Meta研議導入Google自研TPU晶片，以降低對輝達(Nvidia)算力的依賴，面對市場對於「去單一供應商化」的疑慮，輝達正面回應，強調其GPU平台在技術上「領先業界一個世代」，試圖將競爭焦點從單一晶片效能轉向完整的生態系優勢。記者鄧天心／綜合報導

Meta研議導入Google自研TPU晶片，以降低對輝達(Nvidia)算力的依賴，面對市場對於「去單一供應商化」的疑慮，輝達正面回應，強調其GPU平台在技術上「領先業界一個世代」，試圖將競爭焦點從單一晶片效能轉向完整的生態系優勢。

Meta正與Google洽談一筆價值數十億美元的協議，計畫最快於2026年透過Google Cloud租用TPU(張量處理單元)算力，並研議自2027年起在自家資料中心部署該款晶片，Meta似乎想分散對輝達GPU架構的依賴，尋求更具成本效益的替代方案，此消息一出，引發投資人對輝達在AI伺服器市場「獨大格局」恐遭侵蝕的擔憂，導致輝達股價盤中一度受挫，隨後在公司出面喊話後跌幅收斂。

[caption id="attachment_199553" align="aligncenter" width="1024"] 近期市場消息指出，Meta正與谷歌洽談一筆價值數十億美元的協議，計畫最快於2026年透過Google Cloud租用TPU(張量處理單元)算力，並研議自2027年起在自家資料中心部署該款晶片。（圖／Google）[/caption]

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針對外界解讀競爭升溫，輝達採取「以退為進」的策略，輝達透過社群平台表示，對Google在AI領域的進展感到欣喜(delighted)，並強調雙方仍維持緊密的供應合作關係，試圖淡化市場對於「零和博弈」的解讀，然而，輝達同時展現強硬的技術底氣，重申其GPU平台是目前唯一能支援各種運算環境與所有AI模型的通用型基礎設施，認為無論是現行的Blackwell架構或後續產品，在效能與應用彈性上均「領先業界一個世代」(a generation ahead)，意在鞏固其作為企業AI基礎建設「預設選項」的品牌形象。

與輝達GPU強調的高通用性不同，Alphabet旗下Google推出的TPU屬於針對特定AI工作負載設計的特殊應用積體電路(ASIC)，TPU主打成本優勢與能源效率，對於重視資料主權與特定模型訓練的企業而言，正逐漸成為可行的替代選項。

對Meta而言，導入Google TPU具備雙重戰略意義，一方面能在資本支出高漲下爭取更佳的「效能成本比」，另一方面則可透過多元供應商策略(Multi-vendor strategy)降低對單一業者的依賴風險，並增加談判籌碼。

美國大型雲端服務供應商(CSP)推動自研晶片或採行多元架構已成定局，Meta的舉動並非個案，而是反映了整體產業對AI基礎設施採購策略的轉變，儘管短期內市場對輝達成長動能雜音增加，但輝達目前在AI加速晶片市場仍握有逾九成市占率，未來的競爭將不再僅限於單一晶片的效能比拚，而是演化為涵蓋「雲端平台、專用晶片、軟體工具鏈(如CUDA)與生態系黏著度」的綜合實力戰。

資料來源：The Information、CNBC

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