在过去的三年里，英伟达 （NVDA 1.55%）一直是人工智能（AI）领域最具主导地位的公司。该公司的图形处理单元 (GPU) 是其支柱生成式人工智能已开发。
超大规模者包括 OpenAI、甲骨文,元平台，以及云平台，例如微软天蓝色和亚马逊网络服务（AWS）总共花费了数千亿美元在数据中心内集群 Nvidia GPU 来构建他们的人工智能基础设施。
同时超微半导体公司 被普遍认为是英伟达在人工智能芯片市场的主要竞争对手，一个新的威胁正在出现：字母表 （谷歌 2.43%） （谷歌 2.27%）。由于人们对其定制硬件（即张量处理单元（TPU））的兴趣日益浓厚，这家互联网巨头正在半导体行业掀起波澜。
随着人工智能基础设施的投资不断展开，让我们来看看 Alphabet 进入芯片市场对英伟达意味着什么。英伟达投资者应该担心吗？请继续阅读以找出答案。
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GPU 和 TPU 有什么区别？
Nvidia 的 GPU 是多功能硬件。这些芯片被设计为与该公司的芯片并行工作在集群中CUDA软件架构。总而言之，Nvidia 的生态系统可用于训练大型语言模型（法学硕士）或帮助构建更强大的跨人工智能机器人、自动驾驶和量子计算。
相比之下，TPU 则更加专业化。Alphabet 的 TPU 不应被视为专用硬件，而应被归类为定制的专用集成电路 (ASIC)。这使得 TPU 在极其定制的工作负载中非常有用，例如深度学习。
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Alphabet 的 TPU 需求强劲，但有一个问题
在整个人工智能革命中，Alphabet 的最大赢家之一是其云部门：谷歌云平台。近几个月来，Google Cloud 赢得了与 OpenAI 的重要交易以及一个100亿美元合同与元平台。
投资者可能不完全理解的是，硬件的引入现在使 TPU 成为谷歌更广泛的云生态系统中一个有趣的卖点。
值得注意的是，苹果使用 TPU 来训练其 Apple Intelligence 模型。与此同时，Anthropic 宣布计划扩大其对 Google Cloud 的使用，该交易涉及最多100 万个 TPU。最后，有传言称 Meta 正在考虑通过以下方式补充其现有的对 Google Cloud 的依赖：部署自己的TPU集群。
从表面上看，大型科技公司对 TPU 的需求加速增长可能会让 Nvidia 投资者感到震惊。然而，聪明的投资者不应忽视一些更精细的细节。
尽管 Anthropic 与 Google Cloud 的关系非常重要，但该公司与 Nvidia 也有着密切的联系。就在几周前，Anthropic 同意购买300 亿美元的计算能力来自 Microsoft Azure，它主要运行在 Nvidia 的 GPU 上。
最重要的是，OpenAI 最近取得了一项成果与AWS达成价值380亿美元的交易访问 Nvidia 的新 GB200 和 GB300 芯片。
此外，虽然英伟达没有透露其客户集中度的具体情况，但华尔街的许多分析师怀疑，包括 Alphabet 在内的超大规模企业也在其客户集中度之列。最大的芯片买家。
这些都是需要理解的重要细节。虽然 TPU 代表了人工智能芯片市场潜在的变革动力，但其许多用户（包括谷歌本身）实际上用 Nvidia 的通用 GPU 来补充这种定制硬件。在此背景下，TPU 似乎根本不会取代 GPU。
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AI芯片不是赢家通吃的市场
管理咨询公司麦肯锡公司预测人工智能基础设施到 2030 年，市场规模将达到 7 万亿美元，其中约 50 亿美元用于人工智能工作负载。
鉴于超大规模企业正在加速发展资本支出（资本支出），我相信在可预见的未来，对 Nvidia GPU 和配套数据中心服务的需求将保持强劲。
AMD 的竞争对手加速器与 TPU 等定制 ASIC 相结合，最终可能会侵蚀 Nvidia 的市场份额。定价权在芯片市场的未来。
尽管如此，TPU 的推出并不是谷歌的将死之举。如果说有什么不同的话，那就是用定制芯片设计来补充现有的 Nvidia 基础设施，这增强了人工智能基础设施的机遇。换句话说，AI芯片并不是一个赢家通吃的市场。
出于这些原因，我认为英伟达投资者无需恐慌。该公司仍然是芯片领域的王者，并且似乎处于在人工智能基础设施时代蓬勃发展的有利位置。