長期 GOOG+ AVGO ， NVDA ，AMD AI 算力的戰國時代的開啟 FA

上次GOOG ER 有一條重要的消息漏掉了。  先說結論， 這肯定了AI算力從一家獨大到三分天下的猜測。 加劇了競爭。 MSFT ， AMZN因為和GOOG的直接競爭關係因該不會直接上TPU。 但其他家會。 

2026年4月29日，Alphabet CEO Sundar Pichai 在 Q1財報電話會議上正式宣布，Google 計劃將 TPU 芯片直接出售給部分精選客戶，供其安裝在自己的數據中心中。

這是一個重大戰略轉變。此前 Google 的模式是通過 Google Cloud 平台向客戶出租 TPU 算力，而非出售硬件本身。 

 

• Anthropic（Claude 的開發商）與 Google 簽署了多 GW 規模的下一代 TPU 協議，芯片預計從 2027 年開始交付。同時，據 The Information 報道，Google 也與 Meta 簽署了數十億美元的芯片協議。 
• Meta 在 2026 年 2 月與 Google Cloud 簽署了多年期、數十億美元合同，用於 Llama 4 訓練以及內部推薦和排序應用。 

• CFO Anat Ashkenazi 表示，Google 今年將有部分 TPU 銷售收入入賬，但更大的資產負債表影響將在 2027 年顯現，且收入會因芯片交付時間不同而逐季波動。 

  目前 Google Cloud 的合同積壓已達 4620 億美元，TPU 硬件協議也已納入其中。

目前英偉達占據 AI 加速芯片市場 80%~90% 的份額，而 Meta 原本是英偉達最大客戶之一。從90%的市場占有率來說，英偉達的營收利潤會增長但 市場占有率在激烈的競爭中隻會走下坡路了， 符合邏輯的是90% -> 99% = 不可完成的任務 , 更自然的結果 90%->  80%-> 70%-> 60% ...。 

但從長期來看，威脅是結構性的，而非立竿見影的：

• TPU 在推理和張量密集型任務上性價比比 GPU 高約 4 倍，但英偉達 GPU 在訓練多樣化模型、研究靈活性以及遊戲/圖形/通用計算等非張量工作負載上仍然更有優勢。 
• Meta 采取的是"混合策略"——英偉達負責靈活性，TPU 負責效率，並非完全替代。
• 分析師 估計，若 Google TPU 大規模對外銷售，Alphabet 中期有望拿下全球 AI 芯片市場最多 20+% 的份額。 

AMD 在這場博弈中競爭更為激烈——它本來就在爭奪英偉達的替代品地位，而 Google TPU 的入局，讓 AMD 的 MI 係列 GPU 麵臨雙重競爭：既有 NVDA 從上方壓製，又有 Google/Broadcom ASIC 從專用場景切入。

 

 

最新進展：  

據 The Information 報道，OpenAI 已開始使用 Google TPU 為 ChatGPT 等產品提供算力支持，這是 OpenAI 首次有實質性地使用非英偉達芯片。 

這份與 Google 的合同，是 OpenAI 從"微軟獨家雲"轉向多元化算力供應的一部分。目前 OpenAI 的算力供應商還包括微軟、Oracle 和 CoreWeave。

---

 

 OpenAI 要用 TPU核心動機是NVDA GPU的推理成本太高。

推理消耗了 OpenAI 超過 50% 的計算預算。分析師指出，TPU 尤其是老一代 TPU，在推理任務上的單次成本顯著低於英偉達 GPU——因為 TPU 的專用架構減少了能量浪費和空閑資源，在大規模運行時更具成本效益。 

Barclays 預測，僅消費端 AI 推理的芯片資本支出在 2026 年就將接近 1200 億美元，到 2028 年超過 1.1 萬億美元，這迫使 OpenAI 等 LLM 服務商不得不考慮 ASIC 替代方案。

---

 

Google 並未向 OpenAI 出租其最強大的 TPU，這一點據 Google Cloud 內部員工透露。也就是說，競爭對手能用，但用的是"降配版"，Google 不會把最強算力拱手相讓。

---

 

TPU 客戶版圖（截至2026年），目前已知的 Google TPU 主要客戶包括：Anthropic、OpenAI、Apple、Meta 以及 Safe Superintelligence（SSI）。

---

 

OpenAI 雖然是 Google 在 AI 領域最直接的競爭對手，但在算力上已經成了 Google 的客戶——這正是 AI 行業最吊詭的現實：競爭與合作並存，成本壓力讓意識形態讓步於經濟邏輯。對 NVDA 而言，連 OpenAI 這個最核心的大客戶都在分散籌碼，長期壓力不可忽視。