谷歌TPU 商業(yè)化破局，英偉達(dá) AI 芯片壟斷地位迎挑戰(zhàn)

英偉達(dá)（Nvidia）在 AI 芯片市場長期占據(jù)主導(dǎo)地位，但谷歌（Google）自 2013 年起便已著手自主研發(fā)專用硬件，悄然布局競爭賽道。

英偉達(dá)的圖形處理器（GPU）作為通用型處理器，搭載數(shù)千個小型核心，具備強(qiáng)大的并行處理能力，不僅適用于圖形渲染、高性能計算，更能高效支撐絕大多數(shù) AI 工作負(fù)載。與之形成鮮明對比的是，谷歌張量處理單元（TPU）是專為機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)運算量身打造的專用芯片 —— 通過優(yōu)化設(shè)計，TPU 能高效執(zhí)行復(fù)雜的矩陣與張量計算，理論上在訓(xùn)練和運行超大型 AI 模型時，相比 GPU 具備速度更快、成本更低的雙重優(yōu)勢。

據(jù) GlobalData 預(yù)測，全球 AI 市場規(guī)模將從 2024 年的 1310 億美元增長至 2029 年的 6420 億美元，復(fù)合年增長率（CAGR）達(dá) 37%；其中生成式 AI 細(xì)分領(lǐng)域同期復(fù)合年增長率更是高達(dá) 93%。隨著生成式 AI 相關(guān)投入持續(xù)加碼，市場對高效訓(xùn)練與推理芯片的需求也將同步激增。盡管英偉達(dá)目前壟斷 AI 芯片市場，但這一領(lǐng)先地位正面臨來自多方競爭者的沖擊。

谷歌Meta合作落地，英偉達(dá)再添競爭壓力

谷歌自 2015 年起便開始在內(nèi)部部署 TPU，并持續(xù)迭代優(yōu)化其內(nèi)存容量、計算性能及芯片互聯(lián)能力。如今，TPU 已成為谷歌 Gemini AI 助手、搜索、照片、地圖等所有 AI 賦能產(chǎn)品的核心算力支撐。

此前，TPU 僅面向谷歌內(nèi)部使用，或通過云服務(wù)形式租賃給 Anthropic、Cohere、OpenAI、Salesforce 等企業(yè)客戶。2025 年 10 月，Anthropic 確認(rèn)將獲取多達(dá) 100 萬個 TPU 的使用權(quán)；2024 年，蘋果（Apple）也選擇基于谷歌 TPU 訓(xùn)練其 Apple Intelligence 模型。而現(xiàn)在，谷歌正首次嘗試以實體產(chǎn)品形式直接向客戶出售 TPU，而非僅提供云服務(wù)。

2025 年 11 月 24 日有消息稱，谷歌正與Meta洽談大額 TPU 供應(yīng)合作。Meta目前仍高度依賴英偉達(dá) GPU，但其在 2025 年 9 月收購 AI 芯片初創(chuàng)公司 Rivos 后，顯然已啟動算力資源多元化戰(zhàn)略。OpenAI 也采取了類似舉措，于 2025 年 10 月與博通（Broadcom）、AMD達(dá)成數(shù)十億美元級合作。對于大型語言模型（LLM）開發(fā)商而言，芯片供應(yīng)多元化是極具遠(yuǎn)見的布局 —— 這一趨勢將加劇市場競爭，最終推動芯片價格下降，并激勵企業(yè)推出更具競爭力的芯片設(shè)計方案。

2025 年 10 月末，又一競爭者強(qiáng)勢入局：高通（Qualcomm）正式發(fā)布自研 AI 芯片，其中 AI200 系列將于 2026 年上市，AI250 系列則計劃于 2027 年推出。值得注意的是，這些芯片將專注于推理任務(wù)，而非模型訓(xùn)練。

高通此前的芯片業(yè)務(wù)重心集中在智能手機(jī)、筆記本電腦和平板電腦市場，此次進(jìn)軍 AI 芯片領(lǐng)域標(biāo)志著其核心業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，也為英偉達(dá)增添了新的競爭壓力。2025 年第四季度密集出現(xiàn)的 AI 芯片供應(yīng)多元化動態(tài)，已引發(fā)投資者對英偉達(dá)未來前景的擔(dān)憂。

TPU 與 GPU 核心差異對比

盡管 GPU 和 TPU 均能加速 AI 工作負(fù)載，但據(jù)公開數(shù)據(jù)顯示，TPU 的每秒計算處理能力更具優(yōu)勢，同時具備成本效率更高、功耗更低的特點。不過，LLM 開發(fā)商在二者之間做選擇時，除了考慮原始性能外，還需兼顧靈活性與部署需求。

具體來看，GPU 的核心優(yōu)勢在于通用性強(qiáng) —— 不僅廣泛兼容 CUDA、PyTorch、TensorFlow 等主流 AI 框架，還能處理 AI 之外的多重任務(wù)（如圖形渲染、仿真計算、數(shù)據(jù)分析等），且支持本地部署、云端部署與邊緣部署等多種場景，非常適合需要測試不同模型或?qū)で蠖喙δ芩懔χС值钠髽I(yè)。

而 TPU 是谷歌為大規(guī)模深度學(xué)習(xí)量身定制的專用芯片，盡管性能優(yōu)勢突出，但目前主要局限于谷歌云平臺，且針對 TensorFlow 工作負(fù)載優(yōu)化。因此，企業(yè)在需要靈活性、框架兼容性或混合部署方案時，通常更傾向于選擇 GPU；而在追求極致效率與擴(kuò)展性的大型 AI 項目中，TPU 則成為更優(yōu)選擇。綜上，TPU 不會大規(guī)模取代 GPU，而是將在特定 AI 工作負(fù)載中占據(jù)優(yōu)勢地位。

谷歌TPU 商業(yè)化的連鎖受益者

AI 芯片領(lǐng)域的供應(yīng)多元化，為 LLM 開發(fā)商提供了更可靠的算力保障，同時也顯著加大了英偉達(dá)的競爭壓力 —— 這或許正是英偉達(dá)持續(xù)加碼 AI 與量子科技企業(yè)投資、力圖維持技術(shù)領(lǐng)先地位的重要原因。

盡管英偉達(dá)營收增長勢頭驚人，但其壟斷地位的可持續(xù)性已引發(fā)質(zhì)疑：公司近 50% 的營收來自四大客戶，85% 的營收依賴六大企業(yè)。雖然英偉達(dá)未披露最大客戶名單，但亞馬遜、Meta、微軟大概率位列其中，谷歌本身也被認(rèn)為是其重要客戶。過度依賴少數(shù)買家的營收結(jié)構(gòu)，意味著市場格局的微小變動都可能對其產(chǎn)生快速沖擊。若核心客戶紛紛轉(zhuǎn)向 AMD、博通、谷歌、高通等競爭對手，減少對英偉達(dá)的依賴，這家芯片巨頭將陷入被動局面。

相反，谷歌 TPU 商業(yè)化進(jìn)程的推進(jìn)，正為其他 AI 芯片企業(yè)帶來發(fā)展機(jī)遇。作為谷歌的設(shè)計合作伙伴，博通在相關(guān)消息公布后股價應(yīng)聲上漲 10%；加之此前博通宣布將與 OpenAI 聯(lián)合設(shè)計 AI 芯片，該公司已成為 AI 硬件領(lǐng)域的核心玩家。

谷歌與博通在 TPU 研發(fā)領(lǐng)域的合作已持續(xù)近十年，但 2025 年 3 月有報道稱，谷歌將與聯(lián)發(fā)科（MediaTek）合作開發(fā)下一代 TPU。與這家中國臺灣芯片設(shè)計企業(yè)的合作，或?qū)⑦M(jìn)一步強(qiáng)化谷歌與臺積電（TSMC）的合作關(guān)系 —— 自 TPU 誕生以來，臺積電一直是其獨家代工廠。

與英偉達(dá)類似，臺積電的營收也高度依賴少數(shù)核心客戶，據(jù)估算，英偉達(dá)和蘋果合計貢獻(xiàn)了其 40% 的年營收。TPU 的廣泛商業(yè)化將有助于臺積電實現(xiàn)營收來源多元化。同樣總部位于中國臺灣的富士康（Foxconn），目前已成為全球最大的服務(wù)器供應(yīng)商之一，2025 年 12 月 1 日，富士康宣布將為谷歌 TPU 供應(yīng)大批量服務(wù)器設(shè)備。

若 TPU 的獲取門檻進(jìn)一步降低，其他芯片企業(yè)將需在性能、成本效率和功耗等核心指標(biāo)上展現(xiàn)優(yōu)勢。不過，這一發(fā)展趨勢也將為此前被英偉達(dá)壟斷光環(huán)掩蓋的芯片設(shè)計企業(yè)帶來發(fā)展動力，既包括 AMD、高通等行業(yè)巨頭，也涵蓋 Cerebras、Groq、Mythic、Tenstorrent 等初創(chuàng)公司。此外，這些企業(yè)還將獲得開發(fā)細(xì)分市場專用處理器的機(jī)遇 —— 在這些細(xì)分領(lǐng)域，GPU 和 TPU 均難以充分滿足需求。

結(jié)論

綜上，AI 芯片市場競爭加劇、客戶供應(yīng)多元化、專用芯片場景替代、英偉達(dá)客戶單一這幾大因素疊加，使得英偉達(dá) GPU 的市場主導(dǎo)地位與營收穩(wěn)定性將面臨挑戰(zhàn)。

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