在人工智慧（AI）熱潮中，輝達 (NVDA-US) 一直是最大贏家，市值曾創下全球最高紀錄。然而，《經濟學人》指出，Google(GOOGL-US) 近期推出的自研張量處理器（TPU）與大型語言模型 Gemini 3，正開始撕開輝達的「護城河」，為 AI 晶片市場帶來前所未有的挑戰。

根據《經濟學人》報導，Gemini 3 在多數基準測試中表現超越包括 OpenAI 在內的主要競爭者。

其中值得注意的關鍵在於，Gemini 3 完全是基於 Google 自研的 TPU 訓練而成，而 Google 已開始將這款晶片作為輝達圖形處理器（GPU）的廉價替代品推向市場。

上個月，AI 公司 Anthropic 就宣布計畫採購 100 萬顆 GoogleTPU，交易規模估計達數百億美元。

另有消息稱，Meta 平台 (META-US) 正洽談於 2027 年前在其資料中心採用 Google 晶片。消息傳出後，輝達市值在 11 月 25 日一度蒸發超過 1000 億美元（約占總市值 3%），不過此後部分市值已回升。

然而，輝達的客戶有強烈動機尋找更具成本效益的替代方案。研究機構 Bernstein 估算，在典型的 AI 伺服器機櫃中，輝達 GPU 的支出占比超過三分之二，而 Google 的 TPU 價格僅為同類 GPU 的約十分之一至二分之一。

隨著科技巨頭對 AI 算力投入不斷擴大，TPU 所帶來的成本節省效果顯而易見。

《彭博》預測，Google 明年的資本支出將達 950 億美元，其中近四分之三將用於 AI 模型的訓練與運行。

投資者已開始注意到 Google 憑藉自研晶片所帶來的成本優勢，使其母公司 Alphabet 在過去三個月股價飆升 50%，躍升為全球市值第三高的企業。

雖然亞馬遜 (AMZN-US) 、Meta、微軟 (MSFT-US) 等也在研發自有定製處理器，OpenAI 甚至宣布與博通合作開發自家晶片，但進展仍落後於 Google。

為應對自家資料中心對運算能力的高速需求，Google 十多年前便啟動晶片研發。

Google 工程師當時預測，即便用戶每天僅在手機上使用幾分鐘的新語音搜尋功能，也會使公司數據中心的運算需求翻倍。

正是這一預估，促使 Google 著手開發更高效、能滿足自家需求的處理器。

目前 TPU 已進化至第七代，Jefferies 預計 Google 明年產量將達約 300 萬顆，接近輝達的一半。

不過，對輝達其他客戶而言，轉向 TPU 並非易事。其原因包括 CUDA 軟體平台的既有使用習慣，以及 TPU 軟體主要圍繞 Google 自家產品設計，限制了在其他應用場景的靈活性。

此外，Seaport Research Partners 分析師指出，Google 可能更傾向將客戶引導至雲端服務，並維持較高的晶片價格。

輝達執行長黃仁勳則認為 Google 是「特例」，並不認為其他企業的競爭構成威脅。

他強調 GPU 的靈活性依然是優勢，能適應不斷演進的 Transformer 架構與各類 AI 研究需求，保持在市場中的核心地位。