超越晶片競賽：為何AI能效才是真正的勝利所在

對硬體的錯誤聚焦

AI 行業陷入了一場完全圍繞半導體主導權的敘事戰。Nvidia (NASDAQ: NVDA) 以其處理能力控制著 GPU 市場，而 Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD) 則努力搶佔一席之地，Broadcom (NASDAQ: AVGO) 則協助公司打造定制 ASIC。然而，對原始晶片性能的執迷忽略了正在重塑產業的根本轉變。

關鍵的戰場不在馬力——而在運營效率。隨著 AI 超越訓練階段，進入持續推理部署，能源消耗成為決定性因素。這正是 Alphabet (NASDAQ: GOOGL, GOOG) 成為真正競爭者、並有望主導的地方。

能源限制才是真正的瓶頸

目前的基礎設施面臨一個被忽視的危機：電力供應，而非晶片短缺。雖然 GPU 在處理大量數據集方面表現出色，但它們需要巨大的能源。在一次性訓練周期中，這種權衡是可以接受的。但推理——即運行大型語言模型的持續運營階段——則需要持續的效率。

這一點至關重要。十年前，Alphabet 就已經意識到這一點，並開發了專為其 TensorFlow 生態系統和 Google Cloud 基礎設施量身定制的 Tensor Processing Units (TPUs)。如今，這些晶片已進入第七代，提供比 GPU 替代品更優越的能源效率。

由 Broadcom 支持的 ASIC 可能為競爭對手提供替代方案，但它們無法匹配 Alphabet 的整合優勢：TPUs 在 Alphabet 自有的雲端架構中運作，同時優化性能和能耗。這形成了一個隨著推理需求擴大而不斷擴大的成本優勢。

垂直整合的護城河

與 Nvidia——將晶片作為獨立產品銷售不同——Alphabet 通過存取需求來貨幣化其技術。客戶不能直接購買 TPU；他們必須在 Google Cloud 上運行工作負載才能使用。這種架構帶來多重收入來源：雲端基礎設施費用、軟體服務和 AI 模型授權。

更重要的是，Alphabet 使用自己的 TPU 進行內部運營。其 Gemini 3 基礎模型受益於結構性成本優勢，這是依賴外部 GPU 的競爭對手無法匹敵的。OpenAI 和 Perplexity AI 依賴商業 GPU 解決方案，推理成本較高，而 Alphabet 的自給自足則打造出一個無法突破的競爭護城河。

Alphabet AI 生態系統的深度進一步鞏固了這一優勢：Vertex AI 提供模型定制工具，廣泛的光纖網絡降低延遲，待完成的 Wiz 收購則增強了雲端安全能力。沒有任何競爭對手擁有如此全面、整合的技術堆疊。

為下一階段的意義

新興的 AI 格局偏好整合型玩家而非專家。Nvidia 最近的防禦性行動——包括在了解 TPU 評估後投資相關公司——顯示市場對 Alphabet 技術實力的日益尊重。

隨著模型數量激增和推理成本累積，能源效率成為終極差異化因素。Alphabet 十年來在垂直整合方面的投資，使其在捕捉這一轉折點上具有獨特優勢。當產業從以訓練為主的敘事轉向以推理為主的經濟時，擁有整合基礎設施的公司將佔據主導地位。

AI 的真正戰場不在晶片製造商之間爭奪市場份額——而在於垂直堆疊在效率、成本結構和生態系統深度上的競爭。從這個角度來看，Alphabet 擁有決定性優勢。