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　　来源：证券时报

　　在大洋彼岸的硅谷，一场关于AI算力底座的“暗战”正悄然升级。

　　近期，媒体报道称谷歌用自研的TPU(张量处理器)芯片训练出的Gemini 3在性能上超过了OpenAI用英伟达GPU(图形处理器)训练出的Chatgpt 5。随后，市场传闻Meta或将大规模采用谷歌自研的TPU替代部分英伟达GPU。一连串消息如同投入湖面的石子，在资本市场激起层层涟漪。

　　11月以来，美股两大AI巨头走出了一段跷跷板行情，英伟达下跌12.59%，而谷歌则逆势上涨了12.85%。英伟达构建的万亿AI帝国，是否会因谷歌TPU的崛起而出现裂痕？在这场巨头博弈中，早已深度嵌入全球算力产业链的中国企业，又将面临怎样的机遇与挑战？带着这些问题，证券时报记者采访了多位深耕科技领域的基金经理与行业资深人士，试图透过技术路线之争的迷雾，寻找资本市场的真实逻辑。

　　定制化和通用型芯片之争

　　在外界看来，谷歌TPU与英伟达GPU的较量，似乎是一场“你死我活”的王座之争。但在专业投资人眼中，这更像是一场关于效率与成本的理性回归。

　　“谷歌TPU是定制化芯片，英伟达GPU是通用型芯片，因此，我们要讨论的是定制化和通用型芯片之争，而非谷歌和英伟达之争。”华宝港股信息技术ETF基金经理曹旭辰向证券时报记者指出。

　　历史总是惊人的相似，曹旭辰认为，不止是服务器领域，在消费电子、汽车等传统领域，也曾经历定制化和通用型产品的竞争，其最终的结果均是以不同份额在各赛道并存。比如在手机赛道，既有通用的高通和联发科，也有定制的华为和苹果，“从底层芯片制造技术而言，TPU和GPU没有区别，TPU这类定制化芯片的核心诉求就是降本”。

　　华北某公募基金经理从技术架构角度进一步剖析了二者的差异。“通俗地说，谷歌TPU在性能发挥、成本上相对优于英伟达GPU，但在生态开放和兼容性上不如后者。”该基金经理表示，“在当前大模型持续迭代、技术路线尚未完全定型的背景下，英伟达的通用GPU凭借CUDA的强兼容性，仍是大多数厂商的最优选，一家独大的趋势或仍会持续相当长的时间。而未来待大模型的技术路线稳定之后，专用ASIC如谷歌的TPU或将逐步成为算力加速芯片的主流。”

　　市场之所以高度关注TPU，一个直接的导火索是谷歌用TPUv6芯片训练出的Gemini 3，在性能上被认为强于OpenAI用英伟达GPU训练出的Chatgpt 5。

　　对此，曹旭辰提供了一个冷静的视角：“这并不意味着英伟达的芯片不行。如果我们简单用总算力/价格的方式粗算，v6的单位算力性价比其实还是弱于英伟达的B200/B300，而明年谷歌v7p的单位算力性价比预计与英伟达的Rubin芯片旗鼓相当。”他认为，这是芯片厂商不断竞争、技术距离相对拉近而顺其自然产生的趋势，而非新的颠覆性威胁。

　　上海某科技基金经理则将这种竞争形容为一场“接力赛”。他指出，大厂自研芯片和英伟达的迭代都在加快，“虽然TPU v7暂时领先，但英伟达很快会在v7发布后量产Rubin，实现反超。未来二者是并行的，英伟达代表最高端的通用算力需求，而谷歌、亚马逊、Meta等厂商的自研芯片，将主要用于低推理成本的特定场景”。

　　曹旭辰预测，定制化芯片份额提升是既定趋势，市场预期到2029—2030年，全球定制化算力芯片和GPU的份额将呈现“五五开”的局面。但在2026年之前，英伟达一家独大的格局未变，直到2027年左右，随着算力性能愈发接近，市场才可能再度陷入份额的激烈博弈。

　　光模块与PCB或迎超预期增量

　　无论是GPU还是TPU谁占上风，算力芯片的竞争背后是对数据传输效率的更高要求，这对被称为“卖水人”的硬件供应链而言，不仅不是利空，反而是结构性的利好。近期A股光模块、PCB(印制电路板)板块的异动，似乎正在提前定价这一预期。

　　财通基金表示，从需求端来看，虽然不同芯片架构对光模块、PCB等硬件组件的需求存在一定差异，但这更侧重于技术路径的多样性，而非根本性的需求分歧；从供应链角度看，在PCB和光模块这些环节，国内的部分头部供应厂商已经走在了世界领先的地位，从供应链的客户响应速度、产品量产稳定性、成本都具备优势。因此，尽管下游芯片厂商不断涌现新参与者，但国内核心供应链企业与全球主要客户之间的合作基础目前是较为稳固的，在竞争中依然具备优势。

　　值得注意的是，若谷歌TPU份额提升，可能会为光模块和PCB市场带来超预期的增量。