英伟达护城河，出现危机？

 最近Gemini 3 Pro火遍全球，这个大模型在各方面的评分已经超越ChatGPT5.1，更重要的是根据谷歌的官方文档显示，Genimi3是在谷歌自家的TPU上进行训练和推理的（而不是英伟达GPU），这是Gemini3最引人注目的一大亮点，那么这对于现在的AI训练/推理而言，TPU是否对英伟达构成了颠覆呢？ 

今天的主题就会从简单易懂的技术层面以及投资者视角讨论这个问题。

一、谷歌TPU是什么

谷歌的TPU的全称是Tensor Processing Unit（张量处理单元），是一种典型的ASIC（Application-Specific Integrated Circuit 专用集成电路）。

作为谷歌自己设计的一种AI专用芯片，TPU主要特点就是只干一件事：深度学习（尤其是矩阵乘法），它通常配合谷歌自家的软件栈工作。

除了谷歌到底TPU外，其他大厂也研发了自己的ASIC，例如亚马逊的Trainium和Inferentia、微软的Maia、Meta的MTIA、特斯拉的Dojo。

这些ASIC的功能与谷歌TPU类似，之所以谷歌TPU火了，主要是因为产品相对更加成熟，TPU v1在2015年就在谷歌内部跑推理，2017年TPU v2 就在谷歌云上公开出租算力了，到现在已经迭代到第七代。

二、为何无法取代GPU

谷歌的自研芯片成功，短期内反而会加剧各家大厂的大模型竞争，而长期确实给具有足够实力的超级大厂提供了另一种可行性，在特定的算力需求下削弱英伟达GPU独一无二的特性。

不过由于谷歌自己的TPU是针对自己的产品和软件栈优化的，在其他场景和生态的大模型训练/推理上并不擅长，加之谷歌本身同微软、亚马逊、Meta构成更加直接的竞争关系，因此TPU难以颠覆英伟达的地位。 

如果要做一个预测，我认为无论有没有谷歌TPU，英伟达在可见的未来都会从当下掌握90%的AI加速器市场转而下降至70-80%，剩余部分是TPU（ASIC）和其他GPU的空间。

之所以ASIC的总规模上限有限，是因为他的通用性较低，比如英伟达GPU因为其通用性，可以适配不断出现的新模型结构 （各种变体、MoE、Diffusion、RNN、图神经网络等），CUDA生态、Pytorch/TensorFlow/XLA等都围绕它优化，任何新算子和新模型很快就能在GPU上跑起来。 

TPU则是把主要算子（比如大矩阵乘、卷积）做到极致，牺牲部分通用性来换算力密度和能效，它的硬件结构、内存访问模式、数据类型都更强绑定某类工作负载。 

由于AI发展日新月异，大模型、MoE、RL、Agent框架甚至数据类型 （FP16 → BF16 → FP8 → INT4）都在疯狂变化。TPU三年前定下的 架构假设，很可能跟今天主流的工作流程已经有偏差。因此TPU的潜在风险也来自其优点，不是做不出来好产品，而是周期较长，做出来时，世界已经变了一点，导致优势被稀释。 

目前，只有极少数大厂有资金和技术资源去专门定制ASIC，毕竟这种定制的时间和资金成本都非常大，每一代周期需要2-2年，而英伟达的每年推出一代兼容CUDA生态、算力强悍、几乎可以胜任任何新老任务的GPU对于绝大多数客户来说性价比高得多。 

另外，GPU的发展方向也在向TPU这种ASIC借鉴，比如最新一代的Blackwell在数据精度、算子专用化、机架级一体化和能效目标上都在向TPU靠拢，这些变化让它在具有通用性的同时，在大模型推理上的吞吐、成本、功耗都大幅改善。因为无论是英伟达GPU还是其他ASIC，厂家都都非常明白未来除了训练算力外，推理算力是更加可持续增长的更大的算力需求来源，在今年初时，推理算力需求已经占据英伟达数据中心40%的比重，现在很可能已经超过了一半。

GB200每个token的成本为H200的十五分之一↑

TPU的价值对谷歌而言比对半导体和算力市场而言价值更高，因为谷歌现在已经走出了一条适合自己的全自主路线，Gemini3Pro的能力也有目共睹，这是AI的发展又一个里程碑。

总的来说，TPU这样的ASIC和GPU之间并不是取代和竞争关系，而是合作和互补关系，就像饭和菜一样。而且更重要的是，AI是一个增量市场，而非零和博弈，只要AI的需求像现在这样不断增长，持续提升全社会生产力和效率，那么无论是GPU还是ASIC，最终都会有非常好的前景和长期投资价值。

三、投资者视角

虽然在投资上我没有单独持有谷歌，但我仍然为Gemini带来的创新突破感觉到兴奋。因为丰富的产品会带来更好的体验、更多的应用、更广泛的市场，并且证明AI更大的潜力，无论是作为消费者还是作为投资者，这都是好事。

之前谷歌估值非常诱人，但最终我自己没有买入，我当时考虑的重点是护城河，因为在广告业务上Meta和字节等也做得很好、在大模型上有ChatGPT、Claude、Llama、Deepseek、Qwen等竞争者，在TPU这类ASIC上也有亚马逊、微软、Meta、特斯拉在做。

目前谷歌估值虽然已不再像之前一样便宜，当下的谷歌也难以与2023年的英伟达类比（因为那一年英伟达的利润增长了580%，谷歌作为成熟的巨头无法复制这样的增长），但谷歌有完善的生态，而且长期看，在科技公司里谷歌对于“惊涛骇浪”的免疫力也比较强（不需要中国市场和工厂），如果未来谷歌给机会，我也会考虑谷歌。但现在，七巨头中价格最诱人的显然是英伟达 - 无论是前瞻市盈率还是考虑成长性的PEG，英伟达现在几乎已是七巨头中最便宜的一家。

我们还可以拿博通与英伟达做对比，博通的护城河弱于英伟达、增速慢于英伟达、但估值却远高于英伟达，因此博通的强势反而让英伟达看上去更加便宜和放心。

当然，如果要寻找更绝对的通吃，台积电仍然是一个不错的选项，因为无论是英伟达或AMD的GPU，还是谷歌或者未来亚马逊微软自研的ASIC，最终都要靠台积电代工。

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