谷歌TPU再掀波澜，英伟达力保技术领先

　　近日，谷歌在其云平台上推出了最新的大语言模型 Gemini 3，并明确表示该模型全部使用自研的张量处理单元(TPU)进行训练。与以往依赖英伟达 GPU 的做法不同，谷歌此举被视为在 AI 基础设施领域的重大布局，业界普遍认为这将为其云业务注入新的增长点。

　　英伟达随即在社交平台 X 上发表声明，强调公司仍然是“唯一能够在所有计算场景中运行所有 AI 模型”的平台，并称其技术领先行业整整一代。该公司指出，尽管 ASIC 芯片在特定任务上具备优势，但通用性和可替代性仍是英伟达 GPU 的核心竞争力。

　　市场对两大巨头的交锋反应迅速。美股收盘时，英伟达股价一度跌超 7%，而谷歌股价则出现约 1.6% 的涨幅。分析人士指出，投资者对 TPU 可能侵蚀英伟达在 AI 芯片市场的主导地位表现出担忧，尤其是在英伟达目前占据约 90% 市场份额的背景下。

　　与此同时，有报道称 Meta 正在评估在自家数据中心采用谷歌 TPU 的可能性，并计划从明年起租用谷歌云的芯片资源。这一消息进一步加剧了市场对英伟达业务前景的猜测，也让业界对 TPU 的成本优势产生了更多关注。

　　从技术层面看，TPU 作为专为深度学习优化的 ASIC，在功耗和吞吐量上对特定模型具有显著优势。谷歌云已经向企业用户开放 TPU 租赁服务，旨在通过降低算力成本来吸引更多客户转向自研芯片。英伟达则强调其平台的通用性，能够支持从大模型训练到推理的全链路需求，保持对多样化 AI 工作负载的适配能力。

　　业内人士指出，AI 芯片竞争的本质在于“规模化法则”。无论是 GPU 还是 TPU，只有在大规模部署时才能实现成本与性能的最佳平衡。英伟达 CEO 黄仁勋在回应中提到，谷歌仍是英伟达的重要客户，双方在技术合作上仍保持密切联系。

　　从宏观角度审视，AI 计算需求的快速增长为硬件创新提供了广阔空间。谷歌的 TPU 进攻和英伟达的防守共同推动了行业技术的迭代，加速了算力供应链的多元化布局。分析师认为，未来几年内，AI 芯片市场的竞争格局可能出现更多元的竞争者，而不再是单一厂商的垄断局面。

　　值得注意的是，英伟达在回应中并未否认 TPU 的技术进步，而是强调其平台在整体生态、软件堆栈以及开发者社区方面的优势。该公司表示，将继续投入研发，以保持在 AI 硬件领域的领先地位，并通过与主要云服务提供商的合作，巩固其市场份额。

　　综上所述，谷歌通过 Gemini 3 的发布向业界展示了 TPU 在大模型训练中的可行性，而英伟达则以技术领先的姿态稳住投资者信心。两者的互动不仅影响了短期股价波动，也为 AI 硬件的长期发展指明了方向。未来，随着算力需求的进一步提升，谁能在性能、成本与生态之间找到最佳平衡，仍是业界关注的焦点。