誰才是真正贏得 AI 戰爭的人？並非你所想像的那樣

芯片競賽已成昨日黃花

大多數投資者專注於一個問題：哪家公司將主導AI晶片製造？這個故事似乎很簡單——Nvidia的GPU今天掌控全局，AMD緊追在後，Broadcom則協助其他公司打造定制晶片。但這種對硬體的執著，正是在解決昨日的問題。

真正限制AI擴展的約束已不再是矽晶片的稀缺——而是能源消耗。這一根本轉變正在重塑整個競爭格局，也帶來了一個意想不到的贏家：Alphabet。

為何能效改變一切

這裡被忽略的事實是：GPU擅長一件事——高速數據處理。但這種卓越來自一個代價：它們是耗電大戶。在AI訓練階段，從零開始建立模型時，這種能源成本是合理的，基本上是一筆一次性投資。

然而，推理（Inference）則完全是另一回事。它是將訓練好的模型在生產環境中持續運行的持續性操作。這時經濟性就變得關鍵。當你每天支付電費來處理數百萬個推理請求時，計算效率就成了你的競爭護城河。

Alphabet花了超過十年的時間打造Tensor Processing Units (TPUs)，專為這種場景設計。這些不是通用晶片——它們是為Alphabet的TensorFlow框架和雲端基礎設施量身打造的專用工具。如今進入第七代的TPUs，展現出定制晶片的承諾：比GPU依賴方案具有更優越的能源效率和大幅降低的運營成本。

垂直整合的優勢

Broadcom正贏得幫助公司開發自己ASIC (應用特定積體電路)的交易。這是真正的商業。但區別在於：Alphabet不僅製造晶片——它掌控整個生態系。

Alphabet的TPUs在Google Cloud上運行。想要獲得下一代效率？你不需要購買TPUs；而是將你的工作負載委託給Google Cloud。這種模式從單一客戶關係中創造多重收入，將基礎設施轉化為護城河。

內部優勢也不容忽視。當Alphabet打造Gemini (其旗艦AI模型)時，會用到TPUs。當它為服務進行推理時，TPUs負責負載。這讓公司在成本結構上相較於OpenAI和Perplexity AI等競爭對手具有優勢，後者主要依賴租用GPU容量——成本更高，效率更低。

市場對此威脅的反應很有說服力。當OpenAI開始測試TPUs時，Nvidia並未袖手旁觀。這個GPU巨頭迅速行動，確保合作夥伴關係並對其客戶進行戰略投資。這種防禦性行動揭示了一個重要事實：即使是Nvidia也尊重Alphabet所建立的事業。

完整的AI生態系

Alphabet的AI生態堆疊範圍無人能及。公司最近推出Gemini 3，D.A. Davidson的分析師指出，它提供了“在某些領域遠超我們對這一代前沿模型的預期的能力”。這是基礎層的實力。

但Alphabet不僅止於模型。Vertex AI為客戶提供在Gemini之上構建定制應用的工具。公司的光纖網路基礎設施降低了整個生態系的延遲。甚至即將完成的Wiz收購——增加企業雲端安全——也鞏固了護城河。

沒有其他公司能將硬體、軟體、雲端基礎設施和AI模型融合成一個統一的競爭優勢。這種垂直整合不僅高效，而且越來越難以模仿。

長期投資的押注

隨著AI從訓練密集型轉向推理重負載，擁有端到端系統的公司將獲得最大價值。一維的晶片製造商將面臨商品化。純軟體公司將難以維持利潤率。結合硬體、基礎設施和算法的平台？它們將繁榮。

如果要選擇一個能帶來長期穩定回報的AI策略，擁有數十年基礎設施、每年數十億雲端收入和專有計算優勢的整合型玩家，路徑最為明確。那個玩家就是Alphabet。