AI算力格局演变 - 自ChatGPT问世以来，英伟达（NVDA）几乎是“AI算力＝GPU＝NVDA”的代名词，但今年11月末市场风向开始变化，AI算力正从单一的“英伟达采购模式”向“GPU + TPU 双轨赛跑”演进 [1] - 谷歌持续加码自研TPU，并吸引Meta等大型科技公司考虑采购，这使得“英伟达一家独大”的算力叙事第一次出现松动 [1] - 受此影响，英伟达股价自高位回落，而Alphabet（GOOGL）股价则频创历史新高，资本市场正在重新评估下一阶段的AI赢家版图 [1] 谷歌TPU的优势与战略 - 谷歌通过自研TPU实现了“算力自治”，不再仅是英伟达的客户，而是拥有了从底层芯片到上层应用的完整闭环控制权 [1] - TPU被描述为“为AI而生的核电站”，其特点是能效高、成本低、推理强，而GPU则被比喻为“通用电网” [1] - 谷歌CEO皮查伊在访谈中强调，公司早在2016年就布局了AI优先战略及TPU，形成了从底层基础设施到Gemini模型，再到Search、Waymo等产品的全栈（Full Stack）战略 [2] 谷歌的AI产品整合与生态建设 - Gemini不只是产品升级，而是贯穿谷歌所有业务的“共同底座”，从Search到Android、从YouTube到Cloud，Gemini正被同步嵌入 [2] - 谷歌首次具备了在生态内快速“SIM shipping”（同步发布）的能力，实现模型、产品、工具统一迭代，并能部署到外部生态（如Replit，Figma）中 [2] - 皮查伊特别提到“Vibe Coding”和Nano Banana Pro，认为AI正在让编程和创造变得普及，释放巨大的潜在创造力 [2] 谷歌的长期技术布局 - 除了当下的AI，谷歌正在布局5年后的量子计算，并推进“太空数据中心”（Project Suncatcher），计划在2027年实现部分太空数据中心的初步部署 [3] - 谷歌的“长期押注”和“全栈整合”证明其有能力成为英伟达体系外真正的同等级别玩家 [3] AI竞争新阶段的本质 - 在AI浪潮的下一阶段，算力不再是单纯的硬件性能比拼，而是对“算力标准”和“生态解释权”的争夺 [3] - 谷歌凭借“全栈优势与长期主义”搭建起对未来AI秩序的掌控力，标志着AI算力格局已正式进入一个由GPU和TPU共同驱动的“双巨头时代” [1][3]