<p>TradingKey - 根据《信息》周四的报道，引用知情人士的话，Meta Platforms Inc.（META）和 Alphabet Inc.（GOOGL）达成了一项为期数年、价值数十亿美元的人工智能芯片合作伙伴关系，Meta 将租用谷歌定制的 TPU（张量处理单元）以提供训练和推理下一代大型模型所需的计算能力。该协议为 Meta 确保了长期、稳定的 TPU 容量访问，并确认了这两家在人工智能经济中最强大参与者之间的深度重叠。</p>
<p>第二阶段可能会使交易变得更大。从 2027 年开始，Meta 可能会直接购买 TPU 芯片，以装备其自己的数据中心——这一举措将使谷歌进一步进入外部人工智能基础设施市场。</p>
<p>就在几周前，Meta 曾宣布计划购买 “数百万” 个英伟达（NVIDIA Corp.，NVDA）GPU 来训练其 Llama 系列模型。现在，投入数十亿美元租用 TPU 可能看起来像是在 “两条船上都踩”。实际上，这突显了人工智能需求的强烈。英伟达硬件仍然是训练的主要引擎，但供应紧张，交货时间延长，价格高企。任何上游的干扰都可能冻结整个产品路线图。没有大型模型开发者能够承受将所有工作负载绑定到单一供应商的风险。</p>
<p>换句话说，这项交易并没有削弱英伟达，而是突显了当前人工智能计算需求的巨大。Meta 现在必须构建一个多样化的堆栈，结合英伟达 GPU、谷歌 TPU 以及潜在的其他选项，以希望跟上其自身的人工智能雄心。</p>
<h2>英伟达的 “爆炸性季度，股价下跌”</h2>
<p>将时间线向后推一步，影响变得更加清晰：TPU 公告正值英伟达的财报周，放大了市场反应。英伟达刚刚发布了另一份几乎完美的报告——收入和每股收益均超出预期，下一季度的指引再次乐观。该公司预计销售额为 764 亿至 796 亿美元，中间值远高于共识预期的 728 亿美元——明确提醒 “人工智能列车仍在加速”。</p>
<p>然而，投资者的反应却截然不同。在业绩公布后，英伟达的股价在一个交易日内下跌了 5.4%。问题不在于业绩，而在于 “几乎无法扩展的预期”。争论不再是英伟达是否强大，而是微软（Microsoft Corp.，MSFT）、Meta 和亚马逊（Amazon.com Inc.，AMZN）等科技巨头是否能够——或愿意——维持当前的 “无论如何都要投资人工智能” 的节奏。第二个问题是，这些巨额资本支出是否能够产生合理的回报，而不是演变成需要刹车的资本支出泡沫。</p>
<p>在这种背景下，即使是辉煌的前景也无法阻止怀疑。当普遍的乐观开始破裂时，估值不可避免地会下滑。Meta 的 TPU 交易消息同时传来，助长了 “Meta 正在转向谷歌芯片——英伟达的垄断即将结束” 的叙事。从情感上讲，这加深了对英伟达从 * 唯一的 * 转变为仅仅是 * 众多中的一个 * 的恐惧，放大了财报后的下跌。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://resource.tradingkey.com/uploads/20260227/nvidia-bloomberg_optimized_150-8c5c83893fd344118123199ba8229e5b.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="1248" height="820" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://resource.tradingkey.com/uploads/20260227/nvidia-bloomberg_optimized_150-8c5c83893fd344118123199ba8229e5b.png"/></p>
<p>英伟达仍然是人工智能繁荣的核心；来源：彭博社</p>
<h2>这是谷歌的胜利</h2>
<p>对于谷歌而言，这笔交易远不止是一份大合同。在过去两年中，关于该公司的头条新闻主要集中在防御上——它是否能够抵御来自新搜索和模型竞争者的干扰。现在，通过发布 Gemini，同时向像 Meta 这样的竞争对手出售 TPU 云容量，谷歌正在讲述一个不同的故事：它重新开始进攻。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://resource.tradingkey.com/uploads/20260227/Google-bloomberg_optimized_150-4c6b70aff9574df0a17bfdbccddde129.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="1217" height="812" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://resource.tradingkey.com/uploads/20260227/Google-bloomberg_optimized_150-4c6b70aff9574df0a17bfdbccddde129.png"/></p>
<p>谷歌的 TPU 开始向外部销售；来源：彭博社</p>
<p>这项合作还标志着 TPU 的真正商业化。最初作为内部基础设施的 TPU 现在正成为高利润的外部销售产品线。将 TPU 容量租赁给外部巨头不仅增加了谷歌云的收入，还巩固了其在 “人工智能计算供应链” 中的角色，使其与英伟达、超威半导体（AMD）和其他开发专有芯片的超大规模云服务商直接竞争。</p>
<p>在同一波人工智能浪潮中，谷歌体现了 “新斜坡故事”，而英伟达面临着 “能在高空维持多久” 的故事。市场往往会给予前者短期情绪溢价。</p>
<h2>对投资者的意义</h2>
<p>从交易的角度来看，结论很简单。在短期内，资本正向能够讲述新增长故事的公司聚集——在这里是谷歌。与此同时，英伟达正在从一个不可触碰的神话转变为一个仍然主导但估值更为正常的强大企业。</p>
<p>从行业的角度来看，这份合同表明，整体人工智能计算市场正在扩张，而不是轮换。Meta 愿意购买英伟达的 GPU 并同时租用谷歌的 TPU，展示了乐观，而不是矛盾。维持多个硬件和软件堆栈是昂贵的；只有在 Meta 相信未来的人工智能需求将证明其合理时，这样做才有意义。没有单一供应商能够再满足全球人工智能领导者的吞吐需求——市场本身的增长速度超过了任何一家公司的份额。</p>
<p>因此，投资者应将关注点从询问英伟达是否会被取代转向考虑整体人工智能硬件市场能有多大，以及每个主要供应商——英伟达、谷歌的 TPU 部门、AMD 等——能占据多少份额。</p>
<p>归根结底，真实的故事更简单：人工智能的竞争赛迫使每个主要平台拓宽计算资源并建立多供应商生态系统。对于该行业的长期发展轨迹而言，这一演变远比任何单一股票价格的周度波动更为重要。</p>
<p>了解更多</p>

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<p>Meta Platforms Inc. 与 Alphabet Inc. 签署了一项为期数年、价值数十亿美元的人工智能芯片合作协议，租赁谷歌的 TPU 用于其人工智能模型。此项交易确保了 Meta 对 TPU 产能的访问，并突显了对人工智能计算日益增长的需求。虽然 Meta 计划购买 NVIDIA 的 GPU，但 TPU 租赁表明其在人工智能基础设施方面采取了多元化的策略。NVIDIA 最近的财报显示出强劲的业绩，但由于市场预期过高，其股价下跌。该合作关系也使谷歌受益，标志着 TPU 的商业化，并使其在与 NVIDIA 和 AMD 等竞争对手的竞争中占据有利位置。投资者正将关注点转向具有增长叙事的公司，如谷歌</p>

<p>TradingKey - According to a news from The Information on Thursday, citing people familiar with the matter, Meta Platforms Inc. (META) and Alphabet Inc. (GOOGL) have reached a multiyear, multibillion‑dollar AI‑chip partnership under which Meta will lease Google’s custom‑built TPUs (Tensor Processing Units) to provide computing power for training and inference of its next‑generation large models. The deal secures long‑term, stable access to TPU capacity for Meta and confirms a deepening overlap between two of the most powerful players in the AI economy.</p>
<div class="lb-trans"><p>TradingKey - 根据《信息》周四的报道，引用知情人士的话，Meta Platforms Inc.（META）和 Alphabet Inc.（GOOGL）达成了一项为期数年、价值数十亿美元的人工智能芯片合作伙伴关系，Meta 将租用谷歌定制的 TPU（张量处理单元）以提供训练和推理下一代大型模型所需的计算能力。该协议为 Meta 确保了长期、稳定的 TPU 容量访问，并确认了这两家在人工智能经济中最强大参与者之间的深度重叠。</p>
</div><p>A second phase could make the deal even bigger. Beginning as soon as 2027, Meta may directly purchase TPU chips to equip its own data centers — a move that would push Google further into the external AI‑infrastructure market.</p>
<div class="lb-trans"><p>第二阶段可能会使交易变得更大。从 2027 年开始，Meta 可能会直接购买 TPU 芯片，以装备其自己的数据中心——这一举措将使谷歌进一步进入外部人工智能基础设施市场。</p>
</div><p>Only weeks earlier, Meta had declared plans to buy “millions” of NVIDIA Corp. (NVDA) GPUs to train its Llama family of models. Now, pouring billions into TPU rentals might look like “straddling both boats.” In reality, it underscores the intensity of AI demand. NVIDIA hardware remains the primary engine for training, but supply is tight, lead times are stretching, and prices are sky‑high. Any disruption upstream could freeze an entire product roadmap. No large‑model developer can afford to tie all its workloads to a single supplier.</p>
<div class="lb-trans"><p>就在几周前，Meta 曾宣布计划购买 “数百万” 个英伟达（NVIDIA Corp.，NVDA）GPU 来训练其 Llama 系列模型。现在，投入数十亿美元租用 TPU 可能看起来像是在 “两条船上都踩”。实际上，这突显了人工智能需求的强烈。英伟达硬件仍然是训练的主要引擎，但供应紧张，交货时间延长，价格高企。任何上游的干扰都可能冻结整个产品路线图。没有大型模型开发者能够承受将所有工作负载绑定到单一供应商的风险。</p>
</div><p>In other words, the deal does not weaken NVIDIA so much as highlight how massive current AI‑compute demand has become. Meta must now construct a diversified stack blending NVIDIA GPUs, Google TPUs, and potentially other options if it hopes to keep pace with its own AI ambitions.</p>
<div class="lb-trans"><p>换句话说，这项交易并没有削弱英伟达，而是突显了当前人工智能计算需求的巨大。Meta 现在必须构建一个多样化的堆栈，结合英伟达 GPU、谷歌 TPU 以及潜在的其他选项，以希望跟上其自身的人工智能雄心。</p>
</div><h2>NVIDIA’s “Blowout Quarter, Falling Stock”</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英伟达的 “爆炸性季度，股价下跌”</h2>
</div><p>Shift the timeline back a step and the impact becomes clearer: the TPU announcement landed during NVIDIA’s earnings week, amplifying market reactions. NVIDIA had just released another near‑flawless report — both revenue and EPS beat expectations, and guidance for the next quarter was again bullish. The company projected sales of US $76.4 – 79.6 billion, with the midpoint far above the consensus estimate of US $72.8 billion — an explicit reminder that “the AI train is still accelerating.”</p>
<div class="lb-trans"><p>将时间线向后推一步，影响变得更加清晰：TPU 公告正值英伟达的财报周，放大了市场反应。英伟达刚刚发布了另一份几乎完美的报告——收入和每股收益均超出预期，下一季度的指引再次乐观。该公司预计销售额为 764 亿至 796 亿美元，中间值远高于共识预期的 728 亿美元——明确提醒 “人工智能列车仍在加速”。</p>
</div><p>Investors, however, reacted differently. Following the results, NVIDIA’s stock fell 5.4% in a single session. The issue was not performance; it was “expectations that had grown almost un‑expandable.” The debate is no longer whether NVIDIA is strong, but whether tech giants such as Microsoft Corp. (MSFT), Meta, and Amazon.com Inc. (AMZN) can — or are willing to — maintain their current “spend‑at‑all‑costs” AI‑investment rhythm. The second question is whether these enormous capex outlays can generate reasonable returns rather than maturing into a capital‑expenditure bubble requiring a brake.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，投资者的反应却截然不同。在业绩公布后，英伟达的股价在一个交易日内下跌了 5.4%。问题不在于业绩，而在于 “几乎无法扩展的预期”。争论不再是英伟达是否强大，而是微软（Microsoft Corp.，MSFT）、Meta 和亚马逊（Amazon.com Inc.，AMZN）等科技巨头是否能够——或愿意——维持当前的 “无论如何都要投资人工智能” 的节奏。第二个问题是，这些巨额资本支出是否能够产生合理的回报，而不是演变成需要刹车的资本支出泡沫。</p>
</div><p>In that context, even a stellar outlook could not prevent skepticism. When universal optimism begins to crack, valuations inevitably deflate. News of Meta’s TPU deal arrived simultaneously, fueling the narrative that “Meta is moving to Google chips — NVIDIA’s monopoly is ending.” Emotionally, that reinforced fears of NVIDIA shifting from *the only* to merely *one among many*, amplifying the post‑earnings decline.</p>
<div class="lb-trans"><p>在这种背景下，即使是辉煌的前景也无法阻止怀疑。当普遍的乐观开始破裂时，估值不可避免地会下滑。Meta 的 TPU 交易消息同时传来，助长了 “Meta 正在转向谷歌芯片——英伟达的垄断即将结束” 的叙事。从情感上讲，这加深了对英伟达从 * 唯一的 * 转变为仅仅是 * 众多中的一个 * 的恐惧，放大了财报后的下跌。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://resource.tradingkey.com/uploads/20260227/nvidia-bloomberg_optimized_150-8c5c83893fd344118123199ba8229e5b.png" alt="" original-src="https://resource.tradingkey.com/uploads/20260227/nvidia-bloomberg_optimized_150-8c5c83893fd344118123199ba8229e5b.png"/></p>
<p>NVIDIA Remains at the Core of the AI Boom; Source: Bloomberg</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达仍然是人工智能繁荣的核心；来源：彭博社</p>
</div><h2>It’s a Win for Google</h2>
<div class="lb-trans"><h2>这是谷歌的胜利</h2>
</div><p>For Google, the transaction is far more than a large contract. Over the past two years, headlines about the company have centered on defense — whether it could withstand disruption from newer search and model competitors. Now, by releasing Gemini while simultaneously selling TPU cloud capacity to a rival like Meta, Google is telling a different story: it is back on offense.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于谷歌而言，这笔交易远不止是一份大合同。在过去两年中，关于该公司的头条新闻主要集中在防御上——它是否能够抵御来自新搜索和模型竞争者的干扰。现在，通过发布 Gemini，同时向像 Meta 这样的竞争对手出售 TPU 云容量，谷歌正在讲述一个不同的故事：它重新开始进攻。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://resource.tradingkey.com/uploads/20260227/Google-bloomberg_optimized_150-4c6b70aff9574df0a17bfdbccddde129.png" alt="" original-src="https://resource.tradingkey.com/uploads/20260227/Google-bloomberg_optimized_150-4c6b70aff9574df0a17bfdbccddde129.png"/></p>
<p>Google’s TPUs Are Starting to Go External; Source: Bloomberg</p>
<div class="lb-trans"><p>谷歌的 TPU 开始向外部销售；来源：彭博社</p>
</div><p>The partnership also marks the true commercialization of TPUs. What began as internal infrastructure is now becoming a high‑margin, externally sold product line. Leasing TPU capacity to outside giants not only augments Google Cloud’s top line but also cements its role in the “AI‑compute supply chain,” putting it in direct competition with NVIDIA, Advanced Micro Devices Inc. (AMD), and other hyperscalers developing proprietary chips.</p>
<div class="lb-trans"><p>这项合作还标志着 TPU 的真正商业化。最初作为内部基础设施的 TPU 现在正成为高利润的外部销售产品线。将 TPU 容量租赁给外部巨头不仅增加了谷歌云的收入，还巩固了其在 “人工智能计算供应链” 中的角色，使其与英伟达、超威半导体（AMD）和其他开发专有芯片的超大规模云服务商直接竞争。</p>
</div><p>Within the same AI wave, Google embodies the “new‑slope story,” while NVIDIA faces the “how long can it sustain the high altitude” story. Markets tend to reward the former with a short‑term sentiment premium.</p>
<div class="lb-trans"><p>在同一波人工智能浪潮中，谷歌体现了 “新斜坡故事”，而英伟达面临着 “能在高空维持多久” 的故事。市场往往会给予前者短期情绪溢价。</p>
</div><h2>What It Means for Investors</h2>
<div class="lb-trans"><h2>对投资者的意义</h2>
</div><p>From a trading perspective, the takeaway is straightforward. In the short run, capital is gravitating toward firms that can tell fresh growth stories — here, Google. NVIDIA, meanwhile, is transitioning from an untouchable myth to a still‑dominant but more normally valued powerhouse.</p>
<div class="lb-trans"><p>从交易的角度来看，结论很简单。在短期内，资本正向能够讲述新增长故事的公司聚集——在这里是谷歌。与此同时，英伟达正在从一个不可触碰的神话转变为一个仍然主导但估值更为正常的强大企业。</p>
</div><p>From an industry perspective, this contract signals that the total AI‑compute market is expanding, not rotating. Meta’s willingness to buy NVIDIA GPUs and simultaneously rent Google TPUs demonstrates optimism, not contradiction. Maintaining multiple hardware and software stacks is expensive; doing so only makes sense if Meta believes future AI demand will justify it. No single vendor can meet the throughput needs of global AI leaders anymore — the pie itself is growing faster than any one company’s share.</p>
<div class="lb-trans"><p>从行业的角度来看，这份合同表明，整体人工智能计算市场正在扩张，而不是轮换。Meta 愿意购买英伟达的 GPU 并同时租用谷歌的 TPU，展示了乐观，而不是矛盾。维持多个硬件和软件堆栈是昂贵的；只有在 Meta 相信未来的人工智能需求将证明其合理时，这样做才有意义。没有单一供应商能够再满足全球人工智能领导者的吞吐需求——市场本身的增长速度超过了任何一家公司的份额。</p>
</div><p>Investors should therefore shift focus from asking whether NVIDIA will be replaced to considering how large the overall AI‑hardware market can become, and what share each major vendor — NVIDIA, Google’s TPU unit, AMD, and others — can capture.</p>
<div class="lb-trans"><p>因此，投资者应将关注点从询问英伟达是否会被取代转向考虑整体人工智能硬件市场能有多大，以及每个主要供应商——英伟达、谷歌的 TPU 部门、AMD 等——能占据多少份额。</p>
</div><p>Ultimately, the real story is simpler: the competitive race for AI is forcing every major platform to broaden compute sources and build multi‑vendor ecosystems. For the long‑term trajectory of the sector, that evolution matters far more than week‑to‑week moves in any single stock price.</p>
<div class="lb-trans"><p>归根结底，真实的故事更简单：人工智能的竞争赛迫使每个主要平台拓宽计算资源并建立多供应商生态系统。对于该行业的长期发展轨迹而言，这一演变远比任何单一股票价格的周度波动更为重要。</p>
</div><p>Find out more</p>
<div class="lb-trans"><p>了解更多</p>
</div>

Meta’s TPU Deal with Google: What It Means for Nvidia

- Meta 与谷歌达成多年的 AI 芯片合作协议，租用定制 TPUs 以支持大型模型训练。  
- 谷歌通过这一合作加强其在 AI 计算市场的地位，与 NVIDIA 等竞争。  
- 投资者需关注整体 AI 硬件市场规模及各大公司的市场份额。

Meta 与谷歌的 TPU 交易：这对英伟达意味着什么