谷歌TPU抢风头，英伟达大跌后罕见安抚市场：我司GPU比谷歌AI芯片领先一代_老虎社区_美港股上老虎

谷歌TPU抢风头，英伟达大跌后罕见安抚市场：我司GPU比谷歌AI芯片领先一代

华尔街见闻2025-11-26

英伟达发帖自称目前领先行业一代，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，强调其芯片相比谷歌TPU等ASIC芯片提供"更高的性能、多功能性和互换性"。谷歌称，其定制TPU和英伟达GPU的需求都在加速增长，将一如既往支持这两者。英伟达罕见在股价大跌后主动发声，公开宣称其图形处理器（GPU）领先行业整整一代，直接回应市场对其在人工智能（AI）芯片领域主导地位可能受到谷歌挑战的...

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湛蓝_8783
·2025-11-26
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justify;\">这一消息对英伟达的市场地位构成直接挑战。据分析师估计，英伟达占据人工智能芯片市场超过90%的份额，但近几周谷歌的内部芯片作为昂贵但强大的Blackwell芯片的可行替代方案，获得了越来越多的关注。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达今年大部分时间的股价都在上涨，曾在10月底触及212美元的高点，但周二一度跌至180美元下方。周一盘后交易异常活跃，超过2.5亿股易手。市场走势表明，虽然英伟达凭借芯片制造经验获得了投资者的大部分初始关注，但全球最大的人工智能硬件买家正在权衡专为AI定制的替代方案。</p><h2 id=\"tpu\">谷歌TPU如何运转</h2><p style=\"text-align: justify;\">谷歌于2013年开始研发首款TPU，并于两年后发布。这些芯片最初用于加速该公司的网络搜索引擎并提升效率，后来被改造用于谷歌AI应用中的机器学习任务。</p><p style=\"text-align: justify;\">TPU和GPU都能处理训练AI模型所需的大量计算，但实现方式不同。英伟达的GPU最初为渲染视频游戏图像而开发，通过数千个计算&#34;核心&#34;并行处理多项任务。而TPU专门为矩阵乘法这类AI相关工作而构建，这是训练神经网络的主要操作。大部分工作涉及顺序执行的重复计算，而非并行计算。</p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌最新版本的TPU名为Ironwood，于今年4月发布，采用液冷设计，专为运行AI推理工作负载而设计。它有两种配置：256个芯片的集群，或更大的9216个芯片集群。TPU在某些AI工作上可能表现优于GPU，因为谷歌可以&#34;去除芯片上许多不适合AI的其他部分&#34;，使其能耗更低、运营成本更低。</p><h2 id=\"f53e25f6\">日益强劲的竞争态势</h2><p style=\"text-align: justify;\">谷歌上周发布了公司最强大模型Gemini 3，这款广受好评的最先进AI模型是在该公司的TPU上训练的，而非英伟达GPU。这一技术成就增强了TPU作为英伟达GPU可靠替代方案的可信度。</p><p style=\"text-align: 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href=https://wallstreetcn.com/articles/3760117><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>英伟达发帖自称目前领先行业一代，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，强调其芯片相比谷歌TPU等ASIC芯片提供\"更高的性能、多功能性和互换性\"。谷歌称，其定制TPU和英伟达GPU的需求都在加速增长，将一如既往支持这两者。英伟达罕见在股价大跌后主动发声，公开宣称其图形处理器（GPU）领先行业整整一代，直接回应市场对其在人工智能（AI）芯片领域主导地位可能受到谷歌挑战的...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3760117\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f51e0887617e5ccdb1f56ab9d6b7e088","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3760117","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1196077328","content_text":"英伟达发帖自称目前领先行业一代，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，强调其芯片相比谷歌TPU等ASIC芯片提供\"更高的性能、多功能性和互换性\"。谷歌称，其定制TPU和英伟达GPU的需求都在加速增长，将一如既往支持这两者。英伟达罕见在股价大跌后主动发声，公开宣称其图形处理器（GPU）领先行业整整一代，直接回应市场对其在人工智能（AI）芯片领域主导地位可能受到谷歌挑战的担忧。美东时间25日周二美股午盘时段，英伟达社交媒体平台X上发贴称：“我们为谷歌取得的成功感到高兴——他们在AI领域取得了巨大进步，我们也将继续向谷歌提供产品。英伟达目前领先行业一代——我们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。”英伟达强调，其芯片相比谷歌TPU等专用集成电路（ASIC）芯片提供\"更高的性能、多功能性和互换性\"。后者通常只为单一公司或单一功能设计。谷歌发言人则在声明中回应：\"我们定制的TPU和英伟达GPU的需求都在加速增长。我们将一如既往地继续支持这两者。\"这一表态凸显了谷歌在AI基础设施投资上的多元化策略。英伟达发声前，周二美股早盘，英伟达股价一度重挫逾7%，市值蒸发近3500亿美元，最终英伟达股价收跌约2.6%，创两个多月收盘新低。与此同时，谷歌母公司Alphabet股价进一步走高，早盘曾涨超3%，收涨1.6%，连续第三个交易日收创历史新高。英伟达股价大跌前一日，有媒体报道称，英伟达的关键客户Meta正考虑与谷歌达成协议，在其数据中心使用谷歌的张量处理单元（TPU）。这被视为谷歌在激烈AI竞争中王者归来、赶超英伟达的迹象。报道引发的市场震荡据本周一报道，Meta正考虑从2027年开始在其数据中心部署谷歌的TPU，并可能最早于明年通过Google Cloud租用TPU容量。分析师认为，这一潜在交易金额可能达到数十亿美元。这一消息对英伟达的市场地位构成直接挑战。据分析师估计，英伟达占据人工智能芯片市场超过90%的份额，但近几周谷歌的内部芯片作为昂贵但强大的Blackwell芯片的可行替代方案，获得了越来越多的关注。英伟达今年大部分时间的股价都在上涨，曾在10月底触及212美元的高点，但周二一度跌至180美元下方。周一盘后交易异常活跃，超过2.5亿股易手。市场走势表明，虽然英伟达凭借芯片制造经验获得了投资者的大部分初始关注，但全球最大的人工智能硬件买家正在权衡专为AI定制的替代方案。谷歌TPU如何运转谷歌于2013年开始研发首款TPU，并于两年后发布。这些芯片最初用于加速该公司的网络搜索引擎并提升效率，后来被改造用于谷歌AI应用中的机器学习任务。TPU和GPU都能处理训练AI模型所需的大量计算，但实现方式不同。英伟达的GPU最初为渲染视频游戏图像而开发，通过数千个计算\"核心\"并行处理多项任务。而TPU专门为矩阵乘法这类AI相关工作而构建，这是训练神经网络的主要操作。大部分工作涉及顺序执行的重复计算，而非并行计算。谷歌最新版本的TPU名为Ironwood，于今年4月发布，采用液冷设计，专为运行AI推理工作负载而设计。它有两种配置：256个芯片的集群，或更大的9216个芯片集群。TPU在某些AI工作上可能表现优于GPU，因为谷歌可以\"去除芯片上许多不适合AI的其他部分\"，使其能耗更低、运营成本更低。日益强劲的竞争态势谷歌上周发布了公司最强大模型Gemini 3，这款广受好评的最先进AI模型是在该公司的TPU上训练的，而非英伟达GPU。这一技术成就增强了TPU作为英伟达GPU可靠替代方案的可信度。目前的TPU客户包括OpenAI联合创始人Ilya Sutskever去年创立的初创公司Safe Superintelligence，以及Salesforce、Midjourney和Anthropic。根据10月公布的协议，Anthropic将通过多达100万个TPU获得超过1吉瓦的谷歌计算能力。与英伟达不同，谷歌不向其他公司出售TPU芯片，而是将其用于内部任务，并允许企业通过Google Cloud租用。不过，彭博行业研究分析师表示，Anthropic的协议使TPU扩展到其他云平台的可能性增加。英伟达CEO黄仁勋在上周的财报电话会议上回应了TPU竞争加剧的问题，指出谷歌是其GPU芯片的客户，Gemini可以在英伟达的技术上运行。他还提到与谷歌AI实验室DeepMind的CEO Demis Hassabis保持联系，Hassabis曾发短信告诉他，使用更多芯片和数据将创造更强大AI模型的行业理论——即AI开发者常说的\"扩展定律\"——依然\"完好无损\"。但目前没有任何公司，包括谷歌在内，寻求完全取代英伟达GPU。研究机构Gartner分析师Gaurav Gupta表示，谷歌尽管拥有自己的芯片，仍是英伟达最大客户之一，因为它必须为客户保持灵活性。如果客户的算法或模型发生变化，GPU更适合处理更广泛的工作负载。对谷歌TPU而言，最好的前景可能是成为推动AI增长所需产品组合的一部分。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":2}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"hasMoreComments":true,"newsSizeData":{"likeSize":11,"commentSize":1,"repostSize":1,"favoriteSize":5,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"isCrawlerRequest":true}