在人工智能领域的静默胜利不会关乎芯片的主导地位——而是关于能源效率。以下是为什么Alphabet占据优势的原因。

真正的竞争不在大家想象的地方

虽然市场沉迷于芯片制造商，但人工智能(AI)的真正战场在别处决定。英伟达(NASDAQ: NVDA)掌控着GPU领域，而超威半导体(NASDAQ: AMD)则持续反击。博通(NASDAQ: AVGO)使企业能够为AI任务定制ASIC(application-specific integrated circuits)。然而，最有能力主导下一阶段AI计算的公司根本不是纯粹的芯片制造商——而是谷歌母公司(NASDAQ: GOOGL)。

关键的区别在于：能效。正是在这里，谷歌的整合式方法改变了游戏规则。

为什么能耗成为新的制约因素

能源稀缺，而非芯片短缺，才是真正制约当今AI基础设施的瓶颈。GPU在快速处理海量数据方面表现出色，但它们是耗电大户。在AI训练过程中，这一成本大多是一次性的。而推理——即运行大型语言模型(LLMs)所需的持续计算工作——则是成本快速积累的地方。

从训练到推理的转变，是谷歌领先的关键。在过去十多年里，该公司自主研发了专为其TensorFlow框架定制的AI芯片。如今，进入第七代的谷歌的张量处理单元(TPUs)，专为Google Cloud的基础设施和特定工作负载打造。结果是：性能优越，能耗更低。

竞争对手使用博通协助的ASIC根本无法复制这种效率。谷歌并不向外部客户销售TPUs——而是要求企业在Google Cloud上运行其工作负载以使用它们。这为谷歌带来了多重收入，形成了AI生态系统中的收入倍增效应。

此外，谷歌还在内部使用TPUs进行自己的AI项目。这种在开发和部署Gemini基础模型上的成本优势，为谷歌在结构上优于依赖成本更高、耗能更大的GPU的OpenAI和Perplexity AI等竞争对手提供了优势。

作为竞争护城河的集成堆栈

随着AI的发展，谷歌的端到端整合变得日益强大。没有任何竞争对手能组建如此全面的AI技术套件。最近发布的Gemini 3，凭借在多个领域超越常规前沿模型的能力，赢得了分析师的认可。

值得一提的是，当英伟达得知OpenAI正在测试谷歌的TPUs时，芯片巨头迅速行动，争取达成合作并在这家创业公司进行战略投资。这一反应本身就充分说明了英伟达对谷歌硅优势的重视。

谷歌还通过Vertex AI平台巩固其地位，使客户能够在Gemini基础上开发定制模型和应用程序。再加上其庞大的光纤网络基础设施——旨在最小化延迟——以及即将收购云安全公司Wiz，你会看到一个垂直一体化、无可匹敌的行业巨头。

赢者通吃

如果必须选择一个长期AI投资的唯一目标，谷歌无疑是最合理的选择。其在硬件、软件、云基础设施以及企业安全方面的掌控，形成了一个随时间递增的防御性优势。

随着推理工作负载占据主导，能效决定盈利能力，谷歌的定制生态系统将变得越来越难以超越。AI的真正胜负，不仅仅靠芯片的优越——而是靠整个技术堆栈的协同运作。而在这一点上，谷歌已经处于不同的层次。

图表数据和回报率指的是截至2025年11月的历史表现