AI芯片戰爭的真相：算力成本才是關鍵，誰能笑到最後？

大家都盯着GPU芯片打架，但業內人士都知道——真正的瓶頸根本不在芯片，在算力成本。

現狀很清楚：Nvidia的GPU現在是老大，AMD和Broadcom在幫企業造自研芯片。但隨着AI從訓練（一次性成本）進入推理階段（持續成本），誰能降低能耗和成本，誰就贏了。

Alphabet的優勢在這裏：十多年自研TPU（張量處理器），已經到第7代，專門爲自己的TensorFlow框架和Google Cloud優化。關鍵是——TPU比GPU省電得多。隨着推理需求爆炸性增長，這個能耗差異會帶來巨大成本優勢。

更狠的一招：Alphabet不賣TPU，只把它作爲Google Cloud的權益。這樣用戶要用TPU就得上Google Cloud，Alphabet一舉賺兩份錢——既賣算力，又能用自研芯片降低成本跑自己的Gemini模型。

對比OpenAI和Perplexity還在燒錢用GPU，Alphabet的垂直一體化（芯片+雲平台+大模型+AI工具+光纖網路）已經是超級護城河。連Nvidia都急了——聽說OpenAI在測試TPU後，Nvidia趕緊投資OpenAI來止血。

底線：這不是一場芯片競賽，是一場誰的系統最省錢的競賽。從這個角度看，Alphabet的位置相當穩。