近期，科技行业一则重磅消息引发广泛关注：有媒体披露，meta正考虑将原本用于人工智能（AI）领域的数十亿美元支出，从英伟达的GPU转向谷歌的张量处理单元（TPU）。这一潜在转变，让市场对英伟达在AI加速器市场的地位产生新的担忧，其“近乎垄断”的格局或将面临挑战。
受此消息影响，当地时间某日，英伟达股价在纳斯达克盘前交易中显著下跌，跌幅近4%，股价降至约175.44美元，与10月底创下的212美元高点相比，回落态势明显。盘后交易量也十分活跃，超过2.5亿股。
在今年的AI竞赛中，英伟达无疑是大赢家。据相关数据，英伟达在AI加速芯片市场占据着极高份额，约80%—90%，部分估算甚至接近95%。其H100等GPU产品，凭借出色的性能，几乎成为所有主流AI模型训练不可或缺的核心硬件。meta作为英伟达GPU的大客户之一，去年就曾披露计划采购超过35万枚H100芯片，足见其对英伟达产品的依赖程度。
然而，如今情况似乎正在发生变化。最新消息表明，meta正与谷歌展开洽谈，计划从2027年起在其数据中心部署谷歌的TPU，并且最早可能于明年通过谷歌云租用TPU产能。这一动作被外界解读为meta试图降低对英伟达依赖的信号。
英伟达GPU最初主要用于图形渲染、游戏以及3D建模等领域，后来被发现其在AI训练方面性能卓越，逐渐成为通用型加速器的行业标准。而谷歌TPU自诞生起就是为机器学习任务量身打造，作为专用特定应用集成电路（ASIC），在部分AI工作负载上展现出更高的效率。不过，TPU并不适用于常规计算任务，无法完全取代CPU或GPU，但对于追求大规模扩展能力的云服务商来说，仍具有很大吸引力。
在AI竞赛中，芯片选择至关重要，它直接关系到算力规模，而算力规模又是决定这场竞赛胜负的关键因素。尽管英伟达短期内不会被完全替代，但像meta这样的巨头在采购策略上的任何细微变动，都会对市场情绪产生影响。
谷歌自十多年前推出TPU以来，一直将其作为内部核心技术使用。近年来，谷歌正加快将TPU商品化的步伐。此前在与Anthropic的合作中，谷歌承诺为其提供多达100万颗TPU。
从长远来看，AI加速器市场正呈现出从单一主导向多元竞争发展的态势。英伟达预计仍将在高性能通用GPU市场占据主导地位；谷歌凭借TPU的专用架构和高能效表现，正吸引越来越多超大规模云服务商的关注；与此同时，AMD、定制ASIC厂商以及各大云厂商自研芯片的力量也在不断崛起，预计在未来几年将在市场中扮演愈发重要的角色。
