AI芯片战争的真相：算力成本才是关键，谁能笑到最后？

大家都盯着GPU芯片打架，但业内人士都知道——真正的瓶颈根本不在芯片，在算力成本。

现状很清楚：Nvidia的GPU现在是老大，AMD和Broadcom在帮企业造自研芯片。但随着AI从训练（一次性成本）进入推理阶段（持续成本），谁能降低能耗和成本，谁就赢了。

Alphabet的优势在这里：十多年自研TPU（张量处理器），已经到第7代，专门为自己的TensorFlow框架和Google Cloud优化。关键是——TPU比GPU省电得多。随着推理需求爆炸性增长，这个能耗差异会带来巨大成本优势。

更狠的一招：Alphabet不卖TPU，只把它作为Google Cloud的权益。这样用户要用TPU就得上Google Cloud，Alphabet一举赚两份钱——既卖算力，又能用自研芯片降低成本跑自己的Gemini模型。

对比OpenAI和Perplexity还在烧钱用GPU，Alphabet的垂直一体化（芯片+云平台+大模型+AI工具+光纤网络）已经是超级护城河。连Nvidia都急了——听说OpenAI在测试TPU后，Nvidia赶紧投资OpenAI来止血。

底线：这不是一场芯片竞赛，是一场谁的系统最省钱的竞赛。从这个角度看，Alphabet的位置相当稳。