Google自研TPU步步進逼，輝達AI晶片86%市佔率面臨威脅

Google自研的張量處理單元（TPU）可將AI運算成本降低30%，威脅輝達在一個其掌控86%資料中心晶片營收的市場中的定價權。

根據公司揭露的數據與分析師估算，Google自研的張量處理單元處理AI工作負載的成本，可比競爭對手的處理器低最多30%，這對輝達在資料中心營收佔比達86%的市場主導地位構成威脅。

Alphabet執行長桑達爾·皮查伊在公司最近一次的財報電話會議上表示：「專為特定AI模型設計的客製化處理器，在規模化運行時能帶來顯著的成本優勢。」

Alphabet今年資本支出高達1900億美元，管理層預計2027年將出現「顯著增長」。該公司宣布與黑石集團成立合資企業，計劃在2027年前部署500 MW的TPU產能，並擬進一步擴大規模。Google還計劃透過新興的「新型雲端」模式，將部分產能租賃給其他科技公司——根據業界估算，到2030年，該模式可能佔據AI雲端總支出的20%。

輝達約74%的毛利率，反映其多年來在AI加速器領域缺乏競爭所建立的定價能力。若Google的TPU租賃業務能奪得可觀的市場份額，將可能壓縮輝達的利潤率，並重塑總規模超過500億美元的AI晶片市場競爭格局。

客製化晶片浪潮正在醞釀

Google並非唯一一家打造自研AI晶片的企業。OpenAI於6月24日發表了其首款與博通共同打造的客製化推理晶片Jalapeño。該晶片從設計到流片僅耗時九個月，目標是在2026年底前部署。亞馬遜正在探索將其Trainium處理器直接銷售給第三方資料中心，而微軟的Maia 200加速器已用於驅動Azure上的GPT-5.2模型。

這一結構性轉變比任何單一產品都更為重要。當所有主要AI客戶都開始自研硬體時，輝達的談判地位將被削弱。該公司的CUDA軟體生態系統與高速互連技術在訓練工作負載中仍具競爭優勢，但在推理（即訓練完成的模型為用戶生成回應的階段）領域，客製化晶片能實現最快的成本節省。

根據路透社報導，中國AI新創公司DeepSeek（在6月融資後估值超過500億美元）也正在開發自己的推理晶片。該項目標對推理而非訓練，這一決策既反映了大規模AI部署對成本的高度敏感，也體現了美國在先進製造設備上的出口限制所帶來的制約。

對投資人的意義

輝達股價目前約為預期盈餘的35倍，在路透社報導DeepSeek的晶片計劃後，7月7日盤前交易下跌1.6%。記憶體股更廣泛的拋售——美光科技下跌4.7%，威騰電子下跌6.3%——顯示投資人已開始將更加競爭的晶片格局納入定價。

對Alphabet而言，回報是雙重的：降低內部AI運算成本以改善Gemini模型與雲端業務的利潤率，以及透過向第三方租賃TPU產能帶來新的收入來源。該公司1900億美元的資本支出計劃，顯示其對自研晶片能帶來通用GPU無法比擬的回報充滿信心。

輝達面臨的風險，並非任何單一客製化晶片能在所有指標上超越其最佳GPU。真正的威脅來自於：數十家客戶紛紛打造自家替代方案的累積效應，將逐步侵蝕使輝達成為史上最有價值半導體公司的定價優勢。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。