谷歌-A 是否刚刚对英伟达说 “将军” 了？

在过去三年中，有一个名字在高性能芯片领域脱颖而出，成为无可争议的领导者：Nvidia。其图形处理单元（GPU）为生成性人工智能（AI）的基础提供动力，使大型语言模型（LLM）得以实现，并推动下一代自主系统和机器人应用的进步。

虽然在芯片领域推翻 Nvidia 的想法似乎有些不切实际，但一个被称为 “七大奇迹” 的竞争对手开始挑战其主导地位。那就是 Alphabet（GOOG -0.37%）（GOOGL -0.38%）。该公司以 Google 和 YouTube 而闻名，正在通过其人工智能业务悄然积累势头。

在下面的讨论中，我将探讨 Alphabet 如何定位自己以颠覆 Nvidia 在 AI 芯片领域的领导地位，并考虑这家互联网巨头是否很快就能对市场上最大的 AI 繁荣受益者实现 “将死”。

Alphabet 在云计算中的秘密武器

在 Alphabet 对抗 Nvidia 的推动中，其定制设计的应用特定集成电路（ASIC），即张量处理单元（TPU），处于核心位置。这些芯片已成为 Google Cloud Platform（GCP）的基石，在由 Microsoft Azure 和 Amazon Web Services（AWS）主导的竞争激烈的市场中，它们作为差异化因素。

最近几个月，Google Cloud 与 OpenAI 和 Meta Platforms 等公司达成了高调的合作。行业报告还表明，TPU 在吸引其他 AI 领导者（包括 Anthropic 和 Safe Superintelligence）方面发挥了决定性作用，进一步巩固了 Alphabet 在 AI 基础设施竞争中的地位。

图片来源：Getty Images。

定制硅对 Alphabet 来说是多大的机会？

通过将研究（DeepMind）和硬件（TPU）置于同一屋檐下，Alphabet 创建了一个垂直整合的生态系统，能够通过 Gemini 和 Google Cloud 平台构建、训练和部署 AI 模型和服务。

在最近的一份研究报告中，D.A. Davidson 的 Gil Luria 估计，如果 Alphabet 真的将 DeepMind 和 TPU 业务分拆，这些资产的综合价值可能接近 9000 亿美元——高于今年早些时候的 7170 亿美元的估计。

虽然这些数字是推测性的，但这意味着 Alphabet 可能坐拥近万亿美元的机会——否则这些机会可能会落入 Nvidia 之手。

Alphabet 是否即将推翻 Nvidia？

要评估 Alphabet 是否真的让 Nvidia 处于防守状态，了解 GPU 和 TPU 之间的区别至关重要。

GPU 被设计为高度通用的处理器：它们能够处理并行计算，这使得它们非常适合渲染图形或运行大规模 AI 工作负载。它们的灵活性使其成为迄今为止 AI 开发的基础。

另一方面，TPU 则更加专业化。它们针对神经网络应用进行了优化，特别是深度学习和推理。这种专业化使 TPU 能够为机器学习模型提供高性能。然而，TPU 在更广泛的工作负载中缺乏 GPU 的广泛实用性。

Nvidia 主导地位的另一个关键因素是其 CUDA 软件平台。其 GPU 与 CUDA 的并行编程环境的无缝集成为 Nvidia 提供了强大的竞争优势，创造了一个持久的技术护城河，使得切换到竞争平台的可能性极低。

在这种背景下，Google 的 TPU 确实重塑了竞争格局，为企业提供了某些应用的专业替代方案。然而，TPU 更多的是对 Nvidia 全面服务的补充选项，而不是一个真正的替代品。

换句话说，虽然 Alphabet 在棋盘上放置了一枚引人注目的棋子，但它并没有将 Nvidia 置于将死的位置。