近期，AI算力市场格局正经历深刻变化，曾经一枝独秀的英伟达面临多重挑战。自10月下旬以来，英伟达市值在一个月内缩水超7000亿美元，资本市场对其未来走向的判断愈发谨慎。这一转折背后，既有谷歌TPU路线的强势崛起，也有行业对算力竞争逻辑重构的集体响应。
谷歌TPU的突破性进展成为关键变量。meta计划从2027年起斥资数十亿美元采购谷歌TPU用于数据中心，这一动作被视为行业风向标。尽管meta年度资本支出高达700亿至720亿美元，但选择谷歌芯片仍具有象征意义——标志着头部企业开始重新评估算力供应体系。谷歌TPUv7在成本效率上展现的绝对优势，直接冲击着英伟达的市场定价权。半导体专家指出，最新Ironwood TPU的能效比达到初代产品的30倍，这种指数级提升源于十年技术沉淀：从2015年首代产品问世，到如今构建起9216颗芯片的超大规模集群，谷歌通过光互连技术实现了系统级优化。
市场策略层面，谷歌推出"硬件即服务"（HaaS）模式引发关注。这种将TPU所有权保留在自身、按使用量分成的合作方式，显著降低了中小云厂商的进入门槛。华泰证券分析认为，该模式巧妙规避了合作伙伴数十亿美元的硬件投资压力，形成"游击战式"的市场渗透。OpenAI、Anthropic等机构已开始采用TPU进行模型训练，其中Anthropic明确将TPU v5e作为下一代训练平台，强调其"性能与成本的平衡"。谷歌更将TPU网络延伸至中小云厂商，通过灵活合作构建生态壁垒。
算力竞争维度正在发生根本性转变。单卡性能优势逐渐让位于系统级效率，超节点集群成为新的竞争焦点。谷歌第七代TPU通过ICI scale-up网络实现9216颗芯片互联，峰值性能达4614TFLOPS，是上一代的10倍。中国厂商同样加速布局：华为Atlas系列超节点分别支持8192及15488张昇腾卡，在关键指标上实现全球领先；阿里云磐久128服务器单柜容纳128颗AI芯片；百度昆仑芯在百舸5.0中实现超节点量产部署。国产GPU阵营也动作频频，壁仞、燧原、沐曦、摩尔线程等企业通过光互连技术、分布式并行架构等创新，推动超节点规模不断突破。
英伟达的防御体系仍具韧性。CUDA生态构建的开发者护城河、通用算力优势以及成熟的应用场景适配性，构成其核心竞争壁垒。公司公开强调自身"领先业界一代"，宣称是"唯一能运行所有人工智能模型且可在任何环境计算的平台"。但行业变革的裂缝已然显现：当谷歌用TPU训练出Gemini 3等先进模型，当meta将大额订单投向竞争对手，原本稳固的市场结构开始松动。华龙证券指出，中美AI竞争正从"单卡性能"转向"系统效率"，中国通过集群建设、开源生态和工程化交付形成差异化竞争力。
