Did Alphabet Just Say "Checkmate" to Nvidia?

在過去三年中，有一個名字在高性能芯片領域脱穎而出，成為無可爭議的領導者：Nvidia。其圖形處理單元（GPU）為生成性人工智能（AI）的基礎提供動力，使大型語言模型（LLM）得以實現，並推動下一代自主系統和機器人應用的進步。

雖然在芯片領域推翻 Nvidia 的想法似乎有些不切實際，但一個被稱為 “七大奇蹟” 的競爭對手開始挑戰其主導地位。那就是 Alphabet（GOOG -0.37%）（GOOGL -0.38%）。該公司以 Google 和 YouTube 而聞名，正在通過其人工智能業務悄然積累勢頭。

在下面的討論中，我將探討 Alphabet 如何定位自己以顛覆 Nvidia 在 AI 芯片領域的領導地位，並考慮這家互聯網巨頭是否很快就能對市場上最大的 AI 繁榮受益者實現 “將死”。

Alphabet 在雲計算中的秘密武器

在 Alphabet 對抗 Nvidia 的推動中，其定製設計的應用特定集成電路（ASIC），即張量處理單元（TPU），處於核心位置。這些芯片已成為 Google Cloud Platform（GCP）的基石，在由 Microsoft Azure 和 Amazon Web Services（AWS）主導的競爭激烈的市場中，它們作為差異化因素。

最近幾個月，Google Cloud 與 OpenAI 和 Meta Platforms 等公司達成了高調的合作。行業報告還表明，TPU 在吸引其他 AI 領導者（包括 Anthropic 和 Safe Superintelligence）方面發揮了決定性作用，進一步鞏固了 Alphabet 在 AI 基礎設施競爭中的地位。

圖片來源：Getty Images。

定製硅對 Alphabet 來説是多大的機會？

通過將研究（DeepMind）和硬件（TPU）置於同一屋檐下，Alphabet 創建了一個垂直整合的生態系統，能夠通過 Gemini 和 Google Cloud 平台構建、訓練和部署 AI 模型和服務。

在最近的一份研究報告中，D.A. Davidson 的 Gil Luria 估計，如果 Alphabet 真的將 DeepMind 和 TPU 業務分拆，這些資產的綜合價值可能接近 9000 億美元——高於今年早些時候的 7170 億美元的估計。

雖然這些數字是推測性的，但這意味着 Alphabet 可能坐擁近萬億美元的機會——否則這些機會可能會落入 Nvidia 之手。

Alphabet 是否即將推翻 Nvidia？

要評估 Alphabet 是否真的讓 Nvidia 處於防守狀態，瞭解 GPU 和 TPU 之間的區別至關重要。

GPU 被設計為高度通用的處理器：它們能夠處理並行計算，這使得它們非常適合渲染圖形或運行大規模 AI 工作負載。它們的靈活性使其成為迄今為止 AI 開發的基礎。

另一方面，TPU 則更加專業化。它們針對神經網絡應用進行了優化，特別是深度學習和推理。這種專業化使 TPU 能夠為機器學習模型提供高性能。然而，TPU 在更廣泛的工作負載中缺乏 GPU 的廣泛實用性。

Nvidia 主導地位的另一個關鍵因素是其 CUDA 軟件平台。其 GPU 與 CUDA 的並行編程環境的無縫集成為 Nvidia 提供了強大的競爭優勢，創造了一個持久的技術護城河，使得切換到競爭平台的可能性極低。

在這種背景下，Google 的 TPU 確實重塑了競爭格局，為企業提供了某些應用的專業替代方案。然而，TPU 更多的是對 Nvidia 全面服務的補充選項，而不是一個真正的替代品。

換句話説，雖然 Alphabet 在棋盤上放置了一枚引人注目的棋子，但它並沒有將 Nvidia 置於將死的位置。