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一个月市值蒸发5万亿元 英伟达遭遇谷歌自研芯片冲击波

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分类：新游戏
发布于 2025年11月28日 星期五 01:27

　　AI芯片市场暗流涌动。

　　巨头之一谷歌正加快自研AI芯片TPU的商业化步伐，有报道称谷歌正与Meta等科技大厂谈外采合作。在外界看来，如果合作落地，TPU将进入谷歌体系之外的超大规模数据中心，或对英伟达GPU主导的算力市场带来冲击。

　　相关消息一出，英伟达股价随即震荡。周二美股早盘，英伟达股价一度下滑7%，最终收跌约2.6%。而自10月29日以来，英伟达市值从5.03万亿美元跌至11月25日收盘的4.32万亿美元，不到一个月时间市值缩水已超过7000亿美元(约合人民币5万亿元)。

　　11月26日凌晨，英伟达在社交平台上正面回应谷歌的竞争：“我们对谷歌的成功感到高兴——他们在人工智能领域取得了重大进展，而我们仍将继续向谷歌供货。英伟达领先行业整整一代，是唯一能够运行所有AI模型，并可在所有计算场景中部署的平台。”

　　作为全球GPU市场的主导者，英伟达用“领先一代”与“全场景优势”回应这场自研芯片带来的挑战。而即便谷歌TPU得以进入Meta等巨头的数据中心，也并不意味着GPU会在短期内被替代。事实上，谷歌也表示，自家定制的TPU和英伟达GPU的需求都在加速增长。

　　更多业内观点认为，随着AI训练与推理的负载增长和高度多元化，未来更可能呈现ASIC、GPU异构部署，而不是哪一种架构一统天下。

　　谷歌加速TPU商用

　　谷歌对TPU的研发已久，始于2013年，并且和谷歌云服务紧密结合。

　　过去，TPU主要用于谷歌内部AI工作负载和Google Cloud服务。然而，日前多家媒体报道称，谷歌正在推动其自研芯片走向外部客户，Meta正考虑从2027年开始在其数据中心部署谷歌的TPU，并可能最早于明年通过Google Cloud租用TPU容量，潜在合同金额或达数十亿美元。

　　目前，英伟达占据AI芯片市场超过90%的份额，而以谷歌为代表的厂商，正在夺取更多份额。谷歌此举并非突然，一方面是其长期“软硬一体化”战略的自然延伸。另一方面，在大模型训练成本成几何级上升的背景下，自研芯片成为巨头降低能耗、控制成本的关键路径。

　　今年4月，谷歌推出了最新一代TPU——TPU v7(Ironwood)，最近又迭代出了Gemini 3，谷歌正在通过模型和硬件耦合的方式，强化自身在大模型时代的技术闭环。据悉，Gemini 3已大量使用TPU完成训练和推理，为谷歌推动TPU的商业化提供了更强的验证场景。

　　作为AI老将，谷歌从云端、终端、芯片、大模型、平台工具等等，进行了全覆盖。而GPU王者英伟达，也在构建AI基础设施的全套体系，包括CUDA、NVLink、高速互联等壁垒。

　　面对外界对霸主地位动摇的讨论，英伟达迅速发声，采取主动回应。一方面，它强调与谷歌的合作稳定且持续;另一方面，其关键论点非常鲜明，GPU的通用性与兼容性仍然是当前AI创新不可替代的基础设施。

　　相比之下，TPU、Gaudi、Trainium等ASIC芯片往往根据特定框架或任务场景，在特定负载上取得极高效率。谷歌依然采购英伟达GPU，但未来厂商在AI训练与推理时，会采用算力供应多元策略。

　　“围攻”英伟达

　　谷歌的加速只是英伟达面临挑战的一个典型代表。更广泛的趋势是，全球科技巨头普遍加速自研AI芯片，争夺算力主权。从训练到推理，从通用模型到专业应用，各类企业都开始将掌握自有算力视为下一阶段竞争力的关键。

　　谷歌之外，AWS、微软也在不断迭代自研芯片，其中AWS持续更迭Graviton、Trainium、Inferentia系列，势头凶猛，但是微软在发布自研AI芯片Maia系列后，新的芯片计划有所推迟。

　　中国市场上，后起之秀如华为昇腾、寒武纪(1310.000, -7.36, -0.56%)、百度昆仑芯等，正在快速推进。可以看到，整个行业正在从GPU单线制，向多架构、多供应商的异构化体系演进。

　　这种趋势在Anthropic的最新合作中体现得更为明显。Anthropic一方面与英伟达签订了围绕Blackwell、Rubin系统构建的长期基础设施协议;另一方面也同时采购谷歌最新的Ironwood TPU。这种“多路线并行”的采购方式强化了一个信号，即大型AI公司不再愿意将未来完全押在某一种芯片架构上，而是倾向于保持算力供应链的多元化。

　　在英伟达第二财季财报会上，谈及ASIC的竞争和GPU的竞争，英伟达创始人兼CEO黄仁勋回应道，市场上有很多做AI ASIC的企业，但极少有产品能真正投入生产，因为加速计算与通用计算截然不同，无法仅通过编写软件并将其编译到处理器中来实现，加速计算的技术栈已经异常复杂。

　　但市场并未因此完全安心，谷歌TPU商业化的消息出现后，英伟达股价出现明显波动。这反映出市场正在重新评估GPU在未来AI基建中的份额与利润率，并且触动了投资者对“英伟达峰值时刻是否已过”的敏感神经。

　　无论哪一种路线最终占优，可以确定的是，AI基础设施行业正在从单一硬件竞争转向系统级竞争。随着软件框架、模型体系、能效的变化，AI芯片格局还在继续演变。

 

　　(作者：倪雨晴 编辑：张伟贤)

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央行加码流动性投放呵护节前资金面

　　9月21日，中国人民银行发布公开市场业务交易公告显示，当日以固定利率、数量招标方式开展了1650亿元7天期逆回购操作，全额满足了一级交易商需求，操作利率维持1.4%不变。鉴于当日没有逆回购到期，故中国人民银行公开市场实现净投放1650亿元。

　　自9月16日以来，中国人民银行明显加大了7天期逆回购操作的投放力度。9月16日至18日及20日的7天期逆回购操作规模分别为1100亿元、1620亿元、4633亿元、320亿元。在此期间，7天期逆回购累计到期规模为70亿元。因此，9月16日至9月21日，7天期逆回购累计净投放9253亿元。而在9月1日至9月15日，中国人民银行累计开展135亿元7天期逆回购，对冲到期的7600亿元后实现净回笼7465亿元。

　　值得一提的是，中国人民银行还在9月18日开展了1000亿元14天期逆回购。近年来，中国人民银行通常在“十一”假期和春节长假前启动14天期逆回购操作，以提前为机构提供跨节资金，保持流动性充裕。不过，相较于前两年“十一”假期前开展14天期逆回购操作的时间，今年更早一些。

　　东方金诚首席宏观分析师王青在接受《证券日报》记者采访时表示，受税期走款、政府债券发行等多重因素影响，在9月18日之前DR001(银行间市场存款类机构隔夜质押回购利率)就已升至政策利率上方。其中，9月17日加权利率更是达到1.4728%，为年内最高。中国人民银行通过较早启动14天期逆回购，并显著加大7天期逆回购操作量，能够有效平滑资金面波动，有助于稳定市场预期。9月18日之后，DR001转入下行过程。其中，9月20日加权利率已降至政策利率下方，这也是后续两个交易日未连续开展14天期逆回购、同时下调7天期逆回购操作量的主要原因。以上操作表明，着眼于推动货币政策框架向价格型转型，当前中国人民银行正在综合运用各类政策工具，增强短端利率调控的精准性和有效性。

　　从后续公开市场资金到期情况来看，Wind数据显示，9月22日至9月28日有9323亿元7天期逆回购到期，9月22日有1800亿元国库现金定存到期，9月28日还将有6000亿元MLF(中期借贷便利)到期。从其他资金面扰动因素来看，王青表示，9月是财政支出大月，月底前较大规模的财政支出会对市场流动性带来一定支撑。不过，接下来政府债券发行量会有显著上升，加上9月8000亿元新型政策性金融工具较快投放，有可能带动当月配套贷款高增，这些都可能形成一定的资金面收紧效应。

　　天风证券(3.720, 0.03, 0.81%)(维权)固定收益首席分析师谭逸鸣认为，14天期逆回购上周已开启投放;在资金偏紧格局之下，7天期逆回购投放也较为积极;隔夜逆回购有望在季末再度开展操作，平抑资金波动。不过，需要关注9月MLF续做情况。

　　从近几个月MLF的操作情况来看，8月中国人民银行开展了5000亿元MLF，对冲到期的6000亿元MLF后实现净回笼1000亿元，这是中国人民银行自5月以来首次缩量续做MLF。

 

　　王青表示，综合考虑当前资金面变化趋势和宏观政策取向，特别是9月两个期限品种的买断式逆回购均为等量续做，为配合政府债券发行，9月MLF恢复净投放的可能性较大。此外，为稳定“十一”假期前后资金面，9月末中国人民银行有望再度开展隔夜逆回购操作，而且操作有可能跨月。