英偉達GPU不妙！

谷歌TPU 商業化破局，英偉達 AI 芯片壟斷地位迎挑戰

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

英偉達的圖形處理器（GPU）作為通用型處理器，搭載數千個小型核心，具備強大的并行處理能力，不僅適用于圖形渲染、高性能計算，更能高效支撐絕大多數 AI 工作負載。與之形成鮮明對比的是，谷歌張量處理單元（TPU）是專為機器學習中的數學運算量身打造的專用芯片 —— 通過優化設計，TPU 能高效執行復雜的矩陣與張量計算，理論上在訓練和運行超大型 AI 模型時，相比 GPU 具備速度更快、成本更低的雙重優勢。

據 GlobalData 預測，全球 AI 市場規模將從 2024 年的 1310 億美元增長至 2029 年的 6420 億美元，復合年增長率（CAGR）達 37%；其中生成式 AI 細分領域同期復合年增長率更是高達 93%。隨著生成式 AI 相關投入持續加碼，市場對高效訓練與推理芯片的需求也將同步激增。盡管英偉達目前壟斷 AI 芯片市場，但這一領先地位正面臨來自多方競爭者的沖擊。

谷歌Meta合作落地，英偉達再添競爭壓力

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

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

2025 年 11 月 24 日有消息稱，谷歌正與Meta洽談大額 TPU 供應合作。Meta目前仍高度依賴英偉達 GPU，但其在 2025 年 9 月收購 AI 芯片初創公司 Rivos 后，顯然已啟動算力資源多元化戰略。OpenAI 也采取了類似舉措，于 2025 年 10 月與博通（Broadcom）、AMD達成數十億美元級合作。對于大型語言模型（LLM）開發商而言，芯片供應多元化是極具遠見的布局 —— 這一趨勢將加劇市場競爭，最終推動芯片價格下降，并激勵企業推出更具競爭力的芯片設計方案。

2025 年 10 月末，又一競爭者強勢入局：高通（Qualcomm）正式發布自研 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，而非模型訓練。

高通此前的芯片業務重心集中在智能手機、筆記本電腦和平板電腦市場，此次進軍 AI 芯片領域標志著其核心業務的戰略轉型，也為英偉達增添了新的競爭壓力。2025 年第四季度密集出現的 AI 芯片供應多元化動態，已引發投資者對英偉達未來前景的擔憂。

TPU 與 GPU 核心差異對比

盡管 GPU 和 TPU 均能加速 AI 工作負載，但據公開數據顯示，TPU 的每秒計算處理能力更具優勢，同時具備成本效率更高、功耗更低的特點。不過，LLM 開發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 的核心優勢在于通用性強 —— 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（如圖形渲染、仿真計算、數據分析等），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尋求多功能算力支持的企業。

而 TPU 是谷歌為大規模深度學習量身定制的專用芯片，盡管性能優勢突出，但目前主要局限于谷歌云平臺，且針對 TensorFlow 工作負載優化。因此，企業在需要靈活性、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展性的大型 AI 項目中，TPU 則成為更優選擇。綜上，TPU 不會大規模取代 GPU，而是將在特定 AI 工作負載中占據優勢地位。

谷歌TPU 商業化的連鎖受益者

AI 芯片領域的供應多元化，為 LLM 開發商提供了更可靠的算力保障，同時也顯著加大了英偉達的競爭壓力 —— 這或許正是英偉達持續加碼 AI 與量子科技企業投資、力圖維持技術領先地位的重要原因。

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

相反，谷歌 TPU 商業化進程的推進，正為其他 AI 芯片企業帶來發展機遇。作為谷歌的設計合作伙伴，博通在相關消息公布后股價應聲上漲 10%；加之此前博通宣布將與 OpenAI 聯合設計 AI 芯片，該公司已成為 AI 硬件領域的核心玩家。

谷歌與博通在 TPU 研發領域的合作已持續近十年，但 2025 年 3 月有報道稱，谷歌將與聯發科（MediaTek）合作開發下一代 TPU。與這家中國臺灣芯片設計企業的合作，或將進一步強化谷歌與臺積電（TSMC）的合作關系 —— 自 TPU 誕生以來，臺積電一直是其獨家代工廠。

與英偉達類似，臺積電的營收也高度依賴少數核心客戶，據估算，英偉達和蘋果合計貢獻了其 40% 的年營收。TPU 的廣泛商業化將有助于臺積電實現營收來源多元化。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器供應商之一，2025 年 12 月 1 日，富士康宣布將為谷歌 TPU 供應大批量服務器設備。

若 TPU 的獲取門檻進一步降低，其他芯片企業將需在性能、成本效率和功耗等核心指標上展現優勢。不過，這一發展趨勢也將為此前被英偉達壟斷光環掩蓋的芯片設計企業帶來發展動力，既包括 AMD、高通等行業巨頭，也涵蓋 Cerebras、Groq、Mythic、Tenstorrent 等初創公司。此外，這些企業還將獲得開發細分市場專用處理器的機遇 —— 在這些細分領域，GPU 和 TPU 均難以充分滿足需求。

結論

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

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