Nvidia 執行長淡化威脅，Meta-Google AI 晶片談判加劇

TLDRs;

• 儘管 Meta 正在探索數十億美元的 Google TPU 採購，Nvidia 的黃仁勳仍堅持該公司在 AI 晶片領域保持領先地位。
• Meta 不斷膨脹的 AI 資本支出引發對長期回報的質疑，即使 Google Cloud 正迅速從 AI 中獲利。
• Nvidia 股價在 Meta-Google 報導後短暫下跌，但隨著公司捍衛其技術優勢而回升。
• 行業分析師警告，如果 TPU 在全球範圍內加速採用，PyTorch 團隊可能面臨新的遷移障礙。

在有報導稱 Meta 可能將其大部分 AI 工作負載轉移到 Google 的張量處理單元（TPUs）後，Nvidia 執行長黃仁勳已採取行動安撫投資者。

在最近的一次活動中，黃仁勳強調，即使競爭壓力加劇，Nvidia 在全球 AI 半導體市場仍然佔據「獨特地位」。

黃仁勳將 AI 計算領域描述為「極其龐大」且複雜，暗示即使 Meta 購買價值數十億美元的 TPUs，留給 Nvidia 的機會仍然廣闊。

他的言論是在 Nvidia 股票經歷動盪的一週後發表的，此前有報導稱 Meta 和 Google 正就涉及 Google 內部 AI 加速器的潛在交易進行深入討論，導致 Nvidia 股價短暫下跌。此後，Nvidia 的股價已經反彈。

Meta 的大規模 AI 投注引發質疑

Meta 在日益激烈的晶片競爭中的角色不容忽視。該公司最近將其 2025 年資本支出估計提高到了 700-720 億美元，預示著 2026 年將有更高的投資。這些支出中的大部分與用於大規模 AI 訓練和推理的計算基礎設施有關。

然而，儘管 Meta 業績強勁，市場反應謹慎。在支出公告後，股價下跌了超過 12%，分析師質疑如此巨大的投資是否會產生相應的回報。

與此同時，Google 正悄然成為 Meta 晶片雄心的主要受益者。Alphabet 報告稱，Google Cloud 收入同比大幅增加了 34%，在 2025 年第三季度達到了 151.5 億美元，這一增長主要與 AI 驅動的服務相關。如果 Meta 開始大量購買 TPUs，Google 的雲端基礎設施業務可能會獲得更大的提升。

開發者為 TPU 遷移挑戰做準備

向 Google 硬體的重大轉變將帶來遠超 Meta 的影響。更廣泛的機器學習社區嚴重依賴 Nvidia 的 CUDA 生態系統，該生態系統支持當今絕大多數的 AI 工作負載。

像 PyTorch/XLA 這樣的開源工具在實現 TPU 上的模型訓練方面取得了進展，只需最少的代碼修改。然而，工程師指出，遠離 CUDA 並不像翻轉開關那麼簡單。TPU 工作流程需要仔細的設備重新分配和懶惰張量執行的新方法，這與傳統 GPU 管道的操作排隊方式不同。

同時，跨硬體努力的浪潮正在興起。PyTorch/XLA 團隊正在將更多操作轉向代碼生成的內核，而像 vLLM 這樣的高吞吐量推理引擎開始提供實驗性 TPU 支持。這為雲端提供商提供新的整合工具和支持包開闢了道路，減少了願意從 Nvidia GPU 多元化的開發者的阻力。

Nvidia 反擊估值批評

本週的 Meta-Google 傳聞正好在 Nvidia 面對公眾審視為其 4.5 萬億美元估值辯護之際打擊了該公司。一份流傳給股票分析師並後來由 Bernstein 分享的備忘錄回應了包括投資者 Michael Burry 在內的知名批評者關於庫存積累和客戶付款風險的說法。

Nvidia 對這些描述提出異議，表示公開可獲得的數據不支持與歷史會計醜聞的比較。然而，該公司承認，其新的 Blackwell 晶片的毛利率較低，保修成本較高。

這篇文章《Nvidia CEO Downplays Threat as Meta–Google AI Chip Talks Intensify》首次發表於 CoinCentral。