谷歌新一代AI模型Gemini 3系列的发布，在硬件领域投下一颗"重磅炸弹"——其自研TPU（张量处理 器）所展现的性能与成本优势，被外界解读为对英伟达GPU（图形处理器）霸主地位的强劲挑战。资本 市场反应迅速，英伟达市值一度蒸发超千亿美元。 生态更是关键壁垒，英伟达之所以在计算领域成为"王者"，得益于它所建立起的CUDA生态，能够联合 所有开发者建设生态。李丰称，摩尔线程也在搭建自己MUSA的生态。 沐曦创始人孙国梁的观点更加直接：任何芯片架构都没有高低优劣之分，关键还是看场景。 他认为，GPU和ASIC（专用芯片）的架构几十年前就存在，已经是超级稳态。而现在的大模型太卷 了，迭代速度非常快，达到了按周计、按月计的程度，任何基础模型远未到达收敛的时间点，通用 GPU 的泛化能力和适配性仍是核心竞争力，现在业界还很难把一个专用性的产品放在通用的场景里。 但与此同时，客户是多元化的，应用场景分散、层出不穷，因此GPU和类似TPU这样的ASIC会长期共 存。 这场由巨头博弈引发的震荡，将一个核心议题推至台前：在以大模型为核心的AI时代，硬件的技术范 式是否正在从通用GPU转向专用芯片如TPU？这是否意味着一场结构 ...