Meta重磅谈判2027年或向谷歌采购数百亿美元TPU芯片 英伟达AI霸主地位遭双重夹击

    

    Meta与谷歌2027年TPU巨额采购谈判曝光
    

根据 www.Todayusstock.com 报道，美东时间周一盘后，市场突然传出重磅消息：**Meta** 正与**谷歌**就2027年起大规模采购谷歌自研**TPU（Tensor Processing Unit）**芯片进行深入谈判，预计采购规模可能高达数百亿美元。此消息一出，立即引发市场对AI芯片竞争格局的重新评估。

    

知情人士透露，Meta当前训练和推理成本中有超过60%来自**英伟达H100/H200**系列GPU，但随着Llama系列大模型参数量持续暴增以及每日活跃用户推理需求激增，Meta对芯片成本和供应链多元化的诉求已迫在眉睫。谷歌TPU v5p及即将量产的**TPU v6（Trillium）**在训练效率和推理性价比上已大幅逼近甚至局部超越英伟达最新产品，且谷歌能够提供稳定的长期供应保障，这成为Meta愿意认真谈判的核心原因。

    谷歌TPU与英伟达H100关键参数对比
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    

项目	谷歌TPU v6（Trillium）	英伟达H200	备注
单芯片峰值算力（BF16）	约950 TFLOPS	约989 TFLOPS	基本持平
集群互联带宽	ICI 1.2 TB/s	NVLink 900 GB/s	TPU更强
推理每瓦性能	领先约2.5倍	基准	谷歌官方数据
采购价格（大客户）	预计1.8-2.2美元/TFLOPS/年	约3.5-4.0美元/TFLOPS/年	市场估算
供应稳定性	谷歌自产自销	台积电产能紧张	Meta最看重

    

从上表可见，在Meta最关心的**推理成本**和**供应链安全**两大维度，谷歌TPU已具备明显优势。

    英伟达面临Meta与谷歌“双重绞杀”
    

Meta作为全球第二大AI芯片采购商（仅次于微软），一旦2027年起将部分甚至大部分训练和推理负载转向谷歌TPU，将直接削减英伟达未来两到三年的确定性订单。更致命的是，谷歌Cloud正在加速向外部客户开放最新TPU集群，若Meta此举成功，将为其他超大客户（如微软、亚马逊、TikTok母公司字节跳动）提供可复制路径，形成“**客户流失 竞品替代**”的双重挤压。

    

英伟达CEO黄仁勋曾在2025年10月财报电话会上表示：“我们不担心竞争对手的专用芯片，因为软件生态是护城河。”但市场显然不完全买账。

    盘后剧烈分化：谷歌大涨英伟达下跌
    

消息公布后：

    

    

• 谷歌（GOOG.O）盘后一度涨超6.5%，收涨约2.2%；


    

• 英伟达（NVDA.O）盘后一度跌超3%，最终收跌约1.5%；


    

• AMD、博通等其他芯片股普遍下跌0.8%-2%。


    

    

市场用真金白银投票：谷歌AI硬件变现能力获得大幅重估，而英伟达的增长确定性被打上问号。

    编辑总结
    

Meta与谷歌就2027年TPU大规模采购展开谈判，标志着AI芯片竞争从单纯的算力竞赛进入“**性能 成本 供应链安全**”的三维战场。谷歌凭借自研TPU在推理性价比与供应稳定性上的综合优势，已对英伟达形成实质性威胁。一旦交易达成，将加速AI芯片行业从英伟达一家独大向多强并立的格局演变，英伟达未来两年高增长、高估值的基础可能面临重构。

    常见问题解答
    

    

Q1：Meta为什么突然考虑采购谷歌TPU？

    

Meta每日推理成本已占AI总支出的65%以上，英伟达H100/H200价格高企且供不应求。谷歌TPU v6在同等算力下推理成本仅为英伟达的40%左右，且谷歌承诺长期稳定供货，避免被单一供应商“卡脖子”。

    

    

    

Q2：这笔交易规模到底有多大？

    

根据Meta 2025年AI资本开支指引（380-450亿美元），若30%-50%转向TPU，按当前市场估算价格，2027-2029年累计采购额可能在180-350亿美元之间，足以让谷歌一跃成为全球第二大AI芯片供应商。

    

    

    

Q3：英伟达的CUDA生态还能够保护它吗？

    

短期内仍是最大护城河，但Meta已投入数十亿美元开发自研推理框架Llama Stack，并与PyTorch深度整合，支持多硬件后端。一旦大模型训练完成后，推理阶段对CUDA依赖度大幅降低，迁移成本远低于外界想象。

    

    

    

Q4：其他云大厂会跟进吗？

    

微软与OpenAI已秘密测试TPU v6，亚马逊也在评估；字节跳动因地缘政治因素更倾向非英伟达方案。一旦Meta率先落地，将产生显著示范效应。

    

    

    

Q5：对英伟达股价意味着什么？

    

若Meta最终转向30%以上TPU，相当于2027年起每年减少英伟达约60-80亿美元收入，结合Blackwell延期影响，市场可能下调2027-2028年盈利预测8%-12%，对应当前市值蒸发3000-4500亿美元并非不可能。