谷歌TPU崛起撼动英伟达霸权，AI芯片进入多极竞争时代

尽管英伟达仍宣称其GPU领先谷歌TPU“整整一代”，但市场正用脚投票。随着Meta被曝洽谈采购谷歌TPU、Anthropic承诺部署百万颗谷歌芯片，英伟达股价一度单日暴跌4%，市值蒸发2500亿美元。这一震荡揭示了一个残酷现实：在AI基础设施领域，通用性与专用性之争已进入白热化。谷歌TPU自2013年秘密研发以来，历经七代迭代，最新版本在能效比与训练成本上展现出压倒性优势——据内部数据，其超级计算机在同等算力下功耗降低40%，总拥有成本（TCO）较英伟达方案低65%，这对电力成本敏感的超大规模数据中心极具吸引力。
英伟达的护城河在于CUDA生态，但谷歌正以垂直整合破局。从芯片设计（TPU）、框架优化（JAX）、到云服务（Google Cloud）与大模型（Gemini），谷歌实现了全栈协同，使TPU在特定工作负载中效率倍增。其光互连技术更支持PB级集群内存互联，远超英伟达现有NVLink规模。反观英伟达，虽Blackwell架构性能强劲，但2300W功耗与高昂售价正迫使客户寻求替代方案。花旗等机构已预警：若定制芯片放量，英伟达70%以上的毛利率恐遭侵蚀。
对中国AI产业而言，这一变局提供宝贵借鉴。华为昇腾、寒武纪思元等国产AI芯片虽起步较晚，但可借鉴谷歌“软硬协同”思路，聚焦垂直场景（如智慧城市、自动驾驶）打造高效闭环。同时，应警惕过度依赖单一生态的风险，积极推动开放标准（如MLIR、ONNX）以降低迁移成本。长远看，AI芯片竞争将不再是“性能至上”，而是“场景适配+能效比+生态粘性”的综合较量。英伟达与谷歌的对决，终将推动全球AI基础设施走向更开放、更多元的未来——而这，正是中国突破“卡脖子”困局的历史性窗口。