强大的谷歌，不等于颠覆NV的一些思考

• 据AI Agent Energy Efficiency: Google TPU v6 vs NVIDIA H200 GPU Benchmarks (2025)：谷歌TPU v6在能效方面领先H200 21%，推理吞吐量高16%，特定工作负载成本效益达4倍。
• 据MLCommons Releases New MLPerf Inference v5.0 Benchmark Results：英伟达在混合精度计算与CUDA生态兼容性上保持优势，AI数据中心市场份额超90%。
• 研究显示：谷歌TPU面临框架兼容性限制（PyTorch性能损失超10倍）、供应商锁定风险及灵活性不足等商业化挑战。

• Reddit用户：谷歌TPU+OCS架构具算力基建优势，但仍依赖英伟达GPU满足灵活性需求；Anthropic百万TPU协议验证需求，看好算力供应链（光模块LITE、国内旭创/胜宏）与NAND闪存机会。
• 雪球用户强大的谷歌，不等于颠覆NV的一些思考：谷歌Gemini3.0突破显示AI非静态软件，反驳泡沫论；TPU仅适用于谷歌封闭技术栈，难以颠覆英伟达的全球计算骨干地位。

研究与社交媒体均认可谷歌TPU的技术优势，但一致认为其难以短期内颠覆英伟达。核心矛盾在于TPU的专用性与英伟达的生态兼容性：谷歌TPU在中型模型训练、计算机视觉等特定场景高效，但受限于封闭生态与框架适配；英伟达凭借CUDA生态、广泛供应链及客户粘性维持垄断。投资层面，双方均指向算力供应链（光模块、NAND、能源基建）的机会，利空话语权低的软件公司。