AI 芯片迎來 “三國殺” 時代？谷歌被曝截胡 Meta 芯片大單，英偉達 10% 收入遭搶，AMD 躺槍大跌

整理 | 華衛

近日，據外媒報道，Meta 正考慮采用谷歌設計的芯片。受此消息影響，英偉達股價下跌，盤中最大跌幅達 7%，隨后有所回升，于 11 月 25 日收盤下跌 4.3%。谷歌母公司 Alphabet 股價則延續漲勢，在前一天大漲逾 6% 后，當日再漲 4.2%。

報道稱，Meta 計劃斥資數十億美元采購谷歌張量處理單元（TPU），相關芯片預計將于 2027 年在 Meta 的數據中心投入使用，且明年或將從谷歌云部門租賃該類芯片。據了解內部表態的人士透露，部分谷歌云高管認為，該計劃有望幫助公司搶占英偉達數據中心業務高達 10% 的營收份額。考慮到英偉達僅 2025 年第二季度的 Data Center 部門營收就超過 510 億美元，若谷歌能拿下這一比例的份額，或意味著數百億美元的營收增量。

作為定制化芯片，TPU 被業內專家認為是谷歌的核心競爭優勢，該產品能為客戶提供高效能的 AI 專用計算解決方案。此外，谷歌還開發了全新配套軟件，旨在降低 TPU 的使用門檻。若 Meta 最終落地 TPU 采購計劃，這將成為谷歌的重大勝利，也是對其芯片技術的潛在市場驗證。

1 一筆交易，或助 Alphabet 估值達 4 萬億美元

2018 年，谷歌推出第一代 TPU，最初專為自身云計算業務的內部場景設計。此后，谷歌陸續發布了更先進的迭代版本，重點優化人工智能工作負載的處理能力。今年 4 月，谷歌推出了最新一代 TPU 芯片 “Ironwood”。其采用雙芯片設計，集成 192GB 高速高帶寬內存（HBM）和六個定制化 AI 處理模塊，加速核心基于兩種不同架構打造。

每塊 Ironwood 芯片包含四個 SparseCore 核心，該核心專為處理大型嵌入向量優化，嵌入向量是一種存儲 AI 模型信息的數學結構；此外還搭載兩個 TensorCore 核心，用于加速矩陣乘法運算，這是 AI 模型處理數據的核心計算環節。谷歌將 Ironwood 部署于液冷集群中，單個集群最多可集成 9216 塊液冷芯片。該公司表示，單集群算力可達 42.5 exaflops 的性能，1 exaflop 相當于每秒進行百億億次的計算.

目前，尚不清楚 Meta 與谷歌的潛在芯片合作是否會涉及 Ironwood 或其他 TPU 型號。考慮到這家 Facebook 母公司預計 2027 年才開始部署相關芯片，其可能會選擇采購明年大概率推出的 Ironwood 繼任者。

當前，全球 AI 基礎設施建設企業正積極尋求芯片供應多元化。作為該領域的頂級投資方，Meta 預計今年資本支出將達到 700 億至 720 億美元。谷歌與 Meta 的潛在合作釋放出明確信號，其定制化 TPU 正崛起為可靠且高性能的替代選擇。

就在上月，Anthropic 宣布將從谷歌采購多達 100 萬個 TPU 芯片用于人工智能研究，這一合作無疑亦為谷歌云技術部門在 AI 時代的芯片競爭野心注入了強心劑。當時，谷歌云 CEO Thomas Kurian 表示，“Anthropic 選擇大幅擴大 TPU 的使用規模，反映出其團隊多年來使用該芯片所體驗到的卓越性價比和能效表現。我們將在已成熟的 AI 加速器產品組合（包括第七代 TPU 芯片 Ironwood）基礎上，持續創新，進一步提升 TPU 的能效和產能。”

受 Meta 擬采購谷歌 TPU 人工智能芯片的相關消息提振，市場情緒高漲， Alphabet（谷歌母公司）昨日股價上漲約 5%，市值突破 3.8 萬億美元。目前，全球僅有微軟、英偉達和蘋果三家公司曾達到 4 萬億美元市值門檻，其中僅后兩家仍維持這一水平。2025 年以來，Alphabet 股價已累計上漲約 70%。

連為谷歌 TPU 提供設計支持的 Synopsys 公司股價都呈亮眼表現，在 11 月 24 日大漲 11% 后，11 月 25 日繼續上漲逾 1%。

對谷歌而言，這不僅僅是一筆單一的交易，更是其終于能變現長達十年的定制芯片設計投入的機會。成功向 Meta 這樣的客戶供貨，不僅會帶來數十億美元的營收，還能證明其 TPU 在性能和效率上都能與英偉達的產品抗衡。這一潛在的巨額新營收來源，正是支撐谷歌近期股價上漲的重要因素。

而對 Meta 來說，這筆交易是一個明智且具有戰略性的舉措。該公司計劃 2026 年在數據中心領域投入至少 1000 億美元，若核心硬件幾乎完全依賴單一供應商，將構成重大商業風險。引入谷歌 TPU 后，Meta 不僅能降低這一風險、增強議價能力，還有望壓低長期成本。這種審慎的供應鏈管理策略，或將對 Meta 股價的長期走勢形成積極支撐。

谷歌發言人表示，“谷歌云業務部門的自研 TPU 和英偉達 GPU 的需求都在加速增長；我們致力于支持這兩者，正如多年來一直做的那樣。”

2 英偉達體面回應，AI 芯片競爭格局或劇變

對于這一消息，英偉達還第一時間作出了回應。英偉達新聞中心賬號在 X 平臺上發布聲明稱，“我們對谷歌的成功感到高興，他們在 AI 領域取得了重大進展，而我們也將繼續向谷歌供應產品。英偉達的技術領先行業一代，它是唯一能運行所有 AI 模型，且能在所有計算場景中實現這一功能的平臺。與專為特定 AI 框架或功能設計的專用集成電路（ASIC）相比，英偉達產品具備更卓越的性能、更強的通用性和兼容性。”

值得注意的是，英偉達股價在 11 月 25 日盤前交易中最大跌幅達 3%。有分析師認為，在支撐 AI 熱潮的核心芯片領域，谷歌正穩步推進與英偉達的競爭。

多年來，英偉達一直是 AI 專用芯片領域無可爭議的龍頭，其高性能處理器成為 Meta、OpenAI 等幾乎所有頭部企業研發及運行復雜 AI 系統的核心支撐。這一近乎壟斷的地位，正是英偉達股價實現爆發式增長的核心原因。然而，一段時間以來，全球各地的公司也一直對它們過度依賴英偉達感到擔憂。

盡管英偉達的主導地位短期內難以撼動，但谷歌 TPU 的崛起似乎亦正加劇 AI 半導體市場的競爭。市場對此變化的反應更加迅速。

11 月 25 日，曾被視為英偉達 GPU 最有力挑戰者的 AMD 股價下跌 6%，芯片設計公司 Arm 的股價也下滑 4.2%。D.A. Davidson 技術研究主管 Gil Luria 表示：“此前市場普遍認為 AMD 有望成為行業老二，但如今看來，這一市場位置可能已無其容身之地。”

此外，此次芯片公司們的股價波動，恰逢市場對 “AI 泡沫是否存在” 及科技公司估值過高的爭議持續升溫。

3 集群挑戰下，合作有眾多可能性

另有報道稱，Meta 要采用谷歌的 TPU 芯片可能會面臨巨大的集成挑戰。理論上，谷歌也可為 Meta 提供其云平臺所用的完整 TPU 集群，但后者可能會選擇僅采購芯片并集成至自有系統，Meta 的數據中心采用定制化服務器和機架設計。

而 TPU 的部署方式與 Meta 慣用的基于 AMD 和英偉達芯片的集群截然不同。AMD 和英偉達 GPU 通過分組交換機將數百或數千塊芯片連接成大規模橫向擴展的計算架構，TPU 則采用光電路交換（OCS）技術連接成大型環形網格。關鍵在于，這類設備的運行原理與分組交換機完全不同，通常需要不同的編程模型。

更大的挑戰在于 PyTorch，這是 Meta 開發的深度學習框架，旨在讓機器學習工作負載能夠在 CPU 和 GPU 硬件上無縫運行。PyTorch 可以在 TPU 上運行，但 TPU 并不原生支持該框架，這意味著 Meta 需要采用一個名為 PyTorch/XLA 的轉換層。

考慮到科技巨頭擁有龐大的軟件開發團隊，Meta 和谷歌能夠克服這一挑戰。但他們為何要費心這么做呢？有可能的情況是，Meta 在討論為其 Llama 系列模型進行針對谷歌 TPU 的推理優化。在模型上運行推理所需的計算資源比訓練模型少一個數量級，推理工作負載還能從靠近終端用戶的部署中受益，這有助于減少延遲并提升交互性。

此前，Meta 曾在 Hugging Face 等代碼倉庫向公眾發布其大型語言模型系列，用戶可以在該平臺下載這些模型，并在包括谷歌 TPU 在內的各類加速器上運行。因此，Meta 需要確保 Llama 模型在 TPU 上能良好運行，以促進企業用戶采用該模型。但如果僅以推理為目標，Meta 并不需要自行擁有這些芯片，企業用戶完全可以直接從谷歌租賃 TPU 來運行 Llama 模型。

數年前，Meta 曾自主研發一款名為 MTIA 的定制化推理芯片。有外媒報道稱，該公司計劃于 2025 年底部署該處理器的新一代產品。而此次與谷歌的潛在 TPU 合作，或許意味著其 MTIA 芯片計劃或將縮減規模；另一種可能性是，Meta 擬將 MTIA 用于推理任務，同時采用 TPU 承載訓練工作負載。

https://www.cnbc.com/2025/11/25/nvidia-shares-today-google-meta-ai-chip-report.html

https://dataconomy.com/2025/11/25/recent-chip-deal-impact-on-google-meta-and-nvidia-stock/

https://www.theregister.com/2025/11/25/nvidia_google_tpu_meta/

https://siliconangle.com/2025/11/25/nvidia-shares-drop-report-meta-may-buy-tpus-google/

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