张量处理单元优势 - 张量处理单元专为人工智能和深度学习构建，涵盖训练和推理任务，相比图形处理器具有更低的总体成本和更高的能效 [1] 谷歌的芯片战略 - 谷歌已研发其张量处理单元长达五年，并非短期项目，并已发展到第七代，展现出卓越的效率 [2][5] - 公司具备从芯片到应用的全栈垂直整合能力，这种模式带来了巨大的规模效益 [5][6] - 谷歌通过其云服务向市场提供张量处理单元租赁，为依赖英伟达的客户提供了供应链多元化选择 [3][10] 人工智能芯片市场竞争格局 - 人工智能芯片市场需求巨大，预计到2030年市场规模将达到7万亿美元，足以容纳多个参与者，并非零和游戏 [8][9][22] - 除谷歌外，其他超大规模云服务商如亚马逊和微软，也可能开发或采用自家定制芯片 [13][14] - 芯片采购呈现多元化趋势，客户会根据特定任务选择不同芯片，例如使用张量处理单元进行深度学习训练和推理，而图形处理器可能更专注于训练 [11][12][14] - 英伟达凭借其CUDA生态等优势，市场领先地位依然稳固，难以被超越 [20] 谷歌Gemini大型语言模型 - 谷歌的Gemini大型语言模型因其全栈整合优势而具有吸引力，并在多项基准测试中表现优于竞争对手 [15][16] - 不同的大型语言模型各有侧重，Gemini和ChatGPT适用于通用场景，Claude在软件开发中更受青睐，而开源模型如Deep Seek在某些领域领先 [16][17][18] 人工智能驱动因素与供应链 - 主权人工智能和实体人工智能将是未来市场的主要驱动力，推动数据中心建设和相关投资 [23][24] - 人工智能发展导致对计算速度和算力的需求激增，进而推高了对高端芯片如台积电制造的芯片和高带宽内存的需求 [20] - 芯片供应链呈现多元化趋势，三星等厂商有机会获得更多订单，财富将更广泛地分配给不同供应商 [18][19]