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文 | 版面之表,作者|版君英伟达和谷歌,两场大会,两幼我,说了统一个词。3 月 16 日,圣何塞,GTC 2026;迫恃咽葜行慕缢滴 " 出产 Token 的工厂 ",并给出一个惊人的判断,到 2027 年,这个市场的需要规模至少 1 万亿美元。4 月 22 日,拉斯维加斯,Google Cloud Next 2026。桑达尔 · 皮查伊给出另一组数字:谷歌每分钟处置 160 亿个 token,上个季度还是 100 亿。今年本钱开支 1750 亿到 1850 亿美元。两幼我都在谈 Token。但一个在描述供给,一个在展示亏损。从前很长一段功夫,表界习惯性地把谷歌放在追赶者的地位。这个判断,在失效。把这两场大会放在一路看,会发现一个更关键的变动:这不是统一场竞争。一、卖铲子的,和造工厂的理解这两家公司,先要看清它们各自由卖什么。英伟达的产品,是出产资料。GPU 是通用算力,从 OpenAI 到 Meta,从字节跳动到主权基金,险些所有头部 AI 玩家,都在它的客户名单里。CUDA 生态汇聚超 600 万全球开发者、900 余个 CUDA-X 加快库,二十年持续迭代的生态飞轮,早已成为 AI 时期算力底层的尺度件;迫恃蔷渑卸虾苡写硇裕杭幢憔赫惺值募芄故敲夥训,也不定足够便宜。2025 财年,NVIDIA 数据中心业务收入超过 1150 亿美元,同比增长超过 200%,毛利率在 75% 以上,在全球 AI 加快器市场占据约 80% 的份额;痪浠八,每 10 块 AI 算力芯片里,至少有 8 块来自英伟达。这是一门典型的卖铲子的生意,并且是所有人都离不开的那种。谷歌的蹊径齐全分歧,它提供的不是单一工具,而是一整套运行系统。自研 TPU 芯片、训练 Gemini 模型、运行在 Cloud 之上,再对表提供服务。从底层算力到上层利用,全数买通。目前 Google 云业务年收入已靠近 600 亿美元,从前一年增长靠近 50%,AI 有关需要成为最主题的驱动力。这种模式更像是自己搭建了一座齐全的工厂,再把有余的产能对表输出。英伟达的逻辑,是把设备卖给所有人。谷歌的蹊径,则是先把系统跑起来,再让别人接入。一个把握出产资料,一个在组织出产过程。二、TPU 一刀切两半这次谷歌 Cloud Next,TPU 最值妥贴心的变动,不在参数,而在结构。从 2017 年 TPU v2 起至 2025 年 v7 Ironwood,整整六代产品,谷歌始终选取单颗通用芯片同时承载大模型训练与推理工作。直到这次颁布第八代 TPU,谷歌初次彻底战术转向,将训练、推理拆分为两颗专属独立芯片(TPU 8t、TPU 8i)。分居的原因很直接,Agent 时期,推理和训练的负载特点齐全分歧。一个智能体实现工作,往往必要屡次挪用模型,每一次挪用都要求低延长、高并发。这和训练阶段的集中算力需要齐全分歧。一颗芯片同时跑训练和推理,哪头都对付,哪头都不够好。背后的算账逻辑很明显。训练是一次性投入,模型训好就行。推理是持续性亏损,用户每用一次就推理一次。当 token 规模从 100 亿 / 分钟跃升到 160 亿 / 分钟,推理端的效能起头直接决定成本结构。这也诠氏缢两家公司技术蹊径的差距。英伟达持续优化单颗芯片机能,谷歌更关注集群效能与整体成本。三、Anthropic 的一百万颗芯片TPU 从内部工具走向表部市场,有一个显著的标志,起头承载头部模型公司的主题负载。2025 年 10 月,Anthropic 与谷歌签了一份多年期和谈,最多使用 100 万颗 Ironwood TPU,价值数百亿美元。这是 AI 汗青上最大的单笔算力买卖。紧接着,Meta 传出在思考从 2027 年起部署 TPU。新闻一出,英伟达股价当天大跌。这一系列作为,对英伟达来说,是最危险的信号。不是某个幼公司在试水,是 Anthropic,是 Meta,全球头部的大模型公司,都要把自家最主题的推理负载全数押在了 TPU 上。谷歌的战术很明确:用 Anthropic 和 Meta 做样板客户,证明 TPU 能代替英伟达,而后通过 Cloud 平台把 TPU 算力卖给所有企业。若是说英伟达的优势在软件生态,CUDA 形成了强绑定。谷歌的突破口,则来自成本。Ironwood TPU 的主题指标是显著降低总占有成本。精密分析显示,其每美元机能 / 价值比力前代提升 2 倍,相比 NVIDIA B200 在总占有成本上拥有约 30%~41% 的优势,可有效援试祗业节造推理成本。当推理成本被压到敌手的一半以下,软件壁垒就起头松动了。由于企业算账的时辰,省下来的钱足够覆盖迁徙成本。技术壁垒依然存在,但经济驱动起头扭转选择。四、160 亿 token 背后的真话皮查伊在 Cloud Next 上说了三个数字:160 亿 token 每分钟。75% 的新代码由 AI 天生。今年投入 1750 亿到 1850 亿美元?雌鹄捶稚,其实指向统一件事。这些 token,不只是 API 挪用,还蕴含搜索、告白、YouTube 推荐、安整系统和内部开发。从 100 亿到 160 亿,单季度增长超过 60%,按这个规模估算,谷歌每天处置的 token 已经达到万亿级。作为对比,当前头部模型公司的 API 挪用,大体处在数百亿到千亿 token/ 天的区间。谷歌的体量,已经超出单一模型公司的领域,更靠近一个基础设施级消费体。这和黄仁勋提出的 "Token 工厂 ",形成了一个有意思的对照;迫恃枋龅氖且桓雎舴绞谐。Token 是商品,GPU 是出产设备,价值分五个层级,从免费到 150 美元每百万 token。你来买设备,出产 Token,卖给你的客户。他在 GTC 上连 Token 的定价系统都替行业设计好了。英伟达萦绕供给侧构建系统,谷歌则在放大需要侧规模。一个界说产能,一个吞下产能。而持久来看,需要会反过来塑造供给。谷歌对 TPU 性价比的优化动力,远超任何表部客户,由于每降低一分钱的推理成本,省下来的钱首先进了自己的口袋。性质上,谷歌自己就是全世界最大的 Token 消费者。五、谁会赢?短期看,英伟达赢。CUDA 生态的壁垒、80% 的市场份额、75% 以上的毛利率,这些不会一夜被颠覆;迫恃毖,到 2027 年英伟达将迎来至少 1 万亿美元简直定性算力需要;其中 60% 来自全球前五大超大规模云厂商,渣滓 40% 分散于企业私有部署、主权云、边缘推算及全行业场景。这份预判,有着十足的底气。但谷歌在把竞争拉到英伟达不善于的维度。这次 Cloud Next 上,GE 在谷歌的 Agent 平台上跑了超过 800 个智能体,覆盖造作、物流和供给链。毕马威首月部署超过 100 个智能体,90% 的员工在用。默克签了 10 亿美元合同。谷歌云 CEO 库里安还确认,基于 Gemini 构建的苹果新一代 Siri 将于今年颁布,合作每年价值约 10 亿美元。当企业客户的需要从一块 GPU 造成了助我管住一千个 Agent,卖芯片的就比不外卖系统的了。英伟达解决的是有没有算力,谷歌要解决的是算力怎么被用起来。这不是谁杀死谁的故事。就像石油行业寂仔卖钻头的哈里伯顿,也有自己钻井、炼化、零售一条龙的沙特阿美。两种模式会持久共存。但有一件事在产生变动。从前,英伟达是所有人的唯一选择。此刻,谷歌证了然另一条路走得通。Anthropic 选了 TPU,Meta 在思考 TPU,苹果把 Siri 交给了谷歌 Gemini。选择变多了。对垄断者来说,这就是最大的威胁。ChatGPT 出来后的两年多,谷歌看起来像一个追赶者。但 Cloud Next 讲了一个分歧的故事,谷歌没有赢模型较量,但它把 AI 沉新变回了一个基础设施问题。而做基础设施,刚好是谷歌最善于的事。谷歌不是在追英伟达,也并非想在芯片战场战胜英伟达。从一路头,它们跑的就不是统一场角逐。【版面之表】的话:AI 的上半场,是训练模型。下半场,是治理智能体。终局,可能是节造系统;迫恃 Token 是新的大量商品。皮查伊说谷歌每分钟亏损 160 亿个。一个在界说市场,一个在吃下产能。若是说上一轮互联网的入口是 App,这一轮 AI 入口不是模型,是系统。而系统一旦形成,就不会等闲更换。

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