌链”正在快速成形。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>谷歌AI芯片利好哪些公司\u003C\u002Fh2>\u003Cp>这不是简单的“换一家买硬件”，而是需求端的顶级巨头亲自推动的一次算力体系重排，对投资者来说含金量极高。那么，“谷歌链”到底由哪些核心环节组成？哪些公司最先受益？\u003C\u002Fp>\u003Cp>第一个就是AVGO。很多人可能不知道，谷歌的 TPU 并不是它自己从头做到尾的，真正让 TPU 能“连得起来、跑得稳定、扩得下去”的核心通信和网络部分，几乎都是 AVGO 在提供。双方合作已经接近十年，绑定程度远比外界以为的深。\u003C\u002Fp>\u003Cp>AVGO 在谷歌体系里最重要的三块能力，就是高速 SerDes、交换 ASIC，以及支撑谷歌 Jupiter 光网络的光交换芯片。它们分别就像 TPU 集群的“血管”“神经系统”和“主干公路”。没有这些东西，TPU 根本搭不出超大规模集群，谷歌的光网络也不可能做到现在这种体量。所以只要谷歌继续走专用加速器路线，AVGO 就是绕不过去的底层核心。\u003C\u002Fp>\u003Cp>那 AVGO能在关键能力上抗衡英伟达吗？\u003C\u002Fp>\u003Cp>答案是肯定的。英伟达之所以强，是因为它手里有 GPU、CUDA 和 NVLink 这三张王牌，尤其是 NVLink，这条自研高速互联从 2016 年一路迭代到 4.0，速度几乎是 PCIe Gen5 的三倍，是英伟达大集群性能的核心来源。\u003C\u002Fp>\u003Cp>但别忘了，AVGO 本来就是做网络通信起家的，它在交换芯片、光通信和数据中心互联这些底层技术上积累深厚，完全具备和 NVLink 对抗的实力。简单来说，一边是“英伟达的私有高速通道”，另一边是“AVGO 的行业顶级网络架构”。在云和数据中心这种超大规模场景里，AVGO 的地位一点不弱。\u003C\u002Fp>\u003Cp>这也是为什么我们在 2025 年初就提前明确推介 AVGO。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\" data-img-size-val=\"749,485\">\u003Cimg style=\"aspect-ratio:749\u002F485;\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.36krcdn.com\u002Fhsossms\u002F20251128\u002Fv2_c3b35152520a42f3aa80ccf10aefe1cb@5576020_oswg50844oswg749oswg485_img_000\" width=\"749\" height=\"485\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>ASIC的代表玩家博通和Marvell（两家占ASIC市场超60%的份额），已经领先市场几个身位。前者作为谷歌自研AI芯片TPU的制造商，已维持合作关系将近10年之久，MRVL自推出该业务25年以来，已设计超过2000款ASIC，曾受亚马逊、谷歌、微软邀请开发定制AI芯片。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\" data-img-size-val=\"377,148\">\u003Cimg style=\"aspect-ratio:377\u002F148;\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.36krcdn.com\u002Fhsossms\u002F20251128\u002Fv2_2aa1be21387b47528d841ff7df897142@5576020_oswg17413oswg377oswg148_img_000\" width=\"377\" height=\"148\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>制造端由 台积电 TSM（TSM）、Amkor（AMKR） 与 日月光 ASE（ASX） 组成铁三角。TPU v7 对 3nm\u002F2nm 制程、HBM 堆叠、高密度 Chiplet 封装的依赖进一步增强，TSMC 决定算力上限，AMKR 和 ASX 决定带宽能否落地。随着机构预期 2026 年谷歌 TPU 将成为全球最主要的自研 ASIC，这三家公司是算力迭代的硬核基础。\u003C\u002Fp>\u003Cp>当芯片从晶圆厂走出，真正把 TPU 部署成“能用”的系统的是 Jabil（JBL）、Flex（FLEX） 与同样是我们2025必买公司的Celestica（CLS）。它们负责 TPU 模组、服务器机架、电源系统与整柜装配，是谷歌数据中心扩容最敏感、最直观的环节。随着 TPU v7 功耗与密度不断上升，机架结构、布线方式、散热设计都要全面重写，这三家整机 ODM 的单柜价值量与出货节奏随之提升，成为追踪谷歌 CapEx 的最佳风向标。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"image\" data-img-size-val=\"937,694\">\u003Cimg style=\"aspect-ratio:937\u002F694;\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.36krcdn.com\u002Fhsossms\u002F20251128\u002Fv2_ea4cf56a68244b37b1b73a34d6afe98a@5576020_oswg138435oswg937oswg694_img_000\" width=\"937\" height=\"694\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>而系统的规模化运行，依赖于更高速的互联能力。谷歌的 Jupiter 光交换体系需要更高带宽的光模块，这是 Lumentum（LITE）、Coherent（COHR）以及 AVGO 的光通信业务 所擅长的领域。数据中心互联从 400G 升级到 800G、1.6T，这些厂商会最先感受到需求的跃升。没有高速光通信，就无法支撑 TPU 集群的横向扩张。\u003C\u002Fp>\u003Cp>OCS（光电路交换机）上游也首次出现具备投资价值的美股公司。\u003C\u002Fp>\u003Cp>谷歌采用的 Palomar OCS 依赖 2D MEMS 微镜阵列，这类高精度器件 ASP 高、工艺壁垒强，最直接的受益者包括 SiTime（SITM） 与 Luna Innovations（LUNA）。\u003C\u002Fp>\u003Cp>同时，OCS 推动的高密度光路也带动了 IPG Photonics（IPGP）、Coherent（COHR） 等精密光学厂商在准直器、透镜阵列与硅光波导上的新增需求。这个环节在传统数据中心从未存在，是 OCS 打开的全新美股增量市场。\u003C\u002Fp>\u003Cp>随着集群规模扩大，基础设施压力同步上升。能否解决高功耗带来的散热、电力与液冷需求，决定了数据中心是否能继续扩容。因此，VRT 成为谷歌链中最“通吃”的公司。无论是部署 GPU 还是 TPU，只要算力密度继续走高，VRT 的电源管理与液冷系统就是不可替代的底层能力。\u003C\u002Fp>\u003Cp>最后，谷歌的 AI 战略并未停留在云端。为了让 Gemini Nano 在全球终端设备上本地运行，谷歌必须依赖高通（QCOM）提供的端侧算力平台。Snapdragon 的 NPU、DSP 和本地推理能力，是安卓生态能否真正跑起“端侧大模型”的关键基础。因此，谷歌的 AI 想真正触达普通用户，高通就是那个承上启下的核心一环。\u003C\u002Fp>\u003Cp>当云端由 TPU 撑起、端侧由高通承载，谷歌的 AI 版图才真正被补全——这也意味着，谷歌正在从“云—端”两侧同时发力，构建一条完整、闭环、可规模化的算力体系。\u003C\u002Fp>\u003Cp>而正是这条“云端 + 端侧”的双引擎，使整个行业发生了更深层的变化：AI 的算力版图，已经不再只靠单一供应商支撑。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>AI 算力不再只有一条命脉！\u003C\u002Fh2>\u003Cp>站在更高的产业视角来看，谷歌 TPU 的崛起，触发的根本就不是“谁取代谁”的零和游戏，而是一次全球 AI 算力结构的“大扩容”！\u003C\u002Fp>\u003Cp>过去两年，全球 AI 产业对英伟达的依赖度实在太高、太集中了！英伟达一旦有点风吹草动——产能紧张、交付延迟，或者价格波动——整个行业都得跟着心惊胆战，引发连锁反应！TPU 的大规模杀入市场，本质上是在给全球 AI 产业开辟第二条成熟、可靠的算力供给线！\u003C\u002Fp>\u003Cp>这带来的影响，可不是仅仅“多了一个选择”那么简单！它让大模型公司、云厂商和所有企业用户第一次能够像在餐厅点菜一样，对算力进行组合式、精细化的配置：\u003C\u002Fp>\u003Cp>稳定、重复的工作：直接交给 ASIC（专用芯片）。\u003C\u002Fp>\u003Cp>需要灵活、高通用性的大模型：继续放在 GPU（英伟达阵营）。\u003C\u002Fp>\u003Cp>对成本敏感、需要极致性价比的任务：用 TPU 做深度优化。\u003C\u002Fp>\u003Cp>超高安全要求的场景：就采用本地化部署。\u003C\u002Fp>\u003Cp>这意味着，AI 的底层基础设施正在从过去“英伟达说了算”的单一生态，彻底升级为“客户说了算”的“多层次算力池”！算力不再是单一的商品，而是变成了一个可组合、可调度、可精分的资源体系！\u003C\u002Fp>\u003Cp>这种结构性变化，直接影响了资本市场对两条链条的估值逻辑：\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>英伟达链：看生态、看通用性、看平台溢价，是“成熟期的估值体系”。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>谷歌链：看订单、看产能、看扩张速度，是“成长期的加速度逻辑”。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>这不是两条供应链互相替代，而是全球 AI 基建第一次拥有了 更均衡、更弹性、更具扩展空间的双轨结构：\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>英伟达推高天花板——让模型变得更强；\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>谷歌 拓宽高速路——让算力供给更可持续、更规模化。\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cp>事实上，每一次有公司展示更高效的训练网络（无论是 GPU 还是 TPU），都会进一步加强市场对“AI 继续扩张”的信心循环。Google 这次的突破，不是 GPU 的终章，而是下一轮 算力投资的开场信号。因为越多公司加入 AI 军备竞赛，越多训练管线被打开，全球对 GPU 的需求反而会更强——所有追赶者都需要更多 GPU 才能缩短差距。\u003C\u002Fp>\u003Cp>AI 赛道最终不是“谁的芯片更省电”的比赛，而是“谁能让算力更快扩张”的比赛。在这条扩张曲线上，英伟达仍然是目前唯一能够让全球快速“放大算力”的基础设施提供者。\u003C\u002Fp>\u003Cp>因此，谷歌链的爆发不是在稀释英伟达，而是在为未来 3～5 年万亿级算力扩张铺设更安全、更立体、更可持续的双轨基建。两条链不是对立，而是共同驱动下一轮超大周期的发动机。\u003C\u002Fp>","https:\u002F\u002Fstockwebsiteblob.blob.core.windows.net\u002Fweb-202511-stk\u002FUploaderjsp2m5waga2_2025_11_27_16_19_48.jpg","2025-11-28T00:14:52.333","2025.11.28","2025\u002F11\u002F28",39242,[22,23,24,25],"GOOG","NVDA","AVGO","TSM","Article",0,"免费","success",{"id":9,"fullTitle":10,"subTitle":6,"url":11,"columnId":12,"columnName":13,"columnUrl":14,"summary":6,"contentHtml":15,"mainContentHtml":6,"posterUrl":16,"createDate":17,"displayDate":18,"displayDateSlash":19,"pageviews":20,"tags":31,"hidden":5,"isSubContent":5,"replyDocOrTargetId":6,"contentType":26,"videoId":6,"liveVideoUrl":6,"duration":27,"price":27,"priceText":28,"priceBadgeText":28,"priceBadgeClass":29,"freeForMinGroupLevel":27,"redirectUrl":6,"readyToStream":5},[22,23,24,25],"\u002Fcol\u002Fstocknews",{"visible":5,"marketingHtml":34,"services":35,"recentDocuments":44},"\u003Cfigure class=\"image\">\u003Ca 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