上周谷歌橫掃科技媒體頭條，如坐針氈的英偉達官方X賬號發了條推文，主打先禮後兵，一邊點贊一邊陰陽怪氣。
英偉達先肯定了友商的成績，「為谷歌的成功（指谷歌TPU）感到高興」，
隨後話鋒一轉，稱「我們將繼續為谷歌提供支持（暗示谷歌也要買英偉達GPU）」
。接著表示自家產品依然領先一代：
「與專為特定AI框架或功能設計的ASIC（指谷歌TPU）晶元相比，英偉達提供更高的性能、更強的通用性以及更好的可替代性。」
英偉達推文
意有所指，疑似（確定）回應當天甚囂塵上的一則傳聞：英偉達的大客戶Meta，正在考慮給自家數據中心換上谷歌的TPU。
消息一出，英偉達應聲暴跌，市值一度蒸發3500億美元，順帶給谷歌送上了4萬億市值俱樂部3天體驗卡一張。
過去一個月，英偉達市值縮水超過6000億美元，而谷歌大漲5000多億美元。不久前還在為英偉達歡呼喝彩的分析師，轉頭就將2025年定性為「谷歌之年」[1]。
同行賺錢永遠比自己虧錢難受，對於英偉達來說，比「AI泡沫」更加難以接受的事實似乎已經浮出水面：華爾街沒有拋棄AI，只是寵愛的對象從英偉達換成了谷歌。
華爾街出了叛徒
英偉達三季報發布前夕，資本市場圍繞AI的多空對峙達到了頂峰。
圍繞在英偉達周圍的其實是兩個問題：一是人工智慧有沒有泡沫；二是英偉達有沒有泡沫。
恰逢美股投資機構更新完三季度持倉表格13F，眾機構對七姐妹的持倉變化成了關注焦點。總結來看，主打賣英偉達買谷歌的集體叛變：
英偉達方面，除了景林和all in AI的木頭姐，橋水、Baillie Gifford也紛紛減持，彼得·蒂爾直接清倉撤出；
谷歌喜提多家增持，減持英偉達的Coatue轉頭就建倉了谷歌，伯克希爾哈撒韋直接把谷歌買成了第十大重倉股。多少有些意料之外，其餘機構和分析師對谷歌的態度轉變之迅速，則顯得有些突然。
很難想像，直到今年上半年，谷歌還是表現最差的科技股之一。
雖說在人工智慧領域，谷歌模型、晶元、應用樣樣不落，但每一項都不太拔尖，加上同行的大新聞一個接一個搞，谷歌錯失AI增長機會是資本市場的普遍論調。
今年7月，木頭姐在播客里毫不留情地批評谷歌缺乏AI競爭力，即無法像Anthronpic那樣給出個性化的解決方案，同時不忘吹一把馬斯克，稱馬總雖然也畫餅，但其實「在下一盤AI大棋」，20萬億的AI蛋糕將會被特斯拉和OpenAI瓜分[2]。
木頭姐7月參加的播客節目Bankless
如今木頭姐無言，只是拚命加倉，上周三又買了5300萬美元谷歌股票。
另一個比較有代表性的言論，來自Melius Research的當家分析師Ben Reitzes。
作為英偉達鐵杆，Ben
Reitze是英偉達市值突破5萬億美元後，為數不多仍然看漲的分析師之一。與之相對，Ben總對谷歌可謂百般挑剔。
今年2月，Ben Reitze在報告中指出[3]：生成式AI會顛覆谷歌「搜索 +
廣告」模式，如果谷歌不能適應AI時代，那就會像當年的柯達一樣被新技術淘汰。
Ben Reitze今年3月參加CNBC節目指出，谷歌正在生成式AI之戰中節節敗退
結果11月Gemini-3發布後，Ben Reitze話鋒一轉，稱Gemini 3
Pro是目前「最重要的AI新聞」，鼓吹谷歌已經在AI領域實現了「強勢回歸」，還警告其他大規模AI公司：「必須要認識到Alphabet問題的嚴重性[4]。」
種種跡象表明，你谷歌爹又殺回來了。
谷歌的大招
10月末谷歌發布三季報，「老黃牛」服務業務堅挺增長15%，雲相關業務營收大漲34%，在手訂單達到1580億美元，環比暴增五成。
一個月後，谷歌發布Gemini-3系列模型，各類核心基礎測試成績一騎絕塵，關鍵基準全方位碾壓同行，徹底摘下了錯失AI增長機會的大帽子。
身為友商，奧特曼罕見發推祝賀，稱Gemini-3「看起來很棒」，轉頭在員工備忘錄中表示貴司必須得「快速追趕」。
一直對谷歌咬牙切齒的馬斯克也破天荒送上了一句「祝賀」（Congrats），精準體現了字數越少，怨氣越深。
奧特曼和馬斯克的「祝賀」
但真正讓同行和資本市場細思恐極的，其實是Gemini-3背後的谷歌自研晶元TPU。
根據機構調研和業內爆料，TPU不僅支持了Gemini-3的後訓練，而且已經向第三方大規模供貨，第一批客戶除了亞馬遜旗下Anthropic以外，包括最新更新的英偉達大客戶之一Meta。
TPU是Tensor Processing
Unit的首字母縮寫，中文名「張量處理單元」，和英偉達GPU的區別在於：前者是專用晶元（即ASIC），後者是通用晶元。
顧名思義，專用晶元側重定製化和高效率。TPU的電路專為模型訓練設計，包括為深度學習設計的矩陣乘法硬體，主打專業的晶元干專業的事。但缺點是兼容性有限，一般都是自產自用。
通用晶元恰好相反，由於身背通用性包袱，在AI場景下效率搞不過專用晶元。但優點如英偉達官方所說，GPU是「唯一支持所有AI模型和應用的硬體平台」。
對企業來說，晶元開發是個燒錢的活，很多時候自研專用晶元未必比採購通用晶元划算。馬斯克一邊吹噓自家晶元性能強悍，一邊又瘋狂囤積GPU，原因就是通用性帶來的綜合成本優勢實在太大。
通用晶元與專用晶元的關係，堪稱人工智慧產業的甜咸豆腐腦大論戰，也是英偉達霸主地位的一個隱患：GPU不是AI的最優解，專用晶元有破解英偉達壟斷地位的可能性。
而谷歌TPU的外供的傳聞，意味著英偉達的壟斷地位受到了實質性的挑戰。
根據爆料，Meta會從2026年開始，通過雲服務的方式租用TPU晶元，並於2027年在自建數據中心部署TPU，交易金額可能達到數十億美元。這意味著谷歌和英偉達一樣，也會成為通用晶元的供應商。
來路不明的信息如同衝鋒號，讓各路英偉達空頭拿到了一張政治正確的宣戰書。但英偉達壯觀的算力帝國，真的有那麼脆弱嗎？
革命尚未成功
即便傳言成真，對英偉達的影響恐怕也相對有限。
專用晶元的效率在理論上確實更高，但晶元開發的巨額投資和技術難度是個非常現實的問題。
過去多年，打著英偉達殺手旗號的初創公司接連折戟，微軟、亞馬遜、OpenAI這些大廠都有自研晶元計劃，其中微軟的決心最大、OpenAI要的錢最多，亞馬遜的保密工作做的最好，總之就是產品還沒見到，優勢僅自家可見。
反倒是英偉達連續十個季度交出超預期財報，GPU供應持續緊張，在漫山遍野的唱空聲中茁壯成長。
在專用晶元上積累最深、成果最多、能夠穩定迭代的，目前只有谷歌一家。
作為最早大規模採購GPU的公司，谷歌在2014年就開始研發AI專用晶元，請來了RISC架構發明人David
Patterson坐鎮，與英偉達的暗中拉鋸已經持續了十年，把TPU迭代到了v7（Ironwood）版本。
按照SemiAnalysis的測算，TPUv7的理論算力和內存帶寬已經很接近英偉達Blackwell架構
產品，而且成本比英偉達更低[5]。OpenAI就靠著「威脅使用TPU」，在與英偉達的談判中拿到了7折優惠。
TPUv7（Ironwood）
和谷歌最接近的公司是特斯拉，在終端產品和數據中心上都研發了替代方案。但鑒於馬斯克已經畫了太多大餅，傳說中的AI6能否如約而至，不確定性極大。
剩下的英偉達挑戰者，至少目前來看一個能打的都沒有，足見其難度。
另一方面，英偉達的壟斷地位並不單純來自GPU本身。
除了大名鼎鼎的CUDA生態，英偉達也深感馬斯克亡我之心不死，在CPU、通信、甚至EDA軟體等領域做了一系列防禦性布局，圍繞GPU挖了一圈又一圈的護城河，想脫離這個成熟生態的代價非常高昂。
因此，無論是傳聞中Meta引入TPU，還是各家大廠尚在研發中的神秘專用晶元，其定位恐怕更接近「備胎」的角色。
不過考慮到高科技公司每年上百億美元的資本開支，能當英偉達的備胎，也是件很幸福的事了。