文章核心观点 - 谷歌自研AI芯片TPU对外供货，推动公司市值一度逼近4万亿美元，被市场称为“AI新王”，此举挑战了英伟达GPU的主导地位，为AI产业注入新动能，推动行业格局从集中向多元化发展 [1] 技术路线影响 - 谷歌TPU对外供货是AI硬件领域的“鲇鱼效应”，激活市场并推动算力迈向多元共生新生态 [3] - 降低对单一供应商的依赖，通过技术路线竞争倒逼行业创新加速，推动技术进步和成本下降 [3] - 健康的技术进化方向是打造相互支撑的技术体系，为AI产业提供最坚实的基础 [3] 行业演变影响 - AI硬件成熟度直接决定产业进化深度与广度，硬件算力支撑让“一切硬件皆有AI”从概念变为现实 [4] - 算力竞争为上游供应链如光模块、PCB等硬件环节带来结构性利好，因技术迭代需求迎来超预期增量 [4] - 国内头部厂商在响应客户速度、量产稳定性和成本控制上已具备全球竞争力 [4] - 硬件成熟体现在技术自主与性能突破双重达标，并推动所有终端设备完成价值重构 [4] 商业逻辑影响 - 谷歌破局是历时十年构建的“算力底座（TPU）—核心模型（Gemini）—商业生态（搜索+云+终端）”全链条闭环进入收获期的结果 [5] - 当硬件能与模型、应用形成协同闭环，AI产业便真正具备规模化创造价值的能力 [5] - AI竞争从模型性能转向应用落地，真正爆发点在于应用落地并催生新供应链 [5] - 应用落地面临成本高企、数据匮乏等结构性难题，需通过规模化应用分摊成本、场景实践积累数据以完成从技术到应用的过渡 [5]