有報導指出,輝達(Nvidia)的重要客戶Meta可能與Google達成協議,在資料中心採用Google的張量處理單元(TPU),導致輝達股價25日重挫3%。針對此市場動盪,輝達迅速回應,並在一份聲明中強調其技術「領先業界整整一代」。TPU屬專用型ASICGPU則支援所有模型運算面對華爾街對Google自研AI晶片可能動搖輝達在AI基礎建設主導地位的擔憂,輝達於社群平台X上發文表示:「我們樂見Google取得成功,他們在AI領域確實有顯著進展,而我們也持續向其供貨。」但緊接著,輝達話鋒一轉,強調...
有報導指出,輝達(nvidia)的重要客戶meta可能與google達成協議,在資料中心採用google的張量處理單元(tpu),導致輝達股價25日重挫3%。針對此市場動盪,輝達迅速回應,並在一份聲明中強調其技術「領先業界整整一代」。
TPU屬專用型ASIC GPU則支援所有模型運算
面對華爾街對Google自研AI晶片可能動搖輝達在AI基礎建設主導地位的擔憂,輝達於社群平台X上發文表示:「我們樂見Google取得成功,他們在AI領域確實有顯著進展,而我們也持續向其供貨。」
但緊接著,輝達話鋒一轉,強調:「目前唯一能在所有場景中執行所有AI模型的平台,就是輝達。我們的技術領先業界一代。」公司進一步說明,相較於TPU這類為特定企業或用途設計的ASIC(應用特定積體電路),其最新Blackwell架構的GPU具備更高的彈性與強大效能。
貼文中更直言:「輝達所提供的性能、通用性與可替換性,遠超過任何專用ASIC解決方案。」

Google TPU勢起 Gemini 3由自製晶片訓練完成
分析師表示,儘管輝達的圖形處理器(GPU)至今仍掌握AI晶片市場逾90%的份額,但Google內部開發的TPU近年來逐漸嶄露頭角,被視為能與昂貴卻高效的Blackwell GPU抗衡的替代選擇。
不同於輝達銷售硬體的做法,Google並不直接販售TPU晶片,而是將其用於自身運算任務,並透過Google Cloud平台提供租用服務。本月早些時候,Google推出的頂尖AI模型Gemini 3,正是完全依靠自家TPU進行訓練,未使用任何輝達GPU。
對此,Google發言人回應表示:「我們對於客製化TPU以及輝達GPU的需求皆持續快速成長,我們將繼續同時支持兩者,一如過去多年來的策略。」
黃仁勳重申規模法則 晶片需求仍將爆發成長
輝達執行長黃仁勳於本月稍早的法人說明會上,亦針對TPU帶來的競爭壓力作出回應。他明確指出,Google仍是輝達GPU的重要客戶,且Gemini系列模型同樣可在輝達技術平台上順利運作。
黃仁勳還透露,他與Google DeepMind執行長戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)保持密切交流。對方曾傳訊表示,AI開發圈普遍信奉的「規模法則」——也就是投入更多晶片與數據,就能打造更強大的AI系統——至今依然有效。輝達相信,這項法則將持續推動市場對其晶片與整體運算系統的龐大需求。
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