英伟达CEO淡化威胁，Meta-Google AI芯片谈判加剧

摘要；

• 尽管Meta正在探索数十亿美元的Google TPU采购，英伟达的黄仁勋仍坚称公司在AI芯片领域保持领先地位。
• Meta膨胀的AI资本支出引发对长期回报的质疑，即使Google Cloud正在迅速从AI中获利。
• 英伟达股价在Meta-Google报道后短暂下跌，但随着公司捍卫其技术优势而回升。
• 行业分析师警告，如果TPU在全球范围内加速采用，PyTorch团队可能面临新的迁移障碍。

英伟达CEO黄仁勋在报道称Meta可能将其大部分AI工作负载转移到Google的张量处理单元(TPUs)后，采取行动安抚投资者。

在最近的一次活动中，黄仁勋强调，即使竞争压力加剧，英伟达在全球AI半导体市场仍然占据"独特地位"。

黄仁勋将AI计算领域描述为"极其庞大"且复杂，暗示即使Meta购买价值数十亿美元的TPU，留给英伟达的机会仍然广阔。

他的言论是在英伟达股票经历动荡一周后发表的，此前有报道称Meta和Google正就涉及Google内部AI加速器的潜在交易进行深入讨论，导致英伟达股价短暂下跌。此后，英伟达的股价已经反弹。

Meta的巨额AI赌注引发质疑

Meta在日益激烈的芯片竞争中的角色不容忽视。该公司最近将其2025年资本支出预估提高至700-720亿美元，预示2026年将有更高投资。这些支出大部分与大规模AI训练和推理的计算基础设施有关。

然而，尽管Meta业绩强劲，市场反应谨慎。在支出公告后，股价下跌超过12%，分析师质疑如此巨大的投资是否会产生相应回报。

与此同时，Google正悄然成为Meta芯片雄心的主要受益者。Alphabet报告Google Cloud收入同比大幅增长34%，2025年第三季度达到151.5亿美元，这一增长主要与AI驱动的服务相关。如果Meta开始大量购买TPU，Google的云基础设施业务可能会获得更大提升。

开发者为TPU迁移挑战做准备

向Google硬件的重大转变将带来远超Meta的影响。更广泛的机器学习社区严重依赖英伟达的CUDA生态系统，该系统为当今绝大多数AI工作负载提供动力。

像PyTorch/XLA这样的开源工具在实现TPU上的模型训练方面取得了进展，只需最少的代码修改。然而，工程师指出，摆脱CUDA并非像翻转开关那么简单。TPU工作流程需要谨慎的设备重新分配和惰性张量执行的新方法，这与传统GPU管道的操作排队方式不同。

同时，跨硬件努力的浪潮正在兴起。PyTorch/XLA团队正在将更多操作转向代码生成的内核，而像vLLM这样的高吞吐量推理引擎开始提供实验性TPU支持。这为云提供商打开了大门，可以提供新的集成工具和支持包，减少开发者愿意从英伟达GPU多样化的摩擦。

英伟达反击估值批评

本周的Meta-Google传闻正好在英伟达面对公众审视为其4.5万亿美元估值辩护之际打击了该公司。一份流传给股票分析师并后来由Bernstein分享的备忘录回应了包括投资者Michael Burry在内的知名批评者关于库存积累和客户付款风险的说法。

英伟达对这些描述提出异议，称公开可获得的数据不支持与历史会计丑闻的比较。然而，该公司承认，其新的Blackwell芯片毛利率较低，保修成本较高。

这篇文章《英伟达CEO在Meta-Google AI芯片谈判加剧之际淡化威胁》首次发表于CoinCentral。