近期，资本市场因谷歌与英伟达在算力芯片领域的竞争而掀起波澜。谷歌凭借自研的TPU（张量处理器）芯片训练出的Gemini 3模型，在性能上被认为超越了OpenAI使用英伟达GPU（图形处理器）训练的ChatGPT 5。这一消息引发市场广泛关注，甚至有传闻称meta可能大规模采用谷歌TPU替代部分英伟达GPU，进一步加剧了行业对算力芯片格局变化的讨论。
专业机构人士分析指出，谷歌TPU属于典型的ASIC（专用集成电路），从设计之初便专注于加速神经网络计算，能够在特定场景下极致发挥性能并降低能耗。相比之下，英伟达通过CUDA生态构建的GPU平台则以灵活性著称，支持多种AI大模型的演变与兼容。尽管谷歌TPU在性能和成本上具有优势，但在生态开放性和兼容性方面仍落后于英伟达。在当前技术路线尚未完全定型的背景下，英伟达的通用GPU凭借强兼容性，仍是多数厂商的首选，其市场主导地位短期内难以被撼动。不过，随着未来大模型技术路线趋于稳定，ASIC芯片如谷歌TPU有望逐步成为主流。
针对市场对TPU与GPU性能的对比，机构人士提醒需理性看待。例如，谷歌TPU v6芯片在单位算力性价比上仍弱于英伟达的B200/B300，而明年推出的v7p芯片预计才能与英伟达的Rubin芯片持平。这一趋势更多反映了芯片厂商技术竞争下的自然收敛，而非颠覆性威胁。无论GPU还是TPU占据上风，算力芯片的竞争都将推动对数据传输效率的更高要求，这对硬件供应链中的“卖水人”而言，反而构成结构性利好。近期A股光模块、PCB（印制电路板）板块的异动，正是市场对这一预期的提前反应。
据测算，在谷歌与英伟达算力卡纸面算力相当的情况下，TPU v7的光模块用量将是英伟达Rubin（2die版本）的3.3倍。这意味着若谷歌TPU部分替代英伟达市场份额，光模块板块的增速将显著提升，在整体资本开支中的占比也将进一步扩大。这一逻辑为相关硬件供应商带来了新的增长机遇。
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