本文泉源：时代周报 作者：朱成呈

过去几年，AI算力需求的爆发 让英伟达一度成为最大赢家。但近期多重旌旗灯号 表白 ，这种“单边行情”正在发生变革。行业内部的“抱怨”与资源市场的情绪在同步转向，“天下苦英伟达久矣”不再是一句戏谑，而成为一段市值波动背后的真实写照。自10月29日以来，英伟达市值在一个月时间里蒸发超7000亿美元（约合人平易近 币5万亿元）。

11月27日，英伟达首创人黄仁勋现身台北。值得注意的是，他向媒体直言“我真的超等累”。

触发这一轮变革的关键，并非传统意义上的竞争对手，而是谷歌。长期以来坚持 低调的TPU蹊径，首次站在了主导叙事的位置。

据媒体报道，举世AI底子办法投入最大的公司之一Meta，正在与谷歌洽商一笔规模可不雅 的芯片采购：从2027年起，筹划投入数十亿美元购买 谷歌的TPU，用于其数据中心。Meta本年的资源支出估计 在700亿至720亿美元之间，这笔潜伏订单的象征意义远大于商业价值 ，意味着行业头部玩家对谷歌AI芯片体系 的认可与验证。

谷歌来势汹汹，英伟达的回手 敏捷而武断 。北京时间11月26日，英伟达公开表示，公司依然“领先业界一代”，并夸张 自己是“唯一一个可以运行全部人工智能模型 的平台，并且可以在任何地方进行盘算”。

英伟达的防御逻辑依然坚固：与谷歌TPU等专用ASIC芯片相比，GPU拥有更优秀的通用性和机动性。在CUDA生态的加持下，英伟达依然把握着最为广泛的开辟者护城河。

但行业的评论辩论 已经转向另一个维度——能效比。AI训练与推理的规模正继续扩展 ，而能耗正在成为新的约束。在同等工艺下，TPU的能效比明显优于GPU，而Gemini 3全程基于谷歌TPU训练的究竟，使这种优势 开端 具备现实意义。

除此之外，一个围绕 ASIC（专用集成电路） 蹊径的新“挑战者同盟”正在成型：Meta、亚马逊、微软、阿里巴巴、百度等云服务厂商，以及博通、寒武纪等一批芯片企业，都在构建面向特定场景的定制化AI芯片。

与此同时，通用GPU阵营也涌现 了更多参与者。AMD、英特尔、海光信息（688041.SH）、摩尔线程（688795.SH）、沐曦、壁仞等公司在连续推出新产物，试图通过体系架构及集群优化提升团体竞争力。

市场对英伟达的见解也在变得更加审慎。从“难以替代”到“存在替代也许 ”，情绪的转向通常先于财产格局的转折 。

这并不料 味着英伟达的主导职位会在短期内动摇。CUDA生态和通用算力优势 依然构成它的核心护城河，但这个行业第一次涌现 真正可以或许挑战的变量：当谷歌能用TPU训练出最前辈 的模型 ，当Meta认真考虑将数十亿美元投向竞争对手时，原来平稳 的结构开端 涌现 渺小裂缝。财产变迁通常就是从这些不易察觉的裂缝开端 的。

谷歌TPU更有性价比

在硅谷，全部的昂贵最终 都邑 输给“够用且便宜”。

投资者之所以从新 评估英伟达的主导职位，很大程度上源于谷歌正在提供一种更具性价比的“AI模式”，依赖功能相对单一但价值 更低的自研TPU，去完成大模型 训练。SemiAnalysis的模型 数据表现，谷歌TPUv7在本钱服从上对英伟达构成了绝对优势 。

TPU是为特定任务（如深度学习中的矩阵乘法和卷积运算）优化的ASIC，通过捐躯通用性，调换极致的机能 和能效。半导体资深专家张国斌在继续时代周报记者采访时表示，“在同等工艺下，TPU 的能效比（机能 /瓦特）远高于GPU。比方，最新一代的Ironwood TPU的能效比是初代TPU的30 倍。”

究竟上，谷歌在这一技术蹊径上的投入已连续十年。从2015年推出第一代TPU起，每一代产物都在机能 、可扩展性与体系服从上不断提升。伴随光互连技术融入TPU体系，谷歌得以在2025年的 TPU v7 上构建凌驾9000颗芯片的超大规模集群。

这种提升并未停留 在谷歌内部生态。OpenAI已开端 使用TPU进行部门训练；Anthropic明确答应将以TPU v5e 作为其下一阶段的大规模训练平台，并夸张 选择情由 是“机能 与本钱的平衡”。谷歌也在自动将TPU网络拓展至中小型云厂商，通过更机动的互助方式降低进入门槛。

其中 最受市场存眷 的，是谷歌基于“硬件即服务”（HaaS）的互助模式。差别于一次性硬件销售 ，谷歌保存TPU的全部权，将装备部署在互助毛病 的数据中心，并按使用量进行分成。华泰证券研报以为，这是一种典范的“游击战式”市场渗出策略；巧妙地降低互助毛病 的capex（资源性支出）进入壁垒，免除新兴和中小型云厂商数十亿美元的硬件投资压力。

此外，谷歌正在打造“算力—网络—模型 —运用 ”全栈体系 （TPU+OCS+Gemini+云服务），实现了从芯片到运用 的深度整合。这种整合使得谷歌可以进行体系级优化，比方数据中心网络拓扑完全为 TPU超节点服务。张国斌以为，跟着 竞争对手的不断进步和市场的多样化需求，英伟达的把持壁垒确实 面对挑战。特别是ASIC（专用集成电路）在特定任务中的高服从和低功耗表现，也许 在某些细分市场对英伟达构本钱色 性威逼 。

单卡机能 紧张性在降落

在单卡机能 上，英伟达仍旧霸占 绝对优势 ，然则 超节点集群的高效连接和体系级优化也许 削弱英伟达在大规模数据中心和云服务提供商中的优势 。

所谓“超节点”（SuperPod），原来是英伟达提出的概念，通过体系级架构创新，将成千上万颗盘算芯片精密耦合为一个高速互连域，以补充传统服务器之间带宽不足、时延偏高的问题。行业在过去一年里大步走向这一方向，速度超出许多人的预期。

谷歌在Google Cloud Next 25大会上正式推出第七代张量处理处罚器 Ironwood，通过其 ICI scale-up 网络，超节点规模可达到9216颗芯片，峰值机能 达到4614TFLOPS，是上一代TPU v5p的10倍。

中国厂商的动作同样辘集 。华为轮值董事长徐直军在9月的公开演讲中判定，超节点已成为大型算力底子办法的主导形态。他泄漏 ，超节点产物 Atlas 950 SuperPoD和Atlas 960 SuperPoD，别离 支持 8192及15488张昇腾卡，在卡规模、总算力、内存容量、互联带宽等关键指标上周全 领先，在未来多年都将是举世最强算力的超节点。

阿里云在2025云栖大会上推出磐久128超节点服务器，依托自研CIPU 2.0 和 EIC/MOC 网卡，单柜即可容纳128颗AI芯片。百度昆仑芯本年4月已在百舸5.0中周全 启用超节点，并实现量产部署。

国产GPU厂商也在加速追赶：曦智科技联合壁仞、中兴推出光互连GPU超节点 LightSphereX；燧原的云燧ESL超节点体系单节点可实现64卡全带宽互联；沐曦的曦云C600支持 MetaXLink 超节点扩展；摩尔线程则以自研KUAE盘算集群，通过5D分布式并行技术实现上千节点协作。

从华为、阿里、百度到“GPU”四小龙壁仞、燧原、沐曦、摩尔线程，国产阵营纷纭 发力超节点。

华龙证券以为，中美AI竞争正从“单卡机能 ”走向“体系级服从”，中国正在用集群建设+开源生态+工程化交付的方式完成AI基建方面的弯道超车。

当AI算力竞争从“芯片之争”转向“体系 之争”。单卡机能 的紧张性在降落，体系服从、能效比、规模化集群交付本领正在成为新的评价尺度。

对英伟达来说，现实既不至于悲不雅 ，也毫不 轻松。英伟达依然拥有最成熟的生态、最强盛的通用算力体系 ，以及行业最广的开辟者底子。然则 谷歌靠TPU打开了一个新的也许 性窗口，云服务厂商的自研ASIC与超节点集群也在连续扩展 影响力。围绕 “够用、便宜、可规模化”，越来越多的变量正在同时发力。