近日，一則關于meta與谷歌簽訂巨額TPU訂單的消息引發了科技市場的劇烈波動。消息傳出后，英偉達股價盤中最大跌幅達7%，按當前市值計算，蒸發市值超過3000億美元；而谷歌股價在盤中情緒高漲時漲幅一度達4%，市值增加約1500億美元，相當于超1萬億元人民幣。這一動態被《華爾街日報》解讀為谷歌向英偉達在算力市場的主導地位發起挑戰的信號，但行業內部人士卻對此持有不同看法。
多位從業者指出，meta、xAI等大型科技公司以及學術界長期使用TPU進行研發，市場突然將TPU視為算力領域的“救世主”顯得過于夸張。OpenAI技術人員Clive Chan透露，谷歌的Gemini模型一直基于TPU訓練，而Claude、MidJourney等知名模型也曾采用TPU架構。他直言，若meta未與谷歌合作，反而會令人意外。這一觀點很快得到驗證——meta研究員謝賽寧證實，公司自2020年起便在何愷明領導的團隊推動下，將MAE、MoCo v3等項目完全部署于TPU環境，紐約大學的研究工作也廣泛使用該技術。
面對谷歌的訂單擴張，英偉達在公開祝賀后迅速強調自身優勢，稱其平臺是“唯一支持所有AI模型與計算場景的解決方案”。然而，行業分析顯示，英偉達的“護城河”并非堅不可摧。例如，OpenAI開發的Triton框架可繞過CUDA生態，僅需25行Python代碼即達到cuBLAS性能水平，表明頭部企業具備技術替代能力。不過，成本因素仍構成現實挑戰：第三方機構Artificial Analysis的測試表明，以Llama 3.3模型運行30Tokens/秒的速率處理百萬級輸入輸出時，H100芯片成本為1.06美元，而TPU v6e需5.13美元，最新TPU v7的成本也與英偉達B200相近。
有觀點認為，谷歌此次擴大TPU供應的核心目標并非直接競爭，而是通過規模化訂單鎖定芯片代工產能。Artificial Intuition作者Carlos E. Perez分析稱，谷歌可能以meta、蘋果等企業的長期云服務合同為籌碼，向代工廠爭取2納米制程的優先排產權與價格優惠。他設想，谷歌可能向代工廠提出：“我與meta、蘋果簽了六年合同，無論他們是否愿意，每年都將消耗20萬個TPU。請將N2產能的25%按成本價給我。”這種策略與蘋果早年壟斷優質顯示屏供應的手段類似，當時蘋果通過預付巨額款項確保面板優先供應，導致其他廠商長期使用次級屏幕。
Perez進一步指出，谷歌的算盤需要合作方配合，而meta與蘋果樂見其成，因為當前TPU是唯一可批量獲取的先進芯片。這種模式的結果是，在代工廠層面，能與谷歌抗衡的僅有英偉達。小型芯片企業如Groq、Cerebras等若試圖爭取產能，可能面臨“未來24個月產能已被谷歌預訂，剩余零散訂單需按原價購買”的困境。行業觀察人士認為，谷歌通過捆綁大客戶需求，實質上預購了未來數年的尖端芯片供應，這一策略既鞏固了自身生態，也間接影響了全球算力市場的競爭格局。
