英伟达罕见在股价大跌后主动发声，公开宣称其图形处理器（GPU）领先行业整整一代，直接回应市场对其在人工智能（AI）芯片领域主导地位可能受到谷歌挑战的担忧。
美东时间 25 日周二美股午盘时段，英伟达社交媒体平台 X 上发贴称：
" 我们为谷歌取得的成功感到高兴——他们在 AI 领域取得了巨大进步，我们也将继续向谷歌提供产品。英伟达目前领先行业一代——我们是唯一一个可以运行所有 AI 模型、并在各种计算场景中通用的平台。"
英伟达强调，其芯片相比谷歌 TPU 等专用集成电路（ASIC）芯片提供 " 更高的性能、多功能性和互换性 "。后者通常只为单一公司或单一功能设计。
谷歌发言人则在声明中回应：" 我们定制的 TPU 和英伟达 GPU 的需求都在加速增长。我们将一如既往地继续支持这两者。" 这一表态凸显了谷歌在 AI 基础设施投资上的多元化策略。
此前有报道称其重要客户之一 Meta 可能与谷歌达成协议，在其数据中心使用谷歌的张量处理单元（TPU）。英伟达在帖子中表示，其芯片相比所谓的 ASIC 芯片（如谷歌的 TPU）更灵活、更强大，后者通常只为单一公司或单一功能设计。
英伟达发声前，周二美股早盘，英伟达股价一度重挫逾 7%，市值蒸发近 3500 亿美元，最终收跌约 2.6%，创两个多月收盘新低。与此同时，谷歌母公司 Alphabet 股价则进一步走高，早盘曾涨超 3%，收涨 1.6%，连续第三个交易日收创历史新高。
英伟达股价大跌前一日，有媒体报道称，英伟达的关键客户 Meta 正考虑与谷歌达成协议，在其数据中心使用谷歌的张量处理单元（TPU）。这被视为谷歌在激烈 AI 竞争中王者归来、赶超英伟达的迹象。
报道引发的市场震荡
据本周一报道，Meta 正考虑从 2027 年开始在其数据中心部署谷歌的 TPU，并可能最早于明年通过 Google Cloud 租用 TPU 容量。分析师认为，这一潜在交易金额可能达到数十亿美元。
这一消息对英伟达的市场地位构成直接挑战。据分析师估计，英伟达占据人工智能芯片市场超过 90% 的份额，但近几周谷歌的内部芯片作为昂贵但强大的 Blackwell 芯片的可行替代方案，获得了越来越多的关注。
英伟达今年大部分时间的股价都在上涨，曾在 10 月底触及 212 美元的高点，但周二一度跌至 180 美元下方。周一盘后交易异常活跃，超过 2.5 亿股易手。市场走势表明，虽然英伟达凭借芯片制造经验获得了投资者的大部分初始关注，但全球最大的人工智能硬件买家正在权衡专为 AI 定制的替代方案。
谷歌 TPU 如何运转
谷歌于 2013 年开始研发首款 TPU，并于两年后发布。这些芯片最初用于加速该公司的网络搜索引擎并提升效率，后来被改造用于谷歌 AI 应用中的机器学习任务。
TPU 和 GPU 都能处理训练 AI 模型所需的大量计算，但实现方式不同。英伟达的 GPU 最初为渲染视频游戏图像而开发，通过数千个计算 " 核心 " 并行处理多项任务。而 TPU 专门为矩阵乘法这类 AI 相关工作而构建，这是训练神经网络的主要操作。大部分工作涉及顺序执行的重复计算，而非并行计算。
谷歌最新版本的 TPU 名为 Ironwood，于今年 4 月发布，采用液冷设计，专为运行 AI 推理工作负载而设计。它有两种配置：256 个芯片的集群，或更大的 9216 个芯片集群。TPU 在某些 AI 工作上可能表现优于 GPU，因为谷歌可以 " 去除芯片上许多不适合 AI 的其他部分 "，使其能耗更低、运营成本更低。
日益强劲的竞争态势
谷歌上周发布了公司最强大模型 Gemini 3，这款广受好评的最先进 AI 模型是在该公司的 TPU 上训练的，而非英伟达 GPU。这一技术成就增强了 TPU 作为英伟达 GPU 可靠替代方案的可信度。
目前的 TPU 客户包括 OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 去年创立的初创公司 Safe Superintelligence，以及 Salesforce、Midjourney 和 Anthropic。根据 10 月公布的协议，Anthropic 将通过多达 100 万个 TPU 获得超过 1 吉瓦的谷歌计算能力。
与英伟达不同，谷歌不向其他公司出售 TPU 芯片，而是将其用于内部任务，并允许企业通过 Google Cloud 租用。不过，彭博行业研究分析师表示，Anthropic 的协议使 TPU 扩展到其他云平台的可能性增加。
英伟达 CEO 黄仁勋在上周的财报电话会议上回应了 TPU 竞争加剧的问题，指出谷歌是其 GPU 芯片的客户，Gemini 可以在英伟达的技术上运行。他还提到与谷歌 AI 实验室 DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 保持联系，Hassabis 曾发短信告诉他，使用更多芯片和数据将创造更强大 AI 模型的行业理论——即 AI 开发者常说的 " 扩展定律 " ——依然 " 完好无损 "。
但目前没有任何公司，包括谷歌在内，寻求完全取代英伟达 GPU。研究机构 Gartner 分析师 Gaurav Gupta 表示，谷歌尽管拥有自己的芯片，仍是英伟达最大客户之一，因为它必须为客户保持灵活性。如果客户的算法或模型发生变化，GPU 更适合处理更广泛的工作负载。对谷歌 TPU 而言，最好的前景可能是成为推动 AI 增长所需产品组合的一部分。
