近期，AI算力市場格局正經歷深刻變化，曾經一枝獨秀的英偉達面臨多重挑戰。自10月下旬以來，英偉達市值在一個月內縮水超7000億美元，資本市場對其未來走向的判斷愈發謹慎。這一轉折背后，既有谷歌TPU路線的強勢崛起，也有行業對算力競爭邏輯重構的集體響應。
谷歌TPU的突破性進展成為關鍵變量。meta計劃從2027年起斥資數十億美元采購谷歌TPU用于數據中心，這一動作被視為行業風向標。盡管meta年度資本支出高達700億至720億美元，但選擇谷歌芯片仍具有象征意義——標志著頭部企業開始重新評估算力供應體系。谷歌TPUv7在成本效率上展現的絕對優勢，直接沖擊著英偉達的市場定價權。半導體專家指出，最新Ironwood TPU的能效比達到初代產品的30倍，這種指數級提升源于十年技術沉淀：從2015年首代產品問世，到如今構建起9216顆芯片的超大規模集群，谷歌通過光互連技術實現了系統級優化。
市場策略層面，谷歌推出"硬件即服務"（HaaS）模式引發關注。這種將TPU所有權保留在自身、按使用量分成的合作方式，顯著降低了中小云廠商的進入門檻。華泰證券分析認為，該模式巧妙規避了合作伙伴數十億美元的硬件投資壓力，形成"游擊戰式"的市場滲透。OpenAI、Anthropic等機構已開始采用TPU進行模型訓練，其中Anthropic明確將TPU v5e作為下一代訓練平臺，強調其"性能與成本的平衡"。谷歌更將TPU網絡延伸至中小云廠商，通過靈活合作構建生態壁壘。
算力競爭維度正在發生根本性轉變。單卡性能優勢逐漸讓位于系統級效率，超節點集群成為新的競爭焦點。谷歌第七代TPU通過ICI scale-up網絡實現9216顆芯片互聯，峰值性能達4614TFLOPS，是上一代的10倍。中國廠商同樣加速布局：華為Atlas系列超節點分別支持8192及15488張昇騰卡，在關鍵指標上實現全球領先；阿里云磐久128服務器單柜容納128顆AI芯片；百度昆侖芯在百舸5.0中實現超節點量產部署。國產GPU陣營也動作頻頻，壁仞、燧原、沐曦、摩爾線程等企業通過光互連技術、分布式并行架構等創新，推動超節點規模不斷突破。
英偉達的防御體系仍具韌性。CUDA生態構建的開發者護城河、通用算力優勢以及成熟的應用場景適配性，構成其核心競爭壁壘。公司公開強調自身"領先業界一代"，宣稱是"唯一能運行所有人工智能模型且可在任何環境計算的平臺"。但行業變革的裂縫已然顯現：當谷歌用TPU訓練出Gemini 3等先進模型，當meta將大額訂單投向競爭對手，原本穩固的市場結構開始松動。華龍證券指出，中美AI競爭正從"單卡性能"轉向"系統效率"，中國通過集群建設、開源生態和工程化交付形成差異化競爭力。
