AI算力底座“暗战”升级：定制芯片与通用芯片之争

在大洋彼岸的硅谷，一场关于AI算力底座的“暗战”正悄然升级。近期，谷歌用自研TPU芯片训练出的Gemini 3性能超越OpenAI用英伟达GPU训练的Chatgpt 5，市场传闻Meta或将采用谷歌TPU替代部分英伟达GPU。这一系列消息在资本市场激起层层涟漪，导致美股两大AI巨头走出跷跷板行情。这场较量不仅是谷歌与英伟达之争，更是定制化和通用型芯片之争。虽然二者各有优劣，但未来随着技术路线的稳定，专用ASIC芯片或将逐步成为主流。这场博弈对中国企业既是机遇也是挑战。此外，无论胜负如何，对数据传输效率的要求更高，对硬件供应链是结构性的利好，尤其是光模块和PCB市场可能迎来超预期的增量。然而，如果TPU模式大获全胜，可能意味着算力产业估值逻辑的转变。同时，市场认为AI应用能否爆发关键在于是否有爆品出现，而非仅仅是算力便宜。整体来看，AI技术正处于加速迭代和商业化落地的阶段，产业天花板极高。

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