Google TPU，会不会真正威胁到 Nvidia？-AI整理分析一、为什么所有巨头都开始考虑 TPU？背后只有一个原因：它更便宜，而且规模越大越便宜。多家独立分析显示，TPU 在训练大模型上的成本可比 H100 低 50–70%。某些 workload（例如 transformer 推理）甚至可以做到 4–10 倍的性价比提升。Anthropic 公开资料提到，Google 给他们的 TPU 合约规模高达 百万颗芯片 + 1GW 电力（史上最大之一）。对大型云服务商来说，算力成本不是小事，而是 上百亿美元的预算。只要省 10%，都是天文数字。于是 Google、Meta、Anthropic 这些“超级大户”，开始认真把 TPU 放进他们未来 3–5 年的算力规划。但便宜，不代表能取代一切。二、Nvidia 会因此受伤吗？会，但更多是“毛利被压”，不是“市占被夺”。很多人误解：TPU 多了，所以 NVDA 的市场马上不行。现实是：（1）短期几乎没影响——AI 资本开支还在全力冲刺Google、Meta、Microsoft、Amazon 都在增加 AI 投资，而不是减少。需求大到连 Google 自己都说：“TPU 和 GPU 都供不应求。”换句话说——大模型还在疯狂扩容，谁也吃不完这块大饼。NVDA 在未来 1–2 年仍会继续增长，只是涨得没以前想象得那么夸张。TPU 非常擅长大模型的训练与推理，但在通用计算、机器人、自动驾驶、图形渲染、企业高性能任务等……→ GPU 仍然是不可替代的。所以这场战争的本质不是“TPU vs GPU”，而是：巨头希望减少对 Nvidia 的依赖，降低成本，提高议价能力。（2）中期会出现真实影响：营收增速下修 + 毛利率压力变大Google 内部估算，如果 TPU 推广顺利，未来几年可能会“吃掉等同 Nvidia 年营收 10% 的盘子”。这是合理的：过去是 NVDA 一家吃未来是 NVDA + TPU + AWS Trainium + AMD MI300 多家分吃→ 寡头结构，而不是垄断结构。Nvidia 最大的隐忧在于：GPU 未来的售价与毛利率，很可能会被巨头压价。因为大家都在做自研芯片：TPU、Trainium、Meta MTIA、Apple 自研、Tesla 自研…当客户能自己做时，议价权自然就不在供应商手上。这比“掉单”更伤。（3）长期不会被取代，但行业从此是“双雄甚至多方并存”关键原因有三：① Nvidia 有 CUDA 这个超级生态护城河这是 AI 世界的“Windows系统”——开发者、工具链、库、框架…全都围绕 CUDA。TPU 再强，也很难让所有人重写软件栈。② Google 自己也要买 Nvidia 的 GPUGoogle 的 Gemini、Search AI、大量内部系统仍需要 GPU 负载。这场竞争不是“脱钩”，而是“并用”。③ Nvidia 正在扩张到比“卖芯片”更大的价值链如完整的 DGX/HGX 系统、NVLink 网络、软件 SDK、企业 AI 套件、Sovereign AI 方案…这个方向如果做成，Nvidia 的业务反而更稳。三、总结：TPU 的出现不是 Nvidia 的终结，而是 AI 进入更成熟阶段的标志用一句话总结：Nvidia 不会被 TPU 打倒，但会被 TPU 拉回“合理区间”。这场新竞争意味着：AI 不再是“一家公司吃天下”巨头会分散风险、优化成本市场不再愿意给 Nvidia 以前那种“梦想般的估值”毛利率的天花板恐怕已经出现但同时：AI 资本开支持续扩大算力需求指数级增长每个国家、每家公司都在建自己的 AI 基础设施Nvidia 拥有完整生态 + 通用性优势所以最终会看到：Nvidia 继续增长，但不会像过去两年那样无敌；TPU 崛起，但不会全面取代 GPU。这是 AI 行业从“狂飙初期”走向“多极竞争”的自然进化。