據(jù)科技媒體報道，Meta 正與谷歌磋商合作協(xié)議，計劃自 2027 年起在數(shù)據(jù)中心部署谷歌自研的張量處理單元（TPU）。這一消息引發(fā)市場劇烈反應，英偉達股價于 11 月 25 日大盤上漲時逆勢下跌 3%，超微半導體（AMD）股價跌幅更逾 4%，標志著谷歌與英偉達在 AI 芯片領域的競爭正式進入白熱化階段。

AI制圖

據(jù)悉，雙方擬議的合作采取 “云租 + 自建” 分步推進模式：Meta 明年將先從谷歌云按需租用 TPU 算力進行測試，若進展順利，2027 年將啟動實體芯片大規(guī)模采購，采購金額或達數(shù)十億美元。作為專為 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡張量運算優(yōu)化的專用集成電路（ASIC），TPU 此前主要服務于谷歌內(nèi)部及小規(guī)模云客戶，此次若進駐 Meta 數(shù)據(jù)中心，將是其首次在谷歌云外實現(xiàn)大規(guī)模部署。

分析師指出，這一合作對谷歌意義重大，不僅能開辟全新收入來源，更使其得以與英偉達形成直接競爭。而谷歌上周發(fā)布的 AI 模型 Gemini 3 恰是基于自研 TPU 訓練，該模型在多項基準測試中表現(xiàn)驚艷，帶動谷歌股價上漲逾 13%，為 TPU 的技術實力提供了有力佐證。Seaport 分析師戈德透露，第七代 TPU 單芯片算力達 4614 TFLOPS，能效比 GPU 高 2-3 倍，在特定 AI 任務中已實現(xiàn)性能超越。

面對競爭壓力，英偉達在社交平臺 X 回應稱，公司 GPU “領先業(yè)界一代”，是唯一可運行所有 AI 模型、適配任何計算環(huán)境的平臺，強調(diào)其相比 ASIC 具備更強兼容性與靈活性。分析師也認為，Meta 短期內(nèi)難減對英偉達的依賴，“更換供應商可能影響模型開發(fā)速度，云服務商仍將依賴靈活的 GPU 處理復雜負載”。

GPU 與 TPU 的技術差異構成市場分化基礎：GPU 憑借成熟的 CUDA 生態(tài)和可編程性，占據(jù)全球 AI 訓練市場約 80% 份額，仍是 OpenAI GPT 系列、Meta LLaMA 等主流模型的首選；TPU 則以高能效優(yōu)勢適配固定工作負載，Anthropic 已訂購 100 萬塊用于模型訓練。

分析師普遍認為，此次合作將重塑行業(yè)格局。AMD 因護城河較窄受沖擊更大，需進一步證明自身 AI 能力；長期來看，英偉達、AMD 與谷歌 ASIC 將形成多元競爭格局，市場份額取決于技術創(chuàng)新與應用適配。目前雙方尚未敲定最終協(xié)議，但其引發(fā)的行業(yè)震動已顯現(xiàn) AI 芯片賽道的變革信號。