金评天下丨“谷歌链”的真正挑战在哪里

来源：金融投资报

金融投资报评论员 刘柯

AI领域的焦点，正从英伟达转向谷歌。就在资本市场对英伟达的财报和高估值争论不休的时候，“谷歌链”开始浮出水面，这也让唱空和做空英伟达的一方有了强有力的武器。

整个世界都在想逃离“英伟达税”，因此这个时候“谷歌链”悄悄崛起颇有意思。大家对谷歌其实并不陌生，但对“谷歌链”以及其对AI领域产生的影响，似乎在重新认识。

“谷歌链”的优势在于全产业链闭环，它可以实现全栈式技术方案以及强大的生态，覆盖芯片、云、大模型、应用四大环节，是垂直整合程度最高的AI大厂。这也是英伟达梦寐以求并正在付诸实施的愿景，英伟达之所以要入股OpenAI，之所以要收购云服务初创公司Lepton AI，就是为了打造AI产业链闭环。

最关键的，是谷歌3亿的付费订阅用户，是6.5亿AI模型Gemini的月活跃用户。这是英伟达可望而不可及的，因为应用端的渠道基本都已经排排坐，没有多大的缝隙可以给新来者。但这却并不是市场担忧的焦点，“谷歌链”的真正挑战并不是用户应用端，因为庞大的终端用户已经不是秘密。

那英伟达担心什么？担心的是谷歌利用终端优势向上拓展的AI硬件，即专用集成电路芯片TPU对图形加速芯片GPU的挑战，即全光交换网络OCS对英伟达CUDA并行计算平台的挑战。

TPU也叫张量处理单元，2016年5月在Google I/O开发者大会上首次公开并应用于AlphaGo人工智能围棋系统。TPU是专为神经网络的矩阵运算优化而设计的芯片，优势很明显，其开发成本更低、满负荷运行时功耗更小，在特定场景下具有成本和能效优势，比如高频交易公司，大型金融机构等，来满足数据安全和合规要求。

但TPU的短板也很突出，它只专注于高效计算神经网络中的矩阵运算，灵活性不如英伟达GPU，其采用脉动阵列架构和低精度计算技术，在矩阵运算任务中展现出比传统GPU和CPU高15至30倍的推理速度，能效比提升30至80倍。

目前谷歌已经发布了第七代TPU芯片，其FP8峰值算力达4614 TFlops（每秒4.6万亿亿次运算），首次超越英伟达B200的4500 TFlops，且能效比提升29倍。

与TPU芯片配套的，是谷歌的光电路交换平台OCS，它是一种通过物理层面改变光束路径实现数据传输的技术，具有超低延迟、高能效和高带宽等优势，主要应用于AI算力、数据中心等场景。

这其实也是英伟达最担忧的，因为仅仅从芯片竞争看它不是很担心，毕竟英特尔、AMD的芯片对其GPU的冲击会更大，但谷歌将TPU和OCS结合，则会对其CUDA（通用并行计算平台和编程模型）形成直接竞争。CUDA包含指令集架构和GPU并行计算引擎，支持多种语言编程，开发者可实现CPU与GPU协同计算，其与GPU的配合是英伟达独步AI硬件产业链的关键所在。

也许有人会纳闷，其实谷歌的这些东西也算不上突然蹦出来的，为什么现在成了英伟达的威胁？原因也很简单，以前谷歌的TPU+OCS都是自己用，即在自己的云计算中心使用，但现在要拓展到直接把硬件套装卖给客户了，Meta就正在与谷歌就2027年在其数据中心使用价值数十亿美元的TPU芯片进行谈判，同时计划明年从谷歌云租用芯片。

大家想一下，以前云巨头们都在采购英伟达的GPU，高达75%的毛利被英伟达拿走了，云厂商的AI业务毛利从传统的50%到70%骤降至20%到35%，如果换成“谷歌链”就能使毛利率回升，谁不愿干？现在是Meta，后面会不会是微软或者亚马逊？

于是，市场开始重新给AI产业链估值。

首先从芯片开始。TPU芯片是ASIC（特定用途定制设计的集成电路）芯片的一个分支，是目前在AI领域能与GPU（以前也只做图形加速）抗衡的专用芯片。2024年全球GPU、ASIC芯片出货量分别为876万、283万颗，预计2030年这一数字将增长至约3000万、1400万颗，对应2024年到2030年的年均复合增速约为23%和30%。

由此可见，ASIC芯片的成长空间更大，特别是在芯片的制程物理大小被摩尔定律限制以后，GPU似乎更容易达到天花板，而ASIC芯片的发展前途更光明。连AIGC的鼻祖OpenAI都开始计划2026年底实现3纳米ASIC芯片的量产，由此可见一斑。

当然，把芯片组合在一起运算无损算力才是根本，这也是OCS与CUDA网络架构的核心竞争，OCS技术正在被市场重新认识。

传统电交换机需要进行光、电、光转换，导致微秒级的延迟和较高的能耗，转发延迟差不多十亿分之一秒，而OCS的切换延迟却可以达到千分之一秒，两者相差百万倍。OCS不同于传统交换机，可直接进行光路交换，无需做光电转换，通过全光路切换实现数据传输。谷歌实测表明，OCS网络延迟降低50%以上，能耗比电交换机低50倍。你可以这样理解，OCS架构的算力损耗更小且性价比更高，更适合训练；CUDA架构的适用性和拓展性更强，更适合应用拓展，核心在于你用这个智算中心干什么。

谷歌能把这个系统玩这么转，关键还在于其庞大的下游用户，也就是训练出来的算力有庞大的吸纳潜力。因此，“谷歌链”有可能凭借TPU+OCS闯出一条不同于“英伟达链”的新路。

一旦这条路成功了，就可能不断蚕食英伟达目前高达85%左右的市场份额，从10%到20%甚至更多，这就是资本市场开始追捧“谷歌链”的根本所在。