英伟达在股价暴跌后发表了不同寻常的声明，公开表示其图形处理单元（GPU）领先业界一代，直接回应了市场担心谷歌将挑战其在人工智能（AI）芯片领域主导地位的担忧。美国东部时间 25 日周二午盘，NVIDIA 发布了其社交媒体平台模型以及多种计算场景下的通用平台。 Nvidia 强调，其芯片比谷歌 TPU 等专用集成电路 (ASIC) 芯片提供“更好的性能、多功能性和兼容性”。后者通常是为单个公司或部门设计的。 Go 发言人在一份声明中表示：“对定制 TPU 和 NVIDIA GPU 的需求正在加速增长，我们将一如既往地支持这两种产品。”该声明强调了谷歌在人工智能基础设施投资方面的多元化战略。此前有报道称，其中一位该公司的主要客户 Meta 可能与谷歌达成协议，在其数据中心使用谷歌的张量处理单元 (TPU)。英伟达在帖子中表示，其芯片比所谓的 ASIC 芯片（例如谷歌的 TPU）更灵活、更强大，后者通常是为单一业务或单一功能设计的。周二美国股市早盘交易中，英伟达股价下跌逾 7%，市值蒸发约 3500 亿美元，最终下跌约 2.6% 至两个月低点。与此同时，谷歌母公司Alphabet股价早盘再涨3%，连续第三个交易日创下新高。在英伟达股价暴跌的前一天，有媒体报道称，英伟达的主要客户Meta正在考虑与谷歌达成协议，在其数据中心使用谷歌的张量处理单元（TPU）。这是由于谷歌在激烈的人工智能竞赛中重新夺得冠军，以及英伟达因研发而引起的市场震荡。电子报告。据周一报道，Meta 正在考虑从 2027 年开始在其数据中心安装谷歌 TPU，并可能出租它们。分析师认为 TPU 生产可能会在明年通过谷歌云开始，并表示这一消息对英伟达的市场地位构成了直接挑战，英伟达控制着 90% 以上的 AI 芯片市场。今年大部分时间里，谷歌的本土芯片继续推高了英伟达的股价。 10 月底触及 212 美元高点，但周二跌破 180 美元。周一收盘后交易异常活跃，易手数量超过 2.5 亿股。市场走势表明，尽管英伟达因其芯片制造专业知识吸引了大量投资者的关注，但全球最大的人工智能硬件买家正在考虑以人工智能为重点的努力。选择。谷歌 TPU 的工作原理谷歌于 2013 年开始开发首款 TPU，并于两年后推出。该芯片最初用于使公司的网络搜索引擎更快而且效率更高，后来被改编用于谷歌人工智能应用中的机器学习任务。 TPU 和 GPU 都可以处理训练 AI 模型所需的大规模计算，但它们的处理方式不同。 Nvidia GPU 最初是为视频游戏中的渲染图像而开发的，它可以在数千个计算“核心”上并行处理多个任务。 TPU 专为人工智能相关任务而设计，例如矩阵乘法，这是训练神经网络的主要运算。大多数工作涉及按顺序而不是并行执行的迭代计算。谷歌TPU的最新版本名为Ironwood，于今年4月发布。它采用水冷设计，旨在运行人工智能推理工作负载。有两种配置：256 芯片集群和更大的 9,216 芯片集群。 TPU 可用于特定的人工智能应用，因为谷歌可以“消除芯片中许多其他不适合的部分”它有可能在工作上比 GPU 表现更好，降低 TPU 功耗，并且运行成本更低。竞争日益激烈，上周 Google 推出了其最强大的模型 Gemini 3。这个广受好评的尖端 AI 模型是在该公司的 TPU 而不是 Nvidia 的 GPU 上进行训练的。这项技术成就增强了 TPU 作为 Nvidia GPU 的可靠替代品的可信度。TPU 目前的客户包括 Safe Superintelligence 是一家由 OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 以及 Salesforce、Midjourney、Anthropic 等公司去年创立的公司。根据 10 月份宣布的交易，Anthropic 将通过多达 100 万个 TPU 获得超过 1 吉瓦的 Google 计算能力，与 Nvidia 不同的是，Google 不会将其 TPU 芯片出售给其他公司，而是将其用于内部任务，并通过 Google Cloud 向公司提供租赁服务。蚂蚁说hropic 交易增加了 TPU 扩展到其他云平台的可能性。 Nvidia 首席执行官黄仁勋在上周的财报电话会议上回应了 TPU 竞争加剧的问题，指出谷歌是该公司 GPU 芯片的客户，Gemini 可以与 Nvidia 的技术合作。他还提到与谷歌人工智能实验室 DeepMind 的首席执行官 Demis Hassabis 保持联系，后者通过短信告诉他，使用更多芯片和数据创建更强大的人工智能模型的行业理论（人工智能开发人员通常称之为“缩放法则”）仍然“完好无损”。但目前，包括谷歌在内，没有一家公司打算完全取代 Nvidia GPU。研究公司 Gartner 分析师 Gaurav Gupta 表示，尽管拥有自己的芯片，但谷歌需要为客户保持灵活性。因此，它仍然是 Nvidia 最大的客户之一。随着客户算法和模型的变化，GPU 变得更适合处理更广泛的工作负载。莫斯对于谷歌的 TPU 来说，最有希望的事情可能是它们成为推动人工智能增长所需的产品组合的一部分。
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