Meta签百亿美元级TPU租赁大单，谷歌挑战英伟达AI芯片主导地位

社交媒体巨头Meta近期与谷歌达成百亿美元级跨年度租赁协议，将采用谷歌自研张量处理单元（TPU）开发新一代AI模型。这一合作背后，谷歌云剑指英伟达AI芯片的主导地位，目标通过TPU夺取其约10%的年收入（约200亿美元）。与此同时，TPU等GPU替代品的崛起，已让OpenAI在采购谈判中成功压低英伟达产品价格30%。

对于Meta而言，此次与谷歌的合作并非临时之举。在此之前，这家社交巨头已累计从英伟达和AMD采购了数百万颗GPU，用于训练Llama系列大语言模型；而在达成租赁协议后，Meta甚至公开表示，考虑在2025年直接采购谷歌TPU硬件，将其全面纳入自身AI算力体系。

作为全球拥有海量用户数据的科技巨头，Meta对AI算力的需求呈指数级增长。此前依赖英伟达、AMD的GPU构建算力集群，虽然能满足大部分模型训练需求，但GPU市场的供不应求、居高不下的采购成本，以及单一供应商带来的供应链风险，都让Meta开始寻找更适配的替代方案。谷歌TPU作为专为AI张量运算优化的定制化芯片，在大语言模型训练的能效比和长期成本控制上具备独特优势，恰好契合Meta的长期AI研发规划。

谷歌云此次与Meta的合作，是其向AI芯片市场发起反攻的关键信号。长期以来，英伟达凭借GPU在AI训练场景的绝对技术优势，占据了全球AI芯片市场的主导地位，几乎成为科技巨头AI算力采购的首选。而谷歌云的目标十分明确：通过销售和租赁自研TPU，夺取英伟达约10%的年收入——这一规模约为200亿美元。为了吸引更多像Meta这样的大客户，谷歌还联合投资机构推出了灵活的TPU租赁合作模式，以差异化的算力服务打破英伟达的定价垄断。

TPU的崛起并非个例。随着AI技术的快速迭代，越来越多的定制化AI芯片开始挑战英伟达的GPU霸权。除了谷歌TPU，AMD的MI系列GPU也在逐步抢占数据中心算力市场，而微软、亚马逊等科技巨头自研AI芯片的动作也愈发频繁。这种竞争格局的变化，已经直接影响到英伟达的定价策略：OpenAI就凭借TPU等替代品的存在，在最新一轮采购谈判中成功压低了英伟达产品的价格30%。

从当前趋势来看，AI算力市场的“一家独大”格局正在被彻底打破。科技巨头们不再局限于单一的GPU供应商，而是根据自身AI模型的特性，选择更适配的算力方案。对于英伟达而言，如何快速迭代技术、维持产品的领先性，同时应对来自各方的竞争冲击，将成为其接下来需要解决的核心难题。