近期，資本市場因谷歌與英偉達在算力芯片領域的競爭而掀起波瀾。谷歌憑借自研的TPU（張量處理器）芯片訓練出的Gemini 3模型，在性能上被認為超越了OpenAI使用英偉達GPU（圖形處理器）訓練的ChatGPT 5。這一消息引發市場廣泛關注，甚至有傳聞稱meta可能大規模采用谷歌TPU替代部分英偉達GPU，進一步加劇了行業對算力芯片格局變化的討論。
專業機構人士分析指出，谷歌TPU屬于典型的ASIC（專用集成電路），從設計之初便專注于加速神經網絡計算，能夠在特定場景下極致發揮性能并降低能耗。相比之下，英偉達通過CUDA生態構建的GPU平臺則以靈活性著稱，支持多種AI大模型的演變與兼容。盡管谷歌TPU在性能和成本上具有優勢，但在生態開放性和兼容性方面仍落后于英偉達。在當前技術路線尚未完全定型的背景下，英偉達的通用GPU憑借強兼容性，仍是多數廠商的首選，其市場主導地位短期內難以被撼動。不過，隨著未來大模型技術路線趨于穩定，ASIC芯片如谷歌TPU有望逐步成為主流。
針對市場對TPU與GPU性能的對比，機構人士提醒需理性看待。例如，谷歌TPU v6芯片在單位算力性價比上仍弱于英偉達的B200/B300，而明年推出的v7p芯片預計才能與英偉達的Rubin芯片持平。這一趨勢更多反映了芯片廠商技術競爭下的自然收斂，而非顛覆性威脅。無論GPU還是TPU占據上風，算力芯片的競爭都將推動對數據傳輸效率的更高要求，這對硬件供應鏈中的“賣水人”而言，反而構成結構性利好。近期A股光模塊、PCB（印制電路板）板塊的異動，正是市場對這一預期的提前反應。
據測算，在谷歌與英偉達算力卡紙面算力相當的情況下，TPU v7的光模塊用量將是英偉達Rubin（2die版本）的3.3倍。這意味著若谷歌TPU部分替代英偉達市場份額，光模塊板塊的增速將顯著提升，在整體資本開支中的占比也將進一步擴大。這一邏輯為相關硬件供應商帶來了新的增長機遇。
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