英伟达：我们的GPU比谷歌的AI芯片领先一代 一场市值蒸发8000亿的股价震荡，让芯片巨头英伟达坐不住了，亲自下场为自己辩护。 英伟达周二表示，其技术仍领先行业一代，以回应华尔街对谷歌AI芯片可能威胁英伟达在AI基础设施主导地位的担忧。“我们为谷歌取得的成功感到高兴——他们在AI领域取得了重大进展，而我们也将继续向谷歌提供产品。” 这家芯片巨头强调，自己是“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”。 英伟达这番罕见表态背后，是资本市场的一场剧烈震荡。周二，英伟达股价应声下跌3%，市值缩水高达1150亿美元（约合8147亿元人民币）。 这场暴跌还波及了多家与英伟达相关的企业，形成了一场“连环踩踏”。服务器制造商Super Micro Computer股价下跌2.5%，甲骨文下跌1.6%。 数据表明，英伟达持股的数据中心运营商CoreWeave股价下跌3.1%。自从不到一个月前突破5万亿美元市值峰值以来，英伟达市值已缩水逾7000亿美元。 与此形成鲜明对比的是，谷歌母公司Alphabet股价周二上涨1.6%，创下历史新高，距离4万亿美元市值里程碑更近一步。 引发这场市场地震的催化剂，是一则关于谷歌TPU芯片的报道。The Information报道称，谷歌正向Meta等潜在客户推介在他们的数据中心使用TPU，替代英伟达芯片的方案。 更令人震惊的是，Meta Platforms正在讨论从2027年开始在其数据中心部署谷歌的张量处理单元(TPU)，甚至可能明年就从谷歌云部门租用TPU。 这一消息瞬间动摇了华尔街对英伟达的信念。作为世界最大的AI基础设施投资者之一，Meta今年资本支出预计高达700-720亿美元。 它与谷歌的潜在合作，无疑宣告谷歌TPU已成为英伟达GPU的真正竞争对手。 面对挑战，英伟达的自信源于哪里？答案是CUDA软件生态体系这一护城河。 英伟达高层曾在财报沟通中指出，CUDA生态在延长GPU生命周期方面发挥关键作用。多数AI芯片缺乏成熟的软件支持体系，随着大模型架构快速迭代，这类硬件往往在数年内便失去实用价值。 而英伟达的GPU则表现出显著的耐用性。发布已六年的A100型号，目前仍在广泛部署并保持高负载运行。 A100于2020年3月发布，实际量产上市时间稍晚，至今约五年有余。然而包括大型语言模型训练项目DS V3在内的多个前沿AI工程仍在使用该型号。 英伟达在回应中特意强调了其芯片与谷歌TPU的根本区别。英伟达表示，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。 谷歌的TPU属于ASIC，即专门为特定应用定制的芯片。这种芯片在特定任务上可能表现出色，但缺乏通用性。 而英伟达的GPU则定位为通用计算平台，能够训练和运行任何模型，跨越云、本地和边缘各种环境。 野村证券策略师查理·麦克埃利戈特指出，谷歌的最新模型已“重排AI格局棋盘”，将市场推向“新的DeepSeek时刻”。 未来的AI竞争，正从训练转向推理。英伟达早已布局推理市场，今年3月就推出了专为AI推理时代打造的Blackwell Ultra平台。 推理正成为人工智能复杂性的前沿领域。现代模型正逐步演变为具备多步推理能力、持久化记忆和长时程上下文理解的代理式系统。 这些系统能够胜任软件开发、视频生成和深度研究等领域的复杂任务。为处理百万级token上下文工作负载，英伟达甚至推出了专为长上下文AI工作负载设计的Rubin CPX GPU。 谷歌的Gemini 3——完全基于TPU训练——获得了科技界高度评价，连Salesforce CEO马克·贝尼奥夫都为之称赞。这证明谷歌的TPU确实能支撑顶尖AI模型训练。 芯片之争已超越硬件性能，演变为整个软件开发生态的系统竞争。 英伟达之所以难以被取代，正因为其构建的CUDA生态系统已成为AI开发者的共同语言。即便竞争对手能造出性能相当的芯片，要重建整个软件生态也非一日之功。 琼斯交易公司的迈克·奥罗克指出，Gemini 3的发布“可能被证明是比DeepSeek冲击更微妙、但更重要的事件”。他直言：“市场正在形成共识：谷歌已成为当之无愧的AI领导者”。 面对谷歌的强势崛起，英伟达显然不会坐以待毙。从训练到推理，从硬件到软件，从芯片到生态，这场AI芯片大战才刚刚开始。 芯片战争的硝烟已经弥漫，谷歌的TPU确实让英伟达感到了刺痛。硬件通用性与专用性之间的永恒辩证，再次被推上科技竞争的中心舞台。 各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。
